在概率统计的学习中，假设检验是一个重要的章节，它帮助我们通过样本数据对总体参数进行推断。今天，让我们一起探索几个经典例题，并深入解析其中的奥秘！

首先来看一个简单的例子：某工厂生产零件直径的标准值为5mm，现随机抽取10个零件测量，发现平均直径为4.98mm，标准差为0.05mm。问题来了，能否认为这批零件的直径均值发生了显著变化？

✨ 解析：我们需要设定零假设（H₀）和备择假设（H₁）。这里假设零件直径无变化，即H₀：μ=5；若发生变化，则H₁：μ≠5。接着计算t值并查表得出结论。通过步骤分析，最终发现p值大于显著性水平α，因此不能拒绝原假设，即这批零件直径未发生显著变化。

再看另一个案例：一家咖啡店声称其每日销量不低于200杯。通过对一周内随机选取的7天销量统计，发现平均销量为190杯，标准差为15杯。这是否意味着该声明有误？

💡 解析：同样采用假设检验方法，设H₀：μ≥200，H₁：μ<200。经过计算得知，样本均值低于预期值较多，且p值小于α，因此应拒绝原假设，表明店铺的声明可能存在问题。

假设检验就像一把钥匙，帮我们在数据迷宫中找到真相！💪

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