概率论假设检验中,μ0和μ到底哪个是假设?比如一个题,说袋装糖的净重是一个随机变量,服从正态分布,当机器正常时,其均值是0.5kg,标准差为0.015kg,现在要检验包装机是否正常,随机抽了九袋糖

Question

概率论假设检验中,μ0和μ到底哪个是假设?比如一个题,说袋装糖的净重是一个随机变量,服从正态分布,当机器正常时,其均值是0.5kg,标准差为0.015kg,现在要检验包装机是否正常,随机抽了九袋糖称得一组净重样本,然后让你判断机器是否正常.
答案给的假设是
H0:μ=μ0=0.5,
H1:μ不等于μ0,
为什么说H0为真时（X样本均值-μ0）/（σ/根号n）服从标准正态分布?我觉得无论假设是真还是假,上式都服从标准正态分布呀?因为μ0不是机器正常时的准确均值吗?μ才是假设呀?为什么老师说μ0是假设呢?求大神解答

Answer 1

是假设样本的μ0=总体均值μ
然后检验这个统计量,如果发现μ0这个样本均值x拔代入检验统计量表达式中,是落在了正态分布的两边,就拒绝原假设.
落在中间的话,说明“大多数情况”μ0=μ,那就接受假设