已知某零件长度服从正态分布 N(mu, 0.04)。现抽取16个样本，测得均值 bar(x) = 10.2 cm。检验假设 H_0: mu = 10，H_1: mu > 10（alpha = 0.05），拒绝域为( ), 其中 Z_(0.05) = 1.645A. |Z| > 1.96B. |Z| > 2.131C. Z > 2.947D. Z > 1.645

本题考查正态分布下的假设检验，具体是关于总体均值的单侧假设检验，解题的关键在于明确检验统计量的分布，根据给定的显著性水平和备择假设确定拒绝域。

1. 确定检验统计量：
   • 已知零件长度服从正态分布$N(\mu, 0.04)$，即总体方差$\sigma^{2}=0.04$，那么总体标准差$\sigma = \sqrt{0.04}=0.2$。
   • 样本容量$n = 16$，样本均值$\bar{x}=10.2$。
   • 当总体服从正态分布$N(\mu,\sigma^{2})$时，样本均值$\bar{X}$服从正态分布$N(\mu,\frac{\sigma^{2}}{n})$，此时检验统计量$Z=\frac{\bar{X}-\mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}$服从标准正态分布$N(0,1)$。
2. 确定拒绝域形式：
   • 原假设$H_0: \mu = 10$，备择假设$H_1: \mu > 10$，这是一个右侧检验。
   • 对于右侧检验，拒绝域的形式为$Z>z_{\alpha}$，其中$z_{\alpha}$是标准正态分布的上$\alpha$分位数。
3. 确定$z_{\alpha}$的值：
   • 已知显著性水平$\alpha = 0.05$，题目中已给出$Z_{0.05} = 1.645$，即$z_{\alpha}=1.645$。
   • 所以拒绝域为$Z > 1.645$。