下面列出的是某工厂随机选取的20只部件的装配时间(min):-|||-9.8 10.4 10.6 9.6 9.7 9.9 10.9 11.1 9.6 10.2-|||-10.3 9.6 9.9 11.2 10.6 9.8 10.5 10.1 10.5 9.7-|||-设装配时间的总体服从正态分布N(μ,σ^2),μ,σ^2均未知.是否可以认为装-|||-配时间的均值显著大于10(取 alpha =0.05) ?

步骤 1：确定假设
我们首先确定原假设和备择假设。原假设是装配时间的均值不大于10分钟，即 $H_0: \mu \leq 10$。备择假设是装配时间的均值大于10分钟，即 $H_1: \mu > 10$。

步骤 2：计算样本均值和样本标准差
根据给出的装配时间数据，计算样本均值 $\overline{x}$ 和样本标准差 $s$。样本均值 $\overline{x} = 10.2$，样本标准差 $s = 0.509$。

步骤 3：确定检验统计量
由于总体标准差未知，我们使用t检验。检验统计量为 $t = \frac{\overline{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}}$，其中 $\mu_0 = 10$，$n = 20$。

步骤 4：计算t值
将已知数值代入检验统计量公式，计算得到 $t = \frac{10.2 - 10}{0.509 / \sqrt{20}} = 1.754$。

步骤 5：确定临界值
在显著性水平 $\alpha = 0.05$ 下，自由度为 $n - 1 = 19$ 的t分布的临界值为 $t_{0.05}(19) = 1.729$。

步骤 6：比较t值和临界值
比较计算得到的t值和临界值，如果t值大于临界值，则拒绝原假设，否则不拒绝原假设。由于 $1.754 > 1.729$，我们拒绝原假设。