在学习统计学的过程中，第七章的内容无疑是一个重要的章节。这一章节主要围绕统计推断展开，涵盖了参数估计和假设检验等核心知识点。通过本章的学习，我们能够更好地理解如何利用样本数据对总体进行科学合理的推断，这对于实际问题的解决具有重要意义。

接下来，我们将结合一些典型的课后习题来加深对这些概念的理解，并提供相应的解答过程。这些问题不仅有助于巩固理论知识，还能提高解决实际问题的能力。

例题一：

假设某大学新生入学成绩服从正态分布N(μ,σ²)，已知样本均值为75分，标准差为10分，样本容量为36人。试求总体均值μ的95%置信区间。

解法如下：

根据题目条件，我们知道这是一个单样本均值的置信区间估计问题。由于总体方差未知但样本量较大（n=36>30），可以使用t分布近似正态分布来进行计算。查表得t_(α/2)=t_0.025≈2.03，因此有：

x̄±t_(α/2)·s/√n

即75±2.03×10/√36

最终得到的结果是[72.67, 77.33]。

例题二：

一家公司声称其产品合格率为98%，现随机抽取了100件产品进行检测，发现其中有4件不合格品。请问是否可以认为该公司所称的合格率属实？

解法如下：

这属于一个比例假设检验的问题。原假设H₀:p=0.98，备择假设H₁:p≠0.98。采用双侧检验方法，首先计算样本比例p'=4/100=0.04，然后利用公式z=(p'-p)/√[(p(1-p))/n]求出z值，代入数据后得出z=-12.24。显然这个z值远远小于临界值，所以拒绝原假设，说明该公司所称的合格率并不属实。

以上就是针对第七章部分习题给出的解答示例。希望大家能够在练习中不断强化自己的理解，并将所学应用于实践当中。同时也要注意灵活运用各种统计工具和技术手段，以应对不同场景下的数据分析需求。