加载样本数据。创建包含学生考试成绩数据的第一列的向量。

绘制考试成绩数据的直方图，并拟合正态密度函数。

针对备择假设检验原假设，原假设为数据来自具有均值 m = 65 和标准差 sigma = 10 的正态分布，备择假设为分布的均值大于 65。

返回值 h = 1 表明 ztest 在默认的 5% 显著性水平上拒绝了原假设，而支持备择假设，即总体均值大于 65。

绘制标准正态分布、返回的 z 统计量和临界 z 值。使用 norminv 计算默认置信水平为 95% 时的临界 z 值。

橙色圆点表示 z 统计量，位于表示临界 z 值的黑色虚线右侧。