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=== Assistant: 好的！在 兩尾檢定 α0.05\alpha0.05α0.05、假設機率 p00.20p00.20p00.20 的情況下，我用常態近似（含連續性校正）算出以下「拒絕區（臨界區）」；在這兩個樣本數下近似非常準確： ===
好的！在 兩尾檢定 α=0.05\alpha=0.05α=0.05、假設機率 p0=0.20p_0=0.20p0=0.20 的情況下，我用'''常態近似（含連續性校正）'''算出以下「拒絕區（臨界區）」；在這兩個樣本數下近似非常準確：

===== - 期望值：μ=np0=200\mu = np_0 = 200μ=np0=200 =====
* 標準差：σ=np0(1−p0)=160≈12.65\sigma = \sqrt{np_0(1-p_0)} = \sqrt{160} \approx 12.65σ=np0(1−p0)=160≈12.65
* 臨界 zzz：約 1.96
* 拒絕 H0H_0H0 當： - 男嬰數 ≤175\le 175≤175 或 ≥225\ge 225≥225
* 換成比例：≤17.5%\le 17.5\%≤17.5% 或 ≥22.5%\ge 22.5\%≥22.5%（離 20% 約 ±2.5 個百分點）

===== - 期望值：μ=2000\mu = 2000μ=2000 =====
* 標準差：σ=16000≈126.49\sigma = \sqrt{16000} \approx 126.49σ=16000≈126.49
* 拒絕 H0H_0H0 當： - 男嬰數 ≤1752\le 1752≤1752 或 ≥2248\ge 2248≥2248
* 比例：≤17.52%\le 17.52\%≤17.52% 或 ≥22.48%\ge 22.48\%≥22.48%（離 20% 約 ±2.48 個百分點）

: 

如果你想要精確二項（非近似）的臨界點，我可以針對 n=1000 做精確計算給你對照；n=10000 也能做，但需要用更穩定的數值法（結果會非常接近上述近似值）。