[统计] 检验统计量
The test statistic of the method is called Z statistic.
该方法的检验统计量称为Z统计量。
Using LSTAR (1) model as an example, we give the unit root test statistic and its critical value.
以lstar(1)模型为例，本文给出了在其中进行单位根检验的统计量及其临界值。
A sampling inspection plan for the failure rate of GBVE distribution with the test statistic of total experimental time based on Type I censoring is presented.
本文给出了制定定时截尾寿命试验下指数分布产品失效率的抽样检验方案的一个新方法，检验统计量是总试验时间。
A sampling inspection plan for the failure rate of GBVE distribution with the test statistic of total experimental time based on Type I censoring is presented.
以总试验时间为检验统计量，在定时截尾寿命试验下研究GBVE分布产品失效率的抽样检验方案，随机模拟结果显示此方法有效。
The researches are mainly focused on the improvement of iris sampling equipment, iris localization, the quality evaluation of iris image, live detection, coding and test statistic.
本文主要讨论了对虹膜采集装置的改进、定位、图像质量评定、活体检测和编码以及测试统计。
"Test statistic"（检验统计量）是统计学中假设检验的核心概念，用于量化样本数据与原假设之间的差异，并作为判断是否拒绝原假设的依据。以下是详细解释：
检验统计量是一个通过样本数据计算出的数值，其计算公式取决于具体的假设检验类型（如t检验、卡方检验等）。它反映了样本结果与原假设的偏离程度。
一般公式为：
$$ text{检验统计量} = frac{text{样本统计量} - text{原假设参数}}{text{标准误差}} $$
例如，t检验中：
$$ t = frac{bar{X} - mu_0}{s/sqrt{n}} $$
（$bar{X}$为样本均值，$mu_0$为原假设均值，$s$为样本标准差，$n$为样本量）
在检验“某药物是否有效”时，若计算出的t值为2.5，而显著性水平0.05对应的临界值为1.96，则t值 > 临界值，说明结果显著，拒绝“药物无效”的原假设。
理解检验统计量需结合具体检验方法及数据背景，它是连接数据与统计推断的关键桥梁。
测试是指通过实验、观察或其他方法来检验某一假设或推论的正确性或可靠性。测试可以用于产品质量检测、学术研究、医学诊断等领域。
测试可以作为动词或名词使用。作为动词时，常用于表示检验、验证、试验、考验等意义。作为名词时，则表示一次实验、检验或考试。
测试的目的是为了检验某一假设或推论的正确性或可靠性。它可以用于各种领域，如科学研究、医学诊断、产品质量检测等。测试方法的选择和测试结果的分析都非常重要。
检验、验证、试验、考验
相信、信任、接受
统计是指利用数学方法对数据进行分析和归纳的过程。在各种领域中，统计都扮演着重要的角色，如经济学、社会学、医学等。
统计可以作为动词或名词使用。作为动词时，常用于表示对数据进行分析或统计。作为名词时，则表示对某一群体或现象的数量或特征进行的测量和分析。
统计的目的是通过对数据的分析和归纳，来了解某一现象或群体的特征和规律。在统计学中，有许多方法和工具可以用来进行数据的分析和归纳，如平均数、标准差、相关系数等。
数据分析、数量分析、量化分析
非统计、定性分析、主观分析
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