拒绝域英文解释翻译、拒绝域的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 rejection region

refuse; reject; repel; resist

absolutely; desperate; exhausted; hopeless; ****** no allowance

field; region; territory
【计】 D; domain; field; saved area
【化】 domain

在统计学假设检验中，拒绝域（英文：rejection region 或 critical region）指样本数据中能够导致原假设被拒绝的全体数值集合。这个概念由统计学家Jerzy Neyman和Egon Pearson于1933年提出，是现代假设检验理论的核心组成部分。

从决策规则角度看，拒绝域是检验统计量所有可能取值中，对应小概率事件的区域。当检验统计量的观测值落入该区域时，研究者将以预设的显著性水平（通常用α表示，如α=0.05）拒绝原假设。例如在Z检验中，若设定α=0.05且采用双侧检验，拒绝域为Z≤-1.96或Z≥1.96的区间范围。

拒绝域的边界位置由以下三个要素共同决定：

根据美国国家标准技术研究院(NIST)的统计手册，拒绝域与接受域的分界点被称为临界值，其计算需要依据特定的概率分布（如正态分布、t分布或卡方分布）。在工程质量控制领域，拒绝域常用于判断生产过程是否偏离标准参数；医学研究中则用于确定药物疗效是否具有统计学意义。

拒绝域是统计学中假设检验的核心概念，用于判断是否拒绝原假设。以下是详细解释：

拒绝域（又称否定域或临界域）是假设检验中根据检验统计量的分布，由显著性水平$alpha$（如0.05或0.01）划定的区域。若样本计算的统计量落入该区域，则拒绝原假设$H_0$，接受备择假设$H_1$；否则不拒绝$H_0$。

拒绝域的边界值称为临界值，例如在正态分布中，临界值可能是$pm1.96$（对应$alpha=0.05$的双侧检验）。统计量超过临界值即进入拒绝域。

$alpha$表示在原假设为真时错误拒绝它的概率。拒绝域对应统计量分布中概率为$alpha$的极端区域，通常位于分布的尾部（如左侧、右侧或双侧）。

以$t$检验为例，若设定$alpha=0.05$，自由度为20，查表得临界值为$pm2.086$。若计算出的$t$值为3.0（超过2.086），则落入拒绝域，拒绝原假设。

通过以上逻辑，拒绝域为假设检验提供了量化的决策标准，其范围由研究问题和允许的误差风险共同决定。