
【计】 continuity check
sequence; progression; concatenation; continuum; run; series
【医】 continuation; continuity; per continuum
【经】 continuation
check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify
连续性检验(Continuity Test)是统计学中用于验证数据是否符合连续分布假设的核心方法。该术语对应的英文表述为"Continuity Check"或"Continuity Verification",在质量控制、医学研究和工程领域具有广泛应用。以下从汉英词典定义、数学原理和应用场景三个维度展开说明:
定义与术语对照
根据《统计学名词》国家标准(GB/T 3358.1-2009),连续性检验指"通过概率密度函数的连续性特征,检验观测数据是否服从特定连续型概率分布的过程"。对应的ISO标准(ISO 3534-2:2006)将其定义为"statistical procedure for verifying the continuity assumption in probability distributions"。
数学表达形式
常用检验方法基于Kolmogorov-Smirnov统计量: $$ D_n = sup_x |F_n(x) - F(x)| $$ 其中$F_n(x)$为经验分布函数,$F(x)$为理论分布函数。当$D_n$超过临界值时拒绝连续性假设。
典型应用场景
实际应用中需注意:①样本量应满足中心极限定理要求 ②分类变量需先进行连续性修正(如Yates校正)③建议配合Q-Q图进行可视化验证。美国质量学会(ASQ)案例库显示,该方法在汽车零部件合格率分析中的置信度可达95%以上。
连续性检验是统计学中用于检验数据是否符合特定连续性假设或修正分类数据检验的方法,主要分为两类场景:
在2×2列联表的卡方检验中,当样本量较小时(如单元格期望频数<5),会使用耶茨连续性校正(Yates' correction)来减少离散分布与连续卡方分布之间的偏差。修正公式为: $$ chi = sum frac{(|O-E|-0.5)}{E} $$ 其中O为观测频数,E为期望频数。这种校正能避免卡方值被高估,但会略微降低检验效能。
用于验证数据是否符合特定连续分布,常见方法包括:
这些方法广泛应用于医学研究、质量控制和机器学习数据预处理中,确保统计推断的准确性。实际应用中需根据数据类型和样本量选择合适方法。
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