二项检验英文解释翻译、二项检验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 binomial test

分词翻译：

二的英语翻译：

twin; two
【计】 binary-coded decimal; binary-coded decimal character code
binary-to-decimal conversion; binary-to-hexadecimal conversion
【医】 bi-; bis-; di-; duo-

项的英语翻译：

nape; nucha; sum; term
【计】 item
【医】 nape; nape of neck; nucha; scruff of neck; trachel-; trachelo-
【经】 item

检验的英语翻译：

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

专业解析

二项检验（Binomial Test）是统计学中用于判断二元分类数据是否符合特定概率分布的假设检验方法。其英文术语"Binomial"源于拉丁语"bi-"（二）和"-nomial"（项），指实验仅有两种互斥结果的特征。

该检验的核心应用场景包括：

验证硬币是否公平（出现正反面的概率是否为0.5）
评估新药疗效（有效与无效案例的分布是否偏离预期）
检测产品质量（合格品率是否达到预设标准）

根据《数理统计基础》（高等教育出版社）的公式定义，当成功概率为$p$时，在$n$次独立试验中恰好得到$k$次成功的概率为： $$ P(X=k) = C(n,k) cdot p^k cdot (1-p)^{n-k} $$ 其中$C(n,k)$表示组合数。原假设$H_0$假定观测比例与理论值无差异，备择假设$H_1$则认为存在统计显著差异。

美国国家卫生研究院（NIH）研究指南指出，二项检验相较于z检验更适用于小样本数据，特别是在预期成功次数小于10时具有更高准确性。实际应用中需满足数据独立性、试验次数固定、单次试验成功概率恒定三个基本前提。

网络扩展解释

二项检验（Binomial test）是一种基于二项分布的统计假设检验方法，用于判断二元分类事件（如成功/失败、是/否）的观测结果是否符合预期的概率假设。以下是详细解释：

1. 核心定义

适用场景：检验样本中某一类别的比例是否显著不同于理论值。例如，抛硬币10次出现7次正面，检验硬币是否公平（即正反面概率是否为0.5）。
原假设（H₀）：观测结果的概率等于理论值（如 ( p = 0.5 )）。
备择假设（H₁）：观测结果的概率不等于、大于或小于理论值（单侧或双侧检验）。

2. 检验原理

基于二项分布计算在理论概率下，出现当前观测结果或更极端结果的概率（即p值）。
二项分布公式： $$ P(X = k) = binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} $$ 其中，( n )为试验次数，( k )为观测到的成功次数，( p )为理论成功概率。
p值计算：累加所有极端情况的概率（如单侧检验中 ( X geq k ) 或 ( X leq k )；双侧检验需对称性调整）。

3. 检验步骤

设定假设：明确原假设和备择假设（单侧或双侧）。
计算统计量：直接根据二项分布计算p值。
决策规则：若p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设。

4. 适用条件

二元分类：每次试验仅有两种互斥结果。
独立同分布：各次试验相互独立，且概率固定。
小样本适用性：相比正态近似（如z检验），二项检验在小样本（如 ( n < 30 )）中更精确。

5. 应用示例

质量检测：检验某工厂的次品率是否超过5%（理论值）。
医学研究：判断新药有效率是否显著高于安慰剂。
A/B测试：分析广告点击率是否因设计不同而产生显著差异。

6. 对比其他检验

与卡方检验：卡方检验适用于多分类或频数分布，二项检验专注二元分类。
与z检验：z检验用正态近似，需较大样本；二项检验更适用于小样本或极端概率。

二项检验通过直接计算二项分布的概率，提供了一种精确的方法来验证二元事件的概率假设。其优势在于无需依赖大样本或正态假设，但需严格满足试验的独立性和概率固定条件。