[統計] 檢驗統計量
The test statistic of the method is called Z statistic.
該方法的檢驗統計量稱為Z統計量。
Using LSTAR (1) model as an example, we give the unit root test statistic and its critical value.
以lstar(1)模型為例，本文給出了在其中進行單位根檢驗的統計量及其臨界值。
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.
本文給出了制定定時截尾壽命試驗下指數分布産品失效率的抽樣檢驗方案的一個新方法，檢驗統計量是總試驗時間。
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.
以總試驗時間為檢驗統計量，在定時截尾壽命試驗下研究GBVE分布産品失效率的抽樣檢驗方案，隨機模拟結果顯示此方法有效。
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.
本文主要讨論了對虹膜采集裝置的改進、定位、圖像質量評定、活體檢測和編碼以及測試統計。
"Test statistic"（檢驗統計量）是統計學中假設檢驗的核心概念，用于量化樣本數據與原假設之間的差異，并作為判斷是否拒絕原假設的依據。以下是詳細解釋：
檢驗統計量是一個通過樣本數據計算出的數值，其計算公式取決于具體的假設檢驗類型（如t檢驗、卡方檢驗等）。它反映了樣本結果與原假設的偏離程度。
一般公式為：
$$ text{檢驗統計量} = frac{text{樣本統計量} - text{原假設參數}}{text{标準誤差}} $$
例如，t檢驗中：
$$ t = frac{bar{X} - mu_0}{s/sqrt{n}} $$
（$bar{X}$為樣本均值，$mu_0$為原假設均值，$s$為樣本标準差，$n$為樣本量）
在檢驗“某藥物是否有效”時，若計算出的t值為2.5，而顯著性水平0.05對應的臨界值為1.96，則t值 > 臨界值，說明結果顯著，拒絕“藥物無效”的原假設。
理解檢驗統計量需結合具體檢驗方法及數據背景，它是連接數據與統計推斷的關鍵橋梁。
測試是指通過實驗、觀察或其他方法來檢驗某一假設或推論的正确性或可靠性。測試可以用于産品質量檢測、學術研究、醫學診斷等領域。
測試可以作為動詞或名詞使用。作為動詞時，常用于表示檢驗、驗證、試驗、考驗等意義。作為名詞時，則表示一次實驗、檢驗或考試。
測試的目的是為了檢驗某一假設或推論的正确性或可靠性。它可以用于各種領域，如科學研究、醫學診斷、産品質量檢測等。測試方法的選擇和測試結果的分析都非常重要。
檢驗、驗證、試驗、考驗
相信、信任、接受
統計是指利用數學方法對數據進行分析和歸納的過程。在各種領域中，統計都扮演着重要的角色，如經濟學、社會學、醫學等。
統計可以作為動詞或名詞使用。作為動詞時，常用于表示對數據進行分析或統計。作為名詞時，則表示對某一群體或現象的數量或特征進行的測量和分析。
統計的目的是通過對數據的分析和歸納，來了解某一現象或群體的特征和規律。在統計學中，有許多方法和工具可以用來進行數據的分析和歸納，如平均數、标準差、相關系數等。
數據分析、數量分析、量化分析
非統計、定性分析、主觀分析
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