二項檢驗英文解釋翻譯、二項檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 binomial test

分詞翻譯：

二的英語翻譯：

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

項的英語翻譯：

nape; nucha; sum; term
【計】 item
【醫】 nape; nape of neck; nucha; scruff of neck; trachel-; trachelo-
【經】 item

檢驗的英語翻譯：

check up; examine; inspect; proof; prove
【計】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【醫】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【經】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

專業解析

二項檢驗（Binomial Test）是統計學中用于判斷二元分類數據是否符合特定概率分布的假設檢驗方法。其英文術語"Binomial"源于拉丁語"bi-"（二）和"-nomial"（項），指實驗僅有兩種互斥結果的特征。

該檢驗的核心應用場景包括：

驗證硬币是否公平（出現正反面的概率是否為0.5）
評估新藥療效（有效與無效案例的分布是否偏離預期）
檢測産品質量（合格品率是否達到預設标準）

根據《數理統計基礎》（高等教育出版社）的公式定義，當成功概率為$p$時，在$n$次獨立試驗中恰好得到$k$次成功的概率為： $$ P(X=k) = C(n,k) cdot p^k cdot (1-p)^{n-k} $$ 其中$C(n,k)$表示組合數。原假設$H_0$假定觀測比例與理論值無差異，備擇假設$H_1$則認為存在統計顯著差異。

美國國家衛生研究院（NIH）研究指南指出，二項檢驗相較于z檢驗更適用于小樣本數據，特别是在預期成功次數小于10時具有更高準确性。實際應用中需滿足數據獨立性、試驗次數固定、單次試驗成功概率恒定三個基本前提。

網絡擴展解釋

二項檢驗（Binomial test）是一種基于二項分布的統計假設檢驗方法，用于判斷二元分類事件（如成功/失敗、是/否）的觀測結果是否符合預期的概率假設。以下是詳細解釋：

1. 核心定義

適用場景：檢驗樣本中某一類别的比例是否顯著不同于理論值。例如，抛硬币10次出現7次正面，檢驗硬币是否公平（即正反面概率是否為0.5）。
原假設（H₀）：觀測結果的概率等于理論值（如 ( p = 0.5 )）。
備擇假設（H₁）：觀測結果的概率不等于、大于或小于理論值（單側或雙側檢驗）。

2. 檢驗原理

基于二項分布計算在理論概率下，出現當前觀測結果或更極端結果的概率（即p值）。
二項分布公式： $$ P(X = k) = binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} $$ 其中，( n )為試驗次數，( k )為觀測到的成功次數，( p )為理論成功概率。
p值計算：累加所有極端情況的概率（如單側檢驗中 ( X geq k ) 或 ( X leq k )；雙側檢驗需對稱性調整）。

3. 檢驗步驟

設定假設：明确原假設和備擇假設（單側或雙側）。
計算統計量：直接根據二項分布計算p值。
決策規則：若p值小于顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設。

4. 適用條件

二元分類：每次試驗僅有兩種互斥結果。
獨立同分布：各次試驗相互獨立，且概率固定。
小樣本適用性：相比正态近似（如z檢驗），二項檢驗在小樣本（如 ( n < 30 )）中更精确。

5. 應用示例

質量檢測：檢驗某工廠的次品率是否超過5%（理論值）。
醫學研究：判斷新藥有效率是否顯著高于安慰劑。
A/B測試：分析廣告點擊率是否因設計不同而産生顯著差異。

6. 對比其他檢驗

與卡方檢驗：卡方檢驗適用于多分類或頻數分布，二項檢驗專注二元分類。
與z檢驗：z檢驗用正态近似，需較大樣本；二項檢驗更適用于小樣本或極端概率。

二項檢驗通過直接計算二項分布的概率，提供了一種精确的方法來驗證二元事件的概率假設。其優勢在于無需依賴大樣本或正态假設，但需嚴格滿足試驗的獨立性和概率固定條件。