用假設檢驗造句子，“假設檢驗”造句

現在，許多學者採用兩次sprt方法來解決一個假設檢驗問題。

給出了當樞軸量和檢驗統計量的分佈密度為單調函數時，尋找最優置信區間方法，並説明了在此條件下進行假設檢驗選擇單側拒絕域的合理*。

採用多次重構的顯著*函數結果與顯著*水平比較來利斷信源數，避免了假設檢驗對先驗知識的要求。

方法以正態變量的聯合分佈為理論依據，在醫學統計中的假設檢驗和計算相應方差的基礎上進行兩類權重係數的整合。

目前有關包容檢驗的方法都是建立在統計假設檢驗基礎上的。

他清楚地表明他們如何發展模式的預測能力，解釋和有關的假設檢驗採用最新的技術經濟數據。

本文論述了假設檢驗中兩類錯誤之間的關係，並給出了在實際應用中選取原假設與顯著*水平的一些方法。

第一個是簡單假設檢驗問題。

重點放在大樣本的假設檢驗上，最後給出此問題的檢驗函數，從而解決了該檢驗問題。

在非正式説法裏，一個“理論”基本上就是一個概念或思想，它可能還沒有仔細地收集到支持它的數據，更談不上有什麼嚴格的假設檢驗或實驗根據。

我們這篇文章主要研究了多重假設檢驗問題。

該文討論了文本傾向識別中的置信度的基本原理，介紹了假設檢驗和區間估計在文本傾向識別中的應用。

在樣本數據精確，統計假設模糊的情形，以控制出現兩類錯誤的概率為目的，研究了對數正態分佈下的模糊假設檢驗問題。

其次，引入統計假設檢驗方法。

我們大部分人都認為科學家呆在實驗室裏做做實驗就完成了假設檢驗，但是對於研究地球運行的科學家來説，地球才是他們的實驗室。