Ⅰ 請描述車輛底盤部位檢查的檢驗方法
檢查底盤的話，首先要檢查一下車輛的底盤有沒有發生過碰撞？然後看有些零件有沒有變形？第二的話看一下，看一下車輛的輪胎減震器球頭啊，等等等。
望採納
Ⅱ 如何形象地理解統計學中的各種檢驗方法
深入洞察統計學中的檢驗藝術：理解各類方法的精髓
在統計學的廣闊領域中，檢驗方法猶如一座精巧的橋梁，將理論與實踐緊密相連。它以小概率事件和反證法為核心理念，旨在揭示數據背後的真相。首先，我們探討假設檢驗，它分為提出原假設（如收益率均值為0）與備擇假設，然後通過計算在原假設下的樣本概率，判斷是否觸及那片小概率的海洋。顯著性水平，如0.05或0.01，是控制第一類錯誤（誤判真）的關鍵門檻。
臨界值檢驗與顯著性檢驗是檢驗小概率事件的有力工具。例如，Python中的t檢驗，當樣本量有限且總體標准差未知時，它用於比較樣本均值與預設值的顯著性差異。以股票收益率為例，我們可以通過計算p值（如%s）來決定是否拒絕原假設，即收益率均值不為0。
獨立樣本檢驗，如t-test_ind，對比兩個正態分布總體的均值差異；而配對樣本檢驗（t-test_rel）則針對配對數據，檢驗均值差是否為零。對於大樣本和已知方差的情況，我們則運用Z檢驗，Python中的sw.ztest函數就是其體現。
方差分析則是一場多因素的探索，無論是單因素或多因素，如行業對股票收益的影響，或是教育和婚姻對收入的綜合作用。它要求數據滿足正態分布和方差一致，通過分組比較和統計分析，揭示各因子水平下的差異。
卡方檢驗作為非參數檢驗的典範，比較樣本率或分類變數間的關聯性，以理論頻數和實際頻數的偏離度為依據。通過Python，我們可以直觀地執行卡方檢驗，例如研究不同葯物對咳嗽治療效果的顯著差異。
對於非正態數據，Kruskal-Wallis檢驗登場，它用於檢測不同組間的差異，與參數檢驗的K-W檢驗形成互補。此外，Shapiro-Wilk和更多檢驗方法如二項檢驗，豐富了我們的統計檢驗工具箱。
總的來說，統計檢驗不僅是理論研究的工具，也是現實世界問題解決的關鍵。它涵蓋了參數檢驗與非參數檢驗，以及分布理論，如卡方分布，為我們揭示數據背後的模式和差異提供了強大的武器。通過這些方法，我們能在金融、醫學乃至隨機過程中，准確地評估和解釋數據的顯著性。