Ⅰ 请描述车辆底盘部位检查的检验方法
检查底盘的话，首先要检查一下车辆的底盘有没有发生过碰撞？然后看有些零件有没有变形？第二的话看一下，看一下车辆的轮胎减震器球头啊，等等等。
望采纳
Ⅱ 如何形象地理解统计学中的各种检验方法
深入洞察统计学中的检验艺术：理解各类方法的精髓
在统计学的广阔领域中，检验方法犹如一座精巧的桥梁，将理论与实践紧密相连。它以小概率事件和反证法为核心理念，旨在揭示数据背后的真相。首先，我们探讨假设检验，它分为提出原假设（如收益率均值为0）与备择假设，然后通过计算在原假设下的样本概率，判断是否触及那片小概率的海洋。显着性水平，如0.05或0.01，是控制第一类错误（误判真）的关键门槛。
临界值检验与显着性检验是检验小概率事件的有力工具。例如，Python中的t检验，当样本量有限且总体标准差未知时，它用于比较样本均值与预设值的显着性差异。以股票收益率为例，我们可以通过计算p值（如%s）来决定是否拒绝原假设，即收益率均值不为0。
独立样本检验，如t-test_ind，对比两个正态分布总体的均值差异；而配对样本检验（t-test_rel）则针对配对数据，检验均值差是否为零。对于大样本和已知方差的情况，我们则运用Z检验，Python中的sw.ztest函数就是其体现。
方差分析则是一场多因素的探索，无论是单因素或多因素，如行业对股票收益的影响，或是教育和婚姻对收入的综合作用。它要求数据满足正态分布和方差一致，通过分组比较和统计分析，揭示各因子水平下的差异。
卡方检验作为非参数检验的典范，比较样本率或分类变量间的关联性，以理论频数和实际频数的偏离度为依据。通过Python，我们可以直观地执行卡方检验，例如研究不同药物对咳嗽治疗效果的显着差异。
对于非正态数据，Kruskal-Wallis检验登场，它用于检测不同组间的差异，与参数检验的K-W检验形成互补。此外，Shapiro-Wilk和更多检验方法如二项检验，丰富了我们的统计检验工具箱。
总的来说，统计检验不仅是理论研究的工具，也是现实世界问题解决的关键。它涵盖了参数检验与非参数检验，以及分布理论，如卡方分布，为我们揭示数据背后的模式和差异提供了强大的武器。通过这些方法，我们能在金融、医学乃至随机过程中，准确地评估和解释数据的显着性。