二项分布是一种离散型概率分布，用于描述在n次独立的伯努利试验中成功的次数。在假设检验中，二项分布可以用来检验某个事件发生的概率是否等于某个假设值。例如，如果我们想知道一个药物是否能治愈某种疾病，我们可以进行一项实验，将患者随机分为两组：一组接受药物，另一组不接受药物。然后我们可以计算两组患者的治愈率，并使用二项分布来进行假设检验，以确定药物是否真的能治愈该疾病。
在利用二项分布进行假设检验时，我们需要先建立两个二项分布模型：一个是零假设模型，另一个是备择假设模型。零假设通常表示某个事件发生的概率为0或不存在，而备择假设则表示该事件发生的概率不为0或存在。然后我们可以计算p值（即在零假设下观察到当前数据或更极端数据的概率）并将其与预先设定的显著性水平进行比较。如果p值小于显著性水平，则我们不能拒绝零假设，否则我们就拒绝零假设并接受备择假设。