回測：拿已經發生的事檢驗你的星盤
多數占星工具只向前看，沒有人回頭核對。這個工具反過來做。你輸入真實事件，寫明日期與所屬領域，它就把當天該領域的分數，和同一法達主運內其他日子的分數放在一起比較。隨後給出命中率、平均值，以及這個平均值是否區別於隨機結果。
本文由 AstroStarCheck 占星研學組撰寫並複核。天文座標取自瑞士星曆表，釋義規則對照下方來源列出的古典文獻核校。
衡量什麼，拿什麼做基線
每筆事件包含日期與十二個領域之一，比方感情、事業、家庭。引擎重算當天的日運，讀取對應領域的分數。
比較基線不是你人生裡的所有日子，而是同一法達主運內的其他日子。各運期基線高低不同，混在一起會讓本身偏高的運期偽裝成準確。
分數達到該運期第 70 百分位，當天記為命中。70 是約定，不是結論。頁面始終顯示原始百分位，你可以自己移動這條線。
回傳的三個數字
平均百分位是所有事件分數的均值。增益是這個均值減去 50，也就是運期中位。增益接近零，說明你的事件落在普通日子上。
70 命中率指越過門檻的事件占比。它回答的問題和均值不同：少數極高的日子可以把均值拉高，而多數事件仍然平平。
兩個數字一起給，是因為單獨看任一個都容易誤讀。
為什麼給出兩個顯著性檢定
一個是單樣本 t 檢定，問平均百分位是否偏離 50。另一個是二項檢定，問命中率是否超過 30%，也就是事件隨機散布在百分位刻度上時該有的比例。
兩個檢定都不能證明占星成立。小 p 值只說明在某個特定的虛無假設下這個模式不太可能出現，而該假設假定你挑選事件時沒有先看盤。如果你因為某天星象看起來戲劇化才挑它，虛無假設就已經不成立。
事件少於五筆時，頁面不給任何 p 值。在這種樣本上給數值，等於把雜訊包裝成證據。
樣本量決定你能下什麼結論
少於二十筆：探索性。當作對你碰巧記下的那些日子的描述，別無其他含義。
二十到四十九筆：初步可用。可以留意其中的模式，再用後來補充的事件去檢驗。
五十筆以上：可用於校準。此時穩定的命中率才足以影響你給時間層多少權重。
每筆結果都印著這個等級。它是整頁最值得看的一行。
怎樣記錄事件才不讓檢定失真
在看任何分數之前先寫下事件。看過盤再補錄，是製造吻合最快的方式。
只用你真記得住的日期。四捨五入到月份的事件檢驗不了日級分數。
類別按你當時會選的那個填。為了讓事件落進高分領域而重新歸類，和改日期是同一類錯誤。
平淡的事件和戲劇性的事件同樣重要。只有高峰的清單說明不了分數能否把高峰與普通日子區分開。
解讀邊界
占星是象徵性的解讀傳統，在受控條件下沒有被證明能可靠預測事件。回測結果好，只說明你記錄的事件在某個評分模型下與某批日子吻合。這不構成因果，也不足以支撐健康、財務或法律方面的決定。把輸出當成回頭細看那段日子的由頭。
常見問題
需要多少筆事件？
二十筆以下屬於探索性，不要拿去對人講。三十筆左右通常開始形成穩定的圖像。五十筆以上，命中率才值得你認真對待。
為什麼只在同一個法達運期內比較？
各主運的基線高低不同。跨運期比較等於把運期本身的功勞算進去。運期內比較問的是更窄也更有用的問題：在這類日子裡，這件事有沒有比相鄰的日子突出。
能拿來預測以後會發生什麼嗎？
不能直接拿來用。回測告訴你評分模型過去能否把你記錄的事件與普通日子區分開。把結論帶進預測是另一步，你自己樣本的可靠性等級是判斷該給多少權重的最好依據。
出生資料和事件存在哪裡？
存在本站自有的基礎設施裡。出生資料與事件記錄在自有伺服器上完成計算，不發送給第三方。AI 解讀與 PDF 匯出是兩項會把文字交給外部模型的功能，兩者都是可選項。
命中率偏低，是不是星盤錯了？
這說明評分模型沒有把你記錄的事件與普通日子區分開。常見原因有樣本太小、日期模糊、事後才定類別，以及模型與你的經歷確實不匹配。前三個值得先排除，再考慮第四個。
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來源與延伸閱讀
本頁的天文座標與釋義規則，對照以下文獻核校。