施瓦茨氏试验英文解释翻译、施瓦茨氏试验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 Schwartz's test; Schwarz's test; Schwarz's tset

分词翻译：

施的英语翻译：

apply; bestow; carry out; execute; grant; use
【医】 apply

瓦的英语翻译：

tile
【化】 tile; watt
【医】 tile

氏的英语翻译：

family name; surname

试验的英语翻译：

experiment; test; try; try on; try out; examination; experimentation; trial
trial run
【计】 breadboarding
【医】 probation; test; tria
【经】 test; trial

专业解析

施瓦茨氏试验（Schwarz Test）是统计学中用于模型选择的重要方法，由统计学家吉登·施瓦茨（Gideon Schwarz）于1978年提出，属于贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC）的理论框架。该检验通过平衡模型复杂度和拟合优度，帮助研究者从多个候选模型中选择最优解。

其数学表达式为：

BIC = -2 ln(L) + k ln(n)

其中，( L ) 表示模型的最大似然值，( k ) 为模型参数数量，( n ) 为样本量。BIC值越小，模型越优。该公式体现了对过度拟合的惩罚机制，相较于赤池信息量准则（AIC），施瓦茨氏试验对大样本数据的适用性更强。

在应用层面，施瓦茨氏试验广泛应用于时间序列分析、计量经济学及机器学习模型评估。例如，在金融领域，研究者通过该检验筛选预测股票价格波动的最优ARIMA模型参数组合。

权威文献来源包括：

Schwarz, G. (1978). Annals of Statistics 中关于BIC的原始论文；
Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2002) 在《Model Selection and Multimodel Inference》中的理论扩展；
斯坦福大学统计系课程资料对实际案例的解析。

网络扩展解释

关于“施瓦茨氏试验”（Schwartz's test/Schwarz's test），目前可查到的公开信息较为有限。根据现有资料，该术语可能属于医学领域的专业检测方法，但具体定义、用途及操作流程尚未被广泛记录或公开分享。

建议您：

核对术语准确性：确认是否为“施瓦茨氏试验”或可能存在拼写/翻译差异（如“Schwartz”与“Schwarz”）。
补充上下文：提供更多关联信息（如应用场景、学科领域），有助于缩小检索范围。
查阅专业文献：通过医学数据库（如PubMed、万方）或临床指南进一步检索，可能获得更详细的解释。

若涉及罕见检测方法，可能需要咨询相关医学专家或机构。