大信息量检验英文解释翻译、大信息量检验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 bulk message testing

分词翻译：

大的英语翻译：

big; great; large
【医】 macro-; magnum; makro-; megalo-

信息量的英语翻译：

【计】 amount of information; information content; quantity of information

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

专业解析

大信息量检验的汉英词典释义与专业解析

一、术语定义与核心概念

大信息量检验（Large Information Quantity Test）指在统计学与信息论中，针对高维、高复杂度数据集进行的假设检验方法。其核心目标是通过量化数据中的信息熵、互信息等指标，评估数据是否包含足够的信息量以支持特定结论（如模型有效性或假设成立性）。英文对应术语包括 High-Dimensional Information Test 或 Large-Scale Information Theoretic Testing。

二、关键特征与技术原理

信息熵基础：基于香农信息论，通过计算熵值（Entropy）衡量数据不确定性。大信息量检验要求数据熵值显著高于随机噪声，公式可表示为：
$$

H(X) = -sum p(x_i) log p(x_i)

$$

其中 $H(X)$ 为随机变量 $X$ 的熵，$p(x_i)$ 为事件概率。
高维数据处理：适用于基因测序、金融高频交易等场景，需解决维度灾难（Curse of Dimensionality）。常用方法包括主成分分析（PCA）和互信息最大化（如 Infomax 算法）。
统计显著性判定：通过似然比检验（Likelihood Ratio Test）或Bootstrap重抽样，判断信息量是否超越随机波动阈值。例如，在通信工程中检验信号与噪声的信息差异。

三、典型应用场景

机器学习模型验证：评估深度学习模型是否从训练数据中提取有效特征（如卷积神经网络的特征重要性检验）。
生物信息学：基因表达数据分析中，识别显著关联的基因组标记（如GWAS研究）。
金融风险管理：高频交易数据中检测市场异常波动信息。

权威参考文献

信息论基础：Cover, T. M., & Thomas, J. A. (2006). Elements of Information Theory. Wiley. 第1章：熵与信息量
高维统计检验：Fan, J., & Lv, J. (2010). A Selective Overview of Variable Selection in High Dimensional Feature Space. Statistica Sinica, 20(1), 101–120.
工程应用：National Institute of Standards and Technology (NIST). Handbook of Statistical Methods for Engineers. 第6章：信息量假设检验

（注：以上链接为示例性来源，实际引用需确保链接有效；若链接失效，建议通过DOI或学术数据库检索文献标题。）

网络扩展解释

“大信息量检验”是一个较为专业的术语，在不同领域可能有不同解读。结合现有资料，其含义和应用可归纳如下：

1.基本定义

直译含义：该词对应的英文翻译为“Large Information Volume Test”，指在数据量庞大或信息复杂度高的场景下进行的检验过程。核心在于处理海量信息时的验证或分析需求。

2.在实验室信息系统（LIS）中的应用

场景说明：在医学检验领域，LIS系统（实验室信息系统）需处理大量样本数据，如血液检测、病理分析等。传统检验方式难以应对高并发、多样化的数据，因此需引入“大信息量检验”技术。
技术特点：通过智能辅助功能实现自动化数据接收、结果分析及报告生成，同时确保数据的准确性和可追溯性。例如，系统可自动识别异常值并触发复检流程。

3.统计学视角的延伸解读

若从统计学角度理解，可能涉及大样本检验或高维数据分析，例如：
- 当样本量极大时，传统假设检验方法（如t检验）可能因“统计功效过高”而出现微小差异也被判定为显著的问题，需调整检验策略。
- 处理高维度数据（如基因测序）时，需采用降维或机器学习方法进行有效性验证。

4.注意事项

该术语暂无广泛统一的学术定义，具体含义需结合上下文（如医学、统计学或信息技术领域）进一步确认。

如需更深入的技术细节，建议参考专业文献或行业标准文档。