大信息量檢驗英文解釋翻譯、大信息量檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 bulk message testing

分詞翻譯：

大的英語翻譯：

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

信息量的英語翻譯：

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

檢驗的英語翻譯：

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

專業解析

大信息量檢驗的漢英詞典釋義與專業解析

一、術語定義與核心概念

大信息量檢驗（Large Information Quantity Test）指在統計學與信息論中，針對高維、高複雜度數據集進行的假設檢驗方法。其核心目标是通過量化數據中的信息熵、互信息等指标，評估數據是否包含足夠的信息量以支持特定結論（如模型有效性或假設成立性）。英文對應術語包括 High-Dimensional Information Test 或 Large-Scale Information Theoretic Testing。

二、關鍵特征與技術原理

信息熵基礎：基于香農信息論，通過計算熵值（Entropy）衡量數據不确定性。大信息量檢驗要求數據熵值顯著高于隨機噪聲，公式可表示為：
$$

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

$$

其中 $H(X)$ 為隨機變量 $X$ 的熵，$p(x_i)$ 為事件概率。
高維數據處理：適用于基因測序、金融高頻交易等場景，需解決維度災難（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）。
統計顯著性判定：通過似然比檢驗（Likelihood Ratio Test）或Bootstrap重抽樣，判斷信息量是否超越隨機波動阈值。例如，在通信工程中檢驗信號與噪聲的信息差異。

三、典型應用場景

機器學習模型驗證：評估深度學習模型是否從訓練數據中提取有效特征（如卷積神經網絡的特征重要性檢驗）。
生物信息學：基因表達數據分析中，識别顯著關聯的基因組标記（如GWAS研究）。
金融風險管理：高頻交易數據中檢測市場異常波動信息。

權威參考文獻

信息論基礎：Cover, T. M., & Thomas, J. A. (2006). Elements of Information Theory. Wiley. 第1章：熵與信息量
高維統計檢驗：Fan, J., & Lv, J. (2010). A Selective Overview of Variable Selection in High Dimensional Feature Space. Statistica Sinica, 20(1), 101–120.
工程應用：National Institute of Standards and Technology (NIST). Handbook of Statistical Methods for Engineers. 第6章：信息量假設檢驗

（注：以上鍊接為示例性來源，實際引用需确保鍊接有效；若鍊接失效，建議通過DOI或學術數據庫檢索文獻标題。）

網絡擴展解釋

“大信息量檢驗”是一個較為專業的術語，在不同領域可能有不同解讀。結合現有資料，其含義和應用可歸納如下：

1.基本定義

直譯含義：該詞對應的英文翻譯為“Large Information Volume Test”，指在數據量龐大或信息複雜度高的場景下進行的檢驗過程。核心在于處理海量信息時的驗證或分析需求。

2.在實驗室信息系統（LIS）中的應用

場景說明：在醫學檢驗領域，LIS系統（實驗室信息系統）需處理大量樣本數據，如血液檢測、病理分析等。傳統檢驗方式難以應對高并發、多樣化的數據，因此需引入“大信息量檢驗”技術。
技術特點：通過智能輔助功能實現自動化數據接收、結果分析及報告生成，同時确保數據的準确性和可追溯性。例如，系統可自動識别異常值并觸發複檢流程。

3.統計學視角的延伸解讀

若從統計學角度理解，可能涉及大樣本檢驗或高維數據分析，例如：
- 當樣本量極大時，傳統假設檢驗方法（如t檢驗）可能因“統計功效過高”而出現微小差異也被判定為顯著的問題，需調整檢驗策略。
- 處理高維度數據（如基因測序）時，需采用降維或機器學習方法進行有效性驗證。

4.注意事項

該術語暫無廣泛統一的學術定義，具體含義需結合上下文（如醫學、統計學或信息技術領域）進一步确認。

如需更深入的技術細節，建議參考專業文獻或行業标準文檔。