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前言

在机器学习与数据科学领域，模型性能评估往往依赖单一指标（如mAP、准确率），但仅凭数值差异难以判断其是否具有统计意义。

例如，两个模型在测试集上的mAP分别为0.75和0.78，若直接断言后者更优，可能因样本波动或随机误差导致误判。这种“表面差异”可能掩盖真实性能差距，甚至误导决策。

显著性验证通过统计方法（如 $t$ 检验）量化差异的可靠性，其核心价值在于：区分随机波动与真实效应。当样本量有限或数据存在噪声时，显著性检验能提供客观的置信度（如p值），避免主观臆断。尤其在模型迭代、算法对比或实际应用部署中，仅依赖点估计值（如均值）无法支撑科学结论，而显著性验证为模型性能的比较提供了可重复、可量化的标准。

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$t$ 检验

在统计学中，t检验用于比较两组样本的均值是否存在显著差异。

配对样本 $t$ 检验（适用于相关组）

场景：比较同一组样本在两种条件下的均值差异（如同一数据集上两个模型的重复实验）。

公式：

$$t=\frac{\bar{d}}{s_d/\sqrt{n}}$$

• $\overline{d}$：每组样本对的差值均值（如模型A和模型B的mAP差值）。
• $s_d$：差值的标准差。
• $n$：样本对的数量。

自由度（df）：

$$df=n-1$$

• $t$ 值衡量差值均值相对于差值变异的程度。
• 较大的 $t$ 值表示差异更显著。
• 使用 $t$ 分布表或统计软件，根据 $t$ 值和自由度计算 $p$ 值。

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代码

• t分布表：根据$t$值和自由度，查表得到对应的$p$值。
• 统计软件：如Python的scipy.stats库可以自动计算$p$值：

from scipy.stats import ttest_rel   # 配对t检验# map
mAP_baseline = [27.77, 27.91, 28.20, 27.92, 27.83]     # baseline
mAP_ours     = [28.24, 28.33, 28.41, 28.57, 28.59]     # ours # 配对t检验（同一数据集的重复实验）
t_stat, p_val = ttest_rel(mAP_ours, mAP_baseline)
print(f"Paired t-test - t statistic: {t_stat:.3f}, p-value: {p_val:.3e}")

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论文描述

为了证明所提方法的优越性，本文对所提模型与基线之间进行了差异显著性试验 。本文从同一数据集中随机选取了若干数量的样本作为测试集，共计N组，分别测试基线模型和所提模型在每个子集上的性能。

假设：本文所提方法的性能与基线相当，并且两个模型处于相同的数据分布中，并设定显著性水平设置为 α = 0.05。

本文使用了$t$ 参数检验，所得的 p 值小于 α 值，因此原假设 不成立，表明所提方法的性能明显优于基线方法。

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总结

• 配对样本t检验：用于比较同一组样本在两种条件下的均值差异。

• t值：衡量差异的显著性，值越大差异越显著。

• p值：小于显著性水平（如0.05）时，拒绝原假设，认为差异显著。

• 数据分布：确保数据满足t检验的假设（如正态性、方差齐性）。

• 样本量：较大的样本量可以提高检验的效力。

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致谢

欲尽善本文，因所视短浅，怎奈所书皆是瞽言蒭议。行文至此，诚向予助与余者致以谢意。

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参考

[1] 文心一言

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