Execution Context
此功能执行统计假设检验，以确定模型指标中观察到的改进是否代表真正的性能提升，还是仅仅是统计噪声。通过计算 p 值和置信区间，它为部署决策提供企业级验证。该过程确保资源投入产生可测量的回报，并通过过滤掉虚假相关性来实现。它与 A/B 测试框架无缝集成，且在提供关键模型可靠性洞察的同时，对数据预处理的要求极低。
系统初始化零假设和备择假设，用于定义基准性能，以便与新模型进行比较。
统计效力分析用于确定样本量，以确保测试能够以较高的置信度检测到具有实际意义的差异。
假设检验算法通过计算P值和置信区间，以验证性能提升是否超过统计显著性阈值。
Operating Checklist
假设基准模型和候选模型性能之间没有差异，定义零假设。
根据指标分布和样本量计算统计量。
计算 p 值，以确定在零假设下观察到结果的概率。
将 p 值与显著性阈值进行比较，以确认统计有效性。
Integration Surfaces
数据摄取
系统会导入带有标注的测试数据集，其中包含用于基准模型和候选模型比较的真实数据指标。
统计处理
核心计算引擎会根据指标分布特征，执行t检验、卡方检验或置换检验。
结果验证
生成的统计报告突出了显著的改进，同时强调了非显著的差异，以指导部署策略。
