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statistically significant（统计显著性）

统计显著性差异是指在统计测试中观察到的结果差异不太可能是由随机变化或偶然因素导致的。在进行科学实验或数据分析时，研究人员试图确定他们观察到的模式或效果是否真实存在，或者仅仅是由于抽样误差或随机性造成的。

当我们说一个结果在统计上是显著的，我们通常意味着它满足了一个预先设定的显著性水平（例如，p < 0.05）。在这种情况下，p值是一个概率值，它告诉我们在零假设（通常是指没有效果或差异）为真的情况下，观察到的数据或更极端的数据出现的概率。如果这个概率低于预设的显著性水平（如0.05），则我们拒绝零假设，认为观察到的差异是统计上显著的，即不大可能是随机出现的。

因此，当上图中的单元格显示为粉色时，它表示相应的算法之间性能的差异在统计学上是显著的，p值小于我们的阈值（如0.05、0.01或0.001），我们因此认为这些差异有足够的证据支持它们是真实存在的，而不仅仅是随机变动。

 

热力图（heatmap）用来分析“了模型性能差异是否具有统计学意义”，这幅图展示的是机器学习算法之间成对比较的后验分析热图。在这些热图中，每个单元格代表了两种算法之间的统计显著性测试结果，颜色越深，表示一个算法相对于另一个算法在统计上的优势越显著。这些热图被用来评估不同算法在特定性能指标上的差异。

To understand whether the observed differences in model performance were statistically significant, we performed a one-way ANOVA analysis followed by the pairwise posthoc Tukey test.

one-way ANOVA analysis（单因素方差分析）

One-way ANOVA（单因素方差分析）是一种统计方法，用来比较三个或更多个独立组的均值以确定是否至少存在一组的均值与其他组显著不同。其目的是探究单个自变量（因素）对因变量的影响是否统计上显著。

在实际应用中，例如上图中的机器学习算法性能比较，一种可能的应用是使用one-way ANOVA来确定不同算法的性能是否有统计学上的显著差异。如果ANOVA显示存在显著性，那么后续通常会进行Tukey的HSD测试或其他后验测试，以确定哪些具体组之间存在显著差异。

本文标签： 方差因素ANOVAstatisticallysignificant

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