一种基于数据科学的一阶随机优势检验建模方法

本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于数据科学的一阶随机优势检验建模方法。该方法包括：获取两组随机变量样本集；通过分位数离散化生成统一网格节点；计算两组经验累积分布函数在各节点处的取值并构建差值序列；施加局部单调性约束生成修正差值序列；计算全局最大负偏差值并与自适应阈值比较，判定一阶随机优势关系。该系统包括样本获取、分位数网格生成、分布计算、差值构建、单调性修正、负偏差计算及自适应判定等模块。本发明通过稀疏化网格、局部平滑与动态阈值机制，降低计算复杂度，提升鲁棒性与检验灵敏度，适用于金融、医疗及推荐系统等大规模数据场景。