SARの理論的背景であるSLTは、機械学習や統計的推論に幅広く応用可能です。SLTは、機械学習アルゴリズムの性能評価やモデル選択、統計的検定の基盤として重要な役割を果たします。SLTの概念は、様々な統計的推論手法に適用でき、データ解析やモデリングにおける信頼性の向上に貢献します。例えば、SLTを用いて他の統計的推論手法の信頼性や検定力を評価し、より堅牢な結果を得ることが可能です。SLTの理論を適切に理解し、実務に応用することで、統計的推論手法の改良や新たな手法の開発につなげることができます。