医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

最小相似系数法-统计

最小相似系数法（minimum similarity coefficient method），以分属两类的两个对象两两距离 (相似系数) 的最小值，做两类间距离(相似系数)的一种系统聚类法。

定义

中心化处理-统计

中心化处理（grand mean centering），指将数据中的每个值减去该数据的中心值（如算术均数、中位数），以得到中心化后的数据的一种处理方法。

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随机截距模型-统计

随机截距模型（random intercept model），指混合效应模型的一种，在模型中引入随机截距，允许不同组别的截距存在差异，但假设自变量的效应在各组间保持一致，用于分析具有层次结构的数据。

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协方差矩阵-统计

协方差矩阵（covariance matrix），指一个方阵，主对角线上的元素为各个变量的方差，主对角线外的元素为随机变量两两之间的协方差。用于描述多个随机变量之间的的相关性。

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协方差结构-统计

协方差结构（covariance structure），指在多元统计分析中，变量之间关联关系的理论模式，可包括线性和非线性形式，也蕴含变量间的相关性和独立性等信息。

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非线性多水平模型-统计

非线性多水平模型（nonlinear multilevel model），指因变量与部分或所有自变量之间呈非线性关系且相应参数未知的一类多水平模型。

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亚组分析-统计

亚组分析（subgroup analysis），指将研究样本按特定特征分组后分别进行统计分析，以探索不同群体间的效应差异。

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森林图-统计

森林图（forest plot），指在横坐标刻度为1 或0 的平面直角坐标系中以一条垂直的无效线为中心，用平行于横轴的多条线段的位置和长短代表每个被纳入研究的效应量大小和可信区间，用一个菱形的位置和大小描述合并效应量的大小和可信区间的一种图形。 ...

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作业相关矩阵-统计

作业相关矩阵（working correlation matrix），指表示某一个体或区组内相关个体中因变量的各次重复测量值两两之间相关性矩阵。

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分布簇-统计

分布簇（distribution family），又称“分布族”，指一类具有相似性质的概率分布族群。

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邻接矩阵-统计

邻接矩阵（adjacent matrix），指根据空间元素间相邻关系设定权重的一种矩阵，当空间元素间满足一定的相邻关系时赋予权重 1，否则权重为 0。

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归一化常数-统计

归一化常数（normalising constant），指一个使非正规化的概率或概率密度函数的总和或积分等于 1 的常数。它确保概率分布函数或概率密度函数满足其相应的总和或积分的要求。

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空间插值-统计

空间插值（spatial interpolation），指依据已知有限的样本数据点，对区域内未知点进行预测估值的过程。

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迭代主因子法-统计

迭代主因子法（iterated principal factor method），指通过迭代估计观测数据的因子载荷和个性方差，反复调整模型参数以更准确地拟合数据的因子模型估计方法。

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信息准则拟合指数-统计

信息准则拟合指数（information criteria fit index），又称“信息标准指数(information criteria index)”，指用于比较同一数据集上的两个或多个模型拟合优度的统计指标。包括赤池信息准则、一致性赤池信息准则和期望交叉验证指数。

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余弦相似度-统计

余弦相似度（cosine similarity），指用于衡量两个向量在多维空间中相似程度的指标，定义为这两个向量的夹角余弦值，通过向量的点积除以它们的模长的乘积计算。

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肯德尔秩相关系数-统计

肯德尔秩相关系数（Kendall rank correlation coefficient），指简称“Kendall 秩相关系数”。衡量两个变量之间数据点的排序或排名的相似性。量化了协调对的数量（在两个变量中具有相同顺序的数据点对）和不协调对的数量（在两个变量中具有不同顺序的数据点对）。 ...

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方差贡献率-统计

方差贡献率（variance contributionrate），指又称“方差解释率”。协方差矩阵中某特征值在总方差中所占比例。

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反应变量协方差矩阵-统计

反应变量协方差矩阵（covariance matrix of response variable），指用于描述多个反应变量之间的协方差关系的矩阵。它可以通过基于观测数据进行估计，显示反应变量之间的关联关系。

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随机截距协方差矩阵-统计

随机截距协方差矩阵（covariance matrix of random intercept），指描述多层次数据模型中的随机截距之间关系的协方差矩阵，揭示不同组之间截距的相关性和变异程度。

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