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不饱和模型-统计

不饱和模型（unsaturated model），指独立参数的个数小于分类变量所有类别的组合数的一类对数线性模型模型。

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右删失-统计

右删失（right censoring），指在生存分析中，研究对象在观察期结束时未经历感兴趣事件，确切事件时间未知，仅知其晚于某一时间点。常见于长期随访研究，影响数据的完整性和结果的准确性。处理右删失数据的常用方法包括卡普兰-迈耶（Kaplan-Meier）估计和考克斯（Cox）比例风险模型。 ...

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时序检验-统计

时序检验（log-rank test），又称“log-rank 检验”，指属于单因素的非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线或生存时间是否相同，对远期差异敏感。

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单因素方差分析-统计

单因素方差分析（one-way analysis of variance），指用于检验单一因素不同水平下多个独立样本均值的差别是否有统计学意义的统计分析方法。通过比较组间变异与组内变异，判断因素对观测变量的影响是否有统计学意义，适用于单变量多组数据的比较研究。 ...

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无伤残期望寿命-统计

无伤残期望寿命（disability-free life expectancy, DFLE），指扣除各年龄组疾病所致伤残引起的健康寿命损失后，推导出来的健康余寿，单位是年。

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施泰因型岭回归估计量-统计

施泰因型岭回归估计量（Stein-type ridge regression estimator, SRRE），又称“Stein 型岭回归估计量”，指以施泰因（Stein）估计为基础，利用岭回归技术对参数估计进行调整所得到的参数估计量。

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最小截尾二乘回归-统计

最小截尾二乘回归（least trimmed squares regression），指通过截尾部分极端残差来提高回归模型稳健性的方法，将最小二乘法与截尾技术结合，减少异常值对估计结果的影响。适用于数据中存在显著异常值或非正态分布的情境，增强模型对异常数据的抵抗力。广泛应用于稳健统计分析中，提供可靠的参数估计和模型拟合。 ...

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季节差分-统计

季节差分（seasonal differencing），指使非平稳时间序列变得平稳的数据转换技术，依次对具有一定周期长度的季节性时间序列中下一个周期的观测值减去对应的当前值，得到的新序列被视作消除了这个周期长度的季节性。

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平均增长速度-统计

平均增长速度（average growth rate），指动态数列中一定时间段内各个时间发展水平与前一时间发展水平之比的几何均数。用以反映所关心指标在较长一段时间内逐期平均增长变化的程度。

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双侧概率-统计

双侧概率（two-sided probability），又称“双尾概率(two-tailed probability)”，指在统计假设检验中，考虑两个方向极端结果的概率，即概率分布下的两侧尾部面积之和。

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方差分析-统计

方差分析（analysis of variance, ANOVA），指通过分解总变异为组间变异和组内变异，检验多个组别均值是否存在显著差异的统计方法。适用于比较三个及以上独立或相关样本的均值，广泛应用于实验设计和多组数据比较分析。

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均方-统计

均方（mean square），指各部分的离均差平方和除以其自由度得到的平均变异指标。

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麦克尼马尔卡方检验-统计

麦克尼马尔卡方检验（McNemar's chi-squared test），简称“McNemar 卡方检验”，指比较两个相关样本的分类变量频率的假设检验方法。

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威尔科克森符号秩和检验-统计

威尔科克森符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test），又称“Wilcoxon 符号秩和检验”，指比较两组相关样本或配对样本的中位数大小的假设检验方法。将样本的差值按绝对值大小排列，并赋予秩次，再求秩和，通过比较正负差值两组的秩和，推断两个总体分布是否存在统计学差异。 ...

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最优子集回归-统计

最优子集回归（ptimum subsets regression），指通过遍历所有可能的自变量组合来筛选最优预测模型的方法。

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自适应最小绝对收缩选择算法-统计

自适应最小绝对收缩选择算法（adaptive least absolute shrinkage and selection operator），简称“adaptive LASSO”，指一种同时进行特征选择和正则化的方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，是对最小绝对收缩选择算法的推广。

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变量-统计

变量（variable），指反映个体特征或属性的量。

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岭迹-统计

岭迹（ridge trace），指不同调节参数下，各个特征系数的变化轨迹，通常以图形方式展示。

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矩估计-统计

矩估计（method of moments estimation），指结合了 S-估计的稳健性和 M-估计的效能所得到的改进的稳健估计方法。

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模型假设-统计

模型假设（model assumption），指对数据的某些特征或关系进行的假设，例如线性回归模型中的线性关系假设。

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