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最大相似系数法-统计

最大相似系数法（maximum similarity coefficient method），指以分属两类的两个对象两两距离 (相似系数) 的最大值，做两类间距离(相似系数)的一种系统聚类法。

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特征向量-统计

特征向量（eigenvector），又称“固有向量”、“本征向量”，指表示协方差矩阵的特征值的向量，通过计算数据矩阵的协方差矩阵并选择使矩阵方差最大的若干个特征，组成特征向量矩阵。可将数据矩阵转换到新的低维空间中，实现数据特征的降维。 ...

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累积方差贡献率-统计

累积方差贡献率（cumulative variance contribution rate），指一种衡量所选主成分解释原始数据方差的累积比例的指标。可帮助判定保留主成分的数量，实现最大限度保留数据信息的同时降低数据维度。

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荟萃分析-统计

荟萃分析（meta-analysis），又称“元分析”，指在系统综述中，针对某一具体问题，系统的收集相关研究结果并进行综合评价和定量分析的方法。

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临床异质性-统计

临床异质性（clinical heterogeneity），指在临床研究或实践中，不同患者、干预措施或研究设计等之间存在的变异性。

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统计学异质性-统计

统计学异质性（statistical heterogeneity），指由于临床异质性或方法异质性或两者共同作用导致研究效应的变异，超过了随机误差所致的变异。

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自由词-统计

自由词（free-text terms），指检索过程中不受词表控制，用于主题标引和检索的自然语词。

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诊断性荟萃分析-统计

诊断性荟萃分析（meta-analysis of diagnostic test accuracy studies），指一种针对诊断试验的荟萃分析。通过整合多项诊断试验研究，综合量化评估特定诊断工具或测试的准确性、灵敏度和特异度等指标，以提供更可靠的证据。

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剪补法-统计

剪补法（trim and fill method），指一种用于估计缺失的研究个数并对发表偏倚进行矫正的非参数统计方法。基本思想是去掉引起漏斗图不对称的小样本研究，用修剪过的漏斗图估计漏斗的“中心”，接着在重估的中心周围替换去除的研究和其对应的缺失研究。 ...

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提取者偏倚-统计

提取者偏倚（extractor bias），指荟萃分析者从纳入的研究中提取的数据信息不准确而产生的偏倚。

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霍尔特-温特斯乘法模型-统计

霍尔特-温特斯乘法模型（Holt-Winters' multiplicative model），简称“Holt-Winters 乘法模型”。对于兼具线性趋势、周期特性的时间序列，在自变量为时间间隔、因变量为预测值的线性回归方程基础上，以乘法形式叠加季节效应后实现提前期长度为这一时间间隔的预测。 ...

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沃尔德分解定理-统计

沃尔德分解定理（Wold decomposition theorem），指任何协方差平稳过程可以分解为两个不相关的平稳序列之和，其中，一个平稳序列是确定性分量，另一个平稳序列是随机性分量。

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克拉默分解定理-统计

克拉默分解定理（Cramer's decomposition theorem），全称“克拉默分解定理”，指对于任何时间序列，可以分解为完全由历史信息确定的多项式确定性趋势部分和白噪声序列对应的随机波动部分。

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季节性自回归求和移动平均模型-统计

季节性自回归求和移动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average model），指先借助季节差分实现时间序列平稳化，然后对该序列既往部分观测值及回代性预测所得部分残差，构建出的用于预测当前值的模型。

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k 邻近空间权重矩阵-统计

k 邻近空间权重矩阵（k-nearest neighbors matrix），指表示研究区域内各空间单元间的相互关系的矩阵。计算每个空间单元与其他单元的距离，并按距离由小到大排序，将距离该单元最近的k 个单元赋予权重1，其余单元的权重为0。

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全局格蒂斯-奥德G-统计

全局格蒂斯-奥德G（global Getis-Ord G），又称“全局 Getis-Ord G”，指一种度量全局空间相关性的指标，通过分析所有空间单元间的空间关系以及每个空间单元所对应某随机变量属性值与其相邻单元属性值间数值的乘积大小，估算该随机变量的全局空间相关性，可区分出空间上的高值聚集和低值聚集。 ...

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空间分层异质性-统计

空间分层异质性（spatial stratified heterogeneity），指每个空间层内观测属性值同质而空间层间异质的现象，即不同空间层内方差小于空间层间方差。

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风险比-统计

风险比（hazard ratio, HR），又称“风险比率”，指比例风险回归模型的重要参数，任意两个个体风险函数之比。

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马哈拉诺比斯距离-统计

马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis distance），又称“马氏距离”，指用于计算两个样本点在多维空间中距离的方法，不仅考虑维度间的差异，还考虑维度间的相关性。

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有序样品聚类-统计

有序样品聚类（ordinal clustering methods），一种专门用于处理有序数据的聚类方法，对于按照一定顺序排列的数据，要求在聚类过程中保持原始顺序不被打乱。通过分析数据点之间的顺序或序列关系，将序列划分为若干连续的区段，使每段内部样品之间的差异最小，而不同区段之间的差异最大。 ...

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