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拉格朗日插值法-统计

拉格朗日插值法（Lagrange's interpolation），指又称“Lagrange 插值法”。基于多个已有观测值构建拉格朗日多项式，获得可通过所有已有观测点的n-1次插值多项式，从而对未知点进行预测的一种插值方法。

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线性趋势插值法-统计

线性趋势插值法（lineartrend interpolation），指通过多项式回归将最小二乘表面与各输入点进行拟合，基于趋势面对未知点进行预测的插值方法。

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空间误差模型-统计

空间误差模型（spatial error model），指考虑到未包含于模型中的外生变量信息中存在的空间依赖性，将空间自相关误差项纳入模型，以修正因空间自相关的存在而产生的误差，从而形成的空间回归模型。

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列联系数-统计

列联系数（coefficient of contigency），指用于衡量两个分类变量之间关联程度的指标。它基于列联表计算，表示变量之间的依赖关系强度。其值介于0 和 1 之间，其中 0 表示两个变量完全独立， 1表示完全依赖。

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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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类间相似度计算准则-统计

类间相似度计算准则（calculation criterion of inter-class similarity），指评估不同簇或类之间的相似性或差异的标准或指标，帮助确定聚类质量的算法，特别是在没有真实类别信息的情况下。

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内部真实性-统计

内部真实性（internal validity），又称“内部效度”，研究设计中因果关系的准确性，反映研究排除混杂因素干扰的能力，从而确保结果的可靠性。

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外部真实性-统计

外部真实性（external validity），又称“外部效度”，指研究结论推广至其他情境或人群的能力，反映研究发现的广泛适用性。

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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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敏感性分析-统计

敏感性分析（sensitivity analysis），指评估研究结果对关键假设或参数变化稳健性的分析方法，以判断结论在不同情境下的可靠性和合理性。

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网状荟萃分析-统计

网状荟萃分析（network meta-analysis, NMA），指一种扩展了传统荟萃分析的方法，通过直接比较将三种及以上的干预措施联系起来形成一个干预网络，在干预网络中再进行间接比较，进而将直接和间接估计值结合在一次分析中。

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p 阶差分-统计

p 阶差分（p-order difference），指对原始时间序列重复p 次差分运算。

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空间权重矩阵-统计

空间权重矩阵（spatial weight matrix），指通过赋予不同的权重来表达空间邻近关系的工具，在空间统计分析运算中作为重要基础。

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变异分析-统计

变异分析（variance analysis），指统计学中以区域化变量理论为基础，通过距离函数估算其空间相关性大小，从而量化空间数据的变异结构的一种统计方法。

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普通克里金法-统计

普通克里金法（ordinary Kriging），指在区域化变量二阶平稳的假设下，利用拟合的半变异函数估算权重，通过已知观测值的简单线性加权对未知样本点属性值进行线性无偏最优估计的一种线性空间插值统计方法。

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中位数平滑克里金法-统计

中位数平滑克里金法（median-polish Kriging），指通过多次迭代提取空间网格各维度的中位数平滑估计值，构建更加稳健的变异函数，应用该平滑估计值对未知样本点属性值进行预测的空间插值统计方法。

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协同克里金法-统计

协同克里金法（co-Kriging），指假设多个区域变量属性值间存在交互关系，通过建立交叉协方差函数和交叉变异函数，用易测变量或样品多的变量对难测变量或样品少的变量进行局部估计的空间插值统计方法。

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回归克里金法-统计

回归克里金法（regression Kriging），指通过构建目标属性值和辅助环境变量间的回归关系，基于拟合回归曲线与待插区域的辅助环境变量值对该区域目标属性值进行预测的空间插值统计方法。

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B 样条插值法-统计

B 样条插值法（B-spline interpolation），指通过构建基于 B 样条曲线的分段多项式函数，使之充分逼近已知样本点数据，从而对未知空间点进行插值预测的方法。

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自然邻域插值法-统计

自然邻域插值法（natural neighbor interpolation），指使用德劳内三角形，对所有样本点创建泰森多边形，利用距样本点最近的待插样本子集，按比例进行加权插值的一种空间局部插值法。

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