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核密度估计法-统计

核密度估计法（kernel density estimation），指在没有任何先验密度假设的前提下，以核函数为核心，基于观测样本点构建概率密度函数，从而获得单变量或多变量属性值概率密度的平滑估计值的一种非参数方法。

定义

异质性检验-统计

异质性检验（heterogeneity test），指用于检验多个具有相同目的研究是否具有异质性的方法。

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I2 检验-统计

I2 检验（I-square test），指用于评估多个独立研究结果异质性的统计方法。检验统计量为一个百分比值，表示异质性部分在效应量总的变异中所占的比重，其取值范围定义在0%~100% 之间，其值越大异质性越大。

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合并效应量估计-统计

合并效应量估计（combined effect size estimation），指根据研究设计类型、变量类型和异质性大小，计算效应合并值的点估计及区间估计的方法。

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一致性检验-统计

一致性检验（consistency test），指对多个独立研究结果统计量的一致性进行检验的方法，如果在统计学上不拒绝无效假设，可将多个研究的统计量进行加权合并。

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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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里普利 K 函数-统计

里普利 K 函数（Ripley's K function），指通过计算多距离半径范围内空间点对象的密度，并将其与完全空间随机点分布比较，从而得出空间点要素的空间分布模式的一种多距离空间聚类分析方法。

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稳健克里金法-统计

稳健克里金法（robust Kriging），指通过引入稳健的权重函数、协方差函数和半变异函数，在提高对异常值的容忍度同时对未知样本点属性值进行预测的一种空间插值统计方法。

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泛克里金法-统计

泛克里金法（universal Kriging），指在区域化变量非平稳假设下，利用拟合的半变异函数和非平稳区域化变量的协方差函数对未知样本点属性值进行无偏最优估计的一种线性空间插值统计方法。

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Meta 回归-统计

Meta 回归（meta regression），又称“元回归”，指通过线性回归方法，检验干预措施、研究对象特征等因素对合并效应量的影响，旨在探究研究间异质性的来源和协变量对效应大小的影响。

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累积荟萃分析-统计

累积荟萃分析（cumulative meta-analysis, CMA），指一种荟萃分析的方法，把有共同研究目的的研究结果看成一个连续的统一体，每当有新的研究加入后，按一定的顺序排列累积的结果，并用森林图表示，可以反映研究结果的动态变化趋势，用于评估各研究对综合结果的影响。 ...

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三角核函数-统计

三角核函数（triangle kernel function），指假设每个观测点周围区域的权重呈现线性递减趋势的一类函数，其函数值在区间[-1，1]内线性递减，呈现三角形。

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叶帕涅奇尼科夫核函数核函数-统计

叶帕涅奇尼科夫核函数核函数（Epanechnikov kernel function），又称用“Epanechnikov 核函数”，指通过对样本点间的标化距离平方进行简单的数学变化，并设置相应的边界带宽使距离大于1 的样本点对应函数值为0 的一类钟形分布函数。

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多项式插值法-统计

多项式插值法（polynomial interpolation），指通过对样本点建立多项式回归，从而拟合光滑面，利用趋势分析来对空间对象的属性进行预测插值的一种不精确插值方法。

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矢量数据-统计

矢量数据（vector data），指以几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理特征及其属性的空间数据类型。

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拓扑数据-统计

拓扑数据（topological data），指描述空间结构中各个元素间的空间关系和连接方式的空间数据类型。

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伽马核函数-统计

伽马核函数（Gamma kernel function），指通过指数函数对所估算样本点间的欧式距离平方进行非线性映射，在指数部分引入负号使函数值随着离中心点距离的增加而减小，并乘以调节参数调控函数值衰减速度的一类函数。

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高斯核函数-统计

高斯核函数（Gaussian kernel function），指通过指数函数对所估算样本点间的欧式距离平方进行非线性映射，在指数部分引入负号使函数值随着离中心点距离的增加而减小，并除以带宽参数调控函数作用宽度和平滑程度，从而形成沿径向对称的标量函数。 ...

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广义自回归条件异方差模型-统计

广义自回归条件异方差模型（generalized autoregressive conditional heteroskedastic model），简称“GARCH 模型”，指基于时间序列既往若干期的观测值，同时假设当前时刻的随机误差是此前若干期方差不相等且不苛求彼此独立的残差项组合形成，进而构建出的用于预测当前值的模型。 ...

定义

自回归-广义自回归条件异方差模型（a combination of autoregressive model and generalized autoregressive conditionally heteroscedastic model），简称“AR-GARCH 模型”，指自回归模型指当前值可以表征为历史值的线性组合，广义自回归条件异方差模型则可以归纳时间序列中随机波动的强度因时而变的规律。两者结合形成 ...

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