{typename} - 公卫人

对数变换-统计

对数变换（logarithm transformation），指对原始数据值取对数，是用于将偏态数据转换成一个新尺度的常用数据变换方法。

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泊松回归-统计

泊松回归（Poisson regression），又称“Poisson 回归”，指因变量服从泊松离散分布的一种回归模型，可用来分析计数资料的离散分布规律。

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概率单位变换-统计

概率单位变换（probit transformation），指采用标准正态分布的累积概率函数的反函数对概率做单位变换

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概率单位模型-统计

概率单位模型（probit model），指一种同时分析众多变量对二分类因变量取值概率影响的广义线性模型，它把取值（分布在实数）范围为实数的因变量通过累积概率函数转换成分布在(0,1) 区间的概率值，链接函数包括标准正态分布的累积概率函数的反函数,以及逻辑累积概率函数。 ...

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无序多分类逻辑斯谛模型-统计

无序多分类逻辑斯谛模型（multinomial logistic model），又称“无序多分类logistic 模型”，指用于处理没有固有顺序的多类别响应变量的回归模型，通过扩展二分类逻辑斯谛回归实现。使用一对多或多对多策略，将多分类问题分解为多个二分类问题，估计每个类别相对于基准类别的概率。 ...

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累积逻辑斯谛回归模型-统计

累积逻辑斯谛回归模型（cumulative logistic regression model），又称“累积logistic 回归模型”，指因变量服从多项逻辑分布，且具有符合自然规律的多个有序类别的一类回归模型，对不同分类类别拟合的模型系数有平行斜率的假定。

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有序多分类逻辑斯谛模型-统计

有序多分类逻辑斯谛模型（ordinal multinomial logistic model），又称“有序多分类logistic 模型”，指以有序多分类变量为因变量的回归模型。

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多分类逻辑斯谛回归-统计

多分类逻辑斯谛回归（multinomial logistic regression），又称“多分类logistic 回归”，指因变量为三个或以上分类，且链接函数服从多广义伯努利分布的回归模型。

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二分类逻辑斯谛回归-统计

二分类逻辑斯谛回归（binary logistic regression），又称“二分类logistic 回归”，指一种用于二分类问题的广义线性模型。通过对数单位函数（logit 函数）将线性预测结果映射为概率值，描述解释变量与类别概率之间的非线性关系。采用极大似然估计求解参数，输出结果具有概率解释。 ...

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非条件逻辑斯谛回归-统计

非条件逻辑斯谛回归（unconditional logistic regression），又称“非条件logistic 回归”，指用于分析二分类结果的统计模型，直接建模因变量与自变量之间的关系。不考虑分层或匹配因素，适用于大规模数据集。通过逻辑函数将线性预测转换为概率，广泛应用于流行病学、社会科学等领域。提供简单直观的分类结果，确保模型解释 ...

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条件逻辑斯谛回归-统计

条件逻辑斯谛回归（conditional logistic regression），又称“条件logistic 回归”。基于匹配或分层研究设计的逻辑斯谛（logistic）回归模型，考虑了分层和匹配的情况，同时结合条件概率，分析配对或分层数据的最灵活和通用的方法。

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沃尔德统计量-统计

沃尔德统计量（Wald statistic），又称“Wald 统计量”，指检验回归参数线性约束与非线性约束是否成立的统计量。

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沃尔德检验-统计

沃尔德检验（Wald test），又称“Wald 检验”，指以测量无约束估计量与约束估计量之间距离为原理的统计检验方法，同时适用于线性与非线性的检验。

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计分检验-统计

计分检验（score test），又称“得分检验”，指一种非参数统计方法，即将秩次转换为正态计分，并以此为基础计算检验统计量。

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对数似然比检验-统计

对数似然比检验（log-likelihood ratio test），指运用两个对立的对数似然函数之比检测某个假设是否成立的检验方法。

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似然比检验-统计

似然比检验（likelihood ratio test），指运用两个对立的似然函数之比检测某个假设是否有效的检验方法。

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比值比-统计

比值比（odds ratio），又称“优势比”，指病例组暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组暴露人数与非暴露人数的比值，是反映疾病与暴露之间关联强度的指标。

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对数单位变换-统计

对数单位变换（logit transformation），又称“logit 变换”，指一种常用的数据转换方法，将一个取值范围在 0 到 1 之间的概率值，通过逻辑函数转换为取值范围为负无穷大到正无穷大的实数值。

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逻辑斯谛回归-统计

逻辑斯谛回归（logistic regression），指一种用于二分类或多分类问题的广义线性模型。通过对数单位函数（logit 函数）将线性预测结果映射为概率值，描述解释变量与类别概率之间的非线性关系。采用极大似然估计等方法求解参数，输出结果具有概率解释。广泛应用于疾病诊断等分类预测领域。 ...

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最大似然估计-统计

最大似然估计（maximum likelihood estimation,MLE），又用“极大似然估计”，指一种参数估计方法，通过极大化似然函数寻找最可能产生观测数据的参数值。利用样本信息，使观测数据出现的概率最大。具有一致性、渐近正态性等优良性质。广泛应用于统计学、机器学习等领域，为模型参数估计提供理论基础。 ...

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