流行病学 - 词条分类 - 公卫百科

检验样本-流行病学

检验样本（validation sample），又称“验证集（validation set）”。模型训练过程中单独留出的样本集，可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。

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混沌理论-流行病学

混沌理论（chaos theory），指系统从有序突然变成无序状态而表现出“混沌”现象的一种演化理论，用以探讨动态系统中无法用单一的数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能加以解释及预测的行为。

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小世界网络模型-流行病学

小世界网络模型（small-world network model），指介于完全随机和完全规则网络之间的网络模型，具有随机网络的小世界性质和规则网络的局部连通性，其节点之间的连接呈现出高聚集性和短路径特征。

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个体时空仿真模型-流行病学

个体时空仿真模型（individual-based spatiotemporal simulation model），指由多智能体系统和地理空间数据库组成的仿真模型，掌握疾病的时空传播规律，是研究疾病传播的方法，核心是对单个智能体的行为进行模拟。

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确定性模型-流行病学

确定性模型（deterministic model），指使用一组方程来预测传染病暴发进展的数学模型，模型的结果完全由模型的初始条件和参数决定。

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安全性分析集-流行病学

安全性分析集（safety analysis set, SAS），指所有至少使用过一剂研究药物的受试者，都必须观察安全性指标。

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理论流行病学-流行病学

理论流行病学（theoretical epidemiology），又称“数学流行病学”。指以数学模型为工具，描述和研究制约人群疾病和健康状况分布诸要素间的动态关系，探讨疾病流行的内在规律，预测疾病流行趋势，评价预防措施和防治效果的流行病学方法。 ...

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干扰-流行病学

干扰（interference），指试验组或对照组额外地接受了类似试验药物的某种干预，从而人为地夸大了疗效的现象。

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康复者-流行病学

康复者（recovery individual），指经历了某种传染病的感染过程并已从中恢复的个体。

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基本再生数-流行病学

基本再生数（basic reproductive number），又称“基本繁殖数”。在没有干预的情况下，在一个完全易感的人群中，平均每名传染源在其传染期内可以传染的人数。是一个用于描述传染病传播能力的指标，常用R0表示。

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有效再生数-流行病学

有效再生数（effective reproductive number），指在考虑了免疫、治疗干预或其他因素影响后，平均每名传染源在其传染期内可以传染的人数。是一个描述传染病传播能力的指标，常用Re表示。

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白噪声-流行病学

白噪声（white noise），指一种随机的、无规律的信号，作为基准来比较其他信号的统计特性，通常被用来表示不确定性和随机性。

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元胞自动机-流行病学

元胞自动机（cellular automata），指一种空间、时间、状态完全离散的非线性动力系统模型，从逻辑数学的角度出发模拟生物体自我繁殖系统时，将递归和自动机概念有机结合构成，用于分析相互交织成网络并呈现出复杂动力学特性的传染病相关数据。 ...

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催化模型-流行病学

催化模型（catalytic model），指将化学反应动力学中一级动力学反应的机理用于流行病学研究，定量地描述感染力在流行期间保持稳定的传染病在人群中传播的平均速度、患病率的年龄分布规律和模式的确定性数学模型。

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自回归模型-流行病学

自回归模型（autoregressive model），指利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型，是时间序列中的一种比较常见的形式。

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里德-弗罗斯特模型-流行病学

里德-弗罗斯特模型（Reed-Frost model），又称“Reed-Frost 模型”。一种描述在同质人群中流行病传播的离散、随机、具有同步更新的区室模型。

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符合方案集-流行病学

符合方案集（per-protocol set, PPS），指基于符合方案原则，全部随机化的受试者中，完全按方案设计进行研究的那一部分才能纳入分析。

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时间序列模型-流行病学

时间序列模型（time-series model），指描述序列中不同时刻的随机变量，彼此之间有一定的相关关系的一种动态模型。

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差分自回归移动平均模型-流行病学

差分自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average model），指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，再将因变量仅对滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

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人工神经网络模型-流行病学

人工神经网络模型（artificial neural network model），指一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，由多个相互连接的人工神经元组成，可接收输入信号，并通过模拟生物神经元的工作方式来产生输出信号。

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