医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

均方-统计

均方（mean square），指各部分的离均差平方和除以其自由度得到的平均变异指标。

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期望寿命-统计

期望寿命（life expectancy），指同时出生的一代人活到X 岁时,尚能生存的平均年数，一般使用现时寿命表计算。其中出生时的期望寿命为同时出生的一代人未来的平均存活年数，是比较不同地区、不同时期死亡水平的常用指标。

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回归平方和-统计

回归平方和（regression sum of squares），指在回归分析中，模型预测值与均值之间差异的平方和，反映在总变异中可以用因变量与自变量的线性关系解释的部分。

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回归方程的显著性检验-统计

回归方程的显著性检验（significance test for linear regression），指检验自变量与因变量之间线性关系是否有统计学意义的假设检验，通常使用F 检验或 t 检验，检验结果决定模型的有效性。

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主成分分析-统计

主成分分析（principal component analysis, PCA），又称“主分量分析”，指一种基于多个定量变量之间相互关系，利用降维思想，并通过线性变换提取少数几个关键综合变量的多元统计分析方法。

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岭回归估计量-统计

岭回归估计量（ridge regression estimator），指通过在最小二乘法的目标函数中引入一个偏移常数所获得的参数估计量。

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岭迹-统计

岭迹（ridge trace），指不同调节参数下，各个特征系数的变化轨迹，通常以图形方式展示。

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τ估计-统计

τ估计（τ-estimation），指在 S-估计的基础上拓展残差尺度估计量的类型，使其不仅具有对离群值的稳健性、同时具有较高统计效能的一种稳健估计方法。

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百分条图-统计

百分条图（percent bar chart），指将总长度设为 100%，并按构成比例分段表示的统计图。各分段长度代表不同类别在整体中的占比，通常以不同颜色或纹理区分。适用于展示构成比或多组数据的相对比例关系，便于直观比较各部分在整体中的分布情况。 ...

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四分位数间距-统计

四分位数间距（inter-quartile range, IQR），指上四分位数与下四分位数之差。其越大说明数据变异程度越大，可用于各种分布资料离散趋势的描述。

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增长速度-统计

增长速度（growth rate），指动态数列中某指定时期相对于基期的增长量除以基期发展水平所得的商。用以反映所关心指标在指定时期的水平相对于基期水平的增长程度。

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自由度-统计

自由度（degree of freedom），指计算某一统计量时，取值不受约束的个体数目。通常取值为n－k。其中，n 为样本含量；k 为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其他独立统计量的个数。

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总体均数置信区间-统计

总体均数置信区间（confidence interval for population mean），指n 次抽样结果得到的n 个置度为（1-检验水准）的样本均数的置信区间，这些区间理论上成功涵盖总体均数的可能性为（1-检验水准）。

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方差齐性-统计

方差齐性（homogeneity of variance），指不同组别或条件下的数据方差相等的统计特性，是方差分析（ANOVA）和线性回归等重要统计方法的前提假设之一。若方差非齐（异方差），可能导致统计检验效能降低或结果偏差。常用 Levene 检验（莱文检验）、Bartlett 检验（巴特利特检验）等方法进行验证。满足方差齐性时，组间比较的 ...

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竞争风险模型-统计

竞争风险模型（competing risk model），指分析多个相互排斥的终点事件对生存时间影响的统计方法，考虑每个事件的发生会影响其他事件的风险。通过识别和量化不同风险来源，常用方法包括Fine-Gray 模型和累积发生函数。

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理论频数-统计

理论频数（theoretical frequency），又称“期望频数(expected frequency)”，指在无效假设成立的条件下，由合并的样本率估算出的各组样本应分配的平均频数。

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逐步判别分析-统计

逐步判别分析（stepwise discriminant analysis, SDA），指一种基于样本变量信息，通过逐步添加或删除变量，利用统计准则筛选变量，最终选择出一个变量子集的方法，该子集能够以最优的方式区分样本所属的不同类别。

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冗余度分析-统计

冗余度分析（redundancy analysis, RDA），指求解某一组典则变量所解释原始变量的变异被另一组典则变量重复解释的百分比的方法。

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变量筛选-变量筛选

变量筛选（变量筛选），指在数据分析或建模过程中，从一组可能的变量中选择最相关或最有意义的变量，以用于建立模型或进行统计分析。

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自适应最小绝对收缩选择算法-统计

自适应最小绝对收缩选择算法（adaptive least absolute shrinkage and selection operator），简称“adaptive LASSO”，指一种同时进行特征选择和正则化的方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，是对最小绝对收缩选择算法的推广。

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