卫生统计学 - 词条分类 - 公卫百科

威尔科克森符号秩和检验-统计

威尔科克森符号秩和检验（Wilcoxon signed-rank test），又称“Wilcoxon 符号秩和检验”，指比较两组相关样本或配对样本的中位数大小的假设检验方法。将样本的差值按绝对值大小排列，并赋予秩次，再求秩和，通过比较正负差值两组的秩和，推断两个总体分布是否存在统计学差异。 ...

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回归系数-统计

回归系数（regression coefficient），指回归分析中量化自变量对因变量影响作用大小的指标。自变量每增加或减少一个单位，因变量平均改变的单位数。

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怀特检验-统计

怀特检验（White's test），又称“White 检验”，指通过对模型残差的平方与自变量进行回归来检验异方差是否存在及检测自变量是否能够显著地解释残差方差变化的统计检验方法。

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局部吉尔里系数-统计

局部吉尔里系数（local Geary's coefficient），又称“局部Geary's 系数”，指通过分析空间单元间的空间关系以及特定空间单元所对应某随机变量属性值与其相邻单元属性值间的差异平方和大小，估算各分区空间单元间的局部空间相关性的度量指标，可揭示某属性值空间正相关和空间负相关等局部空间分布模式。 ...

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村卫生室覆盖率-统计

村卫生室覆盖率（coverage of village clinics），指年末设立卫生室的行政村数占年末行政村总数的比例。是反映卫生设施的指标之一。

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碘盐覆盖率-统计

碘盐覆盖率（proportion of households using iodized salt），指由抽样家庭中碘含量≥5 毫克每千克盐样份数除以同期抽样居民食用盐样份数计算得出，反映食用碘盐的家庭数占全部家庭的比例，是反映健康影响因素的指标之一。

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联合独立模型-统计

联合独立模型（jointly independent model），指一种统计建模方法，假设多个随机变量在联合分布中相互独立，常用于简化复杂系统的概率计算。通过分解联合概率为边缘概率的乘积，降低模型复杂度，适用于高维数据分析与机器学习任务。 ...

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神经网络克里金法-统计

神经网络克里金法（neural Kriging），指基于已知空间样本点，通过人工神经网络训练获得兴趣变量与辅助环境变量间（如地表参数、遥感图像、地质、土壤和土地利用等）的复杂关系，并基于该训练网络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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尚存人数-统计

尚存人数（number of survivors），指假想的同时出生的一代人中，某年龄段尚存者的平均人数，且一般假定“0~”岁组的人数为100000。

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重心距离法-统计

重心距离法（centroid neighbor），指以两个聚类的各自的重心之间的距离来进行聚类的方法。

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季节性自回归求和移动平均模型-统计

季节性自回归求和移动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average model），指先借助季节差分实现时间序列平稳化，然后对该序列既往部分观测值及回代性预测所得部分残差，构建出的用于预测当前值的模型。

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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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过拟合-统计

过拟合（overfitting），指模型在训练数据上表现优异，但在新数据上性能显著下降的现象。由于过度复杂，模型捕捉了训练数据中的噪声和细节，导致泛化能力差。常见于参数过多、训练时间过长的情况。可通过正则化、早停等方法缓解。 ...

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闵可夫斯基距离-统计

闵可夫斯基距离（Minkowski distance），又称“闵氏距离”，指一种测量多维空间中两个点之间距离的方法，它通过一个可调参数来定义，能够根据该参数的不同，泛化为曼哈顿距离、欧几里得距离等多种距离度量。

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广义最小二乘-统计

广义最小二乘（generalized least squares, GLS），指一种通过对数据的协方差矩阵进行变换来估计模型参数的最小二乘估计方法，主要思想是通过权重矩阵来对观测数据进行加权，以考虑观测数据之间的相关性和方差异质性。

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后退法-统计

后退法（backward），指从建立一个包含全部自变量的回归方程开始，按照某种规则（如P 值最小且有统计学意义）每次剔除一个自变量，自变量由多到少，直至无可剔除的自变量为止的一种变量筛选方法。

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偏度系数-偏度系数

偏度系数（coefficient of skewness），用于衡量随机变量概率分布偏态方向和程度的数值，通过对分布的三阶矩进行标准化计算得出，值为正表示右偏，为负表示左偏，绝对值越大偏斜程度越高。

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协变量校正-统计

协变量校正（covariate adjustment），指通过统计方法控制协变量对研究结果的影响，从而更准确地估计自变量与因变量之间的独立关联。

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空间异质性-统计

空间异质性（spatial heterogeneity），指由于地理空间上的隔离，系统或系统属性在空间分布上呈现不均匀性、复杂性和变异性的一种特性。

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无信息先验-统计

无信息先验（non-informative prior），指一种尽量不对参数或变量的可能值做出任何假设或预设的先验分布。这种先验的目标是尽量避免对分析结果施加太多的主观偏见，从而让数据本身在贝叶斯分析中产生更大的影响。

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