医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

标准误-统计

标准误（standard error），指描述样本统计量（如均值）抽样分布离散程度的指标，反映样本估计值与总体参数的接近程度。计算公式为总体标准差除以样本量的平方根。标准误越小，表明样本统计量越稳定，对总体参数的估计越精确。广泛应用于假设检验、置信区间构建等统计分析，是衡量估计可靠性的关键指标。 ...

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方差齐性检验-统计

方差齐性检验（test for homogeneity of variance），指判断不同样本所来自的总体是否具有相等方差而实施的假设检验。

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总体-统计

总体（population），是研究对象的全体，具有同质性和变异性的个体组成的集合。

定义特征举例

卫生统计学-统计

卫生统计学（health statistics），应用统计学的基本原理和方法，研究健康领域中数量现象的学科。通常包括资料的搜集、整理、分析和研究等过程。

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有限总体-统计

有限总体（finite population），是在所规定的时间、空间、人群范围内观察单位数量有限的总体。

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随机误差-统计

随机误差（random error），指由不可控因素引起的测量结果与真实值之差。随机误差呈现无规律波动，具有随机性和不可预测性，可通过增加样本量或重复测量减小其影响。

赤池信息量准则-统计

赤池信息量准则（Akaike information criterion, AIC），指一种评估统计模型拟合优度的标准，由日本统计学家赤池弘次提出。通过权衡模型复杂度与拟合精度，选择最优模型。公式为-2 倍对数似然值加上2 倍参数个数，惩罚过多参数以避免过拟合。值越小模型越好。广泛应用于时间序列分析、回归分析等领域。 ...

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负二项回归-统计

负二项回归（negative binomial regression），指一种处理计数数据的广义线性模型。假设响应变量服从负二项分布，通过对数连接函数建立协变量与期望计数的关系。适用于数据过度离散的情况，比泊松回归更灵活。广泛应用于流行病学、生态学等领域，分析事件发生次数的影响因素。 ...

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随机抽样-统计

随机抽样（random sampling），指从总体中抽取样本时，遵循随机原则，确保每个个体或单位具有相同的、已知的非零概率被抽中的过程，包括完全随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样等。

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初始聚类中心-统计

初始聚类中心（initial cluster center），指在多均值聚类开始迭代前，为每个类选择的起始点。

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变量聚类-统计

变量聚类（variable clustering），又称“R 型聚类(R-type clustering)”，指基于变量之间的相似性或相关性将变量分组在一起的方法，每个聚类可以用一个单独的成分或变量来表示。

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贝叶斯信息量准则-统计

贝叶斯信息量准则（Bayesian information criterion, BIC），指一种基于贝叶斯理论的模型选择标准，由吉迪思·施瓦茨(Gideon Schwarz)提出。通过惩罚复杂模型，平衡拟合优度与参数数量，选择最优模型。公式为-2 倍对数似然值加上参数个数乘以样本量的对数，值越小模型越好。适用于大样本情况下的模型比较。 ...

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验证集-统计

验证集（validation set），指用于评估和选择统计模型和机器学习模型性能的数据子集。通过测试模型在未见数据上的表现，调整超参数，防止过拟合。通常占总数据 10-20%，独立于训练集和测试集。提供模型泛化能力的初步估计，为最终模型选择提供依据。 ...

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费希尔判别法-统计

费希尔判别法（Fisher discriminant analysis），又称“Fisher 判别法”，指在空间中找到一个方向，使得多组高维数据在该方向的投影彼此之间的区分度最大的方法。

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最终聚类中心-统计

最终聚类中心（final cluster center），指在多均值聚类迭代结束时，计算得到的代表每个类的中心点。

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离散程度-统计

离散程度（dispersion），指衡量数据集中各观测值偏离中心趋势的程度，常用指标包括方差、标准差和极差。反映数据的分散性和变异性，帮助理解数据的分布特征和波动情况。

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无病生存时间-统计

无病生存时间（disease-free survival），又称“无病生存期”，指研究对象从观察起点（如随机化分组）到某终点事件（如疾病）复发或者任何原因导致的终点事件（如死亡）发生所经历的时间，常用于根治性手术治疗或放疗后的辅助治疗。 ...

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广义线性模型-统计

广义线性模型（generalized linear regression），指一般线性模型的扩展，通过分布函数选择因变量为非正态分布；通过连接函数建立因变量的数学期望值与自变量之间的回归关系。当因变量的分布为正态分布，连接函数为恒等(Identity link)时，可简化为一般线性模型。 ...

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中位生存时间-统计

中位生存时间（median survival time），又称“半数生存期”、“中位生存期”，指恰有一半观察对象尚存活的时间，取值越长，表示疾病的预后越好，反之亦然。

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离差平方和法-统计

离差平方和法（Ward's method），简称“Wald 法”，指在每个聚类中，将所有的样本点到聚类中心的距离的平方相加，再把所有聚类的离差平方和相加，得到最后的评估指标，用于评估聚类质量，其值越小，表示聚类效果越好。

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