安全性评价-统计

安全性评价(safety evaluation),指临床试验中对受试者医学风险的评价,以评估药物的安全性,为药物的批准和使用提供科学依据。

共同成分模型-统计

共同成分模型(shared component model),指将每种疾病的潜在风险划分为共同成分和特定疾病成分,通过空间聚类模型对各成分同时建模,并进行贝叶斯估计获得模型参数的一类空间统计建模方法,常用于对两种或两种以上疾病进行联合空间分析。 ...

结构效度-统计

结构效度(construct validity),又称“构想效度”,指测量工具效度的一种类型,用于评估量表或问卷是否真实、准确地测量了目标理论构念,并反映其内在理论结构。

效标效度-统计

效标效度(criterion-related validity),又称“效标关联效度”,指检验新量表与一个公认有效 的标准量表分数的相关系数。

门诊病人次均药费-统计

门诊病人次均药费(average medication expense per visit),指报告期内门诊药品收入与同期总诊疗人次数之比,反映报告期内门诊病人平均每次就诊药费。

标准差-统计

标准差(standard deviation),指所有观测值离均差平方和取平均后的算术平方根。表示所有观测值相对于均数的平均偏离程度 。符号 s。

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。

t 检验-统计

t 检验(t test),又称“学生t 检验(Student's t test)”,指在总体方差未知且样本含量较小时以t 分布为基础的检验方法。常用于两组及以下定量资料均数比较的假设检验。

收敛-统计

收敛(convergence),指某个统计量、模型参数或目标函数值,随着数据量、迭代次数或训练时间的增加,逐渐趋近于某个稳定值或理论值的过程。

公共因子-统计

公共因子(common factor),简称“因子”,又称“共性因子”,指从一组观测变量中提取出的、能够解释这些变量之间共同变异的潜在变量。反映观测变量背后的共同维度或潜在结构,是因子分析的核心概念之一。

膳食结构-统计

膳食结构(dietary structure),指定时期调查人群膳食中各类食物数量所占比重,表示膳食中各种食物间的组成关系,是反映健康影响因素的指标之一。

中医药健康文化素养水平-统计

中医药健康文化素养水平(health literacy level of traditional Chinese medicine),指由一定时期某地区具备基本中医药健康文化素养人数除以同期该地区健康素养调查人数计算得出,反映具备基本中医药健康文化素养人数占全人群中的比例,是反映健康影响因素的指标之一。 ...

异质性-统计

异质性(heterogeneity),指样本、数据或研究间存在的变异性,表现为特征、效应或结果的差异。需在数据解读和结果整合时加以识别和处理。

列线图-统计

列线图(nomogram),将多个预测因素整合为一个可视化图形的工具,通常由多条带有刻度的线条组成,可用于直观地展示各因素对结果的影响程度,并通过简单计算预测特定事件发生的概率或风险。

几何均数-统计

几何均数(geometric mean),指所有观测值乘积开观测值个数的次方根。常用于描述呈明显正偏峰分布或观测值之间呈倍数关系数据的集中趋势。符号G。

交叉验证-统计

交叉验证(cross validation),指一种评估模型泛化能力的统计方法。将数据集分为训练集和验证集,多次重复训练与验证过程,计算平均性能指标。常见形式包括 k 折、留一法等。有效防止过拟合,广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域,为模型选择与参数调优提供可靠依据。 ...

对数线性转折点回归模型-统计

对数线性转折点回归模型(log-linear joinpoint regression model),指一种回归模型,将时间序列分割为若干区段,并在每个区段内使用对数线性回归模型来描述被观测变量随时间的变化规律。该模型能够有效捕捉数据中的潜在转折点和趋势变化,并适用于处理呈指数增长或衰减的数据。 ...

对数优势记分法-统计

对数优势记分法(log odds score, LOD),指利用两个基因座不连锁的样本观察值的最大似然函数与两个基因座彼此连锁的样本观察值的最大似然函数之比检验两个基因座间是否彼此连锁的方法。

距离最近准则-统计

距离最近准则(minimum distance criterion),又称“最邻近方法(nearest neighbor method)”,指样本和某个总体在空间中相距最近,则判断它属于该总体的原则。

多重对应分析-统计

多重对应分析(multiple correspondence analysis,MCA),指分析三维及以上列联表数据关联性的方法。以点的形式在较低维的空间中表示联列表的行与列中各元素的比例结构,通过空间距离反映多个分类变量间的关系。
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