卫生统计学 - 词条分类 - 公卫百科

双重平方函数法-统计

双重平方函数法（bi-square function），指计算空间元素间的距离，并设置一定带宽，若距离在带宽范围内时，则基于二次函数对不同距离空间元素进行权重分配，否则为0 的赋值方法。

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先验概率-统计

先验概率（prior probability），指是在观测到任何新证据之前，根据先前的经验、专业知识、或其他信息得到的关于某个事件是否发生的主观概率。

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总体概率置信区间-统计

总体概率置信区间（confidence interval for population proportion），指n 次抽样结果得到的n 个置信度为（1-检验水准）的样本率的置信区间，这些区间理论上成功涵盖总体概率的可能性为（1-检验水准）。

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置信限-统计

置信限（confidence limit），指在给定置信水平下，通过样本统计量及其标准误差估计的总体参数所在的可能范围。

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P 值-统计

P 值（P value），指在零假设成立的条件下，出现当前样本统计量以及更极端情况的概率大小。

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协方差函数-统计

协方差函数（covariance function），指某单个或多个自变量构成的随机过程或随机场在两个时间点或空间点处的随机取值的二阶混合中心矩，用以表示两随机取值间的相关性的一种函数。

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双模拟技术-统计

双模拟技术（double-dummy），指在临床试验中，同时为试验组和对照组提供模拟剂的技术。

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最邻近距离法-统计

最邻近距离法（nearest-neighbor distance），指通过将邻近点之间的距离和某种理论模式中邻近点之间的距离比较，从而推断研究区域空间点模式的分布特征的方法。

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非随机对照试验-统计

非随机对照试验（non-randomized controlled trial），指处理组与对照组之间无法实施或因各种原因没有实施随机化分组的前瞻性试验研究。

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贝叶斯估计-统计

贝叶斯估计（Bayes estimation），指结合关于待估计参数的先验知识和数据的似然函数来估算参数的贝叶斯方法。

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普通克里金法-统计

普通克里金法（ordinary Kriging），指在区域化变量二阶平稳的假设下，利用拟合的半变异函数估算权重，通过已知观测值的简单线性加权对未知样本点属性值进行线性无偏最优估计的一种线性空间插值统计方法。

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成组序贯设计-统计

成组序贯设计（group sequential design, GSD），指预先计划在试验过程中进行一次或多次期中分析，依据每一次期中分析的结果做出后续试验决策的试验设计。

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稳健克里金法-统计

稳健克里金法（robust Kriging），指通过引入稳健的权重函数、协方差函数和半变异函数，在提高对异常值的容忍度同时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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总I 类错误-统计

总I 类错误（family-wise type I error），指在多次检验或多阶段试验中，至少一个真的原假设被拒绝的概率。

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回归克里金法-统计

回归克里金法（regression Kriging），指通过构建目标属性值和辅助环境变量间的回归关系，基于拟合回归曲线与待插区域的辅助环境变量值对该区域目标属性值进行预测的空间插值统计方法。

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自然邻域插值法-统计

自然邻域插值法（natural neighbor interpolation），指使用德劳内三角形，对所有样本点创建泰森多边形，利用距样本点最近的待插样本子集，按比例进行加权插值的一种空间局部插值法。

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均匀核函数-统计

均匀核函数（uniform kernel function），指假设每个观测点周围区域的权重相同的一类分布函数，其函数值在区间[-1，1]内为常数，呈现矩形。

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拉格朗日插值法-统计

拉格朗日插值法（Lagrange's interpolation），指又称“Lagrange 插值法”。基于多个已有观测值构建拉格朗日多项式，获得可通过所有已有观测点的n-1次插值多项式，从而对未知点进行预测的一种插值方法。

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Ⅰ/Ⅱ期无缝设计-统计

Ⅰ/Ⅱ期无缝设计（seamless phase I/II design），指一种组合了 I 期和II 期试验的设计。在 I 期试验中确定最大耐受剂量水平，在II 期试验中适应性地将患者随机分配到合适的剂量组中以确定临床给药剂量。

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邦费罗尼法-统计

邦费罗尼法（Bonferroni test），又称“Bonferroni 法”，指用于多样本均数间两两比较的统计方法，其调整每次两两比较的检验水准以控制犯I 类错误的累计概率。

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