d 分离-统计

d 分离(d-separation),又称“有向分离”,指概率图模型的一个概念,用于确定图中随机变量之间的条件独立关系。基于有序无环图,若在给定某变量集合的条件下,变量集合X 与变量集合Y 间条件独立,即变量集合 X 和变量集合 Y被该给定集合分离。 ...

特征值-统计

特征值(eigenvalue),又称“固有值”、“本征值”,指主成分的方差,常用于奇异值分解。

累积方差贡献率-统计

累积方差贡献率(cumulative variance contribution rate),指一种衡量所选主成分解释原始数据方差的累积比例的指标。可帮助判定保留主成分的数量,实现最大限度保留数据信息的同时降低数据维度。

合并效应量-统计

合并效应量(combined effect size),指将多个独立研究的结果合并成某个单一的效应大小或效应尺度,即用合并统计量反应多个独立研究的综合效应。

医学主题词-统计

医学主题词(medical subject headings),指一种能概括地表示信息主题的语词,目的是为医学期刊文章和书籍建立索引。

异质性检验-统计

异质性检验(heterogeneity test),指用于检验多个具有相同目的研究是否具有异质性的方法。

异质方差-统计

异质方差(heterogeneous variance),指在被纳入的各个研究中,不同研究的效应大小之间的变异程度。

网状荟萃分析-统计

网状荟萃分析(network meta-analysis, NMA),指一种扩展了传统荟萃分析的方法,通过直接比较将三种及以上的干预措施联系起来形成一个干预网络,在干预网络中再进行间接比较,进而将直接和间接估计值结合在一次分析中。

定性调查-统计

定性调查(qualitative survey),指一种以深入理解社会现象、人类行为及其背后原因为核心的探索性研究方法,它通过非数值化的资料收集与分析,揭示研究对象的内在意义、行为动机、文化模式或社会过程。

全信息极大似然-统计

全信息极大似然(full information maximum likelihood),指利用全部数据信息估计模型参数,尤其适用于存在缺失数据的情形。

霍尔特两参数指数平滑-统计

霍尔特两参数指数平滑(Holt two-parameter exponential smoothing),简称“Holt 两参数指数平滑”,指对于呈线性趋势的时间序列,构建自变量为时间间隔,因变量为预测值的线性回归方程,实现提前期长度为这一时间间隔的预测。

简单线性转折点回归模型-统计

简单线性转折点回归模型(simple 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简单线性回归模型来描述被观测变量随时间的变化规律。该模型能够捕捉数据中潜在的转折点和趋势变化。 ...

多阶段交叉设计-统计

多阶段交叉设计(multiple-stage cross-over design),指按事先确定的试验顺序,研究对象在2 个以上阶段先后接受不同处理的交叉设计。

邻接矩阵-统计

邻接矩阵(adjacent matrix),指根据空间元素间相邻关系设定权重的一种矩阵,当空间元素间满足一定的相邻关系时赋予权重 1,否则权重为 0。

连锁不平衡-统计

连锁不平衡(linkage disequilibrium),指不同基因座上的等位基因同时遗传的频率明显高于随机组合的预期值的现象。

先验信息-统计

先验信息(prior information),指在决策分析中,尚未通过试验收集状态信息时所具有的信息。

超先验分布-统计

超先验分布(hyperprior distribution),指在贝叶斯统计中,用于描述先验分布参数的先验分布。当为模型参数设定先验分布时,如该先验分布本身还有未知参数,可以为这些未知参数设置的先验分布。

克洛珀-皮尔逊法-统计

克洛珀-皮尔逊法(Clopper-Pearson method),指一种基于二项分布的原理直接计算总体率置信区间的方法。

单阶段设计-统计

单阶段设计(single-stage design),指等待所有受试者完成研究,再根据事先预设的统计分析方法或规则评估药物有效性的设计。

斯通检验法-统计

斯通检验法(Stone analysis),又称“Stone 检验法”,指基于简单有序性限制,使用各向同性回归估计方法检验污染源周围存在超额发病风险变化模式的局部聚集性检验方法。
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