医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

过失误差敏感度-统计

过失误差敏感度（gross error sensitivity），指评估统计模型对误差或异常值敏感程度的指标，反映模型在数据偏离假设时性能下降的程度。高过失误差敏感度意味着模型对误差的抵抗力较弱，可能导致结果不稳定。用于比较不同模型的稳健性和可靠性，帮助选择适合处理不确定性和异常数据的分析方法。在统计学和机器学习中广泛应 ...

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影响函数-统计

影响函数（influence function），指用于衡量单个观测值对统计估计量影响的工具，描述估计量对数据微小扰动的响应。通过影响函数分析，评估估计方法的稳健性和敏感性，识别异常值或高杠杆点对结果的影响。在稳健统计中广泛应用，支持改进估计方法的设计，确保模型在异常数据或误差下的可靠性。 ...

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崩溃点-统计

崩溃点（breakdown point），指衡量统计估计方法对异常值抵抗能力的指标，定义为导致估计失效所需的异常值比例。崩溃点越高，方法的稳健性越强，能够抵御更多的异常值影响。用于评估估计量在数据异常或污染情况下的可靠性。广泛应用于稳健统计分析，帮助选择适合处理噪声和异常数据的模型。 ...

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方差加权模型-统计

方差加权模型（variance-weighted model），指通过对观测数据进行方差加权，以提高模型预测精度和稳健性的统计方法。分配较高权重给方差较小的观测值，减少噪声对模型的影响。常用于加权最小二乘法和组合预测，适用于异方差性或数据质量不一致的情境，增强模型对不确定性和异常值的抵抗力。 ...

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均值漂移模型-统计

均值漂移模型（mean-shift outlier model），指一种基于密度的聚类算法，通过找到数据集中局部密度最大值，从而识别数据中的聚类中心。

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似然距离-统计

似然距离（likelihood distance），指用于衡量两个统计模型之间差异的指标，通过比较各自的似然函数值来量化模型与数据的拟合程度差异。常用于模型选择和假设检验，帮助判断哪个模型更适合描述数据。适合在复杂模型或大数据集的背景下应用，广泛用于统计学和机器学习中，提供对模型优劣的定量评估。 ...

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安德鲁-普雷吉邦统计量-统计

安德鲁-普雷吉邦统计量（Andrew-Pregibon statistic），又称“Andrew-Pregibon 统计量”，指用于识别对回归模型结果产生较大影响的观测值，通过检测剔除某个观测值后对模型参数估计的影响来评估该观测值对模型结果的影响程度。

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DFFITS 统计量-统计

DFFITS 统计量（difference in fits statistic），指用于衡量回归分析中单个观测点对模型拟合值影响程度的指标，反映删除该观测后预测值的变化。 DFFITS 绝对值越大，表明该点对模型的影响越显著，需结合库克距离等指标进一步诊断是否为强影响点。 ...

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库克距离-统计

库克距离（Cook's distance），又称“Cook 距离”，指一种用于衡量数据集中的个别数据点对回归模型拟合结果影响程度的统计量，该值越大，表示该数据点对回归模型的拟合结果产生的影响越大。

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强影响点-统计

强影响点（influential point），指回归分析中对模型参数估计或预测结果具有显著影响的观测点，其存在可能大幅改变回归线的斜率、截距或拟合优度。这类点通常兼具高杠杆值（自变量 X极端）和异常残差（因变量Y 偏离预测）特征，可通过库克距离、DFFITS 或 DFBETAS 等指标量化其影响程度。 ...

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高杠杆点-统计

高杠杆点（high leveragepoints），指回归分析中自变量（X）取值极端、远离数据中心的观测点，其杠杆值显著高于平均水平。这类点可能对回归系数的估计产生较大影响，但若因变量（Y）合模型预测趋势，则未必导致模型偏差。高杠杆点需结合残差分析判断其实际影响，常用杠杆值阈值进行识别。 ...

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异常值-统计

异常值（outlier），又称“离群值”，指与大多数观测数据有显著差异的数据点。

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稳健性-统计

稳健性（robustness），指一个分析方法在遇到异常情况或需求改变时，能够保持稳定和可靠的结果的能力；在统计学中，常用于衡量模型的抗干扰能力和对异常值的容忍程度。

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稳健估计-统计

稳健估计（robust estimate），指一类能够在存在异常值或离群值的情况下获得更可靠的参数估计的统计方法。

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正则性施泰因型岭回归估计量-统计

正则性施泰因型岭回归估计量（positive-rule Stein-type ridge estimator, PRSRRE），又称“正则性 Stein 型岭回归估计量”，指结合了施泰因（Stein）估计和岭回归，引入正则化概念的参数估计量，确保参数估计满足正定性规则，提高模型稳定性和预测性能。 ...

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施泰因型岭回归估计量-统计

施泰因型岭回归估计量（Stein-type ridge regression estimator, SRRE），又称“Stein 型岭回归估计量”，指以施泰因（Stein）估计为基础，利用岭回归技术对参数估计进行调整所得到的参数估计量。

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预试验岭回归估计量-统计

预试验岭回归估计量（preliminary test ridge regression estimator, PTRRE），指在进行岭回归分析前，预先检验数据的统计特性，并根据检验结果对模型参数进行调整，最终获得的参数估计量。

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限制性岭回归估计量-统计

限制性岭回归估计量（restricted ridge regression estimator, RRRE），在岭回归中引入特定限制条件，通过对参数空间进行约束所获得的参数估计量，以提高模型稳定性与泛化能力，避免过拟合。

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自适应广义岭回归估计量-统计

自适应广义岭回归估计量（adaptive generalized ridge regression estimator, AGRRE），指将广义岭回归和基于数据特征的自适应调整相结合所得到的参数估计量。它根据数据特点动态调整参数估计，增强模型适应性，以提高预测准确性。

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方差膨胀因子-统计

方差膨胀因子（variance inflation factor, VIF），指评估回归模型中多重共线性的指标，通过计算某个自变量可被其他自变量解释的程度，量化多重共线性对回归系数估计的影响。

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