医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

波动集群-统计

波动集群（volatility clustering），指在消除时间序列的确定性非平稳因素后，残差序列在大部分时间段表现为平稳，但在某些时段出现持续的高波动或低波动现象。

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自回归条件异方差模型-统计

自回归条件异方差模型（autoregressive conditional heteroskedasticity model），简称“ARCH 模型”，指基于时间序列既往若干期的观测值，同时假设当前时刻的随机误差是此前若干期彼此独立且方差不等的残差项组合形成，进而构建出的用于预测当前值的模型。 ...

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协整检验-统计

协整检验（cointegration test），指用于判识多个非平稳时间序列一定形式的线性组合是否呈现平稳特性的统计学检验方法。

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协整-统计

协整（cointegration），指两条或多条非平稳时间序列的某种线性组合是平稳的，表明这些时间序列在长期内具有稳定关系。

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带有外生变量的求和自回归移动平均模型-统计

带有外生变量的求和自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average with exogenous input model），简称“ARIMAX 模型”，指同时考虑了外生变量影响的求和自回归移动平均模型。

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季节性自回归求和移动平均模型-统计

季节性自回归求和移动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average model），指先借助季节差分实现时间序列平稳化，然后对该序列既往部分观测值及回代性预测所得部分残差，构建出的用于预测当前值的模型。

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自回归求和移动平均模型-统计

自回归求和移动平均模型（autoregressive integrated moving average model），简称“ARIMA 模型”，指先借助普通差分实现时间序列平稳化，然后对该序列既往部分观测值及回代性预测所得部分残差，构建出的用于预测当前值的模型。

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克拉默分解定理-统计

克拉默分解定理（Cramer's decomposition theorem），全称“克拉默分解定理”，指对于任何时间序列，可以分解为完全由历史信息确定的多项式确定性趋势部分和白噪声序列对应的随机波动部分。

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移动平均模型-统计

移动平均模型（moving average model），简称“MA 模型”，指基于时间序列中对既往值作回代性预测所得残差值，构建出的用于预测当前值的模型。

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延迟算子-统计

延迟算子（delay operator），指表达出将时间序列当前值映射回前一时刻历史值这个转换关系的数学符号。

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沃尔德分解定理-统计

沃尔德分解定理（Wold decomposition theorem），指任何协方差平稳过程可以分解为两个不相关的平稳序列之和，其中，一个平稳序列是确定性分量，另一个平稳序列是随机性分量。

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自回归移动平均模型-统计

自回归移动平均模型（autoregressive moving average model），简称“ARMA 模型”，指基于时间序列既往部分观测值及回代性预测所得部分残差值，构建出的用于预测当前值的模型。

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自回归模型-统计

自回归模型（autoregressive model），指基于时间序列既往若干期的观测值，构建出的用于预测当前值的模型。

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霍尔特-温特斯乘法模型-统计

霍尔特-温特斯乘法模型（Holt-Winters' multiplicative model），简称“Holt-Winters 乘法模型”。对于兼具线性趋势、周期特性的时间序列，在自变量为时间间隔、因变量为预测值的线性回归方程基础上，以乘法形式叠加季节效应后实现提前期长度为这一时间间隔的预测。 ...

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霍尔特-温特斯加法模型-统计

霍尔特-温特斯加法模型（Holt-Winters' additive model），简称“Holt-Winters 加法模型”，指对于兼具线性趋势、周期特性的时间序列，在自变量为时间间隔、因变量为预测值的线性回归方程基础上，以加法形式叠加季节效应后实现提前期长度为这一时间间隔的预测。 ...

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霍尔特-温特斯三参数指数平滑-统计

霍尔特-温特斯三参数指数平滑（Holt-Winters three-parameter exponential smoothing），简称“Holt-Winters 三参数指数平滑”，指对于兼具线性趋势、周期特性的时间序列，在自变量为时间间隔、因变量为预测值的线性回归方程基础上，叠加季节效应后实现提前期长度为这一时间间隔的预测。 ...

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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。

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简单指数平滑-统计

简单指数平滑（simple exponential smoothing），指特定的指数平滑法，通过对当前观测值和前一个平滑值进行加权平均来生成预测值，使用一个平滑常数（α）来确定当前值对预测的影响程度。

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简单移动平均-统计

简单移动平均（simple moving average），指为早期采集到的时间序列观测值赋以相等的权重系数，形成对下一时刻的预测值。

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指数平滑法-统计

指数平滑法（exponential smoothing），指一种时间序列预测方法，通过对历史数据赋予指数递减的权重，使得较近的观测值对预测结果影响更大，从而更好地捕捉数据的近期趋势和动态变化。

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