医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

贝叶斯统计过程-统计

贝叶斯统计过程（Bayesian statistical procedure），指综合未知参数的先验信息与样本信息，依据贝叶斯定理，求出后验分布，根据后验分布推断未知参数的统计方法。经典随机效应模型聚焦于估计总的合并效应，而贝叶斯方法聚焦于试验特有效应。 ...

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固定效应模型-统计

固定效应模型（fixed effect model, FEM），指当多个研究的效应统计量具有同质性，且效应统计量之间的差异由抽样误差来解释时，用于合并效应量的模型。

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随机效应模型-统计

随机效应模型（random effect model, REM），指当多个研究的效应统计量存在异质性，且效应统计量之间的差异由非抽样误差来解释时，用于合并效应量的模型。

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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。

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效应量-统计

效应量（effect size），指反映各个研究的处理因素或水平与反应变量之间关联大小的无量纲统计量。

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荟萃分析-统计

荟萃分析（meta-analysis），又称“元分析”，指在系统综述中，针对某一具体问题，系统的收集相关研究结果并进行综合评价和定量分析的方法。

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主成分回归-统计

主成分回归（principle component regression,PCR），指一种主成分分析的回归分析方法，通过将解释变量的主成分作为回归自变量，构造可用于估计因变量的回归模型，排除部分低方差主成分的影响。

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碎石图-统计

碎石图（scree plot），指一种可视化工具，图形以主成分或因子的方差为纵坐标，以主成分或因子的方差排序序号为横坐标。可直观评估需要保留的主成分或因子数量，通常通过观察特征值下降趋势的“拐点”来确定。

定义 Stata绘图

成分矩阵-统计

成分矩阵（components matrix），指又称“载荷矩阵”。由主成分法得到的多个定量变量的负荷矩阵，利用各个原始变量的因子表达式的系数，表达提取的公因子对原始变量的影响程度。

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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。

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方差贡献率-统计

方差贡献率（variance contributionrate），指又称“方差解释率”。协方差矩阵中某特征值在总方差中所占比例。

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主成分得分-统计

主成分得分（principal component scores），指基于原来变量线性组合及其系数构造的综合变量取值。

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主成分-统计

主成分（principal component），指原始变量的线性组合，旨在以较少的综合变量概括原始数据蕴含的绝大部分信息，从而达到降维的目的。

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特征向量-统计

特征向量（eigenvector），又称“固有向量”、“本征向量”，指表示协方差矩阵的特征值的向量，通过计算数据矩阵的协方差矩阵并选择使矩阵方差最大的若干个特征，组成特征向量矩阵。可将数据矩阵转换到新的低维空间中，实现数据特征的降维。 ...

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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。

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降维-统计

降维（dimensionality reduction），指将高维度的数据保留下一些最重要的特征，去除噪声与次要特征，以提高数据处理速度的高维度特征数据预处理方法。

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主成分分析-统计

主成分分析（principal component analysis, PCA），又称“主分量分析”，指一种基于多个定量变量之间相互关系，利用降维思想，并通过线性变换提取少数几个关键综合变量的多元统计分析方法。

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两步聚类-统计

两步聚类（two-step clustering），指包含两个步骤的聚类算法。第一步，使用预处理方法将数据点分为多个较小的子集，以降低计算复杂度；第二步，在每个子类上应用聚类算法（通常使用系统聚类方法），将预处理得到的子类合并成最终的聚类结果，以进一步细化聚类结构。 ...

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动态样品聚类-统计

动态样品聚类（dynamical clustering methods），指一种针对随时间变化或按时间顺序生成的数据集进行聚类分析的方法，能够根据数据的动态特性实时更新和调整，以适应新数据点或变化模式。常用的方法包括窗口式聚类、递增式聚类和在线聚类等。 ...

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有序样品聚类-统计

有序样品聚类（ordinal clustering methods），一种专门用于处理有序数据的聚类方法，对于按照一定顺序排列的数据，要求在聚类过程中保持原始顺序不被打乱。通过分析数据点之间的顺序或序列关系，将序列划分为若干连续的区段，使每段内部样品之间的差异最小，而不同区段之间的差异最大。 ...

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