医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

最小二乘法-统计

最小二乘法（least square method），指用于估计模型参数的统计方法，通过最小化观测值与预测值之间差值的平方和来确定最佳拟合线。适用于线性回归和其他模型，确保预测误差最小。

定义

残差-残差

残差（residual），指因变量的观测值与基于回归方程得到的因变量预测值之间的差异。

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回归系数-统计

回归系数（regression coefficient），指回归分析中量化自变量对因变量影响作用大小的指标。自变量每增加或减少一个单位，因变量平均改变的单位数。

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截距-统计

截距（intercept），指当所有自变量取值为零时，因变量的平均水平。

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线性回归模型-统计

线性回归模型（linear regression model），指一种用于定量描述自变量和因变量之间线性依存关系的统计模型。

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线性回归方程-统计

线性回归方程（linear regression equation），指利用回归分析所得到的，用于反映自变量与因变量间数量依存关系的方程式。

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自变量-统计

自变量（independent variable），指在回归分析中，用于预测或解释观测数据变化的变量。

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因变量-统计

因变量（dependent variable），指又称“应变量，反应变量”，指在回归分析中，被预测或被解释的变量。

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回归-统计

回归（regression），指研究一个变量与另外一个或多个变量间数量依存关系的方法。

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线性回归-统计

线性回归（linear regression analysis），指一种统计建模方法，通过拟合因变量与一个或多个自变量间的线性关系，预测因变量的取值，量化自变量对因变量的影响。

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判别对应分析-统计

判别对应分析（discriminant correspondence analysis），指融合对应分析和判别分析的多元统计方法，针对分类数据，在对应分析基础上，依据已知分类信息构建判别函数，使不同类别在低维空间中尽量分离，通过计算判别得分等展示样本归属及类别间关系，输出分类结果和分析图。 ...

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正交对应分析-统计

正交对应分析（canonical correspondence analysis, CCA），指一种改进的对应分析方法，通过正交变换消除维度间的相关性，使低维空间中的坐标轴相互独立。适用于复杂列联表数据的降维分析，增强可视化效果，更清晰地展示分类变量间的关联结构。 ...

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去趋势对应分析-统计

去趋势对应分析（detrended correspondence analysis, DCA），指一种改进的对应分析方法，通过去除数据中的线性趋势，更清晰地揭示分类变量间的非线性关系。适用于处理具有明显趋势的列联表数据，增强低维空间中类别关联结构的解释能力。 ...

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最优对应表-统计

最优对应表（optimal correspondence table），指通过对应分析生成的重新排列的二维表，最大化行列变量之间的关联结构。优化显示变量之间的相似性和差异性，便于识别潜在模式和关系。行和列经过转换后，反映数据集中最强的关联特征。 ...

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对应分析图-统计

对应分析图（correspondence analysis map），指可视化二维或多维列联表数据关联性的图。以点的形式在较低维的空间中表示联列表的行与列中各元素的比例结构，通过空间距离反映两个或多个分类变量间的关系。

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多重对应分析-统计

多重对应分析（multiple correspondence analysis,MCA），指分析三维及以上列联表数据关联性的方法。以点的形式在较低维的空间中表示联列表的行与列中各元素的比例结构，通过空间距离反映多个分类变量间的关系。

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简单对应分析-统计

简单对应分析（simple correspondence analysis），指分析二维列联表数据关联性的方法。以点的形式在较低维的空间中表示联列表的行与列中各元素的比例结构，通过空间距离反映两个分类变量间的关系。

定义

对应分析-统计

对应分析（correspondence analysis, CA），指用于分析分类数据的多维统计方法，通过将数据表中的行和列同时映射到低维空间，揭示变量间的相似性和关联模式。生成二维或三维图示，帮助可视化分类变量之间的关系和结构。适用于频数表或计数数据的分析，提供对复杂数据集的直观解释和洞察。 ...

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冗余度分析-统计

冗余度分析（redundancy analysis, RDA），指求解某一组典则变量所解释原始变量的变异被另一组典则变量重复解释的百分比的方法。

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典则载荷-统计

典则载荷（canonical loading），指描述原始变量与典型变量间的的强度和方向，反映典则变量对原始变量的贡献程度。

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