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汤姆孙法-统计

汤姆孙法（Thomson method），又称“Thomson 法”，指通过计算标准化观测变量与特征向量的线性组合来估计因子得分的方法。

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方差最大正交旋转-统计

方差最大正交旋转（varimax orthogonal rotation），指因子分析中常用的旋转方法，通过调整因子载荷矩阵，使每个公共因子的变量相对载荷的方差之和最大化，且保持原共性因子的正交性及公共方差总和不变，以减少每个潜在因子上具有最大载荷的可测变量数，简化对潜在因子的解释。 ...

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斜交旋转-统计

斜交旋转（oblique rotation），指通过调整因子载荷矩阵，允许经旋转后的因子载荷矩阵中因子间存在一定程度的相关性，使新的因子轴穿过因子图上的聚集点，这些点在新因子轴上呈较大负荷，而在其它因子轴上的负荷几乎等于零，从而提高新因子的可解释性。 ...

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结构模型-统计

结构模型（structural model），指描述潜在变量之间关系的模型部分。它是结构方程模型的两大核心组成部分之一，主要用于分析和验证潜在变量之间的因果关系或预测关系。

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路径图-统计

路径图（path diagram），指反映变量之间相互关系的路线图。应展示观察变量对潜变量的回归系数，潜变量之间的回归系数，与观测变量相关的测量误差，潜变量预测值的残差4 个方面的内容。单箭头表示因果关系，双箭头表示相关关系。 ...

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载荷-统计

载荷（load），又称“负荷”，指观测变量与潜在变量或因子之间的相关性强度。反映观测变量对潜在变量或因子的贡献程度。

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矩结构-统计

矩结构（moment structure），指样本矩阵（样本数据的协方差或相关矩阵）与模型参数和总体矩阵（总体协方差或相关矩阵）之间的关系结构。

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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。 ...

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瞬时效应-统计

瞬时效应（immediate effect），指基于干预实施后对时间序列模型参数产生的影响，算出的干预后立即发生的影响大小。

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长期效应-统计

长期效应（sustained effect），指基于干预实施后对时间序列模型参数产生的影响，算出的干预后持久存在的影响大小。

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栅格数据-统计

栅格数据（raster data），指在二维表面上以规则矩形单元表示空间要素的位置和属性的空间数据类型。

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局部空间聚集性-统计

局部空间聚集性（local spatial clustering），指在没有任何先验假设的情况下对局部聚集性进行定位，研究聚集簇的分布位置、并确定其是否具有统计学意义的方法。

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任意形状空间扫描统计量法-统计

任意形状空间扫描统计量法（arbitrarily shaped spatial scan statistic），指运用一系列自由形状的动态扫描窗口，探测研究区域疾病的空间局部聚集性、并确定最可能的和其他可能的聚集簇的方法。

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焦点空间聚集性-统计

焦点空间聚集性（focused clustering），指用以检验在一个事先确定的点、线或其他可疑源附近，是否具有局部聚集簇存在的方法。

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未加权最小二乘-统计

未加权最小二乘（unweighted least squares,ULS），指一种使实际观测值与估计值之差的平方和达到最小的参数估计方法，其中所有观测值的权重相同。

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加权最小二乘-统计

加权最小二乘（weighted least squares, WLS），指一种使实际观测值与估计值之差的平方和达到最小的参数估计方法，其中不同的观测值被赋予不同的权重，方差较小的观测数据会被赋予更高的权重，而方差较大的观测数据则被赋予较低的权重，通常在数据的方差存在异质性时使用。 ...

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广义最小二乘-统计

广义最小二乘（generalized least squares, GLS），指一种通过对数据的协方差矩阵进行变换来估计模型参数的最小二乘估计方法，主要思想是通过权重矩阵来对观测数据进行加权，以考虑观测数据之间的相关性和方差异质性。

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绝对拟合指数-统计

绝对拟合指数（absolute fit index），指衡量模型对数据拟合情况的指数。比较模型预测数据与观测数据之间的差异，不涉及与其他模型的比较。

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均方根残差-统计

均方根残差（root mean square residual,RMR），指模型预测值与实际观测值之间差异的平方根均值，较低的值表明模型预测值与实际观测值之间的差异较小，即模型拟合度较好。

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最大超额事件检验法-统计

最大超额事件检验法（maximized excess events test, MEET），指通过距离的指数权重函数计算空间单元间加权超额事件数，获得一定范围的空间聚集性尺度下、零假设成立的最小概率估计值（即最小检验统计量）的一种全局聚集性检验方法。 ...

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