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空间扫描-统计

空间扫描（spatial scanning），指基于一定的扫描窗口探测某现象或某事件在一定区域范围内是否存在聚集现象的方法，可对集群进行精确定位与规模判定。

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聚集评价排列组合法-统计

聚集评价排列组合法（cluster evaluation permutation procedure），指一种用于局部空间聚集性检验的统计方法。通过一系列重叠的圆对研究区域进行扫描，在保证扫描窗口内的风险人口数固定的前提下，计算窗口内病例数，构建最大值统计量从而进行局部聚集簇探测。 ...

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空间热点-统计

空间热点（spatial hotspot），指观察属性值大的空间位置及相互邻近的正空间自相关区域。

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斯通检验法-统计

斯通检验法（Stone analysis），又称“Stone 检验法”，指基于简单有序性限制，使用各向同性回归估计方法检验污染源周围存在超额发病风险变化模式的局部聚集性检验方法。

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劳森-沃勒得分检验法-统计

劳森-沃勒得分检验法（Lawson-Waller score Test），又称“Lawson-Waller 得分检验法”，指基于泊松分布，以暴露程度为权重，比较每一个区域的实际观察病例数与理论泊松分布下的期望病例数的一种最高功效检验方法。

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主成分法-统计

主成分法（principal components factor method），指通过对观测数据的协方差矩阵进行特征值分解，提取主成分并计算主成分载荷和得分，以解释数据方差的因子模型估计方法。

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拟合优度指数-统计

拟合优度指数（goodness of fit index, GFI），指模型能够解释的协方差比例指数。取值在0 到1 之间，取值越大越好，一般取值大于0.9 时，认为拟合程度好。

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调整的拟合优度指数-统计

调整的拟合优度指数（adjusted goodness of fit index, AGFI），指在拟合优度指数的基础上，额外考虑模型的自由度和样本量大小的指数。

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近似误差均方根-统计

近似误差均方根（root mean square error of approximation, RMSEA），指评估模型与实际观测值之间的近似误差，考虑了模型的自由度和样本量大小。

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贝萨戈-约克-莫利模型-统计

贝萨戈-约克-莫利模型（Besag-York-Molliè model），简称“BYM 模型”，指将空间结构化效应与非结构化效应均纳入模型的一种贝叶斯空间统计学方法，主要用于空间面板数据。

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共同成分模型-统计

共同成分模型（shared component model），指将每种疾病的潜在风险划分为共同成分和特定疾病成分，通过空间聚类模型对各成分同时建模，并进行贝叶斯估计获得模型参数的一类空间统计建模方法，常用于对两种或两种以上疾病进行联合空间分析。 ...

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结构方程模型-统计

结构方程模型（structural equation model, SEM），指一种融合因子分析与路径分析的多元统计方法，用于检验观测变量与潜在变量之间、以及潜在变量彼此之间的复杂关系。其核心特点是能够同时处理测量工具与构念的关系和构念间的因果关系。 ...

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测量模型-统计

测量模型（measurement model），指用于描述潜在变量与观测变量之间关系的数学模型。它是结构方程模型的两大核心组成部分之一，主要用于验证潜在变量是否能够通过观测变量有效测量。

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显变量-统计

显变量（manifest variable），指可以直接观测或度量的变量。

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主因子法-统计

主因子法（principal factor method），指通过对观测数据的协方差矩阵进行因子分解，提取与潜在因子相关的方差，以揭示数据中的共性结构的因子模型估计方法。

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迭代主因子法-统计

迭代主因子法（iterated principal factor method），指通过迭代估计观测数据的因子载荷和个性方差，反复调整模型参数以更准确地拟合数据的因子模型估计方法。

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因子旋转-统计

因子旋转（factor rotation），指因子分析中，通过调整因子载荷矩阵来提高潜在因子可解释性的数学变换技术，通过对原始潜在因子作线性变换转化为一组新的潜在因子，使得新的潜在因子与可测变量之间的因子载荷向0 或1 两极分化，旋转后原可测变量隐含的潜在因子的个数及实际意义不会改变，有正交旋转和斜交旋转。 ...

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对角加权最小二乘-统计

对角加权最小二乘（diagonal weighted least squares, DWLS），指一种简化的加权最小二乘法。其中权重矩阵仅在对角线上有非零值，每个观测值根据其自身的方差被独立加权，而不考虑观测值之间的协方差。适用于处理有序分类数据。

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贝叶斯空间模型-统计

贝叶斯空间模型（Bayesian spatial model），指基于贝叶斯层次模型对空间数据进行建模的统计学方法。

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