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联合独立模型-统计

联合独立模型（jointly independent model），指一种统计建模方法，假设多个随机变量在联合分布中相互独立，常用于简化复杂系统的概率计算。通过分解联合概率为边缘概率的乘积，降低模型复杂度，适用于高维数据分析与机器学习任务。 ...

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条件独立模型-统计

条件独立模型（conditional independent model），指利用条件独立性假设来对联合概率分布进行因式分解，从而简化概率分布的推理和计算过程的一类模型。

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无二阶交互效应模型-统计

无二阶交互效应模型（no second-order interaction model），指当模型考虑纳入三个自变量，但并未考虑这三个自变量因素间的交互效应的一类不饱和模型。

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不饱和模型-统计

不饱和模型（unsaturated model），指独立参数的个数小于分类变量所有类别的组合数的一类对数线性模型模型。

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两两关联模型-统计

两两关联模型（pairwise association model），指给变量间的关系设定一个特殊结构，减少交互作用项的数量，在一定程度上描述变量间关系的统计方法。

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二阶交互效应-统计

二阶交互效应（second order interaction effect），指在多元回归模型中，当三个自变量相互作用时，对因变量产生的联合影响。

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一阶交互效应-统计

一阶交互效应（first order interaction effect），指在多元回归模型中，当两个自变量相互作用时，对因变量产生的联合影响。

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饱和模型-统计

饱和模型（saturated model），指独立参数的个数等于分类变量所有类别的组合数，即包含了所有变量的主效应，低阶交互效应和高阶交互效应的模型，其理论频数完全拟合了实际频数。

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对数线性模型-统计

对数线性模型（log-linear model），指可以解决分类变量（因素）之间是否相关，以及分析分类变量对频数的独立影响的一类广义线性模型。

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负二项分布-统计

负二项分布（negative binomial distribution），指描述在一系列独立伯努利试验中，成功次数达到固定值之前失败次数的概率分布。概率密度函数包含两个参数：成功的次数和每次试验的成功概率。

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过离散现象-统计

过离散现象（over-dispersion），指随机变量的方差远远大于其均数的现象。

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负二项回归-统计

负二项回归（negative binomial regression），指一种处理计数数据的广义线性模型。假设响应变量服从负二项分布，通过对数连接函数建立协变量与期望计数的关系。适用于数据过度离散的情况，比泊松回归更灵活。广泛应用于流行病学、生态学等领域，分析事件发生次数的影响因素。 ...

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离散程度-统计

离散程度（dispersion），指衡量数据集中各观测值偏离中心趋势的程度，常用指标包括方差、标准差和极差。反映数据的分散性和变异性，帮助理解数据的分布特征和波动情况。

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尺度偏移量-统计

尺度偏移量（scaled deviance），指基于标准误校正的残差偏移量，反映模型的拟合离散度。

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尺度皮尔逊卡方-统计

尺度皮尔逊卡方（scaled Pearson chi-square），指由数学家卡尔·皮尔逊提出，基于标准误校正的卡方统计量，反映模型的拟合离散度。

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发病率比值-统计

发病率比值（incident rate ratio），指不同组别发生某疾病概率的比值。

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对数变换-统计

对数变换（logarithm transformation），指对原始数据值取对数，是用于将偏态数据转换成一个新尺度的常用数据变换方法。

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泊松回归-统计

泊松回归（Poisson regression），又称“Poisson 回归”，指因变量服从泊松离散分布的一种回归模型，可用来分析计数资料的离散分布规律。

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概率单位变换-统计

概率单位变换（probit transformation），指采用标准正态分布的累积概率函数的反函数对概率做单位变换

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概率单位模型-统计

概率单位模型（probit model），指一种同时分析众多变量对二分类因变量取值概率影响的广义线性模型，它把取值（分布在实数）范围为实数的因变量通过累积概率函数转换成分布在(0,1) 区间的概率值，链接函数包括标准正态分布的累积概率函数的反函数,以及逻辑累积概率函数。 ...

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