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回归克里金法-统计

回归克里金法（regression Kriging），指通过构建目标属性值和辅助环境变量间的回归关系，基于拟合回归曲线与待插区域的辅助环境变量值对该区域目标属性值进行预测的空间插值统计方法。

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析取克里金法-统计

析取克里金法（disjunctive Kriging），指在已知任意区域化变量的二维概率分布的假设下，对待估点的值或待估点值超过给定阈值的概率进行估计的一种非线性空间插值统计方法。

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协同克里金法-统计

协同克里金法（co-Kriging），指假设多个区域变量属性值间存在交互关系，通过建立交叉协方差函数和交叉变异函数，用易测变量或样品多的变量对难测变量或样品少的变量进行局部估计的空间插值统计方法。

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中位数平滑克里金法-统计

中位数平滑克里金法（median-polish Kriging），指通过多次迭代提取空间网格各维度的中位数平滑估计值，构建更加稳健的变异函数，应用该平滑估计值对未知样本点属性值进行预测的空间插值统计方法。

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泛克里金法-统计

泛克里金法（universal Kriging），指在区域化变量非平稳假设下，利用拟合的半变异函数和非平稳区域化变量的协方差函数对未知样本点属性值进行无偏最优估计的一种线性空间插值统计方法。

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稳健克里金法-统计

稳健克里金法（robust Kriging），指通过引入稳健的权重函数、协方差函数和半变异函数，在提高对异常值的容忍度同时对未知样本点属性值进行预测的一种空间插值统计方法。

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普通克里金法-统计

普通克里金法（ordinary Kriging），指在区域化变量二阶平稳的假设下，利用拟合的半变异函数估算权重，通过已知观测值的简单线性加权对未知样本点属性值进行线性无偏最优估计的一种线性空间插值统计方法。

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克里金插值法-统计

克里金插值法（Kriging interpolation），指基于变异函数理论和结构分析，最大限度利用空间取样所提供的空间位置关系、空间分布结构特征等信息，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法。

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反距离加权法-统计

反距离加权法（inverse distance weighting），指一种空间插值方法，以待插值点与若干邻近样本之间距离的倒数为权重，采用加权平均的方式对未知点进行估计。距离越近的样本点对估计值的影响越大，距离越远的点影响越小。

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空间插值-统计

空间插值（spatial interpolation），指依据已知有限的样本数据点，对区域内未知点进行预测估值的过程。

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空间抽样-统计

空间抽样（spatial sampling），指在地理空间或空间数据集中，按照特定规则抽取样本点或区域，以通过有限的样本推断空间区域总体的特征，同时考虑空间自相关性、异质性和分布模式。

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迪格尔检验-统计

迪格尔检验（Diggle test），又称“Diggle 检验”，指通过构建最近邻累积分布函数，并将最近邻距离的观测分布与空间完全随机性零假设下预期的理论分布进行比较的检验方法。

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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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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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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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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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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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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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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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