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探索性因子分析-统计

探索性因子分析（exploratory factor analysis,EFA），简称“因子分析”，指一种多变量统计方法，旨在从一组观测变量中探索并提取出潜在的、不可直接测量的因子，以揭示观测变量之间的内在结构关系。通常在研究者对数据结构缺乏明确理论假设时使用。 ...

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因子分析-统计

因子分析（factor analysis, FA），指一种多变量统计方法，旨在从一组观测变量中提取出少数几个潜在的、不可直接测量的因子，以揭示观测变量之间的内在结构关系。

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外生变量-统计

外生变量（exogenous variable），指模型中不受其他变量影响的独立变量，通常是指模型的输入变量。包括外生显变量和外生潜变量。

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内生变量-统计

内生变量（endogenous variable），指模型中被其他变量影响的需要解释的变量，通常是研究者感兴趣的输出变量。包括内生显变量和内生潜变量。

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潜变量-统计

潜变量（latent variable），又称“潜在变量、隐变量(hidden variable)”，指不能直接测量，而需要通过测量多个相关显变量去推测的变量。

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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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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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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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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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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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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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动态空间面板模型-统计

动态空间面板模型（dynamic spatial panel model），指针对具有空间相依性的面板数据，同时考量了空间滞后、时间滞后以及时空滞后的复杂空间计量模型。

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静态空间面板模型-统计

静态空间面板模型（static space panel model），指针对具有空间相依性的面板数据，假设空间相依性不随时间变化，仅考虑因变量空间滞后项、自变量空间滞后项和空间自相关误差项等空间维度的滞后项，从而构建的空间计量模型。

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空间面板模型-统计

空间面板模型（spatial panel model），指基于具有空间相依性的面板数据，充分考虑其在截面维度和时间维度上的信息，在经典面板数据模型的基础上纳入表示空间单元或时间单元异质性的模型参数的一类统计模型。

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时空地理加权回归模型-统计

时空地理加权回归模型（geographically and temporally weighted regression model），指基于局部回归原理，将数据的时空特性嵌入回归参数中，用以研究具有时空分布特征的两个或多个变量间的数量依存关系的方法。

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地理加权回归模型-统计

地理加权回归模型（geographically weighted regression model），指基于局部回归原理，将数据的空间位置嵌入回归参数中，用以研究具有空间（或区域）分布特征的两个或多个变量间的数量依存关系的方法。

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空间杜宾模型-统计

空间杜宾模型（spatial Dubin model），又称“空间 Dubin 模型”，指同时考虑了因变量和自变量的空间交互效应，将因变量和自变量的空间滞后项同时纳入模型，从而形成的空间回归模型。

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空间误差模型-统计

空间误差模型（spatial error model），指考虑到未包含于模型中的外生变量信息中存在的空间依赖性，将空间自相关误差项纳入模型，以修正因空间自相关的存在而产生的误差，从而形成的空间回归模型。

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空间滞后模型-统计

空间滞后模型（spatial lag model），指考虑邻近区域因变量对研究区域因变量的影响，利用空间矩阵来表示不规则空间数据的滞后性，将因变量空间滞后项纳入模型的一种空间回归模型。

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空间自回归模型-统计

空间自回归模型（spatial autoregression model），指在普通经典线性回归模型的基础上，融入空间依赖性或空间自相关性指标，从而形成能处理空间自相关性的空间线性回归模型。

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