滾飛比
滾飛比（），是一種棒球統計術語，投手和擊球員（打者）都適用。 對投手而言，是指此投手製造之出局數中，使擊球員擊出滾地球及飛球的比例（），通常滾飛比越高的投手，比較容易讓擊球員擊出滾地球，有機會形成雙殺打而化解危機，滾地球也不容易形成長打，但滾地球也更依賴內野手的守備。比較出名滾飛比高投手如王建民、布蘭登·偉伯等。 GO/AO = \frac{GO}{AO} GO：滾地球出局(Ground Outs) AO：飛球出局(Fly Outs) …
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风险比
风险比率，正式的英文名称是Hazard Ratio。风险比率是两个的比值。风险率是单位时间内发生的事件数占被试总体的百分比。瞬时风险率就是当时间间隔趋近于0时的风险率，公式如下： :: h(t) = \lim_{\Delta t\rightarrow 0}\frac{\mathrm{observed \;events \;in \; interval}[t, t+\Delta t]/N(t)}{\Delta t} 举例来说，在一个药物实…
一致性相關係數
一致性相關係數是在統計學中評估兩個變數之間的一致性（例如再現性或評分者間信度）的一種方法。 定義 一致性相關係數（\rho_c）定義如下： : \rho_c = \frac{2\rho\sigma_x\sigma_y}{\sigma_x^2 + \sigma_y^2 + (\mu_x - \mu_y)^2}, 其中，\mu_x和\mu_y分別是各組變量的平均值， \sigma^2_x和\sigma^2_y是相對應的變異數。 \rho是两…
失效率
失效率（），也称故障率，是一個工程系統或零件失效的頻率，單位通常會用每小時的失效次數，一般會用希臘字母λ表示，是可靠度工程中的重要參數。 系統的失效率一般會隨著時間及系統的生命週期而改變。例如車輛在第五年時的失效率會比第一年要高很多倍，一般新車是不會需要換排氣管、檢修煞車，也不會有重大傳動系統的問題。 實務上，一般會使用平均故障間隔（MTBF, 1/λ）而不使用失效率。若是失效率假設是定值的話，此作法是有效的（定值失效率的假設一般常用在…
决定系数
决定系数，或稱判定系数（，记为R2），在统计学中用于度量應變數的变异中可由自变量解释部分所占的比例，以此来判断迴歸模型的解释力。 对于简单线性回归而言，决定系数为样本相关系数的平方。当加入其他回归自变量后，决定系数相应地变为多重相关系数的平方。 假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值，相对应的模型预测值分别为f1,...,fn。定义残差ei = yi − fi，平均观察值为 :\bar{y}=\frac{1}{n}\sum_{i…
Beta系数
貝塔系数（\beta 係數，香港又譯作：啤打系數）是用以度量一项资产系统性风险的指标，是资本资产定价模型（CAPM）的参数之一。指用以衡量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性的一种证券系统性风险的评估工具。 公式为：\beta_a = \frac {\mbox{Cov}(r_a,r_m)}{\sigma_m^2} 其中{\mbox{Cov}(r_a,r_m)}是证券 a 的收益与市场收益的共變異數；{\sigma_m^2}是市…
標準矩
在機率論和統計學中，一個機率分布的標準矩是經過標準化後的中心矩（通常是較高階的中心矩）。標準化通常是將其除以標準差的過程，這樣做可以使得標準矩對縮放和離散程度皆能保持一致， 在比較不同機率分布的形狀時更為方便。 定義 設X為一隨機變量，其機率密度函數為f、平均值為 \mu = \mathrm{E}[X] (一階原點矩)，則第k階標準矩為\frac{\mu_k}{\sigma^k}\!， 其中\mu_k是第k階中心矩： : \mu_k =…
夏普比率
夏普比率（），或稱夏普指数（）、夏普值，在金融领域衡量的是一项投资（例如证券或投资组合）在对其调整风险后，相对于无风险资产的表现。它的定义是投资收益与无风险收益之差的期望值，再除以投资標準差（即其波动性）。它代表投资者额外承受的每一单位风险所获得的额外收益。 夏普比率这个名字来自于1966年提出它的威廉·F·夏普。 事前夏普比率定义为： : S_a = \frac{E[R_a-R_b]}{\sigma_a} = \frac{E[R_a-…
T-标准化
在统计学中，对一个样本统计量进行t-标准化（studentization，或直译为“学生化”）一般是指将其中心化之后，除以自身的标准差的变换方式。 广义的t-标准化，是指用其他样本矩来除该统计量。 t-标准化与标准化（standarization）最重要的区别是，标准化用真实的总体参数作除数，而t-标准化用可以观测到的样本统计量作除数。一般而言，标准化需要假设较多的已知信息。 例子 在对位置-尺度参数族的分布之总体均值进行估计的时候，经…
皮尔逊积矩相关系数
在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（，缩写：PPMCC，或PCCs，有时简称相关系数）用于度量兩組數據的变量X和Y之间的線性相關的程度。它是兩個變量的協方差與其標準差的乘積之比； 因此，它本質上是協方差的歸一化度量，因此結果始終具有介於-1和1之間的值。與協方差本身一樣，該度量只能反映變量的線性相關性，而忽略了許多其他類型的關係或相關性。舉個簡單的例子，可以預期高中青少年樣本的年齡和身高的皮尔逊积矩相关系数顯著大於0，但小於1（因為1表示不…
信號-量化雜訊比
在信號量化時，會產生量化誤差，信號－量化雜訊比（，SQNR或SNqR）是信號能量對量化雜訊能量之比值，用以度量量化之效能，通常使用分貝表示。 信號－量化雜訊比公式由通用信噪比公式导出: :\mathrm{SNR}=\frac{3 \times 2^{2n}}{1+4P_e \times (2^{2n} - 1)} \frac{m_m(t)^2}{m_p(t)^2} 其中： :P_e是接收到比特差錯的概率 :m_p(t)为峰值消息信号电平…
F-score
F值，亦被稱做F-measure，是量測二元分類和資訊檢索演算法的預測精確度時常用的一種指標。目前在辨識、偵測相關的演算法中經常會分別提到精確率（precision）和召回率（recall），F-score能同時考慮這兩個數值，平衡地反映這個演算法的精確度。 定義 一般式 :F_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\be…
信噪比
信噪比（，缩写为SNR或S/N），又稱訊雜比或-{訊噪比}-，是科学和工程中所用的一种度量，用於比較所需訊號的强度與背景雜訊的强度。其定義為訊號功率与雜訊功率的比率，以分貝（dB）为单位表示。大於比率1:1（高於0分貝）表示訊號多於雜訊。信噪比通常用於描述電子訊號，也可以應用在各種形式的訊號，比如冰芯內的同位素量，或細胞間的生物化學信號 定义 所指為有用信号功率（Power of Signal）与雜訊功率（Power of Noise）…
靈敏度和特異度
靈敏度和特異度（），或稱敏感性和特異性，是从数学角度描述某种病症检验的准确性，在醫學中廣為使用。 靈敏度（，也稱為真陽性率、 ）是指實際為陽性的樣本中，判斷為陽性的比例（例如真正有生病的人中，被判斷為有生病者的比例），計算方式是真陽性除以真陽性+假陰性（實際為陽性，但判斷為陰性）的比值。 特異度（，也稱為真陰性率）是指實際為陰性的樣本中，判斷為陰性的比例（例如真正未生病的人中，被醫院判斷為未生病者的比例），計算方式是真陰性除以真陰性+假…
三振四壞比
三振四壞比（K/BB或SO/BB，Strikeout-to-walk ratio） 是一種棒球術語，代表三振和四壞球保送的比例，此指標對於投手和打者都適用。投手能以三振造成打者出局，也可能因為四壞球讓打者保送上壘，其中分母不包含觸身球及故意四壞球。 此數值可以做為投手的控球精準度的參考，也可以作為打者選球和打擊能力的參考。對投手來說，在其他數據不變的情況下，這項數據當然是越高越好；反過來說，打者越是會選球，這項數據理論上就要越低。活球年…
Phi相關係數
在統計學裡，「Phi相關係數」（）（符號表示為：\phi 或 r_\phi）是測量兩個二元變數（）之間相關性的工具，由卡爾·皮爾森所發明 。他也發明了與Phi相關係數有密切關聯的皮爾森卡方檢定（。一般所稱的卡方檢定，若未明指種類，即指此），以及發明了測量兩個連續變數之間相關程度的皮爾森積差相關係數（。一般所稱的相關係數，若未明指種類，即指此）。 Phi 相關係數在機器學習的領域又稱為。 定義 首先將兩個變數排成2×2列聯表，注意 1 和…
罹患率
罹患率（）在流行病学中是指在流行病暴发的一段时间内一定人群感染疾病的累积发病率。 罹患率由暴露人口中的新病例数除以总暴露人口数得到。测算时间为一次暴发的开始至结束。例如，在一次暴发时98人中共70人感染疾病，则罹患率为 :\frac{70}{98} \cong 0.714 参考文献 *
变异系数
变异系数（，CV）又称变差系数、离差系数、离散系数，在概率论和统计学中，是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差\ \sigma 与平均值\ \mu 之比： : c_v = {\sigma \over \mu } 变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。 变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说，对于一个气温的分布，使用开尔文或摄氏度来计算的话，σ开…
发生比
在统计和概率理论中，一个事件或者一个陈述的发生比（）是该事件发生和不发生的比率，又称胜算；公式为：\frac{p}{1-p}（p是该事件或陈述的概率）。 例如，如果一个人随机选择一星期7天中的一天，选择星期日的发生比是：\frac{1/7}{1-(1/7)} = \frac{1/7}{6/7} = \frac{1}{6},。不选择星期日的发生比是\frac{6}{1}。 发生比其实是一种相对概率。 一般来说，普通大众不太使用发生比来描述…
条件概率
本文定义了表征两个或者多个随机变量概率分布特点的术语。 条件概率（）就是事件B发生的条件下事件A发生的概率。条件概率表示为P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。 联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为P(A \cap B)或者P(A, B)或者P(AB)。 边缘概率是某个事件发生的概率。边缘概率是這樣得到的：在聯合概率中，把最終結果中不需要的那些事件合并成其事件的全概率而消失（對离散隨机變量用求和得全概…