在统计学中，偏差（英語：bias）是指会导致结果与事实之间存在差异的系统性倾向。数据分析的许多过程，包括数据的来源、选择的估计量和分析数据的方式，都可能存在偏差。例如： 有偏采样是对总样本集非平等采样。有偏采样会难以分析或引起不准确甚至错误的推断。 有偏估计则是指高估或低估要估计的量。有偏估计在某...

跟辛普森悖論及柏克森悖論（英语：Berkson's paradox）一樣，都是源自對撞因子。 第二次世界大战期间，美国哥伦比亚大学统计学亚伯拉罕·沃德教授在计算如何减少轰炸机因敌方炮火而遭受的损失时，将“幸存者偏差”纳入到计算中。其研究小组检查了执行任务返回的飞机所受到的损坏。與沒有將本概念納入計算不同的是，他建议在损坏...

統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。 很多人认为统计学...

统计推断方法 偏差 (统计学) 二元数据 二项分布——機率分布 双变量分析 区组 (統計學)（英语：Blocking (statistics)） Box–Jenkins method 箱线图 因果关系#统计学与经济学——原因与结果之间互相依存的关系 中心极限定理——統計學定理 中心矩——統計學名詞...

標準偏差（standard deviation，std dev，SD）又稱標準差、中误差，在统计学中，是衡量一组变量值相对于其算术平均值（期望值）变异程度（离散程度）的指标。标准差越小（低），表示这些变量值越倾向于聚集在数据集的算术平均值（也视作期望值）附近；反之，标准差越大（高），则意味着这些变量值分布得越分散。...

在统计学中，估计量的偏差（或偏差函数）是此估计量的期望值与估计参数的真值之差。偏差为零的估计量或决策规则称为无偏的。否则该估计量是有偏的。在统计中，“偏差”是一个函数的客观陈述。 偏差也可以相对于中位數来衡量，而非相对于均值（期望值），在这种情况下为了与通常的“均值”无偏性区别，称作“中值”无偏。...

在统计学中，平均平方誤差（mean-square error，MSE）或均方误差，又称均方偏差（mean-square deviation，MSD）、均方差，是预测值或估计值与真实值的差异平方的均值。均方误差越小说明模型的预测或者参数的估计精度越准确。 对于无法观察的参数 θ {\displaystyle...

假設一共10000人受驗，且分數的分布為常態分布，那麼偏差值與排名和PR值有以下關係： 學測級分數字參考自《113學年度學科能力測驗統計圖表》〈2至4科不同科目組合級分人數分布表〉「自低分往高分累計」的百分比對照常態分布下的PR值，不能直接對應到偏差值。社會組科目為國文、英文、數學B、社會，總人數88...

人類找到共同點和捷徑，以幫助處理生活中的常見情況。 一些認知偏差大概是適應性的。認知偏差可能會導致在特定情況下採取更有效的行動。 此外，允許認知偏差可以實現更快的決策，當及時性比準確性更有價值時，這可能是可取的，如啟發法所示。 其他認知偏差是人類處理能力極限的“副產品”，是由於缺乏適當的心理機制（有...

Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差...

双重差分（英文：Difference in differences，缩写：DID或者DD）是运用在计量经济学和定量研究领域下的一种统计学方法。它通过对自然实验中的数据进行观察性研究，研究“实验组”和“对照组”（带引号的）之间数据的差分来模拟一个实验的效果，但其本身并不是真正的实验。具体而言，此方法...

伯克森悖論（Berkson's paradox），又稱伯克森偏差、碰撞偏差或伯克森謬誤，是指人們的直觉觀察與實際上真實的条件概率和嚴謹的统计结果不相符，也就是說人們所發現的看似兩個相關的因素實際上根本無關。当研究設計中納入偏差樣本以及存在偏差的情況下就會出現這種情況。這一悖論由美國醫生和統計學家約瑟夫·伯克森於1946年提出。...

因，導致觀察結果與真實情形有差。這個觀察與真實之間的差距，稱為偏差或偏誤。為了促進觀察結果趨近真實，流行病學致力於利用研究設計的方法來降低這些偏差問題。 因觀察研究過程中，選樣過程受到研究關注的因子所影響，所導致的偏差。這多半來自於偏差樣本所致，特別是當研究目的是分布描述的時候。當研究目的是危險因...

学、科学研究和计算机编程。 大语言模型偏差和局限性是自然语言处理（NLP）领域正在进行的研究。虽然大语言模型在生成类人文本方面表现出了卓越的能力，但他们很容易继承和放大训练数据中存在的偏见。这可能表现为对不同人口统计数据的不公平待遇，例如基于种族、性别、语言和文化群体的统计...

数学和统计学中，离差（英語：deviation）是变量的一个观测值与某个特定的参照值（通常是该变量的平均值，此时称为离均差或距平）之间差异的度量。离差的正负表示差异的方向（观测值超过参照值时偏差为正），绝对值的大小表示差异的大小。 观测值与关注量的真值（期望值，例如总体平均值）之间的离差称为误差（error）。...

在统计学以及一些统计学应用领域，标准化有着一系列涵义。举个最简单的例子，率的标准化指的是参照某个标准来调整两组资料的构成使其能够形成参考，比如两者有着不同的尺寸和规格，如果要比较两个总率时，往往按照某个统一的标准（如统一的内部构成）来进行修正，以消除内部构成不同所造成的对结果的影响。 在统计学里有着各种不同的规范化方案。参见下表所示：...

计算统计学或统计计算是统计学与计算机科学之间的纽带，是指通过计算方法实现的统计方法。计算统计学是计算科学中专门针对统计学数学科学的领域，目前还在迅速发展，因此有人呼吁在普通统计教育中教授更广泛的计算概念。 与传统统计学一样，其目标是将原始数据转化为知识，而重点在于计算机密集型统计方法，例如样本量非常大的情形与非齐性数据集等。...

residual）的概念。 计量经济学中，误差也称为扰动（disturbances）。 假设有一系列取自单变量分布（英语：univariate distribution）的观察结果，我们想要估计该分布的平均值。此时，误差是观测值与总体均值的偏差，而残差是观测值与样本均值的偏差。 统计误差（statistical...

_identification）（Nonlinear system identification） 最佳线性非偏估计（BLUE） 非偏估计，见偏差 (统计学)。 粒子滤波器（Particle filter） 马尔可夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo，简称MCMC） 卡尔曼滤波...

在统计学中，抽樣誤差指的是抽樣時造成的偏差。由於樣本不可能包含母體的所有成員，因此樣本的估计量通常與整體的母數不同，所以估计量與母數之間會存在差異，這種差異就是抽樣誤差。例如如果對一百萬人口中的一千個個體的身高進行測量，這一千個人的平均身高通常與該國所有一百萬人的平均身高不同。 Sarndal, Swenson...

{\displaystyle Z={{\bar {X}}-\mu \over \sigma /{\sqrt {n}}}.} 在日本，標準分數常被用在計算學力測驗的「學力偏差值」，並且依此判斷進入理想大學的可能性。 在智力測驗時，用來計算「智力標準分數」，在教育的用途上，常和「智商」一起被當作參考的依據。...

在统计学中，中值绝对离差 (MAD) 是衡量定量数据单变量（英语：univariate）样本变异性的稳健指标。 它也可以指通过从样本计算的 MAD 估计的总体参数。 对于单变量数据集X1, X2, ..., Xn，MAD定义为与数据中位数的离差的中位数： X ~ = median ⁡ ( X ) {\displaystyle...

在概率论与统计学中，拉普拉斯分布 (Laplace distribution) 是以皮埃尔-西蒙·拉普拉斯的名字命名的一种连续概率分布。由于它可看作两平移指数分布背靠背拼接在一起，因此又稱双指数分布 (Double exponential distribution)。两个相互独立同概率分布指数随机...

词汇统计学是比较语言学的一种研究方法，通过比较语言之间同源词汇的百分比来确定他们的谱系关系。与历史比较语言学相似，词汇统计学同样与比较法相关，但不涉及构拟原始语。词汇统计学要与语言年代学相区分，后者只是使用词汇统计方法来推算语言分化的时间长度，因而只是词汇统计学的其中一种应用。除语言年代学...

天花板效应（英语：ceiling effect）是统计学中的一种因果现象，指测量工具设置的最高分限制了能力高者的表现，导致数据过度集中在上限区域，使优秀个体之间的实际差异无法准确测量。 天花板效应会降低统计变量的区分度。当因变量因天花板效应被截断时，高分区域的数据会被压缩导致统计分析的准确性降低，不同数据之间的差异更难比较，从而影响研究结果的可信度。...

术语随机经常用于统计学中，表示一些定义清晰的、彻底的统计学属性，例如缺失偏差或者相關。随机与任意不同，因为“一个变量是随机的”表示这个变量遵循概率分布。而任意在另一方面又暗示了变量没有遵循可限定概率分布。 随机在自然科学和哲学上有着重要的地位。 在自然与工程学里一些现象会通过随机性模型来模拟，例如：...

统计学中，刀切法（英語：jackknife）是一种重抽样方法，常用于对统计量的方差和偏差的估计。样本的刀切法估计量是指将样本去除每个元素后重新计算估计量，再将这些估计量取平均值。刀切法是自助法的一个线性近似。“刀切法”的名字由美国数学家约翰·图基提出，意在说明本方法像便携式小刀一样简单但实用，可解决多种统计问题。...

学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法（要防止錯誤累積）。很多推论问题属于非程序化決策，...

健康工人偏差或健康使用者偏差（healthy worker bias or healthy user bias )是一種偏差。這種偏差可能會削弱以「測試特定療法或介入措施的療效」為目的的流行病學研究的有效性。 具體来说，這是一種抽樣偏差或選擇偏差：因為自願參加臨床試驗並確實遵循實驗方案的受試者，事...

在統計學中，過適（英語：overfitting，或稱擬合過度）是指過於緊密或精確地匹配特定資料集，以致於無法良好地拟合其他資料或預測未來的觀察結果的現象。过拟合模型指的是相较有限的数据而言，参数过多或者结构过于复杂的统计模型。发生过拟合时，模型的偏差小而方差大。过拟合的本质是训练算法从统计...

在统计学中，平均绝对误差 (英語：Mean absolute error，缩写：MAE)是对表达同一现象的成对观测值之间误差的测量。 Y与X比较的例子包括预测值与观测值的比较、后续时间与初始时间的比较，以及一种测量技术与另一种测量技术的比较。 平均绝对误差MAE的计算方法是绝对误差之和（即曼哈顿距离）除以样本量：...