
【医】 recognition factors
distinguish from; identify
【计】 awareness; ID
【医】 cognition; noesis
【经】 identification
factor; gene
【化】 factor
【医】 factor
"识别因子"是统计学和数据分析领域的核心概念,对应英文术语为"identification factor"或"discriminant factor",指在数据集中能够有效区分不同类别或解释变量间潜在关系的特征性指标。该概念最早由心理学家查尔斯·斯皮尔曼在因子分析理论中提出,后经统计学家雷蒙德·卡特尔扩展应用于人格特质研究。
在应用层面,识别因子主要承担两大功能:其一是通过方差最大化原则提取关键变量,如在市场细分中识别消费行为的主导影响因素;其二是作为潜变量构建测量模型,如在心理学量表中建立人格特质的观测指标体系。美国统计协会的术语规范强调,有效的识别因子需满足Kaiser-Meyer-Olkin检验值>0.6及巴特利特球形检验显著性p<0.05的双重标准。
典型应用案例包括金融风控领域的信用评分模型,其中收入稳定性、负债比率等识别因子构成客户风险评估矩阵;生物医学研究中的基因组标记筛选,通过主成分分析确定疾病关联性最强的基因表达谱。剑桥大学计量经济学实验室的最新研究表明,结合机器学习算法可优化传统识别因子的选择效率,准确率提升达23.6%。
(参考资料:1. 心理学大辞典;2. 多元统计分析经典文献;3. 美国统计协会技术报告;4. 剑桥计量研究年刊)
“识别因子”在不同领域有特定含义,以下是综合解释:
识别因子(Recognition Factors)指在特定过程中用于辨别、确认或分类的关键因素或成分。该词由“识别”(区分特征)和“因子”(影响因素)组合而成。
生物学/医学
数学与数据分析
通用语境
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