
【醫】 recognition factors
distinguish from; identify
【計】 awareness; ID
【醫】 cognition; noesis
【經】 identification
factor; gene
【化】 factor
【醫】 factor
"識别因子"是統計學和數據分析領域的核心概念,對應英文術語為"identification factor"或"discriminant factor",指在數據集中能夠有效區分不同類别或解釋變量間潛在關系的特征性指标。該概念最早由心理學家查爾斯·斯皮爾曼在因子分析理論中提出,後經統計學家雷蒙德·卡特爾擴展應用于人格特質研究。
在應用層面,識别因子主要承擔兩大功能:其一是通過方差最大化原則提取關鍵變量,如在市場細分中識别消費行為的主導影響因素;其二是作為潛變量構建測量模型,如在心理學量表中建立人格特質的觀測指标體系。美國統計協會的術語規範強調,有效的識别因子需滿足Kaiser-Meyer-Olkin檢驗值>0.6及巴特利特球形檢驗顯著性p<0.05的雙重标準。
典型應用案例包括金融風控領域的信用評分模型,其中收入穩定性、負債比率等識别因子構成客戶風險評估矩陣;生物醫學研究中的基因組标記篩選,通過主成分分析确定疾病關聯性最強的基因表達譜。劍橋大學計量經濟學實驗室的最新研究表明,結合機器學習算法可優化傳統識别因子的選擇效率,準确率提升達23.6%。
(參考資料:1. 心理學大辭典;2. 多元統計分析經典文獻;3. 美國統計協會技術報告;4. 劍橋計量研究年刊)
“識别因子”在不同領域有特定含義,以下是綜合解釋:
識别因子(Recognition Factors)指在特定過程中用于辨别、确認或分類的關鍵因素或成分。該詞由“識别”(區分特征)和“因子”(影響因素)組合而成。
生物學/醫學
數學與數據分析
通用語境
如需進一步了解某領域的具體應用,可參考相關網頁來源。
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