概率模型和流行病学转变

概率模型和流行病学转变之间的区别

概率模型 vs. 流行病学转变

概率模型（Statistical Model，也稱為Probabilistic Model）是用来描述不同随机变量之间关系的数学模型，通常情况下刻画了一个或多个随机变量之间的相互非确定性的概率关系。从数学上讲，该模型通常被表达为(Y,P)，其中Y是观测集合用来描述可能的观测结果，P是Y对应的概率分布函数集合。若使用概率模型，一般而言需假设存在一个确定的分布P生成观测数据Y。因此通常使用统计推断的办法确定集合P中谁是数据产生的原因。大多数统计检验都可以被理解为一种概率模型。例如，一个比较两组数据均值的学生t检验可以被认为是对该概率模型参数是否为0的检测。此外，检验与模型的另一个共同点则是两者都需要提出假设并且误差在模型中常被假设为正态分布。. 流行病学转变（epidemiological transition）是人口学与医学地理学中的一个概念，是指人口随着医学的进步而快速增长，但之后又由于生育率的降低而使人口重新稳定下来。该理论由阿布德尔·欧姆兰（Abdel R Omran）于1971年提出。.

之间概率模型和流行病学转变相似

概率模型和流行病学转变有（在联盟百科）0共同点。

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什么概率模型和流行病学转变的共同点。
什么是概率模型和流行病学转变之间的相似性

概率模型和流行病学转变之间的比较

概率模型有9个关系，而流行病学转变有3个。由于它们的共同之处0，杰卡德指数为0.00% = 0 / (9 + 3)。

参考

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