随机截距：统计建模（尤其是混合效应模型/多层模型）中的一种设定，允许不同组/个体在基线水平（截距）上有各自的偏移量，这些偏移被视为来自某个概率分布（常假设为正态分布）的随机效应。常用于处理组内相关与个体差异。
/ˈrændəm ˈɪntərˌsɛpt/
A random intercept lets each student have a different baseline score.
随机截距让每个学生都有不同的基线分数。
We fit a mixed-effects model with a random intercept for each hospital to account for differences in baseline patient risk.
我们拟合了一个混合效应模型，为每家医院设置随机截距，以反映患者基础风险的差异。
random 源自中古法语 random（“迅速、冲力”相关含义），在现代统计语境中发展为“以概率方式变化、不可用固定常数完全描述”。intercept 来自拉丁语 intercipere（“截住、拦截”），在解析几何与回归中指“与坐标轴相交处”，进而指回归方程中的常数项/基线。合在一起，random intercept 就是“基线项在不同组之间随机变化”的建模概念。
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