现代统计学与 AI 中的异质性与子群划分

这篇综述将异质性分析统一为结构化信息借用问题：决定哪些信息应共享、哪些应保持独立，以及关于该结构的不确定性如何进入推断与决策。文章把经典分层、交互模型、有限混合模型、混合效应模型和经验贝叶斯与子群发现、个性化学习、合成数据生成、大语言模型、联邦学习、隐私、安全和移动健康联系起来，并以精准医疗为例说明子群规则可解释地近似个体化响应曲面，而部分池化模型能稳定患者特异估计。