观察到预期的比率 （缩写：o/e）。

引用关于联合概率除以Math.SE概率乘积的答案（由Procrastinator指出）：

那么，至少在环境、医学和生命科学文献中，P(A∩B)/(P(A)P(B)) 被称为观察到预期比（缩写 o/e）。这个想法是分子是 A∩B 的实际概率，而分母是如果 A 和 B 独立时的概率。

我认为您正在寻找Lift（或改进）。Lift是A和B同时出现的概率与A和B的两个单独概率的倍数的比值。它用来解释规则在关联规则挖掘中的重要性。提升是一种衡量模型优于基准的方法，它被定义为置信度除以基准，其中任何大于一个值的值都表明该规则有一些用处。另请参阅此页面作为另一个示例。

在交叉列表计数的背景下，对应分析民间将这些数量之一称为应急比率。多个此类比率与 1 的距离是双图可视化的。参见例如Greenacre (1993) ch.13。

老式的机器学习特征选择民间称这个数量为逐点互信息的对数。参见例如Manning 和 Schütze (1999) p.66。

在数据挖掘中，他们似乎称之为提升。