|
|
Absolute deviation, 绝对离差9 y5 \. b0 O) i
Absolute number, 绝对数. _ C8 Q3 v* Q
Absolute residuals, 绝对残差. L% Z- Y' { A8 |3 V% o
Acceleration array, 加速度立体阵( e" C) K1 E# ?0 {5 ^. ~* c
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
, i: [6 f/ ]8 @3 M# ^1 S3 c. eAcceleration normal, 法向加速度
) R4 _/ A; r. w5 AAcceleration space dimension, 加速度空间的维数( P. ]( w8 n: M
Acceleration tangential, 切向加速度
, Z1 ?! x& N$ SAcceleration vector, 加速度向量* r, o$ d0 \, e! d! p
Acceptable hypothesis, 可接受假设7 i2 d* @* H) N5 {4 t
Accumulation, 累积
& z4 H' z3 a B( SAccuracy, 准确度. C+ c; q% g7 U% J% c' e8 x2 K
Actual frequency, 实际频数
$ y% Z6 ^1 _: K7 k9 D! XAdaptive estimator, 自适应估计量" Q6 X7 z% J- A$ G- t) i9 U/ b8 x) r
Addition, 相加4 T+ P5 ?& G( y' U
Addition theorem, 加法定理
% V' `7 ]: V) n3 S: G( WAdditivity, 可加性7 Z# _1 ~9 l2 n9 _
Adjusted rate, 调整率
: u" G8 O7 p9 \) s6 l* @Adjusted value, 校正值
' {4 Y% g- N2 E, C- o" x/ U( ]Admissible error, 容许误差% j7 i# r n, R; v$ t6 @/ o
Aggregation, 聚集性( S# f* P. W' }" E. I' Y$ X
Alternative hypothesis, 备择假设; s7 ~& c4 ?8 \* ~4 _+ b! ]" n) i
Among groups, 组间4 U4 K: B# D% m7 c7 _) n5 G& D6 c) _
Amounts, 总量6 @# b' A7 p1 l/ b0 C8 o& M
Analysis of correlation, 相关分析/ b8 f# i0 V( i8 A* h4 K
Analysis of covariance, 协方差分析4 }! E- {$ R) C$ g9 J
Analysis of regression, 回归分析# |% ?7 B1 ^# r, N+ @, q
Analysis of time series, 时间序列分析" ~. P/ V6 w: H2 }! E
Analysis of variance, 方差分析
( p% h+ p {& q0 dAngular transformation, 角转换; ]; p% F- O. O& T
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 B% A5 p+ d$ e! fANOVA Models, 方差分析模型
) p& E; l4 H; U, v/ ~- K. O6 \5 o# LArcing, 弧/弧旋
: l9 U. x( _ X* n& k: F9 u8 A" x/ D3 _Arcsine transformation, 反正弦变换
# w% T' c7 I, I0 F$ K" \/ O2 nArea under the curve, 曲线面积/ V; E# O; ?0 }& \: x
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 " p6 j. T3 G3 ?, I
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ; ~, T+ ~5 \& \5 q4 M
Arithmetic grid paper, 算术格纸4 v' a4 S5 l% m4 k* l4 g m
Arithmetic mean, 算术平均数0 i; g' S+ p0 P, i! E: c- ]) D7 `: X
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
- P# t$ e" e2 \0 r- `+ ]6 GAssessing fit, 拟合的评估% o0 G/ u, d) R" T. h+ a/ J1 H
Associative laws, 结合律1 o; X5 u) M3 z2 k, ]
Asymmetric distribution, 非对称分布3 u2 L- X6 f7 b2 b6 i) A4 i" ?- u
Asymptotic bias, 渐近偏倚2 q6 ^( e5 J2 t1 R* p! n, Z. z
Asymptotic efficiency, 渐近效率
$ c0 O7 _' _( V# SAsymptotic variance, 渐近方差7 y$ m* ]/ P1 E3 j! _! y# e
Attributable risk, 归因危险度! y' b4 N M% E. x1 ^
Attribute data, 属性资料# p2 J% i! r, s5 t, S0 ^ `$ [9 S
Attribution, 属性& Q& d& e; u& H$ ^' b# }
Autocorrelation, 自相关
0 `1 G% W6 P& ]' B; AAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
9 [8 M9 H/ w" w6 ]# OAverage, 平均数
( A4 W- t+ Z; D+ V$ e6 i: ]: ?. l; m* p3 wAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
( H+ w" L8 B, G! Y6 [ M5 P" FAverage growth rate, 平均增长率
. Q2 c# ^" X1 y# PBar chart, 条形图
8 `$ y+ {% _( k. y2 }9 m; e. X% lBar graph, 条形图; d R! p, f7 M4 b; `. U) r
Base period, 基期
/ _# V: \9 v# ]' w; Z& m CBayes' theorem , Bayes定理
! L F; V8 H) K/ k1 B/ |Bell-shaped curve, 钟形曲线
9 o. W; u. s0 h u6 ] d( ^0 _Bernoulli distribution, 伯努力分布
: S$ X6 {- F. Z. n- uBest-trim estimator, 最好切尾估计量' A! Q% x# ]- W$ P$ D: h
Bias, 偏性
4 T+ ]2 l& i1 z9 L1 i9 B' b3 v6 X' OBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归& W3 g' U! z+ N$ v1 \) P
Binomial distribution, 二项分布% t( e6 K$ n* ] ?( E0 U. e# A
Bisquare, 双平方$ z: m' D$ r- R. i. B7 s- I
Bivariate Correlate, 二变量相关+ L* Q7 b7 Y# }. ?
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布: E5 s( P c8 @& X/ V
Bivariate normal population, 双变量正态总体' H8 _" b3 V; Q+ z, B5 D, S0 f, [2 x
Biweight interval, 双权区间/ t5 A( l" ^* s" U Y: F
Biweight M-estimator, 双权M估计量! |+ h/ C9 S) |# O9 K
Block, 区组/配伍组 o3 C- s7 o8 q2 U
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
1 N5 ]1 M8 [. j+ r& @7 u% ZBoxplots, 箱线图/箱尾图
1 W* h* k# _' v0 G- X$ ^0 VBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点3 p: t# y3 r- r7 S- T" J$ ~1 A
Canonical correlation, 典型相关' S3 e d+ F5 k% i( p, n: a7 R
Caption, 纵标目' a4 n7 h; I, \& ], n7 V& m' ]
Case-control study, 病例对照研究
* v6 `3 U: W1 Q2 oCategorical variable, 分类变量
0 U9 Z2 \. z: vCatenary, 悬链线
4 g' [3 R7 k9 F C/ v- [Cauchy distribution, 柯西分布
+ S- M2 ~8 O/ a2 u3 }9 F p% YCause-and-effect relationship, 因果关系1 T' t& X5 v; d5 J* p4 N
Cell, 单元. Q7 i8 R" ~( Y7 \ q1 p& d
Censoring, 终检8 P# o5 _7 b4 J* q" v: K9 F
Center of symmetry, 对称中心; e1 T( x4 G( y
Centering and scaling, 中心化和定标* T/ n" [2 T3 l( v, E
Central tendency, 集中趋势
! m. R+ t# v2 a& M. J7 BCentral value, 中心值( L% u' {& D$ P" B' K% E8 z6 \. a
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
) Q& N i; V3 z+ a& \' t+ V- y! PChance, 机遇
( v9 j2 H1 l, JChance error, 随机误差
# c$ b8 T: M! _9 _ J9 LChance variable, 随机变量
: S3 U* a8 ?' A2 Z5 ~$ o% oCharacteristic equation, 特征方程$ P+ z! e! h' r5 g8 l1 {
Characteristic root, 特征根
6 M% i4 E. ~) K. ?/ r* vCharacteristic vector, 特征向量
& K* z7 z A, X, E0 `/ g% mChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
6 h( ^. e6 M0 f( D, gChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图 X* i+ M- ^ E" [9 {* l
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
0 D+ v% B5 w+ T) E& JCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解" C( F, q$ A6 \; l8 f v$ I6 u
Circle chart, 圆图
\- o+ [5 }( ?+ oClass interval, 组距
. s7 o/ `* @3 Q% F0 p. bClass mid-value, 组中值
8 |, d& i6 o' lClass upper limit, 组上限% p2 u; X/ G) K
Classified variable, 分类变量2 [4 S; f& p/ @9 r
Cluster analysis, 聚类分析
% @, z* H0 @0 ^2 G* y u% F C# FCluster sampling, 整群抽样9 D% ~0 Y- V; y. ~; l
Code, 代码2 h) k0 D0 F( L
Coded data, 编码数据
+ X- P* z5 c2 ^5 {7 L9 s2 eCoding, 编码
2 |% Z5 \( M s O' H- _$ x/ d8 fCoefficient of contingency, 列联系数
3 p2 m4 B3 x iCoefficient of determination, 决定系数1 ~. E b% Z) H# J& @
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
1 {, o$ ?4 A, v: u9 iCoefficient of partial correlation, 偏相关系数0 x) Y, R5 |& p! N. }
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
, X, B, }1 M5 f' T& {1 `3 [Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
) R% x* p8 K5 } a ?& W7 XCoefficient of regression, 回归系数
6 X, {" R M( e! s: hCoefficient of skewness, 偏度系数! P% ?$ D1 k7 k* W( {& `1 v
Coefficient of variation, 变异系数
; x2 c5 |1 x" H, F& p! }( _Cohort study, 队列研究
5 h: @0 g' s# {* k/ o% V; [# MColumn, 列9 ?. Q" Q. i* \9 A. B5 [; y! c" M2 [
Column effect, 列效应- q" N9 g: c' S$ I7 @
Column factor, 列因素
- P8 }0 w: b, {' ]: hCombination pool, 合并" V7 t; h" c9 E
Combinative table, 组合表
8 \( Z. V" w8 QCommon factor, 共性因子$ I0 Z) {* ~ w2 A
Common regression coefficient, 公共回归系数
8 O4 s, a& d a) A5 p5 tCommon value, 共同值( ^4 C" h9 k4 ~: [, R
Common variance, 公共方差
8 @- K# `5 M# Z% _Common variation, 公共变异
! r9 y0 ~! f4 r. ?' g. A" N+ A' aCommunality variance, 共性方差
/ ?8 G' z* L/ hComparability, 可比性9 p8 V* ~! ] J3 x: @
Comparison of bathes, 批比较
- k2 N- r3 R0 y% _, f& O7 n$ F$ ]Comparison value, 比较值. j/ e+ c: b8 }" x
Compartment model, 分部模型+ M* a3 W) {" v) n9 k
Compassion, 伸缩
* M P" m7 M$ |; _* m" _5 `0 |Complement of an event, 补事件1 \7 r8 Z4 E# L' N
Complete association, 完全正相关1 R4 O3 y2 O# U# i3 ~2 V
Complete dissociation, 完全不相关: z$ b4 K) M) C
Complete statistics, 完备统计量. y8 Q7 v, v& F/ V+ g
Completely randomized design, 完全随机化设计
$ b+ n4 e# p, Y {$ ^. SComposite event, 联合事件
* T1 t& L; R: Q: FComposite events, 复合事件+ \8 }' }. b$ ]) I! c
Concavity, 凹性
0 I6 W$ N: J* B& WConditional expectation, 条件期望
8 }# o3 \4 d- h: GConditional likelihood, 条件似然
5 Y, `" y/ }1 \) o2 G3 K* n* g# {" iConditional probability, 条件概率/ e' m6 }& D8 Q( ]& [1 A
Conditionally linear, 依条件线性. K5 N% @' B A
Confidence interval, 置信区间
5 ~% U% k% Z6 c, ^6 E+ O3 xConfidence limit, 置信限. E% A- Z6 H* X5 h& T
Confidence lower limit, 置信下限" S& o6 d) _9 n2 v7 T, C, T: k
Confidence upper limit, 置信上限
1 E( R# q. p3 ^ t5 SConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
3 n9 L# u3 V7 I% ~Confirmatory research, 证实性实验研究) v& E* D! `4 p( w
Confounding factor, 混杂因素: |5 Z9 M6 W9 i% J2 t' H8 C
Conjoint, 联合分析. O3 E/ V) b( [( c$ |2 K& R* v# Z2 N/ W
Consistency, 相合性1 u2 l% [ Y; C* T6 X9 f
Consistency check, 一致性检验9 @" w% c/ X; _
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
# f/ [* z( t6 t0 b+ p3 G, y0 _Consistent estimate, 相合估计- \2 M6 Q4 J: Q
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
* Y1 C$ k: h5 \) V. v9 O" \Constraint, 约束& h) M8 H# Y8 y; \9 D' F4 p0 _: b
Contaminated distribution, 污染分布9 ? J6 t# x' o- |& c8 u S& s
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
* N8 M) p: R* f2 fContaminated normal distribution, 污染正态分布
! n, J# l+ z* J* x+ H& aContamination, 污染$ B+ Q6 z3 h0 @
Contamination model, 污染模型# M# X; p9 p: O5 W' f9 i
Contingency table, 列联表
. S% m0 B2 P* ^ Q# q$ W! ~Contour, 边界线6 \4 a- o) X5 K3 x! v- M2 [, S
Contribution rate, 贡献率
# `7 B* ^0 \4 l+ SControl, 对照
4 H! y2 S/ w: C1 jControlled experiments, 对照实验 \; \8 _) Z: Y7 I1 ~8 M/ r- P
Conventional depth, 常规深度
8 K" R$ }8 M) T/ W% ZConvolution, 卷积
4 s# q% D& w7 Z! ~5 g6 I4 mCorrected factor, 校正因子
8 g' p& l. g5 F8 wCorrected mean, 校正均值' |' J# P- [: D
Correction coefficient, 校正系数! z3 r8 \/ b( ~$ S* j* e
Correctness, 正确性
3 {9 U8 G) C# g$ u* RCorrelation coefficient, 相关系数
' p& v! e" J/ c5 R4 jCorrelation index, 相关指数* }: q/ z# k) E% j
Correspondence, 对应
* r' p% ?5 l2 J8 t* ?Counting, 计数
# l ^+ ?0 D- B0 Z0 h: {Counts, 计数/频数, }8 n. J8 X X; A
Covariance, 协方差6 J- g; Z6 H9 ^
Covariant, 共变 7 l Z7 d+ S+ N; _: U! \8 [7 G
Cox Regression, Cox回归
; p% H' \8 F, V$ KCriteria for fitting, 拟合准则
# K2 P: L) d7 z4 ^7 D- ]Criteria of least squares, 最小二乘准则5 ]" f2 z, C* `, y
Critical ratio, 临界比
5 P) d( Y9 d3 ECritical region, 拒绝域0 @ P" z! I, a4 k6 E
Critical value, 临界值
( ]' Q3 D: P/ cCross-over design, 交叉设计( X6 _0 F) u# A1 \
Cross-section analysis, 横断面分析
6 ]7 c% d" a+ o$ mCross-section survey, 横断面调查9 ]5 R8 C# T! H" Y( F0 P
Crosstabs , 交叉表
0 S8 a7 \$ D* Q5 ^" c4 m# |/ YCross-tabulation table, 复合表
+ {; Q2 n! F/ l: [Cube root, 立方根, Z' G6 K, U/ _4 j
Cumulative distribution function, 分布函数
/ E6 M0 u0 [$ }7 X: R+ WCumulative probability, 累计概率
0 w3 \* O1 ]- ECurvature, 曲率/弯曲
! X* j: v ~0 d! p1 R7 nCurvature, 曲率
4 O! d! [* U) {0 Z X) W) aCurve fit , 曲线拟和
( w- P& P2 ]' l) z: hCurve fitting, 曲线拟合
t( X4 ]$ \" Q% g8 U; @Curvilinear regression, 曲线回归
2 @8 y5 d" h0 {8 M A7 G# `0 @: ZCurvilinear relation, 曲线关系
7 d9 g3 y5 L+ r; E: wCut-and-try method, 尝试法
% s$ _: I5 F4 \3 G7 o9 B1 l* eCycle, 周期
6 H2 D* ]0 |" | eCyclist, 周期性
! k) Y' v o; }# R8 P4 N# ]' iD test, D检验
; M& |4 |$ Y/ t. q0 iData acquisition, 资料收集1 Q, B' ~9 O5 H2 ]3 V
Data bank, 数据库) q0 i) {! @6 Y" }9 D
Data capacity, 数据容量
2 Z/ @! H- V; a PData deficiencies, 数据缺乏2 D; e$ D2 ^" }2 }& v
Data handling, 数据处理/ \; Z) j- d. J: c# f7 z# S0 L
Data manipulation, 数据处理
, M( ~# b/ E% fData processing, 数据处理4 b# T$ |" u0 S+ ?3 g
Data reduction, 数据缩减# ]8 A* [/ h7 ^! {& U) G9 U
Data set, 数据集
: a$ h) C( G- d0 T$ LData sources, 数据来源2 u, `3 z9 F+ _- ]) B/ ~9 A
Data transformation, 数据变换
% k) x9 H. k0 i, ~3 M! V) x# u6 ~% {Data validity, 数据有效性" F' a1 U- O* e( }& U2 v
Data-in, 数据输入! h' `' T) q2 a4 A) @' B9 `
Data-out, 数据输出! G* {( O) k/ {8 b9 l
Dead time, 停滞期. m& m h( \( X. A( O
Degree of freedom, 自由度7 s9 t- W6 [& Y- ? q) s, \( W
Degree of precision, 精密度" T6 V( o9 U) a1 d0 d; w7 E
Degree of reliability, 可靠性程度 Q4 ~% {# U ?! Z7 M4 R1 ^' j: I! y; W
Degression, 递减1 Z3 N7 j2 Q, N
Density function, 密度函数
# y/ U, O# \. M4 `" _0 CDensity of data points, 数据点的密度. v/ P$ D) M; [9 C1 [ W) b5 Z, E
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
9 w5 W2 y9 B8 a0 k7 F' NDependent variable, 因变量
& N/ N) o: O6 i5 z# ?; l8 `Depth, 深度
) M/ s# q9 v2 Z! b* z3 \) BDerivative matrix, 导数矩阵 {% f7 e8 ?" n
Derivative-free methods, 无导数方法+ u& O! K# M& `& z3 {
Design, 设计
' R0 f B/ y) p* x$ |8 m9 a( e0 uDeterminacy, 确定性
: Z# E6 v n1 O, N* EDeterminant, 行列式. i' A, } H8 x8 W P, z' i
Determinant, 决定因素
# u8 c1 k: E1 M7 s1 C/ WDeviation, 离差7 S, C) n( F5 t
Deviation from average, 离均差
/ c- g2 n! h4 O4 e& TDiagnostic plot, 诊断图9 U9 m4 }+ A0 L
Dichotomous variable, 二分变量
9 L T, `9 O3 K8 G1 [; VDifferential equation, 微分方程8 ?' H5 e/ Q. B4 P1 [/ t
Direct standardization, 直接标准化法8 m2 p5 ~. m% P7 t* o6 A; N8 U- N
Discrete variable, 离散型变量
1 {/ q1 v9 c, vDISCRIMINANT, 判断
; ^3 o1 e( R. M, G* PDiscriminant analysis, 判别分析. v! m- f( u$ I' K
Discriminant coefficient, 判别系数) ]# `' Q, `# X8 G# x& p
Discriminant function, 判别值- P# S$ }( S. q8 O
Dispersion, 散布/分散度
+ A8 {5 \2 X+ c: a* e- Z9 k- ODisproportional, 不成比例的. F+ y% j6 P' B
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
$ o; s$ M# V7 EDistribution free, 分布无关性/免分布5 v( c8 f1 f3 d6 r# W; f, L, t4 R
Distribution shape, 分布形状
. T& f; k% j+ K, \& O! n: ~Distribution-free method, 任意分布法
1 q* i! j- I1 K" i: s3 N& ?Distributive laws, 分配律9 T# j: j- N% {, a4 g u
Disturbance, 随机扰动项
! I& n" U* a; @$ g6 bDose response curve, 剂量反应曲线
4 [' ^3 V4 E3 L0 ~Double blind method, 双盲法& |& R+ w; Q3 H! _; y4 E
Double blind trial, 双盲试验
5 O _) B' ~' X1 [Double exponential distribution, 双指数分布; v+ ^" z- y) r4 x" o
Double logarithmic, 双对数' @' ^ `+ y5 T5 p Z
Downward rank, 降秩
# x Z7 d5 a8 b# n1 @Dual-space plot, 对偶空间图
: W& C' c, u, @" kDUD, 无导数方法
$ ?4 V' H4 b4 r' LDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
$ Q+ o- A5 g5 e0 k0 kEffect, 实验效应6 _8 l, |4 T$ l4 v. T8 ^
Eigenvalue, 特征值3 t( Y* F) J. e% x1 G
Eigenvector, 特征向量
7 G- {2 Y7 {. o* b2 Q; ]& _2 zEllipse, 椭圆
$ c' Z. e5 N, [* i$ z NEmpirical distribution, 经验分布( }7 Z x: v: j$ C
Empirical probability, 经验概率单位
; m: B( o8 T4 J) H" H$ ^5 kEnumeration data, 计数资料
9 x+ G( P3 ^5 X1 H, `Equal sun-class number, 相等次级组含量, a- j* S& w% \0 g6 D- |2 \
Equally likely, 等可能7 i q/ Z! l1 }$ [. I. _# J
Equivariance, 同变性/ J! A, |& o# x. b' u
Error, 误差/错误4 A$ L" D; C3 ?$ e
Error of estimate, 估计误差
s3 g" Q# [" y8 }( ^! pError type I, 第一类错误4 e' d6 t5 u- o8 Q) T; L$ e, @# _' h
Error type II, 第二类错误7 I* i5 r0 C6 J) H. U& I
Estimand, 被估量, O9 i; ~) g+ \2 K5 m; Q
Estimated error mean squares, 估计误差均方1 T) N1 o& `7 M+ X' N+ w: ~6 G7 I
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和3 S' u7 ~& e1 o# a
Euclidean distance, 欧式距离
V8 b# p: u' J" R9 qEvent, 事件1 c0 G5 m, i. g3 B) w1 e7 s8 S
Event, 事件
3 \; e0 ~1 ` S& v3 p& CExceptional data point, 异常数据点2 L; l1 G5 b D7 E3 V$ i
Expectation plane, 期望平面7 T& B( {3 p7 M4 Z' e. P8 m, w
Expectation surface, 期望曲面7 C2 @# v# _. v# n, v: c
Expected values, 期望值0 x |, V, t/ R" L. D
Experiment, 实验
- S. K3 L6 O6 @0 r. X& a* D! X) PExperimental sampling, 试验抽样% k6 v; n% @- V# C- p* v$ o) L
Experimental unit, 试验单位
8 \ n; ]# ^2 n* q3 j* z% L, \) nExplanatory variable, 说明变量$ Y: W. y5 X: I, C, R
Exploratory data analysis, 探索性数据分析 k6 m9 A+ R7 A' ^5 O# f
Explore Summarize, 探索-摘要
) `0 ]4 w) \! j* IExponential curve, 指数曲线% r! ^: F/ g- B1 Q
Exponential growth, 指数式增长
8 Q9 N: x9 N6 A8 T& `EXSMOOTH, 指数平滑方法 0 z5 N- ?& A" f( B" N
Extended fit, 扩充拟合
9 U4 d t9 s9 V0 ~, T$ ^Extra parameter, 附加参数
& r* k0 Q# n1 P! _. k3 f* o! w1 _Extrapolation, 外推法
8 P! U* o) a: ~0 M- p# i p7 NExtreme observation, 末端观测值- M! n5 N& q) g7 m5 P; i
Extremes, 极端值/极值
5 ]0 ?9 ^$ \6 E0 uF distribution, F分布
, |9 }, h# U9 ]F test, F检验
5 c4 O) _. T/ \& w4 a: bFactor, 因素/因子# [' ^# b* `: t$ T; z
Factor analysis, 因子分析
, v; r3 D5 `, @3 E" T$ cFactor Analysis, 因子分析
# L3 g% y% |% Z' h/ hFactor score, 因子得分
' E, h6 K1 t# G6 p' IFactorial, 阶乘" f/ h9 b) P2 T5 ]. |- P0 T
Factorial design, 析因试验设计3 ?! B% b% a, D+ G2 \2 f
False negative, 假阴性
5 J6 h/ S; v# c1 U+ \False negative error, 假阴性错误
% A; s$ [' e' q) I2 @! nFamily of distributions, 分布族
$ w( Z; z4 `( w- \5 YFamily of estimators, 估计量族0 s( E9 h% V* K) C- b; U$ ^
Fanning, 扇面
I0 N7 D/ D' B( LFatality rate, 病死率
: q) P8 K: o' T$ l3 TField investigation, 现场调查
* V6 H( O" h* N Y: z) x! gField survey, 现场调查- V$ O) K, @: B5 c7 m; W
Finite population, 有限总体8 B! k. R- f/ U3 }" C* f/ @ O0 D
Finite-sample, 有限样本5 T( ^) K; ~ ^- V: X
First derivative, 一阶导数/ i; t" \4 N6 I# C, Q
First principal component, 第一主成分
: L2 T6 f0 y( B v/ dFirst quartile, 第一四分位数 d( W: E: D+ p; P; y$ f
Fisher information, 费雪信息量
/ X: P! n: ~6 C9 oFitted value, 拟合值( O# u( a* Y; M8 D! \6 v9 ?
Fitting a curve, 曲线拟合% ]* H T) V4 b5 g; v8 q
Fixed base, 定基/ V2 j' k$ C1 {3 P' y& \6 [7 }
Fluctuation, 随机起伏4 `, }4 o! X. n7 Q; A/ y# Z
Forecast, 预测4 w+ O4 a7 ^2 g, z/ X6 T3 I
Four fold table, 四格表
) E( ?( K4 N; p% w; E6 h! sFourth, 四分点
3 a' F5 f9 W! _$ JFraction blow, 左侧比率
% j& t. p4 N3 }; H k3 G$ u+ ~) bFractional error, 相对误差
" j5 V. |- g8 \3 c- W$ lFrequency, 频率
3 q8 {& K8 _( N4 P8 SFrequency polygon, 频数多边图: I/ ?( h# @1 E
Frontier point, 界限点6 p3 `9 Z# [" ]. k3 i% S
Function relationship, 泛函关系
9 j$ ]. f' y( v. C0 v; h( V+ FGamma distribution, 伽玛分布" m$ m+ I6 [0 F. ?) Q8 H
Gauss increment, 高斯增量
% H9 A* W0 Z; X) h' \4 ZGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
/ O9 M' o( N$ l. Z- D" d) Z3 AGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
: S9 T" [8 B% OGeneral census, 全面普查: a* J8 z+ o% A& U) d" I( Q
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 + O: L" s' Z/ w2 t
Geometric mean, 几何平均数
9 t$ y5 j* }" e6 K+ i* q( hGini's mean difference, 基尼均差) b6 I" D; J, U* {
GLM (General liner models), 一般线性模型
" C: n" n4 |2 Q" YGoodness of fit, 拟和优度/配合度
$ b( r2 U1 ? p! p+ e1 e0 F5 ^Gradient of determinant, 行列式的梯度9 _9 Y8 ?* K7 ^4 Q0 p: M: B. T
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
# l% a ?) t8 W( @% JGrand mean, 总均值
( ~/ n: f3 N1 K A9 R, nGross errors, 重大错误
6 ]; Z: U8 e% ^2 rGross-error sensitivity, 大错敏感度
v5 b, ~; e0 V! H" k6 W7 hGroup averages, 分组平均
/ u! e# r% t. l( i, r* v- I' b4 jGrouped data, 分组资料' I) g6 V: C2 {# B1 `2 ]$ s& a1 ^
Guessed mean, 假定平均数
- q8 f: }) |; H {: k6 J% RHalf-life, 半衰期. A" F2 K5 x0 L+ X
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
/ P2 ?8 j- a" ?; U) ?Happenstance, 偶然事件2 Y. ^$ t1 U L2 H! J H" s6 E
Harmonic mean, 调和均数4 z. c1 B3 u1 x/ Y& l
Hazard function, 风险均数
! m( i% k/ b V. B8 J9 r5 IHazard rate, 风险率
( V4 [$ b$ c5 t9 j7 p9 z5 C! G( iHeading, 标目 8 J4 e' n# D$ K9 Z; g3 {
Heavy-tailed distribution, 重尾分布6 Z6 u0 \: Y7 S# d
Hessian array, 海森立体阵+ Z. |' {$ T5 l$ k4 |& H0 i* x
Heterogeneity, 不同质
# F9 x( H$ o) j; I( @- N5 sHeterogeneity of variance, 方差不齐
) [, c, g2 W9 T) BHierarchical classification, 组内分组' t) O: X3 R" l% l+ O
Hierarchical clustering method, 系统聚类法0 u- W+ f7 D3 U3 F7 `
High-leverage point, 高杠杆率点2 r* H3 H& R4 Y, Z7 z- g9 D k
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型. v6 Y2 _! |0 k! g0 s
Hinge, 折叶点% U% W7 G; o, E# e% z5 e
Histogram, 直方图
7 H( v. N+ a$ h& _+ ^( f7 LHistorical cohort study, 历史性队列研究
5 b# |# a: C' z' EHoles, 空洞
+ V2 ?% }. s8 w% N- X* vHOMALS, 多重响应分析: C0 g4 G B3 @5 M/ p( ^* D
Homogeneity of variance, 方差齐性5 ?! L8 `# y5 b7 m
Homogeneity test, 齐性检验
7 w7 e$ q( w$ J& XHuber M-estimators, 休伯M估计量1 M/ ?- ]) F5 `% W
Hyperbola, 双曲线% x( G% e, h! ?+ b( x L
Hypothesis testing, 假设检验
) w5 d; ^- Z+ s3 U' LHypothetical universe, 假设总体
3 Q) k- ?$ w/ k1 C$ FImpossible event, 不可能事件
+ {8 c+ K0 J3 l y0 TIndependence, 独立性! Q/ D* b* l8 r8 ]
Independent variable, 自变量
2 g; B( |* L: Z. uIndex, 指标/指数
! p1 ~$ R E: m% u) P" P" j5 WIndirect standardization, 间接标准化法4 ]# k# W+ K/ T, C# j8 Q4 `
Individual, 个体
% L* N! U9 a; N" v2 n, OInference band, 推断带
$ w' ~' {2 g$ `* Z" gInfinite population, 无限总体
& J( o: ^/ u8 Q& m3 SInfinitely great, 无穷大
/ W+ I. ^* N" i& ^9 h# p9 ?0 ~ WInfinitely small, 无穷小; @- O; V$ r) H8 G
Influence curve, 影响曲线
+ T3 z; h0 j0 |/ z, \4 N* h8 EInformation capacity, 信息容量
9 `, Y- D4 ]. @9 @: e! D! G- `Initial condition, 初始条件 k/ R, Z) L" O! l& d! V' q
Initial estimate, 初始估计值4 S; q, ~8 h5 ]7 @! T* s
Initial level, 最初水平
( P: h3 o& B# [4 B& t2 uInteraction, 交互作用
7 q; k2 T) o' S; U2 I; y3 jInteraction terms, 交互作用项
9 U! n8 m+ Z4 Q/ x( v1 ^9 Z$ B, H# g) LIntercept, 截距
; e& V4 B0 Q/ M& kInterpolation, 内插法+ F* t# p7 p, h& L
Interquartile range, 四分位距# q) d' R& E) r$ z _1 I
Interval estimation, 区间估计
- {2 _# P; j8 l& U4 a4 u" I4 n! v( XIntervals of equal probability, 等概率区间
# s7 k8 ?3 Z: \( I, D; \Intrinsic curvature, 固有曲率
# ?9 S2 e r* }7 rInvariance, 不变性
* ~# O' S3 `8 u. YInverse matrix, 逆矩阵
% y; `6 q3 u3 D0 l1 ]Inverse probability, 逆概率0 u) \! V9 j5 N, Q' c2 l
Inverse sine transformation, 反正弦变换7 d8 y+ E# e! R Y8 K0 q
Iteration, 迭代
4 h0 @0 n, \" }/ ~; vJacobian determinant, 雅可比行列式5 _4 N# }" L- T
Joint distribution function, 分布函数/ f t$ J# J( @& ?4 `& c
Joint probability, 联合概率1 @$ c$ H. S) D# I9 U) ^
Joint probability distribution, 联合概率分布& I: W v9 _0 U% c* X) E
K means method, 逐步聚类法
5 L, z5 I% G$ S' ^% }& g6 GKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ) N* X* v u. j# A d, Z
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
1 o4 ~) \; i2 D; DKendall's rank correlation, Kendall等级相关7 |+ {9 J1 D+ @# n
Kinetic, 动力学3 O+ `' c7 h3 x. x0 K- r
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
" Y6 f) N. b) p: w& gKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
) C) W, {" b5 ~2 }/ u1 i, M7 Z2 _Kurtosis, 峰度+ O1 }# g# B( Q, ?4 m: G
Lack of fit, 失拟
+ ? U: I% A, J' ^4 L) MLadder of powers, 幂阶梯& Q. }8 l. n' M! C. n9 b
Lag, 滞后7 A: T( d2 Z! @! Z2 L
Large sample, 大样本
' g# b- K2 X) E: [2 t( I- hLarge sample test, 大样本检验
8 B( b: r e7 y7 `% e+ KLatin square, 拉丁方
9 a { _) i g$ v- V! d" T# qLatin square design, 拉丁方设计
9 R& D( w( k$ p2 d- tLeakage, 泄漏4 y% J$ X% n* l: s j& w
Least favorable configuration, 最不利构形
) i1 H6 G2 L% X6 @' Y: w* VLeast favorable distribution, 最不利分布
$ c' }% m) c7 r# F7 S0 bLeast significant difference, 最小显著差法
& ^) _2 K; Q) ~- u6 O6 F0 nLeast square method, 最小二乘法% e9 K: g$ @: [& ~
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
" E$ k4 L* _3 H3 e1 |3 HLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合/ l F3 T- } B; e1 k j* {
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线. d% s1 T; d% @) @# O n
Legend, 图例& Y# Y: c- m2 j' u
L-estimator, L估计量3 O! Q9 ~0 N! [8 E0 o% I/ C& W+ @9 d
L-estimator of location, 位置L估计量 K' i# [6 E W( S5 W! \ T: x. q f
L-estimator of scale, 尺度L估计量
) E6 _1 G: l' W6 ?3 sLevel, 水平4 |- _2 U# p% Y" Z9 f' ~
Life expectance, 预期期望寿命( s3 a! D. t( X3 y: o" R4 n. A4 r# F
Life table, 寿命表1 k3 ?) [3 U2 v+ w4 o6 m! m
Life table method, 生命表法
k0 G4 K( {+ {! g0 ?4 d5 OLight-tailed distribution, 轻尾分布
0 R* T g2 J; ]( ]" I8 nLikelihood function, 似然函数
* l0 D' b( A" h3 P: E2 BLikelihood ratio, 似然比( \& q' f, U" ~; B, q
line graph, 线图
$ a$ n. V1 \6 y0 ?4 sLinear correlation, 直线相关
" d8 k: ]. h+ n3 `6 P- oLinear equation, 线性方程& q7 R" J7 j( m7 y, b: g+ y
Linear programming, 线性规划' o5 J- a5 {+ p3 B* F
Linear regression, 直线回归
4 z, {# r* [7 W% QLinear Regression, 线性回归
0 p) ?' Q X- s6 aLinear trend, 线性趋势
* i) F7 P* S7 b/ tLoading, 载荷 - i7 r+ V# i, G8 _0 K9 a$ r
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性0 l- U7 x/ D( R: W" x p; {! Q/ C
Location equivariance, 位置同变性
3 g# l$ }, h7 w# M! K1 ?Location invariance, 位置不变性
. X+ v4 [, {+ U: i7 nLocation scale family, 位置尺度族
6 K3 D$ {7 w8 z5 @8 i0 J9 J9 }Log rank test, 时序检验
" R6 C1 F& |' Y, w" ZLogarithmic curve, 对数曲线3 O0 y3 ?# [5 Q& k$ u q
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布( p4 w. E. Q: g; y4 W
Logarithmic scale, 对数尺度
( D6 D3 ]4 ^; ~4 wLogarithmic transformation, 对数变换
* g- e2 j& r% OLogic check, 逻辑检查& ?. x; {' x% C% ~2 ]) p
Logistic distribution, 逻辑斯特分布3 b ~6 |( c8 G0 E: m
Logit transformation, Logit转换. w# w' @8 o5 K3 c2 f8 _
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
: T3 T1 k) e' D% ?0 |4 l* YLognormal distribution, 对数正态分布
% Y" k( J/ b$ {7 P$ T7 ~9 f- @Lost function, 损失函数: _% J: A5 e- y. H! K
Low correlation, 低度相关
, ^/ C2 a; k0 K8 kLower limit, 下限
5 x7 o- x' d% N/ O( N+ B7 M$ K) bLowest-attained variance, 最小可达方差1 U+ x2 P% b3 E1 }; p+ y! c
LSD, 最小显著差法的简称- j- j5 Z% ]; y" O$ S
Lurking variable, 潜在变量3 Z" j% f0 g. F% i( ]. |4 F# z6 |( `
Main effect, 主效应+ |9 E3 S" Y+ [: ~" `) N* e5 G9 o, I& z
Major heading, 主辞标目
* m) X" x7 q/ `- TMarginal density function, 边缘密度函数
: ~' V+ u9 ^0 x2 H: PMarginal probability, 边缘概率4 J" n# c7 R+ z! @
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
0 y9 k. ^, \) U- e( V0 G0 YMatched data, 配对资料% d; w! s* |1 r3 J
Matched distribution, 匹配过分布3 n' o, H9 U+ c/ ], L
Matching of distribution, 分布的匹配
1 D' P, s7 @' H% T6 tMatching of transformation, 变换的匹配
/ x& \7 @5 [8 f) @/ A' [" s5 B9 SMathematical expectation, 数学期望3 d! O% _( E% n& e& y
Mathematical model, 数学模型
/ s: @4 s* ]1 n' b7 W' I5 X$ OMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
8 u7 G' H, v' [8 v+ NMaximum likelihood method, 最大似然法6 P# ]3 Q' l! C
Mean, 均数0 S$ j) b2 d3 P1 G0 n
Mean squares between groups, 组间均方2 X' j2 |5 u! ], _3 W1 v9 Z4 S. A; X
Mean squares within group, 组内均方
' W/ b) X" g: e% A pMeans (Compare means), 均值-均值比较
' v4 A. s& _2 r. J/ \. VMedian, 中位数
, W6 d! |. @! y7 }. N3 EMedian effective dose, 半数效量; p, m7 G# ~5 x2 C9 K/ t2 k( J! e5 v
Median lethal dose, 半数致死量+ _' {( T M+ {4 f- Y
Median polish, 中位数平滑
$ l# a/ _3 p6 wMedian test, 中位数检验- Z# c" G1 G; [2 ?
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
, g; d" d/ v3 n( aMinimum distance estimation, 最小距离估计
4 O1 f0 [6 B5 b! S, }# \Minimum effective dose, 最小有效量
0 ]: }8 a5 r0 F( C) RMinimum lethal dose, 最小致死量( @/ V. [7 m M7 F. r* z
Minimum variance estimator, 最小方差估计量# s8 P0 o0 d: K) n
MINITAB, 统计软件包
$ R u* O3 W, g* kMinor heading, 宾词标目$ P( w4 W' V6 o1 C! b
Missing data, 缺失值
+ n4 }% \& Z0 uModel specification, 模型的确定6 h; A5 ^8 f B3 h9 X. a4 S
Modeling Statistics , 模型统计5 O) i% Q8 a6 S2 s8 n$ P
Models for outliers, 离群值模型1 L3 Y4 q; K' O5 H
Modifying the model, 模型的修正# G1 ]/ x) Q! q6 J. o# X
Modulus of continuity, 连续性模
# u) M+ V, T4 h WMorbidity, 发病率
& R6 N( n) [. Y: J2 \# T7 uMost favorable configuration, 最有利构形! I( C& f3 @: j5 V. g
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
# {1 R3 R7 c* m; h& d$ G6 P# CMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
: n4 ]: B0 J9 gMultiple comparison, 多重比较( Z0 p0 i4 J/ g" Q0 S; [1 ~
Multiple correlation , 复相关
1 \: y0 Q L% A) S4 E {" `Multiple covariance, 多元协方差
) Z7 O- u$ h1 s9 I3 V! w1 M$ R7 {Multiple linear regression, 多元线性回归7 h5 o5 }; q* u: d
Multiple response , 多重选项
1 ~5 Y/ d8 `) [Multiple solutions, 多解8 z& {- \1 V. L$ }: B
Multiplication theorem, 乘法定理6 @7 L/ `, S( p+ B
Multiresponse, 多元响应
% T6 e! s( U. v! x" E- I. fMulti-stage sampling, 多阶段抽样
6 `* Q! x/ H0 x. p/ lMultivariate T distribution, 多元T分布7 _/ n+ k' i1 @
Mutual exclusive, 互不相容 H0 ]' Q- [1 O3 l' @# J
Mutual independence, 互相独立
5 K+ h, ]* }, x) N! L; D& GNatural boundary, 自然边界6 A; N, t' `1 ~9 j5 H- v
Natural dead, 自然死亡
- Y3 e. @% W! v/ A' bNatural zero, 自然零 o; @( U' r1 J6 U& p- Y2 Y$ s
Negative correlation, 负相关
2 ` o7 P3 E2 L2 w. x9 {' ONegative linear correlation, 负线性相关
7 E5 j% S4 P4 W' ^ VNegatively skewed, 负偏
2 U, b% ?# T, Q7 m# Z% _! NNewman-Keuls method, q检验
0 |" V2 \* u# } ^" z# {NK method, q检验, R1 `2 t4 D/ f4 H: [+ \
No statistical significance, 无统计意义
" _& ]! @ e0 ]( t" }+ `Nominal variable, 名义变量
& j7 Y: q& r, ~1 ZNonconstancy of variability, 变异的非定常性0 Z+ T' ~4 a `$ z3 {
Nonlinear regression, 非线性相关- y- U1 e* U* U8 X/ c) f* V
Nonparametric statistics, 非参数统计, c) J9 z4 a# a5 v% C" d _
Nonparametric test, 非参数检验
7 j$ z& I' w3 W, i& v6 h2 MNonparametric tests, 非参数检验0 y5 H) }( Q8 C5 H k9 A0 q
Normal deviate, 正态离差
- k. v" W( j7 GNormal distribution, 正态分布
3 I8 X5 e! C2 XNormal equation, 正规方程组
5 l" l9 x7 D3 Z/ qNormal ranges, 正常范围
! O7 I8 p8 k) o7 TNormal value, 正常值
+ `3 k+ _9 `/ `9 Y o- C2 QNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数2 w% [% R$ |& G: k' n+ u s- d
Null hypothesis, 无效假设
$ U& {$ O4 a! \/ q- \! S. Q7 jNumerical variable, 数值变量
6 T0 S+ [ p6 J9 \8 s GObjective function, 目标函数
0 D9 P3 l1 s( u7 }# \& QObservation unit, 观察单位
4 x* E2 N+ P1 I* F( IObserved value, 观察值
% c) ^; _" n" j1 O6 TOne sided test, 单侧检验* o! u0 U3 Q8 E* D) T& R
One-way analysis of variance, 单因素方差分析. Z9 J. n9 G' S6 `. i6 |3 t; x# u
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
" k# M% K2 a/ [: k; Q' N- @Open sequential trial, 开放型序贯设计
( @- D1 a5 Z6 ^: R& X, P# c# IOptrim, 优切尾( l( m* r- x' G# H3 }
Optrim efficiency, 优切尾效率2 s6 X" L; W* h: |7 v
Order statistics, 顺序统计量: }! R- u) D: I: i. `/ B
Ordered categories, 有序分类
9 A/ l5 M, e1 K+ @7 Q1 eOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归: l$ p' H: r( q, B; I8 s7 |" x9 |
Ordinal variable, 有序变量! f# X' ?7 ^3 \ P' }: |6 C* `% s" u
Orthogonal basis, 正交基
! f$ v& R* A& w; o0 y) M" ~" M2 R3 K3 lOrthogonal design, 正交试验设计' s9 ^* T5 v0 y2 u8 B* u& ~
Orthogonality conditions, 正交条件2 V, Q. r5 ?0 u D: |8 L. H
ORTHOPLAN, 正交设计
4 h' v t- j& D8 u* \Outlier cutoffs, 离群值截断点( K# F2 u8 P% d4 H+ a
Outliers, 极端值
- j# M( F7 P% p/ POVERALS , 多组变量的非线性正规相关
+ b* P3 Y5 t- j [' H& QOvershoot, 迭代过度
/ U3 O4 B) p1 y# ^! y8 X% h4 w% ~9 OPaired design, 配对设计
7 y# j% G$ k- b/ S& J tPaired sample, 配对样本
8 `$ w& ]- J! s8 \+ h; H4 t# TPairwise slopes, 成对斜率
) ~6 S( `" ], p5 M6 x& C9 sParabola, 抛物线
& s& d$ n7 @ k% y0 V( C8 K* \Parallel tests, 平行试验0 z- `5 I8 N4 h6 P6 G, Q
Parameter, 参数1 s) G# s# r, j4 U, n" s0 ?
Parametric statistics, 参数统计9 u4 T( R0 L9 o8 W* F
Parametric test, 参数检验; Q, r6 G1 k/ k
Partial correlation, 偏相关$ u* W! a- R- L# J
Partial regression, 偏回归$ }4 V) j7 _* t4 @. ~
Partial sorting, 偏排序
( d9 t3 s, Y% P T: t. W5 DPartials residuals, 偏残差
$ l+ `" d+ y( w! @9 ePattern, 模式3 H0 [$ h& ]6 X/ e
Pearson curves, 皮尔逊曲线
" X4 t6 \/ I2 J: \- u3 _Peeling, 退层
& R k* a! a) i+ e$ {# F* TPercent bar graph, 百分条形图
5 D+ Z* J" ?' ZPercentage, 百分比
# h p+ ]+ j! |9 u, XPercentile, 百分位数
7 R6 C& e4 b lPercentile curves, 百分位曲线' L: K0 {7 ~$ y8 V* ?$ ]
Periodicity, 周期性
7 L1 g8 X. e, i n4 U6 B TPermutation, 排列
8 f! l) J' h, \( p+ V' eP-estimator, P估计量
) x9 O+ _1 N1 [" [. xPie graph, 饼图
7 o* J' ]% x+ K8 T9 j4 pPitman estimator, 皮特曼估计量
# C7 i5 r- ~0 W% H* f7 @0 W6 c9 cPivot, 枢轴量4 z) N2 m* g, t7 f
Planar, 平坦& W- _0 r4 `) {% R2 v- J7 H9 D
Planar assumption, 平面的假设0 D3 ~6 L; z5 H- x& y
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
/ h" T8 }5 s, p7 Q: @Point estimation, 点估计
1 W2 f2 i# w ]* uPoisson distribution, 泊松分布. s7 W6 s. l% ?8 |8 }* |) f
Polishing, 平滑
9 ]7 j+ K- t0 m, XPolled standard deviation, 合并标准差
' s5 b, y4 J. Y3 I% u `1 GPolled variance, 合并方差8 q- \5 }, ]. {" ?$ d1 l6 Z. E
Polygon, 多边图
9 I7 n( Y$ v' ]1 x9 @+ cPolynomial, 多项式
7 T* H! s' r8 t/ I1 c( nPolynomial curve, 多项式曲线1 [( T0 m- h, a9 o8 r4 k) ^3 e
Population, 总体' x; u M4 t/ @% s% [' F
Population attributable risk, 人群归因危险度
2 i5 s) T6 E) e- V( ]/ g: |! i, @Positive correlation, 正相关* R) E7 }0 Q: r, G. h
Positively skewed, 正偏
& C+ ?: d" O+ _# U3 T$ aPosterior distribution, 后验分布
9 ^ F1 E: ^, Q0 ]' R" o, bPower of a test, 检验效能
# [1 ?) S7 E u$ GPrecision, 精密度
9 a5 c, Q- Z# I- E% DPredicted value, 预测值
& _* U8 u- _ j+ s! CPreliminary analysis, 预备性分析
$ O- w& n. \, mPrincipal component analysis, 主成分分析
4 `, l8 v& [2 y( {+ O N t8 lPrior distribution, 先验分布
+ E4 y5 A, W% p' c: RPrior probability, 先验概率
: d5 u5 S3 y5 y( M# YProbabilistic model, 概率模型3 w6 s: d4 P5 y+ P" b
probability, 概率
9 S) `5 _2 i* r, d: X6 G0 mProbability density, 概率密度
# q$ |+ [. n; {% p; TProduct moment, 乘积矩/协方差% ?; X+ D7 T- j2 S% n
Profile trace, 截面迹图
: y# `8 V6 j- q6 @5 s: a$ z8 OProportion, 比/构成比 a" v# A4 h1 t4 r
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样6 e5 R3 m' ^% x( ^
Proportionate, 成比例
& @# J2 `0 l5 _' b7 s% W8 R1 gProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
) p) Y% _" U3 p% ~. n9 w6 M5 xProspective study, 前瞻性调查
5 W$ t- L# K+ v1 n9 YProximities, 亲近性 ) E' C; @, V6 l y* D7 d
Pseudo F test, 近似F检验
; Z( @, Z: |/ c2 u' X6 b' @Pseudo model, 近似模型% R/ m1 o, A r
Pseudosigma, 伪标准差
+ B5 [7 X: f8 f: h% P2 GPurposive sampling, 有目的抽样* J* W& R* z9 U6 ]* g2 f$ U4 o: V' d8 N
QR decomposition, QR分解0 @* F) `- e$ Y1 M$ f& q+ V ?/ L
Quadratic approximation, 二次近似0 S- Y3 F" X4 d6 c
Qualitative classification, 属性分类
$ y) L% d, a3 v# s* p4 L4 ?Qualitative method, 定性方法9 w+ G2 X# X" w0 T8 Q4 S
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
3 V8 u, q6 O: N+ eQuantitative analysis, 定量分析7 |, F, {, o! e+ c1 H
Quartile, 四分位数
c/ p7 B) j( x0 p! e3 RQuick Cluster, 快速聚类
/ d# ]5 p) |1 S6 }* @' R# }* y) lRadix sort, 基数排序
8 ]5 E9 v# l4 l" }" i# K2 Y# lRandom allocation, 随机化分组
& f( @: i* Q; U* F3 r' s: e& M0 iRandom blocks design, 随机区组设计
6 C) D, l9 c6 Y2 rRandom event, 随机事件$ I( \9 x+ A$ n6 u7 i! t/ f
Randomization, 随机化. f% x; H) Z# j8 P
Range, 极差/全距
. n- y: d% B7 }" T2 }+ a4 Y( DRank correlation, 等级相关9 s, t: u+ T7 U, e9 T8 w
Rank sum test, 秩和检验
8 B+ g; ^, P* C# c8 [' cRank test, 秩检验
: ~: U* N2 @. y1 U; f7 qRanked data, 等级资料, v1 e+ L6 A0 y8 s0 ]
Rate, 比率
3 F* j2 J+ \/ A1 G1 m" K) O9 JRatio, 比例3 F7 S' k8 k% z# C7 A" l5 S( b
Raw data, 原始资料) v% g$ G0 a" I+ |
Raw residual, 原始残差
: T5 C ^: V9 c, h; D' A7 ]Rayleigh's test, 雷氏检验
6 E6 m- I' D. K% U S( W) O1 }) n7 yRayleigh's Z, 雷氏Z值
: ?, L/ ~& u! S7 @; V2 eReciprocal, 倒数/ A0 K- b$ d& ^& } f: G1 A
Reciprocal transformation, 倒数变换
7 P d& u ?, hRecording, 记录0 q# u+ r2 u6 _. P
Redescending estimators, 回降估计量* m: z y7 i: i; R a- L2 F
Reducing dimensions, 降维
6 Z; Q% g( S2 u' IRe-expression, 重新表达. o5 d! w! f \- L
Reference set, 标准组
$ \9 A! {) ^1 I8 r; h, bRegion of acceptance, 接受域
9 @; {. {7 W/ H* ZRegression coefficient, 回归系数
3 S4 a) }' F7 i$ E% {/ [3 y" URegression sum of square, 回归平方和
9 z* x# B1 |3 y( fRejection point, 拒绝点
. h6 E5 e- E5 v0 a! x6 nRelative dispersion, 相对离散度
6 ~# a6 c+ O& n& V$ j+ g) DRelative number, 相对数' l0 o' f8 ]% I) _+ ~7 I
Reliability, 可靠性6 U* a, ^- t1 X% \
Reparametrization, 重新设置参数
" C" f; `& l. ^& ?4 ?Replication, 重复0 n: M ?% T& f, H
Report Summaries, 报告摘要
- H5 g* ^; S8 J# S! w$ ^Residual sum of square, 剩余平方和
* ~! J3 k' I* r0 U ZResistance, 耐抗性
' j v5 R- m" |3 ^8 X3 s, ]& g/ {Resistant line, 耐抗线6 {2 L( F2 e0 Q0 ^& c1 k( r8 P
Resistant technique, 耐抗技术
" M8 K u9 G: s) _3 i1 J9 NR-estimator of location, 位置R估计量
; l/ ~) u5 |8 p6 hR-estimator of scale, 尺度R估计量( v0 g! u: z1 M( I d
Retrospective study, 回顾性调查( G" o/ R- |5 z
Ridge trace, 岭迹5 J& X4 }2 T* I x5 B0 e
Ridit analysis, Ridit分析
2 H6 y: |3 q+ P! \" |' g5 BRotation, 旋转, @! Y6 u' A) q4 v$ [* O/ Z
Rounding, 舍入
- L8 C% r2 G% v$ r& \( Y0 eRow, 行( d" [& y1 |9 F3 h9 R
Row effects, 行效应
) ]0 g y2 A9 r0 |; LRow factor, 行因素
1 w( t# i/ h w5 ^/ j) U) q' ERXC table, RXC表
. f$ ^8 w2 F y! Q1 ~) f' I' i% xSample, 样本
0 c, j; g) w: e! }' I2 P2 WSample regression coefficient, 样本回归系数
& G4 V) k+ R! T! M( U$ ISample size, 样本量
, X( I) w) ?+ w; S1 pSample standard deviation, 样本标准差
1 o1 Y( J2 |" S" W1 SSampling error, 抽样误差
: `+ B$ j4 {! a8 c1 d1 s7 R8 vSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
6 O8 y0 k& K7 A- y/ UScale, 尺度/量表' h/ ]% F5 {% F4 r3 b& a8 i
Scatter diagram, 散点图
& j5 V9 d4 F6 j' E' y* e- YSchematic plot, 示意图/简图. L) X+ {/ B* a* B0 }% [
Score test, 计分检验
1 L( w# V; ~4 V P% {Screening, 筛检' q" _' i7 X3 x$ I
SEASON, 季节分析
. m. j. N; C% O: e6 `Second derivative, 二阶导数1 L3 s, I* A1 N% h
Second principal component, 第二主成分
1 q! F" J: I. m @SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
" ]' ~& _" K4 J( \1 G2 cSemi-logarithmic graph, 半对数图 X+ O. Y( y! {3 U5 I, Q! d
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
$ v) X0 ~+ S- I! T6 o9 C1 j8 vSensitivity curve, 敏感度曲线
& r/ i: S6 _1 Q8 E4 a3 xSequential analysis, 贯序分析. B3 q/ F& ~" k. x# ]/ s, X1 z
Sequential data set, 顺序数据集* _/ r% Q' K% c* z; B/ t. G! C
Sequential design, 贯序设计& v- S, n, D' T& r0 s# c
Sequential method, 贯序法& ~- j% q0 }& Z1 e
Sequential test, 贯序检验法
4 h3 P, G' x1 G; ^Serial tests, 系列试验+ E( v- h+ C/ {: H
Short-cut method, 简捷法
x5 ^7 Q' w$ Y; l2 C9 RSigmoid curve, S形曲线% z9 _7 G5 T8 E2 c! M' \* q
Sign function, 正负号函数
! ]! Y* Z. ~' d1 ^3 o3 U7 m6 NSign test, 符号检验
1 q5 V2 P: t, \+ h: b8 Z' \0 Q6 [Signed rank, 符号秩7 U8 v( V: |: s8 V6 K& M. K
Significance test, 显著性检验
9 `4 H9 Q. B2 F: x3 t+ VSignificant figure, 有效数字
2 r) {3 K) q) q: HSimple cluster sampling, 简单整群抽样
/ |0 m; E- A# H6 w* y; Z$ t% V; @Simple correlation, 简单相关
- U/ s( p/ N& I0 h3 oSimple random sampling, 简单随机抽样
+ p' |) [6 u1 @3 o4 R' _8 {Simple regression, 简单回归
M1 j$ ?. z- `8 ~: S+ @0 G6 U Qsimple table, 简单表
$ U, U a& U/ o# M8 HSine estimator, 正弦估计量' |1 H1 y' j3 d8 X* u
Single-valued estimate, 单值估计+ B( {+ S. _3 o) W& G* |
Singular matrix, 奇异矩阵1 `1 R) A% [9 c& x' @( Z1 I
Skewed distribution, 偏斜分布
1 n( t, u5 N/ v& G" v( D4 ^Skewness, 偏度
( e) G- L* [% Y( X9 |9 n- B5 e3 ySlash distribution, 斜线分布
G) \1 R1 d4 x; j7 gSlope, 斜率3 U+ L9 k$ h: z
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
4 s) t/ q/ _* r! H7 G4 f4 MSource of variation, 变异来源
) f. N7 a3 k* d# [$ o. X/ sSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关6 A8 n r& d9 U9 ~9 C o* k; \
Specific factor, 特殊因子9 K) L0 L/ ~" X
Specific factor variance, 特殊因子方差% [ `; v) O4 | @5 b; t3 G t8 h
Spectra , 频谱' X9 N8 j- n7 l' K8 O
Spherical distribution, 球型正态分布& P$ y& }. ^3 [! M1 I) D$ R
Spread, 展布
- n% w |4 F3 H6 K8 N8 nSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包$ }6 ~. f4 \' w) x6 X9 C3 d
Spurious correlation, 假性相关
% l a5 m n2 v( Y; m% sSquare root transformation, 平方根变换
8 [# f$ W( s- EStabilizing variance, 稳定方差
' ~+ X0 }% C: s' F6 \+ SStandard deviation, 标准差
3 E' b- |8 p( f3 j0 nStandard error, 标准误7 X1 L) T# x4 J! e. s
Standard error of difference, 差别的标准误
( [8 L+ L S4 p+ s' l) IStandard error of estimate, 标准估计误差* f Z- a9 e+ \
Standard error of rate, 率的标准误7 l; W% P6 B# x9 m7 X ^8 e
Standard normal distribution, 标准正态分布! r% i7 V" b+ `+ z5 [
Standardization, 标准化
( y1 u7 @+ l3 ?2 KStarting value, 起始值1 b: t, n) I" ]) m4 d$ h- A
Statistic, 统计量
: V0 z) \! l$ g; x2 @0 IStatistical control, 统计控制8 H, }3 [; v' r$ Q& x- s d* }
Statistical graph, 统计图
! c: w3 s, }, u- Y, r) sStatistical inference, 统计推断
- Y9 a2 P2 I9 O7 l3 Q ^( _5 N, @Statistical table, 统计表4 F- R1 u" O# Q. n& g2 m$ Q
Steepest descent, 最速下降法
4 _1 [; _. ^" ^* b# D) zStem and leaf display, 茎叶图
# m. u2 t- r! iStep factor, 步长因子
8 A5 M$ f) p3 m3 OStepwise regression, 逐步回归# j' _6 ~ |5 e4 i1 d7 s5 H
Storage, 存
: o: }* }) b2 a8 k- b/ ^! P- zStrata, 层（复数）. O+ c" U. S) n. l) l! P. }
Stratified sampling, 分层抽样
$ `5 ?& M" k8 `3 k' y2 T1 w$ lStratified sampling, 分层抽样
- ~7 C) m& ^* @# z" ?Strength, 强度# c2 E( Z: \, S; m7 W
Stringency, 严密性4 d& B; I7 F* ^9 \5 N7 ^/ Z7 X
Structural relationship, 结构关系
; C' d+ S+ T# g6 ^Studentized residual, 学生化残差/t化残差
% L% |- b& Z5 D1 [* T6 BSub-class numbers, 次级组含量& B6 }+ V4 o/ b7 s4 P
Subdividing, 分割
, Q/ ^. m" C% `- i% NSufficient statistic, 充分统计量7 K% H# `$ c0 B+ B8 U7 _4 Y+ x$ i
Sum of products, 积和0 u Y. C: C8 o
Sum of squares, 离差平方和
- J4 T5 r$ m9 ]) y7 o' s9 I/ wSum of squares about regression, 回归平方和
. J c: ?* d+ Z7 Y" @% H9 [8 l) {' SSum of squares between groups, 组间平方和8 e$ \9 B" Q8 {, b/ @! `
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和: I- C7 Q! D9 q2 O( a) v
Sure event, 必然事件
/ I: _, d/ j- ~$ P& USurvey, 调查
, v/ ]8 \8 J" T+ CSurvival, 生存分析
/ q. R7 s/ z3 v$ B+ p7 TSurvival rate, 生存率
, [1 q! c' \, G5 M7 QSuspended root gram, 悬吊根图9 | T7 |7 l$ L# n
Symmetry, 对称
' E$ L4 C7 `* }* L+ iSystematic error, 系统误差; k; A( r' e; C" g. ?1 x; B
Systematic sampling, 系统抽样& ]5 U% F9 t/ d- {; b7 a9 o, s7 ?; }
Tags, 标签
1 _! w# U# _8 u3 T9 s% Z2 h/ T4 `Tail area, 尾部面积* U: D- L4 ?( x. g) E, R
Tail length, 尾长
) `, c2 j( ^/ A5 tTail weight, 尾重
: \5 w. c4 A# |! _0 R: P% eTangent line, 切线9 b+ o6 H& w, `( R
Target distribution, 目标分布+ r$ p. m0 T9 S z f4 k k2 h: }6 R
Taylor series, 泰勒级数
$ a8 Q# w. Y( ]Tendency of dispersion, 离散趋势
1 L7 I2 H! g* D7 n. D/ U& b1 PTesting of hypotheses, 假设检验! O3 Q) n j( M8 k. T- @9 V5 j- K
Theoretical frequency, 理论频数
3 x$ \- W! k% i+ E, k2 O; HTime series, 时间序列8 Q% G# ^6 {) T4 z) g
Tolerance interval, 容忍区间
8 s k. m' Q4 `8 d- K+ dTolerance lower limit, 容忍下限' `. F$ L. N; q" ?8 q) s& R: o
Tolerance upper limit, 容忍上限# z, `: X4 ~4 b' g
Torsion, 扰率
/ V& b ^$ B; h+ B! T7 C/ P) uTotal sum of square, 总平方和: @% ^+ k' F- S) `4 Q; D# m
Total variation, 总变异
3 [- _9 I, y. x7 LTransformation, 转换
3 I8 D& \; g; N7 r4 E% c# U& }Treatment, 处理
) a% ?; J) h3 i' i' |Trend, 趋势
2 } F1 M) j0 _# `! e$ VTrend of percentage, 百分比趋势
) b3 W/ a5 y( f2 e9 ~( S- GTrial, 试验5 [6 j) `2 o5 u3 P
Trial and error method, 试错法3 w1 [" j. a5 d% ] ^) i
Tuning constant, 细调常数
% B1 D- C. i! ~$ ~Two sided test, 双向检验. C) V5 \+ \3 p- A/ [" y8 o
Two-stage least squares, 二阶最小平方
8 ?5 {6 \1 h$ ?Two-stage sampling, 二阶段抽样
7 c5 t. v, Y( c/ hTwo-tailed test, 双侧检验
8 D( M! y) P" f$ {& }Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
2 x( ^3 m1 }& m) w' pTwo-way table, 双向表
: ?, H! z6 e6 p, [# xType I error, 一类错误/α错误
* `0 r6 L8 \! \- }) F) cType II error, 二类错误/β错误6 L2 m; j$ y9 K/ V
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
7 W. g$ b% \( g9 l, V0 I7 D1 eUnbiased estimate, 无偏估计
# u Y" u! M' Y. @Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归3 P* W" f5 I7 e; h' }9 k( S
Unequal subclass number, 不等次级组含量5 e% D; ~2 T7 i" \4 z
Ungrouped data, 不分组资料' j8 B, |8 c3 k0 b8 l
Uniform coordinate, 均匀坐标
% B/ z/ k8 y. q9 ?Uniform distribution, 均匀分布# w. e. a% x3 M9 _$ o5 n5 `
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计! Y1 q$ k: L* T4 }; U5 @' j. l
Unit, 单元! k k9 _3 \3 @+ H+ O
Unordered categories, 无序分类
2 ]& J& ^' R+ l2 ?Upper limit, 上限7 t7 E2 c# e/ J
Upward rank, 升秩- f' o: v# ]; g( ~7 B- E, d$ X
Vague concept, 模糊概念6 h+ I0 m5 c5 _ S, Q% j. X. O+ i) F
Validity, 有效性
4 B$ e; H5 {# J. l! s* K. oVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
! q9 K) p, L: @; uVariability, 变异性
& K. T# S5 U5 ^; _. {3 dVariable, 变量, z3 G, j1 Y: d2 x
Variance, 方差
" c* _9 A3 K2 Q% C" xVariation, 变异% n5 z+ Q! X' `- p3 W
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转- K: r8 E9 x) H }8 C& b
Volume of distribution, 容积
7 Q3 v( i: ?% J. S, W1 [W test, W检验
O7 l% V& c8 o: l' DWeibull distribution, 威布尔分布9 E1 ?$ O0 A! K% ]
Weight, 权数8 l2 n& f' z6 l) j
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验4 b3 d/ r' [: O$ J( N
Weighted linear regression method, 加权直线回归
' B* ~* B) p1 pWeighted mean, 加权平均数* x* K5 ?. ?& w! U- c- y
Weighted mean square, 加权平均方差
: k$ k8 e* T/ v2 OWeighted sum of square, 加权平方和7 }. a% H" P9 F2 ~' ] \, l7 D x
Weighting coefficient, 权重系数7 a; i' K4 e# p1 K) p7 d' |
Weighting method, 加权法 ; t/ Y) R/ |( k+ H7 t8 I z8 a
W-estimation, W估计量
0 X7 l p* t! i- R7 t4 u% u9 ~( |1 sW-estimation of location, 位置W估计量
8 E4 [2 [, j9 r! u; x- oWidth, 宽度
* y& P6 ^# d1 U6 _. MWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
- c! S+ A7 \; u: c: q0 ?' k& W& eWild point, 野点/狂点
+ O7 i6 n0 Z! `& _, G7 A% FWild value, 野值/狂值5 w4 b4 i. f3 L5 R; h, r1 Z
Winsorized mean, 缩尾均值, t# Q7 e5 W6 v D. G
Withdraw, 失访 6 b7 T; H: t/ Z) p. V: r5 Z
Youden's index, 尤登指数
( L b0 V2 L! F2 I8 nZ test, Z检验
( s+ F; K+ ?2 S( _Zero correlation, 零相关: y9 X+ `! T& A* Y
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
