|
|
Absolute deviation, 绝对离差; v" L9 t9 o: d4 H1 F
Absolute number, 绝对数. j9 R$ s# I3 y/ \3 z4 ?
Absolute residuals, 绝对残差" i0 i4 H. E3 X$ L8 n$ }! V; }
Acceleration array, 加速度立体阵3 f c8 n: W4 B/ V% N' I9 }
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
, U. J+ s) G o' I' i+ ~% gAcceleration normal, 法向加速度; y* z1 z1 x+ u
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
- m3 \( g A+ u5 i' v( L3 Y5 [; uAcceleration tangential, 切向加速度$ a% t, i7 K$ D- U/ V8 W
Acceleration vector, 加速度向量
* Z! p2 j X( l, xAcceptable hypothesis, 可接受假设
- c" t. ~ y( x) wAccumulation, 累积
^) G3 U, o5 X7 h# v dAccuracy, 准确度
. J7 D: w9 e! d" J3 A" J. eActual frequency, 实际频数+ K' q' i/ [7 w% _2 S, N
Adaptive estimator, 自适应估计量
1 k& k a) x NAddition, 相加4 n3 ~. V1 @+ b% M
Addition theorem, 加法定理, @. D3 `6 j; v& j& D2 \1 Z
Additivity, 可加性6 r5 q/ E; g! V: ^2 W' m
Adjusted rate, 调整率* m1 N- X( b3 Z# N8 Y
Adjusted value, 校正值& V( [; o3 C9 ~: m
Admissible error, 容许误差
2 Z3 M0 {$ y: w+ oAggregation, 聚集性
6 O: d7 }& r" i' {7 i+ Q+ z H. pAlternative hypothesis, 备择假设
1 U; Z9 v" J. X* {/ M: d2 @. `1 NAmong groups, 组间
: a$ N8 w9 v! g& UAmounts, 总量. p" x- h {4 {. s
Analysis of correlation, 相关分析
' _* s! B* R. ZAnalysis of covariance, 协方差分析
, V; k+ r( J# g& p( |9 mAnalysis of regression, 回归分析! | F0 r6 N ?
Analysis of time series, 时间序列分析+ `; {* k6 K$ d
Analysis of variance, 方差分析
* ]) t; w J% nAngular transformation, 角转换- Z. E$ Y; o7 j0 h: B
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
2 w" }% G5 |- T; e. u; h0 ?# TANOVA Models, 方差分析模型
0 k1 w! ~1 v9 l, A# T) EArcing, 弧/弧旋
' w) m$ K- Z0 H7 i) I0 A7 rArcsine transformation, 反正弦变换) J* l6 Y/ [2 S& r+ F w
Area under the curve, 曲线面积/ Z: A# D6 B$ i. l
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 % x( H0 ~+ c' B2 d
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ; d( ]* K& D' P
Arithmetic grid paper, 算术格纸( ]3 o, z* i8 M4 c' }
Arithmetic mean, 算术平均数; S* ?: P' Z! \% P
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
5 [, F6 B4 b3 u- E! aAssessing fit, 拟合的评估7 ]% p4 B2 `0 \+ J
Associative laws, 结合律/ R1 u1 }" h$ j3 \6 Q/ M* y2 v
Asymmetric distribution, 非对称分布
+ P s2 V# @" c! \( i& _0 ?4 jAsymptotic bias, 渐近偏倚9 C% {! [. d: f
Asymptotic efficiency, 渐近效率. G8 {. F' M0 h2 _9 }5 d
Asymptotic variance, 渐近方差
! a- W2 I1 u- t. K& S VAttributable risk, 归因危险度
8 M. p: t4 l7 C: z' Z% C* J% dAttribute data, 属性资料
. H& J6 r! O; i! `7 y, s9 g0 r+ oAttribution, 属性
! j2 k' }. v/ i" E3 T) V' qAutocorrelation, 自相关
2 m1 r3 Z7 n3 U/ jAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
$ Q0 A* L" o: d! Z. A( lAverage, 平均数% J6 S* z5 e! f8 C5 H
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
8 c @+ q# u) c3 @# PAverage growth rate, 平均增长率( X) h( T4 @( a9 t
Bar chart, 条形图/ g' z# S# ]; O) s
Bar graph, 条形图1 Z& X2 a; }0 _( @$ h' e; Q! U
Base period, 基期1 }% E1 k2 m2 ~! v' t' T
Bayes' theorem , Bayes定理, @0 K( k q: e
Bell-shaped curve, 钟形曲线
$ a$ [, F x( r, d1 YBernoulli distribution, 伯努力分布
3 a1 s/ r8 o. e' J* J; g9 ~Best-trim estimator, 最好切尾估计量/ G# h* B V1 M9 @$ O6 f
Bias, 偏性/ I' B! s% Y9 P* h
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归 h3 g* z& `0 S: [: D, W
Binomial distribution, 二项分布3 ~5 c. f. I: n% ]2 S; h z
Bisquare, 双平方
3 _3 \" A7 u9 g1 b; }- j! t( G+ aBivariate Correlate, 二变量相关! k/ x$ n; p3 Y
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
* `) S0 a& U3 s; F) X GBivariate normal population, 双变量正态总体
3 J/ L) }* y+ \( A; c1 pBiweight interval, 双权区间
, w& F0 T! g5 k {5 KBiweight M-estimator, 双权M估计量! H: E* B% Z+ I! K/ l
Block, 区组/配伍组
/ F7 ?, s1 f- `2 F2 C& y0 BBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包% x+ B5 J. e7 E1 F- }) L
Boxplots, 箱线图/箱尾图
9 Y1 P: g) x, ]) }Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点# o6 F" X& C7 [/ |- b& h9 p
Canonical correlation, 典型相关
3 V2 f5 e, H% a6 m! bCaption, 纵标目2 D6 f: `7 o3 k% ~1 {6 ]
Case-control study, 病例对照研究
5 m2 K3 M. `7 Y! WCategorical variable, 分类变量
A( I* I. Y% ZCatenary, 悬链线0 G! \! V( Y1 Z5 |
Cauchy distribution, 柯西分布
9 s0 u' f8 b* i& E: eCause-and-effect relationship, 因果关系
% x& m( s7 x* d7 B0 {( k$ N5 ?* YCell, 单元8 Z% k3 ?9 g' |) f( S( G8 |& H: ~
Censoring, 终检
8 h. Y3 O! c: { m$ S: b) }Center of symmetry, 对称中心
& N8 k( A) b" `, D+ U9 @9 @' GCentering and scaling, 中心化和定标
% ~& v' i( K2 J5 A4 jCentral tendency, 集中趋势2 {% P) u8 \& P6 v
Central value, 中心值* p3 ^% p: `; B" L
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测7 V# x* g: C$ K7 R" D% R7 G
Chance, 机遇8 f0 l) K- z s# C+ t8 r0 s% i
Chance error, 随机误差. I$ H G: p& O f& J, o$ J
Chance variable, 随机变量" G1 P' ^5 ^. p) l% M6 H- H
Characteristic equation, 特征方程; g! G- \/ }) x7 O$ k* G
Characteristic root, 特征根# a2 }6 `% r$ V, ], k) ~
Characteristic vector, 特征向量
* W: ]1 k" _( r& @/ n0 ?7 EChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
. b) w# c- x+ j# X+ ?' V, jChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图* V0 v' F' v. X+ V8 E1 Y. n1 W( O$ X
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验/ K! k* t7 z- s L
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解7 P5 b- `5 V/ U8 }! ?
Circle chart, 圆图 . P# Z4 M6 h$ }, z# H, ^/ O
Class interval, 组距
# }- [' w! [$ n# ]Class mid-value, 组中值
9 X+ v1 `3 [/ fClass upper limit, 组上限- S, h9 l: Z# k- l8 V; J4 N/ |
Classified variable, 分类变量+ U h% ]- C3 ?: s+ [1 K$ n* _. e1 R# r
Cluster analysis, 聚类分析 U, F9 e+ C. p' h, _ ], V; r# q. V/ M
Cluster sampling, 整群抽样( O. ?6 K) o# G7 i
Code, 代码; T) N( T1 [( ^8 Q2 q- {% e" W% p
Coded data, 编码数据
# o! b5 `9 t6 ~Coding, 编码. e# i( C1 e4 P4 F& G# ?; h
Coefficient of contingency, 列联系数
5 F/ b+ h2 k* P6 W. C% pCoefficient of determination, 决定系数2 f Q: ~- W- q1 q4 Q0 u; w
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数6 ~ h9 k$ w, ]% A# ?
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数0 D8 _ v( T( i$ O- X
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数" ~: J5 W7 g, a; z8 p. ~1 J) B! H
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
7 w+ m# O1 r- k! j) A! y7 ICoefficient of regression, 回归系数
' \5 ?1 ^& j" o: C4 zCoefficient of skewness, 偏度系数
# j( c! a+ c, K4 [8 jCoefficient of variation, 变异系数$ ?( ^; O$ U" x* p
Cohort study, 队列研究
1 l# o6 _2 X, ~+ ^: j. v4 B& iColumn, 列
7 i. I: P; }) i& ^. o0 _Column effect, 列效应
8 O. h: F( n$ L: k/ `/ fColumn factor, 列因素
7 O. |$ O9 z# h! e/ L' \7 y* RCombination pool, 合并0 l: Q" y {5 \8 S0 |/ g6 i" Z* l
Combinative table, 组合表
( g% Y( W: z _7 |4 z$ k% HCommon factor, 共性因子) c$ @8 Z1 {6 I, }
Common regression coefficient, 公共回归系数) r! g2 x, w8 j
Common value, 共同值
5 h% ^& k0 A: c: Y- ~* KCommon variance, 公共方差
5 r/ H) |/ w x7 i5 k$ a) DCommon variation, 公共变异& X) V0 l! l" e7 b1 H0 o7 q+ A
Communality variance, 共性方差+ e! N3 p a: z
Comparability, 可比性
% `$ l3 R, I5 p5 V+ O% R3 xComparison of bathes, 批比较
$ X3 z6 F, s9 Q4 w4 Z; |Comparison value, 比较值
2 Q8 h" B# A- V: I. T, cCompartment model, 分部模型
c1 }9 Z$ {+ W6 hCompassion, 伸缩0 @6 B& K# k- ]" J/ I3 |2 F1 n
Complement of an event, 补事件
7 n1 B: w! g; U" Z$ I8 ^$ uComplete association, 完全正相关1 V- _1 d6 p6 k6 \( ]* N
Complete dissociation, 完全不相关
; w5 F2 E( Y/ J' Q5 E4 ]3 yComplete statistics, 完备统计量
. ]/ ~3 Q! O* q2 @ P( N' oCompletely randomized design, 完全随机化设计
! s5 M) T& ]& h2 Y5 k8 nComposite event, 联合事件; _) `" h: [% k9 ]) g4 X6 |
Composite events, 复合事件* |: k, K/ n" y- c# X, @
Concavity, 凹性
* a j% g; s' _: m; _% }Conditional expectation, 条件期望6 h5 {6 k! g, Q: R
Conditional likelihood, 条件似然/ k6 B& ?- L# @9 }, d
Conditional probability, 条件概率
( {* X( ]2 ~! g: d4 G3 qConditionally linear, 依条件线性; q! ?8 E: P& l+ D5 ?8 s
Confidence interval, 置信区间& t" q9 a6 o, h2 o9 P# j
Confidence limit, 置信限) a0 H# X8 O' _! E4 v
Confidence lower limit, 置信下限
% U& e' ^4 G% _- o9 o; `Confidence upper limit, 置信上限
0 v0 q! K( I8 LConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析) K* u, E# T0 r1 _. [
Confirmatory research, 证实性实验研究1 b2 _6 @. R$ D, H F, z
Confounding factor, 混杂因素/ g4 D2 i+ [# g- |0 N
Conjoint, 联合分析$ _! T! d* {/ J; U) ^, z
Consistency, 相合性5 T& l$ ^0 Y+ \, K1 z
Consistency check, 一致性检验
) p8 _8 U7 C/ A- J5 b! C( jConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计! e! q- c( O' ?0 \$ L; P+ P* C s
Consistent estimate, 相合估计( t& U' G- |8 A) I ^
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 U2 G; T7 M2 [5 I; u+ g q6 Z* \
Constraint, 约束
8 V7 {/ u8 f0 r( C) xContaminated distribution, 污染分布# Q8 c# h+ n0 G! W1 B2 S- l
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布8 n5 J& a5 K! D; k$ [& b
Contaminated normal distribution, 污染正态分布( Q; v; R/ g. e
Contamination, 污染9 o) F: Y: R( |2 _# n+ Q3 R
Contamination model, 污染模型3 g# |8 `0 d* b8 g
Contingency table, 列联表
# C1 _" F+ i4 H, NContour, 边界线3 Y" G1 i% f- a4 F1 `, \( n+ J4 R
Contribution rate, 贡献率: z. r) Q& W2 m( O2 x+ Z$ V
Control, 对照+ U- M5 W% {3 w( m% Y+ a
Controlled experiments, 对照实验0 V: ?( o) r3 M/ _! z
Conventional depth, 常规深度
: Z$ {1 F, @6 e+ a: d+ nConvolution, 卷积
; x7 ?2 [6 F$ L u9 {) F/ M4 K. sCorrected factor, 校正因子" S* }' ~! |- f4 w4 C& Z
Corrected mean, 校正均值: c4 ?2 T$ \' e" l
Correction coefficient, 校正系数
2 t. S t$ A( H; @0 K- `3 J( ~Correctness, 正确性
# r! w, C" s% A8 NCorrelation coefficient, 相关系数
5 H7 R5 v: }+ O1 n! ~/ mCorrelation index, 相关指数& k2 T; h+ }4 G, p- `3 o4 e# y
Correspondence, 对应
7 g* T& f! s. v X$ g; z- ^# t, @Counting, 计数
1 X% ]6 G9 b V j7 O: d# mCounts, 计数/频数; L' S9 N9 H& w" j; x" U; E
Covariance, 协方差+ G9 X/ W. J v2 f" x H- F8 _- u
Covariant, 共变
& \9 L9 M* G( ^2 w* kCox Regression, Cox回归
( C' \, r5 P# P: ]5 ~Criteria for fitting, 拟合准则
4 y) [; }9 {. T# S2 G7 MCriteria of least squares, 最小二乘准则
6 z5 k2 g5 G& j3 }Critical ratio, 临界比
! y1 {$ E6 g! O1 E+ s* W* |Critical region, 拒绝域& Y5 e% @ e. ^( W
Critical value, 临界值
( a D. F4 Q& iCross-over design, 交叉设计
* a* Z, C2 Z8 U, b& O* SCross-section analysis, 横断面分析
$ I! F" U; [+ OCross-section survey, 横断面调查/ n8 S& _& G" J) U, `% N+ l" L& v0 C
Crosstabs , 交叉表
7 ^! B, t$ R) F; P' cCross-tabulation table, 复合表
6 Y* h! D2 \, E9 D, JCube root, 立方根7 [+ E1 O8 K0 L: d1 k5 c; m! c, N3 V
Cumulative distribution function, 分布函数, x1 ~3 Z6 E4 a# t8 i
Cumulative probability, 累计概率
- E8 |. @ f% f3 [5 PCurvature, 曲率/弯曲
2 V; X; j: I; z% P0 b% f; P1 U' OCurvature, 曲率" J( C% r8 B8 g* k: P1 p
Curve fit , 曲线拟和
* U+ [3 w. m( c3 @: M8 TCurve fitting, 曲线拟合) k% Q" R7 v. ^. o' N& \4 h" g
Curvilinear regression, 曲线回归- a% }& K' k1 C5 w& _
Curvilinear relation, 曲线关系
% t* l/ F/ T9 Z9 b5 c+ T; U# JCut-and-try method, 尝试法8 P9 U6 E# f2 g6 }/ t0 o- t
Cycle, 周期 P4 k2 q' N" N( X
Cyclist, 周期性
: L' O5 c. Z: N- u1 E4 ^( [D test, D检验* L8 F% L3 o6 A9 F" J
Data acquisition, 资料收集3 A# v" _ J# \4 C' w
Data bank, 数据库 n' @2 u9 \: d/ x
Data capacity, 数据容量4 [# j& T8 Y6 r' e+ ] m9 D
Data deficiencies, 数据缺乏; ^9 L+ w- ~. r, d
Data handling, 数据处理( r! D" w5 m# {( G! }- c* y& _$ v
Data manipulation, 数据处理
" u2 ], a% `$ a7 R1 GData processing, 数据处理0 C ?# m9 _0 z
Data reduction, 数据缩减+ V9 D- x4 ]& w
Data set, 数据集7 m, L2 ^) k5 S9 ]0 c
Data sources, 数据来源5 Y% I" C" X( N* ?- Y2 {
Data transformation, 数据变换
# c) U; u: ]2 C rData validity, 数据有效性! S! b- G D, {4 V2 p" i
Data-in, 数据输入
' e$ G* N3 V( U5 c0 S( M5 z2 ?Data-out, 数据输出
, T* G& F& ?" t$ D* H1 zDead time, 停滞期
) b& S% e. j' ^1 J2 b' iDegree of freedom, 自由度
0 j G: V/ _: }. K* LDegree of precision, 精密度
2 t4 }. _4 \ c+ w+ e0 BDegree of reliability, 可靠性程度8 d( X0 `) K* n- R4 C; {. n% {
Degression, 递减4 Z/ B0 [: j" L1 y3 l
Density function, 密度函数
5 m# ]) s! L1 t" F4 D7 [. PDensity of data points, 数据点的密度) L6 b& k- F9 _7 z4 G7 Z9 i) p' f/ `
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
9 c$ M1 A$ ?3 x8 C7 q7 w* e' YDependent variable, 因变量
: b8 X2 y. c4 T6 B EDepth, 深度+ ]' e& @$ n% {! C. V% c
Derivative matrix, 导数矩阵% r3 ^6 \) s3 W% F
Derivative-free methods, 无导数方法
# ?& J! S9 \* e0 F lDesign, 设计: ?# x3 m8 v/ t3 m; v6 F
Determinacy, 确定性/ y. Z( c% T, b6 H6 k6 g/ E
Determinant, 行列式
7 a' Z, j, r4 i! U5 K& WDeterminant, 决定因素6 u. t/ k$ s$ ?/ u& l3 B" A
Deviation, 离差9 C, G& @ l/ R* X+ D* p* B
Deviation from average, 离均差& R) I- z$ T, `; r# Q
Diagnostic plot, 诊断图
) {7 h: Y9 u. P& ~Dichotomous variable, 二分变量
, a$ m& A8 P! d3 h9 Z# yDifferential equation, 微分方程
' }$ V y" {' M8 z8 D7 K3 bDirect standardization, 直接标准化法
; p1 P" R8 h1 p" E; b' JDiscrete variable, 离散型变量! i- O0 I6 A; _3 J1 M3 m( Q
DISCRIMINANT, 判断
* d. D6 [) }" Y# @Discriminant analysis, 判别分析. m+ ^$ }& a5 m2 S
Discriminant coefficient, 判别系数
5 p/ l0 H3 P, P6 f" ADiscriminant function, 判别值
% H* N3 L2 q0 j! n# YDispersion, 散布/分散度: [) A$ Q: O& ?% t* {( V! a" ~* N( e
Disproportional, 不成比例的
% M: D: j6 E' ~1 _: J# nDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
: G' R; n/ g) O" w" xDistribution free, 分布无关性/免分布& ?; v( w# l7 `" Y# U G3 H
Distribution shape, 分布形状
* |' P2 W/ Z( \+ g5 a" q. _3 v& vDistribution-free method, 任意分布法
. ?. E* Z" {. G8 v ^/ ^9 w) u7 R6 ADistributive laws, 分配律
" t& T: c/ D9 O0 }& ~; @* K- TDisturbance, 随机扰动项
2 U5 H% S6 p6 r* {Dose response curve, 剂量反应曲线
' D. O2 u6 N4 t. r- m mDouble blind method, 双盲法
% F' b, ^4 d, {" F- F1 `Double blind trial, 双盲试验
- G |% |' y9 P* Y, c# x- h, f( d1 XDouble exponential distribution, 双指数分布/ V/ P8 c/ Z4 s$ M# _3 q! B
Double logarithmic, 双对数" ^* }6 k. J$ H- p+ C
Downward rank, 降秩
! r. F+ F0 w }2 [- Z- W/ WDual-space plot, 对偶空间图
# T3 T; D8 { i0 h( qDUD, 无导数方法% z4 r9 S4 j0 V* n! A3 a! K
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
; o$ u4 g; o3 ^( S& L0 p& |Effect, 实验效应% M v$ T4 A( J" {
Eigenvalue, 特征值- D) G" J& L% t C" P
Eigenvector, 特征向量* K" G- l: E0 n4 `8 J
Ellipse, 椭圆, r6 X! [9 j+ K+ e/ }3 ^
Empirical distribution, 经验分布
1 T0 b' U: S# H1 r. @+ p/ YEmpirical probability, 经验概率单位, q4 X' b/ S8 ~# `* O! j( O
Enumeration data, 计数资料7 b; z7 w. z# j x7 Y
Equal sun-class number, 相等次级组含量) W+ b# ?) `0 s6 X% k: x! H# {
Equally likely, 等可能6 t i, j2 }7 D- R
Equivariance, 同变性
8 o5 i: L; a6 F7 I! @$ {% d _" D3 UError, 误差/错误4 ?" d/ |- I! \
Error of estimate, 估计误差7 r$ h' B1 j' |- q' L& d# t' Y
Error type I, 第一类错误( D& Z6 K5 T/ C. w4 j0 G
Error type II, 第二类错误
0 H/ E7 [8 x& l0 E& u" L0 n( W% hEstimand, 被估量0 g5 O# e7 b5 s6 Y8 c) ~
Estimated error mean squares, 估计误差均方9 V! c0 K3 l# s7 D( O. m( J. r5 g
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
" C7 R3 D, S4 L; m9 Y. Z$ BEuclidean distance, 欧式距离
5 l( ?$ B' G$ k. Y+ ]Event, 事件
0 J" N& x9 V8 o, [Event, 事件
$ F5 n' S" w' k) n, x. k) rExceptional data point, 异常数据点
7 e% ^! E6 u- \Expectation plane, 期望平面5 q5 [3 l- C- H* T4 w' }5 \
Expectation surface, 期望曲面% h* {, N1 Q+ S: A
Expected values, 期望值
9 x; v/ h3 H5 d: V% ]' WExperiment, 实验
9 _- `3 r1 \! W3 i' cExperimental sampling, 试验抽样
9 H: y* M" h7 `Experimental unit, 试验单位1 e4 V, g' |3 w3 u
Explanatory variable, 说明变量
( u+ e) f3 b* [+ c8 P; ` Z1 mExploratory data analysis, 探索性数据分析
' f9 ^6 {+ y+ l6 o4 KExplore Summarize, 探索-摘要
% D7 i* X- Q; ^8 D/ VExponential curve, 指数曲线
" m- a, U1 e: X# u) uExponential growth, 指数式增长 ?: l3 }: `. S
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ! l: J& K8 k7 N/ v
Extended fit, 扩充拟合
- M7 P4 v1 D1 h8 r/ o" EExtra parameter, 附加参数+ i Y& z9 \7 ]1 W! n
Extrapolation, 外推法
9 y7 j8 A J% hExtreme observation, 末端观测值% o# \' k* j9 `( A
Extremes, 极端值/极值
4 v. d" T# L- n, u& V C( XF distribution, F分布
/ b$ n# ?# W9 [F test, F检验, A5 R3 v7 D& q3 [8 J/ c: Y$ ]
Factor, 因素/因子/ [1 Q1 w! u( E) [: C
Factor analysis, 因子分析% R7 \' A* i2 I
Factor Analysis, 因子分析
1 `! U. b. M: y q/ FFactor score, 因子得分 7 I9 y2 u e4 H- s4 R0 a5 @
Factorial, 阶乘* [& E" v" F+ n- p( x& V# w
Factorial design, 析因试验设计
+ i: m% V% x, y2 C a- N j7 QFalse negative, 假阴性! l% n& |# k, p8 B" R5 v
False negative error, 假阴性错误, ?4 W( m4 @8 s7 {/ p
Family of distributions, 分布族
. J9 y+ {# `7 @/ PFamily of estimators, 估计量族
+ D; ?( a2 P& t l, P7 OFanning, 扇面
P1 D& c9 s- KFatality rate, 病死率
3 H: c0 T3 }- r; B7 s1 i' h8 ^& T9 yField investigation, 现场调查, }3 O$ I# ]' U4 O' j
Field survey, 现场调查
5 v, e* b1 a- |Finite population, 有限总体/ {3 p+ n; p0 C* ^: l
Finite-sample, 有限样本# F! F J; d2 C+ J9 v% s! z2 G! i
First derivative, 一阶导数
# v c& O; s! N- _First principal component, 第一主成分+ Z) {& J1 m6 D. E$ u: L
First quartile, 第一四分位数8 w& t, H, [! Q1 _0 q
Fisher information, 费雪信息量
7 G* G0 Q7 {9 k% b$ P% A; BFitted value, 拟合值! w9 J0 D$ B% M6 h& b
Fitting a curve, 曲线拟合
. v$ j( d' T! }: L5 Q2 `3 Q& K, LFixed base, 定基# J8 D/ M6 i+ Y4 Q* }( O0 j5 \
Fluctuation, 随机起伏: v" c9 p- I! D: K# q( B
Forecast, 预测
, U a9 h! C, P- n' ~9 X. o/ mFour fold table, 四格表+ G$ n& g# ~8 |5 X
Fourth, 四分点
! e3 P: A5 D5 e, \5 TFraction blow, 左侧比率
9 ]2 D$ M5 G9 E/ ]2 C, t9 {Fractional error, 相对误差' D' M, K2 T: J* J! |3 D" Y- o/ B: w- t
Frequency, 频率9 N. O+ ]" R( A; _! {( ]
Frequency polygon, 频数多边图0 F% e0 B# D$ ^0 f
Frontier point, 界限点
% B& [( H+ E/ i& y/ eFunction relationship, 泛函关系& }6 A7 j4 N$ W& {' Q$ ?
Gamma distribution, 伽玛分布
. l+ n% \0 C0 H) V/ K4 }$ OGauss increment, 高斯增量 k. w* l( A: N& K1 A
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 _2 ?/ s ^- p6 mGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量- K/ \9 P* o: t: ?" }
General census, 全面普查
0 ]6 r! t+ _$ x5 `0 v# XGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 0 N' y/ z; b! W, u% E% h, L7 h
Geometric mean, 几何平均数
) {5 y" [ `4 AGini's mean difference, 基尼均差# S9 g8 \: s% V7 E' h6 L+ z
GLM (General liner models), 一般线性模型
% }6 `" e0 \3 @" jGoodness of fit, 拟和优度/配合度
1 @5 o$ Q+ E, @; J; ?( W, bGradient of determinant, 行列式的梯度$ R7 U' G: l; a" T) y
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方 c$ [! t+ ~; N
Grand mean, 总均值; i8 G. B1 p6 a. V
Gross errors, 重大错误% \) k" L: a1 |" @2 |
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
$ }* n/ }3 f& jGroup averages, 分组平均
4 i! k' U& q) C, vGrouped data, 分组资料
/ p; m4 W; m4 M" I; ~% s$ c( CGuessed mean, 假定平均数
# _* b$ o8 o" u7 {9 A4 R- f- SHalf-life, 半衰期9 u z/ [- H0 h" z- |! x
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量' j0 r) f+ w, \# Q, U# R( r" e( B
Happenstance, 偶然事件/ K9 r& D Z6 B/ v
Harmonic mean, 调和均数
& w0 e2 v: X# ?* `Hazard function, 风险均数0 }+ j) Y1 R, Q
Hazard rate, 风险率; f" d3 ~$ |* b
Heading, 标目
( K7 D- t" y9 _) IHeavy-tailed distribution, 重尾分布
6 L- l4 Z, W( ?Hessian array, 海森立体阵! X, [8 o* e" n" S. S- a
Heterogeneity, 不同质
* `3 r+ {. n, s! F& z EHeterogeneity of variance, 方差不齐
& Z8 D t8 t1 t O8 {: [$ R% g7 Q* p: f qHierarchical classification, 组内分组, ^! z" ]5 }1 K4 `) I/ d
Hierarchical clustering method, 系统聚类法2 W% H( V2 k1 j$ t, d' K- O% k5 X
High-leverage point, 高杠杆率点
6 _% N# R d5 F( O/ \3 _. Z3 EHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型! z& P! Z! v8 l, X
Hinge, 折叶点- f( O. ~! `9 R B: Y* R& y: j# ^
Histogram, 直方图
$ S8 }! A, f' ~5 A0 _! O5 FHistorical cohort study, 历史性队列研究
: M6 l$ g5 ?" e+ M3 p% eHoles, 空洞& W# ~. O6 v7 L! b2 N/ z" ]
HOMALS, 多重响应分析
# Q- W5 i) W$ N. s) V9 XHomogeneity of variance, 方差齐性
3 A7 A# e( e+ k* @- I, x/ E4 `9 vHomogeneity test, 齐性检验
9 n% V. R6 _% p8 U/ CHuber M-estimators, 休伯M估计量
% }. P8 i7 [9 p \Hyperbola, 双曲线( r. V) @. R }. z" ?! d
Hypothesis testing, 假设检验
) m4 s+ b7 T$ o. DHypothetical universe, 假设总体2 W- K; \) L* s5 ~0 r
Impossible event, 不可能事件
0 V7 n& B n) Z6 XIndependence, 独立性2 R' ?) [- |, x
Independent variable, 自变量7 A" ?' R! E- Z6 f1 x1 e: [
Index, 指标/指数( {/ k8 N J3 b0 A; ?
Indirect standardization, 间接标准化法3 h" A4 d( q0 H* c
Individual, 个体
3 }4 r `% \+ U" x4 |- S! e5 hInference band, 推断带
$ n3 P9 n+ G& z- ^" e0 wInfinite population, 无限总体
( X7 Z8 o1 E! w. V! l9 p1 r+ ^Infinitely great, 无穷大/ u$ R" T& W5 Y9 w' r( t! u' L
Infinitely small, 无穷小4 Z* q% ~& f) e6 y( u; Q
Influence curve, 影响曲线
% Q1 J! A! h9 f- ?Information capacity, 信息容量; X# Q/ o$ {; ~8 B! \
Initial condition, 初始条件6 A3 f1 G* U+ W- _5 q. _
Initial estimate, 初始估计值" _, _; S G: E7 @
Initial level, 最初水平
$ {" O. w" z* O2 {Interaction, 交互作用
5 R% f1 s% K' P6 k' wInteraction terms, 交互作用项
# w1 H; p, l! q, o! E6 }Intercept, 截距% O* v, W$ A' h1 c1 z% Q3 Q2 i4 L
Interpolation, 内插法
* H6 U* d* |4 m( n5 V: dInterquartile range, 四分位距- |6 n: C6 C) W. T
Interval estimation, 区间估计$ y; f5 ~ j& I
Intervals of equal probability, 等概率区间. _/ M( Y$ Y; p
Intrinsic curvature, 固有曲率3 j, e+ w1 n6 S5 }
Invariance, 不变性" A8 R( ] L+ t, O& I0 c
Inverse matrix, 逆矩阵# ~! b7 v( E" }# K. k% e) T! i% n
Inverse probability, 逆概率/ b0 o# r# |9 e& }4 [
Inverse sine transformation, 反正弦变换
4 \* u+ o) v. _7 bIteration, 迭代 6 j: u6 d7 Z! E9 h9 p9 i. Y
Jacobian determinant, 雅可比行列式" z, Y" b: |$ ^/ s. N
Joint distribution function, 分布函数+ p A. q) j' |
Joint probability, 联合概率0 }& i- `+ e5 H$ q6 x/ U
Joint probability distribution, 联合概率分布4 B. |0 L; u- W3 C9 G+ l
K means method, 逐步聚类法
9 G+ X. S7 p3 P: U9 zKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 2 c$ y9 C5 ~3 K0 H7 r4 Y! Y( ]- W: \
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图$ M; f! d( [& _3 r O6 _/ E0 j
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
% J8 d; @! `3 P6 I& O1 F( X4 eKinetic, 动力学, T3 E2 N; v5 \5 t: A9 F. v
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验! Z8 m' T* t$ U2 v A* B3 e) [( E
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
* |: C$ \3 [/ P0 YKurtosis, 峰度
$ @4 n, A3 i* Y2 h- b9 `% [, i9 w/ w1 rLack of fit, 失拟
9 b) o o" l/ }, W4 qLadder of powers, 幂阶梯
0 C) n5 K9 t$ G) o# B8 t+ I9 N2 }Lag, 滞后
' b+ ~+ w: n/ GLarge sample, 大样本 `5 e3 x" O% E) Z# w
Large sample test, 大样本检验
. N! o: u. x7 E) ?1 CLatin square, 拉丁方" H# j4 s7 N9 r2 g1 u3 a; ]7 i: @8 Y: n
Latin square design, 拉丁方设计" H- o! b3 H g0 Z
Leakage, 泄漏
$ T% r3 D' r; [2 ]* [8 _, vLeast favorable configuration, 最不利构形
$ _7 V& x7 B2 l4 ]3 k( e; p5 VLeast favorable distribution, 最不利分布7 ^% B7 E) a& Y7 z
Least significant difference, 最小显著差法
2 c: K4 ^& a7 u R' y& A3 \Least square method, 最小二乘法
# w3 r) o0 R) L8 s5 YLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
* `# ^9 N+ M GLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
5 W) l" s" H1 tLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
! V( U5 J( Z; B y- rLegend, 图例. ^. r2 h0 A& W: N
L-estimator, L估计量. U1 C& l% G0 Y. ~1 ?% V
L-estimator of location, 位置L估计量
v6 g M& R/ c: N9 q" w: EL-estimator of scale, 尺度L估计量
7 Q( A+ H. p8 _0 J E7 |Level, 水平/ F1 K! B% z' C) _+ B! w
Life expectance, 预期期望寿命
/ Z1 K" t# N4 y' BLife table, 寿命表
+ _, @) l2 m7 [5 ]: ULife table method, 生命表法
$ _; _& d% p* K: s/ d0 lLight-tailed distribution, 轻尾分布% l: v) K7 v/ J Q# d0 g' J
Likelihood function, 似然函数7 q4 o* u6 x) x, ]
Likelihood ratio, 似然比- r1 s0 j; K8 L% T
line graph, 线图
d7 I9 e+ \" J# n3 f. DLinear correlation, 直线相关0 ?& ^3 L6 R p7 L) L7 R! `! F
Linear equation, 线性方程9 p& z, d, k# \+ L9 N- Q
Linear programming, 线性规划9 U' S: S& ]4 q ? L
Linear regression, 直线回归 w9 C k6 v) g# n: N- H
Linear Regression, 线性回归
! J1 } a8 |& U# {* U XLinear trend, 线性趋势) H5 l- a" a( Z+ s
Loading, 载荷 ' A0 r8 i: G' A
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性+ u( T& B' t6 ~# k
Location equivariance, 位置同变性0 L g. S+ c: @' M1 F# B
Location invariance, 位置不变性
- P( M) B) u! N5 {3 kLocation scale family, 位置尺度族9 G" ]7 k4 p2 _) I
Log rank test, 时序检验 , v* K6 e; @+ {$ \! d
Logarithmic curve, 对数曲线
) ?8 P0 X6 N# V* k7 ? P1 }( F% P' HLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
" y. K, B. e3 g5 C6 Z3 h9 Z4 FLogarithmic scale, 对数尺度
7 K1 t! H$ f7 L' h9 M/ Y- dLogarithmic transformation, 对数变换0 ? P. k, u9 R2 z
Logic check, 逻辑检查
9 @: s* w$ N% _! C" MLogistic distribution, 逻辑斯特分布
+ x4 a7 `. X) vLogit transformation, Logit转换
" F* |1 h% u; a4 wLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
# h- Q! Q) g0 Y5 @0 i7 G2 B* N3 xLognormal distribution, 对数正态分布8 {6 y5 U3 P- S
Lost function, 损失函数3 {9 {& A- K9 c0 j. W
Low correlation, 低度相关
/ Z7 {- w( _& [9 U0 w. eLower limit, 下限/ V( s7 j X" F
Lowest-attained variance, 最小可达方差9 ?7 I! f7 Z2 A* _; R4 }6 j
LSD, 最小显著差法的简称: r( I6 a9 O) ^+ {$ H; q5 t& ^
Lurking variable, 潜在变量5 ^( v) `; ~9 N' @0 A2 K8 [9 ^
Main effect, 主效应! [; u! N* K7 L/ b
Major heading, 主辞标目0 Z2 l% e W! r' J$ C
Marginal density function, 边缘密度函数
a0 _+ }& l! d' oMarginal probability, 边缘概率
! G0 v2 l4 n: j. {9 v9 b% [Marginal probability distribution, 边缘概率分布
' @" f; o% t9 D3 Z" n' FMatched data, 配对资料. d/ k+ p! z, N% j
Matched distribution, 匹配过分布
! C7 k3 Z1 i# J% |( B& _6 p: zMatching of distribution, 分布的匹配
# O" Z0 w7 r) E& [& y2 g) a1 S5 tMatching of transformation, 变换的匹配
# B! L1 j r& H- O1 [0 u, Y; eMathematical expectation, 数学期望% ~8 F4 v# ]& A* D$ S. r
Mathematical model, 数学模型" Y, G+ q) G% d% y6 e, K3 m
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量/ r0 v2 i% V) ~; r
Maximum likelihood method, 最大似然法$ b, R) H1 N9 X- F L3 a- Q
Mean, 均数" M' M' x" u& [ L
Mean squares between groups, 组间均方
$ Z% i3 g3 u8 p7 i, C/ YMean squares within group, 组内均方
; w& o: {; U4 ? ^" ?4 `+ @$ \Means (Compare means), 均值-均值比较9 v- I3 m! A7 P% Q1 e0 D. A
Median, 中位数* Y" k p4 w! [: g% y
Median effective dose, 半数效量
8 W& c% l% v% ~Median lethal dose, 半数致死量! i9 `9 @: k1 L3 x
Median polish, 中位数平滑+ V' t& ]9 T% Y/ R% f0 M
Median test, 中位数检验+ u/ w7 D6 d8 s- T+ D5 s1 c8 U: a7 _
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
+ l' g1 I5 S0 R5 E# ~( FMinimum distance estimation, 最小距离估计
, U. C9 a5 G$ W8 [7 cMinimum effective dose, 最小有效量
4 b+ ?. t: V" u, }0 YMinimum lethal dose, 最小致死量
0 s6 B& F$ b9 X% U5 o0 ]) nMinimum variance estimator, 最小方差估计量) W" A1 d) o* m0 l
MINITAB, 统计软件包
$ h$ g) ^/ }" T* ?* TMinor heading, 宾词标目
. _" b$ D3 e: F7 e2 H! }Missing data, 缺失值
+ H! N0 s! | _3 VModel specification, 模型的确定
, T9 e' g2 u2 V- AModeling Statistics , 模型统计
8 Y1 z- c3 w0 @% u) S1 KModels for outliers, 离群值模型
7 y7 H% K/ n, y: B; ~' uModifying the model, 模型的修正* k, e& A4 |$ I* K$ y5 P
Modulus of continuity, 连续性模
. Q2 N( ^6 Z$ ^) M X4 rMorbidity, 发病率
% ]9 M1 b% r7 x3 ~ aMost favorable configuration, 最有利构形
% M' W5 i1 P3 d/ @/ PMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度. i* K% Z& I2 N( E( T J1 g
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归# U8 t* Y, U6 g! r- R5 X/ o
Multiple comparison, 多重比较
2 W' u0 l0 H" B1 tMultiple correlation , 复相关
Z' d: a, u" q8 x% F- qMultiple covariance, 多元协方差( a9 Q3 X" r) O( }) q
Multiple linear regression, 多元线性回归6 s8 ^9 ~% {3 k7 q, C
Multiple response , 多重选项/ d: W1 c2 {, `4 J: [9 B
Multiple solutions, 多解 E" V0 F; B8 E# p) t, Y
Multiplication theorem, 乘法定理0 ~& H9 F: k1 h4 ~3 P0 D7 ?
Multiresponse, 多元响应
4 f( Z5 r. W; _' RMulti-stage sampling, 多阶段抽样+ T' [; y/ Y9 @: k% M6 m( ]# W
Multivariate T distribution, 多元T分布
8 I! ]" ~8 L6 B: `$ b9 G/ x7 m, `Mutual exclusive, 互不相容
$ }8 o) T+ m x$ yMutual independence, 互相独立
. e: O5 F2 R5 W" k, ^Natural boundary, 自然边界. F8 h' J/ c5 o6 C0 F5 y3 y
Natural dead, 自然死亡
8 I3 Z4 Q y; q+ XNatural zero, 自然零; E& \6 |6 B1 w/ b& R
Negative correlation, 负相关
4 n! q: ?& d3 C, tNegative linear correlation, 负线性相关
/ S' D) u; E4 \3 c5 |Negatively skewed, 负偏
! [& P$ k! }! n# O) sNewman-Keuls method, q检验6 c7 [4 @+ c' r4 A
NK method, q检验
3 F/ V5 Q F: y+ s6 j7 jNo statistical significance, 无统计意义# J1 D8 [ }$ |3 |' F! P4 H5 k7 U
Nominal variable, 名义变量! g$ |% e/ T5 s! T
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
4 N4 k- f y$ I2 s$ C0 e+ A/ p; |Nonlinear regression, 非线性相关
! W" ]0 W* i; o+ W) mNonparametric statistics, 非参数统计8 Z$ d+ g. S U/ P& `! `" {
Nonparametric test, 非参数检验% l0 b' R& ?! z3 v& @3 Z9 n
Nonparametric tests, 非参数检验
: I; C: m Q! x+ e* pNormal deviate, 正态离差" ~ p* m1 Q4 G0 x8 V
Normal distribution, 正态分布
" A4 n& d) |+ @Normal equation, 正规方程组- }9 I0 _ L8 ?8 D, e8 Q
Normal ranges, 正常范围
% w" P# L3 l' X2 G" gNormal value, 正常值
# T5 h2 r1 |( s" n$ W' M: x' ZNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
: X* C5 j* k6 {1 X- mNull hypothesis, 无效假设
3 e! q' ~' K7 r7 h9 d; n. ]Numerical variable, 数值变量! ~& B( c2 ^8 G' x8 F+ S) H; Q( l
Objective function, 目标函数5 X: K- T% `$ i8 A' g" s% t
Observation unit, 观察单位: i5 z; L! R2 k8 }: j
Observed value, 观察值
/ }; _) \9 o; T9 q& W. ?" w. c8 fOne sided test, 单侧检验7 v7 @1 _$ ]( `# d
One-way analysis of variance, 单因素方差分析4 n9 U# Q2 b; G7 u, [
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
6 b, J- i% M' e) FOpen sequential trial, 开放型序贯设计
6 b: s5 W) t7 p7 u3 d5 NOptrim, 优切尾
7 n9 e* l n' `Optrim efficiency, 优切尾效率' O E8 ]! |' m: x- f
Order statistics, 顺序统计量' M5 P0 \3 M- n' y: `1 w
Ordered categories, 有序分类
* {, q7 S7 J$ Q/ uOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
4 q" V5 H6 y8 L( r* `; \! cOrdinal variable, 有序变量
# G& |2 L3 |$ A! BOrthogonal basis, 正交基
, W' D! V5 r! w1 w. Y( T2 AOrthogonal design, 正交试验设计$ q, r+ c( _( f4 k" r5 r
Orthogonality conditions, 正交条件
8 L5 L8 U& K, d& Y* x+ A( l$ R" vORTHOPLAN, 正交设计
5 {. U0 V$ X# j% m/ a$ ~" k. vOutlier cutoffs, 离群值截断点
* e( j; `7 e. R6 L+ U$ ~6 MOutliers, 极端值
5 M# J" d+ _# \5 S9 x& ]OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 5 E( e/ T' S' } t4 L+ @' q
Overshoot, 迭代过度; }% e4 y& F2 v
Paired design, 配对设计
/ P2 t' v0 j. l$ X" S7 tPaired sample, 配对样本
* u# b9 t, `+ {( [: ZPairwise slopes, 成对斜率# R: r2 O9 c, g# v6 L
Parabola, 抛物线& x0 W: Q/ P+ }. Y
Parallel tests, 平行试验
, o/ m4 {5 g( H9 F0 q$ tParameter, 参数
4 V) ~! T6 C$ w. RParametric statistics, 参数统计
8 ]7 P- c* U/ O& G# |& d2 q; y2 w" eParametric test, 参数检验2 {$ m p, e1 L4 \
Partial correlation, 偏相关
+ m0 w+ ?6 F- w) SPartial regression, 偏回归: M) n4 ~& v' v0 s; z6 _* F) V
Partial sorting, 偏排序+ l( t' |* W3 H' I7 `
Partials residuals, 偏残差* U! N0 Z! a% N8 d8 B% H- I% n, V+ u& Z
Pattern, 模式' g$ {2 ^' V1 C8 ^
Pearson curves, 皮尔逊曲线5 R1 |' t2 e, I
Peeling, 退层' {; b& m- J+ v! z* U# F4 Y
Percent bar graph, 百分条形图
7 z( {3 k0 T A" z+ u" S8 \% gPercentage, 百分比9 C! p8 R8 F$ z, p
Percentile, 百分位数 N5 }4 d( u4 H3 ^+ f
Percentile curves, 百分位曲线! H% ~" x# L* j
Periodicity, 周期性
$ o$ ?! K( {/ P' S1 aPermutation, 排列
/ [) e& N9 r8 U8 w4 N5 m$ e2 mP-estimator, P估计量! Y! G) [9 O. j+ Z0 F2 x
Pie graph, 饼图8 {' {+ p- E! h
Pitman estimator, 皮特曼估计量
* j! g9 n" G0 z# O/ c' D5 b& J- u xPivot, 枢轴量5 ~$ c5 U1 B8 B2 t- Y5 s3 I' I" W! Q
Planar, 平坦3 x& | M+ ?% @6 P. Z& O
Planar assumption, 平面的假设
, I; P& U9 |7 UPLANCARDS, 生成试验的计划卡
: z) b0 g# U% n3 z" d; z1 X% ]Point estimation, 点估计
! _( e6 o9 N" d4 S* l& gPoisson distribution, 泊松分布
- y( P: R3 L5 U, [9 Z! L8 TPolishing, 平滑3 W1 ?' G- u" G2 y/ ?; }
Polled standard deviation, 合并标准差4 L7 ]# g) i# F+ x- Y
Polled variance, 合并方差 v& w' w8 |- h# x, f
Polygon, 多边图
7 T$ Y! M) _* v& \Polynomial, 多项式1 B) c l2 a9 S
Polynomial curve, 多项式曲线# A: \0 q& u# g$ q* ^/ r
Population, 总体
3 h7 q3 \9 G* X* F ]0 P6 Q; I; }Population attributable risk, 人群归因危险度
& i: w. t& _; d# c3 zPositive correlation, 正相关
2 p; F% J; w2 K7 SPositively skewed, 正偏
1 r) t& |9 @( W0 V0 jPosterior distribution, 后验分布 r# ~% G3 R5 K' ^$ r9 V; A
Power of a test, 检验效能
" C3 ?/ J9 C# w; S( uPrecision, 精密度
& V2 j" ~7 S2 fPredicted value, 预测值 c( u9 W7 s6 Y
Preliminary analysis, 预备性分析
3 }/ C3 J" ]. \" a: GPrincipal component analysis, 主成分分析
8 W' g: u' G6 y6 N4 L' b( ?+ `) |Prior distribution, 先验分布! p/ k. l8 N: N0 I2 N
Prior probability, 先验概率
j1 q, L+ W1 f; G: cProbabilistic model, 概率模型
6 J2 ]. L3 K9 @5 X# L- nprobability, 概率
! n: v& w2 v, M) o& nProbability density, 概率密度& E' @# K! }( ?; I* ?6 ]5 g
Product moment, 乘积矩/协方差4 o/ f; y0 x6 Y {
Profile trace, 截面迹图7 ~2 E8 w! o% d' x% ~) |4 f1 |
Proportion, 比/构成比. J5 @* |; l8 r3 {5 C C2 D- g
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
, h" P, _6 p8 Z5 m& i! \Proportionate, 成比例
, O# j/ `9 P9 LProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量! ?& I( L- ` ~) ?' ?
Prospective study, 前瞻性调查
# S( O' h+ Y+ S1 E% m4 \* nProximities, 亲近性
& w; L& T+ [4 [1 W( yPseudo F test, 近似F检验8 _: S# S, }( `. g" {
Pseudo model, 近似模型
k& R5 E/ s) J S( OPseudosigma, 伪标准差5 s/ T6 r9 V2 A: _7 ~
Purposive sampling, 有目的抽样/ a1 A7 q8 q# L) Q$ S: X
QR decomposition, QR分解
3 g3 M0 C% U# i: b! I' xQuadratic approximation, 二次近似8 z1 I. f- V+ B) P# D3 d; Q
Qualitative classification, 属性分类
. z9 r$ y v) B0 k2 `3 P0 F+ R* WQualitative method, 定性方法4 r" V1 z& }, y. i4 ^! R
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
: `5 u; d0 t* F- YQuantitative analysis, 定量分析
% ?5 q: A) ^8 rQuartile, 四分位数 ^& n% X& k1 Z8 g0 k0 M. o; d
Quick Cluster, 快速聚类
0 F9 ~7 ?" e4 f+ J* X: DRadix sort, 基数排序
: Z7 h d) M7 C6 l/ \Random allocation, 随机化分组
2 q, M- g; w0 nRandom blocks design, 随机区组设计
. @( E3 _; x+ d/ O2 oRandom event, 随机事件
! ~7 r- W+ z9 b. Y0 V2 f, J, JRandomization, 随机化
* I- X, N" N6 `4 J) F6 DRange, 极差/全距
9 k" H Y+ n* i* k% KRank correlation, 等级相关
$ s( R% I; j) v% Z1 lRank sum test, 秩和检验
0 v8 z* [+ y5 _$ ?5 HRank test, 秩检验
# `9 @( S% ^/ H- RRanked data, 等级资料
% C4 `2 \! k0 X6 Q# ^& C, bRate, 比率4 g, R) Z1 c# Z2 v& Q0 F7 M2 P! Z
Ratio, 比例
7 C& O; E0 s2 k! J% n8 ORaw data, 原始资料5 q1 M' `1 {# a, N
Raw residual, 原始残差
" B6 T5 R6 U2 Y( s t% T! kRayleigh's test, 雷氏检验; @5 i% G8 d6 Y1 S% G9 L
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 2 t4 Q* ^* q+ P/ Q
Reciprocal, 倒数$ |4 a% x" a) h( @' K' z) ^
Reciprocal transformation, 倒数变换
2 Y/ w& r- \* L HRecording, 记录
& p' |5 O1 P# W- q7 `# ORedescending estimators, 回降估计量
! q" _# H6 F0 T0 G! b) t# F0 xReducing dimensions, 降维# E8 p: G! _1 z
Re-expression, 重新表达. G: F: i0 v; H+ c' q5 m( B1 e9 U
Reference set, 标准组
7 `. s( K0 F' n2 a7 DRegion of acceptance, 接受域1 T) G/ Q6 Q9 a5 `0 G& W, O
Regression coefficient, 回归系数
/ D7 y' g. S: p2 g" M/ E0 dRegression sum of square, 回归平方和
: @2 d* T( m' nRejection point, 拒绝点
2 E7 K; [% M) h4 E: b" K0 m5 P2 Q" @Relative dispersion, 相对离散度
; \( q7 j# G. mRelative number, 相对数7 ]0 [. m) ?% x0 b
Reliability, 可靠性
6 h3 P V. g+ l/ z nReparametrization, 重新设置参数
* G5 \8 _# r% w# B) f8 i1 cReplication, 重复5 }% J5 J f y2 Y6 Y% {
Report Summaries, 报告摘要6 @3 ` j9 _! c! ~
Residual sum of square, 剩余平方和
4 n2 N/ [ _% ]5 l4 }3 |Resistance, 耐抗性: v9 u1 f: w' m4 F
Resistant line, 耐抗线& I# P( b, k& O' M a: s
Resistant technique, 耐抗技术, \/ C# F7 p3 m& D7 T; {
R-estimator of location, 位置R估计量
7 P6 p4 H5 z1 z+ u5 AR-estimator of scale, 尺度R估计量* F/ X( ?4 z7 S6 V" e3 X! Y" z1 l
Retrospective study, 回顾性调查
2 h8 y: ?0 a, K6 A" @9 }Ridge trace, 岭迹: O+ F$ C( @* n. y8 b- J# W4 o: X/ |
Ridit analysis, Ridit分析
; l0 T1 y# ^2 Y* VRotation, 旋转" T& m1 \8 b4 P. t
Rounding, 舍入" d+ V& J/ z" {1 t
Row, 行
1 N& B$ m6 Y9 n9 pRow effects, 行效应- z0 j9 t0 k2 e; o3 j# T
Row factor, 行因素# L& {) h; A# O _. }5 N9 B6 L
RXC table, RXC表
. r i @3 S" m. NSample, 样本
$ | n( i( m7 e8 c8 r/ p/ R# {Sample regression coefficient, 样本回归系数4 ~+ V1 [! H6 ?0 a R
Sample size, 样本量. t8 I( W9 T+ ]+ N2 e# ~' Q
Sample standard deviation, 样本标准差: y/ [. H1 `. w/ ^) e( H
Sampling error, 抽样误差
H7 `: S( G7 oSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包. }7 T7 Q5 g9 E) R
Scale, 尺度/量表
3 ?" @' n# N6 L# tScatter diagram, 散点图 ]! r6 n/ j, j: c( o; ^; u) u
Schematic plot, 示意图/简图 f% z" l# s1 S' E4 M* E4 i; N
Score test, 计分检验
3 g5 P+ S. m3 [$ f: QScreening, 筛检
- L. [: O3 U8 `9 g( R3 [' P3 l0 n. u4 pSEASON, 季节分析 * Z- ?. @3 t7 u! b
Second derivative, 二阶导数
3 K( w( V; B. ]" K4 i$ c VSecond principal component, 第二主成分% q$ h/ r# d4 [0 N( X& G7 C3 ]
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
; E2 X- l1 L2 |" }% DSemi-logarithmic graph, 半对数图
2 L8 Y8 _ S4 x# U( xSemi-logarithmic paper, 半对数格纸" p5 N5 p2 v2 ]+ u+ A5 y
Sensitivity curve, 敏感度曲线
7 t& v% J! M# W ZSequential analysis, 贯序分析
$ a' d1 j m* Y6 ^+ n3 {2 ySequential data set, 顺序数据集
& D9 M* d2 y {* W" P eSequential design, 贯序设计8 m. T, i& J! a6 d4 k
Sequential method, 贯序法9 k9 r; `) G& g# [2 c8 v
Sequential test, 贯序检验法3 S- y5 D$ X' e# r+ p
Serial tests, 系列试验
+ N5 O8 K h% F+ ?, {: O& jShort-cut method, 简捷法
3 E+ O" n; O+ Q5 j6 nSigmoid curve, S形曲线" S l+ o6 |- s- r' W
Sign function, 正负号函数: B8 z0 _: ?4 P/ |
Sign test, 符号检验
2 D% V* N V- B/ aSigned rank, 符号秩/ {) b2 e% M$ d4 C. o6 q
Significance test, 显著性检验& y6 _$ F4 n0 m! A9 J
Significant figure, 有效数字
# C& b% u3 V$ ~1 {! y% _, Y7 {Simple cluster sampling, 简单整群抽样+ h" m8 G0 ^0 E# P8 T( S8 ^" e' ]! [
Simple correlation, 简单相关
' s5 }. M$ \) ~7 z1 {5 n% WSimple random sampling, 简单随机抽样4 K4 A2 o8 g/ c) s2 E& T
Simple regression, 简单回归
- q% \( s/ M/ u0 d- f# ^' Esimple table, 简单表$ ` q# m# D! ], }0 z$ Y5 U
Sine estimator, 正弦估计量
9 k: C2 H0 n7 y: M8 MSingle-valued estimate, 单值估计+ f( i# f3 J- W. n5 H; S+ c
Singular matrix, 奇异矩阵
! E0 f* r1 ~: G$ P' F1 A$ YSkewed distribution, 偏斜分布
) k& \' z x0 c. kSkewness, 偏度
" g: ^% X; Y7 S- J0 `; l1 BSlash distribution, 斜线分布
* W+ [: b2 t# A: m" |6 N) Z- hSlope, 斜率 F; b- [; j5 G0 L( E, a1 L: R' R% E
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
2 L( ]/ O$ c, b R" j1 o8 @Source of variation, 变异来源4 A, t% L0 R9 U; c/ ?
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关4 `. I4 m; @# [' D0 u6 ], v
Specific factor, 特殊因子) T6 D0 G: U. _) X d; L
Specific factor variance, 特殊因子方差- i" F2 t+ W. D% R! C8 b
Spectra , 频谱0 V5 L/ A& L6 \
Spherical distribution, 球型正态分布2 E5 b5 J! |* ?! |
Spread, 展布
5 M8 d6 d( V2 |7 n' U9 O" eSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
* \" ~4 b: e$ e# W( a" ySpurious correlation, 假性相关
0 o2 [) V6 R; I0 qSquare root transformation, 平方根变换
) `' s' F# P5 f$ Z5 P& o; CStabilizing variance, 稳定方差
2 ?7 z$ r2 d' x% bStandard deviation, 标准差7 r8 k2 M3 o- c* ^5 f- P
Standard error, 标准误
O A" A" Z; g& mStandard error of difference, 差别的标准误
5 E. q4 i1 C S' c+ R r& Y: sStandard error of estimate, 标准估计误差# D' P4 N. N7 ^2 [1 q3 E
Standard error of rate, 率的标准误2 c8 W( i' {& E9 I
Standard normal distribution, 标准正态分布# I9 t; }4 q% [0 Q: K5 z
Standardization, 标准化5 P; E4 ^( T# a! T/ D" S a
Starting value, 起始值, ]1 k" s. O ]$ |, F6 W
Statistic, 统计量
2 @. L: v* r8 n1 mStatistical control, 统计控制' G% @* u' r' e5 F' Q+ Y
Statistical graph, 统计图
: _3 B, y8 ?, j, TStatistical inference, 统计推断
+ j/ S- z1 K1 R( V$ f& Y4 MStatistical table, 统计表" e& G0 L3 |9 n: i; \4 R4 ~, r: N; i
Steepest descent, 最速下降法5 u2 U! t' d5 O c. i2 m
Stem and leaf display, 茎叶图
5 q8 A8 A6 H6 F; L8 E6 FStep factor, 步长因子$ W* Z3 O6 U) Q1 q E5 J
Stepwise regression, 逐步回归
. P! z+ l* ^' w8 PStorage, 存
; A5 e3 F! S% j& `9 sStrata, 层（复数）
$ I" P& t' {) Y7 s( s, U aStratified sampling, 分层抽样6 L/ i; `% H+ ~
Stratified sampling, 分层抽样. H' M6 r( j% B* i* p: _
Strength, 强度9 d0 K. n, D4 ?9 C7 b Y: [
Stringency, 严密性
1 Q* N" E0 I8 \; W2 uStructural relationship, 结构关系 {) [/ U/ \* t2 w% v
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
. N$ h9 W! o# k# ?Sub-class numbers, 次级组含量
/ l: r: z9 t9 ]/ jSubdividing, 分割
5 r3 o3 i$ }* D9 I, _' NSufficient statistic, 充分统计量
" V! v/ x a2 t7 L7 p SSum of products, 积和2 G/ A w/ x: g j) z3 Z
Sum of squares, 离差平方和
4 }4 f! e' `) P) R9 R; dSum of squares about regression, 回归平方和! c# t9 h/ `1 ^) D Q% P6 e
Sum of squares between groups, 组间平方和
+ Q0 h; P2 p, \% @7 u1 j4 ?. vSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
( L0 _3 K `8 g# K: P1 k) USure event, 必然事件
+ }- E: T b: U: x; K5 MSurvey, 调查
5 u3 {0 g1 J: a9 D) _Survival, 生存分析
4 e. D: p3 @# h: R1 Q1 BSurvival rate, 生存率5 b q. g: H/ k
Suspended root gram, 悬吊根图" A4 j. v+ H2 s5 [& U
Symmetry, 对称
7 Z( e4 Z4 {, X" \Systematic error, 系统误差: x) c* u$ a$ Y6 r8 }
Systematic sampling, 系统抽样! e0 a, R3 S9 P. S* }) p+ R( T9 x1 }4 p2 f
Tags, 标签( A! V, r" Q4 e2 \
Tail area, 尾部面积& |, t' z5 M. B7 ^4 q; W* l
Tail length, 尾长2 h) Q; K3 w9 c4 ]" q; v7 _
Tail weight, 尾重2 |3 |( u9 V( J" r1 ]/ O
Tangent line, 切线
: j6 \; ]4 e1 sTarget distribution, 目标分布
6 o' \6 R! q4 a3 fTaylor series, 泰勒级数
0 P! X4 W/ f6 i$ n$ J# b( NTendency of dispersion, 离散趋势+ a5 L8 p/ D; E% A5 i3 q6 U; Q
Testing of hypotheses, 假设检验
; w5 W' R6 x7 kTheoretical frequency, 理论频数
$ V3 s: n4 T- t3 j) a2 U [- @0 m- n! g' xTime series, 时间序列
, {" a/ x8 `2 h7 j6 ITolerance interval, 容忍区间; x7 m* ~' b7 p6 M: o# B9 S% v
Tolerance lower limit, 容忍下限
4 x5 I% [- S0 \ R0 Q' tTolerance upper limit, 容忍上限. C. f& Y. E, e: \: a( P
Torsion, 扰率
# L; |9 |7 s) e, E+ \0 e- h$ DTotal sum of square, 总平方和& C, G8 h X; q0 m1 ]
Total variation, 总变异! c! a* F0 R; Y
Transformation, 转换! b( q$ H8 j: Z e$ |
Treatment, 处理: q! [8 \2 I; F
Trend, 趋势
. B- K! L/ T5 _" |' w: ~Trend of percentage, 百分比趋势4 N5 M o' T( Z. m$ c! G
Trial, 试验
- [/ t% b/ w0 ~+ @9 f. FTrial and error method, 试错法$ R1 `$ r8 E" Q. s* |
Tuning constant, 细调常数
1 M8 P4 s3 l- Z7 X+ m% wTwo sided test, 双向检验; n! p% O, ?6 c' V5 F
Two-stage least squares, 二阶最小平方
& a2 C' Q q/ E0 d, K0 FTwo-stage sampling, 二阶段抽样* N4 X y8 Y- E2 |! {' q
Two-tailed test, 双侧检验
/ U$ v! J1 a; D5 P! ~Two-way analysis of variance, 双因素方差分析$ R% D, P7 \- |. s; g2 `- K3 A
Two-way table, 双向表. ?: j7 K/ D! L4 [$ {6 z
Type I error, 一类错误/α错误
0 X) g j9 Y2 F$ b. z3 z: i1 k) MType II error, 二类错误/β错误+ O0 E4 H5 ]+ Q- j3 V
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
0 L: W# |: ^ s B# R# iUnbiased estimate, 无偏估计4 z5 `1 }( R( _2 Y w' C
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
* Z# G/ {: p7 y0 ]- V! wUnequal subclass number, 不等次级组含量% n: C6 ~6 {* h/ W6 @5 K7 K
Ungrouped data, 不分组资料" D/ ~+ H. j' j6 ]0 ]: v
Uniform coordinate, 均匀坐标& p8 Z2 [' T9 f7 g3 {# Q
Uniform distribution, 均匀分布
; b* T, ?- g) ^1 v5 r9 w) mUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
4 O+ s5 D" J+ j/ kUnit, 单元' t( O" p( H2 Z2 c
Unordered categories, 无序分类
. }) y# F0 L/ w( |Upper limit, 上限
+ M) J, j! k v% A5 e/ A4 wUpward rank, 升秩- s5 g, A7 r; _1 H4 z/ E! L# Q- G
Vague concept, 模糊概念
9 e' N; P5 |' X; J- f8 R4 NValidity, 有效性' Z! A8 e5 @. u# a
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计! g" y/ L Q |9 p; k! ^
Variability, 变异性
; f+ J3 s0 q/ n3 |' ~* BVariable, 变量
8 j1 d4 K/ b8 i& rVariance, 方差
: e4 g' \: }& PVariation, 变异% y2 N/ T$ c. ^6 t$ G/ a! Q
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转2 z& O0 u1 b s: k
Volume of distribution, 容积
6 q& J$ Q$ l' H4 |: MW test, W检验
( }& J& E; Y% k9 K7 jWeibull distribution, 威布尔分布) K/ f* |2 t* h
Weight, 权数
4 H# J; ]; P- Z6 U2 z, @Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
2 J; i9 W* H0 KWeighted linear regression method, 加权直线回归& u3 F* T6 P$ H# s! w. |+ l
Weighted mean, 加权平均数
2 T# o# |2 v- ?7 z1 y' pWeighted mean square, 加权平均方差, g( ~, ~' t. b% C7 D7 A$ i4 K3 _
Weighted sum of square, 加权平方和
. m& C) e/ l2 O Q2 z; T- |2 _- ], I0 ZWeighting coefficient, 权重系数1 _) ] w3 ~: `/ ]" s/ {2 f# ^5 }3 u
Weighting method, 加权法 9 O \5 d8 I' o) Q- K+ Z( w& I
W-estimation, W估计量0 c$ U3 j0 J+ R# W
W-estimation of location, 位置W估计量
8 ?' W3 T2 q: i T PWidth, 宽度
: ^4 o0 O/ O0 j; ^% X$ LWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
4 \- H9 x$ z8 w0 F, iWild point, 野点/狂点4 P: |6 D! q- |, n, J2 H9 X
Wild value, 野值/狂值; D; \8 c, m; G
Winsorized mean, 缩尾均值, x6 R; g' C. w/ P
Withdraw, 失访
8 F8 }0 I2 m8 _% S8 YYouden's index, 尤登指数: t3 Z6 i* v @ z
Z test, Z检验
4 z1 u9 [7 ~& k- R4 U5 f. F; S& v/ GZero correlation, 零相关
- O: ^+ e6 o& `0 u! cZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
