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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
2 L6 ?& o" R5 v  {" J7 @+ B; v: `Absolute number, 绝对数
0 G! }, K" D+ h" T# EAbsolute residuals, 绝对残差+ `# L2 B& T$ w9 F) C( H9 E8 n& B% z9 G
Acceleration array, 加速度立体阵
4 {  @1 q& p4 }: v/ f: QAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度  f! _2 n& X( N  }1 M- ]
Acceleration normal, 法向加速度
+ U2 ?  F- M8 N0 J. C. cAcceleration space dimension, 加速度空间的维数+ b+ q6 m9 S% W
Acceleration tangential, 切向加速度
% W, \1 u  p5 F/ q7 M; {; _0 H  KAcceleration vector, 加速度向量. f) q3 z0 `& N6 M
Acceptable hypothesis, 可接受假设7 ~8 s3 K2 S: `( X1 D! o$ n* B
Accumulation, 累积
% X. S+ \; d& q: R4 h3 }Accuracy, 准确度
' r/ ~; ], N, `) u* w8 T: N; T( vActual frequency, 实际频数
- |2 ]/ F! J9 @/ b$ _0 y8 K2 T+ KAdaptive estimator, 自适应估计量: b7 K' |% D( [3 L5 v6 t3 w$ L
Addition, 相加
1 `+ g+ B) v; {' AAddition theorem, 加法定理
) t, q; N& J2 q8 E+ @& {' sAdditivity, 可加性
0 x/ o9 C7 ^/ j, g3 C, c/ R7 J- KAdjusted rate, 调整率
  U) ]  K7 z3 s/ nAdjusted value, 校正值
2 H: N5 N3 V2 f# j' JAdmissible error, 容许误差
2 Z* \8 }  V# A! x4 T( ~Aggregation, 聚集性
" S% _3 N& \3 w1 O9 p, Z5 sAlternative hypothesis, 备择假设
6 t* t2 l: [5 \2 K! r/ _# E3 {* MAmong groups, 组间& K/ W, ^, y& `! ]0 B; H! l; A
Amounts, 总量8 F) B4 q) v6 N% Q6 t" x8 e
Analysis of correlation, 相关分析, H. g1 f! I2 }
Analysis of covariance, 协方差分析" A( c3 A7 }- T8 Z6 H9 G
Analysis of regression, 回归分析
$ G# d, }  K4 U1 T1 O5 V. ?  yAnalysis of time series, 时间序列分析
4 D' H. d9 ?# F% r! p, E& V3 j7 gAnalysis of variance, 方差分析4 A; a- k4 A- _
Angular transformation, 角转换- u4 J# M3 @; L8 y0 x; m8 d
ANOVA (analysis of variance), 方差分析2 h; A% g5 U  x& V: U
ANOVA Models, 方差分析模型; \. _  z" x- Y2 `( K
Arcing, 弧/弧旋
# y$ i' [8 \7 I/ H- bArcsine transformation, 反正弦变换& y) g- E  X/ ?7 A$ b2 n5 @! k
Area under the curve, 曲线面积
9 V! k2 l' @# C8 D6 y3 N3 S& cAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
5 u7 Z4 u) H$ I8 WARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 - B" H( G! m% t" S0 v- Z
Arithmetic grid paper, 算术格纸
+ ?! b2 `# p, PArithmetic mean, 算术平均数  d6 g5 a/ u" n' E6 ~9 Q
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
, ?# q6 h( Q4 S! pAssessing fit, 拟合的评估
# m/ P* d3 X* z$ WAssociative laws, 结合律
9 ^" H( k6 H$ X7 b+ p. o: F5 d& DAsymmetric distribution, 非对称分布, O- L2 T- L( }$ v4 H9 P7 a; _3 }
Asymptotic bias, 渐近偏倚
& n% K) I: D& r6 X" JAsymptotic efficiency, 渐近效率
! F$ f& F( G8 N& C9 W% K' e/ G8 BAsymptotic variance, 渐近方差
9 F) C( |# t4 ]; [) JAttributable risk, 归因危险度' e/ M: r8 e; e
Attribute data, 属性资料- c& g6 o. s& l% n" S& P
Attribution, 属性; s! B3 k2 c4 M4 U0 f
Autocorrelation, 自相关0 F  |; t: ^. M/ i8 |: g) G
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关/ M" B" X6 L2 i6 K. X0 U
Average, 平均数# f! K1 }2 z+ R8 A
Average confidence interval length, 平均置信区间长度) z( ?$ m! s) o9 R) K3 y. d
Average growth rate, 平均增长率1 h( I8 z0 {1 ]% y! E9 V# J, N
Bar chart, 条形图
$ P8 F/ |: m* N# I/ G* d6 C# K+ ZBar graph, 条形图
) {$ K/ h' V$ c4 gBase period, 基期0 N& O. V$ p; {$ Z4 d$ C
Bayes' theorem , Bayes定理8 a, L9 i6 @8 F1 }$ B9 g
Bell-shaped curve, 钟形曲线# U/ V+ i/ l5 J. I
Bernoulli distribution, 伯努力分布' r, c+ {; s$ X0 L& P
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
0 {6 Q3 Y1 p- _$ b3 a- yBias, 偏性
8 g" c. C* l( u1 E* GBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归, u" T5 K* X" H
Binomial distribution, 二项分布$ z. t9 q5 i6 I; j
Bisquare, 双平方
- }9 `% _! N! Q2 O8 I% jBivariate Correlate, 二变量相关
+ g( \  i' D8 l0 O' OBivariate normal distribution, 双变量正态分布
; A. _7 W; Y' h7 r% {- c- dBivariate normal population, 双变量正态总体
$ c, e0 p8 ]7 A6 H: t3 Y. VBiweight interval, 双权区间
( p& }% T6 Y, j6 g7 A* p# BBiweight M-estimator, 双权M估计量
2 f; |7 E  l' D& s. \  c. bBlock, 区组/配伍组# h" X2 A! v* W
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包7 L+ a. G9 }. V( W$ b* V* s9 j9 k
Boxplots, 箱线图/箱尾图: U/ n8 y7 y1 h8 Y
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
9 q8 ~. m9 [  I6 MCanonical correlation, 典型相关
+ q+ g9 _% r, YCaption, 纵标目
8 Z8 {' o( x  \8 O+ [Case-control study, 病例对照研究
3 m  l9 O9 P3 u7 B3 U& W. o: lCategorical variable, 分类变量6 I; E' r9 y% T4 e- Y+ y5 V' x5 i6 _( `
Catenary, 悬链线
2 K7 B6 C# b- sCauchy distribution, 柯西分布. L3 ~6 Q8 e% Z, o, R) o% Z! s) @( J& }
Cause-and-effect relationship, 因果关系
+ S6 ~) w2 s9 x8 W6 SCell, 单元2 R) n( M/ W3 L1 m
Censoring, 终检& s9 }* i+ G" {" t
Center of symmetry, 对称中心
4 Z2 o0 }: A) ]9 m* k; _7 ACentering and scaling, 中心化和定标
' [" {6 B: {, X( }Central tendency, 集中趋势8 o" W% ?) K% H: f8 i* c, z: s% M" A& f
Central value, 中心值1 e* n% f. ]# L7 y5 P2 ?5 _
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测- w8 }$ C" N) N+ d
Chance, 机遇
" S) v: W7 X' Y; G; q5 R# NChance error, 随机误差
3 g2 g& J  A. r2 q3 M/ Z: n. FChance variable, 随机变量' ]8 z5 R" u& c* Z( B( _. b
Characteristic equation, 特征方程
. A' E  `, E  d1 [Characteristic root, 特征根9 h5 x$ i7 s+ {8 W5 X" ^: @) ~
Characteristic vector, 特征向量
: K' A. {* h6 b* u  mChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则  y' T' P1 [& ]
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图( F8 c7 F" M' P' k6 t
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
0 g6 Q2 k" X' U0 l+ ^Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
' w+ m% f5 @$ P: a* Z: kCircle chart, 圆图
( W9 T% M. w* ?2 K6 ]2 m7 `+ jClass interval, 组距$ ]# {3 ^2 y6 U1 H- @$ [
Class mid-value, 组中值
4 n' W- M$ G: S- OClass upper limit, 组上限$ w& T! A, r: K% e: L1 n+ S
Classified variable, 分类变量
0 D3 K. }1 A/ d% ]Cluster analysis, 聚类分析) B' F9 {, H* n1 v% ]
Cluster sampling, 整群抽样, a3 \; A3 c, H* g9 q# |& k, P, m
Code, 代码
9 g+ q. u3 Q) I3 }( DCoded data, 编码数据* P3 ^) L3 R9 F( F: d7 U, d
Coding, 编码* X$ r) }2 x  |4 a
Coefficient of contingency, 列联系数
& B' c  q' n1 }4 a* E1 I) Z/ iCoefficient of determination, 决定系数
; f/ p  S+ D: aCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数$ X" ]8 ^, z0 A, ]/ ]5 k
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
0 y/ u$ V, @1 |' k% ?Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数# I! q% ~$ R# k: _( {$ T! C
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
5 D* Z7 V, q1 }5 x: kCoefficient of regression, 回归系数' a$ O, w" x! {! E! |% h
Coefficient of skewness, 偏度系数
" x; D; q- {$ @  H2 a+ YCoefficient of variation, 变异系数
, r3 ~& c% r5 mCohort study, 队列研究0 U1 p0 N! @0 o6 @
Column, 列
& y" V$ O& b% w/ U4 v: N, G7 u3 P0 rColumn effect, 列效应; x2 A$ p- [6 I  a
Column factor, 列因素, K1 W3 c1 x% _7 f% p
Combination pool, 合并. p6 t# X1 S# W/ U# o, O0 Z+ P
Combinative table, 组合表
2 ?: h4 f5 J  d0 H& C2 k/ ]+ UCommon factor, 共性因子9 ?) k, `( {) }6 l5 |4 ^
Common regression coefficient, 公共回归系数
/ o1 X" ?, ?, o; U1 S0 I6 NCommon value, 共同值
: H$ S4 [+ m7 m. Y3 KCommon variance, 公共方差
, h  |* O0 Y8 TCommon variation, 公共变异
. x9 D) J1 N6 oCommunality variance, 共性方差
3 \& T& @7 L7 |9 [( F3 o! HComparability, 可比性! M6 X5 o, `7 Y# h0 E- B# u( O
Comparison of bathes, 批比较
2 l' U* H( m- }Comparison value, 比较值) M" ?$ \( X6 p( Y& ]0 [9 J, o% O
Compartment model, 分部模型' U' Z  O- z2 ?5 i
Compassion, 伸缩/ i2 ?' I: q; I, `+ G6 S
Complement of an event, 补事件
/ g" H9 K" R  n! A( I5 `5 NComplete association, 完全正相关" c; X8 f7 J4 p7 n6 Z) M. l% _# J/ E
Complete dissociation, 完全不相关
! [+ X( E; w$ U  q1 |  ?$ S8 b9 DComplete statistics, 完备统计量
) a; ^. W; N. p2 aCompletely randomized design, 完全随机化设计% J6 |2 K% |: a/ o
Composite event, 联合事件3 E: g/ H7 e$ \1 h
Composite events, 复合事件
6 ^6 F7 y+ B; d. r0 \Concavity, 凹性
1 e! M5 `, N- \% n4 eConditional expectation, 条件期望
4 Q' c' G  L! N+ ], dConditional likelihood, 条件似然- I& X) p& n; ]& Z4 G9 ~
Conditional probability, 条件概率
. ]2 P: p' V3 [/ Y9 f2 ^- h# c( a$ gConditionally linear, 依条件线性6 c1 P, I3 N- J8 h. l
Confidence interval, 置信区间) I' j) ~( e2 b
Confidence limit, 置信限
) Z- [: e3 r' I: l6 n0 tConfidence lower limit, 置信下限) ~: S6 Q! F4 F% Y1 X2 g8 @' E
Confidence upper limit, 置信上限
6 n% [  [/ S7 O" i5 h* RConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
) y- F0 C9 A4 {" D3 S7 {/ O6 y6 gConfirmatory research, 证实性实验研究- g$ N7 p& H/ \6 _3 Z  i! M1 U& ?
Confounding factor, 混杂因素# E2 [& s6 |0 W" l" q8 i8 d
Conjoint, 联合分析
: T5 B$ [: o1 N5 N" W6 h" ?3 q: OConsistency, 相合性+ T: B7 M* ~2 ~  E5 O' s
Consistency check, 一致性检验
0 O) y; H5 R) u4 tConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计. ?: Y+ ]8 D/ {5 w
Consistent estimate, 相合估计. z2 V/ \3 g, K- p2 K$ A) P
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
; V+ C& ^# \1 c% ?) w' s# h2 k* GConstraint, 约束
. S4 T/ q: K- dContaminated distribution, 污染分布. G2 J* G. s; a+ U/ V
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布9 P* T- _! X) n% m6 l3 p
Contaminated normal distribution, 污染正态分布$ r5 k0 B4 x* o$ X# [7 G
Contamination, 污染
. w# D( s. b* e( J- |5 rContamination model, 污染模型" x9 ^+ ~4 S* {
Contingency table, 列联表
! J2 P7 M6 e/ ?1 MContour, 边界线8 O/ [; B. M# A7 y. ^
Contribution rate, 贡献率3 a- G: A1 Q$ L
Control, 对照
# c' Q7 s- {$ m3 qControlled experiments, 对照实验- k  m9 \. @2 B+ O& U1 H8 \+ s6 f
Conventional depth, 常规深度
) i0 E4 ]; F9 `0 O+ IConvolution, 卷积9 k- ?2 Q3 m! F& k1 c5 n
Corrected factor, 校正因子
7 g8 z8 O+ D9 K0 }/ q9 ?- RCorrected mean, 校正均值7 q5 w( v: Z& S  f; F1 t5 Z
Correction coefficient, 校正系数2 H/ Y/ k, L3 [
Correctness, 正确性/ {% p! P; w' Z
Correlation coefficient, 相关系数$ K9 r% X7 B* S6 k- D
Correlation index, 相关指数* F$ c& r7 B+ I- b
Correspondence, 对应
- Q  G5 L; M' Y# q% F& yCounting, 计数4 R* e1 `) t! v# S' q$ M- D
Counts, 计数/频数
% V: M; j: G1 CCovariance, 协方差3 L4 J- y/ V5 ^8 @& _+ b
Covariant, 共变
9 G5 Y. A. X! UCox Regression, Cox回归
1 |0 v& ^. |) R8 J" ?+ |Criteria for fitting, 拟合准则$ ~7 ^" d* H" I3 k6 ~
Criteria of least squares, 最小二乘准则) x  {4 T* b" ], ]5 t
Critical ratio, 临界比; @% L3 S3 W" R1 s( E1 T) B
Critical region, 拒绝域
; n& k$ e; o. e, \Critical value, 临界值, j( k7 l0 U! _) F$ i: O
Cross-over design, 交叉设计- l/ n8 t3 O% v* q+ }
Cross-section analysis, 横断面分析: C# _& @+ u) U
Cross-section survey, 横断面调查9 m7 n0 s: w% X7 e) `
Crosstabs , 交叉表 7 j% o6 x( M- P- j9 D1 w
Cross-tabulation table, 复合表6 d# E. b& D6 b! i! ~# p
Cube root, 立方根
& _) h2 |; z* xCumulative distribution function, 分布函数6 D/ Q% E& ?0 z: {2 t3 k$ k
Cumulative probability, 累计概率
1 D6 E5 N- ]- H0 PCurvature, 曲率/弯曲7 r& c$ e5 S7 A/ S8 T, d5 Q9 E6 r
Curvature, 曲率- D7 I7 e% ]  T: V5 E
Curve fit , 曲线拟和 # k; [; _  V* y
Curve fitting, 曲线拟合  \! A9 c& }) V2 ~3 Q' P+ v
Curvilinear regression, 曲线回归
9 k7 N, U( ?$ K2 BCurvilinear relation, 曲线关系
' c" \# H" K3 i: r" s4 _Cut-and-try method, 尝试法6 P6 W2 ]0 G6 t# i' P# f: r4 n
Cycle, 周期
. S/ h2 a8 d9 r, k- X& SCyclist, 周期性
/ ]) f) i( N" ]1 CD test, D检验
; B9 i2 }9 Y# Z$ j  o# U0 y* W5 W0 xData acquisition, 资料收集
- f. C0 ^/ Q4 i- Y* ~" [4 F7 mData bank, 数据库) h& v8 _9 W/ I. h+ ?' V' x/ i" P
Data capacity, 数据容量5 }' X( Z* w* c9 H9 ~" F9 @, X
Data deficiencies, 数据缺乏
4 f4 F' ?) W* g# l0 h7 HData handling, 数据处理
$ O, K- H  V" }6 N  gData manipulation, 数据处理
: `& M1 J  Y9 Q, ~2 oData processing, 数据处理8 N  e! J6 Y3 S- A0 K: I4 b+ b$ B3 o
Data reduction, 数据缩减
% z! q4 n8 C" G+ }) U. sData set, 数据集
8 d. _' S* B4 A0 m9 P* ^3 Z5 pData sources, 数据来源/ k+ ]( c! _3 G
Data transformation, 数据变换
2 p4 i6 J0 D/ }% e# X: ~Data validity, 数据有效性
* p; a) e% I1 z: vData-in, 数据输入. e1 g$ h2 E; g+ U3 C& C
Data-out, 数据输出9 o  v3 c+ k( i- t5 X
Dead time, 停滞期
' {% e# N- F& O8 u" o8 H' ODegree of freedom, 自由度/ Q* S6 S- c) k1 W* v' g
Degree of precision, 精密度
4 n$ a) ?- m! m1 |7 T% uDegree of reliability, 可靠性程度% \, x  G! h' J$ j8 I
Degression, 递减3 k5 d4 I. U$ C6 S& u2 t
Density function, 密度函数( Q5 N$ ?' B5 k) v; M$ u6 y
Density of data points, 数据点的密度
$ [$ D3 V3 r. EDependent variable, 应变量/依变量/因变量
) S- a" F) w- M2 ~: JDependent variable, 因变量
2 l9 @3 u! V  [+ K) c$ N$ ?9 fDepth, 深度
: k0 p: H' [+ l/ v% C* WDerivative matrix, 导数矩阵& d8 _- ]0 l, w: A5 x; ~% o
Derivative-free methods, 无导数方法8 d, u2 ]( s6 {/ F
Design, 设计
% ~& G  K) i. A  A' \; G* C* \Determinacy, 确定性, `" F, s) H: G& Y1 C/ M
Determinant, 行列式
2 v# a" u0 e- Y1 i. Q- {% b' XDeterminant, 决定因素
& z6 @5 E# n8 I: Y! GDeviation, 离差# S" E6 x  `( o* U0 q6 d
Deviation from average, 离均差2 ?, _" }# `2 G& q( E6 y
Diagnostic plot, 诊断图/ U+ t! N3 I. B) w7 h$ z8 t
Dichotomous variable, 二分变量+ ~* |' @: h8 a9 u
Differential equation, 微分方程
- Q. m2 C, W2 ]' vDirect standardization, 直接标准化法
& n  |9 F) C1 r% K& v. |Discrete variable, 离散型变量
# E' H9 m3 N3 \' G, W% F- ^DISCRIMINANT, 判断 # u/ @- K. \; J
Discriminant analysis, 判别分析! d7 ?0 e  N+ P. x
Discriminant coefficient, 判别系数
& P% J* x% E: d& H* y5 ^& kDiscriminant function, 判别值1 M- C7 ^& l& p( E  l9 T  D: P
Dispersion, 散布/分散度$ D6 x' E/ p. q" K
Disproportional, 不成比例的4 [& M; N3 V# K! j2 |" C
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量& p9 d" L! c9 D) z4 b& [
Distribution free, 分布无关性/免分布
# J6 A8 b/ d4 h5 y: t) q% g! lDistribution shape, 分布形状
& C3 J0 i7 M) E" s& LDistribution-free method, 任意分布法
+ p" Z, Z1 ^$ k/ U: h4 R# HDistributive laws, 分配律
3 q* Z+ p  b, Z/ |" @9 NDisturbance, 随机扰动项
& P- ?, k. M1 U- u9 s* s/ O0 X1 bDose response curve, 剂量反应曲线
' x; o/ g8 l, |, @Double blind method, 双盲法
% K& r; t/ Q2 F1 e7 g$ ]Double blind trial, 双盲试验0 m2 l, t7 {# C- l
Double exponential distribution, 双指数分布
; o' p' j5 _- E+ t/ [Double logarithmic, 双对数6 [% A: }! v  C- J7 f5 j
Downward rank, 降秩
; {( d5 @" w+ I- V3 _+ C3 b$ NDual-space plot, 对偶空间图
4 L/ z6 y" d! M0 f: _DUD, 无导数方法1 t- L+ M8 t+ o
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
+ F; O/ r- ?( `- o* _+ }2 b: ~1 Z' ~Effect, 实验效应3 R% N+ a" V% G) G% D
Eigenvalue, 特征值
5 q2 V0 A& J* UEigenvector, 特征向量
  d: i5 d# L! P$ B, @7 }& DEllipse, 椭圆  n; o5 o+ O5 P/ C( A% Q  ^
Empirical distribution, 经验分布0 h0 _! z. Y' h9 g* r( ]
Empirical probability, 经验概率单位
0 o  e5 V) e1 h& m: a  uEnumeration data, 计数资料
9 q$ H6 B. c7 R" t6 }' p" c3 ^Equal sun-class number, 相等次级组含量
' z- \( ^+ I! C* Z1 s; a: k6 CEqually likely, 等可能
! B7 e# \. \6 X5 R* JEquivariance, 同变性
. }1 b. ^/ u0 zError, 误差/错误
- w2 S4 Z% J+ T! M, qError of estimate, 估计误差
! D& M$ `& X5 ?& PError type I, 第一类错误
: A+ V# M, z4 _2 A# v/ X0 NError type II, 第二类错误( Z: O! F+ @/ p, A2 `
Estimand, 被估量
. ?( f5 W/ h3 h  bEstimated error mean squares, 估计误差均方
: Z: ~/ ]; L1 J. L2 Z5 bEstimated error sum of squares, 估计误差平方和' u4 w( [. d9 d6 r6 {
Euclidean distance, 欧式距离
8 _* b, f, v8 o0 Y' h# BEvent, 事件5 O* ^" ]; J; @
Event, 事件8 P0 d- b! J3 B0 e; B
Exceptional data point, 异常数据点/ P/ H7 B0 j  o- }, y9 r/ t; _. r
Expectation plane, 期望平面
; E6 i6 ^( Y% |/ t% VExpectation surface, 期望曲面
2 D! T, r. q* Y, l) w9 ?Expected values, 期望值4 e; ?& x1 q9 f$ ]! u- C
Experiment, 实验/ p) C: B. k9 o; @6 \+ Z
Experimental sampling, 试验抽样$ {4 s% ~3 F  f1 G) R
Experimental unit, 试验单位1 |* Q! a' F' Q2 p2 `, m& A" l  S
Explanatory variable, 说明变量
  h" J/ z; F+ [2 \; _( SExploratory data analysis, 探索性数据分析) d  a' g/ \& d; _3 p
Explore Summarize, 探索-摘要0 l+ \- D! j5 H
Exponential curve, 指数曲线5 k4 Z+ O: f0 {
Exponential growth, 指数式增长
3 K3 i, A# q$ P! o3 ~EXSMOOTH, 指数平滑方法
' r+ z( K% A8 G  H+ i) A" H# X7 E! BExtended fit, 扩充拟合2 q* b7 g4 I, e  z3 k4 O1 R
Extra parameter, 附加参数
1 J; q% h/ U$ u& N% T" x6 W9 l( @Extrapolation, 外推法& p/ m' i" D. l5 }
Extreme observation, 末端观测值
* c* N7 ?- n, ^* MExtremes, 极端值/极值4 m* M3 r6 i. h+ t0 }
F distribution, F分布
" {' Z' B3 p. [0 v& W8 t9 FF test, F检验: R& ~0 r2 |; V. \7 u6 e/ p! J
Factor, 因素/因子' m3 x. F- S8 O* k! x8 Y8 p
Factor analysis, 因子分析9 U$ S$ x' r# J5 C+ V- Y
Factor Analysis, 因子分析
5 Y( e$ Y1 ^  l1 @) UFactor score, 因子得分 # H4 l9 g* h7 E
Factorial, 阶乘
$ b- ?6 k+ H, Z. \Factorial design, 析因试验设计
2 M" a' ?. d( ], b  ^& aFalse negative, 假阴性* W( A+ f1 Q! z
False negative error, 假阴性错误$ ?$ n: q" B7 Q8 c% p3 U7 V3 m9 U
Family of distributions, 分布族1 ~% H% q/ c: U& e
Family of estimators, 估计量族5 j  o# C  Y2 e4 F  U/ y
Fanning, 扇面8 J1 O7 O7 l& w! y* |
Fatality rate, 病死率
; H$ D# N9 ~2 \Field investigation, 现场调查
. |* q! O9 X, f/ @! |! nField survey, 现场调查* o2 ^# ?; n; q1 T& j
Finite population, 有限总体
) o1 }& \+ f9 Y' _2 ]9 K1 H) gFinite-sample, 有限样本
9 x2 Z$ I4 j! I" [# FFirst derivative, 一阶导数
, \- d3 ?  P$ h8 rFirst principal component, 第一主成分7 w2 L; T8 j; O1 q7 o
First quartile, 第一四分位数) ^8 c4 s8 V& S# B8 R% J) U
Fisher information, 费雪信息量' A+ v- _  ~/ |
Fitted value, 拟合值
8 p( C1 F, ]# J+ S$ @Fitting a curve, 曲线拟合1 ^+ i$ P  T; r! {# W  Z
Fixed base, 定基
' U. Y! \& k' [9 S( M. H6 YFluctuation, 随机起伏/ W, r5 \  U6 @* S2 E1 F
Forecast, 预测3 d4 S; T- ^5 U- d: \* W' i
Four fold table, 四格表3 p. {/ I5 S0 w9 p
Fourth, 四分点) n2 }5 a* P0 \7 |4 o$ ^3 L5 }$ v
Fraction blow, 左侧比率- K1 y2 G9 N7 S7 S. J+ J5 U
Fractional error, 相对误差
8 F  Y$ V) ]/ ]! g* K7 r( jFrequency, 频率
9 L# c* ~2 o' K( i# ?Frequency polygon, 频数多边图
. Y$ x% v6 `2 g: ~Frontier point, 界限点6 f9 G8 x" q5 x' R. Y
Function relationship, 泛函关系' @- b3 i( R+ _/ |9 e+ E
Gamma distribution, 伽玛分布
/ J' L5 d7 n- x& o, T- P2 \Gauss increment, 高斯增量8 d9 d7 v: e5 n6 y& d/ x
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
3 @* p) w) f# I) `3 ~4 n: G& `% {Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量: }1 }  D: B  h5 W6 f! s) P
General census, 全面普查
! U0 d# G0 ]: |+ d* x6 t; ^GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ( z7 ]! |$ P  g4 j" {5 @, @1 `
Geometric mean, 几何平均数% |  M" M9 b/ n3 Y$ b) B* D# ^5 ~- Q
Gini's mean difference, 基尼均差0 J& N& A$ @% o/ ^3 C& @8 l) ^
GLM (General liner models), 一般线性模型
( i& G1 y+ X: t: n, V6 [  ^' U; AGoodness of fit, 拟和优度/配合度+ Q& g' o" x7 C( I" q- C* T
Gradient of determinant, 行列式的梯度. X) f1 o: u, A7 A9 Z0 Y
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
' P" B4 ]- N7 x/ {- e8 D. {& fGrand mean, 总均值
* l, V0 c  K7 @  q. IGross errors, 重大错误+ y' m0 ?# {- U
Gross-error sensitivity, 大错敏感度& ~1 j5 q6 R3 u  }' B0 l* Q
Group averages, 分组平均
6 @: V5 ^: N5 Z* n& U9 MGrouped data, 分组资料9 w+ p" p, [) Y3 S
Guessed mean, 假定平均数; z7 k; L. @) \& e+ a9 a
Half-life, 半衰期
- \. q! O1 M: m3 o6 ]: O* ^" UHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
2 L( N7 n( y* ], L# gHappenstance, 偶然事件! J5 _* g/ u' |6 R- x
Harmonic mean, 调和均数- {* m: h- _$ ?. a# R
Hazard function, 风险均数( [: I# u/ l; e; p( s+ l
Hazard rate, 风险率
: B4 f$ T8 g: _2 A2 e& W$ n2 MHeading, 标目
5 A# P6 l" c, o* XHeavy-tailed distribution, 重尾分布
% V7 e( k6 `( C! m. }  JHessian array, 海森立体阵" |6 w+ l5 t0 k4 g( t  M* ~
Heterogeneity, 不同质' |- ]' `6 C  |
Heterogeneity of variance, 方差不齐
# F" t9 V8 [# }3 B$ X3 f, \Hierarchical classification, 组内分组
: [7 I- M, ^8 w' H( [Hierarchical clustering method, 系统聚类法
5 P8 ?( J' }# X% Z/ Y9 _1 ]3 fHigh-leverage point, 高杠杆率点! I& S; a+ `; J1 p4 R, A' [7 o
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
8 d% Y7 l) P" i$ w, C+ {: rHinge, 折叶点
2 q. q0 o$ K: v+ }1 A) ?! yHistogram, 直方图
1 z# r1 B& R* r" Z6 n* V$ L4 m0 UHistorical cohort study, 历史性队列研究 5 b! W. F/ C, E8 J
Holes, 空洞
: N( G2 K" z+ F8 i2 `. AHOMALS, 多重响应分析
& T8 O# z' i! }Homogeneity of variance, 方差齐性
% z  \0 p5 e9 g# d$ t: GHomogeneity test, 齐性检验
) S: J: r5 u! R+ R9 ?; QHuber M-estimators, 休伯M估计量! B' \" J/ H; }3 C1 y
Hyperbola, 双曲线+ y" |6 w% o0 X  {  x, U# m& P
Hypothesis testing, 假设检验( |, b4 C1 S) M1 ?
Hypothetical universe, 假设总体- o1 t+ j$ h+ q) q
Impossible event, 不可能事件7 o+ |& ~9 S0 \( m$ U0 d4 S
Independence, 独立性3 p0 @" W; k  Y( ^; b5 d2 P& E% s
Independent variable, 自变量
- m# y2 Q/ v+ _5 o: ~3 zIndex, 指标/指数
& J2 K, B# _1 T" ~Indirect standardization, 间接标准化法
' y) h5 Z5 b- C+ [5 f& [: B  [Individual, 个体( i6 A8 x1 ]  w& A* o+ n) h% V
Inference band, 推断带- p/ w2 ?. O+ r6 v& v$ Z9 H9 Q
Infinite population, 无限总体
- k7 F% j0 E2 H0 ~/ B; `( S. CInfinitely great, 无穷大
" y( N: {& z8 v( Q7 l3 uInfinitely small, 无穷小! U1 I6 }) M, c  V( ~& R0 m: l+ E
Influence curve, 影响曲线( O0 e; q) v9 {" w4 Y
Information capacity, 信息容量7 ?7 k' J  O1 ^7 Z
Initial condition, 初始条件. V& e" T' v' ]. y1 z) V6 {* w
Initial estimate, 初始估计值  X5 |! ?0 Q& i: X3 A7 p
Initial level, 最初水平
1 E+ D; r& R6 i: U. n7 C% sInteraction, 交互作用3 E  W/ Z2 S1 J# H; `2 N
Interaction terms, 交互作用项- F  U" S. `- X) j5 n1 `# X
Intercept, 截距' t3 h* [9 Q9 ]: E6 `2 f  j  r
Interpolation, 内插法) F5 C* o6 l, L/ l. }
Interquartile range, 四分位距/ w. q  |+ y6 }2 w( z
Interval estimation, 区间估计5 C: x' J; Q' T# H3 L. N& l
Intervals of equal probability, 等概率区间  f( K/ i8 O' x- |) W0 `1 U
Intrinsic curvature, 固有曲率; G; z1 W; z) a1 f; M! z$ m
Invariance, 不变性
, f! s( @' A# ?Inverse matrix, 逆矩阵/ t, s$ A. y, p5 d2 x' t5 W2 |
Inverse probability, 逆概率! q* _7 p  T7 I7 A/ g
Inverse sine transformation, 反正弦变换
; a4 d1 k; ?1 K+ R4 yIteration, 迭代 ; d& V. c7 c7 h/ w) p. x- ]
Jacobian determinant, 雅可比行列式+ D7 `! O! Q! A! U/ o, [
Joint distribution function, 分布函数# ~* C6 P5 E- X7 Y5 |1 w
Joint probability, 联合概率
9 l4 }+ O; r5 O% a" s3 aJoint probability distribution, 联合概率分布
: Z, W* z( `" W8 k. vK means method, 逐步聚类法' A" c! B$ l" a  `* H9 {4 E- o
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
% T! f( e6 @7 o9 X; yKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
2 @  P. Y; i/ s8 IKendall's rank correlation, Kendall等级相关
* \) T+ f8 E( {4 {Kinetic, 动力学8 A9 C. i9 I& U
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验0 D- F* l/ o4 k. U- I" u# y* u! q5 I
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验' O7 \# C3 p+ Y) o, i! N% T/ \' U
Kurtosis, 峰度& d# p3 R8 {; O+ p5 o
Lack of fit, 失拟. `% z' D8 w2 c' j
Ladder of powers, 幂阶梯
7 X! U4 Y1 v- E& d' ULag, 滞后& v8 a6 y3 X+ U  h) ?( c; `2 w/ q
Large sample, 大样本
% |  r8 |6 A3 J; S, m0 JLarge sample test, 大样本检验
0 F6 ^2 L+ q: h6 l- L8 i" t* k% _Latin square, 拉丁方+ O' P. b3 W8 x
Latin square design, 拉丁方设计
& g5 G& a& y" HLeakage, 泄漏1 D* T2 N* f8 z) |- }4 b& U  z( N8 z
Least favorable configuration, 最不利构形/ [: Y3 t' X4 y2 L
Least favorable distribution, 最不利分布6 l1 w( V3 P1 L; E9 @( }
Least significant difference, 最小显著差法1 V) }/ O" Z2 d; ^" S. V
Least square method, 最小二乘法
4 C4 F5 T  y$ Z  Q3 A0 n6 P' D, XLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计5 ~8 O- a, A# _3 u8 @( z& u
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
0 e# I5 R( @  T8 m2 L# t1 QLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线  o* W4 y5 K5 r( d
Legend, 图例  x) d5 F; f4 j' X. N
L-estimator, L估计量: V/ V1 {+ v; d
L-estimator of location, 位置L估计量
/ @9 y4 D# u2 S& M+ x! N5 rL-estimator of scale, 尺度L估计量
1 v' e% c6 @& K1 s  V4 cLevel, 水平
- l! X1 _3 p( x4 q& q, @2 I  QLife expectance, 预期期望寿命
) L8 P# I2 D8 G7 e2 {; uLife table, 寿命表% s7 L) J. D9 w
Life table method, 生命表法
6 Y" S0 N" T8 F5 e9 w! v5 zLight-tailed distribution, 轻尾分布8 ?' z2 V" s$ D; l: E1 M7 E
Likelihood function, 似然函数
; C  W, H" k9 p: P$ C& kLikelihood ratio, 似然比  N, H3 x9 N2 c: A
line graph, 线图9 v* q, v% E* N2 F+ U
Linear correlation, 直线相关
/ H- z$ T3 W$ }Linear equation, 线性方程5 k- L4 l$ G; x, u& }
Linear programming, 线性规划
# |" B, Z3 D9 y+ _* f+ cLinear regression, 直线回归$ a, o/ a0 A6 {3 z& y# f. |
Linear Regression, 线性回归
! ]6 b9 I& t8 ?, G, NLinear trend, 线性趋势: ]# m' r3 _* d& [) {, R0 ]
Loading, 载荷
0 x0 Y# F& Q0 r. w! WLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
* @! @# B8 z1 ~7 f3 r! D6 DLocation equivariance, 位置同变性- t2 j* v3 m$ r4 G8 l0 C) T
Location invariance, 位置不变性
' u" L8 o' M5 @; S% \, hLocation scale family, 位置尺度族+ H. j/ o3 b- b) j/ E
Log rank test, 时序检验 0 e3 |% b) K- E: K. L8 K" @& Y
Logarithmic curve, 对数曲线
; L( V9 _* M5 ~5 L' JLogarithmic normal distribution, 对数正态分布1 r6 }/ k+ x+ `& ]
Logarithmic scale, 对数尺度
+ U8 b0 U5 B$ }Logarithmic transformation, 对数变换
$ B% g& w- `% |  nLogic check, 逻辑检查/ h' k7 v' r5 ]9 b
Logistic distribution, 逻辑斯特分布* o# q+ }% }: d3 I+ C
Logit transformation, Logit转换$ |8 [$ R2 X/ Z1 y7 }+ o# Y
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
' J- Q9 m& |/ |! @# cLognormal distribution, 对数正态分布
, s+ \; G8 |0 O6 s" M# l; h  M( gLost function, 损失函数
* R+ d+ q9 C0 _) g# HLow correlation, 低度相关
4 y5 h' G- V, f$ `( uLower limit, 下限
6 |1 l( v. v. P8 xLowest-attained variance, 最小可达方差% X: _0 r, d# O9 M5 Z8 r. y
LSD, 最小显著差法的简称! X5 C; g7 H/ o, ]
Lurking variable, 潜在变量5 v. z% `7 B6 T& d9 u& c4 p2 f
Main effect, 主效应
" s. c3 c8 T, _# m$ H- H5 sMajor heading, 主辞标目0 A8 U& ?1 I6 J5 F$ B' u* ^
Marginal density function, 边缘密度函数0 M9 J$ ]2 D7 F( B
Marginal probability, 边缘概率
6 I( w. K6 C. d0 L$ `. @Marginal probability distribution, 边缘概率分布% A8 d. ?: d  F: b2 n
Matched data, 配对资料$ g* k# I8 }8 U7 ]( a9 u
Matched distribution, 匹配过分布+ Q# |! ~6 q' y% ~
Matching of distribution, 分布的匹配' \5 J0 E, Q6 z+ V0 ^  k+ [
Matching of transformation, 变换的匹配
: R7 w4 H* q/ ^7 m3 h1 HMathematical expectation, 数学期望
$ O0 u9 K: I/ u) ?Mathematical model, 数学模型
7 R( h: G6 F. d3 A% |Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量+ P+ f" L1 ]7 D( ~+ Y3 y
Maximum likelihood method, 最大似然法
- W! t# R4 H- Y4 h' LMean, 均数
  H  Z- D% }% }- k4 q7 W, PMean squares between groups, 组间均方
% o2 o! s2 B* `; I* _1 _8 lMean squares within group, 组内均方
, ?9 `9 y) G8 N) [3 D  J5 LMeans (Compare means), 均值-均值比较' G) ?7 @) T5 u9 B4 y
Median, 中位数
# C) {0 M$ \; ~6 z  WMedian effective dose, 半数效量+ [6 L1 i, a& H  l$ h6 S
Median lethal dose, 半数致死量
! I2 n- f0 z0 YMedian polish, 中位数平滑
9 k( d+ Z8 @  q8 oMedian test, 中位数检验: g+ y& H/ D8 i6 q/ g9 D
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
  L* }2 `1 W/ B+ [+ K. `# v: aMinimum distance estimation, 最小距离估计
5 H0 L" J! ?. F7 t( `" XMinimum effective dose, 最小有效量
8 Y: _0 t, D/ c) ~7 C7 }% r+ ^7 c$ RMinimum lethal dose, 最小致死量
, _3 c9 L, J3 A* V2 T! dMinimum variance estimator, 最小方差估计量. x2 }6 X7 V6 @2 V
MINITAB, 统计软件包
8 v. e4 E( n- _, W5 YMinor heading, 宾词标目
' g9 @0 U0 C1 G( Y4 J3 Y. v8 YMissing data, 缺失值
3 _, `3 e) n; r/ y7 t0 oModel specification, 模型的确定
! P1 k) L; K' A% a8 X* hModeling Statistics , 模型统计
9 a3 k8 ^2 P4 h6 TModels for outliers, 离群值模型
7 J- l$ ]9 F+ m8 `1 I  WModifying the model, 模型的修正
0 h' T- [3 @( |9 M1 AModulus of continuity, 连续性模
! H2 ^, d0 C0 }/ `9 C& z( ^Morbidity, 发病率
/ M. |! V+ I6 TMost favorable configuration, 最有利构形5 K, J' e+ y- ^
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
8 x5 ^0 X7 P# G+ kMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
3 L! z3 M9 T$ n# w8 XMultiple comparison, 多重比较
1 y1 g! L. I; y2 a- @& gMultiple correlation , 复相关( V; d) \% x% u: A
Multiple covariance, 多元协方差3 `$ v" \3 @  y& A5 D: N4 B
Multiple linear regression, 多元线性回归9 S* v1 o; d" Q* u
Multiple response , 多重选项  \3 P. P$ [0 q5 x) l- V
Multiple solutions, 多解9 M+ ^  ?) A" u
Multiplication theorem, 乘法定理
8 c' l# W4 j$ L! [/ \; GMultiresponse, 多元响应6 v# V+ ?2 j" H; F
Multi-stage sampling, 多阶段抽样) g# n; ~. X& f8 n
Multivariate T distribution, 多元T分布
) }+ h! t7 h( PMutual exclusive, 互不相容
; I# P- ?, K  D/ ~Mutual independence, 互相独立# {) A  ]* |  l4 ~/ z
Natural boundary, 自然边界
. r. Q- p2 Q% @; Q( @+ @) @' oNatural dead, 自然死亡
! v: D% q4 ]+ T7 m' tNatural zero, 自然零1 p" _5 c7 D6 J" c* v, g
Negative correlation, 负相关
7 k" @: H5 t& }Negative linear correlation, 负线性相关4 l1 `5 S% \9 N- m! o1 t% I
Negatively skewed, 负偏
- ?; _/ P, e7 P/ e7 o% kNewman-Keuls method, q检验, ^/ u& j3 b7 p' y; _
NK method, q检验9 }$ E* V. J, B6 I3 w' R7 p
No statistical significance, 无统计意义# `% p, J/ o8 C. U) q/ M& l
Nominal variable, 名义变量
# E3 W3 b+ T* N% Q' T# vNonconstancy of variability, 变异的非定常性
8 T+ k; B4 O) r3 B9 _2 j+ XNonlinear regression, 非线性相关
2 v  Z$ g+ S0 p5 o$ xNonparametric statistics, 非参数统计5 I/ B. Y  i9 U  a) e% I
Nonparametric test, 非参数检验
5 h6 r7 V3 T# \8 k; rNonparametric tests, 非参数检验
  v2 f; o; G( m5 }$ DNormal deviate, 正态离差& |1 C9 m, _/ q" U
Normal distribution, 正态分布  w& B# B5 L" C8 _- h5 ^( p
Normal equation, 正规方程组1 e# d  H! V8 g% B. C, b1 C
Normal ranges, 正常范围
2 H' |( G( r( _  _' h( l3 s3 _Normal value, 正常值# g5 K3 X- o/ R  a% Y9 X$ B
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
( u/ j0 @; V4 G8 p4 \% a6 d) Z4 TNull hypothesis, 无效假设
1 g& M& V0 N2 NNumerical variable, 数值变量
* u) Z. a# O5 E% ZObjective function, 目标函数
; h! S0 D$ d  e; }" TObservation unit, 观察单位. k! j! ]/ j0 m5 _) h1 V
Observed value, 观察值! z" o+ |6 D4 l  R8 z- X1 |. M
One sided test, 单侧检验5 U& {' m9 _- J: _# b$ _
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
) J) o- X! H. V' U$ d; mOneway ANOVA , 单因素方差分析
0 G% r1 T3 n, @4 S4 G) M+ zOpen sequential trial, 开放型序贯设计
% E: Q, N# w/ Q/ yOptrim, 优切尾
6 c/ O1 {9 W6 o8 A5 X/ ~Optrim efficiency, 优切尾效率
% \3 I3 L* Y! ?1 O% FOrder statistics, 顺序统计量- O0 G  Q' X/ m$ f
Ordered categories, 有序分类  g, k8 x7 }8 u
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归2 c+ U* s, E0 v3 _. V/ Y6 s
Ordinal variable, 有序变量" W! ~+ a4 N4 Z8 n& x
Orthogonal basis, 正交基
! K$ |8 i" z5 }6 a7 L" uOrthogonal design, 正交试验设计
% K- o+ @2 S# ]& BOrthogonality conditions, 正交条件- s. u8 i& Q# m6 F3 I# a) o8 Z9 n- \
ORTHOPLAN, 正交设计 # J; P+ w3 q1 W6 K. f7 L5 X7 W4 U! u
Outlier cutoffs, 离群值截断点2 }3 a& {) R8 L# j+ N
Outliers, 极端值- M% J0 p" m" x& Q
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
- {5 E/ n# o9 d7 W9 R7 A8 Q) dOvershoot, 迭代过度
/ l6 E9 O& c" b1 H" _; a& V9 R- C. lPaired design, 配对设计
( M; v5 k  T5 y/ L  v( N. zPaired sample, 配对样本
' T" q- k) G: r- L% |9 F' wPairwise slopes, 成对斜率2 I, Q/ S$ B2 R
Parabola, 抛物线
0 g" q5 G) }- o! x8 Y  f# W# @Parallel tests, 平行试验. X- U9 `2 L* }+ @$ M
Parameter, 参数' B) u4 V; I3 E2 S; O& G( w: `
Parametric statistics, 参数统计
8 q5 B, m' U4 c: eParametric test, 参数检验
5 \2 h6 B  {9 j3 v  S" Q0 \Partial correlation, 偏相关
- v! W& _) `" G$ T2 p) H  Z* cPartial regression, 偏回归7 W" [/ A9 ~" J
Partial sorting, 偏排序1 R1 T- j# K& @1 `# Z$ o) P+ L" J
Partials residuals, 偏残差8 s* A+ q; y' e/ y% W( I
Pattern, 模式9 J# i1 p. g) S2 c
Pearson curves, 皮尔逊曲线
4 G8 r4 i( X- S) F+ u* P  TPeeling, 退层" t7 Z* O4 b7 `: ?  t
Percent bar graph, 百分条形图! \& M9 N4 G' N, a- p9 A
Percentage, 百分比8 E' ^+ p. D9 i5 ]; s7 K
Percentile, 百分位数
2 g0 d4 x3 q# J# A# w+ |4 O2 t0 n# ~Percentile curves, 百分位曲线5 t2 l& L* e# `$ q! ]
Periodicity, 周期性& b, F# w5 d& N: w$ m' C
Permutation, 排列
( c% R- Q! W% _* m4 o$ k, W% pP-estimator, P估计量
5 B+ g$ T. g$ h; YPie graph, 饼图) f* N  A# \! j* f/ x' z/ w" {
Pitman estimator, 皮特曼估计量8 w7 k+ n, u0 L2 `- Q4 E
Pivot, 枢轴量
: l- H7 v6 v( o, o3 i( q" RPlanar, 平坦
" R! T; H  d0 z# d( D2 UPlanar assumption, 平面的假设& z) Q- W4 I  F- q* s$ X. ?- u1 _" Z
PLANCARDS, 生成试验的计划卡2 c- x2 y) p7 z9 A6 g
Point estimation, 点估计
) R6 j) d& r/ C/ |Poisson distribution, 泊松分布5 J4 S- ~5 A! |5 }
Polishing, 平滑( V4 U5 n5 U& T
Polled standard deviation, 合并标准差  A1 P# b3 y* I: d
Polled variance, 合并方差/ E9 u6 Y8 i0 y1 s& O1 a
Polygon, 多边图# i+ V( K. p- d$ [* \% E
Polynomial, 多项式
6 D( P% Z8 \) z8 M  S. m4 wPolynomial curve, 多项式曲线8 s) g2 U) |- A0 I' E0 K" e0 Q' D
Population, 总体
1 ]# K7 g4 M: ?. I+ _; a- E. {Population attributable risk, 人群归因危险度
- ^* G5 O8 \7 m9 y0 IPositive correlation, 正相关3 v- \: r! q  I8 m8 P: `
Positively skewed, 正偏
8 u0 U+ l) I; o, I3 QPosterior distribution, 后验分布. g+ ]" b) c0 ^. ^- }" Y
Power of a test, 检验效能# w$ V" ^- H9 k* }' Y- X8 j1 x
Precision, 精密度
& \" Q" }( E' Z" dPredicted value, 预测值) {/ G9 ~7 C8 y9 J; {/ G
Preliminary analysis, 预备性分析% V# W6 f2 L! e. t/ y# S# ~6 B' ?9 K
Principal component analysis, 主成分分析3 O' @4 Q4 {+ G3 m/ B6 `& O; N/ e" H
Prior distribution, 先验分布
( V& e) H9 D) y9 \: Z" ^: f# PPrior probability, 先验概率& q6 ?9 f& s5 `3 D: I6 k: O. d& F
Probabilistic model, 概率模型
: ~! d+ I) ~2 `8 m! j9 ~; o3 Yprobability, 概率, v. V, [+ Y; j* D
Probability density, 概率密度
6 P3 D) q8 e2 G) J' G6 jProduct moment, 乘积矩/协方差$ v7 s3 R) @8 @1 `7 U' C
Profile trace, 截面迹图% P0 N: @7 D! m+ l
Proportion, 比/构成比
3 g  F. e/ [5 w: [( W8 cProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样  Q) ]+ I2 o3 M+ V, w& Y" s
Proportionate, 成比例
- @8 D: K' F; EProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
6 j7 t' B: L4 [+ XProspective study, 前瞻性调查
. L* l% e+ j7 x; C; {  g4 Y2 X: ~Proximities, 亲近性 " g% z1 H% U9 t
Pseudo F test, 近似F检验1 V: O% @% D* t4 B
Pseudo model, 近似模型
3 q$ v4 F* H/ b5 M' i0 D3 JPseudosigma, 伪标准差
& F* D0 Y9 ]; p& ~Purposive sampling, 有目的抽样
& T1 Y" r: N6 `' L& S3 }QR decomposition, QR分解& V0 l% z3 S/ O# _4 \- \
Quadratic approximation, 二次近似! ]7 _  ~. x/ J# [0 d- N+ q
Qualitative classification, 属性分类
" W1 B! W$ S, [) n* H8 X) {. oQualitative method, 定性方法! a, ~# l1 C# M- I' ]
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图1 U+ K- a+ \3 [8 U' o9 i. [
Quantitative analysis, 定量分析5 @7 ~8 C# c" M/ `1 t- O/ {
Quartile, 四分位数- p/ I4 ~( Y& |
Quick Cluster, 快速聚类0 s$ O% w1 v0 W
Radix sort, 基数排序
3 k1 l' P9 T# S/ b) ?% a8 uRandom allocation, 随机化分组  ~* y5 |! ?  A. n% @: T  ^
Random blocks design, 随机区组设计
' k0 p! O( V; A* ?3 m8 ^* L" |Random event, 随机事件6 q4 |1 V6 L, c- U+ d) J" }
Randomization, 随机化3 y& I( m+ ~% s' G6 _1 I
Range, 极差/全距5 Q% F; o, n4 D' P8 E, d& B
Rank correlation, 等级相关
% _, a0 I$ {" `# ~$ Q# nRank sum test, 秩和检验5 V' V5 b  M9 [" L* A* v7 w( ?
Rank test, 秩检验+ C0 p" J  |3 J% G: {1 C7 W  g
Ranked data, 等级资料5 q8 ^/ d+ G5 D, X4 ^% {7 |& N# `
Rate, 比率
6 s8 h3 C  ^5 I& U- \  M% u/ B4 N: BRatio, 比例# `% X5 {- c. h  \: C+ x% }
Raw data, 原始资料" i3 G8 C, m2 ?2 p
Raw residual, 原始残差: K& x  u, i9 `  J) j! l
Rayleigh's test, 雷氏检验( x2 R+ W2 P3 T' A- m' O5 ^
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 : Y- c6 j# [& X% N9 W
Reciprocal, 倒数# W1 C& Y2 D$ R2 x
Reciprocal transformation, 倒数变换
( C; r+ o. n8 o* PRecording, 记录+ }. |$ E5 [1 c% B1 A4 [; I
Redescending estimators, 回降估计量
3 H9 Q& `7 m6 x# z7 F: o3 S8 a9 uReducing dimensions, 降维
  r/ w# `( f- V1 z, URe-expression, 重新表达
% A4 ~5 ]5 A+ X5 ~/ j, {Reference set, 标准组
% g9 P" c- x- t9 w" D0 PRegion of acceptance, 接受域0 i: @/ h) ^& u+ e
Regression coefficient, 回归系数6 @; Q, p4 `6 [( {/ @
Regression sum of square, 回归平方和
" y( E% Q* G& I: pRejection point, 拒绝点
7 X% S# A9 R8 vRelative dispersion, 相对离散度
( \) F6 [5 I: p, NRelative number, 相对数
7 ~7 t* U0 O; A9 x# P% S. F, t" q! `Reliability, 可靠性7 |' x* d# l) `& Q8 Y$ l7 y. O+ M  O% r- s
Reparametrization, 重新设置参数& f& @2 u* G. k
Replication, 重复3 }+ }; }5 `4 _
Report Summaries, 报告摘要
& t/ v1 }9 Y8 F/ R0 h5 i" a8 CResidual sum of square, 剩余平方和# v# |, D/ \: X( e5 S- _
Resistance, 耐抗性' z5 D+ ]; N% n* y/ w" k
Resistant line, 耐抗线% q1 {7 P$ D! |; W* p
Resistant technique, 耐抗技术) k- s$ `4 I; R. J
R-estimator of location, 位置R估计量
' O: d; W+ X# V* V4 z4 l* {, aR-estimator of scale, 尺度R估计量6 n8 c! R& g3 X4 r6 G6 }% W2 Y
Retrospective study, 回顾性调查
( v/ D/ C2 B1 `0 ~9 W" f+ a. L, fRidge trace, 岭迹! P+ ]* i: e; H; }
Ridit analysis, Ridit分析8 B6 u; W5 T' A( N1 Y5 |
Rotation, 旋转4 B2 v5 j* N8 r% S1 S9 j  S
Rounding, 舍入
# C  I: G- `& Z1 T; X& n) _- iRow, 行% @. r' I) A; H5 B7 _. {3 ~
Row effects, 行效应( H0 z8 V+ S- g% h$ r0 `
Row factor, 行因素
7 `2 J+ N# d2 ^RXC table, RXC表- X$ L4 Q+ {* i1 J
Sample, 样本
4 s% L' _. V; S$ X% iSample regression coefficient, 样本回归系数
. Q% R) L, |: S3 a4 N4 z* l; pSample size, 样本量$ l5 S5 {# e$ ?
Sample standard deviation, 样本标准差  t* e: R% B. z+ t7 W0 b  k
Sampling error, 抽样误差
5 k/ n+ x8 z9 ]* ~0 lSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包6 [7 j% b1 c6 O- f- b; X
Scale, 尺度/量表
& o% k+ R% [* NScatter diagram, 散点图- e$ f& T; V+ S! A. d
Schematic plot, 示意图/简图7 K; v9 k5 V, M) |" S- j3 ]
Score test, 计分检验( I6 k; G$ Y3 p2 S' r
Screening, 筛检; j" t! x; w% k- p% E
SEASON, 季节分析 % D. y0 f8 W) a& g# I
Second derivative, 二阶导数0 ^  ~1 @2 N8 N3 b4 G# q0 E& p. N8 k
Second principal component, 第二主成分$ z- e0 |1 M, W& l# f2 D
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
: P0 x6 _/ x, P3 fSemi-logarithmic graph, 半对数图
4 ]9 j& F+ W, ~Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
& |5 ~/ e- c6 R  O! E0 ?0 k* u% S8 VSensitivity curve, 敏感度曲线
1 |, L  F" U4 W" b; ASequential analysis, 贯序分析  X8 p* J; s( g6 e1 @
Sequential data set, 顺序数据集9 i6 a  F5 x7 ^6 ~  L, X3 Q" q- C
Sequential design, 贯序设计
; C1 _* y6 g3 ]: W4 w; U0 bSequential method, 贯序法
1 k8 O- Q9 o9 a# g* D: MSequential test, 贯序检验法; f' S. L& P' y, g
Serial tests, 系列试验) {) n0 N( Z% O3 r- \- k
Short-cut method, 简捷法
5 Q6 B4 l  p* r# y* d- n$ ISigmoid curve, S形曲线
$ A# |! |) l' }% QSign function, 正负号函数# s% ?- s, j, }; ~* {
Sign test, 符号检验9 [2 D6 q7 z+ ~6 b  S6 J5 R
Signed rank, 符号秩' b9 s( Z* b% D8 V$ O
Significance test, 显著性检验8 v; Z" G7 e+ T8 }
Significant figure, 有效数字% T, u/ \6 o( c/ ?  t
Simple cluster sampling, 简单整群抽样" H+ Q$ O% q. o) }9 F! G
Simple correlation, 简单相关% b* d+ d+ |# ?; ]2 ~# n
Simple random sampling, 简单随机抽样. c' F( V% O8 z' J& o+ Q
Simple regression, 简单回归
- x* A3 k# z+ X9 osimple table, 简单表+ {: o+ C4 \2 P( A" h# A9 T* K; q
Sine estimator, 正弦估计量
; p5 |& S, K9 f+ W& ^9 L3 USingle-valued estimate, 单值估计
& R; K, G4 ^5 X4 M# aSingular matrix, 奇异矩阵: U" M' @4 k1 B1 a
Skewed distribution, 偏斜分布. ?7 |; {5 G4 k4 d& u
Skewness, 偏度
8 z6 |  ^, l2 \$ e# qSlash distribution, 斜线分布
! b7 J" f( P0 p8 x; e7 B, xSlope, 斜率2 i1 H. k! d- @  [
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
/ T. k' X% W& A+ I8 WSource of variation, 变异来源
+ w9 A* C2 W8 F% MSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
9 q8 @7 i+ f* |/ `Specific factor, 特殊因子' l" b9 h& n) Y
Specific factor variance, 特殊因子方差$ n7 b; R5 [& Y. Z, S* c% E
Spectra , 频谱
9 Y2 K8 I7 A# V# a! y0 rSpherical distribution, 球型正态分布* A8 e: \5 ^# [( j+ C
Spread, 展布
4 q+ }7 G( M3 r) V: QSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
$ \6 h4 N; _/ O: KSpurious correlation, 假性相关& g0 C/ ?6 x9 j$ ]
Square root transformation, 平方根变换
: n, X9 }  `) X. q" ^Stabilizing variance, 稳定方差
4 b  g! o: U& E  N) ?) @2 ^+ uStandard deviation, 标准差, S+ ]7 Q& U; [0 I5 @7 C
Standard error, 标准误) a; E6 V8 u1 Q4 m
Standard error of difference, 差别的标准误
: b0 _  E* \1 z- G& ^3 {Standard error of estimate, 标准估计误差5 w) q4 j5 L' C
Standard error of rate, 率的标准误* V' I- j& |3 c' G# t. o
Standard normal distribution, 标准正态分布
& x) Y! [, [/ z/ u7 t% gStandardization, 标准化
$ H9 S$ c, n+ U+ @Starting value, 起始值% {, H3 J0 E1 @& I
Statistic, 统计量
0 e; U2 a/ Z0 K3 g" c' l& yStatistical control, 统计控制
. q% t! @" v' V, {4 gStatistical graph, 统计图
8 x# @# y1 r% D! E: _8 _8 ZStatistical inference, 统计推断
8 Q( R  g: s/ G$ gStatistical table, 统计表
, x* [) Q3 S! _2 }3 ?  fSteepest descent, 最速下降法% P) G/ A: e$ h3 D* |* J) B* c! J+ _
Stem and leaf display, 茎叶图' G/ p, }5 D' q1 [( D
Step factor, 步长因子! s/ G% T- v  m! F' f
Stepwise regression, 逐步回归# h1 C- e( Y/ i- ?
Storage, 存- |# s$ G6 I) b9 M
Strata, 层(复数)
. Y0 ~3 z7 E0 p4 kStratified sampling, 分层抽样  F: L. e7 x. f- J% }
Stratified sampling, 分层抽样
% @, g; v) _" ^6 ~* uStrength, 强度
/ X3 h9 F& Y9 z8 z4 k9 b8 [; i# w6 UStringency, 严密性
9 V( W) h  I4 q, N2 Q' YStructural relationship, 结构关系- g7 ~' e; j8 T6 o
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
9 U' v( Z% p; v3 G+ zSub-class numbers, 次级组含量4 i+ J5 N" e, A3 l; J. ~
Subdividing, 分割
8 \& n! g3 f4 cSufficient statistic, 充分统计量
7 _' J7 ^1 X* c% m' v+ r/ z# bSum of products, 积和7 b* A/ m3 A8 u& y
Sum of squares, 离差平方和5 P& h& t' ]6 y& [
Sum of squares about regression, 回归平方和
5 M, L) E' f9 R1 {Sum of squares between groups, 组间平方和
: }9 y. y, Z, o6 y- JSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
3 b2 H; m7 U0 C8 f* ^8 S1 {Sure event, 必然事件
+ A; [5 K+ M- R4 @Survey, 调查
4 r/ s8 \: W0 t  cSurvival, 生存分析! @6 m+ e2 e% s5 `: p2 C; Q
Survival rate, 生存率
5 s& e) x9 [! {5 ?2 }- R9 LSuspended root gram, 悬吊根图
+ d: z# f# I" E. a* T" LSymmetry, 对称3 t+ Y( ?8 h  k0 f  u/ V/ c2 A
Systematic error, 系统误差: o! {7 |4 j/ T3 N# S! S; y( @( Z
Systematic sampling, 系统抽样" C2 i2 K3 d0 J" F
Tags, 标签
2 e! h( v: k" T/ i( ETail area, 尾部面积, I/ q3 f  z& [: X* i2 O
Tail length, 尾长
' [* F: ]/ n' s. ^; e, h2 \  F5 x4 NTail weight, 尾重) L0 ]0 o% F4 B: o; n: j
Tangent line, 切线+ F( l6 C  S$ Z
Target distribution, 目标分布9 I6 U7 T" N; c1 m! C0 C
Taylor series, 泰勒级数5 w! e6 i' O9 j; X0 l5 e) f
Tendency of dispersion, 离散趋势
6 L5 o7 a" F  R3 X& r; @- t( m' B0 }# CTesting of hypotheses, 假设检验7 W* S- c$ k7 i. q% _7 W3 J
Theoretical frequency, 理论频数
! `# k/ D) I8 L* J0 D: i3 QTime series, 时间序列
) x1 Y9 u5 o: j/ V, B9 B  C# k7 OTolerance interval, 容忍区间
1 Z5 D7 a% T4 s( f6 WTolerance lower limit, 容忍下限( |% Y! L" O- u4 \# @1 v  Z/ D
Tolerance upper limit, 容忍上限$ R* |1 |6 r: z, [$ r; j; ]! P
Torsion, 扰率
0 c1 P6 k2 z- _/ }! {0 {7 jTotal sum of square, 总平方和
$ h1 P+ p% _( M$ [1 G$ R2 i! y- hTotal variation, 总变异
, S5 h7 G" G+ q6 J& W( iTransformation, 转换+ n4 P% A( F  o1 ~
Treatment, 处理
! U9 J5 u7 j" XTrend, 趋势! _" Y3 l: S/ [! i: o* @% g
Trend of percentage, 百分比趋势# f) G! _. X7 A# [( A2 S$ _$ M! E
Trial, 试验+ o0 @  W1 i. P4 g- M: c
Trial and error method, 试错法9 k* ~, o+ Y) r6 o  t) x  q4 O& w) h
Tuning constant, 细调常数
, Q/ A( o# R$ G( M, L# {Two sided test, 双向检验# x5 i3 ^- F0 f# q# P* ~
Two-stage least squares, 二阶最小平方
/ s. x1 B9 S5 q* z% T9 eTwo-stage sampling, 二阶段抽样% \$ [: L% y$ `. _2 K( g! ^5 o
Two-tailed test, 双侧检验
2 S& g0 m: ?; g5 z) S% pTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
) K0 _+ _3 H6 M+ L# p4 ^Two-way table, 双向表( ?  G  G; K" r7 H
Type I error, 一类错误/α错误; U/ p: H' }0 S: Q6 B' t2 @1 E& _
Type II error, 二类错误/β错误
) |2 S# p' W1 e1 R8 m* ^3 ^2 I  A7 X. JUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
" e0 s; F' [' j& E6 NUnbiased estimate, 无偏估计
0 Y7 H/ @) N" @6 Y6 f3 LUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归/ E9 |" O' B$ d+ }0 M1 Z
Unequal subclass number, 不等次级组含量' H: p* E' k8 G) r, v; M
Ungrouped data, 不分组资料% {  p+ v2 @  n! [. Z
Uniform coordinate, 均匀坐标
! \! a& p2 [! \- Q' o7 E& U( JUniform distribution, 均匀分布3 @/ \* C+ v& ^( n0 P
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
( ~7 F" o2 d( u/ _1 k5 bUnit, 单元- N# {1 M7 h# @1 o; \
Unordered categories, 无序分类- K8 B+ Q# W0 @: X9 ]* j* p5 ?, U( [
Upper limit, 上限* d" Z5 m; |8 _1 f2 [
Upward rank, 升秩3 Q5 W. L7 S! R% [$ P. Z( C  L
Vague concept, 模糊概念
7 o  l6 J, a/ W+ k6 z$ CValidity, 有效性$ K9 l  O" k! {3 b" u
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计2 _6 u3 t. \- t6 v
Variability, 变异性
0 U4 ]) }* T$ ?3 ]Variable, 变量
- Z- L# I4 m" xVariance, 方差& e4 b' y3 Q. @$ v- {7 c5 y
Variation, 变异% t( u: P2 {! n1 T2 p# ~
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
% r) l' G% w( S: yVolume of distribution, 容积8 _" c" N: V) U% ^; G0 p# I
W test, W检验* f) _! k2 _. w9 [
Weibull distribution, 威布尔分布$ d; ?& y. H! s! d' u
Weight, 权数, E' k: L- d% Y8 d
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验. ^9 R5 V8 n9 M5 a
Weighted linear regression method, 加权直线回归
5 r) L' d/ m$ f& sWeighted mean, 加权平均数
2 \5 L9 ~% R% L% a4 VWeighted mean square, 加权平均方差
: V1 g0 N4 \+ \" {& zWeighted sum of square, 加权平方和
/ k3 A- R' b* UWeighting coefficient, 权重系数5 O5 ?$ A6 V8 I% w( G. t3 d8 c
Weighting method, 加权法 6 P( r1 T3 q& w. _4 g3 d3 W2 g
W-estimation, W估计量
2 Z4 ^) E. b& }; UW-estimation of location, 位置W估计量
" x! d+ Q: ~; oWidth, 宽度
) F. ]; U* u- L3 |* W* h& @Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验4 D$ Y4 w  Z- X
Wild point, 野点/狂点
9 J. N1 }( H/ f+ Z, D. }Wild value, 野值/狂值
7 N' j3 D6 C/ D/ j1 qWinsorized mean, 缩尾均值" D! S5 a: M( z! M' u+ }
Withdraw, 失访 8 d  b( ~. r- c3 k$ d
Youden's index, 尤登指数
5 r* {( F: c# d; b4 N' `" F1 IZ test, Z检验7 @' W! `& n5 G- B
Zero correlation, 零相关& m1 G' Z+ f) Q0 f% e
Z-transformation, Z变换

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