|
|
Absolute deviation, 绝对离差* z2 z8 k2 R _7 i5 G
Absolute number, 绝对数; o" b( K' Z9 ?) h
Absolute residuals, 绝对残差5 q& N3 Y* M* K8 d! }
Acceleration array, 加速度立体阵2 Q: D1 B5 ?8 E+ L. [3 a2 Y
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度/ V4 [! z6 |% Y8 |6 K, P( N
Acceleration normal, 法向加速度
% e, Z' H" z) C4 v/ J/ P+ hAcceleration space dimension, 加速度空间的维数* A, J3 \5 x7 ?+ j
Acceleration tangential, 切向加速度$ V' h5 U, h c% A3 k0 r% s
Acceleration vector, 加速度向量
! l' F" Q: g6 Y! ]! J9 XAcceptable hypothesis, 可接受假设& B; x" i0 X+ `( Z: e3 Z
Accumulation, 累积# C \3 T3 J& K5 j) g$ h" x% w
Accuracy, 准确度. ~( W1 ~8 `, e% \6 | l" |- n
Actual frequency, 实际频数
' b- L) |1 u1 O ?/ F1 kAdaptive estimator, 自适应估计量
+ e' d u y! w5 h( ^; C0 X8 i! JAddition, 相加" l, d W% c' E8 E+ e5 H$ L( ^
Addition theorem, 加法定理( t9 I+ f& z3 o$ ], m
Additivity, 可加性7 _ r' }/ { B: f
Adjusted rate, 调整率# b6 v( }/ g3 L n8 a1 `7 N" ~
Adjusted value, 校正值
6 N( @; b6 J( }Admissible error, 容许误差
, f4 A9 P7 M& Y K2 `% `" PAggregation, 聚集性
+ Y4 E0 i- p% V2 LAlternative hypothesis, 备择假设2 p6 M* ~4 I* F1 \4 [" N
Among groups, 组间: |7 {9 i- T- a
Amounts, 总量) Y& p/ i6 L5 v4 Q& ]5 M
Analysis of correlation, 相关分析
]8 w: A: {+ Y; kAnalysis of covariance, 协方差分析
# F0 l% B3 v2 R' D: |Analysis of regression, 回归分析
- U( I) n) W+ v8 j6 i ^* y1 I eAnalysis of time series, 时间序列分析5 E2 L/ M; P4 o! i3 ~ p( Q
Analysis of variance, 方差分析
/ w5 x# B; n: v$ j5 iAngular transformation, 角转换2 F% |$ F5 M I0 I0 F; q# x
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析! A4 I2 d/ z7 I6 e; i+ } S! c+ P; n
ANOVA Models, 方差分析模型. `+ ~$ J9 Q5 Y/ q# e
Arcing, 弧/弧旋% f6 ~, {3 X9 f! K5 U( F
Arcsine transformation, 反正弦变换
- H0 {" G! [7 f) ]( N' T3 L0 @) PArea under the curve, 曲线面积
5 L2 u- \3 g, `2 iAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 Y9 J8 ^" U. y2 F7 z
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 * R, l, N; O. a3 l, h
Arithmetic grid paper, 算术格纸
+ y- p8 |9 ~* sArithmetic mean, 算术平均数
1 j2 |! {& a( d0 `8 E( M* }Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
7 d1 e% I; g) k6 v/ Q! | o5 E9 U. ~: XAssessing fit, 拟合的评估: [. p3 H' M1 D: H
Associative laws, 结合律2 k: p2 J% H% N T! a8 y
Asymmetric distribution, 非对称分布
5 T% H$ k4 ~4 g8 z' ~7 ?6 Q# m# MAsymptotic bias, 渐近偏倚
* C. A8 u3 E- K( y4 M3 [Asymptotic efficiency, 渐近效率8 V+ J! ~- {1 f3 j& N, `
Asymptotic variance, 渐近方差6 d7 R2 F" z2 ?* M" x* B' P
Attributable risk, 归因危险度+ Z0 F3 J0 U9 V' d6 @) x$ q; T
Attribute data, 属性资料
- ?5 H* X+ Z( S0 g1 l H$ }Attribution, 属性# m+ w) p& L8 K& J5 F) _6 x
Autocorrelation, 自相关; L- g4 |/ r4 e& a3 O4 c
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
+ e) ?3 ?+ k0 t- Q+ p3 q* \2 XAverage, 平均数
9 o5 S+ T/ i5 F4 k' TAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
. g: V" C. `" V# v2 {7 wAverage growth rate, 平均增长率! m9 v& c/ }7 k7 x
Bar chart, 条形图
6 |# q" M K6 k) o$ ?Bar graph, 条形图
# U+ Y& {- }. D/ ^: H9 RBase period, 基期
! v- s+ I$ h$ g, DBayes' theorem , Bayes定理
$ l; W; E) Y0 g% M- `Bell-shaped curve, 钟形曲线
. p2 F5 v& _ | S6 I) {Bernoulli distribution, 伯努力分布" h$ i' s" [& x5 z& x) ^2 A: b1 C
Best-trim estimator, 最好切尾估计量5 F+ g% h. P5 ]# C9 @* K
Bias, 偏性( ]' N! v- }6 V! y+ [- f
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
$ b9 F( A- C+ ~+ r& W3 tBinomial distribution, 二项分布5 q' x1 r& P/ X2 n% q
Bisquare, 双平方) D U, C" ?" I1 V+ R. b+ k1 M
Bivariate Correlate, 二变量相关. W% \4 w+ V( ]
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布3 c7 V+ H% O2 Z
Bivariate normal population, 双变量正态总体 n8 q7 u7 k& e" M/ b l* N# f
Biweight interval, 双权区间$ P* p" O/ G" M3 m% e
Biweight M-estimator, 双权M估计量
& F5 a8 y$ q2 N4 A" w: }& LBlock, 区组/配伍组+ d* X( |6 X9 ]+ t
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
8 a& q: _; b/ {* K% yBoxplots, 箱线图/箱尾图
) H! m! W- V/ Z' s4 s) i; GBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
/ F4 o1 k1 L! [% P! B l; ^; x3 [ SCanonical correlation, 典型相关
! r1 s3 s* {* Y2 Y0 T* [+ qCaption, 纵标目
! e4 r L7 R, WCase-control study, 病例对照研究
. j3 T# C5 p( OCategorical variable, 分类变量! \5 f2 j% @) p5 m+ w# T
Catenary, 悬链线
4 J$ T, O9 E7 s. {Cauchy distribution, 柯西分布
3 L! k9 A s+ L1 n6 [8 HCause-and-effect relationship, 因果关系
2 i- C5 H5 ~5 W# y% JCell, 单元% N+ |0 Y4 H, o- N: |% {
Censoring, 终检
$ K1 d: I2 _5 Z: z- B# LCenter of symmetry, 对称中心
& f, m; H, J0 ?6 e8 ?) lCentering and scaling, 中心化和定标% s+ \; N' L! o& a4 C# S. o
Central tendency, 集中趋势
/ s$ p ?1 e6 n JCentral value, 中心值
8 W$ r. X% i, Z) R2 D) H- JCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
) u7 n. |: }2 r0 x% lChance, 机遇
+ L! s7 G& h+ h& H3 g0 Y" [Chance error, 随机误差. o2 L ~8 K" X6 i5 N$ `! [' j$ h
Chance variable, 随机变量) d) Z. G( e6 t0 `7 n. R" r! a
Characteristic equation, 特征方程
$ Q4 K Y. N1 B& o4 dCharacteristic root, 特征根
& v3 c9 V6 c4 _1 m$ O& DCharacteristic vector, 特征向量+ S) e; C$ `- e; N
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则- Z9 w4 T9 B" d5 C5 i. [. Y" W
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
' f& N' h+ x+ X8 i" EChi-square test, 卡方检验/χ2检验
) t7 j: s2 e9 lCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解# t, ?. Y/ ~1 e2 }( b0 @
Circle chart, 圆图
& D4 V5 u+ e! e, X0 o; DClass interval, 组距) p+ e# _. h! _- J; Z% p3 y% h
Class mid-value, 组中值
0 R+ D# S5 [% z. CClass upper limit, 组上限: o# X) F+ N% \" x
Classified variable, 分类变量4 I: A1 U1 P. J$ w0 Q
Cluster analysis, 聚类分析
: J" L$ U, i5 }3 W/ @, @Cluster sampling, 整群抽样- C8 N9 Q* t& m' u2 V7 n# {4 X
Code, 代码: I6 p- R- b: f) P! A/ r
Coded data, 编码数据5 }2 y% o0 W/ @* a1 N
Coding, 编码
5 J' P, H/ q- ^3 @% bCoefficient of contingency, 列联系数
7 ]2 g- w0 U9 {$ l6 WCoefficient of determination, 决定系数; K, \! g9 D, G+ }
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数3 B. E# N: H, X" q b3 {
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数# b+ i: |6 M5 M% d# B' _, L
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数1 Q- w+ ]4 f! j) a/ r$ V# W" f
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数% d" H& T% ]: h- V: n- b3 e+ E
Coefficient of regression, 回归系数8 Z- D" V l5 \8 I7 M. f$ |* W
Coefficient of skewness, 偏度系数
w, S% r+ ~+ U! D; UCoefficient of variation, 变异系数+ H; i8 z2 ?* |9 k8 c
Cohort study, 队列研究
& M; f; k& m/ m$ S1 Q/ @6 RColumn, 列7 i. y* p: `( U J" g
Column effect, 列效应2 m; I5 L3 R( p: Q8 |5 E L% g
Column factor, 列因素
3 G; `# r, F) d+ K0 JCombination pool, 合并
, E8 T1 z8 V0 ?& t8 i# PCombinative table, 组合表
3 o, Z g- ]* M& UCommon factor, 共性因子
3 S% j) B! Q- [' ?Common regression coefficient, 公共回归系数
! ^% u1 U, K4 e' zCommon value, 共同值 Y- E, Z, b+ o1 B9 U: n
Common variance, 公共方差, X9 J d, ^+ o& G" L
Common variation, 公共变异
8 |# p2 k; p6 U- L8 \" b6 }Communality variance, 共性方差
, r4 p/ L- s& M* pComparability, 可比性
9 F A+ `8 R2 S9 k) AComparison of bathes, 批比较
- Z1 y$ |* F3 G J, L! q7 q, lComparison value, 比较值# w/ N0 K% ~4 `* m) D
Compartment model, 分部模型
# c% v) D1 f- T4 Z& PCompassion, 伸缩
' G; A' ]: H4 eComplement of an event, 补事件5 g" d7 O* R; S7 p) o
Complete association, 完全正相关
; O( U( k* k( n5 Q; R# _ ~Complete dissociation, 完全不相关
9 N5 X' C# P# l8 M( ]* y. L: {7 qComplete statistics, 完备统计量3 h+ C, f2 ]4 f& z. b3 _, q
Completely randomized design, 完全随机化设计3 @6 i' g; z- ~& q6 C
Composite event, 联合事件: I* W& A& j% F/ Y2 U3 \; e
Composite events, 复合事件
! p/ B2 Q! F- g9 W* v" QConcavity, 凹性
: |/ C' q, C3 D' ^' KConditional expectation, 条件期望
/ E& Z, n2 B% w1 ?( a) E- r. V* SConditional likelihood, 条件似然& r- a/ [* z* w8 j, T: d
Conditional probability, 条件概率
. N5 C4 K; h0 x- m7 mConditionally linear, 依条件线性( t$ u4 q8 m5 b$ r+ l
Confidence interval, 置信区间
/ R" k j0 g' n" n0 mConfidence limit, 置信限4 p: Z0 z- g) ]# J& S, j
Confidence lower limit, 置信下限
% g# D+ t; V3 u. Q* v0 G0 r% BConfidence upper limit, 置信上限: r2 t L- X6 [1 v5 j5 G
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
: Q1 w8 \2 E; q3 C% S: eConfirmatory research, 证实性实验研究; F! @! i: S. U* ]' u+ h/ m5 X
Confounding factor, 混杂因素. v% n$ y j F( t4 g& _# D2 d
Conjoint, 联合分析
0 i; m$ O2 m2 y" D% {7 N" q# ]Consistency, 相合性
: x+ X; }& }% I; PConsistency check, 一致性检验. S6 [( R+ ~) R' H4 U, O* j: f9 S
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计5 i- J* a" p) U
Consistent estimate, 相合估计
1 d$ e3 T# D0 ~9 @7 @2 {9 gConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归( t& ~6 |2 v; K9 T, B- Z
Constraint, 约束* p$ F, Q# C# Q$ D+ O) }
Contaminated distribution, 污染分布
7 W% O3 l. O: Q, y3 y& h' O. V) lContaminated Gausssian, 污染高斯分布
% G$ w w' e# C2 w6 \Contaminated normal distribution, 污染正态分布1 U: V @+ u9 i+ O8 }4 ~- h
Contamination, 污染
* R4 a* N& Q4 ~, HContamination model, 污染模型
) ^+ ~: K$ o% M C4 G PContingency table, 列联表5 R( D2 R1 Z6 F8 v- `* R7 U5 O. N
Contour, 边界线
1 T* g+ |3 T5 ~3 QContribution rate, 贡献率
/ ]/ Q& ~+ B7 R7 dControl, 对照
q( ]) D3 J% T; cControlled experiments, 对照实验. F# a s" ?5 L8 u
Conventional depth, 常规深度$ T+ W. \2 R4 r/ H
Convolution, 卷积
# o7 U9 F; A* A% y7 m$ Y, b bCorrected factor, 校正因子; \4 G* q) j) x$ Q1 B7 J# @
Corrected mean, 校正均值
# I0 Y. S) A1 y$ [6 BCorrection coefficient, 校正系数
; g4 K, E+ b2 B- V$ s. H* K% ICorrectness, 正确性
k% L7 @; y3 w1 ACorrelation coefficient, 相关系数
1 o1 ~$ _/ F- r* i6 ICorrelation index, 相关指数
$ p$ `5 A# w! F' E4 Q$ xCorrespondence, 对应
) ]6 K) G0 n2 y& ~, UCounting, 计数# F; B$ k6 n. y6 t! o. O
Counts, 计数/频数
4 _$ p3 U1 e. G* A0 r! x5 n9 h& xCovariance, 协方差
: Q r5 e7 j' D9 L& w' uCovariant, 共变
* R& Z& P# `8 n8 @Cox Regression, Cox回归/ x W, x" a9 d6 ^" w% w# ~ y
Criteria for fitting, 拟合准则) @* Z) I* j) q" C; w; I
Criteria of least squares, 最小二乘准则
+ k6 E' G* @0 h( t& gCritical ratio, 临界比! [! G P4 F) N- j4 J7 ^5 ]
Critical region, 拒绝域2 M! O7 `5 T, r! R: X+ @
Critical value, 临界值) E3 E* h" Y D' [" {
Cross-over design, 交叉设计
6 z6 z Z7 y: [- e9 C6 I+ \Cross-section analysis, 横断面分析) u$ k: a1 Y' v3 L! b: U
Cross-section survey, 横断面调查
9 ~ B& P7 l& q( P5 L E7 c! G# S8 nCrosstabs , 交叉表 ; U6 n* N2 D" f* ~& H% c. U
Cross-tabulation table, 复合表3 g5 k( f4 v5 Y% B& S
Cube root, 立方根, w3 j( q2 x- v: E: }
Cumulative distribution function, 分布函数
6 G8 F: O3 U$ O$ u% MCumulative probability, 累计概率* q* r; k' x A s, U. x
Curvature, 曲率/弯曲1 U+ z2 |) s3 D( i
Curvature, 曲率
# v& C# z( {2 yCurve fit , 曲线拟和
9 M' G o" a' a) c, HCurve fitting, 曲线拟合
3 n5 ?8 i! N2 O8 ?Curvilinear regression, 曲线回归7 p0 k+ W% {+ N9 ~1 |1 M3 w
Curvilinear relation, 曲线关系; C: u- v! W6 x" M- D. ~
Cut-and-try method, 尝试法 h4 m+ B. ^. f+ E
Cycle, 周期
1 N. m* L& m$ @" u/ NCyclist, 周期性
" s# t5 S4 O4 z' r+ d: XD test, D检验/ \! l7 z- L& }1 x/ \1 W4 ]
Data acquisition, 资料收集
2 U; V9 a6 H. m& M$ V' XData bank, 数据库
% c! ^) M& W; g1 U) M4 ~; d' KData capacity, 数据容量8 E8 Q# z3 X8 h
Data deficiencies, 数据缺乏
/ m* k$ L$ V6 @! i% JData handling, 数据处理
: Q5 _% C5 o# j; p6 cData manipulation, 数据处理+ W6 s" b: f F% [# w g. m
Data processing, 数据处理
* \0 \0 m: k8 _% MData reduction, 数据缩减
( V( m1 Q+ V$ H) ZData set, 数据集
; F% _/ x; u- ~' |3 V2 F9 `Data sources, 数据来源
4 [0 g5 l3 s8 LData transformation, 数据变换+ ~2 ^. K9 c+ Z, J. [/ y3 W# e
Data validity, 数据有效性- o1 d$ t4 J& ^4 W
Data-in, 数据输入5 M( K3 k, Q1 \. T0 G
Data-out, 数据输出8 I% l" v/ b2 X$ @/ `
Dead time, 停滞期4 t' ~8 F, Y( A& o* Q! |+ j. ?
Degree of freedom, 自由度/ A# z3 n0 R* d" k- k# l
Degree of precision, 精密度1 \2 b0 ?1 r( D( @$ P
Degree of reliability, 可靠性程度6 c2 b" u. O& x7 t
Degression, 递减
) o7 |0 u" \9 u3 a0 mDensity function, 密度函数
( y F1 H% B @# j, |Density of data points, 数据点的密度5 w3 |3 T5 l* P
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量: ]8 a- x3 n# R# Z* v
Dependent variable, 因变量
4 |) v* A% m/ J7 S v. K: xDepth, 深度
8 ?, r* e" J# Q: V' i* @Derivative matrix, 导数矩阵0 K8 r Z0 c3 O/ m) U1 J, n
Derivative-free methods, 无导数方法
9 Y6 ?1 C/ {# i+ _5 l9 `Design, 设计
, \* k/ X0 Q0 l, dDeterminacy, 确定性4 l+ r* M" o+ f$ L( l$ D
Determinant, 行列式
# I# x8 @' [2 C9 ~7 H& L ?9 ~Determinant, 决定因素
' {0 |' `. w( h1 HDeviation, 离差
/ x" J4 i$ {6 K! T( `- W) x- UDeviation from average, 离均差
8 C8 x' n* s- ?Diagnostic plot, 诊断图/ E7 f$ c5 h ?3 `) j
Dichotomous variable, 二分变量& U$ I8 I2 g6 W L$ C8 f. W# W
Differential equation, 微分方程 K! j, |. y0 z) a; c
Direct standardization, 直接标准化法5 Y" S& c1 O) a
Discrete variable, 离散型变量
' n7 ~- E( `* SDISCRIMINANT, 判断 * @9 ~$ \" [% J' o5 W
Discriminant analysis, 判别分析4 S* S$ h. s( [
Discriminant coefficient, 判别系数
K0 U0 Y/ o. p. `' eDiscriminant function, 判别值2 c! c- I2 g x" b, `
Dispersion, 散布/分散度1 a6 R3 o8 `6 z. Y. k
Disproportional, 不成比例的
- V% _/ H i: t i; X* u, l0 qDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量 f+ Y6 t. f0 n( ~5 X. D5 @
Distribution free, 分布无关性/免分布
( F q( [8 L' WDistribution shape, 分布形状0 I. V3 t e* e$ L6 g+ v& G
Distribution-free method, 任意分布法9 L- M- e, z. f$ r
Distributive laws, 分配律% o- r* G& s9 s7 }0 v. \2 d
Disturbance, 随机扰动项( r: O! |6 F' J. o9 Y% y, h K
Dose response curve, 剂量反应曲线
/ `9 ?/ b( \- r; |. p9 WDouble blind method, 双盲法
, y( R ?% t9 i# P: T" W' X7 F4 w" lDouble blind trial, 双盲试验
8 q/ y: i' Q3 M, d+ K0 C- d- iDouble exponential distribution, 双指数分布" h5 ?- {: B+ g8 f, [
Double logarithmic, 双对数
* K' Z3 h# m9 P( G9 d! YDownward rank, 降秩5 l: {+ @3 @: w8 c
Dual-space plot, 对偶空间图, ~1 e+ E8 y- x0 f( X4 L3 e
DUD, 无导数方法
/ F7 \8 Y& |* q2 w. D5 z6 c0 mDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
' Z2 p* z7 S( Y7 P3 AEffect, 实验效应$ J. ?1 u# c0 y# v
Eigenvalue, 特征值
: |& ~! I; d4 o$ m& XEigenvector, 特征向量( j5 c g6 t' {! ?0 M
Ellipse, 椭圆
: c2 B$ V1 J7 j' EEmpirical distribution, 经验分布
9 W" @8 ?) U9 l* y' v$ Y/ f) YEmpirical probability, 经验概率单位2 a0 F% N) b3 ?+ v2 u5 {& k
Enumeration data, 计数资料
3 J3 v- b; S; _* R' V$ a# gEqual sun-class number, 相等次级组含量; _( c! }- Q- h' ?
Equally likely, 等可能4 U2 {. Z, p9 n! m y' C( N
Equivariance, 同变性
1 o* \7 B- l4 FError, 误差/错误1 [- u5 |0 r# O. N
Error of estimate, 估计误差 _4 d7 J# R" d3 _- ~' u
Error type I, 第一类错误$ R" B" n( N; l4 E& j N6 I3 T
Error type II, 第二类错误
4 A* u: }. w6 U! |" i% W3 gEstimand, 被估量6 g$ i6 }0 [" [! q% n3 C
Estimated error mean squares, 估计误差均方
! _$ g3 V1 s7 q9 j, |' n- A1 kEstimated error sum of squares, 估计误差平方和+ ^1 Q) @$ D3 b' k; F% X7 F0 q$ a4 E$ j
Euclidean distance, 欧式距离- n" x1 q6 u3 Z6 D' D, W
Event, 事件
0 P$ X m0 F; z9 F4 `6 IEvent, 事件6 d5 n) \+ ?3 W% ~, U* C
Exceptional data point, 异常数据点1 ?2 r' ~) Q- L& P& N- Z; q
Expectation plane, 期望平面
$ Z9 Y% ^. w/ H4 v8 x. l( HExpectation surface, 期望曲面; |" U2 ^2 c" g
Expected values, 期望值
! Q3 F( Q+ ?0 x' b2 e7 wExperiment, 实验6 E3 ^2 _! D4 w. t( J
Experimental sampling, 试验抽样' `- o: i6 X# D/ Y
Experimental unit, 试验单位
- P" q1 l" w: ?# p9 }! N0 TExplanatory variable, 说明变量
; b# ^# J- P. @- A4 _Exploratory data analysis, 探索性数据分析
5 _! {! F2 b. B9 g ~ fExplore Summarize, 探索-摘要2 y$ \; t) y) J* `% Z" F* A ?" c
Exponential curve, 指数曲线
" @* s( T' Q& x \3 M, MExponential growth, 指数式增长, M! d# o( ~4 v) s) l
EXSMOOTH, 指数平滑方法
6 o Q O1 A% r, z) |Extended fit, 扩充拟合
1 m$ l B# i9 r* v! ~. c& P: K6 iExtra parameter, 附加参数7 ]4 K* c. w5 ^# Y4 f9 h `+ v: W
Extrapolation, 外推法
: w; M: X3 S7 kExtreme observation, 末端观测值
' P- @" R( `' N5 L0 Q0 Q ?) FExtremes, 极端值/极值5 g' B" ]0 J% J. e
F distribution, F分布
" P m& V0 C& a7 }" PF test, F检验
& i+ S0 h7 Q* k/ ` b* O' n' `Factor, 因素/因子
5 e. M* T1 [# Z* l( W0 _Factor analysis, 因子分析8 l: Z( P4 v/ h# y6 S. I0 o
Factor Analysis, 因子分析
4 ?5 _" x$ q4 d! @% H; k1 CFactor score, 因子得分 - a7 Q- Z( r2 q/ Y% d' G0 H, a" |1 ~: ^
Factorial, 阶乘% \. a' p7 z$ D/ w* U
Factorial design, 析因试验设计4 i3 \2 g- C p2 Q
False negative, 假阴性+ w5 Y2 ]2 h' B0 W5 N/ n, |
False negative error, 假阴性错误. o1 v& \- s' K1 f3 ~* ?# F
Family of distributions, 分布族
: Z( U$ n. S- [ hFamily of estimators, 估计量族$ R& h4 O; y! z! {. z) |7 u K
Fanning, 扇面
& l% A% @7 {" h) ]& U# fFatality rate, 病死率
2 s, Z" v' w7 q8 ~- J( dField investigation, 现场调查
" h7 Y& ~: w/ C2 @" [7 ~Field survey, 现场调查
* q" [" V) n9 o) L1 zFinite population, 有限总体
! `+ B% w) [+ v @$ a& MFinite-sample, 有限样本
" Z: [' A9 f" X/ Q: z) @First derivative, 一阶导数9 R0 C+ L3 D) ]
First principal component, 第一主成分# Q, H8 @/ Y$ H* ^! D7 H# R6 p
First quartile, 第一四分位数/ g; c! T& r5 O3 n# V8 S% k
Fisher information, 费雪信息量
( A* I: m) G' u5 W& x- T7 [& wFitted value, 拟合值
/ M* m/ T+ o0 y* V0 D% E( DFitting a curve, 曲线拟合
% P) |; H0 I# q+ l- OFixed base, 定基" J. O9 H$ V4 |' r' {8 D
Fluctuation, 随机起伏4 |) U9 B- P$ x3 C6 e
Forecast, 预测
7 u7 I7 v/ i8 C" nFour fold table, 四格表
; d) g# A' X# g" [' T aFourth, 四分点
0 O5 Z s# z j4 U1 ~+ XFraction blow, 左侧比率+ ?' C# l/ X' o6 B
Fractional error, 相对误差
8 n- R1 g6 c# F& k8 G- b3 `Frequency, 频率4 `, [ O" F; k
Frequency polygon, 频数多边图5 `" E: d1 o& h1 {* A# d4 }) a
Frontier point, 界限点
. V* j' s c# F0 P; V0 X; d3 gFunction relationship, 泛函关系
! k2 [5 W o$ uGamma distribution, 伽玛分布
9 D1 l( G; Z2 b3 h, |Gauss increment, 高斯增量$ U( R4 c# }3 I- q% V
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布3 T2 I0 i" R% X2 u$ F5 Z: B/ ?
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量7 n! d" K. y$ b5 v
General census, 全面普查 T$ q; P( l! J: j2 Z
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
" H h! c/ m: y5 @- Z# |6 pGeometric mean, 几何平均数. q) O, L" i, G# p |+ j* g! `
Gini's mean difference, 基尼均差/ K: e# G) b$ D: Z1 Y# h- F1 \
GLM (General liner models), 一般线性模型
4 P8 \* K1 r: x3 oGoodness of fit, 拟和优度/配合度
: e4 a6 v5 M6 YGradient of determinant, 行列式的梯度( ~7 y( s! Z4 o! i5 {
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
, q" u V4 {) NGrand mean, 总均值5 v1 }: P1 P& u& Z( V
Gross errors, 重大错误
% [) p' i( [5 KGross-error sensitivity, 大错敏感度+ S" B/ |, r' Y" A
Group averages, 分组平均
0 l. G6 S2 z% k; x% |Grouped data, 分组资料 @8 z! B" }' v1 s! J; D! T
Guessed mean, 假定平均数) u1 P! w' I6 I1 x- ^8 ?& D
Half-life, 半衰期
" x- x# G# y6 G, P" N. yHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
# W5 s1 z. [0 ?Happenstance, 偶然事件+ b. y5 ~. ?9 \9 |, a
Harmonic mean, 调和均数$ k2 s, Z& _' N6 }8 D& _
Hazard function, 风险均数
+ ?( p; V- ?) Z* @: ~8 {$ f9 n' jHazard rate, 风险率7 }+ k4 a9 K+ q. V3 p U) ^
Heading, 标目
w& g; h9 H; h; a1 b& ?Heavy-tailed distribution, 重尾分布1 q! z6 R. e0 x9 T, ~
Hessian array, 海森立体阵
/ C6 @/ R \; vHeterogeneity, 不同质
& }2 B" D& o9 h" e& e6 E( PHeterogeneity of variance, 方差不齐
: D( g: m" D( @; h9 a7 o! t5 f) H) @Hierarchical classification, 组内分组' e$ N/ [% p( r& Y3 }9 r1 p3 a; a
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
$ N, C, d$ v) [$ W: n& N9 R5 @High-leverage point, 高杠杆率点; M8 V E% X: x9 S2 Z
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
: e. E# \- w- e, N, QHinge, 折叶点. `; _4 ]5 e6 R( \0 W% t0 U2 w
Histogram, 直方图
/ l$ W8 k5 G: `3 ?Historical cohort study, 历史性队列研究
6 `, E) {; Z" VHoles, 空洞
}9 S% v# R4 F- ?1 W& x; {3 BHOMALS, 多重响应分析
- }! k/ x2 w2 ^2 P9 x$ JHomogeneity of variance, 方差齐性% @1 v4 H2 }1 T0 u% j$ `* r
Homogeneity test, 齐性检验2 Z+ m4 a' J# }/ j
Huber M-estimators, 休伯M估计量
" M/ g# R0 `; f, `4 g3 p: ?0 PHyperbola, 双曲线! G2 P: S9 m; G% j* q2 B
Hypothesis testing, 假设检验. w7 x, m0 i; n
Hypothetical universe, 假设总体
! N! V0 W$ a/ hImpossible event, 不可能事件
( |9 f# o% [" X) k+ C1 TIndependence, 独立性
% N* f V j# u& H+ P1 C. h. k2 AIndependent variable, 自变量
' i s* w7 g# i( C! D4 U. A+ IIndex, 指标/指数
3 r8 t- y, k- V: PIndirect standardization, 间接标准化法
$ T# P- T& W) }5 ^Individual, 个体* H+ T0 ]& Y2 o. C' g% l: _
Inference band, 推断带
3 @3 K" U, h6 }, O4 [Infinite population, 无限总体
* s, ]( y& p: K, Z, M G! nInfinitely great, 无穷大
! \7 j/ r2 r) p6 ]* dInfinitely small, 无穷小
y' t( O$ a: l L5 x/ U6 L% ?Influence curve, 影响曲线
" \3 E# x; i# k( ?% g$ ^Information capacity, 信息容量
" R' _( }( e6 m8 ~Initial condition, 初始条件
: h0 i5 {$ r$ K( f* t* [# q& lInitial estimate, 初始估计值
3 \) l2 G2 {8 H; tInitial level, 最初水平
! c: Y* t- _5 s; mInteraction, 交互作用+ z b* b# Q2 `, a, s7 }
Interaction terms, 交互作用项
2 ] s+ L4 r* g. |, Q/ _1 @Intercept, 截距 e- ^6 d& k/ [6 @7 Z% X
Interpolation, 内插法
" X0 }3 G: h+ b+ tInterquartile range, 四分位距- b' \+ U: K1 h
Interval estimation, 区间估计; o; e, I: X/ o% _6 f
Intervals of equal probability, 等概率区间
! N. _# S& b9 U6 M- G! P' Q$ l% pIntrinsic curvature, 固有曲率$ k$ @ o! {! F" b8 c
Invariance, 不变性+ m1 t* M2 F, | q) v& i0 ~
Inverse matrix, 逆矩阵
. j$ P; z6 g4 C' S; g8 }/ iInverse probability, 逆概率
% G' M" T$ `( L& b Z% d! k; g* \Inverse sine transformation, 反正弦变换
3 {$ U' \% ~; |Iteration, 迭代
# x' V% ~3 K4 aJacobian determinant, 雅可比行列式: k# Q( R8 O+ U, w, H! n
Joint distribution function, 分布函数
$ @. Z$ y1 ^8 [1 u3 Z/ u; }Joint probability, 联合概率+ v X) r- `% U0 R8 R( B- e/ e
Joint probability distribution, 联合概率分布" W7 J/ q6 |$ m- l; U
K means method, 逐步聚类法& O( i- L% J' [. j9 p
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 . f( l+ @1 N: D% ?7 G
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图6 N0 q4 _5 d7 T* x
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关! s; P6 A5 v; v: e8 T
Kinetic, 动力学
# D! f0 l9 Z% ^1 m1 l& fKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
' L6 h- h8 V$ o6 L9 G0 AKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
& S5 o9 n( w3 h2 T1 DKurtosis, 峰度# o, {! ^1 q( O- R$ ?& ]
Lack of fit, 失拟& K7 i$ E3 a. w) f' b& n) Q# t) }9 d
Ladder of powers, 幂阶梯
/ m, s1 H7 i: H- M7 s' P6 QLag, 滞后8 P7 G5 { l4 `+ T! x4 Z# g; W
Large sample, 大样本1 v$ P4 e4 `! S X8 U' ^% ~
Large sample test, 大样本检验+ K- B: f, {2 Y
Latin square, 拉丁方
* V5 Q8 |! Q4 a5 [4 @, O/ _$ HLatin square design, 拉丁方设计* c" U' T- G- b! f/ g
Leakage, 泄漏/ s$ X$ ~3 I# G. x
Least favorable configuration, 最不利构形
, P l2 `$ F# h( e; u( H& C$ N- VLeast favorable distribution, 最不利分布
0 w: u# s) a2 z) f5 n, w; YLeast significant difference, 最小显著差法7 B( j! d8 m9 }( k
Least square method, 最小二乘法
2 D+ ]1 V, Q5 Q0 p9 P+ u- dLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
( D1 W2 y% B* U" n+ P5 qLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
2 \1 I- I. j( J3 c' _7 [Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线( U6 _# K8 Z+ ?: h2 a* n1 v# |
Legend, 图例
' [6 ~: l6 }7 k& [% g+ R2 R; b1 H. DL-estimator, L估计量
3 I# \$ G) p6 P; I+ m) OL-estimator of location, 位置L估计量
! O2 D, C$ A0 T; FL-estimator of scale, 尺度L估计量. m2 B. t1 y. U$ F
Level, 水平
. t/ C7 k: }0 P+ Q; I- mLife expectance, 预期期望寿命
2 ]4 B( q0 W, g- f5 h. I( nLife table, 寿命表
$ O; s: _3 R1 g0 |9 Q `2 V+ mLife table method, 生命表法- Z$ ? t3 {" y$ w
Light-tailed distribution, 轻尾分布' P- ?/ y( q. O. q- _
Likelihood function, 似然函数- V& P1 C7 ^. Y$ U4 [2 _" c8 K
Likelihood ratio, 似然比
0 G& v- }) l2 c4 o5 jline graph, 线图
+ y5 ^8 x5 Z" n; m# q3 q& ZLinear correlation, 直线相关
- `7 {8 O; r* \8 n5 BLinear equation, 线性方程
: m6 ~; R- P0 n$ xLinear programming, 线性规划3 n/ f. @% c7 @4 t
Linear regression, 直线回归
9 B( x! a! P8 e& p" @: MLinear Regression, 线性回归& r7 v4 H$ U5 A4 @
Linear trend, 线性趋势* |/ H b a! q2 m7 S9 n5 Y8 J
Loading, 载荷 0 s7 q. N8 V$ _1 v+ X% \
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性7 S' J: Q0 Z2 X5 i; h/ B! I
Location equivariance, 位置同变性
5 R8 t4 f- R8 F- \3 FLocation invariance, 位置不变性
: g& L& Q& G }1 Z& O$ TLocation scale family, 位置尺度族( m8 R( ]# X- g0 M
Log rank test, 时序检验 5 ~* P1 s# D3 |
Logarithmic curve, 对数曲线; m# x! @' V7 A" ]" a4 F/ y1 U
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布1 d1 s8 ?9 x( Q1 `
Logarithmic scale, 对数尺度, l# n$ k. } E. ^2 _
Logarithmic transformation, 对数变换
* T. x }+ t4 h1 y- q+ Q2 r( q* xLogic check, 逻辑检查
; X5 K& ]9 J: f7 }0 S3 r/ vLogistic distribution, 逻辑斯特分布: s" }$ K' v0 M7 p$ g8 W
Logit transformation, Logit转换
9 d1 U5 I5 y C# H4 N+ e) {* CLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
1 M# p# `+ h' I% a GLognormal distribution, 对数正态分布, {( k5 U! ], z' o, }+ @
Lost function, 损失函数/ g% m# q8 c- D; X$ ]1 t
Low correlation, 低度相关6 l4 ?+ E; _; ]# C v7 m% c0 ^
Lower limit, 下限+ Q5 N& Z5 _$ }: l; [
Lowest-attained variance, 最小可达方差
; ~- x* y+ o' l; H. P7 ?' rLSD, 最小显著差法的简称
. I' Z$ Q/ G! l8 w: }9 d$ _Lurking variable, 潜在变量$ ?# {7 m' J' L" D7 G
Main effect, 主效应4 k+ T& B, I, O2 V" v
Major heading, 主辞标目5 H8 S" y! B& z% ~+ R0 ~6 ?( e
Marginal density function, 边缘密度函数
; L- b4 Y1 _ P% R* y: N; `: xMarginal probability, 边缘概率
8 h, i7 g+ S- G$ H* tMarginal probability distribution, 边缘概率分布9 W+ p5 r5 O8 b& \' }* m
Matched data, 配对资料. x( ~4 [) H& m F" Q, n/ o7 o
Matched distribution, 匹配过分布( r2 j- ]9 n+ v+ x& C( ?
Matching of distribution, 分布的匹配
4 _, B7 h/ Y( v# M eMatching of transformation, 变换的匹配+ Z! U, ?5 o% {3 f' D4 E3 b4 Y
Mathematical expectation, 数学期望
. {% D7 x2 h. N# [% QMathematical model, 数学模型
6 L& U6 p( r3 T; Z* v/ BMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量) @9 t2 R$ H, h/ [- c* z- [" ?
Maximum likelihood method, 最大似然法
- m ~' r- K6 I8 q6 qMean, 均数& Y# T7 [) @- ]" ?" }1 F& b. i
Mean squares between groups, 组间均方# ~" F$ i7 o. ^; N7 ?
Mean squares within group, 组内均方$ q$ f9 `# j8 y( D# f
Means (Compare means), 均值-均值比较' s9 Z8 |$ D. ^& t
Median, 中位数
# U$ O* S% x& }5 R* q% I# G' y( ]* mMedian effective dose, 半数效量3 ^8 G# I, P7 @, }6 I; v% i
Median lethal dose, 半数致死量
6 e' ?& K% K" o! G* jMedian polish, 中位数平滑- n! q1 U0 b Z3 b9 _& V
Median test, 中位数检验
* b! x& w9 ?4 s: s7 ~" ^; iMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量' P5 `7 G! m7 ^+ M& E( F) e) Q* X c* ?
Minimum distance estimation, 最小距离估计3 b5 `3 i5 o" F) O. z* L
Minimum effective dose, 最小有效量
8 l: C( [9 u* r* W T& XMinimum lethal dose, 最小致死量
' j! c2 q i5 A5 v) n9 o8 pMinimum variance estimator, 最小方差估计量" G0 w' `+ y* R" b, \
MINITAB, 统计软件包
+ @- l( N3 m- d( [% `4 }9 @& Q- uMinor heading, 宾词标目
$ f4 ^ n/ x0 m5 bMissing data, 缺失值
4 V6 n' N, W9 P% J! YModel specification, 模型的确定
4 F+ D# o5 d2 O- d$ @3 G% j3 ^- aModeling Statistics , 模型统计3 o* o. N" P/ Z1 |2 @
Models for outliers, 离群值模型# L8 R1 U. {2 a* n3 K0 e% G+ _' r
Modifying the model, 模型的修正: n' ]# |) H( N
Modulus of continuity, 连续性模5 G, k: B$ S, [
Morbidity, 发病率 4 A+ s, x& q3 {8 p! k4 }# u* u
Most favorable configuration, 最有利构形
! L) c4 l# A/ Z$ {) zMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 v: ?5 p) ~. _0 YMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归& ^$ ~4 S& N8 ]5 t8 z' g
Multiple comparison, 多重比较
) _& @8 l- b$ u" Q2 j% ^8 vMultiple correlation , 复相关
% O6 D! _# ?$ p j0 ~Multiple covariance, 多元协方差& ]8 b4 X2 p% G! e: L
Multiple linear regression, 多元线性回归
* k% R, e R& u) dMultiple response , 多重选项
! S v5 l [, e0 R' MMultiple solutions, 多解% A) p* m3 G1 X* Z% f: P" I
Multiplication theorem, 乘法定理, {: i; e5 ^# a- r" H
Multiresponse, 多元响应% U6 f% E) a! o
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
! q X2 P L5 `; ^8 P) dMultivariate T distribution, 多元T分布
; R% Z0 x% A5 B6 c& b6 ^5 OMutual exclusive, 互不相容; d0 l( j* C( T3 z/ W, i/ ~
Mutual independence, 互相独立6 U) P: ^& z4 v2 i; W( s( p/ Z
Natural boundary, 自然边界0 h9 N' y$ {3 J$ L! R! Q
Natural dead, 自然死亡
, x6 t0 F& n+ S O5 |3 ~9 @Natural zero, 自然零
) t8 x" y, i4 w4 Q6 N8 ~: l6 cNegative correlation, 负相关5 V5 ]* f! F6 {$ I
Negative linear correlation, 负线性相关. I# W3 {/ e) j r. y
Negatively skewed, 负偏/ j/ r, t5 i! h) \1 W6 R9 ^
Newman-Keuls method, q检验
5 e4 G1 N- v+ j9 b& \( UNK method, q检验
/ H" k% ~# Q) s5 g$ \7 I \! s8 ENo statistical significance, 无统计意义
, M0 n" T: z2 H* {/ aNominal variable, 名义变量4 n5 C4 y- a; D! e/ U; M' B
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性9 P6 x* n) F% B6 V# d/ n
Nonlinear regression, 非线性相关
* c' t& F) I, j1 P( v" tNonparametric statistics, 非参数统计
2 d+ p, E' P& N: ? ^Nonparametric test, 非参数检验( K- O9 W. ~/ C* r1 j5 ^
Nonparametric tests, 非参数检验1 V6 I& o: V9 J
Normal deviate, 正态离差1 O) Z, q1 Z# e$ ~9 L
Normal distribution, 正态分布/ M8 u$ G0 R$ a5 K/ y
Normal equation, 正规方程组
k- _! ?* j3 ~6 ?; v2 SNormal ranges, 正常范围
1 B/ W) k- P+ |6 sNormal value, 正常值
8 g( V; b6 j0 pNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数1 y* ?+ H, a; q4 O5 X
Null hypothesis, 无效假设 8 R I, l, c) x: Z% [4 t8 C
Numerical variable, 数值变量# ]$ L) E3 |7 J ~( b# P
Objective function, 目标函数! F( f6 p% T/ f% V$ t+ m" U
Observation unit, 观察单位4 G' ?& |+ z. p: [% i) F* p+ Q
Observed value, 观察值5 }* I a {/ k. k; u9 k+ H
One sided test, 单侧检验8 S: |6 C# o& J- l% a
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
2 K6 L2 R- G/ @( TOneway ANOVA , 单因素方差分析
+ t& R- _3 u! J! Y, ?9 J" uOpen sequential trial, 开放型序贯设计
* W- \ P! e1 K6 c1 y( v# QOptrim, 优切尾! a+ ~$ ~- \ y7 I
Optrim efficiency, 优切尾效率
& x& q' |) W* s( C6 kOrder statistics, 顺序统计量
* n V+ u" c6 L: |Ordered categories, 有序分类% @& @/ n3 l! K/ d1 R; `: w
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
7 O- J- H3 u: L( v2 d% q. TOrdinal variable, 有序变量
* S% S& g+ X7 p( K2 T" ^% {+ tOrthogonal basis, 正交基
1 n0 n! h# ~& I+ k; iOrthogonal design, 正交试验设计* X* I0 M8 a V: |) I1 C/ ]
Orthogonality conditions, 正交条件" k2 V, p. T9 m. ~9 o$ e0 L" ]- \5 L
ORTHOPLAN, 正交设计
& `2 z' R' o: XOutlier cutoffs, 离群值截断点9 {9 x0 A1 c, _0 m% C! I7 |
Outliers, 极端值
' [1 g6 @) q! s. |/ ?! w5 ]0 xOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
; Y8 W1 M# i( u' U+ dOvershoot, 迭代过度, Z. N) x! I) N3 M
Paired design, 配对设计6 M% V# U6 H( z
Paired sample, 配对样本9 t" D6 j" ~0 l6 B
Pairwise slopes, 成对斜率
& Z; @+ W' M8 CParabola, 抛物线+ u% C5 g2 e; K* Y
Parallel tests, 平行试验: N' B- ?3 u! a+ \+ b& G1 H
Parameter, 参数7 N8 J# a9 e% r2 k
Parametric statistics, 参数统计5 { ^3 O: E; z# p
Parametric test, 参数检验
% P2 ~ ]6 ?7 E/ `! KPartial correlation, 偏相关
- i( K m% L! d! s! p% UPartial regression, 偏回归1 o2 C2 U- I N7 j- \7 b8 {
Partial sorting, 偏排序2 R! O, Q: ]& a- n; s9 Z; ]
Partials residuals, 偏残差4 K1 c; t4 s% }, V
Pattern, 模式8 y5 \& s" S3 b0 P5 ~
Pearson curves, 皮尔逊曲线: G. @* x+ g9 ^3 i2 U. C* v" U8 v7 d
Peeling, 退层/ j2 g! G9 ? M S; s: i
Percent bar graph, 百分条形图
7 Q' u! H( h* M* _7 f* kPercentage, 百分比" r- @ R; W( O3 ?! r6 K5 A4 ]
Percentile, 百分位数
, N+ U) h$ _6 F3 M! A, ?! j: dPercentile curves, 百分位曲线
) J5 Q1 c v$ g1 }Periodicity, 周期性5 r+ o2 E; D: t9 B: d! V& q: V
Permutation, 排列
/ @3 i5 @1 n3 Q! ~0 X# PP-estimator, P估计量
6 {; H0 T0 p1 G4 w- VPie graph, 饼图
1 Z% `: R' R* ?% ^Pitman estimator, 皮特曼估计量- Z6 x% m' P- l, U+ T$ b6 W5 m* J
Pivot, 枢轴量 T+ C& H' x) V
Planar, 平坦. q' _3 V4 r. }- V+ p' R
Planar assumption, 平面的假设
& s: V. y5 k( ^7 L2 b hPLANCARDS, 生成试验的计划卡8 ]" a, j [9 m/ Y6 A/ _
Point estimation, 点估计2 F% L/ t' Y8 D) {: {' P# H3 A
Poisson distribution, 泊松分布
K* \$ S2 z7 h! Q' s' P* YPolishing, 平滑
' s) b3 K) O- {- m, c* rPolled standard deviation, 合并标准差
2 B- H, |8 X( ^8 F7 ]Polled variance, 合并方差& Q7 w) j4 x9 p1 T# f
Polygon, 多边图
! @0 ]6 z; D- Z+ ~9 xPolynomial, 多项式" Z/ Z; x$ x A2 Y/ `2 d
Polynomial curve, 多项式曲线
7 c3 ]: T# a% k- b$ @Population, 总体( N. ?% U; v4 a, G: ` x; ]9 H% G
Population attributable risk, 人群归因危险度1 J" ^% E6 w* C; {, ?* e0 f
Positive correlation, 正相关
5 y4 o7 x' l5 @- u, xPositively skewed, 正偏
1 e4 ]5 w; G6 f F/ r) APosterior distribution, 后验分布9 \9 @1 R! `9 C5 U' k9 ^
Power of a test, 检验效能
2 H! C" c" }# }; Y6 ?Precision, 精密度) q2 g7 D. M2 l+ u! k( p
Predicted value, 预测值
5 r7 r* p# e5 i9 c9 C# IPreliminary analysis, 预备性分析+ K7 l" j% @4 k4 |( R7 q* d
Principal component analysis, 主成分分析' y. K' z' t5 B" k' p( J
Prior distribution, 先验分布
6 r& d$ O8 Z; {6 s* k- o- c1 h yPrior probability, 先验概率
- D4 Z9 k0 S1 G* {: B# O; K/ jProbabilistic model, 概率模型3 d8 ^, m8 u a) f' x
probability, 概率* `) Q7 ~. A( A$ ~9 A( D
Probability density, 概率密度: y1 W. C* z3 t7 z- t- V2 U/ e8 Z N3 e
Product moment, 乘积矩/协方差% J! V$ f( d2 W* U0 A! t
Profile trace, 截面迹图
3 e7 r5 J4 J. c& ^% ~3 ?6 i) E4 W* p# ^Proportion, 比/构成比
6 _: h# U, ?) G) Z. Z8 Q3 SProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样; e* W. m; `$ s6 _4 r# x, z* T5 ^+ C0 ^3 V
Proportionate, 成比例% O: _+ v, q; |! {1 a
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量9 @- J1 `7 ]- o
Prospective study, 前瞻性调查! A- Q7 {, ~+ o5 g
Proximities, 亲近性 ) }- k8 N( w2 I2 X
Pseudo F test, 近似F检验6 c* ^% ?# X5 c" N
Pseudo model, 近似模型+ S7 d* L- G! I& @9 C
Pseudosigma, 伪标准差
8 b, m: J3 v; B8 \% QPurposive sampling, 有目的抽样- k( c0 O6 o1 E/ A. [; k
QR decomposition, QR分解
: ]) N. ?0 @/ ^! u7 J/ @, LQuadratic approximation, 二次近似$ h& s; |' c T1 @; K
Qualitative classification, 属性分类# z& Y$ \# E* B- m* H. |
Qualitative method, 定性方法 r- C% \; l5 L: u L$ a
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图7 d: O y5 G2 [# G# _( @
Quantitative analysis, 定量分析
7 m/ m, n! h9 r8 @Quartile, 四分位数0 W/ k0 p: \1 z3 w9 y' z3 _
Quick Cluster, 快速聚类
4 k. D" e1 @; h) X- Z/ VRadix sort, 基数排序( W# `5 w, N" G
Random allocation, 随机化分组* E% M% F1 Z* E2 z0 _8 x) d9 l
Random blocks design, 随机区组设计
, F* k6 _0 O- f1 D. T/ ^Random event, 随机事件
! C! ^, g+ I: o: a) E7 h7 q* g+ URandomization, 随机化) H7 A, x. Y2 u! U- D; P. i! }- Y& h5 I
Range, 极差/全距
4 C4 B' }& m+ M1 Y5 E& z. kRank correlation, 等级相关
! o$ ^ q# `3 oRank sum test, 秩和检验) H9 o! \( S0 R+ m
Rank test, 秩检验
# J C& R; \+ ^$ Z- d, g) j* A6 PRanked data, 等级资料
# N$ U. `/ D+ m9 ^8 E' KRate, 比率
" ?# z. K9 V/ Y5 GRatio, 比例+ A5 S9 E" x3 l2 `& w
Raw data, 原始资料6 G( R! L# \/ v, n: b
Raw residual, 原始残差
: m; F* q( p! h! MRayleigh's test, 雷氏检验: \( U) M0 \( Q# U2 w( i5 p0 Z
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
% e7 K ~2 ]- r: D. q& d2 a0 \0 |; RReciprocal, 倒数/ K4 x/ ^7 K6 B( B% q$ Y! h! Z0 U
Reciprocal transformation, 倒数变换
/ X, k' r3 I, q. Z9 KRecording, 记录! R1 z4 t: T4 v/ H
Redescending estimators, 回降估计量
; a4 J7 z1 \: D0 uReducing dimensions, 降维2 V1 f, P9 a: H9 f; s- G& U4 H
Re-expression, 重新表达" B, q4 {5 T* [ b) @
Reference set, 标准组/ c+ {( p9 e. R6 H- @3 u
Region of acceptance, 接受域" P" A( z0 B+ j$ ^! l7 l
Regression coefficient, 回归系数9 D/ i/ K. H* I8 L. u+ e
Regression sum of square, 回归平方和: O% [& G1 }) Z7 Z" N3 I
Rejection point, 拒绝点
, o$ g& w5 D1 e9 c, R$ z, `Relative dispersion, 相对离散度
2 J# [2 s5 l( `- v9 IRelative number, 相对数( j7 a) S% V( J$ a! t! q
Reliability, 可靠性# O- s4 y( n6 m/ y+ }
Reparametrization, 重新设置参数. L1 u; L4 w6 {) K. i7 c1 Y+ D
Replication, 重复
N$ {; U' O$ F! v. f' k6 r$ {Report Summaries, 报告摘要7 ?$ y5 C) l2 s% A8 ^
Residual sum of square, 剩余平方和
: G2 R1 I# X& p1 DResistance, 耐抗性) e- l4 w( Q1 ?5 T6 k
Resistant line, 耐抗线
4 m3 o3 g. u. Q5 fResistant technique, 耐抗技术
& B3 R2 K6 p: o Y% N nR-estimator of location, 位置R估计量
b% E. O1 ^$ O* C# M- y! OR-estimator of scale, 尺度R估计量
: O W- ~6 s9 p$ ?: A% O/ C% p8 yRetrospective study, 回顾性调查$ u8 _0 i4 C( l7 a+ D
Ridge trace, 岭迹
/ e4 G( L# G9 ]/ ] \2 KRidit analysis, Ridit分析
) p+ ^" N- X( H& v, uRotation, 旋转; E' v& ^+ [5 b3 I" y$ O' ~
Rounding, 舍入
/ x; |8 d0 X1 j! R" C7 wRow, 行
V/ B x4 {% M, z, G1 @Row effects, 行效应1 c& u9 L8 t# r/ x# y% K# ^
Row factor, 行因素
( V$ D0 | r- a( z3 i6 L4 v/ ~" P+ bRXC table, RXC表
+ ?1 L& J- W) K# e) e/ [7 hSample, 样本2 }" I- r( a2 E! y# g) K5 m
Sample regression coefficient, 样本回归系数/ F! p# l# e% n" M
Sample size, 样本量
Y O# K F. t5 ?Sample standard deviation, 样本标准差
$ U5 m9 ?1 S; ^5 xSampling error, 抽样误差
, A4 O1 b3 v7 _& OSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
( o4 O. {% n% v- l8 fScale, 尺度/量表5 \* v9 s' ~# w# k
Scatter diagram, 散点图
' m$ ?3 a, j0 x& sSchematic plot, 示意图/简图) p( d7 `4 S+ S7 _8 c
Score test, 计分检验3 t, Q3 P3 W$ V- e) a
Screening, 筛检
" j: v* e; A2 e& f8 pSEASON, 季节分析
' U: x6 @2 [2 @Second derivative, 二阶导数, q/ s8 `9 }$ L- G
Second principal component, 第二主成分
- @; j# Z, F2 _+ Z* \# QSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
7 _6 ~ Y9 ?, u0 W, W# g! [) PSemi-logarithmic graph, 半对数图( c: y I$ p! G) V2 g, ]
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸0 U- ^/ O& |4 F5 s6 p3 d3 ~
Sensitivity curve, 敏感度曲线5 G: c/ o- y/ }2 ~7 Y3 L
Sequential analysis, 贯序分析. _# K6 b' U! h9 e
Sequential data set, 顺序数据集
: R7 m! O) K% W* [Sequential design, 贯序设计
7 o4 c4 {# h b( f) ^3 g7 J/ pSequential method, 贯序法
5 Y' U2 K! _% h) Y1 O: KSequential test, 贯序检验法+ V8 a4 G2 |, I
Serial tests, 系列试验5 y+ p$ L7 X' u- u0 g7 h2 q5 u3 T
Short-cut method, 简捷法 # a! V0 s6 r1 z
Sigmoid curve, S形曲线
0 R/ y! k% a0 ]7 P qSign function, 正负号函数: A" [/ `, z9 {# ]" a
Sign test, 符号检验
2 a. R1 L# R2 lSigned rank, 符号秩, L- O: s' @0 P. F& `
Significance test, 显著性检验
, T9 J) f. C" I c- vSignificant figure, 有效数字$ n) g M. j+ {0 N
Simple cluster sampling, 简单整群抽样2 ~% q" \# q6 w5 i- u* J, W
Simple correlation, 简单相关6 p6 x1 z6 H2 {
Simple random sampling, 简单随机抽样6 [ I' r3 l' y' r* B
Simple regression, 简单回归% a3 X7 l1 s* M
simple table, 简单表! e) I7 N s/ b5 ?
Sine estimator, 正弦估计量
( M* d0 u( u4 U' ^. m, w6 H, M5 ?Single-valued estimate, 单值估计
1 t& j1 |4 O! _( X5 Q3 Z fSingular matrix, 奇异矩阵' f# h8 s! h. J
Skewed distribution, 偏斜分布1 _+ m1 D' P E
Skewness, 偏度
5 h L- K/ V2 ]+ F" k h% J" Q- rSlash distribution, 斜线分布
* U$ U5 ?" L5 ]Slope, 斜率
1 f5 X% j1 B2 Z" u% RSmirnov test, 斯米尔诺夫检验: |. m" x$ k7 }# }
Source of variation, 变异来源
5 x' B" G/ H& ~5 M& P4 xSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关! @' j( O5 V$ l/ N$ |" {
Specific factor, 特殊因子; W6 `% J2 a0 [" ?$ B8 o, Z
Specific factor variance, 特殊因子方差. C: s9 c4 T( n" i
Spectra , 频谱' S* @$ b: A, L3 ` Q5 s2 p, b
Spherical distribution, 球型正态分布
$ o" @ f7 F0 u' W+ b, tSpread, 展布
% x3 f$ O, S8 F! d) GSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包8 Q# X( W2 q( Y) w# ?' A
Spurious correlation, 假性相关
; \' ~; ~6 C- E3 F& YSquare root transformation, 平方根变换! W3 O$ L. Z% d# L
Stabilizing variance, 稳定方差' A3 z/ g7 ?5 `0 E' Q, {
Standard deviation, 标准差! d8 z7 L! W2 T, D8 m
Standard error, 标准误
. [4 d! E% A' h. j" Q4 IStandard error of difference, 差别的标准误
6 u5 d/ Y' j3 v, W! o1 hStandard error of estimate, 标准估计误差- H# I% m- t- k3 n. j1 K) {
Standard error of rate, 率的标准误$ i$ q" p6 I6 j+ y* g$ ]$ |; s
Standard normal distribution, 标准正态分布, f. w; w" a# u3 }/ h0 j) `
Standardization, 标准化. w1 x0 G; H( E0 Z- ^3 I
Starting value, 起始值6 U1 _1 m2 D1 U+ O
Statistic, 统计量/ g$ f9 |: t" W- ^" Q% `
Statistical control, 统计控制
4 b" r/ O; C H4 YStatistical graph, 统计图# u' \4 ?' Q5 j* N( h4 v
Statistical inference, 统计推断: o, ~" i& }/ E, |4 u( y. ?
Statistical table, 统计表) B6 u$ c/ c" K# U
Steepest descent, 最速下降法
& L- @2 a- q5 s+ c e' ]. [Stem and leaf display, 茎叶图
: C. t1 w, \# T% u0 _Step factor, 步长因子
) u' X7 c p2 ?2 P+ `" EStepwise regression, 逐步回归
" n z5 s7 j1 Q( YStorage, 存
6 `. ~& C. I* a4 g) FStrata, 层（复数）
; K3 D) B) |" ^/ e- a/ zStratified sampling, 分层抽样
' d! d. ?7 o! G3 ^, wStratified sampling, 分层抽样
6 u0 G, ] V1 H$ }) m6 }" z# Q9 C- ZStrength, 强度$ s' s' v- k- Z* X" q" S' W: O+ k
Stringency, 严密性$ e& Y9 L) x* b$ {& c. ~6 X* ?
Structural relationship, 结构关系
$ N* I5 u- d8 g& m, x/ X @2 `& ZStudentized residual, 学生化残差/t化残差3 [" K/ |3 z1 W) P# R' f
Sub-class numbers, 次级组含量1 R; g! V9 N. F; q- i) t) J1 y
Subdividing, 分割: }5 f0 c, F/ q6 T1 _0 Z
Sufficient statistic, 充分统计量( G" _2 z# X+ k. @: {4 ?8 l6 k
Sum of products, 积和% ^4 `; A9 V$ s
Sum of squares, 离差平方和/ Q- w, Q- i, [' z7 k
Sum of squares about regression, 回归平方和
6 q% Z. E5 G$ N0 E3 XSum of squares between groups, 组间平方和
( F# Z* Z( J* {# v! |Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
" G3 j; o/ ?( zSure event, 必然事件
. ?5 n5 C6 \4 P9 w- m' w$ z; R% tSurvey, 调查5 v/ L" d& K0 b0 ^
Survival, 生存分析
/ k$ k# ^( M* n. N% o& pSurvival rate, 生存率3 |' u0 k0 L0 }5 N% b I' O
Suspended root gram, 悬吊根图 ^! z; E: L2 B7 P1 e2 K
Symmetry, 对称
2 a. p. \; X7 W& W; ISystematic error, 系统误差
6 l! t, s$ y& q1 k3 P' E5 KSystematic sampling, 系统抽样% W, R- h/ A, Y. H
Tags, 标签
) g9 t! B# Y0 ^$ T/ q; F0 \0 w; i% c# PTail area, 尾部面积
. m L5 Q6 [4 e7 B# h* GTail length, 尾长 v) [. }+ @6 w0 D& w
Tail weight, 尾重6 ?/ A3 Z& t/ ]" x1 f
Tangent line, 切线
+ B! d) ^* c$ D/ ~8 Q4 {6 yTarget distribution, 目标分布' k$ F7 E; v. }
Taylor series, 泰勒级数; Y% `4 n) @% A' k& C% y2 {. Q
Tendency of dispersion, 离散趋势) `1 K, Y z9 o+ O. g- B4 F
Testing of hypotheses, 假设检验
( ]9 D& u4 M' ^9 [ ]/ z( w: cTheoretical frequency, 理论频数
+ e' f/ v, A! X, [& \0 zTime series, 时间序列
: l; N: q7 N' I9 MTolerance interval, 容忍区间
3 q' E1 n+ X' RTolerance lower limit, 容忍下限
5 Q9 X. P8 Y2 Q5 p8 [/ Y9 pTolerance upper limit, 容忍上限
& I, a2 p+ x% d% ]! eTorsion, 扰率
" b/ D- B0 d% m2 i& ~- ^6 DTotal sum of square, 总平方和! B' s* ^ ?- r4 g _& \
Total variation, 总变异
: G3 D$ i$ U; l- o. w/ b: ZTransformation, 转换 t- j4 c4 Y. T# U8 a2 i
Treatment, 处理
# X* ^) T, B2 X1 A" pTrend, 趋势
& o5 F3 J1 ^ r+ oTrend of percentage, 百分比趋势2 w- o4 H: F9 |$ y7 p, _' J1 A6 ]
Trial, 试验
* }# C3 f H! G) i5 DTrial and error method, 试错法
$ n% p6 |% d+ _ ~0 f1 ?Tuning constant, 细调常数
* _( | R( z* C% r1 kTwo sided test, 双向检验' B+ X+ O4 v1 @& r( f
Two-stage least squares, 二阶最小平方, X u* W1 V) j8 m7 N
Two-stage sampling, 二阶段抽样
( a& q' q% ^+ }2 R" c8 h: D, @Two-tailed test, 双侧检验
0 Y, Z0 o) v( z# I- T3 S+ o( ]Two-way analysis of variance, 双因素方差分析% y: ^5 y' S0 o* v, ]
Two-way table, 双向表
7 M& z) V( o: Y6 B4 M/ }4 y" yType I error, 一类错误/α错误
5 j5 J$ D1 l. k6 e- NType II error, 二类错误/β错误7 \3 J: U8 h' ~8 E" x, ?! [
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称1 y+ i* ]6 u5 d% Z9 \: h6 Q+ g
Unbiased estimate, 无偏估计
) f) A: T* c! k* K8 VUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归6 }1 K, l3 X9 @! Y1 d) c
Unequal subclass number, 不等次级组含量: Z# o, E7 Z% W1 Q) G$ X! p
Ungrouped data, 不分组资料
. _+ {+ l# L: @& Z; B$ ~6 o1 OUniform coordinate, 均匀坐标1 M7 r- r( u! k5 J
Uniform distribution, 均匀分布" q [. \$ n, Q# E; x" o
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
+ Y+ }! j7 P# s# }) h: AUnit, 单元
6 o) e0 B) ?, t2 l, i# X+ Y+ e6 XUnordered categories, 无序分类
b; A1 H% c5 x& _/ yUpper limit, 上限 l+ A( S# R0 H1 |' x; [8 X( v$ g
Upward rank, 升秩
) m: `; I' G3 MVague concept, 模糊概念: w6 v0 {$ T* R+ [. i7 \% q' ?
Validity, 有效性6 |# ~$ }2 p2 j) u" z+ u
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
5 V+ I% \. u# J2 W8 b' ]! ?Variability, 变异性
3 P( j/ g, P7 u$ P' YVariable, 变量! a* m+ ~# q* b* |6 `6 M
Variance, 方差
, W5 N8 e' B: {7 q& gVariation, 变异, L% I7 M7 ?" a6 C$ }8 x1 O
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转/ o. e/ x% e" _$ ]- a
Volume of distribution, 容积
+ }" J4 `; ^) j6 eW test, W检验4 G, b& ^# V) q& \& Y0 K/ v
Weibull distribution, 威布尔分布: Z3 R9 o+ O% f) E2 B# U$ {
Weight, 权数
6 ]" |. {) M2 R4 Z7 M! R: vWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
; q. Q5 a! P* ~: q1 g$ ~' QWeighted linear regression method, 加权直线回归
0 G$ Q$ M4 J/ w! AWeighted mean, 加权平均数
; I; r2 Z5 o: c5 M" U, ^Weighted mean square, 加权平均方差6 Z; }0 d+ F" v' s$ Y0 o' E
Weighted sum of square, 加权平方和- j1 r+ g. v+ a1 ^, o% t- C# k# e! H
Weighting coefficient, 权重系数" a$ U8 L2 B8 u- a& m
Weighting method, 加权法 + r7 t) j3 q* W0 S' b( N1 ]
W-estimation, W估计量
: d+ `) y, x* l; Y! \* {W-estimation of location, 位置W估计量
/ |$ n4 S! C0 F' s3 N5 H' I9 jWidth, 宽度
% W8 ]. M2 o1 s9 P- v- ]: bWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
+ p8 v+ Y9 `9 {3 V" ]/ ]Wild point, 野点/狂点$ W5 ^7 P3 {2 {+ S
Wild value, 野值/狂值
1 @: U' V) t6 [! }9 ?. S- SWinsorized mean, 缩尾均值
{; p/ S4 `. b$ [. l8 z* mWithdraw, 失访 2 u) T, ^- o [6 E0 S0 O' q: L
Youden's index, 尤登指数: r9 m7 z$ z# t3 p
Z test, Z检验1 Z# J% y1 K! e5 I% d3 z
Zero correlation, 零相关# i: u2 b/ j6 ^4 |
Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
