|
|
Absolute deviation, 绝对离差9 ^$ u6 w+ ]3 q* Y) @6 c" h
Absolute number, 绝对数- N; J2 O4 [- _1 h! y. ]
Absolute residuals, 绝对残差5 ~) I. z% O |0 l) Q! S
Acceleration array, 加速度立体阵
+ l" V: w' A7 {Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度. t' y9 L* _7 x8 Y8 z0 A: Z" x
Acceleration normal, 法向加速度
8 z# Y7 Y7 R# a4 rAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
/ q8 I8 y0 _4 [& jAcceleration tangential, 切向加速度
2 ?8 o0 g9 s1 U( EAcceleration vector, 加速度向量
" E o3 } T9 |( T6 ^. pAcceptable hypothesis, 可接受假设
% D/ o8 f& Q3 m9 d7 j& u% KAccumulation, 累积
; ]2 d) n. b% \" Q6 w2 C) c- R `Accuracy, 准确度4 D$ |4 K% [, E& e9 ~+ W: i
Actual frequency, 实际频数; U1 n# h5 ?/ c
Adaptive estimator, 自适应估计量
4 _+ m5 i+ b. Z. H0 |, i8 r' iAddition, 相加
3 B$ g2 T1 m0 T! `# e+ Q( _Addition theorem, 加法定理4 \0 l- o1 h1 g+ w% T
Additivity, 可加性# R$ k3 s% k& @3 D( V% l+ Q% m
Adjusted rate, 调整率& R7 e" D& |$ r
Adjusted value, 校正值5 p, y8 f# N2 `! p& A3 }/ G/ _
Admissible error, 容许误差
8 Y2 x! P/ ^1 Y9 ^0 h7 c$ o0 lAggregation, 聚集性
( j$ C* a) Z, Z7 J- XAlternative hypothesis, 备择假设
: Z) Z) W: T/ d7 h; M' V; jAmong groups, 组间$ s- t8 F& v- p! x+ \
Amounts, 总量
9 U( |. I) L$ o& N, V* u/ s6 v9 D0 gAnalysis of correlation, 相关分析/ ?, ^0 M3 e1 w/ ]
Analysis of covariance, 协方差分析
* J& O8 ]& Z( ZAnalysis of regression, 回归分析' H/ R; g/ }% B7 ?% \
Analysis of time series, 时间序列分析
$ ^5 L3 V4 {0 q/ {& @' G. HAnalysis of variance, 方差分析# i( y l' r1 G6 F, z# B# X
Angular transformation, 角转换
! `: [" E" Z) a! |ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
: k; m4 R$ f, R2 cANOVA Models, 方差分析模型
' g2 S6 C/ T$ YArcing, 弧/弧旋
! q3 ] u' }6 iArcsine transformation, 反正弦变换
2 j5 K/ C; c3 c$ u& C/ n# aArea under the curve, 曲线面积, t* u, o" F! n
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
3 m4 P. z3 q/ S/ OARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 3 w/ \% @6 l. M3 F
Arithmetic grid paper, 算术格纸( r7 _. a3 N, N" A3 h B! q; \
Arithmetic mean, 算术平均数1 z+ }+ ~: _1 b
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系9 L4 ]' Y+ k. y
Assessing fit, 拟合的评估
$ P, W- h& f) o# O. C; @Associative laws, 结合律1 b1 L6 T/ Y- q; q" O2 h$ ^
Asymmetric distribution, 非对称分布/ u$ \$ Z4 A4 e, L) v9 r
Asymptotic bias, 渐近偏倚
\3 d' s7 ^1 FAsymptotic efficiency, 渐近效率
) Q0 X; ?, N* @& _, W$ RAsymptotic variance, 渐近方差& W1 R+ e7 W0 w2 J
Attributable risk, 归因危险度" h! _7 f' {9 n6 [3 t5 u1 V0 B9 N/ f
Attribute data, 属性资料; X' _; h; v2 A
Attribution, 属性5 @" b( h. `5 O1 D+ d' c2 g& c" W
Autocorrelation, 自相关4 P% O7 c' B7 g# s1 F
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关* d" U6 I% w) S! b0 M$ j
Average, 平均数
4 b- O0 ?+ G& j0 y- Z, O& m, eAverage confidence interval length, 平均置信区间长度, G- p6 Y5 n9 C8 U
Average growth rate, 平均增长率
7 d# E6 R3 y% l' Q% |Bar chart, 条形图
' d- \+ _( r8 e/ ABar graph, 条形图
3 T0 i. \) ]. e k' d2 ^) W0 BBase period, 基期
- R7 D+ I9 i& A8 cBayes' theorem , Bayes定理; K8 e$ ?) i1 Y. T
Bell-shaped curve, 钟形曲线
/ \5 d' w8 [. NBernoulli distribution, 伯努力分布
5 N9 N9 M1 E6 z. R: R) cBest-trim estimator, 最好切尾估计量/ h; i/ w2 R" ^1 c0 f- J& L( K, [
Bias, 偏性1 Y5 F7 p2 H0 K! t F: E, a- m
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
" v, D* O6 a- H/ f. MBinomial distribution, 二项分布
- s/ O" g4 Q, ^9 C6 I% U4 @1 ?. YBisquare, 双平方
4 M+ k( a) N. o4 B: S, {Bivariate Correlate, 二变量相关
, _; ?' v J5 v+ @+ P& V/ M* ]Bivariate normal distribution, 双变量正态分布; h; g8 X! ]1 c3 E; P
Bivariate normal population, 双变量正态总体
9 g4 q+ `$ ?: Z7 h4 }8 M( f* ?Biweight interval, 双权区间5 e) Y) ~% ]8 x8 Z% p
Biweight M-estimator, 双权M估计量+ ]& W' @; o( R: B* d: t+ J
Block, 区组/配伍组8 p& r$ u( z: w! F
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包3 i+ F, S+ ^3 x% {0 q% M. Y
Boxplots, 箱线图/箱尾图
, {$ e7 p5 K' c1 yBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
! m/ z8 t, f7 |! ?. V) N1 f. s6 ]Canonical correlation, 典型相关
; {# z# U5 \3 N; p1 o( [* n2 }Caption, 纵标目: l) r5 A) d) Z* a% I( ^, l% N
Case-control study, 病例对照研究: {# e+ ~/ @3 Q3 r' ` Z: ?$ V# u
Categorical variable, 分类变量
& K/ t5 L" h% X2 j. q8 |0 x% {Catenary, 悬链线# V4 u) c+ x3 j' }0 w4 w; c
Cauchy distribution, 柯西分布
* s. {0 T3 k. R/ v& x0 i7 _Cause-and-effect relationship, 因果关系8 e7 m' `) T- a$ ^
Cell, 单元" ~5 P" y/ O, y2 S+ D- p) h9 i
Censoring, 终检8 s8 u' c& j8 l2 l0 R3 Y( B8 q
Center of symmetry, 对称中心
2 G( x: i) Q& M4 LCentering and scaling, 中心化和定标7 _" c ?$ h) I7 d
Central tendency, 集中趋势
8 E6 y& z- T; M8 u# o! k5 z9 B) b! xCentral value, 中心值
Z/ Z! X5 a* q4 K* b K. Q& SCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
9 Y6 i _* C! `2 wChance, 机遇8 @% Z0 p0 a2 Q- q8 y; A( M
Chance error, 随机误差
4 u j7 o2 c" L! @% ]) z2 {5 bChance variable, 随机变量9 e8 M$ o! o! h" U9 q" f% D0 m
Characteristic equation, 特征方程
5 H+ m) _, J) G1 x. oCharacteristic root, 特征根7 g# ~" O, a( Q% p. v: O% v+ Q) j
Characteristic vector, 特征向量
% s% m- x2 S# S* @) FChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
: R$ p" W+ M" t0 JChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
- }0 V; S+ C) V# _Chi-square test, 卡方检验/χ2检验' U2 g3 [! T0 r. x: _
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解8 p1 o+ h( i4 Q" u- [7 B: T4 ?+ H
Circle chart, 圆图 9 G5 v( N5 V" x# t2 h; L- m
Class interval, 组距3 \1 B0 d" f2 l
Class mid-value, 组中值
, J4 n2 D% e- b6 u/ g; QClass upper limit, 组上限
1 \+ @) n& g% B6 ]. A3 y d' @Classified variable, 分类变量
& j, A/ H) N' y: l7 r% ICluster analysis, 聚类分析
8 [8 |4 J# y! [! {( H, rCluster sampling, 整群抽样
- R# ]/ A, `- D# O3 ]) HCode, 代码
$ @. j3 \( B2 W+ X1 H) dCoded data, 编码数据
* _) B6 H1 a# b9 W9 ]( I. lCoding, 编码6 t2 l6 ?) @, `# R* Q
Coefficient of contingency, 列联系数) b0 X. T/ b" }
Coefficient of determination, 决定系数
3 m3 h0 C- Y4 QCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
7 {- |9 s r8 G/ B2 E( i& i- _Coefficient of partial correlation, 偏相关系数. `% a& e$ ^; T; {+ r3 @+ D: k
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
9 b2 ~1 M- h; Q( ~) Q& C" wCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
; ?. r, `9 {" S0 H4 ?* PCoefficient of regression, 回归系数
% p: i8 ]! @. [Coefficient of skewness, 偏度系数
0 O4 _0 k% n1 N( S3 gCoefficient of variation, 变异系数0 I( l2 O- |, g C
Cohort study, 队列研究
; V" z8 G( n9 C1 uColumn, 列- P) a3 r8 S% n, _; g5 M
Column effect, 列效应
" G/ s1 Z0 @& O1 E/ Y: y, vColumn factor, 列因素
7 O7 M6 G; t- |3 ^; jCombination pool, 合并
# }3 A" e V0 g+ BCombinative table, 组合表
2 c/ s5 K' n# n* z, V+ q+ c- JCommon factor, 共性因子
0 b% f1 O& x0 @' sCommon regression coefficient, 公共回归系数
4 \ I$ T. l3 a% wCommon value, 共同值7 @& }, E4 R6 z$ @, Y$ S, `# S9 }
Common variance, 公共方差3 X9 `+ m* [3 M9 P3 @
Common variation, 公共变异5 o4 A% w2 ?! ~ J6 ]
Communality variance, 共性方差3 a! W+ I/ |3 ~4 X; S' D
Comparability, 可比性
" O% C( {% }7 E; V2 T" y9 ~( {6 uComparison of bathes, 批比较+ G0 u0 W1 {' w! Z2 W3 n( d
Comparison value, 比较值6 c5 f9 C' x) j
Compartment model, 分部模型
- \1 r. M- O. yCompassion, 伸缩( g( K( P& S: V/ G, K6 Z
Complement of an event, 补事件
7 d: F& H! K% H1 _Complete association, 完全正相关
. o+ u! y4 V7 E/ k# cComplete dissociation, 完全不相关
" W8 c9 ~9 r7 G" b+ X/ m* q" Z6 RComplete statistics, 完备统计量
$ E& d) d) [. C' \& P& eCompletely randomized design, 完全随机化设计
6 N5 [! A2 ?/ SComposite event, 联合事件
" y& H$ L* t7 T' @& dComposite events, 复合事件
" N9 @% |" U X+ W8 \2 a" bConcavity, 凹性3 }6 u. Q- K5 {1 b. m# b' Z; l
Conditional expectation, 条件期望
8 L6 G* `: z+ k) X2 ?Conditional likelihood, 条件似然
, P7 ~: z" k4 `5 a! \Conditional probability, 条件概率$ G' U8 _, B! J; {, `% K1 M# o& [/ V
Conditionally linear, 依条件线性# Y. l+ v# Q( g, V' w I2 f$ |
Confidence interval, 置信区间
1 B9 z7 a0 j S- v. ]' e! j# m8 ZConfidence limit, 置信限
@+ f$ V% p! c0 M& Z+ N0 W: qConfidence lower limit, 置信下限
( W" r) T8 W5 N; ^Confidence upper limit, 置信上限; c* o; a# o' p$ o& U, y G0 g& p
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析) A/ {% d) J6 `" v" M& Q
Confirmatory research, 证实性实验研究
6 I- }+ Z7 b1 ]% u- Q) }" Q7 `Confounding factor, 混杂因素; c4 [2 F8 s5 k4 w- l7 w4 l0 H
Conjoint, 联合分析6 k, A F" f2 g% t
Consistency, 相合性
0 m% B) M1 Z2 H, Q3 uConsistency check, 一致性检验
3 c& [2 C4 ]+ T+ J) X( @Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
4 ?3 t0 u- [+ k& B1 g5 P5 K( uConsistent estimate, 相合估计/ m8 S: t( g8 G. w+ c. U
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
! K( p6 G8 P: L& c# j+ R( uConstraint, 约束
8 ]" p1 X7 [* SContaminated distribution, 污染分布
+ H6 m' s7 p( [ P5 CContaminated Gausssian, 污染高斯分布5 M3 l0 u& p8 g1 @- ?
Contaminated normal distribution, 污染正态分布+ P8 P8 T5 W/ T0 k$ w( o; c
Contamination, 污染
# `# i* h$ o) bContamination model, 污染模型
3 x3 U( k5 \. L& [/ jContingency table, 列联表
5 s0 |+ \; w' k. X2 H1 GContour, 边界线
2 O* x) m8 I. l# m; H$ j% ?5 vContribution rate, 贡献率; G2 f3 m! e9 w, V. [. B9 d2 ^3 t$ n
Control, 对照
4 p( K ?- e2 \& }9 b, U% HControlled experiments, 对照实验' d' r( D1 H+ [9 ~. O
Conventional depth, 常规深度
/ R4 K# k* P$ Q, [- C8 ^% dConvolution, 卷积* l2 `- Q! _4 O6 y5 n0 ^6 C' B
Corrected factor, 校正因子$ _' V- L4 x% `$ D: |
Corrected mean, 校正均值
6 C8 L" I& L. e2 c E. |3 BCorrection coefficient, 校正系数
* q' ]% ^+ @3 g4 {Correctness, 正确性
' K; K( J: I% \Correlation coefficient, 相关系数
& N$ ?% Q2 ]6 t# u" s+ f* zCorrelation index, 相关指数
; O+ f5 x8 O: P' R! P1 ~Correspondence, 对应
# F O2 k9 X% S/ S, h3 s0 ~Counting, 计数
7 E9 w/ K# K7 ^/ CCounts, 计数/频数. k: `5 h F+ e- ], _& j( s, t1 x1 ~
Covariance, 协方差% i' n! W9 [5 t4 Q9 v2 _- Z
Covariant, 共变
& l- Q9 K0 C+ d, q! i7 x' C& uCox Regression, Cox回归
' @5 p5 L; O" A9 B; jCriteria for fitting, 拟合准则9 j/ B- T1 w: N1 h$ B+ z
Criteria of least squares, 最小二乘准则- J9 f" l3 Q; o7 ?
Critical ratio, 临界比7 o5 j5 T8 X6 J# f G; Y
Critical region, 拒绝域0 ~# |7 k( J5 s# y3 o2 G" W
Critical value, 临界值
+ i3 C4 B$ A; V" OCross-over design, 交叉设计. q! x; A( @) t9 C/ h' M
Cross-section analysis, 横断面分析! A* U) L+ k. Y) S1 Y3 p
Cross-section survey, 横断面调查
7 f+ N$ n P: h$ e- r2 k+ z! YCrosstabs , 交叉表
, p3 |- F0 a9 Y0 [, oCross-tabulation table, 复合表
: E9 N' J3 Q/ G4 T, pCube root, 立方根4 w7 F3 j+ B+ O) W
Cumulative distribution function, 分布函数6 Z4 _ q) z* w7 ~, q5 o# F9 Y
Cumulative probability, 累计概率
: S, d2 j" k+ o w2 r- [Curvature, 曲率/弯曲
; i' D" Q' z" M/ Z- TCurvature, 曲率
: S* n4 c& T3 a7 I6 t/ R/ }$ p# dCurve fit , 曲线拟和
' ]: l U9 N a O' U: a7 ^7 KCurve fitting, 曲线拟合
, ? x2 D$ j* m4 ECurvilinear regression, 曲线回归
9 W: i6 B1 X3 G+ g& C1 c8 @Curvilinear relation, 曲线关系
7 w6 o& l# d- B8 b3 O' ~% U, [% b2 {% ?Cut-and-try method, 尝试法
4 e( i: Z6 G' _! \9 f+ Z4 t# }7 {; oCycle, 周期: k4 R. f" A8 M! j4 |
Cyclist, 周期性5 W" K$ _% f0 _' A/ h/ u; {" H
D test, D检验
5 X2 g9 E1 \/ \! P! i+ b- w1 z$ kData acquisition, 资料收集
* A3 M u9 h/ y( o0 K: m; }: BData bank, 数据库1 s" C% n/ e5 T( P( g3 S3 @0 J
Data capacity, 数据容量
7 U6 a. V2 y: `Data deficiencies, 数据缺乏! \$ S8 ^8 B j, H
Data handling, 数据处理
; X+ b. f4 y# f9 nData manipulation, 数据处理
! f, P0 S [8 Q% r# ~* L$ n/ V& G" qData processing, 数据处理
* O5 o$ o; T- e/ G/ LData reduction, 数据缩减5 E. `& Y! U+ y* k+ b) ^% _9 y6 h
Data set, 数据集9 N# z& g$ P0 ~( @+ T. Z
Data sources, 数据来源1 d5 a4 w4 a" }$ p/ b2 I9 K2 F1 j
Data transformation, 数据变换
' J O, C0 N* G+ \1 xData validity, 数据有效性, c6 N5 p% I# K. O2 ~$ R
Data-in, 数据输入
5 u# f% K1 U7 W/ p6 ^. M5 kData-out, 数据输出
0 \3 W9 }; L+ |& f7 t7 [8 B2 ZDead time, 停滞期1 t% z5 Q2 y! T
Degree of freedom, 自由度9 u# M4 |8 _( U5 M5 _4 }
Degree of precision, 精密度; |* k& q8 v* P+ S7 a( {6 `
Degree of reliability, 可靠性程度
( N+ s3 e& f3 P$ C A! V. t, ODegression, 递减
: D# C) a4 K3 I1 g% r5 iDensity function, 密度函数
5 a- J# K: W7 H& }6 y# `Density of data points, 数据点的密度. L; p! I; V& {6 k6 R) V' Z
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量' F; l1 a# d0 F0 q
Dependent variable, 因变量0 }* h0 J( U8 G2 O
Depth, 深度! E; X1 R" m5 s& u. n2 t9 u
Derivative matrix, 导数矩阵- B$ |, d; k H7 O p# Z! d/ Q- n
Derivative-free methods, 无导数方法! u) [% Q$ x% K1 \( I+ u5 G
Design, 设计( {4 c8 P7 a% U- {% X- v
Determinacy, 确定性
4 X) s. @( ~' V& X I9 [' A8 b, BDeterminant, 行列式( G$ d' ~# ]/ g0 q# J) f R: Z
Determinant, 决定因素
9 X. c K; Q L( A- o( N# }Deviation, 离差
3 g6 F$ r# R" V& eDeviation from average, 离均差
' Z/ J% k7 A. v. S9 f$ FDiagnostic plot, 诊断图
$ p/ X" d! Q% r; d- o! D, t# ]Dichotomous variable, 二分变量- |1 y) O& [, {5 \9 `# g
Differential equation, 微分方程
% P( S& n* g C* O& a+ ^Direct standardization, 直接标准化法 p, B9 [9 h1 k& g9 K
Discrete variable, 离散型变量4 T4 k; q! R( Y, m2 `
DISCRIMINANT, 判断 ; k. @) y4 q, ]1 h: J
Discriminant analysis, 判别分析
5 e9 @* b- m7 ?% [0 C1 \Discriminant coefficient, 判别系数# v3 H( u+ p: ]
Discriminant function, 判别值/ m8 S, a1 d2 h, h
Dispersion, 散布/分散度
) |/ I5 |3 \) k9 uDisproportional, 不成比例的! n6 P8 S; g' _5 }
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
, n1 C; j0 v# \" t/ d* rDistribution free, 分布无关性/免分布
+ o- \" D- }# d5 `Distribution shape, 分布形状
B z6 E( ~) O% x& \Distribution-free method, 任意分布法
! ~% s' G& j* t4 u$ ?, qDistributive laws, 分配律
1 a; _: f4 ~3 c; vDisturbance, 随机扰动项
2 v5 `& B: s8 v- Z2 i+ z; uDose response curve, 剂量反应曲线
: [% A# M8 m/ Y- WDouble blind method, 双盲法
7 i2 |7 K/ l% D8 s6 y' k4 D4 ODouble blind trial, 双盲试验
6 `# a2 k' Q9 E2 G4 r; |$ ADouble exponential distribution, 双指数分布' ~' z. w6 m$ L. d1 ^9 A
Double logarithmic, 双对数: y" O$ F7 ]7 x9 z+ ]2 N! ]
Downward rank, 降秩, f1 [" j( Y( R8 ~. g& n1 t! _
Dual-space plot, 对偶空间图. }1 t* ^; e+ i# W! }3 }8 K
DUD, 无导数方法
7 I9 B4 I" Y1 L1 fDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
" A4 u9 \/ ^' e7 W2 ZEffect, 实验效应 s1 P8 c; S% v2 N2 G
Eigenvalue, 特征值
( q( P! |% T& t4 H3 ]( s# J; nEigenvector, 特征向量
% F: B- J- a7 f+ v! @3 K0 I% \Ellipse, 椭圆7 X( H9 O/ v' F. H0 Z- y
Empirical distribution, 经验分布 r9 A! \7 G& w# q5 L( c( b6 H
Empirical probability, 经验概率单位
9 e) q5 l9 j! M& z2 J( j, T3 SEnumeration data, 计数资料
. d$ r$ v* Q- X. W2 {0 K# WEqual sun-class number, 相等次级组含量+ [* @4 U# C0 u6 I8 \
Equally likely, 等可能
, u% c. z) g: R3 L! g5 E/ rEquivariance, 同变性
: T% ^; m( ]4 rError, 误差/错误
8 Y9 R2 l$ N$ m [; n& U1 H' tError of estimate, 估计误差
: e) p3 L& B. | D- r1 TError type I, 第一类错误
4 ~7 q4 n: _, [7 p0 \0 J' [Error type II, 第二类错误
) Z% W# e; o6 k6 F) YEstimand, 被估量
7 v- J- A: R: YEstimated error mean squares, 估计误差均方4 B y% w( Q) w2 E$ \
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
' l% S8 R% Z- ] D% @* GEuclidean distance, 欧式距离( E. \: b) u4 x% d/ {, W3 V7 r
Event, 事件
/ z" n$ |- P4 S1 k" W VEvent, 事件
# G7 w) U- N: w& n; F( v. x) M! YExceptional data point, 异常数据点# P( Q" v9 |( D
Expectation plane, 期望平面& ^* y2 i0 S; R4 z# n
Expectation surface, 期望曲面
+ f5 G0 Z6 h& [5 o, GExpected values, 期望值: ~# g, c+ J# { j; p5 ~$ n* Z
Experiment, 实验
3 B6 m# C4 O3 Y3 C; x( o$ AExperimental sampling, 试验抽样
A3 ?& F" l9 kExperimental unit, 试验单位. T m x5 x6 C
Explanatory variable, 说明变量3 i, }/ e$ m( a7 C
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
6 N( W: i! R3 a" X- H! q Z3 mExplore Summarize, 探索-摘要- Q& j, t- G0 ~7 Q# j9 x; m
Exponential curve, 指数曲线2 @. }0 D) v3 j+ N6 b1 l: q0 i
Exponential growth, 指数式增长! i) L# p! \. K
EXSMOOTH, 指数平滑方法
5 B: H- a! P! ` Y) D+ r+ |" jExtended fit, 扩充拟合
* Q" M5 ^5 g2 q9 ?" oExtra parameter, 附加参数+ j3 V/ j* y9 ^8 W
Extrapolation, 外推法# U$ B. _6 J! I$ z5 {. v! l9 h6 ?
Extreme observation, 末端观测值
$ p2 q( R1 ]& i# gExtremes, 极端值/极值
. c( d# u& D- U$ ?$ oF distribution, F分布
* q% ^, O2 Z7 O0 d( v8 ^F test, F检验
0 q5 F; r* A4 i2 g4 tFactor, 因素/因子6 k' U( W( [" b6 e7 [9 l
Factor analysis, 因子分析8 b1 \- i7 e9 s! ?- @. o# ~
Factor Analysis, 因子分析8 s% |# B& m- l5 |6 `
Factor score, 因子得分 ! I! v9 E) a; ]* Z `! O/ H9 ?
Factorial, 阶乘
9 @" r4 B N$ x. L; b" \3 z' TFactorial design, 析因试验设计# e5 [7 H" \ H
False negative, 假阴性3 m$ X( s6 b" y6 {; M/ b r1 D. _, y" Y
False negative error, 假阴性错误 M) T: { Q2 r+ Z0 j
Family of distributions, 分布族+ B" M9 N# ` U7 O1 G
Family of estimators, 估计量族
J. @( M+ {. d3 h9 M" M* }, KFanning, 扇面4 I3 {; e) g# L/ {6 v4 v
Fatality rate, 病死率9 B" V. _8 r" Z
Field investigation, 现场调查0 A' x3 m \. q
Field survey, 现场调查. e/ P$ w+ Y4 r. \% h+ H" B5 G
Finite population, 有限总体5 A# n, ]; E# N' S- v I) b
Finite-sample, 有限样本$ V0 x& K1 e" i4 L7 P! L
First derivative, 一阶导数
. z7 t+ f- V& RFirst principal component, 第一主成分3 `; T! c# h) d( Y
First quartile, 第一四分位数& O, @$ D6 v2 r% u
Fisher information, 费雪信息量9 O* C- r9 N0 _' V, ]' a- }' K
Fitted value, 拟合值
: @, n# X" N4 |9 K6 h( g7 pFitting a curve, 曲线拟合0 K; @/ M6 z9 e& ^/ }
Fixed base, 定基
7 r1 s* P+ F5 b3 |Fluctuation, 随机起伏$ l Y/ K# A4 ]9 T/ j1 b
Forecast, 预测6 z# H6 {3 }5 K2 T: g1 ]3 c. B! d
Four fold table, 四格表
1 {% W/ h" k% d" H$ ]Fourth, 四分点
2 M* n0 |) X, s1 XFraction blow, 左侧比率! }! `+ D- p D0 P8 n2 @9 w% W. K
Fractional error, 相对误差) X' z9 B0 p$ Y9 v7 R' [
Frequency, 频率" [8 O+ \3 o! h: V3 i: L9 U
Frequency polygon, 频数多边图
9 ]: z& z- G' ~" K7 s9 V* i8 k+ v% ZFrontier point, 界限点 Q" y, E; r' J8 R$ O5 u8 y
Function relationship, 泛函关系
z# f+ \3 h' R PGamma distribution, 伽玛分布- P; D5 n, X+ R9 V
Gauss increment, 高斯增量
/ ]! I) j, z! f; r5 R: K8 d5 KGaussian distribution, 高斯分布/正态分布 P6 s9 ^6 U0 _
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量- F1 c; ?/ T) Q5 D
General census, 全面普查; B6 v% t5 f1 l5 g' b3 `+ R6 m1 _- V) R
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
8 ~: n" z9 Z- t1 w7 R3 o# d- h, H% b% |- |Geometric mean, 几何平均数
" a5 \& |1 j$ gGini's mean difference, 基尼均差
: t# V" V, C; }* J; wGLM (General liner models), 一般线性模型
+ [4 V% x8 b5 E8 ?Goodness of fit, 拟和优度/配合度
1 n/ s% G7 n# qGradient of determinant, 行列式的梯度& }- {6 E9 D2 ?+ u# O3 {0 }- n
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方/ E X, [& T7 G1 W G
Grand mean, 总均值
/ i+ r, U" T: H5 }( S1 g4 xGross errors, 重大错误
6 d( ^8 l- l2 s( QGross-error sensitivity, 大错敏感度$ m( |) F4 I5 n' U+ I
Group averages, 分组平均6 y- h1 {/ W" [1 H
Grouped data, 分组资料
# u, k) i' ]; w, b5 {; k/ DGuessed mean, 假定平均数
, Y3 b K3 o6 N: `7 p. F% X! OHalf-life, 半衰期
5 K# ~" [' u/ [, n2 ]5 E) F i" bHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量. e/ S2 U" ^. C3 c9 e& @* O
Happenstance, 偶然事件
, q: U- P: Q4 s5 L$ {1 s% uHarmonic mean, 调和均数
9 R; a. g. E9 e7 a6 D- |$ oHazard function, 风险均数5 [& V9 B/ H( n/ @! i& q) @8 [$ u4 a
Hazard rate, 风险率
8 Q5 I" _6 v' VHeading, 标目 ! u8 x. W8 m7 v2 h7 T7 I
Heavy-tailed distribution, 重尾分布, ^& v" e3 Q N" v) B
Hessian array, 海森立体阵/ E3 w9 x! z# U, i$ r2 m' v: j
Heterogeneity, 不同质/ { y4 U) r p& Z0 ^
Heterogeneity of variance, 方差不齐 0 z& Y5 S5 l; [6 C- _! J* q
Hierarchical classification, 组内分组7 V7 o2 a. ~7 S U$ w: `
Hierarchical clustering method, 系统聚类法* f. N) t9 _% C- q* O
High-leverage point, 高杠杆率点8 F& `3 \; s& ?; ]5 a' T! l
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型. W/ `$ Y+ x" _% J
Hinge, 折叶点% Q9 l3 z) N& k+ N _
Histogram, 直方图8 c0 w- ~9 V5 `4 Z3 A$ H7 D
Historical cohort study, 历史性队列研究
: u# ?. U* n U+ B4 IHoles, 空洞
, Z, t6 H) u2 `2 T/ t4 hHOMALS, 多重响应分析3 V0 S1 A0 I; }' O
Homogeneity of variance, 方差齐性
" U4 {7 `$ I# O" P6 BHomogeneity test, 齐性检验# m0 f5 E6 P6 H: d- G
Huber M-estimators, 休伯M估计量; ?8 ^. x/ }/ v
Hyperbola, 双曲线- t) y, j+ Z& }" e
Hypothesis testing, 假设检验; h& R. W0 `/ y5 B1 A
Hypothetical universe, 假设总体
1 `) R2 M( J4 r8 z. z* J3 R$ fImpossible event, 不可能事件
. _. L$ ]9 f T: N5 PIndependence, 独立性
" F' a1 a0 T8 f; v7 dIndependent variable, 自变量
% d1 B' z1 e& g: @+ SIndex, 指标/指数% ^/ T$ O1 W) H' K6 W7 ^/ S
Indirect standardization, 间接标准化法
& {) `$ y" c4 v2 \$ t* XIndividual, 个体4 |6 I0 P7 Q9 ?7 t5 F
Inference band, 推断带
" G4 x0 \* _3 _; l# M7 g ^- RInfinite population, 无限总体
; f% G. K& L) z! _Infinitely great, 无穷大
3 q* g+ Q. U; N* u) RInfinitely small, 无穷小
* U. m' e- t! tInfluence curve, 影响曲线
0 n( z# U! P/ w+ B- i* mInformation capacity, 信息容量
1 L: m2 E) N2 X$ OInitial condition, 初始条件
! N4 E5 f9 ~+ ^! G& x* ~8 T9 dInitial estimate, 初始估计值3 q O1 A/ s i8 V+ `+ h# F
Initial level, 最初水平
L% S0 d: d; W, ^Interaction, 交互作用* a1 T3 B, x2 v6 p
Interaction terms, 交互作用项
0 y- W: h& I0 H! Q4 P& M/ XIntercept, 截距
3 `# c3 j) d6 IInterpolation, 内插法
: ^/ }4 `$ `1 XInterquartile range, 四分位距0 X$ b0 T' E6 D+ q; m" z
Interval estimation, 区间估计
; P. Y4 p, V4 I- q8 Q5 P. PIntervals of equal probability, 等概率区间4 y+ ^; L o. k9 B6 b- f
Intrinsic curvature, 固有曲率 B& p, T/ W i0 j. f2 X! M
Invariance, 不变性
% x: p" A% {+ O4 t% MInverse matrix, 逆矩阵
7 T7 J! u( d* ?, \; sInverse probability, 逆概率
8 ?) B+ N# ?. R$ i" sInverse sine transformation, 反正弦变换
6 Q4 v' Y0 G6 F& X1 ?Iteration, 迭代 ) N7 I1 _' j1 d
Jacobian determinant, 雅可比行列式" N9 G$ n. r6 T8 e* ~- a5 v
Joint distribution function, 分布函数' a. ~: l) X2 E7 R0 c0 X
Joint probability, 联合概率
) ]) y* C v# m9 S) D f. vJoint probability distribution, 联合概率分布 D, g$ i, F% o& b
K means method, 逐步聚类法! ]' |" Q% I; ?( U- E: O
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
$ f' o. _1 v. ^ {9 v! G% d2 GKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
4 {" V; V# l5 h" gKendall's rank correlation, Kendall等级相关1 P& C2 o1 G$ E* F4 I* {( l9 }9 G4 r
Kinetic, 动力学
; G# I" q+ ?& J2 _) F& H" [/ jKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验7 a$ Z& v6 R5 m0 X7 b' q
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
+ y$ S; C$ S* lKurtosis, 峰度
1 U* W P" Z; O$ \! H1 h M6 O2 kLack of fit, 失拟$ N% S+ i, W8 V! }; D
Ladder of powers, 幂阶梯
9 E) w M0 w' }' m1 h/ ELag, 滞后
/ ~4 v+ l' c! d3 y" HLarge sample, 大样本7 X+ F7 z* i9 d s
Large sample test, 大样本检验- H* d+ g! C0 W
Latin square, 拉丁方6 b9 d Y5 g# c! \* _
Latin square design, 拉丁方设计
4 x5 i7 [3 e# n9 I% H4 gLeakage, 泄漏
( {. h: s8 h- d- Z2 u1 l5 zLeast favorable configuration, 最不利构形
t D# b6 x# C# I9 C6 {" vLeast favorable distribution, 最不利分布, w/ C7 z ~- J* c% m8 c5 Q
Least significant difference, 最小显著差法( A9 j3 b3 V- x" l' b- m t- U
Least square method, 最小二乘法
e) l* Z; m! u1 OLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计) I7 c' k5 P' F* |4 c
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合" m$ m1 v7 _ f
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
) R2 x; R! O3 P& rLegend, 图例# p% _" l& G0 E4 s d, ^, e
L-estimator, L估计量
. m, P% J. O: r& W$ \# lL-estimator of location, 位置L估计量) q R p5 ]3 k( _0 O
L-estimator of scale, 尺度L估计量5 q; x3 L& P, R# h# ^3 y7 D
Level, 水平. f5 f, B& _; n+ n( v! b6 ~
Life expectance, 预期期望寿命3 ?; g0 i9 V3 B* E3 U
Life table, 寿命表: M- @; ]9 A4 ]; b; v$ c3 L& H b
Life table method, 生命表法
; u: ?' g3 H5 y- @, ZLight-tailed distribution, 轻尾分布
$ M, d+ N: M, g# F& WLikelihood function, 似然函数
# ?4 ~2 ], j% K! y1 ], [Likelihood ratio, 似然比
( F( Z- U( n/ c5 y- qline graph, 线图0 y' {+ b. D/ n6 S! a
Linear correlation, 直线相关% `- E1 p/ M. _* j1 {
Linear equation, 线性方程
6 u7 u6 A3 P* S$ xLinear programming, 线性规划
" w1 r' X0 x( Y3 W3 ~- nLinear regression, 直线回归
$ N1 c/ z# O O! Y' F3 BLinear Regression, 线性回归
; Y. T; X" a* q6 m0 xLinear trend, 线性趋势
8 P# _. |( m, e2 Z3 [Loading, 载荷
% W& r4 ^' P, G% nLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
5 d; p1 h/ D7 G# aLocation equivariance, 位置同变性9 w5 J. r, ]" g. k1 c# S& ^/ Z+ |- c
Location invariance, 位置不变性" s5 G$ H! W1 K3 V8 l
Location scale family, 位置尺度族% O! b: f& w! {2 H7 Y
Log rank test, 时序检验 0 [4 n; G0 N- p( w* G
Logarithmic curve, 对数曲线
T5 }) k. P q1 ]& @) t% B) `Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
' _. C$ n) q4 s9 ~# H" j( m4 P8 qLogarithmic scale, 对数尺度' B4 R2 A& L1 u# \" e
Logarithmic transformation, 对数变换
* b5 `( J. Q' N' y. H$ M: ?Logic check, 逻辑检查1 w" B- D) J: d1 @2 A8 I+ n
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
& O6 J* \4 a1 f2 @" A: }. e' uLogit transformation, Logit转换- t; o5 p% P& i1 Y7 a
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
2 V5 W5 y9 {* LLognormal distribution, 对数正态分布, Y& o$ l5 w; d/ {5 [0 P
Lost function, 损失函数; t& Z' y- e/ F/ t$ Z, h
Low correlation, 低度相关 J- @ s- G3 ^+ K6 Q- z
Lower limit, 下限
. y* i9 t3 d" D% Q6 ^# @Lowest-attained variance, 最小可达方差! K" q* Y* S2 s0 ^+ a, n$ M6 o" h/ R! R
LSD, 最小显著差法的简称
8 U+ w9 P2 z3 TLurking variable, 潜在变量 a \0 P; O' [4 Y1 B4 [: f
Main effect, 主效应
7 ]/ C# s9 }- s* |4 {) M$ y+ oMajor heading, 主辞标目+ v. a1 s; _: g& k
Marginal density function, 边缘密度函数
9 ]. B Z6 M" P0 j- o6 AMarginal probability, 边缘概率& W* m" Z H7 s
Marginal probability distribution, 边缘概率分布" j" C& V7 Q% ?! C* r' Y
Matched data, 配对资料3 {5 V- \ } P, G* i: Q6 F
Matched distribution, 匹配过分布- o1 K9 u/ q; e9 \( j
Matching of distribution, 分布的匹配
! V% o2 j5 W: x5 i% uMatching of transformation, 变换的匹配
/ \' t! l- |& |3 ]Mathematical expectation, 数学期望5 l3 m# B& C0 g) n8 `
Mathematical model, 数学模型1 w6 }& p4 i4 @0 p
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量 G+ B. U/ p& V# h- K$ s, @
Maximum likelihood method, 最大似然法0 K! z5 G) j6 A, o1 M# ^
Mean, 均数! I8 g0 K# v2 H0 S9 G
Mean squares between groups, 组间均方2 g V( E& a4 O
Mean squares within group, 组内均方
" S% o; e: _- x3 g! `Means (Compare means), 均值-均值比较
& U( Y$ o" r% \% x( ]' K: V1 OMedian, 中位数( P5 w' O1 i$ B( O& R
Median effective dose, 半数效量
0 S4 s- {+ \5 J$ ~Median lethal dose, 半数致死量$ [( V: I- ]: S) R, y3 s
Median polish, 中位数平滑
3 d7 ?' C1 S0 |4 _ Z2 I0 eMedian test, 中位数检验! O. q8 f$ `5 Z$ d1 n' D8 X1 G$ N
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
* [+ Y- q7 a7 p. Y1 y* N2 JMinimum distance estimation, 最小距离估计
$ F. t ~4 N! Y5 c- I, G5 l; _- ?Minimum effective dose, 最小有效量$ X1 P B6 V3 J
Minimum lethal dose, 最小致死量
- h6 \) A0 l% S, s% [9 MMinimum variance estimator, 最小方差估计量
0 F z+ W) {' `MINITAB, 统计软件包
: B! o+ q8 E$ r' A! ^5 h4 gMinor heading, 宾词标目9 h+ f3 C O4 X
Missing data, 缺失值2 q0 {0 Z, W2 B x
Model specification, 模型的确定
1 @# {) [+ \( P( V- _: `Modeling Statistics , 模型统计
5 a* z' W% R0 ]/ l- m9 xModels for outliers, 离群值模型
' d" |2 T. Y, [8 r. Y ^) f* RModifying the model, 模型的修正( |- f# Z, R) D) G
Modulus of continuity, 连续性模7 m2 u# c. p; m* o
Morbidity, 发病率 5 K% P0 n' m& s+ S9 v3 Q
Most favorable configuration, 最有利构形
( g7 A* X8 s9 N4 I1 eMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 G& x5 @! b0 T- r MMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
7 a; [! P. \' l% FMultiple comparison, 多重比较
* M8 l- D1 p8 X3 _5 k7 Q; QMultiple correlation , 复相关3 n2 r4 k7 T( _4 g% {
Multiple covariance, 多元协方差
8 [7 \9 h9 u9 u2 S4 {" sMultiple linear regression, 多元线性回归( _, P0 \# [, o- U: [1 ]
Multiple response , 多重选项
7 E2 S; |/ f' J) gMultiple solutions, 多解/ E6 d" x6 p7 l% a, R' y8 w
Multiplication theorem, 乘法定理4 x6 }4 G! [- g5 v0 b
Multiresponse, 多元响应
1 _$ H$ j- {$ m0 HMulti-stage sampling, 多阶段抽样
" h! r( ~8 ^2 h; N) q$ `9 m, d1 C' EMultivariate T distribution, 多元T分布
2 o, r* v1 O+ eMutual exclusive, 互不相容
) m7 D5 _% _7 O9 zMutual independence, 互相独立0 t; ^% k" L% ~ q Y
Natural boundary, 自然边界* Z) a/ V8 Y4 t( p P1 w7 G5 p( c. F
Natural dead, 自然死亡
8 ^; ^+ s$ w' H9 INatural zero, 自然零
7 p+ j) b0 C* q0 qNegative correlation, 负相关
0 `5 ]- F U" k X7 |4 VNegative linear correlation, 负线性相关
5 A ]: \" w) g& N6 {+ vNegatively skewed, 负偏: C g; _0 n7 C
Newman-Keuls method, q检验' z, @: h7 k" G8 E+ H3 R" A
NK method, q检验6 ^, ?- W" }& V1 u4 j" x) `
No statistical significance, 无统计意义
* i/ }7 q3 j# n8 P; t: N* [Nominal variable, 名义变量8 K& }1 e; G" H
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性2 v! d# B% K/ q& g* L% Q
Nonlinear regression, 非线性相关/ B4 Z6 s7 N1 I
Nonparametric statistics, 非参数统计
( v9 R8 v# {8 v# Y+ |0 _Nonparametric test, 非参数检验# n# ?# \* k }+ I& I- t j4 }1 |
Nonparametric tests, 非参数检验
) l" J/ q0 @' vNormal deviate, 正态离差 P% _0 j9 G3 v2 [* p: d( j1 Q
Normal distribution, 正态分布- Q5 x& t. F% z
Normal equation, 正规方程组 ^1 _6 n0 J6 E* C# o
Normal ranges, 正常范围% c7 W% e' Q5 I, G2 [3 U& s7 I
Normal value, 正常值
2 c) A* G( x* O+ zNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
5 X9 w5 q$ D5 k Q0 \Null hypothesis, 无效假设
! j& g3 g0 d/ v0 bNumerical variable, 数值变量) m; I/ M) k7 X
Objective function, 目标函数
) w9 y: J, b% i: x. _Observation unit, 观察单位1 b! A% c/ i+ x* b
Observed value, 观察值& @5 J; Z3 V2 M$ K' _
One sided test, 单侧检验5 R2 z- q7 B/ h. F; \
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
% Y! g1 b" b& g/ uOneway ANOVA , 单因素方差分析 \6 K2 ?% c! X; G3 N0 I3 v- X# C
Open sequential trial, 开放型序贯设计4 b, Q2 J! s# P8 v# G; M" ?: M
Optrim, 优切尾
0 Q' b9 z" e4 gOptrim efficiency, 优切尾效率
& i# g4 m1 N! O! q- w9 z6 P! B! _ qOrder statistics, 顺序统计量
1 A6 z6 S4 M3 v8 I8 }3 q4 F) xOrdered categories, 有序分类( S: c% p( }8 K; f
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归% a" p4 P+ S; y
Ordinal variable, 有序变量8 {7 t2 Q( f& H( h G
Orthogonal basis, 正交基6 j7 x" e0 l; Z
Orthogonal design, 正交试验设计6 o/ `9 ~% h5 ~4 @! J
Orthogonality conditions, 正交条件
3 ?" U5 |' T5 ` ?; ^) m+ W) o) t. b7 @ORTHOPLAN, 正交设计 4 N( a1 o! W0 g6 w, G. C' d8 L
Outlier cutoffs, 离群值截断点, H4 _ l1 e x& Y
Outliers, 极端值# v& X6 Z, L! D' |$ F$ ?* ~ E( S
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
, W8 H; @% @9 Y/ AOvershoot, 迭代过度
7 N% V7 Z X- A( `# ]7 i5 p) gPaired design, 配对设计# R8 w% y) d* g. Z! X
Paired sample, 配对样本
* I* N8 b G3 ~Pairwise slopes, 成对斜率" R# ^" b7 w1 O) _/ C9 R# O
Parabola, 抛物线" q4 ?% g7 ?' b' W, w4 O$ X
Parallel tests, 平行试验
+ ?5 w8 A) d' {. M) I) hParameter, 参数6 U9 G/ x7 S) S, Z+ Q. \
Parametric statistics, 参数统计
8 e0 o4 s3 d' e! k5 M T$ qParametric test, 参数检验
9 v6 d/ \) q1 XPartial correlation, 偏相关% Y0 r4 |3 ?+ \3 i+ \% g8 j
Partial regression, 偏回归; t- ^( c- U4 L! Z# R( }" C
Partial sorting, 偏排序
9 u, S, v1 i$ q& H+ ZPartials residuals, 偏残差* @* ^$ Q3 l' J7 |
Pattern, 模式
' }! \- d e7 oPearson curves, 皮尔逊曲线
' G+ v1 u+ J" w5 S9 zPeeling, 退层
5 u( X/ g, v" D, p; HPercent bar graph, 百分条形图* L$ U. S6 O! |, \3 b8 Y
Percentage, 百分比
% H5 y8 Y: ]& T% I ]Percentile, 百分位数
8 o" E3 u) v9 q; M: O) ]# ]Percentile curves, 百分位曲线
5 o5 b" M6 k' N1 x2 h3 J% cPeriodicity, 周期性
1 `. [2 d- E! N6 `3 ~( R+ O# uPermutation, 排列+ K0 ]5 V4 S! O) d* C
P-estimator, P估计量3 I$ e# A+ L+ U
Pie graph, 饼图
0 g q# F/ t, X7 x/ U; vPitman estimator, 皮特曼估计量: X1 v% H6 L- {# } T
Pivot, 枢轴量
1 U0 F# ]. ^" T6 [2 }) ?Planar, 平坦0 i& q0 n* k! q' H; z2 _# |' S
Planar assumption, 平面的假设" O5 b9 n# g$ v( R* F1 d$ P
PLANCARDS, 生成试验的计划卡: k) Q" l( ]' Z s9 V
Point estimation, 点估计
. k6 U6 Q% t" S+ U7 s3 ^; g' JPoisson distribution, 泊松分布: J2 c8 n/ U8 ]; H; j4 p
Polishing, 平滑9 L% x8 ~2 ?4 ?; _$ g r
Polled standard deviation, 合并标准差
1 \8 `+ z% S; d/ q" h1 \1 UPolled variance, 合并方差
4 E* G' N1 F3 q8 O- b9 O4 M+ N( I3 BPolygon, 多边图( {2 J' N% x6 v% E
Polynomial, 多项式$ {/ U, Z! G$ ]
Polynomial curve, 多项式曲线
) x7 e2 V; [( _; M* yPopulation, 总体 f. a. Z) P7 x8 f: i+ v
Population attributable risk, 人群归因危险度
" D2 O/ C% v) h- R/ a9 uPositive correlation, 正相关
4 w0 K6 _: @( G# \8 cPositively skewed, 正偏
3 c" L% R" D" n5 X5 n$ l" Y7 e- g4 r8 b+ bPosterior distribution, 后验分布
0 a5 B, k6 \: X( I5 b {3 d. P mPower of a test, 检验效能
5 g3 v, G$ U3 iPrecision, 精密度
. J- M% ~9 R) r6 u- c1 c) F `( YPredicted value, 预测值
6 o/ ]! c! m' L' h2 UPreliminary analysis, 预备性分析
9 O# W$ P8 p- l* u. {Principal component analysis, 主成分分析! f5 n8 N3 X( D, R" m$ b: v0 z0 c
Prior distribution, 先验分布8 } }6 e4 c: u; G
Prior probability, 先验概率
; y$ |" d& w# M" KProbabilistic model, 概率模型) o( r# F/ s0 N) t S
probability, 概率
; l. q& F8 H: X4 f$ ~' W. [" O5 uProbability density, 概率密度
: ?- ~- S3 k, k1 }5 c2 u' [" g8 a% B. nProduct moment, 乘积矩/协方差
& j, Z2 d! q. t9 s3 n3 q7 nProfile trace, 截面迹图) ~, _8 Z) p8 ^( ^% v
Proportion, 比/构成比
* Y& y& [8 l+ q5 l0 z$ \Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
6 G6 \2 S/ k3 J8 ]) e' ?Proportionate, 成比例8 B4 d3 i+ Q/ E% B, ^" Y
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量7 [4 R; q& T3 f. r1 f
Prospective study, 前瞻性调查
3 q3 g* U( t8 j! G3 E. MProximities, 亲近性
' \: e; f/ n' ?Pseudo F test, 近似F检验: z% [# Y. s8 i' g
Pseudo model, 近似模型2 v+ Z# ?" s# ]4 a% C, N
Pseudosigma, 伪标准差" D$ s# U. s+ X I- @# I, B( \
Purposive sampling, 有目的抽样3 \/ j1 {' D5 ]
QR decomposition, QR分解
1 W8 F1 v h z1 CQuadratic approximation, 二次近似( e N$ m2 x5 a/ ?7 m6 m9 D0 ^
Qualitative classification, 属性分类: k% a, d% g( c% r! e
Qualitative method, 定性方法" @% y! H4 h1 L1 J$ Z W
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
3 a2 x6 T) ?: _2 rQuantitative analysis, 定量分析
# z* J1 I& x6 ^1 m( kQuartile, 四分位数
7 ^9 U D- D* B3 Z4 f; GQuick Cluster, 快速聚类/ ?6 v' w+ a1 y0 O/ r$ b
Radix sort, 基数排序& x1 n' p" v, Z' X: R8 D# s" h
Random allocation, 随机化分组5 Y4 p! F- `3 E7 H) E8 s( x# ^
Random blocks design, 随机区组设计
2 Y) [$ R) C4 D h! T* P, R# ?, {Random event, 随机事件
& {3 `7 R+ G, K, l; \( O/ l1 T4 |Randomization, 随机化4 B8 z5 @/ @% n2 ~5 f
Range, 极差/全距
f6 s+ f1 K/ o2 Y6 N1 i/ ?Rank correlation, 等级相关
) t9 ^* q7 \/ pRank sum test, 秩和检验
. @3 {! ?3 V" S0 l# s/ b5 wRank test, 秩检验8 w1 m% i: F9 x. H& `
Ranked data, 等级资料 g. l/ z) X! F9 `" E' M2 F
Rate, 比率
1 i; @1 Z s6 o# A: p5 @Ratio, 比例
! K( d# E/ T+ x3 E% n4 n1 ]Raw data, 原始资料
$ e7 ^) T; A8 x2 v2 D) ^Raw residual, 原始残差1 G( D3 _. l6 Z. s6 L* f8 A
Rayleigh's test, 雷氏检验+ ^0 G8 L% _4 A- e# \
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ' ~2 f5 z& z1 J5 O' q( f0 r8 P
Reciprocal, 倒数! p8 L! }5 _' _- l. \& @: l- L
Reciprocal transformation, 倒数变换
* j. O8 A9 {% K& S v# oRecording, 记录
( A( K* s5 X; S' yRedescending estimators, 回降估计量
* T0 H8 ?. h8 uReducing dimensions, 降维+ s; r0 g: D, T: G* f6 S
Re-expression, 重新表达5 }' Q+ M1 D8 T4 m2 T
Reference set, 标准组
% i2 h# t# F7 F9 {Region of acceptance, 接受域
; M. }; k( ?5 j% f1 G: ?Regression coefficient, 回归系数8 w* A3 Z/ H# Q- x" n3 v& S$ ^
Regression sum of square, 回归平方和- F8 K4 H; d/ r. u: O' X# N
Rejection point, 拒绝点 k' O* ]- u4 i2 z( M
Relative dispersion, 相对离散度
, C2 L- F, w' g3 l* \2 V1 d# q7 oRelative number, 相对数# K; v n* T& z% I$ H* P2 c/ E0 }
Reliability, 可靠性
) o k) K _; f' dReparametrization, 重新设置参数3 ^1 V, u$ F b, ~9 L( q6 F
Replication, 重复
1 |1 O! a3 D) X3 [6 Q nReport Summaries, 报告摘要$ U6 ^: b% k; C2 F& l" z
Residual sum of square, 剩余平方和
% [. V5 @3 l; U# f$ nResistance, 耐抗性
j. h) B1 x: k# C8 @& eResistant line, 耐抗线
5 q8 k# @! m: T: X# V4 lResistant technique, 耐抗技术
. ^5 K0 f8 T# N6 }R-estimator of location, 位置R估计量
- z9 o( v! V; E, w) X9 F* K# {1 lR-estimator of scale, 尺度R估计量
+ s$ B8 @8 _2 I- A0 F/ z6 {Retrospective study, 回顾性调查' C/ ]% x8 Q/ O: j# h# w
Ridge trace, 岭迹- u; J' A# D; N4 o
Ridit analysis, Ridit分析
5 V. u! a2 R" N9 l/ ERotation, 旋转; y! D& S; I( H0 Y% D7 v3 @, c$ D
Rounding, 舍入( G" y0 S: s; p' `2 x+ n
Row, 行! q$ f% `' N, J& H# i" e3 N E+ S
Row effects, 行效应
/ @6 \/ k( l/ r- C$ mRow factor, 行因素
$ d" T6 V/ w& @+ ^ XRXC table, RXC表
+ c) O J" B, bSample, 样本3 f4 ^$ ^; C. P' |# G) u6 u. x
Sample regression coefficient, 样本回归系数! r3 }# \0 i2 t2 w
Sample size, 样本量; D, h3 N; {- T% ]9 j$ @8 Z- E" o
Sample standard deviation, 样本标准差
9 ~8 G( L7 Z" YSampling error, 抽样误差
; b& h2 }# o8 s9 M2 r2 OSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包 O9 I8 z8 u0 N: Q. l5 r
Scale, 尺度/量表$ ?6 F+ j' B* h5 w9 W$ ^
Scatter diagram, 散点图* ?' g/ D- @- X
Schematic plot, 示意图/简图
# I# c% V+ j: N1 |7 oScore test, 计分检验+ p s6 j' n: ~. q4 Y
Screening, 筛检' H, v" r! G. z( v
SEASON, 季节分析
& w: ~& P) ^9 T* G* @+ }! j1 ~Second derivative, 二阶导数
5 P+ o1 z3 U6 NSecond principal component, 第二主成分+ X' Y7 l/ ]& j* l7 j2 y' [! M
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
1 ?) ~- H5 Y' f. q- r0 E% S6 I) |0 ySemi-logarithmic graph, 半对数图
+ b8 G1 d3 y+ f/ F+ wSemi-logarithmic paper, 半对数格纸# ^: U- I' x) E2 m' a; W. O& R
Sensitivity curve, 敏感度曲线% a6 H6 [- s/ g# \. i Y( r y
Sequential analysis, 贯序分析1 ^2 q0 s4 G; S3 F1 k
Sequential data set, 顺序数据集
. V w J* @. H2 ^) nSequential design, 贯序设计
% L$ y+ W7 h( z, q; S/ Z" ISequential method, 贯序法% x2 ?& S# r$ U
Sequential test, 贯序检验法 y1 Q; R1 U V' {8 w
Serial tests, 系列试验" X* G K% I- A# }
Short-cut method, 简捷法
" a2 e6 C8 B# G. q5 X; NSigmoid curve, S形曲线/ h7 W& A0 E( N* U
Sign function, 正负号函数$ q( k: b% l, Q4 f' o1 ?+ Z' ^- ?2 K
Sign test, 符号检验4 R3 Z7 _2 t* J) \% K4 H/ s$ M
Signed rank, 符号秩: r1 V1 C+ u+ C& n- u1 M0 U3 s K/ L
Significance test, 显著性检验
+ ~! ?# z$ d7 p+ @# B- _, uSignificant figure, 有效数字
% L p* |1 B/ @% U( n* B0 qSimple cluster sampling, 简单整群抽样/ \6 s# K; Q1 U, s
Simple correlation, 简单相关' O. ~, t) w% S0 ?1 h8 w" O ~
Simple random sampling, 简单随机抽样5 P5 H# Z: S3 c5 ?
Simple regression, 简单回归
$ H; O, y, A2 O$ I% U' Zsimple table, 简单表0 z& r7 N. e: y4 r2 Y4 l
Sine estimator, 正弦估计量! b/ [) u2 D# p# ^: X" X1 ?: w
Single-valued estimate, 单值估计: N, u. d4 i& {# [& o% O* y- ~" C
Singular matrix, 奇异矩阵
2 K( e* x' h/ k0 z0 SSkewed distribution, 偏斜分布, M5 z, T, ]- U; Y- z
Skewness, 偏度8 x# K6 ]! u3 y9 Y$ O6 E7 r" f2 f) E
Slash distribution, 斜线分布
; t P" F3 E! B" x, x4 ISlope, 斜率
5 }/ K4 U; d) I7 e# U7 h* KSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
) [$ z( W. L( E* oSource of variation, 变异来源
" Q! L/ M1 M6 N$ w/ k1 j- H- C$ dSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关: m* w# I# N* p$ ~ t
Specific factor, 特殊因子
2 m& O- w8 u6 D( ^; h. Z5 WSpecific factor variance, 特殊因子方差
; U9 W f/ `9 I! vSpectra , 频谱
9 z* X" ?! l& D: H2 M* HSpherical distribution, 球型正态分布
" h {: m$ f7 A$ ^Spread, 展布1 m* G0 T5 Y1 s; y- [- |8 G3 ?
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! B" E u7 P2 _6 E3 n
Spurious correlation, 假性相关: r/ k" \; R5 M- \
Square root transformation, 平方根变换" M9 h- S X: H, y! \+ y
Stabilizing variance, 稳定方差6 y! j8 n. J" {+ U3 a
Standard deviation, 标准差
/ q8 H% c! D7 K! q, {' r2 KStandard error, 标准误* S! a' e1 s6 M" Q/ L
Standard error of difference, 差别的标准误
" n) }4 X) x2 V6 wStandard error of estimate, 标准估计误差
1 s0 H9 C- {( j1 r4 fStandard error of rate, 率的标准误1 e5 O% {3 Z" D# q9 r0 B- N
Standard normal distribution, 标准正态分布& O0 H1 C& o# {1 D( n2 n
Standardization, 标准化: Y' p9 H6 m' k7 M& B
Starting value, 起始值3 r! ]" J" j3 q+ Q7 Q- K: K
Statistic, 统计量
1 ?, N' y8 z# J9 R6 d2 P+ kStatistical control, 统计控制4 ]5 E$ @9 Z9 c. K# R- P# X
Statistical graph, 统计图' R$ R" \0 ^$ t/ O5 ?. u6 L; z
Statistical inference, 统计推断
- c7 Z9 K8 r+ x$ D' g" {) AStatistical table, 统计表% X: |; }1 \' C6 g
Steepest descent, 最速下降法
: [( C% m: ?) t/ h0 A5 A" fStem and leaf display, 茎叶图
% }8 K+ M& b& q) OStep factor, 步长因子
$ I& x5 }' c5 q1 B2 r' Q" s EStepwise regression, 逐步回归
5 o9 T, d* j% _. F; a" D( uStorage, 存5 y- Y. L4 ?9 }& t* [7 v
Strata, 层（复数）, \3 H* ~# O6 C2 h* G
Stratified sampling, 分层抽样
5 y! b/ ?( H+ @1 Z( _2 t8 g% a6 CStratified sampling, 分层抽样3 w' [+ h" ]# K0 ]8 C
Strength, 强度4 _1 W6 g3 s7 ~: k2 d. }: g8 _% C/ N
Stringency, 严密性/ ?) ^ S* t6 p
Structural relationship, 结构关系
4 k4 I( o! C' I1 B2 e. N3 ^- PStudentized residual, 学生化残差/t化残差
$ K/ _6 t) [* A0 pSub-class numbers, 次级组含量
' _; I Q8 H, S3 e# t' _- v" pSubdividing, 分割) y" }. e, k, ]( }
Sufficient statistic, 充分统计量: p% c; g# u' c% q4 k) `
Sum of products, 积和9 `( p7 r) y) K/ x
Sum of squares, 离差平方和
7 F8 L7 B0 m4 O& A5 B [9 G8 zSum of squares about regression, 回归平方和
; }' n j8 r! X; Y# O) vSum of squares between groups, 组间平方和2 B, K5 M C% ?; X, u* u
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
3 }2 w7 u% r6 s/ J) nSure event, 必然事件
) }# |: X# h2 Q6 Z$ S4 t3 qSurvey, 调查( S4 ^( O* e2 w9 T2 ?
Survival, 生存分析
4 o9 o+ n; b* n5 b% O: q1 YSurvival rate, 生存率- l! s2 `# { Z9 \$ |
Suspended root gram, 悬吊根图- g; i# n3 h, k/ G
Symmetry, 对称
3 U9 L7 I' ?$ C5 ~Systematic error, 系统误差- p7 e# I- M" m' @
Systematic sampling, 系统抽样# V: F4 h4 E9 i' y" ^, \
Tags, 标签
/ ~0 M7 i. L4 T6 T% U) [# G* iTail area, 尾部面积
' _6 ?4 Y2 s8 P+ v$ J# FTail length, 尾长# D" |. Z% h0 }4 a" R0 z9 r
Tail weight, 尾重! E9 r6 A, A! F9 ]
Tangent line, 切线
( f7 U/ J& R5 }2 JTarget distribution, 目标分布
5 P+ o- x& Q# x" O8 O7 s$ _6 yTaylor series, 泰勒级数
e# I( i* l4 x: l2 k5 V7 V) ~Tendency of dispersion, 离散趋势
( b. g7 \" i* b N$ ZTesting of hypotheses, 假设检验/ u; u2 |: s" H8 m$ U
Theoretical frequency, 理论频数
+ Z; Z8 u0 |( y A$ gTime series, 时间序列 V5 M6 } C4 M6 y( n6 t) o# r$ j
Tolerance interval, 容忍区间3 N( y0 N6 _1 K: E
Tolerance lower limit, 容忍下限
3 v# b& k7 n# k. h O2 ATolerance upper limit, 容忍上限' o" l1 O0 B1 b5 c
Torsion, 扰率/ U4 x) c$ X! t2 Y+ M+ g
Total sum of square, 总平方和. b6 ?( K; K) {3 _( Y
Total variation, 总变异
T( @' I4 k8 I; D! W8 K( YTransformation, 转换
& t; F F: g* S% TTreatment, 处理
# i: l5 H) X* p B9 BTrend, 趋势+ K# \2 H: s y9 e0 D
Trend of percentage, 百分比趋势" U+ l, v$ {; t& D+ ?$ x
Trial, 试验
9 }9 n+ U# V; s% f f& D7 RTrial and error method, 试错法1 g* b, U; q& g, n$ C" C
Tuning constant, 细调常数
: S9 J9 e. {" b% fTwo sided test, 双向检验
5 ]; D' m: H$ V/ m5 m( R( mTwo-stage least squares, 二阶最小平方1 ~& p- ?3 K8 C
Two-stage sampling, 二阶段抽样3 o7 J" \8 B/ Z, h
Two-tailed test, 双侧检验3 y- `' A! M6 c9 Q
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
- ?* o9 A# C7 p& y: r' [Two-way table, 双向表
& U4 C4 c- e2 {9 s+ I0 S! MType I error, 一类错误/α错误
* F, V6 N! h+ e8 I$ h7 r1 aType II error, 二类错误/β错误5 l4 M# R2 h1 W9 a& T
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称) S0 M* E. H; o7 p$ f8 `6 ^2 U
Unbiased estimate, 无偏估计
# r* |' Z2 g, d# v8 f9 LUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归, V/ O9 F! T6 Q; O3 C6 a
Unequal subclass number, 不等次级组含量/ a$ D' P( P3 @) ]5 j% w0 J
Ungrouped data, 不分组资料 a5 {! ]' ]4 k* B b6 G- c
Uniform coordinate, 均匀坐标
9 N5 }3 ~' ~2 ?+ `Uniform distribution, 均匀分布; D/ P* ?( c1 Q
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计" y8 v ~) L4 R8 d( A
Unit, 单元
) |' I% i$ t8 Z6 W8 f8 YUnordered categories, 无序分类% Y( c) }( g2 C- H
Upper limit, 上限
2 g/ e, E. P3 N" a! A+ ?Upward rank, 升秩4 e2 I; Y% V" J0 Z e9 W
Vague concept, 模糊概念
9 Z L% y, ]9 L {6 L- R2 V% dValidity, 有效性" Z: g1 a7 [3 K, f# ?: q! E7 ?
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
7 f7 d3 f% G5 h" N; p: bVariability, 变异性
9 L0 ]7 ]4 G V* C. K9 Y8 e! y0 MVariable, 变量) \. e& u2 t* ]* B. G3 X5 G- }
Variance, 方差
) e# B) f, w0 x' J- S' dVariation, 变异
$ H4 ~( ^0 v. @/ H" [% |# xVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
# k. t0 W) `/ v1 J5 UVolume of distribution, 容积9 N+ }! Y3 o; R; y
W test, W检验2 D$ y2 i8 H6 S
Weibull distribution, 威布尔分布% m, G- W* V* g5 c/ P
Weight, 权数
6 F; _+ E2 I) B8 H' |Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
. ?- m/ h: y5 e; Y. ?. ?4 yWeighted linear regression method, 加权直线回归
* u0 T4 Q6 B6 `6 Z- jWeighted mean, 加权平均数# u( Q+ G$ ~; L% q |9 T
Weighted mean square, 加权平均方差# e) @( L. {) p' o" b' U5 W
Weighted sum of square, 加权平方和
E$ q9 i7 h( f& y/ y+ _7 cWeighting coefficient, 权重系数
5 u0 V& P% G3 d# }) J6 LWeighting method, 加权法 8 c4 }$ r8 O% ?1 g2 \" |
W-estimation, W估计量" ~9 p6 E b9 P* z, [5 n4 r
W-estimation of location, 位置W估计量
! @7 @, c, \- lWidth, 宽度
: m6 E1 X& k( \# s: J5 PWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
% Y! R0 {/ P" N) u3 ZWild point, 野点/狂点
$ y, O0 a/ D; q" K" A2 bWild value, 野值/狂值' i! A' w9 j! u! F2 O& Z
Winsorized mean, 缩尾均值# V5 ~, V) a/ e0 K
Withdraw, 失访 ' `& `+ `* n$ z% c4 e) |+ U; s" `
Youden's index, 尤登指数
2 O( ^0 {4 k3 wZ test, Z检验
: E' j3 L8 Q X8 j5 R/ Z4 EZero correlation, 零相关) I) N# p' \2 _- y; T! I
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
