|
|
Absolute deviation, 绝对离差
1 v0 ?% c a* c% S2 ^Absolute number, 绝对数
5 L: r, G5 D0 a5 `6 W1 J$ fAbsolute residuals, 绝对残差
" o. @8 H3 G3 j' J# y/ D# EAcceleration array, 加速度立体阵& C9 Y5 y& {0 u: @- ?0 |3 L7 ~
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度" @0 w/ X/ _* X$ \$ Z" @6 X. w
Acceleration normal, 法向加速度
6 [, u% w) R( j5 q! ~ C# K* nAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
% {3 l) n& f" ^9 ^, oAcceleration tangential, 切向加速度; g8 A* z& \1 Z' u
Acceleration vector, 加速度向量& I: C/ F# F9 z7 u
Acceptable hypothesis, 可接受假设
5 _: l$ C" c: E0 W- I; T- BAccumulation, 累积 F0 q% N* D* t" u4 R
Accuracy, 准确度
, F0 O) `* |, Z5 c% R0 PActual frequency, 实际频数
: C5 x: R1 \) Q; m, rAdaptive estimator, 自适应估计量
4 Z4 R- R0 N4 `! w. mAddition, 相加: E' Z2 A% S- j% D+ X% N
Addition theorem, 加法定理
3 h0 C8 N2 ]" P% CAdditivity, 可加性
2 }& A0 b- n8 M- J0 _Adjusted rate, 调整率' }3 b0 r" T4 d2 F5 ?: \
Adjusted value, 校正值8 _7 b9 z# J ?) {5 T8 I* W
Admissible error, 容许误差
& \% ^1 m" n* o$ J$ t4 oAggregation, 聚集性
" Z/ H1 ]# h- H6 X2 KAlternative hypothesis, 备择假设
$ G1 v9 X: Z. T: \Among groups, 组间& f9 f' Y8 i+ Z8 j& p
Amounts, 总量
& p0 N! `* p& c. }& K+ dAnalysis of correlation, 相关分析
7 y0 D# [* I3 [$ O1 Y1 JAnalysis of covariance, 协方差分析
6 G- r+ q0 t/ X0 f( g/ @Analysis of regression, 回归分析4 M; k( _! z1 g' A4 h0 V8 y
Analysis of time series, 时间序列分析$ U; g* j' l2 Q T: g2 `, V
Analysis of variance, 方差分析
' V7 g: i! k- q4 \9 h7 D$ d k' yAngular transformation, 角转换1 \+ y7 x; s: \ d' y9 c
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析. }+ |9 O2 d1 t9 _# c# q3 l
ANOVA Models, 方差分析模型9 m9 {( N% F- ~8 C0 X
Arcing, 弧/弧旋5 }$ k$ `: {# E
Arcsine transformation, 反正弦变换) E* E1 h6 k" Y! u% R$ j7 w
Area under the curve, 曲线面积& Y& q& j2 K) C7 Q0 p# g, S C
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 * S2 Y% w2 |2 q0 x0 t% \) u* u/ x
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 \: y$ ~7 R: ^+ ?4 K; }/ SArithmetic grid paper, 算术格纸
! u- y" d2 w& r( g: NArithmetic mean, 算术平均数
2 `% j+ v) S$ f) b8 P, P1 ~$ L1 [Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
. J3 z7 m' r, E2 aAssessing fit, 拟合的评估
9 @; b7 [( S4 W" ^9 }" u2 B/ vAssociative laws, 结合律' T2 k, H$ f6 U. e
Asymmetric distribution, 非对称分布% m' I+ N! Y! T
Asymptotic bias, 渐近偏倚
1 u5 X1 f; l" I3 J7 M! ^* \" lAsymptotic efficiency, 渐近效率
9 c; Z4 n2 x* ~# O# GAsymptotic variance, 渐近方差
9 J4 Z; y8 d( D$ _: y7 S9 xAttributable risk, 归因危险度* m2 {( L* ~" K6 l" _& m" H
Attribute data, 属性资料
% |- \$ y1 A( h* gAttribution, 属性
; I8 }$ ~( l' q8 F3 ~- i0 dAutocorrelation, 自相关
' N* z! Q; ?) V* Q6 FAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
, f0 J c# N+ X2 t9 tAverage, 平均数
8 n+ v/ w' V) b5 l# U/ E jAverage confidence interval length, 平均置信区间长度3 F2 o9 I, G+ G7 R
Average growth rate, 平均增长率
3 N' i. y# |3 NBar chart, 条形图
( ] \, X n9 D9 |, H" _Bar graph, 条形图 m. p0 V1 l* U/ z
Base period, 基期7 k6 j( k8 f) o W' e5 v
Bayes' theorem , Bayes定理
! Z1 i5 z {3 l; p" o6 NBell-shaped curve, 钟形曲线
& }" F" n" Z# @9 k# a! ]Bernoulli distribution, 伯努力分布
' Z* Q9 n: d6 a; e* v) @Best-trim estimator, 最好切尾估计量
+ X7 G! k; ^1 kBias, 偏性
- n# G0 C) X, u0 ~Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
5 A; B& a# _) y4 v% e, D5 OBinomial distribution, 二项分布, e% W8 L7 X w. Z2 s) j0 W
Bisquare, 双平方: w+ b O- F% d# x9 |5 i
Bivariate Correlate, 二变量相关2 B8 N: w O8 Q( o: ^' r! L, {
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
j5 U8 p/ h& `7 T. ^% C4 XBivariate normal population, 双变量正态总体
2 A& K- E* S$ j! |4 n6 ]' Q2 @Biweight interval, 双权区间$ f) S% _+ v. N" R- O$ u4 N) p
Biweight M-estimator, 双权M估计量
3 x" z9 O6 x2 I7 u# i8 h6 T- TBlock, 区组/配伍组6 J) ~' X% S9 d' X: c2 S+ ]. E6 Z" Z' N
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
5 ^: Y" Z) u% p/ I& [9 K% MBoxplots, 箱线图/箱尾图
+ q. n, \- v% C3 c6 ^$ s2 D; `Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
0 [5 J# @- m, p$ a6 }% cCanonical correlation, 典型相关* h; f$ G j0 {/ A
Caption, 纵标目9 Z5 h4 U- o0 v
Case-control study, 病例对照研究5 V- J2 R f% v/ Z( ~$ F% \
Categorical variable, 分类变量
& Z( }- A5 t% L iCatenary, 悬链线4 G" K% J/ q- L4 @& c
Cauchy distribution, 柯西分布
4 W$ Z, e, Q, jCause-and-effect relationship, 因果关系" R# ^- q; t( d* X Q c6 @( M
Cell, 单元/ H5 f7 _0 O: c; g
Censoring, 终检
$ ~7 J% F" O4 Y& PCenter of symmetry, 对称中心$ X+ k" R+ `5 l+ W( p, d
Centering and scaling, 中心化和定标
2 f) H, x0 ~ V. ~4 wCentral tendency, 集中趋势) _3 g; B! r D& \& m6 C
Central value, 中心值9 o. C# |! S1 L2 J( e d
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测$ H; }& c% E2 F
Chance, 机遇7 s2 O+ [- F- }" H) C1 l5 f. R
Chance error, 随机误差
# O" `. s: D1 g9 M$ Z% {: K& UChance variable, 随机变量7 P2 A, @1 B l
Characteristic equation, 特征方程
) O' K; B$ }* n! [( o2 M3 G: iCharacteristic root, 特征根, b' t5 ?$ o! E4 e9 e) ?6 ]$ a
Characteristic vector, 特征向量
4 j9 N- F4 d7 kChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 e! b* `3 Z: M5 ]" c- d4 t1 {: OChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
0 i1 Z9 G* G& y2 xChi-square test, 卡方检验/χ2检验3 T G6 |% Z) _6 |
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解/ E9 Q) ^ U ?) U% z
Circle chart, 圆图 : A' S8 t+ G; a1 F
Class interval, 组距
1 d0 g. _' D. C& p R8 T. a: y/ K% ]Class mid-value, 组中值' `1 b# E" F4 a' Q i" v
Class upper limit, 组上限, X* }! G8 i& @ b4 | i% P' B9 `
Classified variable, 分类变量. R3 j6 ]1 I1 E) E
Cluster analysis, 聚类分析+ I. y$ V# `5 `- N, W, w. w
Cluster sampling, 整群抽样( F) {, k5 x+ B. b
Code, 代码
8 M7 G# b- g0 e* ECoded data, 编码数据$ F {8 U: p" a
Coding, 编码
. ~& G+ }9 @& A$ H& U% yCoefficient of contingency, 列联系数
/ I" [* B: Z: D, g) }7 ]Coefficient of determination, 决定系数2 B% T: g1 R7 M7 @
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
5 ~# ]* G! L) {2 eCoefficient of partial correlation, 偏相关系数& n/ z* D# i" b' {
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
' ]; o; ^- s9 aCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
" b/ K* K; y4 i8 vCoefficient of regression, 回归系数; | {/ m5 m/ \: E" ?' J+ x
Coefficient of skewness, 偏度系数/ u% H3 a+ p( U, y, S7 Y+ N
Coefficient of variation, 变异系数
; k! t. w9 \9 i4 TCohort study, 队列研究
( r7 m0 T0 ?; O+ z, ]; ?Column, 列
9 }2 G1 K. {9 gColumn effect, 列效应
+ m' E5 v q: t5 |$ LColumn factor, 列因素
/ l6 v) d2 h( F- L7 L) F+ ^: P3 ICombination pool, 合并
0 b0 i" `. N6 g; y/ ICombinative table, 组合表: ~" j. c$ w6 {8 _) }
Common factor, 共性因子
8 Q, Z- [ h5 B% o' _. y, YCommon regression coefficient, 公共回归系数
! f! r: O% V9 d* A! v. rCommon value, 共同值
3 X) K- Z2 c6 n: \* \5 j! Y3 BCommon variance, 公共方差+ | {% c% }- U! v
Common variation, 公共变异 ^: ]+ j7 q" ?+ r. S0 L
Communality variance, 共性方差( Y; e3 t/ q( e9 l* g u& w
Comparability, 可比性
6 _- Z; J, m# C: R8 }% q2 h' M4 CComparison of bathes, 批比较
% f# Q( {2 h, }; `8 G; K7 X; r1 EComparison value, 比较值
! U& H) |3 f) s7 g2 ]2 v; NCompartment model, 分部模型
1 ]' \/ d; `' W: RCompassion, 伸缩
& D' M; }& G7 [: S& w; w! dComplement of an event, 补事件- s/ q+ k0 c# \& |3 v7 Z' {
Complete association, 完全正相关
9 [& j, O8 @1 MComplete dissociation, 完全不相关% E3 p5 B. x4 z/ f0 ~* J4 i/ O
Complete statistics, 完备统计量
: B( T. \2 d8 u9 P9 i' n! aCompletely randomized design, 完全随机化设计& f# G( K3 q5 l- M$ l4 B" X
Composite event, 联合事件; U/ L; I) d: V
Composite events, 复合事件
9 P9 G6 c9 Q5 v" vConcavity, 凹性
- X7 ^! B6 e8 v, u0 |Conditional expectation, 条件期望6 ~" U7 M: e ^ U3 F
Conditional likelihood, 条件似然
& k0 G X$ J9 X4 z8 X; S xConditional probability, 条件概率
% }) l! A+ b& ?8 w/ a/ X/ @4 yConditionally linear, 依条件线性 J% m: A/ n7 `/ @- n
Confidence interval, 置信区间
* o) X4 a$ _7 ?+ n5 y9 T$ Z) Q* H1 eConfidence limit, 置信限
7 Y! U0 h( w1 Z& n% q% |Confidence lower limit, 置信下限
, P* K+ ?- p5 @% bConfidence upper limit, 置信上限% f. L$ o7 j3 Z7 u9 Y
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
! L8 d& m3 p- q6 d, nConfirmatory research, 证实性实验研究# [, |% o9 X0 y. E3 `
Confounding factor, 混杂因素
( F9 `: R" [& n7 s5 Z+ K9 JConjoint, 联合分析' B: K2 f2 {& |) D( Q- W
Consistency, 相合性, ^# A, L# V5 b3 Q' ]7 x7 X
Consistency check, 一致性检验! V9 G; o' b5 x$ ^+ y( q. t
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计% {2 m) Z0 {- k. ~' A
Consistent estimate, 相合估计
: Y/ c6 _+ _: Z7 Z: S. u2 `Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归1 X" R! y7 Z+ z- K2 s
Constraint, 约束* y6 J3 V( D1 N s0 }
Contaminated distribution, 污染分布& J7 ?/ A& q! l! ?5 p' n& k
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
( H& h6 H& K2 f9 z% z; Q8 `- {7 \Contaminated normal distribution, 污染正态分布
) O8 O4 |6 S& w- Y; D! d' v( n. R# H( qContamination, 污染4 z+ X4 O: @: Z
Contamination model, 污染模型+ ?1 m" I! r* ~
Contingency table, 列联表
: g/ H C$ l1 d7 XContour, 边界线& \. E5 L( V1 q+ E
Contribution rate, 贡献率2 c J5 {. @- ~5 D) v. s; B
Control, 对照! f' v& e& F q, W/ z
Controlled experiments, 对照实验
* [4 h C; D& r( LConventional depth, 常规深度
( v; o9 t( u5 VConvolution, 卷积
$ w& V( G- i) J: L4 D- W+ U. yCorrected factor, 校正因子
$ H! m# i1 Q# u' e; ^Corrected mean, 校正均值5 W/ @ D9 C2 o3 N. E( Z: h
Correction coefficient, 校正系数 C1 Z$ J9 q+ _! k! I
Correctness, 正确性/ o6 c1 ^' d/ O8 a6 Y. ]# B# o
Correlation coefficient, 相关系数1 z2 Z' v, R- }, T
Correlation index, 相关指数. C2 c' r C" x. \
Correspondence, 对应. s) q3 c! O" d: V& M: d, Y: [
Counting, 计数: z' F# b; q/ W/ } |
Counts, 计数/频数( F! B, A& n& g, O* ], V7 d
Covariance, 协方差
" d1 E; X* X" PCovariant, 共变
4 X6 e- v* l( xCox Regression, Cox回归
( O- l) z h1 _2 c0 k; ^. {; ^Criteria for fitting, 拟合准则
! D3 E& Y# D& {2 O, YCriteria of least squares, 最小二乘准则' D8 \( X' I) Q ~9 n# L5 C
Critical ratio, 临界比
5 O1 r1 \! Z' f* M9 P0 D" aCritical region, 拒绝域
% ~! q( d3 k4 E1 t* z& k6 QCritical value, 临界值- I* ~9 D7 `; g2 u, ^ W' V
Cross-over design, 交叉设计+ A/ _; A- N' e; L" i( e2 N
Cross-section analysis, 横断面分析
' J* F( E$ u, |* tCross-section survey, 横断面调查
9 w* ]" [/ [% \: p8 i$ T3 I( p4 \Crosstabs , 交叉表 ( B: B$ O- P k( h' a
Cross-tabulation table, 复合表
J) N! D& H e! E0 V$ S8 u1 ~/ {Cube root, 立方根
% h% _9 E3 e; e. `# [" [. wCumulative distribution function, 分布函数
% A. G- [* {1 ^7 [% J2 }; OCumulative probability, 累计概率
0 m8 Z' E2 e9 t: jCurvature, 曲率/弯曲
; V/ o& F! M2 @% E; i" tCurvature, 曲率
& ^2 a l! V6 qCurve fit , 曲线拟和
' S, @9 d E& |- s( G, G3 gCurve fitting, 曲线拟合
. R5 o6 s$ L; }0 ZCurvilinear regression, 曲线回归
" `& G& X- u, F' m# D- c2 NCurvilinear relation, 曲线关系
7 ~% S/ ^5 p [; L. Y; LCut-and-try method, 尝试法+ m% y. Y# y, L1 z. r. T; c/ X
Cycle, 周期
; N7 n8 F6 O8 iCyclist, 周期性
% U) j% O4 g; Y; T; B; t mD test, D检验, T5 A2 T' ~9 ~9 H+ L4 L
Data acquisition, 资料收集/ w% ^. N: `, D- N
Data bank, 数据库0 D8 d" r1 i- ^1 }, N
Data capacity, 数据容量, O! t3 h8 C# S- }, a/ i
Data deficiencies, 数据缺乏
# `) G- _7 c( x/ Y2 I4 X( IData handling, 数据处理. E- q. k( y/ c* m2 o3 `- T
Data manipulation, 数据处理# t r% O3 a9 \5 o9 I0 c5 x2 U
Data processing, 数据处理
' F6 t) X: F: @' @* R+ Q# i2 y- X2 JData reduction, 数据缩减) O% F" E7 E6 V1 [1 I, P
Data set, 数据集4 o; N+ a, k x% ? ^
Data sources, 数据来源1 @5 Z- p* B+ F3 U3 l
Data transformation, 数据变换5 A% S: A: G9 Y* V# c
Data validity, 数据有效性" \1 |% B) L* ]% Y% a$ e
Data-in, 数据输入9 A0 m2 a% R3 H2 @2 b) d
Data-out, 数据输出
7 v* L6 V: B+ ` XDead time, 停滞期% U* j& E) ~9 Z; x* P5 M
Degree of freedom, 自由度$ u, I2 Q5 z) R) Y: Q0 I: `+ y
Degree of precision, 精密度6 Y* ]. U6 e3 O1 j
Degree of reliability, 可靠性程度" p2 u+ y& F& _3 X9 d
Degression, 递减
5 ~* G0 B3 o% o7 a; BDensity function, 密度函数/ r9 ?4 h- m8 p M* g( y2 Z
Density of data points, 数据点的密度
/ {8 y7 {$ c+ U) c8 G$ yDependent variable, 应变量/依变量/因变量
! C" d: F5 D- |$ D# B. MDependent variable, 因变量7 _) L- T. q& r: J3 n* I
Depth, 深度5 g7 O/ X% h* j" e8 v
Derivative matrix, 导数矩阵
$ E" o3 U! [. ^' S: ADerivative-free methods, 无导数方法& x) x# \& X, T
Design, 设计
8 Y' g2 f) s" PDeterminacy, 确定性
6 n$ ?# ~0 s0 A7 t& Q: ]Determinant, 行列式, ^7 C# @8 `8 O
Determinant, 决定因素( `9 E* H& t- ^) V1 b
Deviation, 离差
- U# {1 L' q7 t ?1 Z6 a! TDeviation from average, 离均差% {7 c A4 r: a8 A4 z9 i
Diagnostic plot, 诊断图
( J& p( n; D- N2 ^1 B5 Q+ K" ~Dichotomous variable, 二分变量3 u, k# T6 X7 G" |( h: J
Differential equation, 微分方程
^" d* J; e' k: fDirect standardization, 直接标准化法
Y) r% N% b0 J7 A( F; x4 Z8 L2 q- KDiscrete variable, 离散型变量
0 c9 V, v- A1 D6 X, W- O% KDISCRIMINANT, 判断 3 g4 D4 ^0 P, n$ v
Discriminant analysis, 判别分析, P! ]& |2 |/ M
Discriminant coefficient, 判别系数
& v; m& D5 i' X/ o9 _Discriminant function, 判别值6 t0 Z* d9 o. c* b) z" f
Dispersion, 散布/分散度
5 z8 i2 m# E7 |7 `- lDisproportional, 不成比例的! [4 ?/ N' E) O9 X4 w; _
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
3 J2 Z# L5 O- Y% h% P. ODistribution free, 分布无关性/免分布8 p6 g5 N! n' b
Distribution shape, 分布形状. n9 c9 ^$ s7 Y
Distribution-free method, 任意分布法4 I9 ^+ B& j$ ~5 Y& l' Y
Distributive laws, 分配律
& Z9 M( [& {& ?* wDisturbance, 随机扰动项; L- V/ l( U0 Y7 M& \
Dose response curve, 剂量反应曲线/ D8 d0 _% Y8 u% _/ [9 {
Double blind method, 双盲法, P8 a N3 T5 g$ K# d
Double blind trial, 双盲试验
* u3 Q$ J" s4 r, DDouble exponential distribution, 双指数分布
" |/ N% C+ N" P. O8 N! \9 bDouble logarithmic, 双对数
d/ b0 T8 ~* yDownward rank, 降秩
% C. S; \0 J8 I2 j: {Dual-space plot, 对偶空间图
/ z' Z+ d$ d: }3 sDUD, 无导数方法
) O, }. q9 W+ g2 q* U- u- z: m: @3 _( ~Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
5 W. f9 U$ I# _$ d1 wEffect, 实验效应
1 r3 ^: Z& h8 b3 PEigenvalue, 特征值: m/ ?" _6 q/ m1 X8 n4 u
Eigenvector, 特征向量
3 y: m! W/ p6 r+ P3 \8 xEllipse, 椭圆+ }8 p2 i3 @* }' X$ i- H4 G. S
Empirical distribution, 经验分布' T/ U- H& [$ G/ {% J# m
Empirical probability, 经验概率单位
$ {4 g" x* D; LEnumeration data, 计数资料" Y# R5 o9 r6 k1 S9 w
Equal sun-class number, 相等次级组含量- k6 k! J# s9 K8 z4 v3 Q" [3 y
Equally likely, 等可能
, }' T j* V" x$ l" p7 SEquivariance, 同变性/ i- C' d2 |3 r. ~* p
Error, 误差/错误8 e* ^" L( X8 c* Z
Error of estimate, 估计误差
( C# H. N" c6 u. [4 P' aError type I, 第一类错误 ~9 f6 \9 F; I4 U6 p4 M
Error type II, 第二类错误. E8 s& |/ i; S' E6 I1 C
Estimand, 被估量
$ o& D: c# L6 R2 V: bEstimated error mean squares, 估计误差均方) S2 ]6 G! b$ r+ U
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
5 _2 w" p/ u; {6 JEuclidean distance, 欧式距离
3 k9 Q2 g% W/ q5 d1 }: CEvent, 事件6 A7 c( h* D" Z% D, T; k: I( z
Event, 事件
7 Q( w% j/ |3 x( N9 R: C. l$ i7 XExceptional data point, 异常数据点
P2 p, Q1 I( U& oExpectation plane, 期望平面, I9 y" I% c5 I* R _
Expectation surface, 期望曲面
; f9 f- Z- T/ s: R H6 r8 jExpected values, 期望值8 U0 O" i$ g) |& t9 p; s
Experiment, 实验" l5 R. C. f8 `, ?9 {3 p# K
Experimental sampling, 试验抽样
2 d! [ S/ \' m) T) h/ D+ }& n& o. ?Experimental unit, 试验单位
. U3 h( q5 _/ T. s. zExplanatory variable, 说明变量% i) p4 u5 r; p) w2 @
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
3 H4 ~$ X0 f3 j: TExplore Summarize, 探索-摘要
) j) y/ ~! F6 [% l/ JExponential curve, 指数曲线+ |2 ~' q. L3 @& p
Exponential growth, 指数式增长
' U2 [1 |1 `4 y9 n n& m% jEXSMOOTH, 指数平滑方法 ) b: S4 j: c+ U g2 J
Extended fit, 扩充拟合
$ V7 A! {' J- w- p) h. IExtra parameter, 附加参数% E; C) q5 }' ?. Q: y
Extrapolation, 外推法0 s; Q# d: C4 Y- {# D
Extreme observation, 末端观测值
: F5 m8 M r! B7 N3 k: ?Extremes, 极端值/极值
* q2 |# }# V: d) O6 O2 i- Y; cF distribution, F分布/ [& k; L2 l3 T# s. U+ k
F test, F检验
3 w, z8 `* M* F* Z0 ^4 M" r* \Factor, 因素/因子
* `7 U3 N3 p) EFactor analysis, 因子分析9 N( D1 Y% L: d7 Z3 F3 B7 p
Factor Analysis, 因子分析
( h' q( v, ]( Y5 ?" [6 eFactor score, 因子得分
" s$ D/ j8 G( l4 d- S ]9 sFactorial, 阶乘
! p) r$ O( J9 r" V! W' ^Factorial design, 析因试验设计. @# P" O6 J" F! x0 F7 }
False negative, 假阴性
7 F, y. f# B6 d( _% x( M" `' D+ j1 JFalse negative error, 假阴性错误1 S8 n) b% K, A# B6 f" X, x; a
Family of distributions, 分布族
. f3 E. F. t! _. T4 ?Family of estimators, 估计量族
k; M$ m* u7 k& y* i3 oFanning, 扇面
7 @( N8 z6 b" ~* l4 w5 RFatality rate, 病死率
, p4 x% [" H5 W- ^# z1 }1 P( KField investigation, 现场调查
5 i" V2 R, K( d& G; M* u/ X8 ]Field survey, 现场调查
# ]+ O7 s( @, x: ]Finite population, 有限总体
( _. _7 G- u7 T7 _, Q8 h" LFinite-sample, 有限样本
+ n1 k1 @' d" \6 HFirst derivative, 一阶导数& z3 }3 z8 J/ ] X1 q7 E3 h/ H, f
First principal component, 第一主成分
/ {! q; N- U5 Y) N" ~First quartile, 第一四分位数, J8 C/ \# ~5 _% j# E: r
Fisher information, 费雪信息量
2 D5 p* I$ f: \; s# f' ^- N* t* @Fitted value, 拟合值
- s9 G* F9 Z3 f3 C6 E8 D' _Fitting a curve, 曲线拟合
$ r9 J) y% q; O; AFixed base, 定基
- n N# O [- E4 e4 rFluctuation, 随机起伏
9 F8 b2 m5 H$ A7 U9 QForecast, 预测
- }7 M d; w( C5 Y+ C T& mFour fold table, 四格表
' A8 }. a* w- x0 }) oFourth, 四分点+ ? x' N9 y! ?2 b" `5 t. L: V0 L( m
Fraction blow, 左侧比率
; S+ ~" v8 H- l8 j h u* vFractional error, 相对误差3 E( q+ {# J% [. J' D! c
Frequency, 频率
) W; M) a t/ C) E3 x+ TFrequency polygon, 频数多边图' i* j9 }* Z7 P: B& ~: ^4 v1 a
Frontier point, 界限点0 I! Y5 _, D0 J7 i! i
Function relationship, 泛函关系
$ ]8 X! o$ I/ f7 M+ I4 s) OGamma distribution, 伽玛分布3 i, K& {- F0 Y6 f% E, @" E2 H
Gauss increment, 高斯增量* \. f0 k, s: D* y3 j0 h5 }
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
& u$ g8 q* P0 ]/ v4 g& T" PGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量3 e# K, S8 {! k# `
General census, 全面普查
# X' G* e. _# d$ H3 oGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ( }2 ]0 r4 K: ~
Geometric mean, 几何平均数" t. ~" i3 i: e
Gini's mean difference, 基尼均差
, w% A; w' y# q9 g( |GLM (General liner models), 一般线性模型 % {( K$ D( L4 F* Q2 |6 h
Goodness of fit, 拟和优度/配合度4 V" m5 y( X9 Z1 L9 e
Gradient of determinant, 行列式的梯度
7 F0 e* ~) U9 r4 k% L* w9 ?Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
& i1 c; t P, A5 U6 h2 j! FGrand mean, 总均值3 ~7 ?+ b& c$ y5 Y" S
Gross errors, 重大错误4 H+ v7 N, R Q9 r3 t
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
/ S" Y1 d. N& vGroup averages, 分组平均
& Z/ e s* Z& Y3 o2 b9 xGrouped data, 分组资料
# ~5 Q7 R: d1 e/ d/ Z- C7 ?Guessed mean, 假定平均数
1 e7 a+ j, O* a" r1 F+ O- jHalf-life, 半衰期$ T' i2 t3 O* d) X/ V
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量5 D: R! p. w7 H' y1 q
Happenstance, 偶然事件* a2 x. q3 }6 B) p
Harmonic mean, 调和均数
- F. a" V4 m' K8 W2 zHazard function, 风险均数! W) o: Y3 n9 N# w$ I
Hazard rate, 风险率4 v6 M) C1 G4 f8 Z- L9 o* z& y
Heading, 标目 6 T9 `& U% m/ C$ t* k# b1 M
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
3 P+ a$ X7 p: w! J( kHessian array, 海森立体阵
8 P: p' V. R" [% QHeterogeneity, 不同质% \2 d) T# {& P$ F+ }
Heterogeneity of variance, 方差不齐
`4 J/ t5 S* _2 ]# ~8 LHierarchical classification, 组内分组! I1 b& J7 n1 J+ `
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
2 h/ T6 Y, c) D; i1 m# B8 B4 jHigh-leverage point, 高杠杆率点- n5 `* S2 R$ N
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
" s* s- P$ H5 Z+ F. ]* A% MHinge, 折叶点
5 ~; B+ P1 P/ ~* c" f6 M* q0 EHistogram, 直方图
$ i2 c0 [# c: e W9 B9 f0 j# `Historical cohort study, 历史性队列研究
# y) v1 {- P; j, z+ n$ M, `/ \Holes, 空洞
1 |1 }, ]2 v9 }) tHOMALS, 多重响应分析: _: N ~* w% T ^! F9 G( Z1 i
Homogeneity of variance, 方差齐性
; r. B2 c2 y/ @' qHomogeneity test, 齐性检验0 E- I* e7 w7 M, v8 G/ l& P$ ~4 W3 w
Huber M-estimators, 休伯M估计量
/ M" u6 b- ~- r6 V7 S# QHyperbola, 双曲线! D3 P. Q/ `7 j s3 J/ e* o( x
Hypothesis testing, 假设检验* X6 N7 z' D( w6 N- ]' \
Hypothetical universe, 假设总体
, r/ G% v, s( }* RImpossible event, 不可能事件2 _5 V8 `3 }& x; g8 ]8 Q2 M# l
Independence, 独立性
/ U6 }2 {! u( S" Y: r# FIndependent variable, 自变量
& Y7 d4 M: k5 I- g% J, _1 y5 LIndex, 指标/指数3 [3 a, w3 v4 E0 E/ M6 d$ F
Indirect standardization, 间接标准化法
, o% ?/ u' n+ y1 i% r3 UIndividual, 个体
+ L5 |% h' L" h3 O" hInference band, 推断带7 f+ w. u: B+ n9 G% @+ x
Infinite population, 无限总体2 A! N2 T |& ~( Z* {5 _$ T( a) `, a
Infinitely great, 无穷大4 j; `, w; {3 E* [8 ^8 n5 T$ }) U
Infinitely small, 无穷小- k- K) u7 X% T, M7 P: d
Influence curve, 影响曲线
9 B- k5 `* X! jInformation capacity, 信息容量0 B- P1 a: U. J
Initial condition, 初始条件. `& F0 S& T1 l: G. c
Initial estimate, 初始估计值4 g# N/ K" @4 C) d5 K
Initial level, 最初水平
( T# F/ n1 \: r% Y# S1 a6 `Interaction, 交互作用% Q- U8 Y- Q6 u% }$ f( t
Interaction terms, 交互作用项
g% e8 q, i0 Z+ _% h+ VIntercept, 截距3 G% t5 V( m; y
Interpolation, 内插法
6 x" q8 n+ k% M( pInterquartile range, 四分位距 ]: j N5 t- f% v
Interval estimation, 区间估计
! a* N. s$ d/ n YIntervals of equal probability, 等概率区间: \6 N( q+ ^, r" `7 G) H
Intrinsic curvature, 固有曲率
7 b* t$ k2 o EInvariance, 不变性
: e9 Z P* S m8 d+ Q4 g6 EInverse matrix, 逆矩阵- {) A; N2 o9 C% Y9 q8 c# i
Inverse probability, 逆概率" @6 t; _1 H& E- W
Inverse sine transformation, 反正弦变换: h' g1 ?3 A4 l
Iteration, 迭代 , J4 P+ F! ~0 i4 \ E+ ]2 }8 s( d2 F
Jacobian determinant, 雅可比行列式
; `' \" B0 L* b3 nJoint distribution function, 分布函数" e9 S- m( \1 t3 y8 L* H0 g
Joint probability, 联合概率" j; u. M0 @, q
Joint probability distribution, 联合概率分布% O5 L$ V! n" U8 O w9 x
K means method, 逐步聚类法8 D$ f( l' ^ o
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
a, T$ R2 X% f g& EKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图. y2 M- u7 D) X# @3 J
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
% n; P' U" C5 C, l! KKinetic, 动力学( ?' x# f$ Y2 X' J( `' V5 O
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
9 _. s1 k q. P0 R# s5 cKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验1 b+ j* _$ s1 B$ M6 }
Kurtosis, 峰度7 f) S$ ?& S$ Z/ y3 ^
Lack of fit, 失拟
4 D( F$ Y2 ~, N \/ O+ ]Ladder of powers, 幂阶梯6 ?3 k$ g, Y) g
Lag, 滞后
3 I( ?4 V: n; @3 }9 p6 |) B6 m1 qLarge sample, 大样本
, s1 a" a2 `! x- DLarge sample test, 大样本检验
9 X% @. w& }3 B+ X, PLatin square, 拉丁方" {$ A" u4 `$ N" n
Latin square design, 拉丁方设计& _8 ~: O' v5 u+ I H3 _; {
Leakage, 泄漏0 W! F) Y9 q# |7 N7 C% ^& p3 F
Least favorable configuration, 最不利构形
6 D- l6 H) |5 WLeast favorable distribution, 最不利分布
4 w5 ^8 u9 h! z5 c! r! C! ]( @Least significant difference, 最小显著差法
1 S$ d6 e7 g# _1 W/ [& n# y- j S7 rLeast square method, 最小二乘法2 w9 l( K/ M( x9 H0 E7 S
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
5 x; {+ {( n# d) Q8 H9 KLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合' Q+ |; m3 A7 \1 ]# ?
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线( E5 ^ h- \$ u* @& P# S* Y
Legend, 图例9 f$ r X3 T( V0 V1 m
L-estimator, L估计量! L7 p, ~4 |2 F; z, T1 }* e
L-estimator of location, 位置L估计量
: J9 k% i5 a5 u' j! q3 ^L-estimator of scale, 尺度L估计量8 \ M: m3 u, z% D9 ~) p
Level, 水平
: \3 X' S: l6 b4 s0 u2 `7 }5 _Life expectance, 预期期望寿命0 ]/ Q$ V7 ^, H1 M) i
Life table, 寿命表7 g: T) b8 T1 ^! N) `1 d
Life table method, 生命表法" `! J, P. s8 N& L3 M' V
Light-tailed distribution, 轻尾分布' Z! M! D+ R" M9 ~* |
Likelihood function, 似然函数
- [: y: e: x# @0 [" I# K( a8 pLikelihood ratio, 似然比/ e, ^0 p0 |& P' @4 \% r+ C* p
line graph, 线图" p4 B: l- U% ]4 g" Y; K0 q7 C
Linear correlation, 直线相关
3 P, Q$ V% O( X& ~8 WLinear equation, 线性方程
* e/ S7 S7 G, p9 _8 @- `: J; vLinear programming, 线性规划' Z0 b5 Q$ c' R# S
Linear regression, 直线回归
* Z, n' l# E( r# ~/ x1 XLinear Regression, 线性回归
/ f, `! h2 ?6 U: m3 v0 @Linear trend, 线性趋势
+ S! m, R* }% G5 t9 B# |$ QLoading, 载荷
3 |! ^6 j9 n& y8 k. _0 \' R% XLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性4 A% ^1 C g& ~/ R" {1 E; @+ V
Location equivariance, 位置同变性8 G( q7 P( U; E3 H+ v! P
Location invariance, 位置不变性
0 \$ s. Q u( ]+ \) Q0 Y( _Location scale family, 位置尺度族! K7 z Y( k: m0 d& R
Log rank test, 时序检验
* y% J2 N, C3 T7 d+ ^$ h( |Logarithmic curve, 对数曲线
, Z# y7 F" A, v4 OLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
3 U+ R" }0 u/ U0 r zLogarithmic scale, 对数尺度
/ K* T7 R3 y& K K! WLogarithmic transformation, 对数变换 R2 L. ^% a/ |
Logic check, 逻辑检查
" \! }+ O p) O' |4 |Logistic distribution, 逻辑斯特分布
- `9 q6 v2 C2 G' mLogit transformation, Logit转换0 P1 T% X4 F) ?3 A ?( E
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ; K7 e; {1 A& ?& j' x; f
Lognormal distribution, 对数正态分布
, F |6 \$ |; @2 j9 S4 ]: M; ELost function, 损失函数4 p: T$ b9 S' A/ n
Low correlation, 低度相关2 m7 H% g$ u/ }9 o: }$ ]
Lower limit, 下限
% @* J. H' J- BLowest-attained variance, 最小可达方差6 P/ u" X* U0 ]
LSD, 最小显著差法的简称
8 \8 {' ]0 e; V9 @0 I% P6 rLurking variable, 潜在变量6 M! {% e1 p7 A, `6 B
Main effect, 主效应
* [2 z) m! j/ J: C/ HMajor heading, 主辞标目
4 y) g/ a+ r/ O: w: JMarginal density function, 边缘密度函数$ c5 B5 s0 }8 e! G) ]
Marginal probability, 边缘概率
8 C! q# Z9 b/ D7 s! |Marginal probability distribution, 边缘概率分布* a% y; g+ V) X0 ?9 K( j/ \+ C
Matched data, 配对资料7 C3 ^$ C1 x9 y9 x
Matched distribution, 匹配过分布9 x! A, [! p3 J: e' s5 L
Matching of distribution, 分布的匹配
7 j7 V! v6 e B. [/ JMatching of transformation, 变换的匹配& F$ c* D+ n) D' {9 C f" H, d4 n
Mathematical expectation, 数学期望3 c/ Q/ P, J4 ]7 v# t: X3 R0 F: K/ V
Mathematical model, 数学模型
- }# Z: E6 I8 w" t+ H; {" AMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
! P$ P: g9 B4 w1 mMaximum likelihood method, 最大似然法
* S% ^7 C, }- Y( | XMean, 均数4 s2 B% ` V# W1 Q
Mean squares between groups, 组间均方" s2 i1 W0 N3 }* Q: d" ~8 u
Mean squares within group, 组内均方' ]9 V4 O" d7 y3 ?; w4 i# a1 q
Means (Compare means), 均值-均值比较# E. @: I1 A! |1 C
Median, 中位数
4 m5 \/ Y4 U! t" X* s1 dMedian effective dose, 半数效量$ z {- y6 F: F" \
Median lethal dose, 半数致死量
( h7 G. j1 x' Y. ^Median polish, 中位数平滑
, A) I! U/ c4 _" tMedian test, 中位数检验
# T9 v4 g9 {8 }1 ]! @& X$ dMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
+ w9 ]+ {6 G: y/ M, L! B8 bMinimum distance estimation, 最小距离估计
7 [9 \8 v/ C4 }9 O/ r4 @Minimum effective dose, 最小有效量4 A5 ^7 e7 D3 m+ T( K9 u
Minimum lethal dose, 最小致死量
3 {1 g; S$ ]7 u8 z& L; U4 ]Minimum variance estimator, 最小方差估计量
5 c7 [1 C5 h# w- o0 ZMINITAB, 统计软件包
- D+ ^6 m" D9 X7 k6 LMinor heading, 宾词标目+ L$ r* v7 O0 c% L" l% J
Missing data, 缺失值
) j/ }1 z4 L; S# R! FModel specification, 模型的确定
6 c& T* y- i5 x6 E( }9 IModeling Statistics , 模型统计
$ A; q( C0 \; q3 | z7 f6 v) yModels for outliers, 离群值模型
! K6 ]7 R! G0 O7 }2 w8 G& hModifying the model, 模型的修正
7 R- g1 m e7 v) x+ QModulus of continuity, 连续性模* G4 z; C/ x+ f- M* H9 c
Morbidity, 发病率
6 A# |8 Q# a2 N+ g; YMost favorable configuration, 最有利构形
+ o8 y/ C/ y, h+ P3 d" ^Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度5 O" E* ?, n8 v% {8 L
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
. x, r* A2 r2 r4 [, sMultiple comparison, 多重比较
4 }' W2 [7 l& @Multiple correlation , 复相关
8 y( z: o- f/ GMultiple covariance, 多元协方差6 t1 m5 i$ Q: y
Multiple linear regression, 多元线性回归! I& s+ N2 f }& L+ E
Multiple response , 多重选项" C8 b9 t; ?1 n% d0 w
Multiple solutions, 多解
3 i# ^/ Z5 c0 R1 rMultiplication theorem, 乘法定理
& o: N$ O' V: r; L5 EMultiresponse, 多元响应- W' F, L8 \% m# q$ P I
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
! _$ g$ s! N. W/ r6 u# lMultivariate T distribution, 多元T分布, ^' L# ?% ]7 P% {/ W) z% k
Mutual exclusive, 互不相容6 m% k# x4 h. w+ c$ v- a" A: _7 H
Mutual independence, 互相独立
% v" _- t: O" vNatural boundary, 自然边界
. |. M6 c" W* XNatural dead, 自然死亡0 C; k1 {# [4 P+ t4 R1 j' w O, W
Natural zero, 自然零+ P- _9 @/ N& ?. i& f3 Q6 y
Negative correlation, 负相关1 m5 `, m; q% p8 U. I/ S- x) V5 E
Negative linear correlation, 负线性相关
' K0 s2 g& N. w, H* x. KNegatively skewed, 负偏+ V+ Q0 }: y+ `3 e' E P9 ^4 N; X
Newman-Keuls method, q检验
7 R# J w; a% I+ x: JNK method, q检验
: a( H5 }; G" yNo statistical significance, 无统计意义0 t, }8 g( n+ N$ }- D
Nominal variable, 名义变量
, k# ]- z8 i; j- P6 T9 kNonconstancy of variability, 变异的非定常性) Y! T9 `9 E' A/ \0 u6 Y: x
Nonlinear regression, 非线性相关
( D6 f/ s# }. |( uNonparametric statistics, 非参数统计) Q2 O1 ~; G4 B" g
Nonparametric test, 非参数检验5 }/ ?: n8 Y1 t/ `4 c9 C
Nonparametric tests, 非参数检验
! z9 r. f+ F# y- ?/ INormal deviate, 正态离差9 x3 @% p: ?! {9 |- F7 R4 \
Normal distribution, 正态分布
2 g% Z( z( ?: O c3 D! ?Normal equation, 正规方程组
" Y/ `; @7 G0 Z6 `1 F6 _Normal ranges, 正常范围/ U# V& R- W" t: Q L
Normal value, 正常值
& j( i' M0 N* W5 e- s5 ~4 gNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
H0 s; I1 v4 K6 {" CNull hypothesis, 无效假设 ' U# p" P" Z; s+ G2 r+ g( D: k
Numerical variable, 数值变量* J3 G, i. F8 T/ x! |( _
Objective function, 目标函数+ N) M' X# B( q, Z
Observation unit, 观察单位8 {2 B9 D4 I) g j' S4 z- a' x1 n: T
Observed value, 观察值4 o" n- t) s+ H* T& W* H% @& b
One sided test, 单侧检验
+ e# W ^: w7 Y) F! n" qOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
* @) C" m G [3 bOneway ANOVA , 单因素方差分析
6 W0 I0 ~) {+ u/ x! g: {. R' {Open sequential trial, 开放型序贯设计
; ]; w# j8 U9 a$ s7 F; }) HOptrim, 优切尾
) b' h8 |$ v* x0 V% V" K% M; C6 HOptrim efficiency, 优切尾效率9 h0 y Z$ N: Z8 H3 B, X# |: p3 p
Order statistics, 顺序统计量
4 c; v0 [8 L+ s6 v8 qOrdered categories, 有序分类
; ]3 T- p* w0 H! y) qOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
8 y& i- Y8 r5 z4 A- ^3 h9 @& COrdinal variable, 有序变量
- J; U: f5 m& n' tOrthogonal basis, 正交基: s" h) s; v P
Orthogonal design, 正交试验设计3 I2 ], I9 u* Z; X& s
Orthogonality conditions, 正交条件- k6 I+ D0 K! C4 R
ORTHOPLAN, 正交设计 % O. z0 L/ P3 W% ]% n
Outlier cutoffs, 离群值截断点6 Q/ f# x4 \* x) w. P" ]
Outliers, 极端值
/ p8 @: S n5 v2 P: H0 p) SOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 8 a5 m& ]- B$ j8 b
Overshoot, 迭代过度
$ ]! Y+ [) G" s* |- s' EPaired design, 配对设计
, W; J% w2 W. ^ c8 KPaired sample, 配对样本& k! F+ e/ \1 T4 n7 X
Pairwise slopes, 成对斜率
5 m) {8 m0 z GParabola, 抛物线, s' K* ^% v' G$ |& m/ X6 l$ y
Parallel tests, 平行试验
$ n v) y; i9 l2 O# QParameter, 参数
$ q2 Y: i# h8 r* V! B# z; KParametric statistics, 参数统计5 }7 z/ F/ ?# v
Parametric test, 参数检验/ _" R% X% e5 ^8 x7 _% d Z
Partial correlation, 偏相关
& T* m3 T7 K& p) M d: O6 a2 EPartial regression, 偏回归3 ?' u9 U0 [. _% m6 a- i* y- S: o
Partial sorting, 偏排序5 R) \, }& L7 l" d
Partials residuals, 偏残差/ ?5 f& k2 ^; R; e. _ L Y3 c
Pattern, 模式
T' K. r0 `5 F8 oPearson curves, 皮尔逊曲线
: H* o7 h6 i+ V( Z/ mPeeling, 退层% P+ Y, a, }/ N9 P7 b
Percent bar graph, 百分条形图: H' \, A2 z$ z0 a& v* `3 Y% J. e' h
Percentage, 百分比
- X3 X' N% r* G: M5 B+ x& v: TPercentile, 百分位数
) d j1 S# M: E9 M% Q6 nPercentile curves, 百分位曲线
3 c4 V) Y3 D7 l! `" g& JPeriodicity, 周期性6 I$ n9 s& {5 G3 h" p3 d
Permutation, 排列
! _$ P$ L; P4 r) C. g' `' qP-estimator, P估计量( j( O& l' W" m+ w2 S& ?) e6 ]
Pie graph, 饼图0 x D. M. G. [: c
Pitman estimator, 皮特曼估计量0 Z. M- X& H! ^7 e
Pivot, 枢轴量$ Y* e) d5 T' D* k5 D/ G
Planar, 平坦
9 v* R. q5 W6 YPlanar assumption, 平面的假设! `( |4 U4 k6 g8 `* \1 C2 v! U& [
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
2 O4 J# n0 c, k {, ^6 h4 LPoint estimation, 点估计+ I& H9 _; Z3 i
Poisson distribution, 泊松分布
+ S/ Z2 ^8 M9 ~1 F; c5 xPolishing, 平滑
! _. f4 W+ B! ]2 wPolled standard deviation, 合并标准差, v6 c( ?5 S3 l3 C8 r
Polled variance, 合并方差
8 @% Q. O9 @, R8 [ tPolygon, 多边图
a% n" s! ?5 |4 A# Z4 n/ oPolynomial, 多项式
/ W! ~" k/ h) C: | @( ~0 V8 `, fPolynomial curve, 多项式曲线
7 ]/ k Y; ~' Y2 R6 x1 M& RPopulation, 总体( x" L% K8 x1 J" e
Population attributable risk, 人群归因危险度
, B& N1 ?4 a; W' `! gPositive correlation, 正相关
2 K5 v# Q4 M; N; APositively skewed, 正偏
! r& w, _6 e KPosterior distribution, 后验分布
& P+ |9 n$ }' o/ ~, V& KPower of a test, 检验效能. V5 x) v5 i9 A( H( V, _( `, L
Precision, 精密度) }/ \: c/ y7 z: W- o
Predicted value, 预测值& z3 S+ w4 I1 J) u* m2 Q/ [
Preliminary analysis, 预备性分析6 ]) [: y% G- n) C2 |
Principal component analysis, 主成分分析) R9 e- m9 Z! l
Prior distribution, 先验分布
* D) B4 k* P9 q( ePrior probability, 先验概率
' W# t! j! X) U& M- b" w! jProbabilistic model, 概率模型 F# R# U. z7 C- A& C6 N% A
probability, 概率
$ c+ t: h. u0 _& K( ]8 }Probability density, 概率密度
( ?8 s- l1 `# i4 U5 B0 i/ KProduct moment, 乘积矩/协方差
1 ^3 p8 f* a1 \( ^$ u# YProfile trace, 截面迹图% v" p ~9 E+ O5 x% S' q; ~! K
Proportion, 比/构成比% m/ n- [ ~4 r( S: w! K
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
+ Y- s' Z, c5 UProportionate, 成比例2 ^, `2 [" y* k
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量1 l& M+ _! }2 Z2 l
Prospective study, 前瞻性调查1 T+ [4 R' u: `; D
Proximities, 亲近性
/ S: p& u# L' L+ p& X) wPseudo F test, 近似F检验9 v( R% m5 I5 `% n' c
Pseudo model, 近似模型
& z1 p& j. }, `& QPseudosigma, 伪标准差
- m ~4 A" S, f# L# O" C" R5 ePurposive sampling, 有目的抽样
) R2 J9 n$ W8 ?; C& a& xQR decomposition, QR分解
* X6 V+ D' g" `% j, Y: ]7 |$ D, xQuadratic approximation, 二次近似3 C' W7 z# K! i& |9 ^' K& A
Qualitative classification, 属性分类* ^8 N$ F; r: b! W4 b3 m; P
Qualitative method, 定性方法
* I5 \, {4 _3 K) j- j2 v! O: VQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图( _+ q* `, z2 M6 d n! k' v" \1 j- `6 a+ S
Quantitative analysis, 定量分析4 g" y Z+ F/ s3 Q) y# Q9 p
Quartile, 四分位数& B) i" _) T6 P# K6 Z5 \) z
Quick Cluster, 快速聚类
2 B1 n# T4 n. O& f$ sRadix sort, 基数排序
5 K& B& ^7 r1 MRandom allocation, 随机化分组
3 v K0 e* B* h! \! vRandom blocks design, 随机区组设计
) r: u" W R9 p6 W+ n0 wRandom event, 随机事件
+ P$ i/ w# ?$ A* kRandomization, 随机化
6 N! ^( `* J/ V' X* }Range, 极差/全距
* n3 _ \+ Z$ O' g& I, x4 s. RRank correlation, 等级相关
1 K8 T: s8 o0 \! S# pRank sum test, 秩和检验
8 D# m% j3 M4 ^- {+ I( eRank test, 秩检验 g9 K3 V: K$ e6 ~- n* r: c2 v
Ranked data, 等级资料, M, X7 @; u5 j1 C2 q6 I
Rate, 比率0 N# f k* Y5 B$ V- P
Ratio, 比例
3 O+ J3 J0 B& W3 i% w9 D( t: }* t. X7 S, zRaw data, 原始资料7 A! G7 I* A" l- S" l
Raw residual, 原始残差
0 i; m6 T& F1 E+ ~Rayleigh's test, 雷氏检验5 R4 A! Z5 K% O/ o" V0 u& N
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 % C1 p' ? R- f. K3 [
Reciprocal, 倒数5 F5 d- w( `7 F5 b; p
Reciprocal transformation, 倒数变换& H0 D& K$ j9 W9 s" U" T. R' B; N
Recording, 记录' x* r- ? B- p ? g
Redescending estimators, 回降估计量4 E( G) g- E8 i' f* t0 q! `
Reducing dimensions, 降维; F: @) o$ y+ p" Q; L% e. a2 G
Re-expression, 重新表达: O2 P3 v0 Y/ P) f4 {+ ]
Reference set, 标准组; ?2 w/ j- H+ u
Region of acceptance, 接受域
& E) A& a- p6 x' l! F4 ^Regression coefficient, 回归系数
+ ^2 s! G3 ~5 _8 ?$ ORegression sum of square, 回归平方和5 c4 I9 P; g+ o4 o1 F8 i j
Rejection point, 拒绝点
! E+ |, W7 T; nRelative dispersion, 相对离散度$ E% a; t' D! L7 h' q$ k7 n
Relative number, 相对数
/ k+ I: `+ ?8 _, R" G7 @" {Reliability, 可靠性: o$ D/ D; f: K+ l1 l2 b2 x$ y
Reparametrization, 重新设置参数2 ~) a5 N" u1 a# D; W
Replication, 重复$ ^) g f; T4 X, M% i6 X% O8 ~9 f9 _7 T
Report Summaries, 报告摘要
' Y( B; Z t$ {2 ]Residual sum of square, 剩余平方和; h3 u, |# m; |. ]% s* V% E
Resistance, 耐抗性# i3 O. ~& ?3 q2 o' j
Resistant line, 耐抗线6 u$ A) K. A8 e7 w
Resistant technique, 耐抗技术
7 I5 e5 r8 v1 b# zR-estimator of location, 位置R估计量
+ n/ D, C: a9 \: o. aR-estimator of scale, 尺度R估计量1 u4 N* c3 i% h$ A1 f3 I# U
Retrospective study, 回顾性调查; m# R# g+ q. B2 G( o2 {
Ridge trace, 岭迹
0 ^& V, h, p2 }Ridit analysis, Ridit分析1 F2 z, [( `4 d4 E7 D
Rotation, 旋转
/ p4 R; }: C8 A( p' K0 N1 L" \0 fRounding, 舍入) T9 F1 A: V" h8 h* S5 v
Row, 行
6 ]& K$ G4 W! n5 \2 M( a# KRow effects, 行效应
v% M/ g0 R' W+ g2 RRow factor, 行因素( f/ z# t: `$ I( U6 G7 T: g( u
RXC table, RXC表, G- G/ d4 Q( H" o: v% K
Sample, 样本3 R$ V$ U/ x, [/ Q& _: f: w7 g( L
Sample regression coefficient, 样本回归系数& `0 O4 V1 J* N+ ?8 i+ I4 V- W
Sample size, 样本量
1 Z Q! J) G6 Y# h- N7 uSample standard deviation, 样本标准差5 @. h4 |1 z) x0 H! I( {' r
Sampling error, 抽样误差 O. n: j3 h: V" K/ {/ H: i9 o
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
9 N% p- S/ d9 b; P9 l) hScale, 尺度/量表
* _7 M l' b8 u. m1 Q0 RScatter diagram, 散点图
: m. X$ [: t+ N5 |6 ^Schematic plot, 示意图/简图* U4 X# c8 s r. M
Score test, 计分检验" Z# Z" }" n* u. ?% ~7 s
Screening, 筛检
3 P4 F( S6 N9 d! OSEASON, 季节分析
' L+ f, e; K- Y6 WSecond derivative, 二阶导数
$ |# N$ q* O0 T- Q, i. |Second principal component, 第二主成分, ?* z$ c# \) r7 F
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
! B7 O" B ^/ M- {# k9 {Semi-logarithmic graph, 半对数图
2 f$ w. |5 T8 B$ FSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
$ Q% o" y& M4 p, {. sSensitivity curve, 敏感度曲线
' ?+ f4 w( f8 ]! g! ]Sequential analysis, 贯序分析
3 m2 b0 f- A% sSequential data set, 顺序数据集
; y* K- F2 \& N% o* b3 zSequential design, 贯序设计
0 M) ?+ X2 u9 \& e1 Q4 VSequential method, 贯序法
3 w A [! Q, cSequential test, 贯序检验法; F N1 O) B3 C8 W0 t
Serial tests, 系列试验
% V7 u' V+ A% ^Short-cut method, 简捷法 & e. P. e/ R" h& I
Sigmoid curve, S形曲线
6 H2 X3 t+ T) G8 i$ N" \6 mSign function, 正负号函数
$ D7 O- {7 y0 `; K) xSign test, 符号检验
1 B- Y: H8 Z( R# y- N+ _0 Z" |Signed rank, 符号秩
4 t0 [- o2 P3 K4 d6 i+ z( OSignificance test, 显著性检验; ?- ]/ s/ B: a' O
Significant figure, 有效数字
1 x: }% q5 H FSimple cluster sampling, 简单整群抽样& k& @4 A9 L2 E# z9 c8 O
Simple correlation, 简单相关- a8 R, k" {( L) X# l: q
Simple random sampling, 简单随机抽样: O) _- G* q0 f# N% K( M
Simple regression, 简单回归* _# M! V7 `, l2 M
simple table, 简单表
: @& Z) y; e" z' F8 r* ^. f% wSine estimator, 正弦估计量, j2 }, f* ~: ]
Single-valued estimate, 单值估计- s# X% I0 z5 |: h2 M& K$ l; }
Singular matrix, 奇异矩阵
$ @. B& l+ B( I0 X6 T9 aSkewed distribution, 偏斜分布
x' P* N1 q# a. @5 G9 @Skewness, 偏度* Z0 p A( H8 k! V7 B
Slash distribution, 斜线分布
1 U2 S7 Q' T1 WSlope, 斜率
& r$ Y" |& Y, n, \1 vSmirnov test, 斯米尔诺夫检验( ^9 K2 e$ U" W$ G
Source of variation, 变异来源, Z a! ]1 P, F7 g' D$ D2 Y
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
6 ~5 K9 ~! C$ dSpecific factor, 特殊因子
' I- h5 `" u7 Q* D4 DSpecific factor variance, 特殊因子方差8 g* Z( k8 @ X9 S I/ b; n
Spectra , 频谱* J9 K8 O6 P# A9 ]5 B V/ R0 \. ^
Spherical distribution, 球型正态分布
3 ^+ q. z7 q \, x) ~Spread, 展布% T* H" T) [/ U
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
% b x( Q) h. t8 {- ~Spurious correlation, 假性相关
" w7 ]" {( A( LSquare root transformation, 平方根变换1 P7 L% v. Z( D: M' j0 C. e
Stabilizing variance, 稳定方差: I6 i1 m# g) N
Standard deviation, 标准差: e& w0 a" s' D! Z
Standard error, 标准误
! S3 M( |4 m, c# E$ o6 ?" JStandard error of difference, 差别的标准误
8 \5 m. N' ^+ Z( g2 K2 Y, yStandard error of estimate, 标准估计误差3 ?4 E" ?1 y9 Y1 @8 e1 i
Standard error of rate, 率的标准误
+ i+ n; ?( V; f( _' j. A) A; f8 V+ n& rStandard normal distribution, 标准正态分布
& w( w9 T Z7 t( e/ C) P, n6 MStandardization, 标准化
6 R/ ]1 o" H3 D6 ~% Q) oStarting value, 起始值" P% A* I: U9 d- g, C8 X& U4 Z3 H$ |
Statistic, 统计量
- C3 G/ ]( W0 UStatistical control, 统计控制" p( C. S2 {& @, ]0 D
Statistical graph, 统计图
+ W3 [1 G+ C l% B- gStatistical inference, 统计推断
% L& s* _5 L& `: e+ B* p$ Y7 pStatistical table, 统计表) K' g5 L+ o, V& q
Steepest descent, 最速下降法3 O }& @9 A% o% m0 ]" f
Stem and leaf display, 茎叶图
+ L7 ?7 e- e- xStep factor, 步长因子2 M$ {; O* f5 u# s' z
Stepwise regression, 逐步回归
$ f* y# j( \% Z1 k: A, E* dStorage, 存
% ^( ]( X& ~0 j4 iStrata, 层（复数）
% Q! T' s6 W' q( PStratified sampling, 分层抽样
5 }* t! o" Q& n- [2 dStratified sampling, 分层抽样 P/ S( c( o f
Strength, 强度
3 |7 o7 Q' c; P, z6 G, {) zStringency, 严密性
# r6 \) b+ d2 NStructural relationship, 结构关系; R. J7 A: n/ Z0 h; ^( ?0 o5 N2 _
Studentized residual, 学生化残差/t化残差- W" {2 u3 P# F+ c- m
Sub-class numbers, 次级组含量
# g5 E k2 c+ Q: w( bSubdividing, 分割) w5 b$ C9 r! Z( {. N- e
Sufficient statistic, 充分统计量
' y# B d* X7 |) f8 aSum of products, 积和
9 k7 I/ `; \, nSum of squares, 离差平方和/ L: `3 U' _# U& x4 J! t
Sum of squares about regression, 回归平方和
% G3 y- L9 V2 v; vSum of squares between groups, 组间平方和
: Z* ~' G$ I" ~Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
% V) `$ t" S6 M R. d, LSure event, 必然事件
) L' U' h1 s5 nSurvey, 调查, G0 R" S4 w1 |8 ^- R' P
Survival, 生存分析* G, G/ h( k. ]/ y
Survival rate, 生存率
8 j& a1 a) a) s* ` pSuspended root gram, 悬吊根图
) z7 z9 w. n$ O& n' l6 @/ |* S9 X6 mSymmetry, 对称
8 s& R- g) D) I! |, B. H, h' [Systematic error, 系统误差3 ^0 }* G- p8 P; d, }0 E- R
Systematic sampling, 系统抽样
8 h7 w3 ]+ Q" K/ }- |Tags, 标签
5 ~- Y* h6 \! PTail area, 尾部面积
" g3 B O) f1 L) Z% ~Tail length, 尾长
$ u) w7 U/ X$ G. _5 zTail weight, 尾重9 H5 c! \3 u" G! Y, L7 a
Tangent line, 切线' S8 ~1 U6 c8 d3 f$ ~
Target distribution, 目标分布, v( n& ~ @7 N/ |6 M- i% }
Taylor series, 泰勒级数
1 ?6 D, V4 ~ p# r5 X2 hTendency of dispersion, 离散趋势4 `, ^/ P9 e4 l* X$ U
Testing of hypotheses, 假设检验+ ^- D" L6 M# d& `) k* U$ V; }1 X( d4 W
Theoretical frequency, 理论频数/ h* S/ H0 d0 f5 `
Time series, 时间序列
6 d% S: L g) M) pTolerance interval, 容忍区间
, O* W# K2 D7 q% M8 K# vTolerance lower limit, 容忍下限
2 ]6 p, u- {& {- I0 HTolerance upper limit, 容忍上限4 M$ Y$ }7 F" X; h5 P" b( V) ]; w! G3 d
Torsion, 扰率0 g& o. i, `4 ]1 z8 Z9 X- M) L, ^
Total sum of square, 总平方和
) c4 G7 Q5 `* |' Y0 ETotal variation, 总变异
, x2 I" ^& r7 L: F+ f6 zTransformation, 转换 b2 G) S: Y V9 j- y" V3 I
Treatment, 处理5 e$ h3 |9 n7 _1 P
Trend, 趋势
) z4 W) N& h& q7 [9 k; t. wTrend of percentage, 百分比趋势5 a! O2 i6 H, S7 n; Q
Trial, 试验. ?7 ?% s, u4 g& \
Trial and error method, 试错法. q5 o0 w" A% v& j3 r+ I: l' K
Tuning constant, 细调常数
) q, j$ t" O0 u6 x7 G' wTwo sided test, 双向检验
; o5 W$ m) S" k6 U# o: eTwo-stage least squares, 二阶最小平方
k; f6 ^4 b N( i. P, L5 KTwo-stage sampling, 二阶段抽样! m- B+ b; s# g. ~, l
Two-tailed test, 双侧检验
* \$ K- x. i" KTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
3 V/ j, E# K1 G+ ~Two-way table, 双向表" d [. I f( j# {% U+ A' h
Type I error, 一类错误/α错误( W4 ? Z: X- l4 e8 j r
Type II error, 二类错误/β错误2 `" |1 r& B0 r+ f' S
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
_6 u1 l; K+ B2 Z+ DUnbiased estimate, 无偏估计. D& v0 U0 U% @/ l7 b7 ~. _$ R
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归" I3 v4 |* i/ f2 M
Unequal subclass number, 不等次级组含量
( o4 H0 D9 [. s8 d& y) W( }Ungrouped data, 不分组资料! r8 p- u" h9 S$ L' @( Z
Uniform coordinate, 均匀坐标6 @& `$ J2 m/ Y3 I1 h
Uniform distribution, 均匀分布
2 `4 M7 @8 C# x! tUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计' b# N7 ^1 Q' D4 t% {5 h
Unit, 单元4 k' y5 @- H4 w* ]6 B) g5 s I7 K# k
Unordered categories, 无序分类
2 {8 Y. ~: r& v3 t l; DUpper limit, 上限
2 p' V% p8 g+ c& g: p% z& ]1 F& hUpward rank, 升秩
1 f. s$ L( L M$ U8 n" P8 LVague concept, 模糊概念/ r- \' U% i- m" g$ b
Validity, 有效性
5 Z% K( A# w, p' I; x6 J7 gVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
$ c* J3 Z2 b+ ?" h2 JVariability, 变异性 R: G/ ^5 K, P' G
Variable, 变量4 G* H6 P5 H# ?2 [/ ~7 S! K- `5 P
Variance, 方差
$ _3 [) _: l( G P* x4 J% _Variation, 变异
3 |" ~% N( y2 u" ^Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转 Z* Z3 S$ k7 { q8 p2 s
Volume of distribution, 容积
2 K) b/ o, c3 q3 v& X+ tW test, W检验
- c. ^0 i) L: ^5 ^9 y. T0 gWeibull distribution, 威布尔分布
3 D t; H3 Q$ f8 d7 R, nWeight, 权数
* e+ C; Q/ A5 y4 I4 `: a: lWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验& i% a# b' ^; V* ~# I
Weighted linear regression method, 加权直线回归, ` G: F+ a; ~5 a0 X$ n1 c
Weighted mean, 加权平均数
E% N- @/ S; R+ f/ f$ V2 CWeighted mean square, 加权平均方差
- [0 f& p2 v" S% I! @- O/ rWeighted sum of square, 加权平方和! p5 x; z9 I2 C
Weighting coefficient, 权重系数0 N( z1 w5 k3 a1 T$ z
Weighting method, 加权法 2 r0 c: t* T; K
W-estimation, W估计量4 v8 V$ n0 A0 S9 p9 K
W-estimation of location, 位置W估计量
) Z A/ b3 P. QWidth, 宽度$ ?' B2 r# F5 d( n) [5 G2 I
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验0 ~( x3 P1 m" V" E- o0 U
Wild point, 野点/狂点
3 U" q+ K' O& Y/ k& n8 iWild value, 野值/狂值- F9 l& y: @1 V$ p
Winsorized mean, 缩尾均值
3 J+ P/ o; v1 ] H/ L" O5 lWithdraw, 失访
! Q% R' N1 K6 _8 _Youden's index, 尤登指数
6 t* K& Q- E; dZ test, Z检验
- i) F$ Q& y( X5 r7 x/ W/ o, _% |Zero correlation, 零相关
" |% B! z1 N9 m* E+ F5 |: F1 dZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
