|
|
Absolute deviation, 绝对离差: n1 k2 Q- K3 ?( E+ s
Absolute number, 绝对数& s; `& q4 S0 b
Absolute residuals, 绝对残差- |/ r8 }" T7 [ `6 ]2 A) v
Acceleration array, 加速度立体阵3 t' X1 I/ X5 W, @- S) N5 w
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度1 a. Y' |! @2 }
Acceleration normal, 法向加速度
7 b K4 B0 z7 J' M! u. W% {Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
8 x8 {$ z5 Q( k8 W" u7 @/ EAcceleration tangential, 切向加速度
; H$ S2 ?( N7 Q9 OAcceleration vector, 加速度向量
- P. F0 y% Z/ tAcceptable hypothesis, 可接受假设
& `* x, g% J, L. aAccumulation, 累积$ ^! P$ \. N8 x# Z. Q( |5 @$ w" M
Accuracy, 准确度' x# {% R% g8 s( R
Actual frequency, 实际频数
1 q$ h% P4 Z( H, E$ JAdaptive estimator, 自适应估计量
+ \1 @' \8 L+ P( e: o2 DAddition, 相加
- g7 f4 `0 V/ [, p- |/ e) n2 x2 T" NAddition theorem, 加法定理7 w9 F6 y5 l: |: y7 e- a
Additivity, 可加性
' t. O& v0 y7 UAdjusted rate, 调整率& c( E! G/ b# N) L' l
Adjusted value, 校正值4 v: Q/ }! J$ l, ]) f' k9 R
Admissible error, 容许误差8 `6 m4 }& H+ ?' A6 W1 F
Aggregation, 聚集性* Z0 I) M; x, f. f8 z" |1 H
Alternative hypothesis, 备择假设7 X; O T- S9 ^3 l V- u& k; k
Among groups, 组间
8 R* d1 g2 H5 k. Z- Y/ _Amounts, 总量
2 `2 H+ Y. t+ W+ |& GAnalysis of correlation, 相关分析( a* \2 d) \- \& _# H% g
Analysis of covariance, 协方差分析* I: |+ J6 j6 K2 k* S T
Analysis of regression, 回归分析
+ X4 t, w2 e. u9 zAnalysis of time series, 时间序列分析6 [: j! G( `! ?: Z3 R0 ?
Analysis of variance, 方差分析
D+ c! Z" R+ L* J& w7 g1 oAngular transformation, 角转换; N5 ^: }: ]: m7 x- J# ^& R
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
/ t; L2 p- j, _' W2 ZANOVA Models, 方差分析模型
4 a/ c, z7 v5 ?4 O$ f3 g: OArcing, 弧/弧旋
6 L9 d6 R/ S" F+ C+ I0 ]. hArcsine transformation, 反正弦变换# j& \8 {$ z5 f
Area under the curve, 曲线面积
3 s0 Q! R/ P7 {4 oAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ G3 W9 Z* D2 f. NARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 5 f; O. @: l. h, H2 |+ Y
Arithmetic grid paper, 算术格纸
# [5 k4 R. H8 a4 J2 V; X. xArithmetic mean, 算术平均数# d& G) |$ X$ c- O" U" u5 X0 c
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
* J! G; @! z" q' E2 E0 c. xAssessing fit, 拟合的评估
# q3 u: n, w# h/ O# T# t; LAssociative laws, 结合律* f/ m1 h6 q& _1 Z! P
Asymmetric distribution, 非对称分布2 Y7 ?$ C* Q' k9 r
Asymptotic bias, 渐近偏倚
, K6 }+ c1 C! b1 v. C# l. D$ j/ FAsymptotic efficiency, 渐近效率7 g/ k5 B5 i, |& v% |, q
Asymptotic variance, 渐近方差
7 t4 g" J' F- I, O MAttributable risk, 归因危险度
! \7 }! o1 [& g$ m' Q& J2 SAttribute data, 属性资料
6 E8 y6 N5 p& x( ~+ B. @Attribution, 属性
) H% C* i: }; `) ?- U' l8 o. c% kAutocorrelation, 自相关& _7 S9 N: o# D; k8 a
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关* ?% y9 D! T7 o1 D: y
Average, 平均数
; v+ N Y* l) C4 W7 `( L$ bAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
# O( _, [: J& Z% l4 C4 RAverage growth rate, 平均增长率+ q8 d0 G7 s# y; G) n
Bar chart, 条形图
% Z7 G( Z9 i0 t/ O, Y0 H2 [Bar graph, 条形图3 Z n- L+ b! k z7 n8 @* f& \
Base period, 基期
+ |6 w4 _7 a* A, S. p4 GBayes' theorem , Bayes定理& I7 H: |) g7 }3 I% S( H
Bell-shaped curve, 钟形曲线
- r" K7 R4 s' d5 D' J. rBernoulli distribution, 伯努力分布1 f1 q/ C& D% D
Best-trim estimator, 最好切尾估计量2 q X+ k) }( c2 b \ k/ r
Bias, 偏性" T, V% v7 F4 u. {4 K2 m( o
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
! I/ ~/ i1 d! f, U( w) _ XBinomial distribution, 二项分布
+ f% f% P, t: Y2 S# xBisquare, 双平方
- X# D1 g# C3 L: ?7 S# xBivariate Correlate, 二变量相关/ y% @& X( [" `0 N3 a
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布' C( X- Q5 ^4 Q
Bivariate normal population, 双变量正态总体% u6 Z* ]3 x" y
Biweight interval, 双权区间
2 R- y5 S& R7 h" n, \Biweight M-estimator, 双权M估计量( V! m T& R, j R; i
Block, 区组/配伍组
4 v: x/ j1 M4 V, d9 \6 U4 sBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包7 g+ y- G4 X- f% ~. w; I
Boxplots, 箱线图/箱尾图5 p) J* v( A6 i: W
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点7 C2 Q5 t* A; T9 K$ }
Canonical correlation, 典型相关
: n* `) ~9 M/ m. O0 X& DCaption, 纵标目
5 l5 q( T1 }& M2 vCase-control study, 病例对照研究
: T$ M* y5 i( C5 J8 h2 P' n" u# ]Categorical variable, 分类变量. O2 p$ T2 \' r1 t1 q7 o
Catenary, 悬链线
; }2 o; W0 Z, i$ O5 uCauchy distribution, 柯西分布; h0 }/ o. J6 Y# z9 i7 S( D. k
Cause-and-effect relationship, 因果关系
2 z0 F1 S' E, a* O* PCell, 单元
4 r5 d+ Y+ `# _* [7 [9 gCensoring, 终检
+ X: x7 N' S. w5 s, q8 }Center of symmetry, 对称中心
+ A1 \+ A( ^: Z! x$ S% rCentering and scaling, 中心化和定标$ W: j$ \9 A( B6 d
Central tendency, 集中趋势
- X' `% |! k+ Q- M: |4 [Central value, 中心值3 u, }1 J8 R1 t& S3 x1 [
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
! {5 C j* R. iChance, 机遇7 p) G6 v) d7 Q3 O3 J$ t2 C
Chance error, 随机误差
2 j# n, C, I8 mChance variable, 随机变量7 s) y9 Z) s, ^6 O; Z! D) h
Characteristic equation, 特征方程
* @# F O8 \3 W; F. tCharacteristic root, 特征根9 h4 K6 g1 Z4 i
Characteristic vector, 特征向量
, i4 I& I7 J9 L" KChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则- N' `+ G6 B! ]* E- @1 e" U
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
$ I8 [8 O. O3 [# a4 \0 ^9 I, r8 `Chi-square test, 卡方检验/χ2检验9 d+ i2 \; w% ~8 @& q) [
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
; I1 ^# ~9 z+ y; R, b* lCircle chart, 圆图
; j r# f' G1 W5 o- i' QClass interval, 组距
" M5 V* b; W# q# i, ?Class mid-value, 组中值
$ h' M4 j) H2 R6 x! u# U zClass upper limit, 组上限; T! L% Q/ b+ \: f' F( ]% g& S6 n6 b
Classified variable, 分类变量
3 F. }- s& V U3 `7 U: k4 UCluster analysis, 聚类分析2 K: i$ h( K& E+ u6 s9 ?
Cluster sampling, 整群抽样$ X) U# u/ `2 w6 h
Code, 代码% \, `; {) B, h5 G8 a$ S
Coded data, 编码数据
! k: x7 T; h' xCoding, 编码) B8 T+ Y8 V+ P
Coefficient of contingency, 列联系数
- b' M1 r5 j5 q7 A( qCoefficient of determination, 决定系数
) [! A: E( W7 kCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数3 G# k) [& j8 r' r
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数7 z; {+ U5 V7 S6 s& Y
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
5 e$ V% |: }* aCoefficient of rank correlation, 等级相关系数* X* e3 r" k0 x: [- n j0 ~9 j' Z
Coefficient of regression, 回归系数
) S: O3 Y9 x$ s0 H8 F( F0 v& ICoefficient of skewness, 偏度系数
1 D8 `' {; Q- Z& vCoefficient of variation, 变异系数% \% G8 Z7 C, h9 D. p( T9 x( E
Cohort study, 队列研究% R" W, J( ^* B" R
Column, 列. B$ n, |. `# P) u9 c
Column effect, 列效应
, ~ G9 x2 ^, N7 E/ I! {5 LColumn factor, 列因素6 m7 u+ A- }( y ?8 l
Combination pool, 合并
2 P* q3 q' S: ^Combinative table, 组合表
: ~4 p# F$ I( m. l9 K" UCommon factor, 共性因子
' x& T& M# T/ |Common regression coefficient, 公共回归系数2 ^, X: Y4 M- k2 @, z% J
Common value, 共同值) h5 ~: z& B" W( X
Common variance, 公共方差
- \/ q+ ^4 R" e: ~! G6 Z7 MCommon variation, 公共变异 a$ ]0 y0 N. |0 O$ R
Communality variance, 共性方差/ B: |$ ?1 g4 Z" D
Comparability, 可比性2 W. r6 ]) k% x9 Y
Comparison of bathes, 批比较
# b( q% E" f: ?0 ZComparison value, 比较值1 w; X' p7 z; b" Y9 J! s" w
Compartment model, 分部模型
6 j3 U2 k! g" s0 S: kCompassion, 伸缩
8 j0 z& W' l& v6 K7 W4 J: D2 a) j7 fComplement of an event, 补事件
( y4 f2 F3 S) [* C _9 sComplete association, 完全正相关/ l2 @4 h- f( ?2 b+ H0 _
Complete dissociation, 完全不相关 _- ^% I" f3 |! e' [/ |
Complete statistics, 完备统计量7 i$ p8 r" w! v/ y
Completely randomized design, 完全随机化设计
! L8 ~7 S9 U, v ?6 Q, M% aComposite event, 联合事件
5 W2 _% `* q& K8 |$ G" [Composite events, 复合事件
5 m& a% E( l" }& e- PConcavity, 凹性+ N! }/ Y. ~5 r z
Conditional expectation, 条件期望$ n8 ?! N" q8 b; }# F9 ^* ~
Conditional likelihood, 条件似然
: {# r# D1 ?' P7 B8 `" y! Z( R' nConditional probability, 条件概率
# B1 T. H8 i. X2 l- ]Conditionally linear, 依条件线性5 `: N& \1 T6 g' H$ I; O9 J
Confidence interval, 置信区间' i1 A" x4 d$ u2 H9 g
Confidence limit, 置信限
/ J1 y1 y' g6 p4 cConfidence lower limit, 置信下限" X# G% C" P& o+ v: F
Confidence upper limit, 置信上限9 |% E4 ~. P2 B- L- n0 D5 \& G) c
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
% t7 R( q9 o, X' {2 k' IConfirmatory research, 证实性实验研究2 M7 J0 C: \7 P3 ~+ R; ?3 T" G
Confounding factor, 混杂因素
- Q9 }5 n/ h( ]( e, e% H* p- J6 N" r' OConjoint, 联合分析
9 H, `( S+ f+ ~Consistency, 相合性" F) I. R# {! ]! T4 y
Consistency check, 一致性检验3 N- Q5 \$ Q/ O" {. ^
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计" W, X, t/ O/ `' e+ ?# I( _$ @
Consistent estimate, 相合估计# G+ {1 L# ~2 ~% N4 l2 |/ r6 Q
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归6 {$ J, W" H; g' j0 v6 N
Constraint, 约束( {5 _( Q+ r- B: I: s: v. _
Contaminated distribution, 污染分布
; A) x& A7 w$ W) E. mContaminated Gausssian, 污染高斯分布7 N4 `) G- j. ~/ U! v5 K
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
" ?1 R" |5 Q3 {4 b( L% l# p, }Contamination, 污染! `% Z& n( T; `
Contamination model, 污染模型. M6 e) ^* D! _, z; Z. M
Contingency table, 列联表$ h3 \) y6 F' z% ]; O2 l* O( _5 a
Contour, 边界线5 b# e/ x# p' U( l6 O: ^- G
Contribution rate, 贡献率. |8 N3 R3 B7 \; a% F
Control, 对照& e" Q* P9 C1 v( |! d2 \
Controlled experiments, 对照实验5 F3 w: n0 u' M, W6 e' N3 E
Conventional depth, 常规深度( C& `- w9 Y) u3 w4 [' V
Convolution, 卷积
6 n& l3 g w8 { {2 V! T8 W/ G7 xCorrected factor, 校正因子) E( h. Z/ f @, \5 g4 X
Corrected mean, 校正均值! b0 T+ N6 ]. w0 u7 @
Correction coefficient, 校正系数
0 g. L9 y$ T8 ]! J1 P; hCorrectness, 正确性
2 j) R5 v4 C8 S8 L/ tCorrelation coefficient, 相关系数
- V0 ?. r& d, X- Z& Y+ |" u$ vCorrelation index, 相关指数
7 [# {9 j! b) b l3 n/ ]( v3 m8 y- ECorrespondence, 对应; I U5 T. D6 N+ y8 x1 D
Counting, 计数
% ^; p: N: s- G0 S/ Y E1 W. N2 d% FCounts, 计数/频数
: P# U# x! r4 t# SCovariance, 协方差, b3 L1 Y2 a6 Q5 D2 U/ A
Covariant, 共变 6 B. Q) ^4 c' N
Cox Regression, Cox回归0 C9 o+ C7 P7 g# ]! o! G. i
Criteria for fitting, 拟合准则
( z* J( W8 p/ q7 T2 }0 I C: ZCriteria of least squares, 最小二乘准则
! G( H1 |1 ?* |0 |# x; `/ U% K/ SCritical ratio, 临界比
7 C2 ~1 k/ b8 O' J( U2 @' ICritical region, 拒绝域
0 M6 {8 u# X- _/ YCritical value, 临界值 q" b* N0 V! W% H! t" G
Cross-over design, 交叉设计& o3 m6 |$ [4 [, g" ^) G( Y
Cross-section analysis, 横断面分析! o5 i1 R: E" I3 o: x6 l/ m( m! R
Cross-section survey, 横断面调查
: e/ Q( c1 {7 @Crosstabs , 交叉表
/ V8 x# S! C" T- a8 e; \6 Y" pCross-tabulation table, 复合表
: s9 ?( O6 B$ _3 l4 J# D1 lCube root, 立方根
" E2 A9 p3 n% i1 G/ `0 fCumulative distribution function, 分布函数
/ E; P) B N! C7 O, y8 k% NCumulative probability, 累计概率
$ Q, h8 w9 T! w# @# L8 KCurvature, 曲率/弯曲2 S+ ?8 q5 u1 G1 ~: S: @* K
Curvature, 曲率: h, \$ g, A# e8 B7 ~$ O5 `; z3 s
Curve fit , 曲线拟和
+ i5 A; z5 |$ B6 G! z: O" wCurve fitting, 曲线拟合. e$ f7 b- u4 g/ W6 m. F
Curvilinear regression, 曲线回归3 g6 z8 Q0 [7 X5 C
Curvilinear relation, 曲线关系7 e, A% \6 t' x) F9 r
Cut-and-try method, 尝试法
) V' `2 g% R. ]% u# ]. pCycle, 周期0 r- {/ x0 R+ r( t0 E7 |
Cyclist, 周期性
" ^( Q' n E& T5 gD test, D检验
) ^5 \$ C' v; D9 e; S$ t. v2 eData acquisition, 资料收集& D9 N* p. L: b/ \6 A9 F
Data bank, 数据库
, E+ C2 M) z" n9 _Data capacity, 数据容量& `1 n2 l5 X1 g- j
Data deficiencies, 数据缺乏
6 A# T6 X/ e. D1 ]4 K$ jData handling, 数据处理$ M0 S5 P: F7 P) I2 O" @
Data manipulation, 数据处理
$ F, H3 s& ^; z# T8 F; bData processing, 数据处理
$ A1 ?0 l& t u) p" ^) }5 v- Z% lData reduction, 数据缩减
* _/ m! U; ? t% ]* mData set, 数据集
4 h$ W2 v$ D2 E+ fData sources, 数据来源
" B1 \8 F( f+ l w5 }* sData transformation, 数据变换
+ g! X, |) r3 F# _, j. R9 i- oData validity, 数据有效性
# q+ _9 B- e. O: i) H: x6 R6 u9 HData-in, 数据输入# J/ L$ ^' E* t1 U5 a( W
Data-out, 数据输出# x7 B' G3 H3 c. I1 a1 I! r
Dead time, 停滞期
* \1 \0 ~# j) G- P7 n) ?Degree of freedom, 自由度
/ c, m! d! f2 nDegree of precision, 精密度
/ |% k( S9 g8 Q1 eDegree of reliability, 可靠性程度
3 q7 L. @. j q7 F( a: _$ H- _Degression, 递减
* l D# e+ X/ ~. P" P% S! TDensity function, 密度函数
9 g9 x+ Q9 h2 V& @5 R% [, S# uDensity of data points, 数据点的密度
+ u) r' k2 |! {' p& MDependent variable, 应变量/依变量/因变量
/ }; S3 Z1 x; K2 |+ U% _7 MDependent variable, 因变量2 a- y$ S' |) ?6 n, h! M1 O9 p
Depth, 深度; i1 E: m7 K( |% P5 L- s" f$ ?" S" t
Derivative matrix, 导数矩阵5 N, H* J3 b; E2 M
Derivative-free methods, 无导数方法
7 p# W1 r' C% ^+ {Design, 设计
. Q" P4 l) d% U. J/ ~Determinacy, 确定性9 t- u' ~7 X% j/ q6 R
Determinant, 行列式; R+ ?! n' c3 ]' n% v
Determinant, 决定因素
4 z; I4 v! K/ S9 R" N' b C4 UDeviation, 离差' c9 z4 {- c1 Y6 r Z" c- M
Deviation from average, 离均差8 c$ V+ c9 o1 a. \/ X& o- M
Diagnostic plot, 诊断图
/ j) X) G( h6 _% S$ w+ Y9 {Dichotomous variable, 二分变量
& t! U: L. j/ w R! VDifferential equation, 微分方程
, M8 k4 s3 [0 z( V, U! NDirect standardization, 直接标准化法
: M6 w+ a0 H/ k! q% UDiscrete variable, 离散型变量- h7 M- X; \0 s3 W* U
DISCRIMINANT, 判断 3 J$ b7 S. P6 v9 }3 j k
Discriminant analysis, 判别分析
4 n8 @% [6 X6 B; q4 iDiscriminant coefficient, 判别系数$ u( X7 E* [# B/ w
Discriminant function, 判别值
# N1 z, A2 z! CDispersion, 散布/分散度+ [4 Z( l% \1 L, J( `) Y
Disproportional, 不成比例的
% i+ a$ G2 M% w8 j dDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
6 H4 s' l6 W. CDistribution free, 分布无关性/免分布
" b! X. `- ~+ |Distribution shape, 分布形状# ^& Z0 B. e/ s9 w0 ~( R# a
Distribution-free method, 任意分布法
1 B& s! |9 m! D( M& i! ^Distributive laws, 分配律
$ Y9 S4 a5 w' z+ f- j. fDisturbance, 随机扰动项, t. j8 t: q4 @ k
Dose response curve, 剂量反应曲线& i2 x8 F( b, v$ \
Double blind method, 双盲法! Y4 L6 [+ u5 q- ~* B% [. n
Double blind trial, 双盲试验
5 u" m# X8 y# o( a1 MDouble exponential distribution, 双指数分布4 I, e3 T1 t/ f; O6 m0 d. Z
Double logarithmic, 双对数
. g& b( N `$ kDownward rank, 降秩
+ E2 Y! g4 h5 GDual-space plot, 对偶空间图; Y9 [! H2 h" R" l) d$ x
DUD, 无导数方法
- j8 M9 ^4 V( d- u3 O6 r" V5 P$ t ]Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
: A# M) o$ ^$ `! v# R3 f3 [; ^4 HEffect, 实验效应0 ?) e$ C$ K `
Eigenvalue, 特征值
4 K% V3 P- V0 i% S o7 VEigenvector, 特征向量
}' ?) m4 b* YEllipse, 椭圆
B3 }. m% ~5 Q5 T+ a5 `9 XEmpirical distribution, 经验分布! Y$ w6 V2 K+ b3 d
Empirical probability, 经验概率单位
0 B/ G" Q D* u2 r7 J# J* ^Enumeration data, 计数资料
" Z9 B6 J9 o/ u3 c7 V& G, LEqual sun-class number, 相等次级组含量
# a" `2 g8 P! C7 f( c7 aEqually likely, 等可能3 e2 U8 ~/ G* f# E" j7 _
Equivariance, 同变性: X% {: |+ [2 ]5 W
Error, 误差/错误# C/ Z& N1 N3 K% M
Error of estimate, 估计误差
t& J) o# H3 T4 f. M: zError type I, 第一类错误
# \$ L! n# A) }; _% U, s( P Q1 rError type II, 第二类错误3 {2 E( J+ T+ F1 q6 A/ P! o( h" S
Estimand, 被估量" z, ~$ j( X0 p. z6 j _
Estimated error mean squares, 估计误差均方
4 F/ O% h" O0 C* P% }! K: O: JEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
! Y8 h8 y* m7 O. I; S* l* ^Euclidean distance, 欧式距离" V& F3 S& E$ w1 [# p# P. W1 X5 Z b
Event, 事件5 U5 c: A, K* Q0 v# Y/ p7 |" `
Event, 事件- [( I# n2 `% f( m6 _, t, [" P
Exceptional data point, 异常数据点
- [1 C! A$ [2 x2 c5 x4 [Expectation plane, 期望平面- {/ [8 E2 L* ]5 m; m- r% {
Expectation surface, 期望曲面
3 ]& m+ O* H- T1 Y' tExpected values, 期望值: n" P& d4 G& `1 b4 b' X
Experiment, 实验1 Y. Z' W- I' N8 _- F a
Experimental sampling, 试验抽样8 U# [: a0 x/ B3 K: q% M1 p( S
Experimental unit, 试验单位' U! A5 s F2 P; z( R0 [; c
Explanatory variable, 说明变量9 z; H$ |0 d% n1 [( D; z# J% C
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
' I; K3 I& b* l9 jExplore Summarize, 探索-摘要
; _) t& K( P$ E- v" A4 q1 s- }Exponential curve, 指数曲线# t( i& ?: T, B) O+ h& I- A; W
Exponential growth, 指数式增长
+ H% ]8 C' D- V0 E" r! MEXSMOOTH, 指数平滑方法 ; @( C( n% {1 m9 S% b* r, G- K
Extended fit, 扩充拟合& l+ W' Z1 G5 c- d8 ?
Extra parameter, 附加参数
, m# C) Y1 d# K/ v8 c+ c( LExtrapolation, 外推法
# U E" I$ A! R; h" g, R LExtreme observation, 末端观测值
% \3 [5 m3 ]% V- I, UExtremes, 极端值/极值4 ^' x/ ^9 w/ J1 t9 p
F distribution, F分布
8 ?) a' Q" q# k" `' GF test, F检验9 d+ n5 m3 J" X5 G
Factor, 因素/因子$ t, B c$ j' U! @* ]5 z0 b
Factor analysis, 因子分析: ~* \* {. ]8 P) d1 V, j8 x
Factor Analysis, 因子分析
5 o' J: H3 V7 X6 w" RFactor score, 因子得分 4 u! v8 v+ R# Z) I0 Q
Factorial, 阶乘
5 Z5 M/ D7 ^$ l4 g: v E/ YFactorial design, 析因试验设计
2 O4 t9 S6 ~4 f9 A* L% b5 EFalse negative, 假阴性6 ~5 d4 K |1 x% R
False negative error, 假阴性错误
3 s/ r# @1 b, l0 N) d, {Family of distributions, 分布族. y. }/ T w, {4 o+ y
Family of estimators, 估计量族
. c* s( e& b1 m1 @5 i/ u: KFanning, 扇面' o* ?8 J, o; y: c# i
Fatality rate, 病死率
; L/ Q# C7 ?0 F% X, |Field investigation, 现场调查
4 O/ f) e9 G6 I cField survey, 现场调查
. l$ M1 p, Y$ C$ wFinite population, 有限总体
8 y" Z* k. [, d* a4 q% ?0 iFinite-sample, 有限样本
) p. @% @+ c) n8 B1 Q+ l$ v! a1 xFirst derivative, 一阶导数4 x; N& M3 P: z9 w2 U ~4 L
First principal component, 第一主成分# Z& F9 Q0 D$ y& {$ G
First quartile, 第一四分位数
: r9 i5 U! D" y+ U8 }" x1 ]Fisher information, 费雪信息量
" m' X& p* h5 UFitted value, 拟合值5 q. e0 c! F; s$ c7 D
Fitting a curve, 曲线拟合1 _ U5 i: A& Y/ z# Z0 l
Fixed base, 定基) G2 l4 J! k* ?1 `9 u- \! @$ M; u
Fluctuation, 随机起伏
6 n$ s, v/ e( LForecast, 预测. ]: M7 T. E5 D9 T) s* K) W7 t
Four fold table, 四格表/ n3 a# h5 R! u( f: }% X
Fourth, 四分点
+ X7 Y# c3 q9 b* E9 G( yFraction blow, 左侧比率) d: Z. O9 g# r8 B, j+ T* e
Fractional error, 相对误差
; _4 L$ M4 s. j9 }$ k$ H8 wFrequency, 频率
6 S: t/ }0 R& I q) y# m0 L1 \ sFrequency polygon, 频数多边图( ]; q' P7 M' m! R
Frontier point, 界限点
$ B- o# X' h, ]! _4 E" d" Z7 SFunction relationship, 泛函关系' n, f4 G0 V- J( Z* t, q: j
Gamma distribution, 伽玛分布
' c2 q: e8 t; ?+ L4 v2 _) L l: TGauss increment, 高斯增量
' ?$ A. z8 I# u k! LGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
* S; [. m7 Q" W2 V& ?Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
5 ^% |. p9 _" p; Y0 @4 ZGeneral census, 全面普查1 S, T3 l* v+ u) A7 H# f
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
) T9 u1 D1 s; i/ p% vGeometric mean, 几何平均数
1 R$ E5 _; h9 d& G; n+ aGini's mean difference, 基尼均差
+ R6 H @# w3 O' V6 PGLM (General liner models), 一般线性模型
! v& V6 u0 v' t' ?5 I% X9 c& ?& eGoodness of fit, 拟和优度/配合度9 P) n5 e: A! A5 M- p
Gradient of determinant, 行列式的梯度
% F4 Z/ e1 Q3 P2 M( a1 _; U3 rGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
7 ~( G/ J- V n) S4 D$ lGrand mean, 总均值/ E; i: L$ z. Q& d* W
Gross errors, 重大错误
, b+ f- A3 z# Z3 fGross-error sensitivity, 大错敏感度
% ~( b' \( |0 @. tGroup averages, 分组平均. l G% U. Q, `4 x6 N/ i6 Q
Grouped data, 分组资料
/ r+ U8 x# r }* m* E* r& {9 QGuessed mean, 假定平均数
$ s! J) q7 h0 p6 w) @. S7 P$ AHalf-life, 半衰期
" j- U. C: I, Z0 S J& f( c1 JHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量9 y6 Z! T! [- f/ i( p" I+ P: @- }
Happenstance, 偶然事件
; |8 P' Q* ? W; b9 B; x8 WHarmonic mean, 调和均数, s( x7 t5 f* k/ r
Hazard function, 风险均数, ^* k/ g5 d: [; [* O l. N
Hazard rate, 风险率( O& Z5 ~- A% X' Q% S# l
Heading, 标目
6 Z) I) O8 j q! E* M r& ^5 \/ WHeavy-tailed distribution, 重尾分布7 k9 B- t5 V( {
Hessian array, 海森立体阵* y: g; u* Y' C: o
Heterogeneity, 不同质. @9 d5 L( E' ^* @( p: A# v+ l
Heterogeneity of variance, 方差不齐 $ A- H5 M. k) V X: k
Hierarchical classification, 组内分组
2 Z2 L9 F- h, ^7 l) rHierarchical clustering method, 系统聚类法0 z: ~' J8 e' ]# [
High-leverage point, 高杠杆率点5 O' h/ B! W* v* p5 J* i* E
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- i( n0 u3 k/ KHinge, 折叶点, S& s8 C/ B, }, R C
Histogram, 直方图
- p, J" k: p+ ]) L) wHistorical cohort study, 历史性队列研究 0 h/ q' {; w( t6 G8 ?1 v9 ^
Holes, 空洞
& n& R5 B. n) c8 \HOMALS, 多重响应分析% Q. ^* {3 u9 f0 ~. l: Z: q h( `
Homogeneity of variance, 方差齐性
, }& @4 _3 w- x& u9 uHomogeneity test, 齐性检验
( Y7 t, y9 d+ e- W# o# jHuber M-estimators, 休伯M估计量. ^4 b' j7 {6 a3 C
Hyperbola, 双曲线
9 Q U/ Z. x/ [% m7 X& PHypothesis testing, 假设检验
$ T& S3 V: k! x, \9 nHypothetical universe, 假设总体
! c4 D3 L$ {( S: m& m. gImpossible event, 不可能事件
3 `+ r8 Y% S H EIndependence, 独立性0 v9 ^* z2 {) I# w' I$ U* w/ i q5 I, ~ s
Independent variable, 自变量( U" y4 L6 A9 k" a! O5 N9 ?
Index, 指标/指数6 L6 _' w9 d: u
Indirect standardization, 间接标准化法( d& p* K0 X- u. {4 n0 O( j, u
Individual, 个体: m3 t/ L! b2 N" H. ?# n2 w
Inference band, 推断带0 O: {/ k/ ?; K" v2 ^
Infinite population, 无限总体, n3 v1 E9 \# h, @
Infinitely great, 无穷大
, S J! M J" x( W% C& L/ z9 i2 f. ^) yInfinitely small, 无穷小9 L6 \3 g" o% U" `! g- b
Influence curve, 影响曲线, s% ?+ F& Z$ y* y. p" s
Information capacity, 信息容量
" d7 T/ j4 A6 _0 W- U7 I" _Initial condition, 初始条件
. Z( O+ Z% Z+ b a: t- EInitial estimate, 初始估计值3 b/ C! ?9 {4 |, J* s+ D' B
Initial level, 最初水平2 `, r- A& W& p( F
Interaction, 交互作用' N% K. d" t( {) m0 Y
Interaction terms, 交互作用项/ n$ ~$ g7 N. W* G2 V
Intercept, 截距
5 C- D" u! {9 g- Q( B$ |3 |3 pInterpolation, 内插法" q! g: A2 }8 k
Interquartile range, 四分位距
( {( W. n6 { h: `! SInterval estimation, 区间估计3 M G8 J$ M) [2 ]% L" U. b- ^3 F* n
Intervals of equal probability, 等概率区间
* m6 d# Z; R$ ]7 ~Intrinsic curvature, 固有曲率
+ Z7 T2 f9 r0 w) N& k" ?( oInvariance, 不变性9 {/ ^( m- R: A% R( O& t& g
Inverse matrix, 逆矩阵8 G3 l6 W- \- y& D# {
Inverse probability, 逆概率
+ i' g- B) F/ [4 {Inverse sine transformation, 反正弦变换
( j/ L# S! W" W. C' b( L+ JIteration, 迭代 ! y& q' R8 K, B' z! Z
Jacobian determinant, 雅可比行列式
+ h4 c8 q, }+ o& K0 H7 ~9 yJoint distribution function, 分布函数
# U$ F7 V6 f7 }+ U: c7 ?, K; V+ CJoint probability, 联合概率% M7 `. v0 z/ O3 l2 R2 }$ ~
Joint probability distribution, 联合概率分布" O7 S% k3 k% y
K means method, 逐步聚类法
+ u; Z3 ~ E; J( q( j( w$ V2 jKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 0 G/ B9 N/ ~1 G6 z! N1 K1 t
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
" ^8 h! r! I* Q' V3 EKendall's rank correlation, Kendall等级相关- r6 L: ~3 s3 @9 u" b# p* q
Kinetic, 动力学3 ~: [: W C% }+ `8 ]
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! ? M0 F" E8 e: D lKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验) v, T# Z6 r6 \5 e {0 F" ~) m, j9 G
Kurtosis, 峰度5 k- q# z5 q. G# r4 }# d
Lack of fit, 失拟+ W* l4 \# A3 k1 m& B, d6 F
Ladder of powers, 幂阶梯. |* Q- O$ f( z
Lag, 滞后# v! j* G6 {3 _4 W" ^
Large sample, 大样本
3 r: H% B8 A) {/ [, ILarge sample test, 大样本检验+ `( c( G4 N; ^& Q5 r! m
Latin square, 拉丁方8 Q+ e" Y/ E7 M$ {2 Y+ X
Latin square design, 拉丁方设计; o& ]7 S N6 p+ {. l+ |
Leakage, 泄漏
; U% B& d& d/ G: `Least favorable configuration, 最不利构形
3 V" E1 g: Y2 LLeast favorable distribution, 最不利分布1 d+ p. T; H; y1 [( b
Least significant difference, 最小显著差法
8 [4 Z" O+ ?" f3 W# M( p8 ILeast square method, 最小二乘法+ j7 k( V% f5 |$ v6 j, [& n) a- M
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
* B' \# H4 @6 ^6 w# W0 VLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合5 r" E7 T9 Z# p( r
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
! T% p' X. K" T1 f: B: A( G u& OLegend, 图例
- [7 B3 o2 v. g, sL-estimator, L估计量
& X2 F! e: E: T7 x( p$ x2 o- T- h9 kL-estimator of location, 位置L估计量
. D+ ]! x6 g4 r% ]7 w" b4 Y+ PL-estimator of scale, 尺度L估计量
& l- \8 D% J3 _' xLevel, 水平' Y$ _1 k% f/ L; e
Life expectance, 预期期望寿命: Q+ v8 M* b8 e
Life table, 寿命表% J& [7 n$ Y, R; Y" y# j, W- ?
Life table method, 生命表法4 ~8 [6 e4 E+ f/ N- v& o" P3 O$ g
Light-tailed distribution, 轻尾分布
% ]+ Y% h9 `# P5 GLikelihood function, 似然函数9 p o& G/ ]7 ]7 p8 p" n
Likelihood ratio, 似然比
, l1 ?! |/ }" ?7 Aline graph, 线图
2 E, E0 t4 z8 h9 t: vLinear correlation, 直线相关
5 c2 k$ x7 Y$ C& z1 V( s) MLinear equation, 线性方程
* o4 _7 o6 b' Y- \% SLinear programming, 线性规划
/ b0 z) R! k8 _% h) P0 wLinear regression, 直线回归
" Y5 z2 E) t5 c2 k! uLinear Regression, 线性回归
( e& ^" [5 m! ^) _7 e6 b l0 SLinear trend, 线性趋势( ~( }6 \$ z: @0 p
Loading, 载荷
( T7 ^% k( Z, N, s, Q$ T6 fLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
8 k% e" x x" J8 {9 z( FLocation equivariance, 位置同变性 ]7 k+ P0 G3 Q2 a- H
Location invariance, 位置不变性
' G9 [3 O! t$ P' p9 F: \9 F' F# {Location scale family, 位置尺度族# n" f% p& I) ?/ V
Log rank test, 时序检验
5 z" [1 o. S2 }5 r( _% x0 j. ]Logarithmic curve, 对数曲线4 J5 }( m2 A1 l
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布# U' o! H6 ~0 B6 h1 n$ c6 K3 _
Logarithmic scale, 对数尺度
9 v% R3 d- f+ d1 z) WLogarithmic transformation, 对数变换
' L" E" i) X1 v3 o1 P, R) {( XLogic check, 逻辑检查1 \' u. p0 G- P% s% w6 P
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
8 Z5 Y7 C+ B: gLogit transformation, Logit转换
% v$ F7 Z$ j ]% d3 j' XLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
9 G' {: Z; I2 E; r Y3 OLognormal distribution, 对数正态分布+ g. I" _- D& V
Lost function, 损失函数% k( h+ O$ v f; _8 [1 W
Low correlation, 低度相关
5 g6 U3 n) Q0 D; @& W6 u2 o BLower limit, 下限2 L9 Q4 V0 @0 }. r F
Lowest-attained variance, 最小可达方差! g2 l8 B* [: W+ [# M# P
LSD, 最小显著差法的简称
' N# F2 f5 X; N" U- c4 J* P( \Lurking variable, 潜在变量, j, ~! E: D- P6 U5 Z+ b& ]* k8 p
Main effect, 主效应+ p( U) C" o, S0 I/ A1 X- P
Major heading, 主辞标目2 h5 D- W; v0 R3 B) N
Marginal density function, 边缘密度函数3 |# F& p" W! z- N
Marginal probability, 边缘概率
9 A1 a6 v1 O1 S% x) h9 sMarginal probability distribution, 边缘概率分布; q* I! Z6 o; b9 S1 ~" C
Matched data, 配对资料
9 o: m! V8 G* J9 F6 h+ G) q2 JMatched distribution, 匹配过分布: I) c$ Z6 X e$ s
Matching of distribution, 分布的匹配
& | Y" a0 W. O3 }Matching of transformation, 变换的匹配
. K. O6 `( Z; v% Z6 n3 e f- z: yMathematical expectation, 数学期望
/ S7 a; j* M5 d5 U# r7 O, B# X' p, KMathematical model, 数学模型
( [. `, ]+ U" R4 {; M1 QMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量* Q7 Q6 S8 ~. j/ U: ~
Maximum likelihood method, 最大似然法8 O I- R" y3 y$ [ s3 |+ y
Mean, 均数
! {( G. K% e, W% W `4 yMean squares between groups, 组间均方
& T7 P8 `8 w, @ b _) T9 wMean squares within group, 组内均方0 @$ u1 x6 e, R# K4 B$ J* v
Means (Compare means), 均值-均值比较
. t4 I# X. r2 d" L2 hMedian, 中位数! ~* L& f) [, T9 _5 q
Median effective dose, 半数效量
+ S/ r) \# v! N' X. JMedian lethal dose, 半数致死量
+ t) h5 i: j% z" u$ C3 c5 [5 KMedian polish, 中位数平滑
1 L$ M& H# L$ _1 [+ u) iMedian test, 中位数检验
* R A( O0 Y8 y/ I9 W( v; ~+ qMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量$ a1 a( d `$ X
Minimum distance estimation, 最小距离估计9 U- J/ F. N6 a' A
Minimum effective dose, 最小有效量/ _, n- {! I* T T
Minimum lethal dose, 最小致死量
; n$ V& S$ F. X/ r9 uMinimum variance estimator, 最小方差估计量* [5 L& n9 O m
MINITAB, 统计软件包$ L; n: c/ {! E3 a8 e. V5 x5 ]
Minor heading, 宾词标目
8 i" h, P! m4 G, a( s" M$ U! XMissing data, 缺失值, |* I$ p9 e. W+ }4 ~ J* \
Model specification, 模型的确定# G$ [5 J2 C! M: {
Modeling Statistics , 模型统计
3 P, ]& v! M# N( N1 B8 sModels for outliers, 离群值模型3 I2 V% c) h8 Z+ v( o* m
Modifying the model, 模型的修正" c9 B2 X/ G( N. P- @( K3 e& g: R9 f _
Modulus of continuity, 连续性模
" f+ ?. F" q0 q/ c( LMorbidity, 发病率
* E& {: M8 g" V! D' h# jMost favorable configuration, 最有利构形1 x5 i2 O* {/ ]$ g( S# d
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度8 m6 I7 Q i7 S
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归6 y' A9 s/ `0 i$ B, b& q& x
Multiple comparison, 多重比较/ |" ~$ i% K4 P" `0 H# I7 i
Multiple correlation , 复相关
# |2 f) W8 Q4 J% HMultiple covariance, 多元协方差
- ]& t0 z! }1 _% l' [7 z7 V: ?3 yMultiple linear regression, 多元线性回归
8 W9 ~' d) g3 {" m# YMultiple response , 多重选项# L F# L) @% b5 i1 E) l; x
Multiple solutions, 多解6 @, {$ V& q) x4 b4 j# v4 _+ Q
Multiplication theorem, 乘法定理
7 B0 K* L' @6 k. p; a" hMultiresponse, 多元响应2 O& t3 u" x% c6 i9 t
Multi-stage sampling, 多阶段抽样3 l1 z2 X0 X& ]9 P K8 |' h: R% m
Multivariate T distribution, 多元T分布) V- s+ z7 I* g$ C2 k0 j
Mutual exclusive, 互不相容
7 n4 ]; L( h" k |7 v& D4 }: RMutual independence, 互相独立# x$ R1 p! L& T7 _3 g
Natural boundary, 自然边界$ Y/ K2 B j# O1 x y9 W# l
Natural dead, 自然死亡
" t* G } T. D3 k0 i1 s2 o2 \Natural zero, 自然零
/ j9 X& y! {# w# v- N1 YNegative correlation, 负相关
4 N) ]2 l# d9 S4 ZNegative linear correlation, 负线性相关1 y9 {9 x, b7 K5 T$ ^" c5 c
Negatively skewed, 负偏" I8 t& M7 B6 \' {: t" a
Newman-Keuls method, q检验
' H. l6 {3 O Z4 x" y+ e0 UNK method, q检验: V9 D- r& V ]2 n; _: ]. q( m* ^5 Z
No statistical significance, 无统计意义9 k/ q1 @9 k) @
Nominal variable, 名义变量
6 f2 D3 [9 L, ~5 A# dNonconstancy of variability, 变异的非定常性3 e' Q! }' f" R
Nonlinear regression, 非线性相关
/ P0 V0 P$ P ^/ ENonparametric statistics, 非参数统计
- l: I/ s$ {3 t$ HNonparametric test, 非参数检验
. m, b2 n1 [1 q0 ^2 |9 _, MNonparametric tests, 非参数检验
! J0 j/ ]& i3 F$ j" D- {Normal deviate, 正态离差! N5 Z( l( }6 l% V
Normal distribution, 正态分布4 x i. `( S' O9 @
Normal equation, 正规方程组/ [0 A, P: @: Q0 z t
Normal ranges, 正常范围
8 V0 x5 R( Y6 vNormal value, 正常值9 V$ `/ P/ i. o- c' S
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数8 k3 K+ }. \* E. z0 }. i
Null hypothesis, 无效假设
3 \5 n \; U; r5 U$ DNumerical variable, 数值变量! w2 I1 O& }$ W0 l p
Objective function, 目标函数
* O! D4 n; q8 ]5 G2 d/ u' J9 h! AObservation unit, 观察单位; q3 z% y2 E8 z% e
Observed value, 观察值
/ l6 X& X! x% r' N% P) oOne sided test, 单侧检验3 f0 P7 ^5 G% x
One-way analysis of variance, 单因素方差分析4 X3 a8 p) B$ T) Q
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
" V- `* U8 o. R# |- qOpen sequential trial, 开放型序贯设计
* u Y+ ^/ |3 G( ~+ o& d l$ DOptrim, 优切尾
) e4 X' c; u& a: ^Optrim efficiency, 优切尾效率% Y: ~ I+ ]1 ^8 T% B) m3 d' b; A
Order statistics, 顺序统计量- ~3 ?# F) @* r! e# b
Ordered categories, 有序分类- f: S4 ?! C V
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归* Z: t p! K k/ O- S4 M2 E5 y( U& N
Ordinal variable, 有序变量
' n0 J% y" S' ~0 F* [. L( A! xOrthogonal basis, 正交基6 o4 W/ N4 z! A
Orthogonal design, 正交试验设计' z& o8 R3 P: M$ \' ?5 v7 Q1 d
Orthogonality conditions, 正交条件
& [: u* w) u1 \ORTHOPLAN, 正交设计
0 o$ |( r% j1 dOutlier cutoffs, 离群值截断点
% V9 n" R* n1 V4 m7 A9 ]9 sOutliers, 极端值0 U H3 l, h* u+ i$ {# ^7 b/ H
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
( g( o5 ]3 M$ i1 J& f2 Z% DOvershoot, 迭代过度# n1 W) ?$ H, M. _
Paired design, 配对设计$ F+ N7 S/ j- c# c2 k
Paired sample, 配对样本
/ g* o3 c5 _6 N8 i( [/ S% C9 QPairwise slopes, 成对斜率0 X. A# }$ p* }) U; E2 W5 O
Parabola, 抛物线2 b& {& H0 h( e9 O, f/ g$ c) S, Z
Parallel tests, 平行试验+ x4 L% |/ u4 U2 A- s( k
Parameter, 参数" [6 w' z' ^$ D1 M G
Parametric statistics, 参数统计/ K" U! I% H$ x# i- u+ U8 ^
Parametric test, 参数检验
/ V" |9 _& d" Y8 G' ]; o/ i9 }Partial correlation, 偏相关
. d: W2 l4 o3 r( _* jPartial regression, 偏回归
$ W- |/ A( N; x8 OPartial sorting, 偏排序! y* z- }6 J9 e3 }1 I- w4 z6 W
Partials residuals, 偏残差
! S/ E+ t: |' z; NPattern, 模式5 M+ s0 w- R# w" x( \* _3 l- H
Pearson curves, 皮尔逊曲线
* B. L; ]! ~0 T7 K5 pPeeling, 退层
c7 M+ C# o" `3 O1 L' d2 c& jPercent bar graph, 百分条形图
9 K- I# H# d0 |+ cPercentage, 百分比
" f1 O* k/ H6 c; s( l/ q& v% qPercentile, 百分位数
6 A* c* }* g* h6 Z# wPercentile curves, 百分位曲线& ^, S F: n+ S7 G7 S/ {- z5 B
Periodicity, 周期性* v7 y3 G9 |' \/ W
Permutation, 排列; i7 x: S( R7 i2 C# j( s8 g8 r9 i
P-estimator, P估计量
8 H) J) N9 W& W: |) H1 cPie graph, 饼图6 U# S% |. V [% m
Pitman estimator, 皮特曼估计量
% i1 m8 h; \& O: [6 C# b2 lPivot, 枢轴量+ p! q& n/ P8 D" k9 B* u' ` U
Planar, 平坦
1 n6 [5 B) z) F( h1 }, z. X; w4 BPlanar assumption, 平面的假设
& J( e, L/ y7 P! q6 C. \; KPLANCARDS, 生成试验的计划卡) y! Q6 l( k, q; H
Point estimation, 点估计
' O- K( E, A7 a f: n8 nPoisson distribution, 泊松分布, X0 N. Q& }2 K1 S t n# S
Polishing, 平滑
* `7 y" C: i7 M( v$ r7 z" {4 hPolled standard deviation, 合并标准差
( G$ E( x$ W- Q$ }+ ^) N. HPolled variance, 合并方差 s M5 v0 J0 w) r% p
Polygon, 多边图
4 P1 d( ~; |$ g: {5 H$ ?# IPolynomial, 多项式, O8 _2 p) F$ ~" N+ N, M
Polynomial curve, 多项式曲线
' V( @# h( G% `* N( Z# h$ ~ DPopulation, 总体
% P' K N/ \4 V& XPopulation attributable risk, 人群归因危险度5 Y! Y) n4 {: h- F1 M: d
Positive correlation, 正相关+ d0 u% n( k) K# E
Positively skewed, 正偏& Q; i) a0 D% h1 O
Posterior distribution, 后验分布
- j% w7 ?% s: C% O5 [, W) }- nPower of a test, 检验效能
. M! @7 b) a( }Precision, 精密度
/ R: w% _+ X Z! lPredicted value, 预测值
3 ~& ~- X' J# jPreliminary analysis, 预备性分析
) J& ^( H/ V$ X2 [' [2 tPrincipal component analysis, 主成分分析1 R/ h* y1 \( n/ [2 C
Prior distribution, 先验分布
4 s8 i6 X$ O* K# V7 e2 L- U- B e+ BPrior probability, 先验概率
' ^& W# d S; m. p c% a$ y: }Probabilistic model, 概率模型
" @9 e/ { S, c! B8 ?probability, 概率& Y* U6 n9 u2 q! s2 ~
Probability density, 概率密度0 w( e$ {) k+ B9 K+ O- R0 y1 r
Product moment, 乘积矩/协方差
) Y. h6 S% i. V' C2 a1 @Profile trace, 截面迹图# p) W$ [7 D/ c9 W* ?) Y( P8 V4 ]0 s3 z
Proportion, 比/构成比
/ N: m+ t' N dProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样8 Q H1 ~: _" f8 a8 S
Proportionate, 成比例/ v9 V4 M' L( r! _9 {% r9 S
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量* [& H( y3 o x1 l. R: s3 T" W+ m) ]
Prospective study, 前瞻性调查
# f4 W- R/ e; J( ?) r d" i) L S* hProximities, 亲近性 / l# U! d3 u8 l# f& e* H
Pseudo F test, 近似F检验' I1 s) P6 g2 g& t6 o, Y
Pseudo model, 近似模型3 F" k3 |3 D% R1 u; X' ^# b
Pseudosigma, 伪标准差
2 o2 U# \( S) WPurposive sampling, 有目的抽样) P% x2 F; w M" n
QR decomposition, QR分解
( c& K- e5 v& w+ hQuadratic approximation, 二次近似& s; I W' P! E5 R1 F
Qualitative classification, 属性分类! P5 c: E7 s" D9 I& J
Qualitative method, 定性方法
. A; t* m) R4 M3 P$ [Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
) |( i3 }. h) O0 ^( dQuantitative analysis, 定量分析
/ \& `/ \4 k1 B5 {8 D4 \7 cQuartile, 四分位数
, Y& o3 l, J8 p) Q+ Y! F9 nQuick Cluster, 快速聚类# Z# b3 S$ F! z2 [
Radix sort, 基数排序! _2 Z; r! ^# f, l" \
Random allocation, 随机化分组8 ?/ u+ l5 |; u
Random blocks design, 随机区组设计+ r4 y7 ^- |, k& r% S& l3 z7 K
Random event, 随机事件
- i& C9 Z0 T% }" ~7 M- B# O; ?* MRandomization, 随机化
$ H, s P7 S$ A* fRange, 极差/全距1 q! q: ]1 Z& d) a
Rank correlation, 等级相关
- x. ?$ h+ a3 M# M3 [8 X5 D' `" uRank sum test, 秩和检验
$ |, h; K, J$ W' y" t% rRank test, 秩检验
; ?8 ?2 I# {4 |8 D" b# m) \+ T9 QRanked data, 等级资料
" Q2 k2 V3 B; ~- w) m7 }. t& n- eRate, 比率
2 f9 m" O- p2 J7 I3 F. ARatio, 比例
2 a x1 p, A% {; S z( L( m0 t0 I' pRaw data, 原始资料. s4 s; h: x& ], p& e8 G
Raw residual, 原始残差& B3 }/ j, [# F. Y$ P
Rayleigh's test, 雷氏检验
7 l6 k7 [2 {, n8 B% `3 q$ GRayleigh's Z, 雷氏Z值
% E# Q. n3 E2 V2 E$ RReciprocal, 倒数
, l5 S, B5 G1 n- I% K5 wReciprocal transformation, 倒数变换
2 w+ L) n- h- x7 V; `4 f3 D. y, W3 QRecording, 记录
5 S2 L/ G7 V) {) s' j, uRedescending estimators, 回降估计量
" ~) r$ @& D5 f# zReducing dimensions, 降维
, E& {8 n" R+ y- LRe-expression, 重新表达" L% j9 y5 k# q! w
Reference set, 标准组
7 Z0 X6 k, n6 oRegion of acceptance, 接受域
. v. r) [' {! X9 t( tRegression coefficient, 回归系数( s& Q5 j- ~& I! s" _
Regression sum of square, 回归平方和4 M, R5 {+ t( c0 H0 d
Rejection point, 拒绝点
( ?6 M+ `) z U/ ]' g3 dRelative dispersion, 相对离散度6 ?5 O, H7 o' c9 B0 I( q
Relative number, 相对数' N! K& o" S' i
Reliability, 可靠性
6 D7 Y% u% |: q# l, ^Reparametrization, 重新设置参数
9 }0 N+ w) K; ]1 O T' VReplication, 重复
( H+ g+ `- P: O4 v* q! M& {Report Summaries, 报告摘要
! [$ P# G# G' G. e RResidual sum of square, 剩余平方和. G& f6 Q: C% u, { | g
Resistance, 耐抗性
1 ]) ^. u. K- q0 `3 h3 B# UResistant line, 耐抗线
" G- a. Z; v! h" C, oResistant technique, 耐抗技术
. u3 X1 I# Z4 m' ^ F6 \R-estimator of location, 位置R估计量& A5 n/ ^8 @/ y$ }. X" c! d
R-estimator of scale, 尺度R估计量3 s* U+ B* u9 V) @1 i* d S& G
Retrospective study, 回顾性调查
6 `8 S2 J0 i- \Ridge trace, 岭迹
/ V/ }- a& l6 q" VRidit analysis, Ridit分析
- g; F7 f# v1 c) T5 w: d! qRotation, 旋转
& q" X. B* j1 `4 F6 FRounding, 舍入: w* S( X: a0 h/ C5 |7 J" Y: Z
Row, 行
$ |8 ?. O) Y% t/ u( G! x# V1 {Row effects, 行效应+ J+ F; A: A `. T# ]
Row factor, 行因素2 x% r. }# s/ B# Y
RXC table, RXC表0 u3 p+ B" f% i6 p
Sample, 样本
. ]! ^- O) e3 C3 h+ JSample regression coefficient, 样本回归系数
$ c9 {1 M2 t4 l; ISample size, 样本量
. s. ]7 |& |( ?/ T( z4 lSample standard deviation, 样本标准差2 x% L- `& k2 @. L9 z, j" e/ r! w1 f1 T0 W
Sampling error, 抽样误差2 R6 U1 a4 h2 n
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包7 c W- f. G% ^5 W9 v: |' v
Scale, 尺度/量表
* c; d, D: ]3 Q* K* t' lScatter diagram, 散点图( _$ x" L& B5 U4 L _) o
Schematic plot, 示意图/简图8 i1 S! t: C' j0 B4 R4 x5 m
Score test, 计分检验! @# U! E' ~ F9 ]7 \
Screening, 筛检3 L$ c7 p% x* J: Q4 o; j
SEASON, 季节分析
0 Y! D/ i. @) ]' j6 c/ d! c: mSecond derivative, 二阶导数
- }/ ] _* U/ Q& D( rSecond principal component, 第二主成分- k( l0 `6 m. c4 f! t/ A
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
$ N8 f, |8 v2 W& |1 s+ }Semi-logarithmic graph, 半对数图
1 ?% x# K; ^8 c* b9 {Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
. C A6 A" M& H5 _) {6 eSensitivity curve, 敏感度曲线
$ S8 g; @5 r& S u. t( B2 jSequential analysis, 贯序分析
' A, ^: j5 Q- Q4 c1 mSequential data set, 顺序数据集+ ]# K& Z1 r+ m4 q
Sequential design, 贯序设计
/ \' f6 t6 z& `' R, m) Q5 N2 c3 NSequential method, 贯序法" X; Z7 `5 t2 |& T
Sequential test, 贯序检验法7 Z9 D, b- T# i; ` r) j. ^
Serial tests, 系列试验; f' l) V. Y0 J7 v- B1 J
Short-cut method, 简捷法 9 W" |( c; \& H+ l! L
Sigmoid curve, S形曲线/ w* N$ s: }! S9 T8 O
Sign function, 正负号函数
+ M' a) j' B4 T6 k6 VSign test, 符号检验
1 P H' Z2 S" b$ s, K1 l; LSigned rank, 符号秩
N: h2 u3 I) n; s1 oSignificance test, 显著性检验
& p3 y7 y5 x3 PSignificant figure, 有效数字$ Y& [! p( ^- f j
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
7 Y6 Z7 O! J5 E5 ^: r3 ]( \Simple correlation, 简单相关- t i& N9 L9 B2 G
Simple random sampling, 简单随机抽样7 ^" T- H, T- q" {
Simple regression, 简单回归9 P* u( `+ u0 b4 g- z: D; G/ S
simple table, 简单表
( V; d2 S- c' Y# S5 SSine estimator, 正弦估计量1 h$ ?, t6 L. h4 v2 }8 m! p* D
Single-valued estimate, 单值估计
; _/ v0 C) b& S; a nSingular matrix, 奇异矩阵& X* ]8 {/ z4 W0 M. G, `# D
Skewed distribution, 偏斜分布
, Z- w, O! _0 W; eSkewness, 偏度
# A3 I, A, c T- DSlash distribution, 斜线分布
+ N$ C" X5 O2 `1 w. _Slope, 斜率
. P7 g- h+ ^$ P/ ]Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
8 U, N" _9 \' ~6 {Source of variation, 变异来源
- n6 [5 ?5 E+ C" J( ySpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
- M' ^. S! t! o$ N7 aSpecific factor, 特殊因子0 V. f! E! o" g" I
Specific factor variance, 特殊因子方差
& _$ ?# f" L" h+ Q( ZSpectra , 频谱& e2 u! |( G# M: r4 o0 P2 j! L
Spherical distribution, 球型正态分布/ {& d( k- O A# q
Spread, 展布% v v8 c( j+ N: {
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
5 m4 W/ j2 v' t+ g' Q! fSpurious correlation, 假性相关
8 }& ?( W0 z( I8 b) k# i( gSquare root transformation, 平方根变换: Y9 U @8 x ^! ~7 o- c
Stabilizing variance, 稳定方差 c4 c; M5 ]% y2 m1 i( E L
Standard deviation, 标准差$ E% G" x) P/ k% v3 E
Standard error, 标准误" d+ o* f/ r5 q P
Standard error of difference, 差别的标准误3 ]5 ^4 w2 X8 H. _
Standard error of estimate, 标准估计误差* @$ Y8 S' ~% s; Q6 X
Standard error of rate, 率的标准误8 P* e" s* {+ B4 U
Standard normal distribution, 标准正态分布
3 I2 R) _5 `1 t+ BStandardization, 标准化( V% F3 ~% z7 U9 T& m' H& Y; Y J r
Starting value, 起始值; J s2 o! ^( q) X
Statistic, 统计量: D/ K2 e' N* p; _
Statistical control, 统计控制7 k6 O6 k% S5 x4 i
Statistical graph, 统计图
$ n6 C0 ~2 A1 W+ A0 G- wStatistical inference, 统计推断
7 Y" T6 N. o' O$ q3 Z( ]Statistical table, 统计表
1 m, `/ ^. T2 O1 v5 s S5 v% d3 |Steepest descent, 最速下降法
+ [4 M9 \* N( J. e$ W; e. WStem and leaf display, 茎叶图
2 N' ^+ o9 s6 y9 X6 j! PStep factor, 步长因子 g% N* \% p+ k$ H
Stepwise regression, 逐步回归7 P' i/ s" C$ V, [. Q4 k, A/ `! ?
Storage, 存8 [0 o. p/ z# O! R2 A
Strata, 层(复数)2 m6 R* d* ]9 V5 a; g
Stratified sampling, 分层抽样
/ k% g5 s) R7 f1 D% HStratified sampling, 分层抽样
- ^6 \* L: C @6 q9 |2 UStrength, 强度9 I" P8 l. N. H1 a+ J& x
Stringency, 严密性
, }) Z, g9 {; F* ?9 U1 H% ] v3 e/ wStructural relationship, 结构关系
* L- X5 }* z& k$ q) R3 [9 bStudentized residual, 学生化残差/t化残差
- X% S6 e5 x+ e; @' I* ESub-class numbers, 次级组含量3 ` I* ^! h9 K
Subdividing, 分割2 z! T7 @& D* x% D- s
Sufficient statistic, 充分统计量
' h. o( L2 R/ BSum of products, 积和
# j4 X3 x/ d u7 t3 LSum of squares, 离差平方和
) N# \8 Q$ @' S/ t, x& K) o. bSum of squares about regression, 回归平方和
/ u. P: ~, J9 K8 ^6 q! }. m/ \Sum of squares between groups, 组间平方和! ^: m* v) ^' J
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和3 \5 n& ^) B( N% p: f
Sure event, 必然事件
L( s1 `) T1 u! n6 sSurvey, 调查
- {) Y; o' W1 T: SSurvival, 生存分析
' x4 t* n- }8 A0 q! P* g) [1 pSurvival rate, 生存率
. u- G1 ^6 t: x; A' O3 h3 NSuspended root gram, 悬吊根图& `& _- B) X% q3 i- a. W5 J/ s
Symmetry, 对称% H: r q1 K3 R, P' ^8 b
Systematic error, 系统误差: R8 n1 t5 l) k
Systematic sampling, 系统抽样) S. j' x; r" S
Tags, 标签
0 b/ C% h0 a+ S9 ITail area, 尾部面积
1 `7 x* _3 H! I! F4 }. m5 G1 R9 k2 bTail length, 尾长
! c5 r! s- c( J9 }Tail weight, 尾重& E6 ~! _, u F( r0 A( a
Tangent line, 切线+ t/ N2 O9 Q; V% e" j+ E
Target distribution, 目标分布' T! Y" q! r$ N. e) }& X q ]6 @/ G
Taylor series, 泰勒级数; p1 |( N" j, O
Tendency of dispersion, 离散趋势
2 u, i$ X1 y! ]Testing of hypotheses, 假设检验
8 H/ b \; r/ c1 w* b$ o1 N4 rTheoretical frequency, 理论频数
2 z8 c: ~: `$ t6 O8 Y2 W9 ^2 UTime series, 时间序列4 z; p' [' y+ r( s
Tolerance interval, 容忍区间
! S1 P" t$ e/ D% nTolerance lower limit, 容忍下限6 l& f: z) D2 E1 u0 y: }0 {
Tolerance upper limit, 容忍上限# `$ S( K- e5 c; j# t, Z* E
Torsion, 扰率+ J+ J9 D9 c7 m. e9 `
Total sum of square, 总平方和
8 l# k' E9 C% a" P* M4 tTotal variation, 总变异
" @# F0 n1 y. BTransformation, 转换
% D9 Q. M- K) YTreatment, 处理2 F6 l7 S1 o) ~6 n _. T
Trend, 趋势
) v- ?& g; G; ]; r6 B& w. nTrend of percentage, 百分比趋势$ \+ t1 M( L; m7 V1 x
Trial, 试验- d5 M$ Y9 q% v
Trial and error method, 试错法
8 W4 ^% G* v; \+ OTuning constant, 细调常数4 g, a2 e5 E4 t3 L
Two sided test, 双向检验
: j' C c& f/ w7 U& S5 ? dTwo-stage least squares, 二阶最小平方
4 S: \$ |+ ^ yTwo-stage sampling, 二阶段抽样
: J, L4 s l. B3 ~ m" LTwo-tailed test, 双侧检验3 u0 y$ D- Q* d2 C& n
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
! S' s$ O6 g3 {& \2 STwo-way table, 双向表
# k; ~# n" e, x0 wType I error, 一类错误/α错误, f5 a \, s' P
Type II error, 二类错误/β错误
& n- [/ A; v' Y* Y5 V6 CUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
- D. @. P0 B7 C! ?7 ~' K) ^. _6 OUnbiased estimate, 无偏估计" d0 p, h5 G; N0 x
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
( R0 u3 T% y. NUnequal subclass number, 不等次级组含量
4 o2 U2 D- u3 w$ |, `( UUngrouped data, 不分组资料. h* `4 J$ S, b8 j! \+ n' d* |
Uniform coordinate, 均匀坐标
4 k# F. D. m4 }& m6 o& m* cUniform distribution, 均匀分布+ }' R5 p3 x% o* }4 ]" G J
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
& l2 R' J1 h, W8 ] b- I0 SUnit, 单元
" D) X$ u6 l( q: R0 B- k" rUnordered categories, 无序分类 \9 P) t, S4 i4 C! Q% P- H
Upper limit, 上限" Z- P8 H: q6 x) c
Upward rank, 升秩
8 Y U& s6 c, n3 G1 cVague concept, 模糊概念0 u! e3 E5 v, a. r
Validity, 有效性
& X" h- L' ^0 e; ^! p6 tVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计; J3 C! J- o" h. s$ K) s9 d+ e- e
Variability, 变异性
9 K: a1 j1 D$ W$ q" \( K* [+ CVariable, 变量
# V3 I( J3 T, r- cVariance, 方差
1 B& x1 ~0 _* `3 ^5 eVariation, 变异8 V: |: g k) H0 a( ~
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转6 e( @$ N) ^$ v! w$ z+ k; B
Volume of distribution, 容积9 _/ S2 E+ |1 ^: X- ]. k: U) V
W test, W检验
% f- v" m2 V( EWeibull distribution, 威布尔分布$ `, h, \* `9 w6 Y6 I9 t
Weight, 权数
, D, R, p4 Q% x4 k9 V9 \ T( XWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
' ~3 @5 {' r: t" x( S' LWeighted linear regression method, 加权直线回归* U5 A" u1 i E0 ?# z/ K
Weighted mean, 加权平均数
+ n3 E2 L; L( q* W: F# R. M+ OWeighted mean square, 加权平均方差: k- b: b4 r$ }" n: a' k
Weighted sum of square, 加权平方和2 v, c/ w$ P4 @& M& Z8 z+ v
Weighting coefficient, 权重系数5 C; {! ?- H" ] \' Q" Q* p
Weighting method, 加权法 , M3 q2 c) y- n
W-estimation, W估计量# r$ O" r- `- R+ F, N/ f& @
W-estimation of location, 位置W估计量
0 h0 R* \4 i/ nWidth, 宽度
. J5 H6 C- n8 Z( \- LWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验: m1 p, O9 P" R5 ?8 Z! O. \
Wild point, 野点/狂点: O9 x' O# U/ c6 S1 x9 R- s& V3 _) C
Wild value, 野值/狂值
, `9 j. E" J/ |( a' OWinsorized mean, 缩尾均值* L& M" R: P. A( S
Withdraw, 失访 3 P5 i) f3 [9 [
Youden's index, 尤登指数
x. V C$ V$ G, Q/ B" h: UZ test, Z检验/ o a; F: ~/ H8 w: r/ l% }
Zero correlation, 零相关- C, q, ]9 M( D* B; R
Z-transformation, Z变换 |
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