|
|
Absolute deviation, 绝对离差
" n4 v/ N* ^' @1 }% q& Q* YAbsolute number, 绝对数
' H5 S {# h! V+ Q% QAbsolute residuals, 绝对残差7 f/ p* @9 }- d$ E
Acceleration array, 加速度立体阵
& _" j. h, d9 P( H P2 zAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
# P! Z+ Y" r/ g3 f" NAcceleration normal, 法向加速度& ~1 z( Q o: l( B% n0 ^# H
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数3 n* [9 N5 B% O$ {* A! @
Acceleration tangential, 切向加速度; ~, O5 p- L W* c+ u; _
Acceleration vector, 加速度向量, _. o. s% V! W5 G% i3 B. V6 A& H
Acceptable hypothesis, 可接受假设( j! O$ p; j' B; w
Accumulation, 累积
V5 W& k# U4 TAccuracy, 准确度9 q$ y4 A$ [; [" ^& m- t
Actual frequency, 实际频数
2 \+ x$ R$ q) |. b: rAdaptive estimator, 自适应估计量- e# \# G5 j1 e b- g8 U: P+ X( q
Addition, 相加
8 j2 V9 b" Z! V, E( {Addition theorem, 加法定理
+ l: r: M7 y) P: Y, c/ R8 P0 oAdditivity, 可加性
5 k: @1 G0 v/ J% E3 w) S5 eAdjusted rate, 调整率
* P- c7 ?7 p( y% P& m4 z: A) J8 BAdjusted value, 校正值
2 y! }7 R, f3 K0 RAdmissible error, 容许误差3 }" t n2 |) g5 Y9 Z% j
Aggregation, 聚集性
/ p2 D: ?* n: c$ v5 Q% ~1 E+ qAlternative hypothesis, 备择假设7 R4 C+ q+ @+ d6 i& T8 |
Among groups, 组间/ F- B/ v2 d$ {0 ~, N+ U% I
Amounts, 总量
% V& P1 i2 z& m/ @Analysis of correlation, 相关分析
* M: z" M4 L+ x) ~; ?* U( {6 Q1 XAnalysis of covariance, 协方差分析
) ~1 k) @2 j3 \" l9 _: e8 yAnalysis of regression, 回归分析1 K7 d- r4 d; ^
Analysis of time series, 时间序列分析+ \# d, d+ |2 P3 N9 \
Analysis of variance, 方差分析
6 @ n! y& {8 GAngular transformation, 角转换
9 E) x1 R9 u! d) s* Z6 D1 h% rANOVA （analysis of variance）, 方差分析( O( T6 _ M: ? `! j5 H
ANOVA Models, 方差分析模型0 [/ u4 a$ k% o9 {* I* X* O
Arcing, 弧/弧旋) K: B t$ d9 J) u- g5 e- u7 g& S
Arcsine transformation, 反正弦变换# K6 O. Y' F' @4 M) p s
Area under the curve, 曲线面积" ~$ h! p0 b6 x9 u* @3 s" y
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ B" {0 _! q: ]1 ~5 w$ zARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 % Z0 J, q, b4 B' P% w
Arithmetic grid paper, 算术格纸3 v+ t, w$ b3 `7 T: g5 w
Arithmetic mean, 算术平均数. G; O1 \9 S$ n& h$ m }
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系' J: o( |& G& K" j; H
Assessing fit, 拟合的评估; l4 F+ j6 l: Z
Associative laws, 结合律
# t- n# }) [/ H: L4 w) J+ HAsymmetric distribution, 非对称分布4 Z9 X+ t& i4 v J- A6 z* T/ ^
Asymptotic bias, 渐近偏倚" }/ E- i5 b; m
Asymptotic efficiency, 渐近效率5 a) H9 I; l3 t4 W7 j% `& }3 @# V
Asymptotic variance, 渐近方差
/ g1 A0 J3 b- iAttributable risk, 归因危险度8 I0 M, D9 X4 X! X
Attribute data, 属性资料
8 P. S, A" z) A8 N3 H5 WAttribution, 属性
3 H0 {8 f) Y& Z! h) FAutocorrelation, 自相关8 }) z, r+ d, z# _ i( Q! m
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
; j/ L# E `; s& }: t7 i1 g) |Average, 平均数
( W" v4 y1 x2 I: v; B) wAverage confidence interval length, 平均置信区间长度, t& K0 [+ O' ~- K1 x
Average growth rate, 平均增长率
* y* f3 y+ W) p! x0 nBar chart, 条形图
& i3 K. r! Q" I' Z; OBar graph, 条形图6 z* h$ q4 f+ G9 f8 H% E
Base period, 基期; S8 Z) U I6 a
Bayes' theorem , Bayes定理$ W. f4 K* D+ D9 p6 R* @! Q6 y
Bell-shaped curve, 钟形曲线
) t5 u, w1 o: W& B. k) p# n1 `% JBernoulli distribution, 伯努力分布
: {+ m$ k5 |" F& u+ fBest-trim estimator, 最好切尾估计量: E, j- n, W3 i3 S# F! K
Bias, 偏性& g( I7 ]: R# X5 T* }
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归! @1 {- I% H$ V7 _* l9 ^, ~
Binomial distribution, 二项分布$ Z/ M% W& l. B3 }% C) a
Bisquare, 双平方, W* q. k! s2 i
Bivariate Correlate, 二变量相关
5 ` b& V- ^( O! wBivariate normal distribution, 双变量正态分布
5 j8 J- h* t5 v' \: X( K7 OBivariate normal population, 双变量正态总体9 ~) k3 T6 E ]. U) W( g, }8 }2 E
Biweight interval, 双权区间
0 @7 {. ?+ C+ F* ]4 pBiweight M-estimator, 双权M估计量
- k3 Z6 h8 |+ E! XBlock, 区组/配伍组) h; f3 f! R* e3 o/ K
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
- W0 m5 i+ E3 WBoxplots, 箱线图/箱尾图
) Z9 |( `) t0 c0 t( S0 G2 GBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
% j" m# v# J5 Y( q5 UCanonical correlation, 典型相关* F" D1 o5 F* r% F
Caption, 纵标目; h4 r6 k, c T. w
Case-control study, 病例对照研究
/ }0 K. P5 [" _: ]2 x6 c9 QCategorical variable, 分类变量1 @) t3 ?+ f, T2 \- c
Catenary, 悬链线# b, X9 s: N* `
Cauchy distribution, 柯西分布
2 ], n8 _' w& d3 eCause-and-effect relationship, 因果关系 R3 G2 f/ D1 N4 l. Y
Cell, 单元3 Z `, u4 g4 ^5 [1 E9 r7 z% U
Censoring, 终检
6 l3 S5 W3 \" F' L, W7 Z+ t* ^/ ?Center of symmetry, 对称中心/ M7 G- F+ z* D- ^
Centering and scaling, 中心化和定标
) n1 d* S' h% B6 G9 x$ WCentral tendency, 集中趋势
^% D4 B% M `Central value, 中心值
% i( S1 u* }* ~- d9 }) Q# N! L& sCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测4 q- x3 Q1 q. S0 Q. L
Chance, 机遇
; b% u7 q9 V' e; J: P. GChance error, 随机误差
# ^3 O6 B2 D7 r; r1 VChance variable, 随机变量
, e. t1 ]8 D* Y! e/ b* D3 a7 ~Characteristic equation, 特征方程
x1 d) V8 t! ~. UCharacteristic root, 特征根; b$ V- X$ n0 W3 S% u
Characteristic vector, 特征向量' b9 v* `+ _1 y& ~
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则# P$ D& N2 f; v# u% W/ Z+ R4 d- N
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图+ E V% f; ~; x* T/ f( L
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验: ^" x* ~+ O4 J1 K: N' _& d, e
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解- Z" \2 {0 l2 [: p
Circle chart, 圆图 ! ?' K# V P$ y8 Z
Class interval, 组距
+ z9 N& x( b% v FClass mid-value, 组中值' A3 F; C- ?$ c: R# ~
Class upper limit, 组上限9 p. C: \$ d& |! ~
Classified variable, 分类变量- d+ q/ W: b. O# f/ r( r/ Q
Cluster analysis, 聚类分析% s8 M# y1 j% ]; C( q7 s) j/ ]3 M2 I
Cluster sampling, 整群抽样9 e: ^& J5 W" g
Code, 代码8 f" I# z3 a, W: h# S
Coded data, 编码数据
( @# c9 b1 i, U' v2 oCoding, 编码
5 Z4 l! U+ j% L# Q" a) U( ICoefficient of contingency, 列联系数; c3 v2 ^2 J' v* k
Coefficient of determination, 决定系数
4 q/ a) |5 Q3 [/ k5 @Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数4 K" @* N% w( l
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数7 O8 I9 J3 e) u- K) ]: j( @% O$ h
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数$ [4 ~2 W! [7 z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数; b+ j3 j- r b4 O8 n2 o4 Z0 l
Coefficient of regression, 回归系数9 T- G" _& Y7 V1 p) J
Coefficient of skewness, 偏度系数) b/ z' @% C$ w+ }
Coefficient of variation, 变异系数3 S0 E5 E7 ~0 q* G+ K i9 i+ ~
Cohort study, 队列研究, A @, p0 T; v! W) s3 r6 e- Z
Column, 列
2 B/ r- U/ d: p5 R! X8 [3 RColumn effect, 列效应3 ?* \% z/ S# t" V. v
Column factor, 列因素
! C# }0 n. M& e9 y" y& [5 W( `Combination pool, 合并$ g: B8 |- u! x, o; B
Combinative table, 组合表
) U* F- T, A+ {! t) y7 ^Common factor, 共性因子
# b) R/ m4 D9 TCommon regression coefficient, 公共回归系数
5 B6 [) W; N+ C7 qCommon value, 共同值
" x+ U$ k! y+ g6 kCommon variance, 公共方差
* {. F. y& H' R3 yCommon variation, 公共变异
: f+ k5 L: C# u7 c/ vCommunality variance, 共性方差
$ j# L* ~+ f$ z* N( @( RComparability, 可比性
. n J( e" A1 C4 JComparison of bathes, 批比较. v: R `$ r: a& V" ]3 H" w1 c' H
Comparison value, 比较值) Q2 E/ R! c, F/ i
Compartment model, 分部模型) S- a: F* g( u* ]8 F7 r
Compassion, 伸缩
4 W# J- g+ q, n' _7 ~Complement of an event, 补事件% M4 Y4 D& s* Z: s) n& u3 e/ l
Complete association, 完全正相关
$ Q5 V f; m; GComplete dissociation, 完全不相关1 a+ S( {: {$ T$ c
Complete statistics, 完备统计量
4 u) o4 T, R) |' V8 b ~1 @' I4 sCompletely randomized design, 完全随机化设计
: C. \2 k; i& M' aComposite event, 联合事件
! p7 ^* P, |# H# M7 OComposite events, 复合事件! H0 ^- @) h% |4 J; f/ O
Concavity, 凹性* H+ j/ Q. e1 u) z
Conditional expectation, 条件期望
% P( Y) B) c: G) M ZConditional likelihood, 条件似然2 C& d( n: U! M4 \: `2 x* s8 ?' ^9 p
Conditional probability, 条件概率; x* k9 }2 ^7 H8 R% p0 K. w6 f: t8 l3 V
Conditionally linear, 依条件线性. \) Z) ^% M0 Y1 p+ ^
Confidence interval, 置信区间
* ?$ D/ A) k# W4 [Confidence limit, 置信限
& p3 r+ ]( A! ^3 ]' WConfidence lower limit, 置信下限
) n! i0 l/ v: m( O4 c# `Confidence upper limit, 置信上限- n. ^( J6 ]7 E8 J
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析0 B4 z0 b. h3 x1 y U
Confirmatory research, 证实性实验研究7 X+ b7 n; @$ s9 d& s
Confounding factor, 混杂因素
9 h4 `4 |, g2 e0 O$ E$ BConjoint, 联合分析
% x# `" q" U+ ]' b6 MConsistency, 相合性
9 h- R) O5 b) z2 b/ Z& BConsistency check, 一致性检验
: {: N( o1 L4 ], k( W) rConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
( S- {* e& v& D( R' cConsistent estimate, 相合估计
( i) u5 q" w1 ^! L% u* CConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
+ L$ i3 |3 `* kConstraint, 约束2 e! ^4 K% m/ \5 A$ t
Contaminated distribution, 污染分布
3 n. D) |* ~/ k; J) P) F/ U. tContaminated Gausssian, 污染高斯分布
1 g. ]- _" {& ^4 x/ \Contaminated normal distribution, 污染正态分布+ G+ N% n! j: ^4 Y
Contamination, 污染
, m& J) q$ k) \4 K7 b( x5 a7 `Contamination model, 污染模型
$ t$ y t( Z! \" {- v4 sContingency table, 列联表
. N8 ^& N/ `+ _Contour, 边界线
- y% _! w; v+ B' ^! H' z! _: O: eContribution rate, 贡献率
* B T3 [9 c: h9 _Control, 对照. w; F, N$ D% n5 j
Controlled experiments, 对照实验" h; G7 \1 j; A' m. u9 | X
Conventional depth, 常规深度% X# J: _; M) ?4 E( [
Convolution, 卷积
; t; L* Z- N- [0 s" O. u* y6 {Corrected factor, 校正因子; e. K/ @/ Z* o" |$ v" C: ?
Corrected mean, 校正均值
' F" s9 m5 o# S5 j/ t3 kCorrection coefficient, 校正系数
3 T1 P( m0 i9 M3 t9 iCorrectness, 正确性
- e- x5 V1 }' @8 D$ DCorrelation coefficient, 相关系数
7 u6 L, M+ ^8 l: b4 |& M$ _2 g* {Correlation index, 相关指数
$ X `2 `3 H$ q( f! A7 [7 kCorrespondence, 对应
; o$ f# m6 ]1 | b" `5 LCounting, 计数1 u' d. f' K) z! T% b+ ?
Counts, 计数/频数" Y9 O$ o/ A+ {1 L; e+ K
Covariance, 协方差
- Q4 z1 l) z4 zCovariant, 共变
; v4 g7 Y& ~2 h5 }( h9 [Cox Regression, Cox回归
* l D# u7 G+ D$ uCriteria for fitting, 拟合准则
U) b+ Y. ~* M$ sCriteria of least squares, 最小二乘准则6 @3 g: s7 \: e6 c4 P( _
Critical ratio, 临界比. Q4 Z" A3 v% i% N: K
Critical region, 拒绝域
9 `( U" Y' E8 N- a: R4 y4 j' b3 X$ f% fCritical value, 临界值
6 ?4 R) N5 H' f* z1 z/ iCross-over design, 交叉设计% ?1 u C0 J$ @6 T/ p
Cross-section analysis, 横断面分析
1 ]+ j& K; w. p/ I; CCross-section survey, 横断面调查
9 |6 _6 U8 p. rCrosstabs , 交叉表 7 l8 t/ H( C: i! R
Cross-tabulation table, 复合表
0 j- Q4 g8 I( S4 M# t1 `Cube root, 立方根6 q, L' H) v2 ~( [- b
Cumulative distribution function, 分布函数- `7 g' |2 y- _3 ]! p
Cumulative probability, 累计概率
: g h* `. H6 B% }' QCurvature, 曲率/弯曲% }. o/ y( u- g8 ?
Curvature, 曲率5 a4 b$ \6 i2 g; T
Curve fit , 曲线拟和
! v- E, M- F6 b& lCurve fitting, 曲线拟合
6 n. Z+ M2 J/ SCurvilinear regression, 曲线回归* O3 G/ X9 K4 a4 j
Curvilinear relation, 曲线关系- Z9 `/ a& ^! I& Q9 ?+ n% \5 r2 z
Cut-and-try method, 尝试法
0 c! @2 E" f0 ]5 @Cycle, 周期
. Y2 P" e6 K0 N- O/ O! i* Y4 M$ |: lCyclist, 周期性
# n% @6 F/ ~2 U& ?2 ND test, D检验
8 H$ Q! |( Y0 b5 d+ tData acquisition, 资料收集' U( l; R9 c5 S1 f# a7 a7 S
Data bank, 数据库( f" F, I% Y5 W) M6 K
Data capacity, 数据容量( r7 N: M4 p! r$ C2 g, H5 N9 ~
Data deficiencies, 数据缺乏# P$ ?! x5 v7 Z
Data handling, 数据处理
+ h m0 [. Y8 h. R* Q+ V+ [Data manipulation, 数据处理3 j+ V! f4 u: e' r% y5 d I
Data processing, 数据处理1 \$ L9 u. o8 S. N7 Q
Data reduction, 数据缩减% z8 m2 Z: \/ I8 ^
Data set, 数据集8 ~: ~; n7 R( v" ?
Data sources, 数据来源! D# A* h3 F! v5 r
Data transformation, 数据变换1 b+ [+ g& ~8 U
Data validity, 数据有效性
" v9 D4 [7 e9 y% X; @' `; sData-in, 数据输入
( P5 C3 u/ z) C ?' BData-out, 数据输出
: h) n. o3 S% B* k* G& kDead time, 停滞期
. V* d$ x& q' ~- F" M0 F% \2 fDegree of freedom, 自由度
& j% p! L# D; O6 FDegree of precision, 精密度
" l/ M' w, d ~5 zDegree of reliability, 可靠性程度
6 J8 f3 [" G5 yDegression, 递减' l! n7 D( o) a8 E. J9 z7 [+ x j
Density function, 密度函数: T; q4 B* J- |4 c8 t' l
Density of data points, 数据点的密度
3 D4 B( t2 {6 n; I, A2 JDependent variable, 应变量/依变量/因变量
. G6 l$ u/ g2 D2 _9 IDependent variable, 因变量
) s7 C$ C1 H- ?& L- T! G% Z, kDepth, 深度
( j$ z( `. Z* V9 MDerivative matrix, 导数矩阵
( E- ]" ?' C/ O3 J& vDerivative-free methods, 无导数方法( Q( \# ?* l! k1 S
Design, 设计 }% M# Z x( ~! B& r
Determinacy, 确定性
5 L4 V: H6 k. Y8 s' R/ w& y8 h8 JDeterminant, 行列式! h/ w: e6 Q8 q4 Q1 S
Determinant, 决定因素* ~* ~( e z W
Deviation, 离差7 i1 q: U, j/ b
Deviation from average, 离均差! I; f8 E# k" `: ^
Diagnostic plot, 诊断图4 z& k! m2 h% K, x9 _$ F
Dichotomous variable, 二分变量, S2 P. j: A9 ~9 b8 O9 c
Differential equation, 微分方程
! ]7 L7 i2 g' MDirect standardization, 直接标准化法8 a! F# B: h; x# Q
Discrete variable, 离散型变量
- s( C% w/ p! S* dDISCRIMINANT, 判断
' J+ a) n2 q" X+ e& \Discriminant analysis, 判别分析" ~/ q7 x( E: @2 o* n$ Q2 ?7 {
Discriminant coefficient, 判别系数
/ E0 B- Y+ i) n ~; S1 l) c- I5 R1 EDiscriminant function, 判别值
/ `/ e( D0 J$ O1 Z- xDispersion, 散布/分散度& ]& T7 [% E$ u. i3 b" q4 b
Disproportional, 不成比例的
& u# z& [2 U4 JDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量: d) T; C( Z! ?, x# W& S3 `# L
Distribution free, 分布无关性/免分布
' S/ H2 T3 D2 ]$ H. X& yDistribution shape, 分布形状
# E. X$ W/ z7 Q QDistribution-free method, 任意分布法
7 K9 P. y$ R% W: MDistributive laws, 分配律6 `! T4 w2 p( z7 m+ z9 M% E5 P Q3 C
Disturbance, 随机扰动项, h& \& w) W- E5 K1 w: y( \
Dose response curve, 剂量反应曲线! e6 V, R- @+ {1 f
Double blind method, 双盲法
! M; V. z0 j) q0 f! KDouble blind trial, 双盲试验% r; W: q* R4 R7 ^9 o( d
Double exponential distribution, 双指数分布& e8 X# b8 f2 T; x" {& S
Double logarithmic, 双对数
" w' T0 b# C& ?3 EDownward rank, 降秩
+ p ~$ y7 ]. E0 v$ q# F' }& FDual-space plot, 对偶空间图
# t% U* H6 G& PDUD, 无导数方法/ Y/ ?3 q, {0 c! Q2 A
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法) \" x, Z4 J0 g s3 b) o! Q
Effect, 实验效应; [ [ U: F7 ?( a2 o
Eigenvalue, 特征值
. w% j" t) [4 K( z4 fEigenvector, 特征向量" Z: Z, |% `! l/ g0 G
Ellipse, 椭圆
x2 {$ n, f) P9 T0 Y/ t UEmpirical distribution, 经验分布
& F; \ O8 i9 u* Q' A+ R" REmpirical probability, 经验概率单位
9 I3 q0 Z* y- iEnumeration data, 计数资料! B Z% M( B( K* P9 I! I- @
Equal sun-class number, 相等次级组含量% @- M" O" l' D4 `8 k$ h" B% d1 Y; M
Equally likely, 等可能
) L: m' a' m6 V* I/ m3 V% eEquivariance, 同变性1 o% i( |' r" v' e- f
Error, 误差/错误; I2 I2 h! W9 y- J
Error of estimate, 估计误差# r1 Q) g8 [# K6 r' ^
Error type I, 第一类错误
* x1 s3 V0 b! n6 d) tError type II, 第二类错误. P- h& Z- l$ E7 C! g
Estimand, 被估量: L# X# i5 y4 \) p
Estimated error mean squares, 估计误差均方4 v1 C8 j6 P5 ^" b5 G* S6 h
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
! g4 }, _9 t. T5 b) w( bEuclidean distance, 欧式距离( O( ~ b$ _" Z* Z: ?$ [% M
Event, 事件
5 t( g: X" s Q& xEvent, 事件
1 K9 R' t9 K$ s" h- |% c q. e+ tExceptional data point, 异常数据点( O: J' C# t' j' w! h
Expectation plane, 期望平面) L, j* |7 Y2 a% j5 u
Expectation surface, 期望曲面
/ a. c4 [7 X- ~4 r$ L9 ZExpected values, 期望值
. m7 Q" [ E" xExperiment, 实验
9 u9 T5 ~6 {- `. {9 Y; AExperimental sampling, 试验抽样 b* b7 n7 E+ b9 M' o
Experimental unit, 试验单位
+ _5 M! J4 a/ c/ F, u9 ?Explanatory variable, 说明变量
5 n" s/ ]4 G- P& O. C1 VExploratory data analysis, 探索性数据分析' B6 s: I+ i" d- k! F* G7 Y0 D, O
Explore Summarize, 探索-摘要/ _5 y. e8 y5 y, N$ ~6 A! \ F
Exponential curve, 指数曲线4 L6 c6 G9 A7 L0 G
Exponential growth, 指数式增长
d6 q+ K# n- J# A- HEXSMOOTH, 指数平滑方法
; } F+ y0 E3 q+ p" m' J0 BExtended fit, 扩充拟合' Z0 U+ w( _( Y7 y" d8 i
Extra parameter, 附加参数
! ]9 t# G1 R1 \* {2 zExtrapolation, 外推法
% t& @" [8 r+ _6 u0 H( JExtreme observation, 末端观测值+ p: O0 T7 }) P$ q
Extremes, 极端值/极值
- H, `+ k7 k1 G6 d! w3 |9 ZF distribution, F分布
' }; Y9 r# v, h. [: HF test, F检验% \# d9 W3 S% P% e" X- n
Factor, 因素/因子0 C7 F" ~9 T, Z
Factor analysis, 因子分析6 o2 ^7 l9 Y) F3 t$ U; K
Factor Analysis, 因子分析
4 J0 B0 H, ~* Q( U4 N( a7 ]Factor score, 因子得分 ) j) S% H ]+ z u0 i4 G4 U, H
Factorial, 阶乘# G n. r" }) R7 D' Z, W9 G
Factorial design, 析因试验设计9 e, ?( G# q" a2 f) W" g
False negative, 假阴性
3 T- x, S. h4 V# ?: J- qFalse negative error, 假阴性错误
) ? v" |" z+ V/ B! fFamily of distributions, 分布族
. {% Y& T2 r. A- w) E m- dFamily of estimators, 估计量族
0 r4 B( U% }& T) k! L+ Q% t. I* LFanning, 扇面
. q# \4 T0 z* I* B2 {/ ?( _+ O* TFatality rate, 病死率
* ?; v1 r* o7 h# ?7 EField investigation, 现场调查" {0 i- U" ?. i0 g
Field survey, 现场调查$ f' e$ A4 `% s) v, ]! Q! H" L
Finite population, 有限总体' @. A" \! [$ L
Finite-sample, 有限样本
! w- ]. c% W6 i4 ZFirst derivative, 一阶导数
# }) k. S$ s" p I9 [4 ~/ ?" I" NFirst principal component, 第一主成分
" s2 q( q; M8 R/ i# W6 PFirst quartile, 第一四分位数
3 u$ b' \9 Z# [( G4 H& E9 LFisher information, 费雪信息量+ E: Y3 }- [8 q! D
Fitted value, 拟合值; |& F7 }4 A/ Q' n5 G- a
Fitting a curve, 曲线拟合6 ~' \6 y% r5 F# ?0 B5 p3 s' o
Fixed base, 定基0 |4 ~' E8 _; K% q7 a4 u
Fluctuation, 随机起伏) u/ H& \+ r+ k/ x5 r
Forecast, 预测1 V5 h K9 ~4 q) J
Four fold table, 四格表
0 l8 h" I; v! X$ `" [Fourth, 四分点1 C4 \4 e% Q0 Z1 X
Fraction blow, 左侧比率/ `1 b, G. n0 p& F9 B
Fractional error, 相对误差
0 P& q( ^% D5 c1 Z7 m% t, f& DFrequency, 频率! Z" T) G ~, A6 E! o& {" q9 |3 c
Frequency polygon, 频数多边图
4 _- o: F8 u6 g9 q/ k. m6 gFrontier point, 界限点
: Z+ o9 t$ A9 X; U: \- R% LFunction relationship, 泛函关系% w1 j1 {! L, \8 Z% `6 D* n$ Q, [
Gamma distribution, 伽玛分布
3 Z4 z$ X" k4 Z) [+ s! z1 M: IGauss increment, 高斯增量
/ u1 B& V- g% v" c+ [0 _Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布/ D& l" _# a% j# X z
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
9 D `& Q! Y- { TGeneral census, 全面普查! x) S; h$ A: t
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 2 z/ D# V3 O3 @ Y- \
Geometric mean, 几何平均数
0 I2 J/ i9 Q1 u0 r+ DGini's mean difference, 基尼均差
$ \; e3 j5 E2 ?7 yGLM (General liner models), 一般线性模型 & {) V% ]* `% F, Q
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
, a$ s% C8 N3 S2 ZGradient of determinant, 行列式的梯度- X& Q, `. I6 @+ X5 C; R
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方6 X3 p7 e# ?0 g6 s0 U+ m$ y
Grand mean, 总均值
* [1 ^3 q- ~' a: c X) W* r1 @Gross errors, 重大错误
1 ]5 h$ H9 b6 k. YGross-error sensitivity, 大错敏感度
6 m& Y8 K; P0 m: [6 wGroup averages, 分组平均' Z9 |" B5 E" e
Grouped data, 分组资料# V6 n5 u- |& B, m8 r! j
Guessed mean, 假定平均数
( L% x1 c* X( I: i8 C4 AHalf-life, 半衰期
. w) q2 \2 w# B! HHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
7 E/ v+ M- p3 N, d4 yHappenstance, 偶然事件1 s( Z$ W$ }3 @ A! w" e t$ r& f
Harmonic mean, 调和均数
4 y* E1 |) b; g) THazard function, 风险均数, E$ A* D3 X: m+ ~2 k
Hazard rate, 风险率" H+ h+ q" S4 S3 K7 W
Heading, 标目
2 I8 d1 m8 J' r5 i5 e: gHeavy-tailed distribution, 重尾分布
0 H: d& L' s1 R9 Z u# jHessian array, 海森立体阵
% o1 b" U7 R4 j5 k7 k+ x9 ^Heterogeneity, 不同质0 D$ |( `- Z! I: m3 U
Heterogeneity of variance, 方差不齐 - n! Y$ I( f3 o: l+ B9 h
Hierarchical classification, 组内分组' g' Z$ U) p& h' t7 ^2 j
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
' m) i4 m9 a) h2 o% |High-leverage point, 高杠杆率点
! g. G M: h2 k2 m. }2 @& KHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型4 S! v: M8 n0 @4 H% `9 l
Hinge, 折叶点
3 f, m# y" Z* @$ S, J' CHistogram, 直方图1 x: X( g% T* t4 m7 L
Historical cohort study, 历史性队列研究
+ U6 [0 M! K7 S3 F( yHoles, 空洞) c5 U% l( Y" |( | Q
HOMALS, 多重响应分析7 Y+ X0 ]% w: Q( S* ~; Y
Homogeneity of variance, 方差齐性
8 |) m5 c1 S+ k% J4 t% @Homogeneity test, 齐性检验3 z+ ]) w4 W5 W1 V* w
Huber M-estimators, 休伯M估计量
3 H( H* J) i2 K# [" j |/ ]Hyperbola, 双曲线
' m7 o, `5 x" g: Z, b- ?Hypothesis testing, 假设检验
7 u% @- F8 w8 E, @0 SHypothetical universe, 假设总体
, d, ]8 \% A% W3 k _Impossible event, 不可能事件
7 o$ T* }8 a' c" sIndependence, 独立性
! k& ?* y3 X) C; j U% e0 t8 E6 AIndependent variable, 自变量
: r; z6 |9 @ C! J6 R9 \Index, 指标/指数/ c6 ?, v7 D) W6 U# @2 Q4 }3 G
Indirect standardization, 间接标准化法
" U1 V) y. [( w& |. e2 H- xIndividual, 个体
8 @! P5 `: B) [; `" ]Inference band, 推断带: ?1 r6 u& {/ S' f
Infinite population, 无限总体' i/ y7 L; J: o
Infinitely great, 无穷大
, x2 E" l0 e% B% H0 a! V5 l% UInfinitely small, 无穷小2 h+ D/ u1 u: ~5 r5 g0 c" D1 f0 u
Influence curve, 影响曲线) Y) g1 v9 M- U1 Q
Information capacity, 信息容量
4 n9 r$ P- _) U/ G, g8 Q( {( [ DInitial condition, 初始条件; r! ?! L2 X/ J7 r- I- |/ e
Initial estimate, 初始估计值5 k+ [8 Z6 J2 u# A
Initial level, 最初水平
& c4 C) r0 ]% N1 Z, B9 Q' J: oInteraction, 交互作用# k( S) `/ K* W& E# c$ C/ s
Interaction terms, 交互作用项
' l5 N2 i; A/ e' O- mIntercept, 截距
% C( ~( i5 S+ ]/ }7 B' f" J; l; TInterpolation, 内插法
- o% p& i0 e& U; @7 p3 yInterquartile range, 四分位距
' |# H" P: t8 Y% S q+ i! \Interval estimation, 区间估计
7 C' D9 h% B. Y# w( x0 jIntervals of equal probability, 等概率区间
# ?7 F+ J0 Z& RIntrinsic curvature, 固有曲率: ?6 j" a# i# W1 h, _5 J+ L+ Y/ E
Invariance, 不变性
7 L I, k2 o" n, c# [Inverse matrix, 逆矩阵3 g7 @9 N7 Y% m, e+ D% ^8 w
Inverse probability, 逆概率; p4 |# ?& r( W1 A5 i
Inverse sine transformation, 反正弦变换
$ s% T; Z4 h9 u9 M4 |Iteration, 迭代 : ^7 v# z( N" j- m5 `7 r, L
Jacobian determinant, 雅可比行列式
* J! L4 z( }) \1 j9 X3 [Joint distribution function, 分布函数
6 |/ K( `' l) N) d5 M7 jJoint probability, 联合概率& q, B" ^/ }9 v2 v, B5 d- G
Joint probability distribution, 联合概率分布8 D. ]* v- n0 @! a
K means method, 逐步聚类法
: Q% ]% ?, l! \. Z+ A) D O1 ZKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
3 j: o; D4 i5 Y3 l( L4 E* K |' uKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图8 A3 Z* v) l! K& x! Q
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
( Z# M8 X* g' n8 |Kinetic, 动力学
1 Q) l- ~& {# _Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验8 J: z3 Z! y3 c' f" _
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
7 \' `' v( f" uKurtosis, 峰度+ j' m8 |9 A4 k" H9 u
Lack of fit, 失拟
3 A y( {8 m" u- m/ M% gLadder of powers, 幂阶梯( [5 z9 H" O# W1 @% a/ Y7 O
Lag, 滞后
, a. G S' {% [7 @7 z3 H0 k1 |Large sample, 大样本' i1 y6 R8 O" { z/ h4 ?
Large sample test, 大样本检验
" m' W5 h! @8 ~, r% zLatin square, 拉丁方
1 m( ?1 A! t- e% H" T5 G, OLatin square design, 拉丁方设计
, H# R5 ^! f1 |1 V; D/ {Leakage, 泄漏
; E7 |7 Q" P: }Least favorable configuration, 最不利构形, Z5 f% P) Z& c3 Q D) [
Least favorable distribution, 最不利分布
+ G( l& P) F, Y+ l) P1 NLeast significant difference, 最小显著差法+ }4 S$ o6 N" n3 Y8 D' O: F, }
Least square method, 最小二乘法
8 M- C; t4 a; Z# G! ]' P+ I6 rLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计: h& Q* p! ~8 V
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
9 m3 H/ H9 E- I4 }4 U- E; e3 OLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
1 F0 m/ y$ I( \) h* E/ dLegend, 图例
# u; F% g' M) h$ W4 WL-estimator, L估计量
: G4 u0 ~! I0 o xL-estimator of location, 位置L估计量
, b( r2 T# ]2 P. j+ XL-estimator of scale, 尺度L估计量9 e* d) g/ T' _) b; u( a
Level, 水平0 }4 K5 F3 ~6 R) C
Life expectance, 预期期望寿命- ^- E: E6 q8 {* [7 O4 h1 ]' [
Life table, 寿命表
; Y. H+ f0 I/ \4 z2 B7 ULife table method, 生命表法 A+ Z4 ?% J. E. i1 j( a4 ~
Light-tailed distribution, 轻尾分布
/ ^# Y2 H, e+ }3 i4 U) a' ULikelihood function, 似然函数
6 L1 X; i* t& Q8 q+ LLikelihood ratio, 似然比
) H/ M% R( a% m3 b; u0 N% Tline graph, 线图
7 X+ a: z, f& C$ p( SLinear correlation, 直线相关7 Q2 g; R8 o0 L0 J7 X( _0 l
Linear equation, 线性方程- s( Y" I+ Q$ R& g+ i2 u8 k. K2 E
Linear programming, 线性规划
: S. b; Z/ Q+ e" D! `Linear regression, 直线回归, J. q3 \9 D/ q0 ]) C6 N
Linear Regression, 线性回归# c$ ?+ j7 F. S8 b$ a9 C$ J1 B
Linear trend, 线性趋势+ p( ] V; @% \/ l1 y8 ^& J5 b
Loading, 载荷
! A& W/ ?$ e2 K3 C! z {& i) D. SLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性7 t9 c* o( K l2 k
Location equivariance, 位置同变性
! f+ R+ W* @9 {3 H' H `, GLocation invariance, 位置不变性$ f& L# a# q4 U n% u, v: P
Location scale family, 位置尺度族
: C$ U5 e) i& f, \Log rank test, 时序检验
% @6 _6 }; I- x2 Y7 @3 A( l |Logarithmic curve, 对数曲线5 v* p0 U( a. U4 [
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
- K8 v4 _; r4 E! Y5 HLogarithmic scale, 对数尺度. }8 Z3 S6 b' e9 H2 ?! n
Logarithmic transformation, 对数变换. ?$ U* e0 h5 L* p+ w0 t
Logic check, 逻辑检查: e) U* }) w9 _- i$ m5 w
Logistic distribution, 逻辑斯特分布: K* @& N& ~9 _& t
Logit transformation, Logit转换
9 A c3 h- P3 _, t, ~LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
7 ~% A$ e: K8 yLognormal distribution, 对数正态分布6 ]- k% u, n% a- d5 f6 @
Lost function, 损失函数+ c0 l0 t, l) N+ J# p/ }
Low correlation, 低度相关
5 E( |. |8 a1 M* J7 B0 Z! TLower limit, 下限" h8 E1 B0 v; o- W5 K& J5 x7 J
Lowest-attained variance, 最小可达方差
6 n S8 B5 X# qLSD, 最小显著差法的简称, B7 C& Z/ Z( U. B5 {/ ^$ R$ K9 E
Lurking variable, 潜在变量
) g9 W( h6 h$ x7 E9 i/ WMain effect, 主效应
& _8 N( y# \$ Q1 LMajor heading, 主辞标目
; v: j3 ]' W4 oMarginal density function, 边缘密度函数
- P( Y+ z1 j* y8 [Marginal probability, 边缘概率0 j) X/ l. }0 M7 P1 a2 i% j
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
- Q9 |5 H5 r' D! u$ B) dMatched data, 配对资料' H* C( X) f8 S+ H; t. {: Q
Matched distribution, 匹配过分布5 w% z' t7 x$ Z6 Z9 G N8 v( J) n
Matching of distribution, 分布的匹配* h) [# t+ h- M
Matching of transformation, 变换的匹配
& f( _- [1 R. p7 {Mathematical expectation, 数学期望
! U+ N. S4 \4 `! W+ i3 GMathematical model, 数学模型+ I, n$ r' ]* W2 e) v3 s! a
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量( b/ S8 H$ g! z. X# A
Maximum likelihood method, 最大似然法7 E$ K9 w! s. F, q+ S8 L+ @1 o2 a" U
Mean, 均数
4 s E& C( E# N, D7 |; |; d+ bMean squares between groups, 组间均方$ r) l( t2 U2 y
Mean squares within group, 组内均方* w( d: ^7 D4 l- ?- ]
Means (Compare means), 均值-均值比较8 z `5 u8 }/ ]5 J$ B/ e4 c
Median, 中位数3 i" Y9 x9 m+ w8 \% C8 L
Median effective dose, 半数效量
1 l! N4 }; O+ F( h B, WMedian lethal dose, 半数致死量) C s4 V3 N! o' A7 G+ w
Median polish, 中位数平滑
2 M$ C: b) P1 \4 c+ S! x UMedian test, 中位数检验/ M& B4 L- O0 h3 p: y
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量0 {1 Q# t# r8 \' m' S
Minimum distance estimation, 最小距离估计 W) O1 W( c x2 A1 s8 A
Minimum effective dose, 最小有效量
8 i3 C& W: X0 C! L7 z3 |* P" u v1 zMinimum lethal dose, 最小致死量) w# U* c# S, B0 v, [+ f
Minimum variance estimator, 最小方差估计量2 V' w1 d/ `$ ^! L9 @8 I5 W1 i" ]
MINITAB, 统计软件包
2 y# b4 ]7 G" a4 l% }Minor heading, 宾词标目
7 x8 q0 s3 |; @0 d4 {, ~Missing data, 缺失值. P/ ^4 f) `( ^7 Y8 ?6 |1 Z8 w% i
Model specification, 模型的确定8 _' F. @ @, K( L
Modeling Statistics , 模型统计
' Z( C- Y' |$ _' T1 H/ x7 N6 NModels for outliers, 离群值模型$ J% n: _8 z7 z; M& k
Modifying the model, 模型的修正
B$ E& |% b0 X4 J* B1 s8 N2 EModulus of continuity, 连续性模
: z+ ~) u4 z( I0 [7 _7 @Morbidity, 发病率 3 Y; Q ]0 T# B( x
Most favorable configuration, 最有利构形4 n# u7 g3 U* E7 _: c4 o' r' U& }
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
9 [0 ^9 L. Q7 S6 r LMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
) W& J+ p" S4 h$ K6 g dMultiple comparison, 多重比较" ^ R1 U; k3 y" x ^. ^
Multiple correlation , 复相关
# H; c/ _% ?0 |3 `Multiple covariance, 多元协方差9 r4 ^ z* f$ C w' B
Multiple linear regression, 多元线性回归- {5 X& a5 v. j+ j) S$ |
Multiple response , 多重选项
: C5 t( P7 {6 p$ R7 ZMultiple solutions, 多解4 F8 q; M+ T i5 [0 B
Multiplication theorem, 乘法定理9 f9 n" b) n+ ~9 h4 P: J
Multiresponse, 多元响应
. h) `' U% @7 V( lMulti-stage sampling, 多阶段抽样
$ O7 B, z4 h1 e) x. b; gMultivariate T distribution, 多元T分布7 l4 l6 W2 O, J7 [ v% P1 l8 Y( x
Mutual exclusive, 互不相容: r. K3 L; B' Z# M/ z/ J7 C2 z7 [
Mutual independence, 互相独立
`" e; ^/ G5 v2 h5 pNatural boundary, 自然边界% v$ \+ Y2 C' q( w
Natural dead, 自然死亡5 v# {* k/ U! \& A7 m
Natural zero, 自然零
: j1 P& l6 Q5 WNegative correlation, 负相关' i+ {& {. M- Z a$ q4 `
Negative linear correlation, 负线性相关
$ w( \1 b+ v2 Y2 b: r+ b+ E5 c# T zNegatively skewed, 负偏% O6 q2 S2 A9 q. t! a+ ?' M
Newman-Keuls method, q检验
7 {; T; {5 Y, r+ V" _NK method, q检验
w5 |/ m' \6 ~# ?) Y5 q& l$ wNo statistical significance, 无统计意义! O: \1 A+ W8 O
Nominal variable, 名义变量
+ O8 V( p s7 s6 ~4 M2 B2 jNonconstancy of variability, 变异的非定常性
, s' v8 q4 D8 c) j! V4 y* E4 _- h* ONonlinear regression, 非线性相关$ u/ _) o8 Z. ^& {( |
Nonparametric statistics, 非参数统计/ f7 l2 P ]& d1 K# P
Nonparametric test, 非参数检验7 W+ w! D1 O1 t: ?+ k$ ]
Nonparametric tests, 非参数检验# p- l, F5 F& T0 |8 O" P: l9 S
Normal deviate, 正态离差
. z: y' j( }4 f' \) v# Z, MNormal distribution, 正态分布
( W7 h) r3 W8 g" kNormal equation, 正规方程组
4 e0 O* C- D VNormal ranges, 正常范围# C% `' {. @5 [- J* `% P1 Q
Normal value, 正常值1 o: {: {+ g4 L+ F7 |
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
" d9 o: L% m; n4 R7 E) T7 X9 [Null hypothesis, 无效假设
$ ^$ V' }2 e2 cNumerical variable, 数值变量
% F! a/ S1 G8 P& @2 jObjective function, 目标函数) N8 B" U+ a o2 f' X6 C
Observation unit, 观察单位9 Z Q4 d# ?1 p+ k
Observed value, 观察值! D& E4 @( m$ V! E3 v D- @" F" D
One sided test, 单侧检验3 Q$ ~6 j7 Z- \" A- T/ i
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
. v2 [( S- z7 y2 bOneway ANOVA , 单因素方差分析
& v* M' G2 W3 W; h" iOpen sequential trial, 开放型序贯设计
) e0 l9 K& o& \) p- c/ W: \3 DOptrim, 优切尾
; ^9 q: G% D4 Y; F/ X, S4 VOptrim efficiency, 优切尾效率
8 A0 m3 a: V3 @ s# s3 ?Order statistics, 顺序统计量% \* e, b4 W4 s+ ~1 [ h; N
Ordered categories, 有序分类; P+ U8 q3 Y4 ?! H8 `. t2 C7 x% {; i
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
& @) F: L+ ~* l& j9 POrdinal variable, 有序变量
) w4 P+ Y4 n! hOrthogonal basis, 正交基0 m) F) E4 @+ S7 W; Z
Orthogonal design, 正交试验设计
/ c& F) S/ W- d8 j F0 n% _- J4 O9 J3 HOrthogonality conditions, 正交条件
) }6 s! z7 f0 b) E8 D) IORTHOPLAN, 正交设计
1 \$ J; t+ \5 _3 P7 o, ^Outlier cutoffs, 离群值截断点! b, S1 a4 Q3 j# z! y d
Outliers, 极端值
6 J& U' K" ]4 {8 c# u# MOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 7 N) }7 o+ f. B
Overshoot, 迭代过度
+ u* @6 P' O. S# v) a: PPaired design, 配对设计2 }$ F6 q. E4 x( J
Paired sample, 配对样本- e* q" M- P+ R4 d2 T
Pairwise slopes, 成对斜率
j1 l3 ~% L+ S$ `) CParabola, 抛物线 A3 C4 S7 i7 A7 g
Parallel tests, 平行试验& }; Q8 q$ v# }& ], G1 g6 f
Parameter, 参数
% h' B. ~: r' w- q8 j8 ?Parametric statistics, 参数统计7 E$ f/ l4 W9 V5 r
Parametric test, 参数检验
% l& D! s; R( |$ Y2 D, F9 b' C1 xPartial correlation, 偏相关+ R2 Z1 _3 E+ ?3 D' A4 t! z
Partial regression, 偏回归% p0 B7 ^' Y8 X) _+ d
Partial sorting, 偏排序 P, r+ {, X- p. ?7 j' J D- W
Partials residuals, 偏残差: E- `; n4 M# m4 ], m% P
Pattern, 模式
* R" K7 n5 l6 J4 i' }( v& ?! l7 [% OPearson curves, 皮尔逊曲线9 i7 x, ~& D( N* \+ r" v( V
Peeling, 退层$ B1 s! [' q3 E2 p2 S
Percent bar graph, 百分条形图+ \5 N7 {* `4 K/ [
Percentage, 百分比
, x- W3 J* a7 A7 Z& }: ^& P) fPercentile, 百分位数
# j3 V; u6 I5 M% t$ A: ~Percentile curves, 百分位曲线# r a( ~/ {$ O8 U
Periodicity, 周期性/ p3 Q6 L' h9 h* Q
Permutation, 排列1 w, J; f) S# b- }5 u' J
P-estimator, P估计量- n( R0 R( O( J( X8 R" t+ q" I* Q
Pie graph, 饼图
4 @, E6 f+ b2 H0 h' i; c gPitman estimator, 皮特曼估计量& X+ W$ g% S% I) W ^4 C; i
Pivot, 枢轴量/ V' T" j# T0 f$ z
Planar, 平坦6 g, g w* n% q; P8 u
Planar assumption, 平面的假设
( \3 r* w2 k% `* f0 pPLANCARDS, 生成试验的计划卡# u3 c, i% a" p& f$ i
Point estimation, 点估计* N8 H8 F* H; _6 u0 L$ s3 q* [* p
Poisson distribution, 泊松分布
1 s4 n4 }9 T9 o: g7 ?* E) o& E) QPolishing, 平滑2 g* u% G' p% E5 s0 R# W6 M Q
Polled standard deviation, 合并标准差! F0 q- m! }2 ]$ V! g0 B2 A
Polled variance, 合并方差
- Q' o1 Y1 x' y0 Y& s( QPolygon, 多边图
- C0 l* y: T: Z- |Polynomial, 多项式) H- ?, y- H6 K: F+ G4 i$ T
Polynomial curve, 多项式曲线
$ Z' e/ L g% [ }+ QPopulation, 总体
- N1 ] `$ f4 vPopulation attributable risk, 人群归因危险度
- R2 {7 `3 G8 LPositive correlation, 正相关
' `# O$ r+ d, z8 W2 ~: F/ MPositively skewed, 正偏
; d( U v# d+ X9 M; [8 ]Posterior distribution, 后验分布
: l% q! c# n/ E8 H6 M& r# hPower of a test, 检验效能7 ]! q' e; I n. C& K; o4 J. W8 `5 V! p
Precision, 精密度
) @* u( \8 e# YPredicted value, 预测值- [5 \% z; @0 `5 h, J, H, {
Preliminary analysis, 预备性分析7 u9 @; ^5 n7 W0 y
Principal component analysis, 主成分分析# y2 R7 d& n7 q) i @4 S
Prior distribution, 先验分布
0 {: D* N. h0 tPrior probability, 先验概率/ t4 P+ b& v& l( @ W/ f
Probabilistic model, 概率模型' [3 Y5 W! X( C! o" j* ~; S7 L* Z! V
probability, 概率
9 X; L" c9 f1 HProbability density, 概率密度( z# d2 t/ ]3 b) q% m
Product moment, 乘积矩/协方差
1 g* u0 i0 c, j" _9 w0 a6 Z% }Profile trace, 截面迹图& v8 p; O: M& X) R& b. B# q
Proportion, 比/构成比
4 M5 K7 K; I6 V% G$ S# m5 cProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
6 ~" I; O4 p- R( P# K dProportionate, 成比例
* b7 s! O# c% S) W+ yProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
0 [$ q2 r; m0 i" u7 w5 l) f/ ]Prospective study, 前瞻性调查 u# ]& p) x( J" W+ B
Proximities, 亲近性
' r4 W* [9 N8 y0 u1 p" GPseudo F test, 近似F检验) k' \3 E2 T7 ^- I1 D
Pseudo model, 近似模型
( J* O1 A0 v6 V9 X% LPseudosigma, 伪标准差
8 \# i* w( R# f7 JPurposive sampling, 有目的抽样
$ T- F. S6 f5 t* y+ D1 c# c. xQR decomposition, QR分解
! ^: w! C- n" pQuadratic approximation, 二次近似" C6 a) Q' r, Z) w# E% U
Qualitative classification, 属性分类. a e6 X- V- @! H; I! ?: |
Qualitative method, 定性方法
& X; E* t' D6 A- Z* M- ?; H- eQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图2 ^3 W, @; M6 A: ^
Quantitative analysis, 定量分析
+ y# s& J! j9 l% T6 TQuartile, 四分位数
@9 A* i- t8 j* O% {+ BQuick Cluster, 快速聚类- H' R8 Q% ], H" j) ?2 o
Radix sort, 基数排序
2 a/ y+ t" ~7 \/ LRandom allocation, 随机化分组3 v: ]/ v4 r" w0 E8 O
Random blocks design, 随机区组设计& s: [- I5 J0 s, u6 B
Random event, 随机事件5 J* s, i) J) V- X
Randomization, 随机化+ j! O+ @5 d- p$ V, `0 P9 p) B q
Range, 极差/全距 J* H4 E3 c M" l% C: X8 R3 ]5 E: d" s
Rank correlation, 等级相关* _( _9 x4 O4 a9 [ c( K
Rank sum test, 秩和检验
& U; G) D0 V. [6 ?! uRank test, 秩检验
7 i4 G$ j+ z; y D0 D' Z$ FRanked data, 等级资料! V7 \* d; `$ w) R5 p7 R
Rate, 比率5 E% o u. F# `2 I# Z8 ?- j7 o( ~
Ratio, 比例5 Z$ C% z2 [; T; k* S1 G
Raw data, 原始资料4 z2 W, T* F0 a" Q9 i! d, S
Raw residual, 原始残差
& T4 i) ]# |1 }9 m/ @6 HRayleigh's test, 雷氏检验0 v/ s& _% k5 Q
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
- K* }9 \8 r) A( u z7 L2 X) h( `) h* pReciprocal, 倒数
- B3 M/ e, j) _( D. s4 {2 u3 h6 WReciprocal transformation, 倒数变换9 S9 b) }9 b+ a- s2 L
Recording, 记录
5 S+ j j' M5 uRedescending estimators, 回降估计量
& a5 Y1 @9 C( o5 m: @7 PReducing dimensions, 降维3 P; \/ N3 ^5 }& D
Re-expression, 重新表达
. e8 ^# o) J& \Reference set, 标准组& z5 G) i9 R2 q* X+ u' H( M2 T! z- A
Region of acceptance, 接受域( A: v3 Z* d& Y
Regression coefficient, 回归系数
; C; F9 U9 M6 ?# v* [' }( BRegression sum of square, 回归平方和% a: ], a9 B$ X8 A. F
Rejection point, 拒绝点
( w6 |3 q- U7 q5 J$ l# ?Relative dispersion, 相对离散度
, u! m! d9 \ e2 m1 TRelative number, 相对数
; R( Y) r# ~8 PReliability, 可靠性
5 c) u% G6 z$ Z1 E2 YReparametrization, 重新设置参数
' s9 ?3 [ {! J8 z, dReplication, 重复6 y% k& ?1 U m& n
Report Summaries, 报告摘要. t2 ]- t% b& g8 @
Residual sum of square, 剩余平方和
6 K5 |, C0 O' j7 ^3 l+ bResistance, 耐抗性
2 E, Q. a2 b5 N0 k2 q4 WResistant line, 耐抗线7 l8 ?/ T( D" f, _! z
Resistant technique, 耐抗技术
& }9 i5 g, M( ZR-estimator of location, 位置R估计量# w- J; Z# U$ @9 @& u- O
R-estimator of scale, 尺度R估计量$ t$ t; T1 T( I
Retrospective study, 回顾性调查4 \5 j1 K: X9 W! Y
Ridge trace, 岭迹% r- c/ }; X4 O' q+ R/ [2 f# U
Ridit analysis, Ridit分析
+ N; q# i8 U% _/ IRotation, 旋转
. O+ t- G$ j& y& @5 m- e, \ f1 O. v/ yRounding, 舍入
2 l7 z1 L M9 WRow, 行
^" i3 G' }! Q0 c* MRow effects, 行效应1 O) z2 s" c# {: k7 h
Row factor, 行因素
9 q9 P& m, v5 b& l7 r" H iRXC table, RXC表
2 a7 P6 q& Y: {Sample, 样本) h! p3 Z' W; A! m3 B+ y; J
Sample regression coefficient, 样本回归系数
* A2 B1 q7 R3 ^Sample size, 样本量
0 ?; Z+ a" m0 V- ^1 c1 N* KSample standard deviation, 样本标准差5 n+ v I# S6 j0 ]) z1 d/ `2 x& n! X
Sampling error, 抽样误差7 D# z4 }2 l$ S$ h; [% N" W- g4 L# y' C
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
$ c7 W/ h1 H4 P% lScale, 尺度/量表
) Z- p* l) J7 h+ l+ H- VScatter diagram, 散点图/ m r+ e! y) `' Z& a3 M3 v
Schematic plot, 示意图/简图: G5 ]; k* `8 s- v7 k
Score test, 计分检验
5 L8 U7 m) r9 x+ z4 T+ l& QScreening, 筛检
7 Q# [0 n: ~6 ISEASON, 季节分析 + e8 C* l1 j5 Y. a4 z: L. ~
Second derivative, 二阶导数0 [: T4 ?) Q& w$ y" L5 }- J+ p
Second principal component, 第二主成分, A: }0 w4 H8 P( A1 G1 i1 M( k
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
1 \) S( Q5 R2 ]5 u2 ]7 W9 TSemi-logarithmic graph, 半对数图
1 o: V$ _% a: |( CSemi-logarithmic paper, 半对数格纸& b4 Y2 h2 `2 |: R
Sensitivity curve, 敏感度曲线4 y5 v7 J" a, y- I8 _8 _. {' C
Sequential analysis, 贯序分析4 q. H# ~, Q, H( G0 Y
Sequential data set, 顺序数据集
- |( S" f6 |& jSequential design, 贯序设计
2 _ |% y$ \- {/ TSequential method, 贯序法+ B9 J' {! M' ~: C9 @1 b2 a
Sequential test, 贯序检验法) E" D6 ]- i0 q% C' Y
Serial tests, 系列试验# [! m+ E Z* [* k5 i# G
Short-cut method, 简捷法 . r/ ?1 V: I) S" p" ]
Sigmoid curve, S形曲线
: g, [6 J v6 P3 R# e/ }0 w# fSign function, 正负号函数
+ b& E, z2 a2 ]& \Sign test, 符号检验2 v1 N5 }% U$ k) [
Signed rank, 符号秩
; |$ p! I$ ]- s' i s" nSignificance test, 显著性检验
. R3 w; O2 B. P* s+ ESignificant figure, 有效数字
' ~7 N7 _0 h2 R1 `0 MSimple cluster sampling, 简单整群抽样4 X9 a# ]- @3 N2 _1 {
Simple correlation, 简单相关: o) [9 N8 E8 C# R6 ~$ ^
Simple random sampling, 简单随机抽样( S/ C% b% c; L
Simple regression, 简单回归
% p/ k: D1 T+ N' `1 y& X3 w {simple table, 简单表: u& B/ J) a7 {
Sine estimator, 正弦估计量
% i/ t1 J5 y5 J$ S: e# }1 y$ {Single-valued estimate, 单值估计1 A9 Y9 _5 E) V a$ ~3 Q1 l
Singular matrix, 奇异矩阵
& m7 N- z/ {+ ?4 {' f- LSkewed distribution, 偏斜分布
8 q- z/ Q3 I/ a) Z: ^Skewness, 偏度0 X9 b/ R& R+ U$ I. c4 m. U& `
Slash distribution, 斜线分布
7 s$ h0 n9 o l7 r5 \# d) l1 eSlope, 斜率5 A. J. d3 G1 i( Q. r9 N6 B6 \1 a
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验5 P% {! q8 L; m- g% K/ s% B: `) X
Source of variation, 变异来源
3 s( z# h8 W9 C7 [4 KSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
9 P1 _6 T) Q7 W0 h3 vSpecific factor, 特殊因子
: C! I) r. M2 w0 JSpecific factor variance, 特殊因子方差
$ t( M2 p( W. y1 OSpectra , 频谱
) F- ] M F& _5 @Spherical distribution, 球型正态分布8 L. j# O+ R( s! Q% {
Spread, 展布
) d0 B# N( k2 X' {/ v7 cSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包) |4 o. j" Z# k/ d
Spurious correlation, 假性相关0 N* i+ d n3 }
Square root transformation, 平方根变换
& y: N0 {" f. A9 j1 r) vStabilizing variance, 稳定方差! q4 t3 W6 a- K5 x' O
Standard deviation, 标准差8 D4 m& ~& l/ u0 C' w! v% z- v* `6 Z
Standard error, 标准误
' r; T, _* _9 y+ jStandard error of difference, 差别的标准误) G7 f0 d9 ?1 p8 T
Standard error of estimate, 标准估计误差5 \$ w7 n" Z; {% d5 d
Standard error of rate, 率的标准误& t! L# |: l h5 y8 H& t4 s/ q
Standard normal distribution, 标准正态分布
* u. z0 l( Y9 u1 Y# D% U1 UStandardization, 标准化
9 f7 ] X4 H9 }8 b: ^) H/ T* UStarting value, 起始值
5 g; X" H+ w2 d, j& |2 g5 n3 bStatistic, 统计量- ?! B" m, w n+ J/ X5 _. r& U; f
Statistical control, 统计控制5 e1 Z( K5 S4 w3 U' h$ V
Statistical graph, 统计图+ k; t) |# N& }7 K" T; W7 \6 y
Statistical inference, 统计推断
5 ^) G5 }6 O" o& Y' M( N% sStatistical table, 统计表 ~& Q* Z4 o9 `! T- ~4 P6 \
Steepest descent, 最速下降法
) W3 ?5 P: j% s+ ~, ] nStem and leaf display, 茎叶图% N m8 @( [6 r
Step factor, 步长因子
) L5 @! K1 @+ v1 ]4 Y; L WStepwise regression, 逐步回归
8 L$ x, d3 t0 C+ Z9 t9 K# rStorage, 存
" ` E# @) e8 x' |' i" `9 c tStrata, 层（复数）
2 D& a4 p- v& h7 |. iStratified sampling, 分层抽样9 b$ L' w2 f9 g
Stratified sampling, 分层抽样
Q! J' v/ k1 X+ cStrength, 强度
+ J8 L' G( I) x% u) JStringency, 严密性
6 O. P! ~; m( u J+ I. [7 P" E$ MStructural relationship, 结构关系$ y- U4 ]4 B9 ^" N( [% C: g( N
Studentized residual, 学生化残差/t化残差& u: J' l' [3 J8 Z4 S) T
Sub-class numbers, 次级组含量2 v$ C/ z1 b2 B$ B& [
Subdividing, 分割' S( _0 V- S$ b6 y" n1 i m$ T! c0 ^
Sufficient statistic, 充分统计量4 p/ P$ W% ?% [/ m
Sum of products, 积和' o9 a0 h# B" E/ ^9 i
Sum of squares, 离差平方和
1 a4 V9 p! |/ S$ qSum of squares about regression, 回归平方和2 K! c2 c% b0 c' d# X, _
Sum of squares between groups, 组间平方和
5 m6 L7 X: _% N6 S- mSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
8 u" O& E B* w$ A: E. w! ySure event, 必然事件! f4 s4 Q1 i7 m) _* m3 Z# Q6 i( C
Survey, 调查, G. I3 `! D {5 B* ?! N
Survival, 生存分析
4 t$ d" V0 Y8 z/ qSurvival rate, 生存率
8 p/ J3 K, j1 o) e% e: ?Suspended root gram, 悬吊根图8 ?- K: k3 p3 ]) b( A& h* y
Symmetry, 对称
6 e, @4 i6 P3 T# p& ^3 Y8 `Systematic error, 系统误差4 Z. Q9 y A# t* a0 [6 v
Systematic sampling, 系统抽样
; y9 A# ], j/ }% J* J! D5 oTags, 标签
3 ~& t y! }5 a9 K9 Z+ d: qTail area, 尾部面积" B1 |' P9 P. v1 z2 B8 A
Tail length, 尾长+ D& x" [& U$ d
Tail weight, 尾重; j. _3 @; K i
Tangent line, 切线) M+ E; a5 n5 P/ ?
Target distribution, 目标分布
7 o# O D% @- `Taylor series, 泰勒级数
" ~9 N, g; g: j" ?% d( XTendency of dispersion, 离散趋势. x9 F4 K' B' g4 m. _3 |1 O3 j
Testing of hypotheses, 假设检验
0 G& e& B6 r9 y6 T+ ^Theoretical frequency, 理论频数
) l7 d/ |" X- b& a6 s4 sTime series, 时间序列5 k1 t- x: h5 F6 r9 z
Tolerance interval, 容忍区间
4 V: A/ M+ E# V' P5 d$ vTolerance lower limit, 容忍下限
" B7 Y2 X7 g- s7 z( `Tolerance upper limit, 容忍上限
, z. A1 Y+ j' Y: V) ?Torsion, 扰率
. x3 O: I+ R/ q- b1 L7 J3 ZTotal sum of square, 总平方和
! G8 @- ^) ^4 f) e" Q5 JTotal variation, 总变异
6 z3 I1 c/ @& jTransformation, 转换
0 F/ e+ _& W4 u; U+ n! R" Y- f+ lTreatment, 处理 `" x" h) ~0 R
Trend, 趋势2 e' ?9 C& C7 c1 {/ o4 o
Trend of percentage, 百分比趋势% n8 G5 p) f# v
Trial, 试验$ h$ g n% d5 T% s( M
Trial and error method, 试错法2 s, t' V8 Y9 B( q6 ] h4 j+ J) B
Tuning constant, 细调常数
, n0 m4 N2 m. ~7 UTwo sided test, 双向检验& k w+ T' X4 A3 o; h
Two-stage least squares, 二阶最小平方; |5 [1 \* K3 {9 a5 o) i/ h9 j
Two-stage sampling, 二阶段抽样# c, {$ ^4 O+ w' n1 a W
Two-tailed test, 双侧检验( d t2 T% g7 g: x# @" |5 x* C7 D
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
. Z/ z8 k/ y5 A+ B& R3 c: MTwo-way table, 双向表" x' B8 L X* p [; k
Type I error, 一类错误/α错误+ |& }! q# R, l
Type II error, 二类错误/β错误
2 H/ k% _2 S" p9 C- J. I9 e+ GUMVU, 方差一致最小无偏估计简称% m1 c2 ~: c+ `( ^) R
Unbiased estimate, 无偏估计
3 A% m5 Q7 I; H2 V& s2 G) ~Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
' n2 N/ v( U9 cUnequal subclass number, 不等次级组含量
* p7 \# n: U! w6 |" {, @Ungrouped data, 不分组资料
& u6 G3 ^7 `5 _! w' p8 `. \Uniform coordinate, 均匀坐标. m) c q( a( t+ Q3 h2 F) O3 i
Uniform distribution, 均匀分布
" Z; N2 G" j0 n3 g4 A/ U7 `Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计' H2 }! _0 B4 M" W8 G: a) v
Unit, 单元, [, E2 h2 S- P/ F, H: P1 N
Unordered categories, 无序分类, L1 O+ F6 K6 ]3 b! n
Upper limit, 上限
/ g, D7 q1 j6 k8 gUpward rank, 升秩. i3 q. U% Y( m9 O7 x1 `
Vague concept, 模糊概念
0 r! i) ~% A! a* iValidity, 有效性8 F/ |: L; ~# g! h+ s6 p
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计6 F5 Q- ~# z2 Y6 I
Variability, 变异性0 @" a' d: ]4 W% M9 Z
Variable, 变量
- e8 |& A9 {) ^5 Y1 O% O Z, e2 WVariance, 方差9 U+ J' Q/ Y' o. D7 q# U" [/ K
Variation, 变异
/ ?+ _% a* n( U5 D5 S4 I+ w- a# B9 M$ K" dVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
; k- x# P8 R( b0 S1 pVolume of distribution, 容积6 h7 Z; ^* B: l- f* U% n; E
W test, W检验! x: v9 V4 |* g% X8 `
Weibull distribution, 威布尔分布
$ m5 b$ H/ g( j; D' i) ^9 d$ h4 x8 ~Weight, 权数) j/ \& G" T: N! s% a
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验0 x# @) g& d4 U# o1 n
Weighted linear regression method, 加权直线回归; x+ @9 K0 V3 R
Weighted mean, 加权平均数
0 ^ U( F0 B: Z, r6 N' ?Weighted mean square, 加权平均方差+ C0 Q9 T$ v' I/ L/ |: o @
Weighted sum of square, 加权平方和9 Q9 \1 m0 v4 s1 A( I- s/ N, \- U, ~
Weighting coefficient, 权重系数
1 U$ ?% I$ b% o* o# N2 u/ W2 uWeighting method, 加权法 ' N& j% N+ b& C3 |! z* y
W-estimation, W估计量% r9 U+ m) z& ?8 @ f! X: J
W-estimation of location, 位置W估计量( R7 L5 D' `* Y: G% ^( e; R' @# L) I
Width, 宽度
! g& b! {7 {4 ~% ]Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验: L6 N' C$ l) d( V4 T6 A
Wild point, 野点/狂点
; U5 g/ b9 Q X* T1 I* h' g; xWild value, 野值/狂值
( r+ k2 S2 P p0 ]; n7 y$ a+ K# e+ uWinsorized mean, 缩尾均值7 L/ E6 E" n2 ]6 u7 y
Withdraw, 失访 . e$ Q t5 s! @, ^2 m4 F
Youden's index, 尤登指数
5 L, x8 g' m) N, ]' k8 l. _Z test, Z检验% M8 S3 p) F7 B# c0 l2 s
Zero correlation, 零相关
0 Q& p7 @* c2 q5 r7 X7 w* HZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
