|
|
Absolute deviation, 绝对离差
& x+ b' |0 j9 [# Y7 |- nAbsolute number, 绝对数8 J; l) N; b' q5 v- n4 l# |
Absolute residuals, 绝对残差
( Y/ a3 _+ j7 p+ W( @Acceleration array, 加速度立体阵
$ s& U' d; }- H- l8 |Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度5 r2 U- b6 b+ @/ f5 v& [
Acceleration normal, 法向加速度
9 f5 m R) B/ D; |Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
. S) W+ x+ o. R9 `! A$ M* l* u9 p& t0 gAcceleration tangential, 切向加速度
0 T2 p2 {! o$ U( \Acceleration vector, 加速度向量
" w* ~' k e% ^Acceptable hypothesis, 可接受假设$ h( q8 \) u: x
Accumulation, 累积
7 i' h1 m/ t4 M a. s6 Q0 CAccuracy, 准确度
) p0 G3 r, u* B& s5 }. NActual frequency, 实际频数
% [; a" M, k( HAdaptive estimator, 自适应估计量" r6 w6 l3 d, F* Z1 \5 J3 b
Addition, 相加
, L& u9 V7 t' wAddition theorem, 加法定理2 Q) h) s) _7 k; `4 ~( D! f
Additivity, 可加性
6 a( T/ H/ S8 N8 Y8 YAdjusted rate, 调整率
7 u9 U* z% u& C2 L9 I8 AAdjusted value, 校正值+ f$ v& n4 k& d2 k3 s! N3 ?
Admissible error, 容许误差# p8 q8 M/ d6 e8 b# I7 C4 Z- B
Aggregation, 聚集性 a; G2 n4 G1 @0 L
Alternative hypothesis, 备择假设
9 w* C- D- h/ Y2 |4 ?) AAmong groups, 组间
* Y& \. h; L# U3 Z' E/ B% KAmounts, 总量4 v7 l6 e5 U5 e$ v* E1 A
Analysis of correlation, 相关分析$ O& Q5 B" `0 Y" d) t$ P/ H* @
Analysis of covariance, 协方差分析2 V* u9 x6 q I% u$ F8 G# B! S
Analysis of regression, 回归分析
7 j) r. S6 F' u* W7 RAnalysis of time series, 时间序列分析, o" V5 O+ q1 @7 @- N
Analysis of variance, 方差分析
: m, M; O8 Y9 ?+ B. Q5 ]9 g& EAngular transformation, 角转换
1 H4 d' \- a" X9 zANOVA （analysis of variance）, 方差分析8 |' k! |/ L& i/ Y
ANOVA Models, 方差分析模型
: A+ }; D& E( f0 u& dArcing, 弧/弧旋
* a) G# z: Y8 H3 y& X9 {) w, _: LArcsine transformation, 反正弦变换
# {) j) [* s6 wArea under the curve, 曲线面积* m! B+ y/ T$ Z1 G
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
% A) {, l" c; [4 [6 W# L/ OARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 - }6 I5 W$ I. p$ K" d* q
Arithmetic grid paper, 算术格纸4 i- L! A8 P- n; I0 A7 s$ h
Arithmetic mean, 算术平均数' B% D, C/ F* o
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
3 t: `0 k! x5 u$ p z9 ~Assessing fit, 拟合的评估4 V, t+ Y% ~2 h, U* F4 d& E0 x+ L- z
Associative laws, 结合律
( ^* F1 V6 d; f0 TAsymmetric distribution, 非对称分布3 a; h8 v6 t" _; M" g% X a6 S% U+ |
Asymptotic bias, 渐近偏倚4 g3 J Q; e! ]" j' s* Y# W
Asymptotic efficiency, 渐近效率
# ^# e3 N+ Z; q7 g& v. P8 AAsymptotic variance, 渐近方差1 V3 j$ r6 Y" h I/ U% K5 Q
Attributable risk, 归因危险度- i- A U) {3 d- p, t H
Attribute data, 属性资料( W& X! h1 k/ Y
Attribution, 属性
4 d. R8 D3 m( |+ cAutocorrelation, 自相关
- `2 M) ] D/ {( A3 R. ]7 r8 W; TAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
. k+ r# P6 d. ` N0 w: tAverage, 平均数9 e. U6 C6 a; Y; a) M, Y! @5 `6 ~
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
7 T5 v& h. _# W0 f* PAverage growth rate, 平均增长率
" j# g- ~. e- ?2 D* u" |Bar chart, 条形图
4 r, X3 B2 j3 p+ eBar graph, 条形图' Z4 W: d% k5 Y5 ~
Base period, 基期
. k3 P2 t6 T; e6 L+ bBayes' theorem , Bayes定理$ F1 L8 R- u. d- D; _3 T" v
Bell-shaped curve, 钟形曲线
+ d4 F: o( [, ~* K( MBernoulli distribution, 伯努力分布6 S+ }+ g6 I/ a) u4 a+ P' c6 Z
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
0 D) w" F+ _& L" W% ~3 cBias, 偏性
* S) H7 N' y) |- _# |Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归 N) Q3 f6 o9 [3 K2 ` T- _
Binomial distribution, 二项分布
9 @; X. p% l l. }6 Y! R5 vBisquare, 双平方
/ [# n Z" i0 | ?Bivariate Correlate, 二变量相关
0 x- l% o( z3 {; N* V dBivariate normal distribution, 双变量正态分布
: @6 c( q# h" F1 F# q6 zBivariate normal population, 双变量正态总体% E( z! l5 ?3 _! _0 b/ D
Biweight interval, 双权区间
9 O& j* p0 m5 I* n9 V+ e' R* NBiweight M-estimator, 双权M估计量+ h. g7 N! P1 ~ M
Block, 区组/配伍组# }" H' S$ x* v+ n F$ C& \. ], E4 _9 Z
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
A) q/ q" g& F0 oBoxplots, 箱线图/箱尾图2 @; P7 m( l! r& Y
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
3 }/ v7 e5 @% `7 W. w8 J: f5 \Canonical correlation, 典型相关
; ^: H( Q5 L' L; c. S D% ^) kCaption, 纵标目
- Y: q! F; |# E% d4 pCase-control study, 病例对照研究
$ e7 v. j- N% V7 | t/ jCategorical variable, 分类变量
! T/ N* S- l5 R7 @- z/ x3 h+ m, DCatenary, 悬链线1 u+ b7 B8 N- g' G7 @
Cauchy distribution, 柯西分布
' r" `+ D/ R9 ICause-and-effect relationship, 因果关系$ L5 f" r7 ?2 c
Cell, 单元; l. Z6 e( o y+ m
Censoring, 终检
6 G/ c" \9 |/ r8 i1 z$ T4 qCenter of symmetry, 对称中心
. z8 m G- c) x7 QCentering and scaling, 中心化和定标
7 b! C, t. ^8 ?: @Central tendency, 集中趋势5 h" Z; s2 i0 [" u
Central value, 中心值
! F- J& }. k% Q- \9 zCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
* f- E7 A1 `' eChance, 机遇
8 j. ]- j+ p8 P I) ?9 pChance error, 随机误差; D' L' p) }) Z, F S$ @/ t
Chance variable, 随机变量) {) R( e5 e# M A0 T1 N
Characteristic equation, 特征方程) L+ u6 A( U1 M- J4 h. L
Characteristic root, 特征根( x5 n1 g1 P: s* F0 Y
Characteristic vector, 特征向量! s: j' t% H$ l" I2 h
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则2 s, p* w" f. J% ?0 ]* r
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
4 ]9 y2 |4 R/ v1 vChi-square test, 卡方检验/χ2检验3 I# q i' G0 T! _
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解; o8 m% F3 g6 }4 @: @
Circle chart, 圆图 2 B8 S9 T0 S! g7 g" A
Class interval, 组距
. s& v7 F1 f7 F& s+ J K7 rClass mid-value, 组中值: ^6 k6 r: _$ V( |' r
Class upper limit, 组上限1 Q5 p5 V h% P& u/ f" y1 }2 W) n
Classified variable, 分类变量
Z) j% ^$ n" ~) D; m: E& aCluster analysis, 聚类分析' I2 G9 ^, q! J G8 \
Cluster sampling, 整群抽样
7 m4 J# \& d" m6 {9 \% J' w L% I% \Code, 代码
, Q/ }3 @8 T# F7 N) Z! _Coded data, 编码数据
1 A A6 j P2 Q1 G- G k; f& J3 FCoding, 编码$ r3 W5 a) Z' Z# X: R
Coefficient of contingency, 列联系数
1 u8 w D6 I3 i& g& s1 dCoefficient of determination, 决定系数. y8 z$ X# S# ? @5 B
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数1 _2 Y( y+ O$ L( j
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
8 S+ L& a( J" {1 a/ w; f+ KCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数( E! n, o/ r& c# L( R( n- J
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
3 g: R% e$ c6 u# _/ C1 `Coefficient of regression, 回归系数: x' Z e' H% {/ P
Coefficient of skewness, 偏度系数
9 r h6 _6 f2 pCoefficient of variation, 变异系数 L E7 a4 v7 R S! ?0 k5 Z3 v
Cohort study, 队列研究5 p G& c. V) q2 U- l
Column, 列! Z% W2 U! s* @
Column effect, 列效应
8 K7 G- b& Q. VColumn factor, 列因素
! Y' r! G j) wCombination pool, 合并
6 Z( T1 f( A8 }0 _! l5 ACombinative table, 组合表3 f/ o* S6 R# O3 m1 H
Common factor, 共性因子
. z7 T* q- f* ?% KCommon regression coefficient, 公共回归系数- I& w1 I {8 a( d# ?/ ]& M5 U; c
Common value, 共同值* m3 H$ D, s- ^# x, W
Common variance, 公共方差. p: s3 c% {- X) H7 g
Common variation, 公共变异
" Q+ I# U4 V0 w: Q0 B. E7 HCommunality variance, 共性方差9 y* r# p. C' C7 t( N! l
Comparability, 可比性: o% n" q0 t- ]& F/ w% {
Comparison of bathes, 批比较1 @1 K9 M }) _7 K
Comparison value, 比较值8 s( ~; c2 l! p# V; Q3 D4 ?
Compartment model, 分部模型
) x# h- E2 r0 a# \6 l) x" ]Compassion, 伸缩
: x3 N3 X7 G) S5 E9 x9 C$ jComplement of an event, 补事件
# I% g& k9 q' M4 n" g3 i0 SComplete association, 完全正相关
$ u, S6 ]2 D! tComplete dissociation, 完全不相关" {7 ?$ D. x4 u6 W2 ^, f* H
Complete statistics, 完备统计量) O! x! `1 N( U4 r8 B$ \
Completely randomized design, 完全随机化设计
' b+ j" y6 o+ i1 ~# b. i2 J$ ]+ B9 NComposite event, 联合事件. V1 e/ n3 k7 @1 P( X
Composite events, 复合事件
- G4 g8 g$ c5 R m yConcavity, 凹性1 I- Q' z% m) E) f+ o+ Q: X6 X
Conditional expectation, 条件期望$ S/ p* \ r, \# ?4 O; V: j2 E' h
Conditional likelihood, 条件似然
- L7 J8 x4 o0 M9 J. @Conditional probability, 条件概率
6 I, W2 y2 ~3 e1 [; U' Z K" `8 fConditionally linear, 依条件线性( x8 b' V* w4 {8 J
Confidence interval, 置信区间
2 m y8 k& F- D$ xConfidence limit, 置信限& t! R8 ~( ?4 N0 E
Confidence lower limit, 置信下限
; z& I9 W' `% b0 l) O# j# wConfidence upper limit, 置信上限
* F$ h6 U' T7 j& ]/ LConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
0 k3 P4 N4 K/ [" \Confirmatory research, 证实性实验研究
/ L- C) t" G! oConfounding factor, 混杂因素
G7 A! d( _+ [) L5 OConjoint, 联合分析
1 z; A8 @: O e p" q5 fConsistency, 相合性
* g+ f/ H, N& U6 _: }/ ?Consistency check, 一致性检验
3 W; B j. s( Q: K2 Y3 Y9 K1 ^Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计, a4 o' ]! Y; Z! F5 `( l! T
Consistent estimate, 相合估计
8 }) u- P. o8 @5 \- v. @Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
R0 F# o% M7 O2 r0 D$ S; SConstraint, 约束
& E* A- C* r$ O2 r5 g# qContaminated distribution, 污染分布
; p, w; y2 q3 J* qContaminated Gausssian, 污染高斯分布! v- P1 y8 X1 \1 X: N' _+ R
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
; t" ]# w1 L0 J6 B2 F/ N0 TContamination, 污染% T* m$ A' ]/ G4 E" [8 u i
Contamination model, 污染模型8 R: m8 r3 M; X, L5 ~
Contingency table, 列联表/ _0 A5 P+ b- s$ w% E
Contour, 边界线
* O7 E# v' E& P/ U: DContribution rate, 贡献率
* ^* K N" P. R3 G+ b2 ^9 j8 EControl, 对照
; ?( @ }6 Q5 H' g7 `Controlled experiments, 对照实验
$ u; D N8 o6 s3 a* [Conventional depth, 常规深度
5 x; T* B! t) T) w! e5 ]. RConvolution, 卷积
, ^7 E* t3 `7 `Corrected factor, 校正因子
3 v& }3 |* _+ \& J+ S! [Corrected mean, 校正均值
7 T3 }4 O' y7 D" P5 b$ xCorrection coefficient, 校正系数$ G( @: I" M! T- n3 n1 b
Correctness, 正确性 c& b! @" ~, V0 Y" l C
Correlation coefficient, 相关系数# |9 T5 E: x& V7 q) y
Correlation index, 相关指数' ?, t! A5 G0 y* D6 H
Correspondence, 对应
$ o. Q+ q* ?& V: x9 k% E3 sCounting, 计数( m" ^/ Y- @7 `+ R6 ^; |
Counts, 计数/频数7 v4 I2 }6 ]" S* d$ b. v) w- H, d. k
Covariance, 协方差& x/ F& i. ~+ ]1 \; D) E# o
Covariant, 共变
9 K1 y5 K! Z8 ~( c* k% XCox Regression, Cox回归
$ a# d4 K- K5 K3 TCriteria for fitting, 拟合准则
6 U1 [( [' S3 R" nCriteria of least squares, 最小二乘准则
' S+ C3 e2 R' `( \Critical ratio, 临界比& w5 N; e. ?% H: }* F% Q
Critical region, 拒绝域
+ Q5 @6 v7 V: n$ i. X2 ~Critical value, 临界值
O% R$ c* V) h7 |! B. R& l9 ]0 iCross-over design, 交叉设计1 V, M0 ^0 H# l5 {
Cross-section analysis, 横断面分析
8 |1 b% \! [% M7 }+ ~8 qCross-section survey, 横断面调查2 G( t& M+ m- H
Crosstabs , 交叉表 ; M: }1 ]1 W( D+ ]. i
Cross-tabulation table, 复合表! ~ V/ o( {6 G( B
Cube root, 立方根& t8 }" c" \& x) i @4 E3 j" D
Cumulative distribution function, 分布函数& x; ?9 Z( K, f' @5 n
Cumulative probability, 累计概率
8 n! T8 l( h; M6 c2 e' g. iCurvature, 曲率/弯曲% {+ m9 y" Z* J3 R1 A9 y/ S& x/ Z
Curvature, 曲率9 H2 ~/ G3 J' P; i9 n4 |& ~' o
Curve fit , 曲线拟和
/ ?& Y, ^" ]: P; P! [- H5 ?Curve fitting, 曲线拟合
% X; @3 y, U8 F1 }Curvilinear regression, 曲线回归0 H! J1 w* R& w( @; N2 u/ ?
Curvilinear relation, 曲线关系
* F0 e/ Y* }) F3 y, \$ M3 W0 a5 G/ MCut-and-try method, 尝试法
; F% e+ n1 b3 R' ~7 |$ k4 vCycle, 周期1 x0 V# t. N' O- G
Cyclist, 周期性9 M, c$ o2 M0 t( w! a1 @
D test, D检验4 z; x: D- P4 E6 ^, V' m
Data acquisition, 资料收集0 q9 J# X$ i# U' \) P( y
Data bank, 数据库7 Y# W" W6 }2 m; n! V t2 Q
Data capacity, 数据容量
& L' E/ A1 E1 k0 K$ h1 mData deficiencies, 数据缺乏
* v; O3 |5 K+ S* x9 z" f9 fData handling, 数据处理
% a5 z: N( V1 N- P( XData manipulation, 数据处理9 K0 I# B1 G4 L0 O
Data processing, 数据处理4 K, @! b0 S E% j' b. R* z8 Q( i% G
Data reduction, 数据缩减
3 M4 d% d3 D! `Data set, 数据集
3 k, ^* T- h' O _4 D8 J/ QData sources, 数据来源+ Q) J0 k$ `3 A( [. f5 P
Data transformation, 数据变换9 [. o! q3 E: ^. B% L# z
Data validity, 数据有效性
% g$ V, s# Q9 ^3 M4 S) r, fData-in, 数据输入
0 n) ~1 }4 a& ]- l1 A0 k+ a5 oData-out, 数据输出7 {4 v* T6 W1 i$ D3 G$ R/ U& Y
Dead time, 停滞期
" R# v/ x7 ]- [' r$ d- NDegree of freedom, 自由度# _5 _4 z- c: d. @, Z$ ]( }
Degree of precision, 精密度( W, K# q% a/ h
Degree of reliability, 可靠性程度
8 V+ z& w: H, X- K7 _Degression, 递减
% z ^3 L$ n5 W# S- EDensity function, 密度函数& U6 B* Y: ?: ]" J9 u9 b
Density of data points, 数据点的密度
* b; N7 v% r/ C5 N) F, \9 N3 A3 fDependent variable, 应变量/依变量/因变量
) ^' {4 a/ L& k$ Q% w8 N; PDependent variable, 因变量- T2 w9 P7 C% p, h1 ^
Depth, 深度
H+ v% B3 L" @- u( Q# V+ _* b/ zDerivative matrix, 导数矩阵0 k& \- Y( _6 e+ {6 X" N" f
Derivative-free methods, 无导数方法 n' B# a! O' K- y& A
Design, 设计
5 ~( U4 ]" E" J W5 d- SDeterminacy, 确定性9 N4 y# B2 o% P5 G: }/ l
Determinant, 行列式
7 }; _( J$ C8 O6 u' [2 yDeterminant, 决定因素
. V* ^" M7 e2 ^6 a: w# o% _Deviation, 离差- n* }; i; Z8 l0 }9 z6 e" E
Deviation from average, 离均差
& z) P/ j& e7 Q3 ]( X8 s+ }7 c; LDiagnostic plot, 诊断图+ m$ ], _1 C6 T6 E. g* Z
Dichotomous variable, 二分变量2 e6 a$ x. _( `& s9 A' \% w5 b0 T
Differential equation, 微分方程
+ p* D9 r) P3 m6 PDirect standardization, 直接标准化法
: ]* I& T$ I o, MDiscrete variable, 离散型变量
6 R; k1 I& d/ I O2 YDISCRIMINANT, 判断
% P( ~# w5 ^! a6 S" y+ IDiscriminant analysis, 判别分析: T' U0 P4 A- T6 I9 p3 [0 r
Discriminant coefficient, 判别系数
9 p- L3 l, e& \Discriminant function, 判别值
8 t- k4 H- M( D8 iDispersion, 散布/分散度" d% C5 ]1 P' q; p
Disproportional, 不成比例的
3 }$ X; e5 E% | d1 ZDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
t& N; B6 l4 ODistribution free, 分布无关性/免分布
9 p* E8 R* d3 g* C5 D) kDistribution shape, 分布形状* H8 a+ c0 R$ m+ ?
Distribution-free method, 任意分布法+ e4 C( F. d! [" {" w |* J$ _: }( s
Distributive laws, 分配律) U- G* [! G$ c% }9 K: \3 H* j/ x2 L
Disturbance, 随机扰动项
" q) q: W+ |1 o4 a! p0 eDose response curve, 剂量反应曲线
3 W; r+ g3 G* I# J; a: c5 m% ]+ EDouble blind method, 双盲法
1 x6 Q5 i$ `+ n3 A& FDouble blind trial, 双盲试验9 m6 {, L0 y3 Q+ ?, h& T
Double exponential distribution, 双指数分布
' o6 w* W+ X: A# [Double logarithmic, 双对数7 `! S* g% w3 w3 u
Downward rank, 降秩
! z. T+ \/ K! a3 S6 ~Dual-space plot, 对偶空间图# s' I$ K! M& m
DUD, 无导数方法- @) y: R1 |" l0 Y7 ^/ L; W8 E
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法 O6 S5 `" u3 J: K" ^4 l$ U
Effect, 实验效应" G( R8 T# C" E/ ~" ~- T
Eigenvalue, 特征值
' z& e+ P0 j: tEigenvector, 特征向量2 W6 W' h& M$ L6 O
Ellipse, 椭圆' K" w: w2 y' I) [0 ?: ~& x
Empirical distribution, 经验分布( Z$ P" P# R/ ~/ m$ ^2 {1 q
Empirical probability, 经验概率单位
- A K/ T: x2 }7 h: E$ s3 c4 tEnumeration data, 计数资料' o9 q2 N$ t6 h: F
Equal sun-class number, 相等次级组含量
: _7 x0 [! ]$ S+ W( M6 G( P; EEqually likely, 等可能
/ l: R: G3 U, o5 z" bEquivariance, 同变性
/ e7 S0 X- N5 M* U' L2 Z( u* A e1 G; qError, 误差/错误5 {) G6 c& W1 {1 o0 O: S
Error of estimate, 估计误差, D( `; @& S: C: Y! |1 J
Error type I, 第一类错误; ]' z# q' }* {, ?9 H
Error type II, 第二类错误
8 A$ M% u3 y% Y8 B; H* H4 k$ }Estimand, 被估量3 _" J0 f, c/ i9 W4 X5 n1 M c
Estimated error mean squares, 估计误差均方
' G( N4 w! O- C8 ~Estimated error sum of squares, 估计误差平方和: g5 p: S2 ?; l7 s9 j/ `! _9 m
Euclidean distance, 欧式距离( S' S* [0 b" [1 x" n i
Event, 事件
& L" h& D5 ^' Z X4 Z+ s" b- jEvent, 事件
6 w0 o) G& K; z: v# VExceptional data point, 异常数据点
# Y4 I( C8 q* ]8 u: FExpectation plane, 期望平面* p1 P+ q, k; n: h0 C% W
Expectation surface, 期望曲面
% g N8 V% y, h, [! E% b7 vExpected values, 期望值
! r4 S; j% g) u' rExperiment, 实验
/ v, ?7 c# g( T1 g" [Experimental sampling, 试验抽样
% j8 O4 F+ X! p+ F, f, hExperimental unit, 试验单位
! ]3 }: V& L# V' {. k6 N$ xExplanatory variable, 说明变量
8 B4 @$ L: p7 {- u7 qExploratory data analysis, 探索性数据分析
5 [ X6 m) m: w: v( ^: ^: kExplore Summarize, 探索-摘要9 k- D, b5 z/ ?; P9 c% ~7 R( m9 W
Exponential curve, 指数曲线
* _' H7 K$ d& ZExponential growth, 指数式增长
* H; F) X8 r- X8 v- `" \! w/ \! _EXSMOOTH, 指数平滑方法
, w2 b" m1 Y$ j% ?+ {Extended fit, 扩充拟合
! u' E( c6 H0 _" e9 K6 Z9 J( iExtra parameter, 附加参数
" s. }: ]; a5 W0 v5 B8 S9 ~$ W! xExtrapolation, 外推法4 D1 I, u- K# L% q% T* s5 \. b
Extreme observation, 末端观测值) M. ~9 f4 F5 n3 [3 W2 g" l/ R
Extremes, 极端值/极值
; [% D. |/ ~) @; ]! [F distribution, F分布
7 p6 \! W0 g/ O. g, n3 F/ YF test, F检验) G ]4 ~ x2 w( G1 L7 ~6 P
Factor, 因素/因子
2 B6 F/ w7 n" \% AFactor analysis, 因子分析
- o4 O8 v/ S$ MFactor Analysis, 因子分析) q; L2 l4 X' j* y$ D
Factor score, 因子得分
( t5 g5 p* {% H9 K, Z% C5 PFactorial, 阶乘$ \4 V7 ~; Z5 \2 G
Factorial design, 析因试验设计: Z: m5 O- ^, P0 \* ?, W5 l
False negative, 假阴性0 o' R" {4 |7 }4 m. M: q
False negative error, 假阴性错误9 ?& C4 R2 ?( P4 _2 e3 q9 {
Family of distributions, 分布族: z: I( u" k% M# T; `
Family of estimators, 估计量族
* q( k) X+ y8 ~! tFanning, 扇面. F+ N# i5 R6 F7 O/ I7 ~
Fatality rate, 病死率
3 B, ^4 F9 C7 vField investigation, 现场调查$ Y' p$ H( T- Y$ @7 ^- r
Field survey, 现场调查
, x; L' V, L, _/ s3 r6 T' ]Finite population, 有限总体
( Q. u1 S) q5 |# z, x" CFinite-sample, 有限样本
5 [9 ^8 p X1 ^5 T) y; d: G$ H4 f8 _First derivative, 一阶导数: N5 r% F& F, |2 N
First principal component, 第一主成分
4 G$ ^: _% ^+ rFirst quartile, 第一四分位数2 n6 K2 r$ V- k7 Q
Fisher information, 费雪信息量- H7 w6 E' n, O; j4 E
Fitted value, 拟合值
* H% z8 ]1 j( n" L+ d! O3 H' N. DFitting a curve, 曲线拟合/ [8 r U, ~; x
Fixed base, 定基
c4 }0 \1 G# rFluctuation, 随机起伏
5 o* Q" s H! F- X' lForecast, 预测
6 `- X" s8 \0 a0 ~: T4 xFour fold table, 四格表+ P- y; J) i% S7 g+ X) T5 r
Fourth, 四分点
3 X( E' x `$ K% e* MFraction blow, 左侧比率8 |/ ^; a0 T6 N# L: p2 T
Fractional error, 相对误差9 l3 o& Z7 J) b! M, h* {
Frequency, 频率 L9 x/ Z# P; G% a
Frequency polygon, 频数多边图
" |9 o2 t' @5 gFrontier point, 界限点0 b1 ?# x9 |; E7 V- `/ a
Function relationship, 泛函关系7 q3 [; _% w7 h( {9 ?- P! l
Gamma distribution, 伽玛分布
& P- o# U; W2 `- iGauss increment, 高斯增量
% v6 A; K, H( fGaussian distribution, 高斯分布/正态分布; ~+ h6 S# |; X& {7 V
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
0 K3 b. B% A& M1 [, n- W3 TGeneral census, 全面普查) h: S2 ?2 T/ o- E) E
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
; b* S5 [* Y% J! }9 n6 wGeometric mean, 几何平均数
6 k; y4 M1 X6 }8 BGini's mean difference, 基尼均差3 j% c0 G" e: J" u+ ^. K
GLM (General liner models), 一般线性模型
8 n. d7 r: f! \5 H" x- yGoodness of fit, 拟和优度/配合度 S% \; e1 M: {6 J, B/ R
Gradient of determinant, 行列式的梯度
2 {# n) V! r1 m$ y+ t) ?8 fGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
: g! X0 d3 {7 i5 u+ H0 nGrand mean, 总均值
: E9 }" H# M6 O! s- H# ^& JGross errors, 重大错误# ^, v: A% D, v5 A' s8 @, d9 F
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
& @4 D) F" o3 c2 ~& n, r' Z% g7 mGroup averages, 分组平均
: ^# C: \0 o: s. k% XGrouped data, 分组资料
% d; i8 X/ k% @; E+ |+ BGuessed mean, 假定平均数/ h' B6 [$ y. G
Half-life, 半衰期
# a1 g/ x6 b' P( P( THampel M-estimators, 汉佩尔M估计量1 V" V9 r, _# v1 J' Y o: c6 V
Happenstance, 偶然事件
' S1 B z/ _/ U1 k) p: U$ ^4 YHarmonic mean, 调和均数% z" T; j+ d! @. M
Hazard function, 风险均数
, o) V) r" s1 M3 _. A, D7 kHazard rate, 风险率2 F+ |7 w4 a) G+ r+ j5 |% G
Heading, 标目
6 V" A& b+ E9 n, Y. vHeavy-tailed distribution, 重尾分布0 B, ?2 O- T; H/ t# R
Hessian array, 海森立体阵9 D2 b1 f* z# s
Heterogeneity, 不同质: Q. r0 v7 z" d0 `8 P3 \8 @6 C/ g
Heterogeneity of variance, 方差不齐 * b# \4 G8 R# R& K
Hierarchical classification, 组内分组
- _. M- s! n0 `- c* d% q' LHierarchical clustering method, 系统聚类法- o' U: l1 }& r) P: I Q
High-leverage point, 高杠杆率点
V; I* A) E2 w/ i/ k8 THILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
/ k! H6 M+ F' ~% r8 h# oHinge, 折叶点 _( o& v( T& A" {: a9 u- X( s9 \
Histogram, 直方图. l1 \6 u& o: P: M& t
Historical cohort study, 历史性队列研究
9 G- n: C; W0 K I# l) gHoles, 空洞3 [- K# R t% v9 n& C! t! [( d
HOMALS, 多重响应分析9 w) x* {& O6 \& |7 O. a* G. n
Homogeneity of variance, 方差齐性
- w: A6 v7 ]$ N( tHomogeneity test, 齐性检验
* k4 Q9 Z2 ^' ?- V; Q* |; O4 cHuber M-estimators, 休伯M估计量
4 J4 T9 ?4 f/ F' C+ {0 b; i9 _Hyperbola, 双曲线
! J$ v4 u! q9 t% J xHypothesis testing, 假设检验4 L! r, c3 p7 Y+ _) Z1 A; u5 F& n
Hypothetical universe, 假设总体# b& y4 x& @) b3 R$ T+ t9 s
Impossible event, 不可能事件
" u4 p L7 t% N' u! CIndependence, 独立性
$ T! X' ~/ H% v% {9 f: H; p, lIndependent variable, 自变量% C; p- p% C8 [, A* s+ @
Index, 指标/指数
% D* q( ]$ M- M% q7 y, a2 F8 CIndirect standardization, 间接标准化法
: W6 E5 {) J; ?3 R( D( s, ?Individual, 个体' R+ c' |- N2 b5 O$ B. a/ s: |
Inference band, 推断带
) h6 \' c2 I3 Z) oInfinite population, 无限总体
8 `. g/ n1 Q0 J+ j1 pInfinitely great, 无穷大
0 ?. M8 K$ i' ~$ D$ P2 Q& aInfinitely small, 无穷小
7 j7 [2 P- X% r' t9 k0 sInfluence curve, 影响曲线
* ]: N( a! }# j2 s& UInformation capacity, 信息容量
- ^3 g5 q; x2 RInitial condition, 初始条件
7 F' d& i. z6 v+ Z6 N) lInitial estimate, 初始估计值% ?, d' g+ F5 T/ O3 y: G2 L, }; k8 ~
Initial level, 最初水平: _* D: ]+ j# ]; e3 V' _" w% n
Interaction, 交互作用& ~) {. p D* H- [1 L Y, u: a7 g
Interaction terms, 交互作用项
6 Q& j) [& J$ TIntercept, 截距3 k/ e9 ] ~: ^" x+ q" l, _
Interpolation, 内插法
- i: E3 ]8 g2 c9 [6 i. ^% P: ]5 vInterquartile range, 四分位距
2 ?( H+ E7 ?: i5 _' YInterval estimation, 区间估计
% l2 v+ c9 k2 p* p L# TIntervals of equal probability, 等概率区间
0 `4 y, x# Z2 B8 A3 P3 mIntrinsic curvature, 固有曲率' z/ `5 p4 \' Q5 T, _9 D. M: n
Invariance, 不变性# h! B3 o8 z; K2 A# k
Inverse matrix, 逆矩阵! k. s9 l) P1 D% U3 M$ @8 D
Inverse probability, 逆概率! q N: @8 I/ ?
Inverse sine transformation, 反正弦变换
) Y' u- Q7 m; o8 `Iteration, 迭代 / H6 ]) m: h& i7 {" {$ v1 b& [
Jacobian determinant, 雅可比行列式) H: t- T" _( O+ ]' S
Joint distribution function, 分布函数- k b& X* S/ ~/ @0 H
Joint probability, 联合概率
( \1 g. s% Q, r& a m$ gJoint probability distribution, 联合概率分布
, B4 k$ F. c) K1 U0 V8 {9 @K means method, 逐步聚类法
" \( n! w7 P. ~& K0 p( TKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
# J8 b$ R" r4 K! |$ _ ~% rKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图& }$ g( v, K5 S" n6 ~4 W3 `5 R
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
3 U _/ J: p: j3 `2 l9 oKinetic, 动力学- R) y# ]" k" ~3 b
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验% o$ y9 F7 @' t& a: c
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
1 l- F$ {# p2 \1 a: fKurtosis, 峰度# U8 u, P0 [9 {+ o
Lack of fit, 失拟
0 _0 ]) w- ~ w" fLadder of powers, 幂阶梯
8 |) ~+ r& Q2 Q9 N6 JLag, 滞后
/ D+ k2 I+ ?' k+ m% U) Q; I2 Q8 BLarge sample, 大样本
& D5 _" i! C9 p4 Q6 W ]Large sample test, 大样本检验
0 U/ }9 F+ G' ? v4 TLatin square, 拉丁方1 Y; G: R) X8 d
Latin square design, 拉丁方设计! x) F1 z2 h! j% j
Leakage, 泄漏6 \, B. V: y, b2 b8 {1 \. e5 O
Least favorable configuration, 最不利构形
, b; I* n! H' ]/ J( B: BLeast favorable distribution, 最不利分布
0 b% v" S! V) p: JLeast significant difference, 最小显著差法4 W7 r5 J* P8 B5 L# z# n! Z3 v
Least square method, 最小二乘法) j: A7 x: p, \! p" X6 e
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计( y" U3 G9 G, a) m7 @
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合7 T& a$ S# a) m! D
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线7 X# K- k- R; l1 \1 h
Legend, 图例
7 ~ }- c, w) @8 a( F* W$ r7 {L-estimator, L估计量
% l( ~$ i. i0 } FL-estimator of location, 位置L估计量
. G5 q: C1 b7 @0 ~5 |2 _L-estimator of scale, 尺度L估计量
2 D. K+ A) [# P9 C' iLevel, 水平5 X4 v2 E% |; u% D1 h
Life expectance, 预期期望寿命7 W: j+ b+ x ?! U* t
Life table, 寿命表
7 T9 m5 A4 f1 x9 b5 ]Life table method, 生命表法
2 v+ E/ E# \! V, N# D! [1 c6 p2 P+ ULight-tailed distribution, 轻尾分布
8 U, c' H/ Z- x, c* L* N$ L2 [Likelihood function, 似然函数! S' |2 z& I* q, H- j9 t) n
Likelihood ratio, 似然比' _* ?+ k# G- J9 y
line graph, 线图! A, }4 O# y- n, W$ P; x* V
Linear correlation, 直线相关) b" l; f" x7 r. u- @
Linear equation, 线性方程
, V- F; o: ? q" q1 i% ]$ Z4 I5 XLinear programming, 线性规划
; o: I& ]. U3 B" x; J/ h" I8 kLinear regression, 直线回归. y+ \9 ?+ X( d! K
Linear Regression, 线性回归& W& E% ?0 z* ]: D/ A3 d( L7 [
Linear trend, 线性趋势
. ?6 E$ i% w: s. \; d- d6 pLoading, 载荷
8 ]& {7 m t2 `! z4 `, WLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性8 b( |9 E- K4 d0 Z
Location equivariance, 位置同变性
- N8 k! y4 N: b$ b8 N/ NLocation invariance, 位置不变性
4 J) v0 s8 A) l/ m% ZLocation scale family, 位置尺度族' o# B# P2 f9 T* U" o
Log rank test, 时序检验 ; @; W. B7 s$ B: q2 N0 S4 Z9 L* r) i
Logarithmic curve, 对数曲线
. t) \4 @/ [& o! uLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
% A$ C8 ^" G iLogarithmic scale, 对数尺度1 A( g' d# \" r( [ U/ `5 x0 t
Logarithmic transformation, 对数变换
. `! C. U3 E7 f/ W0 H" VLogic check, 逻辑检查
/ n6 g( x0 j0 O! BLogistic distribution, 逻辑斯特分布% [# H$ s" m8 P# ^/ j( X
Logit transformation, Logit转换. c; c c: S$ s$ J& s. U
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
& \9 w0 o/ ~8 S* xLognormal distribution, 对数正态分布
" Q' C+ G" J6 I5 L1 u5 s, xLost function, 损失函数
9 I J" X9 ~; p) C1 k V. y; x. E' n9 k# SLow correlation, 低度相关
) r! q5 O/ I4 r5 z- Y' X* P) i& YLower limit, 下限. S# y3 B5 J" [
Lowest-attained variance, 最小可达方差! x& G% c+ \0 l
LSD, 最小显著差法的简称
4 P7 v" B& q7 tLurking variable, 潜在变量
6 |* T' r7 ]" y3 T0 `Main effect, 主效应% E( i9 `5 X" W& \( x) w; ~# u" g3 z- v, A
Major heading, 主辞标目3 K' g- i& `4 Y: H
Marginal density function, 边缘密度函数) J6 d1 Z1 \4 o" r7 {) C$ O9 J
Marginal probability, 边缘概率
" N+ Y) T& O; \4 ?6 _ KMarginal probability distribution, 边缘概率分布
) ^$ j4 q$ z0 e7 N& @" a0 g7 z7 c- sMatched data, 配对资料7 u( w3 I# ~7 M W/ D, q( K
Matched distribution, 匹配过分布0 p$ i8 Y. |0 K F
Matching of distribution, 分布的匹配
! h0 x0 P2 _9 aMatching of transformation, 变换的匹配! j! i! {$ J- e# o/ q/ @
Mathematical expectation, 数学期望% O, O5 S1 f m9 W. L0 R
Mathematical model, 数学模型
2 N3 E+ D+ S6 _7 b4 S/ }2 H. GMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量: I Z. e `2 I, V6 Q5 I( V$ @
Maximum likelihood method, 最大似然法
1 B" d4 u; t+ G9 cMean, 均数
0 f" }( ^+ q+ l6 j! zMean squares between groups, 组间均方
2 U$ b& O( [: ^" t6 y9 `3 aMean squares within group, 组内均方
; }1 g2 g- E. _) m6 x4 jMeans (Compare means), 均值-均值比较6 n3 K# A" U* T- S- \7 m; V
Median, 中位数' j4 h* V1 ?: x+ D; l! i( B
Median effective dose, 半数效量
. J0 h% Y! o" F5 g; WMedian lethal dose, 半数致死量
4 i; T- f1 C! q! X. g6 t, D) F0 Q K5 AMedian polish, 中位数平滑
: j/ t, S# X; n% N) z8 yMedian test, 中位数检验
* y* v' |/ a' D3 O; a. g+ d' zMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量 ]6 V; x, w' Z b% ^) L
Minimum distance estimation, 最小距离估计
0 h7 ^# [. @. C* B" e/ m# i5 _. j" f! dMinimum effective dose, 最小有效量/ H1 [$ s' ?1 _+ l3 K/ d3 h
Minimum lethal dose, 最小致死量$ [" {1 x9 I2 l
Minimum variance estimator, 最小方差估计量$ }. _0 T3 A2 I# u2 K2 w
MINITAB, 统计软件包$ S! t. H# e7 q/ {4 }
Minor heading, 宾词标目
$ k1 m% I v4 e6 ^Missing data, 缺失值
% c, c( w0 ^ x) R' aModel specification, 模型的确定
% o4 e0 {1 \: z, b7 BModeling Statistics , 模型统计
" X( y" c, ^# W5 b' {: Z5 FModels for outliers, 离群值模型
' I: N( w6 {5 l# hModifying the model, 模型的修正
( V- `( ]- c% z6 G" p9 wModulus of continuity, 连续性模$ C1 A2 a5 R1 x* V: c7 h2 s+ B
Morbidity, 发病率
v1 W, e8 ]# j: t( d' ~5 b% T! oMost favorable configuration, 最有利构形
L- |- n- I2 R7 VMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度( k/ _% d c7 g3 V& s4 k: `0 h9 @
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
C7 G1 n% k \6 R0 c0 T1 \7 p* U2 ~Multiple comparison, 多重比较
9 ~8 x! K7 v+ g) |9 DMultiple correlation , 复相关' }& q" \6 a+ Y' ~7 O' J# k
Multiple covariance, 多元协方差: R# J5 z3 Y6 b7 r' E
Multiple linear regression, 多元线性回归
N+ |6 o2 ~" f$ s+ tMultiple response , 多重选项
' ~# J( y, A* x% E7 i: d2 YMultiple solutions, 多解
5 |! N2 k; S vMultiplication theorem, 乘法定理6 o" {! _3 l9 X* F- y% {4 M# Y
Multiresponse, 多元响应
2 m( ?$ q$ e2 s+ `$ z, {% O' NMulti-stage sampling, 多阶段抽样
0 C& R) i1 m/ p, c$ A- B. NMultivariate T distribution, 多元T分布
+ K3 ?* ~, y2 ^$ V0 t9 _Mutual exclusive, 互不相容9 Z9 M, u$ T& [7 R& l) n
Mutual independence, 互相独立
$ L) `; b( P9 Q# c5 r+ D. H# Q" {Natural boundary, 自然边界* E+ o3 c- }" m: f$ `/ o
Natural dead, 自然死亡
: y! w, i$ Y1 _Natural zero, 自然零" R6 U, z/ O8 w" q
Negative correlation, 负相关
, G! [, t/ p- ]5 R' [0 A2 QNegative linear correlation, 负线性相关2 y/ e6 e; _% \( n1 a+ ~4 q$ X
Negatively skewed, 负偏7 F5 `5 t. X( O
Newman-Keuls method, q检验: H4 q0 r! e' P" Y
NK method, q检验$ ?, L. W* n U! b. \6 o3 c3 K
No statistical significance, 无统计意义1 J L* ]2 w- |! n) h: }
Nominal variable, 名义变量- r9 z. ?* w, U3 O& M: ]! {
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性4 h% r4 Q I$ T5 a
Nonlinear regression, 非线性相关6 ~$ q I% |" E( |
Nonparametric statistics, 非参数统计
9 j( L% X2 z8 |% e7 N$ t* \Nonparametric test, 非参数检验
& R3 }& H+ f) Q! y) r$ u" _Nonparametric tests, 非参数检验
; i9 F* Q# }1 H/ i) w2 `' b& G0 ?Normal deviate, 正态离差
, D9 ~+ ~( t& ~3 uNormal distribution, 正态分布
# K% J2 P H/ i" N( e0 I" W; D' ]Normal equation, 正规方程组5 ]8 k& i0 I5 [4 M$ f
Normal ranges, 正常范围
+ D* b: H. g% u6 b# ^Normal value, 正常值. c; F* u O; B1 @9 _' s# t; P
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数$ \2 H8 K: y& F0 Q+ I" H2 G+ c
Null hypothesis, 无效假设
( j& z i {( @) x* j3 mNumerical variable, 数值变量
- C2 c S, U* b) J8 _" P7 lObjective function, 目标函数9 R* c i% A' H8 |5 L
Observation unit, 观察单位) g8 ^* O2 K4 ^: { D) n% Q
Observed value, 观察值$ H- ?5 K2 f1 D( H
One sided test, 单侧检验- S0 W2 `, H, d! O
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
/ K6 I. D, \. z* ]3 IOneway ANOVA , 单因素方差分析
. m) ^( O4 y) J0 G' ]Open sequential trial, 开放型序贯设计
~' y; O4 w) qOptrim, 优切尾2 I) z' b1 W: `1 [ \
Optrim efficiency, 优切尾效率
g- ]; k) y. c) `+ COrder statistics, 顺序统计量
1 A3 O' z3 ?$ q& H, e( TOrdered categories, 有序分类) L. T6 \! [/ s* D4 d
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归+ ]; f0 k7 i' d8 U
Ordinal variable, 有序变量
! N- T8 f: X. \- K" b4 ZOrthogonal basis, 正交基$ I2 M. c, o3 V/ H/ K/ ~
Orthogonal design, 正交试验设计- i& K7 u- \& p
Orthogonality conditions, 正交条件+ {5 N; {. Z# `% n. d; e
ORTHOPLAN, 正交设计 & k5 {5 a5 M6 [" {
Outlier cutoffs, 离群值截断点
, L/ j; q/ P; h: a0 [* kOutliers, 极端值% O% a5 B( _0 q5 E: V' m
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 & t' c( p. V% f
Overshoot, 迭代过度
: ?* \3 M( ?0 f& t4 T$ }Paired design, 配对设计" F8 e7 d, ? p, F
Paired sample, 配对样本1 W8 r' h) [8 g) n' |) W
Pairwise slopes, 成对斜率
- T I& G" x$ x* X" `2 EParabola, 抛物线
0 r; I E4 ]0 l* s* C5 A" ]Parallel tests, 平行试验
9 W! z7 i: D( T! |- gParameter, 参数
( d4 p0 S. |4 `" `Parametric statistics, 参数统计
* z: U) X% `3 x2 c1 \+ QParametric test, 参数检验
; ^$ I* s3 H+ }2 |Partial correlation, 偏相关
3 d. y: \, }" [: l0 }Partial regression, 偏回归$ @3 n/ ~% w, U: i) \9 u
Partial sorting, 偏排序0 z+ A% ?1 e+ N9 X) D( W$ g
Partials residuals, 偏残差0 {' u7 S& `6 Q4 o: A
Pattern, 模式
- \3 Q: g/ i& t' G0 b5 L& g! ~Pearson curves, 皮尔逊曲线# j+ U4 j' F# U7 T' @& e
Peeling, 退层
$ H" k* w) Z! M$ hPercent bar graph, 百分条形图' u% B/ f- w- {. L
Percentage, 百分比/ m: i$ ~0 P- S0 J! M
Percentile, 百分位数& G; |, Y5 ^. g" P% s* x
Percentile curves, 百分位曲线
3 A' _8 Z( U* u3 V& fPeriodicity, 周期性
3 e1 e$ E* O' F L" [+ fPermutation, 排列
) o2 H8 {7 Q) y9 L0 |P-estimator, P估计量' G/ z, @9 U: X+ c* Z7 Z: X
Pie graph, 饼图) V3 r( D$ s6 u L
Pitman estimator, 皮特曼估计量
4 n$ @8 ^3 R% QPivot, 枢轴量8 e4 L2 z/ W% `4 v4 c: Q
Planar, 平坦# s7 u% S$ Q `3 p
Planar assumption, 平面的假设
! F0 c, A& N) b( M0 b- \4 wPLANCARDS, 生成试验的计划卡9 J7 r$ j! q$ C
Point estimation, 点估计
Q; e9 I; g* u9 [' ]: `Poisson distribution, 泊松分布
6 y8 A! {/ r/ tPolishing, 平滑
7 X% f2 E0 O% C, h8 J, D' RPolled standard deviation, 合并标准差# c7 ~3 ~) ^$ C
Polled variance, 合并方差
9 g. F' _' t1 \2 u: bPolygon, 多边图: ^0 U* S; B* k+ A
Polynomial, 多项式
) A( A9 Q9 h% v( x/ q/ J' \Polynomial curve, 多项式曲线% E. d5 d- A1 J' O, E- C8 s. n
Population, 总体; X/ a7 y6 |( ]* r
Population attributable risk, 人群归因危险度
R9 J$ V9 @2 N+ kPositive correlation, 正相关6 r; \$ W& W2 Z2 L) o
Positively skewed, 正偏. |5 c: }; k4 a7 |" B3 s3 Y. |7 d
Posterior distribution, 后验分布
. M: \3 z, I/ w8 y/ ^: S# aPower of a test, 检验效能
5 ]- N! {: P( P9 F1 ZPrecision, 精密度
- I$ k5 C0 M- [" p9 d; UPredicted value, 预测值- s: T6 R# r- ~$ b2 H
Preliminary analysis, 预备性分析
( a9 X. V0 L+ ?7 B) P( aPrincipal component analysis, 主成分分析: J- y: Y% [' v3 H/ l
Prior distribution, 先验分布8 q5 h @5 U0 \5 ^7 f/ g
Prior probability, 先验概率
; Z( F8 S: A: f7 `& I! A& A, L& XProbabilistic model, 概率模型) z( n9 B; c. n7 z4 [) A
probability, 概率% z- _- i3 g( S- D% a
Probability density, 概率密度+ d" X& J! ~/ h5 l1 v- L
Product moment, 乘积矩/协方差
& I! h+ d+ g, `1 D- mProfile trace, 截面迹图
* G! M9 n! o5 U! P' OProportion, 比/构成比
3 N2 G9 o/ { k( e1 zProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
& D6 {1 ^. Q) w; c Q! oProportionate, 成比例
3 H" `4 K% l% @& x6 W$ n! }6 w) V1 ?Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量& x3 H P1 O9 a& ^& {
Prospective study, 前瞻性调查
9 q2 q. x) ]" U5 TProximities, 亲近性 ; q& A* Y: ]6 G/ y
Pseudo F test, 近似F检验
% N& v9 X( K) @( u: { wPseudo model, 近似模型9 b" H# c/ r% ?; y% R
Pseudosigma, 伪标准差, \ B. v" \+ s+ Z" k; {
Purposive sampling, 有目的抽样" w6 m( i- g! x$ f# z; [; R
QR decomposition, QR分解" m5 S4 g" L+ j2 \
Quadratic approximation, 二次近似
: q1 y0 c+ k- j5 x7 mQualitative classification, 属性分类
# ~4 R5 J5 U3 k6 X/ T3 Z1 {Qualitative method, 定性方法
. i6 R: e5 w. AQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
3 A: {6 ~8 E( K2 m2 J5 ZQuantitative analysis, 定量分析/ u/ q/ \9 A$ d( q
Quartile, 四分位数1 H* ?, f4 ]5 V: D2 r
Quick Cluster, 快速聚类
) [8 ?0 J. C( RRadix sort, 基数排序
; s- X. y' y1 G5 J) C' ~, BRandom allocation, 随机化分组5 V0 c: L8 s T u
Random blocks design, 随机区组设计) T, P7 b/ Y. P' ]; e0 ?
Random event, 随机事件) }1 X# k6 o3 [' a& A, D
Randomization, 随机化
+ L' G3 @; |- ]. B5 R k% Q* uRange, 极差/全距
( E4 T1 E8 d2 l- T% t8 x+ FRank correlation, 等级相关
- D+ [: F& u1 VRank sum test, 秩和检验
. v( x1 g+ S+ ^: wRank test, 秩检验
! ]) ^ p1 o' C% ~, ^" D% x1 LRanked data, 等级资料
! s2 I) b# y8 }/ i- ]) wRate, 比率: }4 V. G+ O' n; @4 h
Ratio, 比例4 s+ X4 ? `* R" A/ ]5 T+ R9 w
Raw data, 原始资料2 r# }# X+ s! N& n+ ]- f
Raw residual, 原始残差0 g) ?; i! }1 t) k- z
Rayleigh's test, 雷氏检验* v2 P0 W# O4 r5 G
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
% Z' s' S6 w, ~Reciprocal, 倒数
# C2 N! W; R: v4 L3 mReciprocal transformation, 倒数变换
2 w& k& m2 r% x2 }" n5 cRecording, 记录7 y8 S. ^$ [& f! ]' {$ ~
Redescending estimators, 回降估计量
6 m o" w! @& _0 ^Reducing dimensions, 降维2 W: H; o( E2 [ A/ D
Re-expression, 重新表达- ~$ @; C" K, I% W1 |* m! C7 j
Reference set, 标准组' O8 x) M+ ?; B- N! o- c$ G
Region of acceptance, 接受域4 p: |' p3 Q5 W$ Q0 H$ I3 K. F2 Y) c* {
Regression coefficient, 回归系数9 `: O; b, R0 L/ m- _% q
Regression sum of square, 回归平方和0 j# t# c3 K V2 Y% l" R! V
Rejection point, 拒绝点
: p2 f" G6 K5 _' N" H0 v5 LRelative dispersion, 相对离散度2 n9 V: z4 ]' @6 M3 J8 Q1 K
Relative number, 相对数
" k7 P8 Q& R( D: LReliability, 可靠性, J4 e/ N' V, ~7 J' Y
Reparametrization, 重新设置参数
8 D3 ^3 i4 U3 X) X9 D9 cReplication, 重复
3 U" u3 q( ^. S7 ZReport Summaries, 报告摘要% v! G6 ^" O" I) Y- W6 h o
Residual sum of square, 剩余平方和+ t6 N9 o' q( ^; \; [- n( }) W
Resistance, 耐抗性+ m, K/ A) g0 G( |: e: c2 H% y/ `
Resistant line, 耐抗线 B4 O M" ]9 {9 u* @
Resistant technique, 耐抗技术! S2 n- _8 n% y
R-estimator of location, 位置R估计量, _& s; q- J: p* g
R-estimator of scale, 尺度R估计量
$ @3 R1 _+ d+ S3 \, YRetrospective study, 回顾性调查& @6 N+ Q0 R' E$ }
Ridge trace, 岭迹) @ i' ]- g- E/ n+ i
Ridit analysis, Ridit分析/ v# n: ?0 L! J0 K0 `
Rotation, 旋转
9 R/ T6 z; Y. }: M/ ]Rounding, 舍入. }3 d0 K. I6 W$ A/ I1 X
Row, 行
3 Q: g# W- E& o6 @! l) S( J- `Row effects, 行效应! u/ ?2 }8 K+ G; J# Y
Row factor, 行因素( y! p! o1 d2 y( T- D, w
RXC table, RXC表- b" Z( g% X5 b/ S, d8 s3 Z
Sample, 样本6 J, D* o( _, J* Y
Sample regression coefficient, 样本回归系数
^& ^2 q i8 S: C- wSample size, 样本量. U' @6 v: v! o8 G/ x
Sample standard deviation, 样本标准差
- C8 q- O( j. p- |Sampling error, 抽样误差! X- q! P5 G2 d% U/ I" z
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包7 P( j. m+ W, P7 B
Scale, 尺度/量表3 S! y- w/ \9 Y6 T" q
Scatter diagram, 散点图
& E: M$ k w( pSchematic plot, 示意图/简图4 G- B2 q& Q7 D7 [, @
Score test, 计分检验
! [1 `9 Q; E6 c' k2 u, s* _0 A5 hScreening, 筛检. r# E7 e5 F2 R$ G$ {7 }% V# e
SEASON, 季节分析 + l6 m' B! ?3 M
Second derivative, 二阶导数2 m# m2 V' m) h2 d5 \& a m# F* s. z
Second principal component, 第二主成分
/ M/ _ t" [: H* R5 }4 pSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ) ], A+ a; O+ T5 t$ f6 G7 }' q
Semi-logarithmic graph, 半对数图
$ A# S8 W$ [% kSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
4 ?5 K$ h4 S: i8 y' F0 j. i3 I4 N5 I% `Sensitivity curve, 敏感度曲线
: y5 v8 i/ q8 M/ O- w1 P3 f4 B. |Sequential analysis, 贯序分析8 `8 }2 [8 ^: {8 d
Sequential data set, 顺序数据集
& \4 i$ v6 j8 E, ?7 T- JSequential design, 贯序设计
3 |6 M2 L% m! U; ESequential method, 贯序法* }: w! d o$ m4 O3 M* i# R. p
Sequential test, 贯序检验法
: M* v2 j5 v8 W H; b7 \$ H. HSerial tests, 系列试验; E0 C' }7 y& v+ ?, \: w7 k
Short-cut method, 简捷法 ; a# n* l8 U# j& L, y% n) l
Sigmoid curve, S形曲线6 v' G9 C$ t3 Q/ i8 o3 k
Sign function, 正负号函数
! n9 @: j r6 M) |0 P+ ?* RSign test, 符号检验, b) A& m0 J) t
Signed rank, 符号秩
6 l: X, j4 `2 u4 |) o2 O# kSignificance test, 显著性检验
3 u0 S# ~/ p: j$ ]Significant figure, 有效数字% X. z7 T( H: v
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
) V* {/ g& N4 T0 I mSimple correlation, 简单相关* P) Q) Q" [- @/ J4 [# v
Simple random sampling, 简单随机抽样
' x2 K% Y% R$ |& S# z t% D: X& \$ u9 HSimple regression, 简单回归
! \/ O# S8 l( H jsimple table, 简单表& ^; }' k1 c h5 N6 k
Sine estimator, 正弦估计量 t& Z5 O" r5 T+ ~/ n
Single-valued estimate, 单值估计
- W0 }6 A% y1 y* aSingular matrix, 奇异矩阵
1 D/ y; ^' b9 X# I0 j& ~Skewed distribution, 偏斜分布
6 \2 ]( X+ W; T9 `- F! rSkewness, 偏度
: Y* }" v0 r; I& ?Slash distribution, 斜线分布7 l/ Q2 y ?% L7 N+ ]
Slope, 斜率5 I) T' u% ?5 P; k# p
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验0 P1 l% R. f1 h) G6 g
Source of variation, 变异来源/ h. L8 F8 H+ j
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关# f* @1 P% L) ~( A4 k+ _5 V9 y/ u3 h n
Specific factor, 特殊因子/ f( ~- b$ w8 m: }. K0 ^" c5 O
Specific factor variance, 特殊因子方差
. A; Q0 [& e3 i% Y8 @5 O4 y+ \Spectra , 频谱7 `3 N- Z5 ]) m) b5 c% G
Spherical distribution, 球型正态分布! r1 U. A) F5 O8 `, I: p; }( ~
Spread, 展布
+ s' `" {+ n6 r7 Z, |SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! ]$ @* b, |& y/ m5 q
Spurious correlation, 假性相关: S; L2 i* F3 V
Square root transformation, 平方根变换+ y1 d7 t+ e8 V* u( ~3 S2 ]
Stabilizing variance, 稳定方差
- I# ^0 N9 T! X: ?+ u' P/ o6 h$ {Standard deviation, 标准差
+ B9 ^" I1 d; J" E1 E5 GStandard error, 标准误
: r% I. z+ m$ \; `# Z0 SStandard error of difference, 差别的标准误 P( o2 p9 s. q7 A5 g5 L1 x
Standard error of estimate, 标准估计误差# J" f$ `* E9 {
Standard error of rate, 率的标准误/ }# _. f0 I1 ~3 J0 M
Standard normal distribution, 标准正态分布
$ |- q. }* o: TStandardization, 标准化
9 G& R# V3 ^5 e& D0 y6 }0 |Starting value, 起始值
% k9 U6 L$ l/ D. x% ~7 nStatistic, 统计量+ t. C- v& c# M$ S7 b
Statistical control, 统计控制3 U& i1 g# V. P( ?( B; t
Statistical graph, 统计图
0 d! ^, \! x3 IStatistical inference, 统计推断
" m, u; @7 A( D& {' W0 P5 DStatistical table, 统计表( U- n) _: K+ o$ i0 L. l; V! V
Steepest descent, 最速下降法4 V2 h4 o3 z( C2 r# X1 y! R
Stem and leaf display, 茎叶图6 {: G5 F2 m8 ?7 b
Step factor, 步长因子
$ y' V) N! U k, M+ q6 T, YStepwise regression, 逐步回归% J! L8 g$ P. p2 @: b: y
Storage, 存
; }* U& p$ k3 t2 u' n9 s' l g8 ]Strata, 层（复数）
/ O# x/ b8 S( [Stratified sampling, 分层抽样8 y5 T9 r1 R {( I' }3 M0 B- c0 ?
Stratified sampling, 分层抽样) }# s5 s) ?5 \& b1 k$ l, e
Strength, 强度
$ n% o: ^' J- k" m& e# E/ LStringency, 严密性
1 R- `! S& b* e" V8 B" \Structural relationship, 结构关系
7 c9 b* G1 o" J g F" OStudentized residual, 学生化残差/t化残差
" Z6 c& k' q" R' ]" @; _Sub-class numbers, 次级组含量
d1 L ~! Z3 r" ]3 T: j* Y9 ]' Y1 n0 zSubdividing, 分割" N0 d- u* R& t% w
Sufficient statistic, 充分统计量+ s% v4 D. B% K. x& f5 H) k
Sum of products, 积和5 a5 t) C9 y8 D8 c: ?
Sum of squares, 离差平方和
6 a p' ]3 X" W {. V, QSum of squares about regression, 回归平方和& U9 a1 \/ x* g7 F; w7 k
Sum of squares between groups, 组间平方和
2 p, N, @( T: i' X, \Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
' [: ?4 o* z& e& \! b; U: H, YSure event, 必然事件7 o8 M1 T1 ~- W; a% W) B# s
Survey, 调查
/ H1 t8 R4 F+ O' ~( X U' MSurvival, 生存分析: C7 t$ H( |- p# S$ }
Survival rate, 生存率. g9 F6 J$ e& l( Y
Suspended root gram, 悬吊根图
: Y4 X8 p4 j+ m" jSymmetry, 对称
( `- M6 j- e+ m2 \9 D# v) MSystematic error, 系统误差, O) f& w+ I+ D5 V3 `
Systematic sampling, 系统抽样5 Z7 c: H' \' y$ H5 m5 \2 O
Tags, 标签
% ^3 A2 ^2 Z' }0 b+ s+ cTail area, 尾部面积6 R; R* X- }% ?9 N$ f
Tail length, 尾长2 [% ^! a, H. N' s) |0 ]
Tail weight, 尾重
1 K. k0 C/ ?$ {/ mTangent line, 切线
0 W2 c8 i) L* Y7 B, P7 B3 L7 pTarget distribution, 目标分布
$ T+ w" S- y7 L! ~0 V; oTaylor series, 泰勒级数/ q+ X9 N5 t B' q
Tendency of dispersion, 离散趋势
1 G$ X1 G; a, I* ~! gTesting of hypotheses, 假设检验
3 F+ r3 Q' g: ^5 d" wTheoretical frequency, 理论频数
. c; H# D6 Q" F* T+ [Time series, 时间序列. }9 J$ L: D0 N# t
Tolerance interval, 容忍区间& {) j4 s( L+ d
Tolerance lower limit, 容忍下限
1 _' y; C. g" }3 Y: [# }Tolerance upper limit, 容忍上限
* I' C6 R3 k z' V& nTorsion, 扰率4 k# N( I; W* ~) C! ?
Total sum of square, 总平方和/ B5 G* c& N1 v/ I( ^& w+ C
Total variation, 总变异' @2 T. b" ^1 E- }( l/ I1 M
Transformation, 转换
4 D: }# D3 D- J4 p: I& l* n9 zTreatment, 处理 v p6 e7 E: Y* t( q
Trend, 趋势2 s- L& w* z8 Z4 N. f% \8 I
Trend of percentage, 百分比趋势: F I# B8 b: I9 |
Trial, 试验+ T* e4 C. l" [, h6 {
Trial and error method, 试错法* x6 i/ I$ ~, T0 k( F
Tuning constant, 细调常数
5 o8 S& F3 e8 V) u7 A' L5 _9 TTwo sided test, 双向检验' O+ h% x$ w5 K
Two-stage least squares, 二阶最小平方
) k; y. ]" |# O6 ~9 |; oTwo-stage sampling, 二阶段抽样
, X: z' d7 C, @+ ]/ s( DTwo-tailed test, 双侧检验
" m% V; R* b' ^- A5 [: G9 YTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析5 s7 G% s" |) s9 h% d
Two-way table, 双向表& b: @4 q" `! y3 i/ V
Type I error, 一类错误/α错误1 T0 `5 U; d) x5 s" n3 I+ Z
Type II error, 二类错误/β错误
# R* E- R' F3 ~$ r3 C. v, aUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
! Y! {( P6 s3 i4 dUnbiased estimate, 无偏估计
Z7 m7 R+ S3 }- _8 v: TUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
* r7 F1 z. D7 K. N& g, aUnequal subclass number, 不等次级组含量" o. h: e5 O" d2 c0 k* ~ D1 W8 @
Ungrouped data, 不分组资料
0 X9 A4 C/ F. f' y M5 q% GUniform coordinate, 均匀坐标$ G3 _: G) D/ k1 A8 e& j
Uniform distribution, 均匀分布 I! Q2 U+ F) Y: c0 y% o, p
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
/ m, ~" O. x* z; T8 ?Unit, 单元0 P' c0 R) f7 p( b: |
Unordered categories, 无序分类. Y% R3 Y1 ^' w
Upper limit, 上限
& p s! A! R t1 z$ FUpward rank, 升秩 d: l# F9 q; h0 z- ?, Z" B0 H& b5 F
Vague concept, 模糊概念: d+ [1 z) H$ h- F$ ~
Validity, 有效性5 r4 b4 ~1 K# ~) v6 C: z; d% B
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
/ c7 Q- G8 Q ` a$ cVariability, 变异性# j: @5 \* X, y, I9 _+ M
Variable, 变量
; P6 R$ C% o( e+ M3 ]8 JVariance, 方差7 O) r8 ^ v* M1 _* F! |
Variation, 变异
* ?( ~( C/ P# Y6 NVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转' M' @- b1 |% _4 R, H; z8 X
Volume of distribution, 容积
! l! ^1 s/ H6 }" \- \* CW test, W检验( M+ |% z! L1 ^* q& l
Weibull distribution, 威布尔分布
% p$ j& [: v0 O3 lWeight, 权数* D# b5 ^# M% x+ B
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验4 Y# {4 Y2 k$ X; L5 ^ ?
Weighted linear regression method, 加权直线回归, Z, Y! e" a0 S% ^# \4 Q
Weighted mean, 加权平均数
# a! ^% ^$ h5 w) _6 H0 ~" {Weighted mean square, 加权平均方差, r u- J+ \. O A; N
Weighted sum of square, 加权平方和' G4 b; G K; m' c( e: ]
Weighting coefficient, 权重系数' V' _& L( f# ^' T* n0 V
Weighting method, 加权法 % q2 C9 x. F4 C" f+ X. j8 f$ E
W-estimation, W估计量
, M$ Y2 m) u0 ~7 RW-estimation of location, 位置W估计量
0 i2 F4 m# v$ Y% ^6 PWidth, 宽度
& U/ g! u5 @- S% Y3 k2 J3 xWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
% W$ V+ D3 u. M/ N, w- S, HWild point, 野点/狂点! |7 w! @: z1 O; v4 b* L- W
Wild value, 野值/狂值% P+ q1 w$ Y2 {/ O6 Q K, t7 p
Winsorized mean, 缩尾均值
% u) C* A9 O( Q( f, fWithdraw, 失访 : m' |' }' @4 |7 J
Youden's index, 尤登指数5 j/ o2 K( N: W
Z test, Z检验
8 k$ m$ N8 O9 p2 f6 dZero correlation, 零相关
- p) i' Z. Y7 QZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
