|
|
Absolute deviation, 绝对离差& O) N2 w( [! H2 b' U
Absolute number, 绝对数
7 x& P1 w) k9 [% y1 wAbsolute residuals, 绝对残差
. o9 q/ n3 f t* O0 g, @% |; IAcceleration array, 加速度立体阵0 b1 t0 t& |* b; _, n/ i) q
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
|/ s. }' Y& PAcceleration normal, 法向加速度% ]( V! X# Z6 f# K' O% U7 U
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
" m% ]* \ U0 l+ W! WAcceleration tangential, 切向加速度$ t2 d3 F4 g" Q
Acceleration vector, 加速度向量
+ p/ |1 y: @% r$ b. G! W7 Y bAcceptable hypothesis, 可接受假设1 y6 V3 i! h, ?3 [
Accumulation, 累积
3 Y# t8 b7 X z4 D3 VAccuracy, 准确度
7 g" Y0 P8 y" L$ u/ G$ }6 C% oActual frequency, 实际频数' O8 S) A) w3 |8 C( F: D
Adaptive estimator, 自适应估计量" c c4 W; y/ Q, B6 ^: y1 B w
Addition, 相加
- _2 b0 @2 l; Q3 L- J$ W3 lAddition theorem, 加法定理+ q( `( U4 A# F( ~7 o
Additivity, 可加性
/ T) L. J. ^: b2 K2 c5 z; cAdjusted rate, 调整率9 Q3 Q7 H' s5 f, H, f+ a
Adjusted value, 校正值. h6 T* V; M8 w* ~# ^" H- q( S. o
Admissible error, 容许误差
5 e+ Y, K$ A; y! D% y KAggregation, 聚集性
! F5 [2 v1 Z- N& F- s3 YAlternative hypothesis, 备择假设" S( ?& z) U; D2 U% w/ ]# ?" A
Among groups, 组间
. Z1 ]3 e- H; r% n8 i% O4 iAmounts, 总量
# d- {; j) l8 F" FAnalysis of correlation, 相关分析
" D9 J: x1 F: D1 WAnalysis of covariance, 协方差分析
$ y) W( R. ? I0 C oAnalysis of regression, 回归分析
! ^. l0 V( R5 g2 b' ~& T6 RAnalysis of time series, 时间序列分析
6 s1 ?" D. H; n/ y. n; CAnalysis of variance, 方差分析
3 R: L! S. k' h9 E9 w3 zAngular transformation, 角转换
2 h2 ^1 z: B) v OANOVA （analysis of variance）, 方差分析% s6 Y7 T# H/ _ e) Q: T$ j) R8 t
ANOVA Models, 方差分析模型" w7 X9 p' K0 R6 _3 Z
Arcing, 弧/弧旋
6 E$ q: e! C2 P' B: T) E5 L1 nArcsine transformation, 反正弦变换
' w: v6 F4 x4 }; FArea under the curve, 曲线面积
# ~, _' M& g3 ~" |: ZAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 . ]$ s4 j1 {7 Q7 K5 @/ w
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
4 M- ~% ~; M* [0 Y2 H% JArithmetic grid paper, 算术格纸
( [) M3 |; m3 k+ u* p+ V6 eArithmetic mean, 算术平均数
5 E+ Y \( B+ w# n3 iArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
; C# ^3 ~. i. J4 cAssessing fit, 拟合的评估
8 z9 H4 _) x. b& v7 ~& S- MAssociative laws, 结合律
7 n% \, c" J7 r! A; q/ sAsymmetric distribution, 非对称分布" T2 L' L3 `2 S- i
Asymptotic bias, 渐近偏倚- v" `9 N' t7 m" Y( L( o f9 b4 v
Asymptotic efficiency, 渐近效率
}) R% C9 K' ]Asymptotic variance, 渐近方差
4 g" i7 w7 j" C2 Q' R, |( ZAttributable risk, 归因危险度1 n# O- u3 ?( Y6 a
Attribute data, 属性资料( B/ l0 h, }5 h3 A
Attribution, 属性9 p% R$ u- }8 ^: w5 K+ A) ~
Autocorrelation, 自相关
, L6 Y5 r7 F; W& C3 _8 `/ d: O8 h3 ^Autocorrelation of residuals, 残差的自相关, \1 \5 E7 M, o4 W- S
Average, 平均数
' p- e& x6 u! kAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
2 ~" t) L1 L/ L3 B" z# GAverage growth rate, 平均增长率5 V. w9 l. e7 T, j
Bar chart, 条形图
4 Q8 h( K/ `& y2 X) o) ~ CBar graph, 条形图
8 |6 k6 I A# L9 V& D3 k0 A& W eBase period, 基期
% ?7 l" q3 m a$ ?7 X# mBayes' theorem , Bayes定理
4 ~0 B+ U% N% y! M! @! rBell-shaped curve, 钟形曲线3 @% C8 o0 n4 }/ w7 v2 |
Bernoulli distribution, 伯努力分布
, B6 U M6 `- WBest-trim estimator, 最好切尾估计量; r, Z1 Q! g' E2 j; l& \) w( D. R K
Bias, 偏性
# K4 u9 F; C" ?Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归5 i1 W7 ]0 }* g0 z# a5 t+ f
Binomial distribution, 二项分布
! u" o; r1 {9 I# @1 rBisquare, 双平方
- h) g; p8 H4 S! j8 [' gBivariate Correlate, 二变量相关
# Q! i5 H# t5 r! }7 vBivariate normal distribution, 双变量正态分布
. ?; e& t4 n! Y9 G4 pBivariate normal population, 双变量正态总体- `& @* B$ _) Z" c
Biweight interval, 双权区间: u1 o2 A4 ~% L: c2 L9 E5 c
Biweight M-estimator, 双权M估计量
% }, r8 P5 j/ B. G p, w" ^Block, 区组/配伍组* a. s9 M2 i7 j( g% S& m
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包# l( U! F1 |: ~/ }; i
Boxplots, 箱线图/箱尾图
5 \$ |, c( U' n5 ~" S& S/ SBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点# C9 v% e1 m! ] [$ B* O# |
Canonical correlation, 典型相关
6 f8 ]+ e! U! K3 ICaption, 纵标目
8 Y1 R. I0 J5 ^7 G& `( TCase-control study, 病例对照研究
1 x" }/ ^+ U/ e) n" pCategorical variable, 分类变量- U) k7 e: J9 F; e# U7 m% k7 b$ C$ d
Catenary, 悬链线
% s, n0 L0 X" {% _! K9 ]Cauchy distribution, 柯西分布9 @- \3 m# j, u2 ?
Cause-and-effect relationship, 因果关系
. }( A; V! Y" z6 ZCell, 单元
# j6 z: z) A7 |7 Q1 ECensoring, 终检: K' A( W+ N; s! ]( t9 {
Center of symmetry, 对称中心
6 G* O" L9 T7 LCentering and scaling, 中心化和定标
" ]/ S+ Z' U, M! W* v' F" ICentral tendency, 集中趋势
! G4 Z% C* R+ u4 qCentral value, 中心值
; e$ J, E. w" b8 i0 c' K1 C7 {CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测+ d. C0 F0 D+ [ n
Chance, 机遇
3 I( q! A/ h7 N; ?% NChance error, 随机误差7 ?/ i1 X2 t, A" h
Chance variable, 随机变量
0 t" G; m \& F/ XCharacteristic equation, 特征方程2 w) X$ ?* x. N
Characteristic root, 特征根
( v- i- J7 s# S! I; ^Characteristic vector, 特征向量
3 H1 h4 E1 o2 M0 fChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
* m: s( t$ |3 U3 V: EChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
8 i7 B3 J: ^) L, \/ q. o5 f' `Chi-square test, 卡方检验/χ2检验; K" q9 S; ~! A0 X7 {" d( i
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解; W' J8 A* ~2 v' w, p! c& Q8 E8 W% @$ K
Circle chart, 圆图 ' n" a3 _0 _5 _& l! J' t' m9 |
Class interval, 组距
( N: q" j3 j0 I- U: L: m4 t0 aClass mid-value, 组中值
" z- ]# _( k4 b4 p! tClass upper limit, 组上限: V- k( n y( u, C0 ^% m' L6 [' `$ M
Classified variable, 分类变量
8 B+ Z: C% J9 w& _Cluster analysis, 聚类分析
4 |7 ^0 a% @' m* eCluster sampling, 整群抽样* P- ~1 _$ c+ ?/ P! n
Code, 代码* W3 u) d" Z/ H/ E9 j+ }
Coded data, 编码数据, i' J% k! O$ `# Z0 I
Coding, 编码6 ?, j8 [* P8 C
Coefficient of contingency, 列联系数
; ?0 h8 R* q6 L0 k! {) nCoefficient of determination, 决定系数
Z {$ b& B* b3 G" [% p7 h5 VCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数2 B, h* I3 j0 F
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
$ Q! P/ |' |+ W* L1 t' _1 X+ g4 X! HCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数' y/ P- x& u% ]7 k" G% a* }6 ?) D
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
) {3 r* d2 N! a* N. x# iCoefficient of regression, 回归系数
8 ?4 m c7 [: C) J3 j. o9 `3 \( yCoefficient of skewness, 偏度系数
- g$ m/ q, s* A8 ?Coefficient of variation, 变异系数
; b5 K5 k- F S/ p, s6 vCohort study, 队列研究4 Q. Q6 w* F9 f1 q0 u
Column, 列
1 A. I7 _ L+ P( ]Column effect, 列效应
: R: @/ P! O4 K. | KColumn factor, 列因素
- g+ w; @& t9 I% ?( T* W8 K: X* o( c" ?Combination pool, 合并% l+ ~" L4 Y2 G% ^5 @, z4 }% G
Combinative table, 组合表% X. I4 _; Y3 A, L
Common factor, 共性因子9 g- [+ I; X# _5 i0 z
Common regression coefficient, 公共回归系数
0 E ?& v( T! m) y0 V& z6 W8 ~Common value, 共同值2 q" V# Q2 W9 b3 P9 X- N% @1 m& f
Common variance, 公共方差
) v# A9 t8 r1 u# A+ B( iCommon variation, 公共变异
' q% ~9 _ C1 Q2 H6 A4 CCommunality variance, 共性方差$ ~$ w9 \& L6 \; G4 d" Y1 X0 \2 r
Comparability, 可比性
& ~7 _' e" Q. H* k1 y5 oComparison of bathes, 批比较' l {, [3 l8 K6 ]5 K# b7 |( i& v# C! v
Comparison value, 比较值
3 z0 r/ L5 L7 j E$ `4 |, vCompartment model, 分部模型' B7 n; W w' d& L: Z1 `# G' g
Compassion, 伸缩
0 D+ P: t2 }9 P4 Q. CComplement of an event, 补事件
; a+ S+ W3 O+ D+ S( M" QComplete association, 完全正相关# G* `7 g3 p1 j: x5 E
Complete dissociation, 完全不相关
$ r" J1 {* u! ]Complete statistics, 完备统计量
1 I8 i6 y0 u+ |& D3 I, N# _( sCompletely randomized design, 完全随机化设计
5 w/ A) f% h, C+ ~1 GComposite event, 联合事件1 K. k) l/ v6 \& |' c
Composite events, 复合事件
8 w7 L3 U/ N3 rConcavity, 凹性
, @' y$ _& g! G2 p- TConditional expectation, 条件期望
. t& X; p J9 ^* F0 [# Y/ t: iConditional likelihood, 条件似然
: d* \9 U- R/ e d* c XConditional probability, 条件概率4 E3 z1 @6 a6 p$ i+ |$ W
Conditionally linear, 依条件线性
3 W. H* `0 j- v+ }) TConfidence interval, 置信区间
, H# B3 {; A( X2 t4 E' SConfidence limit, 置信限) L0 R& Y$ k& b. z2 y+ _+ I' i
Confidence lower limit, 置信下限& ^$ Q# J; h3 W& R. B
Confidence upper limit, 置信上限
# p% f5 ?$ D& n9 J3 |3 F. Q J( c' X1 YConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
9 F% I1 @2 O5 j* L% a; VConfirmatory research, 证实性实验研究
6 o- {% ^7 L8 \' w1 l3 a. gConfounding factor, 混杂因素7 x* w- ~# j$ T4 h# ?
Conjoint, 联合分析8 s% ` b8 c) q5 g8 O3 j" W) H. ^
Consistency, 相合性
0 X' }) F: V/ U& e8 A/ t9 x+ aConsistency check, 一致性检验
7 [+ e* ~; A1 ~! U0 BConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 K" _ T! I# d) X8 @
Consistent estimate, 相合估计0 S* P) b( P" J7 O- o7 A6 Q6 H1 Y
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 K4 l; `: O5 d# i3 k& a
Constraint, 约束' W% J# k( S$ [9 e
Contaminated distribution, 污染分布, o# \- V" U0 b1 E( ]( m: w
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
& K& h g" g; X; y. `8 v$ Y/ |$ H, jContaminated normal distribution, 污染正态分布0 m; x/ f. B; Y& ^
Contamination, 污染0 j6 @; S4 d+ k4 x" Z- }$ M
Contamination model, 污染模型2 W& E8 v2 N B L7 L
Contingency table, 列联表
! ]% K8 f# v' s9 v! UContour, 边界线4 c% ~. i( n H% y: y
Contribution rate, 贡献率
9 G+ i: r7 C# Y6 a6 g, ZControl, 对照* k9 Q; O1 M1 p/ y0 [2 v$ w
Controlled experiments, 对照实验! D7 D0 g# G2 Z7 d3 ^
Conventional depth, 常规深度, _* L6 _7 o1 U- ~. T3 J
Convolution, 卷积
" p+ J" r4 O/ P, ]Corrected factor, 校正因子
+ a& H2 t; G7 m X- x* ~% p% L9 zCorrected mean, 校正均值
. z0 ?0 x' G( b: z9 O+ t5 X5 tCorrection coefficient, 校正系数( B5 K! t Z! B
Correctness, 正确性
% I; C& W+ b0 \) W% s* lCorrelation coefficient, 相关系数) e9 S0 b7 u) K$ D
Correlation index, 相关指数- ` |8 i0 D- }& s, q& T8 g5 `
Correspondence, 对应, A# u5 {/ h+ l/ D* y4 d
Counting, 计数 E% H# q0 r; y: ^
Counts, 计数/频数3 q; i# G7 X' o0 g
Covariance, 协方差* @, R- ]& H' C& ?9 m1 s1 Z! V
Covariant, 共变 ' g4 }$ ]5 @& P( l r! K/ P
Cox Regression, Cox回归$ T5 b7 R" C! g' p& \1 L
Criteria for fitting, 拟合准则; s6 o/ N' [/ }! n1 K
Criteria of least squares, 最小二乘准则 x; l' L' z' y* d: K7 _
Critical ratio, 临界比
, ?* {& s7 k2 l) N! ]Critical region, 拒绝域6 g9 C) Z: k$ \+ X1 a! \
Critical value, 临界值# H4 S) v. M, @! Y
Cross-over design, 交叉设计: p7 p% |1 z9 _4 k
Cross-section analysis, 横断面分析# H5 T0 B! R9 |8 ^ k* S
Cross-section survey, 横断面调查
2 o# f5 U/ O* ~8 E; ACrosstabs , 交叉表 9 c. Z D7 h# r
Cross-tabulation table, 复合表 A) j$ f* O% y4 g
Cube root, 立方根1 `6 ?' C- T) d8 f5 V9 Y! a
Cumulative distribution function, 分布函数3 ^" u1 N" u0 m! G: {3 V2 |& \
Cumulative probability, 累计概率
7 T$ D* X" }+ tCurvature, 曲率/弯曲
1 H& Y; a9 j$ q8 k& @& T1 [+ QCurvature, 曲率
! ~! b: T% H% [% K5 r0 {( z5 lCurve fit , 曲线拟和
& E* L W( p4 x: M& S# LCurve fitting, 曲线拟合8 v s! O) X- X f/ f& H, s' x3 ]
Curvilinear regression, 曲线回归' ~3 w8 S! e0 Z
Curvilinear relation, 曲线关系. E# |; t- p8 r
Cut-and-try method, 尝试法9 c0 @1 W; N8 E3 f
Cycle, 周期2 m! e- A) H/ [
Cyclist, 周期性
7 l9 x7 ]+ G: r5 a' u* SD test, D检验
' F7 T& e: f/ T3 B5 d! a5 D' f4 dData acquisition, 资料收集
2 G% q3 h5 H/ q HData bank, 数据库1 ]) ]% x- B( P' Z4 q: J
Data capacity, 数据容量: [5 {& x3 E. R, V7 \# \& Q
Data deficiencies, 数据缺乏0 T4 p( P. u# O
Data handling, 数据处理
Z+ h( n+ A4 R2 F& p* s [Data manipulation, 数据处理
- D* Z! z% f3 f- |3 s7 OData processing, 数据处理
4 Y8 b( z& Q- E0 b b) XData reduction, 数据缩减
6 E7 E: B/ r0 _ r% q: p' l; M" PData set, 数据集% e; u& X3 {1 \4 J
Data sources, 数据来源0 m9 v+ \! }: l6 C9 B X
Data transformation, 数据变换# m) H- e3 ]" r. K( m
Data validity, 数据有效性5 d- T; y C- r3 |/ x }
Data-in, 数据输入
0 n; z% Z5 a. y7 t0 r9 ^9 XData-out, 数据输出0 c) d( @- G4 x* {, Z
Dead time, 停滞期3 T" _5 a6 o; f, d* x
Degree of freedom, 自由度
: z8 B5 ~0 r5 t/ \, }" |$ q' L) UDegree of precision, 精密度8 ~ k/ w6 j* |; i* \
Degree of reliability, 可靠性程度
; K; g* ^1 M& w: x7 FDegression, 递减
$ e; d! v/ @6 R7 N' j. |7 JDensity function, 密度函数
, P5 ~/ ~5 z. n' C* } i% eDensity of data points, 数据点的密度! t% K& Z* Z' L3 k x9 d0 L1 X. Z
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量, L- o0 n3 s7 @0 p8 |5 P- M2 M
Dependent variable, 因变量
# p3 N& o. Z+ T6 e, x' X* uDepth, 深度
: f [& d. }0 @7 W$ O2 f6 ^; P, ]/ \) I% {Derivative matrix, 导数矩阵
8 O" M; s v& N1 g2 c I. S) eDerivative-free methods, 无导数方法2 j& Y. L, e. I
Design, 设计
- i+ g9 T/ Z( y& B8 W0 iDeterminacy, 确定性
- W: X1 v9 w1 _! c6 k6 ?; Q6 B7 ] eDeterminant, 行列式0 C4 y _$ b. w4 b) ~& U+ T
Determinant, 决定因素
" h' P" {2 ?5 p) oDeviation, 离差
* r! `9 H A% x9 j( n5 x5 U* ?+ LDeviation from average, 离均差, a3 u1 \( v' Y6 E6 M0 }
Diagnostic plot, 诊断图
" y0 o; K* U& V" j8 EDichotomous variable, 二分变量$ }+ t$ c' I9 [4 H) h/ A
Differential equation, 微分方程! i( s6 D) |3 A1 O+ i5 P' j
Direct standardization, 直接标准化法5 r' S9 C( F+ a7 T
Discrete variable, 离散型变量3 m) ]! K8 \7 C& d! T: E
DISCRIMINANT, 判断
5 l: L& e/ y/ W) eDiscriminant analysis, 判别分析
3 z$ P/ _% V; bDiscriminant coefficient, 判别系数9 x! r" R* {) t' o
Discriminant function, 判别值
* R7 N! ]. y3 w7 N, q- Q2 XDispersion, 散布/分散度
, W: o$ Y# k1 Z z; t9 v% YDisproportional, 不成比例的# a/ J/ i0 X9 T6 r7 Z5 Z6 u' |: Y
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
# P+ |) m+ X; E* ~8 O7 [$ V& bDistribution free, 分布无关性/免分布) T) W- Y0 l+ d: @6 L
Distribution shape, 分布形状, K) h4 X! Q/ C- |0 z, T
Distribution-free method, 任意分布法
: `# ]# l3 Y, w. N7 u3 V& E% [Distributive laws, 分配律" Y) U8 P1 r8 r5 z6 ^
Disturbance, 随机扰动项) l# x f- b( u4 Q
Dose response curve, 剂量反应曲线
$ [2 O& X+ t& z) k; K( L) h$ n0 qDouble blind method, 双盲法7 Z. i( _1 n3 k
Double blind trial, 双盲试验6 L. a9 j! B* w, a
Double exponential distribution, 双指数分布
# b0 x1 C% C1 X6 s( h5 r. UDouble logarithmic, 双对数, a- z K+ \5 G
Downward rank, 降秩
) ?5 I+ ?" p: P. {/ g8 uDual-space plot, 对偶空间图2 E+ g4 u1 p8 _
DUD, 无导数方法$ {3 w" F( q* d0 t
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法- w3 b; g- C; }" b$ l9 \
Effect, 实验效应+ W. [- M) s' u, m' j/ I# C
Eigenvalue, 特征值% L5 m) {' c& C6 S
Eigenvector, 特征向量! A! A6 P) b# o6 ^
Ellipse, 椭圆; N1 S$ Q& i: N. P
Empirical distribution, 经验分布. P. K0 n3 w. l2 J( m1 A3 ]
Empirical probability, 经验概率单位
5 z- W. @ j$ J2 ~6 T1 ZEnumeration data, 计数资料! d9 X; u F7 j6 o5 m1 \
Equal sun-class number, 相等次级组含量) }+ s* k4 a" H# \
Equally likely, 等可能
3 m, T# b3 X n( x8 ]; Z, h0 R, lEquivariance, 同变性
" F; d7 W, O5 s& p& V) `: [3 _4 tError, 误差/错误
1 u. u6 A: R0 K8 l1 i# Z$ oError of estimate, 估计误差
- n+ t' \1 b" A* N$ BError type I, 第一类错误
- i* d" K+ F: ^# l, L5 u3 A4 yError type II, 第二类错误# P) b" p3 t+ D; _! t' z ]9 d
Estimand, 被估量. _( }# e/ i# X; m7 r% m _
Estimated error mean squares, 估计误差均方
! z/ O% f: }' J8 V& U5 [! OEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
Y7 m. U) J m7 ?6 G7 @6 l! n+ oEuclidean distance, 欧式距离
$ o0 ], F) x* Z9 \9 gEvent, 事件
3 M1 s5 G6 q/ C* X/ V tEvent, 事件# H9 T7 S% D# Y0 ^
Exceptional data point, 异常数据点* l& L/ t# }2 |/ u5 n# Y" S9 E: u
Expectation plane, 期望平面
' Q9 Q X8 n: T; K' D' q/ AExpectation surface, 期望曲面
' R" O" P5 b3 w' W- Y) M# d) e' fExpected values, 期望值
2 g: d: D: r( jExperiment, 实验
$ Q3 h* w+ g$ o& r- wExperimental sampling, 试验抽样
' l: a# ]5 b. L8 ~: w! I; V( @: q, E6 d JExperimental unit, 试验单位 i; g$ s. l6 F% ~" C8 m
Explanatory variable, 说明变量
; o& \7 z* K7 [2 RExploratory data analysis, 探索性数据分析$ X3 |6 l+ n& _! [& Y \1 l1 ?5 g) J' B
Explore Summarize, 探索-摘要$ K/ ]& j. j+ @+ O' Z
Exponential curve, 指数曲线/ `0 W8 Z8 m: k0 V0 K( h
Exponential growth, 指数式增长/ s1 R9 T+ U+ J
EXSMOOTH, 指数平滑方法 8 H \! C, T! s+ x& N$ O
Extended fit, 扩充拟合% T! Z) g4 W6 J
Extra parameter, 附加参数
) N9 m/ _7 F9 |9 Z" f3 D0 c3 oExtrapolation, 外推法; J9 V/ _8 X& ^5 b
Extreme observation, 末端观测值
2 O# C; T L' i( n& T% E8 OExtremes, 极端值/极值7 ^& A' N9 g2 w8 T5 J/ H
F distribution, F分布
* P* y& T9 S. b( k# uF test, F检验" y5 i7 A* p( `: m) X! r
Factor, 因素/因子
1 }9 a/ e6 Z( J7 c2 t6 n. l4 B/ WFactor analysis, 因子分析7 ]' I3 m5 O; V" [3 ~/ O! e
Factor Analysis, 因子分析. ?; Y: S0 l& x8 B
Factor score, 因子得分
' G* k4 K# v& |' T8 B' C; OFactorial, 阶乘
0 D# ^ ?# p d) X2 A; ]* S" XFactorial design, 析因试验设计
5 B( V$ Y, K/ b7 cFalse negative, 假阴性/ J* ]5 V9 b9 q8 Y% N
False negative error, 假阴性错误
2 T, M! V! C& j; }( |4 e6 iFamily of distributions, 分布族" A- C1 Y* I/ `1 ?( `
Family of estimators, 估计量族* N6 e5 w" p, w: D" A: |7 M
Fanning, 扇面
3 I) d, W% m/ V* sFatality rate, 病死率
$ L/ n7 u% P" {- ?Field investigation, 现场调查4 \% }# o3 [4 s9 d4 J, d3 W
Field survey, 现场调查) j; q% Z& E0 ~
Finite population, 有限总体
# G7 Y% V2 u% b' A' MFinite-sample, 有限样本
: a8 F8 w3 A3 ^) kFirst derivative, 一阶导数
3 L( A" ~! g. w5 E( O& T' v8 p; tFirst principal component, 第一主成分
1 i; L3 S& J2 ?First quartile, 第一四分位数( {* z& U, M2 d
Fisher information, 费雪信息量
% ]$ T6 h* k0 Y, eFitted value, 拟合值+ `2 T& Z8 ^9 d- I& _5 C
Fitting a curve, 曲线拟合+ U* }, @% T3 i5 I
Fixed base, 定基
3 S* i6 D0 j1 N* B WFluctuation, 随机起伏
- D: w# E9 R! OForecast, 预测3 g9 n0 ?6 T( w9 P$ g9 ]! }
Four fold table, 四格表
) h2 T4 `5 Z6 \Fourth, 四分点
" q, e# @' G6 Z$ \Fraction blow, 左侧比率( y8 a/ _* n! o- i0 w y6 H- Q; s
Fractional error, 相对误差
, X* z* u6 `3 w# O$ }: vFrequency, 频率9 ?0 \& s8 K7 s: W. B9 P
Frequency polygon, 频数多边图% J0 Q# t W/ M& h' {3 f- M
Frontier point, 界限点" D/ P3 A9 e; M2 K- x1 v s/ _9 K
Function relationship, 泛函关系: G5 F( W* i* ^: y+ M/ x" F
Gamma distribution, 伽玛分布9 `2 j2 D+ |1 R& q" O( x* G
Gauss increment, 高斯增量% Q5 j4 Q# j$ @$ ~& e# Z
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
* P( A$ q( Q: T# x1 X& jGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
6 x4 p8 X& y) _+ n/ `8 ZGeneral census, 全面普查
8 j" k2 C& q t- {- Y% P9 MGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
$ B* M8 i3 K( F" tGeometric mean, 几何平均数
9 ^" G/ g" v P2 ^6 B; }, ^) r8 F; YGini's mean difference, 基尼均差' X# j$ {( P& Y! v' W- O5 k4 \+ W3 z
GLM (General liner models), 一般线性模型
3 z/ N& `$ G# e, v1 AGoodness of fit, 拟和优度/配合度3 m5 \& d* F M; i8 Q0 |! q+ Q
Gradient of determinant, 行列式的梯度/ R( T }4 P4 _ r) X
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方' D6 s+ f4 ?- d* D
Grand mean, 总均值
8 W6 }3 Z$ @" l m) L2 T- b. lGross errors, 重大错误
5 ?. Y. d- T+ }Gross-error sensitivity, 大错敏感度
( C e" A+ x+ n) [Group averages, 分组平均5 U: |7 y0 |; o2 D+ \1 V( U0 C
Grouped data, 分组资料/ {0 ~2 F Z: t, `. `4 H4 ^
Guessed mean, 假定平均数5 z: M' ^4 d' u) [
Half-life, 半衰期 @) f9 _9 V8 L0 C3 p
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
" @7 u' e9 u* _Happenstance, 偶然事件
2 P# f4 d/ } X8 GHarmonic mean, 调和均数
4 ^8 k2 I: G% S+ q9 g8 |Hazard function, 风险均数
7 f1 P4 x) Y @; dHazard rate, 风险率
0 f; A1 \( g4 \$ U7 x( H# qHeading, 标目 1 L) u: ?. r; x) ]
Heavy-tailed distribution, 重尾分布& f( e T' G) V* U$ k( K3 Z
Hessian array, 海森立体阵
4 v3 T2 ~& `1 C% dHeterogeneity, 不同质
) u( d3 K, n: |+ S. UHeterogeneity of variance, 方差不齐 5 a; V/ ?; A, I9 L) ?
Hierarchical classification, 组内分组
2 v7 l6 Z% O+ K. v9 r/ J) ~Hierarchical clustering method, 系统聚类法
% }, G- L! [* j( Z2 q5 b0 W# j7 r( \High-leverage point, 高杠杆率点
4 |) _0 Y1 R1 L6 `# q+ S7 P, R5 fHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
% }! w/ ^9 W6 Y. W* `! k3 _Hinge, 折叶点 c$ Y7 Q7 w# I. B+ q/ M
Histogram, 直方图
3 {6 ?* {- A, c1 ?# S z5 T, NHistorical cohort study, 历史性队列研究 . [$ d3 N. l! {7 d4 V4 O
Holes, 空洞# t0 f9 W8 u" J! _$ A" ?' I/ |5 T
HOMALS, 多重响应分析
( }/ m$ B( d! e7 v, J# VHomogeneity of variance, 方差齐性
5 p) ^! \4 p$ l! @4 O- l+ dHomogeneity test, 齐性检验
" B, q. l; B6 k- L' f7 {Huber M-estimators, 休伯M估计量, s/ r: Y" Q3 Z( ?" y! ?" e
Hyperbola, 双曲线" k _0 Q* s/ |9 s1 _/ V; q1 w- o
Hypothesis testing, 假设检验* x4 X' w/ r5 a1 `* \
Hypothetical universe, 假设总体( g$ z4 e4 K, B( J; l2 U) ?' j9 U
Impossible event, 不可能事件3 Y1 f' `% o q
Independence, 独立性' m* _ F5 a3 ]" R! j9 \7 Q% e
Independent variable, 自变量% U2 N( `6 w0 ^7 n% ]; z' o
Index, 指标/指数
8 Q' ^5 ?. z) ?Indirect standardization, 间接标准化法
) K6 S+ M, I' d; O) @& T+ CIndividual, 个体
8 L- t3 u+ \1 M8 wInference band, 推断带' C( w& e b7 X$ x0 H
Infinite population, 无限总体
% `7 S7 M1 a' {5 x# H3 IInfinitely great, 无穷大4 k+ G l7 ]$ v
Infinitely small, 无穷小- P: h) I% T! G- M- Y S$ D) y% a
Influence curve, 影响曲线. i' v! E3 ?$ j) H7 n# r; ?2 d3 e# S
Information capacity, 信息容量
# {* k! r- |0 U' U1 WInitial condition, 初始条件3 P# W8 a0 O2 {) ?0 Y( P! l
Initial estimate, 初始估计值) A6 _3 ]" a& ?* N- ]2 w4 S) L
Initial level, 最初水平
) K- u+ n! U- S( QInteraction, 交互作用
+ V. B I" ]* E0 {- G+ h6 DInteraction terms, 交互作用项
( i( X1 p* ^ n0 M) oIntercept, 截距8 }' b8 u2 `+ G& P9 f+ W8 y
Interpolation, 内插法
2 T3 d' E- D5 ]0 y KInterquartile range, 四分位距
4 I, X1 N; y3 X2 @Interval estimation, 区间估计
# r6 H. i" S' M' I8 {6 \5 T" k" F0 ?9 X6 NIntervals of equal probability, 等概率区间# d* s5 U$ ?; k6 p6 Z/ @
Intrinsic curvature, 固有曲率# J/ b8 m4 [: u
Invariance, 不变性7 Q- V2 `0 y! `
Inverse matrix, 逆矩阵
& K% n: |) v- K5 Q/ ^8 `$ yInverse probability, 逆概率
, D0 [6 g7 y: T$ n* @; b1 w MInverse sine transformation, 反正弦变换6 j2 k3 ^ D9 K' Y
Iteration, 迭代 . g4 r- T8 L* G0 P: h( O r
Jacobian determinant, 雅可比行列式
5 r$ ]# j D& GJoint distribution function, 分布函数
3 R) b! ]. Z& H0 w5 }Joint probability, 联合概率
6 j+ h# G" o" z/ YJoint probability distribution, 联合概率分布
$ E+ |- E' T! h; E/ b5 AK means method, 逐步聚类法1 l# t c x3 a# B
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 . N) X( l# q- }: W2 o5 ]
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图1 q1 }- p) s$ h( ] \" z( s
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
u2 @% G4 ~+ z4 A7 M! MKinetic, 动力学9 C1 Y# A, }8 @( I3 J& D
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
7 j6 G, ]3 I z% m! ?) x" g' pKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验8 l( x2 F, L3 }0 @* d1 W+ d; Z+ b0 ]8 @
Kurtosis, 峰度/ V4 v& Z$ ~3 m" [7 O7 i, Y
Lack of fit, 失拟( u; g- F- |& ~9 r
Ladder of powers, 幂阶梯
* b- y2 ~* u/ P# g4 r8 o$ U4 iLag, 滞后7 `+ q; h2 @9 w9 n1 P
Large sample, 大样本1 q2 _7 c: L2 c" h" e
Large sample test, 大样本检验
" d9 Z$ Z; g* |Latin square, 拉丁方& t! d- t: q' a; K7 ~
Latin square design, 拉丁方设计
s. K; ^7 R N, i7 y2 M8 z6 i! H( q4 TLeakage, 泄漏
6 A% G# T7 H4 m1 bLeast favorable configuration, 最不利构形1 i" F/ K {# f! ~9 \
Least favorable distribution, 最不利分布
% u z+ r# P! c% b- ?" t0 pLeast significant difference, 最小显著差法: i8 A; S$ v3 P% f: y( D
Least square method, 最小二乘法
5 Q6 y% L$ V' d1 M- g4 JLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
' q$ r- F8 s( E" DLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合- j, r2 Q' d! B' \. r4 D* M6 N
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
4 f M) t! q( ULegend, 图例, y" a( y. R; z( F9 Y: g j3 y
L-estimator, L估计量
l: m8 V' r9 \) J" z5 A( q% i2 pL-estimator of location, 位置L估计量
, d) y2 o3 h5 |L-estimator of scale, 尺度L估计量$ S# g' Z+ s: K0 [# ?; v; G
Level, 水平
& Y5 V& e0 |2 e$ Z; w/ b3 Q. RLife expectance, 预期期望寿命+ | b1 m; [: O# W0 H- Q* c
Life table, 寿命表, T* S) F. O* p1 ] n+ V
Life table method, 生命表法6 F0 r+ ?% y) x: o( d4 q/ X5 |
Light-tailed distribution, 轻尾分布9 u9 i2 O/ b8 `$ X4 ~. s" C8 Q# o
Likelihood function, 似然函数/ \4 f( [# H2 B U* N
Likelihood ratio, 似然比0 J& e2 w' Q6 V# A$ X# u
line graph, 线图 w, A, v6 q+ ?# [
Linear correlation, 直线相关, O! a/ i" l5 i( {( O& @0 F
Linear equation, 线性方程1 q3 {0 A) u4 g8 m' |% k- C7 ~- m
Linear programming, 线性规划
+ L: z, E" `. hLinear regression, 直线回归
9 R; _$ g6 X8 w: q/ b' uLinear Regression, 线性回归2 n" |! {9 V2 @5 j6 q; O
Linear trend, 线性趋势! d" v# {" }' v, r/ [
Loading, 载荷 " t6 G/ s: g, p0 c
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
( E& ~2 g& J# M2 D m8 ~Location equivariance, 位置同变性
. L0 v' ]% O, bLocation invariance, 位置不变性
5 i1 i# k6 _5 J. o) h; F5 ELocation scale family, 位置尺度族
$ T" V3 n$ ^! ]9 g' Y& qLog rank test, 时序检验
, l+ r/ S7 F2 |* H# n d OLogarithmic curve, 对数曲线6 B+ q4 X! R" Y# {, P
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
: D5 @% U8 Z9 y1 ` j& O" ?! {& Y* cLogarithmic scale, 对数尺度, v# d8 V. K/ Z- T
Logarithmic transformation, 对数变换
; @1 K( d' S S; O/ H( MLogic check, 逻辑检查' j. Q. T( {! n# y
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
0 p' d# A! r3 a4 p0 x( iLogit transformation, Logit转换* W/ m- f4 b- L* ~ b
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
. R8 I2 m7 X4 N/ yLognormal distribution, 对数正态分布( O f8 J) \5 \9 E
Lost function, 损失函数* m1 F9 R( X& p, F9 B
Low correlation, 低度相关
0 }& t$ J8 d$ `1 GLower limit, 下限 i% Y# k. g! u/ R9 V( j6 v% { e. U
Lowest-attained variance, 最小可达方差0 L% `3 A/ n {$ O4 ~+ x, N
LSD, 最小显著差法的简称5 {. ?5 m+ M8 h( y! `
Lurking variable, 潜在变量
$ p3 c: ^ k) NMain effect, 主效应
, m' p8 S4 j9 D3 T9 h9 q1 d; ~Major heading, 主辞标目$ R9 W6 S1 E, O2 a
Marginal density function, 边缘密度函数
l1 F; _( v% ~1 OMarginal probability, 边缘概率
7 U R9 w' v* zMarginal probability distribution, 边缘概率分布9 a/ z" v$ p2 e% ?' T! A
Matched data, 配对资料
# Q0 N- i* Y3 ^3 PMatched distribution, 匹配过分布* r: o% e L5 Y M! F
Matching of distribution, 分布的匹配6 G* o- {& C& k9 U( o3 _
Matching of transformation, 变换的匹配
5 n, O* M/ W2 rMathematical expectation, 数学期望5 w- g* b/ |# O
Mathematical model, 数学模型
6 N1 w6 z, k0 dMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量" f! L. L8 X$ e8 f/ e1 Y
Maximum likelihood method, 最大似然法
+ l, Y2 u( N( m& Q, t, h: tMean, 均数
8 B8 U. }# t; O3 h, I# t/ a% O2 f, [Mean squares between groups, 组间均方, X4 k8 I; k$ Y" V _7 {' R1 p, o( }5 b
Mean squares within group, 组内均方, K, ]7 r4 {8 Q- l
Means (Compare means), 均值-均值比较
: O( }. w5 ?' J1 m$ N0 HMedian, 中位数
+ s# I8 W4 c* o, Y: f# nMedian effective dose, 半数效量7 o& [+ j3 S* y6 z9 A8 \
Median lethal dose, 半数致死量
6 k* G0 d" e; Q; R3 o2 h' NMedian polish, 中位数平滑
8 `7 d* w4 q/ y' s& c& _3 i" S) IMedian test, 中位数检验+ ~! t* l6 x k8 J/ f% z
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量$ s! \8 n) H$ ^
Minimum distance estimation, 最小距离估计
* _ \9 A2 J' nMinimum effective dose, 最小有效量1 y" t( V( X5 @! j8 Q3 m; s) L
Minimum lethal dose, 最小致死量! r! w1 {+ A, n& P3 r# j
Minimum variance estimator, 最小方差估计量; b' \% n5 }8 e# l! J
MINITAB, 统计软件包
% L8 _3 h |& K4 V, T2 f. X, nMinor heading, 宾词标目
$ k \* J) U$ |/ J% k- z. ?Missing data, 缺失值2 C2 T/ S+ U3 I* j" ^
Model specification, 模型的确定4 O+ \, ]3 X$ I& ` j
Modeling Statistics , 模型统计' _! V Z, u1 K! ?1 R9 O% {" X
Models for outliers, 离群值模型
$ F% O- C9 S! ^, w& N2 {$ U5 bModifying the model, 模型的修正 ^5 f3 ] i+ e8 L- J& g, @" C, U
Modulus of continuity, 连续性模1 `6 N/ \6 U% @5 ]! \
Morbidity, 发病率 ) O" \, j- h% f0 O* o
Most favorable configuration, 最有利构形
* i4 M1 C0 ]: m2 _% TMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
) A d8 h) G+ G6 J9 F# ZMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归: Y3 s$ G# A# z9 E
Multiple comparison, 多重比较* ~/ G9 G5 Z6 U5 Q5 f5 R, H! o
Multiple correlation , 复相关$ X) P7 Z7 }( m# d& V% T
Multiple covariance, 多元协方差- O4 I* n0 C# T8 y
Multiple linear regression, 多元线性回归
1 N+ D; T c9 ?4 QMultiple response , 多重选项
: S' v# R% C' i1 J( @# _Multiple solutions, 多解
8 N' H7 I) K2 k( GMultiplication theorem, 乘法定理9 E$ c+ L/ w* s$ x- E. k
Multiresponse, 多元响应
4 k7 N' f% ~% w2 y1 H* eMulti-stage sampling, 多阶段抽样
P Q u7 o# v8 H4 i$ RMultivariate T distribution, 多元T分布4 G2 R( W w/ y- n, |( W+ T0 e
Mutual exclusive, 互不相容9 I5 j3 s* k, [) ?) ?5 \
Mutual independence, 互相独立* [+ h" a; D6 v) J4 @# v5 m8 ^( A3 N
Natural boundary, 自然边界
3 O9 M( ]& C3 u# ANatural dead, 自然死亡* |! R: J g5 Z) a U
Natural zero, 自然零. Z! q( q9 l( b0 \
Negative correlation, 负相关
T: P; _+ x# T: J9 f, g2 s8 x9 `. O, CNegative linear correlation, 负线性相关
* t; c. s+ [) e. W1 o/ pNegatively skewed, 负偏
( D! D; }: [" n7 CNewman-Keuls method, q检验
9 @( ^2 c/ T3 W5 }; R) W' qNK method, q检验
4 a% g4 ]4 k. Z" \1 q9 RNo statistical significance, 无统计意义% g; E7 X! E5 t; E
Nominal variable, 名义变量
% ~6 N1 Z7 m( |3 N0 D7 MNonconstancy of variability, 变异的非定常性4 {4 @, I3 Z- q3 V
Nonlinear regression, 非线性相关
7 g' p1 m8 q7 ~9 MNonparametric statistics, 非参数统计
8 S2 v' s7 U1 {+ q u2 RNonparametric test, 非参数检验0 s2 x- E; W6 q* X
Nonparametric tests, 非参数检验' D- m( N" w2 h) T" C/ `# C9 D3 u
Normal deviate, 正态离差
& J+ {; E6 o, ]3 [4 CNormal distribution, 正态分布) N) ?. K* y4 H* e; `3 n- L
Normal equation, 正规方程组# v3 Z' b r5 |. s1 V2 J
Normal ranges, 正常范围
( Y6 t1 {, {- F( j9 QNormal value, 正常值# ?( V3 x" V6 n/ v
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
( z) u8 o) l8 B2 \( t3 mNull hypothesis, 无效假设
: v" w& H5 Y, X1 [4 RNumerical variable, 数值变量' v8 V* H+ N+ {
Objective function, 目标函数
4 p, g; X9 P/ x: G3 u: o1 z9 |Observation unit, 观察单位7 d9 J% {# C8 `# P9 {3 f, O
Observed value, 观察值
7 ^( l3 m( v$ XOne sided test, 单侧检验
3 s# f. _4 B& |9 Q# F) iOne-way analysis of variance, 单因素方差分析* E8 o. r# M% L( M& N! e5 ?. G# C
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
' M) e: e/ N9 T+ N+ ~4 JOpen sequential trial, 开放型序贯设计) G8 S# \' K# U! z
Optrim, 优切尾& |# U6 `" r& m! W- x2 e! P
Optrim efficiency, 优切尾效率
( W3 R$ s& y% O) H* _Order statistics, 顺序统计量; O/ ^! g ]$ m; \# J& w5 M
Ordered categories, 有序分类
1 M5 c. q7 G6 v* u8 I- qOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归0 @! {. `/ i5 P5 P; Q- P
Ordinal variable, 有序变量
1 x& g+ E* o2 d$ g: t! ~( p: M' qOrthogonal basis, 正交基
- r; Z! z. Z/ I7 I4 [4 xOrthogonal design, 正交试验设计
* V0 r7 D* G% EOrthogonality conditions, 正交条件
1 M) }; [1 k1 l* O! S4 y$ ]+ E IORTHOPLAN, 正交设计
5 r" `; C& Y5 U/ l# E) tOutlier cutoffs, 离群值截断点' y% j0 _+ o6 n& Y
Outliers, 极端值
0 c9 w, K# e+ c+ j; u3 h1 S; {- D7 QOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 8 w; D! k) c$ f% Y) [; ^
Overshoot, 迭代过度- H) p r% H) }! f8 o2 r7 U: e. `
Paired design, 配对设计
( ?& V+ m/ _' P' X& _4 bPaired sample, 配对样本
. R6 |/ m5 m4 o1 H [7 R7 d" @6 SPairwise slopes, 成对斜率
" i9 {; i* V& Y3 G5 sParabola, 抛物线$ Q* s) w0 h0 d
Parallel tests, 平行试验
5 N1 C5 X% u- p. ?% ~0 cParameter, 参数/ ^+ ^! A/ Q+ a4 Z
Parametric statistics, 参数统计
; [. H& y! s0 \& k! g4 A8 z2 ^Parametric test, 参数检验1 f0 M. K9 }- d
Partial correlation, 偏相关# q/ [$ g, S/ E5 |# T2 t# H6 T; Y
Partial regression, 偏回归6 v7 Z s, f3 g7 C
Partial sorting, 偏排序
# v+ E d6 ]) s9 F- Q5 H C" S- U! mPartials residuals, 偏残差( o5 m' w9 v, G' n8 {" _
Pattern, 模式) A$ R# i0 P9 U+ W: z
Pearson curves, 皮尔逊曲线6 z7 n* Y0 X1 k t& \9 @* S, ]
Peeling, 退层2 Q G" a9 u5 }( N) M" s. ~5 _+ C
Percent bar graph, 百分条形图
- u$ i* a2 Y3 v6 _ Q% KPercentage, 百分比
4 ]) W6 t6 T4 O) L# j" G& OPercentile, 百分位数
# ^8 C8 E6 n; @4 oPercentile curves, 百分位曲线
) z2 W/ O/ G% m" NPeriodicity, 周期性: b) u1 {) z; C* q: `# v
Permutation, 排列- Y. v n) u$ e. P. ?( {
P-estimator, P估计量
* `5 i7 G l/ n1 {9 D3 UPie graph, 饼图
! l3 w3 a4 q. {. bPitman estimator, 皮特曼估计量( F3 I/ \. \. D& B
Pivot, 枢轴量! B# K9 m% j. v& j5 b4 a
Planar, 平坦
& ^4 t# i2 G# V: o3 v: xPlanar assumption, 平面的假设8 t! ?. k& h- } o: f: Q
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
* c, F( w$ s4 Y3 a6 @Point estimation, 点估计
6 O# } L. P& ~6 t# c# C& ~Poisson distribution, 泊松分布
5 I# I4 H" O$ @# s6 NPolishing, 平滑9 |6 K0 a9 y& c4 o4 G6 B# n; c
Polled standard deviation, 合并标准差
; y6 D" H U: J. HPolled variance, 合并方差
7 Q4 M4 l- S5 I! s! I) }Polygon, 多边图
3 t8 C8 ?& H# f7 m+ P: O% ^ C- _! z/ t! JPolynomial, 多项式6 T$ C% R( R- M# I+ {+ l* u; D
Polynomial curve, 多项式曲线
' z1 t+ v2 Q; u8 w x$ A8 A, XPopulation, 总体! t9 D- }" M& s4 W
Population attributable risk, 人群归因危险度( U# Y1 E0 A0 y- O; m H* S d- T
Positive correlation, 正相关
; G" v+ s' r% t0 Z/ Z4 vPositively skewed, 正偏
3 i8 S& g& t2 P7 `4 mPosterior distribution, 后验分布3 G, g8 F% p1 E+ E; A
Power of a test, 检验效能
: t# Z) E H1 a4 Q- i* s$ HPrecision, 精密度
9 E: w( q3 C! v* @Predicted value, 预测值
7 t6 `, b1 H& `# rPreliminary analysis, 预备性分析
7 _! q( x8 j# _0 c' s% i: sPrincipal component analysis, 主成分分析# b1 h1 Q3 h" n$ ^: I; G" P
Prior distribution, 先验分布
: a* \2 x9 u% s" T% x, K, UPrior probability, 先验概率8 D$ h, e$ v, Q' @: w) h' E
Probabilistic model, 概率模型
, D0 v4 S0 G9 S; sprobability, 概率1 V, B* r, B4 F# X% V* \$ W
Probability density, 概率密度. ~- e5 i" B9 Z7 l1 n" V1 k
Product moment, 乘积矩/协方差+ k4 n- R8 Q: \7 }3 o3 L7 K! Z
Profile trace, 截面迹图
5 d0 h* I1 \( s( S* M9 VProportion, 比/构成比
$ K6 ~1 E& R8 }Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样, @& u+ }- |' `/ `4 ~. s
Proportionate, 成比例
6 c& F# ^- z: W- ]' Z% D: VProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
2 q+ ~- N2 i2 k( ~' \3 WProspective study, 前瞻性调查
r" A( F/ ]# o2 mProximities, 亲近性 # W* h: g7 p- D3 E
Pseudo F test, 近似F检验
# D! D4 P k% j8 \4 M3 V5 y' o) h4 ]Pseudo model, 近似模型
4 \6 u' C/ b1 @Pseudosigma, 伪标准差
2 h5 A# F+ ]3 r2 [' g8 bPurposive sampling, 有目的抽样
7 E5 c# A$ `2 n/ P5 s+ o6 PQR decomposition, QR分解! @6 W+ V" k0 _6 N; b
Quadratic approximation, 二次近似" y) I2 ?6 w" M j; ^
Qualitative classification, 属性分类 A- w" g/ Q# U- p( a6 Z7 A* A1 G
Qualitative method, 定性方法0 O" D; d7 e7 V7 M w B) y: }
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图2 ^; m1 q% E0 k$ d
Quantitative analysis, 定量分析
6 V2 k- v7 N( H% C' V" vQuartile, 四分位数9 z3 _; ~+ {5 D# s! A V D
Quick Cluster, 快速聚类
0 j# r2 d3 h" [1 F! RRadix sort, 基数排序
% d% @2 x) d& u P2 }2 R! MRandom allocation, 随机化分组/ ]% }$ m% Z2 l, ]+ N. y
Random blocks design, 随机区组设计
2 a: U2 Z, J6 ^+ R4 l! xRandom event, 随机事件
1 Q* o- X. p3 v( iRandomization, 随机化
1 A/ s* u% o3 |3 L$ F: x$ ^" URange, 极差/全距
. A/ Y4 |) r5 K/ ~% ?8 [2 v- bRank correlation, 等级相关" g4 R; }9 g' k, L: \8 Y9 [3 C
Rank sum test, 秩和检验
) |" Q- p j, gRank test, 秩检验& A6 ~, Y1 s* o
Ranked data, 等级资料
* q. R! y: N" N# O& X# yRate, 比率
n7 n' M0 j2 n& qRatio, 比例( M+ \) j3 s2 c k4 ]0 s) }
Raw data, 原始资料" c p# i6 e @- u U7 y& b
Raw residual, 原始残差* j4 `9 y) Z+ x7 i+ E7 f9 T8 M
Rayleigh's test, 雷氏检验/ z( N" ]3 L8 @8 B# U. H6 Q
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 8 A- L/ D$ y# ~4 L' i# L6 g
Reciprocal, 倒数$ F" O0 r9 _1 \9 l1 l0 a
Reciprocal transformation, 倒数变换( l9 s' Q% K( @, _; d3 y* [
Recording, 记录
9 z+ [- A; Y' U3 S2 _Redescending estimators, 回降估计量& s" ~8 W2 h8 _
Reducing dimensions, 降维# g' W! z4 c& n, \3 A1 D: b
Re-expression, 重新表达
, k( ~4 f* s! I7 t% ]! H5 NReference set, 标准组
& d' z' E8 K) O5 S8 T+ mRegion of acceptance, 接受域
1 s# M R( c* ~- h( d, k& cRegression coefficient, 回归系数+ [ I1 v6 [8 I+ D4 h5 L
Regression sum of square, 回归平方和: T* R1 _: L) w0 ~
Rejection point, 拒绝点% R8 f+ A7 z V$ f: D
Relative dispersion, 相对离散度0 d' @+ S$ b! a2 i+ I0 i
Relative number, 相对数2 ?6 A3 e7 X" m1 j# U
Reliability, 可靠性1 u9 L y: Y6 O2 R7 B9 o
Reparametrization, 重新设置参数+ v, f+ B9 M6 L( |/ V( Z( P
Replication, 重复
$ I2 n; V- O) d' @/ j7 jReport Summaries, 报告摘要/ U' N$ Z( h) k: L, H" I3 x8 ]
Residual sum of square, 剩余平方和+ d0 A) J! G% U5 w
Resistance, 耐抗性, e# W, f+ B, ?: x4 M' @
Resistant line, 耐抗线
0 s a& p. c- S& ]. d8 cResistant technique, 耐抗技术
- j w( ?$ L5 jR-estimator of location, 位置R估计量
) M- C% j5 d/ X/ @" gR-estimator of scale, 尺度R估计量
; ]' }) B5 }+ k1 ^9 rRetrospective study, 回顾性调查. k! n' e% ~- |* b4 U' X5 d! A
Ridge trace, 岭迹
8 a2 _1 t3 F2 O+ V/ e, MRidit analysis, Ridit分析/ _8 W/ ~' J) \3 J- w
Rotation, 旋转
+ m2 w1 W7 L- x/ oRounding, 舍入
' |1 p/ Z G. jRow, 行4 ?2 ]( @/ W7 Z+ F6 M$ H/ n
Row effects, 行效应 `8 b l' R; Y, Z" X9 u% _
Row factor, 行因素3 D% q1 {2 l7 L3 f
RXC table, RXC表
?/ ?9 E8 q( }1 q: A5 X1 `3 y; V9 CSample, 样本
6 Q; m+ M5 l6 h7 B) QSample regression coefficient, 样本回归系数& U7 b9 O9 ]/ [
Sample size, 样本量
( m" K9 v* Y3 Q. g& n LSample standard deviation, 样本标准差$ A! V5 E) c8 |; z5 A9 d/ c# `0 w. t6 M
Sampling error, 抽样误差
+ V% J9 i8 B" r9 y) Y; lSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包% M6 g+ l2 q* M& y
Scale, 尺度/量表
. H' y( T: z1 k7 }/ R! |& uScatter diagram, 散点图8 D. Z1 r: H5 t/ ?4 P
Schematic plot, 示意图/简图& ~, P5 O- g9 f/ Y% h
Score test, 计分检验
7 H: F7 C' N, b0 H! ~Screening, 筛检
# Z# a& [! O2 q1 g% j6 ISEASON, 季节分析 6 ?( ~4 O7 A+ D, I! T G6 w4 a
Second derivative, 二阶导数& Z, _* c+ ?2 Q1 X7 R
Second principal component, 第二主成分4 n# h: e5 a& E; j9 Q: q2 U% B
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 . B0 C5 R, e( Z2 [
Semi-logarithmic graph, 半对数图
2 s% _4 H x& I3 w7 }Semi-logarithmic paper, 半对数格纸0 R0 T' y3 P! T. W$ A. ]9 q, x, r& y
Sensitivity curve, 敏感度曲线
# {4 h& T, _9 ^: m5 }& |8 k* k$ c. \Sequential analysis, 贯序分析
! b/ O+ @% P3 ~, j* B$ KSequential data set, 顺序数据集$ X: Z& z; ?* ?% H# j) f
Sequential design, 贯序设计$ V0 X% |* z# [2 ?
Sequential method, 贯序法% U. u) A6 E' k. K
Sequential test, 贯序检验法
5 y9 `% I; Y! o& c( y+ {$ _Serial tests, 系列试验
7 f8 e8 K% m$ w8 V8 p; HShort-cut method, 简捷法
+ J, x) g3 R- M5 ZSigmoid curve, S形曲线& e* u5 c) t! e& Y7 r3 E4 V. e
Sign function, 正负号函数
; [& P/ x. c4 ]) b) q! P$ r0 [$ NSign test, 符号检验
+ q" \4 R! q) f4 \Signed rank, 符号秩
5 s& {0 Y+ e C( a) @Significance test, 显著性检验: t. T, c" z( |: I- J
Significant figure, 有效数字
5 N) ^- T+ ]* USimple cluster sampling, 简单整群抽样. s( u6 O+ w6 t% r6 }( J
Simple correlation, 简单相关
8 S/ {: p: n7 U, v2 tSimple random sampling, 简单随机抽样' p9 I9 r5 x7 f
Simple regression, 简单回归+ J: g; X4 z' [
simple table, 简单表' |# ^2 a# t) B
Sine estimator, 正弦估计量4 `. o; l9 h6 ~' F
Single-valued estimate, 单值估计' N% q ^$ v8 p, x, j1 D1 U* ?
Singular matrix, 奇异矩阵
- E+ ^& Q0 k$ b4 Z# g+ @" LSkewed distribution, 偏斜分布% K& [- o/ P; d Y: {* ]4 `1 x
Skewness, 偏度$ [# [8 U+ S; \2 x7 p
Slash distribution, 斜线分布
& d% X) |0 Z9 e! f, |4 }, U( lSlope, 斜率3 _3 F/ M8 G9 P( Z0 n! L8 W4 o3 |
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
) \5 B7 a; _, X+ A1 y: b5 q) YSource of variation, 变异来源# @% y9 F0 O; r9 ~% H! m* X
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
5 Q! R( T/ m& }' R) z0 G" TSpecific factor, 特殊因子
! o6 i3 {2 ^1 K! h' b( W6 eSpecific factor variance, 特殊因子方差$ S+ p8 Y `% W
Spectra , 频谱
9 }; ^# ]% O' G0 g% G# t% DSpherical distribution, 球型正态分布) U( Y H" ~4 w: R# m
Spread, 展布7 i6 _- F% t# S
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包3 A. x/ j% M7 i$ w: d. ]
Spurious correlation, 假性相关+ A! C I9 \0 h0 _ n8 f6 G
Square root transformation, 平方根变换
/ W# H! p. ~1 ?! J, [Stabilizing variance, 稳定方差6 n3 E( ] T0 I' K
Standard deviation, 标准差
) T9 E6 r* F2 z) T8 @Standard error, 标准误9 N& S1 ?$ T; S
Standard error of difference, 差别的标准误% O- Y! u- X8 C+ O
Standard error of estimate, 标准估计误差4 A% N" P& z% D. M1 X! U
Standard error of rate, 率的标准误" h3 [ S0 O, O- F( Z
Standard normal distribution, 标准正态分布/ v1 U$ o1 u! a) Q
Standardization, 标准化
- w7 ]3 C+ G% |; l8 M1 rStarting value, 起始值1 m& e. d" B$ j4 C; \; T
Statistic, 统计量# p! I4 r. m: Q: s7 P! G2 N1 f" T I
Statistical control, 统计控制5 `' |4 S' l: G" |
Statistical graph, 统计图
) E1 b- N2 q1 w* h) nStatistical inference, 统计推断
" o& @1 t- S/ m( ^ }6 iStatistical table, 统计表
) S4 v$ V/ i( t kSteepest descent, 最速下降法
; l1 @4 t+ i7 Y0 O5 HStem and leaf display, 茎叶图
" [3 |$ \1 k: |) YStep factor, 步长因子
$ p( K* _& |: M* B( n& U) Q* qStepwise regression, 逐步回归
8 A* f; T1 h+ K3 Y6 v! RStorage, 存4 W2 Y# Q" _ _. X) O
Strata, 层（复数）* ^: i" p; X& Y- @$ R: n$ z
Stratified sampling, 分层抽样
6 Q" N6 s" P; KStratified sampling, 分层抽样! p, N9 @0 K" T$ w: Q( g& V
Strength, 强度
/ u+ d! @, ~3 E- WStringency, 严密性) i* T1 x* a1 Q) n) d/ _
Structural relationship, 结构关系& i! S' L q0 L- G- T! A
Studentized residual, 学生化残差/t化残差- c! {* ?& |, \& r, b( ~" a& c
Sub-class numbers, 次级组含量
Z1 F F: a/ V' o( k" JSubdividing, 分割
8 n$ `9 [+ x" A: w$ g5 A! RSufficient statistic, 充分统计量
7 U& ^! F! C0 n1 \$ ^3 dSum of products, 积和
0 v- H, w2 f1 Y( VSum of squares, 离差平方和, |, z# l) G# L
Sum of squares about regression, 回归平方和
; u8 c- M+ r% a! T p/ b7 dSum of squares between groups, 组间平方和
' {8 t* W* q5 e) q6 |Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
# ~ ]; l* ]& GSure event, 必然事件' b& V! @& u- }* ]1 t& E8 V
Survey, 调查
5 D- a2 Y7 c, c3 z) ^7 fSurvival, 生存分析
! l* d3 D( l6 y! `! lSurvival rate, 生存率0 F' h2 ]( R7 f# E& e- b8 O2 p3 u
Suspended root gram, 悬吊根图2 R* H( }) I0 y% r6 r" s
Symmetry, 对称 k3 @ \8 I' n
Systematic error, 系统误差: Y6 ?& X# }% P) ~' O: G
Systematic sampling, 系统抽样
, ?5 G; }9 k+ eTags, 标签
6 G. t4 W0 m( h' M9 `1 Y8 wTail area, 尾部面积
% j6 W+ i$ W5 M- W% x5 b( ?; c2 OTail length, 尾长- \+ z1 M$ T5 _9 r0 t/ u+ C2 f
Tail weight, 尾重7 }% f# B6 G+ G5 g/ A# }9 L
Tangent line, 切线, l `# w' l9 n! S8 l
Target distribution, 目标分布
8 x" X2 Z: q+ Z$ V, S7 b! LTaylor series, 泰勒级数
! n) I7 c+ e# NTendency of dispersion, 离散趋势
/ l2 G" l% m; E r( BTesting of hypotheses, 假设检验3 V: u, |! K( I/ s
Theoretical frequency, 理论频数
; ?: I8 i9 @7 y! f' WTime series, 时间序列& \+ M& P# F- |" k( A
Tolerance interval, 容忍区间1 b6 }+ ]# v- Y2 k! N
Tolerance lower limit, 容忍下限
" h. a: K6 p3 a' w( XTolerance upper limit, 容忍上限; G, j/ X) O. r/ h: a+ a. X
Torsion, 扰率. T) p$ Z3 C$ P
Total sum of square, 总平方和2 R3 ?) Z- K+ \* l, q) |7 C0 y
Total variation, 总变异
+ Q+ j7 t9 F, L6 ?: R. z& nTransformation, 转换
% Y) F' E$ x% w0 X) g2 g+ G) qTreatment, 处理/ R2 h' }% F# n& D; _# H- }3 y
Trend, 趋势$ `8 b; v" K/ D+ J# H% ]& H- E4 M
Trend of percentage, 百分比趋势
! L8 L" b& d2 N$ [4 ZTrial, 试验, r0 e: N- ~ k8 l" u3 i5 f
Trial and error method, 试错法$ _" t/ f9 m) [) x2 m! h
Tuning constant, 细调常数
; G6 _8 Q* h3 Q+ Z; mTwo sided test, 双向检验# e$ f/ l! {4 `' m
Two-stage least squares, 二阶最小平方8 W3 H. @* D, W$ \, X8 [2 t; ?+ B
Two-stage sampling, 二阶段抽样9 ^) [" {/ r% W
Two-tailed test, 双侧检验8 w5 B, R0 P8 ? W( s
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
4 E' _8 C5 X7 G* F0 q5 [Two-way table, 双向表 D$ W% [+ e1 @
Type I error, 一类错误/α错误3 v$ l% h6 l5 ~
Type II error, 二类错误/β错误
5 C- t! Q+ g! A! W' r, F ^UMVU, 方差一致最小无偏估计简称1 `: P: ~% k. u2 C9 H' t( \
Unbiased estimate, 无偏估计5 g1 O% e k" d6 ]9 {, Y
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归( ?# r R- S, Y, B5 P7 u! c
Unequal subclass number, 不等次级组含量
" n1 d) e* b( l4 p" U: b7 IUngrouped data, 不分组资料
4 V$ G% A: g# `4 r, X" IUniform coordinate, 均匀坐标
& l4 F4 C/ f4 f, J! |) MUniform distribution, 均匀分布
; k6 Y' ~: v+ U' sUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计1 A! S. F# @$ v/ J' g. T$ b) T
Unit, 单元
' D. b) K3 d) yUnordered categories, 无序分类4 I t% Q: N2 R8 y- l0 M2 ^
Upper limit, 上限# h( m- B; b0 r- X( _
Upward rank, 升秩, b2 X, Y9 z4 b. F
Vague concept, 模糊概念
p! n y9 y8 S( Y6 J QValidity, 有效性2 p% \' V3 P$ g9 Q) D
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计6 e5 S4 a0 H) p0 w( K
Variability, 变异性
/ W! _, q. P& K8 `3 |( OVariable, 变量
5 H8 ^5 R6 R5 L* y, H3 o OVariance, 方差
3 _( v; d7 I# D2 d5 ?Variation, 变异
9 U5 E4 M1 t# w, `& DVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
# q& `2 ~1 B5 D! Q* I1 E( WVolume of distribution, 容积
+ W' \& [! g/ bW test, W检验
: {" h7 i5 A, M( ]Weibull distribution, 威布尔分布& a/ p- c, Z9 c: D% m- O( T
Weight, 权数( r' N5 G$ Z; _6 O" ]8 u
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验. Y; Q; q& a2 ?: M( ^
Weighted linear regression method, 加权直线回归* F- e* Y6 R( h7 S4 u- w0 K
Weighted mean, 加权平均数/ Q& b! U. n1 I$ ]7 ^% D
Weighted mean square, 加权平均方差
4 Q9 L% y2 h. ?1 t- dWeighted sum of square, 加权平方和. P+ v' u6 {! A8 l* D1 L
Weighting coefficient, 权重系数
, d1 [! i. X0 |* o: g$ i0 j5 h; vWeighting method, 加权法
+ d: ?/ a' q% b. }W-estimation, W估计量5 ?5 q% f* c$ ]; e( u
W-estimation of location, 位置W估计量 D6 D7 u' O9 q7 \. j7 h$ o. ]
Width, 宽度
( g4 `* M f6 F# Q0 A& }Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
( o% y, H$ }+ Z( G. u9 EWild point, 野点/狂点
4 K7 S; N2 a3 r. B, {Wild value, 野值/狂值) ]. a1 E% M6 J
Winsorized mean, 缩尾均值: I# G8 g9 l$ V4 p
Withdraw, 失访 7 a( z) F! l: @# W+ p
Youden's index, 尤登指数2 ^7 s/ r" I: K+ p4 z$ g0 j
Z test, Z检验
- c. V" U. Z+ ]* D* b) w8 D4 B' c* EZero correlation, 零相关
& Z' {3 O! q# N) {+ U9 {Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
