|
|
Absolute deviation, 绝对离差# h5 h9 b4 M& r) F
Absolute number, 绝对数3 |# j X) G9 P" C: H; u! C
Absolute residuals, 绝对残差
+ m. Q k" M6 W7 S" h7 l. oAcceleration array, 加速度立体阵2 |1 V( W1 K+ B0 s6 F& |
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度! P' ~3 V9 Y7 H( \5 D
Acceleration normal, 法向加速度
& [; E$ ~& m0 F" s/ W6 \2 xAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
5 j% F* u7 F3 d% LAcceleration tangential, 切向加速度; J1 j* U% v9 k; q
Acceleration vector, 加速度向量$ h+ y; B( c# r& b: d8 I4 A
Acceptable hypothesis, 可接受假设
4 u- o$ @6 W$ m# O2 V6 hAccumulation, 累积: }. \8 `! |$ ~: l- U0 s
Accuracy, 准确度
[; K, b8 v7 o3 m. k) n9 yActual frequency, 实际频数
b: X+ ^% S! m4 M/ E6 _% Q4 rAdaptive estimator, 自适应估计量6 O. `. f. _/ W6 ?
Addition, 相加
' b2 e- V6 t4 D$ [* a, E& nAddition theorem, 加法定理
2 m8 u' R" m7 |& l9 w2 HAdditivity, 可加性
6 R( p- P `3 E' f8 U+ E, KAdjusted rate, 调整率) F, w8 [, V) x, B" v6 L
Adjusted value, 校正值
% a3 s, f" A" z6 p- k1 g! `: ]- a6 DAdmissible error, 容许误差
( W. \3 s9 l( j+ ]/ E \0 l$ sAggregation, 聚集性( t$ P0 D. t* M" q" f% q$ i6 ^
Alternative hypothesis, 备择假设% Z6 H/ g$ ^2 k, z0 V: p* s- [- M
Among groups, 组间
+ M; w' Q0 j2 w8 P yAmounts, 总量+ [, }& F0 N! Y# _7 t
Analysis of correlation, 相关分析
, [" W6 p* B/ x8 G1 D/ zAnalysis of covariance, 协方差分析
6 |3 j( p% ]5 `1 L" A# |8 B" TAnalysis of regression, 回归分析
- k) y& k; X( l4 I: V( J0 aAnalysis of time series, 时间序列分析
: U4 f9 W7 ^2 R, o2 ?& a/ E2 _' v+ H) ~Analysis of variance, 方差分析
7 J* `! M; k7 w& EAngular transformation, 角转换% w6 k. [5 e( [- f' j- V/ V: x
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析, h0 f( t- a+ i o
ANOVA Models, 方差分析模型
# k* w( r8 b$ j8 W0 N; Y+ sArcing, 弧/弧旋8 G) a/ _$ A: `2 W9 j
Arcsine transformation, 反正弦变换9 k x3 K' q# L: D( Q
Area under the curve, 曲线面积- e2 y( Q; e9 W$ U Z; _+ V5 N
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 4 d; t7 B9 Z+ ~3 [+ x- A2 {
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
8 v5 R1 `. U2 M$ ?9 f! `6 t3 }Arithmetic grid paper, 算术格纸; i& A% A5 b5 L$ m% f8 J, a! d! J
Arithmetic mean, 算术平均数
4 A. h, m: S1 ]5 ]3 B4 a+ U" v" hArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
: D9 |2 G7 ^! U& [Assessing fit, 拟合的评估8 S4 g/ E# I% P# v3 p
Associative laws, 结合律1 N+ N/ L% C! n# p
Asymmetric distribution, 非对称分布
/ u( u6 v0 X6 c5 f" CAsymptotic bias, 渐近偏倚
# `" ^+ p1 ] Z* i2 b7 g+ uAsymptotic efficiency, 渐近效率
. ?5 `5 l: \; V5 @) R, B4 [: UAsymptotic variance, 渐近方差/ P& F* ~6 }1 N5 z, Z' d
Attributable risk, 归因危险度. G; m2 T. o+ V W. D
Attribute data, 属性资料
7 u' n! B* R- @3 _Attribution, 属性* x( y9 i- `3 ]/ y
Autocorrelation, 自相关: e/ ?9 ?' [6 \' A# y0 j" B; |7 T
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
0 E- l4 W9 R c8 h% vAverage, 平均数3 s) n; Z2 u% b, l' n4 ]
Average confidence interval length, 平均置信区间长度! K9 I3 O" u" j# M2 G
Average growth rate, 平均增长率; v- g/ @$ o+ B) u+ e+ J# _( L4 D5 G
Bar chart, 条形图
. U8 I" |9 v0 a! [' d" NBar graph, 条形图" F6 D; p# b" h$ a& {4 E9 @ C9 {! t
Base period, 基期
P( B: a4 X) I- {1 g$ P; mBayes' theorem , Bayes定理; h) R9 |2 [! x- K, ~
Bell-shaped curve, 钟形曲线$ ]5 x J' X' h' I$ H
Bernoulli distribution, 伯努力分布0 ^$ `/ A" T7 U; m: L8 Y! E0 G5 Z
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
* w- U! W! @& d+ uBias, 偏性
& H; j E% s8 M4 N3 @, K' S4 DBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归 ~5 k4 b% i8 @$ Z5 w/ W/ f
Binomial distribution, 二项分布
) K- n) [& F0 p3 i- L* ], e( b z" p" _Bisquare, 双平方$ p, N) C9 K- R: w
Bivariate Correlate, 二变量相关
5 A, g8 {$ F" G- p4 L9 ~Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
# b& [" v! R: h/ Y. `- K5 JBivariate normal population, 双变量正态总体) b. E& v a# q. V( V( V7 }
Biweight interval, 双权区间
7 o$ [/ c. X0 d3 {) v) ZBiweight M-estimator, 双权M估计量2 M! S7 Z( e% W! k
Block, 区组/配伍组
3 [8 N8 }* F* @% N! c+ nBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
+ w+ g3 B7 _6 T& v* D+ ~# lBoxplots, 箱线图/箱尾图
$ ]! ]0 Q+ \* FBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
- Y; v9 k% v0 }1 v8 U$ `Canonical correlation, 典型相关: g# a: m$ p# Q& X6 L3 m. h
Caption, 纵标目) A) A+ [9 r+ a3 Z7 x! _. K+ h. ]$ n& K
Case-control study, 病例对照研究
( I5 s" R8 q% S* G9 v, n: lCategorical variable, 分类变量. b D/ M7 F) m+ s4 F$ z6 W
Catenary, 悬链线
; }/ f6 T( J) n c$ iCauchy distribution, 柯西分布" [3 `& r- n( E: X
Cause-and-effect relationship, 因果关系" ~. j7 j8 M# D0 F& G
Cell, 单元
8 O+ p( P. G: LCensoring, 终检
; l# p I( t0 l8 T% s% a C5 aCenter of symmetry, 对称中心
; f( h6 |# ? U* X& v uCentering and scaling, 中心化和定标
4 A: Z- ^* c( C7 M8 ZCentral tendency, 集中趋势
9 O6 ?" `* o1 b+ l1 j: B6 K6 R2 B$ ~% tCentral value, 中心值. ?: E. h1 F! G% n
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
7 r. Q2 l4 c h& t+ {' OChance, 机遇" L: q$ h9 e# n7 c. ]
Chance error, 随机误差
; x4 q1 q! f: L4 lChance variable, 随机变量" I' n& ?, {+ { J w, ?8 C
Characteristic equation, 特征方程
, U/ Y. Z1 {% o% m2 ~2 KCharacteristic root, 特征根7 S& } e: W" m0 F; F9 y
Characteristic vector, 特征向量. Q8 k; I# y d* t
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则& C$ [/ I9 S9 F4 M+ t% ~( W. R
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
/ q# O3 ?2 z; K8 s. nChi-square test, 卡方检验/χ2检验
) [/ [5 {+ W% C3 V0 kCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
! h' p1 K$ [% _# a0 d, Z( OCircle chart, 圆图
/ h; W" D4 `, ~; i3 p; g) P& PClass interval, 组距
% Y! x% _0 j; S" F$ TClass mid-value, 组中值
7 P; W$ J6 o4 w/ sClass upper limit, 组上限
: }2 b# `8 d7 i7 g3 V" _Classified variable, 分类变量9 t4 C* |* D1 G
Cluster analysis, 聚类分析/ q" z7 |& q* i0 L
Cluster sampling, 整群抽样) m) E' S6 @; n: P- c
Code, 代码! [# b9 J& t1 _' z8 \
Coded data, 编码数据
. v' c5 ?! t$ ?3 A# D* Y% `/ h6 ^Coding, 编码
! N5 a$ L: [1 ^: mCoefficient of contingency, 列联系数
# W$ J6 C6 F: V$ FCoefficient of determination, 决定系数. {# e4 x# w( D) D8 y# F
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
! B" ?; k+ K" m) ^' C, qCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
9 T f( J, S R. ]Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
% I$ g- @1 s: T- ICoefficient of rank correlation, 等级相关系数% Z o3 L2 Y3 Z: u
Coefficient of regression, 回归系数9 X b+ s2 ?. j) c7 F4 ~3 {
Coefficient of skewness, 偏度系数
" G4 X: ` o5 H! J6 gCoefficient of variation, 变异系数
$ N, \0 X9 ^. G/ J8 V2 P! ZCohort study, 队列研究
' J2 j2 W# e7 C4 q( ?, g! ]& ^; b# PColumn, 列
4 i* R' Q4 e9 P/ zColumn effect, 列效应8 P3 ~/ p/ \" E5 {
Column factor, 列因素
' Z# x( H) ?/ y% h0 ~Combination pool, 合并
0 K* t4 u6 B7 q+ \7 `7 f- U0 f' dCombinative table, 组合表2 H' Z. h, B3 y, i2 K8 A) s1 c
Common factor, 共性因子
1 p* |* t6 W+ R# A6 bCommon regression coefficient, 公共回归系数
" W; H3 ?9 L7 MCommon value, 共同值) y+ R; w/ h1 \- n" W. R
Common variance, 公共方差+ r( J$ n& y- {# r. v+ A5 ^
Common variation, 公共变异1 y* B- b4 ? `. e2 h! i
Communality variance, 共性方差
9 G. A- n+ d1 m2 LComparability, 可比性
$ |/ W5 @8 P* {+ d- b$ PComparison of bathes, 批比较9 y3 g6 P! Q: b& f2 v- Y0 M
Comparison value, 比较值
: k& W! N: K2 F$ i* H" YCompartment model, 分部模型8 {7 a* W# Y( T! z# c
Compassion, 伸缩
( ~ F5 a T' q/ Z4 K" ~& d) Z* N4 m/ uComplement of an event, 补事件# [1 k' W3 c* N. l3 l) M8 a
Complete association, 完全正相关6 ?" H- o1 O$ w% Z- L
Complete dissociation, 完全不相关
8 ?& M. N4 s/ z! SComplete statistics, 完备统计量' D/ o- z0 }) B" w
Completely randomized design, 完全随机化设计/ v* p6 |3 _) h
Composite event, 联合事件/ J& W9 i; T% w( F( P$ ^
Composite events, 复合事件
, S4 S" N9 n. C P/ c" z. I: @Concavity, 凹性
& ^3 F7 ], ^3 jConditional expectation, 条件期望
6 {. L9 R! d8 v/ @Conditional likelihood, 条件似然
. r% _1 W! W- r5 v( aConditional probability, 条件概率, ~# y/ Q u; _! v
Conditionally linear, 依条件线性
2 w9 A M# Q( ]1 X& f& AConfidence interval, 置信区间
# k5 O8 G: n8 D1 c, @/ \9 eConfidence limit, 置信限9 g8 e& I+ R) C
Confidence lower limit, 置信下限. u+ o5 A$ ~( a- z
Confidence upper limit, 置信上限
1 y1 h" W6 O) h# f( B; |, bConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析6 k* H- s3 l9 g T4 k8 L
Confirmatory research, 证实性实验研究5 b$ [ i: p k/ W7 e
Confounding factor, 混杂因素
: R0 X( o( V$ Y6 ?; b! _2 z MConjoint, 联合分析
1 h) z& m" Y( z2 _: e4 kConsistency, 相合性
. s' p3 a9 m- w4 t# X8 RConsistency check, 一致性检验
7 \2 \8 q+ ?* {1 Y2 M, f4 f* _Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计: p; t$ u+ J8 X& ?/ c# {: `
Consistent estimate, 相合估计$ n9 i$ v# t& y' A
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归8 ]/ G2 x+ j5 \5 @" J2 ~9 [
Constraint, 约束
/ \2 j, Q+ Z. uContaminated distribution, 污染分布5 s; h" z1 }3 y& Q( q
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
* q% E& @. I8 ^/ X0 E9 YContaminated normal distribution, 污染正态分布
5 e8 S J$ t+ j) \' n( x4 U$ qContamination, 污染, E, b5 X9 Z& R0 K3 P$ j" `) q: r. w# G
Contamination model, 污染模型
9 U! p1 s# f) R/ K5 J. v2 Z9 N: QContingency table, 列联表 F) ^6 f. \: ~( b9 R' i; X
Contour, 边界线
, }: Q5 v0 ~+ U2 zContribution rate, 贡献率
; m( N: i: Q" _1 ~: WControl, 对照
* q, u1 \) \; UControlled experiments, 对照实验
0 S6 [! a0 @0 z s d- nConventional depth, 常规深度1 B, C9 I( ?5 ^" f
Convolution, 卷积
" t- N- ]* r( X- z% HCorrected factor, 校正因子' B) Y7 {4 X3 E+ S3 R7 \ K
Corrected mean, 校正均值# \: z$ l7 a. O* J: n0 t4 Y# [
Correction coefficient, 校正系数
( ?8 M+ d3 X. x1 t+ {% ICorrectness, 正确性2 [6 X3 x+ R7 m7 r9 ]
Correlation coefficient, 相关系数5 z0 f6 S1 C+ q g! F0 @5 p: s6 Y/ H
Correlation index, 相关指数
$ Y. Y( E5 E+ ?; _7 nCorrespondence, 对应
7 e$ y1 r; v* K: o4 k! }% bCounting, 计数
8 t" U I0 B3 v8 E2 q# _7 SCounts, 计数/频数
1 x! c& p( d: a* E/ S& R9 q/ |. ICovariance, 协方差4 n; S/ z# s7 ~9 Z, ?8 x' I
Covariant, 共变
2 ^" O, ~7 k# _! r9 pCox Regression, Cox回归7 d$ h( o. ^3 t) c7 m# w
Criteria for fitting, 拟合准则( D9 { Y$ j. J
Criteria of least squares, 最小二乘准则
# E" t- s/ k9 \/ ^Critical ratio, 临界比3 m6 U5 ^) o8 o. |" G3 l2 O
Critical region, 拒绝域6 ^2 @$ j0 S+ H! |& F; C" D) n2 s/ Q
Critical value, 临界值6 c6 l7 u. s. v" J" W
Cross-over design, 交叉设计+ z. ~+ q s4 E- M
Cross-section analysis, 横断面分析
: j" i& ]+ v8 D4 R ~0 b3 zCross-section survey, 横断面调查2 v C; m2 w) `! C
Crosstabs , 交叉表 % D2 q2 @1 s8 N' o. E; U) n5 ]
Cross-tabulation table, 复合表
* N/ d" A" K, m7 @6 V+ B$ ~9 u; yCube root, 立方根
8 m7 m; Y3 m. ]( T: U% NCumulative distribution function, 分布函数6 J# q6 V0 C# P1 I3 t5 k {
Cumulative probability, 累计概率- @( M: I# k' h" K' \
Curvature, 曲率/弯曲+ ~$ ~ R3 a! C d# g
Curvature, 曲率) E+ T% p% `7 j% B. e( F" @( C
Curve fit , 曲线拟和
- ~/ @1 Z, n8 N; a. pCurve fitting, 曲线拟合
5 l9 g3 ?; d3 w- J+ a) ACurvilinear regression, 曲线回归
d$ z8 x) k. I X3 ECurvilinear relation, 曲线关系
7 I8 B0 X4 V) C" yCut-and-try method, 尝试法
" G& }1 u( G, @" z* SCycle, 周期, E1 \1 ]' U! S. y2 m
Cyclist, 周期性, f. I8 F- L" F5 i
D test, D检验
! s% y8 S8 F+ ~, m/ l6 wData acquisition, 资料收集5 [8 V* r6 Z6 y3 [( `
Data bank, 数据库( ~( s) r6 i. I } Z5 b6 U% o
Data capacity, 数据容量1 Q" x; }7 _ X6 ^$ Y' I& v) f
Data deficiencies, 数据缺乏
& G5 w _; z$ ]+ i, yData handling, 数据处理- A; s% ?+ l" P3 C
Data manipulation, 数据处理
( l; A: c2 V8 M! I/ VData processing, 数据处理
: J$ W, k0 A6 [/ h/ {Data reduction, 数据缩减& U$ |: C+ n" o6 K
Data set, 数据集7 @8 X3 c% l. s7 J# G
Data sources, 数据来源) B- ]5 ]+ Z: m' z5 B
Data transformation, 数据变换$ R3 @$ {* M( N& O' z7 i/ u6 Q
Data validity, 数据有效性9 M% ^- y# }% n6 C
Data-in, 数据输入, {' c3 H/ i" C0 M& T
Data-out, 数据输出+ }/ ^2 n+ Q- {0 n1 r( X% h2 n
Dead time, 停滞期! h+ M* Q6 I! y! Q; p4 J
Degree of freedom, 自由度# J$ s* S& E6 }/ z
Degree of precision, 精密度
- a2 T8 V: V' c7 f4 FDegree of reliability, 可靠性程度
s+ ^# D$ b) `Degression, 递减1 I" Y0 o* P, z3 B
Density function, 密度函数0 b ]) Z; I) W9 s
Density of data points, 数据点的密度3 i# f/ x" o6 q- \
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
! C0 ?) s) w: N" bDependent variable, 因变量' Z, d; `( ~: W3 l) V/ C4 c) K. ~
Depth, 深度# o4 n' T: o- j# }
Derivative matrix, 导数矩阵
, e- ^5 k9 D) T% c1 ADerivative-free methods, 无导数方法
4 a) f3 o/ f' M' B3 M. ]Design, 设计
- ^. \- J0 K# t4 d: G: w5 I5 b4 kDeterminacy, 确定性
}) g$ ?9 H# V: }5 t/ O/ w7 O1 ADeterminant, 行列式
) p7 l. {3 e% i! d; f- TDeterminant, 决定因素
* r( w- ~7 l) \0 s5 o+ P5 u/ {$ P2 e3 LDeviation, 离差
' F( q! \! q1 s: R$ o# |Deviation from average, 离均差
5 Y# ?7 ?" e2 lDiagnostic plot, 诊断图
! I0 s/ ^4 q! H1 v) m" tDichotomous variable, 二分变量, n+ V' u* S5 \! g- w ]; N
Differential equation, 微分方程& \( T' u1 Y- Y
Direct standardization, 直接标准化法
( o! z5 C- T$ W/ f7 _8 JDiscrete variable, 离散型变量" ^6 R/ e! s* Y+ t8 s4 t
DISCRIMINANT, 判断 ; n! W+ i% f$ [- C9 L5 F
Discriminant analysis, 判别分析
& k$ E5 Y4 [' [3 W+ T3 |5 J' wDiscriminant coefficient, 判别系数
- f: {. F) p; @* a& g( k* nDiscriminant function, 判别值, S( a/ \8 _( ]* D3 G; J e
Dispersion, 散布/分散度
1 r1 B: g$ |2 hDisproportional, 不成比例的1 T4 s* t+ T; S; ]
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量# ~/ V& c3 W; _# I7 y. H
Distribution free, 分布无关性/免分布
$ ?/ I/ Y" t9 M2 v2 G0 Y7 N- Z0 _Distribution shape, 分布形状) Y+ H$ F8 X0 r3 i8 D
Distribution-free method, 任意分布法8 N1 y1 Y7 @3 O7 P w
Distributive laws, 分配律
4 H1 M# E& N! wDisturbance, 随机扰动项% q- c/ Y' J# B- d: k( S& x2 N
Dose response curve, 剂量反应曲线
) ^( n" p/ m! J" d" } UDouble blind method, 双盲法
; L, }: Q: A: |2 ]Double blind trial, 双盲试验' V% B: F% s6 n6 s7 m8 a8 ^3 W# a5 C
Double exponential distribution, 双指数分布9 N% |& Q! f: c2 |* }5 V, ?% U1 F
Double logarithmic, 双对数
- F5 f& f/ |1 k1 D. mDownward rank, 降秩
& u& m" }0 e3 R, q" N& G+ Z1 uDual-space plot, 对偶空间图" T: O; a- ]3 R
DUD, 无导数方法% E! m2 R# k3 U4 `: a
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法& T& q2 n! {) `; q8 ?
Effect, 实验效应
4 G N. h ^$ E& L9 d( |% qEigenvalue, 特征值5 y; c% q; S0 V2 Z/ |
Eigenvector, 特征向量
, M* B8 e4 o z- j) WEllipse, 椭圆
+ y0 a! f% s* [# J( y3 B1 d5 ?Empirical distribution, 经验分布 H! }1 ?! F1 r1 C
Empirical probability, 经验概率单位2 @. R8 y; I7 ]7 x( v
Enumeration data, 计数资料
8 m9 p7 l/ q+ xEqual sun-class number, 相等次级组含量/ u f& _9 Z! ~# S* ^1 u
Equally likely, 等可能
* F% l/ f8 N/ A8 Y3 ?3 o4 uEquivariance, 同变性
* y, `% L; o/ B) n# Q NError, 误差/错误
) `+ ]7 H+ e1 K5 m4 l+ J0 TError of estimate, 估计误差8 u: V4 ]; @3 C( F' s7 Y
Error type I, 第一类错误4 G4 B' T4 r- u3 z- P, @
Error type II, 第二类错误
( B, L: y$ W }; s; V* v0 q) y5 r. kEstimand, 被估量
! p' o' {: ?/ x0 F6 q( s7 pEstimated error mean squares, 估计误差均方/ b7 J: a" \- ~' E5 Y- F
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和9 P: t$ N' h" E: h, ]# j' [
Euclidean distance, 欧式距离7 F4 e+ A3 @ A3 s1 [
Event, 事件/ O L% f! K# ^2 o7 j+ J7 m
Event, 事件6 Q$ f1 Q# G ?9 T5 j
Exceptional data point, 异常数据点: J6 y5 Z& W! i) i b3 k+ Q* E. o
Expectation plane, 期望平面) V6 ]0 Y8 ^! |- \% E9 H
Expectation surface, 期望曲面
z- [. l& u1 F' s6 S, F0 b |Expected values, 期望值
" N5 N O* k/ j9 C/ DExperiment, 实验
8 m" H7 s8 q1 O* e: |Experimental sampling, 试验抽样9 K3 E& l0 D( v
Experimental unit, 试验单位
f& J" d8 I- d, hExplanatory variable, 说明变量
# @, H! V' {. \$ V# w6 {# z; H( @; yExploratory data analysis, 探索性数据分析. X* B0 ~# V1 ]. r- ~
Explore Summarize, 探索-摘要 P' x8 u. g9 \
Exponential curve, 指数曲线
' A) z4 m8 ^$ P# pExponential growth, 指数式增长 G: t* C1 R) r
EXSMOOTH, 指数平滑方法 , e- l y# M1 L7 ` @ z+ I% L/ i
Extended fit, 扩充拟合
& s* D+ e( j1 ?Extra parameter, 附加参数 ?1 y c; T J( P5 u
Extrapolation, 外推法
4 b/ Z1 b |$ E9 z0 V+ }* pExtreme observation, 末端观测值
# L, Q' q5 `* I' L5 O0 r/ }Extremes, 极端值/极值2 a: i% |* H3 l5 z) A
F distribution, F分布
2 I. F; U3 a& D6 S: EF test, F检验5 m3 \4 i8 D5 A
Factor, 因素/因子
/ y4 d( @3 D, S) ^' O3 RFactor analysis, 因子分析
$ K& L5 T/ F" G" X2 bFactor Analysis, 因子分析) r6 a5 T0 z* Q# O: W: U
Factor score, 因子得分
% G/ V: J* U1 l% A3 i0 OFactorial, 阶乘
% Z$ e; f) M4 l$ ]5 z5 ~. ~" _) CFactorial design, 析因试验设计
: ?2 G0 O% p3 n. P& O& L0 zFalse negative, 假阴性+ M/ E; [2 [& I* ?
False negative error, 假阴性错误
. x, w3 h* |% R+ {* c3 A/ d( \$ B) bFamily of distributions, 分布族
. u( u6 s; s, g+ M' qFamily of estimators, 估计量族
. p# W& ^# I+ i+ C5 ?! ^& cFanning, 扇面" o( q ?( n/ u p8 t
Fatality rate, 病死率7 y# d2 V c; l" B1 b
Field investigation, 现场调查
' }7 C% n" c2 B( OField survey, 现场调查5 A9 m" f& W9 d. S, [6 [" Z8 u
Finite population, 有限总体: l) H4 N9 x7 K, @; U
Finite-sample, 有限样本1 \% p B% a" A) n5 L8 x- Z
First derivative, 一阶导数
" T# j5 u9 Q( s2 vFirst principal component, 第一主成分
% U8 _1 i7 `: @* B! s1 xFirst quartile, 第一四分位数7 y0 ^1 B5 k! s9 Y7 r
Fisher information, 费雪信息量
8 l0 N. }( R9 g! bFitted value, 拟合值4 D" f/ n$ v D. n0 u. W
Fitting a curve, 曲线拟合
% c1 u4 C8 E uFixed base, 定基
8 i- V8 ?: A/ e0 {# A& p2 L; WFluctuation, 随机起伏* ~( w" r5 I: d" h# T
Forecast, 预测
0 I- i' `% w l# iFour fold table, 四格表
1 Y3 D$ g$ C! t5 J8 x* NFourth, 四分点
* Y9 k" n! D. ^6 n, ^1 B0 ZFraction blow, 左侧比率. I- W/ S9 o- z. i0 | j; _2 u
Fractional error, 相对误差9 g% P' F) ` y3 Y( C
Frequency, 频率
2 }6 D2 R$ ~+ x k6 MFrequency polygon, 频数多边图! P! i6 W, y; W- r* F8 i
Frontier point, 界限点/ p- F8 M/ m0 y1 V" V7 M
Function relationship, 泛函关系
) q: ~( Q1 n8 oGamma distribution, 伽玛分布# ^$ t9 R& X+ o: t
Gauss increment, 高斯增量 ]" @% e/ M w, o% G- [
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布1 ^# M; h' b0 I; Y
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量& E( J! r" O9 J# r4 y6 m4 W
General census, 全面普查6 L1 _* W' N' z: N. [
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 & G* q1 ]8 ^" {0 f1 y4 `( \
Geometric mean, 几何平均数
; y# g \( R8 E) [+ J1 X1 NGini's mean difference, 基尼均差
7 v! A) W" {* e" i0 j1 l) y' ?7 ZGLM (General liner models), 一般线性模型 c5 p/ }1 @% {; {4 n- l, q9 K8 A3 r
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
; z' }2 J2 n t0 w+ TGradient of determinant, 行列式的梯度
4 V& g& ^ H: \+ X2 ?! aGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
5 H3 K" ]" B4 X6 X6 YGrand mean, 总均值
; ]) G. K; [0 F* X) o4 VGross errors, 重大错误3 L, U! d& Y2 `3 c1 h' j$ K5 q
Gross-error sensitivity, 大错敏感度& e: V4 ^4 e" Y* d- G" |4 D1 B6 U
Group averages, 分组平均
4 L, e7 K% l% } ]# b" S* g4 `Grouped data, 分组资料
9 l7 [4 O1 V- G; {3 X# ?4 _Guessed mean, 假定平均数) v# x+ C }1 f/ j6 i1 Z) y
Half-life, 半衰期2 U/ i. S9 p" G g3 J
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量) L" F: j6 E3 p8 H5 K
Happenstance, 偶然事件' C7 K% s8 `1 f) t) R* m
Harmonic mean, 调和均数# L) m+ `8 i( d$ _
Hazard function, 风险均数2 i T/ o- V$ u- H; o* u& s- M
Hazard rate, 风险率* n. M2 W' R( f( H x; E. y
Heading, 标目
, [* b8 D/ J4 Q& W# D, X0 UHeavy-tailed distribution, 重尾分布) i' ]" q% G: n
Hessian array, 海森立体阵
3 h" n7 a8 \, lHeterogeneity, 不同质
/ p7 N7 Y! j) b$ t) F% B" S5 r$ gHeterogeneity of variance, 方差不齐 3 A8 h# M$ }( F5 m8 J: b0 k
Hierarchical classification, 组内分组
8 Y: e+ L9 R) I0 z/ FHierarchical clustering method, 系统聚类法 ^ L, p& l" r- N) G0 T
High-leverage point, 高杠杆率点' o& z2 X0 U# a8 w7 { Q% b
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型; r. q+ F$ }2 S1 u: q0 g
Hinge, 折叶点. ], I: [$ s; p7 }
Histogram, 直方图
& u9 X- P# O1 {1 ^( n1 ]% Y5 O% _Historical cohort study, 历史性队列研究
* o7 |! Y% z; qHoles, 空洞, F% Q# P* E( Q9 T
HOMALS, 多重响应分析- j" _8 U! t/ }0 j' _0 Z' L7 F
Homogeneity of variance, 方差齐性* w- }! x$ b0 `& x& F8 z, j# @ `
Homogeneity test, 齐性检验6 |4 x: O1 L: Q2 I+ |
Huber M-estimators, 休伯M估计量* X Z" ~; n; q; r, ]7 i6 T
Hyperbola, 双曲线
4 K! I; ^% f3 _8 q. {) s- `& \1 pHypothesis testing, 假设检验) x) k/ Z7 d0 a0 M N
Hypothetical universe, 假设总体
) Q* _+ }! t& k0 s% h" y7 B3 y* `- `# nImpossible event, 不可能事件2 C6 K1 H0 G: D9 T% `/ G
Independence, 独立性
3 K+ h9 O. r l( v. H2 \Independent variable, 自变量
% C" f$ l& @: @# GIndex, 指标/指数
" d% Y1 @; V% F+ q5 u1 J( cIndirect standardization, 间接标准化法
9 ]( r- d$ X% d) T* A" X8 i2 xIndividual, 个体
; \: F0 \+ j$ d# qInference band, 推断带 D8 b& V+ _. H X4 G8 }4 q9 H& ~
Infinite population, 无限总体
* s8 } k* ?) Q& dInfinitely great, 无穷大; A& W6 R, b3 H9 D
Infinitely small, 无穷小% r. Q! V* x( Z
Influence curve, 影响曲线/ Y+ o, H& z/ S; @' ?3 ?0 ?& }, ?
Information capacity, 信息容量0 O s$ S) k: Z5 ?
Initial condition, 初始条件7 f* R- u; e" j3 K1 s3 f
Initial estimate, 初始估计值" W% M/ S# u( I* a1 Z" M$ g
Initial level, 最初水平$ _+ a! S- F) N% x
Interaction, 交互作用; ^( G! O8 I, K, P
Interaction terms, 交互作用项, H) s! ^' i/ T* @4 _$ r m/ K3 W
Intercept, 截距% Q7 |+ B- p5 U2 A
Interpolation, 内插法
% `+ z* c& `1 G0 ZInterquartile range, 四分位距# i' Y; Q& T c1 E/ a* n
Interval estimation, 区间估计" F, r$ Y4 ]2 y7 H
Intervals of equal probability, 等概率区间
" V9 c; V+ B& {" Z; G: _" @( O6 NIntrinsic curvature, 固有曲率
) S% F9 I3 k( |$ cInvariance, 不变性& ], d6 h! F: h s) m) _6 I
Inverse matrix, 逆矩阵5 g) W, V: q; D7 u0 E% q4 }$ Z% K8 ]
Inverse probability, 逆概率
* [* B. J' L4 o8 N% ]* h2 _/ W- VInverse sine transformation, 反正弦变换
- k4 x: u) i" r2 l7 K5 [Iteration, 迭代
# B3 t# G. w1 M- c3 n2 W% uJacobian determinant, 雅可比行列式1 U* o, S0 r8 j. o+ L
Joint distribution function, 分布函数
9 \7 |; l3 w. v6 _( QJoint probability, 联合概率
5 E* X" @% S9 n- z, Q* {5 k7 L: uJoint probability distribution, 联合概率分布. \, u; t1 E5 g* D) d6 Z3 y7 Y
K means method, 逐步聚类法
- C' O$ ~8 n( H( h2 z4 a* HKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
. R8 @( l8 ?+ x* AKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图* \% S6 ~- d; `0 ^: L/ o# N
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关4 ]" w$ C' O" M, O
Kinetic, 动力学 M; P& y. A3 s9 z$ D7 u `
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
. [6 V# j- {1 y5 WKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
' e- S. [8 v& ?6 W1 N: q, SKurtosis, 峰度
. k# @* i/ [0 q* QLack of fit, 失拟
0 a) g# b( h6 {/ ` \; e3 r8 X6 GLadder of powers, 幂阶梯 c+ K1 r B* {$ c
Lag, 滞后
8 j1 n. r+ W: h( ^2 VLarge sample, 大样本
z) J2 I; K6 PLarge sample test, 大样本检验
9 u( A/ r1 [% [- yLatin square, 拉丁方
9 o6 a- ^; M$ {Latin square design, 拉丁方设计
# I. i8 d; H9 F q8 Y4 ~7 M% n! @Leakage, 泄漏" e( ^5 }( U7 E/ {, K0 M+ |& W
Least favorable configuration, 最不利构形; k$ |& W D' F2 M3 H! F1 J5 N
Least favorable distribution, 最不利分布& b% f1 @. p% v6 K) B7 e
Least significant difference, 最小显著差法
2 J+ U$ @$ Y9 y' |& sLeast square method, 最小二乘法; ]* s1 ?- W/ B1 H) s: j
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
" }2 @' {" S, WLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合/ A9 A% I' T1 M; ~" q
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线' s5 t% s% E% P6 m) v, r' _7 t. i
Legend, 图例+ M0 r1 E" B! I: Z; v5 j
L-estimator, L估计量0 Q- q/ x, V) o: k
L-estimator of location, 位置L估计量3 j- F4 S9 s4 ^2 ^8 C
L-estimator of scale, 尺度L估计量
- s1 H3 c( Y# q/ w5 B, GLevel, 水平
. p7 d+ l% X& T8 M% I; ILife expectance, 预期期望寿命: n8 q2 k! o3 \$ W4 y
Life table, 寿命表
! V6 P1 Z4 r7 Y" v% T- d) y) L) PLife table method, 生命表法$ y4 B$ [4 M* Z
Light-tailed distribution, 轻尾分布
1 U7 t. [* F1 m0 K. eLikelihood function, 似然函数
# _3 ]! @/ H" g" mLikelihood ratio, 似然比+ b0 K T" w5 b' V6 j
line graph, 线图
0 R5 o2 X* f' LLinear correlation, 直线相关
$ \/ K; e y" k& O4 kLinear equation, 线性方程5 ~: v6 ^8 |9 d# P
Linear programming, 线性规划
5 |; H# i$ i0 ?+ Z% P' G6 u! KLinear regression, 直线回归$ X4 f: M1 h4 |
Linear Regression, 线性回归
, A7 ~ d( U" b$ e9 s' V* KLinear trend, 线性趋势2 K2 O4 J( l6 C* h+ _
Loading, 载荷 }4 S5 j1 O% Z% |: n
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性1 Q. j- `/ q4 s# C
Location equivariance, 位置同变性& M/ t! F" x5 U2 x0 b }# S3 z
Location invariance, 位置不变性) Y5 e' z, k+ B# `: c
Location scale family, 位置尺度族0 J7 J! B0 C( I1 F, r* b
Log rank test, 时序检验 . v; _) t# A% ~0 A: H
Logarithmic curve, 对数曲线
# A" S& g/ W6 C8 gLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
3 _# k! p) X8 X* a' ILogarithmic scale, 对数尺度
! z+ v g: J4 N/ h* cLogarithmic transformation, 对数变换5 y. ]) T; R, m
Logic check, 逻辑检查
( w P6 F1 e/ \5 U$ \0 kLogistic distribution, 逻辑斯特分布2 S; H0 A6 K+ F; V
Logit transformation, Logit转换
, O8 D' K8 O5 B7 }2 a4 y p' J8 ALOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ; [! n' y. s% x+ k; E- i
Lognormal distribution, 对数正态分布
; {& C4 c8 d+ A3 e4 ?Lost function, 损失函数
' F* X k2 ~: s( e* eLow correlation, 低度相关
( M/ M2 n$ y! J u/ P) l% B1 C! C. rLower limit, 下限
5 a/ N& n' c/ X* q1 G8 KLowest-attained variance, 最小可达方差# h$ u V* [) d" g8 f8 q
LSD, 最小显著差法的简称6 C; {1 G) U- z `, J; [- b
Lurking variable, 潜在变量5 s" y% J" y- e' t& _' i1 W
Main effect, 主效应
: j, z- |2 ]: q4 d: b @% E$ M" o& v: bMajor heading, 主辞标目
( @* V9 e) G4 j8 D/ UMarginal density function, 边缘密度函数
+ H8 S2 f2 \3 E) B: f0 B, a; fMarginal probability, 边缘概率 W& z1 d) u9 O3 I: |
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
3 P2 S: m7 W+ O8 o* [8 u- _Matched data, 配对资料6 F' [2 H6 Q1 ~
Matched distribution, 匹配过分布
: f' }" S6 Z' V# j$ w6 Q; g: P, sMatching of distribution, 分布的匹配
) \: n9 b/ X0 zMatching of transformation, 变换的匹配0 C2 Y+ |4 {! j9 {
Mathematical expectation, 数学期望& z Z3 k: S. ^! g P$ F& n
Mathematical model, 数学模型# q% f E. b% Z/ j
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
) I1 N! t# j1 z `+ B4 C; U4 WMaximum likelihood method, 最大似然法
% @; U$ G+ c6 w# `3 k8 M* O: \3 |Mean, 均数
8 E- S: L6 ^. d5 S+ e' y& jMean squares between groups, 组间均方
( f0 Q+ [; u$ x" q' e$ i" fMean squares within group, 组内均方
/ `9 w5 w4 ]( x T! }: ~' mMeans (Compare means), 均值-均值比较5 ]7 R8 c0 Z$ q/ M' d. D% w3 E" f
Median, 中位数; x3 J, g' Q5 l- F
Median effective dose, 半数效量
/ n. K! A m) j, ?Median lethal dose, 半数致死量
' a) T& U' y1 ZMedian polish, 中位数平滑
9 N6 N) s5 H9 r# X* Y& K: J. y# sMedian test, 中位数检验
! h; R j6 Y. p& c+ u3 OMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
( S4 r' W) z- M' C5 }Minimum distance estimation, 最小距离估计
$ L& K1 \' Y! p+ _" l( D- [Minimum effective dose, 最小有效量( ^2 o: A3 J& v2 n6 u5 p
Minimum lethal dose, 最小致死量
/ ?) L7 N6 m2 xMinimum variance estimator, 最小方差估计量* f9 {/ u% h8 c9 v3 s
MINITAB, 统计软件包* Q, k/ f/ v- D! X v
Minor heading, 宾词标目1 ]* X; ~$ C0 t8 `0 r' A* P* B5 }
Missing data, 缺失值+ P! M5 C/ Q" z
Model specification, 模型的确定
% x5 F1 V4 C5 o/ g1 g# Y5 Q% uModeling Statistics , 模型统计
3 M5 g7 M1 i6 F6 _Models for outliers, 离群值模型
1 B& X. z! I6 u3 [' b" {. `4 FModifying the model, 模型的修正
7 B1 C0 Q. p. S2 P% @7 UModulus of continuity, 连续性模" o2 e9 w$ f) k- U
Morbidity, 发病率 7 x+ x$ L( h$ [6 W
Most favorable configuration, 最有利构形
- L$ ]5 b- E7 Y- L" y, M- X0 dMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
/ K$ q0 m' d. C; \ WMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
& `# ]7 P8 B# T% uMultiple comparison, 多重比较# p" O# Q6 v7 W9 D* l
Multiple correlation , 复相关
* [- v/ k9 p# a" `+ d3 m- }) UMultiple covariance, 多元协方差
" c# O" ]7 L" c* w& M d8 G, ^Multiple linear regression, 多元线性回归
! d ]- T) S6 b: b8 kMultiple response , 多重选项' |2 R6 z" `# |4 t% }; i$ V
Multiple solutions, 多解, p6 Q2 K+ s* Z% A* |; W2 E
Multiplication theorem, 乘法定理6 {8 v7 M$ _6 o0 I, [
Multiresponse, 多元响应
, N3 s& N2 g; | ?4 `# l; ~Multi-stage sampling, 多阶段抽样. |% Z" y) z7 q6 l8 h6 G! B
Multivariate T distribution, 多元T分布+ c$ j {! \4 n" C
Mutual exclusive, 互不相容
% O$ r; b5 `4 G: ]+ [Mutual independence, 互相独立0 G/ I6 U6 \! ~- w& T
Natural boundary, 自然边界
3 P# ?# W3 y: T2 e/ N1 iNatural dead, 自然死亡2 B- u$ R4 E( e6 g% J
Natural zero, 自然零
7 L3 t. e/ ?, R: E0 A. BNegative correlation, 负相关
+ r. |0 H+ D: C# S% |Negative linear correlation, 负线性相关/ p/ Q# y5 ]5 y0 E, y4 w6 g
Negatively skewed, 负偏8 @ [& U, ~2 J( w
Newman-Keuls method, q检验
( S8 t& g: D( Q: F* t! MNK method, q检验
4 a# l) ~+ f' c& l. s( hNo statistical significance, 无统计意义8 J) }& g' S. L/ p# ^) B
Nominal variable, 名义变量 A7 I0 H9 v+ E& U6 @' w8 p
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性 W$ u! e9 Y- c6 u( @" n* T
Nonlinear regression, 非线性相关& h' A. J {: | M' [
Nonparametric statistics, 非参数统计
J. z- n( W9 G7 J% e. WNonparametric test, 非参数检验
/ x* _: x- _7 ?% @Nonparametric tests, 非参数检验3 r1 r# `3 ^7 N3 \6 b; J5 ^& F
Normal deviate, 正态离差9 ]! v, s5 i) A* W
Normal distribution, 正态分布 ?& t3 o( D8 Y" \( |6 p6 e
Normal equation, 正规方程组
) m+ n7 u; q5 MNormal ranges, 正常范围& [3 t; S* M- c
Normal value, 正常值' D- |. q! K; _& Q/ \& y5 e) D
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
0 d: G" V6 L. }1 t. qNull hypothesis, 无效假设 ) {7 ~9 r* [4 r, Q1 O/ G( m- k
Numerical variable, 数值变量
$ u4 P& ]$ p# g* LObjective function, 目标函数
& q; }. y4 Z' L1 s g# r1 [Observation unit, 观察单位& }* M- |8 Z/ U( D& ?, N; ^
Observed value, 观察值
' z/ i7 f9 B$ s) H' jOne sided test, 单侧检验$ V9 j; @' O2 a; W; k
One-way analysis of variance, 单因素方差分析) R3 P6 l( H! M' ?
Oneway ANOVA , 单因素方差分析( k) \) s- i- l. Y+ \* R: v% }
Open sequential trial, 开放型序贯设计& |) {+ ?" a+ L/ n
Optrim, 优切尾
4 h7 P6 A/ U: M( _Optrim efficiency, 优切尾效率
1 D8 e0 c1 e- l1 b8 C2 A# Y7 Z, ?Order statistics, 顺序统计量
9 E% a! }/ T' f3 k; ^0 Q8 f# O1 I# c# X5 ?Ordered categories, 有序分类
8 b8 V+ ?5 u) N( F* S0 AOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归- q$ R' n: W4 \" W4 \5 X
Ordinal variable, 有序变量* e+ m. U! X* b2 U
Orthogonal basis, 正交基
4 u( l1 K+ o$ ]+ c# w$ vOrthogonal design, 正交试验设计
$ q. `+ W2 f2 i" s% t* [Orthogonality conditions, 正交条件
! U0 |# G' N; C! ]2 iORTHOPLAN, 正交设计
( j7 \# _3 p* C3 vOutlier cutoffs, 离群值截断点. c" b9 m" ?; J, x
Outliers, 极端值% b) P8 ~- f* K
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 6 U& y+ H U7 N' F2 K. |
Overshoot, 迭代过度. ?: i3 C, Q; ~
Paired design, 配对设计
Z: D# u% I7 ^% T+ }Paired sample, 配对样本: y; b' I( l c2 t, R- V! {5 }
Pairwise slopes, 成对斜率 e1 H6 x* v' p: J
Parabola, 抛物线) n1 |) W2 _3 i# Q9 ?0 D" {
Parallel tests, 平行试验
) r8 N! W$ E! k# J5 wParameter, 参数( c$ l% u4 _1 Q% y" S( `
Parametric statistics, 参数统计
' f0 \% F4 g- @( t, W6 i* s' q* YParametric test, 参数检验% G8 C$ J3 _& Y0 ^9 I. e
Partial correlation, 偏相关
3 Q4 r4 Q8 T5 b) xPartial regression, 偏回归) H @9 K1 M4 b" P" A9 q, X
Partial sorting, 偏排序
, u3 f- e: Y' G% pPartials residuals, 偏残差
4 ~, t [1 x- b PPattern, 模式' ~) y. H$ s8 [2 o0 e, b# a7 F' E" c
Pearson curves, 皮尔逊曲线; D' c2 e. q) x7 O6 H2 P8 g
Peeling, 退层3 H! N9 i; c8 W
Percent bar graph, 百分条形图
1 {& V7 `5 M; c1 _Percentage, 百分比
. y5 j( E3 q0 R+ [1 dPercentile, 百分位数
# d" D( e5 l" R9 ]* L4 TPercentile curves, 百分位曲线
9 V( Q+ s/ g5 N0 A+ BPeriodicity, 周期性
- ~7 z7 l- R, p1 q. `Permutation, 排列9 [$ S* |, J2 j6 O- n2 N3 s3 @; Z
P-estimator, P估计量
4 N P7 v0 |& H: GPie graph, 饼图/ [! a+ F1 q2 ^9 W" [4 d2 B& n* W- n
Pitman estimator, 皮特曼估计量
/ h1 N, r. u7 w, V* QPivot, 枢轴量
, ^9 `+ e8 p: e" X, o4 E- tPlanar, 平坦
6 R4 F+ V+ o. O: v6 D; l+ pPlanar assumption, 平面的假设
7 I$ w1 k' q0 J4 {7 Z" r7 W7 FPLANCARDS, 生成试验的计划卡" c+ K0 Q& s2 u- I5 ^; D
Point estimation, 点估计0 p2 {, P# |5 w
Poisson distribution, 泊松分布! t- f" C( H$ i5 c# K9 c4 y1 Y: s
Polishing, 平滑# Z* H+ O# |) n4 `* J3 i4 ?3 W. R6 e
Polled standard deviation, 合并标准差# ]3 C l/ n; N* @( l# u
Polled variance, 合并方差- K7 J+ F+ I" ]9 Z# X# I3 Q
Polygon, 多边图
; r% F( ], G9 j7 \$ _( d HPolynomial, 多项式5 o& F' Q& I: F$ F
Polynomial curve, 多项式曲线
2 \2 w& q0 C. a( b$ V3 M" B* HPopulation, 总体
- o' Q* [8 k& R) ^0 `& jPopulation attributable risk, 人群归因危险度
0 S$ Y# D& w! O- ~6 E! ZPositive correlation, 正相关
% L: @* I/ s+ G5 sPositively skewed, 正偏
( d$ F! D @5 l1 {5 |Posterior distribution, 后验分布0 m/ n% f1 ~: z- A* Z1 X2 X8 |
Power of a test, 检验效能
; n0 ^. e. \4 ?. J6 @9 F5 yPrecision, 精密度
) ` f$ z8 x# X" q/ DPredicted value, 预测值0 i; H8 L1 G! J( _ D9 S: \7 ?3 e
Preliminary analysis, 预备性分析' ^. a5 q+ N" _6 q8 X
Principal component analysis, 主成分分析4 M6 I! r% F" e# A ^& _
Prior distribution, 先验分布/ M; d: h4 T# Z, f& Q% t
Prior probability, 先验概率
* X2 _) O" t" ~+ E+ N9 uProbabilistic model, 概率模型8 W5 f- ?+ i) ^5 O9 [; _2 T
probability, 概率
7 s! }# ~: B2 c3 Q% SProbability density, 概率密度
7 |' q2 S8 f) n; |3 D Z9 PProduct moment, 乘积矩/协方差- e/ q5 ?* T! Y7 A* U) ]" x* e- r
Profile trace, 截面迹图/ o3 e j. M4 f/ s
Proportion, 比/构成比' ?4 G/ `, o( u1 Y; P
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样- \& l. i/ A$ o% v" c
Proportionate, 成比例' j/ k% H& X( I. _
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量$ o3 }5 W8 {, b* ]+ F
Prospective study, 前瞻性调查( j! s! R" S; s5 n( [5 D4 {
Proximities, 亲近性
9 y! a) g6 Y" w2 d. n& t9 s1 _+ RPseudo F test, 近似F检验) a# X( F }6 x. ^* ~) y: j+ k
Pseudo model, 近似模型
9 r; Y+ z8 v- V/ ?Pseudosigma, 伪标准差2 ], W" g7 [" N8 j; P G
Purposive sampling, 有目的抽样+ y; s: ~1 i% ]
QR decomposition, QR分解
7 h b8 h6 Z4 M ZQuadratic approximation, 二次近似6 G' @2 C! C0 k) h- `
Qualitative classification, 属性分类. D3 {/ R9 c9 Q0 i% g
Qualitative method, 定性方法3 v- E8 D& @1 ~/ a
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
& W$ S0 x' C; g1 xQuantitative analysis, 定量分析( r- n, \. F4 a, u3 u5 F1 }( i
Quartile, 四分位数; A. ^; D6 l* E
Quick Cluster, 快速聚类, E. T9 c' n/ j- u+ n* { ?$ s8 B
Radix sort, 基数排序
3 `7 x& e/ M% g, V" |. ZRandom allocation, 随机化分组
6 e/ e- I3 ^/ F: g1 PRandom blocks design, 随机区组设计4 m* Q# [9 \! \% S; O
Random event, 随机事件
+ C3 Z$ `9 b/ r0 iRandomization, 随机化2 L, y6 O$ d ^0 x4 r$ o
Range, 极差/全距! {; j$ M8 o# n6 w T
Rank correlation, 等级相关$ z! z% i3 q' ~
Rank sum test, 秩和检验7 f- N8 K% S" u
Rank test, 秩检验
0 B4 r( k1 G, t) k7 h% k$ }% @+ ~2 }Ranked data, 等级资料' C3 S2 o+ R# P3 U" C0 q5 P, a
Rate, 比率
) n1 p0 N8 t2 [- f5 z& sRatio, 比例, B7 l, \# D2 {$ p! C4 a8 d$ o& Y
Raw data, 原始资料( Q4 j) F* R3 C+ h0 g7 ?. {: m
Raw residual, 原始残差
u& k9 j+ j( q1 {7 }" IRayleigh's test, 雷氏检验
* \% M) W0 C9 X1 I m% ORayleigh's Z, 雷氏Z值 9 l0 [" d+ ^9 g0 z! B+ c) Q
Reciprocal, 倒数
) T7 X! U. ?4 C! l; Z) _Reciprocal transformation, 倒数变换
3 Y7 s2 d: z: H: S' o$ t5 rRecording, 记录
2 O7 y1 f7 s9 BRedescending estimators, 回降估计量
! T! C) p+ n! P% U/ r( iReducing dimensions, 降维' ^$ ?# K4 X/ y+ k- {( F t R( p
Re-expression, 重新表达
w1 j' w1 S; R3 K: @1 uReference set, 标准组
$ e' o9 z; J) A: ~7 S" f+ `Region of acceptance, 接受域: P/ Z8 B% |9 L7 r7 E% [8 A
Regression coefficient, 回归系数
; k, n4 W, a W1 r' K8 kRegression sum of square, 回归平方和
! U1 q2 X& _& L, oRejection point, 拒绝点) w" ^/ H8 ]" K) Z
Relative dispersion, 相对离散度
; O$ f+ B. D9 }; q9 x& R5 k! CRelative number, 相对数- e" {, j: ~1 Z# _: H& b( ?
Reliability, 可靠性
1 w! [: E7 q) h" Q- ~8 x2 ^Reparametrization, 重新设置参数
; M7 G) Y* d' d Q8 f5 J: GReplication, 重复2 L: l* c' x- i0 a! e/ y
Report Summaries, 报告摘要
& y9 ?- p) @. yResidual sum of square, 剩余平方和) L) p! w$ U3 \8 @
Resistance, 耐抗性6 w9 r2 H; p5 C9 {' G
Resistant line, 耐抗线
' @8 X: h2 t9 jResistant technique, 耐抗技术. n1 n" B# c+ l
R-estimator of location, 位置R估计量
: i/ `" l- Y8 m, ^. {" eR-estimator of scale, 尺度R估计量" o5 R Q5 U/ o' N! I, u
Retrospective study, 回顾性调查
4 P' I6 p& P8 nRidge trace, 岭迹
e; I% x/ j/ p3 ^4 }8 N- p1 X; BRidit analysis, Ridit分析) f% N4 N! u* q u/ H# i# J
Rotation, 旋转
" x% B' J) L' d7 Y: D0 _; Z7 CRounding, 舍入. @, m U# B: ^$ g2 y+ X* X1 p
Row, 行
6 _8 `- f: v9 U: x# v8 tRow effects, 行效应, O* j- v9 P' J) S: B
Row factor, 行因素
' X6 M7 l: Q7 v/ V8 F6 eRXC table, RXC表% z1 R$ N3 m; r* w3 m9 c3 ~6 `
Sample, 样本5 |" P; |) t' X# T a, `# k4 o
Sample regression coefficient, 样本回归系数
3 F+ |9 V3 _0 V) ?' w# K7 mSample size, 样本量
w, L1 ^8 Y) t- h# P. |- [Sample standard deviation, 样本标准差0 g& r5 s3 i* a3 ?: P. W
Sampling error, 抽样误差/ {9 V8 j. e' h6 y
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包* ]0 x* M/ _/ A: h( |" L C
Scale, 尺度/量表
+ A& p8 h4 w* D s- z' ZScatter diagram, 散点图
2 F" s3 d% i5 f9 OSchematic plot, 示意图/简图! z2 g* i/ u2 ~5 o! \: H( b
Score test, 计分检验
" Q5 T# U# p. ^5 Z2 Z2 {/ ?Screening, 筛检
: I: E6 e; `; P0 RSEASON, 季节分析
% C" B* O+ x$ s) B" `# TSecond derivative, 二阶导数+ J9 k: p6 z8 t [
Second principal component, 第二主成分4 s- @3 v! ^9 r! h( J5 j7 F
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
' s8 ^* C' l# { S- p, W! P( `Semi-logarithmic graph, 半对数图
5 O/ r: |( R1 m3 j4 NSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
% c, Y1 e8 Y9 F% N+ g7 }Sensitivity curve, 敏感度曲线1 u1 e$ z J* h9 C
Sequential analysis, 贯序分析
9 {% w/ ~5 p' o2 sSequential data set, 顺序数据集8 s' w$ T5 ]- W3 D$ k+ {
Sequential design, 贯序设计, q0 P3 ?* G8 s" d6 w6 g# M
Sequential method, 贯序法' m4 t+ M; A! q: ?4 q/ e# e) [
Sequential test, 贯序检验法( B& Y" [2 Q) Q$ G
Serial tests, 系列试验5 @% ~2 w3 {' Y, h
Short-cut method, 简捷法 + U" F( Q. D, r6 L. k
Sigmoid curve, S形曲线4 |0 B |" ?7 ?9 ?5 p
Sign function, 正负号函数
, {8 q* x6 n8 c: aSign test, 符号检验
8 c3 U, l$ o( H+ CSigned rank, 符号秩9 i, n/ \0 l+ l
Significance test, 显著性检验
" p! ~/ N1 k* I5 f, A4 t; ASignificant figure, 有效数字9 i) t% H! B9 @; ^
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
' n/ [; Q4 Z! o2 N; ]( oSimple correlation, 简单相关
7 w2 W: H) A# R; u, P& gSimple random sampling, 简单随机抽样, D- X8 V+ P8 u6 p
Simple regression, 简单回归; n1 Y" y& D, l
simple table, 简单表
! d1 K9 I/ \" Q2 k4 zSine estimator, 正弦估计量+ o% L' P2 s$ e4 M- R
Single-valued estimate, 单值估计
2 o: u2 \% o/ Z8 x9 ?Singular matrix, 奇异矩阵
2 g F; t8 ~( b% u( R: xSkewed distribution, 偏斜分布
1 t* l* h( V! q: C) n# ?Skewness, 偏度
6 @6 H! q' [$ |5 ~Slash distribution, 斜线分布
$ w% s/ O& r0 w2 z, XSlope, 斜率
. ]- v9 y, C- u$ xSmirnov test, 斯米尔诺夫检验/ i9 j- {. G3 @
Source of variation, 变异来源% N8 s: l. S$ f, A! z3 V
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
. b3 |" O8 t( e2 B/ zSpecific factor, 特殊因子3 t( c2 ?1 Z! R) D3 _- O9 u
Specific factor variance, 特殊因子方差) Y/ z( y* a; z0 V3 c
Spectra , 频谱% N% p0 }0 f7 t
Spherical distribution, 球型正态分布) o9 ~! X" E' K/ D3 h/ I
Spread, 展布
& l6 f1 e; F. r6 @# OSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包; ?9 }4 }; ?: ]# m- @$ I
Spurious correlation, 假性相关
' P- N" E9 ]! V, KSquare root transformation, 平方根变换; R" b3 w' F2 Y, p1 }, W9 b
Stabilizing variance, 稳定方差
( u# G+ E' @) u1 S( G# Y. u2 ]Standard deviation, 标准差 \0 R( H8 A8 x5 W/ x( ~
Standard error, 标准误
8 s7 s2 [! x0 m( KStandard error of difference, 差别的标准误
8 G+ \3 O; B, fStandard error of estimate, 标准估计误差
7 ~1 V5 m9 {. r/ k9 E. fStandard error of rate, 率的标准误
: z/ t! B ~1 cStandard normal distribution, 标准正态分布# Z4 `$ f6 _, K1 Y; X+ n, f3 R
Standardization, 标准化. u+ X. S' c5 O( d! f) |! j ?! p' Y
Starting value, 起始值. t5 t+ A7 x. j) i4 S
Statistic, 统计量
t! v$ r/ ]: {1 h o/ N5 H: fStatistical control, 统计控制
* o. t7 b, k7 o+ I* NStatistical graph, 统计图- O1 R/ |% r7 c/ r- c1 s* j
Statistical inference, 统计推断
& T! [0 h( m1 \# V9 x6 W9 a) OStatistical table, 统计表: T+ Y: G; R" _' W3 k$ ~
Steepest descent, 最速下降法
# ~0 S( B: v# x0 u$ r# ZStem and leaf display, 茎叶图
# h% o# v+ f2 C- e0 H$ v/ rStep factor, 步长因子2 `) K& {% A+ l/ z9 ^
Stepwise regression, 逐步回归
" E+ c7 O ~3 ^, AStorage, 存7 L! Z" g2 G7 a7 j# x' X" x
Strata, 层（复数）
3 b- m! [& y' U* d" u+ e$ c" CStratified sampling, 分层抽样
$ E" \9 \ A" |8 |Stratified sampling, 分层抽样
4 C a1 H; O4 c$ iStrength, 强度
% F5 j- Y! g& s4 H R+ CStringency, 严密性" Z, m; u3 I: c# ?3 T& q1 S- J
Structural relationship, 结构关系
& M! F. d0 i" C+ yStudentized residual, 学生化残差/t化残差& ]9 V) w% W3 @; e, i
Sub-class numbers, 次级组含量
- @' m: {: J& \) I4 m% cSubdividing, 分割
. X% _ _% j/ F" RSufficient statistic, 充分统计量* ?/ v; V* M: c/ l3 ~
Sum of products, 积和
8 X; |0 ^/ V1 x7 ySum of squares, 离差平方和
* @* o' ^. y+ k% a) H' fSum of squares about regression, 回归平方和
( z" I& f8 i# B* B* zSum of squares between groups, 组间平方和
3 b% X8 e$ F7 d! TSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
' Y0 \/ L! z! ?, x6 t& gSure event, 必然事件) E4 V$ g2 Q- E5 P$ j& }
Survey, 调查* _ b1 v0 m" E* R
Survival, 生存分析
; ~ z5 Z* e# u% I* I' ASurvival rate, 生存率
3 G9 z8 L3 ]& eSuspended root gram, 悬吊根图
; j7 }: b" y9 M# TSymmetry, 对称9 m U0 t, [" P
Systematic error, 系统误差. d7 k; m: e+ p% q7 u) W. v P
Systematic sampling, 系统抽样 V- E6 |# Y+ o8 ?
Tags, 标签
, c# x, B% H$ p0 O" YTail area, 尾部面积% m6 y3 L& e, x( E0 u* k% T
Tail length, 尾长9 U: e' ~, ]+ ^* b8 n' Y
Tail weight, 尾重7 q1 z- s" K8 c/ J9 {8 q6 [( i* Z/ P
Tangent line, 切线
X1 n, E6 P2 a2 h' {( H1 k) FTarget distribution, 目标分布
# V- u7 p9 _) Y* A3 i5 HTaylor series, 泰勒级数
5 H. j% w3 D0 ]# E. [: J# uTendency of dispersion, 离散趋势2 D, u% p4 V1 ?
Testing of hypotheses, 假设检验2 y$ Y; B' _5 e. V, q+ V
Theoretical frequency, 理论频数
7 z6 p( m& R& D( ?5 W- N' ~, _Time series, 时间序列
, _% W3 n- G! wTolerance interval, 容忍区间! i! R& g" \$ \7 z8 I1 X4 N% i/ [
Tolerance lower limit, 容忍下限
3 }: A: I: P( ]' C1 B+ A1 iTolerance upper limit, 容忍上限! K9 a+ m- F; R7 a2 \: s
Torsion, 扰率
/ e; q# r m0 R$ @- mTotal sum of square, 总平方和
8 X. D2 _! e/ i" R7 |; H1 ~) E5 T: L% @Total variation, 总变异
! S7 G: U4 R& C) K( zTransformation, 转换
) i7 \% s' ?7 JTreatment, 处理
3 W0 B: w! T0 w$ c6 ]Trend, 趋势! D7 a2 F# n+ F' _. e
Trend of percentage, 百分比趋势
0 o d4 _- G& J6 K$ X b; u' j T" ]Trial, 试验
! z2 e6 M7 }9 l" R* E. uTrial and error method, 试错法
' B0 k/ a$ P9 c9 A/ W( G1 k- uTuning constant, 细调常数, H4 H0 P. o6 [) O
Two sided test, 双向检验
! m8 L- A( X" k+ E: HTwo-stage least squares, 二阶最小平方3 Q: {+ m( h/ D5 i* p5 _
Two-stage sampling, 二阶段抽样8 }, G3 G# g9 ?* I( @5 [ p7 K J
Two-tailed test, 双侧检验
) {6 D6 ?5 e! R& d2 hTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
" C( @8 p/ x9 cTwo-way table, 双向表( C# ?& k9 X# @7 g7 D! D1 p7 L
Type I error, 一类错误/α错误
( t' @' i. y) s! UType II error, 二类错误/β错误
( D7 h$ C1 z2 e! B, N8 n8 d3 n8 d; aUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
" }/ R8 x. @* ^ e. r4 w/ nUnbiased estimate, 无偏估计5 X3 A* A3 \# [ `, {: {( d
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归1 N. d8 \. Q$ [+ P
Unequal subclass number, 不等次级组含量
$ p+ g" z. E2 {3 [8 F7 M# oUngrouped data, 不分组资料$ `9 p/ t$ e! p0 X
Uniform coordinate, 均匀坐标
0 }! ^* \- Y* g9 p) w8 q6 ?5 m. HUniform distribution, 均匀分布. @9 r) k& [6 u
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计( f$ ^) Y. j& p- s5 W$ X
Unit, 单元( n* n) l4 ?. k ?) v1 s2 \0 u
Unordered categories, 无序分类- _3 E" J0 p3 z$ k/ g* N
Upper limit, 上限
) B1 Z! `( E* S* x2 V% DUpward rank, 升秩- T4 D& }) V9 u, y1 p1 s
Vague concept, 模糊概念% V4 {5 w2 R# [' m1 [
Validity, 有效性
, ]! Q: C2 C6 I/ H8 l) UVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计# V, }3 U$ r% Q; x( Z/ j+ I0 }# |9 z
Variability, 变异性+ M6 c9 d! E/ P' _( E, {, Z6 R( K
Variable, 变量0 q* X7 s1 \' E; [3 G
Variance, 方差* x* ?& f9 \2 M t" m% b4 B# B
Variation, 变异9 F5 X) z9 F: `( }
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
" i: |7 p* w- X9 F& f gVolume of distribution, 容积) o# V! k; v) M/ t4 x
W test, W检验
( X( s# S/ J- jWeibull distribution, 威布尔分布0 v l6 Z& s0 A4 j
Weight, 权数8 ~1 x9 V- G5 A( |& u
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验) N. a' O" p$ U
Weighted linear regression method, 加权直线回归! Z2 X6 J9 f! l/ N8 G/ W& P' \
Weighted mean, 加权平均数
: D$ B5 Y; o5 k0 J9 eWeighted mean square, 加权平均方差
" q- r. O4 X" W2 U' q& R) [( t$ \Weighted sum of square, 加权平方和! M; p9 O% |& Y, L1 \/ f
Weighting coefficient, 权重系数! b' B1 A& z3 r% O& J; j4 y p
Weighting method, 加权法
. ?5 h, j4 m9 z& ^. H iW-estimation, W估计量; x) c: d7 j. x6 u
W-estimation of location, 位置W估计量
' R( b) ?- w9 X- p. R; Y3 ~2 zWidth, 宽度) ]) Y( }( h1 k. f5 N
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
7 k) e$ v& r; \Wild point, 野点/狂点
- C$ x8 V4 l: E0 MWild value, 野值/狂值( N% t4 n7 \2 D+ P' W. G$ j
Winsorized mean, 缩尾均值
" f! h, H& n2 f, Q8 `5 OWithdraw, 失访
* b3 T1 P! Z/ [" S* M7 I: N, n7 gYouden's index, 尤登指数* m- o; m" _/ ]4 c7 r
Z test, Z检验; P& Z- R1 `0 t
Zero correlation, 零相关
! ?) Q. F. H! z& X! K. ]& U5 Y; n$ u2 \ @Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
