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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
2 O& j5 u/ S- b! u: [# SAbsolute number, 绝对数
, l1 X: [0 C$ D+ s7 UAbsolute residuals, 绝对残差9 |; o' `; m9 R1 c4 \  ^- G. W
Acceleration array, 加速度立体阵
+ v0 K4 x3 f: v$ u, wAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度- T/ a2 j0 F/ W  c- F! @
Acceleration normal, 法向加速度
- N9 P6 }2 L, M5 s7 a' \Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
9 ^# [! g: C3 K, S& a  xAcceleration tangential, 切向加速度
4 @; y/ a, {6 }4 |3 N% j. r. N8 k$ WAcceleration vector, 加速度向量
8 }- y6 l7 ?5 ^& tAcceptable hypothesis, 可接受假设
( L% G2 \  P3 ]6 j$ Y8 tAccumulation, 累积
* O" u* j. [9 q9 C0 A4 |2 N3 W6 }Accuracy, 准确度) b# K- k) T3 W* x+ u
Actual frequency, 实际频数6 z. J4 I$ r# \  [( J1 Z! q
Adaptive estimator, 自适应估计量- Q( ?% G% T, B4 M3 v" e, _5 e
Addition, 相加' B% m# ^2 H, i1 g8 O, t: N
Addition theorem, 加法定理
$ g1 I$ r4 ^. Y" Z* E9 W/ T/ D* AAdditivity, 可加性
' r& u" Y; X& K, D* V* y- tAdjusted rate, 调整率
. m0 n. w- W- XAdjusted value, 校正值" E! a8 K! P0 J5 f* }! g
Admissible error, 容许误差! G7 U: n3 O1 N; e4 i4 s/ H
Aggregation, 聚集性, y) s! c9 W2 X/ i
Alternative hypothesis, 备择假设# L3 K2 M/ _9 A% y, C6 Z+ D0 |0 Z# s
Among groups, 组间
3 R4 z. {) Z9 ?0 r" s$ u0 R; t" w- IAmounts, 总量
9 X* x; d/ h8 bAnalysis of correlation, 相关分析9 |6 S0 t7 I# g
Analysis of covariance, 协方差分析; J7 F; E- j4 ~+ ]
Analysis of regression, 回归分析
2 a+ q1 Q7 O' v' xAnalysis of time series, 时间序列分析
+ L* k2 ?: }; o) G5 L: BAnalysis of variance, 方差分析) S6 ?0 l4 W! W- H
Angular transformation, 角转换. a! \: K0 @# ~9 S% f5 b- J' C" M# c9 b) |
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
5 s9 y" }7 i  g4 `: s$ K# rANOVA Models, 方差分析模型
: \7 B. y; O1 Z! A9 T9 b% l+ ^Arcing, 弧/弧旋
& n8 \" i% ?; C2 F* r( RArcsine transformation, 反正弦变换6 @- |9 m. `4 D# }
Area under the curve, 曲线面积
! d3 e6 E; f3 e) w) v, lAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
% w( @$ \' \. F3 F, X, E6 xARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 * ?1 A7 U" v  l5 E
Arithmetic grid paper, 算术格纸* m7 I) @1 J2 b7 I: p9 R5 S
Arithmetic mean, 算术平均数' p8 p" [8 _6 G& I$ w9 N
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
  _3 A7 K6 W  S' ~5 hAssessing fit, 拟合的评估# J9 k9 \8 ^# S2 U9 G7 ~8 k
Associative laws, 结合律8 s, {2 V2 o* M2 p, P
Asymmetric distribution, 非对称分布
0 D  n. z$ _8 e5 u: Q$ f0 SAsymptotic bias, 渐近偏倚
5 S: K' g5 P8 xAsymptotic efficiency, 渐近效率
% }% x: ]% p7 Q* A+ R# s/ sAsymptotic variance, 渐近方差
# S7 K3 a  M; kAttributable risk, 归因危险度% O4 ]; [! S- j7 A3 }- V
Attribute data, 属性资料
" [. Q+ Y, t% z) M; F. h4 n4 H- VAttribution, 属性+ |5 t/ i! b; u" F
Autocorrelation, 自相关* O" ~. v: o2 t1 u
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
# e* `' _2 _: b$ ]& ?4 G8 WAverage, 平均数6 \1 `+ n6 l% |( g
Average confidence interval length, 平均置信区间长度% L/ W4 d9 l( c2 t
Average growth rate, 平均增长率/ L- b( q" y/ d, @# g
Bar chart, 条形图2 T8 V' h7 s# L) k9 F( o) c
Bar graph, 条形图' j2 Q) v' o- H) k! i& R
Base period, 基期
1 Y* M0 _  h; o$ l, }  H6 b# L6 PBayes' theorem , Bayes定理
7 w$ k- w+ @+ J" Q" Y, X, TBell-shaped curve, 钟形曲线3 s% _4 C& K7 X7 |* X) e+ f
Bernoulli distribution, 伯努力分布
1 M) D8 r$ V& M$ A+ T- L, wBest-trim estimator, 最好切尾估计量! m. c; @8 j- M3 ~) {& A/ p
Bias, 偏性
: Q: ^/ b7 q' p  o- ~Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
9 E9 B# U0 n" K3 qBinomial distribution, 二项分布
; M8 |$ C1 s( y+ yBisquare, 双平方
( U) B: d6 H7 C4 H/ aBivariate Correlate, 二变量相关
6 Q) s% z8 I! f; FBivariate normal distribution, 双变量正态分布
; i3 @8 g( D( \" @) L  C/ O0 dBivariate normal population, 双变量正态总体
: J1 p% @- s: G6 S/ T% ~Biweight interval, 双权区间3 p! T3 c) T8 L& s3 n6 e
Biweight M-estimator, 双权M估计量
5 K* g* t8 L2 k% n* DBlock, 区组/配伍组$ P( c# s" y8 G, m& ^2 W/ P
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
+ @7 V) d' W+ F$ W6 V7 X, [Boxplots, 箱线图/箱尾图
3 h; e+ t; E9 k& n  {$ ^Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点. r$ Q/ K; f! S0 C( q
Canonical correlation, 典型相关# G, ^/ v$ A1 o% O8 ^% x; G
Caption, 纵标目  M7 |9 q2 F& L2 m1 u4 q) Z
Case-control study, 病例对照研究
0 S" |* W# ^5 QCategorical variable, 分类变量4 C; J9 T+ p- ~( H
Catenary, 悬链线
* ?* C, G3 T% k& SCauchy distribution, 柯西分布
/ T& G- K6 j4 k) o( V" zCause-and-effect relationship, 因果关系% W4 _8 V, E# d% X" B
Cell, 单元
5 e# Z1 n4 A- |; P) L, r( h; wCensoring, 终检) C$ j% Z! f& Z7 g2 f& x- ?
Center of symmetry, 对称中心
7 ^: e8 Z/ B. p' }! o/ A& i- ~Centering and scaling, 中心化和定标
7 F: J# H, S6 h0 c5 oCentral tendency, 集中趋势
2 H& d' j, n0 `; cCentral value, 中心值; w$ i; e/ ]! d! ~5 v1 k' b# K! P" t2 q+ K
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
& X4 G+ P5 _, ZChance, 机遇
' Z2 i5 H/ w4 W, ^- eChance error, 随机误差9 _: Z' C/ d; \6 t0 K+ q) a; v/ N
Chance variable, 随机变量
( H# Y$ x  x  `0 l) oCharacteristic equation, 特征方程
0 j( Z. T8 t: H: ~* O1 g) w3 {Characteristic root, 特征根
& Z$ i( k' h$ ?' tCharacteristic vector, 特征向量+ L0 S9 V0 ~  s! @* }1 ?
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 n7 I+ Y$ ~' i  Y. BChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图- b  F! e% U& h0 R. r
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
: V2 p! @' o. ECholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
' ~6 L+ R! F$ j, R- DCircle chart, 圆图 9 N( K; I; ^  p/ E( f( H
Class interval, 组距
( r, d6 I3 F; |* S$ G3 `; `Class mid-value, 组中值
( r1 u9 A0 `/ g1 ^& Q) {& FClass upper limit, 组上限
5 ?# O6 A7 u) D4 J: S3 B8 EClassified variable, 分类变量) Y, c9 ?7 J3 S8 n* j0 \
Cluster analysis, 聚类分析
7 [$ V& w" |# x8 _( TCluster sampling, 整群抽样
" L( A* E1 n- `) @Code, 代码
: p. L0 ?8 I3 I) x5 j4 E% ]) XCoded data, 编码数据+ h" n7 s6 k, q8 e5 Y
Coding, 编码
5 Y+ X" X# T$ u$ P" ~* ~' OCoefficient of contingency, 列联系数
; \: R3 F  w) j6 iCoefficient of determination, 决定系数
) p! Z8 ^8 g. }# |Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数) X8 ^$ `+ ^0 i+ f' g" E$ G
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数  H3 \& [! {! s7 p2 e# a$ V- X
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数) Y$ r& s9 @" A+ ]8 t3 V: j
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数7 ~+ V+ u8 I( A9 `+ |9 r& d8 I
Coefficient of regression, 回归系数
! I( v0 P8 [- l5 X+ m6 @0 `Coefficient of skewness, 偏度系数2 G8 e# ?: o$ x
Coefficient of variation, 变异系数
9 o& e0 r2 j2 V8 H3 n7 rCohort study, 队列研究! T) D0 i% g% I# ]9 b
Column, 列
9 [1 A9 }1 S# C* w: AColumn effect, 列效应* L- y* k+ e0 `
Column factor, 列因素
; }* m5 Z& |/ G( lCombination pool, 合并
, h) x( e. I. g+ KCombinative table, 组合表5 _! H+ Y  {" ?3 R( i" J
Common factor, 共性因子
  T  A8 C/ V& C) E$ }- jCommon regression coefficient, 公共回归系数3 H1 D" M  b( l. r0 ?0 U
Common value, 共同值
8 w3 G/ V" n3 E1 n* Y- d2 ~Common variance, 公共方差
! M3 D/ B& F7 K$ t2 k) a" iCommon variation, 公共变异5 a; J/ G: `0 f5 F( i! |
Communality variance, 共性方差' f3 g+ }0 W1 ^+ Y
Comparability, 可比性
6 H9 x; H8 g) V" vComparison of bathes, 批比较) x( [% f- g# N5 _' {; y
Comparison value, 比较值
, ?/ i# g. W4 f4 n5 o. l4 pCompartment model, 分部模型4 F3 t1 u1 [& U2 Q! x
Compassion, 伸缩
3 K5 J2 _, R: H& Z8 P' QComplement of an event, 补事件1 {) V, x& {: s* i7 s
Complete association, 完全正相关
! `4 J# c$ \- `Complete dissociation, 完全不相关% {3 l; i2 `5 t) R" R8 ]+ L. p) O
Complete statistics, 完备统计量" r: d1 O* q8 I
Completely randomized design, 完全随机化设计
. q/ B6 Z: ?4 T9 M9 [; T' A0 mComposite event, 联合事件
1 G; ]: I' F/ U0 g5 wComposite events, 复合事件! n8 r4 Q% J0 K. L+ N1 h* I
Concavity, 凹性
$ A( m5 b/ ~6 v, z. Y: E& NConditional expectation, 条件期望0 D" f5 I% I3 k, T8 a4 E
Conditional likelihood, 条件似然8 A& l- v9 a' ~; i) C
Conditional probability, 条件概率
- k( {# T- \# ~) cConditionally linear, 依条件线性8 z& `0 g; e( o3 ~
Confidence interval, 置信区间
) l5 {! m  ]  ]9 N' J1 y" vConfidence limit, 置信限
% `: e+ w! y* pConfidence lower limit, 置信下限: L; i8 `  Y' A6 v, w, E9 `$ {
Confidence upper limit, 置信上限6 i8 M0 D! b! M7 L3 A8 O/ \1 h
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析+ l6 m# H8 `6 w/ g4 w. p
Confirmatory research, 证实性实验研究, r' E' i& U9 m9 W8 D1 k2 v$ w
Confounding factor, 混杂因素
2 t& R6 q. J: m! ]1 ?Conjoint, 联合分析
2 v* F/ [2 ], ~6 p) d/ R1 _Consistency, 相合性
/ t2 a6 s8 \5 B& T4 t. RConsistency check, 一致性检验
( x8 Q( L( o) g1 m5 m; j) AConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
8 h1 b) K; V# IConsistent estimate, 相合估计( f$ ]* D3 a( Z8 X* ]8 ~
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
! F( p! {5 w5 O7 T3 Z/ f; QConstraint, 约束6 z8 y( C& P5 S; x5 N8 U
Contaminated distribution, 污染分布: G7 g1 A2 x  ~: W
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布: ~; D* ~1 K; u( E4 Z- ~. \% l
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
$ {: v; r+ L: V* g4 QContamination, 污染5 o! F9 G( e9 q
Contamination model, 污染模型
/ ~& m! E  K- d" VContingency table, 列联表  `$ z6 o0 n' s- ^6 s, c
Contour, 边界线7 p7 w5 M* V$ z( i8 e7 H- e8 o
Contribution rate, 贡献率, b/ }0 ^' p' s0 y, l  }
Control, 对照. h" ]( _/ e5 X  W; v
Controlled experiments, 对照实验1 @& ^2 X# r, F7 v3 d% t
Conventional depth, 常规深度
  R% R3 r0 {2 @' K( J6 G$ TConvolution, 卷积( m' @" B" C2 o2 c$ O
Corrected factor, 校正因子
6 \9 H& X$ l! I0 L* ~3 |, _( N% aCorrected mean, 校正均值+ Y* M. L( f9 P( k$ t0 f
Correction coefficient, 校正系数
- w# E( S. j; ?. v" j+ `Correctness, 正确性
: O) W4 O9 l! l" o5 dCorrelation coefficient, 相关系数3 e& N* Q, ^8 g4 G
Correlation index, 相关指数! Z' l* x% s. h4 r6 t; ]
Correspondence, 对应/ f) ^# c$ X$ r1 C* `6 B! K- g
Counting, 计数& K+ t3 k# b, y8 Z
Counts, 计数/频数
$ d' T. b5 N; }) Z- gCovariance, 协方差% o  s2 B  w! N% k( x) w; h3 I3 q
Covariant, 共变
' f7 T" x' ]) z9 iCox Regression, Cox回归
. x, l% S9 F( P2 E# xCriteria for fitting, 拟合准则
% [3 }6 g6 T- T( Y" a( k; gCriteria of least squares, 最小二乘准则, R& @& [- D5 h; B, ]
Critical ratio, 临界比
* j: b/ g. c7 N" h+ g! N# qCritical region, 拒绝域
" p: V+ U' D, p$ M7 }Critical value, 临界值
  |' T" @- B$ Q6 RCross-over design, 交叉设计
  p6 y& k: g8 G! o% O$ SCross-section analysis, 横断面分析2 c* v6 n9 k3 ?4 i$ l
Cross-section survey, 横断面调查
, D& t$ F$ Q% ^8 D' ]& ^$ oCrosstabs , 交叉表
" m& u1 @  R7 `2 L9 WCross-tabulation table, 复合表* J8 P! K. s$ O5 K2 t
Cube root, 立方根
+ v; `0 n* U3 n# R+ WCumulative distribution function, 分布函数9 `' W0 U# [- {; F( a1 U) V- g
Cumulative probability, 累计概率2 k* u+ b; O8 u/ ~6 ^
Curvature, 曲率/弯曲1 ~: }2 T8 K( g0 C- p& c* U
Curvature, 曲率+ Y; p2 Y2 T) W' r8 R% }
Curve fit , 曲线拟和 ) ]$ I5 C# N# J
Curve fitting, 曲线拟合
7 o# ~/ i) w5 }0 u6 L; l9 aCurvilinear regression, 曲线回归9 H& ^* a7 p% e5 H6 ]4 X2 E$ x9 Z
Curvilinear relation, 曲线关系- b! ^5 W! `2 x) c4 z
Cut-and-try method, 尝试法' d; l$ G- ~2 ^* Z
Cycle, 周期  B  g6 x2 h# a, {  J- j' P) F+ s
Cyclist, 周期性0 a0 S' T8 z( E! ^( R$ L' D4 D
D test, D检验
, y' O  J, [8 bData acquisition, 资料收集6 Z& m- [) N- u: R7 ^
Data bank, 数据库8 P# S9 t( G: c7 O# t9 ^- ^
Data capacity, 数据容量( c" x. |+ k+ ]% h# A
Data deficiencies, 数据缺乏4 s6 w* ]1 |( U5 m3 l
Data handling, 数据处理
/ Z$ }% G( D% A5 F$ pData manipulation, 数据处理
0 v/ f0 G" S; lData processing, 数据处理  z+ v- g# s6 L2 L
Data reduction, 数据缩减9 l! m+ P$ S+ @/ r6 C
Data set, 数据集) c# |" I: D4 J- o& [* G
Data sources, 数据来源
9 @8 x; L7 g0 ~Data transformation, 数据变换
# H; R. d/ u2 l8 U& w' sData validity, 数据有效性! E" k# o- z9 c) }
Data-in, 数据输入! a# I( u/ x3 S! b& u8 p; E
Data-out, 数据输出
$ y2 d2 J2 T9 [) C# ^3 b: kDead time, 停滞期  e3 g  f: B3 g, m. `% Q$ a8 ]
Degree of freedom, 自由度
( i4 G4 l1 p+ J3 t3 p/ N8 QDegree of precision, 精密度
4 M* E  X# i- E% s. K1 MDegree of reliability, 可靠性程度# p! [1 x0 b6 w5 F5 l
Degression, 递减
- E9 u" H0 h" E2 F0 G: t! oDensity function, 密度函数
/ W' ^" u0 `- u( H, f1 B' }$ LDensity of data points, 数据点的密度
$ X4 s# x2 B5 }: n" q5 h5 V1 mDependent variable, 应变量/依变量/因变量2 J, V8 ~; L1 W5 F$ Z% }
Dependent variable, 因变量
/ \( ]7 h$ ]- X' UDepth, 深度
6 N- W' d$ H/ D$ p$ eDerivative matrix, 导数矩阵, _7 W1 ^! a2 _
Derivative-free methods, 无导数方法' o2 b: y8 S- p! H6 C4 \
Design, 设计
6 S8 D' ~: O: {5 }Determinacy, 确定性" v2 A+ @4 G" V3 [7 `7 |
Determinant, 行列式
7 ]3 Q" R6 {8 q$ ?Determinant, 决定因素( n2 C5 H% h5 K) M/ m* Y7 l
Deviation, 离差3 t4 i1 a. _+ r- q
Deviation from average, 离均差/ s* H/ J& h) g/ F# p0 A" @' E2 |
Diagnostic plot, 诊断图8 s/ U2 L4 N1 f5 }+ E" O( d
Dichotomous variable, 二分变量0 F  a* ]' @* p) m) P1 I, s2 M
Differential equation, 微分方程
3 y6 J4 m- [) V  W2 QDirect standardization, 直接标准化法
# _6 {1 x/ x$ M4 g5 ?! MDiscrete variable, 离散型变量0 T8 E: H0 W& {0 }# z0 d- B0 R
DISCRIMINANT, 判断 5 V# F9 l8 @7 g& o8 T
Discriminant analysis, 判别分析: g8 \5 }2 J6 O) ]5 J
Discriminant coefficient, 判别系数
" v- y, w% Y0 \; r  bDiscriminant function, 判别值
" T: L5 L' O- p: BDispersion, 散布/分散度" |) N+ J" ^0 T& D) k% v/ ?
Disproportional, 不成比例的0 f6 |. \* V. _  |8 `# N
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
3 w$ Y7 R% S: E" U% A( aDistribution free, 分布无关性/免分布
% W8 g5 A* S* F+ Z) ~: z; dDistribution shape, 分布形状, X5 j1 R+ V+ K: Z1 q! [
Distribution-free method, 任意分布法
& ]3 O0 n3 e1 Q0 IDistributive laws, 分配律
4 x% k* P% K/ n# [4 S5 Q- b4 ZDisturbance, 随机扰动项) {* P! I4 n! w( O. p- ^8 P9 Z/ z
Dose response curve, 剂量反应曲线
9 [. w8 {8 _, H6 GDouble blind method, 双盲法. R! {; h2 \$ H. G( l# R# N- u+ g4 \
Double blind trial, 双盲试验
5 _( P# U9 F" S4 g, O. H- c* c8 K( wDouble exponential distribution, 双指数分布# K% }9 p. C" x4 O% w- U
Double logarithmic, 双对数
) \) y' r. k0 F, G+ nDownward rank, 降秩$ c( v# G6 R+ U5 K6 P4 ]
Dual-space plot, 对偶空间图8 T& g0 M% _7 S$ J
DUD, 无导数方法
- O  m  R% O7 \# l2 g' VDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法8 Y: z3 b. d1 H. c$ V- j5 d8 V
Effect, 实验效应, J3 F0 U# W2 i, }
Eigenvalue, 特征值' c4 H& m; b) r; ~+ B
Eigenvector, 特征向量
# u: A+ V4 g+ P% GEllipse, 椭圆
) }$ g1 E; L  e5 z# w; `4 D1 REmpirical distribution, 经验分布
& C9 Q% b" ~8 k7 Z- `Empirical probability, 经验概率单位
6 A) \$ ?3 s/ `9 r$ ZEnumeration data, 计数资料
6 E5 z& p& }- x% T* P7 S1 A3 uEqual sun-class number, 相等次级组含量& {* B$ w* o) Z: u2 E
Equally likely, 等可能
) f. F8 L4 _* wEquivariance, 同变性3 I% K# X0 t+ |, g
Error, 误差/错误: e: Y/ Z& Y) d6 I
Error of estimate, 估计误差$ `8 E6 A; |; I# M
Error type I, 第一类错误4 w% t. G3 ~% s
Error type II, 第二类错误% d2 u9 Z+ F) w6 ~+ l: m
Estimand, 被估量
3 L! h1 f4 m8 f: x* ?, jEstimated error mean squares, 估计误差均方
! y- c: B! n- D. I! ?Estimated error sum of squares, 估计误差平方和% d$ q! c1 c) `: Q
Euclidean distance, 欧式距离
  G4 o  ]# M* v3 r! IEvent, 事件
- F! T: k3 D  J$ l* u$ rEvent, 事件2 _- `$ _% l- k2 P
Exceptional data point, 异常数据点$ ~; C, {9 |2 A8 ]7 I9 p7 A
Expectation plane, 期望平面
  T" ?& T$ L, k0 Y0 i7 y# h2 qExpectation surface, 期望曲面" x( I% t6 K  k
Expected values, 期望值
! B% g& K: r5 e. R: r" Y- k1 r: HExperiment, 实验
$ C- b  h: ]% O7 r, Y1 V  gExperimental sampling, 试验抽样
6 h8 l5 v  ?' l) BExperimental unit, 试验单位
9 C% H# |2 n" r8 D. \' A& b* \" aExplanatory variable, 说明变量
$ l: Q* _- X4 v) G: rExploratory data analysis, 探索性数据分析
; W( j) Z! e# k% n& B* zExplore Summarize, 探索-摘要
! c1 x% h" G% t8 V+ D9 BExponential curve, 指数曲线
' ?5 X+ n% Y8 Q; \) r7 JExponential growth, 指数式增长
+ v" O6 [) J: G% }1 `EXSMOOTH, 指数平滑方法 + ]+ A8 I" _! N3 }% x; `
Extended fit, 扩充拟合
! l) H( F0 O+ ?1 B1 O5 nExtra parameter, 附加参数: ~$ ~! @" O3 o( D0 x5 l; d" r
Extrapolation, 外推法
; x. D" `2 K# Q# H' r* }5 Q, nExtreme observation, 末端观测值
6 N# ~4 k& @7 g+ X$ @( h  I& QExtremes, 极端值/极值
1 d- G- j+ t. V; A9 `5 W, f# U- L+ {F distribution, F分布2 N4 H7 Q. m" G! r
F test, F检验9 I# s0 g! E& K/ h0 {6 O# V
Factor, 因素/因子
$ F- y& @! K) iFactor analysis, 因子分析) l) U) U# Y1 Y
Factor Analysis, 因子分析
. ^+ z6 L+ R* F' ~! i# vFactor score, 因子得分
8 d6 K7 E  L4 D8 ~7 D# s% n# ~3 MFactorial, 阶乘! l) [: m  p& G7 l! I: q
Factorial design, 析因试验设计
* s& k2 }6 C" s0 i+ a7 CFalse negative, 假阴性, b* _, n: S7 d$ v" l7 ~  U+ R' x, s
False negative error, 假阴性错误( k& }) n9 k- E& M( t; e
Family of distributions, 分布族' v# T- d% `- d" ]
Family of estimators, 估计量族8 Z, [# i9 D7 W
Fanning, 扇面; r7 I; F! ?3 D0 P
Fatality rate, 病死率
+ @/ W# u+ L9 R5 h. bField investigation, 现场调查( M2 ^; z) u4 {' I1 ]6 A1 y
Field survey, 现场调查7 I* E% b- \+ o
Finite population, 有限总体; f% d$ r$ t5 f; F! x- o$ a5 ?
Finite-sample, 有限样本: n' m. _6 W' E& D
First derivative, 一阶导数, m- L. {; T$ M# g* b7 L1 A0 S& R. R
First principal component, 第一主成分! D1 D( K- B9 [, M4 S3 d) \
First quartile, 第一四分位数6 }0 f3 g. d9 Y* r" H9 l' X. D
Fisher information, 费雪信息量
) l$ h; G/ Y* v! o3 w% a8 KFitted value, 拟合值
; J& u4 X4 }* ]( dFitting a curve, 曲线拟合
0 ~3 e- \- ^/ oFixed base, 定基
+ ^: ~! d) @' LFluctuation, 随机起伏1 ^  B, ]! i5 k" [
Forecast, 预测
2 N' g9 l7 s' }1 R1 k$ ~Four fold table, 四格表
+ i. ~% }1 O# Y  ?+ i5 j5 rFourth, 四分点- A0 U% M( \' }2 ~" o9 m- l. s
Fraction blow, 左侧比率% g; |" T" H" [! D
Fractional error, 相对误差) V/ o4 @" e9 W; j( G
Frequency, 频率" ~: G/ ^4 e) ^; c4 `1 {' \
Frequency polygon, 频数多边图/ L2 ~- G9 {& j! P8 `) u
Frontier point, 界限点
5 Q' A+ L9 P/ p% qFunction relationship, 泛函关系
8 M: T6 W3 a* x1 q6 N6 f6 EGamma distribution, 伽玛分布; Y" v8 l! @! X5 Y/ J2 b7 \' y7 D
Gauss increment, 高斯增量" P" R' L" i, }
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
; P. G+ E$ @4 {  M1 R1 @; ~Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量/ S8 u# z" K1 t
General census, 全面普查
. U9 y8 I. u: T' SGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
5 k: U0 [2 z& w1 {3 I( lGeometric mean, 几何平均数
: ]$ a( O8 c3 bGini's mean difference, 基尼均差# b- A+ t% C% F: N6 m) b
GLM (General liner models), 一般线性模型
& o% f" m6 M7 kGoodness of fit, 拟和优度/配合度
& c* o7 [# k" M2 Q" LGradient of determinant, 行列式的梯度' B6 p' \! g  Y  G6 }' q1 u
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方9 |* l6 G3 Z& G
Grand mean, 总均值
. \3 E/ ~4 W+ j2 _, KGross errors, 重大错误& f" J: I2 o2 p
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
1 C! u% {8 x4 Z! W7 ~0 U" SGroup averages, 分组平均
" Y* s* G% ^* W, }Grouped data, 分组资料
; o4 W$ l7 P9 {9 U; ~/ ^# kGuessed mean, 假定平均数9 t0 s4 c$ b3 b0 ?2 d( u8 j! S
Half-life, 半衰期
# W* g/ i/ b/ lHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量2 D$ z% y/ C7 R, ~* w
Happenstance, 偶然事件: A% W4 e0 H' ~8 r5 }
Harmonic mean, 调和均数5 N; L1 I' D; q$ S- k
Hazard function, 风险均数
4 o+ r0 X/ J; s$ |6 gHazard rate, 风险率
" B2 A2 b8 o: ?& \! j3 J7 g6 z; V" LHeading, 标目
4 S8 |2 f  J6 ^4 aHeavy-tailed distribution, 重尾分布3 [- B4 i  ~9 V& t
Hessian array, 海森立体阵! w( I9 d! |  y+ c5 m
Heterogeneity, 不同质
# r& e# C' g: Y- V3 ~Heterogeneity of variance, 方差不齐 7 V9 ?! i! w* z' T( B) I
Hierarchical classification, 组内分组
! _, V2 O! A" [5 [/ \. v9 GHierarchical clustering method, 系统聚类法; Z7 {9 {, d- ^. _' T# x$ U5 T
High-leverage point, 高杠杆率点
1 k: }: M( o9 k* v" F0 f/ gHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型' Q, D% L6 k8 G
Hinge, 折叶点
; O0 C) n2 i8 p9 R5 I- ~9 D! X9 rHistogram, 直方图4 _$ j; V4 w$ z+ v- i
Historical cohort study, 历史性队列研究
/ l# M9 M& g+ b: J( Z3 V- bHoles, 空洞+ ]  Y# r: y' l  x  I. c
HOMALS, 多重响应分析
, t# n0 {% T( x& m' bHomogeneity of variance, 方差齐性
2 x  g$ a3 k- VHomogeneity test, 齐性检验1 O- F# d3 C6 P% P. w) E
Huber M-estimators, 休伯M估计量/ s8 J4 d# \1 M& g9 o
Hyperbola, 双曲线
. S( Z6 R; a: P# nHypothesis testing, 假设检验
8 A, s/ @# d5 ?& a. S4 }Hypothetical universe, 假设总体
4 d; }6 ^' T% {6 e2 ?/ {Impossible event, 不可能事件
* ?7 n% v6 W! f' s2 ?1 x# r( oIndependence, 独立性
+ E" r2 M) @% a1 X5 |& F3 nIndependent variable, 自变量% J/ q: l& _4 N
Index, 指标/指数5 n( a6 H' G4 ^! |' ^2 @
Indirect standardization, 间接标准化法
$ N2 N5 B) u% Q# r% h% }0 lIndividual, 个体
3 ^" M. M# w. s3 L# L. _# v9 _Inference band, 推断带
# @) M: f- f# E+ u7 b& g7 z- `/ B. s" @Infinite population, 无限总体
% v% i* Q/ {; QInfinitely great, 无穷大8 g/ ]. k' W2 L4 [# y* T" v, x
Infinitely small, 无穷小
% z: a+ S$ @; g& @Influence curve, 影响曲线; o1 t6 r$ R) \, z9 V3 c. ^
Information capacity, 信息容量) o, b8 f$ i, L: @4 l+ U6 Z9 g
Initial condition, 初始条件' a  r. |7 m+ w0 X2 o' G
Initial estimate, 初始估计值" s0 k9 g( T, I* P5 b0 V
Initial level, 最初水平
0 O7 p! e1 x( _' f9 ?- K6 GInteraction, 交互作用8 i3 Q2 q! V. {1 g( g
Interaction terms, 交互作用项
& Z& Z: [# M. \' ]Intercept, 截距
& }$ h8 a6 B& T' s5 i& P9 @! XInterpolation, 内插法# g8 e$ @  {/ L& K
Interquartile range, 四分位距
* r; _6 j9 r8 h* z; H! ~- jInterval estimation, 区间估计( ]3 p7 D; q8 n; P8 L8 W( _0 D
Intervals of equal probability, 等概率区间
" {0 P% H1 t' Z+ \Intrinsic curvature, 固有曲率, \4 ^( N3 j; y
Invariance, 不变性' `3 ?1 O1 S0 F% @5 R
Inverse matrix, 逆矩阵
, F1 j! d9 q6 v9 ~Inverse probability, 逆概率
3 @/ f* H' U! x. I$ k) ]6 QInverse sine transformation, 反正弦变换% A  J: e( E1 A4 `% ]4 K
Iteration, 迭代
% U% g4 E3 W% Y, z+ }  T5 ]Jacobian determinant, 雅可比行列式, {4 ?7 J' {" i. l
Joint distribution function, 分布函数
+ T$ ?, l( w: zJoint probability, 联合概率- d; H8 D& A0 x3 K$ E0 R9 a  u
Joint probability distribution, 联合概率分布
% u2 C4 x+ S4 xK means method, 逐步聚类法4 V7 v0 H* w0 w9 Q9 b1 s) Z- N
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ) {5 _1 _" m8 K! f* Q0 i
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图7 O8 J# ^3 W% B: q  {, ]( @* ^
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
2 Q" @6 x  R8 h" T5 K, ^Kinetic, 动力学/ n4 ^0 x) I% |7 W
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验& e4 Y* g4 k- b0 Q3 n: |
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
2 T! i$ @. k( U) `- F9 `Kurtosis, 峰度, d8 N3 B* w5 ~3 p. ]
Lack of fit, 失拟
  ~: q- s0 b- KLadder of powers, 幂阶梯- m9 Z: V0 p. I2 I' O9 d
Lag, 滞后
9 u7 g8 P: @/ r2 f* c7 G, }Large sample, 大样本4 l9 z1 r% r' M* |  `- c5 U
Large sample test, 大样本检验3 f" R  J! |. r* i, O0 }9 Y* K7 V
Latin square, 拉丁方# f; @" f3 C  R
Latin square design, 拉丁方设计
& W" G( u& y9 {Leakage, 泄漏
8 p3 Z1 J& t; T. B% r2 f& aLeast favorable configuration, 最不利构形
" x  v% ~0 g- h9 }Least favorable distribution, 最不利分布! b. T- ~; o+ a/ c9 [+ k
Least significant difference, 最小显著差法* n) I0 d# O. ?9 ^) S
Least square method, 最小二乘法
: ~9 d8 P* k, rLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
9 H' I, i! c$ N& H  K8 ~, ^Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合; m  e, D& M3 S  O3 D& ]
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线7 [6 ^6 n- d; X% ~7 Z% G& ?% v- L9 f
Legend, 图例. w7 y" ?0 i! u- B7 C! {( C) }4 J
L-estimator, L估计量
9 N$ k+ s2 u$ Z6 ~, J% DL-estimator of location, 位置L估计量3 N! J- J% d4 q; c
L-estimator of scale, 尺度L估计量
3 j3 d( T* D, u3 _Level, 水平. x' B; R5 C" _/ a2 D3 A
Life expectance, 预期期望寿命
# e$ L' R& U7 ?- Z! _Life table, 寿命表
& `: f% g/ K. n* w" ~! f! WLife table method, 生命表法( r$ r$ ^% D5 b: S$ U6 }
Light-tailed distribution, 轻尾分布8 u; N5 L0 R2 ~
Likelihood function, 似然函数$ `" V% i4 N$ ~# ]
Likelihood ratio, 似然比2 I) N9 a3 b! ]" ?
line graph, 线图% V2 w  l& K) q1 C; g. {! J
Linear correlation, 直线相关
/ Y2 f* W# j4 @6 ^Linear equation, 线性方程: Z6 e- b( t$ n; t1 b* u! s
Linear programming, 线性规划+ D  X; n$ V. M  x  B# K
Linear regression, 直线回归; v# k$ j1 k4 F* Z+ o. x) Z
Linear Regression, 线性回归
: ?7 T$ i/ L0 i: aLinear trend, 线性趋势  a! @9 f  ?" j2 |
Loading, 载荷
5 p4 B7 J* |1 |; [% w# c' TLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
7 f8 }6 l  ]  s2 W: K' ALocation equivariance, 位置同变性$ Z" I. a8 b  d3 ^" E% l5 I
Location invariance, 位置不变性4 A1 g/ p5 p, S" Z3 i$ _" h0 ]
Location scale family, 位置尺度族
! D) R+ g2 _  hLog rank test, 时序检验 2 b$ i2 O' p8 l3 f9 ~/ m5 \
Logarithmic curve, 对数曲线
- Y8 [% ?' l* R5 N, z" p$ d8 qLogarithmic normal distribution, 对数正态分布. a9 D* ?7 t. H# D& g& _6 R
Logarithmic scale, 对数尺度
" B7 w) q2 U6 w* a; w$ }Logarithmic transformation, 对数变换( L% I' z5 @5 j* L& _2 O
Logic check, 逻辑检查
- w4 ]: r$ F$ T0 S( K' k% mLogistic distribution, 逻辑斯特分布5 V3 c8 a) Z; p: ?8 d( ]
Logit transformation, Logit转换
! V3 b& U5 K, V; s, `LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
9 F/ U* c; a1 u: aLognormal distribution, 对数正态分布/ H- M- H' `0 D; b8 N
Lost function, 损失函数
$ H( b) q6 |0 @. \# f( dLow correlation, 低度相关. f0 E* I# R' z8 p
Lower limit, 下限
: X7 c3 t2 [  K9 JLowest-attained variance, 最小可达方差
! \1 L$ J+ {4 f0 f* OLSD, 最小显著差法的简称
; v" `3 b. x) m# y; JLurking variable, 潜在变量
& d1 f0 K# v2 \& W" n! Q% iMain effect, 主效应6 W" }4 {( M" x+ m3 o4 H  g: D
Major heading, 主辞标目, k1 ~: F& C- |1 G5 d3 p
Marginal density function, 边缘密度函数( z" E% {" S8 r+ X! G' q/ x& [
Marginal probability, 边缘概率3 R$ a1 M3 _9 v' A4 P+ `% W) j
Marginal probability distribution, 边缘概率分布3 }% b2 F6 ^8 ]* |+ }* H
Matched data, 配对资料
$ o) j& A7 G1 c0 ~Matched distribution, 匹配过分布! H" e+ h) r( W6 t% u/ m0 H
Matching of distribution, 分布的匹配
, [* a, b5 u! M' |Matching of transformation, 变换的匹配
% j8 a. q+ [: z. f+ B1 D' ^Mathematical expectation, 数学期望
" }+ h7 N( z7 W. e1 Z5 v$ `Mathematical model, 数学模型( J. E( Q4 G; S" Z* S
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; R! c. F7 V: z3 Z2 ^7 ]Maximum likelihood method, 最大似然法7 F' t/ g# q/ J( V
Mean, 均数
) B, j0 g. H% r, t- ^* i+ B, TMean squares between groups, 组间均方
1 \& Y" w$ c6 x/ e' {Mean squares within group, 组内均方
$ Y$ E5 Y0 B/ rMeans (Compare means), 均值-均值比较' D& L. v  F9 A) c( Z% z4 b& O
Median, 中位数
- D; @; l# k6 x0 VMedian effective dose, 半数效量; n8 X5 ~% X$ J$ q6 }3 O7 t
Median lethal dose, 半数致死量
. A/ l  ]% ~: _! J( B  Y9 f! UMedian polish, 中位数平滑
  Y3 [7 G4 ]. |. y4 HMedian test, 中位数检验5 W8 Y7 Y6 J8 K, a
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量" g$ y0 z1 {. r+ x
Minimum distance estimation, 最小距离估计+ A5 L$ x* `9 ~" I" Q! v
Minimum effective dose, 最小有效量
1 D+ [- J" N1 `1 ^Minimum lethal dose, 最小致死量
5 {7 j5 g; S" c: `8 J% ^Minimum variance estimator, 最小方差估计量# W  v' q! Z3 j. U* x
MINITAB, 统计软件包
! b* g8 F  m# U1 _, o% F9 aMinor heading, 宾词标目
2 s0 ?9 g# s: [' J& G1 ~7 GMissing data, 缺失值3 f* Y/ Y7 z  D" w) Z- L
Model specification, 模型的确定9 g2 r; X! V9 O& j* z
Modeling Statistics , 模型统计  ~& Z( m4 X5 F# }6 }
Models for outliers, 离群值模型2 H4 F. b9 Z* I! J
Modifying the model, 模型的修正
  _' E  f% M3 I  r- [) _. |/ EModulus of continuity, 连续性模! P( G. o/ R. I+ g- z5 _
Morbidity, 发病率 4 S6 s3 v/ `) Y7 n
Most favorable configuration, 最有利构形
7 q$ f5 u( y. M5 b7 DMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
( s- r) o' e7 z0 f6 fMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归% H) F9 n. f4 [; t: S0 W
Multiple comparison, 多重比较) L* X( n) |) k$ C+ O
Multiple correlation , 复相关$ _" {+ n8 m7 q; f, i6 w
Multiple covariance, 多元协方差0 P. ^4 u, B8 N8 K0 X' ?1 k
Multiple linear regression, 多元线性回归
: Z6 b; a; s) `/ cMultiple response , 多重选项
& y1 I1 V+ E$ `8 z6 E) D' z+ |Multiple solutions, 多解* {- L& c$ |2 s( c( U* v% L3 X
Multiplication theorem, 乘法定理
) ?- w* A0 ~4 y$ Q  @- k! pMultiresponse, 多元响应
$ x! c5 W" |0 J1 P) P0 }% E# [Multi-stage sampling, 多阶段抽样
! L9 i" u2 @9 S- t7 U$ PMultivariate T distribution, 多元T分布
9 K0 Q4 g0 r4 i& f* u: JMutual exclusive, 互不相容: I$ {, q  @  u1 h6 |
Mutual independence, 互相独立9 e" I0 d5 z) g; `8 f* ~
Natural boundary, 自然边界' ], i( d/ y: }( \+ `
Natural dead, 自然死亡* c* Z2 `" R; O
Natural zero, 自然零
8 }1 O& ~5 c5 t6 K* g! yNegative correlation, 负相关
9 y/ W$ n9 N5 b, \) ~; B4 INegative linear correlation, 负线性相关
1 D$ h; _2 L5 h6 J  Z8 i; M1 t2 LNegatively skewed, 负偏
5 z* F+ R& C1 {2 o9 ~4 k8 r* X  DNewman-Keuls method, q检验
% y4 b4 p% ?: f. w9 [( T, g8 ZNK method, q检验$ [( r& R% b- G3 O: b8 b) F
No statistical significance, 无统计意义
( W) i& g0 N  Y. E% Q1 dNominal variable, 名义变量' [7 C  v; H- H; _) }6 z
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性: t* x3 u4 H4 B1 e0 O
Nonlinear regression, 非线性相关
! F1 x. J" i+ W' I( s: ?. M' aNonparametric statistics, 非参数统计! J4 r1 q  y# U* y3 l: h. n
Nonparametric test, 非参数检验
- F9 j9 T; D" G, B; g6 G4 f* ]Nonparametric tests, 非参数检验$ r$ t" ^$ X! v& w
Normal deviate, 正态离差
  R6 F6 v  w& c8 r! o2 x" }& bNormal distribution, 正态分布% v& K+ W% i- C7 p- k
Normal equation, 正规方程组' _9 R9 t: O% n# _  B4 o
Normal ranges, 正常范围0 d" p& c2 d# ]4 ]5 k# ~6 g
Normal value, 正常值' R3 ^: o# j' x2 q
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数3 d3 i+ h5 U( {( W- T+ p- E' T) x4 {
Null hypothesis, 无效假设 $ D4 d, S) D. K3 z- n/ o) P; a* E
Numerical variable, 数值变量
% F+ q) {8 q$ F- H! cObjective function, 目标函数: v9 x+ V- Z5 _( E
Observation unit, 观察单位
1 [# L0 c1 K, t! L. AObserved value, 观察值
2 b' v, c* p% f9 t9 A+ H( jOne sided test, 单侧检验
& G' g- V  q, `3 g% X, F. d' ]One-way analysis of variance, 单因素方差分析; G4 A4 E" H6 T) Z# P
Oneway ANOVA , 单因素方差分析) F, k3 _! d& A6 c8 h  M* t
Open sequential trial, 开放型序贯设计; W$ x# S, h. G5 D- {2 y4 m: ]* O
Optrim, 优切尾9 k5 G. T$ `& w# t/ A% E  \; X; t
Optrim efficiency, 优切尾效率
6 D! e/ `/ D9 t0 n( D7 P! o! R+ aOrder statistics, 顺序统计量! K& y1 |+ K1 Z$ i( B
Ordered categories, 有序分类3 b) G4 ?* G9 `% {
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
) h7 W5 F9 X% T0 `Ordinal variable, 有序变量; T/ X9 {' _3 C9 W: _( r1 \" C* C
Orthogonal basis, 正交基; I& p0 _+ t% O) _9 [8 V# w
Orthogonal design, 正交试验设计
% _9 [; A8 E% {# x; v% zOrthogonality conditions, 正交条件6 s2 [( e4 I( B4 B0 a
ORTHOPLAN, 正交设计
) \) `& G( P8 Y, a# R" f/ kOutlier cutoffs, 离群值截断点( G8 [2 N( P* f$ {; f7 _
Outliers, 极端值' B3 q+ b# _  _3 I) R& V2 T. g2 x
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
! s% n" h9 k, w2 C- GOvershoot, 迭代过度& a% u6 F5 Z) p% }5 {1 B# i
Paired design, 配对设计
  W/ c; s; N+ h; R2 APaired sample, 配对样本
, N+ {& P  N7 c( WPairwise slopes, 成对斜率
" _: o/ t: c. b8 M9 @) uParabola, 抛物线
& p1 E6 p1 g5 {4 B3 N# _Parallel tests, 平行试验3 T! E6 c1 C, K( w, i+ N6 i+ }
Parameter, 参数6 f7 ?6 e4 r2 l3 r
Parametric statistics, 参数统计
9 ?$ w2 e' w( TParametric test, 参数检验
5 Q$ b7 C3 O8 f- L! FPartial correlation, 偏相关% t1 _. }7 I! e  S, r; ~
Partial regression, 偏回归
# x' ?0 Q2 y1 x- b1 |3 gPartial sorting, 偏排序
! s1 V' i4 b7 P2 h# U0 L- }Partials residuals, 偏残差
; T5 r' w6 n) i/ H9 \  Y+ W! [% F8 [Pattern, 模式
% F* j) x( m6 l" {& i/ r- K/ jPearson curves, 皮尔逊曲线
3 F; V3 Y3 v4 `- p% C5 xPeeling, 退层* u2 F& f7 O6 T5 X9 M
Percent bar graph, 百分条形图
/ H( I0 i% e6 i7 r4 r1 ]1 @. tPercentage, 百分比7 @  L& o/ A! s* W; S
Percentile, 百分位数
+ M0 c/ P% x* ?2 l& YPercentile curves, 百分位曲线6 h4 i9 J1 r. }8 u
Periodicity, 周期性, d$ R9 o/ ?& `; S/ j( N
Permutation, 排列" ~" A1 z# z  I( r! r
P-estimator, P估计量& r, e+ X7 v* R+ I7 C' ]) c
Pie graph, 饼图
' y  K! [5 b) c- [$ t6 t8 bPitman estimator, 皮特曼估计量
( m7 \, H0 r' ?* g+ J/ F9 pPivot, 枢轴量: |. t- l- Y" `& s+ h. z
Planar, 平坦
; k9 w9 a* s! e9 sPlanar assumption, 平面的假设
  k4 p, B( l' r8 V. O9 s/ G+ DPLANCARDS, 生成试验的计划卡
: m. D' @. r2 E$ a5 tPoint estimation, 点估计
2 c2 E1 ?5 M" P! M  q0 w: _Poisson distribution, 泊松分布6 c( r3 {( W$ p; J$ p$ g7 ?7 S7 k
Polishing, 平滑6 X3 K* W  C' C9 h
Polled standard deviation, 合并标准差4 k: V, E3 R* _( V6 K
Polled variance, 合并方差7 o: t& X7 [2 s
Polygon, 多边图
/ S/ y- }! b& N9 ?, iPolynomial, 多项式/ ?& g7 b2 [* ~0 w: u0 m& V
Polynomial curve, 多项式曲线
  f9 Z4 I$ G/ F1 Q: nPopulation, 总体
- i0 I# Q2 ]. ]: z( g+ CPopulation attributable risk, 人群归因危险度
3 x0 j$ G. G0 r' i7 q1 j3 C  ~: NPositive correlation, 正相关
6 B* ^  {" ^5 r5 w# G* hPositively skewed, 正偏' o1 g' B& H2 d! w# R0 A
Posterior distribution, 后验分布
# v6 h4 z2 ^9 ]6 Y' d* ?) b3 L* h# GPower of a test, 检验效能
9 x" [- w+ f* `1 vPrecision, 精密度* L/ s4 q+ \5 I/ O4 a" H7 O
Predicted value, 预测值$ ?$ n: I) I0 g6 I, V+ P
Preliminary analysis, 预备性分析, s$ u. j; E2 n/ m
Principal component analysis, 主成分分析
2 m) }+ c( V. {: K( a/ Z  d% fPrior distribution, 先验分布
+ U4 d5 P7 r0 ?8 w  |; SPrior probability, 先验概率* A. x6 T5 ~) r7 P# F+ \& Q
Probabilistic model, 概率模型) k( W3 h+ c3 k2 p  s
probability, 概率# e% l, L- b( z6 w1 z
Probability density, 概率密度1 Q3 R# I* k7 N
Product moment, 乘积矩/协方差: L8 \" ~$ ]6 r, J. f9 X& q
Profile trace, 截面迹图% }' J& g; d/ _  J7 A
Proportion, 比/构成比
7 t2 c& F/ `/ P6 R! iProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样, ?5 ?# }; {- c
Proportionate, 成比例, O6 D1 X# k, M% f3 a3 r. H
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量, L; h2 y8 C" \
Prospective study, 前瞻性调查$ q. d5 c: U6 B
Proximities, 亲近性
9 O$ r1 y! n* q6 E5 P2 LPseudo F test, 近似F检验  d: d0 M7 t7 t! y# f
Pseudo model, 近似模型
/ U2 O& x% n: _  a: L! CPseudosigma, 伪标准差3 e. }, I/ U" U2 `
Purposive sampling, 有目的抽样
' D" ~7 r( O" u1 o8 \" CQR decomposition, QR分解
% l2 V8 y, T6 WQuadratic approximation, 二次近似
2 ~" I( K4 c8 w" l% a7 W; C  @% OQualitative classification, 属性分类
* ?6 b  q9 p) F1 l$ vQualitative method, 定性方法# P2 b: k3 G' O" R
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
& H6 h) |4 g. r* I9 F; J+ QQuantitative analysis, 定量分析
. P7 H/ G( F, V3 d% Y3 WQuartile, 四分位数: E) T/ y# j9 e4 p
Quick Cluster, 快速聚类3 Q# p& B$ T5 M8 |- ^( d; L
Radix sort, 基数排序- v' j/ {4 l! w
Random allocation, 随机化分组8 t- E0 e6 ]  `1 p  v
Random blocks design, 随机区组设计1 l4 A; Q7 l2 Z9 }# _& l& O8 R! O
Random event, 随机事件4 P1 A3 p8 }2 q7 P
Randomization, 随机化' S* Z$ g, t' k! @' ~% E" W
Range, 极差/全距8 X9 W  d9 K; g1 q; x. \7 z
Rank correlation, 等级相关& l: v- _$ }1 c4 C! N
Rank sum test, 秩和检验7 K5 Q4 b0 i+ L; J2 f; E
Rank test, 秩检验; s6 y, Z1 K3 O3 `6 l7 Y
Ranked data, 等级资料+ k- |0 A5 D2 y
Rate, 比率
% t9 f: r+ E' D7 |/ H2 HRatio, 比例
+ Q/ W- ^' c& q9 Q" T' BRaw data, 原始资料
, c  X" P" d$ R5 S/ ~% C1 e, |0 s/ ERaw residual, 原始残差
7 T  r2 B, @, Q6 Q; g9 RRayleigh's test, 雷氏检验- j2 z* j8 m, a4 t0 S
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 2 i' k0 \$ C( {! d) N/ v( t! ^
Reciprocal, 倒数9 G1 A( _! D& r& ]3 p
Reciprocal transformation, 倒数变换
9 z6 z- R' {! i' ?, X' LRecording, 记录
  t2 r0 z( S% Y' H8 ?Redescending estimators, 回降估计量( G3 z0 B7 T* p* Z: R/ t% b
Reducing dimensions, 降维
; ~3 D/ {% u9 m* B; ^' _) T( R  X* gRe-expression, 重新表达0 W4 o; Z) ^, ?$ Y/ ]
Reference set, 标准组
1 N6 \, M9 x% r9 K5 R- c4 eRegion of acceptance, 接受域2 ]1 H# O- X$ q5 d; n
Regression coefficient, 回归系数
$ a& t1 U) @2 ~( g3 xRegression sum of square, 回归平方和
4 @$ a7 ?8 N4 s1 \Rejection point, 拒绝点
6 }1 E" X) @! u- x$ l# XRelative dispersion, 相对离散度
6 }$ @9 z1 ?( \( JRelative number, 相对数8 Q2 x+ W! \& y# u6 t* H
Reliability, 可靠性
! Y7 }7 t0 d( k) `Reparametrization, 重新设置参数
- c6 h  ]# {3 ?. ~Replication, 重复: `2 k" ]4 s5 H6 O6 N
Report Summaries, 报告摘要1 f) c, G8 g; C, Q; Z7 J" W+ [" e/ V
Residual sum of square, 剩余平方和: A' \- c  ]0 |% i' Q: A) ?  c9 Q
Resistance, 耐抗性& b% G$ V  W2 M9 Y, ^3 w9 g
Resistant line, 耐抗线' d2 V6 j+ T$ ^
Resistant technique, 耐抗技术
3 {* R' x3 s; h: X0 oR-estimator of location, 位置R估计量7 l, [0 o& m* Y
R-estimator of scale, 尺度R估计量3 z) t1 ^* K) N: K- C
Retrospective study, 回顾性调查
7 j4 n7 v3 T3 H' N5 s; nRidge trace, 岭迹' q. f$ g; s0 X) R
Ridit analysis, Ridit分析5 T8 q2 |1 T" U; y* X
Rotation, 旋转
- |( l5 ^( [8 {0 H' \Rounding, 舍入  l; ]$ G1 ^6 s+ M; |
Row, 行( ?! |1 v9 I9 ~* w% J6 S4 g" K& O, p
Row effects, 行效应& `) I( w. A- J' I
Row factor, 行因素
& x# H! f4 R( jRXC table, RXC表' b( g6 J' t/ J- @
Sample, 样本- p! ~- z3 a; H) b3 M
Sample regression coefficient, 样本回归系数/ ~4 V4 [, Q% ]8 b# P) J/ R
Sample size, 样本量
5 n% c! p( r; p$ }. V" K: z3 WSample standard deviation, 样本标准差2 K. E! w: S. h5 n0 L, D1 {7 |
Sampling error, 抽样误差
9 |  L" {; g* K6 C% z+ o# ^SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包3 s; w) Q' ~: V$ r1 R5 h. {( z5 J
Scale, 尺度/量表* |4 f( G/ d6 k
Scatter diagram, 散点图- v8 G) q, ], r$ f0 J- g
Schematic plot, 示意图/简图
  `/ h- X. S  O- ^8 D- CScore test, 计分检验8 t( E  ~8 {7 o) l* Z" M
Screening, 筛检
) o& v3 n# u) L& N4 P3 u9 PSEASON, 季节分析
2 ~0 p) F% Y! q- ]Second derivative, 二阶导数
; Z. {5 y0 T0 e1 x( u, GSecond principal component, 第二主成分
: s- w" P, J. i7 K# OSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
/ Q, R- N+ C" Z- z- I, ]Semi-logarithmic graph, 半对数图
! M* b; t. a- S. a) B0 ]; jSemi-logarithmic paper, 半对数格纸5 a6 p( m1 p  O2 W
Sensitivity curve, 敏感度曲线
6 B0 }" m/ _; \7 a3 E' l7 B# @# VSequential analysis, 贯序分析* y5 e1 C- r+ w' q- y
Sequential data set, 顺序数据集: m/ [# d6 O$ {& {  d3 e
Sequential design, 贯序设计
8 F4 {6 m" C7 n! D$ SSequential method, 贯序法
" E& Z4 t8 _4 f8 ?* O% |' vSequential test, 贯序检验法1 t4 Y+ H. I6 R' Q" y, l
Serial tests, 系列试验( g. ?/ i7 u( j& M, M2 q
Short-cut method, 简捷法
( P$ q9 @+ |7 d* \Sigmoid curve, S形曲线$ N! \; L% ?/ X
Sign function, 正负号函数
, U+ |! C# j0 D- a! Q( pSign test, 符号检验( D) Q5 I1 z) X, W8 P, r
Signed rank, 符号秩
. Z8 _# ]  p) @9 s( }' DSignificance test, 显著性检验
* l4 z( H. I$ x7 OSignificant figure, 有效数字* q6 I% {2 E: _0 R) f
Simple cluster sampling, 简单整群抽样# i. x5 f+ C: z6 a
Simple correlation, 简单相关
) W* p# ?. o$ nSimple random sampling, 简单随机抽样, `3 Y2 H+ t( }% s  M
Simple regression, 简单回归" D5 M. P8 k6 V
simple table, 简单表) V, Z* k0 w3 W
Sine estimator, 正弦估计量5 U! p5 Y6 x) t0 H# d5 ^% y
Single-valued estimate, 单值估计, `# |6 I6 f% r" M  C, w
Singular matrix, 奇异矩阵
9 R1 Q2 R' v7 ]2 l2 I  i1 TSkewed distribution, 偏斜分布1 z3 a% k1 |6 o. S# W9 V' Y
Skewness, 偏度$ |: \# o/ |/ v& B3 A$ b! d( j
Slash distribution, 斜线分布
. O3 b, `+ _* V/ k; b" R) t. GSlope, 斜率  X& a: h! l& p! }/ o6 v
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验: b  A, o9 b  d! M" a4 K
Source of variation, 变异来源9 t5 d# E$ d6 x0 D
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
/ K5 @- j' ^$ y  ZSpecific factor, 特殊因子
7 Q, B: y; W3 R1 ?+ A' ~Specific factor variance, 特殊因子方差
& _3 W% I' G8 t, e; b; ~Spectra , 频谱
1 e8 U$ w2 E6 m& M, D" `Spherical distribution, 球型正态分布. h$ M9 ~% `. T  ~: a, [' y: g: ~% O
Spread, 展布! _3 ?0 Y" J9 f8 D
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
% t# G% o; a( g' r  X1 x- y' tSpurious correlation, 假性相关/ _- `4 F7 M0 b. b
Square root transformation, 平方根变换
% i% n% X# M8 h# L  L3 RStabilizing variance, 稳定方差& c7 m' q  ]3 ]$ B
Standard deviation, 标准差& O7 p" E& R7 w: t' j0 W1 [1 C
Standard error, 标准误3 T9 s, k8 e3 P: l6 Y4 m
Standard error of difference, 差别的标准误
1 u' g9 Y) O4 ]! lStandard error of estimate, 标准估计误差2 e" K3 ?: r/ g
Standard error of rate, 率的标准误5 j3 n6 C0 O$ |# c4 \  `/ k+ [5 W
Standard normal distribution, 标准正态分布$ i) e2 `3 U3 X5 Q: T+ S# u- X. d. }
Standardization, 标准化7 Y0 x% l- O' z5 B3 l, ?
Starting value, 起始值
# m# _; ?5 u3 v* ]; T6 ]4 ^6 N% OStatistic, 统计量
+ N' b" {3 g- o4 T9 ?5 h; IStatistical control, 统计控制
7 E; N0 m3 C1 f; o6 v; I& JStatistical graph, 统计图
5 e/ Y/ i4 b" i* H3 j8 @Statistical inference, 统计推断3 O( `5 U+ L3 \: y! w4 u
Statistical table, 统计表6 V# ^' m/ f! d: K0 H, @5 g
Steepest descent, 最速下降法
( Y6 ~$ |6 i5 i, f, B7 m) GStem and leaf display, 茎叶图$ K, p2 Z$ V. c0 Z
Step factor, 步长因子
& R2 f6 i) M7 P0 f- I0 s2 K# gStepwise regression, 逐步回归
6 r+ q& K* G6 h0 [Storage, 存, D' G# {/ j7 X+ [! e0 I
Strata, 层(复数)
0 P. Y% C8 }  `% ]1 WStratified sampling, 分层抽样
4 X- e* h  H$ |& I4 Y* kStratified sampling, 分层抽样# |( g+ g, j+ f1 |2 A3 \# K) ?
Strength, 强度
& ^# Z0 V* {- W' HStringency, 严密性* ~7 j0 N' f& Q7 r
Structural relationship, 结构关系1 j9 h5 Z+ z: Y5 E1 b
Studentized residual, 学生化残差/t化残差" @6 ~0 W* d4 J) R# \4 `% H
Sub-class numbers, 次级组含量
! T& x* S" b2 vSubdividing, 分割
7 v5 p$ G* H7 t, pSufficient statistic, 充分统计量
" F- K/ n( E# j( rSum of products, 积和
1 u: ^: r  `1 [Sum of squares, 离差平方和  l+ D8 c5 V- l% ^$ M
Sum of squares about regression, 回归平方和( I% e' |# r; S, {8 w% X+ D
Sum of squares between groups, 组间平方和
4 K8 v0 Y8 W! l3 ]; S1 wSum of squares of partial regression, 偏回归平方和8 V% X. s" W8 k8 W% [: s5 r3 |* q
Sure event, 必然事件
9 @7 t3 v. r* W2 c) e4 ^Survey, 调查
* L- V8 H# z& l- [Survival, 生存分析
3 w$ Z: b4 k5 x+ vSurvival rate, 生存率
2 s2 y: V8 B1 h2 P1 R$ pSuspended root gram, 悬吊根图
% l! E3 H+ b! xSymmetry, 对称- m! \* L2 @$ G8 D0 J0 X
Systematic error, 系统误差  m( r+ ~, p0 u; _2 @
Systematic sampling, 系统抽样' C* `( q+ p$ j! D8 s/ `+ H6 ?
Tags, 标签
/ X" s' ^4 @6 ^' T2 k' ^- [# sTail area, 尾部面积. V6 R) n  \9 E2 c& }0 T& \
Tail length, 尾长
/ V" o8 l: u  _( g: S" wTail weight, 尾重6 ^# Y$ Y( |2 D  H& ]
Tangent line, 切线
9 A5 O6 u% p" g! V' Y( JTarget distribution, 目标分布
- H1 V" D: q6 B8 G, O  |0 d  G7 r. _Taylor series, 泰勒级数
1 D! V3 |2 j* _6 C3 B2 p5 \Tendency of dispersion, 离散趋势8 X% M3 L2 i% u2 I& X3 B8 Z& n
Testing of hypotheses, 假设检验
4 I5 t% [" t  ?; q8 CTheoretical frequency, 理论频数" ~+ {6 q$ N. _6 G& N
Time series, 时间序列
7 a5 {, D( D/ V" v) R& sTolerance interval, 容忍区间
' A+ f3 m! A' Q( LTolerance lower limit, 容忍下限
' u/ ?& z+ W2 G6 g+ U' B) ~0 ZTolerance upper limit, 容忍上限5 z! a6 ~4 i/ H6 y& b. V
Torsion, 扰率+ A. ^9 D0 g$ K* x; ^6 k: F. h
Total sum of square, 总平方和
) i: r: ]- s8 Y2 l1 e7 n( hTotal variation, 总变异2 q9 p' X4 E; K# H' r
Transformation, 转换
! n: A! B; Q& ^7 J4 T. LTreatment, 处理
- q% o, ]) V- j4 y% dTrend, 趋势( o2 j# p; v+ B1 A8 b& J* d2 r4 S
Trend of percentage, 百分比趋势  [7 d+ ^9 u9 O- x* `' G
Trial, 试验
3 ~: I. u( Z6 E/ V) _Trial and error method, 试错法
; u* I8 d  ]# g' g, XTuning constant, 细调常数* L7 m" s. D  t* R  C" L9 k( V
Two sided test, 双向检验1 G( H- E  u& V, J+ u
Two-stage least squares, 二阶最小平方
" i4 s2 ?5 I# \0 {Two-stage sampling, 二阶段抽样
* D) c1 }0 J% e7 mTwo-tailed test, 双侧检验
( t3 O4 Y2 o! l6 S5 ^# S# TTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析% g. E* U5 P, H+ s% L
Two-way table, 双向表
9 `4 W! P. \  \* A# d4 }/ t  ?- K9 OType I error, 一类错误/α错误
$ L: l3 T1 Z' Z; l6 E' O1 e) G, k/ F2 AType II error, 二类错误/β错误4 t0 B/ R- a2 {: w
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称& y3 x% R& P8 ]+ M4 _. B; ?
Unbiased estimate, 无偏估计
  K5 e% i. u- @+ y# sUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归1 C% [. k5 F/ M4 o
Unequal subclass number, 不等次级组含量
5 [8 L! c& a8 ]' q0 L$ mUngrouped data, 不分组资料( t4 m% i; l% J6 j
Uniform coordinate, 均匀坐标3 t3 `6 @" }* r+ a7 g
Uniform distribution, 均匀分布
/ v# B9 o- s) {+ z, i7 g0 n- K+ C" cUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
' B2 a/ F- u& d0 _  PUnit, 单元# X% S2 y  p% r) ]4 S7 i
Unordered categories, 无序分类
" b! }! ?: W8 q! CUpper limit, 上限$ o4 v9 z2 z6 ^+ I0 G
Upward rank, 升秩8 [+ E1 l* ^" T$ L9 J
Vague concept, 模糊概念
, y4 N8 ~, A4 E- M/ q- tValidity, 有效性
/ ]% y+ g6 r! n0 DVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
8 M1 o& Z4 y+ G7 uVariability, 变异性+ k4 u- b8 F2 o( Y
Variable, 变量) Y$ v) S) b5 z/ q% ?7 F, W! U
Variance, 方差! b- j5 B" I  \0 t( D( }' [8 E
Variation, 变异2 y0 l% W0 l. U; K( D
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转, ?6 n% G  x; H+ L" o& ^* I! @
Volume of distribution, 容积" x6 H2 E/ o- C# W$ P
W test, W检验6 u. ]5 {( O" F
Weibull distribution, 威布尔分布
) T1 N' }, i& z6 @7 CWeight, 权数
- O2 p. v8 ?" h- ?- t- Q* QWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
2 b- I$ i! V+ e3 IWeighted linear regression method, 加权直线回归
" ]* A0 E8 _& o7 {% \  XWeighted mean, 加权平均数
8 E$ c$ n' }  D3 U1 K7 [Weighted mean square, 加权平均方差$ c, @/ a% P' @$ N! q8 c9 v7 T
Weighted sum of square, 加权平方和$ m, }! f5 P) r; ?& ?. y
Weighting coefficient, 权重系数0 Z; F) f$ x8 l& C2 }
Weighting method, 加权法
4 b  u( e  I" U! L. YW-estimation, W估计量0 _8 J: d& t' j3 X6 k' P; W, c
W-estimation of location, 位置W估计量0 W1 N" X! c! Y6 ^9 e6 ^3 X
Width, 宽度
& T4 l0 I  |# }/ W' zWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验9 H, Z- S' L4 h0 g; k# ^# S
Wild point, 野点/狂点" ]/ d! Z, B( i" o( b
Wild value, 野值/狂值
. h% f" I; \$ g$ m$ s- M! qWinsorized mean, 缩尾均值
, b; m5 R% J: t: @0 t- k' _Withdraw, 失访
, A0 p' r5 G- @. R4 \( MYouden's index, 尤登指数/ c; |# @4 K6 C2 k/ t1 L7 h
Z test, Z检验
# |5 @, Z2 q5 t  XZero correlation, 零相关
( M' m' T' j3 v. P+ tZ-transformation, Z变换

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