|
|
Absolute deviation, 绝对离差1 o8 h' |9 T1 N* c# l" L
Absolute number, 绝对数
2 E% m5 Y- _ |4 |4 O0 m0 @1 tAbsolute residuals, 绝对残差
9 C4 L, H3 j# f. U) o4 \$ GAcceleration array, 加速度立体阵6 f6 s: X0 |4 o, |) N4 e# G$ s
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度* Q7 C# r, F& H! O: h
Acceleration normal, 法向加速度
! d8 Z8 s6 i+ f0 p2 XAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
W. X, F) q6 y( H! v3 NAcceleration tangential, 切向加速度
+ ?3 c- Q# B: Y$ ^' _* b8 DAcceleration vector, 加速度向量+ n, d. ]2 H# n4 C8 |3 U, }# a
Acceptable hypothesis, 可接受假设
9 S. A! {; @: r; ^) G" F& ]1 mAccumulation, 累积; p5 L- ^& w: k3 I i. t
Accuracy, 准确度
' _. r( R! d! VActual frequency, 实际频数5 v% u `9 u' k+ E! L
Adaptive estimator, 自适应估计量
0 A1 Y) z6 a) f2 K* @+ ZAddition, 相加: |: ^( |( z! ` {2 ]# p1 h
Addition theorem, 加法定理
( x" {$ w) ?' O2 ?: IAdditivity, 可加性
0 @4 x" x. I0 q" FAdjusted rate, 调整率6 Y5 v. N; n8 `& o% p3 `% ]8 c
Adjusted value, 校正值) }! Q/ {* c& g& j9 z; f W
Admissible error, 容许误差
7 J* G) B& f3 H3 w6 IAggregation, 聚集性 f* }8 X- r9 B3 B$ r
Alternative hypothesis, 备择假设8 K* t8 F& o! R) I* _# M, ~- j. W8 w
Among groups, 组间
% a- W' u- p6 [% `1 A0 C) XAmounts, 总量
" r' S% Z; i5 q# X( H! V+ |& v2 }Analysis of correlation, 相关分析, Q5 _, q3 M, V3 L
Analysis of covariance, 协方差分析
2 c6 S( W/ H( \$ I! G9 k7 RAnalysis of regression, 回归分析; V, X2 U" M: O' E4 W ]. a. Y
Analysis of time series, 时间序列分析( p8 W+ D' A1 V, K' V4 J/ B
Analysis of variance, 方差分析
" o# N+ u/ `) ~Angular transformation, 角转换
0 P& @: E% j1 Z: E1 AANOVA （analysis of variance）, 方差分析& w0 o! s1 E$ l. |+ _
ANOVA Models, 方差分析模型
: z$ k" b/ z, r" j5 @: ZArcing, 弧/弧旋6 P4 K& U5 N: g" s7 Y
Arcsine transformation, 反正弦变换+ v5 X5 P* W7 X7 _
Area under the curve, 曲线面积& s6 p( f$ ?7 p) d# B. H
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 }2 g3 x) u6 n9 \
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
6 P4 m8 k, y+ h) W) J5 l( k4 F5 DArithmetic grid paper, 算术格纸7 |6 h( Q3 ?# y6 A5 R0 l$ J/ P
Arithmetic mean, 算术平均数; o2 u# d. u3 r' L
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
/ T; P N6 ]. T7 l3 ]" QAssessing fit, 拟合的评估
( X( e; O* a* _: G0 E+ PAssociative laws, 结合律
* o" m7 s4 h- L8 D* @6 T7 {Asymmetric distribution, 非对称分布
6 B) m- p, n: {; n8 ^- D: T JAsymptotic bias, 渐近偏倚& S- T G# ?9 s; x
Asymptotic efficiency, 渐近效率, E$ l: K8 m" V, F$ J y
Asymptotic variance, 渐近方差5 s( P/ j# a1 W
Attributable risk, 归因危险度
! Z' ]/ ?0 h% k1 F8 Y- n: _Attribute data, 属性资料
: n" X1 O& J) B! O2 o# ?Attribution, 属性: B3 Z- J8 `3 M6 k4 s
Autocorrelation, 自相关
# t t& D6 L1 Z9 U. C* R8 m4 vAutocorrelation of residuals, 残差的自相关% g2 z) d+ _, ~' f+ s- D
Average, 平均数; B/ i" Q* ]5 ]4 G1 N) X
Average confidence interval length, 平均置信区间长度' H- p( z0 F5 E; D B" T8 ~. d9 A
Average growth rate, 平均增长率; J2 [; h7 |) @1 w( F: I1 _
Bar chart, 条形图- `2 \4 w" C; H# d2 N% h3 A5 E
Bar graph, 条形图, L$ o2 Z8 s9 M3 @0 x* T% i; ~; B- y
Base period, 基期+ L2 v: a% Q$ ^9 c4 y1 I+ B$ E6 a
Bayes' theorem , Bayes定理9 o, _' W" v' \; B+ f! ~
Bell-shaped curve, 钟形曲线0 {" o9 ~3 X) U: X
Bernoulli distribution, 伯努力分布
! m% o# s k% B- @, pBest-trim estimator, 最好切尾估计量! a& y; O5 z+ i% N! Y0 C E
Bias, 偏性
$ p% M8 ~, f4 y, m* c7 HBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
) |& h2 R) u- qBinomial distribution, 二项分布: A; G) ^3 k1 ~1 H3 [+ b0 J6 C
Bisquare, 双平方1 |1 l) X1 }6 ~) B7 v
Bivariate Correlate, 二变量相关
; m" n0 J& K1 e5 Z# g$ w5 ~0 nBivariate normal distribution, 双变量正态分布4 k' i3 V: ]$ J( `
Bivariate normal population, 双变量正态总体
! t4 G9 c' H/ m5 RBiweight interval, 双权区间" @' Y6 ]+ f" h' U
Biweight M-estimator, 双权M估计量
+ h9 `4 I y2 ]3 N; rBlock, 区组/配伍组6 A/ p! d2 ^: {4 S# q! v
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
; y+ o M8 F( C/ bBoxplots, 箱线图/箱尾图! a8 ?4 B% P! F3 d( D d6 j
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
" l; v, k. l8 w |Canonical correlation, 典型相关9 x& ~6 ~8 C, q* X1 a9 c" L
Caption, 纵标目
# F! b9 c4 h; o8 W/ `9 _Case-control study, 病例对照研究
6 X! w2 Q9 ]! E- {' kCategorical variable, 分类变量
6 W5 H+ @; }' }+ e* y3 FCatenary, 悬链线
) b+ W b* p5 B1 M( wCauchy distribution, 柯西分布' Q+ B6 x1 S U; K
Cause-and-effect relationship, 因果关系
1 B; C. s$ o2 [& b% BCell, 单元9 F: t$ a+ ~# a" I, L
Censoring, 终检# Q5 t( k' R ]1 U1 i& N
Center of symmetry, 对称中心
! d3 y* S' _3 `- c( bCentering and scaling, 中心化和定标8 K8 E9 k6 W3 E. @
Central tendency, 集中趋势* @2 P2 n3 _3 \. }
Central value, 中心值
& f6 y5 v, S/ q5 CCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
, {: \, I$ b- V. V v+ ^Chance, 机遇- Z# y2 k r( g! `
Chance error, 随机误差
7 q. }- J% d& O/ I5 ` J: RChance variable, 随机变量
4 P- r5 k; L7 ?6 h4 ECharacteristic equation, 特征方程
$ u. k" V: b/ P- f6 VCharacteristic root, 特征根. o. Z. V% l# a8 `4 O
Characteristic vector, 特征向量: @! q. ?6 ^) P; }- E: y" _! L
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 o1 y, y7 g5 q" W' aChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图7 o0 w6 k8 d W; w0 B! y( w
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验1 i' ?1 b3 r0 V* W8 B
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解. v3 Y4 @# e" B
Circle chart, 圆图
1 K! ?( N% G2 V6 _/ C6 tClass interval, 组距
% N7 |) k8 a4 Y- x$ WClass mid-value, 组中值
6 @+ X7 T0 k( j. k0 OClass upper limit, 组上限; Y! x# c0 ?0 ~% ~" p; \
Classified variable, 分类变量4 M$ b ?- U6 `+ r
Cluster analysis, 聚类分析
5 H- I/ j9 y( \2 }. MCluster sampling, 整群抽样( H6 k% D9 x3 |
Code, 代码
0 G3 k- }+ A6 a5 ~7 Y& u1 K% iCoded data, 编码数据2 _/ L7 O% \5 ~8 M g
Coding, 编码2 F6 q m" p: t' U
Coefficient of contingency, 列联系数' |: U# u# ]4 M
Coefficient of determination, 决定系数" J* A- a: v4 ]
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
& |4 h9 _$ }1 XCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
6 g: x: k- W# [5 w$ k& v: zCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数$ N1 L3 c* q7 Y
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
( J' r N& C' E' @' S+ z% m3 N/ ACoefficient of regression, 回归系数
' Q* E# P, F7 Q1 L; Z+ _Coefficient of skewness, 偏度系数- v& ~4 L+ r/ h: _0 W+ @
Coefficient of variation, 变异系数" ?7 I; p; u8 @7 n
Cohort study, 队列研究
- i$ ` N( }7 a, m+ bColumn, 列
* N" E& n& q# o _; J6 F) h/ QColumn effect, 列效应- e3 ~0 f! g# Y4 O3 c7 f s
Column factor, 列因素8 r" }2 ]" w% a [" ]
Combination pool, 合并
( H2 x& j' W4 O. P& N7 [Combinative table, 组合表
* v; O, J- c# t' u( i% ACommon factor, 共性因子
: z0 s+ q- j C$ |: xCommon regression coefficient, 公共回归系数
2 a& u% }" E" K1 kCommon value, 共同值
" J" `' C# o7 j0 @ Z, D: r2 T$ lCommon variance, 公共方差
1 Q3 W7 }7 d; j3 w% U$ h2 x; KCommon variation, 公共变异4 F J& T8 {! V0 j
Communality variance, 共性方差5 }; q% T/ \2 }, ~2 H
Comparability, 可比性
) d$ h5 C/ \' ]8 w4 c5 T$ ~Comparison of bathes, 批比较
' u" C8 j6 N7 A& R1 W% JComparison value, 比较值
u/ M4 s. H$ t; x* E9 uCompartment model, 分部模型3 E, w/ d7 [# u, D
Compassion, 伸缩
' W: D8 P t9 k0 j, nComplement of an event, 补事件
/ X. j) {2 a# n' c. hComplete association, 完全正相关8 l" I) v: @% |8 z. _- V3 N8 f
Complete dissociation, 完全不相关1 `" ?- d# H1 g }
Complete statistics, 完备统计量+ V+ Y2 |$ c, U3 L! s
Completely randomized design, 完全随机化设计 A* }, Q5 l$ i& W
Composite event, 联合事件8 J8 i. J2 t: t% h* |) x# a9 C
Composite events, 复合事件0 V' f1 a7 H% D r& |
Concavity, 凹性- D- l8 c) t5 M6 p9 m, R
Conditional expectation, 条件期望
/ j9 D2 t. ?3 \$ KConditional likelihood, 条件似然) R4 m. {0 B- v) U6 W9 l# c
Conditional probability, 条件概率
% Y: r" p" ]- t5 YConditionally linear, 依条件线性
! T. P" E& U% F* h+ t* ~0 u ^Confidence interval, 置信区间
, ^( Q6 t' C7 Z& c. JConfidence limit, 置信限
+ \, k+ A2 z& T/ n) M0 ?- X: }Confidence lower limit, 置信下限: S8 U8 \ E. G
Confidence upper limit, 置信上限
. u( s$ K; R0 n$ j# r- W2 rConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析, }; z1 J5 C4 F) ~1 {
Confirmatory research, 证实性实验研究0 l* h A0 i/ s
Confounding factor, 混杂因素
, _* \% Y9 L$ M2 \) t% |Conjoint, 联合分析; n6 i. H& t' r1 H/ r: f' z& g, i/ v
Consistency, 相合性
' K; G, X3 ?* \. J& E6 x7 ~# R8 SConsistency check, 一致性检验
) U% h0 o0 P# T8 _5 t C. l V9 o4 yConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 x/ e+ s$ N$ T% Z# p/ ]* Q5 t
Consistent estimate, 相合估计
0 R$ b: _7 G& ^2 LConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
I+ p6 q( @& \* @Constraint, 约束; d7 U1 j0 `+ Z1 L4 N5 c X4 g
Contaminated distribution, 污染分布; M: v" ?2 S* w( ?1 S
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
$ z0 C8 M5 E( H; YContaminated normal distribution, 污染正态分布# b5 [4 K. ^; i- {8 Q* I J$ l9 C7 W
Contamination, 污染
$ z1 o; ^% c* W+ M7 b* MContamination model, 污染模型
+ I5 q( r7 d% d1 g+ V! bContingency table, 列联表
& b! K$ T) e8 v; ?Contour, 边界线% `: A; h' q' V) ?. N3 @0 t6 O
Contribution rate, 贡献率
2 v O, g: t: c3 K. \Control, 对照
# k+ E/ v5 z. f3 D6 v- P$ SControlled experiments, 对照实验$ c" N: @ H9 Q, |. I
Conventional depth, 常规深度3 h$ M" W3 {7 S3 y
Convolution, 卷积
- R d; b, P! `8 d4 PCorrected factor, 校正因子: j* v4 K' g7 o( y( a& z' k
Corrected mean, 校正均值
* @3 p3 X) w! d& z" nCorrection coefficient, 校正系数# D8 R( t) |* W4 ]3 a' p; [- D
Correctness, 正确性
# ^( q- M* S* t6 C7 hCorrelation coefficient, 相关系数
, d/ l' i w& K) XCorrelation index, 相关指数
. W" Y2 T2 i& tCorrespondence, 对应
* P1 N& E1 x9 { j9 X7 CCounting, 计数7 {- h7 g. U4 L# t
Counts, 计数/频数6 o% K5 l; `( ?7 O& l
Covariance, 协方差# `( @5 _ d5 u$ s& r- C; M
Covariant, 共变 2 K' c! l5 n2 o% ~2 B
Cox Regression, Cox回归
* ~/ W1 K9 f$ ~& ~4 n8 CCriteria for fitting, 拟合准则' u1 Q9 |7 Y+ d, y* D; t* h# ~
Criteria of least squares, 最小二乘准则
" O+ b0 o( M' \6 [1 K* [, ]$ K! xCritical ratio, 临界比
+ B- s% s a5 DCritical region, 拒绝域9 k/ C/ z" p/ ?3 U
Critical value, 临界值3 p2 O$ g- @- G, @+ \2 }# h# ^
Cross-over design, 交叉设计) y% g2 z& `. D8 m2 y% O8 b7 H
Cross-section analysis, 横断面分析
4 Q% S. i. Z* ^, h0 wCross-section survey, 横断面调查
8 P2 T# e9 X# G9 Z. p5 |( }Crosstabs , 交叉表
% ^. I4 r2 j! z2 f yCross-tabulation table, 复合表, m7 t7 b2 N( Z _: S
Cube root, 立方根# J$ [' n; `( |( y- ]3 J) c# w4 x
Cumulative distribution function, 分布函数! D# ]* I# O3 Q: s% ?6 g
Cumulative probability, 累计概率( l4 Q7 \, D% H2 }
Curvature, 曲率/弯曲. C; R5 o" ]- i# m: N
Curvature, 曲率7 X5 I' F2 J1 G+ i, O6 f
Curve fit , 曲线拟和 , \0 E: G/ u- \ P c! U
Curve fitting, 曲线拟合% E. P, X7 T0 ?. ]
Curvilinear regression, 曲线回归7 s9 m n! p/ @5 N8 }: ?, H6 Y
Curvilinear relation, 曲线关系* m: _. n5 b3 [, ~* o5 P! t' a
Cut-and-try method, 尝试法 F9 N3 a5 @) n
Cycle, 周期
6 \3 W; a1 n" ]2 e0 I$ qCyclist, 周期性
) o; {- i; W$ KD test, D检验
4 R" p: B. z/ a5 Y+ D8 P4 [. ?Data acquisition, 资料收集
: K- \" _+ ]$ J. m! O; F% q% }Data bank, 数据库
& ~0 \$ _5 W$ \5 ~! V& |6 SData capacity, 数据容量
: a$ V5 l* Q- p0 wData deficiencies, 数据缺乏* D; N( B; e6 b) A& _9 o/ V: ~
Data handling, 数据处理
! G; e! k4 L$ n. F Z5 M( oData manipulation, 数据处理
$ i) F- M7 q0 M1 h6 nData processing, 数据处理
0 O1 H" \; G7 F7 DData reduction, 数据缩减
$ ]' O3 {+ F* {Data set, 数据集$ h) u0 h% ~4 M$ z8 n! e; h( N1 O
Data sources, 数据来源
# r: _8 K& T) g% H$ R+ VData transformation, 数据变换4 _# K7 N+ `! H
Data validity, 数据有效性1 }1 J* k7 j& v' ?( X
Data-in, 数据输入
% c2 ^, z( g* V4 iData-out, 数据输出
* Q* k, p+ K9 K4 C" @Dead time, 停滞期
; m- u) J& p( Z$ Y' G4 s$ ^- F( hDegree of freedom, 自由度
4 ~# ~. t" d! M6 v% B( [Degree of precision, 精密度8 U7 o3 `+ E5 O4 T+ _# M
Degree of reliability, 可靠性程度
8 R8 h: A* q! g) ~% }! gDegression, 递减
6 x' W% C/ \2 u$ I2 nDensity function, 密度函数+ f* m9 P t$ K3 S: L9 |
Density of data points, 数据点的密度7 G! X5 h8 _# W, D5 p
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量. x" [) G( i8 ~9 o$ x. Q) i" Z
Dependent variable, 因变量/ ?+ o- G1 i7 L, {
Depth, 深度- G9 i$ S5 q& \9 a: C) S5 q
Derivative matrix, 导数矩阵 c. Y6 O4 h' @4 ?0 b( A
Derivative-free methods, 无导数方法
4 n- }+ Z+ K2 U/ z+ b) x( |Design, 设计! y7 b- x3 }$ M9 s2 k
Determinacy, 确定性7 o- w( e% U4 v0 ?; ]- v
Determinant, 行列式$ k5 A& F: P4 @) b2 u1 N+ u# V
Determinant, 决定因素2 E- Z" G5 C5 \4 i
Deviation, 离差
+ C T) a9 q* X0 V/ nDeviation from average, 离均差: S' Z( v$ ]+ ?. s" I+ G8 E* z
Diagnostic plot, 诊断图1 O- O; ?% P) N7 {
Dichotomous variable, 二分变量
# d9 N; ?- ^- u2 [. dDifferential equation, 微分方程/ ~6 X6 j& U* ~) i
Direct standardization, 直接标准化法/ Y; R% k+ `% D8 f
Discrete variable, 离散型变量
8 e# @0 ^) T# j+ nDISCRIMINANT, 判断 ) J% a9 g! t( }- H B+ C3 r, @2 Q
Discriminant analysis, 判别分析
3 N8 H) I" K; ]; U/ J- L9 tDiscriminant coefficient, 判别系数/ r# ?4 @5 M/ ~ Y) B, A/ Z
Discriminant function, 判别值/ w5 p# F& ]9 i e: v
Dispersion, 散布/分散度
7 i' z! d7 i. ?' nDisproportional, 不成比例的/ _5 j9 D& l# p4 h9 B+ ~
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量$ D/ v- m# A% b1 @2 @+ A
Distribution free, 分布无关性/免分布/ H( f1 n2 I6 h2 P3 c
Distribution shape, 分布形状
2 c' j' Z) ~5 j4 k# k; i! ODistribution-free method, 任意分布法
* c. }. c2 K$ `3 ^' \Distributive laws, 分配律
9 m$ V0 V% q' Y9 y- P* {Disturbance, 随机扰动项% m& D, s+ \' u! t* B
Dose response curve, 剂量反应曲线
5 ^, Q2 s2 T+ [) k h, {% e, S& kDouble blind method, 双盲法" m+ ?0 A& M" r$ n, E+ _2 |: w' J9 t
Double blind trial, 双盲试验& U- q+ f" f* c7 L0 o
Double exponential distribution, 双指数分布
& D* e# j* s S8 _- I. c% c- hDouble logarithmic, 双对数
* S% Q7 H. k( r9 ODownward rank, 降秩
! |% m `# y( D5 m. ?Dual-space plot, 对偶空间图* P3 D. S3 }6 c( I- S9 {
DUD, 无导数方法
' i( D( ^' R6 v1 G/ sDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法 ^9 \% ?0 @1 ^! d; ?
Effect, 实验效应
4 s- i/ n5 c7 _( @3 V$ b. Q. pEigenvalue, 特征值# p& k6 C2 q5 b0 M: p" _! u
Eigenvector, 特征向量+ |5 g* C; \, ~8 ~
Ellipse, 椭圆
! }- ^# T% T' \2 i3 O" [9 EEmpirical distribution, 经验分布
) X/ p) z: |+ r$ T9 V; d0 dEmpirical probability, 经验概率单位8 U9 G! _% X K) O! e3 b$ L/ u
Enumeration data, 计数资料 o; j% [: C$ E* M
Equal sun-class number, 相等次级组含量; Q% p" x1 D$ ~
Equally likely, 等可能5 c: r7 n0 K( o, t6 v* P' L2 |
Equivariance, 同变性
; B, ?& J+ S+ [- sError, 误差/错误
/ w; e8 R$ x# Z9 y) ]Error of estimate, 估计误差
3 N1 h2 Q7 g. [3 z8 OError type I, 第一类错误/ O, o" i. X/ n4 U) h
Error type II, 第二类错误0 I0 z; D" T# i q6 M* m2 \
Estimand, 被估量* \2 ?- u9 i! Y/ Z/ g- X
Estimated error mean squares, 估计误差均方
, n( {( V: _4 `: r! `' jEstimated error sum of squares, 估计误差平方和0 P3 p$ k4 ?1 E4 }4 I
Euclidean distance, 欧式距离8 k5 k O+ i/ D* y+ s Q2 P
Event, 事件
% l/ C0 y9 `/ I" @Event, 事件2 L3 m* |: q& l+ ?
Exceptional data point, 异常数据点% F5 \. N: |9 S9 X4 E' j
Expectation plane, 期望平面" g8 W) R# T- l
Expectation surface, 期望曲面
% c7 b5 C! D: rExpected values, 期望值& u0 U, j9 N4 B$ A- \" m+ ]
Experiment, 实验
3 e1 c, U9 @' l: \( hExperimental sampling, 试验抽样
$ P8 j; _6 \, u* M1 bExperimental unit, 试验单位5 O6 j0 `) R2 L) O. \7 i* W
Explanatory variable, 说明变量
0 y" s @5 J7 BExploratory data analysis, 探索性数据分析: l2 r0 S2 l( g+ Y
Explore Summarize, 探索-摘要
9 {' Q5 {% l" u# ^! M2 EExponential curve, 指数曲线& E9 w; J9 ~! ^0 K
Exponential growth, 指数式增长
6 c4 o# d2 z* s8 w9 G! |, X9 FEXSMOOTH, 指数平滑方法 % D: o$ U0 W0 d1 A( f/ D, Y0 b
Extended fit, 扩充拟合- c. p% K# R; e1 d" e3 e. h
Extra parameter, 附加参数
) s8 s9 T% d6 a2 I* V6 uExtrapolation, 外推法, ~9 A% a9 W4 g
Extreme observation, 末端观测值
# J: r+ b9 g( [ H5 O, p! {4 Z) z- eExtremes, 极端值/极值
- x% D! D. l' }F distribution, F分布: | U/ c9 g2 p, W3 w8 i4 q
F test, F检验. E0 ~- A) x" D) `0 i
Factor, 因素/因子
* @8 C- y8 f2 }3 q6 G/ TFactor analysis, 因子分析6 R) s3 m1 v; k1 X0 p* Z/ `9 x
Factor Analysis, 因子分析* k, f* y2 C! M! v
Factor score, 因子得分
8 _& t! E4 u/ v1 BFactorial, 阶乘6 C$ T; T( ~7 d+ ^
Factorial design, 析因试验设计4 H. l; e3 w- H- j8 S
False negative, 假阴性
! ]' P/ Y- a, M, X+ u, tFalse negative error, 假阴性错误
2 X7 |: d/ \/ Y- I8 q8 b$ P5 K: eFamily of distributions, 分布族
; j6 |, m: d1 x$ {Family of estimators, 估计量族$ I" s# O2 p- }# j$ W
Fanning, 扇面' j3 h" k% ?1 b0 T
Fatality rate, 病死率7 h* v& _2 w3 a2 |, B
Field investigation, 现场调查$ y' ^# N; F I) f2 \6 R
Field survey, 现场调查) f) O+ t' U3 z) E
Finite population, 有限总体 d/ |8 R' m1 l' D' C; ]
Finite-sample, 有限样本' Q" s& z$ P3 S2 u. n& C) l
First derivative, 一阶导数! ?7 U7 A5 h& u/ K' s; Y6 X
First principal component, 第一主成分( v* Y- W6 [' w
First quartile, 第一四分位数
0 x* Z+ `5 L5 y, S* tFisher information, 费雪信息量5 t; H7 S2 ?& g# O- i
Fitted value, 拟合值
$ m: N: S* _5 T" j6 d, a) Z' Y8 Q/ o* Y+ |Fitting a curve, 曲线拟合
9 G4 j6 R* h+ X4 G8 `Fixed base, 定基
* K# S) r& K/ l- OFluctuation, 随机起伏
8 I. j" _" L& K0 P5 c1 ?: {Forecast, 预测# C9 \, e: _$ H$ Y3 y6 g
Four fold table, 四格表 ~" @0 M+ K3 C, ~; _ c4 |
Fourth, 四分点1 K/ s, E8 f. L5 a8 k, O
Fraction blow, 左侧比率+ U6 P3 T3 }0 r' _8 q
Fractional error, 相对误差 p8 F, G: _( z- \$ M/ y {
Frequency, 频率7 i5 W$ z1 V2 I* J9 p( ^
Frequency polygon, 频数多边图
; _* R. u( ^1 B1 X- h7 {Frontier point, 界限点
) u3 z3 x# S, _; EFunction relationship, 泛函关系
+ S, M8 E7 y* o+ l3 C. L6 ?Gamma distribution, 伽玛分布
* _3 q( Y7 h L; K; yGauss increment, 高斯增量
) m! Y3 }% k" mGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
3 j1 A, s' p! ?. H" `) e! dGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量% V! B5 l) y3 n; S* h f! }
General census, 全面普查
0 V7 u. W6 M0 b; D$ A3 ~GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
# \) b$ l3 ]& h" K% }- ^2 eGeometric mean, 几何平均数/ J! R3 D% s% l+ \
Gini's mean difference, 基尼均差6 P# ^3 r3 O4 D
GLM (General liner models), 一般线性模型
0 b p8 j; N! C6 d$ b- J1 bGoodness of fit, 拟和优度/配合度" k$ }6 Y L I( z, A4 R
Gradient of determinant, 行列式的梯度
" M, W3 G9 J) \ |$ lGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
$ ^; R" s( @5 eGrand mean, 总均值, E6 [+ |( q, g+ J
Gross errors, 重大错误
( i% T+ z! R7 |0 d; w. h2 ~; AGross-error sensitivity, 大错敏感度6 s; Q" c. {0 `, q
Group averages, 分组平均* D [+ `( ^6 q' i3 Q
Grouped data, 分组资料
' w1 Q6 G) m c2 _5 K- wGuessed mean, 假定平均数 A" o5 L/ k V/ n9 E
Half-life, 半衰期
/ a( w7 ~& d* {* a$ h/ s+ q4 WHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
& N" W. ?" b/ v2 IHappenstance, 偶然事件% f i& o6 e @* c6 R: Y+ \" n
Harmonic mean, 调和均数& ~/ ^ r o7 `" v2 |( M- i
Hazard function, 风险均数: u! ?0 e% U) f! X. @
Hazard rate, 风险率" S2 [7 F; z1 S& T% T6 W
Heading, 标目 ) s7 V& z! {: E0 L1 I# R
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
+ e/ K. [0 b6 O7 |( V5 bHessian array, 海森立体阵8 }/ ]9 i1 n3 m. C) T" u
Heterogeneity, 不同质; u+ l4 B% p. d8 U6 v$ O
Heterogeneity of variance, 方差不齐 $ [& B1 v; E) t0 r8 d. t {
Hierarchical classification, 组内分组
7 J& v# g& F) GHierarchical clustering method, 系统聚类法
- s" F6 f, w$ K5 j& ?High-leverage point, 高杠杆率点
% L1 U( |, V7 O1 KHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
" w0 ~7 j; P6 d$ j+ s5 K HHinge, 折叶点
, `! A' T6 B$ M) r" UHistogram, 直方图$ p) w8 G1 _" X8 A4 W
Historical cohort study, 历史性队列研究 r0 V) p# d. A! l/ I+ j' ?! u# O
Holes, 空洞
5 ^% f# F+ V& _7 V3 d; D5 qHOMALS, 多重响应分析
; h# C: [ K& _" T" Q6 _2 H9 Y5 s- uHomogeneity of variance, 方差齐性' |* e1 Y$ x) Z/ p8 @2 L
Homogeneity test, 齐性检验
E1 ^9 U5 | g% g( I( L4 m6 E. lHuber M-estimators, 休伯M估计量
( @% g" w* v# a/ g+ w7 S: \0 _Hyperbola, 双曲线( y& c( i5 S, g+ N
Hypothesis testing, 假设检验9 q" G# w. O- |8 w
Hypothetical universe, 假设总体
2 S! _: \1 |$ P# l- P/ @4 W: M$ |3 S+ OImpossible event, 不可能事件
' e- x2 S* F/ A" b; LIndependence, 独立性; }) h' ?- z8 j& n/ R$ X
Independent variable, 自变量9 p+ y5 h/ }' s0 D
Index, 指标/指数
* @) J8 ]# P8 N1 s" G( HIndirect standardization, 间接标准化法
, Z+ p h$ Z' l! sIndividual, 个体* e" ?3 {$ y/ ^- c+ k l
Inference band, 推断带
$ N3 D# m: d0 ^. R8 }0 WInfinite population, 无限总体
b. e- G8 e+ f% ?Infinitely great, 无穷大
* b, E7 f: V+ V& sInfinitely small, 无穷小
2 Z1 g, k8 l2 K& oInfluence curve, 影响曲线5 |! E4 s0 s9 g" k% k
Information capacity, 信息容量) R: c" z. p. e& X1 g* s% L; N8 N$ t
Initial condition, 初始条件
9 |, ]. o/ }) H. @3 f( n5 A2 SInitial estimate, 初始估计值
/ c0 u" e, h9 ]7 ]; JInitial level, 最初水平3 I$ A4 _) g" l- g
Interaction, 交互作用
# E E, i. x G8 WInteraction terms, 交互作用项# a9 `" v) M% a0 _ C
Intercept, 截距8 n$ v! F" X: r& Y$ c
Interpolation, 内插法
5 ]% m( r8 K& E2 [Interquartile range, 四分位距
6 ~$ [! @0 V9 z" {& VInterval estimation, 区间估计
' O' g1 B. w aIntervals of equal probability, 等概率区间# \# d; T6 k- Q& l* P& L0 T
Intrinsic curvature, 固有曲率
* I7 y3 v# X+ K5 }' aInvariance, 不变性
, @* R8 s0 Y. }& z3 w, h, OInverse matrix, 逆矩阵3 @4 v% @; w8 n l% y I* k% w2 K. ?2 Q
Inverse probability, 逆概率1 U& _; t$ E# d) u4 Y- y+ y3 B$ g& M% L) }
Inverse sine transformation, 反正弦变换
2 \+ X+ @9 J4 O/ z* zIteration, 迭代
6 H' R, k( n9 B1 EJacobian determinant, 雅可比行列式$ e3 e$ M7 G/ z/ G0 u! N# _5 p
Joint distribution function, 分布函数
# u5 g. [7 o' M* t' F8 f& B9 CJoint probability, 联合概率. Y/ v; {7 T+ m5 y$ i$ S5 M
Joint probability distribution, 联合概率分布
; f/ Y2 ]7 k) _5 Q4 S4 |K means method, 逐步聚类法
3 ^; Z* j @7 l( ?: dKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 8 S3 @, ~+ }/ L# {7 d# t
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图/ W3 g j% _- ^9 ^3 F( {4 h
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关4 N) B0 k/ w3 p- A" {
Kinetic, 动力学
. E, N, B5 S8 b- Q) N2 n! PKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验1 U" l, f8 [+ e$ c: G
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验+ ^, m* q3 @3 }. D4 U6 S. \( v Q+ N
Kurtosis, 峰度
; a) g- T0 c' d. h8 ~Lack of fit, 失拟
: ^9 O% P: i9 `2 k( tLadder of powers, 幂阶梯
_* H/ t. d y9 d& ALag, 滞后3 H6 ^/ b. B! ~* f O
Large sample, 大样本* U1 @/ v+ ~% c! V2 i
Large sample test, 大样本检验7 T: K$ U. A; N/ ]+ K: [
Latin square, 拉丁方
9 Q" S) |8 O% tLatin square design, 拉丁方设计
. T" _8 ?1 R/ T( z- yLeakage, 泄漏$ x, x& X# w2 ]1 y6 }( G% y/ U& u
Least favorable configuration, 最不利构形4 W, Y' y2 ?" _% X8 F
Least favorable distribution, 最不利分布4 a8 T0 L4 h3 [8 J7 {
Least significant difference, 最小显著差法# P* e! d4 a' C5 V
Least square method, 最小二乘法
- n9 @$ k4 i2 R; X* Q) H4 b( xLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
7 v( ?8 F' q* }; `Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
! R0 t4 }5 @! I& J9 X! qLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线; X( Z& T5 C' h1 B
Legend, 图例! }+ j7 \0 i3 P: o
L-estimator, L估计量- r p2 c5 n/ {) ?
L-estimator of location, 位置L估计量% P) h2 Q8 k2 H H- K+ e% [2 V
L-estimator of scale, 尺度L估计量
& Z9 H- H- i9 J+ j- A( f$ sLevel, 水平
0 O+ L! Z6 W5 s0 z4 |$ w5 B3 x" FLife expectance, 预期期望寿命9 G0 ~4 ^$ ]2 ~6 S
Life table, 寿命表
$ h2 d- D% f5 }3 yLife table method, 生命表法
3 X7 ~& e% l4 A& x! O3 Y/ s4 GLight-tailed distribution, 轻尾分布
3 o' d A0 Q$ W* D0 B& GLikelihood function, 似然函数* }6 H7 `1 ~& x* O& M+ L
Likelihood ratio, 似然比3 J4 y% B8 c! P
line graph, 线图
' ^& N' N5 U9 u! f3 J4 x+ C3 ZLinear correlation, 直线相关
' n- v8 \9 M4 i: R2 MLinear equation, 线性方程6 ~4 I; Q4 v; s6 ~; t3 C: q
Linear programming, 线性规划- v% Q# }2 {" q( ]* Y* l9 o! W% w4 B9 P
Linear regression, 直线回归
5 H1 D. v; Y' d( P1 s% VLinear Regression, 线性回归. p i5 ], H1 P% F) }$ e# P
Linear trend, 线性趋势" l1 q7 k1 v9 R" ~* H
Loading, 载荷
3 P& c9 p3 `$ qLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
) T$ K. A" b) m1 n( jLocation equivariance, 位置同变性1 z: a! }- v0 V9 y, V# \
Location invariance, 位置不变性
6 w2 R/ y! ~6 s$ ]4 @9 yLocation scale family, 位置尺度族
) r' E$ r7 R8 e, O' g# x+ ?4 g$ `Log rank test, 时序检验
5 Z1 g" Q2 Y( p# H1 P$ ^Logarithmic curve, 对数曲线
0 x2 e0 Q9 J- @( \6 f7 A! c4 M2 y3 QLogarithmic normal distribution, 对数正态分布) q/ i0 q5 x3 |) \7 P- [
Logarithmic scale, 对数尺度3 N) b# g. |4 L( Y
Logarithmic transformation, 对数变换
6 T) R- w0 x& q: ULogic check, 逻辑检查! d5 X; R. Y; B! D' a
Logistic distribution, 逻辑斯特分布3 I# m# | v9 q g* L
Logit transformation, Logit转换1 `0 |3 Q- Q' p. C9 q! V
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 O% q- L8 U: Z# d+ @Lognormal distribution, 对数正态分布
- ^) V; v8 p" b/ `Lost function, 损失函数- K# x: z# ^6 s$ Q
Low correlation, 低度相关
+ p- g* w, b; i: MLower limit, 下限$ W1 V, Z& q$ c2 {
Lowest-attained variance, 最小可达方差; Y4 |. C, K, ?; ]6 E
LSD, 最小显著差法的简称 R6 S4 F2 L: v# O+ z3 B8 O2 f
Lurking variable, 潜在变量1 B* ], x1 T8 v5 ^$ r. [, [8 a
Main effect, 主效应
2 V- {1 k1 N6 r6 t: B. e1 R5 o; hMajor heading, 主辞标目
1 A O% d0 e! G' \% i; \Marginal density function, 边缘密度函数
a1 ^' y2 p9 Y$ MMarginal probability, 边缘概率
, O0 W( a; a( `* fMarginal probability distribution, 边缘概率分布
' N5 b! w9 Z. i2 AMatched data, 配对资料# T2 D4 }. s# n+ H1 V# A3 `/ G$ T8 \
Matched distribution, 匹配过分布( c4 h/ v9 T R" L8 T( c: P
Matching of distribution, 分布的匹配
! e' G' W- f3 I: ?3 F5 tMatching of transformation, 变换的匹配
, H3 S! c$ p( a" C. jMathematical expectation, 数学期望
3 C- Y3 _8 Z' g/ X9 QMathematical model, 数学模型, o0 `9 E, G/ `( D
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量) A1 k1 T# S' h; e: e' y. q3 H$ r
Maximum likelihood method, 最大似然法: J1 V8 ~% p9 T @" J
Mean, 均数
! @/ N$ F" k# W9 M% E% W/ tMean squares between groups, 组间均方' H( Q! d+ A3 e) T" M
Mean squares within group, 组内均方
6 m) ^' [+ o, C6 bMeans (Compare means), 均值-均值比较
( a9 A1 @. t5 [Median, 中位数
* a; r* P4 x# C* b0 v" e9 hMedian effective dose, 半数效量
X- T) V+ z" K2 a: _" i$ NMedian lethal dose, 半数致死量4 o3 O3 R* c- V# k6 j) B
Median polish, 中位数平滑
' y1 W) T+ M; a0 v! m: b4 j JMedian test, 中位数检验% ^) }6 F8 M& T0 I* D
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
3 Q \. a& _; u+ J6 ^Minimum distance estimation, 最小距离估计
3 E% N7 ~$ u6 l2 d! IMinimum effective dose, 最小有效量6 x& Q& H; D9 x% |4 `7 X g4 x0 s
Minimum lethal dose, 最小致死量
/ a; \ T; I* T4 f1 j7 g5 DMinimum variance estimator, 最小方差估计量
- b( x( ]. b$ b; zMINITAB, 统计软件包
, B! \; i3 H4 ]1 q% W6 M, TMinor heading, 宾词标目% x, W" B; T0 E& n. Q9 f
Missing data, 缺失值
( ?* o; `3 i e7 f. E2 zModel specification, 模型的确定
7 a y* F( A; w& PModeling Statistics , 模型统计+ i h( y, o- H7 V; `; b7 M3 Q
Models for outliers, 离群值模型
5 {- q' E( T" o8 iModifying the model, 模型的修正
/ Q& M/ K2 g& H( X( s6 J+ XModulus of continuity, 连续性模7 i2 `3 g; L! T5 [/ O2 Z
Morbidity, 发病率 1 P- q/ [6 s5 ^
Most favorable configuration, 最有利构形+ p, D5 }& M+ p
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度$ y+ U8 Y0 m1 V; k" m/ v7 L
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归: A) Y# w, L2 k' n
Multiple comparison, 多重比较. m( k$ n0 z' D/ ]4 y
Multiple correlation , 复相关0 H W) {, h: J
Multiple covariance, 多元协方差
a5 [. q0 g( s4 w8 h0 tMultiple linear regression, 多元线性回归7 i# m8 G9 Z1 h6 r( ?+ m9 P( p
Multiple response , 多重选项, y3 x, |& w; C/ u" D4 W
Multiple solutions, 多解6 |) M# p' S+ J4 }( h
Multiplication theorem, 乘法定理
; v) P- |: X( R4 @Multiresponse, 多元响应
1 h$ h# `2 ?' T* W8 z$ t5 d7 YMulti-stage sampling, 多阶段抽样
4 J! L6 J' a8 o& h3 p7 wMultivariate T distribution, 多元T分布
4 f) R! B! A5 j/ U$ b- {- y+ ^2 gMutual exclusive, 互不相容
l3 b \' \! {$ w+ O4 QMutual independence, 互相独立
4 F7 |) a7 r+ F% I- R/ W: s$ ?1 o7 ENatural boundary, 自然边界
c/ o+ B7 ?4 U. o: i# b$ b: XNatural dead, 自然死亡
6 n, Z* ^; b& }Natural zero, 自然零0 l, E% f/ h9 O9 |& j: O
Negative correlation, 负相关& M: h( ]" G, b2 Y! W& E
Negative linear correlation, 负线性相关# k1 Y# c0 @1 K8 n( U4 J/ |
Negatively skewed, 负偏
7 E5 F9 F1 b. G, m& @Newman-Keuls method, q检验
( c6 T: z) p9 J XNK method, q检验+ X% M o1 G. U7 N$ d5 F2 {5 Z
No statistical significance, 无统计意义5 B" w- D- d; R
Nominal variable, 名义变量
- L. m4 y8 G' F% gNonconstancy of variability, 变异的非定常性
" S$ Q; ?5 w! x* }Nonlinear regression, 非线性相关# |" W' Y9 y- y. _/ m
Nonparametric statistics, 非参数统计; y& d( o- u6 [ l
Nonparametric test, 非参数检验5 O( p9 m$ O& ~ s% i0 H) S
Nonparametric tests, 非参数检验
0 C2 ]5 U0 u8 N8 hNormal deviate, 正态离差# M. s6 l' f' y) L. L) M
Normal distribution, 正态分布
0 R9 V; `; {) d8 K- R' jNormal equation, 正规方程组( c" v0 {# T- d6 |" Z; c
Normal ranges, 正常范围
V/ \0 z7 `7 t P5 `Normal value, 正常值
( n! S( e8 ~& S8 v/ XNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数9 O5 ]! R4 R4 S+ f/ y8 {8 L1 L
Null hypothesis, 无效假设
$ m! n3 @4 W' U, eNumerical variable, 数值变量
9 G w6 R5 A9 k2 @5 T- v# ]Objective function, 目标函数
1 |* l, [" f$ X) U3 oObservation unit, 观察单位+ E$ h Q% ^ n* {
Observed value, 观察值
* y2 |9 P& V! q1 L, ]" H. jOne sided test, 单侧检验
6 z8 P8 l9 h7 B% R" O* Q0 ~One-way analysis of variance, 单因素方差分析
0 L+ d: O1 e: YOneway ANOVA , 单因素方差分析
p C# d* a+ F% k" Q) oOpen sequential trial, 开放型序贯设计
, W: U* ~) ^/ r& j) DOptrim, 优切尾+ j) R: q/ l2 `. ?/ u: v. o* a
Optrim efficiency, 优切尾效率
3 E( s, {1 O$ x3 b5 \; ]Order statistics, 顺序统计量7 l4 P' m& Y$ V& t" H" g
Ordered categories, 有序分类
+ ~' {' l( b9 V' p( i H3 O; IOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
- w1 v0 a! S1 g8 l: v( u5 nOrdinal variable, 有序变量
* f6 E) w; T( T; m" N$ xOrthogonal basis, 正交基: D6 D; r8 B( H9 U# @8 Q
Orthogonal design, 正交试验设计' ^" ~! o2 \ d
Orthogonality conditions, 正交条件
" e9 Z- F2 V8 u" nORTHOPLAN, 正交设计 & v" G5 K' I& B7 Q" {
Outlier cutoffs, 离群值截断点
$ A/ A" s7 w L, F; V- `5 POutliers, 极端值
! |2 O7 ~/ _6 U& u* LOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 F' e& A" P6 z# ]" u4 S- AOvershoot, 迭代过度! m2 ?2 i1 Q9 @
Paired design, 配对设计
- l k6 P3 Y4 N: |( _% HPaired sample, 配对样本
* Z+ t( g# q5 P$ R0 FPairwise slopes, 成对斜率
/ d7 y& |/ I- e' E4 \3 Y+ jParabola, 抛物线
g# R. ~; H& SParallel tests, 平行试验
5 ^1 s1 s! J1 E% z5 y! G6 FParameter, 参数
1 L" `7 R" p3 }) g6 o; \- rParametric statistics, 参数统计, F J$ ~* e [& ^2 r8 f
Parametric test, 参数检验. k Z. x; N8 t( k! M; A8 H1 `
Partial correlation, 偏相关
( ?4 @) x) O5 ^: NPartial regression, 偏回归
( @' Z! I4 e5 t$ o3 e6 mPartial sorting, 偏排序
2 _0 V, V6 N" r; \Partials residuals, 偏残差
3 e8 C3 H( _& q, z7 O* XPattern, 模式
- w% k; s$ K1 WPearson curves, 皮尔逊曲线
8 M; r: C1 o# p) U6 }2 D dPeeling, 退层
( V/ s9 p2 I& C( l T& r! APercent bar graph, 百分条形图
: ^+ X; } _, ] Q1 s! ePercentage, 百分比
6 T' b1 J2 m( e- @ qPercentile, 百分位数: M3 y+ B. i4 W u; A
Percentile curves, 百分位曲线
" \9 h/ X# W- b0 hPeriodicity, 周期性2 l0 C8 W8 J" i# A$ b
Permutation, 排列/ L$ w: E6 \3 \+ c
P-estimator, P估计量# t# \# V: Q; b2 ^
Pie graph, 饼图
2 x. U# ^" m" q8 ]' o/ cPitman estimator, 皮特曼估计量! v+ l, A( M& q9 v
Pivot, 枢轴量
5 R: j+ t% |: X/ C" }# K4 G( LPlanar, 平坦
7 b" E# g# K) K: BPlanar assumption, 平面的假设' o: c( T3 C; h/ K! e- k9 ^
PLANCARDS, 生成试验的计划卡: q2 C; P( c$ B7 P
Point estimation, 点估计- p$ K" l8 q: o* }9 k
Poisson distribution, 泊松分布
$ n5 _" ~- W6 `) x% TPolishing, 平滑
( E, _) b* k# F' n/ A* w. ^ d0 LPolled standard deviation, 合并标准差2 j d, ^' N, ?% j3 [
Polled variance, 合并方差
9 Z' P0 s7 v; C0 D5 ZPolygon, 多边图- ]* t) |- e9 H7 v4 Z
Polynomial, 多项式, _- ~9 k, z( L5 x
Polynomial curve, 多项式曲线
4 u. R4 B7 V! b1 [ ?+ |Population, 总体! T1 Y3 C3 l8 Q
Population attributable risk, 人群归因危险度: g7 U8 i1 w; p! Z t( l
Positive correlation, 正相关
- q* L( X/ v0 q# h: A" uPositively skewed, 正偏* a4 n3 ^ o% X
Posterior distribution, 后验分布
& n) Y& Y7 `+ G/ F8 q5 ~Power of a test, 检验效能
; t7 i5 r- W0 pPrecision, 精密度9 t& n* ]; S& Q: x) h- V
Predicted value, 预测值: A+ ^2 U; k# _- Z- B" |
Preliminary analysis, 预备性分析5 @ s7 u2 N7 o9 K& J7 a
Principal component analysis, 主成分分析, o1 @; V) N/ Q& L' _' E: U
Prior distribution, 先验分布
) s$ v B- R5 ^+ r" |5 B: bPrior probability, 先验概率4 }" `, |( U2 _0 _3 ~
Probabilistic model, 概率模型
* j) e. U& H7 s/ Mprobability, 概率( K6 k* a1 x( D/ f* J
Probability density, 概率密度
# M; m$ W. l& ?+ r7 g9 NProduct moment, 乘积矩/协方差
4 X# @/ q0 I) x( Q1 BProfile trace, 截面迹图" w" j6 {% ^3 \- d; u7 _, K
Proportion, 比/构成比! h3 e# @) n# F8 }$ y# p
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样9 Z- E) N- L' u; p2 ] e0 D
Proportionate, 成比例4 P# x# z& {1 H) C) S! {$ {5 i
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量) T; g# T6 t7 |- b; J
Prospective study, 前瞻性调查
# ]% _" M, E. b% ]" S$ @+ p- U7 FProximities, 亲近性 4 \. v* G4 i5 s9 U& ]
Pseudo F test, 近似F检验4 N9 G& d9 e$ I% l v
Pseudo model, 近似模型
$ D6 X$ ?( ]0 ^% UPseudosigma, 伪标准差3 l) e2 k# U/ |+ f4 U2 i
Purposive sampling, 有目的抽样
' d0 v: h6 a5 n' K4 M% u4 R* v1 gQR decomposition, QR分解/ K) q6 J# ~5 B1 c
Quadratic approximation, 二次近似
0 I2 g, f* b2 {; s6 b \& RQualitative classification, 属性分类
. ~+ {; d/ L! f h2 B0 }% Z2 `Qualitative method, 定性方法" y# `+ u( V* R3 ]8 n. Z
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
/ R2 X2 D, ` ?Quantitative analysis, 定量分析" Q- f" N6 T. i9 i- j
Quartile, 四分位数
: Z& |4 t- y/ V$ rQuick Cluster, 快速聚类
9 o3 ?6 q6 m! ]4 ^! z( I7 ~Radix sort, 基数排序! M) V! A& j1 R5 e+ B
Random allocation, 随机化分组$ g |4 I% T/ ^2 F9 Y1 K9 }" {
Random blocks design, 随机区组设计$ n0 r9 s' u- Y6 A) u* A! @$ R" k1 Y
Random event, 随机事件7 E) N- |+ F$ z8 O" U6 s9 U. a% k
Randomization, 随机化+ x2 i. I$ D+ Z7 v
Range, 极差/全距
$ b* a0 F8 B& k5 F4 M* u7 lRank correlation, 等级相关8 ?5 c5 B5 W/ [3 k( J
Rank sum test, 秩和检验9 j- q. z/ l- [* Y, k+ b
Rank test, 秩检验7 {0 k |5 i( P8 G6 j2 _0 C5 f
Ranked data, 等级资料: ]; q1 V% O$ u+ N
Rate, 比率
. L8 u9 t# _9 ~+ ^2 U( SRatio, 比例9 R# t2 i/ }* p' {6 T2 c1 @" e3 c
Raw data, 原始资料) p2 D4 _5 B6 P+ L% I
Raw residual, 原始残差: M- u& V7 w' `
Rayleigh's test, 雷氏检验
) b' G+ ~: o1 F' \+ B1 Z. W+ DRayleigh's Z, 雷氏Z值
# p# _4 S& o' i9 |Reciprocal, 倒数
. {- E8 K5 C! w5 n5 v% ZReciprocal transformation, 倒数变换1 G k2 j- }- U5 M9 f' {4 S
Recording, 记录
1 N; ^, {, ?6 r& ]. bRedescending estimators, 回降估计量$ B1 \# }; Z8 z! J
Reducing dimensions, 降维
4 R6 \+ h+ y& x2 b% F' J0 [: g( URe-expression, 重新表达
% a1 K1 o& {. ? h3 OReference set, 标准组( E& i. _# p0 R6 ^
Region of acceptance, 接受域$ I+ X: p$ S3 O2 f- ]
Regression coefficient, 回归系数" y8 j( c8 e9 |/ @6 Z( @1 X
Regression sum of square, 回归平方和! A/ L5 w6 D9 p( v. G
Rejection point, 拒绝点2 L [' P; ]# n Q
Relative dispersion, 相对离散度
$ S: N) S5 _& s8 FRelative number, 相对数
9 C( \- h( o/ r# K* m2 ~Reliability, 可靠性8 d5 p# W* f, s/ K: d9 I) r7 A
Reparametrization, 重新设置参数" k0 }: K, A6 e
Replication, 重复
2 w" R5 V+ F& D3 fReport Summaries, 报告摘要7 ?9 L9 o+ I; ^
Residual sum of square, 剩余平方和% z2 m" e* P% J. D5 b. u$ n
Resistance, 耐抗性
" E# `! ]6 U" x8 m( z9 Q- Z; V1 sResistant line, 耐抗线
6 c$ g$ `( ?7 R) w. I: S7 UResistant technique, 耐抗技术
2 t9 F7 E2 `9 H. s }2 fR-estimator of location, 位置R估计量" \9 W; o! h6 C2 a
R-estimator of scale, 尺度R估计量& a) n( p6 ?; K9 f7 e& C/ I l( j
Retrospective study, 回顾性调查# W/ x5 l. g" p, J& \
Ridge trace, 岭迹
. H' W. B2 M) P8 j+ {+ [8 F* JRidit analysis, Ridit分析2 o+ j2 Q' ^, X( I5 J+ p6 V& w
Rotation, 旋转, n- F* h1 m: M2 @3 s/ @
Rounding, 舍入6 W7 j2 X$ M7 ^9 l8 z
Row, 行
) J* {, V0 I5 X2 p' ?7 u" _Row effects, 行效应
, ^, j7 ^4 Y: GRow factor, 行因素& g$ E# p8 k/ [2 _6 C& O6 _
RXC table, RXC表$ ]! G& i0 ?8 D; ^# }( K+ x
Sample, 样本
$ Z; }7 C1 G0 R8 [# M+ R* dSample regression coefficient, 样本回归系数6 M$ V5 D, j' y& u
Sample size, 样本量
& B3 ]; z }' \* {! p2 oSample standard deviation, 样本标准差
8 Q. g7 J& l6 J9 H& e0 `7 KSampling error, 抽样误差9 f" p6 S( d9 U: k+ c! {1 a% a
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
/ _7 n. E6 S% k2 p. j. zScale, 尺度/量表
& c* ]" q5 F4 ?5 F IScatter diagram, 散点图' r! C$ {0 n+ s4 C
Schematic plot, 示意图/简图
4 E4 u( o2 v0 U& zScore test, 计分检验
+ B. Y: x# Z' d7 l6 w+ {Screening, 筛检1 \' n' ^% t' \
SEASON, 季节分析 1 A1 F5 P# C9 B/ W1 U* m
Second derivative, 二阶导数
: G, B4 o8 q, _* NSecond principal component, 第二主成分; j3 \' x8 V0 G0 O8 J7 o
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 + @8 F5 m" [+ ]6 |
Semi-logarithmic graph, 半对数图
% m" U8 R# C4 g6 O* }Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
& c# T& z) L1 X4 _3 l4 Q7 u# e8 w9 vSensitivity curve, 敏感度曲线8 \# D! z8 `9 ~ ~: L
Sequential analysis, 贯序分析2 i; F2 n4 q5 n8 _* Q3 \
Sequential data set, 顺序数据集
( r6 [( Y: F6 W1 L* T" Z* Y/ t' aSequential design, 贯序设计
! u$ V& f0 k# pSequential method, 贯序法7 ^2 V6 \' Q7 {7 B, X
Sequential test, 贯序检验法- T6 {' @) {" _! P
Serial tests, 系列试验2 p- c' L9 w/ b6 s) I. r
Short-cut method, 简捷法
1 |1 L6 ^2 i) f/ X J% ySigmoid curve, S形曲线4 |; G4 m$ w# [$ }
Sign function, 正负号函数 X. q0 K7 }/ J6 X! P3 z! B
Sign test, 符号检验8 @' x& W8 n5 G( c$ y1 u/ S
Signed rank, 符号秩, v% }; A+ m0 ?* B+ d. h
Significance test, 显著性检验% a( J& n' F' h8 V; X( W6 m
Significant figure, 有效数字5 h- H; U% s) e! q( F# J8 Y
Simple cluster sampling, 简单整群抽样 O/ y+ }$ \+ H P, M6 C
Simple correlation, 简单相关
) {( \0 a0 Q% Y' h. vSimple random sampling, 简单随机抽样/ x; Z( q* _6 i! ^# d
Simple regression, 简单回归
5 `3 c$ m/ b2 K8 v' N$ l7 ~simple table, 简单表& R9 {$ K: `1 W; o4 S ?/ V
Sine estimator, 正弦估计量
" A: G* e6 q- b. HSingle-valued estimate, 单值估计
, ^; c; q# V: ~4 t1 Q+ M! B$ XSingular matrix, 奇异矩阵
, y, k9 P' f1 O2 \1 r5 P' V- z$ sSkewed distribution, 偏斜分布, m6 Y9 z0 U) S; _
Skewness, 偏度) e$ Z8 G6 I4 K2 E
Slash distribution, 斜线分布
- F2 F0 r5 k9 k7 c- k( mSlope, 斜率
M( Z4 p( ]0 USmirnov test, 斯米尔诺夫检验
3 i% H/ O% J% s: i* W7 vSource of variation, 变异来源0 G2 G! _/ \8 i' Q; P
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
' |1 V6 J4 V/ J) {Specific factor, 特殊因子
8 E! s) m d9 _1 aSpecific factor variance, 特殊因子方差9 L" h) P0 P0 a
Spectra , 频谱
9 o9 H" h# A5 YSpherical distribution, 球型正态分布6 s% A6 G2 m$ W0 R7 P
Spread, 展布
! m( A3 A7 V# I' s7 z6 eSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包2 ]3 j* m; s, O N0 _
Spurious correlation, 假性相关
" \6 l0 y0 J9 N0 u6 T6 t- U1 h5 XSquare root transformation, 平方根变换
- P/ }/ z& C. B/ A; `Stabilizing variance, 稳定方差
: W. I0 E6 J! z J& |% R) NStandard deviation, 标准差
9 E8 i- e K" M. h7 r3 xStandard error, 标准误8 O1 X% D4 \% u' [
Standard error of difference, 差别的标准误
6 _9 R) a" g1 }' v2 wStandard error of estimate, 标准估计误差0 j {8 j. E* D9 [
Standard error of rate, 率的标准误
9 ` z$ X, U. S0 A" b1 |* SStandard normal distribution, 标准正态分布
! @ y: J) K, l- HStandardization, 标准化) z1 L8 d& z5 e& _) L9 I* B" i' c1 r
Starting value, 起始值
% G* G1 n9 ?+ I$ Q9 ?* _Statistic, 统计量
5 {) b: C, V, y6 \: k) jStatistical control, 统计控制
1 T/ q3 e! {; G" @. fStatistical graph, 统计图
1 S% U `6 q" jStatistical inference, 统计推断 s: [3 W. C+ P) V
Statistical table, 统计表% x# b( Z) W8 [: ~& \
Steepest descent, 最速下降法# B Y8 u. s$ j8 R; C
Stem and leaf display, 茎叶图3 I3 J( Q3 I9 E/ t2 E) c
Step factor, 步长因子
/ |5 p P$ V' V' ?+ X4 \ JStepwise regression, 逐步回归
3 q2 I/ Q$ a' f5 u! mStorage, 存4 k9 ` E2 ~. f
Strata, 层（复数）. n& v: \, N* [% X6 r7 C5 ^
Stratified sampling, 分层抽样
1 y& _+ @9 z! C. b* u9 U4 mStratified sampling, 分层抽样
* M* c x0 M' T* }3 l. k kStrength, 强度: C8 M- Q9 Z' c3 z- B& }$ m# ?
Stringency, 严密性! f g# F; \) G! R! L, F. k
Structural relationship, 结构关系
5 _8 Z$ W) D5 ?' F3 GStudentized residual, 学生化残差/t化残差7 y* h. |% z6 m
Sub-class numbers, 次级组含量
! U7 }+ n7 s* h, WSubdividing, 分割% W. y+ _0 O5 w- \5 n
Sufficient statistic, 充分统计量
+ h0 L1 [8 s8 zSum of products, 积和
7 R p- m& ], b6 Y* n5 |* @5 {$ mSum of squares, 离差平方和
% o' S4 e7 E, u, TSum of squares about regression, 回归平方和
, h$ O; E$ i( R3 VSum of squares between groups, 组间平方和* M7 r) u/ n0 _1 y, N3 q
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和8 w) Z l$ O' W3 W* K" c
Sure event, 必然事件
: z9 B! E' d( @% {& t- YSurvey, 调查6 h2 N$ ~! T4 J5 k5 I, {& k4 b
Survival, 生存分析" T1 A2 J( w/ o7 i2 i% z
Survival rate, 生存率0 t1 q X" @. q2 G
Suspended root gram, 悬吊根图6 B# c7 H. s- r6 _* C2 o
Symmetry, 对称
& h6 i0 x9 w$ [4 E* d( LSystematic error, 系统误差
* U' I( {2 N3 X8 r8 |Systematic sampling, 系统抽样' S7 d, D7 L: s) E7 O
Tags, 标签5 h/ k6 A) K* W2 t/ k
Tail area, 尾部面积; K$ I# T4 p% n/ l! t; ?( b q
Tail length, 尾长
+ ?. t( B" |+ m) ATail weight, 尾重
# M. v! l: a* [2 H5 HTangent line, 切线. i$ n$ f# M0 E7 e
Target distribution, 目标分布# M7 d2 w+ E( U- E
Taylor series, 泰勒级数
t; b0 g5 E$ ITendency of dispersion, 离散趋势
8 h' G; Q. w! O% Z4 w) R# ?Testing of hypotheses, 假设检验: W$ j3 }+ h/ F; E
Theoretical frequency, 理论频数6 w7 |9 h! H+ m5 E8 `% ^
Time series, 时间序列3 u2 ?( ^2 ]" M6 D/ T+ {( r1 a
Tolerance interval, 容忍区间# M$ _ R8 Y2 m: D! O: h
Tolerance lower limit, 容忍下限
$ |0 v, N8 }- t8 t2 i/ ]4 TTolerance upper limit, 容忍上限- y. z* O4 h3 _4 A/ g( Y7 ?% F
Torsion, 扰率
6 [( f U8 S$ u8 }Total sum of square, 总平方和. `$ r A' z* x1 R2 d' F
Total variation, 总变异! I. k3 Q. s' C
Transformation, 转换3 ~6 j' J/ T% Z9 `
Treatment, 处理: D+ |. b) I- B+ B- x
Trend, 趋势
, e5 u& g9 D3 f: ]$ c4 L; L; ITrend of percentage, 百分比趋势
& y/ V& W& d/ E0 w- _Trial, 试验
% P* i! @4 X' ~: YTrial and error method, 试错法4 Q# u% n8 ^. U5 G
Tuning constant, 细调常数4 Y9 L7 ^2 r2 n& U/ X) n! e
Two sided test, 双向检验
5 v4 D- t9 o7 b2 N! N5 y. x" BTwo-stage least squares, 二阶最小平方* j9 Y; L/ b$ V1 X
Two-stage sampling, 二阶段抽样7 ]) `" c. X5 i0 x' k
Two-tailed test, 双侧检验
7 d3 ?) e! r+ O( J% v4 }Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
+ g% `& ?* C0 O# J8 k7 _# NTwo-way table, 双向表
! H1 C+ J( `! O' L8 O9 \Type I error, 一类错误/α错误
$ I7 V0 M1 a& k* x& s: S+ ?/ _, P5 QType II error, 二类错误/β错误
6 S3 ?; V1 K, w7 B: x3 ZUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
( A' K, [0 P5 _) A1 n/ ZUnbiased estimate, 无偏估计
. D N ^4 z5 e; I+ ~Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归! v _3 ?# r8 a5 R
Unequal subclass number, 不等次级组含量; H; w# J0 j6 P" g! {
Ungrouped data, 不分组资料4 B! a7 m# g* K' _
Uniform coordinate, 均匀坐标
5 h/ x |# d$ Q0 g7 i! _1 MUniform distribution, 均匀分布! l# a( v* ]$ d( B: r: _* W ^
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
/ Z5 Z1 A z7 G* E7 b% S& rUnit, 单元6 e* k2 `/ v+ i9 S' x
Unordered categories, 无序分类6 ]& ?' v% n! `# n
Upper limit, 上限5 h3 |, Z; E" D+ L! N2 n0 s! n* c
Upward rank, 升秩
% C- }. _$ R3 b; TVague concept, 模糊概念
0 G, t. G$ m6 a/ l/ H4 O+ uValidity, 有效性
# q; N8 L5 m* `! l* C5 sVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计. u! a; f2 @7 c6 r2 e
Variability, 变异性* N- ~8 j( U- H! ]
Variable, 变量
. x4 P- Y* c2 [- AVariance, 方差* W$ Z- D/ ?! h* [
Variation, 变异9 |8 u, u" q/ V a9 M/ S" c! s, [; `
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
/ F2 r9 L! R5 Q/ z# u8 ?( ?Volume of distribution, 容积
. H$ E$ B( l' l) R; j' L' ?W test, W检验. q4 p2 v, O! `+ [5 r
Weibull distribution, 威布尔分布/ _. ?3 m0 B% ], w! ?
Weight, 权数, A: |% S" b: v/ l
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
8 _# i7 b, _( i: `Weighted linear regression method, 加权直线回归
' T* _. P8 A3 P7 Y, J* m" vWeighted mean, 加权平均数' O" U- b: A" F+ {4 I2 T9 N
Weighted mean square, 加权平均方差
+ C6 M7 `# [( c' Z- Y5 _: F/ z2 pWeighted sum of square, 加权平方和
! Y8 E$ T" `& w: S: cWeighting coefficient, 权重系数
* ~/ I7 ?% E" h8 i9 V# f( qWeighting method, 加权法 ' I; S" b# r3 y: T3 Z% j
W-estimation, W估计量
0 R9 S Q6 s$ K- ]: AW-estimation of location, 位置W估计量
4 W( l+ h5 n( F. i+ \0 n8 g L, C% CWidth, 宽度" c0 D e$ _3 z8 i
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
+ ^- w( x% J+ D2 }7 B2 gWild point, 野点/狂点
5 V" c. q7 D' GWild value, 野值/狂值
1 [7 t0 n4 z& D" g. S IWinsorized mean, 缩尾均值
7 d$ @$ B' d; g2 K4 FWithdraw, 失访
" x2 F; s0 b) qYouden's index, 尤登指数
0 t4 D3 s& J: S' W' e0 hZ test, Z检验" c& \- w: K5 x& B! q
Zero correlation, 零相关
8 Y* w k# r/ T' F# {Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
