|
|
Absolute deviation, 绝对离差5 Z- t) y4 i0 O7 f d. C7 l6 C
Absolute number, 绝对数
6 R6 \8 K3 g" [, T! k& a, I" P! g6 @Absolute residuals, 绝对残差7 y! o' I, y, H7 j- b0 \9 H
Acceleration array, 加速度立体阵1 f9 `1 K0 O, u# ]
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
( W2 N$ Y$ g( G" g2 H7 r( ~+ sAcceleration normal, 法向加速度5 p# Q# a) ~3 C/ A( F4 n
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数1 ?' a" W9 ]2 C) M7 L! I' L3 s
Acceleration tangential, 切向加速度
( A6 m2 E" l g9 K8 g! z6 n, zAcceleration vector, 加速度向量3 Z- X6 ]0 x. u! M
Acceptable hypothesis, 可接受假设; m d8 d4 j3 {* h, Y
Accumulation, 累积
: t* a8 k6 B7 RAccuracy, 准确度6 {5 @) w- Z' Z% m5 j
Actual frequency, 实际频数2 t% }4 C/ p; o! q v( [( ~
Adaptive estimator, 自适应估计量* \" Y3 R% m1 @+ S1 y: y( @
Addition, 相加% B: Y0 @( J- e# L4 d: H M
Addition theorem, 加法定理
0 ]$ I; o& P* a9 H; oAdditivity, 可加性( G {- v3 C- b" u- Y" r
Adjusted rate, 调整率1 r1 Z, P% V# c6 D
Adjusted value, 校正值
B% Y5 _' T7 n a3 {. ]Admissible error, 容许误差' C# P; w3 Z8 E2 h8 M1 Q( P, N
Aggregation, 聚集性# {3 M7 Y; P. q9 e8 d0 ^4 S+ ?6 D
Alternative hypothesis, 备择假设- V# Q- i8 D1 h
Among groups, 组间0 F$ y4 f5 E5 j& H
Amounts, 总量* Z* X; G& |+ d" T/ Z3 v
Analysis of correlation, 相关分析7 e" y9 v" v* z' M, n
Analysis of covariance, 协方差分析
4 G+ {- o; D# `, l) }* UAnalysis of regression, 回归分析
; g: U3 D8 o- W5 O5 qAnalysis of time series, 时间序列分析2 B' m' \1 B! x" i% M; j
Analysis of variance, 方差分析
# g7 H. x0 D* C2 t2 ]5 D2 e' jAngular transformation, 角转换! ^! T. O0 W+ ^6 W* `& g+ L, ^/ {5 \
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
% s5 J1 h8 D1 l5 [# I: |ANOVA Models, 方差分析模型7 }$ S. X. ^, j
Arcing, 弧/弧旋
% ^8 u: u+ k8 W! @; V3 U: _Arcsine transformation, 反正弦变换
: x2 W6 A. F( t2 pArea under the curve, 曲线面积( P3 |# r& x: e, m# I3 p
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 , W2 q+ H6 l( ^/ A& s
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
3 S( M% r: R/ \# d! h/ `Arithmetic grid paper, 算术格纸
* J/ F C7 \, }3 u' t5 @9 XArithmetic mean, 算术平均数, z. O/ R. G. z/ X( W
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系5 h8 h8 x) Y+ D- w+ x& Q$ e4 k
Assessing fit, 拟合的评估
$ \0 S5 `4 I. h% c7 J6 a, qAssociative laws, 结合律* G# _- S2 I1 m9 ~& }
Asymmetric distribution, 非对称分布
7 ^& J8 {6 }$ T' ^) a B" E6 sAsymptotic bias, 渐近偏倚
1 k6 U% f" @/ Q% y* p5 EAsymptotic efficiency, 渐近效率
$ s: X1 n: n, J- I8 w" X; |9 lAsymptotic variance, 渐近方差
1 a$ _4 m& d! m! r& L4 UAttributable risk, 归因危险度9 k0 C+ D! y3 P& h7 {
Attribute data, 属性资料
2 p$ S( e; v. B( W7 y1 u8 X3 h9 c _Attribution, 属性' `0 h2 @' K* R9 ?: u/ t5 P
Autocorrelation, 自相关
X1 u1 V8 S1 c% ^, f$ `0 {; hAutocorrelation of residuals, 残差的自相关' P$ g* k1 B* ^7 I: Y; l1 S) d, ?
Average, 平均数+ B/ d; k& N; y0 T4 R; U3 M
Average confidence interval length, 平均置信区间长度! Z. a) g5 B1 R( Q0 ] u. M. J: I! W
Average growth rate, 平均增长率+ q8 ?( L5 |9 I, E5 i ]
Bar chart, 条形图3 x! u/ y5 W* m5 }) n
Bar graph, 条形图% K$ @ P. B. e; I+ V6 I
Base period, 基期: ~) @6 I3 y7 m0 q6 A
Bayes' theorem , Bayes定理5 F; F+ v/ M# q
Bell-shaped curve, 钟形曲线0 B Z) @2 ~4 e/ [+ a
Bernoulli distribution, 伯努力分布
' H; ]- q9 @. }$ I- ABest-trim estimator, 最好切尾估计量: M0 @- ~" K! S" v9 l3 G- n
Bias, 偏性
% a% k: ?9 u4 g1 n8 MBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
& I) A! L" p$ f/ u/ G! bBinomial distribution, 二项分布& R5 U! q: ]0 p- G
Bisquare, 双平方
* J. d, l/ W% m. n! qBivariate Correlate, 二变量相关6 O: j/ U: ^$ f
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
2 A: r; v4 R1 p# ^; @& WBivariate normal population, 双变量正态总体; A6 t8 h- B2 _4 B: m& R
Biweight interval, 双权区间0 ?4 C1 A: C. u# K8 [6 X/ P+ U% h: R
Biweight M-estimator, 双权M估计量
; a3 p# B" {8 Q, k3 z" x/ ?* EBlock, 区组/配伍组( f) }9 G" }0 K5 [
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
4 g1 N, [$ }* {, M8 wBoxplots, 箱线图/箱尾图
8 g; P/ x2 K7 pBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点5 V" Q* y7 q; k# P+ b" U: i3 P
Canonical correlation, 典型相关
# V, g4 s+ }, _: i6 E( XCaption, 纵标目 g: X) R; z% ~( f) r. M4 x
Case-control study, 病例对照研究
" B( a6 H" |% E! d; XCategorical variable, 分类变量. g8 W4 s' N' d
Catenary, 悬链线$ J% R0 N5 \; z7 y; |
Cauchy distribution, 柯西分布3 {8 L9 z) a# j: q: [- {
Cause-and-effect relationship, 因果关系$ H. ~; v% Z9 U4 {7 h5 d
Cell, 单元
2 h4 L3 p" n0 CCensoring, 终检
1 y9 _4 K; V$ M% z. s3 GCenter of symmetry, 对称中心6 d1 m. o8 P& [! ?0 r* t3 I* Y
Centering and scaling, 中心化和定标. R8 d8 l4 L9 m+ e: y' {
Central tendency, 集中趋势+ @2 T8 l& N( Z) \: F
Central value, 中心值7 Z9 `) V" ^) e% [% H7 c4 Q
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
+ o9 H7 V# L- g# ?" {9 N3 g( }Chance, 机遇6 i) }4 d* h4 {$ O5 @8 Z
Chance error, 随机误差/ V. Q! K1 V/ H" s0 O
Chance variable, 随机变量0 y1 y7 R1 I G$ H& f- c
Characteristic equation, 特征方程
7 N2 g0 ], c& D& hCharacteristic root, 特征根1 b+ [6 t% B7 z' [! }' k4 \" R
Characteristic vector, 特征向量* k. I, Z1 Y4 N& @0 E
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
0 a8 x1 I' P2 c6 ]Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图5 g( o, T3 ?; E3 K
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验" n& v' W7 e, G7 R0 U, C
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解" @+ a0 s, k, U& L
Circle chart, 圆图 3 s) ?& R4 S Z3 H
Class interval, 组距
0 c- j! z0 e2 cClass mid-value, 组中值1 F" g$ F. h5 S: L% v
Class upper limit, 组上限/ u3 `% h) s! @- C
Classified variable, 分类变量0 [2 p! H, d+ y; S! y0 H
Cluster analysis, 聚类分析- L. [5 ]2 W' b( g: u
Cluster sampling, 整群抽样 `5 s! j. i& |' f Y) f
Code, 代码
, Z+ ]; _& L* o' n* G0 qCoded data, 编码数据
' X2 H C! e6 Z L5 rCoding, 编码7 q- K2 S1 N. y$ U9 P3 e
Coefficient of contingency, 列联系数# w& d8 w3 c8 M' m/ z( z+ h
Coefficient of determination, 决定系数2 j4 U0 h5 R/ g3 }: J! l m: F" b, w
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
. u4 h+ o8 A/ h5 _( O# ?6 BCoefficient of partial correlation, 偏相关系数' k0 W1 g: J2 v- r |4 Q7 w
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
9 m+ d, Q: H7 \1 ^+ ~- m5 n3 BCoefficient of rank correlation, 等级相关系数4 g8 p# G& t& ?0 B% @" L, ?
Coefficient of regression, 回归系数
% N& Z, [/ A' F# |Coefficient of skewness, 偏度系数; N$ q' v0 z$ o! s) X) b5 j
Coefficient of variation, 变异系数
* I0 W3 J- P. O1 e, `, l, y3 }- T( ICohort study, 队列研究- l D1 m }( o8 w" s- i
Column, 列. O. c3 `; Q- V% n2 Q3 m
Column effect, 列效应
3 l* Q& i6 F" j# [+ {4 LColumn factor, 列因素
7 H b2 D' Z) I6 M7 W% G: s# WCombination pool, 合并
/ N# ]( K8 Y4 u) ^& g0 \1 w& GCombinative table, 组合表
; }! M. B. p* X" gCommon factor, 共性因子+ O: h- q7 b2 U6 z2 p
Common regression coefficient, 公共回归系数
7 u _0 b* i# o O- f2 ACommon value, 共同值
+ v7 ]1 B% h4 W- k x5 HCommon variance, 公共方差
% x4 ^$ T4 z+ f0 b1 V8 PCommon variation, 公共变异; A/ E2 D! d: o* G" g
Communality variance, 共性方差
. R" x* O" B2 A# ~Comparability, 可比性
3 f( w7 q" |7 o& VComparison of bathes, 批比较
4 \ Y# F! l5 Y) H: r# CComparison value, 比较值
! \# d4 ~: [$ K4 y; s5 E3 DCompartment model, 分部模型
- R' _& Q. t+ O; GCompassion, 伸缩
! O! K+ u6 |1 y OComplement of an event, 补事件
& A! y; a' l6 F, W2 n8 R2 z; @Complete association, 完全正相关8 w- h# G# ^% y( t) \5 ~- V0 y
Complete dissociation, 完全不相关$ I6 i# L! A/ e, Z& ~) h1 [
Complete statistics, 完备统计量
/ P2 h p& Y9 Q. s1 P2 y* uCompletely randomized design, 完全随机化设计
1 z2 g+ h- e1 _: {4 LComposite event, 联合事件$ K1 `* I$ h8 M
Composite events, 复合事件
" S. ~& m9 e1 H+ L K, eConcavity, 凹性
' a1 `$ {. S9 T5 }- VConditional expectation, 条件期望 H( B% W1 I- P9 i) Q6 c Y, @% i
Conditional likelihood, 条件似然
, Z! ?2 N q4 _! P) U/ [Conditional probability, 条件概率: @9 F$ r+ s) z/ z& u
Conditionally linear, 依条件线性1 M" n! ^6 l2 p0 A V0 n
Confidence interval, 置信区间 \' B2 u( F1 @3 j
Confidence limit, 置信限: W6 O" |# Z! q/ c7 s
Confidence lower limit, 置信下限
! v2 G% m- t5 [6 L% zConfidence upper limit, 置信上限
+ e% l' |( C, s, x# @' T' ]Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析$ B: W/ l5 X9 E5 m! s3 W( ]2 z
Confirmatory research, 证实性实验研究/ I# |' c. Q/ l
Confounding factor, 混杂因素
/ ~, A# D* }; {4 uConjoint, 联合分析
9 L5 R- E! u m2 I! j; N5 A; yConsistency, 相合性! h( k4 F( e ?: ]" t- z) ^/ O
Consistency check, 一致性检验
) K' X) J) H Q" pConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
, m5 d) C! w) K E! O; R3 LConsistent estimate, 相合估计' I/ F6 f- U9 A
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归; d, V9 i) T" r! g) w! N
Constraint, 约束
% q9 h3 b. }+ eContaminated distribution, 污染分布3 O" x( n0 L: x; O# z
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布6 h. ?2 c0 e% M
Contaminated normal distribution, 污染正态分布6 [/ |. g: Q9 a/ @
Contamination, 污染
" Z$ y' N& R/ q: u S( {Contamination model, 污染模型0 W% z3 Q* H& K0 h
Contingency table, 列联表
: L& s; G; Z( P2 C8 J( u% Z. Z+ xContour, 边界线, Y# K" a3 M7 ^2 w, x( X0 H/ q/ Z
Contribution rate, 贡献率6 q# K9 [: O! q7 q2 F+ H7 @
Control, 对照9 @. l, W2 }' k
Controlled experiments, 对照实验6 _$ ?! ]& f# T8 z B
Conventional depth, 常规深度6 a }5 m: ~) \) K! c
Convolution, 卷积- L" R' l0 N5 t
Corrected factor, 校正因子* T ?! u, }! u9 T t0 _7 f. t7 D- G% N
Corrected mean, 校正均值
! m) m* B8 k* n7 x* q; MCorrection coefficient, 校正系数! p4 a1 e) F; K, X
Correctness, 正确性
3 D0 _( U4 a+ a# m+ b+ W. A! a5 m: SCorrelation coefficient, 相关系数
+ a* N5 q( D" M7 Y G' `9 KCorrelation index, 相关指数
! {9 W; K/ ?, v5 `' ^! s, W! M3 zCorrespondence, 对应
* t1 g: \4 n0 V, w' E5 _7 hCounting, 计数2 Z. D0 s9 E4 W9 L! W
Counts, 计数/频数! y& @! m% s1 M a" }
Covariance, 协方差
3 @" I; M2 O: G# E; o" f1 B8 oCovariant, 共变 + t+ y; ]) {3 f5 I) `
Cox Regression, Cox回归* x6 t: | k- {. Y A' K
Criteria for fitting, 拟合准则7 E" T: H, W! j- a7 R
Criteria of least squares, 最小二乘准则
; e9 F+ d Z$ f8 U5 L, t3 JCritical ratio, 临界比* k2 W7 ~" f. B. O
Critical region, 拒绝域
" P! s. g" F5 u9 B4 x8 ]Critical value, 临界值
. } ^# U+ Z t% v% qCross-over design, 交叉设计& Y. h; Z: @+ B6 \/ i8 P( \( v0 m
Cross-section analysis, 横断面分析. v% |$ |& n, x) [; _/ J9 }3 n O
Cross-section survey, 横断面调查4 S% R& P1 \" Z; y: c" v
Crosstabs , 交叉表
" w1 P2 E* G* B5 [% UCross-tabulation table, 复合表
* a* p1 M) M) K4 TCube root, 立方根3 L+ i+ |# o# i3 C
Cumulative distribution function, 分布函数
/ j) L, m: d1 b) `1 |" RCumulative probability, 累计概率
/ B& i( t- ^$ B l: mCurvature, 曲率/弯曲
$ |7 ]0 g3 Q5 z& h+ J" LCurvature, 曲率
+ Z, ^* J0 r4 N8 H2 vCurve fit , 曲线拟和 : n0 g7 w" i$ N: U1 e
Curve fitting, 曲线拟合6 G0 k! L' H# a0 b4 ~
Curvilinear regression, 曲线回归
3 {& [3 u! X; P" HCurvilinear relation, 曲线关系6 D# s! {" P- K. w4 M" \" G
Cut-and-try method, 尝试法
8 y9 S- x/ ?4 G2 e/ E: nCycle, 周期
$ E8 V- P8 j7 K7 P8 Y9 b" A6 N" f( ]Cyclist, 周期性
6 L% H) w% T1 m: `" Z9 J" i/ v# v7 jD test, D检验/ p" _6 b' }1 G$ W- l: P% C2 ]
Data acquisition, 资料收集3 e4 l' T; L9 ~, G& w
Data bank, 数据库1 D& ?/ i4 }8 W1 X) r' s- w
Data capacity, 数据容量
/ h8 c0 H# {) u; S- p/ GData deficiencies, 数据缺乏
6 ]: I9 F1 \' M/ _4 v+ FData handling, 数据处理
5 A- `9 k0 v4 c% rData manipulation, 数据处理) b, M8 v* r& ^7 a6 C. Z
Data processing, 数据处理
% p2 n" z/ o# C% _! \4 K1 n# A& _" eData reduction, 数据缩减
7 R5 s6 O1 O. x! NData set, 数据集
/ u7 z# P _, o/ K2 y1 `Data sources, 数据来源
0 `( @* J- X2 P; [) LData transformation, 数据变换
2 X2 ?) s' g: i N) `Data validity, 数据有效性
+ o% h3 G+ T8 x9 A9 RData-in, 数据输入
& Y: l; t `, z4 i/ K$ W, I" _Data-out, 数据输出4 p( O) @+ ]/ A, z+ g; Y! y5 B3 ]
Dead time, 停滞期
2 M% H& `( ]% l9 bDegree of freedom, 自由度
) e# G' [6 t1 u: @Degree of precision, 精密度4 o) U( z8 [9 l
Degree of reliability, 可靠性程度
2 m( p R! h( ~8 W1 p; |( RDegression, 递减# s0 _5 t* @: L3 W' y; u
Density function, 密度函数
3 G3 U- e; d+ ^Density of data points, 数据点的密度
2 X0 H+ t! f. iDependent variable, 应变量/依变量/因变量
; b& s0 T% a$ }. L& sDependent variable, 因变量
5 b; @! j( w' o/ r# h3 vDepth, 深度
2 t z! s! f7 V# RDerivative matrix, 导数矩阵; e5 H5 H; c( M; y1 v7 X
Derivative-free methods, 无导数方法
2 F9 _" y' u2 F0 [Design, 设计# v% g' c. N+ Y5 E' U; X
Determinacy, 确定性
* O% K; {5 o. B. V6 vDeterminant, 行列式
L1 \3 ]( H- F0 x" U; P5 `Determinant, 决定因素
' v( ^% L; Z9 U7 m! HDeviation, 离差
: C( ]: ^( L( Y; W! X6 c/ oDeviation from average, 离均差
7 A$ z f* i) D4 mDiagnostic plot, 诊断图
, h; l5 v& b. ~% O. h6 [; ?Dichotomous variable, 二分变量" H% q+ S/ O. K" @
Differential equation, 微分方程& ?) K# c9 v& e, c+ e! d
Direct standardization, 直接标准化法; Q: [9 B" {2 X! C$ D
Discrete variable, 离散型变量& n7 c; k: M" {' h& s, v7 @ E# g
DISCRIMINANT, 判断
" m: o2 h7 m n4 v( M) V9 K/ a& w/ HDiscriminant analysis, 判别分析
: J9 j6 G' N* M! k1 l% S6 uDiscriminant coefficient, 判别系数6 d0 E6 }* L Y
Discriminant function, 判别值
1 l) o9 k% [* l9 VDispersion, 散布/分散度+ q; E- v! H2 N" h
Disproportional, 不成比例的
' H: l& h+ O7 LDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
1 `$ G5 k7 y$ P3 o# E( u) c qDistribution free, 分布无关性/免分布
* h% p7 v5 W: C' P* v( k' ZDistribution shape, 分布形状
, J4 o U6 o, j6 I+ ^5 ~8 x: [( pDistribution-free method, 任意分布法: X' z/ T% ~; ]4 Z8 h
Distributive laws, 分配律
0 {5 o1 l; C. o9 K1 }* f o/ vDisturbance, 随机扰动项
% p2 A& b3 W. ]6 MDose response curve, 剂量反应曲线- e6 S; h l1 n7 l
Double blind method, 双盲法+ [7 ~4 Z1 S7 e7 z5 k
Double blind trial, 双盲试验
! `# \4 F4 H$ b6 rDouble exponential distribution, 双指数分布! J4 h. c S! C" a* _
Double logarithmic, 双对数, {& R4 ^- n* z, E; e
Downward rank, 降秩
$ w4 p2 G$ Q4 \9 S) ?) uDual-space plot, 对偶空间图
9 o" {. m; z, s5 H( kDUD, 无导数方法$ w5 L: {/ z H' Z: M# e7 a
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法# Q3 G" k5 M( d
Effect, 实验效应! j$ R/ x4 }2 y% f7 Z
Eigenvalue, 特征值% X2 L" J" o+ \2 @' O, d# @
Eigenvector, 特征向量
- l: R: W: {& w3 T7 d" @3 lEllipse, 椭圆8 d0 H- d6 `; a" p% L4 l/ h# u
Empirical distribution, 经验分布
9 B' J9 d7 P' sEmpirical probability, 经验概率单位
5 e) r1 X% I3 C. BEnumeration data, 计数资料
" T4 T6 J) E+ o H% pEqual sun-class number, 相等次级组含量 m5 V' y) @+ V" L
Equally likely, 等可能
) P* k" J: @: XEquivariance, 同变性
0 s! [ ~' t4 R- K( T4 ?" _# {Error, 误差/错误 A& C7 Y# d( U7 i; j( L
Error of estimate, 估计误差
n2 q8 F* C" u( _Error type I, 第一类错误
: G/ S( [( Z4 T" J2 L5 A' EError type II, 第二类错误
6 x% C' z8 h1 e1 v0 F; dEstimand, 被估量1 f/ r+ f" h1 l: i- _* z
Estimated error mean squares, 估计误差均方
! k3 [7 m9 `3 x/ M" W5 sEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
/ D8 {( z9 ^: H/ [. REuclidean distance, 欧式距离
4 Q9 I% ]% _5 d5 `* XEvent, 事件
P7 j3 _3 ]8 I9 J& K2 sEvent, 事件
. l+ J7 p1 ]# e+ L4 ]! uExceptional data point, 异常数据点
8 q" O, F3 q% R4 a1 rExpectation plane, 期望平面
4 m- N" `8 D; @6 ]; n E, Z8 o. Q+ BExpectation surface, 期望曲面
( o$ {2 d# c1 r9 cExpected values, 期望值
; s1 h8 P7 b9 J+ M7 mExperiment, 实验4 m8 D0 i6 u) ]; B
Experimental sampling, 试验抽样
. e; p. i' ]+ ^' |% G: q% ^* XExperimental unit, 试验单位
$ j) Y$ P2 B# B k, l8 KExplanatory variable, 说明变量
4 |( X; J+ t5 `' UExploratory data analysis, 探索性数据分析! ~8 S- H5 X. C- U: `4 O
Explore Summarize, 探索-摘要( t- g7 E5 w2 l( m& m# ?% _
Exponential curve, 指数曲线: e( K ~0 O8 Q
Exponential growth, 指数式增长
6 b1 `6 V; `8 O b d4 FEXSMOOTH, 指数平滑方法 + ~9 b& x1 x1 \# v; j
Extended fit, 扩充拟合
# _) k- P- u1 B* p2 _Extra parameter, 附加参数
. E" }7 j& N( G' |' e4 lExtrapolation, 外推法
7 [, g. q/ h3 }Extreme observation, 末端观测值6 i1 g4 _! l0 x7 R5 P1 }1 v9 `" Y t
Extremes, 极端值/极值
1 ^4 N2 I2 F0 D- Z9 K0 e, @: PF distribution, F分布8 P6 J+ a$ p6 C! @) R2 w2 U
F test, F检验
" G" S" ^: m2 ~6 u1 a/ G. R& ]Factor, 因素/因子
5 c8 b% J C3 i5 AFactor analysis, 因子分析
7 S5 n9 R& X) R; j. v& `" uFactor Analysis, 因子分析" v0 m! Y% n% T1 L5 t5 C& r2 o
Factor score, 因子得分
- j$ n- E$ j* B( EFactorial, 阶乘& V5 g1 B( @1 }0 z, [% C- N
Factorial design, 析因试验设计1 u* K4 i/ [; U; X; Q
False negative, 假阴性; d! `, K0 S* l
False negative error, 假阴性错误
* b$ C7 e. x7 u0 P: x* sFamily of distributions, 分布族3 K# Y V5 Q* Y$ q- l
Family of estimators, 估计量族2 k; A, p$ M4 {& Q! w0 p
Fanning, 扇面/ s% \/ w8 `% G# {7 [0 A- h- J
Fatality rate, 病死率
% K8 Q# q1 v4 U# o5 s @6 iField investigation, 现场调查& z( U& d$ g! r) g; s: c
Field survey, 现场调查
8 b" b0 B) Y1 F4 sFinite population, 有限总体7 S0 k) g0 n/ ~
Finite-sample, 有限样本
7 Q; e5 r! j0 {8 ^3 Y8 nFirst derivative, 一阶导数
! x' B8 J; ^5 qFirst principal component, 第一主成分# ]0 G! b8 S" c! u L- h! N
First quartile, 第一四分位数
& V- v' n( b/ G+ }& N2 oFisher information, 费雪信息量4 s1 e7 H. E* G/ S
Fitted value, 拟合值
Z2 y6 E. A e9 F; {Fitting a curve, 曲线拟合* t2 C6 C5 o. D7 y4 I" @
Fixed base, 定基
8 _+ }! V0 k- WFluctuation, 随机起伏
& x) M7 ]) F3 }' B0 i i: f+ A/ |0 }Forecast, 预测( o$ `/ m0 |1 u8 N1 {
Four fold table, 四格表
1 b( G/ |* _/ |7 G1 ]0 Q; [0 A5 MFourth, 四分点. a, R; u' i% c* [
Fraction blow, 左侧比率, B2 D9 L F7 s9 V' u0 @! t
Fractional error, 相对误差
; ] }5 t; s7 l E) {; P7 m6 RFrequency, 频率
! _" \: B" G! y+ r& W* d U7 ZFrequency polygon, 频数多边图# f$ ?2 i% w0 o2 l& ^$ D$ L7 h
Frontier point, 界限点
4 D1 ~0 o9 v9 T$ s5 zFunction relationship, 泛函关系! [. v& v3 d6 F8 P6 a P. p+ u( _) ]
Gamma distribution, 伽玛分布# o4 ~9 y) [5 ^3 u! t2 N0 q
Gauss increment, 高斯增量% P! i3 S% Y/ g2 h! l" C
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
1 k$ {/ I! R4 x9 s3 JGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量# J$ i- w5 P; X8 r$ y! h
General census, 全面普查
5 K. ~- ~/ w$ G3 K% \" wGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ! j7 T3 g+ V: Y
Geometric mean, 几何平均数# k4 c. U: e6 D+ W% ]
Gini's mean difference, 基尼均差 g: n8 T- F6 H% L Q
GLM (General liner models), 一般线性模型 # j% j& i' M. [$ i; B! I' o/ x E: G
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
% {* I$ j5 I7 BGradient of determinant, 行列式的梯度% \( S( u1 |! r- f
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
2 k4 G* k+ w6 t' X1 ]9 RGrand mean, 总均值" z2 W a' K+ F: Z! z! i) g
Gross errors, 重大错误
0 k. T8 A+ `2 S% k0 I9 m" DGross-error sensitivity, 大错敏感度) F- d+ o/ V+ o! e/ i( J Y; c& x
Group averages, 分组平均
$ D7 |0 \0 y" D! t- TGrouped data, 分组资料1 _) _' j5 A" J: v$ C0 m. Y4 h
Guessed mean, 假定平均数$ i+ y0 i) {( F3 ~7 _
Half-life, 半衰期9 a( z/ T T1 q% B3 r2 z1 d
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
8 Q2 ], ^/ ^4 ?" fHappenstance, 偶然事件( Z/ c$ b, r- ^( y, R
Harmonic mean, 调和均数
' A+ h! U3 Z X9 T' p# Y2 CHazard function, 风险均数; O \: z( o- s6 O
Hazard rate, 风险率3 b! J) J7 ~, z& Y
Heading, 标目 7 N3 [% r! K1 _( U2 |- }# e
Heavy-tailed distribution, 重尾分布- O k1 T8 a5 K' b$ f
Hessian array, 海森立体阵
3 Y1 b/ e% M' T! gHeterogeneity, 不同质
* L; o9 o; i) i6 UHeterogeneity of variance, 方差不齐 / q5 ]; [, p- K' _ \
Hierarchical classification, 组内分组
" [7 j6 a8 p# R d1 w! iHierarchical clustering method, 系统聚类法& c Y+ Q6 }. ?; l: x
High-leverage point, 高杠杆率点
* O) l- `" B; ]HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型 Q& c; _$ t* v: m _& m/ Y
Hinge, 折叶点
4 P' G3 m) r* m: x: y! F, QHistogram, 直方图3 S! C7 E! p+ ^$ P b, c
Historical cohort study, 历史性队列研究
/ m, P% m" r6 Q- `Holes, 空洞
8 y5 `1 ~6 c2 N3 T4 wHOMALS, 多重响应分析
0 _; \/ B0 [% M1 \0 OHomogeneity of variance, 方差齐性2 F Q6 ?1 q, x* k
Homogeneity test, 齐性检验. }0 J( k a; x$ a' U# J2 I
Huber M-estimators, 休伯M估计量
Z5 a, {+ z! p3 o5 p0 ^Hyperbola, 双曲线
% w4 u5 O x% j/ c: Q7 k! jHypothesis testing, 假设检验
+ p$ i4 ~; m6 A! z3 b$ h3 mHypothetical universe, 假设总体
9 }8 U. j8 w' D, u+ R5 }Impossible event, 不可能事件9 R, P3 ^0 W% [
Independence, 独立性
2 b) k. u p* ]8 pIndependent variable, 自变量
& y8 k" ]. f$ @9 {Index, 指标/指数
, ?9 F' B8 l; @Indirect standardization, 间接标准化法
+ e* Y9 X9 U$ I4 s& e; r5 s# k4 CIndividual, 个体& |- t) ^. b) d$ @
Inference band, 推断带# O/ }4 a2 r6 }8 ?! s! y
Infinite population, 无限总体& n+ t$ O/ L0 U# m( @; v o( C
Infinitely great, 无穷大
( B( d) _6 _1 D8 t) s0 [Infinitely small, 无穷小
2 N8 \+ [6 e8 @9 ]Influence curve, 影响曲线: w( d+ r! ?! O, i# ], Q6 h" p- N
Information capacity, 信息容量
: u" p# A3 O, }5 C" ~ BInitial condition, 初始条件- Y: M) q2 ?" E* o1 J5 V
Initial estimate, 初始估计值9 v. [5 J% n) R- ^' ^6 B+ f
Initial level, 最初水平. K3 b0 i3 O5 E& w
Interaction, 交互作用
; c K) y: v1 Y2 L$ I# W& i) FInteraction terms, 交互作用项
9 A8 S! R2 f$ a; c; MIntercept, 截距
6 e8 k( c0 k9 u w! k( mInterpolation, 内插法
: t d& z4 z# B1 l' _4 i) K* ?Interquartile range, 四分位距- t$ t+ X$ E7 U' f8 j. ]
Interval estimation, 区间估计) ?9 w% E9 p3 _3 T2 Y7 ?0 T- ~6 ~
Intervals of equal probability, 等概率区间$ V2 S* C& a1 |; P5 l5 [
Intrinsic curvature, 固有曲率- E0 s6 q7 p- X" T7 }$ d. C5 c9 i
Invariance, 不变性
( g2 D' R. \" C+ L1 QInverse matrix, 逆矩阵
o1 q [6 ~4 J1 x2 v' H, ^Inverse probability, 逆概率5 K) b' W. Z) \$ y4 _
Inverse sine transformation, 反正弦变换" M! |0 P$ w5 l& N
Iteration, 迭代
, \3 ?# m# G3 N7 ^4 ?Jacobian determinant, 雅可比行列式1 q0 z. _% h# y; w+ b q5 [; b: X
Joint distribution function, 分布函数' y! o& N k" q* j. K h6 w
Joint probability, 联合概率
, o! G: v* y: d4 b: h& U* EJoint probability distribution, 联合概率分布1 t0 C( O! d6 U1 N9 R; @
K means method, 逐步聚类法
+ X2 b% i+ F' R5 Z4 B6 D# n/ dKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
$ N. q' I; d) Q( cKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图2 ?* v; G# M" T
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关7 q6 _, I/ v% N8 z9 Z, ^
Kinetic, 动力学
4 l: t7 ~5 c- @4 ^4 Y, t- DKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验7 [. {2 x( j& A, }0 |, c
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验1 U; |6 \0 [4 f* e {# d
Kurtosis, 峰度1 y# ] q- U$ C* v$ p N/ x$ K9 _
Lack of fit, 失拟- S% _3 W& o8 t2 N9 \! `: G8 u' U
Ladder of powers, 幂阶梯
( P# d+ ?2 t- G! u! U$ E$ LLag, 滞后- Y* J3 {! F1 K3 [! G! I" `/ s/ H
Large sample, 大样本2 s9 C) B% q, N9 ^ J7 \
Large sample test, 大样本检验+ F. z5 [$ M; f) H, H
Latin square, 拉丁方
/ b3 t/ H+ o }, b3 Z1 `8 p; m5 d% rLatin square design, 拉丁方设计0 F* `6 i K0 i: b) d- J. h4 T
Leakage, 泄漏
/ A4 q; s: x) _, bLeast favorable configuration, 最不利构形
9 r, w( T+ }( ^Least favorable distribution, 最不利分布/ w2 Y% \& n( ^7 Z+ N1 L+ w
Least significant difference, 最小显著差法% H3 y k' e% z+ R
Least square method, 最小二乘法4 @, J0 s4 Z. u# a/ f! F0 [2 L& N
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
1 U' w/ L2 A8 B+ r$ VLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合2 B# x4 o- n5 n$ s
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线9 i I7 D. ?# n( L; e0 |* \
Legend, 图例
5 T. t$ D$ _8 ~4 x6 N1 l0 M% d& zL-estimator, L估计量
* d8 e( k$ r% S% @L-estimator of location, 位置L估计量, X& O7 Y* u! T4 }1 Y/ J
L-estimator of scale, 尺度L估计量
% k; @7 \0 n2 _7 g1 `1 }3 J1 I. {4 k* tLevel, 水平
: X$ x- s# ^% A. kLife expectance, 预期期望寿命& ~- ?7 A& q2 A1 f- ^0 c
Life table, 寿命表9 y, G9 G9 t6 p8 T% q
Life table method, 生命表法4 r8 O! c2 {" i$ T/ s. w
Light-tailed distribution, 轻尾分布6 [$ t) L! [# J0 t
Likelihood function, 似然函数" k0 B4 m2 Z' t4 _2 T
Likelihood ratio, 似然比
: j: ~8 I+ E& {+ b! Eline graph, 线图; K: ~* D1 {0 q, B# u$ C0 d& p
Linear correlation, 直线相关, V- R7 K: V/ b6 m' ^% T
Linear equation, 线性方程) N- t* i X0 U, R
Linear programming, 线性规划( | J0 Y. S0 x& L" P
Linear regression, 直线回归
/ h, V3 U" T: R K1 p/ l/ ULinear Regression, 线性回归
B4 F, N' j1 `. t) C( PLinear trend, 线性趋势3 _# x7 A2 n' d6 W
Loading, 载荷 7 D6 @0 @" | Q6 ]% G1 J" K
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性1 u4 u v( t) s6 p2 c5 S
Location equivariance, 位置同变性. F0 D+ [$ s! ?$ A R: d# k
Location invariance, 位置不变性2 A6 h" U5 j* W
Location scale family, 位置尺度族
. G z9 g8 P* S6 }/ R( tLog rank test, 时序检验
2 X- z, X3 f3 g! kLogarithmic curve, 对数曲线
$ B/ B! \/ P; {# n$ d; JLogarithmic normal distribution, 对数正态分布! z; E m1 M2 y
Logarithmic scale, 对数尺度9 V! {$ l5 {3 {7 w# |. ]& H
Logarithmic transformation, 对数变换$ m; b/ F9 e2 f) W+ s7 `$ `
Logic check, 逻辑检查# e5 a# i' X9 k/ W9 e
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
, Q* j% I3 R3 o7 |6 X9 mLogit transformation, Logit转换
: m6 U8 [9 V) R/ d1 ?5 BLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 9 Q2 T+ K( y$ Y7 {6 x8 K
Lognormal distribution, 对数正态分布
# r( B( i* |* g1 S8 w# u" oLost function, 损失函数
6 y4 Z5 @" `% ^0 m3 Y2 oLow correlation, 低度相关
. O0 b- p, `+ V( ?$ v# _, l" k5 xLower limit, 下限2 a: I4 T; D8 x( T# M8 f; I6 w" I
Lowest-attained variance, 最小可达方差
: b( W9 [7 I8 XLSD, 最小显著差法的简称
/ H! N; J* M# Q9 X3 Y% u% T3 C) ]! cLurking variable, 潜在变量
' c" |8 B' @+ P( R; `Main effect, 主效应" a! a1 o7 ^- T9 P8 E' `; _) @: @: ?
Major heading, 主辞标目' c9 E' Q9 K/ Q7 C% R1 k9 Y
Marginal density function, 边缘密度函数4 V- ^$ n# V% L% c4 L
Marginal probability, 边缘概率
/ @7 _/ |; ?/ Y4 t9 gMarginal probability distribution, 边缘概率分布
$ a6 r' ^# w# qMatched data, 配对资料
* e) T. I# G6 m$ B" XMatched distribution, 匹配过分布4 p/ _$ A# }# _6 z/ }
Matching of distribution, 分布的匹配3 B' `# b" n1 ~0 N3 \0 t
Matching of transformation, 变换的匹配
( A5 w8 ~1 }0 v D6 k! pMathematical expectation, 数学期望
w; V' J" A5 z$ \Mathematical model, 数学模型
/ B/ t9 q2 w2 ~/ ~2 XMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量8 B! ~1 a c; u( K
Maximum likelihood method, 最大似然法2 |9 {5 ~5 T, i
Mean, 均数
( D" x# R) v$ [8 o! Q4 R/ \; tMean squares between groups, 组间均方, d7 S. O& u: V/ P% s' U& ~
Mean squares within group, 组内均方
% K( w9 o2 H6 f1 z3 a# ?9 d% zMeans (Compare means), 均值-均值比较: p: k" i- D. O0 H4 H
Median, 中位数
6 W8 k) G0 _+ l0 lMedian effective dose, 半数效量' N+ T. a! j5 _& ?
Median lethal dose, 半数致死量% q* l* o- t8 \! R
Median polish, 中位数平滑' a3 w$ Z: i O! p1 }1 R$ `
Median test, 中位数检验
2 x. t; {& O H) k( c3 m( i' vMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量' U7 o$ K" o9 A: h
Minimum distance estimation, 最小距离估计
+ }7 j" n9 s BMinimum effective dose, 最小有效量
) V/ M% x* e& H9 QMinimum lethal dose, 最小致死量; m. m2 t$ K4 p0 \" H3 u
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
" J5 l- z0 p) Y* C" P% M+ pMINITAB, 统计软件包
& N; e5 Q) x( c9 m, MMinor heading, 宾词标目
w1 e* e) g7 [4 m3 [Missing data, 缺失值1 h. n3 n2 x8 O4 s! E7 R
Model specification, 模型的确定- `1 S# E% R) u2 ?5 C
Modeling Statistics , 模型统计
+ s4 O1 U/ M$ p# V2 H% U% l0 e) @Models for outliers, 离群值模型1 a$ f' U S/ u, \4 F* }
Modifying the model, 模型的修正7 B9 ` g) z/ U5 w% Q
Modulus of continuity, 连续性模
: q% ?# o; p& p! e7 lMorbidity, 发病率 9 S+ e, k# T& p r. J
Most favorable configuration, 最有利构形: x* g& ~. s5 `- U1 a& l( O2 W: z% {
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
/ q6 |' s# Q; A- E# MMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归! I% w/ J' @ e3 ]6 f& k$ q
Multiple comparison, 多重比较
9 V$ p1 X( Y2 a7 b7 w) m- }Multiple correlation , 复相关
; f$ ^: P1 D! m) |* e: GMultiple covariance, 多元协方差 p" O: m1 S, `
Multiple linear regression, 多元线性回归3 R/ t% v2 u; \# e
Multiple response , 多重选项+ F: A) H0 P* |5 g4 _
Multiple solutions, 多解( e C: i2 H7 J+ q+ V
Multiplication theorem, 乘法定理
2 N5 l/ j$ L% L8 [: N& ^* j. `( ZMultiresponse, 多元响应
" h3 l9 S1 L6 M4 w; u2 I/ s4 [) s. iMulti-stage sampling, 多阶段抽样
3 J1 M$ _% j; z8 e5 d( ]7 zMultivariate T distribution, 多元T分布
: i5 _$ n5 p! D5 e; H. AMutual exclusive, 互不相容6 L, r2 R/ @& v- E/ A" |
Mutual independence, 互相独立3 h1 P2 n0 v2 p" r) {# t+ T
Natural boundary, 自然边界
9 ]2 ?" a7 L3 r" J* ]9 WNatural dead, 自然死亡
& ~1 w8 O6 R7 [9 N7 D0 a6 _( oNatural zero, 自然零( [; U. Y/ \1 U% Z/ a& i s' j! B9 I
Negative correlation, 负相关4 V9 C( q: M) y/ z. X
Negative linear correlation, 负线性相关1 w, e }! s4 c$ T; ~
Negatively skewed, 负偏
% _% ]* b- I( x, \7 v+ F* E- TNewman-Keuls method, q检验" K, P# v; c( j/ b3 f! v& H! M
NK method, q检验# h! }* ~4 u; S3 c7 L! B, k3 G
No statistical significance, 无统计意义1 d9 G! b+ r. C9 `! S% }( h
Nominal variable, 名义变量
# L7 @$ d3 _; W ?" c! O% \" B, ?Nonconstancy of variability, 变异的非定常性- b+ e; V D7 O8 t
Nonlinear regression, 非线性相关( G+ u% S( h5 }4 a, {
Nonparametric statistics, 非参数统计
$ x6 A- u0 z( D( j9 G- S0 VNonparametric test, 非参数检验
& ~3 j& e0 @ l& ANonparametric tests, 非参数检验
6 J$ ?: J1 h lNormal deviate, 正态离差
6 K' T# B4 W+ x+ ?/ tNormal distribution, 正态分布
2 j* a% N* p5 p+ P1 W- {Normal equation, 正规方程组7 Z H% c/ E( _8 i7 k
Normal ranges, 正常范围/ ]- g* o' K; Z% u! F
Normal value, 正常值
* q( j( b$ y5 w) |/ T2 v0 n" lNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
- f9 a9 `0 d6 r% KNull hypothesis, 无效假设 : P/ J5 P7 T( X4 _
Numerical variable, 数值变量) B% f3 r2 u4 |5 X4 @6 k! x0 {
Objective function, 目标函数5 {4 ^! ?1 N) ]0 v( k
Observation unit, 观察单位
/ M3 ~" t; L9 `Observed value, 观察值% I2 s" F" A* G" E9 r: `7 ]& U
One sided test, 单侧检验
" a5 d" f# c% e& ]One-way analysis of variance, 单因素方差分析
" i3 s5 x, T8 @Oneway ANOVA , 单因素方差分析/ c+ R! T$ }1 [
Open sequential trial, 开放型序贯设计: C/ ^$ y9 o# g X
Optrim, 优切尾! C# M+ l8 X: y q! d; r! t0 f
Optrim efficiency, 优切尾效率
6 |; _. d M+ o" q. M/ zOrder statistics, 顺序统计量
O" K0 B( y' ~, W$ _: S: y0 c# uOrdered categories, 有序分类8 P$ [: Q$ C' ~ E6 a! o+ y- f
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归/ M6 o4 |' [. n* `7 h, h) e; D6 \
Ordinal variable, 有序变量
: Y) k y+ o( r8 F. L* p! u& COrthogonal basis, 正交基
: l; G4 i0 Y( `9 @3 l6 nOrthogonal design, 正交试验设计3 C! w8 c3 e0 D) n2 C
Orthogonality conditions, 正交条件
4 |8 B3 a t+ W5 W& XORTHOPLAN, 正交设计
7 `! T) {' j* L1 `, P% b9 LOutlier cutoffs, 离群值截断点# q! k0 `* T( h& P
Outliers, 极端值
( b( R- l8 a* T4 WOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 : b: Y0 N. N) Q8 t+ Y& Z! J
Overshoot, 迭代过度2 p! S" R5 v& i) B% U0 l
Paired design, 配对设计
4 A# M8 Z6 q7 C0 F& APaired sample, 配对样本
/ z& {* U: _7 _1 ]% Z4 ?0 ^6 k" {Pairwise slopes, 成对斜率
`) H1 z1 _' u! q p0 [8 y1 ^0 WParabola, 抛物线+ B# }0 g, U' p8 l) f
Parallel tests, 平行试验% Y8 C* S, P9 ^2 T4 t0 S4 E
Parameter, 参数
! f0 H9 `" o3 d' j7 b/ EParametric statistics, 参数统计
# }7 s! S& M0 j% nParametric test, 参数检验
; O9 @; j+ O1 F# HPartial correlation, 偏相关; n: {; o, t3 o9 g$ s
Partial regression, 偏回归
# }" e# `- g2 d# A$ R1 d+ fPartial sorting, 偏排序9 u0 m5 M3 X3 P/ n" x1 l1 x
Partials residuals, 偏残差8 h' ^9 @; h4 u
Pattern, 模式
# E% I! X: G, ^5 G/ c) g- O7 EPearson curves, 皮尔逊曲线
0 }- o; {5 G6 X5 b" {. ~: K8 e# KPeeling, 退层; \# l/ L+ ^" T. |5 I$ x0 v0 ^
Percent bar graph, 百分条形图
5 V6 t& e& i; M, G; S) KPercentage, 百分比5 z0 b" d, d) F4 _1 a! Y5 q
Percentile, 百分位数5 H+ \( N% A' [0 V/ O" J+ @8 `
Percentile curves, 百分位曲线
) D2 j& F8 b. R6 p& FPeriodicity, 周期性# d: p- l' p3 E) B
Permutation, 排列4 s/ ]7 K% w( ^1 f) @4 A
P-estimator, P估计量
. e" W5 o/ E' S* j7 m9 kPie graph, 饼图
) _) r {0 ~8 M, X1 M4 ?+ ~. PPitman estimator, 皮特曼估计量
* l; n7 I' ]6 J. @0 e0 I: y2 \Pivot, 枢轴量9 b0 k1 L0 U3 h% E, d
Planar, 平坦6 I$ |3 \& S/ c' r9 h
Planar assumption, 平面的假设
2 N) k; A7 t, c# u% p6 c4 oPLANCARDS, 生成试验的计划卡1 T& L7 b2 N* T
Point estimation, 点估计9 ~1 r7 T" p; `: B- V' w1 Z5 F
Poisson distribution, 泊松分布7 Z. ]# @( y% H }" r; c$ L$ O/ D; v1 r
Polishing, 平滑
7 f) Z4 W. v, c) p& Y5 B6 R- jPolled standard deviation, 合并标准差/ J4 a" R* i' F R
Polled variance, 合并方差. D+ r5 Y M, Y2 \& D& p
Polygon, 多边图
" j7 A* Y2 J0 `2 T" u* [5 T7 F0 nPolynomial, 多项式; m) Z8 @9 S ]: ]% C
Polynomial curve, 多项式曲线3 a4 l, i7 v, r% K) `( D3 U
Population, 总体
# O; N0 w+ x, FPopulation attributable risk, 人群归因危险度
- [1 y$ ~9 m# i3 `* LPositive correlation, 正相关3 h' I. e, G5 w
Positively skewed, 正偏" P' m9 h) |0 T- H
Posterior distribution, 后验分布) ]% A9 e' t, V2 d( i/ H. y" P
Power of a test, 检验效能
' a/ o: w5 M9 ~$ V* nPrecision, 精密度6 o) Y! b1 R8 V' u; k: d
Predicted value, 预测值
9 x* g P1 A+ b( mPreliminary analysis, 预备性分析
! \/ D" H1 Z) u. |Principal component analysis, 主成分分析
9 H7 Z# D" y% V0 nPrior distribution, 先验分布
4 v$ \" J6 ^; C6 Q. \( F) N& M0 \" @Prior probability, 先验概率
; X w+ A, N* }Probabilistic model, 概率模型
( ^7 Y. W# H, X2 D4 b% Aprobability, 概率
# s* c; q6 k( u: ~Probability density, 概率密度) R1 R+ e u8 a9 q3 s2 Z5 `
Product moment, 乘积矩/协方差
* F1 z) {$ }5 ~& V; E: aProfile trace, 截面迹图
5 P3 j5 i w! f5 \3 fProportion, 比/构成比
, J- q4 i) @/ v8 G2 N9 JProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
3 V; P8 U2 ?: [5 |* fProportionate, 成比例) L8 z X- c; a2 A- u
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量7 E" ]* O. f) ?# e# g R5 C! b( s7 U
Prospective study, 前瞻性调查+ f# m. T. Y6 L
Proximities, 亲近性 + R- ^3 @1 S2 C w7 g l" h/ y
Pseudo F test, 近似F检验
/ o& A0 K& k! L- J8 a9 aPseudo model, 近似模型
+ t# y& `, ?9 q& e* u7 X9 l5 ?Pseudosigma, 伪标准差
0 V6 _4 F' x( q3 H/ C" q' wPurposive sampling, 有目的抽样, Y' b3 Q" G F5 l* j# }
QR decomposition, QR分解
2 Q! n* ]5 U7 g( V( K8 g* n* ^5 k6 YQuadratic approximation, 二次近似* d! R# G$ J- @+ b+ V
Qualitative classification, 属性分类
* v# ]0 w, f2 \" f9 n4 m) FQualitative method, 定性方法, e2 s$ T* \5 V6 q
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图; L" K$ ` t" V2 m8 l/ ^9 f$ n
Quantitative analysis, 定量分析
( [& H/ X; J) p" W2 A) c9 f" }Quartile, 四分位数
2 Y# V8 W2 h8 b& m1 d7 \Quick Cluster, 快速聚类
! j Y& v% T3 h" T/ e# {4 n4 m" x& ^Radix sort, 基数排序
' A: m% n2 v+ X+ ~3 H3 _( O' b" d" s$ ARandom allocation, 随机化分组; O7 K" Z& I1 i: m( |: O2 o
Random blocks design, 随机区组设计7 C' Q0 R( C4 E2 v0 ~# T: I+ `4 ?
Random event, 随机事件
$ g. K" n$ V! o! H4 J% H4 V+ v4 zRandomization, 随机化
& u9 j0 m% y, d" IRange, 极差/全距1 }* e; K9 e1 Z' Z
Rank correlation, 等级相关
7 u! ^# [7 z4 {Rank sum test, 秩和检验, D4 K$ R7 w: J7 _( U5 h
Rank test, 秩检验
3 q9 V/ w1 o* SRanked data, 等级资料* t/ x; J* D# k. Q- [: J
Rate, 比率
% }- D9 Z% ~- H, q3 D+ H$ b/ u) nRatio, 比例
( A7 C- |7 O( b S. i# [9 x7 ORaw data, 原始资料
' k; g; b, h3 W' e2 aRaw residual, 原始残差* n L, R% \) i, a6 r( m
Rayleigh's test, 雷氏检验6 l* y+ \3 X8 h4 M
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ( V/ O7 ]2 T4 y. A1 v+ G5 ~
Reciprocal, 倒数
! G$ t$ ] n2 c! U) K% J4 s1 L; a& ^Reciprocal transformation, 倒数变换
1 H- @9 K$ |; p% v/ @' @. TRecording, 记录, |! Z7 N5 P3 I' Y
Redescending estimators, 回降估计量0 M+ ~& Z6 V% n8 v0 S/ {
Reducing dimensions, 降维
3 {; o% H- S/ h- l: J/ k, XRe-expression, 重新表达: D3 u8 ?3 s* Z2 h
Reference set, 标准组
1 m9 y3 |6 n7 dRegion of acceptance, 接受域
- V! i8 Z% i. W& D! Q! eRegression coefficient, 回归系数
7 x& e4 a3 t# q$ G8 K0 b$ KRegression sum of square, 回归平方和
l6 R+ a. y6 q7 M: U* |Rejection point, 拒绝点* I& T( i) m8 {: I! O, J8 F
Relative dispersion, 相对离散度# @1 h# }4 U5 a
Relative number, 相对数8 A' [5 W* j4 [/ X6 F1 W5 f4 V+ g; G1 ?
Reliability, 可靠性! H; ]! ?! V7 a( U6 f, @
Reparametrization, 重新设置参数
' E* V! z; C0 wReplication, 重复% A$ \! a6 f- s! q& W5 j
Report Summaries, 报告摘要
! s5 Q& P$ L g' NResidual sum of square, 剩余平方和
# ?: f* N7 M& y9 p, rResistance, 耐抗性
2 s( l9 P8 q& A" xResistant line, 耐抗线# N, p; t8 v( I3 [' a) T
Resistant technique, 耐抗技术6 F8 T5 i; M' X7 ^; s% y
R-estimator of location, 位置R估计量/ i' o2 S# W8 X" Y9 u7 W% P. y
R-estimator of scale, 尺度R估计量) `8 z3 ]* J% _) u( g
Retrospective study, 回顾性调查4 j" A/ g5 Q/ C+ T) k! n) E
Ridge trace, 岭迹
0 F) u2 r# C" l5 T/ N9 q& D$ QRidit analysis, Ridit分析2 k0 v) ?* t( P6 Q# x0 f
Rotation, 旋转; a2 t0 L9 b2 f$ O; Z8 Q8 D) O3 q
Rounding, 舍入
R! I: Q* @( l8 G3 `0 rRow, 行
! n1 r# J/ e) N4 q' Y$ oRow effects, 行效应7 X, r$ v+ v' m+ u1 M, V
Row factor, 行因素
3 e* N: w! ], z! G2 c% lRXC table, RXC表1 ~3 i5 \( ~9 @" {, c
Sample, 样本
' [; z: d* c2 n9 U+ wSample regression coefficient, 样本回归系数1 E B) z6 w- p/ @% J
Sample size, 样本量9 [1 W$ |/ Q8 h) k/ [
Sample standard deviation, 样本标准差
- R/ h) w, w- ?9 ?( gSampling error, 抽样误差
q3 E( _& `" I( l- DSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包( F: _$ b3 } V2 g: p1 D
Scale, 尺度/量表
( \3 @% Z5 s, L+ ~; u2 f) o( tScatter diagram, 散点图" m. O N5 o/ a) P
Schematic plot, 示意图/简图
- I, a/ s; Q4 C; E% S5 tScore test, 计分检验2 Y: J& V7 w/ C4 a; R" k# S3 c V
Screening, 筛检/ h {% ~' F( P/ _
SEASON, 季节分析
" ^$ m( k& g3 b! G$ u1 C( G2 [, MSecond derivative, 二阶导数, H/ Q* ~. @, z9 Z7 z
Second principal component, 第二主成分
3 p8 G( S: V, M7 @7 r% v0 lSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 3 Z3 g" E5 k& \6 @1 {/ ^1 a& T
Semi-logarithmic graph, 半对数图8 q6 D6 b ~+ X! y: Q5 d% N0 ^# i- w! \
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸% v' q9 l7 \7 n$ t }2 ?
Sensitivity curve, 敏感度曲线
3 i8 y9 X# Y0 f+ a MSequential analysis, 贯序分析5 v) X- V$ X( R4 o' e( x1 v
Sequential data set, 顺序数据集
0 ^ |2 s4 M- C* J. HSequential design, 贯序设计
, k" |9 {9 P L0 p9 Y- FSequential method, 贯序法
! R0 L& x* C' ESequential test, 贯序检验法
% n0 [/ h) Y/ G- cSerial tests, 系列试验$ F% d) l/ _( e) e2 ~, `: R+ z
Short-cut method, 简捷法
$ `! [/ w' \$ x, ^7 m, Q' L9 \& W( TSigmoid curve, S形曲线
7 t; ]" c/ g. L7 h& qSign function, 正负号函数7 q) Q6 ]6 B/ {
Sign test, 符号检验8 [% t% x% [9 t( w) g
Signed rank, 符号秩
3 Z: W+ g. J3 f6 j9 |Significance test, 显著性检验- ~0 G+ W' F. P4 Y
Significant figure, 有效数字" h h$ w* ~& K& \+ o
Simple cluster sampling, 简单整群抽样4 S9 N) c0 r% h
Simple correlation, 简单相关
6 p4 L) q, V8 @0 F4 `Simple random sampling, 简单随机抽样
3 U) t5 v8 \) R1 V/ L3 J' wSimple regression, 简单回归
+ L" ^5 L1 B& {8 Esimple table, 简单表* g6 s4 {* _! V4 y- g4 t
Sine estimator, 正弦估计量2 C9 T( G* O' T
Single-valued estimate, 单值估计/ K2 [7 ~1 N3 A2 F3 S. j/ J5 ]
Singular matrix, 奇异矩阵
8 c5 T( A- H7 q0 R, m- ISkewed distribution, 偏斜分布
2 n) k7 Y5 N3 i1 jSkewness, 偏度, x2 O5 }1 u4 B1 J9 X
Slash distribution, 斜线分布
" [0 Q0 W- {; O! xSlope, 斜率" ]. H& S3 _2 P/ |# V+ O
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验" J, t+ U& {: ~7 z& |
Source of variation, 变异来源4 c+ ]$ e8 W: z2 p& f
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
1 Y) K5 s2 _5 ~* r4 O( o& bSpecific factor, 特殊因子
4 ~! _5 T6 }4 W% G1 CSpecific factor variance, 特殊因子方差
- o4 X4 F8 h" C3 @* }- a) k; F) nSpectra , 频谱
" H1 g8 s, A/ O4 |Spherical distribution, 球型正态分布9 ~3 I' `. y" m. n( n5 X
Spread, 展布
, q, _- s) `8 Q5 T, r4 R$ H8 |SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包) j5 x! F2 s* L8 \8 J
Spurious correlation, 假性相关; e) R( r! L# X$ e" n
Square root transformation, 平方根变换
4 K0 a& s1 U! ^4 f. X2 MStabilizing variance, 稳定方差' L! O I% d& L% ?
Standard deviation, 标准差* o: y# s8 s; d& I1 J8 s
Standard error, 标准误
% ?: l5 j6 N3 k* sStandard error of difference, 差别的标准误
1 ?/ ]) Z2 F9 H( h TStandard error of estimate, 标准估计误差
/ G/ V$ | Q0 R4 ]1 O9 e" d4 N6 IStandard error of rate, 率的标准误
7 f- c3 Y% P: E" VStandard normal distribution, 标准正态分布. L% I& g. Y% ^- |$ i8 e
Standardization, 标准化$ \$ u- ]0 w( _! O6 Q2 G& n
Starting value, 起始值+ h: f& G: P( ~7 z; l9 f$ v. j
Statistic, 统计量
8 w/ k1 k8 H" f! D- E; }8 lStatistical control, 统计控制
2 I; h' n4 I! K! HStatistical graph, 统计图 g! S, v: _9 w/ d( h# y7 W$ z. q
Statistical inference, 统计推断
9 C( l- @0 ]+ N0 B5 }Statistical table, 统计表& i. F8 u4 x8 y& m( C& l9 b
Steepest descent, 最速下降法" e* H! J5 R0 x
Stem and leaf display, 茎叶图
6 Z" F( v9 Y5 @$ v, cStep factor, 步长因子+ m/ \" ]1 t; e2 l8 q
Stepwise regression, 逐步回归
6 s3 L5 W: Z$ R- y0 dStorage, 存
1 @- k7 @) u% XStrata, 层（复数）
5 w- f2 B3 y6 ^6 g5 v) {' CStratified sampling, 分层抽样
1 G% U8 Q( p( v* G. s* NStratified sampling, 分层抽样
; L/ l* _2 C: u7 MStrength, 强度$ B& h$ T3 m0 d/ s# n
Stringency, 严密性* T; M; v/ @+ P, {+ U
Structural relationship, 结构关系' o9 c2 L* p! V
Studentized residual, 学生化残差/t化残差4 o3 ^0 U4 N9 `8 a D
Sub-class numbers, 次级组含量: m9 ^0 J0 B% Y; O
Subdividing, 分割- }/ U5 c* f5 u! W/ G4 ?
Sufficient statistic, 充分统计量0 n, `; N, o+ i# t' M4 K( L
Sum of products, 积和
# |: D: h8 E9 v% o" O& h( ]Sum of squares, 离差平方和
0 n5 y7 n/ ~3 j# h- NSum of squares about regression, 回归平方和4 k) J" L' H/ S; ?
Sum of squares between groups, 组间平方和
% G4 f, C" y" N% W2 tSum of squares of partial regression, 偏回归平方和* Q4 Q. G( G. o' ?
Sure event, 必然事件
& D0 e2 A5 J1 \2 ]1 H CSurvey, 调查5 r3 H/ v" i. p4 ^/ Y
Survival, 生存分析) t* b7 X: Q4 a! L1 H8 `6 T# @9 f& F
Survival rate, 生存率; p( o. m1 ^3 v* S3 \1 H
Suspended root gram, 悬吊根图
' e3 J# P6 {) s6 u9 nSymmetry, 对称
8 S% f' h. n, N4 y! vSystematic error, 系统误差
* S* y' ?% i! x# j w$ p- ~: r" S5 O, ESystematic sampling, 系统抽样
. G. j( m7 k4 U/ |9 Q; PTags, 标签: U$ c$ ?2 p! ?$ @: B
Tail area, 尾部面积
4 [; D7 Z) V- u& a5 @0 [. n' y: v" pTail length, 尾长
& P' K) S' z# k+ c$ g( `Tail weight, 尾重( _: H5 B) j1 u+ A' P3 I+ n5 o: o8 @
Tangent line, 切线! G6 R( Q' v( e5 o+ T
Target distribution, 目标分布
" c) Q/ @' b8 |! s; E. TTaylor series, 泰勒级数
5 [) L- ?( e' T) `3 R5 MTendency of dispersion, 离散趋势2 v% p6 y5 {/ v1 i3 h: R9 P
Testing of hypotheses, 假设检验1 `' C% |1 r8 }5 Y8 m7 T. H
Theoretical frequency, 理论频数* a% c' e& c$ e! m4 P8 M9 ~8 w
Time series, 时间序列
M/ _+ w: `! E) u+ I2 wTolerance interval, 容忍区间. y* R. ?4 _: F( Y
Tolerance lower limit, 容忍下限
/ c" ? r* Y/ _Tolerance upper limit, 容忍上限9 ]1 t& L& x: b
Torsion, 扰率
4 ]6 A$ }2 a6 q5 M2 L2 ?7 HTotal sum of square, 总平方和
( _3 M. \3 i& m( LTotal variation, 总变异0 B. Q$ H- f! }! f) P4 `- I1 }
Transformation, 转换
* \; L) m2 x6 ~2 W0 H6 aTreatment, 处理
) S2 L' P3 Q; X# t+ ]; {3 UTrend, 趋势
0 f2 c* P& r* {9 k$ m+ u* `. JTrend of percentage, 百分比趋势2 T& G0 K4 }5 i0 ~$ E
Trial, 试验9 [& [0 d3 A, C
Trial and error method, 试错法5 B) P4 l1 a$ x" X3 n
Tuning constant, 细调常数
$ x5 O# Y6 r1 _3 b; CTwo sided test, 双向检验
k W' k2 y# y8 y! [+ mTwo-stage least squares, 二阶最小平方
x* _& c4 u9 i/ Q) `Two-stage sampling, 二阶段抽样
7 i9 _4 c" D0 N1 X3 c& N2 PTwo-tailed test, 双侧检验: c: M# G0 e) o
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析* b+ b* n* `: `* W5 o
Two-way table, 双向表
* I( r! J. q( X1 _' V- j" ]Type I error, 一类错误/α错误
" e5 I, o0 c5 NType II error, 二类错误/β错误0 d7 V8 |3 }( h! q* M/ G
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称$ m# N; g# M+ w" C0 z6 Y7 h
Unbiased estimate, 无偏估计
* E# J) q2 d) a2 Z+ \Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
/ j0 Y0 b( H* W& h3 t5 vUnequal subclass number, 不等次级组含量
3 }/ W, @$ D2 x1 n$ K; KUngrouped data, 不分组资料
% G3 Q" C0 b* D9 M* YUniform coordinate, 均匀坐标. n( O k6 u6 @& p1 |% y
Uniform distribution, 均匀分布$ I* _& J! L3 G$ M3 {
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
* E R8 f9 I! g9 G8 F3 p6 RUnit, 单元) O0 _* O5 m5 d2 ~
Unordered categories, 无序分类
# E$ l' ~& z3 T7 d# Q7 m4 \Upper limit, 上限
2 C, p9 z8 \/ h, B9 N! ]6 K0 `$ fUpward rank, 升秩
$ u7 G2 k2 C; b6 vVague concept, 模糊概念/ Y/ c& T& }* x1 d, \
Validity, 有效性
5 n$ O" p% W2 r; U KVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计) r; J: A ]3 x9 C2 G o9 g
Variability, 变异性5 o" `- h" o" E( J7 t
Variable, 变量( ?4 F( z+ D |8 S) O
Variance, 方差
7 H, q3 w$ J& T, f5 ?' GVariation, 变异
7 ~* G% \* B; `/ o- x$ ]8 Q9 gVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
2 X3 A1 w$ C; J V8 [Volume of distribution, 容积
* W: x4 o3 _) A" ? H2 O7 ]W test, W检验
9 p s, w* O NWeibull distribution, 威布尔分布
, N1 k l; c6 e) U- |7 oWeight, 权数9 V: n/ |1 t, M8 E! t. c% z
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验! y2 m( w( B2 `/ C
Weighted linear regression method, 加权直线回归% [" J8 Z% t, \9 a6 b' a! S
Weighted mean, 加权平均数4 P- z+ q4 T& c; T- `2 W
Weighted mean square, 加权平均方差
! n" q; b0 K8 bWeighted sum of square, 加权平方和9 T& {6 L# |- M* j; ]8 K& u
Weighting coefficient, 权重系数+ g* t6 J% q8 Z
Weighting method, 加权法 2 {# _8 Q3 O1 [$ x4 e& |
W-estimation, W估计量$ v$ s2 _- o/ t0 r0 [8 R0 P
W-estimation of location, 位置W估计量
/ d: }% P5 p5 e. D3 Y1 OWidth, 宽度, J$ H* h+ X. w( C% E4 |: D: @9 O
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验& @9 Q/ \, y0 m
Wild point, 野点/狂点
) o! K- q, @# `2 u/ C9 v+ E8 MWild value, 野值/狂值, M/ J o% q4 J% F! y6 y% ?
Winsorized mean, 缩尾均值
7 k/ v9 r4 W4 \- ?Withdraw, 失访
. i# l* Z G6 p6 W- ^Youden's index, 尤登指数
+ K1 {* o) H8 x' S) W2 z' [* GZ test, Z检验
- t/ b- j* C& ]+ }2 F6 x) xZero correlation, 零相关
9 v6 E8 |5 A8 u1 I( x( d; OZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
