|
|
Absolute deviation, 绝对离差* ^( X4 q; x. Q! e$ P8 @
Absolute number, 绝对数+ K, v0 t6 i! W
Absolute residuals, 绝对残差
$ I+ E+ x5 {9 _' d; c& a2 \9 YAcceleration array, 加速度立体阵6 ~& O: p0 D$ R( W1 |6 z
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度7 [, L9 ]5 t- n; `4 [" d' F$ R
Acceleration normal, 法向加速度& g8 F: v1 s* p" h) A& M- W/ u2 K* V
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数3 p; M1 s# C$ Y. M/ {
Acceleration tangential, 切向加速度
! t! }# J: v) B' ]2 dAcceleration vector, 加速度向量
: W/ I K% ] q7 P# _7 K. `7 t# ?Acceptable hypothesis, 可接受假设
6 c9 ^5 C' g+ X7 Y; }Accumulation, 累积) |1 k# ]# i, R
Accuracy, 准确度
6 s/ y) d7 o4 _# c j- b8 A) xActual frequency, 实际频数
: Z( S) y2 `: b. R* F2 MAdaptive estimator, 自适应估计量: ?1 a5 o) p3 H' T! s G. z! J0 H
Addition, 相加
, M# W1 o9 e5 rAddition theorem, 加法定理
3 m7 Q) Z3 E: O0 p4 r& p3 O0 X. vAdditivity, 可加性
$ ]( R- b8 k' H7 O, C+ i$ W+ TAdjusted rate, 调整率
: G# l, i% ]' f/ A/ Z2 E! h- QAdjusted value, 校正值
6 l2 X6 X8 L2 \* P, Q _* V$ \Admissible error, 容许误差
- L4 E5 H+ a% o+ S) s. h1 lAggregation, 聚集性) d+ h8 D5 X O/ M
Alternative hypothesis, 备择假设* ?3 M! i! H8 x
Among groups, 组间
4 Z2 A- C$ ^8 w1 j" ^7 y$ c; PAmounts, 总量, M& T# U c8 C9 g; R1 M$ s
Analysis of correlation, 相关分析
$ t ^4 s; M6 aAnalysis of covariance, 协方差分析
: }: |$ {# L: A! f# _+ u, P- BAnalysis of regression, 回归分析
/ F- Q7 B+ J, T0 E sAnalysis of time series, 时间序列分析4 D2 ^. T# Q( u0 z! t& R" G0 }( x/ P5 I
Analysis of variance, 方差分析
; ]7 F/ I! n- m( z8 y8 EAngular transformation, 角转换
# R5 l2 F+ Q3 z3 t* m& TANOVA (analysis of variance), 方差分析
& U& N j2 N7 f# q* eANOVA Models, 方差分析模型1 z, Y% _* c, W9 W3 N% _0 G
Arcing, 弧/弧旋
' k6 {1 K2 Z& F: S* UArcsine transformation, 反正弦变换
; y8 G1 S4 a' v8 pArea under the curve, 曲线面积
5 V2 g/ V" @9 W1 N k, XAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
- B* p# I8 ]' SARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
0 d/ ^. H5 V( }7 `8 }4 r) P3 I% YArithmetic grid paper, 算术格纸
( g! u- x2 q; a; W" `Arithmetic mean, 算术平均数
+ T; @3 L7 ~1 e( eArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
7 J5 h6 u3 R6 `7 g8 M' s1 cAssessing fit, 拟合的评估7 H* a3 s: A* K: |: p8 s: x" [
Associative laws, 结合律# F4 Z; d4 L# R: M$ Y7 o. l9 k
Asymmetric distribution, 非对称分布
4 V9 P2 X# e X; C- r: KAsymptotic bias, 渐近偏倚
. T' B+ w: W: sAsymptotic efficiency, 渐近效率1 A' M2 ~4 h1 d* T# k: H
Asymptotic variance, 渐近方差, k; J6 ]5 F% p( V$ F
Attributable risk, 归因危险度4 L" B: t$ V, p' a5 Y+ i
Attribute data, 属性资料& z) u! p+ O3 Q% y3 c6 R! i
Attribution, 属性, W, j- s4 w F) I' a, S
Autocorrelation, 自相关/ c; c# ]& o! f1 y
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
9 B) u# Z# S$ W' w, SAverage, 平均数
\1 Q7 `0 V; [9 {+ gAverage confidence interval length, 平均置信区间长度) e- p/ u# G5 ]; z2 U& O- L( M3 ~
Average growth rate, 平均增长率
5 n B$ K8 [4 H+ W }# SBar chart, 条形图) m3 N9 p( Q# l$ }/ R7 B6 Y
Bar graph, 条形图3 r, N' `" u' I& z0 P
Base period, 基期8 ]( X: O6 t: I5 B- ?! u/ K/ D1 _
Bayes' theorem , Bayes定理
4 j! R) |9 R) O) n6 JBell-shaped curve, 钟形曲线, L1 U8 u D* X' J3 c
Bernoulli distribution, 伯努力分布
# A" z# V; C: H# o1 J9 E5 hBest-trim estimator, 最好切尾估计量: w" j E( |& I' D3 a( R
Bias, 偏性
$ t9 d T& S" \; \Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
: I6 q" k( \1 T- Z* t! E/ ^+ BBinomial distribution, 二项分布
: d: I: |0 u6 ~% H' e8 Q" l) NBisquare, 双平方
1 O, T' G. h9 X7 j6 tBivariate Correlate, 二变量相关4 l1 F4 w5 i8 z) Q: [
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布- Q4 L% }0 o$ ^) s" H+ z' `
Bivariate normal population, 双变量正态总体
' W w. a# {9 z( N4 rBiweight interval, 双权区间& c9 u& d; ~* y& m' ~$ U
Biweight M-estimator, 双权M估计量3 V$ t8 D3 J2 o& e/ D7 ^
Block, 区组/配伍组
9 Z* G1 p& I7 r/ pBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包! [0 H, o" [- n/ ]' `6 ?
Boxplots, 箱线图/箱尾图2 l( T% N; }& a' ]4 v ?) C
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
3 K7 H9 ~1 {" ^3 G; ]Canonical correlation, 典型相关
) O+ A2 G& Z, W$ J) BCaption, 纵标目
- p- X( E9 k d' M* K7 S: n: tCase-control study, 病例对照研究
- r9 k0 y" d9 I) ^Categorical variable, 分类变量
_1 {6 C: g% e" r* Q& MCatenary, 悬链线
0 i- }+ g7 n7 F" ]Cauchy distribution, 柯西分布
2 M2 g4 o8 T# w OCause-and-effect relationship, 因果关系* K8 M1 ^8 D) i, H
Cell, 单元
- P8 A- N0 [- G1 aCensoring, 终检7 _5 K4 ^6 |/ z. n7 h
Center of symmetry, 对称中心
: i, h# S0 d6 u4 P6 ^+ m* ]Centering and scaling, 中心化和定标4 A6 M1 \1 s7 _. C; _9 _
Central tendency, 集中趋势& p- {& B: ?2 |# q- B) Y
Central value, 中心值, ?" A0 m9 M/ V
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测8 t' C2 D1 Y& C- s' W1 S
Chance, 机遇
2 P# k4 K! G& a* D9 CChance error, 随机误差- ~' M! H' h* \% }4 n: A6 R
Chance variable, 随机变量
: q- g# p0 k. w) C2 q! l, @Characteristic equation, 特征方程
f- Z( I5 p- m# u2 ICharacteristic root, 特征根# R; z% t z& Z I: [/ H# v9 O
Characteristic vector, 特征向量
9 A% t9 J/ B4 }Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则$ |4 B! V' c/ _, q0 u( ^( U/ [5 k: ?
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图0 J3 v* C% S$ p! I) O
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
1 ^# s5 {7 F, t4 p! z% {Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解5 @9 F1 t9 X: p: p2 h* T
Circle chart, 圆图 / s7 ?- z, z' Q# z& q. B" K6 F/ R
Class interval, 组距
0 s! ^$ p, g2 n7 t N9 k) RClass mid-value, 组中值* p' \9 E. l' |
Class upper limit, 组上限5 \/ [" G7 N1 Q; j6 ~7 B) `/ v
Classified variable, 分类变量
8 w( Z) l& F. n; O; e' |. i) D5 e; yCluster analysis, 聚类分析0 ?2 b* \, a8 k+ v$ }8 j7 c
Cluster sampling, 整群抽样
1 q4 p2 v2 t1 x# N* T4 ECode, 代码
4 f1 ^; ]+ h, h6 s. i7 [Coded data, 编码数据
( M- t+ M1 s' V- r9 a" s1 pCoding, 编码2 M* z0 X. r- @1 ^: Y1 b
Coefficient of contingency, 列联系数
' W, ^9 B0 V9 W/ P% \& s# M- @& `Coefficient of determination, 决定系数
' }0 [1 r$ M+ \9 o5 G. d1 xCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
: ^' t; e- \, w6 d1 k' WCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
- r* E3 d/ Z* a aCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数! n3 [7 Z2 }$ h+ y t( F7 \; S
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数: ~& |7 s' c6 r. F3 K, ^6 P
Coefficient of regression, 回归系数 V' h5 j1 N, N; S! T% p" {9 x3 r
Coefficient of skewness, 偏度系数5 b0 Z1 m% s! t$ I. t* N
Coefficient of variation, 变异系数
6 b+ I' M$ [. t3 b% e& ?Cohort study, 队列研究
0 D/ l# \) |. G. \Column, 列
3 r1 J" I7 x' T- G0 M# _% _Column effect, 列效应/ _' n4 |8 `6 c; k) W4 [& n
Column factor, 列因素
/ x+ X# _) r8 ~2 HCombination pool, 合并1 C: o* l8 ]9 ]9 o8 E
Combinative table, 组合表
3 l3 A: Q f/ f5 W+ j3 a9 WCommon factor, 共性因子% R: J: z/ h0 v) j0 J2 x" T( k2 t
Common regression coefficient, 公共回归系数
0 O% `" u+ D' U5 z" n) kCommon value, 共同值
* ~- \0 {5 h M; {; TCommon variance, 公共方差
# x0 e5 m2 c5 j& v( _Common variation, 公共变异
. \0 h% f' H1 M$ ?3 u* ^$ }Communality variance, 共性方差
$ z3 l. J* D' P. lComparability, 可比性* ?/ K7 C/ P3 J X: |6 {* h
Comparison of bathes, 批比较
5 E0 T( s2 u* L# c) lComparison value, 比较值+ `7 q5 k+ ^. ?% ]' O
Compartment model, 分部模型, j/ c; q; d5 A7 R
Compassion, 伸缩; S3 w8 L4 T, a
Complement of an event, 补事件" _0 S- d% m7 H; T
Complete association, 完全正相关
' T4 s( B) A( L/ r5 D/ TComplete dissociation, 完全不相关
- |8 H0 N% L/ H KComplete statistics, 完备统计量
% o% V, J8 ] f0 E: wCompletely randomized design, 完全随机化设计) S0 |, _0 G: T! l- W9 ] U
Composite event, 联合事件
, [) |7 }! F6 U$ n P7 qComposite events, 复合事件
5 W. T% K# X2 b3 P; mConcavity, 凹性
/ u$ u5 h1 D; c0 x# ?1 _/ ~# W5 N; D9 Q) tConditional expectation, 条件期望
, H% k& L3 _! C UConditional likelihood, 条件似然, Z0 E1 d3 ^) V; J2 |( D( o! n' c
Conditional probability, 条件概率
$ }6 G' l+ H8 ZConditionally linear, 依条件线性+ ~! g, o0 u& V" J, w" R! U
Confidence interval, 置信区间
+ e3 A8 {+ u9 u0 e1 _ AConfidence limit, 置信限9 X4 N4 i" E* r
Confidence lower limit, 置信下限8 z/ k- d; J) k, n" ~& @
Confidence upper limit, 置信上限
K% z3 ]: f7 I+ f/ AConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
# K1 `2 z0 p. D9 Y2 |) |Confirmatory research, 证实性实验研究+ g' g9 G( D0 `0 }2 ~2 Y, t, u
Confounding factor, 混杂因素" H) S7 |, U' C( k
Conjoint, 联合分析/ j2 B |1 Q& b) v W3 t
Consistency, 相合性
+ Z) }4 {0 }) b0 SConsistency check, 一致性检验
2 L9 A+ T5 B" y, ]$ _; h4 NConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
% Z0 G8 D. R$ WConsistent estimate, 相合估计
4 d* S! C+ a% }5 h, kConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归) H* H4 { P% R
Constraint, 约束) D( A# H# ?3 y0 |( e! ]+ D: n2 }
Contaminated distribution, 污染分布! U4 e: \/ F$ O& n4 A
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布( j7 l7 ] l. v7 M1 a$ V" r( {
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
) Z9 d/ L1 |4 h3 DContamination, 污染
3 G) K# x6 L, ^9 M7 V- @Contamination model, 污染模型
7 _. @; Q7 \* G# kContingency table, 列联表
# j8 U& t% `9 G4 U3 ?( ZContour, 边界线
+ v# P- Y5 I, Z/ I3 @Contribution rate, 贡献率" N) o# t+ y5 o! S o% Q5 V
Control, 对照
0 [, e- K, o- e& [2 G' TControlled experiments, 对照实验
# ~9 ~5 u, v N, p i- DConventional depth, 常规深度
; L1 H# v% G6 w" L; YConvolution, 卷积
8 L1 j5 r: t* o" B; n9 U4 aCorrected factor, 校正因子
+ t% A% ~0 [3 B2 r. H3 N9 }4 o: \Corrected mean, 校正均值7 V6 G/ ~1 E7 N5 k: S: ~: ]4 i
Correction coefficient, 校正系数
/ k, a: d) C0 B: a& yCorrectness, 正确性" }* L+ W; j v+ A" i- q0 o: o3 L) a
Correlation coefficient, 相关系数# a! N; t, r- n6 L
Correlation index, 相关指数; e h, ~8 p# p5 [4 C! _
Correspondence, 对应" [3 m. ~' |( ~2 w& g
Counting, 计数/ w3 q4 ~" B- s* Q( K
Counts, 计数/频数
1 g& f: v# t; i% O( LCovariance, 协方差 N$ ?( i) N f
Covariant, 共变 6 V& N: g4 I" [* c( b
Cox Regression, Cox回归
( @2 Z) F' b" [, m. L5 m5 ^Criteria for fitting, 拟合准则
0 @- H1 J% w. N8 Q0 n5 z; ZCriteria of least squares, 最小二乘准则
! K% G7 I$ i, A: sCritical ratio, 临界比
( n. Q4 `/ U2 b6 H1 CCritical region, 拒绝域
* R! Y* e5 F' d& g2 J7 OCritical value, 临界值! a, `' ? V8 v& K2 i. X$ X
Cross-over design, 交叉设计" D$ {' a4 ~9 U2 P- u1 L* V
Cross-section analysis, 横断面分析0 i* U, c( X: c3 k% r) o R( W
Cross-section survey, 横断面调查- ?+ E) [4 n5 L4 U8 D, E% I. ~
Crosstabs , 交叉表 + L- x0 [, e9 y* e2 D
Cross-tabulation table, 复合表( x7 F0 l7 m9 r& V* L
Cube root, 立方根
- h, }% o- B/ E* l7 g& v8 \" v% NCumulative distribution function, 分布函数
% w! r( l3 `( [. f7 ~- s3 Y, x/ G+ aCumulative probability, 累计概率0 l2 q8 K5 Y" X K, B
Curvature, 曲率/弯曲+ g$ T( ]: v5 e/ k" F! Z, I
Curvature, 曲率
# E! e' n" ?3 J7 I1 \% @2 ?Curve fit , 曲线拟和 * ~( D1 b( n( W* A8 S
Curve fitting, 曲线拟合$ \. j6 }- `; U. G2 h
Curvilinear regression, 曲线回归
& D+ J4 ^) w! S! ^( [) ?Curvilinear relation, 曲线关系
# C4 T6 Y+ {7 RCut-and-try method, 尝试法2 M3 O+ k6 _6 b1 E
Cycle, 周期+ R |* S7 p2 @) T+ \* P2 O
Cyclist, 周期性
; i- F. R2 g! T% I- |D test, D检验( Q4 m3 y ?3 v [9 u
Data acquisition, 资料收集( V l" O7 r/ S. Y; j2 V4 ]* L/ Q& ]
Data bank, 数据库
, ?, b) E$ b0 Z0 nData capacity, 数据容量$ @' l& k8 X# O/ Z( O D" @
Data deficiencies, 数据缺乏) \5 Y) |" L" Y% o1 @
Data handling, 数据处理
: w5 Q1 Z6 L+ q6 O( a5 O: i* A- ?Data manipulation, 数据处理- Z1 p+ l9 l& [) G
Data processing, 数据处理
$ J+ Z" _; x: _" S, O; p/ pData reduction, 数据缩减* }! X# p9 z9 E/ ^
Data set, 数据集
0 O4 n' ?' P; _- F: x* T. X1 IData sources, 数据来源
0 p! V ?' v# n( Y6 ^( r3 I9 [Data transformation, 数据变换, N/ [5 L6 u4 Q% N( W+ o6 s
Data validity, 数据有效性
7 Y* `- j- O1 }/ y5 ?5 MData-in, 数据输入
& r' S, {- U# ^3 u( j3 _* z8 yData-out, 数据输出4 e( J- _( Y! Q$ l. b( S E
Dead time, 停滞期- b h4 ~) n4 ]3 _9 D( _2 M1 J" W
Degree of freedom, 自由度0 O L# C! W4 n9 m3 P$ L- F7 Y
Degree of precision, 精密度" J- |" j0 T7 v3 U6 C) C6 L
Degree of reliability, 可靠性程度0 t. K3 M: d! p. ]. V* M* D# E
Degression, 递减
$ [! {: o$ t' x/ C& o( y9 m' D j4 z4 {Density function, 密度函数) Y8 }# ~( ?+ ]+ l0 H
Density of data points, 数据点的密度. V+ Q9 @. ~! D
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量/ U* b6 [# I* }
Dependent variable, 因变量
9 ?: t+ {; ]7 p, o, ZDepth, 深度
8 ~6 q9 f1 c. {! S3 n3 H, d$ Y) eDerivative matrix, 导数矩阵- d# J. F5 l5 t1 J0 {: d
Derivative-free methods, 无导数方法
. b7 g/ Z1 x% D; _# s# TDesign, 设计, S# g0 s5 [. v, l9 V$ _
Determinacy, 确定性
+ h; Z! Z! P( ~+ @) Z8 uDeterminant, 行列式
+ r9 T1 M7 H- B" h7 m1 NDeterminant, 决定因素. y" A) m+ s: N. W( h6 @: o: a
Deviation, 离差
}2 | v; ~# \Deviation from average, 离均差: R8 O/ d6 j* Z% J2 l
Diagnostic plot, 诊断图, L( d8 B1 m" _" ]
Dichotomous variable, 二分变量
; s" o0 ^0 a6 lDifferential equation, 微分方程8 V" |9 T' n Q9 x
Direct standardization, 直接标准化法* h: D/ E& s1 ^ H& ^* P
Discrete variable, 离散型变量
+ a8 o( @) r- Z. `6 n8 BDISCRIMINANT, 判断 , r4 v+ [* `0 `6 s; v3 W
Discriminant analysis, 判别分析
, h8 K) O. d: i, xDiscriminant coefficient, 判别系数( O; ^( P* B" @( N
Discriminant function, 判别值
# R# k& `. V% k% M9 |+ C$ o9 t _' r& RDispersion, 散布/分散度
- J& A/ ~$ d6 Q( i! lDisproportional, 不成比例的! n9 n. f; `& P5 W6 r. I
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量! C5 ]" O. J8 a
Distribution free, 分布无关性/免分布
8 z( |6 O) i: z9 b* F: {* ^Distribution shape, 分布形状3 J A+ z7 H) R6 j- B4 u, P6 X
Distribution-free method, 任意分布法3 r- E7 G/ h) P0 i: s9 T
Distributive laws, 分配律
3 N% _/ F4 y9 q7 U' ^& H' PDisturbance, 随机扰动项
* @7 O" Y6 Y/ G+ K* U# mDose response curve, 剂量反应曲线
! Y( }$ A: Y) i3 {5 T. F' l, e: ADouble blind method, 双盲法
- {3 T; g: Q9 U3 j( y+ {Double blind trial, 双盲试验
, |# L" X' [! U0 ZDouble exponential distribution, 双指数分布% w/ T4 u9 \+ @ {! F( i2 P; h
Double logarithmic, 双对数
& `7 i$ D7 Y+ M8 U$ j# Q2 E! gDownward rank, 降秩
+ p e) d& c; g2 kDual-space plot, 对偶空间图
9 J0 j5 j1 q/ V) C- `DUD, 无导数方法4 p: V6 @8 N, _
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法7 d' k7 O7 @( d0 [/ R( m9 ?1 p2 {# x+ a8 F' I
Effect, 实验效应
3 i9 N. @$ h; W JEigenvalue, 特征值- Y8 _$ y* i, I- O/ N
Eigenvector, 特征向量
( c7 x* N; d4 c nEllipse, 椭圆' M# @( y! H9 _5 U
Empirical distribution, 经验分布5 z' \6 r5 ~" I0 e! y
Empirical probability, 经验概率单位, p# Q) Y9 f! s+ i6 B/ u0 B
Enumeration data, 计数资料5 w% T) Z4 K! P" E5 z
Equal sun-class number, 相等次级组含量
$ R3 g+ \2 I! U8 e2 Z# AEqually likely, 等可能
! ^% P2 }- e. B0 XEquivariance, 同变性 ~5 O6 x! U( ~; L. I1 `
Error, 误差/错误7 Q2 p5 |8 |; b0 R9 o
Error of estimate, 估计误差3 H& K, h3 L- z- q9 f, Y/ R, z# A( q
Error type I, 第一类错误
# [7 P( n0 W! O( |: S: s) pError type II, 第二类错误
: P7 G. \ P$ ^8 WEstimand, 被估量
4 k& U! Q/ S7 D1 ~Estimated error mean squares, 估计误差均方9 W+ m7 _( B j+ ~2 J/ g: }* |
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
& X8 l1 o% a+ I9 N# aEuclidean distance, 欧式距离
$ f, ] ? Y0 u; g" tEvent, 事件
9 v4 w, b I6 z! T% I N Z+ L; SEvent, 事件
' M) H' X1 B sExceptional data point, 异常数据点& q2 {: r9 L, v7 U' L S& E
Expectation plane, 期望平面4 Q" r! M/ l2 {; s3 u
Expectation surface, 期望曲面
! h2 u$ V$ n5 c$ f, iExpected values, 期望值& z# c; ^ [. H+ a, l
Experiment, 实验
: V. t- E8 v+ ?; b ^ EExperimental sampling, 试验抽样2 c9 I2 {' a) e8 c6 i- z
Experimental unit, 试验单位
& x ^3 P2 O5 _Explanatory variable, 说明变量
4 P8 v Y( {* ?- h% d' v5 Q1 iExploratory data analysis, 探索性数据分析
z5 _* [! ~) lExplore Summarize, 探索-摘要
: W: j+ m) W: _4 ?3 H" l4 eExponential curve, 指数曲线
+ p. T! V7 [; }* [2 N. }! Z3 CExponential growth, 指数式增长7 }+ R4 B/ B% T5 y
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ; _* D8 Q4 z* b- R+ [1 _( j6 U
Extended fit, 扩充拟合! E4 }+ f5 R% c% P, |' L# @
Extra parameter, 附加参数- T2 O% x) N5 ^) \0 ~
Extrapolation, 外推法: H- L$ ~$ u0 O) ?
Extreme observation, 末端观测值
6 o3 L; `. X! u$ M2 N8 {( AExtremes, 极端值/极值% b( W# h9 z9 e7 V) h& B
F distribution, F分布* h2 ~! y0 {: o
F test, F检验, y+ M6 q* @4 S2 \% m4 Q+ D
Factor, 因素/因子( u8 J7 ] V4 p" q) D
Factor analysis, 因子分析1 L/ o1 w+ U* {" t+ o8 f2 Y
Factor Analysis, 因子分析
; o8 b6 i, \" c1 [8 x; IFactor score, 因子得分 ( K3 U' L8 B; a% x% s/ L0 x# u
Factorial, 阶乘2 t0 c, r2 u* T: }! w" T& @5 |4 O
Factorial design, 析因试验设计
& ~; |: p0 M8 `5 K. ]/ S2 qFalse negative, 假阴性& F! `6 N" I- s1 T( U
False negative error, 假阴性错误/ B4 t! {/ D' X7 C+ G. u; ?
Family of distributions, 分布族
) Q& `+ x! r7 n0 t3 Q4 VFamily of estimators, 估计量族+ ~/ ^, N" G/ p/ f8 u; K2 P$ E
Fanning, 扇面
0 j# p7 k3 i$ a3 O( DFatality rate, 病死率; t9 U/ C. G( p' {3 L. H
Field investigation, 现场调查+ }; L P: x& w9 i/ O
Field survey, 现场调查4 P! i: i$ v/ g/ o# y! Q, P
Finite population, 有限总体
7 `$ r* }0 ?* K* i% f" \, UFinite-sample, 有限样本
; c, r$ c; P0 {( y2 V* nFirst derivative, 一阶导数" r0 M& D4 a- q& }: m. Y
First principal component, 第一主成分4 M' p+ S; m' n3 D8 G& f: V9 ]
First quartile, 第一四分位数+ @0 r' I/ c" [& ` b' T8 t. w+ Z
Fisher information, 费雪信息量$ u- A; g# y# T% j' j
Fitted value, 拟合值% W# d) k& m [" J9 _
Fitting a curve, 曲线拟合
6 K: x) E$ k) d8 V' M9 XFixed base, 定基5 H1 b; ?/ M8 V) E9 C
Fluctuation, 随机起伏! g/ x! I3 W4 s+ [) C3 D0 ~' o
Forecast, 预测
! v% U; R: d* ^4 h% P3 U( ^8 S+ ^Four fold table, 四格表
9 Z( D, g) B6 t1 N$ N0 EFourth, 四分点
2 R1 F/ J2 M. i3 sFraction blow, 左侧比率, B2 ?; X- W# v) o" e
Fractional error, 相对误差
2 Y- |, R' C; J; Y5 _+ E2 ^Frequency, 频率
( l0 Q0 D7 k. u3 X @: uFrequency polygon, 频数多边图& O# n! r* `* f4 D; `! |+ q
Frontier point, 界限点
7 R3 G% g6 H5 q* U% gFunction relationship, 泛函关系7 u/ h6 L7 C! l9 K, O
Gamma distribution, 伽玛分布
! q9 U; W. x z- l& G4 R4 @- hGauss increment, 高斯增量
, M! S5 O9 e I9 mGaussian distribution, 高斯分布/正态分布" k% D5 G$ y1 a& L$ V
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量: j3 I5 }7 G- s- C+ B4 }
General census, 全面普查$ i# V) R; f5 r5 U( K
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 - N, g. A; G5 T
Geometric mean, 几何平均数' Q" f/ w3 @6 B# ?5 A% j3 V
Gini's mean difference, 基尼均差$ ^4 K, z) r/ X' ]% G' r ^
GLM (General liner models), 一般线性模型
( N- H8 e& w* C$ \# \) t* YGoodness of fit, 拟和优度/配合度
V! b; B1 d7 n) TGradient of determinant, 行列式的梯度, D% D2 S8 x8 J, I% X+ k; q$ c$ F
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方* n5 l1 @; p8 w; g4 a. N3 i) N7 u2 s
Grand mean, 总均值$ F! u) v" i! x+ H+ k- j+ W+ p
Gross errors, 重大错误
9 Q3 x: N7 b( H: B! }* F/ ~Gross-error sensitivity, 大错敏感度( }4 \% I: p9 R0 E1 H* A. |8 N
Group averages, 分组平均
( m% A/ q5 t- ], C* L& vGrouped data, 分组资料
4 I, i& y" t# F' GGuessed mean, 假定平均数
9 C2 ^5 b+ ^2 \. ^7 g I* uHalf-life, 半衰期1 j' a' b/ K0 g, M6 D( P) p3 i
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
) {$ q0 E$ K/ B6 f- Z5 B+ f: ZHappenstance, 偶然事件
1 d+ O$ N6 R9 E5 l6 SHarmonic mean, 调和均数. y. ~$ Y+ {' @: S" T% `
Hazard function, 风险均数+ R0 S# @' l+ N" g
Hazard rate, 风险率* S* e) G* u- d3 o% `% g* O/ Y
Heading, 标目 r4 i. ]; u- L. m* F# J) b- i
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
9 O7 U0 [9 m+ w' n/ M/ J$ g% XHessian array, 海森立体阵 ~: d! j0 B; o( z& [5 j+ |5 e+ d
Heterogeneity, 不同质( k/ J5 |( S; B
Heterogeneity of variance, 方差不齐 7 z, D* e; O5 ? E& P' B
Hierarchical classification, 组内分组
# g: M+ h0 @5 o# k, UHierarchical clustering method, 系统聚类法. T5 G; C, F& {( @) A
High-leverage point, 高杠杆率点1 { _5 j8 k1 t1 J# ?
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型' A! }5 R- `; f! o
Hinge, 折叶点2 v9 V; d1 o* l X+ f
Histogram, 直方图+ s& P S' C& J: S S
Historical cohort study, 历史性队列研究 5 R5 W& N+ r+ ]' R& l) d
Holes, 空洞
5 [9 `8 p2 V" x$ h. z: dHOMALS, 多重响应分析% `$ E0 a- a! B
Homogeneity of variance, 方差齐性3 R3 S& @+ x$ B `2 O) T
Homogeneity test, 齐性检验
$ S3 {0 G( E) ] GHuber M-estimators, 休伯M估计量3 H k, i- M2 Y3 E+ i1 v
Hyperbola, 双曲线" ]# @8 @7 G9 |; Y% ~. W$ N
Hypothesis testing, 假设检验9 f& X5 r; P2 c2 Y* M8 J
Hypothetical universe, 假设总体1 s$ m5 P9 N/ m) Z2 V* W, H5 \
Impossible event, 不可能事件
. U0 E4 k5 V6 X; q0 \Independence, 独立性
3 ` H* B2 T3 _5 y/ ]Independent variable, 自变量
" \9 u7 T, r# J: G3 y/ cIndex, 指标/指数
/ k( I5 M) ^6 Y; w% d. u4 U. tIndirect standardization, 间接标准化法
1 b2 E4 H5 n+ W0 L& }% |# L0 ^4 nIndividual, 个体
% m# i$ x; ~% i5 O% u" k1 PInference band, 推断带
+ Z3 G2 @8 {9 `: N- LInfinite population, 无限总体9 @2 p# M7 @; l s
Infinitely great, 无穷大& g5 o: ~( D! u" ]4 F5 T, v7 W6 r
Infinitely small, 无穷小4 U! Z$ f6 k. Q) B
Influence curve, 影响曲线
3 o [5 b8 y$ l1 NInformation capacity, 信息容量5 ]+ s: Y, ~' Z6 C" {
Initial condition, 初始条件8 x0 @$ u8 [/ N
Initial estimate, 初始估计值
9 b" W% P0 V9 \7 T( `Initial level, 最初水平
. F; X# x! b! f% n, TInteraction, 交互作用. x3 o0 t0 J" i) |
Interaction terms, 交互作用项: U- O. Z! R7 n; H
Intercept, 截距
3 D2 e: R# I2 [1 YInterpolation, 内插法# t$ O% P6 ]7 i/ n1 T# u' _
Interquartile range, 四分位距
7 x7 _- z* Q; f% i$ KInterval estimation, 区间估计
- `( _( X7 ?% ^5 t0 g1 lIntervals of equal probability, 等概率区间
8 P; k4 I/ w) k! G# HIntrinsic curvature, 固有曲率8 l& @5 X; z7 _6 ~ ~' n+ b* B2 v
Invariance, 不变性( m) @$ w7 q& Q7 r" x# I/ A
Inverse matrix, 逆矩阵5 |% M: h& x4 H6 [+ z
Inverse probability, 逆概率 p+ M, B9 A3 N# r
Inverse sine transformation, 反正弦变换+ A ?2 N1 V, n' \( } i0 M
Iteration, 迭代 ( O$ \ K: o3 f1 Z* I
Jacobian determinant, 雅可比行列式" T" I: p1 t0 H. W" ^
Joint distribution function, 分布函数
8 w) `6 _8 H2 h; }Joint probability, 联合概率
$ v8 o) q# ?$ K9 j0 d9 MJoint probability distribution, 联合概率分布
; e( G( Y' q2 s+ R, e, QK means method, 逐步聚类法! w; Q$ k8 U4 B4 ?
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
8 R$ x1 _2 F/ l( B oKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图0 S# C" Y1 Q+ w9 d; q
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关& D# U5 O* S, R! o' f
Kinetic, 动力学
& I6 k: _2 A9 Y5 GKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验* ]5 C. G5 _4 \8 i: z# ?
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验% R2 C' j! j* e3 v1 a0 O
Kurtosis, 峰度; s* [& |3 l9 b1 N. S
Lack of fit, 失拟- x# A: h% i0 e7 q! T
Ladder of powers, 幂阶梯
, g/ T2 j/ p1 P. M& _Lag, 滞后
7 T g. C9 \) @( @+ u Q5 @4 YLarge sample, 大样本" i, s6 t0 |! S! q A' p2 W
Large sample test, 大样本检验
9 q9 W0 @4 z; oLatin square, 拉丁方
* r8 s5 h2 K' ~' z1 [& ]+ tLatin square design, 拉丁方设计
L: o& ]0 Z z& Z! v3 yLeakage, 泄漏
f1 k* W" l$ ^8 N+ J( J( zLeast favorable configuration, 最不利构形
8 E& |8 D' H& [Least favorable distribution, 最不利分布) a5 [3 v$ e" @+ R1 l
Least significant difference, 最小显著差法$ U$ Z( A {, n
Least square method, 最小二乘法
8 u ^: H, ]4 s E5 eLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计, c0 X+ x- L+ w4 @
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合& f# t% q8 \! s& |, w# v& V, c9 C! _3 K+ p
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线. z& B3 W) d% i& } R/ x: {/ k
Legend, 图例" T" @& J; `) J: J2 ?( _& p# u
L-estimator, L估计量
' S: l4 i) C7 R+ f! T2 q0 A9 m8 gL-estimator of location, 位置L估计量
9 U& Q; n+ U' P' I: DL-estimator of scale, 尺度L估计量% v' V! a. {) ~7 z# ]# Z
Level, 水平5 [# B3 @$ K. U" w' \
Life expectance, 预期期望寿命9 X+ c- k( y/ {
Life table, 寿命表
5 U; n( E( y+ E7 g8 M; E2 Z% y/ ~Life table method, 生命表法
; e/ i/ I$ l7 k9 A7 R% |3 J, {/ |/ LLight-tailed distribution, 轻尾分布
% W0 J* i$ `& U' L) k# B: t9 LLikelihood function, 似然函数
0 Y5 l @' H, D; oLikelihood ratio, 似然比* T" {: W1 R7 B, s, m9 k3 o9 F9 E
line graph, 线图3 K! M& t# K( m) k6 u* W; Q
Linear correlation, 直线相关
3 _' q- ?1 `1 q. y% h$ s. lLinear equation, 线性方程6 E5 w3 i$ A& T4 x
Linear programming, 线性规划# N' M$ Y% y& y# d6 a. J/ \* p
Linear regression, 直线回归
$ M, \% g) j' T9 q0 S# |/ `. v' _2 _Linear Regression, 线性回归
- I7 y o3 v9 N1 M ILinear trend, 线性趋势, t7 L! l+ T. ]- {4 x
Loading, 载荷
# p' y6 c/ K1 Z0 C; Y3 k8 cLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性) i* t+ |4 Z. l) P
Location equivariance, 位置同变性" G' [7 j( E/ ^
Location invariance, 位置不变性& V5 y# T2 o3 e1 _+ Y& u
Location scale family, 位置尺度族% c5 j2 z+ I) \( c6 G0 Q/ \
Log rank test, 时序检验
$ v) T- a9 m, Q+ |/ z& o4 @Logarithmic curve, 对数曲线
t [ b. ~9 O5 X: mLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
" M# u! r0 y) y, s0 {; z9 YLogarithmic scale, 对数尺度
! u; b/ C; q# h4 H4 d5 ?% gLogarithmic transformation, 对数变换
3 e3 a, S4 ~5 P; X9 p$ q+ H0 LLogic check, 逻辑检查- T/ L1 Z' `: w$ s5 }
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
8 W5 x; ]& P* D" ~7 i& r( ~Logit transformation, Logit转换
+ r0 j8 P7 L( @LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
/ {& y$ z; M9 RLognormal distribution, 对数正态分布
! q* }6 F) b4 g2 d& `* MLost function, 损失函数
/ O" U% q0 b1 c$ J0 ULow correlation, 低度相关
2 P: v. ] B# x2 {5 j' ~Lower limit, 下限! c, Y) H2 E3 p0 p
Lowest-attained variance, 最小可达方差
! V5 O. t* v0 uLSD, 最小显著差法的简称
" f1 T4 o5 m! ^+ k bLurking variable, 潜在变量+ Z# G* j D: o7 m9 }" ^
Main effect, 主效应
9 c. |7 M `7 ^: k) O9 V/ gMajor heading, 主辞标目
; C+ H/ M% ^4 NMarginal density function, 边缘密度函数
) g8 y! u! G5 P7 I$ U1 X" J# SMarginal probability, 边缘概率
% o0 G* m# |" H4 JMarginal probability distribution, 边缘概率分布
2 J; y8 z- X7 _9 dMatched data, 配对资料" {& Q9 `/ X/ c- X# h- _" X: P
Matched distribution, 匹配过分布
4 |- i+ A6 ^5 d& H( a6 w9 J# D3 A7 LMatching of distribution, 分布的匹配- ]1 z7 @! v# `' c4 ~
Matching of transformation, 变换的匹配
' D* _1 ?4 Z" K2 YMathematical expectation, 数学期望
! L$ A" P, p6 ] IMathematical model, 数学模型4 x b6 S0 s3 \, \* K' Y, U, U
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量; C% n# `) C1 V- k: ]: Q+ A# x
Maximum likelihood method, 最大似然法
- H: q& [+ K% V0 U* ?& LMean, 均数* L4 S2 f. e, z, a
Mean squares between groups, 组间均方
4 R _# U0 n l3 x- ~Mean squares within group, 组内均方: B4 f" r0 O/ l4 ?9 X
Means (Compare means), 均值-均值比较$ L' U+ N P5 F2 Y% P
Median, 中位数- g; ^* M9 S% f4 w7 E& P, I
Median effective dose, 半数效量
4 g' g. [. q# t( J3 TMedian lethal dose, 半数致死量
9 R* S9 x5 q0 |/ r6 J* wMedian polish, 中位数平滑
- y }8 E2 z. nMedian test, 中位数检验/ ^' @7 v2 \4 w' {. A4 K
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
: ~7 W7 B8 F f8 u6 BMinimum distance estimation, 最小距离估计, Q2 o% z" c% a2 `
Minimum effective dose, 最小有效量
( } H1 D& Q3 b# z& w% nMinimum lethal dose, 最小致死量1 b- ^) n4 B' _' _6 d4 t2 \
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
8 |3 `- e8 H1 n0 U. q3 [0 f( gMINITAB, 统计软件包
$ c- v, A2 B# N) d; w+ UMinor heading, 宾词标目0 P; f5 D) `1 e( S
Missing data, 缺失值
: [3 \7 n1 U/ s6 B' S* j: S+ P5 fModel specification, 模型的确定4 a. c J1 w+ c0 `# d
Modeling Statistics , 模型统计
9 h+ [8 d% _- \Models for outliers, 离群值模型4 `# z; F R7 E4 c4 \' S* b
Modifying the model, 模型的修正: g/ d1 D/ }& A2 V& C9 {: m0 _
Modulus of continuity, 连续性模9 ?, N+ \6 C( z. [
Morbidity, 发病率 % E r4 N) ?0 Z
Most favorable configuration, 最有利构形: T0 T/ W! s" e9 l8 F& ^) ?: V
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度! U' ]3 D% ?' g+ d# V& v
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归+ i, }; |, P; i3 O2 _; l E3 B
Multiple comparison, 多重比较
7 P: n7 X; f ~0 U/ d+ s9 wMultiple correlation , 复相关! R7 n: I/ L5 N9 o& h1 W8 F
Multiple covariance, 多元协方差
0 K0 T9 Y. m# h# u/ oMultiple linear regression, 多元线性回归
- b: [" W& \3 AMultiple response , 多重选项
9 L3 x6 j6 ^! E' |" k- x0 y7 yMultiple solutions, 多解. N. P% b2 g9 r6 L U# H
Multiplication theorem, 乘法定理
7 |$ J, P* x: e {1 D1 h5 ?& YMultiresponse, 多元响应" A& A/ p4 a! ~: b1 M+ H4 M
Multi-stage sampling, 多阶段抽样6 r. w* J" n7 M; p
Multivariate T distribution, 多元T分布
9 Y7 M% R: ]/ ~Mutual exclusive, 互不相容! j# u. k9 _, \6 \, l: S* |
Mutual independence, 互相独立# B3 e$ @: c$ I; U. P1 ]3 ]
Natural boundary, 自然边界, y. u; ~" G0 H8 l/ A1 ]4 f
Natural dead, 自然死亡# G* {( M. P3 M6 b
Natural zero, 自然零6 i" }1 X2 K% ]& T! h& z
Negative correlation, 负相关
- J! A) J, ~' ~# U6 k Y- R# A/ S6 xNegative linear correlation, 负线性相关' \+ Q. F& g$ m4 |; v
Negatively skewed, 负偏
4 O7 K6 ^) {, }$ ?Newman-Keuls method, q检验
9 J' h' e/ O9 q& z4 h/ l- pNK method, q检验( Q( E; U, @5 V
No statistical significance, 无统计意义
4 X1 k( ?3 Y9 ZNominal variable, 名义变量
1 ?! D. h7 b, k' a/ q, c% lNonconstancy of variability, 变异的非定常性
: w5 |. h. ?7 |8 aNonlinear regression, 非线性相关- q/ f- a5 k0 Y: I" D8 ]
Nonparametric statistics, 非参数统计2 p. K: i, S- l; D% M5 {6 I, {
Nonparametric test, 非参数检验
3 b% b$ }) h0 |! V3 _. v. g% HNonparametric tests, 非参数检验
* w" k7 k0 ]2 P" ^% t$ dNormal deviate, 正态离差8 H, @. t* f2 P, `/ v
Normal distribution, 正态分布
9 G, }5 {; g6 J' C& G5 `: s, HNormal equation, 正规方程组
. J0 l O, \( C7 y8 f n6 nNormal ranges, 正常范围
) u8 u, D8 [. E5 @; wNormal value, 正常值
, A0 K3 Y3 Y+ Y, uNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
& u2 y/ @, H# q7 n" ~. z- o( MNull hypothesis, 无效假设
4 x$ s6 x) w7 e% G3 H8 T% R% ^# k; V/ HNumerical variable, 数值变量
# x$ a, A, `! W0 q) eObjective function, 目标函数# `8 {# g9 e2 a
Observation unit, 观察单位! g0 e: f9 ~4 J, p
Observed value, 观察值/ k6 |( |9 S8 _1 l: v
One sided test, 单侧检验
% f6 T' o) y2 n0 |8 X/ \7 I, ZOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
# V" }& I! b5 `1 @. \3 qOneway ANOVA , 单因素方差分析
0 F* q* d4 T7 b1 WOpen sequential trial, 开放型序贯设计
$ S3 ~) t0 C, ?/ T; b3 }Optrim, 优切尾5 M0 {! y3 I4 e: i' W7 E
Optrim efficiency, 优切尾效率
0 y$ ? g9 k! i) T0 e, ^Order statistics, 顺序统计量
8 e }% `+ K7 n$ C z2 m) ]( |* @Ordered categories, 有序分类
8 L7 D- Q9 o; m2 _) R$ X/ R1 VOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归/ q. o8 H9 v: ^. ], X
Ordinal variable, 有序变量
5 D/ z0 T8 g. C$ V/ M# Q& IOrthogonal basis, 正交基2 A* `; ~! F2 ]6 H, X
Orthogonal design, 正交试验设计0 ]) s: {* v2 [" V( g
Orthogonality conditions, 正交条件
% q y% H8 j0 Y! Q3 `0 |( h. z& pORTHOPLAN, 正交设计
) {9 ~7 z; V! \, sOutlier cutoffs, 离群值截断点
0 l, k/ p: X; H: o& S& kOutliers, 极端值
/ v. p; b1 w+ G4 o6 r4 FOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 0 G* ^: v+ v- e$ K" r( k
Overshoot, 迭代过度
( {! u& V0 a6 I/ K! {Paired design, 配对设计: V$ E: h' `, m
Paired sample, 配对样本1 B" G) ~- T+ n
Pairwise slopes, 成对斜率
( E, g4 A4 O5 Z0 w* w& _5 I, xParabola, 抛物线6 `0 ?$ v! Q0 D H! Y2 Q, _
Parallel tests, 平行试验4 Z5 M0 Y) m; O7 a1 p
Parameter, 参数
3 {/ i! e8 S0 m5 P {5 OParametric statistics, 参数统计/ Q* P' I) d. X3 N% T f
Parametric test, 参数检验6 _# A+ D4 P' k8 b
Partial correlation, 偏相关2 t& A( u! R6 H; I. l1 N
Partial regression, 偏回归) @4 d$ _5 v$ Q4 e. V
Partial sorting, 偏排序; A* n0 u5 H& S, B# z3 p2 [
Partials residuals, 偏残差
/ B; n! y" [: C3 y1 I4 G9 bPattern, 模式
; }' M) A/ p* Q& U1 D2 vPearson curves, 皮尔逊曲线
+ a9 _6 m. h' @7 IPeeling, 退层
! m& ]" X" ^ d3 K$ N8 ?* \Percent bar graph, 百分条形图
A ~! i8 x0 f6 n4 _Percentage, 百分比1 ^' ^" C9 c5 r7 `, D
Percentile, 百分位数
* R% Z) m" v5 X1 Y7 L' z3 \# l `Percentile curves, 百分位曲线2 Z% H: z1 i3 M5 t8 R) }2 `
Periodicity, 周期性
0 G# H- j" {9 g1 }, ^- x9 O2 N& JPermutation, 排列
$ }# f" M: }* |! O8 }- \: y5 @P-estimator, P估计量
1 z" w. u' R7 M7 b! \Pie graph, 饼图
+ k' X/ p7 x1 B3 H0 z/ d) r9 h' IPitman estimator, 皮特曼估计量3 o' h7 p/ n9 k" h+ j8 }
Pivot, 枢轴量, z$ T4 o" |* Z" E
Planar, 平坦
: k* _; A3 M: L; k2 P7 j pPlanar assumption, 平面的假设6 u/ G8 r+ X6 Q0 v' O3 t' M
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
* d3 }) p/ `9 s* }, K. \Point estimation, 点估计
" n, u- F. h- J$ A( LPoisson distribution, 泊松分布7 F) a* V$ ~; {
Polishing, 平滑! T) n% b; J6 ~2 s/ \: }- i
Polled standard deviation, 合并标准差
, ~' @" V0 P! V0 S8 zPolled variance, 合并方差+ B3 A7 q$ n5 ?3 \0 E$ T
Polygon, 多边图7 [( C, w+ M7 Q( g
Polynomial, 多项式
: j$ i5 F* o4 G% \; g& {2 cPolynomial curve, 多项式曲线0 S4 l& z) K$ v1 o" l! j! `5 P
Population, 总体
1 \( P0 Z" H) T4 c3 Y8 Z- M# DPopulation attributable risk, 人群归因危险度
* S6 \0 W6 ~, p$ y, vPositive correlation, 正相关
" j7 S' i3 ]& @9 h3 B0 k3 RPositively skewed, 正偏$ q8 ~! b' y4 n- \" [4 B
Posterior distribution, 后验分布1 v% v3 f0 b4 m- A: u
Power of a test, 检验效能
% _8 H1 ?7 U% b. R/ c) M5 HPrecision, 精密度9 L! `$ T$ N) ~5 g, e
Predicted value, 预测值
. t) s3 l# A$ z: ]Preliminary analysis, 预备性分析
& n; J: a3 [" s! K# ~! qPrincipal component analysis, 主成分分析4 r. _% f& G$ w5 z9 @
Prior distribution, 先验分布: ]! M, e+ G; n* p. S
Prior probability, 先验概率
9 x+ v- _9 J, wProbabilistic model, 概率模型
7 O. Q; ?9 ~) [0 ~. T K+ W' vprobability, 概率+ b; L9 e) w# w' X1 t; l o q3 n
Probability density, 概率密度
' J# S t: I* `5 w' R; `Product moment, 乘积矩/协方差
8 b4 a3 g: f& TProfile trace, 截面迹图5 Y, K& f) e. x$ {5 w6 c
Proportion, 比/构成比
+ h5 r* @; Y4 \. s( VProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
5 O3 o- ~/ d7 m" K: A* U1 P# k2 AProportionate, 成比例
! e* U! K: S' C$ u9 l- h; CProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
1 M/ d& x" M( a. O4 tProspective study, 前瞻性调查
" R4 M# u& j7 D# m5 CProximities, 亲近性
4 G" _+ m+ N- C& k- uPseudo F test, 近似F检验# ~ _* m$ v0 W3 V w- F& G3 j& I
Pseudo model, 近似模型0 p' P; C3 r- K+ o% G
Pseudosigma, 伪标准差7 N3 ]- l+ a3 n4 \1 J
Purposive sampling, 有目的抽样& M. @' E4 U6 e, ^( a1 H* }
QR decomposition, QR分解
z+ X- F4 |: MQuadratic approximation, 二次近似: a; @" O; n8 a: s
Qualitative classification, 属性分类
8 f6 I9 i$ v6 b3 |6 M( o# W0 iQualitative method, 定性方法
f7 k/ U- h A' o+ lQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
" D ~) V% w! J0 l0 ?% e9 ^Quantitative analysis, 定量分析
+ |! F& f. E0 b( jQuartile, 四分位数
- V* x1 r9 ~- a7 H8 j2 Z2 qQuick Cluster, 快速聚类. n! H/ Z3 p( m+ \; J5 w# B8 C$ K
Radix sort, 基数排序
$ ]( W, D/ J+ N! k" K( P% J! VRandom allocation, 随机化分组/ M+ p; n* p8 e3 B1 z8 n8 U D& C
Random blocks design, 随机区组设计
& K: P) W) Y$ Z9 s1 t2 {8 xRandom event, 随机事件6 ^# M7 B. D4 ^' V7 z& j2 x3 |+ ~
Randomization, 随机化4 d0 B: K3 x8 K, _( m1 q/ o+ Z
Range, 极差/全距* h, O- c. { F+ |4 X" D& q
Rank correlation, 等级相关
7 `7 a0 Q' {+ z* n% WRank sum test, 秩和检验: u7 X8 C) b' ^; s: _( m' H
Rank test, 秩检验" O' m3 S( Z o" G
Ranked data, 等级资料8 O! |3 x9 @8 S8 n
Rate, 比率
9 ` _$ C7 c- r/ O$ LRatio, 比例' T. H# V$ q9 w3 K! v
Raw data, 原始资料
3 J9 ?4 z, C: ~: C3 _Raw residual, 原始残差0 m0 N1 N4 h+ Q
Rayleigh's test, 雷氏检验
- t% r% h- m+ t' i: f; uRayleigh's Z, 雷氏Z值
* }+ t# \9 U2 o! GReciprocal, 倒数
# @- p& ^) |% H2 s! H. T YReciprocal transformation, 倒数变换
x" l% ?* _+ E/ d! C5 q jRecording, 记录
, |) o9 ?7 @5 H$ e) i# F, TRedescending estimators, 回降估计量* L9 g! ^) F a2 e! H
Reducing dimensions, 降维 y8 d5 E- _. e6 _) S( O: q! i
Re-expression, 重新表达
* v4 m: M v- [! t2 hReference set, 标准组
& \3 `$ j; B/ W$ U5 @0 r- p2 ORegion of acceptance, 接受域
1 d6 P% B: t3 qRegression coefficient, 回归系数
* I x' z* x, L2 W. eRegression sum of square, 回归平方和! W, W3 W# A$ B# A
Rejection point, 拒绝点& ?" b& @$ k5 X5 ^5 F" S1 F
Relative dispersion, 相对离散度, _3 b# x1 R7 h
Relative number, 相对数- V0 `9 D% b* I' S1 Z' F9 M( F
Reliability, 可靠性
7 ]. }' J$ K/ f- |8 n; H. o* @Reparametrization, 重新设置参数
( ]4 A9 d7 |2 y: l% P2 G/ Q$ k, }0 rReplication, 重复
1 u3 ~7 e; M% G, p* p8 rReport Summaries, 报告摘要
) P6 @4 }' z) r0 VResidual sum of square, 剩余平方和0 t0 b* T. p9 \5 s ~; m, t
Resistance, 耐抗性
s- O* e6 ^# B* IResistant line, 耐抗线( t- U' ?( Z- B* l9 @
Resistant technique, 耐抗技术
. R1 R8 W, M. p2 jR-estimator of location, 位置R估计量
$ i; N+ W8 ?; T, S" TR-estimator of scale, 尺度R估计量; H* d& y) ?! x. I
Retrospective study, 回顾性调查3 p s ~1 ~+ j9 x( ?9 R7 ^, @5 |
Ridge trace, 岭迹* y& l6 A% k3 v+ \( g. v
Ridit analysis, Ridit分析& o" v9 R, Z* j
Rotation, 旋转
+ ~" O0 `# W: e* SRounding, 舍入
! ^2 W+ D' i% X( p8 p1 rRow, 行
/ m2 p: a# j9 _! }' LRow effects, 行效应
& D# i7 A" t1 NRow factor, 行因素
& e, X( }: H. e% U" g ^9 [RXC table, RXC表
1 m3 b; Q" {5 @4 LSample, 样本. _) f8 W9 O4 _, K4 O6 I& N
Sample regression coefficient, 样本回归系数
1 d L) i4 D* ]7 TSample size, 样本量
3 f7 C" l# u6 e+ }$ C8 a5 @: ZSample standard deviation, 样本标准差1 P% F* s3 A5 u' \% b, [+ v# ?5 W
Sampling error, 抽样误差
$ j' Y% E3 W0 cSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包* E6 q, m' `2 n/ N+ A
Scale, 尺度/量表/ q4 Y- Q0 r% w
Scatter diagram, 散点图$ `) M( S9 V/ ^8 h# U+ u" F% a: G# c
Schematic plot, 示意图/简图
* Z/ K3 m+ X) wScore test, 计分检验$ ~0 T* p, i, _8 ]8 x U7 O5 }* v/ T
Screening, 筛检% l* `* i$ k" }; S7 ^% a4 A
SEASON, 季节分析 ! }9 w% ]$ @6 e" `: c& K5 w( _8 x
Second derivative, 二阶导数
5 h5 j$ O# F( ^% c! a' T) @: q' R+ GSecond principal component, 第二主成分; X& }- |& m! z0 @$ B% N6 |
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
" q' o; N4 S* r3 o1 K g# Z9 NSemi-logarithmic graph, 半对数图
' ?7 v0 N: M0 S! x2 z* kSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
& ]/ X) I- u0 }+ X" P$ P6 xSensitivity curve, 敏感度曲线9 {; c0 C+ a1 a, f8 G2 P. {, Q
Sequential analysis, 贯序分析8 X& x- c- `( R7 u, N% m4 Q
Sequential data set, 顺序数据集
5 [! V7 C# x2 ^6 n% e0 F zSequential design, 贯序设计/ e- @+ B l; A
Sequential method, 贯序法8 Z9 d( _' T! O
Sequential test, 贯序检验法! X) g3 I" |' r$ C1 [8 w
Serial tests, 系列试验- M' J; j% Z9 M
Short-cut method, 简捷法
6 f4 e% m( l( I8 @* w Q8 ^, QSigmoid curve, S形曲线: ]% M+ z ?) `
Sign function, 正负号函数& N- E8 Z5 p( r% t2 Z; b
Sign test, 符号检验' z" e9 p! i! S- G \
Signed rank, 符号秩7 d7 [, H9 m( ~0 }. F" `; z
Significance test, 显著性检验
" w& d3 N, A9 BSignificant figure, 有效数字( k/ y) D% a: }1 k3 `
Simple cluster sampling, 简单整群抽样' I5 Z/ W' l: ^
Simple correlation, 简单相关6 ]6 P. K/ P, u' g0 q% T; r
Simple random sampling, 简单随机抽样6 R) K0 P* P( S# h
Simple regression, 简单回归
0 ^$ `6 \: n9 U& |simple table, 简单表; ]8 p2 @( l( w
Sine estimator, 正弦估计量5 q" K$ Q/ ^. t
Single-valued estimate, 单值估计# q% a5 m. X' Q2 g/ y2 }- M
Singular matrix, 奇异矩阵
1 I. M1 {, s* {Skewed distribution, 偏斜分布* b& d" E+ k$ u5 z( W! T# [
Skewness, 偏度
: m4 u2 L9 x y6 ]Slash distribution, 斜线分布
. d3 h9 o* J% A- {Slope, 斜率
% }( K: Q+ i% e' C$ s) _/ MSmirnov test, 斯米尔诺夫检验$ @6 }6 l' t. Y- h P
Source of variation, 变异来源. g/ }! R7 Y( h! W5 c
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关" v: N+ p! I' y; f; O. _* m& M
Specific factor, 特殊因子
# Q7 `5 ^* Q( I. }. @Specific factor variance, 特殊因子方差
+ H. l& p+ E0 V+ C4 |! E* F- ^Spectra , 频谱
- ^: B- V) Q* ~4 J9 n( vSpherical distribution, 球型正态分布
' ]! G8 d- r" C6 sSpread, 展布, V: I, s1 m+ [, Z4 r# _
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
: X0 [3 h f1 {9 N- T& Z+ J8 |& x }Spurious correlation, 假性相关4 m* r" E# {% u$ z, t) W J2 Z, i
Square root transformation, 平方根变换
% P! |6 B1 z7 n9 P2 Y+ BStabilizing variance, 稳定方差/ B2 o$ }( s1 j6 H! U+ O
Standard deviation, 标准差
7 e7 l3 N2 U, H) k7 y# s/ RStandard error, 标准误2 e3 o) }+ j+ j' I+ [& {
Standard error of difference, 差别的标准误
, Y2 \# h/ _0 E7 [/ f5 e8 m; LStandard error of estimate, 标准估计误差9 ^9 f/ k/ B- e! ]# `" t. Q1 _5 K8 D' V
Standard error of rate, 率的标准误
# b# M3 J3 B6 s4 U8 x3 Q; f5 uStandard normal distribution, 标准正态分布3 [+ `, w1 V9 k& g! h% w
Standardization, 标准化& X" }; U# [, x" ~3 V
Starting value, 起始值
, m, v$ g1 M" S9 Y8 J; ~8 u: uStatistic, 统计量% y' i! ]+ @, O& m! i: e$ }
Statistical control, 统计控制
, u/ H0 P; l6 Z8 YStatistical graph, 统计图5 i! x3 p* \3 ?9 w1 A
Statistical inference, 统计推断7 j4 [5 H) u5 ~+ y
Statistical table, 统计表
, ?7 n7 S% D4 dSteepest descent, 最速下降法9 z/ _& i1 W6 ]1 W1 h Y
Stem and leaf display, 茎叶图! A0 R. _. {/ z; Y: o
Step factor, 步长因子$ }" F: z; U* a" i6 E! ~7 R
Stepwise regression, 逐步回归% j8 d) v# X% {" S1 ~% d8 d
Storage, 存3 D: R& v7 E( t( p, L3 v" w4 d
Strata, 层(复数)
1 Y; F5 r1 P) i' ` r1 A6 eStratified sampling, 分层抽样+ [' T6 `8 U9 W4 m/ g1 c( u
Stratified sampling, 分层抽样
1 v$ X+ H, [* c) t, a3 g) }1 WStrength, 强度
0 N* S) y9 s! o1 QStringency, 严密性
; R' x g9 ]; b% vStructural relationship, 结构关系
7 T8 h" M5 D8 XStudentized residual, 学生化残差/t化残差
2 T5 C) b/ a$ @Sub-class numbers, 次级组含量
/ }: X: d$ ^2 T" }9 jSubdividing, 分割) s+ {, x6 d: v+ n9 {: U
Sufficient statistic, 充分统计量. n9 R2 [1 y- N
Sum of products, 积和
( A' Q/ {( {+ a" e3 v( A8 CSum of squares, 离差平方和 s5 c2 {; W: [! `
Sum of squares about regression, 回归平方和- \! P6 D7 ]4 a9 p* @
Sum of squares between groups, 组间平方和
1 a. |- a9 x- R9 bSum of squares of partial regression, 偏回归平方和, s1 G2 z8 f) t% d) _6 q
Sure event, 必然事件
! G( A T! Y" S# D! r8 c7 t+ mSurvey, 调查6 [" L4 b1 R& O0 v8 U/ g
Survival, 生存分析
2 {2 s) ?& b! KSurvival rate, 生存率
& y( m9 ?* \( h4 S5 JSuspended root gram, 悬吊根图
! q' J/ f' N+ S- K9 @; HSymmetry, 对称
% [8 d# t/ T1 G9 ~, E* SSystematic error, 系统误差# y( [# d3 n7 x; r1 ^. v& g
Systematic sampling, 系统抽样% A6 ]' X7 V0 w( Q8 }
Tags, 标签5 t* ^3 @; H: y
Tail area, 尾部面积
5 O; h- O. G+ BTail length, 尾长
; f; G- X1 _. b6 J- ^1 g# sTail weight, 尾重9 h/ K- f& ?, d+ n6 q0 I9 t1 |& y
Tangent line, 切线6 q+ n& V# x: V" c) L
Target distribution, 目标分布
9 J! O7 T8 E7 ~! s" G, `# n& Q6 TTaylor series, 泰勒级数
! z' G& E( a; _4 _* uTendency of dispersion, 离散趋势
" u3 u# d8 ?" \/ v" s/ t' vTesting of hypotheses, 假设检验1 R+ o8 R% U8 C8 F6 t, X9 C
Theoretical frequency, 理论频数
b- R2 G1 D$ d: a0 ~5 M7 xTime series, 时间序列
- v$ o# B) C8 d% VTolerance interval, 容忍区间2 I4 a0 J6 q: ~3 s2 P
Tolerance lower limit, 容忍下限
7 q* z+ c& J2 q; r' CTolerance upper limit, 容忍上限
9 A& I, a: q g' CTorsion, 扰率
8 h4 z Z9 o1 ^9 s* PTotal sum of square, 总平方和
0 u/ ~" \2 R, v( s# [' QTotal variation, 总变异2 \+ [7 T: G) h$ I6 ]9 y$ ?
Transformation, 转换
8 p" F% u/ _$ rTreatment, 处理
: Z3 h& A# k; ~! `Trend, 趋势: }. n+ l7 P' J/ h3 G
Trend of percentage, 百分比趋势) ?" |$ z6 z2 v' x
Trial, 试验
9 [3 P6 F7 W+ C9 k9 bTrial and error method, 试错法
3 {4 Y% x3 Q4 s# I( t; _$ ^Tuning constant, 细调常数0 C6 t. \& e8 c
Two sided test, 双向检验
3 f |% \6 w( L* f3 |9 C \# nTwo-stage least squares, 二阶最小平方
6 d3 e9 d7 n% n( G \) V# ]Two-stage sampling, 二阶段抽样) G% ^( v7 K j/ `
Two-tailed test, 双侧检验$ }6 \. j9 g# @
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析/ [& x" B% j; y' f' G8 _. w
Two-way table, 双向表
: v% F5 S2 X- W; p6 v) cType I error, 一类错误/α错误
4 e# C; f1 R) K+ N: `Type II error, 二类错误/β错误
' |. U0 e- x7 z* |6 dUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
6 c* r+ K+ n2 m* ^6 ?4 Z! n. SUnbiased estimate, 无偏估计* a) ~& u9 R" k, i
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
# O1 z1 F/ ~, U7 BUnequal subclass number, 不等次级组含量0 C9 { }/ g6 I6 k; h
Ungrouped data, 不分组资料
* N6 A0 c9 B4 I1 i. ^8 zUniform coordinate, 均匀坐标/ \& W" B8 V/ f1 D: q5 t
Uniform distribution, 均匀分布
: B9 r' I& j; n4 F- Q& H1 W2 zUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
9 X8 f' P2 M7 W9 b+ jUnit, 单元
" v/ C0 g8 c/ Q) m0 `/ A( |Unordered categories, 无序分类
" j* l/ o% J) u& X% C0 G( UUpper limit, 上限
K1 N# \' H$ g6 uUpward rank, 升秩6 v! o3 |0 }* b; s, s$ Q
Vague concept, 模糊概念0 P; R0 W* w7 k3 {& t0 O; H
Validity, 有效性' T/ v; }* D% t# O3 G" l8 V
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计6 t& c: J; W; g' M& L3 N
Variability, 变异性: M" z# b! W& l2 V; w
Variable, 变量
" |/ ?6 i% [9 l* D. s8 a- iVariance, 方差
6 \$ f, ^/ ]0 SVariation, 变异
! y, Z9 ^9 g3 r/ U" LVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
# |' C) T5 e% nVolume of distribution, 容积
2 t7 U& E) g6 Q4 @W test, W检验# g2 i2 B1 l4 W9 |4 G" `: M
Weibull distribution, 威布尔分布0 y9 r9 ?! T' R6 _) Y$ W
Weight, 权数) _7 s1 g# e) T& `: O
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验! B: J/ H% m1 g& v2 ~) n' e M3 l
Weighted linear regression method, 加权直线回归: e3 \$ z7 S2 Z( A0 Z6 P
Weighted mean, 加权平均数4 {" ~( M5 n; }- E8 ~5 D
Weighted mean square, 加权平均方差
Y; Y4 q, b5 p" Y4 K0 v% wWeighted sum of square, 加权平方和
. r* c7 V5 i0 `: }# `- Y! c$ i1 uWeighting coefficient, 权重系数+ \' {% A# j: O$ Y7 Z4 z- K: |( ]
Weighting method, 加权法 ; S* j! F# `, U |) I) s
W-estimation, W估计量/ e- A$ N' f5 b& V
W-estimation of location, 位置W估计量0 B* E! R4 n* L. Y+ H
Width, 宽度
! j# G) b" D0 `4 z& nWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验- H- a' G; ^1 m
Wild point, 野点/狂点4 S6 x! n; x& G5 ]8 S/ X4 _
Wild value, 野值/狂值
+ [9 a9 e5 R# y8 K! W& N/ P' @Winsorized mean, 缩尾均值# q" y! `8 K( R# _% X# z# k
Withdraw, 失访
: Y* V9 }+ o7 |" M- wYouden's index, 尤登指数
* l/ r& M9 _6 j* u% m* _Z test, Z检验
* W+ {1 u# M2 h+ v) {1 yZero correlation, 零相关& r6 ~: U" G6 B( U
Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?注册会员
x
|