|
|
Absolute deviation, 绝对离差1 q L7 C, a1 S# }
Absolute number, 绝对数
# w$ o* O6 l& v- E' u% j7 W. _! S7 kAbsolute residuals, 绝对残差
" K$ n( l& M! I, ?# N! iAcceleration array, 加速度立体阵
! D$ Z2 r ^4 Z! G" h+ |Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
, m: ?1 ?& Y( eAcceleration normal, 法向加速度" m, s$ m, I7 k( Z$ Y* D1 ~8 l( b
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
9 R2 H; y1 V6 \% V7 [Acceleration tangential, 切向加速度
$ m. V+ y' @) {& C+ B( i9 H/ k, aAcceleration vector, 加速度向量' B6 h4 S( \" h# t3 }' K8 j
Acceptable hypothesis, 可接受假设
$ }! H6 W3 ^' VAccumulation, 累积
6 D. J v, R/ N# B4 WAccuracy, 准确度
/ e& w R* u0 A, y& G6 WActual frequency, 实际频数
! G7 r0 K. d. R! qAdaptive estimator, 自适应估计量* V" J9 I* w5 x0 O) R9 [) j/ N
Addition, 相加3 w/ @8 _8 q! T' I
Addition theorem, 加法定理
1 X3 \, Q- V. E, W# P7 [Additivity, 可加性& m# x7 N9 h. ]# q# S
Adjusted rate, 调整率
, F$ I$ C) m: e2 p y9 @$ M0 Q, Z; tAdjusted value, 校正值9 m! z* |/ ?; L/ g" X0 C7 H
Admissible error, 容许误差
$ B+ w2 x" [- ~Aggregation, 聚集性
5 W7 j. b" i' ?/ ~. iAlternative hypothesis, 备择假设( ]" F0 o! H* w2 d$ l- \9 M0 `
Among groups, 组间1 W% ^, ?; {& X( q9 ~
Amounts, 总量
( l( K1 h E. N4 P7 H* QAnalysis of correlation, 相关分析7 V+ U+ s3 ]" k. `( Q S
Analysis of covariance, 协方差分析
H h" v' n/ { F: x e4 _Analysis of regression, 回归分析1 x ?6 S( T! P2 c/ X
Analysis of time series, 时间序列分析
8 [8 w6 o. C' h5 M( v. \' }Analysis of variance, 方差分析
$ J) N. T9 M( @" R( _2 ?* C' nAngular transformation, 角转换' F2 u3 r0 D; T' G
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
& i A5 i/ }5 K9 k, v+ ]# h, J- `" {ANOVA Models, 方差分析模型
' o4 N- d' \/ y7 `7 MArcing, 弧/弧旋9 M$ o7 d. t7 @( `% a/ M3 w8 @
Arcsine transformation, 反正弦变换1 o. C% m; U" A6 p) Z+ _; [
Area under the curve, 曲线面积8 e7 ]+ ^. M u
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 " b& d8 T+ {5 }# E6 _: F& S4 W) {
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 , N, N7 D' n+ A- V3 T2 h
Arithmetic grid paper, 算术格纸. p6 f7 J- L; O, U4 T2 t
Arithmetic mean, 算术平均数7 `& a/ A2 V% D1 ~1 s
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系! y6 ~ e/ r8 D! w, k
Assessing fit, 拟合的评估9 v! r5 h* V7 _& n- V0 w
Associative laws, 结合律
+ S$ z& q$ k$ Y. ?Asymmetric distribution, 非对称分布
* [7 _ N& [; s; X: v j* ?Asymptotic bias, 渐近偏倚
' R5 t7 o6 Q6 t. xAsymptotic efficiency, 渐近效率
6 a9 P# }, s. C6 @2 n AAsymptotic variance, 渐近方差, T& d2 l/ D _0 B; p( [, f
Attributable risk, 归因危险度
# Q, n: [7 j" o jAttribute data, 属性资料
5 j6 b" f' I: z) k+ U$ gAttribution, 属性
E: `) j" P3 s8 bAutocorrelation, 自相关
3 g. z7 B" `' C9 M/ |Autocorrelation of residuals, 残差的自相关9 l& x3 r# I# q' S6 I |
Average, 平均数
3 \ P2 o5 A+ ]4 V2 F# {/ U dAverage confidence interval length, 平均置信区间长度6 K ] a) s0 v$ g; ] K
Average growth rate, 平均增长率3 P1 N0 F3 W& {7 O$ V# N2 |
Bar chart, 条形图
2 t6 B) w! Q" \( iBar graph, 条形图
: X$ m4 |* W3 K2 ~. i; MBase period, 基期
: l( `4 [% ^- jBayes' theorem , Bayes定理! P# s2 v* m& |7 m3 g
Bell-shaped curve, 钟形曲线+ F; ^" g7 ~0 R0 n5 x% q! E
Bernoulli distribution, 伯努力分布8 h* v' j3 W6 u' F; S
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
" m& e/ j* x$ w# h# q5 qBias, 偏性3 @9 a& b6 h3 w3 h
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
' a3 f& J" P0 ?) }0 b: ]Binomial distribution, 二项分布
% s7 x9 |, _! [9 u- Q5 bBisquare, 双平方
8 y( ~- ]& ^" a1 G3 d) F) D3 M, IBivariate Correlate, 二变量相关8 ?1 A& P2 D _, i3 E7 I" l' k
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布) E1 z8 c; v! U" r1 t2 L% {! M
Bivariate normal population, 双变量正态总体$ Y/ V1 T: O# W- \! c1 ^; g
Biweight interval, 双权区间$ U8 a9 H1 I; D
Biweight M-estimator, 双权M估计量' R8 H1 f! ^2 S- H5 v+ u
Block, 区组/配伍组) a& H: @ P0 P" u3 j: P5 b
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包( E7 k* ]) c2 p, v
Boxplots, 箱线图/箱尾图7 G' R( X; E+ v, q! ?7 o0 C- k
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
& E: Y( i9 z: E; x# d" UCanonical correlation, 典型相关
H* t7 l* s5 s+ n9 O6 i: ZCaption, 纵标目; o* t7 a& r. L( k3 s( S- g
Case-control study, 病例对照研究4 b, Y# n$ I$ ]1 e6 I6 X
Categorical variable, 分类变量
5 y5 `3 r& ` _2 BCatenary, 悬链线
+ l: m6 t4 M% u" KCauchy distribution, 柯西分布6 Y5 I: ^- {% Z" j8 ^, E
Cause-and-effect relationship, 因果关系
3 C2 ]) b: `% y6 M4 `Cell, 单元
2 e, ~) t2 {' Z! g2 BCensoring, 终检+ m9 ~& d9 ^) j- L
Center of symmetry, 对称中心% G; g. R/ C, V
Centering and scaling, 中心化和定标
4 g# \ w* b. V% X3 }Central tendency, 集中趋势
; S3 V# e/ W2 S3 X7 DCentral value, 中心值1 m. X+ o& G, a) e% r
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
: K* s5 [& F& T1 L- \7 r1 c; bChance, 机遇4 V9 X5 G1 b' }+ P" f4 I& B
Chance error, 随机误差
" [ S2 L4 Q* i+ b8 G) V; wChance variable, 随机变量+ \" a( }1 l9 P% O! r) w
Characteristic equation, 特征方程
& A+ U4 u, n+ y# c( S. MCharacteristic root, 特征根
- O/ V0 ?; F- `: T/ aCharacteristic vector, 特征向量' Y' R. |- e' y7 j2 ^
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
( B2 ]. j; p, @) s! x% z3 vChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
' r$ U0 @) o! JChi-square test, 卡方检验/χ2检验: `+ ~9 K' l8 Y
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解- X: H. p/ D/ |8 ?
Circle chart, 圆图
' G8 h1 }: d% d! g6 }Class interval, 组距
( ~: c1 I# b: ?6 j* P& v, J! qClass mid-value, 组中值- r0 A7 G1 i. V" Q3 S
Class upper limit, 组上限
+ a- B2 ]* I* E$ s/ O( F' U7 RClassified variable, 分类变量5 R6 ~" H7 J7 X j8 X, x. D. S
Cluster analysis, 聚类分析
" ~0 X" c. O9 E5 KCluster sampling, 整群抽样
6 P ]" U2 G1 { @7 Z$ zCode, 代码3 {! \$ r- b" ^* n
Coded data, 编码数据
9 V6 x8 W0 S4 H5 XCoding, 编码
1 Q$ m0 {( \% X+ r1 lCoefficient of contingency, 列联系数
5 f# H. d5 n- KCoefficient of determination, 决定系数
6 [8 g' B* A/ gCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
, h! Q% f$ f( V4 ?5 P/ gCoefficient of partial correlation, 偏相关系数# X$ e2 v# H3 z) o# R N3 O6 k, f! M
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
. ~8 j5 G; n" n( ^Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
# P5 U, z+ W- S1 |Coefficient of regression, 回归系数1 M1 A! ?0 x0 X& v
Coefficient of skewness, 偏度系数1 l2 B! S$ Q' q' [
Coefficient of variation, 变异系数
% [& q8 {: z) Y5 f9 i5 JCohort study, 队列研究
5 f0 p) X7 ^, o+ UColumn, 列
: S) j' r' a3 ~Column effect, 列效应
& x5 A: w3 w: a: Y( [3 H7 K# H6 r' zColumn factor, 列因素
: G# y: t( x+ N0 Z& c+ fCombination pool, 合并. C* U! @# X2 L3 T
Combinative table, 组合表
8 s& _/ O9 l! V, {; O# Z8 d3 ICommon factor, 共性因子9 _6 W6 S. e) U0 k
Common regression coefficient, 公共回归系数
* @9 H! X0 v" Q1 ~ H& g1 ECommon value, 共同值
) b: k! t2 g( @Common variance, 公共方差
0 Z$ ~5 `5 x: YCommon variation, 公共变异
0 P3 Z" t% U/ u, \" G. tCommunality variance, 共性方差( V; v' U; p) p3 l0 r# ]
Comparability, 可比性
" e/ |0 c$ Z4 F" p) Y) W/ tComparison of bathes, 批比较
6 ^. O2 u f* s9 g7 SComparison value, 比较值9 f n/ Q2 t: }. ]0 V6 @" t' i
Compartment model, 分部模型
/ K: C7 Y- |, w; T7 I' qCompassion, 伸缩
( } r9 |$ s# m' rComplement of an event, 补事件
X& D G) s; \6 dComplete association, 完全正相关) R" u. x) A4 l8 v3 x, Z
Complete dissociation, 完全不相关( p3 G* p% L4 C) z
Complete statistics, 完备统计量" p& D2 S7 {- w. F. t; @7 \
Completely randomized design, 完全随机化设计
E, |% n3 o6 e" T# A* S2 wComposite event, 联合事件
- j6 q8 N% ^8 PComposite events, 复合事件% ~5 o. T Z& H) t( K, z- e: z+ H
Concavity, 凹性
% W8 V8 p! L5 bConditional expectation, 条件期望4 u. d S5 c0 f a% g% j& D' _' b, u
Conditional likelihood, 条件似然
' k. s) [, ?. r* G, h4 y, EConditional probability, 条件概率; K( K2 _ u. j, Y, T
Conditionally linear, 依条件线性1 p0 X3 Z9 \$ L" a3 M
Confidence interval, 置信区间
) G9 f7 E S/ z) @Confidence limit, 置信限
1 B$ I5 x( v2 g' \5 JConfidence lower limit, 置信下限
, u/ B8 e0 B5 pConfidence upper limit, 置信上限0 X6 |6 h' L* P. P6 A9 {/ ?) O
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
3 K, f5 g7 I) n' LConfirmatory research, 证实性实验研究- T1 p6 @# t4 |: |! f7 z6 h: Z
Confounding factor, 混杂因素* W6 O0 r1 }9 o( S; `
Conjoint, 联合分析
% X0 q5 I% @4 ]0 xConsistency, 相合性
* B6 @( N; l. ?3 x0 Q$ cConsistency check, 一致性检验
8 x5 ] z( J1 ^Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 `, Z3 @) F/ I# Y
Consistent estimate, 相合估计9 Y3 t2 Y0 P: b5 c
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归( R7 T5 q" Y7 i" y
Constraint, 约束
2 c9 r2 X9 P/ G5 NContaminated distribution, 污染分布& t/ {% C/ V- e" W7 `
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
6 Y; t+ o& ?7 z3 M5 t! l% AContaminated normal distribution, 污染正态分布
/ J4 A: \3 n: Z l' d) r% RContamination, 污染4 L: S6 W6 d$ Y
Contamination model, 污染模型
! S2 d: l" Z! ~" z0 J, q4 tContingency table, 列联表
/ D) O: O. s# @- U7 d% ?Contour, 边界线. ^# A. h! Y5 ?2 n5 U
Contribution rate, 贡献率
' S3 q- p4 A7 q& A; w3 ZControl, 对照8 ^- m8 O* d( W# e1 E0 ~
Controlled experiments, 对照实验5 t1 R$ n4 R2 l5 i( M
Conventional depth, 常规深度
' z( A; N; ]: |# I4 nConvolution, 卷积- m) C: p2 R- G( W" L& P+ S! U9 Z
Corrected factor, 校正因子
2 _/ Y+ Q- M4 M. TCorrected mean, 校正均值 F( z) e( k3 a* H
Correction coefficient, 校正系数
4 ^6 C, D! p" O$ m/ QCorrectness, 正确性$ P% v% V. k: O# ^5 L" z5 l A! Y
Correlation coefficient, 相关系数
" k4 x5 ~) H$ X7 g ^Correlation index, 相关指数
8 s6 u. X4 A' E$ eCorrespondence, 对应
5 \8 |) k" L/ K, ~3 c7 N+ z9 |Counting, 计数
( H% |4 F8 t2 I" J9 f) k) ^Counts, 计数/频数
0 f+ B$ d' S6 q. zCovariance, 协方差
+ t, M$ ~& f. ~ K/ e6 t( MCovariant, 共变
+ u9 ]! \+ ?' m; _5 f$ S6 @' lCox Regression, Cox回归
+ e: h# q# C' o( X" p4 q+ \Criteria for fitting, 拟合准则
3 B( X9 T H8 i/ a+ D8 F5 hCriteria of least squares, 最小二乘准则
7 W+ C6 F5 C& \+ D' x v# J4 [$ xCritical ratio, 临界比
+ D7 s0 u7 z/ G0 i. ~+ [$ K# Q$ e' KCritical region, 拒绝域. V2 a4 |4 A0 q- w
Critical value, 临界值
6 T0 L3 R) ?- g* f- ~Cross-over design, 交叉设计
* M0 m" g0 Q; {6 TCross-section analysis, 横断面分析
7 E+ u @; i3 x5 D8 ^8 b8 SCross-section survey, 横断面调查
: H$ n8 z/ ?8 X3 n: ]# j2 h* eCrosstabs , 交叉表
" m- E# C* q( ~8 Y$ X) T0 oCross-tabulation table, 复合表) A, J5 _0 ^8 r1 t3 [6 Z5 ~1 n
Cube root, 立方根- T! b4 n6 i7 C1 Y, E2 b( Y, \
Cumulative distribution function, 分布函数
9 u, r2 E3 g# q0 d; s! ECumulative probability, 累计概率
3 k; Y h" }3 g& c, \7 J& L8 \8 UCurvature, 曲率/弯曲
, K' L1 m$ C" T# h" Y6 eCurvature, 曲率$ H' i/ X# q; F' a
Curve fit , 曲线拟和 ) H3 C0 j0 k5 K
Curve fitting, 曲线拟合* ~. r3 d4 K3 D3 ?$ `: |
Curvilinear regression, 曲线回归$ d2 e5 J& B6 Y% l& s- B) B p
Curvilinear relation, 曲线关系
. z# m% k8 G1 E7 d% a8 s; mCut-and-try method, 尝试法! G) z6 C5 s- T/ V, c' E5 R
Cycle, 周期
' x' v8 G; |3 q, sCyclist, 周期性
' ]5 c$ m0 d7 C h$ ND test, D检验
0 u9 T* |# T/ t u+ T& P" aData acquisition, 资料收集* V' p% k R: _+ ]& {
Data bank, 数据库+ O. l3 V( [! g8 k0 h" u2 y6 s4 x
Data capacity, 数据容量' X z8 d& z$ E* Z+ a1 h
Data deficiencies, 数据缺乏1 D" c7 R, ]& {7 H
Data handling, 数据处理
% n1 D' h. c _+ Y I! d2 f4 kData manipulation, 数据处理
/ U! M$ B& }8 o7 SData processing, 数据处理1 V$ F. l6 k0 J! ]
Data reduction, 数据缩减, ~# I& L' s. s8 N' n
Data set, 数据集( t; }6 N. l* W
Data sources, 数据来源
~- b$ a3 X, g5 y% d DData transformation, 数据变换
: n/ m6 a4 A1 [: x6 k' p' _( BData validity, 数据有效性
A- q- B4 T1 m! C# xData-in, 数据输入
$ u3 Y' c2 M& _1 c; bData-out, 数据输出
$ z2 P% Q; F9 Z8 SDead time, 停滞期- D! {5 h6 T; ^4 W# [& F. Q# m
Degree of freedom, 自由度
7 k# w% [2 ?# n+ u6 k8 b* E' H5 BDegree of precision, 精密度
, d! h$ r4 } h, u7 J: ^+ GDegree of reliability, 可靠性程度9 d6 h& d: E' [9 i1 D r
Degression, 递减
$ r. q3 o, I6 j" F3 y! w7 f( KDensity function, 密度函数
3 f9 q) d5 s" g3 ^3 ^Density of data points, 数据点的密度
" Z" V( p9 X- z9 D6 I( N. ?2 M. `1 NDependent variable, 应变量/依变量/因变量
+ `. E% B7 ^% CDependent variable, 因变量/ M) L& c! k; }" A) w
Depth, 深度
7 b. v( R6 Z( t: p' w9 V. C7 o. x. cDerivative matrix, 导数矩阵; Q4 J1 e& e5 a0 f, t! x
Derivative-free methods, 无导数方法
# `/ a4 t8 C: F( F1 C! W# CDesign, 设计
* G, W2 G+ T3 D9 Z4 v3 v, X; bDeterminacy, 确定性% c( u/ T: [6 t
Determinant, 行列式' K+ E7 {' u9 D o1 A2 K
Determinant, 决定因素
6 ` Q7 g# q! |Deviation, 离差8 A4 `# u# |+ P' }6 @2 |7 d5 T7 @/ E8 |
Deviation from average, 离均差, n; U' S) z4 Z: R7 b
Diagnostic plot, 诊断图
. d; @8 ^* d" H- u' hDichotomous variable, 二分变量
9 T. {. q- o TDifferential equation, 微分方程: n+ ]8 J4 Y4 N9 P, v+ W; l
Direct standardization, 直接标准化法; D7 W& U% q6 v2 A; W: j; `, K$ k& g5 x
Discrete variable, 离散型变量
5 V- [) K( N5 F) }; CDISCRIMINANT, 判断 9 g8 D; T n" l* g, [8 [$ {
Discriminant analysis, 判别分析7 z) o. W1 J- w, s+ O% ~
Discriminant coefficient, 判别系数
/ m( o* S, R$ R3 S. A) HDiscriminant function, 判别值* N2 [4 V+ J3 O/ j& z* h+ n
Dispersion, 散布/分散度
! e. w' V- T" FDisproportional, 不成比例的/ Y% p6 A% a& ~) p# C9 P
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
/ ]+ @: S# ]9 `1 G( b9 p% v! EDistribution free, 分布无关性/免分布
3 T; \4 x! a. H, ?Distribution shape, 分布形状% ]7 Q8 S% ]" K- V" s: w( ^; E9 \
Distribution-free method, 任意分布法/ W, v* W2 a: \% ^) I$ F
Distributive laws, 分配律 g/ X: { _& q. F5 B
Disturbance, 随机扰动项8 U: c6 w* ~* q9 l7 m5 l
Dose response curve, 剂量反应曲线
4 ~: Z& I! @/ Y Z; [& U0 EDouble blind method, 双盲法: Q4 F. a0 O" @4 c0 ?( F6 ?
Double blind trial, 双盲试验
# {6 g/ V( T6 O/ p9 b' W5 ADouble exponential distribution, 双指数分布
9 D+ i% a+ d- z* n! h/ vDouble logarithmic, 双对数
; P% j, g$ O8 e ZDownward rank, 降秩
7 V( V* n1 f& S0 \7 j7 g( ODual-space plot, 对偶空间图
3 f- m% f6 E6 P9 ?* x1 _3 Q7 W3 ^: t' DDUD, 无导数方法
. L7 T, |" ^; v) T! Y: d' E, NDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
& P( J1 {4 n; ?* i+ n, e2 r8 pEffect, 实验效应! N) Y" P9 L9 f( k; S/ b2 Y! K
Eigenvalue, 特征值" j9 D! n P+ m! D. j# u
Eigenvector, 特征向量
; ` G, E4 D7 w- H/ Z7 P5 T" G7 LEllipse, 椭圆
7 [5 j( \ o* D5 I. q/ qEmpirical distribution, 经验分布5 Z# t5 d( B U- q* A, f
Empirical probability, 经验概率单位
8 Y0 Z( ^4 {- a/ E+ i8 ~Enumeration data, 计数资料
, f- I, O7 R/ Z( n eEqual sun-class number, 相等次级组含量1 T7 `- q3 m) Q; g
Equally likely, 等可能. N9 e4 ]. w @! V* i5 q0 x7 Y/ f: x+ x
Equivariance, 同变性% m' E, z" S8 `$ C0 ]+ f( F! i
Error, 误差/错误 Z5 D" D0 z, N6 k; N
Error of estimate, 估计误差/ ~6 b. q$ K2 [. }" Y' a, u
Error type I, 第一类错误
( I5 z7 E" Y9 W! Q/ \& mError type II, 第二类错误
N! j+ |" c0 E+ ?Estimand, 被估量
, j0 Q) _& N" I6 GEstimated error mean squares, 估计误差均方
2 M& u) g* Z% u$ d1 z3 YEstimated error sum of squares, 估计误差平方和8 A- _2 {% }# {5 X4 c" O9 R' x
Euclidean distance, 欧式距离
' b' S) S1 Q) M# K* i0 r5 F/ q. oEvent, 事件+ A z4 L0 @$ W. l; Z6 S
Event, 事件 i/ h1 @0 v y( x& F
Exceptional data point, 异常数据点- Z, B+ }$ G) K
Expectation plane, 期望平面
7 o* U# p) L. ^Expectation surface, 期望曲面
9 L! q' t. k+ X- S: U) O$ sExpected values, 期望值) b5 h- I! h8 k( H
Experiment, 实验+ o% z+ z( m: s& q& \. h3 X
Experimental sampling, 试验抽样
8 k' Y# V: y# m1 `$ fExperimental unit, 试验单位
; U# }3 ]- T) Q: ~: b( D: \Explanatory variable, 说明变量
3 A& J) `/ _* E/ q$ v0 D) vExploratory data analysis, 探索性数据分析
/ J% N: b3 a$ a2 s, H9 B4 XExplore Summarize, 探索-摘要: D& k" W; c0 }" j2 y8 q) t
Exponential curve, 指数曲线
8 w+ m/ B$ s: A/ E5 ]. h( t# AExponential growth, 指数式增长
4 F+ y6 y+ j: nEXSMOOTH, 指数平滑方法 ) r+ c' ]1 e% Y& V0 k2 t. f0 @
Extended fit, 扩充拟合
6 ?9 p- L; m- l' l& a) bExtra parameter, 附加参数
* |, o @9 }. D/ r3 K$ M& {Extrapolation, 外推法% Q3 G0 T8 X4 Q \6 c
Extreme observation, 末端观测值 X; ~- I8 @" k( I- ?8 D7 }4 p
Extremes, 极端值/极值
' J: ?0 z8 O# i) |: AF distribution, F分布
5 V5 g7 c/ ]# r8 o$ ~F test, F检验
6 r% F n7 D: x' c1 @Factor, 因素/因子
3 c; V. \( |! `. q. pFactor analysis, 因子分析
; G2 C4 @3 f5 {8 W" a9 qFactor Analysis, 因子分析
" ~8 H" X" S {" d0 Q. ^* cFactor score, 因子得分 , u7 w/ b6 x$ c( S- y! F3 o
Factorial, 阶乘
/ U w8 c' B& i$ a: NFactorial design, 析因试验设计
& ?. R' L" @, r8 P3 w6 M! |False negative, 假阴性. a& P! p2 S+ U4 E; a! {( D& l+ O
False negative error, 假阴性错误
C, f- j0 S8 Q9 rFamily of distributions, 分布族
f" e! w! L" hFamily of estimators, 估计量族
7 M& A* V$ C3 ]Fanning, 扇面( i; N* S5 m4 v& @. p5 N1 s
Fatality rate, 病死率, ? W [9 f; ^$ X! [
Field investigation, 现场调查
1 R; B8 L& R3 iField survey, 现场调查
" ]$ C# Q7 B# V/ yFinite population, 有限总体2 U; y5 k- O' d( c3 n# @/ e
Finite-sample, 有限样本, f. y2 p! h, C0 f! p
First derivative, 一阶导数
" J7 f: k6 x% ]7 w3 E8 |3 {First principal component, 第一主成分; P5 o% `& U$ F; J! j1 L7 V
First quartile, 第一四分位数
$ U% O* [- }; z( l8 R3 uFisher information, 费雪信息量7 S+ B3 a5 ?0 F7 h. r( N4 g
Fitted value, 拟合值
( G& v/ ]( y# D$ P+ l* c7 K1 ]. lFitting a curve, 曲线拟合
/ A! C1 E+ ^; G' V, i6 eFixed base, 定基; R9 v8 _3 @; g g" \! ]
Fluctuation, 随机起伏" t& q, L7 e. Q. H+ P7 p8 I
Forecast, 预测
( n" h& S! z7 ~8 B: b7 OFour fold table, 四格表7 y5 G% _* |. p* j; L
Fourth, 四分点+ e: B; q+ P( w4 K3 a$ o& q; M E O
Fraction blow, 左侧比率; O8 u' c9 ? p( E: q
Fractional error, 相对误差1 x( x& `$ C4 J0 j# O U1 |6 d
Frequency, 频率1 R4 a7 [2 M: A3 L; W! V9 T
Frequency polygon, 频数多边图( j1 |4 n0 {: C# e
Frontier point, 界限点2 q4 ]$ _2 D; |# v
Function relationship, 泛函关系2 b6 }; M4 {2 s% ^8 I- y
Gamma distribution, 伽玛分布+ @" b* r+ @0 t! Y
Gauss increment, 高斯增量
* _) e2 A7 u$ Z' @- J; i) xGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
7 K( E: h2 P$ V4 bGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
) ?9 ^ T1 [. [) I4 r9 Y# NGeneral census, 全面普查) r1 ?( t3 |* w1 p6 H
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
: Y( R0 Z2 V& R; f# yGeometric mean, 几何平均数
8 p8 c# y, B# m. Y- [% iGini's mean difference, 基尼均差
! h; a D/ T) KGLM (General liner models), 一般线性模型 8 ]* S6 e3 k [8 k! f. w! J* U
Goodness of fit, 拟和优度/配合度! K( C% V% d& ]' ? t1 I( b
Gradient of determinant, 行列式的梯度
2 B0 ^; ]' [& [$ [Graeco-Latin square, 希腊拉丁方; S3 g/ l! Z i" P4 Y4 R3 F6 ^
Grand mean, 总均值. L& V& M, n0 I3 Y* W
Gross errors, 重大错误$ q4 o# _% _ B% @4 c& ^* m
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
# g, F7 A! O) h: a8 J2 A$ |$ GGroup averages, 分组平均8 k' P- J! E" a' d
Grouped data, 分组资料' ]4 L- `- \* v- N4 O* U3 w; c
Guessed mean, 假定平均数1 W: u# Q# \' A
Half-life, 半衰期* ^7 u3 O, Q3 W' J& b
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量' E5 E! d, e. a8 w' W7 A
Happenstance, 偶然事件. e6 K0 j4 [. S6 T
Harmonic mean, 调和均数& F# b% m& h5 M) I0 L% e
Hazard function, 风险均数
' v! z- A3 u3 J, dHazard rate, 风险率
& F4 I/ e9 [$ GHeading, 标目
; O8 s% S4 g9 @) Z3 x+ ^+ G' SHeavy-tailed distribution, 重尾分布
3 S$ `6 E4 j2 ~Hessian array, 海森立体阵
# u8 L5 G5 }8 R' l. {Heterogeneity, 不同质
9 a" x* b6 X+ h0 K/ x6 e3 lHeterogeneity of variance, 方差不齐
* W, ` u$ {( _+ O; i2 nHierarchical classification, 组内分组
' p7 b9 y1 \" q* {2 E9 hHierarchical clustering method, 系统聚类法6 M, L9 H1 [, d2 ~6 u; f) }' T7 ?
High-leverage point, 高杠杆率点; o: ^5 D( M, f1 r4 S, S2 U* i
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
4 l3 Q2 R* |9 o6 i0 RHinge, 折叶点% _7 t" \" u3 v" }5 \$ t
Histogram, 直方图3 n3 b4 f& U/ Y2 v1 O
Historical cohort study, 历史性队列研究
$ u3 W* O+ j0 v* [' E, L' aHoles, 空洞8 c) U1 D! i* L9 k
HOMALS, 多重响应分析
) d4 t3 a0 n" }& r& z% d( AHomogeneity of variance, 方差齐性
5 B$ r4 B. M1 x) e5 {7 LHomogeneity test, 齐性检验9 S2 s# Y5 W0 _- v- B
Huber M-estimators, 休伯M估计量
0 x. y1 n) r2 d3 s+ XHyperbola, 双曲线( T1 Y3 s3 n* w9 O* J+ P
Hypothesis testing, 假设检验0 n# _) z2 n" h% D; ?
Hypothetical universe, 假设总体
: w& g n+ ~7 } m2 \/ k' aImpossible event, 不可能事件 p6 P7 k' s- L3 [& F u
Independence, 独立性1 m& [9 i9 n" B" P: [
Independent variable, 自变量3 ?5 f# V$ @: w
Index, 指标/指数0 o0 S0 f# n/ u
Indirect standardization, 间接标准化法
$ a' C8 T7 e$ d: G5 S& nIndividual, 个体
, e- v' j* M" A8 i1 u; vInference band, 推断带5 Y! K: T! c+ b6 T8 m. b2 h9 _
Infinite population, 无限总体9 \7 @5 @: D: C% Y& p* Q
Infinitely great, 无穷大! v8 \, ]# r2 R/ U, x* V
Infinitely small, 无穷小
5 U: ]+ D! O d' A9 O$ q, b( |Influence curve, 影响曲线$ R$ |5 L$ J' e* P. E
Information capacity, 信息容量, E$ J' d% ]" _
Initial condition, 初始条件* u2 I" l3 W+ _; O) C9 q2 ]
Initial estimate, 初始估计值
3 G4 [" ^8 N+ }8 YInitial level, 最初水平: P; [+ q0 ~2 m6 e4 }
Interaction, 交互作用
* J" h( d7 f0 _' N' K) N5 F- \Interaction terms, 交互作用项
- u: X2 ?7 F+ u3 nIntercept, 截距
. l: G1 T- i& h$ }2 d: G. JInterpolation, 内插法. |: D/ T7 V9 d" o
Interquartile range, 四分位距" J c3 ]) G. Y' s3 ]& K3 n0 n, E- P
Interval estimation, 区间估计+ P9 `9 |! X$ U# q* H
Intervals of equal probability, 等概率区间
( p! v! i# y* P) f# N& EIntrinsic curvature, 固有曲率( p% V% b5 u, L! L% [
Invariance, 不变性
3 p- H6 D4 h- r5 j7 o1 ~Inverse matrix, 逆矩阵
9 d7 W$ j$ D+ ~Inverse probability, 逆概率# _( {0 z k$ U0 B6 @6 ]* M
Inverse sine transformation, 反正弦变换* U; Z' |+ _9 q( Z6 K" C
Iteration, 迭代
* `/ q- H( s. E1 j0 B0 @' G" @ ZJacobian determinant, 雅可比行列式4 S5 C% V, N c6 U% |/ C2 g
Joint distribution function, 分布函数9 c' l4 h2 r. a( x- |& z. \8 W6 @1 H; ^
Joint probability, 联合概率
9 D3 l) r) u/ e3 Q: o7 ZJoint probability distribution, 联合概率分布4 r1 W- b, u5 {
K means method, 逐步聚类法" u# k8 {1 q2 T+ W5 w* x2 v. n! d7 \
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 $ [+ O4 B; y- ~* G" O
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图- G" {/ l y. c2 b8 t: ]: y) H
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关- M- U7 ^& ]( Z5 ]3 i+ n
Kinetic, 动力学% D6 k% e, z% d7 }5 s
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
+ E! t; Y0 ?* SKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验4 i+ _& Y' |2 ^! g
Kurtosis, 峰度
% A1 b6 H* z. D' p5 l- x' _+ yLack of fit, 失拟
W. |. _2 l2 u9 R7 MLadder of powers, 幂阶梯
( g, c" |3 R! y. A( F% g) m. sLag, 滞后+ c R5 T8 I% N, l! W) l) h: }
Large sample, 大样本
/ m+ e- F3 f4 y: ^$ f9 H$ _( [Large sample test, 大样本检验
3 ?* U( j* o; NLatin square, 拉丁方# w. z) k5 ?* \/ e8 U1 z0 ]
Latin square design, 拉丁方设计1 M/ A, S& g. J2 E b
Leakage, 泄漏
5 d% i% R$ W: ~/ VLeast favorable configuration, 最不利构形
6 W6 i8 Q. z4 g! f) ~8 jLeast favorable distribution, 最不利分布. N. M" K0 Q. v2 o3 F
Least significant difference, 最小显著差法
% L \! M( @: ?1 e* zLeast square method, 最小二乘法
) i* g) P* t* C! }! e8 RLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计; |9 |# i" P; t) {7 _; z/ E& }- i: h
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
- Q. C9 \( B/ O) QLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线# P' Z: z$ x0 B* U8 G
Legend, 图例
7 e9 n, M" r+ b1 IL-estimator, L估计量" d( W; C% } X) q4 Z& v7 k
L-estimator of location, 位置L估计量0 n( I9 Y9 s8 ^
L-estimator of scale, 尺度L估计量
1 f1 Y5 P/ j# u3 W: iLevel, 水平
: d3 d0 Q \; T5 B1 kLife expectance, 预期期望寿命4 C/ x& I8 w4 O; ~; z
Life table, 寿命表
' z* ^ @) V c$ V( j. GLife table method, 生命表法
9 h! L2 P6 d. p* ]# A0 R( R ~ wLight-tailed distribution, 轻尾分布
' ^4 @# d" W/ L2 o9 @Likelihood function, 似然函数7 v" ]0 G& R2 r
Likelihood ratio, 似然比
& N$ O' N# ~/ Y: B. @line graph, 线图9 j- [3 I, }; b" P- D
Linear correlation, 直线相关
4 F, ~/ F; ` |) r0 G! Z8 X& `Linear equation, 线性方程! B9 D/ Z- T" @$ F
Linear programming, 线性规划# Y& V$ k: N% q% j) C2 w2 M( H" w
Linear regression, 直线回归
2 X2 |1 b. `* ILinear Regression, 线性回归
: K$ x* y% L( ` q5 z; r4 B1 aLinear trend, 线性趋势
7 B, j1 ?- L2 W# ^! C) x; U/ KLoading, 载荷
! ^% W( @/ A0 l4 E @Location and scale equivariance, 位置尺度同变性$ I3 L* t, P6 b, j# m
Location equivariance, 位置同变性3 N3 J+ p+ o( p; c, U
Location invariance, 位置不变性
' d8 n' H% V0 r/ D8 X! [2 VLocation scale family, 位置尺度族7 K% j4 @( o8 f; M3 {! K# l
Log rank test, 时序检验
; q/ t c2 t: h" f5 |Logarithmic curve, 对数曲线
8 U6 E0 k T: J2 |. n& {' I: i6 I: v1 ILogarithmic normal distribution, 对数正态分布6 y' N- B* e* a0 @. @! g# r/ H2 \, E/ R
Logarithmic scale, 对数尺度
; J3 j. ` N* U4 Y3 k: i3 sLogarithmic transformation, 对数变换% p7 e2 d4 M: H( o4 W9 w2 R) B# q
Logic check, 逻辑检查
! Z8 V: O# h; W. h0 bLogistic distribution, 逻辑斯特分布; k( j+ k0 f3 d; A
Logit transformation, Logit转换 y# L9 z+ p# \( i. l4 ~
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
2 ^, |" v1 S# G9 I" t& V& BLognormal distribution, 对数正态分布
# I. w5 T. c2 U+ |6 Q1 r4 nLost function, 损失函数
6 F+ S* k1 G, P+ R4 _4 iLow correlation, 低度相关
7 ^# O9 c1 q& s, B$ L# QLower limit, 下限) n9 L! e1 t1 o6 Y
Lowest-attained variance, 最小可达方差! P' F* I" X8 f [1 m
LSD, 最小显著差法的简称 W9 W! d7 H) e" X, Q, I7 W" x
Lurking variable, 潜在变量, `4 k4 E" U: H7 r' @; `1 g, e3 [
Main effect, 主效应: B+ |' |9 y3 ^ e! `
Major heading, 主辞标目
' k! e/ q6 }8 x4 B4 vMarginal density function, 边缘密度函数
7 F _# \- l) u( y3 YMarginal probability, 边缘概率
* b- `5 ~0 _! d9 PMarginal probability distribution, 边缘概率分布
0 O. K2 ~; Z: M1 x# D KMatched data, 配对资料
! R6 R9 h$ k# e- ^Matched distribution, 匹配过分布
/ ^* G3 x% P) h, ~2 DMatching of distribution, 分布的匹配$ o* p! g! V, g1 s0 b0 ^
Matching of transformation, 变换的匹配6 _( w H( r" W1 v O6 [/ a
Mathematical expectation, 数学期望$ i" H: U# C n g
Mathematical model, 数学模型- O8 U2 x+ X* J% B) R2 r. R+ K& S
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量8 k' M7 \/ t0 V \9 ?. D
Maximum likelihood method, 最大似然法1 {. a: h0 W9 F8 K" W
Mean, 均数/ R% r: c( }8 Y5 A
Mean squares between groups, 组间均方4 v5 k6 \* R! F1 m. ]
Mean squares within group, 组内均方
& `3 E9 U" O3 r2 w4 MMeans (Compare means), 均值-均值比较/ F( L/ L4 D3 h' I% d6 n$ S9 `
Median, 中位数3 `' H9 s e. ~- ~7 @
Median effective dose, 半数效量- I H; ?9 z [: m! a# S. Z
Median lethal dose, 半数致死量
! V( g3 ^; e3 G( ^- J2 O }Median polish, 中位数平滑
/ s1 a. i& Y; [# n ]( ZMedian test, 中位数检验: I! Q- T' O: d1 O0 z1 x- P
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量3 q4 w! h) T: n! w5 I A! X* C) B& N
Minimum distance estimation, 最小距离估计
0 g+ P; O, g* ^! t, m' f$ O0 `( qMinimum effective dose, 最小有效量+ u2 N# z5 L& R& ?4 y- n1 T
Minimum lethal dose, 最小致死量, @( b9 W, z% e6 U, y* t
Minimum variance estimator, 最小方差估计量5 I/ X7 z/ K9 n4 e L+ V7 V7 x5 {
MINITAB, 统计软件包 J: W9 G4 s$ j' T
Minor heading, 宾词标目
- f! i+ r3 {2 M, G9 E- j# zMissing data, 缺失值' [; J* y6 B: h2 K! N6 [
Model specification, 模型的确定# u1 v3 N' n2 K C& _. r$ T5 p( e C
Modeling Statistics , 模型统计
' k9 \6 F. W* YModels for outliers, 离群值模型
: X' f7 H. E/ h1 DModifying the model, 模型的修正
7 B% C$ A' N" |3 J5 QModulus of continuity, 连续性模
; E& z4 t# F. E7 Z- W. d% jMorbidity, 发病率 * d% C, q; S9 J8 v6 }6 n3 l
Most favorable configuration, 最有利构形# B/ X& f* k- j
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
% K3 {5 |: y; P8 W, cMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归/ N# Z2 M9 \0 B
Multiple comparison, 多重比较6 y0 W" K" O) s# M+ H8 s& c9 b
Multiple correlation , 复相关1 s+ N! e3 j! V- F
Multiple covariance, 多元协方差
7 t7 f3 t% s2 l& cMultiple linear regression, 多元线性回归
( p$ p- p* g7 |$ I: d9 MMultiple response , 多重选项
9 t) u( M/ _9 ]3 y0 ]! a: B7 tMultiple solutions, 多解
% b; d3 ^' T2 G2 @; }* ~% @Multiplication theorem, 乘法定理) }; W# }: B; O1 Z/ J
Multiresponse, 多元响应5 [( f7 {, R' |; f" Q. s# _, l" Y
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
7 a2 K. a. W3 j6 }Multivariate T distribution, 多元T分布% f8 y6 ?, B; D( H1 @: u: ?
Mutual exclusive, 互不相容
# P, v1 S' K9 `( YMutual independence, 互相独立- y1 I9 V2 o& b S) u
Natural boundary, 自然边界* f7 z ~5 r' {% `( g
Natural dead, 自然死亡
1 F' B9 e. t9 ^( L, m4 B# [Natural zero, 自然零
1 H, |/ K# o$ R9 n7 `' {) P* cNegative correlation, 负相关. c, x( X0 t7 z7 N9 L; R" o
Negative linear correlation, 负线性相关
: f3 q l' m1 S4 V1 B$ `Negatively skewed, 负偏
5 X! w, Z' j( Z) ^; DNewman-Keuls method, q检验5 b( u. j0 X$ H% U9 \0 J" s
NK method, q检验
) y. R/ ]& A. P G6 {, W6 s; Z1 G9 ANo statistical significance, 无统计意义
: U6 } F4 x/ K/ ]2 ?: jNominal variable, 名义变量$ T! _; Z$ E @' Y$ W
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
4 U$ d- c* H( `1 Q |# \Nonlinear regression, 非线性相关
& F4 i/ n1 O6 xNonparametric statistics, 非参数统计/ [# o; P. C/ ^+ n" {" M
Nonparametric test, 非参数检验
6 @, a9 V. e& i: K/ ?" cNonparametric tests, 非参数检验4 _2 B/ M( x. e9 c
Normal deviate, 正态离差
% F( H/ J0 X. ?Normal distribution, 正态分布
+ O" d0 d' S8 y+ Z( MNormal equation, 正规方程组
) m3 Y4 v) _; hNormal ranges, 正常范围& G2 k, p4 m3 ?* q7 I+ x1 u( r
Normal value, 正常值
: H* q5 h# ~4 h5 t. K, s9 R9 MNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
: Q. j+ R* E( _" x. P. N, ^Null hypothesis, 无效假设 5 d9 I, B2 L% D1 C
Numerical variable, 数值变量! h6 M* }! e4 p) x- N* f, T
Objective function, 目标函数, u0 J1 R3 x; A2 J: i
Observation unit, 观察单位$ O6 Y! P1 N ]& S! k1 R
Observed value, 观察值
$ ], x( y1 e/ y5 p; UOne sided test, 单侧检验
1 k. r7 C: l+ A# V& AOne-way analysis of variance, 单因素方差分析9 j' ]. K3 Q: F, |
Oneway ANOVA , 单因素方差分析4 f) T: Y0 m7 W9 c5 v. i( q& ]
Open sequential trial, 开放型序贯设计
8 S) P; f; J6 Y7 t7 J, }) rOptrim, 优切尾. G3 f1 m0 g& u2 t. B5 ^- M
Optrim efficiency, 优切尾效率
$ w9 `7 s3 s' d3 DOrder statistics, 顺序统计量- Y4 u6 b% |. s% N4 x' {# J( f
Ordered categories, 有序分类
# l R) T+ V+ eOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
* p, _5 Y" z r! \+ bOrdinal variable, 有序变量
5 O8 F8 F! ^3 P7 uOrthogonal basis, 正交基
3 w% I; A1 m3 o2 ~6 }, TOrthogonal design, 正交试验设计) r# N" N; Y8 i
Orthogonality conditions, 正交条件. l9 x5 i# z$ P
ORTHOPLAN, 正交设计
9 g; r- o' H( _: v1 O1 POutlier cutoffs, 离群值截断点
k7 s% r$ g# ^Outliers, 极端值- y+ d% I4 S1 D% @. E
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 2 o( e1 C) b- j" h( k6 r* ^0 @
Overshoot, 迭代过度
9 t5 m& ]- a8 [Paired design, 配对设计7 E8 Y( o; L/ {' u" U
Paired sample, 配对样本7 d6 Y2 y4 V) O8 b j+ d$ J% }; X
Pairwise slopes, 成对斜率! q! d6 X8 W. p/ T: O
Parabola, 抛物线 s* L( A9 G4 d, L5 U
Parallel tests, 平行试验: A: J5 ?6 o# m+ h2 F5 e$ j1 d
Parameter, 参数
! @/ A% T( w' SParametric statistics, 参数统计
2 D/ }" F* T' X* XParametric test, 参数检验' ~# I0 \% R0 _
Partial correlation, 偏相关2 Y2 Q/ x B9 D8 W
Partial regression, 偏回归
$ O/ g. A, P. c" pPartial sorting, 偏排序
9 {7 {1 A6 ~1 k( n$ ZPartials residuals, 偏残差
( k' t+ T- {) HPattern, 模式: L& _0 I- W4 M" T6 F
Pearson curves, 皮尔逊曲线; j8 T5 o) K: J$ y4 _: v5 V
Peeling, 退层
% w1 ]8 Z0 s; j, a. D' ^7 tPercent bar graph, 百分条形图
1 [& m% b. R( P) B2 {Percentage, 百分比% {: u: E2 c5 W5 n- K& d7 d
Percentile, 百分位数
/ N( J: Y, s) LPercentile curves, 百分位曲线" y5 y8 Z, L* `/ `- v
Periodicity, 周期性
! e B/ U8 ]* b2 m# L9 K( lPermutation, 排列) Y2 L I* ?; q* Q- N2 F8 }
P-estimator, P估计量
5 O* g! R, c8 e! n6 b; S7 T; CPie graph, 饼图( F* Q: D% l0 D. a# b9 Z
Pitman estimator, 皮特曼估计量/ X( G$ ^( ]# b* Y+ Z
Pivot, 枢轴量
2 P3 R' Q" R! A6 ?/ MPlanar, 平坦9 A6 S2 Y* i4 m; b0 r
Planar assumption, 平面的假设- o& O# C( Z, L. ^( y2 f7 t
PLANCARDS, 生成试验的计划卡; x* t. Y1 _& d: p1 |) a6 F
Point estimation, 点估计' w9 V. ~* @& n
Poisson distribution, 泊松分布
* O9 F6 R, z7 Z4 L) tPolishing, 平滑
: d# D; t+ x" }& h( v0 _+ [Polled standard deviation, 合并标准差6 E3 X# [* B e
Polled variance, 合并方差
; r* V! j6 l" [& ?: mPolygon, 多边图0 x7 [& t0 L9 V$ ]# I
Polynomial, 多项式
, t3 c5 e* V1 E- ^9 b& E1 @- ?2 VPolynomial curve, 多项式曲线
5 L. U; T9 T( ^) v" Q' g0 m2 |Population, 总体
$ i9 u: K: O3 o5 d2 ?* aPopulation attributable risk, 人群归因危险度
- n# ?' ?" s1 x9 ~' |Positive correlation, 正相关! z: ~4 Z: X9 S& n3 A; Q2 J' G
Positively skewed, 正偏) I: V( a; X3 r( R6 I; o3 k7 D4 r7 g
Posterior distribution, 后验分布
; R) p R0 q) W/ _6 R) DPower of a test, 检验效能
& X: x# [6 b3 Y( ?3 g3 MPrecision, 精密度1 C+ O( p3 j+ B% c/ g, D
Predicted value, 预测值
& u8 M4 m. q6 S% p) [. Z" ]Preliminary analysis, 预备性分析1 o6 p1 L/ R' |
Principal component analysis, 主成分分析( ~& b# c/ O5 Y! @1 [7 x
Prior distribution, 先验分布$ j6 e( @6 l% j" N5 m( }5 S
Prior probability, 先验概率
$ U% ^2 H* c& l- I4 r+ ^' ~- ~2 H1 bProbabilistic model, 概率模型3 g0 J' F4 `8 j0 A
probability, 概率- y: U4 T9 q7 z
Probability density, 概率密度
9 g6 x7 z# s, g) w' RProduct moment, 乘积矩/协方差
( S3 l% b9 K% W% tProfile trace, 截面迹图+ K0 B1 G3 z9 k0 f/ c! W3 G
Proportion, 比/构成比
3 i! R7 J8 ^ b$ _Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样- t- B4 ?' E2 b- X
Proportionate, 成比例/ A+ M9 f7 U' ^* D' ^- Z! H
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量# z0 c7 s5 z: D' h9 `0 z. }
Prospective study, 前瞻性调查) v) K1 _, w1 i$ G$ i
Proximities, 亲近性 $ p- e9 T" h% F7 O% V9 g5 h+ D4 J
Pseudo F test, 近似F检验( K: U2 V7 a5 Z5 s( _
Pseudo model, 近似模型
1 m) b3 |, F& g3 pPseudosigma, 伪标准差
! m9 R; v4 w3 BPurposive sampling, 有目的抽样
# w" S2 |" C: {5 q% k, OQR decomposition, QR分解
0 ^( o1 z" c$ H7 D; xQuadratic approximation, 二次近似1 m1 D {6 A+ {* f$ v
Qualitative classification, 属性分类
9 e* k2 R5 x& ^, y8 rQualitative method, 定性方法
U2 s' d* i/ @8 R3 e& GQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
( o5 v3 O o' tQuantitative analysis, 定量分析% I$ Y9 H! E: u) a! q
Quartile, 四分位数
- ?. k3 d6 U; N* PQuick Cluster, 快速聚类2 X& y, z. w* d
Radix sort, 基数排序
3 H4 Z. \) @) vRandom allocation, 随机化分组
! m% ^' X Z) v7 V4 B1 xRandom blocks design, 随机区组设计
7 {# u$ G) F( ]) w1 I- F5 nRandom event, 随机事件5 G1 s* _" u6 a& T' \+ a0 ]" d9 f
Randomization, 随机化 v( `- a5 K+ b9 L
Range, 极差/全距
3 G8 m% ~9 H% ?* \- e! @Rank correlation, 等级相关& G9 ] s0 F7 ?' _
Rank sum test, 秩和检验
! l4 s, Z. {) i# TRank test, 秩检验3 S6 o) D( u/ w/ ^7 l0 u
Ranked data, 等级资料* E( k1 m I$ I5 F U
Rate, 比率# w: |) u: c' r3 X* W1 l( S
Ratio, 比例
& ]% }1 _7 T; ]Raw data, 原始资料
5 O$ G; d9 _3 s+ l; U5 @8 vRaw residual, 原始残差3 Z* I" o: @- _
Rayleigh's test, 雷氏检验, a; d& R3 I/ |; j
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
! Y% f$ o0 |* v: yReciprocal, 倒数3 v3 s! M l8 g, ^
Reciprocal transformation, 倒数变换
) d( l. U5 e, vRecording, 记录
) u0 V+ o) n" vRedescending estimators, 回降估计量
* v0 A% Z; }9 Z" C( oReducing dimensions, 降维
2 A$ Q7 V5 h+ B' v" c$ e, H! N uRe-expression, 重新表达
- o$ {: h$ s2 w+ Y. GReference set, 标准组# d2 r% b. u8 Z1 ?1 q; Q4 n2 s
Region of acceptance, 接受域6 s; f/ I& ^. t$ ~9 {5 @) W
Regression coefficient, 回归系数5 {0 E, |' P0 T
Regression sum of square, 回归平方和' @! _8 w* q, p9 s3 K
Rejection point, 拒绝点
3 g1 {+ I4 H* f2 FRelative dispersion, 相对离散度
+ c8 K% y- c8 I- KRelative number, 相对数) b' u7 A& M1 s+ f; ^5 Y' W
Reliability, 可靠性
+ L, O: B( B/ A9 k, f+ {Reparametrization, 重新设置参数- `" S0 e9 A2 D
Replication, 重复6 k5 N. p6 e+ g, y/ p1 K
Report Summaries, 报告摘要' m8 ? k8 B* |7 f: p8 s
Residual sum of square, 剩余平方和 |% R1 S% o! M* u# `
Resistance, 耐抗性
4 g$ M/ `4 I0 z. x" i/ N0 RResistant line, 耐抗线
- N7 E' T/ h. ^' K: qResistant technique, 耐抗技术
0 i& Q4 _7 z7 A5 B) M ER-estimator of location, 位置R估计量
8 u2 K7 L W0 ^7 ?, }2 t5 ]% J. MR-estimator of scale, 尺度R估计量
$ a) X( W- U1 [$ W/ ^Retrospective study, 回顾性调查/ Z, X, v2 ~! w: ` S# w
Ridge trace, 岭迹
2 K' Y) H, g, a# g, n! }- YRidit analysis, Ridit分析
% [& r) l3 ]& eRotation, 旋转
/ o7 X& G$ x4 P- Q- g/ ] a0 W2 V+ ]Rounding, 舍入% B x; g$ e& Q+ A5 C
Row, 行: s4 z% K: Q: c; u- {$ G6 z1 i3 e' e
Row effects, 行效应
! [* l( Y! e( i/ f: CRow factor, 行因素
/ s0 B* z e7 @1 C" R7 `: n5 QRXC table, RXC表' f: _% h# L) H1 V1 ~
Sample, 样本
& B y: [- w- u F0 T$ c8 E; z4 pSample regression coefficient, 样本回归系数
1 {9 z; P+ X' t- K6 i7 G4 P# Q, NSample size, 样本量
7 K/ c; N# u* F. XSample standard deviation, 样本标准差! ?% L! o8 }! V& Z- B& ^
Sampling error, 抽样误差
+ @; S! l" } ASAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包/ w- q& y0 Y& j. P% W
Scale, 尺度/量表
9 r- Z7 |3 b1 ~/ u" |6 y- w/ ZScatter diagram, 散点图 d8 X* n# Q; F5 V `2 H
Schematic plot, 示意图/简图; o# a9 l+ S/ g- h
Score test, 计分检验& O4 y. W/ C0 } N! T
Screening, 筛检: u3 q, o' }8 g% A7 B- Y6 c! g
SEASON, 季节分析 1 Z$ f1 ~; z/ C
Second derivative, 二阶导数
- u) d& t1 {- i+ zSecond principal component, 第二主成分
& M6 Z. W8 r. v6 C5 PSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 # k& r6 j+ J3 H! _, j \6 I" N* ]" |
Semi-logarithmic graph, 半对数图% ~ b. U3 S+ r, i# Q7 X
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸0 Z0 V. Q0 U* x: c& r: R7 R/ B
Sensitivity curve, 敏感度曲线
1 J |3 j* M' |- LSequential analysis, 贯序分析3 n% z5 R$ v! R7 E+ |
Sequential data set, 顺序数据集' I- J4 A) w7 n$ W$ m
Sequential design, 贯序设计
2 k! i$ K* K) N5 b% [5 R' u* ?2 @Sequential method, 贯序法+ F3 q3 c5 U* q
Sequential test, 贯序检验法0 A+ K( G" c7 ^! b }
Serial tests, 系列试验
; S$ I5 m: @, `% VShort-cut method, 简捷法 7 |7 u T" G9 }
Sigmoid curve, S形曲线8 Z2 v+ [5 J, g1 W" `
Sign function, 正负号函数
% q4 G! P- r9 A) u; T. ]Sign test, 符号检验
2 @! b7 _6 P: ]( v/ M8 jSigned rank, 符号秩; `5 u7 S8 K( j+ ~. J
Significance test, 显著性检验& W/ m8 q: s O2 A0 p x3 ?6 V. _+ s
Significant figure, 有效数字
3 K$ W+ u; v. U' }2 P2 Q$ y4 O! eSimple cluster sampling, 简单整群抽样; \" B; n* F F c
Simple correlation, 简单相关7 F1 x" F( D) Q }9 d
Simple random sampling, 简单随机抽样* u, ~! V y" f2 f9 Y P
Simple regression, 简单回归0 z) N: D" c& a( E7 n6 P' H
simple table, 简单表" j/ ]# M; z* B E* @
Sine estimator, 正弦估计量2 s5 N* _! B) G& F
Single-valued estimate, 单值估计5 g1 ~- b+ C: I( ` h
Singular matrix, 奇异矩阵
9 b9 g* t+ [+ V1 w- t6 ZSkewed distribution, 偏斜分布
% _4 t2 \" q3 P; B. R7 h8 R* `Skewness, 偏度
9 c* m* O6 }4 C# RSlash distribution, 斜线分布
! d; D p- Q9 jSlope, 斜率
/ j. w3 u. ]) ASmirnov test, 斯米尔诺夫检验; Q- I9 [2 S! l" ?+ p
Source of variation, 变异来源6 X8 [: d8 `3 y$ c8 k0 ]
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 L; ~' o6 \" d" [3 T7 B
Specific factor, 特殊因子
* q6 U- `8 }5 j+ @Specific factor variance, 特殊因子方差
+ F( C/ d4 A% d: o, Q* \0 z- _Spectra , 频谱+ I. M' Y9 I6 L' W! A8 Z
Spherical distribution, 球型正态分布
6 ^& I4 L; v7 t( nSpread, 展布' l! ~# Y% j2 x$ J8 H: {
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包0 _( X# ^# r# E$ H% ^7 d
Spurious correlation, 假性相关1 i6 u( C! G* S; C: K/ A+ W
Square root transformation, 平方根变换
C4 T- ?5 `1 @3 L- g2 I0 FStabilizing variance, 稳定方差7 ~; n# y6 O" F- D* {' c& e/ b8 [
Standard deviation, 标准差
9 ]5 K! h- X ?+ jStandard error, 标准误
, w* D6 x% Q) u3 y4 M1 b/ K8 |Standard error of difference, 差别的标准误5 z! P0 [- `. `8 y' H
Standard error of estimate, 标准估计误差
2 S1 U- f* h, k# n; cStandard error of rate, 率的标准误
! k6 A9 C+ T3 P* xStandard normal distribution, 标准正态分布
& ^ I4 H- @; u0 K$ f0 C2 RStandardization, 标准化
$ y, e! ^" i' k3 j$ C6 Y) YStarting value, 起始值+ l6 J& n- Z: S* G A
Statistic, 统计量6 ~( P y3 j" U" T3 }
Statistical control, 统计控制
( E. E3 e. @0 ZStatistical graph, 统计图. Q" q1 @ T# R& t9 z, D9 i
Statistical inference, 统计推断% g0 f# y. |& E# J2 ?$ ?
Statistical table, 统计表4 A, r/ U! O: M7 ~+ _2 R
Steepest descent, 最速下降法3 y* B0 S' f9 i6 \: Q
Stem and leaf display, 茎叶图8 I& H# i; U: ?+ M3 l
Step factor, 步长因子) t+ |2 a! D/ Q* g
Stepwise regression, 逐步回归% B& G7 A0 X/ n% D9 ^+ I! D1 P8 t
Storage, 存7 D5 _/ K7 _5 Z' L* m9 m
Strata, 层（复数）. A0 g7 M" V8 T9 |
Stratified sampling, 分层抽样
) M/ S. b, Y; b% g3 aStratified sampling, 分层抽样7 b; q% @' O9 h W! [
Strength, 强度3 y+ l9 `0 _) G. M
Stringency, 严密性
' d6 z+ c8 C# t3 i* P, p% O& N4 ]/ u. jStructural relationship, 结构关系
& w m/ K8 C5 M! W8 [+ j9 g6 G+ k% d( BStudentized residual, 学生化残差/t化残差- K! A6 n) g9 }1 X
Sub-class numbers, 次级组含量
$ H4 Y, d/ A3 P8 R. P8 I8 {8 JSubdividing, 分割
. B" W: v( z& GSufficient statistic, 充分统计量
: @+ z, }0 Z8 x* @0 ] CSum of products, 积和; ~1 ~1 A5 A. B( e. z7 o% `2 h
Sum of squares, 离差平方和
* X7 |" x& O' o+ Y: pSum of squares about regression, 回归平方和- T" P# ~5 |6 P. ^) f
Sum of squares between groups, 组间平方和' h4 P9 n q9 @! ? N: t# m
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和- S2 E- ?6 f- m9 s$ i
Sure event, 必然事件
5 y) l( k1 w6 M) M! Z8 i3 sSurvey, 调查; I; {6 h8 E, g4 a. B4 G0 H
Survival, 生存分析! E; b+ e& j4 q4 ^2 N) W, h- |6 {
Survival rate, 生存率: s" C( y% f& J9 b
Suspended root gram, 悬吊根图
6 f( r8 l, W* k p3 S+ s. uSymmetry, 对称2 u3 S4 A+ g4 S- |
Systematic error, 系统误差
& E9 |0 f4 J, r/ |2 }! b& BSystematic sampling, 系统抽样
; c) b5 ^, }) H/ B) xTags, 标签8 ~6 Y6 c2 ^0 l1 o3 c1 s8 |
Tail area, 尾部面积
5 j& l; W" |7 T( P1 x+ M2 q% C# ITail length, 尾长. ~+ N' O" d# W
Tail weight, 尾重! F1 C3 j! V6 Y7 H Y' ]" s3 Q
Tangent line, 切线
/ i1 t) Q9 U1 Z+ T- eTarget distribution, 目标分布
/ u3 y; w3 i( e6 x7 `Taylor series, 泰勒级数
8 G) k9 e* ^1 F, T" OTendency of dispersion, 离散趋势, I' ?: M; t# Z' C7 M" C
Testing of hypotheses, 假设检验
: {4 G6 b" I0 v; s! e, d KTheoretical frequency, 理论频数! b2 m9 N' |: R9 I4 G, Q$ j* o9 E$ S
Time series, 时间序列
% `5 x [ b: d5 c5 R8 T0 F& TTolerance interval, 容忍区间: O1 ~! Q; \/ m* u
Tolerance lower limit, 容忍下限
" q% H. y7 G9 i( j% T# RTolerance upper limit, 容忍上限
' I4 O9 y, \% e, C4 _% MTorsion, 扰率
6 m: W1 u! `, uTotal sum of square, 总平方和5 E; h* p5 `8 M V$ s7 |6 ^ I
Total variation, 总变异$ q0 @" z2 {, |! L6 j
Transformation, 转换5 \, S8 c6 L9 S: X* v3 ~( Z
Treatment, 处理. I# {/ Y' k9 O9 n
Trend, 趋势3 b1 E! G/ g! C# A
Trend of percentage, 百分比趋势1 c* t3 G `! O5 K; S1 k
Trial, 试验! R5 j! [: _ v
Trial and error method, 试错法; Y2 S) i% X, r8 n: H3 d' _
Tuning constant, 细调常数
7 x1 Z2 l3 G) E- R1 gTwo sided test, 双向检验; j9 Q) |' @4 ]
Two-stage least squares, 二阶最小平方( o8 c- ^/ Z( R, J' O3 E
Two-stage sampling, 二阶段抽样 l# b0 }+ r7 }, w) C+ O( k
Two-tailed test, 双侧检验; m3 q' E7 S* T9 i, Q( d2 }0 ^& I
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析% r X( s. z$ ^( U
Two-way table, 双向表
" Z5 F6 q9 m$ m9 Y# KType I error, 一类错误/α错误. q6 w* M, f! k0 r* I( Q
Type II error, 二类错误/β错误
/ b' e: f$ C+ u! ^- T( {( K+ ^UMVU, 方差一致最小无偏估计简称- P( r$ Z; b0 U& f4 ]* i
Unbiased estimate, 无偏估计6 V- |7 B) m8 w7 {# q
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
5 ? u" E r( P2 v- q9 XUnequal subclass number, 不等次级组含量' Q$ A- _3 {& j8 `. Q
Ungrouped data, 不分组资料
/ k( w' H( l: tUniform coordinate, 均匀坐标2 y! x2 m+ G( ~3 x9 a
Uniform distribution, 均匀分布
9 ^2 L8 m! N1 d( t( C5 u6 D* ZUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计 J# |2 t4 Z) J
Unit, 单元
! ]% G" k7 P5 @% k% Y3 m0 IUnordered categories, 无序分类0 S* o1 |5 V. c1 ?" S
Upper limit, 上限6 ^& C( T1 _- _7 ~9 X
Upward rank, 升秩" o+ |7 H3 I& [; p! F0 M
Vague concept, 模糊概念
8 n+ W' S8 K6 A& P8 G' m6 N! mValidity, 有效性* B8 }5 r! f$ o3 _
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计 @8 i4 V J+ I D8 s% X: L- H0 ]
Variability, 变异性
( y0 Z7 @6 L1 F. a; cVariable, 变量
: U/ O/ M, H& p% c9 hVariance, 方差
" j# V# @; v7 r3 lVariation, 变异
: c/ v; c& H. o6 eVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
; k4 k5 @, e* r' Z% z W iVolume of distribution, 容积( M1 u3 k. B' e" l
W test, W检验
; X5 ]0 c6 y0 p6 R& A7 A5 M5 u bWeibull distribution, 威布尔分布4 v( L- h, s/ P3 x0 _5 U# Z! j
Weight, 权数& ]1 c& j( B z, d
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验5 n/ Y6 N1 w$ b. }. I- z; i& u
Weighted linear regression method, 加权直线回归
4 @) H4 N7 y, gWeighted mean, 加权平均数& n* S s4 g& H, v' Y! j
Weighted mean square, 加权平均方差
9 v# q/ y5 M( J9 q H8 _Weighted sum of square, 加权平方和
; [0 N1 A. s0 Q; ]# hWeighting coefficient, 权重系数
) N0 Y- t; ^- j Y( u( DWeighting method, 加权法
' m M+ I, i$ f- n9 }W-estimation, W估计量5 R8 ^0 x* k6 {
W-estimation of location, 位置W估计量, n! r- y6 O( c' ?+ s
Width, 宽度
( G" ?0 J# _8 Z8 T$ i) uWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
6 K/ N5 l6 ?5 N4 c$ e7 C3 k. [3 nWild point, 野点/狂点1 q9 U! Q1 A, K9 [
Wild value, 野值/狂值
+ u- t' s! B# k# b' ~$ eWinsorized mean, 缩尾均值/ y1 J/ [6 `- C: {+ a+ `
Withdraw, 失访 8 I: n. ^% x4 n) _/ A; p
Youden's index, 尤登指数% S0 a6 G3 J# s; t1 w
Z test, Z检验2 ^5 G4 A9 P( \( K% ~
Zero correlation, 零相关
, m/ u7 A$ [: \Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
