|
|
Absolute deviation, 绝对离差
: |& e4 A7 D* f% K) F; C7 eAbsolute number, 绝对数
: I( _- Z; e( F. WAbsolute residuals, 绝对残差$ z+ ^; ]0 n9 o. A1 h5 E0 n
Acceleration array, 加速度立体阵
# k! K# e$ b/ n7 t# VAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度/ {# g8 n0 U4 I2 E7 u
Acceleration normal, 法向加速度
k# V: h! l- X, t0 [; e/ ^5 a# u% HAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
/ { c% t$ T0 `Acceleration tangential, 切向加速度
, e1 q9 B6 f: H% m( z) N' [Acceleration vector, 加速度向量
# J$ W9 a/ f, s- x" OAcceptable hypothesis, 可接受假设/ f/ U- O0 |( x# R" }" \# a
Accumulation, 累积
5 C5 u/ D3 @8 \ @3 BAccuracy, 准确度
" X; g- D! ~+ E5 y5 A. G/ xActual frequency, 实际频数& l0 u, n4 D$ l3 N- R: V- _
Adaptive estimator, 自适应估计量* O5 \# U% A. a+ m |7 v1 i- |
Addition, 相加
6 I9 {0 K# x0 r" vAddition theorem, 加法定理
3 n% `( s3 [6 J5 e( Q) W9 h" O) VAdditivity, 可加性
# g# R8 b, I* M ?8 cAdjusted rate, 调整率5 f9 L7 i7 |& j5 R( H8 D
Adjusted value, 校正值
- U [1 t) U* [8 _Admissible error, 容许误差9 r# x# H$ r' e* k D; m
Aggregation, 聚集性
! _! l2 T( P( ~% `Alternative hypothesis, 备择假设
8 F- e0 V l6 C5 T) u5 eAmong groups, 组间" ^* u# B: J$ u: k8 i2 C
Amounts, 总量
1 k5 s0 [9 n0 Y5 @3 ~8 l2 SAnalysis of correlation, 相关分析- W& K( U/ F' S S7 J
Analysis of covariance, 协方差分析' E) h+ K0 z D( U/ r" ` h% V R
Analysis of regression, 回归分析
; n, F4 f5 V3 p% C; DAnalysis of time series, 时间序列分析
, C/ X- g( W% l7 a/ TAnalysis of variance, 方差分析
( B$ G; C# `5 ~Angular transformation, 角转换
+ [) r6 }0 S8 kANOVA （analysis of variance）, 方差分析
! p8 r/ e' j. [. P& Q( wANOVA Models, 方差分析模型/ e: U0 S6 q' q+ N# {* [. Z7 p
Arcing, 弧/弧旋1 z+ a( j* w9 E, i0 P3 J( u& h
Arcsine transformation, 反正弦变换/ Q# u3 W& w8 K- {- E, T7 ?
Area under the curve, 曲线面积
( q. Y' F) v( t# n$ B" I* F0 GAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
4 M! w1 `& S" c* p1 ]- `5 w9 lARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 * `7 B3 k) ~+ F
Arithmetic grid paper, 算术格纸0 C7 L0 M+ n' l1 H+ L; ?5 F! Q
Arithmetic mean, 算术平均数' q Q0 w; {2 h
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系1 z0 L8 C' V7 C, R. z, f1 Q% E
Assessing fit, 拟合的评估7 t( M4 u! x% G B. b6 d, g
Associative laws, 结合律
3 O$ R$ ^2 d2 u+ MAsymmetric distribution, 非对称分布
% T) M' |, Y) W; D' [ L6 e& iAsymptotic bias, 渐近偏倚4 r. D) {& m3 B: a0 K* _1 w
Asymptotic efficiency, 渐近效率0 C2 R/ |0 S! T- [4 f1 V
Asymptotic variance, 渐近方差
& x% j% N6 T3 C- M' Q$ bAttributable risk, 归因危险度9 \4 ?2 U5 B3 l3 w0 K; ?
Attribute data, 属性资料
/ w% U* U$ a" G! p& gAttribution, 属性
/ \9 p" |0 R3 B8 hAutocorrelation, 自相关
7 m% `+ w$ e4 Z$ p! [3 h0 l/ j% A% i1 ~Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
7 s9 l" a+ I) S' Y) |/ O5 [+ mAverage, 平均数 {8 D5 m0 N X2 b y8 k9 t
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
) p2 i9 k: H* Y8 @8 bAverage growth rate, 平均增长率3 H& f; K$ n0 ^+ v
Bar chart, 条形图! M+ p L) {0 \' Y# ]
Bar graph, 条形图
$ v. \5 ]% G4 m- |. x1 ?& kBase period, 基期
9 a- i v1 F4 D* a& O2 ?( ^: UBayes' theorem , Bayes定理; Y4 y* z) I. @. x8 ?; x
Bell-shaped curve, 钟形曲线 Y {; q0 _8 f) W r4 ^( P2 p* R
Bernoulli distribution, 伯努力分布9 W6 v5 w8 u- r+ T* V0 C
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
/ A7 ]& X7 B6 Z1 b2 N( O# VBias, 偏性
# w( Y! q: x4 P, S0 j( l0 J% uBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归5 ~. z' s' c |9 w* @- U
Binomial distribution, 二项分布7 Y! i1 z2 C( o4 `
Bisquare, 双平方. _( d. i* x) y G. \, w: ?
Bivariate Correlate, 二变量相关
' U3 G X) ?/ nBivariate normal distribution, 双变量正态分布
h/ w/ e+ a; r9 H5 d" C4 \Bivariate normal population, 双变量正态总体
@8 w; u' g7 G9 UBiweight interval, 双权区间5 i# C: B4 [7 A& }5 y+ ~! H
Biweight M-estimator, 双权M估计量( g8 n. Y5 H2 E! ]* ^( t
Block, 区组/配伍组
( ?* d) p+ @6 g7 rBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
2 g h" F$ G6 T( pBoxplots, 箱线图/箱尾图9 W* {0 P k8 ?' D& s. ^
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
! a4 U' i* K7 g9 X: HCanonical correlation, 典型相关! f2 N: Y% J- `
Caption, 纵标目: m5 S, J. h* a F# ^8 j5 ]+ N$ O5 D
Case-control study, 病例对照研究7 Z3 N& g- Y* T* c7 |
Categorical variable, 分类变量' u; z. Q0 }) j9 ]3 Z
Catenary, 悬链线% f) T& D$ W/ }" j: @
Cauchy distribution, 柯西分布
5 g% I: ^, o% c- a, H- NCause-and-effect relationship, 因果关系
) m5 P- ^$ y) t# ~Cell, 单元3 u: e0 T6 G5 T
Censoring, 终检
5 b* F/ t: P4 \' G3 ]" k! D/ O1 C( eCenter of symmetry, 对称中心
8 h% ~- ?4 x/ Y$ A2 U9 W+ hCentering and scaling, 中心化和定标& W( v" p7 r; Z% ?2 L
Central tendency, 集中趋势
6 p5 m, f7 O0 o+ }. s" C) ^Central value, 中心值8 p8 }$ v) G5 y0 ]
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测3 A* Y8 x2 U& g& O5 V
Chance, 机遇
# s! _$ Q' M2 O4 R" AChance error, 随机误差
3 n3 G: F! g8 p; u# m: `' Q& D8 YChance variable, 随机变量! L1 J( a0 }, _/ c
Characteristic equation, 特征方程
, J0 d+ `5 C$ N% LCharacteristic root, 特征根* ^) P% k/ v! n1 s6 e$ a+ D" _9 u
Characteristic vector, 特征向量
9 W% s2 u3 |. U, ~Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则1 H5 R! |, ], k; {9 a+ G) c
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图7 @$ t6 y* ~( L7 n, e3 E
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
# |; Y. ~' n3 ^1 p8 bCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解) j5 L/ c& ^: @$ d" n6 S
Circle chart, 圆图
* j6 E9 R* D% Q' w* hClass interval, 组距# p* Z# r, h$ `5 e! R' }( P
Class mid-value, 组中值; r0 b Y$ E( h! g
Class upper limit, 组上限+ z0 S$ V+ y% L# Y' g
Classified variable, 分类变量0 K& V0 M3 X8 Z2 T7 K
Cluster analysis, 聚类分析
3 a1 Q7 O6 O/ u4 ?% K! N; rCluster sampling, 整群抽样
4 ~& r7 l4 [: K- E! JCode, 代码
; o* h+ g L1 m4 p3 d8 c0 ACoded data, 编码数据
& D8 q9 i: c* s# z; N, k$ zCoding, 编码
+ J4 ^6 c s3 `5 ?Coefficient of contingency, 列联系数
" {# p5 F$ Y2 s* i- ~6 |Coefficient of determination, 决定系数
. @8 b0 @& ~) G) J7 v9 B* [, e1 oCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
' M; [; {3 _" g9 c* z6 ACoefficient of partial correlation, 偏相关系数
3 ~9 ^8 g6 U& H" JCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
% U. q' E7 T# ]* w/ oCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
4 y O! V, E# B, _+ b+ j6 x* ~Coefficient of regression, 回归系数
/ E' o9 D3 I/ NCoefficient of skewness, 偏度系数2 f1 [+ Q) a4 w' H h
Coefficient of variation, 变异系数5 ^2 o$ W2 v) Z
Cohort study, 队列研究
# ]8 g4 P+ j" n8 ]2 HColumn, 列1 i0 e2 P- B' h8 G* D
Column effect, 列效应/ ?; m! R3 t9 n! J1 F1 ~
Column factor, 列因素
l1 I) ~3 U# l- g8 qCombination pool, 合并4 H! G2 Z6 S) I1 ~- k" {' I+ }
Combinative table, 组合表3 T; L/ [( `) J9 u+ X8 E
Common factor, 共性因子7 W! A1 p9 L2 ]' r! s$ I
Common regression coefficient, 公共回归系数! E- N; l) w, B" B
Common value, 共同值
5 m6 p3 U) |6 C! ACommon variance, 公共方差$ C# o/ H6 I; F
Common variation, 公共变异; I8 u+ @- r( Q* j/ S+ g
Communality variance, 共性方差, n& g4 T% o4 w2 T
Comparability, 可比性
$ q: Y* \- S3 n( `: KComparison of bathes, 批比较: ]5 Y) [3 E! W0 ]
Comparison value, 比较值
1 _ a0 L# }: t' q0 x5 Y# gCompartment model, 分部模型
/ ^# S' B/ @4 _5 M: k, H, ^Compassion, 伸缩
& e2 O' n1 j% l/ F9 R" I! Z! O3 gComplement of an event, 补事件. g I' N8 m7 {+ h2 a$ j7 H
Complete association, 完全正相关) V( ]7 d" c0 V) W/ `7 W' w
Complete dissociation, 完全不相关# m0 N1 P, | {8 o" c
Complete statistics, 完备统计量: q! R3 H k$ d& k& Z( B) c+ \" N
Completely randomized design, 完全随机化设计9 S1 E/ h7 {3 H& t
Composite event, 联合事件3 d( R: \$ J, U3 a5 T9 t
Composite events, 复合事件
, n$ H5 Y4 r( wConcavity, 凹性
/ ~" `3 U8 |# A V) ~; V% FConditional expectation, 条件期望
9 O) ^ O6 d I w5 R: ]Conditional likelihood, 条件似然$ c$ p, H& ~9 M6 ]! \0 x" o. A$ y
Conditional probability, 条件概率1 G% D5 O+ p% f
Conditionally linear, 依条件线性' i) D& [6 c. K8 b: Q* E3 h- l
Confidence interval, 置信区间
+ W2 O: J/ z0 z- k' TConfidence limit, 置信限$ o" p; g) t# v7 m, o H0 x& }6 n) D' E) l
Confidence lower limit, 置信下限9 U, P; q" k. Z6 \$ C$ T6 `
Confidence upper limit, 置信上限
! S2 t8 [! t' z( N+ S4 lConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析! a8 n) Z( P8 z) X) _, ?8 Y' j
Confirmatory research, 证实性实验研究: }" J% M& J. {/ j' L4 Q7 i
Confounding factor, 混杂因素2 y: E+ R3 F7 y3 {, c9 T" i
Conjoint, 联合分析
, ^& U9 [$ ~0 w. N p* TConsistency, 相合性+ D; C8 R1 c5 Q# X' v3 U/ F
Consistency check, 一致性检验
- P- W9 C0 r" I n/ Z0 uConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计+ v, ?' [+ ?% \( _- }) L
Consistent estimate, 相合估计& i6 S) p; b* n5 w
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
0 D5 j. [+ o6 ~1 p. o+ X/ T2 _( VConstraint, 约束" R& Q7 Z$ T- g7 \: \7 s1 B
Contaminated distribution, 污染分布
T; l* A/ V: n/ w: A u7 W8 t4 zContaminated Gausssian, 污染高斯分布
4 ]; F+ Z, V# y# a( K& BContaminated normal distribution, 污染正态分布, h! n4 e0 k2 g: H
Contamination, 污染" X0 c0 i3 ^, p, D1 l
Contamination model, 污染模型" p: |7 z4 Y; L- a. Y
Contingency table, 列联表# k& v* V" z7 Y7 A, G) Q% F
Contour, 边界线6 s5 f8 t% X7 J! @0 V' r( l
Contribution rate, 贡献率
5 H+ h# N% E! u/ A* K3 cControl, 对照: Z5 L+ Y6 M. v) m. o/ ^, M" `
Controlled experiments, 对照实验
5 d* s% p# `, K1 O0 w- YConventional depth, 常规深度
0 r: z& ]% W4 s4 \0 S/ V* Q* EConvolution, 卷积
% _$ K" c$ \) q* P& U* k, aCorrected factor, 校正因子
6 D' j. g6 K7 @! g/ O2 k& bCorrected mean, 校正均值
V0 U1 v5 c9 D- m; M( XCorrection coefficient, 校正系数, r8 X) G, G, D, }5 D; B; j4 ~' o7 I
Correctness, 正确性
' f) V6 S! E1 P/ I |Correlation coefficient, 相关系数: _, K W! \& C1 u
Correlation index, 相关指数
7 A5 l: D. M) c+ `% w; e! ?Correspondence, 对应* g z* j' `6 E
Counting, 计数
& D. Y. R& m' c+ M# A+ DCounts, 计数/频数, J4 z# X; Y3 t! [- g% f& K+ \; A
Covariance, 协方差
0 q+ ^5 e$ e: h( @1 qCovariant, 共变
% C0 P3 c; i$ Z& ]- `6 TCox Regression, Cox回归
* E% U8 V+ p. ACriteria for fitting, 拟合准则
. U) D7 h: A" k: s4 h* @Criteria of least squares, 最小二乘准则
4 ~* V; V6 T% p+ M! m5 e+ mCritical ratio, 临界比5 I5 P# i8 C! ~5 V$ g1 ]( i2 ]9 X$ Z
Critical region, 拒绝域
/ P% p, B8 e5 w1 aCritical value, 临界值
4 U- o+ X5 j( o" S$ k, V4 e5 _3 CCross-over design, 交叉设计
) `! y, y# x$ tCross-section analysis, 横断面分析6 \$ P- ~5 l" ~, s, ?0 ^0 \
Cross-section survey, 横断面调查
6 @" x/ Y5 [' a) Q, KCrosstabs , 交叉表
% O. U7 ~' t3 b# B+ R2 |) aCross-tabulation table, 复合表
$ [+ Y/ N) E# u& }8 I$ pCube root, 立方根- M4 S# K: Q0 @7 I2 W0 u3 C! v
Cumulative distribution function, 分布函数8 H) L/ q' J0 U2 x( _: a6 r
Cumulative probability, 累计概率# J! I0 P$ U: i1 [+ o: t: p
Curvature, 曲率/弯曲
+ m$ F& \; ~( ^! R, R" U! p7 mCurvature, 曲率
- l# H2 g% |7 y' m6 B. u rCurve fit , 曲线拟和
( S% H- h4 A( I1 sCurve fitting, 曲线拟合
8 Z( W* S+ P. H3 k; [4 qCurvilinear regression, 曲线回归
* ]6 m. {$ p9 ]* `Curvilinear relation, 曲线关系4 B8 j; U8 F+ g# w8 u7 H& r
Cut-and-try method, 尝试法* p; m9 ]5 z* |# [
Cycle, 周期4 }6 h9 |+ G2 b
Cyclist, 周期性
2 { p7 R/ ?- `3 xD test, D检验
/ c$ e4 n1 L5 j( E! S( h$ uData acquisition, 资料收集; ? F5 c+ i, K' I
Data bank, 数据库$ f# C/ O+ W# H- W
Data capacity, 数据容量" @1 ? i5 F* E$ J7 b
Data deficiencies, 数据缺乏/ ? v- ~4 _) d+ \) X/ A
Data handling, 数据处理, Q! _ z; f7 I! S8 N
Data manipulation, 数据处理
) @9 r! I- ^4 U' u9 `/ Z& N4 m/ ?2 SData processing, 数据处理
" r; c" y4 c+ V, n7 [Data reduction, 数据缩减( |! I$ @# p# C+ }) d* i* d5 T
Data set, 数据集' S d) ]1 b% Q! o
Data sources, 数据来源; s, |, J; y- G, N5 p" R4 l
Data transformation, 数据变换7 E& b9 { m! s; G f4 z9 x$ I& _
Data validity, 数据有效性 u/ j% `8 \' r; s
Data-in, 数据输入
/ z( z5 ]$ {& IData-out, 数据输出
; e0 e; [" U: R5 g% E7 N; O: e/ cDead time, 停滞期
, r, M& @7 L8 }, C h9 VDegree of freedom, 自由度. S; `3 R8 `5 Q8 D8 B
Degree of precision, 精密度& R ]' r& U/ d/ N r5 j8 U) u
Degree of reliability, 可靠性程度# m% J$ p2 B0 j3 g( r
Degression, 递减6 a9 ]; H8 ]( l' A
Density function, 密度函数: Y" {, O0 Y- P( S2 R+ ~: B
Density of data points, 数据点的密度4 \+ [) g' v8 `
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
7 U5 @* q* A6 r! ?5 i- ~Dependent variable, 因变量
$ P) i) h# }" ]: A. }4 jDepth, 深度5 f: l; h# o. f9 h) F9 V9 ^
Derivative matrix, 导数矩阵9 Y! w3 ?: e/ C' ?
Derivative-free methods, 无导数方法( Z7 ]& Z8 J5 z4 @, C9 M, E% k2 t
Design, 设计( S1 K, e n6 R8 ]# d, I) r
Determinacy, 确定性
+ u( }0 u; D% kDeterminant, 行列式
6 o4 R4 Q- t% R8 J. s' lDeterminant, 决定因素
. x9 o" y2 u% ]) p/ z3 }3 ~/ XDeviation, 离差
* a- z' |# H1 K1 |- \# n2 QDeviation from average, 离均差
+ s" }9 e1 s/ Y; DDiagnostic plot, 诊断图
7 V( G% o7 A- }/ Z3 LDichotomous variable, 二分变量1 C+ o5 V) J/ F& L" n: W6 O
Differential equation, 微分方程" Q, w5 \# R" P3 o0 `
Direct standardization, 直接标准化法
/ K+ X, k2 U" d3 W K1 @2 lDiscrete variable, 离散型变量
- t- M1 B9 @' B% eDISCRIMINANT, 判断 0 }# t' Q4 X j( q- A
Discriminant analysis, 判别分析& }; x/ m8 s3 q- ?: e* v1 z/ O
Discriminant coefficient, 判别系数% g6 Z# n y4 \
Discriminant function, 判别值* r9 m: [* J, A1 f7 `4 |! ~& T
Dispersion, 散布/分散度
0 ]- ^3 }5 Q# k$ }' p8 WDisproportional, 不成比例的
5 d) [/ E: c6 k4 H6 aDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量1 z2 o2 l1 D: H2 M$ ~: } ~9 U
Distribution free, 分布无关性/免分布; X) t0 v2 ^* L+ Z# u# d1 g: o* z
Distribution shape, 分布形状4 P! y; f. l/ W1 ]' a' q
Distribution-free method, 任意分布法: U7 k1 X9 F: c U I
Distributive laws, 分配律+ U' ?- E. Y5 A, [! @
Disturbance, 随机扰动项
- a" J( ~1 ]* m0 ]( L3 S6 xDose response curve, 剂量反应曲线# k9 X/ A3 P; p) N6 X6 x# U" a
Double blind method, 双盲法
( ~) S4 Q4 l4 u. e2 R, e9 BDouble blind trial, 双盲试验
: T: @7 \9 p: |# v! tDouble exponential distribution, 双指数分布
7 V. n7 O( D( bDouble logarithmic, 双对数' v1 |) K; O6 T( f: C# _' {
Downward rank, 降秩
* X7 h- ?/ f, B0 f/ c4 [Dual-space plot, 对偶空间图
0 F- C2 v8 l8 W" V6 E1 u) s' e0 z: [DUD, 无导数方法
# N& {3 @% t0 TDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法9 r; ~6 f; L+ |/ j. l8 e7 H
Effect, 实验效应
3 L8 w8 z2 @, U6 b5 t% S& sEigenvalue, 特征值
$ k, J) U. W4 |! KEigenvector, 特征向量9 h5 o+ e$ T, z- ?, }
Ellipse, 椭圆
* g6 r C9 Z5 Q) `Empirical distribution, 经验分布
7 M: N- _1 F0 Z# W% JEmpirical probability, 经验概率单位
: I! [% I$ g- @- ]7 N D% AEnumeration data, 计数资料! A" o! q) b, Z3 T
Equal sun-class number, 相等次级组含量
- Y6 d2 W2 I: I5 H+ E& H* Q# R& A# {Equally likely, 等可能. Y% N" p& f: r6 F. ~- Q
Equivariance, 同变性
7 T8 @- _' i3 DError, 误差/错误) F) r9 [. y9 t& T# E
Error of estimate, 估计误差& P; b! v+ N! z% x @; i
Error type I, 第一类错误0 c* Q8 f, f( R1 O% _" X
Error type II, 第二类错误, G- N" @, W; [/ P- b, M
Estimand, 被估量
6 [$ {7 W7 Y- J1 M+ y/ y4 u, jEstimated error mean squares, 估计误差均方
+ J8 I% X' Y! ^& r3 f" nEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
* \+ t1 _9 s5 u/ m: dEuclidean distance, 欧式距离
3 I5 `: h% ^" V% H- v/ ?Event, 事件! V+ s$ o: h1 j, V) W s) `! | ~0 A
Event, 事件9 g* v7 n+ ]2 j) e L: i
Exceptional data point, 异常数据点' V+ l+ u7 y+ Y4 ~$ R
Expectation plane, 期望平面% D# V6 V& {4 f5 W( V( T
Expectation surface, 期望曲面9 v, p9 F- l5 R e# M* p
Expected values, 期望值! w& q+ T3 g% c0 G; V; T' h5 @
Experiment, 实验- M' N" G0 M, i, y0 `* W
Experimental sampling, 试验抽样 a9 v, y- }1 \
Experimental unit, 试验单位1 P, L& N+ L9 \1 O- E9 `, B# ?
Explanatory variable, 说明变量 T. ?( {- q4 v' x
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
) b' D# I% d- R- \" oExplore Summarize, 探索-摘要4 v! j' L ]) N8 ^# a$ q% b9 U
Exponential curve, 指数曲线
3 n3 D0 g' o( e$ _1 E8 A- Z O- bExponential growth, 指数式增长6 T) n* o& v9 H0 B! a9 F
EXSMOOTH, 指数平滑方法
4 h M3 {. M! G% z6 jExtended fit, 扩充拟合8 O8 J' h9 z1 K s( r8 D4 g
Extra parameter, 附加参数
' |2 r- z0 o: y# |. B% jExtrapolation, 外推法
" k: V, q. x5 BExtreme observation, 末端观测值+ ] \7 ^5 u) {
Extremes, 极端值/极值
$ R0 w( ]7 r7 w/ [- c# L3 t8 h' eF distribution, F分布; z# ^- l+ B9 S, M9 k! J- |6 B
F test, F检验
) `, I) j8 v( K4 z" qFactor, 因素/因子
4 p! b7 ` s E' ?Factor analysis, 因子分析
, O, v* N* B- l7 r s- RFactor Analysis, 因子分析7 C5 M9 o: d/ m1 n$ Y- }/ Y
Factor score, 因子得分
/ `- L# M- g, O$ ^! l4 iFactorial, 阶乘; w5 c, e( Z# m& |1 Y2 Q: X
Factorial design, 析因试验设计$ X& d/ t( t7 {/ h) i! A4 C
False negative, 假阴性
8 y- a( x: X$ l6 ^7 PFalse negative error, 假阴性错误
4 ?8 ]6 i. W- e1 p; I7 OFamily of distributions, 分布族0 J: Q2 U6 u6 R. r5 F+ ?9 ?2 G
Family of estimators, 估计量族7 Z) T; l# N) `9 R6 h. _; Q7 P- p& O
Fanning, 扇面4 |. `) W6 a, s# C8 g) Z7 p' M1 L) U
Fatality rate, 病死率( o/ h! K2 j4 s3 K6 h" Z( L8 \ Q
Field investigation, 现场调查1 v1 _* R5 I$ W
Field survey, 现场调查
) P9 r* d9 ?6 a; g: n( h! U4 DFinite population, 有限总体" s& x4 o' \/ u7 V
Finite-sample, 有限样本
0 n6 V1 L1 ?4 \# I8 ?First derivative, 一阶导数- q4 c& i9 Q% Y
First principal component, 第一主成分
! t8 x* ]1 m8 `% ~0 _First quartile, 第一四分位数2 b- N4 t, J5 U$ F/ _
Fisher information, 费雪信息量
/ e2 Y2 k5 W! Z h, ^Fitted value, 拟合值5 ~3 A: v/ |0 i+ a
Fitting a curve, 曲线拟合" M& E. F8 G! X
Fixed base, 定基
7 ?7 m; k3 I ^+ U+ M6 a' QFluctuation, 随机起伏, j' [/ g0 ~9 ^8 I) ~! ?
Forecast, 预测) c* D6 O0 C! B2 ]: { X' P
Four fold table, 四格表+ q1 S( I1 [. Q1 U* b
Fourth, 四分点' D* ~5 N- k8 i. _
Fraction blow, 左侧比率
5 s* Q9 }, t- r' F# o( t+ {Fractional error, 相对误差/ H, K+ f9 a; I
Frequency, 频率
1 ]+ g% w+ ]7 M5 Y: Z4 yFrequency polygon, 频数多边图
! _# T- j. U0 ]$ B3 B CFrontier point, 界限点- n* e( ~5 G9 u% b
Function relationship, 泛函关系- k- V/ d' B! F! }
Gamma distribution, 伽玛分布
" W3 p6 z: ~5 T! O/ A1 rGauss increment, 高斯增量3 k& g8 T. ?' Z) i" I, F
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布( E. q# o. h2 H7 ~
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
) | n8 c( G+ aGeneral census, 全面普查: k" `5 j- i, m A4 \. r# H7 p
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ( }& F7 W' l7 y' s& l, [+ W
Geometric mean, 几何平均数
4 h; y6 Q4 l) D, P# g( t" j, Q# wGini's mean difference, 基尼均差
4 B1 @* ~6 F$ N# r p' x, GGLM (General liner models), 一般线性模型 * _, h6 E4 s! ]! U
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
9 t9 i* m3 \$ Z m' m3 yGradient of determinant, 行列式的梯度
$ R0 l. J# F% H7 dGraeco-Latin square, 希腊拉丁方5 w* k+ s. K; e# A9 g( ^. B% c
Grand mean, 总均值. E1 |7 T4 x5 M3 ^' s
Gross errors, 重大错误
) p( f# }! [; N2 PGross-error sensitivity, 大错敏感度 |% g, ~! R! x
Group averages, 分组平均
" o4 w: r" b2 g0 p0 f1 iGrouped data, 分组资料0 E9 a0 e+ a+ [, f- Z
Guessed mean, 假定平均数/ x% |$ P' I, O
Half-life, 半衰期
2 }: l* v! W5 P- m* cHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
x9 u- ]$ e* o; v, Y3 zHappenstance, 偶然事件0 h- E- h' E4 `2 t& ]. E
Harmonic mean, 调和均数
& t, k1 `& W: F4 ~1 X `) N- R/ OHazard function, 风险均数' Z- i! `- G5 i# c, V F
Hazard rate, 风险率
$ L3 e5 u$ ]2 z3 tHeading, 标目 7 h( x2 P, A1 x7 m6 _2 C7 q/ Q- `
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
" m3 o" a# x: d8 V KHessian array, 海森立体阵
2 I/ n }1 q2 U- ]. q6 s* EHeterogeneity, 不同质
" B0 S6 k! u3 h5 _* U7 W/ O; ~Heterogeneity of variance, 方差不齐 & D6 D8 M# t$ G @7 B/ e
Hierarchical classification, 组内分组6 k. c% e# e3 k7 T$ B- b2 G7 Q- ~
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
" D7 B' P( X3 L" d, G; x, L+ }High-leverage point, 高杠杆率点) O# O f$ b$ W- V
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
! C! I! h: H$ }Hinge, 折叶点" s/ r; C) t3 G0 U' N1 }3 v
Histogram, 直方图) }: i3 s |3 k
Historical cohort study, 历史性队列研究
/ }9 q& s3 V+ \$ x( hHoles, 空洞, l; s/ ], D9 |* e
HOMALS, 多重响应分析
& _3 q# A& y& d" k7 s DHomogeneity of variance, 方差齐性
0 T, C! T% _5 n3 S+ Z0 i4 pHomogeneity test, 齐性检验
& b* {- Y: F: U# l8 gHuber M-estimators, 休伯M估计量
7 L* R7 I2 l* F' s; M/ w5 x* rHyperbola, 双曲线$ F P1 \7 u3 ^7 Z$ }
Hypothesis testing, 假设检验
) [# a: W+ e% y7 RHypothetical universe, 假设总体- Z% M3 T, N$ A: `
Impossible event, 不可能事件
2 _/ F, H0 {0 U! M' K4 kIndependence, 独立性
" }/ B0 X r" H+ d1 q* F! l4 qIndependent variable, 自变量, ]6 x/ i) p; w* {5 w
Index, 指标/指数
4 F3 R( ^$ j# [' ]Indirect standardization, 间接标准化法
& n( `; H% @, f8 R& r$ T& IIndividual, 个体
' t2 f4 O% o( {8 K( i4 }Inference band, 推断带
[9 A8 `! e( x I: {Infinite population, 无限总体
( k# a0 w. N7 R1 N8 Q* G+ @Infinitely great, 无穷大
d* ]) ?! x" i6 R- yInfinitely small, 无穷小
! b: X t1 [+ p4 K) _# ^3 U# xInfluence curve, 影响曲线) K2 O9 M' _% p
Information capacity, 信息容量
u# X; Q8 d. x. z; B$ gInitial condition, 初始条件+ E6 l3 t; Y5 ]3 d/ a5 U
Initial estimate, 初始估计值
3 Y: v" i2 ~( a- NInitial level, 最初水平
- {2 N) ?; f* r; o! wInteraction, 交互作用 q- D; t& l! ^& |* w
Interaction terms, 交互作用项
- L! k8 A9 g& t, B3 P/ J" P& eIntercept, 截距
' B8 {+ g8 A5 lInterpolation, 内插法
K3 \2 t4 [' o1 JInterquartile range, 四分位距7 a' p; m2 Q3 n6 d/ j3 D
Interval estimation, 区间估计
T) t" o. n) F8 Q0 FIntervals of equal probability, 等概率区间$ G& \/ O* i5 Q: l9 a8 R
Intrinsic curvature, 固有曲率* c( \0 y5 n4 v! s8 ` F, t
Invariance, 不变性
- R5 z/ c/ j0 y* ~Inverse matrix, 逆矩阵8 ]1 H" J) b& R1 T8 `
Inverse probability, 逆概率
; B) N. g q( ~) Q# K) m4 n; XInverse sine transformation, 反正弦变换
. A, z. P# _* [4 l9 _ x2 DIteration, 迭代 - m! X$ A; C; }2 q" J. S
Jacobian determinant, 雅可比行列式
% |# C+ H5 F; y( R0 t: _Joint distribution function, 分布函数
/ N+ N. O) d) J, b4 YJoint probability, 联合概率
, J/ B2 A. \/ r. P0 m# u2 PJoint probability distribution, 联合概率分布( t" S) y5 a0 z% T) ]2 t
K means method, 逐步聚类法) D1 s4 r* \* f- h& M+ K S7 R7 D
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
' |$ p) ^5 @1 u3 ]7 pKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图' W- R' z k' w' C! I8 ~7 V V9 Z
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关; g' l4 H; J+ B+ Y+ ~& J
Kinetic, 动力学4 ~: P/ s/ l9 q u+ H5 i
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验5 @2 P" ^% u3 M! M1 Q" Y
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验6 d/ G/ t; G4 A' L5 K' o+ f% w& l7 b
Kurtosis, 峰度/ X5 E' a" i3 t$ v# G
Lack of fit, 失拟2 J; }. j! g E% ~, h
Ladder of powers, 幂阶梯
- U' [' {7 @+ a+ @: S. |Lag, 滞后) {, u& l! _- v0 t
Large sample, 大样本9 N4 \& c" j+ C( n
Large sample test, 大样本检验, w f( d* R" w$ Z6 K. d
Latin square, 拉丁方" g, s1 G2 O4 g( c f
Latin square design, 拉丁方设计# G* }5 l/ C9 j
Leakage, 泄漏3 O4 q6 O- h H5 o2 _
Least favorable configuration, 最不利构形
4 P1 m! y5 Y- z9 [* c$ i2 aLeast favorable distribution, 最不利分布0 j0 A9 v8 Q2 d% [ G; v1 v
Least significant difference, 最小显著差法% S h+ z9 V6 ]: \& ]
Least square method, 最小二乘法6 C5 n6 [) [9 m
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
: r3 U' j* u8 V5 h' i8 Y3 g, FLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合1 |# S& E3 }+ L# C4 q7 R
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线0 |8 }: h" ]7 ^* Q
Legend, 图例
6 g5 p0 |8 C, \! U2 d6 K& qL-estimator, L估计量
- m# N/ @% K3 Z% ]L-estimator of location, 位置L估计量
5 V7 j* g8 O1 A+ U: {8 GL-estimator of scale, 尺度L估计量- A+ c& L" g0 ~
Level, 水平1 D2 e. _" `; g7 P
Life expectance, 预期期望寿命
; g! Q* H, D& G! X9 z" ~5 s) O. rLife table, 寿命表! [7 ?- J3 Y8 L5 e) b( l: _2 z
Life table method, 生命表法- w1 Q$ A# O- M% I* S! Y, k, v
Light-tailed distribution, 轻尾分布
: V1 r) s* D( j1 ~3 S: n' c/ [8 hLikelihood function, 似然函数; }# j2 `/ E7 Y
Likelihood ratio, 似然比
0 h' v3 |# s9 T- R: l- ~line graph, 线图
2 a8 R- _( s% X6 ^0 cLinear correlation, 直线相关6 j& X, t1 d9 I% O2 t; g
Linear equation, 线性方程
5 i6 h% d5 I+ a& h7 eLinear programming, 线性规划: f" C7 V8 _5 q( f! |6 j
Linear regression, 直线回归5 _- V- D, U4 X4 K, U
Linear Regression, 线性回归
! I: j0 j$ [; \3 ^- M0 h! VLinear trend, 线性趋势 L, r$ S+ t5 l& Y, P/ d
Loading, 载荷
/ ^9 a, r5 N7 R+ o* i* S% H. sLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性) W6 C& Z+ b0 b5 w
Location equivariance, 位置同变性
6 c# Q* Y2 N5 A6 t! fLocation invariance, 位置不变性" [5 p2 M5 P2 Q! G T4 n5 x
Location scale family, 位置尺度族# h( y* V2 g" Q4 A1 L; x+ t
Log rank test, 时序检验
8 Z' _. q, f4 aLogarithmic curve, 对数曲线% Z5 f" A; o/ u8 N
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布- z$ A2 G8 B# ^2 n! ~/ X
Logarithmic scale, 对数尺度4 t" _$ ^% g- U% R B* U
Logarithmic transformation, 对数变换$ j0 s/ v+ i/ p1 F8 V, j
Logic check, 逻辑检查. U& ^' Y0 `% g M* N
Logistic distribution, 逻辑斯特分布5 o; f* q# z1 j2 i2 ]
Logit transformation, Logit转换
7 \5 p$ X" }, B% aLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
: ?; j0 N L; `- f* Q: uLognormal distribution, 对数正态分布: K8 a. b3 I# y" S5 Q& e! S+ I3 W- F5 c5 M
Lost function, 损失函数
& ?' V. ]+ L/ E' U+ bLow correlation, 低度相关& p. o! Z3 h$ s" o& G
Lower limit, 下限
9 c& G A5 n! E; S4 @Lowest-attained variance, 最小可达方差* W1 K9 t. R/ P$ ?' J0 _
LSD, 最小显著差法的简称$ r1 L' F+ o0 V4 X
Lurking variable, 潜在变量
! X. ~( ?; J7 c5 u* w7 y( E, KMain effect, 主效应; A% B0 M1 ^# `9 H+ A/ y
Major heading, 主辞标目5 M4 @* s: S5 ^7 r# H8 D+ v
Marginal density function, 边缘密度函数
# x3 ]9 O& w0 t) b- |Marginal probability, 边缘概率4 x6 T8 ~( P. U
Marginal probability distribution, 边缘概率分布" f( U) r, u9 w |2 H' Q6 h
Matched data, 配对资料
[+ e2 N {+ w% a! `3 R8 @4 \$ g' EMatched distribution, 匹配过分布
+ K- O! U% N f- U7 _4 [: RMatching of distribution, 分布的匹配
, f5 p' z4 c0 T+ D$ `Matching of transformation, 变换的匹配
7 @2 {/ d, x' O h) p, TMathematical expectation, 数学期望
4 v1 F6 y7 h) t7 HMathematical model, 数学模型
9 l1 z( K+ Q6 b5 WMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
6 T% m- T2 r8 ?1 U4 |Maximum likelihood method, 最大似然法
. M# _2 G* o- \; |. E6 ]- qMean, 均数) N `: {6 x) v
Mean squares between groups, 组间均方 }, L4 p8 @6 U' i, Y! z
Mean squares within group, 组内均方6 S8 h/ Q/ _$ X3 R/ d1 t! h, @! {
Means (Compare means), 均值-均值比较
3 ^5 X, {- I, X- `Median, 中位数
6 c$ D) r/ B6 VMedian effective dose, 半数效量
5 T6 c9 C' N1 j0 n, I. ]' ]6 qMedian lethal dose, 半数致死量+ x+ Y$ o2 }% }" N9 w4 R
Median polish, 中位数平滑: B! |! I9 e3 [9 W B
Median test, 中位数检验
3 w+ E1 Y. M2 d2 OMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量$ S2 A2 j. M& B/ G2 E' P& r& ^
Minimum distance estimation, 最小距离估计
7 _8 G. Z7 S+ z$ BMinimum effective dose, 最小有效量 l) K' T0 i7 i) W7 v+ d" l. t
Minimum lethal dose, 最小致死量
1 O( v# a' W' F8 |Minimum variance estimator, 最小方差估计量
" r' H' {! N* v, m! RMINITAB, 统计软件包
1 {- P/ ~0 d O+ UMinor heading, 宾词标目9 L+ ~( ~. i; ?2 L6 `) _" h9 x
Missing data, 缺失值, [) @- X' c( H0 ~ H' |- ^" |6 l7 B
Model specification, 模型的确定' \' ^, J @6 L) |1 H
Modeling Statistics , 模型统计
+ _ U* }6 ~+ R# {$ ^Models for outliers, 离群值模型) ]& Y% N+ k0 I b
Modifying the model, 模型的修正 R: `$ _$ U5 }; v, s+ y! ?
Modulus of continuity, 连续性模7 D( s! T) j+ t" b
Morbidity, 发病率 ' E5 S9 S7 Q4 W" U8 V$ A! M% `
Most favorable configuration, 最有利构形$ l1 E2 b- w/ u0 F3 y: } A
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
Y8 [% u W8 L& GMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归 r2 l) |: B" ~% \+ m9 ?4 p
Multiple comparison, 多重比较
p, a0 [$ z5 v% [& j$ {$ oMultiple correlation , 复相关
& W; n& C3 {7 H: F( eMultiple covariance, 多元协方差
+ M2 R( `7 U" B: H8 E' J5 HMultiple linear regression, 多元线性回归
/ _( @* K+ r) J) t6 b/ |/ n# wMultiple response , 多重选项' _' J9 ^ z0 O
Multiple solutions, 多解 v$ W, `" w0 ~" u
Multiplication theorem, 乘法定理$ j& A; ^& B3 ]; M9 O- N( d
Multiresponse, 多元响应
( Z0 [7 x2 V W* O2 H+ Y7 yMulti-stage sampling, 多阶段抽样
1 w, F* X' [$ k% w! W7 L# n6 Q WMultivariate T distribution, 多元T分布
" m7 [! e: [3 L) g* C2 p& ZMutual exclusive, 互不相容$ r0 r$ b8 {5 S) `+ k6 t1 c, a
Mutual independence, 互相独立( v; g: X: X9 ~- x& l, D9 k8 M8 _/ K
Natural boundary, 自然边界) p8 O3 y- O, y% O; H5 m/ z
Natural dead, 自然死亡
2 w" E/ X+ g) }1 n8 RNatural zero, 自然零
' [9 {4 n9 A) i9 k" {& |0 h, ANegative correlation, 负相关7 a' q9 S- J" d5 _# H
Negative linear correlation, 负线性相关# L/ `" k. p; X! b3 ^! Z: x
Negatively skewed, 负偏
6 ^8 ]( R: f( m$ I: pNewman-Keuls method, q检验
) o# }" ?) ~' `1 CNK method, q检验" b9 u$ e9 y' j6 d. q- h8 ]! I
No statistical significance, 无统计意义8 |% Q8 P: M" S1 I( j1 {: }
Nominal variable, 名义变量
7 }9 b& W0 u+ r0 zNonconstancy of variability, 变异的非定常性0 ~5 A d! l+ v: B( t' _9 F
Nonlinear regression, 非线性相关6 Y+ q4 v+ i- M6 F+ T5 M# l' X0 {
Nonparametric statistics, 非参数统计
3 }5 ~9 s g* Z3 T% rNonparametric test, 非参数检验
, H' K: d/ a/ p1 bNonparametric tests, 非参数检验
' R" [4 A( n9 A$ ~8 P0 uNormal deviate, 正态离差- ?8 a; |% ?1 N6 G
Normal distribution, 正态分布5 _8 R( H1 d6 @
Normal equation, 正规方程组
, P3 B$ }" L, r1 B7 G% rNormal ranges, 正常范围
% Y; |) J- `1 X8 O# q! MNormal value, 正常值- o X1 S% J, O/ ?, v
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数4 w3 V; P* _4 G. `/ [; \2 D7 l
Null hypothesis, 无效假设
+ p! J& |5 x v) ?: [Numerical variable, 数值变量$ W# d& c3 |5 S
Objective function, 目标函数
& Y+ T0 v2 k/ B/ V" e7 UObservation unit, 观察单位
/ w* _/ s# K P9 k. EObserved value, 观察值
" q2 C% p5 J2 ]2 NOne sided test, 单侧检验
8 z% V/ K: x" G( ]$ oOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
; U- a& h9 r8 r V3 U: e7 l8 pOneway ANOVA , 单因素方差分析2 Y6 s& u( G K) U
Open sequential trial, 开放型序贯设计1 P. [& _% u& E L X
Optrim, 优切尾1 I+ K$ P3 {" [& m& J% O, V
Optrim efficiency, 优切尾效率! G. A, R2 l$ r( w4 p
Order statistics, 顺序统计量
9 v W5 n: |# U W. U& W) o8 xOrdered categories, 有序分类% c9 \4 k; R& J7 V1 _
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归( G% c9 W, b( o4 m m0 ], G) v' K9 T
Ordinal variable, 有序变量& \- f4 b) s/ T; J0 r2 f2 [
Orthogonal basis, 正交基
+ S8 t7 J1 a* O8 j% [5 u; y& s$ f3 y1 Q9 yOrthogonal design, 正交试验设计/ d% L% C2 \% c
Orthogonality conditions, 正交条件/ Z: O/ h1 \/ a4 q/ F! Z( u
ORTHOPLAN, 正交设计 / ?& ]1 f5 p" `& ?) k$ E
Outlier cutoffs, 离群值截断点
0 g p. O* ~ X V' V/ T q+ l7 w0 G+ @Outliers, 极端值7 n% }) }' O; J& v- j P
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 8 e& Z, r0 ]2 f# r
Overshoot, 迭代过度
, P+ u9 S1 i6 _* \" X) S" k4 FPaired design, 配对设计
7 U! J: [/ b" r( F9 W, L; ~Paired sample, 配对样本7 i2 i6 `( i2 S; E0 \: ?: ^
Pairwise slopes, 成对斜率4 b9 Y0 U/ g7 j) }
Parabola, 抛物线
/ h# N& G" [3 W# Q5 {/ MParallel tests, 平行试验9 A$ n& u3 j" J3 g7 n
Parameter, 参数
2 j7 f* J3 S& X" _% ]2 O$ d% q& r: nParametric statistics, 参数统计
" m* I$ W9 W; c1 O9 T. R5 IParametric test, 参数检验
- \0 k& R+ |6 W% ^* JPartial correlation, 偏相关) j$ ?. o1 U6 `+ s: a4 J: k5 J
Partial regression, 偏回归
8 d4 l, A% F* K0 z. \5 k$ zPartial sorting, 偏排序* K+ \: A- l% M* y$ Z9 O& i& q
Partials residuals, 偏残差+ I5 D% \' J8 }. E& P
Pattern, 模式4 s0 ] O9 x/ P' N2 B( {9 t
Pearson curves, 皮尔逊曲线: @" }$ Y! K/ }8 D* Q1 v w! z
Peeling, 退层
) L1 u; S- C0 WPercent bar graph, 百分条形图+ s2 y# L, d7 |4 b$ A" v9 a2 r
Percentage, 百分比8 A: f9 Y" w7 [ }) ]
Percentile, 百分位数
2 K0 z. q6 r- y5 ~, sPercentile curves, 百分位曲线* ~( X1 b$ i n
Periodicity, 周期性
0 w! } X3 | Y( X' \/ P- ePermutation, 排列
0 z' ?+ h3 B' S3 |2 SP-estimator, P估计量
6 }! D$ h' y4 {1 g9 r/ }% a+ g: tPie graph, 饼图/ w( w5 L9 r. u" w# c- ^1 Q2 n
Pitman estimator, 皮特曼估计量4 Q b- K3 h7 T6 W+ P7 a* u
Pivot, 枢轴量
/ u# F! H+ O3 O& BPlanar, 平坦" h; l: l. I6 `" @* }, M
Planar assumption, 平面的假设
% ], h2 s- C- l% vPLANCARDS, 生成试验的计划卡- J* z9 B# Q) B; v/ I
Point estimation, 点估计' T7 k% P: i2 ?: R) Z$ G- n4 w6 R
Poisson distribution, 泊松分布
' A: s: D2 [$ K$ y: a- {Polishing, 平滑
2 e G9 E4 B7 Z0 g6 o- BPolled standard deviation, 合并标准差
- n/ P. [4 V* v7 w0 Z/ M! A) c0 |& dPolled variance, 合并方差
" A; w. }4 `$ ]! q# }1 t: |5 BPolygon, 多边图
+ K- W$ z/ B; I' x0 U% [5 RPolynomial, 多项式, u5 D# {! x( w5 b# y
Polynomial curve, 多项式曲线' d" p5 R' u, B k p5 q( h
Population, 总体
2 I1 H$ R/ b6 L S5 {- EPopulation attributable risk, 人群归因危险度
% b, U- n% a" H$ b, O$ V7 o. o. hPositive correlation, 正相关' r+ m6 u& u6 N; f6 @
Positively skewed, 正偏
% z8 f0 l1 x* z) V: RPosterior distribution, 后验分布
! h) D' o0 o4 B+ D. |3 `Power of a test, 检验效能, Q: u7 b( @. ^: T" \
Precision, 精密度
1 M* V8 v9 z$ h5 q2 ~) vPredicted value, 预测值( g! c _+ F [1 y' b' `! l
Preliminary analysis, 预备性分析& ^) l+ S' i' r1 I' H% V
Principal component analysis, 主成分分析" G8 t2 }: j4 C' v) y! |" C
Prior distribution, 先验分布3 r8 |5 G' D' w, O$ L
Prior probability, 先验概率9 M# m! v; h3 }" C/ C" I: _0 ]
Probabilistic model, 概率模型8 G0 Q* B, m/ d" G1 [- X; [
probability, 概率7 X) D, V1 N+ S K$ A
Probability density, 概率密度$ V* T/ s: U+ g: p \6 @
Product moment, 乘积矩/协方差
0 ]) F+ h2 E' A9 v6 a7 C# \1 c vProfile trace, 截面迹图
g" S; A t7 k0 w# }Proportion, 比/构成比 w" B$ M I# N1 B* ~
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样4 \3 R5 o( v7 k% A5 D8 D
Proportionate, 成比例4 V; b8 I2 R: x$ Z
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
3 i! W2 d, o3 p9 eProspective study, 前瞻性调查
; d7 h" }- |3 V$ UProximities, 亲近性
: w: \/ G8 M+ }# c+ K# J JPseudo F test, 近似F检验8 A8 u0 C2 ?/ O! L/ u% A) {
Pseudo model, 近似模型, t) J% M8 [' N3 u7 o# Z
Pseudosigma, 伪标准差0 W& E* z. h* O, u
Purposive sampling, 有目的抽样
/ f" ^3 E% Q6 q4 C# d* |8 h7 |QR decomposition, QR分解
- y# E, K' _( NQuadratic approximation, 二次近似9 D; A/ o; H1 T2 R7 j7 s g
Qualitative classification, 属性分类# M- R+ j; A( [/ j9 `( D
Qualitative method, 定性方法
?% w" E" X$ {8 Q& o! D. Y- X% v/ [Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图 L5 G6 I& `# e# O
Quantitative analysis, 定量分析
' s `5 i8 R7 V8 }Quartile, 四分位数
. D: s/ r+ a( d; C2 M* jQuick Cluster, 快速聚类
/ d f9 u, A0 @+ U- V: l& hRadix sort, 基数排序
9 M3 S. ^2 w1 ?* t. O8 v6 ]Random allocation, 随机化分组
0 K+ }. [% `( O2 w' f8 i, ^2 rRandom blocks design, 随机区组设计
( M5 b- m2 X1 {% E$ uRandom event, 随机事件
! L# m- @6 w _. SRandomization, 随机化
" ]" K, s3 q7 M, a% j9 ]Range, 极差/全距; y [1 D7 {" x% a; a$ `
Rank correlation, 等级相关
8 ]" h* m2 x# h0 FRank sum test, 秩和检验+ j& Q- w7 e+ [- W. L, P
Rank test, 秩检验 h+ K9 V; \7 M- E- u6 J& S- B
Ranked data, 等级资料
, f9 c4 a3 v7 Z/ ~' _7 v7 xRate, 比率9 A1 k, V9 u! w' _2 b5 V$ _, F3 A, r
Ratio, 比例
+ x% }; G: T) {' yRaw data, 原始资料
* v3 d% E s- ` E& ~$ T1 ?3 eRaw residual, 原始残差1 _! l$ k4 f' R, d
Rayleigh's test, 雷氏检验
+ @6 W4 O; U3 ~; K4 a/ H# XRayleigh's Z, 雷氏Z值 * ~) U% W, K7 ?+ W
Reciprocal, 倒数
* Y" k6 n: n- [9 c7 K- V0 r/ F1 ~$ }Reciprocal transformation, 倒数变换
, a# [2 D0 }0 B, r y4 aRecording, 记录; P* ^% C' f2 R4 y3 ~6 Y
Redescending estimators, 回降估计量9 L! I( @6 j/ J3 a4 b
Reducing dimensions, 降维+ O- P3 V, k$ G3 ]1 P9 W/ X
Re-expression, 重新表达! w( k" r4 ~8 m0 @
Reference set, 标准组
l9 `) s& F6 a! }$ ^ u. DRegion of acceptance, 接受域
+ D. S; U( h0 o) @3 K, C3 ARegression coefficient, 回归系数
5 y4 ^6 O2 }# v, k* sRegression sum of square, 回归平方和
/ \6 h/ t4 T2 K: ~% R. sRejection point, 拒绝点- G4 d8 k J) J3 I% K- G7 R# ?
Relative dispersion, 相对离散度
5 p k! y3 o0 L" h+ @- H9 KRelative number, 相对数9 M5 W3 G. F7 z* l
Reliability, 可靠性
" M' w, Y' n) r! x9 c3 L6 uReparametrization, 重新设置参数
! e. j# F0 m% YReplication, 重复8 x# w" M: L, r: v# v
Report Summaries, 报告摘要
8 o3 @, N [ A' W* Z3 y+ N2 HResidual sum of square, 剩余平方和- O9 N# O: D. o h( J
Resistance, 耐抗性6 s" }8 B3 n: Y, Y+ ?4 a& E
Resistant line, 耐抗线
- k: P; p4 u/ P; R& W1 q4 }/ ]Resistant technique, 耐抗技术
1 t0 u L- V2 A. _2 e6 s/ o9 IR-estimator of location, 位置R估计量0 |# x( W: a' e6 O. s
R-estimator of scale, 尺度R估计量
! d7 F; c6 d! _' {+ N9 b( `Retrospective study, 回顾性调查
* S$ G3 F1 }. hRidge trace, 岭迹
) R/ I+ n# q! I0 T8 y7 ORidit analysis, Ridit分析
0 [+ f* j0 i5 T# o# K# TRotation, 旋转
% W0 m0 ]* r- Z+ lRounding, 舍入
" \2 x4 t N& [1 LRow, 行
& O# J7 R! c, n& O ~( ?! M {' Z2 QRow effects, 行效应
% @ d7 r2 f6 A& P3 RRow factor, 行因素8 k/ O3 U8 l! b- L! J2 P' q
RXC table, RXC表
* |; e# R- E: M9 |8 N4 B$ vSample, 样本
' }) \0 C5 ~, K* b. MSample regression coefficient, 样本回归系数: G, }1 X0 B# y1 R
Sample size, 样本量
, g6 ~' Y" [* s; h: l( |Sample standard deviation, 样本标准差
* @& |2 x1 O: l0 MSampling error, 抽样误差$ i! m d+ m* r6 t" O- z/ Y
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
3 H8 ^ Z% t3 E( [1 vScale, 尺度/量表
" w k* H* I% K& d) a; JScatter diagram, 散点图
5 e" I1 V' v' q) OSchematic plot, 示意图/简图
+ j8 a9 X ]" \+ y& n6 MScore test, 计分检验 h, X; [- E! q/ {
Screening, 筛检% ^, P1 N3 o1 o
SEASON, 季节分析
( W; ^, C. p! H0 a& [Second derivative, 二阶导数9 B6 M; N2 f Y& E
Second principal component, 第二主成分/ k1 i+ t9 X: b9 ` K8 I8 J
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 % O' y4 o3 Y/ W0 V; d
Semi-logarithmic graph, 半对数图
& |5 m. O+ M& d) ^! Z2 t( l# ^Semi-logarithmic paper, 半对数格纸, A; ]% {. l y# C" x7 j# G$ m
Sensitivity curve, 敏感度曲线
* F( m: K( Z6 {4 ]/ }Sequential analysis, 贯序分析
6 D9 Q% d4 t8 N4 _! wSequential data set, 顺序数据集
" T+ u2 a! R$ I( Q4 QSequential design, 贯序设计! _7 K8 k2 H. g2 G; A/ t
Sequential method, 贯序法
, _- K1 p S8 A7 t! X) {Sequential test, 贯序检验法
" I7 l, G& e5 z* @; M5 b, g- |Serial tests, 系列试验
. v, e9 g$ J+ U: n! U8 G% l5 CShort-cut method, 简捷法
6 z" |3 d8 w% }0 p* p" sSigmoid curve, S形曲线9 v0 ^7 T6 G8 _8 I' c
Sign function, 正负号函数
* _0 G# s0 F1 E, U$ O# N# RSign test, 符号检验! j, _/ K+ Q1 \ L
Signed rank, 符号秩/ a- d1 u3 h" Y0 \0 C
Significance test, 显著性检验1 K- e, k- }7 g5 p( H3 F
Significant figure, 有效数字& k; b* ~" f1 |! b7 [0 R
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
3 p4 S" T9 |% W" Y; ]2 cSimple correlation, 简单相关
8 | O0 y; E6 SSimple random sampling, 简单随机抽样
2 [3 S* \8 g% DSimple regression, 简单回归% p0 S/ b; ?% W5 M" E$ d
simple table, 简单表! f# _. u- R- S% r+ d( L
Sine estimator, 正弦估计量
$ |5 B& [" p6 r/ u2 `) tSingle-valued estimate, 单值估计1 W- C0 B$ M1 B+ B4 S5 }3 X s
Singular matrix, 奇异矩阵( C+ _; N6 j3 B2 t, @, Z
Skewed distribution, 偏斜分布
5 e( a4 n" \5 ?- }& E6 YSkewness, 偏度: \# E! e$ X9 p* q3 a+ u
Slash distribution, 斜线分布1 T- u( @1 I, F; n
Slope, 斜率
) ?7 Y! ^( Q# f! K# i0 _Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
; Y' Q; u1 H. Y. G1 k/ f, V+ d+ J! V4 \Source of variation, 变异来源
/ O8 ^, L& f( W" dSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关9 S# M/ d! U, N7 s
Specific factor, 特殊因子7 d9 u& c" A# L. l, d
Specific factor variance, 特殊因子方差
' Z/ z8 d1 e g9 e! N: Z- ?Spectra , 频谱
; {( w3 V, @; P: ]) DSpherical distribution, 球型正态分布+ `& M T# [8 f/ x
Spread, 展布/ L1 x( Z' n; P" Y( W4 \% }: j
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
1 _" {1 T |* u' N& V9 jSpurious correlation, 假性相关% T7 K& m( o* m+ S8 v( B! |
Square root transformation, 平方根变换
/ j( n% U; Z5 n& k6 t4 c. ZStabilizing variance, 稳定方差5 x/ {" O# B" N# E9 y
Standard deviation, 标准差
% g# K2 b9 \$ Q7 x( t1 u- V6 f! lStandard error, 标准误
* t% O8 r4 B- y/ mStandard error of difference, 差别的标准误
: a+ P$ t! K5 t; O6 p' j! B3 _; V2 bStandard error of estimate, 标准估计误差& l0 M `# e: W
Standard error of rate, 率的标准误) a) a! W) ~% E( X
Standard normal distribution, 标准正态分布
g; v. U4 O2 t0 z8 @( a1 X) q$ pStandardization, 标准化
3 F" p% g: [: W' t) ~- U$ cStarting value, 起始值! Y5 J8 y) P* k& w( u
Statistic, 统计量
& ~, Z5 V; J6 X- t5 s) oStatistical control, 统计控制' `1 E0 e7 t' [7 U
Statistical graph, 统计图
5 Q y/ O7 \) S, J7 }7 ~Statistical inference, 统计推断% [' G) C1 m9 N; d# V% M
Statistical table, 统计表' R) z$ `4 g7 p r; E
Steepest descent, 最速下降法
, l) A$ E' W4 `Stem and leaf display, 茎叶图! l$ [4 c- K; K }; d' g# f
Step factor, 步长因子3 V2 o* m* f! F% t1 J0 T% O2 I0 S
Stepwise regression, 逐步回归/ U4 m7 B* Y+ @1 h4 m8 [) o( J$ _# L: p
Storage, 存
) B5 J- s# ]4 h; [, C: bStrata, 层（复数）
5 P. g. K. _' u' t$ A! ^0 YStratified sampling, 分层抽样% a! G, y# i j8 Z/ d5 j6 I
Stratified sampling, 分层抽样2 Q6 O+ H1 k+ r0 ]
Strength, 强度& B0 q G) ?. J0 b: H9 _
Stringency, 严密性
' c0 {! _- L/ \8 [# j$ b8 A7 ?% n: [Structural relationship, 结构关系' C. ?3 v3 f4 _
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
+ P, y1 d4 j3 A' r. ?7 O4 @0 K3 e" YSub-class numbers, 次级组含量
3 y# C0 R& l3 v. nSubdividing, 分割; |8 l" K; k, t& Q9 |) K: X
Sufficient statistic, 充分统计量
3 ]; t% z; a4 ZSum of products, 积和& e3 l5 ]- r$ l" N% L* u4 i7 h
Sum of squares, 离差平方和4 Q: x j4 Y9 Q/ b7 W
Sum of squares about regression, 回归平方和
- _/ O Z- Y7 R6 X- x% tSum of squares between groups, 组间平方和8 u6 A3 q+ @' f r/ y. B2 M. p8 m9 Y3 D3 v
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和1 R2 s5 z/ A" V( Y1 x+ b! I' R
Sure event, 必然事件
! w( W% n3 W/ X& b" ESurvey, 调查5 l8 |9 x3 `$ U) R G
Survival, 生存分析# o) Z5 O9 x) ^
Survival rate, 生存率
, g. v/ m' Z$ D6 T# H4 G9 XSuspended root gram, 悬吊根图
9 @- w9 `, w+ a* ?, |3 pSymmetry, 对称( j% j+ R0 I+ \
Systematic error, 系统误差
" }& e8 e" @5 t) G" e$ cSystematic sampling, 系统抽样/ c& u0 E/ `1 i& T7 G7 V8 q7 X
Tags, 标签
N3 }' F$ a" c1 H; ]Tail area, 尾部面积
1 j" m8 b! n. L/ QTail length, 尾长5 D3 @( C- W! N& H8 K
Tail weight, 尾重" u% M7 G. C& r2 G9 P
Tangent line, 切线' ] ?2 \3 ?8 j1 o4 c$ e! w A
Target distribution, 目标分布
9 Q$ J7 O$ X5 G( ?Taylor series, 泰勒级数
6 x, E" H, L: W" i$ v! lTendency of dispersion, 离散趋势' _7 H4 C/ K; p
Testing of hypotheses, 假设检验2 o# [2 G7 [* j6 n/ J" ]
Theoretical frequency, 理论频数; f( Z' Y5 O% f* q. j+ v
Time series, 时间序列
- R' y% y1 d* K0 P/ fTolerance interval, 容忍区间
$ I ~" A: a5 g8 kTolerance lower limit, 容忍下限. E$ U# ?0 `% y& V5 [
Tolerance upper limit, 容忍上限
" W: ^1 ~0 y2 J* PTorsion, 扰率
# W' ^+ l( G2 |. L9 \; \( e; UTotal sum of square, 总平方和
! p. R. E/ p4 ^4 m$ m6 PTotal variation, 总变异0 W% K# G* N( X3 C0 `- Y; K6 w
Transformation, 转换
/ C7 ?$ q: n' xTreatment, 处理7 w' I( K) H, T( i# @7 D2 L
Trend, 趋势' P( b9 X. q0 e% o& V
Trend of percentage, 百分比趋势8 s( [) d7 D$ a: X9 @& }$ u
Trial, 试验3 l3 y6 l; Z% r& t7 P2 }
Trial and error method, 试错法7 T3 g3 n' i- Z4 v& {% L
Tuning constant, 细调常数( `$ ~: d- J7 p# Y3 O
Two sided test, 双向检验8 x$ V- `. M* z" R; S- Q! H, G
Two-stage least squares, 二阶最小平方
$ e% j9 h6 Q0 rTwo-stage sampling, 二阶段抽样4 C- s0 H7 J; X# J9 ^2 _+ P: \
Two-tailed test, 双侧检验$ Y* \' z+ U8 y7 ?2 {$ D7 w# |% ^
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析3 R) R" Y# ? M+ T, J$ @3 Z
Two-way table, 双向表' y0 K+ _4 P6 C- x2 ]5 F6 F& h2 }
Type I error, 一类错误/α错误- f8 R4 ^8 }5 y M! Y
Type II error, 二类错误/β错误8 k8 a. u, u0 a8 w0 e9 }
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
4 g% O: v4 i. b6 ~. ^8 z5 u) ~Unbiased estimate, 无偏估计
' w# w. x' r6 ]9 C7 wUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归) B0 c0 }0 U' t6 [2 {! e
Unequal subclass number, 不等次级组含量$ X, {* n" v- f i
Ungrouped data, 不分组资料) U# E( r/ |& `2 A
Uniform coordinate, 均匀坐标
3 G o; R4 x+ YUniform distribution, 均匀分布
. z: [3 s" s" X) S/ A; ]4 UUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
/ [3 O7 S% ? m6 q ZUnit, 单元
* F" N9 \' k4 c( P0 C1 rUnordered categories, 无序分类' o' `9 f. a, a# `
Upper limit, 上限
6 g7 |- ]0 X+ CUpward rank, 升秩 @) X% \; `- Y- M! Q' {" [/ `
Vague concept, 模糊概念
8 w6 u: V: K9 WValidity, 有效性
3 p: @, ~. S& r5 Q3 T, IVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
' t2 I3 Y1 c3 J+ P7 P% t: r4 FVariability, 变异性
4 b" F0 U( f/ TVariable, 变量& H: I( r: P6 K8 m" t/ K8 a
Variance, 方差& s# Y# C* ^$ @# G' g. S
Variation, 变异
& `. M: h' R1 h# ?0 ?Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转3 y9 t) o1 n, W: l" e
Volume of distribution, 容积
# H1 `- w) @: b h' Z2 I3 ?W test, W检验% J1 u& a( W/ z# p2 n; x: d
Weibull distribution, 威布尔分布6 I7 {' w4 `/ u' A& E+ r
Weight, 权数' f7 r0 B) J, P- p" @" u
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验0 [ [0 O* _6 u+ K
Weighted linear regression method, 加权直线回归4 r: U2 h9 b- q8 K2 V3 |
Weighted mean, 加权平均数
, N, P6 \5 Y$ G. N+ AWeighted mean square, 加权平均方差& @: o0 V% q0 U: z4 d
Weighted sum of square, 加权平方和8 ?+ J# Q" u! Y; F
Weighting coefficient, 权重系数
1 t9 ]' `: N; A5 o% yWeighting method, 加权法
; C3 @: h- M1 ~! WW-estimation, W估计量
; E7 h- E$ b4 ]. Q; ?4 d) H0 }: p7 kW-estimation of location, 位置W估计量
, _1 Y% R! [* i+ s" kWidth, 宽度. `5 I: B+ f$ b4 F) [+ z; `* }# L
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验4 c5 l! h8 v0 n4 R, Z7 s6 E7 `5 y
Wild point, 野点/狂点
& @7 U, ^: ?+ ?- b' M# P( ]Wild value, 野值/狂值
4 D2 {# D! w" T6 v, S5 J0 MWinsorized mean, 缩尾均值0 b ?8 {6 w8 H) u
Withdraw, 失访
\: x" h. q: z ]Youden's index, 尤登指数0 \$ o. \, A. _; O3 v: I
Z test, Z检验$ b# x `- {& D
Zero correlation, 零相关4 S. p2 l& \. n- w
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
