|
|
Absolute deviation, 绝对离差
8 A7 w k$ a) l* Y4 Z5 x0 K/ b, GAbsolute number, 绝对数, t( r8 Q7 k4 t4 q' a. o! f' K
Absolute residuals, 绝对残差: m/ b! b1 X, Z1 Y, p1 l
Acceleration array, 加速度立体阵8 B1 X& h2 i& N* g" x. E
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
! I8 B2 C: s3 D2 H' XAcceleration normal, 法向加速度
" m$ t& d1 _5 q2 F3 M( ^# `Acceleration space dimension, 加速度空间的维数8 K8 |4 p" U: \5 e; x
Acceleration tangential, 切向加速度# L t3 r5 t( f' M$ f
Acceleration vector, 加速度向量! {1 n& F& z, i4 P# m( O
Acceptable hypothesis, 可接受假设
( {- R7 f3 S- |+ YAccumulation, 累积8 X; t6 p% {' ?, r9 E) |) v7 U3 p% s( D
Accuracy, 准确度
8 ^9 ?% X* K$ h& `: CActual frequency, 实际频数
- |9 Q# |$ w; t5 m lAdaptive estimator, 自适应估计量
' X' K2 W5 ^) P- M- r6 HAddition, 相加
2 m# `" P6 { g$ EAddition theorem, 加法定理$ M9 c& T, \$ H; l$ { p9 f
Additivity, 可加性
; q+ H2 S( i9 r" a; f' f# W( yAdjusted rate, 调整率
. }) K8 @" U: O3 H/ n/ p* A; @# b3 iAdjusted value, 校正值" `1 O3 L1 j- Z/ |% o
Admissible error, 容许误差& z8 L4 \" ]! P$ t) k' [- `8 t, p
Aggregation, 聚集性
1 \7 g+ V+ c3 b5 w) CAlternative hypothesis, 备择假设! f' p" @& y* i+ l6 Q9 [
Among groups, 组间
3 f& f2 b5 ?* |3 {Amounts, 总量
' N& m7 w q2 y1 T4 UAnalysis of correlation, 相关分析( }, p* z$ ? K/ P/ L5 `
Analysis of covariance, 协方差分析
& p+ P8 m0 h, g3 j! z aAnalysis of regression, 回归分析) p5 B) N- }8 j3 G: K1 A
Analysis of time series, 时间序列分析
% m+ {6 C8 u+ H }4 ?Analysis of variance, 方差分析/ h) n _, R5 @
Angular transformation, 角转换( s: v- |: ~! Y
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
+ b5 q$ g e6 A& R% {3 I. GANOVA Models, 方差分析模型
) u% F0 K+ s2 u! pArcing, 弧/弧旋
5 J& C: V0 `7 M4 A( q' z% s* BArcsine transformation, 反正弦变换
5 V4 z5 E# T. V4 q, d0 q0 a0 AArea under the curve, 曲线面积
3 r. j" a7 B# b9 m9 V0 dAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ d% {& V2 R4 o X z) T7 ?ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
( x V! m4 z2 d) d: i+ d6 {3 v1 W/ m8 nArithmetic grid paper, 算术格纸
! {; F" @1 M& l8 ]/ o6 {7 NArithmetic mean, 算术平均数
1 q, M& z& e5 W5 I% i$ A* K kArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
$ T% x( j+ u* ]* S, ~: ?% |Assessing fit, 拟合的评估' t7 X4 F# D* y5 @8 [8 I
Associative laws, 结合律
: P6 y- U& T0 s) ^: XAsymmetric distribution, 非对称分布
* h( \7 Y. Q1 R$ L% V% [& YAsymptotic bias, 渐近偏倚
0 ]) u6 J/ o2 L5 ~+ ~/ Y+ |Asymptotic efficiency, 渐近效率' A# Z1 x6 i4 y; B
Asymptotic variance, 渐近方差; s2 F0 q2 P# E! y0 A; J& o
Attributable risk, 归因危险度, [, o- b& u* v) w9 L
Attribute data, 属性资料
H" M" b% @/ g1 ZAttribution, 属性4 o3 x7 i- t: h& `, Q0 M6 I1 q
Autocorrelation, 自相关
4 H, {8 y1 J( ]6 K2 _+ _Autocorrelation of residuals, 残差的自相关9 E' `, U! C' H1 n0 g0 I2 x% i" l
Average, 平均数
' ?- c. E' E5 sAverage confidence interval length, 平均置信区间长度0 i8 L/ ^! B0 j) n3 [! C6 c: g5 J
Average growth rate, 平均增长率" a1 F1 g0 F; B% t7 i
Bar chart, 条形图
- U( ?1 U$ U \3 e4 WBar graph, 条形图: x$ K; b4 _1 @: ~
Base period, 基期
; K0 ?6 `" _4 O4 ^ Z9 b' MBayes' theorem , Bayes定理
, E+ ^4 M) ~1 ]0 A4 Y7 w0 oBell-shaped curve, 钟形曲线0 a; `8 ^$ M: s
Bernoulli distribution, 伯努力分布$ a* N T& j% H7 ~
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
4 F* {$ q/ Y! ?" M2 DBias, 偏性
# W7 [0 c% k1 UBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归0 ~: }1 D! o4 B5 R
Binomial distribution, 二项分布$ [, k# b; C0 j* @0 g
Bisquare, 双平方
0 H; N4 E. h, v& EBivariate Correlate, 二变量相关
% O* c$ G+ m3 \) H) r: c" yBivariate normal distribution, 双变量正态分布
( D) w) s5 a/ k8 z7 o9 J! JBivariate normal population, 双变量正态总体8 A/ P+ Q2 D9 l, W
Biweight interval, 双权区间
3 N# {& Z7 V' g" CBiweight M-estimator, 双权M估计量0 Y3 W7 L7 y' b# ^# f
Block, 区组/配伍组& t: |& e2 u9 t( Z1 D
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
3 J/ M- r; X Z* ~' x( xBoxplots, 箱线图/箱尾图5 r: w, N! G! e
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
! [8 G5 }! K7 O1 _) K" F- NCanonical correlation, 典型相关
5 q; b9 I& `/ t* A* k, N j! dCaption, 纵标目" ]# |2 G! D7 |/ i
Case-control study, 病例对照研究
6 l0 u$ `7 F5 ]1 W0 b0 eCategorical variable, 分类变量: y4 y- Y/ D7 k1 y ?
Catenary, 悬链线4 u' o8 r: u- l* o, V' [
Cauchy distribution, 柯西分布
- B3 P b+ G/ }; SCause-and-effect relationship, 因果关系% k4 W) l; o* T* \5 p: p# E/ ]
Cell, 单元) r% f* J8 a ?; J: Z' y6 R
Censoring, 终检% R6 R2 ?8 r5 P/ z* k
Center of symmetry, 对称中心
: T w( h) K8 [) ~" Q: }! v h6 yCentering and scaling, 中心化和定标
; F# }) V) |( r' E* {Central tendency, 集中趋势( i& z4 g ?) z3 L- ~+ v
Central value, 中心值
$ O- k9 U. s; h/ h; F8 B8 kCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
0 g; G% V; b4 @: o) uChance, 机遇) _$ m; C* ~' K; \, _7 \
Chance error, 随机误差. M/ u% t) j" T- z: t
Chance variable, 随机变量" O: W9 N7 v' k1 B" E
Characteristic equation, 特征方程
7 L- | Y/ c( c4 n/ sCharacteristic root, 特征根
2 a' O9 P) F. z% j* a) UCharacteristic vector, 特征向量
4 V. y$ c# L k( Q6 fChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则' @3 u( v( d w0 _
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图0 X* Z4 X, X% T. ~
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验, C J2 Q! R& z j w4 b. [
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
% q/ y+ m: A- [$ u5 }% }Circle chart, 圆图
- Z6 Y4 I5 c& v. Z: d7 E# DClass interval, 组距
$ u4 H3 N" z( q* h$ y3 hClass mid-value, 组中值
) g9 N8 h: g+ {, d! i) v8 c! P8 S9 N* ?Class upper limit, 组上限2 X7 Y9 j" D) s/ t
Classified variable, 分类变量0 U* G9 P$ L$ o# g9 c- l
Cluster analysis, 聚类分析% {, [% _6 p, V* e9 z6 L/ J
Cluster sampling, 整群抽样
0 \; ~$ h; C7 q* gCode, 代码7 R) X9 ~) w+ d4 W0 _9 f" t; q! R4 ]
Coded data, 编码数据
8 T# u5 s0 N6 ?$ _: BCoding, 编码6 p" V0 T$ H, k0 h
Coefficient of contingency, 列联系数9 z! @+ g0 }4 w+ M; L! k
Coefficient of determination, 决定系数
7 k: z) V/ C) a5 h2 p1 \4 c: F7 gCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数: ~& `) @/ X. e$ p6 [
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
! q. t! N7 N: t: p% xCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
1 P2 e" E$ ^! T. Q% m0 ZCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
! s& c2 K+ G. j- LCoefficient of regression, 回归系数! y' Y$ j4 i( [& y# b& E& {5 K
Coefficient of skewness, 偏度系数
4 }2 Z5 ^8 M9 jCoefficient of variation, 变异系数
5 ]8 c' ? E% x: Z) JCohort study, 队列研究
8 g/ P+ T# ?( h) ^( ]2 z* KColumn, 列! @+ ^: [% j& D0 H
Column effect, 列效应' B7 s, s+ \1 D2 E& }
Column factor, 列因素
- `2 L3 E5 C1 y# W' jCombination pool, 合并
C8 P7 S" S5 ^* VCombinative table, 组合表
( t$ O( C J* ~Common factor, 共性因子
% \- R# O) }8 }Common regression coefficient, 公共回归系数% a3 e8 ]( ]. j+ E$ t/ T# g
Common value, 共同值$ p8 r5 J# ]$ x5 g$ [
Common variance, 公共方差2 ^. x# y& ^* X! ?( h
Common variation, 公共变异) B x: g5 |+ U
Communality variance, 共性方差8 p/ I) ^/ R1 d
Comparability, 可比性
: Z2 H1 J- H8 PComparison of bathes, 批比较
/ q$ S1 n2 {6 D2 g5 eComparison value, 比较值
' c/ q K$ f) P2 gCompartment model, 分部模型
5 s6 p: _% ]3 H2 B! SCompassion, 伸缩1 k: J: y# e+ W9 b* ]
Complement of an event, 补事件/ r+ R: C1 _7 H0 r8 c
Complete association, 完全正相关 w2 O; v/ e, c$ B
Complete dissociation, 完全不相关. T2 Q" I6 |# g1 v* r. D/ n+ g
Complete statistics, 完备统计量+ S' D( x6 H3 E) K+ N
Completely randomized design, 完全随机化设计
3 J% ?! Z, ^( N. ]& WComposite event, 联合事件
% \6 j3 i7 \9 n& K7 G: b; UComposite events, 复合事件
7 t$ A! J7 b/ d; i9 aConcavity, 凹性
9 C" v3 I# }3 |1 P% Z* |# M8 Q& UConditional expectation, 条件期望3 r4 Q# e2 c o7 S8 y. z
Conditional likelihood, 条件似然
; [0 K3 n h8 c+ J' C! V6 YConditional probability, 条件概率
3 s4 d% ~# ?) y% e8 F# g" b$ \: dConditionally linear, 依条件线性
% d1 s7 e0 {3 f8 N. [% B) ?Confidence interval, 置信区间! M0 l6 t* { v" r& j4 K' B
Confidence limit, 置信限, e. {% @2 J' D2 Z" c8 {
Confidence lower limit, 置信下限
1 Y4 I$ w3 R% |: i9 HConfidence upper limit, 置信上限% F+ I7 k9 d, ~
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析5 }/ l) J* ^, i9 ~( b
Confirmatory research, 证实性实验研究6 a1 t6 i3 u& |4 y+ C9 e3 ]
Confounding factor, 混杂因素
0 q) [, g" _* O$ \0 x- u+ z- {0 cConjoint, 联合分析
, a. t5 q. d5 n' sConsistency, 相合性
( M5 u6 n- ^8 t$ rConsistency check, 一致性检验! h- k( W9 O: i% K, ~2 I9 c& o
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
$ y% o, n+ O# V- h) i8 ]4 XConsistent estimate, 相合估计
" w J* j+ {+ x. O3 Q" yConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归9 _/ ^4 V4 Q3 y, S' o8 }9 w* A$ G5 x
Constraint, 约束
3 z( g2 i: z/ ^6 J5 `Contaminated distribution, 污染分布) X. B& e% o6 |. s, i. U
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
$ U% h' E) {' G, M0 x5 p, YContaminated normal distribution, 污染正态分布5 R( Q5 b! Z: J: x7 ~3 k, d
Contamination, 污染 q) A/ K6 q9 m: V# q- v
Contamination model, 污染模型
% d* p( n' {; s6 W2 V. XContingency table, 列联表
7 Y' v' Q1 g# ?% @- N6 \Contour, 边界线
5 o$ d8 `/ V Y1 _& MContribution rate, 贡献率8 e& l* A/ T5 x
Control, 对照
" y. [, u9 \) ^9 N+ O4 d. w1 @Controlled experiments, 对照实验
9 E o" G: t! G0 T+ WConventional depth, 常规深度
$ p3 ?/ D& z4 B2 KConvolution, 卷积8 O. L6 R' U* ~% l* `
Corrected factor, 校正因子
( j5 x. i8 J2 N. L, N4 J9 S( Z% m/ nCorrected mean, 校正均值
: G @* _1 S! `# q& g" vCorrection coefficient, 校正系数6 y9 m% Y1 t. |- R6 O2 W# N T
Correctness, 正确性1 t( h- U: y# T1 W* B
Correlation coefficient, 相关系数" w6 o+ E1 ^9 b U N6 A5 X; W. p) M
Correlation index, 相关指数
6 x* c7 v B( y' m; G# C2 s) aCorrespondence, 对应0 j$ l) T' r$ f
Counting, 计数
$ Y+ @/ e+ @7 J8 PCounts, 计数/频数
* ] _/ @% F' BCovariance, 协方差& |! n0 m$ M, h7 F3 G7 A/ g
Covariant, 共变
0 ]3 k$ y" ]) L! o4 T t9 L# KCox Regression, Cox回归
N! t: g3 ^* }- X7 `+ |Criteria for fitting, 拟合准则
) d/ d8 W3 \+ v. B( |6 [Criteria of least squares, 最小二乘准则
; |- \3 V% j! O7 f, J; p: [Critical ratio, 临界比' Y" r B! _0 ^7 l T' X
Critical region, 拒绝域
# l- |8 V6 w) `& j1 SCritical value, 临界值9 c1 k0 H @) F2 ]6 E& @
Cross-over design, 交叉设计
9 T% Q9 t- f7 A3 R% H7 n. [. ` l* lCross-section analysis, 横断面分析- u: \- I: ^! S0 o6 e
Cross-section survey, 横断面调查
- o: \( M: v3 MCrosstabs , 交叉表
* ^' S( Q: g0 \7 t: `2 q( L" XCross-tabulation table, 复合表
; `6 j* F- ^( s9 u) i5 T9 |Cube root, 立方根. b! u* c; b& H( P: v) C5 Z
Cumulative distribution function, 分布函数 ]: i( i3 F4 p: W& E, ?) A' ]9 g
Cumulative probability, 累计概率1 X) U3 @* r. p) }5 J: _( s9 Y2 O
Curvature, 曲率/弯曲
" l1 b6 \4 J. g+ M0 c5 Z8 ^Curvature, 曲率$ r$ ~4 ?9 A0 ^ x
Curve fit , 曲线拟和 & X2 w$ D" v3 ]# V+ k
Curve fitting, 曲线拟合. m8 w% \) i D% p7 e+ t$ `
Curvilinear regression, 曲线回归
9 }; |" V. l1 ?8 K6 M4 mCurvilinear relation, 曲线关系
' G2 S6 `2 n* ~/ m, @& b YCut-and-try method, 尝试法2 q. b# V) Q4 G v7 e! I" S
Cycle, 周期, ^* A6 r" v( I3 u4 N6 M7 G6 |' H c
Cyclist, 周期性
; t$ {7 ~5 S/ Y! f$ S8 t8 o# O. OD test, D检验& r8 ^9 J2 ^3 R1 n$ a
Data acquisition, 资料收集
# ~* Q" M$ F% y8 G# ?2 BData bank, 数据库" Y3 H% r, j( f N/ ?% K7 N
Data capacity, 数据容量6 [, z& z3 u/ }+ J1 q6 I
Data deficiencies, 数据缺乏
& c% f7 z8 V3 U7 x7 r4 t7 v) ZData handling, 数据处理5 p# B" f: l0 U' T- b7 G) _, h/ u
Data manipulation, 数据处理
9 U6 {3 B6 ]' ^5 N& i& eData processing, 数据处理0 ~* C' S4 Q* X
Data reduction, 数据缩减 p w$ t3 H% A! Z* f
Data set, 数据集% f- U% c2 |. w0 [
Data sources, 数据来源& n5 y. k/ _0 H- E% q, z
Data transformation, 数据变换
8 U! v6 S/ k8 l eData validity, 数据有效性
, H# N, T9 \6 V& F' {6 ^Data-in, 数据输入& s/ {9 S2 \/ v: V/ q: c: T
Data-out, 数据输出) T4 [& s- y5 J7 S/ O' R/ B
Dead time, 停滞期7 m+ u# t/ q& Z2 Y
Degree of freedom, 自由度
6 i4 ^- C. y8 T$ y+ a) hDegree of precision, 精密度* p, j7 E- [9 ^7 ]& s# D7 V0 @: B
Degree of reliability, 可靠性程度# U2 q# T, C# I/ s# B
Degression, 递减
1 L1 G: t. G) F/ T% jDensity function, 密度函数4 u# S" ^# p0 n# X( W3 q0 J
Density of data points, 数据点的密度% a: E( f) T% v0 K1 Z
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
9 U5 l& D7 _ }+ tDependent variable, 因变量' l" Y5 r! c7 f3 I' J- K
Depth, 深度
2 z' ^7 D0 B4 z' y9 ?, B9 m* S/ cDerivative matrix, 导数矩阵, _( f g8 ~- j1 H t; p
Derivative-free methods, 无导数方法
7 u" K& t2 W. |% _Design, 设计
& V1 Y/ D, a' @/ T, [) K( {Determinacy, 确定性
8 b8 E0 T, e, J5 r5 c5 w& k" {Determinant, 行列式) n2 z: y% \ c! o# t& X: {" G
Determinant, 决定因素
9 T! c B+ Z& _! mDeviation, 离差 ]) I3 O* \6 {) u" N2 z3 L
Deviation from average, 离均差
6 J; o' d' F* P m8 q$ d8 u9 GDiagnostic plot, 诊断图+ q, @# l' A% `5 A
Dichotomous variable, 二分变量, q4 k5 T/ v! r( a1 v: `6 T
Differential equation, 微分方程
4 f; p$ I) S6 ~0 }0 F: uDirect standardization, 直接标准化法
0 B' O* W7 f; [8 n' UDiscrete variable, 离散型变量
# W& Z* g% S7 m8 j1 ]- zDISCRIMINANT, 判断
; e3 ]; k& z# W6 a( V* PDiscriminant analysis, 判别分析
+ y, s) p% P9 zDiscriminant coefficient, 判别系数8 u; l! P5 o6 L% T* m2 a, T
Discriminant function, 判别值7 G- C/ P0 V$ J+ s, a% Y8 s0 q
Dispersion, 散布/分散度
) m, ^# u% a7 ~: l# `; x9 Z/ n+ l) xDisproportional, 不成比例的
+ J8 k* ^8 C; ~0 j, vDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
& I' m/ b4 G$ V8 [, Z. EDistribution free, 分布无关性/免分布+ j6 X d9 B8 Z' `3 g5 e
Distribution shape, 分布形状$ t- @8 i+ C6 x+ ~
Distribution-free method, 任意分布法6 M5 [7 g: m1 ^; w& I ~
Distributive laws, 分配律) C9 ]9 L0 ^& T, T: `+ t' ~
Disturbance, 随机扰动项
9 i6 U. B6 t# y: ]5 v; QDose response curve, 剂量反应曲线
; c# w( k' _+ \$ L% d) nDouble blind method, 双盲法5 H+ B# u; D, ]0 `+ H: J
Double blind trial, 双盲试验, S) r- z1 F1 }- R7 \/ c+ K. m
Double exponential distribution, 双指数分布
( N& y3 Y+ g5 {' U2 FDouble logarithmic, 双对数( R9 i6 p; U% a0 h$ d
Downward rank, 降秩7 c6 ?; t! Q& E; R
Dual-space plot, 对偶空间图% Y. Z/ {9 M+ |2 U2 r
DUD, 无导数方法
/ {- ~6 `6 F6 u |7 {/ e" Z n0 W5 _Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法2 x4 y& T! W3 M
Effect, 实验效应7 q- T+ m+ E q3 S
Eigenvalue, 特征值! i* q- i. b5 P+ G) H: d6 I8 \
Eigenvector, 特征向量
6 g( |# j( H# X! bEllipse, 椭圆2 R6 p6 g3 X% R4 F" ?5 E
Empirical distribution, 经验分布
" t" ]5 y0 I c# U4 @) eEmpirical probability, 经验概率单位
# ]$ K) F% ~" D0 u; `6 J2 {# ]; U$ FEnumeration data, 计数资料$ g: n2 N+ |3 t$ F6 H2 l8 p' u/ B
Equal sun-class number, 相等次级组含量 F8 j: ?8 H# r- b
Equally likely, 等可能
- R4 y" A; H/ ?) lEquivariance, 同变性- [7 a3 m$ T* c: ]/ q* s( m
Error, 误差/错误+ m+ a {" L7 C; Q9 v7 D
Error of estimate, 估计误差 n7 F0 {' H3 P( b. o+ c0 a0 m
Error type I, 第一类错误) A. H' ^% m$ e: Q, t" {1 Q, D
Error type II, 第二类错误1 L1 d7 r5 l3 w/ w! U9 s
Estimand, 被估量% u7 X- m2 ~8 ?# q) |3 d
Estimated error mean squares, 估计误差均方
4 Z7 y* G/ v9 Y2 r" D2 }Estimated error sum of squares, 估计误差平方和* I, N1 P. @: D" F x
Euclidean distance, 欧式距离5 o" J2 |) ]$ U: L a7 O$ B
Event, 事件
4 b, ~ f, `5 Y, e/ C& ?3 _Event, 事件
: L/ l! t0 K% M' Y7 W# I4 j, OExceptional data point, 异常数据点
6 ^4 k# ?* V# L) c& ]& ~5 R3 z1 RExpectation plane, 期望平面& v. B2 O, m" k
Expectation surface, 期望曲面
! `" x; l C& A4 T- ^Expected values, 期望值
, m3 G4 v( e" ^9 z6 R. VExperiment, 实验2 ^6 }* K$ N/ e4 ^, B
Experimental sampling, 试验抽样
+ p' z# E2 N8 T! VExperimental unit, 试验单位- T& k5 f/ l5 T" W& S
Explanatory variable, 说明变量
9 y7 I' ], j7 `, g. ?& B1 \, D# \Exploratory data analysis, 探索性数据分析, }7 P0 c( ^/ g5 x( @3 x+ O
Explore Summarize, 探索-摘要
4 r5 k3 ~' w: H: xExponential curve, 指数曲线
1 [* D3 P9 C- o) NExponential growth, 指数式增长
9 e1 S. l+ J/ `" O" c9 l7 z G$ l4 _EXSMOOTH, 指数平滑方法 8 g# m4 Q) x i: o
Extended fit, 扩充拟合
' P9 t. H* k3 ^; ?Extra parameter, 附加参数6 Z$ i4 ]# @8 j: y& T8 O
Extrapolation, 外推法
8 r/ @" L" R9 lExtreme observation, 末端观测值- S6 o: i9 L. B& l2 ~
Extremes, 极端值/极值1 l6 C/ V( \1 Y I9 f' T; M
F distribution, F分布
8 P$ E1 K6 x: W s* TF test, F检验" Z) A( u' p' ?: F ^4 @' W4 y b
Factor, 因素/因子
- H5 V7 ], V) u, C& I$ ZFactor analysis, 因子分析
! k2 |5 ]' l1 n6 N& f* uFactor Analysis, 因子分析4 j/ Z! e2 b. S. G! u/ T
Factor score, 因子得分 8 ^( H5 }7 b3 D
Factorial, 阶乘- R4 c# V$ B- q
Factorial design, 析因试验设计
, N, t. B# R5 U8 V5 w0 PFalse negative, 假阴性& F( k6 W" B4 _* v) e
False negative error, 假阴性错误: K3 {0 |1 K# Z$ ]
Family of distributions, 分布族* m' j; r! b4 u! c* y. q; d
Family of estimators, 估计量族
/ S7 `6 j i$ B2 EFanning, 扇面' `, J5 z# r, z4 D5 m4 B6 L7 L3 d! Q" S
Fatality rate, 病死率/ a# O* R Q4 D
Field investigation, 现场调查2 w: p7 G- t4 w$ s- S2 [
Field survey, 现场调查# k. C0 Y: U6 t4 j1 T' }
Finite population, 有限总体9 c- o' u. p1 b
Finite-sample, 有限样本. G. j2 J% R! x: D
First derivative, 一阶导数
% }* h$ w! r3 A. A" dFirst principal component, 第一主成分
$ r4 v+ B3 g( y9 J9 h, X, |First quartile, 第一四分位数
2 s' ~( c @- LFisher information, 费雪信息量
9 w1 ~' @( M& }& N8 S' VFitted value, 拟合值& E( n0 j( z& d2 M2 T) ]
Fitting a curve, 曲线拟合
$ m+ \* |0 n/ T! WFixed base, 定基
6 B* m0 [) n, r) p' UFluctuation, 随机起伏
L" X. i& G- p0 TForecast, 预测
/ V/ v4 O3 W! P7 H# m) wFour fold table, 四格表: E. Q" ]$ x" {( O0 B! F
Fourth, 四分点9 ]3 j1 i- P" ^$ z2 R* l1 B/ C
Fraction blow, 左侧比率: M W9 q' a; V9 e' r2 | w
Fractional error, 相对误差
+ N F! }$ r& ]8 ]: c1 RFrequency, 频率* L9 ?8 F" G N% x# z+ k
Frequency polygon, 频数多边图8 q9 D& k( B& k5 |
Frontier point, 界限点
# y) D+ w$ L6 a8 S- \$ }Function relationship, 泛函关系4 d# b" D/ u% C! n8 A# J
Gamma distribution, 伽玛分布% q; _0 |! t3 n1 ?; l9 [! v/ t. C
Gauss increment, 高斯增量
- r2 [5 Y M, o6 v$ J$ j" y0 L1 dGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
( b6 E% l+ K! A0 G; r H2 ]Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
' O0 l: v7 s+ M" ?+ LGeneral census, 全面普查
* l2 v8 z3 a1 K& n0 L9 J. vGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
) u% I( L' Q3 }Geometric mean, 几何平均数5 j6 f, j! b% t; o; x/ ?
Gini's mean difference, 基尼均差
9 t8 H8 f) T! ^GLM (General liner models), 一般线性模型 ! P* m- t6 C2 z$ y* F3 u2 m4 c' i9 v
Goodness of fit, 拟和优度/配合度% _& U" e6 Y) ?# K$ c6 F2 s
Gradient of determinant, 行列式的梯度
. \2 j) l& U& K2 @$ r4 \& N9 vGraeco-Latin square, 希腊拉丁方 I# l0 e4 e- J& I3 H1 U, b
Grand mean, 总均值6 ~& \" N2 L+ t( ^7 j$ Y
Gross errors, 重大错误9 i- c% M5 g4 Z0 b+ O1 `/ c Y! v
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
4 a6 b; u m* u* n) P, y5 CGroup averages, 分组平均) S% V6 p; ?& A2 H
Grouped data, 分组资料9 C2 [' t% K: ]& \5 ^ s& m4 ^+ O
Guessed mean, 假定平均数7 R2 [" | j& W
Half-life, 半衰期. ?, ]) l+ X$ a9 S; h: k; X+ R
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
% I/ R+ r" z' M6 LHappenstance, 偶然事件$ H- r7 D# |4 t
Harmonic mean, 调和均数( m t+ v( g& h# b' ~' c
Hazard function, 风险均数
. H4 C& A: d- W& p5 nHazard rate, 风险率. Y9 m. b1 G) z
Heading, 标目 6 [8 s, Q( B l8 U) L
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
0 `8 g, B8 [# |0 `( o8 SHessian array, 海森立体阵" P+ B' ^$ s. S$ Q
Heterogeneity, 不同质. r/ T; i# n% n6 k! B v
Heterogeneity of variance, 方差不齐 n9 G) u& o. ?, h3 t
Hierarchical classification, 组内分组
, g9 [- [1 y) u$ xHierarchical clustering method, 系统聚类法9 t: T! y% @) T+ E* t" \" X0 K: N
High-leverage point, 高杠杆率点. }: L: h& F% Y0 J( E
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型$ s. S3 P: W6 ~- K& k$ W# L1 h2 j
Hinge, 折叶点 j ]6 ~% x7 [6 i [
Histogram, 直方图
4 ^8 j3 F2 ^% h# f7 OHistorical cohort study, 历史性队列研究
# V& B$ m" `6 E8 p% Z8 WHoles, 空洞
2 f0 p9 ?: L- P! E. `HOMALS, 多重响应分析
* k- h# Z1 l- J2 WHomogeneity of variance, 方差齐性
2 `' }8 o% ?- vHomogeneity test, 齐性检验7 a J7 D+ q# n- N4 {( G
Huber M-estimators, 休伯M估计量
6 t% g% [1 W& {( P, sHyperbola, 双曲线
/ R/ A3 Y1 B4 U6 X; YHypothesis testing, 假设检验
9 I6 M" l& L. }" l* V) z, C3 PHypothetical universe, 假设总体1 J: v/ c" h3 T8 ]8 S' B
Impossible event, 不可能事件% Q& ?0 [3 ?1 ^& P# e- C9 T1 n% F
Independence, 独立性8 t2 J; W5 o J, z! I
Independent variable, 自变量; `. B* p% Z/ ~! T) w Q% H
Index, 指标/指数
6 q1 O) @' z+ h" oIndirect standardization, 间接标准化法; Q9 q% ~6 D2 `9 @
Individual, 个体0 l5 h. i3 \8 m( ]
Inference band, 推断带$ A3 D9 g. I3 V2 P" ^1 i
Infinite population, 无限总体! ]+ _2 A5 R) \" x6 p
Infinitely great, 无穷大
" v( c$ l6 \: c c. ^4 zInfinitely small, 无穷小7 l, c$ i$ N' M! W8 }0 y: b
Influence curve, 影响曲线0 S/ D" X v$ W0 A
Information capacity, 信息容量5 h( ]6 c6 ]& Y& A
Initial condition, 初始条件
/ Q) [! ~( A9 N- d- P. E+ mInitial estimate, 初始估计值3 x* U+ l: }8 r# k+ q) n
Initial level, 最初水平
3 W% S- W7 m' w& w1 yInteraction, 交互作用
% ]. ~4 l' c. r* t( F6 p& q7 ?Interaction terms, 交互作用项
6 _( B7 L. }# }) SIntercept, 截距
0 |/ @- i0 M4 g7 v( @( ^' Y+ ^; aInterpolation, 内插法# e* a8 M2 h4 m7 g% z
Interquartile range, 四分位距
3 _/ H: O& s( V1 ^) A+ n- n! \Interval estimation, 区间估计
* _7 I& K! O) M xIntervals of equal probability, 等概率区间
- @ P" n1 B0 s: {& p/ @" FIntrinsic curvature, 固有曲率& |( j$ K/ I* p7 Q* h# c7 W* ~- D: t
Invariance, 不变性: Y* i& `0 C& B( g6 Q% ]
Inverse matrix, 逆矩阵0 q4 X2 X! M& m3 i! {9 L Q
Inverse probability, 逆概率
2 n- o! n( z8 ]( B/ I8 E: I6 YInverse sine transformation, 反正弦变换3 E+ f, A: @+ _% U4 c
Iteration, 迭代 / q4 N: C0 ]. u% P8 U1 \1 w; o* m
Jacobian determinant, 雅可比行列式( a4 i6 l& I5 d( h+ O0 p
Joint distribution function, 分布函数
; \- r$ Z* t( }* c' EJoint probability, 联合概率
0 ?* @: P4 H5 [Joint probability distribution, 联合概率分布8 y8 T# g# V! r* _
K means method, 逐步聚类法
0 a9 N0 I. k" l& GKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
* M/ p$ L6 d0 `; [Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图; m4 Y# _( D: g9 e
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
5 ~3 G8 I9 X* B- EKinetic, 动力学
& A& M' b; A3 E/ C& i: QKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验& ~! k: Z( o( Y, Z/ B6 t; r
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
( s! e+ i1 V/ S- G8 T( wKurtosis, 峰度' L3 w2 ?/ F8 [0 S2 O" y9 c
Lack of fit, 失拟' {5 l+ D, G! e9 T/ h% h+ C! c
Ladder of powers, 幂阶梯
& h9 @' L3 F5 h# d1 |. Y1 f; uLag, 滞后
% V5 F; W. o+ H! j, \: i+ `Large sample, 大样本
! t2 B( _* Z& U2 d( k; CLarge sample test, 大样本检验
/ P+ R# _8 `; L7 d3 L/ @' `Latin square, 拉丁方# l+ m9 H% F1 ]% Y1 R; `
Latin square design, 拉丁方设计& S2 J& E7 ~ T" I
Leakage, 泄漏
. y+ H5 J# G1 y% [# A$ ?7 T5 J" _Least favorable configuration, 最不利构形) N! [( `6 _; ?1 ]+ F
Least favorable distribution, 最不利分布$ J3 E- y$ V- r- {& [- Z; c" S
Least significant difference, 最小显著差法
( {4 b3 @. `' H9 dLeast square method, 最小二乘法7 X) O5 ^1 s0 N& C6 v0 \! ?
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ ^6 E2 s' d9 ]9 Z
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合4 Z7 c& H7 d% E7 m0 ?% g3 P
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
" b$ _9 D( j0 vLegend, 图例
- J8 w" I. c6 ]6 V* Q6 a0 `L-estimator, L估计量
6 R; M# t; o# W5 ?) EL-estimator of location, 位置L估计量 K& H# A1 R+ `; c
L-estimator of scale, 尺度L估计量
3 F2 n. X4 y" x9 k! lLevel, 水平9 J }. I. |/ A
Life expectance, 预期期望寿命
; N; L+ E( [$ J# nLife table, 寿命表
' z: |& _% k* y9 G, E' BLife table method, 生命表法
' g3 v" q1 o# I/ b- J+ kLight-tailed distribution, 轻尾分布6 [$ L- t6 f* X9 ~7 h
Likelihood function, 似然函数
+ e; R- V9 a8 ZLikelihood ratio, 似然比
1 `1 C, }6 F U# Gline graph, 线图
# m4 y9 i, F) @4 n" t; |: z7 `Linear correlation, 直线相关7 U% b* V+ }: o7 F
Linear equation, 线性方程
, N& E" C4 b+ L- F1 p) aLinear programming, 线性规划
3 t0 c0 Z/ H$ g- e0 U4 Z5 _Linear regression, 直线回归$ h4 @8 C3 J2 _: }& s R
Linear Regression, 线性回归
9 P* ^! E2 m# s: `& J* k9 ]* U2 F. vLinear trend, 线性趋势
$ Z; S2 p4 U9 y H1 g$ ~1 {( j VLoading, 载荷
2 i) V! m! N, _- w6 l" A0 MLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
- S/ y5 z) k; p2 T, F9 cLocation equivariance, 位置同变性6 y" }& X& I+ W/ f9 J0 N# b
Location invariance, 位置不变性
! E3 D5 C2 `+ | D5 O5 CLocation scale family, 位置尺度族& v0 E9 i+ f# O" j- Z
Log rank test, 时序检验 0 U8 g, b3 U* o$ y2 k
Logarithmic curve, 对数曲线
# A% s& S N& B3 [8 q/ zLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
- P e {7 x7 }2 P9 I" c$ aLogarithmic scale, 对数尺度
- Q# V( ~3 `: y; _# SLogarithmic transformation, 对数变换/ E6 G: c8 j( @1 s* r& I
Logic check, 逻辑检查
* \8 t: H+ ^9 H' Q/ [7 B6 XLogistic distribution, 逻辑斯特分布& }: d( s0 _; y. Z8 @
Logit transformation, Logit转换
- a, S- W! Q+ _ B) WLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 : c& d# y4 J+ P7 i1 f8 i
Lognormal distribution, 对数正态分布
y1 k7 B/ D+ r& _, ?0 ^8 \Lost function, 损失函数
7 s; m% p9 p; ELow correlation, 低度相关
; a' i$ m0 x" t& i1 X# p! XLower limit, 下限4 {, m) H9 d3 W; D, J; ]
Lowest-attained variance, 最小可达方差
! z# d7 P9 Z6 B ~+ h; G9 _" oLSD, 最小显著差法的简称3 I% q$ `3 G0 e8 r @& Z" x0 { O n6 p
Lurking variable, 潜在变量
3 a# |+ C1 j- \9 G2 r, |Main effect, 主效应
( M3 N1 \' p3 ?Major heading, 主辞标目
) a& J1 F& Q! U( b$ v+ gMarginal density function, 边缘密度函数
( l6 z" D9 g/ iMarginal probability, 边缘概率
4 h; {5 K4 \1 B& e, I6 @Marginal probability distribution, 边缘概率分布! \/ i O+ K C5 [$ N8 V- W/ i
Matched data, 配对资料
! |! P# ] Q$ }, NMatched distribution, 匹配过分布
. d0 i2 v- N6 m6 E" ^. _% DMatching of distribution, 分布的匹配/ ]4 n% D" @( Y* c
Matching of transformation, 变换的匹配
) ^3 {9 r! |4 ^% N. pMathematical expectation, 数学期望
. u! N" @& R# V+ @# m; ?/ ~. |Mathematical model, 数学模型
" ?& {+ s% f, v/ ?# j1 tMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量; W* ]1 E$ O) r/ O% H1 b
Maximum likelihood method, 最大似然法# J& G& Z) `* V- t: b, L) O
Mean, 均数7 p5 [8 D+ o# V( ~% N6 l& s) K
Mean squares between groups, 组间均方' {3 S+ u2 t7 t; H; k2 B) c' H5 Y$ Y' N
Mean squares within group, 组内均方
i0 i/ E" v# m% fMeans (Compare means), 均值-均值比较' E- W E1 |) A5 @7 B+ B a( H
Median, 中位数: }$ `# m/ L. V( C8 J' Y
Median effective dose, 半数效量
3 G1 p9 b5 O5 U/ QMedian lethal dose, 半数致死量8 n7 N6 B9 u; O* u9 y
Median polish, 中位数平滑7 \" m9 F4 [0 H) j2 D
Median test, 中位数检验
& c, I: e6 G: W( o+ B2 ?! k, i; rMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量! D9 B4 O6 g" {" G0 ~5 J2 s
Minimum distance estimation, 最小距离估计
# ^( \( f: Y1 U8 N. O% D6 mMinimum effective dose, 最小有效量/ S' Y; j) ^2 D( r. [9 k
Minimum lethal dose, 最小致死量" g( H6 Z, p( [. |
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
$ M) W% F, A; ]0 FMINITAB, 统计软件包9 [1 M- `- t I9 [* x: J& J6 n
Minor heading, 宾词标目
! @# k" h- A C/ _& }Missing data, 缺失值
1 h7 O$ O! j9 j: D2 DModel specification, 模型的确定/ g& [* `3 w/ E) `* @
Modeling Statistics , 模型统计
, E& S- H% `# nModels for outliers, 离群值模型! E. m& D" `/ n4 K: H8 \' u
Modifying the model, 模型的修正/ b: {3 |- y9 X. j
Modulus of continuity, 连续性模% e9 s* |8 l6 N* j. E1 U
Morbidity, 发病率 7 o/ l1 V$ ~ V$ o/ q
Most favorable configuration, 最有利构形% ~, @0 o$ T; G
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
- l9 p5 W; r0 }6 [6 iMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
, Q* j9 X8 T( ]8 W! F) [) o( GMultiple comparison, 多重比较7 q/ n- ^) F2 l$ I: ?, E) w8 z
Multiple correlation , 复相关
0 G7 j* `* D& ]9 s8 x& p5 XMultiple covariance, 多元协方差
9 A5 Q% n- a+ Y$ TMultiple linear regression, 多元线性回归
; D) ~! s. L& \/ P' Z) m1 \Multiple response , 多重选项# ^ ]$ p4 r) t" ^; Z5 t
Multiple solutions, 多解
7 a% ~4 l3 B' RMultiplication theorem, 乘法定理
6 h; C# V' y$ i+ k, g( PMultiresponse, 多元响应
* M# w. Q2 O8 ]Multi-stage sampling, 多阶段抽样; }' c7 @6 u! W
Multivariate T distribution, 多元T分布
, P5 |" L7 ^6 \/ r1 W4 H% N( [Mutual exclusive, 互不相容" `1 ~% O0 O! l1 ?1 j# ?
Mutual independence, 互相独立. P( I, q5 j! x/ F( ~& B
Natural boundary, 自然边界
. ~" N) X3 E* l2 ONatural dead, 自然死亡
: w$ Z, \& Y+ ~Natural zero, 自然零
1 w8 O4 |$ E& K3 o$ T+ B! f, hNegative correlation, 负相关4 m' o4 S) ~# P% t
Negative linear correlation, 负线性相关9 t0 p* o9 z$ a2 F9 D9 a
Negatively skewed, 负偏
r1 B0 P2 n' r9 G3 q4 O$ V- DNewman-Keuls method, q检验" Q; k1 j( B$ t! k% ]
NK method, q检验
' n* g1 J( s, INo statistical significance, 无统计意义7 y" h0 Q% Z% [2 b- t
Nominal variable, 名义变量
6 @, g9 l. \ K0 vNonconstancy of variability, 变异的非定常性
' E3 n/ W) C3 o" E p5 Q/ [, i6 ^4 HNonlinear regression, 非线性相关" |0 ]$ ^0 ]: r
Nonparametric statistics, 非参数统计/ ?# ~; g1 o2 o5 D1 O* i
Nonparametric test, 非参数检验8 m0 w+ ]/ D; O9 g) ]. x
Nonparametric tests, 非参数检验" k$ ^) f& }0 _0 V
Normal deviate, 正态离差4 n- n: n1 t$ z* r2 b/ i9 f
Normal distribution, 正态分布
" J% f& U% C5 gNormal equation, 正规方程组( N" X V1 f& z: C" ~
Normal ranges, 正常范围
0 B3 _4 l8 f ~* VNormal value, 正常值
/ G, f6 U6 o0 TNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
5 c3 y4 y' T+ [$ |Null hypothesis, 无效假设 / ~( X, q( q( ?% o1 O+ ]9 A0 G
Numerical variable, 数值变量
! v. {! [$ w: h' }2 e& C! v4 }Objective function, 目标函数* D1 x6 V: B, S
Observation unit, 观察单位6 e) ^6 ]" I" Y8 b! O
Observed value, 观察值
6 v, p5 Q. S) H! m$ LOne sided test, 单侧检验% O- V/ J n$ v" F
One-way analysis of variance, 单因素方差分析7 {0 P0 ~' G/ `* B7 W4 T( B) g9 C
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
( v4 Q: n/ B# a% vOpen sequential trial, 开放型序贯设计
; q% U1 g8 M! U$ n" R6 N# z0 AOptrim, 优切尾0 o& _( n2 p3 e( [/ w
Optrim efficiency, 优切尾效率
- w) N6 J" b7 r3 D* O$ Y% m8 q0 wOrder statistics, 顺序统计量
5 ?2 b+ _+ w6 C; }Ordered categories, 有序分类# r0 \9 a& C- ?! V% i' x/ B
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归& b( w& A; ^3 Y+ B: B
Ordinal variable, 有序变量# Q/ [. R% o4 R6 n& }& z% j
Orthogonal basis, 正交基 Y9 J9 Q; ^$ k8 M2 j
Orthogonal design, 正交试验设计; }( a2 H" \) ~1 @6 H |% d% l, P
Orthogonality conditions, 正交条件$ d/ Y6 C) i; m9 C( k" u0 { R
ORTHOPLAN, 正交设计 7 j9 Q- G2 {" k+ [
Outlier cutoffs, 离群值截断点8 N6 ]" @3 r, d) t! b' C1 [
Outliers, 极端值
* M; k" `, ^2 V6 G5 LOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
' O" e4 n( ?. K7 fOvershoot, 迭代过度
& q6 s/ z7 i3 e' R4 |Paired design, 配对设计2 s+ _+ }8 o2 p- z& {. s' X- ]: C
Paired sample, 配对样本2 }+ R+ D8 W' S3 Q
Pairwise slopes, 成对斜率' [. k/ u8 E o" H. Y; ^
Parabola, 抛物线. E9 K& X& |0 U; ~) I+ x, _, p
Parallel tests, 平行试验5 g) n' n. C4 J8 w
Parameter, 参数# P6 {( }$ S: f# j1 Y2 S( @0 H
Parametric statistics, 参数统计8 }' K- G9 E3 [6 P. ^% Q, i1 b
Parametric test, 参数检验, @) t& }! O; d% y; R
Partial correlation, 偏相关
* g- g! Q3 x0 S+ n6 NPartial regression, 偏回归
7 W% P/ f; {2 P r" R( M. N( UPartial sorting, 偏排序
) ]4 [$ \$ o6 y1 K+ U+ _Partials residuals, 偏残差, }+ G j9 ?6 L3 z& P7 k% B% C
Pattern, 模式4 O/ a/ _7 T4 y6 R! d; P
Pearson curves, 皮尔逊曲线
# N" w, p# |- m( m0 W" xPeeling, 退层
- C# i- X0 z* `& ~# P& OPercent bar graph, 百分条形图% R6 ?% E5 B [/ n- T2 E2 h7 J, k5 y
Percentage, 百分比
9 W- H; ?; o3 ?# q' m1 }" nPercentile, 百分位数9 m; K' E; Z, n! u0 B# p$ T
Percentile curves, 百分位曲线4 @/ D4 g) L: t
Periodicity, 周期性
- m4 c6 X2 n5 H' {/ `Permutation, 排列$ j5 v/ ~2 \2 R; c; y9 i
P-estimator, P估计量
3 e+ ~) r* d) K+ E, h+ hPie graph, 饼图
. o- A2 o$ ?; D ^. A# t, f! ]6 E( BPitman estimator, 皮特曼估计量5 g7 n/ t" t; }# _! p2 F o
Pivot, 枢轴量; L: p3 X2 M/ |: `7 @7 w' N0 `
Planar, 平坦9 ~% I; e& v, u. F/ k6 ?8 ]6 U
Planar assumption, 平面的假设
C0 Z) m6 Q6 m, ~& t" iPLANCARDS, 生成试验的计划卡
( m; i: S- {: Y) ^4 t3 } yPoint estimation, 点估计2 E3 U" z* x- N; I2 ~5 _- R; ~
Poisson distribution, 泊松分布! ?. X$ _3 l, q) L# N" ?7 G
Polishing, 平滑
9 Q( x& _! D# F8 U4 b/ R4 VPolled standard deviation, 合并标准差
' \$ m: E/ j r9 b( HPolled variance, 合并方差
* u5 K6 a: L: E0 W7 pPolygon, 多边图% P' M& f6 x* ]+ ~
Polynomial, 多项式
+ v9 @9 n2 k2 h. i2 M \8 _: bPolynomial curve, 多项式曲线
) }4 C" i: L' V |( bPopulation, 总体
" _' s' H8 V; f9 _" iPopulation attributable risk, 人群归因危险度6 c6 { ^( c0 P/ @
Positive correlation, 正相关
5 N6 a0 A# H& N! q( M' h! APositively skewed, 正偏
# X' F& g0 B& t0 `Posterior distribution, 后验分布& Y! C+ d2 |3 }0 L+ d( C0 Y
Power of a test, 检验效能& j. z* P5 V: O. |6 _$ A9 ]8 B, F
Precision, 精密度# s' W9 v" W* I" m+ X
Predicted value, 预测值4 A& S+ @0 Y& w: Q: ?* _
Preliminary analysis, 预备性分析
! {# }% Q7 Q6 C) `( {Principal component analysis, 主成分分析
2 i$ Y5 ~* y$ I9 e m9 GPrior distribution, 先验分布2 h9 @& }2 k5 W& m7 A n$ n
Prior probability, 先验概率
& O \! T, d7 M9 Q' X! ?8 Q# ?Probabilistic model, 概率模型3 G" G' C3 `# Z4 ]9 y# X0 J" ~
probability, 概率 Y: w+ U& M, n4 h. X- g- |$ \
Probability density, 概率密度, L% Y0 K/ i5 P/ T* t# }/ Z3 K
Product moment, 乘积矩/协方差4 E: ~" F) R! b1 A' D3 P! O
Profile trace, 截面迹图
' R0 A# m) ^7 l0 w5 @5 rProportion, 比/构成比
% e: v7 s7 F) p: x- u3 PProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
$ s7 j% F4 J0 e. M" ^Proportionate, 成比例
f% _- G& d9 k0 |2 q" P xProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量- L: G$ p+ _( w; G: A$ J+ d
Prospective study, 前瞻性调查+ h, S" y# T8 C9 Q
Proximities, 亲近性
7 u8 G' ]" E; R$ T. E' s. M3 w. gPseudo F test, 近似F检验' j3 Y; O, s1 Z1 u" V! A( d
Pseudo model, 近似模型
, e( g1 [' A1 y' @; r/ XPseudosigma, 伪标准差# r* H& ?6 I7 _
Purposive sampling, 有目的抽样# F# Y- \+ E; q
QR decomposition, QR分解
- a( K9 v- x, wQuadratic approximation, 二次近似
8 | R% E9 n, {% T/ qQualitative classification, 属性分类: p/ z" l0 \$ G5 z" \
Qualitative method, 定性方法, I: |( n8 J2 A% s8 R
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
9 K; `# _' H* [9 [* k' \5 IQuantitative analysis, 定量分析
# D' L( L2 ~# N( H% O0 z h$ aQuartile, 四分位数
5 w R+ a) X# ~Quick Cluster, 快速聚类
* |) [! e) u: h) n- gRadix sort, 基数排序) M% d. u8 y T2 y' m7 ?0 {
Random allocation, 随机化分组' c+ I" O i$ a3 o2 \. [ f+ \
Random blocks design, 随机区组设计 f8 R/ @9 c, c. y( c
Random event, 随机事件
' Q/ L# b1 ]- PRandomization, 随机化
7 `" l+ |* n3 NRange, 极差/全距
' M, J6 O' g( f3 ^* ]4 e5 ?: n- ]: l5 RRank correlation, 等级相关
9 V0 j0 E: U6 n7 s) b7 i& ARank sum test, 秩和检验
4 t5 ~3 e' z3 R; kRank test, 秩检验& ~" n% J8 b+ n! y$ v, G
Ranked data, 等级资料
* ~* |5 G- K% \7 ^) HRate, 比率
! {+ ~- U% Z) B% D( yRatio, 比例: H i( L& I, q/ x3 ?! {! u- [
Raw data, 原始资料
& q j$ G7 E- }7 W4 _" X' h3 nRaw residual, 原始残差5 I# t! u( m1 K8 q
Rayleigh's test, 雷氏检验
8 B; b; s- Q) x$ Z/ ]$ @: iRayleigh's Z, 雷氏Z值 8 `" E' L4 F+ L$ E1 M& }6 F, @& f
Reciprocal, 倒数4 B+ |0 ~' f. g* x$ R$ Z
Reciprocal transformation, 倒数变换& [' [& s8 g3 C" h/ Q' r- }
Recording, 记录 i5 \* G) W6 P( Y( r1 M4 L
Redescending estimators, 回降估计量
. ^1 ?4 |& G. P1 NReducing dimensions, 降维
/ r$ b- M) j) h& o. n- eRe-expression, 重新表达% ~, @; g! y* o, b* M& W# R1 s+ X
Reference set, 标准组% C" M% S7 h ]' B
Region of acceptance, 接受域* s! i$ R) z9 \" O& F$ B1 ]
Regression coefficient, 回归系数9 g7 q. b' I1 n7 n% N+ V
Regression sum of square, 回归平方和% i& P. x1 g$ [
Rejection point, 拒绝点
+ B) ~; r; _' Y0 ^Relative dispersion, 相对离散度
$ `- F( a7 J' b: i7 ]% qRelative number, 相对数
9 a. X, j8 @" f. T" bReliability, 可靠性! G* u. Y* a+ `; ?7 s4 S6 ]
Reparametrization, 重新设置参数% [: w+ k3 Q$ p1 B" x" f- n
Replication, 重复" L2 t2 j* J6 e% K
Report Summaries, 报告摘要
6 z! o9 F9 U8 `Residual sum of square, 剩余平方和
& R4 h' N: P& } w( N3 \8 zResistance, 耐抗性
5 G3 c* ]5 I, P# p z& O, mResistant line, 耐抗线
% m* a+ J: k+ p$ w8 oResistant technique, 耐抗技术
' b9 ~4 V+ S- H" A- `! \R-estimator of location, 位置R估计量0 _, Z" ?% {- q1 N- s+ R
R-estimator of scale, 尺度R估计量/ `% I) _( b! D+ e0 F; E
Retrospective study, 回顾性调查
; P- L% s7 I; K& ^, mRidge trace, 岭迹4 ^$ \; c' e$ d* }( O# b: A
Ridit analysis, Ridit分析
0 o0 x( p" n+ J2 L2 E+ O& jRotation, 旋转
. {# h6 n( d$ f8 ?6 zRounding, 舍入
6 e; ~" B& b: C8 a9 _6 KRow, 行
7 V6 m9 u G1 T. Q: rRow effects, 行效应
1 s3 A4 z4 q7 HRow factor, 行因素! e' i% F9 W( t ^% u
RXC table, RXC表
n" R! r, u2 @. n2 GSample, 样本
' {. ~. m9 h4 r) _Sample regression coefficient, 样本回归系数2 I" m$ d5 o* {1 J
Sample size, 样本量
6 R7 ?1 l5 u( @( q( c. a# ISample standard deviation, 样本标准差
$ s* J$ M. c5 g; o: U6 D4 xSampling error, 抽样误差! S8 {8 n7 c* h+ E
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包2 B% F5 x* C& C1 _, U$ H' F
Scale, 尺度/量表
$ J- b& J- T; @Scatter diagram, 散点图 Y- n7 s8 i+ A3 ?
Schematic plot, 示意图/简图' d$ a) r6 k& S) d
Score test, 计分检验: d( _5 t: b/ a( r$ |
Screening, 筛检
|" f. n& I+ s+ ~" Y- C* CSEASON, 季节分析
% c$ V. `# `+ o3 n( WSecond derivative, 二阶导数
) S" J+ f: g* x: y4 MSecond principal component, 第二主成分) r/ t0 A! j7 ?' i1 U# \
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
5 X. q# U5 r# ]. x+ O, g- W; USemi-logarithmic graph, 半对数图
+ B. |) H: Q' e$ p1 y+ R3 @Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
7 T: ~. Z6 `9 E6 ySensitivity curve, 敏感度曲线
7 A1 w3 J" f7 F& ~Sequential analysis, 贯序分析4 j4 p i4 Z1 p# Q
Sequential data set, 顺序数据集
1 N( w# I& k0 m" g" i5 k1 USequential design, 贯序设计
1 @$ T, a2 n w& J5 n8 lSequential method, 贯序法
* D) x y; I( `7 rSequential test, 贯序检验法
$ r0 Y% P6 p, e% x* BSerial tests, 系列试验
, t5 g9 F& ~% t9 }& ^4 D8 I6 uShort-cut method, 简捷法
( G# [2 K1 g- _& d T) \2 x9 q& TSigmoid curve, S形曲线
W* ?9 c9 n2 [+ [5 I% c* }& B0 x: ^Sign function, 正负号函数7 m/ {) A' Z( R4 _
Sign test, 符号检验
" ]4 t! b0 [7 x+ @' g* oSigned rank, 符号秩
& j6 e7 m9 [) k6 E/ @# }Significance test, 显著性检验! Q/ ~6 T, g0 D
Significant figure, 有效数字: R; ^! x* v0 ]2 b2 i: Y. Z O
Simple cluster sampling, 简单整群抽样* G! n0 ?7 k3 Q" H7 E
Simple correlation, 简单相关) K- L6 ?: m9 M) F
Simple random sampling, 简单随机抽样
) b0 B, S' y- Z( z* D; aSimple regression, 简单回归2 K8 J6 u( X) D) m" W" K0 l1 I9 E
simple table, 简单表4 w$ D2 \6 c R x
Sine estimator, 正弦估计量
y" G$ l" T" _1 A+ WSingle-valued estimate, 单值估计, t7 E+ O9 h! b8 r5 A- b$ |- y
Singular matrix, 奇异矩阵
. g( z: K4 w/ ^% tSkewed distribution, 偏斜分布
" W' P4 H8 X: q5 R) Y, Q' FSkewness, 偏度
! g/ j+ {* u8 v8 g8 @* g7 o+ w' FSlash distribution, 斜线分布% e, ^- ~4 V! u2 z# u
Slope, 斜率
# e; L- `% a- J, C! i7 k0 ^( [- CSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
% w% j' q Y; `; F7 j' j) GSource of variation, 变异来源
1 G. B0 u* n: Q+ v0 ISpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关4 V: A* O0 T* Z8 i6 C: `
Specific factor, 特殊因子
v! D, G' r G3 J6 VSpecific factor variance, 特殊因子方差( [( R# b5 R* A8 b8 n* {
Spectra , 频谱# x) U7 k( J9 m9 Y% c
Spherical distribution, 球型正态分布1 Y5 q- S, I: ] N7 k/ Y
Spread, 展布% v# W: j3 Y/ y# [3 I
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包4 z9 ]4 P- N K
Spurious correlation, 假性相关! h- L5 j: o5 x/ _+ v* u' U" T
Square root transformation, 平方根变换
7 l" s: ]4 L; i& zStabilizing variance, 稳定方差
$ E9 @' ]# \1 k% j" sStandard deviation, 标准差- \: W, r" a, i% N3 Y% S* T
Standard error, 标准误/ r# e2 P! T9 g5 c* A; Z2 x
Standard error of difference, 差别的标准误) {/ b, A. Q8 ?3 n
Standard error of estimate, 标准估计误差5 h m1 [. f s1 w8 u. F
Standard error of rate, 率的标准误
" Y; Y" T+ N* n! Z3 C sStandard normal distribution, 标准正态分布, K% T" ?& j2 b% h: T! D4 U0 m
Standardization, 标准化& n9 K$ k+ O! [( I
Starting value, 起始值 p5 I" [! o0 F2 T2 p, L
Statistic, 统计量
5 A" P+ h) g+ D9 t6 W/ i2 MStatistical control, 统计控制
k J6 o! F: d# d: l3 ]: vStatistical graph, 统计图 W. r1 o: J+ a: n
Statistical inference, 统计推断
/ T* R. H% g E7 hStatistical table, 统计表7 M6 M6 H- c7 x; h' ^- d
Steepest descent, 最速下降法, |: p; L5 ?9 [% Z+ B- Y$ U# z
Stem and leaf display, 茎叶图" o* x) J# _5 F9 F# c; c& X6 S$ w
Step factor, 步长因子) I* w0 y$ S8 d4 i4 r' S$ F, V* i4 ]
Stepwise regression, 逐步回归
( B* D$ @8 d/ a, ^' {# T1 LStorage, 存/ q& N8 n8 a. k; b' ?
Strata, 层（复数）# m r( G1 L7 z6 a+ @
Stratified sampling, 分层抽样
. f0 K; v" y. I, \- ~9 h; n0 fStratified sampling, 分层抽样, s4 n; Y8 R1 ?1 M7 o9 ?+ y# c% H
Strength, 强度
4 @9 F% c$ L4 j2 n, r9 d% f; l: MStringency, 严密性* y* P9 r& D6 M$ c' b
Structural relationship, 结构关系
+ w* }. _& R! y' Z1 ~3 n5 vStudentized residual, 学生化残差/t化残差6 n0 H) k o4 g0 R9 S" E0 r1 `
Sub-class numbers, 次级组含量
2 A; @. M0 l y! l2 gSubdividing, 分割
- y: R7 _+ q; n# cSufficient statistic, 充分统计量
, c2 W( s( T$ H8 H7 \" U7 {# J6 TSum of products, 积和
: ^' M$ N0 _- X# aSum of squares, 离差平方和; R, K* O% N% T5 O
Sum of squares about regression, 回归平方和0 d" @* M( g/ u
Sum of squares between groups, 组间平方和
& r3 O& n% V* c! C6 g0 u4 }7 U+ ySum of squares of partial regression, 偏回归平方和
1 y' w: t7 ], d! U5 @& a+ b$ }0 {* E6 _Sure event, 必然事件% d- g$ Q! u! s8 q! Z5 ?
Survey, 调查( f$ h2 n4 {2 }* Y# H: b
Survival, 生存分析
5 p6 T( |. k, s! k9 F+ y7 G: O! dSurvival rate, 生存率
) F& @' r* s, S" h, D1 aSuspended root gram, 悬吊根图
6 a& N, Q. j1 v9 USymmetry, 对称
5 ~! L& z% z( g) o6 u) wSystematic error, 系统误差
- d# K3 Q4 e y6 F- k: ESystematic sampling, 系统抽样
, w1 m8 }+ A _+ e kTags, 标签* g7 t$ X4 ?9 U. E
Tail area, 尾部面积+ w" y5 j/ u! @% V0 j& R& _
Tail length, 尾长
. i2 R* Q5 y# | ZTail weight, 尾重
$ o( w R9 D3 BTangent line, 切线
' i/ y/ |2 T9 p: B: V: WTarget distribution, 目标分布" E+ C) R# _5 S8 j
Taylor series, 泰勒级数8 Y, T) p, C0 F
Tendency of dispersion, 离散趋势$ B8 I; |5 y1 Z; Q: z
Testing of hypotheses, 假设检验2 S6 r% L2 J O+ x* z
Theoretical frequency, 理论频数
0 G/ h) G% R. JTime series, 时间序列
' B V: o# f7 v" o( RTolerance interval, 容忍区间
' G5 p+ P! W2 |6 _' T1 j5 HTolerance lower limit, 容忍下限
6 H6 d9 e9 D$ P4 @- E! I$ [Tolerance upper limit, 容忍上限8 Q2 ]. B `8 U% X% G3 X$ m
Torsion, 扰率: }# z" f+ Z( [* G. I* C' j
Total sum of square, 总平方和 J2 ~/ |- T4 z' D
Total variation, 总变异1 c8 {2 G, }) A5 i* _
Transformation, 转换/ A: D% z( r9 S! B3 G
Treatment, 处理! R0 u4 l7 g8 K$ c1 w
Trend, 趋势
6 y- m/ A' j& xTrend of percentage, 百分比趋势2 S- @- r/ T& f* n" S
Trial, 试验
" n8 E. ~9 ]4 D! Y6 qTrial and error method, 试错法& }8 c- q/ m6 [: Y' W% K
Tuning constant, 细调常数
' ^- N' E& m/ B' X; ^Two sided test, 双向检验( C- T' ~, P1 a
Two-stage least squares, 二阶最小平方
! J0 K( T% G+ k9 b4 C( V& QTwo-stage sampling, 二阶段抽样
& X% x* c3 ~9 ?/ r( O: ]Two-tailed test, 双侧检验0 j% r, n5 d1 u' ]9 Q- ?
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析5 |+ H5 E/ V7 G0 r( D
Two-way table, 双向表
% S$ `: N* U: n& Y" f l% j, cType I error, 一类错误/α错误
( b# u4 u- ]8 c& f4 SType II error, 二类错误/β错误+ ~; O6 a. I5 C
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
~; q2 ^- O- V2 ~) X. xUnbiased estimate, 无偏估计
8 E/ Y* A5 K8 r' h# bUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
8 I( c( g! m* }) Z7 TUnequal subclass number, 不等次级组含量
$ o( G! @" V# \! yUngrouped data, 不分组资料
4 K4 l$ @* o) {/ u& p! mUniform coordinate, 均匀坐标) g; p% |5 U5 d v& ?( S4 @
Uniform distribution, 均匀分布 `3 k- R8 B' k4 v+ D" F. V9 ?
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
4 g% F# z+ E: V' `( W! o( `Unit, 单元" K4 i% c% }6 j, ~( N9 A, M
Unordered categories, 无序分类& I& q- J* G: a
Upper limit, 上限! Q; ~/ F) q+ ]- o
Upward rank, 升秩
; Q- R- V- P) w$ @, X) CVague concept, 模糊概念
. I- ~# P0 ]- M( |( ]8 u" G5 k rValidity, 有效性
! [: M7 ~1 J/ M* `7 F1 OVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计- ^! C7 K+ `% H% e- a
Variability, 变异性
: k9 j5 p0 s' q- L. V, v! Z& rVariable, 变量
9 l/ F1 e2 P6 ^( \3 Q, }Variance, 方差: n( D" Z4 Y4 s5 f+ ~; Q
Variation, 变异, t9 y3 o8 _, P- L) t" H
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
: d1 z0 B e( w4 d$ w& G1 I, dVolume of distribution, 容积
0 O/ f2 A6 P, W7 _6 ~W test, W检验
_& H2 y m& F* N. zWeibull distribution, 威布尔分布4 x7 ?" `4 P" d) k$ ?3 k. N) `
Weight, 权数
; G8 q0 G+ [( \1 MWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
, U3 c1 [& q. CWeighted linear regression method, 加权直线回归0 ~) E3 Z! b9 _. i% w$ \
Weighted mean, 加权平均数
3 ?7 V. g; B( `+ ?1 o ?Weighted mean square, 加权平均方差
( |: v; _9 D6 ]# J0 IWeighted sum of square, 加权平方和
G5 W# m! W; v& h. y" f( BWeighting coefficient, 权重系数0 ~1 N. j% z5 Q
Weighting method, 加权法
0 r/ P* y; B& T2 x2 z U7 ~& UW-estimation, W估计量# a' q' I! ?: u2 m4 n c A" ]
W-estimation of location, 位置W估计量
, K+ i `9 t8 X3 \6 |) ^1 o% gWidth, 宽度- r/ U/ K/ U- H8 {& l
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验( P5 b1 j/ C4 z/ P o, W# o2 H
Wild point, 野点/狂点4 Z6 G( k) \- k% v; L
Wild value, 野值/狂值/ k4 }8 C- A6 b- X, U
Winsorized mean, 缩尾均值
! Q9 d6 h2 z5 r9 j1 ~9 Y- n8 d& uWithdraw, 失访
; m# \6 M8 m. x' e7 d$ |$ QYouden's index, 尤登指数; v8 H) j7 J. t) O3 ]: |
Z test, Z检验, n+ M: R+ d: m, L& H
Zero correlation, 零相关6 g! a3 r; Q' ^ Y
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
