|
|
Absolute deviation, 绝对离差
% }6 C* \; }% d1 JAbsolute number, 绝对数
/ Z) M( U; ^% B/ z5 a5 NAbsolute residuals, 绝对残差9 P3 b. I, S% H5 T: W* D/ W
Acceleration array, 加速度立体阵
% i% v) \; t, }$ b P7 x5 M) ?Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
: t& e; ~7 f( K8 l6 a% w5 yAcceleration normal, 法向加速度
( C* e" T7 e6 EAcceleration space dimension, 加速度空间的维数& ]$ x/ W: x8 f$ H5 ]6 Q% Q2 G
Acceleration tangential, 切向加速度7 s6 `$ w4 s8 n' {
Acceleration vector, 加速度向量
7 r2 I w( B3 A0 f! q1 YAcceptable hypothesis, 可接受假设+ a4 l/ @; @% H; `1 r( W, a
Accumulation, 累积
, N6 |% ?4 k" {Accuracy, 准确度9 z- M M) @, X5 X8 m
Actual frequency, 实际频数
& a% g) G$ m6 g+ J( }& J4 WAdaptive estimator, 自适应估计量* N F ?% [ n& K9 c
Addition, 相加9 m# y$ }7 T1 }' z' i9 J( ~
Addition theorem, 加法定理8 z9 C. E9 L3 f, O0 C5 N: G( L: b0 k
Additivity, 可加性1 w4 n g3 l' {# U3 r& g" \+ A
Adjusted rate, 调整率
9 e4 s/ j) j8 u. KAdjusted value, 校正值
, l/ \# h R: YAdmissible error, 容许误差2 Q& U4 U& i/ r: b' S0 m* [& _( a6 i
Aggregation, 聚集性9 Z3 [9 e% K/ L. O0 I! ]4 {
Alternative hypothesis, 备择假设; N) K! O) t+ p9 W
Among groups, 组间
' j4 G$ L" H" _; b, y. b( jAmounts, 总量
9 _/ ^6 l5 u. V* C" R0 u# AAnalysis of correlation, 相关分析8 v) G6 j* I! p' [# x
Analysis of covariance, 协方差分析
; k9 W' ]0 S8 l9 a& jAnalysis of regression, 回归分析
: o/ q6 D2 @, RAnalysis of time series, 时间序列分析( \& I/ @7 ?: _7 {# z( \! o
Analysis of variance, 方差分析* E9 v' u4 l( o
Angular transformation, 角转换% c, P1 B! L1 _: _6 ~9 }
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
! ~6 ^+ y/ B% v" c" HANOVA Models, 方差分析模型
+ p( ?( R, e6 |+ mArcing, 弧/弧旋
' C4 r4 c: S7 I1 n( M! P7 ^' sArcsine transformation, 反正弦变换
/ b9 x) u ~7 ~5 qArea under the curve, 曲线面积
5 @3 x- Z! ~; W& k8 u, kAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
) w: t1 t1 j# U6 T" t) G2 }. i2 zARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
; R+ C6 \, T$ Z* s; Z% bArithmetic grid paper, 算术格纸( E" j% T; m+ M' U& S
Arithmetic mean, 算术平均数
M) ^3 k5 N' t4 n' AArrhenius relation, 艾恩尼斯关系1 a# j7 J; U, j( {
Assessing fit, 拟合的评估5 R6 X. `5 Z/ n2 N- ~' L- _
Associative laws, 结合律
" \$ r" D4 @1 \% |/ _6 k* \7 `: G6 pAsymmetric distribution, 非对称分布% I% s0 C! \, |; f. C8 Z; g
Asymptotic bias, 渐近偏倚) |0 l6 r7 w; z' i, t
Asymptotic efficiency, 渐近效率: w# \# t0 a; x# ?
Asymptotic variance, 渐近方差. q; X2 E" ^# g2 `* h! w8 I
Attributable risk, 归因危险度5 z4 {! P* k2 i
Attribute data, 属性资料! X: Z. g, B+ ?2 `
Attribution, 属性8 T2 U" ^( K' w( s; o, w$ t$ ~; O
Autocorrelation, 自相关
# c* H6 {! A% K( r/ nAutocorrelation of residuals, 残差的自相关% G+ J5 v+ O* o& Y
Average, 平均数
$ P, Y( I8 G5 H+ C. Y) E3 R* q: W7 FAverage confidence interval length, 平均置信区间长度8 F3 S, l9 w5 j# t3 L, ^
Average growth rate, 平均增长率
0 B4 W% C' B! rBar chart, 条形图
# A0 _7 p" U$ N4 `Bar graph, 条形图
; M# b& C) F* kBase period, 基期
2 P! l4 j- H) B& B, N& GBayes' theorem , Bayes定理
1 C1 @! K: p! P, r0 C) a9 DBell-shaped curve, 钟形曲线
* Y# P! f, T: {) Z+ y3 D* IBernoulli distribution, 伯努力分布& U* ^ m B( E( D* ]
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
' d) o" a& ~, |5 K; s! tBias, 偏性% s8 Q7 o) k9 O% P
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
! d* |( E6 ^' eBinomial distribution, 二项分布
: C9 O. i. c- R e* b$ \Bisquare, 双平方
# D9 o6 z+ z1 V* [( X3 R" y- oBivariate Correlate, 二变量相关
3 i+ P. f* h! S0 Q" XBivariate normal distribution, 双变量正态分布" M+ z$ o9 A1 L* u3 B9 Z
Bivariate normal population, 双变量正态总体
& o0 Q, p8 E* e2 v, [$ c9 p! i, VBiweight interval, 双权区间1 R0 [* _) }; F0 a2 h* q
Biweight M-estimator, 双权M估计量7 I o ?% u% x3 h' k
Block, 区组/配伍组( ~# O3 [7 L. u0 \6 S% J# R
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包" ~ G1 M U5 I h
Boxplots, 箱线图/箱尾图
) s' d q5 S8 o! ]3 s" J% T: }Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
2 _4 P8 S2 d [6 C2 xCanonical correlation, 典型相关1 ^2 }& ]0 C* _. Y) d
Caption, 纵标目
2 N, F8 \2 t2 B' `9 aCase-control study, 病例对照研究9 l' m( A9 H" j. n
Categorical variable, 分类变量3 O: R. X# d6 J$ z9 m9 g
Catenary, 悬链线
* e; F7 q& F# m) ?% r8 ZCauchy distribution, 柯西分布
0 b3 B% M- @$ t# _) ?1 {1 V4 E4 pCause-and-effect relationship, 因果关系
4 K. p. o# L' J- |! e$ UCell, 单元' d% B- ~+ b: T, ], D
Censoring, 终检/ ?* E: E [, v/ p5 G9 S, _
Center of symmetry, 对称中心& [8 e! @5 h4 M# }# R3 q. r, v+ D
Centering and scaling, 中心化和定标
, E; d9 r6 {1 e# q% Z5 U& C+ oCentral tendency, 集中趋势
6 s7 V* s& `0 LCentral value, 中心值
1 \9 f6 t/ W7 K- V; [CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
, j7 z2 E5 T0 g% U5 m. BChance, 机遇9 A: ]% }" P, \9 L
Chance error, 随机误差$ k2 l4 w0 `/ ^ I( r0 x# b$ M1 G
Chance variable, 随机变量. b s* E" F: p+ i Z1 }: b
Characteristic equation, 特征方程 l0 X7 \6 s0 B) h& U
Characteristic root, 特征根2 v6 d! \1 g! S+ E1 v# S! \
Characteristic vector, 特征向量
8 m9 E ^) Z0 aChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
7 f. R$ X1 O% x% H5 }: cChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
( h; F- ~# y8 r+ y. V O% aChi-square test, 卡方检验/χ2检验2 M* `- q: L _. `/ N8 P/ ~/ W3 J/ Z
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解7 n- E5 w3 v/ k( i7 F3 J8 x
Circle chart, 圆图
, K5 g" a V& H7 A9 q3 g. ^Class interval, 组距
. @6 l& ~! x0 ~Class mid-value, 组中值- |2 Q- m+ s$ a1 R. N
Class upper limit, 组上限
4 D" |% ]6 o1 P% p% W( V1 bClassified variable, 分类变量
1 X6 |) n) ? U1 W% JCluster analysis, 聚类分析
/ |% q @4 [7 O1 }) Q5 w- r; sCluster sampling, 整群抽样- a0 Z# B6 m9 X& x! R
Code, 代码* c1 F, u' ]% C8 s; F
Coded data, 编码数据
6 K5 i0 i, G+ |/ B& M' K; UCoding, 编码" i1 u$ t$ J2 O7 @
Coefficient of contingency, 列联系数9 n5 s6 z' w$ g" N4 ~
Coefficient of determination, 决定系数# P5 B$ t% A' D% v
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
, _0 Q* D: m& ACoefficient of partial correlation, 偏相关系数! m, i& k( Z. O
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数* d+ }- G3 T7 Q5 g' C, S/ d
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数/ c- T+ c' n. d) C7 Y8 e6 Y* R
Coefficient of regression, 回归系数
, c0 Y, D; A# w) @% J# ]% DCoefficient of skewness, 偏度系数
% I2 r- b8 L. |4 q: TCoefficient of variation, 变异系数. i/ ?4 ~" a* H6 J/ l
Cohort study, 队列研究
" F. J. d1 c9 s C5 ~2 R R& WColumn, 列
0 L3 i! c9 ]8 Z; \3 t& gColumn effect, 列效应/ c6 O: ^9 X- C) F6 j7 l* p
Column factor, 列因素
+ D4 E& E& d' K8 [% l. D% rCombination pool, 合并" Q% S1 ?/ T2 ^1 M
Combinative table, 组合表
H! f, I* q& `" _/ R2 RCommon factor, 共性因子
; u) Z& A6 i `! ~Common regression coefficient, 公共回归系数
) L6 J, e2 |4 yCommon value, 共同值6 S" l' U0 w! u( h
Common variance, 公共方差' R& B5 Z- T/ S$ R! {
Common variation, 公共变异
! f* ?+ m9 _4 T0 T+ T! I1 T* mCommunality variance, 共性方差
. [ i; r& C6 h: e3 G+ D8 o, lComparability, 可比性& b) T; v( w) T0 }4 D' a' y
Comparison of bathes, 批比较/ P0 |# ~1 ]. L+ s. ~5 s
Comparison value, 比较值
% H* c" I7 [! u/ u& H' Q+ oCompartment model, 分部模型
. a; \! S8 z7 b4 W, c% LCompassion, 伸缩# J U2 j0 i0 E( u n3 |. p' Y
Complement of an event, 补事件. ~# R. ?9 r2 \" O/ ?! E3 r, N
Complete association, 完全正相关
$ x& ~5 r+ @6 Q5 j8 m% ^+ ]Complete dissociation, 完全不相关( j' B% X# @: ~" u, `# m
Complete statistics, 完备统计量
: Q m6 Q7 h3 @/ ]& _Completely randomized design, 完全随机化设计
+ i( s3 E* d5 U8 i% V, m: JComposite event, 联合事件3 k. G7 w$ |- {# \1 F
Composite events, 复合事件
: Z' }3 T0 p4 m: ~Concavity, 凹性
% l" E2 x$ P% M; k9 `, C4 M1 yConditional expectation, 条件期望8 S' Q2 p1 s- P
Conditional likelihood, 条件似然/ D1 D2 F7 R V- t
Conditional probability, 条件概率( P& K- b& Y5 U" ?8 G8 V
Conditionally linear, 依条件线性
4 v9 F* Q6 C9 IConfidence interval, 置信区间
: ]# H \- h0 ?- x& I8 `! tConfidence limit, 置信限) W2 z, w# d* V$ Y
Confidence lower limit, 置信下限: M. F P, k' S7 v" Y$ H2 u' q1 |/ Z
Confidence upper limit, 置信上限# e! {) R( q( x# K. A( ]
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
7 `& ^8 Y7 y9 `' s- @+ ^. EConfirmatory research, 证实性实验研究
; ]3 u3 l9 V3 P6 C1 M3 `Confounding factor, 混杂因素
: G% F9 S6 K! g$ ?$ U4 E9 ^Conjoint, 联合分析
9 A, N! e1 h6 r1 B& x2 i$ JConsistency, 相合性
+ o$ | x: r0 P! B% uConsistency check, 一致性检验
4 Z; d8 ~# U# Z+ \Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计6 ~1 q5 k( p5 U" V5 O4 V. H
Consistent estimate, 相合估计
* `' Q# J1 E& m0 e r6 |+ Q) GConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归, b/ |/ {% q7 j# g
Constraint, 约束2 d/ q, `: {* P/ a4 t1 w. _0 q
Contaminated distribution, 污染分布
1 X4 [* O. B& r& G9 r2 CContaminated Gausssian, 污染高斯分布! u3 ?# H1 ~0 G3 ^0 Y$ V
Contaminated normal distribution, 污染正态分布7 x; t8 b6 @& N7 n
Contamination, 污染
/ ], T4 {5 \& {( T8 W ~Contamination model, 污染模型
' @6 V6 M( N1 @8 FContingency table, 列联表
1 x3 c5 B% \+ q1 BContour, 边界线+ ?; M4 N" l4 ]0 ]8 I. b+ t
Contribution rate, 贡献率
- x% M( M& ^1 N, ]: S7 {Control, 对照9 o) c8 q. M1 j2 j! z! z" [
Controlled experiments, 对照实验
# A2 z T8 T! w( M nConventional depth, 常规深度# H7 \* O n# S/ S1 R, m4 T/ e
Convolution, 卷积
9 p& q: n, v% B4 }( h* r$ YCorrected factor, 校正因子0 p' P) I. q$ ~& \& Q
Corrected mean, 校正均值
% S; \- Q+ Q5 W0 bCorrection coefficient, 校正系数( k. q) L' \( Z0 K9 d
Correctness, 正确性
0 Q1 J# z' o: b7 A& {, oCorrelation coefficient, 相关系数
) R+ M& g8 w0 P. X2 ]3 C% ?, Q+ _+ TCorrelation index, 相关指数& @; }" e+ Y9 ]. \
Correspondence, 对应, J2 K2 U, ]6 l5 ^6 Y! z
Counting, 计数
$ `# B6 P/ H$ ]8 LCounts, 计数/频数
/ S4 [) w+ e* W! \. vCovariance, 协方差
2 S. G. I/ v6 H9 `0 {- F5 T d6 UCovariant, 共变 " u2 i u# W, o6 B3 P' f
Cox Regression, Cox回归5 J* F' @, D* _" i% ~
Criteria for fitting, 拟合准则) F/ d$ r# M/ f4 Q% A
Criteria of least squares, 最小二乘准则7 ~ {$ n" {# y% G4 J( X
Critical ratio, 临界比) d1 K3 I% `2 q/ H* D$ T9 h
Critical region, 拒绝域
7 D b& H7 x. d {Critical value, 临界值5 N$ R1 e6 y- C' Z
Cross-over design, 交叉设计
" m* C) Z" l& X+ F8 S6 k! r! ACross-section analysis, 横断面分析
" V( k- H6 F3 D3 [- O' tCross-section survey, 横断面调查
5 T" m' Z5 J1 M+ a1 uCrosstabs , 交叉表 . f+ B% k& l v; k. n: J c4 Y- A
Cross-tabulation table, 复合表) }. n' L9 Z4 Y! y9 | S
Cube root, 立方根1 S7 G& H" E5 G8 |5 Z" b9 |
Cumulative distribution function, 分布函数
9 X: ^. H! t5 \& @Cumulative probability, 累计概率
1 G" x6 w3 h: r7 B% q. MCurvature, 曲率/弯曲
" s. j% ^+ ?" c4 K w) HCurvature, 曲率! J E% S3 u& v+ J4 A5 g9 N
Curve fit , 曲线拟和 2 ~- M) d3 S7 c! o' K. f
Curve fitting, 曲线拟合
: U8 @; q. j4 F1 }; lCurvilinear regression, 曲线回归& j3 _$ H b' y# n
Curvilinear relation, 曲线关系
3 Z% S4 |7 @- Y) JCut-and-try method, 尝试法" K! C, i) F7 t8 O1 n0 k# q
Cycle, 周期: {1 N8 p5 K: t) ]6 a
Cyclist, 周期性0 T' u' @/ G8 }
D test, D检验9 C4 o, [# i( W& L6 ^8 ~. e1 k& A
Data acquisition, 资料收集* Y9 }# N& B6 }! v4 y
Data bank, 数据库) k4 y- l: [3 ?+ Q; S+ k7 R8 G5 V
Data capacity, 数据容量0 ^2 k* }! q7 a& r# q3 W' G
Data deficiencies, 数据缺乏
# @$ C/ H( a" u- `. b; MData handling, 数据处理
# C2 P! T: O( y! ~1 O9 v; wData manipulation, 数据处理% ]3 Y$ j* n2 \) ?' {7 L5 x$ u
Data processing, 数据处理" W: b0 t3 a, h" w6 g. t
Data reduction, 数据缩减
q X5 m1 S" h# n9 eData set, 数据集, \1 k% Y$ E& _$ U+ `
Data sources, 数据来源
: I* T% u9 Y2 u, o1 Q, b& `$ V( YData transformation, 数据变换, r0 ?2 D. z1 f
Data validity, 数据有效性; i, e$ u9 i9 ^% J' b
Data-in, 数据输入/ q# g3 l6 l- U9 E
Data-out, 数据输出- D8 t! d+ W3 _3 C' R: z$ c, Y
Dead time, 停滞期
- S* b0 s, N# [Degree of freedom, 自由度
6 L; I4 l4 d( r v- ~Degree of precision, 精密度
: {% ~9 H" [% E+ q- \Degree of reliability, 可靠性程度
$ |7 n6 q6 w2 ~ U1 eDegression, 递减) ]1 N3 ~& F o5 N/ @+ d, Y
Density function, 密度函数
2 @6 `7 I' S% t4 n, aDensity of data points, 数据点的密度
7 y6 q9 r$ H/ a7 s9 lDependent variable, 应变量/依变量/因变量
S# V; g- C! R/ {Dependent variable, 因变量
3 u5 [! S1 ^3 X( N9 ?7 wDepth, 深度 r* e6 ?. Z# j4 \ {
Derivative matrix, 导数矩阵
" J; M$ M9 |& G+ HDerivative-free methods, 无导数方法
# {2 R* e9 j' q& N. w% i! T ]1 X2 WDesign, 设计5 O. B0 a* L- S
Determinacy, 确定性
+ O' T& @0 |: o& X- FDeterminant, 行列式5 q' |$ X4 v2 L! `4 c8 q
Determinant, 决定因素2 @5 U. Y$ N. R# O1 }' ~
Deviation, 离差
2 R$ o# A$ z dDeviation from average, 离均差; {4 p6 ]9 c8 d/ X0 Q5 s5 ^
Diagnostic plot, 诊断图
) V" n! R4 i2 w0 S6 DDichotomous variable, 二分变量
, G2 y7 ^( J. c! l. g$ eDifferential equation, 微分方程4 m. M- r8 v. j: l2 R; y% V+ I4 [% S
Direct standardization, 直接标准化法) O6 T$ \" k- S' `
Discrete variable, 离散型变量8 _3 D/ E" G9 g' _3 c) z
DISCRIMINANT, 判断
% l' @" f" d; Y2 HDiscriminant analysis, 判别分析" ]# m- i; i) ~2 [
Discriminant coefficient, 判别系数
/ V$ M8 H w" @# n/ ]# jDiscriminant function, 判别值
: I8 @3 {6 {# YDispersion, 散布/分散度. ~2 P! {" D# h$ m. q5 a. P
Disproportional, 不成比例的6 a h! B2 o) t% l
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量8 m. E* K; j8 h- Z8 V& z
Distribution free, 分布无关性/免分布4 H1 J* h1 ` A& J
Distribution shape, 分布形状
$ D& M5 E/ C' c+ _* S" x4 T; oDistribution-free method, 任意分布法+ G5 b5 n/ g: |2 w1 M
Distributive laws, 分配律
- |0 A R. b+ KDisturbance, 随机扰动项( K$ ~+ p9 n ~ k: Q
Dose response curve, 剂量反应曲线
/ }" G* E4 N3 z0 F7 IDouble blind method, 双盲法, h, ?3 F& U4 u6 D5 d! F ^
Double blind trial, 双盲试验: h0 s8 V6 X, ~" e$ \
Double exponential distribution, 双指数分布 `' s0 A8 ?3 T0 c
Double logarithmic, 双对数' N/ |) B: ^ n; h' m7 W
Downward rank, 降秩6 r; W0 x5 _/ w# K# E5 G2 X6 ^
Dual-space plot, 对偶空间图+ e' _1 q6 F* ^. n
DUD, 无导数方法
* \0 [5 p3 k" X1 w! RDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法2 l1 _ s" G* E$ y8 p
Effect, 实验效应" s- `# E+ e1 k
Eigenvalue, 特征值
* e1 i; G, h( d( d6 [Eigenvector, 特征向量( D* e+ u' Q+ }( [
Ellipse, 椭圆
2 U) w B6 L" YEmpirical distribution, 经验分布
4 ^, I3 u' E& E. E$ L! hEmpirical probability, 经验概率单位2 L1 Q7 C9 z1 N
Enumeration data, 计数资料
% Z, q [3 g4 ^0 c6 ^Equal sun-class number, 相等次级组含量
5 T- C, r# U% D0 T) {8 b- dEqually likely, 等可能* ]4 Z; _0 C( p8 E3 _
Equivariance, 同变性
7 w- p& S- }" t7 p/ c5 rError, 误差/错误
/ m9 y, s$ F$ L8 U* ^Error of estimate, 估计误差/ w9 {2 C' U! a5 y; r- `
Error type I, 第一类错误- M S$ \; ]0 m% K/ L
Error type II, 第二类错误% u2 H9 E A( J/ U# s2 B* v) ]
Estimand, 被估量5 m. \( e* a" f9 x6 T% T8 l
Estimated error mean squares, 估计误差均方
b( p, r6 V, h$ iEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
# j9 [0 W7 Z, \9 k; l/ xEuclidean distance, 欧式距离9 s/ F5 q: o: Z' Z9 l; }, ~
Event, 事件
! b( K, L- q5 V9 t/ vEvent, 事件6 h4 Q0 n) {* O6 Z4 p
Exceptional data point, 异常数据点5 K4 i J. J) k/ R. r
Expectation plane, 期望平面
' Z$ h" P6 E! ~4 O" bExpectation surface, 期望曲面
6 P. Q5 K( [) Z2 M# mExpected values, 期望值/ a0 k [6 |0 C( M8 l
Experiment, 实验 P7 e; I# G% x
Experimental sampling, 试验抽样
( k6 ^+ u( X* G8 @8 b, M5 rExperimental unit, 试验单位0 b! x A# g( Z; U/ H
Explanatory variable, 说明变量
# O9 P/ k; H1 C) nExploratory data analysis, 探索性数据分析
/ _$ {8 C/ s+ m6 v9 E7 I8 GExplore Summarize, 探索-摘要! k. m3 T& ~5 F3 F& L
Exponential curve, 指数曲线 U ?6 z) f6 |6 L1 n6 I
Exponential growth, 指数式增长
! k% m: P$ u- p' R( AEXSMOOTH, 指数平滑方法
& V/ }1 C3 T1 k. H; n& FExtended fit, 扩充拟合
+ C, E8 N- a8 |7 p& _Extra parameter, 附加参数+ J4 b) E9 F+ _- W
Extrapolation, 外推法
' }& d z7 }' n0 S- [Extreme observation, 末端观测值, S- {/ q6 h' g' r7 R2 s
Extremes, 极端值/极值" _0 x/ }) }/ w( b, x w. z) D" m$ V
F distribution, F分布
3 _& O1 e* B: P7 N7 A- WF test, F检验3 O+ P+ B. N1 R1 u5 `( {6 h. L) M
Factor, 因素/因子
3 N4 r6 p( I* aFactor analysis, 因子分析
) I c' w9 ^+ N9 q: kFactor Analysis, 因子分析
' y7 F0 \; }: g) zFactor score, 因子得分
! a) S) _6 c* i1 n+ x+ HFactorial, 阶乘$ y, U% Q7 x q4 r5 P1 T9 Z
Factorial design, 析因试验设计
. ~: Z% x5 p! i2 r6 P' qFalse negative, 假阴性
+ z+ u( w% N$ Y- J- m; u; f4 b. pFalse negative error, 假阴性错误9 i0 Z2 ]( c, [5 w+ _* P# l6 Q6 O' y
Family of distributions, 分布族
/ L2 p% \" H5 M( R8 ZFamily of estimators, 估计量族
- j$ h& V$ }9 v( aFanning, 扇面
/ h+ O6 e+ v$ v- d5 Y: d QFatality rate, 病死率2 |" s+ @" I) ~( i# z$ e
Field investigation, 现场调查& R% D5 X2 ~* r+ ?$ J C3 ~, y2 l
Field survey, 现场调查
& X6 |. U; H0 }" C/ aFinite population, 有限总体! x1 W+ }/ _ W* l: c, b A) c$ ?
Finite-sample, 有限样本
3 n; ^# O' N0 a5 m& U- I3 C% hFirst derivative, 一阶导数
2 {0 K# ^4 K2 Z! |First principal component, 第一主成分9 v- l5 |/ G6 l+ W7 x+ | N
First quartile, 第一四分位数2 }. E6 X% a; \. H
Fisher information, 费雪信息量7 g. K% v" |' Y! ^6 K/ a; H
Fitted value, 拟合值1 Z5 _6 ], [( |7 m, _ g. G
Fitting a curve, 曲线拟合. g8 w+ M3 p9 S: \
Fixed base, 定基, R9 Y2 J8 l" D! k2 E. v# Q
Fluctuation, 随机起伏
( x/ p9 H. m$ F" LForecast, 预测3 }! M& ^: e+ R1 n; i' _0 T( s8 t
Four fold table, 四格表
9 o e# }% c- o) i/ J! f) T; ]Fourth, 四分点
% Y- r# h5 |2 ?+ V' R: a) |Fraction blow, 左侧比率3 Z0 x) H8 n. u: Q
Fractional error, 相对误差' p' E/ ]: s% _" `+ q/ p
Frequency, 频率
+ J* X( O" M: e" CFrequency polygon, 频数多边图
3 v! q; v$ {0 ~4 m5 yFrontier point, 界限点$ L4 M8 M% Q) {5 Y
Function relationship, 泛函关系
' z5 g4 M! G8 T: [4 C2 W9 KGamma distribution, 伽玛分布8 [3 L: }, i% k+ x2 S3 j
Gauss increment, 高斯增量
% q$ N+ t# k# v5 x: fGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
- |1 L& D8 Y% f3 h2 kGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 _) L7 _7 b3 j4 s XGeneral census, 全面普查
- \; B. O+ v$ A7 l+ |7 FGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
1 k7 |% d. T* @Geometric mean, 几何平均数
9 ^$ ?$ t- c% D* o' D, jGini's mean difference, 基尼均差5 {9 C" c% X4 L
GLM (General liner models), 一般线性模型 0 u- \0 u, ]; e2 T9 m7 `
Goodness of fit, 拟和优度/配合度4 w. i3 v+ n! O7 D
Gradient of determinant, 行列式的梯度2 Z5 B' W) k3 D1 `- b- t' Y, H2 I
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
) b9 O- J6 I8 P- n; ]Grand mean, 总均值
5 t7 U& R1 K7 p. u! V- \' iGross errors, 重大错误
- c& W: l* t; D; ^Gross-error sensitivity, 大错敏感度
: T w) ?0 h- y6 m# C8 yGroup averages, 分组平均, v8 s- k% N* N f0 a
Grouped data, 分组资料
; q# b- C, e% X' ^; TGuessed mean, 假定平均数$ l. G# Y% E, U4 l
Half-life, 半衰期
7 Y u- F" a. y, @( J+ EHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
# E# G; p* S5 m+ K/ U! yHappenstance, 偶然事件
/ y8 |3 c& F* z( `* X" o' bHarmonic mean, 调和均数
0 X5 t# o( ^* e! hHazard function, 风险均数! E( s% w! S/ Q4 {
Hazard rate, 风险率" R- ^( `9 L, h
Heading, 标目 ' T8 X0 [+ M4 W5 t& s
Heavy-tailed distribution, 重尾分布 h- G8 g1 ]8 F8 l
Hessian array, 海森立体阵2 a- F( W5 }/ q" u8 \7 ?" I' P
Heterogeneity, 不同质
% V( L7 o ~+ e3 k/ F, RHeterogeneity of variance, 方差不齐
! J2 V( @: L+ d0 g9 G$ XHierarchical classification, 组内分组
: i$ O: n4 Q# Y! d' y8 E% x) h8 s: pHierarchical clustering method, 系统聚类法
* N: t" }# ~7 K9 G, JHigh-leverage point, 高杠杆率点; i9 j( x- n2 c- x; C
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型2 s) [* o7 d' V' A/ {* @8 E
Hinge, 折叶点7 I/ C" [ i- _ U$ ]
Histogram, 直方图
7 e6 [5 G; J. a' O+ l. G3 oHistorical cohort study, 历史性队列研究
9 x/ a$ |0 t5 R+ L- a# jHoles, 空洞+ o3 @7 f, I& E7 }7 D8 D) i
HOMALS, 多重响应分析
8 H! w3 l+ _$ N1 F& p) tHomogeneity of variance, 方差齐性
n; z& S; Z0 B, ZHomogeneity test, 齐性检验6 i: c1 V1 ~6 b" p0 O6 W
Huber M-estimators, 休伯M估计量
" R9 t" K* L( a; \& pHyperbola, 双曲线
7 e$ _% S8 d1 _. f$ \Hypothesis testing, 假设检验9 ^% {0 ^; G5 C5 E4 [- a
Hypothetical universe, 假设总体
D m# ? \% [" ?Impossible event, 不可能事件
4 T1 @* {. O" N/ g. O5 OIndependence, 独立性) x: {0 b( a( t# k
Independent variable, 自变量
V. @% f5 Q$ @) m( SIndex, 指标/指数
0 x* d+ y3 p. l7 a9 R9 UIndirect standardization, 间接标准化法7 Y0 a0 n% V9 C/ Z+ }
Individual, 个体0 P, ?0 p+ t- N9 ]
Inference band, 推断带# S' A- m$ N C3 v, x6 `" e
Infinite population, 无限总体- O3 ^8 y3 x' F. @, ^* F. i
Infinitely great, 无穷大# c3 @) Y6 R; @& b
Infinitely small, 无穷小
' W" j& |* d$ h' SInfluence curve, 影响曲线" q1 B; q- L! _
Information capacity, 信息容量
+ p9 m9 O y& O- M9 q$ J2 a5 A$ \Initial condition, 初始条件: k% u c# j& u8 C+ z3 [7 N0 Q
Initial estimate, 初始估计值8 \+ t5 p6 J2 E; E: z& m: t4 ~
Initial level, 最初水平0 t, y( E* y3 i
Interaction, 交互作用% @, M, h/ N% I: r" o' y
Interaction terms, 交互作用项
( x2 _# l3 Z$ f o3 bIntercept, 截距) r" a' D+ Q' I& n: s+ m( p. C
Interpolation, 内插法
& _ Y. O5 u j8 P6 r2 jInterquartile range, 四分位距
0 e$ p l. I n7 [# {0 s8 U. @Interval estimation, 区间估计
. f4 b6 e* p( t) l s8 }( eIntervals of equal probability, 等概率区间
, R9 a0 L9 q1 _4 D |Intrinsic curvature, 固有曲率& ~" F& f# s; f ]
Invariance, 不变性
) l! n( v3 ]# w/ t7 F+ F0 L7 V$ fInverse matrix, 逆矩阵
1 M/ c/ `' `+ t3 i" A8 B; v. c9 AInverse probability, 逆概率
# \; s `+ \; J3 i2 ~Inverse sine transformation, 反正弦变换# N0 r5 W: o- X& I2 E
Iteration, 迭代
. ^9 a( l& d. N0 sJacobian determinant, 雅可比行列式
2 ~ J9 W/ @, c$ d8 ~9 GJoint distribution function, 分布函数
0 m q4 P) S4 HJoint probability, 联合概率6 ]0 f7 D3 ?+ i. b! E" z: C
Joint probability distribution, 联合概率分布/ C: u1 E. h; t* I
K means method, 逐步聚类法# I6 E7 o/ B' a( u0 n. e( N
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 3 S5 g6 T/ B* y
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图; v d" P- p6 |; }+ J6 p
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
+ s- G1 Z, p6 uKinetic, 动力学! z$ V. |; G* }+ w! B- s" B" K2 s
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
( q7 p) _6 x$ ?( JKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
& n, }8 B3 Z' Z6 Q6 M( KKurtosis, 峰度
: n1 }' L `: q, @: b. f& K$ OLack of fit, 失拟
4 }, q# G: f3 Y4 A) `; sLadder of powers, 幂阶梯
: x' A. M+ o, `. s; G9 E5 v! \) LLag, 滞后/ ]% i g3 K: ^6 N1 n2 w6 M
Large sample, 大样本
6 \% s- S) V7 H# }Large sample test, 大样本检验
$ w" d3 W F& W/ ~Latin square, 拉丁方/ L6 l T& C( L( f' b, s! g) @: I
Latin square design, 拉丁方设计& B7 q/ e e( Z8 Y: q
Leakage, 泄漏
, f$ {; V1 w, n# p' n1 jLeast favorable configuration, 最不利构形
6 W% ~: j2 T) L- D5 \$ x& U lLeast favorable distribution, 最不利分布
' z4 M/ H6 d [2 w! {2 [Least significant difference, 最小显著差法
; \5 k u8 L; D) Z& }Least square method, 最小二乘法
) z( S, q$ }0 Y4 o' [! A, \5 s) L. |Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
, `. @# S7 y8 }& P1 H$ _Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
" t9 ^4 c% F% HLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
! S3 M; d8 U# w9 c6 m3 {6 MLegend, 图例
1 B) G8 X' ?0 F o1 q9 B* v+ p" gL-estimator, L估计量
( q! i( F) W/ cL-estimator of location, 位置L估计量) I7 X3 b1 ^: E3 }* [7 I
L-estimator of scale, 尺度L估计量
/ [. u' s# D( n7 s! q6 R# M6 YLevel, 水平
* {+ n5 T- _( E3 H9 n; i: I0 @Life expectance, 预期期望寿命3 R! a& D5 {$ M1 A* \
Life table, 寿命表
; d8 M" D6 w" _. b# F% o1 N7 C0 c$ ILife table method, 生命表法
5 s" `8 C1 a( m9 D! F7 ?$ GLight-tailed distribution, 轻尾分布
* f* P& H g+ B; ELikelihood function, 似然函数0 i& m: H* u9 P! o
Likelihood ratio, 似然比
; u, K# e3 ]" t1 b5 N% I! x, Dline graph, 线图
f& N, i- ^' H# C3 _2 u$ uLinear correlation, 直线相关
. D' D( S. u _, d) S: G) h X" W1 xLinear equation, 线性方程
5 [" E n/ n! j6 g# I! ^Linear programming, 线性规划+ Q0 m* O3 L0 X2 Q) N
Linear regression, 直线回归& u2 c9 Z) v' \: g
Linear Regression, 线性回归
7 _ ~$ E5 d0 C5 e' _" LLinear trend, 线性趋势
* I6 @5 ^$ T% t# f1 ?Loading, 载荷
/ l& a+ R7 r. X5 w6 tLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性2 T( F! Z4 l+ y' T" _! v
Location equivariance, 位置同变性0 L: F5 V4 F: a) o' b1 y4 B
Location invariance, 位置不变性0 _0 w/ a" L3 h9 t* l; n/ ^- U- L) o- U
Location scale family, 位置尺度族. f0 X+ ?$ N, B( d3 ^
Log rank test, 时序检验 ( Z9 c) _) M6 p- z k
Logarithmic curve, 对数曲线& |3 e h: h; m% U( h
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
Y5 r' Y O, lLogarithmic scale, 对数尺度
) X4 n8 X: R& l7 z U& K) zLogarithmic transformation, 对数变换
4 G2 u, C7 T1 _+ G3 n$ BLogic check, 逻辑检查9 I9 \. I, h8 }/ M' A6 H
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
0 q' {. }/ I. s5 qLogit transformation, Logit转换$ _( R( ~6 f: v" K. B
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
/ G! r8 F7 M0 t5 R- E: rLognormal distribution, 对数正态分布
) G$ X2 s0 R1 X3 f; X( l6 x8 |Lost function, 损失函数
9 \8 Y, {+ a2 O6 oLow correlation, 低度相关; x* s$ G- p' q
Lower limit, 下限
+ ^- Y+ }6 y8 R/ mLowest-attained variance, 最小可达方差
6 H6 V# o9 S8 |LSD, 最小显著差法的简称
: f. M2 @: j9 I; I0 C! U. q0 vLurking variable, 潜在变量7 X8 C- Z, S5 g
Main effect, 主效应
1 T# U4 Q+ }% PMajor heading, 主辞标目
' z2 i( J) l% t# C5 ]/ wMarginal density function, 边缘密度函数
+ w( Y! c2 i% `% ?# F* J- n" @) rMarginal probability, 边缘概率
; t5 k- m; {+ \$ DMarginal probability distribution, 边缘概率分布
- r6 n* s9 K7 T/ P" CMatched data, 配对资料
+ j% Z- V3 b' w1 x2 N/ Q+ w' e" WMatched distribution, 匹配过分布
# R9 X6 e o8 gMatching of distribution, 分布的匹配' Y/ B& S) l, u5 O1 g
Matching of transformation, 变换的匹配- }3 v' N! Z) R4 ]
Mathematical expectation, 数学期望4 ~% n' j. q* @4 W) \
Mathematical model, 数学模型
/ c* n: y3 e% n0 m4 VMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
: K/ U9 _! g: g, qMaximum likelihood method, 最大似然法* w% b! ^6 a3 T7 D b/ k
Mean, 均数
" u8 |2 V+ C7 j2 P) O5 bMean squares between groups, 组间均方
1 [6 y+ x/ @6 y7 Z+ O! W; ~# aMean squares within group, 组内均方
5 d8 @8 m6 k M* qMeans (Compare means), 均值-均值比较0 X0 @2 J6 ^+ k5 X6 g# x
Median, 中位数
% N7 O$ b- B2 p# j/ [Median effective dose, 半数效量3 S9 j7 O1 E1 L( W( A1 K: N& u$ |
Median lethal dose, 半数致死量
2 k: J2 S% ^1 R$ u. @( T% IMedian polish, 中位数平滑
5 ~' W& |: z6 d% U5 LMedian test, 中位数检验9 F3 o2 O1 s/ S4 H( A$ C
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量( g' F$ Y0 T2 E0 ~# x
Minimum distance estimation, 最小距离估计
( o! |3 \2 S- K! J! e7 {Minimum effective dose, 最小有效量
; y: x8 ]4 n5 m5 D0 s) d; xMinimum lethal dose, 最小致死量
4 H/ w4 R# I* ~Minimum variance estimator, 最小方差估计量5 N0 k% A0 [! {% R" s! M
MINITAB, 统计软件包# P( I1 l' N1 o, S0 k: W# r
Minor heading, 宾词标目
! B- ^" x' s+ bMissing data, 缺失值
. x6 Z# ^# C2 F8 ?9 b$ e' {Model specification, 模型的确定
1 d* j$ M+ g& C- ? p/ ]Modeling Statistics , 模型统计
7 R- X! [. H7 e) l: _. u( hModels for outliers, 离群值模型
) T, f+ ~! S1 q" ?1 _* Q3 LModifying the model, 模型的修正
- p. O* J5 ?0 m0 M2 M2 bModulus of continuity, 连续性模9 Q$ k4 y$ K' }% ~
Morbidity, 发病率 ! l& I) Z& X) p
Most favorable configuration, 最有利构形
Z- f- S1 r' Z! m3 x: J* |5 fMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" `$ i0 d8 G- M) @8 t" a8 MMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
1 l W, e+ M5 H. b1 ?+ o" fMultiple comparison, 多重比较
. u& P' J8 {* D' t2 SMultiple correlation , 复相关
! p/ I# t3 I) _) F. LMultiple covariance, 多元协方差" x& p; ~1 B X! V; g7 {( y
Multiple linear regression, 多元线性回归5 V [7 S m1 f% M2 y7 w1 U4 O
Multiple response , 多重选项 o' C% g) n. v: p m3 q+ K" U
Multiple solutions, 多解
7 Q/ F; Y% I2 d- LMultiplication theorem, 乘法定理
! Z4 Z+ n' g v2 F- HMultiresponse, 多元响应2 n% H8 ?; R( _) l4 X( G( ?
Multi-stage sampling, 多阶段抽样; O, G0 W' n* S6 B. A. B }
Multivariate T distribution, 多元T分布! o% u q( R7 J: Z8 Z9 `
Mutual exclusive, 互不相容4 Q' m2 E" z& G, J( ^1 [5 \8 x
Mutual independence, 互相独立' s; a! s6 b" A. b9 X7 o3 C
Natural boundary, 自然边界
1 R5 G' t# q4 ^3 VNatural dead, 自然死亡
# |4 {& H" ]9 g' R; W& h5 ^' [& tNatural zero, 自然零5 j8 I5 ^# M4 E2 ]2 p
Negative correlation, 负相关
" a+ ]9 W4 P% Y9 u- {Negative linear correlation, 负线性相关
& O1 M2 m8 Z8 C0 U6 M* J9 jNegatively skewed, 负偏
: s2 d; U0 w: V* m1 l5 dNewman-Keuls method, q检验
% F# m7 M3 H4 ^9 YNK method, q检验
! I, D1 ~6 e; I3 eNo statistical significance, 无统计意义0 V; v! Z6 ~# }1 p, k! @
Nominal variable, 名义变量
& W J; b' F# pNonconstancy of variability, 变异的非定常性 t( f- W2 k( G/ \
Nonlinear regression, 非线性相关
5 b- M% c4 h6 B, z+ GNonparametric statistics, 非参数统计
" B) x# {& I9 }0 [8 O( _2 D3 VNonparametric test, 非参数检验1 ?+ ^( f% X0 D2 f1 ]
Nonparametric tests, 非参数检验: S8 [- R F" F1 @; L
Normal deviate, 正态离差
: J# S+ f5 x4 p4 a, [Normal distribution, 正态分布9 P3 j: T, D7 n) X, |4 I
Normal equation, 正规方程组
& ?" |9 ?) m: Q" w3 ]9 E3 d* |Normal ranges, 正常范围
4 y/ q' Z# u L& mNormal value, 正常值
% M/ b4 B- s$ n$ FNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
, z. s. z6 }4 ^( z7 k# f/ vNull hypothesis, 无效假设 ( b& y' ~ ]8 s. d# z9 H
Numerical variable, 数值变量- G7 a/ N( t& d+ K' I b
Objective function, 目标函数
v6 V8 U2 Q3 o1 ?6 z ZObservation unit, 观察单位! \0 O6 f# U8 K% U
Observed value, 观察值; P+ n$ |3 k1 W9 {( [
One sided test, 单侧检验
s/ q) o6 s! ]One-way analysis of variance, 单因素方差分析& a. a! A |8 S: Y$ n
Oneway ANOVA , 单因素方差分析9 z0 k( K% A- J( b. Y* _2 i( ^. g
Open sequential trial, 开放型序贯设计
. d: m9 W [5 p9 ~" \4 E' S& mOptrim, 优切尾+ Q+ c: o2 J7 x+ Q' {5 K
Optrim efficiency, 优切尾效率- K' \" Q& N+ k4 r
Order statistics, 顺序统计量
: y- k+ V/ X8 c) lOrdered categories, 有序分类
, A/ o0 p% X( o& u, K/ [9 cOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归4 N8 |0 @9 @% Z# x
Ordinal variable, 有序变量, a3 M! q5 M/ M) M: x+ [
Orthogonal basis, 正交基* P* A2 O! b$ L# Y
Orthogonal design, 正交试验设计
m" x* U. W! _& ?$ x* j* O7 G) mOrthogonality conditions, 正交条件" }5 N% s4 |* q ]; h! t# v6 |
ORTHOPLAN, 正交设计
& x7 a1 ?) m: @6 w& FOutlier cutoffs, 离群值截断点7 u7 n$ \0 C2 u8 c
Outliers, 极端值8 K5 I1 B6 o5 d% h
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
$ J, l' M J. b/ N+ f; V( hOvershoot, 迭代过度
" I @0 T" G) v! @Paired design, 配对设计
% x1 y* q' ?, Z) I! c- E$ O1 h" fPaired sample, 配对样本4 f3 E# J1 D! B8 \ u3 O
Pairwise slopes, 成对斜率
2 B( E9 p+ ?2 r) q8 \, mParabola, 抛物线+ T7 V; x$ N7 v( @
Parallel tests, 平行试验
1 J1 z1 g6 P$ d$ M! C7 VParameter, 参数; X2 x( m6 B: L1 O9 K
Parametric statistics, 参数统计
1 Y w7 l# r! ~9 l% E/ fParametric test, 参数检验
; S8 u$ J( y }* v- qPartial correlation, 偏相关
5 D. s4 H! v$ @5 \/ s# sPartial regression, 偏回归
5 T; Q0 b/ a3 X2 }* X0 \Partial sorting, 偏排序
4 H" Z& R, t/ L3 l' E) WPartials residuals, 偏残差7 P' y5 h3 ~1 b2 }. i; _: X9 H
Pattern, 模式) M$ T- q6 g& R3 U
Pearson curves, 皮尔逊曲线7 ~4 S/ ]0 _) U: M5 v, A0 E
Peeling, 退层
" r- @7 C8 u ~+ }Percent bar graph, 百分条形图& l1 {! e# }, P0 U* c) S, t
Percentage, 百分比6 Y' t5 w8 a' p" d) }. I
Percentile, 百分位数! \3 T6 t3 l5 O" B2 D. ^& j
Percentile curves, 百分位曲线6 a" f7 L2 n3 [# ?" Z
Periodicity, 周期性4 P6 q C5 c$ j2 F; `3 |8 D
Permutation, 排列
3 ~; f. Z# r9 e% R% y; I0 wP-estimator, P估计量
7 [2 R( c: B0 K& d+ a2 S' J: z& `Pie graph, 饼图 W" ?2 E& \$ h4 z$ r
Pitman estimator, 皮特曼估计量3 y/ J' d( l; |3 }, Y
Pivot, 枢轴量7 W. v- w2 b @! \- s& K' _
Planar, 平坦! Z3 w% d" t# V
Planar assumption, 平面的假设6 Q& O! h! }# h' z1 h# F* n
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
3 x4 g+ T$ o/ K p, S1 iPoint estimation, 点估计
! C, N; E! c( M( `" W, T2 tPoisson distribution, 泊松分布
6 a) e3 M" [1 `, [- |9 v7 I7 JPolishing, 平滑( `' v7 D4 }) x
Polled standard deviation, 合并标准差5 y0 h. d! C3 D
Polled variance, 合并方差* c1 l- p0 n. s3 [
Polygon, 多边图
$ L g) S; |% q! V% E$ VPolynomial, 多项式% I* n: Y2 x) R/ z+ o8 c v
Polynomial curve, 多项式曲线7 O7 w' a4 U4 `$ o- x8 ?( E
Population, 总体
- o4 U, M" @7 c2 @9 ~+ d/ s BPopulation attributable risk, 人群归因危险度
+ n3 v9 Q+ }* U9 ~% g# M& ]# XPositive correlation, 正相关1 b: q/ n% `8 Y- x+ t( G
Positively skewed, 正偏
0 Q$ _) J( H: I! E1 wPosterior distribution, 后验分布
) q1 t& N. h+ |4 ?5 x8 rPower of a test, 检验效能
! }' v( \5 l3 L/ M/ C7 ^Precision, 精密度
3 p3 @8 \& m% yPredicted value, 预测值0 Q' k" E( X- s- `9 `
Preliminary analysis, 预备性分析
2 t E% i( \6 B2 ^Principal component analysis, 主成分分析" F; N8 R9 h& ~' c
Prior distribution, 先验分布5 D+ t& F) A' E8 F) B; c
Prior probability, 先验概率
+ x. z1 \* N+ U1 s9 ~ mProbabilistic model, 概率模型) Z2 \- x" E9 b9 l# e6 o
probability, 概率
) ?, ? v% Z) g& b4 }6 E/ fProbability density, 概率密度
; z$ L$ d' ?/ h7 YProduct moment, 乘积矩/协方差
$ ~8 b5 H7 K; t/ j( n) [Profile trace, 截面迹图
. S( f" P% Q% ^9 f! K& f" YProportion, 比/构成比
8 j4 X+ f0 T9 T wProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
5 {! @6 Q# \- \3 U1 ?Proportionate, 成比例 f9 g" G9 J; j- A6 ?: _6 {4 h
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
. Y/ j: u( o0 v+ w# c+ CProspective study, 前瞻性调查
m$ Z& W5 m G DProximities, 亲近性 * V2 q9 k% u* h. i2 }
Pseudo F test, 近似F检验
; N$ C# C/ H4 j9 K& Q; t- R. d& ^Pseudo model, 近似模型
/ |6 m- I2 L! w- E2 hPseudosigma, 伪标准差4 \# y K/ _! r$ i
Purposive sampling, 有目的抽样
8 J* V) ]+ J( ^. x# jQR decomposition, QR分解
# _. w# W$ M7 g, K, qQuadratic approximation, 二次近似
. r8 z( x7 w9 b6 O1 x, KQualitative classification, 属性分类& u( S; J9 P# Y' b( {: R. e
Qualitative method, 定性方法4 K+ [' v" L. Y$ W5 |+ i9 Z
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图5 P$ U/ H9 h( G8 ?4 f' m2 a4 ~
Quantitative analysis, 定量分析0 L6 J @3 R2 m4 R* W
Quartile, 四分位数
2 t0 s$ Z% w% ]1 G6 W' G; i& U. fQuick Cluster, 快速聚类* O1 R' s9 Y! Z$ U3 s
Radix sort, 基数排序
: ?. r& H: ~5 U- R* Z' cRandom allocation, 随机化分组
1 D- y# c/ S, F1 Y3 O4 [1 CRandom blocks design, 随机区组设计& F1 O/ I3 K* T7 ?% {
Random event, 随机事件; Q) B$ V9 {4 I- P0 G7 X
Randomization, 随机化2 x ~# s1 O5 _9 @6 I8 h" z- Z: e
Range, 极差/全距
/ d- m& ^' L. i: w: H( ~, ~Rank correlation, 等级相关( h6 X" g i* m7 v8 `/ W5 [3 F8 N( [
Rank sum test, 秩和检验
3 L3 `: B8 E: @! E. O3 d1 @) U5 sRank test, 秩检验+ {" s9 u3 q" @ Y# x
Ranked data, 等级资料
7 |2 ~: M/ w9 s' k* b/ X2 pRate, 比率1 c) T- N/ P" U0 |9 G# s* z
Ratio, 比例
$ g2 k& F8 x/ R8 TRaw data, 原始资料
/ K) M) o, a* [' _! pRaw residual, 原始残差# X# o8 k' X0 U4 G" b0 q0 i. a F
Rayleigh's test, 雷氏检验
& Z$ I1 T9 P3 IRayleigh's Z, 雷氏Z值
7 E) o+ u: k) S$ t, B0 y0 ?- wReciprocal, 倒数, ?* A# P9 k" O7 R! V" ~* j2 b# O
Reciprocal transformation, 倒数变换
: ]/ P: n! O) K* {2 ~5 M; ?Recording, 记录
y, B: t& Q2 }7 MRedescending estimators, 回降估计量
6 b5 h2 d# N; N- d( GReducing dimensions, 降维! U6 y% z( a3 ~) v0 D
Re-expression, 重新表达1 P5 H9 G, m. Y$ E0 T2 K5 k
Reference set, 标准组
1 E: i. Q0 N; I4 Z" h2 x& v$ CRegion of acceptance, 接受域
1 u4 L7 W( ~$ t5 I! ]( w% ~Regression coefficient, 回归系数# \2 T. p" l. K }7 k6 b6 G/ B5 Q
Regression sum of square, 回归平方和) f9 j( ?, W8 I- @8 u! o
Rejection point, 拒绝点/ u7 ?) f! k, E& Z5 `
Relative dispersion, 相对离散度
. R5 H8 o( ]5 q& b2 A) ` RRelative number, 相对数3 P3 F1 H9 R' O. |' k4 k0 b, p/ L, Z
Reliability, 可靠性
( `/ _* D- C4 D: @0 {+ T# S2 ?. aReparametrization, 重新设置参数
+ l, J! F9 D' z, n1 Z7 _) qReplication, 重复5 L, V, y$ e; k! w! _% N) [
Report Summaries, 报告摘要, {4 X& u- O$ q& _8 w, l+ r
Residual sum of square, 剩余平方和& u/ G) E2 z+ G! _! k7 }; Z" H2 G
Resistance, 耐抗性
- _ Z. y) b7 `4 w% A/ LResistant line, 耐抗线) U7 K- z% d G8 I
Resistant technique, 耐抗技术
- e0 ?/ U4 N4 N0 u2 ]- VR-estimator of location, 位置R估计量
: F& v. N7 b! a2 P3 q3 `$ _* a7 a- NR-estimator of scale, 尺度R估计量 a' A& ]4 k8 m8 d9 e( T# I; A- V
Retrospective study, 回顾性调查5 Q+ t* O8 Z' Y
Ridge trace, 岭迹: x2 s& u% ]9 \& U4 v
Ridit analysis, Ridit分析, Y9 S! r# L8 B1 E, E/ y" l8 ]
Rotation, 旋转
: _8 F6 G4 ]/ C$ B' K5 p; x& KRounding, 舍入
6 H3 R# U8 M) |- P. a. CRow, 行$ Q) ^0 [, }+ n, Z/ P9 G
Row effects, 行效应3 A- j% ^& P* e9 J( _
Row factor, 行因素
( V3 g* p" m) w1 m( o2 NRXC table, RXC表
4 d. G* c9 \& r& ~Sample, 样本8 E' m! }3 q a: q' @4 }4 i5 P
Sample regression coefficient, 样本回归系数
$ g$ G; A# ~9 H5 a! QSample size, 样本量5 e- ^. J$ S! r2 P3 j, h
Sample standard deviation, 样本标准差
& i0 H. g$ r2 F `4 N8 {Sampling error, 抽样误差* M1 n0 i6 g) Z3 r( S+ H5 ~
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包* n- r+ Q) I4 C7 R- C o" y
Scale, 尺度/量表, G z# I& ~6 n
Scatter diagram, 散点图! g5 B' T, l1 m! d \
Schematic plot, 示意图/简图
! v) ~4 @5 i o0 y6 `) pScore test, 计分检验, H7 m) s( |# e8 t. C3 s
Screening, 筛检8 _& k! m# P& `- Y, S9 `
SEASON, 季节分析
3 ?" J2 [( Y; w( @: hSecond derivative, 二阶导数6 Q8 O2 m) U1 ]* h8 G
Second principal component, 第二主成分
/ I6 x2 n/ m7 G$ O6 D) \0 BSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 $ S$ A' X2 a G5 I8 z7 w4 {- j
Semi-logarithmic graph, 半对数图; z& O, F/ ]0 D
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸. i' i) G: g1 b8 Q. p% P5 [
Sensitivity curve, 敏感度曲线
+ b" P4 `8 v" `% J5 \Sequential analysis, 贯序分析
+ t5 U0 X6 l+ ?7 D5 QSequential data set, 顺序数据集
% ~3 Z7 C; l! T" ^/ i& y% V9 M1 zSequential design, 贯序设计
+ x/ B3 q4 w+ ~8 I3 M( qSequential method, 贯序法
) K! H/ d6 W. s/ P8 c4 `' ~9 rSequential test, 贯序检验法
( P8 t0 g7 G- x3 oSerial tests, 系列试验5 l. F, c( }! {5 h6 V# P
Short-cut method, 简捷法 5 M0 ?/ T- N# q9 B. m0 {
Sigmoid curve, S形曲线4 l+ }2 e4 R, l; T' Z- W
Sign function, 正负号函数
& }! p& g/ e. [* t# ]- k5 JSign test, 符号检验& U9 X, j$ H6 m$ w T* R, z
Signed rank, 符号秩8 z2 g! V& H8 \) I
Significance test, 显著性检验1 h8 p# H) G* U% n& s& }
Significant figure, 有效数字
3 [; E6 G5 X0 D0 e$ P/ M! uSimple cluster sampling, 简单整群抽样9 I0 v: X3 k+ [8 Y
Simple correlation, 简单相关, R0 b9 O. Z& ^9 e
Simple random sampling, 简单随机抽样
. p; A5 A9 W6 Y |$ w5 t( TSimple regression, 简单回归6 R: f( C- N4 X& P
simple table, 简单表
0 s9 [# B# m, @# ^2 q n9 iSine estimator, 正弦估计量
3 H+ ^+ q7 U! l8 dSingle-valued estimate, 单值估计
! G% x0 c% U h; HSingular matrix, 奇异矩阵4 ^9 q B. A q, }
Skewed distribution, 偏斜分布
9 Y% t) G% s( @' _- I$ O, {4 ^Skewness, 偏度
$ y7 g& c/ m5 W. _ bSlash distribution, 斜线分布
! |$ G# h0 _* w+ Y: ?3 G. MSlope, 斜率
8 Q9 ?& B4 `9 Q) Q# @Smirnov test, 斯米尔诺夫检验7 m! I& a8 `7 o' ]0 w8 d
Source of variation, 变异来源" T2 _. t* P" `- N
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
5 C: V! X2 c( r2 U' vSpecific factor, 特殊因子4 M+ r! ?6 d$ u8 p
Specific factor variance, 特殊因子方差
" C: H0 n+ p+ q& R! hSpectra , 频谱
* O$ l; T5 t5 t8 L$ K, JSpherical distribution, 球型正态分布
( K+ h2 t# A" V' LSpread, 展布
0 A5 {, _% \+ q) C# USPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! J- p S6 N( d+ ^/ @) V3 D- n3 Y
Spurious correlation, 假性相关
: ]9 N1 I$ {' ^; KSquare root transformation, 平方根变换6 X& s: Y0 k& k0 |& d
Stabilizing variance, 稳定方差
3 b; i( @. `7 `' a$ d/ W5 UStandard deviation, 标准差3 ~/ {8 m& A% r- P8 Z% ?
Standard error, 标准误
3 ~4 {3 Q8 p$ mStandard error of difference, 差别的标准误- j+ z1 l* d1 m: X) D3 f; }
Standard error of estimate, 标准估计误差
+ e& i. N6 e- u; v vStandard error of rate, 率的标准误) e& q: _, N, ~0 q* R) V
Standard normal distribution, 标准正态分布
( C: z5 X: Q6 P" g( L- P( kStandardization, 标准化; z% `; y, r) c8 ]4 k/ |
Starting value, 起始值
0 E e. I& I7 e+ ?$ @ L9 cStatistic, 统计量1 d: r6 M6 ?( j" L+ A# `& k0 [- T
Statistical control, 统计控制
% o" s- H9 a6 a) D. PStatistical graph, 统计图0 o3 d: j, X' ~; J9 k- Q' ^& N6 @
Statistical inference, 统计推断
( g1 Q+ {+ {/ S! ]7 Z1 M5 pStatistical table, 统计表
3 B `+ D' N* J& cSteepest descent, 最速下降法
1 n7 p9 q! ]: g# M7 j+ n rStem and leaf display, 茎叶图
$ O) [$ _- j. EStep factor, 步长因子
9 I: A# @' b2 L2 d9 Z6 }: ]Stepwise regression, 逐步回归0 d, h" @9 @( J3 ^3 t# ?/ \ X+ N
Storage, 存
7 {- x+ P Z: d+ ?+ Y- d( uStrata, 层（复数）
2 l8 r* M5 Q* U& B- P) kStratified sampling, 分层抽样
- ?- `/ P: |8 v o+ M9 bStratified sampling, 分层抽样9 f& Z+ M6 D' N; I! h' v
Strength, 强度
+ A$ g+ b1 `* n9 a5 W8 HStringency, 严密性* A3 F, Q* \6 r
Structural relationship, 结构关系
2 J* S: z5 O& a Z7 @Studentized residual, 学生化残差/t化残差
U+ B4 A) @$ L e9 VSub-class numbers, 次级组含量 F9 I2 ~ v$ m! f+ B' u
Subdividing, 分割
7 h- H2 z$ `( P* O$ f4 [" @Sufficient statistic, 充分统计量) {: I h; M) A' k$ `
Sum of products, 积和
; f$ V) Y) g! y+ Y/ LSum of squares, 离差平方和
9 H2 q2 z& T9 M4 _, aSum of squares about regression, 回归平方和
7 r+ c, [! y3 DSum of squares between groups, 组间平方和
" s6 k( l) W! t: N- VSum of squares of partial regression, 偏回归平方和5 `# m& k! H/ j8 R# p
Sure event, 必然事件
% V- L5 E9 O$ b g1 N; z* \Survey, 调查: @+ {& [# \" ] x# @. |& ]
Survival, 生存分析
& M* H1 Y# R$ n% ASurvival rate, 生存率
9 @! g& v7 U' z( lSuspended root gram, 悬吊根图
0 ]9 E1 S" ` Q% Q5 e2 V" jSymmetry, 对称: j8 i4 z' F3 I* F: \8 v
Systematic error, 系统误差
( n, t6 d8 C* Z1 \Systematic sampling, 系统抽样; \) W* M+ w" P# [0 L) i/ M
Tags, 标签
/ l) k% Z$ C5 ~2 h8 VTail area, 尾部面积/ Q$ U* A# I+ k2 M# w# c
Tail length, 尾长
% L7 x" N' ?6 S! x7 g% sTail weight, 尾重 ]/ t- o6 n' |
Tangent line, 切线
$ A8 W [4 @. w6 h. V( S xTarget distribution, 目标分布5 _8 w1 | c1 d- d7 y
Taylor series, 泰勒级数
7 j" _$ ?& M, w! z7 r& u+ PTendency of dispersion, 离散趋势
$ w: ~( L& W ^Testing of hypotheses, 假设检验
: @1 }8 J# k+ A4 [( ZTheoretical frequency, 理论频数+ x( x7 y z c1 g) F* o5 i# h6 A
Time series, 时间序列& ?8 r2 V6 T4 o3 q `4 q6 h
Tolerance interval, 容忍区间# ?, T0 X) K; t& l# U9 i- d! q
Tolerance lower limit, 容忍下限
& }4 V7 A1 W) l7 M/ [Tolerance upper limit, 容忍上限+ u- D$ \6 Q+ |
Torsion, 扰率& M- Y+ I6 u9 x9 ^6 W
Total sum of square, 总平方和# ~# ]1 q5 d5 m8 ~5 Z# r) _0 C8 x
Total variation, 总变异
1 J% Q o( Y- E4 t! bTransformation, 转换
% b% X+ c' N, V5 P# w1 ?( OTreatment, 处理
- \" ] {( b. Z: ^Trend, 趋势
9 P+ O C5 y- Q4 t) y/ CTrend of percentage, 百分比趋势
6 j2 T4 h" T& p) ITrial, 试验
6 S# W+ K' H O! v; H. q! i% |" @Trial and error method, 试错法6 p3 v$ L: X0 N* w; z' c
Tuning constant, 细调常数
: C; y- ^9 V8 P: lTwo sided test, 双向检验
* b5 V* [+ V" H0 z0 k% \* {$ @Two-stage least squares, 二阶最小平方
4 @- ~' p/ l' x. a8 Z OTwo-stage sampling, 二阶段抽样
! j9 H7 H- w1 c6 k. u" JTwo-tailed test, 双侧检验 S3 X3 I0 b2 C/ l; U
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
! f6 J; X0 w7 `- X% o" R# XTwo-way table, 双向表
0 y1 m2 m7 j3 x8 i% wType I error, 一类错误/α错误
2 i# R5 U0 |) u2 K6 ZType II error, 二类错误/β错误6 ?( j7 D+ n- B3 I
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称4 P3 o5 @! d* S; |7 Z: z
Unbiased estimate, 无偏估计
3 Z+ ?- M& U: M+ }: F6 {' ~Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
8 P; A* D! Y8 p! d7 wUnequal subclass number, 不等次级组含量
( k/ K0 h" H$ ]8 [4 J" x7 o7 oUngrouped data, 不分组资料7 P0 d* C& |- A+ f9 `
Uniform coordinate, 均匀坐标
* a7 e3 j. o1 ?6 M* c: hUniform distribution, 均匀分布4 m" i4 O8 G H
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计' L* ]% I) e. F# S. O0 E" H0 _
Unit, 单元1 D- Y4 P+ E* X
Unordered categories, 无序分类
( N; G s' d+ v! k+ \$ }2 ^Upper limit, 上限3 V9 L" K4 }' ~& i$ S: d8 j$ y
Upward rank, 升秩
: `' `2 P1 {' o" z/ LVague concept, 模糊概念
+ W/ n9 `3 g: Q5 b0 ]. e) V0 W5 V$ RValidity, 有效性1 [ L$ [/ P( L7 [
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计9 L" d# T! V+ j/ s1 `+ q
Variability, 变异性0 u. C9 M9 I9 g
Variable, 变量
; Y: f4 \4 r: q/ aVariance, 方差. E* f/ b6 M) w
Variation, 变异0 }4 M. G( w0 U
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转6 s# \+ `9 O, G* S, C$ \
Volume of distribution, 容积
* o8 ~$ L, l3 A3 G( y7 ~! Q$ KW test, W检验4 F3 ^2 @1 O& |/ z& n: ]! ]7 h
Weibull distribution, 威布尔分布
# D- J; _8 d7 X; H/ hWeight, 权数1 t& M/ o: G8 u( q# L1 t) `7 G
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验: h( J Z$ z2 A. K6 Q- h3 [
Weighted linear regression method, 加权直线回归
+ q6 w7 f% k4 u8 f, D8 D; YWeighted mean, 加权平均数3 P- z/ n6 H0 {0 I8 [
Weighted mean square, 加权平均方差, D' H5 E3 K: ~0 {' g
Weighted sum of square, 加权平方和. p' W$ Y- ^% _ D
Weighting coefficient, 权重系数0 r7 e$ k: { K4 b1 [2 x* m
Weighting method, 加权法 , c- f9 I4 e# Y1 [* L: d: ?& j
W-estimation, W估计量% {; F. l8 s R5 j5 {: t
W-estimation of location, 位置W估计量5 G) w, [, ^8 c
Width, 宽度1 ]" n h. V4 ~, i
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% p, W. Z2 q/ r
Wild point, 野点/狂点
2 `9 C' W; S: ?) I- v2 @Wild value, 野值/狂值
2 u7 `) H" u, LWinsorized mean, 缩尾均值+ M8 ^2 y# i6 G6 i8 D5 u$ n
Withdraw, 失访 9 p- y& \( o- l3 ?8 q& {
Youden's index, 尤登指数
3 D# {- c; Y* W# \' OZ test, Z检验3 S2 P2 Q' E" m* ^3 W. t
Zero correlation, 零相关
4 O. T$ o+ p9 \0 J7 D% |Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
