|
|
Absolute deviation, 绝对离差
+ v4 [$ i' S V' [Absolute number, 绝对数
, t% r$ Q6 Q" v% Z$ @$ b7 h8 WAbsolute residuals, 绝对残差
" n! b( s( f% K3 YAcceleration array, 加速度立体阵; }& I5 K) |7 k* H
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度& G: K' b" D6 J# A- t i
Acceleration normal, 法向加速度( x2 T9 ^4 z$ o) c; z% I" c% ^. `' l) b
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
" Y6 R: }# w* S4 D- ]; \Acceleration tangential, 切向加速度8 B! y' ~. J$ Q6 K+ i4 j4 }
Acceleration vector, 加速度向量
N: u# T) }% V9 e0 fAcceptable hypothesis, 可接受假设6 `8 G2 Z, C* H e* [! x4 @2 a: j
Accumulation, 累积% z6 g M* w; s! {9 G
Accuracy, 准确度
+ `3 k* ?$ r1 ^* Z6 H EActual frequency, 实际频数
/ Q9 f+ Y+ ]0 Q% k. t2 q% NAdaptive estimator, 自适应估计量$ E2 ` C9 l0 h8 `" J
Addition, 相加
( v7 R* H9 u/ x! RAddition theorem, 加法定理0 E2 h6 M0 [2 v% C: @
Additivity, 可加性
1 V5 M/ J' a8 `9 Y- KAdjusted rate, 调整率
4 m# l$ N9 e! y9 EAdjusted value, 校正值, x6 f; c. V* q/ [! `, w( ^" u
Admissible error, 容许误差& d6 { m' }& r6 i
Aggregation, 聚集性, n! S. k8 u7 o% J& B" H
Alternative hypothesis, 备择假设8 z [$ L/ r# X% \: n
Among groups, 组间
3 \# D4 i) Z, G* d+ i4 wAmounts, 总量! s5 D( D4 ~) S1 o, \+ B& t
Analysis of correlation, 相关分析+ \& h2 N2 {+ A8 F# G9 w. p! z
Analysis of covariance, 协方差分析# [$ T( K5 w2 L- x( d2 z- E5 O
Analysis of regression, 回归分析" h! @9 Z: d w) s" D8 f% S
Analysis of time series, 时间序列分析
$ p# h, K Y* b9 k$ B: P7 H0 ZAnalysis of variance, 方差分析
# R C9 w; w G2 p7 I2 s; n: N- e4 vAngular transformation, 角转换/ y/ m5 q1 D t
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
& X' `; a2 f `; d+ V4 fANOVA Models, 方差分析模型
/ O: o" g, A: `4 {( O2 w7 ^Arcing, 弧/弧旋6 A. O* c* j. |( ? e0 T6 r F
Arcsine transformation, 反正弦变换
- o! W; H1 j1 }6 fArea under the curve, 曲线面积
4 M X! p3 v4 i& \4 t; z+ L4 oAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 % H# x. W7 ?$ Y# s' D) i8 q; z
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 . U- q k6 X# z/ B4 p
Arithmetic grid paper, 算术格纸
4 A3 J% \/ |% g+ [$ a5 ?Arithmetic mean, 算术平均数
* j2 f* V' W: m3 ]Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系( M7 `# P' Z8 m
Assessing fit, 拟合的评估) r2 z, X+ J- Y
Associative laws, 结合律, Q4 i5 T4 k& x8 x
Asymmetric distribution, 非对称分布
! w" g E! \7 ], Y6 u; z4 y4 ^. @ f) MAsymptotic bias, 渐近偏倚: t' U- Y6 M9 I
Asymptotic efficiency, 渐近效率
; L+ j/ \2 @/ }: q, mAsymptotic variance, 渐近方差' w& w* K7 x' u3 n' d0 [' t
Attributable risk, 归因危险度$ j1 c& ^ n+ j
Attribute data, 属性资料
* @5 L% a6 g. `/ H& |3 b3 f, UAttribution, 属性( M$ [' p0 n. Z* |0 F, Z/ S. U0 d7 i
Autocorrelation, 自相关
/ k0 ~3 B9 n* M- eAutocorrelation of residuals, 残差的自相关3 @! o- z; R6 R6 w5 R! r0 F0 Y
Average, 平均数
2 A: O/ t1 T. R, k* A {2 N% oAverage confidence interval length, 平均置信区间长度% M# t- c W0 B! d: ~+ ?
Average growth rate, 平均增长率
# G! c5 X5 S s1 w: m8 YBar chart, 条形图. t& n& I5 ^3 U* [
Bar graph, 条形图
* v" m0 @6 [0 [5 n- G0 c [3 U4 dBase period, 基期) t N* R2 F. c8 r8 g# }0 f
Bayes' theorem , Bayes定理' h d" D. v- A; Y
Bell-shaped curve, 钟形曲线8 H Y# }% | }# F! d. k
Bernoulli distribution, 伯努力分布
* _5 {# E8 I( {! _2 G# _: I* b; C" D" NBest-trim estimator, 最好切尾估计量
) N/ h4 O1 {9 P. n. A GBias, 偏性
/ I/ a7 Y* J+ o) }$ q9 LBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归" E& W( D; U" A6 G, P: G" Q
Binomial distribution, 二项分布
1 k3 F1 ?' J9 ]1 J n# [5 wBisquare, 双平方5 S3 ^- o, s9 ^
Bivariate Correlate, 二变量相关# s2 r" d* D/ q7 A! ^* Y0 p
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布3 z% i6 C3 }- G1 T3 }' t
Bivariate normal population, 双变量正态总体
5 A- a* P" s, _% [! a( VBiweight interval, 双权区间
7 @3 u F* G' f8 _# i/ \% VBiweight M-estimator, 双权M估计量1 m. z' U/ ~8 s. E. N
Block, 区组/配伍组
( }" g( C3 x& f4 e) D7 Q) oBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
& L% p( f7 M# H) A) h/ p; {$ }4 wBoxplots, 箱线图/箱尾图+ l1 }, p/ `3 T5 h7 g6 W% B
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点 y A. G% G3 r: H/ y
Canonical correlation, 典型相关2 `* S) P* g. o8 E* t- ^" _
Caption, 纵标目
% h- T3 U% m+ R: h; u8 v! NCase-control study, 病例对照研究" B8 ]: i4 ~0 b5 M* o3 E- O1 C; w
Categorical variable, 分类变量! F. k; F% S% h, }$ V: B
Catenary, 悬链线' l# k6 y: r: D/ H; ~ l* }
Cauchy distribution, 柯西分布% p" f! g0 W4 q+ _
Cause-and-effect relationship, 因果关系4 O4 o- t( R- V; i7 B% S" c
Cell, 单元
, I0 `# B& ]9 q; b: mCensoring, 终检2 x0 i# \3 p) ^ v/ X0 |* W
Center of symmetry, 对称中心& q- z, Z# U3 a# o4 R2 k! V: h
Centering and scaling, 中心化和定标% j! W" K4 ]- m/ m
Central tendency, 集中趋势
7 s' [1 P; @( s S# g% dCentral value, 中心值! l$ d" P4 r- V- d2 o- t4 B
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测 K& J4 z# p2 S. ~. B* q7 Q9 U
Chance, 机遇
8 U$ s% Q6 {% F" z+ v0 ZChance error, 随机误差
( J" A# [, B; [" V, Z" bChance variable, 随机变量
( o4 G' u2 O6 ^/ }7 g+ l+ |Characteristic equation, 特征方程
4 o5 v6 \. \' j- k2 i2 ]Characteristic root, 特征根9 X2 D( _9 C- m- E Q! ~
Characteristic vector, 特征向量
; m" M2 v" v! u' eChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
. S3 U8 E( [2 z# }Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% H8 U% ?, e; B, }" p( s
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验* {# n" T, b) |9 V
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
9 ~* ?6 ^. I* ?; }1 F* sCircle chart, 圆图 , B3 s- R8 k& v% y
Class interval, 组距
R7 y) o( A; N- [' aClass mid-value, 组中值1 G/ B J0 ]7 B7 h) B8 V9 r
Class upper limit, 组上限' P5 _/ m2 d Z5 b
Classified variable, 分类变量% t2 a5 r) @5 ?8 ^! r
Cluster analysis, 聚类分析
) |3 A8 C( N b. pCluster sampling, 整群抽样
2 B; k% S: R8 z! qCode, 代码
+ G: i8 _+ V2 qCoded data, 编码数据
' j8 i7 q/ j4 v5 ?Coding, 编码
; ? S. `, o; u6 w/ R7 h& `3 SCoefficient of contingency, 列联系数6 q+ T3 E1 L1 V; c9 h, F: y# A, r8 J2 I
Coefficient of determination, 决定系数
( b9 [: B4 }6 a$ G* OCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
' W9 w4 l% b2 p5 S: J& HCoefficient of partial correlation, 偏相关系数; m! D7 D; s$ ~
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数7 x' R v( C5 B1 B1 O
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数! o& s f4 F% R2 k2 j
Coefficient of regression, 回归系数: r- f# f2 R( n( S( o7 ^$ s
Coefficient of skewness, 偏度系数( h1 U2 O5 a8 P" }
Coefficient of variation, 变异系数# C2 C! L$ C4 T3 L: ^& U* M
Cohort study, 队列研究
" J9 M, [: T- {+ `& UColumn, 列
5 @* a# t4 n; P0 [) X9 V! nColumn effect, 列效应
2 v/ @" u. Y% t7 j l1 ^Column factor, 列因素! J2 ?0 L3 _% B" \* T
Combination pool, 合并
* P5 G1 V' B5 w7 BCombinative table, 组合表2 F4 \: w! ^4 Z$ }5 D" A
Common factor, 共性因子
& ~" L7 s* o5 G- Y7 v4 r8 LCommon regression coefficient, 公共回归系数
: f: Q2 l% \2 c, }9 o) oCommon value, 共同值 J. C% ^8 ]) j
Common variance, 公共方差
+ I9 ?: [+ I- `. k: l" JCommon variation, 公共变异
: b* G1 F8 n$ p( F6 q6 I* m6 X! |Communality variance, 共性方差7 n) J) i7 y6 s( a. p _( Q
Comparability, 可比性7 k9 X7 H* R! L6 Q- `' H! p; k
Comparison of bathes, 批比较
9 v! @/ E V- Y; IComparison value, 比较值: y3 n- \; ?( O4 B
Compartment model, 分部模型
g% q$ @( J) z% C* V! ]Compassion, 伸缩
% |& `; U3 k- }6 W/ U9 v+ wComplement of an event, 补事件) t Z( B9 B% R# f! A0 W$ R1 J5 }+ d
Complete association, 完全正相关
, d) R0 i! n7 l$ q: R! P1 iComplete dissociation, 完全不相关
% c* T6 N5 [1 V5 G5 d O8 |Complete statistics, 完备统计量
: U; n. d! a! F3 qCompletely randomized design, 完全随机化设计
. x7 p* B/ g8 X) X. j- |: G A# K, _Composite event, 联合事件( j a" H2 I2 W: k
Composite events, 复合事件
8 D# U( c0 X) L7 r# ]8 T: uConcavity, 凹性 b2 I6 H5 h) C" m- C- [
Conditional expectation, 条件期望" X3 Z# `$ J/ g( D* I2 D
Conditional likelihood, 条件似然0 M# Y8 z2 [6 T
Conditional probability, 条件概率8 q1 W- g2 F( Q
Conditionally linear, 依条件线性" B, t9 ^7 Z5 U% f" H: R# E
Confidence interval, 置信区间! o) B7 k( y! B3 v' ^
Confidence limit, 置信限6 M' d! Y. ~: R/ f) O9 I, E6 Q
Confidence lower limit, 置信下限) o9 F( K6 a+ q% x2 e) g v
Confidence upper limit, 置信上限
) Y/ W3 J/ M- d, }0 ?( Y% OConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析" z/ t) m0 z( H8 [- S; M' v8 }- p
Confirmatory research, 证实性实验研究! \4 _$ s% l5 S1 F' H5 @) x
Confounding factor, 混杂因素
3 j& N4 f/ ]' { J' h4 [) FConjoint, 联合分析9 D: {' C9 z/ @% @
Consistency, 相合性
, b) ]' E6 F2 _2 D. oConsistency check, 一致性检验
4 k+ W+ \- E6 H. t' PConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计: ~0 U# S" ]* {/ ~
Consistent estimate, 相合估计& \* x4 o& v0 U, f( {9 o
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归, F8 Y; A1 L" k$ I0 Z. |, ]% {
Constraint, 约束/ G K* I U4 U1 @0 x! ?
Contaminated distribution, 污染分布 u% t9 ]$ B2 }2 d( j6 ~
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
9 K$ l3 f+ W# T1 D9 \/ L( J/ sContaminated normal distribution, 污染正态分布3 F: r& k: \" c! j
Contamination, 污染
) I' [1 u0 z C- f2 }Contamination model, 污染模型
1 x$ e5 T, h6 ?Contingency table, 列联表
3 W6 p6 l) W* c$ j3 l! i4 bContour, 边界线
4 v) u7 Q3 u( Z- I8 rContribution rate, 贡献率8 o0 H+ b) ~7 v3 ?
Control, 对照) K' |6 b3 ~4 e. O4 |5 M9 ?
Controlled experiments, 对照实验! r7 [7 e% f. j4 J- y1 H: V# X' U
Conventional depth, 常规深度
0 h/ L) ?/ s; A: P7 _Convolution, 卷积
8 M4 u) g3 N3 k+ o& v0 O2 @: X' {Corrected factor, 校正因子
8 B5 a% G0 ~# c8 U8 @Corrected mean, 校正均值' c* q0 e0 D! w& L7 J
Correction coefficient, 校正系数8 b9 m: u6 F2 q9 ]1 F2 k0 J7 q
Correctness, 正确性8 U- b9 M- C5 n- t0 u2 @ |
Correlation coefficient, 相关系数! {) R9 v0 I6 I+ V' f( n
Correlation index, 相关指数
' F1 d1 w7 j. Y o' O# {Correspondence, 对应
% a* H: |- z5 s& ?# f' h7 i5 C' HCounting, 计数
' O7 q* z" Z* C9 ZCounts, 计数/频数
- d( ~' d; Q2 Y/ eCovariance, 协方差# X, ^ J8 R8 I/ o6 N
Covariant, 共变
/ _& a) P/ b1 Q+ U) RCox Regression, Cox回归
3 d. I* y) w9 GCriteria for fitting, 拟合准则' ^; G z) z& H* B
Criteria of least squares, 最小二乘准则
1 x3 r$ M! _, L: ?8 BCritical ratio, 临界比
6 s! E% N* V; a$ g+ N' ACritical region, 拒绝域
1 e7 X: d4 g% x E j+ n& `" S- gCritical value, 临界值
9 P# n( k$ Z( M, l7 ?* r' zCross-over design, 交叉设计
* T$ a# h9 c! Z7 QCross-section analysis, 横断面分析
2 n9 L& ~# f+ P. S8 f) d) FCross-section survey, 横断面调查/ u3 K$ s% J! _- X
Crosstabs , 交叉表 ' R( A5 D4 G1 P- p( x8 T
Cross-tabulation table, 复合表
; y. V' Z( u M" q# }) N T2 c% U- bCube root, 立方根
) o' W' Q$ c7 G3 m6 x" GCumulative distribution function, 分布函数6 o2 {2 w+ h7 @3 T/ }1 t) d% O
Cumulative probability, 累计概率* r' k5 G$ g* i: r/ ]6 |: A
Curvature, 曲率/弯曲
4 h- |8 P; v& w, {5 sCurvature, 曲率
, b- f X" S: l- X1 ]Curve fit , 曲线拟和
8 P, W% R5 j, {* f E$ H$ O" RCurve fitting, 曲线拟合
1 |( ^+ A+ ?" d5 ~% N5 }$ |* ^! vCurvilinear regression, 曲线回归1 Q @3 I' V# o* A6 H$ h/ c
Curvilinear relation, 曲线关系
8 C+ g: l/ Y9 Z4 Y, [6 bCut-and-try method, 尝试法/ e* Q* O$ O0 E1 c/ d B, v: A% D6 b
Cycle, 周期
6 A% t9 _/ s& @Cyclist, 周期性9 L2 }$ f; Z& U& K+ w1 P+ z d
D test, D检验" f9 e# y# `3 w
Data acquisition, 资料收集, O6 B' A/ z9 h
Data bank, 数据库
: w7 B+ B3 y% I" _ hData capacity, 数据容量( s" I _7 U. o- Q
Data deficiencies, 数据缺乏
( Z5 o: H- S' I* g* zData handling, 数据处理
" l, D0 O: h3 s- oData manipulation, 数据处理
0 j6 B5 X4 `) G) C& H1 U9 ?Data processing, 数据处理
+ k: ]6 g4 J: z1 G1 W* KData reduction, 数据缩减1 g/ H: F( a0 b7 \& [% g
Data set, 数据集6 O/ ?* i C, J, }& i. n* z
Data sources, 数据来源 d- Y; ]: G4 H8 M7 S- x
Data transformation, 数据变换5 C* b& M- P. {
Data validity, 数据有效性
2 Z8 I+ n% [9 ^" x6 aData-in, 数据输入
- K. z( Q% K; o% m0 CData-out, 数据输出
9 ^. k! }0 P, P- p ?* k( D& d/ EDead time, 停滞期
& ?5 P& M: M3 F. l# aDegree of freedom, 自由度
7 |& A: @8 M4 u3 x* o; ?" Z0 d3 ADegree of precision, 精密度8 i2 T3 h9 L3 c' I$ F a3 S, c: O
Degree of reliability, 可靠性程度
" a2 \8 q( W7 u# nDegression, 递减
% _0 n' L' s! z7 D$ {Density function, 密度函数
6 [2 Q* h% J( B/ {: {5 X4 dDensity of data points, 数据点的密度
- \" o* J: v# B) `8 O4 t3 F8 ADependent variable, 应变量/依变量/因变量) {$ B& s7 ?% g- S" {6 H
Dependent variable, 因变量; h# v3 `0 A" n: D6 Z4 z
Depth, 深度5 {* [. \9 |( \7 |/ A9 F
Derivative matrix, 导数矩阵7 C5 P2 ?$ {$ L$ K5 z+ {
Derivative-free methods, 无导数方法
8 P+ s' u: I2 R( A. QDesign, 设计4 Y7 D' ]* u4 k8 B& Z2 M+ \5 ~
Determinacy, 确定性
8 w8 ^) z! `* s4 `% I. y: ] KDeterminant, 行列式: h% I- ]8 X2 H7 B* {1 |- o
Determinant, 决定因素
; p% l W/ { B* B' tDeviation, 离差4 a0 V) r: g2 `* x9 Z
Deviation from average, 离均差
: S8 F2 D& k8 h6 M. ^2 PDiagnostic plot, 诊断图$ b4 l( w5 b1 w+ z% C
Dichotomous variable, 二分变量
; f- B3 e8 S+ zDifferential equation, 微分方程! P/ U, U3 s. H0 b7 ]8 h
Direct standardization, 直接标准化法2 G/ h2 c4 W0 O1 q
Discrete variable, 离散型变量
) _7 k, s, S0 o* V1 QDISCRIMINANT, 判断
" G- i5 q; H% I4 ~, f5 H5 A6 S. wDiscriminant analysis, 判别分析
9 @: B* R( h4 a, F6 G1 j# j. a" H3 |% yDiscriminant coefficient, 判别系数- Y9 S* R7 A0 F) D
Discriminant function, 判别值( b& o/ i$ y: X7 E& v- q6 Y
Dispersion, 散布/分散度
+ n0 S6 G. n& Y( X4 k& CDisproportional, 不成比例的2 T% U% l. y% E" ^( e6 [
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量/ r: Y2 y7 H. Z6 k* T& i; d, b4 A% t: F
Distribution free, 分布无关性/免分布% @8 t8 f+ [$ t$ r1 y6 d
Distribution shape, 分布形状( H4 N( V( C# F0 I3 S2 h# ~
Distribution-free method, 任意分布法
' n# r! M- ^9 jDistributive laws, 分配律) z3 m9 N5 Q' Y) {
Disturbance, 随机扰动项
# p+ z: K. S, z7 f/ w, g& MDose response curve, 剂量反应曲线
- _* M' t6 D; s4 L) r4 D) X" tDouble blind method, 双盲法! @; P. D8 a, I# W+ t
Double blind trial, 双盲试验: o' `5 Z/ B/ }! C, R
Double exponential distribution, 双指数分布
! ?: n# Q+ c) d. P ]Double logarithmic, 双对数. R; W7 u A: w+ i
Downward rank, 降秩. Z2 V+ U. _# Q y* h
Dual-space plot, 对偶空间图
3 g' J3 ~( r8 _9 X+ I* yDUD, 无导数方法6 t J: i0 x8 d6 [+ _
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法/ m, K; p6 ~8 ` w0 o: y N
Effect, 实验效应8 x$ U: Q! d* i6 H, n$ ~/ c) Y( H3 M
Eigenvalue, 特征值0 p. P( R2 w/ w L% e3 c6 ?
Eigenvector, 特征向量/ U2 n$ Q1 r6 W- y5 o
Ellipse, 椭圆
$ C1 s! J9 ^+ i& D6 E$ nEmpirical distribution, 经验分布2 b- g, f, [; `0 K. D: b9 j/ G
Empirical probability, 经验概率单位
, J* F8 `0 [& l' P$ m, e) DEnumeration data, 计数资料
% v4 _- w3 M3 w4 u+ _3 HEqual sun-class number, 相等次级组含量
1 [7 F0 d! r. P1 ?$ n6 p0 b- {, sEqually likely, 等可能' o' @1 H" W. J* J& e. x5 C% N
Equivariance, 同变性5 u6 v* {& {( d4 B
Error, 误差/错误2 q' I! z0 G' ^+ X
Error of estimate, 估计误差; F+ n& B$ L! T6 ?
Error type I, 第一类错误
- O& S8 i# |6 q% t! q9 D& L5 D' hError type II, 第二类错误; f3 l. e6 q X% N) E) f
Estimand, 被估量
0 k M) t6 G# X, O7 v- JEstimated error mean squares, 估计误差均方6 G) U: a! }& p% V+ C
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和& C2 ^* k/ G& u0 v
Euclidean distance, 欧式距离) O3 D& S1 h! A
Event, 事件3 Z. m/ c2 z9 r
Event, 事件
& n4 S/ h( k/ Z8 q5 B9 |, sExceptional data point, 异常数据点
8 d. _8 u; b3 ^3 K2 b- q* M. R5 d/ oExpectation plane, 期望平面" W" j, P% V/ m. T4 q: ?" Q9 [) W
Expectation surface, 期望曲面
& |4 Q" `) Z* C9 F" KExpected values, 期望值
, _. J w) A! \+ d! v# TExperiment, 实验
# n% O, G- b8 W2 PExperimental sampling, 试验抽样% M% M0 r; V- ]) B% k) f
Experimental unit, 试验单位
1 t8 ~' q# g5 P8 oExplanatory variable, 说明变量
1 |0 z7 b" s- g5 k$ B/ H: xExploratory data analysis, 探索性数据分析. u% O/ s* l, Y) r/ ]
Explore Summarize, 探索-摘要
" s2 j6 x w1 u" h2 z0 RExponential curve, 指数曲线
/ E( [* S: S5 y6 ]Exponential growth, 指数式增长
, R2 u$ A" E. H$ U p F9 MEXSMOOTH, 指数平滑方法
6 n w1 R% F/ f/ I' ~! |# ~& @Extended fit, 扩充拟合 m9 w5 Z$ l9 F! y* y, e T
Extra parameter, 附加参数2 _7 e; A- ^: h5 Z( X9 d
Extrapolation, 外推法 ^4 n" P& l$ x- D2 q" @
Extreme observation, 末端观测值
% G* j. L( V$ v, k- QExtremes, 极端值/极值6 d! M2 ?; \' u: ~
F distribution, F分布
5 j/ s( F- V- O7 E, Z4 j$ dF test, F检验( q# K- v, F( k6 n5 l$ |) Z _% n
Factor, 因素/因子
3 M! s% y2 }0 G3 ?Factor analysis, 因子分析# u# F: L. w4 C9 k
Factor Analysis, 因子分析
' V5 H: S% s! o( f" s1 oFactor score, 因子得分 6 ]' g* M; A/ c9 x4 F
Factorial, 阶乘
% D4 H3 d* D, tFactorial design, 析因试验设计2 F; g/ T# S& Z1 a/ m& ~
False negative, 假阴性
- r! ]4 ]) J& Z9 z2 JFalse negative error, 假阴性错误' R% q: R8 _$ S; s
Family of distributions, 分布族1 d$ x/ C" m6 N1 n
Family of estimators, 估计量族
+ Z' b& }+ W1 F: m0 {Fanning, 扇面' \; }. V' `& D& O
Fatality rate, 病死率8 Z! ?1 A) E0 } _7 {
Field investigation, 现场调查
3 F& \9 a# |, z7 Y9 z: {Field survey, 现场调查
; f P% n! v8 d7 LFinite population, 有限总体0 M$ N/ C+ u7 M: s4 {# V6 l$ D
Finite-sample, 有限样本5 k. e# G5 O# T9 z. n
First derivative, 一阶导数
( L; W' v( O5 VFirst principal component, 第一主成分) l& p; c0 x# a
First quartile, 第一四分位数
0 V) W6 D+ h9 J; OFisher information, 费雪信息量
1 @ @% n; m! y2 EFitted value, 拟合值
% m7 z) Q/ l+ I. N0 W) QFitting a curve, 曲线拟合! @* ]8 f; |0 I* P
Fixed base, 定基8 W2 P# s# ]2 T
Fluctuation, 随机起伏
' F5 Y( \* v! \$ w6 w7 @$ Q7 _Forecast, 预测
4 X8 `, Z/ ~- {* O# ^Four fold table, 四格表
) Y/ O( c+ L7 u+ ]/ t, R( E; fFourth, 四分点
B$ f! s$ u2 DFraction blow, 左侧比率! ^% \, D6 h* ]- M* b
Fractional error, 相对误差8 e1 c) Y/ m k0 i2 K# ?: D
Frequency, 频率3 ]: s. {7 i5 {# q- g& X
Frequency polygon, 频数多边图) v+ k9 L* O; T/ t" i0 b3 [+ e
Frontier point, 界限点" @+ J( L8 _4 v: |/ M k
Function relationship, 泛函关系* g# Q, d( I2 P$ U$ C
Gamma distribution, 伽玛分布
& c8 n. p( u/ D. i/ X+ e& t- TGauss increment, 高斯增量
& i3 A1 F$ h: QGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 `: _: l! t1 a$ \! CGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
- i4 u7 y" q& U8 U/ OGeneral census, 全面普查/ b1 f1 U* g& O2 a" O) O- p9 u
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 7 B s7 L6 W5 v$ l3 x: l
Geometric mean, 几何平均数+ x; h7 ~# q8 N3 Z
Gini's mean difference, 基尼均差( G+ R+ M& ~, u1 L W E( R0 e8 f
GLM (General liner models), 一般线性模型 W4 V r+ i! I9 X
Goodness of fit, 拟和优度/配合度; W$ F/ `. \9 d; D1 A8 X. G' b
Gradient of determinant, 行列式的梯度
+ v/ F: L4 ~: n! C$ X6 wGraeco-Latin square, 希腊拉丁方* X( u, b2 |) x) r
Grand mean, 总均值: B8 u8 k7 ]+ j: b3 }1 i6 X
Gross errors, 重大错误
2 ?+ d; H4 |: T# E+ r, r; WGross-error sensitivity, 大错敏感度
2 t7 B* B: J5 fGroup averages, 分组平均2 Q$ z& o7 \6 v' \7 \9 o4 b0 D
Grouped data, 分组资料& H3 S; T; G. N. [4 Q7 |
Guessed mean, 假定平均数1 C( ^+ ^2 _1 ^' k- @/ U) |
Half-life, 半衰期
* o! A6 R& Q1 s$ T: B" aHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
; b5 K. C# T( {5 i; bHappenstance, 偶然事件
( h7 Q' M( s* o' O: rHarmonic mean, 调和均数: v$ H! l3 ^, a; ]% R4 L6 O' N" n
Hazard function, 风险均数% ?8 [$ Y4 ~+ u+ i% Y7 W- S5 L1 z
Hazard rate, 风险率/ ?- Y" _3 E8 C' |# s
Heading, 标目
1 H' K; o; b- ^) M/ _Heavy-tailed distribution, 重尾分布5 q4 K/ L4 r. k
Hessian array, 海森立体阵* V9 _% ]3 m$ c/ Z9 v
Heterogeneity, 不同质. l* T0 q, D+ Q# C8 P) D! w
Heterogeneity of variance, 方差不齐
# c4 h9 F1 ]3 A$ N3 E' U$ wHierarchical classification, 组内分组# A) H+ Q: l3 i. ~! }4 C
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
7 b3 `, h0 T" y; _3 G$ iHigh-leverage point, 高杠杆率点
N! b' V! ^9 _8 H# s* n9 @, e- yHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
. {. p9 x0 g6 u1 N7 l; y# VHinge, 折叶点
# d; U5 k( u. i: D9 WHistogram, 直方图
4 W- i" O# j# T/ sHistorical cohort study, 历史性队列研究 8 U& o1 @4 d, B. X3 i
Holes, 空洞
5 G( h" g1 X7 ^2 q% R! BHOMALS, 多重响应分析
5 O2 b# x7 Q9 s* z9 DHomogeneity of variance, 方差齐性. q2 h% d1 y6 ^$ ]" } j1 n7 s
Homogeneity test, 齐性检验: N$ P4 L! O$ K ~2 R! D1 S* ?
Huber M-estimators, 休伯M估计量
! }( O/ f9 G7 k, e) q: y- j! `Hyperbola, 双曲线
# W' T. ^- ]( P% L9 j. L% {- uHypothesis testing, 假设检验# e+ y' w7 U# ?6 r3 N! H1 ?
Hypothetical universe, 假设总体# c3 F4 T# Z6 H; j- b
Impossible event, 不可能事件
6 m# r# j7 b9 x0 bIndependence, 独立性
) Z8 _# B0 c- O( k! F9 _( S$ jIndependent variable, 自变量; o0 O ]: O& s" O% V
Index, 指标/指数 X5 @ e' v: w5 N, z0 { r8 c
Indirect standardization, 间接标准化法
& @0 P8 P& r' C& k6 CIndividual, 个体8 Q% g( g: @5 K( M1 [ H
Inference band, 推断带
5 n E+ |% s# a; [( mInfinite population, 无限总体! ]; k. m) u" e
Infinitely great, 无穷大/ P( h9 h6 E9 i/ e& s
Infinitely small, 无穷小& u* \/ B9 C, L7 L2 w: I5 M# N/ C1 Y
Influence curve, 影响曲线& I9 ^" i& L8 Y: S
Information capacity, 信息容量
5 U" D. _2 y, D8 j. LInitial condition, 初始条件( K: ?' `$ h) D+ C
Initial estimate, 初始估计值
( F( b9 j; N# U6 j/ CInitial level, 最初水平
$ }: l' R- [/ L e2 V5 o8 y4 K) G4 kInteraction, 交互作用
3 S& n: ~& V( ]( mInteraction terms, 交互作用项
' L T9 Q( F, H7 q( R" ~Intercept, 截距, Q& i Q% a) j/ R
Interpolation, 内插法: @, J) f' M6 ]3 J
Interquartile range, 四分位距
/ p* K3 U% q: h8 o8 _Interval estimation, 区间估计
# l8 V) Q. G. A6 I6 N1 @4 R$ RIntervals of equal probability, 等概率区间
" E2 c! m6 r8 nIntrinsic curvature, 固有曲率
" Z" }7 f5 I- u- rInvariance, 不变性
! Q" q- P$ N FInverse matrix, 逆矩阵! q1 f7 X! _" g8 H ]8 t
Inverse probability, 逆概率5 R6 C; V1 }: `) q7 F/ m
Inverse sine transformation, 反正弦变换
3 H h, n" a# p! bIteration, 迭代
* p( ^$ W2 y' s5 {6 u9 X4 e: xJacobian determinant, 雅可比行列式) ?1 M$ c0 ?5 W8 c3 H& T7 H
Joint distribution function, 分布函数
4 n3 L. T! C& g: `( J6 T( P5 ]Joint probability, 联合概率
' M8 {# ]8 G/ u/ \3 ?Joint probability distribution, 联合概率分布4 }$ g& d# e0 {; b0 E; B7 L8 @
K means method, 逐步聚类法' W* J4 w. |% Q! m" i: f" R4 Y% O) u
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 - U( @/ h ?2 b0 j+ D
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
: e# x+ ?4 w S5 R! h' ~* ~Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
3 ~* H' w& W3 G! u; y kKinetic, 动力学" |4 D4 Q8 y+ |8 H. H
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
7 V& d7 t+ b+ O& k# g; L' kKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验. E, o w) }3 |7 ~7 W$ }1 E
Kurtosis, 峰度
( b6 r0 w! R( r1 s8 nLack of fit, 失拟% n" C0 S9 q5 l: Z* `/ C" m( l
Ladder of powers, 幂阶梯
+ X8 H/ q* G% N; B$ s2 ^Lag, 滞后5 A% |$ v' ^8 N0 d5 k4 H# v' A# i
Large sample, 大样本/ |$ M+ q5 K- l/ w4 r/ S6 i
Large sample test, 大样本检验
5 x! N( Y4 s1 }Latin square, 拉丁方. X% t, ]7 C4 K0 L1 s" A# x
Latin square design, 拉丁方设计
- G1 I( b; h$ ?Leakage, 泄漏! b& P8 E: L" G) C$ w% a
Least favorable configuration, 最不利构形
: n+ A& e# |; v3 t$ b: v3 PLeast favorable distribution, 最不利分布& B* V* {( v+ s4 l3 p i! i
Least significant difference, 最小显著差法0 |' M2 y- f ~7 y/ h& d
Least square method, 最小二乘法
/ X, V5 B# I8 u+ u) cLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计/ w: {; L3 \& y" X3 [
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
& {# G" U2 B' H2 S* k1 D9 B* ~Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
% K5 T: W! R2 _) G \" Q: jLegend, 图例! A! \1 O& n' n a9 ]0 ]
L-estimator, L估计量
* q& m$ T+ U* E o7 q7 i+ n* J2 lL-estimator of location, 位置L估计量
7 ]7 N/ J# I! G7 q7 E$ m) @8 _/ A7 x) ]L-estimator of scale, 尺度L估计量
$ ^ x1 h5 _4 h1 r% C: CLevel, 水平3 a) X# F: M. P! t- z$ v
Life expectance, 预期期望寿命4 _/ N" {( y) a9 C3 d, w/ s
Life table, 寿命表$ L2 m9 m! V7 |* A# i& _+ x+ E2 ]
Life table method, 生命表法
2 h7 e. D. a, G& oLight-tailed distribution, 轻尾分布; h5 O4 F: }2 K' }, G! c4 K/ @
Likelihood function, 似然函数3 E5 P1 v$ O3 _* `' S8 x
Likelihood ratio, 似然比9 B( T; u0 H& {- O
line graph, 线图
8 b3 o& w8 ]2 Y. i2 yLinear correlation, 直线相关' ~& E, ~6 F& o% o( }1 l7 f
Linear equation, 线性方程7 x; V4 p- j- U0 _
Linear programming, 线性规划
9 h& m: W% r5 qLinear regression, 直线回归2 j' G4 X: o; _; w3 Q3 k b# F6 y
Linear Regression, 线性回归
5 d2 O3 Z/ D8 ?; k4 e/ R6 NLinear trend, 线性趋势0 a O3 w8 }7 n& M
Loading, 载荷 7 b6 J+ l9 N% {. q; Q7 o
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性/ T3 V/ m! A) a" l( u1 E
Location equivariance, 位置同变性
0 B0 `2 K" c, c8 y: }; A* ?+ i% `0 JLocation invariance, 位置不变性
1 x- _+ u! x9 l8 D3 a" e+ {' `0 WLocation scale family, 位置尺度族
3 U/ t$ O% H, Y5 r9 ^Log rank test, 时序检验
- @/ X$ ^7 b' U3 RLogarithmic curve, 对数曲线4 z: N; @( X: C) m( @. f: V# ?$ G
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
% H$ i. i7 ]" Q+ hLogarithmic scale, 对数尺度. h7 C6 L( y& D. j3 m" s
Logarithmic transformation, 对数变换3 F4 t1 ^$ o$ D& Y2 J; Q! n
Logic check, 逻辑检查
4 x7 P5 {, P' H$ dLogistic distribution, 逻辑斯特分布
' {2 ~ e9 G; R1 P$ QLogit transformation, Logit转换
. t2 p: v+ L5 } E! P% d9 X+ FLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 - q u+ n3 D' g+ z" O0 U
Lognormal distribution, 对数正态分布- |- Q+ D* S. j! t5 q5 z
Lost function, 损失函数 I1 ~' l! B4 a$ x- q
Low correlation, 低度相关
' K) b- O" ~8 r$ q% q" I" g; U: ]Lower limit, 下限/ g3 O1 `+ U. O7 k7 R& z
Lowest-attained variance, 最小可达方差
6 s: i3 g6 m$ @& P1 S/ sLSD, 最小显著差法的简称
3 b. b. I7 k& s2 B( v' eLurking variable, 潜在变量
2 ?# J0 [7 N8 E, j/ K: A9 WMain effect, 主效应
6 k) m' q" c# j: A, xMajor heading, 主辞标目
2 d6 |, U7 i. p% `Marginal density function, 边缘密度函数
1 M7 C4 U0 ]; C& wMarginal probability, 边缘概率, ]( E( X3 |. n$ G! I. J
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
# [# V7 K: V4 x9 O) A6 P2 |+ `Matched data, 配对资料; d+ r2 R' I% _
Matched distribution, 匹配过分布: p$ ^& {. y3 w4 r3 J) R5 x
Matching of distribution, 分布的匹配+ T7 g" x+ d" s$ o+ ?$ i% q5 a
Matching of transformation, 变换的匹配
# A8 k- P' @+ S) ]' {Mathematical expectation, 数学期望; Q9 o; C9 T4 I6 w( D0 Z R
Mathematical model, 数学模型) o8 `# q) o" Y5 b
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
/ v: b1 @* }, |7 T: HMaximum likelihood method, 最大似然法/ d# Q3 N& h& S( i8 K/ h7 l
Mean, 均数7 Z. E, ^# x1 @% \- i+ W( s
Mean squares between groups, 组间均方
( j# T! A! h' qMean squares within group, 组内均方: d) a! H) }. z# V, [! m
Means (Compare means), 均值-均值比较
4 f+ y& {# z: B6 V2 s& [/ m' oMedian, 中位数: F- |$ K5 ?4 b7 K% Y1 I N
Median effective dose, 半数效量
5 ^9 |' U2 X8 Q/ a& y$ G. j) ^Median lethal dose, 半数致死量9 s a9 V2 C* e C2 X
Median polish, 中位数平滑, U) V; A% K( `$ e: l* e
Median test, 中位数检验
& P, S X& t* I$ T9 m- lMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
7 ~2 f$ U7 v, K$ {$ \( tMinimum distance estimation, 最小距离估计+ e$ V* I4 u! A$ {: V
Minimum effective dose, 最小有效量
8 C9 P& t0 \: m; M( B( S' n# ~( QMinimum lethal dose, 最小致死量* ] v5 ?7 B4 u1 \7 b
Minimum variance estimator, 最小方差估计量$ T8 O3 A4 T9 k# f* h
MINITAB, 统计软件包
* a# R7 _; C7 B3 G/ q9 n: V8 aMinor heading, 宾词标目1 x' L1 M0 R& T
Missing data, 缺失值
5 R6 f& ^, v7 @: h# |. n5 rModel specification, 模型的确定$ t ^0 d3 _: J; G/ q2 I$ B
Modeling Statistics , 模型统计
6 o( C+ X D2 |( }, r, A) Q! tModels for outliers, 离群值模型* h y: a! x; u
Modifying the model, 模型的修正
2 O4 {' S0 i! ^" R# e2 zModulus of continuity, 连续性模
+ s1 A" \7 w% c$ Y+ r8 yMorbidity, 发病率
* t9 |# k7 [' aMost favorable configuration, 最有利构形8 @' r# @9 ^, J" K/ v! F& \: @( F
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度2 W" B( ~3 `0 M
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
1 D: X# @& j5 Y# W6 m, JMultiple comparison, 多重比较+ T0 ]# D: V2 j/ r5 s& U+ p
Multiple correlation , 复相关
8 h1 x9 B) Q. n0 NMultiple covariance, 多元协方差# }9 P7 V/ v6 C' v) J. b3 ?
Multiple linear regression, 多元线性回归 k+ I; R$ C' K
Multiple response , 多重选项
! ~9 P/ v$ ?9 o' Z7 C& m- E4 ^Multiple solutions, 多解/ H9 @1 P" d- b* f
Multiplication theorem, 乘法定理' H7 B1 u# |4 ?# e
Multiresponse, 多元响应
; Y( B8 m- U; ~9 p3 yMulti-stage sampling, 多阶段抽样$ B! H1 u: v6 Y( O6 q* J* L
Multivariate T distribution, 多元T分布" N( F3 J5 n% H# O5 W5 K. Q! q/ a
Mutual exclusive, 互不相容
l, w( e. s5 x9 XMutual independence, 互相独立
) \* A; v8 k& c. a- ]Natural boundary, 自然边界0 f0 a0 U7 Z9 g9 L& y1 e
Natural dead, 自然死亡
! |. w1 Z" ^# S" M3 ~: ]Natural zero, 自然零
; a6 ^1 o& R! o* y( T4 l6 j/ u1 x6 gNegative correlation, 负相关. S* L7 a% c, R D8 E
Negative linear correlation, 负线性相关
, S8 y8 e/ E2 v. M% @% e3 JNegatively skewed, 负偏+ P A" f6 ?" @
Newman-Keuls method, q检验
7 q& M, S3 u$ LNK method, q检验
9 ~: T' K4 }6 e* }+ P8 U/ K* B. {No statistical significance, 无统计意义
0 ?# Z( W" y4 w6 YNominal variable, 名义变量
+ d0 {6 p9 J; GNonconstancy of variability, 变异的非定常性
8 t/ R4 B4 g& O. J$ WNonlinear regression, 非线性相关/ P4 L+ ]" I( S [$ ?- l
Nonparametric statistics, 非参数统计
( B4 U( S2 o# u4 t$ B2 i4 m* l! ANonparametric test, 非参数检验' R5 ?8 T2 V' `5 D
Nonparametric tests, 非参数检验
$ M! Z1 Z( Z2 f% {) {2 `Normal deviate, 正态离差- B8 s, O; N; d
Normal distribution, 正态分布! y: b8 p- o1 Z9 z" N% O
Normal equation, 正规方程组& `7 d1 z$ p: P0 D$ U3 v
Normal ranges, 正常范围
) a7 z5 [2 v9 u$ w3 [Normal value, 正常值
4 `' {6 f! j) {Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
' p# M; W! r* V1 B/ ]Null hypothesis, 无效假设 ( J/ t4 j$ `( O0 C1 Y
Numerical variable, 数值变量
3 l' Q+ h( a! f, zObjective function, 目标函数
' J m" E2 A4 [( X( @5 f9 e+ t9 LObservation unit, 观察单位
3 ]- Z+ C6 V9 {3 b3 NObserved value, 观察值4 g/ y0 w: q, U% h$ c+ @
One sided test, 单侧检验# K5 \% K1 s: M" u: i2 S; t: ^
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
' A* P% i) X7 t- h) R! h b! ZOneway ANOVA , 单因素方差分析7 t" D1 ?/ R( A
Open sequential trial, 开放型序贯设计
( `! Y$ P6 n# a( aOptrim, 优切尾/ \% G5 C3 B5 A9 G4 B4 o
Optrim efficiency, 优切尾效率; ]4 y9 K6 ^6 l4 Z( }* S
Order statistics, 顺序统计量
! ~1 @/ P8 I" @6 C" R5 sOrdered categories, 有序分类
. A& }$ m3 E! n P# a! cOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归0 y+ A2 N4 O% P6 d6 X: w% [8 E* t
Ordinal variable, 有序变量
/ ] p; u, [' J! y COrthogonal basis, 正交基
! S i3 h: E* T' jOrthogonal design, 正交试验设计
5 U+ x7 }0 d eOrthogonality conditions, 正交条件$ F+ ?5 J7 h2 C3 H. Z2 F
ORTHOPLAN, 正交设计 ?( K: J `. \8 ?) o
Outlier cutoffs, 离群值截断点3 R' b& o1 O+ z# \
Outliers, 极端值 a; J' a* J% @1 c" c0 A
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
( X: R" J' _- q. IOvershoot, 迭代过度! ]7 B1 _& _( ` N" I
Paired design, 配对设计
$ `! r P$ \* ]' Q- `6 HPaired sample, 配对样本6 A1 i7 p9 E! s7 I# I. [
Pairwise slopes, 成对斜率
0 X) x8 O6 G- X% s, W& n6 K% rParabola, 抛物线
% o5 P$ Q1 r$ \8 g d1 o+ U/ JParallel tests, 平行试验: w6 r' a8 _( |
Parameter, 参数
7 [1 k' C2 s4 }+ c" T* B1 i, sParametric statistics, 参数统计
) Q0 p9 ?8 v r ], k& \9 zParametric test, 参数检验+ Q$ o' K8 ~1 ?
Partial correlation, 偏相关2 B- }8 b0 l4 ^( j+ j9 d$ |! U4 ^; h$ Z
Partial regression, 偏回归6 F6 ]# b s/ D' d# d, _( P, s
Partial sorting, 偏排序
0 t/ H- W$ t$ {3 ^ ~. S ~6 bPartials residuals, 偏残差3 V$ B! P+ T4 T _4 N
Pattern, 模式" i0 c' p: [. S5 T G
Pearson curves, 皮尔逊曲线; H) r3 t0 X+ p4 V4 U# w" f
Peeling, 退层" _& T$ {/ U' |: }
Percent bar graph, 百分条形图
8 T1 v8 w6 X- L8 B; H* B! L! q* WPercentage, 百分比/ i" J) l; j0 I! e0 u
Percentile, 百分位数8 L1 k4 e: d2 w' j# h
Percentile curves, 百分位曲线
, y$ ^# v4 g- _2 TPeriodicity, 周期性
6 |9 F/ A+ t5 D" a) `Permutation, 排列
, Q [# e) U% _8 V0 H' N9 MP-estimator, P估计量
2 d. }8 q4 ]* x4 KPie graph, 饼图' o5 {1 T7 I1 \! ^/ z
Pitman estimator, 皮特曼估计量9 |: a3 \* o3 c- ^
Pivot, 枢轴量
; v9 W+ I8 l0 n2 s- ^9 Q1 l3 bPlanar, 平坦
1 e; ? O4 t% M( Z: O+ a0 @Planar assumption, 平面的假设% `* Q# S# z& f5 r8 l" a: ^
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
" B0 Y! `8 { xPoint estimation, 点估计
. w) w5 L2 j' I9 uPoisson distribution, 泊松分布
" Y: H7 C, W1 b# M& |Polishing, 平滑
- A# T5 w% Q( FPolled standard deviation, 合并标准差! g* K2 L' M9 @* @% U5 i
Polled variance, 合并方差
3 w/ x" T# R6 V& I. U) iPolygon, 多边图3 g. I8 t" r) B. _4 }* m
Polynomial, 多项式
9 w8 T4 C$ |( Z$ [Polynomial curve, 多项式曲线, e: [7 C. S4 o$ l$ x
Population, 总体" c6 S- x [9 |1 y4 X
Population attributable risk, 人群归因危险度
) i7 b1 B# G' O7 R" k! W0 [Positive correlation, 正相关
9 O- M4 v7 [( p' J3 n. XPositively skewed, 正偏( p. C" I. }: W5 v4 C' `* T6 H z0 D3 y
Posterior distribution, 后验分布 S. ~) C2 ]$ ~
Power of a test, 检验效能* @3 l9 S+ F6 P
Precision, 精密度4 y$ h+ R6 E, \* \& ?- ?1 P3 }$ z7 E; f
Predicted value, 预测值
5 S! F r1 V4 A. @% m+ LPreliminary analysis, 预备性分析
5 T5 N1 p, k+ ^3 `7 p. k0 rPrincipal component analysis, 主成分分析
9 e" d0 ?" @3 k6 }4 \% XPrior distribution, 先验分布
/ ?& Q7 d# @: y* }7 w1 ^Prior probability, 先验概率) n( r9 r# p# ?7 @/ G' x# A
Probabilistic model, 概率模型
# P) w, K) D N. |: r. w d/ gprobability, 概率7 @/ u: f) _5 }+ e n; }
Probability density, 概率密度
% D" X: p0 N5 ?2 o- jProduct moment, 乘积矩/协方差
+ k$ Y: a& O9 z! z% }Profile trace, 截面迹图( ~3 K! R: ], D& y, C3 a8 h
Proportion, 比/构成比 Z6 L7 x9 Z9 E9 l4 o" @, U/ F
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样( v: Q/ x4 ], o8 O M6 S' m
Proportionate, 成比例
- ~) |! P; F7 B5 |0 RProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量/ N: O) G: D7 q7 W
Prospective study, 前瞻性调查
6 ^6 k8 Z/ u1 Z; p' I2 l/ a- \Proximities, 亲近性
2 }, U1 P D5 ]4 c- x$ x vPseudo F test, 近似F检验
$ y3 w$ j+ ]- R: g9 f7 U" ~% W V) ?6 HPseudo model, 近似模型
% K# B& T0 x. N+ G* ?! IPseudosigma, 伪标准差1 l# V, R9 s0 C& W h' s
Purposive sampling, 有目的抽样# |# S3 p6 s* G- G- ]1 p+ W8 l; p" y
QR decomposition, QR分解
% i2 o% r8 {2 b# H* hQuadratic approximation, 二次近似( B7 o2 z5 a, \) {, s- k, m8 Q
Qualitative classification, 属性分类
; U6 Y9 k% D( J5 Z4 ]. V! t0 cQualitative method, 定性方法
7 y* \8 B" l) N- y7 _Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
+ N% B! s5 E1 e0 ^Quantitative analysis, 定量分析
/ M7 T% D0 l% d3 L& E: JQuartile, 四分位数
1 P& t/ O& ?$ _: K6 ^1 Z! qQuick Cluster, 快速聚类
v1 i7 P0 R ?Radix sort, 基数排序
' }: X" I: R8 e9 ]. }Random allocation, 随机化分组+ x# t5 O' x# H% {& W3 |5 T
Random blocks design, 随机区组设计
) O2 m7 }- ^; z/ |* x) ?Random event, 随机事件
; |: ]- j+ J3 Q8 c' cRandomization, 随机化0 K0 m; A7 I" n5 Y' @4 M' v
Range, 极差/全距
! d# c6 J8 G5 P; P$ E; URank correlation, 等级相关+ b5 O( n! K5 h" _9 d
Rank sum test, 秩和检验+ N) C# W J/ U" k! H
Rank test, 秩检验+ K: l8 ?& c. T" J
Ranked data, 等级资料
8 q5 ]+ R: ?6 M& W$ GRate, 比率9 @0 O) E9 {- u
Ratio, 比例
; K& Q/ r9 o$ [* E( VRaw data, 原始资料
2 T6 D; E0 t( I' v) G2 _! l) ARaw residual, 原始残差
* v, Y e+ [( |Rayleigh's test, 雷氏检验6 b+ N' z% Y1 J4 y* g& o: ~
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 7 }6 G& d! _# \: J0 Q( ]
Reciprocal, 倒数) |3 X/ i( A+ b0 A
Reciprocal transformation, 倒数变换
7 ~: S' c& Y. m& O; [, ^3 S# ~Recording, 记录
9 w H0 h/ e, G4 X0 YRedescending estimators, 回降估计量- `4 s1 |" e6 U* p
Reducing dimensions, 降维
1 }6 |8 e' n3 {) D# q& ORe-expression, 重新表达
! L; ^) d# w. p+ \2 gReference set, 标准组+ C* i' n3 D5 Q3 {# t. l( c
Region of acceptance, 接受域 r* G! z; i N0 T& q
Regression coefficient, 回归系数
9 P- k9 W+ y+ MRegression sum of square, 回归平方和
3 d8 f8 g S5 XRejection point, 拒绝点
8 [' ~8 R8 x( S9 d! `. @% xRelative dispersion, 相对离散度% s0 o5 N+ ~) Y4 h7 o
Relative number, 相对数
, T. T8 R0 D: M4 I( b% X) z# H/ n6 ]: ~& CReliability, 可靠性
4 O; r" a5 T" q8 a, fReparametrization, 重新设置参数
2 H. F+ G7 H! g0 _Replication, 重复
5 W4 R+ j, | W, O$ YReport Summaries, 报告摘要
4 \% w+ X, A+ K, h8 E. ?Residual sum of square, 剩余平方和
; d) _0 ~% [- V4 Y$ \Resistance, 耐抗性8 A. L/ [8 \' E2 d2 E5 F) q
Resistant line, 耐抗线
* B9 S! Y# W* \+ m5 EResistant technique, 耐抗技术
* c7 r) A% Q1 K$ q+ }" ~R-estimator of location, 位置R估计量& W% l3 o) ?% n+ l" _6 M- O4 e
R-estimator of scale, 尺度R估计量9 t, ~$ C" N1 ^( ^
Retrospective study, 回顾性调查6 |) d* |3 l$ @3 }6 F
Ridge trace, 岭迹+ U5 L$ u' u) {* S5 S
Ridit analysis, Ridit分析
* {, f* V ~% qRotation, 旋转
6 S5 b2 v- k1 k% f WRounding, 舍入
! W0 h; f Y) g) \5 p* N) F2 cRow, 行" z- _& N0 |7 R6 @ Q& e9 i
Row effects, 行效应" X% z3 e0 l! P8 e! I
Row factor, 行因素
9 j. b0 p* V- R+ R: A# K {+ pRXC table, RXC表7 z& |0 c% s, x
Sample, 样本+ q k0 m6 n8 J2 o6 M9 |
Sample regression coefficient, 样本回归系数
+ d' _3 M9 o1 ZSample size, 样本量; \' Z2 c8 g) P# x8 F- ?0 w- [
Sample standard deviation, 样本标准差$ f. \( h, V8 J3 w0 d( J
Sampling error, 抽样误差4 u$ F- m8 A i5 l0 b* m
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
E- e6 m' x- q6 Q% J v, `Scale, 尺度/量表! ]; L$ y# T$ P! a) K
Scatter diagram, 散点图: l0 k3 ~" {, e
Schematic plot, 示意图/简图
3 w) U$ w2 b& N. z0 S, g7 _3 W' s2 mScore test, 计分检验# y" w+ L/ Z3 P: o* {
Screening, 筛检
: j" [+ I* w) V e( l0 X- _SEASON, 季节分析
& ], u6 a! {, J& _; _Second derivative, 二阶导数
' T* F" _: w. s1 b+ P" ?! T3 {Second principal component, 第二主成分
& K( z: M' ~5 p' B3 b" A9 vSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
& _/ q" g. c7 O, KSemi-logarithmic graph, 半对数图" R5 G8 _: A: \- m
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
& G8 O& }* ^3 g4 `Sensitivity curve, 敏感度曲线/ _7 p5 o7 a! K" h
Sequential analysis, 贯序分析7 Z5 ?0 q/ d1 @" R- E
Sequential data set, 顺序数据集
( t$ O8 N# }- G' Y$ hSequential design, 贯序设计
- a4 _, u/ \1 ^' CSequential method, 贯序法5 r/ ~+ _8 T9 ` u8 g! x$ _+ L
Sequential test, 贯序检验法
0 j8 F) ^" Z- q" D \Serial tests, 系列试验
! q2 ~* R4 F9 W+ i3 H% SShort-cut method, 简捷法
. N' T* V) |1 d; l9 M- YSigmoid curve, S形曲线
; D3 R3 u1 X1 g, RSign function, 正负号函数0 P& p! u' O6 U4 |; S2 W- [( Q
Sign test, 符号检验: b6 }- G {! O
Signed rank, 符号秩; C2 S1 \: e/ p, h, v g( i8 R
Significance test, 显著性检验
4 I* \8 {/ P; {- L6 v8 L- gSignificant figure, 有效数字0 _ N% \7 l% t5 e j: b' P
Simple cluster sampling, 简单整群抽样9 b5 X* a- C# ~% A; x. C5 D( c
Simple correlation, 简单相关- {& o7 u- t% `
Simple random sampling, 简单随机抽样, J9 S+ S! |. Z
Simple regression, 简单回归, y+ W5 Z& }3 J5 @
simple table, 简单表7 y6 ]) X. e% s* q! M
Sine estimator, 正弦估计量0 U0 r; z" w' c# ?5 o
Single-valued estimate, 单值估计
6 e2 S( J/ |! @) u" mSingular matrix, 奇异矩阵4 Q+ A; `' N7 n6 E" a
Skewed distribution, 偏斜分布
& u4 s# q8 I; p0 MSkewness, 偏度
* I) B- {, U( n4 f. b! R- c) vSlash distribution, 斜线分布/ y; a3 f8 p- {9 X. W: z
Slope, 斜率; Y; h) H+ v/ @4 I
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验' {' s; d8 Y7 f8 g0 a
Source of variation, 变异来源
0 {& j* O: h {! jSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
0 m- V9 b; Q( Q. P5 V# ?/ C$ iSpecific factor, 特殊因子9 F% e A O( r& y ]
Specific factor variance, 特殊因子方差
( A/ K" \8 Q( l% N9 {Spectra , 频谱2 ^- p7 [- d: J' a, H
Spherical distribution, 球型正态分布$ k) V( V G4 ?+ `
Spread, 展布
7 T9 l. W+ t9 n6 s# j9 gSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
4 U- R3 X2 s2 e) s( USpurious correlation, 假性相关
$ p$ t+ ]2 k3 n( x5 b- FSquare root transformation, 平方根变换8 i. h/ {( t% r' G
Stabilizing variance, 稳定方差+ F, H* {& j+ k1 P* o! t' I
Standard deviation, 标准差4 O. j, k0 z, q" Q
Standard error, 标准误* J {% J6 F5 d
Standard error of difference, 差别的标准误2 B7 r7 a' R5 w+ P; `. o6 n
Standard error of estimate, 标准估计误差
6 O/ ]4 K R% v; F6 OStandard error of rate, 率的标准误
0 x O4 e* C! g5 R$ V! [Standard normal distribution, 标准正态分布/ \$ ?" N {: E- A' h) y" Y- H
Standardization, 标准化3 \1 P2 }1 N: U9 M8 l
Starting value, 起始值4 ]% N# {) _% |* r1 T* c, k9 K: j# v9 j
Statistic, 统计量
3 h+ \3 L; |* t( z/ r2 | v5 r: |Statistical control, 统计控制/ v, P8 ~/ ^4 P# I5 J1 }$ D
Statistical graph, 统计图
4 d. d6 o r$ cStatistical inference, 统计推断7 C) M$ r5 A$ ?, e, H# s$ q4 e
Statistical table, 统计表
! k! b) U1 ^3 aSteepest descent, 最速下降法! I- X- b* w4 r
Stem and leaf display, 茎叶图" t! A4 N1 T7 \9 d$ V9 t% _; o. k
Step factor, 步长因子* b+ T* P% }# F
Stepwise regression, 逐步回归1 D- w: a5 y i2 X
Storage, 存4 @5 H1 d. h1 y* G
Strata, 层（复数）: X* M, J2 U& A: ~
Stratified sampling, 分层抽样
1 I( [% F* ^, G, TStratified sampling, 分层抽样
; k: z, ~0 g r4 ^Strength, 强度, {( V/ v/ R% {3 P. D q
Stringency, 严密性
0 L( l) B6 Q+ J. Z0 eStructural relationship, 结构关系( g% w9 o/ ^- @- x
Studentized residual, 学生化残差/t化残差) x3 j$ {+ V- h' q+ h" k
Sub-class numbers, 次级组含量 {7 u. r! l: R
Subdividing, 分割) D6 [! e0 k+ K& N* U
Sufficient statistic, 充分统计量
4 z( U8 r( B: p3 H0 LSum of products, 积和
1 l' `- h! M* S" _Sum of squares, 离差平方和( D% K: O; | k9 }6 R
Sum of squares about regression, 回归平方和. q5 |4 L; m: _, y& ~
Sum of squares between groups, 组间平方和8 `% ~- H3 K- q- U& O. l; _% V9 M0 K& ~4 T
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
! v2 f* Z* V* |# \' x. ySure event, 必然事件
0 @/ {' M9 }( f" i6 n9 P7 a0 y9 SSurvey, 调查
% I3 u d( q0 J/ |1 g4 B0 a+ ?Survival, 生存分析9 P! e/ z& C4 V! A! p
Survival rate, 生存率
K, z: g$ S8 \8 y' k) kSuspended root gram, 悬吊根图 e% W* G0 ]) L J3 }( X; J
Symmetry, 对称
! q9 g _8 F' ]3 R. gSystematic error, 系统误差
8 s* x" C8 `: D7 K9 WSystematic sampling, 系统抽样4 M0 b% p) z% y2 Z1 o! k
Tags, 标签
J1 v/ O* E/ Z: P+ K) e) `Tail area, 尾部面积
: `, ?/ W) K2 C0 ^0 bTail length, 尾长5 f; H [- A) P3 c0 C3 Q# i
Tail weight, 尾重
" P' P, }; s: _, o+ ^$ PTangent line, 切线
$ t9 _) J+ E, b( }Target distribution, 目标分布! ~8 ]) j- u6 L! ^
Taylor series, 泰勒级数1 |8 y$ P0 d- e- F8 h
Tendency of dispersion, 离散趋势+ k' [- R- s1 n8 p0 g
Testing of hypotheses, 假设检验6 l" H$ l# _$ i6 Y
Theoretical frequency, 理论频数
* @7 i4 Z& u( |1 hTime series, 时间序列8 g7 f7 ~5 T1 O. |
Tolerance interval, 容忍区间' F5 E, A; W7 p2 ^
Tolerance lower limit, 容忍下限
' ^; z) Y8 \. y: ?Tolerance upper limit, 容忍上限6 w. P# Y4 Q8 v# M6 ^
Torsion, 扰率
' h9 z/ G( _- V% U% \! K5 Y. ]Total sum of square, 总平方和
N- {* ^) ` W: o& XTotal variation, 总变异! {+ I- d3 e B4 }$ u5 x
Transformation, 转换4 ?' V8 d5 y) |
Treatment, 处理
* D: R% y. B& |. t. ^% i1 p# HTrend, 趋势/ ~" a X1 Q# m
Trend of percentage, 百分比趋势
9 `9 {. j" S8 J0 }: t) ^Trial, 试验) r" G2 H; Z3 v4 l8 f5 _+ w
Trial and error method, 试错法8 N' d* l; d# @: w2 p
Tuning constant, 细调常数7 {: ^" E7 u' Z/ A% }% Y* _3 c
Two sided test, 双向检验$ e( r: P3 W- j* \# ^* p7 r! ?& S
Two-stage least squares, 二阶最小平方
7 e$ h f/ k* ^: e, D4 T# O: YTwo-stage sampling, 二阶段抽样0 c, {' Z+ E4 b* ~# g
Two-tailed test, 双侧检验 p0 z; }/ y0 U+ A# A
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ Z) T3 e8 s& K( h+ }, n% X" `, GTwo-way table, 双向表
~: p& L. U# S( k) @9 {1 VType I error, 一类错误/α错误. B5 V- v. r# w7 u% L. i7 x
Type II error, 二类错误/β错误3 |( }6 F, t% |
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
6 i* _( }; }0 Q/ w6 V7 W) uUnbiased estimate, 无偏估计
8 ^- T% v. j4 q5 V/ A# [. C( W6 {* XUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
( {8 x1 c U2 W, l9 xUnequal subclass number, 不等次级组含量, x# M+ I' S, u8 p4 w& {9 o
Ungrouped data, 不分组资料
, J" H3 Z0 N% @2 v% {! nUniform coordinate, 均匀坐标
" U7 u6 D6 ~( M8 _4 R0 z" N+ x3 VUniform distribution, 均匀分布
9 t! e/ m: W6 [8 P7 |, [Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
% {3 @6 ] z# ?( QUnit, 单元
! w- [5 c9 L) ~. qUnordered categories, 无序分类; V( U5 s- K5 x
Upper limit, 上限8 E; `5 Q5 \2 W1 m' c- s
Upward rank, 升秩; ], c. R& f7 j) K w) s8 n5 S
Vague concept, 模糊概念
/ L1 q/ a" r& q- s7 t$ d$ K1 wValidity, 有效性
: R% S( v) A: b# @VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
. P' }9 n9 j. {Variability, 变异性- x; y( F8 C" U+ D, E, |9 T
Variable, 变量
' E" Q+ Z6 G& fVariance, 方差
4 E' m$ n5 O, Z! S9 WVariation, 变异
Z9 t* d7 P0 |Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
" V0 _, R) E% m1 VVolume of distribution, 容积
4 A& N! y$ V) C7 p( g+ uW test, W检验; q8 g" m7 _' s5 a
Weibull distribution, 威布尔分布1 k( W G) b& @' T j4 ^9 l
Weight, 权数
0 X/ y% s/ M& x: X8 y; j0 z3 P% n7 QWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
; [5 N- X* q0 {' v% U. oWeighted linear regression method, 加权直线回归
# w" \# \- F$ X, }% HWeighted mean, 加权平均数
* o! u% K4 r2 ]3 X3 J: ~Weighted mean square, 加权平均方差
) }+ ?; L9 Z! g3 S) p; zWeighted sum of square, 加权平方和
/ j8 t' N0 ] h9 K( m6 `Weighting coefficient, 权重系数
! P1 e/ _. E `3 q! L; _Weighting method, 加权法 6 R, Z( q+ I* M' w! U% _1 r
W-estimation, W估计量
# \" I0 W+ Y# A7 d' W% sW-estimation of location, 位置W估计量
; _! G8 p" p4 d! B' F9 i. XWidth, 宽度
) _9 [7 c+ i$ ]0 e( gWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验" `/ j0 D& x$ k% h
Wild point, 野点/狂点
* k1 E' N; f- t0 NWild value, 野值/狂值: @. |2 S' ]' r; V
Winsorized mean, 缩尾均值
% G/ H- d6 N, r' uWithdraw, 失访 : o' y1 _/ A, X8 r& H6 P
Youden's index, 尤登指数5 {; v1 M$ v& S9 ^ I& ?. ]
Z test, Z检验- F0 ~4 l7 _8 D3 B B
Zero correlation, 零相关
6 L( a0 H* F h4 v; n; h& o. OZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
