|
|
Absolute deviation, 绝对离差
; x2 C! B- s5 y: YAbsolute number, 绝对数
# P9 G3 ? Y% \+ p# kAbsolute residuals, 绝对残差 v! L) ^" w t' |
Acceleration array, 加速度立体阵2 R2 u5 M6 @( I* N/ P* Q8 b
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
; h& b( q' o3 M6 R/ V5 fAcceleration normal, 法向加速度
& w# s% P+ [. WAcceleration space dimension, 加速度空间的维数5 j1 k% o+ N" C) A
Acceleration tangential, 切向加速度# {1 i' `4 p$ e6 r( _
Acceleration vector, 加速度向量( ^; F1 z, f' W) K- j( c
Acceptable hypothesis, 可接受假设0 z* B# B3 K$ p" r4 a. P) r/ `
Accumulation, 累积* b5 |9 u% H: K W) C
Accuracy, 准确度
. n% K2 w& Q0 g/ d2 f$ i% \Actual frequency, 实际频数8 |( L% q) X* E2 j( P+ x/ ?
Adaptive estimator, 自适应估计量
# A% S/ `/ ~6 B' {1 F0 s9 ~Addition, 相加% F* y! F' s3 a" ]1 Z. D; F' p
Addition theorem, 加法定理
: Z& g: w0 Y$ tAdditivity, 可加性
# h# i. Z# q$ g: C& E0 e H* W( JAdjusted rate, 调整率& z, C% c/ h" a# f, {3 r1 S
Adjusted value, 校正值
. x$ r" d6 t& Z+ J6 B8 ~Admissible error, 容许误差% W1 B4 D; `( ?
Aggregation, 聚集性
* Q) x8 q9 r- X) j. A- dAlternative hypothesis, 备择假设
: y# n6 z. Q7 Y8 C g: J3 KAmong groups, 组间, ]% y, d+ b B7 w5 X' D' e3 q
Amounts, 总量
; _0 t, g V) q- ^, g1 }3 XAnalysis of correlation, 相关分析
0 Q- Q2 w; Y \6 ?7 OAnalysis of covariance, 协方差分析
+ K/ _( p+ z8 z0 V* W! hAnalysis of regression, 回归分析) G- Z7 S/ w6 u
Analysis of time series, 时间序列分析
n$ _; T: J3 f2 m8 r7 i3 aAnalysis of variance, 方差分析. y6 {2 @$ x( s, j2 r9 H, I
Angular transformation, 角转换
( B8 I. Q" ?/ x" O( J7 nANOVA （analysis of variance）, 方差分析5 Z+ K7 _4 v( g+ R1 |2 F
ANOVA Models, 方差分析模型% j' w! k }$ O" R3 v
Arcing, 弧/弧旋
, u7 |& V$ r$ n% x( NArcsine transformation, 反正弦变换
3 z- @& ?6 y. t; q( l) mArea under the curve, 曲线面积
2 ]& I( G, d6 HAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
2 ]/ y& ?: s8 g: N% S( ?0 pARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 / o, d" a+ l; s5 Z% q
Arithmetic grid paper, 算术格纸0 o5 o* l4 v9 S& ^2 S
Arithmetic mean, 算术平均数
- @: H5 c/ K) C- UArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
: s' {2 O1 U/ d/ y1 ~' yAssessing fit, 拟合的评估
; K2 Q0 X9 y; @Associative laws, 结合律- S i0 L3 |1 K% s, h
Asymmetric distribution, 非对称分布# U8 ~5 D, ^; h+ ?/ A; v7 U* r$ _
Asymptotic bias, 渐近偏倚* D" ^1 z) d3 f1 o' h0 C0 ^
Asymptotic efficiency, 渐近效率
3 Q5 b: a0 U0 K6 k! BAsymptotic variance, 渐近方差
# p# a2 {7 D/ |- b/ x. sAttributable risk, 归因危险度" \6 z5 {5 }3 M: k4 l O: M% v) c
Attribute data, 属性资料: n' W2 o+ O6 h6 v" K
Attribution, 属性' N! o+ ~4 k/ x' u
Autocorrelation, 自相关6 {9 {0 y% {. O
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关1 {* ?# k7 ~& E. [
Average, 平均数( [: D* N# R6 o) F. D7 ?8 ^4 g
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
2 c: }$ S- y m7 ?Average growth rate, 平均增长率7 t; [0 m& H- A
Bar chart, 条形图; t' b% }8 D& ?: X& w9 w
Bar graph, 条形图
0 v# M4 C# ^: U4 H" fBase period, 基期+ e5 E$ X$ g% S }' [- ^
Bayes' theorem , Bayes定理% g, X; z: L& J7 G0 P, T. H
Bell-shaped curve, 钟形曲线/ w, J$ `5 n$ d
Bernoulli distribution, 伯努力分布' P# p3 }! a- ~$ i( ]6 ^ v) I
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
4 i: l( ?7 U& ^& Z5 Y* x- I% ^8 XBias, 偏性0 d/ `. p3 P2 e' B9 t" x9 B: |
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
' B6 f4 {$ q6 i' |Binomial distribution, 二项分布
; W# n$ S+ ]* V- `- qBisquare, 双平方
/ J0 i* b, M, A- @# DBivariate Correlate, 二变量相关2 ]: V0 m) u1 z5 m7 u
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
' q; Y' V5 u) s5 j/ t- ~% VBivariate normal population, 双变量正态总体% o; z* E+ y) _- b' C" G) }
Biweight interval, 双权区间 g7 l& } t* K# A" s9 V
Biweight M-estimator, 双权M估计量
8 m2 V/ d. D. K5 K8 [/ X. JBlock, 区组/配伍组$ F0 [; p) H2 m/ H# a
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
* C+ C8 @$ d) \8 w; {Boxplots, 箱线图/箱尾图: J; J. Q8 U+ B! x/ m# b
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点$ p3 r5 P3 s% b, L$ \
Canonical correlation, 典型相关, T$ F5 x! ~0 c& p. P
Caption, 纵标目
& X& M7 U8 o) C0 C" u" J/ Y! C+ e3 qCase-control study, 病例对照研究6 H1 R" C( z: ^6 Z& i
Categorical variable, 分类变量; l: l& y4 W# L' L/ Z+ {3 {
Catenary, 悬链线
$ R1 ^9 |! M3 _" I1 R' j7 N* BCauchy distribution, 柯西分布
3 }) O" w- v: P# Z2 ZCause-and-effect relationship, 因果关系
1 s; B9 \1 `% C( RCell, 单元
! f) j; n' _* ~+ M$ uCensoring, 终检" R6 `1 J/ t; W
Center of symmetry, 对称中心9 I- v" |1 g2 {, ?1 g" ~" ~/ {' y
Centering and scaling, 中心化和定标
& F. \* k% z& u3 I( JCentral tendency, 集中趋势
( Y. t' U4 J. L* C$ H3 {1 D- x( CCentral value, 中心值3 K$ Z$ g/ E; M* O! h5 s
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测! x/ R0 h& Z5 x
Chance, 机遇
( H) E, V! t7 Y; M7 UChance error, 随机误差, {$ {( p5 z9 C1 d
Chance variable, 随机变量9 N( }3 U( B8 X& K7 P
Characteristic equation, 特征方程/ H, U5 D/ s! j/ }0 h
Characteristic root, 特征根9 a; x/ @$ Z, S7 p% Q' P4 F9 D
Characteristic vector, 特征向量
0 q3 Y8 i* P. ]' | u. WChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
& i: ?: `' [# k4 e* ]: F x% TChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
+ Y- g1 S2 B' O8 j7 m, A, }) hChi-square test, 卡方检验/χ2检验
- |$ ^( n8 }7 ?6 V" fCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解( k; `6 M- q" [
Circle chart, 圆图
) g. x7 u2 p% O$ U) K* m- V+ D* CClass interval, 组距. u& f; C1 j+ f/ D( x' x# F
Class mid-value, 组中值& I+ M* n8 n2 R/ U. O J2 U/ P* b
Class upper limit, 组上限
. a* a* h" K K4 u& Z0 n( p; uClassified variable, 分类变量; T4 Z" s x4 G* M
Cluster analysis, 聚类分析/ i; F+ P+ S# \/ e$ p
Cluster sampling, 整群抽样
+ j. Y, O D) z: P3 kCode, 代码
2 @0 u) G1 O" I/ [* h6 L' wCoded data, 编码数据* w R( P' h* \; Y# \0 _* a
Coding, 编码: q H7 Q0 Q& O: m- m6 u! `
Coefficient of contingency, 列联系数
# @* R7 @5 g- n7 h6 a! G' m: TCoefficient of determination, 决定系数! e1 y" J" l4 k$ x+ d
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
2 z; K8 I" u, g% RCoefficient of partial correlation, 偏相关系数7 n! h& A; s L6 ?6 t
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
, ]' k1 n. s* Z9 r5 wCoefficient of rank correlation, 等级相关系数" i, _6 T# ~) @# L
Coefficient of regression, 回归系数
3 s' d* z; h4 W6 C9 `Coefficient of skewness, 偏度系数) W; V/ |$ h) \" [
Coefficient of variation, 变异系数1 w1 o" w8 H7 u6 z
Cohort study, 队列研究- L! H- }+ E9 D) X
Column, 列
e* `/ c9 j% l1 M) f) _Column effect, 列效应2 [0 G* H% ?8 T# P
Column factor, 列因素
* V& j' H- A, sCombination pool, 合并
; X5 }2 e+ w) i9 C# fCombinative table, 组合表( v' B: i" a/ S8 [
Common factor, 共性因子7 X' ^5 f. Y. d3 B
Common regression coefficient, 公共回归系数
& H/ N7 \/ s3 CCommon value, 共同值
, p# j3 W3 P* f O, T! DCommon variance, 公共方差
2 X5 n( g! ]9 V8 u( R. B9 \Common variation, 公共变异8 [3 R U! Q6 e3 x2 T, W9 i; o
Communality variance, 共性方差0 {' c5 D/ h. \+ A/ `
Comparability, 可比性: F4 L6 l4 ?# [
Comparison of bathes, 批比较
C+ {# p9 U/ v2 q. @ M5 |; o( \1 sComparison value, 比较值
, A5 `* k9 C% |3 k+ H2 HCompartment model, 分部模型
) o4 D' p3 E }$ T1 c5 SCompassion, 伸缩
* @0 d' H4 ]7 ^# ^Complement of an event, 补事件! m, D0 J2 f+ x3 m6 f! Y3 `! e: [
Complete association, 完全正相关: l- L# I, f1 s9 d8 Q% A% u
Complete dissociation, 完全不相关- G3 p' t" N/ {
Complete statistics, 完备统计量
; [3 J7 \, a* A; JCompletely randomized design, 完全随机化设计
7 |3 Y* ^' @ d& C; s. J1 J! z# sComposite event, 联合事件
/ B4 F" f' F/ @$ L Q% sComposite events, 复合事件
+ ?, X* H0 T# V. GConcavity, 凹性
( O4 C6 O' l dConditional expectation, 条件期望
* G0 A9 C5 h) C3 {7 `/ tConditional likelihood, 条件似然% j5 o1 T. U! L. @# \4 E8 h4 y
Conditional probability, 条件概率( Y& U# f. J! ^9 U! G& a2 O% P
Conditionally linear, 依条件线性- S% G! ?5 t: Y4 ~
Confidence interval, 置信区间
8 S) t, T% `6 w8 z+ O0 wConfidence limit, 置信限$ |3 M/ a" O( |6 D# F
Confidence lower limit, 置信下限, P/ p$ J1 l+ i7 D5 w
Confidence upper limit, 置信上限
4 c8 G d2 c8 X O8 _4 CConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析; W2 O0 q G0 w0 A8 f, [2 U
Confirmatory research, 证实性实验研究! K" D( j9 @. h. U; R) a' A
Confounding factor, 混杂因素6 r+ d- p% S4 l: r3 _# |
Conjoint, 联合分析; O" ?2 X& e+ V
Consistency, 相合性5 }7 S, h( J' {, w
Consistency check, 一致性检验5 ] ~. r9 V0 p: F
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
8 I5 T) l- o, j% K( j! @Consistent estimate, 相合估计* B% G; \5 J6 H
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
% ` X: u, [+ M) f' K/ `: g7 jConstraint, 约束8 R/ W7 w: S" }) z; i1 ^
Contaminated distribution, 污染分布
) M9 o% |2 K# }, S2 Z9 qContaminated Gausssian, 污染高斯分布" i+ ?2 w3 T% H* C( } t, J' I
Contaminated normal distribution, 污染正态分布4 t0 [) @0 b% c0 }0 V
Contamination, 污染
: I. ^4 u+ s5 ]8 s" TContamination model, 污染模型
! A0 b' h% B. C( F! n1 W( g- wContingency table, 列联表9 m7 x* @ N. U- ^5 c
Contour, 边界线
# y8 ?( j: A6 t j% U0 `Contribution rate, 贡献率
( J+ a. n# z+ ?7 YControl, 对照8 _* a7 H2 D) \) f
Controlled experiments, 对照实验. r- L. _( l$ }: O) _$ x; R- }
Conventional depth, 常规深度4 v# @/ d: T6 Z
Convolution, 卷积
8 X" F6 c" [) D* e) ]Corrected factor, 校正因子6 I+ [3 s3 f( o% p/ w' G$ R
Corrected mean, 校正均值
9 B1 x5 w% b! c" W6 Z( fCorrection coefficient, 校正系数
4 |; m8 D# ^! o! f% rCorrectness, 正确性
) Q5 S. U e) T6 zCorrelation coefficient, 相关系数% r) `: Q+ |8 ]9 w6 P
Correlation index, 相关指数; m" D8 p, J' s* g
Correspondence, 对应
5 v& ^. L1 S7 X P- {Counting, 计数! _+ y/ K& B Z( n
Counts, 计数/频数
( ^- O9 T% j1 }4 \9 D. j3 p9 XCovariance, 协方差
6 T, q7 Y$ A3 D6 u) b- V4 _Covariant, 共变
, c1 ~9 ]0 o- \5 X$ J& ?2 Z) `$ `4 FCox Regression, Cox回归
. Z" X1 c& ]' q+ M, yCriteria for fitting, 拟合准则' m3 H+ [' Z0 B* J- ^$ m# o! [
Criteria of least squares, 最小二乘准则4 }' j) S9 y; n: {& |) f
Critical ratio, 临界比& W! r" b3 V; K" o
Critical region, 拒绝域9 D1 Y. N) x. J- k J6 z
Critical value, 临界值
- k2 M9 {' c4 U e3 K6 ?Cross-over design, 交叉设计" k# n3 V3 ^, Q% O6 E s0 H; o; D
Cross-section analysis, 横断面分析3 g$ c5 m! x! ]+ y
Cross-section survey, 横断面调查
" x, b; Q) K% gCrosstabs , 交叉表
' O4 ]! `& [6 ?. q2 TCross-tabulation table, 复合表' n3 \5 I: Y) F7 \ b
Cube root, 立方根
! Z3 L* {. j( `7 ^Cumulative distribution function, 分布函数
- ~& j0 z& O' [3 ICumulative probability, 累计概率
7 h1 [3 }" Y" R1 G TCurvature, 曲率/弯曲2 ]: G7 L! W# ~, k5 ]% Q* l/ s% z
Curvature, 曲率4 f, P) i! q& D- M4 D
Curve fit , 曲线拟和 ; v. L. g' P- a' r! {9 U8 U- W9 p4 {
Curve fitting, 曲线拟合
& g! c0 o! Q: |, `4 A6 [Curvilinear regression, 曲线回归
}; y0 X4 @% h5 f9 y% ~/ M8 }Curvilinear relation, 曲线关系& D* ~/ S# Q/ H8 R1 }8 C
Cut-and-try method, 尝试法
9 P4 I' m- c# T3 [) T* M: sCycle, 周期+ q4 x/ _6 ?. Z- G n
Cyclist, 周期性# |* \' G# E6 W! r: }* D
D test, D检验
7 Y/ j C; {7 x/ CData acquisition, 资料收集9 F7 s1 ?6 w! A4 E3 f, {
Data bank, 数据库9 G/ q; R/ r: h0 D
Data capacity, 数据容量
6 x$ Y0 v' H3 P) H7 Q1 ^# G# E! AData deficiencies, 数据缺乏
7 {0 W6 h1 Z& JData handling, 数据处理
3 s5 F7 V2 ?6 Z- cData manipulation, 数据处理8 W) ]% H: [2 S3 v' k
Data processing, 数据处理
) G, S% `& x) ]/ ?Data reduction, 数据缩减, W! F" w6 D/ t- s' h5 e8 A
Data set, 数据集
7 E$ y1 k. c! [Data sources, 数据来源4 p, l! }0 x2 t+ N) ^0 n" ^
Data transformation, 数据变换
) @* [5 v& @( Q6 a2 R+ g- |Data validity, 数据有效性
$ q2 b9 F% M. v, H6 sData-in, 数据输入
9 k/ |. u/ C! p0 z6 Q, x( JData-out, 数据输出+ {# s' C! ^$ ?. X* K
Dead time, 停滞期4 k5 w7 E% C& q& ?# d3 ^
Degree of freedom, 自由度0 d. `4 [ X C, Y5 @
Degree of precision, 精密度
- {( q5 k/ a0 N' T1 V' FDegree of reliability, 可靠性程度
4 n' z$ @' m( l, J x. w. g9 DDegression, 递减5 y u3 a! g$ H" Z
Density function, 密度函数3 [( r! s C; m
Density of data points, 数据点的密度8 o1 J% `/ Z1 Q9 E
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
. t+ Z1 |( P, {! o4 k+ V9 \; n# F8 wDependent variable, 因变量" c! J6 _5 {0 P; [
Depth, 深度3 I# B# D" b2 e4 }8 I
Derivative matrix, 导数矩阵$ ~4 f$ y A6 C/ T
Derivative-free methods, 无导数方法
# C& N! `! f0 E8 b5 W4 ADesign, 设计0 T' S, E% Z4 e/ B
Determinacy, 确定性
8 v( M0 r; z z! D2 X+ V; w% dDeterminant, 行列式
( G8 ]( x: } E4 P" i$ G/ @ y- ?Determinant, 决定因素
% X4 a K) v! V: xDeviation, 离差
, H; u" y! ~) I1 i% T' p& JDeviation from average, 离均差$ h; ~0 O2 g8 G/ P4 p" v( A$ n% ?% O
Diagnostic plot, 诊断图. `4 h7 U& N9 w' N+ v9 ^/ K
Dichotomous variable, 二分变量
$ k' p C' [: ~, A" B" C2 y/ S4 tDifferential equation, 微分方程
/ U4 P1 M5 \: l% _, N* X9 jDirect standardization, 直接标准化法
6 B% L) C5 x0 }/ kDiscrete variable, 离散型变量5 |( p6 P/ ~. j
DISCRIMINANT, 判断 * i7 W( N, [! K2 b9 H0 E6 T, o
Discriminant analysis, 判别分析
- z7 |9 n- {; n7 RDiscriminant coefficient, 判别系数! [& s8 C O4 ], y' Q5 I
Discriminant function, 判别值
, E( B# ~2 U" XDispersion, 散布/分散度" @! f4 ]/ P1 a5 g# S, V1 Q- M
Disproportional, 不成比例的
( \+ M9 b2 i8 W2 a# D# @ H' \" N) hDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量9 g' a* z' z7 S
Distribution free, 分布无关性/免分布" x. _8 P' t+ o d6 H. a7 L
Distribution shape, 分布形状# Z) N3 k, p' l' C
Distribution-free method, 任意分布法1 O+ ?/ E) i1 t% U
Distributive laws, 分配律
) D+ g+ h% G7 G+ `/ X$ [Disturbance, 随机扰动项& p$ e4 g: u; ?
Dose response curve, 剂量反应曲线1 u$ _* D( g) V9 S, a5 [
Double blind method, 双盲法. |$ f& [% {( b& E
Double blind trial, 双盲试验, u" r( X, G+ i' p; A' p
Double exponential distribution, 双指数分布- \ t! j0 l- i8 B. J* |1 [
Double logarithmic, 双对数8 u* d- I2 `0 L
Downward rank, 降秩' }6 H* S6 F2 X( l
Dual-space plot, 对偶空间图
0 x/ e2 |- v/ o: NDUD, 无导数方法
) w: P W/ ]2 h7 ]+ T$ _7 O, oDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
9 F8 x5 _8 x! Q( m xEffect, 实验效应
5 b1 \' M2 O' r% t# ` a0 k3 a' XEigenvalue, 特征值4 ?3 l9 O7 O% I( o' w" b
Eigenvector, 特征向量6 E; m: k) q! v: O9 r. L0 O# B. f
Ellipse, 椭圆
/ t, B5 W! J! ?9 X/ LEmpirical distribution, 经验分布
; p8 _* z& t$ N* i8 P, NEmpirical probability, 经验概率单位" B) B; S6 O& Q$ d) Y/ \; S- z
Enumeration data, 计数资料( q: y0 F9 i/ [% G H6 D& S) d
Equal sun-class number, 相等次级组含量
( Q- F, X- g4 k6 y4 {' N EEqually likely, 等可能7 V- A) H( A. I
Equivariance, 同变性2 [& i0 K/ Q( s! f d
Error, 误差/错误# H3 i+ b! e# o4 l0 v0 w
Error of estimate, 估计误差
4 z5 n3 c6 E0 n% I4 m7 HError type I, 第一类错误
; ]$ s7 Y2 R& d1 r1 e8 OError type II, 第二类错误
+ }( x: m: o7 X& m1 kEstimand, 被估量' R( S. [( j8 y0 {
Estimated error mean squares, 估计误差均方! B6 r1 ~( S2 P; q: T
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
, }4 l. X# R+ [, eEuclidean distance, 欧式距离
5 `- |5 i- R/ r: q7 u5 D) ]/ _Event, 事件' l5 G. ]+ [6 V& n4 j: Q
Event, 事件/ l4 ~3 ]8 T7 \* [
Exceptional data point, 异常数据点
. \1 v# j3 p* j+ _3 L4 r8 tExpectation plane, 期望平面) z: ]1 X# ?- x0 `% `4 {
Expectation surface, 期望曲面, t$ d! L4 A! d, f, r
Expected values, 期望值; n7 O; j9 @( k3 y* h7 V
Experiment, 实验" t9 Y1 B+ y5 Y: B, s! c
Experimental sampling, 试验抽样/ P, }5 E" f8 U9 @5 w
Experimental unit, 试验单位
' Y' n/ O( o2 ~& @Explanatory variable, 说明变量
: \! |8 u4 m) r$ _; j+ VExploratory data analysis, 探索性数据分析
" e& Z2 A& H. x @2 D4 K7 tExplore Summarize, 探索-摘要
$ k7 ]" w& I; W- x4 ]8 I% gExponential curve, 指数曲线$ [9 A5 e, s) x2 s) j" P+ L
Exponential growth, 指数式增长
! ^: {- `2 y8 C8 W* J: r" ]" x) oEXSMOOTH, 指数平滑方法
9 t; L" e' F; S& n: E. ?1 xExtended fit, 扩充拟合
S* \9 x7 u* @) H) hExtra parameter, 附加参数
" o2 F+ N6 w3 r: V( C4 k' y* MExtrapolation, 外推法
$ L% i' D! N$ v1 |* m! {! @1 UExtreme observation, 末端观测值
' z. @3 ~5 B; s9 JExtremes, 极端值/极值6 D# m0 r: Q' [
F distribution, F分布
. V$ k- o: J3 X( F- ~1 T$ Y, a: QF test, F检验 E. E& d) ^+ ]& `$ J c- ^8 D8 o; Y
Factor, 因素/因子) v4 ~! P' G, g
Factor analysis, 因子分析% Y+ w+ G% [% g% D
Factor Analysis, 因子分析
0 U+ p7 f0 p: o( C8 x8 i+ `Factor score, 因子得分
) M' k6 D" {6 O5 GFactorial, 阶乘
, Y) N+ r2 `' iFactorial design, 析因试验设计6 D- d* n0 ^( U7 @- a
False negative, 假阴性
3 V/ x8 p. M) ^- DFalse negative error, 假阴性错误
6 N. n. \6 V. x: _Family of distributions, 分布族
: y0 d$ B1 V* a J! H4 x0 HFamily of estimators, 估计量族( E1 D% e4 c* s- D9 i4 s5 x+ R( I
Fanning, 扇面/ L% ?4 b0 L x- L
Fatality rate, 病死率% A; ^8 U; ~2 n9 X% U0 V
Field investigation, 现场调查
# V, y0 R1 M1 O Z" _Field survey, 现场调查, k# k9 T( v) ? v1 V, z( k& f( ^
Finite population, 有限总体
( ]$ Z$ `* ~/ K x5 F6 t0 T, RFinite-sample, 有限样本
# K5 ^4 T# H$ G lFirst derivative, 一阶导数) Z2 L3 g6 U( i, B7 I
First principal component, 第一主成分
1 \4 g9 a! s% C; D. v4 q' g8 _' ZFirst quartile, 第一四分位数
+ o4 _& d$ G$ u. G9 B# iFisher information, 费雪信息量% @- E, f( F l0 r! V) `3 p$ X
Fitted value, 拟合值
. P% `" `! T2 G8 D# k9 KFitting a curve, 曲线拟合
" r( v, h, J$ K( p$ v6 @ XFixed base, 定基
* v* R' c' w( E" `# D% l/ ^Fluctuation, 随机起伏
e: [+ Q* n* E. G* m7 c yForecast, 预测
& p& P2 O, C- A! E( [$ c' p9 {+ lFour fold table, 四格表
, z( U6 t; x+ v- {' r- o0 uFourth, 四分点$ Q# S6 |, D7 e/ X. \! ?9 y; a+ E
Fraction blow, 左侧比率7 a2 k; C9 d7 ~. B1 b" P
Fractional error, 相对误差
% J$ w' }0 w: a2 P1 l; ~Frequency, 频率
* w# m7 R6 u U# f" {' y0 G" [* qFrequency polygon, 频数多边图 E" Z9 Y% O, _0 [% f2 J& {
Frontier point, 界限点' M9 P! U1 g7 X9 q' n& U1 ?+ Y0 j3 H! J
Function relationship, 泛函关系
" j7 q; Y8 \; l/ @4 ^Gamma distribution, 伽玛分布
6 U7 u I" _; cGauss increment, 高斯增量
- f2 k$ K5 d, |; H7 S. S3 E+ nGaussian distribution, 高斯分布/正态分布 |5 E: k7 O8 t" s$ U
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 j; c9 U0 c9 q, m" v4 a( QGeneral census, 全面普查" K7 a5 o1 Q4 G1 T6 d
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 6 h! H- ?3 e6 W- O# A
Geometric mean, 几何平均数+ s* V+ Y. A$ ] ^+ s6 W+ x
Gini's mean difference, 基尼均差5 j7 N8 B1 W Z2 D( B e
GLM (General liner models), 一般线性模型 1 y, m5 |5 u- t4 _7 u
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
! `# ^- z, z3 i* ^. l2 _$ d7 {9 FGradient of determinant, 行列式的梯度8 Y2 R! c; W) U. D- o0 C
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
4 H" ] e) D- M7 W0 I( L7 FGrand mean, 总均值( E% k4 N3 k# T& z
Gross errors, 重大错误
4 q7 M7 K3 F5 v! i- mGross-error sensitivity, 大错敏感度 A: ^1 v. n# O. ?/ A% E
Group averages, 分组平均+ W" y. H. L# I0 g1 L3 ?5 Z$ k& U
Grouped data, 分组资料
. l# ]; g4 d8 F* X1 zGuessed mean, 假定平均数9 _, l2 d7 B$ r& `" ^
Half-life, 半衰期" n; {' d2 v. @+ a: z
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量! y2 p" I2 E/ e: o! H' D& G
Happenstance, 偶然事件
: c6 i) ]$ G2 y2 a$ A+ r. `; X4 wHarmonic mean, 调和均数) L6 F; u a- {, r) S4 |
Hazard function, 风险均数
8 B+ \% z- ~# K `& K8 T5 @Hazard rate, 风险率
& j L. W9 }% |& DHeading, 标目
$ h; Z; ^7 u% Z# r0 L/ X, s0 lHeavy-tailed distribution, 重尾分布6 V* G: S) p& k1 }
Hessian array, 海森立体阵
: h+ {. f( w4 JHeterogeneity, 不同质* a# g. t% Y n3 i3 K4 b
Heterogeneity of variance, 方差不齐
3 z- y$ U+ t* Q" V: r; y9 f. DHierarchical classification, 组内分组1 p) X* c" `$ Z! q F
Hierarchical clustering method, 系统聚类法4 o; J" U! D# v( j
High-leverage point, 高杠杆率点, Y4 m- z) E$ T6 G; A' E5 }
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
+ n' ]" f) C% jHinge, 折叶点
7 y2 f$ p( p( S9 D8 o3 q, |8 v- PHistogram, 直方图
. T: X/ Y }' h" ?* G& g4 hHistorical cohort study, 历史性队列研究 + E o8 G4 z8 T- E. _ l) t u
Holes, 空洞' B$ N, G! S: |
HOMALS, 多重响应分析
& n) W- Q! m/ g( vHomogeneity of variance, 方差齐性$ P1 o$ C1 p: s" g0 Z, `9 H+ G. Y
Homogeneity test, 齐性检验
9 s; D% Z8 ^" y! |& P6 u* b% x* h; r' X; ^* THuber M-estimators, 休伯M估计量+ c; N4 ~8 g# X: P; V4 z; I
Hyperbola, 双曲线- z( ?+ m i8 K9 h2 W
Hypothesis testing, 假设检验% p$ ^' E" s# h7 u
Hypothetical universe, 假设总体
8 ~8 y9 v" t5 o4 n2 \; v) EImpossible event, 不可能事件
& Z' E+ h; A# I! w2 fIndependence, 独立性
- O0 T# g' |- A( q) AIndependent variable, 自变量( F$ U0 }1 V7 S0 M- k- K
Index, 指标/指数: Y4 g2 W7 N3 x Q+ j
Indirect standardization, 间接标准化法
6 D- }1 o) C' y L' v- O" i( G/ f* WIndividual, 个体0 K# w" J2 z- C
Inference band, 推断带, W" c& q4 v) Q7 ]9 k& w
Infinite population, 无限总体; g. Q/ |8 W0 F9 `9 w: k7 y
Infinitely great, 无穷大; v; ?1 h" E# Q# a+ N
Infinitely small, 无穷小( A$ W& y" ?' E+ b, b: y) k( O
Influence curve, 影响曲线
, w6 x6 H% K) }. TInformation capacity, 信息容量7 t/ T8 u0 L% b2 B9 a
Initial condition, 初始条件
$ Q: b' I' ]5 b1 E: q |Initial estimate, 初始估计值
9 R! U) X) @, C5 JInitial level, 最初水平$ O9 Z$ y% {' r3 Z' t, b
Interaction, 交互作用! R Y7 M& G; ?& t0 t9 s- c5 ^
Interaction terms, 交互作用项) A4 |# @1 \, H% n, K7 k6 A% G4 c
Intercept, 截距
. U7 @( |3 ^/ M7 N* \Interpolation, 内插法 x/ m. x+ y8 Q7 L
Interquartile range, 四分位距1 u4 f0 A; G- N" d
Interval estimation, 区间估计; i8 t" j5 r, U2 F* B1 P: u& A
Intervals of equal probability, 等概率区间
6 R# k8 ]( b5 K0 QIntrinsic curvature, 固有曲率8 `3 t* C( w$ K1 Y8 i" T. i
Invariance, 不变性+ ]- S, d) @$ B/ ~: X6 z
Inverse matrix, 逆矩阵
* \: n+ F3 L% n- N! H' AInverse probability, 逆概率
! `9 a9 M7 z: u: n$ T% RInverse sine transformation, 反正弦变换% t: K) S% }; c: }+ S
Iteration, 迭代
) m# ~0 }6 p7 D" d6 P7 x$ yJacobian determinant, 雅可比行列式
. ?$ k- w h4 d: a5 F1 S7 }/ o' SJoint distribution function, 分布函数. r9 t! H4 `/ o; [+ J$ a
Joint probability, 联合概率
G- }9 l. k+ H B8 e1 ZJoint probability distribution, 联合概率分布
$ l' h# f' H7 f. x' zK means method, 逐步聚类法- V5 H3 m1 g* q/ e* X/ M
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 * J* E; _9 t) T. {1 b
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图4 M# p9 G# h6 _& c
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关. o5 K: a1 T0 ^; C* v5 Q$ L' r! M7 p
Kinetic, 动力学& w+ S& F3 I& z" f2 v; l
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验3 W$ o c2 C. i
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
. O0 |2 x' W! l+ a3 f1 t. EKurtosis, 峰度0 v# w0 j4 a0 z0 y- m
Lack of fit, 失拟/ A' b) S6 k; E/ t
Ladder of powers, 幂阶梯
' f$ A% U" E8 k- }5 D- iLag, 滞后- ~0 ]" S) D" R5 y" E9 S7 ?1 i
Large sample, 大样本
7 i% E6 k2 v# y4 b; fLarge sample test, 大样本检验
# ~7 |4 b) s4 W4 pLatin square, 拉丁方3 ?3 e6 }* a# n- N0 s/ X/ u$ _, V& \
Latin square design, 拉丁方设计
# w( U1 y* Q' k" F, G6 ?- BLeakage, 泄漏
( }9 V5 K O/ K/ mLeast favorable configuration, 最不利构形
$ b* ~$ Y% }4 R; K. _( nLeast favorable distribution, 最不利分布
4 S4 ? l1 ~/ ?# M8 {Least significant difference, 最小显著差法7 l3 M' A1 } B! |! k8 v1 n
Least square method, 最小二乘法; s [! `' Q6 u& r2 N
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ v% x6 K* ^2 Q5 @8 Y# R, b
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
4 ~0 p- M$ C2 `0 R" @/ ILeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线; Q" D' X! o6 X0 n
Legend, 图例
6 X! @8 @6 ?4 S: z: W! gL-estimator, L估计量
6 R/ v4 C9 O( _ C; B. dL-estimator of location, 位置L估计量
: ^5 h, O- O, q! i5 ~ h& [5 D7 jL-estimator of scale, 尺度L估计量6 d! S9 {) @2 b
Level, 水平/ a) S3 O, R6 h, F. }9 z+ T! }0 J
Life expectance, 预期期望寿命
W; m! w$ F+ t% {$ WLife table, 寿命表
! d- r3 Q! I& Z1 l6 k5 v/ sLife table method, 生命表法" a0 O5 d- p$ B. U3 O b
Light-tailed distribution, 轻尾分布
3 X% S( i% O o6 I WLikelihood function, 似然函数/ v$ [3 p$ J4 h
Likelihood ratio, 似然比- N' U3 `& h! r
line graph, 线图
" S. [9 J/ d/ ~7 CLinear correlation, 直线相关& ^9 ^! i# J6 J0 d$ R2 E
Linear equation, 线性方程
- S5 `% `% D- T2 kLinear programming, 线性规划
) a( x0 u7 y! N6 BLinear regression, 直线回归 l: e. f; Q1 q. C) m
Linear Regression, 线性回归
5 c( d6 W/ V) d1 N! HLinear trend, 线性趋势) Q& O# M4 ` ~% E* D
Loading, 载荷
, w% E* V$ S9 K8 sLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性7 ]) h9 R, n& c9 N: p
Location equivariance, 位置同变性0 d7 n+ n) ~- H
Location invariance, 位置不变性
, m, I; [* x, ]* ULocation scale family, 位置尺度族
* I6 @" X2 h5 Q* DLog rank test, 时序检验 + z1 ^( q5 {, a; P, [
Logarithmic curve, 对数曲线
8 H( @, r0 x* ?# lLogarithmic normal distribution, 对数正态分布* m. Z' g/ p- h
Logarithmic scale, 对数尺度
( x- B4 Y' t- d0 \Logarithmic transformation, 对数变换" o$ Q( J" l* E- x( q8 Q' z
Logic check, 逻辑检查
" ~$ q5 p( F2 i6 ?* S% a: hLogistic distribution, 逻辑斯特分布
4 g+ Q& Z* _( y! a6 uLogit transformation, Logit转换
% a/ g4 e6 X$ u5 B& N. GLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
0 d; E' N+ K3 I4 i+ C( fLognormal distribution, 对数正态分布
* l+ }2 N% j s+ a- l4 ~* ?Lost function, 损失函数( z1 |/ x9 l& S! u4 L3 Q
Low correlation, 低度相关
" h% K0 E3 f/ y* hLower limit, 下限
8 N# f+ q" A$ Q1 YLowest-attained variance, 最小可达方差" b6 f) A9 \8 d% W7 \4 f( I6 w0 D
LSD, 最小显著差法的简称) N- L. d) x! T" y. g
Lurking variable, 潜在变量& Q, Z! S6 X# x% S% o- {
Main effect, 主效应
% P) D3 s& r' l) c1 R; ~Major heading, 主辞标目
$ s8 ]3 O( S @6 ]( tMarginal density function, 边缘密度函数* q% B1 u k5 T
Marginal probability, 边缘概率
# K6 _- P6 T0 r3 o8 j* g& b+ y1 z4 qMarginal probability distribution, 边缘概率分布
# Y0 p% a$ S5 T7 e+ y8 y* gMatched data, 配对资料- p' O7 D4 t( F: c5 H2 d
Matched distribution, 匹配过分布3 `; c% T8 e% a9 s. ^% G! ^
Matching of distribution, 分布的匹配
0 D* i! r4 g0 Z) `! O$ w+ cMatching of transformation, 变换的匹配
1 S* }5 h8 F0 y- [" i) d; a4 U! M9 i# ^Mathematical expectation, 数学期望5 \( @" r* o$ q
Mathematical model, 数学模型
! H' ~# D$ l/ ~# m) K- @0 ~Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
" X% L6 f$ i) u7 h7 @) W( ~. vMaximum likelihood method, 最大似然法
( P" h, U* W. I: AMean, 均数
; y* ]# {, h! j) z0 UMean squares between groups, 组间均方- r1 [3 j6 F Q
Mean squares within group, 组内均方+ x' g2 b/ k: m7 T. M
Means (Compare means), 均值-均值比较
$ f4 k8 U8 Z9 F% ]( ~Median, 中位数
, V5 H2 s$ @# U) y0 ?Median effective dose, 半数效量) ~1 L' k7 q9 i1 }8 t& E
Median lethal dose, 半数致死量, I9 u& X. F0 h+ H
Median polish, 中位数平滑
0 W3 w5 a, w2 pMedian test, 中位数检验) [# [! u! }) U5 A2 p. E
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量% n2 N8 z, }. k' g* V, w3 Y4 E
Minimum distance estimation, 最小距离估计$ C+ m% V. }+ [ W, p D
Minimum effective dose, 最小有效量" A' M. \0 F) X2 i Y" f
Minimum lethal dose, 最小致死量
4 g3 l7 }# `9 ^9 r3 x7 x0 n) mMinimum variance estimator, 最小方差估计量
; Y, L% j% y( m& G) h% Y: D8 PMINITAB, 统计软件包
: Y' X% x! V! ~5 C6 Z! vMinor heading, 宾词标目5 W D6 z+ | u; N8 z L
Missing data, 缺失值
9 }/ Y, f/ [5 ~6 q5 f X1 }1 kModel specification, 模型的确定
# c2 ~: \+ T3 a8 \* i; H6 eModeling Statistics , 模型统计) U& X$ e( |( Y
Models for outliers, 离群值模型( ]* [ b2 m! `- E1 _) v
Modifying the model, 模型的修正
& F! A; t& a, a: ]) H5 WModulus of continuity, 连续性模
- d9 f& p% t" d$ BMorbidity, 发病率
% q- W) G! i: D8 _Most favorable configuration, 最有利构形6 O5 p! y, c" c2 M. s1 Y
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度4 A6 U& m# u3 d& ]
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
& {0 h O2 g( \Multiple comparison, 多重比较6 E1 p% N+ W4 L- n0 @4 u4 Z
Multiple correlation , 复相关
+ A+ c) ^: x I9 Y' rMultiple covariance, 多元协方差
7 S* r% B t* g5 p8 JMultiple linear regression, 多元线性回归/ R3 S6 p4 D: e
Multiple response , 多重选项* z6 O" I4 U8 k! Y( o+ R
Multiple solutions, 多解7 F0 a) j3 p: W" T
Multiplication theorem, 乘法定理+ @ U% \9 @4 e& C2 r2 p: |
Multiresponse, 多元响应
4 H9 q- i# Q+ rMulti-stage sampling, 多阶段抽样5 C$ v/ p: i! [! d( ?% Q, W
Multivariate T distribution, 多元T分布: _1 v, |: U0 d5 _5 C2 `0 V# F) B
Mutual exclusive, 互不相容 i' O' j5 w8 T; w. d# C
Mutual independence, 互相独立
- H+ f/ {, v& uNatural boundary, 自然边界" C% h h3 J+ ]5 _9 p7 ` b: R
Natural dead, 自然死亡* [7 @0 p: P3 Q! L7 F# i/ ?
Natural zero, 自然零
1 `# o A `7 Y" gNegative correlation, 负相关( m$ [; G& E$ r& `+ i/ r5 G
Negative linear correlation, 负线性相关8 g, [4 p# Y% ~+ | \ m
Negatively skewed, 负偏5 N0 b: y% E8 `- C$ b, v# j( x
Newman-Keuls method, q检验
4 u. f; ]) r" C. B( ?; pNK method, q检验& L$ d6 T7 K5 \( |# w5 S
No statistical significance, 无统计意义
% d7 p2 M! U" MNominal variable, 名义变量
" S ?, m b) [4 D, v, mNonconstancy of variability, 变异的非定常性. O2 V! }+ i1 }2 k8 J& ~3 _: P* p# n. l
Nonlinear regression, 非线性相关8 {" ^; b% T8 ^
Nonparametric statistics, 非参数统计) C7 ]1 j/ x+ N
Nonparametric test, 非参数检验/ N, g: x$ P) \- h9 M( s5 [
Nonparametric tests, 非参数检验
1 m5 y- E: |3 s, K' H/ n4 cNormal deviate, 正态离差3 V3 c+ Q& A9 u; V1 p
Normal distribution, 正态分布
5 ?3 R0 b5 Q3 P# H. N; fNormal equation, 正规方程组
8 L+ v7 d4 m6 A5 h: u: \ t0 GNormal ranges, 正常范围
6 O# _5 a; C( W6 g+ `( y# hNormal value, 正常值
5 ?7 q& [' u+ {$ j; u6 w! f5 jNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
) M0 z' v7 ?- @) V5 wNull hypothesis, 无效假设 * P# x1 H) q6 i1 X3 g" D
Numerical variable, 数值变量
7 O' }+ N+ U7 r8 W* r9 T0 zObjective function, 目标函数
# G* R8 t, f" I9 {( iObservation unit, 观察单位
) s1 L# B! t0 i! v# ^2 i$ q0 SObserved value, 观察值$ X& ]5 Y* D7 D# H' T, {2 v
One sided test, 单侧检验! J$ i- T8 j% f% y4 S: H; v W! z
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
# p4 |9 q5 G' r) D: s6 V) c5 QOneway ANOVA , 单因素方差分析7 U H A. j& y9 q" v4 t
Open sequential trial, 开放型序贯设计" ^$ f6 _1 F" v' ]+ p% }3 l2 q* n
Optrim, 优切尾# [+ Y2 f1 B( H; O% \1 R
Optrim efficiency, 优切尾效率0 K0 U! C( G1 x. ]$ b2 y- \8 s& T. {
Order statistics, 顺序统计量
+ d n$ c% M) p' x% L* YOrdered categories, 有序分类! J! n* W1 E7 E( m: }. g6 S9 q |
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
9 k* e Q4 r( vOrdinal variable, 有序变量3 d5 E* {, A' D. T! ~
Orthogonal basis, 正交基$ {! z: u, e5 }7 ?; A8 ~
Orthogonal design, 正交试验设计; G4 m! T8 p1 ~. b: q! N4 Y
Orthogonality conditions, 正交条件
5 u& F; n8 j& B4 L; KORTHOPLAN, 正交设计
& [) c; S8 V& L3 bOutlier cutoffs, 离群值截断点
9 r; K# M( }$ Y1 h' c' v. Z8 X# ]; t1 xOutliers, 极端值6 r+ V, J4 w" S5 O. Y0 |6 [+ S/ ^( u
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
i9 k& `( r5 M0 p0 G. \Overshoot, 迭代过度
' y/ R7 i& F3 N, d5 _6 \, yPaired design, 配对设计
8 W2 F, {7 ]3 L" Q8 hPaired sample, 配对样本* I; W1 q, {! q8 b5 B5 Q
Pairwise slopes, 成对斜率
. v- i9 i0 W- r# ?9 U9 hParabola, 抛物线
* O& H) S' { z' \Parallel tests, 平行试验* y7 z# j! c4 `
Parameter, 参数; j, `, C* E6 g+ J3 t1 t& e1 Y
Parametric statistics, 参数统计
. i) T. u0 `! kParametric test, 参数检验
( m0 f6 |" Q- j( H9 R* @1 V6 ]Partial correlation, 偏相关
/ Y! y; m; W, c. _/ y9 d/ O! m& xPartial regression, 偏回归
' E! j- Y' z6 Z. H2 mPartial sorting, 偏排序
2 R: f& h. `( ~; _5 s! q6 b3 b, h# IPartials residuals, 偏残差
+ J. }3 q5 m5 I' s2 d7 h# ~0 L7 u) UPattern, 模式
$ o# C$ A& h0 g" E1 y- p1 ~Pearson curves, 皮尔逊曲线: Q3 A* G3 K3 k3 S7 N
Peeling, 退层
% e8 b, ]& f* ~% k$ E. TPercent bar graph, 百分条形图& l5 e8 A" f% |% K
Percentage, 百分比
( M, w j8 _6 Y; W$ P8 @Percentile, 百分位数
6 \( }: A, M& d' x, }% n- oPercentile curves, 百分位曲线
+ y$ ~8 a! U l! L6 \) r1 oPeriodicity, 周期性% d& l1 M0 M" y: Q2 O
Permutation, 排列
# M! X+ P+ c2 i( a' i; ]' k* P/ `: y; eP-estimator, P估计量
! F, T0 F, U! y1 ^' K% j4 O/ G# [Pie graph, 饼图3 E! D7 g9 a6 N% j7 i0 d
Pitman estimator, 皮特曼估计量7 v# |+ ?, a2 G2 B
Pivot, 枢轴量
, P# _0 I: y4 e" v. m0 I+ F5 \3 xPlanar, 平坦0 M1 f p; w) ^
Planar assumption, 平面的假设7 w0 j' x" ^/ V; a+ `7 T# [
PLANCARDS, 生成试验的计划卡; u7 n9 Z) a# u5 i- Y
Point estimation, 点估计
8 ?5 n; S' L/ n. gPoisson distribution, 泊松分布
2 ~% w, q; c, M, y) Y! U ~Polishing, 平滑
. b5 f5 V7 w. B/ H" Z) EPolled standard deviation, 合并标准差
8 o: V& t' y. `+ A7 T% W/ X6 EPolled variance, 合并方差% `4 n* u; b' Y" l7 |
Polygon, 多边图
8 M* b% X ^6 Q. U. ePolynomial, 多项式4 j% r+ {7 Y2 d g) l/ L
Polynomial curve, 多项式曲线
7 D. H. f0 L2 k' ]8 {9 PPopulation, 总体$ O7 }0 _$ i. N* N0 d
Population attributable risk, 人群归因危险度- |3 v* S8 t+ o4 t
Positive correlation, 正相关8 e5 T3 P6 C. g9 J' j
Positively skewed, 正偏5 C* z' c+ P- W+ c, m. i Y
Posterior distribution, 后验分布
: M' X) r, s( a2 V. b, X @Power of a test, 检验效能
5 t/ k. i$ J/ {/ N& _ }Precision, 精密度9 L" `) Z* w4 N: y# ~7 Z
Predicted value, 预测值" u0 x! r' g/ I( ^
Preliminary analysis, 预备性分析
- _! {( G; `+ FPrincipal component analysis, 主成分分析
3 U$ n( o u% x9 WPrior distribution, 先验分布+ v% Y; K, S6 c* a) v( h
Prior probability, 先验概率* |9 o# o9 p% ^' x4 ]
Probabilistic model, 概率模型
4 w6 L3 Y# z) F/ b( `probability, 概率
% S' f# ]5 l2 i. I" uProbability density, 概率密度, T6 C1 I C- x+ F3 G* }
Product moment, 乘积矩/协方差4 s+ w$ m, Q ?) \, Y6 W8 z( Q1 V# q
Profile trace, 截面迹图, {+ D/ J3 B. q6 ]: M6 B& |& J
Proportion, 比/构成比
& X) W# j3 A4 ~ Y( m1 W4 `4 FProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样' o- \- Y) \! V' K. {. N5 l
Proportionate, 成比例
: ~& L8 N3 H; r! F( SProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量2 e! }( _# E: I3 Q) y8 U) A
Prospective study, 前瞻性调查2 J# T x0 }# ~
Proximities, 亲近性 0 a. P7 f2 p* }2 K1 d
Pseudo F test, 近似F检验3 c' P. a% a7 k) |
Pseudo model, 近似模型! n9 j0 y8 X0 ?/ W9 _2 N9 w+ Y
Pseudosigma, 伪标准差 `1 x. }9 ~6 q( _
Purposive sampling, 有目的抽样
5 \+ p8 f! z: w; M& HQR decomposition, QR分解
; k7 A& R# h6 eQuadratic approximation, 二次近似
. U5 @9 K) x0 t% F: TQualitative classification, 属性分类
4 v* W: J* g2 S x* X% w, LQualitative method, 定性方法; @+ s% D8 G! A* r( b. A) _) y
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
7 x* S# @( u8 O' c6 `Quantitative analysis, 定量分析
6 ?9 V- U; {% E- t3 t+ q. M4 ^Quartile, 四分位数
; e% Y) a. N$ [) `9 W9 ?. }& P7 IQuick Cluster, 快速聚类
- p( Q& _% Q) }( x% ?Radix sort, 基数排序/ @, U2 P+ _ u/ J7 I- s
Random allocation, 随机化分组; m4 E9 [! u2 L1 L. _) a8 j& J
Random blocks design, 随机区组设计
4 K1 B3 X/ [6 g5 o) f$ _' j2 W' LRandom event, 随机事件2 Z/ m7 A* G* ?+ m" A
Randomization, 随机化
/ @! j* S$ Q, m) V0 HRange, 极差/全距( s" W4 B& S6 c* I: h& x
Rank correlation, 等级相关
+ z& c2 |9 [# @* S+ U+ hRank sum test, 秩和检验* a+ k3 b. o: E& h- C, W
Rank test, 秩检验9 I2 \; X7 B: r
Ranked data, 等级资料8 q( n9 l k) g8 K5 t
Rate, 比率
; R7 r6 O: Y) |* [6 {7 H4 U+ uRatio, 比例
" Q5 S, h/ J) P$ z/ dRaw data, 原始资料' w* {* M/ h7 B& ?( z3 t# d/ b
Raw residual, 原始残差
# m$ n5 g4 [; V8 g; _Rayleigh's test, 雷氏检验
% f$ G: f" r/ J# _- a6 kRayleigh's Z, 雷氏Z值 & ]6 @' }$ Z2 Q Z, B
Reciprocal, 倒数+ R' w; F7 n% a" o9 Z
Reciprocal transformation, 倒数变换
* Q" S3 N! `5 \# bRecording, 记录 b0 |, n# W5 w, p3 O% q5 \1 P
Redescending estimators, 回降估计量
5 w0 R2 i3 c* \2 MReducing dimensions, 降维4 o9 b$ T( d. i2 m0 g ~/ L
Re-expression, 重新表达+ k1 }3 R, ^+ u: A1 W# p/ p- o5 D
Reference set, 标准组; \/ l+ N; }) Y& c6 Y5 K4 B
Region of acceptance, 接受域$ t$ P* n/ c7 x) H' b
Regression coefficient, 回归系数* {2 X6 Z& G* g- E7 b* ?
Regression sum of square, 回归平方和
0 k+ C* @ l' f" {' V4 n" g3 tRejection point, 拒绝点
0 M5 k( m# p" d" W4 tRelative dispersion, 相对离散度
7 n7 H5 [) Z8 n- }Relative number, 相对数
; D; K( G+ i: |8 {9 A4 PReliability, 可靠性3 ?" O3 q6 U/ G- F! f* L) ?
Reparametrization, 重新设置参数2 u8 W( A" O9 o- m2 h; h
Replication, 重复6 L4 ^- h% ?3 O$ X H( ^, x
Report Summaries, 报告摘要" J# h: t0 k$ H2 g" r
Residual sum of square, 剩余平方和
6 y$ |$ I3 b, A% K4 k/ L4 [9 y- XResistance, 耐抗性
G, Z" J1 ^# GResistant line, 耐抗线
/ O( F/ f2 _* B) GResistant technique, 耐抗技术
5 t9 S4 }+ u& W6 f) z N2 AR-estimator of location, 位置R估计量
$ u$ U+ F I) s1 O& H. YR-estimator of scale, 尺度R估计量
1 e# C% n) I( f( E. YRetrospective study, 回顾性调查0 ^* ]# P0 |2 v$ Q, `$ i! {. R
Ridge trace, 岭迹( d4 p' o4 r. Z4 V! T/ [7 [
Ridit analysis, Ridit分析 k( }: v. U9 m5 a0 s4 \+ y0 l
Rotation, 旋转
7 L+ I7 D" }% e" {0 \. { s, pRounding, 舍入
! Z8 W2 u8 a7 R* ZRow, 行
" E3 C, I0 ~# URow effects, 行效应
1 L& J" D9 {' M( l) PRow factor, 行因素
& x5 Q1 }& J( k) _& x7 zRXC table, RXC表
/ U9 j* r& G6 z- z$ bSample, 样本6 n4 f' P/ W+ W$ O' _0 i" ]
Sample regression coefficient, 样本回归系数$ t) b1 n+ i! F) Z3 N+ P
Sample size, 样本量
5 S8 X+ z( i2 [Sample standard deviation, 样本标准差$ w3 |' e0 Y8 e$ e; x
Sampling error, 抽样误差) C: ~: f: F& s. j
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包& m% o3 c; }7 {8 ]& L0 Z0 T9 c, q
Scale, 尺度/量表: k" T) p! r( s, C- q' _
Scatter diagram, 散点图$ }( m5 L/ W$ u
Schematic plot, 示意图/简图) K" |) P w5 a$ n) G4 j7 k
Score test, 计分检验* c9 `4 f2 ^% F2 W0 P
Screening, 筛检2 X! K( X8 n5 J- e
SEASON, 季节分析
. ~: s" L0 M2 K$ K5 S1 LSecond derivative, 二阶导数: g9 p* n7 Q) A' o5 `
Second principal component, 第二主成分
' A, L. _# H' JSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
6 M9 W$ Q G |* e0 V! O. tSemi-logarithmic graph, 半对数图
& P9 p/ M: ^/ x- _) o" KSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
* N: E* d* I$ F; j- z1 YSensitivity curve, 敏感度曲线
, A8 m0 M, o8 h% e iSequential analysis, 贯序分析
# W: E7 l4 `0 @Sequential data set, 顺序数据集
6 X7 M9 E W9 l+ k* ?1 L: U0 iSequential design, 贯序设计
: q1 C( [2 X9 c& LSequential method, 贯序法
" O3 F6 |6 w% f: O$ w( tSequential test, 贯序检验法8 e+ o; k8 c+ m! L3 S! ?4 ^" }1 j
Serial tests, 系列试验 c& N- ?3 n& z, k/ s
Short-cut method, 简捷法
& d2 U8 s/ G" ]: h2 \Sigmoid curve, S形曲线
* C+ x2 [) _: L7 kSign function, 正负号函数
/ }5 `, {; G6 G5 n; ~/ f' NSign test, 符号检验, U$ c& U$ |+ D5 V* e" _
Signed rank, 符号秩4 W% b/ W2 C' w' ^
Significance test, 显著性检验
( [9 I. w# F+ S: w. N! R7 k jSignificant figure, 有效数字3 _* d3 ~5 p0 O! `; T) O9 U8 m1 n
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
3 C1 Q! U+ \+ R2 y0 ^Simple correlation, 简单相关" H, M) s% @* u9 V7 J
Simple random sampling, 简单随机抽样& S D1 x/ r. G* w
Simple regression, 简单回归6 M, {1 {9 z1 f, D7 g( _
simple table, 简单表0 K. d) v) `( F5 i
Sine estimator, 正弦估计量3 Q5 [* {( H7 }8 n- h- c" }' w6 t
Single-valued estimate, 单值估计
5 }& z5 F9 U) f F7 D" _6 HSingular matrix, 奇异矩阵$ M% {9 ^ z3 u0 M
Skewed distribution, 偏斜分布3 i% Q% O0 |& \0 t% {. C" `
Skewness, 偏度
- G! y7 |1 d& P) |Slash distribution, 斜线分布
; w9 |, ]$ P, T5 P$ H/ p5 }Slope, 斜率
7 s# E3 C( K ?" jSmirnov test, 斯米尔诺夫检验) c% j7 a6 Z0 ?) Q
Source of variation, 变异来源: l" C# P# s* H4 P
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
0 Y: b1 O& D4 ^! h7 c; B5 p0 ]Specific factor, 特殊因子
% }$ t, l: u2 l: J5 c9 X! D" x) gSpecific factor variance, 特殊因子方差
0 [. j. W% e. u) j* J' R+ JSpectra , 频谱- r# g& Y* d) _ N5 a2 k& ?. \
Spherical distribution, 球型正态分布
/ S1 G3 i& ?5 u+ a6 j2 I( Q, uSpread, 展布2 I" D u: t( ?+ B! }5 } Y/ q2 o
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包1 @, f8 {6 q. T
Spurious correlation, 假性相关
$ |9 @) _1 r9 ~4 ^: iSquare root transformation, 平方根变换
# M7 K: X. j- c# ?; f# GStabilizing variance, 稳定方差
) m: D) P7 j4 z0 v/ W# zStandard deviation, 标准差9 |" X- A4 q! O6 g: Z- F5 `
Standard error, 标准误
' p- H' X# w( u2 ?6 o: IStandard error of difference, 差别的标准误
: s1 t# t; a% b% {( ^& {Standard error of estimate, 标准估计误差
4 Y" f- w) T3 W# T! E. CStandard error of rate, 率的标准误
9 o/ N$ R+ x0 f. w- jStandard normal distribution, 标准正态分布
$ I5 T2 h# y) nStandardization, 标准化; w# J% Y" d4 A. e2 Y+ S0 v$ B' F
Starting value, 起始值
4 V( d1 I! ` E$ b0 X' MStatistic, 统计量4 R _+ f0 b3 F
Statistical control, 统计控制+ B, g7 R Y) B l% C
Statistical graph, 统计图
n1 c# }1 p) J$ }1 Q& }' J7 o: vStatistical inference, 统计推断
- M1 |% i' R+ c) J, wStatistical table, 统计表
: ^# U( M9 c: D* W5 JSteepest descent, 最速下降法
% Z; C( U2 B+ VStem and leaf display, 茎叶图
; v( Q a# f# L3 y; g1 ~Step factor, 步长因子3 }2 U% B6 E' B5 @8 c& M$ i( [) D6 g- S
Stepwise regression, 逐步回归6 I5 m- N: s) [ h8 \9 b
Storage, 存9 u ~' ]: m7 r5 K) i- y
Strata, 层（复数）8 A: l' r( C2 J6 ?
Stratified sampling, 分层抽样
2 _! O5 T% u6 t( y# W7 ]( DStratified sampling, 分层抽样& Y, s0 h' i# S) } ^
Strength, 强度! o! E# p& g: Z+ O0 x
Stringency, 严密性4 p7 G( f, o) ]& y
Structural relationship, 结构关系
. m7 r) P/ P+ k% V6 TStudentized residual, 学生化残差/t化残差
6 z7 z M. Z. f4 x6 D3 `2 zSub-class numbers, 次级组含量
. b$ q, M. T1 v8 ~7 c) Y% kSubdividing, 分割* p' L. h, j) E, p
Sufficient statistic, 充分统计量
) `% I: E7 G. \7 uSum of products, 积和
1 @) m7 f. w# f" U* S3 XSum of squares, 离差平方和0 ?8 R8 e( L6 J+ @ r
Sum of squares about regression, 回归平方和3 j! O3 [: S% N" ]( p
Sum of squares between groups, 组间平方和
; v$ Y4 A1 o" V8 L1 g0 C" rSum of squares of partial regression, 偏回归平方和, C5 ~4 W c, Y( W. j' B" U
Sure event, 必然事件
; ~0 c) G% Y; T: E/ BSurvey, 调查* h: r- m' b) n _- S0 H
Survival, 生存分析
+ b1 R9 A+ \5 h4 ], g* }1 t' {Survival rate, 生存率, f# l- l4 i9 n: W( J
Suspended root gram, 悬吊根图- Y8 g! A( L$ }. v6 Z* ]9 W/ F
Symmetry, 对称
$ Z7 |* R2 i3 E3 XSystematic error, 系统误差 B$ s6 ?' d% m- j% k
Systematic sampling, 系统抽样6 A$ x% p7 _6 @1 n4 |
Tags, 标签
. A0 L: l4 z& ]Tail area, 尾部面积
# M/ v8 G' Q* S8 k7 ?Tail length, 尾长
. B! {0 S0 }" G ]9 M" F4 bTail weight, 尾重: L0 {1 f+ V, p- M6 V; z
Tangent line, 切线
; B: z' X" ~: FTarget distribution, 目标分布
' r$ G9 N8 b) H0 gTaylor series, 泰勒级数
$ A: ^' t5 T: ATendency of dispersion, 离散趋势( e; g8 z6 |: e9 u- x
Testing of hypotheses, 假设检验2 @3 X2 x; v% K" I6 |" _9 `3 ?
Theoretical frequency, 理论频数! E2 R5 W$ M8 q; B1 d
Time series, 时间序列
% o5 S( N2 L+ i" O& J5 J0 i: |: |8 O& LTolerance interval, 容忍区间; U4 o) M, ^) \ |7 y
Tolerance lower limit, 容忍下限
1 S/ L5 L' l8 _& _* B5 b* G% PTolerance upper limit, 容忍上限 w$ q' A3 q& R' M' U: r
Torsion, 扰率
h! W P0 v h5 G1 Z kTotal sum of square, 总平方和7 ?9 r2 Z, |/ ?: E* O4 \% K
Total variation, 总变异
; w2 r5 y% V: ~( I# tTransformation, 转换
2 | }* _, ]2 n+ E; o7 u8 T* _; hTreatment, 处理
j6 x1 P/ E) N- |. I, V3 d. dTrend, 趋势+ |* _: n [% ]- J- Y
Trend of percentage, 百分比趋势
. P% l" M4 {! }, t/ V" zTrial, 试验
) x# _: d5 z, R- qTrial and error method, 试错法4 @7 F3 g/ y7 u3 C y; F- E; x
Tuning constant, 细调常数
, I8 k+ i6 [. y* q0 I1 r& V5 jTwo sided test, 双向检验
& x, v, Y; E' Q& o hTwo-stage least squares, 二阶最小平方
" d( d# [ g* ATwo-stage sampling, 二阶段抽样
. Y- J6 U( ~% N& W+ G. _1 ?' iTwo-tailed test, 双侧检验3 V" Z7 b! L8 X/ h
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
9 ?4 [; q" o( q! A6 X; Q! [Two-way table, 双向表
% H$ r' s" U- Z1 A- X$ p% f- yType I error, 一类错误/α错误( _: a3 B1 I9 L2 |0 ]2 u/ z0 [
Type II error, 二类错误/β错误; g) R5 z0 b3 R( `. L$ |
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称& l0 E$ ?* b+ G3 }8 G, B0 J6 o
Unbiased estimate, 无偏估计# W& y/ d9 O' |- b/ o
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归# y. s/ Y7 W1 g% @( d. b. Q8 d
Unequal subclass number, 不等次级组含量. ?1 {7 `( B. w! L
Ungrouped data, 不分组资料. T2 h+ u) q. I; k5 o1 J9 p3 F
Uniform coordinate, 均匀坐标
: C7 N) m( a. u5 [Uniform distribution, 均匀分布
: `, t; ]) K! T9 P: iUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
8 X/ d: A: Y) x$ C' sUnit, 单元7 L6 j7 Z" S& k% v
Unordered categories, 无序分类
, a6 B# }9 f0 h8 jUpper limit, 上限
8 d/ X" o! Y7 J$ ]' w: S2 iUpward rank, 升秩% M [+ q* m1 ?# I ]4 H
Vague concept, 模糊概念
7 R2 J5 _) w4 ?+ R# ^$ oValidity, 有效性
8 G5 C: z) t. X" {! U0 tVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计8 u" L7 H7 Z; p6 \# t \
Variability, 变异性
. Q; d8 W3 L! @$ U8 H0 g/ L: c5 xVariable, 变量
, L2 q% }& z! IVariance, 方差
7 i9 x% S) K9 S) zVariation, 变异
6 {1 O" H; [% zVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
5 X H0 t2 I* HVolume of distribution, 容积( Y& \9 r4 r. W: L9 B% s( l5 f' c
W test, W检验
; _' P# Q; |/ r" i& cWeibull distribution, 威布尔分布
+ P# \; f* K. YWeight, 权数
+ v: O, P" L4 s2 i }Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验* |% }4 d! q& D. e+ x% O5 ^; T. M5 e
Weighted linear regression method, 加权直线回归6 d) e. d0 v& T/ b
Weighted mean, 加权平均数
( v- c8 P) m A: aWeighted mean square, 加权平均方差
# }3 }5 N) w& V1 EWeighted sum of square, 加权平方和" |' |4 E W* ?
Weighting coefficient, 权重系数# l L# {$ x* Z7 O* k4 w
Weighting method, 加权法 ) ?- N9 ^+ D1 L# Y
W-estimation, W估计量9 o1 Z w, f+ @. Q2 m& }) w. j; j
W-estimation of location, 位置W估计量3 o, m, I9 c& n
Width, 宽度
# r8 b1 w" Q" b# D6 L |Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验3 W: q& M! ?0 t$ e& V! H+ R& E( V9 `
Wild point, 野点/狂点
' k; K2 s1 h2 u8 OWild value, 野值/狂值
- Q. s( o: ~3 H' } |Winsorized mean, 缩尾均值
% l% g- O2 f: R1 N6 L/ i/ m7 E; R" IWithdraw, 失访 $ j# Q' F6 b8 F. a- S6 Q6 `! @/ w' y
Youden's index, 尤登指数
: x' J+ H! ^ x/ Q+ r6 ~Z test, Z检验/ V! `$ n3 u: y8 E
Zero correlation, 零相关
9 q3 z& P* X) {. N# UZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
