|
|
Absolute deviation, 绝对离差5 c n8 a9 s6 @/ I+ N# n' o, y
Absolute number, 绝对数* t2 v1 E$ p; w5 {
Absolute residuals, 绝对残差( X" p- e/ J, G( O
Acceleration array, 加速度立体阵0 x3 h1 j6 H5 _" l3 m
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, x* L, G+ u a" u2 s6 W" [! X: Z
Acceleration normal, 法向加速度$ E# h( W6 d4 W
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数4 f- }7 I3 T& }! q( b2 }4 _
Acceleration tangential, 切向加速度
9 u" X+ Z! u% R. g7 I, l4 rAcceleration vector, 加速度向量
/ P) ^' x$ H+ `0 UAcceptable hypothesis, 可接受假设
$ `: }/ L; g$ e$ x. [Accumulation, 累积) Z, u& p6 {" D' g s3 x9 ?$ Q: `) I0 X
Accuracy, 准确度& b% x9 I+ c9 S. |, q
Actual frequency, 实际频数
+ E! q2 R: Q u. I$ \& XAdaptive estimator, 自适应估计量
# X" `/ z5 ^/ z j* wAddition, 相加7 }0 w6 R, I9 }; [( z
Addition theorem, 加法定理
. t) s: N. @$ A& e( {5 @2 n4 EAdditivity, 可加性
# U8 C! k! ? K" i- n. [& vAdjusted rate, 调整率
* m8 y+ ~/ ~. Q* u) W* ]Adjusted value, 校正值* f" A) t, V8 @6 Y+ w
Admissible error, 容许误差6 H% p6 x7 ]( W% a
Aggregation, 聚集性; Y: E4 z; e9 [2 g1 Z
Alternative hypothesis, 备择假设
$ b) Q+ k) r. F7 ?$ FAmong groups, 组间
( w" I4 o1 w) a: N' F E/ t R0 ^) cAmounts, 总量( B4 V4 N: t4 `0 I
Analysis of correlation, 相关分析8 Q$ V3 D, d+ ^% U; ]( d# p" S
Analysis of covariance, 协方差分析/ y$ u, Q) n) Z: ^: l
Analysis of regression, 回归分析
1 D& t6 o# G }( f+ q P. pAnalysis of time series, 时间序列分析. P& `% l3 c0 T" W/ T2 i
Analysis of variance, 方差分析
6 ?( I9 h5 D1 ?Angular transformation, 角转换- k3 a# W: F$ Q$ w; M; l
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
. ` B3 w* \3 H; T4 p- NANOVA Models, 方差分析模型) b# G- l# n5 B5 W" K
Arcing, 弧/弧旋
4 @& B+ ~. A$ d: g' T& i& lArcsine transformation, 反正弦变换* ?6 k5 l3 q2 i* s4 N' b: W8 a
Area under the curve, 曲线面积
$ P2 A" v6 p, \* ^/ eAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ V8 u5 }* L, N9 W/ cARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 # w) E0 c& ~( z1 ~* A, A* W4 [
Arithmetic grid paper, 算术格纸
, [9 H3 D2 R' m) R. ~3 g! T' jArithmetic mean, 算术平均数6 z& s! ~" K- {: B, E! g
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系# _, A4 M4 p, ^7 P. |7 c7 x
Assessing fit, 拟合的评估6 V( y/ h% P& @# k8 L
Associative laws, 结合律
, d6 o0 L7 c5 }& J' vAsymmetric distribution, 非对称分布 P2 k N4 o X& s4 }
Asymptotic bias, 渐近偏倚' a% {' b% E' v
Asymptotic efficiency, 渐近效率7 H0 f: K) h8 B2 ~, a: z
Asymptotic variance, 渐近方差
% O8 y/ ~, ?8 a9 s1 _3 ]2 BAttributable risk, 归因危险度
6 `0 s, m% b: d6 `" j1 D& AAttribute data, 属性资料8 S" y5 v. B, g1 i3 ]+ h/ `% g" m+ h
Attribution, 属性
9 N8 W9 a" D. |' U: v+ E+ k6 ]Autocorrelation, 自相关
0 F! J: U. c f: A; d& o2 DAutocorrelation of residuals, 残差的自相关( Q0 p7 m+ [7 k
Average, 平均数4 u+ c$ T3 }. M# W- [! f
Average confidence interval length, 平均置信区间长度0 R% J6 B1 v3 \8 z
Average growth rate, 平均增长率$ E, L$ f+ Q2 P3 q, V# z
Bar chart, 条形图- _; G- X N. ` \8 e5 W# V+ c
Bar graph, 条形图
6 U5 x w9 ^7 c- A$ O. d) M( TBase period, 基期# Z/ K0 b. G0 T3 @, w' }
Bayes' theorem , Bayes定理
: \! g9 N# p# F2 G. vBell-shaped curve, 钟形曲线
$ Y1 e% n6 d/ R& c% R* K5 fBernoulli distribution, 伯努力分布9 O! H7 w9 H9 A1 S
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
- J. ?& Y1 i8 o/ NBias, 偏性6 N, S8 q7 p7 P. F* f3 R
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归& Q1 B M. `! x; w9 ?4 k
Binomial distribution, 二项分布
7 e! Q+ `! v3 VBisquare, 双平方
+ i n( P0 O/ T- o/ A+ pBivariate Correlate, 二变量相关
0 {5 B8 U* S4 I; M1 p6 hBivariate normal distribution, 双变量正态分布/ {/ ?9 j2 N( n9 L9 Y, v- W
Bivariate normal population, 双变量正态总体9 e9 S4 v5 F I0 S# _; X
Biweight interval, 双权区间
% `/ q6 @& V& k- cBiweight M-estimator, 双权M估计量: d, ^% @$ X$ @' E5 }* K, r
Block, 区组/配伍组
7 I8 `5 g% y6 _# P0 oBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
7 }9 F4 }4 J( ZBoxplots, 箱线图/箱尾图: Z0 {( C _0 i
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点+ q% l! s$ f4 g3 j# M
Canonical correlation, 典型相关+ M3 P; `) A* ?0 ]5 o) m( S0 |' n" a y; h
Caption, 纵标目
* U# H! P3 o ~% H8 l3 PCase-control study, 病例对照研究
; H, {2 t2 c0 l/ P# W2 RCategorical variable, 分类变量
! N1 T" { V1 S; H. {7 ?Catenary, 悬链线0 Z0 J, w8 k% g/ N! o8 [
Cauchy distribution, 柯西分布3 j/ G. w2 K4 B8 D9 D/ M
Cause-and-effect relationship, 因果关系8 C% s) Z% S( u) n% C
Cell, 单元
+ e& p2 w: F- ^6 |+ t. X: v2 GCensoring, 终检
! `0 g! W$ B. gCenter of symmetry, 对称中心
" C7 h% q6 m- o7 q. |Centering and scaling, 中心化和定标
% l$ w% O6 G( `0 m- DCentral tendency, 集中趋势/ B2 l! D& _; Q( i3 N5 x
Central value, 中心值& Y6 Z9 F9 R& F. C
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测1 ~, Z1 v# {0 E. a; l1 K2 C
Chance, 机遇, v; [) q+ D+ h/ e/ [
Chance error, 随机误差4 h* d* @6 I9 ~$ G3 S3 l; I2 x
Chance variable, 随机变量; E: X4 o4 r$ f* h9 v; K
Characteristic equation, 特征方程1 T6 P/ h. h: y6 ^% }' W* J( K
Characteristic root, 特征根
Y5 h7 v8 H) m1 U; y6 `Characteristic vector, 特征向量# t9 F" v8 H: Z) Y# r
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则3 h/ t$ n% |/ F; A( M1 d/ n! v& h
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
/ i+ s! j) }5 s, [Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
. D! _1 @ F' D5 O' ~4 P: r) ?Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解1 H* V. Q! {8 F2 \
Circle chart, 圆图
7 g L4 w/ A' B7 d nClass interval, 组距
1 i' ]- F$ C& o" h0 z& p# mClass mid-value, 组中值
1 W: b5 ]! P# I3 vClass upper limit, 组上限
+ ~! \! w; U4 z0 v, ]3 tClassified variable, 分类变量
& C0 q9 |2 [ a0 K" u g: I' lCluster analysis, 聚类分析
4 N8 h5 h, @; e! c; V1 x( J& dCluster sampling, 整群抽样
. o$ D) J) a& eCode, 代码0 i: p* S9 K D P# ]8 x
Coded data, 编码数据! {1 y; Z6 v6 L1 Q: R/ n
Coding, 编码
( z9 N- S7 l+ c6 R7 `8 F1 k; PCoefficient of contingency, 列联系数+ u0 U8 g# J6 g7 I5 _
Coefficient of determination, 决定系数
) ?+ R( z6 a% }' U+ H0 UCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数8 e0 z9 I2 N2 _4 Z! S
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
; z" h3 b+ F0 c# G0 [Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
; [8 T0 [; s/ \0 sCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
( y i) k; m+ b/ l- fCoefficient of regression, 回归系数
; O7 X3 U* r2 ~Coefficient of skewness, 偏度系数/ H1 Y) q7 z) r, d1 D
Coefficient of variation, 变异系数
/ ]$ A9 h# K% T3 A! H0 b! ^Cohort study, 队列研究: F& M5 d$ n y# H5 M3 u
Column, 列
" A$ f( Y/ ^3 u4 @2 ~ xColumn effect, 列效应! u) n& r4 K y: a9 x7 c, n
Column factor, 列因素# e* z9 H8 e5 @" S, \# ?
Combination pool, 合并
2 Y" Q0 `, j: u8 J4 ]Combinative table, 组合表
" e4 T8 e2 ~1 m" mCommon factor, 共性因子
( }+ m+ n) S4 u: r' @2 ZCommon regression coefficient, 公共回归系数1 w$ [; V& x. [3 Q( |% V# c
Common value, 共同值4 l a- B8 d3 M5 r. {
Common variance, 公共方差
# a! d9 N, e$ o; VCommon variation, 公共变异
; O! v. J* _4 G5 S& BCommunality variance, 共性方差. R5 Z* M L, m& d& y( U+ `" |
Comparability, 可比性
0 a( `* H. T' S+ b* v5 kComparison of bathes, 批比较
. T4 A% Z. ^; a3 U! l1 h2 TComparison value, 比较值
" A+ K, q R; G1 ACompartment model, 分部模型5 E/ C( M; }1 y$ I( @# O
Compassion, 伸缩
' n/ P) n3 |# }7 s' M. _Complement of an event, 补事件
M6 M) x7 s4 N2 z, P. k5 U1 A2 v0 eComplete association, 完全正相关
7 q. M6 l- e5 Y, AComplete dissociation, 完全不相关+ j% Q/ R) v5 _% e9 ?3 r r7 ^
Complete statistics, 完备统计量+ L5 b$ S) U8 r9 K/ V( ]
Completely randomized design, 完全随机化设计4 f0 A, b: \& i% r# y" Y0 i
Composite event, 联合事件
& R J Z4 e1 RComposite events, 复合事件$ p7 y2 I7 a# z! p C
Concavity, 凹性% U, ^- \& N" ^9 n" P5 d# U" j% z' N
Conditional expectation, 条件期望; N& r3 S8 e( d$ V- a4 ?9 ?
Conditional likelihood, 条件似然
1 @# V0 }2 I6 i# a+ H0 CConditional probability, 条件概率
' u' Q& f: L/ S, I) q* \; B7 sConditionally linear, 依条件线性
9 W6 ?+ ~. ~$ j* I$ d. J$ @Confidence interval, 置信区间! [4 Z5 U8 A4 n( J
Confidence limit, 置信限+ }7 z9 x! m" l1 d7 C
Confidence lower limit, 置信下限
7 v0 o7 Z, y: c8 w* x9 i! O' Z! vConfidence upper limit, 置信上限. Q3 n+ Z* X0 B, y
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
5 p. P: M# i6 p h! v' D7 M0 BConfirmatory research, 证实性实验研究
/ \& I+ X9 J4 v% Z+ L: J9 D. mConfounding factor, 混杂因素1 [! E2 X5 R0 o3 `# M9 D% ^
Conjoint, 联合分析
3 \8 X% r' R$ p. V" fConsistency, 相合性
) S% ^) ?) q1 {Consistency check, 一致性检验0 e$ x$ G, ]1 I7 W$ d! f; m5 t$ q6 y
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
& z, [( B) ?# ]& z5 zConsistent estimate, 相合估计% F& I3 f- k1 x! A
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归- j/ h9 J, W7 t1 J
Constraint, 约束
$ Z: `8 t" |! X" i7 y- aContaminated distribution, 污染分布1 \' B$ i& G- \1 K1 R. e
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布 R& X; i' F" ]" [
Contaminated normal distribution, 污染正态分布& u$ E w& B, G2 P+ X8 r/ m
Contamination, 污染
: N- T2 c/ {9 `4 u. O* rContamination model, 污染模型
0 H% q; X/ v& ~& d1 ?$ _7 qContingency table, 列联表
% `4 p4 q W1 B4 }Contour, 边界线+ ~/ n1 I4 {' F, ~; q+ K' U7 i
Contribution rate, 贡献率$ j+ O/ a* p3 ^9 e/ _5 H" l4 K
Control, 对照! K" W: W9 W, Q
Controlled experiments, 对照实验, X- U2 G ]4 Q
Conventional depth, 常规深度$ u+ _4 ]* h! T: @
Convolution, 卷积
5 U4 K$ {8 W9 y; R7 q% i9 {Corrected factor, 校正因子
) v! k& F2 h; C+ [) P1 t" KCorrected mean, 校正均值# Q+ n% j& [2 p7 m' _: B
Correction coefficient, 校正系数
' s8 _1 J' b7 E4 ECorrectness, 正确性
6 L8 f* G2 H( b. q- zCorrelation coefficient, 相关系数$ @+ e- ~. k( r r' Z! S$ L7 D
Correlation index, 相关指数
, I8 ~; q+ v7 bCorrespondence, 对应, Q* L- X; p0 n$ |! u
Counting, 计数
4 h, N9 b2 A0 o# R _Counts, 计数/频数! \1 U X) x: h# r
Covariance, 协方差
$ \4 L5 _' E" c# c3 H5 ~Covariant, 共变 " |! b* D7 a; Y2 Y
Cox Regression, Cox回归0 H) s8 z d# @5 E
Criteria for fitting, 拟合准则
3 Q/ W0 X7 r2 tCriteria of least squares, 最小二乘准则
8 O1 t$ c1 Z( O1 y- R4 I" U, aCritical ratio, 临界比
; }% o8 T1 P% D, pCritical region, 拒绝域
# b4 L% g" H) g. b1 y- \Critical value, 临界值
8 d! b1 e% V6 G" I4 F2 j& zCross-over design, 交叉设计
" |: w' m- T' z' V, W( @* {9 vCross-section analysis, 横断面分析
7 ^3 {3 y0 H k, k$ ^. QCross-section survey, 横断面调查
2 I' }! |/ \9 C" Y) F, ACrosstabs , 交叉表 7 X5 u4 }9 p% f$ v1 c5 }7 o
Cross-tabulation table, 复合表
3 y( A# X! s" B$ a0 ZCube root, 立方根9 ` v a! i- Y5 {8 z) N
Cumulative distribution function, 分布函数
# t1 x( P) u& ~' X! @Cumulative probability, 累计概率
' y7 G# G9 F$ T" |" L! cCurvature, 曲率/弯曲8 ]% o1 _6 x0 e9 @; J- P# u1 m
Curvature, 曲率
3 `4 a- |2 r# R( ]- ~8 jCurve fit , 曲线拟和 " F3 u4 H) b: z/ N* i
Curve fitting, 曲线拟合
' `# ?7 h/ u5 S5 C# k- C2 NCurvilinear regression, 曲线回归9 L- R) G% U- B# Z9 D2 N
Curvilinear relation, 曲线关系
, n2 e) Q+ @( V& ACut-and-try method, 尝试法
, I/ Z0 Z# \" u8 d* gCycle, 周期0 i. x; @- p8 j) y
Cyclist, 周期性
1 L! q- o# Q7 i2 qD test, D检验& V- }3 ]0 k7 K8 g# d. a/ T6 Y
Data acquisition, 资料收集
6 B7 g, N9 G, q9 K$ C9 oData bank, 数据库
* Q. z% |; U3 ~* E* x8 h4 FData capacity, 数据容量$ C' [* b. b7 r1 `! U4 f
Data deficiencies, 数据缺乏
; s3 G" @% y) \" n2 VData handling, 数据处理
) `' b: R5 l7 A+ k. HData manipulation, 数据处理
' e/ W# H4 \% F9 W* KData processing, 数据处理4 y% W* `5 ?1 }2 b
Data reduction, 数据缩减' W) I! a3 O h# a! o0 S3 |' G
Data set, 数据集& r# o" T7 w, W8 _$ C; @
Data sources, 数据来源1 o/ |0 G1 X* s
Data transformation, 数据变换
" o/ e$ S& q8 J, v2 BData validity, 数据有效性; t$ T. z# ~9 N* v
Data-in, 数据输入, t$ p6 t9 p- C5 K, z2 y5 ]# r
Data-out, 数据输出
) ^# ~3 @- a4 S' @& ]4 GDead time, 停滞期
, N4 T+ [( g0 g3 C. d0 wDegree of freedom, 自由度
5 }3 j' q m( ?% K7 K* }$ x6 eDegree of precision, 精密度$ Y# }2 G, y; p! [$ G: T1 P
Degree of reliability, 可靠性程度
; f& l3 i, _% w FDegression, 递减
- s( R6 N* Y: @ K$ `1 G3 hDensity function, 密度函数
: v, _2 B9 n" ~* H! }( ]9 a4 |1 YDensity of data points, 数据点的密度; f; S1 f5 y2 J! L& J
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
$ e+ L x5 g1 x+ e9 hDependent variable, 因变量
0 ]' H5 ]. C. z& Y. ODepth, 深度$ a8 d( C( M3 S& `4 d( f! x8 k
Derivative matrix, 导数矩阵
N2 O3 i; J1 aDerivative-free methods, 无导数方法- K' o q4 @; J& F
Design, 设计4 n( j0 Z' _, P
Determinacy, 确定性3 X, I& h [2 Z
Determinant, 行列式
" s4 }: W( D5 u8 X; B- i' nDeterminant, 决定因素
3 m( w2 C- O$ f" ODeviation, 离差
( P; A' t- G9 m; _; r' L8 CDeviation from average, 离均差4 [1 S& ]0 \9 b/ y9 s
Diagnostic plot, 诊断图
9 @2 y) ?4 N! |$ L+ ]6 b$ h4 wDichotomous variable, 二分变量
5 a* R6 Z2 G+ U/ [) ?Differential equation, 微分方程6 W: Q% z, d3 \5 ~3 P
Direct standardization, 直接标准化法 ~' `# M0 I6 k! ~3 F& O
Discrete variable, 离散型变量, E6 r1 D& O, g9 X0 k( ~8 A9 e0 U
DISCRIMINANT, 判断
{/ T* q! y3 b. z9 t& gDiscriminant analysis, 判别分析
[* p) R% Z' j( }! M# |& V& p* gDiscriminant coefficient, 判别系数
8 x. E7 z X. b* w \/ ZDiscriminant function, 判别值& [5 g4 X- j' `- n# [: W
Dispersion, 散布/分散度2 U/ r7 K1 `! d9 Q7 Z6 l1 Z
Disproportional, 不成比例的! {" N( u. @+ d5 e2 V
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量 P W# K: v2 `- \
Distribution free, 分布无关性/免分布
3 o! i8 t& Q7 R, o. V$ g+ |Distribution shape, 分布形状
3 q- \* D8 Y1 |+ ]! N; kDistribution-free method, 任意分布法
; B8 D% F, s( \( z; HDistributive laws, 分配律
. O4 w% p/ j+ E7 A+ a' jDisturbance, 随机扰动项+ L! c& j0 {8 S0 h# |7 J
Dose response curve, 剂量反应曲线
: g$ x* Z& Q7 Q% }Double blind method, 双盲法7 g q" _7 W! A' ^. V6 o' ?* m* ~
Double blind trial, 双盲试验
% i* P2 G% T# K" hDouble exponential distribution, 双指数分布( E6 E+ W1 x4 U( b) A/ s
Double logarithmic, 双对数& C. V' ?8 W, A0 _# n
Downward rank, 降秩
* F/ w# o- s0 d( |) {# N Q/ BDual-space plot, 对偶空间图
. H: W6 t: L [ k9 |9 {DUD, 无导数方法* B- s4 O) I: f3 P: }
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法) D( y @. S' S5 o1 a2 `5 U
Effect, 实验效应 Q3 B9 w( S1 L( f
Eigenvalue, 特征值5 a% v/ {+ G( a! p+ \
Eigenvector, 特征向量0 m0 |8 ]3 t; _7 P# _* ]& P, a
Ellipse, 椭圆; O: g* n2 [+ e: a
Empirical distribution, 经验分布
% @/ h6 I# S6 F) Q+ cEmpirical probability, 经验概率单位+ ?8 s _+ ~# S) f8 d0 R$ q m
Enumeration data, 计数资料
7 [- e! ] j( D4 W7 IEqual sun-class number, 相等次级组含量
( X5 D2 U" [9 v' l! ~! t% x, H: g8 ~Equally likely, 等可能
7 B/ W+ ?8 |. }6 LEquivariance, 同变性
! P% |' n) F F1 C# Y# o! ] W5 wError, 误差/错误
! q. U* c) v: `) z( D) P) ^" p+ oError of estimate, 估计误差
0 [# ~+ J2 B- f2 UError type I, 第一类错误6 @$ H1 n* ]* f$ @' o4 U
Error type II, 第二类错误
( |! x a8 X5 N& W7 ]0 UEstimand, 被估量7 @+ @$ C& V/ {+ n
Estimated error mean squares, 估计误差均方0 W+ S6 g6 N! s& Z& `
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和1 o! h1 ?- w0 e2 v
Euclidean distance, 欧式距离
, X7 c8 e/ |) q/ L2 ^Event, 事件) D% h0 Z3 { n4 v o* f
Event, 事件& p) S; S" x$ H1 i* b
Exceptional data point, 异常数据点
8 z2 x/ v2 s9 r$ K( O: oExpectation plane, 期望平面4 R) r c4 C9 R, [
Expectation surface, 期望曲面
# A, Y% p a4 D( rExpected values, 期望值
- j$ X( n3 X6 zExperiment, 实验2 t0 d. H. d+ P P& X1 b4 H/ W
Experimental sampling, 试验抽样
1 d! V+ k! T! r; GExperimental unit, 试验单位
% j1 b" D9 p( u! Z3 s |Explanatory variable, 说明变量( _, D+ G; Z7 x& B i2 O8 }
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
1 x( J6 M" x' t3 C! d {Explore Summarize, 探索-摘要% P+ F7 x( B A
Exponential curve, 指数曲线
8 k1 u& I7 O& O0 l( V/ ]Exponential growth, 指数式增长
3 N/ `1 R6 {2 c) |5 L( IEXSMOOTH, 指数平滑方法
. L5 H! E: K5 `; \) KExtended fit, 扩充拟合* o& B5 ?! N7 w& ~
Extra parameter, 附加参数2 ?% |$ n/ s7 c, ~. P3 G6 q
Extrapolation, 外推法
7 ^5 k% V% X9 s6 x. ^% i- O. jExtreme observation, 末端观测值6 A& G- {0 }- A' X2 H. O( \
Extremes, 极端值/极值/ X( N( ?) `" N" {) Q2 i! g9 E
F distribution, F分布
& K9 s0 k0 j3 c* v/ D" s, GF test, F检验8 p% g, `. g2 w. _4 H
Factor, 因素/因子2 v7 v- ^2 T1 k" P5 r5 _0 D
Factor analysis, 因子分析0 V& x$ _2 N: C# \
Factor Analysis, 因子分析0 J5 v& n' a7 {4 N" j
Factor score, 因子得分 , p' J1 W/ K. `* N$ M
Factorial, 阶乘
8 o# M- l6 M2 L( rFactorial design, 析因试验设计3 l& R1 c8 ]* N4 P7 y( G6 G: H$ w
False negative, 假阴性& ]' d; s' I3 ~" V. R" U, G
False negative error, 假阴性错误
. C6 A) J* C: cFamily of distributions, 分布族
- ^% ]2 Y2 q7 ?# c+ jFamily of estimators, 估计量族 g0 D2 q: c) Y
Fanning, 扇面
0 O, G; a% s% q! v: MFatality rate, 病死率6 O J8 d+ Y Y9 } ?# i
Field investigation, 现场调查- F1 n0 O1 {- E8 u' v' w
Field survey, 现场调查
* D6 z; `3 Y" M0 |2 gFinite population, 有限总体
9 ^# s! H' f$ K( N, Q. VFinite-sample, 有限样本% F8 o* r8 t1 \ Q4 d2 n" ^
First derivative, 一阶导数: `$ r1 \; W6 L' c# g
First principal component, 第一主成分5 ]5 G7 z/ Y6 M# H# f$ J
First quartile, 第一四分位数2 W0 E3 B$ p9 r3 p7 B) [
Fisher information, 费雪信息量# e0 z* u( K5 d' R. d6 {
Fitted value, 拟合值* E/ i5 j/ n( [( P9 u- ?
Fitting a curve, 曲线拟合" T8 K' g; t2 ~
Fixed base, 定基
8 q, \, K4 J( `1 _Fluctuation, 随机起伏
5 e t1 w" i( hForecast, 预测
7 t M- o) [+ Y! O6 M/ E0 CFour fold table, 四格表
* b4 a0 h+ o/ K5 T G& kFourth, 四分点7 j# [! k' K7 u; ?5 J# l6 ~4 o: @
Fraction blow, 左侧比率" D# r+ V6 O0 W0 N9 k* }
Fractional error, 相对误差% c3 T( g7 d1 x8 l; G
Frequency, 频率+ w9 o- [5 B6 F) d: ?' d7 D2 s8 j. R: N' f
Frequency polygon, 频数多边图
/ g1 [ r/ Y( r, c, C3 r2 a7 sFrontier point, 界限点( F( }5 O% l$ K0 |8 P/ i0 y& X
Function relationship, 泛函关系 A+ n4 \! ?4 _8 H3 Y/ _
Gamma distribution, 伽玛分布( I: ^5 y6 r5 [; C
Gauss increment, 高斯增量
' {' ?3 z- j5 i7 @: u; v9 H+ bGaussian distribution, 高斯分布/正态分布6 P. U0 B- g, v( G. p, o( B
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
" V, T, ]1 }' hGeneral census, 全面普查* O% Y1 P O- f+ v
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
/ J! h) h1 w |- y! t( \Geometric mean, 几何平均数, h( } u5 y) g/ H1 y2 m1 m
Gini's mean difference, 基尼均差
- Y) u, }! |% o8 _! y) MGLM (General liner models), 一般线性模型 $ m2 ~& z9 h, `$ e9 b4 z
Goodness of fit, 拟和优度/配合度" p. _+ U! h( W9 J, G+ t! u
Gradient of determinant, 行列式的梯度
3 { v+ k0 v1 k9 S4 P5 @8 S5 cGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
9 N' t* ?6 ^2 DGrand mean, 总均值3 w( g, f4 Z9 x/ R I7 d2 a
Gross errors, 重大错误- ?: {1 f- O9 s
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
* n$ `# Q9 N6 x# D* uGroup averages, 分组平均2 u+ Q8 \) E& t1 t9 g
Grouped data, 分组资料
- j( ~# T5 C. h1 ]4 wGuessed mean, 假定平均数
1 P7 @* w% Z& }: Z; ~! K! pHalf-life, 半衰期" p3 {- Y9 c o! I
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量% x+ C0 m9 B" c1 ]: `
Happenstance, 偶然事件" ?$ {* P p% C, z$ C" s& g6 s
Harmonic mean, 调和均数
& N9 c& n" r+ z- B* w( pHazard function, 风险均数
5 r d- y& f$ q8 g* K( KHazard rate, 风险率
0 r. E, L& F% l; A/ t0 ~/ r6 AHeading, 标目 & Z5 F+ C8 n$ d4 Y# a" e9 M. @$ N) r
Heavy-tailed distribution, 重尾分布: U6 m+ F$ x3 ^+ S1 E/ E
Hessian array, 海森立体阵
: t& t2 A/ ]3 D$ D$ ^1 mHeterogeneity, 不同质2 z$ l$ G9 L) z% z8 Y7 _
Heterogeneity of variance, 方差不齐
5 L4 L i8 ^0 l u, h. T7 W4 \Hierarchical classification, 组内分组
( r% [) y9 l/ T+ b& KHierarchical clustering method, 系统聚类法
" n. q4 @0 Z2 \1 P! b+ l. sHigh-leverage point, 高杠杆率点
, E8 [+ e! f+ n9 c* THILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
' a+ k# Y2 v' yHinge, 折叶点 `' S' K6 U3 y7 X. x2 s
Histogram, 直方图
, E y! G1 r/ ~3 Y) WHistorical cohort study, 历史性队列研究
# ]9 c3 l! U( ~8 s6 dHoles, 空洞' s$ C1 \; H O9 z8 i
HOMALS, 多重响应分析
4 i: A0 M) A# }7 z8 ~" W& H) Y) ?Homogeneity of variance, 方差齐性
! W3 \8 W1 F# FHomogeneity test, 齐性检验: o" @4 ~/ s8 _" ]2 |
Huber M-estimators, 休伯M估计量" w+ q, z$ I% ?0 o( K1 [" a
Hyperbola, 双曲线
0 Y5 o2 _$ p3 dHypothesis testing, 假设检验
( z2 u" U4 C o7 Z2 m9 THypothetical universe, 假设总体
9 @! i& y5 j( W$ @" B% yImpossible event, 不可能事件
, t) i" X) T. d# w1 LIndependence, 独立性0 o: F1 ]2 ~. h. ?8 G
Independent variable, 自变量; s( O4 o+ l% b- R" ~4 I- w2 c
Index, 指标/指数 h/ r: v5 Q0 g b( J
Indirect standardization, 间接标准化法
* {7 c* O" C! h) @+ C9 ]5 ~* TIndividual, 个体
/ r9 M4 l, n, Q* U. CInference band, 推断带
. V' s O' u4 U9 HInfinite population, 无限总体8 ^6 j- W( G8 n% e
Infinitely great, 无穷大2 e: n/ ^0 ~$ V/ y
Infinitely small, 无穷小, C9 r# R5 H' `$ d6 h
Influence curve, 影响曲线
* u) z9 y# D A$ }Information capacity, 信息容量
: g0 C& d6 w( v0 Q; b7 a* S: W, L8 wInitial condition, 初始条件
R1 r- }: C5 E U. SInitial estimate, 初始估计值! B( u q6 o% F9 Z
Initial level, 最初水平0 y# j* I) n! M! P
Interaction, 交互作用5 e- Q- G* A& \+ p+ z& e$ |# T* V
Interaction terms, 交互作用项0 ?2 g! i' |7 q3 B) S# D
Intercept, 截距
1 Z& O+ ?* I" ~; O4 }) u( ]9 uInterpolation, 内插法
* p# f. l6 w6 Q6 Y9 |1 `& dInterquartile range, 四分位距# i$ o" ^1 H' d+ L2 f: y
Interval estimation, 区间估计; \9 d J* ]. ]' `
Intervals of equal probability, 等概率区间
3 `0 l. V8 W H6 O6 ]" j/ M3 lIntrinsic curvature, 固有曲率
, A" d/ p/ m( P/ d: ZInvariance, 不变性
3 F! a: N/ [" V; }+ Q! I; tInverse matrix, 逆矩阵" L6 A3 K3 @4 o9 `
Inverse probability, 逆概率
6 N8 q2 |& ]# xInverse sine transformation, 反正弦变换
+ c r `- \( i& `8 g1 _Iteration, 迭代
8 ^% W6 B# O, o4 V- Q1 E( YJacobian determinant, 雅可比行列式0 @& M6 a7 b8 `/ [
Joint distribution function, 分布函数, Z% j) y' T# o1 J7 F1 r! ^
Joint probability, 联合概率
# G% y$ ~# g N6 R0 g( t/ q! KJoint probability distribution, 联合概率分布
$ ^/ y: i; r7 \K means method, 逐步聚类法4 a* W1 I/ h& {% ]; M3 J
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
; u5 v- Z3 E* |; p7 \3 WKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
$ H& t6 ]) @) ?, s7 i. ^Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
0 [, Z. I* ?9 K: FKinetic, 动力学% [$ s: J+ G4 {: C% T
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验6 t( p# W$ F% @1 ?/ S) J" Z' Q: R
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
4 b' J- K7 ?) h7 x& |Kurtosis, 峰度
+ J ]6 X& x0 MLack of fit, 失拟* Z& c7 ?+ _3 _* T9 T' R
Ladder of powers, 幂阶梯
6 W R9 a& W9 G& @$ GLag, 滞后) G$ I1 g9 w$ J _
Large sample, 大样本
7 U0 E' t1 D! p: i1 sLarge sample test, 大样本检验- r4 N* G% D( H* |& l
Latin square, 拉丁方
% b2 |5 o2 \# `8 kLatin square design, 拉丁方设计
6 P# E' a0 ~1 L& YLeakage, 泄漏
% M: `/ ^2 B# l! ?8 eLeast favorable configuration, 最不利构形
5 T0 ~- V( ^+ ^' j. K7 V( [* h8 sLeast favorable distribution, 最不利分布
6 R4 G( w. S* MLeast significant difference, 最小显著差法* v# A, ?* L- g: d( r" L7 N
Least square method, 最小二乘法" E: o" h3 }9 d" P9 e
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计/ A! R/ R: |2 e k8 r: g
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合1 v% R( Q! B! K3 }: h" X% Q
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线3 D3 E9 n7 @0 u8 D5 }) @
Legend, 图例3 T/ z* a, K, k, p
L-estimator, L估计量
5 b' ~2 e: H( d% bL-estimator of location, 位置L估计量
8 Z. x2 W C6 N( e! j u. CL-estimator of scale, 尺度L估计量* k2 L0 b5 g' N( {* [5 i5 W
Level, 水平
2 ?9 g O9 b$ u Y# V% ^0 u) w m+ I5 J2 QLife expectance, 预期期望寿命& M6 |9 T: T0 Q0 Z A7 ?
Life table, 寿命表
) \8 a, X9 Y/ q+ uLife table method, 生命表法' d5 a# R9 J/ c1 Z7 `
Light-tailed distribution, 轻尾分布
) V1 Z8 r" i5 c9 R) F' iLikelihood function, 似然函数+ _* ` G, p; C ^, H; W% X7 W
Likelihood ratio, 似然比
4 i8 K* y% v/ R7 ?line graph, 线图
+ o- G9 W9 s$ gLinear correlation, 直线相关/ q9 C* E [3 f# q2 c+ q0 f
Linear equation, 线性方程& R4 H0 M% J# O) I( ] S; y
Linear programming, 线性规划
" k# B2 m9 q1 z+ kLinear regression, 直线回归
3 `* h7 @$ @2 v3 H+ r( Q1 q2 @Linear Regression, 线性回归5 q: u' k8 p2 m( q& e" e9 T# Q
Linear trend, 线性趋势
$ V7 \& l( i g" N8 D" s% aLoading, 载荷
, X) u0 U# T* `, I4 K! W7 A5 B& M5 oLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性( p Q: M/ k8 @5 y6 l
Location equivariance, 位置同变性
- i4 H: j; A$ ?! Z) `. _7 l, eLocation invariance, 位置不变性
- |+ p. t7 A0 w' { S; R$ Z* v8 iLocation scale family, 位置尺度族
* n5 a# t- e' T0 A7 j) XLog rank test, 时序检验
; w# L$ p( q2 WLogarithmic curve, 对数曲线
3 R2 @7 k8 X& C' W' HLogarithmic normal distribution, 对数正态分布* y) b N$ L* k+ N1 S0 Z
Logarithmic scale, 对数尺度( T2 k' W; E* } e9 \5 h# F
Logarithmic transformation, 对数变换7 e$ ?; T- d) _* }0 u8 W
Logic check, 逻辑检查
l: G9 f' `+ H; {# W. h1 wLogistic distribution, 逻辑斯特分布
7 r5 v( L2 K. Y' S( g* B9 aLogit transformation, Logit转换% \2 z5 \) {! m
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
% p& l' Z8 l1 D1 q2 y+ W8 u. R: qLognormal distribution, 对数正态分布0 W/ O* `. _7 R: {- J3 p% F P
Lost function, 损失函数
h6 W: l+ P7 k, `) z) A/ dLow correlation, 低度相关
) Q2 q0 x% b/ F! }. x. HLower limit, 下限
! N8 ?7 \! U+ R% |6 k" {/ s. dLowest-attained variance, 最小可达方差
% J$ a+ r: e. c, W# \1 a" |# z; b4 JLSD, 最小显著差法的简称
1 F, I+ y# u, ~: oLurking variable, 潜在变量, M8 [- r$ b. t- A
Main effect, 主效应6 ^3 _" V8 [. G V% F1 V
Major heading, 主辞标目
& N3 [- g! o# i( D( OMarginal density function, 边缘密度函数
, _* E* R+ Y9 P$ g! j+ Y$ KMarginal probability, 边缘概率
2 V& b6 u% ]3 c; _: eMarginal probability distribution, 边缘概率分布1 ^/ f2 r- h1 U4 ^. L/ q
Matched data, 配对资料
6 `* f) V+ p8 s# ?+ _8 Z0 mMatched distribution, 匹配过分布
& r/ q7 j) k% C% O+ r6 q' W! JMatching of distribution, 分布的匹配$ s: G6 {$ o4 S
Matching of transformation, 变换的匹配. l+ W: |5 _+ X0 | G& S
Mathematical expectation, 数学期望
( i% V# [$ V U. q* PMathematical model, 数学模型) k% a$ H0 E! @2 n% U
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
" |6 u7 r4 C4 s5 w& D8 R7 l1 PMaximum likelihood method, 最大似然法$ ~5 d6 c$ q; @# R0 B# s( l
Mean, 均数
" N4 q+ ]4 a9 g8 sMean squares between groups, 组间均方. r% W& e/ p6 t1 l; m
Mean squares within group, 组内均方8 d+ ]" D* M3 `7 t
Means (Compare means), 均值-均值比较
2 O3 L* Y `4 h. Q9 vMedian, 中位数
( F5 B. w' O3 f+ R& cMedian effective dose, 半数效量
5 R8 ~, [# G8 l0 c, q$ iMedian lethal dose, 半数致死量
8 t. u6 ]8 n6 \/ J0 p u1 }( u' d9 aMedian polish, 中位数平滑
; ~& O8 V' N' l0 V; x+ @) EMedian test, 中位数检验
$ ^9 Y9 \) l' H p% }# X5 v IMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
/ j. w* {. M; u% F1 {) dMinimum distance estimation, 最小距离估计
" d# b0 s' [4 G5 T" B" h0 |Minimum effective dose, 最小有效量8 K9 `2 j8 K; P* _4 [5 l
Minimum lethal dose, 最小致死量
8 E$ j& ]& Q+ D- G5 _4 ~- J/ ]Minimum variance estimator, 最小方差估计量
6 ]! k' i% q, H9 d8 B$ CMINITAB, 统计软件包
; Z5 J, E1 h1 t% s! `; zMinor heading, 宾词标目
# Q- C3 o+ s( K' G, j' eMissing data, 缺失值1 \) v" S. r6 j' v6 [" t
Model specification, 模型的确定* B4 r+ b2 n( D+ u
Modeling Statistics , 模型统计, Z, |7 U4 ~8 b' R
Models for outliers, 离群值模型! F$ y7 h. \, r: u6 w( r7 ~4 `& \& q
Modifying the model, 模型的修正2 N. J) r" k% b$ \1 f4 `
Modulus of continuity, 连续性模0 r" T* L) T- X4 y/ _
Morbidity, 发病率 , r1 |$ v& ` M% x Q
Most favorable configuration, 最有利构形
" J# h) D" H3 l( mMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度 N% A% a# F w2 e
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归8 n) k9 e- w/ K; J& j5 d
Multiple comparison, 多重比较
, T/ |: \& p5 ^" sMultiple correlation , 复相关: O+ l, K: |$ o; k% u! t- [
Multiple covariance, 多元协方差
; d6 y9 w& R |0 I* XMultiple linear regression, 多元线性回归( }/ |9 p) x9 ~0 f
Multiple response , 多重选项
) V( @ D f" [/ D" b6 j4 }( I+ V/ YMultiple solutions, 多解/ }: X2 G6 T! N) `1 u
Multiplication theorem, 乘法定理8 e! q8 V. D6 p; m) H5 N
Multiresponse, 多元响应! J7 z1 G3 V' i/ }, e8 i
Multi-stage sampling, 多阶段抽样) J# P! g! \' s2 T( n/ v/ ]$ ^
Multivariate T distribution, 多元T分布
$ d) Z4 h2 Y3 OMutual exclusive, 互不相容, P, M0 S1 N5 H7 m" `9 o
Mutual independence, 互相独立
2 J6 s$ X& w: E. F% l& y9 x- JNatural boundary, 自然边界
) ]0 W% ^$ C8 I2 z! n0 }2 yNatural dead, 自然死亡 @) T" {0 {6 f- S' q& v1 |( `+ R
Natural zero, 自然零
$ g4 @2 J2 [7 v0 U0 Z0 J \Negative correlation, 负相关3 E n) q6 w( l+ m, h, P: u) h
Negative linear correlation, 负线性相关 h6 n6 c% @2 H$ t, A
Negatively skewed, 负偏
b, \9 V* G# A9 b8 h; M4 FNewman-Keuls method, q检验" @$ P, s/ B) c
NK method, q检验3 \5 r' \0 x9 h2 d
No statistical significance, 无统计意义/ F* v( R; R: h: u3 I; u
Nominal variable, 名义变量! w& \# b+ k* f9 B" ^& W
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性3 y% `# L, ~6 H+ d$ X
Nonlinear regression, 非线性相关
$ R- ^' ^( F6 iNonparametric statistics, 非参数统计7 ^# M- e% A+ B& w2 F/ K
Nonparametric test, 非参数检验
: `: {% v9 ^3 f7 {0 H. @8 wNonparametric tests, 非参数检验# A" l. Q; x( g( |# x3 p
Normal deviate, 正态离差
) k, p; f& u9 \5 e$ |1 X9 x; M5 WNormal distribution, 正态分布
) m1 L q: \5 Z2 O, CNormal equation, 正规方程组
) y6 \) t# r4 T$ c% w# p0 jNormal ranges, 正常范围
' [& `8 a9 G/ I3 w% zNormal value, 正常值
+ \6 H5 ^. Z8 i" @! Q BNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数. w1 b% z9 U( S9 q+ o
Null hypothesis, 无效假设
) M0 V/ M3 E; e$ |& SNumerical variable, 数值变量
# Z: ?# Q6 l2 SObjective function, 目标函数
! D8 J( ]$ d. o% H7 dObservation unit, 观察单位
' V3 P2 S2 `; G4 r2 x. vObserved value, 观察值
1 _3 a6 T3 \6 M: t% p8 [$ O; \One sided test, 单侧检验
1 B8 T( F0 ~9 ^One-way analysis of variance, 单因素方差分析 F& n: _) ?8 f2 b$ Q% B) R, \3 J" ~
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
; S- f6 _' D8 Q1 _Open sequential trial, 开放型序贯设计
4 Y8 l/ a# E5 v3 HOptrim, 优切尾' U+ W! I! u& M8 Q5 \
Optrim efficiency, 优切尾效率& v5 l) Z% B5 z( [ z, X- @: T; h
Order statistics, 顺序统计量
- ^ m' p d3 m7 V- K1 G& n) E4 Y$ bOrdered categories, 有序分类4 E9 U1 u& X* t2 c" f1 ~* P* }
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
0 }. h) Y$ H- h4 h0 n9 x3 f1 M2 G; gOrdinal variable, 有序变量0 Y- j7 c/ m6 s
Orthogonal basis, 正交基
) m3 g$ g' t- uOrthogonal design, 正交试验设计 y c N: G/ K8 \
Orthogonality conditions, 正交条件 E- k9 D. E+ V1 ^6 T7 D
ORTHOPLAN, 正交设计 " _; M1 m0 _2 ]/ |
Outlier cutoffs, 离群值截断点
; B% Z% c: }; a6 y/ |3 G4 m. oOutliers, 极端值
+ S' H5 ~" x- J9 ?OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 $ C" g7 ^7 k4 D4 \: K' U9 c$ P
Overshoot, 迭代过度# a' T5 J, L- g$ j [
Paired design, 配对设计
" g- ]& c; B, I, w7 f8 oPaired sample, 配对样本
& C5 u3 _. E8 S& o# g" | H1 ePairwise slopes, 成对斜率
' _' | r: Y1 j) n% k3 s6 tParabola, 抛物线
# A4 l; p3 ]5 CParallel tests, 平行试验
7 @) |. E/ P7 m" U" e* iParameter, 参数# p& A) I* t9 i* M K. A; O
Parametric statistics, 参数统计
- J' m, g" m+ u f/ ZParametric test, 参数检验 c( K r: F2 ~ r, S
Partial correlation, 偏相关
* n6 r) L8 N& G5 P {" IPartial regression, 偏回归
) E6 t1 s4 m- F) L. v: d+ `Partial sorting, 偏排序' F- K8 } K( L. ?" s( X
Partials residuals, 偏残差
- K4 w& E& | N" r7 T( q8 BPattern, 模式/ X7 b! ~* P2 c1 Y' ~- m
Pearson curves, 皮尔逊曲线. _% ]; ~3 @8 u6 u: Q% X
Peeling, 退层0 r/ a& M2 N" A' F, N
Percent bar graph, 百分条形图
1 e6 \& Z/ \2 X9 ?! H, f5 |Percentage, 百分比/ @" p- T. W( N( V) J
Percentile, 百分位数
/ k, D" L& c: n" W$ f; }Percentile curves, 百分位曲线
' ^) ^& h. Y# K2 O$ m) CPeriodicity, 周期性 p) P- `( s9 E3 B. Y6 w1 s
Permutation, 排列
7 a0 n# Q% N$ I: M s% @P-estimator, P估计量
4 Z" O7 Z- q& R8 E3 e1 N( ZPie graph, 饼图
1 c' s9 n; u6 pPitman estimator, 皮特曼估计量# ? p. W' z1 J5 x* R7 j
Pivot, 枢轴量
6 w+ x" w1 f3 p H5 J: DPlanar, 平坦' ^+ n. j; ~/ F/ N0 V% k8 W
Planar assumption, 平面的假设2 o- C* X/ G2 } Q2 ]/ M$ z
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
- P( @; ]6 W) MPoint estimation, 点估计$ ~, L, u5 d: C3 I! O1 m, O
Poisson distribution, 泊松分布
, D& [% X1 t0 l f9 uPolishing, 平滑
7 G3 e/ N9 t: _& I) }6 i: Z6 uPolled standard deviation, 合并标准差
7 c* l% p$ q/ e# PPolled variance, 合并方差* ]# K3 G& q6 {5 d; B3 c, p1 O
Polygon, 多边图
" T+ ] v( z- a5 ]+ iPolynomial, 多项式, [/ a7 c6 A+ |5 e) T
Polynomial curve, 多项式曲线
- M8 }' X( Y* c! K3 |1 T9 b, p: f' _7 GPopulation, 总体5 H- ]1 [& P+ a& o( Y* Y4 S5 q; J
Population attributable risk, 人群归因危险度
- V7 `; g- @' B7 A$ I G/ y* v8 x- QPositive correlation, 正相关
/ H' D P# T% Q4 qPositively skewed, 正偏
6 d8 A0 n/ N7 j( [( E# oPosterior distribution, 后验分布
& [* @" A7 B6 K) ]' ^Power of a test, 检验效能0 S4 V' e$ {/ g6 X; l j
Precision, 精密度
) h$ ?* \9 j9 wPredicted value, 预测值+ ^/ Q9 p. d. [+ g3 I
Preliminary analysis, 预备性分析7 j) F. X, L e' S; W
Principal component analysis, 主成分分析2 G; R, H7 E' z$ ]
Prior distribution, 先验分布1 R2 U5 G6 v5 Z1 d
Prior probability, 先验概率
6 d' z. T8 E: qProbabilistic model, 概率模型' A* M. t( R9 \7 _, B4 U y+ E! U
probability, 概率
4 p- D: `, Y0 \5 A! _% w& Z+ }) {Probability density, 概率密度
! d1 r' ~- i+ G* UProduct moment, 乘积矩/协方差
$ c3 G. V. \- C2 D6 \, NProfile trace, 截面迹图
; H1 @4 I( o' T3 I, y4 Q6 kProportion, 比/构成比; A- k; z( W! ?! F9 R
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样* J0 g/ |% R7 O6 ]( V3 b7 C) @9 B
Proportionate, 成比例
* g' o# M% X5 o% J& ZProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量2 F1 f) {. C( X5 U, x! _" s6 C$ t
Prospective study, 前瞻性调查
! l: L% }( v' y; V n% {Proximities, 亲近性
' N/ G% i5 \2 h5 {Pseudo F test, 近似F检验! {9 K0 ]% {0 |% P8 e1 ], X
Pseudo model, 近似模型- {6 |" s/ H+ i1 c2 n) G
Pseudosigma, 伪标准差
$ U9 M" O, M/ r. V# W4 L% SPurposive sampling, 有目的抽样
# e9 p' X2 d% Y$ D; UQR decomposition, QR分解
( ~$ ]! A$ g2 }, y1 yQuadratic approximation, 二次近似& _% t& ^9 `, u+ f( |# v" O
Qualitative classification, 属性分类
7 ^* P5 `# i# `3 E2 h% kQualitative method, 定性方法1 r0 m( y: ~4 Q3 {
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
, [- l* ^1 I- @. S6 p( BQuantitative analysis, 定量分析
1 i: O! c9 x, nQuartile, 四分位数
! H2 p5 r8 u: K" q$ r& IQuick Cluster, 快速聚类
% ?7 V# W5 W7 x8 V9 vRadix sort, 基数排序
+ B9 m$ r+ Z6 K9 ?# QRandom allocation, 随机化分组
. \! N' h/ }0 B: Y1 b7 A/ iRandom blocks design, 随机区组设计
& Q/ _" B6 u C* k+ [Random event, 随机事件
1 |" ^" k) w( j( h% [1 lRandomization, 随机化2 v8 {0 \$ L) ^
Range, 极差/全距
$ x& ?8 V- m! oRank correlation, 等级相关
- b- c U. P q. H3 U9 URank sum test, 秩和检验
9 d/ l9 ?" c6 D8 ZRank test, 秩检验
+ a; ^- d0 r& X& C WRanked data, 等级资料
. k9 D% [# b, [$ `Rate, 比率: h3 D0 }! j( h1 d0 f
Ratio, 比例
5 v% c- S9 b& y- O0 fRaw data, 原始资料
2 G0 {, X0 |+ a/ p3 Y8 bRaw residual, 原始残差; J/ K& T O9 H3 ?* F: a
Rayleigh's test, 雷氏检验4 D0 K/ E, z0 q- ^$ ?
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 * N: P7 ^& d( Y( t1 g
Reciprocal, 倒数
) @# r; e8 `4 z3 i6 U$ ]# EReciprocal transformation, 倒数变换
3 }' C& o+ `8 e- lRecording, 记录
2 u8 t1 }$ k; p( H! M1 QRedescending estimators, 回降估计量
2 v0 o- Z$ | b/ c r/ d" }: JReducing dimensions, 降维
% P+ O& W; k9 C- tRe-expression, 重新表达
! r7 T' F' w1 D+ r/ HReference set, 标准组8 Z1 [8 Q" F* }4 U
Region of acceptance, 接受域
7 e( w! ]+ @, X8 g: n- @ y6 nRegression coefficient, 回归系数
b1 ?: _7 ]( Y" N( YRegression sum of square, 回归平方和" x3 d& h: C2 [1 z
Rejection point, 拒绝点( S9 e5 y: @5 F& u+ Y3 d0 t0 M
Relative dispersion, 相对离散度4 i2 u. F: b8 G+ ~# m' h/ p
Relative number, 相对数( [. i6 u1 A- \9 [3 Y M7 `& m
Reliability, 可靠性2 D3 y) R) u5 e$ x4 I/ y$ t% S
Reparametrization, 重新设置参数' @1 ?* c% r W2 X3 \. o) U
Replication, 重复( G. S2 _( \8 i0 H) d
Report Summaries, 报告摘要8 ]" G* q, |+ m" N8 E7 y% u
Residual sum of square, 剩余平方和
9 o7 u3 x$ g0 E6 o6 L% eResistance, 耐抗性
+ v% I( f$ Q# s2 ^Resistant line, 耐抗线
$ c, W% ~+ t9 i, Y: M+ |Resistant technique, 耐抗技术
. J$ R5 z4 H. ^( Y4 V7 CR-estimator of location, 位置R估计量
I9 T* _5 I4 p$ j8 g1 [( rR-estimator of scale, 尺度R估计量) _+ w9 l) i" K/ M# `3 g' u
Retrospective study, 回顾性调查
* ?6 j' { `3 DRidge trace, 岭迹
% ]5 ^6 g% m% x% MRidit analysis, Ridit分析
' v2 K$ n# Y! Q0 \, u% g6 ^Rotation, 旋转- O2 `* { g: ]# K9 K2 F: f6 y
Rounding, 舍入9 |0 F1 K5 m0 y4 g
Row, 行" T; d" K) E7 S9 Y2 g j
Row effects, 行效应
9 G$ {4 G( x6 D0 b" CRow factor, 行因素
) t4 _7 v5 r% |' ?RXC table, RXC表+ F) }0 o4 ?4 z" ^
Sample, 样本
. L) g g" D* o/ D( ~" [Sample regression coefficient, 样本回归系数
, ~0 Y. C8 F# h7 BSample size, 样本量9 ?8 X' L% J7 [. R$ A' ^& I/ ~
Sample standard deviation, 样本标准差, q4 }: y6 N/ I9 x
Sampling error, 抽样误差
: x; P" d `( [4 A" h8 b- c: T" [- lSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包0 |1 {8 R! C/ Q2 c
Scale, 尺度/量表
; A' x5 M3 Q7 [2 v% NScatter diagram, 散点图% l! | i" |( A
Schematic plot, 示意图/简图' A: O! V" x% Q% }4 C+ x5 V. R
Score test, 计分检验6 y( I# @; J/ q V/ z" K5 _
Screening, 筛检
) k1 H) |% j! n! g; {SEASON, 季节分析 / ?# e; J! r5 @( p8 L, X! H+ m
Second derivative, 二阶导数2 v. w( n/ ^8 e. A
Second principal component, 第二主成分) P- k5 g* \: ?& X) [' u' f
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
+ s& h4 {- Z$ C9 e8 [* ASemi-logarithmic graph, 半对数图6 S @" P+ K% P2 S
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸, ^9 @8 F- |: _6 K; w% Y$ H
Sensitivity curve, 敏感度曲线4 N t5 w! j) V) G/ c4 M$ v9 I2 v& ^
Sequential analysis, 贯序分析; D5 X& N4 h. B4 z' G% A) A
Sequential data set, 顺序数据集7 |6 f+ a6 `2 j7 x
Sequential design, 贯序设计" s' o. `3 t2 U1 n
Sequential method, 贯序法
' m m* S f P! i* @- _5 GSequential test, 贯序检验法
8 m+ j' j. I8 w" ^3 bSerial tests, 系列试验
. f. g+ i. \- @6 q0 b! zShort-cut method, 简捷法 ! z' e' W+ V! g, d
Sigmoid curve, S形曲线
$ e! V( V" g' I# ?$ CSign function, 正负号函数
9 L. u9 h$ F% |& P) V3 j* FSign test, 符号检验
1 a% P, q$ j% g; I3 \Signed rank, 符号秩
: ]" ~4 H: q J$ f7 m6 r) C6 zSignificance test, 显著性检验: x; i6 w: v5 Y
Significant figure, 有效数字+ N$ l& y0 ?8 l: I: o
Simple cluster sampling, 简单整群抽样/ h! l$ b+ y$ _- e8 M4 @- n8 w
Simple correlation, 简单相关
$ D9 M) I) e. T3 o" JSimple random sampling, 简单随机抽样
0 j9 K" G! W: o2 vSimple regression, 简单回归 Y& ~) E# Q7 a% c9 |
simple table, 简单表
s* y1 l. E- u7 ^. bSine estimator, 正弦估计量' A5 p+ ~7 J* }: J* i
Single-valued estimate, 单值估计% v0 k$ o/ i* ^5 l: |3 s9 q) _
Singular matrix, 奇异矩阵
4 a9 H7 n+ {, x A3 YSkewed distribution, 偏斜分布
, u+ M# {/ c: d% N% n- b2 RSkewness, 偏度
n8 Q; O% N. iSlash distribution, 斜线分布
& I( \( W6 ^' K! \/ _! Q! _Slope, 斜率& q) l+ ^# Z- B: s0 V7 G2 j
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
' \0 f% \" \3 x% ~Source of variation, 变异来源
. u) U/ m) r6 p/ FSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关# Z( Z9 I2 d1 g9 `4 @
Specific factor, 特殊因子. k5 Q1 W8 T" J3 D* _+ z
Specific factor variance, 特殊因子方差
6 |; W9 ~8 T3 }) h/ k8 _2 fSpectra , 频谱, z4 u s! ? @/ W* f1 T
Spherical distribution, 球型正态分布
; L0 U. }8 r! \4 j# J: N" n* aSpread, 展布
4 w" A0 I$ @: [/ ESPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包2 q- E9 ~7 W; i) T% J
Spurious correlation, 假性相关0 T* [/ D( H+ W) M0 l
Square root transformation, 平方根变换
8 T& y9 e, A$ i+ r8 U2 g; uStabilizing variance, 稳定方差
2 t- H! |* q1 A N" qStandard deviation, 标准差
. H7 j1 x# N' b: F& \Standard error, 标准误8 I- _7 O# Z' _1 o
Standard error of difference, 差别的标准误
, p6 H) o `& v+ CStandard error of estimate, 标准估计误差) V" R" A( I0 W- Z b# M& B, N. Q# C
Standard error of rate, 率的标准误
4 ?6 M' d8 j. E& r! A( n2 ]Standard normal distribution, 标准正态分布
5 f- V$ z6 h$ H3 [+ R2 ?6 Z3 c! hStandardization, 标准化
% M5 ~9 |. U) g! q4 O, l% i& M- ~Starting value, 起始值
! \- U: } f% v4 e+ pStatistic, 统计量; [$ Y& n( q% y% R" r
Statistical control, 统计控制1 z5 M0 g! D) T" ?# M9 [2 J& Q
Statistical graph, 统计图* J# w( L6 r9 M
Statistical inference, 统计推断% i- |% N, S( J# t% C
Statistical table, 统计表
9 ^0 H# F3 z: R: p T/ c+ TSteepest descent, 最速下降法
5 \2 ^. E. P2 w( d pStem and leaf display, 茎叶图1 J! F0 m' {+ o0 [; _* U( H* \
Step factor, 步长因子4 Y) w+ \5 V/ Z4 ]$ ^' }) T9 F/ }
Stepwise regression, 逐步回归
% K/ y. X1 ~6 d* f' lStorage, 存
3 ?9 }, y( \% ]) o) aStrata, 层（复数）. }& `3 e5 w2 T1 q* v
Stratified sampling, 分层抽样7 Z# m! h* k5 V: G4 a9 |. T
Stratified sampling, 分层抽样4 U6 K$ G, Y7 ?& ?% Q& T
Strength, 强度
5 K# \& u/ D3 K# G4 QStringency, 严密性7 p# W! t3 q% Y- z, h8 b; o0 `% G
Structural relationship, 结构关系
+ L+ l3 o) L3 W5 j* ]/ B8 KStudentized residual, 学生化残差/t化残差
! w8 o9 K& u! h4 M( y- rSub-class numbers, 次级组含量% Q) d9 M$ w. Z# R# g' t& w- f
Subdividing, 分割
. ~$ z$ g# Y$ _5 `, xSufficient statistic, 充分统计量, K8 I: O; D Q
Sum of products, 积和
. _5 Y2 ?/ ?+ b4 f: i* x0 B0 bSum of squares, 离差平方和0 Z3 \: b- c( s! _6 [2 E
Sum of squares about regression, 回归平方和0 S, E) j' g8 {, O3 a
Sum of squares between groups, 组间平方和
1 l- {; C! `4 V2 t) v& B9 ASum of squares of partial regression, 偏回归平方和
Y4 G; N3 B4 F; G8 J' a6 ?' lSure event, 必然事件( p" N* h1 [- j+ S( a
Survey, 调查
7 f1 i, V4 }7 f) F6 Q+ ~Survival, 生存分析
: g1 @7 C' i7 p9 d4 zSurvival rate, 生存率
1 R# |# \5 u, L8 DSuspended root gram, 悬吊根图
# b, X7 u; h8 I$ f: Y) T9 ISymmetry, 对称
) u/ h: V+ a2 g W8 `Systematic error, 系统误差
- b# v2 y# r( l* D( t) o" R) {Systematic sampling, 系统抽样& u1 l# \. x f; P
Tags, 标签
. v2 F7 r1 B8 C4 qTail area, 尾部面积( W1 ]& ]5 I/ A x) `" Y# P2 B
Tail length, 尾长; ?$ `- S4 [+ h
Tail weight, 尾重
6 \( x2 C. H5 \, B1 h; lTangent line, 切线
# v f, M9 p. @, nTarget distribution, 目标分布) x7 m0 r* E3 [4 |# Z) m o
Taylor series, 泰勒级数9 O7 j4 M, x0 R/ A$ _0 v( k$ v2 ~
Tendency of dispersion, 离散趋势
% ]" R8 r0 r; w5 q5 z% L6 xTesting of hypotheses, 假设检验' ~7 C# `3 P1 N% b | _
Theoretical frequency, 理论频数
( Z! x$ R1 g1 T: |Time series, 时间序列6 s7 p% \4 I: Y$ _6 j# S
Tolerance interval, 容忍区间
4 |/ z6 b$ G7 H, Z2 N H( U5 o1 ~Tolerance lower limit, 容忍下限
0 t* r# |6 ^: O) wTolerance upper limit, 容忍上限
# q) ^* \3 T' Y2 ?4 R- z) iTorsion, 扰率
' r# n- q0 [+ B2 K6 O. r7 MTotal sum of square, 总平方和, V) Y( l( k* k# [: G& j% l5 Q
Total variation, 总变异
4 m" h8 _9 \3 Z8 t8 U4 q1 k+ u. XTransformation, 转换
% [/ z0 Z3 f' z% fTreatment, 处理
' ^( ^- E0 I0 h4 {. q$ `Trend, 趋势9 g5 J2 t5 p4 a' Z( x9 K
Trend of percentage, 百分比趋势5 x! y8 @- X7 i v- `. r
Trial, 试验0 G3 {% z' |7 l: l+ d: `
Trial and error method, 试错法
+ d) V. ]# C# ~2 oTuning constant, 细调常数6 R: ~, t5 w+ Y1 @% K' u
Two sided test, 双向检验
7 m0 Y/ a( ?: d' e7 G$ h* ^: F1 oTwo-stage least squares, 二阶最小平方+ ^: P& k, m& y+ |: s
Two-stage sampling, 二阶段抽样
% [( d" e8 c) i9 a4 }+ @Two-tailed test, 双侧检验' ]9 i; C3 y( Z- k- G- y
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
+ u" p# x! q' H' x. sTwo-way table, 双向表, `1 d" A q6 i1 B \
Type I error, 一类错误/α错误
8 a' n; F5 l. t' L; KType II error, 二类错误/β错误- G2 l; z7 k3 w6 Z: \
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
/ C8 b# x# P8 ^Unbiased estimate, 无偏估计. U) o/ u$ j/ q0 Q% U' Y$ j: Z5 G' H
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
. g8 l k+ d1 I; W9 C" X. {) bUnequal subclass number, 不等次级组含量4 N; k- Y, E& Y8 i
Ungrouped data, 不分组资料
6 n& f8 F3 f! Q$ H1 ^8 JUniform coordinate, 均匀坐标
" P, S2 e: R1 l" B* j6 w1 | [: CUniform distribution, 均匀分布
+ M, M! ~! u, d& o6 Q! D. `Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计) S4 ~1 `8 \+ l: H/ _. n5 ~ @
Unit, 单元
* s8 c$ |% x/ `3 x+ F( ]Unordered categories, 无序分类
, _% W8 U {/ }) b: ^* k. D& B; G: CUpper limit, 上限
9 B. g1 x7 J" J' R3 {, W* A, YUpward rank, 升秩
1 B/ m" S5 \+ ~ Q/ S' }Vague concept, 模糊概念
Y% B/ z% }( {6 l% Y. }- |Validity, 有效性
% x9 Q) J! ^$ WVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计% l( P% V& u" \) P7 W8 ]3 e
Variability, 变异性
+ r5 ?( }0 Y% c! A% J7 }7 T) j) G) VVariable, 变量
0 T9 A5 z* S1 y# X3 l; X4 c' L3 p1 E, dVariance, 方差
8 B- d+ D# P: o# M# E$ XVariation, 变异
7 Y) a: v/ ^6 H: z7 O% YVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转. k$ h: H4 C6 H
Volume of distribution, 容积, P' e! _, O$ k# U" ?
W test, W检验
$ }6 x* ]* H+ \0 [0 U/ E3 C, ?, G! }" _Weibull distribution, 威布尔分布
) t' [7 f# j# z9 T* m8 C3 h/ OWeight, 权数
E& M0 B" N+ _5 H$ u6 Y2 ^Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验( d+ L0 ~( s, j0 M ]
Weighted linear regression method, 加权直线回归 O( H& R* S9 x2 a9 h* m+ Z9 X
Weighted mean, 加权平均数3 r. p2 d# f: s& q% v
Weighted mean square, 加权平均方差
2 C, @5 m. ]1 ]* b2 a1 fWeighted sum of square, 加权平方和# f2 ]4 o: h. I& [0 Y& A8 T
Weighting coefficient, 权重系数
6 L( K1 f9 g' E1 H. NWeighting method, 加权法
% g: i# A+ j1 C5 kW-estimation, W估计量
2 L4 A. a! k/ B$ R9 UW-estimation of location, 位置W估计量
8 l2 O' n* } c, Z% ~Width, 宽度
7 y5 P% K- ?/ ?" LWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
/ S1 ^0 x) C/ G! G. M! ]Wild point, 野点/狂点
/ n; k; I; O: {/ ?9 ^Wild value, 野值/狂值" ?# Z4 L9 p! x$ j! R
Winsorized mean, 缩尾均值$ Z- ^# Y/ \6 J
Withdraw, 失访
: `% r n# }: B9 N& e; b7 OYouden's index, 尤登指数. y5 d( R2 o; O0 _! m; z6 \
Z test, Z检验
. A7 g, U3 U. w6 c! gZero correlation, 零相关
8 o# b5 w/ K& _6 w TZ-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
