|
Absolute deviation, 绝对离差7 `: V( e2 \. R' _$ Z# V# s( {
Absolute number, 绝对数: N% C- Y8 ]; Y- |) N9 z9 b& d1 J
Absolute residuals, 绝对残差4 n, w6 p9 P) ~+ U
Acceleration array, 加速度立体阵
Z+ D" u5 u; aAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度& y: A. K# s9 g4 y. C9 j" f4 Z% v& y
Acceleration normal, 法向加速度( S% }4 [: C+ A9 k2 w3 h: c
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数* t* K/ f; o! l
Acceleration tangential, 切向加速度8 X! @+ }! L6 W Z" X; b3 y. r% \( Z
Acceleration vector, 加速度向量
1 h7 Q. }: d- i. ^2 d, O4 p+ sAcceptable hypothesis, 可接受假设
! X, z6 B+ j, o) g7 FAccumulation, 累积
, b8 s' ?6 E: B' c5 ?- v7 s* LAccuracy, 准确度
2 Q& L$ H- u* O& X( d7 n4 ]Actual frequency, 实际频数, _* @* y# c" R( W* w3 T- g
Adaptive estimator, 自适应估计量
' v1 l; R1 W! u/ X/ t9 a# O, g3 lAddition, 相加
& s- G' f) a3 c' s0 s4 DAddition theorem, 加法定理# _& n* F+ C; _: p9 i& {0 O
Additivity, 可加性
. R2 I9 t7 J* C1 q0 f# W/ JAdjusted rate, 调整率
' r$ n: i% M6 i% [: e) JAdjusted value, 校正值$ t- C& X: l, X0 j$ O
Admissible error, 容许误差
2 d0 c5 ^: v/ O4 d: c8 e( ~! w) L) jAggregation, 聚集性
+ f! s: V. ^. Q! u# QAlternative hypothesis, 备择假设
# D: }1 V, A; B6 N- O, p" }; XAmong groups, 组间
" d, _" c- \2 F( D: {8 M$ FAmounts, 总量* N; @- i3 \6 x- X
Analysis of correlation, 相关分析" e1 x" C$ }1 n/ l2 U
Analysis of covariance, 协方差分析9 s: D0 o2 z7 g6 K% s+ S
Analysis of regression, 回归分析
# e" ]- H0 q( }: _Analysis of time series, 时间序列分析* O- R/ A" t. u7 O, C: K
Analysis of variance, 方差分析
" Q2 E( e3 [9 m: C6 W8 s/ LAngular transformation, 角转换
: M* r. |; R0 o4 r4 jANOVA (analysis of variance), 方差分析0 X) {2 i1 k5 V: l& W
ANOVA Models, 方差分析模型
9 H$ V0 C5 |; vArcing, 弧/弧旋8 x' y4 [ [0 u2 r e& u# t
Arcsine transformation, 反正弦变换
4 R& h" `' s" GArea under the curve, 曲线面积
6 K& h0 G) x. DAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 8 u2 Y" P+ e! s% O" y: p
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
4 M. O# c$ E! U YArithmetic grid paper, 算术格纸
( B ]! |! m7 u$ @( x i: WArithmetic mean, 算术平均数- \2 H( G; J- m5 }6 \ J
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
# w5 D, W) U) ~9 ?3 E8 J: uAssessing fit, 拟合的评估
2 N7 e; W; _2 i9 W$ ~$ BAssociative laws, 结合律" k8 G% s, o. B; \. x* X0 z$ m
Asymmetric distribution, 非对称分布! _" u2 R; j% Y* H5 _4 t, M+ |
Asymptotic bias, 渐近偏倚
4 x! O, j7 C5 r5 I+ K" A: [' wAsymptotic efficiency, 渐近效率/ V+ n7 _3 A+ w' f" J6 g2 N
Asymptotic variance, 渐近方差
9 U" h, p5 E9 o, d3 TAttributable risk, 归因危险度: f1 L3 l' R6 F9 g0 m
Attribute data, 属性资料
* m! ]7 ]1 y: I4 S5 J4 aAttribution, 属性0 v$ L/ z0 v+ C) u
Autocorrelation, 自相关2 W5 O" W! W7 o# g4 V0 T& P
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
8 H ~+ O( m0 x9 n9 z' t8 c( MAverage, 平均数$ c e8 _4 k. G0 y" y
Average confidence interval length, 平均置信区间长度$ j* e3 o1 W8 o" ~4 [1 }
Average growth rate, 平均增长率9 E# e/ q# U+ W
Bar chart, 条形图' _! V5 E5 s" P" n$ [
Bar graph, 条形图
/ a! c7 D" G% t. a/ ^9 @Base period, 基期3 P" r$ @1 \ g: V$ w4 z
Bayes' theorem , Bayes定理( z1 V5 |! J5 c" I* M" V
Bell-shaped curve, 钟形曲线
! p& z$ w2 W9 HBernoulli distribution, 伯努力分布$ d6 B m7 f/ a0 }
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
4 x& V4 R: u! K# \( l6 ?; q9 TBias, 偏性
( c/ W1 E5 ~' r/ nBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归: `' D9 `9 K& ^8 P; v
Binomial distribution, 二项分布
* F; X0 ]# n, ~2 ]+ p2 @Bisquare, 双平方8 K, s3 W2 H* m
Bivariate Correlate, 二变量相关
1 w. H q& B3 i7 x eBivariate normal distribution, 双变量正态分布, q3 {" e3 o9 m1 v
Bivariate normal population, 双变量正态总体, ~ j5 \7 G! j# k5 j3 u6 A6 {- {# i
Biweight interval, 双权区间
. ?+ b( |9 E$ u; K. k- {. PBiweight M-estimator, 双权M估计量
1 R$ {+ G8 d" R# n* k; nBlock, 区组/配伍组9 x X" D: [* A- a
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
1 C7 X0 j/ J/ \Boxplots, 箱线图/箱尾图
* t* J1 e/ O4 b. ?$ Z L, d3 aBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点7 P4 U6 Q' t0 V& U
Canonical correlation, 典型相关
$ |5 F0 ]0 D$ i+ V. H8 wCaption, 纵标目( [* ]0 Y0 k* q' c) C, l
Case-control study, 病例对照研究0 k9 K, r( f. U# s, p k
Categorical variable, 分类变量: k. V* h; J3 E+ d( t; E4 S" U
Catenary, 悬链线
+ e% q7 t0 M z# D8 W- xCauchy distribution, 柯西分布: Q+ d9 i1 `( ~
Cause-and-effect relationship, 因果关系; X6 @: m% p( |
Cell, 单元
* i G3 V+ O b/ RCensoring, 终检: a5 H2 M j3 x) l
Center of symmetry, 对称中心
9 Y2 {' v3 U2 Y2 e- w- M% k& PCentering and scaling, 中心化和定标
" E( @3 L: F$ _1 [) q0 v5 h1 ~" TCentral tendency, 集中趋势
/ W% E( l* n+ R6 A. D, WCentral value, 中心值2 h; Z) B' E2 f& U+ q
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
( k" p: C( O2 C; Q) {2 W1 _4 N* QChance, 机遇- y9 h+ ?5 D, E! C7 z$ ^' M/ B
Chance error, 随机误差, y+ D: ]7 k& K7 r# B" f- A
Chance variable, 随机变量
2 p' Q2 P) @! E4 DCharacteristic equation, 特征方程
3 V" A0 ?4 T% D: `Characteristic root, 特征根
2 n$ ~* @. E- L2 |9 t! y) RCharacteristic vector, 特征向量
' G# H& w6 V$ |! f: lChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
# [7 F- f. y( a( mChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% \6 w$ Z6 T, F. W
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
?; V# O6 U# p; ICholeskey decomposition, 乔洛斯基分解7 D4 E+ i3 z' F8 l/ ?
Circle chart, 圆图 ( j0 V5 A( V" e, c. j4 ^- ~
Class interval, 组距# ~6 I2 w" r1 v8 t$ E# q; e$ r* k
Class mid-value, 组中值- [7 ~1 y1 h, e% O
Class upper limit, 组上限
+ D: n# a1 R) D: A9 F QClassified variable, 分类变量' O! ^3 u: g8 ]$ l9 ~
Cluster analysis, 聚类分析
/ r. m" V: V- {+ T v: ~( yCluster sampling, 整群抽样
: u/ J6 u: t2 e$ Q+ A, R6 fCode, 代码6 w# V% S8 Y7 I* |+ A- r! x& [+ I
Coded data, 编码数据2 W0 a B! }* j
Coding, 编码
. ~2 }& x) A/ G( [ E; UCoefficient of contingency, 列联系数
& T2 d1 {6 P2 T' W4 R5 M( WCoefficient of determination, 决定系数4 O+ ?: A: u' ^) s4 t `- O
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数' R& u# U& V2 k: ?* ]
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数" R6 j# ]# _) J- z8 C
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数" o2 ]5 V) o7 c& W- r6 U/ ~/ ~
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数# B2 B1 A2 b& ~5 n. n& I! c
Coefficient of regression, 回归系数; x9 [# ]$ W5 k) f/ O. i8 E
Coefficient of skewness, 偏度系数6 ?! R! J6 o8 `7 R3 m$ G; p$ H$ o# J
Coefficient of variation, 变异系数
1 m6 R' e" n: v1 j2 Z* Y1 W. sCohort study, 队列研究
' ?3 c9 |4 ~) [Column, 列
3 D5 H* l0 L2 G* [Column effect, 列效应8 C& p2 d: y# q, o7 Y( `& h4 Z
Column factor, 列因素( m# e, ?' s7 {3 Y2 B- H1 M) Q
Combination pool, 合并5 J3 z& O/ W. }" O9 j( H. f! _/ n; o6 D
Combinative table, 组合表5 I7 I) U. v# _3 Z9 ?
Common factor, 共性因子" m7 X7 ^, m# e/ U% X
Common regression coefficient, 公共回归系数
& @+ t* O, @7 V* o) Z, K+ {+ ?- cCommon value, 共同值
$ J5 D% A5 L2 F* v( dCommon variance, 公共方差5 u$ }* `6 z6 U. j$ h. g# _$ Z+ h
Common variation, 公共变异
3 l/ Y9 {) g- f5 ^Communality variance, 共性方差, A- V n$ j8 o, L! X- a0 Y t
Comparability, 可比性% r! d4 [: [' w3 I" Q7 a+ f- _
Comparison of bathes, 批比较! ^$ Q7 F6 b }* `
Comparison value, 比较值
# x, G. q: L7 l3 Z" \- z# h' oCompartment model, 分部模型
- v7 n6 l L5 X* m' E+ K) s! \7 D ?Compassion, 伸缩" W _3 U( u# L* K b: E
Complement of an event, 补事件4 Y9 F" A! i8 [" `
Complete association, 完全正相关$ @; v, q8 ~. C& z2 i5 k
Complete dissociation, 完全不相关
9 L$ G0 j+ _& R" b; mComplete statistics, 完备统计量
6 O& m- @; N- u% F! H3 wCompletely randomized design, 完全随机化设计# T- M/ Y- S( O4 e7 @2 v
Composite event, 联合事件% [; M! D% h" z0 D& S$ i$ a& X; F
Composite events, 复合事件
$ ^# {5 G$ u4 @" EConcavity, 凹性2 a' N) x; ]3 u i# Z u! p
Conditional expectation, 条件期望8 B3 O8 Z5 y3 J3 m: w
Conditional likelihood, 条件似然
! b' o" _& z6 n0 k% D3 mConditional probability, 条件概率
7 [& z; ]5 o7 b$ K/ A" l3 n/ zConditionally linear, 依条件线性
9 O2 E3 h2 r( ^# ?$ m7 {+ ^Confidence interval, 置信区间) |+ x' r, ` D$ ^9 G) o
Confidence limit, 置信限: O) H, v% t9 c/ L! C4 J, R
Confidence lower limit, 置信下限 t1 ^! e) C `$ B
Confidence upper limit, 置信上限
9 d' S# \, X' O; fConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析3 G/ n0 @- D* ]) [/ L4 O
Confirmatory research, 证实性实验研究1 ~5 M' _! W& c0 y4 r) Y! S
Confounding factor, 混杂因素( j) E$ Y: ?, V4 |6 ^5 g6 H, Q
Conjoint, 联合分析
6 X$ l6 J! f& b5 LConsistency, 相合性
& q$ e4 Y2 X FConsistency check, 一致性检验
+ ]9 ~7 v+ a/ [ y& y7 U3 JConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计+ z8 _# n9 k0 {3 Y: [
Consistent estimate, 相合估计5 q8 n! e' S* U* B* C
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
; e3 L6 k2 }3 z/ b* Z8 C7 CConstraint, 约束' n* x# B3 V* r a
Contaminated distribution, 污染分布
, Y" O- a& ?* ?5 V& | I, a" Q9 `Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
9 V: R6 q5 X5 F/ t! w: YContaminated normal distribution, 污染正态分布
; r% k/ ^0 B2 G, L! k& F4 ]7 RContamination, 污染
# f' ?, B6 v4 ]3 C2 qContamination model, 污染模型% V; o' q% ?3 Q6 h
Contingency table, 列联表0 u/ _2 O6 u& U1 S+ y/ H/ O
Contour, 边界线
/ s* b6 t. p1 F, w: Y+ QContribution rate, 贡献率
; J& w! I& S: N2 W: s! v! bControl, 对照
: E: h: D/ X+ j$ L4 y7 h' K: KControlled experiments, 对照实验1 A5 F" C) P& o
Conventional depth, 常规深度
2 S. n9 C% H3 o9 P1 w6 e; mConvolution, 卷积9 [; ~2 T2 N# E4 s2 m; k% z5 @+ r1 B
Corrected factor, 校正因子5 | x& W% l8 L) P8 C
Corrected mean, 校正均值- s% z1 P6 R# i+ o& F
Correction coefficient, 校正系数' ?# O" l5 H X/ D- F
Correctness, 正确性
$ ]& w$ G: b: e& G' Z8 V5 x1 V5 PCorrelation coefficient, 相关系数 r- t0 K1 c# k4 n' ~
Correlation index, 相关指数+ L+ I: c# t% i' M1 i# e
Correspondence, 对应1 u) f. J* |- K( M6 I. @
Counting, 计数' Y7 M2 @; G, U1 f) f B
Counts, 计数/频数
! r {! I: `/ a( z% q- RCovariance, 协方差
- R& x [3 c+ d jCovariant, 共变
$ Y6 h! R7 c& s' O7 v3 SCox Regression, Cox回归% V& I6 T# c0 Q0 y$ X
Criteria for fitting, 拟合准则
7 W! v$ m q% ^Criteria of least squares, 最小二乘准则& k1 y5 n% k4 h7 n4 u
Critical ratio, 临界比
* D, f$ Z/ }8 C. ~$ @Critical region, 拒绝域$ Z* _/ s6 A4 R/ A- F
Critical value, 临界值
0 _+ ~$ q( H! a) O/ hCross-over design, 交叉设计
0 L7 ~% ], [; BCross-section analysis, 横断面分析
; E1 Z4 U" G' \+ b, n" e- x2 }& `Cross-section survey, 横断面调查( f- K* ^" d& v* Q8 Z' X/ t8 b
Crosstabs , 交叉表
- v& w' I( i; A/ U9 gCross-tabulation table, 复合表
5 [% i7 s) g: U" h' u6 qCube root, 立方根
$ h. Y% @* y+ }3 a0 X1 ZCumulative distribution function, 分布函数
: ]6 v/ \" \2 xCumulative probability, 累计概率
0 _, V% k. F) CCurvature, 曲率/弯曲7 x2 f: f4 T4 k3 Q( L
Curvature, 曲率" H! N/ T; |( y) U4 H
Curve fit , 曲线拟和
, \' d! D- A( @7 }7 jCurve fitting, 曲线拟合$ T& x, x& J+ E* x& V. K
Curvilinear regression, 曲线回归& C- h) _- G2 z/ o' y; k2 W& `* n* q
Curvilinear relation, 曲线关系9 \: b7 E! T1 A, j+ c! n5 A( ~
Cut-and-try method, 尝试法
! }$ |' e$ I; W6 M" N" L- X" ]6 VCycle, 周期
. Y" @7 }1 Q& ^; m% b* N. \; X ^Cyclist, 周期性
; O" n- B. W. O0 o* M6 {) z. T8 jD test, D检验
* K8 m) ]3 O2 }/ \' `- w0 ?Data acquisition, 资料收集
1 |4 g8 N Y8 V1 ~# lData bank, 数据库
2 Z: E5 e9 [4 g# r- ~Data capacity, 数据容量
8 F4 B& K8 T; Y$ {) w. b4 K/ [Data deficiencies, 数据缺乏. l( g) q; G# {4 R- u
Data handling, 数据处理
+ c. A: ~6 v3 }& G- M4 {Data manipulation, 数据处理$ i O; r: q0 n* f2 D3 p
Data processing, 数据处理
0 s& V* i/ b8 M5 J) U3 pData reduction, 数据缩减
! S( u/ M3 D6 b% aData set, 数据集
* l5 f/ K% V4 ^4 z6 O7 oData sources, 数据来源% \% }/ E* G8 Q/ w# w! M8 M/ g7 {
Data transformation, 数据变换
# X' z7 c# h% o2 K# {Data validity, 数据有效性
3 m, k0 s3 A1 \* g9 ZData-in, 数据输入
2 A2 V1 n7 ~8 P6 hData-out, 数据输出
, X: E1 T1 W( pDead time, 停滞期3 a7 b# Q7 M9 v( Q8 I; C
Degree of freedom, 自由度
0 Z! n( I, L; q, I4 K4 q" \Degree of precision, 精密度
6 d6 T4 g* I' B$ J' nDegree of reliability, 可靠性程度
% V9 n/ | |$ t8 LDegression, 递减6 m7 k5 G" c! b/ f$ x5 x: g
Density function, 密度函数
4 [2 e- m, T; p4 } B5 EDensity of data points, 数据点的密度
7 j; k9 x1 T( gDependent variable, 应变量/依变量/因变量
8 @$ _3 v6 H: k7 c1 MDependent variable, 因变量; \- I# v9 ?3 g- Z( Z
Depth, 深度- n, i8 [8 ~- l" W6 x6 \
Derivative matrix, 导数矩阵
0 h3 o+ P6 ?+ n r- ? kDerivative-free methods, 无导数方法& a; k; v! Z2 g- q9 v# a
Design, 设计
) V: M0 I3 W! a/ u' |Determinacy, 确定性2 d+ q' E/ U: m+ G7 J/ w
Determinant, 行列式
6 u# a% g$ V5 a8 ~! l' v0 NDeterminant, 决定因素
1 N9 {1 Q) w& m1 z+ o1 CDeviation, 离差
8 P' z4 u3 W K0 N mDeviation from average, 离均差8 P- M" w& O4 M
Diagnostic plot, 诊断图4 X* A+ [0 T. |! l4 `& s$ ?* K
Dichotomous variable, 二分变量
+ c; H/ N) R! y- t9 J5 q/ T8 yDifferential equation, 微分方程
5 g. ]& `& x0 s/ SDirect standardization, 直接标准化法! n V) [ r8 t
Discrete variable, 离散型变量4 a5 r ]6 K% i- N E
DISCRIMINANT, 判断
: z1 L3 d- f& i# ]0 IDiscriminant analysis, 判别分析' a( w% S0 V$ h$ n5 C0 y
Discriminant coefficient, 判别系数4 d* ^% K V2 |
Discriminant function, 判别值3 O/ G" Y1 M' h4 V
Dispersion, 散布/分散度- Y/ V( `7 v1 d
Disproportional, 不成比例的0 u% C- A7 s- n y2 j1 s8 W9 b; ]* z
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- J6 W+ W- n* E q$ S- UDistribution free, 分布无关性/免分布
* O$ J: o) B1 u3 B1 W; x" kDistribution shape, 分布形状 j9 ^1 c) N$ C% Y. i$ A ?
Distribution-free method, 任意分布法
: J/ B: l/ F/ |3 z; G7 {Distributive laws, 分配律
q' Q d$ I2 l+ dDisturbance, 随机扰动项* |) g* z6 f7 E' @; ?
Dose response curve, 剂量反应曲线
& \( [ r4 H! kDouble blind method, 双盲法
: Z- E2 z4 R' l9 i$ n; `. yDouble blind trial, 双盲试验9 p1 x. S% \9 d3 Y) r
Double exponential distribution, 双指数分布2 R9 e. A# y& y, {0 O
Double logarithmic, 双对数 o. R/ Q9 Y& j6 w+ e" U! U
Downward rank, 降秩
; F1 D' J# c' X' CDual-space plot, 对偶空间图2 n# E5 F( E$ j! ^8 h
DUD, 无导数方法9 {/ |3 Q" f4 Q9 n! O- K0 t0 j! s
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
# g3 q- d/ Q# ]6 Y$ v' C! WEffect, 实验效应. o3 {. T8 h" A8 k
Eigenvalue, 特征值
) V" f6 d! }! R. R) [( F; S$ uEigenvector, 特征向量' U" a. l; v5 M9 E+ H
Ellipse, 椭圆: D+ W8 {; I: G' [. r1 v
Empirical distribution, 经验分布
2 j( ?& m( H0 Q" e4 W' T# s% {Empirical probability, 经验概率单位& X' ^: C( t! @
Enumeration data, 计数资料 q( B) v! c7 t
Equal sun-class number, 相等次级组含量- f4 Q. W/ G' I% b8 R: V
Equally likely, 等可能6 k8 {& K! ^- Q" j$ B& b3 }0 @
Equivariance, 同变性
y& J' I, W" M' X" e6 ^2 J/ p/ rError, 误差/错误 l) C3 Y& u) {& W. O1 A' H
Error of estimate, 估计误差$ R$ o9 H5 p3 M' D" M
Error type I, 第一类错误$ \+ h0 f. K3 `( }5 f
Error type II, 第二类错误
- o) m; v6 q, {+ R; }Estimand, 被估量 q6 O, F; {- }1 D- [# F( K
Estimated error mean squares, 估计误差均方
1 X9 U) u5 `2 Q5 S1 N" eEstimated error sum of squares, 估计误差平方和+ |5 s- d3 h8 X3 [2 J+ o* _: A/ N' i
Euclidean distance, 欧式距离
# ~6 f- c9 p- ]8 V$ ~Event, 事件7 O* M* |7 P( e
Event, 事件
7 e0 J' e; x4 _, |: UExceptional data point, 异常数据点
5 n# q! C) T% M3 h/ J2 P0 n" qExpectation plane, 期望平面& H8 O( y: C+ p" D1 K/ s+ ?
Expectation surface, 期望曲面
1 Y$ K- L" t* ~- r, S/ aExpected values, 期望值
$ }- d' x: ~) aExperiment, 实验
, G ~$ a( j6 eExperimental sampling, 试验抽样5 e3 c" G2 z$ J
Experimental unit, 试验单位
- @4 |: b6 y" x$ lExplanatory variable, 说明变量' S- i% {/ c1 {3 t& v- U8 B
Exploratory data analysis, 探索性数据分析( a2 ]8 ]/ b1 f+ O' x% g) [
Explore Summarize, 探索-摘要
7 D5 o* p! B" C: L$ }9 pExponential curve, 指数曲线
% e6 L* S& J: H7 }- RExponential growth, 指数式增长; \+ {2 d7 Q( c, O8 I; t- w
EXSMOOTH, 指数平滑方法 & M- S3 ^) g) X+ l
Extended fit, 扩充拟合
- Y; k: p1 f1 e8 J+ G6 ~Extra parameter, 附加参数. |2 e: r# x1 B0 t0 `; G
Extrapolation, 外推法4 H; i; O. a8 S
Extreme observation, 末端观测值3 z9 e$ p: C- M# M* Y+ O
Extremes, 极端值/极值
6 K7 q( N3 H) t4 J7 DF distribution, F分布
$ j" E6 D! D% P- ]+ OF test, F检验2 @$ ~' i! M$ M- i! ?
Factor, 因素/因子4 q6 ~: T2 i& _
Factor analysis, 因子分析
) f7 I/ i+ j: y' `Factor Analysis, 因子分析
+ ]* p8 F) l6 r4 o/ ]Factor score, 因子得分
% Y ~8 k" }( B7 t S2 gFactorial, 阶乘8 O4 I' r' C# `3 k. u4 ~* P; j
Factorial design, 析因试验设计
% V1 k1 x2 e; m7 X q+ h4 kFalse negative, 假阴性- n7 Y" [3 K0 F0 N f' i n3 n
False negative error, 假阴性错误+ H# {2 @+ E& ?( K: |
Family of distributions, 分布族
8 a( t0 d3 r0 N; v4 nFamily of estimators, 估计量族" Q4 }/ z# U6 A6 @$ R& L
Fanning, 扇面
2 Y) Q: H- G% ]- Q9 J2 G) FFatality rate, 病死率
1 B- R g. c; ^* eField investigation, 现场调查
2 Q) m- {9 Z2 H1 q7 o( @Field survey, 现场调查( ~& [/ f& x7 R' t2 j
Finite population, 有限总体0 e6 ?* S' Z: v7 g: e+ c) g; U
Finite-sample, 有限样本
! O. m) ^" K9 G2 k5 E% GFirst derivative, 一阶导数
C5 b9 F: c+ o5 P5 v4 [, ?First principal component, 第一主成分. Y. M. {" [' c4 k, Q, L) L( |8 }
First quartile, 第一四分位数; }8 M0 G, Y. t6 C: |0 Y" _
Fisher information, 费雪信息量
7 B* q: A6 T& E6 {Fitted value, 拟合值# q9 r4 t0 X |5 b( E9 [6 w% Q
Fitting a curve, 曲线拟合
6 I4 X( l1 X4 y% T8 I& yFixed base, 定基3 u8 K4 r; o3 o7 t1 k" _" e
Fluctuation, 随机起伏9 Q' B8 m4 _) S
Forecast, 预测6 L- H7 a; N! O" a. T' H
Four fold table, 四格表
$ \7 y" z% B' Y; KFourth, 四分点 C, g/ N2 N% P& U1 o6 F# h
Fraction blow, 左侧比率
) K& ~6 ?/ K4 x% E" `. ~! GFractional error, 相对误差
5 Y; r, e* s7 V1 @1 _6 G" G, UFrequency, 频率
% V' F X7 i* p. ^4 BFrequency polygon, 频数多边图4 \4 `$ N) x- X* x ]( P
Frontier point, 界限点6 ^8 L) Z4 p4 }, }( j; D+ L& Y% T! }
Function relationship, 泛函关系
" q3 V0 Q F' ]6 J( L; h* ?Gamma distribution, 伽玛分布
8 D" e9 Z4 @* H* y0 j/ ~4 B) VGauss increment, 高斯增量
3 e N" l' B/ A) xGaussian distribution, 高斯分布/正态分布 J) Q; M) Y5 m0 r
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量; C7 M/ b. o3 `- X1 w3 \0 `$ A9 }+ J
General census, 全面普查, S; D/ Y! r# [9 }9 b5 m
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 & K. J, O3 P9 m5 u) ?2 X; }3 n
Geometric mean, 几何平均数1 M. S8 ]; w6 J, j) ?* r
Gini's mean difference, 基尼均差
5 ^7 ]+ |. W0 ?/ z1 M& d' ^; cGLM (General liner models), 一般线性模型
# a+ T' A9 C5 u2 R) \, `9 y8 WGoodness of fit, 拟和优度/配合度# O3 }6 r8 x- ^+ o
Gradient of determinant, 行列式的梯度
; n* B" `' M+ W( v# UGraeco-Latin square, 希腊拉丁方/ w" y. f' }, [" i( o
Grand mean, 总均值7 ?5 G8 n! @3 S7 U5 j
Gross errors, 重大错误 `2 w: Y& @, v/ r# H- G
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
* F/ g7 P8 R1 L' L% U2 h4 [4 ?Group averages, 分组平均! @' }4 D- X8 w( S
Grouped data, 分组资料/ T0 o0 N" a' J7 O5 k$ X
Guessed mean, 假定平均数0 ^4 I) H. s1 n5 C; G3 ]! |/ W
Half-life, 半衰期4 v' ~4 s$ [/ q$ c6 E. W/ t1 R8 N
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
8 o. A1 b I) @9 fHappenstance, 偶然事件( M; {" m/ d& x1 G' O) b
Harmonic mean, 调和均数8 T/ S; N8 B. @. i% a
Hazard function, 风险均数
/ N2 _' L7 K, o$ v' x$ THazard rate, 风险率
& I+ j3 v/ q/ i+ H- g* P6 PHeading, 标目
- H8 @+ j; U5 i/ ~; T8 @" { @Heavy-tailed distribution, 重尾分布
$ T: }* I1 t4 x( p+ p2 _- wHessian array, 海森立体阵 Q! u) J! ]2 d
Heterogeneity, 不同质
( Y* K( H7 s/ d& `- M A. FHeterogeneity of variance, 方差不齐
& }8 c# D2 i; H# U- SHierarchical classification, 组内分组. [7 w$ ]: i; P" d# P# w
Hierarchical clustering method, 系统聚类法6 E) m1 h3 K! U# Z! s. f7 a, U$ f
High-leverage point, 高杠杆率点
) e( B' U" a: k% p& BHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型0 ]2 P3 W2 H+ w: `6 o
Hinge, 折叶点5 J) a; o& D' i# h5 p
Histogram, 直方图
) r8 o" M0 k$ \. J! K; HHistorical cohort study, 历史性队列研究 ! X2 E- K+ b. m
Holes, 空洞
8 H) O* y% }- g2 f* WHOMALS, 多重响应分析
5 u' Q( p) V/ r! X3 LHomogeneity of variance, 方差齐性" T' s9 _% w- V) b
Homogeneity test, 齐性检验4 J2 |) J& V/ f( M+ D5 D7 P
Huber M-estimators, 休伯M估计量
! K0 p3 z2 |# U X; Q; xHyperbola, 双曲线1 U- u; o: v: j7 [/ |! l. }- j
Hypothesis testing, 假设检验7 k) T% T0 x+ k
Hypothetical universe, 假设总体
9 x+ W+ q. V7 r' j4 jImpossible event, 不可能事件
4 G0 n4 N- y4 C3 n; GIndependence, 独立性
P6 g$ n& l: y1 F6 e. YIndependent variable, 自变量
- ~' d* R- |! y( e! U3 D+ {& eIndex, 指标/指数& A! ~7 K$ f+ O- X
Indirect standardization, 间接标准化法2 ]6 B/ z! C( S; ~5 F
Individual, 个体5 n! c; `' ]0 W. P% l7 M/ o
Inference band, 推断带
( o1 d' s+ [; F: sInfinite population, 无限总体, k2 D7 f* r0 F% O7 Q6 v
Infinitely great, 无穷大
5 G$ _7 C" d- N! M6 B" zInfinitely small, 无穷小
8 i; H9 x* P; K: n6 T6 }Influence curve, 影响曲线( p; \* S3 w. S$ p( E0 J. e. e
Information capacity, 信息容量
7 E6 U t( Y' l9 L4 aInitial condition, 初始条件
" @0 o' ? ?% r1 IInitial estimate, 初始估计值
: @2 j$ n2 f9 ^2 b+ N8 eInitial level, 最初水平
4 F: R5 `! V1 @% L* @Interaction, 交互作用
+ S2 C8 j! _3 S% [$ F0 ZInteraction terms, 交互作用项
6 ]& Q! K2 p& s6 y/ i9 hIntercept, 截距7 q. {0 E6 q; w7 K0 L' t
Interpolation, 内插法" T/ G0 c- M/ e% d
Interquartile range, 四分位距
9 S6 w ^: |# Q) O- p( KInterval estimation, 区间估计$ _% q% z! j: V/ L
Intervals of equal probability, 等概率区间/ d7 B" d& k* o3 k: k. \1 j
Intrinsic curvature, 固有曲率
* _" Z' Y8 b. v* i" sInvariance, 不变性$ Z) \2 O1 @2 p. ]2 P, t
Inverse matrix, 逆矩阵
8 A* [& c+ y2 Q( v ~& u2 F0 Z$ DInverse probability, 逆概率
+ n% F# i+ A4 O) v: w- w' KInverse sine transformation, 反正弦变换# c, z4 I& A/ d9 q6 b7 h$ P5 s
Iteration, 迭代
0 K! q0 }5 D8 l% @& J4 q9 \Jacobian determinant, 雅可比行列式; V/ k' W0 h4 a3 S! F* }( B. Q
Joint distribution function, 分布函数
; v% s3 k. f. v7 U- p$ _! y& dJoint probability, 联合概率) G/ U$ i6 [& v U- q
Joint probability distribution, 联合概率分布
0 A: W- s" l4 C6 QK means method, 逐步聚类法
3 V# c& w7 n/ c: `7 f/ mKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
" v* ]& K1 R+ JKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ s: j% ?+ X7 A/ y3 x& aKendall's rank correlation, Kendall等级相关
; {6 L* ] p g2 D Z$ K# o$ [! iKinetic, 动力学1 U. \/ u7 p* c. L
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验% I0 V" f/ ^: j- |4 }) g# E
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验( @- v% q9 H$ @3 C
Kurtosis, 峰度0 O; {2 c$ D+ X# P9 P
Lack of fit, 失拟6 e$ [& P) B" U/ k) r% m; q
Ladder of powers, 幂阶梯& B$ Q ^; m: j. {+ B
Lag, 滞后
( s' V9 r' _! p+ c( D. U) a# LLarge sample, 大样本
0 \# u) c+ \8 M+ ^1 u$ V/ vLarge sample test, 大样本检验, n4 d o# V5 \, b* z, d# O
Latin square, 拉丁方
5 C! e- B6 a, M2 R' X9 [- ELatin square design, 拉丁方设计
6 K8 D* {) E6 }5 XLeakage, 泄漏
6 P; Q/ Z7 n8 w, [Least favorable configuration, 最不利构形
; x3 T9 i- A. s+ T, d# D l4 A4 WLeast favorable distribution, 最不利分布
( C l a, n3 }* p, \Least significant difference, 最小显著差法+ l9 S: J! [; X: ^$ Z2 A" b
Least square method, 最小二乘法
4 K. d Z% k/ _- ^& QLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计1 u5 ]8 X6 w# i/ p4 I
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
, ^' W- m& u! cLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线6 |& I2 V# y6 f( U8 I' @+ I& K
Legend, 图例
% [# x" N5 V7 d( VL-estimator, L估计量8 y8 @. }# m" ^3 T3 P7 B
L-estimator of location, 位置L估计量0 K) d+ K- }8 [ A# \4 Z- s% E
L-estimator of scale, 尺度L估计量4 d- d& u; h( T9 K
Level, 水平
) K) r( p+ a: uLife expectance, 预期期望寿命9 s. k: X. {5 ]& \# f4 J/ K
Life table, 寿命表
+ P( _7 t& I2 g4 pLife table method, 生命表法, k8 c# n T/ z" d) @+ _" f" ^
Light-tailed distribution, 轻尾分布4 M- E6 ~" _4 A. L( A
Likelihood function, 似然函数- H; A/ n) @& H- F$ c
Likelihood ratio, 似然比. m, \0 U% m* f8 y" U! l6 k
line graph, 线图; Q# a* x% K% d) B1 ~- [
Linear correlation, 直线相关! n3 h5 \' S1 b3 m$ Y
Linear equation, 线性方程( U4 Q# S( X5 {# o& q: D
Linear programming, 线性规划
4 o0 o# [( G& G- P( jLinear regression, 直线回归( M( Q& ^2 b6 G% \# x
Linear Regression, 线性回归 K; z! E# f; C( v
Linear trend, 线性趋势
% Z& G: e+ x8 w( o7 b0 r) o4 O' B4 [Loading, 载荷 0 [% ]1 Z8 B# B3 L
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
) E6 S# N- g( D2 TLocation equivariance, 位置同变性8 C% v1 @1 L6 E) k# d0 V/ d
Location invariance, 位置不变性) S- e9 q* j+ M h% y
Location scale family, 位置尺度族
- Y4 t- T2 A( v4 }; XLog rank test, 时序检验 |- Z7 A: v$ p0 T y. @
Logarithmic curve, 对数曲线
$ w z8 @, [4 {2 R6 j: dLogarithmic normal distribution, 对数正态分布( S3 R( ]$ \# u7 c a
Logarithmic scale, 对数尺度; w: t/ `; P& g# Z) J
Logarithmic transformation, 对数变换
4 B. n; J9 v6 Z* aLogic check, 逻辑检查
! J$ Q' s$ L' A% iLogistic distribution, 逻辑斯特分布
( k- O; U1 t; ~) M# f( YLogit transformation, Logit转换/ q! S p: n1 P
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ' v+ Z; g! Y m- R; k
Lognormal distribution, 对数正态分布
9 ~7 S+ t7 P: e% p/ t$ YLost function, 损失函数2 ]6 |7 t7 b O9 s' Z
Low correlation, 低度相关
3 f5 B' s, U! N oLower limit, 下限
4 {/ B/ A7 V: DLowest-attained variance, 最小可达方差
; } P+ b! n o: b, n+ I$ f. |LSD, 最小显著差法的简称% @# G. K- S- K
Lurking variable, 潜在变量; G6 I8 Y. \0 R
Main effect, 主效应
! K4 r% [) E) w5 p) E, IMajor heading, 主辞标目$ U4 X3 k0 r, ]# w' I }: K1 z
Marginal density function, 边缘密度函数
" ^, ]' X; L- _1 ?9 W$ F. VMarginal probability, 边缘概率
0 U2 K! H' w' h, ?Marginal probability distribution, 边缘概率分布
% R7 T% @4 r7 m" B+ x: hMatched data, 配对资料7 X) {* W: I% K; i& O6 `
Matched distribution, 匹配过分布8 l: X/ R2 l, M: r
Matching of distribution, 分布的匹配0 t; Q1 z) i( q
Matching of transformation, 变换的匹配# H! Y" d M! v, H% Q/ {( Y+ r
Mathematical expectation, 数学期望
( j( A8 ^: J- mMathematical model, 数学模型
; s4 v; I9 a- D1 SMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
9 r( l* ~4 x m. \ G9 e: i# o! yMaximum likelihood method, 最大似然法
5 L9 x2 q; A' `! g" z. Y- oMean, 均数
8 w% p% f; Q3 n5 k+ a* fMean squares between groups, 组间均方/ k b' i$ o [6 K
Mean squares within group, 组内均方
" y1 q; s6 |; q4 p. uMeans (Compare means), 均值-均值比较/ K! \2 r3 `5 u8 r2 Y6 b
Median, 中位数
) p: K. A& V9 b: H7 ~4 IMedian effective dose, 半数效量
8 r% z- b+ z U6 R# {! y$ PMedian lethal dose, 半数致死量
( v$ Q6 d; s0 V1 ?1 AMedian polish, 中位数平滑
7 E/ g* U8 z& P2 LMedian test, 中位数检验. H! Q" h$ ?; l, M
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量0 Z5 G& @, R, ^
Minimum distance estimation, 最小距离估计
. \1 |- ^1 H) |6 l1 w OMinimum effective dose, 最小有效量7 C1 n' d1 g4 s8 W; b
Minimum lethal dose, 最小致死量4 B9 u1 Z* n" I0 @. T
Minimum variance estimator, 最小方差估计量; K" p+ n% g* T3 w# [
MINITAB, 统计软件包
, X: R1 `7 L$ R& K6 hMinor heading, 宾词标目
" F9 K) l+ R" Q2 G- {2 pMissing data, 缺失值
% j, v8 v! A2 q5 f( _# kModel specification, 模型的确定+ y2 V3 s8 X) w
Modeling Statistics , 模型统计9 D+ K: k9 H* e5 T* v
Models for outliers, 离群值模型
7 b/ z8 k. y! i& x$ UModifying the model, 模型的修正
5 R$ ]3 @' h$ m% `Modulus of continuity, 连续性模8 A3 \( A1 p/ x" e- A
Morbidity, 发病率
8 s5 G- _4 q; c W b, yMost favorable configuration, 最有利构形
% Z6 e3 P+ s5 C H, P* l3 B0 M0 P# EMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 z. c) T* @3 B7 g! N9 f- b' X: sMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
% ^. p2 M& ^2 c) C1 o" s7 xMultiple comparison, 多重比较! X$ x2 q1 J! g/ U) {: E
Multiple correlation , 复相关% u& p$ ?" C% L" ~ G
Multiple covariance, 多元协方差
$ S# U2 B1 R bMultiple linear regression, 多元线性回归
% c" g. v9 l3 b6 @& M+ u2 VMultiple response , 多重选项) g) R6 B, l( d( k7 |" m, p* ~
Multiple solutions, 多解) ]* |) T4 h! e% L- Y
Multiplication theorem, 乘法定理9 s/ z, X8 Q, ?
Multiresponse, 多元响应
( P2 J- t8 z) B$ I, M4 t' |Multi-stage sampling, 多阶段抽样& s' }# l- d% G; ?* [0 g
Multivariate T distribution, 多元T分布
% d# q% I0 Q) H$ ]6 AMutual exclusive, 互不相容
! p( j& a# Y! c# {. oMutual independence, 互相独立
" k7 F0 s" e6 c3 B& }) xNatural boundary, 自然边界
4 q& A7 C' l0 n e( f% U% G7 WNatural dead, 自然死亡
9 i9 [ P) a2 g! C% l; uNatural zero, 自然零
& \8 l( d; i, rNegative correlation, 负相关: N L9 E2 R% {, c! M/ R$ S
Negative linear correlation, 负线性相关
5 l; C$ x; Q# W9 F1 ^: h% `8 Z( eNegatively skewed, 负偏# j' B2 K8 @8 l+ D% [# C' i' D- H
Newman-Keuls method, q检验
8 X6 I' W2 \/ g& ]* rNK method, q检验' l H' v5 `8 u3 {0 m
No statistical significance, 无统计意义; H9 R/ J. Q" N
Nominal variable, 名义变量9 h* l/ x" s; v# ~2 }. d$ ^
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
! _$ W2 k& C* vNonlinear regression, 非线性相关
: c4 P0 y+ C/ w1 R$ k. kNonparametric statistics, 非参数统计6 D: T& }( r; A3 P1 ~* \; x/ A
Nonparametric test, 非参数检验
* {6 A- M% v5 f0 [ c, Z+ ]% WNonparametric tests, 非参数检验4 e, A4 M( w" l& S ^2 z& H7 G' ]
Normal deviate, 正态离差
% K' a) h2 J4 {& Y& F) _Normal distribution, 正态分布
6 P: K! v# I: n5 y5 p4 SNormal equation, 正规方程组5 @1 u; D9 [- v: y9 u
Normal ranges, 正常范围
4 D z" w+ [4 _% t+ I, nNormal value, 正常值
# I& y, E7 _ ]# D7 s- B* o9 |+ \1 [Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数% x5 X0 u2 _$ k1 m& s
Null hypothesis, 无效假设
3 F9 q0 o8 p* M& u& O- s: ?, ANumerical variable, 数值变量
& B6 r9 Z! l0 _Objective function, 目标函数; v5 p+ k D2 ]* P+ X7 m5 t
Observation unit, 观察单位# R, N' @9 |& _0 p$ `
Observed value, 观察值1 V- A$ R- W2 N) Q. y. j, @9 r
One sided test, 单侧检验
. T0 z" g+ @3 a& e# a+ R4 dOne-way analysis of variance, 单因素方差分析7 ?( {# ~4 X( V6 N& k8 u c
Oneway ANOVA , 单因素方差分析( d3 r! H: @+ B, n6 {
Open sequential trial, 开放型序贯设计% D; c: c) ~3 l* L
Optrim, 优切尾! Z9 _5 H- j- G I
Optrim efficiency, 优切尾效率9 g5 j$ k' [9 N$ U1 s& E. A
Order statistics, 顺序统计量/ ?# v0 N# Y& C, }
Ordered categories, 有序分类5 k. Z: z _7 ]+ x& h. J. [. \0 N
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归& l* ~1 F% y3 ~9 E& t
Ordinal variable, 有序变量
7 _, u# |# }7 ~/ r v' \ xOrthogonal basis, 正交基
( u6 m" e8 c1 n9 ]5 gOrthogonal design, 正交试验设计8 i" m$ {% Z$ K5 e' W1 g* d% e; s
Orthogonality conditions, 正交条件& I+ W% b3 L- z* O% a q
ORTHOPLAN, 正交设计
0 {( ~4 ~' C2 q3 G1 H; Z. YOutlier cutoffs, 离群值截断点
3 Q1 L6 z% l6 B3 s7 J7 YOutliers, 极端值0 s; q# Q, l8 m/ G; \( @
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 # _ y/ }2 W, \( G
Overshoot, 迭代过度
" B' f1 T* I3 [4 ?Paired design, 配对设计8 O! M" `+ u, T" B0 m* m8 e
Paired sample, 配对样本
% T; M& J0 i: \* x, ^7 H# rPairwise slopes, 成对斜率
1 a9 C, [+ J( k/ UParabola, 抛物线1 h6 y1 Q; Z+ @6 X( x
Parallel tests, 平行试验$ R9 F5 I5 f* w" m) |) J
Parameter, 参数
a/ J9 [2 m3 A" Z& fParametric statistics, 参数统计
8 A( B' p4 W3 R& d4 J/ Z+ fParametric test, 参数检验, C, Z1 j# U: \ d/ T
Partial correlation, 偏相关$ p% l5 E+ w5 L( L# `0 |
Partial regression, 偏回归
* y, s5 P9 j) M6 z/ [1 o) kPartial sorting, 偏排序, p1 h4 S* n' g$ z# w& N9 f8 ]
Partials residuals, 偏残差
7 g) s& A9 q( s6 L9 u" JPattern, 模式3 f* ~3 j2 Q7 c4 ~
Pearson curves, 皮尔逊曲线9 \: ~1 z* v5 O7 k0 {: r# _
Peeling, 退层
' k0 I7 o5 R2 K" O0 yPercent bar graph, 百分条形图9 z6 j- O$ @( B' a8 v
Percentage, 百分比
( E# Y" P8 u b+ {* MPercentile, 百分位数) ^+ \ G& `' z+ c$ C* r$ \
Percentile curves, 百分位曲线
: X( W; j" b% J$ T NPeriodicity, 周期性8 ]0 U3 D& V+ I, \
Permutation, 排列, g E( {! k" \4 y: W2 L
P-estimator, P估计量
8 J+ m7 d, G5 n/ H% p- A' K- l) iPie graph, 饼图- C# S- ~4 @ }3 @
Pitman estimator, 皮特曼估计量. P( T) x2 ]! p- b# B
Pivot, 枢轴量2 N+ Y0 q$ ]$ Q6 L
Planar, 平坦
0 D2 e" |2 _3 r. y* [5 o: e* PPlanar assumption, 平面的假设, e9 z6 b/ g4 O( d
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
- s7 V; ^/ d9 C) E" T8 rPoint estimation, 点估计
6 M' R v8 N0 }. H* W& `Poisson distribution, 泊松分布- S3 w- O- s9 w; V
Polishing, 平滑
0 z3 g5 B* n: e8 y% ePolled standard deviation, 合并标准差: S |' k9 p. Z, \5 W# G% r
Polled variance, 合并方差
$ @3 P1 c, u1 d8 Q' e2 k. tPolygon, 多边图
5 D0 a" |8 m$ OPolynomial, 多项式# ^1 o' N# ?5 I" m0 m
Polynomial curve, 多项式曲线
! O! B. U$ K7 Y( Y e( JPopulation, 总体0 l& i' _7 G- D% P$ S( g) v1 Z
Population attributable risk, 人群归因危险度$ u! R& D5 s% R
Positive correlation, 正相关; r: Y3 s9 O# W* y3 g
Positively skewed, 正偏
/ e6 G5 \6 L; hPosterior distribution, 后验分布, S' t* a& \1 x* H% s
Power of a test, 检验效能
: H0 O3 x) N" w' G) QPrecision, 精密度0 K0 w1 k$ ^# W+ {/ M' ^7 ]
Predicted value, 预测值0 L9 D; O$ i9 | t8 |, t3 m0 [
Preliminary analysis, 预备性分析
9 p; n9 P& m2 \: IPrincipal component analysis, 主成分分析! G3 B+ F k5 }9 A- L
Prior distribution, 先验分布
! x. [4 k# z* s) U6 lPrior probability, 先验概率
$ p' a) @5 p# Q. ]- C- @5 Z0 _$ w* sProbabilistic model, 概率模型
8 B5 }, e# F4 j/ R6 S0 Bprobability, 概率- g T- d: ?& f! ~& T* R: a& m
Probability density, 概率密度
$ _# x+ m& ~6 m+ d9 @Product moment, 乘积矩/协方差) }+ i s1 {6 t9 k$ e* F$ Y% P
Profile trace, 截面迹图* \. b3 ]3 d0 c. Q7 f% u* F: [
Proportion, 比/构成比7 y7 f$ U: Q$ H; Z
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样% _( ?& d$ @6 s& g4 Q* `
Proportionate, 成比例6 ~& j' J- h. G! F% u+ [2 [. ]
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
! N: t+ {5 {$ m: w) u; SProspective study, 前瞻性调查6 v0 Q1 o' f" K- u$ p
Proximities, 亲近性
+ B, @+ ^% F* B; IPseudo F test, 近似F检验9 h9 K$ C a3 h6 ^1 ~- Z. O* d& \
Pseudo model, 近似模型
) t4 z6 @# O- y- OPseudosigma, 伪标准差
2 B+ y) g+ S }, u7 i; p0 ?; ePurposive sampling, 有目的抽样
, z. l1 b6 ] ~, ~# V6 @5 iQR decomposition, QR分解
. I/ t* r, |# N5 d! H7 uQuadratic approximation, 二次近似
* K& p+ w$ h- L" jQualitative classification, 属性分类
8 V7 D) T1 Y3 \/ W8 cQualitative method, 定性方法
, o: t2 M" {8 x) D+ b. WQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图* z$ \8 o; c$ }, [) G4 R8 P: f
Quantitative analysis, 定量分析% o8 f+ x3 O4 w6 Y% ]1 m0 m
Quartile, 四分位数* T. d6 r+ @: f8 f
Quick Cluster, 快速聚类
& I0 A/ s( @- f8 SRadix sort, 基数排序4 W2 m$ j2 V7 A; c! m: C( L" Y6 Q
Random allocation, 随机化分组* M( E+ u& y* j& R- m4 E
Random blocks design, 随机区组设计4 d" k+ h! s+ x5 P; @0 ]& N' e; R
Random event, 随机事件& I) z; J) s$ ~% k0 m
Randomization, 随机化1 p; I* T7 } ~- W
Range, 极差/全距: F% ^" y9 X* R0 Z( h c6 t4 W
Rank correlation, 等级相关1 ]: t8 @( L1 {! ~, a$ o
Rank sum test, 秩和检验
) I& H/ V* ~' C3 A( t' F: K) |Rank test, 秩检验
# G8 m# c: }4 a2 W5 \9 v; pRanked data, 等级资料, U: i8 ? Q/ ^" ~! A0 o
Rate, 比率8 n& T x9 \5 H- t
Ratio, 比例( x# o9 h& F: q
Raw data, 原始资料% w2 V( _; P9 O1 C* U
Raw residual, 原始残差
( e. N, M3 U" E7 kRayleigh's test, 雷氏检验: A+ S/ I" j9 \* u7 V# D1 P
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
! u5 U0 k* _$ h* A" p; tReciprocal, 倒数
1 |7 U& r: M9 P) uReciprocal transformation, 倒数变换: j- }, |, A$ w0 W+ V
Recording, 记录
# T1 B* N4 `. u4 {- ]) `Redescending estimators, 回降估计量$ W) \' q x a6 ? c
Reducing dimensions, 降维# d6 X, u$ @ b" U* Y3 v
Re-expression, 重新表达3 B1 ]4 n; Y: y7 j# i1 A. p
Reference set, 标准组
5 R$ B" a. t7 S; Z, |1 yRegion of acceptance, 接受域; e& n2 o* `( P9 y
Regression coefficient, 回归系数( Z7 A- x2 C3 N3 l* L% A, r
Regression sum of square, 回归平方和$ l& \# T& m" ~9 x& v+ Q' k& m; I
Rejection point, 拒绝点
5 \ q! q4 T& o: ORelative dispersion, 相对离散度4 E1 p% m5 O& T
Relative number, 相对数
5 e0 O# Z" r% }Reliability, 可靠性
/ `9 G- G, q) Q7 JReparametrization, 重新设置参数# ]4 r% b( e6 O$ u
Replication, 重复
& ?" y; |* n: j' ?Report Summaries, 报告摘要, U7 |- N: A+ t) e
Residual sum of square, 剩余平方和4 ?. w# r5 o% I) ^& E# s2 a
Resistance, 耐抗性, Q% Z% M2 b& l5 K
Resistant line, 耐抗线, p! K' n9 N1 b: \, y: h, _
Resistant technique, 耐抗技术
9 K8 a- ]0 c3 k' y' lR-estimator of location, 位置R估计量& I; R2 ]# n4 q4 [7 C8 Z
R-estimator of scale, 尺度R估计量% A4 ^! J! ~2 p: N6 T- v3 u
Retrospective study, 回顾性调查
1 G9 L a7 z" I- RRidge trace, 岭迹
" J! d! K. P3 iRidit analysis, Ridit分析
3 @4 D* m7 D( a! g3 [& vRotation, 旋转7 g- z* b! m1 h7 ?
Rounding, 舍入8 p2 f/ m* b, [& [# Z; ?
Row, 行
+ U: [+ X" x5 t0 D) T7 S; E, JRow effects, 行效应' e" @6 B+ j* d( G% E
Row factor, 行因素+ \4 D, l' c1 I" n5 z2 h" h9 }5 u
RXC table, RXC表" F. t$ Y9 t$ ^
Sample, 样本+ q+ m( {. z: w, T e
Sample regression coefficient, 样本回归系数. i" [ C8 z% n: c4 f, |9 i
Sample size, 样本量" ]) @6 L7 z& ^8 [3 z" V
Sample standard deviation, 样本标准差2 G2 w5 X0 w& I- I: F3 a) b3 g) E# Z
Sampling error, 抽样误差# E1 P9 B* f% [( x* K
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
! m; `7 \9 \7 W9 y. P6 I$ kScale, 尺度/量表
. r( h6 g5 {* @! G: l# ]; M; RScatter diagram, 散点图
. ^7 t+ m5 H6 i$ u4 XSchematic plot, 示意图/简图+ T- }% c: O' W9 x, }( z7 H% ^/ Z/ ~
Score test, 计分检验
" D& T" K) A- _- ?1 W) _2 bScreening, 筛检( m. `# [- L- ]" T, e( U% x6 g- I2 x
SEASON, 季节分析 8 x% u0 c& P, ~) s
Second derivative, 二阶导数( u5 ^7 z( z9 I) y
Second principal component, 第二主成分
! q' B! R5 r2 f5 qSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
( A9 k4 C: @$ [- Z. F2 { ^; `Semi-logarithmic graph, 半对数图
+ T+ @6 I; [# [% U: ^: Y3 f% @+ MSemi-logarithmic paper, 半对数格纸! W$ ~1 A$ P* Z: g: u
Sensitivity curve, 敏感度曲线/ |( s6 e: m# S2 V
Sequential analysis, 贯序分析
: p" I: U, t- e: [( ^6 y6 h' NSequential data set, 顺序数据集
' \/ h$ P5 V) {Sequential design, 贯序设计
) h4 t" e0 s8 @, Y- _Sequential method, 贯序法
. E) X1 K4 Y) e) sSequential test, 贯序检验法
1 p. W3 }% B1 u- [0 |! ySerial tests, 系列试验
8 v7 N9 e6 ]! u6 IShort-cut method, 简捷法 $ B2 t$ Z' |7 E
Sigmoid curve, S形曲线
0 s- M& L/ n+ F- W8 M6 d7 bSign function, 正负号函数
/ K* i8 c) r- m- D4 MSign test, 符号检验
0 b9 D6 c$ ?& q- s' x1 k( m" USigned rank, 符号秩, n0 S8 a0 y. r; M
Significance test, 显著性检验
( a5 U9 G7 H- V+ B7 tSignificant figure, 有效数字: A o, [& X# b
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
4 h; [. @. I0 f% P& W+ R# xSimple correlation, 简单相关7 o. S7 d# k7 x' f1 m3 |, O
Simple random sampling, 简单随机抽样& g$ \3 d1 Z9 A; K) I( }+ A
Simple regression, 简单回归$ z/ g! ~% u$ ^) R8 J
simple table, 简单表
' a' o5 ~, p t3 p+ Z7 JSine estimator, 正弦估计量
4 ~. R2 z6 j1 B* l. t7 j) m. Z3 OSingle-valued estimate, 单值估计0 u8 P/ X H5 g
Singular matrix, 奇异矩阵, X( q5 N4 M: n/ G& P
Skewed distribution, 偏斜分布
9 Q4 K c( a( I O* }Skewness, 偏度
6 O% R$ G! u( Q* Y, }2 x4 J! a$ ~Slash distribution, 斜线分布+ b* X* Y" ]6 w
Slope, 斜率
6 o6 O$ U9 b$ RSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
2 R6 a4 r7 |( U; D/ N$ kSource of variation, 变异来源+ s/ X6 p2 |9 E( M+ T) f9 k
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
1 J1 ]. m5 y* D1 HSpecific factor, 特殊因子
0 b5 y" Q$ f. N* W z' g+ W/ pSpecific factor variance, 特殊因子方差* y" U9 J8 L2 o( p4 U' x1 W
Spectra , 频谱# v: r( K* I# |# l* E
Spherical distribution, 球型正态分布+ e# u* g9 w9 A
Spread, 展布# x0 t$ ^1 q& @, @7 d! |( @
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包7 W8 a K) c6 Q3 i1 A
Spurious correlation, 假性相关4 P+ T2 U5 j* r% _
Square root transformation, 平方根变换
; B# a1 T0 \5 |0 V6 B- A, ^* [Stabilizing variance, 稳定方差
7 \: ]( B% y5 |; [7 PStandard deviation, 标准差
7 h% E( C3 \, D0 T& [0 ^: ZStandard error, 标准误
: D+ Y5 Z% [2 c/ nStandard error of difference, 差别的标准误$ i% H0 f5 B: J+ _6 _. G- l( C
Standard error of estimate, 标准估计误差1 e# D y$ l8 c. B* c* k* n3 x
Standard error of rate, 率的标准误% v1 w8 K8 m& a4 `+ U5 Q x
Standard normal distribution, 标准正态分布/ D! ^. q) C* { p/ F. m* k
Standardization, 标准化' p# V& i; @/ K8 Q( F
Starting value, 起始值4 R$ I7 r [) g/ E7 Z
Statistic, 统计量
3 |, b/ g7 ?) a' s9 i/ {Statistical control, 统计控制7 o# c) F2 F# j4 t) i8 G. G8 V3 B
Statistical graph, 统计图
. J& A$ A$ Q8 @Statistical inference, 统计推断) ]% f& o s0 s0 m* p0 \. \
Statistical table, 统计表
% X( Y5 v% j* v- JSteepest descent, 最速下降法
4 j ~& `. X1 Y8 \5 jStem and leaf display, 茎叶图$ ^7 D5 U; I+ z
Step factor, 步长因子. ~8 c+ a/ y8 h2 \2 ^
Stepwise regression, 逐步回归
* h& O! h3 p1 U. z: {$ p: z! u7 \3 ^Storage, 存
?# ]/ m" H" YStrata, 层(复数)
) G" R* ]) b8 ]" ~Stratified sampling, 分层抽样9 X& \! W% U: I
Stratified sampling, 分层抽样8 y4 n, N& l( B+ L& o
Strength, 强度( B4 }0 `2 l% Y
Stringency, 严密性5 t4 x6 d: p0 I4 O/ i: M6 ^
Structural relationship, 结构关系3 ?6 D! E) h, K a1 V
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
?. u! V) M7 r# \Sub-class numbers, 次级组含量% F- }2 @$ e4 J8 l$ Y$ M+ g: c
Subdividing, 分割! ~5 v* _9 l( [. J
Sufficient statistic, 充分统计量' J; m/ K) w$ ^, E; Y- B( U( ], P
Sum of products, 积和* g3 _ o: Q' a' p% z6 C' Z
Sum of squares, 离差平方和
7 ^9 R/ G. f( L, Y1 ?- r- D* zSum of squares about regression, 回归平方和
7 f$ N8 s3 W+ l0 e" c1 JSum of squares between groups, 组间平方和1 M4 r% U1 J) `, Q) V" ^' |5 a
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
' p) r' x6 k3 SSure event, 必然事件
* {% P( ]2 r. x7 T; I7 y6 mSurvey, 调查+ ]' M* l0 Q8 m/ O% E9 x$ _
Survival, 生存分析
1 Q- Y0 Z( u- q! Z wSurvival rate, 生存率
# v; E7 B' c2 T3 S1 {0 L5 W3 S8 PSuspended root gram, 悬吊根图
- U2 E8 [7 @. x% W: L3 ?* {3 gSymmetry, 对称4 A! L/ D( m- y( r9 j8 o
Systematic error, 系统误差: R# j5 W V) a6 ]
Systematic sampling, 系统抽样
! ~( j1 A N0 B" bTags, 标签
! J5 F$ M* p6 n' UTail area, 尾部面积9 n8 l1 k( @) H) c
Tail length, 尾长
+ W! }4 w- i( QTail weight, 尾重# B. ]& H% X4 E
Tangent line, 切线
7 c" X% X" J( y7 f. j$ s7 E/ {Target distribution, 目标分布7 |. z8 X7 z+ K; l3 @: r
Taylor series, 泰勒级数
2 F/ m0 Z; p" i! O0 {Tendency of dispersion, 离散趋势
U" k, h4 N' o/ |& ?; ITesting of hypotheses, 假设检验2 i* Q2 H' {7 w' L6 C
Theoretical frequency, 理论频数
4 c# Y l$ h- X, Z* j8 O2 u6 ATime series, 时间序列
$ [4 u9 ?& D1 A5 L Q, X+ k5 W/ kTolerance interval, 容忍区间4 T# x+ _% @" ~7 i, H% h
Tolerance lower limit, 容忍下限
+ q/ d& A% F' u5 f' nTolerance upper limit, 容忍上限
5 [3 Y5 _+ x/ TTorsion, 扰率 R) `3 Z* g: C5 \
Total sum of square, 总平方和' t% i: V4 o( Y# N0 {: P" ^% |8 a# G
Total variation, 总变异
% Q/ n" A! a* Z/ f4 X/ s3 DTransformation, 转换4 _% w: | y; u6 V
Treatment, 处理
( D( Y9 o. T! C8 T$ OTrend, 趋势9 |. ]8 I8 t! }/ E0 U
Trend of percentage, 百分比趋势
/ M* u/ \) X! j8 Y# \Trial, 试验6 |3 r- c! M1 N1 @& v
Trial and error method, 试错法
6 a7 H% c* u, DTuning constant, 细调常数
" p( o2 o# Q% z w7 d7 qTwo sided test, 双向检验9 b: ?) [; T4 b; W+ M. l
Two-stage least squares, 二阶最小平方
& q( w* g9 \3 L, D5 R. a1 J$ yTwo-stage sampling, 二阶段抽样
" N. A, V/ L9 `0 A; E! @, RTwo-tailed test, 双侧检验6 @: ~2 g4 q" B
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析6 P, c) d) \9 i: g2 \5 z
Two-way table, 双向表# \8 B3 g( y# ?( K; u
Type I error, 一类错误/α错误4 l6 d: f* W9 L2 H8 E: I
Type II error, 二类错误/β错误8 S( T8 h2 J. g! i7 H! E
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称$ [6 j6 K# C; C
Unbiased estimate, 无偏估计/ E" L/ ]; ~ d
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归, X$ C; P* ]) i) j8 L7 b y4 {
Unequal subclass number, 不等次级组含量6 ^4 e9 A8 h8 W5 h0 G7 X2 Y% G
Ungrouped data, 不分组资料; {9 H# L; L6 Z, c& Z9 `
Uniform coordinate, 均匀坐标
2 G$ c! o$ L/ yUniform distribution, 均匀分布9 u5 K( @8 U3 E
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
0 r* ]+ D9 s: N/ ]( }$ TUnit, 单元6 U* ~0 T9 i- N1 e. ~4 T
Unordered categories, 无序分类
' X: Z/ m/ R* ?6 U* e, vUpper limit, 上限0 C+ W7 B3 |. g5 X+ G
Upward rank, 升秩
: ~4 ~( |9 @1 V7 _4 s' x: S. KVague concept, 模糊概念9 ?- S# S$ a0 X; t) w3 m
Validity, 有效性
/ g2 x! B& P- i$ X4 G0 R: C; zVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
9 {. g) Q( {3 }& D- J: uVariability, 变异性
, a# C4 F/ [+ i$ kVariable, 变量
4 ^% x9 R7 t2 VVariance, 方差9 u( f& y4 Y0 x) _3 u
Variation, 变异' Q* o7 N; M5 {
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
6 z% K( \1 x9 c) q' }& s/ qVolume of distribution, 容积# r8 S) q, U( F8 z) }' m4 R' t" k
W test, W检验
, O3 O) }+ G3 T4 g0 J4 E* T' HWeibull distribution, 威布尔分布$ s, v6 f; V! s, s5 n; B
Weight, 权数! s( s3 E5 x+ r" {6 Z( |6 j
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
3 `! e- j( T# [ FWeighted linear regression method, 加权直线回归 z {9 [+ J9 F$ D
Weighted mean, 加权平均数
) i9 O% S9 @ R5 v) xWeighted mean square, 加权平均方差2 B; H: X; d4 B2 I1 L! [* U
Weighted sum of square, 加权平方和
/ z0 {, r0 v# Q Q9 Y& ]Weighting coefficient, 权重系数
; `, r' ?1 s ?- @Weighting method, 加权法
: D; n# }" [& AW-estimation, W估计量. {* E# f& [4 Y0 I# H3 B
W-estimation of location, 位置W估计量
) w# ?$ H" a0 ]5 Q4 s" w- nWidth, 宽度) H5 N: X8 S2 i) i* Q" h! x, a* e" T: J6 p
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验! F' V6 C+ g2 v8 f. ?3 d0 \
Wild point, 野点/狂点 u3 P1 R5 ]4 P2 D! ? a3 j
Wild value, 野值/狂值 e: X; X9 W1 q$ m9 b. W
Winsorized mean, 缩尾均值
. e+ F& ?" g5 OWithdraw, 失访 7 i1 A) A# Y: b0 n% V3 u
Youden's index, 尤登指数' w' i4 S& @4 W
Z test, Z检验5 G# U B% K7 n: A$ t/ g( V
Zero correlation, 零相关
3 L$ J( g5 O- g! ~Z-transformation, Z变换 |
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