|
|
Absolute deviation, 绝对离差 d' r+ ?) Y" @: t7 s
Absolute number, 绝对数- c1 H1 n" ^, [6 I4 s- ]4 j$ y
Absolute residuals, 绝对残差, ?3 _ F. M( @* y
Acceleration array, 加速度立体阵
2 p' H2 V& p4 p8 ]- s; wAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
$ F3 U' n2 `" H3 M: u( HAcceleration normal, 法向加速度
2 L! W+ |) W; H) C2 d: u$ iAcceleration space dimension, 加速度空间的维数: x% T9 e/ Y! U
Acceleration tangential, 切向加速度+ W R# G$ l5 s. B
Acceleration vector, 加速度向量
& W8 `3 n7 L. a3 b- O( `% l* cAcceptable hypothesis, 可接受假设( a; i4 T# T& q" h* E
Accumulation, 累积5 @" t- N, @0 C5 n7 N' }. a$ @
Accuracy, 准确度6 O: i$ y1 Q' ]3 Y
Actual frequency, 实际频数' N4 U1 M% X3 r. @
Adaptive estimator, 自适应估计量
9 C- s/ W( |9 V( i1 ?- dAddition, 相加
$ G/ _9 v+ X8 P4 q8 f- D7 nAddition theorem, 加法定理! {6 E1 f* y4 k b+ |, a5 ~0 V
Additivity, 可加性* D8 B" r, ?& ~' b
Adjusted rate, 调整率6 a4 \/ r! c m! \
Adjusted value, 校正值
' [- \$ A1 m" w0 d# VAdmissible error, 容许误差
, q; T6 N7 o( S# ]6 Z6 V# \4 p WAggregation, 聚集性; s4 W5 D$ V; l
Alternative hypothesis, 备择假设5 X# }1 j' h. [' F. j. A; w
Among groups, 组间& A2 _4 t$ d1 [! t/ S
Amounts, 总量
- ?0 _3 P/ m7 Q" yAnalysis of correlation, 相关分析
7 E0 P( c7 U# PAnalysis of covariance, 协方差分析' V$ Q+ G2 t* f8 v/ m9 T
Analysis of regression, 回归分析" s8 l& f* q0 ~5 a
Analysis of time series, 时间序列分析
. ]& ~. E' ?* S) _) `# r) G* E& bAnalysis of variance, 方差分析
( c: \5 _! a6 C- h( N3 AAngular transformation, 角转换
* m/ p/ f+ b! g/ k" d. E9 iANOVA （analysis of variance）, 方差分析
2 @" m* q( |+ x6 D8 n" KANOVA Models, 方差分析模型
' S( R% V. r5 N; t' X6 G+ b7 Y2 V: qArcing, 弧/弧旋
3 D0 ^$ k9 {) r2 i" O6 @9 W3 H. EArcsine transformation, 反正弦变换! m) ^+ L- H* l6 `2 p" B; O
Area under the curve, 曲线面积
7 g4 H7 n5 B5 K( k- CAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
* u" w7 \ Z/ S5 C3 K& |ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
9 o; K, i* Y# r1 u4 |Arithmetic grid paper, 算术格纸
3 P6 j3 T1 {: F6 X! v% h$ S7 LArithmetic mean, 算术平均数% d7 c2 L" I8 @9 U
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
" w' ]1 t- A6 |% |9 Q% F8 m dAssessing fit, 拟合的评估
6 X& `2 u2 D8 `0 r6 s9 jAssociative laws, 结合律
/ u4 A4 _! h, tAsymmetric distribution, 非对称分布2 @( S, N- _( z1 c# A9 J
Asymptotic bias, 渐近偏倚
' `) x% l6 ]+ K, s0 _7 X/ k( vAsymptotic efficiency, 渐近效率/ o6 P0 Y2 V( a2 ?" m) R
Asymptotic variance, 渐近方差9 A; }$ ~0 t! I- F- H! p
Attributable risk, 归因危险度5 m+ Z7 k$ I5 B: z
Attribute data, 属性资料0 ]: e* O9 w) A+ s1 z
Attribution, 属性. D# H# v! F& Z
Autocorrelation, 自相关% @, V& e+ _& ~
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关+ E: ?1 H1 O" [+ T _7 X: P" v
Average, 平均数0 i* A4 m5 w4 I) o. Z
Average confidence interval length, 平均置信区间长度 c3 c0 f7 g' |8 X
Average growth rate, 平均增长率
9 t1 S1 [* O" B9 W3 Q! {& y: G( ABar chart, 条形图' y6 Y1 E) M* E# I$ z5 t. F# G2 R
Bar graph, 条形图: G' P1 l0 J F0 X
Base period, 基期
P5 W( V I9 I. K" R9 {, |5 { uBayes' theorem , Bayes定理# l: J0 r% Q ^9 Q( F
Bell-shaped curve, 钟形曲线
3 \# Q- B7 i, oBernoulli distribution, 伯努力分布' |/ m2 c/ W* `! g' J( D
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
2 C" L- p$ X8 u: m+ HBias, 偏性7 {8 F0 C* g8 O4 W W7 w0 U
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
9 V3 \: x. L9 N1 ^- LBinomial distribution, 二项分布4 @0 u4 s' m7 D' ?
Bisquare, 双平方6 S7 Q# G" h( k. r! s- C2 [
Bivariate Correlate, 二变量相关
- o; [5 Y: s5 B! cBivariate normal distribution, 双变量正态分布, v, d/ f% f. q0 Y
Bivariate normal population, 双变量正态总体
# q( b7 |4 }/ l4 P& D' [Biweight interval, 双权区间* v" M: S3 e4 W4 i: n7 V+ \
Biweight M-estimator, 双权M估计量
- {( p4 S" X& a4 s* |Block, 区组/配伍组
( ~/ {# _6 X2 ?BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包1 `; w6 x: F% G. Q- i
Boxplots, 箱线图/箱尾图
+ z! I# w. n8 u @Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
. U0 j2 X, D* t" M7 H- O6 Y2 C+ T5 ~Canonical correlation, 典型相关, W: f0 T" l* C* Y$ A0 }
Caption, 纵标目* ^# s2 n! |, S* V9 A: p
Case-control study, 病例对照研究" h9 n! B* H% s T" D7 A
Categorical variable, 分类变量
2 y5 {. n( ?( V$ CCatenary, 悬链线) I& y( f2 }9 Y1 l: c+ e0 ]; P
Cauchy distribution, 柯西分布
. R; u- j: n# @6 a! O, l) x f+ O. SCause-and-effect relationship, 因果关系2 o7 i) }& e+ R4 |) U" H
Cell, 单元
+ ?0 T3 J3 S0 ?4 j# VCensoring, 终检- i6 [5 E, b: j3 d5 @. x/ B
Center of symmetry, 对称中心. z! d6 m" w; w/ z
Centering and scaling, 中心化和定标, B( s# H3 v1 o: E Q
Central tendency, 集中趋势
3 z* `# c: @4 K9 u0 kCentral value, 中心值9 V; Y9 p, _' T6 P
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
1 H V9 \* T- ~. k# q) f# w/ vChance, 机遇) W5 f% n. R/ s: K+ j2 h( q+ |
Chance error, 随机误差7 b2 g3 @- Z4 _, l8 f/ D( P2 Z
Chance variable, 随机变量
. U. W+ k" d2 H0 a2 gCharacteristic equation, 特征方程
' J3 n( f+ K$ s5 ~- {Characteristic root, 特征根# l% K' F6 J8 n/ W
Characteristic vector, 特征向量- O( P& w+ m$ Y. h9 I+ F- |6 T: h
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则% T5 m; w8 l' |1 z! x1 D F2 [. j
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
* A1 T8 ^8 w" K" m' z, }5 u: AChi-square test, 卡方检验/χ2检验$ d- U3 A q1 E! l1 D; B
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解7 Y5 n$ L7 D1 {0 B
Circle chart, 圆图 / r! Z2 y9 z& {& W* ?& H M
Class interval, 组距
; R' l. j' v) A) xClass mid-value, 组中值
/ P0 [' m" Y3 r6 J! M' UClass upper limit, 组上限
' p2 b! E- m; HClassified variable, 分类变量
! i+ d( i5 T" C" Z/ e) e9 Q8 N- ~Cluster analysis, 聚类分析& B% k* X- w% u0 X; j7 u8 ^: y. C
Cluster sampling, 整群抽样
: V8 y5 P) E d$ p# [Code, 代码" ? N1 E% n6 Z1 ]1 J, u, L5 o- n
Coded data, 编码数据: J9 @$ _9 J6 l9 x4 G" @* y
Coding, 编码3 b T% n0 t2 W. r9 s
Coefficient of contingency, 列联系数
5 J! \8 \. w0 }, U4 a8 ?Coefficient of determination, 决定系数
- z: h, `; e- q7 hCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
! e' ^0 F& q9 v4 r3 sCoefficient of partial correlation, 偏相关系数+ c! J1 ^5 E# }" q
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数) {( S; h& R/ [, O) [2 D5 q
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
3 j$ x1 Y: N( Q+ e- H8 q, l; G7 xCoefficient of regression, 回归系数
) W1 d7 ~7 q! h# S& W/ O8 OCoefficient of skewness, 偏度系数+ v4 p a. T* s1 j4 J2 S0 O
Coefficient of variation, 变异系数) F {8 u2 V( R) q. e3 s
Cohort study, 队列研究& x0 ~, j0 ~; T/ R* y" b
Column, 列% G" k( x2 Q! m3 U( u9 z% X
Column effect, 列效应. `0 {# X$ U. L
Column factor, 列因素' t! _# T, L7 e4 L4 V
Combination pool, 合并
" I& U& X8 d) Y. _2 h6 o! ]Combinative table, 组合表
2 S1 F3 j. p9 v0 D# ^Common factor, 共性因子# F% ?4 D% L4 ?; ^ x- ?/ D) G2 W8 k
Common regression coefficient, 公共回归系数
8 F6 w2 p3 P4 M- F, R% p7 V3 aCommon value, 共同值
& g7 Z1 [( \5 Q9 ?3 N! U* lCommon variance, 公共方差/ x1 i( i3 @3 [7 f# l4 _9 W
Common variation, 公共变异5 c5 q" g1 \7 ?% |7 `6 }
Communality variance, 共性方差+ u g- {$ x' j' h" U: o
Comparability, 可比性8 Z6 K8 R/ {: e. k) @6 o
Comparison of bathes, 批比较! M1 p- s) w, A t$ {! h
Comparison value, 比较值2 k. c. y% e& T( L8 W) f
Compartment model, 分部模型
8 G1 C+ E# K. XCompassion, 伸缩1 _$ Y P5 E% W, p
Complement of an event, 补事件
0 T7 i2 U* x+ W [* y4 CComplete association, 完全正相关' @) S# k* [! t% N+ ]- Z
Complete dissociation, 完全不相关0 c& ]7 _, @9 |; J- L
Complete statistics, 完备统计量. ~' ^4 L3 [: ]3 _9 o
Completely randomized design, 完全随机化设计+ q4 n5 T7 p4 E! i1 k" \
Composite event, 联合事件( {/ W9 H, B' Z9 v' ~3 k; t4 t- ^
Composite events, 复合事件- t$ [$ ?3 P x" v; N; e7 {
Concavity, 凹性
. g0 Y5 B: m1 ^Conditional expectation, 条件期望
( ~3 y1 e$ t2 q0 ~2 jConditional likelihood, 条件似然1 L8 f8 s. @! O6 `. x+ z, Q
Conditional probability, 条件概率
, W( J* X4 G6 G2 P! @2 Y* qConditionally linear, 依条件线性3 {! g; Q9 a2 {2 U1 L; c. I
Confidence interval, 置信区间
^. E. a: ]- w7 P1 k. o# A a7 TConfidence limit, 置信限/ y2 w; A9 U6 e) @
Confidence lower limit, 置信下限: `9 r5 i8 B W! d2 T$ r, w
Confidence upper limit, 置信上限! x. u2 o" O. ~# n6 h- `" [1 S. _
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析& j' ^9 B: k) g8 D0 L/ a
Confirmatory research, 证实性实验研究1 S/ ^$ E) x+ M3 g
Confounding factor, 混杂因素6 Z; g5 k& X, t/ u7 v/ }
Conjoint, 联合分析2 ~8 t) ^; h' J; a! `8 W
Consistency, 相合性
* B0 O5 d% Q/ E: A2 a- u2 zConsistency check, 一致性检验
: @& n& H! O7 w9 @) ^Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
7 q% m" n: _3 H" _9 O, bConsistent estimate, 相合估计# G- n, n) F, S; s" O
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
7 l# t+ {2 Z3 b3 H5 {6 m+ XConstraint, 约束! t# @1 T+ m6 n# y
Contaminated distribution, 污染分布$ e; ~! y2 d. `7 C& q7 ?2 D
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
2 ]8 c0 ?* r- U6 C k" GContaminated normal distribution, 污染正态分布
9 [) a/ {! P, N# c* T4 d- XContamination, 污染
; e& X9 ]* X1 |$ Y6 ?+ ?Contamination model, 污染模型% K9 [. N/ Z+ E; d) d4 g
Contingency table, 列联表3 @0 p( Q" y2 a3 I3 m1 W- E4 b
Contour, 边界线
) S5 ?7 S% y: W8 }5 K5 D5 q6 ]Contribution rate, 贡献率8 o) H) z! L. W2 K2 v3 {
Control, 对照
3 P( A, B5 e0 J: M# YControlled experiments, 对照实验
0 d* l- V; B$ {; t2 R! jConventional depth, 常规深度
1 l8 h% m- h6 s- W3 i1 I8 K" iConvolution, 卷积- V6 ~4 v8 |' `6 q+ |, \
Corrected factor, 校正因子
2 ?$ q( h4 T( g/ tCorrected mean, 校正均值: t4 a! q( f4 y- `8 G, P
Correction coefficient, 校正系数
4 E' \2 P( O6 n; L2 T4 L( nCorrectness, 正确性
4 t: b9 A8 o; @/ Z) G& ECorrelation coefficient, 相关系数8 P9 j1 F/ K; i9 f$ C9 {% k5 Z
Correlation index, 相关指数 v! o6 k% k+ s
Correspondence, 对应
) b+ j2 _- C! w* ^$ }4 XCounting, 计数
5 y: P, v s. O$ S" |Counts, 计数/频数; r( n9 K( Q; {7 z; ^
Covariance, 协方差
2 [; T3 {0 E, ]" n1 qCovariant, 共变
& S, E+ z+ ^+ U3 G. m/ d& nCox Regression, Cox回归7 Z3 \$ e. ^3 \5 S; w0 j
Criteria for fitting, 拟合准则
# z% v: Z( [: F( T* c! QCriteria of least squares, 最小二乘准则
) n5 F6 b' M4 O$ }* NCritical ratio, 临界比
. R( o+ I: \; U& g+ g. LCritical region, 拒绝域9 }1 Z6 y4 P; R$ L+ f# e. i6 v
Critical value, 临界值8 F7 r$ W1 G9 }( S
Cross-over design, 交叉设计9 R- S) @: v( L# O
Cross-section analysis, 横断面分析
+ l' s9 }. J0 o( w& N, i( ?; _Cross-section survey, 横断面调查, I) k' u8 r8 h6 E
Crosstabs , 交叉表
4 A4 `5 z- G- {8 u' zCross-tabulation table, 复合表* V, i( ?8 v+ }
Cube root, 立方根; \5 v0 t0 w" h, V8 E
Cumulative distribution function, 分布函数
; q6 E- s/ s2 S1 L& x! p% M1 WCumulative probability, 累计概率) t! }5 \4 z0 z+ C/ i4 r
Curvature, 曲率/弯曲
( U4 O; K' W& X, b5 d0 Q1 LCurvature, 曲率' p; l" G! ~# c# w% B
Curve fit , 曲线拟和
' ~, \. e- F$ kCurve fitting, 曲线拟合
5 o( d7 `: |5 D7 F% E- ACurvilinear regression, 曲线回归# e1 f4 |$ l2 t( D5 r0 M
Curvilinear relation, 曲线关系1 f P) j4 b: P; b; W! ]% [/ Z
Cut-and-try method, 尝试法* t: r: E: i. F& h4 g
Cycle, 周期. r& f6 W% o. c( U
Cyclist, 周期性
: N) A; ]8 g6 @% KD test, D检验
- K* ~$ j0 M4 V/ H0 w! SData acquisition, 资料收集) U# C! L# [* n# c3 J
Data bank, 数据库
/ G6 _6 l0 [" D! dData capacity, 数据容量
+ [& \! p5 x7 u+ z6 p0 r% N/ ?6 oData deficiencies, 数据缺乏
) z1 Z& Z7 }4 J+ TData handling, 数据处理5 N6 [1 C& T, m, r' U
Data manipulation, 数据处理
1 r4 M% z& t R4 ]) U% |& rData processing, 数据处理9 d- p/ w$ E. B! s5 [
Data reduction, 数据缩减
$ w2 f) c( {% U6 V7 B" f$ uData set, 数据集
: Z8 c, n5 [! w4 j5 {Data sources, 数据来源
# \) z. M% c) N' j$ B/ J/ yData transformation, 数据变换
# c/ y& A; N0 j8 g; sData validity, 数据有效性
* t/ ~: g. h; v3 I) fData-in, 数据输入. `6 H; J X: x1 |
Data-out, 数据输出
: i4 H+ T; a: L3 m& Q* B) nDead time, 停滞期& O- @ K7 G W7 i
Degree of freedom, 自由度
1 ]- p8 R. j9 ?0 N6 uDegree of precision, 精密度 _. X7 W: @6 G; M/ o
Degree of reliability, 可靠性程度
" e, M( o. J, sDegression, 递减
0 g% f# O9 m( p4 |0 g, {: ]Density function, 密度函数
% ?4 l5 E z; u5 k; hDensity of data points, 数据点的密度2 i: z8 u c1 I. L- P4 t& }
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
* k! q/ z+ P6 w* iDependent variable, 因变量
; k2 _* A# s# V! dDepth, 深度9 x" n0 @- W" ~9 o& z3 M( c
Derivative matrix, 导数矩阵
7 T/ n* D7 L. o" Y! `6 \+ I: ZDerivative-free methods, 无导数方法
2 [5 M* b3 L- O! T DDesign, 设计
, e8 I) y1 Q6 u1 lDeterminacy, 确定性
j6 V; O1 @7 q) Q4 a6 C! T, xDeterminant, 行列式! e! }/ {$ o" z+ R7 g
Determinant, 决定因素( I3 A& N. G: M, [) K" E) P* O+ p
Deviation, 离差* B$ ~3 P+ X. Z e
Deviation from average, 离均差: B6 ?# O/ T% p8 W7 v6 k+ J% J: h; l
Diagnostic plot, 诊断图1 }: X7 q p5 s1 @5 ?6 s* ~( w2 }
Dichotomous variable, 二分变量
0 F" j8 l% O) b/ I% EDifferential equation, 微分方程7 q4 c& k- o+ w9 E: L
Direct standardization, 直接标准化法# F; n$ f1 |# h) T0 V
Discrete variable, 离散型变量8 ?. N; Q1 H! q: ^+ g. w, L2 ~5 T/ `
DISCRIMINANT, 判断
* ~( E5 Z/ a! l! o- RDiscriminant analysis, 判别分析4 V4 [4 l3 Q' g1 |" Y# U; e. R
Discriminant coefficient, 判别系数, t9 a# a0 \: I" V* `0 }' m
Discriminant function, 判别值
$ t) {: F7 X. f9 I* m2 E- yDispersion, 散布/分散度5 h0 q; t) ]3 ^' n; c$ I
Disproportional, 不成比例的# z i" e, `5 o
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
" D7 n! C( p4 w' Q L) `) nDistribution free, 分布无关性/免分布$ m" S9 P, _' \
Distribution shape, 分布形状
2 T) @ K i* L( U5 O WDistribution-free method, 任意分布法- ^: E' Z, O7 R) e3 m
Distributive laws, 分配律% t" ]8 f I4 c/ g. v# T) B
Disturbance, 随机扰动项& Z4 M! u6 k! t$ y+ `: z0 @
Dose response curve, 剂量反应曲线0 f6 Q8 l5 H4 J: Y% d
Double blind method, 双盲法
' g) n% }8 `% C8 h7 J' u% qDouble blind trial, 双盲试验
1 p( D# {3 ^$ i2 e& J: PDouble exponential distribution, 双指数分布. \, U, }. \% I6 C& `' z) B
Double logarithmic, 双对数
% ]: M ^+ v% ]& p! ~4 A8 c$ D7 vDownward rank, 降秩
u& I9 j' K; e4 H7 ?2 G6 |7 sDual-space plot, 对偶空间图
7 u! D2 L4 S5 h6 G- x: j0 v/ ?DUD, 无导数方法
z" h$ P7 K: }5 J9 |Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法9 _5 k5 z' W& f
Effect, 实验效应
( n' Q+ { x) m' Y8 f; LEigenvalue, 特征值7 |; h9 ^2 O1 K I, W1 Z* T$ d
Eigenvector, 特征向量 }& F4 W6 V% t* c' F' Z4 w
Ellipse, 椭圆, F7 b7 I7 E, F9 r
Empirical distribution, 经验分布; J* Z$ \6 A5 x/ A
Empirical probability, 经验概率单位
/ o, Q5 M3 y' `0 ^Enumeration data, 计数资料
3 x! c' T9 f6 U6 n5 e: @, e( wEqual sun-class number, 相等次级组含量
! d3 c4 q* J+ JEqually likely, 等可能 V0 D$ S1 D9 D+ {* _) m
Equivariance, 同变性* ]& I7 s& K6 z+ {6 F3 T( ]
Error, 误差/错误" k( O; @& F/ z5 g( J* E
Error of estimate, 估计误差/ N; {* B" V: h3 G6 p
Error type I, 第一类错误
+ d* M) ^7 o) Y' P' V3 F" _Error type II, 第二类错误7 u& U0 l- _) ]- n. Z' R' B
Estimand, 被估量$ c5 x* h6 z0 ?0 V c
Estimated error mean squares, 估计误差均方0 A- s8 T$ [& ]& j0 {0 @- C: G
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
# E) q' |9 o1 i0 |6 x# yEuclidean distance, 欧式距离9 Q" `1 h- T) s/ w
Event, 事件' a! t m, T6 L
Event, 事件, _9 f! v( J) B r
Exceptional data point, 异常数据点
8 \7 S% r m9 ?0 t% c) r6 eExpectation plane, 期望平面" F6 I. T6 Q* ?
Expectation surface, 期望曲面5 z, Z h4 j0 F* n- r
Expected values, 期望值1 C6 K& e; W) ` ^6 {
Experiment, 实验/ @4 R2 ~ Q0 ?# E8 H- k$ {" B; ~
Experimental sampling, 试验抽样
9 D" z/ R' W, y; J7 gExperimental unit, 试验单位
7 T4 e' p& `' X6 z+ B( Y l+ iExplanatory variable, 说明变量
5 Y7 H" ?& A7 F' u5 s% UExploratory data analysis, 探索性数据分析/ d+ ]3 K3 ~) ^& i6 I: ]
Explore Summarize, 探索-摘要
, p6 _2 x5 n7 k( W$ K" ^1 TExponential curve, 指数曲线
+ l' V0 n7 G) ]: B6 z3 QExponential growth, 指数式增长; H9 b: S: {& ~, D
EXSMOOTH, 指数平滑方法
1 o: B6 V6 X; h& W1 U& FExtended fit, 扩充拟合
9 q# c }8 s' f5 w, o/ k& }Extra parameter, 附加参数
0 Z* Z' b* p. ]0 v+ ~# MExtrapolation, 外推法/ b6 g% V9 B4 F9 q3 {: p! k6 X8 K, t
Extreme observation, 末端观测值7 t2 _* B8 I9 ?9 S+ w
Extremes, 极端值/极值
6 @5 Y3 E& q# mF distribution, F分布
4 _ Y3 M# y' m% PF test, F检验2 ~* R5 L8 V0 c8 d: K) p+ X- Y4 A
Factor, 因素/因子
, {0 e7 N( A, `: Q' _Factor analysis, 因子分析7 w% r1 I- d3 l( ~2 [3 i
Factor Analysis, 因子分析
$ b3 n( i) a eFactor score, 因子得分
# A& |/ g* }% E! ?( [6 b3 p1 LFactorial, 阶乘
; [: `5 C; p& ?- P# P' _Factorial design, 析因试验设计' n2 S: |+ b' ^& y, Y
False negative, 假阴性
$ o+ s. I% W5 zFalse negative error, 假阴性错误
. u+ ~$ S% Q2 \Family of distributions, 分布族
# R5 M2 O* j. K: B/ \Family of estimators, 估计量族7 q$ P3 O( i* s) D- C- Y1 }
Fanning, 扇面
. L8 @- g2 j- [; Z% A {2 H7 uFatality rate, 病死率7 y' Y4 O1 Z$ r/ Y* v* D
Field investigation, 现场调查
! k- x; x* T! JField survey, 现场调查! h4 L6 O- q- q+ t
Finite population, 有限总体
$ x: u: R. s6 z2 K8 IFinite-sample, 有限样本
# x1 k/ u+ U+ \: ?First derivative, 一阶导数0 M3 b' U/ F; e3 Q+ |
First principal component, 第一主成分" _; W- U" U9 G( R$ H4 M' k( c
First quartile, 第一四分位数( J' [# T# j1 r
Fisher information, 费雪信息量3 v3 z4 s- f* C; R4 l
Fitted value, 拟合值* Y3 x; m& ~4 D* G
Fitting a curve, 曲线拟合
7 s5 z7 X+ e3 ^/ mFixed base, 定基! `# Z" q# B/ O, s; v2 S3 y+ _
Fluctuation, 随机起伏
9 A7 n, _/ Z9 j9 H! IForecast, 预测$ f. V+ g* L& }$ }+ x" q2 t$ d6 y
Four fold table, 四格表
. x- }# N8 X0 p `& p* TFourth, 四分点
5 V, }3 b4 R* X0 B- hFraction blow, 左侧比率( I6 N, }- S$ O F9 Y
Fractional error, 相对误差
& A- T' A6 }6 r5 R) J* ~% A! n JFrequency, 频率
3 M& p2 f' @: m/ z z; oFrequency polygon, 频数多边图
( k% q) u% ]% m# d! k. F: wFrontier point, 界限点7 J" b% q2 q0 H0 l' f- c2 j
Function relationship, 泛函关系/ g8 t; [4 u! A$ \* I/ }
Gamma distribution, 伽玛分布8 |# z# q; y' q2 |1 T% ?9 N% t
Gauss increment, 高斯增量& |# C' H4 m4 j4 { G9 P
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
: S* X$ t W, X% UGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 _/ G. |- o1 J, v' @6 GGeneral census, 全面普查6 }8 |: N" X# Q' \! T5 q P+ ?: B
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; [7 s' z) n& R F, [3 W0 P
Geometric mean, 几何平均数
' {! p6 n. D! r8 e2 GGini's mean difference, 基尼均差* b3 ^* A4 a6 B$ I
GLM (General liner models), 一般线性模型
& Y+ S+ \5 h; ^2 GGoodness of fit, 拟和优度/配合度6 ?8 ~" ?, [: ?6 P' w, T7 ~ o
Gradient of determinant, 行列式的梯度
9 c7 p. ^! r H BGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
7 \% J* W; r! i2 I6 l9 IGrand mean, 总均值' Q5 z2 ?9 P, r5 ~2 M" Q* Z9 z
Gross errors, 重大错误
3 u6 D- Z4 \7 S6 M) N9 Y! cGross-error sensitivity, 大错敏感度
7 k) U9 K1 s7 P' `. ZGroup averages, 分组平均! T5 @: n- c: d- P% H, l
Grouped data, 分组资料
! [+ V8 i7 o1 T9 PGuessed mean, 假定平均数
+ C3 z% h f3 w( h4 o' cHalf-life, 半衰期
& Q/ z6 X7 |2 ~& ]1 z$ t- l4 WHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
0 W$ V! T5 U- tHappenstance, 偶然事件
; b: F R! `% ~) O) H9 L" LHarmonic mean, 调和均数. w) a7 W! D" y0 {0 l
Hazard function, 风险均数# j9 E6 w8 M: G1 `% X5 b
Hazard rate, 风险率0 _. K( _! u+ T0 E, |# N* ?9 `
Heading, 标目
+ O4 S, x; i0 ?4 _Heavy-tailed distribution, 重尾分布
9 y: g8 |7 F/ `7 c) p6 G, HHessian array, 海森立体阵3 d+ j' O* G# v @/ Y
Heterogeneity, 不同质
- U: P, E1 B. q' Y. DHeterogeneity of variance, 方差不齐 " L' z0 j7 O; [
Hierarchical classification, 组内分组) i5 u+ c3 D' l& U* N7 P
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
a! X) w$ m. K0 B0 yHigh-leverage point, 高杠杆率点
! e5 P1 E: K S3 \HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
/ f( R9 x4 m3 C( y6 MHinge, 折叶点
9 H. O2 Q) v& N- [+ U! CHistogram, 直方图
8 d- g% r; b- cHistorical cohort study, 历史性队列研究
: M- L. K$ u& t/ zHoles, 空洞 x) S2 m- w; o* d9 N) \
HOMALS, 多重响应分析& P; x8 n4 E; d( p# i* e5 G
Homogeneity of variance, 方差齐性
+ {$ r% C7 a9 X( n ~6 E+ lHomogeneity test, 齐性检验
+ U* P9 M+ D1 a- Q" ]& KHuber M-estimators, 休伯M估计量! ]! _# t5 R0 x8 H
Hyperbola, 双曲线! v& G3 |# r ?3 g& R
Hypothesis testing, 假设检验. ]& k! ]0 M' _* P5 H( m( ~* P
Hypothetical universe, 假设总体
% f& |! J7 ?1 j6 K3 j1 m2 `Impossible event, 不可能事件8 b- `& L/ h! L! I& {
Independence, 独立性
. }1 U {: S* B1 SIndependent variable, 自变量! U$ S' V! [: i
Index, 指标/指数* V- E9 L8 }6 v& n( N' h
Indirect standardization, 间接标准化法9 O- ~6 O. t$ z; F8 W- H" S9 L6 c9 ?
Individual, 个体
7 c9 ~$ u. \0 Z# UInference band, 推断带
8 A5 t5 ^3 y! a* [; }Infinite population, 无限总体
: w% w; F5 @9 m& H$ OInfinitely great, 无穷大6 U9 ?' m# a/ v( Z
Infinitely small, 无穷小
& F) j5 k8 e+ ^" T: SInfluence curve, 影响曲线
# U: ]: W6 f! ?' a% P. d; c. lInformation capacity, 信息容量
% Q0 _: I) z1 V$ M' Z B9 x5 zInitial condition, 初始条件% M; Y+ q1 f8 [* r" E
Initial estimate, 初始估计值3 ]0 `( E3 i( ?9 u& L
Initial level, 最初水平
; u/ p% u$ H G+ V* l0 O( tInteraction, 交互作用
8 ?+ N, r0 m, g$ o/ F X; A" @) I& jInteraction terms, 交互作用项) @& B; \( [( x9 E/ R: }$ ^
Intercept, 截距2 i9 p4 I# I" [' z1 l! m l
Interpolation, 内插法, g( k/ @# }# z, B
Interquartile range, 四分位距$ k! j- P" H1 _% i& u! y
Interval estimation, 区间估计
2 L; M: R. e" OIntervals of equal probability, 等概率区间
* @" R8 }3 \4 O( t8 g) Y. t: D PIntrinsic curvature, 固有曲率6 s; G8 f6 ^. x. R6 G# f
Invariance, 不变性/ ?9 s1 r6 l$ r# I- D, q
Inverse matrix, 逆矩阵5 E/ Y$ B) S3 H3 B/ U
Inverse probability, 逆概率
& W) ~& V, l ]. A( ` t: l$ vInverse sine transformation, 反正弦变换
/ s# o* J* w, S! E) WIteration, 迭代 / |$ H; J+ Y/ @+ I
Jacobian determinant, 雅可比行列式) j. c7 |7 Y) |$ ]9 T& ^; F' l
Joint distribution function, 分布函数
2 z2 j' ?5 N$ Q" I* d7 DJoint probability, 联合概率; X/ T5 ~& ~. ~ d$ z) s. Q e& Q
Joint probability distribution, 联合概率分布
# c M4 F6 ~! X JK means method, 逐步聚类法
- ~3 J0 u! \4 [% qKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 5 m9 t. I: W @: ? t
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
5 r6 [6 T% [. x) [Kendall's rank correlation, Kendall等级相关0 H: g2 V* T, @- C7 u1 t
Kinetic, 动力学
8 A4 r3 G9 N" E' t. z3 [) f) s) _Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! l2 E% l p; m: X" I/ x! _8 x# ?) _Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
; @) E* K( g1 O+ F7 l; U2 G8 ?Kurtosis, 峰度! Q2 b8 E( L" O: w: x# I3 B8 N
Lack of fit, 失拟" W" E6 p2 C5 @* N" @
Ladder of powers, 幂阶梯' a0 I% S2 z% b
Lag, 滞后
q3 l$ T$ m# W/ p# k9 SLarge sample, 大样本9 |1 g7 m5 r2 Z7 M/ t+ F
Large sample test, 大样本检验5 L% }* k4 G# p! g: c
Latin square, 拉丁方/ Q% {- }0 @; w( m
Latin square design, 拉丁方设计! V1 m- ]" }% z5 P) Y
Leakage, 泄漏0 j, o6 q1 D* g# Y
Least favorable configuration, 最不利构形
+ @9 C: O! J% Z" a" PLeast favorable distribution, 最不利分布. |; G- K% U0 J, n, @
Least significant difference, 最小显著差法8 x w `! a( v' d; |
Least square method, 最小二乘法
! @" \7 |7 ^7 x5 ^9 ALeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) Y/ I5 r) p# t* o aLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
! C2 @% S% T l' q1 h9 Z: I5 TLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
: G/ S! J' |/ X. T1 l4 z7 P0 rLegend, 图例7 u. e, p8 z$ e8 ?4 {
L-estimator, L估计量
P1 N; N4 J- n/ Q K# iL-estimator of location, 位置L估计量
/ ^3 ?* G* c7 }$ _L-estimator of scale, 尺度L估计量
6 N; ^1 W$ Z' s) M" u8 ^" ?1 uLevel, 水平9 M. ]3 t$ A4 ]& k( D5 Y
Life expectance, 预期期望寿命
0 l- V7 R" p/ w$ b* X7 ZLife table, 寿命表7 g+ Z! G7 y4 p# N* Y
Life table method, 生命表法# H& B! G9 j K8 ~; A# `) p
Light-tailed distribution, 轻尾分布
, I( J, E. {: e& f4 E+ VLikelihood function, 似然函数
! W: f+ |) C7 {0 w( z ALikelihood ratio, 似然比- B( G6 q1 [$ J" L" v
line graph, 线图
3 d, ?2 l- ~1 y& qLinear correlation, 直线相关
- p' m& v: @ A( q* xLinear equation, 线性方程
- h: j0 h* {+ VLinear programming, 线性规划; `, m" @2 b2 C7 Y# x1 c
Linear regression, 直线回归( N0 ~7 \( ]$ n0 d- `
Linear Regression, 线性回归' `$ X* s, d; R
Linear trend, 线性趋势. @- }3 X: u2 u: K# o& Q y0 K( X
Loading, 载荷
5 E* s: v4 u0 }) v7 b8 }Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
/ J6 C: d* r9 O5 M- {0 QLocation equivariance, 位置同变性* Q2 Q9 n! t& s& s$ Q5 [
Location invariance, 位置不变性
2 k' H: H% j/ X {Location scale family, 位置尺度族
7 A8 n5 h4 ] A% O. n& NLog rank test, 时序检验
! Y+ {2 g* {/ r6 v5 q- u1 qLogarithmic curve, 对数曲线4 z8 N! I1 V1 Z: P- P
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布$ N# y" T% F+ y' R, X% u+ l# Q
Logarithmic scale, 对数尺度
7 u1 R \/ k# zLogarithmic transformation, 对数变换
5 w3 `6 {' W: w8 x# |Logic check, 逻辑检查
j4 C# u; f% v/ L0 h, rLogistic distribution, 逻辑斯特分布% k- g" a( |6 Q
Logit transformation, Logit转换' j. f: T1 s% L/ e
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
+ f/ p s5 P0 M. {Lognormal distribution, 对数正态分布
' }$ c1 q/ y+ B/ ]4 O2 YLost function, 损失函数2 _' B7 r; F1 F2 c6 x/ i. N
Low correlation, 低度相关/ h# _+ J. ]" m- ~
Lower limit, 下限& ]8 G! v+ L2 g" r
Lowest-attained variance, 最小可达方差
# z5 {* I3 n8 a8 T0 x: u. |7 cLSD, 最小显著差法的简称
/ {/ {( h# N4 z8 f- CLurking variable, 潜在变量
$ [3 C0 ]% T- q( o8 i8 zMain effect, 主效应
7 E* h9 f8 J" hMajor heading, 主辞标目9 ~( U b0 i1 T+ a" b, T
Marginal density function, 边缘密度函数
3 Y2 B+ ~: f: }; T' hMarginal probability, 边缘概率& \$ u! g$ S( s
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
* `# H4 {4 e7 B5 j% Z$ K) d5 O% JMatched data, 配对资料
* W! i8 m1 V- S, `4 fMatched distribution, 匹配过分布" w1 b0 u W3 W" q# d) u
Matching of distribution, 分布的匹配
B8 E. U2 U2 b% i t6 k6 g- ^Matching of transformation, 变换的匹配- L0 w' X+ c9 _( A
Mathematical expectation, 数学期望
) ~# R. p% f# a8 |# A( LMathematical model, 数学模型
5 k4 L% V6 f- r. q9 \Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
! C4 w1 V, ^9 x4 ]8 c( Y4 N/ ?( rMaximum likelihood method, 最大似然法
+ N1 s3 u- j. s6 a0 V! _/ W: dMean, 均数3 P8 t' E) M0 _* ?/ w
Mean squares between groups, 组间均方
5 {; x- R1 }+ H" H5 f3 [+ A eMean squares within group, 组内均方
: _# d1 E7 G( `7 ^% U% ~Means (Compare means), 均值-均值比较5 t8 m8 r* ?9 v
Median, 中位数6 i6 ~9 [0 ?" X5 H+ Z# D
Median effective dose, 半数效量3 t6 _ }& U% c
Median lethal dose, 半数致死量
% R; e/ ]8 x4 e* z4 R& c6 jMedian polish, 中位数平滑
3 A7 c# k. U; q/ k1 V6 cMedian test, 中位数检验
- T1 ]2 S0 D" N- R( G* ?5 n/ F2 |Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量! u4 [9 e# |0 |3 J. l: z8 H
Minimum distance estimation, 最小距离估计9 D# ^* g9 W# m1 j; u
Minimum effective dose, 最小有效量* i" P F, [ Z2 M7 U
Minimum lethal dose, 最小致死量% |3 f3 s9 f- N0 t1 E/ x
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
: x8 d' S8 a/ A% c. kMINITAB, 统计软件包7 z: i a5 ]) n9 D( W! u! z$ W
Minor heading, 宾词标目9 V# P" r7 R! Q$ C8 |
Missing data, 缺失值
; W; Y* `$ P0 t( x l( ~/ n3 VModel specification, 模型的确定5 t' R6 b6 e0 f+ h
Modeling Statistics , 模型统计
4 q' j; \ m: G! H: Q M4 LModels for outliers, 离群值模型
* i5 V: {8 h# K7 `& bModifying the model, 模型的修正
r8 [- i7 }& a( \9 |3 xModulus of continuity, 连续性模& I! V9 v A: d1 o
Morbidity, 发病率 2 s$ Q% z9 f, i% J
Most favorable configuration, 最有利构形9 n. P3 w6 z) M7 N9 U. Q9 o0 g
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
. O( n; ^, A, b2 O8 O; b$ T. YMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归( V* z4 J' G; m( e& x9 q) W9 r4 d5 m. j; Q
Multiple comparison, 多重比较
. I- Y$ d5 w( h- H3 lMultiple correlation , 复相关0 f1 ]5 N0 d( Q' _& L
Multiple covariance, 多元协方差
, h8 \4 `' u* W. KMultiple linear regression, 多元线性回归
6 X9 J0 I: d( A+ t% K ^Multiple response , 多重选项$ x" w- R7 w) B0 J: k
Multiple solutions, 多解
- T2 ^1 W. ?5 J2 s- pMultiplication theorem, 乘法定理
6 n. d5 |7 b J: FMultiresponse, 多元响应
" D6 ]' U% y" V" ^8 ?& w+ TMulti-stage sampling, 多阶段抽样+ D# [% A2 ]7 l
Multivariate T distribution, 多元T分布
8 M l- r: l( [: b9 ~$ _Mutual exclusive, 互不相容 f z, {7 A* {1 F8 I- t7 K
Mutual independence, 互相独立
" F- _% ~: ?9 {5 R3 o9 K) V$ Z5 pNatural boundary, 自然边界' R( Q* c3 {7 S+ |" J
Natural dead, 自然死亡* f# i* d) z9 t1 D" E
Natural zero, 自然零( Q5 R) H% H' M \# `
Negative correlation, 负相关
& ?' |7 ?/ f; \) L, LNegative linear correlation, 负线性相关+ ~3 s4 g: d- g. b5 m
Negatively skewed, 负偏
3 g1 \' r+ a) V6 kNewman-Keuls method, q检验: M3 K( e, g- c7 _7 x3 D7 K) H& n
NK method, q检验% R7 k! E9 O: ~0 z+ E1 Y
No statistical significance, 无统计意义
D9 \/ B% W% P, h$ q0 ]Nominal variable, 名义变量. |! k. ?, n1 s3 i; Z( B. U& x
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性/ V% ?, l6 L& `) @" z" P
Nonlinear regression, 非线性相关
) S; U3 p w. R, x2 Y( |' u, ]Nonparametric statistics, 非参数统计, Q2 k( R1 y8 ^& W* M
Nonparametric test, 非参数检验
! I, J, L, b/ F3 BNonparametric tests, 非参数检验
8 s% }) Y s# W8 r# qNormal deviate, 正态离差! G& `: ? Z2 V c2 p- F) E
Normal distribution, 正态分布
^( C' b" z9 f: U" XNormal equation, 正规方程组3 d }* d5 A: r; X j) ^6 |
Normal ranges, 正常范围
8 [( u3 t2 `& DNormal value, 正常值0 h+ [& K T/ B& h
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
4 t" t9 E: z! A; t: U3 Q2 K+ y: L2 t" INull hypothesis, 无效假设
/ U! w' i% e( ]! ]( H8 N8 eNumerical variable, 数值变量! y& Q4 n/ C+ w! M
Objective function, 目标函数% |) F+ a7 i/ ]. P4 d
Observation unit, 观察单位
" @3 d; `7 Z& |- S4 OObserved value, 观察值6 X# C7 R* r' P" i! l
One sided test, 单侧检验
0 }$ I. Z/ R3 S! B5 m% o2 UOne-way analysis of variance, 单因素方差分析( [8 s* L5 Q' ?. ]6 \& R" ] |: p3 {
Oneway ANOVA , 单因素方差分析; p& G6 w$ g, [: p3 ^
Open sequential trial, 开放型序贯设计
K m. N- v2 OOptrim, 优切尾
6 e2 H) o5 s7 L& E6 B8 eOptrim efficiency, 优切尾效率/ N3 K$ h4 p% W/ J4 A+ [
Order statistics, 顺序统计量* C% E7 C( t" T9 d! r9 v
Ordered categories, 有序分类
6 h( R6 H) `! AOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归0 f$ d8 O U. Z" S
Ordinal variable, 有序变量
P- {! I. g5 e2 A3 @Orthogonal basis, 正交基
$ y% d; }8 S1 u* SOrthogonal design, 正交试验设计( e' ]" {, v1 s
Orthogonality conditions, 正交条件
% I) b( ?5 ~$ i1 H9 vORTHOPLAN, 正交设计
; y; t$ d# V; J0 [6 ~$ KOutlier cutoffs, 离群值截断点
* Q, W+ @- ?6 A: V. fOutliers, 极端值. g; i D2 \- g
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 R2 |! ]6 W# `Overshoot, 迭代过度# e/ G) P! _" F0 }* p
Paired design, 配对设计2 c4 E/ x1 j/ M3 x/ s! r; v0 N
Paired sample, 配对样本$ G% ^$ i8 j1 ?. o9 T i
Pairwise slopes, 成对斜率
) U1 [. ]! N' C8 J* j( \Parabola, 抛物线
* G m3 a, A/ a& F! qParallel tests, 平行试验
5 R% n! N" C. K; D6 f9 M4 W0 C! tParameter, 参数. P& H& t" g! L
Parametric statistics, 参数统计- g2 U) {' f" E9 Z7 h' X* J* p
Parametric test, 参数检验
! Z6 F0 L" M' i/ V. wPartial correlation, 偏相关( e# B, P5 ]6 e+ v/ ^
Partial regression, 偏回归! M& V' b' f" J: n4 r& m
Partial sorting, 偏排序$ Z2 x* m" W2 B0 a: P
Partials residuals, 偏残差
. m) C- V" e Z" FPattern, 模式9 D+ x) w$ J& a
Pearson curves, 皮尔逊曲线
7 `7 ~5 k; j7 w$ G( I+ D( kPeeling, 退层
. C; D2 T! u/ L3 r# _1 Z* ?Percent bar graph, 百分条形图, l# D8 y7 k4 {2 c4 I2 o" q
Percentage, 百分比; u' H8 W+ C0 D; `- d* J' D O
Percentile, 百分位数- ]9 _' ? e7 ~) A
Percentile curves, 百分位曲线4 I& ~. T& r, M9 i
Periodicity, 周期性
+ d! s: [; H* A6 b; ZPermutation, 排列" l+ O& v d9 D. M1 Q {
P-estimator, P估计量0 x5 E, @) m$ O' N% T* Y! N
Pie graph, 饼图) g8 a @" {, k& @0 U
Pitman estimator, 皮特曼估计量8 d# M- I' J* ] W. |$ R1 X. \
Pivot, 枢轴量
* G8 q+ g: R; n/ X5 gPlanar, 平坦
% t" ~; u7 ^; W. a, W$ rPlanar assumption, 平面的假设
$ B/ d: A7 w" y& `' mPLANCARDS, 生成试验的计划卡$ A' e# y A" u: s$ c
Point estimation, 点估计* h7 }& b9 e' e8 F
Poisson distribution, 泊松分布* H$ k @ x) k7 V O. ^! z: w; j% S
Polishing, 平滑9 d* I1 y- o9 O
Polled standard deviation, 合并标准差4 E6 ~6 h$ ?) A: n, U
Polled variance, 合并方差
8 d' v/ U3 w: o7 ?- q) ~Polygon, 多边图) M0 _2 E$ ]! J
Polynomial, 多项式
9 q3 w% S- n; [" H; ePolynomial curve, 多项式曲线
1 w; D; ?% w) W& ^6 FPopulation, 总体, G& v' S6 B" G$ _% |& c1 Z
Population attributable risk, 人群归因危险度
' D+ B N' T p. D( r6 qPositive correlation, 正相关
+ |+ {" p: {& c! DPositively skewed, 正偏7 K2 l! j r& N+ _7 z2 e9 r
Posterior distribution, 后验分布
$ L1 ~) |" N: b4 ]9 w. mPower of a test, 检验效能
' \& e& B _) J8 u! p. S8 _Precision, 精密度% k* ~2 l& A" ^. Z5 x1 ^
Predicted value, 预测值8 u) X2 b7 P4 b/ e3 o( ?
Preliminary analysis, 预备性分析9 C) \, f2 m) O7 L- K* Z
Principal component analysis, 主成分分析
' d# S; T/ p# n" l& I2 g8 FPrior distribution, 先验分布
5 z. U( W( m$ E/ E0 U4 dPrior probability, 先验概率* e" d; @5 i# F( C
Probabilistic model, 概率模型
/ N9 N) U# v! G X1 Zprobability, 概率
1 r( V( C, t' X0 m6 N# zProbability density, 概率密度
) _0 R* s+ c* N6 r) I' V; OProduct moment, 乘积矩/协方差! p, m* a; ^0 Z( c; L: U z
Profile trace, 截面迹图
, J& w( o# \$ M- ]( B0 _, @Proportion, 比/构成比/ j0 G+ I3 {* J; V+ B' r
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
3 G5 P7 y. @; k# d5 qProportionate, 成比例
% e( ]; f: @. q( GProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量. |3 A1 U. X8 _, |( |
Prospective study, 前瞻性调查
* ^4 D5 f" p' m [. PProximities, 亲近性 : Z, o9 d& b: r! c+ S' c
Pseudo F test, 近似F检验+ r) e. K! l7 o4 ^; t4 p
Pseudo model, 近似模型
5 Z ?; @1 B- z. JPseudosigma, 伪标准差
4 h1 E _8 u: ^, ePurposive sampling, 有目的抽样
0 c) L' u N% O G; \QR decomposition, QR分解
4 d+ I4 m$ v- i. UQuadratic approximation, 二次近似4 T8 |# d9 t, a( j, ?
Qualitative classification, 属性分类" I. A% a3 ^& a2 @9 g8 N
Qualitative method, 定性方法
; t" b( b+ n, j7 k3 n, k+ \Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图8 S# j9 e. b+ L7 v9 U, `9 C+ V
Quantitative analysis, 定量分析
, W$ R* f( w$ g; UQuartile, 四分位数
( M3 d4 P, w; \; I1 oQuick Cluster, 快速聚类 q/ _* E, Z5 w0 f; e: ^
Radix sort, 基数排序. o- z8 l: n7 G$ V. T3 t4 D# g
Random allocation, 随机化分组
& i1 t1 U4 G# q2 Y/ B a3 {Random blocks design, 随机区组设计 H) ?" F2 y) u; ^
Random event, 随机事件
- U) U/ K5 E- x) |) HRandomization, 随机化
I" [! g4 A, q. M! E2 d6 hRange, 极差/全距
7 H/ z9 Y# c8 w; URank correlation, 等级相关
- \' c* p7 I/ t' S& I+ I& M1 GRank sum test, 秩和检验9 n; G1 D& w/ j$ d
Rank test, 秩检验$ }# ]% {! r9 c# o2 \2 o a: n, R
Ranked data, 等级资料
: p/ i) x4 ?1 |" A0 o+ |Rate, 比率
+ L- W" W8 \) _, j1 KRatio, 比例' \+ [5 v* V( \5 I7 D( E% P
Raw data, 原始资料
& S2 }3 n+ H; v: f7 Y; A, i+ qRaw residual, 原始残差
6 M3 N9 D9 c# J# R9 Z4 ^; k, ?/ n, }Rayleigh's test, 雷氏检验
* q& o& B4 D5 L7 K2 \' r5 LRayleigh's Z, 雷氏Z值 0 x9 B/ F+ r4 m) m' b9 A% f
Reciprocal, 倒数2 t# ^7 }' h0 q# {# r
Reciprocal transformation, 倒数变换/ D9 P! N- N) X, {6 b$ ]
Recording, 记录; I( f/ E- t+ J: c; z
Redescending estimators, 回降估计量
5 T# ?) Y, b1 }2 z% kReducing dimensions, 降维
8 z& ^' X9 ~9 M7 QRe-expression, 重新表达
3 U" W& f4 p& G* r# r- c$ sReference set, 标准组' l& e3 O* W3 b& r6 t' j
Region of acceptance, 接受域
) h8 b* X& J# l+ T( n8 oRegression coefficient, 回归系数
: w6 P, Q: p5 ]# ?) ?6 pRegression sum of square, 回归平方和
" x: V, ^9 |! V' T8 qRejection point, 拒绝点& {% X1 H* o# t8 `5 O
Relative dispersion, 相对离散度
7 q8 {8 D! G# M. q2 N( o3 U3 rRelative number, 相对数( M' g! ?$ _9 n9 P3 T2 d/ T- J3 c
Reliability, 可靠性+ z8 W5 B( y9 ]5 X$ Y0 W" L* `( w
Reparametrization, 重新设置参数
( H$ Z/ w# B# S( |& L1 U7 FReplication, 重复# Z& w- P. f! K! ]
Report Summaries, 报告摘要- v0 p* [ K9 n7 E- f6 S
Residual sum of square, 剩余平方和% ?: [' N! b7 C
Resistance, 耐抗性& z- T4 d3 r2 k6 ?: D
Resistant line, 耐抗线$ G5 a+ R# Y! i' Y
Resistant technique, 耐抗技术# }6 w$ h7 j5 k; J4 [: h) N
R-estimator of location, 位置R估计量
3 v) `9 E0 D; K- YR-estimator of scale, 尺度R估计量% k2 W8 U v4 O4 R4 f4 q
Retrospective study, 回顾性调查
. v# b. x$ u2 h8 m4 ORidge trace, 岭迹
1 k1 Q# z0 a5 Q! \2 G F/ ORidit analysis, Ridit分析
0 S2 o# u: |8 h. kRotation, 旋转
) _% l! d& i" N) b- X& vRounding, 舍入
v' `) }3 X# H w- M& M- GRow, 行
0 j0 Z4 z4 O5 J; d. L' J3 \8 _& IRow effects, 行效应& w: S& Q6 W3 I# W3 g1 L* Y
Row factor, 行因素
5 Q- A* z4 M' k7 O- iRXC table, RXC表% s! W5 g: w- n/ a- n
Sample, 样本
6 m* B* i, ^% W# u, k) ?1 n( gSample regression coefficient, 样本回归系数; Y, I( V9 k) x
Sample size, 样本量0 v$ {% I$ p+ Y6 i" Y. s; p
Sample standard deviation, 样本标准差: T3 z; ~) ?# j n( T1 C
Sampling error, 抽样误差
, Q7 n# b: S! O+ E: c" E8 ]SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包$ u! S& S) E! x. ]
Scale, 尺度/量表& q& U# h# Y8 W( L; C
Scatter diagram, 散点图
; c, l+ O2 p0 Q3 VSchematic plot, 示意图/简图
1 [' Y1 z% e. F; J* o' jScore test, 计分检验
, U0 I. \* s9 j) H' ~& dScreening, 筛检
1 P1 K" H4 }; a7 k! j. U0 Q" mSEASON, 季节分析 . p- X( d. a4 Q
Second derivative, 二阶导数, [; K5 d. r, K9 B5 |
Second principal component, 第二主成分
3 S2 `; _- \4 v5 I ySEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
0 F o& g1 z1 P$ |% jSemi-logarithmic graph, 半对数图' [/ @6 K. `( R+ |1 e2 X
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸7 p, F5 ^# Y) s$ d
Sensitivity curve, 敏感度曲线
2 A) L1 z3 M: G' z( ]/ n3 _% OSequential analysis, 贯序分析' I- n9 K, V3 }. {% i" S
Sequential data set, 顺序数据集
! S% A; j4 F: } ]7 e% O8 k0 Z: d4 YSequential design, 贯序设计
: y! P9 Y. f' W8 @5 m$ ISequential method, 贯序法) X6 s$ s# ]- f) H$ e+ x$ T! ?
Sequential test, 贯序检验法
/ P6 a( m; d6 H: ESerial tests, 系列试验 Y- N( C, e' Q2 j) u8 b- t
Short-cut method, 简捷法
0 [/ ?. Y6 _6 P' H9 T5 U8 V ]; N7 [; PSigmoid curve, S形曲线' |. \* N, i0 ^7 _/ L7 e9 o
Sign function, 正负号函数3 E7 y/ k4 S$ ]
Sign test, 符号检验' Y# [8 t! f# g" c% M/ a5 F
Signed rank, 符号秩
9 p4 w! ^3 T- l9 _. ~% ]Significance test, 显著性检验
; O: n7 K! o F- NSignificant figure, 有效数字0 q; D+ p! S6 g' x' V; V
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
, v# ~ v1 c' k" m1 c5 Q) SSimple correlation, 简单相关; b1 ^0 s u: G; D. A0 V
Simple random sampling, 简单随机抽样5 C1 u5 R5 `5 t' W, n3 D! b6 r
Simple regression, 简单回归
' Q" Q) m) N8 y- I, C" o7 zsimple table, 简单表
/ P8 `, o) ]5 t7 D# }4 L+ KSine estimator, 正弦估计量
# y/ M* p j' x3 b" \Single-valued estimate, 单值估计
- X2 o# y& `: T$ w# I& I& rSingular matrix, 奇异矩阵
$ W7 M( l* T7 v+ j7 y/ s; ^$ QSkewed distribution, 偏斜分布( N9 r$ j3 S2 S4 s
Skewness, 偏度. _8 _9 k( P7 v+ @
Slash distribution, 斜线分布
" |! |" U8 ^$ E5 R( eSlope, 斜率* n5 p& c" {3 c/ f; `, N
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
% E6 b7 C) \- d- @+ {Source of variation, 变异来源% ^; M g1 r6 [% L! c3 a
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
3 j' {1 v- b) [1 V+ @! F, z1 P* ASpecific factor, 特殊因子8 w8 W- |8 ]. `" L: J9 x7 `$ W& g7 u
Specific factor variance, 特殊因子方差
0 ]0 k0 S% H$ v+ T9 Q; xSpectra , 频谱
: _- r# V9 U2 K) OSpherical distribution, 球型正态分布+ F; j( F! t0 _: M U E
Spread, 展布7 { I. _' L3 j! A# Y$ W. A
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
; e; f0 M* A, V* B" R4 ^& }Spurious correlation, 假性相关
4 |1 ~3 B* b* n8 XSquare root transformation, 平方根变换2 [9 p/ x) G. x" e5 F8 b- A# x
Stabilizing variance, 稳定方差/ D/ V4 K2 h7 ~! [6 l
Standard deviation, 标准差
8 `4 D4 n. F! j2 {' d$ u+ lStandard error, 标准误
2 d/ P2 P5 T% VStandard error of difference, 差别的标准误
9 E M- Z( q- Y+ w- D yStandard error of estimate, 标准估计误差8 C8 c) |" Z: C( U D# i
Standard error of rate, 率的标准误
6 z% a1 z. x: {+ {Standard normal distribution, 标准正态分布
; r8 q3 X+ W9 c/ m$ HStandardization, 标准化4 G6 S+ I3 ^6 |' y' E* V8 r+ ?
Starting value, 起始值
/ u. G( V4 Q+ L; L) DStatistic, 统计量$ g& T5 o/ {' j% \) ~- \5 Q4 d
Statistical control, 统计控制3 D- F6 s8 C" E8 L7 z
Statistical graph, 统计图( |- h: s9 j! P
Statistical inference, 统计推断
; U0 [: i/ X# a) ^5 X2 ZStatistical table, 统计表% w- U h9 K; _) n& B
Steepest descent, 最速下降法8 f& j# Z7 X( A: Y! i
Stem and leaf display, 茎叶图
& k6 I: N1 Q5 {$ a/ f, }; {/ CStep factor, 步长因子
, q6 h- I/ a% N6 \+ W0 B, IStepwise regression, 逐步回归& P6 P% J4 `8 n w* H
Storage, 存/ q8 _9 @! r" e1 T
Strata, 层（复数）( G4 H% b3 V9 E6 p
Stratified sampling, 分层抽样
3 ]7 @7 c9 I, D& j! g$ H& MStratified sampling, 分层抽样( @3 Z, `( s' l/ |7 L4 t. V
Strength, 强度! l, e, ~3 x" @2 H# R% W
Stringency, 严密性) s5 n& h. M- A3 X. ^$ z2 d
Structural relationship, 结构关系
# \4 }. F1 [) i( Q0 A/ q* R- K/ _Studentized residual, 学生化残差/t化残差
, o c* s% s; @+ T r4 P5 RSub-class numbers, 次级组含量; @% q4 ?% e/ c9 d7 e
Subdividing, 分割
# w4 U( L# C6 l6 pSufficient statistic, 充分统计量# d) b3 M- ^$ X2 U5 R3 c2 Q3 o' h
Sum of products, 积和
: d+ k& a4 P jSum of squares, 离差平方和
$ d% u! d8 [7 Q1 d; lSum of squares about regression, 回归平方和9 @! o) r7 B# Z) W
Sum of squares between groups, 组间平方和6 N. w/ y- ^" I4 v, u: b8 q+ W0 W
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和" {& d0 [* ~0 q0 w- y n& K1 S
Sure event, 必然事件$ a$ P7 C' ?" [8 r- S( V
Survey, 调查6 P( ~! X& H7 J3 t$ x
Survival, 生存分析. X3 l4 K" s) W; A( @
Survival rate, 生存率
7 Y1 S' m- U$ @- sSuspended root gram, 悬吊根图
& o( n/ N, d9 @0 g: \Symmetry, 对称1 m+ M# H2 w0 }, k
Systematic error, 系统误差
5 X0 e& U; r/ w% I/ ]0 C0 U2 gSystematic sampling, 系统抽样- |& y! f& s- v, `4 R
Tags, 标签
0 m; f$ J! X9 d+ y: L6 STail area, 尾部面积# C i r4 E) H. i/ s3 ?
Tail length, 尾长
' _6 i4 n! ^. d( o3 @Tail weight, 尾重
* |. r7 e) v8 ?: @" \/ @Tangent line, 切线
2 Z* V0 |" p% fTarget distribution, 目标分布1 s' t. c! y' J/ X& P8 Y
Taylor series, 泰勒级数) w F: p1 S* k) R r+ G
Tendency of dispersion, 离散趋势
. h/ b- @' N* NTesting of hypotheses, 假设检验
5 m7 ^, y6 S/ x6 VTheoretical frequency, 理论频数. ?! F& L( C9 Z: w0 w
Time series, 时间序列+ i" Z0 _: o7 l4 \0 |6 I( E
Tolerance interval, 容忍区间
# N) q7 M9 }6 d4 G/ z3 v5 CTolerance lower limit, 容忍下限
- m- f7 G' n( G* U' xTolerance upper limit, 容忍上限
& e$ }& p( O; I8 Z5 k# C$ F8 @4 lTorsion, 扰率
- u" b% P# ?; ]: _Total sum of square, 总平方和7 E+ @8 [: V6 l! c$ h' u/ r, q: o
Total variation, 总变异 |9 K% U% O7 V, ~9 A
Transformation, 转换
8 l% N. M0 D; d6 |$ p4 V$ P& RTreatment, 处理
7 P z" P) A9 n" lTrend, 趋势, @& s7 B& ?* |, l0 W% s# M/ K
Trend of percentage, 百分比趋势
. d7 _) J7 A( p' ]& F) B- RTrial, 试验
& X8 p- g/ q/ M1 L9 M/ vTrial and error method, 试错法- \5 R! H8 {" c
Tuning constant, 细调常数
1 s' P5 ?6 u! z( d2 M6 A& h' MTwo sided test, 双向检验
7 T: a' V" G9 r5 i1 M+ {Two-stage least squares, 二阶最小平方/ w2 _. u6 y" E0 M
Two-stage sampling, 二阶段抽样, k) v; ~- u( W) ~
Two-tailed test, 双侧检验, q& f5 s. c" T3 w
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析" G5 N3 Z+ `* d" W/ ^( w
Two-way table, 双向表
9 t K; t# ]* g9 h$ W2 N. ?Type I error, 一类错误/α错误) |, e& _3 D+ b
Type II error, 二类错误/β错误
! K! r* v% | T6 u% ^* z+ o& j2 [UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
( n, I c; P8 K5 \1 D# u7 UUnbiased estimate, 无偏估计9 o2 B; t3 Q9 e
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归4 [! L, G. K$ j# n3 i
Unequal subclass number, 不等次级组含量+ D; o3 A& Q% t& |
Ungrouped data, 不分组资料
) \6 P. w5 J# A1 NUniform coordinate, 均匀坐标
- S) G4 |9 v- [) R uUniform distribution, 均匀分布
7 U5 u/ A$ E) k& l2 GUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计3 k# ~+ A! v( n4 [1 ?. A
Unit, 单元
5 E7 X$ i- r2 C2 g3 \3 oUnordered categories, 无序分类
, X& N5 \: A$ u* y$ x5 UUpper limit, 上限0 u# g, H# z9 |+ ~& S- K2 U$ x' j
Upward rank, 升秩! g+ W( ~4 r7 c" W
Vague concept, 模糊概念
( X8 J; {1 w9 ?) ZValidity, 有效性% ~: I$ ~- c6 Q5 R$ H5 R
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计& G/ u5 E1 R/ {. @8 B. K& M; b
Variability, 变异性/ ^* V% I5 J5 R: Y
Variable, 变量
# V+ P6 y. K- N, N& ]2 |, i p+ E9 cVariance, 方差* @' y- V3 V: T! p9 B
Variation, 变异0 j3 o4 z! b8 L, B6 C4 W- W, h
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
* `- b7 {* u5 h" B) M4 j8 UVolume of distribution, 容积
: S; ], V$ j6 J- I2 _W test, W检验
! a0 S8 w6 T2 |0 ^; l* G/ ]Weibull distribution, 威布尔分布+ J) x5 a3 ]" d$ i2 m! _% i0 _6 \/ M
Weight, 权数( E# J# [1 F2 `( o0 x# r
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
( U' W/ ?1 S6 ~7 w$ JWeighted linear regression method, 加权直线回归
& A, @, Z1 X" H5 {6 l9 w$ @7 u- c. \Weighted mean, 加权平均数
! G. x+ N; A# z: A- U3 x7 s- }' ~/ rWeighted mean square, 加权平均方差
/ \+ H3 l2 z8 d& B) i5 q& OWeighted sum of square, 加权平方和# l$ i' v: L* F t8 c" U0 d
Weighting coefficient, 权重系数1 E; n- R v# j
Weighting method, 加权法 8 Q4 V) m3 R* H! ~7 \
W-estimation, W估计量
$ C5 d8 q5 h h2 U5 sW-estimation of location, 位置W估计量
$ m% _; F% G8 LWidth, 宽度) l$ }% K) V, x. H& R# K
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
( n V7 j+ z8 X# cWild point, 野点/狂点
2 E* J" T$ D; ]; g9 VWild value, 野值/狂值* M4 \" ?: a" i3 k
Winsorized mean, 缩尾均值
N7 ?) E; d5 Q0 ] }. R& v1 RWithdraw, 失访
& @* z7 _0 H- \) l! ^5 H! I; [8 a, EYouden's index, 尤登指数6 c$ G3 ~0 Z% B" W
Z test, Z检验
& f4 E0 i2 D; e8 TZero correlation, 零相关
6 U2 R5 w3 J! D) yZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
