|
|
Absolute deviation, 绝对离差
6 ^6 u3 N( x0 I4 I0 W0 N* NAbsolute number, 绝对数+ L5 n ^9 L4 d7 a# G; P
Absolute residuals, 绝对残差
( B% R }3 i' p; S% z- d% p6 t& ZAcceleration array, 加速度立体阵7 x1 H0 D3 E; ]0 d" Q {
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
* o9 i2 U% X$ n/ ]7 O9 _& R/ bAcceleration normal, 法向加速度
* r6 s8 {, Z* q8 o+ f- QAcceleration space dimension, 加速度空间的维数; k2 j; w; T. k1 c% N" m0 Y9 S F3 `
Acceleration tangential, 切向加速度
( J! a5 ^ m* e) E9 I' XAcceleration vector, 加速度向量2 f: \% q7 M$ V4 `* Z
Acceptable hypothesis, 可接受假设8 y2 v2 K7 _8 p
Accumulation, 累积
$ F+ o% c* `1 C T) Z1 eAccuracy, 准确度
- F7 z2 I6 m5 r. E6 _2 EActual frequency, 实际频数; J" C4 V% e# z- d) B& H
Adaptive estimator, 自适应估计量6 e6 y! D. X7 ~0 h- E) O
Addition, 相加
+ |- H- z1 F0 ~; cAddition theorem, 加法定理 F1 m# W [' I7 O) Z
Additivity, 可加性) o: ]0 i& D" `' k- Y( D3 i( G- t
Adjusted rate, 调整率1 i" b' s7 o# A" c& v* l( B
Adjusted value, 校正值( D0 ]! K4 H3 j4 \0 N# ^
Admissible error, 容许误差
9 j6 s6 \# U P9 W0 [9 n8 wAggregation, 聚集性2 L2 C% v/ W1 q9 m
Alternative hypothesis, 备择假设
. V/ A& d/ j2 z# j- k$ UAmong groups, 组间2 m, ~5 I7 Z& e: i
Amounts, 总量6 Q% a5 ^) @. y! R0 |. V7 `/ J) |
Analysis of correlation, 相关分析) e6 ], N9 t+ n6 L/ Q6 t
Analysis of covariance, 协方差分析+ D& @0 v7 O4 \5 A
Analysis of regression, 回归分析
3 i9 O8 J& T& G' R6 dAnalysis of time series, 时间序列分析
2 ~0 p' e# y; G' r4 ~; L2 [) U! mAnalysis of variance, 方差分析
3 K) n* m- O% y% Y1 r8 ] v- `$ ^Angular transformation, 角转换
9 b3 L- `$ L p3 E& dANOVA （analysis of variance）, 方差分析
' ]7 I& N. w8 x0 Y. M, S1 QANOVA Models, 方差分析模型
1 D, a" Z, g+ g4 l8 r, S8 U) jArcing, 弧/弧旋* B) _. I6 l: J0 |6 X, R( S: n: U
Arcsine transformation, 反正弦变换
3 S! I! n/ E* N9 a" JArea under the curve, 曲线面积" |2 F1 d- b. \
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 * X m# D" S& d c& I
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
- V0 K: |# T0 c$ L4 EArithmetic grid paper, 算术格纸; p" l, [! d I4 m0 E9 I b
Arithmetic mean, 算术平均数0 v3 q: T3 E! a$ ~( G$ v |
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
; r u. W1 L6 s3 tAssessing fit, 拟合的评估
8 k" T% S8 l8 }1 H+ KAssociative laws, 结合律
7 }0 D2 U/ V. QAsymmetric distribution, 非对称分布
& U# `; r: ^6 z$ ^5 I& s4 j' TAsymptotic bias, 渐近偏倚 j4 i8 I1 C$ h$ T3 z
Asymptotic efficiency, 渐近效率/ K8 }+ ]2 [# c0 e3 u: q3 Z
Asymptotic variance, 渐近方差, N5 L0 A; G8 I& h5 E4 G v6 U5 Y
Attributable risk, 归因危险度
" }- Z1 q+ f4 X% qAttribute data, 属性资料2 h: N/ O( e0 X# A9 L3 N8 y( [
Attribution, 属性( ^/ Y5 {% b, n i( H4 [
Autocorrelation, 自相关
9 c7 d: l6 r; |% k7 u, ?Autocorrelation of residuals, 残差的自相关7 C: J7 C. j6 M! C% v. t
Average, 平均数
& k; X1 E. h! X. e' a" nAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
8 W6 u+ [* m3 \Average growth rate, 平均增长率
; ~/ i! ^8 E# iBar chart, 条形图6 b4 ^% x- b# w& R/ H7 M
Bar graph, 条形图
$ s# j; z, f& t. {Base period, 基期
0 @8 T+ y0 L8 H, U x: e/ \Bayes' theorem , Bayes定理7 R: u2 U, y9 x$ I) I
Bell-shaped curve, 钟形曲线
2 j9 X9 H3 t7 |) H$ w% ^Bernoulli distribution, 伯努力分布
. h z# K/ `# V7 z" U" o, e0 a9 sBest-trim estimator, 最好切尾估计量 _: Z4 s/ Q; I
Bias, 偏性
2 S/ k# q. s. o! E9 OBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
) M- ~% C) d) B; d* y* n& D; [Binomial distribution, 二项分布( S- g/ f3 ]' q$ O* m' n3 W
Bisquare, 双平方
( d( A$ k& D2 M/ f R/ a5 C1 ~, iBivariate Correlate, 二变量相关
/ @* S7 Q* ~+ o3 a9 s3 w& jBivariate normal distribution, 双变量正态分布
. H. |" \/ h% n& _Bivariate normal population, 双变量正态总体; z4 I- o. V* r0 L/ o# p0 I
Biweight interval, 双权区间7 U! y' L. X9 B% N/ f0 \
Biweight M-estimator, 双权M估计量
3 |, ?* O+ f5 f8 O) a7 D+ DBlock, 区组/配伍组
6 M T% n8 G3 vBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
6 I9 l @/ G. bBoxplots, 箱线图/箱尾图" c0 j- q& j0 i* I. T' X) y8 V
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点( g3 p' t0 j% n0 N; o% Y
Canonical correlation, 典型相关( g8 C; @! m5 `) R; J/ g0 T. X
Caption, 纵标目/ A% T( S: S1 v4 f" m* J/ x
Case-control study, 病例对照研究; ^1 W; Q9 r8 l$ v2 J9 K2 s
Categorical variable, 分类变量0 {+ P/ v. S4 @3 }4 l
Catenary, 悬链线
/ u+ _. n5 O2 u; V# |Cauchy distribution, 柯西分布
$ z& ]/ b: y6 v9 i u. Q8 T5 Y) J% ~Cause-and-effect relationship, 因果关系: r* s3 l2 _* M/ l3 k
Cell, 单元
2 J0 N1 ]& g2 z9 O4 g. }" x5 s0 {8 aCensoring, 终检 a& g" L) T3 ]" j* l7 V
Center of symmetry, 对称中心
' S2 \# s7 {4 c$ }2 U/ x+ _Centering and scaling, 中心化和定标( Q" W) n. z5 ?# H% Y8 \+ j/ C
Central tendency, 集中趋势& M6 a5 Z4 ^! B7 a9 h: t/ M
Central value, 中心值
; \; S' r9 {1 }! c0 o1 cCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测2 R- @+ K$ _0 B9 l/ I% P4 j; ~
Chance, 机遇
8 A+ [8 @. S. Z7 {+ u* eChance error, 随机误差+ i3 W. E& W6 z
Chance variable, 随机变量
; e# M) a$ R Y: ^2 \Characteristic equation, 特征方程
, D0 {4 q# I: L7 d0 VCharacteristic root, 特征根
, b' Y3 q2 l% U1 ^7 ~1 D+ QCharacteristic vector, 特征向量" K3 T4 N1 `8 K) f" t% N1 ~% e0 P4 N
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则; s W/ Z2 i3 D$ d! O' x$ B8 r2 Y
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
1 s- C5 f9 |- k8 K! y8 A4 \Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
, B' G+ ~+ t7 d+ }9 Q+ B, H7 b! w( uCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解6 f A1 C2 R2 Q, n! x
Circle chart, 圆图
8 U! j# d' C6 _8 mClass interval, 组距& H% d0 V0 A( H) H
Class mid-value, 组中值
E" }8 j0 {, Q7 {; o- HClass upper limit, 组上限
: }* V% w9 T* x, y" H8 zClassified variable, 分类变量9 w$ f8 [( K& L& u K
Cluster analysis, 聚类分析
9 }: O8 J6 h; `; T; s! A( KCluster sampling, 整群抽样
+ ]6 ?/ T" a8 T: P& P2 QCode, 代码
0 q" F- B- C7 k" UCoded data, 编码数据
( j& F) u: K. `6 ?Coding, 编码
% e, [+ O4 d% g& a. ^- D- SCoefficient of contingency, 列联系数
$ }% R+ r$ F/ V7 t- L: PCoefficient of determination, 决定系数
- k7 D/ A! h& F2 w. f1 r. \Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数* `$ r U) Y" z0 ?5 }5 y
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
1 ~7 G; j* ^- f8 a5 c3 KCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数- J; C! T9 B+ [) h& ^1 [/ I) o/ e; c E
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
+ e: [0 l/ @, v5 x( zCoefficient of regression, 回归系数& X) v: I. R* @
Coefficient of skewness, 偏度系数
- t ]5 s" Y' T* X$ i: ACoefficient of variation, 变异系数3 X' M/ o7 T) c; Z; j) R/ |* }" i/ C
Cohort study, 队列研究& @/ D& Y+ q& s$ }2 ]5 h
Column, 列
% J8 h5 g& m# M" G! X+ m6 c zColumn effect, 列效应
0 u9 Y2 d9 C9 S: l, t; x# vColumn factor, 列因素 W$ O& O+ O6 x8 b' L0 l8 o! z/ E
Combination pool, 合并
( p! J: H) o. MCombinative table, 组合表$ o, U! P4 L) w" t
Common factor, 共性因子) W% E" {7 q" R4 o% n1 }' }
Common regression coefficient, 公共回归系数
9 O) K, `9 J# h( ECommon value, 共同值
6 F- F3 _. t$ h, C i- `" ~: KCommon variance, 公共方差, P! {$ M, p1 ^5 B: L: `
Common variation, 公共变异! g: l) _$ K8 Q0 O% o; E
Communality variance, 共性方差
) w4 e! N0 R$ |$ [5 i3 {Comparability, 可比性' p) d' o% v. H- v5 }
Comparison of bathes, 批比较
5 n' X# c; }( O) l. R+ G! U; [Comparison value, 比较值! p3 T4 _' }' {/ i, r5 m# J% c8 g8 C
Compartment model, 分部模型
- i, l4 Q: ?/ A' KCompassion, 伸缩$ k: Q0 B& D( y- t; ^7 z
Complement of an event, 补事件
! M' ]3 W, B2 tComplete association, 完全正相关% M% E$ Z4 V; Q
Complete dissociation, 完全不相关
: a' H1 F8 E" o2 E, eComplete statistics, 完备统计量- p/ e9 m6 j. [6 N
Completely randomized design, 完全随机化设计
% f' n7 q7 L8 a) {: PComposite event, 联合事件
H4 c& M# \9 S/ KComposite events, 复合事件
/ D$ V+ E) i Q3 \Concavity, 凹性
2 [; M1 N" W0 E2 b; ]Conditional expectation, 条件期望
0 U) w4 x, t3 h6 ]Conditional likelihood, 条件似然 F1 O0 o# r5 d# B6 r; y
Conditional probability, 条件概率
- P) q' H0 j" U8 Z5 _0 g1 oConditionally linear, 依条件线性3 R) O6 Q$ y6 Q1 l0 C# i
Confidence interval, 置信区间
2 I; j+ `. Q) {1 I# l K% |Confidence limit, 置信限( k4 i, n/ `3 Z% Z) S
Confidence lower limit, 置信下限
3 O. r# R7 B$ Z x% x- @Confidence upper limit, 置信上限: u1 b9 P: _" O
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析. M" I6 p% Y- [
Confirmatory research, 证实性实验研究
. d* Z+ B) r5 `$ y$ b( JConfounding factor, 混杂因素. `7 t& @3 ^7 C2 n
Conjoint, 联合分析% B! |* o! ^5 Y; K. F, ~
Consistency, 相合性
- {& g, x& m9 \# C# {) UConsistency check, 一致性检验
: R4 g. `$ W! m( |! E) _Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计% T' i2 q& o0 O- u
Consistent estimate, 相合估计
# d+ x. T. |/ T, h0 ]- ~Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
; E8 \4 Q7 y) I2 @% n) f* ]Constraint, 约束4 O/ I0 S# B- X% ]7 ]/ c) W6 |
Contaminated distribution, 污染分布, r( F( D) q9 O; }9 c
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布' U5 n2 k$ V1 w
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
' x; v' j" _. Z% {5 sContamination, 污染6 B) A; h2 @, e9 `, ]$ C
Contamination model, 污染模型
1 I6 U. w) f# c7 |6 i4 ~( yContingency table, 列联表& i, [* q0 v2 }0 P5 ~4 O9 ~$ U! ?
Contour, 边界线
6 {: x# X! Y- i6 Y7 {# Z, j& cContribution rate, 贡献率
6 }: c: L' C, w& d; d. C8 V: TControl, 对照, O" G7 b* p) U! n6 q) I
Controlled experiments, 对照实验7 f5 b# c6 F1 W9 T8 C
Conventional depth, 常规深度
6 d$ P0 G! e7 n5 c; [" ?Convolution, 卷积* Q' o% R+ g% N3 h1 r0 W+ ^
Corrected factor, 校正因子. D/ {6 x7 `6 s7 w" a# q, m
Corrected mean, 校正均值
$ r# B# ]2 w( H4 m3 B9 `, qCorrection coefficient, 校正系数
; s: s% R" p" U& lCorrectness, 正确性
2 g4 i3 q* | `/ S( p# FCorrelation coefficient, 相关系数
1 q% b" e) U! K3 U2 KCorrelation index, 相关指数! U( F% D* X& ^6 k6 {
Correspondence, 对应* N. r- S% G- F7 E+ L- o' q
Counting, 计数
5 \( `/ S4 |( G# l, z' eCounts, 计数/频数
7 @7 o" K( j9 n& n# v5 s3 BCovariance, 协方差% ]7 E# C- o7 C9 A. ?' s2 w
Covariant, 共变
- R% [! @5 q4 a8 H) w8 i6 UCox Regression, Cox回归
5 o+ W2 D& @' @, {+ l& JCriteria for fitting, 拟合准则4 i6 d* @, k C0 T% v" g
Criteria of least squares, 最小二乘准则
# Y; h: C6 y8 c* VCritical ratio, 临界比
# ?; k+ S' F" t+ q2 HCritical region, 拒绝域6 \9 o, |3 h$ v! C
Critical value, 临界值' O- i$ V! D3 s3 g! A% r1 L) p
Cross-over design, 交叉设计2 d6 U% J* [' Q6 s' j1 o" E
Cross-section analysis, 横断面分析. k9 s* p2 Z1 R S! {, r8 h
Cross-section survey, 横断面调查
: p3 S4 Y8 k; d1 J- mCrosstabs , 交叉表
$ J8 A M# E( X& a2 nCross-tabulation table, 复合表
6 w6 P+ b, `+ E& HCube root, 立方根9 z. @6 Z. l- [5 T
Cumulative distribution function, 分布函数
$ n; w2 K9 R0 P# t, x6 B: H2 N }Cumulative probability, 累计概率. j/ Q8 @. b+ `0 ~+ o# c. J% ]
Curvature, 曲率/弯曲
9 X+ |1 ~* L" p8 @Curvature, 曲率
( v) c9 U2 D" o, `Curve fit , 曲线拟和 $ P% {/ Q. I1 c
Curve fitting, 曲线拟合
0 g' H4 I( }& }; P+ Y! jCurvilinear regression, 曲线回归1 J( O- J- r. d0 `, \
Curvilinear relation, 曲线关系
. @" o5 Z9 n8 W$ X) S& ICut-and-try method, 尝试法
, n3 Y4 A! L1 ?' X8 \& [/ w1 BCycle, 周期
9 s9 d& z. t: `( gCyclist, 周期性
- H2 }7 y& L9 R! q2 qD test, D检验* ~6 {2 H& A( n8 K; K5 a
Data acquisition, 资料收集
R$ j$ y$ ^. s* I" j c# y. fData bank, 数据库- S9 x+ Q( F. Q6 z; C# _+ _
Data capacity, 数据容量
' e/ p; D& x& ^( SData deficiencies, 数据缺乏 t$ Z& k- @8 D% \% {
Data handling, 数据处理
- N' w% }. I, k: `/ q6 ZData manipulation, 数据处理
7 K* Q" V, @6 p$ ]2 S* n5 QData processing, 数据处理9 N- n/ V2 T% i: {2 v
Data reduction, 数据缩减
6 }/ ~: e0 o7 J; k* A' TData set, 数据集
8 U3 b ^ x( d/ ]; K0 NData sources, 数据来源2 F% E, M4 Q6 I E7 z7 L5 \9 l
Data transformation, 数据变换
0 k' g$ }6 _, F0 m; MData validity, 数据有效性
; d1 o4 G) h& L; T1 v8 BData-in, 数据输入" j% Y; x) f& z W+ F, E
Data-out, 数据输出
8 g: W; x, r6 h# K$ [3 z0 U7 \/ jDead time, 停滞期* d( R9 |: L8 v; }7 O/ _, x
Degree of freedom, 自由度' P% J4 H4 c) T( w" J" w2 x; w4 m
Degree of precision, 精密度% j+ p) Q+ L& {) `
Degree of reliability, 可靠性程度
g6 p* [6 H; \0 R' _4 S/ p$ h4 fDegression, 递减
& A$ @3 K+ F4 Y8 FDensity function, 密度函数
- b5 g' f i3 _+ J% _Density of data points, 数据点的密度- ~$ k! s* o& G. M
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量+ y% ?' f# v1 `3 Z% r3 p
Dependent variable, 因变量
( M& ^& C) I, ^! r iDepth, 深度
1 P: N8 l+ p8 X& y& n: kDerivative matrix, 导数矩阵 W5 }% x" C3 ?
Derivative-free methods, 无导数方法: q! G& k6 }$ O$ n0 F/ T2 J3 `" \& a+ e
Design, 设计$ W& [- z! k& c; B! R# \
Determinacy, 确定性3 f% B% [- U4 d4 a2 I; Y& J* z) }& n
Determinant, 行列式% B6 ]! E' ]" {& f3 a
Determinant, 决定因素
& M) N$ }4 e: W+ b( }3 w& ODeviation, 离差
" f n5 C! N5 w c% ~& [Deviation from average, 离均差
C0 r+ W6 a" @Diagnostic plot, 诊断图
9 q+ Z; W: \/ h5 O' g) K9 F- SDichotomous variable, 二分变量
# w0 u: Y$ y4 A1 W9 h) Z+ o7 ZDifferential equation, 微分方程
9 ^, B0 R- @' x7 X) YDirect standardization, 直接标准化法( }+ r5 p# d! }4 H
Discrete variable, 离散型变量1 P! F" i* W) ^/ u# N2 f V8 e4 I
DISCRIMINANT, 判断
3 d0 Y( f! A5 T1 E# m/ rDiscriminant analysis, 判别分析
% P N7 y, ^3 H- K% JDiscriminant coefficient, 判别系数
! T% J/ ~/ z0 O5 ODiscriminant function, 判别值* q2 g) m% e; S% c
Dispersion, 散布/分散度! y. t4 Y) @" b# y7 d N
Disproportional, 不成比例的( r% T% F4 x, H3 {
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
" {& I0 W. J3 a6 ]* zDistribution free, 分布无关性/免分布5 m' B( w6 ]5 n
Distribution shape, 分布形状$ v, Y; k5 p5 Z2 i h {) I
Distribution-free method, 任意分布法
6 t0 V8 t" Z* I9 K. X/ c" K. YDistributive laws, 分配律' l- U0 f9 \, P
Disturbance, 随机扰动项
. G8 x8 y- G+ r/ t( y6 ]- v# R# EDose response curve, 剂量反应曲线5 d! t8 h3 j" f" j6 e
Double blind method, 双盲法4 M6 R) m. Q; b
Double blind trial, 双盲试验
0 \+ x7 j! R% M: ]: S# I8 k, yDouble exponential distribution, 双指数分布% w$ L4 x. N/ R8 w/ L
Double logarithmic, 双对数( a3 x5 ~/ v5 W$ {4 o
Downward rank, 降秩
' h9 O. f0 E: z7 @: B4 J& ^1 tDual-space plot, 对偶空间图
: d, E- O& C4 N2 UDUD, 无导数方法' U* y1 m/ Y, A; {0 K1 I
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
! C0 R$ b# z" F5 QEffect, 实验效应) f8 b: e0 }6 w$ d+ e1 U
Eigenvalue, 特征值
; `" G5 D {! v- IEigenvector, 特征向量 L& v: ^ V C4 ~% P
Ellipse, 椭圆
$ H7 u. P2 [6 PEmpirical distribution, 经验分布4 ?2 [* G( Q* l- m
Empirical probability, 经验概率单位! r; D$ X' D4 f! M+ ~6 ~( U+ D
Enumeration data, 计数资料
3 ]0 d* y; Y! [- ?" D2 B+ tEqual sun-class number, 相等次级组含量
1 R7 q3 b8 [5 `Equally likely, 等可能
+ E1 D& s5 N& I7 v$ ]Equivariance, 同变性
1 } S" f, T1 F/ j9 MError, 误差/错误( u1 D! E$ J0 u
Error of estimate, 估计误差1 Z7 {5 V9 `* x' n+ B' }
Error type I, 第一类错误
4 e4 Y9 e5 \0 b( Q# J+ j0 x" z& SError type II, 第二类错误7 T7 l, j- P) a3 I& n/ a
Estimand, 被估量
4 s9 i, g) {! @# x9 yEstimated error mean squares, 估计误差均方7 B/ d3 v) H. ^8 ^9 ]
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
# N6 k8 r1 [1 z) M" `Euclidean distance, 欧式距离
9 @2 a* C+ W7 F8 S! g" rEvent, 事件+ ?6 g. Z. [" d
Event, 事件
4 x" E6 G; [, x& Y! w! hExceptional data point, 异常数据点* p( v: S/ t) D9 |
Expectation plane, 期望平面
, P* X) j$ d* X" RExpectation surface, 期望曲面* c- t8 o9 S% h# _8 C
Expected values, 期望值2 `$ m( A% m- v8 b6 m
Experiment, 实验
, C# U$ Z, n$ A0 C5 n" H5 KExperimental sampling, 试验抽样
5 v8 H5 l( r2 A9 z( R4 n! M( d( _Experimental unit, 试验单位
+ L3 Q1 W, W: ~% L' q$ aExplanatory variable, 说明变量; W- }- |. z* {
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
6 X7 N2 R2 L9 a5 p B1 |: J; aExplore Summarize, 探索-摘要* W. h) o: A/ m l$ p! N$ j/ D8 w
Exponential curve, 指数曲线& |! i8 t6 `6 ]) U
Exponential growth, 指数式增长
6 r: ^6 L" ^& } @0 PEXSMOOTH, 指数平滑方法 ; X1 @& `. H( U7 ], b9 J8 M
Extended fit, 扩充拟合
$ h0 H$ t( [( R. [+ v# D8 p5 m RExtra parameter, 附加参数* y& ?7 P2 ?3 \/ { n
Extrapolation, 外推法
- j0 E5 \. y) I m7 n$ ?Extreme observation, 末端观测值) ~+ f. M* }% Q; W& K( d
Extremes, 极端值/极值
0 z# x! ~: m( v8 h* n2 t5 [F distribution, F分布: v3 B* e; y6 _: Z
F test, F检验
J& s: M* [' G2 H- HFactor, 因素/因子5 a+ p4 Y; i2 l) e
Factor analysis, 因子分析
$ ^) c9 c( u L* s5 _8 o9 ~Factor Analysis, 因子分析
. F$ S T9 s" ]- m% _Factor score, 因子得分
4 U* _5 h( A1 G: S4 l' u0 DFactorial, 阶乘; v$ k8 a' e4 f5 p. H0 Q
Factorial design, 析因试验设计
! w- P# ~5 r, P: Z$ s2 y/ H" Q! wFalse negative, 假阴性8 J- q( u9 G) Q# B5 y" E* R
False negative error, 假阴性错误: J* d; K F L$ }7 x& o
Family of distributions, 分布族- I) x8 U) t( O3 G
Family of estimators, 估计量族
5 o8 f+ o6 ~% U, s3 t- B6 u; CFanning, 扇面% U4 X' n- f2 }; M' e7 [+ T
Fatality rate, 病死率
! L8 g0 z9 b) u- K# SField investigation, 现场调查
0 C( f0 [8 r, L: H% n' V! Z; cField survey, 现场调查; k8 x5 T; o6 ~
Finite population, 有限总体5 I- z3 E0 u2 @6 R1 B- w
Finite-sample, 有限样本
1 V+ C' g' W& S- UFirst derivative, 一阶导数
; m5 N9 R8 [. d# P: p/ u# ^First principal component, 第一主成分
; Y/ S! I* |9 {+ D! T7 O _9 |First quartile, 第一四分位数
; x$ {1 S0 @& g( l) b. r; a: TFisher information, 费雪信息量
; @- S/ w5 R9 c8 T A0 }' @- Y, X% SFitted value, 拟合值4 `& O, N, X% n, K
Fitting a curve, 曲线拟合
& z6 j- m9 N4 F/ S0 h$ \. B0 BFixed base, 定基
0 D6 @" W3 G' o/ |2 s" B, qFluctuation, 随机起伏% [1 r8 B# S! d6 B
Forecast, 预测
" p5 K9 _" d) j: ?Four fold table, 四格表3 ^# G- F5 n3 \; @/ O
Fourth, 四分点
$ |5 f- }, ^& E, G. ^$ gFraction blow, 左侧比率
( T& c& G# q1 R3 }- ^! aFractional error, 相对误差$ G5 Z) {2 t, W/ H. A- s
Frequency, 频率) T1 ~9 |, K9 V
Frequency polygon, 频数多边图* l K" a' M8 ]$ j% V4 Q: S) X
Frontier point, 界限点7 z( @9 G1 x: {$ s, }
Function relationship, 泛函关系
! X6 T0 @1 J1 W. L9 LGamma distribution, 伽玛分布3 b3 f; e9 X5 p# o" A
Gauss increment, 高斯增量
" ~# W* D; U# R/ j8 ~, x! c jGaussian distribution, 高斯分布/正态分布) W/ W/ ?* l' \9 R# R, D
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量* B/ ~2 j4 Q8 O/ ]/ S
General census, 全面普查
: h9 C* S1 t) S4 Q- M8 E3 {: tGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 $ [7 g- D1 {- m4 n1 o# F
Geometric mean, 几何平均数
# \1 g+ N4 f. F/ i- {) bGini's mean difference, 基尼均差
@/ U% \5 t8 G( nGLM (General liner models), 一般线性模型
# z. k$ v, w& i( @- J, }Goodness of fit, 拟和优度/配合度- G7 D; V) g) k5 C5 L* b% X0 K
Gradient of determinant, 行列式的梯度
! h" z( [8 h; u9 H Y# o7 v; KGraeco-Latin square, 希腊拉丁方* S7 d8 V& e8 K& ~: ^
Grand mean, 总均值/ e* S1 F: S& K, T/ s: M$ X( t' j
Gross errors, 重大错误
3 z: _& A6 n9 O Q* V$ a- xGross-error sensitivity, 大错敏感度
' f; t o% ^4 U9 L) d1 oGroup averages, 分组平均* t2 j2 v, V( P: @8 Y t4 _
Grouped data, 分组资料
' s0 \! y7 x% E, C5 KGuessed mean, 假定平均数$ f& P- q d" E7 e. c0 }
Half-life, 半衰期( c, `& }+ E* h' } f( k! e, q
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量; @8 C& {2 N- |9 C* w& A
Happenstance, 偶然事件" Y, i1 W" E# l6 J8 [7 d
Harmonic mean, 调和均数
) ]. @$ J. L2 A+ cHazard function, 风险均数
5 u4 h; n* k) N/ ]* [. h3 i5 S8 QHazard rate, 风险率7 E# Y# }8 n2 z. Z
Heading, 标目
: a5 p; K E) }: ^2 A8 yHeavy-tailed distribution, 重尾分布* C& K* A5 x$ y2 {, I' ~) L; s$ Y
Hessian array, 海森立体阵
. [7 ?# H/ F9 c$ i/ Y5 {Heterogeneity, 不同质, y2 @; t" f& X0 y( V) ^" H
Heterogeneity of variance, 方差不齐 : ~+ c F$ C- S6 ]' x- D4 o* Y
Hierarchical classification, 组内分组( z; j" u1 y) K/ E: a" x* d
Hierarchical clustering method, 系统聚类法4 f, U$ ^0 n) ?+ E6 A
High-leverage point, 高杠杆率点
$ B& }) s9 E+ g! U. a4 b3 R9 f5 `HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
' y+ x5 T9 |. y) d0 Q8 b% j( PHinge, 折叶点- J$ S5 u. z1 n- _; J' g9 z/ }, O
Histogram, 直方图
, R8 j9 i. f6 i% K% O# a, aHistorical cohort study, 历史性队列研究
9 a# w) u5 o+ Q8 b$ Y$ c" P9 _Holes, 空洞
6 K8 M/ a5 M c u2 e& |HOMALS, 多重响应分析
8 } _2 A1 T5 R: w* M: XHomogeneity of variance, 方差齐性/ j$ ~+ V7 o& T* {0 H
Homogeneity test, 齐性检验 {- i0 ]& n. L& ~0 T. H+ y4 {
Huber M-estimators, 休伯M估计量
W2 \2 O* ?; U/ bHyperbola, 双曲线0 }1 C, h; `1 W7 d7 H1 y( y. z2 m
Hypothesis testing, 假设检验# U# k7 A3 Z8 R: D* k) z" c/ n5 E
Hypothetical universe, 假设总体/ N5 C1 C* }6 D- ~. T! A
Impossible event, 不可能事件1 h0 P. W X/ f2 i. O! k; y
Independence, 独立性
" }- B3 r9 X* U) zIndependent variable, 自变量+ T8 {! L9 D5 h- N, N$ H. T
Index, 指标/指数% B2 Q$ C# l$ t7 C/ G/ j
Indirect standardization, 间接标准化法) K- \" a! e" e K9 O6 V a4 q9 Y
Individual, 个体5 ?. f3 q3 @9 N# \. _: N
Inference band, 推断带" ?: r' _8 g6 Y5 Y8 P
Infinite population, 无限总体
5 }: }, I, ~& ]# Y: J1 r( g: D: L& l7 qInfinitely great, 无穷大3 m- J- O' h- E |: _
Infinitely small, 无穷小9 R% k) j+ q/ A. S! l/ R0 ~
Influence curve, 影响曲线5 _5 v1 X$ \5 m( X8 K* ?
Information capacity, 信息容量
+ }; ? \) _: X, J: d a# g8 ]( \Initial condition, 初始条件
5 @1 h6 X) T9 d( xInitial estimate, 初始估计值
1 X8 j e, q" g' `4 \# S+ QInitial level, 最初水平4 Y2 D( a4 a0 Z% h
Interaction, 交互作用& x/ L# Z _. L) w2 z
Interaction terms, 交互作用项1 {1 m. E! h- t' |) N1 m8 Z
Intercept, 截距8 x8 l% b3 T- T% ^' I! G
Interpolation, 内插法
$ u' A7 X# v3 Z9 B5 F+ \8 }Interquartile range, 四分位距
% P' d* n, }) k7 q) d/ nInterval estimation, 区间估计
+ I& Z5 `: G* }" U- S6 JIntervals of equal probability, 等概率区间$ h1 u3 N. k" e/ h% Z. p
Intrinsic curvature, 固有曲率/ H; c0 |3 A6 @1 W- r5 K3 |. L1 t
Invariance, 不变性
$ T+ Z2 a% {. E1 x) bInverse matrix, 逆矩阵
$ ^8 `2 J: W! q4 e7 [Inverse probability, 逆概率
, g2 v( C X9 @Inverse sine transformation, 反正弦变换
7 l' T( Z6 y6 j- @3 \1 \* LIteration, 迭代
7 U' k. |" ?% h% s# Q8 ?Jacobian determinant, 雅可比行列式
" y2 N0 P- e( k EJoint distribution function, 分布函数
) D2 m! J' m$ S. WJoint probability, 联合概率
: H& x9 l) l2 U/ QJoint probability distribution, 联合概率分布
& `8 I( P2 u. \: p9 ^K means method, 逐步聚类法2 K1 v6 w& E: N: S7 o( n
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ' g7 N" W4 m5 C x3 q
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图+ T/ @5 n; {, J0 T
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关$ r7 C8 }5 b& c/ C
Kinetic, 动力学
+ X- B5 V+ K9 j6 X' MKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
7 h& v& Q, L0 x/ ?# D" rKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
; u2 V+ S2 @5 K5 v5 NKurtosis, 峰度* v1 z5 @; r3 G- z( J
Lack of fit, 失拟
/ j5 n/ [8 Z2 }" \2 y) N6 eLadder of powers, 幂阶梯
1 t$ a2 k9 v% j. G4 d: QLag, 滞后
8 f$ ?' T; A7 S$ e( Y5 V5 ^Large sample, 大样本% Q* Q9 h& \: P# a
Large sample test, 大样本检验
7 L1 o# u0 h0 f$ D0 }! D4 xLatin square, 拉丁方5 ]. ^8 o( u9 [. N
Latin square design, 拉丁方设计
4 e p3 J t9 V' N- w; ~* sLeakage, 泄漏
7 ]& F: R) } f, JLeast favorable configuration, 最不利构形$ K7 Z" x' \. X E% D5 q& l2 o
Least favorable distribution, 最不利分布
+ o& H# _; s; M5 gLeast significant difference, 最小显著差法4 z* }! D5 H" e- w+ p& q' `' C; Q
Least square method, 最小二乘法
. {7 @7 N! N- }1 k A ULeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计8 h5 r3 g: u3 u0 D6 |8 E2 E
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
6 |& {! A2 J% ~5 K8 |7 b5 C0 X( OLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线' d" y' j1 p4 N+ q
Legend, 图例+ ^# n) ~$ _3 j) i
L-estimator, L估计量
& N; \1 X; @* V* U6 U: XL-estimator of location, 位置L估计量7 A* r& }% g0 x+ y
L-estimator of scale, 尺度L估计量( ~- P1 w0 l" t6 S; @' [7 ]
Level, 水平4 t5 B% f/ l, }7 L6 l
Life expectance, 预期期望寿命
# b$ P1 P. d3 z; RLife table, 寿命表2 v; w$ D @4 J: \: |9 l, d _( e R8 w
Life table method, 生命表法- N) ^2 J5 ]& g9 B3 `; N
Light-tailed distribution, 轻尾分布
: |9 G, |' b- Z! B, t XLikelihood function, 似然函数2 V$ b+ K6 o% f6 t# ?- u
Likelihood ratio, 似然比 g8 E: a7 O9 t2 o9 K& {9 d h
line graph, 线图: z9 ^0 \9 _, N* q
Linear correlation, 直线相关, ~2 r; A1 u0 X- \
Linear equation, 线性方程
) m$ l' u; [% ?" a: vLinear programming, 线性规划% S$ Q2 w% E! ^; s& c! l, ?
Linear regression, 直线回归
o7 C5 `- G& c6 \8 C" S# {Linear Regression, 线性回归
/ Q0 }; \' ]& w* H1 |Linear trend, 线性趋势% i8 [& m9 J$ J+ k: _+ H
Loading, 载荷 " h8 [, |# a7 }% f5 N) d
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性2 m+ W+ `* k( ]6 F; ^1 E
Location equivariance, 位置同变性
4 }# }1 J: R) t7 r* o% M0 MLocation invariance, 位置不变性
( h0 ^+ y( H! o4 oLocation scale family, 位置尺度族- ?2 Z9 T% w1 Y: @9 y1 l
Log rank test, 时序检验 ) x- y/ g+ T# _# `4 H7 V2 V; f3 Z
Logarithmic curve, 对数曲线 g. u! d/ ?5 U1 t; S, A
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布0 k6 ~" O e' g p' B4 f
Logarithmic scale, 对数尺度
6 ?: V/ S3 x: `9 z- a3 yLogarithmic transformation, 对数变换4 N: q2 H9 v- _6 F1 X5 r& ^
Logic check, 逻辑检查
7 x; X, i" x% H ULogistic distribution, 逻辑斯特分布# v( V1 x' a. D+ c( M, Q
Logit transformation, Logit转换
* p7 V( g# ?. P# l: N- FLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ( D% k% b/ U s# {3 d7 i1 e
Lognormal distribution, 对数正态分布
" N* n- S9 Q9 h q* p: t' v BLost function, 损失函数# g/ b- }' Q" q6 \4 k/ `) n) s
Low correlation, 低度相关8 ]& m6 m6 V. W
Lower limit, 下限/ ~5 H) |# a! @ g+ G" w; [; f
Lowest-attained variance, 最小可达方差
% ^8 `* M% a3 o; R+ O2 z xLSD, 最小显著差法的简称+ Z# i( H! D9 [3 e/ `9 F' I
Lurking variable, 潜在变量3 I2 E' }3 R- S; j. `5 Z1 ?$ B
Main effect, 主效应. m- Q) L% d& V7 k) A0 s3 t
Major heading, 主辞标目
, h9 t: l+ g" \8 |7 E+ GMarginal density function, 边缘密度函数: A. D+ ~. f( r5 c8 N# {
Marginal probability, 边缘概率0 G: _* i8 m6 x9 }6 E* l- _
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
9 { \, W4 a* L9 u: |Matched data, 配对资料
9 P. }3 r+ i$ L0 P. ~. p0 ?3 gMatched distribution, 匹配过分布 C) {4 n% g0 m4 A7 N8 {
Matching of distribution, 分布的匹配
3 e6 Y( l4 z! D- r3 jMatching of transformation, 变换的匹配* @4 E1 K0 o+ F
Mathematical expectation, 数学期望. s0 R, g1 O" c D
Mathematical model, 数学模型
2 m2 B0 Y# V! f' M3 H$ B8 L5 p" SMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
% D0 M# @" M" m4 D, y* l3 f lMaximum likelihood method, 最大似然法, e1 o# w- F' d3 O; I
Mean, 均数! p: m3 s2 G1 {. _! Q5 l' s
Mean squares between groups, 组间均方. i4 K6 s b3 {4 _6 l+ t* s
Mean squares within group, 组内均方, N, ]" K: p- N, M
Means (Compare means), 均值-均值比较
( ^$ D" T5 Y6 G% r, z1 N% J8 @1 JMedian, 中位数
4 Q0 z. `5 N% i! g" L1 PMedian effective dose, 半数效量: p% R E: o( c- F8 ?* {; h
Median lethal dose, 半数致死量
- G+ m! b7 v; J: r, E1 R1 ZMedian polish, 中位数平滑# Y5 X3 b, Q. M: b \0 A& T0 f$ T, l6 i
Median test, 中位数检验. i/ g3 I6 g! z, q1 P' ]
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量& [5 K ~ d: L1 w+ u* G# K3 \
Minimum distance estimation, 最小距离估计$ E1 f" c2 }& z7 C) y
Minimum effective dose, 最小有效量
5 X' n3 Y3 d0 m4 O1 @: `2 cMinimum lethal dose, 最小致死量: Q8 V. B* l+ y8 H3 k0 O* \1 Z
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
: v& t9 f' ^0 X* qMINITAB, 统计软件包
! E4 p$ ^. b+ h( ^/ ~* F. TMinor heading, 宾词标目
( T: @7 C; q, B1 s4 {3 rMissing data, 缺失值4 m& b" z4 J/ Y6 U7 F
Model specification, 模型的确定* G% H% T, p$ d2 C6 m
Modeling Statistics , 模型统计
, k) C; `9 N' ]5 f0 p% j9 MModels for outliers, 离群值模型) A8 @/ m P* H9 B9 u0 T% P6 F
Modifying the model, 模型的修正
" @' g$ x M( p6 IModulus of continuity, 连续性模
# I5 H6 x3 L, ]Morbidity, 发病率 4 j, t" L# E6 c% G( y$ Z: r9 |9 ]8 s
Most favorable configuration, 最有利构形% R7 R+ S ?9 s1 e% b
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度$ r w5 {. a2 g% s- P/ Q: P# M
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
' c3 \/ R- w' n3 r; O5 w0 n: JMultiple comparison, 多重比较
: O3 {+ K/ H7 y T7 N2 K4 }: w0 TMultiple correlation , 复相关
5 e4 w# a u1 ~9 s7 bMultiple covariance, 多元协方差
4 H/ _1 M, G& j% w8 i& D; xMultiple linear regression, 多元线性回归9 U1 H2 a" |8 S9 H4 E; {
Multiple response , 多重选项5 J2 f3 k$ i7 l0 ^5 p" z& S0 i
Multiple solutions, 多解
9 ]! R3 b4 s3 |) W& |. qMultiplication theorem, 乘法定理
) _$ b/ D4 X+ IMultiresponse, 多元响应 R5 F% V/ L: w" E( b; t+ p" O* F* D
Multi-stage sampling, 多阶段抽样; ~' G& |% m" x
Multivariate T distribution, 多元T分布
u: v" x6 J& z0 D2 g1 p0 LMutual exclusive, 互不相容
3 i! S: z5 M: w, s$ _$ Q/ I/ n3 h% cMutual independence, 互相独立# S( n, F4 ^% I! n, x
Natural boundary, 自然边界, T) F3 @# a* J& D2 b% S
Natural dead, 自然死亡
3 Z8 B: ~8 `% S+ I0 w4 p- ~Natural zero, 自然零
6 t/ o* G6 M# B* [5 kNegative correlation, 负相关
4 G" C) c" J# d4 x1 LNegative linear correlation, 负线性相关
& T1 \' c4 V9 TNegatively skewed, 负偏; o1 w5 C2 b# F
Newman-Keuls method, q检验: x; _( n6 @. t; N; \1 W
NK method, q检验
5 b6 c% w! y, ~No statistical significance, 无统计意义
1 z1 A, E) t0 k- R. `6 v6 a! mNominal variable, 名义变量3 a; G9 H% I' S) ?, t( O2 w
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
/ s+ O* A- D6 G4 BNonlinear regression, 非线性相关
( @4 _/ P$ ^( D! K: p' X% j# F4 fNonparametric statistics, 非参数统计
' S2 g- d1 R" T4 M5 S) ^& NNonparametric test, 非参数检验
, a" m5 ?" S, fNonparametric tests, 非参数检验
+ q0 t B8 Q- G9 oNormal deviate, 正态离差5 F2 a1 J' |8 U
Normal distribution, 正态分布! z/ J6 M" q5 o: G' M5 [# X. s6 o2 C
Normal equation, 正规方程组
( O' l3 L" N/ c: s: q6 t) pNormal ranges, 正常范围
+ k6 u/ S$ U/ j# [Normal value, 正常值
0 c1 Y: {& Q# v) z! K3 CNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数- z0 C U7 A# w4 S( R" [3 n# d9 o
Null hypothesis, 无效假设 3 l0 Q' R+ [4 M$ z* q1 W
Numerical variable, 数值变量
l* _9 s7 G1 x" I ?6 A# H5 Q" wObjective function, 目标函数
! T: y+ U! Y3 TObservation unit, 观察单位
% w# A. ?# ]1 T( R T1 {Observed value, 观察值! j* r; q; A, R) p
One sided test, 单侧检验
, G. i1 F2 Q; {( WOne-way analysis of variance, 单因素方差分析" a& n7 {, r) T6 r
Oneway ANOVA , 单因素方差分析/ J0 G3 D. F: D1 q: x: j2 Y$ c; V
Open sequential trial, 开放型序贯设计+ k( l4 A! t* u& b- ^
Optrim, 优切尾
9 B, u: u1 h: D0 COptrim efficiency, 优切尾效率, j2 j, L* c2 g N
Order statistics, 顺序统计量) g( q# B! V" P2 i
Ordered categories, 有序分类
B( a1 {5 O. H5 x% P) [Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
4 {. q9 t8 p, S6 c' {Ordinal variable, 有序变量
) L$ [; M. H* R( O- D* GOrthogonal basis, 正交基
: y2 A2 y8 b* VOrthogonal design, 正交试验设计: g4 P3 b' {1 p6 f& c
Orthogonality conditions, 正交条件 o7 l2 g- G0 [ g7 `; \
ORTHOPLAN, 正交设计 2 v( o( b9 l7 m6 W. @1 B
Outlier cutoffs, 离群值截断点
9 }. m' z6 w1 L: _Outliers, 极端值
4 e; F" m- [; n& j, @% @: oOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 8 D6 ]+ D1 \, Y7 ~& Y0 S1 O4 p
Overshoot, 迭代过度6 w& v T9 ^7 s# z" s+ y& O" B
Paired design, 配对设计
" `" D5 \( x/ c3 ^% y% S/ p* B) {# sPaired sample, 配对样本
: l2 X, e# X D7 _Pairwise slopes, 成对斜率
$ i3 h9 W+ s$ R8 F# aParabola, 抛物线
/ G& r( u9 _9 zParallel tests, 平行试验5 n' d6 R# T M- v c: r' K
Parameter, 参数
) B+ N' F8 r. k1 K3 j$ dParametric statistics, 参数统计0 T0 x& ]9 r/ X; Y8 H, X: K
Parametric test, 参数检验# e. B4 y2 U% f- i {2 |
Partial correlation, 偏相关8 \/ m- s5 ]# N* k& }: F0 w
Partial regression, 偏回归
) B' G1 M# _$ N% t2 F8 RPartial sorting, 偏排序- V- J1 M. L+ @8 c, a: G
Partials residuals, 偏残差
- w3 J8 j) G9 gPattern, 模式
0 R/ m2 g, j7 @! {: y; tPearson curves, 皮尔逊曲线
! W# T4 ]8 b& S! O6 Y+ TPeeling, 退层) Q' h, S( b. I; y6 w- O% p( v
Percent bar graph, 百分条形图
+ X7 e' A3 I6 c) u4 Y4 MPercentage, 百分比9 \3 f+ C4 N9 c9 a
Percentile, 百分位数( e$ G; K% F! B; E: f( C
Percentile curves, 百分位曲线6 e8 u. y( b. r0 Z3 c
Periodicity, 周期性7 r7 g" K4 k/ g0 X' _
Permutation, 排列
5 O* f# }! [: R) gP-estimator, P估计量& P4 p6 _7 U. T8 G* O, ?. Y
Pie graph, 饼图8 o! j% b, I8 w( z/ ?8 _
Pitman estimator, 皮特曼估计量% m5 a, a; g: a H4 n5 K
Pivot, 枢轴量
/ D% A9 j: \& [+ \, a; W9 y2 n" u0 LPlanar, 平坦
3 a7 \2 K! h! N4 t, A3 EPlanar assumption, 平面的假设
/ f1 k( _7 C& x$ V& XPLANCARDS, 生成试验的计划卡
4 \' v, j. @. YPoint estimation, 点估计
9 a' J3 r; }2 \ fPoisson distribution, 泊松分布* t3 [ S' v# y: d2 u6 o1 D9 J' a
Polishing, 平滑
9 ^/ I6 E8 Q8 }; A3 X4 R8 [( ^Polled standard deviation, 合并标准差9 y. z$ ?/ X) q+ H# H- V" s! C0 g
Polled variance, 合并方差
7 @/ a* a; t, n% MPolygon, 多边图
' u2 B, s) o/ a" pPolynomial, 多项式
# j. g& X! G7 e5 H) G' `5 hPolynomial curve, 多项式曲线
7 a, V7 u9 D# D; }Population, 总体
5 L1 G1 h/ M8 H D6 cPopulation attributable risk, 人群归因危险度
9 X7 u4 l7 ]/ |1 Q' z1 gPositive correlation, 正相关
5 @, S8 W# l3 ?8 N" F) [$ ]* ]Positively skewed, 正偏8 e, j' P& N0 n9 ?) Z0 l
Posterior distribution, 后验分布
; i7 a0 z. H, lPower of a test, 检验效能
9 ` F' b4 @( h! T# qPrecision, 精密度
7 ^: Z9 p0 Z* o7 ]) v5 q9 iPredicted value, 预测值: n2 j) x2 J; |, E4 v* K0 Q
Preliminary analysis, 预备性分析3 P+ `1 X+ }5 r) Q& s: M5 }0 Q/ Q
Principal component analysis, 主成分分析
/ o/ F/ n6 O8 C( K4 X5 G& H- a/ uPrior distribution, 先验分布9 f* J% E) I* _# P. k. A; h6 t
Prior probability, 先验概率' o. \" \0 F6 g2 I
Probabilistic model, 概率模型
9 r' z3 D& x# oprobability, 概率# ~+ o# V, o0 L. Y" a4 m$ y8 ]
Probability density, 概率密度/ |& i6 `( l% s& |
Product moment, 乘积矩/协方差3 W- x' e* G7 N( `4 y
Profile trace, 截面迹图) Q, ^% [/ D0 l9 X
Proportion, 比/构成比
& M: D: ~0 G4 p. [) M" d/ g6 @Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
% m- `& r. e6 x" x5 _ [- c* b* e6 YProportionate, 成比例
9 g1 {" m$ _% F3 j W/ JProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量; K9 w- K) U( s: L1 l
Prospective study, 前瞻性调查# ?& j' [6 h+ G' ]1 M
Proximities, 亲近性
# `( V& ?7 t0 Z8 R0 {/ d. s0 FPseudo F test, 近似F检验& V" U4 w- P9 j; e E4 H
Pseudo model, 近似模型
! Z6 n, q: z+ X6 j9 \# rPseudosigma, 伪标准差" P( t2 F' e# Z+ A& \" k: K8 P
Purposive sampling, 有目的抽样
3 H" M3 _3 _2 wQR decomposition, QR分解) F) O) v( N9 c" \/ `# F: u$ ~
Quadratic approximation, 二次近似
2 k$ m+ C) ]0 R. N zQualitative classification, 属性分类9 q2 z' F" f# n. _5 g# h k
Qualitative method, 定性方法
: Z; K* f8 _4 K }3 mQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图7 j+ e( i! U6 T6 v, P3 q
Quantitative analysis, 定量分析
" c0 N* X U7 \Quartile, 四分位数
: f% m' i( j3 i! d: x; J( wQuick Cluster, 快速聚类1 o v4 R$ M! z: J
Radix sort, 基数排序8 q2 O' i; ^. _5 z
Random allocation, 随机化分组2 `' I1 A: B4 h: _6 `
Random blocks design, 随机区组设计$ Q! L1 d8 s/ m- y$ n" w6 ?
Random event, 随机事件
/ s$ u% L& z( K# jRandomization, 随机化
" P- _* f9 V9 s$ fRange, 极差/全距& e8 a6 ]: ^6 ~* k5 ^3 x
Rank correlation, 等级相关' f" ]! T& F8 L) j) ]6 I! ?5 h
Rank sum test, 秩和检验, o- y# j* h9 ?0 E& U- y
Rank test, 秩检验 u# K$ _5 y; H6 ~4 d/ G
Ranked data, 等级资料% M6 M6 D7 N* K$ v2 k& a
Rate, 比率5 V7 X p5 B% N: x
Ratio, 比例
$ x5 w5 s8 Z/ z1 _8 b. {Raw data, 原始资料' f* ~( P) k3 [" Z! }3 D
Raw residual, 原始残差
+ J7 a, V" u' qRayleigh's test, 雷氏检验3 }/ x( ?6 x2 n/ I8 e% M; S8 o: O! c& W
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
; C* y' ^8 L9 R9 Q/ CReciprocal, 倒数
+ Y0 m6 C% v! EReciprocal transformation, 倒数变换2 i" p$ n9 `2 Q7 Y9 z( q# p
Recording, 记录
$ b4 X; ?2 u. d4 |6 \1 b0 XRedescending estimators, 回降估计量
2 \) H3 `1 z# R! O2 j; uReducing dimensions, 降维9 N2 I! \3 Q# m ^
Re-expression, 重新表达* r2 B/ Y' H9 U5 o3 [
Reference set, 标准组/ L# q, n7 _, m) D
Region of acceptance, 接受域
k- a( q- `" G* h' Q4 T. GRegression coefficient, 回归系数# M" c$ }3 a% D+ w u) s2 ]
Regression sum of square, 回归平方和
! }2 T; y/ m% Q, b7 c+ a" BRejection point, 拒绝点
" W. _, w* N* l. Z5 z* oRelative dispersion, 相对离散度
, U% c0 x" F2 U5 rRelative number, 相对数4 ]3 ~4 i0 \7 M& @! o% I
Reliability, 可靠性9 F$ `" M7 j& B' W/ X7 [
Reparametrization, 重新设置参数) \- R, H* s+ J0 u6 }$ t
Replication, 重复
# |7 z' y" J' tReport Summaries, 报告摘要
* d# `5 f2 A2 `: I0 r$ T: RResidual sum of square, 剩余平方和
# P# f d( I7 a6 ]( M& EResistance, 耐抗性
2 y: O# b3 l+ b7 PResistant line, 耐抗线
, X! B! G. H- E" \9 LResistant technique, 耐抗技术
! j5 n8 D' W. s# s; DR-estimator of location, 位置R估计量 i. ~0 P3 V+ {
R-estimator of scale, 尺度R估计量
. L8 z+ C: B- D8 M! J f, MRetrospective study, 回顾性调查
. e2 c: S+ u4 w" [6 K- RRidge trace, 岭迹! w& {- _ Z" y8 w7 A$ o6 Z
Ridit analysis, Ridit分析+ O: D; {* @& E7 G/ F; x- M" q
Rotation, 旋转
* t+ T% U) c9 a4 t* gRounding, 舍入
3 A: _: |( |1 p# y* {" K6 pRow, 行$ K$ U7 F; l! K: V3 _/ }
Row effects, 行效应
: Z0 q# v/ Z9 Z2 VRow factor, 行因素& b* }2 \* n7 o9 Z
RXC table, RXC表, ]0 j" b4 m7 k4 i; f$ M3 |8 T# R
Sample, 样本0 t S' F7 I2 _5 |" A5 j
Sample regression coefficient, 样本回归系数7 N! u/ j/ t4 r$ s5 P' X# c9 `
Sample size, 样本量
7 B6 f1 B& X& ?% B+ R' C; y7 TSample standard deviation, 样本标准差4 \% B8 m4 |0 \! N; n
Sampling error, 抽样误差/ _" z0 m. Z0 M4 j+ c
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包8 J& b' Q& V+ N
Scale, 尺度/量表
8 g2 H0 @. |# t7 b5 o' wScatter diagram, 散点图
" U' p. H( N' j4 `8 ISchematic plot, 示意图/简图# A; R! B! {- u
Score test, 计分检验
p) F, [8 N; @0 yScreening, 筛检
, B: f$ D; @% e: H0 P+ ~' `SEASON, 季节分析
& V% U$ n) Q7 ]3 w { W& OSecond derivative, 二阶导数
4 D" Y; E: }' ]& J+ } b9 t `* LSecond principal component, 第二主成分
6 b1 l, N* G: _9 U0 a. M( P/ ^; hSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
% J7 d1 X! ]6 Z: ]& ]: r8 c1 p6 nSemi-logarithmic graph, 半对数图# M5 E) s5 V5 L1 r
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸! _8 f/ K4 C3 Y! x
Sensitivity curve, 敏感度曲线% q* W1 x8 P$ l/ \" S* W$ M
Sequential analysis, 贯序分析3 }- c/ {- ~" R/ C1 O/ x2 N
Sequential data set, 顺序数据集
5 M/ |/ f& R' e3 z7 x+ u9 O) K1 KSequential design, 贯序设计
8 P9 F! d- f z8 x" kSequential method, 贯序法
: v4 H. L' D7 X* [* _Sequential test, 贯序检验法2 ^& Q) @9 r+ f2 h
Serial tests, 系列试验7 w: t5 r. l$ c* j1 q
Short-cut method, 简捷法
- G/ p0 ]' S0 W9 f1 jSigmoid curve, S形曲线" j/ q: d! ?2 M$ O% i S8 [
Sign function, 正负号函数) S0 s' ~, u1 ^5 n
Sign test, 符号检验
7 C6 e) J' s7 \2 a, R5 k }( G$ T w" sSigned rank, 符号秩
$ Y7 n) p7 ~1 g. b5 LSignificance test, 显著性检验2 C/ f7 i% M' B4 h5 x
Significant figure, 有效数字1 I9 I+ g" U: b K2 a) D
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
( w n m9 @ k" eSimple correlation, 简单相关
/ o( D) Y" Y( _7 D8 s3 ASimple random sampling, 简单随机抽样
! K$ G, a- l) uSimple regression, 简单回归
3 F" Y( k1 {1 n* D% Xsimple table, 简单表4 a' W0 @0 {! R5 X8 p) p2 l" x$ Y; d
Sine estimator, 正弦估计量
0 p0 ~/ x: l# x# w2 F, `& PSingle-valued estimate, 单值估计
9 r. P$ Z- @6 _- q3 cSingular matrix, 奇异矩阵
: L/ Z& u/ m- i* ^Skewed distribution, 偏斜分布. `$ |! [4 k& T7 q- H: N! n
Skewness, 偏度5 J8 `3 z$ q ^/ @6 b% @
Slash distribution, 斜线分布9 Q3 e+ j# D9 l" W! g4 e
Slope, 斜率1 l' T6 b+ I) M" W( `, S, c
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
# Z0 W8 v4 K5 j1 YSource of variation, 变异来源, A* G4 L/ N+ X1 L) i* U) C+ S3 i
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 X3 v/ Q6 N* H" ^( T; C
Specific factor, 特殊因子
9 _( A6 h' S8 a3 ?# S) z, w# TSpecific factor variance, 特殊因子方差
& b7 w5 X/ l: {Spectra , 频谱3 K5 B; E! X! h4 x7 X- M( A7 X
Spherical distribution, 球型正态分布
7 y) j; Z7 U& n. s1 [Spread, 展布9 K, z/ s2 ]! M; z; A( ^: B# [
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
5 C; Q e/ Q, O( W. w& l7 J4 KSpurious correlation, 假性相关2 C% c8 z. ?3 i( b7 j' x
Square root transformation, 平方根变换
% K3 V% A5 ]/ y, R5 cStabilizing variance, 稳定方差- Q" Q2 z5 }& R' O
Standard deviation, 标准差
: `" y# L* _- z3 r; k9 O3 QStandard error, 标准误* o$ _* L* K! L6 K2 y
Standard error of difference, 差别的标准误
9 V+ V8 ~9 A' p; M- G, h3 D2 C4 {. N, ^Standard error of estimate, 标准估计误差
+ F- n( `9 q$ S, o; g! n1 S& YStandard error of rate, 率的标准误
5 D. ]1 X% G6 L% Z- tStandard normal distribution, 标准正态分布( f& Z6 L6 k4 {" g: z1 [% f
Standardization, 标准化
1 p' ^$ z3 r* |; zStarting value, 起始值, x$ c. t; F: ^$ w3 B# S1 o
Statistic, 统计量
5 p8 K B i: D# ?# R' {Statistical control, 统计控制
[# J2 {2 S2 S& KStatistical graph, 统计图- J6 J! }* s. _- {; S! U
Statistical inference, 统计推断( o% K7 d+ e3 ^$ \6 F
Statistical table, 统计表
! w/ A! w$ F/ i, s* o! o1 FSteepest descent, 最速下降法) B" d0 T$ n4 w9 o6 a5 ?
Stem and leaf display, 茎叶图$ |3 [ Q( G4 y( |5 j; A
Step factor, 步长因子
1 Q5 F' `4 p3 V1 w6 XStepwise regression, 逐步回归. K* O, {% b6 @. r- P/ Z% r& F
Storage, 存
3 N. G# x7 [/ d9 R( z; RStrata, 层（复数）
+ I! }& w. m/ f) g1 A( VStratified sampling, 分层抽样5 I7 f. d; l; k O+ { ? ~7 t
Stratified sampling, 分层抽样% ?8 ] N( Q0 o$ w) N0 K1 b/ p
Strength, 强度
6 c1 h% E) D8 E, N: _Stringency, 严密性
$ X$ q' B- e, G% K" e. T$ m# `7 NStructural relationship, 结构关系
' f. X! v/ r& T9 bStudentized residual, 学生化残差/t化残差# n% U: [, S/ C& Y
Sub-class numbers, 次级组含量0 _+ k+ R% n' }- j1 i x
Subdividing, 分割+ i; U: i1 K* R
Sufficient statistic, 充分统计量! h$ \9 O j( T3 F, N! v4 r2 @
Sum of products, 积和; a' ^* l7 R3 ^" J+ i+ h
Sum of squares, 离差平方和
) [2 V, q8 r! c: s4 WSum of squares about regression, 回归平方和, S- `6 B& u3 J4 G; h& K
Sum of squares between groups, 组间平方和
8 x" e3 }2 a! e8 ASum of squares of partial regression, 偏回归平方和8 R/ ~9 ? ^3 K
Sure event, 必然事件9 y4 o6 ?( M% c, u7 f8 Y3 V
Survey, 调查
! R; M3 Q% ~' eSurvival, 生存分析
2 V/ |' h" u+ d* k- @) g, ^# ~Survival rate, 生存率0 ]1 Q. Q, U/ J# R
Suspended root gram, 悬吊根图
& E& v( c& @( r8 Q) d4 A6 |0 A+ _Symmetry, 对称
" p; I3 ~- V9 J' _: O$ ]% |) k% @/ iSystematic error, 系统误差- Y+ Y; E+ [4 n% Y; _/ b1 O
Systematic sampling, 系统抽样
( r9 h. P2 z! p2 `7 \- jTags, 标签
* G1 k- m6 h. ^, c9 wTail area, 尾部面积
8 p2 S+ l% e1 a gTail length, 尾长1 u) J# |$ D1 d% n6 y
Tail weight, 尾重
4 p, d" ~3 `/ d7 Y. cTangent line, 切线6 d. p) o. O# g& {- U3 d
Target distribution, 目标分布) N9 t4 _3 |& ^9 i
Taylor series, 泰勒级数
8 y1 c' q. `6 W& p* uTendency of dispersion, 离散趋势
; v& \5 S( Z, E, }9 {0 B1 G& `; CTesting of hypotheses, 假设检验, A1 u8 ~* E3 g6 T
Theoretical frequency, 理论频数$ }$ Y" K& N) v7 e1 e
Time series, 时间序列
$ W4 B* `# t* q( e2 k4 F3 gTolerance interval, 容忍区间6 L4 Y' k3 E& J9 c$ k- m* A
Tolerance lower limit, 容忍下限
$ V2 {* l! k5 LTolerance upper limit, 容忍上限
1 ]* m# j1 {- ATorsion, 扰率5 P$ U1 L6 A* l1 P. \& B; A; {
Total sum of square, 总平方和
; U8 {% m9 K* U& d+ c/ wTotal variation, 总变异& _7 P' t8 N# P- B' g. p. C
Transformation, 转换0 m M) S7 j1 r
Treatment, 处理
- \4 e' y; W5 C2 w3 O& `2 WTrend, 趋势* n8 h! o" F# X3 F! P3 c
Trend of percentage, 百分比趋势) a/ ]) f& ] B+ g+ j
Trial, 试验4 s! V7 j0 z* s/ ]- F, l# U
Trial and error method, 试错法 o% f" i; R) g+ S
Tuning constant, 细调常数
7 T* N3 C- d, G6 u4 PTwo sided test, 双向检验
2 h8 s- G% q2 x9 H2 w, VTwo-stage least squares, 二阶最小平方
# ~8 z+ J, S) V# d9 X* L# Y3 zTwo-stage sampling, 二阶段抽样
; Q+ W- c. F$ _0 k. t8 c4 DTwo-tailed test, 双侧检验: g& O0 s2 i; C0 y) f2 M
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
, t! m- R, M2 l$ }" M3 eTwo-way table, 双向表) \( o3 u: L5 x( P5 j& [9 P4 m
Type I error, 一类错误/α错误
3 W/ L, q6 j+ N+ a3 P- T3 e& W$ ^Type II error, 二类错误/β错误2 q$ t! N, p, B# R' |6 ^$ J
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
6 J- q7 v$ R# [1 ?1 FUnbiased estimate, 无偏估计2 Z, ?6 _" x4 z
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归' N f" S. l2 k
Unequal subclass number, 不等次级组含量3 {0 @" S: A" z4 y& q S
Ungrouped data, 不分组资料
7 I4 v- T" h, s) QUniform coordinate, 均匀坐标
* }/ j Q1 c1 h1 MUniform distribution, 均匀分布
- c* ?6 e3 b, ~1 a# j+ y1 k, EUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计6 L/ j% g8 q3 `# @+ Q( n- p
Unit, 单元! p0 @6 T1 r% _2 C
Unordered categories, 无序分类$ K7 V0 `+ B3 _! ?5 Q& l$ \0 m
Upper limit, 上限
& y; l" _7 `+ f4 T7 v. ? FUpward rank, 升秩
7 i2 M2 ?: G( N8 ?7 kVague concept, 模糊概念0 p8 \2 E! m4 h# r% w2 a, ?
Validity, 有效性: |9 k/ p8 t8 b/ H1 t
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计( j3 w! |. c& }; ^$ @
Variability, 变异性
4 w! {" N9 y$ J3 M3 t0 \Variable, 变量
% Y6 j. R5 j$ G4 nVariance, 方差
; q& b! s$ Q3 W# X& aVariation, 变异
0 K9 b/ Z! m6 ]! _Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转( Q/ @3 G+ A$ X. I3 m+ |
Volume of distribution, 容积/ o: ^6 p3 p, r4 o. S, T, \; s
W test, W检验
" o/ w& [2 I% I0 a1 s( p" ]- gWeibull distribution, 威布尔分布
4 _2 M+ C9 [4 h' WWeight, 权数
$ L0 I! X% a5 NWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验! i7 ?, b/ c+ B8 I5 [# t0 M, t
Weighted linear regression method, 加权直线回归
7 i k5 M" \5 ^. [3 xWeighted mean, 加权平均数! I, @) S- @ ^. |# p# V
Weighted mean square, 加权平均方差- \4 D1 Z0 m) N/ J7 m& `
Weighted sum of square, 加权平方和
( _2 q+ l( d4 [6 k3 }Weighting coefficient, 权重系数
* j a2 }$ u( a+ T! Y; d3 ^! CWeighting method, 加权法 5 K+ k$ l$ ^, e% b/ }5 k7 a; x
W-estimation, W估计量
. j, I9 h; ]/ P6 b' FW-estimation of location, 位置W估计量
" M* e* _# z7 }7 x5 W8 V) \# N, h( SWidth, 宽度
1 Q$ z: y; \& q8 @Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验* {1 w- J; C) a2 `# F4 Y2 e
Wild point, 野点/狂点
* T( @1 ]5 t$ l7 d$ d% m% SWild value, 野值/狂值
+ T! S* ]$ [) S4 ]$ b6 X! l! G3 l' |Winsorized mean, 缩尾均值" h! q/ X9 t! w# k& ?7 ^7 [
Withdraw, 失访 : c, @6 m0 I% W( t1 K5 {( P4 @
Youden's index, 尤登指数) E7 m% Z; I! u8 d2 F
Z test, Z检验% E0 `' y J) T
Zero correlation, 零相关
) }5 r+ D) w- _% n7 F" G$ fZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
