|
|
Absolute deviation, 绝对离差
E* s2 s$ b$ E+ t0 Z5 r- f# k5 hAbsolute number, 绝对数6 z1 |9 U2 e( n2 r- H; I
Absolute residuals, 绝对残差
3 P+ _9 T7 A# BAcceleration array, 加速度立体阵 X2 k0 ^8 B: A5 N7 @) g/ G3 z2 }
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度0 H0 n/ h* A' h" E7 f+ }7 t X
Acceleration normal, 法向加速度
% ] p# s: Q. ~/ ?' E: \Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
7 t' ~$ A- i( N( A: dAcceleration tangential, 切向加速度
) s1 b2 w& C1 B& X- I6 T0 s+ lAcceleration vector, 加速度向量
5 E3 E# X* T# q8 X* a. r6 p& y& F' {Acceptable hypothesis, 可接受假设1 s' D2 H( G6 J" ?# A% D7 y; k# [
Accumulation, 累积2 M' B$ ]( X' q N
Accuracy, 准确度
! U$ q, @3 [- D& H6 PActual frequency, 实际频数
) u7 A6 ?9 T: q; N" mAdaptive estimator, 自适应估计量4 R6 }; R$ Y5 ~
Addition, 相加
6 F7 W8 D' r5 D9 n8 U/ TAddition theorem, 加法定理
1 J4 n& V; E: JAdditivity, 可加性
9 ]* c9 \; K. N/ p: R: D. h. o K0 M6 JAdjusted rate, 调整率
7 h8 W' X1 z! c/ o9 r- W: e% tAdjusted value, 校正值) b' M' _( c& R
Admissible error, 容许误差, [ G6 `1 s/ S3 g9 P% Z9 {
Aggregation, 聚集性/ D2 P' B8 Z* ?0 A8 ]
Alternative hypothesis, 备择假设
1 z6 S3 N- p jAmong groups, 组间
% K/ H$ g* u0 T& M; ], U% hAmounts, 总量
3 C9 |, f$ [3 |6 TAnalysis of correlation, 相关分析( b- ~4 R, p, c: t/ J
Analysis of covariance, 协方差分析! h& @5 J+ N* o" n. i8 D. Q5 P9 W
Analysis of regression, 回归分析- c/ |( p- m2 l/ y
Analysis of time series, 时间序列分析$ X( r2 E, T4 C4 r: P) p J( q
Analysis of variance, 方差分析9 L* {1 @- j8 W3 L9 M
Angular transformation, 角转换
, s6 Q0 d. r# A3 O2 R% S& @ANOVA （analysis of variance）, 方差分析! Z- @3 |* [9 y! G: D: G% Q* l( y+ n
ANOVA Models, 方差分析模型
, R( ]0 J9 {& I2 RArcing, 弧/弧旋
E# P) v0 [: w$ j# GArcsine transformation, 反正弦变换8 a2 D+ R7 ?0 k# F* H, ~/ Z0 V
Area under the curve, 曲线面积% w) N% l8 J9 `
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ) O% _& N; w; C+ ?
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
4 A9 V7 g# n! n0 j' ~6 i+ \8 CArithmetic grid paper, 算术格纸0 h& l+ S2 e. `; Y4 ^9 P
Arithmetic mean, 算术平均数
# Z3 E8 T5 T: d9 t" h: dArrhenius relation, 艾恩尼斯关系/ A" r8 F% e+ D- X; ?
Assessing fit, 拟合的评估
6 x4 X/ J, F0 r- ]6 p$ x( U& jAssociative laws, 结合律* ]* K. r$ j6 ^6 _* W
Asymmetric distribution, 非对称分布
% w4 y. U5 s. T% E% B9 i5 w3 \, ^Asymptotic bias, 渐近偏倚( B7 D! X" }/ o/ J: N
Asymptotic efficiency, 渐近效率
6 L& w& i# ], nAsymptotic variance, 渐近方差
* i! v; B( y- v6 iAttributable risk, 归因危险度, d% U* G) R8 L% a8 H/ y4 s, N
Attribute data, 属性资料
3 o* S! O# u1 u9 k' VAttribution, 属性
8 W8 ^# n! k/ p7 g$ h) E/ vAutocorrelation, 自相关
+ A, x2 @3 z9 CAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
6 D2 Z* Q. d" ]: w- @7 RAverage, 平均数) n/ d5 D+ T: P! P
Average confidence interval length, 平均置信区间长度- L1 L3 X7 N% p( n# w0 B ~
Average growth rate, 平均增长率7 n1 K+ P& f% Y' Z* H* w
Bar chart, 条形图
1 m& w: l% U$ u oBar graph, 条形图
5 [ c$ ~. ?* pBase period, 基期7 D8 H, F% I) Q: }8 q; \2 `
Bayes' theorem , Bayes定理
) B M2 j. }# mBell-shaped curve, 钟形曲线4 c. l" j1 Z1 S) {" Z' b$ B
Bernoulli distribution, 伯努力分布( x2 h5 P4 y4 A H: K8 b
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
$ C- E. v& c8 b9 ^$ B e" F( xBias, 偏性
! o! Q$ n1 k, z+ g$ [0 E |4 ~4 QBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
; d- q8 }1 J4 w4 X, |( m2 b: @Binomial distribution, 二项分布
' W4 [$ \' R; x7 e+ b* [3 u5 {* D& ]Bisquare, 双平方. u- U3 L7 Z( V' K6 {! `
Bivariate Correlate, 二变量相关
+ A4 B! a7 [8 kBivariate normal distribution, 双变量正态分布
" t* O9 G a$ PBivariate normal population, 双变量正态总体
: e9 T5 v/ V! UBiweight interval, 双权区间
1 S4 S- ]* ^$ H' pBiweight M-estimator, 双权M估计量
: g; E4 {! c( e% b3 o6 U8 ^Block, 区组/配伍组
0 j6 E! _2 `( z) {* u% N6 H3 ]BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包5 u+ F8 I; T5 g1 F3 y
Boxplots, 箱线图/箱尾图/ y& Q/ t5 H0 s/ z8 H" y
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点" | Z& N$ R( ?! v) f; E& |1 J' J
Canonical correlation, 典型相关
' B# S! {& _0 l oCaption, 纵标目
, ]% q4 A4 _; ?- o2 I5 p# v& {/ m) ~Case-control study, 病例对照研究& I/ z9 p. y/ T6 L9 C8 h! O
Categorical variable, 分类变量
5 k0 a6 D6 b& o- ZCatenary, 悬链线, M+ Z# x! a8 m3 u; e% z
Cauchy distribution, 柯西分布
% e) F7 q' t. P" }4 T* GCause-and-effect relationship, 因果关系" H: M. J$ o% a" E" R( g' r4 b
Cell, 单元
: A/ Z/ g9 ^+ K7 D1 p; rCensoring, 终检
3 e4 s1 o7 N# y* k( b2 b. {; XCenter of symmetry, 对称中心
. @$ q8 `1 G8 s: B* i1 A$ i2 OCentering and scaling, 中心化和定标
; L7 J: z( U9 \8 k& t8 aCentral tendency, 集中趋势
4 V+ E3 A. ]6 {+ U5 CCentral value, 中心值9 ]7 d: v8 ~6 ^7 b% A( s4 s% ]
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测, A$ a* X; `4 A: A8 q. q
Chance, 机遇
: z6 {3 Y& ?; y( H; k$ e8 l- [Chance error, 随机误差
" U$ `7 e' i# A+ tChance variable, 随机变量
: Z" W2 K' o: t: r" ZCharacteristic equation, 特征方程
: g# O* _; [! p: l3 rCharacteristic root, 特征根 p% e4 e. {* _3 ], q
Characteristic vector, 特征向量& e0 W W* p' ~% x
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
, t5 U% ~2 Q( e) ZChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图7 i* z6 s8 u2 f7 E8 d1 }; i
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验( f G2 x, m0 c. s% B: S
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
1 U+ k! l* \9 R) F! S- dCircle chart, 圆图
8 r- Y# J2 b3 E7 D9 ?Class interval, 组距
) B! h# T$ t; P: oClass mid-value, 组中值 a7 q0 j2 W4 f. U) h
Class upper limit, 组上限3 P8 f- E, R" X2 q/ V. B% K
Classified variable, 分类变量
; ~5 A; n7 v8 g8 z; Q' R: x1 ACluster analysis, 聚类分析
! f5 W, i u) |6 V; B3 UCluster sampling, 整群抽样
8 M* m$ r- @$ W1 dCode, 代码
0 }) F3 Q, b# U3 H0 kCoded data, 编码数据7 l" l0 m1 u, m/ _, Y W
Coding, 编码) P7 i1 G; K9 k3 |/ B! R6 n
Coefficient of contingency, 列联系数
: o+ z+ ?; J8 q8 C4 z+ n0 yCoefficient of determination, 决定系数
; c% A6 V- i1 v) X) o0 RCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数/ ?# ?4 b( r8 ^) l3 o. }
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数8 y4 n. e' q Z6 X) W
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
5 A- v( _+ `$ p; b+ uCoefficient of rank correlation, 等级相关系数- _7 T8 o5 N1 U& Y; `
Coefficient of regression, 回归系数
8 E( y4 J5 S* a9 T2 ]Coefficient of skewness, 偏度系数: O2 O) m2 g* [8 {' y9 ^
Coefficient of variation, 变异系数
1 Y1 Y2 p1 F7 Q( Z) M1 R1 W# `Cohort study, 队列研究. n) N: |% T0 i
Column, 列5 t# V% H0 ~$ f9 G- [
Column effect, 列效应
& s5 ~, }- l6 ^( N; Z) ~6 x5 L& cColumn factor, 列因素
Q2 b$ d) W: wCombination pool, 合并
0 n; }. ~7 M$ d) M3 wCombinative table, 组合表
& \" |+ q( e# S6 OCommon factor, 共性因子0 e& V, |; j5 }
Common regression coefficient, 公共回归系数
' L" N$ o7 M4 i3 Q, u' f' wCommon value, 共同值
5 B$ S2 I' w$ wCommon variance, 公共方差8 f: w2 M- t) S! D: a9 ?7 w3 K+ s
Common variation, 公共变异
4 [- S) ~" {: _Communality variance, 共性方差
: G2 }/ j( E/ p% wComparability, 可比性& F6 ~0 K1 h, k+ Q6 l8 Y+ @
Comparison of bathes, 批比较
4 d4 H: P% l# x4 r9 pComparison value, 比较值
; K: U2 l S! ^+ S; {6 L# ACompartment model, 分部模型
4 D8 J3 {& p% ~+ E1 }9 O6 GCompassion, 伸缩8 n5 _3 K! |; ~6 a
Complement of an event, 补事件
7 f! k" G3 y% M8 D- t1 {& ^- FComplete association, 完全正相关
: D3 i6 I2 @8 F* [/ s; Y. kComplete dissociation, 完全不相关6 p( V+ t2 S5 ^! Y8 A. W$ e
Complete statistics, 完备统计量5 @7 }: y4 s$ K% N. ~) ~
Completely randomized design, 完全随机化设计
# W) q2 X: N4 D1 eComposite event, 联合事件- q ?& W4 S- O
Composite events, 复合事件
* S) M z, n( H5 T4 N6 OConcavity, 凹性
& p \; }! v- R" D6 qConditional expectation, 条件期望( F0 W* z# ?9 h8 W- g& \, q
Conditional likelihood, 条件似然8 V+ G' ?1 O$ e4 E
Conditional probability, 条件概率
7 l$ [; b' s0 M/ ^. R0 ?Conditionally linear, 依条件线性6 _$ h! C8 S) D" y2 o" _6 ?- d
Confidence interval, 置信区间
7 g: W" Z$ T! d' n% \Confidence limit, 置信限
) |# T" h/ d4 P5 d5 L) X. ^Confidence lower limit, 置信下限, C) y1 \* \$ c+ W+ ^) F4 E
Confidence upper limit, 置信上限
5 w! s' b. X* j" A1 j. K5 j. UConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 W9 @) c* Z# I5 \+ X; ZConfirmatory research, 证实性实验研究2 m0 O: W1 \4 W4 q4 P, M8 @
Confounding factor, 混杂因素4 r. M9 n0 ~( A% Y+ n; J% B
Conjoint, 联合分析0 _* x/ T3 U' V6 w# [
Consistency, 相合性! _5 V$ C, K9 w) x- `" P
Consistency check, 一致性检验8 q2 X! P9 U& `$ B) P
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计5 u8 z9 y3 ]7 ~" K9 G& M6 K8 k
Consistent estimate, 相合估计
. W, H7 x7 N" H4 I9 T% oConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归( a7 |( v$ ^( I+ r2 V6 U
Constraint, 约束2 o) c* s, z+ i
Contaminated distribution, 污染分布2 L5 ~4 ]2 B& P7 }7 b) _ j
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
# Y; N5 k' o2 s' W5 ZContaminated normal distribution, 污染正态分布' z6 g' O. C7 R/ v
Contamination, 污染9 [6 K! p U8 F
Contamination model, 污染模型
, j4 v s$ g7 |% @8 k% i: `Contingency table, 列联表* Z2 o! J; ^5 H' |5 E, G' d
Contour, 边界线; b& f$ o X: j( ^: P; ^
Contribution rate, 贡献率
# G" x# g( \2 x! L. Q' }% U% iControl, 对照
7 E- L8 ^/ |$ I3 XControlled experiments, 对照实验! R, q, O. W1 w& r
Conventional depth, 常规深度
6 g% E, B+ d" F) P: [0 [: L S' zConvolution, 卷积& B/ \% ^0 G: C: X4 a4 ?
Corrected factor, 校正因子
Z8 A. Y6 P: b' ?2 y. UCorrected mean, 校正均值
+ ~. O( n+ z3 n, ~3 {( O- |. JCorrection coefficient, 校正系数
# `9 h7 ?2 H/ f+ i" e8 M; c# {Correctness, 正确性 _) e6 F* ~, T5 \7 Q, ~0 l" M- S
Correlation coefficient, 相关系数
+ }$ [, G4 J9 B5 qCorrelation index, 相关指数; G% A) T) m* H9 }
Correspondence, 对应/ W- P6 G8 b ]3 S
Counting, 计数
+ N w; P. @% R, ZCounts, 计数/频数
$ J$ S8 `5 d; }5 jCovariance, 协方差
, Y: k7 q2 d! D0 t. S5 F/ t# gCovariant, 共变
8 r$ n" d' e+ c! Z; fCox Regression, Cox回归8 V: {% ]3 h2 X# J- O
Criteria for fitting, 拟合准则
; V* C h7 z2 ]+ dCriteria of least squares, 最小二乘准则
4 |# E9 {: H; ~! F: Q6 n5 n5 `Critical ratio, 临界比: ]* h2 ^% q- a9 m4 d
Critical region, 拒绝域
; S. U2 ]6 n6 Y2 T& ZCritical value, 临界值
% s$ p& D' d: b5 uCross-over design, 交叉设计
2 _8 v8 b$ V/ c! b7 n. |Cross-section analysis, 横断面分析1 W9 P+ p' `) X) q5 B1 L
Cross-section survey, 横断面调查( q, N! H, Q; D
Crosstabs , 交叉表 / l1 O8 w- g, W2 E* D; [
Cross-tabulation table, 复合表; g/ ^8 j$ l1 D; ]& O. v) g" g7 t
Cube root, 立方根9 d: @% R, W4 U9 b5 g
Cumulative distribution function, 分布函数( r1 N4 I& b8 F7 S" P
Cumulative probability, 累计概率
- L) U q s' WCurvature, 曲率/弯曲5 d$ z4 D$ t4 o0 M- w. H
Curvature, 曲率
l4 o) y) k$ N' aCurve fit , 曲线拟和
" k: L# w0 m5 z) K+ z6 g- w# aCurve fitting, 曲线拟合
8 F% ^. _: F* r: Z& HCurvilinear regression, 曲线回归
& a* r \; z6 J" }Curvilinear relation, 曲线关系
2 V1 B7 y. c8 \2 jCut-and-try method, 尝试法. P- b R5 G. J* b. j4 }/ ^
Cycle, 周期
% U9 J$ l, O7 nCyclist, 周期性
1 U4 _. H5 d2 J$ Q: b' ~0 k+ S6 kD test, D检验
1 S4 [) z4 H, v! ?# |! S* XData acquisition, 资料收集
1 D7 M- o- Y/ rData bank, 数据库
2 r w+ D3 i: X7 N3 }3 v# g2 K- WData capacity, 数据容量- h" a) }: o4 w, S/ h! `
Data deficiencies, 数据缺乏6 m0 `5 h. ]5 w4 x& p3 G6 v
Data handling, 数据处理8 a1 ~% x# u4 O3 A& @# j
Data manipulation, 数据处理
, _9 b/ p3 ^3 f3 v' Z4 g, {* T7 sData processing, 数据处理
. D. @+ p7 r0 N# ~Data reduction, 数据缩减/ L2 I" B i* J* V, i G* w
Data set, 数据集
! {. n; u+ C" L& k! EData sources, 数据来源8 M% b: i9 n' s
Data transformation, 数据变换% K; @- Q/ k! T6 s0 Z& a% M, F
Data validity, 数据有效性+ M% W0 l+ S. E5 M5 y$ v
Data-in, 数据输入
6 e$ l6 ?+ J E% A7 bData-out, 数据输出
/ K4 j/ i8 G' K: dDead time, 停滞期
. T, F( P: T1 TDegree of freedom, 自由度
; i5 E |1 q% U4 |Degree of precision, 精密度. v2 L' G2 h' N" N4 \+ D
Degree of reliability, 可靠性程度
3 P. R1 v6 d" R# t9 G& C0 A" y qDegression, 递减
7 S- E* o( |: X0 H+ \2 I+ K5 @; z& KDensity function, 密度函数
; N: ?0 U: Y# dDensity of data points, 数据点的密度9 m. k$ ?1 u- N- z) t( j. p C
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
) H C0 m$ ~, h2 ^" v& v+ q9 BDependent variable, 因变量
5 t4 ?) o* E" |9 _5 ]Depth, 深度
" l4 j; r6 U; T7 p. p! VDerivative matrix, 导数矩阵
9 `7 }& `% p, lDerivative-free methods, 无导数方法2 Y3 f# O. p6 |6 F1 s
Design, 设计
- Z n0 w0 e0 N- ~2 X0 l6 UDeterminacy, 确定性7 N( s# r8 o9 h: ]/ V% H3 A
Determinant, 行列式+ l: T, b6 A8 E8 y5 p( d1 V
Determinant, 决定因素) {+ D& d; P6 K
Deviation, 离差
T# Z" N. t. A! s3 BDeviation from average, 离均差5 e" K) P# o: d8 ? V8 o0 B
Diagnostic plot, 诊断图8 N% _" b" A& v4 j6 p# P9 t
Dichotomous variable, 二分变量
5 x. Z9 S' k% m& Q& x6 |Differential equation, 微分方程- B- i. P9 \4 Y. ]; \+ Z% @
Direct standardization, 直接标准化法
! P$ p! e7 x( W0 i uDiscrete variable, 离散型变量) S( [! U, O& a/ J
DISCRIMINANT, 判断
" O7 P1 y0 p% {( J1 K5 x% [0 d( j4 \) vDiscriminant analysis, 判别分析# r+ J9 e% P9 U$ W
Discriminant coefficient, 判别系数5 o# B! h8 x- f' B2 z2 O" O5 J
Discriminant function, 判别值
. a% N1 W6 W. D2 PDispersion, 散布/分散度
/ x9 V% ]" c% ~: J% R/ JDisproportional, 不成比例的
$ S, ]" ^2 ~3 @, f5 a* c5 uDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量) K% _4 ~4 x- X% o, D
Distribution free, 分布无关性/免分布
$ E# K6 `2 ^0 m. ], `* iDistribution shape, 分布形状
/ w/ D! ^8 W' e, F8 t9 WDistribution-free method, 任意分布法
! Y' m; ?4 n3 n+ H8 Y5 zDistributive laws, 分配律* _$ L% X5 o: e2 l1 W7 h
Disturbance, 随机扰动项' ^. I6 _* W8 n5 J" O$ W
Dose response curve, 剂量反应曲线" L* ^. z- b/ J
Double blind method, 双盲法8 s; H, }$ Y) R) Y' ^
Double blind trial, 双盲试验+ T& ^" B+ m; A
Double exponential distribution, 双指数分布: I) K4 B' R0 W' g3 q1 A. q
Double logarithmic, 双对数7 V0 f8 [1 D8 M8 z9 B2 Q0 O" Z8 j( u
Downward rank, 降秩7 G8 A6 s N7 {8 [3 w5 o5 Y$ |) t
Dual-space plot, 对偶空间图
0 t9 _6 a% Y4 }: ?DUD, 无导数方法 o9 u# Y3 i4 u2 G# q
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法9 t- K7 x8 R3 z1 B1 E& v4 j* i
Effect, 实验效应
0 l2 _5 a2 _0 [5 l0 JEigenvalue, 特征值
9 B1 f: v. s1 v7 I3 NEigenvector, 特征向量# W& X# A* A: _& B. A% R# _3 D! v
Ellipse, 椭圆
; _7 W" A! H- `1 S0 _Empirical distribution, 经验分布% ^0 f5 h- {* F, r
Empirical probability, 经验概率单位, p. @/ }9 y% N4 }
Enumeration data, 计数资料
- G- }( I( c9 b e5 @ a; MEqual sun-class number, 相等次级组含量
7 Q! ~% Z$ f7 J% u. [Equally likely, 等可能) g3 S) K% t, H. S3 J
Equivariance, 同变性
( h# K9 ~- C* k, @9 ~2 I- M, s" yError, 误差/错误; W0 [# r8 g5 h: T: z
Error of estimate, 估计误差
0 y, i8 U- \/ L* [* TError type I, 第一类错误
4 {; `" h3 \5 l' {: ]$ FError type II, 第二类错误$ f. \6 f1 m) ]6 r' ]& I2 ~& x B
Estimand, 被估量% i( e d0 U8 O' X+ N1 h
Estimated error mean squares, 估计误差均方
3 b! h% x) E1 e9 K: @Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
1 U) V7 Q) D) M+ D$ X4 I6 Q$ gEuclidean distance, 欧式距离1 o* O: u- _: Q: a2 X, p# |4 G! g
Event, 事件( c7 s. ~# d$ g! ~7 A1 `! e
Event, 事件! G9 ^3 {: P0 j3 ]& y
Exceptional data point, 异常数据点
- @( Q: Q/ @( o# Q& HExpectation plane, 期望平面
# y' n3 Q) k; dExpectation surface, 期望曲面
9 X% s! ], V3 r+ l) U- b$ _2 pExpected values, 期望值1 c+ K$ G* `/ s
Experiment, 实验
$ _% A6 J- L; \& Q0 K! }Experimental sampling, 试验抽样
2 g6 u6 ]: M( E9 P8 n% _0 hExperimental unit, 试验单位; d% Y: M9 Y3 d( e* ?
Explanatory variable, 说明变量1 _8 i( U" J% J( }5 S ^6 R
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
8 x' A& C+ G( d9 h" I" ~Explore Summarize, 探索-摘要2 Z6 p$ _$ K0 \, C
Exponential curve, 指数曲线* o2 k0 ?5 d0 J- R
Exponential growth, 指数式增长
. K& i* t! c8 K# ^/ F4 eEXSMOOTH, 指数平滑方法 ' I2 o6 l8 ]+ D& C
Extended fit, 扩充拟合
, q6 B7 X( u6 H/ ?* j9 QExtra parameter, 附加参数+ a6 a4 ^6 i! [/ t$ A: @
Extrapolation, 外推法
' q3 `' {0 S) u8 ~/ ?Extreme observation, 末端观测值; Y9 e7 E0 E# W2 ?+ q5 d
Extremes, 极端值/极值
& y, p4 }; s7 A9 n$ ~" AF distribution, F分布! P$ L9 q3 V& D) W, h, g
F test, F检验
& \* R, I$ T. d EFactor, 因素/因子- Q7 v) z; Y$ @* z7 u& V+ x
Factor analysis, 因子分析2 I1 Q' x( }, [
Factor Analysis, 因子分析
* X3 i( \0 t+ I/ \Factor score, 因子得分 9 O$ h2 S) q) t9 L9 g8 S* s
Factorial, 阶乘' ]: i m1 ~: M# Y- y, l( x
Factorial design, 析因试验设计
# _- G7 h6 M% H7 @/ G! L9 u( pFalse negative, 假阴性
# J8 `( r4 b. j3 c& f: o. ~False negative error, 假阴性错误/ z7 ]- c. z% c; |2 B% ?. O+ N
Family of distributions, 分布族- s2 r* p4 P; x: p2 h s
Family of estimators, 估计量族( h' p& B% C h [1 `; Z1 \* ~) ~
Fanning, 扇面
" M& s: ~4 e* J3 {! ?9 mFatality rate, 病死率8 X6 N* q: I6 \9 Z. K+ q# D( b: G( J0 T
Field investigation, 现场调查, V& N1 F( |, K, z' @( ?1 P
Field survey, 现场调查
7 y% ?) u7 p' s o; ?+ {6 ~$ cFinite population, 有限总体: W2 \! \" B% ]
Finite-sample, 有限样本9 g" V+ D' W% ^) Z M6 }
First derivative, 一阶导数. l+ p1 ^. b* w- s% i, I( G+ y
First principal component, 第一主成分0 V$ S3 R6 F4 e/ ~8 K5 y
First quartile, 第一四分位数
2 A/ ~0 n% f) q- i2 s M! w' Z! wFisher information, 费雪信息量
2 p! V6 N: ?% f$ x* V* p. O/ v# wFitted value, 拟合值. q4 O0 G4 P9 Y6 D1 X) k1 O
Fitting a curve, 曲线拟合. o9 @; Z' S3 z# X+ o5 K9 @ `" D
Fixed base, 定基
1 h! ]* V7 ?5 N) I& f2 IFluctuation, 随机起伏# P5 [& i+ a+ @) e0 Y f
Forecast, 预测
1 f& e9 C- Q4 ~Four fold table, 四格表8 t1 b2 p: x' Y# m
Fourth, 四分点2 o3 C7 ?: q+ ]6 Y
Fraction blow, 左侧比率, S7 r$ X# A. [3 K$ I( n
Fractional error, 相对误差
! m6 a- h" Q4 P9 e7 _- E7 XFrequency, 频率
" b7 t* S* W7 JFrequency polygon, 频数多边图 j8 \; O' a% |- D8 _0 |& o: K$ k
Frontier point, 界限点6 y' e5 u% m5 ] m- g/ M2 \
Function relationship, 泛函关系
4 Y0 S* G3 \! x- }+ UGamma distribution, 伽玛分布2 L. r, c( e! L1 y/ }& v( ]
Gauss increment, 高斯增量, K+ V5 ]* d% Q' ~+ S
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
4 J7 r6 w3 s. Y6 DGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量( f" `; p' S* a ~# @5 L8 j; x
General census, 全面普查
8 A% E# j+ \; i$ ?, y! ]! _' d$ ^7 q6 LGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
# X% x. ?& ] `8 s- q+ `% i; Y! JGeometric mean, 几何平均数
. N; I+ P: s1 sGini's mean difference, 基尼均差
3 }3 e) ^& |5 M; }2 h2 WGLM (General liner models), 一般线性模型
% Z/ p, b' F0 y2 j+ ^Goodness of fit, 拟和优度/配合度
o( f) }% v* P4 S7 lGradient of determinant, 行列式的梯度
: ^, Z7 X- t% n8 aGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
, a/ p4 X b- X' _9 N1 [# UGrand mean, 总均值
2 e! _* f6 e0 Q" m* ?1 UGross errors, 重大错误
( t2 V" k, K1 l# l, J& c: k& c8 LGross-error sensitivity, 大错敏感度# k; }* U8 B" d! T6 D
Group averages, 分组平均7 o m; r, q, m; d. r
Grouped data, 分组资料
/ {- f" R9 K8 I8 M9 I0 t/ ^" NGuessed mean, 假定平均数$ e9 M: M0 [+ n8 g
Half-life, 半衰期
6 e/ C8 {/ z- r& z# l d+ y1 gHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
( d1 |& L% Y. m" A7 XHappenstance, 偶然事件4 l4 J( K# R: P' m* h1 x! ]8 F
Harmonic mean, 调和均数
1 |. G' Q" X5 Z- G' _Hazard function, 风险均数, f. F+ z; p$ Y. O- Y2 V% ]$ R/ i1 L
Hazard rate, 风险率* q7 n2 G0 H" P: O. g
Heading, 标目
1 N: J9 j6 Q5 J% ?! r8 S, xHeavy-tailed distribution, 重尾分布5 m I& e7 W3 Q5 \4 e* J0 a
Hessian array, 海森立体阵
. [6 _1 [1 t* i' T0 |Heterogeneity, 不同质% w9 N7 [! o1 D0 B
Heterogeneity of variance, 方差不齐 / V/ m( _. z1 p: Q6 S
Hierarchical classification, 组内分组# _4 n% K6 i( _4 A) ?. R
Hierarchical clustering method, 系统聚类法+ T+ S) e9 X+ z5 d& w1 a1 J
High-leverage point, 高杠杆率点 _( s+ h8 M/ L9 z" u* O
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型0 m+ M/ A* P; } @
Hinge, 折叶点
$ E$ [) K- r, d, s0 v i$ WHistogram, 直方图" G0 k" v& y. h" U
Historical cohort study, 历史性队列研究 7 _1 v/ G2 ~4 K
Holes, 空洞' W) d+ [* t9 m8 n* c: {! _! ^9 x( ~6 u
HOMALS, 多重响应分析
5 b" c2 ~9 G8 u7 [Homogeneity of variance, 方差齐性
7 Y. E0 I0 w& U; D, q( iHomogeneity test, 齐性检验: f$ J' \; {. i
Huber M-estimators, 休伯M估计量2 O& @, s/ l) d5 j8 z2 T
Hyperbola, 双曲线4 ?- s) K0 Y. ^6 ]: }0 w! l% ]/ V
Hypothesis testing, 假设检验
: H l5 l% P2 L! yHypothetical universe, 假设总体
$ p$ [/ M, S# A0 C+ MImpossible event, 不可能事件; ~+ C; m- u9 F3 I; ~, e6 s
Independence, 独立性& D, a$ R) N' _7 R; r% ^$ u! A, Z5 p
Independent variable, 自变量+ P( L6 X8 ^6 {; }2 d# m6 F
Index, 指标/指数: G2 c) F. B9 l- F# d$ C
Indirect standardization, 间接标准化法. `# G1 {& C% U" M! {' h5 @
Individual, 个体
/ f& ?& w+ l$ I, W" o) n. jInference band, 推断带
0 w. y6 I- h) p, w& k( E4 ?Infinite population, 无限总体) S1 Q) t, D2 Q: G' G6 W, | v
Infinitely great, 无穷大
% ]9 i. U$ n( WInfinitely small, 无穷小/ s) ^* k5 Z! Y. ~- F3 n* W- a4 O& T4 U
Influence curve, 影响曲线
* H! T4 U+ |6 E1 N& J5 U+ U$ {) X9 SInformation capacity, 信息容量
5 @$ h9 ~) f8 P6 w9 OInitial condition, 初始条件 M- k1 }3 H* w9 K* ^
Initial estimate, 初始估计值6 o3 Y: z8 M: L& x3 ^- G
Initial level, 最初水平! }0 ]; O* ~, C, D& v" I+ \# E
Interaction, 交互作用
% J T S- ]$ ?* lInteraction terms, 交互作用项+ j+ H# d" O% o/ b* P8 |6 Q
Intercept, 截距# ?4 ]' i# \; c( [* D( m
Interpolation, 内插法
$ q n. m6 P- M9 W3 w3 E5 o* IInterquartile range, 四分位距
0 O/ e0 k* R2 c5 NInterval estimation, 区间估计
. b d: g, c/ d/ H3 y+ S' CIntervals of equal probability, 等概率区间
; Y6 w9 z: ?% n% M! nIntrinsic curvature, 固有曲率0 k0 T/ V6 {$ P3 N7 i) n4 Q* A, K
Invariance, 不变性
1 }! k# }! x L5 g' `Inverse matrix, 逆矩阵' p! g3 ?. X% d9 A- W# G3 q5 y
Inverse probability, 逆概率& w" `3 t% Y8 | k. f7 ^: K
Inverse sine transformation, 反正弦变换
' e% n V \6 O6 @; [Iteration, 迭代 ! c* f' l) J% L- R$ o
Jacobian determinant, 雅可比行列式
. i1 T/ f8 i# i* g8 Y* X2 iJoint distribution function, 分布函数
& K( F+ Z5 s8 }5 [; g2 |Joint probability, 联合概率" K" l: G5 o r/ t2 `$ m
Joint probability distribution, 联合概率分布' T2 O% v6 l# _) o, w# Q1 ]
K means method, 逐步聚类法; b* U: z1 p2 C) M
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
$ L8 K1 q! W1 U/ fKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
$ |" p& n3 t6 ]6 bKendall's rank correlation, Kendall等级相关
; x1 Y! D! a5 O! ~* _/ W# \; P( fKinetic, 动力学% G# ~! c M/ e6 E$ x5 i" m
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验5 {9 {3 c# \8 }+ P
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验0 a l3 Z( o) h
Kurtosis, 峰度7 i- ~5 W+ u7 E5 D/ E
Lack of fit, 失拟( ^8 {7 |; o; W( |. T$ b x
Ladder of powers, 幂阶梯
' C W# H' j1 Y% \9 eLag, 滞后# F& D* }3 A* X/ q' z) [
Large sample, 大样本
! B6 j. g$ P9 S T) u" w$ ^Large sample test, 大样本检验
' @( m/ p: j2 |% G p% i/ L: Q# ?Latin square, 拉丁方
1 H* n* n8 n; R5 Q5 E- o' XLatin square design, 拉丁方设计8 L2 G' L" ^- [. H" w
Leakage, 泄漏8 n2 n8 ?3 i- K4 l
Least favorable configuration, 最不利构形8 l0 T+ {7 O9 \/ V) U# \
Least favorable distribution, 最不利分布* R0 y, Q9 x" U& g: n
Least significant difference, 最小显著差法( D* P W* s/ |% `9 C
Least square method, 最小二乘法" e8 W/ f3 b. }( L' S
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
- e+ @! F2 m1 e; xLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合2 F7 u' `4 C+ w: D2 \
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线( Y2 z- X- @+ \1 d- t
Legend, 图例
% e$ P. G3 O' p+ V: `) h OL-estimator, L估计量: \5 ^7 t4 e1 A
L-estimator of location, 位置L估计量
0 k" `# B6 i3 M( G' }/ eL-estimator of scale, 尺度L估计量4 u% B) J& ?# i9 R9 O
Level, 水平' Y H& O/ w/ }& t
Life expectance, 预期期望寿命$ M! K* I' s) s9 H, h4 q3 N7 F
Life table, 寿命表4 N, T8 ~1 u/ s- m* C: i
Life table method, 生命表法6 N+ H% |* j9 E* b% H2 O# X
Light-tailed distribution, 轻尾分布' P C5 N& k) w* j( S
Likelihood function, 似然函数4 K# F2 H; Y, g% E2 v3 U
Likelihood ratio, 似然比& Z" }( F6 a! r$ i
line graph, 线图- G$ J. \/ B" P% S4 N' l# z
Linear correlation, 直线相关1 [# ?3 |: T8 ^% A+ h8 h4 O
Linear equation, 线性方程: ^( E' U) F: r( P
Linear programming, 线性规划
; }) s% {" a; B/ x0 F4 l4 O2 {Linear regression, 直线回归
! D T6 F' G( _' ?1 yLinear Regression, 线性回归; }$ G- c" M# _" Y
Linear trend, 线性趋势3 v R' Y; F7 f7 e
Loading, 载荷 4 L- D0 @ I/ B8 ~1 f
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性6 F$ \& x" P1 L( X$ b5 n
Location equivariance, 位置同变性" b& |4 v9 @7 J8 ^9 [" I/ h* Z
Location invariance, 位置不变性 R9 ? e$ S, u3 Y& {* C; w. k& T
Location scale family, 位置尺度族# n2 H. C D, E' Z
Log rank test, 时序检验
3 i4 u8 P- x& W, E uLogarithmic curve, 对数曲线% T& u; \( p) Q' _; w+ O
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布. I4 f! G. l" w' ?1 {! B+ k
Logarithmic scale, 对数尺度+ ]/ k5 E1 Q' |: D* }$ N
Logarithmic transformation, 对数变换2 Z( a s1 l M( V! ?1 _
Logic check, 逻辑检查9 M# P5 k0 h7 C
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
2 j% y q, ]5 u- M9 kLogit transformation, Logit转换
7 @; l! U) A$ r5 ^( m, E8 B: fLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ! v- v3 s& e- f
Lognormal distribution, 对数正态分布
- c/ `( t0 H- P. {& ~: x1 dLost function, 损失函数
# T' ~3 j! v, G( J7 l7 hLow correlation, 低度相关
9 a8 t% W# ^: `0 U& RLower limit, 下限
, Y7 y! z) p/ i7 H! M6 C) LLowest-attained variance, 最小可达方差4 t8 n$ N7 i. x9 {" R6 q! D- Q
LSD, 最小显著差法的简称
6 q+ H8 s8 W1 k* E: ^! \6 uLurking variable, 潜在变量
( O1 @, t/ c! y3 R4 n) b# q, U% bMain effect, 主效应
7 O7 S2 q) f2 n% Y- UMajor heading, 主辞标目: F' _6 W# j( V+ b" E2 A
Marginal density function, 边缘密度函数
" O/ J' ?' W9 W% Q- oMarginal probability, 边缘概率
; P; ?5 _3 K1 W" oMarginal probability distribution, 边缘概率分布
5 u/ d8 o; b( y) v x6 }0 g5 @Matched data, 配对资料. P5 s* P' z7 T8 j. N6 ]
Matched distribution, 匹配过分布
. h! G1 M4 ^" |1 FMatching of distribution, 分布的匹配9 q* u; O( ~- |+ S
Matching of transformation, 变换的匹配( Z6 V- ], }' w4 N4 _
Mathematical expectation, 数学期望
: M0 S! G8 h$ k7 [2 E8 jMathematical model, 数学模型
2 m I& [( |$ k4 yMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量. B$ u; m U( T' ?; d0 B$ c4 C
Maximum likelihood method, 最大似然法
! K1 ?1 Z8 ?: qMean, 均数
0 @4 o1 |# d* r ]3 [8 K$ jMean squares between groups, 组间均方
# W+ S4 X5 Z$ N4 j+ qMean squares within group, 组内均方5 v6 W0 u) t0 B; C
Means (Compare means), 均值-均值比较
* T4 m T; O0 FMedian, 中位数
5 X2 X0 U/ u R& P3 pMedian effective dose, 半数效量' M; }1 L4 K8 L+ u2 t) ]1 \
Median lethal dose, 半数致死量
5 U! {8 ]7 ]0 o) f% |. ?, z8 l2 gMedian polish, 中位数平滑2 v( q1 k# ?2 `0 X5 k- F
Median test, 中位数检验- u% U& g( b S- g4 }0 Z* r; s& `
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
% w4 z2 f+ m( q# {# SMinimum distance estimation, 最小距离估计! y2 T, y4 {. N
Minimum effective dose, 最小有效量
2 H s; k& b. DMinimum lethal dose, 最小致死量
. S; ?' A: ?2 T* _2 n( t; DMinimum variance estimator, 最小方差估计量# r6 X9 X! |( s1 j3 G5 P, i
MINITAB, 统计软件包* H# ?* c& H$ r
Minor heading, 宾词标目
% h: g) I- I) K7 `3 e, `Missing data, 缺失值: q# N# j3 v, L5 O) L
Model specification, 模型的确定2 y1 I. A+ u$ n' `# e! c4 C. G
Modeling Statistics , 模型统计2 ]. `. Y5 u J f
Models for outliers, 离群值模型
9 ~! e6 W& G0 H5 Y% B7 z v9 nModifying the model, 模型的修正. m' | r4 a, M1 i& H
Modulus of continuity, 连续性模
5 h' X- N2 a! ~ T: aMorbidity, 发病率
+ l& u3 W/ o3 kMost favorable configuration, 最有利构形
8 ~; g8 i5 K' ^) J0 h* Y1 i2 w. k8 ~Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
b4 ?& K: ^9 s) g/ r" N6 CMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
6 n6 x2 |- @$ @4 }( z* |0 lMultiple comparison, 多重比较
/ R* o. Z8 k" A% }, jMultiple correlation , 复相关9 e. I- W9 k$ q* D. ]! c2 t
Multiple covariance, 多元协方差
0 L' h) u7 p0 `! sMultiple linear regression, 多元线性回归/ N- _( ]6 u) }( T
Multiple response , 多重选项
' Y* q' D" O$ q! v4 S1 P' mMultiple solutions, 多解% T- H4 }1 F- F- w4 d4 ~
Multiplication theorem, 乘法定理
2 x" l( G# z2 z, @Multiresponse, 多元响应: L# u. j* c. e1 I9 e
Multi-stage sampling, 多阶段抽样8 S) c1 y, f) j6 C2 J
Multivariate T distribution, 多元T分布
6 t9 Y9 r) a/ K$ C& I3 N) g9 PMutual exclusive, 互不相容& H$ N" L$ o' o5 u6 d, m$ T9 G
Mutual independence, 互相独立! N& l% b; m8 L) y6 {
Natural boundary, 自然边界/ S- g( v3 W, k- i
Natural dead, 自然死亡' t# {' g3 o8 O, W g% V
Natural zero, 自然零. U4 X" d/ G7 r. Z3 h
Negative correlation, 负相关8 I) ~7 d; D+ ]! K1 l! N( R9 U: f
Negative linear correlation, 负线性相关
; C$ {7 H2 M4 S/ u6 t- |7 d. ZNegatively skewed, 负偏
% o$ t5 z$ T% f8 N2 ^Newman-Keuls method, q检验3 Y( f1 N- b" L7 Z: z* `) ?
NK method, q检验
( Y# h( O7 e! @0 l# C5 E' b1 WNo statistical significance, 无统计意义
: v/ }4 f; L1 \, yNominal variable, 名义变量
; k" s" |5 ?2 h' f# t: ANonconstancy of variability, 变异的非定常性7 |! A7 w2 h5 b, o4 M( `8 e# b
Nonlinear regression, 非线性相关
' ?% o- L {& v- W9 cNonparametric statistics, 非参数统计
. X/ e9 y _: b) S7 Y YNonparametric test, 非参数检验
* k$ D) M6 W) V9 _; O4 R ]" H) u. ~Nonparametric tests, 非参数检验* g, C3 H1 `3 X
Normal deviate, 正态离差- k8 l f6 J, A+ ^( S
Normal distribution, 正态分布- `' k; O+ Q/ L( l
Normal equation, 正规方程组0 y ^8 x8 |% i2 r
Normal ranges, 正常范围+ d6 P4 b* u/ H6 M
Normal value, 正常值3 b6 |: x5 n2 E- E9 T& i
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数 ^, G! y! A* c
Null hypothesis, 无效假设 + ` x4 F1 o# l1 F6 n8 O
Numerical variable, 数值变量& p- @% m/ c. s6 B" Y/ s; u
Objective function, 目标函数
0 A( b3 O1 w1 lObservation unit, 观察单位. A5 k/ M9 G/ T3 j+ @
Observed value, 观察值# I0 l+ V9 u! s- @9 x
One sided test, 单侧检验+ w2 Z c, p; K3 a6 K- l
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
# j4 H1 z6 [9 a8 Z: ^Oneway ANOVA , 单因素方差分析" n m. J8 o" K
Open sequential trial, 开放型序贯设计
: F! v" R" O' R9 X: O' {Optrim, 优切尾
# Y2 J& N8 \& u1 B: D2 w5 bOptrim efficiency, 优切尾效率, t' N4 m. h7 T& w/ u
Order statistics, 顺序统计量% N* W' A3 h# m
Ordered categories, 有序分类
7 P& Q% j* s. M/ W- M: ROrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归& T) R3 c4 c. \3 {0 C
Ordinal variable, 有序变量
5 k3 I' \* H8 A6 E( f: y& aOrthogonal basis, 正交基
7 _# w$ t% T, f3 q' o5 c! IOrthogonal design, 正交试验设计8 v& s& d+ L7 V0 q7 h
Orthogonality conditions, 正交条件5 w+ J; c& X( P4 D
ORTHOPLAN, 正交设计 2 t3 K0 H/ M+ |+ e* M! M. G
Outlier cutoffs, 离群值截断点" O( e$ b1 q: M/ w& d
Outliers, 极端值) q, q+ \$ Z" K0 R
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 % V( }" F3 \4 Y5 N
Overshoot, 迭代过度' P$ U0 a$ B4 f7 |( a- ~
Paired design, 配对设计
' M" N( k( a' W8 K3 b/ I& F7 qPaired sample, 配对样本+ D- c$ ?- y! E
Pairwise slopes, 成对斜率/ n: ?* e2 w) U2 ^, A. C* A& R
Parabola, 抛物线0 f8 I1 y- a& ~' t
Parallel tests, 平行试验
: i$ v' m M* l# s& s8 R' HParameter, 参数
2 F* p- b% {4 n% B. CParametric statistics, 参数统计
M/ w7 y' s2 f1 dParametric test, 参数检验
* R8 G' z ~& X) sPartial correlation, 偏相关
! l z6 p' z! ~Partial regression, 偏回归2 Y0 @. I ]/ O9 ~$ }7 ~
Partial sorting, 偏排序
0 S8 w- a& w! H c. t# ePartials residuals, 偏残差 W; M# |/ r- T- ], W$ f
Pattern, 模式/ v, K+ J4 k. i2 H% y
Pearson curves, 皮尔逊曲线" K+ q, D9 o+ Y
Peeling, 退层& t! T4 N1 v% U1 U
Percent bar graph, 百分条形图
: j6 {0 p% e) Y3 [# YPercentage, 百分比
# S0 A% `( m% j" JPercentile, 百分位数
& j# s: w! z; a# n( IPercentile curves, 百分位曲线- f2 O0 u. @5 D# l2 T* t, R
Periodicity, 周期性" ~& g+ W) z% }3 b* o7 j
Permutation, 排列( ?" O8 b8 \# E% T3 l) V- r6 j
P-estimator, P估计量- ?. p2 M3 k6 ~# x
Pie graph, 饼图( U6 P$ v& d1 V& G2 M
Pitman estimator, 皮特曼估计量
+ t& O5 e7 |5 C5 m6 bPivot, 枢轴量
" i+ u( T9 |) e$ F+ e( P1 SPlanar, 平坦 C4 M6 a9 L4 N# r% R R
Planar assumption, 平面的假设1 o2 O( j) b% L. m" v- x
PLANCARDS, 生成试验的计划卡( M( E G, a- f* z
Point estimation, 点估计3 s% t2 H* }' X" V
Poisson distribution, 泊松分布3 B1 f; P5 D1 a; i$ O
Polishing, 平滑
8 D1 o3 T" A- VPolled standard deviation, 合并标准差
, z& K9 o# f# |) `; S+ `9 _+ [Polled variance, 合并方差
% q; W t& |6 hPolygon, 多边图
1 z7 V0 M. o) a4 @/ vPolynomial, 多项式; T e8 u8 D6 \* J
Polynomial curve, 多项式曲线. W8 C _: V" I4 t. a. |1 E) `* J; [
Population, 总体4 m+ _7 f) z. g9 l
Population attributable risk, 人群归因危险度2 @* ^3 P% l5 d% r7 C1 H
Positive correlation, 正相关1 [: t) P/ l* a4 U
Positively skewed, 正偏& {2 O \' A$ `- ^
Posterior distribution, 后验分布, x3 z2 _& k8 q9 A& L6 D
Power of a test, 检验效能
1 e% ~" D: J7 A) XPrecision, 精密度
* t/ H6 f9 H; l: T) m% }; i z/ IPredicted value, 预测值8 T' D' A: A0 t/ j- }; a
Preliminary analysis, 预备性分析: M. n; I2 C( v3 G. e$ ?& v
Principal component analysis, 主成分分析8 G/ i. i* y9 L9 d8 n* B7 s3 T
Prior distribution, 先验分布
; r$ C7 |/ b# ]* PPrior probability, 先验概率
+ _4 r9 O i, P0 P' TProbabilistic model, 概率模型7 f, X3 }/ n, D* \
probability, 概率
' o; S7 U0 l8 }/ N! l [2 lProbability density, 概率密度
/ Z, x8 {0 x# W5 KProduct moment, 乘积矩/协方差! Q# f& g3 Y4 k$ P m# Q F9 W2 U
Profile trace, 截面迹图9 X* M: E+ Q1 W8 j5 G2 v5 i
Proportion, 比/构成比
5 T! }1 F& V, y7 D8 {. D2 yProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
' b H7 \) t# Q1 O a3 dProportionate, 成比例
! t$ M4 r5 J2 @# f( h5 {Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量$ D4 c( J' s# F6 Y p& n
Prospective study, 前瞻性调查
8 x" v, L) v) J- p+ UProximities, 亲近性 0 U2 {( }$ A1 S' g
Pseudo F test, 近似F检验
+ O: Y" X& L9 N. b5 qPseudo model, 近似模型
# G% R" g2 @ K; w, @7 W6 gPseudosigma, 伪标准差
. i5 j: i! c5 K, W0 dPurposive sampling, 有目的抽样
) A' J, @6 ?) y5 {& yQR decomposition, QR分解 p7 c4 e/ Q) a& s' R: v4 B
Quadratic approximation, 二次近似! A" h9 F. X& i4 |) p# Q8 o
Qualitative classification, 属性分类& E0 _' \- q) D4 O. P9 W' L5 t
Qualitative method, 定性方法
2 f; d" S+ A8 H* G2 A! tQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
# C( y- }5 _1 j/ r( c7 T0 i" gQuantitative analysis, 定量分析$ w9 a3 \9 W! h# K0 R2 `: h- J
Quartile, 四分位数
5 U% q5 I/ \; d- u' QQuick Cluster, 快速聚类
* [0 {: V% Z+ B0 {9 hRadix sort, 基数排序
4 n* l9 _; r& C& \6 h& IRandom allocation, 随机化分组8 m" [+ |. @2 O6 B# _* I: |
Random blocks design, 随机区组设计0 O1 e6 `" l7 a3 h; T0 \
Random event, 随机事件
8 H" y* a4 |5 e1 E5 B# J6 i8 s" VRandomization, 随机化
: V/ u6 k6 Z" @6 {7 g& bRange, 极差/全距
- |1 L. m$ r5 n3 `* L* tRank correlation, 等级相关
/ Y |+ \. L" p3 L4 D5 k% a1 e8 aRank sum test, 秩和检验
' j2 z) g9 s( z, O5 YRank test, 秩检验
: t, }( U z1 Y" q5 R. |* eRanked data, 等级资料
1 v4 \* P( A. S" U0 Y2 |# n, cRate, 比率
- I) ?, g3 c: CRatio, 比例
0 a2 T3 o/ o8 ?' j& q" mRaw data, 原始资料
! z$ P8 j3 r* p. w& @* s+ |- @Raw residual, 原始残差
/ _8 i6 {6 P+ i GRayleigh's test, 雷氏检验
; M; r" X* J3 S4 P" r& lRayleigh's Z, 雷氏Z值 - L1 @. e) N2 D$ C' U' `
Reciprocal, 倒数
! I7 u6 b: D7 n9 BReciprocal transformation, 倒数变换+ ~. g/ S/ b: G
Recording, 记录
; r& a/ }, N/ ]. rRedescending estimators, 回降估计量' m6 s/ U1 S0 U# X$ r4 t
Reducing dimensions, 降维
- j* l+ z* ^% y8 @2 tRe-expression, 重新表达9 R/ n$ A. w+ a* `3 A
Reference set, 标准组
# F9 z9 E& u8 v8 Y( W5 ARegion of acceptance, 接受域
8 |1 k! w0 a; e: N+ KRegression coefficient, 回归系数: E% \# [2 i9 L, H% _1 C- ]! I; M
Regression sum of square, 回归平方和
% E; j* r' X7 o/ ^% J: s+ \Rejection point, 拒绝点
% A: x. ?6 E5 l! _! n7 h9 O( V$ IRelative dispersion, 相对离散度4 e6 j2 O1 H) W( m. g0 R
Relative number, 相对数
* }3 F+ x6 Q4 F& c' eReliability, 可靠性
' b7 ?( v& m7 `5 RReparametrization, 重新设置参数& S5 a5 G! d) k! a+ B2 p$ ?
Replication, 重复) U s( [( j' f# E/ E" R* M
Report Summaries, 报告摘要
0 o* y" Y& ~, S8 Y- n1 ^Residual sum of square, 剩余平方和' S4 I d! c) Q. b( ]7 p
Resistance, 耐抗性4 G) {# H8 T9 F
Resistant line, 耐抗线
& e, u d' ?$ X# i# d/ E+ B8 U8 eResistant technique, 耐抗技术- _! g% ^" w4 t& A
R-estimator of location, 位置R估计量
7 r5 W' S F9 GR-estimator of scale, 尺度R估计量: N7 _- `' B( l; J% a
Retrospective study, 回顾性调查
/ {. p( s- q' O0 [: e) lRidge trace, 岭迹/ {( f( D2 a' C2 U- W! V" c4 A
Ridit analysis, Ridit分析
. ^8 G. a' L, X" O0 G( YRotation, 旋转
3 e1 ?$ d2 S+ A |- B5 QRounding, 舍入2 l! p- F* m5 H& e8 ]
Row, 行/ C2 Y9 n* H8 A( \2 N d
Row effects, 行效应% K9 e, @3 b# z
Row factor, 行因素
. w& e6 T: _& c! q. J( N7 _9 r7 ^RXC table, RXC表
) h; s' H4 E& O+ K8 ?. U" K- {* fSample, 样本8 i# h* I: z% U6 E( j
Sample regression coefficient, 样本回归系数
3 p3 j# s) D J5 iSample size, 样本量+ u( X( u$ z3 |
Sample standard deviation, 样本标准差
' x. r' F) y) N4 g" y/ ^8 gSampling error, 抽样误差5 A; m3 f" d8 e( U7 r
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包' e% k( A/ }. j5 B0 d
Scale, 尺度/量表
4 _! {8 t) o; {: J$ b7 fScatter diagram, 散点图: g. ?' r3 F6 H4 K* k6 [
Schematic plot, 示意图/简图
: G% t: V& e* W$ O! ]8 p IScore test, 计分检验
3 z% X1 v2 X% j6 I8 u: V0 J, AScreening, 筛检: k- Z8 F5 [. c
SEASON, 季节分析 $ F' z: ]9 F1 y) b9 A& }: B
Second derivative, 二阶导数# c! S2 V- S% k2 K
Second principal component, 第二主成分
+ P2 v7 M: a* ^* G Q) ZSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ( J @2 J2 R5 q' ~
Semi-logarithmic graph, 半对数图# G b/ i n; N. \, Q; |8 |8 b
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸/ r5 E) d8 ^8 P/ _; j6 j/ S0 z
Sensitivity curve, 敏感度曲线
$ n P1 e+ `0 K s6 r4 @$ ]3 \' YSequential analysis, 贯序分析
# `4 J, @! t) P0 OSequential data set, 顺序数据集; { [, ^( d* w. b* x, s. `2 @
Sequential design, 贯序设计5 R# H) f. F0 s9 C6 L1 _8 a8 u
Sequential method, 贯序法2 S* d! x" b0 g& T2 G. x
Sequential test, 贯序检验法 H, |; j) c$ A e L6 R. o
Serial tests, 系列试验- a5 ?% L, l* l( \" x
Short-cut method, 简捷法
/ w% h2 w0 S( S( Y8 q9 cSigmoid curve, S形曲线
. H* e* r( N6 s8 y3 w4 `Sign function, 正负号函数
: m" ^! p4 f1 q, QSign test, 符号检验
* a( r6 X: h5 I7 F- ISigned rank, 符号秩
( d, ?% x" Q+ x) D4 FSignificance test, 显著性检验
, w5 H, W: J r5 m5 U4 o$ SSignificant figure, 有效数字; R* \/ T2 t+ D0 O
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
2 F4 |! |2 k: F1 W5 u0 cSimple correlation, 简单相关
8 m2 c- n* j' k' `; |' d$ YSimple random sampling, 简单随机抽样( R# C. V5 o7 X0 ?$ T; @8 ?" Y
Simple regression, 简单回归
1 ]% ?8 R7 u/ ^( osimple table, 简单表4 J& s; t4 P" h, ^0 o9 i
Sine estimator, 正弦估计量7 C O7 ]% a% Z7 u2 E" U" I1 S7 Q
Single-valued estimate, 单值估计+ ~7 A) ?/ a' a V) e. O2 x
Singular matrix, 奇异矩阵# _. R, P2 ~6 I: M- K1 t6 c: D6 c
Skewed distribution, 偏斜分布# a9 a1 ]9 {5 ^
Skewness, 偏度: G9 _; E5 s* N8 m/ s+ ?% ?
Slash distribution, 斜线分布0 c4 o1 }! Y* y& S7 l& v' ?
Slope, 斜率
6 e" ^( X8 R3 L& m# D7 s! ASmirnov test, 斯米尔诺夫检验
7 k; q* t* X; c* p" S) o+ x$ _9 Z5 ^# B' CSource of variation, 变异来源
" k b6 _6 w: G) m6 u' p- {# VSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
3 B" Z% ^9 Z$ M! A @Specific factor, 特殊因子
& A& E6 g6 v3 OSpecific factor variance, 特殊因子方差
: m# {7 B# ` I/ |$ e* ESpectra , 频谱
5 d3 v9 _& X) M- C: w- E0 X. S8 zSpherical distribution, 球型正态分布
0 K$ n$ g6 l) eSpread, 展布# g. f# w2 ^9 T1 p. p
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包5 c" M: h* B( O3 ~% [+ J" r
Spurious correlation, 假性相关; M3 _9 |, B! {
Square root transformation, 平方根变换0 Y1 b# S( y0 g$ x# V! v
Stabilizing variance, 稳定方差
0 _1 a2 \! t8 sStandard deviation, 标准差
4 c/ B, L0 s4 t2 j) ~' q, zStandard error, 标准误* c$ @5 W- D. {- f# y* b( w
Standard error of difference, 差别的标准误
, E$ W/ d4 [) VStandard error of estimate, 标准估计误差
& _/ i* c' R8 T8 y% CStandard error of rate, 率的标准误
0 l* _ B/ T) F- `Standard normal distribution, 标准正态分布4 O |; d1 L/ D0 }6 Q, t/ K+ {
Standardization, 标准化( {5 h1 k7 F7 B
Starting value, 起始值
9 s9 Y7 P2 J; G: q' G' FStatistic, 统计量
0 i. F9 `) T2 X9 }- U, k# }Statistical control, 统计控制7 ^& D& N2 S7 ]/ t! P
Statistical graph, 统计图+ {/ W; _/ k: V4 {" d0 w7 w3 P8 s
Statistical inference, 统计推断/ d9 ?9 s* `: L( O+ X$ K" k
Statistical table, 统计表
, U# E$ s- F6 ~# c* y1 CSteepest descent, 最速下降法) q6 d* N& h6 c7 a9 G1 I
Stem and leaf display, 茎叶图
( u8 ]4 A j/ M3 c' z9 aStep factor, 步长因子% O) Z4 u0 i2 M8 O
Stepwise regression, 逐步回归
( n6 r" x; L5 r. K* m3 C% AStorage, 存- s( c5 F. U1 H$ ~$ b) [
Strata, 层（复数）
' C- c) F, ^+ b! R. TStratified sampling, 分层抽样
, q4 f5 l+ r+ ^- bStratified sampling, 分层抽样- S4 P$ D) H* R$ a. Z
Strength, 强度
, G5 Y8 f; N9 X, k8 zStringency, 严密性
, o$ j$ ]' W0 t$ w/ FStructural relationship, 结构关系
' z4 T% o& _2 B8 [7 E5 ]Studentized residual, 学生化残差/t化残差" A( Y& _' }' }6 f
Sub-class numbers, 次级组含量/ z9 }: Q: ]& t1 @" v4 v+ c
Subdividing, 分割* k! N {' w4 I
Sufficient statistic, 充分统计量0 C* ^1 h+ ]5 d* X" l0 U
Sum of products, 积和
8 i6 B, M u, Z* i9 qSum of squares, 离差平方和
( h+ D: \/ u, C: v) {Sum of squares about regression, 回归平方和
1 \: i3 K+ B* PSum of squares between groups, 组间平方和
" `' C' B: f3 I; N) j: ?. ? RSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
" j: N! G7 j( t( o, X) z# PSure event, 必然事件
9 r) m& t# i8 QSurvey, 调查8 {+ h" h7 V' k( b
Survival, 生存分析) A% v r6 v3 E; W) |
Survival rate, 生存率
$ ?. o% b7 F. c1 QSuspended root gram, 悬吊根图
! O+ V) _; i3 p/ r; zSymmetry, 对称* Z1 k: h8 t9 A, Q j- y' p
Systematic error, 系统误差
/ X# M4 e' S4 { ^Systematic sampling, 系统抽样! |$ C( C# p0 M) r
Tags, 标签
4 u+ ]! D/ E( Q4 _Tail area, 尾部面积/ |- r6 U& N' o7 s5 O5 q1 n& G2 I
Tail length, 尾长# \' M3 L# x- W2 F" y) Z' T2 n
Tail weight, 尾重
$ K8 ^+ P ~ |6 ^9 zTangent line, 切线
$ F/ l' o; Z2 ]5 BTarget distribution, 目标分布$ K8 B, M0 B- ?+ \: S0 i
Taylor series, 泰勒级数% `) M3 O; }( q+ a
Tendency of dispersion, 离散趋势# g1 ?) M2 k0 O- e3 k" R' n h
Testing of hypotheses, 假设检验9 P2 V, I4 q3 p+ z$ l9 s
Theoretical frequency, 理论频数; R/ t" y" G; {1 |* S- L
Time series, 时间序列% G& D# U& }3 E o' x, }5 S
Tolerance interval, 容忍区间
; V" D- A5 K, w7 r! Q6 zTolerance lower limit, 容忍下限
5 \; V9 T$ W( h: x) E" ZTolerance upper limit, 容忍上限' x# T: l6 ~ _1 }
Torsion, 扰率
' R2 u6 d" [# `! ETotal sum of square, 总平方和
a* O; n9 U4 u, H/ LTotal variation, 总变异
. k" }- z4 p' }, s" [Transformation, 转换5 c7 `4 ?: }! e: V
Treatment, 处理
! i/ `6 u: @# k, wTrend, 趋势
" D1 ~3 T2 l. o r6 O* E3 K" aTrend of percentage, 百分比趋势
. P# p+ L l1 fTrial, 试验( D7 Y4 j0 C% g* p5 a" \2 ]
Trial and error method, 试错法
- F' Z& C4 c v1 i K4 pTuning constant, 细调常数* d! p+ g2 ~* i! w- M& T
Two sided test, 双向检验
1 p, r5 `2 b0 @* y- `# V7 BTwo-stage least squares, 二阶最小平方
2 F* q. F# r8 i1 ]9 jTwo-stage sampling, 二阶段抽样2 r( a5 }% h5 w# }! a* u
Two-tailed test, 双侧检验 |- M9 G. B; [' j
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析( S( p. G S' z
Two-way table, 双向表
: k# M# ^2 D' Y7 |Type I error, 一类错误/α错误 C$ V9 m* Z8 K4 J9 H, |% w6 @
Type II error, 二类错误/β错误
- c) Z1 \1 d5 @UMVU, 方差一致最小无偏估计简称6 B7 K9 O; U/ D0 n; b
Unbiased estimate, 无偏估计
. I; i; ?. _% E8 ?; R4 t. C9 pUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
% `$ \$ y5 e2 EUnequal subclass number, 不等次级组含量
3 t0 z9 x# ^5 f4 [Ungrouped data, 不分组资料 w) X& H, X" m7 D( Z v4 n
Uniform coordinate, 均匀坐标0 O# A0 m+ k# f
Uniform distribution, 均匀分布( P: d+ S$ F u/ o
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
+ [ u4 D0 |+ C6 @( wUnit, 单元
9 X% C5 ?- M! N8 y1 J" DUnordered categories, 无序分类! O3 j# e& ? W+ X- h3 }+ o9 Y
Upper limit, 上限
. O- |* b5 s9 C" i9 ~" WUpward rank, 升秩+ @% i. q$ c0 C& I8 v1 | R
Vague concept, 模糊概念# _& I0 \$ ~0 ?% V
Validity, 有效性
: `3 u/ Z3 x* I' S \3 \2 }VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
/ P x% V5 b# t! V' aVariability, 变异性: _. C7 P% j0 v. N
Variable, 变量
$ }/ M1 W# g0 IVariance, 方差
I: Z7 Y2 p P0 G O: FVariation, 变异
! H5 w3 _ f" I9 P- Y- N4 KVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转; f+ x! g- c. }
Volume of distribution, 容积
& ^0 r0 v8 {6 t% [$ @% W b7 oW test, W检验7 g0 m+ f( H, J0 w
Weibull distribution, 威布尔分布
+ \: L+ W. C( n2 i |$ ^Weight, 权数+ @! B% f! w) S+ z
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
* b" a8 u2 n) v5 i1 {3 x3 bWeighted linear regression method, 加权直线回归# o4 t7 ~+ y! l+ o; d5 r& W5 C
Weighted mean, 加权平均数9 N; T0 p6 _$ s0 T
Weighted mean square, 加权平均方差
- R$ q" H: `2 d/ I& ]. `Weighted sum of square, 加权平方和: y3 b# O" d( A& Z* L
Weighting coefficient, 权重系数; ~5 w/ V- y) X) x
Weighting method, 加权法
% @ y7 A3 ^# J/ p, HW-estimation, W估计量
3 {! e7 ]; b* [W-estimation of location, 位置W估计量) i; l, l3 p$ m) A
Width, 宽度
$ k& }% a' w) s& g/ ^4 P6 rWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
% c# G' }* e4 t: X$ ZWild point, 野点/狂点
3 j* J1 K7 ^$ s- u; \Wild value, 野值/狂值! N2 p6 C6 f0 k& Q3 ~' C
Winsorized mean, 缩尾均值
- F" @4 a W F4 T9 `" HWithdraw, 失访 : n/ g1 k$ e1 D" X3 _
Youden's index, 尤登指数4 q& R7 D* F3 m
Z test, Z检验) H( q; C: Y5 ]
Zero correlation, 零相关% c. U/ ~3 u+ B
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
