|
|
Absolute deviation, 绝对离差
+ ]* X( g; c& Y1 w5 g) DAbsolute number, 绝对数
/ o& p6 r4 C) [( }Absolute residuals, 绝对残差7 V* f. C/ }9 i' d( |
Acceleration array, 加速度立体阵
4 D! t, V" S" G+ T: G1 r. @Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度2 E7 N6 C. x9 l8 N) B2 m- ^
Acceleration normal, 法向加速度
. `/ E6 F2 A7 O4 ?: R! DAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
, z2 ~* l- \* Q2 |) fAcceleration tangential, 切向加速度( r! E" M0 V- T. t
Acceleration vector, 加速度向量 T1 f* X4 n/ R7 I) R& y6 W2 y5 q" l
Acceptable hypothesis, 可接受假设
& H! ^3 X3 ~: A! gAccumulation, 累积$ `2 Y( F( }! V a
Accuracy, 准确度
- l' h4 A0 X( @ a. nActual frequency, 实际频数
* T" ? b/ O! a A1 Y" }3 L) kAdaptive estimator, 自适应估计量2 q" z9 H1 Z, `/ X6 [
Addition, 相加
' T" U" ?7 `( G; Z5 S* C+ AAddition theorem, 加法定理
) F+ f/ ]* Z R' L: W7 SAdditivity, 可加性
+ Y+ O$ S \& H# XAdjusted rate, 调整率' `9 Y% G% V0 o9 O6 A$ R
Adjusted value, 校正值3 v: `" D0 B: b: R0 Z' d# ^; s
Admissible error, 容许误差
; n2 x( K/ B. DAggregation, 聚集性
9 V: \# ] T$ v, b# w. A7 dAlternative hypothesis, 备择假设$ @3 Z8 R, p8 x7 j% M- }( {
Among groups, 组间
' U5 H! A( R1 d: u- V+ Q7 \Amounts, 总量( a0 q$ Z+ D4 `3 ]8 _/ a
Analysis of correlation, 相关分析
1 R: a2 Y8 i3 W8 D! X& ~! _Analysis of covariance, 协方差分析
! o' T% w) g: j5 ^/ qAnalysis of regression, 回归分析
% o2 i/ ~7 a6 d$ J9 d: WAnalysis of time series, 时间序列分析) ~) o8 K% |+ Z: G1 |/ B
Analysis of variance, 方差分析
; U& `# z. a" e3 Z; |* s; WAngular transformation, 角转换* @0 {1 w' x$ q. y, x6 }
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
3 s* \0 K0 I4 r1 P2 W2 R, lANOVA Models, 方差分析模型( T+ }& N0 n3 m# Y7 v0 H
Arcing, 弧/弧旋 {' I+ i0 }4 Q
Arcsine transformation, 反正弦变换
4 j; r/ T9 t+ \' N0 T/ CArea under the curve, 曲线面积/ u4 J; p, P: n5 [8 R0 e0 ?
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 % O1 I0 m9 k! C6 c0 M
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
& ^6 T. Q( k; t+ v% N% KArithmetic grid paper, 算术格纸- N6 C0 |+ I4 V) U
Arithmetic mean, 算术平均数+ H2 g) P' j2 S( ?/ _7 ]
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系) J4 Z# W8 F- O( R0 I C u
Assessing fit, 拟合的评估9 m8 ^9 K) J4 s# ~9 b
Associative laws, 结合律
0 z8 [: Y2 [5 AAsymmetric distribution, 非对称分布
# v2 y& k) Q( D/ ~0 ~Asymptotic bias, 渐近偏倚6 H: d# A6 l) }4 D9 `
Asymptotic efficiency, 渐近效率
' v( @9 R$ O6 Q3 B) V0 M$ uAsymptotic variance, 渐近方差& l3 t" K2 V! `8 B/ p1 p9 W
Attributable risk, 归因危险度7 s$ e. k- ?8 z2 {
Attribute data, 属性资料
$ I" U6 s9 A! p% N- {3 f( [Attribution, 属性
- _4 \* j. a. c1 P$ S, yAutocorrelation, 自相关
. H; I0 n# ?! i' C" s" yAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
2 g1 @, b1 A! V5 b: n3 l6 x9 }$ ZAverage, 平均数( D" t2 m& u5 S( C& |& Y7 _
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
/ l3 `) g4 O1 c1 Q8 W1 ]( UAverage growth rate, 平均增长率
0 d" v/ X" }) }) z& XBar chart, 条形图
+ S. D' {) `! e% ^/ cBar graph, 条形图) u5 ~+ w3 d/ ^& H, g/ o
Base period, 基期
, Q! g! L; i& p; f+ n! D' m" ]Bayes' theorem , Bayes定理
3 G- n* p5 ]$ g# v. G* [/ [Bell-shaped curve, 钟形曲线: v1 x* A# v& m
Bernoulli distribution, 伯努力分布4 o6 @& |- ]1 I& K
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
, o6 I3 O' [$ l( K, S0 y, t7 pBias, 偏性
2 J0 b+ u* t9 [" n2 IBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归" [( b& s8 A2 d2 y8 L1 f
Binomial distribution, 二项分布
, @1 x4 L0 L/ u" b- h9 E0 wBisquare, 双平方% T% U- w' w0 A% m5 h9 a" [3 i* x
Bivariate Correlate, 二变量相关
8 {8 G* Z- m0 {" f/ ]/ v$ mBivariate normal distribution, 双变量正态分布
8 }7 d+ A+ W2 E, iBivariate normal population, 双变量正态总体5 v* l P* `& v' W
Biweight interval, 双权区间
1 r8 I. Z- q, p# rBiweight M-estimator, 双权M估计量, ]+ ?) r! }5 }1 L
Block, 区组/配伍组
7 K9 M0 S5 L6 ?# r3 b- j- kBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
( Y x" U8 f: z8 ?) P* rBoxplots, 箱线图/箱尾图
4 V5 v; h$ [" a! z. qBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
3 o7 O! A9 b2 [1 e* ICanonical correlation, 典型相关
6 m$ T7 B, M. Q1 q9 ]Caption, 纵标目
* J5 W8 q% Q7 R7 l/ w; oCase-control study, 病例对照研究
7 s5 _7 s; }% O* Z: nCategorical variable, 分类变量, M2 H" c4 n$ b$ B) M# i; I
Catenary, 悬链线" a# Q2 x# O; B: b, M7 w
Cauchy distribution, 柯西分布
# B+ L# w5 K9 ? O. oCause-and-effect relationship, 因果关系8 C) V: q6 r+ j* G" n2 f, \
Cell, 单元% F9 [3 H- ~% @! [2 N! o1 k/ _
Censoring, 终检7 J* {7 t2 G; B+ O1 m# |
Center of symmetry, 对称中心; m* e' U* [3 \# {9 q
Centering and scaling, 中心化和定标
& J/ H1 ]% Y. e5 QCentral tendency, 集中趋势
7 C6 m w/ q7 V, s* eCentral value, 中心值
' @, j0 G2 E. l# PCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
5 I3 i* w: w4 g8 |. M2 \Chance, 机遇, O; S5 F9 O' x& _: X/ \5 n7 B" R
Chance error, 随机误差
( P% b* b) X- o8 L$ o% O! M) Q" eChance variable, 随机变量
+ u8 [ B- s5 M% m& E5 B. OCharacteristic equation, 特征方程1 Z% l* {! D1 P: ^7 s4 d. G Z. s
Characteristic root, 特征根
8 ]8 F7 I! s( b$ }1 d9 CCharacteristic vector, 特征向量
" P5 d* u+ F8 c9 ?- D0 }9 jChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则 W$ c6 ~/ G V: D& _
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图8 S* }: N' Q5 P! f
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
/ |1 J9 O% I4 n# i9 LCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
/ p8 `) j/ P" ~: J Y) i6 k9 zCircle chart, 圆图 & G# t, l2 n0 j1 q5 x
Class interval, 组距- q- q4 O$ Y1 Y
Class mid-value, 组中值( q. V/ r/ n& q+ ]' R
Class upper limit, 组上限
+ w" {2 X1 H' |( c) wClassified variable, 分类变量2 Y# D4 t( l2 M6 ~' v
Cluster analysis, 聚类分析
- F' [2 M$ q+ J, j8 [$ K4 B+ dCluster sampling, 整群抽样, C/ k5 {+ f) L& q4 q
Code, 代码
4 B2 ]- s y# F! r8 t0 mCoded data, 编码数据
5 S# ^% s* j3 z) ~5 ZCoding, 编码
) n" F9 j0 S7 r# KCoefficient of contingency, 列联系数
. D; y7 s: G5 A! D) qCoefficient of determination, 决定系数& o! f! u& T6 Q- d* [& U. s
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数& p8 d6 t% p& y1 p" s
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数4 |/ G8 Y/ F6 V* E I+ v
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
8 j& Q; ?; g% c ~' s. t OCoefficient of rank correlation, 等级相关系数" `# }5 ]: G2 h+ _+ d7 H' @2 ~
Coefficient of regression, 回归系数
6 A- d& ?+ k* K6 C8 B5 LCoefficient of skewness, 偏度系数
6 |. b: s) ^" V1 k* c1 DCoefficient of variation, 变异系数
/ G5 K" G2 P$ e! c3 c& zCohort study, 队列研究+ i' t4 Q8 L4 K0 V, v7 a1 @
Column, 列% Y" p; R# q7 s4 a* y' M! k
Column effect, 列效应
- B& w! J$ e! C. Q4 sColumn factor, 列因素
. [0 l) U+ A5 D, R0 L- M, ~Combination pool, 合并/ Y6 x) C5 W8 h9 z) R+ T ~
Combinative table, 组合表" L/ ]& U1 ?! J. h% M' A: C0 b
Common factor, 共性因子
8 {1 D5 t3 ~4 B8 SCommon regression coefficient, 公共回归系数7 y2 s% d% @) |" U& Q
Common value, 共同值
1 P5 @' C7 [6 o# Q/ G/ SCommon variance, 公共方差
) r8 p+ {* @6 g& iCommon variation, 公共变异
$ |6 r0 p4 D0 v. `Communality variance, 共性方差; p8 m& B2 ]: L1 W; K$ M$ m) k6 o
Comparability, 可比性
% m+ m" Y) K1 U2 hComparison of bathes, 批比较
! g( I# u% P! I2 o, q4 ^Comparison value, 比较值
! R% H' o& v z+ }Compartment model, 分部模型) O6 d& V" a! T& W) u' m
Compassion, 伸缩 i/ s/ D. k, e; E- g9 E! j- s
Complement of an event, 补事件. }4 q: J* A! E; Y8 y% z
Complete association, 完全正相关$ B" U5 I }* V
Complete dissociation, 完全不相关+ F. c5 c4 m! Z0 w2 K8 L: `* Q
Complete statistics, 完备统计量
, T0 N% Z. g- a9 ], g, [Completely randomized design, 完全随机化设计
0 v7 L7 X+ W T& B6 H) L& d7 n+ v+ wComposite event, 联合事件
, `' ]4 c! N* ~) ^. c1 d' U8 RComposite events, 复合事件8 p/ }( f: j- h8 q$ w2 _: P
Concavity, 凹性
4 a0 G. s* E0 S* g6 AConditional expectation, 条件期望
7 ^9 g6 u' V! O! `0 E/ S' HConditional likelihood, 条件似然
0 \2 x) l* `. T1 R4 C- fConditional probability, 条件概率
2 \2 D% H! O+ N& r, o1 ^# AConditionally linear, 依条件线性
1 d& K& m( B# j& G1 G& m* I( Y( PConfidence interval, 置信区间+ F! I! F+ a2 y9 T! y+ l1 r9 a
Confidence limit, 置信限3 _0 D( q8 D* B
Confidence lower limit, 置信下限
9 {' R2 B; J: h) v5 QConfidence upper limit, 置信上限! D* G! ]( q# t" Z+ K+ y1 ~
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析; i7 y8 ?% M; e/ Y
Confirmatory research, 证实性实验研究
+ G! }2 u: `4 B s1 FConfounding factor, 混杂因素! K5 D5 I4 P' S- b
Conjoint, 联合分析
+ |, ~7 P7 R; I# G* R n0 {5 TConsistency, 相合性
6 r- b/ z; P% o( W- W9 W" A, D6 EConsistency check, 一致性检验. U! l2 }9 {4 t# o& E% j
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计" V# X* K9 c* D' U7 q$ L8 @
Consistent estimate, 相合估计
2 J$ w$ Y+ d$ H4 {' ~Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
' Y0 e* w: w: j* I2 A U3 e" r1 GConstraint, 约束 ]2 f& K/ K! ]8 T. k0 v6 [, J: N% n- Z
Contaminated distribution, 污染分布
: K" ?# i0 O! T. v/ NContaminated Gausssian, 污染高斯分布. A. C4 V' |- O% L2 G* z/ d/ r
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
! }$ Y, Y" ?8 K- _. Q3 h8 VContamination, 污染1 H- ?! F O4 v3 m) f) N% \
Contamination model, 污染模型, G) t2 O) g$ r Z
Contingency table, 列联表- A0 O" S/ k, y# d- D
Contour, 边界线- S9 v# }9 L3 M u% n0 K
Contribution rate, 贡献率; f' {/ B" A8 p9 D+ E! F
Control, 对照9 r. d6 u w, r& ?
Controlled experiments, 对照实验8 u+ z9 z1 q% q4 ^2 I. N
Conventional depth, 常规深度; Q8 A: `. o2 d6 M* Z
Convolution, 卷积5 C/ u$ T2 N% A" z, i% c1 C& a9 M8 O; C
Corrected factor, 校正因子
+ z! z" H; ~$ d6 UCorrected mean, 校正均值
* s$ a: {6 a8 o$ f0 vCorrection coefficient, 校正系数
8 c* b" l: J& A& nCorrectness, 正确性
+ u) ?; k; n9 J' xCorrelation coefficient, 相关系数
) P' d8 @' R: o5 a. CCorrelation index, 相关指数" i% `" B3 m+ {: x0 @) @8 N: O8 z' T
Correspondence, 对应. k& k% L$ P1 _" c* ]: p
Counting, 计数& z( B5 V- b$ o3 j5 I( u& i7 a" p
Counts, 计数/频数3 F( F1 P- [. }$ h/ I( \5 v- ^8 |
Covariance, 协方差
5 g. x5 b9 o4 RCovariant, 共变
! X/ v2 f, r/ {- Y) `Cox Regression, Cox回归 e% Q9 C" V5 v% _1 @# _! I R/ n
Criteria for fitting, 拟合准则5 \$ y! Y, a+ W, y4 u% _9 J
Criteria of least squares, 最小二乘准则/ `/ l" B3 ~* v1 e4 h1 B. _1 l
Critical ratio, 临界比
$ i5 J0 G0 f: e2 W1 ^: ICritical region, 拒绝域3 T+ }; M2 A! k$ ^8 C% i: D7 S/ ]5 T& Y
Critical value, 临界值
6 r; n/ X& r+ ^+ S) d$ S7 R9 |4 l9 ACross-over design, 交叉设计: D& k' A! P/ f% x @) M) }9 B% g/ q* P" S
Cross-section analysis, 横断面分析# j: Y9 V# ? w1 b+ z
Cross-section survey, 横断面调查 k# s( q7 d1 r; I n5 f* W
Crosstabs , 交叉表 5 u0 C5 B" C/ Z; k
Cross-tabulation table, 复合表
- d# Z& d8 h; a: `% FCube root, 立方根: o& f$ M. q- A9 r' Z2 p
Cumulative distribution function, 分布函数; _% P+ v6 n+ r0 h, w
Cumulative probability, 累计概率
4 s: ^/ U$ D0 uCurvature, 曲率/弯曲% H$ Q4 N2 l$ b0 ^- Y3 O9 K
Curvature, 曲率
* b* N& f# m3 r4 W5 LCurve fit , 曲线拟和 ' ~9 q' T" H4 t$ J1 O2 S) f$ ^
Curve fitting, 曲线拟合
3 ?2 J* O4 d( B! A2 K; ^Curvilinear regression, 曲线回归
" F+ W9 J7 _* T2 K- Y2 hCurvilinear relation, 曲线关系: q: Z3 r5 {* k) F- {; K9 V
Cut-and-try method, 尝试法
( e8 G) T( r& m1 c! @6 \Cycle, 周期6 S- [' Z9 I7 b
Cyclist, 周期性
2 A5 G n& F8 l8 SD test, D检验
$ [3 t. z/ {3 A, o j, bData acquisition, 资料收集
% A/ }4 K# D; R% y& A6 z2 _9 mData bank, 数据库1 @% ~% [- P0 ^5 \# q
Data capacity, 数据容量
) [7 u, d+ x' c( _% R1 ZData deficiencies, 数据缺乏+ ?1 c% w& a5 J- b O/ Y$ i
Data handling, 数据处理
. y! t% G$ E! H% M4 R/ p( ^Data manipulation, 数据处理
4 w8 G1 H& f/ S& d+ g+ x) OData processing, 数据处理7 w y7 Z2 k1 o$ z" ~$ v
Data reduction, 数据缩减9 A' ^8 w0 C9 I% i( O3 n
Data set, 数据集
7 s5 T4 w& y6 uData sources, 数据来源+ a$ A, `! t& h/ r- a3 h; K) r$ `
Data transformation, 数据变换
0 Y: v* D+ v* z6 n D$ H* ?Data validity, 数据有效性
: I; [; \9 x1 n$ ~" c% FData-in, 数据输入5 O7 F3 Y# {5 Q: P
Data-out, 数据输出
2 ~7 m+ \$ Y$ XDead time, 停滞期' @$ o, a" |4 ^+ A% o3 Z
Degree of freedom, 自由度; j; X5 X; `. B' l ^% N" A
Degree of precision, 精密度
) F. Z+ g V. m) c2 hDegree of reliability, 可靠性程度1 G8 T4 S. S% r: h' H, b3 X
Degression, 递减9 X6 [! o0 a; e) I ?7 z
Density function, 密度函数
3 B% F' h; B" L& CDensity of data points, 数据点的密度2 T8 \% R+ p5 b4 j$ p9 ^- s* ~
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
1 L& [5 o% W# b& i& q& yDependent variable, 因变量, E1 s8 C0 k" Y* a3 z
Depth, 深度2 B1 v% K% [, u3 a) |6 P
Derivative matrix, 导数矩阵# @ c+ h0 r2 I1 G
Derivative-free methods, 无导数方法
! S( I6 c% c5 c' n5 W# KDesign, 设计
% d- n! @) I b; qDeterminacy, 确定性
; D% N$ W8 y4 iDeterminant, 行列式
% d9 V: m; e- Y8 r/ l& U {Determinant, 决定因素
; k: n! I- C& g2 z5 s. iDeviation, 离差
% X6 M: Y5 D9 K; ]Deviation from average, 离均差# ]# T9 G& T0 q* e4 Z, L+ p9 X
Diagnostic plot, 诊断图
6 I: D% d3 f4 T% K1 y( f! }/ nDichotomous variable, 二分变量
, `5 N8 z8 q! f, W; l) o/ {Differential equation, 微分方程# e& G7 x6 y, ]% s9 `1 {
Direct standardization, 直接标准化法
( L0 ~. f& h9 N0 n2 {/ V$ f: JDiscrete variable, 离散型变量
7 Z/ V/ w& G. O: X. c* o6 X5 CDISCRIMINANT, 判断
. U! x! z7 K& c/ h/ XDiscriminant analysis, 判别分析# u# q9 V, a, H" j* D
Discriminant coefficient, 判别系数/ l- @' g" E$ E ?% D
Discriminant function, 判别值$ ?9 I! w$ w. H M
Dispersion, 散布/分散度3 x7 z0 e1 i1 |
Disproportional, 不成比例的$ I) q' y8 n- }+ [$ y/ G
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
/ m, f7 w! R/ T& O! MDistribution free, 分布无关性/免分布
: V' a8 d! Q4 J1 pDistribution shape, 分布形状- ~; v8 T( I% u; a: } z+ Y3 I
Distribution-free method, 任意分布法
+ @3 ~5 T. C8 i! `* v5 iDistributive laws, 分配律
; g8 X8 | q& c5 m2 H/ lDisturbance, 随机扰动项
1 _" C i. U% _Dose response curve, 剂量反应曲线
+ f# g: O( d0 g( F! ~# NDouble blind method, 双盲法( U: o0 S" c7 j6 X
Double blind trial, 双盲试验2 d4 R" S; `, s/ W$ ^3 ?
Double exponential distribution, 双指数分布
7 Z: ^' Y) C6 uDouble logarithmic, 双对数2 J! u& q2 s) [4 ~: Y
Downward rank, 降秩9 V3 C$ H: ?! s
Dual-space plot, 对偶空间图2 O, I. r& p* K( K* B4 t
DUD, 无导数方法# K% F9 M: ?- J0 T# y
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
- ~/ u( _& _4 I: sEffect, 实验效应
1 E. X$ Z U2 G; c# `8 ?Eigenvalue, 特征值
6 G9 Y8 c, T: Y" Q% p& S4 U5 a# ~Eigenvector, 特征向量
- h; ~* _% {8 |1 fEllipse, 椭圆
# S5 j0 I, V! P* W" n2 qEmpirical distribution, 经验分布; g( T, g2 ~, `
Empirical probability, 经验概率单位* e! ^$ {; u- o# s* A
Enumeration data, 计数资料
& _/ {, E3 T) G& xEqual sun-class number, 相等次级组含量
" b% `0 `3 ]$ F2 rEqually likely, 等可能
3 A" o9 P0 T6 w8 D/ cEquivariance, 同变性" u8 B5 e8 G9 n" `' S4 ]- G
Error, 误差/错误( ^5 Q6 D/ \; D7 e9 d9 q8 m% j, k
Error of estimate, 估计误差: `$ K- r# C" m+ I( N$ ?, n, u( X
Error type I, 第一类错误
8 o' l/ b' n) T0 h6 u, iError type II, 第二类错误
# U" l* e4 E) {Estimand, 被估量; ~% J$ Q' n$ t3 `4 |
Estimated error mean squares, 估计误差均方
/ T) }) b9 j0 ]% `4 E, A* z: t9 @; MEstimated error sum of squares, 估计误差平方和# A. B# c( s5 b( m2 n3 M
Euclidean distance, 欧式距离
& |8 Z2 B" U+ A; q% Q/ a% _/ qEvent, 事件7 a6 t5 o% z3 ~2 T2 q' d7 g
Event, 事件, T! K) W9 v# x
Exceptional data point, 异常数据点
# C% _% M5 i. r' n$ y$ E% y9 AExpectation plane, 期望平面
+ i: G( n9 w# K& FExpectation surface, 期望曲面
0 _% o8 r1 Y% c/ b/ `; [1 v! T3 {2 sExpected values, 期望值
& `! N i- Z* ?- o( WExperiment, 实验
0 x) h# [* S7 u% v$ [Experimental sampling, 试验抽样
i/ Q5 ?, g: {5 XExperimental unit, 试验单位6 @8 v5 u4 Q1 [: q% {( i& U8 g$ X
Explanatory variable, 说明变量
2 H( v) y W1 n# n+ S$ bExploratory data analysis, 探索性数据分析2 T' F) `2 M! R9 @, Z" P
Explore Summarize, 探索-摘要: F/ i5 k% `: S
Exponential curve, 指数曲线, z4 j7 E, A9 x6 Q+ o: u
Exponential growth, 指数式增长" z' f# u! ^+ h" ^3 K" `
EXSMOOTH, 指数平滑方法
7 k& s1 R4 u4 N1 sExtended fit, 扩充拟合
1 W5 J* `; p" F7 R: o# uExtra parameter, 附加参数/ d2 F9 e' ?4 K2 o6 Z- B% K$ B
Extrapolation, 外推法
& k% S" K) _8 z2 c: z, E4 m UExtreme observation, 末端观测值' R8 ?4 d7 T+ S. c. R
Extremes, 极端值/极值8 ^6 \& ~ x$ g, i3 f# ~: p+ v
F distribution, F分布
* R; l3 K+ ]2 hF test, F检验4 p0 O: L% W; j% Q5 t
Factor, 因素/因子( _; Y* ~- e m2 `+ p/ P9 u
Factor analysis, 因子分析
+ l d4 d$ {$ w; M/ m$ q# aFactor Analysis, 因子分析& l' G2 o0 o' {, @! W; D! f$ r- @! t
Factor score, 因子得分 % j% M7 P( d5 d: p+ ~ k' c
Factorial, 阶乘7 e7 i0 F$ j# L1 ^2 x- {
Factorial design, 析因试验设计# N" [ W/ A4 \5 f9 |8 H
False negative, 假阴性
) G: u! e* h, @/ Q+ `& j9 `False negative error, 假阴性错误: i0 f# N6 S7 a: M7 r/ i, I( s0 f4 d1 f
Family of distributions, 分布族
5 D5 ]; V/ j! ^/ y$ [2 g: F* NFamily of estimators, 估计量族
9 H5 Z! t( A/ F) V* kFanning, 扇面* c" y0 D1 z: f6 O4 @ T
Fatality rate, 病死率6 G0 n5 Y4 w3 A2 A/ n
Field investigation, 现场调查
5 i* R+ k9 d! }" G4 h; `9 q* \Field survey, 现场调查
' I& Y# i% h. O- t$ a: f7 z7 aFinite population, 有限总体( i) y; a0 X6 Z5 B9 K& n
Finite-sample, 有限样本- A3 E& x5 S* e5 _: I1 Z
First derivative, 一阶导数6 |' B, V3 T' l, T0 `1 l% y
First principal component, 第一主成分 b1 S9 e+ ~: l. K8 T% @/ _: [
First quartile, 第一四分位数, ~% I' l2 i3 V/ {
Fisher information, 费雪信息量
# C! w8 j: g- X1 hFitted value, 拟合值
+ `; I& H7 Y3 @. W) VFitting a curve, 曲线拟合
! m0 B8 F% X: g+ TFixed base, 定基
% B- W" Y" V. M. t1 }, h- d0 dFluctuation, 随机起伏7 D% b9 ^ N' T* B2 w2 \. p- R
Forecast, 预测
- a- z5 k/ l9 C6 u8 U' V. ~Four fold table, 四格表
. I* U- O: m6 i6 v3 O- ^0 b" m( l- tFourth, 四分点
. }3 H. U! u3 W4 g: T$ T; T- fFraction blow, 左侧比率
' c$ y1 ~9 H+ b+ ` J+ p, }$ i2 y* IFractional error, 相对误差
) }2 O' C5 J8 c, uFrequency, 频率
0 ~+ T( |+ T# @) b* Q$ g- B5 `Frequency polygon, 频数多边图
% Q2 e1 H* W4 MFrontier point, 界限点
3 i W7 b! m0 g8 D/ IFunction relationship, 泛函关系
) }! q9 z4 f, n' V6 oGamma distribution, 伽玛分布8 @8 S8 L5 P1 } T) q# `
Gauss increment, 高斯增量
5 f6 ?7 @5 W, ^! hGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
+ O* y. Q1 O5 F2 y8 I' OGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量) F/ E: W h) F
General census, 全面普查
`5 o8 O" P: K3 hGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
" f9 z9 S# W0 Q5 t1 aGeometric mean, 几何平均数7 C& x1 Z) m/ d, I K0 p" P) o3 u
Gini's mean difference, 基尼均差% Y! Y" _* A5 I0 P" d: T- {" d( O
GLM (General liner models), 一般线性模型 + b# A' ~" Y9 F$ e4 h
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
/ v# B# s3 g/ [4 i: Q8 m O: {7 CGradient of determinant, 行列式的梯度
/ }% ]5 H1 \; CGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
: n; `7 X% w: YGrand mean, 总均值
, n, K: |0 @7 y4 g" IGross errors, 重大错误( U/ G# R+ j* d! N
Gross-error sensitivity, 大错敏感度1 W+ t% H. f g3 j8 o
Group averages, 分组平均* v2 [3 s, i7 K( O V; J; Y8 q
Grouped data, 分组资料- Q; w3 D) K5 ^5 D/ k
Guessed mean, 假定平均数
2 q5 P7 g9 M% _" `! F# V/ G. WHalf-life, 半衰期" X/ N+ `$ ]! e# }
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量- A: J' N/ y& m( c
Happenstance, 偶然事件/ m u8 I; b3 E4 T0 }. A
Harmonic mean, 调和均数
! N g* P- H9 Z: m/ ]) \7 w; `+ eHazard function, 风险均数! I5 N3 J# i! o- W5 F3 m
Hazard rate, 风险率" f: i; Y9 o4 @; }; F* ~1 L3 H! s) q
Heading, 标目
t5 i* |+ j7 Y* r' A: `Heavy-tailed distribution, 重尾分布! E. H: K( o9 K8 X8 V
Hessian array, 海森立体阵
7 ^ i# ^! `7 QHeterogeneity, 不同质0 Z9 ~ ]6 g8 s- _+ l
Heterogeneity of variance, 方差不齐
6 U. i3 b7 |( C1 m7 I4 M2 }Hierarchical classification, 组内分组
; q& ?3 J& |- p! I. ]" cHierarchical clustering method, 系统聚类法
/ e- y4 _8 U2 `# L, _High-leverage point, 高杠杆率点
# `2 P9 E, o j& {) V8 HHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
. b6 g4 v! o. E% N6 o6 oHinge, 折叶点
5 T' ]3 @- l: g. A0 ^8 G, Y9 \Histogram, 直方图
* g5 X* j- O$ s4 {% S" r& A: i6 eHistorical cohort study, 历史性队列研究 * c$ ^6 d8 _% e/ }
Holes, 空洞
% E+ E0 t: y* PHOMALS, 多重响应分析# D" ] \7 A" o1 C3 h, L
Homogeneity of variance, 方差齐性
7 c C5 z) J+ O8 R% ~7 c' mHomogeneity test, 齐性检验
2 m+ @! u3 | }0 E- r3 _$ A jHuber M-estimators, 休伯M估计量
. h* y0 Z( H* \1 x+ l9 l3 fHyperbola, 双曲线
* O8 J- O/ Y. ]Hypothesis testing, 假设检验
# @2 w- d: d0 [" J* Y8 sHypothetical universe, 假设总体
9 B7 W6 y/ |4 I- X) Q$ cImpossible event, 不可能事件
+ n5 Q& H5 m' d/ D! ~ I, Q3 [ \$ pIndependence, 独立性) i& `6 k. w3 j4 u
Independent variable, 自变量; i2 I6 D4 F" ^% V
Index, 指标/指数& L9 C& q8 U9 D. d
Indirect standardization, 间接标准化法
; b7 N9 h. e' B' NIndividual, 个体
6 A) c8 B* \7 ^# J) R: `& p) E, B8 v& r3 wInference band, 推断带) J& ^+ m7 W: d' @
Infinite population, 无限总体+ p6 ], F+ m9 G5 y
Infinitely great, 无穷大
' D4 Y1 h$ p0 kInfinitely small, 无穷小
9 i' S7 S5 L' I8 q9 j5 K! aInfluence curve, 影响曲线
' [1 M. c. o$ k9 s- m0 a! WInformation capacity, 信息容量
3 {7 U3 s7 \# C& F$ G e! qInitial condition, 初始条件
0 |* F3 t* N6 y( NInitial estimate, 初始估计值
7 Z) F- Q- p3 C- e% B, j6 a0 F1 n X& SInitial level, 最初水平5 m6 {# e- j' L/ k; k! u' M
Interaction, 交互作用0 _+ h: _& @ n5 K; Q6 J
Interaction terms, 交互作用项+ }( S' J# [( K/ e* G8 O# O
Intercept, 截距
) m9 `5 f- U+ _0 E( D2 ?: mInterpolation, 内插法2 q/ n& a' @1 x, F; p/ i. ^
Interquartile range, 四分位距
, C. `- w4 W% O3 Z3 U0 j- @Interval estimation, 区间估计; j: m; X% Z# h' N$ L1 E
Intervals of equal probability, 等概率区间$ Z( N- W8 i' |* w/ n+ s% u7 T* S
Intrinsic curvature, 固有曲率7 i A) d# w S8 ` g+ l
Invariance, 不变性
- X* T) [# Z! Q* FInverse matrix, 逆矩阵
5 B. g: B f. s9 o, Y8 @Inverse probability, 逆概率8 x6 T$ v! [/ H
Inverse sine transformation, 反正弦变换
1 r5 ]! {4 G Q- o# @# b3 v! vIteration, 迭代
- Q# O4 K( C8 ?& J' \# FJacobian determinant, 雅可比行列式1 A8 r6 D1 m) l: S
Joint distribution function, 分布函数2 H0 l" B! S4 t' N
Joint probability, 联合概率
% H+ X1 y; @% T# [+ F7 }8 B4 ?: N* J# wJoint probability distribution, 联合概率分布( Q- e# C/ t* n$ ^
K means method, 逐步聚类法
4 q4 K' W) d$ D' ^Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 5 F5 u8 l: h* S
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
3 J. X N0 _0 g) w# x; T/ vKendall's rank correlation, Kendall等级相关
% T% G8 O' A8 h8 O" I. W. Q" k7 _Kinetic, 动力学1 j' r' }, ] j2 L6 z2 p$ b
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验, G" B) J- i$ y. ]: ]2 N
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验2 U1 {/ L/ V9 r9 K4 X# j; S5 D
Kurtosis, 峰度0 S7 M3 Q7 [: z- H
Lack of fit, 失拟
, H6 j6 N7 w& C, A1 J1 lLadder of powers, 幂阶梯5 l; n5 C3 ?5 F9 b3 A
Lag, 滞后
. `% y: r! e) NLarge sample, 大样本5 y3 m1 M$ m- C, p2 R7 k) j, J, W
Large sample test, 大样本检验
6 c0 Q+ h6 Q3 [ C3 M& D% M: [Latin square, 拉丁方6 \/ d9 o6 [9 n7 g: T
Latin square design, 拉丁方设计7 Y3 o( {! G4 k5 f: p- |
Leakage, 泄漏* N+ f' Q; K( O9 A
Least favorable configuration, 最不利构形! e; n3 @6 K3 W, l+ S
Least favorable distribution, 最不利分布$ M5 h, r. p' M% }$ i" v8 |
Least significant difference, 最小显著差法
) b& @5 B K; N. ]+ dLeast square method, 最小二乘法
\, I7 l3 p! q7 m+ a9 J! r; e- GLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ }# g, ~2 f4 n9 p, a
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
7 X2 Q+ Q, f+ V0 A. RLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 z x' r/ {5 \9 P* a# C/ Y C7 l4 ^Legend, 图例
: z5 Q2 |$ x$ ]L-estimator, L估计量. W) e& q# z6 v+ i8 L/ y! `
L-estimator of location, 位置L估计量
$ m- \" d1 w8 A7 \( D/ `L-estimator of scale, 尺度L估计量, \) S, c# u7 C1 B& j. C
Level, 水平
B% l" J( l1 BLife expectance, 预期期望寿命
E: K6 Y2 g; A2 S$ g/ n, pLife table, 寿命表
, m1 G7 g1 }6 L1 D- B7 iLife table method, 生命表法
. U; A. U0 N/ s& i+ w2 fLight-tailed distribution, 轻尾分布9 w7 ]; a" T4 S8 k4 F* o
Likelihood function, 似然函数: G& }' M- Q/ Y" i0 r8 Y
Likelihood ratio, 似然比
0 z+ r Y0 \6 b+ bline graph, 线图4 r7 k& ]) R8 e+ N
Linear correlation, 直线相关* g& ^4 r0 P: c: p% N: w4 W/ K9 C# c R
Linear equation, 线性方程% O7 ~' E0 E# c( _: u: ^. M2 v
Linear programming, 线性规划0 p7 b. C8 @1 S! Z [$ j: K# z3 m
Linear regression, 直线回归
; C: J$ @ E" X+ ~Linear Regression, 线性回归
2 d4 k2 j* M5 C) JLinear trend, 线性趋势# M/ l3 J1 X4 ]' `/ c; p1 E% R
Loading, 载荷
6 w0 _$ t1 z9 B/ T1 gLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性" ~6 @$ Y( |3 p+ G1 R
Location equivariance, 位置同变性
+ Q0 p# N' L$ P# } j9 l$ G# mLocation invariance, 位置不变性
! T/ A# V+ O( A" z) N% o' r5 @2 _Location scale family, 位置尺度族
+ d/ ?6 `. h( rLog rank test, 时序检验
0 X6 M- R0 D* L" v. V: C4 @Logarithmic curve, 对数曲线' d G" j/ e) ]3 B) q; c
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
( i/ k7 m) y2 U0 g) lLogarithmic scale, 对数尺度; |, R; }' @1 Z& }7 i( I# Z' T+ K
Logarithmic transformation, 对数变换
# O6 L' a# s2 FLogic check, 逻辑检查
7 h/ v# ^* {0 k7 G. N+ p# _: jLogistic distribution, 逻辑斯特分布8 G* o& q" h) D" ~: i( A1 U
Logit transformation, Logit转换( @8 u, A" m. Y
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 6 C4 V: j4 b, V2 s
Lognormal distribution, 对数正态分布
" x& J/ F* i2 Q2 k5 s/ S: I& ?Lost function, 损失函数; `3 L5 p8 S- Y/ E1 I" B
Low correlation, 低度相关# q& A, u# j7 D. R" f2 j+ c
Lower limit, 下限
0 R# W' D J f b% o" }/ e: z+ yLowest-attained variance, 最小可达方差
7 ~. Q; y. B6 ?2 BLSD, 最小显著差法的简称( G: }$ I: b. j1 r, C. j( X/ S
Lurking variable, 潜在变量
. H& Z$ X6 U# X& _6 g' n1 S) ]Main effect, 主效应6 w( ~. m$ l0 Q; J) @- y3 A; }/ P
Major heading, 主辞标目* {, [% {# E5 x" C! A% o' o
Marginal density function, 边缘密度函数. K# J& s8 Z4 [9 M% M8 r
Marginal probability, 边缘概率# I5 G( x; a; s" F5 o
Marginal probability distribution, 边缘概率分布7 v1 z3 z6 F9 b: A# V6 i+ i6 Z
Matched data, 配对资料% z% D6 N7 A, i$ I- a- \
Matched distribution, 匹配过分布
2 z5 {$ L( U5 B( ~2 BMatching of distribution, 分布的匹配( _, M0 [+ {2 u S
Matching of transformation, 变换的匹配
0 M* @1 E [8 ~9 C# T$ P" a6 RMathematical expectation, 数学期望
4 B4 k* o: W+ K5 n( qMathematical model, 数学模型 `3 ~0 _9 W x, e; U" m9 r
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量3 |6 K$ ?% k0 X! C7 L* E) V
Maximum likelihood method, 最大似然法
( @8 G% v3 e" d$ ~8 R, t* \6 \( EMean, 均数
" g. P m, y8 XMean squares between groups, 组间均方. P# B6 l3 V8 `. F
Mean squares within group, 组内均方
% g% |) p0 J' D6 d( T p- i4 dMeans (Compare means), 均值-均值比较7 T5 a3 k9 r4 p
Median, 中位数4 \ v, t7 h v4 _- F1 w$ H" c9 P
Median effective dose, 半数效量
# a I$ w- e5 G' R5 U' R9 P* J4 WMedian lethal dose, 半数致死量9 M( \' ~4 s5 R4 C% [5 F
Median polish, 中位数平滑
2 b, A- M* Y6 Z+ f$ T% o" uMedian test, 中位数检验
; T+ z: R% m' C8 \/ fMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量& k* i. @" m) \/ L
Minimum distance estimation, 最小距离估计- c& a# G1 a1 p' ?$ c
Minimum effective dose, 最小有效量
+ ^$ ^% O: x; j s: o( Y! n2 u& AMinimum lethal dose, 最小致死量
& ~( I& X1 o4 `Minimum variance estimator, 最小方差估计量
6 L7 x8 Q2 m" d) m, x7 p3 lMINITAB, 统计软件包 k7 |3 H- ^9 T3 Z. y! i3 I
Minor heading, 宾词标目( k! O9 X/ k- h3 n! N
Missing data, 缺失值
; V4 p5 ^4 i% w5 xModel specification, 模型的确定/ F9 f0 t2 m! O6 u! e
Modeling Statistics , 模型统计
1 l( C& l$ S" sModels for outliers, 离群值模型& g) H$ z; x6 ]% X
Modifying the model, 模型的修正) a! ] w+ b2 D+ n' F
Modulus of continuity, 连续性模' d8 K" t4 p+ G: b! f
Morbidity, 发病率
, T& ^. O2 l% XMost favorable configuration, 最有利构形
6 n; C5 {( Z. `6 t( dMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
* Q2 M& m3 A3 _* TMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归# [6 k4 `+ ^2 q) Z/ m
Multiple comparison, 多重比较& O" i- w0 T; J/ D0 J6 C8 u! q( p; W- g
Multiple correlation , 复相关9 o) m- O8 r; k+ E: ^% T. U
Multiple covariance, 多元协方差
0 D" ?# n# D r" g& a* a5 x+ Y$ a) NMultiple linear regression, 多元线性回归& V: y/ M6 G6 i0 q
Multiple response , 多重选项) c7 i. s" ]7 Z6 y: Y
Multiple solutions, 多解- z0 k( l+ L5 K# ~
Multiplication theorem, 乘法定理$ o3 I8 }2 b3 ^
Multiresponse, 多元响应
: w$ ~, O+ B3 y0 Z( _: CMulti-stage sampling, 多阶段抽样
( q' e9 _9 R7 W% Q/ w8 _3 KMultivariate T distribution, 多元T分布$ T5 d0 [+ k$ X! j* h
Mutual exclusive, 互不相容
; u4 U# w- v; g$ U+ `Mutual independence, 互相独立
, L, O" S q% g+ r) F# PNatural boundary, 自然边界
3 j* t, S- ^8 a6 p1 G: pNatural dead, 自然死亡
% p/ @4 h6 N, o2 ONatural zero, 自然零/ V- p% h. O, M) U/ f& o% c
Negative correlation, 负相关
# d+ d8 c* C XNegative linear correlation, 负线性相关
) Z& } m3 \! f/ \Negatively skewed, 负偏
" q2 ~' L* m$ aNewman-Keuls method, q检验0 y4 z" h- q5 v
NK method, q检验( S& S, q+ f2 E$ u, ?) z- }& @5 h6 K
No statistical significance, 无统计意义2 |* v7 U/ M4 f3 T$ u& p, G
Nominal variable, 名义变量) ?; _8 y- \( a+ \4 S
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性% F- l7 [+ Y0 F1 M, i! E' ?
Nonlinear regression, 非线性相关
. u, m8 l! {, cNonparametric statistics, 非参数统计
" k; ?# _& \0 s9 x- SNonparametric test, 非参数检验
: J$ r& }7 d P! K, S* wNonparametric tests, 非参数检验$ Y1 W8 |% i0 I( S2 q4 \; ]
Normal deviate, 正态离差, A' ~4 @2 Y% S: d9 A
Normal distribution, 正态分布! g, G9 E9 V% t2 i2 {& F, m" L0 l
Normal equation, 正规方程组
6 q* |8 m$ X; q" J. qNormal ranges, 正常范围) P% p+ E* @- ^
Normal value, 正常值0 F# t- b" \( x. b
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数8 r" P( ~* a. p7 O; V6 v
Null hypothesis, 无效假设
0 o& t7 g: F/ v5 z8 _Numerical variable, 数值变量/ `2 N1 E+ ]- x+ {* Z$ i% J# F% U
Objective function, 目标函数3 O' S" h! ~1 V0 R/ m5 l$ z7 r
Observation unit, 观察单位6 H" D4 [" |* x5 K
Observed value, 观察值% n# U. d. ^& n$ ^5 J
One sided test, 单侧检验
* V. D4 M1 [0 m0 v) }8 S7 M9 KOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
+ }# E% e3 y4 m! eOneway ANOVA , 单因素方差分析
# z* o. M0 M) BOpen sequential trial, 开放型序贯设计
& z2 O$ Z# d1 R/ ]! k1 DOptrim, 优切尾& k0 w( t4 W _4 Y2 M. K
Optrim efficiency, 优切尾效率 ~0 T$ L; R' p! T' J
Order statistics, 顺序统计量2 s6 [# q) U' V
Ordered categories, 有序分类
4 f& g) v7 f# o: s+ a$ GOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
1 ^6 J6 t! |5 K5 n# |3 POrdinal variable, 有序变量
1 J- n; N6 V2 N2 _9 `Orthogonal basis, 正交基
9 z B- g7 s& a1 B. w$ z% UOrthogonal design, 正交试验设计 C: A: ^% s3 H8 h! `
Orthogonality conditions, 正交条件
1 Z E( {7 M8 W- h' B9 tORTHOPLAN, 正交设计 ! v- [6 b( s* p6 S9 V* S1 o; ?: e
Outlier cutoffs, 离群值截断点
5 e) \6 t' |3 v& {2 gOutliers, 极端值
8 E, t `1 i* m) |8 ?OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 # A5 Z& {% ?2 W; x/ `
Overshoot, 迭代过度
S/ w4 D8 f; LPaired design, 配对设计
- ]4 ?$ B8 Y+ q( CPaired sample, 配对样本
8 \* c( i C8 @. \6 PPairwise slopes, 成对斜率
# B* U: z2 d0 W, Y) G* j3 wParabola, 抛物线3 K6 g% K( J+ c2 n7 s* B
Parallel tests, 平行试验/ O8 ^0 }1 _9 z2 M% |3 {- l
Parameter, 参数
) H& c& ^, w6 @& _9 {7 o# F6 Q! {Parametric statistics, 参数统计, d( ?3 c/ @/ ?9 W0 e* T( {. X# a
Parametric test, 参数检验
0 Q0 Z4 p' W$ P" ]8 h6 @% UPartial correlation, 偏相关
+ s) ^* W) |7 s! u2 G5 u5 T6 FPartial regression, 偏回归' e& T. F2 R* y& H) e4 r z
Partial sorting, 偏排序) }# }, m! W' h# B
Partials residuals, 偏残差
) r$ z1 j! N% ?* p) h3 E7 V0 C- |Pattern, 模式
5 S4 }% w6 X+ F4 S- S( Z* L7 w; `Pearson curves, 皮尔逊曲线 k( {0 g7 {5 R: ?) C; q \! E
Peeling, 退层
% w3 I, ]" ? vPercent bar graph, 百分条形图
) H/ m+ o; c \* i" W, Z: h0 OPercentage, 百分比4 E# t3 m$ T/ H7 G9 I
Percentile, 百分位数
7 b' @/ `5 C4 Z hPercentile curves, 百分位曲线
/ Z, r3 t. v' h/ g1 U O1 wPeriodicity, 周期性
6 G5 P# K, ^1 `3 ?4 ]Permutation, 排列
4 E: z% v D6 w" vP-estimator, P估计量3 `/ \9 B( K! W1 ], L$ D
Pie graph, 饼图
& t+ E; j' A6 t& D# YPitman estimator, 皮特曼估计量0 _6 f" x3 h5 {% ^5 |5 j
Pivot, 枢轴量
4 L2 n. r& X5 LPlanar, 平坦' I7 P% S7 x+ W$ k' |3 F
Planar assumption, 平面的假设
( m: R% K. V3 h+ C8 sPLANCARDS, 生成试验的计划卡
( _/ D5 l/ j& D9 d: m+ nPoint estimation, 点估计
y1 Z9 [$ h/ |% c/ c4 `, |9 h, iPoisson distribution, 泊松分布
7 e$ q. h0 k# |2 @; uPolishing, 平滑
. w7 o, _1 I5 JPolled standard deviation, 合并标准差
j/ _7 s+ y2 H6 x. APolled variance, 合并方差7 h3 e( b, {% ~. i7 ^. L
Polygon, 多边图& f( T+ I0 N, `" J7 g
Polynomial, 多项式& z3 U# h: F, Z( ?' z
Polynomial curve, 多项式曲线
1 B4 ^/ }, [( j# z' NPopulation, 总体
; o' }4 p6 r& P% yPopulation attributable risk, 人群归因危险度5 r) [6 }4 G+ b7 T
Positive correlation, 正相关
8 z+ k* k7 V- C5 R: {! Z1 ~Positively skewed, 正偏2 X$ K& |. E6 u5 Y8 Q' a
Posterior distribution, 后验分布9 [' M7 q1 z, k8 Y7 c
Power of a test, 检验效能 N- ?' W. [* r
Precision, 精密度
3 o. J) [5 h& Z7 m- A9 ~Predicted value, 预测值
- y: t7 v" w8 I3 XPreliminary analysis, 预备性分析
) j# ^1 D" `( _Principal component analysis, 主成分分析
: O* y- z# w, F/ ?1 ]0 FPrior distribution, 先验分布+ R0 B& s2 S5 W% H- @: N& M7 ?
Prior probability, 先验概率
: c# Y2 R6 L6 g4 f0 LProbabilistic model, 概率模型5 m% J f2 w7 E: H- u
probability, 概率
3 R+ e0 F; Z) C! D/ SProbability density, 概率密度
+ F1 r# z) _2 J6 TProduct moment, 乘积矩/协方差
3 m7 y" A' p2 h( ~Profile trace, 截面迹图1 C- ?4 i) _7 {6 \! ~$ T
Proportion, 比/构成比1 i0 I0 Q' F3 U1 w. H5 d$ V
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
# h! n* C g1 C# bProportionate, 成比例6 l3 K; X) s( G4 a
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
$ |4 A: G" r, v- X9 RProspective study, 前瞻性调查
N6 \+ p- X7 x, T- i- h7 xProximities, 亲近性
( m' j0 K2 R6 C2 [- f- cPseudo F test, 近似F检验
" x) L. d* R& O* `4 X8 O" E% zPseudo model, 近似模型3 J$ A6 x- v( _ \3 q* J7 D
Pseudosigma, 伪标准差& D' f$ {5 y5 a: F% ?6 V
Purposive sampling, 有目的抽样; u8 X! u! L9 g. C8 h1 w6 @, b" b
QR decomposition, QR分解3 v$ ]% b. I+ U4 ]/ B; M! \
Quadratic approximation, 二次近似4 Z; Z) W4 r9 Q8 k
Qualitative classification, 属性分类
$ e, X7 x1 w3 FQualitative method, 定性方法
* [1 A/ p5 j* t7 GQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
& y5 i- b7 u4 J( d$ E w! U1 `! iQuantitative analysis, 定量分析% e* T9 W* U4 _9 j9 P) I( J# {# O
Quartile, 四分位数3 a! q- J; e/ Y( o$ U
Quick Cluster, 快速聚类 G6 O& Z2 s. k# f/ P; J: T: d# v4 l
Radix sort, 基数排序; i- A5 f2 |/ ^
Random allocation, 随机化分组1 `8 O5 |6 c+ T' y3 M9 ?0 W9 \
Random blocks design, 随机区组设计
% @+ ]" J' h1 c4 ^! HRandom event, 随机事件5 @8 a: `7 K# P1 v; `' l
Randomization, 随机化) L0 \+ n; s6 W5 y+ }2 [
Range, 极差/全距
$ q' l: ^( U3 f6 Z, B6 V& f1 _Rank correlation, 等级相关
) w# m1 x$ O7 r# u/ FRank sum test, 秩和检验
' ?) S& l* {# \Rank test, 秩检验1 `0 l& Y$ A5 U1 | |9 @
Ranked data, 等级资料
. Q0 P: l( {3 T( \- ]) U6 K& MRate, 比率( T. ]3 u3 ^9 j8 j. L) M
Ratio, 比例8 R2 h5 V! H& v- L9 z+ V7 e5 P
Raw data, 原始资料
2 L: _0 W0 `6 D" p6 XRaw residual, 原始残差! u5 R: e- H7 h, a
Rayleigh's test, 雷氏检验
& w& z7 ? Q* q! p: ^( IRayleigh's Z, 雷氏Z值
# N7 b: Y3 N1 N* O4 x3 X4 }: }Reciprocal, 倒数, I4 w6 _1 V L3 I/ [% P
Reciprocal transformation, 倒数变换5 I5 h% x4 \" G! j
Recording, 记录
$ I; S& v0 y$ | H, @9 ^Redescending estimators, 回降估计量4 C4 k7 m! s- l+ X
Reducing dimensions, 降维3 A! m- H9 }" L- t+ x( T
Re-expression, 重新表达8 v! U8 v* c# x8 A
Reference set, 标准组
# V( ]( Q" s' Q+ T$ L) }9 ^Region of acceptance, 接受域
# Q( a$ D( [5 ?% K8 o1 k' WRegression coefficient, 回归系数( | z( x( D/ X2 s6 H+ u
Regression sum of square, 回归平方和& {0 G8 i. i7 W4 Q! X2 y
Rejection point, 拒绝点0 w) p' a% |& }( U1 q
Relative dispersion, 相对离散度. F3 |2 O6 \$ u5 `, j
Relative number, 相对数1 ~2 t# J' U( H7 m2 s. m" C
Reliability, 可靠性
@9 A0 x7 E6 d2 r$ H; I/ \3 f0 H) J0 JReparametrization, 重新设置参数 ^# F, I$ p' X# g7 A( o
Replication, 重复
]6 u" C0 Z$ n: P. [( RReport Summaries, 报告摘要
8 G% X- I7 Y9 p; ]# yResidual sum of square, 剩余平方和
8 u# B: c- v2 EResistance, 耐抗性- I$ q( D* x9 z
Resistant line, 耐抗线
- w/ M A, i( T: MResistant technique, 耐抗技术
% D2 E4 L% ?) }+ ^ xR-estimator of location, 位置R估计量% j* v( r* B; ?0 Y
R-estimator of scale, 尺度R估计量+ T( J* `" b; R' {
Retrospective study, 回顾性调查
2 ?' `* D9 c: J$ ?# Q/ G3 G9 WRidge trace, 岭迹
' ~, J1 [9 Q6 _Ridit analysis, Ridit分析
0 B- E% |& G: b$ I" ARotation, 旋转
! @4 e2 p8 B8 p) ?; U9 r2 VRounding, 舍入: s; G& P- S* m; A/ d* z: L
Row, 行% A- H. E) \% N- d
Row effects, 行效应: L* \, P. w! B5 N, A1 h2 S
Row factor, 行因素
. O) K6 Q2 O+ e, v a; p, g" s) nRXC table, RXC表
! K2 H3 ?- G+ ~9 ~1 p- g5 O9 iSample, 样本5 ]/ e0 @; e& n0 \; E
Sample regression coefficient, 样本回归系数
* @' n* q& y; j: H" `" D: A) v: ]Sample size, 样本量
9 T+ H" g6 ^% VSample standard deviation, 样本标准差! Z+ e7 h: V4 G! p8 M8 h% s
Sampling error, 抽样误差2 |* F0 B6 _* T4 ` p/ [2 l! J
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包6 U; q" M% W; X; U- d* t* z# ^
Scale, 尺度/量表
3 J) d% k( U* TScatter diagram, 散点图) ~* L) B" {( n& m7 I
Schematic plot, 示意图/简图# W7 p3 q. e) _3 y" p4 B& T
Score test, 计分检验
4 M8 `3 p9 ?& M- j( r. XScreening, 筛检
$ d9 C/ p( V hSEASON, 季节分析
F9 R6 z; C1 Z, \) W) G, f* RSecond derivative, 二阶导数
; v$ J/ i/ C- \& d+ Y& KSecond principal component, 第二主成分
% O8 `% {9 B+ T; f6 a" \4 p1 U+ LSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
+ ^/ J F1 I- X2 ~ x ZSemi-logarithmic graph, 半对数图) W, H! L% Y0 ~. `
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
* n. a i% g, S V. d" O4 nSensitivity curve, 敏感度曲线
! h2 m, G& T7 G, C, K3 D: J! gSequential analysis, 贯序分析
+ W* g% r; ~% _0 a8 fSequential data set, 顺序数据集
7 B: L7 K% Z" W: SSequential design, 贯序设计- q8 \9 T- V5 N3 v/ M8 V b( T
Sequential method, 贯序法
2 X; N2 z6 n x( g$ H5 A0 ]Sequential test, 贯序检验法
0 j; c! |/ \5 F% f% ISerial tests, 系列试验9 `) m* \3 C/ K! m7 n$ N
Short-cut method, 简捷法 2 [+ i% r6 M0 s7 F1 ]9 N/ o
Sigmoid curve, S形曲线
- `' {/ F- ` {1 e% t! jSign function, 正负号函数
, d' y( g: Q7 ^3 s" a+ M# RSign test, 符号检验
4 x2 I7 @. m" D: J' G1 fSigned rank, 符号秩0 X: W, H9 f8 Y. h# y3 P- I, m
Significance test, 显著性检验
% X7 \. r- ?* B) \5 [Significant figure, 有效数字
4 T/ K) L5 k S# f2 B/ I7 w, \' ?Simple cluster sampling, 简单整群抽样
, U" w5 P" v! \2 LSimple correlation, 简单相关0 X# A' Q3 [4 I3 b: ?4 {, g
Simple random sampling, 简单随机抽样
6 m) X1 }* p' i& ^2 S& x0 fSimple regression, 简单回归9 V: ?) D/ Z. T
simple table, 简单表
. |) D c/ K& N8 f HSine estimator, 正弦估计量; m/ {5 D9 `1 E% C2 [2 |
Single-valued estimate, 单值估计: r+ G) w% Y# t; \/ I2 L2 D* m
Singular matrix, 奇异矩阵9 S; r" _% k4 z) ]7 R' v' l
Skewed distribution, 偏斜分布. }4 v$ S7 x: b' e
Skewness, 偏度
( V0 _# M) V2 M1 ^Slash distribution, 斜线分布/ u( t* R% I- F2 L0 Y) z2 L5 W
Slope, 斜率3 K# i: J# h, S b3 W5 O0 D% u
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
" `) N; `) M% A* K) D0 `9 R4 ESource of variation, 变异来源/ A9 y! s1 s. I7 N5 A
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关5 R' w2 S: E$ F+ p- a9 t
Specific factor, 特殊因子
9 Z' ^, k# |) T/ b& sSpecific factor variance, 特殊因子方差* i9 R' g# e6 E, k
Spectra , 频谱
# `; J" Q; j4 D2 b6 LSpherical distribution, 球型正态分布& ]- @( M( q( t4 y
Spread, 展布
" H: h" H2 y( T1 \4 t8 n8 h, I0 d2 hSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包0 t1 s3 i9 c" D [4 s
Spurious correlation, 假性相关% X: n& m- |: |1 q4 L& w
Square root transformation, 平方根变换
* t* A) a/ o f& Z; uStabilizing variance, 稳定方差5 f* \# p+ i2 [1 d
Standard deviation, 标准差 S% x2 g, g4 ]1 A- _9 _
Standard error, 标准误! g' L/ s) T# o/ r. f
Standard error of difference, 差别的标准误
% x, J- T% o2 N m& ^% U" xStandard error of estimate, 标准估计误差# h, o$ Y$ G$ _
Standard error of rate, 率的标准误" L* }8 U7 O2 V
Standard normal distribution, 标准正态分布
$ Q# {. O: O9 m, } {! d ]Standardization, 标准化. [2 g' D! Z% @0 k- v
Starting value, 起始值- t2 s; h- x, K5 I: ~
Statistic, 统计量0 h. J0 L, z; p5 q/ A
Statistical control, 统计控制
& w" R9 e- B5 |. G9 Y5 WStatistical graph, 统计图
- q5 ~2 L& ?" cStatistical inference, 统计推断
( q. W7 P* L% \ @: M3 e5 K1 OStatistical table, 统计表4 |) j. `$ I* w6 K
Steepest descent, 最速下降法
. E' p" D% u5 Y6 KStem and leaf display, 茎叶图$ @9 { Z3 ?6 w
Step factor, 步长因子
6 @7 H$ j9 j3 s2 OStepwise regression, 逐步回归' r6 h. n9 f0 s: e6 |
Storage, 存
8 @# l1 g- O. I+ AStrata, 层（复数）# \" |* l' Q# i L) ]
Stratified sampling, 分层抽样
. C/ W* o# u9 y5 ^" Z H1 N8 B3 T6 dStratified sampling, 分层抽样: m& y2 C* G/ ~7 K9 r
Strength, 强度! q$ [7 Y) s4 }, o4 \0 _4 C
Stringency, 严密性
0 ~+ V! `7 ?2 z3 ?) TStructural relationship, 结构关系+ i- a" w3 {& G% n% L
Studentized residual, 学生化残差/t化残差% @& r8 k, u% M# d/ H. V
Sub-class numbers, 次级组含量
7 U6 x/ t* p. ?. s) ]Subdividing, 分割
' g" |& P# j J ~Sufficient statistic, 充分统计量
w9 b6 n- `6 E1 ^' tSum of products, 积和2 T; A& u7 a3 u
Sum of squares, 离差平方和" T5 ]* ?* _4 a
Sum of squares about regression, 回归平方和1 u4 j8 P- l( ]
Sum of squares between groups, 组间平方和 B. p2 E& Z7 ]0 A- `7 f
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
& I7 C, u& o1 W) ]4 t5 ^1 S& rSure event, 必然事件
8 |8 ]1 o" v; G# V! R: g1 }! \3 ~Survey, 调查) K/ o, @# d, J: t$ {1 {
Survival, 生存分析
. V# Q1 m! R% V3 k' p/ t* X4 ~Survival rate, 生存率
- `: j: p5 i* S+ H! b2 w+ W X: j* fSuspended root gram, 悬吊根图( Z% _; d1 z+ [9 {, Z" t/ q$ g
Symmetry, 对称
- @& L$ s* j/ F0 P- GSystematic error, 系统误差" ^2 y- w( A8 X
Systematic sampling, 系统抽样% U" R! B, k4 V5 ~* {: `# Z
Tags, 标签
: r& }4 y- G( B+ k8 `, `Tail area, 尾部面积
7 X0 i9 p9 Z1 x9 @Tail length, 尾长
, L. ^5 b( D6 |7 ]: pTail weight, 尾重
6 B4 c9 j* Q1 P! g9 | @6 I& sTangent line, 切线' {$ X6 I! L( ?2 t6 P+ n/ u5 x3 l
Target distribution, 目标分布
S" P2 S( i% T6 P2 c/ `( kTaylor series, 泰勒级数1 u8 O! W5 s5 O+ Q3 A( Z
Tendency of dispersion, 离散趋势
5 C) g4 X* n/ _! N. A" @6 ETesting of hypotheses, 假设检验2 V5 B; H8 C6 j; x, A9 @
Theoretical frequency, 理论频数. s, Y4 s' X. j. Y* u( E1 Q; u9 _
Time series, 时间序列
' `% ]$ y: @, v' p rTolerance interval, 容忍区间
& X0 a7 {2 e5 a6 d( G. }8 nTolerance lower limit, 容忍下限$ M& Z5 D5 o/ T' P
Tolerance upper limit, 容忍上限
# H; T0 `2 @, {3 P( i, TTorsion, 扰率
N4 H3 K/ z) [0 t+ VTotal sum of square, 总平方和, z* O) ]4 R8 m9 h6 ^5 `" a6 r; U
Total variation, 总变异
* q' J( B! A$ ]) kTransformation, 转换
* {, G' G S% |1 s; lTreatment, 处理# u, R: s! B4 `7 N, `2 U/ B: Q. y
Trend, 趋势1 o" L! V W6 W; T1 J; _
Trend of percentage, 百分比趋势8 {2 V" K& k4 l
Trial, 试验: Z5 }9 Y& p; |
Trial and error method, 试错法
2 W* e/ f# I: ~ u4 d9 a% h5 d# h1 BTuning constant, 细调常数
: n" t, T. u' ITwo sided test, 双向检验
) m7 J' Y$ C! F& E2 l* ?9 fTwo-stage least squares, 二阶最小平方1 R3 C+ h, ]$ g7 z( X6 I
Two-stage sampling, 二阶段抽样
; }# V! A6 S# |7 N. tTwo-tailed test, 双侧检验* t" U) e: ]4 L
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
5 p, Y' X! {4 i: q PTwo-way table, 双向表
. Z1 ^' E: h" N; C+ cType I error, 一类错误/α错误. b' V# M$ i6 E% x1 z
Type II error, 二类错误/β错误4 R+ p$ I& X/ v- c1 U
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
3 z9 B% c r+ N+ N) HUnbiased estimate, 无偏估计
8 s0 N% |% u o. Q: g- p- F+ SUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
% w* H% _5 q/ VUnequal subclass number, 不等次级组含量5 k' b$ p8 ?) }4 v( k* r5 y* }5 P
Ungrouped data, 不分组资料
' X4 b6 C) E7 a3 A5 H4 KUniform coordinate, 均匀坐标
9 x5 A* y" u0 Q1 n: c7 ?, D6 GUniform distribution, 均匀分布2 N, z _ C) ~( T1 [0 T
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计4 ~: a, P! l6 Z- t: O. y6 o2 |
Unit, 单元/ O# y" Z$ e- b$ {. y! |
Unordered categories, 无序分类
! ^' ^9 m* ?1 \3 A2 O" @: {6 z& WUpper limit, 上限1 J6 @; H) H" e% s- S1 h) F6 g
Upward rank, 升秩& ~) D* x o9 R$ J( w
Vague concept, 模糊概念
6 ?! G6 J+ h5 S0 MValidity, 有效性
' d6 ?% J0 z c) rVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
! q( O& ` W& I+ c" E$ tVariability, 变异性- K4 W: y# U0 Z9 m0 I
Variable, 变量4 R( H' B5 v- ?0 T) Z9 y
Variance, 方差
) U: v( v! B: C' fVariation, 变异+ H! H. b c2 F
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
! m& V9 c3 d# P5 P9 @( `% xVolume of distribution, 容积" U, u- j* w5 a. D' ~* k
W test, W检验
+ c- G5 H$ G0 NWeibull distribution, 威布尔分布: d6 r8 W# D1 m6 F
Weight, 权数
& b' |/ F/ l* g }+ v) aWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验 o- r; @9 w& @- ]- z; Z
Weighted linear regression method, 加权直线回归
Q0 M7 s" f$ |) |# r' w; @Weighted mean, 加权平均数: ~ A; p8 Z* n- h3 }) ^, n
Weighted mean square, 加权平均方差0 M1 {# y7 b" k7 s
Weighted sum of square, 加权平方和
% s& n- T: x' u, [ q4 u& gWeighting coefficient, 权重系数
9 t# C& x7 n# m. XWeighting method, 加权法 i7 f9 n0 h, z, r6 q0 n+ Z2 ~
W-estimation, W估计量
1 m- b; V) W/ A5 V. H( c2 EW-estimation of location, 位置W估计量
5 q) t6 d" ]" n* EWidth, 宽度
4 O2 ^9 y3 a7 q3 r& q J7 d- QWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% y/ K2 g1 F: O4 p9 f$ r: m
Wild point, 野点/狂点
( e# K9 X5 e6 r# g) u" j* i+ @9 |# ZWild value, 野值/狂值
3 ?/ {: g, R, B; e3 ~, g0 MWinsorized mean, 缩尾均值
1 \1 a- j y' L3 F& PWithdraw, 失访
g5 q d& w5 T, u$ `Youden's index, 尤登指数% l! p3 C4 Q Y1 U0 m/ _
Z test, Z检验
, O' X5 n( A# zZero correlation, 零相关( q+ n2 s+ Q; u8 ^
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
