|
|
Absolute deviation, 绝对离差% A6 e- t" ?) T- N8 H5 H1 B
Absolute number, 绝对数/ _% e: f; r% B, B! l8 @
Absolute residuals, 绝对残差
4 z: ^+ n! ?$ K& ~. D9 W) H$ IAcceleration array, 加速度立体阵
' m0 ^7 M- }% a( z S: o7 HAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度! ?3 e" U' n [, d- }* ^
Acceleration normal, 法向加速度
$ G' m4 f$ r; a4 }Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
# T/ t' m! \9 r( w' IAcceleration tangential, 切向加速度
; |4 |" E$ x& NAcceleration vector, 加速度向量6 A2 S: k6 G* l ~
Acceptable hypothesis, 可接受假设- W& @* }' e: H! i! S
Accumulation, 累积
* e0 P% q% _* N0 k' h' fAccuracy, 准确度
( J/ `# t+ e8 Z( XActual frequency, 实际频数. ]" p' W7 J. p, y7 }9 {; F) O
Adaptive estimator, 自适应估计量
: {# L; Z- e. X1 ?( HAddition, 相加
# O: |1 j4 {! l7 c6 O: X7 N T$ y0 IAddition theorem, 加法定理9 |+ S" ?2 `: r) p
Additivity, 可加性( \* W# C8 @0 }) E# |1 E: s
Adjusted rate, 调整率
1 V: I" k, \ [3 l2 O' C7 \# B: O8 |Adjusted value, 校正值3 ~5 b* j( w, N5 c) x" ]% O2 k9 M6 Q
Admissible error, 容许误差
: R" J8 J! _+ K; O) AAggregation, 聚集性
5 ]' F4 v5 I) ~. U; |7 |Alternative hypothesis, 备择假设: A- M' ]2 R/ o. O+ m6 T
Among groups, 组间
/ ], c- y. ^! x+ ~7 u' eAmounts, 总量' R3 f/ N2 i9 Z. q# {
Analysis of correlation, 相关分析1 n# X( R( L; D+ {& L' P* G0 E
Analysis of covariance, 协方差分析
; V; r4 {! A0 f5 h' cAnalysis of regression, 回归分析
; D& Y/ k( X! P* u8 X: S- H; n, o& oAnalysis of time series, 时间序列分析
2 Z; z5 k8 N7 M8 V7 S1 R$ oAnalysis of variance, 方差分析
; y8 d$ p0 i% G# e" R1 l7 |7 WAngular transformation, 角转换! j1 J4 ?$ Y" s- K o" C* Q
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析, v5 ?# c" l# v/ ^
ANOVA Models, 方差分析模型" C9 B7 B1 V: G. K! Y# M
Arcing, 弧/弧旋+ m/ H& q1 F( U5 M1 a1 K' e) z5 s
Arcsine transformation, 反正弦变换5 G: A5 e- _' P- v! G
Area under the curve, 曲线面积( l5 d% I1 e' e3 S; S0 [& u: 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
4 h" z8 [- e4 d) pARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 . U E, R0 ?$ @: E% [
Arithmetic grid paper, 算术格纸
7 [* z- D% h3 T/ i( t: @- uArithmetic mean, 算术平均数 w& ^9 \8 U [% [7 R
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系0 m) U t% H9 \6 f2 ?9 s
Assessing fit, 拟合的评估$ T% g9 z( R0 u8 s
Associative laws, 结合律
( R. D" |" ~& U$ n/ W* AAsymmetric distribution, 非对称分布0 `( f9 a. {) j8 u. G+ O" A( P& |
Asymptotic bias, 渐近偏倚
, Z3 b4 A9 c( k+ {0 Z8 G% EAsymptotic efficiency, 渐近效率+ Q' d" _+ a: }) f
Asymptotic variance, 渐近方差 l: C+ y4 r6 E
Attributable risk, 归因危险度* p0 u8 H9 Y2 q- H% N& v; [
Attribute data, 属性资料$ C9 r) ?% ^8 J {6 U
Attribution, 属性0 M1 K2 ]) h. E" n; y
Autocorrelation, 自相关
5 W3 I9 u K" F, a( R! PAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
7 b9 E; s- i! h) x* sAverage, 平均数& o+ l: {4 x6 O' w. J
Average confidence interval length, 平均置信区间长度% [* i" {8 M7 r# M c
Average growth rate, 平均增长率+ n7 u9 a4 H% Z! \; |$ k* R0 t, e
Bar chart, 条形图
: |7 l5 A: Z9 RBar graph, 条形图 ` y5 n5 z8 S5 n
Base period, 基期
% n0 w. ?- m! q% Z+ g! ZBayes' theorem , Bayes定理
2 z' i9 l$ L1 iBell-shaped curve, 钟形曲线
" L& m& p7 f0 G \9 X5 rBernoulli distribution, 伯努力分布+ R( X4 y8 X8 @
Best-trim estimator, 最好切尾估计量, }* Z/ F& ], t) k2 i' Q) _
Bias, 偏性
( w& r L3 `+ Q* QBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
# O3 M# l w @) OBinomial distribution, 二项分布" s- i9 k5 \! J- [0 E5 ]- P
Bisquare, 双平方4 D4 T2 y% x1 n% w& }! S; Y
Bivariate Correlate, 二变量相关' J5 C# @( e/ ]; Q
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布; U1 I8 Y1 z' ~$ G- x5 U
Bivariate normal population, 双变量正态总体6 f: j$ ]) ^" q$ Z4 d" Q+ A, e8 k- u
Biweight interval, 双权区间6 i. C" J8 F N/ D: K# C6 L
Biweight M-estimator, 双权M估计量+ F H$ ]8 O% p
Block, 区组/配伍组2 \) f5 k$ f. s
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
9 l) v& ~$ {: L$ S ZBoxplots, 箱线图/箱尾图$ C# E% Y9 E& P: U0 t9 b% I
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
9 \+ |1 ^: L( g0 }( rCanonical correlation, 典型相关* g" V; v# A" Q" M* I
Caption, 纵标目! J3 O' G3 H+ `# _6 k7 |# _ D
Case-control study, 病例对照研究+ x9 [, X3 Z" J# {3 d U, V
Categorical variable, 分类变量/ X' g$ \) D0 O: ]1 C
Catenary, 悬链线( G, |. N* _! \2 z: O" s$ d; j+ @. N
Cauchy distribution, 柯西分布4 {" _; `1 Q, v6 ^- M
Cause-and-effect relationship, 因果关系
. U5 Z# y- u! V" o( ?3 ]4 fCell, 单元
$ f3 D9 a8 c& z9 X6 Q: d! S8 ]Censoring, 终检
: w# N- h: }, j3 j5 ~: y$ _0 \4 k: n7 PCenter of symmetry, 对称中心
: C' e& u; c4 u8 ^Centering and scaling, 中心化和定标
7 c8 s2 w% L/ H: ~3 cCentral tendency, 集中趋势
) H0 m2 h3 m8 d+ j, ACentral value, 中心值: B- ]+ e/ {0 V9 U
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测4 |6 ^/ \0 F! G$ I! J7 y$ `
Chance, 机遇6 A7 R s) R9 x; P: L7 n
Chance error, 随机误差
0 M3 u/ L5 D0 U# fChance variable, 随机变量
' Y4 U2 K6 p. p- C: ]1 ]2 ]% B4 _Characteristic equation, 特征方程
. E( S4 k7 r& a$ r/ YCharacteristic root, 特征根
. P3 \7 F" ?% O1 N uCharacteristic vector, 特征向量4 r6 p: D. ]$ x/ M" z! B! c
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
8 C; ?/ i% o: p D L. {2 DChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图 _3 i+ }4 t) y! i, S
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验1 O" S- Y% M4 U& v
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
3 T+ L. q7 {& g" ACircle chart, 圆图 1 b4 Y5 ?( W9 F
Class interval, 组距3 D/ }5 e+ k! j$ |7 @! q8 @
Class mid-value, 组中值- y7 _& }+ d3 ~( ?. c+ K
Class upper limit, 组上限( P# h* K; A* f, a
Classified variable, 分类变量5 u" ]- |" [. ?; N9 J" S( [
Cluster analysis, 聚类分析8 F9 S( S0 j) A/ S
Cluster sampling, 整群抽样
. x0 a$ |2 [! L5 E* e: lCode, 代码% I$ j }( v! X, r
Coded data, 编码数据
/ c. Z7 Z6 k9 Y: Z, }/ d6 ^* f: I+ SCoding, 编码! L+ e( B+ y$ E& r- v
Coefficient of contingency, 列联系数
' B: }1 _4 N/ U2 DCoefficient of determination, 决定系数
% A( O( z( b! U+ R; o7 k1 kCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数9 d1 S" a8 W$ [% L( o5 X2 z C
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数2 K" o8 B" P4 q
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
0 X. n# X; ]. A5 W1 `Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
7 A7 F+ D9 }( \9 @Coefficient of regression, 回归系数& C: ^) b8 g6 U
Coefficient of skewness, 偏度系数9 h6 I! g2 z: i( S: [7 @
Coefficient of variation, 变异系数
6 Z. M1 w6 V5 p# tCohort study, 队列研究2 i7 Q* J( ]6 b8 H
Column, 列2 p1 k B! }# l, j2 q5 F
Column effect, 列效应( J- y8 Y# l7 F
Column factor, 列因素7 x, O0 `$ W, \4 w6 ?# h
Combination pool, 合并
7 `' A) `5 b/ r/ V! PCombinative table, 组合表+ B' M) h* I, I9 z
Common factor, 共性因子
* A8 R5 I2 n$ T2 z3 K2 M! I3 u8 p7 wCommon regression coefficient, 公共回归系数
: H5 G0 @! L4 x" i1 D$ x% |, b! x& oCommon value, 共同值1 ?6 a; B$ r2 p) l
Common variance, 公共方差6 g- l& v# h0 ]4 p$ {. I
Common variation, 公共变异2 t. H9 d P( f Y) k- d" y( \
Communality variance, 共性方差2 ]; H# _9 K. R
Comparability, 可比性
7 P1 n! S" t! |0 l/ \Comparison of bathes, 批比较3 _9 E+ R K% w
Comparison value, 比较值
1 V3 m7 T$ d: p. Q$ ]Compartment model, 分部模型
5 X" O7 \ r5 r4 dCompassion, 伸缩
4 l# [) L) J% J2 P+ w* yComplement of an event, 补事件
# S8 b. k; E' K! B' CComplete association, 完全正相关
/ r+ {# `" f2 h1 e. p1 K8 MComplete dissociation, 完全不相关2 ]' w% s' X+ |: @0 J; f" e
Complete statistics, 完备统计量6 t' G4 t# F' G$ l/ v/ k
Completely randomized design, 完全随机化设计
* H7 @& {7 V/ d7 R7 B8 s* OComposite event, 联合事件/ @ q9 u' c7 q5 ^/ D% \: J% E
Composite events, 复合事件4 ~2 z% o7 f* S- z0 |! N- P
Concavity, 凹性
x0 X# O* g1 w/ R4 cConditional expectation, 条件期望, I0 ^7 O4 V; Q
Conditional likelihood, 条件似然3 a" ?. h' D2 i1 v- u: u
Conditional probability, 条件概率
5 z. @; K5 }5 i2 Y2 i/ u }Conditionally linear, 依条件线性& E, G% n( u9 ?5 m2 K
Confidence interval, 置信区间7 V5 j) c3 i% p; Q: X* L
Confidence limit, 置信限
$ i! n$ k9 }% P4 IConfidence lower limit, 置信下限
: |' W1 a* ^( t( x7 |2 K% Z9 Y. D/ {Confidence upper limit, 置信上限; |. g6 F) S9 M) Y. B2 D1 b
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析/ g( I( V' q( F& D6 C U- Q
Confirmatory research, 证实性实验研究6 P; J; U$ ~! Q. g F- n6 `
Confounding factor, 混杂因素: {9 N: w$ V. N
Conjoint, 联合分析8 I) t' l( a& f5 V# e6 Q2 L, [/ c
Consistency, 相合性2 M, C. z! R; m( L+ a
Consistency check, 一致性检验7 ]4 e' _" x% r1 r
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计: q+ w& H9 x. B0 W( j* ]+ _9 S
Consistent estimate, 相合估计" D/ r1 n& e. z& [4 i+ i2 [
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归3 o+ J7 n/ D# ] I9 r; u. Z
Constraint, 约束9 H6 o; k$ `* s6 E$ @5 s
Contaminated distribution, 污染分布
& p/ m( _8 h' M' @ dContaminated Gausssian, 污染高斯分布
0 Y6 l! _1 R3 h0 W" fContaminated normal distribution, 污染正态分布
. q- b7 @: k$ b, o0 a- }) I7 eContamination, 污染6 H' Y% @! D6 p& t6 R0 l* N1 n
Contamination model, 污染模型+ x4 N! N% V$ q J" z5 F$ N3 c1 H
Contingency table, 列联表
1 ]+ m; B0 P |4 R6 t) _ XContour, 边界线
2 o/ C* g- C$ ]Contribution rate, 贡献率' S9 Y6 u5 V0 o0 @
Control, 对照
2 E. U9 b8 j5 L. L2 U9 ^Controlled experiments, 对照实验- @$ j" Z6 }+ W# p
Conventional depth, 常规深度
6 h* }% H" a) d- ^: {0 r3 JConvolution, 卷积9 x0 H% A6 T9 H. O$ r5 |: J
Corrected factor, 校正因子3 w) `4 i( p4 w) p, D) P
Corrected mean, 校正均值
* g5 P' Z- n! a0 `7 ]" tCorrection coefficient, 校正系数5 H- h! w2 \) e" y
Correctness, 正确性* c6 J2 Q* z( E# U
Correlation coefficient, 相关系数* K# J3 {4 h. N* V- K8 B
Correlation index, 相关指数
5 u# s# W! y6 c: bCorrespondence, 对应
) v$ D! B5 F4 sCounting, 计数7 z2 U* A. V' n0 u& ^
Counts, 计数/频数* ^' d; S- u! `+ b) [
Covariance, 协方差
7 }+ `* m) `8 M1 r# o. D6 S P& pCovariant, 共变
. g# u* H/ l, m9 ]5 Y iCox Regression, Cox回归 H% \0 |9 Y b+ d
Criteria for fitting, 拟合准则1 X; |' t$ Y+ f% ~1 T$ C/ x
Criteria of least squares, 最小二乘准则
, |9 k, i& Q9 W3 W# I5 r! C* @/ RCritical ratio, 临界比
4 Z8 [6 P3 t2 T8 u' }! @7 @2 J- L- OCritical region, 拒绝域7 X( U- e/ j: T0 R) |, A
Critical value, 临界值
: ~5 y% D( U1 R6 YCross-over design, 交叉设计
' x; ]8 M! P' o" P f& F' ]Cross-section analysis, 横断面分析
; u+ E5 G$ m: L' C7 I! KCross-section survey, 横断面调查! h9 A, {. x j; z% w' `. i
Crosstabs , 交叉表 * W2 m' Z' i/ u& K
Cross-tabulation table, 复合表+ j* Z% j: G" U$ l" J
Cube root, 立方根
0 m% U3 s9 x# u5 ?1 N3 ^8 BCumulative distribution function, 分布函数3 d1 h* X. k6 i- a8 N$ K% U
Cumulative probability, 累计概率8 `( V9 b8 Q2 w% w8 [2 ?$ L
Curvature, 曲率/弯曲& R9 P; g$ E/ B% v- C
Curvature, 曲率
+ T; a/ X0 a' u4 vCurve fit , 曲线拟和 . ^4 L8 S" L J, U0 g$ ~ u
Curve fitting, 曲线拟合
) B# H6 Y7 z. I& yCurvilinear regression, 曲线回归
# @' Z9 m6 s1 V& f4 g( v4 N# ~Curvilinear relation, 曲线关系
x6 E: m0 X( ?& \# s: k+ q5 `Cut-and-try method, 尝试法0 q: Y* G% p$ j$ Q- q0 q
Cycle, 周期) V9 s1 l* p5 }2 U6 |0 r& Z2 E
Cyclist, 周期性
9 S: q, |1 N% ~3 S0 ?D test, D检验6 y: g( b! ^0 D9 l$ g
Data acquisition, 资料收集
/ S( U* }6 y- V* ?; gData bank, 数据库
9 K5 J* V0 @2 ~' q- A BData capacity, 数据容量5 t0 a) z+ `# \
Data deficiencies, 数据缺乏
2 h* N, g- t3 y0 l' K$ [* Q. F& }Data handling, 数据处理0 b! ^* s) V2 y9 s# u" }
Data manipulation, 数据处理6 P6 Y# K+ g+ U; `9 [
Data processing, 数据处理* B- y2 J# H! E: v# }% k/ r/ D8 F
Data reduction, 数据缩减
' i4 r1 j: c" e) R8 PData set, 数据集" u) W; ?- s# V4 f
Data sources, 数据来源
; k6 x& _) F; X) R: `% q) XData transformation, 数据变换5 }( w- k5 @: @% T `( T# |
Data validity, 数据有效性
& Q- y+ _' H# a% ]Data-in, 数据输入" ~3 C7 _9 a5 o1 o) [% O% g
Data-out, 数据输出- n0 c# Y4 p% |/ t k
Dead time, 停滞期 \" x6 H. i4 S/ a- \
Degree of freedom, 自由度% @, B. J& F2 D( }8 h
Degree of precision, 精密度
+ P* v4 X; X, s* kDegree of reliability, 可靠性程度6 x+ B" @5 l1 y$ b. m5 ~
Degression, 递减! ^% ]* S, `% Z) z" }
Density function, 密度函数
: A. D8 c5 {0 j" EDensity of data points, 数据点的密度
9 _1 j8 c* N, cDependent variable, 应变量/依变量/因变量6 s7 d: C( j; r0 ]3 s; b
Dependent variable, 因变量
" }1 Q/ a0 `$ N: Z2 D1 c- c+ }Depth, 深度
4 f$ k/ t/ _0 q+ i/ Q2 L2 T7 E" VDerivative matrix, 导数矩阵
/ P0 Y0 ~5 o/ ^2 o n1 rDerivative-free methods, 无导数方法- |; U; U! w. V! j2 n1 A
Design, 设计
3 h' }- O, F V# wDeterminacy, 确定性8 u9 e# F9 _. V/ ]* n- }. r7 D
Determinant, 行列式
2 w' F$ c) s) o! b8 VDeterminant, 决定因素* w' h$ h' q9 x& }/ c0 K3 _0 f
Deviation, 离差
! B) Z4 W& f7 k0 aDeviation from average, 离均差
3 w# g; X3 o: \9 C( w* t$ sDiagnostic plot, 诊断图$ c9 B6 w0 l5 I* s2 r- q5 a0 r/ z# L
Dichotomous variable, 二分变量
& A0 p c- G/ \5 o7 `, v% CDifferential equation, 微分方程
5 s9 D9 _: C, \Direct standardization, 直接标准化法5 f8 g5 o% E% n, i4 ] q
Discrete variable, 离散型变量
) B* e+ U: O: d0 }: b+ _1 ?$ eDISCRIMINANT, 判断
& S! [8 c$ W2 y+ `5 `. \& c4 {, UDiscriminant analysis, 判别分析
) z6 V O' `/ N# v" ]. @Discriminant coefficient, 判别系数
8 {# X# b7 R, j' A/ rDiscriminant function, 判别值
, M% r1 a7 K$ C6 {7 R {8 {Dispersion, 散布/分散度
6 ~0 B3 p9 u6 ^7 l, gDisproportional, 不成比例的" n2 D, c& a! u( D' u
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量 W- `7 u7 Q9 H
Distribution free, 分布无关性/免分布/ b, F1 _1 e, d8 K
Distribution shape, 分布形状' E1 j$ E" S7 S1 f
Distribution-free method, 任意分布法3 }* H, X( U+ F0 W
Distributive laws, 分配律& I, ~+ }5 u: M9 Y# P2 N
Disturbance, 随机扰动项1 v" B$ P2 y6 Q" H4 k& p
Dose response curve, 剂量反应曲线5 {7 U5 [! T" N% g. i
Double blind method, 双盲法( j' N/ k" J/ t; i
Double blind trial, 双盲试验
4 K) W) i* l4 S8 S- FDouble exponential distribution, 双指数分布4 p$ q& N: f, R
Double logarithmic, 双对数
' l: Y. t" _0 ~$ ?8 rDownward rank, 降秩
1 t# F8 z) X6 M4 j- Z: ZDual-space plot, 对偶空间图
: f4 }- b4 V( K7 V- aDUD, 无导数方法
' |( R* O2 j# u$ O$ l3 h# a* y) IDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法( j0 R9 o7 t* C% C- ~9 D$ q* g$ x0 r
Effect, 实验效应
* x# N. o/ T$ X1 S! OEigenvalue, 特征值" h2 H0 e& b! I9 m" \ r& r
Eigenvector, 特征向量) C' ?& t4 k: O# c
Ellipse, 椭圆8 R; w/ H, N4 y4 U6 g, v; H
Empirical distribution, 经验分布+ D' w2 Q5 d3 C$ f2 Z9 s( P) \
Empirical probability, 经验概率单位
2 L/ F1 P I; X: t1 L- rEnumeration data, 计数资料
5 g. Z/ T; f9 r* L+ T; WEqual sun-class number, 相等次级组含量
( Q: _( {8 q- r. S+ k4 |Equally likely, 等可能. u1 i: {; ~0 Q7 d2 g% {- \
Equivariance, 同变性
1 Q9 c. K6 V6 LError, 误差/错误
+ }* O. A# ^& p# ]) |( VError of estimate, 估计误差
# O. ]/ [. _1 ]Error type I, 第一类错误+ T B5 @3 P1 y
Error type II, 第二类错误! |8 L: M0 n2 @$ G# S. [7 |0 d
Estimand, 被估量
8 u8 `0 N; t3 MEstimated error mean squares, 估计误差均方2 v& ~1 r- U/ y2 R) ?
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
5 H# j6 F2 C4 }! I7 W# q1 \- \Euclidean distance, 欧式距离
2 _$ C; v8 x9 c" A0 }+ lEvent, 事件
3 W8 R1 v! _, K. `# d% c/ UEvent, 事件# \ A, q7 V: u5 U
Exceptional data point, 异常数据点
' B3 `: |& Q/ [Expectation plane, 期望平面. O. \# T& e* k/ L3 Z3 I ~
Expectation surface, 期望曲面5 d% Z; V3 C( q9 V( M- M+ B8 s
Expected values, 期望值+ S; k! {) U2 C8 q* }
Experiment, 实验5 C( a/ p& D- s( k0 A, `
Experimental sampling, 试验抽样4 b( q9 d3 Z4 q7 i2 i' T( V$ D
Experimental unit, 试验单位
' f. k5 {5 P: ]Explanatory variable, 说明变量* R$ q$ y- s# ^9 K5 I4 Z
Exploratory data analysis, 探索性数据分析3 f' T- o0 }) c% K0 j
Explore Summarize, 探索-摘要# q/ G, T( W9 t; M8 x5 {
Exponential curve, 指数曲线
; {; O8 w3 @0 {! _( G! qExponential growth, 指数式增长
& N/ C0 \" f8 v+ d( Q9 V1 Z$ bEXSMOOTH, 指数平滑方法 ' n( X" @3 Q; C- O, `% [& \, y4 P* Y
Extended fit, 扩充拟合
! i* [( d. z5 R1 Q* qExtra parameter, 附加参数
6 x5 x9 O/ ?6 B$ L1 q6 |: RExtrapolation, 外推法8 D2 A; z* x1 z3 k. `& j1 ~
Extreme observation, 末端观测值
6 I5 [& S6 y, }: x/ \: {Extremes, 极端值/极值2 i, C( ]0 P) l% T% w
F distribution, F分布
. Y/ b! k: {* H# n; AF test, F检验
2 J! N, f. N3 S, J( f% G/ MFactor, 因素/因子
% U3 \/ ?2 M) r7 y, AFactor analysis, 因子分析
* z' M/ S% t$ v4 S, sFactor Analysis, 因子分析
1 W6 k) y4 N: Q) a$ [( v" ]Factor score, 因子得分 # s; w$ A! d9 M3 x2 F$ x7 q
Factorial, 阶乘4 {+ T5 ~9 B( \- }) ~
Factorial design, 析因试验设计
! G1 s' ~1 Q/ v/ _# k) kFalse negative, 假阴性
- H, B& h+ |; G' ?3 iFalse negative error, 假阴性错误
, o, z. Z$ l8 t7 XFamily of distributions, 分布族
* a* _9 a. f( p& Q: z" AFamily of estimators, 估计量族
+ V" O6 {. x. A) U( k. e4 B4 K5 YFanning, 扇面
$ s/ Z7 B# h: b1 Z. o- mFatality rate, 病死率
0 P% w- o8 p% N4 E z, A8 S& JField investigation, 现场调查' e1 ~4 |: B. O% z; M
Field survey, 现场调查/ H3 z% A' S4 @' B' S& I4 m* n
Finite population, 有限总体
, {& J# J& t& U0 TFinite-sample, 有限样本/ h# h2 |. q+ k; @# T" Q# Z
First derivative, 一阶导数
: r+ W& V; Z) Q' aFirst principal component, 第一主成分6 ^7 t7 |$ r, t& H `
First quartile, 第一四分位数% m7 ^' G+ G4 x/ t8 N4 k
Fisher information, 费雪信息量
9 x, [9 l. }& Q% d8 [* e. K: M8 Q4 uFitted value, 拟合值 T5 N# b% Z& F% v g
Fitting a curve, 曲线拟合
1 j, `! I: [7 P- e+ I: WFixed base, 定基" Q1 \! Q U% b' K- w3 N
Fluctuation, 随机起伏
" x( b. [3 y) M% C7 f9 KForecast, 预测$ m) D ~& V3 _' R/ K) i
Four fold table, 四格表
5 o5 T* h7 s9 I" rFourth, 四分点
# G/ t" p1 U k* u1 W1 s! jFraction blow, 左侧比率& D3 ^6 B$ z9 X, M$ g
Fractional error, 相对误差
( s! i& ^1 N7 ? H# ?9 cFrequency, 频率
9 b3 p/ G0 d9 u4 f( k, E% j! h' OFrequency polygon, 频数多边图
' e' ?, _# g$ _6 r& pFrontier point, 界限点
4 ^( m7 a3 O% l4 `3 I$ F% cFunction relationship, 泛函关系
: q! b0 N5 s, C6 E7 c+ yGamma distribution, 伽玛分布/ A3 f, V& \; p7 ^* e# @
Gauss increment, 高斯增量
$ q! k8 h9 p3 h* }; T$ XGaussian distribution, 高斯分布/正态分布1 A H" z4 Z' T2 o, s1 L
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
; i2 |" I. ~( X% R7 rGeneral census, 全面普查/ H/ M$ Z( ?6 A' n( I) @5 a
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ' O0 `/ }/ j' b
Geometric mean, 几何平均数( m* P* g8 p' S7 r" r% K
Gini's mean difference, 基尼均差
. T2 i$ m; v2 M! A! j, b. w! [, U( u: UGLM (General liner models), 一般线性模型
5 t1 j( |+ ~6 X+ M$ tGoodness of fit, 拟和优度/配合度7 q" t* B2 \! V3 H
Gradient of determinant, 行列式的梯度7 D, a+ V c: X/ K5 m
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
5 }! n- K3 D/ }% pGrand mean, 总均值
/ t9 x$ P" P# Q$ t7 ]; T( xGross errors, 重大错误) z }6 D! }1 V/ c1 Z
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
& m9 f5 k1 J, `( ~1 o; T% N; y( u$ CGroup averages, 分组平均
2 W' X1 E/ w% I; W) F& ]Grouped data, 分组资料
2 q- g. {4 u: H; x i7 Q% HGuessed mean, 假定平均数
; n4 A" O3 `6 p% [! T1 y& D$ PHalf-life, 半衰期
2 j+ b# }7 k& h2 ~Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
! M4 W# e8 p% q3 D. f1 i* K- ]! GHappenstance, 偶然事件, i9 R2 q( I, Z/ v5 m9 ]! r
Harmonic mean, 调和均数/ Z! P( o2 ~$ Y: W7 y4 k' H7 c
Hazard function, 风险均数
* ]6 ]# B& Z2 [% j- eHazard rate, 风险率( A4 ?% c& w2 f( h/ o: e) Q
Heading, 标目 6 g* `: W& h5 _( R# H `; V
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
+ F$ M1 L7 s7 ~" mHessian array, 海森立体阵
# J) ^3 Q# ?7 T8 Y( nHeterogeneity, 不同质, P! Q( G3 k& w. j) f G1 M% ~6 E
Heterogeneity of variance, 方差不齐 - g3 p; G1 R/ [
Hierarchical classification, 组内分组
/ k2 `1 @) @. p3 o6 m2 N: @8 KHierarchical clustering method, 系统聚类法5 y. @- m e3 U
High-leverage point, 高杠杆率点6 v ~( {6 J( }6 L
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型: _! g! f4 Q' _" V: X
Hinge, 折叶点3 C3 c" V/ I5 t& D0 B
Histogram, 直方图
) ~ ?2 `4 ^" i# GHistorical cohort study, 历史性队列研究
6 G* F% z5 ^( c6 F+ A, R" S' F" r: J+ fHoles, 空洞2 `% p5 d( K, z3 O
HOMALS, 多重响应分析* s' ?3 c) J5 C% Y
Homogeneity of variance, 方差齐性, _$ x9 [0 T% M" F8 _& z2 a2 U
Homogeneity test, 齐性检验' Z& m2 i+ u; Z0 v; r- Q) \. W6 U
Huber M-estimators, 休伯M估计量
( J# y* ^) G' A% c, l" aHyperbola, 双曲线/ j! C" F8 S( U1 H$ M; M
Hypothesis testing, 假设检验
& ^7 s$ m- t# `" @8 NHypothetical universe, 假设总体
3 Q; j6 e7 d" l; s- c6 n- ~, aImpossible event, 不可能事件1 ?9 E* C9 e/ q- v" T
Independence, 独立性
4 W3 ~: d1 d: c4 B% S8 i& xIndependent variable, 自变量! v2 M6 s# F) o" b+ x9 a3 w
Index, 指标/指数
/ K8 N: Z/ B$ i' }, u% S eIndirect standardization, 间接标准化法
2 y2 |: O7 K* DIndividual, 个体! J; F V2 \4 K8 ^( M8 i8 J. W+ V/ h: [
Inference band, 推断带
8 d, G5 E9 s" j7 Q/ U6 d6 ^& u' sInfinite population, 无限总体
) @5 ], j- Z1 F; R6 h2 y% Z, `) UInfinitely great, 无穷大
" G0 N( B- I/ c: t. WInfinitely small, 无穷小
! `4 n' x4 s" ]! x6 W8 q8 |Influence curve, 影响曲线& s" b$ M# x, i% e1 p" V/ ~/ {4 _* t
Information capacity, 信息容量2 z, q# i) s% T
Initial condition, 初始条件
' m$ O7 s4 U4 Q+ U9 J, Q; f8 ]" G( ]Initial estimate, 初始估计值
7 Z$ j+ _- O6 C i6 m( ]3 RInitial level, 最初水平
3 M' d" i0 u7 a. j5 K7 m# L. C5 Z$ TInteraction, 交互作用& w# f) u2 I/ P9 |, M# @
Interaction terms, 交互作用项
7 `; M6 ~/ ]. S2 [Intercept, 截距* C3 F: s. U6 H9 R% s2 P) ^4 x
Interpolation, 内插法6 N* H) \0 N& j
Interquartile range, 四分位距# m& w1 T2 F, ]; ?
Interval estimation, 区间估计
- a3 G6 r7 o2 I$ U4 FIntervals of equal probability, 等概率区间
, \* a. L4 |( h9 g5 `8 u% AIntrinsic curvature, 固有曲率
2 F& K( a. g: P& L! dInvariance, 不变性
4 [ t0 Y6 [+ ]( b: q" M# T& K3 {Inverse matrix, 逆矩阵3 l1 }; e" q- ]5 m
Inverse probability, 逆概率/ ^1 g4 S- J/ J: B% }/ ^% O4 s# U
Inverse sine transformation, 反正弦变换4 @0 R" A( K! p2 \
Iteration, 迭代
8 R5 m$ T! v& ~% k) q5 LJacobian determinant, 雅可比行列式2 ?; U5 w" @7 G3 W& k) n0 S$ U. `* a
Joint distribution function, 分布函数
% a3 y& b& k* H8 e6 V3 kJoint probability, 联合概率
1 N) B; b o* O5 ?! J% VJoint probability distribution, 联合概率分布
* e% u0 _% a* N3 ?+ `2 j% oK means method, 逐步聚类法; ^* ?8 X# E3 l1 ]
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 S' o6 T* }; V1 C y6 ~0 IKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
' C7 a6 ?$ Y& h4 y$ l6 K* n2 x4 hKendall's rank correlation, Kendall等级相关
- p. Q9 b9 s( W, O8 ]% JKinetic, 动力学
2 t% w" M' k J* p5 s0 N: a. HKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验$ y& O& V; `. L; z
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验) y0 ?/ ]. ^; W" L+ ?/ i2 |
Kurtosis, 峰度9 i) j" U9 ^! Q
Lack of fit, 失拟
) d0 q# r. Y( Q8 e Y4 FLadder of powers, 幂阶梯
( X: K/ @' ~, Z6 LLag, 滞后+ K" E. e/ e8 H$ S7 c0 K9 J
Large sample, 大样本, I) w7 d5 G% g' l" J: U% t
Large sample test, 大样本检验
8 @/ N# T9 w& x! ULatin square, 拉丁方
( [ ^) x7 p3 i2 i" t# e' f6 x6 s9 WLatin square design, 拉丁方设计
! e) x7 P$ _ K" A0 TLeakage, 泄漏% s7 h5 E% b! H* H3 X. K. f/ p) x
Least favorable configuration, 最不利构形
1 L8 A2 L7 m2 x+ b! cLeast favorable distribution, 最不利分布* E" u! z: `) Q0 r! G# O) D
Least significant difference, 最小显著差法
Y/ A+ |; ?( ULeast square method, 最小二乘法
* F6 f8 z5 o+ O6 @9 o9 m& o e3 |2 \Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计+ K$ I1 Y, ]+ C. ^
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合' d, Q: ^# H+ H
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线! @$ a& ^$ P/ u2 k
Legend, 图例
$ A# B! w2 Z- jL-estimator, L估计量
( v0 A( M% z1 S" W/ e lL-estimator of location, 位置L估计量
# k3 I d8 G S' D5 n* `: IL-estimator of scale, 尺度L估计量
5 Q' t% e7 J3 h* iLevel, 水平, w2 I- b7 R* }+ L3 _5 p d* H! a
Life expectance, 预期期望寿命: B5 i; U m$ n+ j$ `/ i, _
Life table, 寿命表
f: l" D2 T( wLife table method, 生命表法
$ }7 Z' X8 r6 L* E" VLight-tailed distribution, 轻尾分布5 J: }( {3 |& j6 O4 r% W* W
Likelihood function, 似然函数5 }, E% X8 I% D. A6 B! R8 U
Likelihood ratio, 似然比) w7 E1 i/ F# @/ Y1 {$ R$ J K
line graph, 线图
. \! a/ K6 e4 k/ R4 L$ XLinear correlation, 直线相关* Y# z& Y+ U9 I# n0 [) F
Linear equation, 线性方程) w2 b2 O: e; }8 _: S, a
Linear programming, 线性规划8 \; z. e4 _9 j: z8 R, t2 p/ G4 _. b
Linear regression, 直线回归
) `( \- Y2 k3 P/ K5 i% |Linear Regression, 线性回归0 B7 G' l8 W+ l- j q- K) c
Linear trend, 线性趋势2 j. X& _$ ~# g9 E! B! I
Loading, 载荷
/ P# x! G0 w- eLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
3 W, @8 `# J) K" ELocation equivariance, 位置同变性
/ y' G) X' t; P( ^: @Location invariance, 位置不变性% |8 [6 ?, F! K# u/ C
Location scale family, 位置尺度族9 [+ @ T% M& q
Log rank test, 时序检验
& Z9 d) F. U" g8 ^Logarithmic curve, 对数曲线
3 y3 |* p( `2 d; fLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
3 Y3 T; Q. W9 [- X& y& BLogarithmic scale, 对数尺度, K4 g: `) E) q
Logarithmic transformation, 对数变换& T+ F8 l" j6 {1 {
Logic check, 逻辑检查1 n- B7 |$ J0 A& Z1 ^
Logistic distribution, 逻辑斯特分布9 ^( p0 o& ?/ j# Y [4 M O
Logit transformation, Logit转换1 q. f5 E" ?# j/ T7 e# U2 i# }
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ; d" r+ y$ D7 _) ^! O
Lognormal distribution, 对数正态分布( X8 H& B! o4 E+ k
Lost function, 损失函数
; g3 m/ P6 b5 T0 sLow correlation, 低度相关0 O$ P# S* C3 l$ ^
Lower limit, 下限
& y% V% N0 B/ b* D R" k+ tLowest-attained variance, 最小可达方差5 o* d' C1 d- u
LSD, 最小显著差法的简称
3 c0 q& f. t7 [& X8 c- BLurking variable, 潜在变量
5 m' r/ I7 A o! eMain effect, 主效应! W4 w' U7 P: W; H
Major heading, 主辞标目
" J" u+ Y/ `5 K9 R; K9 FMarginal density function, 边缘密度函数- @$ E: U1 T% G+ [
Marginal probability, 边缘概率$ y$ v8 L, P9 J% ]
Marginal probability distribution, 边缘概率分布, r7 e: J8 Q5 o4 x- Z9 f+ x- l
Matched data, 配对资料7 C% O7 `& x, I- O& \
Matched distribution, 匹配过分布, m8 t0 U8 o+ a4 v8 G- R0 t
Matching of distribution, 分布的匹配( U# Y! d4 `0 F- j, b5 t6 {; G# C U
Matching of transformation, 变换的匹配: @& _3 c2 N P5 E
Mathematical expectation, 数学期望7 q- t N: }. Q7 z" {0 l; D
Mathematical model, 数学模型
; Y7 P. }0 ` \9 [Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量0 N; } f4 P C8 E$ _
Maximum likelihood method, 最大似然法
! M2 }' [: U% L2 s, l4 }1 VMean, 均数5 o4 ]& x' i8 }! G0 S
Mean squares between groups, 组间均方: u+ Q: s' Q! T9 n8 i+ C
Mean squares within group, 组内均方
$ c+ h+ }& ]" N* V, sMeans (Compare means), 均值-均值比较 i" x* Z, ~- X5 X$ n
Median, 中位数5 T h T$ ]$ x( {7 V
Median effective dose, 半数效量
, ?* P5 G5 S; e& o' k) TMedian lethal dose, 半数致死量6 X0 u) q, a0 @2 J
Median polish, 中位数平滑7 q0 Z/ ^( Y, f% b, i8 y& K; ^
Median test, 中位数检验
9 X( O5 ]1 F+ g; dMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
4 Q0 m+ y0 B/ z hMinimum distance estimation, 最小距离估计2 I; \6 ~* N; W& M" H& j
Minimum effective dose, 最小有效量. d4 C- J2 z6 {/ ~) U0 z( C% p
Minimum lethal dose, 最小致死量
! x8 X6 Y, Z+ n" G$ O' mMinimum variance estimator, 最小方差估计量: P; s5 W7 i) F5 y4 ~: q2 J4 V
MINITAB, 统计软件包
5 v9 x: ` _. |1 _- x2 ~! yMinor heading, 宾词标目
. N- q, j/ F- ~, \+ }4 e4 w e+ e. vMissing data, 缺失值+ g5 |1 v4 k! C/ E+ z8 ?' U0 d" A
Model specification, 模型的确定
) s1 x: W* A0 V: X: zModeling Statistics , 模型统计
% Y& ` n1 o/ W- Z; ~; ]' ?Models for outliers, 离群值模型
4 z# ^% \' h5 E0 n! [% A1 YModifying the model, 模型的修正; e* J5 z; N. `9 V* J
Modulus of continuity, 连续性模( [# b, G+ d, T% [8 p3 d
Morbidity, 发病率
% W3 Z7 S; g: OMost favorable configuration, 最有利构形
\$ `8 ]( z' |8 Q0 `% O" W1 T7 |$ ]Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
8 j9 H% A) x, f4 PMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归 N4 Q, C) a! ]) `5 g
Multiple comparison, 多重比较
! R- H8 s& T% N) y/ k' xMultiple correlation , 复相关5 S) b9 g1 E+ Q' w5 D' r
Multiple covariance, 多元协方差
$ s0 g4 S1 t2 T& t9 V4 j0 aMultiple linear regression, 多元线性回归7 L6 ~- ?' T5 `8 a3 x
Multiple response , 多重选项
& r1 r+ V/ ^: C$ q W! cMultiple solutions, 多解
% q- ?( C3 b( G4 ?- N t, YMultiplication theorem, 乘法定理+ S9 T `7 @1 }6 w
Multiresponse, 多元响应* {) b2 T, l$ v, Q2 D/ O% i# t5 w$ C
Multi-stage sampling, 多阶段抽样. @$ q5 T9 m T; m8 a8 o
Multivariate T distribution, 多元T分布
. i m) k" K ?2 E) q# sMutual exclusive, 互不相容: q; u5 J3 I0 h7 }5 a/ w0 ?9 D
Mutual independence, 互相独立
0 _& r$ y. n7 hNatural boundary, 自然边界
- b" ?, b" m9 n8 x8 _Natural dead, 自然死亡
: v3 c# d* B6 aNatural zero, 自然零
0 C5 I) k% e5 n1 cNegative correlation, 负相关
, i) Z. ~8 F- y2 SNegative linear correlation, 负线性相关0 \; z8 @# y& e: z, e9 q: v
Negatively skewed, 负偏$ U4 U; I1 U" Q$ ^
Newman-Keuls method, q检验. P9 `# ?. ~' Q |' x" }
NK method, q检验
$ `) ?& m8 _, F5 Q* t+ a6 O4 RNo statistical significance, 无统计意义( W* l P( a7 P* p
Nominal variable, 名义变量
1 i5 _/ Y8 k- w! hNonconstancy of variability, 变异的非定常性
+ n2 [: g6 d7 N2 B0 U7 g0 bNonlinear regression, 非线性相关( Q- {4 u0 P/ N C* w3 I
Nonparametric statistics, 非参数统计4 h |, z, F! I3 U/ f8 n" C
Nonparametric test, 非参数检验( `, a6 Q8 B/ }. V+ L
Nonparametric tests, 非参数检验
$ ?: w- c- D5 f. _9 a4 SNormal deviate, 正态离差
8 O2 n9 q* x) g+ \3 [2 s% KNormal distribution, 正态分布0 B' e* R7 q8 P/ l& n+ R
Normal equation, 正规方程组- r' c2 J+ I1 m+ E5 J8 n6 S
Normal ranges, 正常范围
+ Y: D8 J4 d, {Normal value, 正常值1 s& V% R" v _; j
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数( f, w- E$ Y, O$ m
Null hypothesis, 无效假设 0 l6 {: f( B6 p v" s
Numerical variable, 数值变量
' _+ t* i% e% fObjective function, 目标函数
1 G6 {9 I/ V6 T) m' s: uObservation unit, 观察单位, {' [% z! ]! i [2 \/ K8 E
Observed value, 观察值- s/ E" {$ Q2 D# w' c
One sided test, 单侧检验9 V; U6 @2 e9 H6 q' P
One-way analysis of variance, 单因素方差分析3 w0 S( D/ O p
Oneway ANOVA , 单因素方差分析% N9 i0 M5 \' D, B, {" u
Open sequential trial, 开放型序贯设计1 l( h, }. e, t* y+ f! ~ N
Optrim, 优切尾* V9 e) a5 K% k+ K" R" m+ G: h: k
Optrim efficiency, 优切尾效率! p* X) j; {4 c0 m& Z
Order statistics, 顺序统计量
: @5 U1 E' r7 s. i# `Ordered categories, 有序分类
6 ?% _7 k" V" t) [% _- ]2 ZOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
) A6 M' q0 m8 q7 r6 `3 H$ [Ordinal variable, 有序变量, Z. r5 p/ o% y M
Orthogonal basis, 正交基) y4 K1 d3 n' g- X
Orthogonal design, 正交试验设计9 D0 |6 m$ Z9 [' k" g' h3 V/ K# a2 p/ R
Orthogonality conditions, 正交条件* a' Z7 h# y5 ~6 Q3 P
ORTHOPLAN, 正交设计
6 J& _& f. C: }) K q3 [4 B9 JOutlier cutoffs, 离群值截断点
; `3 d7 q( A3 S. L8 e$ \Outliers, 极端值
, P. B* y; n" k( z6 JOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
% z0 A8 o `) z: u+ A3 W ^, pOvershoot, 迭代过度
! L$ j# a: E" U% jPaired design, 配对设计
V4 ^! H9 V) j7 C" v8 k! \Paired sample, 配对样本
! J8 E# ]8 N) s( j' O% X5 `Pairwise slopes, 成对斜率
1 C1 P8 C5 a( n _* f( A4 TParabola, 抛物线/ i) [3 ]# W6 z
Parallel tests, 平行试验
) } W7 I) } Q- h0 ?0 X& jParameter, 参数
* I, g- v1 w3 y, kParametric statistics, 参数统计
/ u H/ ]( d# ^. _5 d0 i; SParametric test, 参数检验
! ?/ f/ q4 G& qPartial correlation, 偏相关1 D6 C2 O/ p. _6 v
Partial regression, 偏回归; R/ G( ~3 r3 N# r& X% d+ U
Partial sorting, 偏排序
8 u6 s! u- X$ DPartials residuals, 偏残差
# g6 {# @" x* T# B0 Q& C7 |' SPattern, 模式, |. p: ?" O9 G
Pearson curves, 皮尔逊曲线
7 |8 X. `- R0 pPeeling, 退层
& I3 Y* W! F& \# S1 J$ |' b; g3 [Percent bar graph, 百分条形图
# `2 c+ {2 @2 [Percentage, 百分比
& R; p3 s6 {' `Percentile, 百分位数+ _! v% ~# K3 V5 q( J8 |
Percentile curves, 百分位曲线
# m8 H; U7 S8 HPeriodicity, 周期性. U! {7 `8 S; f* o
Permutation, 排列
( F& u. x/ L U* @; `. Y, aP-estimator, P估计量
) D( L( e+ C, hPie graph, 饼图6 F. r b1 r3 @ B' Z" P% q9 j
Pitman estimator, 皮特曼估计量
, B( R) `+ N) L9 G+ TPivot, 枢轴量, a) l- u' E% r/ ^- `+ O6 Y/ P
Planar, 平坦
5 b$ @) e$ q2 Z6 @! I- @/ hPlanar assumption, 平面的假设5 \+ b3 b4 K% ]7 C
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
( F" k3 N6 [) b+ b2 `$ b" Z) ~! C, MPoint estimation, 点估计
2 a0 e) p* u& G5 u8 {' RPoisson distribution, 泊松分布
& M [: I* I/ K0 B1 t3 BPolishing, 平滑
4 P% m* q1 n' |6 z# r+ O* i9 E8 O4 QPolled standard deviation, 合并标准差
" l: D( x$ f3 G$ N7 VPolled variance, 合并方差
( A1 O" c. e7 I1 r! R. ]Polygon, 多边图# [2 k8 h+ m( Y7 A( \1 H
Polynomial, 多项式
1 T, L/ S% K' Q% h! M' p. @) QPolynomial curve, 多项式曲线
! }; n e: J. |5 t! D% G$ D( d1 XPopulation, 总体
\+ [, w0 I# i- T7 u( R1 E W5 ~3 @Population attributable risk, 人群归因危险度
# y' e) u+ Y% rPositive correlation, 正相关. c6 B( U4 U, {, i* Q
Positively skewed, 正偏0 c9 d1 ^1 `$ B4 G3 K/ e8 `" N
Posterior distribution, 后验分布( K t. q* U5 I0 r: a
Power of a test, 检验效能
) a0 f2 j* @" Z0 k- r' E0 F9 APrecision, 精密度' |9 X! O4 @' v3 z
Predicted value, 预测值' L. P% S# d5 x
Preliminary analysis, 预备性分析
0 O; c' ?9 _3 ~3 v. `; ~' y5 APrincipal component analysis, 主成分分析" c$ W* w5 U& j3 c. L' H" g$ `* \
Prior distribution, 先验分布& Z! |/ W. p& M3 Q4 O
Prior probability, 先验概率" y, ]' V; X2 _& H2 h( b8 Y4 n
Probabilistic model, 概率模型
- W: h6 U: m; R0 W. }probability, 概率
! z6 |7 m! z0 o; q3 }$ r$ W8 lProbability density, 概率密度
4 b% ]1 E1 c$ `* r/ m# P# V$ R# VProduct moment, 乘积矩/协方差" `/ ]2 O. z y3 F/ l; @ f
Profile trace, 截面迹图+ C9 ~6 e; f( h2 p6 b7 e* v( L
Proportion, 比/构成比 }3 s2 |3 c; v6 M4 ^! F
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
* O2 l9 U. J/ {2 i) L- f& cProportionate, 成比例3 r% C0 ]7 I: }
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
, u* ?* z O' e1 p; EProspective study, 前瞻性调查9 m! ~! ]7 W6 ^0 L& T, f
Proximities, 亲近性
* ^) u% H" s% b* v+ Y, c. uPseudo F test, 近似F检验
0 F' J/ E1 W. N; zPseudo model, 近似模型0 D0 N7 x4 m: y' ^
Pseudosigma, 伪标准差 Y2 E! x( e& R; @# x8 y
Purposive sampling, 有目的抽样( ]& \2 N! m9 U* H1 T6 s$ R8 i
QR decomposition, QR分解
4 O+ p6 }+ H: ^( bQuadratic approximation, 二次近似
; D* k) ^. G: g: {3 \" ]& i* y/ JQualitative classification, 属性分类8 R0 l; c8 o0 k! P$ y$ v0 T
Qualitative method, 定性方法
' u/ _6 _: B# o6 G: J; ^Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图# {- {: J* }: V: J: \/ L" [$ p
Quantitative analysis, 定量分析
3 L! n- `) \* L8 \% B3 }; OQuartile, 四分位数
3 i! k1 P! ?, _( w q/ u6 UQuick Cluster, 快速聚类
# q$ u h8 o* t5 I6 _Radix sort, 基数排序/ h P" W$ [2 E6 V. W0 h% {
Random allocation, 随机化分组' ^% N4 |0 w H
Random blocks design, 随机区组设计
# i+ [$ F: M5 q. P# a ^9 C" lRandom event, 随机事件
5 ?7 B) @$ t9 V. D3 K8 ARandomization, 随机化
5 ?9 z9 s( I4 Z0 fRange, 极差/全距7 M4 v% N8 X* _9 b: f
Rank correlation, 等级相关; @" s) Z6 i$ F d5 a4 G
Rank sum test, 秩和检验
( t) H% q% t( eRank test, 秩检验
2 v: @4 Y9 x1 x7 v- I* WRanked data, 等级资料
( c6 Y) g. V ^4 B# j' QRate, 比率' g+ A# B( e. [7 S; C. |5 Y) K
Ratio, 比例* ^. W- u' _0 m6 B& Y; G
Raw data, 原始资料9 J" X1 a: j/ A" \+ a9 t; h
Raw residual, 原始残差
) x/ ]- e1 p5 \$ p) J8 {$ bRayleigh's test, 雷氏检验
: _3 L. n, Q% }, A Y1 U oRayleigh's Z, 雷氏Z值
/ Z# w/ h( Z3 X* E3 P/ mReciprocal, 倒数
4 a& W! a: @' p( V0 f, R/ BReciprocal transformation, 倒数变换: z/ Q9 d5 G/ Q. P2 T# g# o* E; q
Recording, 记录1 m7 Z. x% f7 K- H: Y& u( e
Redescending estimators, 回降估计量$ k# Z9 S4 u3 E- H7 k3 C* w5 `
Reducing dimensions, 降维+ I# U- o5 `" m8 {! w
Re-expression, 重新表达
: S6 r2 {* `8 b2 W- {- E: TReference set, 标准组
, ?5 ^8 v R* |- p3 x/ j8 bRegion of acceptance, 接受域9 \& h' o5 h0 B v( @+ ^
Regression coefficient, 回归系数9 l- N4 c3 g# H* y0 K: m# O
Regression sum of square, 回归平方和9 q4 e$ i5 T ~3 \/ Q' H( X
Rejection point, 拒绝点
& v0 `! p) n; V( P1 X$ gRelative dispersion, 相对离散度2 g0 p. g1 W8 T9 I) C: H' ?# B+ u
Relative number, 相对数
+ A) z' C, a uReliability, 可靠性
9 b/ \% x0 c8 t& k LReparametrization, 重新设置参数" G# o0 \" M$ \$ f# Y% M! C5 |
Replication, 重复
! A( z6 V' ^! S5 H( gReport Summaries, 报告摘要
, n1 C2 l2 ]2 m% v# z( s3 ]1 MResidual sum of square, 剩余平方和
0 E* J( R; l, G; O' ~* `Resistance, 耐抗性4 R8 G" b% z& X3 h/ S/ j9 R
Resistant line, 耐抗线, ^, J3 t5 S* P0 b* m {6 Y" D1 _7 p
Resistant technique, 耐抗技术+ A! ~4 f+ Q6 x& J* _- v7 B
R-estimator of location, 位置R估计量
$ W C0 C# @. o; `4 q1 i. fR-estimator of scale, 尺度R估计量
0 k- ]' Y) z& y( tRetrospective study, 回顾性调查
$ y0 \ f( I5 K- V0 ]& w; \Ridge trace, 岭迹
, @5 N9 k8 I! U6 aRidit analysis, Ridit分析
) A0 y+ T' H: O5 f6 g ZRotation, 旋转
5 B* z7 B$ X3 FRounding, 舍入
+ I' {: z( t3 {$ M+ U) G$ RRow, 行
% d h% A( e+ d9 H! _- ?Row effects, 行效应
: H c( O% K( M% d1 o8 I' M3 Q! B! Z* URow factor, 行因素! z; g1 P: j! W7 \; S) k
RXC table, RXC表
- N6 h. b" H6 ^9 [" K& NSample, 样本( o2 {9 l2 S9 ^# }+ \
Sample regression coefficient, 样本回归系数' p. |; H0 i$ ^) c3 M& p/ i9 e
Sample size, 样本量' D/ y3 S/ m, [; J) r5 l& a
Sample standard deviation, 样本标准差
: ]) b9 w# o7 |& g7 z' N) K5 iSampling error, 抽样误差
. p. x# p4 _% w7 lSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包9 d# Y6 B4 { @0 p
Scale, 尺度/量表3 k+ _/ K% B0 f- v6 z: e- D
Scatter diagram, 散点图
7 t1 z# a& G0 c, d/ n% WSchematic plot, 示意图/简图: |, `8 |( P8 D- [/ R
Score test, 计分检验8 p1 g* ~, ^. m5 `3 k( d m$ g* B
Screening, 筛检
3 K. B. M8 _( C" J5 xSEASON, 季节分析 . L/ _6 J, S/ W( G; n$ H+ o
Second derivative, 二阶导数
/ I( z$ I' N6 O! D4 SSecond principal component, 第二主成分3 T' n: I4 Q5 W9 w9 D! N
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ) y) x3 z3 Y# l; t/ c4 `
Semi-logarithmic graph, 半对数图6 I6 R5 p7 I. X) @3 s( c
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
2 Q6 k* q% g$ Z. A! i: eSensitivity curve, 敏感度曲线
* m, e: B1 N; u+ x8 |+ w; WSequential analysis, 贯序分析
% X+ }* E N, O( U$ |+ ]Sequential data set, 顺序数据集 b8 h4 y6 x+ x% q( k* L
Sequential design, 贯序设计; u3 n/ Q9 y$ `( m& L
Sequential method, 贯序法0 t# G- q8 Z2 A2 y# E
Sequential test, 贯序检验法6 D% z4 `, u4 r3 {& M9 g3 I
Serial tests, 系列试验
3 S8 Y& l9 S/ X6 DShort-cut method, 简捷法 # A$ J2 _ ^* r) y& \
Sigmoid curve, S形曲线: K: t) {$ u' a
Sign function, 正负号函数
* c- z1 j7 B. W6 H0 v- H/ B1 iSign test, 符号检验
1 j5 t8 s% h( NSigned rank, 符号秩
! M0 J6 j' M6 fSignificance test, 显著性检验
; a! g& Q' _! s% l- E$ lSignificant figure, 有效数字
9 v$ R) E, L" P$ w; S) d. I9 iSimple cluster sampling, 简单整群抽样
$ T0 S+ j/ r$ g# m3 K1 H) FSimple correlation, 简单相关
5 W D' F2 \7 m6 ~! dSimple random sampling, 简单随机抽样
% w. U# ]9 h6 R+ n gSimple regression, 简单回归0 T8 `+ Q2 J& K/ C; d' K) k4 V. H
simple table, 简单表
4 P" r* K2 D2 k$ u% QSine estimator, 正弦估计量
9 c! x5 m ^8 M JSingle-valued estimate, 单值估计! I5 o# L& E- N$ Z
Singular matrix, 奇异矩阵# o+ i5 C1 M, M+ `( \3 X/ D) X) A. u; g( ^
Skewed distribution, 偏斜分布# w- j' U, U- [. a4 @3 A5 @
Skewness, 偏度
- D, P) C8 v; WSlash distribution, 斜线分布6 i( d( x, j3 Q4 Y' T2 n$ H/ c
Slope, 斜率2 j% a/ U" v7 F* e9 M
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验( c. i8 n+ c! M2 B! B
Source of variation, 变异来源0 ^4 ~. F2 \/ f8 y9 o( [
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关$ f" i4 I/ A$ t; z
Specific factor, 特殊因子
( p5 [6 w4 R2 U) ISpecific factor variance, 特殊因子方差; q, p& z! s" c6 X9 g1 J" ^" o9 o% v
Spectra , 频谱
. h m" S" R7 N2 h) y( ~8 ESpherical distribution, 球型正态分布
# V3 U! }; T+ }9 n. s( O: T8 USpread, 展布6 m0 e# N; m' x b
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
5 C6 f+ j3 U( y: V* q. j7 k2 C2 `Spurious correlation, 假性相关4 `9 Q' i6 m! d$ R/ ^- W
Square root transformation, 平方根变换; A! h( E/ M; z- E* c# ]
Stabilizing variance, 稳定方差. B, \' X. l" n- p. A2 k5 i$ Q
Standard deviation, 标准差
/ r6 U; N! w6 mStandard error, 标准误
+ J/ T7 d7 L( |) VStandard error of difference, 差别的标准误0 |8 Q1 T l) M% x
Standard error of estimate, 标准估计误差
2 w, R! U; R+ ~3 O- S; z. NStandard error of rate, 率的标准误" a8 c$ A C3 l0 |
Standard normal distribution, 标准正态分布
- U/ h0 f* G7 G+ I+ C9 @0 WStandardization, 标准化5 U, a2 f8 r3 U5 `/ f0 O
Starting value, 起始值6 J. P; G$ L; j9 E% m N
Statistic, 统计量
+ q+ u& f$ X/ q( ^6 kStatistical control, 统计控制+ y- b, O6 }, a! w1 L) D; e9 D# t! [& W. X
Statistical graph, 统计图3 U% K3 s* `! s$ R) s+ b
Statistical inference, 统计推断$ ?' f& r* Q" f4 `( m; H
Statistical table, 统计表# _7 ^2 b6 _' H- G
Steepest descent, 最速下降法1 P& m5 g3 d- u6 _
Stem and leaf display, 茎叶图2 A' W2 F4 q4 W! x# u& T: [
Step factor, 步长因子
* B t) M' J8 d; qStepwise regression, 逐步回归9 `9 n( F5 }* v) f5 t& G
Storage, 存& D+ ?4 |7 F3 k
Strata, 层（复数）
3 C, k, {1 c4 u; @* B3 K2 N( i% hStratified sampling, 分层抽样
; S2 B1 [5 h7 O* L0 A, y8 zStratified sampling, 分层抽样" X. y* B4 Y$ E+ e8 q9 t- H
Strength, 强度0 a$ C# h5 k0 t- C. U- O3 } `
Stringency, 严密性# o; D& @# E7 p4 q, Y9 \
Structural relationship, 结构关系
! L8 l, U0 @2 oStudentized residual, 学生化残差/t化残差! i+ }: m( H) ]* j. n8 R
Sub-class numbers, 次级组含量
" c- |; A9 c$ ?4 T; YSubdividing, 分割+ ^/ l4 o0 l4 { J9 b9 V
Sufficient statistic, 充分统计量0 O5 _; U7 G7 h4 n) n0 O
Sum of products, 积和
2 Y, V% f5 D3 E% S1 q0 C2 b! q, O1 eSum of squares, 离差平方和8 A( O/ I$ W x! U5 |& \. m
Sum of squares about regression, 回归平方和( d- L. Q$ `: ^2 y7 @
Sum of squares between groups, 组间平方和; Z, u E% ]- t' [% M: X
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和. V; p2 p( {. {% |
Sure event, 必然事件. @/ W" p4 g/ ?( }! F% p
Survey, 调查
2 ?4 N" j% j3 _% ^ u* M% ~/ ySurvival, 生存分析 F- G" ]7 h) j1 d( R4 J
Survival rate, 生存率
) K4 E; w8 d. Q4 zSuspended root gram, 悬吊根图
: _4 }) }% D Q" jSymmetry, 对称
2 W/ W) n9 v1 f, a0 ^' aSystematic error, 系统误差- \; e/ `( Y6 R; d
Systematic sampling, 系统抽样
6 M7 l- v- u8 r. Z- m- dTags, 标签& ?, \: V/ f9 P. \8 n. B* e
Tail area, 尾部面积& f' f- S* ]1 c) M0 F$ u
Tail length, 尾长
6 |" v S- `/ f- } G/ h8 l- rTail weight, 尾重
$ ?: P* X0 G' a1 c0 @5 TTangent line, 切线
& S, W) }5 g1 O. x: `Target distribution, 目标分布. k6 A3 y0 y, V3 m. S3 p
Taylor series, 泰勒级数
* j" P9 ^. K! D7 D/ }0 ETendency of dispersion, 离散趋势
! u5 b) C/ b5 z$ m; z" Z. YTesting of hypotheses, 假设检验8 E; n" E; R& e2 ?/ B; }5 v+ y' C: ]
Theoretical frequency, 理论频数% v' ^0 k! L" A
Time series, 时间序列
9 ~* G6 c0 x1 R' w. b! UTolerance interval, 容忍区间
0 k9 T/ P" t- j* J. T$ z/ cTolerance lower limit, 容忍下限! `3 g/ A2 Q7 R, T9 o; X
Tolerance upper limit, 容忍上限
7 @# m- L' `* z3 B! bTorsion, 扰率3 J! O) `, I9 M
Total sum of square, 总平方和
% G) H7 V' {3 Y. Y6 `: JTotal variation, 总变异: ~3 e9 m+ |: K; N5 u
Transformation, 转换
! L" H$ B5 P& z1 X& k. {5 aTreatment, 处理# S# i& R9 f' G8 b C: R) ]; m6 v( a& x
Trend, 趋势
; }% s# V# e* t1 d) kTrend of percentage, 百分比趋势* t; J8 h1 w4 d/ h! h5 {# V- B8 q
Trial, 试验2 \* X8 R5 a8 q% a o1 v# t/ \" [
Trial and error method, 试错法
- v3 d. n. k7 L/ ^6 tTuning constant, 细调常数) n& N- Q1 u: L1 o
Two sided test, 双向检验3 \! D k. Z, H. Z# d
Two-stage least squares, 二阶最小平方! J B, n' I/ C
Two-stage sampling, 二阶段抽样% C' E3 }8 I* K8 W+ @% `. @+ L2 I9 @3 n
Two-tailed test, 双侧检验 c, j/ t& Q0 K% C
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
' v. e) G9 w) D- L, v3 @Two-way table, 双向表
, _( W; i0 K9 _8 A+ f1 pType I error, 一类错误/α错误
V6 @; L9 K3 W8 L0 T! y% wType II error, 二类错误/β错误% ], y" a2 [2 e. |) I
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
# Q) c$ Z" R* S( z, xUnbiased estimate, 无偏估计& x3 Z6 H- \1 B0 R9 w& e( h! r
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归3 U$ Q; Y6 a( {3 u
Unequal subclass number, 不等次级组含量
7 k- v9 \: {2 e% k" d( OUngrouped data, 不分组资料
9 d8 H/ i8 q* E! R) s XUniform coordinate, 均匀坐标
( U g1 U8 i% ^( g: M ?4 kUniform distribution, 均匀分布
- \+ A+ M2 g2 F, e6 s; i2 G9 a# JUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
. j3 m# V. l$ p# o+ j, oUnit, 单元
" U' r# N& X5 p, L# jUnordered categories, 无序分类
1 Y7 o# n; H6 y0 a( vUpper limit, 上限
3 S; n$ B$ T1 I) uUpward rank, 升秩4 F, U+ r/ H# n- G; b% I
Vague concept, 模糊概念
" l, ` T, p+ A# b: z4 L1 vValidity, 有效性+ a2 A/ A- a( a/ a: X7 X
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
' ^* C( ~9 u# B0 b$ J. J1 ]Variability, 变异性+ |. c7 i9 C$ F
Variable, 变量' z5 d9 M3 e$ u0 {/ e; S z: Z2 l9 O
Variance, 方差
5 H: r. t; J) s0 P& _' I& U. P3 yVariation, 变异
% F' ]+ T/ V0 s3 |, IVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
8 [6 w' q( A4 ^2 V( oVolume of distribution, 容积" U/ ^# `- o W8 L' f9 T* u
W test, W检验
6 a' x0 H1 g. {1 s! t9 S9 u" lWeibull distribution, 威布尔分布' T' F7 l2 F' ]0 Y0 ^! e: R3 ?9 H
Weight, 权数
- e. E4 O9 ?8 J6 W/ p* _Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
8 ^, I& k! {, V$ A6 l, wWeighted linear regression method, 加权直线回归. E# E: w" B: V6 z+ m0 h9 \5 Y$ J
Weighted mean, 加权平均数
$ }% W& q' o% W$ g8 G# OWeighted mean square, 加权平均方差
% [; d: e$ Z$ M& c; M7 k. WWeighted sum of square, 加权平方和! W1 Z; n; J9 `! n5 h
Weighting coefficient, 权重系数
, u2 @3 w( v7 G* S# AWeighting method, 加权法
1 e" U% X; _' g% j4 tW-estimation, W估计量
2 w: ^8 F1 D+ _- ?4 g, [$ bW-estimation of location, 位置W估计量* k# ?9 c, D% c2 ~" @) g
Width, 宽度
8 B# r- o; X5 E% L$ u/ B; S. PWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
0 S0 m5 I5 Z2 Q, o$ `/ BWild point, 野点/狂点1 i2 I% d3 u* t
Wild value, 野值/狂值- O% r2 N, K1 W3 x2 B
Winsorized mean, 缩尾均值
3 p6 L' H9 I* I$ \- P+ \Withdraw, 失访 2 O/ b- G# i2 w3 m& g
Youden's index, 尤登指数
9 |0 C% \# G( U; T' OZ test, Z检验" y0 v: L7 N/ Q% W
Zero correlation, 零相关
( e' D, A) k1 H% y- n0 }. i8 e! jZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
