|
|
Absolute deviation, 绝对离差
% r) k! ?& I( N- TAbsolute number, 绝对数" Q$ l1 I, `8 |* e0 j+ R* m* l
Absolute residuals, 绝对残差" M1 z( s. ]1 N6 C# E
Acceleration array, 加速度立体阵
# P& i3 \; u! L eAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度# W: V2 z& H( M# ]
Acceleration normal, 法向加速度
/ ~& i7 y, c- CAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
! @' M4 `) R3 l& o! V& h4 h( z- l2 GAcceleration tangential, 切向加速度5 x3 l" d+ ^* _: b. [& X
Acceleration vector, 加速度向量# E) o9 k2 _8 u& K
Acceptable hypothesis, 可接受假设) m7 @) ]5 z! w$ J. }1 H
Accumulation, 累积' T) |1 g# x8 C; _+ {
Accuracy, 准确度+ I. Z' g, I1 e, T
Actual frequency, 实际频数0 _& m9 v9 M7 B5 f& [' l# N0 s
Adaptive estimator, 自适应估计量4 w" `9 y: u9 r s! a
Addition, 相加
' }& f; N2 e9 f8 a j z% wAddition theorem, 加法定理
/ B& U4 |5 q' Q5 dAdditivity, 可加性8 S% x/ w! u5 K- i9 T {2 u
Adjusted rate, 调整率9 ]/ j1 u/ Z+ g% {
Adjusted value, 校正值
5 {. w1 Q. J* H+ |- Y/ R4 ]Admissible error, 容许误差9 `4 ^& V, w% N
Aggregation, 聚集性9 q5 P* M2 Z# g6 k
Alternative hypothesis, 备择假设
% p. @* ]' I }3 HAmong groups, 组间/ ]+ G! D/ h! O2 S
Amounts, 总量$ O8 K1 H4 F% ^" T
Analysis of correlation, 相关分析
5 f5 }1 x& H# b: q7 fAnalysis of covariance, 协方差分析/ B0 J/ V2 @9 f
Analysis of regression, 回归分析
v5 E$ W+ @$ Z; @Analysis of time series, 时间序列分析
6 K0 D. D# U; }/ L& y" K* _Analysis of variance, 方差分析
& M0 x* k" _6 z7 N% LAngular transformation, 角转换4 b! f8 M" e4 v$ U' i# T- h% o
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析9 @$ b4 W. _9 v# B
ANOVA Models, 方差分析模型
1 u& N) y- ]( O2 ZArcing, 弧/弧旋
5 D$ ~- w* [" ^0 JArcsine transformation, 反正弦变换
& O/ j3 x% a+ ]2 |9 |: _Area under the curve, 曲线面积
! S3 J& a- T+ UAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 X; z7 J, ]0 y! U% I
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
: r2 {/ j1 O- pArithmetic grid paper, 算术格纸
9 n1 c- s: Y$ T- D2 W8 EArithmetic mean, 算术平均数
. r7 K, q% k0 i& a( V0 I3 ]. F$ sArrhenius relation, 艾恩尼斯关系& l* D d, I3 Y; W! j$ ^
Assessing fit, 拟合的评估
$ M* f0 I. J! r' x1 W2 c% v2 ZAssociative laws, 结合律, r; H# m I9 i$ X/ g8 a- L
Asymmetric distribution, 非对称分布+ u L' [* ?7 U8 p1 k3 G I( `
Asymptotic bias, 渐近偏倚1 F& A" y) i t% m( V9 D4 Z9 f A
Asymptotic efficiency, 渐近效率% i/ Y1 t8 ?6 Z4 C2 V
Asymptotic variance, 渐近方差
) v7 z# F7 [7 C" ~% oAttributable risk, 归因危险度# S* e: S2 y. Y# q
Attribute data, 属性资料, T5 F; J. z/ E' `
Attribution, 属性
* M; r7 Y' r8 f: ~3 d5 SAutocorrelation, 自相关( o7 y! W1 b* g: R
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
* G, U. k+ e ^7 r( Y0 c3 xAverage, 平均数
4 I: ?$ s2 m# t- }) Z8 B: ~4 IAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
1 }, h8 N0 i. |! e- NAverage growth rate, 平均增长率
: H9 ]7 h$ Y p. n3 @Bar chart, 条形图4 p* u! b* ~ `5 _
Bar graph, 条形图9 d3 a, ~" m9 D7 z( Q
Base period, 基期
; u' ~4 y; V& b pBayes' theorem , Bayes定理3 x- R7 e1 z l
Bell-shaped curve, 钟形曲线
) S+ Q- n* U6 h! D8 YBernoulli distribution, 伯努力分布
/ o+ h `" r+ k3 [Best-trim estimator, 最好切尾估计量
+ f# Z1 @4 l2 g' ^* c6 v0 ~Bias, 偏性1 V, }2 h; q( \( B
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
4 {8 Z) U# k7 O3 U7 n* E- j2 nBinomial distribution, 二项分布
( {7 R: k! h/ v* ABisquare, 双平方
9 o4 _7 E' v$ Z" F y% VBivariate Correlate, 二变量相关# Q n& Y+ c" B- X
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
% T# e4 _7 [1 f2 G% j: J* dBivariate normal population, 双变量正态总体
& m) r4 {. `' o2 W7 q7 N1 I* [Biweight interval, 双权区间% C. z# p6 \* o7 M
Biweight M-estimator, 双权M估计量$ g! q& B- |4 P+ g0 I; d4 c+ R
Block, 区组/配伍组8 l" X: [( d! g3 n2 @
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
, u, K! @ p2 O% |# `Boxplots, 箱线图/箱尾图5 m2 Z: `, f% A3 a' ^: X9 k/ L
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点5 i l2 a: e7 ^2 w" N
Canonical correlation, 典型相关
( |, R7 L, A9 L4 l0 F1 d3 _3 ^Caption, 纵标目
8 ~6 J' I3 J- z" GCase-control study, 病例对照研究. H) z0 S' @' I- S# V6 @
Categorical variable, 分类变量, N3 ]7 E: q; @! T9 E& _. m
Catenary, 悬链线& T0 A6 n2 A! J
Cauchy distribution, 柯西分布( Z/ Y: ~1 G) P& {
Cause-and-effect relationship, 因果关系
# m: h( D t3 t) i0 pCell, 单元
7 y/ D' n4 X- |$ A- ?Censoring, 终检& l- c5 f2 l( |/ j
Center of symmetry, 对称中心% g$ O; y5 ~5 Y2 V, W; f3 L
Centering and scaling, 中心化和定标2 g, H o8 e+ m. h% {/ L% x/ m
Central tendency, 集中趋势7 ?9 O' ]- b2 K G
Central value, 中心值
A3 x. P9 I5 z& q8 A# \7 @CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
* q/ A9 W; R4 E- I; qChance, 机遇
* L [6 X; I2 q% w3 @- v& S; kChance error, 随机误差
1 _) w4 Y3 W# |; S5 s8 \Chance variable, 随机变量
' I* C2 K# ^2 o8 C9 CCharacteristic equation, 特征方程: C7 |5 \) U% B$ I4 S7 a
Characteristic root, 特征根2 C' p' j/ C6 V2 t8 K" s5 @+ ]
Characteristic vector, 特征向量
$ u* K) ~: _6 c( S8 `5 zChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
1 ~6 w4 X* K8 X7 W- [Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图; {4 h0 L! {# X
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验4 L0 ~5 I8 W0 G* C) Z+ x0 X' D d
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解/ A! d" ^* ]3 l$ @; u- x4 K7 I
Circle chart, 圆图
8 B% P Q: {5 Y$ U Z) zClass interval, 组距
# k& P! [1 D) JClass mid-value, 组中值
# O4 K& T" Z( d3 x OClass upper limit, 组上限
6 ~7 O8 S* f8 N4 ?1 OClassified variable, 分类变量
- I; B0 \5 Z- BCluster analysis, 聚类分析
6 T) a) Y1 S+ L/ o- P9 lCluster sampling, 整群抽样. f4 S4 _! X4 |
Code, 代码
+ z3 x+ M7 C3 n. ~2 JCoded data, 编码数据
* E! T7 i3 E! \; r! E% D( e: DCoding, 编码
- [& c& _& ^% H8 {. H8 I+ V& ICoefficient of contingency, 列联系数0 h6 v. t+ \8 q' C# ^+ ?8 d
Coefficient of determination, 决定系数
- y, Q% S/ p- @+ A9 h6 h- S, x jCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
3 ~+ W% D0 b2 t, x& q/ `0 M5 nCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
1 X) y; h4 C0 T( v; L6 LCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数 F: x4 h* a6 W2 s7 x$ R3 U
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数6 S) _( k3 x5 I9 q
Coefficient of regression, 回归系数
0 e+ t: Z7 a% N' J& l) A, i! dCoefficient of skewness, 偏度系数: Y& T$ L6 l. H$ ]2 Q8 |, y; B
Coefficient of variation, 变异系数
! \& M: c1 r/ l; T# p( HCohort study, 队列研究5 q' ~1 m8 d: V/ A
Column, 列% [3 C6 H. D# J+ X$ M3 ^2 ^
Column effect, 列效应9 d' ]$ W7 g ?0 t
Column factor, 列因素
9 d/ t; `$ ?) Q: ECombination pool, 合并
0 p, O, q; v; U+ @5 D, hCombinative table, 组合表. p6 y3 }3 a) g# W: L
Common factor, 共性因子
% P- ~; B9 X6 W( QCommon regression coefficient, 公共回归系数
* @5 n) N7 p0 `Common value, 共同值
9 G! Z' Y8 o: T9 _7 zCommon variance, 公共方差
) @, @& ^, K$ g- u6 t9 ~5 @Common variation, 公共变异
) P( M( |# V" n9 X/ U; e \Communality variance, 共性方差
+ z7 ^% E+ s' x& _' x6 SComparability, 可比性
8 ]# }' h4 x' \! y; f' z0 y0 uComparison of bathes, 批比较% f) t# A e6 K; C) a4 T3 p
Comparison value, 比较值3 _) R: g6 K3 T3 K
Compartment model, 分部模型
" T5 Y3 V! ]% b) SCompassion, 伸缩
* ~! ~: L& p i: WComplement of an event, 补事件
' C6 V: e) s8 r5 HComplete association, 完全正相关
( f& Y% t6 f4 x5 D# m0 RComplete dissociation, 完全不相关
$ K" u6 r+ ^; A" M: j7 b& RComplete statistics, 完备统计量- V7 L* G) R. }6 A( }, v2 c6 }) N
Completely randomized design, 完全随机化设计
4 B6 x/ q7 }& ^6 C$ T" B; B! iComposite event, 联合事件
]) x& H) a( | h9 y5 NComposite events, 复合事件
5 S' F$ H3 S; y) z+ t, V, @Concavity, 凹性
9 k! n6 `9 T* T- i7 fConditional expectation, 条件期望3 r; V2 q$ v" V, K
Conditional likelihood, 条件似然
+ f/ B$ b: O: t7 }, u) fConditional probability, 条件概率4 t* p2 ^3 V+ ]% K
Conditionally linear, 依条件线性
# |6 a P4 S2 O" @" FConfidence interval, 置信区间
& D. F @: t0 k' d% Y& xConfidence limit, 置信限: o& ^/ }- N( |7 V
Confidence lower limit, 置信下限
6 D1 n6 c- g; X- ?Confidence upper limit, 置信上限
9 B! I/ {4 b* C7 sConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析: e+ S9 _7 A7 V9 \) } N- @- m$ N
Confirmatory research, 证实性实验研究
% S+ \+ l- L6 GConfounding factor, 混杂因素
$ R1 ^: J& A- ZConjoint, 联合分析- n! d1 j; `1 r3 L! [' V' s
Consistency, 相合性
2 R2 u% V6 M5 D8 m9 c# iConsistency check, 一致性检验
8 O& e$ X! {0 n5 O( P- s# nConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
. L, q6 o w3 x! h3 @/ H5 P* L/ r5 A% aConsistent estimate, 相合估计
. u; E# m1 h7 H. Y% n6 qConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归, r! j' u* `5 T2 Q9 c8 i, O
Constraint, 约束! s7 \7 C( U, V* J4 ~4 I. F4 _
Contaminated distribution, 污染分布
l4 D1 c; L" W. p6 P( }Contaminated Gausssian, 污染高斯分布8 C! i k: d9 z* G \7 L! ?3 e
Contaminated normal distribution, 污染正态分布) g' }- m; P7 K1 A0 p( d
Contamination, 污染$ w2 [$ r! C4 M& X8 z; M
Contamination model, 污染模型
: c% U+ _, j" H* g) v0 ]. |( vContingency table, 列联表
% {# M+ q7 m, J0 s. O0 T! UContour, 边界线& L! e4 p. u, d
Contribution rate, 贡献率8 U( t5 l3 e+ S+ y1 q U+ E& L
Control, 对照
- S! e/ q5 y% S7 H4 U: s) \Controlled experiments, 对照实验
. n0 Y: S+ o: h, Z" \Conventional depth, 常规深度- x+ F) |; }7 w, i/ u0 E" w
Convolution, 卷积5 j1 L0 N" L A/ u {0 z5 k
Corrected factor, 校正因子; }2 P, ]# `* h( ]9 Y
Corrected mean, 校正均值6 @9 }- M2 }/ X4 d/ B2 r
Correction coefficient, 校正系数" c" P* ?+ Y" B( p$ e4 E$ a
Correctness, 正确性. ]) V6 q3 J; K% S+ x D& V
Correlation coefficient, 相关系数
7 \, l. a6 n: h2 N( @Correlation index, 相关指数3 h4 k, G+ [4 M I7 U
Correspondence, 对应1 R9 y, Q8 b) S P5 \
Counting, 计数* U/ j6 }0 x1 S7 P) n/ ~7 e
Counts, 计数/频数; W" u0 ~ d' S8 O, _( e- q! p
Covariance, 协方差- \8 ]. P( E- l* E& z
Covariant, 共变
8 F$ _3 p4 U# I, K2 ]* z0 \2 UCox Regression, Cox回归1 d) k! \6 Q6 H0 e( E0 n) l4 V
Criteria for fitting, 拟合准则+ F+ k- Z) R& ?
Criteria of least squares, 最小二乘准则
. K! m# S" h9 _" Y6 |Critical ratio, 临界比. T* @% b2 D& y6 q- I
Critical region, 拒绝域
9 f8 j# A! j/ U1 J, J3 L5 ?* R" B; dCritical value, 临界值
. t/ q8 ]: t- v& x1 SCross-over design, 交叉设计
Q1 ]5 k( s+ t' b. h: kCross-section analysis, 横断面分析
. p$ a3 Y( h& [9 ?! HCross-section survey, 横断面调查$ u* U1 \8 q4 c* L
Crosstabs , 交叉表
% s+ B1 ?* m) R: a9 Q0 ^& u+ d! rCross-tabulation table, 复合表1 `7 S& _2 P& ^) [6 g5 d6 I
Cube root, 立方根
% Y/ H1 ^; @ p6 R; V9 a0 GCumulative distribution function, 分布函数- ~% |- R! X* y4 Y3 T, p" j* l. n! s1 O
Cumulative probability, 累计概率! G& V, h z. q* d9 ]2 T
Curvature, 曲率/弯曲5 ]/ c+ q( I! G0 K
Curvature, 曲率
# W( l$ P* b! I3 E/ |3 S$ C9 q+ `Curve fit , 曲线拟和
/ ~; y/ E: d: E0 x# \Curve fitting, 曲线拟合0 }3 L' @2 v; S9 s) `' V
Curvilinear regression, 曲线回归
0 Z0 r& A- X1 t rCurvilinear relation, 曲线关系
/ V# B# ?4 T$ s8 a7 G. GCut-and-try method, 尝试法
& \' k5 G$ A9 Q- R' X/ V M" HCycle, 周期+ y& ~. F; [/ Z+ V
Cyclist, 周期性+ u" o. r+ m+ k3 n) H! k
D test, D检验* ?5 h, f% v- N" ]0 R L
Data acquisition, 资料收集
! t0 B6 P+ F5 H; x. YData bank, 数据库: m+ Y- m6 a- p
Data capacity, 数据容量
/ ?0 F0 z+ z" @9 v2 V# X8 }Data deficiencies, 数据缺乏
5 c x8 c) a0 t& n% m/ U" CData handling, 数据处理$ |7 A D2 a# d; n% N! Z
Data manipulation, 数据处理
( c1 j3 k. e3 J7 X2 u1 G. bData processing, 数据处理
* @1 A" q3 \1 B* N0 YData reduction, 数据缩减
8 k$ K7 J" L& O; MData set, 数据集
, W0 ?: J( D( u) J0 b2 \! M' JData sources, 数据来源
- P9 ^% K- `, S# Z; q$ }1 s0 M1 fData transformation, 数据变换
& L' L9 V7 k! ^6 V/ R! D/ tData validity, 数据有效性
5 B; n2 c% X8 L( @; i' ^Data-in, 数据输入/ S: m" X3 O* y5 C. j& A- Y
Data-out, 数据输出- P7 `4 z% s! S& [. v3 i/ D
Dead time, 停滞期+ Q) S6 |" S: E1 a
Degree of freedom, 自由度2 I/ G) Z2 ]( [+ j* }" j3 u. F4 I
Degree of precision, 精密度) I- R/ ~& C r
Degree of reliability, 可靠性程度9 i/ ~$ Z, S% S" ` m
Degression, 递减' v* f0 ^7 z) F; a, s
Density function, 密度函数) L6 E k ], a& b9 @
Density of data points, 数据点的密度: G% \ r; N4 N& e8 j9 B$ B8 R/ g
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量) e1 \' t1 X- o- Z$ `) J7 \
Dependent variable, 因变量# B$ ^! @5 p+ y0 g
Depth, 深度; F$ h# G R6 o$ Z9 @+ w
Derivative matrix, 导数矩阵
# x/ B5 z; A( w% r: s+ GDerivative-free methods, 无导数方法
4 |$ Y, `: R+ P0 O* FDesign, 设计
, v" a* c- M" @" r+ y8 {2 S, C5 WDeterminacy, 确定性2 Y0 j& V/ g4 w5 h, R6 e% ]) s
Determinant, 行列式
" L# n' r. B6 h9 f; k# J# [Determinant, 决定因素: [8 ^' k K, V0 W# ?( b8 ~
Deviation, 离差
8 I' A8 L* }) Y& CDeviation from average, 离均差
/ T% L7 m7 d! n: eDiagnostic plot, 诊断图 ~# J+ ]- C$ c" b2 e0 @
Dichotomous variable, 二分变量
1 b+ P; E0 L& Q1 z; I) q# e3 I% JDifferential equation, 微分方程
; G, v3 W) O8 x, Z# q- [+ Q5 y; gDirect standardization, 直接标准化法5 A0 z* ?/ V; {! ^+ U0 k
Discrete variable, 离散型变量2 D" w6 r- _- [+ ~$ R# g
DISCRIMINANT, 判断 + M+ B' M T! j: @
Discriminant analysis, 判别分析# ]) x- i8 l0 T5 E* t
Discriminant coefficient, 判别系数
3 S5 t( c/ [6 a# p' a# ?Discriminant function, 判别值. y D# ?/ b4 W3 Q+ P# F
Dispersion, 散布/分散度
1 D" P9 G$ ]5 O( j! g& uDisproportional, 不成比例的5 V2 K* b. q" q4 r. ?
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
( D$ _; V% g8 r1 |# @, P4 RDistribution free, 分布无关性/免分布
9 c+ U6 S0 h! uDistribution shape, 分布形状2 U8 y7 v( j K" `
Distribution-free method, 任意分布法
: z- q7 \# Y# c* j' \* {3 f! fDistributive laws, 分配律
" l% P5 e9 Z2 G3 Q3 `( @Disturbance, 随机扰动项. E( }+ q* a8 q% y8 j7 o
Dose response curve, 剂量反应曲线* w2 }# `% j3 x; l# U/ [" h
Double blind method, 双盲法' ]* m) l8 Q2 | n/ a1 d2 V. E+ u
Double blind trial, 双盲试验7 d# Q, h: {- ?
Double exponential distribution, 双指数分布8 B& J( b. n* q$ l. r0 W
Double logarithmic, 双对数
: ~4 v/ ^- \$ c8 [" S8 n2 uDownward rank, 降秩
) Z9 J- \: G9 k1 J- d5 z! CDual-space plot, 对偶空间图
; H0 P% C5 q$ K5 E& Y' H6 yDUD, 无导数方法
$ i% w% w/ U2 Z- D- d3 hDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
- b) [3 k" T# g' }4 R- |7 ^3 aEffect, 实验效应8 Y* D$ o, B4 ]
Eigenvalue, 特征值! E4 `% C M4 I) I) y
Eigenvector, 特征向量$ P, N# e7 P. z. N9 A: N
Ellipse, 椭圆
; S& t, C5 w0 q, U. u) y( MEmpirical distribution, 经验分布
7 e* p5 N0 l; Q) \+ i& e) gEmpirical probability, 经验概率单位$ ?" T2 @# G k$ Y4 a- M
Enumeration data, 计数资料9 _+ e0 G4 W# W( m, V
Equal sun-class number, 相等次级组含量
7 c3 T( e7 l3 p BEqually likely, 等可能# |: ~# ~. x+ T# g. O4 o
Equivariance, 同变性& d" J' h1 T' F1 v, ~7 h. F2 @' c+ L
Error, 误差/错误
- e- }4 g# T" U* [Error of estimate, 估计误差
% M3 K8 ^& x+ \ j- O' d+ j) S2 o; ^Error type I, 第一类错误& w# z: x _, ?4 O" j$ Y' U0 l
Error type II, 第二类错误# |6 T" N, F! z" x6 Y9 `
Estimand, 被估量 c$ g' A. U1 s+ w: H; _' i
Estimated error mean squares, 估计误差均方
& I( b% ]( C- ]1 @Estimated error sum of squares, 估计误差平方和- x! J! N! @# [- H; `! u
Euclidean distance, 欧式距离# T, P3 R* I+ F* |" {
Event, 事件. [& H4 V# P3 E- {: N" _
Event, 事件) F8 h8 {+ |& y7 K2 W! ^" l
Exceptional data point, 异常数据点2 q; \& c, @' X$ X# y: Q; f9 ~. o
Expectation plane, 期望平面! e3 h5 c' x1 k. U
Expectation surface, 期望曲面/ f# Z$ z/ V1 C7 D9 a4 q# _
Expected values, 期望值3 F' Z, O$ B9 p a
Experiment, 实验
+ t, ~' J( O- X1 d% A0 q! Z+ o) LExperimental sampling, 试验抽样# X* q. W9 X" i3 t
Experimental unit, 试验单位! ^( f) ^3 c- M9 y( z i
Explanatory variable, 说明变量
7 x! |( Z1 d1 c0 C! O* E0 O. bExploratory data analysis, 探索性数据分析
' k4 q3 } U/ {: D. G7 U) nExplore Summarize, 探索-摘要
4 N" _- I) M1 n2 h1 b% Z8 z; \8 F1 E" SExponential curve, 指数曲线
% d2 `# a( D0 C; SExponential growth, 指数式增长
9 Y# R) w" S L9 }" b) DEXSMOOTH, 指数平滑方法
( B5 C Y1 p0 K1 }7 M- J- \Extended fit, 扩充拟合
1 N+ y! F$ \! |# o' @ V5 ?& i' rExtra parameter, 附加参数" G% G0 z0 b( A* v5 n- n* Y- A- e
Extrapolation, 外推法
* n# B" @1 m. P3 V2 ?$ x5 zExtreme observation, 末端观测值
1 Q* {" D0 d* t' E# N/ {Extremes, 极端值/极值
; K* s8 E+ y9 L2 J3 u; Y( vF distribution, F分布
- d. H) `; H7 I3 J6 | t I2 EF test, F检验
. a. z0 s- M$ s( {) [6 v$ u# JFactor, 因素/因子
; S8 j% p+ H: u/ a) |, n4 ?& AFactor analysis, 因子分析+ M0 M: a4 f. c. d
Factor Analysis, 因子分析
) ^. {( t- }. p- U! j# u7 EFactor score, 因子得分 9 D9 O" T1 T; |" i* f, y3 B
Factorial, 阶乘$ z: D% |( K* w# j* c
Factorial design, 析因试验设计
& Z. z: S# u/ w5 B y/ U9 AFalse negative, 假阴性7 L4 I, g$ D. J% W8 `7 D* N! S, J
False negative error, 假阴性错误
9 [3 p3 a9 b1 }5 J7 [' U9 IFamily of distributions, 分布族
- x# {3 W3 C) v0 K* w$ YFamily of estimators, 估计量族
5 m' s0 l: C$ E* ]0 \# p6 xFanning, 扇面5 a, ~" E! `. I7 i7 j6 Q2 j
Fatality rate, 病死率( n' D4 n7 t7 ?2 T
Field investigation, 现场调查6 u t2 Z' O2 B, U e3 C$ _1 Q* b
Field survey, 现场调查# I" B8 `: G; t& d( @
Finite population, 有限总体
' X. Y% w; b1 eFinite-sample, 有限样本
) e1 I6 a* m' u- z! ~8 E$ Q) T) RFirst derivative, 一阶导数; X- a. R: e$ |* R% v; Z; q, [# s
First principal component, 第一主成分
! Z- d W( Q. R! x7 }, SFirst quartile, 第一四分位数3 X- }, w$ c& K1 T
Fisher information, 费雪信息量& c6 F# Z$ N, ^* I, m
Fitted value, 拟合值
) c' t; m: S- B v, XFitting a curve, 曲线拟合8 _( w% ^: }" Z2 R1 C7 H
Fixed base, 定基
: T& U' y% A* a9 iFluctuation, 随机起伏
( O' M1 Y4 u8 X9 f/ m; s: `Forecast, 预测
- M' F3 F0 b! r. XFour fold table, 四格表! t2 Y- k) S" a6 t
Fourth, 四分点
5 {, z H. ?" T& mFraction blow, 左侧比率
! @/ i' C0 B( U; |; r' X6 v2 M* U! Q7 bFractional error, 相对误差
" R9 C# P( _/ l; E: iFrequency, 频率
9 o% N! J- x5 y. j" t# x0 M3 lFrequency polygon, 频数多边图- \0 K9 n- e _" B, e0 U
Frontier point, 界限点
" L% a i/ |' W' I. I3 I" V7 aFunction relationship, 泛函关系
7 b. `+ ^& G' [/ f% FGamma distribution, 伽玛分布
) O% T. h+ y6 f* x! F9 N- l4 nGauss increment, 高斯增量! g, ^% R* s# a% x. Z3 j7 G
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
' |4 h1 L- q, y1 Z/ `9 bGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
( p" ~6 C7 |0 B4 x' b- \General census, 全面普查4 Z+ ^ {1 h4 n' [! B
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 8 j! L$ O/ Z0 P( J% @
Geometric mean, 几何平均数
/ I4 c" }; W4 @) z yGini's mean difference, 基尼均差& x, O7 s5 Q; i6 x
GLM (General liner models), 一般线性模型
/ K) n) ]# a& `) h5 Z! Y+ PGoodness of fit, 拟和优度/配合度
. e4 I1 L' J* aGradient of determinant, 行列式的梯度
; g* s8 C8 C4 o6 j; u3 lGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
' J) s) V/ n* D& e. |Grand mean, 总均值
* F& ]0 M7 X6 w) ]# ^% Q+ I) PGross errors, 重大错误. p! C: ?" A/ q C8 ^7 h
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
- I" C3 p. d: b- I" B* LGroup averages, 分组平均' d8 K! x2 G( T" }( ^; Z* y
Grouped data, 分组资料" ~! @7 n* e j$ F2 f) o1 P1 o
Guessed mean, 假定平均数! b( O# L1 Y* \& c6 z3 y: j
Half-life, 半衰期
& g; }' n- Y2 H: y9 b2 f0 sHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量" d$ r3 ^7 G% D# H+ Q
Happenstance, 偶然事件
L4 C B' N! c0 v/ W! ZHarmonic mean, 调和均数
. D0 |/ t3 Z8 T$ ~% E/ }$ QHazard function, 风险均数8 a6 H, W, c1 F* E$ C+ B0 G9 B* {
Hazard rate, 风险率1 n' l* R& U# {6 |' e- v" U* |* S4 y; X# X
Heading, 标目
: C0 l" |' u6 z- P3 O3 X5 NHeavy-tailed distribution, 重尾分布
; `! @5 E0 _" e2 }7 \4 D1 P) QHessian array, 海森立体阵
b( j2 m5 n, j# M$ |7 ~Heterogeneity, 不同质; B/ w: \) q/ k9 t) W' x
Heterogeneity of variance, 方差不齐 2 D; v1 u$ s2 G0 ~! S0 r- ]4 o
Hierarchical classification, 组内分组8 j* j& h4 E5 u* e% P/ l
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
! Q! C1 t+ g6 B! F5 ~% YHigh-leverage point, 高杠杆率点! P& G0 @- ]+ I
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
& @' b' i: q, eHinge, 折叶点' L, u6 s1 r- O
Histogram, 直方图. {9 u. b" l5 q, f0 m% \0 [" A1 v
Historical cohort study, 历史性队列研究
" |# Q+ B! _, o3 WHoles, 空洞- W6 }8 t; b7 w M8 ^
HOMALS, 多重响应分析
& O; @2 V9 s- O# cHomogeneity of variance, 方差齐性
N; T- ?5 u& z- [, THomogeneity test, 齐性检验+ @) O1 k8 ^) M$ ~
Huber M-estimators, 休伯M估计量
L# q( H4 g7 z* w; u$ i5 GHyperbola, 双曲线
! \1 A, e" [8 r/ i9 z _Hypothesis testing, 假设检验
/ _9 I# O; [1 Q. p# @Hypothetical universe, 假设总体5 G) _+ ]& Z' i* y0 K5 N
Impossible event, 不可能事件8 H3 ^! P" `/ W2 N- N9 F
Independence, 独立性
& T) O9 ^& p' ]- D) C, \) c" ^2 M7 rIndependent variable, 自变量
( }% T# u2 J+ LIndex, 指标/指数. Q6 |5 I" C& t6 l1 [5 ^3 x
Indirect standardization, 间接标准化法
7 m- |8 O# I9 P' q0 D9 a$ ~+ S: {0 n6 bIndividual, 个体" [% x; |, h) t3 ^
Inference band, 推断带' e+ X! {4 ` l$ W
Infinite population, 无限总体7 n q$ F( h K4 D. g% N* l
Infinitely great, 无穷大* n! }1 |* h+ b( ]. m* X
Infinitely small, 无穷小
) @3 e5 T8 I, q* G; EInfluence curve, 影响曲线
9 e) D. v( K' K& D7 [5 }- aInformation capacity, 信息容量
2 | ~- m& ^; e; p3 C/ L7 l9 AInitial condition, 初始条件
4 l, {/ D2 q+ jInitial estimate, 初始估计值" S+ l# R/ L5 m( d4 O- \
Initial level, 最初水平
' }# t8 z7 K3 YInteraction, 交互作用" ]& G2 n2 J6 J5 ^* R
Interaction terms, 交互作用项7 b3 c# Y L. Y9 p# N/ `+ h. k
Intercept, 截距
* U V! Z8 q' Q/ p' B% z% }Interpolation, 内插法6 |8 x5 S2 u# r& g! O9 Y
Interquartile range, 四分位距2 b! W! U' p- Q( L& E0 b9 d
Interval estimation, 区间估计( T& y: p8 Z( ]. h1 S
Intervals of equal probability, 等概率区间8 L1 d' W5 |1 Z
Intrinsic curvature, 固有曲率
; Q( d7 L) J9 N; H. \( cInvariance, 不变性2 y! V1 V' ~: P. ?9 f# e
Inverse matrix, 逆矩阵* ~/ q& V' H; ~ |( S
Inverse probability, 逆概率
9 T# \# p' p# FInverse sine transformation, 反正弦变换
8 }6 _9 a* f# ?Iteration, 迭代 2 u4 T! N; I( O( I4 e& F
Jacobian determinant, 雅可比行列式% m/ }7 `+ j: U
Joint distribution function, 分布函数+ H: ~) s1 W! |/ n" o% y
Joint probability, 联合概率
! p9 S* r# J K' F# d8 ?+ mJoint probability distribution, 联合概率分布3 M4 V3 i+ d/ z! u! h- E' {/ ~2 j' S
K means method, 逐步聚类法
* |( L, {1 [, C+ M, c( |Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 & B' T" y- P2 u: Y
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! i4 o6 t. k7 w& y2 w
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关2 z& r8 |: J1 Z1 U' A7 H) v
Kinetic, 动力学
+ B1 d6 J* P% kKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验; X5 c5 W- W$ T( c
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
' S% s& o4 U7 D( rKurtosis, 峰度. n" C2 k3 ?0 g: m: U8 B0 U
Lack of fit, 失拟
# u- z9 d4 ]* n% K Q' f* q% F' Y$ pLadder of powers, 幂阶梯( m" v" u% W" P1 M: F' c( M* w
Lag, 滞后+ _! g" A" d' n3 P
Large sample, 大样本6 N4 @$ {5 K9 D8 V2 L( ~/ h$ B
Large sample test, 大样本检验! T* I% O) h9 b( c. L; U
Latin square, 拉丁方. c+ F- r+ |+ B" v5 ?
Latin square design, 拉丁方设计) {0 a, ]+ r& T' R- f
Leakage, 泄漏% }! t. [9 O2 W7 M0 B3 I: D
Least favorable configuration, 最不利构形( E! I' o3 t. I! i3 E
Least favorable distribution, 最不利分布
0 {9 b, R, R- U4 w( ^; sLeast significant difference, 最小显著差法
& m) D- B' J8 q7 I- zLeast square method, 最小二乘法2 k. v- b: R3 k2 t. \' V9 o
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计' t, U: I7 U k8 i. H9 Y0 Z
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合! p, x5 t/ P( H# h% W2 [2 J
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
( k3 K; A4 |* ULegend, 图例
9 y5 h4 ^# A9 Y1 g( i% gL-estimator, L估计量
. C/ B5 Z# v! I$ k! {L-estimator of location, 位置L估计量4 Q7 J) \- k/ Q
L-estimator of scale, 尺度L估计量$ P( |& v) u, a" g+ x8 s( {4 R9 w* z
Level, 水平: s$ V& _+ k, K( X
Life expectance, 预期期望寿命
1 r$ j3 d1 O( X2 OLife table, 寿命表6 _# M. F1 g% T; R
Life table method, 生命表法0 g3 Q: e$ m9 k* }7 J% O1 W0 m7 G1 v
Light-tailed distribution, 轻尾分布
. a& \# O q5 j# HLikelihood function, 似然函数: S b9 x& i) I/ ` I! g# W
Likelihood ratio, 似然比
$ K) z- Q2 ^& P7 g; p4 b) eline graph, 线图
- Q* Q, ?: z2 @& x( HLinear correlation, 直线相关
6 e( b5 _- @6 i/ {! R6 dLinear equation, 线性方程
x. ]) o* q1 b% f) Y: ILinear programming, 线性规划 Q$ _/ s N3 j
Linear regression, 直线回归 i3 a1 t; A% Q+ Y
Linear Regression, 线性回归
$ y! }. x. S5 [# P. J WLinear trend, 线性趋势- V& ~( n, U {- d' @: |7 A
Loading, 载荷
! U3 A; F# M6 ?4 Y+ m+ GLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性5 Z* X* U( f9 t0 `7 M& o
Location equivariance, 位置同变性. V" Y8 V* |% N1 |& X
Location invariance, 位置不变性
4 t3 _& a- r1 \% y9 m) {+ F, g5 yLocation scale family, 位置尺度族% U! Y& R/ [. z& p6 Q b1 |: M
Log rank test, 时序检验 ' W2 \( m) ]. [7 L
Logarithmic curve, 对数曲线
$ e0 q, X# F/ h$ k) BLogarithmic normal distribution, 对数正态分布4 I9 S4 m5 j$ V6 M n- d
Logarithmic scale, 对数尺度
9 J+ D7 M+ f. I m3 iLogarithmic transformation, 对数变换! _" \& W6 x. I! r# W2 k X
Logic check, 逻辑检查2 A0 I5 p' z1 v" ^: d5 ]; P8 f
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
3 v& V2 j. I5 l' y7 XLogit transformation, Logit转换
2 {* u! |% D W8 r5 p( OLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ( h7 k& C4 p8 o* I3 W
Lognormal distribution, 对数正态分布
. F* f `# y( O& J( ^5 xLost function, 损失函数
2 x+ C- m7 i' f) ?$ qLow correlation, 低度相关. V0 T1 Z& K' q' q; ^" R, I
Lower limit, 下限
9 k8 Q9 q( P, [. L3 P/ h$ |* mLowest-attained variance, 最小可达方差8 |3 E* _1 b. e8 M; ^
LSD, 最小显著差法的简称+ k3 ?7 j' V m) Y1 c* n$ _+ o) n
Lurking variable, 潜在变量
5 r- c- x1 c: p2 B& ^* pMain effect, 主效应* C Q0 f0 R5 \8 g
Major heading, 主辞标目
) L! |" m* U0 m$ I. U2 M: y- z$ qMarginal density function, 边缘密度函数% |$ M3 ?& V$ O$ ~: N
Marginal probability, 边缘概率$ F" W! A7 C& e' c
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
( |* O( b! E( i6 O5 _Matched data, 配对资料
: `; |, h+ c5 X$ c* P. V+ xMatched distribution, 匹配过分布
; `9 s2 \; C" Y# g5 g f0 FMatching of distribution, 分布的匹配$ R' I8 L4 L$ i( ~) G! c+ A, L
Matching of transformation, 变换的匹配
; s U- ~; M% ^5 ~Mathematical expectation, 数学期望# M- u) }' z! e1 K
Mathematical model, 数学模型3 w) T: ?0 P2 `3 x0 E4 B) x
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
8 V* d7 n* [. l( |+ L- s, i: GMaximum likelihood method, 最大似然法% Q g4 K# v& n3 A* B! V
Mean, 均数
2 H) L# ~0 M& w7 {: n+ qMean squares between groups, 组间均方
+ \5 \/ H2 Q+ {- A" R/ o! zMean squares within group, 组内均方
: U4 ] I- C6 J p0 g- @- ^; UMeans (Compare means), 均值-均值比较9 |" A3 J+ p+ Q! g, f- p4 ]
Median, 中位数% A- O. _/ \! ]/ d9 @/ X, j# W4 R1 y
Median effective dose, 半数效量
) i1 m- r% U$ jMedian lethal dose, 半数致死量
2 A: k: J8 p5 o6 l( C/ GMedian polish, 中位数平滑
0 [6 K, N0 g( hMedian test, 中位数检验2 j2 m# z& ^% g4 t9 ^. R* g5 ?% H
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量$ H$ i+ P# t& q: _3 b- `$ _8 ?. Q
Minimum distance estimation, 最小距离估计3 K& {# A: w5 u0 |! a Z; i$ X
Minimum effective dose, 最小有效量
0 _& G6 k* l, p* X: MMinimum lethal dose, 最小致死量; Z" h' ~, ]% x8 L9 o2 Z
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
Z/ _1 K+ G! D eMINITAB, 统计软件包
! b8 X5 x# a* A# _/ M& t5 xMinor heading, 宾词标目5 V! W! L3 d# r; J" b! a4 p
Missing data, 缺失值! {' a2 F# e l1 z: P4 j$ F1 w
Model specification, 模型的确定& L' L3 H& ^5 n- A% B" C+ H
Modeling Statistics , 模型统计
; Q, w* w% _ Q9 c, U9 aModels for outliers, 离群值模型
! K) @! Q3 G8 w a! U. `Modifying the model, 模型的修正
, w; s) w' L; i0 `2 y# U9 G- UModulus of continuity, 连续性模
* m+ N2 y: R' q) mMorbidity, 发病率 + Z1 ?' b b6 e
Most favorable configuration, 最有利构形: Q7 E! E& \) T) r) c' d
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
. o0 f+ j6 x6 {7 o9 ]Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 @2 d" \% D, J6 T' ^8 O9 b) dMultiple comparison, 多重比较' q8 R5 X$ ?5 ~5 R) P: q" |
Multiple correlation , 复相关8 I, h) h% O2 C. j/ I
Multiple covariance, 多元协方差, C9 A& ?( D+ s/ ~( I
Multiple linear regression, 多元线性回归
" i5 O1 U- s4 t( E8 R4 FMultiple response , 多重选项3 O) `3 C7 A4 y" L
Multiple solutions, 多解
# Z' W$ c/ ]( \1 \5 j3 e1 zMultiplication theorem, 乘法定理2 h8 h! g3 C4 i" M
Multiresponse, 多元响应6 ?5 L+ b2 O' O( h- n. Y5 d
Multi-stage sampling, 多阶段抽样( I; h& `+ M( S- A
Multivariate T distribution, 多元T分布
+ {/ q' {, }8 g+ O7 l% mMutual exclusive, 互不相容( L! C! c/ p3 T; R0 g: H: W) @9 q
Mutual independence, 互相独立
8 k; ^( s* ], L0 E1 _Natural boundary, 自然边界% Q; g7 i r% S, k* v+ N; C6 d
Natural dead, 自然死亡
7 g; U" h0 {+ U! j9 O9 l" n* g$ F2 oNatural zero, 自然零$ L* w% Y5 s: u6 G9 ^
Negative correlation, 负相关
U9 z. i; p, S' L4 ONegative linear correlation, 负线性相关
0 j/ P: Q2 Z' n( oNegatively skewed, 负偏( y- H' x' G/ X3 Y$ H
Newman-Keuls method, q检验6 ?# E/ n2 a9 m" v9 Y+ N
NK method, q检验
6 Z; m! z- N I- I0 LNo statistical significance, 无统计意义: E6 ~* g( T8 J* ~( M( f
Nominal variable, 名义变量, J. [5 S6 x; D" H; R. E
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性2 q) T7 J) b: C3 a, a& |6 G1 \$ [
Nonlinear regression, 非线性相关
6 }' W3 m6 N; x" C- i" C# vNonparametric statistics, 非参数统计$ n; w9 Y' u8 t" D U5 ]$ P2 J
Nonparametric test, 非参数检验
% x* b6 y. a9 g v( H% w+ q" L) T+ yNonparametric tests, 非参数检验
4 k3 ?5 l1 x# J( GNormal deviate, 正态离差
3 x4 {- e. z; ?! pNormal distribution, 正态分布
7 s) J0 a: c& eNormal equation, 正规方程组) J2 u X$ W6 J- s9 J0 q
Normal ranges, 正常范围
6 E. r* _) j8 U) C6 LNormal value, 正常值
$ x. W: J6 N1 E6 P! H' z5 {3 VNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
f* m" \ B- j9 y/ p+ E6 jNull hypothesis, 无效假设 # y& Y* H9 N& ?. v8 f
Numerical variable, 数值变量- \: j, j: k4 x% v
Objective function, 目标函数, L9 q- ]6 U7 W3 X# U
Observation unit, 观察单位
7 V6 x- Q1 Z$ B) A. V( x5 v4 z% \Observed value, 观察值
- h- `9 Y1 \) Y! A# I4 L2 w$ FOne sided test, 单侧检验$ E6 V- }1 o/ Y/ ~9 A/ L
One-way analysis of variance, 单因素方差分析% S+ W) c3 X: Q5 \9 q9 ]' v
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
6 k0 F& f; G7 T: sOpen sequential trial, 开放型序贯设计7 W4 [6 D* n0 S1 r
Optrim, 优切尾" B1 o7 H3 C+ J: t
Optrim efficiency, 优切尾效率7 r! `; i/ B+ r, X$ V0 M2 I5 V
Order statistics, 顺序统计量
: G t* J# o0 }Ordered categories, 有序分类/ Z" A6 S" V/ @. k* }9 t1 L* }1 N
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归. X& P+ P$ }% t8 R" {, q$ g9 U
Ordinal variable, 有序变量
. u7 A& i% V4 O0 U( z% [2 n! uOrthogonal basis, 正交基
' V/ E! u3 v9 L- E/ ` ^ O6 c3 W, EOrthogonal design, 正交试验设计
) F: |! f& b' e% ^8 EOrthogonality conditions, 正交条件/ G% c4 u- z0 C' q; X5 a% |6 Q
ORTHOPLAN, 正交设计 3 | G3 \" F4 h" `) z' e3 x9 d
Outlier cutoffs, 离群值截断点9 H E: }5 Z) E& J/ Y
Outliers, 极端值& B" ^# e% y9 g# n4 W9 ]
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
; t: Y8 ~( ~+ q J0 o2 MOvershoot, 迭代过度) ]. j7 y. d2 d" c. x; e, Q) ^
Paired design, 配对设计6 x8 W% [% x1 e0 v! ]8 Y
Paired sample, 配对样本& l% } d6 a; U# Y# f. @
Pairwise slopes, 成对斜率6 P8 \* S( p1 P6 p
Parabola, 抛物线& _0 {* l# K! e4 o* P& s9 i$ }
Parallel tests, 平行试验1 }: f3 z1 ~) A; `/ q- A
Parameter, 参数7 |. C1 C3 [% g1 ~# K. u @
Parametric statistics, 参数统计( W! Z1 U5 v1 |3 h s( O+ Q0 C
Parametric test, 参数检验
6 `+ s4 v5 a/ j, t* {* D, ]: ^Partial correlation, 偏相关: G7 y& h* Q# ^4 D3 U5 y& n- m
Partial regression, 偏回归# b- j Z6 K) w. X, i6 N; S3 g2 Z- [
Partial sorting, 偏排序
9 ?$ ^5 R ~) zPartials residuals, 偏残差
) c. f4 v& Z( r& cPattern, 模式3 _: U2 S9 R, D. T
Pearson curves, 皮尔逊曲线5 T5 O8 k, C" V; \; {5 q+ L
Peeling, 退层
9 z% Q% l0 F6 ?Percent bar graph, 百分条形图3 @# d. |% h( U. ` O2 F
Percentage, 百分比8 T, u. a5 i8 b7 D1 b$ Y
Percentile, 百分位数% U/ G2 y# M9 o2 A" q7 ]6 h! u! O$ T4 |
Percentile curves, 百分位曲线: ^4 B ?# J/ n* J& q
Periodicity, 周期性9 ~0 I! I/ p/ ~$ G( ^# J: S3 l" A$ r
Permutation, 排列
# K+ C8 }9 X, u% @P-estimator, P估计量
0 E% D* V( u8 r% D0 xPie graph, 饼图" m) X. i$ k9 w" D, G
Pitman estimator, 皮特曼估计量) z: v4 B% T, X2 X
Pivot, 枢轴量4 W; J3 {7 k1 _9 F; G0 I5 N
Planar, 平坦
) i4 |' B; C* q1 U/ Y% UPlanar assumption, 平面的假设; W; \+ ]1 e7 t
PLANCARDS, 生成试验的计划卡) c3 ]3 z: v0 z+ d
Point estimation, 点估计# j- X" ?/ V5 X% S0 f
Poisson distribution, 泊松分布
- r& J) [/ S, W) BPolishing, 平滑6 U2 ~+ W# q: i. b4 P2 Y+ B
Polled standard deviation, 合并标准差
6 T9 E8 J0 K$ a* N3 F5 h4 mPolled variance, 合并方差6 W+ u* U0 \5 a9 u8 _4 m9 y8 m
Polygon, 多边图
3 Z! _2 Y; b; g6 G |' k8 cPolynomial, 多项式) d5 ]( a5 o; Q* }$ C
Polynomial curve, 多项式曲线* f8 S1 ~ |8 @" r" y
Population, 总体1 O; r+ p( a: P' e$ e
Population attributable risk, 人群归因危险度
( u3 O1 O$ ~4 M+ l$ iPositive correlation, 正相关; W2 B# \( t+ W0 q6 \1 g, V
Positively skewed, 正偏
9 \' s* `* e- A+ O# ?Posterior distribution, 后验分布
/ h- A: z9 y( v1 T- u" IPower of a test, 检验效能
* X; ` g6 p( {' xPrecision, 精密度
: V# {6 C& F5 p5 h# T2 E6 `4 YPredicted value, 预测值
; `+ }( j: z S8 K' FPreliminary analysis, 预备性分析
! {# V. n0 k9 g7 L5 u0 h9 yPrincipal component analysis, 主成分分析% h7 t6 B9 x0 s0 y% W7 ?) R. ?1 J& O
Prior distribution, 先验分布
# E' k+ g! ?4 b lPrior probability, 先验概率
9 H1 n6 e4 v0 [Probabilistic model, 概率模型
$ k! c% h+ R+ {/ e. Hprobability, 概率
8 O- p% G8 ^, z1 a5 IProbability density, 概率密度
1 o6 Y! V7 P" ?) a, |2 j/ K& ]Product moment, 乘积矩/协方差
: `3 E) \6 u3 b: }, @( S$ qProfile trace, 截面迹图 e6 O2 Q. c$ g
Proportion, 比/构成比) q6 D$ A8 K+ ^9 {. m& N' h
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
* i: K K8 @ V/ XProportionate, 成比例 E% o& [! r4 h+ e$ \* v' b) B
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量( V) z U* F4 W* D1 V
Prospective study, 前瞻性调查8 U# d p G0 k# s2 d, H- H) h, L
Proximities, 亲近性
: ^! v: Z" a; N# _& t, R7 w' B TPseudo F test, 近似F检验
3 N* m3 Q8 ]+ L8 J: i! [8 hPseudo model, 近似模型
" |2 S4 u/ I7 E/ J9 yPseudosigma, 伪标准差
& l8 j# f+ i+ m7 C4 }7 i7 |$ qPurposive sampling, 有目的抽样
) }: q' d2 F& z# c) x2 cQR decomposition, QR分解
# N* L8 ?4 p2 L0 R& n# FQuadratic approximation, 二次近似
1 A' {4 L( }6 X7 N4 TQualitative classification, 属性分类- S4 k# q9 H/ E" h
Qualitative method, 定性方法' x" j a$ Y% m1 C
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图7 a9 C" N. @2 @% l' W3 ?) `
Quantitative analysis, 定量分析
, }. u7 T9 q+ Z4 N& v6 G+ ~Quartile, 四分位数: Q6 z. y8 v) s
Quick Cluster, 快速聚类& ?* \( q# R( v( k% S( {' E
Radix sort, 基数排序0 t1 z) H( I3 L- I7 z4 W) H
Random allocation, 随机化分组9 s8 G1 D- G2 x. F# _
Random blocks design, 随机区组设计
; y- I, b4 w4 ]( \3 h) M/ ?Random event, 随机事件
. A1 x, d+ N7 r$ U) m' d- ZRandomization, 随机化
6 ^( V! n8 x$ E5 LRange, 极差/全距% l9 V* f- r2 p9 t, M. B
Rank correlation, 等级相关
& j3 m- P( n0 c7 L7 z" ~3 @Rank sum test, 秩和检验
2 e6 h4 S$ J: z4 k0 JRank test, 秩检验" I; g' `/ }8 D% f3 r/ s
Ranked data, 等级资料
) |- |# |! A4 uRate, 比率4 ^7 B, \1 m3 f1 z1 M6 U- i( }
Ratio, 比例
: K7 x2 ~. j. N! A' |* M; h0 MRaw data, 原始资料' s3 V7 C4 s& S6 S7 P
Raw residual, 原始残差
6 R7 d4 x6 q# [9 J0 m7 ~Rayleigh's test, 雷氏检验4 q) q, Q! z' O, S% p& Y6 }1 M6 J) ?
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
- \- G, e& q) W$ V% h2 R; A* lReciprocal, 倒数& {; M; R6 c! V* m3 }7 [
Reciprocal transformation, 倒数变换
4 u0 R7 a0 Q( Y( n) l8 |& nRecording, 记录
8 x* R s7 I, T3 z7 e+ T2 ]4 kRedescending estimators, 回降估计量. _6 x I. o" f7 O; ]
Reducing dimensions, 降维
2 P! |0 L+ j; ORe-expression, 重新表达
& z) G3 z. U. @0 _Reference set, 标准组0 M9 o& ^9 i2 N) {& M
Region of acceptance, 接受域& c: ^# E4 F' A/ ?; j ?' ~# ]6 l8 @
Regression coefficient, 回归系数
U# {6 b2 o& k; IRegression sum of square, 回归平方和 L" f/ J- }8 [3 P6 {' g2 r
Rejection point, 拒绝点
% d* z+ B+ q5 h3 r. X% @3 @7 R0 }Relative dispersion, 相对离散度
) J B$ {# [+ B# n/ ZRelative number, 相对数
/ `# K4 @; i; R- m0 c& @. nReliability, 可靠性
& k8 r% t5 d/ t5 t4 VReparametrization, 重新设置参数; ?/ o0 ]( T1 y& j6 a
Replication, 重复2 C1 ~$ V4 V( [- d
Report Summaries, 报告摘要
7 \: Q: O" W; G- Y, ^' ?Residual sum of square, 剩余平方和
- d3 c+ D# K2 S$ D) pResistance, 耐抗性& F# ^) k4 y& o! ~: a6 C* \
Resistant line, 耐抗线6 o$ b" ~" X2 j5 r
Resistant technique, 耐抗技术2 [) A8 U, n/ |! b# Q" \
R-estimator of location, 位置R估计量
) _7 s X2 P) u0 v8 F+ ^R-estimator of scale, 尺度R估计量
; F8 S7 a9 n7 W" i \" {! s& U8 YRetrospective study, 回顾性调查6 I$ l. c# h1 T
Ridge trace, 岭迹
o, o# q6 F. b: z* a( E+ JRidit analysis, Ridit分析5 G1 z6 C# z4 n: Z
Rotation, 旋转
" a" T$ k2 a8 P. N1 B2 sRounding, 舍入/ J; \( E7 a6 \: E: u: y5 _8 O
Row, 行
3 z2 J2 w1 ^. R$ qRow effects, 行效应
# I* s6 ]0 U) S$ wRow factor, 行因素
, \# i8 v& n; B0 F! Y1 URXC table, RXC表
1 I4 K3 G' k6 w; M" SSample, 样本! p, A& B3 [! L8 V5 w
Sample regression coefficient, 样本回归系数3 b) ~% \6 p8 o$ ?/ ]& k
Sample size, 样本量
5 r% S/ s6 I7 x0 Y! F$ v4 W# }Sample standard deviation, 样本标准差7 w, _" B+ ?; T5 v: ]( ]5 d
Sampling error, 抽样误差
! U5 x. \- a& ]SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
+ W) w8 d6 Q3 b! z; p9 l' \* `( x+ CScale, 尺度/量表
3 b3 K0 V* @$ S/ P' z' } BScatter diagram, 散点图
8 w3 c; C- E) `/ E2 M4 \Schematic plot, 示意图/简图1 w; ]. C, y8 c1 B' n7 ]2 }
Score test, 计分检验
* z( o* }/ f7 W5 nScreening, 筛检
; J$ _! m9 z' z0 |SEASON, 季节分析
- a+ ]$ u' l/ W% S/ eSecond derivative, 二阶导数9 G& _1 D0 X! M. t
Second principal component, 第二主成分
" T* j5 k4 m) m5 v' z# X( h3 iSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 & R7 ~/ u, O+ l; ]' w; p' m
Semi-logarithmic graph, 半对数图' |. M# \8 X: P1 e+ g2 }
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸8 L% R+ H" |! p
Sensitivity curve, 敏感度曲线* g) M1 K2 o$ d# f# N
Sequential analysis, 贯序分析
/ P) A( Z3 y' L* i' u/ {/ vSequential data set, 顺序数据集
$ Q$ |5 Z4 p1 E4 x+ bSequential design, 贯序设计
" h9 u1 e6 ^* t. ]Sequential method, 贯序法9 |2 a* f( ~* @" d5 {% }8 @
Sequential test, 贯序检验法& I* v' }, [8 x% P
Serial tests, 系列试验$ B% s5 ~3 _2 g6 S! n; y
Short-cut method, 简捷法
* v& ?- G( e6 JSigmoid curve, S形曲线
8 u' y6 o) y) k# ?9 s% j" _, [) Z! QSign function, 正负号函数# G! _3 H" m8 v, v# B; U
Sign test, 符号检验 `* `$ L" X0 F- i$ u. a0 A& x7 H# D- @
Signed rank, 符号秩
$ A6 L2 v" \; t) d% R! MSignificance test, 显著性检验3 t, ^( N: [( i4 r* m9 X4 A
Significant figure, 有效数字
' J: }% i" X( E! ISimple cluster sampling, 简单整群抽样
+ r6 f. }* j7 ]& [3 XSimple correlation, 简单相关! l3 r) I0 b5 T( U2 v2 x5 `5 Z
Simple random sampling, 简单随机抽样- U1 R& B, y. t8 F
Simple regression, 简单回归7 j3 d* \6 }; G0 _& G' E* \# E
simple table, 简单表+ n: k3 O/ e% e9 x7 l4 z
Sine estimator, 正弦估计量3 m: q% \5 R5 R$ \3 V& W# D! A6 b
Single-valued estimate, 单值估计8 B; g4 A' Y3 Z$ O9 X3 ^# K( t6 }0 p
Singular matrix, 奇异矩阵
, } \" ]9 e3 f5 v/ ~0 z# JSkewed distribution, 偏斜分布
1 W2 A, N X7 _Skewness, 偏度% L7 Z2 \2 U( z2 z
Slash distribution, 斜线分布
3 @0 H( [7 X/ n! [& E7 y2 DSlope, 斜率
! z/ F' s8 u" n. Z h7 L4 m; u6 z% GSmirnov test, 斯米尔诺夫检验$ u. ?! C1 v: ~9 Q2 S: S
Source of variation, 变异来源
" h& @1 _) d, Z4 M) M. d& b, BSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
* k9 r5 V0 ^8 a. Z9 j4 K/ Q6 `9 CSpecific factor, 特殊因子
, Q/ v$ a& Q& SSpecific factor variance, 特殊因子方差
$ J+ E' v0 e, m2 n3 @Spectra , 频谱
: S' e; s) I; m9 |. i! f/ FSpherical distribution, 球型正态分布. i- X3 O# S2 O5 F4 U* K) o9 M
Spread, 展布
e6 ]: s) W* c: }% y/ H- b/ _) _SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包" P) ^3 d* z* ]
Spurious correlation, 假性相关
+ N4 h& \0 s, Z2 ySquare root transformation, 平方根变换) U# T: {0 z+ S
Stabilizing variance, 稳定方差/ j0 k% S7 e# A; w; V
Standard deviation, 标准差+ D; D) @' K) \- k, S/ H P# B% p" p
Standard error, 标准误; |/ D, {. G$ w. y5 h
Standard error of difference, 差别的标准误
3 s, F8 k9 b0 K7 QStandard error of estimate, 标准估计误差8 B- O" b( N1 a- A- v+ [% H, N/ Q8 G
Standard error of rate, 率的标准误
b: }7 T6 b6 W ^2 ^Standard normal distribution, 标准正态分布
0 M1 S; X: i* t3 X' iStandardization, 标准化
( T2 u" q7 L# o5 K8 l% kStarting value, 起始值
Z/ r; X7 G, s1 n6 p9 d+ ?, {6 _Statistic, 统计量
7 Q( l; }( C% C9 ^% ?% bStatistical control, 统计控制
- q, J7 H; O! n h) y/ X6 \0 `Statistical graph, 统计图# W. A% [: Y5 }1 m6 ` _
Statistical inference, 统计推断9 [7 Q0 j: q4 R
Statistical table, 统计表% |& H1 M$ ~" `+ S2 t7 C0 I
Steepest descent, 最速下降法
( {) Q2 N5 g( s- O+ \( v5 d" QStem and leaf display, 茎叶图
1 `/ k8 b$ G6 [4 y* d9 p6 RStep factor, 步长因子! C; T- o) i' U
Stepwise regression, 逐步回归 Z2 g1 Q: r- P1 H
Storage, 存# I. M% g |5 D$ J; R3 W
Strata, 层（复数）
, s( l! Q; j2 d7 B yStratified sampling, 分层抽样
3 X$ A5 V! ?. c# i" UStratified sampling, 分层抽样
, D) q* T8 f w2 a( oStrength, 强度
( R6 j6 N" P* aStringency, 严密性
k! K& ]8 |& i& ^- `% e- H) uStructural relationship, 结构关系 [0 q }2 K' C
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
, B: x u: L, LSub-class numbers, 次级组含量0 F: a! P7 Y; R( \. ^; Q/ @! y; d2 H2 ?
Subdividing, 分割
( B4 B! N9 e$ i, r( a- aSufficient statistic, 充分统计量, s( C- e3 r. a5 Y7 f& i
Sum of products, 积和' d" D7 K: |# G% `& a( f1 @5 ?7 w
Sum of squares, 离差平方和
9 L2 j8 a; d& y3 z( x! t6 `Sum of squares about regression, 回归平方和9 J% ?% O+ v6 K& C9 k$ H) h! l2 b' h
Sum of squares between groups, 组间平方和& S6 U2 v# d( ^: v! t
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和" ~+ h( s% j: j. f1 [
Sure event, 必然事件
/ I- e j8 `8 Z3 F+ S8 RSurvey, 调查2 ^1 d: f2 d g0 I1 ?
Survival, 生存分析
8 c' }* J" s, OSurvival rate, 生存率
- s3 b' U7 P: V& ]% cSuspended root gram, 悬吊根图
/ p. q4 u/ r, L# n* fSymmetry, 对称 Z, G8 E1 i" j
Systematic error, 系统误差, b: x/ H( H7 x) k) B
Systematic sampling, 系统抽样3 T4 P" q: u9 k2 D5 E4 A) W( U
Tags, 标签
# ]% |! N" J4 DTail area, 尾部面积# D7 ^# E; N" r! U" h' ~0 P
Tail length, 尾长
" \8 J' F' R; j: `Tail weight, 尾重6 \) b p' n& q5 s3 C8 W
Tangent line, 切线
( d8 f L8 _" n, Y1 W( O |( ATarget distribution, 目标分布
8 v6 z- ^: O$ `7 W. ~Taylor series, 泰勒级数) k& D0 T/ y) t: v) } G- l; _
Tendency of dispersion, 离散趋势
j l! W2 n5 wTesting of hypotheses, 假设检验
0 n r7 O% M7 f' \Theoretical frequency, 理论频数
4 G D$ U! }' E5 WTime series, 时间序列! _: z( C. q' f
Tolerance interval, 容忍区间% z4 t3 M) l: ]# Z3 o7 p
Tolerance lower limit, 容忍下限
0 b6 S' |1 L! d4 ~+ D$ |5 gTolerance upper limit, 容忍上限5 ^+ I* f( q! H, x* G
Torsion, 扰率0 M+ i: c# S$ \$ f8 o- ?+ }
Total sum of square, 总平方和
/ O! ?6 R2 A- k- L7 F/ dTotal variation, 总变异/ h# p2 f4 z: ^7 c3 L5 W
Transformation, 转换
. N0 P6 J( K# m/ y" jTreatment, 处理
- T8 z8 h4 Y' N: wTrend, 趋势0 \0 G( S; M# W6 Z2 n
Trend of percentage, 百分比趋势+ `/ ^' t+ T/ ^# ~4 k: ]
Trial, 试验
4 m0 {2 L6 ]5 m" P! F6 CTrial and error method, 试错法) h4 c: y! s1 j/ T c
Tuning constant, 细调常数( v# p; j3 e1 @3 B$ S4 v3 a
Two sided test, 双向检验0 M9 z2 H+ i u }5 v9 ]! g
Two-stage least squares, 二阶最小平方" C+ y+ r7 H e
Two-stage sampling, 二阶段抽样
& y; j' B. C5 c- A$ c5 UTwo-tailed test, 双侧检验5 F/ f3 b- A# |: c8 j* W
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析0 \. h6 a6 p& B9 F6 f
Two-way table, 双向表
, d5 p/ }, v( F m" p$ {3 q. \Type I error, 一类错误/α错误+ ^ e" O2 A9 r9 y, O
Type II error, 二类错误/β错误
; z& r S. b2 `' }8 T6 |UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
) v& c! d' ?% {3 D# r& ?5 AUnbiased estimate, 无偏估计
" L# O4 g0 ~7 Y$ h% t9 H# R* }9 UUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
9 E3 Y9 j) p& |' e e. [# |Unequal subclass number, 不等次级组含量6 o! a) r9 D& a5 x7 B3 `; ^6 n/ l
Ungrouped data, 不分组资料
6 Y3 }8 X6 Q7 u+ e' p- s: hUniform coordinate, 均匀坐标
/ g" y. }( g/ e; E) D; mUniform distribution, 均匀分布4 U0 K& K( ~" {$ H# a8 Y" E
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
4 f4 b B+ G% {5 ~6 t( V5 n9 XUnit, 单元
4 Q7 S4 n$ a( n1 |: B( I# lUnordered categories, 无序分类
6 f( }; i O& iUpper limit, 上限! Y& ~/ h( D& s
Upward rank, 升秩* X6 p, `7 g y( P
Vague concept, 模糊概念7 v( S! X- x- T+ Q! a2 L2 }' y
Validity, 有效性* C+ q, d& Q& h+ ~
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
8 u, w" p! O& p3 {( GVariability, 变异性1 [9 s6 y( ^1 s! N
Variable, 变量' l! ]4 u1 i I
Variance, 方差
9 p# N8 o6 T; G! nVariation, 变异
9 K b# n0 u9 c2 k( H& V }2 I IVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转: u! H t% r8 \0 \
Volume of distribution, 容积
. w& {1 I+ y! F& C; JW test, W检验
5 v/ o5 C& {3 f* P1 xWeibull distribution, 威布尔分布
; {3 U2 h: C6 o# PWeight, 权数
/ M. T: S5 n+ j. T# kWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验0 L" ]3 B6 O4 V1 v8 O# z
Weighted linear regression method, 加权直线回归2 ~, v/ }, p0 i; p# B
Weighted mean, 加权平均数+ v. `& X* m4 v8 m* x4 N
Weighted mean square, 加权平均方差
! v3 X" t) }; Q) f; m1 MWeighted sum of square, 加权平方和- D. A& ]- o' I& G: I) v$ B
Weighting coefficient, 权重系数
" E# L6 H/ g1 g& j0 Q+ YWeighting method, 加权法 / p5 n F- [$ E' g
W-estimation, W估计量) C' `* G! c }: P2 p6 c) m
W-estimation of location, 位置W估计量0 }. ]0 d, {: S# X) A y+ C+ n: E
Width, 宽度
1 A7 B0 t+ W1 p4 BWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
5 \2 ?7 T: t( x* QWild point, 野点/狂点 q9 V$ `6 A2 H0 |
Wild value, 野值/狂值8 g6 M( ]. W! X5 [+ Y: ^
Winsorized mean, 缩尾均值
& e1 Z# j0 q0 i( H+ o7 MWithdraw, 失访 / l& z) l! I+ C+ _
Youden's index, 尤登指数 | A& E- u( f7 w- {
Z test, Z检验
7 D2 A$ o$ d! Z/ BZero correlation, 零相关8 Z/ v( Y2 ?5 v, n7 ~
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
