|
|
Absolute deviation, 绝对离差
( h4 c! d( ]7 z$ e9 r; [9 |* p+ R7 UAbsolute number, 绝对数
! t# x. R$ s7 E+ IAbsolute residuals, 绝对残差, R! J3 x; r6 I: a1 [
Acceleration array, 加速度立体阵8 p2 G( ^; @8 c% K6 J! r
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度- k9 B6 r* K& S2 a- o
Acceleration normal, 法向加速度, N# |- _1 _7 g" [6 _ ?' P
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数 X/ S3 W* G3 w0 x' x, }' C
Acceleration tangential, 切向加速度
+ J# K. B1 v+ p' Z$ M8 yAcceleration vector, 加速度向量( c( l5 a& L, g- @2 Z- ^
Acceptable hypothesis, 可接受假设3 l, R3 F3 P4 A- }5 x* p, e) h& I
Accumulation, 累积8 W R: _" K, P$ f. d- J) Z
Accuracy, 准确度/ r/ i n3 D! I4 U2 @' {1 V
Actual frequency, 实际频数
4 U' _: X* W3 k% R8 `Adaptive estimator, 自适应估计量 _8 R% X# I* o$ f+ s2 G! r9 b6 J$ y
Addition, 相加5 \! M) B0 {6 |. B+ @ q! [0 ^6 e
Addition theorem, 加法定理: i2 [4 M- R, j
Additivity, 可加性# ]% A0 v& M- y' h+ \6 j; X
Adjusted rate, 调整率0 k+ E+ M) g; j
Adjusted value, 校正值
! C; Z" y) A* G: B7 J/ F: E- mAdmissible error, 容许误差3 O# c/ o+ j& L5 L! Q! C v5 w
Aggregation, 聚集性
6 [' Q+ Z* F# X& LAlternative hypothesis, 备择假设8 ]) E$ ]3 {# @& v8 h
Among groups, 组间5 F `! A5 t. Q" a, H
Amounts, 总量* a: n& l3 f! F2 ?, f; Y0 _$ R
Analysis of correlation, 相关分析0 G- |5 p' i/ Y r! l" R: n
Analysis of covariance, 协方差分析) ] D! u2 C% { U5 [2 C6 C4 u
Analysis of regression, 回归分析- m/ z1 A3 G; K+ X* P Z8 E
Analysis of time series, 时间序列分析& A" Q h4 N. [. P
Analysis of variance, 方差分析
; V7 b; R7 F+ l) pAngular transformation, 角转换
2 j7 b6 g- c; w( I- _# s$ b TANOVA （analysis of variance）, 方差分析" A1 E& Y: n, j( ^+ {/ @$ x: Q
ANOVA Models, 方差分析模型' h2 U$ u/ W( e, W: C
Arcing, 弧/弧旋' r5 G. x" w$ C9 u" I4 d, o
Arcsine transformation, 反正弦变换
' B: M4 B7 ]2 T, x' c- uArea under the curve, 曲线面积
% D, i& y% t) e* A" v o" gAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
, d" N. D- A+ I$ eARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 * k& R9 _- F& s
Arithmetic grid paper, 算术格纸
1 F. S0 k: J" o# ^Arithmetic mean, 算术平均数
# k$ V j# L1 x* f. iArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
0 ]1 L, `6 R6 t% a1 i4 O9 RAssessing fit, 拟合的评估/ E/ P; z a4 ^ \% \, K& p
Associative laws, 结合律7 U7 O0 {9 r! n1 M4 t
Asymmetric distribution, 非对称分布
4 l4 v% W9 R0 Z4 m8 A* x \Asymptotic bias, 渐近偏倚" E( `) e; P) B# ^1 l
Asymptotic efficiency, 渐近效率* [9 g/ P5 Z8 U/ `2 P
Asymptotic variance, 渐近方差
; I' y, K* w; v8 WAttributable risk, 归因危险度
3 t9 Q5 }, c. `! T1 C% iAttribute data, 属性资料
) w6 P. B* ^) D \8 XAttribution, 属性: @7 ]' G6 D2 g/ H# V
Autocorrelation, 自相关
4 G4 J/ c p3 h2 @1 ^3 JAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
% x/ Y+ `) Y6 x; qAverage, 平均数5 a) A" f2 z( R7 q: ]
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
- y! D; O6 Z) K3 TAverage growth rate, 平均增长率+ w, l, H7 f1 Y) v! s6 `
Bar chart, 条形图, d3 |% F: e" z" X% Q2 M. C
Bar graph, 条形图
5 w( s8 N# w; q! _Base period, 基期& E+ [. O( r& ]% g/ k
Bayes' theorem , Bayes定理
7 w: Z' l( s) a3 IBell-shaped curve, 钟形曲线
' N& ]$ E! `# u8 \0 W# LBernoulli distribution, 伯努力分布* R0 j6 S- c1 W: s- `
Best-trim estimator, 最好切尾估计量0 \, g" J% a& M3 y" F
Bias, 偏性- r% R5 g) @2 [- m" i
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
- {" i _7 j" l: k/ `8 F/ IBinomial distribution, 二项分布6 r4 ~, b# `& H0 }% e. d9 q
Bisquare, 双平方/ x5 C; q* z6 a, { t( y0 X
Bivariate Correlate, 二变量相关! C$ [, y8 ]# e$ T
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
3 N% ^9 Y9 n7 g- kBivariate normal population, 双变量正态总体
" ~! {4 ]2 [9 r% m f8 l; YBiweight interval, 双权区间
0 k" V# d( ]8 f% v' ^7 tBiweight M-estimator, 双权M估计量
" N! \( l* F* wBlock, 区组/配伍组
' |" p# k* e, T; y' y pBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
& d+ T* z3 ~) a D/ dBoxplots, 箱线图/箱尾图8 r' }3 h( E# a6 V) A, L
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
4 j) Z- H; o* N$ K! j' h. i$ FCanonical correlation, 典型相关
+ s/ `0 p$ W3 f/ c, |! E( c# M: cCaption, 纵标目
& @0 u- j. {, J* E' p6 N; Y0 X( uCase-control study, 病例对照研究
; o3 B* \0 U+ j- f0 b0 oCategorical variable, 分类变量3 k& S% h; X# y9 @( G# S
Catenary, 悬链线. q$ k- A# ?: M+ X" }, Q
Cauchy distribution, 柯西分布
* V6 l( C I x- C6 YCause-and-effect relationship, 因果关系
* J4 P# U- u9 y, D$ t% H5 P" iCell, 单元
- k* N' j. w9 W/ n7 q2 C5 JCensoring, 终检
' B9 ]: T$ ^: V. bCenter of symmetry, 对称中心$ b4 ]9 H* C( J0 v
Centering and scaling, 中心化和定标
* Q( b$ P0 Y( w. SCentral tendency, 集中趋势# M8 w) t! }0 g9 v1 g o
Central value, 中心值
G& R* ]" d: _5 l" o- _+ _CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 v$ b% \$ o* V+ ?7 `3 }
Chance, 机遇
: K9 E8 o6 y# N# [# uChance error, 随机误差
. W4 O, X3 u8 q3 g5 s" cChance variable, 随机变量
8 }% s- t3 w" M2 U% cCharacteristic equation, 特征方程, X& I4 h2 v4 S2 ?$ E" m2 e0 F
Characteristic root, 特征根
" |/ [& s+ \3 \4 WCharacteristic vector, 特征向量1 A& |& D3 q- R$ L+ p% F
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 G9 u& K" [0 X: q+ XChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% {- h! q8 u7 d9 z' v3 A m9 }- t" ~
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
$ t( W8 @& [9 o' d6 ?Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解$ f; g: B* w& D6 }1 @$ O2 j9 ]+ Z
Circle chart, 圆图
( j) z, }7 V' X( q B `0 KClass interval, 组距
9 X* R1 b8 |/ ?Class mid-value, 组中值/ d2 }! c1 N4 ?8 g
Class upper limit, 组上限# ]5 k1 h/ @8 k
Classified variable, 分类变量
. J, [ b2 R$ [Cluster analysis, 聚类分析3 {% ~6 y: I' N7 d& d6 Q
Cluster sampling, 整群抽样
- S( G s p/ |' JCode, 代码
* J+ P: M6 w. q7 R( s5 NCoded data, 编码数据 }8 q. G1 \' ?, }# T$ |6 t& A
Coding, 编码) `4 C4 X1 G7 M# e1 B% v5 G
Coefficient of contingency, 列联系数# t% J+ K; [7 x: Z1 {
Coefficient of determination, 决定系数
9 y6 r- ^1 a; w2 L& ICoefficient of multiple correlation, 多重相关系数& ]4 h! a+ o6 o2 v0 g$ ?6 I) u
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数7 P, a/ ~; Z/ P0 j8 Z! H$ g
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数7 m: z: {* ~0 x/ M
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数) g" ^! m1 e! V9 X9 Q5 P
Coefficient of regression, 回归系数, H2 a+ F, t, b \; |7 K
Coefficient of skewness, 偏度系数3 Q# L1 |" _$ s! b/ ?
Coefficient of variation, 变异系数
+ n- B5 `* A; n6 K YCohort study, 队列研究
8 N! N a1 ]# k) `; ?Column, 列7 V& b& p! u) F. I B
Column effect, 列效应) p+ W5 b: O+ V0 S& C
Column factor, 列因素/ l: s+ A+ F' K" R0 C* o- x
Combination pool, 合并1 ?/ R Y2 W; H' K3 v5 l) O8 ^
Combinative table, 组合表
! M# E! v$ N- rCommon factor, 共性因子% ]6 x% V. Q1 {. c" Z% A7 Q- r1 g0 x$ k
Common regression coefficient, 公共回归系数
2 W5 [9 ^- k3 f' m4 rCommon value, 共同值3 w' A: ~* I, p: P. X
Common variance, 公共方差4 X# O0 {% [5 s$ Q- q9 G
Common variation, 公共变异
$ y! V7 j9 y& o4 E- d2 gCommunality variance, 共性方差0 h; i' i r& @
Comparability, 可比性- M3 i) U' n \" }0 r
Comparison of bathes, 批比较
9 L0 v! C9 `- g Z0 AComparison value, 比较值
, Z. n& j6 c: S( ~) `Compartment model, 分部模型% k. ?" c& y% L8 ^% J0 z4 p
Compassion, 伸缩* `: N8 L9 R6 }; p/ F
Complement of an event, 补事件 |4 y% b- H& T
Complete association, 完全正相关
4 f r( u( j5 tComplete dissociation, 完全不相关: I' T8 p4 T# I, F% F3 z7 F
Complete statistics, 完备统计量" Y: Q' h% W5 F% W4 J2 m. T1 w1 x- z
Completely randomized design, 完全随机化设计: k1 w1 ?# l. G. Y2 g9 D0 P% {" ?. m
Composite event, 联合事件
; \7 ~! v1 S: W& p: W& YComposite events, 复合事件
9 P! n7 V' d! P+ I, w7 F9 cConcavity, 凹性
$ L1 G5 F$ p5 w' cConditional expectation, 条件期望
8 T& g. g4 j& M9 K3 s6 ~2 y0 hConditional likelihood, 条件似然
2 y9 Q! l8 ?! X; y% c! ~Conditional probability, 条件概率
6 _9 p5 u* g4 i. k9 @Conditionally linear, 依条件线性
$ r0 j* ^8 F! R7 x8 b" RConfidence interval, 置信区间
: j; J5 @1 V8 |. XConfidence limit, 置信限& ^# b5 ?$ \4 {# B' T9 D
Confidence lower limit, 置信下限
, N! r9 f3 W( S+ jConfidence upper limit, 置信上限
7 c' p) j8 a- r+ e0 i/ ~' f4 xConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析& e) Q- p, R4 H% o/ h
Confirmatory research, 证实性实验研究
; w% y# m: I* `; R4 A: s' r6 IConfounding factor, 混杂因素
7 s5 y' f$ N* s. `! E1 \Conjoint, 联合分析/ v, b# Y, O! J: \
Consistency, 相合性
2 h% B! y4 a; @0 UConsistency check, 一致性检验4 P" u& y" ~; X' P
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
( I* p0 _$ I5 z7 i3 e, qConsistent estimate, 相合估计. T% N' l3 d- F- @9 D/ A* U* R$ O
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归9 W! ^7 V1 x6 W8 q6 F
Constraint, 约束
, Q: \) h4 D- r' K5 W, f/ PContaminated distribution, 污染分布
5 ]5 O5 h5 v, A4 k/ ]Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
5 q E; v5 I( d) d4 t! S9 ?+ a2 OContaminated normal distribution, 污染正态分布$ _& }" {1 n" q- L7 X
Contamination, 污染
' ~2 ], X7 V0 z; K. IContamination model, 污染模型9 {' l8 ^; }4 ?+ I
Contingency table, 列联表
/ E. w! q* H$ B! v5 G( ]4 lContour, 边界线. X0 w; l# a1 \3 j* o r' \
Contribution rate, 贡献率
! b5 J) ?: V5 v4 n" `# o' |1 U2 m# v! DControl, 对照 n2 u/ I3 [3 W
Controlled experiments, 对照实验
3 `1 K: }) S7 zConventional depth, 常规深度2 N) k: z% Z1 S% `
Convolution, 卷积
/ B3 l% q( x/ l, JCorrected factor, 校正因子/ A0 u* ?2 G5 A9 N4 s9 n
Corrected mean, 校正均值
; y3 T S- d5 b5 OCorrection coefficient, 校正系数
$ P+ L8 ^' L# _9 l9 C8 q+ F( GCorrectness, 正确性! N5 ^4 k) D$ M0 A/ O
Correlation coefficient, 相关系数! d# I# D5 v, F& l1 [0 b
Correlation index, 相关指数9 v+ _# ]: e, g( R0 n& {
Correspondence, 对应
' r$ X6 H+ q, R8 P/ N4 xCounting, 计数
) E- L' X! o' Y; L. V, VCounts, 计数/频数
# P) Y- A E6 \Covariance, 协方差, Q3 A$ _2 ^- |) v8 N
Covariant, 共变
}- d# ]+ f2 H" U0 MCox Regression, Cox回归
. r V& ?. C1 ?( h! v1 @Criteria for fitting, 拟合准则- X% W' O8 v& \: t
Criteria of least squares, 最小二乘准则
o. e w: [, l+ n* ]7 S7 }5 ICritical ratio, 临界比 F1 c- C* }* u5 X4 T( E1 q7 {
Critical region, 拒绝域
/ Q8 }2 _6 Z, @) w$ G) QCritical value, 临界值
& Q& {+ U* v! i4 x+ g$ i; q. K2 J, V) MCross-over design, 交叉设计( e3 ~3 E: t( I; b/ X7 {1 N3 c
Cross-section analysis, 横断面分析& o4 y, R/ q+ n
Cross-section survey, 横断面调查
4 d3 H* q$ O3 d7 a0 NCrosstabs , 交叉表
* ?! z9 w$ \% x" s; \7 Q! f$ hCross-tabulation table, 复合表/ O3 U" S- d4 |, R& h/ D
Cube root, 立方根
3 z) |0 r+ d8 k) ?) p/ iCumulative distribution function, 分布函数
$ \9 [/ }1 D q, M$ j/ i& [. i9 SCumulative probability, 累计概率4 y7 R' e3 r$ O1 {2 T
Curvature, 曲率/弯曲( B3 Z; H3 x5 s% @0 k
Curvature, 曲率+ g2 @, A" e+ P6 u0 r1 M" {
Curve fit , 曲线拟和
1 Z4 J& V2 i6 D- r; B# `9 hCurve fitting, 曲线拟合
0 R" ]3 S) b" b) l, d0 {0 a/ mCurvilinear regression, 曲线回归) c$ S1 Y; B/ k$ w; G3 w
Curvilinear relation, 曲线关系
X; b' B6 }/ `& y6 i* ZCut-and-try method, 尝试法% I5 r) f0 q/ j+ e$ s u
Cycle, 周期0 z$ V! E9 b) Y% e! I
Cyclist, 周期性* l+ L/ `- u# S8 U& e, W
D test, D检验
* D) g& f6 b. G- K7 p1 l AData acquisition, 资料收集
, F( ~8 y* M7 H2 V- e3 e" \Data bank, 数据库3 v9 X$ ?: I1 U. O9 f
Data capacity, 数据容量. R; v3 C! F3 T& T5 Q5 Q' D
Data deficiencies, 数据缺乏
. h% Y9 s. R# S R, ^, _* X# x( SData handling, 数据处理
`. S% d! q. \" s+ RData manipulation, 数据处理
+ e; j1 k0 @9 q5 R5 L$ b1 TData processing, 数据处理
6 F, A9 T' `( h! M; s1 h% k: lData reduction, 数据缩减
" I& R+ o, \) f6 W8 X" ^) ]Data set, 数据集. H4 g, {$ `' `' e
Data sources, 数据来源* Y. S2 ^0 t4 l5 O- F5 P* ~3 n1 k
Data transformation, 数据变换
4 q. X: k' _6 q0 e: t9 {Data validity, 数据有效性
$ m+ S8 _# B+ W+ V- e( \+ D/ T/ W4 WData-in, 数据输入# Y5 E5 O* p7 g$ y, d! L
Data-out, 数据输出
6 f3 b1 k; S8 ^- P: W% lDead time, 停滞期
8 l. c2 |0 e. l: M/ ]: uDegree of freedom, 自由度+ |6 d6 d8 o% \/ o5 ~$ A
Degree of precision, 精密度
% V4 P" i* W/ o" X" \% ^Degree of reliability, 可靠性程度$ @" K- X8 `) n2 T; U; E: [
Degression, 递减
) x8 _* w& k: R B% P+ UDensity function, 密度函数4 H. |& D3 \- N7 \
Density of data points, 数据点的密度9 @1 I/ I8 v7 P! ]2 ?* @0 k" ~
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
5 |5 {. \0 [$ a; WDependent variable, 因变量, T$ ^) W6 g- Y4 V
Depth, 深度
! |2 i& D4 V' o( M \Derivative matrix, 导数矩阵4 Z/ x. j% z0 @$ ?; Z& F
Derivative-free methods, 无导数方法3 k4 f9 @ T( G* f' U- l7 l
Design, 设计
# x( b* e9 E A4 @9 XDeterminacy, 确定性 T# i1 o5 P7 Q. ^4 {7 s
Determinant, 行列式
9 h0 K" e2 g- j J" BDeterminant, 决定因素+ @; {) M8 T8 m8 i# V% X
Deviation, 离差
) ?+ O9 }/ m7 v/ nDeviation from average, 离均差/ Z0 A. c- r; y
Diagnostic plot, 诊断图
) A8 y+ j- F; n) X! n- G& J1 RDichotomous variable, 二分变量
( B+ t: l4 f- d+ w; XDifferential equation, 微分方程6 N3 f8 E" `9 e# b- G, O% c
Direct standardization, 直接标准化法
6 P, @, T& @& j0 TDiscrete variable, 离散型变量3 L& a- @0 V# x% k& K! U, S+ M, O
DISCRIMINANT, 判断
4 g, J! O; Q+ m# ~Discriminant analysis, 判别分析$ U' J( q, M! Z: X- o
Discriminant coefficient, 判别系数6 \% o a" r6 s$ l+ M
Discriminant function, 判别值
6 t9 b" b3 U4 b8 Y. o8 I1 c* `Dispersion, 散布/分散度0 {9 p, e/ I$ }( d, ]
Disproportional, 不成比例的
- c; K: G1 }. o% U, xDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量0 v3 L1 L$ G1 B- X* F. p/ @
Distribution free, 分布无关性/免分布
/ {9 W3 ]8 m, L d, z( QDistribution shape, 分布形状7 V( A O7 _3 J5 g1 A
Distribution-free method, 任意分布法
3 A& z2 O% J1 Q2 B1 i0 IDistributive laws, 分配律5 {3 V' H3 ~3 S4 b
Disturbance, 随机扰动项
9 H; J/ W0 {# C$ @Dose response curve, 剂量反应曲线* L2 ^" Z9 K, L+ L
Double blind method, 双盲法
! I6 G$ d8 E( ]/ }3 d v: [Double blind trial, 双盲试验/ [# x7 o( A) N. _9 Z; z5 f
Double exponential distribution, 双指数分布" _# @& U1 i& w! i- L, }
Double logarithmic, 双对数! i+ E; |) j }
Downward rank, 降秩4 _" e! T6 [' `6 y6 Y5 y
Dual-space plot, 对偶空间图
2 ]6 J1 {" [ l* n+ z, NDUD, 无导数方法 v \1 R2 l+ ? D
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
$ J5 U! {2 W8 m2 \/ gEffect, 实验效应6 Q i1 j5 U, m$ O& V/ j
Eigenvalue, 特征值6 @1 @$ ?3 ^: [/ z/ t
Eigenvector, 特征向量$ J! L' f& u! a) c% I8 v1 _
Ellipse, 椭圆
* P# B9 r; p, m3 j2 NEmpirical distribution, 经验分布3 b0 `* t6 Q" c2 k" |3 M
Empirical probability, 经验概率单位
3 F0 C; X; e! bEnumeration data, 计数资料! f2 k9 L( `+ ?4 f7 _
Equal sun-class number, 相等次级组含量
$ F& L6 z' e o9 p1 g* oEqually likely, 等可能
" T8 W" r- `" o3 }% s( l$ dEquivariance, 同变性
. n0 M8 i5 i+ @4 w g* yError, 误差/错误$ Q* m' F0 I6 a5 _% p2 r" J
Error of estimate, 估计误差
# d9 P$ R: q% q$ k3 j* Z( ]# G( f2 mError type I, 第一类错误( E; K9 ^- _% f; s0 A
Error type II, 第二类错误
# }# [6 x8 A e2 \* b! @8 B& wEstimand, 被估量3 D4 l% [: ~8 O7 b7 p" D) \& d4 B
Estimated error mean squares, 估计误差均方
9 ~3 O9 C5 T# T7 j) Y# Q8 `3 VEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
1 w8 n9 ]' c9 a& Q& J2 sEuclidean distance, 欧式距离
& d _$ Q4 q( a" vEvent, 事件
/ ?! K g3 l; K8 gEvent, 事件
" |% w0 T/ f( B0 nExceptional data point, 异常数据点- M9 A Z$ ?) w# m
Expectation plane, 期望平面
; j4 N; U" }' AExpectation surface, 期望曲面
! a3 k' d% l+ bExpected values, 期望值
% B$ a- ~+ N# Q! h' RExperiment, 实验, O3 d9 `9 m' S2 f& l, @5 O8 D
Experimental sampling, 试验抽样5 G/ t( ?. l' f) m5 q' T' I
Experimental unit, 试验单位
+ Y7 X2 J! j; ]: ~Explanatory variable, 说明变量
_' U5 f; x O1 Q5 S- iExploratory data analysis, 探索性数据分析
5 j% m% Z9 r& \' o$ ~Explore Summarize, 探索-摘要
" x: g8 A; j8 @! eExponential curve, 指数曲线 w, M! Y1 K0 h) d# x- F& f% {+ m
Exponential growth, 指数式增长/ l8 [0 s3 c/ N1 p0 ]
EXSMOOTH, 指数平滑方法 * G: e. E, G) O2 K! r# z) h
Extended fit, 扩充拟合
- N4 T5 m6 s8 b7 k# V3 j1 h) wExtra parameter, 附加参数
3 C4 ~- [. O8 ]/ Z, B0 uExtrapolation, 外推法2 @7 Z( h# e- ?% X$ A/ L
Extreme observation, 末端观测值
4 C" y8 [4 K4 w& t3 s' I0 q0 w7 }Extremes, 极端值/极值
& r& V3 r& V# X' u1 Q, fF distribution, F分布
F- _) U/ p. G; Z8 j7 v; b4 _F test, F检验* ~% [$ p r3 I$ W
Factor, 因素/因子2 T7 d4 b7 X8 b! Q" F/ `8 n* n
Factor analysis, 因子分析; |8 d6 L$ R# c
Factor Analysis, 因子分析
1 r; _5 l7 A" T: ]7 i. mFactor score, 因子得分
% V+ ~" u' q; u/ V9 aFactorial, 阶乘
9 S2 z1 L4 z0 M" |, g# oFactorial design, 析因试验设计9 d- f$ J" u* V9 d* C+ q
False negative, 假阴性
- M# N6 g w# y" C- O! fFalse negative error, 假阴性错误
) ^+ e$ A, a2 n8 HFamily of distributions, 分布族
/ k* F t7 A5 C EFamily of estimators, 估计量族1 u ?$ O" l. D; r& A* `, T
Fanning, 扇面% L: [- B/ L* @% p
Fatality rate, 病死率
- Y3 V- @7 ^7 o8 [; ]) h+ m- ?Field investigation, 现场调查) r+ i- N6 z% M" D( B/ I
Field survey, 现场调查
! a' f; {2 T# ~: E' GFinite population, 有限总体
1 Y v8 Z7 {/ U2 J+ _+ zFinite-sample, 有限样本
6 J3 O# g3 N5 p* w% ZFirst derivative, 一阶导数
, t3 E: T7 ]/ a* @5 HFirst principal component, 第一主成分/ b i7 b! b) j0 `, Q
First quartile, 第一四分位数
, r5 ^, \9 p* a) q6 J; ?, hFisher information, 费雪信息量
+ G; F+ X: p. u+ XFitted value, 拟合值
' g+ t; _2 K$ y3 T% ?0 XFitting a curve, 曲线拟合
6 {) w- J v @: F4 WFixed base, 定基
- X- T, v; z H9 ~, `Fluctuation, 随机起伏3 m3 e1 A9 |3 S: o& s
Forecast, 预测
9 r, C4 k+ L- y2 IFour fold table, 四格表
' \0 N' l/ d, x1 ?1 U: yFourth, 四分点, A4 R+ D$ c* E4 n
Fraction blow, 左侧比率
; @$ S ^3 V. N0 U' x1 H2 n: RFractional error, 相对误差0 l) I9 f q3 M! S& _
Frequency, 频率) C5 J/ E' g' X ^) i, l- ?% ]
Frequency polygon, 频数多边图
3 W5 u B. v! |; T4 o! IFrontier point, 界限点" }4 y- Z" O; e; ]+ N+ i: A1 d
Function relationship, 泛函关系7 H, }: O0 `6 H5 l( M; u
Gamma distribution, 伽玛分布# V( K: N8 ?+ l; T5 s! J
Gauss increment, 高斯增量
0 r4 d' V0 U5 TGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
, v& M% j3 p* ~4 e2 MGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 f8 {, Q7 t5 FGeneral census, 全面普查4 M. H7 _ V& W! R
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 8 Y( d, f( ` u( k
Geometric mean, 几何平均数4 u( x8 Q, n( S! z7 {6 W
Gini's mean difference, 基尼均差 H& n0 {6 Y$ T
GLM (General liner models), 一般线性模型 " X7 D4 M% t5 K' b2 W/ R) ]' {
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
! [" H( r9 |! \! _: kGradient of determinant, 行列式的梯度( A, h1 t/ ?' W; N$ k3 p" }" ]% k
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
* c4 d3 \( e, X B( \/ P8 r# C, UGrand mean, 总均值
. z7 l& O2 [3 eGross errors, 重大错误9 k6 H: j$ _8 K R7 V: X- J
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
' K' W$ O( f+ u3 z. l3 `. S2 DGroup averages, 分组平均
# H, {, ]0 I* U7 `. {Grouped data, 分组资料4 p5 Q; z2 k2 R8 l9 Z% H
Guessed mean, 假定平均数) p. b8 |$ m8 T
Half-life, 半衰期! @5 j" J3 ^: U# K1 V; B/ d
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
/ j# J* j' Q! ?4 D1 mHappenstance, 偶然事件
1 ?" R( |( i8 b1 FHarmonic mean, 调和均数
. ~/ e3 F' P: Y* e9 m+ @" BHazard function, 风险均数
- f0 h6 P0 t' c V9 H! gHazard rate, 风险率
4 }# P1 a& ]6 U- u- D3 ]2 l& ~0 XHeading, 标目
9 ?; a1 D. s6 R! l' A* r9 CHeavy-tailed distribution, 重尾分布
. _7 f! u R, X7 I A, t# e* ^# THessian array, 海森立体阵
$ q5 B, J5 K- C/ b4 hHeterogeneity, 不同质: ^% `' T0 B* v+ J4 v
Heterogeneity of variance, 方差不齐 ; g2 p. o' a' o/ W) g
Hierarchical classification, 组内分组
( `; Q. u, b4 F4 s2 ]. n% GHierarchical clustering method, 系统聚类法
7 K' L: p! u$ v5 j4 k2 y2 HHigh-leverage point, 高杠杆率点: ?6 l/ r3 b: w3 l
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
8 @2 L- A5 {6 w$ _9 t9 q# KHinge, 折叶点, l, O% d" d, @9 P& s' g
Histogram, 直方图
/ p) X4 w0 r; v8 qHistorical cohort study, 历史性队列研究 ' q/ r# p* t1 l, y e: \
Holes, 空洞8 S; h3 F% I% ]9 l0 R
HOMALS, 多重响应分析' a# B: x' s8 K& |# {
Homogeneity of variance, 方差齐性
& v" I5 A6 }6 g K" n7 B1 NHomogeneity test, 齐性检验
+ S" n. t' [$ r+ E* k# F; JHuber M-estimators, 休伯M估计量2 l& m; E& X* L
Hyperbola, 双曲线
; O. I" y/ [' r# yHypothesis testing, 假设检验
( q6 o% y" P# y& lHypothetical universe, 假设总体* l) w/ l$ B) X. p3 S2 `
Impossible event, 不可能事件
4 X) T* t5 U2 m8 l* J% xIndependence, 独立性
% ?- F; q ?7 F* f9 g& w' l% HIndependent variable, 自变量3 b' _& Y' A4 n, ~( L
Index, 指标/指数& T/ N2 q) }+ l; ^3 v" M" `' k4 X. ~5 o
Indirect standardization, 间接标准化法
; F1 G4 O5 Z: B* vIndividual, 个体
6 v# W: r; V7 }" a9 dInference band, 推断带 Z5 _# @, k# e& X& F! ]- l3 O* O
Infinite population, 无限总体0 T( ^2 v' r8 O' `
Infinitely great, 无穷大! L/ w/ A X( v5 j0 s
Infinitely small, 无穷小
0 G6 ~7 |' b1 B( N" ]# J2 S6 PInfluence curve, 影响曲线% t( f7 l% t! E
Information capacity, 信息容量 \6 G5 ^( ] r' j, T- U+ O
Initial condition, 初始条件- [+ D) c/ r0 O; j- B$ B. U+ j: N$ d
Initial estimate, 初始估计值& |8 `! w( X' W9 a# y4 _3 F- Z
Initial level, 最初水平
6 s J( _. x) ~) n vInteraction, 交互作用
0 Q( S) \5 D4 N4 ?: d9 R; M8 |Interaction terms, 交互作用项4 i2 p+ [+ L( E; K w+ ~
Intercept, 截距+ a: D3 H. C+ x& Y, p7 r, W
Interpolation, 内插法
! u$ w2 F; A- WInterquartile range, 四分位距
5 o7 l2 M% t- l3 D. I& J7 LInterval estimation, 区间估计
# m/ [! @2 y5 E6 f q3 v: b/ DIntervals of equal probability, 等概率区间
4 Q& Y/ ?, w. j& Y. QIntrinsic curvature, 固有曲率0 `+ z. W x3 v9 x/ c
Invariance, 不变性
; m4 P' i2 z* t% L5 P9 pInverse matrix, 逆矩阵, ?# W" p6 y5 m$ P6 S3 C ~
Inverse probability, 逆概率
8 ^" d5 w. z8 z+ KInverse sine transformation, 反正弦变换& ]# W6 s: T3 o- k7 h
Iteration, 迭代
7 K) Z4 {7 _, r5 B0 bJacobian determinant, 雅可比行列式0 Z. B7 o9 d/ D6 @0 B! ^2 O
Joint distribution function, 分布函数( B3 k2 N( m; Z S. M: u! y+ D) K
Joint probability, 联合概率/ }8 k3 t/ ^+ ^$ M
Joint probability distribution, 联合概率分布9 R8 t: E0 W2 e
K means method, 逐步聚类法- J+ n. q5 Z% o
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 6 A! R2 |' N8 I
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
& a- S# k2 z; g" O$ z% F RKendall's rank correlation, Kendall等级相关
8 u4 V9 z% [2 S' y! o8 }7 \Kinetic, 动力学3 i$ P' I: a# C8 b) c
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! V4 l* d- t2 c8 _' y' r+ p& G; JKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
7 m5 q2 t. r* F% `) \: [7 y7 oKurtosis, 峰度' B5 U" i) p5 A
Lack of fit, 失拟# L3 N5 x4 q# n, \( A/ |! y% @! e
Ladder of powers, 幂阶梯/ j; l& u9 o) d5 Y$ s( v# F
Lag, 滞后
; a, q. O+ {. _+ E1 zLarge sample, 大样本" c, ]+ D0 ? t$ _5 w- G. C* m: C
Large sample test, 大样本检验
& ^3 a% v, G! @1 z6 |Latin square, 拉丁方1 A+ v6 k4 H4 p
Latin square design, 拉丁方设计0 T% ?: _( d8 K5 H
Leakage, 泄漏
~ b0 j& J: _. C0 mLeast favorable configuration, 最不利构形
+ A; _5 W. f* T% P+ hLeast favorable distribution, 最不利分布
" L: q( O0 A hLeast significant difference, 最小显著差法
9 F7 G) h0 k9 U8 M. a/ l$ M( zLeast square method, 最小二乘法
, Q- s4 Y" K/ v0 o4 X9 yLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计4 d2 I a. c7 [" S' E% u
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合& q$ z! V+ P% B9 G
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
9 u0 w9 \* \: A( Q9 vLegend, 图例7 u4 C) B& ^* d% c+ O' N, E; ~
L-estimator, L估计量/ L8 C/ P; i) x+ [* n P1 z
L-estimator of location, 位置L估计量
5 ?" r" Y- _: X. q" V% p+ uL-estimator of scale, 尺度L估计量) E. X2 @2 [* ?) J2 j0 i+ K
Level, 水平
# O l% T/ @4 zLife expectance, 预期期望寿命
+ E* X) y4 Y, |6 i9 O* |Life table, 寿命表. K( }( y& m7 r# e
Life table method, 生命表法
8 e( c. L& x6 j4 m) ` [Light-tailed distribution, 轻尾分布: m/ A8 V1 b1 G6 i
Likelihood function, 似然函数3 c: H7 k6 q' t, N
Likelihood ratio, 似然比
0 C M1 d3 ]# x1 a- h7 D/ z1 N2 Sline graph, 线图: ] H. d; r" c5 N
Linear correlation, 直线相关
4 T2 W' [5 B6 xLinear equation, 线性方程" I; z$ V/ E' y8 `
Linear programming, 线性规划
) P2 I0 q; }1 P$ ]4 b6 sLinear regression, 直线回归
7 T/ ]+ R; S0 G7 j+ ILinear Regression, 线性回归
7 W, `5 K$ }0 c. a. C DLinear trend, 线性趋势9 ^ b; h+ K1 W9 f/ I
Loading, 载荷
8 x3 M/ c" d/ h" m* L& }! tLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
! z& j" [8 q5 t/ ]1 hLocation equivariance, 位置同变性5 d* W2 L3 b8 L" M
Location invariance, 位置不变性
7 s3 z8 a, j8 Q B$ B& m) S; [) }Location scale family, 位置尺度族
# ~% t3 v2 m6 R uLog rank test, 时序检验
8 X' |& O/ `* K3 {2 x/ \+ [Logarithmic curve, 对数曲线
7 ^- v: L* I" r0 HLogarithmic normal distribution, 对数正态分布2 j+ B! W1 D5 [3 ^8 i
Logarithmic scale, 对数尺度
$ m8 V( d; C# U# b) K+ A& [Logarithmic transformation, 对数变换# Y p2 D+ L0 U5 H& Z5 P
Logic check, 逻辑检查
; Z! N+ U) m( v* G/ ~" ~, A- ^Logistic distribution, 逻辑斯特分布
4 G% m6 m2 _% Z3 @, `Logit transformation, Logit转换
: Z& @+ n5 p) `" r) t- Q) Q$ h: jLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 2 q" w2 F4 s7 H$ s" U% E n% _
Lognormal distribution, 对数正态分布
* s, q3 _5 ~; M3 sLost function, 损失函数
+ W7 x4 n6 x1 TLow correlation, 低度相关1 n1 S' J. e- g2 P
Lower limit, 下限6 y0 y- i9 j4 V, [% ^
Lowest-attained variance, 最小可达方差
! h, B0 x# X; p6 _* R4 i! g6 z( Y9 YLSD, 最小显著差法的简称4 B4 @9 |% }, W* F& y) e% j
Lurking variable, 潜在变量
; t W6 M; r' \; {) a& bMain effect, 主效应
. i; }" l2 z* I& P2 SMajor heading, 主辞标目. Z! B# j- X( f8 B1 M
Marginal density function, 边缘密度函数
! h0 D; G8 q5 ?0 r5 gMarginal probability, 边缘概率0 q2 b0 u$ A9 @4 W5 n1 e3 s7 ~
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
$ J3 x$ [7 C! E- W7 VMatched data, 配对资料
: b7 y: T l4 [6 ^1 HMatched distribution, 匹配过分布
8 |+ A' \1 H* t: E9 CMatching of distribution, 分布的匹配) p/ I* L) w3 v' ?$ s# Q* F4 e- Y: g
Matching of transformation, 变换的匹配
2 m! _ _2 ~1 |7 b5 o6 r" u$ L2 UMathematical expectation, 数学期望5 B7 p6 o9 t9 ?. f" v
Mathematical model, 数学模型" \* n2 c1 y! J
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量; u5 d9 v) G) l" K1 N, L
Maximum likelihood method, 最大似然法& Z) f) W2 J& d* e- }
Mean, 均数
2 H _+ x8 a& D" s4 ]# }- R5 d8 dMean squares between groups, 组间均方
+ T* _6 m" k v$ N$ }Mean squares within group, 组内均方; {6 l- _6 q' v( [" z
Means (Compare means), 均值-均值比较* T4 C$ |' ^+ f! f# N* u, R
Median, 中位数
' F( L" E5 [. }3 H! IMedian effective dose, 半数效量
! P' \3 i6 S! `. N% R& fMedian lethal dose, 半数致死量3 o3 t& `/ S" W& Y
Median polish, 中位数平滑( p+ O( V& n" C, N7 W
Median test, 中位数检验1 M. N. q6 o Y; j
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
4 e, i. p9 v! g: b1 VMinimum distance estimation, 最小距离估计4 @' L5 u9 V( w5 x1 m; T
Minimum effective dose, 最小有效量
M$ i4 |" j4 q$ ]Minimum lethal dose, 最小致死量
% f& h+ \$ a; Q+ r. P6 r4 o: QMinimum variance estimator, 最小方差估计量' x% h; H `7 R6 A! C: x
MINITAB, 统计软件包0 s; ?! |* K9 z+ u" T/ U) V
Minor heading, 宾词标目
& |' b# Y! g: ^8 {Missing data, 缺失值
; Y0 d5 N* u& cModel specification, 模型的确定
$ U( V3 _4 @% u/ }6 GModeling Statistics , 模型统计
- D" C. G0 X* A0 ] ^4 TModels for outliers, 离群值模型
4 F9 f2 E/ U* x: M b1 z5 DModifying the model, 模型的修正
- C4 E0 T! O0 D6 _ h, TModulus of continuity, 连续性模
$ G. X- l9 p- n3 ~1 m. b/ o7 N) FMorbidity, 发病率
& M2 n. s/ w- A3 o1 w' d gMost favorable configuration, 最有利构形# T" e9 k' } K/ ] s' m6 N, G
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
: C3 g. G F7 X& pMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
' c. V. n1 R; C7 _9 I' vMultiple comparison, 多重比较- v+ A5 W3 c5 h, ~7 O
Multiple correlation , 复相关$ o0 U6 [5 x2 L& U! B' S/ v
Multiple covariance, 多元协方差) Z$ w+ o1 }3 J. R* S
Multiple linear regression, 多元线性回归
# k4 Z% H/ a9 I5 c' w) t$ l# @1 qMultiple response , 多重选项
9 a" b2 }1 y w7 O1 X% X2 hMultiple solutions, 多解
8 F4 \+ z' W# l/ U7 a: M) aMultiplication theorem, 乘法定理/ P+ }" d0 [; L+ s0 R$ ^' n
Multiresponse, 多元响应! D) R( |# l2 t4 E8 ]( |+ @3 p
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
9 H! l- u4 r( I5 x7 M+ e4 cMultivariate T distribution, 多元T分布
8 [ l" v* ~0 ~# o" q# vMutual exclusive, 互不相容
2 l/ q4 E6 O3 t. L- M4 p/ vMutual independence, 互相独立
( |- f* O: U" x- Y' E5 ~Natural boundary, 自然边界8 }, ?! b3 q$ d m
Natural dead, 自然死亡
! \+ k' }: n2 j# lNatural zero, 自然零
/ `# x# h, ~; R5 [: K5 k- YNegative correlation, 负相关
. A4 q) Y( n/ iNegative linear correlation, 负线性相关
( t1 k' x$ r* aNegatively skewed, 负偏
9 P/ @' p( g. G/ A. B2 t) q2 F: L9 u* sNewman-Keuls method, q检验: L; P6 d4 a$ Q' b
NK method, q检验! r% Q1 P5 G( J: j4 o, ]" C
No statistical significance, 无统计意义+ N% d1 L {! t
Nominal variable, 名义变量
% A4 r7 J+ ?' Z! N7 C! s2 KNonconstancy of variability, 变异的非定常性
I' a# X3 \- }Nonlinear regression, 非线性相关
' d8 a f' I" V \8 A kNonparametric statistics, 非参数统计
. D( f$ G6 p3 v( TNonparametric test, 非参数检验; o, I* o: u* P
Nonparametric tests, 非参数检验1 o$ j9 B m% \+ C- E
Normal deviate, 正态离差6 D+ Y; D3 {! P. M! Y
Normal distribution, 正态分布+ ^) O' R5 Z- ^9 ]& o s6 b
Normal equation, 正规方程组/ H* C7 t. \& H" J5 O
Normal ranges, 正常范围
% {& J8 T" Y, x8 N/ @Normal value, 正常值! @4 P4 t/ j: g) n& t5 k
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数0 j' J7 t6 U0 d9 f2 N x( K7 Z
Null hypothesis, 无效假设
; \% L9 X, G; u, `: A/ hNumerical variable, 数值变量
' K7 ]$ w8 ]6 C7 c t0 U I MObjective function, 目标函数7 U4 g, y( b0 G s4 d$ o, S
Observation unit, 观察单位7 I0 W: l) \- x1 v# L' B& f
Observed value, 观察值
' U( G: v" `* Z+ e4 AOne sided test, 单侧检验
! j) ~* E* x ?! F# J: }6 NOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
' [3 Q- k1 K( j6 wOneway ANOVA , 单因素方差分析
0 |2 ^1 ^. K6 @3 d" r5 L; [Open sequential trial, 开放型序贯设计
* c8 n: P; Y1 M9 c) j pOptrim, 优切尾- J. T* h, n S4 }7 r' }
Optrim efficiency, 优切尾效率
( c" E5 u: X1 L) `# z. OOrder statistics, 顺序统计量
3 @% o+ W1 z! G" uOrdered categories, 有序分类* F4 _# B7 o4 n: j% l C/ g4 ]8 w" y
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归& I. h2 c6 |3 [+ c" L4 m
Ordinal variable, 有序变量
7 o- a) ^9 [+ S# `+ p7 jOrthogonal basis, 正交基
' W8 o4 Y' p- } jOrthogonal design, 正交试验设计* v$ g; o' S. Y0 G" F% K; H
Orthogonality conditions, 正交条件0 I6 k4 g3 ~, T: ?4 f
ORTHOPLAN, 正交设计
+ c/ h: R8 E7 {" J5 ~- iOutlier cutoffs, 离群值截断点
1 ` e& r0 D# {) d! }7 V' u# XOutliers, 极端值, j+ B9 Y8 V- s- a
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 : L6 E3 q+ Z" c5 y' o P4 w* e3 X
Overshoot, 迭代过度& ]4 `8 y, i3 b/ l
Paired design, 配对设计
4 r0 a! P+ g D# k9 h6 G) XPaired sample, 配对样本
+ |# J u4 ?# B: b$ ?Pairwise slopes, 成对斜率
) `/ |) h$ t3 O# W, m* W( g! SParabola, 抛物线
* J1 r3 W- ?# H- J$ v& N/ I+ VParallel tests, 平行试验# h" v* C" X- d. {4 r$ |
Parameter, 参数
! o. x# B) m' F7 ~$ mParametric statistics, 参数统计* w( V% v& H0 s' |( _( a+ `& q
Parametric test, 参数检验
# Q6 l% o b9 L) t6 DPartial correlation, 偏相关
+ w( ?+ s" q- BPartial regression, 偏回归& x, {& X" [ }2 M/ k9 S
Partial sorting, 偏排序( |. b# S' f1 z
Partials residuals, 偏残差
c# P' [: x6 C/ NPattern, 模式, H3 j) m! _8 {3 x6 g2 e
Pearson curves, 皮尔逊曲线# S. h' W8 v4 P0 r: S, {& N
Peeling, 退层, i7 n( Z5 U; L' G* m1 t
Percent bar graph, 百分条形图
6 C- P% S/ @; G8 ?2 s& {Percentage, 百分比
! I4 |" y8 I' oPercentile, 百分位数- ^7 y9 T$ `0 o2 O
Percentile curves, 百分位曲线& c) ?3 s% c; d% {& q- f# Y5 {& _
Periodicity, 周期性7 P: @ D* P2 V7 v
Permutation, 排列
r8 ]+ S1 X' p# r6 _" pP-estimator, P估计量1 B* ?. v6 O, B/ I
Pie graph, 饼图
& w3 d$ w3 k4 l1 Q+ ~Pitman estimator, 皮特曼估计量
) k5 Z) [4 q$ d: g& Y. W( SPivot, 枢轴量7 T, `. m0 `$ ?7 K, |; o# Q1 S
Planar, 平坦
! v0 A- {1 O1 uPlanar assumption, 平面的假设: D5 i0 o; U4 C' m8 R6 v: e
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
* e" d% w5 Z1 l6 ?Point estimation, 点估计; P1 ^% @+ \ j7 P
Poisson distribution, 泊松分布3 N% z% i6 v7 d8 b
Polishing, 平滑
8 H# W4 x5 b" V+ B3 c0 a; R* QPolled standard deviation, 合并标准差" Y/ A7 u; @* r! p8 e0 j: S, u# x
Polled variance, 合并方差- }/ h4 {; q6 [( X/ m* g
Polygon, 多边图
( Q: b$ V& z# w' k, D1 Z( d A6 jPolynomial, 多项式
# s0 U0 R+ w9 y: s3 x! oPolynomial curve, 多项式曲线
8 t! S. h+ J4 p0 ZPopulation, 总体4 I0 j6 r2 r- K; I0 w/ y) B8 g
Population attributable risk, 人群归因危险度
5 `7 K4 L! [' \5 J# V4 `Positive correlation, 正相关
- @! e0 \/ b9 k% UPositively skewed, 正偏
. K, k; a0 h4 S9 Q0 L. S: u9 y \Posterior distribution, 后验分布
" i+ U+ U9 z+ v2 ]! PPower of a test, 检验效能
! N0 x3 D+ Q: }' f; G. jPrecision, 精密度
n1 o# a1 l: V3 x; x! y( VPredicted value, 预测值+ _3 G( w8 V: y/ i F6 Q
Preliminary analysis, 预备性分析
3 x" i! b: Y! H' m3 W/ EPrincipal component analysis, 主成分分析
. C. c. h3 s' a7 z. I1 D6 APrior distribution, 先验分布
3 p7 l/ D4 v5 r% F7 Y1 q9 i+ S5 q2 EPrior probability, 先验概率
5 q7 k, F1 p. \7 h: ]+ ZProbabilistic model, 概率模型
9 U/ G7 a: c5 d: ?+ q6 f: ~- J; vprobability, 概率
, o! ]0 \# n8 B$ {- JProbability density, 概率密度4 c! R4 [- ~4 p9 l2 Z) R
Product moment, 乘积矩/协方差. [. u: V2 t ]9 l3 E
Profile trace, 截面迹图- O8 l; S% `6 g
Proportion, 比/构成比# T$ q, I) w8 N. X3 ^8 M% C
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样5 ~4 t. |/ Q( O
Proportionate, 成比例9 ^( r; ], b/ S
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量2 F$ g9 j( U# O. N* K0 I
Prospective study, 前瞻性调查" U4 D9 H1 R1 N$ P8 a
Proximities, 亲近性 3 c8 e* b( b! E9 x- L) s* S
Pseudo F test, 近似F检验 y5 r& L$ F7 ^- l7 Q0 U- S. X! z
Pseudo model, 近似模型# j; ?' g+ d. q! ^3 U, i: A8 D
Pseudosigma, 伪标准差
0 P6 [% X3 A) {& O: jPurposive sampling, 有目的抽样
, b! D2 r ]" w3 X1 z& |QR decomposition, QR分解" y& Y+ ^+ C$ h, R$ V. F
Quadratic approximation, 二次近似! U" L1 x4 O. P/ [! a% z2 A" v
Qualitative classification, 属性分类
" n! H. U% H* ], X* ^Qualitative method, 定性方法7 q2 M( [* q, p" U$ W1 i; K
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图7 W+ \" u! a/ t7 t6 d6 ]
Quantitative analysis, 定量分析2 w( ~, }- c K7 [' x
Quartile, 四分位数7 N: b# n- x" ^6 e
Quick Cluster, 快速聚类
1 M; B, `( B9 c( uRadix sort, 基数排序
" M6 Q' S# |# S8 f2 W8 yRandom allocation, 随机化分组* A" R. T% Q/ g3 m) e
Random blocks design, 随机区组设计
/ W p5 }- ?$ vRandom event, 随机事件& k7 Q& m) l3 V
Randomization, 随机化
! C. f% _7 s- X6 E% FRange, 极差/全距# e; C) i; f1 r& G X
Rank correlation, 等级相关
: f2 i: i, ]- d1 @& h- a1 ~& lRank sum test, 秩和检验3 @8 X) r; Q; Z4 l* |4 e( {3 Y
Rank test, 秩检验
3 m( R8 f+ H9 pRanked data, 等级资料
: N3 }$ Y( k" P! e0 i( hRate, 比率
" ^; n7 s6 F M5 w* J9 yRatio, 比例
1 z3 S6 A D5 \, }7 uRaw data, 原始资料# G) `5 } d) S6 O( e- k' q* C8 l' J4 C
Raw residual, 原始残差
( f/ |+ }: E5 F" I" _9 DRayleigh's test, 雷氏检验; n2 e; |& g' ^/ B6 e" c
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
7 Z" k. ~8 ?/ R: ]8 zReciprocal, 倒数
8 e T9 k3 p+ C+ I+ [6 x. TReciprocal transformation, 倒数变换
. _6 h! a$ t. R4 ?' h6 cRecording, 记录5 h; o) ?' e% }# E5 K) W
Redescending estimators, 回降估计量4 @5 x: K. v3 h4 y3 V; e
Reducing dimensions, 降维/ w! ?8 ?# Y- B, D
Re-expression, 重新表达* a0 s/ F5 w6 v" h! t
Reference set, 标准组& x% k. A( X( M4 F
Region of acceptance, 接受域
& D* q$ T- @& t& o2 R2 w! XRegression coefficient, 回归系数9 Z4 w8 l7 B3 p& n) k
Regression sum of square, 回归平方和$ ]6 v x) Y* n2 R7 k
Rejection point, 拒绝点
" C% w, V. W! G9 cRelative dispersion, 相对离散度
?# ~2 [; V3 Z" uRelative number, 相对数% v3 ~5 y; @/ ^7 D' {
Reliability, 可靠性: B7 v* H$ ^7 K0 p" k/ @
Reparametrization, 重新设置参数6 Q( r3 `4 b" D! v; B
Replication, 重复
% T, f& v4 b, V9 T HReport Summaries, 报告摘要
( a3 V2 k0 c4 e2 G* G: y; b- GResidual sum of square, 剩余平方和
) _- |! h. C/ E2 R2 ^" TResistance, 耐抗性; C8 `2 v. |( g7 o- @2 R& i
Resistant line, 耐抗线
# K$ {: c) X( o4 Z0 E& `! }. dResistant technique, 耐抗技术
/ k$ f3 T8 m2 V3 Y' A' F# NR-estimator of location, 位置R估计量& R/ \ [& J' t3 h3 D5 d7 {1 t
R-estimator of scale, 尺度R估计量! G1 j; l) R3 ~6 q- s
Retrospective study, 回顾性调查4 N* J1 ?# @: X0 I4 c
Ridge trace, 岭迹
^, c7 ^( J( u( R( k& ~Ridit analysis, Ridit分析! m% C' |2 Z+ T/ W4 s0 v
Rotation, 旋转
8 s# E+ m4 e! y: N" n: T, E: SRounding, 舍入5 p& \5 P' ?1 {" K
Row, 行+ }3 \5 r' a- m
Row effects, 行效应
+ J) @: I( A8 ]! k: f1 z; W: W uRow factor, 行因素: v- T9 ~( z, P, Q& \3 f; L1 S( O
RXC table, RXC表/ C4 ^$ h4 M; t
Sample, 样本
' Z" M6 i: Y5 j- TSample regression coefficient, 样本回归系数
: R# v% W% N: P" J& L# E3 fSample size, 样本量5 T' u( o0 d# q
Sample standard deviation, 样本标准差9 l5 o/ S6 f7 [- N; I3 Y
Sampling error, 抽样误差
3 d; D& M H' d! R0 t( cSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包4 i) b7 |( i+ n: E' ~: D
Scale, 尺度/量表
0 O6 L+ I9 }! \- V: R+ V) ^/ ^4 WScatter diagram, 散点图
& b6 p1 _; y9 Y# PSchematic plot, 示意图/简图: {2 j) C" O+ j0 R' @" k
Score test, 计分检验% \! K+ A$ s/ g) p5 V, h
Screening, 筛检
7 G# S- z7 x7 I; R& }6 YSEASON, 季节分析 6 F( b5 |: v- x$ K$ u
Second derivative, 二阶导数
3 B/ W1 c6 J/ P% u) \1 |& ^" r; xSecond principal component, 第二主成分
, p) i7 K2 `3 a! WSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
4 `2 d4 k6 \; ?$ ~0 D- r) [: USemi-logarithmic graph, 半对数图
n) Y( A# O1 w. `9 |Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
! O0 Y0 M- x( j. e3 W, r* hSensitivity curve, 敏感度曲线
7 j5 `8 T, y1 I* PSequential analysis, 贯序分析( [1 J8 n V% m3 f3 N
Sequential data set, 顺序数据集
; {$ E& X4 E1 s1 M2 l2 [Sequential design, 贯序设计
3 _' q, X! O7 HSequential method, 贯序法
. t ^% {& o, t+ q' ~Sequential test, 贯序检验法
7 f% K5 N6 ]5 {, n+ q* a# {Serial tests, 系列试验8 ~' x: e' l6 o! S% o
Short-cut method, 简捷法 % k- A- I- K5 x. l
Sigmoid curve, S形曲线
6 @0 t0 w/ w7 a5 H+ D! z0 c. i2 JSign function, 正负号函数
1 _5 @ k* K a" h9 R! T8 G" V) rSign test, 符号检验( M. u" ?- V2 F5 X5 w' R2 m
Signed rank, 符号秩3 l V" m0 U5 s- g3 @2 ?
Significance test, 显著性检验
5 _9 V% ]: X$ h8 i: y& A0 BSignificant figure, 有效数字
2 i( ?, |- [( A) x: M. oSimple cluster sampling, 简单整群抽样. h# @2 E- i/ V6 { n
Simple correlation, 简单相关* W7 T' `( t7 V- z, L
Simple random sampling, 简单随机抽样- h: Q6 E' s" O& q
Simple regression, 简单回归0 F, ~/ h: a2 O3 p* v" h d0 ^
simple table, 简单表3 M" a! ~9 ]9 l4 `; m5 F
Sine estimator, 正弦估计量& b" @& w5 l0 R; ?+ @+ d
Single-valued estimate, 单值估计
" t/ a& i0 M, l# o0 ~& FSingular matrix, 奇异矩阵
, V( N8 P) p) c+ g- V- a+ z8 P, wSkewed distribution, 偏斜分布
. |9 h: Y K; {, VSkewness, 偏度: `! h3 {+ `. ^0 d
Slash distribution, 斜线分布: \' k) ]5 N d" [8 F! v: C+ n; Y' X! R
Slope, 斜率
3 @4 c3 q) ^) {8 d; _& S+ p9 @6 mSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
: G/ ?8 z5 g( F5 _* N2 S" ^! ]Source of variation, 变异来源
, Q9 B, D. v( V& Y, H5 }( }) HSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关9 v! K0 N- T7 o7 q+ K
Specific factor, 特殊因子4 q& O5 _# }+ j) @( X7 z- H2 H
Specific factor variance, 特殊因子方差! N7 [3 ?* {& d- F U2 ^+ c
Spectra , 频谱
( z4 u7 a) B$ l6 W% u+ `4 |- B2 B @3 KSpherical distribution, 球型正态分布
' k7 m) }& G" \! RSpread, 展布
. j2 Q8 f- J! O2 H% {. RSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包# `! @ N- J) x+ D
Spurious correlation, 假性相关
+ ?. L6 j$ f. \Square root transformation, 平方根变换6 u9 P- G6 X. H) t% q$ }. _
Stabilizing variance, 稳定方差
& K% E$ F2 W' M' t$ X0 _Standard deviation, 标准差
! d. ~8 @$ y h$ {9 y% e4 I5 i9 aStandard error, 标准误
2 h5 }0 z! H8 W. NStandard error of difference, 差别的标准误8 y- }! g Z4 `( i/ Z
Standard error of estimate, 标准估计误差" h+ r. O" C0 A
Standard error of rate, 率的标准误6 ~5 ^- u# `4 M+ J4 Q8 m
Standard normal distribution, 标准正态分布
# a+ E5 @+ E; Z, \- D/ m1 e5 u3 S) pStandardization, 标准化: {/ h m) X* j0 p3 h
Starting value, 起始值# f2 D, B- s$ d: y! R1 N
Statistic, 统计量( i) g" B& C. \! T; L
Statistical control, 统计控制
a5 o, A6 S- B; s% P0 A. zStatistical graph, 统计图
/ b+ I9 |0 z, nStatistical inference, 统计推断( o8 n$ ?4 ~+ K ~; V
Statistical table, 统计表. u: U6 R) S. { t( I1 _; W5 t0 C
Steepest descent, 最速下降法$ F& Q; Y `4 b' p8 |. L
Stem and leaf display, 茎叶图
4 C+ r' D! V9 i/ {- f; b9 P- E# kStep factor, 步长因子
; e5 x) x5 q% ]Stepwise regression, 逐步回归
# `& N# `8 c1 a& }/ L* ]Storage, 存7 j$ p, J9 m c* H7 ]
Strata, 层（复数）$ _, \5 q9 f1 U$ t- L4 r+ f$ ?
Stratified sampling, 分层抽样
* J9 X+ z: D% _& ~Stratified sampling, 分层抽样( V3 f2 D0 u5 C' P7 D, ?
Strength, 强度+ N! |! l3 L' W/ t ^$ m9 E; g
Stringency, 严密性
4 _- n, W9 q0 J o+ N H5 a9 R( FStructural relationship, 结构关系
9 B/ V2 n/ E$ Q0 C2 P0 F0 nStudentized residual, 学生化残差/t化残差
( }. w, ^8 p! e2 USub-class numbers, 次级组含量
: U/ x6 G$ T( r" C" \Subdividing, 分割4 l" @5 T$ v. s7 t! [
Sufficient statistic, 充分统计量% i1 O, l0 I( y0 F0 _6 u
Sum of products, 积和
0 t: Z( b" X) NSum of squares, 离差平方和. o" ]0 u5 {$ h3 d9 c
Sum of squares about regression, 回归平方和& L( X% g9 m' u* s' O
Sum of squares between groups, 组间平方和
. l6 z; h: v4 [0 V# P$ b* h& J8 ~Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
+ [& S% x! Y+ y7 v5 a$ z; RSure event, 必然事件
4 v5 p; J' @! P% W' g$ DSurvey, 调查
3 i" r3 f b9 {Survival, 生存分析/ X+ y% \/ Q/ k: h, w
Survival rate, 生存率# h+ y1 q: W, c* E/ m- m6 j
Suspended root gram, 悬吊根图
2 ^& I u$ q7 b! _: KSymmetry, 对称
- N8 D! G6 x- h: s* x, mSystematic error, 系统误差
" {9 X5 h% x8 G tSystematic sampling, 系统抽样! A: ~! F9 B/ M! e( m+ a# e( q
Tags, 标签
" l! M. s- s: FTail area, 尾部面积1 V1 U5 M8 q2 k9 x
Tail length, 尾长
, [: c/ E# ^( R) B+ iTail weight, 尾重4 ~4 n+ f a+ o7 ~6 O* H- f
Tangent line, 切线" J! Z( d6 l0 F; {; o
Target distribution, 目标分布$ g4 W. V0 t" T/ V
Taylor series, 泰勒级数
0 a0 T. G N0 L2 l) ^Tendency of dispersion, 离散趋势( ^+ @, T* X* @% b8 v% [2 t$ [
Testing of hypotheses, 假设检验
; d' }+ F5 u- A' e! w* O* I2 u! jTheoretical frequency, 理论频数
2 i! I9 v! _5 [/ Y9 C4 STime series, 时间序列 g( F) Z3 q* M. R. f/ k9 U+ C
Tolerance interval, 容忍区间9 A- u5 F2 {) T) n! M8 Q& s" Q
Tolerance lower limit, 容忍下限- d7 E8 I0 y+ I( X: G( I
Tolerance upper limit, 容忍上限
/ C$ q7 w: m/ N2 z1 y& _6 V, zTorsion, 扰率
% F3 T) _6 a$ j5 L. h9 G4 M. \& tTotal sum of square, 总平方和 ]8 q h Q8 I. S% s
Total variation, 总变异6 K9 i/ r; v; H+ R- i3 E9 ^( Q8 b
Transformation, 转换
, Y z" T+ O( B% \& cTreatment, 处理
Q" r0 J; S; TTrend, 趋势
& Y) ]8 o1 O8 ]3 ]7 b( z3 lTrend of percentage, 百分比趋势% v0 Z- Y+ \; m, F! Y. n
Trial, 试验3 s2 Z7 {% R5 s3 g: C% W+ Z
Trial and error method, 试错法! I, ~# F" ~# y0 o) s
Tuning constant, 细调常数% o( \7 K; c. ^ H$ d) A) P
Two sided test, 双向检验
% D K, _( v! M2 Z- \: D, BTwo-stage least squares, 二阶最小平方
2 U# y; T( J. o2 nTwo-stage sampling, 二阶段抽样
" O+ Q% O2 z" m- \3 ^8 ]Two-tailed test, 双侧检验
/ \" w( C1 K; S+ H9 i& LTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析. `, f. ?2 Y! ]0 h2 R
Two-way table, 双向表
0 A- r: P7 X* m9 C! N: qType I error, 一类错误/α错误- v1 U- r8 u6 t+ f. v6 ?
Type II error, 二类错误/β错误" H" L6 C+ @1 f. {; c+ [
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
4 J1 p% M }8 B" [$ A$ i0 [/ s) vUnbiased estimate, 无偏估计# w$ `. i6 @( U( |( X. Y
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归2 H0 e$ c' E3 B
Unequal subclass number, 不等次级组含量0 c& |3 q4 ^- u1 R, E2 b( u7 }
Ungrouped data, 不分组资料, T' t/ Z# D) o
Uniform coordinate, 均匀坐标, V" D6 B3 y6 j S X
Uniform distribution, 均匀分布
* o7 f! | W% l- p# f' N H) u! d( D" t& rUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
1 {. r* d0 t/ h$ {$ P7 N9 J" XUnit, 单元9 t \+ b1 \2 j4 q: G" H
Unordered categories, 无序分类7 K! k3 M1 [2 n$ m
Upper limit, 上限' R! w- k: w8 e2 C% I
Upward rank, 升秩
" r5 y5 i' `' l6 l: x3 j: i" [Vague concept, 模糊概念7 e8 e8 @9 w; k9 G0 h3 W
Validity, 有效性
7 Z" ^ J. l% zVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
3 {% z8 v; u) V) GVariability, 变异性
: d, O0 N. t$ E5 bVariable, 变量$ Y8 r) u6 A/ e: [: D
Variance, 方差3 B7 _: O6 D. }
Variation, 变异5 |3 P, X! n" k- X- q6 u1 n
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转* b4 Y6 p! W6 K, j) i5 d. S% C0 H/ p0 A' s
Volume of distribution, 容积: S3 A/ k6 c' d+ T: u3 s5 c
W test, W检验
7 C: W( X% w+ t7 ]Weibull distribution, 威布尔分布9 }- |7 G- j* T7 o u2 R; M- [
Weight, 权数; G5 }9 V" h. {8 h( L. m7 ^$ d. ?
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
( W* g" Z+ S7 l" f( D! kWeighted linear regression method, 加权直线回归& R5 i0 {& ^' c! o% {
Weighted mean, 加权平均数
e# w2 A/ k b! r( lWeighted mean square, 加权平均方差
: Y& k! Z* J. c1 Z- v( z0 t- Q4 aWeighted sum of square, 加权平方和4 t& u+ R9 I$ N$ ~; E9 }0 L
Weighting coefficient, 权重系数. x: K" X: b& O9 W, c
Weighting method, 加权法
! @( x! q7 @4 e& Z7 e% U" aW-estimation, W估计量
. | S5 K7 q+ ]6 F) w. y+ s# R8 uW-estimation of location, 位置W估计量
/ w, a) U/ B& @/ f" ]; yWidth, 宽度
( N. x. }7 q7 K) Q7 P# s x* `Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验, B0 n& X; w5 ~5 N/ J
Wild point, 野点/狂点
& q/ g5 s& h: [- P1 h- fWild value, 野值/狂值. e: ^* w+ ~8 [4 _4 Z& ?
Winsorized mean, 缩尾均值
0 ?6 P# h. F8 A$ Q& |: X' wWithdraw, 失访
! N. j- B; B$ g( n0 Z' L* S: uYouden's index, 尤登指数
& ~: L! @5 A" |! ]Z test, Z检验
/ T9 Q% g8 H+ J$ C, B$ L) mZero correlation, 零相关
* G3 [: U/ {0 X kZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
