|
|
Absolute deviation, 绝对离差7 y& D2 U8 N: x
Absolute number, 绝对数
7 L2 H1 h- u* ~/ m$ q# dAbsolute residuals, 绝对残差
9 P1 c4 Z$ @" b1 v7 }9 T7 [1 BAcceleration array, 加速度立体阵' S2 J' A8 A( X
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度9 | Z, {" E+ y( {$ E k6 r
Acceleration normal, 法向加速度: e C/ x1 N0 { n
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数. s- Z3 F0 I& ?& k2 I7 W# f" E
Acceleration tangential, 切向加速度7 x/ W s, |% s! l) ]4 I
Acceleration vector, 加速度向量
9 c8 y$ p/ r. f4 RAcceptable hypothesis, 可接受假设- s3 x. K" v* n4 D& \5 d
Accumulation, 累积6 g3 n8 H, B# r0 {* f( G/ P6 d2 x
Accuracy, 准确度
: l! m8 f) e9 v3 @; ?Actual frequency, 实际频数& |- W. l; H( h0 q" h
Adaptive estimator, 自适应估计量* J8 A* h9 Y5 W# G6 d" r+ c6 y
Addition, 相加4 A( @7 c! F/ C+ s# F5 {
Addition theorem, 加法定理
& q$ K/ H- X7 l8 Y0 W$ SAdditivity, 可加性
* ~$ p( P" X& I# `: U* tAdjusted rate, 调整率
/ I, R, ]* u$ G% \3 K) r- ^+ e' sAdjusted value, 校正值3 G7 ?4 ^( W6 {1 |3 X; U
Admissible error, 容许误差
8 |% L6 v1 \0 K, J& b# Y; _6 JAggregation, 聚集性
" [6 K2 p+ i/ A* t" c1 ~& FAlternative hypothesis, 备择假设
' W; I$ H# r2 v4 Z% hAmong groups, 组间: u9 \0 z! i/ X. u$ m) l6 K" B
Amounts, 总量) H- ^; J8 u" _/ |9 f. `1 J- i
Analysis of correlation, 相关分析
0 s6 W8 `) [! ^. p: tAnalysis of covariance, 协方差分析, Y5 C9 Q6 J' E# s, w* t
Analysis of regression, 回归分析
8 [! q2 q8 [) h* n, WAnalysis of time series, 时间序列分析
' X5 o8 u) q3 ?5 qAnalysis of variance, 方差分析
+ T" y, d, ]+ ~$ H D5 [Angular transformation, 角转换
% j( D0 a# \, ]0 w! KANOVA （analysis of variance）, 方差分析
% |1 F! r9 r4 S& b0 d* y) [/ cANOVA Models, 方差分析模型
& |0 J, d( C) P+ uArcing, 弧/弧旋
/ | v% I' m/ S9 s8 bArcsine transformation, 反正弦变换" L K/ Q/ \9 e, _6 d- _
Area under the curve, 曲线面积
' _* k* \- j! S! B$ ^6 {" Y. RAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
1 P$ i1 b$ Z+ [% j* Q/ XARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 " v# ^3 @9 J2 H4 u5 i6 ]% G1 h& ~
Arithmetic grid paper, 算术格纸/ b b( q; R; u6 Z1 G) O, Z& e. i
Arithmetic mean, 算术平均数
9 Z( ^/ {; J* B& W. EArrhenius relation, 艾恩尼斯关系7 ?2 S; |9 G7 X0 v" ^8 D6 e3 D* W
Assessing fit, 拟合的评估 g4 |$ `% s+ K2 g& S. @
Associative laws, 结合律2 L. w/ b; E) m/ h, p
Asymmetric distribution, 非对称分布
1 @! d/ z A2 N4 S1 M# RAsymptotic bias, 渐近偏倚6 a' R( i, z6 R
Asymptotic efficiency, 渐近效率( i1 t9 @0 ]' d3 ~$ [6 n+ h
Asymptotic variance, 渐近方差
4 f; E* B6 E# q* [% D( {4 ~2 |Attributable risk, 归因危险度
$ V& C- B' H& fAttribute data, 属性资料
! H6 ?; U( B9 q9 S* VAttribution, 属性
7 {2 Y: l7 J- w; s* ZAutocorrelation, 自相关1 Y& d. a. g% _$ G. n
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关/ i; K/ [$ ]$ g; e4 F, }, C8 g
Average, 平均数5 y) K, L% c7 k/ G: b6 a% Y
Average confidence interval length, 平均置信区间长度& n0 _, k/ k k1 |2 j1 ~/ f( V
Average growth rate, 平均增长率
8 T8 ~5 i1 V- I z3 F, nBar chart, 条形图
* H* V' H) e( `! d& ?, ^Bar graph, 条形图
( k1 W7 ^2 O0 ~Base period, 基期6 I5 n$ d, T) [0 R! t
Bayes' theorem , Bayes定理
3 e, {7 P6 M& s& F1 {9 z4 qBell-shaped curve, 钟形曲线
8 Y7 F; H4 W& o+ QBernoulli distribution, 伯努力分布
9 g( x0 K3 x1 t+ v" yBest-trim estimator, 最好切尾估计量. s$ L# F5 X1 P ?0 n
Bias, 偏性
3 I, t! K8 o" s2 d& }Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
9 Z( N! J0 P2 y, ^7 }1 XBinomial distribution, 二项分布
0 w8 D& }6 Y2 m( e7 v3 Z: RBisquare, 双平方- z; p* b+ i5 `3 i! m
Bivariate Correlate, 二变量相关
# ?- Y( l/ Z, f7 a- x. `! o3 CBivariate normal distribution, 双变量正态分布
/ y8 W) C& _0 s5 a# k3 j/ T( NBivariate normal population, 双变量正态总体5 s3 N/ I& d4 K; Y) w
Biweight interval, 双权区间
' d6 @8 B1 C9 W$ i' z* p; bBiweight M-estimator, 双权M估计量
z, v, A8 ?4 R3 yBlock, 区组/配伍组
; M" r5 L& x+ w: V/ X$ vBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包/ f, `0 m4 \! H8 C: {3 ]
Boxplots, 箱线图/箱尾图
) b {! x0 d, F- E( @7 kBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点. h1 d" Q6 X" V; w( F4 b9 J& y
Canonical correlation, 典型相关4 @! [9 ]$ J. L$ [/ `
Caption, 纵标目) o8 b% z7 f- S: C
Case-control study, 病例对照研究
) }3 r2 Y( c/ V+ f! uCategorical variable, 分类变量
$ T, y/ [ G/ c" pCatenary, 悬链线6 m/ s& r3 J, K' @: D* l5 e; D
Cauchy distribution, 柯西分布* ?9 G: ~. {) D7 X" D" q- o2 f1 W
Cause-and-effect relationship, 因果关系
' C' R$ e+ V& u& }1 N/ cCell, 单元 T, G1 ^( ^( C
Censoring, 终检# w( t8 P) e- T8 U1 m* g3 Z
Center of symmetry, 对称中心
) j/ p$ B r8 H7 _; rCentering and scaling, 中心化和定标0 R. H$ C, V( T, X6 K+ ~
Central tendency, 集中趋势) N) _: Q- s% Y- n! V, W
Central value, 中心值6 l3 R9 L9 ^4 x8 L% ]4 |
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
. s' ]2 Y& S3 g8 M XChance, 机遇& t2 j- K& A; l; j
Chance error, 随机误差9 ~ s: ~! e% G6 x/ I' j9 w/ E
Chance variable, 随机变量
! Z1 a, M4 p' ]9 D9 y! fCharacteristic equation, 特征方程
* g9 V0 D; K) G+ d" l' gCharacteristic root, 特征根
" @! w( K/ } _3 K+ eCharacteristic vector, 特征向量( L4 i4 k) R) i% ^6 }. {. X
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
. p/ }+ P& {/ M/ A LChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
6 w9 }$ C% @7 u- eChi-square test, 卡方检验/χ2检验6 ^+ n- {$ q$ u9 h5 x* g. R
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解! C. C% K1 |6 L, }
Circle chart, 圆图 2 i S+ Z, r5 _2 L2 U( J2 O4 H
Class interval, 组距+ V: p7 K# t, L( k2 d
Class mid-value, 组中值( z5 G. S; ]/ H9 u' [8 W4 g
Class upper limit, 组上限: P$ v- a) {0 k$ x3 x
Classified variable, 分类变量
5 F8 h: V8 u5 ICluster analysis, 聚类分析, _& N- A9 q9 ]) [8 o" Z% a
Cluster sampling, 整群抽样
6 i. R8 m; u7 m: ]7 J% ^! Z6 O0 rCode, 代码
, a. J% k( [. F; l; wCoded data, 编码数据
$ ?! A$ T7 G+ ]Coding, 编码) }. k" F6 s! J* L/ \8 Q$ X
Coefficient of contingency, 列联系数
2 v& Q. ^6 G6 J6 H3 ZCoefficient of determination, 决定系数" W; N% B9 I5 O9 q+ l
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数- b# I. ]0 a8 N9 |: U- ^6 Z
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
' U: F5 [7 d" c5 [( E9 oCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数# a% Y3 ~( ]& f6 R# F
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
$ G. r7 d; R1 |1 g. }Coefficient of regression, 回归系数
' g3 w8 t1 P' j7 hCoefficient of skewness, 偏度系数
- b5 x" X# A- `6 WCoefficient of variation, 变异系数, S# p- ^+ h; p( U2 ]2 Z. v
Cohort study, 队列研究
2 J0 z* b% ]1 ~) eColumn, 列5 }/ s8 o# v, N
Column effect, 列效应( n( k3 ]' {% D2 g+ _. X/ j
Column factor, 列因素4 Y5 E8 {! i: D7 t1 }; a
Combination pool, 合并
% U+ q( U! ~0 `9 y) C# R. \' ^Combinative table, 组合表
' A# \+ P+ T% h& G4 U; [" JCommon factor, 共性因子
' a5 A2 \8 L2 O: aCommon regression coefficient, 公共回归系数
( w% Q. |6 H) n4 sCommon value, 共同值" L9 T# E( ?' Y6 l0 t
Common variance, 公共方差
: v+ L$ Y% j G+ |' `' CCommon variation, 公共变异' d6 l# P* a" I+ z0 G" ^) \, R& V. q
Communality variance, 共性方差0 U' F- y% d! S7 _4 ^
Comparability, 可比性+ h5 g0 ? u9 p) }8 \
Comparison of bathes, 批比较
0 G+ I0 G5 O/ y- RComparison value, 比较值
$ A& P4 ] k( J' vCompartment model, 分部模型( O8 `& i5 R* ^$ t) S/ a& N$ J- A) U
Compassion, 伸缩7 v! @# _. M3 ^5 ]7 t
Complement of an event, 补事件) N$ L& s0 U7 Y3 N
Complete association, 完全正相关
# G. u/ c+ y4 a5 D2 c3 \# yComplete dissociation, 完全不相关
; ~( J. T( ^8 t @" F/ dComplete statistics, 完备统计量
* m2 q% Z+ E$ j; Y% R6 O2 f) UCompletely randomized design, 完全随机化设计( k* X0 `9 z& K2 I% n
Composite event, 联合事件- x' z5 c3 t+ u8 \
Composite events, 复合事件
0 ~ a* n: ]1 P L" ^! iConcavity, 凹性1 P6 J, [1 E$ V( [2 V' F
Conditional expectation, 条件期望8 V7 ?9 \5 i2 ^6 _: R+ a' z9 K2 p
Conditional likelihood, 条件似然
% D; t( h1 M. a( \. @Conditional probability, 条件概率
& e' k$ {) [. k3 J2 w- y. \/ ^Conditionally linear, 依条件线性0 n5 g8 w) v7 `7 T& T6 t( ]
Confidence interval, 置信区间, {& Q+ j; |% } I5 f- |) u7 |/ u& q( O
Confidence limit, 置信限) {+ `* b1 h2 F. R0 _9 y
Confidence lower limit, 置信下限
/ a6 g' M3 _" Z, o7 Y- zConfidence upper limit, 置信上限
7 Q: y" h1 C& B) _" s$ y3 HConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
7 ]8 V' X" E. G+ d' HConfirmatory research, 证实性实验研究* X9 S. h6 l( W, }0 i( {+ f' W
Confounding factor, 混杂因素
! h0 ~3 B$ w* M1 d2 M, ?8 OConjoint, 联合分析
7 h' I4 A Z. n3 sConsistency, 相合性
) U3 r4 Q U( d- ^; R& eConsistency check, 一致性检验: @' Z9 w' d- c" p7 h6 R
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计) y8 ?2 ?; A/ @ B$ Q2 _
Consistent estimate, 相合估计
4 E \' a0 J4 k0 ]7 ^Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
+ I3 \) ?) k$ C: h7 sConstraint, 约束
H8 a3 T1 b1 I/ Z& |' tContaminated distribution, 污染分布+ w; D5 v+ ~# }0 {! T3 \
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布8 @3 I; v; F w* W3 z3 `
Contaminated normal distribution, 污染正态分布3 v* j1 @4 O& |7 a- T
Contamination, 污染
( [% ]$ o: A2 v7 ]1 N3 z# F, E, OContamination model, 污染模型. M* ~# u+ p" W. [& ?" _* j
Contingency table, 列联表0 J4 c4 b2 o+ f7 N
Contour, 边界线
p& G- b$ ]- ? W1 ~. AContribution rate, 贡献率2 F" X9 B/ `( z4 x# Z
Control, 对照7 i3 n( C- a! E: @$ m, y. `! r
Controlled experiments, 对照实验
7 ~" ]5 G+ T4 m7 h, R5 M" a( ]Conventional depth, 常规深度# w+ V" {! ?$ M2 T: i
Convolution, 卷积& k8 X7 O# {0 H
Corrected factor, 校正因子- ^! i+ ~ G: Q, m
Corrected mean, 校正均值
! l: q$ C: ~1 B7 i$ ~6 d' p3 \% yCorrection coefficient, 校正系数
/ [% E5 U4 _; {" E( OCorrectness, 正确性9 E# |) g, `4 [, o6 \5 B
Correlation coefficient, 相关系数$ @$ n6 E J) n: o% _ D
Correlation index, 相关指数# p7 t* |4 a7 i5 Q
Correspondence, 对应" a. Q9 l: t* _
Counting, 计数! n) T, B; C( L p
Counts, 计数/频数
" U0 Q% t9 }( G! G0 Y& h- b( l# X8 u4 ]Covariance, 协方差' A( N/ A! Q: f4 A" j
Covariant, 共变 ' O0 P( I: u) T& t4 V; ]7 f" _
Cox Regression, Cox回归
+ x8 B" G7 T+ {7 ^* e; { u* VCriteria for fitting, 拟合准则
2 w5 G$ l1 e! bCriteria of least squares, 最小二乘准则$ P7 w# H& {# w/ ?8 g% T
Critical ratio, 临界比
. s. {) I4 |$ P M! aCritical region, 拒绝域8 \( h1 b7 ]/ h
Critical value, 临界值& w. e0 c" j ^- T
Cross-over design, 交叉设计% A- z3 Q9 ~/ h# \) q6 ]
Cross-section analysis, 横断面分析8 l5 D3 ~4 l" u" w. a* v' y
Cross-section survey, 横断面调查1 [2 a, M# F0 H- R0 z1 X% i1 @
Crosstabs , 交叉表
0 V \3 x0 S9 N3 K- w2 @0 D1 iCross-tabulation table, 复合表
/ j; l0 `' O1 cCube root, 立方根1 k7 Q3 j, b2 \5 ?* H
Cumulative distribution function, 分布函数5 \5 V. P; }: z
Cumulative probability, 累计概率
/ G, w: I* j0 B9 M4 W- w1 BCurvature, 曲率/弯曲, G2 I+ _& @" X. R0 c
Curvature, 曲率
3 p0 Y. a( y& kCurve fit , 曲线拟和 I8 G4 G, }8 G p2 }
Curve fitting, 曲线拟合
1 S4 [) t( F! `# y" KCurvilinear regression, 曲线回归
" b% ?4 V! I3 h' @8 I* Z; ^ o# d: xCurvilinear relation, 曲线关系2 W2 i e M m' ?8 O
Cut-and-try method, 尝试法4 M" W, X& x) @1 o
Cycle, 周期
5 S% c8 J$ ?3 [, s! I4 u1 m8 D* xCyclist, 周期性
( A7 a* H$ r4 N+ OD test, D检验
! ~8 X' `' K1 ^, b( l' \Data acquisition, 资料收集
- [' P' ~8 P( }9 I; [Data bank, 数据库% g; }$ Y$ f- S3 U( J( \
Data capacity, 数据容量
( T- e0 b! p# B0 C2 a# t# l# f9 }Data deficiencies, 数据缺乏( |% l* T4 h# C8 t& f. A
Data handling, 数据处理* z3 r, ^5 ]& k' D/ ~: C. n# j
Data manipulation, 数据处理
3 F+ f5 ~ a. N- I8 X% MData processing, 数据处理& ?; w; ?2 [/ O+ `' o; z
Data reduction, 数据缩减' M9 t# W' T' ]3 a9 @
Data set, 数据集/ t3 r* L! \' B
Data sources, 数据来源; y% H3 ?, J( R) S/ r) V# H y4 ]
Data transformation, 数据变换/ D7 I7 A# Q# Y7 g
Data validity, 数据有效性- ~& e7 A, R' p: S
Data-in, 数据输入! D3 b9 n) M6 x: W5 [5 P
Data-out, 数据输出
, J9 N4 D/ @! q) M1 \6 N8 RDead time, 停滞期' z1 V/ U, g# {6 J3 p
Degree of freedom, 自由度9 s N1 Y7 G$ w" D
Degree of precision, 精密度
/ p8 b% C) l% C; y) s# fDegree of reliability, 可靠性程度8 A$ P. w7 j9 S$ t/ v# \
Degression, 递减& N" v5 P! G, `! S- b6 p7 N
Density function, 密度函数
& A) ]+ O: k5 k+ XDensity of data points, 数据点的密度) R4 l l( E, H+ q
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
/ {( {/ _5 M' V( ^' |Dependent variable, 因变量
" Z$ O, Q% p; _8 DDepth, 深度
& r/ ~3 C+ c8 w% `1 N! o) qDerivative matrix, 导数矩阵. a+ p3 ^# h* P
Derivative-free methods, 无导数方法
5 Z1 @( L: E- l. q1 A" |Design, 设计6 l. `& G0 a( p4 S' s
Determinacy, 确定性
6 A4 ~0 H1 }, @6 f8 jDeterminant, 行列式5 Y! o/ \ C9 e7 i
Determinant, 决定因素
: j! ^9 W* C3 X$ O, W4 ]! {. _5 QDeviation, 离差- L4 f' W5 D( N! a ^ h
Deviation from average, 离均差
, _ u: B0 L! x6 b v; sDiagnostic plot, 诊断图
8 t& T; ]* ?# M# |1 @# ?Dichotomous variable, 二分变量
9 C6 w0 W( p6 TDifferential equation, 微分方程( d! }) W: Z% ?+ [
Direct standardization, 直接标准化法" k" m. |8 }9 V1 B+ U. @6 n7 x
Discrete variable, 离散型变量
1 L% n% \3 o$ Q( BDISCRIMINANT, 判断
( u& `' \3 P. }$ c8 ~. d( [: m0 r' UDiscriminant analysis, 判别分析! Y, u; k9 b6 k( o1 f: L/ F
Discriminant coefficient, 判别系数
, [* b$ y4 p( K! zDiscriminant function, 判别值+ c Y# m( k; h
Dispersion, 散布/分散度
4 Q$ u& V& Z+ f- G! Y" HDisproportional, 不成比例的
9 x0 s# T1 C5 z# x% T xDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量. }4 W# G1 X& M( m# i: w! `
Distribution free, 分布无关性/免分布& Y4 ^8 @& L c! x% ]' n0 u8 j& H
Distribution shape, 分布形状
7 D! i+ @% x0 p. Q4 D$ gDistribution-free method, 任意分布法4 w4 `) s T! k6 ^0 T% m
Distributive laws, 分配律4 |0 ~- F5 G6 j3 Z0 P7 |) d- c
Disturbance, 随机扰动项1 B6 l. I( Y7 c0 v9 L5 ?
Dose response curve, 剂量反应曲线
; @% L1 {! k/ J0 X4 DDouble blind method, 双盲法3 J( r$ ^1 t" E7 L- u4 A
Double blind trial, 双盲试验
; k9 P% \ h, Q Y. g/ cDouble exponential distribution, 双指数分布: T6 {( Z6 @0 s4 I# e
Double logarithmic, 双对数
% j3 L- v8 ~" ~4 Q3 ]* n4 |: e; IDownward rank, 降秩
5 h+ R! I% m' b0 f$ R& D5 t: J4 [Dual-space plot, 对偶空间图+ P9 {, A' C6 h O. s8 n1 E
DUD, 无导数方法
/ G) B6 ~& L" w; B6 N0 ODuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
* m. ~) s* h4 Z" z. P+ j) [* zEffect, 实验效应7 K$ b% i- C) B+ m+ X# E6 o I" c4 T
Eigenvalue, 特征值
7 S, ^* ^/ I) G6 j. y& E- S9 iEigenvector, 特征向量
% ^! H# i( [/ b$ d& G/ e+ G) HEllipse, 椭圆' ]6 `9 J# n3 @* a! U
Empirical distribution, 经验分布
" _2 E8 v" ~% C% |; J4 K* FEmpirical probability, 经验概率单位
: a8 f9 z" ]0 s& n+ b( z3 {Enumeration data, 计数资料
( k" [1 t) u3 i) z( D' D; E! v/ oEqual sun-class number, 相等次级组含量
4 ~2 f5 ?! d0 t3 s5 B5 @& q B4 uEqually likely, 等可能
0 n6 _7 {* e2 ~$ `4 A8 n DEquivariance, 同变性
( Q/ N/ ^0 G1 x7 s: L" [1 d$ zError, 误差/错误
" v$ d: n' {8 e$ d4 jError of estimate, 估计误差% t0 a2 Q3 w* J5 `8 x1 I
Error type I, 第一类错误7 a! P+ f6 e( [
Error type II, 第二类错误
! {$ p j i3 S$ [4 u6 `) F6 JEstimand, 被估量
" G7 g: f/ m {$ a6 [# r8 TEstimated error mean squares, 估计误差均方
$ R! j/ P% \3 ~5 x( U" pEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
2 F& ?+ Z% c/ @3 n6 E. qEuclidean distance, 欧式距离 I6 l9 c1 w& ]8 {
Event, 事件
9 v. `6 v- S) ^$ x K3 j' BEvent, 事件8 t2 ]; J$ @( @
Exceptional data point, 异常数据点
7 d% ~* ]4 C0 V* _/ b/ B# }6 r( ~Expectation plane, 期望平面. L- _, X+ G2 E, p% b9 T
Expectation surface, 期望曲面; z4 H- J; A; l5 |
Expected values, 期望值
4 D& v L7 Y" U" \! [; R D1 _& ]8 fExperiment, 实验$ u3 ~9 T5 X0 q1 F1 p& a6 w
Experimental sampling, 试验抽样
1 B; O/ Y( i' @) Z( f' fExperimental unit, 试验单位+ t6 s8 X; r ^4 z. B4 }; q& V/ e
Explanatory variable, 说明变量
, {+ J: u* \3 h0 s& N6 TExploratory data analysis, 探索性数据分析' Y% R# R p7 r0 O K1 a4 Q
Explore Summarize, 探索-摘要& f; m1 u- L0 Y
Exponential curve, 指数曲线' x# h8 n/ D. Q* A
Exponential growth, 指数式增长 C7 n G' `1 }$ G0 y) S0 _1 z2 N
EXSMOOTH, 指数平滑方法
7 |7 N! d& @6 M# S! A# qExtended fit, 扩充拟合
4 N: n0 N2 v$ ~) U( l8 S9 P$ GExtra parameter, 附加参数
" [. x! s5 h# C* PExtrapolation, 外推法 x0 n0 j& x+ Z u
Extreme observation, 末端观测值, ] w5 S* ~# j2 k. D; s; {! {
Extremes, 极端值/极值* i* |1 U/ `% ~
F distribution, F分布
$ X% ~, R8 D1 D6 k, d9 |F test, F检验
$ n! {' v4 |7 M3 _1 }( iFactor, 因素/因子
- z/ D4 t9 _( q7 \0 j0 GFactor analysis, 因子分析' W/ L9 \" X$ ?% b+ O5 w
Factor Analysis, 因子分析: s- F4 x, Y' P6 R0 A: B$ x
Factor score, 因子得分
) V+ [: z& s3 A6 D7 ^; CFactorial, 阶乘
, D6 Q6 Y; j ]/ J' h2 wFactorial design, 析因试验设计
, K, D0 x @. y* _- Q' @% F, v1 IFalse negative, 假阴性: `7 `% U! }+ K* L( @$ P' Z1 K8 d
False negative error, 假阴性错误8 q6 H# R9 B% m6 z9 M1 }
Family of distributions, 分布族
9 k; U- X" V7 ~, H3 w- v$ |Family of estimators, 估计量族. i0 `( i5 `1 J
Fanning, 扇面
/ c4 s) I! Z ?# uFatality rate, 病死率+ K& q1 s0 \& |. T6 Z! M* M
Field investigation, 现场调查) k, }) F% u6 V: e' F) o" C
Field survey, 现场调查/ x6 F( i) M2 ~' c
Finite population, 有限总体
& p S+ j2 l2 ?Finite-sample, 有限样本
3 l+ b! [0 z8 c1 @2 IFirst derivative, 一阶导数
5 f* N0 o. T b. e; E6 W: tFirst principal component, 第一主成分) ~; F! ]) D; c9 [ v9 H
First quartile, 第一四分位数
. F7 w+ H: ^9 V' o# VFisher information, 费雪信息量4 E- `% j0 ]: ]. {3 @
Fitted value, 拟合值
% ^# s8 ~# ~4 q! }7 Z# L) VFitting a curve, 曲线拟合
8 E P" i/ K2 MFixed base, 定基
- D2 I+ X' G/ V0 a& d( G' MFluctuation, 随机起伏6 E! d( }, M& H: v: a
Forecast, 预测
+ p, f; P' `- h& DFour fold table, 四格表- V) K. R$ m; P. `' K" w. P; M# R9 P0 w
Fourth, 四分点
8 W, X8 q* a: ]. z8 K8 `& jFraction blow, 左侧比率) A1 }, e9 `" o& z" S
Fractional error, 相对误差9 ~9 G7 ?* U8 l+ b8 H% c
Frequency, 频率
- ~" m% a& @; S$ M8 c( M2 XFrequency polygon, 频数多边图5 x5 X+ O5 u$ A8 ?3 ^( J$ ]
Frontier point, 界限点
6 F/ @' j& a* u6 B+ ~5 TFunction relationship, 泛函关系
& v* x V6 k+ {1 eGamma distribution, 伽玛分布
' [* v! v+ f1 i' K1 U; f/ _/ Q1 IGauss increment, 高斯增量
/ S$ `9 e, |- S7 gGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 ~, b$ P! y$ q, g% \Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量, Q1 S% L4 s! [) _) R/ Q" d
General census, 全面普查9 Y; K1 @; Z% d1 F
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
) x( W0 L- A) P r5 L! b) f3 GGeometric mean, 几何平均数% y7 P, a, l+ Q
Gini's mean difference, 基尼均差8 Q, e$ m" u# b$ }6 y3 d
GLM (General liner models), 一般线性模型 1 e3 U: C6 e8 C- u9 I+ o; a( e$ q
Goodness of fit, 拟和优度/配合度* a# ]- J- o( C" f
Gradient of determinant, 行列式的梯度: n5 r4 b( @$ z( X: l% O
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方8 }: V# [( ]/ _. U4 w( C+ u
Grand mean, 总均值
9 S7 C8 Y5 z. D `/ u( a8 z8 kGross errors, 重大错误1 R& Z- ]2 X( k
Gross-error sensitivity, 大错敏感度7 A: c4 D+ x" `; Y9 @+ i/ B# _7 i
Group averages, 分组平均! \/ }2 Q0 c- @7 Y. H
Grouped data, 分组资料; h, L8 w; x2 H5 ?+ T
Guessed mean, 假定平均数
! W( F/ h: ~/ l8 pHalf-life, 半衰期+ a9 t0 j! x( u
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量" b& y9 D1 \# T ?7 C/ |
Happenstance, 偶然事件
: G- |4 j, q$ T( ZHarmonic mean, 调和均数
) U( u: a5 z5 L9 N% m! n* W" f" W! CHazard function, 风险均数# [- {& N2 e U- n1 X
Hazard rate, 风险率% v, o8 u7 o$ G. \3 @- q* v
Heading, 标目 5 P" V/ r& Y) k8 I" ]7 a
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
% ?) z. H6 \' w* VHessian array, 海森立体阵) L) I: V; h- u6 w. b3 ]* E0 S: h
Heterogeneity, 不同质
: q6 S& {$ p' k4 V- fHeterogeneity of variance, 方差不齐 . e8 s; T) ~0 X1 ?! I
Hierarchical classification, 组内分组/ Y7 G3 s: ^2 N |/ u$ ~' T6 F9 Y
Hierarchical clustering method, 系统聚类法; z' Q, }; f9 V- G
High-leverage point, 高杠杆率点 O, D1 _) J. D( y5 }8 B
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型/ S3 B( s- ?: C0 g/ |0 H. W H% w5 G
Hinge, 折叶点
w3 O( x, ~" |, l; K: o; V/ IHistogram, 直方图8 v6 z9 ^2 |& y) C% q, X- |4 y' h
Historical cohort study, 历史性队列研究
) k: @& O( \1 V4 y; wHoles, 空洞/ o( c/ F8 w7 W6 F, a
HOMALS, 多重响应分析
$ Y2 }; d0 a2 R+ k& B/ E1 NHomogeneity of variance, 方差齐性
2 k8 s d! g# |0 lHomogeneity test, 齐性检验
B& C6 A1 _1 F4 L Z4 WHuber M-estimators, 休伯M估计量
1 ^, N0 I7 v5 W) [5 GHyperbola, 双曲线1 r& ~4 V+ r2 m7 b8 u* J6 `
Hypothesis testing, 假设检验
7 f" O/ O( r# `/ o4 D) I! l5 E0 ]Hypothetical universe, 假设总体4 Q# ]! t1 {1 Y% M2 u& b. T: J% E
Impossible event, 不可能事件
( d5 w/ e+ W# U# k8 o: Q$ O' i% u8 MIndependence, 独立性" w2 u$ {+ B5 o8 u/ ^
Independent variable, 自变量" I$ J4 S' C* W p/ Y2 v/ d) @) q
Index, 指标/指数
8 B) W. `/ q n6 J: c. n# RIndirect standardization, 间接标准化法" l2 |; C! Z; o7 o& p- t) W$ B6 I t
Individual, 个体8 y1 E) ]$ r5 E& w) c8 }7 J+ U n
Inference band, 推断带# ^' \8 D- M" @. L; F
Infinite population, 无限总体
. o% ?0 `# G2 l4 P U9 R" a: YInfinitely great, 无穷大$ _; {9 {1 B' g: d* D# Q
Infinitely small, 无穷小
0 [2 l2 Y+ G$ d3 q/ Y. _Influence curve, 影响曲线
# V% r" E9 t& f" EInformation capacity, 信息容量9 E% B; o0 G6 Z" [
Initial condition, 初始条件1 q3 t$ ?4 d* R) N) }( u/ }# g
Initial estimate, 初始估计值
2 a: u, x# }3 G2 V6 d* mInitial level, 最初水平
( B$ x/ r% z. z/ B* N/ UInteraction, 交互作用
9 {7 J# a4 x9 GInteraction terms, 交互作用项
4 @+ t o# Q) J' M) t: U4 DIntercept, 截距9 \; l9 z% ?5 X0 f* N
Interpolation, 内插法
& w2 W2 Y# G0 b0 }8 s4 jInterquartile range, 四分位距
0 D( |! H8 o8 z+ y! p" IInterval estimation, 区间估计
2 G( [ U R6 _! xIntervals of equal probability, 等概率区间
3 x; S8 V7 j, r. x! IIntrinsic curvature, 固有曲率2 [9 S4 y9 `3 ^, f8 q& I% e6 }4 i
Invariance, 不变性
* f* ?6 c' b5 G1 x% ` d/ L# dInverse matrix, 逆矩阵- o% m+ G& ~8 f
Inverse probability, 逆概率% R% i$ F8 T4 R5 C. v! ?4 G
Inverse sine transformation, 反正弦变换
/ k" h& ?0 k: F3 T( qIteration, 迭代 7 M% ?' s" k3 B. k& {
Jacobian determinant, 雅可比行列式
5 ^# c n3 [7 ^Joint distribution function, 分布函数
; ]4 A! [: j0 ?8 g- bJoint probability, 联合概率
/ ?& n. w' L4 G, b% v0 g- e3 [: JJoint probability distribution, 联合概率分布& \' @& N: j/ ]5 [( P# l
K means method, 逐步聚类法/ ?$ z' |+ Q+ t, R8 g2 m
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
B/ j% ^# k& F, x; F! B# Y5 yKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图6 e: L4 w. {# D" z2 f2 j
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
2 t9 f$ {6 X' z: `& @Kinetic, 动力学& ?7 F1 |. x* s" s) [! b8 |8 g
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
+ A4 W# C+ J# T5 uKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
2 R3 N; I, x, m U+ uKurtosis, 峰度* ]9 |8 @( n$ U' Z
Lack of fit, 失拟
! z7 p/ T( g/ I+ N4 E( ^Ladder of powers, 幂阶梯% ]% S4 l/ J$ h s
Lag, 滞后
1 E, Y; i6 D: OLarge sample, 大样本0 }6 w! ~( s0 S/ H! t! y) @
Large sample test, 大样本检验; L9 z) p" J" {6 b
Latin square, 拉丁方
! J2 o0 z2 L8 w% dLatin square design, 拉丁方设计& C3 b! G$ d& D% c* r& U( {* K, C
Leakage, 泄漏0 w5 o) q4 l l" H- x7 n5 F& g
Least favorable configuration, 最不利构形4 i" \" m/ q+ K8 p
Least favorable distribution, 最不利分布
" S3 h, {6 b- FLeast significant difference, 最小显著差法5 E8 m8 o+ U: d+ w8 J* q
Least square method, 最小二乘法9 [. H& x7 F Y/ `7 J8 [
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
9 {& C1 T. i; k: |+ `- o3 N. ~Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
/ z+ L+ }% L+ ~7 iLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
, Z8 t* w O5 H: `Legend, 图例
' T# u/ p- n# y+ Y! k5 iL-estimator, L估计量
$ e% y( S$ `" e! c7 TL-estimator of location, 位置L估计量: u; \; L- p; U- E3 l
L-estimator of scale, 尺度L估计量
* i) ?- H! H, X$ c6 A- RLevel, 水平
4 J3 B7 |/ r! c( H( \5 TLife expectance, 预期期望寿命' ^$ P$ y- T: |
Life table, 寿命表5 U. \- G1 k+ h; S$ W% t- e
Life table method, 生命表法0 `- T$ a1 ~& h4 U6 j' H* K
Light-tailed distribution, 轻尾分布
2 I7 u! s4 @, ]Likelihood function, 似然函数
' l0 F7 u+ N6 f. v8 n9 `Likelihood ratio, 似然比+ T& N. m* M6 e ?) L
line graph, 线图9 m8 h- E) d0 s* |, ?( }
Linear correlation, 直线相关
; p$ F1 q L) L" c0 _4 Q1 C. ?Linear equation, 线性方程' @9 a. f, K* [; N: m
Linear programming, 线性规划
8 M* l# q' `6 x6 P' Y( F/ i$ KLinear regression, 直线回归
0 p: t4 Z8 ]8 @" FLinear Regression, 线性回归0 Z$ v# ]& h# \+ W3 R
Linear trend, 线性趋势
M* \, k+ ^# _+ A' E4 l( |! JLoading, 载荷
1 [( t- W. j9 b3 r1 \Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
: a- ]: j3 g/ @9 b m0 i- iLocation equivariance, 位置同变性
/ _3 p7 s. X v. n: x! x/ z; QLocation invariance, 位置不变性5 r# o0 ]7 b) R t
Location scale family, 位置尺度族
8 D+ ~2 o8 W% wLog rank test, 时序检验
+ h' E i9 g" c7 t- H$ h, vLogarithmic curve, 对数曲线; Z5 q4 r& }0 E/ C
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
+ b: [- O8 j# A. m1 N: ?' ]Logarithmic scale, 对数尺度 k. c- c8 e I
Logarithmic transformation, 对数变换
5 N. u7 A: {/ r9 l) A1 CLogic check, 逻辑检查; ?/ q' A4 [: a1 J3 A" P1 r
Logistic distribution, 逻辑斯特分布5 {9 @- @# M# E6 w1 j3 [
Logit transformation, Logit转换
- J: t& V: u. \9 _LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ; R. {# Y3 w: ~/ a9 u; K; q
Lognormal distribution, 对数正态分布
( g* _; N7 \( I: w( i8 m: _7 G/ NLost function, 损失函数# Q+ i' S% z( `. k( Q4 }( m) \: x) g
Low correlation, 低度相关 D5 s5 i& e, X: R
Lower limit, 下限
. c; |" s5 I: h$ z) o( M; OLowest-attained variance, 最小可达方差, c9 R+ Z4 t/ o* | B& G
LSD, 最小显著差法的简称: r7 }3 v& w L" I
Lurking variable, 潜在变量9 X- `2 r0 p3 g' f' C6 R
Main effect, 主效应) ~1 a2 r8 \ _3 j4 R4 v; b
Major heading, 主辞标目
# C6 ]( O [( Z( JMarginal density function, 边缘密度函数- N' `0 K4 T$ z" J: q7 H
Marginal probability, 边缘概率( \4 e4 R) W4 T2 v; D2 R9 h# s5 }
Marginal probability distribution, 边缘概率分布. k8 i6 `2 M; i5 S- n$ l4 |2 `3 o; J
Matched data, 配对资料
2 O2 B z5 f6 ?" GMatched distribution, 匹配过分布# ?' }5 e3 _: m8 f' ^ R
Matching of distribution, 分布的匹配
* Y( H6 m; Q4 V8 U6 A8 sMatching of transformation, 变换的匹配% L# c- s( ?3 v+ w
Mathematical expectation, 数学期望: L3 a" p5 E0 g- g
Mathematical model, 数学模型* T2 S5 \! I# q( U7 m
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
1 ^, c% Z9 y- M* Q( D% jMaximum likelihood method, 最大似然法, O( X5 a/ i# r8 J. B5 G) M3 e
Mean, 均数" z4 U! ?' a- d( D
Mean squares between groups, 组间均方
' I* L, |4 y \6 {Mean squares within group, 组内均方0 d! L* [! G, F( G7 J0 e) B
Means (Compare means), 均值-均值比较
H1 X( F2 k, H- q# u8 O# VMedian, 中位数
q. F2 O' D5 z9 o- hMedian effective dose, 半数效量; X. T9 b1 J, y
Median lethal dose, 半数致死量8 p# L s- l7 d1 H2 o
Median polish, 中位数平滑
# T2 s. z# e* { Z. [Median test, 中位数检验
4 x" F) ]: O' ], V7 Z3 BMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
n/ E0 J7 N6 @/ }' J- LMinimum distance estimation, 最小距离估计
+ Q$ l' S" f, Y4 T/ ^7 ^( ?# v: `7 vMinimum effective dose, 最小有效量
* F, a7 a( j1 h. I9 IMinimum lethal dose, 最小致死量
2 L6 [( ]- F- BMinimum variance estimator, 最小方差估计量
* @1 K- I- u) AMINITAB, 统计软件包3 H H% ]1 m" s$ n6 }0 M; O6 a
Minor heading, 宾词标目
4 F- s: }. |' U3 k# X3 P9 X) w [Missing data, 缺失值
" i4 x& @9 C4 N' W+ Y/ K( d& nModel specification, 模型的确定
0 ?6 B, w- j, E: D4 [1 |$ C0 E, u {Modeling Statistics , 模型统计
4 r! {$ G& W1 r+ @: I' QModels for outliers, 离群值模型, C+ r: G4 J+ Z2 d
Modifying the model, 模型的修正9 W; m% G( C @. x+ h+ m
Modulus of continuity, 连续性模 ~7 x& {( P7 p; |6 @
Morbidity, 发病率
?0 c" d) Q+ t% q/ Q9 p" yMost favorable configuration, 最有利构形
' }: B( i' K$ N1 P8 bMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
: L7 z) J8 I! P2 h; QMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
+ S! I% x( f G, I) d' oMultiple comparison, 多重比较3 h4 V8 t/ G$ r
Multiple correlation , 复相关
' V1 c) E2 }' W. Z: p; t5 ~ p8 TMultiple covariance, 多元协方差
. H! Z# ?, Z- C; s) k, m) NMultiple linear regression, 多元线性回归
( @$ F$ s# u1 xMultiple response , 多重选项
7 G: j+ X' e, F/ ?4 T F* PMultiple solutions, 多解
% o# q! Y7 o- ZMultiplication theorem, 乘法定理 \3 z5 a: }' W5 L# t' X! {9 `; ]( v0 Z
Multiresponse, 多元响应5 M, L; \3 h0 r
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
% E( d% ?0 g. g! Y! Q5 r+ SMultivariate T distribution, 多元T分布: P9 N E2 w' \$ X5 F+ Z1 Z
Mutual exclusive, 互不相容
+ v% p5 a7 v: o/ T9 P% M( XMutual independence, 互相独立
8 S7 K& s3 W4 ^5 J5 ~& l' x% K# v2 vNatural boundary, 自然边界
- L, a3 p! t, P, z- J' PNatural dead, 自然死亡9 M5 k% u: v4 J" d. _, L
Natural zero, 自然零, z" N* j$ F( {7 A# n! |
Negative correlation, 负相关
: B9 i4 J& Y; [% }6 N% f8 P5 a# fNegative linear correlation, 负线性相关% @# [. o$ \4 G, q' Z& Z2 Y5 a
Negatively skewed, 负偏3 P; p' g+ J E( {) Y/ d* G0 Z5 A
Newman-Keuls method, q检验
! `7 l$ J, t' a7 R; ?; pNK method, q检验2 H/ G9 A3 ]3 \, a* W
No statistical significance, 无统计意义
$ J! V& m3 k" e. r! N# R3 WNominal variable, 名义变量/ U) ^$ c& O Q$ \9 V9 f' U$ z- l
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
5 l' W+ f1 E5 [. O% kNonlinear regression, 非线性相关- T+ ~; q1 |/ P2 u' D( ~2 E
Nonparametric statistics, 非参数统计
4 w# O' v( K' H# Z3 |5 b a& c( QNonparametric test, 非参数检验
3 I& l# F5 K5 [$ [" d3 `# E" WNonparametric tests, 非参数检验
0 W6 x/ A3 B/ K9 Z: k5 T% ~# XNormal deviate, 正态离差( R/ ~7 S9 O, E! D; @
Normal distribution, 正态分布5 s" t9 z# c3 _- h" w1 y' c! o! g
Normal equation, 正规方程组
! b3 D9 n$ ?4 ^# [5 WNormal ranges, 正常范围
9 u# ? T- u. dNormal value, 正常值
7 T) P8 m9 D+ R, ]Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
+ C% x; R+ P% Y3 c3 |Null hypothesis, 无效假设
. ?1 ^4 t" v: y! V& \Numerical variable, 数值变量
* @/ {: T+ h$ e5 b1 LObjective function, 目标函数
5 v, b' W! n- |8 r* Y% ~* gObservation unit, 观察单位
- ^) w+ h8 L& h4 r HObserved value, 观察值2 k! Z' N. z2 n# z z: W
One sided test, 单侧检验
3 J( V3 ^& N2 _, p% k# N+ kOne-way analysis of variance, 单因素方差分析6 t* M5 [4 E3 _# p
Oneway ANOVA , 单因素方差分析6 d. v" [( a; m, J* l) X; T" J
Open sequential trial, 开放型序贯设计
) V# y$ K" Z* `! r2 X* U8 ^Optrim, 优切尾
9 e" {8 k: b: X" A6 O; eOptrim efficiency, 优切尾效率; V) B* Y! L" J6 c) e! N
Order statistics, 顺序统计量. i [& N# h( z8 U
Ordered categories, 有序分类
5 L5 q4 a! T- L5 c( K0 I6 AOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
; H3 ~2 x, J0 _# yOrdinal variable, 有序变量- j) P0 \3 G9 r& {
Orthogonal basis, 正交基
9 t N7 j% Y0 e% @# ?+ n: J2 {Orthogonal design, 正交试验设计' Z0 m1 x8 x6 d1 q |# y# A. u: N
Orthogonality conditions, 正交条件
+ Q4 T' M- A. o3 I& j1 nORTHOPLAN, 正交设计
, g3 A M+ q8 i8 u( W- vOutlier cutoffs, 离群值截断点0 l+ _! c. T" D
Outliers, 极端值: ~3 q B. y7 r# X! m' c+ W
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
1 ~ b: ~. H$ A0 X3 HOvershoot, 迭代过度
W0 z, c' v3 F. ^6 X! g R! \Paired design, 配对设计
1 d8 Q% u# Q& P( d, F0 ?Paired sample, 配对样本
( }" J C/ y% c' e/ l3 qPairwise slopes, 成对斜率
: V: B/ ?# Z8 H1 P4 VParabola, 抛物线 K* L b7 U5 ?. D0 y. P7 v1 u
Parallel tests, 平行试验
9 p& o' f7 A% X5 x3 G# s( V1 I9 _Parameter, 参数0 \% D5 e( t9 t" O
Parametric statistics, 参数统计
6 i( i/ R9 U/ Y) @. S% FParametric test, 参数检验
* s+ x7 |7 u* Y9 ]/ DPartial correlation, 偏相关& C9 Z; V' K4 i. V+ l
Partial regression, 偏回归+ Z+ Y1 R# i8 e7 A/ x8 f' {+ X
Partial sorting, 偏排序6 U# j+ ?6 a5 K6 B0 H
Partials residuals, 偏残差: u) s% b( r& j) I9 P( [$ b8 [* ~
Pattern, 模式
& k9 U# n& q' o* x4 KPearson curves, 皮尔逊曲线
. O1 p$ I5 H5 `, t5 h }- D' a- E4 wPeeling, 退层
6 i: v8 s; m5 C) r4 i2 k1 _Percent bar graph, 百分条形图7 ~9 [/ y( I+ w( k9 ?1 N
Percentage, 百分比- Z7 w: @+ O! R, ~6 d/ r [
Percentile, 百分位数! ~- m" t3 m- _6 `
Percentile curves, 百分位曲线' i" F" }: e* S7 V
Periodicity, 周期性
1 r( O0 ]3 R, N0 rPermutation, 排列9 q+ F3 m0 b. @$ q+ d9 M
P-estimator, P估计量1 u3 y2 X/ U+ g% r2 }% @& k
Pie graph, 饼图
* s5 \/ G1 _ fPitman estimator, 皮特曼估计量
. t" P& q4 o: E3 P2 L2 aPivot, 枢轴量) c8 t0 \! h/ o' F! f! y! V
Planar, 平坦4 J: b% N! @2 W4 U
Planar assumption, 平面的假设
/ }$ `5 P0 }) _7 U6 E) U9 pPLANCARDS, 生成试验的计划卡! R9 \" n S( q6 y0 o' s0 \& u
Point estimation, 点估计/ d) V1 `5 t; N3 D
Poisson distribution, 泊松分布3 B, F, i9 Y5 q* `
Polishing, 平滑: ?) n% H2 i3 D# ?4 M' ~
Polled standard deviation, 合并标准差
% N: Q" z" ^9 v" y% {0 I4 zPolled variance, 合并方差
- ?- S$ G! }) R" O( f6 M2 ?6 pPolygon, 多边图
8 m) x% K! |" x" H9 |5 ZPolynomial, 多项式 h/ f6 _4 u2 a* v
Polynomial curve, 多项式曲线" q1 H% n1 w. s$ O {
Population, 总体
2 A; Z% a( H) V+ ]: H* ?Population attributable risk, 人群归因危险度; A3 G3 n8 S2 \$ k
Positive correlation, 正相关' y2 J6 @' N- t7 ?
Positively skewed, 正偏
! L4 j: {! ], U$ E+ J/ MPosterior distribution, 后验分布( u6 d. V0 e+ W
Power of a test, 检验效能" @2 V, |' y: r1 b8 {% \
Precision, 精密度+ M" |& |- g* ]7 K( y* j
Predicted value, 预测值& @ e' C. R. i8 M8 ]
Preliminary analysis, 预备性分析% r7 s* G( I( y
Principal component analysis, 主成分分析+ j6 M4 r" ?& @# ^* a
Prior distribution, 先验分布
: R0 |1 N- _% @Prior probability, 先验概率3 Q8 w. a' j/ j+ d/ X0 K
Probabilistic model, 概率模型1 T1 D, x8 h) z8 Q3 B# l
probability, 概率
' [5 s! Z+ A* t6 N0 W p5 VProbability density, 概率密度
0 \) L- R# D9 u. ]( V/ D4 i* u7 a8 YProduct moment, 乘积矩/协方差
8 W* V4 X0 ]8 Q6 M; X$ ^Profile trace, 截面迹图6 E% A$ J5 S) z& i6 {% o: I% h
Proportion, 比/构成比
' h" F& D9 v0 _# |8 C# |6 E% ~& V9 zProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样, Y" X5 D1 O F3 G3 H+ t9 w
Proportionate, 成比例
" @# o7 a6 r* Y/ A) NProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
( n, l2 h& T4 tProspective study, 前瞻性调查" d/ R2 A5 r4 U& B! I5 M4 X
Proximities, 亲近性
+ P0 G4 S% y% D p1 F0 p: ^Pseudo F test, 近似F检验
4 {% ?" J+ F* Y) j7 n5 e$ l# x# aPseudo model, 近似模型- C, w) T" b" {# @
Pseudosigma, 伪标准差
( g6 i3 K t" e- y; gPurposive sampling, 有目的抽样
2 B7 K& ~; f2 I# s' I: uQR decomposition, QR分解" u9 p6 ~7 s) B2 H' u/ K
Quadratic approximation, 二次近似# T5 }) d/ g% k
Qualitative classification, 属性分类
7 f' V+ ~+ R; e4 o$ e% L$ fQualitative method, 定性方法
, p$ S; w% E' P% V) O5 y7 F' d) {1 JQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图: Z' R+ t6 z" h/ q6 \
Quantitative analysis, 定量分析
- o9 } Q% I7 Y5 RQuartile, 四分位数
5 q/ w7 c; e/ Q2 e5 C& L- zQuick Cluster, 快速聚类 B, G& I& _6 z8 i% H( Q! z
Radix sort, 基数排序; R. P" z4 ^* x8 f6 D& T4 }
Random allocation, 随机化分组
( i; m/ h6 a4 j0 pRandom blocks design, 随机区组设计
5 T5 V3 d$ i) QRandom event, 随机事件: D/ G3 Y6 c- Y7 M
Randomization, 随机化/ G0 u' R% S1 m9 |8 A0 U0 [& C& {3 P
Range, 极差/全距 g6 G6 V6 @! I5 w
Rank correlation, 等级相关7 y' w7 N: f8 u0 ^ y& X
Rank sum test, 秩和检验
9 v: @ L7 \" _" T' l1 eRank test, 秩检验, M( P6 l7 Q/ r4 r$ K; i
Ranked data, 等级资料9 r- O1 C5 g/ p( z) m% {3 v
Rate, 比率# e/ t4 h p8 c; p. p& M; Q
Ratio, 比例
) M# r6 U" m4 ?- m SRaw data, 原始资料" |" [+ o2 [8 `3 |3 \1 V* V
Raw residual, 原始残差
6 Z) D' H5 }' I' VRayleigh's test, 雷氏检验: c* F# [! n! B1 h8 n& j
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 6 ~$ w( b9 P$ V" J
Reciprocal, 倒数/ z; r, q( q( V4 L V, O; x* |9 V
Reciprocal transformation, 倒数变换7 X [4 i9 c; p/ L5 J+ C
Recording, 记录
1 ~0 x! P! i. V: T# v5 v" FRedescending estimators, 回降估计量- Y7 {. s' |4 K( z" o
Reducing dimensions, 降维9 Y/ ?' G6 M, E8 a* _
Re-expression, 重新表达& S1 ]1 M' o1 n A5 H
Reference set, 标准组$ R, q/ ^5 A8 W; r7 x1 ]. N3 o
Region of acceptance, 接受域, _2 Z" @9 s7 N7 S6 c3 [
Regression coefficient, 回归系数
" C( |$ \% h+ G1 Z- e. Q) ^( v0 DRegression sum of square, 回归平方和. X$ }( W4 ] c1 C8 n+ K3 h' i4 J4 T
Rejection point, 拒绝点5 }( F5 d+ G+ p; o
Relative dispersion, 相对离散度3 L* N# D3 A- H. o: ]5 Q1 @) J+ l5 q
Relative number, 相对数
# h' t' T' i% jReliability, 可靠性' `) H3 h; D* h$ T3 C
Reparametrization, 重新设置参数
) ~: A# c! ?( U3 |& y8 t! sReplication, 重复1 O5 T1 ?) ^/ ^ k6 _
Report Summaries, 报告摘要
8 Q8 B, L) H6 u B* \Residual sum of square, 剩余平方和
, V7 q( V/ y$ w8 vResistance, 耐抗性
* e2 y* {- G+ ?% hResistant line, 耐抗线 p, E, O* @* n2 t' S/ V$ h
Resistant technique, 耐抗技术
- s3 L9 U8 d4 G- O; x7 R6 IR-estimator of location, 位置R估计量- Y0 f* ?; i4 D# x
R-estimator of scale, 尺度R估计量
8 D, o8 h. x5 {9 W- {Retrospective study, 回顾性调查
* [ G6 \, _ \; P9 D! Y* _( XRidge trace, 岭迹
5 Z4 z( }3 H' O7 B7 wRidit analysis, Ridit分析5 e, k/ y' N- c# X9 S% P
Rotation, 旋转* N0 Q$ Y9 p$ L# R6 M) `9 C/ Z
Rounding, 舍入
2 ] M K! q7 O" U$ Z8 TRow, 行
: d' F7 c9 }; c. n& ?# s( k( uRow effects, 行效应
) _: c. X* G! X3 q! @Row factor, 行因素& D, ?7 r8 g7 {1 |
RXC table, RXC表: S" i( f) w2 E) T
Sample, 样本* c" n+ k! J0 J0 @1 g& `# D
Sample regression coefficient, 样本回归系数
% U9 ?# W" D; G3 q- d- HSample size, 样本量
4 C) e" w# T! R4 {; m/ Y- v( b+ \Sample standard deviation, 样本标准差
* S8 r, M6 w8 m' Q: M1 DSampling error, 抽样误差
. z% K2 v$ E3 i$ I$ U K; NSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
5 [2 n" c9 d* ]4 c8 m" kScale, 尺度/量表
3 v9 _: M# Q7 u/ L+ n7 BScatter diagram, 散点图* S" L* ]5 J5 J* I
Schematic plot, 示意图/简图
$ J+ A3 ^9 H6 EScore test, 计分检验* S/ |: |( d6 @# U, H9 C6 s
Screening, 筛检
! l9 @* I; w" b4 C; w ~6 i% r1 TSEASON, 季节分析 1 ]$ L+ l; z/ Z- ^7 J! [8 z
Second derivative, 二阶导数6 ^* K3 P. I# }& @; O8 V
Second principal component, 第二主成分1 Z, P4 C" e$ ?5 }
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
5 r2 K! |0 M' _/ z' R& ?0 q) VSemi-logarithmic graph, 半对数图1 _& W) j5 M( t6 `5 I; g" l
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
! h# v. { R; I0 b1 A/ ESensitivity curve, 敏感度曲线- P6 |1 S; e( g6 g
Sequential analysis, 贯序分析
! s+ \7 A$ k" P) n1 k4 mSequential data set, 顺序数据集
6 f/ D: D e/ v% ~; o# lSequential design, 贯序设计( Q7 d8 n7 l+ z; N0 i
Sequential method, 贯序法, s" n; w% L# l1 V
Sequential test, 贯序检验法$ j# k) R# o ?) y9 M9 s
Serial tests, 系列试验
! h3 {% _: [1 M }7 Y, BShort-cut method, 简捷法
( F" y3 V8 w& `+ ]8 ?Sigmoid curve, S形曲线9 _/ l/ o, }$ B( m/ P2 t
Sign function, 正负号函数5 F* W6 f# w3 `+ B& [
Sign test, 符号检验) e$ Y+ P0 n" U b& \2 H1 q
Signed rank, 符号秩' d7 K/ N& O# z
Significance test, 显著性检验
# c7 i" P( I( ?, e& _' ASignificant figure, 有效数字6 W( r/ j9 b3 g1 f
Simple cluster sampling, 简单整群抽样5 ^/ P( T) r `+ \; q
Simple correlation, 简单相关9 r7 Z5 H: |& S
Simple random sampling, 简单随机抽样
; ^* A7 _4 n+ ? P2 ESimple regression, 简单回归6 H6 R. B5 O1 t9 E4 E' ?, G
simple table, 简单表8 E9 G2 @* ^6 |7 A& o, K
Sine estimator, 正弦估计量
3 X) f0 ~- d/ F" _; y/ vSingle-valued estimate, 单值估计9 o- H0 {/ a, e) Y) ]4 \
Singular matrix, 奇异矩阵
5 g3 b; O; q2 D) XSkewed distribution, 偏斜分布
0 r$ _/ J0 }" jSkewness, 偏度
6 |& p( O7 t) r* Q2 c" ]5 R9 mSlash distribution, 斜线分布
. A7 a2 S& s6 o" r8 I BSlope, 斜率
5 f: }6 N; M, A! i4 _- RSmirnov test, 斯米尔诺夫检验: P/ j! Q& f; E) S
Source of variation, 变异来源1 K7 o) p! N! K
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
2 P% K& ~1 {8 B: xSpecific factor, 特殊因子3 A% G4 @ Z2 ^1 D. Y
Specific factor variance, 特殊因子方差
! }! s' P8 D* ^ ]Spectra , 频谱4 E1 x' ]( U s6 e
Spherical distribution, 球型正态分布
' L& _, z+ X! y: n( h" W; USpread, 展布
) @$ B+ E4 _7 R5 U+ [! ^. cSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包5 d& u& a8 @: X- o9 j
Spurious correlation, 假性相关# m( N& h' b' p/ X% w3 a/ M
Square root transformation, 平方根变换6 V# S" d; m6 t6 D
Stabilizing variance, 稳定方差+ r, s4 e- d1 [& L- I* v
Standard deviation, 标准差
/ {, e! z- B3 q% ~+ z- aStandard error, 标准误6 u/ b+ E. | S: P3 c
Standard error of difference, 差别的标准误5 R7 V) o2 u6 u* s5 b
Standard error of estimate, 标准估计误差( D7 G8 K5 d8 V) C; }3 j. Q
Standard error of rate, 率的标准误! ~; \9 P9 r; C* I9 e1 F5 _( J
Standard normal distribution, 标准正态分布
* B# {% ?& q; U' V6 i BStandardization, 标准化
# h& A$ Z4 c% ^, c) _Starting value, 起始值
+ I/ \3 a+ q) s' w' c5 p Y/ `9 Z1 ?Statistic, 统计量! @* Z7 A: w k/ \2 V3 s
Statistical control, 统计控制
% p) t) r. ?+ O. AStatistical graph, 统计图
. W+ {5 J/ }/ c6 d; mStatistical inference, 统计推断3 }2 c2 L+ e+ p- |: n3 z T4 o2 ^
Statistical table, 统计表+ F, E+ K7 L1 m; U: [+ a
Steepest descent, 最速下降法2 R$ z" U2 U7 f. n$ ^2 J# R( h
Stem and leaf display, 茎叶图! |, O- b& l0 i/ O1 ^% x; c
Step factor, 步长因子
: N' S2 s( e- W2 v! O; Z, G7 jStepwise regression, 逐步回归 i6 L$ c* Y b) x) j& [* j( ]
Storage, 存
8 }* F# h! E% Q A5 ~; WStrata, 层（复数）# p) X ?* i' r) m
Stratified sampling, 分层抽样1 ]9 Q1 C# ~3 B0 K7 m
Stratified sampling, 分层抽样, p* N- J$ [6 [" ]& z: m5 u {# `
Strength, 强度& r: `9 i! R3 p
Stringency, 严密性
: T6 q8 J% M' F; ^% c$ j3 {Structural relationship, 结构关系: X! [; d: a: k7 G6 q3 v* a
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
/ N" b9 x3 i7 {Sub-class numbers, 次级组含量
) h9 r- W5 M' J& M* `3 ASubdividing, 分割' I3 O6 R) b/ D4 l$ h
Sufficient statistic, 充分统计量) n S2 M* z5 ]! J
Sum of products, 积和
( M5 v- F0 s. _% O% m+ [Sum of squares, 离差平方和, {' g, K. S' ~- g
Sum of squares about regression, 回归平方和/ r+ |- x, d9 n7 X
Sum of squares between groups, 组间平方和
) Y5 K! l0 I- i% C0 [! P9 J" cSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
2 X( Z9 K; @; C1 NSure event, 必然事件& p) o2 Y$ A" j. l: E
Survey, 调查
0 E! T0 L* s' C7 V5 h. m% e$ V; \Survival, 生存分析
; u" J- t5 w# A& @( Z9 d5 VSurvival rate, 生存率
) j8 U7 j5 ]* D2 PSuspended root gram, 悬吊根图
0 _7 X% o8 y9 X- K: Z' l/ JSymmetry, 对称+ Q. O4 B& Q) C# H2 d
Systematic error, 系统误差# O; `1 p* k: W6 m- i
Systematic sampling, 系统抽样
! `" F8 y8 F3 V8 C* [7 d8 c5 f* GTags, 标签
8 A3 T- W0 s5 A7 D$ W; kTail area, 尾部面积
4 }- m% Y7 z( Q: XTail length, 尾长
3 s" F% g$ b: y+ {9 ?Tail weight, 尾重) Y% ` v: m; o7 L
Tangent line, 切线
/ {* n2 s7 ]# T/ L- X& [Target distribution, 目标分布
/ G9 _* R% q3 ^, R0 ~4 qTaylor series, 泰勒级数# v9 c, ~1 Z- O. S- |
Tendency of dispersion, 离散趋势( D! [- U- u4 x& Y
Testing of hypotheses, 假设检验
& Z! j) r2 ?) r. T% l% b6 H3 |+ ITheoretical frequency, 理论频数8 X" e! c- F8 D" i: H1 B- R: u4 }
Time series, 时间序列
5 U- \8 q) f! D: H: H/ ^2 TTolerance interval, 容忍区间4 n/ O* ]6 G# o7 M
Tolerance lower limit, 容忍下限
( O% D& i1 t" {8 A1 R6 jTolerance upper limit, 容忍上限
. }% I9 x# l, oTorsion, 扰率* j7 n; H; i3 E I# u
Total sum of square, 总平方和
, \' f3 w- H G- K# pTotal variation, 总变异
& w, c$ N0 v! I' BTransformation, 转换
5 Z8 b& t: R% w& s3 jTreatment, 处理, Z( \, p" {. {" \# |1 w
Trend, 趋势
- p" o$ F" k/ U% sTrend of percentage, 百分比趋势% x7 z0 v T q% d. ?
Trial, 试验. n1 g N8 N& F0 l) j" L2 m
Trial and error method, 试错法, w' ~' Z* l% l; Z0 q. ^. \
Tuning constant, 细调常数
. q( E8 ]" @$ g( ?6 }" ^Two sided test, 双向检验( Z& V+ W; E0 l
Two-stage least squares, 二阶最小平方
6 u- o5 Y( {+ r& H3 _9 g6 b! a1 ]9 }Two-stage sampling, 二阶段抽样
% \+ F/ j. ]+ ]2 v$ h0 q2 uTwo-tailed test, 双侧检验+ u j' Y* h# B. c7 U9 v% x, m
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
" k: x# J! d% ^1 C+ m8 FTwo-way table, 双向表
* A( \2 I2 C O8 Y" E- j% _Type I error, 一类错误/α错误6 p5 c5 _( D3 P( n" W i
Type II error, 二类错误/β错误
" e: _* m7 L/ ~" @UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
1 t1 d" u" ]* X8 Q/ bUnbiased estimate, 无偏估计' {$ l0 U2 @. W0 w' w) q
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
" a& K" U& D5 w& m7 P u7 nUnequal subclass number, 不等次级组含量- C3 }" s8 N/ ^. E* ?# K
Ungrouped data, 不分组资料
/ o0 h9 v# {6 W8 E' n1 ~. DUniform coordinate, 均匀坐标! ?; |( ~! j+ P5 Y$ N
Uniform distribution, 均匀分布
2 D2 M% d6 {" u) m6 K+ f" }# l. hUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计$ O/ I( \6 I/ g5 i: N0 X5 q
Unit, 单元4 y0 a" {9 x4 P8 t ]4 V4 G
Unordered categories, 无序分类
( d8 t z, W4 X' v4 `* L- ~' @Upper limit, 上限
* q2 t6 M; n# x, p& @ ?Upward rank, 升秩
: h" q# a- b) o( }9 iVague concept, 模糊概念
; r; E* c0 v) v# q2 pValidity, 有效性
& p, w) ^3 o3 l" j5 e+ n# Q- R) qVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计2 P9 A ?8 Q7 Z$ b* k
Variability, 变异性
* R7 {5 [4 X2 [4 z0 \: i6 TVariable, 变量
! ^5 Q: {' B( O4 V5 @$ A7 [Variance, 方差
0 ]% m4 n. K( m O; ]# ~Variation, 变异2 \6 t o+ V/ q/ w( @/ R5 }
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
+ U q$ Q" \" I0 _Volume of distribution, 容积/ L5 p; k) T6 O8 t4 N3 I/ i) J
W test, W检验 ~# I+ k: B0 f6 M% Z+ s
Weibull distribution, 威布尔分布
* |2 S' `1 J9 K2 q) C( U) JWeight, 权数
( [/ h9 v5 E, E' E& I) hWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
* U2 A+ p( o# v1 s" o8 c1 h0 w( [Weighted linear regression method, 加权直线回归
, B* K" N( X, B" V6 X+ x5 y4 ?9 vWeighted mean, 加权平均数3 ]4 K o/ S1 \- e
Weighted mean square, 加权平均方差$ M/ @0 }' S' i2 L8 P6 V
Weighted sum of square, 加权平方和8 B, X; u. o2 l- B- ~* x6 h6 W
Weighting coefficient, 权重系数
4 y$ e7 v* U( U. J: nWeighting method, 加权法
. ^1 _1 c e" t* d4 gW-estimation, W估计量; Z9 v: q* p' t& Y; }6 u. V
W-estimation of location, 位置W估计量( h/ u4 Y+ \/ o R2 q2 \. L
Width, 宽度5 k3 g: L5 P* f2 P I
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验 Y' K3 O1 W! C* d+ S8 L, K, o) W* ]
Wild point, 野点/狂点; d7 @/ m p* R
Wild value, 野值/狂值; ] _% u/ f: D) A" D
Winsorized mean, 缩尾均值: x% K* e9 A9 d( r6 ~! f
Withdraw, 失访 " J# m4 f9 ~5 |2 s2 q
Youden's index, 尤登指数% h$ h( Q' k7 F7 \
Z test, Z检验/ K* o( U: x$ D3 m5 T; H8 J
Zero correlation, 零相关
2 O) _2 H/ R7 E" v1 p% J6 A1 KZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
