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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
( P* K4 T( R0 x. u+ cAbsolute number, 绝对数
+ Y5 q4 D, C6 }% KAbsolute residuals, 绝对残差5 s& l& }5 V. W. d& x
Acceleration array, 加速度立体阵
7 z* s& W! S2 G/ v; u2 Y# N# R  gAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度& ^* n( `7 p& z+ |; w
Acceleration normal, 法向加速度6 r  x& X$ y/ V! o1 ]1 x1 M+ r6 ~
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数" m* d$ j. K+ G; d6 J, V
Acceleration tangential, 切向加速度& g1 ]) L7 q) T* S. Y- e9 ~/ t
Acceleration vector, 加速度向量
8 P9 A; d* X1 p! Y( p5 P4 YAcceptable hypothesis, 可接受假设5 \" |0 L1 E0 q0 J, n5 Q
Accumulation, 累积5 ^' @, Y0 L; A, c; X5 [  {; g
Accuracy, 准确度
4 s! X# Z% E# [/ x+ gActual frequency, 实际频数
: u& `, h! j8 C) MAdaptive estimator, 自适应估计量! }% o/ q; I' K8 o6 P7 p0 Z+ O
Addition, 相加
7 a9 q; `8 I; @6 k8 k$ X: q( D3 FAddition theorem, 加法定理  H9 J# {8 H! X8 J& r0 H! x# r' `
Additivity, 可加性6 u& f7 P! ^- h
Adjusted rate, 调整率  ]9 h# Z/ Z9 Z; i( @. v
Adjusted value, 校正值; R+ @. Z; k: z
Admissible error, 容许误差
$ [$ _; ^1 w. y& U8 X5 |3 fAggregation, 聚集性' r% W8 [! t& o" ]* m  w- T; m
Alternative hypothesis, 备择假设
. `: I1 R$ \8 Z- s  x0 k" D  _2 FAmong groups, 组间# \" x% w. C# ~) C: S
Amounts, 总量1 |5 N: a5 z$ _( f6 e* x# \) _! G
Analysis of correlation, 相关分析* u- I* `' ^/ |& B- p, s
Analysis of covariance, 协方差分析
9 c( }8 K4 f9 z4 [3 e# aAnalysis of regression, 回归分析: }/ H% X/ h0 o1 O1 ]: X
Analysis of time series, 时间序列分析
; q% G- Q( u$ _. h  q8 i8 eAnalysis of variance, 方差分析
- \+ \- J1 s/ C* vAngular transformation, 角转换
# a% s4 A2 ]  L4 vANOVA (analysis of variance), 方差分析
' ~( H+ N5 d$ _3 e$ DANOVA Models, 方差分析模型
7 {$ M# h, L: e2 S6 IArcing, 弧/弧旋6 N% T$ V) P3 y! j! s
Arcsine transformation, 反正弦变换2 z$ P# X7 u+ c7 E
Area under the curve, 曲线面积
8 f: h8 I" m! {9 aAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
1 C+ T4 @$ l1 E% ?( e9 F* jARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
; R* n' I: x4 c3 `Arithmetic grid paper, 算术格纸
8 `5 q" {% J6 f2 J1 oArithmetic mean, 算术平均数
$ z! ]9 h% ^$ pArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
6 o+ i" M# g- Q- d/ g- ~Assessing fit, 拟合的评估
& V7 J. J/ P% x9 Y/ oAssociative laws, 结合律5 G, i7 v9 u& k
Asymmetric distribution, 非对称分布# y$ Y, Y8 z% X( Y, E
Asymptotic bias, 渐近偏倚; w/ j8 H& Z5 ]' P2 s- q8 b
Asymptotic efficiency, 渐近效率6 r* D, C6 s! h2 H% G6 S  _; w
Asymptotic variance, 渐近方差
/ U8 I& |( K& ^Attributable risk, 归因危险度5 q% R# @% M. M2 h5 `) [9 _
Attribute data, 属性资料
* L2 Y% X3 M7 [  Q  jAttribution, 属性
+ T: Q0 T; t* H& T: g1 {Autocorrelation, 自相关" w6 q7 Z. W; T3 j( L
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关3 F. `0 g4 ~2 H9 G
Average, 平均数
; K, u9 ]" r) ^1 h# z/ i* u' _6 [9 YAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
" O% V9 w# z& ]; s% F$ _+ @Average growth rate, 平均增长率& Z8 k: j( ]0 ~5 ?- n5 S
Bar chart, 条形图
- m. e3 R! F# \# r7 `* `Bar graph, 条形图' E* z0 x. q! p! g$ V8 @  X
Base period, 基期  [' h0 l+ F! @3 S
Bayes' theorem , Bayes定理9 G! X( t9 [6 Q: }0 Z
Bell-shaped curve, 钟形曲线
. z4 i2 E+ f( S) Z+ wBernoulli distribution, 伯努力分布  L! }7 Y3 E) D# h# {$ K8 v
Best-trim estimator, 最好切尾估计量$ r( h) y! g. r6 @/ h) r
Bias, 偏性9 A* [6 S/ e( W9 \3 }( {
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
) ?% b& I/ w4 y7 J) XBinomial distribution, 二项分布
+ ]0 _4 P% A) U" u9 eBisquare, 双平方
" |- C0 }: ~1 E% x" v/ {Bivariate Correlate, 二变量相关
6 X4 R0 d' |* D$ l7 ?& {! N2 w( FBivariate normal distribution, 双变量正态分布. p& ~' y; q* v# T& c  r; P: w$ Y# S
Bivariate normal population, 双变量正态总体2 A4 K+ r6 R. `) c  T9 j
Biweight interval, 双权区间0 W8 y0 r& D7 z9 I" s  R
Biweight M-estimator, 双权M估计量
1 N  s& q5 N' [# T- {# H0 OBlock, 区组/配伍组4 V: `5 S/ H$ S" d1 R3 X* [" p) q4 i! ^
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
! }! G! j" t( W8 @" V& y. PBoxplots, 箱线图/箱尾图' f( K+ e# ]8 l: E
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点! O  |3 [" c7 K7 ]
Canonical correlation, 典型相关
. V& Y# X6 P+ ?! h. pCaption, 纵标目% c! P) g, q! n6 h& r
Case-control study, 病例对照研究
  Y; u* j% i; A% @+ R, O) O( @% OCategorical variable, 分类变量7 ~% B  ?1 V; q1 Y& |: E1 n9 S
Catenary, 悬链线
4 J+ O2 o$ x0 h$ M- P$ ACauchy distribution, 柯西分布
* H4 w2 T$ M) b8 U2 FCause-and-effect relationship, 因果关系
9 r3 E6 c- S4 k1 C4 I! o! KCell, 单元+ V6 j0 U: h, ~  ~. n; k3 }: V
Censoring, 终检
6 I$ \) e8 f2 v6 r/ W$ C9 Q2 WCenter of symmetry, 对称中心& b. j. O: J& j2 v, D, L* @6 l
Centering and scaling, 中心化和定标
% n! P" C* v( d* D+ hCentral tendency, 集中趋势  K9 M0 D- t1 ?) a  d0 {& q  P
Central value, 中心值* K6 V% h5 N* g1 R8 Q
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测* Q0 Y: t* \  Q9 k4 ^
Chance, 机遇" ]) E3 `& @# F
Chance error, 随机误差8 w/ r  V+ j* B9 R5 g7 W! j
Chance variable, 随机变量
" G. U% @+ S7 I+ d; F5 kCharacteristic equation, 特征方程+ u# H' s4 N& `( A* a
Characteristic root, 特征根% w' i" c  M3 t
Characteristic vector, 特征向量7 w( e* e' l" F( ^$ O/ A" }) d
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则, ^5 d  l9 q' O, `
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图+ i3 M$ e. W& e
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
+ Z8 V" ]) U9 k+ X; r8 v: LCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
( r! f9 G3 K5 y7 K/ G0 FCircle chart, 圆图 6 R3 I4 |6 j0 G3 F
Class interval, 组距
6 [1 a# y/ @. p% G  H7 @Class mid-value, 组中值
1 o; z8 N8 ~" B- g/ v1 v$ pClass upper limit, 组上限
# z, }, L$ W! Y5 lClassified variable, 分类变量
; Y0 ?; x1 p& ^" XCluster analysis, 聚类分析
4 ~6 |) O" q9 f! K. f7 E3 ^Cluster sampling, 整群抽样
5 {) v3 J8 b$ z) C, LCode, 代码5 P5 P$ z2 b5 [
Coded data, 编码数据
" i8 U7 N6 Z- I( {Coding, 编码
3 m$ g5 C  ~. `( a  m  ~0 Y$ P% ICoefficient of contingency, 列联系数  k% A! x5 y; o2 N
Coefficient of determination, 决定系数# L: M) ~  P3 W" U* Q
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数% Z, N: z9 T4 G6 K1 t
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
/ q, z1 f0 |7 B( q0 B! ECoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
" p( }" D/ Z% P  Y, o8 XCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
. v9 t. G4 [8 ECoefficient of regression, 回归系数, `. E5 n# o# m+ E& {" `
Coefficient of skewness, 偏度系数9 p# i0 M6 E$ O, z# D1 i  y
Coefficient of variation, 变异系数8 `6 B4 G# R; Q
Cohort study, 队列研究
. [- R7 z0 t  E+ C2 Z- R+ V7 yColumn, 列
1 s9 }2 O4 E' s* o# B" @Column effect, 列效应+ p2 s- P" ~, I4 c& L$ I  a
Column factor, 列因素
3 k8 d8 K- t+ uCombination pool, 合并) A+ I7 X% n' X) a3 `$ P, q1 ?* Z) V
Combinative table, 组合表6 K( H) H  m5 p
Common factor, 共性因子
9 l" n; Y* g( \7 ?Common regression coefficient, 公共回归系数
( v5 Z! F& J# {: RCommon value, 共同值' W2 P4 u" J5 N% l2 ^8 y
Common variance, 公共方差" O! w0 Z, P  [- Y( G4 l3 n8 h
Common variation, 公共变异' q" k) }+ t2 c# G
Communality variance, 共性方差$ M+ M1 B  w5 I8 n0 ~0 m
Comparability, 可比性! y* q+ s7 @% Q+ L! N- b, W* U$ E
Comparison of bathes, 批比较
! e3 D: V: N1 u: c" EComparison value, 比较值" ^* `3 m8 f; r& a4 D# x8 b
Compartment model, 分部模型, o1 Z5 x& k2 Y: A& z9 @8 i
Compassion, 伸缩
; {" y6 f7 Q8 p$ hComplement of an event, 补事件
9 V+ j: n9 v  T% q2 V- BComplete association, 完全正相关
7 C2 {3 v+ q5 ~6 |Complete dissociation, 完全不相关
+ W# A6 ]9 w, P! ~1 v: vComplete statistics, 完备统计量
# r+ x- \  |* ^& {  VCompletely randomized design, 完全随机化设计
  m& j2 D' w0 F; e9 PComposite event, 联合事件* @( y. q/ s& H, b
Composite events, 复合事件' e$ U" X8 d: [
Concavity, 凹性
8 W1 ?4 g: N6 j5 d$ H; T! hConditional expectation, 条件期望8 n; }. O/ |" O' ]6 j/ K
Conditional likelihood, 条件似然+ Z$ }9 S7 `% V0 I
Conditional probability, 条件概率  e7 \2 W! W% K# @% L+ \
Conditionally linear, 依条件线性" E  B( q+ [8 o! ~  `
Confidence interval, 置信区间
% r1 H6 X1 x# ?Confidence limit, 置信限" o% F+ @# O* N- r2 P- g
Confidence lower limit, 置信下限
: q; R1 a; T9 b6 RConfidence upper limit, 置信上限( |9 `" K% p  u, O# c6 S
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析, M1 r% L- D, g! n) G
Confirmatory research, 证实性实验研究) q$ i! P# X: T/ {% I# y
Confounding factor, 混杂因素
: B1 L2 ?; H" _* v/ aConjoint, 联合分析
4 j( B$ H5 S+ q+ ]/ |& \+ eConsistency, 相合性
1 P  H5 G1 I; q8 g0 d% ]( ]Consistency check, 一致性检验
! k& |8 z6 V8 J/ e+ dConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
3 B, I, c/ i5 G# S$ cConsistent estimate, 相合估计5 M/ [& w9 |2 `  U) q. D7 e
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归: |! w. ^# h- J( v6 x5 H  T# T
Constraint, 约束$ R3 w1 K1 Y0 v/ v) m6 R
Contaminated distribution, 污染分布
9 I. B% u2 V9 R! VContaminated Gausssian, 污染高斯分布. e! x4 H6 k) [# Z% t# L
Contaminated normal distribution, 污染正态分布+ Z1 O5 Z5 G2 ^4 D" w0 N* u2 M' v
Contamination, 污染: k2 X" `" ]. K: ^, {5 f- d5 X: `/ X
Contamination model, 污染模型3 c- V' t- C. V8 }
Contingency table, 列联表
7 }. ?, @$ e, T8 T  ?; Q5 q9 e, ^Contour, 边界线/ r+ v- F! J, [- l- Z: n5 V" h
Contribution rate, 贡献率* C1 M) E& ~2 s; i. e
Control, 对照# u8 b) l% t8 x/ x
Controlled experiments, 对照实验$ R- f  `7 Q* y8 G! m7 F, t. {
Conventional depth, 常规深度
- y, G/ t1 C* Z' T- I: DConvolution, 卷积0 M9 y5 j" q- `4 @
Corrected factor, 校正因子
& G9 L- e. O% \6 pCorrected mean, 校正均值3 w* ~& k" W& N( V5 I
Correction coefficient, 校正系数
  e3 U1 G) O  v- t% x7 A- dCorrectness, 正确性* `* D* C$ i9 @8 c: `& H
Correlation coefficient, 相关系数
. u, {8 Y" E/ g) d+ l$ WCorrelation index, 相关指数
& C; h4 r/ R! {3 E% ~Correspondence, 对应+ }" O, W3 _$ j% [& @
Counting, 计数. p9 _- d1 W8 ]
Counts, 计数/频数
% @, W$ C5 |0 ^Covariance, 协方差7 [, D$ \' h* c7 r$ h. J2 x
Covariant, 共变
+ |1 n& i/ f7 s! z9 XCox Regression, Cox回归  \/ ?" a) T' L0 E
Criteria for fitting, 拟合准则
5 p! H- S: y1 \Criteria of least squares, 最小二乘准则& x* _6 H. @/ k
Critical ratio, 临界比
' M* c" U7 O( a& X5 xCritical region, 拒绝域
# v9 P& z/ z( \- L6 N7 V& J: CCritical value, 临界值. {! c' O! }6 j/ H5 r
Cross-over design, 交叉设计
& F  x+ U3 K" c7 n- K  oCross-section analysis, 横断面分析
! k( E' d6 M- Z( B3 l( v5 mCross-section survey, 横断面调查- w" X7 N. [. K8 C  @4 g
Crosstabs , 交叉表
" F& M8 K! Q+ M' c) RCross-tabulation table, 复合表
$ m) b/ E( R" z/ }, gCube root, 立方根' F5 a' a1 Y% d/ T0 W) d/ W6 N  z
Cumulative distribution function, 分布函数
# K! \: [  E0 uCumulative probability, 累计概率: L" y) j; T: f' W
Curvature, 曲率/弯曲8 h* H: U5 o; v# K+ C) a* f3 c
Curvature, 曲率
4 o6 D: M! K: J: v% W* SCurve fit , 曲线拟和 ) U4 D3 k; w& Y- l
Curve fitting, 曲线拟合
: H6 A  l& ^3 I* a, E+ h- }Curvilinear regression, 曲线回归7 e9 c; a+ F: T, [. F
Curvilinear relation, 曲线关系3 R4 C# `4 [* _& y
Cut-and-try method, 尝试法
8 w3 Y! Q, x! V- n9 B1 \$ X& Z9 ]Cycle, 周期& l5 ]* B: V9 O( I7 S
Cyclist, 周期性
. D9 z5 ]. R, v- E0 d, S. I+ bD test, D检验* l- f. Y5 [2 _+ V4 ]
Data acquisition, 资料收集7 I- j; ]0 O$ I4 v$ b+ f+ ?$ I' e
Data bank, 数据库8 X- T3 `  I- u! ]' H
Data capacity, 数据容量
/ @- Z4 e' j8 M+ I8 RData deficiencies, 数据缺乏
! x7 U+ b  q" f# U* z; jData handling, 数据处理
; Z% k( n' \8 UData manipulation, 数据处理
0 |$ q; f5 @% k6 a: j2 e1 m4 yData processing, 数据处理# w- K$ u# D4 B* {$ j  J
Data reduction, 数据缩减6 ^5 f+ |: `" t2 o
Data set, 数据集
3 r" N$ V& E0 m$ s, tData sources, 数据来源
9 e7 e8 N. Y* m# N- f# P2 y# a/ uData transformation, 数据变换
! c3 z% {' Q  m$ v% dData validity, 数据有效性
  Z+ `' O; F2 s- X) ~Data-in, 数据输入
) k( M4 l: J& D% z9 {2 h* QData-out, 数据输出
. [$ b; [7 P, b: q/ d/ A! TDead time, 停滞期
6 l7 {! b3 H, H+ z9 U% ~5 ~6 ?Degree of freedom, 自由度% u+ m% p( J1 J7 b4 d1 h
Degree of precision, 精密度5 o) N( D* V3 i- s( W: n+ a
Degree of reliability, 可靠性程度
" X0 z5 l# R% v. K% XDegression, 递减
% P$ Z6 |1 i8 Z& y" iDensity function, 密度函数
: q) `. J. T) T' UDensity of data points, 数据点的密度
+ H; O7 r& _+ Q1 |% {$ }Dependent variable, 应变量/依变量/因变量4 W6 L2 [& s" S* N
Dependent variable, 因变量. P7 b# \1 q1 Z
Depth, 深度
: F" j9 I5 G/ L5 b3 A3 TDerivative matrix, 导数矩阵
: E' @# C1 E& u7 r3 i  FDerivative-free methods, 无导数方法
9 e8 R% `# x* n7 F& s5 I. DDesign, 设计
0 \6 i' J2 |; xDeterminacy, 确定性* N3 q% l% i4 K- [8 q9 E
Determinant, 行列式
" C& {+ g4 l6 f. W" g% @2 JDeterminant, 决定因素' d  ^* x, V1 m0 i
Deviation, 离差/ k; J* K: P7 e& h9 l  b* O+ M
Deviation from average, 离均差
, s6 a- x0 Q4 h1 C8 s4 iDiagnostic plot, 诊断图  y/ f6 A! l) r9 a
Dichotomous variable, 二分变量
5 E9 C5 Q) c# N& w8 L: G3 ?& a. FDifferential equation, 微分方程6 M' m) K$ @8 q4 r' k) ~
Direct standardization, 直接标准化法
# ?0 Y! e: t, M# @- ?9 F7 fDiscrete variable, 离散型变量; \4 i$ \2 s9 K$ V
DISCRIMINANT, 判断 9 n' h6 z, M' k. |
Discriminant analysis, 判别分析
' c4 v/ j( J1 d0 c; @$ {# U3 K/ _Discriminant coefficient, 判别系数* w$ E% _/ n- L: ]
Discriminant function, 判别值$ E1 k% b* F; I; j' A; k( a7 ]
Dispersion, 散布/分散度
) v( v6 e( u) O9 p5 }* `- gDisproportional, 不成比例的
5 O) K! ~* m( |7 p- W. I: l+ x$ EDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量5 o$ O% Y  z* q3 ?% |4 q  ]
Distribution free, 分布无关性/免分布
+ t1 [$ ]7 x$ q0 z! TDistribution shape, 分布形状5 U8 U2 T5 ?) l. D2 J- ^, X
Distribution-free method, 任意分布法
, D: d% k: g3 m; u$ F4 x, j: S7 C, XDistributive laws, 分配律. b# z! O% d6 L6 P' p2 O
Disturbance, 随机扰动项) P* A0 k/ `5 e3 \9 S. _9 E" E5 A& X
Dose response curve, 剂量反应曲线
6 N0 A1 P& X: R+ iDouble blind method, 双盲法
4 q" Z& r$ `+ UDouble blind trial, 双盲试验
) k% i0 N! \2 K& n" g- P" QDouble exponential distribution, 双指数分布
2 a* W) u7 Y, aDouble logarithmic, 双对数
- [' X7 }2 Q1 }# a2 JDownward rank, 降秩8 v4 x% G4 e) M6 z+ O" e, q
Dual-space plot, 对偶空间图1 U* B9 S. A4 n; d( X/ z; R
DUD, 无导数方法
! |- z6 _1 W( f" s% Y: GDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
! d, A0 j7 [7 C- _& m3 _9 s7 b/ IEffect, 实验效应$ C  l/ Q" n& |' [7 H, Z
Eigenvalue, 特征值
- r: f3 _$ ~  b3 Q  p$ ~& gEigenvector, 特征向量
. f. r6 T7 d( U# e: z4 w9 s( kEllipse, 椭圆- u; u; b! _0 A4 b
Empirical distribution, 经验分布( z6 S1 M% s) |) k8 b% I
Empirical probability, 经验概率单位# h* F- L: U9 f) f
Enumeration data, 计数资料
3 }4 y6 l+ X5 R/ G' \( m% Z6 A2 KEqual sun-class number, 相等次级组含量$ c6 D/ T/ a) t4 w2 V6 ]  K
Equally likely, 等可能
. V* L8 a; ?  y& L7 y( o! cEquivariance, 同变性
5 G2 Q. x) W6 @/ q- M3 n( PError, 误差/错误2 Q. `+ x6 H5 ]" P& @( I- x, ]
Error of estimate, 估计误差. \" A% R+ k# d8 F" e, n! ^
Error type I, 第一类错误1 E) v3 S; T% K( G& m/ m7 P
Error type II, 第二类错误# R# H7 t2 ?4 q
Estimand, 被估量4 f) ?) f7 C1 g) _7 S
Estimated error mean squares, 估计误差均方2 m5 r, }6 ?9 P- q7 B. m+ M
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
/ a" c% r& d1 XEuclidean distance, 欧式距离3 w8 `; |4 P. U9 S* ^& A0 x
Event, 事件, K3 q7 s9 s" S
Event, 事件' L6 H3 z7 p6 Z/ t. V2 Q% }/ o
Exceptional data point, 异常数据点
% z: k0 e/ r- C: h6 o1 }Expectation plane, 期望平面- l* x# K/ J5 I5 b: {$ F. E, |
Expectation surface, 期望曲面
! t5 w; g: K+ B! RExpected values, 期望值
8 Z0 @* s- Q! l  CExperiment, 实验
) L( B9 \. _' YExperimental sampling, 试验抽样. u# {9 d! b' ^; }8 o6 z9 @6 H
Experimental unit, 试验单位7 W5 O8 d7 |5 I. e; `
Explanatory variable, 说明变量4 b" s2 }% d% R1 k7 z$ d4 X* ~) {
Exploratory data analysis, 探索性数据分析, I$ V3 z( h* k5 {+ Y% g
Explore Summarize, 探索-摘要
. ]/ t6 u  l7 a6 F& S. E1 EExponential curve, 指数曲线6 S# E6 W" u8 ?& u
Exponential growth, 指数式增长% \; K$ H3 T+ D* G/ v, b8 v
EXSMOOTH, 指数平滑方法
* p0 n& D! {: C) s  }Extended fit, 扩充拟合
( j# X0 @6 L. b0 AExtra parameter, 附加参数$ l2 q( p- V! ^* `. @4 a
Extrapolation, 外推法
6 t% Q. ?( f- C( I/ K: V5 ~% H! \Extreme observation, 末端观测值
4 B# i+ T8 @$ \& R7 D* MExtremes, 极端值/极值
+ T. A* R# U. n0 F, G* B( qF distribution, F分布
8 k9 Q* ]4 X2 |F test, F检验
7 u1 u3 w8 X# W. A5 ^* [2 ^Factor, 因素/因子  u& z+ U% W. o4 _  i3 }) }
Factor analysis, 因子分析9 u7 n+ J3 \5 e; w3 ]8 |
Factor Analysis, 因子分析+ o8 |; I) Z. B2 i& v
Factor score, 因子得分
' b) r2 |/ P6 zFactorial, 阶乘$ C, K: L. \$ r3 _, l' X" G
Factorial design, 析因试验设计
4 S! r7 D- c  H, Z9 i1 LFalse negative, 假阴性
) F. d; K0 W8 @False negative error, 假阴性错误1 _! h' U! b* A  p+ O4 G$ W
Family of distributions, 分布族
6 T# ^  j0 n: ?6 ~* D5 g- L- IFamily of estimators, 估计量族: R# k+ R% R# q5 M) N
Fanning, 扇面
; Q% |' H: L/ m4 j4 \Fatality rate, 病死率
  v" O$ k6 q5 dField investigation, 现场调查
" B* V7 t# E; K* [0 N$ X% _# bField survey, 现场调查6 E) T8 n  x, c$ D  W; K
Finite population, 有限总体' V0 E. F( H& F; m! f- z
Finite-sample, 有限样本: E9 G' G* P, }8 D0 x
First derivative, 一阶导数% b7 R! n3 H) B; ]) K0 W# Y
First principal component, 第一主成分# y8 U2 w! R4 Z' W; W% a3 ^9 s8 K* W
First quartile, 第一四分位数; s& ~" X& b% O/ F5 l
Fisher information, 费雪信息量
: y" _" [* h4 [6 n. k7 iFitted value, 拟合值& k# D) A/ L/ ?! m+ h
Fitting a curve, 曲线拟合
2 A1 Y, J- Z2 u9 l, u# t  ZFixed base, 定基
( n7 {  ~5 J' _6 x( j. q6 eFluctuation, 随机起伏
5 q. M- T- A! \8 VForecast, 预测
9 K9 M3 v7 t& f# i8 h+ ^4 ^Four fold table, 四格表
2 J' P9 m9 k) y# h5 ?Fourth, 四分点
) ?" n2 q3 y- E4 e7 F9 D0 x! NFraction blow, 左侧比率5 Y; }4 \0 q& u: f
Fractional error, 相对误差1 n* y/ R% \3 w6 M
Frequency, 频率
% V5 G+ i% O3 JFrequency polygon, 频数多边图
/ `' J5 Z, }# r" Z2 i9 v) Y: lFrontier point, 界限点2 p! Z& }7 q. `# e
Function relationship, 泛函关系; G5 }  g8 r4 ?$ B1 N; _9 t
Gamma distribution, 伽玛分布/ v" C4 N2 y: Y1 Q/ j+ x
Gauss increment, 高斯增量- \3 |; v' a# F
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
, u# ~. d0 i* a0 d6 dGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
3 ^1 E  Z( W, r9 F: c1 P& \General census, 全面普查
. [2 `+ A) J! H- C: T1 {GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
- ]; Z( v! S" EGeometric mean, 几何平均数) {, P+ R" ?. T: z$ `2 F
Gini's mean difference, 基尼均差
" b( I5 Y) c, }. P: _: AGLM (General liner models), 一般线性模型 9 {+ v0 C; y: ?! G( d& ]" d+ q
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
: _/ x: H- h" ~' f9 O$ H0 zGradient of determinant, 行列式的梯度
" H  Y& N/ p2 r' k" M2 T6 {Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
9 j3 f$ F* ?, O( t! CGrand mean, 总均值+ m+ Q  p; h, a6 m& ]
Gross errors, 重大错误
) x1 ]. J7 @+ z. l6 RGross-error sensitivity, 大错敏感度
( O2 g- m) o0 _Group averages, 分组平均( y" W* m* x0 p( b" \1 p/ p9 P
Grouped data, 分组资料/ T- ~; @; ^8 M1 g0 S, G7 j, x
Guessed mean, 假定平均数; [8 }3 l- ], o
Half-life, 半衰期
: j/ n& O/ f9 U  ~* D4 bHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
# ]- g7 Y9 ^0 N' ?! j. G, i: pHappenstance, 偶然事件" u  ~7 `' O  E: I& |7 `9 L1 M
Harmonic mean, 调和均数# Q5 a3 g/ |: @3 p  a# _" v% E
Hazard function, 风险均数$ H  S& n. R: W9 @
Hazard rate, 风险率2 x( V2 G7 Y. Y& n( p
Heading, 标目 4 m( c) ?0 z  Z
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
& J4 R, L+ w% B- H6 nHessian array, 海森立体阵+ c+ V1 a% s. b* k! t; F) H1 L
Heterogeneity, 不同质
$ J/ I4 C( Y9 @( [6 G- h7 P" DHeterogeneity of variance, 方差不齐
8 O# S/ J% v  e: sHierarchical classification, 组内分组
: s- Q; d9 }% V6 C2 ^- f- x6 {Hierarchical clustering method, 系统聚类法- K  g' I9 y5 L# `; [
High-leverage point, 高杠杆率点
; V; B) v/ k0 C/ t4 J1 JHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
, X* F4 k# A8 `Hinge, 折叶点
5 W# D# L( F, b$ ]( V0 M  HHistogram, 直方图
) Y- J! v3 ~- B! u3 pHistorical cohort study, 历史性队列研究 1 O6 v3 H- X- S# @/ i( T
Holes, 空洞
9 e( l- j" C, AHOMALS, 多重响应分析6 a) P  p+ ]- x- v+ N
Homogeneity of variance, 方差齐性' n% n6 C, }. a( g' g8 a) s9 m" ^
Homogeneity test, 齐性检验
( m3 u" d) Y$ I2 ?' HHuber M-estimators, 休伯M估计量
# X4 ]- l; B- k' DHyperbola, 双曲线
( P) x$ |$ b6 j  F, I! j0 fHypothesis testing, 假设检验# V1 _0 p6 F' E; V
Hypothetical universe, 假设总体
; g# }( r, g- s/ d- [Impossible event, 不可能事件
3 T1 D9 c  H1 E7 h& jIndependence, 独立性! d: D: b3 w) A$ J
Independent variable, 自变量
. ^8 L0 G% J  B1 {9 i8 E8 xIndex, 指标/指数
' N# m& B- q8 u8 HIndirect standardization, 间接标准化法
$ h( G9 D* n+ m) YIndividual, 个体  ^) _* q/ @  d% g) T0 |) j* A7 i% x/ r
Inference band, 推断带# Z: T/ M  w- J: ?, H+ b/ h
Infinite population, 无限总体
1 d+ [# b2 u0 [Infinitely great, 无穷大9 }0 O% b4 a' n  D
Infinitely small, 无穷小2 K) ^) k) j2 b3 U9 ~
Influence curve, 影响曲线
3 H$ m3 y1 M6 M9 t( Z1 JInformation capacity, 信息容量6 r  g9 {& }! S
Initial condition, 初始条件6 M; b: t, j% v4 m
Initial estimate, 初始估计值; y8 t: l" r! P
Initial level, 最初水平" @* ?" Q5 C8 @4 L. Q/ m
Interaction, 交互作用9 N1 ?; H: X1 O! U0 `
Interaction terms, 交互作用项
$ N' C) B4 ?2 Z5 B8 b, eIntercept, 截距$ Y6 z! f& g/ N' v
Interpolation, 内插法3 {. V& m3 y( i1 N) J: n! \
Interquartile range, 四分位距8 T" [, K) W* O9 n
Interval estimation, 区间估计& M/ N  J' j% b7 ?# m/ |4 u+ \
Intervals of equal probability, 等概率区间! L5 ]- L( j6 B5 W3 n& O$ B& U8 S
Intrinsic curvature, 固有曲率
0 B1 w, k+ {" K2 ~) SInvariance, 不变性0 r; _/ V3 j* |9 n* ]
Inverse matrix, 逆矩阵
  w1 i: x8 @5 XInverse probability, 逆概率: K' `0 z3 Y5 m; ]' C
Inverse sine transformation, 反正弦变换; h' X& v( `/ \: E) E9 I6 @7 a' Q
Iteration, 迭代 8 [) b# q8 l! t4 K, U% j
Jacobian determinant, 雅可比行列式# l7 A" f% ?, `' T+ e
Joint distribution function, 分布函数
9 T& b1 W" Y5 m9 C" o. l) eJoint probability, 联合概率
8 s7 I( n3 t& k& J+ ~Joint probability distribution, 联合概率分布
# o5 U/ Z# V& M8 V  j( p/ x. uK means method, 逐步聚类法, s: k3 i8 Z- n' I+ ~# V( m
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 2 f/ D% |. z$ }- o+ y& f
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! n/ H  b9 m' t, q6 u
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关. l4 W& P* e) Z
Kinetic, 动力学, ?* g/ x1 Z" _! J8 C& p
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验2 M2 J) C) N7 N# t
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验# v( @/ S) z: K* C: y6 m
Kurtosis, 峰度! m  `* t( ^9 s! `% Z
Lack of fit, 失拟
' D1 ]3 e0 ?8 pLadder of powers, 幂阶梯
, X# I! V0 e! ?9 d$ y3 [/ E; dLag, 滞后" c* K- S# _+ V% Z# Z& L
Large sample, 大样本/ h( B& [' e$ R( {  j! \$ A# n; u% d
Large sample test, 大样本检验* L1 o2 E, ?  P; P  ~9 R
Latin square, 拉丁方/ f% k' D- f. V
Latin square design, 拉丁方设计
1 @& [: O, {7 GLeakage, 泄漏2 ^" l0 Z$ T# }1 _2 g1 S
Least favorable configuration, 最不利构形
5 l6 H4 {8 ~1 D) p4 i2 _2 jLeast favorable distribution, 最不利分布
; r4 _; @8 {/ M6 U* pLeast significant difference, 最小显著差法
. w, J# b: G- o7 W8 t# w) hLeast square method, 最小二乘法) _" w4 v) d# p0 A4 \
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
- o- N; k: D* d# V+ m. S' _Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合; T/ U! _5 E: M3 Y/ M
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线+ {' _0 m' f. C' |
Legend, 图例
% z' V3 D! A+ C; `. }L-estimator, L估计量
; Z2 m6 D1 S& t) b0 ZL-estimator of location, 位置L估计量
+ Q# l9 F- U& K& _" ^L-estimator of scale, 尺度L估计量3 g2 v3 z* c% e6 a4 d5 V% K
Level, 水平
2 }( d; ?8 B+ u, F" V" `Life expectance, 预期期望寿命" L' z& b: p! J8 [: {
Life table, 寿命表% Y1 G" z" Y9 s& e5 K' m. C
Life table method, 生命表法2 V/ T7 z6 y& ]+ G+ V
Light-tailed distribution, 轻尾分布
) R) {3 T7 f' h* |Likelihood function, 似然函数+ x2 _! G" g( P: f3 j. H* A
Likelihood ratio, 似然比
& v. G5 a1 S; J( x. [* O6 k% Dline graph, 线图+ |# a; W2 {# o6 F
Linear correlation, 直线相关
  ^& D' |2 S7 b2 gLinear equation, 线性方程
; B) a0 F- o( B& d4 Y/ MLinear programming, 线性规划8 J5 g9 z5 X5 W" g" E5 K- {9 o$ s
Linear regression, 直线回归
' u; C7 R" _. A' Y. dLinear Regression, 线性回归8 I: `; m: n* [. {' U1 l& I
Linear trend, 线性趋势% _1 N0 X# w- a2 Q" n
Loading, 载荷
% R+ U9 h6 z0 H' s3 ?; v" g( ]7 |Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
' T/ V& f9 y5 |3 rLocation equivariance, 位置同变性
! B, ]) P+ v( g" P) _* [4 PLocation invariance, 位置不变性
+ e8 a9 l9 r8 ?# q- g% pLocation scale family, 位置尺度族
5 `6 x. e3 v9 m" \2 J- M: w" hLog rank test, 时序检验
5 J0 _1 I+ a' q$ @! H- t0 OLogarithmic curve, 对数曲线
# `' B6 ]# U% y6 n: e) K( J1 bLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
6 x8 n% f( `0 [( mLogarithmic scale, 对数尺度' x; }$ G( P) I9 ^
Logarithmic transformation, 对数变换+ H& `% z9 G8 E' [& b
Logic check, 逻辑检查
% R! q+ ?5 j: B0 vLogistic distribution, 逻辑斯特分布
& G1 Z0 R6 C$ D6 S! a9 J) FLogit transformation, Logit转换
/ i6 m) a8 B) jLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
$ N5 Y6 K6 C( H$ j8 X2 K$ i- v6 CLognormal distribution, 对数正态分布
) L) H- ]" D9 _- n7 A- ~Lost function, 损失函数
4 @) y$ A6 t; p, t" h* y, w% [/ GLow correlation, 低度相关, B5 X5 V% f3 V
Lower limit, 下限
* V( V$ v9 o+ ~/ l! bLowest-attained variance, 最小可达方差
7 z& c: }9 s/ I( pLSD, 最小显著差法的简称4 O, F( P+ z- w
Lurking variable, 潜在变量
4 l4 c+ p' B  V8 ~) e- {Main effect, 主效应/ v% g# k$ g1 v# v
Major heading, 主辞标目3 B5 g' @, u5 v& M+ k
Marginal density function, 边缘密度函数
' L- N! W. A. [+ ?# K; NMarginal probability, 边缘概率
* l( x( m1 ^. Q, wMarginal probability distribution, 边缘概率分布
& V" y- N! k) Z' Q( q- e" cMatched data, 配对资料
( `4 c- `" W! T0 Y$ }7 KMatched distribution, 匹配过分布
* Q% m6 D9 f) G- ^+ o* yMatching of distribution, 分布的匹配0 S! ]7 b! g6 m3 ]) D; p: ]
Matching of transformation, 变换的匹配
5 g2 P5 d- N/ |) jMathematical expectation, 数学期望
; D+ @' A8 G4 v6 OMathematical model, 数学模型
2 f) y8 Y4 _: m8 P" gMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
$ p- N- E, B; |  R0 zMaximum likelihood method, 最大似然法
5 I& C) H$ c7 f3 p4 QMean, 均数" a- }7 x  j6 h
Mean squares between groups, 组间均方
6 y9 X& ]* C. M5 V$ R% l/ mMean squares within group, 组内均方: H3 I  o8 d$ ~1 D
Means (Compare means), 均值-均值比较( \" A$ y7 \0 q& W2 r8 T
Median, 中位数
. p- C2 Q1 I' n% [8 I+ wMedian effective dose, 半数效量) ]9 A6 n' Y* W% `5 v/ L, h
Median lethal dose, 半数致死量+ w1 v0 S9 v, ^6 G. m& A' w: x
Median polish, 中位数平滑
4 w1 M) O" A# e1 A6 |Median test, 中位数检验
9 z0 y" s, V" tMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量) |+ u/ B7 w9 C0 ^  m
Minimum distance estimation, 最小距离估计* z2 B; K+ b4 u9 F& f: H' k
Minimum effective dose, 最小有效量
9 B3 ?' o1 R+ k, ^Minimum lethal dose, 最小致死量( d) a/ ~2 a  x7 j; z
Minimum variance estimator, 最小方差估计量% y3 g4 Z% K# y/ \$ v' K% p
MINITAB, 统计软件包! `* F3 ^, U6 p* b/ ~- P' `
Minor heading, 宾词标目+ M& |6 w8 d8 K2 `5 X# o
Missing data, 缺失值
& ]: B: u$ \: l4 K. P6 D2 U. L3 KModel specification, 模型的确定
6 V5 B; v9 P$ |2 W0 RModeling Statistics , 模型统计
% E3 f; t# Y) ?Models for outliers, 离群值模型
$ j. h: @% r* p4 s5 d0 n" [Modifying the model, 模型的修正
. ]$ a7 B8 z+ X) m3 dModulus of continuity, 连续性模
. m5 \: {! |. u/ W/ j1 r! B8 r# ?Morbidity, 发病率 $ c6 |: ?, f$ v7 p
Most favorable configuration, 最有利构形
! e' c' |% Q9 }3 F" N* QMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度* l* v; S! V7 b% }: N  y6 e. `
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归: z! `- }7 k$ l9 g4 r& v
Multiple comparison, 多重比较
( b7 J) l: c9 e5 bMultiple correlation , 复相关
3 |( ^- ^' w" r; N! YMultiple covariance, 多元协方差
" i; [; m/ i" b* k' X; n2 yMultiple linear regression, 多元线性回归8 ~5 s7 g0 v, R5 N( c. k5 V
Multiple response , 多重选项  U2 \- Q0 K6 U& X0 S' m  d
Multiple solutions, 多解, m$ ^# |7 P7 a! N# k( ?8 M
Multiplication theorem, 乘法定理7 @5 J- d' y9 ]0 {& |* e
Multiresponse, 多元响应# T1 j; a3 H+ p; q
Multi-stage sampling, 多阶段抽样) _' {9 O, P; d, k6 f! {
Multivariate T distribution, 多元T分布
1 x( p. D4 Z2 N  A; e: VMutual exclusive, 互不相容
' h3 T2 {6 A" CMutual independence, 互相独立
9 J) x1 a- N: a6 MNatural boundary, 自然边界3 e1 n5 E) x4 y1 C; Q( F
Natural dead, 自然死亡1 y) Y8 w, f6 }+ u; ]
Natural zero, 自然零
: u' ~1 B: l# j# A( q5 T  hNegative correlation, 负相关
6 e3 |6 o1 z! R7 w4 A4 {Negative linear correlation, 负线性相关0 u8 h6 B" g9 s  ]/ K5 h0 u1 p# Q
Negatively skewed, 负偏
+ l" I# n  Z% R; gNewman-Keuls method, q检验4 F1 u* _; n1 J4 w
NK method, q检验% E4 Z5 k5 D* N$ R5 R
No statistical significance, 无统计意义; C. z/ L" U/ F6 i# E. `* P: X* W! w
Nominal variable, 名义变量
% @. I7 J: @- P/ E) t. j: ?: bNonconstancy of variability, 变异的非定常性1 M, m% o+ ^/ G
Nonlinear regression, 非线性相关9 F7 t* i8 Q$ O- g; s
Nonparametric statistics, 非参数统计
0 ?$ M3 I3 |- j1 y0 I  _3 iNonparametric test, 非参数检验: a! |! {6 x. f' @2 X5 E
Nonparametric tests, 非参数检验/ V$ B3 H( k& l! p( c- {+ [
Normal deviate, 正态离差
8 b: A3 D9 s3 K  {; R. L! Y& MNormal distribution, 正态分布
' j7 U: [. x) R, f  U' \Normal equation, 正规方程组4 m0 Y, |' ?& e/ X! G$ Q& l, q
Normal ranges, 正常范围
; h) k4 Q" h* A/ k! A; V6 sNormal value, 正常值$ @( a2 b8 a' U" F; A
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数' {5 `6 Z( }3 t6 ]/ r
Null hypothesis, 无效假设
) Y( W+ ?, R( F" O0 m9 I" Y; hNumerical variable, 数值变量3 ]0 J5 y* h1 K; Z" i! K1 L
Objective function, 目标函数9 s" k- ~) u" _( T" s; F6 S+ j
Observation unit, 观察单位
* Q& ]& @" u. }4 fObserved value, 观察值
3 V& D: n, ]; V" S, `/ V. N. Z5 d2 LOne sided test, 单侧检验  _; R& p: o; M5 r) j3 V1 ~( n. w
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
# q5 a6 ?# f8 h$ }Oneway ANOVA , 单因素方差分析% r# g: B$ U5 h* [
Open sequential trial, 开放型序贯设计
# X9 M* l! d8 b# W, L7 Y8 _Optrim, 优切尾2 A. ]- _0 ], B3 [* w
Optrim efficiency, 优切尾效率) b# x5 _6 E% c. q. W# X
Order statistics, 顺序统计量
% r+ m  T: e$ e7 o1 Z  q' pOrdered categories, 有序分类$ c% j. \6 w" J9 N- ~6 M
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归  E) k& x2 I) F3 a& h1 R
Ordinal variable, 有序变量
6 ]/ G2 q. T# zOrthogonal basis, 正交基
" T$ O- e+ B4 U" n+ FOrthogonal design, 正交试验设计, [( x9 p. W1 c; Q& T! t2 H
Orthogonality conditions, 正交条件
& w8 X5 {  [* L9 a+ @6 ^; H' DORTHOPLAN, 正交设计 ; U* j$ m' U8 E- Q& c( G
Outlier cutoffs, 离群值截断点' p+ x  {; t1 ?( k8 V! |
Outliers, 极端值
4 k* f% n* k( g+ Z. X3 dOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
+ w: N" Q4 E, N  A" ^& KOvershoot, 迭代过度. x" E2 s% h" |% F% Z
Paired design, 配对设计
" e3 b/ B5 W( q  GPaired sample, 配对样本
; d  ^( Q0 l( Y  f2 g* }: d+ w, t" GPairwise slopes, 成对斜率# D2 k  O7 \6 t. \! K  n
Parabola, 抛物线% S; c# ~' h# d0 B4 S' [
Parallel tests, 平行试验
: o. B1 o. u+ a$ ]Parameter, 参数
9 U1 Y* x# V+ Z, o- Q) [Parametric statistics, 参数统计
* E! O8 X( Q/ Y* C$ a8 NParametric test, 参数检验8 {6 G% {" e! L* r" l
Partial correlation, 偏相关! t) F1 w& Y' ^( X
Partial regression, 偏回归
, j2 Z" R" m; k' T1 d* \Partial sorting, 偏排序* f2 I$ y; P8 j+ v" P
Partials residuals, 偏残差& j+ F' T, j) P# B5 X5 z4 b# Z6 o! m6 }
Pattern, 模式
" ^) t% L/ M& P0 f& D% j0 d& CPearson curves, 皮尔逊曲线& w1 t: M8 _, g+ ~; Q: l
Peeling, 退层
$ y3 {, y" E: j) _% u% [8 K& H  bPercent bar graph, 百分条形图
5 G$ o- ^7 I0 r5 {. Z1 u) HPercentage, 百分比" v% z* K& W7 M" @% Y
Percentile, 百分位数( M' I1 N; m* L' g) U' o4 Z4 k, A  x2 _. A
Percentile curves, 百分位曲线; q9 s! s: ~" Q% ~5 H3 Y# h
Periodicity, 周期性
% }3 O8 c- m+ iPermutation, 排列
! t& B$ t) i; }2 s& Q: M; ]P-estimator, P估计量  O& q3 w4 m1 F; {5 ?
Pie graph, 饼图% d( X9 _; P+ `
Pitman estimator, 皮特曼估计量
# t- A% T: a# a! f$ EPivot, 枢轴量
7 J( M: @/ E( f. APlanar, 平坦
" W' Q# m$ u% e" B6 |: lPlanar assumption, 平面的假设
1 m6 ]/ ?* ?- \% y0 D5 q( DPLANCARDS, 生成试验的计划卡+ e  V/ k' U, D/ E! S2 l
Point estimation, 点估计) V7 S7 @' F3 }0 U9 W
Poisson distribution, 泊松分布
8 E; `1 y# w8 @' IPolishing, 平滑/ R9 |; l- A$ O2 g7 c4 O& G, l
Polled standard deviation, 合并标准差& f+ F: X5 T/ S- q& F
Polled variance, 合并方差, l1 P/ A' G6 p% Z7 n3 a
Polygon, 多边图( V1 d/ x, y$ h
Polynomial, 多项式0 c- s3 [$ M' H/ L# s, B9 N/ G- r# a
Polynomial curve, 多项式曲线
- I' C( E5 r. y) {7 KPopulation, 总体0 |' S4 v( V: p; ]. k( |! a
Population attributable risk, 人群归因危险度
/ \; F9 J" b  n8 ]% _% n1 aPositive correlation, 正相关/ _0 W/ |0 A, g7 T9 {
Positively skewed, 正偏  f8 x) ~5 @4 U& z! S$ V4 b- R
Posterior distribution, 后验分布! A& v  E. D2 n* ~" ~
Power of a test, 检验效能
; Q- C/ o6 j, H) ~; n: [8 A5 kPrecision, 精密度
: A7 Z$ d1 Z* PPredicted value, 预测值( E0 }' a9 X; A- q8 Y9 U
Preliminary analysis, 预备性分析4 I9 t4 P3 U4 m3 B! a8 I
Principal component analysis, 主成分分析
+ m# ~; a5 @1 n9 e% D5 y6 W4 v; z0 C7 x9 BPrior distribution, 先验分布  V" s7 E5 k$ g$ z" q; v5 c
Prior probability, 先验概率
9 r, a! P. e' s6 d( [$ g/ k# p# MProbabilistic model, 概率模型" j$ t+ h8 }5 K0 u2 u. |7 F& N
probability, 概率5 J5 Z( ~: A: Q9 {
Probability density, 概率密度
- o. `+ B6 P9 C, Y' L" nProduct moment, 乘积矩/协方差
8 D( {. K, p( B6 h* m: a2 ~Profile trace, 截面迹图  N& t' T' O9 k' Y; d6 ^$ t
Proportion, 比/构成比
0 }6 W9 b* [: [1 t* TProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
0 M# V: \8 V3 s$ }) W7 NProportionate, 成比例
- ]$ @! ?2 @8 G+ X' D& FProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
, v# E) m. n# @2 s3 t* [- YProspective study, 前瞻性调查
) A( O) l: q# B3 fProximities, 亲近性 6 n& y% L2 ?- ~5 B# F1 S" t' I! V
Pseudo F test, 近似F检验
% [. p* g7 q( O" w: ]* i/ u2 M7 oPseudo model, 近似模型
0 x% P2 }. P* w( w. YPseudosigma, 伪标准差5 V; p3 r- A) H
Purposive sampling, 有目的抽样$ k8 Z/ A0 G$ N- C
QR decomposition, QR分解
$ G! K: u! K# ?5 x; pQuadratic approximation, 二次近似& e! ^: c$ Y0 \6 D. o2 |$ x
Qualitative classification, 属性分类0 Z3 X7 D( y6 N5 [
Qualitative method, 定性方法4 ~- u( J5 l! i/ Q$ ~! e8 k4 h
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
6 y9 N) |; Z8 S: PQuantitative analysis, 定量分析
0 X- N( p* L/ A* s7 uQuartile, 四分位数
2 C2 ~9 Q2 G! |  E. B; sQuick Cluster, 快速聚类
) N$ d+ f0 c! D& Q  q1 e$ kRadix sort, 基数排序
! ]2 m# c. Z( |4 XRandom allocation, 随机化分组6 y  k/ _) X% ~4 m: ~
Random blocks design, 随机区组设计6 m! D4 O6 `; ?( w- V
Random event, 随机事件
! o. T3 o3 _4 p0 }Randomization, 随机化
( d: C( e: A* k# y, ]& h0 d2 tRange, 极差/全距( j/ G7 q& m1 {. S- Q
Rank correlation, 等级相关
. O; _; X, s: G# w: ?/ i9 HRank sum test, 秩和检验  W9 z9 I& h1 }; Z. D
Rank test, 秩检验+ l  r* }2 c( ]4 J$ t
Ranked data, 等级资料8 X/ S. S- k7 }- [! c% h8 [
Rate, 比率" B( g& Y; r' I7 L
Ratio, 比例8 P0 f( q/ {5 Q( ?
Raw data, 原始资料6 B( s- y6 x! _) P
Raw residual, 原始残差. F1 ?' e8 N! o$ L; Y
Rayleigh's test, 雷氏检验; x" A. M: W: J. @
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
' C4 V- D) j2 G$ M( W9 j) z+ I4 ZReciprocal, 倒数1 ^) K0 E9 A4 x4 n5 v: M
Reciprocal transformation, 倒数变换0 s) Q9 [2 M$ `
Recording, 记录
1 x% Y! z! e! J2 i! @' ARedescending estimators, 回降估计量
2 m/ K8 ?' t& u9 j- U9 J$ F0 ~7 `Reducing dimensions, 降维; H' Q) |! O) b3 [, B9 b: g
Re-expression, 重新表达
: i  _) U) _- d5 g7 S. x- C# lReference set, 标准组7 i( x0 u. I3 M7 I3 |( A5 R
Region of acceptance, 接受域
. H& e, r1 h* l/ l2 |! i/ xRegression coefficient, 回归系数
) d  u- x: W" ~- T: Y8 ^6 n% TRegression sum of square, 回归平方和
! `, T7 Q8 @  k/ {Rejection point, 拒绝点+ z5 g/ }+ i9 N3 Y; G  |
Relative dispersion, 相对离散度! Q. C6 C% D; o$ x( g
Relative number, 相对数8 K! y1 M& j  w0 y& l! K( K' V
Reliability, 可靠性, @8 ~+ E/ [& T: _
Reparametrization, 重新设置参数3 I" p, L6 E& L3 [- L( q. |3 i
Replication, 重复0 u9 @: {1 d7 ]6 I2 [, M
Report Summaries, 报告摘要' d6 L' w7 c6 q" f; W
Residual sum of square, 剩余平方和
3 |* t' y5 Z. ^6 O! Z, ZResistance, 耐抗性
( K) J# h6 {' L8 o. |Resistant line, 耐抗线/ s3 |" ?; m+ F
Resistant technique, 耐抗技术/ o1 g: i7 A7 i) h
R-estimator of location, 位置R估计量) y# o% k' B. Q) w5 H$ l
R-estimator of scale, 尺度R估计量
- H5 x/ }- y) f* m1 O% `  |7 |Retrospective study, 回顾性调查  g- p8 x, X0 D6 z/ \, @0 D
Ridge trace, 岭迹
8 n; h- m4 j% B2 \5 cRidit analysis, Ridit分析6 h$ x! u- @! |: v) w0 M5 c
Rotation, 旋转7 g- E" d- N8 \8 O
Rounding, 舍入
5 M+ G& ?, M: K/ C- _; M. `Row, 行
% \9 |: \# x8 o! w4 T- i$ URow effects, 行效应
) h1 A7 X# `4 [) ?# s9 BRow factor, 行因素( G/ A! G5 w8 N: q
RXC table, RXC表
) l8 b9 a! r6 r+ n: I9 ESample, 样本
# \# w5 y( Q' f- F- DSample regression coefficient, 样本回归系数
- z7 j% `: o. i5 vSample size, 样本量
3 J2 ?# j- b  ISample standard deviation, 样本标准差' L7 `& Z* s: g0 e# c' S2 e8 U& G
Sampling error, 抽样误差  m" z- P* z) o1 L" g& U
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
/ B( i9 C3 l  l+ mScale, 尺度/量表
+ \( a4 j, q; x* F8 Z9 g: s2 b3 F" HScatter diagram, 散点图; ^/ u/ q# k' n, D4 [! v- q; `
Schematic plot, 示意图/简图
% b8 s: i0 Z8 X  BScore test, 计分检验
8 ?8 ^9 P9 e- D& \7 AScreening, 筛检
  E7 ~# U/ W  M% Y$ S6 I4 [SEASON, 季节分析
# m# D  T9 O3 K$ z8 k  l4 |# BSecond derivative, 二阶导数; E% L/ p' B) f  Z2 |& q0 [
Second principal component, 第二主成分: G6 L8 x- i* S9 O3 e9 S
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
9 \3 s9 \- j. v( KSemi-logarithmic graph, 半对数图
! f: M+ D* U( }; A4 SSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
* L9 y9 I+ ?% X8 T: K1 B7 eSensitivity curve, 敏感度曲线2 A( x: ~0 w3 c. |; u
Sequential analysis, 贯序分析
  Q4 A9 J. N2 ySequential data set, 顺序数据集2 R4 a3 x  M- h9 L& B1 x, X( A) s8 T
Sequential design, 贯序设计! D; `. ?' r. A, S8 ^0 x- Z- E
Sequential method, 贯序法
1 j% l7 P+ D$ lSequential test, 贯序检验法& t0 }7 ~' A/ {4 {
Serial tests, 系列试验
) m( ^8 u% f# Y# P/ u' AShort-cut method, 简捷法 - g; Q" n+ g3 N! n+ Y# P1 d
Sigmoid curve, S形曲线# k. [% K8 r/ F3 g3 Q2 R9 f/ G) D0 k
Sign function, 正负号函数5 q, W+ E# T4 D5 e" W) A. ~
Sign test, 符号检验$ B1 q# R! ^9 ?
Signed rank, 符号秩
/ }$ c- w1 D: M1 N/ L2 K* S/ ySignificance test, 显著性检验& k3 W% o  m0 S2 p! b7 g8 I
Significant figure, 有效数字, {# R  k5 H1 E0 N! z0 h, K8 ?+ _1 {
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
) J/ D1 O8 o/ r; @5 m0 YSimple correlation, 简单相关
3 l7 h0 H) g$ y9 j6 j( [2 H- I7 xSimple random sampling, 简单随机抽样
/ ~; A6 f: s0 c+ BSimple regression, 简单回归) m0 R8 J% V. _9 j* o9 ~
simple table, 简单表
, a- L" _2 R. _, Z2 N, }Sine estimator, 正弦估计量
( _( T% p/ w& Q) WSingle-valued estimate, 单值估计
) O2 P* l4 [  P' V  l; LSingular matrix, 奇异矩阵
% _6 u0 K. [8 ?+ C5 U3 X- w" g. G0 wSkewed distribution, 偏斜分布
0 b' J4 ^8 H% [! |Skewness, 偏度
; a* D2 H9 `2 v' n! M! ASlash distribution, 斜线分布
" D. O: u8 C. G! h8 e' jSlope, 斜率
  Z- b9 j$ S, G7 _: _) a- D4 ~* ~Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
) s. {& E4 B# f( _( T7 H- \/ ]Source of variation, 变异来源+ Q3 ?% c: g# {! b2 ~
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
( k3 q5 b! r# E9 e& ~8 RSpecific factor, 特殊因子
" E* w( O+ s* u% m! dSpecific factor variance, 特殊因子方差* n! W% \% P& {) R9 o1 y
Spectra , 频谱7 _. Z, F4 T9 B
Spherical distribution, 球型正态分布/ Y5 \5 f8 U" \% ]3 s4 U
Spread, 展布
7 u* z  n& ^' W" u+ USPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
: t1 O$ C+ o: W0 Y) s  v& rSpurious correlation, 假性相关9 J- u" ~0 p! S+ ^' @0 T
Square root transformation, 平方根变换
' A9 w5 D% k1 ^. g0 R" _Stabilizing variance, 稳定方差
* \( \+ u7 i9 E6 o+ j. X- eStandard deviation, 标准差
" O- w% i; A) p4 WStandard error, 标准误+ @0 @/ F/ }( @, e+ g% |
Standard error of difference, 差别的标准误
+ o) d, X+ E' K7 e( {  C% F  O. }0 nStandard error of estimate, 标准估计误差) k* h2 o: y4 ]2 M: X# L  d- u
Standard error of rate, 率的标准误
+ J/ Z2 B" [( q  ^/ K9 a& r/ MStandard normal distribution, 标准正态分布, k8 Y* }7 s+ v: F) A0 y1 J
Standardization, 标准化7 v" n. ~  S! Q* O, t9 U% v, H4 R
Starting value, 起始值/ k9 {! l9 O! {2 p
Statistic, 统计量/ |, ~- K4 q3 b8 e
Statistical control, 统计控制6 [- I1 c, E" m( c2 T# V
Statistical graph, 统计图
2 B. r7 ^5 Y+ g: \4 s* w5 KStatistical inference, 统计推断
' f. l( M6 N6 e8 X& zStatistical table, 统计表
- N4 S1 K# j$ eSteepest descent, 最速下降法! O3 M7 V* O( H/ j" d
Stem and leaf display, 茎叶图
5 y; o, b3 H6 gStep factor, 步长因子
2 p+ I6 E8 k3 q: j: Q/ h& ^Stepwise regression, 逐步回归8 I) ~# d/ l8 D8 g: a  i
Storage, 存
5 M. W6 ^1 k/ {% P' o6 S9 zStrata, 层(复数)
1 f2 U: h4 h! b/ ^7 QStratified sampling, 分层抽样$ J6 R+ k  a) u# E2 D2 b8 d
Stratified sampling, 分层抽样
( Q4 K- S/ M0 Y7 e+ t% V4 W" IStrength, 强度
/ S; n5 g8 g6 b) J: Q( ~Stringency, 严密性+ o3 Q: l  {" M+ n
Structural relationship, 结构关系
$ c* C$ d: A' g0 r( XStudentized residual, 学生化残差/t化残差
7 `& E- v' X1 r$ Z( n+ u* x0 oSub-class numbers, 次级组含量
: u" {# A+ D, c8 z0 i# ?* G8 MSubdividing, 分割. |7 _  D- s! [& _- U
Sufficient statistic, 充分统计量
: Z/ y( H; J( W# ]5 D  _Sum of products, 积和1 h8 M4 U) Y9 o$ o3 |
Sum of squares, 离差平方和+ E9 x7 D+ u; u
Sum of squares about regression, 回归平方和
3 C; _. l5 t) M6 q* h" B( q4 [Sum of squares between groups, 组间平方和  R2 ]3 V6 O$ H7 t7 X
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
: M2 \5 v( x/ J0 M: C/ N- fSure event, 必然事件
( [3 i" P: M3 F$ x  BSurvey, 调查7 Z+ o4 e! R2 C! }: F. P
Survival, 生存分析
# F" D$ J* w3 i) {+ p7 ISurvival rate, 生存率
+ m& P; l3 k1 {9 U* iSuspended root gram, 悬吊根图3 @0 f( C8 ?$ W$ r7 Z# y; [
Symmetry, 对称
( ?, e/ @; w6 f/ c9 VSystematic error, 系统误差
) h# O5 [: ]5 j8 E& CSystematic sampling, 系统抽样' l$ ?4 Y& n; M( @. s' \& m: [
Tags, 标签- W+ z( R4 B( ~% r
Tail area, 尾部面积* ?7 o# G& h+ Q. ~
Tail length, 尾长1 s" ^; P* z7 J" W% h$ Z3 v* s6 R
Tail weight, 尾重
" d+ \: ]1 L' t+ Y# i$ j; ETangent line, 切线
" K$ @: O0 e$ H/ A' ]3 ]  X& }Target distribution, 目标分布. }# ~5 O9 L" h# E3 j8 b
Taylor series, 泰勒级数
8 |7 s; A* }4 wTendency of dispersion, 离散趋势
% |. K9 w+ n* Y9 x4 y1 b/ LTesting of hypotheses, 假设检验
; D2 E' B) ]$ m- MTheoretical frequency, 理论频数; Z& G- M5 q9 i2 |
Time series, 时间序列
$ k+ p  L- ^6 [/ RTolerance interval, 容忍区间
: a; b3 e' n! t$ T1 M& ]Tolerance lower limit, 容忍下限, m3 O, ~. u. v4 L; j! y
Tolerance upper limit, 容忍上限$ f% |5 [0 ?3 j# i4 {
Torsion, 扰率/ |  `+ z+ [8 F" X  L8 x0 j
Total sum of square, 总平方和
7 K/ _( U9 w  jTotal variation, 总变异
# f' ?( |+ B/ `Transformation, 转换+ p, o6 F# N! n8 E& C/ ]4 U, Z
Treatment, 处理
. m# [% U4 y7 \# }: k. w& ~) ?3 pTrend, 趋势
& c* C1 P# d6 |9 }+ Y# x) ^Trend of percentage, 百分比趋势% T& V. U+ E( K  o, O5 M
Trial, 试验- V, K/ W# Q8 f0 x7 Z
Trial and error method, 试错法
5 K8 h3 H1 h( Q# q( G8 G: i6 LTuning constant, 细调常数: I3 p* n( x. y* d& U
Two sided test, 双向检验
7 ]% D$ O% ~7 a/ S; E: [, wTwo-stage least squares, 二阶最小平方# Z1 Y: v1 h- y7 |
Two-stage sampling, 二阶段抽样  M% q. u- f3 c/ Y  V4 a0 C% O0 q
Two-tailed test, 双侧检验
4 t; h5 r- e% S7 I: Q% D. v& D$ ATwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
6 m# O& |$ ~; ~8 k; OTwo-way table, 双向表
; `, B: L( t! |5 a6 l9 w& v" |Type I error, 一类错误/α错误
5 V2 t% s( \6 }5 s- o+ ~Type II error, 二类错误/β错误
0 x* C/ b- i$ v8 FUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
4 F+ I0 ~  n. S# hUnbiased estimate, 无偏估计
1 \3 g) J0 w/ Y, S; L1 d% nUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
, x7 y) J0 [9 mUnequal subclass number, 不等次级组含量3 p4 U( j# @3 X2 O2 Y. H
Ungrouped data, 不分组资料
3 f" N/ W3 t% S! z* U' FUniform coordinate, 均匀坐标
7 @* B. O* v+ nUniform distribution, 均匀分布
" ]# P1 X1 l  n5 @Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计! Q: o3 w& W5 \- i7 X
Unit, 单元
$ b  Q" v/ U2 I/ m- }3 O; c1 b5 PUnordered categories, 无序分类( ?( ^% L5 O/ }: D/ t
Upper limit, 上限
$ z' e  q/ m& f- Q+ d' N* W+ J6 nUpward rank, 升秩7 T5 Q7 V$ Z2 @; C& T
Vague concept, 模糊概念
: F: T5 N: O" H& [# E, x5 X- Y0 @: }Validity, 有效性
. d% {+ K8 w6 m( `3 wVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
, ]% w9 k5 h4 L2 T; [* l4 PVariability, 变异性9 W8 P1 q4 @4 T6 [0 W% p9 y, W9 r
Variable, 变量
+ W2 R: _3 f2 zVariance, 方差
4 T1 c9 K. [0 W4 v) C+ _Variation, 变异0 o2 d2 a; V$ Z6 q, y' i
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转+ S# P: o& a5 }" @
Volume of distribution, 容积: Z( \+ S. c# {  I# I% s4 V
W test, W检验2 u3 O  m$ {' {! b; y+ H
Weibull distribution, 威布尔分布
4 r5 N4 m( |5 T+ ~Weight, 权数4 _2 p2 K3 F0 n
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验7 H4 }: n# r; j8 Q
Weighted linear regression method, 加权直线回归5 Q# v. Z% }$ E
Weighted mean, 加权平均数) p6 y5 m. c, r7 I3 |
Weighted mean square, 加权平均方差) S" n2 b, k. p8 l" g$ b( ^0 X% C
Weighted sum of square, 加权平方和! M/ L- e8 {& H$ @! z& y! |1 R
Weighting coefficient, 权重系数1 n" x8 F( x1 ?" H: H5 @2 }
Weighting method, 加权法 , N, R8 \$ W( }4 }# D5 C  O- y
W-estimation, W估计量
$ q2 z  h4 B; ^% a% cW-estimation of location, 位置W估计量: e+ }: U7 _7 ~  ]$ X4 [
Width, 宽度" k6 B" X0 w1 ]4 C1 w
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
; Z* S9 K6 E6 QWild point, 野点/狂点
4 n# ?3 x- b3 c+ B  X3 FWild value, 野值/狂值
2 l+ l% b: K2 ^/ g( M1 KWinsorized mean, 缩尾均值* {; c" Z# N: U
Withdraw, 失访
+ @# n$ E) {. V" RYouden's index, 尤登指数
" w$ r* ]8 h, o7 ^  S- B8 nZ test, Z检验  p" h# q5 W3 Y/ Z9 d
Zero correlation, 零相关3 r+ B" \+ L2 @- H
Z-transformation, Z变换

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