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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
& t1 ]0 y% W* w0 O1 BAbsolute number, 绝对数& |  m6 ?  h+ k1 L
Absolute residuals, 绝对残差
- R/ d! G8 c' xAcceleration array, 加速度立体阵6 n# w# U1 ~, _, e7 o6 {
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
  Y4 t! R# @4 H) b5 c5 KAcceleration normal, 法向加速度9 y  E  b0 Q/ b' D
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
. U/ x7 Q1 b# p3 }$ |, }0 QAcceleration tangential, 切向加速度
) Z) a- P8 e; S& |  _# ]Acceleration vector, 加速度向量
3 I2 e! r5 r- L6 k! R" l  L$ @Acceptable hypothesis, 可接受假设
1 J. s& {, s, R1 C" G. PAccumulation, 累积
$ [7 \# X! N' wAccuracy, 准确度
7 {: `" ]4 @; i( h8 yActual frequency, 实际频数
  K: s5 C$ k  m( oAdaptive estimator, 自适应估计量& n  Q  f( n. \0 |
Addition, 相加/ ]. c7 _' r0 `6 d; E5 E
Addition theorem, 加法定理0 v. W, W' X) A9 S3 d0 X% F
Additivity, 可加性
$ y. K+ i, Y0 D- |* `; d1 QAdjusted rate, 调整率
5 _0 X4 S0 W: M3 F9 AAdjusted value, 校正值
) t! ^- C+ A4 \" |Admissible error, 容许误差# {' z) J4 P1 r7 @$ V5 x
Aggregation, 聚集性9 W( S9 Z* Z! h6 k* y5 @& ^% e
Alternative hypothesis, 备择假设6 k% ?; Q9 b" ^$ k, ?
Among groups, 组间
8 a% x" j/ }0 H3 P+ JAmounts, 总量8 r' w, E  m4 E* S  ?6 \
Analysis of correlation, 相关分析) M6 z" z( t3 M5 V9 m4 ]
Analysis of covariance, 协方差分析7 z9 c7 A' C' |. j
Analysis of regression, 回归分析
% @4 N0 w7 o) H0 K1 x9 oAnalysis of time series, 时间序列分析2 ?% N, f, I3 y1 C+ z- D
Analysis of variance, 方差分析# E- [4 K1 }+ C8 x% M$ A! b; A
Angular transformation, 角转换& \! R8 T9 r% U# h+ h
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
; s; I6 ?+ W% z% n& q# v1 D. @6 SANOVA Models, 方差分析模型& o- e  R: h) S+ t3 L" @: X) o1 r4 k
Arcing, 弧/弧旋& Z7 m0 k$ T0 @# {: h' M. X
Arcsine transformation, 反正弦变换5 Y/ G) u# U- _6 D7 \/ ?
Area under the curve, 曲线面积7 }3 L7 W8 n. v2 c0 Y8 v
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
5 \% f7 q6 c$ p1 {ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 - U( ]& e$ Q: g5 y9 T
Arithmetic grid paper, 算术格纸1 L. {3 v$ F& n/ S$ A. R1 o3 P
Arithmetic mean, 算术平均数) o" z, D, ]" y8 }1 S4 D
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
! c! O# u3 D$ N6 j  g- JAssessing fit, 拟合的评估: M5 d1 @2 m( o; T
Associative laws, 结合律
+ J0 ^1 w2 U% bAsymmetric distribution, 非对称分布5 B' ~. r" ^: B" t6 P3 K/ B
Asymptotic bias, 渐近偏倚8 \1 ~8 a! \) l6 y
Asymptotic efficiency, 渐近效率
# F' `4 j  k/ J5 o5 \/ e  \Asymptotic variance, 渐近方差
( X5 d3 y9 {4 W3 N' [; fAttributable risk, 归因危险度
- i; W( W8 T! P1 @& r* VAttribute data, 属性资料8 z, q1 |) i' V1 F5 t2 l
Attribution, 属性2 A9 T2 O0 I. C& ?+ P2 o% t) D
Autocorrelation, 自相关9 J8 @0 E. _1 [& K
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关1 z  d4 j+ R% N! T/ n, D
Average, 平均数4 _* z/ s( a! c
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
. O2 F: Z8 w' ^: j) G1 `6 y9 ]Average growth rate, 平均增长率
2 n1 c; ~# o. B% _2 J' t( yBar chart, 条形图7 ^8 n; D& g7 `) }- o0 ~* B
Bar graph, 条形图
1 o& G6 m# h4 }% }Base period, 基期
' W( E$ z4 h/ tBayes' theorem , Bayes定理
5 `; o% {+ g- `* OBell-shaped curve, 钟形曲线0 S1 X* d3 I1 P
Bernoulli distribution, 伯努力分布
% f* U3 z5 l9 ]5 Z) I0 S& ]Best-trim estimator, 最好切尾估计量
- d. W$ {+ z+ X0 c% o" yBias, 偏性0 `$ S) X  U; t$ X9 h* T, S
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归9 V* G# A; L5 s5 V
Binomial distribution, 二项分布
  o9 ^8 g9 d$ PBisquare, 双平方
. ~7 [2 i0 Z# B, \Bivariate Correlate, 二变量相关: d2 K3 s; j8 s# |
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
5 y  f2 C/ `: B$ TBivariate normal population, 双变量正态总体
% f# h! r: Y' b" H* [Biweight interval, 双权区间# J6 I2 f9 U+ Z0 ^* c1 y; A5 h- u
Biweight M-estimator, 双权M估计量2 A0 E5 B; D( h, f& z, y; `
Block, 区组/配伍组
: h* N" a3 d; M; |1 `; QBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包& ]+ H" E, g! z$ Q+ Z
Boxplots, 箱线图/箱尾图& s6 R$ D! ~5 G/ v
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点0 u0 r# g* J* |$ p
Canonical correlation, 典型相关
- I+ p, w) e' }) ~9 lCaption, 纵标目+ Y7 w2 L# m4 _! H1 A4 ~$ G
Case-control study, 病例对照研究3 p( C5 @; k5 X& Q. u) a; u- ~
Categorical variable, 分类变量
2 p& N. R# x; A  R+ JCatenary, 悬链线
# J4 W$ N0 z% Q$ RCauchy distribution, 柯西分布% m* B; v) w: S; G; y
Cause-and-effect relationship, 因果关系
) m, B- t: d( e' W; A- l6 j: X9 OCell, 单元
& S, G4 h1 E9 J' y. O$ t4 H3 A  S) tCensoring, 终检
- ?  L8 @( O- N4 @Center of symmetry, 对称中心
% x  q1 o3 Q! ~# Q  T7 uCentering and scaling, 中心化和定标
5 `$ h4 X  ?) D) _  a$ cCentral tendency, 集中趋势
+ X- I% o0 J' p6 j7 B- mCentral value, 中心值
# Z$ i: s( l. D- u2 fCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测6 J0 C7 c! m  H' H' I( ~
Chance, 机遇; v4 J$ @) i3 G# R/ B+ r. Y) t
Chance error, 随机误差5 C2 ~5 }. b) f3 Q7 X
Chance variable, 随机变量
' a' K. J* l1 G) PCharacteristic equation, 特征方程: D/ b7 K: Y7 v' |. f" ?
Characteristic root, 特征根
, E4 N& L; G" L+ W# WCharacteristic vector, 特征向量
5 Z  Y; F, ], @Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则8 {" E' e% b* W
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图3 f6 h. X+ ~/ P2 E5 p( u
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
$ O# t) H& ]3 a* Y5 P+ SCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解( q. P/ o7 z* e
Circle chart, 圆图 ; @2 q3 u6 h; ^# i0 T& Q2 Y) I
Class interval, 组距5 l+ p  i5 u  C. y( t
Class mid-value, 组中值8 W3 }/ N  D3 D) g2 C$ k
Class upper limit, 组上限. d& j% u0 i- v5 e; _3 u
Classified variable, 分类变量6 D0 M9 M! G* ~- L# r2 \
Cluster analysis, 聚类分析& i/ L  S# D; O' j3 m
Cluster sampling, 整群抽样2 |" U5 t& F1 L
Code, 代码8 }6 m7 Y: _6 F  c/ A8 Q6 G8 e7 J
Coded data, 编码数据
- k! S. S! f  f2 Y* xCoding, 编码- }0 W, w8 \8 w. E" R# g& h
Coefficient of contingency, 列联系数3 m+ h/ B& \' U
Coefficient of determination, 决定系数
7 t7 W3 x& g/ W3 RCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
$ \' D* s. l; _. r, bCoefficient of partial correlation, 偏相关系数1 v0 W$ [* _9 M0 c
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
# e) d5 E2 E/ Y% \0 _3 f/ e& OCoefficient of rank correlation, 等级相关系数. w- H. c- m. J, Z- J. K' {+ ]; r2 i
Coefficient of regression, 回归系数" z0 i$ e5 K9 B& U  L+ g
Coefficient of skewness, 偏度系数+ ]2 H- a2 c7 M3 \
Coefficient of variation, 变异系数1 D0 p# ^7 @' D+ _) p9 h  v
Cohort study, 队列研究: i( |/ G" h4 g0 j
Column, 列
3 g* h  I0 _  I  W% g1 g+ BColumn effect, 列效应. i: A1 [7 E8 z7 I  L
Column factor, 列因素4 C5 N" t, W0 K
Combination pool, 合并  j4 s/ s4 [* w9 d
Combinative table, 组合表- B5 l3 R+ }$ Q5 U2 g4 Q0 v8 M
Common factor, 共性因子! P: x0 c, N- c9 t7 G
Common regression coefficient, 公共回归系数
8 r/ z/ h" a. M. }% v" Z2 M" a$ _Common value, 共同值
5 v, R: ?- n! gCommon variance, 公共方差
9 T7 m% i, l' ~) s; E1 sCommon variation, 公共变异8 s* R  m* {, k) V7 I
Communality variance, 共性方差8 E# f' x9 m' V& J
Comparability, 可比性
' ]' \% H" V: j. s+ _. g  W6 ZComparison of bathes, 批比较6 v# S. ^  u4 v  [
Comparison value, 比较值
: d& Q4 q' M/ y, ?1 q7 LCompartment model, 分部模型' D" P+ A/ D* d9 G) Z
Compassion, 伸缩: n. Q9 `9 {9 l2 J4 k7 L- T
Complement of an event, 补事件
7 n7 Z; P% y6 i7 V5 K+ eComplete association, 完全正相关
) ~; \. x" A4 C( W: `8 z4 FComplete dissociation, 完全不相关
5 R. I1 A1 o. [5 f" p! ]Complete statistics, 完备统计量
0 \" ?6 b, z0 O% a$ PCompletely randomized design, 完全随机化设计
8 `- @- R, U6 H5 S. m; B$ U/ X4 HComposite event, 联合事件: c5 l# `' |3 I% t! ^5 M+ e
Composite events, 复合事件
, x1 I) ^, D2 `# \6 |Concavity, 凹性
0 `  Q! D, M  W/ i' m( ]Conditional expectation, 条件期望
- S; H! x: l0 G5 i$ \; T' ?9 IConditional likelihood, 条件似然/ a" g0 }( V" J+ B
Conditional probability, 条件概率
) F; E+ g4 z# s: L% OConditionally linear, 依条件线性
  |# @, Z/ |  ]2 J( o6 |8 bConfidence interval, 置信区间, S+ }7 x% `$ b- |/ ^. v1 X5 f$ H
Confidence limit, 置信限! o2 G# L* u+ M2 w4 i& H1 W
Confidence lower limit, 置信下限
7 k% c, Q* A! pConfidence upper limit, 置信上限
2 p1 a0 y* c7 p0 V; T. n4 Q4 P; F  rConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析6 T& D: g* }" \! G, Z
Confirmatory research, 证实性实验研究5 {+ O5 `4 N2 A) R* @' T$ }
Confounding factor, 混杂因素: I- L% D, R7 b
Conjoint, 联合分析# Q+ d% t; T% Y7 L/ G
Consistency, 相合性
" {# E) {* j# Q& ~Consistency check, 一致性检验
. l$ n) }/ C- ?. {Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
+ z* J# I" `+ T' ]Consistent estimate, 相合估计
# z5 ?2 J2 ?0 ^3 ^7 p' lConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
2 q# s7 D; F$ f+ l$ m. _Constraint, 约束
3 q) i: s" s$ q) VContaminated distribution, 污染分布" m6 g0 ?! a- U! I3 e/ A# Y
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
9 H+ R8 ^( D9 D3 E3 rContaminated normal distribution, 污染正态分布$ u3 x2 D% V( M( N! c
Contamination, 污染0 O9 p2 k9 J( A
Contamination model, 污染模型& F& }" V2 ~, l( L; X7 t
Contingency table, 列联表
6 t5 I# A: Y% ^9 f# \! i7 V% PContour, 边界线9 l9 a9 X8 y# ?+ q- r8 B
Contribution rate, 贡献率
8 o" @* c3 ^9 e6 m7 tControl, 对照' ]0 c; X) W# v6 U
Controlled experiments, 对照实验
: E$ n% a' T+ t* W  DConventional depth, 常规深度
6 {( k# m5 B0 c& u6 e5 r* W' }Convolution, 卷积6 {3 }3 v  d3 X3 }4 u( z( r. V
Corrected factor, 校正因子' k/ @& `% v" H% n
Corrected mean, 校正均值
* H% Q1 N6 r0 L- H7 F1 A7 CCorrection coefficient, 校正系数" R& S7 A3 s. W/ p9 W. E: O  D
Correctness, 正确性- H% |2 q9 r) X
Correlation coefficient, 相关系数% x; ]" w" x1 B5 U0 J
Correlation index, 相关指数
4 \( d) Y. R5 a' C, ^# m1 QCorrespondence, 对应8 H: n7 o; {8 }; w3 Y- \7 n' a
Counting, 计数; D. o2 f& A4 ^( w
Counts, 计数/频数+ n  B$ `. c  Z3 p8 Q# O6 R
Covariance, 协方差
- P. V* S& I% [! H3 [Covariant, 共变
! F- h' J9 }3 f; t, D- WCox Regression, Cox回归6 K8 `+ k! z6 J. B
Criteria for fitting, 拟合准则
' L) x. o5 G$ a3 i; y' _2 uCriteria of least squares, 最小二乘准则
- A# [2 f4 b" [9 rCritical ratio, 临界比! G4 Y, Y2 z; d; \& [! w6 A9 Q
Critical region, 拒绝域
/ t. {) E4 e: I7 h' Z0 ]Critical value, 临界值/ t$ r" u# t" i' Z4 W; f6 L
Cross-over design, 交叉设计3 ]" L, {/ z5 \* a. e" G
Cross-section analysis, 横断面分析
. }' f9 X; E2 G* |3 CCross-section survey, 横断面调查
% C: {3 e7 C2 q7 H, ]9 C' I1 CCrosstabs , 交叉表
6 ?0 n$ x4 @# Z' G! T3 T* Y6 ZCross-tabulation table, 复合表
' b7 z& l' f8 H5 o: ~Cube root, 立方根  q" y) o& U* L6 j
Cumulative distribution function, 分布函数; `8 r  o% ], c5 l7 b* [
Cumulative probability, 累计概率
$ A: V$ q7 \1 N  _Curvature, 曲率/弯曲
4 ^& M3 |% F" |2 s' _Curvature, 曲率
& R4 S& T& l; I1 v: n  XCurve fit , 曲线拟和
9 S0 R; g2 Z# x% q) e$ ACurve fitting, 曲线拟合
" L( K4 Q; Y0 j) h& ?" x1 |Curvilinear regression, 曲线回归
. K4 y- \  E5 b# ^' {/ MCurvilinear relation, 曲线关系0 G3 \) ?5 R3 Y
Cut-and-try method, 尝试法, w) V3 L* X  ^
Cycle, 周期( L* r7 d, C) g& v
Cyclist, 周期性
6 ~5 s: L( j" t/ z1 A! VD test, D检验9 ?" f$ R, {2 y; W8 a
Data acquisition, 资料收集
6 t, l6 o. j7 L0 `Data bank, 数据库
# K0 c' W" h& T& qData capacity, 数据容量
9 C' Q. }, l( V2 XData deficiencies, 数据缺乏
6 Q2 m3 w) `* F2 s( s5 p+ G2 xData handling, 数据处理$ ~: U$ y; w' R6 v
Data manipulation, 数据处理4 X) A' @" F- Z- f( j; C
Data processing, 数据处理  y  j' ]9 g3 w7 [0 @% H
Data reduction, 数据缩减1 M' T+ [' v1 r; k
Data set, 数据集5 @% l4 Y8 D( U6 h
Data sources, 数据来源
% C3 W4 b3 W) Y- E3 p  DData transformation, 数据变换8 p4 x" @+ i4 I$ E6 `+ x$ H1 i- B
Data validity, 数据有效性) M6 A, e2 b5 ^/ C
Data-in, 数据输入& Z5 ^. m. I3 r% w/ x
Data-out, 数据输出
6 ?* I. N  y5 D. v& w' l6 l" [Dead time, 停滞期
. ?+ Q* m2 a; m6 g. \( PDegree of freedom, 自由度4 G8 B9 s( {4 L
Degree of precision, 精密度% R2 B( ?4 B4 A& R- f8 B
Degree of reliability, 可靠性程度' `7 ~  k( J! I$ R" M
Degression, 递减
. g2 K" k; v  e" zDensity function, 密度函数$ P* i: V1 J- Q* @* X
Density of data points, 数据点的密度
% G, L! ]/ S0 s4 ?8 K  |Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
& l8 r/ G. e8 [0 C# O. b' s; C  iDependent variable, 因变量/ |9 @2 _( T8 @6 Q8 C' g* \
Depth, 深度& k- z! f- X& V9 u4 r% d
Derivative matrix, 导数矩阵
) q/ u6 J$ H) p3 L1 |% T) `& QDerivative-free methods, 无导数方法* l+ B6 l5 c# n0 G# o! I( `9 S
Design, 设计; a1 R1 {! m) y3 q
Determinacy, 确定性
1 C8 U2 h# U  ?, x3 {$ [$ qDeterminant, 行列式7 k2 ]6 N2 j: c
Determinant, 决定因素
$ j3 S4 s" w9 D4 B2 XDeviation, 离差
! s6 B3 B/ A7 N& ]0 \2 q- r- oDeviation from average, 离均差. I( F5 |5 x' [9 v
Diagnostic plot, 诊断图0 J( J  @5 |% M4 Q) p/ u
Dichotomous variable, 二分变量
1 g' ^- J3 h% c/ CDifferential equation, 微分方程9 J: z1 t0 w/ E( m1 p3 z. Q
Direct standardization, 直接标准化法# \! k2 G6 _9 Y; `$ @2 J
Discrete variable, 离散型变量1 F7 `6 Q! B- {. K; O; O
DISCRIMINANT, 判断 ) y1 D' D6 o) b
Discriminant analysis, 判别分析
- l, c9 D$ ^% P9 G, V6 ?Discriminant coefficient, 判别系数
4 m; R8 V/ _. C3 X5 IDiscriminant function, 判别值
% Y4 u  N* Y- D9 q) A1 n; TDispersion, 散布/分散度; p5 V. p  O, p' J9 n
Disproportional, 不成比例的
) x3 S' |7 ^0 y; oDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
! A6 U1 u0 L( p1 q- Q6 XDistribution free, 分布无关性/免分布: g& v' M$ e, e2 s0 z
Distribution shape, 分布形状; C; W+ t: ]% F, N
Distribution-free method, 任意分布法
/ c3 s' N& M1 r3 l$ U5 `2 hDistributive laws, 分配律
; @. f( P# c  z7 u1 u1 ZDisturbance, 随机扰动项$ ^" I4 T& P' v) U5 X7 b6 T' L+ f% ^
Dose response curve, 剂量反应曲线
. a6 h" H/ U$ {3 O* y: I! FDouble blind method, 双盲法
8 i9 H- l5 T) D0 |# u/ \, M/ D$ }Double blind trial, 双盲试验
* j  j# i6 |! w9 K. G2 RDouble exponential distribution, 双指数分布
- l% o" O' I7 d' C: a$ o* ]+ eDouble logarithmic, 双对数* m$ z) j8 X* y8 X  d
Downward rank, 降秩
' b  f# l* Y; g& E5 C, ?6 IDual-space plot, 对偶空间图, L: z, L8 r& M1 F' r
DUD, 无导数方法
3 h/ I$ y* U9 B8 s3 o9 ?* f( eDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法* j5 g+ I2 L# |' E# r" z
Effect, 实验效应
% h# j7 C/ T3 s) C+ u* JEigenvalue, 特征值  k1 N6 `8 N6 r1 g
Eigenvector, 特征向量
3 ?6 F: X2 ?- C7 @- ^Ellipse, 椭圆6 z+ d! C+ h" ?  I/ S
Empirical distribution, 经验分布. S. L: J; K/ C' _3 j! J
Empirical probability, 经验概率单位/ m1 R. X4 A: L" f1 |; X2 ~
Enumeration data, 计数资料
3 w  G  `5 \2 r, ^Equal sun-class number, 相等次级组含量
: q, G5 g. i! j' X: O5 `& fEqually likely, 等可能" R; o3 ?# J  t  r+ L" f
Equivariance, 同变性
& a( D2 V. c& @8 W! U, z  k5 ?Error, 误差/错误
0 V/ ]  D# b5 h; h$ oError of estimate, 估计误差
1 U/ U6 ?" P- LError type I, 第一类错误7 ~7 k+ T+ J, P6 N
Error type II, 第二类错误: p' K$ ]9 i7 R6 {5 n
Estimand, 被估量8 z8 f1 T2 f5 y
Estimated error mean squares, 估计误差均方
6 \: Q& p: ^) \& {4 ~) [Estimated error sum of squares, 估计误差平方和+ N- [* P+ o1 D
Euclidean distance, 欧式距离
; ]% o2 j* c! A. O5 o9 DEvent, 事件
7 P1 g+ [1 m" C( U7 O5 ]# W9 KEvent, 事件  u5 i' k$ v3 u" P$ R. s8 S4 s! g
Exceptional data point, 异常数据点0 ?1 V; o& l) M
Expectation plane, 期望平面6 ^: [  a# v, b7 g0 R, J/ j
Expectation surface, 期望曲面
) x* ^  r0 R- P0 j9 P9 KExpected values, 期望值# [/ h4 r; }0 N* |8 M" ~" v
Experiment, 实验
' E% L/ k% h# F. l% `) ^9 BExperimental sampling, 试验抽样4 _. ?" [6 z* c2 e- G: V1 K
Experimental unit, 试验单位2 W. q% k, @; U
Explanatory variable, 说明变量1 b3 I9 D1 e+ G1 a4 a7 N5 t7 M# W
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
9 o' c  h2 u5 O6 e2 j7 J3 vExplore Summarize, 探索-摘要1 J: S% j8 y! g- x( }
Exponential curve, 指数曲线" z; w4 u$ T1 G4 T
Exponential growth, 指数式增长
/ S- x1 e" Q$ I+ q" a5 ?+ QEXSMOOTH, 指数平滑方法
( e5 Q$ N7 q! `% g* g7 xExtended fit, 扩充拟合
% e, l& {" |& K) MExtra parameter, 附加参数9 q5 t* w' E* G* O* X0 u
Extrapolation, 外推法
1 I6 }+ i. q: k1 z0 k- kExtreme observation, 末端观测值
# v% [8 c% d* Y. X+ S" aExtremes, 极端值/极值
( Q9 x$ D% l3 j2 mF distribution, F分布
( S/ w+ H9 z# WF test, F检验
4 B$ s) e' C4 k6 ~( HFactor, 因素/因子
: l' R9 b6 n* U* x, B0 z0 lFactor analysis, 因子分析  q3 j9 T* V7 R! A* w* E7 m
Factor Analysis, 因子分析
6 v- t) B3 z7 r+ U' WFactor score, 因子得分 ; i/ l" {0 }+ e9 N* r- r: d
Factorial, 阶乘( s' o3 e- @1 L( `
Factorial design, 析因试验设计9 g1 F9 ?& J. ]  V0 f$ s8 ~. |
False negative, 假阴性0 P3 k$ l8 }( t( @2 A2 i( D
False negative error, 假阴性错误/ O6 p* C4 H% P% u
Family of distributions, 分布族! x3 w* P( j! C& H
Family of estimators, 估计量族  M& F& p" H; ]5 f6 n
Fanning, 扇面, `- ?$ D6 J8 ]( s! ~
Fatality rate, 病死率
- Y) a  h: Y9 M, G2 ]Field investigation, 现场调查2 V/ _7 @+ [( ^
Field survey, 现场调查; c9 v1 W: v% B3 [1 ]: [, ~8 R! t
Finite population, 有限总体2 t/ B& J5 `5 I2 g; E) k
Finite-sample, 有限样本
2 L0 L4 I2 D' Z* S  E5 D: p. ]First derivative, 一阶导数/ ]# f- c$ G) w/ Z, _* b, ~
First principal component, 第一主成分/ U8 l' ^0 @% ?0 [# m
First quartile, 第一四分位数
1 {/ v* _: Z, B1 m9 w( D4 UFisher information, 费雪信息量5 L, l  r8 f* b1 @% p
Fitted value, 拟合值8 b1 w* S* W, Y$ M- H' [! v
Fitting a curve, 曲线拟合
1 P3 F1 f# h& |, kFixed base, 定基
1 f8 N, }, K! Z" XFluctuation, 随机起伏4 `2 Q# B* v9 U4 ^  e
Forecast, 预测, O% P8 |: Q3 s* {; ^- g1 S" o7 `
Four fold table, 四格表
# M5 r+ |4 ]1 M) ~1 g- W7 rFourth, 四分点8 m3 x" b' i& k& }
Fraction blow, 左侧比率: V# d' s3 e. @) z
Fractional error, 相对误差
* S  N/ ]9 [, GFrequency, 频率* k" Q; K$ j3 Q& J+ W- I
Frequency polygon, 频数多边图
7 j9 X: y8 f& K# h8 |, u" Z* qFrontier point, 界限点8 E! r, Z$ O5 Q" f
Function relationship, 泛函关系
9 J3 t: T: k2 V# U, I- y4 @Gamma distribution, 伽玛分布
& L3 i; x+ {+ u0 _; Y7 b$ }$ xGauss increment, 高斯增量) Q, M) k& u" _) r
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布6 y# w. S  \+ J% y
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量5 [# J$ \6 h1 }- `( }$ H
General census, 全面普查
: L; }0 e& B& n% B1 ]% |- Z, @GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
# X: u7 H3 }" g9 b0 FGeometric mean, 几何平均数2 q. L" D9 U- k, t0 @4 h- }3 f" t
Gini's mean difference, 基尼均差) g" g$ e8 m' e. q  b, u* \2 l7 i' n
GLM (General liner models), 一般线性模型
$ Z) s) X' b% L* E) hGoodness of fit, 拟和优度/配合度' P/ j) `, B$ b# d- a$ \
Gradient of determinant, 行列式的梯度# k& z2 Z/ `7 ^1 r2 K$ U
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方( [: o: o5 }9 e4 V- z9 w( i. p+ |
Grand mean, 总均值' \: C' m! P# F: S  n2 ]
Gross errors, 重大错误- P1 G, o, c* V- D7 O
Gross-error sensitivity, 大错敏感度  [% _0 r  ?+ k8 ]  W' f
Group averages, 分组平均
, ?" T7 o% u0 R5 P7 NGrouped data, 分组资料( \7 Q: n3 m# H5 T/ s( v" N
Guessed mean, 假定平均数+ ~# v# K, Y, I( K) Q+ U
Half-life, 半衰期; l& D6 T/ M, [7 n7 o# m$ N
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量7 x+ A- d* r" m; e% k6 s# D% h8 I
Happenstance, 偶然事件
6 b, L  Y, k4 r! u1 ~! |Harmonic mean, 调和均数9 d$ g- j* V' J( V
Hazard function, 风险均数
+ V8 n( p; r9 @& M' E0 P- z1 WHazard rate, 风险率2 a5 n1 E8 s9 T6 P2 `; g; L
Heading, 标目
, \& ?2 i( o% z* _, L3 r/ \Heavy-tailed distribution, 重尾分布
7 k4 m7 k6 i) CHessian array, 海森立体阵
- k! B, H, C- m3 C: uHeterogeneity, 不同质: ~/ z# {- L  f3 J. ^+ V
Heterogeneity of variance, 方差不齐 1 ?; j5 z+ x7 z) I" H/ [( y
Hierarchical classification, 组内分组6 Z' u3 _- b$ [" b2 F
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
+ g6 ^5 [  S$ W7 bHigh-leverage point, 高杠杆率点1 _& z2 d  x( [& T# L
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
. U6 ^4 z, b2 ^, t$ sHinge, 折叶点# O) k( O' D" l9 ]' l% C1 L1 L6 N
Histogram, 直方图
. v7 j1 }( {- ^# H  e+ w; RHistorical cohort study, 历史性队列研究
' l5 v3 k6 o$ xHoles, 空洞/ Z- @  N# w2 K. g  B+ B
HOMALS, 多重响应分析
% R0 w, O" \' |/ N9 oHomogeneity of variance, 方差齐性, T4 g. o- L# ?! C4 X7 z" E  _' o7 t
Homogeneity test, 齐性检验# J  O) W) c$ h1 \6 I" C
Huber M-estimators, 休伯M估计量
$ r  q% p) o* U3 a- I1 o+ J/ HHyperbola, 双曲线6 d7 X  v- N/ _
Hypothesis testing, 假设检验5 D  @9 @3 S6 k$ F
Hypothetical universe, 假设总体
5 H2 V7 Q2 P  V* g8 mImpossible event, 不可能事件" ~, g) r: J5 C/ {3 E- F0 q7 i9 T
Independence, 独立性2 \* d4 S- B2 o: H3 R- g1 Z8 N
Independent variable, 自变量4 f* m& m! L6 Z% _% w7 b
Index, 指标/指数- g- w) x& Q% h+ {
Indirect standardization, 间接标准化法/ @- W" W7 O9 Z/ I! V9 q
Individual, 个体
1 Y# y3 o5 l& oInference band, 推断带! p" f3 d) o3 a- K, `- D
Infinite population, 无限总体; e2 Y9 ^( J# Q% ]: t
Infinitely great, 无穷大
5 p; f/ @7 s4 X+ n: I1 L& fInfinitely small, 无穷小! c( I' Y" {  ?# m/ s8 o* _
Influence curve, 影响曲线1 \: p  e* \! ?. |' g
Information capacity, 信息容量
5 x# Q9 k" w+ c" hInitial condition, 初始条件% T2 p7 C9 R6 N% ?0 m7 X2 h
Initial estimate, 初始估计值0 e. o, V- Q% s$ j
Initial level, 最初水平
! h- y% v* {2 o# a3 {' O  n$ XInteraction, 交互作用
. {  H: C7 D3 l1 C2 T$ y9 y" c9 x; lInteraction terms, 交互作用项
+ q: C) L$ @. n. VIntercept, 截距
* t4 V! O9 ~- p1 kInterpolation, 内插法
# Z- x/ O5 E, W* r- _Interquartile range, 四分位距
& {9 ?, L: G$ R  |4 _4 VInterval estimation, 区间估计1 Q+ v  ~% D& }- [3 \# D7 Q
Intervals of equal probability, 等概率区间
3 I" O  O' A  E) F% r/ r# }Intrinsic curvature, 固有曲率8 e, X' q8 G4 l; e
Invariance, 不变性
3 \: P2 _8 [) V  z( ?Inverse matrix, 逆矩阵
- w$ d# t( S; M; n# xInverse probability, 逆概率
7 ~, g5 V* h+ C+ BInverse sine transformation, 反正弦变换. p0 A4 T) _5 ^# B9 y4 a
Iteration, 迭代
# t# E6 {% d" c/ y5 d0 A4 v; ~" ~Jacobian determinant, 雅可比行列式, m3 w5 u3 d  B. b8 g* V0 e
Joint distribution function, 分布函数
5 \# h3 |! b# h6 {: nJoint probability, 联合概率
+ n3 ^, x% W( b) b3 BJoint probability distribution, 联合概率分布- @$ [- v% u* k) Q- G
K means method, 逐步聚类法
' p; [4 J/ z. j1 [Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 0 D: ]0 m* T: j& e& G# w- J# R
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
9 k& e6 a8 r3 A" Z8 T: lKendall's rank correlation, Kendall等级相关' ~& r$ b3 ?& o
Kinetic, 动力学
3 h0 u* s' M/ ~1 Z$ [( v$ ]Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验" C4 h1 C5 V; c" @  A
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
+ H* n8 T9 F1 g- f- c5 uKurtosis, 峰度3 b) \+ @5 N  W0 i+ l: h+ W
Lack of fit, 失拟% ^! V& A- R7 D: g$ ^
Ladder of powers, 幂阶梯1 {2 W  @' c* L2 F# Z* r0 V  I7 @
Lag, 滞后( O( v- \7 e2 a2 w7 w' ^
Large sample, 大样本
8 m' z! _0 R$ m2 W1 RLarge sample test, 大样本检验
, l1 S/ N5 i: g( x$ l" @5 OLatin square, 拉丁方
* x* s# t$ p+ k3 _Latin square design, 拉丁方设计
3 O3 \; e# A$ S, I2 [( P$ xLeakage, 泄漏
; T4 J3 s/ g$ D& [Least favorable configuration, 最不利构形% e2 P; w1 ?/ R5 y) [
Least favorable distribution, 最不利分布% B8 [" \: }+ f2 |! F& h% i3 W
Least significant difference, 最小显著差法( T) P- _3 q- f% m: j
Least square method, 最小二乘法
/ {$ }& r# D+ w3 C( [7 k/ c2 d$ e. ELeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) Q: Y$ q7 W& t& N+ w6 a/ hLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合- y5 G8 I2 d1 e3 N& g2 S/ M
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
: ^, p3 N' `) X) J! hLegend, 图例4 Y. e- F4 W8 D' c9 e) Y6 s
L-estimator, L估计量
, n, `9 z# L* T0 D! ?0 x/ k* qL-estimator of location, 位置L估计量
; a0 `0 k% `- G- x6 A/ sL-estimator of scale, 尺度L估计量, T+ D% }; r5 K+ a' b
Level, 水平; o& D' A% q' g) Y$ v; b: O2 u
Life expectance, 预期期望寿命- K6 A, W* y9 X! a1 ?+ ?
Life table, 寿命表
" r7 |  Y; b* C7 `4 D; D! ZLife table method, 生命表法
3 Z& y9 h( k, G  S! Y0 BLight-tailed distribution, 轻尾分布* [. X; ?0 E/ z2 m9 j
Likelihood function, 似然函数
, x* D- S/ [8 o0 E0 L: }Likelihood ratio, 似然比8 }: `; m9 F' a8 d. S6 m: t
line graph, 线图
8 h8 P' o; j3 P4 _, U' T" ?# L) eLinear correlation, 直线相关
* h7 k; i) W2 w5 cLinear equation, 线性方程
1 F9 b1 T  R. a" M% s. x! cLinear programming, 线性规划: L' b$ R/ N& ?: S$ r: C/ F# o, ~
Linear regression, 直线回归
: b( ]% A$ x0 b* mLinear Regression, 线性回归% |3 i4 f' f: U* V
Linear trend, 线性趋势( _: b+ f/ `0 K7 J
Loading, 载荷
% O- }- F% \3 @4 V% A+ X. mLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
  ?$ ?" t4 f& O' {! A4 _6 Q- p" kLocation equivariance, 位置同变性8 u, b" J8 z% f
Location invariance, 位置不变性
& l; z! |5 Y  K3 O' a/ H4 O: N, mLocation scale family, 位置尺度族6 N% ~4 u9 v7 }( j3 u5 y/ i7 p3 z
Log rank test, 时序检验 1 u# A- y' R9 o0 K3 I
Logarithmic curve, 对数曲线
$ S9 @9 C) [2 \Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
6 M% L& Z+ N: C1 ~) |, eLogarithmic scale, 对数尺度
. j- x  `# v8 zLogarithmic transformation, 对数变换
+ W1 k) M% b3 |4 N: @; H0 FLogic check, 逻辑检查
/ b9 p5 q* B" Y  E& K$ zLogistic distribution, 逻辑斯特分布/ n1 ^- o1 D/ V5 x! h9 }# R
Logit transformation, Logit转换3 u8 o8 w& o, e( z6 \
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
" P, b5 n  z: `% KLognormal distribution, 对数正态分布& P+ s7 I1 |1 X1 Q+ _& s
Lost function, 损失函数" W3 w) s9 ^$ U. A: U. m" F
Low correlation, 低度相关
, ]! x4 {8 u! Z) k! Z& f. ?) ZLower limit, 下限# U3 M  w# V) M, p' z4 X
Lowest-attained variance, 最小可达方差
$ f9 p, R, [% K* J6 KLSD, 最小显著差法的简称
9 {% c/ |. N# R7 G  G6 S7 @Lurking variable, 潜在变量
+ E. N3 i' |" _% t* k0 k6 b8 I' E2 CMain effect, 主效应9 d- v0 \/ Z7 L/ c
Major heading, 主辞标目) H5 G7 _5 O" }! w
Marginal density function, 边缘密度函数4 h1 n4 H' ]* N3 B* \9 e* ^9 z
Marginal probability, 边缘概率
0 q9 e# L' M6 Y$ T" w4 u) i+ CMarginal probability distribution, 边缘概率分布
  ?2 a+ X+ X$ d# N2 T( jMatched data, 配对资料
/ s) L3 _  Z( x8 m5 rMatched distribution, 匹配过分布* R' C) n5 L% i) e
Matching of distribution, 分布的匹配
3 V1 D0 M3 Y1 v+ H! [8 ~+ sMatching of transformation, 变换的匹配- T3 p+ G  Q. n
Mathematical expectation, 数学期望
" ]* n4 s$ u1 A1 [% [Mathematical model, 数学模型. H$ M0 D  y& ], U% w% l  s% k4 w
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
' B+ r& N. T* V% f0 mMaximum likelihood method, 最大似然法
9 C5 Q( H- m% E8 t7 A6 PMean, 均数
' c- M7 H5 q/ C$ FMean squares between groups, 组间均方
* \: @8 j7 z2 I0 k6 Z" VMean squares within group, 组内均方* V( g4 ^' B2 p3 c3 v
Means (Compare means), 均值-均值比较9 k  ~( R) k# F5 v" L: a+ V
Median, 中位数
& f$ l3 [' e1 }  R4 xMedian effective dose, 半数效量' e+ [6 q) R. e# M: _
Median lethal dose, 半数致死量+ d9 t) L: M) g4 J! D
Median polish, 中位数平滑% ?8 o3 O1 B. `6 j. k
Median test, 中位数检验
, s5 Y2 g' G$ J3 b: F+ i$ o% q- [Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量, |2 N" o  S/ ~2 K4 H% T; S/ \" s
Minimum distance estimation, 最小距离估计) \- M* A* H3 G# e6 a. L
Minimum effective dose, 最小有效量
$ h% o6 T; J- {7 [6 k+ ^Minimum lethal dose, 最小致死量; ^; S: F0 @' S! x0 x/ k( ^
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
. L8 {' W8 I5 cMINITAB, 统计软件包
$ }4 ]+ K8 A5 L0 v- |Minor heading, 宾词标目
: E# p- {0 N" q9 k& ~Missing data, 缺失值& c! K- i5 i1 `. F' Q6 s
Model specification, 模型的确定
3 b. J7 v1 N9 y- O) H5 _* z1 iModeling Statistics , 模型统计
6 E. @* P  t% ?/ a) PModels for outliers, 离群值模型
# l/ q9 p) \# Y7 R/ `( ?$ P% wModifying the model, 模型的修正
6 N; C1 _$ H7 r: ?, UModulus of continuity, 连续性模
( M% V) B. g5 J- R  DMorbidity, 发病率 * R5 }- ]4 c# C8 w! c/ R1 X5 \
Most favorable configuration, 最有利构形
3 k, g& F$ }  {! h0 ~3 Z. SMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 P/ I( x7 V" g3 i0 t  iMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 `) S4 S, d: {& l& W3 i; H; CMultiple comparison, 多重比较1 Q7 z  J  ~3 v
Multiple correlation , 复相关
9 t0 p/ {+ X8 J: _Multiple covariance, 多元协方差! G6 X! R! R, ?' m4 [) E; N2 r
Multiple linear regression, 多元线性回归  Z+ u! l5 u" O$ p2 x4 y" p9 S
Multiple response , 多重选项
# A/ e! h( J2 K' F) p* s+ BMultiple solutions, 多解. \; E5 [, V4 L5 |) V! V0 z
Multiplication theorem, 乘法定理' K6 L! n, b, t/ K5 G- }; t
Multiresponse, 多元响应
4 z  S" S) n  IMulti-stage sampling, 多阶段抽样: }  r+ g2 L( X3 n& e9 L8 Q
Multivariate T distribution, 多元T分布. H( ^2 L% Q' q; R% C
Mutual exclusive, 互不相容
# m/ V$ Y) ~+ F" C  A) n. a9 xMutual independence, 互相独立6 q; {8 T2 C0 w2 J
Natural boundary, 自然边界6 U+ ?! V0 L* \) L( E5 {8 x
Natural dead, 自然死亡
! g8 C( w" s5 s- S& N5 p/ WNatural zero, 自然零
6 c" Z- ]- t8 k0 {: oNegative correlation, 负相关
- a. I! T" O$ _7 GNegative linear correlation, 负线性相关
9 |9 W; H1 c; p: ]' cNegatively skewed, 负偏5 S& e' w  m9 V9 T
Newman-Keuls method, q检验
9 c- E- n/ \( BNK method, q检验# X( ]$ Q' W7 o: t9 c+ [7 }/ G
No statistical significance, 无统计意义/ ~3 K/ H' ?! h6 y3 \
Nominal variable, 名义变量3 j; w% G8 t% B* W: l$ E1 G4 p! M
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
$ K! L8 A; W" |1 |Nonlinear regression, 非线性相关
, d- T- Y' z4 ]# U' ~& i: D, e; hNonparametric statistics, 非参数统计+ s  r; k* I+ k2 [* B: G5 m
Nonparametric test, 非参数检验
, N$ G7 l' Y! Q' uNonparametric tests, 非参数检验  ]* U2 u% k( x/ h; _0 @
Normal deviate, 正态离差( h0 X6 w* l8 ^; N! R
Normal distribution, 正态分布% S$ @# q& X0 S; H9 c6 U; ~4 y
Normal equation, 正规方程组' S% r- W0 P' B; o3 ~- H1 z
Normal ranges, 正常范围& `8 [$ ?9 i  c- Z+ u3 D
Normal value, 正常值
( ^7 s" y' w  {Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
  v9 X" \9 N( F4 A% CNull hypothesis, 无效假设
" o  R1 a% Y" j1 d5 r9 _7 uNumerical variable, 数值变量
1 Y* W" B, o$ b' Y! Z/ p( [Objective function, 目标函数
# }. H4 O- e# k. ?# V9 m, dObservation unit, 观察单位4 Q- R2 b5 Z* A- ~
Observed value, 观察值
5 s+ ?, i5 Y! D/ XOne sided test, 单侧检验6 Y* w- G! E# u/ I, e% b
One-way analysis of variance, 单因素方差分析' \8 ~" B) N, n1 L6 l
Oneway ANOVA , 单因素方差分析3 M1 i- k5 U" T, G+ C8 o5 N
Open sequential trial, 开放型序贯设计
6 o4 r/ n' v" h8 @( r+ GOptrim, 优切尾
- j  M) O: D! z' e' K, m) gOptrim efficiency, 优切尾效率, f: J$ o3 X; c* h; G
Order statistics, 顺序统计量
0 f% K+ h3 R! u. C' I* o  M6 i% BOrdered categories, 有序分类) R% l: @- ]' _1 p. [
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
/ l& j# ~( [' ?4 @Ordinal variable, 有序变量) T# ]- [7 x0 h/ u% e; R
Orthogonal basis, 正交基
7 O6 n6 w7 h# ^+ v0 SOrthogonal design, 正交试验设计
* G1 @! ]" E) t9 B1 H! V1 v" e+ q+ oOrthogonality conditions, 正交条件
5 t# }: |( F9 s1 ?  x$ @* lORTHOPLAN, 正交设计
$ c  Q( h+ y8 _1 rOutlier cutoffs, 离群值截断点! y0 t2 ^: B$ w: h( R: L: m3 R8 j, k
Outliers, 极端值! @  y0 t1 \8 \; [9 o( i
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
0 F. t  `6 L0 cOvershoot, 迭代过度
% ?  a6 T2 \( sPaired design, 配对设计1 n# b  f  _0 m3 O% u
Paired sample, 配对样本
3 n" m1 F$ ^3 b/ X% b' rPairwise slopes, 成对斜率2 [" _+ x8 a! H  H
Parabola, 抛物线; w  v9 z: Y+ r( `3 K1 Z* U
Parallel tests, 平行试验
5 ]( c, {5 a# t2 y# \% sParameter, 参数
9 A) }% U/ G) w) }7 X1 GParametric statistics, 参数统计
$ v5 o  W, d, iParametric test, 参数检验
6 Y1 B  c) H. j$ lPartial correlation, 偏相关
2 Q3 o. A  O' l% o* r" W4 b0 SPartial regression, 偏回归, o! w( h& b: d2 t, L( I
Partial sorting, 偏排序
& t( v6 N7 ]7 `  L) }/ z% F5 l3 jPartials residuals, 偏残差
7 h! p: X1 v( p( lPattern, 模式
$ }: ~2 z6 F" I( f2 jPearson curves, 皮尔逊曲线3 t* `( n! L0 @3 Z- t4 _! Z5 v
Peeling, 退层
' }8 M1 X2 X3 P* T9 @' yPercent bar graph, 百分条形图
* M0 s1 P! J8 b( E7 x9 v" LPercentage, 百分比7 [; d3 Z. I5 o% k
Percentile, 百分位数- a: f0 P/ ]! K: r
Percentile curves, 百分位曲线
, l4 m, C# v: Y  d4 c5 _# [Periodicity, 周期性
, d8 }) l$ v& L* a( E8 t  qPermutation, 排列
: _0 G$ L9 S% s  Q$ _P-estimator, P估计量+ l8 F8 B6 y  j! L
Pie graph, 饼图/ h3 `7 k( s0 i3 K7 b
Pitman estimator, 皮特曼估计量
! {8 _4 X: }: s% _: O9 H! _Pivot, 枢轴量2 M  x3 u" s1 i7 Q6 S' j
Planar, 平坦- G0 c( _  ?4 T# @6 \* M
Planar assumption, 平面的假设4 z0 g$ p4 Q5 A- p+ k
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
4 Z% `, r' G, F% tPoint estimation, 点估计
1 I0 g7 y& l8 N* n( XPoisson distribution, 泊松分布
& B6 w) o( d  MPolishing, 平滑& f8 r3 z! w( s  M
Polled standard deviation, 合并标准差
; y9 F" I6 D, FPolled variance, 合并方差; ]" w$ ?) M2 k
Polygon, 多边图
# a0 v8 s" {% r. l% J0 ePolynomial, 多项式2 e5 _  e( M, a6 j
Polynomial curve, 多项式曲线
; q1 R5 G" v! K9 i  }0 {5 SPopulation, 总体% n! {3 |/ [8 O
Population attributable risk, 人群归因危险度6 W3 w2 w* y/ I! D9 \6 _* j
Positive correlation, 正相关
- n: T, p/ I6 T# WPositively skewed, 正偏3 S  D7 B% k2 y7 M0 Z# a
Posterior distribution, 后验分布
/ ^2 N& O5 L8 y  G1 D2 b$ ?+ [Power of a test, 检验效能
. D! K& _) X: f. X4 fPrecision, 精密度6 r& K/ f' p6 @) J2 b( _/ I/ p9 q
Predicted value, 预测值/ d9 d2 @, X, m7 I
Preliminary analysis, 预备性分析7 G# d7 V; L8 e7 h
Principal component analysis, 主成分分析4 H/ I1 {1 _% I2 O# Y
Prior distribution, 先验分布0 H; E8 ~. N, B
Prior probability, 先验概率4 [' ]# Z+ K3 B3 J! @
Probabilistic model, 概率模型
: u% t9 S& w1 W4 y4 B( _1 h. M3 lprobability, 概率$ J0 D9 K8 T- E5 c1 a6 `' R) F
Probability density, 概率密度3 c+ s1 d3 c" E1 ^, O
Product moment, 乘积矩/协方差
( }# D6 H/ k: B/ I( ^Profile trace, 截面迹图* s3 x- E8 ^: }
Proportion, 比/构成比% B# @) j/ g) P
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: S3 |, D& @. @
Proportionate, 成比例% K: L5 v  \* T9 j: N5 m) n
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量6 u, p8 m2 w, R6 P3 M
Prospective study, 前瞻性调查
* K( X. U+ {* Z. V' a# p2 @Proximities, 亲近性 - F% a4 z6 b( @* s
Pseudo F test, 近似F检验
6 u8 n: q! r  T8 G+ IPseudo model, 近似模型; u9 j6 x* K# M4 z9 C5 ^; a
Pseudosigma, 伪标准差
: z. [! Y4 g) ^1 TPurposive sampling, 有目的抽样
; r% `/ I% Z+ ]7 HQR decomposition, QR分解
& W( W5 S. D. O+ t, fQuadratic approximation, 二次近似- e' W5 x6 V. V
Qualitative classification, 属性分类: D# Z) ?( o6 g: Z3 G# g/ F8 M
Qualitative method, 定性方法2 @3 Q+ u& M  G- |& _9 ^  h
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图5 x# Y& O( {: r9 n* G
Quantitative analysis, 定量分析1 N! T0 m0 }/ S2 P" f; y4 {( O9 p2 d, [
Quartile, 四分位数2 |% P8 Q1 M8 u* h; J2 q
Quick Cluster, 快速聚类9 r( _" z; h4 t/ D) e' D" S7 z( ]
Radix sort, 基数排序! q: k' ]/ K7 G. E! {( R% D
Random allocation, 随机化分组
" R0 V; q- S# H) sRandom blocks design, 随机区组设计
* D) @7 ^" p6 G$ L9 |Random event, 随机事件
. V/ f1 P# o( N2 K1 N" ~Randomization, 随机化8 J1 {* @% O+ J4 u
Range, 极差/全距& g. @& N3 i2 @( ?
Rank correlation, 等级相关
# N6 h0 i  ?% [, s9 ^- NRank sum test, 秩和检验
) f: I4 K/ n& j1 HRank test, 秩检验
  v2 w9 u' C9 I7 P* kRanked data, 等级资料- J! I: g1 |" c% }1 n( m
Rate, 比率
  z7 J; W7 x( y+ @Ratio, 比例6 ^6 o$ H( x9 ?/ s! }
Raw data, 原始资料5 `) }! R4 a! t# m
Raw residual, 原始残差
+ C' T* J; s7 N/ @Rayleigh's test, 雷氏检验
' Q! P9 j, \, b+ U- O  _Rayleigh's Z, 雷氏Z值 , T' R* \- ^8 ^
Reciprocal, 倒数
; S: D! s8 N4 JReciprocal transformation, 倒数变换
' u0 k$ B$ n, ^  F5 bRecording, 记录, H7 s2 P+ B) l6 {
Redescending estimators, 回降估计量7 t( l( k, @1 h  h% s
Reducing dimensions, 降维
: u: I' C8 v5 y& N' hRe-expression, 重新表达4 ?7 J; D! Y  G) x4 l/ M% H
Reference set, 标准组3 V4 W# ~; M; l* N/ \$ O
Region of acceptance, 接受域0 M1 O3 P, t( C1 G4 B# v& s& w
Regression coefficient, 回归系数
' T$ w1 F- n' u% _' q8 L# V# b: sRegression sum of square, 回归平方和
: [" N) ^1 m8 ~Rejection point, 拒绝点
! R3 C) P: Q: C& r* _Relative dispersion, 相对离散度. _% V% ]" r( k% ?
Relative number, 相对数
, J% d' |. D$ KReliability, 可靠性
. x" N- u4 @7 e4 X3 P: @7 SReparametrization, 重新设置参数
( x5 N7 Y  n8 P) K. HReplication, 重复, t/ Q8 O+ ^/ M0 y
Report Summaries, 报告摘要
. X4 Y* _! d1 b" [3 V3 vResidual sum of square, 剩余平方和/ x; A9 q- B0 o* X2 L5 [) {
Resistance, 耐抗性
! s! g5 Y( b1 p- {2 ~* FResistant line, 耐抗线
0 G% u: m* H* X+ `Resistant technique, 耐抗技术
+ v! E# x; @$ Z( z+ JR-estimator of location, 位置R估计量6 b: W$ s  N! S5 m4 W( t! ]
R-estimator of scale, 尺度R估计量! ^/ Z/ y& r* Y) W
Retrospective study, 回顾性调查
. v6 e0 @0 R( }% {7 w0 fRidge trace, 岭迹
% H$ `3 p  X( p6 y7 N5 ERidit analysis, Ridit分析+ V: [3 {( t# n& K' G( ]
Rotation, 旋转& Q) T3 a. k. t. d9 B
Rounding, 舍入
1 Y. ?4 d5 f9 M  O& GRow, 行9 W# C& T# D9 w1 e! U2 K0 p
Row effects, 行效应
2 _/ f: F2 [) I( _3 G+ }Row factor, 行因素5 e3 z3 R2 K( J
RXC table, RXC表
8 w. v( w, U5 F2 i  h6 _$ eSample, 样本! N6 K4 f  y" Y, n) e, ?( l
Sample regression coefficient, 样本回归系数2 m, }% R( b" t! F& t
Sample size, 样本量9 @9 Y8 u  j5 b6 b# h/ Y& O
Sample standard deviation, 样本标准差- J# V4 t; j# L4 Q! Y; z
Sampling error, 抽样误差# c, \& @( K8 F; `1 I
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
' }* @. v: }) B5 f+ i8 `3 {0 a6 e8 kScale, 尺度/量表
9 w+ k4 a1 T6 k0 u; |Scatter diagram, 散点图1 F, A8 Z% ?0 M6 `2 q7 {5 [/ H$ ~; r6 B  r
Schematic plot, 示意图/简图0 T' s9 u8 {2 ]  i
Score test, 计分检验
; j" v8 ~2 l% k4 i& g* uScreening, 筛检
. ^/ `; {& X3 A" ~$ K! aSEASON, 季节分析
% z6 m8 A# f+ H9 s: N1 FSecond derivative, 二阶导数
# Y$ V. R+ m1 ESecond principal component, 第二主成分# O* K2 w/ z) x# @7 ?
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
* a2 o- h# w4 ISemi-logarithmic graph, 半对数图
9 H% `# M+ |; [# LSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
8 H3 Y! n& D8 H. j, o& tSensitivity curve, 敏感度曲线. f0 E, Q2 f* u; r
Sequential analysis, 贯序分析; y0 e- U& Q7 J) P6 |! l7 `
Sequential data set, 顺序数据集' f5 o. R  n% e' U) O
Sequential design, 贯序设计
% A& O; h+ w. W+ F  x/ |Sequential method, 贯序法, N/ k& r- G6 C+ ?5 M
Sequential test, 贯序检验法2 `1 l9 M. }! _2 N3 L* p
Serial tests, 系列试验
# U8 ^2 q- y, F& g* J' v, jShort-cut method, 简捷法 * H+ h$ a2 N' K! z4 |
Sigmoid curve, S形曲线
. W. @5 i( i* Y5 d0 y9 D/ HSign function, 正负号函数9 R4 R' A/ {. t  l# Z" d
Sign test, 符号检验4 B, x. O+ v8 J8 X: e0 O! ?4 J7 h6 {( m
Signed rank, 符号秩1 X& B. o3 M5 h3 J
Significance test, 显著性检验
- Q. S. {7 F- _% BSignificant figure, 有效数字" E* Y* i& i( }4 @/ w2 x/ D/ _
Simple cluster sampling, 简单整群抽样, _: {1 R; f$ p: Z
Simple correlation, 简单相关
5 O2 c* e* e5 aSimple random sampling, 简单随机抽样
7 n! ]+ O: W* WSimple regression, 简单回归0 g& b4 A+ ]2 \. M# J9 q
simple table, 简单表$ ]( t& D$ m" J: Y7 @/ ?4 O2 Q) p! U
Sine estimator, 正弦估计量
! b4 m/ G5 _2 I  I2 s1 z1 fSingle-valued estimate, 单值估计: O  Z0 ]6 b0 \( l* o
Singular matrix, 奇异矩阵
6 x; _. z/ |6 ]: h" eSkewed distribution, 偏斜分布
" j, `" l% Y6 G) Q3 cSkewness, 偏度
1 b( X: U- O( ?Slash distribution, 斜线分布
, y/ Z% q1 S& W- W  ISlope, 斜率$ y3 b* h  a9 o$ H7 D! V
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
  f! r& [4 D' E8 n- t5 b! KSource of variation, 变异来源
& z  F9 e- `- E( d: n3 W# |Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关( @( `0 X  |+ s& ~/ M, o( I
Specific factor, 特殊因子( h; g0 m& j* O
Specific factor variance, 特殊因子方差
9 ^0 a0 W3 R3 L1 t- A5 _- wSpectra , 频谱
( R$ {+ @( I  o2 B* \/ ]Spherical distribution, 球型正态分布
( J0 |; N" a0 o, d9 E* F* XSpread, 展布8 K  I) a' E" P# F
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
5 m/ [5 R, c$ ySpurious correlation, 假性相关9 B8 [& T/ t: u( _
Square root transformation, 平方根变换: \& H" |2 G+ h2 J$ Y; X8 e& d
Stabilizing variance, 稳定方差
" \" Q6 j8 G# _6 T5 c0 ^Standard deviation, 标准差0 I) G- ?. `  k) f8 I) D
Standard error, 标准误
8 p3 z3 H, `- b5 J- AStandard error of difference, 差别的标准误
" h% D( G2 B7 ^$ P0 \" ?Standard error of estimate, 标准估计误差
3 @" O# b) r9 `- i  L% rStandard error of rate, 率的标准误: j4 y9 _3 T, E3 l! U% G9 K. Q
Standard normal distribution, 标准正态分布' ?2 f, M2 W, Z# a
Standardization, 标准化3 r) n+ u2 {$ @) U" R! Y9 \
Starting value, 起始值
' z6 x) N1 s( `- `" v. FStatistic, 统计量- x$ ]$ w: F9 N  v
Statistical control, 统计控制
8 Y' {, j( `# G- GStatistical graph, 统计图
' K; u& U0 _: c# `8 O  d/ SStatistical inference, 统计推断6 k7 B. w9 s* ]; p) H! B. \% _9 k
Statistical table, 统计表( A8 V- j9 y# M5 R( k
Steepest descent, 最速下降法
# I; R. Z# i/ g4 g  MStem and leaf display, 茎叶图( _: S6 C! l+ f
Step factor, 步长因子
2 I: e% Y3 S8 O; _% _  }1 {Stepwise regression, 逐步回归2 E: Q9 o6 ~: O9 I
Storage, 存
" q2 l9 P; Q2 x6 f$ P1 v5 PStrata, 层(复数)& j$ T% F( ~5 t2 Y5 C
Stratified sampling, 分层抽样
: [7 O# E, u9 `0 J5 cStratified sampling, 分层抽样
* O) F, w1 Z- v% F  OStrength, 强度2 M" s2 d! n& K2 u' o
Stringency, 严密性  W6 V, o8 e$ _/ B
Structural relationship, 结构关系0 Q# F/ J9 p/ |2 S
Studentized residual, 学生化残差/t化残差+ U9 V4 [. e4 I, |- ?. w
Sub-class numbers, 次级组含量
' J& e# d1 Z4 u8 ?. ]% G9 vSubdividing, 分割# Y; M, t8 G2 S9 ]2 _
Sufficient statistic, 充分统计量
  V) F6 z) j& H6 p5 vSum of products, 积和
6 D! A7 s1 u, d# J9 TSum of squares, 离差平方和
4 a* _3 F% K4 c7 l( G' `; cSum of squares about regression, 回归平方和: R- o8 H& o$ }  O4 y1 Q6 f  O* B  X! J
Sum of squares between groups, 组间平方和1 K: _3 X  ?7 q
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
1 {% s1 f. k. ]2 P7 L' ^3 `Sure event, 必然事件
3 g" m" I1 R" o# `9 r2 Q# ^Survey, 调查/ R' P6 X" \/ V2 W
Survival, 生存分析
% ?1 r' C$ A" P8 ]8 SSurvival rate, 生存率
  I/ J" S1 Z3 ?0 YSuspended root gram, 悬吊根图
  @3 z( j2 @6 `  V  ySymmetry, 对称
: t: g# B# z- U: A' Z7 M4 ISystematic error, 系统误差7 x4 s6 R" U0 c# O8 p8 v6 h7 f% N
Systematic sampling, 系统抽样
& O" @& L& [5 X$ DTags, 标签
+ m! k' z8 z* [# nTail area, 尾部面积  z5 p1 l6 x# c  f
Tail length, 尾长+ ]( k( f% z- {" K/ E9 p
Tail weight, 尾重% p2 l1 |9 O9 C* C
Tangent line, 切线
- d' f3 h; f; }- YTarget distribution, 目标分布5 f- L& E$ O% L, }3 r
Taylor series, 泰勒级数, g, G$ d( p; V5 W  V! P% _
Tendency of dispersion, 离散趋势& c' j4 a% M3 C# E  l) i
Testing of hypotheses, 假设检验* Y9 z; z$ K% h; d) W7 K, ?4 S+ f
Theoretical frequency, 理论频数
1 r. o6 q) t, R; |% ETime series, 时间序列& z5 Q: B( h. x4 l1 B
Tolerance interval, 容忍区间/ L3 B# ?" N" c+ n
Tolerance lower limit, 容忍下限( J4 |% K0 J2 n7 X- |0 O' |( ]
Tolerance upper limit, 容忍上限
. @/ b  V' x1 t! l1 BTorsion, 扰率* o) o$ s. s6 O# q1 h/ C, a4 B# u
Total sum of square, 总平方和
  Q, ]: U+ v: z+ r5 f: y* R! RTotal variation, 总变异9 M$ s7 A5 {! ?4 p, f( m  L
Transformation, 转换
- I# c: L  g4 G  ?- A8 R+ KTreatment, 处理
% i5 y1 D+ u' _" ?Trend, 趋势
, [3 x7 W7 Q4 z; m" h0 P- n0 @5 O7 MTrend of percentage, 百分比趋势
0 O# q6 F% Z  u; ~Trial, 试验
4 B( ?3 `. y! Q3 e7 r/ bTrial and error method, 试错法3 `+ i. u/ [0 K! s) F+ ]7 H
Tuning constant, 细调常数
$ k5 }  K9 x/ U' `$ B$ wTwo sided test, 双向检验
, M* `/ g, a, K& y; u6 O% wTwo-stage least squares, 二阶最小平方& [; O8 d! e/ q- x/ `/ X
Two-stage sampling, 二阶段抽样+ A9 S; p! p5 Q8 z6 ~3 o' k
Two-tailed test, 双侧检验
- c; E) j7 U1 yTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
$ f# l- |  k. j, rTwo-way table, 双向表
% t2 g6 u! ?0 F2 [+ UType I error, 一类错误/α错误- Q' [! c, D; |* @4 W. h6 b
Type II error, 二类错误/β错误
* M+ e$ Z5 C" wUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
9 s; X4 d1 h( w1 v: wUnbiased estimate, 无偏估计
( B: K" g3 T( b8 Q- G1 _Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归* l" u1 z% H+ j7 E* Q- ?
Unequal subclass number, 不等次级组含量) D0 J2 m& }; R
Ungrouped data, 不分组资料( Q+ `% h9 w, K
Uniform coordinate, 均匀坐标
; n5 U5 H3 z" {+ a$ @# JUniform distribution, 均匀分布: z; V) a6 e0 L) a  r2 Z
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计! _- f  H/ T" T4 W
Unit, 单元
: y" g3 ?7 c5 t/ a0 S' e1 \2 eUnordered categories, 无序分类
; W% {0 m4 x  qUpper limit, 上限
, A1 z/ w& x: \- @Upward rank, 升秩4 \* p- Y& n! {' s$ T7 S2 \
Vague concept, 模糊概念- n) {; A" a) v3 M8 ]! H3 c, n
Validity, 有效性3 `4 c5 }6 f: \0 D* Q3 a8 r
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
( L2 Z! e/ _8 r& bVariability, 变异性
1 ~: K. V) \! b6 w# gVariable, 变量
3 A) X: v- E3 _9 E1 w3 wVariance, 方差/ e: R5 M. U; P0 `- O& j8 F% P( {% }3 w( |
Variation, 变异
* R& |# L3 U3 S+ x9 L7 x( DVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
2 A9 {& }  W8 l/ K' h2 N) EVolume of distribution, 容积
9 @: K7 A& L$ G6 b3 W0 CW test, W检验9 [8 a& f+ M+ t; x9 {% w: M  d  g
Weibull distribution, 威布尔分布
0 b# s) g& _3 U& _. ?* o: cWeight, 权数% [# f" \# C" N7 s# O
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
  f& D) U+ z- O" h$ ~* GWeighted linear regression method, 加权直线回归
( `) q  O7 O4 eWeighted mean, 加权平均数
; |8 N& E2 D2 f! {6 T3 m" VWeighted mean square, 加权平均方差
8 o2 c6 j4 F% OWeighted sum of square, 加权平方和) D. {+ b) \$ K/ ~. D, L
Weighting coefficient, 权重系数
0 U) R. u" P5 H# D. r" hWeighting method, 加权法 1 U) S, N7 @* D5 T
W-estimation, W估计量
' U) \" b& b2 Z; \9 c6 n" G+ R: vW-estimation of location, 位置W估计量
! A! o5 f# V: I* N" GWidth, 宽度8 C' R: K& @- F+ M3 m" g& ~
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% m7 i; j( I4 h' Y% {. `4 v' T" G
Wild point, 野点/狂点
9 _, G/ r; ~7 A; f6 |/ n/ \Wild value, 野值/狂值4 v$ S/ O' H0 r4 G7 x/ v
Winsorized mean, 缩尾均值& t* {; i5 C' S) y5 E. L
Withdraw, 失访 : L4 s' s) f+ z
Youden's index, 尤登指数5 P) T, f$ v0 {% D! i
Z test, Z检验
4 D5 ]9 I! j, w/ a( PZero correlation, 零相关- P/ B1 g: M0 N9 m- ^0 K9 U
Z-transformation, Z变换

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