|
|
Absolute deviation, 绝对离差
6 Z8 u6 Y+ V. R& ]8 o! G) dAbsolute number, 绝对数+ g: l& @- J4 b( B( ]& g
Absolute residuals, 绝对残差
5 W" _+ G6 n7 O/ {! x" w1 ]5 sAcceleration array, 加速度立体阵' S- J( \4 [4 D/ y. [" O0 O8 _
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
" C5 \# ^/ D5 V- U( B! C$ \8 KAcceleration normal, 法向加速度
7 ^2 s3 U! Z& b- w% b( DAcceleration space dimension, 加速度空间的维数" m% m: _1 r5 u6 h& g8 U
Acceleration tangential, 切向加速度
3 ^$ {# c, [$ f1 O9 W' {& A. {Acceleration vector, 加速度向量' t+ i5 w0 h! T/ g! }
Acceptable hypothesis, 可接受假设
0 g% R C, c0 o# V/ TAccumulation, 累积
! g, x/ j) }' v% ^0 e* b5 z8 H2 ?Accuracy, 准确度
8 Q1 k" B) y2 ]Actual frequency, 实际频数/ U4 x. p7 C; A7 {6 J: H+ J+ v
Adaptive estimator, 自适应估计量/ x- `3 Z5 T! V: K
Addition, 相加
, y- O: F: ?+ L& x% c6 S9 s0 aAddition theorem, 加法定理
1 {) p% g4 L' _% vAdditivity, 可加性
# g, @1 |7 G+ S2 NAdjusted rate, 调整率
+ w; t' W( V% d* w: I8 c+ }8 V9 s9 uAdjusted value, 校正值9 l; P/ g" W' E
Admissible error, 容许误差; x5 z8 E6 W7 x, _) K0 Z. e1 u4 A
Aggregation, 聚集性
; R$ B+ z3 Z U8 k0 R8 O9 m4 nAlternative hypothesis, 备择假设. N5 r- p" K9 @1 {6 }3 |) q
Among groups, 组间4 p2 O7 y& [6 H+ r0 Y; a* T G' r- m
Amounts, 总量
3 r* L* j) \0 n) ?. a( XAnalysis of correlation, 相关分析" O; _1 j) W J8 P( o) y l
Analysis of covariance, 协方差分析 y5 C# H/ G2 t9 h
Analysis of regression, 回归分析8 a" C4 [( c: ]5 E% W+ u
Analysis of time series, 时间序列分析
9 o: {9 j5 k2 x3 O, PAnalysis of variance, 方差分析9 @1 Q6 R! B* ^7 z. r% X
Angular transformation, 角转换. T! A4 K) i! q
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
( {2 S% h) Q5 d* A4 W3 EANOVA Models, 方差分析模型
: y* u# D# s; g L( \8 ^Arcing, 弧/弧旋; n# |% U6 H/ q$ W
Arcsine transformation, 反正弦变换+ W7 K$ R* f" h4 K
Area under the curve, 曲线面积0 `) B" R- d* L% {+ \" k
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
1 Q. {. Q+ I) fARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
; U* I. [8 J" [( F7 JArithmetic grid paper, 算术格纸9 A) K+ N) c2 g3 ?; E
Arithmetic mean, 算术平均数2 `( q* W4 [; J& }
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
; B! P: O7 V# E* TAssessing fit, 拟合的评估
" i4 H. Y/ j' i: U% p8 i: MAssociative laws, 结合律. ~+ c9 L/ u/ y' R+ k( j d/ L! d
Asymmetric distribution, 非对称分布
0 ^- T% t/ U& j/ p. SAsymptotic bias, 渐近偏倚
( w* M. w" Y; a& S$ A5 T; x5 C, mAsymptotic efficiency, 渐近效率
- F5 }# q4 ?) |0 n) ^! ZAsymptotic variance, 渐近方差
+ N0 D" [' _0 z9 ~# B1 j2 _Attributable risk, 归因危险度3 ]/ M9 c4 P7 _, h
Attribute data, 属性资料+ y5 `! S% q: _
Attribution, 属性
6 b; m% a% B4 \Autocorrelation, 自相关5 g# ?) u0 `/ o9 X
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关3 b/ m5 k7 f9 d ~& x3 A
Average, 平均数8 Q6 m! k: t4 ^9 R& n
Average confidence interval length, 平均置信区间长度) B, J; W, ~) [/ e! c( h
Average growth rate, 平均增长率3 ^5 S$ ]2 u2 f% w* l- V7 S8 Y
Bar chart, 条形图
' m- J9 \& y# h3 X, l6 e! _Bar graph, 条形图
$ r% e/ i& j; u' Z# b% \: bBase period, 基期0 [ j+ @5 M Z9 p7 ~# O6 k6 X
Bayes' theorem , Bayes定理
; Y7 b; G' S+ w/ y# zBell-shaped curve, 钟形曲线
# D! E3 p! C; P( i0 Q1 J) A- R9 IBernoulli distribution, 伯努力分布
) O- G6 n% L- y7 JBest-trim estimator, 最好切尾估计量 m/ ]: I4 Y$ `
Bias, 偏性
, y5 {/ c/ L- @$ }$ ~- n) u( fBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
: ]1 E( F$ n& ?, c9 M2 iBinomial distribution, 二项分布3 [6 a: D8 Y, S" i4 u
Bisquare, 双平方2 {# s% R9 }, \3 J& O+ @
Bivariate Correlate, 二变量相关2 k/ W- J# U! a! n
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布2 n% R0 ?0 Y5 Z B( f
Bivariate normal population, 双变量正态总体0 v- I$ P+ q9 u& |9 C
Biweight interval, 双权区间
( P, E C% d, DBiweight M-estimator, 双权M估计量) t7 g' \+ w% f5 k7 n6 Z7 `
Block, 区组/配伍组
0 e% A# g+ J, V8 G6 U2 l2 bBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包* B% R! i# n' O3 ~% ~ y7 M
Boxplots, 箱线图/箱尾图
; ~$ k+ b( Z6 e; d/ d+ T# UBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
& O$ i1 X9 i" e4 f5 O: y2 jCanonical correlation, 典型相关3 C; x/ E) b6 A' n/ ?5 `: ~
Caption, 纵标目
/ X" v( N% q8 _$ MCase-control study, 病例对照研究
+ H0 x- A" W6 O8 c. m; oCategorical variable, 分类变量6 f; O4 @& J, A
Catenary, 悬链线
# q% C. d l8 N# M8 L6 ECauchy distribution, 柯西分布+ G/ r) x2 J3 h" g
Cause-and-effect relationship, 因果关系
" ?! `# T1 x2 g2 n) w1 rCell, 单元% p) _8 q1 }" j7 d, l
Censoring, 终检
( [. K& r/ e! E P9 t3 I: hCenter of symmetry, 对称中心3 A. h+ L+ }7 p' q' y
Centering and scaling, 中心化和定标
4 B/ D4 s1 q- V1 iCentral tendency, 集中趋势6 y( B. M7 ]: w. b9 D& o) T9 X
Central value, 中心值% d( a2 }4 E* B9 D; `8 M
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
: B" F( r( X" E( MChance, 机遇
& ^0 K% [4 q- n0 q6 }) VChance error, 随机误差
@9 s& n8 b/ jChance variable, 随机变量
9 t% O: }1 t: c" K5 C- }5 X2 yCharacteristic equation, 特征方程/ m- P( T' M+ L0 k
Characteristic root, 特征根9 h5 p+ L1 `" P# m
Characteristic vector, 特征向量
7 v/ X- R2 \ p7 n5 {5 eChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则; {4 i" t. }8 x# Q; B5 D
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图. y4 y8 ?" v1 }; e+ J
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验 h7 C- _+ m) ^* Y4 T
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
) }4 ~. _8 q( d: q% z' Y* Q6 mCircle chart, 圆图
0 d$ i1 g, |6 I' i/ i1 E7 E( Z( e1 ~Class interval, 组距- K7 R t+ l& @) n2 a& @
Class mid-value, 组中值& C! g# i% h6 p- f) V
Class upper limit, 组上限
0 o9 F, \* o- V+ n: ^) J- T3 bClassified variable, 分类变量* Z. k+ q; }& ]8 u$ @! Y
Cluster analysis, 聚类分析) @! S) V% O6 R: O- _
Cluster sampling, 整群抽样5 \0 X- Y1 S( b! p6 C& g
Code, 代码
- A1 K3 w; _) r' u+ d0 }% jCoded data, 编码数据3 A% N/ ~4 f7 _" s* w6 m. G
Coding, 编码; G& `% e9 I7 j$ ^) D8 z7 I7 n4 O( _
Coefficient of contingency, 列联系数
5 i& c3 `* j" ]! B4 y% R; tCoefficient of determination, 决定系数
, S, Q U4 R( k k8 m9 G$ YCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
7 l2 S9 s4 ]. D1 Z! T% dCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
6 S' G3 I" ]. O3 _: R1 s' DCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
& N3 k; V7 M# y: k7 R, o% j0 dCoefficient of rank correlation, 等级相关系数/ H f8 G) Y3 U7 ~2 n7 X$ h
Coefficient of regression, 回归系数
& }7 s% @/ x8 Y/ `& R, p, n! _Coefficient of skewness, 偏度系数 S+ x$ Y3 c5 s% a' y' ?1 H
Coefficient of variation, 变异系数, E. M L& N7 N1 Z
Cohort study, 队列研究1 B5 T: b+ n$ m) S* ~
Column, 列
8 }2 C& B) `4 i/ kColumn effect, 列效应6 |: ^1 J4 R8 S0 B
Column factor, 列因素: ~* Q+ {- [- b) b( x' z
Combination pool, 合并# t- G/ d9 e! J. G
Combinative table, 组合表
& q3 y$ Z8 N# K$ |3 H: A' B9 ^: ACommon factor, 共性因子; b4 v: [5 r( D" j* r5 M
Common regression coefficient, 公共回归系数
9 F3 R7 W2 O8 l% t1 u6 ]Common value, 共同值, U, W* J) ]& I$ g
Common variance, 公共方差
1 q/ W; b: D0 s( j4 ^3 x4 }Common variation, 公共变异
( g) H" D A& a) j, w5 u& r$ YCommunality variance, 共性方差& C+ V9 A7 t }* t, f. H. r
Comparability, 可比性
" O* v( a$ Y* q. xComparison of bathes, 批比较8 ]0 ^& {' o' e K7 ^ m8 R
Comparison value, 比较值
: K8 g) j5 e1 X" C; CCompartment model, 分部模型) M8 C6 A* r% i
Compassion, 伸缩& y8 n0 Y' W2 F2 N3 T3 W
Complement of an event, 补事件
2 u" ` e$ y: b0 D# IComplete association, 完全正相关9 o1 `' P4 m$ N% y
Complete dissociation, 完全不相关
" G2 ^7 J K8 V6 ]Complete statistics, 完备统计量 J9 _5 o% z- v! r" W$ u
Completely randomized design, 完全随机化设计+ T* m5 p( p# d Z
Composite event, 联合事件
5 A# O- g' E4 y5 L. y! ^! XComposite events, 复合事件
, P; I- R# U; s$ t. N6 T: bConcavity, 凹性
$ C$ J+ O. F7 g; NConditional expectation, 条件期望
9 L2 e2 H/ S9 V% i; z6 cConditional likelihood, 条件似然9 p3 Y: K' ]- x1 K7 g9 D6 s1 {, e$ ~
Conditional probability, 条件概率+ e$ B# d, ]2 x' X& A
Conditionally linear, 依条件线性9 [# ?/ V- _9 h$ q
Confidence interval, 置信区间8 ?8 O" v7 R5 t$ r; Z
Confidence limit, 置信限0 r% w$ u( ~, U9 ~. e; x
Confidence lower limit, 置信下限( r' z% {0 K' a7 V% {
Confidence upper limit, 置信上限# q( @& p) q6 v7 b4 |1 l
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析" U" n6 n: k8 ]! P" K
Confirmatory research, 证实性实验研究
) X$ w7 z, z7 s2 tConfounding factor, 混杂因素" e5 t9 b; ?' V* l5 { }
Conjoint, 联合分析
0 a: K4 T( U" B0 R a uConsistency, 相合性2 X( f; K% S, w8 f+ N
Consistency check, 一致性检验
, R0 u) Y- y6 Z" D/ b* YConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
@ _) x+ a8 U* R( `7 x- h4 C1 fConsistent estimate, 相合估计
' T: t A" T/ Z T# b+ LConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
( k9 \. L: y% XConstraint, 约束1 ] {# t& N: [4 {6 g
Contaminated distribution, 污染分布5 H* Y9 _' V' P) j# U, l3 d: v* f
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
& m. @) _2 r$ f. {2 Q2 d. d r) b: ZContaminated normal distribution, 污染正态分布
0 P* z% q. p# WContamination, 污染
9 K5 F3 c) R0 S. KContamination model, 污染模型) K! _: p0 I$ @" f- d9 F
Contingency table, 列联表+ @7 B6 R3 H/ z- f& J
Contour, 边界线
' a0 H3 j4 E0 A/ _: @5 n o) ]- `Contribution rate, 贡献率, H2 B- Y, }# J3 w, |$ n. O
Control, 对照4 l7 O+ w( N- A6 R* {
Controlled experiments, 对照实验
: e t" [* H7 l7 M2 f, jConventional depth, 常规深度& L0 e4 v7 J! T5 f I X4 o/ Y
Convolution, 卷积
! q, c5 R0 b9 ^3 T5 ^* }* K3 rCorrected factor, 校正因子( n' T! J A$ s& b3 [7 b# K8 F
Corrected mean, 校正均值
4 Q. Q# |8 h/ x4 CCorrection coefficient, 校正系数& _; i) i( ^' l$ K& R/ i
Correctness, 正确性% _3 K# F- s8 a7 E n! o
Correlation coefficient, 相关系数
D9 P7 n; e2 [0 p- E% ?1 v- wCorrelation index, 相关指数
: N! j3 t' X L. ]+ sCorrespondence, 对应
6 Y+ t" Y& v0 f# Q7 X, x8 a5 KCounting, 计数8 c7 R# x( [7 b7 K# J5 V% x
Counts, 计数/频数 A6 T) G% P+ t; n5 m
Covariance, 协方差
$ ~2 l# j: F) x4 ?3 g6 jCovariant, 共变 # K2 Y* q# w: p" |# n: \( g
Cox Regression, Cox回归4 e$ R8 d9 ^9 _! C
Criteria for fitting, 拟合准则
4 k4 d5 @# T( j; a0 q5 F7 \/ nCriteria of least squares, 最小二乘准则/ a4 u1 k( U) `: K$ f3 Q# g5 m2 g
Critical ratio, 临界比& E; _* w6 d: u" }& E3 `& O
Critical region, 拒绝域
5 t# g2 @$ H9 y1 O; }Critical value, 临界值
" J* b8 {8 Z5 T1 C& l" PCross-over design, 交叉设计6 z7 q* I1 m6 Y$ G5 d$ i4 i% I
Cross-section analysis, 横断面分析
, W4 o: w6 k/ @& C0 ?7 X( pCross-section survey, 横断面调查
: r. K$ G+ e( yCrosstabs , 交叉表 L/ K% P$ T: w7 s# |$ i& G0 x
Cross-tabulation table, 复合表8 {- v$ @( [ J& T5 h2 ]
Cube root, 立方根5 b- R+ _: L9 |% c9 ]: v
Cumulative distribution function, 分布函数
3 B" O9 j" j. \/ T0 zCumulative probability, 累计概率7 B' d( {, t7 x4 l4 A5 z* h
Curvature, 曲率/弯曲- l0 s( v% D1 A/ f5 L
Curvature, 曲率
2 ?! ~3 W0 C2 z8 KCurve fit , 曲线拟和
& N0 S9 ` y, C7 g% Z9 l* v& LCurve fitting, 曲线拟合" r$ n1 k3 M# Z. @
Curvilinear regression, 曲线回归+ _ m1 E" Y0 g4 Z6 y- t
Curvilinear relation, 曲线关系2 m$ x+ {! h* I: S. {& e
Cut-and-try method, 尝试法7 l; H$ m4 O' V" E5 W/ \) G& A/ C+ c
Cycle, 周期2 L/ H% f. x4 S S. o1 i0 D
Cyclist, 周期性
}6 [" m4 ?5 e) v& e- [$ |D test, D检验
, w; ?! J2 Y1 [! s( \- AData acquisition, 资料收集% i6 m8 h, c- R$ {- q; M! ^ N0 D! B
Data bank, 数据库' p4 _3 Y$ f4 s% o8 y4 M# h
Data capacity, 数据容量
) b$ w- ~' r+ Z+ R# v: i3 YData deficiencies, 数据缺乏8 A$ s# t& _ V
Data handling, 数据处理4 o! v; G8 ~9 G8 Y# e$ G) A
Data manipulation, 数据处理
" }; j6 ^* J' z" m! cData processing, 数据处理
& m; k6 j* C+ z1 N) `Data reduction, 数据缩减+ \7 R, Y% t# y6 x8 X+ v9 k! Y
Data set, 数据集
! O, x, a# p3 H! S" f+ sData sources, 数据来源1 y, y, ^2 m- g- Y) T$ V, \- g/ R/ ]
Data transformation, 数据变换
0 _8 ]9 H' s7 ~Data validity, 数据有效性
5 x- ^- R8 I+ t! k6 Z7 fData-in, 数据输入
A K8 s- L/ QData-out, 数据输出
|' z0 p3 r1 L8 p9 CDead time, 停滞期
. C, b. ]* k6 S, XDegree of freedom, 自由度3 L: l4 \) p# w% D
Degree of precision, 精密度" i) k0 ^, g n2 _ D t
Degree of reliability, 可靠性程度% l; m1 r3 { B' ?
Degression, 递减/ Y2 m& ?- C, {- ]; ?8 `7 c p# a) r
Density function, 密度函数
7 N% |3 p/ V. s; R2 h9 n3 EDensity of data points, 数据点的密度
/ l0 O3 Z! ^6 l0 i7 I/ X6 u' Z1 w# MDependent variable, 应变量/依变量/因变量2 d4 h3 a0 j f2 e8 O
Dependent variable, 因变量
6 w( N& E! c5 n# m% l7 f8 oDepth, 深度
6 ^9 W6 I" x; a- T! B U- }Derivative matrix, 导数矩阵5 K% V7 b g- x7 j+ m4 O
Derivative-free methods, 无导数方法
% Y8 E5 Q9 i+ }$ V7 p+ wDesign, 设计0 \3 k# B+ F& f
Determinacy, 确定性5 o* _3 }, {7 [( C
Determinant, 行列式+ W' |) O- l& R1 ]# h
Determinant, 决定因素
4 Q T2 k* y& ?Deviation, 离差
# i3 @# n8 n4 C+ eDeviation from average, 离均差; j) ~4 z. p6 \ q9 e1 w8 u% O
Diagnostic plot, 诊断图9 ]- z% c0 L& H% C5 ?) P
Dichotomous variable, 二分变量
* F8 d$ U% K* D/ X! X' q3 s7 Z" JDifferential equation, 微分方程& O0 ~1 E5 Y3 G! @1 J$ |
Direct standardization, 直接标准化法
" p7 @% r: C( Z) hDiscrete variable, 离散型变量
' F5 o3 f9 s5 o- r! }DISCRIMINANT, 判断 . s; W6 _8 t& i+ P/ \) t
Discriminant analysis, 判别分析7 K2 `0 i1 X, ]6 ]" p( @ G
Discriminant coefficient, 判别系数: ^, k9 F: f( u3 A ?, J8 P$ J' g* u+ V( R
Discriminant function, 判别值
* `( J' I* R) D, a0 U. xDispersion, 散布/分散度- [8 I# I' e" m1 G. a4 w
Disproportional, 不成比例的( Z5 b8 Q* R0 d! Z2 }' P
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量6 d" ~9 q' G" ~* m
Distribution free, 分布无关性/免分布, S6 d* Q9 D" k# G5 l$ C; `
Distribution shape, 分布形状
: n5 k& a$ {( ?& }Distribution-free method, 任意分布法
" v. u; r2 l: Z( h9 I2 mDistributive laws, 分配律
+ t; s0 X7 a. t) M8 [Disturbance, 随机扰动项% A- n4 j1 D' L6 B1 [2 v
Dose response curve, 剂量反应曲线
* S; E4 L: S# h, }" e$ dDouble blind method, 双盲法
; g, l: v+ q! w. VDouble blind trial, 双盲试验
9 [9 L( O- l5 HDouble exponential distribution, 双指数分布9 g8 a" f8 H8 K t
Double logarithmic, 双对数1 A8 n. q1 r, K( k) [5 N, R& y
Downward rank, 降秩( M ~4 @+ P& b @9 p; K
Dual-space plot, 对偶空间图 U0 q0 y2 a2 Z1 T# C
DUD, 无导数方法7 u- R k& Q3 D
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
& X8 x- o& `3 H# E. E$ jEffect, 实验效应
6 c3 z! n. J! G& ZEigenvalue, 特征值
9 K7 T3 n% N7 b8 d. ~- fEigenvector, 特征向量
* n# y: K, f1 B& {( yEllipse, 椭圆
4 @! K+ ^$ B- E/ L/ y% ?, o* aEmpirical distribution, 经验分布0 ?# z% P+ D4 j# P5 |' U
Empirical probability, 经验概率单位7 u/ p1 M) m. C
Enumeration data, 计数资料
. a3 u. w5 v8 X x. I8 @Equal sun-class number, 相等次级组含量, k" n- C5 W8 O3 n2 R8 a- Y
Equally likely, 等可能2 e, q9 S: T. j! P
Equivariance, 同变性
% q$ H3 s: Z+ I N* C5 }) NError, 误差/错误
, c+ C6 M F y, GError of estimate, 估计误差9 L1 ~2 d0 h" l% ^* T( V% q/ P
Error type I, 第一类错误
9 E& F$ w, @3 ^; f. p- R/ SError type II, 第二类错误) b k' U: G* }5 ]) _
Estimand, 被估量
0 E- ?9 F! O, `# a. c jEstimated error mean squares, 估计误差均方
$ o( T# y- u8 `. y" }Estimated error sum of squares, 估计误差平方和6 z. O& U1 ^+ k. L! P! q1 |; W. w
Euclidean distance, 欧式距离
( v6 p' \+ Q# }$ v$ @Event, 事件, `) c$ @8 ~* ?
Event, 事件
! l4 n" y" I! ]& fExceptional data point, 异常数据点# |" q1 o D6 e! f
Expectation plane, 期望平面7 y$ E1 c$ O, G1 A) }
Expectation surface, 期望曲面
1 B' l# q% j2 O% [Expected values, 期望值" a; o7 S9 v: H3 u U
Experiment, 实验: s% I5 M7 S( x3 V/ U6 S# L: z& x
Experimental sampling, 试验抽样4 p7 a, U/ G+ G5 o7 I2 y& _7 X6 M& G
Experimental unit, 试验单位
: ^' H- Y# y0 u8 OExplanatory variable, 说明变量
0 O( H1 O9 b/ k3 l1 _0 yExploratory data analysis, 探索性数据分析
' q# |* U% G/ u' r9 p$ lExplore Summarize, 探索-摘要
' q# Q* ^1 m- V( PExponential curve, 指数曲线
6 K6 [) D) u) w \; R8 l& BExponential growth, 指数式增长
' L" O: r0 F+ j0 [: _ `' O( }EXSMOOTH, 指数平滑方法 ) @( d5 R$ F; m+ ^$ \6 R* b
Extended fit, 扩充拟合4 B: V0 S# `- v
Extra parameter, 附加参数9 ]! i- G8 I" K5 q8 z+ C8 z1 I
Extrapolation, 外推法* M( D+ _ Q' M2 s2 i4 [! N$ h
Extreme observation, 末端观测值3 U' ]% S7 p' K& u+ l; l
Extremes, 极端值/极值
# W$ l% e5 |# J' N4 ^& OF distribution, F分布
" T$ M" x$ q. ZF test, F检验
. m9 ~* s/ H6 lFactor, 因素/因子& ?5 v) y y4 V% U: N7 {
Factor analysis, 因子分析
+ N2 p$ C( U5 S" l1 l2 ]! u: aFactor Analysis, 因子分析
7 l2 \9 H8 w! E; C. oFactor score, 因子得分 . S5 ^! f ~( B5 E
Factorial, 阶乘: B" y' n3 o; J' u
Factorial design, 析因试验设计
8 q2 o! {3 z: r( ]) {" x1 R/ {False negative, 假阴性
9 d' Q+ o3 P0 Y: n; ZFalse negative error, 假阴性错误/ d D7 r" K$ H! V+ M V* \
Family of distributions, 分布族) m" X& `5 v l- r9 |
Family of estimators, 估计量族2 q' B' I4 \- q- S- D; D- z
Fanning, 扇面
3 u5 u% \4 C+ [; a/ `. g4 vFatality rate, 病死率$ J, g Z- @9 g: O/ D1 \/ n7 m
Field investigation, 现场调查
. d& ]+ N& K) A0 `: xField survey, 现场调查7 D: o$ X- l' Z( Y
Finite population, 有限总体
7 S0 j* X0 ^& ^+ p# e5 |Finite-sample, 有限样本' H' s. b- o' V6 k. H+ o
First derivative, 一阶导数8 ^$ H5 F0 `) J ^& d
First principal component, 第一主成分4 D+ V8 M3 i! p0 Z* E7 r
First quartile, 第一四分位数
4 X4 l( D2 w+ j' n6 a; DFisher information, 费雪信息量2 r D: J `* V. r
Fitted value, 拟合值; q4 z( o! { B& C) L
Fitting a curve, 曲线拟合
4 K* `. R+ U/ c9 m7 o; K# nFixed base, 定基/ A' c- z* D0 N( o- ?
Fluctuation, 随机起伏
! `; _4 p+ z5 T1 D6 m+ h; GForecast, 预测
- s: m: t0 W! c3 xFour fold table, 四格表
0 W8 E% B' m; Y, L3 n; tFourth, 四分点. O9 Y) o6 p2 g ?
Fraction blow, 左侧比率
7 _. ?8 M- x7 b: uFractional error, 相对误差
+ I1 H" R/ O. r. t9 E9 H" G; ^: VFrequency, 频率& T0 n7 D/ x2 N8 {
Frequency polygon, 频数多边图
. S/ G. y% f8 d. K+ MFrontier point, 界限点
* w4 z; W: `8 a, B1 Z* k& gFunction relationship, 泛函关系8 Z$ c' ` u6 Z) J2 g
Gamma distribution, 伽玛分布
! ]. \0 i7 x" E$ {Gauss increment, 高斯增量
, [: p- Q) n7 p, p/ x: P8 w/ mGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
( d$ O& ^8 `1 M0 D. i# o/ QGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量9 E2 O- ]2 r9 K6 m1 x% `
General census, 全面普查0 d8 C1 B3 g* h* C5 f6 D
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 8 z6 @, A4 c4 ^& i6 B; G
Geometric mean, 几何平均数3 f( q6 R& w( H, B! ]6 J
Gini's mean difference, 基尼均差( t$ O2 o7 Y" X" s( K
GLM (General liner models), 一般线性模型 ' k& K9 R+ s) P5 M$ e7 z
Goodness of fit, 拟和优度/配合度; l7 G1 f/ b3 }' ]: |, u* G
Gradient of determinant, 行列式的梯度
: z; ~$ m- x4 X) pGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
: E' a3 b0 ]9 j2 e5 j# s. @$ L eGrand mean, 总均值
3 Z5 q# b" k Y: q) HGross errors, 重大错误7 y% @) Z' F( r+ k8 O7 y1 z: M& r
Gross-error sensitivity, 大错敏感度' O" c+ Z+ S! T7 F; s: ?
Group averages, 分组平均 ?, `# f" q7 w" ^! Q w* P
Grouped data, 分组资料
( `9 R# Q, i: F+ a- NGuessed mean, 假定平均数0 k( l$ [& Z) Z+ C. `
Half-life, 半衰期# C8 x" t; I- j2 j, q+ { F
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
# ]! b3 a* B! ^* j. w& pHappenstance, 偶然事件' S ^8 p, t( x0 Y
Harmonic mean, 调和均数
; @/ F7 d& B1 ^7 u7 aHazard function, 风险均数. v$ G# E" h4 Z) p* M% X
Hazard rate, 风险率8 G+ [! s/ A" ?1 P9 x, k7 q
Heading, 标目
u' Y) S( |( m( I4 n! pHeavy-tailed distribution, 重尾分布
q; B& O3 h- p+ x$ vHessian array, 海森立体阵
3 J4 ~% |0 U; g( ~$ D" {Heterogeneity, 不同质1 Y" \5 T2 C1 j! V$ r) y5 f
Heterogeneity of variance, 方差不齐 3 t7 {: U" V) `9 t* C7 {* t
Hierarchical classification, 组内分组* F: y- z; e. Z
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
! W; D) J6 F( NHigh-leverage point, 高杠杆率点
& A7 c8 j4 P# ]$ ]; tHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- ?* ^+ J: H! H SHinge, 折叶点7 K- y3 u j0 l# J+ L
Histogram, 直方图
( ?8 e# w/ F# XHistorical cohort study, 历史性队列研究 & @- E& [1 w+ Y5 c
Holes, 空洞5 V' f: F: n& i, I; A2 I9 }
HOMALS, 多重响应分析- P) p/ K; }3 q& k
Homogeneity of variance, 方差齐性2 h: |& n& q& d( E9 ]1 B& }7 E0 Y6 G8 N
Homogeneity test, 齐性检验
$ g% {) M, e* k9 `0 g8 eHuber M-estimators, 休伯M估计量+ B6 _2 C1 b4 u- c; b
Hyperbola, 双曲线8 S R1 a* m& n' J
Hypothesis testing, 假设检验/ u6 x2 I1 {( A6 _" J- f
Hypothetical universe, 假设总体7 H: Q* S# O* \1 V* z
Impossible event, 不可能事件0 E* o6 O# E% J8 {5 ?; i$ `/ o
Independence, 独立性/ C9 l8 P( S. n
Independent variable, 自变量
0 w! ?- T Q$ ]- {* t/ OIndex, 指标/指数% f7 e# N t1 B T- F
Indirect standardization, 间接标准化法4 t8 B) s+ |* e. Q/ f
Individual, 个体' X5 |( {& j% _6 Y! K2 M# @, i4 f3 v
Inference band, 推断带
, [ }1 D! U) w9 ^# Q, l( \Infinite population, 无限总体
- Z5 X" o1 D' S" J9 }Infinitely great, 无穷大$ Y* I2 I% h! O8 ?" ~" c+ C# k- z/ N
Infinitely small, 无穷小8 @( Q3 N3 r' } _3 \; r
Influence curve, 影响曲线
9 e8 I. a) }( o2 G: ^. G) s' }Information capacity, 信息容量
- q% D$ Z7 P; D* x& WInitial condition, 初始条件
* N+ n) y8 y2 k1 ~0 |# zInitial estimate, 初始估计值
2 ^) ]5 ]0 T1 FInitial level, 最初水平
9 B: o3 o0 a: Y- V2 v1 BInteraction, 交互作用: P, d* S* z' G9 M9 o/ @: U6 [' V$ P
Interaction terms, 交互作用项
) L7 p1 O# Z" z( H+ B: @Intercept, 截距
* l; B. w1 B4 g, I$ KInterpolation, 内插法
$ ~4 S' Z& B! t) q+ Q6 p; _5 jInterquartile range, 四分位距
+ U7 X% i: U# ~4 W0 O% i# SInterval estimation, 区间估计9 x# @9 U8 K1 T# \ ~
Intervals of equal probability, 等概率区间
& k, W5 S7 z. m' i* TIntrinsic curvature, 固有曲率
# w* C* Z1 }) T3 H t2 KInvariance, 不变性
, R, \# ]1 H2 H. V4 D3 t# F4 vInverse matrix, 逆矩阵
' j; \! ^/ A# s+ n0 q* i- kInverse probability, 逆概率" N- n( h8 i' V5 n( B1 M5 F
Inverse sine transformation, 反正弦变换
, u1 ]( x9 m% |' T5 P: nIteration, 迭代
- o9 W& b6 |' P- B' n, A4 f8 ?8 yJacobian determinant, 雅可比行列式
! H% o/ c% A. I$ U8 z6 j- |Joint distribution function, 分布函数
( h& ?5 a* c6 b# R; j3 R8 o% ]Joint probability, 联合概率* L: p1 A, s5 D
Joint probability distribution, 联合概率分布
" ^1 Y; e! E9 Y) K0 |- b: }$ pK means method, 逐步聚类法
3 Z! }! e3 C, kKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 P% w% ]1 }2 d0 h+ p
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图; W9 w8 G! v) {! b" y
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关& C& E, I# T9 R" A
Kinetic, 动力学% v, u( |- S9 T
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验" ?- N) P5 a- T) o/ e
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
1 ]# ]& W1 l/ e: ~, HKurtosis, 峰度
! o1 ~6 }( R5 ~; l( t# G1 S/ p( cLack of fit, 失拟
0 l( w! G% [ _2 a: \ VLadder of powers, 幂阶梯4 T4 ]( ~' [# u% u
Lag, 滞后
' x a" I* k$ t7 gLarge sample, 大样本
: g5 W, A# T5 n% `2 v0 P8 lLarge sample test, 大样本检验
# V A F. ^- M/ R0 lLatin square, 拉丁方4 P2 D& z* }7 k _& d' S/ V
Latin square design, 拉丁方设计: Q& t$ J; r8 X& H5 Y" C/ V% j
Leakage, 泄漏
& s$ I0 t" `5 \, l5 oLeast favorable configuration, 最不利构形
# z+ W2 P5 X$ {Least favorable distribution, 最不利分布2 j5 v, O6 R; J! I7 s
Least significant difference, 最小显著差法5 }/ R; w/ _* ^: o7 g
Least square method, 最小二乘法8 G+ b3 c7 U/ u/ d! y! a
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
& A0 I4 y) \1 G+ M/ A9 Z# }Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合% M* b4 x7 v1 F# |$ e! {& C
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
" d3 {; K) h2 RLegend, 图例; m# j5 C) \. q1 [. V, s, {
L-estimator, L估计量3 J' H5 R) x6 o/ ]# w( m+ \" t R& P$ Y
L-estimator of location, 位置L估计量7 Y. v6 V2 N& S8 z7 R) c
L-estimator of scale, 尺度L估计量
) _2 X" m& p7 e' QLevel, 水平2 r1 K G- ^" V' a" K, D
Life expectance, 预期期望寿命
, J3 R7 R2 w; s( ?3 }Life table, 寿命表
( D Z1 s# Z# T( T2 i8 X1 aLife table method, 生命表法8 K# A, `& d5 ^8 z7 j' C2 F
Light-tailed distribution, 轻尾分布' ~; ^9 U$ H" S
Likelihood function, 似然函数
& }9 O [' \8 q' j/ ALikelihood ratio, 似然比
( A& C9 U% g" `/ b& Sline graph, 线图
! @5 \/ i; _# _- L5 [. iLinear correlation, 直线相关
% ^. @$ ^+ q$ l8 H) y \6 p3 P2 v! t8 ILinear equation, 线性方程
% D- M! \0 N' U( `* B% j- Q& n8 ELinear programming, 线性规划
1 E/ x5 G' h2 d9 v- SLinear regression, 直线回归
: D, q9 I5 P' F9 Y+ ELinear Regression, 线性回归% y" l4 u. @+ n: n
Linear trend, 线性趋势4 l6 z+ p! d; _1 o; }
Loading, 载荷 ( t) E- a$ {# M; k
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
6 o1 V& p/ f2 E8 J- HLocation equivariance, 位置同变性
: ~* D# ~- C8 W6 Y, t F* K. q+ a8 MLocation invariance, 位置不变性6 L7 f7 c4 X, q5 s b+ V9 O s
Location scale family, 位置尺度族4 e# x a4 s% D1 @4 L4 K5 n; b
Log rank test, 时序检验 % J$ h1 G; v: c$ I
Logarithmic curve, 对数曲线
) c" `3 y8 Z0 NLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
: R; h1 J3 h3 b/ t1 Z5 ^Logarithmic scale, 对数尺度: p5 t! r- k( ]% D# X; _" E" M
Logarithmic transformation, 对数变换5 ~' q7 [& \3 G C8 Z" b
Logic check, 逻辑检查
( T5 E8 \% Z% a0 q/ Q' |Logistic distribution, 逻辑斯特分布9 D0 _% ?3 M$ y \1 E( i. b
Logit transformation, Logit转换0 s, c) |# X/ o, `) E. J$ J- g
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 : k5 G8 @( q1 p9 f
Lognormal distribution, 对数正态分布
) E! y; ]4 \: p+ PLost function, 损失函数
( p& R$ i& A0 H/ O& u% TLow correlation, 低度相关# o; I7 E* J6 t( K. V7 e
Lower limit, 下限
$ b, H3 R" R6 n& U0 y7 X4 gLowest-attained variance, 最小可达方差
8 Q* {1 l0 ?7 d! `, vLSD, 最小显著差法的简称
6 c2 M1 B$ j7 \7 ~( e; kLurking variable, 潜在变量5 M9 R5 ]! |# S' A
Main effect, 主效应
, o( q. ?% o( `/ H) P& W* hMajor heading, 主辞标目4 o2 Y4 ^- j; W$ K
Marginal density function, 边缘密度函数! u% v m0 b1 w. s: b A/ x
Marginal probability, 边缘概率5 s& @9 L g0 d- o1 Z" ?9 @
Marginal probability distribution, 边缘概率分布* u. [+ i1 l0 [4 {* o
Matched data, 配对资料5 @1 t# _% s9 x+ U. m8 H
Matched distribution, 匹配过分布
" @. W3 k' }, W9 F ~8 n) o, t" AMatching of distribution, 分布的匹配6 m. A* e* m( B) Q( d$ K) C+ i6 P
Matching of transformation, 变换的匹配. p; i6 J: p; y A: n0 ]' j
Mathematical expectation, 数学期望
1 n. V* K0 k( }! bMathematical model, 数学模型4 ~4 t* a0 w4 B$ G' Q* Z
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
+ ~$ [! \- `3 l' L6 TMaximum likelihood method, 最大似然法
: J h: ?# t0 r5 P) w) LMean, 均数
: q+ I* w* I% t: s8 l! sMean squares between groups, 组间均方% e6 N/ q; U: t6 T2 R
Mean squares within group, 组内均方; V' u6 |* p6 l: r
Means (Compare means), 均值-均值比较5 c6 r9 H c- V- s |# V! \# _
Median, 中位数
3 z2 N) X* \( X$ }$ Y# jMedian effective dose, 半数效量+ l0 F: W+ t6 }: D8 s2 k0 D
Median lethal dose, 半数致死量3 i* `: ?4 U7 z5 G% N9 Q4 b
Median polish, 中位数平滑
; H, }$ e0 p2 l3 HMedian test, 中位数检验5 D/ }0 |" D( K
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
9 U8 ]) W: l9 k" i; F/ HMinimum distance estimation, 最小距离估计3 R9 v! f2 o3 R
Minimum effective dose, 最小有效量$ b; O: G# s+ X' K
Minimum lethal dose, 最小致死量
9 g3 l: {0 C! V6 C8 yMinimum variance estimator, 最小方差估计量
; @( ~+ n6 m" F8 k" b% w* oMINITAB, 统计软件包) i$ ]7 |6 O. P1 d$ A
Minor heading, 宾词标目
( K5 S+ w" F$ b: n5 T$ x# t1 h3 k# n4 P xMissing data, 缺失值5 `$ _( n9 K, r1 f
Model specification, 模型的确定 T2 ]( N) ] ]/ `
Modeling Statistics , 模型统计
, j3 m% F& u/ dModels for outliers, 离群值模型+ f! Q+ d4 k f0 j3 v* _" m+ y
Modifying the model, 模型的修正
0 K- w4 Y0 I( b2 i6 U7 hModulus of continuity, 连续性模8 J/ L# A& B7 f. e. Z
Morbidity, 发病率 % T4 h5 j; U0 ?
Most favorable configuration, 最有利构形
n* _+ P* p7 n0 V& Y7 NMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
* m3 N/ D3 G, j4 o+ H8 x: CMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
: J( A$ @1 `& Y& @1 ^4 {Multiple comparison, 多重比较' t. I0 ?5 K: N* B9 q9 }
Multiple correlation , 复相关
/ ?) g& Q- C" }6 g: GMultiple covariance, 多元协方差
# H" d( q3 T( a1 w/ ^: KMultiple linear regression, 多元线性回归- ?4 l$ ^1 r7 E# S
Multiple response , 多重选项
. O0 ]; O; ?0 uMultiple solutions, 多解
; a, h" A( k" | I/ O" p7 V- i# KMultiplication theorem, 乘法定理
9 Z3 R8 f2 e4 A4 ^+ d6 S# X# c# x1 AMultiresponse, 多元响应
7 a' c& y/ ^. T( ~Multi-stage sampling, 多阶段抽样
- s. ~+ P( R' D8 XMultivariate T distribution, 多元T分布
1 F: k' |. D9 s }) p' c3 g9 ~Mutual exclusive, 互不相容& H$ G/ n& \; ]" }( U6 c
Mutual independence, 互相独立9 N9 g- }& Z3 A9 T6 f
Natural boundary, 自然边界
# `3 v! w4 _% |! J4 \" HNatural dead, 自然死亡( V% e# e, c" w1 H! z
Natural zero, 自然零
" J7 U$ N4 J5 h. WNegative correlation, 负相关
8 Z9 R: h' D6 z4 bNegative linear correlation, 负线性相关4 S8 `- M* P" N& G# Z" ^% Q0 Q/ ~/ C
Negatively skewed, 负偏( i1 H, j v9 k1 ~
Newman-Keuls method, q检验1 V0 c/ M7 \- f* G
NK method, q检验0 f" v+ ]* Z" Y, u* K
No statistical significance, 无统计意义
; W8 a( Q1 S UNominal variable, 名义变量
~ h9 B% T# j% kNonconstancy of variability, 变异的非定常性 Z' B* E5 c5 U4 U6 O
Nonlinear regression, 非线性相关
4 a1 B+ D0 g: E, b; w7 `2 l* ~/ e9 pNonparametric statistics, 非参数统计) ]6 \4 d- ?7 Y+ {3 R
Nonparametric test, 非参数检验( K8 C4 v5 d6 C2 a2 g$ e" p* m( d/ U* {; R
Nonparametric tests, 非参数检验0 x. Z( P) N; E' o! q, p% w; ]
Normal deviate, 正态离差$ P/ @$ d% T$ F8 v# y
Normal distribution, 正态分布& w0 t. r& ]$ K: A
Normal equation, 正规方程组
. U. ?6 X& _. ^9 m6 r3 k8 q/ \Normal ranges, 正常范围
: {3 t/ e; y4 NNormal value, 正常值7 y5 J0 }: n* A, T9 q2 {
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
# C4 N( L$ a. v7 t! D b% P8 UNull hypothesis, 无效假设 $ ?6 j/ J: L( E W! K
Numerical variable, 数值变量: E0 P+ D! n: x7 l3 [
Objective function, 目标函数
( v3 |2 _7 I* n) b" j) r- @+ ?( F; hObservation unit, 观察单位+ J& n a- ^" m4 J
Observed value, 观察值
W- T, @8 Y2 H2 d% \- [. NOne sided test, 单侧检验
1 S7 }9 D& u7 ?' oOne-way analysis of variance, 单因素方差分析 q% ~) N; Y- i. Q
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
) J; i2 d) O; q' p4 Z* H( v( ZOpen sequential trial, 开放型序贯设计
/ U0 d# d! P) c$ b9 {1 l# }: pOptrim, 优切尾1 }! \6 \6 W( J% b3 j& ~' @
Optrim efficiency, 优切尾效率/ B* C! W) t0 Q4 ^
Order statistics, 顺序统计量2 ^: b, ^, e! }* ^' {
Ordered categories, 有序分类
4 K: j' Z: @' AOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归1 [+ q% `; {9 E0 @7 @( J7 D
Ordinal variable, 有序变量
/ z9 E6 y, I( P, s2 B+ YOrthogonal basis, 正交基
; O+ |$ F# a5 |7 ^Orthogonal design, 正交试验设计
$ {8 l1 T1 t/ W7 {, pOrthogonality conditions, 正交条件& `' A) _+ [% i# e, K( j
ORTHOPLAN, 正交设计 , h6 ~2 u5 M8 |+ j
Outlier cutoffs, 离群值截断点: o/ H5 \. h& K ?( Y' c
Outliers, 极端值9 S. g4 P& G. O/ f
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 / R8 B' Q& o" Z8 e7 \
Overshoot, 迭代过度
: c5 B" a5 ?: u0 wPaired design, 配对设计3 A. K% J' U1 a3 F3 A2 K/ J5 g
Paired sample, 配对样本
' w4 @$ N$ W, T+ {$ N& e4 oPairwise slopes, 成对斜率+ N# |& k( Y) A, F
Parabola, 抛物线' |* F) A. k4 |( o/ N: Y' ]
Parallel tests, 平行试验* |! i# m1 b/ W9 z' x
Parameter, 参数
" o M! X8 j$ ^2 V' ^Parametric statistics, 参数统计4 ]: L; |& |9 A9 u2 O0 A! R. y
Parametric test, 参数检验! p6 n% |7 G" u- R6 C6 R% E
Partial correlation, 偏相关
8 ]$ A2 ]! v; b3 \Partial regression, 偏回归
$ _) l/ D+ V/ Y* I% BPartial sorting, 偏排序
1 a: Z3 U, w0 }6 y+ j4 MPartials residuals, 偏残差3 Z( c# r* U) ]: U o6 Q k6 K
Pattern, 模式 F3 O4 b+ \ Y5 Z
Pearson curves, 皮尔逊曲线
3 i' m6 R4 `; j* mPeeling, 退层- Z. y+ O+ a% T: ~& q
Percent bar graph, 百分条形图
: ^3 s; Z8 J3 p. `( t3 t$ b6 iPercentage, 百分比
' K O; Q7 }) R6 B0 tPercentile, 百分位数
! L' `; l7 l& U: _Percentile curves, 百分位曲线+ ]9 M, n& b$ v. q
Periodicity, 周期性1 n9 I4 R' Q5 [: ~. v& H7 z9 Q
Permutation, 排列& s. k$ |4 e; _- \- `( p
P-estimator, P估计量
1 s+ Z! ]* q4 T) tPie graph, 饼图
4 M: [9 z. p7 D* R$ [, i; r9 DPitman estimator, 皮特曼估计量" S5 v( {2 l& W5 y- K. F9 R0 I
Pivot, 枢轴量
! a. c! H/ M$ ?/ i/ }3 ]% m( `Planar, 平坦3 `( K2 e2 _( p& M
Planar assumption, 平面的假设: z9 p1 A. M$ H. J, ]
PLANCARDS, 生成试验的计划卡3 d8 I' [( _7 F# p( x( M2 ^8 p
Point estimation, 点估计
# u% d4 B7 X4 E# A1 ?* ^Poisson distribution, 泊松分布0 n3 y" ?: U, k- h( u
Polishing, 平滑
3 n8 v; T$ x' a' w& c2 b+ ]Polled standard deviation, 合并标准差
* F* y3 ^+ g- s' E& |2 N. v/ _Polled variance, 合并方差
# n) o* K+ B4 b8 p# |) XPolygon, 多边图
% u. S, u' E+ `' R* _Polynomial, 多项式: I* `5 N7 i7 `6 a9 O% o
Polynomial curve, 多项式曲线
, M* t0 x. N% X% r) p* YPopulation, 总体+ M* h" f. g$ ^7 N1 ^
Population attributable risk, 人群归因危险度3 }6 K A. L/ b7 j$ E/ o I
Positive correlation, 正相关5 K7 s( h, \( e/ p0 S( J
Positively skewed, 正偏
( ~1 ]) g/ G% V. jPosterior distribution, 后验分布
0 ~. S, D6 h+ M' ZPower of a test, 检验效能
, O3 t# \; e( e0 J6 A: FPrecision, 精密度
5 n% K& |2 o @ _0 NPredicted value, 预测值
' r- w' z/ y, I4 h3 PPreliminary analysis, 预备性分析+ X5 W$ D5 e4 @1 W6 l( A
Principal component analysis, 主成分分析
9 ?& G. X2 T7 z1 x# D' _0 N$ L pPrior distribution, 先验分布
2 P$ m# U2 Q! d" k- d/ ^Prior probability, 先验概率
# I8 F' _( ]5 yProbabilistic model, 概率模型7 o% V+ |, w$ n3 R: f% {. r
probability, 概率
6 p& q8 j# u( g0 uProbability density, 概率密度; P U& Z1 P7 M# d8 b
Product moment, 乘积矩/协方差$ j4 Q6 w4 {# e4 }
Profile trace, 截面迹图
: p. _5 h1 \7 [, i$ a2 EProportion, 比/构成比. o+ R+ Z+ s, W) c! R4 Q0 n
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样/ F, s8 H W( c; L4 \/ D+ Z
Proportionate, 成比例
* t' ~( w5 e* d) RProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量5 S4 i: S) V- s; ^) c c4 @* ~" F1 V" j
Prospective study, 前瞻性调查: w, i1 ~: C- D. q z. Y2 e
Proximities, 亲近性
: g/ k+ o! N* T) _Pseudo F test, 近似F检验
4 e. Q$ r% |( mPseudo model, 近似模型' C K" j7 T7 Y% U1 W' D! u
Pseudosigma, 伪标准差1 J: i# m) J: ]5 W6 M- h6 ^8 J0 _
Purposive sampling, 有目的抽样+ a7 V5 C% g* Y& D. t$ x
QR decomposition, QR分解! i: i7 O2 G& k! f7 W
Quadratic approximation, 二次近似
' }' \5 Y" g: B- TQualitative classification, 属性分类( f$ m" x. V2 ^9 J+ F- E
Qualitative method, 定性方法1 s9 {" h! U7 ]' }- f) W2 l
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
: b5 M* U) |# @( S. Y! f# eQuantitative analysis, 定量分析
U" x8 A1 x. ]) t$ c+ Z7 Y( XQuartile, 四分位数& F; B3 V8 F' l n
Quick Cluster, 快速聚类8 Y( C! m1 u& {6 m& J/ Q
Radix sort, 基数排序
% h0 J% I0 F$ v2 p7 [ vRandom allocation, 随机化分组
3 Q3 N, g @; ~$ M2 nRandom blocks design, 随机区组设计 v; j4 r; H8 N
Random event, 随机事件
5 R3 ^" J: L6 c0 _# HRandomization, 随机化
; Z$ i- x8 F T8 g+ [$ oRange, 极差/全距
' y3 e& R# m6 W4 P' ORank correlation, 等级相关2 g G( a. E8 @( p4 [% `
Rank sum test, 秩和检验6 O& w! U+ W, A. O+ M
Rank test, 秩检验
O. c, `; y& nRanked data, 等级资料0 |+ w; l+ s6 ?0 [3 V7 ^ r, V7 e
Rate, 比率+ G! h$ R& z: E0 d7 l5 s
Ratio, 比例# I) m f& B' a0 m/ u$ {- Y
Raw data, 原始资料
6 G' g: W( r3 z jRaw residual, 原始残差
! I9 w; g; X8 m2 e% ^Rayleigh's test, 雷氏检验0 ?: t: G% `% V
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
& W5 K/ h1 C; |3 M, EReciprocal, 倒数
) G6 p1 R4 W/ m- A7 W/ S; hReciprocal transformation, 倒数变换
& U+ D) @7 h9 P+ |3 ^Recording, 记录
+ ]* u1 @, v: gRedescending estimators, 回降估计量7 }; W; p+ O% t# O1 _* V
Reducing dimensions, 降维
, P. J4 G- D8 c- wRe-expression, 重新表达& I: w. ]( l4 G3 \0 d1 P
Reference set, 标准组: ~: I9 }+ B J$ i
Region of acceptance, 接受域
6 s8 @+ \' G4 \2 ]9 e1 ~Regression coefficient, 回归系数) ]* B6 g, F1 |( D0 T8 C
Regression sum of square, 回归平方和
2 q5 ~& G. `1 |' ZRejection point, 拒绝点3 n: d& @& `9 B, p; ~
Relative dispersion, 相对离散度 N) ~7 [% r4 _! H9 l9 a( W; C& e
Relative number, 相对数
, @2 k, W0 Z& d0 {1 _Reliability, 可靠性3 ^0 R) M1 H9 p6 q% @# `# I: [
Reparametrization, 重新设置参数7 f% ?8 U m1 W0 K) |7 J8 X: k6 h
Replication, 重复
7 Q2 V4 i' y* s2 TReport Summaries, 报告摘要4 y3 g3 d, y( g& `& ?: q
Residual sum of square, 剩余平方和
$ ^! l" h# e$ }5 uResistance, 耐抗性
( |3 g9 {, D4 F0 G# W& ~Resistant line, 耐抗线
4 S& B. f M* c5 x' tResistant technique, 耐抗技术
7 L% K/ `- ]6 j; wR-estimator of location, 位置R估计量$ a/ j8 U* w, A5 o4 {
R-estimator of scale, 尺度R估计量8 G% u3 g4 V0 ^
Retrospective study, 回顾性调查
$ j" g- t6 N! e- {8 ]# H7 wRidge trace, 岭迹 ?: Y) x3 Z! D& }, p% p
Ridit analysis, Ridit分析: s5 Q/ P7 B: d* ~
Rotation, 旋转/ d' V3 s/ o! W
Rounding, 舍入
& ?6 {- U J) E( L; KRow, 行
" z) f! o6 u( n5 z. MRow effects, 行效应
" U4 |# Z1 _# V' |Row factor, 行因素* s% u' B9 J/ k# W4 V7 U1 _
RXC table, RXC表
" f* u) H. e4 h+ z0 mSample, 样本
, c9 A6 M( _. [0 A3 L# Q- \! lSample regression coefficient, 样本回归系数9 y; Q5 [! [$ l; e& l' a ^7 S
Sample size, 样本量 y! n' |& N' m: b4 I5 U: L# H
Sample standard deviation, 样本标准差
7 g0 d5 ?! m7 U2 z( oSampling error, 抽样误差
" Q$ O/ V& t: t7 _! c8 v$ XSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
; h- [, i/ L0 XScale, 尺度/量表
$ i' E! _0 v, GScatter diagram, 散点图1 j" T0 o; L$ D2 M' J
Schematic plot, 示意图/简图
! T- ?. s0 A6 [% T K' oScore test, 计分检验
& @5 W& A9 P6 d- H5 s2 M1 c2 CScreening, 筛检
( Q; T" r, q6 F5 D; V5 _SEASON, 季节分析 " n5 \& ?* W# _ I
Second derivative, 二阶导数
* y$ ~: |% h+ M; |Second principal component, 第二主成分' }8 m: X( q- J- N! c+ f
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 6 z1 E& G- n: N) }
Semi-logarithmic graph, 半对数图
5 c2 r6 G+ G/ A" Y- pSemi-logarithmic paper, 半对数格纸: x- z0 ^6 F2 d' h, @+ ~
Sensitivity curve, 敏感度曲线6 j7 X& V" j. I( {) m
Sequential analysis, 贯序分析9 }* q# |, `6 U1 `( y1 y C+ L
Sequential data set, 顺序数据集
( F' X2 `, U: Z: a' a$ f. \/ XSequential design, 贯序设计
% U9 [9 }& x5 L9 l: k+ S) ISequential method, 贯序法. `/ o4 A+ v7 f8 Q
Sequential test, 贯序检验法2 ?. B" y* e- L+ }
Serial tests, 系列试验7 Q& j$ W6 U" U6 G
Short-cut method, 简捷法
% S% |/ `( X( }9 O# L/ R7 MSigmoid curve, S形曲线
2 _# ?/ u) Q, a/ [Sign function, 正负号函数
, t: q7 a4 Q& U. KSign test, 符号检验3 S4 O2 I& p% ^# s9 a& w
Signed rank, 符号秩
2 E" N( ?! Y! [) ]Significance test, 显著性检验
0 |4 E& r9 b A0 J. g* z( ySignificant figure, 有效数字
9 A3 m& j5 J6 i# k+ A* z$ ]: BSimple cluster sampling, 简单整群抽样
1 {8 J1 a0 ?, Y; J7 k9 H* C$ |Simple correlation, 简单相关% Z" o# g( Y: K( b C
Simple random sampling, 简单随机抽样' S0 `8 [+ K! @0 G8 a$ z
Simple regression, 简单回归
6 Q8 ^8 j5 p2 y# xsimple table, 简单表( D x' i0 t6 [+ H" | V# m; e
Sine estimator, 正弦估计量/ n) C7 J- J4 G8 E
Single-valued estimate, 单值估计0 E" X! e* v9 a7 q% V# s) U
Singular matrix, 奇异矩阵+ L7 H" I" C4 X+ {- R
Skewed distribution, 偏斜分布' C- @- @" D; f5 `- i& C# o
Skewness, 偏度
- S4 Y4 H5 t# z+ _1 x' H+ |Slash distribution, 斜线分布
) I( b, K7 I( Z. f% j8 p( NSlope, 斜率0 g! G/ C3 L2 @0 c7 x4 S0 q- X, H. T
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
1 M* p1 \) g3 t" c- N% A0 OSource of variation, 变异来源
+ W7 z$ E+ Y$ ISpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
: K6 k0 e9 g, o8 n8 W( cSpecific factor, 特殊因子0 h/ S( R4 F$ \ E
Specific factor variance, 特殊因子方差
1 R8 |5 p/ r l, KSpectra , 频谱1 [" R/ M8 Q0 N4 l% L4 {
Spherical distribution, 球型正态分布
0 U4 ~4 @7 }2 ?# }/ G2 M# vSpread, 展布+ D" T7 m* z0 J2 |: ]0 R3 b5 m
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
& c2 ]9 x- V3 {8 o; T: \Spurious correlation, 假性相关6 L3 j l/ F3 G+ n( t5 ?% P8 n
Square root transformation, 平方根变换
8 E. c. d' I C# C" ]! I; lStabilizing variance, 稳定方差
7 o) j& L: G" O2 {2 PStandard deviation, 标准差
# ?9 P2 f" A% hStandard error, 标准误
7 w0 R0 }9 @& D* L o& NStandard error of difference, 差别的标准误6 j- E' P8 e. X! n9 C- `
Standard error of estimate, 标准估计误差
: ^# d& E8 r) n" y g4 YStandard error of rate, 率的标准误* ^" z+ H+ @* v2 d8 p1 ^5 F2 E m3 {
Standard normal distribution, 标准正态分布
; U3 b, v2 M* C$ \Standardization, 标准化; k# O( T2 v& L0 e$ y
Starting value, 起始值% R9 b- ?) U0 R
Statistic, 统计量# u% v; v& j; P& d1 K c
Statistical control, 统计控制7 c& a# V$ [7 T$ h+ `- Q1 b" i
Statistical graph, 统计图# i& u9 b! b% l* x9 t ^
Statistical inference, 统计推断
4 M" L. _& K" Q2 x: w2 P) uStatistical table, 统计表( `1 I( w) P& V1 f
Steepest descent, 最速下降法
/ ^) K2 Z& J1 H3 Y$ o1 kStem and leaf display, 茎叶图8 h; a+ Z2 U* K6 x; r2 l+ C
Step factor, 步长因子
' |/ e u5 v8 IStepwise regression, 逐步回归
$ o+ w, M% W0 N3 W/ ]Storage, 存
9 u$ A% E9 e) {& cStrata, 层（复数）
4 w8 r8 R) i$ P, D6 T `! i' RStratified sampling, 分层抽样
0 D- M# q7 o$ n% ~* C6 }+ }Stratified sampling, 分层抽样$ Y& y _) k3 h' G. a- |! ?+ ?
Strength, 强度
: N n: ^3 n4 z1 V9 y( ^$ l( R7 JStringency, 严密性
- e+ y! U6 Y, w2 R" _1 m9 dStructural relationship, 结构关系( ?2 x/ t6 ~7 u( y: e$ @9 E
Studentized residual, 学生化残差/t化残差( U) ~) N' v; s$ ~4 q. m
Sub-class numbers, 次级组含量
1 a% `; ?- h4 i% VSubdividing, 分割7 b/ B2 [2 A: s4 |; x. \% |/ A
Sufficient statistic, 充分统计量2 G3 e- O/ h# o+ L
Sum of products, 积和! Z$ r) s& L$ G8 q) W/ m
Sum of squares, 离差平方和
' X" S" i1 f" u, e3 g& ~Sum of squares about regression, 回归平方和+ N0 C8 Q2 c, |* J0 |1 {8 O" d
Sum of squares between groups, 组间平方和
3 M# n2 N) p2 i) i" s4 `Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和$ a+ n) r0 f8 _7 M
Sure event, 必然事件- F/ \6 t; z+ J& @
Survey, 调查
" ]; a' O4 T" k" s- h8 U2 KSurvival, 生存分析
" x2 a2 @. F& D7 n. uSurvival rate, 生存率
( k* c7 P6 F4 e: f4 T( |3 vSuspended root gram, 悬吊根图. @# l4 D) J1 `) |5 D2 u% \! l
Symmetry, 对称
2 N* Z2 b4 h6 N5 E, cSystematic error, 系统误差
: D1 _3 H3 U0 `7 m" KSystematic sampling, 系统抽样
) D. G& \5 G5 @' U! N! FTags, 标签% I7 g- w; _* f- V: o5 ~6 t
Tail area, 尾部面积
# B! \( R& n# ?# tTail length, 尾长- n# y8 K% B. T# X1 f! o
Tail weight, 尾重7 ?9 l9 V) A. V2 f5 K; }! t
Tangent line, 切线
+ x' r" g6 Z. u" K6 b" q# x4 iTarget distribution, 目标分布" f( k5 O0 m& U$ D! S4 [) s
Taylor series, 泰勒级数2 u9 }( X* z, [+ J) K. ~; g4 `( `
Tendency of dispersion, 离散趋势3 O4 E0 Q/ |# n# z( ?& P4 M
Testing of hypotheses, 假设检验
S( K: y9 L* Z0 _" h( O" s5 E$ S3 l vTheoretical frequency, 理论频数4 W+ r7 E8 f7 n: [: K# i
Time series, 时间序列# P6 n5 o% N, Q P" {1 d' @7 p& k3 t
Tolerance interval, 容忍区间1 X5 Y3 T4 U( t
Tolerance lower limit, 容忍下限
0 T- l& O/ r4 YTolerance upper limit, 容忍上限/ ^0 K4 f% B4 R {( J/ P
Torsion, 扰率& W" {, H+ a' B/ W
Total sum of square, 总平方和
% Y3 b+ Y1 a7 p: y" `Total variation, 总变异
; n6 K$ s- d4 H3 P3 K. XTransformation, 转换' k5 `$ _3 A/ g+ |" u. l
Treatment, 处理0 w! e* c3 b* @4 s
Trend, 趋势! Q9 ~/ t3 \6 D
Trend of percentage, 百分比趋势
* x5 |1 c) k' i [8 S) q5 VTrial, 试验6 n" b! t6 f g; E% {; \
Trial and error method, 试错法' G/ C( l0 V. |2 r, M
Tuning constant, 细调常数
( {# y% [2 B7 U7 X1 x2 FTwo sided test, 双向检验7 G8 l9 ~2 [ F3 B
Two-stage least squares, 二阶最小平方4 f/ G; p1 n/ ]
Two-stage sampling, 二阶段抽样
8 u1 T% j' S2 J9 L0 a' vTwo-tailed test, 双侧检验5 N4 n& R- Y1 N* `0 r
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ u8 K1 t4 |1 s* f& G3 \% qTwo-way table, 双向表
* e% \: x$ |) F0 u( j$ cType I error, 一类错误/α错误$ W3 f7 h. ~ u9 p
Type II error, 二类错误/β错误; U+ b4 w: l1 v: \/ O/ t3 O, N
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
. F2 g, _6 @! q$ ^2 [0 EUnbiased estimate, 无偏估计
9 A: R' @. y7 \! V+ a/ V: aUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
4 b9 M- i- s; h4 W9 OUnequal subclass number, 不等次级组含量. n6 U6 s' m0 ^
Ungrouped data, 不分组资料0 }+ |4 w0 \: [* S, R7 t; P( R
Uniform coordinate, 均匀坐标
; v+ D1 P. b7 o" S0 GUniform distribution, 均匀分布$ b( P' B+ `9 L
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计+ g8 Y5 h9 D& n" O! g! N9 s
Unit, 单元2 {9 d: S9 q( q& e7 U4 P. Y' _/ ~
Unordered categories, 无序分类
$ k0 h* [/ I4 d! B' J4 Y% H+ ?Upper limit, 上限
: @! s) F2 i( _. v7 l( EUpward rank, 升秩
) A, c. N/ R9 l! cVague concept, 模糊概念# r: U' w6 D6 g
Validity, 有效性
3 R4 ?5 d7 g8 d5 C- z- H8 F: |( JVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
/ c4 c D# Z% f+ T3 Q* |' KVariability, 变异性
0 b8 T; N+ R& _4 r6 hVariable, 变量
7 D# U! h- u& N* tVariance, 方差# a+ V1 p" l$ ^& f
Variation, 变异
' V" N7 I6 ]9 ZVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
( Z6 a) x- A. l8 d# E- v9 X) nVolume of distribution, 容积
2 [1 @) P5 N5 k5 vW test, W检验 u* c x7 U) o4 Z& S
Weibull distribution, 威布尔分布0 c3 o5 w0 D/ p
Weight, 权数3 @( E2 X' G7 b8 U! l) G
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
& R+ q+ l& h8 f ^& U1 W* q( U1 PWeighted linear regression method, 加权直线回归
8 u' C2 e! B6 l/ ]0 @Weighted mean, 加权平均数
0 O" D. u* {5 n3 A; b1 Z" O% ]Weighted mean square, 加权平均方差+ @* p+ T( R8 Q7 _' I
Weighted sum of square, 加权平方和
5 F$ ?% \* X; [: T( H; LWeighting coefficient, 权重系数5 {3 U/ P4 g+ v( H* I# U; R7 J
Weighting method, 加权法 7 {9 s9 W5 G% m- @! a) i3 S8 y
W-estimation, W估计量
% R( s/ }. b3 U6 `( A& UW-estimation of location, 位置W估计量* g& k: ]% B- N
Width, 宽度
5 t7 e; q3 {7 q6 X9 @Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
9 l# s2 I5 K5 r% ^2 @9 D) b! qWild point, 野点/狂点
' N- ?/ w+ A/ C; AWild value, 野值/狂值- P8 `$ W' ^4 o4 Y4 g: h! f
Winsorized mean, 缩尾均值
; i2 B% R5 V, b3 C! }' m5 J- @" HWithdraw, 失访
3 i O% r5 ^! U& K+ c# `7 \Youden's index, 尤登指数
" b- j( w7 d8 O7 W S( {6 V* S+ U/ IZ test, Z检验
. V7 L/ a9 g( D1 C( c. SZero correlation, 零相关
& `/ o, N+ ?# m9 G, R0 A2 r3 oZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
