|
|
Absolute deviation, 绝对离差1 _8 r, w x! x2 K r' \
Absolute number, 绝对数
# ^: ^% Q6 F5 a x! h: bAbsolute residuals, 绝对残差
7 _3 v% }) N0 {2 s& p- iAcceleration array, 加速度立体阵; j5 P# a( e. a( |' u
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度# A" ~3 W+ ^3 T6 I
Acceleration normal, 法向加速度6 S/ _$ M4 o5 n/ g
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
# n7 S$ O, a, L: T$ uAcceleration tangential, 切向加速度2 Y8 n* ^/ M3 s& I5 I2 H! P
Acceleration vector, 加速度向量
5 O+ G# K4 L& c9 N, G. i+ m9 Y7 vAcceptable hypothesis, 可接受假设3 e6 a/ |" ]5 S+ c
Accumulation, 累积
" }; X% K) }% t0 H+ n" y5 H3 D1 @Accuracy, 准确度+ c1 i$ H+ X5 B G. b
Actual frequency, 实际频数
5 ?2 _* r1 x' BAdaptive estimator, 自适应估计量6 t/ l: U! Y4 @+ n! V
Addition, 相加
& r+ y& N. F1 N) D' U3 o: |9 uAddition theorem, 加法定理2 B( ]) _7 P& [- J6 L, T& F
Additivity, 可加性) `6 ]% v7 Y1 z) l0 Z# t
Adjusted rate, 调整率
( \( U2 n- Y1 F( ]Adjusted value, 校正值( V. i2 i: _+ I" ^ s( f
Admissible error, 容许误差
+ T/ W) I/ N2 e- o/ Z0 J/ p5 P" jAggregation, 聚集性! y* k6 P3 {- q* m# i; u. K6 }* M
Alternative hypothesis, 备择假设
( i1 u. _0 P, I) _. SAmong groups, 组间
% W# O% ]( K! y$ kAmounts, 总量
/ B* ?+ m6 n# K( \Analysis of correlation, 相关分析
3 A# R3 U# J- ^/ CAnalysis of covariance, 协方差分析
$ t6 V! |4 S$ g( h: r) DAnalysis of regression, 回归分析8 Z, d4 _' l; [( G- J3 V3 p
Analysis of time series, 时间序列分析& M4 F$ U- ^3 e1 t- _2 ]+ V
Analysis of variance, 方差分析
8 n* b- G" F1 b- G1 DAngular transformation, 角转换5 F8 u* l/ z+ t$ z! ^7 m. c4 S
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
/ q7 }$ Q g1 }2 R, I% bANOVA Models, 方差分析模型- n" y: F: S' G5 y9 a+ P2 l5 i' h
Arcing, 弧/弧旋. n4 h; r" F/ s( Y# K! Y- O( e
Arcsine transformation, 反正弦变换; f1 k/ Q" `0 a* O; q
Area under the curve, 曲线面积
0 ]- j$ ?3 p/ |3 aAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ c* K: {+ _6 R$ LARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
& D, _. C9 J* A' tArithmetic grid paper, 算术格纸7 |9 `; A4 B# [: e& ?1 i
Arithmetic mean, 算术平均数; W+ |8 E- ]& k: i7 x @8 ~% n y
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
# Y( l4 C) v$ ]. G2 m2 ^% K; {# NAssessing fit, 拟合的评估( U4 g- ]& c# Q! r" c& d
Associative laws, 结合律
7 t. X# U: y. n: l0 C1 Q; WAsymmetric distribution, 非对称分布
8 v+ i$ {' w- ZAsymptotic bias, 渐近偏倚; ?7 u: _" p/ `# i4 O
Asymptotic efficiency, 渐近效率' [* A- E6 z: o. Y8 F1 S% l
Asymptotic variance, 渐近方差
9 i2 S( Y1 B4 w+ f# s# ~5 r4 C+ BAttributable risk, 归因危险度) Q% S, @ [8 |8 s) R+ r8 z
Attribute data, 属性资料
; ]* f4 Y. I5 n" c% t$ iAttribution, 属性
0 Y2 T- t( {0 [# }$ o+ OAutocorrelation, 自相关5 B0 {7 u: F* M0 l
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关& k" I$ L& I( o9 Z+ n2 q
Average, 平均数0 T- `* `( w; D& n
Average confidence interval length, 平均置信区间长度7 M2 X2 J/ I: t9 q! ^: A$ o
Average growth rate, 平均增长率; j4 R+ _ X/ Q
Bar chart, 条形图* ?% A! y0 c$ Z* Y( J; z
Bar graph, 条形图
: l: ]/ h; ^3 K: Y/ L3 N/ `. @Base period, 基期7 r; }9 x% \3 Y. S Z& [2 t6 L
Bayes' theorem , Bayes定理9 M, j- K+ @) a* l# ] M
Bell-shaped curve, 钟形曲线
& ^& m2 U4 _ E. g/ b! bBernoulli distribution, 伯努力分布# n: |" A4 Q5 w( E! l9 b
Best-trim estimator, 最好切尾估计量& K4 d3 w# z# G7 W& O/ v% Q
Bias, 偏性
) O$ g9 T0 D" G6 e6 b6 y& _Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
6 q0 C. s6 P9 C& a" FBinomial distribution, 二项分布
0 h2 Z, o) B( H. vBisquare, 双平方% T8 ?4 `# B: l& y; `
Bivariate Correlate, 二变量相关# q! B* ]$ }) X3 a( ~
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
( q' S# R$ g1 v$ b$ U6 xBivariate normal population, 双变量正态总体
6 @* A4 w! [+ G' `' JBiweight interval, 双权区间& u' c: R {7 y; r0 `
Biweight M-estimator, 双权M估计量6 n+ z: ^( N {6 ?, A
Block, 区组/配伍组
3 R- Q4 o. q2 _! M: c# mBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
% a6 A: ?/ O( T" E- b& V; D% FBoxplots, 箱线图/箱尾图
- ~# S. t' u2 [" l% T4 QBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
% ~2 I/ R: z& v! X0 D9 X3 y: NCanonical correlation, 典型相关
/ Q% P$ Y& n/ f: pCaption, 纵标目4 E; _+ g3 m0 w* Q- U [% r
Case-control study, 病例对照研究
& n* J; R+ b* pCategorical variable, 分类变量: y4 q C1 i! W4 c- S3 F) A! N
Catenary, 悬链线: g2 b0 [4 u# E# W. P4 T1 \9 X
Cauchy distribution, 柯西分布
; t' X- \1 a, t1 w) `, o% x C- uCause-and-effect relationship, 因果关系
& {- p/ I( b' o, F* PCell, 单元
5 z0 `) n& D. j- r% }; @Censoring, 终检" C& }! M6 ^2 C
Center of symmetry, 对称中心4 W" F+ }+ l8 s z1 g6 [
Centering and scaling, 中心化和定标
, V6 g) `- |- DCentral tendency, 集中趋势
i. `; S) S, @) c/ L7 tCentral value, 中心值* z6 ~0 p' J( Y' J
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测" I* l! c+ p4 z* M, P
Chance, 机遇
- ]2 {4 B: I2 E W8 Q+ ^5 Z MChance error, 随机误差3 d) X/ Q1 S6 E E
Chance variable, 随机变量
: A2 O; T8 z: t, ~: T9 {Characteristic equation, 特征方程* U1 c% N4 T' P6 Q/ G) \# _
Characteristic root, 特征根% Z! I# R/ q- k& U: y0 \$ H% Z
Characteristic vector, 特征向量4 a3 o3 a' y5 ^( }
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
1 \6 Z1 U7 _1 P& v' I6 D1 y7 fChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
8 K) |4 I; `" r# IChi-square test, 卡方检验/χ2检验
0 w$ @2 e# ?1 T$ x9 S8 iCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
2 U4 m4 d, a5 ICircle chart, 圆图
, e2 Q/ J% d- j6 mClass interval, 组距
- ?: S$ s2 x$ `0 H. Q) z% jClass mid-value, 组中值5 ^) |% |% G# V/ x! ^3 H2 g \
Class upper limit, 组上限
8 w' W4 Q8 d7 ~, c s1 CClassified variable, 分类变量
3 N" N0 y2 I* kCluster analysis, 聚类分析; i7 F1 v, O$ E3 E
Cluster sampling, 整群抽样9 ?# m5 D% @' N1 J% _! D
Code, 代码* n. Q I5 I4 m( R* ]
Coded data, 编码数据9 t8 h. K8 B% @# Z3 r/ @2 [
Coding, 编码1 d( k2 c1 ^& Z) N# M
Coefficient of contingency, 列联系数
# d# k1 ?1 z# fCoefficient of determination, 决定系数
, H2 R$ y- c7 b" V2 K- iCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数, V3 Y# p) D l# ]6 R/ x$ Q" L
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
& {6 _1 s3 Z" G& p2 g5 TCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数/ F7 p% ~: G* Q* y. `; e
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
* C- I ?- d/ P; ZCoefficient of regression, 回归系数
/ j! J5 W0 d6 n" _" e/ QCoefficient of skewness, 偏度系数
$ ^' V& ?2 w& C7 N. MCoefficient of variation, 变异系数8 H" _6 _. @; { c8 n( A
Cohort study, 队列研究
+ }( }3 U- a; a7 j* NColumn, 列5 }: P5 _' y+ Z
Column effect, 列效应
2 n8 D9 j0 X8 C6 k$ Q. GColumn factor, 列因素
0 n/ f( O' B" JCombination pool, 合并
8 L7 u- Q) b7 _' S* t M, c2 TCombinative table, 组合表# x: V; f1 B3 t, V# {1 \3 H3 Y
Common factor, 共性因子
D& h( E; U3 z$ w0 SCommon regression coefficient, 公共回归系数
/ E+ @6 O+ Z/ ^; G1 C5 P) ICommon value, 共同值+ V* ]; j6 I2 _0 r
Common variance, 公共方差
( U: {5 E; w. v- b/ gCommon variation, 公共变异! I2 Q" ?( V! i
Communality variance, 共性方差+ s+ K$ |* h1 ?: }9 E- g# ~+ f
Comparability, 可比性5 v L# X6 n, N/ r4 q, a
Comparison of bathes, 批比较
' h5 q2 \% K: y- g \) |) h) ^Comparison value, 比较值! M8 e8 B6 u$ i$ V! U8 Q. r R
Compartment model, 分部模型, a4 y/ x4 w: s( V
Compassion, 伸缩. V/ ?, w2 k9 Y( u) b
Complement of an event, 补事件; j& g7 C6 ^) X9 U) c7 X
Complete association, 完全正相关
" S1 H+ f3 k5 F# y8 V, p5 r) hComplete dissociation, 完全不相关8 M5 @' v ^( \5 t3 g6 C9 L
Complete statistics, 完备统计量
. G4 j- Z! |. a7 ]( F& j4 [( TCompletely randomized design, 完全随机化设计
1 V/ `. [( g( r I' d5 R! Q; w# R: FComposite event, 联合事件
( u: P" j9 n, p2 Y, ]% m/ K2 vComposite events, 复合事件
4 w% d9 x+ m/ ]( kConcavity, 凹性7 v% z: m1 ^7 l# h2 f2 z
Conditional expectation, 条件期望
0 h3 ]/ [3 K. w/ S% s- Y$ H- ZConditional likelihood, 条件似然4 g) f) V1 \8 J8 }
Conditional probability, 条件概率
5 }# ^; g* b2 J: a. v+ n% lConditionally linear, 依条件线性
) |; S: L7 o+ s5 k; b. w; TConfidence interval, 置信区间
* D, l+ M' S8 [Confidence limit, 置信限
! I v( e# \+ ]* O+ |Confidence lower limit, 置信下限
0 p& L3 `8 X; _- I2 U, {1 tConfidence upper limit, 置信上限
, u- U, x3 x' c. S6 Z7 h1 U7 i- pConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
. E4 ]% M2 v6 V" yConfirmatory research, 证实性实验研究
7 G8 M' ^8 ~1 N% KConfounding factor, 混杂因素
5 j+ C8 l5 O6 oConjoint, 联合分析3 R( {7 Z I, a( G8 _
Consistency, 相合性/ q. V& P7 Q/ J- P- Z3 D+ f" w0 j
Consistency check, 一致性检验 [ ]9 K+ J. k
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计8 q( O) D$ f u$ f. E
Consistent estimate, 相合估计9 V& S; t: S1 @& N* q8 K
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归0 Q# h$ K4 X% L
Constraint, 约束
7 s# a% E, T- d/ E3 k& pContaminated distribution, 污染分布
, F0 d* }5 D. X& W6 ^0 AContaminated Gausssian, 污染高斯分布
- H x( F7 B& t. z" lContaminated normal distribution, 污染正态分布# K& s+ o, K) m% @
Contamination, 污染
1 k) U) [7 H3 i FContamination model, 污染模型, y/ Z+ t1 D Q1 Z
Contingency table, 列联表 J* R, s" [' f) d
Contour, 边界线
; q; P) r2 Y3 a$ d5 c9 nContribution rate, 贡献率/ X! z: j* Q& g
Control, 对照# j/ {! X X& G' x5 s4 _
Controlled experiments, 对照实验
8 T% ?$ {+ `; Y1 e5 `6 K8 IConventional depth, 常规深度! ]1 U# W/ t7 V; M' p
Convolution, 卷积
2 z; d4 G/ _% h5 u! vCorrected factor, 校正因子
7 [' G# y8 H/ K' c+ FCorrected mean, 校正均值: s8 g/ q) I4 o2 B& x
Correction coefficient, 校正系数
* |# K: K) A$ hCorrectness, 正确性, x2 i8 a% e2 V: c" J
Correlation coefficient, 相关系数 g8 d- _2 J$ M4 z s
Correlation index, 相关指数# p- d+ ^0 G: ?. e
Correspondence, 对应' @5 m( d3 x) H2 Q
Counting, 计数4 g: |/ X( |0 B0 d Q& I/ ?
Counts, 计数/频数: _+ L- N$ O- r' ^
Covariance, 协方差
4 Q- V0 c' A5 {* W! E. n. N' R% _Covariant, 共变
8 O% m( @4 n0 ]1 {2 G, VCox Regression, Cox回归8 N. I5 K0 @& J' K7 b+ R% h" }
Criteria for fitting, 拟合准则5 B4 \# E* [# ?' q1 ?( o- t# ]
Criteria of least squares, 最小二乘准则, F4 l" ]" X5 ?0 q; E2 {7 Y" q
Critical ratio, 临界比- W* q- M6 c# L- n( N- V. P
Critical region, 拒绝域( I; K5 r O- U0 |1 r0 t
Critical value, 临界值3 |2 e' }# r7 P- [, o
Cross-over design, 交叉设计
4 P1 n5 P) L7 G; l- _: T H$ g3 G2 F0 uCross-section analysis, 横断面分析
4 @" u% Z. x n4 @; JCross-section survey, 横断面调查
% d& V& {* X& A7 V9 g: ZCrosstabs , 交叉表 9 E5 B) w1 m: k5 S
Cross-tabulation table, 复合表
+ d" {+ V. {& i: x, r( N. kCube root, 立方根
6 ]" s( x$ @% d4 [9 K- A7 xCumulative distribution function, 分布函数0 |& P5 p! K! [# }! W+ B: ^
Cumulative probability, 累计概率
* S4 G7 j; W' k! t' YCurvature, 曲率/弯曲
8 p! w. C8 i2 c; oCurvature, 曲率
2 w$ }6 Z* d& C" ]0 K( X% VCurve fit , 曲线拟和
) |; l4 J) a, U; G9 l/ J, l9 ~Curve fitting, 曲线拟合& |8 G% T5 e! u. g* N5 _
Curvilinear regression, 曲线回归- y8 O! Y7 e; x( i0 ?
Curvilinear relation, 曲线关系
8 h* J4 z V3 Y# \( \/ v' N4 RCut-and-try method, 尝试法
2 f z% ~! n# T& i* WCycle, 周期9 @4 E, \- p& E
Cyclist, 周期性% C) h8 r- e5 l6 S8 z" [
D test, D检验& A6 _0 ]2 } _" P# c
Data acquisition, 资料收集
7 p1 F5 P9 m q! \. J. X# v* W1 y/ ^Data bank, 数据库
: U" _/ `9 ~5 \ j; E2 w' wData capacity, 数据容量
( f" y' }7 s3 F8 g: x2 j, o- \Data deficiencies, 数据缺乏& H3 M# E9 v1 F2 r9 T+ ?! ]% J
Data handling, 数据处理) l. F3 k% i5 A" K; K- w/ P5 h8 N3 z
Data manipulation, 数据处理# v$ d! O! Q: ^$ r
Data processing, 数据处理
m+ A& ^1 m% H$ GData reduction, 数据缩减
; w8 J! Y. f/ u( Q! VData set, 数据集1 S- G& \. ^1 l4 F
Data sources, 数据来源
- ?& l3 t0 C4 Q( K) uData transformation, 数据变换6 N2 }! c8 K( f- Z* c" K
Data validity, 数据有效性- l) v# h; t* R2 d- d
Data-in, 数据输入" T7 }( i0 i8 Q
Data-out, 数据输出/ m' N# L# g7 K/ f% J4 i# g
Dead time, 停滞期
0 @ I; c! m: Z- x& C, ?8 N) xDegree of freedom, 自由度$ b# J0 ^- p: S3 R0 |! ?7 M
Degree of precision, 精密度5 @8 Z( L z1 a+ V! H0 ^! f+ \! G
Degree of reliability, 可靠性程度$ B- @1 R! z8 u H7 _
Degression, 递减
+ m* `8 d+ @. |Density function, 密度函数
$ M7 r$ n& q' O) rDensity of data points, 数据点的密度5 Z6 ^3 z) J0 M
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量: b4 R* `1 A3 i" [
Dependent variable, 因变量
9 t- _; C& u8 L* @& JDepth, 深度( S" B. ^/ F$ N- |1 C
Derivative matrix, 导数矩阵. {. ]* k/ I' i/ b
Derivative-free methods, 无导数方法
9 @: O5 ]1 M: R/ _Design, 设计& K( H) D8 b6 i& ^7 n
Determinacy, 确定性! o7 ]$ s7 Y2 k
Determinant, 行列式0 H$ W1 z" _; j" o3 m l
Determinant, 决定因素
7 K) \ X8 A6 d( P& s( ~Deviation, 离差0 [/ K& E( ` P5 u$ Q% c; ^
Deviation from average, 离均差
' n2 ~" k0 ~2 rDiagnostic plot, 诊断图
0 B* B6 i+ U7 `4 h, w8 U+ ~- `# J, lDichotomous variable, 二分变量
- u1 }7 s# V8 Q0 K1 T5 x4 K% O4 uDifferential equation, 微分方程) V% z" M7 K$ V/ E
Direct standardization, 直接标准化法
, ?. L" ]& Z$ E+ b# LDiscrete variable, 离散型变量
8 u: o0 B' `2 d* h% |& jDISCRIMINANT, 判断 Z9 c, ~( B" U3 M- {4 n% b
Discriminant analysis, 判别分析
, z& Y# F6 A9 [% W! g- s. }: m; NDiscriminant coefficient, 判别系数) C( D p, \, X8 M* n
Discriminant function, 判别值
( _4 b$ M* W% D8 A0 @- |0 xDispersion, 散布/分散度1 {, B) j4 I) m
Disproportional, 不成比例的
) y+ q# ?2 ^) A3 I- X$ vDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量1 Y3 S7 O$ |; {
Distribution free, 分布无关性/免分布
) P' M5 P1 H) j( R$ jDistribution shape, 分布形状
' p4 Q6 j# r. c+ G2 f, F. Z# ~" m4 WDistribution-free method, 任意分布法
% a" V0 c6 e K1 `5 B$ MDistributive laws, 分配律
5 V* ^ |6 p/ c6 y9 ~" bDisturbance, 随机扰动项/ P, a$ V) x" d1 T
Dose response curve, 剂量反应曲线
0 @! N. Q2 o/ c* [% ~& ^& N, ^8 mDouble blind method, 双盲法
) f! {# n0 H% }9 {2 f DDouble blind trial, 双盲试验
( k. z. B, r; @& K& q* PDouble exponential distribution, 双指数分布8 E; ^9 E3 {0 F5 f" U' Q3 X- o' G
Double logarithmic, 双对数
p( R) _0 Y/ v$ Y6 P0 K2 tDownward rank, 降秩3 x- k- k, @5 A2 L
Dual-space plot, 对偶空间图
& O+ v: g8 H N! }3 m7 [2 _0 ]: SDUD, 无导数方法
4 V" I7 f- H' [ V+ S- \Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
" N7 I3 n: E! P( t5 p4 P7 B& xEffect, 实验效应
0 H9 i0 y, F! R9 ~4 gEigenvalue, 特征值7 @# q5 V9 h+ |- g. i* o8 b
Eigenvector, 特征向量) A# g% |8 H# u4 }
Ellipse, 椭圆
% Y& {6 O" K% r" m# H% ^5 k" q) n/ qEmpirical distribution, 经验分布
. J. f5 m2 R5 G( |+ i2 R) m0 m1 ZEmpirical probability, 经验概率单位
- s( [8 K# @- V yEnumeration data, 计数资料( F$ N0 o8 r% u: u4 ~
Equal sun-class number, 相等次级组含量9 z3 |2 l3 w8 ]1 Q
Equally likely, 等可能- Z; [; v# h' V9 k0 _2 i
Equivariance, 同变性
. a$ e; s, I _0 p4 jError, 误差/错误' k8 I$ x1 p @% \. q; ^$ z; B
Error of estimate, 估计误差; X8 S9 t. c/ _3 u5 h2 O0 s
Error type I, 第一类错误
' m4 r& L& _- g1 J# D3 {Error type II, 第二类错误
. R$ D; B r) Q$ n: uEstimand, 被估量$ Z! D$ U2 u5 `
Estimated error mean squares, 估计误差均方# `" N- L v: ]
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
* u" v* H- a- ~( b3 q2 T* K7 B' H& xEuclidean distance, 欧式距离
# o0 _- m) C6 E W) R; }6 tEvent, 事件* F K3 }% w$ {3 ]" U
Event, 事件. O1 m# F% w8 p. C; }: h
Exceptional data point, 异常数据点+ n }. z" d& ^1 u: Y6 }
Expectation plane, 期望平面! G- G/ t$ g {$ Z. Y* S
Expectation surface, 期望曲面
! k) L. I) a7 L# t; c7 vExpected values, 期望值( `% Y, Z/ p3 E& s# J6 i
Experiment, 实验
( `% l2 L( c: q% O' |6 i1 \, i8 H7 dExperimental sampling, 试验抽样4 w8 M, w/ ^1 o
Experimental unit, 试验单位! p1 c- O) ~! a! M1 f
Explanatory variable, 说明变量
d$ T6 J* _7 t: YExploratory data analysis, 探索性数据分析
% N& ?) |+ j& @5 G. X' ?" k. QExplore Summarize, 探索-摘要0 w* F" ]) k( Y' V' o! n
Exponential curve, 指数曲线! c3 ]; r' J4 K Z1 [) x% q, [4 T
Exponential growth, 指数式增长
7 [, ^% t3 C" [, F2 i+ a* q8 BEXSMOOTH, 指数平滑方法 / R9 E4 ]4 k3 W& G
Extended fit, 扩充拟合7 g0 h I, M8 P. ]1 Y
Extra parameter, 附加参数+ O" N( q. r; r: c
Extrapolation, 外推法6 U5 X$ G6 _1 M
Extreme observation, 末端观测值
( {2 h( j ]# V( ]Extremes, 极端值/极值1 `3 ?' d# ^ \- @; F
F distribution, F分布
6 n* K3 x, O0 k0 Y% SF test, F检验/ u8 N- V# O: _4 U3 I* x; K2 X
Factor, 因素/因子8 M6 f- ^, V: q( L
Factor analysis, 因子分析$ [7 G9 y" @8 L9 `' X( B
Factor Analysis, 因子分析4 n3 d3 s% y: [( O( @' F
Factor score, 因子得分 & ?& a, d" @( ]
Factorial, 阶乘/ L0 v4 `! d$ d' d
Factorial design, 析因试验设计1 |$ r% D- W& Q* r3 Z1 x! X8 t$ i0 [
False negative, 假阴性 @- ` ^; Z1 Z% w! c, Z, s& Z7 q
False negative error, 假阴性错误- Y# A9 g1 q: Q, @
Family of distributions, 分布族
& W* j$ Z8 x5 J/ EFamily of estimators, 估计量族1 Q5 x5 Q( \" e) U) T
Fanning, 扇面
, u. E$ ^) v0 {% fFatality rate, 病死率
# D' C$ p& J! M- _: KField investigation, 现场调查
$ g0 ?1 P! V2 B! O' n2 Z4 J+ J6 k% ^$ hField survey, 现场调查0 \+ ^& D4 n) p( Z6 u
Finite population, 有限总体9 C C7 r9 u$ P% E0 U
Finite-sample, 有限样本! p; _" \% ?' ^
First derivative, 一阶导数
- z! O: { i& BFirst principal component, 第一主成分
/ C' F+ l X; S' sFirst quartile, 第一四分位数
0 L6 K2 {- `; d3 CFisher information, 费雪信息量
m0 w7 C* u) o5 |; P% x0 ~' nFitted value, 拟合值& w- m% r9 Y2 R3 e* T
Fitting a curve, 曲线拟合
9 Q* X3 s" j9 t% Q; q+ L/ o. P( RFixed base, 定基( C# A- r8 T( k! q2 a' a
Fluctuation, 随机起伏
8 m0 ]3 J+ \& a1 ?9 `. |6 c: bForecast, 预测0 B, ~1 ?" m5 O2 e h
Four fold table, 四格表
! Y4 u# r6 V' iFourth, 四分点
! V- w% j# m3 r! XFraction blow, 左侧比率2 j2 O) T. V' G9 S8 L
Fractional error, 相对误差: Y: s# B% S8 u E
Frequency, 频率
5 K/ Z" ~$ @- J" v6 V; DFrequency polygon, 频数多边图5 Y- c; L# Y/ {: F/ X( v
Frontier point, 界限点
: o f* X7 X) r3 c/ s' GFunction relationship, 泛函关系 C( e$ ?1 y! Z. p& h
Gamma distribution, 伽玛分布, X) |5 O1 S& @0 {1 ]
Gauss increment, 高斯增量- g4 u4 E; C) t! S
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
2 H8 ~6 i$ Z( D2 S% GGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量0 {5 j$ ?0 V$ p8 ^0 k; E- a+ k
General census, 全面普查! s/ v6 t1 J5 ^6 W m$ i; x
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 2 t R s$ ]8 B$ S- {* }3 f
Geometric mean, 几何平均数
' K* c/ } [0 Z( f3 R+ {Gini's mean difference, 基尼均差4 _9 l- j) {! Q9 k+ p
GLM (General liner models), 一般线性模型 / a; r& U' V" W* a( G, V
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
# @4 M9 x$ b: }Gradient of determinant, 行列式的梯度/ V# d+ S+ v7 s, D2 @! V6 b" M! r6 [
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
1 H, x4 U( s8 n5 `9 F; H( ZGrand mean, 总均值; ?( k' Z8 f$ v, W; h& j
Gross errors, 重大错误: ^2 F+ A. E5 G* s4 K0 R o# k
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
* `( i/ f* d/ y9 @5 c: |Group averages, 分组平均. O! `& {8 w* c& Q
Grouped data, 分组资料' p% ^2 ^, Q W" U b9 I; H+ P
Guessed mean, 假定平均数
% ]8 D; g! l3 Q( B PHalf-life, 半衰期
/ c: S) M& }6 R' tHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
Y7 W" m% a* U8 d% THappenstance, 偶然事件
# A/ l9 ~% X8 E: S0 w0 XHarmonic mean, 调和均数) q) t/ k* C4 S2 E+ D
Hazard function, 风险均数0 n+ ~1 a: `5 H h# n$ M
Hazard rate, 风险率
5 _2 F* g" U3 a- i0 eHeading, 标目 8 r2 F' @' k$ m# ~
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
( R8 W3 r" k& p1 ?Hessian array, 海森立体阵- v8 r4 `- Z( h! A
Heterogeneity, 不同质
7 w( d9 f+ n" Z0 r7 oHeterogeneity of variance, 方差不齐
# x+ m0 C( d0 F/ ^( O. hHierarchical classification, 组内分组% U* Y% f6 V0 u4 R( f8 D' q6 ]
Hierarchical clustering method, 系统聚类法' z2 P) u- |! s+ u' T4 r+ }
High-leverage point, 高杠杆率点) B! Z: L/ U& U. X) h7 o
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型$ b5 t+ u2 ^4 p* {- \4 Z
Hinge, 折叶点
% E2 y0 ]1 H) s! y. k, k, uHistogram, 直方图
0 S' O3 q _: m& k o" l6 RHistorical cohort study, 历史性队列研究
2 L/ `6 o2 D$ ]Holes, 空洞
& v1 c; y+ u6 k" t4 wHOMALS, 多重响应分析% a' n6 X* ^7 Q f0 y$ a) W: Q
Homogeneity of variance, 方差齐性* L/ H W1 ] p) Y/ ?8 O( K
Homogeneity test, 齐性检验) Z- X0 O0 t5 S+ e' E2 V9 x9 ]# m
Huber M-estimators, 休伯M估计量
% z. ]3 Q' j& b# U* P6 [, ~: VHyperbola, 双曲线
) A5 ^! Q C' N3 {Hypothesis testing, 假设检验* n4 E: J9 B0 d A5 n0 u5 Q l
Hypothetical universe, 假设总体- i1 D& Y. U, e, X
Impossible event, 不可能事件2 a0 {% A. u4 u" U
Independence, 独立性) B/ ~: F4 F) ?# L0 Y& a+ a) u
Independent variable, 自变量2 H; C) P# Q6 W4 u1 L* Z) \2 H) m1 j
Index, 指标/指数
1 d [! ~/ v& d: A/ qIndirect standardization, 间接标准化法! ]) D0 ~" ^' `6 D" U
Individual, 个体
1 i1 j' `7 K+ D' S5 kInference band, 推断带
0 c4 i: p6 q" L i7 X( a9 v6 rInfinite population, 无限总体* I& Q$ [! q: B0 G! K" s; R
Infinitely great, 无穷大
/ B5 z5 h7 f: k$ N- CInfinitely small, 无穷小
% I# F4 U& [" [3 K3 ~: ~Influence curve, 影响曲线
7 o: h0 W2 g4 ]( W- _; f, [% e- lInformation capacity, 信息容量2 M& o7 \6 H0 v) `
Initial condition, 初始条件
! n" Y: y. }5 L1 U- DInitial estimate, 初始估计值
: V( q- m' k- LInitial level, 最初水平
/ E1 h/ u% }% a/ @: [# \' }' R6 K. }Interaction, 交互作用
8 i7 U' `) p9 QInteraction terms, 交互作用项
9 h9 A- }; R" S% RIntercept, 截距
V; r8 E; ^! B( M) U9 PInterpolation, 内插法
. U1 p" t2 Z; vInterquartile range, 四分位距! X! w* q- l* N: R+ U% n
Interval estimation, 区间估计
C9 F! F* J# m, q3 NIntervals of equal probability, 等概率区间
7 @' U6 E" f7 K2 [Intrinsic curvature, 固有曲率
' D$ m7 Z* M& {" z, [/ u- f0 ]Invariance, 不变性
$ ^1 t; c0 W6 F( W" X: CInverse matrix, 逆矩阵/ K7 z3 Z$ Q0 ?' r, `
Inverse probability, 逆概率& D' T. C q6 U* w8 ]9 e# i3 a
Inverse sine transformation, 反正弦变换: v) u" G! T( R* a @9 g
Iteration, 迭代 + ^/ W! Z F& q+ x# w2 D( s
Jacobian determinant, 雅可比行列式5 _: R/ W3 j; a- L* R" O
Joint distribution function, 分布函数) A; {' F7 m, I2 t3 J
Joint probability, 联合概率
8 N& ~6 S3 `2 `" q3 v3 jJoint probability distribution, 联合概率分布
$ z% t0 N& y5 \ x. u" j2 L6 @+ w4 \K means method, 逐步聚类法
5 X! g: u9 ]! U/ G! sKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 3 ~" U, z5 o2 l0 C* Z
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
' R& r2 | c: \Kendall's rank correlation, Kendall等级相关+ T$ t; @) O" z6 f8 B
Kinetic, 动力学
: [# H. r2 R5 ^, a& y0 PKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验! b2 j& \" Y; [4 w$ R/ P0 N
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
6 s' }* o* S, E5 R9 K8 aKurtosis, 峰度
9 `2 S- a6 j5 \6 n/ @Lack of fit, 失拟& m: J* ~- B& @! q
Ladder of powers, 幂阶梯
: ?% e9 o% _" c& }4 KLag, 滞后
+ Y# ~* U7 R' `$ XLarge sample, 大样本2 L! i. ]8 \: U/ N& O# i
Large sample test, 大样本检验
4 g. M1 f$ T9 U$ W4 I+ ELatin square, 拉丁方
0 V0 h+ h- b* Q" `; eLatin square design, 拉丁方设计- c7 G3 n( C% d, y
Leakage, 泄漏2 S" u0 z$ h3 o) ^7 F6 X
Least favorable configuration, 最不利构形, Y0 I9 [8 p; {% x$ J( F# {% h
Least favorable distribution, 最不利分布
}3 |4 ]% P) sLeast significant difference, 最小显著差法 v9 _/ T8 ~2 k. \# {+ x& R( T
Least square method, 最小二乘法0 ]$ c7 q8 F& J$ s8 D- F$ U; D! L' B. H
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
0 k0 w# K0 r( `- \Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
& _/ q7 a, q3 fLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线 F+ H" @& G z2 C3 T6 C
Legend, 图例1 D( i+ ^- H; _, u8 H/ x/ T- [- W
L-estimator, L估计量
5 E/ A- i) J, ]( o9 D% A' }L-estimator of location, 位置L估计量
9 r: o; e1 H( q- d2 l* QL-estimator of scale, 尺度L估计量
. U# p" N1 L! E- Y* Q+ O; OLevel, 水平# B# d" z8 z' _7 w$ Z9 v
Life expectance, 预期期望寿命& E* ^# s' z, z/ N3 ~# S! f
Life table, 寿命表
" b7 u! I$ i9 WLife table method, 生命表法! q# A' B3 y& @1 a2 u
Light-tailed distribution, 轻尾分布
m- R7 M2 y7 TLikelihood function, 似然函数
2 r5 O- S' s( p9 P& {Likelihood ratio, 似然比
0 L) t, v" H' Y0 B* X& M! Eline graph, 线图+ \2 R; S2 V: b2 O/ R0 }
Linear correlation, 直线相关3 G% R' J! {( U& a; p
Linear equation, 线性方程+ f& c# y+ C! F/ n" J
Linear programming, 线性规划
4 ?1 n- m0 H# A ]- |Linear regression, 直线回归4 y3 N# e% {7 M' a5 [/ _ z
Linear Regression, 线性回归
% N8 P4 z0 y$ y; E% j0 a# c" MLinear trend, 线性趋势) K$ e7 X' B5 ~
Loading, 载荷 , H* c, E8 j5 n
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
% V5 l" |' n5 G4 m% l+ kLocation equivariance, 位置同变性
5 z2 q7 D. _9 J: k# ^Location invariance, 位置不变性, k2 I% w' S d6 ~
Location scale family, 位置尺度族( n; x+ m% F/ e4 C: x& v* P! Y/ o& f3 t
Log rank test, 时序检验
9 }& X: w% ^& @& fLogarithmic curve, 对数曲线% N* Z9 ~$ Z' B* ~# S; ^0 s
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
- H3 v5 K3 t; T4 I1 U2 _% ^Logarithmic scale, 对数尺度6 i9 i4 Q: Q7 ]$ i% o, z
Logarithmic transformation, 对数变换
# c, }& C, f1 ULogic check, 逻辑检查5 e e, A' g9 ]4 f3 |+ c5 J
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
! u8 k5 l% j* P+ y6 X3 G1 u7 g9 j) |' S5 xLogit transformation, Logit转换( `/ u6 m" ~8 l5 |5 N' S, [$ L
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 G& s* O- x0 E# ^2 l+ c0 {' F/ FLognormal distribution, 对数正态分布* |1 v0 u4 R* r a8 {! j
Lost function, 损失函数' m" X. b8 y" Y6 a# P
Low correlation, 低度相关2 N! A3 f+ l3 a% V4 U
Lower limit, 下限
8 Q9 H# P- J7 Y. lLowest-attained variance, 最小可达方差
% D: R' D8 P NLSD, 最小显著差法的简称
! m4 G! E: C3 QLurking variable, 潜在变量& K. L, z: N. W3 L/ x
Main effect, 主效应# c% m7 c. ~2 Q; w `
Major heading, 主辞标目
' ?) W2 G+ c9 x: E0 Z1 [Marginal density function, 边缘密度函数
4 u2 D" G- G0 v3 J; x9 ^% F8 DMarginal probability, 边缘概率, l' b, ^5 L# w* f- ~
Marginal probability distribution, 边缘概率分布% D5 Q, I& U( [; b( V+ E9 ~
Matched data, 配对资料
- l* M& C2 w0 V0 W' F/ tMatched distribution, 匹配过分布
" T, h- ] j* o5 F6 q x: UMatching of distribution, 分布的匹配
/ S5 S+ J0 M" ?5 y% p O+ S$ u2 BMatching of transformation, 变换的匹配
, |7 \- D( Y, r8 b) o5 A. e* O" F; {8 AMathematical expectation, 数学期望! I9 p" D+ y; \; X
Mathematical model, 数学模型 |7 O- _5 I% [
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量8 E+ x* \% z, Z* o1 P6 `1 l% h
Maximum likelihood method, 最大似然法& z& S1 `, W% S8 t; Q9 z
Mean, 均数
5 h0 I, u! G, U- b8 V1 P1 `& YMean squares between groups, 组间均方
$ T" c# y) n2 j% \8 AMean squares within group, 组内均方
. W) Y% p3 ?* k- o8 b% Q7 K3 cMeans (Compare means), 均值-均值比较
( @# k+ J! P( z7 B0 nMedian, 中位数: Q' U4 E3 w- h9 ]" `: D
Median effective dose, 半数效量4 ?: h8 j) \6 {+ U' R Y% d
Median lethal dose, 半数致死量
6 E" {. E6 Q; [* Y9 O( Y. T" UMedian polish, 中位数平滑 I& z: s* P. g* v0 m
Median test, 中位数检验
) k- Z! v9 h( B9 W; ~/ kMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量. Z1 Y; M/ s& H5 u
Minimum distance estimation, 最小距离估计8 k! m/ ]% j0 l" c9 I2 X0 k
Minimum effective dose, 最小有效量8 ?' O5 q. @- [; b) E4 W" Y& }8 i! y+ s
Minimum lethal dose, 最小致死量
% g6 }; c3 m" z$ K- J6 F- V" H0 BMinimum variance estimator, 最小方差估计量
a8 E# Q) J) ?MINITAB, 统计软件包
: R( @% O5 h% H! P/ YMinor heading, 宾词标目
- s% _( v2 ^( [+ xMissing data, 缺失值
s9 l- M" J+ S" GModel specification, 模型的确定
' P& E( q" c. UModeling Statistics , 模型统计, e' G* g- d9 v( D8 y
Models for outliers, 离群值模型" I# J0 [; H% V: D. X7 Z D
Modifying the model, 模型的修正* N* o; C" _, r: [
Modulus of continuity, 连续性模$ T! Q3 V# D- d$ W' Z1 Q
Morbidity, 发病率
9 s6 m7 }; L# u2 Z2 W& @7 z cMost favorable configuration, 最有利构形
! h- u6 u, r0 T' Z8 |Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度: o/ r, }& f& u8 \0 K, C h
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归4 t; `% r2 c3 d, V8 |
Multiple comparison, 多重比较7 D% F1 H K! T' U
Multiple correlation , 复相关% M+ ]; @( J# f
Multiple covariance, 多元协方差/ K" F! Y, u" f
Multiple linear regression, 多元线性回归
' N" }- A) Y5 z+ IMultiple response , 多重选项
( u; i) p6 y* {! Z5 J& ~Multiple solutions, 多解* B* J; D+ \0 Y! x9 F9 k) G
Multiplication theorem, 乘法定理
7 F; S) X6 O- M9 e7 n; X1 ?Multiresponse, 多元响应
* M6 _% ]& K$ F: J- CMulti-stage sampling, 多阶段抽样
3 q7 x/ S/ G% K) }0 D# fMultivariate T distribution, 多元T分布
* o6 Z2 a, _" ~- W% ]* vMutual exclusive, 互不相容
( U3 D0 @0 X* t5 F ZMutual independence, 互相独立
- x. E$ i: P. V9 B9 ?& Y6 HNatural boundary, 自然边界% Z6 V# C; L- V( e! [9 m! h9 h
Natural dead, 自然死亡
6 q/ Z! Y8 }/ R4 cNatural zero, 自然零, m0 c$ R7 G, ~7 p1 Z6 R$ {
Negative correlation, 负相关0 `6 Y# w5 v1 E. W
Negative linear correlation, 负线性相关, I9 z5 s8 U" |% S# ^
Negatively skewed, 负偏
9 I: w0 [7 O. J0 ?# K2 T0 H" ZNewman-Keuls method, q检验3 j: Y3 q4 P9 M% t) Y
NK method, q检验, d1 H$ X- S1 L
No statistical significance, 无统计意义
; K8 V$ R" \$ h" A: vNominal variable, 名义变量
: ]+ K/ `, z# i$ u7 {4 I, v6 WNonconstancy of variability, 变异的非定常性$ w' q: N- s4 D- h# ?
Nonlinear regression, 非线性相关
# Q9 ~4 M9 s! G+ J3 QNonparametric statistics, 非参数统计
0 S: ?" t4 m o* ENonparametric test, 非参数检验
& b! ^+ N% n% s: u6 v: qNonparametric tests, 非参数检验4 J9 f" n4 e8 M( [
Normal deviate, 正态离差
9 w. s/ w2 B! Z: \) N# h8 K4 BNormal distribution, 正态分布
! m- j( l: z' S3 M% i$ z/ \Normal equation, 正规方程组
/ r2 l# j& E5 B! t- VNormal ranges, 正常范围
# v/ y) `) | j; [7 q2 T4 j. NNormal value, 正常值8 X1 Z# F4 m4 u( a
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数8 W* W" C/ t& ?% X; \
Null hypothesis, 无效假设
+ ~( @/ W5 W$ N0 w; Z( P/ FNumerical variable, 数值变量
" N, o3 b' H' j$ ]Objective function, 目标函数
3 ~( P5 z9 ~$ y! o1 ~0 h" ?/ cObservation unit, 观察单位
7 k( O) x- E! l5 cObserved value, 观察值
' x$ {% a5 F' L' _0 oOne sided test, 单侧检验
$ z7 f4 T- v" Z0 u" K% t* QOne-way analysis of variance, 单因素方差分析" I, k* o6 w- y
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
# J2 @& }& V0 O; X& uOpen sequential trial, 开放型序贯设计
* v) W6 s8 j. @- U1 j8 r6 K V# ZOptrim, 优切尾$ ^! g8 T6 w+ ?3 n4 n/ I: l& U
Optrim efficiency, 优切尾效率
+ `. s4 m! A# DOrder statistics, 顺序统计量
) }5 w4 D5 b- x4 i+ K& m; J6 eOrdered categories, 有序分类
% M, C R0 s1 @! H' EOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归0 _& Q+ @& y W5 S( o
Ordinal variable, 有序变量
, A3 X) S7 W: r5 x, \& EOrthogonal basis, 正交基* k9 k4 y3 H' ^ h9 N- D3 \
Orthogonal design, 正交试验设计
" _1 h) R5 e3 v* d' K7 `2 f1 aOrthogonality conditions, 正交条件
7 Q7 F h* m' h3 P/ bORTHOPLAN, 正交设计 . Z" a( B( @2 Q! O- v) J
Outlier cutoffs, 离群值截断点# M4 b2 a* g2 j! c9 G: N0 Z& D4 y& A2 D
Outliers, 极端值
8 {& |* o) F6 ~5 c4 z: {, YOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
/ t1 [: | L/ `8 J- qOvershoot, 迭代过度- j$ |. f) {' ?# F1 u
Paired design, 配对设计
& V/ |1 K8 ^7 L6 p$ j( cPaired sample, 配对样本% k% ?' @" F! [6 ~- d; y8 q4 O3 V$ Z0 s
Pairwise slopes, 成对斜率
; t) B7 Y9 g( K& I) F) b& {Parabola, 抛物线
4 y# U, X4 b+ b" XParallel tests, 平行试验8 p3 U2 P5 L9 t2 u1 O( O' ^
Parameter, 参数% B4 o0 e* a2 P) h. [7 {
Parametric statistics, 参数统计
2 Z' z% ?/ ?& f8 ?" Y) f tParametric test, 参数检验( h$ G/ g7 X6 G" l5 T
Partial correlation, 偏相关4 Z# h4 L; Q6 a: f! \" C* U
Partial regression, 偏回归
: `1 u. T( ^1 N" ePartial sorting, 偏排序2 B! k8 Q+ i! W
Partials residuals, 偏残差
7 B3 N$ |! _- q& L, bPattern, 模式
: q' ^ V0 R4 L7 jPearson curves, 皮尔逊曲线
8 Z8 g! B# W0 y. t( cPeeling, 退层
2 c; R. ^% [- I" Y0 P# W+ ZPercent bar graph, 百分条形图4 D$ a8 E! `/ j, E
Percentage, 百分比
) z: W5 N4 w5 P6 Z% }; z9 P" iPercentile, 百分位数
) @% W+ Y( C0 Q- z; ~1 mPercentile curves, 百分位曲线
v" c% |6 S& k K/ [Periodicity, 周期性
# O }# i4 y3 v/ xPermutation, 排列: ?7 I( \- {. R9 ?' ]
P-estimator, P估计量
. Z# k3 U9 {# D. C# RPie graph, 饼图
8 [! \* [5 @' U: V. v: @Pitman estimator, 皮特曼估计量
7 ^; S C# l8 ]- q8 |Pivot, 枢轴量
' a6 i, A& a. v9 f" V" ?Planar, 平坦
; b7 }5 b; T3 I+ x( mPlanar assumption, 平面的假设
6 i' l8 C3 z! n7 Y2 PPLANCARDS, 生成试验的计划卡
~/ B; \7 k% S( XPoint estimation, 点估计, G: E8 s. Q" n: C2 b# Y( z! a
Poisson distribution, 泊松分布
. ]# R g& @! D% c0 X3 `2 qPolishing, 平滑
8 e) ^ ]/ ~$ V& h3 j* zPolled standard deviation, 合并标准差0 P2 N8 z# p6 e/ t
Polled variance, 合并方差# B7 Z3 G X7 f! F! p0 [: |
Polygon, 多边图
& }* }% {) ], r( v u, L% v5 i$ {Polynomial, 多项式
) J& l+ D. ~/ {" }; `" h. yPolynomial curve, 多项式曲线% N' D1 I: n: t2 f
Population, 总体/ ]$ I% W; j5 U! D4 V
Population attributable risk, 人群归因危险度
; p' v9 q1 d: r1 hPositive correlation, 正相关' X4 `/ }" b |" K2 ^
Positively skewed, 正偏3 y6 `# m* `- I- F! S4 l
Posterior distribution, 后验分布
1 R) Z1 T2 b- TPower of a test, 检验效能! g0 |2 R& K# j( k4 A
Precision, 精密度6 @+ n9 ?, x! O3 c* `3 S
Predicted value, 预测值/ Z1 b1 O) Z! }4 c/ @2 }
Preliminary analysis, 预备性分析
7 @0 y( G9 @# D& JPrincipal component analysis, 主成分分析# P* Q) V w3 \! K; V" W- k
Prior distribution, 先验分布
j9 n$ v3 K% X2 k: L- N$ e) FPrior probability, 先验概率
/ t$ u- t5 w3 OProbabilistic model, 概率模型% _! p$ C1 T4 c( f8 X6 z
probability, 概率
; R2 J' {( R, C# o* QProbability density, 概率密度
: v3 N) S& K# x7 fProduct moment, 乘积矩/协方差
9 r5 J1 N, c3 J+ B1 G, WProfile trace, 截面迹图
9 ~' W! K3 q! v8 r, g& b1 G6 U# sProportion, 比/构成比
5 }1 U w4 t oProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样" L$ s# T2 Y' d# D$ R
Proportionate, 成比例
9 x4 u3 c q q1 WProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
# @4 T+ v p; _2 _* J9 YProspective study, 前瞻性调查
4 ~+ r" `7 ?8 i3 y9 P$ oProximities, 亲近性 , V- x9 A+ g) g2 I# N
Pseudo F test, 近似F检验2 R! M/ Q! T" {. r! i
Pseudo model, 近似模型. N: y: s! _2 Z0 P3 o- j
Pseudosigma, 伪标准差" l# h- j" g: }& h
Purposive sampling, 有目的抽样
+ F( {; D3 c" v& M. y, r' {QR decomposition, QR分解
7 n' s+ l! j3 _# ]. ^+ ~6 NQuadratic approximation, 二次近似
- q3 y; H5 E9 d) p$ N7 uQualitative classification, 属性分类! n6 d9 I4 U4 _$ b" a# v
Qualitative method, 定性方法! X" @8 j% a% c$ K9 I% |% u
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图# \# N8 s2 w6 [0 Q9 F8 q
Quantitative analysis, 定量分析
8 X1 a- P$ a% I6 eQuartile, 四分位数& g' g0 ^0 ?0 a. U% p- l
Quick Cluster, 快速聚类
5 @: H5 a, b/ KRadix sort, 基数排序- X% k! K' R' M& J' Y$ C7 v
Random allocation, 随机化分组
* `% W/ p# t# X% C9 T) {2 YRandom blocks design, 随机区组设计
: c0 s. x( }5 N1 y/ z4 g8 u% w6 XRandom event, 随机事件
* [3 B8 v# D( ~( n, U& k, [Randomization, 随机化$ O9 ?& O6 X }4 j
Range, 极差/全距
: y0 H: k6 T" A9 W3 KRank correlation, 等级相关
. v4 U# x9 w! J7 T0 o1 w# E& oRank sum test, 秩和检验( e l, X3 ~$ E4 _# C
Rank test, 秩检验
# Q/ `; @9 d: V% M2 _6 xRanked data, 等级资料
% D9 {: h0 q0 A) N: H7 tRate, 比率4 V1 }+ L |6 U7 q! u; l* B
Ratio, 比例
6 K- I; t+ [& T3 I$ O+ eRaw data, 原始资料
# b/ m) R1 @- fRaw residual, 原始残差7 |& L' n% S" x; t |
Rayleigh's test, 雷氏检验
7 P \7 K6 | m* eRayleigh's Z, 雷氏Z值 ( ^1 A: l% _/ Y* b; j) O8 p" s: U9 O
Reciprocal, 倒数
" A7 h# i4 b9 ^Reciprocal transformation, 倒数变换$ y) I& C9 a3 T$ H
Recording, 记录
7 x/ v4 z# {- \3 W- jRedescending estimators, 回降估计量
+ K: p8 S3 x5 u3 J% }) nReducing dimensions, 降维* A* F7 `9 i1 b! i U, P! \/ _: f- c4 l
Re-expression, 重新表达+ w8 N3 Y. ~3 ]9 a: z8 G( w* u7 J
Reference set, 标准组% i# s _' p+ I- f+ h
Region of acceptance, 接受域
# N: W* L0 F( P" i2 v8 k) f6 l ?& R2 PRegression coefficient, 回归系数) N& }8 N- q, j: Z% V5 i0 G
Regression sum of square, 回归平方和1 _. b% v' _* |( `& G# g
Rejection point, 拒绝点0 L2 f W" s$ F+ K9 _0 n1 [! [
Relative dispersion, 相对离散度( c+ i% Y* v! f7 Y0 t3 a
Relative number, 相对数- z; s# C" H+ u$ W. ~( P; [
Reliability, 可靠性1 s+ m& h1 R; f& ^2 |- [3 `/ `7 z. |0 H
Reparametrization, 重新设置参数
) T4 q: \4 e6 }9 p9 @0 ~Replication, 重复
6 l. M& d4 Z2 rReport Summaries, 报告摘要
0 q! {9 n2 Y- L! N8 nResidual sum of square, 剩余平方和
# }% v: _; [+ C% ZResistance, 耐抗性
; }: h6 ^6 K- h i; TResistant line, 耐抗线
7 R5 D! m! H: Y# @Resistant technique, 耐抗技术; K0 z4 T4 ^4 ^8 u7 @. N2 C# K
R-estimator of location, 位置R估计量
8 J$ F7 |6 O. [; U; ]) bR-estimator of scale, 尺度R估计量& J& f8 ?3 I* `" K+ {0 }
Retrospective study, 回顾性调查
: e% L4 ?1 ^( p" eRidge trace, 岭迹
! V3 s1 K: V* Q4 y) G+ uRidit analysis, Ridit分析2 Y; m" @) }( k( z" y
Rotation, 旋转/ W* X8 o, @4 P5 I
Rounding, 舍入
4 A( }# v+ }( ^! tRow, 行
; O8 o9 P2 G1 Z- X0 K. @6 V. U$ `Row effects, 行效应
) J# t; i9 `4 [+ D/ @7 s; s! p6 nRow factor, 行因素
/ b% \- z8 f" u {) ERXC table, RXC表* i; j* d" r/ O v8 z
Sample, 样本 I4 h& H6 c& A% [0 B! J. N
Sample regression coefficient, 样本回归系数) {7 U: [) N7 Z* Q; o
Sample size, 样本量
7 ~8 ~/ [1 z' q$ B8 RSample standard deviation, 样本标准差
2 r# }( X6 V3 y$ X* A* q/ WSampling error, 抽样误差0 G, b7 y/ A" R, u
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
: d3 V7 @) ]; h5 H1 V5 Z( FScale, 尺度/量表
0 K9 G, m1 K' ?5 O- ~5 N4 KScatter diagram, 散点图" q: w9 o3 S* B5 v5 l1 j
Schematic plot, 示意图/简图
, a$ T0 o- D& q4 {) j8 l/ OScore test, 计分检验4 r' \* D+ [ O ?
Screening, 筛检$ Q2 `/ c' `3 v. u% f/ U
SEASON, 季节分析 + ]! f$ m$ E* Q, J
Second derivative, 二阶导数
4 ]2 K0 s+ R3 C0 O7 e p2 x- }Second principal component, 第二主成分
d2 I; c, M0 N5 @6 KSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 , u3 N: A5 J8 d- ^: ]/ T$ Y3 [
Semi-logarithmic graph, 半对数图, I" u8 N* |8 \" j1 a1 w) t
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
5 l) i7 P# W) H6 O3 p+ @" t1 fSensitivity curve, 敏感度曲线" F& ^: ^& Y9 n9 N5 N# v( k
Sequential analysis, 贯序分析
0 [0 ]( K$ g) p9 A+ d& {7 oSequential data set, 顺序数据集
0 H% Q9 s0 t. rSequential design, 贯序设计2 x$ \$ j) P: J
Sequential method, 贯序法
9 A# @+ i# t+ H" x7 Q' e7 a4 ~, n4 LSequential test, 贯序检验法4 l. w& r& T( t6 O) B, w
Serial tests, 系列试验
8 E$ k& A, N1 y0 S& nShort-cut method, 简捷法
$ @; c; w) {& VSigmoid curve, S形曲线- l& b5 ^% L5 s
Sign function, 正负号函数 y' X2 g1 V, n; E V
Sign test, 符号检验7 h; l; o# s. G2 c
Signed rank, 符号秩2 p6 F$ p7 F2 u& |
Significance test, 显著性检验3 j, P0 Y- _ h$ v1 D
Significant figure, 有效数字
6 f4 D* {9 X) T" F' T2 q) @Simple cluster sampling, 简单整群抽样
6 d- C, c& K! C5 L( M ^* XSimple correlation, 简单相关 k) K8 r, f5 J. G: |$ A
Simple random sampling, 简单随机抽样0 i+ p5 _" e% K5 w5 x4 z
Simple regression, 简单回归
4 Z+ V7 I) G+ w' h5 x5 osimple table, 简单表. f& g5 d3 H' a# \* b$ F) l
Sine estimator, 正弦估计量
' F, ^* m' P$ |Single-valued estimate, 单值估计
: ]/ `. I4 y) |$ p# I2 M+ P: _Singular matrix, 奇异矩阵
4 G q d' c* I+ sSkewed distribution, 偏斜分布0 V' T! Z2 A- S: i+ t0 Y
Skewness, 偏度9 P2 S* i6 s9 W
Slash distribution, 斜线分布
+ i7 i9 P( D: {8 X3 P, ^Slope, 斜率+ v) [& {( t/ W7 z8 A6 m
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验1 Q" d$ K& r% ~
Source of variation, 变异来源$ }7 B1 n' C6 E R2 m. i
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关6 N% P2 \7 ~/ I7 I5 ~
Specific factor, 特殊因子$ u, l' f( ^9 k( U* Z U
Specific factor variance, 特殊因子方差
1 }( _ w2 ^0 |7 K- r/ uSpectra , 频谱
9 j: C; E5 _0 M- L9 x' C/ r& q7 ZSpherical distribution, 球型正态分布+ V5 p+ d5 P5 }# Q* P
Spread, 展布: S1 V( r5 P0 j4 k+ a6 T- D y6 G t
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
- h( o0 I* |& m3 k7 cSpurious correlation, 假性相关
. c5 ]% p9 ^9 j/ H4 J8 {- W2 W. JSquare root transformation, 平方根变换
6 ^$ o; R- k: [) }1 y- dStabilizing variance, 稳定方差5 h M5 L8 `; X
Standard deviation, 标准差
5 z. s7 u. n7 A" l. w d0 o vStandard error, 标准误
: E) E6 u# p9 ~# O2 C X. L8 uStandard error of difference, 差别的标准误0 Q! h/ H3 E$ O0 s) P% x2 {' P: ]6 ^. a
Standard error of estimate, 标准估计误差 l" o1 |% Z4 k8 x% a! l
Standard error of rate, 率的标准误1 S, r* C9 B8 w/ V/ D6 F" ?; t
Standard normal distribution, 标准正态分布
, h$ H6 W j) }( r+ s8 u- jStandardization, 标准化
! s6 K. @0 d" `Starting value, 起始值
# q. J, S2 y4 q1 QStatistic, 统计量
; b% S4 t3 T; W: kStatistical control, 统计控制. {9 `# I. ^+ x/ p' e+ _
Statistical graph, 统计图
. e( u/ p% p* g* wStatistical inference, 统计推断
" Q [9 v# G6 ] g$ OStatistical table, 统计表& V1 X" f" e6 \7 C
Steepest descent, 最速下降法
7 x, [, A* U. S. l. ], p) pStem and leaf display, 茎叶图2 j3 X# b4 F$ i" {2 @# z
Step factor, 步长因子
. \7 Q/ v/ a0 S. i9 h- [" SStepwise regression, 逐步回归6 e' p3 ^1 z; m4 q
Storage, 存2 E, Y7 e( G+ @, E+ B2 r) Z5 U
Strata, 层（复数）
* @' S- \: P0 @8 i3 QStratified sampling, 分层抽样
0 z7 }3 Y1 u3 z3 p0 @! }Stratified sampling, 分层抽样
1 o* E& r1 y- y- p7 r# [Strength, 强度1 R( N( B# |# Y, C
Stringency, 严密性; z) F; X7 |. \! X6 k' @ J
Structural relationship, 结构关系
, }' J m; ^4 X# `Studentized residual, 学生化残差/t化残差
" c% ^; u2 J) O* n' N% v' p YSub-class numbers, 次级组含量
* v( T! c B; d- z. c& f x3 Z4 _Subdividing, 分割4 a* D/ }0 @& i% h. K+ M4 R
Sufficient statistic, 充分统计量
8 f# Y" D. M) |! S D- m/ ?3 |Sum of products, 积和7 y" G/ U8 l9 ]# m3 R
Sum of squares, 离差平方和
' s$ u, Q# u3 J% F/ qSum of squares about regression, 回归平方和
3 m. v9 s) j8 ]' ]; lSum of squares between groups, 组间平方和9 i) g% G& {& g# i9 b1 B
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和4 k; K" Y2 |$ V% ?# x8 s
Sure event, 必然事件
_$ E( Z. Y: R( y( s+ v1 M4 z* ySurvey, 调查! q: w0 F: |1 z2 K
Survival, 生存分析
5 o7 A3 h5 Q. S' j6 FSurvival rate, 生存率
. d+ `$ G& X0 `% A$ CSuspended root gram, 悬吊根图* @2 i/ x/ u4 d3 R0 q) _
Symmetry, 对称9 b9 A+ T$ M3 f8 b. d* P1 |
Systematic error, 系统误差% ~$ F% Z% y$ f3 I+ a) Q4 Q, _' [8 o
Systematic sampling, 系统抽样4 ]) A) I9 y) P$ I1 F2 C
Tags, 标签
8 \/ u% H- R$ p) [4 C5 fTail area, 尾部面积1 N6 {% b; D& ?) k/ _
Tail length, 尾长
0 \! p# N+ i3 u4 ?+ V' z* o4 C2 ~1 lTail weight, 尾重' O% ~* X7 ~$ b( I% E
Tangent line, 切线
V1 t/ W# ?$ ~& r6 {% o4 ?/ nTarget distribution, 目标分布
; U8 n3 X( `# U5 T8 V9 kTaylor series, 泰勒级数# w! @0 _+ `6 E v1 Y
Tendency of dispersion, 离散趋势) Q/ N$ q7 w% k0 l; c& r
Testing of hypotheses, 假设检验1 @( s5 L& N0 J
Theoretical frequency, 理论频数8 d- R; g$ F- O% {( `
Time series, 时间序列5 a0 D# G5 b; ]& l- w0 D) ~: c2 ~( \
Tolerance interval, 容忍区间
' V8 e+ J8 v. g! F7 UTolerance lower limit, 容忍下限
6 H7 w# S. X. S1 @, T8 y) STolerance upper limit, 容忍上限4 v% r. _! ?4 \9 {
Torsion, 扰率
. D R( n! @) E' w2 LTotal sum of square, 总平方和
7 l0 e" _( n% L( E! G9 mTotal variation, 总变异
' S5 C; p- i; Q& M" zTransformation, 转换
: J6 [/ {" ]3 y5 }Treatment, 处理
2 _" ~! Y. Z1 N) u* {' ~ eTrend, 趋势 Q" k6 L, `3 z' G7 M
Trend of percentage, 百分比趋势
2 ?3 Y' B( r; e% p0 HTrial, 试验
, s0 L5 f. ~2 f" n) R; JTrial and error method, 试错法
7 t9 Q- a1 C) d7 H) gTuning constant, 细调常数7 g( m M. x( ~; ?# c3 v- ~9 b
Two sided test, 双向检验
+ \9 C7 M' G& E* l5 E) s+ ETwo-stage least squares, 二阶最小平方
9 ^" z4 A z# U( `1 i4 `! ?5 \Two-stage sampling, 二阶段抽样7 @; z2 i; }! [& ^% w; k
Two-tailed test, 双侧检验- ?' F* V* K; g. F2 M* \
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
0 u& X1 O' F8 ^) q9 ~7 ]# NTwo-way table, 双向表
n6 n2 }( P5 y4 LType I error, 一类错误/α错误" k s( _5 E7 `" `/ c" o
Type II error, 二类错误/β错误# r% B. y* y9 y3 q4 c( `8 A
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称 K G8 A% Z8 u* o; d
Unbiased estimate, 无偏估计
# J1 t) h6 B9 ?5 e6 s/ T' HUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
$ S, m: i- ~, e& p& S; bUnequal subclass number, 不等次级组含量8 L1 k$ r. _$ O$ C- D
Ungrouped data, 不分组资料
% K M8 b' y8 U- f/ t }Uniform coordinate, 均匀坐标. v* T6 D |9 l+ q! s
Uniform distribution, 均匀分布
9 Q9 A; W2 @( e, K" Z4 U" u& x; I+ ]Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计8 W _9 e4 d2 K4 z/ q
Unit, 单元
) q, ^3 V- F4 \6 dUnordered categories, 无序分类
: a! m! L8 m; \0 q4 d5 B% wUpper limit, 上限
3 M A3 o. o( p- `, ?* j2 AUpward rank, 升秩* o% Y( Y2 w( \1 N* N
Vague concept, 模糊概念
% ^2 P% q5 O* TValidity, 有效性/ u+ t0 c; l2 Y( a, u
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计, \5 v! W$ j# a: M
Variability, 变异性
3 I: F# k5 j, v9 c" g, HVariable, 变量! P( c* Y/ E; e! R: M
Variance, 方差
( z+ F0 G" G- c3 K3 U9 PVariation, 变异
4 r" B2 T, _3 a9 r, qVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
/ B8 B v% i; ?Volume of distribution, 容积" E' B6 X& P: E' n3 _
W test, W检验
. }) v6 L! f; ]6 q, qWeibull distribution, 威布尔分布
5 r9 b' v3 N7 ]9 w8 I) G( h6 fWeight, 权数
% Y9 Z0 Z6 }" bWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验0 P& X6 Y( k, b- J
Weighted linear regression method, 加权直线回归
4 e( E. f$ S2 |3 x( U7 J& gWeighted mean, 加权平均数" w9 w- \: B! m" _! H
Weighted mean square, 加权平均方差1 W. Y6 t3 b A: h$ N: p
Weighted sum of square, 加权平方和- h1 U+ H& a7 d" [1 o
Weighting coefficient, 权重系数
/ R+ I4 e5 R% x3 l5 q. n! TWeighting method, 加权法 9 |6 {# D( P7 R3 d+ [8 p4 Z1 W* X
W-estimation, W估计量1 P1 t& I( I. f7 Z1 [
W-estimation of location, 位置W估计量
2 j" f. d v7 O9 o8 AWidth, 宽度! P- ]1 r7 [; r( u8 s
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
" i, O$ ~ N; ^% z; W6 lWild point, 野点/狂点# P8 g' _* w7 o7 W c9 A: P( q3 ~
Wild value, 野值/狂值0 G% G1 I$ \8 r0 z V
Winsorized mean, 缩尾均值
" i+ N0 t) F5 L7 D) JWithdraw, 失访
/ {$ z- Q3 ~3 F5 aYouden's index, 尤登指数. S1 `# @# b w. l
Z test, Z检验
- g9 _+ g$ E+ o, k& k3 kZero correlation, 零相关 r3 E1 H3 M3 A$ @# z# N
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
