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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. F3 e  {. E% K) G/ l& l
Absolute number, 绝对数
, V1 f! x; |3 z  e" Y+ x/ E7 IAbsolute residuals, 绝对残差
6 Y/ a# [0 P3 t" zAcceleration array, 加速度立体阵
: Z: i. B& g8 J: }5 u! eAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
( A4 d- i/ \1 ]% ^' nAcceleration normal, 法向加速度
3 x0 }" R1 O, J+ W0 A9 A0 S8 T: \Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
. e  X8 e4 q- H. ^/ IAcceleration tangential, 切向加速度7 g, g) [& d9 A, C3 S% c
Acceleration vector, 加速度向量$ j9 O$ @# N! N0 o! _
Acceptable hypothesis, 可接受假设
' `- P4 B( V5 X0 A2 @* lAccumulation, 累积4 u. }( X! R1 k" j, a, z- m. {, d
Accuracy, 准确度
: U3 v3 X* J4 A9 W: i+ L, k( @Actual frequency, 实际频数
9 U' m( d+ y- `0 p' Q( fAdaptive estimator, 自适应估计量( O( F" ]. [# @1 W9 N3 U
Addition, 相加
) u% [0 B% @* \6 n% h" PAddition theorem, 加法定理
0 x/ B7 F# z# ^3 @2 B5 XAdditivity, 可加性2 d% o' h* m1 N* p0 J7 K  t" \- J
Adjusted rate, 调整率
3 U$ D2 W* U: [0 f# FAdjusted value, 校正值# P# F+ P/ m  I0 l! F
Admissible error, 容许误差
0 |# A) ~6 q) ~Aggregation, 聚集性
! j/ P$ N; l9 H% N1 F: A" ^! OAlternative hypothesis, 备择假设, O, }' L  R% a# e" X6 E# B
Among groups, 组间. V$ j' P) C! p2 U- B7 G
Amounts, 总量7 [+ c: D; L  G% _4 m! o
Analysis of correlation, 相关分析2 B& R) L+ z6 ?7 i! }2 m; m$ {( L- y
Analysis of covariance, 协方差分析
) N2 I, {' u2 s: k6 H5 TAnalysis of regression, 回归分析
% M% f% F. E# j9 A3 s3 E: @) @8 qAnalysis of time series, 时间序列分析- a. p2 S% [% K3 U' Y" p
Analysis of variance, 方差分析* K3 L3 M1 _5 ]. J3 Z6 H4 Y$ w! G' C
Angular transformation, 角转换
! e  m/ K2 V6 n$ ^' _& Y4 T. qANOVA (analysis of variance), 方差分析8 S8 D% g- |  f8 W2 i
ANOVA Models, 方差分析模型) F! Q& b5 l% u2 J$ n1 D7 v6 D/ [
Arcing, 弧/弧旋. J* R3 j0 U+ R' b; w5 H
Arcsine transformation, 反正弦变换8 q, ^, `( J7 H. d  n% B; l8 y7 o
Area under the curve, 曲线面积
5 B6 M" }7 q4 l- HAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 * |+ _. E7 ^# r
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 $ V1 P1 l, l2 L. J" _+ B. c. Y2 t
Arithmetic grid paper, 算术格纸, x2 [  ?/ [/ M5 F$ R
Arithmetic mean, 算术平均数
& Q( S/ i$ @% l! _4 A" o. i/ SArrhenius relation, 艾恩尼斯关系/ x% y6 S1 j+ I0 N
Assessing fit, 拟合的评估
4 t% X4 X% S0 S8 Z& }Associative laws, 结合律5 L) d+ |% z# m1 l( v# ~$ b3 q1 h( M
Asymmetric distribution, 非对称分布& g0 G1 g( N: w! W5 H7 |
Asymptotic bias, 渐近偏倚
  h+ G8 S1 z  |7 l  y+ o7 M9 L2 eAsymptotic efficiency, 渐近效率
- V5 W5 x& T) V9 W) ?Asymptotic variance, 渐近方差! V% r6 q: m9 v  M/ J
Attributable risk, 归因危险度
) {( L$ K& Z& L* F, fAttribute data, 属性资料
9 F3 j+ U, _% r* S9 n% R' n6 UAttribution, 属性! q: Y3 K- l. ], b, @) X0 k1 L
Autocorrelation, 自相关
8 c( V6 J& N% S+ A3 M6 QAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
9 _: g; e# ^! z1 ^Average, 平均数# Z: V! }6 m0 z; @
Average confidence interval length, 平均置信区间长度0 O( F/ `6 \" t  D2 ]
Average growth rate, 平均增长率
0 i2 a! L; [: T& w; c8 y2 yBar chart, 条形图/ u2 N% o% J' d: Y  J4 F; Q
Bar graph, 条形图- n+ w; a0 Y0 |1 n
Base period, 基期
  Y! N) H# c5 ^+ y4 T6 o% H0 ~% }Bayes' theorem , Bayes定理" g/ R* s4 |7 f) G' s
Bell-shaped curve, 钟形曲线/ ?, @( |4 {, W# [  f: V5 O
Bernoulli distribution, 伯努力分布
; X0 k2 J$ V, VBest-trim estimator, 最好切尾估计量
$ U% f, K9 b3 c/ jBias, 偏性
" c4 B% ]& ~4 m+ DBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归8 |0 S- N5 U7 Q, H4 P1 D
Binomial distribution, 二项分布8 R/ o; A9 O: x/ ~) P
Bisquare, 双平方. Y/ A. `- c# S0 M4 I
Bivariate Correlate, 二变量相关
& K, P4 f, P2 }1 R7 E/ J$ }Bivariate normal distribution, 双变量正态分布8 w0 j2 R& o4 }- i
Bivariate normal population, 双变量正态总体
9 `: r* }: K/ a; u* OBiweight interval, 双权区间
( `& R( b8 G# z$ j# p2 o" YBiweight M-estimator, 双权M估计量8 ~" }2 l8 V3 f* R* O
Block, 区组/配伍组0 I' M2 S, T& d. t
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
- c; c. A4 j9 LBoxplots, 箱线图/箱尾图
2 A0 A9 T- U+ i/ s3 Z8 OBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点4 `' m! e6 Z7 i
Canonical correlation, 典型相关8 w; ^. l- q3 \$ g% P2 e7 L
Caption, 纵标目- c$ M; V- d$ B8 w
Case-control study, 病例对照研究
3 V7 U5 G: b( [' jCategorical variable, 分类变量$ N$ F  Z$ `6 P" E
Catenary, 悬链线
( ~% \1 S+ b, k: M. BCauchy distribution, 柯西分布6 v. b. }7 a9 ]4 d2 A. ?. ]
Cause-and-effect relationship, 因果关系
2 J7 z2 N; g! lCell, 单元
. I% L$ q) e9 t' k- v+ }Censoring, 终检0 g$ D" Q* ?, V$ W, v# ]3 S
Center of symmetry, 对称中心' W4 a# n; o5 ?0 m8 F8 t9 c" t
Centering and scaling, 中心化和定标
- ~- x& w* Q/ Y/ F4 A# n7 o& ICentral tendency, 集中趋势) z' M0 [5 e; ~1 X( C( r
Central value, 中心值9 L- w) ]( D% O7 Z6 T
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
& R, U' O- C2 i9 e2 e& s1 z. J# xChance, 机遇( Q, f3 ^' p7 _9 U
Chance error, 随机误差) t9 q5 U$ G4 x' N7 ]
Chance variable, 随机变量3 n9 v, P/ M8 d' x; x$ T
Characteristic equation, 特征方程2 X9 r& |0 h0 X* g
Characteristic root, 特征根5 J0 N) P  m0 ^7 T. I- |% n* y5 y
Characteristic vector, 特征向量
* f& q7 E& z' k1 Z& RChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
3 ^  ?3 m' g9 A5 P& y1 R0 OChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图$ I2 Q7 ~' ~  o3 |% v, n3 X8 R
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验  H$ `) k. P0 e
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
- j- i4 o& N, i5 I) zCircle chart, 圆图
- H# ?# c5 o1 `4 L$ D! yClass interval, 组距) H. Z8 Q- f2 h
Class mid-value, 组中值
2 J9 y1 n$ L& T! t2 e8 EClass upper limit, 组上限8 |7 \9 c& n' n$ ^2 Z* R+ i' \5 I
Classified variable, 分类变量+ }, T! Z- v: i9 c: Q* {* w
Cluster analysis, 聚类分析
! \) R3 f4 x0 {6 `& ]0 xCluster sampling, 整群抽样9 a, K( h5 k" `$ s' B( L7 C2 F) W: |
Code, 代码- U* v* K0 O$ y* H
Coded data, 编码数据0 T0 `1 k  L/ G3 V0 ^
Coding, 编码
7 A5 [+ d; C* B  z7 ^8 l$ XCoefficient of contingency, 列联系数
# i# L3 b5 w( e) T1 SCoefficient of determination, 决定系数
* x: q1 p" B0 U$ M, Z: lCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数5 {% d- o+ ~5 r2 L. E( G
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
: R( i) S* T, [) E" i, I+ rCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
4 C/ x9 x7 I1 A  b% LCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
! u; j' f1 w/ o/ RCoefficient of regression, 回归系数  _/ C1 h  w# K
Coefficient of skewness, 偏度系数/ H& m9 r0 w3 d: [5 t
Coefficient of variation, 变异系数
! J' w6 e0 l9 ^) W! h* \4 uCohort study, 队列研究
  L+ Y3 Z/ r  IColumn, 列1 y* b$ f6 Y5 e3 h. y
Column effect, 列效应3 n2 p' T. D& N% E
Column factor, 列因素! B. T. i( q) O0 D+ u9 D. X
Combination pool, 合并1 Z2 g: W$ o9 t8 h+ P
Combinative table, 组合表
( P3 A/ f% P; m3 A2 S% l7 x+ N8 ?Common factor, 共性因子
: M+ a5 U1 n: qCommon regression coefficient, 公共回归系数) t: U* U$ U" S# Y
Common value, 共同值
6 e( o( O5 W3 \Common variance, 公共方差
: I0 h: ^: U' y" ECommon variation, 公共变异% h& ^" q4 s7 M% P: }, g
Communality variance, 共性方差
1 f# t4 i7 v3 G4 a+ i: dComparability, 可比性  b2 j6 c  d% N& ]
Comparison of bathes, 批比较
) U7 h: j' F5 MComparison value, 比较值
7 N( j! h' f5 V  @Compartment model, 分部模型- N4 j  z) J$ V3 O& D# a! J
Compassion, 伸缩
& Z; L- y! G, ?4 eComplement of an event, 补事件( x* n" b; k9 k- ]9 C
Complete association, 完全正相关
3 L! H  h0 Z/ u1 uComplete dissociation, 完全不相关) }2 ~$ z' E# i8 N
Complete statistics, 完备统计量
9 x0 ?: Y# m. c5 K. I7 ~) b4 _5 zCompletely randomized design, 完全随机化设计% g$ g8 g3 N* @& u5 F. f& z
Composite event, 联合事件3 B  Y" n3 s: Z% I; b
Composite events, 复合事件
/ ]  n0 h. G; gConcavity, 凹性
( ]4 G6 g" Y5 q# {1 V3 @Conditional expectation, 条件期望
% W- `1 V! @7 |Conditional likelihood, 条件似然% v% s8 N( o' H4 P6 m( t
Conditional probability, 条件概率4 i8 {5 ?" k4 |4 v
Conditionally linear, 依条件线性- d3 v. v; b, i! x
Confidence interval, 置信区间4 [  V& G0 i. x0 j
Confidence limit, 置信限
% Z; h; x8 `* L% W) u3 _! WConfidence lower limit, 置信下限- p' Y0 T5 ]" Z( @
Confidence upper limit, 置信上限
5 c+ \3 q; d$ ^8 p2 ]# _" ^Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析$ x' L& `% i# j& \" F- B+ _" L
Confirmatory research, 证实性实验研究
4 R+ u1 R% U. x; E' EConfounding factor, 混杂因素
( |% `2 W# J; @2 k' b: K3 z% nConjoint, 联合分析
+ n/ T1 s% r6 f: [. LConsistency, 相合性
4 [8 R: A+ b% e# J9 D- i  C3 V: PConsistency check, 一致性检验
+ }$ D* n4 c1 P2 ]) T7 V; MConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计% l9 R1 Z! |4 c- V4 d
Consistent estimate, 相合估计
, {% z; x7 J4 i3 u1 ZConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
8 u8 x! e9 r7 F( K/ k# zConstraint, 约束
& P1 S' w; I4 x- ^0 RContaminated distribution, 污染分布
" l& G3 h6 w4 ]  n5 p+ ?/ k& F# bContaminated Gausssian, 污染高斯分布$ _) h* y3 c4 m0 k/ l
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
) k6 |  N1 g# o; R2 aContamination, 污染
( }8 X5 ?4 r/ a( c4 \" Q3 e; W9 }Contamination model, 污染模型5 R) `  Y( Y8 D
Contingency table, 列联表
% Q# M: b8 M* a2 M2 c0 LContour, 边界线
$ b+ U1 [( V" }  \4 E9 i$ p# oContribution rate, 贡献率
' s: \( o) U2 H8 qControl, 对照' R1 C, b8 s! y: i$ m
Controlled experiments, 对照实验0 F2 k; c/ u# T" I) n
Conventional depth, 常规深度
/ \' L0 k% v- W, ?Convolution, 卷积
- g6 n0 A' i" X: ACorrected factor, 校正因子' l5 S( y" Z6 H$ q5 x  r/ h0 W
Corrected mean, 校正均值+ v; N# \% n& L, a  P
Correction coefficient, 校正系数  g, P4 p, r6 ^; k- U( ^# H% m
Correctness, 正确性
. T/ E/ E$ I$ Z1 E0 jCorrelation coefficient, 相关系数3 R) k' y/ L4 y# I, T
Correlation index, 相关指数
6 h; ]: t1 t, hCorrespondence, 对应7 q5 a; L7 d6 z% Z0 d9 o! j2 D
Counting, 计数7 b4 J8 B! Y1 e6 W. [; c! Z
Counts, 计数/频数' t) i7 Z& V& c  z5 J
Covariance, 协方差' ?9 Z! z$ o! ^5 U. [4 o
Covariant, 共变
& G5 m# P# R) L4 U0 ~Cox Regression, Cox回归5 Z6 A0 x/ B) M) [6 K
Criteria for fitting, 拟合准则% d4 m3 {& |- G+ s+ s( ^% T9 n
Criteria of least squares, 最小二乘准则
( B+ M/ i" E& K( P# l" U0 ZCritical ratio, 临界比
9 z7 ?; X  i  f8 w& ]& NCritical region, 拒绝域
  R+ s9 J1 R; [5 TCritical value, 临界值8 x% f6 F2 ?1 K/ h
Cross-over design, 交叉设计
% {7 f% g/ X2 y4 x2 N% dCross-section analysis, 横断面分析
$ m$ U3 k* I$ rCross-section survey, 横断面调查. ], K7 q) `: f. `2 @0 i
Crosstabs , 交叉表
: ], Q, Y# j1 wCross-tabulation table, 复合表5 M% |& ~1 M9 h+ B
Cube root, 立方根/ J' E* e+ V  |# c
Cumulative distribution function, 分布函数, G. t7 b6 }, ~, y  i
Cumulative probability, 累计概率
3 |' F3 S8 I' j+ ?. DCurvature, 曲率/弯曲
% k( R) R& h7 e! e) g! MCurvature, 曲率
. r; d- `/ f; l3 f3 b5 iCurve fit , 曲线拟和
. h; h9 I7 N- Z, F* C- R! @Curve fitting, 曲线拟合/ w/ T1 J; {9 S' l! ]" D
Curvilinear regression, 曲线回归0 P' K9 s4 h2 `9 |) X0 Z
Curvilinear relation, 曲线关系+ V2 s2 A( U4 d# u
Cut-and-try method, 尝试法0 B* T( p" t  F
Cycle, 周期
1 h/ q7 @" _) k! N: j: c) KCyclist, 周期性3 R" D1 F+ k" e
D test, D检验, c% l% v% ], [
Data acquisition, 资料收集( t* t: J( n/ T+ U: i
Data bank, 数据库+ F4 }/ s4 \( g3 g. P  \$ W
Data capacity, 数据容量) f/ ?. i' a. O! l
Data deficiencies, 数据缺乏
9 ]  U  W; C3 sData handling, 数据处理
& m1 k9 m& p9 V+ [  s$ OData manipulation, 数据处理
0 H: U0 i  _9 v4 P) A- w9 OData processing, 数据处理
; ?; z1 W/ B; \; }* xData reduction, 数据缩减
3 v; q8 L9 l5 y: S" q1 [Data set, 数据集
# y9 h* I( R2 g3 hData sources, 数据来源
6 ?" V7 _6 [: z; Z1 pData transformation, 数据变换2 j  i) t0 {7 Z2 I
Data validity, 数据有效性
* C1 L" W% G1 \Data-in, 数据输入
$ U5 B: m* }( ~Data-out, 数据输出
+ F( ~- A# R9 q% UDead time, 停滞期
9 [8 ]9 ]9 f! B- _' lDegree of freedom, 自由度; J  @- u2 J- b4 V( }, z5 |
Degree of precision, 精密度) W. w0 }1 C4 P6 ~
Degree of reliability, 可靠性程度- u, H. e! Y" c- N
Degression, 递减
5 p7 d* w" A- m$ IDensity function, 密度函数. l& k9 q, @7 f" z' g( h
Density of data points, 数据点的密度; D) a* E) H8 h( X* Z
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量  F0 w" ~+ D* s, L- V* T2 a
Dependent variable, 因变量
! f+ M9 O2 [0 i1 J) X% T- {& z5 \Depth, 深度
4 i! i1 c3 R2 _1 \* \Derivative matrix, 导数矩阵! d/ j* A; X* g$ Q$ m. r
Derivative-free methods, 无导数方法1 D6 a1 ^' F. ~
Design, 设计
1 P; k/ q$ d2 l  i' m) |3 K% A) XDeterminacy, 确定性
) A0 K3 {# r. H& _Determinant, 行列式
/ A9 a0 j! W: F: O! j* g8 q& w1 `8 PDeterminant, 决定因素# H" `3 ^5 H1 k3 r
Deviation, 离差
- j5 q: ~* o5 C3 B+ S, eDeviation from average, 离均差) @; e7 \- s) b! C
Diagnostic plot, 诊断图
- t, v0 {$ u; ]& E2 vDichotomous variable, 二分变量
, K% `- J" d4 n( f& |Differential equation, 微分方程1 r: F! l, K$ I9 N& ]
Direct standardization, 直接标准化法8 D7 Y- n, M5 p
Discrete variable, 离散型变量; v/ g+ |6 k5 O( W
DISCRIMINANT, 判断
2 R: G4 F2 K5 w7 C0 v* nDiscriminant analysis, 判别分析
- I$ E+ z7 X, a0 N! xDiscriminant coefficient, 判别系数
; E0 [! A. R# d: M* F* vDiscriminant function, 判别值
+ C! w3 I6 ~8 k6 YDispersion, 散布/分散度& X( Q* m# Z0 m1 G9 I2 D$ e
Disproportional, 不成比例的' R9 K$ p6 j1 g7 D$ ^* J, O
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
8 P# y% r0 g# N# E- B. v" p6 u& s- TDistribution free, 分布无关性/免分布
/ W5 w7 U4 @: ?$ A6 L7 Z/ lDistribution shape, 分布形状2 q. P" b/ Q6 V! F5 v. V
Distribution-free method, 任意分布法$ F) d! ~7 k5 r1 k: F3 w
Distributive laws, 分配律
% U* m1 w, F* U' KDisturbance, 随机扰动项0 u  l7 i- a- S9 T/ n
Dose response curve, 剂量反应曲线
8 Y/ w* z3 K9 k1 [8 C2 {% NDouble blind method, 双盲法
6 U, G4 V6 _# t9 RDouble blind trial, 双盲试验7 g4 X- v- @5 n. q
Double exponential distribution, 双指数分布
) b' g! R) K% ]1 V* n! BDouble logarithmic, 双对数
. F# T& u. f' z% YDownward rank, 降秩( Y% V; m: w( Q# G' X
Dual-space plot, 对偶空间图
5 a3 C/ ?8 P# f, R* A/ q+ S3 ]9 HDUD, 无导数方法8 y& [% R2 R0 ^& R& A; D! _
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
" j: C4 U! O4 o. UEffect, 实验效应
6 P) `) d+ \1 x; \9 AEigenvalue, 特征值
4 E/ s" V/ @7 n: B% V4 X5 Q/ h8 a) nEigenvector, 特征向量
9 |" T( f& t/ w+ U& {2 OEllipse, 椭圆
# I* s+ b5 A  R7 T: F0 R& h. J+ SEmpirical distribution, 经验分布* P' i: q7 x/ E! C& I$ [, ~
Empirical probability, 经验概率单位
2 t4 X' v, [& U0 ~. r) u3 h# u% U& uEnumeration data, 计数资料: D% ]! t7 [# x+ _/ M& S
Equal sun-class number, 相等次级组含量
$ m( D$ D5 H/ c$ C8 o% }: _' t' u% TEqually likely, 等可能
; D5 N  J( A8 T7 BEquivariance, 同变性
5 {6 o  l. g' H& y) }/ S( qError, 误差/错误: \9 k6 K  E- `# [
Error of estimate, 估计误差
" B/ P2 |+ U  K! Q# d- o: V# Y- {8 PError type I, 第一类错误/ s3 n# c' B- c" y; [: m
Error type II, 第二类错误
" _6 W) q- Z4 d; R0 c7 f) VEstimand, 被估量
+ t. \* j; ~( d0 dEstimated error mean squares, 估计误差均方
" F& _5 M0 I. [, iEstimated error sum of squares, 估计误差平方和0 R2 G8 m' l0 ^
Euclidean distance, 欧式距离3 G8 s, B, m! S6 k' p
Event, 事件! l: \3 x1 g2 B
Event, 事件, Y5 Y9 n2 {! O) |: l; q
Exceptional data point, 异常数据点; |( o) _; U$ @; |8 H
Expectation plane, 期望平面& Y6 i9 d) g. K  b2 E8 L8 O6 M: n( C
Expectation surface, 期望曲面
# \9 Y- o# `: f/ kExpected values, 期望值
+ H* U) |8 t5 N0 {8 l* k, CExperiment, 实验
$ j% U6 S: ?6 r+ OExperimental sampling, 试验抽样* \9 G- V# R* z' ]0 B) ]" ~# _
Experimental unit, 试验单位% b7 H$ t) S/ x( ^
Explanatory variable, 说明变量
* G. K1 e( o7 D/ b  c5 RExploratory data analysis, 探索性数据分析6 y; G7 q% w; b$ }& K# y9 e
Explore Summarize, 探索-摘要
6 J0 A2 W0 @# m6 V. l3 RExponential curve, 指数曲线+ j" x+ W0 T: S- q! E( A
Exponential growth, 指数式增长
6 w% g8 w, g3 I* R, h0 B7 uEXSMOOTH, 指数平滑方法 9 Z3 P, ~& T, G1 W" @
Extended fit, 扩充拟合$ N# b5 }! c) ?7 U' l# Y7 U# p
Extra parameter, 附加参数
; V3 f  r2 z: a& G7 r& uExtrapolation, 外推法
4 [# y6 s; Q5 a1 d+ W* C2 H' M( g+ pExtreme observation, 末端观测值! Y: |* C3 {  f, q
Extremes, 极端值/极值
+ s6 Z6 [. u) Y& q4 nF distribution, F分布
/ o$ F5 b- e4 r6 _6 a# }- s$ t8 L0 I7 [F test, F检验
6 \: e. f1 X9 V# x* D7 s7 p5 e# GFactor, 因素/因子' c3 K; k! [3 o4 D. h! B
Factor analysis, 因子分析- E1 s0 k0 H; b5 X
Factor Analysis, 因子分析/ O6 h' D4 I0 P! Z2 [0 m. ^* Y
Factor score, 因子得分
- b1 c6 |- \6 Y# Z& aFactorial, 阶乘7 M8 R: N/ z# n% G7 R9 L
Factorial design, 析因试验设计3 V* w1 X6 J. [  z2 h2 B7 b
False negative, 假阴性
( ^& p! \" S3 T- c8 SFalse negative error, 假阴性错误
7 V7 [1 ]. X3 |  p9 O2 nFamily of distributions, 分布族
9 F6 V/ X. N% ]Family of estimators, 估计量族
. I0 J5 q2 r# ~Fanning, 扇面" {. M: B  L8 z3 }6 l8 r* K
Fatality rate, 病死率
- d" ?+ B) \% P* u$ D0 g' o9 CField investigation, 现场调查
% s, `. F+ l( f: }. ?" X& W$ r* ?0 EField survey, 现场调查
! v% ~: O( t2 w* ^; T+ g  n) MFinite population, 有限总体. N$ a& L4 |: V4 }. ]: P
Finite-sample, 有限样本
6 N4 Q. c- Q; K+ HFirst derivative, 一阶导数0 B# r: ~) u# \' }& M( j8 D
First principal component, 第一主成分, O$ x6 K3 l! R. K9 i4 n& j* V
First quartile, 第一四分位数# [) q5 d/ ~7 w& h' z
Fisher information, 费雪信息量
. ^8 _6 g! J& K( \9 EFitted value, 拟合值& P: s2 h  K1 G9 z
Fitting a curve, 曲线拟合
) ?" ~" x2 J. ], y! X: H* KFixed base, 定基( o3 {+ \2 X2 d7 p9 ?' m. |
Fluctuation, 随机起伏+ }# P. o  \9 Q4 p5 l; Q2 X
Forecast, 预测
6 u+ ?. K5 O% a% A6 k4 V/ CFour fold table, 四格表
2 F! d3 S) i; x6 z, AFourth, 四分点7 J& `7 w* l; W4 g' I0 d3 e
Fraction blow, 左侧比率) p+ f1 i4 V9 h1 ]9 J0 w2 g
Fractional error, 相对误差# @; ~9 g- M6 d& S4 w
Frequency, 频率! K7 a* Y. i. `3 s, Q+ V8 {
Frequency polygon, 频数多边图
( T4 C- Z2 \& S" h4 x8 GFrontier point, 界限点
2 `3 Y/ U# I# K; _) s8 V2 GFunction relationship, 泛函关系7 |% |7 F$ f# A" s; O. B
Gamma distribution, 伽玛分布
! y$ W! N% M7 \5 d4 \1 Y6 P+ M  p( ~9 mGauss increment, 高斯增量) N3 E- _8 |: A
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布( F( e3 O+ ~" P5 Q" Q2 e
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量" S) K3 a6 P% s+ d/ i% C4 L. i0 a
General census, 全面普查
0 ?7 P) `, [" D7 H2 X% vGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
7 B" G! I9 u9 ~0 N, [- Q5 iGeometric mean, 几何平均数- E) @" y1 E  l- z, p
Gini's mean difference, 基尼均差9 z  |: J  J5 q1 S5 K: X9 P2 |
GLM (General liner models), 一般线性模型 ( N# M" r3 g  U* ?/ k& P: U3 X
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
2 b  d# b7 I& K# f( NGradient of determinant, 行列式的梯度
# Q8 ~3 @$ l  i% O! q5 A% s1 `Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
( [6 h* y# q1 |Grand mean, 总均值* L% i, p' }5 x; }& @
Gross errors, 重大错误. u$ I+ w; E4 X7 O0 w2 M
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
8 `# o" U2 a6 @6 |Group averages, 分组平均
8 w( P4 l! o- Q7 D; |8 YGrouped data, 分组资料8 F8 k" g1 a) E) p7 g
Guessed mean, 假定平均数
6 C7 u& _0 `  e6 `' d4 [8 FHalf-life, 半衰期
5 e- U. Z+ S) @$ z5 j* vHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
& y! S& n7 G$ B% cHappenstance, 偶然事件! O- s& s7 }: ]& k( }( l
Harmonic mean, 调和均数
; J! Z" i: j5 @3 I# YHazard function, 风险均数& z8 U, K0 r9 {) {) h0 [5 K# S- A% z
Hazard rate, 风险率( ]+ L' l, ^; w$ Y
Heading, 标目
3 o/ q$ I2 t2 j+ OHeavy-tailed distribution, 重尾分布. g0 c7 B# s1 C' i
Hessian array, 海森立体阵
# p  C( Y' I# D5 P) u3 k" b. jHeterogeneity, 不同质: \8 \- |$ u3 K/ O2 u
Heterogeneity of variance, 方差不齐 . x* ~, X) ]9 C$ U
Hierarchical classification, 组内分组# q& Y& J0 f: w; c% C
Hierarchical clustering method, 系统聚类法( u7 m4 ^4 j& v& `* y+ V0 g
High-leverage point, 高杠杆率点+ a6 F/ i, k0 Y! w
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型5 k* G& k  q( S. t8 e& n
Hinge, 折叶点
& k* ], o6 ?. m& I9 B0 KHistogram, 直方图
4 S, R+ E3 x  _8 vHistorical cohort study, 历史性队列研究 5 a3 t  O; \3 E* K' f' z, P0 {
Holes, 空洞& U2 u0 \5 O. w7 D& ~
HOMALS, 多重响应分析5 Z2 |& w' Q& M5 b( Y6 A' E, ?
Homogeneity of variance, 方差齐性. v! U% y. y* T. |8 `0 Y& @% e
Homogeneity test, 齐性检验
  Q2 [7 {9 s0 WHuber M-estimators, 休伯M估计量
1 E$ k0 X3 N8 D) t% n- uHyperbola, 双曲线( a5 c& s4 n; ?
Hypothesis testing, 假设检验0 `# w: @/ ^0 e( N5 e
Hypothetical universe, 假设总体1 k' K( o0 h# o, \
Impossible event, 不可能事件
5 E9 o7 q+ z7 v2 LIndependence, 独立性* ]6 F. X/ `. @" Z6 f7 i9 P" W
Independent variable, 自变量
& U( J% ~; h# I5 `8 J: Q1 f( cIndex, 指标/指数5 D  `! X( E& r- C  g: \& [8 \; r
Indirect standardization, 间接标准化法0 ]# S% F0 N$ o8 d
Individual, 个体6 C8 W: W5 E. o# n6 u: K
Inference band, 推断带( C1 E9 x& `" c) O
Infinite population, 无限总体, v5 G. W! q  b  {! b) ^
Infinitely great, 无穷大4 ~1 X$ J. t) W. g1 [
Infinitely small, 无穷小
5 W/ k7 A2 _! b4 m' d8 YInfluence curve, 影响曲线
* L* @# H% `2 e! X0 vInformation capacity, 信息容量
4 [( G$ k: U( cInitial condition, 初始条件6 Q- w: }9 K, C8 n) s. L/ u# y& Y2 Z
Initial estimate, 初始估计值
+ r$ L5 C# U4 _, _9 ?- {' ~/ nInitial level, 最初水平
3 ^/ `/ L( D1 R# c7 C' EInteraction, 交互作用
  q* i7 X6 @5 e% [& bInteraction terms, 交互作用项
5 t% D0 U" y" W4 wIntercept, 截距
% j! D% F  K, d# \& [' @Interpolation, 内插法- m/ k8 e9 y& @8 J# ~
Interquartile range, 四分位距! A* H0 r4 o! @% @( o& |1 R( ]
Interval estimation, 区间估计
/ ]9 D9 F8 ^9 I+ o# }& U( i1 HIntervals of equal probability, 等概率区间
* _% w: }/ q- J$ ~, v. sIntrinsic curvature, 固有曲率
6 H7 P& l3 M' }6 ?7 fInvariance, 不变性
  O! x) e/ H) m/ zInverse matrix, 逆矩阵
  X/ J7 w$ f# l$ x: X5 DInverse probability, 逆概率* u8 K/ D- h2 _  h% D( Z/ x
Inverse sine transformation, 反正弦变换( Y* f3 E, l4 u. n2 o
Iteration, 迭代 / X" _% H) q2 a
Jacobian determinant, 雅可比行列式
2 A( v6 w5 @3 q2 P, gJoint distribution function, 分布函数
4 g, e$ M* H& A+ P+ F' QJoint probability, 联合概率
# u7 |/ O8 I5 E" c8 d" ?Joint probability distribution, 联合概率分布8 P5 S- D+ d% I8 c( X$ g
K means method, 逐步聚类法
1 X8 B3 a  [% uKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
+ L& d5 m4 d! s! U$ v4 xKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
0 e: \  n+ t/ X& @+ u; n3 MKendall's rank correlation, Kendall等级相关3 U, P# x3 Z6 h. Y, q% G0 H
Kinetic, 动力学/ ]0 l# b" Z  K4 d% e+ m
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验& V# F: p) o3 s: a3 X  s
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验" d9 k- {( p" H
Kurtosis, 峰度
) A9 E2 u5 B& w* w2 w. }% h. sLack of fit, 失拟: I2 [6 K. `; V' V& Z
Ladder of powers, 幂阶梯
% f5 V. d7 \5 j% ]6 g3 p; ~Lag, 滞后
1 x! w' K$ t( k9 ?* o! r0 aLarge sample, 大样本5 B' O6 T# s, n
Large sample test, 大样本检验9 G6 z- U  G4 Z* x' s  G- w
Latin square, 拉丁方
# r% d  T# V, \1 yLatin square design, 拉丁方设计
( M7 ^: r, p3 \) S& Z* r# KLeakage, 泄漏
4 M8 z6 C/ }' C' E8 R8 jLeast favorable configuration, 最不利构形; m4 ^* Z/ ~4 q2 ~1 ^& U9 i- d! B
Least favorable distribution, 最不利分布5 m1 Z& d9 o; K3 a# O
Least significant difference, 最小显著差法
: N( `- _7 l, j4 a/ H6 lLeast square method, 最小二乘法
1 S5 M3 d% L$ e: O+ rLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
6 k0 H; a( N: c0 h& @Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
2 Y+ |$ q5 t$ m6 }& J' K1 KLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线: E3 i; H0 A. y& x, @
Legend, 图例/ p, p1 a; P. k
L-estimator, L估计量
+ S, K: z  j6 ]L-estimator of location, 位置L估计量* |" x! u$ y! m2 A6 m% t. q
L-estimator of scale, 尺度L估计量0 K# `, O0 V9 t% ]
Level, 水平
+ z+ ~" ^( I( u) R6 Y' |4 m8 [* A$ VLife expectance, 预期期望寿命
: R: X. g7 P# }; NLife table, 寿命表- V! K0 h& `# z( I$ s7 Y
Life table method, 生命表法
8 V# W! L; C8 \4 ^1 J( @$ ^4 LLight-tailed distribution, 轻尾分布$ }; n5 a" S3 i! ~; }" q
Likelihood function, 似然函数; `" C! T/ E- ^- E' ~" {5 W: b
Likelihood ratio, 似然比
3 r( h1 ~+ V2 U9 ~1 s- |line graph, 线图* m3 e- [  \& [6 f! T8 Q) i  b" D
Linear correlation, 直线相关
2 t3 S5 g  d& ALinear equation, 线性方程) a, x* e: f' E, [5 P# `
Linear programming, 线性规划
( D* J0 X* r8 Y( |6 {Linear regression, 直线回归
: g/ c+ d5 h6 N" v3 ~6 ?9 rLinear Regression, 线性回归
4 i. ^# v0 U+ }7 dLinear trend, 线性趋势0 z- _- o6 v1 n1 e, ^8 M
Loading, 载荷
: n9 A( R+ v1 K4 D/ z6 g- i* `' XLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
1 L1 \8 g: w- XLocation equivariance, 位置同变性, z- E) e' Q2 D: H- K
Location invariance, 位置不变性
" f- Y+ h# B6 `8 M3 fLocation scale family, 位置尺度族
$ D/ y! x% t0 k$ z$ CLog rank test, 时序检验 ' t7 l, o% N! z( t8 t3 G! G/ K9 p
Logarithmic curve, 对数曲线/ N8 p' [. Z, J  Z: Z# \
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
6 E  R* d% `6 t8 P% MLogarithmic scale, 对数尺度$ K$ k$ g9 C  G' W8 J7 H0 w
Logarithmic transformation, 对数变换
6 q; c9 R' P3 ULogic check, 逻辑检查
# H8 M/ @5 u% [2 H+ [Logistic distribution, 逻辑斯特分布0 d* }! U* O; N$ \) m& X2 c
Logit transformation, Logit转换( b; E$ m3 e6 W! h( _7 v
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 " c  l/ S* D2 N: q% q
Lognormal distribution, 对数正态分布* d/ m! Y# N. d* z) A
Lost function, 损失函数: S" g; Q5 `5 H- p2 f" z
Low correlation, 低度相关* J" D: y8 a9 s/ O' b+ y
Lower limit, 下限) O+ F: s" H9 t: Z' E/ c! u6 T2 a
Lowest-attained variance, 最小可达方差
! D, D8 Q( P: d; F6 X* {- T$ rLSD, 最小显著差法的简称
! w5 w! b9 }1 [* i. s* PLurking variable, 潜在变量
( o  M: E7 \! U) \* [Main effect, 主效应- d% V2 w! z. y" w" J# a( ?
Major heading, 主辞标目
8 s9 H1 z9 F9 Z; T. B: I8 XMarginal density function, 边缘密度函数7 X$ a% R6 b! O$ c1 Z
Marginal probability, 边缘概率+ G( Q8 h( t, k
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
2 [5 l7 i. G9 h+ A- @: P# ]Matched data, 配对资料9 z% k+ Y  C) E6 N' S* z9 ?9 N; F
Matched distribution, 匹配过分布7 M' Z4 ~& H* Y3 `: w- o
Matching of distribution, 分布的匹配
8 S3 t" j" Q& n% b2 j6 FMatching of transformation, 变换的匹配' g; ^; M8 {1 g8 K' _3 u
Mathematical expectation, 数学期望
3 E9 Y: \# f: @Mathematical model, 数学模型
! d% ~0 {7 [1 v+ s! N9 o# sMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量; W& t9 E9 s: R9 F$ e- y. c
Maximum likelihood method, 最大似然法
9 J9 ^) b" M+ l/ I6 r# M, MMean, 均数/ v9 u7 T8 M" D# L, ?0 H
Mean squares between groups, 组间均方1 n# B# G" N- V5 o  L0 n
Mean squares within group, 组内均方7 V  s! d9 }9 z6 x3 Y6 J/ [
Means (Compare means), 均值-均值比较
1 x( W1 ~4 M4 m/ r9 kMedian, 中位数; a8 g; ~+ q4 ^( V( ?5 ?) ?4 Y
Median effective dose, 半数效量
1 e$ d$ I4 f8 @1 M- nMedian lethal dose, 半数致死量' g# M, u+ T, s; A; ~6 d+ q! Q; M
Median polish, 中位数平滑  R0 Y8 M1 A' |" I1 ?5 g% ^# J
Median test, 中位数检验3 q. {+ @! h. T6 U
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
# g0 s, G  O% r6 A% A- h; SMinimum distance estimation, 最小距离估计0 \6 ]% V: j) \% @9 A, e4 ?
Minimum effective dose, 最小有效量
2 V& h% u+ f% h& \5 ZMinimum lethal dose, 最小致死量& l9 {( l0 I% b  L) Z
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
+ I1 a$ ^/ j7 f* y/ I7 Z9 n7 B& gMINITAB, 统计软件包
8 d& t8 k) z! P% R2 w2 MMinor heading, 宾词标目
" G" `* ]9 T) K8 D1 C# cMissing data, 缺失值9 f+ Z. Q) w+ N$ }3 \# \
Model specification, 模型的确定
! H/ |+ X7 {5 WModeling Statistics , 模型统计
7 j* J& z+ p# @: Y. w+ Q/ b9 X, WModels for outliers, 离群值模型% _; l5 `  E7 G2 T
Modifying the model, 模型的修正; r+ x. U$ i) I. r# N( ^6 j; [
Modulus of continuity, 连续性模. l1 b, Z* n  S& O" K
Morbidity, 发病率
8 b7 y/ s' V* r* w) C% B: VMost favorable configuration, 最有利构形$ Y& A1 j9 h/ p+ F* @
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
6 ~4 O3 o9 s& @3 y; D) L( Y: l* `Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
( X3 \! v2 x; W$ U2 U; ^$ S3 o/ m# gMultiple comparison, 多重比较. o6 c0 {  l& |2 \& h3 {' a
Multiple correlation , 复相关
# t, b2 \6 N; S* [1 `) s- ^Multiple covariance, 多元协方差
3 K) f4 {, V- H8 G; s! jMultiple linear regression, 多元线性回归1 Z5 a  `5 ^2 E1 G" I( D, _  F( R
Multiple response , 多重选项
' W! m) ?* _5 {5 t$ S, }0 Q  OMultiple solutions, 多解+ S8 ^. c  l* v# e- R8 B7 c- \; C
Multiplication theorem, 乘法定理# B* P: _/ M+ e
Multiresponse, 多元响应
3 H) r# B) Q' A; [3 CMulti-stage sampling, 多阶段抽样
" K! e  ^# H+ V, BMultivariate T distribution, 多元T分布! O* H" G! Y% G( ^) F5 g, d
Mutual exclusive, 互不相容$ }9 {. e2 s) o8 [# D
Mutual independence, 互相独立5 s% X. t4 B/ r
Natural boundary, 自然边界
8 Q4 i" h/ a# p# X: zNatural dead, 自然死亡1 Z( G- E+ t/ b1 d6 H
Natural zero, 自然零8 I/ U3 y1 D# U0 V4 f# Y4 H5 p, ?
Negative correlation, 负相关" X& r1 `0 }  @9 _" T+ P" m
Negative linear correlation, 负线性相关; R+ Q# h' s& Q
Negatively skewed, 负偏
2 ~. c) \6 [8 \" K2 tNewman-Keuls method, q检验8 E) ?+ c1 _! K& V0 ]. D
NK method, q检验
  c) u7 Q$ k# g" w" mNo statistical significance, 无统计意义" Y0 x5 u0 F# h# ]& D! e. k1 u' X
Nominal variable, 名义变量) g) x: y, f* s$ b1 H! u
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性( {8 r5 F/ _& b) ]; b' ^
Nonlinear regression, 非线性相关
: g" w' `& w2 U  \8 d/ [Nonparametric statistics, 非参数统计
2 I7 A2 F' _+ Z, {, T7 lNonparametric test, 非参数检验
7 _- c8 `' W, F( [* ZNonparametric tests, 非参数检验" T1 b) P0 h) ?% |8 H2 s% z8 N, y
Normal deviate, 正态离差
5 ?& t5 i. M+ P! _Normal distribution, 正态分布. M! u4 N5 w3 s  B0 G4 ^8 o
Normal equation, 正规方程组/ Z6 s! E+ m: S" j$ Y
Normal ranges, 正常范围. j0 c( K# [, B" x. F
Normal value, 正常值
, d, i6 n. R2 H# I4 c- X( [Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
# [4 |4 ^/ s. ^* _Null hypothesis, 无效假设
0 x5 D- S/ ^3 ^+ gNumerical variable, 数值变量
* M9 U5 s2 q; \4 I* zObjective function, 目标函数( N. s( t0 L) d5 m- K( E0 E+ \3 P
Observation unit, 观察单位
! G5 R) U) v, ]. n3 _, b" AObserved value, 观察值7 A; ?- U8 a8 o# A
One sided test, 单侧检验5 h  k# P& ]( _9 {/ M5 r
One-way analysis of variance, 单因素方差分析9 b, A2 T0 J0 x5 x
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
+ {. \6 g4 s5 G0 ?* r  }- g: ~% rOpen sequential trial, 开放型序贯设计& q" C$ ~; J3 s
Optrim, 优切尾( q% `' _- n! D8 Y7 r
Optrim efficiency, 优切尾效率
4 f( [+ J: e9 H1 }& T. y& \* IOrder statistics, 顺序统计量
' |" R8 J' j+ b6 ZOrdered categories, 有序分类0 ~5 B; H  k' K) b) t  j& z
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归) v0 o  }8 z! C( j/ X
Ordinal variable, 有序变量
0 R' T& }5 u: L- TOrthogonal basis, 正交基
* I9 I! a; v, d6 C( M- rOrthogonal design, 正交试验设计( U+ Q. ^& m$ {+ D" q, x: [/ C9 L
Orthogonality conditions, 正交条件7 n* T) u  D' l+ J( R
ORTHOPLAN, 正交设计 2 `- g8 U  _6 ~
Outlier cutoffs, 离群值截断点) j$ e6 h5 F4 D
Outliers, 极端值
7 j& Q3 X& @2 u! j  U0 {OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 g% u% [# \7 ?2 P! IOvershoot, 迭代过度  o- c' t7 U* a. m. x
Paired design, 配对设计
+ C3 a! ~; B# B, P% a6 ^* s* }  S0 ~Paired sample, 配对样本9 y- L! [* i# a. R& d
Pairwise slopes, 成对斜率
$ J* A: G. f6 R0 [5 y; r- gParabola, 抛物线& p1 s) b9 Y2 n8 |" P  @8 o
Parallel tests, 平行试验8 @7 ~& m- T& _- R
Parameter, 参数, f2 [, h/ \; {, z
Parametric statistics, 参数统计
1 Q/ `) h4 l( |* j# d* ~, zParametric test, 参数检验7 x# x; Z7 G) W: S* o  X5 F
Partial correlation, 偏相关) X9 o: B3 c; V
Partial regression, 偏回归
% |  \3 S/ i2 r; sPartial sorting, 偏排序% [  a5 W1 x* x* i  M! w
Partials residuals, 偏残差
$ A. U2 y8 G5 [% L2 M7 BPattern, 模式
% L/ v' Y- a4 Q& V7 cPearson curves, 皮尔逊曲线
9 x' h; A2 ?  |9 f: UPeeling, 退层
2 h1 x; M3 c! M3 NPercent bar graph, 百分条形图, a, r7 {  K, p6 \# M" g1 G4 w
Percentage, 百分比' i7 R  @$ t  r$ D4 c8 o0 R4 v& |
Percentile, 百分位数7 w: }; `0 I6 P: P: [4 B. k
Percentile curves, 百分位曲线, u( Q) s! e! @' @
Periodicity, 周期性; h$ J/ [; T8 f6 V( D
Permutation, 排列$ T% E  {: E* L
P-estimator, P估计量  `( f# p8 Q$ ]  ~6 ^" w
Pie graph, 饼图* e* [' H9 s' ~$ b
Pitman estimator, 皮特曼估计量
( |2 u2 t& _5 t$ t; VPivot, 枢轴量; j' e) c$ T0 u9 p9 O3 ~
Planar, 平坦/ }/ s9 _; f/ z4 F# \2 ]
Planar assumption, 平面的假设% w; t! \% F- @
PLANCARDS, 生成试验的计划卡1 c6 `, o( @8 P# A1 J  Y$ z
Point estimation, 点估计
4 O$ E3 N: }$ Q( Z; nPoisson distribution, 泊松分布
2 T# Z) O: t. ]- H, o' V# g0 FPolishing, 平滑
! e$ x) X, m+ X+ kPolled standard deviation, 合并标准差% h$ ~2 N; E! E: o
Polled variance, 合并方差) a) W7 G! G" A( |/ P' j1 v
Polygon, 多边图! p( ?# H) ^+ }+ g- a% R- [& T# J
Polynomial, 多项式
8 V8 e8 S& }  Q) \$ C# @5 @Polynomial curve, 多项式曲线$ d- `3 E1 ^4 f5 K, Y
Population, 总体. M& T6 U" L. N* G6 l: p2 Y
Population attributable risk, 人群归因危险度' Z  L. d5 i6 q" _9 b$ |5 ~: e; D
Positive correlation, 正相关
4 j* Y$ g, }- E, pPositively skewed, 正偏& c7 h* y* Q( [+ k
Posterior distribution, 后验分布8 {/ B; k( J* `; K3 c: Y/ |" m
Power of a test, 检验效能
# G  _! I& e& Q2 p4 Z! Q4 HPrecision, 精密度
6 x/ j* o; i% v+ ]1 ]Predicted value, 预测值4 P3 t2 P9 L: c0 n: ]& F6 _) k( ^+ `
Preliminary analysis, 预备性分析
+ H/ @6 m1 v# t3 ^. o# l! V, e8 n0 XPrincipal component analysis, 主成分分析
3 P: S: l+ n1 |8 cPrior distribution, 先验分布% U( m1 }/ ]# ~( M7 ~
Prior probability, 先验概率
; J5 g( Q. D0 l& H7 f4 u, mProbabilistic model, 概率模型# l* C0 i: }) E* E1 M7 x
probability, 概率
7 p, W4 A5 P5 D  o0 nProbability density, 概率密度
9 @# s2 s( {" s0 vProduct moment, 乘积矩/协方差8 |7 _' N8 S0 D) h" ^0 Q
Profile trace, 截面迹图
$ K! V# Q, t" h% k+ D6 ]3 Q0 @: PProportion, 比/构成比
" w  D/ z# k& oProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
/ Y) F1 Y' H3 K- w( v7 t, kProportionate, 成比例5 u# k* l2 @2 Z! {4 ~9 Y4 Z" {" F
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量$ `' E: _) j. b! a5 T2 Y2 B% m
Prospective study, 前瞻性调查
$ E, s0 k7 d/ Q6 k6 j+ F$ F3 G4 VProximities, 亲近性
, @$ ?/ R) c, iPseudo F test, 近似F检验. `3 h4 n8 j/ ~# D) r  }
Pseudo model, 近似模型
8 R9 {% y/ M7 @! r* y! N* aPseudosigma, 伪标准差. A1 i) I" D- I1 V
Purposive sampling, 有目的抽样
  D( R* G0 c. H$ k" n5 T6 \% |QR decomposition, QR分解
, T" z) l2 O. q" v4 PQuadratic approximation, 二次近似
& {" I1 \4 D7 _9 g1 E0 p% WQualitative classification, 属性分类
5 a) ]& H1 g3 n6 Q% U# v. kQualitative method, 定性方法
' E) c* j  G" U; _: }% h/ W& z% V7 uQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图. L* c$ Z. d) ~+ e: U* Z4 Q' e3 s; [
Quantitative analysis, 定量分析+ y. P8 ]% O; k; @$ T0 i
Quartile, 四分位数
: Z; o3 a* h0 d4 WQuick Cluster, 快速聚类
$ T+ W1 N5 h) J! ORadix sort, 基数排序
. M, c6 H/ R0 a' m& _. I  c0 lRandom allocation, 随机化分组
0 g! m& Z7 |" R# M, pRandom blocks design, 随机区组设计+ a. X) ^3 w, d; }3 ?: e
Random event, 随机事件0 Q: S0 v( \% `7 \* D; {
Randomization, 随机化
! q8 J: H+ h' @7 J! }- I! \0 |: aRange, 极差/全距
/ [( R4 l1 \/ l6 VRank correlation, 等级相关
" N6 n3 h* L& F/ t3 z) h7 {Rank sum test, 秩和检验
" g; Q1 ~( x( i; n0 f- r6 }Rank test, 秩检验
; n5 t2 Z/ J$ F/ _$ ]" G: Y7 @Ranked data, 等级资料- ]# m" [' s0 w! n$ h% Z
Rate, 比率
7 i4 a+ {) T& n0 A) [, D1 ^7 G& D$ rRatio, 比例/ ]$ O. r# w/ _  K& N
Raw data, 原始资料
5 F/ Y9 L- M: b6 m5 B4 {Raw residual, 原始残差4 n+ Z" t* b  Q/ i
Rayleigh's test, 雷氏检验- J: ?; }8 I( X5 n& v% u
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
& j" L2 L( i: Q8 [5 ZReciprocal, 倒数* \1 ^, d: \& C: O5 L, f' a" f6 F, E; h
Reciprocal transformation, 倒数变换
3 ^. m8 H" E* X: d  SRecording, 记录; \4 u* C) |& u" d0 y9 x# S
Redescending estimators, 回降估计量% K, t. x% I$ S& L& V, g% [& B
Reducing dimensions, 降维
( A2 ]/ l6 F# a1 z5 y  mRe-expression, 重新表达
) t" o% }& @- u% k2 `. |Reference set, 标准组. D" I( p; r! u# e. }
Region of acceptance, 接受域
/ w) v3 |6 ~3 t* f# a  I8 VRegression coefficient, 回归系数
7 I/ n: y! g7 [! [# k$ G, d% W* fRegression sum of square, 回归平方和
" {0 O9 u  m+ |2 e* @7 H2 K2 eRejection point, 拒绝点' \2 [/ i! j- p1 ^4 U9 y9 g
Relative dispersion, 相对离散度
. t  c0 J, x) n  f8 @2 ^Relative number, 相对数
2 ?5 y# ^2 J" w" p7 VReliability, 可靠性
& w5 F! W( M  o( ]Reparametrization, 重新设置参数8 g, n" S& b/ A( m) B! M/ Z: X
Replication, 重复
4 i8 ~3 t5 M8 U! iReport Summaries, 报告摘要
! l: d# p- Y1 x+ ^3 |  }! L- r$ @0 hResidual sum of square, 剩余平方和( ]) B1 u/ m+ J* w
Resistance, 耐抗性
# r  @! E: P5 h+ F! e: RResistant line, 耐抗线
: u" W0 ?. u8 i1 OResistant technique, 耐抗技术
3 D: t) P" Q3 sR-estimator of location, 位置R估计量
- C6 q( i( z( H, QR-estimator of scale, 尺度R估计量
- i$ s; u6 a  A  a+ Z9 jRetrospective study, 回顾性调查% B$ ], G5 c1 v
Ridge trace, 岭迹. ^0 x& }- K7 L% ~& X8 C$ Y
Ridit analysis, Ridit分析
( e3 q7 A6 q+ i' f: zRotation, 旋转( _, p& o# E9 s. _& Z$ N
Rounding, 舍入6 ^0 c+ m% Q6 k& }3 g& G
Row, 行
( |5 D" u- p5 }' ~+ I+ yRow effects, 行效应
* g+ h+ U* S% _4 iRow factor, 行因素, [) A( e0 k" J8 k2 \& |: a$ I
RXC table, RXC表
: K0 F. t9 m8 LSample, 样本
1 @8 R, m$ H& @& j& ~Sample regression coefficient, 样本回归系数
* Z; s& T% _3 b7 b2 _Sample size, 样本量- ~/ N9 _* I) n7 L0 ~
Sample standard deviation, 样本标准差  p0 o* A: q! \
Sampling error, 抽样误差' g, c) z  A  T/ \3 M; \
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
3 L8 G9 z9 V" BScale, 尺度/量表; W* E' T- L/ j6 @6 ~( k! y
Scatter diagram, 散点图0 P5 l' |! |8 [
Schematic plot, 示意图/简图
' D4 m3 K, W" L. b' V; A  xScore test, 计分检验4 a5 G# d* J2 X# z9 Q
Screening, 筛检
$ X. [8 E& G# E7 pSEASON, 季节分析 , K. [2 h3 Q1 b1 d
Second derivative, 二阶导数
* A6 a; h9 x( v/ WSecond principal component, 第二主成分
# K2 T0 _  h# i$ q8 sSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
1 `  w! V. L0 Q. N, SSemi-logarithmic graph, 半对数图
* N3 ~! q+ r# c* i1 {# ZSemi-logarithmic paper, 半对数格纸9 n* L7 G' Y8 N4 M$ V+ v' P: |
Sensitivity curve, 敏感度曲线
& F( q0 H  Y% \8 ?Sequential analysis, 贯序分析
% {$ Z4 @. |- A) {* d+ n+ @Sequential data set, 顺序数据集
6 S- Y/ @  x+ d- r+ FSequential design, 贯序设计) F2 O) T. q0 D! l8 h
Sequential method, 贯序法
) K- {; @9 K; V9 W5 m7 i# j6 U5 dSequential test, 贯序检验法  k* z6 r" P1 l. V* o: P
Serial tests, 系列试验9 v9 u2 {0 a/ N! x, Z1 {
Short-cut method, 简捷法 ( U& L6 ]& l( t) O' B4 a3 P( u1 Y
Sigmoid curve, S形曲线+ R8 `- i# U2 D6 z, }. _
Sign function, 正负号函数
' J/ h# m4 L$ Z, _/ PSign test, 符号检验
8 ?' z" z; [0 a  j# g  gSigned rank, 符号秩* {. Q% p9 e' K$ C; `
Significance test, 显著性检验
5 a, E' m: \2 z+ ~  @6 XSignificant figure, 有效数字' T4 X; L! g' w. R# p2 `+ K9 t
Simple cluster sampling, 简单整群抽样$ W' q/ `4 ?6 k
Simple correlation, 简单相关. g3 ?( h$ a2 v; b7 b
Simple random sampling, 简单随机抽样2 [6 |! @/ V" I/ r; _5 l
Simple regression, 简单回归
0 {% S* Z; P3 s1 Esimple table, 简单表1 f0 L# I  b2 u* X/ X) p) @, {
Sine estimator, 正弦估计量0 R( n6 V, E# A$ o+ C' n
Single-valued estimate, 单值估计
, E/ |3 M7 e6 j0 SSingular matrix, 奇异矩阵2 W$ P1 X* R. p: h1 r
Skewed distribution, 偏斜分布
) A" l8 {5 s* f) e6 P3 j$ uSkewness, 偏度
+ ~4 j# _% ^& o8 c% x2 W9 v/ jSlash distribution, 斜线分布
- g( Q2 Y  ]$ i- ESlope, 斜率. p. z# J$ z0 M/ _
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
% k/ ^# c5 j# V" [  YSource of variation, 变异来源
& b4 g/ ~9 O3 e# q0 ZSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
! I3 a9 T4 D" C9 s5 L: N4 bSpecific factor, 特殊因子
, Q: E( |. r! T! X# m0 [: b! q& |+ E/ XSpecific factor variance, 特殊因子方差# Q0 Z5 F4 s- H# M' n+ l; d3 U
Spectra , 频谱/ K+ a/ Z' `% p* j: s0 b- @" u
Spherical distribution, 球型正态分布) ^7 c( S# F/ q- a3 x' t. X
Spread, 展布9 T9 F3 _! A4 N- h* {% {  @
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
' t, @0 l: D7 V- MSpurious correlation, 假性相关: R& o6 {+ S( l. F
Square root transformation, 平方根变换
. x  D% I) w0 B8 R5 Q, P7 BStabilizing variance, 稳定方差9 R: U% F; z3 y/ @) [% T
Standard deviation, 标准差
2 u! h+ M+ N) r$ P& MStandard error, 标准误
1 x- c6 U* c3 A* j7 HStandard error of difference, 差别的标准误" W7 ?/ z: f. c
Standard error of estimate, 标准估计误差
/ Y9 o. p7 O1 ~: d* O0 O5 l0 yStandard error of rate, 率的标准误6 {! C& ~/ S; A# V+ w* x
Standard normal distribution, 标准正态分布3 j0 z0 M. S7 E' H
Standardization, 标准化) @3 s' Z. o& f4 g5 Q
Starting value, 起始值; Y" f. H  a, y. Z- m
Statistic, 统计量7 w( k7 w% z8 x5 ]* k+ ~% y
Statistical control, 统计控制0 m  q" h/ A* r. m
Statistical graph, 统计图
. V! s% m. m7 N0 P8 a. kStatistical inference, 统计推断
- p0 [7 B1 e% ?2 H; gStatistical table, 统计表3 Y, q* ?, R5 g% J
Steepest descent, 最速下降法8 g8 v4 B( v% e8 u; N) Y2 W
Stem and leaf display, 茎叶图
! T1 I3 ]7 y' Z& pStep factor, 步长因子
0 ?; w$ z! ?; f  v( F; e7 Q; ]Stepwise regression, 逐步回归( B& F8 H9 @: l& S! U' g. m
Storage, 存
. \# T' Q& G% tStrata, 层(复数)
( C, E# r( \% D. r& v: @8 h8 fStratified sampling, 分层抽样
3 ]+ {' z1 Q0 U: MStratified sampling, 分层抽样
7 @" j" C( C9 l  x2 E; aStrength, 强度1 H# B$ F! ^0 |# Q  n, K5 p0 F
Stringency, 严密性
/ s2 Q% g% o  [0 Q' Y3 dStructural relationship, 结构关系
" a9 r- F* \9 J$ tStudentized residual, 学生化残差/t化残差
- u8 l: L. c$ A8 H1 r* y3 b# f7 j- g; rSub-class numbers, 次级组含量0 Y& @2 I! x8 }8 L) l& x
Subdividing, 分割
/ l& H! Z2 T- o. eSufficient statistic, 充分统计量
  e2 l" i, _' q3 G  {( x% W3 CSum of products, 积和9 u0 S0 ~, P8 H- u+ M+ S2 {. ?7 j
Sum of squares, 离差平方和6 {6 j# ^: ?4 l
Sum of squares about regression, 回归平方和
* T; g( r: y& V0 F$ cSum of squares between groups, 组间平方和
: c- u2 u+ s2 X" d4 OSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
- r4 `! q+ {' q/ u/ p0 \Sure event, 必然事件
& O3 I, ]5 v& I/ ASurvey, 调查8 i6 ]6 ^, U' a) y& I9 Y
Survival, 生存分析
5 t( A, B% r7 W# e- v: {Survival rate, 生存率
6 |) O- L0 |4 @0 G" ~% J. w% H, _Suspended root gram, 悬吊根图6 z0 k7 ?# m/ i* z6 m
Symmetry, 对称5 `2 e! Y# H: J9 m2 m. t% I
Systematic error, 系统误差( ]3 K2 ]1 p) j( z! `" [" u
Systematic sampling, 系统抽样
0 X: H. G8 I1 ?$ D+ j4 S0 D  B" rTags, 标签
$ N$ f  T' X. hTail area, 尾部面积2 s# a* C2 ~" a4 y4 P+ F) e! D3 O
Tail length, 尾长
) ?6 q' O0 h& n( d9 XTail weight, 尾重- s8 s- i' p1 t
Tangent line, 切线
6 p( Z: k( }4 {Target distribution, 目标分布' p! z: j+ `: r% }
Taylor series, 泰勒级数
) X6 O% x4 q8 A, ]6 b5 o$ mTendency of dispersion, 离散趋势, j9 f" F  N4 P
Testing of hypotheses, 假设检验% ^5 o* }+ f% b& J3 F6 z
Theoretical frequency, 理论频数
5 K2 [3 Q' |+ C8 y% T( n) p& ZTime series, 时间序列
* ]/ I! \7 S6 R5 p, f6 uTolerance interval, 容忍区间
. [7 k) I( D: FTolerance lower limit, 容忍下限+ I6 n3 d1 E$ p6 Q. G; S
Tolerance upper limit, 容忍上限, B7 e' y$ v, i
Torsion, 扰率4 V  v8 ~2 E; w1 H! }! f
Total sum of square, 总平方和0 O: Z5 Q6 @7 G" I5 u
Total variation, 总变异
+ i2 u- y  r0 a4 q: T( l& qTransformation, 转换
. q- R' h. H7 X6 v9 v* O+ mTreatment, 处理
6 B7 J1 R  v) d: b  T9 F/ e- Q+ F& ETrend, 趋势* ]/ a% O. j5 b) j( Z( w/ c
Trend of percentage, 百分比趋势
7 ~. m6 H2 ^0 _8 s: \Trial, 试验# r- i9 y+ O5 g3 ?" J' E6 r
Trial and error method, 试错法: c1 v  M( m6 x
Tuning constant, 细调常数
6 `8 e. Z3 S" ^4 Z  E3 k& `Two sided test, 双向检验- b0 I' e9 @0 j0 g: ]9 l- W* K
Two-stage least squares, 二阶最小平方. t2 y8 R9 k& L, e& k( y  _, t
Two-stage sampling, 二阶段抽样1 x6 X* u) z$ E! z, V6 ?
Two-tailed test, 双侧检验! U9 z: M5 k  A9 a# t
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析. U) Q5 |5 D( h: l5 y, K9 u
Two-way table, 双向表8 ~5 E3 l+ W2 k) z$ d+ H
Type I error, 一类错误/α错误6 R6 Q1 m% g0 q1 @  j/ C, {
Type II error, 二类错误/β错误
0 H; j' F1 |; X* o! xUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
9 G* s+ O# j$ Z0 @* s; Y+ {Unbiased estimate, 无偏估计0 B2 L) R" p: N. }, g
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归& r# v$ Q8 k& T; `/ a& N2 _$ Y
Unequal subclass number, 不等次级组含量0 Z$ M% c, R" a6 w
Ungrouped data, 不分组资料
4 T: X9 O! V" a! dUniform coordinate, 均匀坐标
$ T7 e3 J$ V' x) o4 B% gUniform distribution, 均匀分布
( V8 v6 V7 X( T7 @. t8 A; ~, i/ CUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计( E' y9 U4 y; o% a* ~0 @
Unit, 单元8 }3 d0 U: l4 H" \4 S! _# _
Unordered categories, 无序分类
: Y2 ^& B7 w9 y% r3 `, z% FUpper limit, 上限" O. u- F1 V+ T$ t& d, T; {
Upward rank, 升秩+ e3 v7 G" r2 f) _  D6 b
Vague concept, 模糊概念0 V2 t! O3 o1 ]- \$ i9 ?9 h2 g0 N( r
Validity, 有效性! [* `  M+ `6 V& s+ V& b
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计: U; a$ \3 b! J1 t) m
Variability, 变异性
. [& e8 R) R! `4 ^! ~3 Z& G, I: tVariable, 变量" c' ]( w$ J* k7 J# ]' A. o( l
Variance, 方差/ T! i5 {7 d/ ^" s
Variation, 变异
  d( f# ^* c- Y7 R3 P- fVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
, W# c8 P8 d- m% B" n6 b% NVolume of distribution, 容积
) K" Z$ F' U! V! _: _8 B6 Q( ~W test, W检验
1 |# H! D$ h) N. B+ j) F1 YWeibull distribution, 威布尔分布
+ L7 y) H1 C. ^9 _8 v' XWeight, 权数- ^$ [  g$ L% Q9 u: ]. i
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验% l: w5 @- J+ k. c8 M9 K
Weighted linear regression method, 加权直线回归
$ x, L3 ~% c. OWeighted mean, 加权平均数
9 h; ]- K9 q+ C1 u  H' @: OWeighted mean square, 加权平均方差
6 v9 L  W1 o2 Q6 p! b' HWeighted sum of square, 加权平方和
5 u& \& q, d  ~5 ]& xWeighting coefficient, 权重系数
5 j9 s% K: M9 PWeighting method, 加权法
4 w( M, K8 X" B5 Z9 z- _W-estimation, W估计量
) \) L- E% P' a( I2 Y% {: R+ JW-estimation of location, 位置W估计量( K8 E0 K" B: [( W5 M
Width, 宽度
9 E% w7 _. n- a: ^Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% m$ D1 P: a; z* _
Wild point, 野点/狂点
4 q; {0 z! w- U$ ^6 Q) r5 V. qWild value, 野值/狂值
! N; P: s# i, j& GWinsorized mean, 缩尾均值2 t% J9 t% {, S+ z" x+ l% E$ d: c5 K
Withdraw, 失访
: |) j; a: P+ A) H0 RYouden's index, 尤登指数! }* U6 e7 p4 t% ?  Z
Z test, Z检验* V  w& [) Y7 Y1 o
Zero correlation, 零相关. f) z. J& \: R3 l
Z-transformation, Z变换

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