|
|
Absolute deviation, 绝对离差6 B! W; s1 k% \+ L/ i' H" }
Absolute number, 绝对数
' G0 T+ D2 n. O! ]Absolute residuals, 绝对残差
& H3 t { ` N. v: V. q9 sAcceleration array, 加速度立体阵0 _) M- A( o" B, U! l
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
2 y) Q& j4 B7 h* n+ d3 q" c& `Acceleration normal, 法向加速度( ]# l4 c: \+ F. U* ^, {
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数* [' F: ?2 Q% ]' Z$ h
Acceleration tangential, 切向加速度2 P" L9 z2 {: u' |' V- g$ |
Acceleration vector, 加速度向量
9 a) U! z/ H. {8 \0 q7 w3 A$ p' aAcceptable hypothesis, 可接受假设' h; g$ L3 L) Z; X6 t
Accumulation, 累积, i3 X+ G } N2 z
Accuracy, 准确度
/ k) y: b8 d+ f' y- ^Actual frequency, 实际频数5 x' m0 {0 B9 t# U: e2 s5 z& |8 h
Adaptive estimator, 自适应估计量6 q9 F1 k2 `, [5 H+ f, {
Addition, 相加" G( I5 ]5 f. H, ]% f* g; r2 J& a
Addition theorem, 加法定理
9 g' v9 b4 [2 f/ yAdditivity, 可加性! V1 I" q8 H% Z# A* ~2 [/ b
Adjusted rate, 调整率
( b! |1 E- [# d- HAdjusted value, 校正值
: ~' \1 l4 n9 x. bAdmissible error, 容许误差
, H& J5 Y4 v0 t7 u' ?: @/ Z aAggregation, 聚集性
' [+ E) R6 a7 O# v! ^' M! b; qAlternative hypothesis, 备择假设
' l7 A% L8 N& W! J; m3 xAmong groups, 组间* ]% K% c- V* w# F- g: A
Amounts, 总量3 F- u- m4 s6 P$ ?8 K/ e
Analysis of correlation, 相关分析4 w6 ~- i% O7 l2 Z G5 \
Analysis of covariance, 协方差分析
r$ p& @! B. i2 a) X6 \& X4 X7 MAnalysis of regression, 回归分析* \0 U4 P7 n5 n
Analysis of time series, 时间序列分析3 x' F6 U7 T5 R5 j2 ?- N$ x' ~, l
Analysis of variance, 方差分析
- l' U% n$ t: CAngular transformation, 角转换
1 H' ^) A% F" _ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
* H+ h6 e' M0 _9 eANOVA Models, 方差分析模型, H r5 F. ]# b- T- Z( R
Arcing, 弧/弧旋
- V9 U: B! g5 a; }$ MArcsine transformation, 反正弦变换
+ R0 M! q# @( ^, q( Q' u" ^Area under the curve, 曲线面积
7 I; g) G7 p& u, rAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 2 s2 W2 S& C$ q, [' C. N0 u
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
8 z( o4 @7 a4 pArithmetic grid paper, 算术格纸0 d- D% T) b; s) k' w* z: Y$ Z
Arithmetic mean, 算术平均数
9 d% r4 s2 j/ A G# P) n: Z+ d* `Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
2 G5 q& w* M( C' V/ s3 nAssessing fit, 拟合的评估
* o& {: k+ V* |& p. qAssociative laws, 结合律0 k* `' e+ }, G4 D2 _
Asymmetric distribution, 非对称分布* y4 d$ h# k6 }# I$ R; }# V1 l% B
Asymptotic bias, 渐近偏倚5 r: Q- ~0 e% e. K* E8 q/ r4 i
Asymptotic efficiency, 渐近效率
4 \9 A+ X% c$ _- h2 V7 `Asymptotic variance, 渐近方差
1 A4 f% |$ C3 |; a lAttributable risk, 归因危险度/ R: _/ h3 [# s# H2 A+ c
Attribute data, 属性资料7 a, e* [" G) F6 t. Q
Attribution, 属性
3 y2 {! y5 x. SAutocorrelation, 自相关
6 v9 \6 C9 v- y" RAutocorrelation of residuals, 残差的自相关% T" v! j. x0 S- l2 w0 ]1 r
Average, 平均数
/ W+ z# j2 v, r# x0 p/ n. T9 ^Average confidence interval length, 平均置信区间长度5 x' U( L) p8 j! h
Average growth rate, 平均增长率
0 B$ Y) A! }# R& H% RBar chart, 条形图. Y3 w& y, ]* o) @( {$ k
Bar graph, 条形图: D9 j2 d4 T V
Base period, 基期
% l9 k8 ?( g; D( p$ j7 UBayes' theorem , Bayes定理$ N6 v# S: W: x4 ~# E* A
Bell-shaped curve, 钟形曲线# [, p8 U, R( }" F# v
Bernoulli distribution, 伯努力分布
* f8 J. d1 |) A- t# GBest-trim estimator, 最好切尾估计量: G+ Z, x! [7 A$ a
Bias, 偏性
; X0 R& M" k5 B1 k8 Q B, cBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归1 _* r& V$ ~3 t, P# Y/ \& I
Binomial distribution, 二项分布
2 u4 N' q' `- Y5 @. y+ _- p+ FBisquare, 双平方
) ]1 X2 e! _5 Y( |* PBivariate Correlate, 二变量相关2 r9 K' d7 z+ D: j: E! Q
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布8 i& s$ Z. q. d' Z( E; O9 _% d8 j
Bivariate normal population, 双变量正态总体
# W t/ `* T E) {Biweight interval, 双权区间5 t. v- d6 D! V Q9 m" A) m' a8 e
Biweight M-estimator, 双权M估计量! S! r; }3 W+ n& x! @
Block, 区组/配伍组2 t0 h1 F" P7 w( z
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
7 m: | Z/ [& B! ^Boxplots, 箱线图/箱尾图
F2 R8 R/ S5 m" d8 f4 J8 w: xBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
% \+ w" Z, o) P5 g1 y3 d: Q4 NCanonical correlation, 典型相关- N6 i9 z$ f/ j7 F0 y5 h
Caption, 纵标目' E( N) v& }/ R7 w0 v. C1 g+ M
Case-control study, 病例对照研究( B$ a3 W6 L, }) q$ R
Categorical variable, 分类变量# I& c9 e _8 B' N
Catenary, 悬链线( r1 z% ^) n' y, i9 }7 Z/ J
Cauchy distribution, 柯西分布
& Q( n* `' P$ m4 |' H) ` q2 MCause-and-effect relationship, 因果关系
0 D! i$ L! J$ C' HCell, 单元
# _( g8 F! B% [1 c& E! SCensoring, 终检
+ z+ Y& r; i% D, T% e/ E- ACenter of symmetry, 对称中心. B$ d) u0 ]2 k. ]! Q. m& A1 L
Centering and scaling, 中心化和定标* Q- y p, X, \ c' l+ W, d- b* g
Central tendency, 集中趋势
3 X% j( z, r8 @2 P# A) b4 D+ mCentral value, 中心值
! p- v" f( y# n" b W2 ACHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测4 u; k% g3 K7 M& _- [
Chance, 机遇
: u; \( ~' C! N& G+ p: G" lChance error, 随机误差- Y% [/ q& {8 o3 g
Chance variable, 随机变量
' G+ f9 ?! j( [& fCharacteristic equation, 特征方程8 U9 J6 f! t7 W
Characteristic root, 特征根7 F# x. K' R- _# `2 k& X3 y, O6 [
Characteristic vector, 特征向量
' l9 ]+ X7 ^( q) q# |" s8 X$ |Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
( B& |" s/ B( v) f/ f% a0 b' eChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
$ o7 Y) b1 a& P' D% I! |Chi-square test, 卡方检验/χ2检验 x+ E/ ?: x# D8 R
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
; X; O' {4 ^: \$ S( r& w* CCircle chart, 圆图
0 Z6 O) l# w0 j7 \Class interval, 组距6 G. ?/ c* N9 i% x
Class mid-value, 组中值
7 V1 L, K. L. M* q' ^! qClass upper limit, 组上限- K( g7 p& H" l6 y- O
Classified variable, 分类变量
: B+ ^( Z4 `$ j- rCluster analysis, 聚类分析+ j- h* G8 F! A4 s0 ~
Cluster sampling, 整群抽样 d$ f- _" x& X- R- ~
Code, 代码# C" R- D0 H. t' p# } l; X' E
Coded data, 编码数据. u- m, D! }2 @0 H: x8 H
Coding, 编码
+ E) N6 v3 i+ P% ECoefficient of contingency, 列联系数
s5 y! \7 C- {% W: VCoefficient of determination, 决定系数" n! u8 \8 _, Q, D
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数. ?2 Y: z+ e- v( U
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
# f' I& t# d$ OCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数: i8 l4 ~, G, p, H& Z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
2 i4 m2 a+ L q' O( X" A; K7 sCoefficient of regression, 回归系数8 V: t" {0 [# c
Coefficient of skewness, 偏度系数
# a, i; C6 p ?9 `+ Z* W7 gCoefficient of variation, 变异系数. T6 Q; c8 x9 Q/ {) r% }
Cohort study, 队列研究! @, _) F2 c+ I! e
Column, 列4 f! f s# u1 E' j ^# y0 ?
Column effect, 列效应+ I! g9 n$ L5 k
Column factor, 列因素( I Z% ?! D+ ^2 F
Combination pool, 合并( X! `6 a( D/ r4 c, x! \& W% E0 K. Z
Combinative table, 组合表
5 k6 W$ F+ P7 NCommon factor, 共性因子6 j( t1 Z8 W% A$ x6 S8 t: C
Common regression coefficient, 公共回归系数
9 }9 ?) z7 z. S# w. ECommon value, 共同值
+ G# Z$ B4 ]8 `+ ?" ]Common variance, 公共方差
% ]+ `1 r6 W& v; i" n) Q6 g$ QCommon variation, 公共变异, O6 _; U# [# w& {5 @
Communality variance, 共性方差6 \" W4 b2 u0 I
Comparability, 可比性. l/ ?3 U/ c/ @& p6 y
Comparison of bathes, 批比较1 Q. Q" Z: w' } j: Z# `" }
Comparison value, 比较值4 J9 S( d, B) s
Compartment model, 分部模型2 Z8 G' x9 G$ _/ J5 U* @/ D( z1 g! H
Compassion, 伸缩
: [+ b5 f, N' g6 p5 J) HComplement of an event, 补事件9 M8 n( M5 y& O
Complete association, 完全正相关0 g# ]4 }' P! }/ Z" k
Complete dissociation, 完全不相关; q* U' ^# I! H6 |: L
Complete statistics, 完备统计量, V/ G0 I& D3 X1 q5 g2 A- f
Completely randomized design, 完全随机化设计5 L) i) `$ m D- _
Composite event, 联合事件
2 t9 v; \/ f4 @! k4 M e1 |Composite events, 复合事件) C x' j; t$ U5 n8 a
Concavity, 凹性
6 N# ]) B, s1 C4 j* XConditional expectation, 条件期望
* ~1 r4 W1 a' i; u; S' OConditional likelihood, 条件似然
: q' \* x/ r* a3 NConditional probability, 条件概率
6 F8 Q" v4 S$ i( |Conditionally linear, 依条件线性
* S3 S7 E/ S, I; F. \, TConfidence interval, 置信区间 R8 l, x. g+ e9 d1 P' L4 h1 y5 U
Confidence limit, 置信限 [6 ]. h; {* _6 l- _7 h2 P( y* U7 L8 J9 O
Confidence lower limit, 置信下限3 a- X9 I9 A/ {7 o9 O
Confidence upper limit, 置信上限/ e4 }6 |% [8 n! b) G
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析0 s/ V5 P9 g; J* V8 I
Confirmatory research, 证实性实验研究
. _% W4 U ]/ nConfounding factor, 混杂因素' y1 ^! `7 N4 g
Conjoint, 联合分析
) B, x/ [4 X/ F+ ~* c# X0 N; T/ u: ZConsistency, 相合性
" w, m7 _8 |$ ]3 s/ J1 eConsistency check, 一致性检验" b! ~3 A2 {# f. ^% ?
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计& ~# y2 ?& c( o: N( T
Consistent estimate, 相合估计
4 {0 Z& o( V, C. ^. g' }Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
) k0 [) M" Z7 k6 J iConstraint, 约束7 p- a# }0 g: p9 [% d
Contaminated distribution, 污染分布
( c1 h- C2 g, E2 pContaminated Gausssian, 污染高斯分布' R8 Z) g) X: b4 C0 _: X/ k
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
; ^2 T! _8 Z6 r, [Contamination, 污染
5 M4 n. U5 c$ O. u: e4 C" IContamination model, 污染模型
$ @/ u6 n$ T) q+ \! f zContingency table, 列联表: d( S: ?' w% z) e. ~9 [) A) P
Contour, 边界线+ i( V; P% l5 Y. h' f! e8 m8 ]
Contribution rate, 贡献率: f5 U5 k, w2 } c, C; u$ z
Control, 对照# M8 Y% a6 [1 l1 D) x! l6 S
Controlled experiments, 对照实验
9 s: i# B' K4 S/ aConventional depth, 常规深度0 C9 R7 f# Q* a$ F. y1 P6 W$ s1 h
Convolution, 卷积
" G Q% w; q7 ?8 {, ~8 Q+ xCorrected factor, 校正因子
0 h' M* }/ r- p+ r' ?- MCorrected mean, 校正均值
: ~ L1 H @5 ]/ f1 [: t- WCorrection coefficient, 校正系数$ l I! |( V- s
Correctness, 正确性5 g8 ?* u9 j! n& ~2 z0 h
Correlation coefficient, 相关系数
0 E; \$ D- E, h! g! W5 X( pCorrelation index, 相关指数
% a" A q y% l) \Correspondence, 对应
$ O( R' \& D+ f$ g" M iCounting, 计数& `" }! {, F9 J7 o
Counts, 计数/频数
7 ^9 s+ m) p- j- P& W1 {8 @ nCovariance, 协方差
0 ^0 b Y9 x" z# |8 `6 G! FCovariant, 共变 ; U0 q4 y& f: R7 Y2 t* J4 D0 |& j
Cox Regression, Cox回归
' j! U* l0 @6 {2 c d' kCriteria for fitting, 拟合准则" ~% d4 U0 k6 B+ O1 Q
Criteria of least squares, 最小二乘准则
" l: i2 y( ~; T2 D. d5 N7 ICritical ratio, 临界比$ Q! {! V' D0 O6 u4 H
Critical region, 拒绝域
% O, L5 g& J% I* k! B: {Critical value, 临界值- Z" Z+ O4 S+ v/ r t- Y# b6 X
Cross-over design, 交叉设计2 B. {; e( ?3 @% L g1 j
Cross-section analysis, 横断面分析& ^" X, z: [) f: ]7 z, I3 z
Cross-section survey, 横断面调查$ |) K# ]; G+ M. }0 a( t: E
Crosstabs , 交叉表 , e' ?1 k" j3 E7 K$ h
Cross-tabulation table, 复合表 W5 Z7 L: b" s' n2 _+ Q
Cube root, 立方根 D9 c- a4 C: R1 S
Cumulative distribution function, 分布函数
. U) R8 i* I+ C3 g6 m' J2 z8 NCumulative probability, 累计概率' d/ _1 a1 w: x. ~
Curvature, 曲率/弯曲
0 F& R% h6 K |4 [Curvature, 曲率0 K4 t( j1 c# ^0 }: Q' c
Curve fit , 曲线拟和 0 g, c; w+ `8 Y; n
Curve fitting, 曲线拟合0 g8 W) o$ ]& K# \/ }1 `
Curvilinear regression, 曲线回归
( ] p, E2 z( w2 g* TCurvilinear relation, 曲线关系
" N4 @- \! q& N) _Cut-and-try method, 尝试法
# N3 w @1 u, N; K" bCycle, 周期 d3 y1 H2 h( h; a7 N
Cyclist, 周期性# e# n# }4 Y7 q5 E9 y; w( Y4 s
D test, D检验2 `4 ^; W+ p9 I& f
Data acquisition, 资料收集
8 ?- c* ?, P/ x WData bank, 数据库8 P) y: E$ j( V0 f
Data capacity, 数据容量
" }, s$ z( S/ L4 a0 oData deficiencies, 数据缺乏
" b, k6 t; y9 D4 k! g$ m8 ^% Y& iData handling, 数据处理
/ ?( \, `2 ~) f$ {0 @) Y EData manipulation, 数据处理
( ]# R0 V* ~+ n' ]( JData processing, 数据处理
; B, c( X+ X; wData reduction, 数据缩减" d! @! a+ J6 q! ]
Data set, 数据集
/ I6 Q" Y1 R/ z& m$ ?% E- }Data sources, 数据来源
2 x( b- [. |( S: x& `: E# f" X5 bData transformation, 数据变换0 m" F, i) q8 G1 w0 a- u7 J$ P
Data validity, 数据有效性
# y) K) e/ j* I2 [" LData-in, 数据输入
' ?" Q! h4 z% i6 wData-out, 数据输出
U; S! @" @ ?Dead time, 停滞期/ V0 h# r/ G/ W, k M( `
Degree of freedom, 自由度
. p; Q+ f& k3 P& D! `3 F! W# H' DDegree of precision, 精密度! s" [3 F$ k- n9 N
Degree of reliability, 可靠性程度
* r% L8 j1 R" d' GDegression, 递减
. `* S8 i, a* a+ n& w. {3 h9 eDensity function, 密度函数2 h0 Q. w/ y2 J) P# k4 c5 _7 M
Density of data points, 数据点的密度" B: p5 p# ?4 U; `
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量8 ^+ O0 O. M$ U0 @/ I
Dependent variable, 因变量4 B% W& v+ A, I- g
Depth, 深度
) u& m- ~ _) a6 \( S+ gDerivative matrix, 导数矩阵" a, }! {; D2 q L( h8 {6 H; @: p4 d
Derivative-free methods, 无导数方法: }& h4 y4 q2 Q0 L6 R
Design, 设计+ H, ^8 |9 C4 H8 ?
Determinacy, 确定性
3 j/ s( E, @0 gDeterminant, 行列式; X* r% Q% ?2 o4 K% F1 L
Determinant, 决定因素2 k% g8 F& i3 G! l7 e/ l8 s# p
Deviation, 离差6 Y" H, W3 G% j
Deviation from average, 离均差
$ _9 `+ k' B1 qDiagnostic plot, 诊断图
" x7 N% ?0 ^% @) T& KDichotomous variable, 二分变量
) t' P3 b2 O. r2 z1 BDifferential equation, 微分方程1 D$ B( e% `& M6 C0 b0 \+ z* Z
Direct standardization, 直接标准化法
. y! S7 R9 d& `9 [4 R Q# pDiscrete variable, 离散型变量 N' S9 v0 z# ^* p1 Q8 k
DISCRIMINANT, 判断
, B1 g* F& S) Q3 a" tDiscriminant analysis, 判别分析
8 E: ~0 _& h* |' R, U9 \Discriminant coefficient, 判别系数
& [8 G9 M0 q9 O5 e* ]. p5 c+ fDiscriminant function, 判别值
+ j4 k( a1 b, y" ODispersion, 散布/分散度' M8 E' p4 M0 b3 D. v7 k. m4 B8 [
Disproportional, 不成比例的
' f1 @( t9 e9 X. }5 L/ I0 U' ^Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量- e. p: \1 B, H. E/ m
Distribution free, 分布无关性/免分布
: P1 b+ K% h- e# a1 U2 YDistribution shape, 分布形状' x3 K3 @6 d( f$ w5 [- B
Distribution-free method, 任意分布法
! q; A1 \% |$ W* B, {" YDistributive laws, 分配律9 D1 M& ]( H2 j) R. E
Disturbance, 随机扰动项. E4 O2 x& ?" ^6 `
Dose response curve, 剂量反应曲线
) H' C& l2 X0 m! X. o9 m0 CDouble blind method, 双盲法
/ l* ]' }4 {/ }8 @9 gDouble blind trial, 双盲试验/ }8 X# F; w1 e2 A" b* X
Double exponential distribution, 双指数分布
! C/ c& S0 D4 A* y9 s7 }/ c8 b8 Z' VDouble logarithmic, 双对数; R L5 L2 K( G3 k& u; h* @; I4 T
Downward rank, 降秩$ k* D5 y4 a5 C* j; U. ?
Dual-space plot, 对偶空间图
1 A* ^8 N. z5 m: a. }0 VDUD, 无导数方法* `$ P2 C- _/ L, f5 \+ q
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法3 ^$ w3 }. ~) E# x E. [0 v! M
Effect, 实验效应
' }8 v- s ~: _7 n+ o/ XEigenvalue, 特征值
+ y7 x" b; i/ N0 ~7 w1 E, PEigenvector, 特征向量6 X( j/ x' o) G8 v! s
Ellipse, 椭圆
: S5 u6 d: M' J! |4 a& V- N/ `Empirical distribution, 经验分布
6 t, G' P: H! tEmpirical probability, 经验概率单位
& `* m3 m: `8 o3 w- a1 B! |Enumeration data, 计数资料
7 M8 `' n8 ]" ^/ h. z2 XEqual sun-class number, 相等次级组含量
, p5 Z" B0 S) a1 QEqually likely, 等可能; ]: O" c7 I1 L* Y1 ~, Z
Equivariance, 同变性: e' w5 |, B( ?4 h1 m" t6 b
Error, 误差/错误2 b' }5 y4 x0 L/ w
Error of estimate, 估计误差* p: g* J! D6 A% V* V# B
Error type I, 第一类错误# d% H1 U: ?7 E+ c) Q& g/ g) e
Error type II, 第二类错误
" s5 j7 i9 ^# }$ I! S" G: B7 {Estimand, 被估量. r+ K8 y4 q+ |, W- Y% l
Estimated error mean squares, 估计误差均方
. p. W. s: s; d2 x, a( P/ Z' e' `Estimated error sum of squares, 估计误差平方和9 C. F; m4 l: L" V% l
Euclidean distance, 欧式距离' k: r# I2 b& P) I, C
Event, 事件6 M* a P5 L7 D% |: j
Event, 事件
7 I# u: t1 y2 AExceptional data point, 异常数据点
w: F" O2 V" M$ A8 { XExpectation plane, 期望平面, ~5 ~- j* ^1 U' J
Expectation surface, 期望曲面
! D8 n d: s9 ?$ c) H& d: p/ W1 FExpected values, 期望值5 \$ {- b; w3 [0 b6 I% M
Experiment, 实验
, ]2 X$ V6 C' Q. u( j5 j& {9 c+ q! fExperimental sampling, 试验抽样
3 R7 x' k, |2 |9 S- XExperimental unit, 试验单位
+ v7 g! L) [4 |% B: dExplanatory variable, 说明变量: Y E( L& B8 [
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
! g W; r' p5 NExplore Summarize, 探索-摘要
: q3 N9 p \* n5 X1 z9 ?2 sExponential curve, 指数曲线
* S$ ~+ O! K) B8 B0 C- LExponential growth, 指数式增长
4 r! j( `* F. IEXSMOOTH, 指数平滑方法 4 i5 i; O2 `2 r8 f3 d1 R
Extended fit, 扩充拟合
% x0 N8 U5 P9 R, _Extra parameter, 附加参数
& _1 z# y2 K" y3 c( TExtrapolation, 外推法9 o' A b# r: L; t9 {
Extreme observation, 末端观测值( v( }: A/ I _. F2 e1 @" ?% K
Extremes, 极端值/极值0 _& ]* p4 w8 J9 N; Z+ f
F distribution, F分布+ S8 @5 f a4 x" n
F test, F检验3 @8 I9 ?! s j3 x
Factor, 因素/因子+ H* E0 Y) ]" f" v9 d% [/ ]
Factor analysis, 因子分析
7 I+ M$ B% e$ N, T& S% a! ?. }Factor Analysis, 因子分析! E6 }0 y. K7 s f. n! G' d
Factor score, 因子得分
' ?# k) S, o8 _# x, J5 rFactorial, 阶乘3 {1 _# B2 r( H j2 p M4 D
Factorial design, 析因试验设计
& d: A, {# _0 f) s, }8 rFalse negative, 假阴性
. c6 K1 x! l/ q" }1 @8 T7 ^* DFalse negative error, 假阴性错误. [' m: Z( g2 C9 W5 C( `
Family of distributions, 分布族$ o1 x% I. m& }- @5 t
Family of estimators, 估计量族
; h: A* r- v I: |Fanning, 扇面8 `; d. z; n$ R* ?
Fatality rate, 病死率
5 }. p( L) L4 y7 g0 t& XField investigation, 现场调查4 X% E& h& A$ y) s
Field survey, 现场调查
: |0 G7 E2 y9 P# [/ ~0 G% dFinite population, 有限总体
4 @( P7 j+ O; A9 [% e: [$ [7 ZFinite-sample, 有限样本
% r' O8 Z c. q- ?First derivative, 一阶导数/ u; q* Q- w, @
First principal component, 第一主成分- \" C5 G$ w- L6 C- F' w
First quartile, 第一四分位数3 w2 X p+ }2 K. F. N, t
Fisher information, 费雪信息量
; L% S" |: ]4 w9 p3 `Fitted value, 拟合值& P# r0 Y) }1 w5 Y! u- M2 o Z
Fitting a curve, 曲线拟合
$ h, t, n' a+ U2 }" BFixed base, 定基+ n2 ^' g2 c& H$ {% f5 A( A8 ]2 J
Fluctuation, 随机起伏
1 Q0 _3 ~& m: r' ~1 O/ dForecast, 预测. U! Q0 l( _; x- {
Four fold table, 四格表# H' \: ~* B, {: `) {7 ^# o
Fourth, 四分点& O+ k6 f$ G# {* u8 S
Fraction blow, 左侧比率; L9 q, C0 ?3 `7 w
Fractional error, 相对误差" @. v6 @+ I& y- g* S |% y+ I
Frequency, 频率
* o. T8 B+ O: G7 BFrequency polygon, 频数多边图
* ^2 \# D; N6 J- h c% P2 [Frontier point, 界限点* }! W! p, Y# t6 A8 u" t
Function relationship, 泛函关系$ I' E& m& f L0 N% N
Gamma distribution, 伽玛分布' Y1 q2 R* ` a o1 N8 Y
Gauss increment, 高斯增量7 G5 A, h5 f: y( l
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
/ ~) y3 F, i1 TGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
' K! M. L$ b5 j% o1 KGeneral census, 全面普查
3 Y7 z, q0 A8 @3 q: |. OGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 * Z# x' M! y$ g) X+ J: @# \
Geometric mean, 几何平均数
* L2 a* j2 |& ]Gini's mean difference, 基尼均差
) l Y* P# `2 y8 G# j' Z. FGLM (General liner models), 一般线性模型
2 r. x. Q% D/ V% I* c7 T m. z3 FGoodness of fit, 拟和优度/配合度
; [3 u' n1 U- C/ B$ JGradient of determinant, 行列式的梯度
/ C1 R" s2 I D% M8 b: [) tGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
( ~; v1 M6 ^7 U3 ?* rGrand mean, 总均值7 X2 q6 P4 v t2 Q7 {
Gross errors, 重大错误
, z& t$ }1 q, J! u {Gross-error sensitivity, 大错敏感度' A5 p! {7 E1 I/ R8 n* Y0 C8 U; G, Y
Group averages, 分组平均
; y$ e4 S2 U6 T1 P8 m; D. ZGrouped data, 分组资料' D) m/ ^& ?1 |
Guessed mean, 假定平均数. R: v8 H x6 { Y. x$ W3 ^
Half-life, 半衰期
; Q& G5 H& E8 b9 J" J: F A3 mHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量5 D( t6 T1 _! }/ {1 l6 G
Happenstance, 偶然事件
( Q& X0 y4 k" ~& z* K, Y Q+ |4 PHarmonic mean, 调和均数
3 e7 p% V. L7 A, d5 X2 ?6 ?9 ZHazard function, 风险均数4 j" K8 j6 e) l7 E, O! K
Hazard rate, 风险率
- r! s5 V) [% B$ M+ x( gHeading, 标目
7 p3 C: P0 g, G0 EHeavy-tailed distribution, 重尾分布8 e* I3 k9 W# d' q
Hessian array, 海森立体阵
/ j& u3 {$ `1 O6 J( x s6 zHeterogeneity, 不同质
6 d) w# ~1 Q8 g% s; oHeterogeneity of variance, 方差不齐 $ ~5 t9 ]- g, ~% ]0 ]- s+ a
Hierarchical classification, 组内分组. ~8 _4 ]( Q! M6 N1 c* G
Hierarchical clustering method, 系统聚类法, @+ }" o% d, w. R) Z4 [, g
High-leverage point, 高杠杆率点
1 O3 Z: ]- B( R+ W: \3 f6 b* c0 uHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型; G z( K/ ]! s7 p0 v7 ~6 g
Hinge, 折叶点
/ y# Z: Q* G9 H& }Histogram, 直方图. y6 `1 C9 M+ r
Historical cohort study, 历史性队列研究
1 B7 t; U$ O7 ^! v3 I. I% DHoles, 空洞
& [& _! _5 o% b8 L. i6 d; p$ KHOMALS, 多重响应分析
) H, u: A: L9 P" P0 p' ]Homogeneity of variance, 方差齐性
$ \) K, \* D) Q% R2 G; oHomogeneity test, 齐性检验
+ M# P1 J& t9 y$ y( p/ bHuber M-estimators, 休伯M估计量
" f% {# w( M M! s9 KHyperbola, 双曲线! @8 s4 U9 b& T% a$ H! r: V O
Hypothesis testing, 假设检验 D" }: Y6 A, z' o3 Y; F6 Q( u8 U- N: d
Hypothetical universe, 假设总体( m& ^3 B( m0 N( c. Y3 a
Impossible event, 不可能事件% x9 L( I- w, V! T) e5 T' g
Independence, 独立性: v% P( |' P0 \& r) B+ v V" s
Independent variable, 自变量" [% e* ~8 V- O2 o; J
Index, 指标/指数
: `" a4 D$ J8 M3 v/ m, q: F( YIndirect standardization, 间接标准化法
; I! \9 Q2 |, ^Individual, 个体
& h) y7 [& |0 w b0 F7 o4 `Inference band, 推断带
3 i5 Q# F- q# h* Z% t6 _; ^Infinite population, 无限总体 `+ S g' K- ^
Infinitely great, 无穷大
( |8 p) |4 W' Y* yInfinitely small, 无穷小: a, W L. f- s& `; `# k
Influence curve, 影响曲线6 I' e: F$ ^& B8 g% s
Information capacity, 信息容量
, }' F! H: F' p& SInitial condition, 初始条件6 @% P, u* ?1 P# B7 u' L" A2 q% d
Initial estimate, 初始估计值$ C7 W- x) ?! b6 E' Q
Initial level, 最初水平
4 T: c4 U3 \5 {0 SInteraction, 交互作用9 R8 p5 e3 ]& o+ K6 y( j6 ^, b
Interaction terms, 交互作用项( i0 E. x0 R: b# D
Intercept, 截距* ~" u4 o5 u; V
Interpolation, 内插法; {, \! r4 |5 ^
Interquartile range, 四分位距" D& ~# Y# z& F0 H2 f" y
Interval estimation, 区间估计% ~# d. A+ a2 n; z0 j5 B/ y
Intervals of equal probability, 等概率区间
$ V% w L" e/ w5 a, O% C) NIntrinsic curvature, 固有曲率
: Q1 w- k U3 L) Y' `3 c7 `Invariance, 不变性$ d5 w G9 X1 F1 t
Inverse matrix, 逆矩阵
/ j4 P+ O+ A3 S: S2 kInverse probability, 逆概率
( j5 r' Y1 Y4 ~! J GInverse sine transformation, 反正弦变换
/ @$ G8 m( G8 R' A0 zIteration, 迭代 7 l! `( {$ J6 f% l3 H" B5 Y
Jacobian determinant, 雅可比行列式
" z/ r6 j4 ^7 L) `: F( WJoint distribution function, 分布函数7 }9 X1 \4 n" Q' ?4 b% [- }1 L
Joint probability, 联合概率1 c- U4 j% n$ x4 h
Joint probability distribution, 联合概率分布: N5 c: U" `- H
K means method, 逐步聚类法
" `/ B; v/ s, X6 c; MKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 r7 N! {' G" l1 q" e& JKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
) h; ~' Y7 @0 @Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
: V( w7 K$ L6 r3 W' [Kinetic, 动力学
& p7 r' |1 _: x# L% HKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验) l$ W" i8 g* \5 P# v, ]! w
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验" x+ U2 U% m, f \4 F1 C. Q; o/ j
Kurtosis, 峰度3 U+ k3 }6 K0 J F/ L6 D/ Q
Lack of fit, 失拟
6 C9 |, w" G9 o: g/ t: q. ^) |' |Ladder of powers, 幂阶梯9 }* p. d7 b3 {/ ?# [( c% I9 ^
Lag, 滞后4 k3 M5 A% S) o
Large sample, 大样本$ {/ s* O: g+ J% ?+ O g$ ~
Large sample test, 大样本检验% ~8 M) k, x; f- f7 k7 E
Latin square, 拉丁方- F# x/ u: K$ b4 \, ^
Latin square design, 拉丁方设计/ t- {; h+ v4 M1 P1 a b
Leakage, 泄漏- R, F; O1 a: `% f% A- Z
Least favorable configuration, 最不利构形
% ^$ ?) V' _( U3 }Least favorable distribution, 最不利分布
; d" G0 d5 x1 S. ULeast significant difference, 最小显著差法
9 F7 j6 T, q2 _; u8 O) p/ I/ sLeast square method, 最小二乘法7 X: d1 s% m/ v8 \
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
9 f" j/ B4 `2 \7 VLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
* y0 l) H1 C# t- Q! V/ ULeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
4 w/ K1 Y& e3 A& g$ bLegend, 图例
( X9 b" @& j. z7 H [ }! PL-estimator, L估计量
+ J( Y5 C) X- T. l. r7 C3 xL-estimator of location, 位置L估计量
9 d: z$ j$ d) r1 NL-estimator of scale, 尺度L估计量" E* T& B* T3 ~2 H( K$ r4 P
Level, 水平
5 M$ M$ E3 X8 r9 Q' CLife expectance, 预期期望寿命4 N1 l' \' x. w5 C& m
Life table, 寿命表6 M6 B7 k- p0 y W9 g+ ?" e' O
Life table method, 生命表法5 o+ b( t$ f1 T" D
Light-tailed distribution, 轻尾分布
* N/ q- W& S' w$ J. _& yLikelihood function, 似然函数
! c6 }. ~% B2 v7 I8 B- `Likelihood ratio, 似然比
W/ L9 r0 T, d6 b$ C& A# W1 uline graph, 线图
/ t& T) \" r( G. p0 n2 _. k3 c! fLinear correlation, 直线相关6 E( h m% W0 p1 V' u/ ^) z
Linear equation, 线性方程
3 a1 A9 g x9 i8 ?, A9 i( d* uLinear programming, 线性规划
- Q6 B/ O8 a5 z/ jLinear regression, 直线回归
: v' C9 `# ^& X" J. U. p- cLinear Regression, 线性回归* \% n- Y d7 M( o( F
Linear trend, 线性趋势" b6 v. C9 F- A: s+ O# g
Loading, 载荷 & U9 {5 ~% S0 n% D, H
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性- ~0 R) n" V4 H: G9 _, p N
Location equivariance, 位置同变性
) G" B3 s( L+ g* ~2 q- nLocation invariance, 位置不变性0 Q0 Y% H$ X% Z! w
Location scale family, 位置尺度族* `' m* _% [+ f* ]: Q' F, f5 K0 F
Log rank test, 时序检验
& S, U- D! A$ J! vLogarithmic curve, 对数曲线# S- Z" ] Q7 k. Z
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
* ?; v) \1 i! Z& \: hLogarithmic scale, 对数尺度7 E% d1 F& J$ Z6 B: y
Logarithmic transformation, 对数变换* @& s- r. a# e" z! ^( k' Z8 ]
Logic check, 逻辑检查
% R" Q6 |2 m& y+ }5 q8 d SLogistic distribution, 逻辑斯特分布
( H6 o3 R. p( U: SLogit transformation, Logit转换% t" C" {. g7 ^' r2 k" J, Z
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 2 Q5 Q) d9 s+ k* p
Lognormal distribution, 对数正态分布
+ @( M! i3 I- R: J4 D# h: z% j3 qLost function, 损失函数( _- S/ u, l. b% r
Low correlation, 低度相关& f$ Z1 ^7 C' I. A
Lower limit, 下限; ~* B& e: w" C$ M
Lowest-attained variance, 最小可达方差
; o- @ p* ?: U9 K4 R1 f% `. c5 u0 o) ~LSD, 最小显著差法的简称% h7 j$ g) C; |
Lurking variable, 潜在变量1 U/ R& r' ]1 t: v- }# S# X( Z; {
Main effect, 主效应
W: h' W/ N% y: J6 dMajor heading, 主辞标目7 \/ w* y( v0 d7 w, U' u
Marginal density function, 边缘密度函数3 z! U1 @1 m7 @* S+ N
Marginal probability, 边缘概率
( A# k1 i* j0 Z B" c7 O5 gMarginal probability distribution, 边缘概率分布 n7 M; |5 [! |6 r
Matched data, 配对资料) R( ?7 s5 V" Q% q. Y- j% i
Matched distribution, 匹配过分布* b" |* V! V- Z; @& |/ N5 ?9 a
Matching of distribution, 分布的匹配
: }* r5 Q, S% J" c1 MMatching of transformation, 变换的匹配5 J' Q8 J5 G. r( ^
Mathematical expectation, 数学期望
& L+ | @( m, Q/ S$ I* n, \1 r% W, m2 EMathematical model, 数学模型
% q/ j3 g- Q8 o5 \Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量; l2 s; U, ?4 T" M: o6 F
Maximum likelihood method, 最大似然法$ r5 o# x4 o; r# f0 C. O4 U. t- U
Mean, 均数
" \& m4 }4 d* _, {0 o g8 GMean squares between groups, 组间均方4 C- G, }2 c- m% t( h. P+ O
Mean squares within group, 组内均方
" c* K- [! F6 b7 C2 a- OMeans (Compare means), 均值-均值比较% J/ j7 m$ }+ o' ?
Median, 中位数 }- K: m8 {2 @; Z
Median effective dose, 半数效量7 p, P4 i/ \" k) W' s. D. F5 r0 i
Median lethal dose, 半数致死量
5 i8 N. ~7 J$ dMedian polish, 中位数平滑! C2 S, |5 [' k
Median test, 中位数检验
8 K3 [; F7 l# W, t* |9 XMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量" v& l1 D l8 |9 y. j
Minimum distance estimation, 最小距离估计
# N4 T# C; X% e1 e5 b$ i& e) c2 [Minimum effective dose, 最小有效量
, b- ?1 x4 R: c. R, J. i8 yMinimum lethal dose, 最小致死量
; f; t' R+ Y) M2 i; g* hMinimum variance estimator, 最小方差估计量, D1 ^4 f6 M0 }& {, Y& O
MINITAB, 统计软件包
1 }2 b6 D6 v" Q7 [# X- }Minor heading, 宾词标目/ I$ T6 Q4 ~$ ?4 f& l) e( g# L/ `# Y
Missing data, 缺失值1 u9 V: i" V- S5 i
Model specification, 模型的确定- g/ e r3 N4 N5 l; Y/ G8 @6 o2 P
Modeling Statistics , 模型统计
( z) u4 {( e! v; ^; L" m. aModels for outliers, 离群值模型
) A; Y( ?4 v& _" UModifying the model, 模型的修正' E! U$ N& h7 x$ D
Modulus of continuity, 连续性模
4 i* p# ^" x M) e1 S) L4 u( f. ^6 FMorbidity, 发病率
. k2 }( t9 y, F) E7 ~! XMost favorable configuration, 最有利构形
% P5 G: s/ i1 P- @' QMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度, F+ t6 h: W$ e0 I6 C" M2 U& a
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 |2 X" D( c5 D, g- sMultiple comparison, 多重比较
% _' y z( y0 E- G$ D) ZMultiple correlation , 复相关* w* R9 Z: a5 h+ A! L! |1 K
Multiple covariance, 多元协方差
: w- W# ^+ }2 T+ i' aMultiple linear regression, 多元线性回归* u9 P {4 a$ s. m/ H, {
Multiple response , 多重选项 |: x8 h+ \; V) ?
Multiple solutions, 多解
' N4 Z! o2 Z" d8 g5 y% `Multiplication theorem, 乘法定理" D$ X" u' k+ i0 t
Multiresponse, 多元响应* N4 `2 y$ Q& T" N J
Multi-stage sampling, 多阶段抽样- ]& e: T x6 j' a) M' d
Multivariate T distribution, 多元T分布
' G$ X4 M# i2 P% e0 q8 Y, B4 ]Mutual exclusive, 互不相容$ J2 V5 e- M% Z. S* r! @
Mutual independence, 互相独立3 _( o5 I# Y7 [( g. z0 V. t3 L* I
Natural boundary, 自然边界) o; a5 }0 _5 K4 w9 C0 P
Natural dead, 自然死亡
9 O3 l) _, _: u1 sNatural zero, 自然零9 R$ p& v7 @1 a( Z% T
Negative correlation, 负相关
( y) w" P5 G0 bNegative linear correlation, 负线性相关
2 s8 v: r2 ?8 m0 a0 x) eNegatively skewed, 负偏
: Z2 k" w- U. y9 U% CNewman-Keuls method, q检验
3 |$ e" k, c: [8 I% e o! ?NK method, q检验
" a- H8 ?6 M2 V2 d+ b0 ?% @No statistical significance, 无统计意义
" c2 k+ j5 ]( c4 Y3 ~$ m% c; D& ` R9 j& ^6 GNominal variable, 名义变量* P) L/ V2 }3 y. q4 c
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
9 o. C/ A& @7 R i/ a. YNonlinear regression, 非线性相关
: D5 Y8 f9 R" ~+ {6 tNonparametric statistics, 非参数统计/ k* T) S$ j, A" |9 N0 a
Nonparametric test, 非参数检验% S- r! L9 m3 z q4 A
Nonparametric tests, 非参数检验
, Q, k6 s: M3 A% Y* T( g# qNormal deviate, 正态离差# D) ]9 r3 ~1 h* U; Q4 ]- b1 ]. O
Normal distribution, 正态分布
5 n: L: X4 j* r$ I: N- mNormal equation, 正规方程组5 [; u7 H- ^, |% @3 I r; f
Normal ranges, 正常范围* Z$ _# O4 W3 n
Normal value, 正常值/ W) _+ B9 g; N3 l, h
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数. g, B4 x* R2 T4 c5 X3 U7 M! f
Null hypothesis, 无效假设
2 x) K) p {3 i! v5 vNumerical variable, 数值变量
, `2 l. l& F1 Z+ qObjective function, 目标函数4 g7 [( D/ H/ [$ A
Observation unit, 观察单位0 _" g% A( ]& G$ m% \
Observed value, 观察值, `/ |9 g: N6 q! w2 Z
One sided test, 单侧检验9 R/ _# I- P+ F
One-way analysis of variance, 单因素方差分析( v0 S: i6 `% y4 E1 Y$ b
Oneway ANOVA , 单因素方差分析7 ]9 F( \* M- X! j! L3 X; i! M8 H
Open sequential trial, 开放型序贯设计
; Z( r. L2 C1 OOptrim, 优切尾& @- |+ G; l* j- H4 C
Optrim efficiency, 优切尾效率- z6 ^: t: }1 y5 ?, w4 b8 S
Order statistics, 顺序统计量% o: Q: R1 @6 q- q r e5 Q* \% c
Ordered categories, 有序分类5 {4 }8 e* f' Q" ]8 V; q, E
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归7 F, Q* {8 N. K; E- S, M
Ordinal variable, 有序变量
. c9 ^" }5 q6 Q- ZOrthogonal basis, 正交基8 C4 |( i( _; L* ]! R+ I; Y
Orthogonal design, 正交试验设计
: X0 p7 |! B8 S0 i8 W4 A) P, NOrthogonality conditions, 正交条件$ P* i; t" A- u) |- P
ORTHOPLAN, 正交设计 , `$ |3 q. s$ `8 a
Outlier cutoffs, 离群值截断点4 J# a1 R: M, X0 B
Outliers, 极端值
) h7 O, _1 v7 L2 v' P, n$ K: m; GOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
; Z+ B" W+ E# _& D' q! S9 pOvershoot, 迭代过度
! w4 [5 k/ {& ^) d7 _+ g- a- }Paired design, 配对设计
j( m* d- |$ p! ^9 ]/ BPaired sample, 配对样本
* H/ ]' x! S7 }3 T; d2 e! L' PPairwise slopes, 成对斜率
# k& U3 J6 y2 EParabola, 抛物线
) Z7 t. T2 t9 U; l PParallel tests, 平行试验
' D# E- r4 | I7 TParameter, 参数
3 l" K. Z F" V0 _1 D1 wParametric statistics, 参数统计1 O2 g* h' ~0 n5 i, U+ |! J
Parametric test, 参数检验
" T# u+ z6 [ ?& K7 L# ^$ oPartial correlation, 偏相关: |6 j6 Q& @: ?' D
Partial regression, 偏回归
/ _8 O5 I- T0 o1 l. ~! R* ^Partial sorting, 偏排序8 K8 N: ~3 G5 i4 Y1 }( q
Partials residuals, 偏残差
+ O! L& H8 r- H4 CPattern, 模式
+ I8 B5 |& T0 l6 s* PPearson curves, 皮尔逊曲线
h3 a/ W& G/ RPeeling, 退层! N$ E3 M7 Y8 w; F! V
Percent bar graph, 百分条形图
& P9 J! r4 W' \& DPercentage, 百分比
" O+ D) Q( M6 f6 c5 f- s- iPercentile, 百分位数; i* d, @, N- k' [
Percentile curves, 百分位曲线
5 { T: k4 Z6 p" @" b( F$ bPeriodicity, 周期性1 ~$ k- F1 S" }) b5 c, |0 E2 f+ z1 o
Permutation, 排列1 w- w3 N, O& |& _3 W+ ?/ _7 w
P-estimator, P估计量
V& w: E" Z# Z' iPie graph, 饼图4 g) v9 U6 ?+ M3 P. ]
Pitman estimator, 皮特曼估计量
* Q9 B( [' q% {2 ^! OPivot, 枢轴量
m, L: j6 C1 K( }& h0 D4 {Planar, 平坦: Y0 _! B$ J' J( r9 ?
Planar assumption, 平面的假设
$ f: p* O* Y( ]' m* b3 @PLANCARDS, 生成试验的计划卡
2 S* Z g Y) }3 D1 K oPoint estimation, 点估计% C' G0 n) ]5 }3 ^' b! a+ |- V
Poisson distribution, 泊松分布
- J2 z |5 S" @) g5 _' oPolishing, 平滑: _' \3 P) p2 O+ }4 j) [) T0 N
Polled standard deviation, 合并标准差$ g- m \, w; M2 h. }. Y2 k
Polled variance, 合并方差1 A* i3 p8 J. X- C, H+ g5 ?
Polygon, 多边图
1 M( v, K0 C0 X1 p% b6 `- dPolynomial, 多项式
+ C% w( F( ]! ^+ o4 iPolynomial curve, 多项式曲线
7 e, k3 z2 ~# l4 }' T3 q( {Population, 总体8 ?; o9 \% u2 K* C& i
Population attributable risk, 人群归因危险度
8 M; `5 R! h; T1 v8 \Positive correlation, 正相关) {1 i" Y& w' g
Positively skewed, 正偏
' {- @8 E4 B5 Q! _0 [6 RPosterior distribution, 后验分布1 B# {7 @! |8 f: w1 ]( h
Power of a test, 检验效能
/ l# D. O: u3 C# W9 l; L @3 iPrecision, 精密度
" i5 o4 J) b* C# cPredicted value, 预测值* v. l% V5 x( I$ q5 y% ?& j
Preliminary analysis, 预备性分析
+ h9 S6 }6 m5 B! S! p! |7 Z; BPrincipal component analysis, 主成分分析; ^, ]- Y; m( X/ ]1 r, s$ ~
Prior distribution, 先验分布6 b, d0 \) I5 I# U3 t
Prior probability, 先验概率
& i) l$ o4 h9 Z$ k( C, ]: PProbabilistic model, 概率模型
8 P( x3 |: l3 @/ o: gprobability, 概率! ~9 I- x5 G3 H3 X. {
Probability density, 概率密度
$ d, b) w# ?) p% BProduct moment, 乘积矩/协方差/ m; ^( f0 u! v; D
Profile trace, 截面迹图
N& X8 Z( x; lProportion, 比/构成比* Z. Z! j8 O0 }- n7 S: t0 U" \# K
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
; V# @. D k/ |" @; }: YProportionate, 成比例5 w$ Y, ]! A) a, x
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量# i& ]; u$ v( S) j# h
Prospective study, 前瞻性调查# w2 ?( V2 g o8 c6 ]
Proximities, 亲近性 0 f9 M2 k; N9 ]: ?: K
Pseudo F test, 近似F检验& G0 `& C& q+ @' s, b
Pseudo model, 近似模型1 @$ e* W; `2 j2 L& ^' o
Pseudosigma, 伪标准差% e! C" L9 [- ?" [$ a
Purposive sampling, 有目的抽样* n# k: K3 B. `# o" t' r5 _
QR decomposition, QR分解
3 h) c7 N' U2 h! B0 }Quadratic approximation, 二次近似 v0 \5 [) d, y3 E
Qualitative classification, 属性分类3 ~2 G/ {, {' X$ B- Z
Qualitative method, 定性方法; ^' Q# F* Z4 c: X* X
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
. I" b9 n8 y- k( K9 |6 ], E: ? T+ qQuantitative analysis, 定量分析
- S2 G+ v& `1 t8 G0 Q* G' M( iQuartile, 四分位数) X, V: M# _0 U
Quick Cluster, 快速聚类
9 U8 i% w, T" GRadix sort, 基数排序
% ]% ~# w4 O4 i) D+ R* E% f) @, u' rRandom allocation, 随机化分组
. s$ w) X: }3 {% D0 f/ V. x RRandom blocks design, 随机区组设计
! R7 z( R* ?: X1 w/ {9 M1 eRandom event, 随机事件. i& w! E( I/ F4 W- u q6 f
Randomization, 随机化
! A3 W5 x; @0 A8 t; B; h0 a' BRange, 极差/全距
) P+ m! @* }4 i* F7 H% z0 Z, g4 l: W: KRank correlation, 等级相关4 e8 H/ h" A! Q6 @, Y. y- E
Rank sum test, 秩和检验
7 j6 |! E- |* `4 `0 x6 bRank test, 秩检验
{) c/ ]+ D. p; CRanked data, 等级资料
. F2 J/ d- E$ K! }Rate, 比率
e* D0 D1 A& l2 _- eRatio, 比例
8 a5 {+ Q: R5 |Raw data, 原始资料
P/ ~( {; M/ S' f( A+ ZRaw residual, 原始残差) U6 o0 l9 f" v
Rayleigh's test, 雷氏检验
- G5 U6 v: Y& a7 h3 v3 q$ G) JRayleigh's Z, 雷氏Z值 9 R' ]! t9 ~' o; E2 T* N( h
Reciprocal, 倒数
/ i4 C3 k6 x4 ~* L- p* M% VReciprocal transformation, 倒数变换- U T$ w# S* ~0 ]# F) i
Recording, 记录
# t! z: L/ w9 a% S" r1 YRedescending estimators, 回降估计量
9 x0 L j, h9 Q2 R. [Reducing dimensions, 降维9 \ }% W$ Y( m! y7 ~9 I
Re-expression, 重新表达
$ G Y% t3 J- ?: l0 YReference set, 标准组
; q" J! I) T' J/ `/ \Region of acceptance, 接受域
$ A4 o2 Y5 o" w" O" t- I* p/ m9 jRegression coefficient, 回归系数
& N9 v2 m% }" U7 u" R1 URegression sum of square, 回归平方和
( U$ ?8 f9 w' ^9 f* cRejection point, 拒绝点7 D8 x0 `, R1 ]. Q: ]
Relative dispersion, 相对离散度
6 c. F& } l1 C3 yRelative number, 相对数
N4 D7 ^, v1 g8 a/ k1 YReliability, 可靠性
( p& M, W- Q4 W# I- qReparametrization, 重新设置参数, W, J& r+ \! y4 L; ]" U6 m
Replication, 重复8 N9 O2 M- p7 [ d) [
Report Summaries, 报告摘要) D5 X9 P! Z3 s) b' W4 ~7 G# J
Residual sum of square, 剩余平方和" e& L4 T1 t) t d6 I
Resistance, 耐抗性! N# {! Z4 I1 R
Resistant line, 耐抗线9 q3 R6 T4 \; f n# Q
Resistant technique, 耐抗技术" ~; Q" S: v- K# F, d3 J4 z0 z
R-estimator of location, 位置R估计量. t3 X7 e; L) n* s4 H
R-estimator of scale, 尺度R估计量9 W) L% H$ b+ u* g5 u( s2 v6 B- T/ D
Retrospective study, 回顾性调查
) X; b2 K* u8 R& {0 B6 B% o/ ~( RRidge trace, 岭迹
K1 n$ V0 M+ ]! ], C3 \& s& aRidit analysis, Ridit分析
- o; K! p2 c' V; iRotation, 旋转
8 Z, S7 U3 Y) U7 B9 F3 h2 yRounding, 舍入
* M: x7 w; J2 u8 ~Row, 行& G$ }' ?6 @: h4 ]
Row effects, 行效应
" q4 L0 I ~) sRow factor, 行因素' r: [. f2 z% O# L; A/ j& b
RXC table, RXC表( h. L8 ], X6 F4 y2 c6 {
Sample, 样本$ ^) k- u( A. @: ~, A; Z
Sample regression coefficient, 样本回归系数
. E3 y2 Q% l# R r* WSample size, 样本量1 c+ C5 U/ h- c# A ~" n
Sample standard deviation, 样本标准差% L9 w: R% T0 w6 x" a
Sampling error, 抽样误差+ Q8 y( f# B4 k, s' C1 L
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
2 P! C. i) q* ]/ ]- SScale, 尺度/量表. H3 e: w" U4 x T8 G. L
Scatter diagram, 散点图
|% d' `! T6 GSchematic plot, 示意图/简图; y' b; o/ ?" H! a) y) X: X( P: V
Score test, 计分检验
- F0 ?" c6 f$ v* J+ SScreening, 筛检9 I5 A6 v: _4 V1 G
SEASON, 季节分析
" o T% k; L7 @Second derivative, 二阶导数2 b8 z8 u( f4 h' B
Second principal component, 第二主成分, [7 n, W Y8 F
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 - y5 V: `+ ^- @) h
Semi-logarithmic graph, 半对数图0 a# p, Y% G2 z3 l. {! P8 ]$ Y* E; ~
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
- f# B. {0 y7 k4 u; t! SSensitivity curve, 敏感度曲线
4 Q) |; h& W2 c, J$ `Sequential analysis, 贯序分析6 b9 J, w* \, g( B- I) b
Sequential data set, 顺序数据集
- _& h) W$ ]% B. Q# ASequential design, 贯序设计
: ^- U; i6 N9 r, Y: ESequential method, 贯序法* W$ i* m6 R) A: p; J
Sequential test, 贯序检验法! w% L1 g4 s5 q" E
Serial tests, 系列试验
) ^2 R% e9 S1 aShort-cut method, 简捷法 l3 _7 `& ?1 e$ Y( D
Sigmoid curve, S形曲线
e+ T, |5 w! W- }7 `8 ^- FSign function, 正负号函数, {* Q) r5 }' R! {% ?$ c
Sign test, 符号检验* b) _1 ] x3 v- D) [# W
Signed rank, 符号秩
/ n- L4 x! e6 i" PSignificance test, 显著性检验
2 W" X+ a; p, C. T. ^, g6 Q$ }Significant figure, 有效数字/ \! b4 N% B, Z# ` a: W' @+ f1 a6 _
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
- o# x- T! L& rSimple correlation, 简单相关* z! O6 F4 `4 o
Simple random sampling, 简单随机抽样
. o: Y& e9 i/ P0 j9 ISimple regression, 简单回归9 `( l( C% N. ]' K
simple table, 简单表
0 O9 y) V( @1 ~" \% ]# z. c) YSine estimator, 正弦估计量" C, J% [: H, z8 p4 {! Q4 V
Single-valued estimate, 单值估计
! V- j# x. Z# Q& ZSingular matrix, 奇异矩阵" e& n d: n+ ?- M
Skewed distribution, 偏斜分布 w$ a# h" a G- ]! j% t
Skewness, 偏度
9 j7 ?# s7 Q) F' `Slash distribution, 斜线分布4 M2 }6 F# ^5 K/ x
Slope, 斜率
' ~& |. p p/ A8 s$ |5 w% F3 r" OSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
8 c3 J# X, N, R$ xSource of variation, 变异来源6 j' X- M8 l2 l8 A+ X ]
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关1 O1 [9 T- J: d# W9 ?9 L
Specific factor, 特殊因子! \, ~7 B' F7 L+ J
Specific factor variance, 特殊因子方差: j& k y( C6 f- E! _, Q' G+ S" O
Spectra , 频谱" s7 k( b$ x6 P, E
Spherical distribution, 球型正态分布
, S* b% Z' X4 y0 TSpread, 展布' [- f: @% w' N% U6 r
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
( M$ K$ F2 e$ GSpurious correlation, 假性相关) _# r) L; n7 Y* M) N, o
Square root transformation, 平方根变换# q8 y- e% `* \8 V$ m5 ~+ r
Stabilizing variance, 稳定方差
8 X a: X6 ?; NStandard deviation, 标准差1 W+ G8 ~! Y* t$ P8 x9 h) t
Standard error, 标准误6 @; J+ P, v0 E, A
Standard error of difference, 差别的标准误
@& a2 E$ _$ b7 z! l: C2 G! d% pStandard error of estimate, 标准估计误差9 x! [% `5 d# P! v+ _
Standard error of rate, 率的标准误4 V. W T% c/ W# c) j
Standard normal distribution, 标准正态分布
- S/ j; b! q5 ^+ M4 u( bStandardization, 标准化8 z# B4 W- R1 V( r8 U) \
Starting value, 起始值
- w" @; i8 i- c2 e% vStatistic, 统计量8 a% ]% l( \4 \
Statistical control, 统计控制
* A! ^* B) Q. w1 L0 {Statistical graph, 统计图
+ J8 t$ f4 z9 w4 ?; G. GStatistical inference, 统计推断
8 f3 C7 ~9 b& h* e: tStatistical table, 统计表
' H2 j7 n. L- O3 lSteepest descent, 最速下降法: ]1 T6 @2 |' I3 j( j$ v$ H
Stem and leaf display, 茎叶图3 E- t% S: K( C3 B8 i. l" a1 Y, b+ J. B& I
Step factor, 步长因子; k# W% R) ]7 t3 x
Stepwise regression, 逐步回归
' }7 F6 M, Q2 l* dStorage, 存: K. k( i. E8 q1 Q( ^. ] x+ Q, `
Strata, 层（复数）
# i6 |6 a4 k8 Y6 UStratified sampling, 分层抽样 J* y1 v l5 C! z: I$ c
Stratified sampling, 分层抽样
: V; X0 ~3 }( \2 z- n$ ~' ^Strength, 强度0 ]4 {' o! k8 v! A
Stringency, 严密性
2 E" @( A4 P! F2 a; p0 sStructural relationship, 结构关系, K: g2 }3 @( H& n0 b
Studentized residual, 学生化残差/t化残差: {! O& q, J& _. g9 X3 ~ _7 E B
Sub-class numbers, 次级组含量! V9 I; j; y4 ~7 a* p
Subdividing, 分割) m0 L1 X' Y2 [0 h$ h: z( X; ?
Sufficient statistic, 充分统计量
, _* o5 ]( k3 c0 b) RSum of products, 积和
$ t0 L2 [4 p4 x/ _5 x# SSum of squares, 离差平方和
. C" H6 G$ D v2 ~Sum of squares about regression, 回归平方和 f- ~9 S- D6 H# { R- |* w# [: Z' M
Sum of squares between groups, 组间平方和$ [* _& C: p* C5 |
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
1 r5 m1 G& \! |5 @" iSure event, 必然事件
4 [( X3 W* y. Z+ y- s5 SSurvey, 调查) e: T3 ]% Y9 b2 I3 J; S
Survival, 生存分析' W2 A! S2 E, Q1 t3 f- ]9 H
Survival rate, 生存率2 L. B( I1 ^7 s& v, H: u5 `
Suspended root gram, 悬吊根图& Y3 c3 M u8 j
Symmetry, 对称, S5 c+ { v/ ?9 \, a6 _( H3 N' b
Systematic error, 系统误差
- @: y! p; `- v& q4 NSystematic sampling, 系统抽样
* f. ^9 l @$ v, RTags, 标签8 W4 }7 } z/ e) S, ]
Tail area, 尾部面积6 v* n* y/ I! g% m' q
Tail length, 尾长& o% `* ?1 U- f- I7 x+ X
Tail weight, 尾重* v9 X5 e5 a: \7 t7 r4 _
Tangent line, 切线( W$ t+ Z7 m' ^6 J8 m7 ~ Q
Target distribution, 目标分布" e; H! P$ _& o( M2 U
Taylor series, 泰勒级数
- u. _$ h4 J& ?- xTendency of dispersion, 离散趋势8 o3 Q7 Y- a1 O! O' R
Testing of hypotheses, 假设检验
" k! X$ [2 T- X, E2 h4 CTheoretical frequency, 理论频数
4 A6 r+ S# U$ n. X0 {Time series, 时间序列0 g( y. h5 j, H
Tolerance interval, 容忍区间
2 ~. \# w- r+ p# {' |) MTolerance lower limit, 容忍下限
) e% N; f0 a# [9 J; C. W* c) dTolerance upper limit, 容忍上限/ O' v9 J( a& K; u( a
Torsion, 扰率
' j4 v; R2 l7 h! R) h) }2 q$ n, yTotal sum of square, 总平方和
) X4 b5 ~8 g6 E4 k) ]Total variation, 总变异1 d# t% K9 G2 [0 c0 D! ]6 Y
Transformation, 转换; k. D+ q; ^+ T) }+ X: e* K' z3 m
Treatment, 处理 o* l# D& h! h, K. }, s p
Trend, 趋势
3 j: f; L+ O, r2 m% v" iTrend of percentage, 百分比趋势4 D: A5 n6 \9 x6 ?
Trial, 试验
/ t0 C0 F) Y9 R0 `0 o1 YTrial and error method, 试错法
! U* l8 O$ Z0 t( X9 d$ {Tuning constant, 细调常数4 m( P/ [' t8 c# B r
Two sided test, 双向检验
0 D, n$ W, B$ M8 X% e( E8 ?7 VTwo-stage least squares, 二阶最小平方
- e- V$ m" I6 Z. Q/ q9 K: YTwo-stage sampling, 二阶段抽样
5 s+ k' _* F3 D( j4 S2 |Two-tailed test, 双侧检验
( @5 Z, X( B! W% T$ G, OTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析3 P: x# c" e4 v, Y( E- v
Two-way table, 双向表
( y- V; a0 `8 C7 P6 ]7 i* V( wType I error, 一类错误/α错误; h- b& U6 x1 p) }5 c M
Type II error, 二类错误/β错误; _+ F2 p! E9 Q- I1 Y6 g, h
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称" X0 `+ e9 |* o' [2 s7 Z( F
Unbiased estimate, 无偏估计
% C3 p+ t+ l! r1 rUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归; ]4 K/ ^" a" a! Y: l" M
Unequal subclass number, 不等次级组含量( R% @+ ?# ?2 E' r- k/ S6 J
Ungrouped data, 不分组资料
. K3 f3 p$ S! g2 bUniform coordinate, 均匀坐标
: |7 S# L o U1 ^# n) F1 WUniform distribution, 均匀分布
; w; O( y$ }3 {. oUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
! z1 p, \+ s9 K4 U- TUnit, 单元. ~& x& i8 Y) x+ _& G
Unordered categories, 无序分类
2 l4 p8 R9 N q6 [' b8 C, { FUpper limit, 上限
+ H# u9 H/ ~* R; ~0 m* J- U5 x" LUpward rank, 升秩5 \# O8 f2 c& F3 M" q, r; b
Vague concept, 模糊概念
! X0 i$ E% Y: @0 o' s: ]Validity, 有效性
; n* j" H, Q0 ]6 `2 f1 QVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
! D2 C2 v; k: R6 a: SVariability, 变异性 y l! x. s8 C- O: \" _( {6 N# z
Variable, 变量
2 b: G8 t/ M* O; N4 G8 s1 [Variance, 方差/ | u, M4 }; l& I
Variation, 变异
) w' q3 o& r( rVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转: [0 c8 S6 o1 ~" k3 _" }2 l' w2 o
Volume of distribution, 容积
; o4 p$ ?$ s5 _. k+ B6 D \W test, W检验5 M- g/ ~! F8 L3 l( o. ?
Weibull distribution, 威布尔分布
, d8 D6 X4 I1 r2 y3 Y$ JWeight, 权数
* |, t% ?( I% Y1 T' x3 ~ EWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验& y3 C. R9 \1 V, J2 X9 G( o
Weighted linear regression method, 加权直线回归
) ]" {8 |7 b- M l- C ~/ RWeighted mean, 加权平均数& s6 f5 l2 s: e1 y) D
Weighted mean square, 加权平均方差( b: [0 ~# m/ K' w" f6 I
Weighted sum of square, 加权平方和* s( f# F$ I2 r7 e" d. Y4 ~- |: y
Weighting coefficient, 权重系数
4 e6 q/ _ S P8 dWeighting method, 加权法
+ r! Z7 E1 T1 ^# d t, BW-estimation, W估计量
y$ z2 J9 ^! P# e+ ?8 N( G0 YW-estimation of location, 位置W估计量- ~" c+ p, \2 E6 Y1 ~- j% ^
Width, 宽度
+ p9 s: S5 { N3 M+ u, v. gWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验0 V" L. Q0 g1 f% r
Wild point, 野点/狂点! ]1 M9 a5 a; Q7 S4 ?; v) L
Wild value, 野值/狂值: [( N4 T8 D- L; F) ^
Winsorized mean, 缩尾均值
# D5 u: w' a. t% \$ s! `' P. UWithdraw, 失访
( r/ K" }. J1 [# w+ hYouden's index, 尤登指数/ m$ A" B- o5 f, F" g, Q
Z test, Z检验
8 }5 Y3 b& f5 N3 G1 aZero correlation, 零相关
$ M; {* s! d. c6 E* }) F( TZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
