|
|
Absolute deviation, 绝对离差9 d' B! Y) p3 Q q6 P* K
Absolute number, 绝对数# O- F- J6 \4 J5 V9 C
Absolute residuals, 绝对残差
. Y) P8 H2 F9 p) n8 T9 E6 j( hAcceleration array, 加速度立体阵, T. K2 m7 G# G# x# R; z5 E, B
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
" V6 _6 e0 `7 ]; `! vAcceleration normal, 法向加速度# T9 Z2 q0 L9 I
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数; ]( g: R* ^: o2 c0 }( r; i
Acceleration tangential, 切向加速度
P/ x/ h7 Z5 c) s, A1 MAcceleration vector, 加速度向量) q! M/ B1 e r& U1 N/ Q* t6 @7 F: u
Acceptable hypothesis, 可接受假设
7 X$ t( A0 Y( p* Q# |8 _1 ZAccumulation, 累积
/ Z f+ G5 d* Z/ W7 r$ b7 ?# v% ^' AAccuracy, 准确度
) H- Y+ u' a6 M& @9 v9 a) h% r7 EActual frequency, 实际频数
+ M. ^0 ^$ R) q$ \9 ~ FAdaptive estimator, 自适应估计量
0 l9 j; [) C8 D7 g% TAddition, 相加
' D9 t7 Y+ m$ ^Addition theorem, 加法定理- @; w& \5 h, \. n" x! L
Additivity, 可加性( x6 l8 Y8 P/ N5 X5 h
Adjusted rate, 调整率8 X9 J5 H( ?+ ~
Adjusted value, 校正值7 t! x1 A5 p4 d0 S) g
Admissible error, 容许误差/ O4 G, v: K0 T* _. n
Aggregation, 聚集性
0 A0 O, G+ D N5 ]- z8 wAlternative hypothesis, 备择假设
, Q8 J" _" S5 t; S8 r1 HAmong groups, 组间
5 r8 ?/ `7 s6 n3 s' G( k. ]Amounts, 总量5 d- u. q2 }0 k6 z; a3 Z
Analysis of correlation, 相关分析
6 p1 l! b( [6 D7 i1 H0 u9 yAnalysis of covariance, 协方差分析
! r6 p& Q [* }, E8 Z* A/ `3 q- ^: |7 {Analysis of regression, 回归分析
' Z0 L6 i6 v3 a" Y3 mAnalysis of time series, 时间序列分析
* ^! ~" r9 o* L, UAnalysis of variance, 方差分析
- E* x4 R1 g8 _. K+ k: i7 KAngular transformation, 角转换
' _$ L- d. e3 n$ E2 bANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 B% i, ~0 P; t. sANOVA Models, 方差分析模型
) u7 m7 B! V+ TArcing, 弧/弧旋
6 A: o$ D3 m* B% x6 aArcsine transformation, 反正弦变换! S) f$ C# K4 R( {0 _ L# ] z
Area under the curve, 曲线面积
$ |) p4 y* y7 o7 L$ F" LAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 * B$ I1 C/ b/ H+ ^2 f
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
! N8 U2 D) p; U% {Arithmetic grid paper, 算术格纸
! p* z7 s2 _6 C6 Y: k+ KArithmetic mean, 算术平均数3 a1 y9 x& J1 N# G9 C4 v
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
$ I2 J4 |) [: {" H. B0 }Assessing fit, 拟合的评估8 h6 o6 V' w4 O- S7 s
Associative laws, 结合律4 R' o! F/ E: Y3 I
Asymmetric distribution, 非对称分布
4 d) _3 J6 o; q' HAsymptotic bias, 渐近偏倚2 |; E2 E R6 @: N/ Y6 M4 X
Asymptotic efficiency, 渐近效率7 t/ u' Q \# o
Asymptotic variance, 渐近方差
P3 X8 m% U% ^( n- W& kAttributable risk, 归因危险度
, j+ O! M: q! b; S$ QAttribute data, 属性资料
' U& C. L5 k8 C$ e6 a' AAttribution, 属性
. A' o$ Q2 l# `1 h3 M) e a) RAutocorrelation, 自相关
; C# k; ^* E+ v) w% n# L( `Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
) A; N* j2 W* C* `8 M$ gAverage, 平均数5 a `3 ]& R3 {! U! g" I
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
( ~2 H1 q8 ?3 fAverage growth rate, 平均增长率% U% [, H6 O- N( z
Bar chart, 条形图
4 \8 v, Y: L! n" N6 O% xBar graph, 条形图
% J! g2 J% p. FBase period, 基期0 w) ?, F/ L/ R1 }" ^
Bayes' theorem , Bayes定理
' W7 a) ~- E, R, g* vBell-shaped curve, 钟形曲线
2 R- a; t( I! [6 C6 J% }Bernoulli distribution, 伯努力分布
" J* W( t4 M7 x, ^1 k- \4 v/ \Best-trim estimator, 最好切尾估计量' f) T) I+ J+ [$ o. J& [% [
Bias, 偏性1 X T2 F' E5 j7 m
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
& @& Y' d) l; a |$ U; Q7 aBinomial distribution, 二项分布
; T9 o: r2 l4 b1 K& k6 M! ^) ^* _Bisquare, 双平方) d7 V- {! a' ]4 V3 V+ Y) c
Bivariate Correlate, 二变量相关+ J; Y4 z; P: F/ i; Y: Q
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
' w# f r8 _( kBivariate normal population, 双变量正态总体
6 ?' U) [% M& Z8 fBiweight interval, 双权区间# f5 y. \5 A3 m4 ~
Biweight M-estimator, 双权M估计量 n* c# n* ^, w; g
Block, 区组/配伍组" B2 S! a& G. j# g
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
) _) J1 A8 Q# X* J; iBoxplots, 箱线图/箱尾图
! w4 |$ F" w6 l" X; a, BBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点; p* {4 i) p$ I5 U" g2 J- m
Canonical correlation, 典型相关
5 R* |5 f* J4 O8 F ]" Q4 }Caption, 纵标目( q% Z* Z6 p1 i% J* T* w
Case-control study, 病例对照研究# V7 k; U6 _- j2 y1 }
Categorical variable, 分类变量7 b5 v3 C! E; p+ y
Catenary, 悬链线+ k8 F9 \. r% i- V4 Z
Cauchy distribution, 柯西分布& B* c+ P8 c# X: Z5 F Y( N" A1 i
Cause-and-effect relationship, 因果关系3 ^3 S o9 i: a. s7 G
Cell, 单元
; @6 u) Q1 `6 ZCensoring, 终检
h# M/ | n( A# KCenter of symmetry, 对称中心9 V5 I& G; ]: a% T9 S# C
Centering and scaling, 中心化和定标
0 U2 | D/ _* C8 U8 ECentral tendency, 集中趋势
7 D' c) E3 r9 gCentral value, 中心值6 O- @5 Q: H. q' ^4 T. m* j" Z: P
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
- r9 N1 ]4 L% r; nChance, 机遇
+ P! J' B% L/ ~; h- E6 a* K# SChance error, 随机误差5 v6 a4 F3 t. m/ C( ]7 d6 H1 O
Chance variable, 随机变量
+ J1 x, p6 ]1 z5 _" V$ cCharacteristic equation, 特征方程
$ w! ?' @7 g* j! i6 F9 t' aCharacteristic root, 特征根1 A7 C& t6 h" P t) X5 C$ U; m+ J
Characteristic vector, 特征向量. d& o" J5 U( I* |+ o
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
( g4 o$ R9 ~$ u S2 {0 J0 wChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图# q7 v( O0 @, D4 h% S
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验. X! [, P& |, t$ D# ~3 F9 L$ h
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
9 q/ s8 r5 m* c: q9 Q3 qCircle chart, 圆图
- d* ]% N" L2 j6 b, {* ?% Z. m/ yClass interval, 组距! S, B! p# J' S8 R; B
Class mid-value, 组中值
9 _) |" V1 Q- D6 _Class upper limit, 组上限
n2 v4 c4 D" b* a9 Y1 ?) EClassified variable, 分类变量 l5 ]5 O9 A, t; ?! t9 j( P
Cluster analysis, 聚类分析
; D1 ~3 h. j$ A2 dCluster sampling, 整群抽样
# s$ V) ^/ I" A. T w! LCode, 代码
; i% L- G6 K& q. Z* o0 A5 W/ FCoded data, 编码数据
) O: f2 ]5 x7 tCoding, 编码( } i% r X7 ~; B/ Z
Coefficient of contingency, 列联系数1 R! [% x ^, S
Coefficient of determination, 决定系数
6 w5 a' y) ?% \7 g( L% U. eCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数" S/ M& ~* q. C3 u* k5 Q Z
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数+ X$ d/ g% I, W5 u
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数, v V+ q9 q3 U; T8 {: \
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数% B& o! U" E+ v+ R
Coefficient of regression, 回归系数) x* X3 h5 W% T& i; k& y m9 F
Coefficient of skewness, 偏度系数
' i$ |0 g. v9 C/ B* g* ZCoefficient of variation, 变异系数
& q A: ?* i0 b( i! HCohort study, 队列研究( K, _* @2 q" {' o. g% A: v
Column, 列1 t9 |5 [5 l% o2 l3 U
Column effect, 列效应 a) K1 v* b3 I7 L, ?2 f2 q5 k
Column factor, 列因素9 k$ }6 C3 s# x) I4 f
Combination pool, 合并
7 G6 h9 S( t4 N; X2 ICombinative table, 组合表
9 j9 e# x9 k+ z' y9 Z4 L% uCommon factor, 共性因子
% D. ~2 I( U' g8 J8 VCommon regression coefficient, 公共回归系数4 c: p, B! c4 @% b) v
Common value, 共同值/ \0 H2 `. @( H, |* F- L$ g; l
Common variance, 公共方差8 |' Q2 j, [9 T% P4 G$ o2 O
Common variation, 公共变异' Z6 b, J& Y& B$ r4 E
Communality variance, 共性方差
" {" ], G9 f5 x5 |# a% Z, U3 b2 `3 oComparability, 可比性
' b$ g. I3 O, Q0 p& A) JComparison of bathes, 批比较4 V( ^! g# P/ S, z) L9 k
Comparison value, 比较值4 T' a: |- `- y) Y$ R5 c
Compartment model, 分部模型
& S, ]& j6 ]9 ]8 XCompassion, 伸缩: T4 D/ n7 I1 z3 H5 `
Complement of an event, 补事件! ^. U$ U+ e4 R
Complete association, 完全正相关5 a! } R. v+ f+ \/ _- F# C. i
Complete dissociation, 完全不相关
/ b8 T, }6 Y% B: J2 }! uComplete statistics, 完备统计量
' A# C+ N8 y0 ^* j3 n: ~! FCompletely randomized design, 完全随机化设计
! Q* o5 H$ n' p) A2 V2 }5 h. JComposite event, 联合事件+ e6 C& j3 U }" b, E; m
Composite events, 复合事件
8 J: N9 N+ {) J2 O+ c$ dConcavity, 凹性4 g( c. @& p; g) `% l7 P: g% Y' I
Conditional expectation, 条件期望+ H0 Z! h* L4 K2 O% A8 W) e. \7 t& i
Conditional likelihood, 条件似然7 _0 J, c, v, T \
Conditional probability, 条件概率
A4 u1 k2 H% ]Conditionally linear, 依条件线性
7 ^1 ?9 x! }1 p* F. t; ^; d" b. J) U& AConfidence interval, 置信区间
" X% f+ B% f8 X1 r0 FConfidence limit, 置信限
* N9 k& `0 a, p, s0 @9 r( E( c( r& D$ vConfidence lower limit, 置信下限
, [6 y3 ]0 R( k4 o7 T. ]Confidence upper limit, 置信上限
5 l% m% \. |+ g+ L" K, ~$ ^Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
% m0 k& ]; B- {4 c/ K; ]9 V8 V8 n3 RConfirmatory research, 证实性实验研究
5 D2 ]- m6 n# |" w" p, K$ kConfounding factor, 混杂因素' V& l' {2 h3 ?3 ^/ j$ T5 u
Conjoint, 联合分析7 `, R. ]7 w! |% u) g1 e- H
Consistency, 相合性
, u/ W" U. B4 {+ @Consistency check, 一致性检验* H4 M' m+ y+ x
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计- Z( D4 [1 {1 k9 `" \5 Y
Consistent estimate, 相合估计
- H5 A- V# M2 J3 W+ t% r) NConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
9 x) a9 `* R) W' _" }# b( [Constraint, 约束
O/ \2 Q8 Z9 k* ?) iContaminated distribution, 污染分布
. l- Q, T6 w. e! O& ~1 }Contaminated Gausssian, 污染高斯分布3 o7 R( G7 n$ S' h8 x! D8 _
Contaminated normal distribution, 污染正态分布+ e4 p8 @- T3 [% H& q9 e( x
Contamination, 污染% I# }: }5 O* F. x8 o# U. \
Contamination model, 污染模型5 O' R. @: M9 v) S' o, D$ @
Contingency table, 列联表
& T/ r0 C) ?5 ]. g' O5 BContour, 边界线. g* _ S- h. X1 |& Y1 p4 j, M
Contribution rate, 贡献率5 `3 Y! v4 W! s& F e) U& Z; y
Control, 对照( f2 g$ U- M z0 _ q
Controlled experiments, 对照实验) p' U, ?0 V3 u( g
Conventional depth, 常规深度
" @/ t8 \6 H6 A! c6 H0 s% kConvolution, 卷积. A9 ?4 w! s/ A
Corrected factor, 校正因子
3 m+ ~3 E2 g: D1 G: aCorrected mean, 校正均值
; E/ B1 L1 h; A3 t9 x' q& xCorrection coefficient, 校正系数
( j" J. W. B ICorrectness, 正确性
6 E" J# |- n: M, E# XCorrelation coefficient, 相关系数
; D3 q3 a! S% j; ICorrelation index, 相关指数7 o. X4 L* [' _1 t; f; L
Correspondence, 对应
+ F& x3 {" M) T: u+ f( \, CCounting, 计数
7 ~% u9 c- O* y0 }$ PCounts, 计数/频数
/ @1 m- {6 M+ ~5 zCovariance, 协方差6 m( D8 x. \' `5 C
Covariant, 共变
3 w4 ]& ?: s% |# \& [Cox Regression, Cox回归
# x7 }; g" V9 W, p9 oCriteria for fitting, 拟合准则; H7 b$ D2 c* j" H7 L
Criteria of least squares, 最小二乘准则
) k/ I* Q5 e# {* {% R' ?Critical ratio, 临界比
1 ~% g. k3 D( L' J8 m# cCritical region, 拒绝域4 B& v$ W e- M
Critical value, 临界值$ t# R3 q" v0 J- D
Cross-over design, 交叉设计
' j) R) C& F2 v7 M- x* O. l5 m5 eCross-section analysis, 横断面分析8 z& c: ~8 ]8 m
Cross-section survey, 横断面调查4 {2 m7 o8 r8 L& R# F: J
Crosstabs , 交叉表 . e/ r* j# S" S3 p* t- \2 _' T
Cross-tabulation table, 复合表
" t4 e7 o: Z/ D# r: ?+ WCube root, 立方根
( |" G- \+ ~3 M* K/ K' e7 GCumulative distribution function, 分布函数
- F9 @7 }% S- O! }+ U% O9 M0 V$ q8 gCumulative probability, 累计概率
% ~. H% [, C, q% DCurvature, 曲率/弯曲
& n. ~; _ B5 ~, f2 |Curvature, 曲率
0 H* M. A# `+ d% g, MCurve fit , 曲线拟和 i$ p8 E* |/ `
Curve fitting, 曲线拟合% C% F* l ^& \6 m1 j' Q' L
Curvilinear regression, 曲线回归
' x) _2 G3 A0 S+ V6 oCurvilinear relation, 曲线关系8 Z2 @6 l, Z. p7 P+ l2 X1 C3 [
Cut-and-try method, 尝试法
- V+ t. }: G3 S6 }( R, k D1 KCycle, 周期
: i- ?% r( o9 a# Z$ Y" b" yCyclist, 周期性5 f- H G$ x) N0 |& b+ _7 n
D test, D检验3 O: E! @7 j" b: t$ S: k2 ]
Data acquisition, 资料收集: S; J) j& B" x/ A$ ?
Data bank, 数据库
5 H( z+ Q0 @ P9 [5 k/ X3 a' FData capacity, 数据容量
# V+ p2 N' k$ @: C( RData deficiencies, 数据缺乏
7 L6 `& [# e; x9 g2 b/ R, fData handling, 数据处理
+ ~2 f* C( I: T k" {6 mData manipulation, 数据处理* D$ g$ e) G+ J% M6 b
Data processing, 数据处理
& }# \3 k" K+ B' K( u7 ?5 }6 hData reduction, 数据缩减
2 X I* o! N! E! e9 x gData set, 数据集
6 z8 y$ i' d% v* H- z! t6 {% UData sources, 数据来源
' F& k2 C1 k& I' ^( kData transformation, 数据变换
7 @4 b( c9 r/ [Data validity, 数据有效性1 o5 m, A/ Z( T! J0 u+ }( W
Data-in, 数据输入0 c6 p4 ]1 z6 n& p/ Q4 a
Data-out, 数据输出
6 p% {( y9 S+ wDead time, 停滞期
4 R' _6 D$ v$ |Degree of freedom, 自由度# d- s0 h. ^& ~* f
Degree of precision, 精密度
4 }) m. C1 w9 ]Degree of reliability, 可靠性程度
( N5 z' \# h; b$ DDegression, 递减
0 n g. ~7 ], G* w" h' gDensity function, 密度函数
, m7 W) C& S2 S- P/ iDensity of data points, 数据点的密度
1 F9 M+ p" @# R+ P. p6 V& NDependent variable, 应变量/依变量/因变量
9 V* ]& v' q) z u7 m) VDependent variable, 因变量
/ D& \" u/ e8 @! \- sDepth, 深度$ d% X7 [$ {$ v$ z# h3 f0 n
Derivative matrix, 导数矩阵& X0 i" C* a: ?1 `
Derivative-free methods, 无导数方法
9 S5 r* G c+ g, W( w5 yDesign, 设计
9 u4 `/ T! z$ P* u2 ~+ t1 TDeterminacy, 确定性
1 Q7 ]: W* X' |8 e) y2 t/ L0 ~Determinant, 行列式* h8 ?* u7 }, K/ s2 H3 H# L
Determinant, 决定因素
. H3 I$ h& X: k. R2 SDeviation, 离差
' O/ e+ S; O L& hDeviation from average, 离均差* U" Q: d A4 a5 u8 F
Diagnostic plot, 诊断图
" E" w$ ^3 A4 @" l) D# n+ V* jDichotomous variable, 二分变量
x! H- ?6 Z9 GDifferential equation, 微分方程
0 V* ]2 O8 A# g( p) gDirect standardization, 直接标准化法
; c* [" u( l3 y% E0 ]Discrete variable, 离散型变量
/ p- g) }9 W) SDISCRIMINANT, 判断 % a& N- q$ A H
Discriminant analysis, 判别分析5 @; p3 W+ U! p3 n' l Q& b, w
Discriminant coefficient, 判别系数
- O. D8 @: j6 \0 t1 d8 z4 h4 TDiscriminant function, 判别值
: S. \- i7 w( h7 P4 a# A% KDispersion, 散布/分散度/ K8 q# a( }. x) S
Disproportional, 不成比例的 {# n) P$ M$ ^# w4 Y0 q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量- ~3 G) u1 |4 b. s
Distribution free, 分布无关性/免分布. ]! X3 }, {' ~* F& A5 ^
Distribution shape, 分布形状
- i7 G5 W8 w" g5 s7 ~5 ]7 {$ ADistribution-free method, 任意分布法4 A q: N. V, B5 @; N2 `
Distributive laws, 分配律6 j0 u' E! `3 j7 y
Disturbance, 随机扰动项
5 H* V) A* E0 L6 w( s1 c/ }Dose response curve, 剂量反应曲线5 F+ A9 p& P+ h. W' B) E: c
Double blind method, 双盲法9 q( o$ o6 Y/ d+ |: [+ q6 [' B
Double blind trial, 双盲试验# D. A. b2 t# B; E- k
Double exponential distribution, 双指数分布8 z( t3 Y9 B( o4 z r3 F2 x' J; ^
Double logarithmic, 双对数
) [! O' {' J& ]Downward rank, 降秩5 ^ B# P; `6 b* T$ j# B9 Q
Dual-space plot, 对偶空间图
# P( m$ } Q* \7 xDUD, 无导数方法
' E8 r4 D7 P/ s) J, i% oDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
$ w* e0 q2 r0 H! |Effect, 实验效应
4 O! T8 \! l7 K7 I( vEigenvalue, 特征值, _1 @3 R" q2 t. j2 w: `
Eigenvector, 特征向量
2 D* F$ ~% c3 G! o9 YEllipse, 椭圆
0 K& H8 O* f) K* n1 P% g @Empirical distribution, 经验分布, \, Q2 Q& o" ?' B( x. k! w
Empirical probability, 经验概率单位9 G3 x) f# v5 Z x0 S
Enumeration data, 计数资料! q. j% } a) h) i
Equal sun-class number, 相等次级组含量
+ S" ?2 v, k! }: j/ \7 tEqually likely, 等可能5 U" Q% f0 @# f" w
Equivariance, 同变性
; z3 f$ ]" w) I+ X2 YError, 误差/错误
Q2 u- G5 U$ o- c! ZError of estimate, 估计误差- U# |2 D: p* h9 T+ w
Error type I, 第一类错误
. b6 r* t! H% A, ?" x& DError type II, 第二类错误
2 Z2 @! k C. O% K) _/ [& XEstimand, 被估量8 @' ^) D3 B% F* \! b6 M
Estimated error mean squares, 估计误差均方 a! E D3 V, U: y
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
4 r/ {4 J" F( M- @Euclidean distance, 欧式距离
* X* T2 @: ?1 C8 s0 rEvent, 事件
6 e: M* c9 S8 pEvent, 事件: J n) Z3 `9 H% M* D* _7 W
Exceptional data point, 异常数据点4 _( V' l: S% R- E
Expectation plane, 期望平面
9 P6 S5 L* B+ JExpectation surface, 期望曲面9 _7 f) ]4 {9 d l+ M6 c1 s
Expected values, 期望值! W' R: l% P b# I- {
Experiment, 实验: S& t! [8 |% \4 E9 v: k; {8 R6 U
Experimental sampling, 试验抽样
t6 y: C" q7 `8 pExperimental unit, 试验单位
) b& q! Q0 l4 ?1 ~& L0 m. b4 eExplanatory variable, 说明变量- @- q" V# W# i1 R
Exploratory data analysis, 探索性数据分析$ l/ i9 y2 K4 p, h# r( F) h
Explore Summarize, 探索-摘要
+ y) t$ ^! h8 K" X! e( JExponential curve, 指数曲线. e4 \. I& w# \) G) C! j
Exponential growth, 指数式增长- t% J! X6 V$ Y
EXSMOOTH, 指数平滑方法 3 S# l" F& P8 `
Extended fit, 扩充拟合5 U4 G$ A" G2 _6 P2 X9 D
Extra parameter, 附加参数4 M* Z6 ^* ^4 ?: Z$ R. Q
Extrapolation, 外推法. b: C- Y# l' z d1 x5 d
Extreme observation, 末端观测值
/ r% K' p& |: m- X4 m% lExtremes, 极端值/极值0 `8 ~* ]) D/ ?6 l6 K, F
F distribution, F分布! [) n" ]. F2 x
F test, F检验
; a# D0 P# t0 U9 vFactor, 因素/因子
% D5 j- u7 G4 @% S/ e' aFactor analysis, 因子分析
- x# q: o0 \; S+ cFactor Analysis, 因子分析3 o3 z) x; ?1 k) V: u# T
Factor score, 因子得分 * l& F% b, |( _+ r9 ?, V0 a
Factorial, 阶乘4 z, d3 z9 n, r- k0 |2 Q+ N# k
Factorial design, 析因试验设计6 q) S' z% m8 k' K; s9 K
False negative, 假阴性
$ `& \$ [1 o7 ?# v. ]( i/ ?False negative error, 假阴性错误
) L! ^! [% t. k" y FFamily of distributions, 分布族
1 J6 o: ~, }! s9 L5 l) u/ [; t; nFamily of estimators, 估计量族
/ h$ x2 d) F! T: uFanning, 扇面
: X# \. ?; T+ e) }Fatality rate, 病死率
+ W/ _7 B0 e( }& [( s PField investigation, 现场调查
) S. T, W) I& V5 ^. VField survey, 现场调查
$ q8 e v. k1 G# S+ b; X7 uFinite population, 有限总体
6 J- D# c+ b, C- T8 _& R8 tFinite-sample, 有限样本
0 i! L0 m& `" ?, AFirst derivative, 一阶导数
2 u6 n9 m; n: C2 F; U0 X, f% |First principal component, 第一主成分
3 A) H! i0 T; QFirst quartile, 第一四分位数
. ]9 i/ B' j4 ^% l7 fFisher information, 费雪信息量& F- C% h, p! U) x( E
Fitted value, 拟合值8 v. ^, V" [# ^" [0 p* v% u, j' {
Fitting a curve, 曲线拟合" |( |" y' H" n. x) n: g$ T- y! E
Fixed base, 定基
' s& l: W" B- b/ [# p) c) E: r) L% KFluctuation, 随机起伏
; x0 v" Q3 v7 o( U) h" ?Forecast, 预测3 ]# g# B6 f! {/ A
Four fold table, 四格表5 O$ P7 j3 o. d
Fourth, 四分点 f1 o6 p. G0 n, c5 ^& p
Fraction blow, 左侧比率7 T5 y7 ~4 U3 E0 ]: |. Q2 m
Fractional error, 相对误差; f6 S) O2 G) _3 ?% s; i
Frequency, 频率
+ A8 Q. A' I* gFrequency polygon, 频数多边图. j% b- m K6 K% L. |/ R2 q
Frontier point, 界限点
! g# J: ~1 K. s! C4 n9 m( F7 RFunction relationship, 泛函关系4 w4 @( ]( c' p/ R# U2 Z
Gamma distribution, 伽玛分布$ O% \! M* I- T: Q6 w) C, Z) k' B; Y
Gauss increment, 高斯增量1 L2 F; u- r6 H' c% d
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
! D( }/ T/ [' ]+ w/ V5 a8 {2 R8 EGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量; @; `3 }0 J2 Z. Y7 G
General census, 全面普查
, F" y- |8 i% G% wGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
1 ?& J. y. z( C" r3 {Geometric mean, 几何平均数
& f( U, x1 P. W% s) v$ g- wGini's mean difference, 基尼均差7 J4 o. L( i) T6 L7 R0 J3 F
GLM (General liner models), 一般线性模型 & @: d9 B+ u8 A3 ~9 z, J2 j8 G
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
) n# B* S& X5 N z' W" \: cGradient of determinant, 行列式的梯度2 ]) j+ d6 _) y, c
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方( m- [5 @7 T8 [1 x6 k
Grand mean, 总均值5 A% e) J% a9 I
Gross errors, 重大错误2 F9 n( {1 z) |1 L
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
: a6 z, ~) h" n, VGroup averages, 分组平均
6 u8 z L, I, z uGrouped data, 分组资料
7 c8 N0 c, M: W7 m; r' Z, I' W. cGuessed mean, 假定平均数8 g: T. M' ~. T+ Z
Half-life, 半衰期 o. C/ g3 S. t m3 s8 f
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
3 _ @6 E0 w2 b, | D8 ]Happenstance, 偶然事件
, ^! C! L" O9 D2 @; MHarmonic mean, 调和均数
3 i) ?0 q [$ l7 R* BHazard function, 风险均数
% r) T7 m O" A( r0 O4 T: j; AHazard rate, 风险率; A9 P) {: y: E# q7 G# R, w0 X/ {
Heading, 标目 . x% B( w* ]7 T5 @
Heavy-tailed distribution, 重尾分布1 y- q! t1 N# K* g. H* @" c8 B" s
Hessian array, 海森立体阵/ G, L1 M, j& k
Heterogeneity, 不同质
; Z& c! J) r5 ~/ O1 jHeterogeneity of variance, 方差不齐
- ?- c4 Q3 T% i7 w+ N$ T5 KHierarchical classification, 组内分组
* [, G" `+ Z8 ]# ?7 o- {/ D Z4 e6 L6 HHierarchical clustering method, 系统聚类法6 P- ]8 s5 R0 E" Z9 X: _
High-leverage point, 高杠杆率点* e4 k! h- n! c" M- G
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型# E( d) Y: Q6 s- [% J) k& h
Hinge, 折叶点; O1 U0 c' K$ m w* T$ {: @" m/ b
Histogram, 直方图; p) a4 j) M4 o
Historical cohort study, 历史性队列研究 1 W m# f" Z/ p- V
Holes, 空洞
" q8 \+ |* |9 u; a8 K( GHOMALS, 多重响应分析' \. A5 D6 A0 ~0 p
Homogeneity of variance, 方差齐性
( y0 h# o. t3 k1 w& W9 bHomogeneity test, 齐性检验- j* \9 F3 S Q9 \. y. a
Huber M-estimators, 休伯M估计量
" e3 x2 _& d5 T' CHyperbola, 双曲线
1 h7 B Y# r# l- u6 G) @1 y @Hypothesis testing, 假设检验2 N4 b& w2 ^" ?
Hypothetical universe, 假设总体/ G6 M) g' }5 e3 \ I/ j
Impossible event, 不可能事件
9 v6 I6 H+ \3 s* h9 T" J4 nIndependence, 独立性( `; \" @5 A& ` e6 m: v
Independent variable, 自变量$ N B- m& }" e1 a, T
Index, 指标/指数
8 `0 ]- [* x4 L' L8 _6 uIndirect standardization, 间接标准化法3 \7 T+ d4 V i7 |+ S, {- V/ }# T3 j- \
Individual, 个体7 @7 }2 W( D3 Q4 U* g' e
Inference band, 推断带
7 g3 ]- c0 n1 y7 f* |# W @Infinite population, 无限总体
0 m8 p1 w6 R9 A. ^! {( U! oInfinitely great, 无穷大" A* H8 u: ?! m$ w3 m% h0 A$ S
Infinitely small, 无穷小" h7 V0 d( E& Q2 t" m
Influence curve, 影响曲线& K; W6 }/ M* q2 C/ Y
Information capacity, 信息容量
: g5 q0 j+ _# L- W. @Initial condition, 初始条件- |. Y8 l6 Y+ e& r% W& j
Initial estimate, 初始估计值8 f/ \* w: H' {4 u- a8 o
Initial level, 最初水平
: h) g5 {8 f; q, c& mInteraction, 交互作用
& U* a% P1 J0 j; N6 ZInteraction terms, 交互作用项7 v. ^ ]: y% k* a; O. p
Intercept, 截距6 `9 K& o- E0 _2 n, k
Interpolation, 内插法
6 E4 Q" h. N4 X9 t; l {Interquartile range, 四分位距
! T( J$ K- H* q' H1 A$ lInterval estimation, 区间估计
, q: c. J7 _0 X7 w, UIntervals of equal probability, 等概率区间4 \; M2 ]7 r& R! U, E7 d
Intrinsic curvature, 固有曲率
, l3 _( z) r' }0 m! x7 tInvariance, 不变性+ \5 N$ L, k7 z6 k. H& j: D$ b
Inverse matrix, 逆矩阵, E5 h' r0 q" \1 w) Y5 L
Inverse probability, 逆概率
! }* p3 [: y5 l7 oInverse sine transformation, 反正弦变换2 ~, K6 J: ^! f# @# v% I0 Z: C
Iteration, 迭代
% g# T7 Z% i2 P( W( AJacobian determinant, 雅可比行列式
1 H5 g( B4 t- xJoint distribution function, 分布函数
" h8 b( ~5 R' Z( X }; cJoint probability, 联合概率
$ J) j* B% r8 ]2 R4 I# vJoint probability distribution, 联合概率分布
9 m/ T$ ^0 v( R1 ?K means method, 逐步聚类法
# Y- w! ^3 b% ^Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
3 [ |$ ]9 ^* ]( u& [- BKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图7 L: u/ Y& D$ b0 x
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关9 q0 F8 `: p; V! R0 o7 r& G) U
Kinetic, 动力学
4 X+ S5 U7 i3 j7 qKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! Q7 P3 e- V3 u, Y+ b2 k& `- oKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
^4 H- I4 p+ l4 i0 Z( m' s5 ZKurtosis, 峰度
1 C7 Z! ]6 ]) m; o. }2 |Lack of fit, 失拟4 B0 T3 S/ B) ? L. J
Ladder of powers, 幂阶梯* d4 ?* v2 X' |1 n! R: @. m0 C
Lag, 滞后% b" V4 F, ?0 O% D, }% q3 a0 o T
Large sample, 大样本
7 V& f) U: Z8 V8 V/ S/ C# }* qLarge sample test, 大样本检验- H, {& x1 d9 B# j Q" g
Latin square, 拉丁方1 O2 S; S* v9 z/ y. S( ?
Latin square design, 拉丁方设计4 I/ G5 Z" Q( A2 q& A
Leakage, 泄漏" F6 P- E# C! c
Least favorable configuration, 最不利构形" s0 A0 Y, j) B& `6 Y% V
Least favorable distribution, 最不利分布
. ]! `+ [/ T' m; wLeast significant difference, 最小显著差法; J7 [( V4 G; e6 i5 {
Least square method, 最小二乘法9 a8 S0 Q3 `- A
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
8 s& d' \# |2 ?" oLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合6 h' i( I5 Q+ I0 M- i
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
7 q8 Y {% r! j( w- s3 YLegend, 图例
; ~! T% D5 D# Z3 qL-estimator, L估计量
( J3 ]1 w0 i6 Y8 Y6 h8 AL-estimator of location, 位置L估计量4 L/ W1 {. L* X& h
L-estimator of scale, 尺度L估计量
' D1 c4 g3 B+ i @/ W: K/ `% fLevel, 水平1 D- t6 n" ?, S! D( s6 Q I
Life expectance, 预期期望寿命7 b+ x' A8 y3 K7 J7 m- g) `+ W
Life table, 寿命表
+ t, Y' Z: d* L0 @' P/ |Life table method, 生命表法
6 i5 b' u. O% C! CLight-tailed distribution, 轻尾分布
$ Q' j* }( f' `1 ULikelihood function, 似然函数
! {, }5 N" u# ]6 m( R7 \3 ?( qLikelihood ratio, 似然比
$ l+ Y, a* D' e0 v5 r! ~% kline graph, 线图
5 k" [/ j' s; V6 QLinear correlation, 直线相关6 M1 l& L) G- j$ o F. H1 X
Linear equation, 线性方程
6 Q1 T) b9 q. t9 T5 \+ b) q, `4 r' Q# qLinear programming, 线性规划
\+ X) U! r* t, pLinear regression, 直线回归
& v, |+ p4 p& h! a% JLinear Regression, 线性回归
' ^- R5 I& U% D1 E7 s8 g; ^Linear trend, 线性趋势. H( }1 P: ?& J
Loading, 载荷
8 N9 x1 q( m$ U: i& o' tLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性' x+ E; q; \- C! }
Location equivariance, 位置同变性4 B5 T3 q; F3 d0 J
Location invariance, 位置不变性" m3 L3 X; n7 ~2 P
Location scale family, 位置尺度族4 m" ^0 b7 t9 H4 `: M$ e5 l8 k
Log rank test, 时序检验
# l8 o' e9 I7 {' w) [2 nLogarithmic curve, 对数曲线' H+ }9 ?) ~& E, G0 W
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布5 W9 E( A- {" |% ~' S9 S8 S
Logarithmic scale, 对数尺度
7 m: ~% b7 A# ?) N$ d uLogarithmic transformation, 对数变换
: w9 f/ B4 f) i5 ~ |! r3 Z5 {Logic check, 逻辑检查
. E) E8 j8 G% }Logistic distribution, 逻辑斯特分布% M1 r5 s6 [* ]1 i( ~
Logit transformation, Logit转换 Y: ~2 t; Z1 X% ^5 k$ X
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
( `) ~$ W) n# g# kLognormal distribution, 对数正态分布2 n1 ?9 z0 Z; g( z& B
Lost function, 损失函数
4 n& O. |) Z! S9 M2 O; {Low correlation, 低度相关
' g9 M3 K9 y2 i( X2 rLower limit, 下限
. o5 J! i5 B9 Y; k" t O( m, iLowest-attained variance, 最小可达方差5 s# n' b8 m; y3 _( D
LSD, 最小显著差法的简称; ]4 t8 I' I# }. |. F
Lurking variable, 潜在变量: [& E6 m; l2 h$ H6 v' J7 U
Main effect, 主效应
9 F8 \6 s0 P7 A. h- aMajor heading, 主辞标目* Z; `( v* w( I5 `; S
Marginal density function, 边缘密度函数
& T/ `2 o! G* R/ e/ N2 p4 u8 ^Marginal probability, 边缘概率
. \5 Z& j. z$ J& m$ I/ `. Z4 u: `: |% QMarginal probability distribution, 边缘概率分布
, K1 D6 n' c3 F& q% RMatched data, 配对资料
9 m- d/ |6 q9 [3 q) Q! ^' R9 X& F# JMatched distribution, 匹配过分布
4 Q0 }; l0 L1 ` MMatching of distribution, 分布的匹配% W0 V& u) O! T1 @ m9 ]- l
Matching of transformation, 变换的匹配) \8 E! L4 q7 f$ F/ X5 s
Mathematical expectation, 数学期望
/ S" ~6 K4 d. k2 @$ I# A$ bMathematical model, 数学模型6 l' j% v: v, A! l- d
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量+ K ]2 H* Z1 ^% s( v$ \
Maximum likelihood method, 最大似然法2 r' J' w. V( q" k& b+ T
Mean, 均数; M; Z4 n3 B& \2 M; W
Mean squares between groups, 组间均方
) ^' v" R; o" H- w4 \9 m, `1 b/ CMean squares within group, 组内均方
( z7 }( q2 ?' B* U4 y& q% a" nMeans (Compare means), 均值-均值比较
' G% W( F# |; Q- D: l% QMedian, 中位数
& R/ t# ^0 s$ t. ~( yMedian effective dose, 半数效量/ n I( G! l; ?
Median lethal dose, 半数致死量8 M" w. e7 E `8 Z9 f
Median polish, 中位数平滑
& i q! n5 v+ k0 AMedian test, 中位数检验
& ~; E/ r) t& W6 c M3 o& cMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
X8 ]$ E: u4 t, D) \3 q+ K) TMinimum distance estimation, 最小距离估计( J6 D8 I, d% k2 z
Minimum effective dose, 最小有效量8 V. h- I# f. ]" b
Minimum lethal dose, 最小致死量
/ ~" B. {) d- tMinimum variance estimator, 最小方差估计量4 b Q8 i: s3 F) f
MINITAB, 统计软件包' ~8 o, |( a0 Y: ` M
Minor heading, 宾词标目7 ~0 j1 ?& t0 N! Z% y6 w6 L
Missing data, 缺失值
0 m5 O& {( Q, v! h! }$ n. rModel specification, 模型的确定, h# S* P, H, o. h3 ]9 N
Modeling Statistics , 模型统计
! ^$ v1 C% q: m1 Q: h, J0 kModels for outliers, 离群值模型
( f: J5 ?- s- c) _ jModifying the model, 模型的修正3 m. Y+ L3 n D! e1 k! K F6 U
Modulus of continuity, 连续性模# }: R5 M |/ S
Morbidity, 发病率
% c* c4 Z! O) l& K% n1 r# ` UMost favorable configuration, 最有利构形! x5 r# w) r( N- X) \- X8 D9 S
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度9 t2 b% _+ _+ {0 y3 P- ]0 y
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
0 Z- n5 `/ l4 `& M: t8 [Multiple comparison, 多重比较% I3 a/ u+ T& S# L* _
Multiple correlation , 复相关; ]) X' L1 T9 w7 \* d9 X
Multiple covariance, 多元协方差
2 J/ y( q! f- DMultiple linear regression, 多元线性回归
2 Z; A, @# a, M, ?9 HMultiple response , 多重选项4 s1 Y/ h' x" @; F
Multiple solutions, 多解
X) n5 L$ W+ C8 V: Q+ H% L+ gMultiplication theorem, 乘法定理* J+ |& D5 I1 G1 [5 F( p- w
Multiresponse, 多元响应1 h5 E) X3 \' C' F' p/ s& W* Q8 K
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
% ]% i0 A+ [, T: cMultivariate T distribution, 多元T分布) v+ D. R% U* @8 x, G* o
Mutual exclusive, 互不相容
" L$ K% U" K6 ^5 q# b% \Mutual independence, 互相独立% I, M0 K" u3 Y/ \8 m l
Natural boundary, 自然边界 g5 q# r9 b1 i, ]' ]% K9 L
Natural dead, 自然死亡
* w# y* l: @* k& t( NNatural zero, 自然零
: e4 z8 o# B2 J0 [8 Q9 d ~Negative correlation, 负相关! n( v2 D$ Q$ @
Negative linear correlation, 负线性相关: I( y% y3 [5 ?) t6 ], S+ a
Negatively skewed, 负偏/ l9 W5 d4 k: M# H! }, L
Newman-Keuls method, q检验
% T6 p3 T' `1 m$ Z. B: @8 X4 X3 jNK method, q检验% t- v% d: ?. `8 f- H3 I: L+ Y' w
No statistical significance, 无统计意义% A) @. e8 G4 Z: W3 F8 n3 \
Nominal variable, 名义变量
; Q' g+ H" p& U. C' c6 I5 ]Nonconstancy of variability, 变异的非定常性# P1 Y* l! P1 f C9 o) _
Nonlinear regression, 非线性相关. E8 l7 s$ a& H9 h) v4 o& p. }1 D
Nonparametric statistics, 非参数统计1 ^9 ?- ~4 E% H
Nonparametric test, 非参数检验
: o3 g- ]) I7 }6 B p0 s3 FNonparametric tests, 非参数检验
& J- W9 l- D( M7 O( oNormal deviate, 正态离差# q1 K8 j# ^* o, S' M
Normal distribution, 正态分布: ^0 g }1 a, R4 R; a1 A! o
Normal equation, 正规方程组( A3 D+ m, V4 X0 g& `
Normal ranges, 正常范围
3 M1 y. d* f% TNormal value, 正常值. e% ~- L$ z! L: |! ~
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数! p" [5 [1 Z+ E
Null hypothesis, 无效假设
. z1 ~( @' x5 n9 [2 ]. o5 ~9 sNumerical variable, 数值变量9 b% D- v- k2 q9 x3 y' d2 |% T
Objective function, 目标函数7 e& V, J. X Y* E
Observation unit, 观察单位
1 z2 t4 P1 j O6 D3 jObserved value, 观察值$ J: o( F: j* P
One sided test, 单侧检验
0 c/ \; e! V% _2 I1 }6 [: jOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
0 y( K1 H2 K# ?" v* x {Oneway ANOVA , 单因素方差分析
3 ~8 s2 C8 P7 s3 \8 `Open sequential trial, 开放型序贯设计7 q0 e5 {5 {- U! n. P! W
Optrim, 优切尾1 p7 t# v) k# T% t3 t, e- G
Optrim efficiency, 优切尾效率
, Y6 I/ x- G/ T/ A( m+ ^ G/ E5 rOrder statistics, 顺序统计量
8 I7 k5 K* A3 ~% @+ _Ordered categories, 有序分类
/ K; `6 b; M9 ]* oOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归0 w3 k- O1 G4 S0 u0 w( s
Ordinal variable, 有序变量) T3 q1 W2 h3 v
Orthogonal basis, 正交基
6 h( w" m n" Z8 AOrthogonal design, 正交试验设计
3 { v# k( a+ { U4 D0 wOrthogonality conditions, 正交条件4 M* d( D- S. G, u" p
ORTHOPLAN, 正交设计
$ y- m# C! C( W. I3 W- xOutlier cutoffs, 离群值截断点; i) ?' b" x. y% i% p3 q* Z1 K
Outliers, 极端值 G6 x: m, b) q
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 # P' L( l: y/ M! {' p; u
Overshoot, 迭代过度+ Z& l# `( y5 L$ J6 @$ f; X$ N
Paired design, 配对设计
! F, S( @* @1 ?Paired sample, 配对样本% V4 R6 Z4 N: m) G) H6 X
Pairwise slopes, 成对斜率
2 i- B9 C7 U' H- E' y2 zParabola, 抛物线
6 J9 g% d. h7 |) r: l: q' ?Parallel tests, 平行试验! p7 L [& T. j$ _
Parameter, 参数+ f& o c0 U2 Y# Y2 ~
Parametric statistics, 参数统计; p0 B Y4 @$ s5 I- H/ Q
Parametric test, 参数检验+ J4 g( f) B8 L/ A) G+ h0 D" q
Partial correlation, 偏相关
7 P5 @) }- ]0 ^1 [Partial regression, 偏回归
- U. ~- Z% W* aPartial sorting, 偏排序! I9 y$ z1 s& t. u# m9 C
Partials residuals, 偏残差/ A9 k m! ]2 r2 J) h) v* L
Pattern, 模式
7 |" _6 I! d: r* ^+ o' nPearson curves, 皮尔逊曲线
: y- B& L, s; k! zPeeling, 退层
2 t4 z" r0 J7 k. N; }7 N* FPercent bar graph, 百分条形图
; S( M+ T& S8 g7 z. Q; k3 i' FPercentage, 百分比, ?( J% d' c: M( X' m4 v8 x2 E9 ^9 n
Percentile, 百分位数
/ ~2 F- z. t3 W" |' G9 Y2 d% L' FPercentile curves, 百分位曲线0 m, o s, w2 }4 h5 H2 d& Y- T
Periodicity, 周期性
x9 h4 b3 D# V/ gPermutation, 排列' ^7 R$ w5 y0 L# B8 q0 O
P-estimator, P估计量
& O& w" R k: HPie graph, 饼图
# \- \+ A8 K5 w% }+ EPitman estimator, 皮特曼估计量
& U* Z( [( e0 [' V; ^Pivot, 枢轴量
+ E* r2 Y; v# ] k/ `0 kPlanar, 平坦& y# x) c% {# K" v; H
Planar assumption, 平面的假设$ h, e& y: R( X! n
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
$ U5 d5 m* S& I# a8 }$ EPoint estimation, 点估计
3 \8 R: z# y0 `1 L7 aPoisson distribution, 泊松分布 [' K" U- m1 g4 j% p" |7 _. W
Polishing, 平滑
6 t0 e1 F7 A3 ^4 hPolled standard deviation, 合并标准差, |5 E& j. t! N+ f1 M
Polled variance, 合并方差% A" V, `& Z; S7 I2 r) }7 c
Polygon, 多边图
1 {1 H6 a$ D7 y! tPolynomial, 多项式 E- C% C: {$ D- E! [' `" T, K7 _
Polynomial curve, 多项式曲线( L# v; r# V7 Z' g4 {- N+ ~. {$ q8 z" t
Population, 总体0 Q# @0 w8 J5 k
Population attributable risk, 人群归因危险度
z5 e% z j6 x, CPositive correlation, 正相关
g) \+ Q( d9 q/ fPositively skewed, 正偏
6 s0 n( A4 F n: n. t' RPosterior distribution, 后验分布
7 \5 b9 t9 t I( B; ePower of a test, 检验效能% s1 r& f2 u! O1 g, k. A% L4 B
Precision, 精密度
/ D! h6 _: z) U: n" C6 yPredicted value, 预测值! k! d4 P; ]* E4 e
Preliminary analysis, 预备性分析- r/ M5 {3 E: B2 H0 O( I
Principal component analysis, 主成分分析; v7 E- K. S$ l1 U. j. x
Prior distribution, 先验分布8 V; C0 d9 n* l, ~ |
Prior probability, 先验概率
7 W1 g+ a* `3 A) iProbabilistic model, 概率模型' t0 f" e9 _. D0 E( d7 z
probability, 概率2 E5 D$ y) [7 z" ?" i2 s' Z( U
Probability density, 概率密度) L5 y8 h) M, T8 k5 F
Product moment, 乘积矩/协方差& P7 H: S" q4 {6 M
Profile trace, 截面迹图
9 |2 |/ I& }2 {( y7 @6 t6 `Proportion, 比/构成比
" }* t4 C( ~: R j) q: ?2 |/ V# q1 DProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
: _& U5 Z# d3 {# Z) Y$ E5 rProportionate, 成比例
) _* D( P' w5 D+ q: {9 xProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
8 {( W# |( h- j# pProspective study, 前瞻性调查2 O N G! d' o4 g
Proximities, 亲近性
6 @- x( F. `; o" TPseudo F test, 近似F检验3 m8 T; N' S$ ~/ C
Pseudo model, 近似模型+ n% s+ U9 w; }9 n1 v
Pseudosigma, 伪标准差& O& g$ o7 _2 H# U [# ]2 L# ~' l
Purposive sampling, 有目的抽样
4 |9 C5 S9 f) F) L1 wQR decomposition, QR分解$ L6 u5 }+ y9 @1 F, K6 X5 d
Quadratic approximation, 二次近似
b+ x. f- [) o: NQualitative classification, 属性分类& [5 `0 V: c, X
Qualitative method, 定性方法; @6 d9 F W" |1 y) \; s
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图2 W% o' B# Z9 {2 P/ ]4 W4 |
Quantitative analysis, 定量分析
: n: L% o, m. \. ?Quartile, 四分位数6 @2 f' i* |/ ^# v0 k
Quick Cluster, 快速聚类
4 _' _. U9 n* I8 i3 ?5 A) ZRadix sort, 基数排序0 }4 C. c8 A {* w9 p
Random allocation, 随机化分组. ^0 T% o- H3 O
Random blocks design, 随机区组设计0 E/ g* |, G, Y$ X w2 Z* W( m
Random event, 随机事件
- B; @( c" m$ e0 }Randomization, 随机化
; _2 H& S$ p7 {( I. \: K# g7 C1 H1 KRange, 极差/全距
+ X. p& C' I! m# zRank correlation, 等级相关1 r* s# v: a. {& ^$ f' |: b
Rank sum test, 秩和检验
& a* E, T! y) X, @# \5 qRank test, 秩检验2 o6 P& `* N) Z" a4 e% a
Ranked data, 等级资料: \0 u Q4 \5 ~: C" g
Rate, 比率
- z% B7 k* G! J d4 f& QRatio, 比例0 z, d9 R' I: U9 g& l% ]
Raw data, 原始资料
1 M* d( H! R: iRaw residual, 原始残差
2 p$ T& d5 `, T4 S, f$ \2 o" pRayleigh's test, 雷氏检验/ `- W3 D$ m3 L) [
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
1 J3 O9 [4 T7 PReciprocal, 倒数: b9 m% ~( G6 D% a6 C0 r2 T
Reciprocal transformation, 倒数变换
* h/ {9 |, l1 ?. e0 ERecording, 记录; z) o! g( J, \5 s! c5 j% f C' o
Redescending estimators, 回降估计量4 n/ U! s5 G& O, e
Reducing dimensions, 降维
# [& [% D, \! f' ^4 BRe-expression, 重新表达
3 N A9 }3 Y) f7 C2 W. D- cReference set, 标准组) w4 o: `3 l4 R; R+ V
Region of acceptance, 接受域
: ^* Y6 [, f4 h- r$ @Regression coefficient, 回归系数! v- g/ _/ H5 b9 \" U
Regression sum of square, 回归平方和/ {4 N: }* E/ R. U* @! ~
Rejection point, 拒绝点, [0 y( U& [) d- g6 f4 r
Relative dispersion, 相对离散度
9 d: w2 E4 y. a6 |) hRelative number, 相对数
% A+ h& n7 J! N# D) KReliability, 可靠性
3 r! n0 s5 `" A2 tReparametrization, 重新设置参数
) b6 G. W# q KReplication, 重复
1 c8 P! Q9 D% w( k9 XReport Summaries, 报告摘要
1 R+ {" y8 B6 _8 _8 }4 oResidual sum of square, 剩余平方和6 j! c3 t- ]6 M0 C# U
Resistance, 耐抗性
# o! j0 k) X! d4 XResistant line, 耐抗线" x8 t W/ ?- k' C
Resistant technique, 耐抗技术
+ o3 c3 U w; i1 ~# I/ HR-estimator of location, 位置R估计量
; D/ }) s8 ?4 F p: y' uR-estimator of scale, 尺度R估计量1 d, ~' D) A7 [7 f
Retrospective study, 回顾性调查
W" j5 ~1 l% K+ ]) |( K4 @Ridge trace, 岭迹
; C9 |5 }' u4 ^" l; a, tRidit analysis, Ridit分析8 Z0 m; v+ b9 \3 D M& f9 N
Rotation, 旋转5 ~$ t' k/ c% `/ U8 @
Rounding, 舍入
, u, T) r5 `' w n( a- }6 JRow, 行
% y9 e9 q5 a$ D8 h( `2 L" oRow effects, 行效应$ s3 i' _8 i7 Z. w* ?5 u4 J* d- U
Row factor, 行因素
0 H+ K% u2 ~1 s! QRXC table, RXC表$ ~( g/ U- C/ ^
Sample, 样本9 |2 O! u) G" F3 J- }; ]% }# _
Sample regression coefficient, 样本回归系数$ ]# Y0 i4 M3 ? w5 C
Sample size, 样本量
6 i0 T! z6 h) G$ ^0 } ySample standard deviation, 样本标准差) m$ C% o2 L$ p- z
Sampling error, 抽样误差2 d* x9 o7 }5 e/ k/ I
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包4 m9 s! [7 G+ Z* _5 a( `4 w
Scale, 尺度/量表6 [$ ]5 h' e4 G2 s
Scatter diagram, 散点图
! k @# Z, ?5 R6 j ZSchematic plot, 示意图/简图
6 G) ]4 \5 n% E. w3 {! q2 vScore test, 计分检验/ D# N+ o/ Q! W
Screening, 筛检
- X" A/ g( J% r U' K1 W0 cSEASON, 季节分析
- J! n) q6 n7 m/ L' B* MSecond derivative, 二阶导数/ p& s/ j' V* ]
Second principal component, 第二主成分; X8 P% c4 X/ H$ W8 j# M
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
. ]1 q" U2 a/ CSemi-logarithmic graph, 半对数图/ J( [- U0 o. R1 X) }8 u2 Q, j/ q
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
) z! v0 Z* l* d( aSensitivity curve, 敏感度曲线9 G) ?0 x4 E# z$ u
Sequential analysis, 贯序分析5 T( }1 Y8 C D0 x
Sequential data set, 顺序数据集
& H5 D, ]( i2 h" C/ q! pSequential design, 贯序设计
: B- k, T5 v. @+ H/ \6 qSequential method, 贯序法( [' w a7 C" h8 l
Sequential test, 贯序检验法
% s. t2 E6 G* i' OSerial tests, 系列试验
3 F6 J. p& \8 \: {3 _* D1 EShort-cut method, 简捷法
4 b6 ]* ?6 q5 DSigmoid curve, S形曲线
3 q# P" Z: x9 x. \Sign function, 正负号函数& W( H* N) r+ ?+ o8 s2 Z# |
Sign test, 符号检验
3 G, K2 ^' H& z6 ISigned rank, 符号秩, R; T) d) X/ b# N
Significance test, 显著性检验
& s' a% S# C2 t" \! x/ oSignificant figure, 有效数字6 ]8 \- `- s! I8 c
Simple cluster sampling, 简单整群抽样- W: `! X8 d- H) D9 C
Simple correlation, 简单相关
$ ^' M. I" B/ Y8 ?' BSimple random sampling, 简单随机抽样
- I" r8 T3 v6 @0 fSimple regression, 简单回归9 u7 ?6 }- O3 G7 R& T; q0 v |
simple table, 简单表# F' E9 u7 q( V" I, o
Sine estimator, 正弦估计量
) g! }$ |( }9 e; ?5 _$ w/ pSingle-valued estimate, 单值估计# {6 z- X! {' m$ s. L0 d* m( y; @
Singular matrix, 奇异矩阵
: X! W# e; ?; wSkewed distribution, 偏斜分布
5 G. [% X7 i# H4 _" |6 u; Y) RSkewness, 偏度
6 R; K- n: ~+ ^, sSlash distribution, 斜线分布; v. Q* m2 N- X) U1 g9 h
Slope, 斜率* l+ P" l9 n! S, r5 e* \$ Q9 L
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
9 x- L$ p% e! e* i. ~2 ]Source of variation, 变异来源" w: s3 L( z) a, V( F
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关) w: h6 t( @. I& y1 B3 p" e
Specific factor, 特殊因子
# l/ b/ u: x# y5 o+ J" i- ~: oSpecific factor variance, 特殊因子方差
2 X% |+ V3 `: [ O6 c$ E, A& bSpectra , 频谱+ y+ e% `! o, }2 U2 {, c& K
Spherical distribution, 球型正态分布- e9 \7 [& Z: d, L0 t
Spread, 展布
( d* @+ H2 l9 f5 RSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包& X/ a* x6 y; C! h% J; _; Y6 A# K
Spurious correlation, 假性相关
5 H, B4 K# b+ G, T! Q- BSquare root transformation, 平方根变换/ g2 f7 \# |0 O* I7 O
Stabilizing variance, 稳定方差
* q1 U7 c( K. HStandard deviation, 标准差
; ^8 y, T" J7 p/ J$ i- eStandard error, 标准误
1 t8 E4 T9 T! k K' AStandard error of difference, 差别的标准误/ h7 ?- o& E2 l4 F! e
Standard error of estimate, 标准估计误差
5 B g' t7 ~, {% r. KStandard error of rate, 率的标准误4 W) n1 j; M( S9 ^
Standard normal distribution, 标准正态分布
3 f8 ^1 a( `7 h' \3 gStandardization, 标准化
' _& F/ O; U9 |9 m9 q& cStarting value, 起始值
- S9 k8 g+ N1 h+ `6 u( H; w* bStatistic, 统计量 w: h' M: b7 j4 _+ Z; M! J8 ]
Statistical control, 统计控制
3 \1 _. }5 h4 W: o4 ~. gStatistical graph, 统计图3 J( h* U S8 K! ^ r
Statistical inference, 统计推断 h' a' n: o% ]# q7 [. x1 f" A- }
Statistical table, 统计表: M$ r: J7 A) c; g; }; ~
Steepest descent, 最速下降法
. b/ \3 s/ }, ~5 U# dStem and leaf display, 茎叶图1 e) ~$ T; H( p* v
Step factor, 步长因子
9 g& [- ~9 z0 P2 yStepwise regression, 逐步回归+ o9 K# U8 ]5 n; b A6 r7 P, z
Storage, 存
* u6 z' S/ g6 [Strata, 层（复数）2 s$ l& M; y E' m) g) z* ?
Stratified sampling, 分层抽样
5 I. r5 { Q" mStratified sampling, 分层抽样3 m8 H, v# E! Y2 X, I: Y# |( v; G7 Z
Strength, 强度
/ F8 l* j, W, Z0 @, S0 ^Stringency, 严密性
( W5 T' R [' iStructural relationship, 结构关系
2 S/ l9 b/ y8 O0 l: o7 u4 M& pStudentized residual, 学生化残差/t化残差7 L0 u" K# y4 f# k# @$ h
Sub-class numbers, 次级组含量
' H) l u. J8 Y' }5 jSubdividing, 分割
' G" N# c' u) s( n& `' |& J, VSufficient statistic, 充分统计量8 B5 U. L( |+ ^* Z5 n
Sum of products, 积和9 Z. G: t- A) @; O ]
Sum of squares, 离差平方和
! U% K3 R5 }7 n: @2 t& DSum of squares about regression, 回归平方和
* C* ]1 m+ B" CSum of squares between groups, 组间平方和- J1 R4 [& h. l
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
' y# J k* m( L, J& K( i8 YSure event, 必然事件
( Z, f+ F. k: s/ J* m0 TSurvey, 调查
/ L, K: u( x+ J! O4 qSurvival, 生存分析
0 r' |" M5 I* o9 b1 e3 y0 fSurvival rate, 生存率" M0 g2 c/ r7 ^7 N3 S
Suspended root gram, 悬吊根图1 W! U; b; K5 z* p/ M
Symmetry, 对称
& S: m- [0 q9 Y! n: [5 w: bSystematic error, 系统误差
; s& @: r! [; \9 [7 P# u, s9 [4 {Systematic sampling, 系统抽样
, {, h0 w8 K4 @( z& b6 {% R+ XTags, 标签
! v0 R' q$ f _8 a& wTail area, 尾部面积
& D8 z0 V* K% X; p8 H2 a6 N6 YTail length, 尾长
) H3 z' r" ?, a w3 `1 NTail weight, 尾重
( t4 F8 e/ r( r0 E3 u. m/ \Tangent line, 切线6 Z. O% q& a: A( |0 \6 h8 |
Target distribution, 目标分布: \, F4 @5 j. i4 c4 O
Taylor series, 泰勒级数! Y% X& S; R6 ~/ i) b R
Tendency of dispersion, 离散趋势) B- y. Q, }. R# _) [2 z* n; R
Testing of hypotheses, 假设检验4 ?2 X- s/ i6 ~1 o* o/ x
Theoretical frequency, 理论频数. o" H: e; }$ w' E
Time series, 时间序列
3 X3 z$ q+ |2 H3 S+ PTolerance interval, 容忍区间" _/ U1 O4 j) s# v
Tolerance lower limit, 容忍下限9 f1 e& F) }0 Q; J$ p% Q }- L
Tolerance upper limit, 容忍上限
6 ]( q. n$ g9 X% d7 ~Torsion, 扰率+ u; _* y( A3 s$ p. h+ n
Total sum of square, 总平方和
( O j: r; K+ GTotal variation, 总变异( c) {" n* I4 P! j6 h
Transformation, 转换: Z+ y m+ z6 H9 D# m0 C
Treatment, 处理
2 D2 G1 d2 N8 RTrend, 趋势; o. o1 W" r4 p/ a4 q) W% c5 f9 i
Trend of percentage, 百分比趋势1 {4 e5 e9 y* C! b1 a
Trial, 试验
. I! l( H3 [7 DTrial and error method, 试错法
, g% |* ]4 Y0 d* E* p$ \! KTuning constant, 细调常数5 o1 c! E' F8 E) q" ^, L
Two sided test, 双向检验
4 H' r5 s1 _ B- YTwo-stage least squares, 二阶最小平方
( `! F; z X6 ^1 s; l2 Z* _Two-stage sampling, 二阶段抽样- B+ G3 G. V- y5 m
Two-tailed test, 双侧检验
6 _' ], d/ x# X) p2 V* X/ bTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
9 g9 l5 Y8 G. {& B1 ^2 e. r1 wTwo-way table, 双向表
! f9 c! W; N% r! P6 S5 P# I0 O$ jType I error, 一类错误/α错误
+ k, t/ Z1 k) k5 b+ A+ fType II error, 二类错误/β错误
, _# C6 t/ b# OUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
" _( j. K5 S! |- X% uUnbiased estimate, 无偏估计
7 m2 E, F6 B- R# aUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
+ e q. q3 u; t& B4 TUnequal subclass number, 不等次级组含量
+ N! ?; o y. j4 H# k: T* Q, m, lUngrouped data, 不分组资料
. @# M1 Z/ A& g1 aUniform coordinate, 均匀坐标
5 n: O3 E% K, E# J/ {4 G9 M* J3 M1 zUniform distribution, 均匀分布+ z: l9 C" Z, h$ B! G- a
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
3 N1 X$ T/ L, [" L+ qUnit, 单元" E* A# e8 e! K/ O/ d- t
Unordered categories, 无序分类) H- i6 D' r n- y2 E
Upper limit, 上限
0 B1 p- J& M) {. TUpward rank, 升秩
i. q$ y( `& `1 N1 sVague concept, 模糊概念
$ @1 t9 G# {3 n$ y9 PValidity, 有效性, f4 L7 ]; j: E. @6 B3 x3 e
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
' K! d# z/ _* N. d1 Q, QVariability, 变异性
6 C7 S& g& h8 D8 M* qVariable, 变量
# l& K" }# V+ J; O& q& U4 P$ i; W! Z. CVariance, 方差
- H" z4 w( w+ d0 z- g# LVariation, 变异1 J4 }3 c/ ~) a" ~$ d, A/ }) [: x$ T0 n
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
/ R; C2 j9 c" RVolume of distribution, 容积
+ ]& {. P2 H; }8 g8 YW test, W检验
! f1 D, `% F5 M& Z+ Y1 D+ Q7 kWeibull distribution, 威布尔分布 i& _/ l H" ]* V# A
Weight, 权数. s7 s$ w3 _, [% k; h
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验2 ~& O" V. ~& \' V1 I
Weighted linear regression method, 加权直线回归' ]2 x0 m& Z8 S1 }
Weighted mean, 加权平均数
- \+ H" F/ \% v& MWeighted mean square, 加权平均方差8 L1 k* Q& {5 Q- Z% ~3 J8 g
Weighted sum of square, 加权平方和
1 Z# r1 I5 h2 bWeighting coefficient, 权重系数' y7 H' ]' f$ R7 Y9 k) h$ L9 {
Weighting method, 加权法
' y! D \: x/ o2 d$ MW-estimation, W估计量
' l3 @ K) c4 ~0 ~: `5 gW-estimation of location, 位置W估计量7 ^4 }. l8 w: d+ t+ t
Width, 宽度
/ @& B* t" C0 nWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
{. W m `1 DWild point, 野点/狂点( B# e8 o7 c& Q9 E# _
Wild value, 野值/狂值$ p0 d7 A4 k; P0 L/ c
Winsorized mean, 缩尾均值, e1 A$ e; a; Y' |0 _
Withdraw, 失访
) R) B; G9 x t$ m+ oYouden's index, 尤登指数
4 u; p2 N' T b0 M( xZ test, Z检验$ C' M1 _- A) H: i8 A
Zero correlation, 零相关6 D; M S( p- F" ]3 t
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
