|
|
Absolute deviation, 绝对离差0 {* k2 D$ h! c3 b: c6 ~
Absolute number, 绝对数* K% h+ v" t' J& N5 k8 R0 U8 t
Absolute residuals, 绝对残差' r& X: I1 `/ j1 b R- H& F% W
Acceleration array, 加速度立体阵: q ^5 X9 p) d4 u# C
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度- ^# i# N$ u0 V2 R$ J, N
Acceleration normal, 法向加速度6 m( i: S$ }6 ], i, g) W
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
6 U( v* q- E+ m2 N- ~( _Acceleration tangential, 切向加速度
2 J& f* n( J3 H) {3 U& Y3 ~: CAcceleration vector, 加速度向量
2 A* R) }" k, D9 ^Acceptable hypothesis, 可接受假设
2 w) B9 a( j/ ?- a2 x* ^5 d4 [Accumulation, 累积! W3 `9 n# K9 Z7 Z
Accuracy, 准确度" R( W7 w L3 x- o; o$ X
Actual frequency, 实际频数
5 c/ j7 P7 g B& [Adaptive estimator, 自适应估计量
' c; h' H- ?' ]3 m8 N TAddition, 相加2 f! k" |0 s; S+ P
Addition theorem, 加法定理- R5 i5 b5 C! E/ f0 u1 ]
Additivity, 可加性
( m7 R; x- B4 O7 @) rAdjusted rate, 调整率
, e; t4 H$ l' F. n; c$ KAdjusted value, 校正值# n7 y3 u0 r) ~
Admissible error, 容许误差1 A7 F* }6 ]1 g3 u# o+ X
Aggregation, 聚集性
, _# O8 y; O+ D3 N. x& JAlternative hypothesis, 备择假设; h5 Q: V* f# x, f! s7 r# K
Among groups, 组间6 O# p3 u0 w' l- ^& \
Amounts, 总量, U# Q! Y3 {' c7 E- |
Analysis of correlation, 相关分析
! M, Z- u3 c% A1 fAnalysis of covariance, 协方差分析
6 M4 r- y5 V" QAnalysis of regression, 回归分析
9 J3 I! I. I6 mAnalysis of time series, 时间序列分析
: X) R5 [! @3 k% zAnalysis of variance, 方差分析 [ s+ d2 d$ Y t9 E
Angular transformation, 角转换
% ?& E! Q5 n5 u$ [9 ZANOVA （analysis of variance）, 方差分析: @+ Z& Z. i$ A3 o* j- t$ ?1 j
ANOVA Models, 方差分析模型, {& {5 X2 U) c: ?0 R$ r A
Arcing, 弧/弧旋
5 u2 V# h8 a* r/ z5 D6 ^2 tArcsine transformation, 反正弦变换9 Q/ O" t2 {' |! v, c O n5 ~* O5 y
Area under the curve, 曲线面积; Y/ c4 \ x& o1 i1 h
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 . O" Q+ @# c% g _
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 G2 ~/ H% H$ x2 y+ ~) q7 n0 D# z( hArithmetic grid paper, 算术格纸
% G9 t& a+ W$ A0 v5 o6 uArithmetic mean, 算术平均数
) o( x8 J c, z- }! u$ PArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
6 m5 t4 K* t) _7 ~, ]9 J; Q# {Assessing fit, 拟合的评估
; [8 f4 }( q# r5 w: v/ R& hAssociative laws, 结合律
: }% p8 I9 x/ g5 a% YAsymmetric distribution, 非对称分布
@; s% t, |* F3 J8 F }# ^Asymptotic bias, 渐近偏倚/ o$ L N v8 j6 A1 i: q
Asymptotic efficiency, 渐近效率
6 S9 U- G$ U b: V/ A7 G& uAsymptotic variance, 渐近方差8 k$ \3 c9 c. w* b
Attributable risk, 归因危险度
$ a' H/ A& U. \$ h, YAttribute data, 属性资料
/ L, [, O1 v; ?0 f/ s1 s( S- I/ y2 ?% JAttribution, 属性; z% ?& ?4 a. P J# F O: B4 R: B
Autocorrelation, 自相关! _ J& W! j; T1 Z0 R
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关) i+ O( a: s& H
Average, 平均数
9 o; I% w' O+ T E" R/ LAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
8 H# H' Q: W: k" ^4 B. MAverage growth rate, 平均增长率# q- m$ W0 W/ I5 z3 S1 A1 f% ~/ e
Bar chart, 条形图
) `3 F' T% C. [! j% c9 VBar graph, 条形图
# J6 b/ ~9 a5 h2 B7 nBase period, 基期0 c! u- i7 {. ?( W! J7 p$ [- e1 G
Bayes' theorem , Bayes定理, }; i7 w8 _9 q0 F5 O _& r" t
Bell-shaped curve, 钟形曲线
1 \- n/ @& }# d! K! Y# q6 dBernoulli distribution, 伯努力分布
1 L8 C* w" _1 N- dBest-trim estimator, 最好切尾估计量
3 h/ Y5 s% G: XBias, 偏性
! a( t! c( V9 |$ Z5 kBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归8 ~; W' U9 ^0 g
Binomial distribution, 二项分布; o% ` }' b' c
Bisquare, 双平方
: V! t+ A, F$ v# [( _2 \Bivariate Correlate, 二变量相关
% U9 w! a$ a P- y# ABivariate normal distribution, 双变量正态分布: o, @9 T8 J" d2 `3 H
Bivariate normal population, 双变量正态总体" B u6 T5 o( S8 u8 q& _: `/ g% D: x
Biweight interval, 双权区间0 K+ }7 S4 m( y7 F6 x8 `; |
Biweight M-estimator, 双权M估计量 S& c a3 Q$ u
Block, 区组/配伍组% H( @, T5 K. i$ x- {
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
+ t( J* Z6 `9 L) vBoxplots, 箱线图/箱尾图: L' {2 d, \! o8 i: ^- {& K
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
8 A- v# _: [/ E+ c8 gCanonical correlation, 典型相关
7 k* g3 b: c/ |5 m2 yCaption, 纵标目
* T$ K7 i. ^. _9 ^0 F! ZCase-control study, 病例对照研究
$ f0 a/ m7 L' @; ^: X+ C, dCategorical variable, 分类变量
3 P$ i% A V j; SCatenary, 悬链线
$ Q2 Y. v, c: J% K* d7 m" Z4 DCauchy distribution, 柯西分布
y6 L% O/ G8 ?( @+ z: hCause-and-effect relationship, 因果关系
+ E! K2 c* I' V+ W" z; f. e( u1 tCell, 单元
' T* ?4 ~5 d$ l0 Q9 N& i9 yCensoring, 终检" H. I1 z- w6 W' U; z, C
Center of symmetry, 对称中心, [9 D9 k1 X4 l: F# j
Centering and scaling, 中心化和定标+ k/ W1 Q& H2 v; ?, K: l2 }0 D3 I
Central tendency, 集中趋势9 x4 j' K- J7 g3 l$ }$ K
Central value, 中心值" _- m1 r. g) ?1 y. U/ F
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测2 q. F" ^+ [6 e! g
Chance, 机遇2 d1 y- H0 }4 R& b! T
Chance error, 随机误差
; @3 E- e1 N: QChance variable, 随机变量1 k, E$ k$ Q3 N3 D" g# z3 ?
Characteristic equation, 特征方程# j0 z; Q0 }- I, z1 M
Characteristic root, 特征根: T& G( _1 ]# t9 E% q, q
Characteristic vector, 特征向量" K0 O8 I( U2 G
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
6 x, n6 ]# P) yChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
6 } s# y- F7 ]; ?9 [9 }: mChi-square test, 卡方检验/χ2检验
3 R' I- u6 I" H0 t2 tCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解; X. F( X$ j/ o# s& p& I
Circle chart, 圆图
, p, u$ ?# L4 K1 NClass interval, 组距
$ K. B- ?: @/ nClass mid-value, 组中值
8 e* \0 F& }) Q$ q! N2 p, F' g$ S3 E$ eClass upper limit, 组上限7 q* P( w9 _ ]% v& I; E
Classified variable, 分类变量8 x l3 H/ s! V$ t. L7 V o; v. x
Cluster analysis, 聚类分析
; K& b) o3 l7 T9 u1 h) ECluster sampling, 整群抽样
/ \+ r% s* K: ~& W5 z! G9 n+ U% XCode, 代码
/ b9 Q6 n" B3 K5 _- W% {4 a+ vCoded data, 编码数据7 E+ ~( q0 q" P& z7 p0 C4 u
Coding, 编码# W# }4 i8 b# b( f9 N
Coefficient of contingency, 列联系数$ d" W+ x) t2 ]& f. T8 L/ l1 f. d
Coefficient of determination, 决定系数
2 z- I) v& d4 \; s* i* BCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数' k7 { T/ _' G8 x
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数& g! \2 j$ x1 s0 J d4 {0 k
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数; S; `+ a' W/ a/ L! W- ^
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数/ i- X4 v% J9 [- l% p! e
Coefficient of regression, 回归系数
9 {) D$ ?8 F3 |. N+ j" K, SCoefficient of skewness, 偏度系数8 r( ~) [3 ^/ m
Coefficient of variation, 变异系数
4 d. w# ~& m" `- q/ Z5 Z$ zCohort study, 队列研究
3 Y: m# x, q& b0 FColumn, 列
3 A. o y! P% r6 Q, ?Column effect, 列效应1 E# d8 b1 \4 h
Column factor, 列因素" c; n P2 v1 v) ?0 ]% C- G) C6 \
Combination pool, 合并
* M: q0 m6 t6 L2 XCombinative table, 组合表
4 j% |& O+ ^% t* |5 i3 t5 xCommon factor, 共性因子
* v3 P; j; T! H6 _9 u/ HCommon regression coefficient, 公共回归系数
8 c( B: l, x; MCommon value, 共同值
1 ?0 L7 C- e4 [4 p5 |7 MCommon variance, 公共方差: X" e& f! n, G2 _
Common variation, 公共变异) y6 v6 ~ M& G# M4 p- x( s
Communality variance, 共性方差" g' Q6 L4 R8 Z3 N; y- {
Comparability, 可比性' o. x9 q' X# Q/ B7 \% G* S
Comparison of bathes, 批比较6 z) F( `/ R, A; Q* d7 R
Comparison value, 比较值3 q, M/ s9 L0 f7 s7 l
Compartment model, 分部模型
- o7 `& a, i% d7 }! `; ~9 `+ XCompassion, 伸缩
: A1 Z! H# z9 M& \" M# ?' c @Complement of an event, 补事件 o! P1 }9 o9 S d
Complete association, 完全正相关- D6 }; O2 Z- r$ o& p
Complete dissociation, 完全不相关
' z$ H. C) j# }1 R" D# iComplete statistics, 完备统计量" x) z) q9 w! R) x; B4 M) ~$ g) E
Completely randomized design, 完全随机化设计
1 K, q5 w6 {( l. ?- k" \9 _( RComposite event, 联合事件
. U8 P9 Q3 b8 aComposite events, 复合事件
7 f4 v+ d6 A3 |! K9 G: x- { [Concavity, 凹性
$ e/ b& p9 Y( m, CConditional expectation, 条件期望3 n# n! `' J' b9 ?7 m
Conditional likelihood, 条件似然
( T! e" w6 E r, {4 A+ oConditional probability, 条件概率+ Z4 `4 ]/ `/ O
Conditionally linear, 依条件线性, F7 h$ G7 l- C3 [6 r2 ~
Confidence interval, 置信区间
) b% x+ h1 _4 I) ?# \6 D( ?0 p8 bConfidence limit, 置信限
* d: g4 N, v! D* ? ?& Q0 x& Z, UConfidence lower limit, 置信下限
0 D& {. D. c2 ~Confidence upper limit, 置信上限' E( g A0 U. y& Y; N! _
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
2 f* {9 i& q( }" J1 `' ^ k8 jConfirmatory research, 证实性实验研究2 Q% d7 r. M! T/ \8 Y x6 }) t& O% H
Confounding factor, 混杂因素/ D( z8 {$ u$ v5 c
Conjoint, 联合分析
v7 u; U- l# cConsistency, 相合性* s! F9 |' V8 g& z4 T. S
Consistency check, 一致性检验& v" U6 f5 \- ^: t; P( c
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计6 c+ J6 _' ]9 n( l" x
Consistent estimate, 相合估计5 ]8 Q7 k9 g; I4 V* x
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归# b$ W8 A6 m1 w8 W, N; j( M
Constraint, 约束4 _, E- d2 }: i8 v. N( `6 I
Contaminated distribution, 污染分布7 o0 K- a! J# ~9 w1 J5 k& i
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布. o+ B2 C6 s& y5 }$ ~3 v' R7 H
Contaminated normal distribution, 污染正态分布7 T* l3 L$ v5 H0 J
Contamination, 污染1 r& x' Y, I4 G( P5 C
Contamination model, 污染模型
u- ~/ `) e9 }Contingency table, 列联表
2 J1 A: k S8 D2 P' K- ?0 \Contour, 边界线
6 ~9 y% t) }7 w: V# @) G4 _% wContribution rate, 贡献率
y0 {- h6 e+ xControl, 对照
5 m& Y& L, z+ sControlled experiments, 对照实验
; Z0 |9 e4 I7 @# W% p; EConventional depth, 常规深度
2 c! S* s! x3 |! MConvolution, 卷积
8 @7 I& o- x& NCorrected factor, 校正因子
5 ~2 w" e, H9 l; k6 ]- \" B. RCorrected mean, 校正均值
! z! s" t' \0 Y1 T7 A! |/ }! OCorrection coefficient, 校正系数1 \" S$ V7 o9 g7 c$ `/ y# M
Correctness, 正确性
5 d1 F8 A+ X# JCorrelation coefficient, 相关系数
# \1 e' ~& h5 s; nCorrelation index, 相关指数
5 O1 ? N2 F" d2 _ }Correspondence, 对应
+ V( a7 ]; W T1 YCounting, 计数( ]) f4 z( q4 Z' a/ e
Counts, 计数/频数. r$ e/ ?1 x( K" v7 A
Covariance, 协方差
! }' \ E) w. g7 R, N- w( ]Covariant, 共变
4 d2 U' L! h3 a$ r* p7 w1 E: [* j+ BCox Regression, Cox回归
2 o, {; e2 l( I cCriteria for fitting, 拟合准则, Y% T# w: m" R# R, ~4 q
Criteria of least squares, 最小二乘准则' M! l+ o4 m+ d8 X/ l2 I
Critical ratio, 临界比
% D/ i. D A I9 m) c5 ACritical region, 拒绝域
4 Y0 I0 U" S/ N( ^, ZCritical value, 临界值
% ^% x; Y( p4 W. S: QCross-over design, 交叉设计$ Q, f4 u% c7 q$ i! z
Cross-section analysis, 横断面分析% h; D! f+ ?4 J. u( N
Cross-section survey, 横断面调查 U: f$ O/ `' s( O5 e# A x* T
Crosstabs , 交叉表
7 R0 R; b$ i& B& C# HCross-tabulation table, 复合表
* m% y8 E' B! C. lCube root, 立方根
8 G5 E: |' }# U& E8 ZCumulative distribution function, 分布函数
! d: _& e7 t' R! h0 f+ L. M+ q! h6 VCumulative probability, 累计概率) e8 W" u. w2 i/ _
Curvature, 曲率/弯曲
8 |, y) v8 F9 A- NCurvature, 曲率
% U( o1 k$ f: ^1 E9 VCurve fit , 曲线拟和
: s3 L6 Q5 t2 t/ F8 R$ jCurve fitting, 曲线拟合3 L( D7 e2 G- _
Curvilinear regression, 曲线回归
$ v6 B' ~- W5 oCurvilinear relation, 曲线关系
) H) j5 ^& [/ }& XCut-and-try method, 尝试法
/ }( L, H" [5 z( `/ y* xCycle, 周期
. `7 i; P t" cCyclist, 周期性- p4 ^5 s) {( x/ L$ _* F
D test, D检验# h# z1 E% D B( d4 w
Data acquisition, 资料收集4 \4 j. T7 b) L4 j3 y
Data bank, 数据库- }2 U- }$ }5 ]" ?- X
Data capacity, 数据容量
% K( Q6 ]$ n/ y) r( {Data deficiencies, 数据缺乏
7 f3 [6 r9 O* C2 KData handling, 数据处理
. i7 _4 d* C# JData manipulation, 数据处理
5 s# W3 S6 E5 P( ^* qData processing, 数据处理
, B0 _8 F' Q' rData reduction, 数据缩减9 R7 f! T6 _+ G& @
Data set, 数据集' Q+ J7 T/ R# E$ ~9 l6 ~
Data sources, 数据来源5 [: M! ]: }5 _0 b9 Y: q1 y
Data transformation, 数据变换
" ]% j4 }& N0 NData validity, 数据有效性- h- B* \1 ^' `5 \" ?
Data-in, 数据输入
5 v) S; _9 W$ I/ W/ Y) u. a: i- ]4 eData-out, 数据输出
2 u, u" v9 }6 y1 e( u: HDead time, 停滞期
0 B9 \' g1 j p: xDegree of freedom, 自由度
p' P, |- E4 O/ T/ WDegree of precision, 精密度2 K7 k9 S0 V- \. z; P* e- U- ?
Degree of reliability, 可靠性程度
( T' W) e1 W, [' ?( [! s$ q2 C+ HDegression, 递减* E& u8 y; m, {/ P8 r! W3 V
Density function, 密度函数
7 `3 q. j: f9 F4 d9 t2 [6 u7 }Density of data points, 数据点的密度
5 N6 t5 G/ ]9 u) ?/ _Dependent variable, 应变量/依变量/因变量$ c* f6 o' r R5 s2 R$ w$ ~
Dependent variable, 因变量+ Z. c9 A+ Y7 u, y* @3 B L8 X
Depth, 深度
( @ X& ], u2 k/ ?2 Z" C# v2 dDerivative matrix, 导数矩阵; N6 B F* M( v8 x" G
Derivative-free methods, 无导数方法* q8 U# w! w# D" m4 p
Design, 设计
! u: {; }# n6 w% t9 WDeterminacy, 确定性
, H' L0 z Q6 f1 Q) NDeterminant, 行列式' R/ q& U& v# ^5 @
Determinant, 决定因素$ c; C1 r3 \( t8 s
Deviation, 离差
0 @) m8 z0 A/ b# x- u8 f5 r7 I hDeviation from average, 离均差# m; c$ A. k( b. u2 i; ]: x
Diagnostic plot, 诊断图* j+ n# W* i3 }$ b; S6 J9 p
Dichotomous variable, 二分变量- x4 F* w8 P* C d: V" K% j
Differential equation, 微分方程& H, j" K' R k' _' b
Direct standardization, 直接标准化法* Z- v1 W8 @ o
Discrete variable, 离散型变量1 ~8 q9 ^: P% X7 c5 d, j8 W! b! j
DISCRIMINANT, 判断 0 C( |& }$ K$ Q: x
Discriminant analysis, 判别分析
9 R8 u) B* w8 FDiscriminant coefficient, 判别系数7 H# y/ [6 h; S8 y P
Discriminant function, 判别值
& _9 i/ q; V. D/ o5 YDispersion, 散布/分散度
' b, i( v& h6 i+ O+ ?! @# iDisproportional, 不成比例的* _# R5 p% Q, i. Z9 [% @: t0 ]* G7 o
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
/ r* t( L! n% b2 JDistribution free, 分布无关性/免分布
6 @7 r7 G8 d1 m% e- u1 gDistribution shape, 分布形状( x! `( B/ x, }% i% U
Distribution-free method, 任意分布法
( C6 ]" G0 [0 G5 i& s# GDistributive laws, 分配律
. j$ y( g1 g/ X& g; PDisturbance, 随机扰动项
( O& H$ y0 n$ B3 z5 wDose response curve, 剂量反应曲线
& s' @0 ]8 L5 h% k, lDouble blind method, 双盲法
* w9 F& a' ?8 x0 E; uDouble blind trial, 双盲试验! \! C& W8 v7 t
Double exponential distribution, 双指数分布
! X+ _+ l8 e/ R2 Y6 xDouble logarithmic, 双对数* F" \4 v8 {4 k0 F
Downward rank, 降秩: ^, S9 @2 D) E& U: ~/ T, O$ H
Dual-space plot, 对偶空间图* h" W2 Y) S# {; Z2 r, O
DUD, 无导数方法/ l( C9 } a! r& e( `/ [
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法1 t! h' ?1 v! A' j% Z1 e. |) I+ q2 w* r
Effect, 实验效应" K" |* K9 L7 [
Eigenvalue, 特征值
5 d+ N3 {0 ?) u( AEigenvector, 特征向量; w7 `( J/ k, Q3 k: P I1 V
Ellipse, 椭圆
/ D! Z7 b, w( d! XEmpirical distribution, 经验分布, y4 j, e. \% N& G* O. W, r
Empirical probability, 经验概率单位# H7 l7 o1 \. W! H
Enumeration data, 计数资料6 B0 n+ h* D$ j
Equal sun-class number, 相等次级组含量+ a3 Q/ m! `. f
Equally likely, 等可能
% f0 G4 A* I0 U$ k; a( CEquivariance, 同变性, ?% o" |7 z4 d
Error, 误差/错误
9 P, H. ~/ p+ n% R$ w( g1 OError of estimate, 估计误差& u% `+ s, m' i4 V" X9 `& a/ W
Error type I, 第一类错误( \) V A" T% g1 o/ ]) S, d
Error type II, 第二类错误
* h C) n( O) j! v- G3 yEstimand, 被估量
2 N# U2 R. h+ u) kEstimated error mean squares, 估计误差均方
0 |' Q0 h- p5 S0 W9 e6 SEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
. ?$ _+ F5 `) b, _2 v, D5 A/ }, o0 ~Euclidean distance, 欧式距离
2 i+ C' ?6 B% {% TEvent, 事件) S. w+ Z7 F& r. C- F: P' E
Event, 事件
$ I |% u* O2 l* Q# ?5 h; PExceptional data point, 异常数据点0 g0 y- W+ ?# r+ w! W: I4 T
Expectation plane, 期望平面, P* w1 p% H3 Z3 \0 |
Expectation surface, 期望曲面
' X. \& p; _3 P5 ~" @Expected values, 期望值
7 S/ t' N6 b* u$ h! Y- zExperiment, 实验
! r/ B1 D) m5 C! ^' jExperimental sampling, 试验抽样
$ r- r- Y' N: j$ ^Experimental unit, 试验单位
8 F* }* u1 `9 v. g; ^3 cExplanatory variable, 说明变量
- ~7 i6 I9 f! h/ JExploratory data analysis, 探索性数据分析
5 g7 h7 {0 b t( o1 r0 m. {Explore Summarize, 探索-摘要
8 Z% v3 C6 |! HExponential curve, 指数曲线8 {7 Y: w- m7 m: ^
Exponential growth, 指数式增长
6 K: F$ q6 g$ i! H: U5 WEXSMOOTH, 指数平滑方法
# F! S. J5 Z) rExtended fit, 扩充拟合
5 i+ D8 ~. h3 k" ^Extra parameter, 附加参数
_' \) K! s& LExtrapolation, 外推法0 A5 X5 K \! N2 x
Extreme observation, 末端观测值; ?8 ^) B* q `* J& y9 }
Extremes, 极端值/极值) Q' `6 x: r: h0 N# t9 v
F distribution, F分布
( r) E, v0 m0 H$ E, oF test, F检验* m& d( n2 m9 d8 O; J
Factor, 因素/因子, E( U0 n$ S. d: s& _9 b
Factor analysis, 因子分析) x/ b) n; J0 c; C$ B5 }
Factor Analysis, 因子分析
; A% b8 E. u" y+ a) N9 }) s: YFactor score, 因子得分 5 {( i9 q7 {4 f7 h0 c) a& _
Factorial, 阶乘& T3 C) Y/ J$ x9 z. r$ l) k
Factorial design, 析因试验设计7 x: _8 X" }8 o" B% a+ n. \1 s
False negative, 假阴性
& [* K: _/ w8 x# t9 ?) H* s4 }False negative error, 假阴性错误& h! M1 z( w1 U; C5 ^ t$ G* D) D3 m
Family of distributions, 分布族
4 Q3 c) Q( C! E4 Y/ a4 T5 gFamily of estimators, 估计量族: U% d& w6 p4 V+ I; N/ x$ L1 R
Fanning, 扇面
: \1 v* g% j, z# O; b5 v+ s- S( JFatality rate, 病死率" B7 h1 ^4 C8 a# @" h" ?
Field investigation, 现场调查
6 `; ^9 R% j9 h3 P/ d4 FField survey, 现场调查" a" u% s- |) o) f3 \
Finite population, 有限总体9 W2 b0 [ R! n/ t3 o4 E0 y
Finite-sample, 有限样本
5 L. E: W) k; r' x( oFirst derivative, 一阶导数
2 I8 @# N" T G, Z: VFirst principal component, 第一主成分
1 S: d2 y; R6 d3 R3 w4 nFirst quartile, 第一四分位数
5 `! m% a1 I2 I! qFisher information, 费雪信息量
, i6 L* E1 ~# E; k, xFitted value, 拟合值+ h, M7 Z. F. g8 z/ u$ B2 z
Fitting a curve, 曲线拟合
6 W. L( u+ ^3 d$ w( S" O" m8 g& rFixed base, 定基
0 C3 p! f$ B6 j/ mFluctuation, 随机起伏
) t) u! E5 ?' t2 hForecast, 预测' P4 D3 m8 x% G/ B7 \
Four fold table, 四格表5 `, E! m) h# O2 l* ^
Fourth, 四分点
]6 _, L) a# i5 Q$ _+ N3 T7 sFraction blow, 左侧比率% r7 e! y, v) y5 U5 s7 m. t
Fractional error, 相对误差
' Z1 n. K+ z: r& v% EFrequency, 频率; ^9 }( R- ~2 V3 T7 Z: Z
Frequency polygon, 频数多边图# g4 c& Z. D; O I
Frontier point, 界限点' N) y! K) L4 j5 u+ C% o
Function relationship, 泛函关系
( o/ v; j5 e7 v/ c- NGamma distribution, 伽玛分布+ v; L7 N9 `0 \( z2 b: ]5 M+ t
Gauss increment, 高斯增量
5 t4 Q% l) v5 c# c* oGaussian distribution, 高斯分布/正态分布! z3 h1 J2 |8 i; G' T" }. J0 S
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 C. M& {/ R! G* tGeneral census, 全面普查
+ @. o8 L7 t: M: M" ~" ?+ c8 lGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 + T( [' i; K4 Y5 R1 a( D% H
Geometric mean, 几何平均数
! Z- r; d+ y" K5 o3 M& hGini's mean difference, 基尼均差: z; m! `$ {* v* A: \2 {: @
GLM (General liner models), 一般线性模型
4 T: m2 I/ }$ [$ P& e' I6 c6 H* ?. FGoodness of fit, 拟和优度/配合度
2 p" a3 M' u/ JGradient of determinant, 行列式的梯度; P; t" }6 o, S, G2 p( N0 S5 [
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
0 D; s5 ^: d1 f/ ^! ?Grand mean, 总均值6 i# O" m( F/ {. N9 R I
Gross errors, 重大错误
1 P, O5 J* {; U1 S. _% o* v+ ?: _Gross-error sensitivity, 大错敏感度
: F* ^4 _0 q! x: [Group averages, 分组平均
( d4 B$ e- l" o pGrouped data, 分组资料/ v2 m, c% }% w$ I; D
Guessed mean, 假定平均数
; s( N3 Y! i" v( M; [& rHalf-life, 半衰期
4 E5 i! P# P; w% B# kHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量0 @# h d3 X. ^6 H/ f6 v
Happenstance, 偶然事件
6 z& \, ^6 w2 ~+ OHarmonic mean, 调和均数
) j5 \6 _3 I3 e# V' aHazard function, 风险均数
) w# U! d2 ?- x4 xHazard rate, 风险率0 ^7 o7 `- Y3 ~
Heading, 标目 $ a' p# X/ ^* a; B: q% X7 W, J
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
8 z0 m7 v- ?7 P- `1 C/ UHessian array, 海森立体阵
4 A4 @6 t. z* e0 wHeterogeneity, 不同质
+ z q+ X& I5 b2 X. _! \0 h4 q+ ~Heterogeneity of variance, 方差不齐 * r; a) T' X7 D% A+ v3 }$ d3 X
Hierarchical classification, 组内分组" g1 M1 q) o. J# b- Q( X' K2 _$ {
Hierarchical clustering method, 系统聚类法' `2 L/ O1 q. A1 ~; W
High-leverage point, 高杠杆率点
8 j! z7 i+ Y) |4 Z/ yHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型4 T% b! |% d& I. Q. N; P
Hinge, 折叶点
8 k) I* ~: b: fHistogram, 直方图
3 Q5 d' \2 y3 f+ uHistorical cohort study, 历史性队列研究
- V3 g4 A3 l" @Holes, 空洞& [3 V3 p6 Q, t" p* ]# Y
HOMALS, 多重响应分析- ^/ c$ ~. [2 k- H( k
Homogeneity of variance, 方差齐性
; D+ `* m$ }6 a3 J+ {Homogeneity test, 齐性检验; C) q8 y% n5 Z4 d+ _( Q
Huber M-estimators, 休伯M估计量
. K9 l2 O. Q% K9 p" [Hyperbola, 双曲线, y7 H: Q! `: T0 E+ g3 [
Hypothesis testing, 假设检验
, ~0 c4 U: U0 w1 D0 Z/ b# f9 X* ]( P2 M4 G) eHypothetical universe, 假设总体0 M( _* C8 t; j, i
Impossible event, 不可能事件
) X, \4 [! R9 [2 U4 y: Q3 m! g6 \Independence, 独立性8 a8 s3 {' k+ b+ R3 ~* S0 R
Independent variable, 自变量
7 r4 V7 T0 D% [Index, 指标/指数
/ f' ?4 v4 ?, I) R% K6 CIndirect standardization, 间接标准化法# U8 q' U% U- s
Individual, 个体
* C/ n# {3 j6 }: K9 }8 M) x6 R& [+ [Inference band, 推断带
) s; E8 q r# u* ]$ h0 t; X8 hInfinite population, 无限总体
( d8 q3 J0 ]; E4 IInfinitely great, 无穷大5 |/ S. W9 W. W1 J
Infinitely small, 无穷小
% G$ I0 s' o( V0 Z$ f9 `Influence curve, 影响曲线
6 x$ ?& h8 \0 JInformation capacity, 信息容量
2 t( f$ K. `( p( V0 z2 wInitial condition, 初始条件( u% U0 K& ]$ y N9 Y- s2 |7 Y' d
Initial estimate, 初始估计值) C4 x$ W) G# S" S: f
Initial level, 最初水平
( a! p. y# L8 M7 EInteraction, 交互作用" {7 u2 i5 T1 c; o' O5 y* ]1 U
Interaction terms, 交互作用项9 z; ]/ s& C. i6 D! D! u6 }
Intercept, 截距
/ V, `& L1 x. KInterpolation, 内插法6 |& ~4 {4 N8 `& y4 Q
Interquartile range, 四分位距& h6 D$ y, T* M# ^5 H* d
Interval estimation, 区间估计9 n) V! M5 h$ y3 @/ Y+ z
Intervals of equal probability, 等概率区间% d6 s. W K6 \
Intrinsic curvature, 固有曲率
1 H- x }5 e. T5 G EInvariance, 不变性
% O% z8 q! D- JInverse matrix, 逆矩阵7 r, T5 K$ V- g% `* T; d
Inverse probability, 逆概率
. y3 L, d' b9 X, O2 r' o h. IInverse sine transformation, 反正弦变换
& W" Z+ H w, c k1 jIteration, 迭代 * h/ Q6 ?. N( E n' X
Jacobian determinant, 雅可比行列式
2 s# Z! C$ c" h6 P' QJoint distribution function, 分布函数
+ D: X! U- c4 {* m& ?, qJoint probability, 联合概率% ?" ?5 A+ U. c9 G% \8 T( l" X
Joint probability distribution, 联合概率分布
; y3 t5 G/ a! {, y: @K means method, 逐步聚类法% H0 B. x& d8 D; Q* R1 e0 A* s
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 K+ y$ c6 u U0 MKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
4 x% g9 s. |$ P s3 ZKendall's rank correlation, Kendall等级相关
+ r! o3 k& V$ v6 A4 eKinetic, 动力学
8 z* q( o4 B/ WKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验$ y- r% b% ^: g3 F
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
& p$ k7 C; d- J4 e* iKurtosis, 峰度
4 Y7 o9 z# ]. l7 O7 F. y0 |Lack of fit, 失拟$ X5 d# q' ?, t' x: z
Ladder of powers, 幂阶梯2 j3 j+ h; R$ a: f+ v
Lag, 滞后. V: m1 {5 I# }. ^% N$ j. \8 R
Large sample, 大样本7 V- e) H$ A! C* I2 f
Large sample test, 大样本检验3 t. R* @8 K1 t4 ?$ W9 j6 P/ L
Latin square, 拉丁方
; r- H. ]+ n R9 M1 MLatin square design, 拉丁方设计1 q# \+ N1 Z; d. z8 y& P& W, ^( d
Leakage, 泄漏
1 Z7 t: k+ e3 u5 P$ ^4 nLeast favorable configuration, 最不利构形
1 ^( {: Q7 H3 k0 F# D- }" `Least favorable distribution, 最不利分布
, S" b) a# X1 G* rLeast significant difference, 最小显著差法
: _7 i$ W3 S. ?0 ILeast square method, 最小二乘法
: w5 s* P4 @5 l9 TLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
: z. k" I! l- }& A- MLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
1 l" l% u8 X! W/ GLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线, L0 P) p- n _3 M9 g8 X2 ^
Legend, 图例
) s9 @1 P' h1 rL-estimator, L估计量
/ g4 V" m$ O5 ~" _. e) y9 gL-estimator of location, 位置L估计量
. e U3 |0 Z1 Q( e: B, ZL-estimator of scale, 尺度L估计量. A. N9 K2 C# n2 t* r, a
Level, 水平+ J% L& [% H- i- l
Life expectance, 预期期望寿命8 N" x8 x! L8 E) e% X7 Y
Life table, 寿命表
4 `- F4 j- [$ ^0 g; l8 |Life table method, 生命表法
6 C/ _) N, J9 d& B7 J2 b5 E' _( o4 GLight-tailed distribution, 轻尾分布1 g0 t; \6 [7 Y8 A; h
Likelihood function, 似然函数( h# D6 P+ Q5 q) X$ {) H. ^* c
Likelihood ratio, 似然比
' [+ K# b7 @ \; rline graph, 线图$ X2 w$ F- `' d; K4 N5 h; k9 g
Linear correlation, 直线相关
$ N3 |/ X0 m S& a" H5 q0 J8 ALinear equation, 线性方程
9 `" G: Z& O- K; T' ~1 l! t, ~) {Linear programming, 线性规划, e& D, h s1 ~3 O. }, v
Linear regression, 直线回归0 D! \& A H# d6 l% j6 h4 l
Linear Regression, 线性回归
O9 y0 P: O; `; M& QLinear trend, 线性趋势
: Z Z& K( P" R- KLoading, 载荷
7 U6 ?& C8 E+ cLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
( b4 ~# ^! A6 R# p! L% T: QLocation equivariance, 位置同变性
% I9 W7 ?$ p i/ S' M* cLocation invariance, 位置不变性
1 ]- R8 q: l$ GLocation scale family, 位置尺度族: F5 C7 y: r5 o6 f' d
Log rank test, 时序检验 # H( f: Y0 h: X; n. L, E. S( v5 R& _
Logarithmic curve, 对数曲线 `) O; G) x3 ~ v) e, l
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布7 n" B3 b7 o5 \8 x# L2 O& u/ W1 f
Logarithmic scale, 对数尺度
: [, @9 t5 f. Q r4 YLogarithmic transformation, 对数变换' D1 @! {" O8 e5 _7 w
Logic check, 逻辑检查
) J* }* c* [* ]% ILogistic distribution, 逻辑斯特分布
~) h9 U. Q, P/ o; a" i! O4 pLogit transformation, Logit转换
8 V7 l6 F4 p) d; pLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
0 \- p {4 d9 r) ?7 p4 ~1 A( A" OLognormal distribution, 对数正态分布3 M# [9 [8 D8 ~
Lost function, 损失函数& U3 b9 l. Y7 @1 L! x& a a; |* C
Low correlation, 低度相关
- ^4 e- E. Z4 p; OLower limit, 下限! h% t8 ]& v6 i1 i8 t
Lowest-attained variance, 最小可达方差5 ]5 o' q9 b) a8 Z
LSD, 最小显著差法的简称8 J& W, N+ p9 ]7 {
Lurking variable, 潜在变量7 o0 s! G4 |; [/ G# K1 B8 }2 [
Main effect, 主效应
: G2 Q4 V) g8 ?8 KMajor heading, 主辞标目
. ^& ?/ A5 ]$ X# t! {, `Marginal density function, 边缘密度函数 i; w8 z- f3 n8 l; p2 R: ~
Marginal probability, 边缘概率
5 f/ h/ W p3 N6 J( v# qMarginal probability distribution, 边缘概率分布5 R, D6 a0 F* P: f* A
Matched data, 配对资料 s: @" i* A5 F
Matched distribution, 匹配过分布9 I% n' v: _2 F" U& H' B7 ] W
Matching of distribution, 分布的匹配* O: V- g/ L0 `& }: D! i, J+ i4 V
Matching of transformation, 变换的匹配
P$ U' K% T6 K7 C% OMathematical expectation, 数学期望
- v9 ^/ R# v" C1 d jMathematical model, 数学模型
. c& E& U$ K5 O- M+ b. HMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量7 \' I8 k: o- {) u# j. O; W
Maximum likelihood method, 最大似然法3 ?# g7 f: H3 R* J$ D5 l- P
Mean, 均数
( r, I1 a; [& {' \Mean squares between groups, 组间均方* G' @3 ^9 V$ b: f
Mean squares within group, 组内均方9 B/ N& d2 D8 @5 ?
Means (Compare means), 均值-均值比较$ i5 W. Z$ @+ N4 ^9 q8 I
Median, 中位数
( o7 H5 z1 |; B: nMedian effective dose, 半数效量9 i4 _; M( B& p1 I! g
Median lethal dose, 半数致死量: w0 G3 I' z( Z2 ~8 Y0 ^+ o
Median polish, 中位数平滑
6 g8 O7 W" `3 z$ J* K2 t& bMedian test, 中位数检验
1 I6 ?5 v4 c6 v9 i! dMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
! o; U# t2 S8 SMinimum distance estimation, 最小距离估计
" O7 o7 O+ p( d- i( f! f8 u/ ZMinimum effective dose, 最小有效量
5 R/ j. E7 v, |- ]: H2 \" v7 xMinimum lethal dose, 最小致死量
" D' ^/ _: S3 n9 L6 YMinimum variance estimator, 最小方差估计量
& _0 Q4 s1 c5 l, ~' rMINITAB, 统计软件包
" o% f* N M" S( G6 q: m0 wMinor heading, 宾词标目
# y2 P9 d$ I* m% ^2 xMissing data, 缺失值, X7 v0 q4 ~+ ^0 ^4 s1 x. N, l
Model specification, 模型的确定
# m) A" s9 @* [Modeling Statistics , 模型统计- M* W0 Q- q8 ^* H7 e
Models for outliers, 离群值模型0 B2 s+ j1 |) M; W( Y1 o/ x
Modifying the model, 模型的修正
/ b% W2 G. z, R5 KModulus of continuity, 连续性模1 ], F# Z" ]( D) r: p& M
Morbidity, 发病率 9 E" }2 g4 \# B6 k9 d
Most favorable configuration, 最有利构形
0 a1 s9 R" g" B% _Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
6 O( d/ e+ |* _ LMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
$ {* |0 @& y9 c: ~. W: IMultiple comparison, 多重比较
1 A# u- @* A6 E$ CMultiple correlation , 复相关
5 p' Y: _- H! t! Z2 g H8 E- rMultiple covariance, 多元协方差
" S# w3 h" i( f1 k6 ~0 g( jMultiple linear regression, 多元线性回归
/ g) N8 o" _" u* t. U7 o& D$ C- LMultiple response , 多重选项4 D4 b; A: o1 O
Multiple solutions, 多解
2 t' P3 A' _5 O! ?Multiplication theorem, 乘法定理# \! _* f0 `% {3 H7 O% m& R6 S n
Multiresponse, 多元响应4 ?. h6 n w1 }
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
5 Q* y5 x* s( S% H( ?/ v& V$ xMultivariate T distribution, 多元T分布
7 O0 `# g0 w2 `% L2 ?+ }5 B2 V" aMutual exclusive, 互不相容0 X; p3 Y" s" Z: F6 P5 D2 _
Mutual independence, 互相独立
: H' d5 M# p$ [" S9 L! p( yNatural boundary, 自然边界
6 _" h3 c5 ?5 [" S5 C% oNatural dead, 自然死亡) n; E) s8 A. A
Natural zero, 自然零
' H, h3 }( m. P/ ?/ x6 O" iNegative correlation, 负相关3 G3 f3 A" \! ~
Negative linear correlation, 负线性相关6 `9 v# s) ?8 V; k% D9 K u7 j E
Negatively skewed, 负偏
1 F5 C; t& } A+ F- I8 _- l' Y$ pNewman-Keuls method, q检验
o4 u$ o$ X( f1 Z% q4 ~8 [NK method, q检验
; n. `" m L5 U0 w: YNo statistical significance, 无统计意义2 u/ Y" w3 }/ R- @4 T& G! _
Nominal variable, 名义变量
) e0 _! u* G2 X. Z) S3 }Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
, _( k% [. X/ @* ~# k* K' @Nonlinear regression, 非线性相关+ Y$ H+ L K* F! Q5 h; u
Nonparametric statistics, 非参数统计
* X) i/ s; b) \# RNonparametric test, 非参数检验) G$ f3 R* g* r. h8 r
Nonparametric tests, 非参数检验
- x- k. }9 ~( X( B( [, c$ p% LNormal deviate, 正态离差
; {- y, T j& k, D2 SNormal distribution, 正态分布: w- L* w# e4 k, U; W
Normal equation, 正规方程组
# d4 ^$ q6 N: FNormal ranges, 正常范围
8 d+ s8 y w" Q) w6 U/ R) Z3 QNormal value, 正常值
6 G6 K* T' z2 CNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
1 v. J0 s( [- @' E$ c( R- rNull hypothesis, 无效假设
2 l, c1 V9 f* e6 wNumerical variable, 数值变量$ Q8 Z$ s' `5 }3 T3 H
Objective function, 目标函数
+ }# D8 ]9 z1 L: u0 W" o$ rObservation unit, 观察单位
7 {* m, ?2 c' TObserved value, 观察值
- R4 m4 M+ F' @& p+ Z- L0 B# \, qOne sided test, 单侧检验+ B$ b& \! R. \ K/ q' [* r4 x: A
One-way analysis of variance, 单因素方差分析' g* L6 p$ a8 Y+ V1 k
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
/ O9 q8 f' a d* I% l) a+ }1 {8 y2 YOpen sequential trial, 开放型序贯设计
" E- a9 p4 ~; f: j" [, ]Optrim, 优切尾
1 s( ]/ \+ _7 G3 d, W9 a. K/ ?Optrim efficiency, 优切尾效率
" h1 {1 L3 H" Y$ Y* t) V- k* y. }# s+ yOrder statistics, 顺序统计量: d7 A9 U$ A1 W% I
Ordered categories, 有序分类
9 d9 e9 Y. m2 d( L& h* uOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
. H. E x; n* R2 Y4 y8 M) cOrdinal variable, 有序变量1 @/ \4 \$ V* Z% f, m" ]
Orthogonal basis, 正交基% F" j; T: Q9 r: d! y" U3 a7 L
Orthogonal design, 正交试验设计
) i5 h+ }. r% o" a! N0 AOrthogonality conditions, 正交条件8 Q% B* q N. `/ x+ j
ORTHOPLAN, 正交设计 . k3 L( X t& v3 \2 r" z4 d% Y, x
Outlier cutoffs, 离群值截断点
/ u& i/ P% P- S9 Y aOutliers, 极端值
+ X# S- U, U% rOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ; S4 ^& X* |. M9 @- k
Overshoot, 迭代过度- A. A) O' g. u0 [3 u' f" Z7 h* O6 \
Paired design, 配对设计
! D4 q- [! X' p$ ~2 hPaired sample, 配对样本, ^7 g( u/ d! l0 ]) S U+ S
Pairwise slopes, 成对斜率3 h" z5 T) ]1 y: B
Parabola, 抛物线
7 W6 i5 v) s- _9 u, ~Parallel tests, 平行试验: C- n$ _' A3 m; |4 w3 K
Parameter, 参数5 l: R; V4 N# \& e. K, {
Parametric statistics, 参数统计2 Y5 n) T' v& g9 ^' X
Parametric test, 参数检验' u( C3 M, M% u7 Y$ e
Partial correlation, 偏相关
, ], r+ L3 D/ u" \6 WPartial regression, 偏回归. n% Q0 f: N, l C
Partial sorting, 偏排序& z/ u% ^0 i! h6 @0 D8 _
Partials residuals, 偏残差, m$ V& B6 Z+ x2 H9 f+ n! c
Pattern, 模式( I0 b9 z$ B2 i) v6 ]! t
Pearson curves, 皮尔逊曲线; U2 m9 B* ~; M4 Z% j& O
Peeling, 退层
7 V" k) l9 E6 E# HPercent bar graph, 百分条形图9 x. }) c6 [0 H
Percentage, 百分比
" A3 c5 |( s& M, S' YPercentile, 百分位数, \; H ? X/ u7 j" y: P
Percentile curves, 百分位曲线
7 e* d8 G) r0 }6 {4 q3 BPeriodicity, 周期性8 d1 u [# u: }# P+ N& M
Permutation, 排列
* J; ~! F2 |0 l4 [7 @6 y" lP-estimator, P估计量
) K& v0 p: r$ U% OPie graph, 饼图
/ O& g- {7 J' R4 ]" BPitman estimator, 皮特曼估计量
$ r, d- r e* b/ x$ x. jPivot, 枢轴量
# A0 L/ [6 y4 nPlanar, 平坦
, G3 M' S P9 F, pPlanar assumption, 平面的假设
& y5 ?1 O0 u9 z% y2 ~/ R; oPLANCARDS, 生成试验的计划卡
: h: m7 ?6 P: E( C. L9 SPoint estimation, 点估计
' J$ C/ e w7 }$ lPoisson distribution, 泊松分布
' S. L3 ^* B7 w8 F* JPolishing, 平滑
, l' n% v: ?3 i$ z fPolled standard deviation, 合并标准差: q G4 z2 B% P5 ]: C
Polled variance, 合并方差
, P% U( ^" q8 v) }: L7 S6 |Polygon, 多边图! C1 v0 B" V R3 E; q3 A
Polynomial, 多项式
' ?# S$ A- T, K: }' C4 i7 Q4 {Polynomial curve, 多项式曲线
; S: y0 W( B2 s) T* R% E' L" ZPopulation, 总体
* G( @& y9 Y' I7 C% D& iPopulation attributable risk, 人群归因危险度, s/ `! P! X) p l* w
Positive correlation, 正相关# w) B& t! J7 P! W5 \/ I
Positively skewed, 正偏
3 w) a" a7 T9 Z6 g' n( a; NPosterior distribution, 后验分布
) A" |5 a" ?' t0 X# \) qPower of a test, 检验效能
$ Y' d y( d9 [Precision, 精密度
/ K% r" _5 M' S7 p: L8 F6 ]Predicted value, 预测值
/ `1 ]+ w; N J, q, A6 ^1 @! ePreliminary analysis, 预备性分析 p; C0 h$ C+ M1 r& O. X
Principal component analysis, 主成分分析
( x, x0 {( K+ m, C, vPrior distribution, 先验分布; p3 N, H+ V' u# _+ Q$ D
Prior probability, 先验概率0 r1 ?, s" f/ x# X1 C
Probabilistic model, 概率模型
* `5 M$ |7 E* @0 t, kprobability, 概率1 F8 M& e- F+ `4 `' ^$ L& ?
Probability density, 概率密度) v$ }, P9 ^; [! U( x1 F5 q' F
Product moment, 乘积矩/协方差. V. o, s+ `3 f
Profile trace, 截面迹图
" A3 i7 q) D$ ]. }' e! WProportion, 比/构成比
& `3 }# e; J9 M+ @& I( c1 b1 {Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
/ j4 q% | i4 e2 U9 j) E( h5 KProportionate, 成比例
% ?: W+ l8 O% j& R* Z: KProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量1 z" k+ |9 \' S
Prospective study, 前瞻性调查
D7 G; L8 _& H7 T1 jProximities, 亲近性 0 B; F. Q; I: t7 G+ ]) j7 M
Pseudo F test, 近似F检验
$ s/ c, {9 u4 ~Pseudo model, 近似模型1 a6 A" {# Z ]" k& N6 z
Pseudosigma, 伪标准差0 ^9 `) C" Z n
Purposive sampling, 有目的抽样# U. n. B6 S* m5 p" Y0 A7 G
QR decomposition, QR分解8 a+ K5 f x, E# G' N; [; l0 j
Quadratic approximation, 二次近似
" ^/ q5 K, d0 t( T0 HQualitative classification, 属性分类( X! k! q: O! A) a
Qualitative method, 定性方法
: @ t* J4 K% e' `/ L3 o6 Z' ~Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图8 w# ^4 _' m$ \
Quantitative analysis, 定量分析
+ Z N" @* e3 Q+ `# b) bQuartile, 四分位数
- V+ n1 x& n8 Q( j9 ^% F1 Q! N* gQuick Cluster, 快速聚类
* \+ J& s' u) }3 k6 Q' O% rRadix sort, 基数排序
) |# Z Y+ f5 m% y) Z wRandom allocation, 随机化分组
, h# A" A" Y" Z. oRandom blocks design, 随机区组设计9 D6 J& x; z" F( }$ |* B* ^9 ~
Random event, 随机事件# {8 U2 p, `$ G1 `
Randomization, 随机化" e3 f4 x4 l4 v
Range, 极差/全距) e8 O! R$ s3 y; ^# }3 _: g2 Q7 R2 Z4 l
Rank correlation, 等级相关
+ E/ D, I/ s/ {" ?2 @9 q: CRank sum test, 秩和检验: ~. h, w/ g* X
Rank test, 秩检验
, H4 X5 L3 n; B0 H% ORanked data, 等级资料
1 P& v2 C1 T* j* GRate, 比率) q" ?9 z& P+ A o. }% o
Ratio, 比例
9 E; \; G" {* w, PRaw data, 原始资料
* B* s, D! y( P! m: T% K4 zRaw residual, 原始残差2 O0 T! A! H4 X N1 E
Rayleigh's test, 雷氏检验6 o" F: n4 T0 S4 [
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
" }! h* s+ w p# G) BReciprocal, 倒数
: w( s6 o+ N1 v& j# pReciprocal transformation, 倒数变换
5 q, e" {- \' B. }0 c0 L- PRecording, 记录# M- M: _: B {- j0 O& U `
Redescending estimators, 回降估计量
2 J' ?3 K5 O3 s) E* F& o K! @Reducing dimensions, 降维
& I. T1 a+ ^8 ]2 A) NRe-expression, 重新表达: e1 R" C( ^9 d5 l
Reference set, 标准组! z3 p$ p9 H! j; s
Region of acceptance, 接受域
! |- X R) s5 a7 FRegression coefficient, 回归系数5 ]& t; I: z9 o
Regression sum of square, 回归平方和4 E+ P, l: L2 J. l
Rejection point, 拒绝点
2 {* K( g* C" NRelative dispersion, 相对离散度2 `& _ E& g K
Relative number, 相对数
0 J* c/ J" o, k! [1 w& lReliability, 可靠性6 A8 a4 h" H0 B9 W% C2 A/ n
Reparametrization, 重新设置参数& V* z2 {: U1 c; E- \1 t
Replication, 重复# m D8 `; t; L! S0 l3 ]
Report Summaries, 报告摘要
4 ?2 g. q: z) w; h) V w1 C" A* aResidual sum of square, 剩余平方和
4 ^' T& c& A% vResistance, 耐抗性
- j" w5 D/ g6 I2 AResistant line, 耐抗线
1 i7 @( r5 Q% T- y3 l7 Q, WResistant technique, 耐抗技术
4 y$ x0 h8 c' N4 E$ V( xR-estimator of location, 位置R估计量
2 y) R0 Z2 W& x! X- e5 Y4 R( FR-estimator of scale, 尺度R估计量/ Q; v/ }5 N% x& }! \3 d
Retrospective study, 回顾性调查' \" ?( f7 \/ L
Ridge trace, 岭迹
& \. y' f* {" e6 `3 WRidit analysis, Ridit分析) D N! @" c7 Y
Rotation, 旋转# a/ o* |6 i- L
Rounding, 舍入
8 r7 h% r1 |& bRow, 行
# U8 L. y5 n7 X8 q7 G o- rRow effects, 行效应
* z% q$ s- `) P4 d! ARow factor, 行因素, M( d! t9 y4 F! t2 X C
RXC table, RXC表$ z. Y+ j2 @. |* a+ L
Sample, 样本
$ x6 K* \0 `$ `2 ?. m" H2 NSample regression coefficient, 样本回归系数
. \$ i/ f5 P& H' m0 FSample size, 样本量
/ y7 G9 L' A7 M% t' L' F$ l) zSample standard deviation, 样本标准差
% X# \' v c- K3 ISampling error, 抽样误差
( x& E+ X6 t" nSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包( I# K* w$ e6 \+ I2 q# h4 _8 k
Scale, 尺度/量表* U. W$ R2 \5 A) k4 j8 p! u- c
Scatter diagram, 散点图
1 q% J3 |" Q, a( ZSchematic plot, 示意图/简图$ E* K* h/ \; O: _+ m# |
Score test, 计分检验
T6 y v/ N1 O2 q8 h1 ~% P6 f; S; \Screening, 筛检4 u! ?* [4 n8 `7 j9 N; Z# s
SEASON, 季节分析
% P- Q4 Y9 P$ t% s# }& ^& \6 LSecond derivative, 二阶导数* ~" s; f6 r2 Z. g7 h
Second principal component, 第二主成分4 s5 E3 R' n- \0 l# y
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ' E- s2 M2 J [9 U7 r
Semi-logarithmic graph, 半对数图
) Y9 i" X) y( K, gSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
2 P1 L/ y1 b- ~7 OSensitivity curve, 敏感度曲线
+ l6 `9 p8 r! ^! k. z+ f+ h5 w4 PSequential analysis, 贯序分析
) S! n: j9 B/ |7 [/ t: N" ^Sequential data set, 顺序数据集
( s2 @9 G) Y) U- N5 [3 pSequential design, 贯序设计
3 ^+ o7 X6 A- p0 k/ x. Z' g) USequential method, 贯序法5 I) ]/ L- \$ M e6 G) Z7 {
Sequential test, 贯序检验法; B, N4 W% L' L4 V* f
Serial tests, 系列试验$ _+ R2 g5 ^0 Y0 K- B" l4 ^
Short-cut method, 简捷法 " n5 |5 J4 J: K3 Z) D; S
Sigmoid curve, S形曲线
8 r# K6 V2 o" hSign function, 正负号函数; Y# r: J; g$ S* i
Sign test, 符号检验$ d- M: ?* R% D8 G9 a5 @$ Z7 q4 c
Signed rank, 符号秩
: a! u: Z5 G- NSignificance test, 显著性检验
3 j8 ^* Z0 P; k F( XSignificant figure, 有效数字* Z0 o- @2 f" }
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
& y4 J; e1 C+ u- vSimple correlation, 简单相关! g% z4 ~) F2 U8 k; M
Simple random sampling, 简单随机抽样
! A! W% u- J; H! sSimple regression, 简单回归/ H4 s# r5 ~1 a9 r" {9 U
simple table, 简单表& m: F7 p% R* T# M
Sine estimator, 正弦估计量
# S, B, b; d/ r1 GSingle-valued estimate, 单值估计
+ D. B3 G9 n S7 W$ y1 wSingular matrix, 奇异矩阵
! a2 |2 o3 G9 y, |. q* Z1 ^# B1 TSkewed distribution, 偏斜分布9 o6 p' w b0 F( @1 z& c2 ~
Skewness, 偏度
0 ?8 x+ X) o1 e- Y0 ?7 E# \Slash distribution, 斜线分布
4 Q/ y; |! b7 G" x, s% ESlope, 斜率
( L2 `0 Y7 J( n$ c! u8 Q k# PSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
c: O. w& r' p" [" }Source of variation, 变异来源8 b. |4 u) C! f
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关( p* e8 o4 c& R$ `1 V
Specific factor, 特殊因子1 M4 v# [0 P# }3 O
Specific factor variance, 特殊因子方差# l; I4 Y$ N, l) ~/ N' |# j: U6 G
Spectra , 频谱, L h' [- v0 g* R. O' x
Spherical distribution, 球型正态分布
$ G0 o9 H w# ISpread, 展布8 n. N2 e+ ]4 S
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
' r6 q0 O. i/ k6 K3 P: G3 f$ oSpurious correlation, 假性相关
{( C, R6 l. PSquare root transformation, 平方根变换
# T$ n% ~( k" _7 MStabilizing variance, 稳定方差
- N. b4 ^" z2 V' Q( _" o; TStandard deviation, 标准差
$ K0 L8 k. ~9 O$ Q; Z" kStandard error, 标准误
& J. N2 v7 k6 z+ W2 c; V5 DStandard error of difference, 差别的标准误3 w% }8 h, W5 B$ u4 d/ ~
Standard error of estimate, 标准估计误差
% k2 k2 _# n0 z5 sStandard error of rate, 率的标准误0 w V$ C. G+ V8 @! O
Standard normal distribution, 标准正态分布
4 y x; J: Y1 rStandardization, 标准化
, @* Q& i; u# K2 O& N' T. R9 xStarting value, 起始值7 l. T, Z. E6 K& D( ^$ F
Statistic, 统计量$ |8 \) A+ i; Z# m5 N
Statistical control, 统计控制" Y1 s5 m7 x3 `% v* _1 c3 s; `5 x
Statistical graph, 统计图4 s# @+ x2 T$ y6 L' W$ S
Statistical inference, 统计推断5 _; D* q: Z; N; F3 V* C
Statistical table, 统计表
+ d3 @* h. n( t2 i5 ?( rSteepest descent, 最速下降法
: ^5 m# ]' b8 L# {; S% H/ xStem and leaf display, 茎叶图9 F B$ E- B, ]- g4 u0 W$ p0 p
Step factor, 步长因子# q# {0 r' K; e
Stepwise regression, 逐步回归6 ^# v+ h w: v" @- m2 [
Storage, 存: w! M; O! J/ L2 ^9 b! f
Strata, 层（复数）
6 ]1 B* w5 G8 p! Q1 x% U3 s/ sStratified sampling, 分层抽样
* O& w4 D( }$ DStratified sampling, 分层抽样
7 _, ~- N$ R/ H( ^9 ^% pStrength, 强度
% _% p& K- y1 CStringency, 严密性
4 K1 N; V( J/ {+ o3 y! ZStructural relationship, 结构关系
) l4 p. H* o7 MStudentized residual, 学生化残差/t化残差: Q: p, q3 t0 ]' S$ E
Sub-class numbers, 次级组含量
5 K# r! D" D6 o+ _( I$ CSubdividing, 分割1 j3 v8 M) F3 e7 x: V: J% y
Sufficient statistic, 充分统计量" h8 q' O W D3 V3 w9 C5 K1 A9 \
Sum of products, 积和
+ O( a! n8 @+ W6 D4 W4 DSum of squares, 离差平方和
$ r! w2 g) `- q) A2 f: ^Sum of squares about regression, 回归平方和
7 i! B! a# m+ K1 d! `' XSum of squares between groups, 组间平方和8 B h7 L& r k) {
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和5 G* F0 I/ l8 z i9 ]
Sure event, 必然事件
$ p* p* ~8 m2 Y' |Survey, 调查
5 H2 @6 L/ `' o2 ~1 x* u; ESurvival, 生存分析+ A% Z: q& Q" R0 D6 h$ U
Survival rate, 生存率
* R0 O1 k, d6 ]" E3 u3 ^Suspended root gram, 悬吊根图! f1 G6 l K a8 K
Symmetry, 对称
7 s5 Z+ ?0 O. r. _- F& PSystematic error, 系统误差
$ @- a/ E" I' `7 D l# ?- DSystematic sampling, 系统抽样/ l# C7 p' P1 C g
Tags, 标签2 I* V) t2 V: `- C# c$ F8 V: U9 b
Tail area, 尾部面积
. @$ A3 i' A( j: P$ n& t. lTail length, 尾长- t8 z* H. L) h3 Q% U, a/ ^+ d3 c
Tail weight, 尾重
" {1 [1 r2 d1 u( DTangent line, 切线) D7 E% @( I# k; }8 N4 L9 K. D5 F% f
Target distribution, 目标分布2 K/ q# ]8 K: w
Taylor series, 泰勒级数 }1 B; Y# I" t6 i1 \2 a0 _$ W
Tendency of dispersion, 离散趋势! ?! T9 D; ~2 r
Testing of hypotheses, 假设检验
+ f2 P3 _( B0 d' VTheoretical frequency, 理论频数# t* b+ O: a' ]4 e4 C! }8 d
Time series, 时间序列
+ _+ z; Q2 v$ s7 ]9 mTolerance interval, 容忍区间; M$ z9 e' U* f K
Tolerance lower limit, 容忍下限
# e6 H; T3 |3 p! QTolerance upper limit, 容忍上限
3 g+ S1 d) y6 N- x; cTorsion, 扰率8 b; X2 X/ z0 }' O" a- W
Total sum of square, 总平方和
8 y2 D- V. o& I$ mTotal variation, 总变异6 n5 _. R# p! r: G. X
Transformation, 转换9 x" j/ t0 ]" r- }* \9 d
Treatment, 处理
) z; T, X# B& A0 ~+ E8 F% oTrend, 趋势
* z& p9 Y% ?0 n0 aTrend of percentage, 百分比趋势
# j% F4 ?9 i E0 l) B6 t! m# t$ @Trial, 试验
. V% P$ `4 {" y0 bTrial and error method, 试错法
2 _7 k; { P5 C' }6 ZTuning constant, 细调常数" k7 ]0 j$ f4 o2 U, M: ^% u5 G5 F- G
Two sided test, 双向检验0 K0 K+ B ~# \9 M, ^2 N" Q( B# s1 {
Two-stage least squares, 二阶最小平方* |% q1 G; O" }1 ]# l E |
Two-stage sampling, 二阶段抽样
# y P0 T/ W5 n# E; k" JTwo-tailed test, 双侧检验9 v; X- | c( K1 d
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析6 h: L! p# O" U; Z% w5 u
Two-way table, 双向表
" L+ k4 v9 E2 ~Type I error, 一类错误/α错误6 {& D" |! ]* |" A0 [: h9 w g8 \6 y" I
Type II error, 二类错误/β错误2 A y2 U3 \& V7 G; v& r
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
5 S! |; Y$ H) \3 \- U j+ gUnbiased estimate, 无偏估计6 Z" s% ?' z( A [: D y
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归4 L7 f6 u. ~! y }( H
Unequal subclass number, 不等次级组含量
9 R. Z$ K+ ^6 o$ P2 gUngrouped data, 不分组资料' C. V9 `2 x! {, i" E
Uniform coordinate, 均匀坐标
2 o8 ?" Y' \7 G; E; v8 ?Uniform distribution, 均匀分布0 G' _8 _' V+ b0 p, ^
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计$ Z+ v6 t. _& ]* |' P: n3 @
Unit, 单元, O0 a' S, u& M
Unordered categories, 无序分类
2 _7 h+ B( V* q% P1 ^8 |Upper limit, 上限9 p. |+ }; R; n; G( P; Q3 Q
Upward rank, 升秩* C4 b! x1 N; J. X. Q, x/ o% Z9 b- {
Vague concept, 模糊概念
7 t* x# V, J* i4 m9 q O1 e. z; tValidity, 有效性
* {% ^8 E& {/ X! P, X7 a: JVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计- u$ Q9 {) A4 x) O' ?* S! E) Y
Variability, 变异性6 ~% D. J! a2 I
Variable, 变量$ Y8 V, D6 I# U/ g6 G" f/ k
Variance, 方差
6 n6 Z# I0 i$ QVariation, 变异
5 g4 r3 B9 n6 q0 v( CVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
% _! C& l* _( h/ N1 D# u4 oVolume of distribution, 容积
! G" G' X* j$ CW test, W检验
& @' `( |$ L u9 B5 d& YWeibull distribution, 威布尔分布
( B% o7 E2 g8 i, E/ rWeight, 权数: b$ U3 L3 o* D) ^6 u/ C
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
$ `9 ] h4 R8 d9 x. b* fWeighted linear regression method, 加权直线回归3 z! F& u- @! K8 R# l; b5 I, i) ^
Weighted mean, 加权平均数
. ^8 g% D* F, y k+ pWeighted mean square, 加权平均方差
. I8 Z. K' A. Y N2 ]4 G; `Weighted sum of square, 加权平方和
8 K% U; f9 }4 i: X9 m: ?Weighting coefficient, 权重系数
& W! D5 P4 I& L3 X% QWeighting method, 加权法 ! Z$ r5 |" @1 R. h5 l
W-estimation, W估计量
5 O6 L: p l/ F$ ~3 z) qW-estimation of location, 位置W估计量2 C& ~1 K% m, ~! h7 K- G
Width, 宽度
# Q. I R& `( ZWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验3 k+ g: [9 P. _. C: l: v5 }
Wild point, 野点/狂点6 y' |+ }0 t, K1 g
Wild value, 野值/狂值
# Y) H6 R, _/ H# ?2 wWinsorized mean, 缩尾均值
. l# D8 V( v4 M. L2 lWithdraw, 失访 # q+ @0 [6 p* @5 e( W
Youden's index, 尤登指数2 \' U. Q i" `7 O3 H
Z test, Z检验
+ D: h0 h2 N6 u. @" ?( TZero correlation, 零相关
- r% ^2 k9 ?4 E- ^Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
