|
|
Absolute deviation, 绝对离差. R( m* t' }" e9 R( v/ W% S
Absolute number, 绝对数1 }) _$ O. j) P1 g
Absolute residuals, 绝对残差5 D& e( ?# j& H3 A2 ?
Acceleration array, 加速度立体阵
+ X% A# c' T" f. rAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
% u" m0 V D% K& k/ v" d" ~% ?Acceleration normal, 法向加速度3 d: c- H" \5 N6 G- G
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
3 V) x( o" x& K! ?8 t+ e7 g1 BAcceleration tangential, 切向加速度
3 `8 v( i- z3 V6 e9 P3 l+ c* \Acceleration vector, 加速度向量
$ N- K! a+ l# R2 {3 V4 QAcceptable hypothesis, 可接受假设1 _( Q; o2 ^+ }, x9 F
Accumulation, 累积1 C- ?7 |3 C; @( V% C
Accuracy, 准确度
! q. `& l* o. d* L# O% fActual frequency, 实际频数
$ v3 D/ ?9 V: V/ NAdaptive estimator, 自适应估计量* S! s+ m. F5 Y+ c) z+ k
Addition, 相加! }* ?% X6 _& c
Addition theorem, 加法定理3 _$ \! d3 s* ?9 P
Additivity, 可加性
# X; {4 `) T# h* O2 y# |- n9 [Adjusted rate, 调整率
& ?: I6 n- | i7 _, H' QAdjusted value, 校正值8 }" N: m L' p2 |3 Z% H) V1 F0 n6 i k
Admissible error, 容许误差" y6 W: e, b, i3 m
Aggregation, 聚集性6 h+ r$ e5 `8 A
Alternative hypothesis, 备择假设
! n2 J' [8 ^! w" w# hAmong groups, 组间
" z: E8 C7 K: e7 F" y+ ~1 c+ H" \8 BAmounts, 总量
5 v. ?7 ~$ U2 fAnalysis of correlation, 相关分析( n7 A* j1 M9 U4 e1 g
Analysis of covariance, 协方差分析
, w9 t# ?& k. r; x- Y0 a! wAnalysis of regression, 回归分析
& w! J! q) ^% I/ s) Z$ \Analysis of time series, 时间序列分析: ~! b1 R( }$ N% u+ d6 e6 f2 f5 `3 y
Analysis of variance, 方差分析! z0 x. {2 d' P" X. T9 {
Angular transformation, 角转换
, Q1 d; s8 H& R3 n! yANOVA （analysis of variance）, 方差分析
+ F+ l2 O5 r) {( n. }ANOVA Models, 方差分析模型
' k" _% t9 s& X/ l+ P) z0 ^Arcing, 弧/弧旋# O1 S5 @2 m }# c! Y, W
Arcsine transformation, 反正弦变换# U1 n* d/ [, F# I- M0 |! ^ A
Area under the curve, 曲线面积- K' R# E0 B( h3 t, H7 w
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 % u$ F0 d" F# F+ Y7 A
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 5 `+ O. w' Q; r8 f/ I& Y
Arithmetic grid paper, 算术格纸
, A, Y4 U; n- FArithmetic mean, 算术平均数! D1 g& m% l3 G6 ]7 u: H" I
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系& s& `7 e, d2 {4 x8 {
Assessing fit, 拟合的评估1 G! M1 F# D% @5 G v
Associative laws, 结合律, H4 s/ `9 f4 |! _1 y$ q
Asymmetric distribution, 非对称分布
9 P7 j' d( N8 Z1 ?/ C HAsymptotic bias, 渐近偏倚% e. N% A4 q+ @- q& |
Asymptotic efficiency, 渐近效率9 ^$ g: V3 M6 m
Asymptotic variance, 渐近方差
/ i6 p( V& I; ~- ~4 X# M: sAttributable risk, 归因危险度! L8 c$ I# c; ]4 ]
Attribute data, 属性资料
, u- ]. V8 D6 T, O; hAttribution, 属性8 |0 _1 z+ R. ]9 J3 J
Autocorrelation, 自相关 Z! Q' G& p" w. [6 o+ R
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关6 h6 N' u0 p6 z
Average, 平均数
) G4 l, F5 x2 {0 X8 V" [Average confidence interval length, 平均置信区间长度
3 U) [2 ?1 ?) B u( ~3 FAverage growth rate, 平均增长率* f% T; _- C1 y' c5 F. a6 X* k
Bar chart, 条形图
- L- A% n- T) V( w' |9 nBar graph, 条形图4 C S: t" @ K0 a/ C. Z D2 [
Base period, 基期
- C; H& W5 y1 g) VBayes' theorem , Bayes定理
- C) U5 Y$ U+ S- ?2 `* xBell-shaped curve, 钟形曲线
1 S1 p+ i& X' I" m8 k* U0 _* jBernoulli distribution, 伯努力分布
% [/ n2 k: y7 b* m2 p$ R6 f2 X- KBest-trim estimator, 最好切尾估计量+ m6 `$ p O7 O
Bias, 偏性
8 [7 J p% A3 u/ I! {Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归1 H# T. a! y, `; R1 d# E" a8 e. L
Binomial distribution, 二项分布
( E- L0 d% k' W; hBisquare, 双平方$ ^( Z2 Z' ~1 e n. ]; V8 x3 k7 W
Bivariate Correlate, 二变量相关
$ R' ]7 a0 M2 a# f7 ?: h2 [Bivariate normal distribution, 双变量正态分布2 O# X' W# a+ ]9 {+ v
Bivariate normal population, 双变量正态总体1 C! ^/ H. _9 U
Biweight interval, 双权区间
, h3 @% v1 v- WBiweight M-estimator, 双权M估计量
6 U. d6 f& r- {, H) P6 IBlock, 区组/配伍组
! x, G# X( T# x; ]BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
6 X. @, F8 P4 OBoxplots, 箱线图/箱尾图' Z( f, M& m# V o+ o
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点) [+ U4 ]* W& P3 P% d! P1 R0 [
Canonical correlation, 典型相关
* [2 ^& o! P" B f$ ZCaption, 纵标目5 O: K# n* H+ j, N
Case-control study, 病例对照研究, [0 k! I3 M) _9 i7 P, \
Categorical variable, 分类变量
& i% |& r6 `& u% LCatenary, 悬链线
, S X& s/ `8 ?; r' Z6 @& BCauchy distribution, 柯西分布% F, T( m1 \' C, s; b
Cause-and-effect relationship, 因果关系
3 c" F( q- @% O4 T3 _: i, |Cell, 单元
' v- |: r+ t5 q7 OCensoring, 终检
" C2 V$ M! `: g$ O( T' ^2 VCenter of symmetry, 对称中心
' h7 f9 K4 j3 D; m. HCentering and scaling, 中心化和定标
6 k- ]' t4 Y% XCentral tendency, 集中趋势
) x$ S/ q. ?9 T6 S0 T. ]Central value, 中心值
- V' G: |* O" ^3 L1 P$ M% pCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
- z: @; ]7 q7 Z+ G& E9 N# `Chance, 机遇
/ l2 N) m) C% V3 `0 BChance error, 随机误差
1 q8 t& n% p. @' gChance variable, 随机变量2 U. s3 H6 @9 P( W( F+ [7 G
Characteristic equation, 特征方程
& z' J3 y% Q, o$ I6 z7 UCharacteristic root, 特征根
1 g& I$ @! M5 d: c4 }$ H4 m4 @3 ]! fCharacteristic vector, 特征向量. t8 x. [9 K( n: w
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则2 a- R; U d5 m( W; ?' Y2 E$ @
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
8 b3 |9 ~9 C& i" [6 n, A/ C- FChi-square test, 卡方检验/χ2检验+ t, l! Q; _6 t5 s1 d
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
; `" k, E# S M4 @3 |9 UCircle chart, 圆图
$ s- d0 O) U# s- j. p6 E" |* mClass interval, 组距# r+ ~. Y5 k) O2 d1 ]
Class mid-value, 组中值
2 o, s! g# T1 D3 xClass upper limit, 组上限
3 q( N6 l/ ^7 Z0 i& W' A. FClassified variable, 分类变量
9 t$ l2 j6 z# M& K3 \1 ^Cluster analysis, 聚类分析
! V3 U8 L5 R. H3 DCluster sampling, 整群抽样& V% u# X, X, \2 P& }' T e
Code, 代码
9 z8 N" v! k6 A8 b$ vCoded data, 编码数据
, M8 a5 E6 f/ A1 OCoding, 编码$ a* x( C( X; R- r, n
Coefficient of contingency, 列联系数
3 [8 G- m& K% @! q, b# r8 uCoefficient of determination, 决定系数
* e3 L: c" ~; Q' _8 e$ k% qCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数0 b1 E' ~7 r) o7 I
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数7 A Y1 Y6 s3 ~& N7 u& g, o
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
* {+ ?8 s3 ?3 C W1 J' N3 D% QCoefficient of rank correlation, 等级相关系数- Z# ?/ h, m# T
Coefficient of regression, 回归系数" X' a" G5 F. C4 X# m
Coefficient of skewness, 偏度系数
6 m' H* @4 }7 q3 u PCoefficient of variation, 变异系数
( v: |% ?. v+ U7 eCohort study, 队列研究) n! E( Z3 D& ?0 o
Column, 列
; N' Y" q( u% M$ P2 W4 @2 DColumn effect, 列效应0 R5 e2 C9 p0 h) N' R
Column factor, 列因素& I% x( l3 o+ v$ I+ V, Q' f# f) F
Combination pool, 合并& X1 b5 w8 _* E' m
Combinative table, 组合表7 x3 R( n7 ?3 H! `# O7 `3 O
Common factor, 共性因子
7 D- i8 G+ \, ?% \5 Y; ]: ZCommon regression coefficient, 公共回归系数5 D! k; n- ~6 @8 j5 I
Common value, 共同值
" P ^3 X9 B8 y+ O& B( F- S( [Common variance, 公共方差
" T& {/ H' \, pCommon variation, 公共变异; x: U' L* s* n4 b. f
Communality variance, 共性方差, C3 o8 V# `6 S8 z
Comparability, 可比性3 f( Y2 u4 w1 t }! t' q2 |3 U
Comparison of bathes, 批比较 ^; b; F, r. o: Z% J9 l; ^
Comparison value, 比较值
! |( A A( K% ^$ b( cCompartment model, 分部模型
) Q/ J: j7 E6 t+ bCompassion, 伸缩
: b" N' k$ ]/ sComplement of an event, 补事件
' q5 c: I! S- @) c: jComplete association, 完全正相关! w1 l- z1 a% F% s! J
Complete dissociation, 完全不相关/ p( M8 ~" |" w3 u
Complete statistics, 完备统计量 y! u( L4 P0 \! D( Q; E
Completely randomized design, 完全随机化设计
0 O0 d5 A* P$ X" f ?2 `Composite event, 联合事件" D$ ~9 D+ C* v" h9 q+ C5 w+ m
Composite events, 复合事件" ~# F4 S/ H4 C& s6 v: |# U
Concavity, 凹性' m1 T% {& \2 X# e& ]% E
Conditional expectation, 条件期望, o; t6 X1 J8 [; z
Conditional likelihood, 条件似然9 u w/ V/ T! y4 n% b
Conditional probability, 条件概率
. X- b; d/ _! F/ _$ t. U3 T& v" v9 @! dConditionally linear, 依条件线性
2 m: a- j2 X M* {, z& A G5 tConfidence interval, 置信区间
2 w/ f& ~. Y5 f5 q7 ~7 E* u" aConfidence limit, 置信限) }8 B1 S: ], R& e. G/ Q1 ^
Confidence lower limit, 置信下限
3 z, F3 @$ P# S& N9 [& LConfidence upper limit, 置信上限
% t: @# m* E; B# o, BConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析0 U$ {% N. F$ u5 O, l8 {
Confirmatory research, 证实性实验研究
1 T& u& b: s$ iConfounding factor, 混杂因素
4 U( P$ k/ V; a* T( w. DConjoint, 联合分析
' X _! \$ r- g/ F# q- T# yConsistency, 相合性! H, ?/ e0 G: y) ^5 h5 b: z
Consistency check, 一致性检验
$ D. ~* |: Q" R# `Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
0 W. }' g& @2 G1 k# AConsistent estimate, 相合估计1 L$ H* t. G/ `( z. y
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
+ O7 V, Q; U3 M& uConstraint, 约束
! }& w: f1 o# ]" p$ ^+ ZContaminated distribution, 污染分布
6 Z! Q0 r8 {& y' t- n& MContaminated Gausssian, 污染高斯分布" F" C# w4 x! M$ s$ N U) M' d: C
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
7 s O7 u& O [; J) w* m8 CContamination, 污染: h5 e7 w3 k: X: {0 `& G1 G9 |
Contamination model, 污染模型
. S- o( s0 @2 NContingency table, 列联表
( Q& h1 \2 h$ q4 ]Contour, 边界线
& o" j6 |. m9 h# I: J* P5 @Contribution rate, 贡献率4 }0 w, k7 a/ p: a
Control, 对照$ j- r9 U, {) s" V% s' ]% M
Controlled experiments, 对照实验
& u( M3 y; [* lConventional depth, 常规深度
+ o/ P! D- V! p: |- q: n* DConvolution, 卷积9 p$ k3 h6 P# q. \0 _# t. X
Corrected factor, 校正因子
3 p: y) n# h5 [: aCorrected mean, 校正均值
$ O+ p% N7 j9 Y0 hCorrection coefficient, 校正系数5 l/ L4 K9 ^% B' {
Correctness, 正确性
# n- a) H$ W- [- ]! ~! lCorrelation coefficient, 相关系数$ i' J: e* {# Q' A6 \
Correlation index, 相关指数) P( c" E% P. X2 X% b1 F, f: k9 L$ }0 n c
Correspondence, 对应6 I) Q" \+ I. P( T U
Counting, 计数
& F9 t- s, k# ]/ k8 v! m, RCounts, 计数/频数
* b% b2 r ~, O+ t1 VCovariance, 协方差
' e4 p, n6 C/ D C% d3 J$ w- t- t. ? _Covariant, 共变
' T: X4 c" S4 R* ]0 L; d5 wCox Regression, Cox回归 b! j4 u( N: K6 i8 Z. Z
Criteria for fitting, 拟合准则
" B$ ]; D+ J u9 N( B0 V# g$ F6 |0 `Criteria of least squares, 最小二乘准则
7 X' L* `2 _8 {Critical ratio, 临界比! D" [5 G+ w ?
Critical region, 拒绝域
2 d, e$ v( e5 }% t O* V' W8 g* ~9 CCritical value, 临界值
' r: |1 Q9 A% e5 [, b2 GCross-over design, 交叉设计
" b/ i1 Q# U& h% Y. xCross-section analysis, 横断面分析
8 i+ r: E* n- a+ _0 [Cross-section survey, 横断面调查
7 ~5 m1 U* O/ V3 l0 q" M- fCrosstabs , 交叉表 $ `% U! c, j4 j1 c, i/ X5 N
Cross-tabulation table, 复合表
" n8 _3 }2 u6 ^Cube root, 立方根
, k0 Y, u/ `- U6 `Cumulative distribution function, 分布函数' ]1 d: e7 R- z3 M
Cumulative probability, 累计概率
z. @% ^5 [# |3 I; TCurvature, 曲率/弯曲: {, g# S, B" n7 H
Curvature, 曲率# s/ n3 r2 d! s
Curve fit , 曲线拟和
# y) B1 ^; o( h0 @1 jCurve fitting, 曲线拟合0 E" S6 U, E7 f6 @6 P3 f
Curvilinear regression, 曲线回归% U0 V( I8 E( a9 Y
Curvilinear relation, 曲线关系
3 R1 b1 D8 E1 I* wCut-and-try method, 尝试法
+ C' s! k( _* T* uCycle, 周期
, Y- h' i1 O, e8 ^. Z0 C. w" vCyclist, 周期性6 K4 B) y: C5 |& \
D test, D检验+ d8 e3 ]5 A* O& V+ o5 L
Data acquisition, 资料收集4 s) L- ]9 |$ W
Data bank, 数据库
4 n! w& h- I( ^! HData capacity, 数据容量
4 p; q: m7 x1 z- L. QData deficiencies, 数据缺乏
5 N: v- i A$ S# w5 IData handling, 数据处理
6 @, [0 W& l$ X0 m: c6 L9 _Data manipulation, 数据处理
) j7 ~5 p& H; l7 j3 f4 b6 jData processing, 数据处理. J8 ?: _* P. @' \
Data reduction, 数据缩减
) b' x$ @) w& X" qData set, 数据集, J* l1 p9 c q0 W! J
Data sources, 数据来源! a3 l( V* E. D3 Y% |+ N7 j
Data transformation, 数据变换
7 @. J1 ~+ a& J) q5 LData validity, 数据有效性4 S" J5 j5 A5 z( g
Data-in, 数据输入
6 g! s9 M$ k4 ]! Y4 gData-out, 数据输出
+ l% B$ y5 G& C- w' P! l& vDead time, 停滞期( `! F' E2 B) k% {
Degree of freedom, 自由度
5 k. Y# B- a. y& h3 O* S; U; jDegree of precision, 精密度
: }1 U- y. p+ sDegree of reliability, 可靠性程度7 M& c6 ^6 s* M1 w8 n k8 {
Degression, 递减
% M+ Q6 O& s4 L$ Y0 F" `8 ODensity function, 密度函数
3 v# _7 c) D2 ]' @+ ~" V; oDensity of data points, 数据点的密度
H* y5 Q3 K+ E& o% `Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
$ s$ n' Q/ j, m# L6 k" ADependent variable, 因变量
' c9 U6 n9 ?! W4 J$ J, }+ K1 bDepth, 深度% P5 U3 v7 ]' \0 S
Derivative matrix, 导数矩阵
6 v* g" i) B6 p' I. w) ]Derivative-free methods, 无导数方法6 ]+ @; g5 t* [, j* j
Design, 设计4 l1 U' d' f' _7 u6 q- M+ M
Determinacy, 确定性
1 t9 E4 a% L( E8 M$ F% k! V6 bDeterminant, 行列式7 t6 h9 n0 |, l$ f8 |, M/ @
Determinant, 决定因素
/ i8 D0 t; g/ x! l3 x. KDeviation, 离差, [0 S7 n* P" a& `9 s* |! ^: f
Deviation from average, 离均差& `* `/ J( i- j% D3 i' E* g
Diagnostic plot, 诊断图
% f/ Y8 F1 A( B; QDichotomous variable, 二分变量) [2 A6 H" Q* t
Differential equation, 微分方程
+ @5 X9 [) d% A+ s5 TDirect standardization, 直接标准化法9 S" K$ J7 \3 i2 b: a/ T" `/ C
Discrete variable, 离散型变量& E! _; p+ ^" e9 j, M
DISCRIMINANT, 判断
. z9 I- T6 `$ O& [4 a3 S; vDiscriminant analysis, 判别分析4 K" p: X* K$ A0 ?) N
Discriminant coefficient, 判别系数
5 I' b" y5 j; j H: I& ~. `6 RDiscriminant function, 判别值8 o! Q, c( \ D
Dispersion, 散布/分散度9 |$ N2 S6 i i0 x
Disproportional, 不成比例的5 }5 V3 ?7 }- F& q5 h4 B7 K$ l
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量; ]+ S6 B- ?. B% e9 ^) }
Distribution free, 分布无关性/免分布
6 c ]& h: N1 g% v: w1 \2 rDistribution shape, 分布形状9 e+ L( S- p% R% h
Distribution-free method, 任意分布法
8 x- p; n1 A+ y$ i: D# e0 |Distributive laws, 分配律& J. P5 p# z9 x) L0 y+ m
Disturbance, 随机扰动项
! D- d- h/ n, q( h" M7 s9 TDose response curve, 剂量反应曲线+ H. @( U; b/ D0 Y! \; K
Double blind method, 双盲法
2 A7 S/ d% U( ^& b! e0 cDouble blind trial, 双盲试验1 u& Q! {8 X3 G# [4 H ~$ p9 a1 B
Double exponential distribution, 双指数分布( t+ d5 B1 p* g+ J) N. i
Double logarithmic, 双对数
" F$ p1 n, D9 NDownward rank, 降秩
# v: n7 z9 N: |& S4 Z$ {) }6 g/ V% hDual-space plot, 对偶空间图' ? j7 q, L( n0 o4 r. |- P7 `" u
DUD, 无导数方法
% B, }$ v% o: DDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法$ l' d0 ^" R* q, Q0 F9 U$ Z( U. w
Effect, 实验效应
0 T4 I5 L* i9 r: W. g5 H$ xEigenvalue, 特征值7 H4 w5 ~$ |- y5 \
Eigenvector, 特征向量
' m: }0 \" u1 S) n" ^- VEllipse, 椭圆4 s, F/ W! t: ~/ K& O3 `
Empirical distribution, 经验分布; T# M) \2 ], {/ p4 I F
Empirical probability, 经验概率单位
# A0 N' `8 N- u# X8 [+ EEnumeration data, 计数资料/ b9 p- {0 q9 x# N8 O* X; E
Equal sun-class number, 相等次级组含量# S3 ~7 {- D' c* F; x
Equally likely, 等可能
- t: z8 J; j* F$ L! BEquivariance, 同变性 R0 l. @* b3 w {3 J/ T% X4 P# J
Error, 误差/错误
, N. V/ D' X& W; t9 U/ tError of estimate, 估计误差+ E3 e3 l9 ^3 d. _; c- f$ p* @
Error type I, 第一类错误
! D* {$ {7 j' W; v2 [Error type II, 第二类错误
8 b7 f0 o. S$ m$ J/ [0 TEstimand, 被估量
' m9 C# m7 U5 |% `- iEstimated error mean squares, 估计误差均方
! m O. h) ]' [9 x1 g% `Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
; m Z+ Q/ t1 I5 a- MEuclidean distance, 欧式距离 m4 n8 g, v' R( O, l' U
Event, 事件
, w9 [# k, P+ ~Event, 事件
6 D7 B/ O( Q, _% GExceptional data point, 异常数据点, c* R8 ?+ o( J: T. p9 i& G
Expectation plane, 期望平面
# Z+ c* [2 A6 G0 m. K0 gExpectation surface, 期望曲面) z& p, I& w$ Y; a% h/ q
Expected values, 期望值" K* p7 U, j t: L+ h
Experiment, 实验/ j6 w* s- c* o4 X, r5 \; V
Experimental sampling, 试验抽样/ y7 E$ e7 x- n5 ?- k, l4 }
Experimental unit, 试验单位
( U% ]# _, Y: @7 ?5 n% p, m: S* p* BExplanatory variable, 说明变量
5 p) e) L, R, G2 b7 BExploratory data analysis, 探索性数据分析0 C- P0 L6 w q4 Q! G4 C2 u% v
Explore Summarize, 探索-摘要
t: a, _$ q9 e8 j; PExponential curve, 指数曲线) r$ ?+ M+ D) y6 \9 [& H
Exponential growth, 指数式增长
5 N1 x& _0 g' I1 B( s) @ Z) JEXSMOOTH, 指数平滑方法
) ]+ \* B( ^4 VExtended fit, 扩充拟合' d8 w" X$ L3 K& y; d. `; O
Extra parameter, 附加参数
, W; l! r& V' g; JExtrapolation, 外推法( O. x6 }9 g9 Q
Extreme observation, 末端观测值! d2 q0 c+ Y- ]
Extremes, 极端值/极值
o. Y) K- Z. j, J3 @F distribution, F分布
& [* o/ B4 Y% zF test, F检验/ f( s. _' K3 S% Y9 y! |8 q e
Factor, 因素/因子
2 Y& f* P: ?! t" p- U9 b8 NFactor analysis, 因子分析
) e! a+ T9 M o% S. H1 y! ]/ TFactor Analysis, 因子分析
; d& J( L+ A" o( GFactor score, 因子得分
8 h& F/ a$ D8 k" S! {6 mFactorial, 阶乘
; c0 _ Y+ _ X$ w& r) i* sFactorial design, 析因试验设计$ w% F9 A2 u3 D% \, a
False negative, 假阴性
: W" b4 L/ U% H QFalse negative error, 假阴性错误
W |& ?( \3 gFamily of distributions, 分布族$ v# u9 U! z8 b. d% X/ L _
Family of estimators, 估计量族# G3 j- o9 ~9 |" O! J
Fanning, 扇面
4 i, [% n8 K9 GFatality rate, 病死率0 G% e% ]& j& e5 }8 U. m
Field investigation, 现场调查
C) b1 T1 s1 v& f: sField survey, 现场调查+ b; B- Y# j, q8 t: }
Finite population, 有限总体
4 a3 B* P5 Z5 K: O/ [Finite-sample, 有限样本
5 o/ ?' K; s7 ?2 ~. |, U) }First derivative, 一阶导数* r' ?& _) q1 O
First principal component, 第一主成分5 K: |! Q! j' c) Q
First quartile, 第一四分位数
( I, b" t' y5 t7 q+ y( A; ^5 i. HFisher information, 费雪信息量
! i- d. l8 r, P2 nFitted value, 拟合值* R3 l2 L4 k% [8 c7 Z
Fitting a curve, 曲线拟合
4 N, r3 G6 y4 R5 N9 eFixed base, 定基
o) i8 k/ i2 d4 s0 c% c$ q. qFluctuation, 随机起伏8 K+ E8 x, p. v" @
Forecast, 预测
9 i$ J5 T }' y+ `, vFour fold table, 四格表
8 W0 b. J# {% yFourth, 四分点! Z. h2 g0 H" g$ p3 G9 g
Fraction blow, 左侧比率/ F/ |; X! ?& a0 E
Fractional error, 相对误差' f+ E* G9 L) L: f3 s
Frequency, 频率
! i2 o$ ?% x4 d0 C5 sFrequency polygon, 频数多边图
$ z( E' c9 i6 t# pFrontier point, 界限点) l5 y' Y4 g3 B/ o
Function relationship, 泛函关系; B: y$ i& ^& G1 u2 W
Gamma distribution, 伽玛分布
& ?! J ~0 a$ n: T" X5 a" ?5 yGauss increment, 高斯增量
" ?8 W$ i7 }: J* B. G8 jGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
; l0 v( K# J. s0 c5 w8 u5 ^Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
$ i0 G) y2 a/ S: [. lGeneral census, 全面普查+ b! t9 z4 f# x4 {7 X* ^
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
* L$ I0 j4 e j" }5 X, ~) wGeometric mean, 几何平均数9 }! }* n& i% B$ _* U
Gini's mean difference, 基尼均差+ T' \- X! @( i1 b7 b
GLM (General liner models), 一般线性模型
: u2 [: {. }: K2 K" ^/ @6 N3 pGoodness of fit, 拟和优度/配合度' i$ Z. [( ~1 L9 w6 k
Gradient of determinant, 行列式的梯度
( x' _* _# e( e$ ~) j" lGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
( p# L, X) T- a& y2 vGrand mean, 总均值
) v" |0 S% Z sGross errors, 重大错误
8 u' d' w% @- O' T6 B5 U# ^Gross-error sensitivity, 大错敏感度4 V( M/ d9 Q' b, A# v, M
Group averages, 分组平均
( p7 C7 O' A0 S- u# CGrouped data, 分组资料
: Y& d1 k; n$ I) K; o( Q' NGuessed mean, 假定平均数6 Y: p E; X# E# W: N- G
Half-life, 半衰期
: {( ~# M% ^9 ~Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
7 c P0 r$ d. @: J, mHappenstance, 偶然事件
/ ^2 ]; @1 `+ i+ B EHarmonic mean, 调和均数0 [8 ]" a3 G* R: S Y/ G
Hazard function, 风险均数 y* p. g1 e. T
Hazard rate, 风险率 L( ~% E/ H) i/ |: l
Heading, 标目 ; l$ E: U% D% v3 j1 @- p
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
; @1 e1 c: |2 u+ g5 @+ k# nHessian array, 海森立体阵4 T2 O$ u% Z( d1 h
Heterogeneity, 不同质
1 A* Q6 b! b5 a" W+ ?1 M3 uHeterogeneity of variance, 方差不齐
5 i5 d) T6 E5 i/ B. ]: }Hierarchical classification, 组内分组
- u2 ~! i& ?3 m6 _2 PHierarchical clustering method, 系统聚类法% N' F% }) Z( v/ n! p! q. T
High-leverage point, 高杠杆率点8 I. N' \+ B3 |! f
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- {0 J5 I9 i# Z3 F& s+ pHinge, 折叶点
9 C ], d: ~/ V/ J3 V$ u7 T6 oHistogram, 直方图" D* b+ s# |$ Z: a- X I6 i2 y. ~
Historical cohort study, 历史性队列研究
# o9 ~; N+ }, t1 ]# V* HHoles, 空洞! _0 v& y/ i% D. S
HOMALS, 多重响应分析
8 ?0 Z2 {1 E e. ?( I! UHomogeneity of variance, 方差齐性
0 t/ w: r0 Y! k! L- T" AHomogeneity test, 齐性检验3 ~/ \! M7 E5 [( i. b
Huber M-estimators, 休伯M估计量
4 W6 B d: [/ k8 l8 @. \2 cHyperbola, 双曲线 e& y3 H8 u' z( k4 R* P" g
Hypothesis testing, 假设检验
( D2 k, C! h Z$ v" W2 y$ {, xHypothetical universe, 假设总体; P& a- n: v% N' B8 A( [
Impossible event, 不可能事件
" l. K3 ?1 t* [. b! j8 oIndependence, 独立性# V3 d2 r+ ^; `
Independent variable, 自变量! Y0 X) P' f# y% a5 H8 G
Index, 指标/指数* N$ v* R5 `* c* a
Indirect standardization, 间接标准化法
/ \, Q) O9 Y& x, z$ QIndividual, 个体6 B0 I# f$ k" l) Q: f+ C( r
Inference band, 推断带
. r2 \- P! g2 ~, v# C5 rInfinite population, 无限总体
- a$ V2 l: c: C0 k2 iInfinitely great, 无穷大! a: Z. c. o1 S0 l9 B6 N
Infinitely small, 无穷小% [& x3 r: k, g/ ^
Influence curve, 影响曲线
1 S) }1 |% W q8 A- Y4 O4 kInformation capacity, 信息容量) h0 C* g3 w0 z. h. @- a+ L6 D8 `
Initial condition, 初始条件
, ^: p* m) z/ `* K6 H( `& ~Initial estimate, 初始估计值
7 G9 {( T8 |. {: I( j B: V, v/ ^# IInitial level, 最初水平
4 k' c1 w/ B! f& d& W4 kInteraction, 交互作用
+ ~3 j. y R: m* a4 ?Interaction terms, 交互作用项
1 Y+ ^6 d0 J3 k# s; J( q5 C fIntercept, 截距
9 o( O) k$ D( H& f+ @# AInterpolation, 内插法0 W; J) C! Y6 m' |+ z1 p
Interquartile range, 四分位距3 d$ t" T& v5 y9 g9 O1 T* o% S
Interval estimation, 区间估计
6 G3 X3 m6 _# V9 r4 h: BIntervals of equal probability, 等概率区间
) E' E3 |! V2 D% E! BIntrinsic curvature, 固有曲率4 Y" f% K& i& I
Invariance, 不变性 a" R6 x. E" n V
Inverse matrix, 逆矩阵
$ l3 r! y' v7 I; AInverse probability, 逆概率
0 r" ]. x, y. c. S3 P. `. Z( sInverse sine transformation, 反正弦变换$ W; G$ y7 ~$ n, C9 i0 c
Iteration, 迭代 , c. W2 k7 B! |; ]1 e3 O
Jacobian determinant, 雅可比行列式
. z. _* b8 [3 o" fJoint distribution function, 分布函数. g( X/ K- W' t
Joint probability, 联合概率" L" l- N3 ~; U% Y. T! @3 X7 w" b3 F
Joint probability distribution, 联合概率分布
% l2 c+ s* m! Q8 h6 N; {K means method, 逐步聚类法: h k1 m+ j/ M! K
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
- K8 z4 d2 k4 b. g0 r1 e0 JKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
3 J: Y5 z6 V) dKendall's rank correlation, Kendall等级相关
, V# L: b' @1 x( q5 TKinetic, 动力学; V2 c# Y! l; \/ E3 C( t
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验5 y0 ^- F! m- y' n, g9 ~& k
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
. u- |5 n* ?! yKurtosis, 峰度
$ F' |' k$ m- ~3 ?1 `5 D2 cLack of fit, 失拟8 l( b6 `2 o. H- k
Ladder of powers, 幂阶梯% r* q3 H0 j% S7 Q
Lag, 滞后$ J8 x2 i8 V. @9 Q8 J
Large sample, 大样本, F3 q! R! N; [1 F! h
Large sample test, 大样本检验/ F% q4 o; ^9 X
Latin square, 拉丁方
& V6 ]: a' N a8 k- r/ n& RLatin square design, 拉丁方设计
1 d/ j. f7 j3 y, c$ G) G' b: Z+ ZLeakage, 泄漏
& l Q# z, x5 G \) w) A; lLeast favorable configuration, 最不利构形
; H; t, P$ I3 l8 u2 r& uLeast favorable distribution, 最不利分布# y4 o- y) [% o6 P! Q, X
Least significant difference, 最小显著差法
z; B5 ~& E& ]( lLeast square method, 最小二乘法7 c" A$ y- u7 _. F) z
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
" G! Q3 }8 Z- {$ I& k0 X, KLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
6 y9 i; ?0 C& ~7 oLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
. h7 c7 d( C( d2 @6 y b) L8 OLegend, 图例
8 ]3 V8 |6 A2 r" Z) rL-estimator, L估计量
1 U7 e. v3 b# b# y) _L-estimator of location, 位置L估计量
0 B- g& m8 ]8 d/ [7 _$ N9 w" TL-estimator of scale, 尺度L估计量
$ z: H5 t9 u* A/ @; o- |$ zLevel, 水平! y4 E% i) N) [; C* S, z6 _% Y
Life expectance, 预期期望寿命
) B- Q/ `5 Y6 cLife table, 寿命表
& F2 E' O0 u' R0 d# tLife table method, 生命表法
5 l& ?5 m; g# v3 h2 B9 B0 bLight-tailed distribution, 轻尾分布
& V2 V* I' T8 nLikelihood function, 似然函数
. x# V6 u C @- a# m' V8 @Likelihood ratio, 似然比
. _ s @! g- l) H) K9 h+ b" Aline graph, 线图
4 w5 R0 Y3 b4 B7 R+ j# SLinear correlation, 直线相关
8 t$ x" Q$ K, ?" L( a. Z/ F4 K! U7 ?Linear equation, 线性方程
5 C- a; V1 Q, }7 c) S" {Linear programming, 线性规划+ b1 t R0 |0 H5 A
Linear regression, 直线回归
1 j N4 I' E- [0 l4 ~* X' LLinear Regression, 线性回归, d1 E0 J$ o0 {# S# O+ G/ y
Linear trend, 线性趋势& d- `) @' V& j K: T
Loading, 载荷 ) L) o0 j Q5 m4 g2 f
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性4 v5 ]& q9 D* b0 c k
Location equivariance, 位置同变性' G: d8 J) k. p1 k5 E+ w8 A
Location invariance, 位置不变性" ?4 f" t) U5 ~1 z
Location scale family, 位置尺度族
1 @9 `$ n. i; `. qLog rank test, 时序检验
% c! j2 y# |: R2 [Logarithmic curve, 对数曲线
: Z8 ^+ r6 U" y a4 n8 F' K! qLogarithmic normal distribution, 对数正态分布% j( c U( R5 ]0 _/ ~
Logarithmic scale, 对数尺度
, p( _( i* M0 v+ j% Z1 }Logarithmic transformation, 对数变换
5 h4 n* g i CLogic check, 逻辑检查
+ f' G- n7 O% ^/ O+ P- j$ T6 N f7 BLogistic distribution, 逻辑斯特分布' ^& p, Y( E; Y% w% d+ ?% x# Z) ]! c
Logit transformation, Logit转换
4 M6 L6 v1 |+ q$ h: d: lLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
5 x' {3 n: N! j7 V8 H, [/ KLognormal distribution, 对数正态分布
" j5 m* @* a6 g. A# t& ^ MLost function, 损失函数
0 ~+ p0 |$ C7 c1 [2 ?Low correlation, 低度相关$ | o" e8 K+ s( Z# ^9 U$ a
Lower limit, 下限) ?' ?) S9 h8 X! ]4 A' o
Lowest-attained variance, 最小可达方差
$ O8 ?: c/ K! ^' ?! n7 M0 U3 tLSD, 最小显著差法的简称& N6 S; L. @: Z4 S
Lurking variable, 潜在变量
4 d& [& V- u4 b7 AMain effect, 主效应+ _' D4 B( M: Y1 X& @2 w
Major heading, 主辞标目
# C5 H4 G5 s4 y/ jMarginal density function, 边缘密度函数0 N# a" O9 d1 k V6 h$ f2 l; h. [6 M
Marginal probability, 边缘概率: s1 D; r! v3 C) D; ?1 a; f. j
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
5 N$ R6 j; ]! w7 M: dMatched data, 配对资料' }; L' W9 D: q+ J: g3 Q# k
Matched distribution, 匹配过分布$ ]3 A* c8 D2 u& a: r0 L i
Matching of distribution, 分布的匹配
# A$ Z/ C# y$ o" sMatching of transformation, 变换的匹配1 y' E; P* M. V! h7 s5 s
Mathematical expectation, 数学期望
) C! _* @# U c( WMathematical model, 数学模型6 P3 Z! Q0 [9 a
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
( C! N* u$ C% y" m- \Maximum likelihood method, 最大似然法
, w. @( o1 P1 e& T' Q( mMean, 均数2 W* `' w* |" V+ T z/ K' j
Mean squares between groups, 组间均方; r0 {2 }. q- o" n6 t% d1 e" Q
Mean squares within group, 组内均方/ `1 H, t! {8 G! e8 p
Means (Compare means), 均值-均值比较
& O2 i8 \# v% bMedian, 中位数
9 t8 t! l$ i B' E9 RMedian effective dose, 半数效量9 q; E/ i/ i7 X, _
Median lethal dose, 半数致死量2 }9 b V# R( T5 f7 |# W) ^
Median polish, 中位数平滑* @" X6 W( S1 o. l6 l" a6 q
Median test, 中位数检验# Z( f5 V8 T+ K7 K' ^
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
' Z7 m5 m+ g6 K7 w. V, XMinimum distance estimation, 最小距离估计; S/ ^9 z, k$ R5 H |* _
Minimum effective dose, 最小有效量9 T& u, K5 E1 E' }% E
Minimum lethal dose, 最小致死量3 u% u; e! `1 M3 `" v
Minimum variance estimator, 最小方差估计量4 _+ C& f; k2 `3 p: `; [" }
MINITAB, 统计软件包0 N( _) i7 V) R. n, V
Minor heading, 宾词标目
3 Z0 n/ I( \$ d Q1 F# W8 vMissing data, 缺失值
9 p! v" P8 @, J* _' ~' LModel specification, 模型的确定
' ~ A) t2 C; \3 y# ~$ z1 kModeling Statistics , 模型统计
6 q- J/ u, {7 Z1 f" c/ PModels for outliers, 离群值模型
& ?0 L$ O! l7 y, L5 m7 l" ?Modifying the model, 模型的修正
4 E: M; A4 W( E3 I, RModulus of continuity, 连续性模
, K9 g3 r& Q4 y% `Morbidity, 发病率
# [9 n2 A9 P A2 x$ VMost favorable configuration, 最有利构形+ V l5 U& P! ]+ R- O# S5 |
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" N( L3 q$ g. I: Z* VMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归: A* p! {& Q3 Z' H# w- U$ Y3 O: E: ?8 ~
Multiple comparison, 多重比较) n6 A9 ^/ Q& o9 q0 z4 A) u& F
Multiple correlation , 复相关
/ m/ E" W$ X2 ]% Q. yMultiple covariance, 多元协方差
5 f* ]2 D* R& z( }5 b2 F! \Multiple linear regression, 多元线性回归
7 e. H% B2 q- ~ v, B" sMultiple response , 多重选项$ j6 C- Z+ S. p+ d7 @. q1 W
Multiple solutions, 多解
; a6 d: s3 d( }0 k, bMultiplication theorem, 乘法定理8 e8 r! u$ ]( g7 }, @: Q* D
Multiresponse, 多元响应, i6 z# ?2 m, f6 S8 M& ^. w
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
6 B; K& V% ]$ H. E; hMultivariate T distribution, 多元T分布
7 d5 g5 G( W% C z9 O5 qMutual exclusive, 互不相容
/ }6 L0 P2 k3 L8 [% n: JMutual independence, 互相独立
# I. k# u, z. iNatural boundary, 自然边界$ [0 Q2 q+ r. v1 z5 e5 Q
Natural dead, 自然死亡" L* X3 h3 q' H" X0 B) O1 l
Natural zero, 自然零7 ?3 y1 }$ f7 y+ F$ v
Negative correlation, 负相关! M2 K! w5 C$ r/ S, A& b
Negative linear correlation, 负线性相关
0 D% M2 n3 }, ?' \# L1 [Negatively skewed, 负偏 d& I5 Q8 W$ C& G/ b
Newman-Keuls method, q检验
" X! h) Y2 J @6 z- ?& F( KNK method, q检验
& F! c. O* I# f: c2 DNo statistical significance, 无统计意义$ T# {7 ~. v) n" p
Nominal variable, 名义变量8 U$ L; X. T2 t& b
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性% b: v4 u7 [1 K
Nonlinear regression, 非线性相关
) D9 m: Y5 F$ x) F7 `; Y0 ANonparametric statistics, 非参数统计
9 \* v9 N+ x7 W; p+ Q% KNonparametric test, 非参数检验 ~6 G7 o; J, ^, m) D! T" ^
Nonparametric tests, 非参数检验
. j- U# {' W, j/ W1 v5 i# Q: gNormal deviate, 正态离差* I2 Y/ M: m$ e7 @- \
Normal distribution, 正态分布
0 x# j( i/ h1 e/ wNormal equation, 正规方程组4 H, H/ ~' v# ]/ Z$ ^7 l3 v/ m. ], u: o
Normal ranges, 正常范围
9 A# I/ e' W% K6 G; D* Q0 YNormal value, 正常值
% w; K/ Y: ^- n+ q, G) ?( Z' HNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
. _/ s ?6 Z* _+ p$ T+ B- wNull hypothesis, 无效假设 2 ~$ ]! R" d+ q5 P. h8 q* C) O
Numerical variable, 数值变量
. [3 W2 A# i8 G, m# \' |! q' P/ zObjective function, 目标函数% V* K1 x+ g0 z; ~, }; K
Observation unit, 观察单位
3 B& F5 R0 c2 u; g. cObserved value, 观察值9 k' _2 ~- I' Y. j. ^) R0 c
One sided test, 单侧检验( R# o3 A; s! B! }/ m+ c# h
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
) E( L* U/ p1 K8 @, [& x1 mOneway ANOVA , 单因素方差分析! n! r. D4 ~. G+ T7 M1 q4 | u/ M
Open sequential trial, 开放型序贯设计
, o5 g% f$ N0 [- D7 k8 Q6 |Optrim, 优切尾
. {3 t& l* C9 K# kOptrim efficiency, 优切尾效率
* r3 L! F% z. [Order statistics, 顺序统计量7 @: S8 J N2 k+ G. I" Q# ?
Ordered categories, 有序分类. l7 k9 E3 m5 V% S/ L5 G* R
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
8 G& a* N9 I7 C4 M$ wOrdinal variable, 有序变量
3 M! E( I3 u' ?: ~. MOrthogonal basis, 正交基
" ~3 O% D- [. u0 COrthogonal design, 正交试验设计
3 L5 F; v+ C. v6 I/ }Orthogonality conditions, 正交条件! W0 O& S' N+ U2 [/ U7 T0 ~( `
ORTHOPLAN, 正交设计 0 g$ B5 B8 R' F0 v4 ^5 q
Outlier cutoffs, 离群值截断点
# c5 j+ z8 H7 bOutliers, 极端值, G+ R) {- @# i; o! `
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
9 e) B4 T9 G* jOvershoot, 迭代过度. Q1 `$ z3 g+ l
Paired design, 配对设计
9 c7 ^' p8 H' ]9 ZPaired sample, 配对样本
. y3 i3 k3 E# t2 Z, S. d% PPairwise slopes, 成对斜率
7 O5 j( u& r. }5 jParabola, 抛物线) K9 x# X6 S4 ]+ ?2 d) ?+ d) d
Parallel tests, 平行试验 n. c8 ~" K; V' ?% s
Parameter, 参数) U, L1 }% d: {, z2 \0 y
Parametric statistics, 参数统计
0 j1 P; k6 @3 u3 E# A' i$ c* r, n, f6 _Parametric test, 参数检验
5 e& _& k- D9 Y4 [# n- {Partial correlation, 偏相关$ Z' R" J# _ ^# S3 O% j7 U- S7 y
Partial regression, 偏回归( F" \4 y5 O2 \8 e
Partial sorting, 偏排序
* W; v- O6 t" U3 m O) {; e9 `Partials residuals, 偏残差( G* r. K0 E9 X/ z, A! }( f
Pattern, 模式8 ]! ?2 {7 A- s9 X' b3 h) m
Pearson curves, 皮尔逊曲线7 L3 R/ h3 G/ g- u
Peeling, 退层. R* O1 s$ y; [; |, a! T' A. Q$ f
Percent bar graph, 百分条形图& f: K1 N9 H q4 O4 M: H2 r1 q
Percentage, 百分比# M/ d1 E' V z0 L& A- k/ h
Percentile, 百分位数 b) C0 y: B5 D, G
Percentile curves, 百分位曲线: O- _! H% R" w4 C/ Q1 b5 }
Periodicity, 周期性( f2 N- ]9 ^ C- ] B
Permutation, 排列& {, L( J: r4 s8 ]; C
P-estimator, P估计量
6 z a% m; M, BPie graph, 饼图
) u B7 H0 L0 m4 UPitman estimator, 皮特曼估计量
! R8 s- ~* D* F- VPivot, 枢轴量
; A# e$ q6 P+ Y# C6 m, M' z( ^Planar, 平坦
1 I1 y9 L* |- Y2 Z! n& T* tPlanar assumption, 平面的假设! r6 }6 m7 j* ^: _5 _* v3 i
PLANCARDS, 生成试验的计划卡7 V( \) t- ]! t9 {( i: f+ ~4 ]
Point estimation, 点估计+ h, T$ D4 q, n) b8 V1 T
Poisson distribution, 泊松分布$ M, P4 O: d5 r: d! j
Polishing, 平滑8 J* r: n0 h7 }" ~
Polled standard deviation, 合并标准差
3 ]# {+ d7 p9 F VPolled variance, 合并方差
, b9 m( v. X+ a4 f! dPolygon, 多边图2 _% g' H9 [+ J& x( o: H C6 f, ?
Polynomial, 多项式& n D: s6 g' Z3 }5 ]) R
Polynomial curve, 多项式曲线
$ ` R+ `6 Z; }' K6 n- w3 v/ d% j% gPopulation, 总体
% p. ]- y. ^* P! i$ GPopulation attributable risk, 人群归因危险度1 j- c! S/ ]5 o3 {( C
Positive correlation, 正相关9 ~, R. D4 q- a% ^4 h
Positively skewed, 正偏
+ k4 x/ v( v; Z: Y1 ^Posterior distribution, 后验分布
! S# ]6 A9 n' o @# C7 ?4 HPower of a test, 检验效能
* q5 p3 l s: C5 ]' ^1 @5 Z2 q* A0 q0 j. MPrecision, 精密度
, \) X' ~3 i1 m; Y$ oPredicted value, 预测值: ?$ H' b. ?- n! O; i
Preliminary analysis, 预备性分析* S5 _& n. y4 y! _9 T4 J3 S
Principal component analysis, 主成分分析
2 I8 P4 {/ h# LPrior distribution, 先验分布
4 f/ x! \' c# BPrior probability, 先验概率
8 w$ u! i% X" Q. U7 D7 zProbabilistic model, 概率模型
- k9 }* m/ N; N+ h. V7 s& ~# yprobability, 概率5 \& E r. w" n4 k% ~9 ^) d- R
Probability density, 概率密度% A3 }3 i4 I% I3 T9 S1 `
Product moment, 乘积矩/协方差
% A. |7 E" Z6 RProfile trace, 截面迹图. I) I; m! U1 i% f0 R% s
Proportion, 比/构成比! u# I0 c7 g+ e9 ~5 P% V
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样$ @6 q0 M _1 K$ c/ i
Proportionate, 成比例
+ @( W3 y+ `% _2 q. LProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
; I- U1 u& e: p- U$ k( y" O, oProspective study, 前瞻性调查9 u! F. d* V' K6 g
Proximities, 亲近性
9 Q- Z& Q. }/ d5 M3 pPseudo F test, 近似F检验
* s B O8 r0 x+ RPseudo model, 近似模型- ^6 ^. p7 h ^/ {
Pseudosigma, 伪标准差" v; e% E3 l7 \6 ?
Purposive sampling, 有目的抽样
7 E% |, Z @- W% u2 G. e* m# t' Z, |QR decomposition, QR分解
1 x- h% x; V2 `# W/ EQuadratic approximation, 二次近似: z/ H( w- E- c7 ~+ e
Qualitative classification, 属性分类
5 p; e( ^3 n: [: r9 J) B) C. ~ }Qualitative method, 定性方法0 ?2 d1 `3 M3 h9 {+ I
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图+ w% E3 B2 [2 [% H% g2 Z
Quantitative analysis, 定量分析+ B5 h3 H% y( Q3 M& j0 L6 I
Quartile, 四分位数
2 N4 F, q+ _9 g& z, R' ~- c/ jQuick Cluster, 快速聚类
. p7 y0 u% L3 m+ iRadix sort, 基数排序. I z5 s2 K& N8 `& u/ T! }" d
Random allocation, 随机化分组
7 A/ E7 j- R+ J7 B3 E9 ARandom blocks design, 随机区组设计% `! T9 W5 ^6 K, [& b
Random event, 随机事件
% u$ H7 `/ _8 A+ E1 gRandomization, 随机化
% ~4 Y, [" M# W! ~6 j, SRange, 极差/全距
U7 }# S5 ~4 w- \4 P4 ORank correlation, 等级相关
$ J" ^. B7 J9 a. vRank sum test, 秩和检验
! N6 b1 b$ h+ l! k; [4 ^& TRank test, 秩检验
) |+ W& N* H. `- Y: WRanked data, 等级资料3 b5 s' N0 ?$ J
Rate, 比率. Y1 L9 p7 q7 ]' Q5 c
Ratio, 比例' g+ C2 `- ?7 [& a/ E
Raw data, 原始资料
/ B# `' O6 I, }9 R4 i, u4 ]Raw residual, 原始残差7 S- X5 {3 A2 c1 L4 \) |
Rayleigh's test, 雷氏检验
" V- A% \6 ]8 z, j1 T; jRayleigh's Z, 雷氏Z值 + A: H; z' Z- E
Reciprocal, 倒数! V! L& |9 K ~- ?
Reciprocal transformation, 倒数变换
. @; ^2 b9 `/ M9 v( ?' W6 {Recording, 记录
. T; K z! P; ~1 N( x$ VRedescending estimators, 回降估计量/ g- O# ]7 M: V$ s
Reducing dimensions, 降维5 R; _$ y- N( l9 k5 E
Re-expression, 重新表达5 G+ j! @1 Q3 j2 S! r
Reference set, 标准组 H. y. H& P" ?0 Y8 {* f
Region of acceptance, 接受域
/ m4 {+ R* T5 Z4 TRegression coefficient, 回归系数
, c6 r' w* a' q/ G- a K" T ERegression sum of square, 回归平方和
! |7 A7 ^* M( W& O, w! X& xRejection point, 拒绝点# `, p& T5 O1 x( s3 V" T5 R: o# s
Relative dispersion, 相对离散度/ ?% r( w# l; N9 a; O
Relative number, 相对数; w; i. T4 C* @" R! a3 l- I
Reliability, 可靠性7 N8 p1 }' n" }: K l8 W& I+ B
Reparametrization, 重新设置参数* p* S% X5 u5 W& E
Replication, 重复
* z9 j% {; `4 T$ d, i4 yReport Summaries, 报告摘要
' U0 f; [) z* n) M8 q! YResidual sum of square, 剩余平方和) O0 ]$ ?& v$ y- d
Resistance, 耐抗性, K9 t) Q5 i7 d% M& U6 |: x
Resistant line, 耐抗线
: P8 B O9 f, _) c3 i5 F6 S* `8 bResistant technique, 耐抗技术
$ P! p3 n/ N! Q& |R-estimator of location, 位置R估计量
) s- B. h, ], Z0 u" QR-estimator of scale, 尺度R估计量
x0 C* J( O' z1 mRetrospective study, 回顾性调查$ j5 Y7 v; x8 g" }
Ridge trace, 岭迹
6 w; L7 ^7 U M5 l9 `Ridit analysis, Ridit分析
) T M w; T$ LRotation, 旋转
, |. p+ Y5 _- s6 Q, {- lRounding, 舍入0 G+ ^) {( L1 x3 U4 ]$ |+ f" I
Row, 行1 {& [$ j* o1 `& L4 s/ D! p0 O/ b
Row effects, 行效应
- E) q; E5 e: ]! I2 w+ tRow factor, 行因素' W" V. m0 s/ j3 ~; C$ \" w3 H
RXC table, RXC表
! `5 s3 [ z3 A* D m8 }: ySample, 样本* U! g! n5 [9 B: b- ~& J' J2 D+ f
Sample regression coefficient, 样本回归系数7 l2 B4 A% _' T0 A
Sample size, 样本量! U9 n4 D4 A" [' v# _# E) ^* ^
Sample standard deviation, 样本标准差
1 ]* w- t2 d, ~, g1 VSampling error, 抽样误差1 z5 D' N2 S$ x9 n# O( R v" `
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包$ H) c4 g9 l1 y' _! E" F
Scale, 尺度/量表
, J [" g& \7 y; D- u4 J' m& p9 TScatter diagram, 散点图2 O/ f) n8 I3 k ?' ~6 Z3 i
Schematic plot, 示意图/简图
9 w/ T+ L/ d; _, WScore test, 计分检验& Z& n6 } [& j5 r% G5 m
Screening, 筛检
, N9 D1 G! E; }( F' ^SEASON, 季节分析 ) V' D8 Z" z! a2 [# s. c( _
Second derivative, 二阶导数0 L$ {% `+ \0 C/ Y8 h) b0 L
Second principal component, 第二主成分5 ]1 m( I) u/ i) _ i" ?
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ) y# g9 n9 z6 k9 C
Semi-logarithmic graph, 半对数图
! W1 s& x( g" sSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
' x. v5 n6 H# G2 Q; H6 @3 ~Sensitivity curve, 敏感度曲线- Y9 S# c4 c2 j" F& O! f
Sequential analysis, 贯序分析' W& G: U3 R4 [$ L" j
Sequential data set, 顺序数据集- u* @: {) u0 ~
Sequential design, 贯序设计
! J/ k q0 \7 B" G+ WSequential method, 贯序法5 j+ K* ~0 f# E5 ^; T" H
Sequential test, 贯序检验法
) f* ?: i. v! e! ~9 K3 zSerial tests, 系列试验0 z" j! V/ J5 o8 N* |- Q5 K
Short-cut method, 简捷法 * q% J, f) I/ ]
Sigmoid curve, S形曲线
' |/ ]4 }' P4 P) T; t+ @Sign function, 正负号函数
* v# |- E$ W, g/ hSign test, 符号检验7 A6 n; g- M4 \) C
Signed rank, 符号秩
' j3 g& ^/ ]/ J7 TSignificance test, 显著性检验9 a) v+ X+ D& g6 [% X1 P0 B
Significant figure, 有效数字: T& C) ?! d( m. @6 D# S* v
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
7 v2 b, I( S# s0 NSimple correlation, 简单相关
3 W& }- j" T/ L( b0 A3 \Simple random sampling, 简单随机抽样9 P% W4 \ {* u2 L0 a$ a _8 G6 i8 S
Simple regression, 简单回归& L/ X% K. ^# F7 N; D6 w3 J
simple table, 简单表
8 M; X$ A: _" `Sine estimator, 正弦估计量; ` B9 Q* x, S G
Single-valued estimate, 单值估计
4 Y5 B# F, o iSingular matrix, 奇异矩阵4 x' L% d' q+ f5 C, Z& Z, z" _7 z) p
Skewed distribution, 偏斜分布. R. w u! n7 Y: c0 {) ?4 f
Skewness, 偏度( g, ?' s! K# L2 L
Slash distribution, 斜线分布( P( O% s, Z8 v* {7 i; e
Slope, 斜率
8 K. ~/ z. E$ B5 f& g: p! K, tSmirnov test, 斯米尔诺夫检验- }; A2 Z; q* G8 M- H& z! q/ X# {6 M
Source of variation, 变异来源
0 O- b# T% \+ J3 {Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关* J5 L/ K$ l, B, L. J4 E) D& A
Specific factor, 特殊因子/ w. A/ Y5 V" N6 B/ T
Specific factor variance, 特殊因子方差 j3 g4 G; v$ @9 e
Spectra , 频谱# [: X( w, V: E+ k
Spherical distribution, 球型正态分布0 G6 C$ w6 |/ d" I1 ]- n
Spread, 展布0 c2 G$ z8 o% e7 K
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包7 r, V. l- @0 V; ]7 X
Spurious correlation, 假性相关
% e- u. F$ [. y6 q1 bSquare root transformation, 平方根变换* D/ \: Q. L8 M6 T
Stabilizing variance, 稳定方差) a) Q% n+ u' V" }$ a3 h
Standard deviation, 标准差
% W3 E8 G/ J% q2 BStandard error, 标准误. ~ L4 Y6 |4 Q+ L! P/ q
Standard error of difference, 差别的标准误8 a/ h9 ~. @9 G9 @
Standard error of estimate, 标准估计误差
8 [4 \6 d U y1 @, I7 _3 xStandard error of rate, 率的标准误
6 n( Z* J8 _+ n" D, nStandard normal distribution, 标准正态分布7 ^* T# v( s. f( h7 F% {$ q `
Standardization, 标准化
3 Q# j+ t1 A6 N# s5 LStarting value, 起始值
0 h8 B9 U5 X n& }2 \* O' `6 TStatistic, 统计量
' M" B6 e# x; d2 j4 P# b% gStatistical control, 统计控制/ |3 a! n+ C8 ?# t0 w# M
Statistical graph, 统计图, n, X2 e$ _* p9 A: y1 q" x
Statistical inference, 统计推断% _; h, F8 v( {! l2 l d1 Y
Statistical table, 统计表
. @1 j, U1 b0 HSteepest descent, 最速下降法$ F' j0 `( I/ \7 V1 r0 u
Stem and leaf display, 茎叶图- I$ G i- ?/ G* `- ?4 a' r) \1 M
Step factor, 步长因子& d# o6 H, g$ E# h0 _6 G
Stepwise regression, 逐步回归: x+ d( ^4 F+ \6 g0 `
Storage, 存7 d4 x7 L, a) \% ?. P8 ?# A1 s8 U/ D
Strata, 层（复数）
; h* p* [2 [# x. bStratified sampling, 分层抽样! `: u+ O/ G$ @& B
Stratified sampling, 分层抽样4 `6 f" s- G. C2 B8 B( u. ]* B
Strength, 强度# G1 A+ G& C: T& o) Z: f
Stringency, 严密性
# Q8 V/ A h! Z5 p G7 f9 KStructural relationship, 结构关系, p( q4 ^3 ]0 d! s: A3 Q. s" `
Studentized residual, 学生化残差/t化残差" f+ G7 ^$ \) [- B
Sub-class numbers, 次级组含量
# ?# K& s5 X# j! r) E. FSubdividing, 分割. H, S$ h' b8 C* I
Sufficient statistic, 充分统计量3 o4 b9 L2 T' |* a% n( d5 |
Sum of products, 积和5 A0 \5 x9 I" }" H/ A' h, W' @
Sum of squares, 离差平方和
- [% f$ h# s) d7 Q& x2 eSum of squares about regression, 回归平方和1 U1 J& @& S* b( ]( I) U1 v
Sum of squares between groups, 组间平方和) L5 B. w- f* x& r& F0 O8 {5 e
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
9 m/ B; p2 R; E" c1 FSure event, 必然事件
! S" Y# w+ z/ K( Q, g% vSurvey, 调查$ h( A- g1 m0 x4 R; F
Survival, 生存分析
: N' A$ V# `3 A. \: w. w8 ySurvival rate, 生存率
7 i! ^$ z( G% _3 l j% X" X0 k/ i1 p0 ]Suspended root gram, 悬吊根图3 V5 c* t4 t4 _1 M7 z- h9 R
Symmetry, 对称; \" M! @+ D1 W5 `
Systematic error, 系统误差" U" Z: q) l! n c1 B
Systematic sampling, 系统抽样& ]* d; r7 `2 U2 x
Tags, 标签, @# J- ?6 R' [: ~/ W/ m7 Z
Tail area, 尾部面积2 S$ x" ]6 e& Y# G9 t9 n ~8 Y2 O
Tail length, 尾长+ {- A9 d6 X8 N r" q/ R
Tail weight, 尾重% z+ o' Y# D/ {* C3 {# B
Tangent line, 切线
% N' W8 g: S% j7 f1 D7 ATarget distribution, 目标分布
0 o# w( ~% b2 P8 r2 u6 I! _" d& rTaylor series, 泰勒级数: a4 z$ z; A; c* `) S
Tendency of dispersion, 离散趋势: f4 |" M# B9 c+ j. t' |
Testing of hypotheses, 假设检验
6 N) _6 t c, m* MTheoretical frequency, 理论频数
8 o# E# h( r9 G$ B) u3 ^Time series, 时间序列% |8 g9 w3 b) F9 X) }* Z
Tolerance interval, 容忍区间
9 L: n7 z6 Y' s3 W" @, qTolerance lower limit, 容忍下限
9 y# U/ i' \0 `2 X, L: CTolerance upper limit, 容忍上限
) ^" n& V: F7 T- m xTorsion, 扰率
5 h+ H+ k+ b7 v2 s) e) {! zTotal sum of square, 总平方和
- t/ Z4 V8 G' r1 o$ c, H' KTotal variation, 总变异
$ W' H3 W# _! H+ S) I0 cTransformation, 转换
( g; k! S4 S$ GTreatment, 处理+ ?* ]( i+ [0 u6 u9 w: S
Trend, 趋势/ ]/ W8 u9 ]7 ?) ^2 i/ o
Trend of percentage, 百分比趋势
3 S! u3 v7 O0 C* F5 aTrial, 试验
' _0 D- S4 [8 E0 s( J/ ]Trial and error method, 试错法
9 b$ [3 C; C2 f; rTuning constant, 细调常数
P) J. O% E3 Z: ITwo sided test, 双向检验
& Y: W) x7 I) N: D$ N# \ V' S1 eTwo-stage least squares, 二阶最小平方
, \2 z- E2 F& M9 u3 ?Two-stage sampling, 二阶段抽样9 K% K, L" F: Q/ j7 z) M* A7 k
Two-tailed test, 双侧检验, b! h8 }6 k$ n: B
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析" J6 O0 R, J- ?5 P" ]
Two-way table, 双向表6 w- _) |' w/ e0 W/ ?+ J4 h4 _
Type I error, 一类错误/α错误/ N4 B- p& v1 E7 h9 }2 W
Type II error, 二类错误/β错误
5 Y: y; Q/ t5 M% TUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
# S+ }+ D; P8 M/ L6 B% L- OUnbiased estimate, 无偏估计0 h6 B9 _, L- b& V$ w
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
! o, C) Z; z4 S: _Unequal subclass number, 不等次级组含量* o& ^9 W, H) C# ]4 c
Ungrouped data, 不分组资料
8 B, [- k7 {! w' V: @Uniform coordinate, 均匀坐标% |: `$ J) d7 D' y$ {* }5 \8 F
Uniform distribution, 均匀分布# o6 X) W# C7 ^; Y
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
5 l# D3 e& n1 I8 F: ^2 @, B- PUnit, 单元- F$ G' @- J9 Q ] R5 l
Unordered categories, 无序分类! ]9 d5 Q0 n. I+ D f
Upper limit, 上限
- N# l A5 T2 p- b* ]; j# FUpward rank, 升秩
! F" i( s+ P) y0 X" e5 G' IVague concept, 模糊概念2 @/ c& @4 M: H( t
Validity, 有效性
$ Z1 D3 F' n; T9 H- w, CVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
$ J5 {" B: j2 F4 V% QVariability, 变异性
/ X$ N0 Y, E5 a7 U0 p" rVariable, 变量
" j& M t; K. B% D5 {3 uVariance, 方差! n# I4 p0 X: ]! D
Variation, 变异
/ J- J8 Q7 ] d2 k: R. H1 zVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
2 i( U; }, M- `1 FVolume of distribution, 容积6 r7 m% k. _- k/ h3 x0 J, f
W test, W检验
% f+ K" V) ?2 H' b! \! S# TWeibull distribution, 威布尔分布7 n6 [- R n4 L) X
Weight, 权数
% y! [- l0 G4 @4 i8 n, F" UWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
; j2 F6 I& n; t/ JWeighted linear regression method, 加权直线回归
5 M$ f; `- d/ zWeighted mean, 加权平均数) b4 d" J, b% p, n9 z' `6 |3 }
Weighted mean square, 加权平均方差
0 v" S5 y) D0 I7 {% dWeighted sum of square, 加权平方和
" _9 T! q2 K" FWeighting coefficient, 权重系数' A( X8 q4 z+ h s" \1 E
Weighting method, 加权法 4 U- R8 T+ X1 Z0 n3 s' a
W-estimation, W估计量
8 [5 x5 W, n5 _ F5 R; M" [W-estimation of location, 位置W估计量! }- L; Q, @8 `: `: k' N* o7 h
Width, 宽度5 N% {1 }% S% B$ b9 }
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验' |4 \2 o% F; X ]' ]1 U0 I6 j
Wild point, 野点/狂点8 m& ^# T1 S+ o/ x# [3 r
Wild value, 野值/狂值: T) ]- {1 e% c) s: H
Winsorized mean, 缩尾均值
# F1 _# {) {; tWithdraw, 失访 ( n" @/ I. ]5 O" x9 K
Youden's index, 尤登指数
U8 O5 \$ J eZ test, Z检验( |4 j: u8 X0 b d* H9 O
Zero correlation, 零相关
: e, v" V' e( {1 D# v& V7 w! N1 cZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
