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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
  L5 _+ W7 i" R' ^( i3 O2 X$ [Absolute number, 绝对数+ X; O+ x& O, s7 f5 Q0 W6 ?7 P
Absolute residuals, 绝对残差
/ q4 X9 q# v2 ]Acceleration array, 加速度立体阵
- t0 D1 a2 m. hAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度' x' o. e- h" ]1 X# V/ J* I
Acceleration normal, 法向加速度- F1 z. H* u% N+ T
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数# I2 p. A, @2 K# C
Acceleration tangential, 切向加速度9 N( Y3 V9 n9 J: D
Acceleration vector, 加速度向量
; x5 Q5 F9 m$ V/ EAcceptable hypothesis, 可接受假设
  k/ i. E5 e8 p' N2 XAccumulation, 累积( Y% T: @  h) T% \9 B; H5 A" l
Accuracy, 准确度
& b% c5 h8 K5 A9 K3 l2 YActual frequency, 实际频数0 F; c4 t% c% U4 h  ^1 `: k3 {2 H. k
Adaptive estimator, 自适应估计量
- N* }0 X* K. Q* d3 w" I8 {& SAddition, 相加
& ^7 T$ S  s* u+ I  FAddition theorem, 加法定理- Q( U- s* H+ {, c% B+ w8 l
Additivity, 可加性3 i7 P  y+ k% R$ |9 A
Adjusted rate, 调整率
* O3 \; L% g( x+ }, OAdjusted value, 校正值
5 ^7 n* E- Q+ J4 i0 R; l' kAdmissible error, 容许误差
7 p& u9 _/ V: s; s3 ~+ L) OAggregation, 聚集性
0 b4 u; W4 k/ ]+ OAlternative hypothesis, 备择假设) l  W+ D' O& h! B. W2 V2 F
Among groups, 组间$ j& Z; w% t2 W+ k9 A' ~+ z" b& e
Amounts, 总量
) N1 ]8 @3 ~8 R8 s  z, OAnalysis of correlation, 相关分析0 N0 h! [2 S, ?3 Q
Analysis of covariance, 协方差分析- r& {8 q0 M$ e7 ]9 B$ j) f
Analysis of regression, 回归分析
3 H) e- F2 w4 S/ X4 A( }Analysis of time series, 时间序列分析2 ?' l: _9 G7 [$ y
Analysis of variance, 方差分析! [: |( g" L' o& `2 o9 M0 g+ H0 v, v
Angular transformation, 角转换
. _+ r' g4 O, o3 oANOVA (analysis of variance), 方差分析
4 q! x& ]* @" f$ _( O  u, d8 iANOVA Models, 方差分析模型5 S/ j% }2 z2 l8 s- t
Arcing, 弧/弧旋" A8 d+ V, f  Q9 g
Arcsine transformation, 反正弦变换9 p* j7 ]6 N4 D9 D
Area under the curve, 曲线面积
$ \" o3 }- ?+ D4 H" IAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
/ a( [: L& ^3 ^! |8 P, a3 MARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ( _) m; ^! p8 N- X# F( i: p
Arithmetic grid paper, 算术格纸% B8 v5 @) _1 [
Arithmetic mean, 算术平均数
1 K) W6 J7 C9 G5 k  wArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
6 [, l5 i% c! ?Assessing fit, 拟合的评估8 O' y$ a7 ]2 B, E+ r2 S1 e& h; Z
Associative laws, 结合律& z1 }7 J/ \' F7 _4 L1 I, |
Asymmetric distribution, 非对称分布* P1 A0 R9 ^7 P7 ^! Y' ]
Asymptotic bias, 渐近偏倚
! ]" {, M- h% P0 a8 |5 yAsymptotic efficiency, 渐近效率
- ]. v  q* l; I- R0 x. C" UAsymptotic variance, 渐近方差- s& V4 }3 q# m
Attributable risk, 归因危险度
6 h% t) @0 U  LAttribute data, 属性资料
8 h4 d0 r" q; G! B0 m+ cAttribution, 属性
/ j1 j/ n9 k9 H% k6 @# Q* G- _Autocorrelation, 自相关; S& T3 P5 p. }7 m9 b$ \1 X4 D5 z
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关9 W& Z3 U! Q1 b$ r
Average, 平均数$ [: z2 T: K3 P3 ?
Average confidence interval length, 平均置信区间长度$ ?1 A2 P- a5 `4 V3 I
Average growth rate, 平均增长率& p' a8 u4 [2 f) S' O
Bar chart, 条形图
6 U7 t$ j9 \2 @/ {6 r/ Q; |3 eBar graph, 条形图
$ g) ~6 k: r5 r/ q/ oBase period, 基期7 X" Y1 ?; G9 ~  }" k  p' F( u
Bayes' theorem , Bayes定理) y/ B; N' I$ L( a4 w6 F
Bell-shaped curve, 钟形曲线
% @% T/ D; l9 M' yBernoulli distribution, 伯努力分布
9 n+ H& I3 _7 _' Z$ P3 oBest-trim estimator, 最好切尾估计量
- A; t/ e0 x6 @* T: [8 h  k3 n2 SBias, 偏性
5 i( o' j! p* KBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
0 ?6 A  s0 b+ A6 uBinomial distribution, 二项分布+ U+ J- @7 c# }' Z% o8 f: x9 s
Bisquare, 双平方
& t. H! G$ j: c; x- M# Q3 pBivariate Correlate, 二变量相关
3 v2 A3 n+ }5 vBivariate normal distribution, 双变量正态分布
6 n6 Y5 ]/ q" G/ V$ h4 aBivariate normal population, 双变量正态总体$ C7 h1 R1 ]7 a1 J: y( U- n& D
Biweight interval, 双权区间
/ G, E$ O  v+ B% N- g1 N& p2 L( [Biweight M-estimator, 双权M估计量
) n0 e. _2 x' X7 {" M: ?Block, 区组/配伍组& z' G3 Z( L, }5 g9 S( n- }
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包8 ~" H0 Q  r( E8 i- f& w) h6 h0 n
Boxplots, 箱线图/箱尾图- ~& A! G4 S+ t# r
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
" l& n  |! q1 aCanonical correlation, 典型相关
' Y2 H* u0 p: M; m( S2 jCaption, 纵标目
! w; r2 O4 K# V8 r! u, V# hCase-control study, 病例对照研究& l( x& @) }1 S# i! Y# T! o
Categorical variable, 分类变量
( t- Q, J$ [9 `, Z$ v# I* @1 n$ j. r. yCatenary, 悬链线
) E; J' [' y6 [Cauchy distribution, 柯西分布
9 X0 R: m* @: w9 RCause-and-effect relationship, 因果关系0 s. r6 r0 `4 Q7 g/ z! M
Cell, 单元+ p+ o0 Q2 N4 H5 p0 u
Censoring, 终检* o% P$ l6 P" B8 \( f) `0 v) D5 }3 e
Center of symmetry, 对称中心
5 U5 C* R: H4 [2 gCentering and scaling, 中心化和定标
( I6 W8 Y& w2 {* B6 p0 k4 X3 ICentral tendency, 集中趋势" H4 L6 ~) t$ |( D$ g8 i
Central value, 中心值6 B( }4 X' t1 B7 P3 [, ~' @' [& ]
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
( P* f, R% V- Q" Y, }' xChance, 机遇
7 R1 o- h1 t* X2 dChance error, 随机误差
& h' d& c7 N5 o6 p) k4 vChance variable, 随机变量1 r! P! U8 {0 e6 n$ {2 q
Characteristic equation, 特征方程- t: l! @* A7 K( y0 }# E
Characteristic root, 特征根
+ k  J+ w* ~# C# T  f0 g8 PCharacteristic vector, 特征向量
0 d* l3 q1 F9 x9 ?7 [9 U% P/ J) E6 A/ FChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则6 g, ]. Q- q5 @6 v8 ^. B8 t+ R  a$ d
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图/ k) N1 F/ P. [3 H; U  p
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
! o. Y, [/ E1 M0 _8 ^6 m& K+ ]Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解  b7 d1 u8 Z% K$ r, G6 m  k+ E+ {
Circle chart, 圆图 , x; O; J; B. [1 y( w
Class interval, 组距1 o( e- J9 ?. `' h5 d& V
Class mid-value, 组中值
. T0 }9 G7 V, L) Y* t7 DClass upper limit, 组上限3 F1 l- p0 V4 I
Classified variable, 分类变量
8 H# R" I/ U" ~9 l' F; @$ H0 JCluster analysis, 聚类分析
  B3 L7 g! M  o4 h2 nCluster sampling, 整群抽样
  B7 U# A7 z2 RCode, 代码
" G; H" R  \/ A) r$ r1 K" GCoded data, 编码数据
8 h2 l) e& ], y! N& t, UCoding, 编码
* d5 C/ `% X0 r  w. x9 y/ qCoefficient of contingency, 列联系数
" p2 E1 i0 `. u1 e, L" lCoefficient of determination, 决定系数2 D  k% `4 r  U# p- ^
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数# k% ?+ r& u5 [
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数7 P  _  z/ m! ?% V# e/ s% p
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
* U4 L- n  i6 a7 _+ TCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
5 j4 F  a2 U: e8 Y1 h4 C9 W3 PCoefficient of regression, 回归系数" ]- a1 h4 X7 s9 [8 W
Coefficient of skewness, 偏度系数" Y9 _- J/ v# H
Coefficient of variation, 变异系数
( @2 T( f( f6 f. |Cohort study, 队列研究
, v: p" Y0 Z; |Column, 列! m8 B- q) z' A8 H# b2 B) N( B
Column effect, 列效应
8 y& s5 o' l" Q8 @; P/ n0 [' fColumn factor, 列因素
3 m; ?8 i' S3 O1 iCombination pool, 合并
5 \! B* C7 X- o' P! mCombinative table, 组合表
! X1 d$ M& t. o$ H9 [# lCommon factor, 共性因子
, I2 }) d+ U2 f2 \! MCommon regression coefficient, 公共回归系数
0 S* l" b+ G2 F* X4 qCommon value, 共同值: X- m& l2 ]' p- e: q
Common variance, 公共方差
% t0 g  F3 b( y( |; b; Z6 W8 o9 ]" Z* |Common variation, 公共变异
% |! l, O' J7 t" m- n5 XCommunality variance, 共性方差
& E0 p8 @4 o; ?: KComparability, 可比性
& ]9 d2 b# N& ~% VComparison of bathes, 批比较
; G( E1 ?3 A* y$ X  h! ]) zComparison value, 比较值
) @: L" H1 F+ O% M' r" ]Compartment model, 分部模型
) X/ a: s* J! Z/ }/ p9 k6 w$ mCompassion, 伸缩
6 t  ?# Q2 k3 V5 z9 ^Complement of an event, 补事件
+ @7 L5 [* Y" F! a+ WComplete association, 完全正相关/ L; V  Z" @2 P2 j) M; v
Complete dissociation, 完全不相关
" P% B% m3 D' L$ B) c2 F+ JComplete statistics, 完备统计量/ `; _, P: W. P# v5 h/ @0 a5 u
Completely randomized design, 完全随机化设计
% x& @- [1 t& z5 d$ N' Y5 J; uComposite event, 联合事件
6 W. f1 n0 u: O3 G1 e* @Composite events, 复合事件  V6 Q) e/ \  C8 ~: H
Concavity, 凹性8 G5 W% ]8 E0 v3 @" R; @1 r
Conditional expectation, 条件期望( y& g, r+ t7 W: D
Conditional likelihood, 条件似然6 \% L6 n/ P: E: N4 Y! }! |% j
Conditional probability, 条件概率) E  z/ d- z, y3 R; z8 n# E2 o
Conditionally linear, 依条件线性
+ n. g% W+ U  q" V/ ~* ~Confidence interval, 置信区间' Q# p7 n: _: _8 Z
Confidence limit, 置信限6 L; }; ~. Q! g9 A
Confidence lower limit, 置信下限% Y# |( y9 |8 r0 M3 ^
Confidence upper limit, 置信上限1 H4 F' \. R( S1 q( ~6 {; R
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
/ Z" [. ~/ o% {  tConfirmatory research, 证实性实验研究
& ~) h2 W6 Q* W/ G" }' i- yConfounding factor, 混杂因素5 K" i1 v* E9 t) k9 i3 v
Conjoint, 联合分析
2 z0 A% G) q. o% l3 OConsistency, 相合性: A% g' |- O3 V: R( @( c
Consistency check, 一致性检验' Y% r' T1 `1 f. v' |
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
5 L4 r& p8 m. c1 a1 ?Consistent estimate, 相合估计
0 l( g' K4 s8 @# xConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归1 }4 X. [8 v0 ^" f9 H# J2 L: V
Constraint, 约束
: k1 M. f6 g, O/ \Contaminated distribution, 污染分布$ b7 r1 w8 L1 Y3 l/ D
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布/ [) }4 X& z- u; ^% L9 N& x' s/ X: ~$ j
Contaminated normal distribution, 污染正态分布) K2 C* X& q# N& s/ J' x1 |; y1 j+ p
Contamination, 污染
0 f2 j% C. X; p/ R- SContamination model, 污染模型
6 ^: f7 S) ]& K# g" i0 I7 O0 N# HContingency table, 列联表
) G0 a, s1 p! N( F% t) _6 H8 HContour, 边界线
3 d, c" v/ M$ p2 u3 g) CContribution rate, 贡献率% v( Y0 t% h1 O  C
Control, 对照; A; [/ V' O% s& C0 a( n
Controlled experiments, 对照实验0 Y9 M& m; v: h- F
Conventional depth, 常规深度3 R# l" g1 n; a  O5 y3 j
Convolution, 卷积  P- [$ T) [5 X! K  G- d) ]: ?
Corrected factor, 校正因子
1 ^. A' ^( p5 ]1 d1 y& @- P4 M+ `8 SCorrected mean, 校正均值+ |$ T/ O( R4 K
Correction coefficient, 校正系数
5 l2 J' h' I. x6 _Correctness, 正确性7 _# X% A) \0 x5 {# {, a
Correlation coefficient, 相关系数
3 Z, S" k/ V- xCorrelation index, 相关指数. o: T) x: E) X8 o
Correspondence, 对应
' H0 Y  n# j! Z6 MCounting, 计数
" Z8 s& m) Z8 V1 ]: F. k) fCounts, 计数/频数, U  s5 z& K/ d! p1 A+ \- |
Covariance, 协方差8 N$ Z( C2 M9 Z  p- z( O2 R+ |& `
Covariant, 共变 # F2 ]9 |. X" g3 ^
Cox Regression, Cox回归
/ s7 r: b3 S& f7 ~, y# f' Q. iCriteria for fitting, 拟合准则0 W" e3 B4 O, s( y/ m3 _' M
Criteria of least squares, 最小二乘准则# y9 Z' G1 r. ?
Critical ratio, 临界比
; {: ?4 [; f2 p' B. L1 W1 sCritical region, 拒绝域
& K( U* ^1 O* sCritical value, 临界值# k8 p3 U' n2 D& E
Cross-over design, 交叉设计7 z# H; [9 U( y7 y) k& P! y. o
Cross-section analysis, 横断面分析
: b, w0 z/ S) P, ECross-section survey, 横断面调查
1 Y, C% W6 d5 a% W* x& kCrosstabs , 交叉表 4 H& |7 A  ]  B; z/ u
Cross-tabulation table, 复合表
5 b' Z# \! a) K( u9 @Cube root, 立方根
( D% _4 a! X6 [! ECumulative distribution function, 分布函数# {0 Z! F: z0 a, N
Cumulative probability, 累计概率
' e/ E/ m1 O: {Curvature, 曲率/弯曲; x$ D5 C0 V9 o3 v" N3 s8 U- _
Curvature, 曲率
- E1 l; _5 u+ ECurve fit , 曲线拟和
' e$ ]3 L3 ?# OCurve fitting, 曲线拟合; _$ f& Q& d' P7 f
Curvilinear regression, 曲线回归: k( L& z) C  x
Curvilinear relation, 曲线关系
& w- h- ~' q$ n' O' T; P- ~Cut-and-try method, 尝试法; ]2 \) s4 j# a5 f" j6 g
Cycle, 周期
, r* @" {& C! K, x  G5 fCyclist, 周期性8 i/ T2 w) d1 X1 i, U
D test, D检验. Q; _4 d+ q0 D6 a9 B0 `
Data acquisition, 资料收集, J1 B1 `' |. e! ~
Data bank, 数据库
/ r- T) g6 g$ Z2 u+ b3 G" @Data capacity, 数据容量
! O2 a/ L3 \- b6 }/ C3 v. Y- P8 dData deficiencies, 数据缺乏! w) Q) D; _2 i7 {9 y
Data handling, 数据处理
1 [. b) \7 @6 l. D) x  H. I* \Data manipulation, 数据处理) A# ^% Y& C+ L# \0 ~* v
Data processing, 数据处理7 N! l8 I/ b* m* E
Data reduction, 数据缩减  T1 r/ Z: K8 H) Y3 e; l2 N
Data set, 数据集
0 Q, Y9 Q" `9 z* vData sources, 数据来源& g7 m. `2 c) [- a5 k1 O# e' `; f
Data transformation, 数据变换- I/ t6 k. Q8 z. i% j" Q$ z
Data validity, 数据有效性
4 a# }8 t. U- g0 b6 oData-in, 数据输入
$ ?7 d; Q! q. e/ s* y' W8 [Data-out, 数据输出; q, M6 U9 ?! U$ W/ S
Dead time, 停滞期, ^" _6 j( C$ S" t1 I2 ~3 f
Degree of freedom, 自由度
7 j" N7 x' Z6 b. `7 c2 VDegree of precision, 精密度
. _9 F% g" W4 B4 k* oDegree of reliability, 可靠性程度
" N& j( B' Q0 R* N, b4 C3 \Degression, 递减
4 a4 X. d* G& ^7 \& L9 xDensity function, 密度函数
2 P0 s4 i, w. ^. l, Q" ODensity of data points, 数据点的密度3 I- E  r6 m7 R7 x! F
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量9 m3 T. O: _5 u* p" ^  w/ ]
Dependent variable, 因变量
" I% ]- J3 |0 E6 tDepth, 深度
2 ^: |' V) T/ h- Z3 N$ RDerivative matrix, 导数矩阵9 K  ~) D5 b& K2 w4 k" X7 S
Derivative-free methods, 无导数方法
7 W# E7 i8 c% a/ yDesign, 设计* r3 o- [  {. G. Z
Determinacy, 确定性
8 \: F/ L! l0 W. B* ODeterminant, 行列式
7 j$ c5 y9 |! e7 r( b4 T. xDeterminant, 决定因素
/ i' l" N" C8 i+ P# p8 I! N" }Deviation, 离差
* |% |" G, `7 wDeviation from average, 离均差" P+ `6 X$ `  q2 O/ V% k
Diagnostic plot, 诊断图: ]6 o( S( Q1 [& q; Q  A
Dichotomous variable, 二分变量9 `! V" A3 Y# J
Differential equation, 微分方程! Q, P1 I; Z# C* g  ~  _  l6 D
Direct standardization, 直接标准化法0 K6 r3 F2 ]# V6 {3 N, G
Discrete variable, 离散型变量
4 G/ P" q, p( Q  M7 e" uDISCRIMINANT, 判断 4 R3 i/ {+ N, E, O0 q. G
Discriminant analysis, 判别分析
% T& ?9 Y8 s1 W& {Discriminant coefficient, 判别系数3 J/ @4 \  X; d. ]- \' {
Discriminant function, 判别值, m2 q1 V$ W) R
Dispersion, 散布/分散度
; G5 K8 a. {8 {+ G  R$ lDisproportional, 不成比例的
% k/ u: i, |0 m- QDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
% d. l. j1 U- p# o- \' q8 pDistribution free, 分布无关性/免分布
6 s; l) C1 H) y- m% b7 ^Distribution shape, 分布形状2 A/ e- [& V8 g2 r7 v3 b9 Z
Distribution-free method, 任意分布法
, H- @" C% \6 J6 P5 ~, T! U, V; _Distributive laws, 分配律
" [) [, K7 T0 x, l) A; n* U! vDisturbance, 随机扰动项) U" U# A  x( e8 p' R) `
Dose response curve, 剂量反应曲线/ n: V7 Y; H" |  [! Y* m
Double blind method, 双盲法
; t/ v4 i. }5 I" S+ iDouble blind trial, 双盲试验
, T2 t6 |% Y1 z, P6 IDouble exponential distribution, 双指数分布; a" ]1 K" `4 C$ t$ d' z9 I) f
Double logarithmic, 双对数
, E6 C) T# v3 ?$ ?2 E( wDownward rank, 降秩
. t3 \; U& M. {  u: b( v, UDual-space plot, 对偶空间图
- x$ Z5 j- G, TDUD, 无导数方法7 K" ~6 g  B$ l4 ?
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法/ R. _$ j/ S2 n( B, j
Effect, 实验效应
+ u( C/ b- |$ g  ?8 G* H, b# F' NEigenvalue, 特征值9 K; r9 U& n5 T7 R% q5 V: Q
Eigenvector, 特征向量( s: h% N/ W" ]0 j
Ellipse, 椭圆* G6 c) d/ F# [) ?! u
Empirical distribution, 经验分布
) `7 i' ^! M  i; D7 \: C' w9 |" @# hEmpirical probability, 经验概率单位# {5 f* t* i  ^- y0 s
Enumeration data, 计数资料
2 Z9 _- a9 a. r: dEqual sun-class number, 相等次级组含量/ i; g; C0 a& f/ P6 {
Equally likely, 等可能
+ I. e6 N7 l% H1 {7 CEquivariance, 同变性, g! I) c+ V" C1 @! \: J6 ~) B& y
Error, 误差/错误  Z$ H! t3 b" z+ Q. Y/ @3 R
Error of estimate, 估计误差
$ S) I+ o) l" GError type I, 第一类错误
1 W  R8 p4 |1 x7 b# N+ iError type II, 第二类错误  l. c  E9 h: ^2 {/ E
Estimand, 被估量
5 ^* a2 i8 a0 v0 {/ oEstimated error mean squares, 估计误差均方* C( ~- |8 l  H5 X4 |4 \, x
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
& s4 E% r) [4 }  _7 PEuclidean distance, 欧式距离
) Z/ y  i7 B$ LEvent, 事件' D; c. b  X7 ]$ m8 j8 e3 U0 m
Event, 事件% }' ^) S  s* l3 g
Exceptional data point, 异常数据点
4 R) Y& {: N5 ^/ S; ]Expectation plane, 期望平面
% N+ M- j9 H5 x( Q# n9 ?# E, PExpectation surface, 期望曲面9 {( X, M0 [  J* x
Expected values, 期望值+ R  |* \6 a7 P5 c5 v2 B1 r* a
Experiment, 实验
2 v) g1 A1 V5 @9 z8 @Experimental sampling, 试验抽样
2 C% A7 Z8 f2 z' A0 x3 H1 b- W. yExperimental unit, 试验单位
) Q( Z) n, ]: y4 s# v' F' I/ t, mExplanatory variable, 说明变量7 x4 t) o$ M' ~* y
Exploratory data analysis, 探索性数据分析, a" Y5 T9 j5 a1 C% w) B& v
Explore Summarize, 探索-摘要8 K. U/ A8 N3 B( j6 J2 ?6 z
Exponential curve, 指数曲线; s8 [/ d8 P$ J- c2 C) }8 f
Exponential growth, 指数式增长5 O+ T/ F! y# V" W/ L4 M' H
EXSMOOTH, 指数平滑方法
7 \  F' ], @2 cExtended fit, 扩充拟合6 I1 w4 z' F% l- [4 H* `
Extra parameter, 附加参数
  u7 W# h+ w2 W% b+ o. {# T+ i! s3 ~Extrapolation, 外推法
( \9 w* @1 e- T( D% HExtreme observation, 末端观测值
: g: L  P9 J4 I" P. c2 rExtremes, 极端值/极值* I  e# d9 L7 h) j8 N
F distribution, F分布
" @/ Y$ Y6 X, ]5 H5 F$ RF test, F检验
! y5 D, K+ Y* l/ x" BFactor, 因素/因子. L9 r. N1 s8 ]: d" \9 Z- h
Factor analysis, 因子分析
* g: M8 b' n8 p9 D% J' mFactor Analysis, 因子分析* M$ t8 R# B% E  u
Factor score, 因子得分 " I1 b# O: v2 m. V+ L! |
Factorial, 阶乘! U. d. B. d4 W. n  w
Factorial design, 析因试验设计
6 ]% I5 n2 A2 t# e' JFalse negative, 假阴性
, P: {% d4 K- V0 j- ^6 e' KFalse negative error, 假阴性错误* F' u! n# H5 ~8 v( M
Family of distributions, 分布族0 U: E8 Y/ a4 [
Family of estimators, 估计量族
+ w9 o- n, |) ^, b7 _Fanning, 扇面
: l4 _" X) K0 {5 m/ RFatality rate, 病死率
6 |5 ?4 K( G) XField investigation, 现场调查
" O  J- X! `7 n0 LField survey, 现场调查& d/ m  @. j8 o6 J, c: a' U7 X
Finite population, 有限总体3 R& L9 z- N/ U1 r- ]! ?
Finite-sample, 有限样本$ T9 b5 u# x7 L: z) D  f/ D' T
First derivative, 一阶导数
, N: J- u+ ~1 O$ `+ IFirst principal component, 第一主成分0 [# m) Q/ ~- E* n/ F' h, ]" s3 o
First quartile, 第一四分位数
, N2 h0 L8 h7 U/ u( s7 c8 IFisher information, 费雪信息量
0 c# o( S) g6 J/ L/ i+ m, Z( }Fitted value, 拟合值
1 F" l$ j9 P5 D( eFitting a curve, 曲线拟合( `+ j& ]( ]2 G2 R! p( a
Fixed base, 定基7 w  J% `  a% ~& k
Fluctuation, 随机起伏
9 {9 L$ Y# Y% ?Forecast, 预测
' `, l3 k4 q! c" V' }- `Four fold table, 四格表
0 O; M0 e- H" ~: \2 T. Q  r& KFourth, 四分点. L- M& K1 P% P$ ]+ P
Fraction blow, 左侧比率0 r& K# Z/ v5 H) z
Fractional error, 相对误差
$ d* {. F5 J6 IFrequency, 频率
" n7 N$ E9 h( c( S' y3 w7 j' gFrequency polygon, 频数多边图. b! ?( ?! F# n9 l
Frontier point, 界限点
( U3 H' @( z4 S5 _; ~: hFunction relationship, 泛函关系9 t4 t4 o8 {7 |4 q, o; L" q
Gamma distribution, 伽玛分布' h4 }/ z/ L1 v3 M1 j
Gauss increment, 高斯增量
( O# ~6 C2 O& m/ @/ kGaussian distribution, 高斯分布/正态分布( W" t1 d7 }3 x
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
" g  h! Q3 s/ M" X$ GGeneral census, 全面普查
& b" B! v4 f& M3 l+ zGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
0 ^. R$ \/ p7 R* n$ w# \2 LGeometric mean, 几何平均数; Z6 N1 ^% E; b
Gini's mean difference, 基尼均差2 u4 i1 [3 f5 L0 q" f& W
GLM (General liner models), 一般线性模型
# E7 z- }' U5 d9 b4 X/ [- p: uGoodness of fit, 拟和优度/配合度
4 k4 K& G$ p! j3 i0 `& AGradient of determinant, 行列式的梯度
7 d6 G7 C! J  k, t+ U8 ], aGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
6 z9 |5 v+ ^5 q, p1 Q, HGrand mean, 总均值
" D9 L. @( Z! H+ X+ qGross errors, 重大错误0 Y. {% f7 W9 o" E' W
Gross-error sensitivity, 大错敏感度; q( `+ {; w1 O5 z  i/ E+ i( z; I
Group averages, 分组平均; q/ {$ S7 K5 c8 g2 b* |
Grouped data, 分组资料
9 V# R: u# c9 vGuessed mean, 假定平均数
# K" E" a4 j- YHalf-life, 半衰期: N6 N0 `' V/ A' K7 l
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量: ~7 P' M' ^- ?. \
Happenstance, 偶然事件
, ^# {4 D( S- {Harmonic mean, 调和均数- L, s% Z1 ?  w% d) R: K
Hazard function, 风险均数
$ X+ x. J& j2 }# i0 A/ C4 ~9 wHazard rate, 风险率
! c+ H: t. J/ I0 CHeading, 标目 ; v+ R, Y) h% f0 ]1 l) ?6 A! R
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
# j# {$ j* H& X2 d3 }8 @Hessian array, 海森立体阵& H1 V/ L4 x) w: ~# Y
Heterogeneity, 不同质
) z" w1 v5 w' P0 j! iHeterogeneity of variance, 方差不齐
# S0 i. A; Y7 ]% R% THierarchical classification, 组内分组- ~: |* E% D: _$ t
Hierarchical clustering method, 系统聚类法# W7 y: U5 O# b; e8 @
High-leverage point, 高杠杆率点' G7 ?' k6 X9 x  X
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型' d6 D& J( s- }, b7 J
Hinge, 折叶点
, k0 |' {5 g' y7 i4 w7 THistogram, 直方图
/ c% }* p& R5 L( K% CHistorical cohort study, 历史性队列研究 & z! q9 `' l/ s* Y) ?) c
Holes, 空洞
4 x. o4 o% \# F3 r9 V  N7 BHOMALS, 多重响应分析+ M* }8 k3 h0 ~  d3 i, g
Homogeneity of variance, 方差齐性
0 l4 F- _, G$ WHomogeneity test, 齐性检验
& z+ F6 c' o" O: cHuber M-estimators, 休伯M估计量6 F* T) t2 a& y. k/ b
Hyperbola, 双曲线
. t: p5 o* B5 }' `/ i" aHypothesis testing, 假设检验* p" L$ d2 n: ~; p8 @5 k; Q# [8 r
Hypothetical universe, 假设总体) t6 t2 D/ }8 p8 x/ B, Q( l
Impossible event, 不可能事件
" I( m2 \, g6 v$ cIndependence, 独立性* d1 X9 V. Y. F8 G
Independent variable, 自变量
/ y2 p$ b8 B" D2 PIndex, 指标/指数
4 ?9 j! X: i$ b4 kIndirect standardization, 间接标准化法
: t$ o) S; Q: |  ?Individual, 个体
1 Z8 c: J* [6 C# S8 DInference band, 推断带( j& j% Y5 H  S- p& b. Q- s( i( q
Infinite population, 无限总体+ S- E7 B; a2 D; V) }5 y
Infinitely great, 无穷大
/ q5 P+ {* k) h* F& S* ^2 {' kInfinitely small, 无穷小
$ ~* J; D, |: G$ H4 N$ X7 p2 RInfluence curve, 影响曲线) n0 w" O, J  ^) J
Information capacity, 信息容量
" i7 s, J" F6 ~3 e2 HInitial condition, 初始条件3 D/ t7 ^, m3 U% b
Initial estimate, 初始估计值4 g1 B/ k5 W7 K; v, N
Initial level, 最初水平  n; a4 B% r+ C8 _# @* [0 E
Interaction, 交互作用
( t6 E. O- c' X" o' O0 W. [4 w: f/ lInteraction terms, 交互作用项
' `( Z# t* Q; P1 V3 u: ^Intercept, 截距8 ?7 z, ^5 Z& p8 [' q( b
Interpolation, 内插法1 q& |0 A6 _0 @+ R7 q# N
Interquartile range, 四分位距2 e% R+ |8 v) k' v( i$ u
Interval estimation, 区间估计
9 w8 A. Y& r' r5 w8 |- G0 b, VIntervals of equal probability, 等概率区间
" T/ D* j" f: |: R& r$ L' o$ ]Intrinsic curvature, 固有曲率- u# n( p: m) B' S# M
Invariance, 不变性
: B) e9 q) R$ i6 D0 t2 G0 wInverse matrix, 逆矩阵% ^7 q, r! `& @, ]' `8 p: k; Y' t$ B5 X
Inverse probability, 逆概率
+ t5 F. j5 v9 l( O$ mInverse sine transformation, 反正弦变换3 P& r6 A; _5 t$ P0 v( A+ X0 }8 }4 c
Iteration, 迭代 9 |' A$ n6 X0 e1 H
Jacobian determinant, 雅可比行列式
6 M# R( X2 |; oJoint distribution function, 分布函数
4 |  A: f* D5 B; H3 f1 T: gJoint probability, 联合概率% h1 R$ r2 R- S& f  F2 V
Joint probability distribution, 联合概率分布9 y: T& W8 P& e" \; T- l6 A
K means method, 逐步聚类法" m/ H$ F9 k8 p# H: g! K' G
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ( z/ E. m* _: B: I- q, Y9 c
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
# ~+ J% Z$ K: ?7 T5 d$ PKendall's rank correlation, Kendall等级相关5 F: {- F" n% W
Kinetic, 动力学
2 Y/ Q* ]0 @& H! W$ R7 o' [Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验+ z! [/ B. b% ~9 F
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验4 p/ A( X$ J3 Q; l
Kurtosis, 峰度/ Z( @- O$ K) ~/ y+ b% ^
Lack of fit, 失拟  Y) N# }3 H. e
Ladder of powers, 幂阶梯
. u2 c' }& k0 P" yLag, 滞后5 Q% {' C$ Q! B3 E6 Q
Large sample, 大样本" h+ ?( d+ c6 }
Large sample test, 大样本检验$ ^) |3 O+ W' l" N& K$ j
Latin square, 拉丁方
; r! Q; |$ _/ Z$ m' ?) M; DLatin square design, 拉丁方设计
9 g, z) o, S" O6 B- \) O7 cLeakage, 泄漏
( L" E; r; n7 g, h" m: M3 P6 dLeast favorable configuration, 最不利构形% c. Q& K7 G" u; m! v) f
Least favorable distribution, 最不利分布
+ Z" B2 d$ W* C% iLeast significant difference, 最小显著差法
! ]' H6 g) P1 m& D% @2 ULeast square method, 最小二乘法
$ }% }/ ?. g$ o* T# h- lLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计) v; H$ @# ~+ H( N( C6 D* ?
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合7 x  S9 H/ j! y, R7 L
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线6 A4 Y0 l! G9 _( z
Legend, 图例
9 [# |) U, u; u- f) FL-estimator, L估计量" E  I' A4 H; w
L-estimator of location, 位置L估计量
7 l( O' F% z  r+ k& s8 H0 O2 ]. GL-estimator of scale, 尺度L估计量, q! t. E6 a2 B( p& e
Level, 水平& A* f+ |/ @8 W  [
Life expectance, 预期期望寿命) m  a* I: g/ O' v) n
Life table, 寿命表5 O- t0 M5 B) N' g
Life table method, 生命表法8 r# H1 _- T, `& I7 z; A
Light-tailed distribution, 轻尾分布! ^9 G3 y0 w/ h* e+ \: |' d9 A
Likelihood function, 似然函数* h# u( L# x4 o' N
Likelihood ratio, 似然比
* ^8 G# a% M, sline graph, 线图
( ^0 b3 h; x. a. @+ `# u8 XLinear correlation, 直线相关
0 |9 ^2 V8 n9 s5 wLinear equation, 线性方程
! [1 {% |! ]& _) f4 ^4 }2 K0 KLinear programming, 线性规划. P1 s& B, m% T3 ^
Linear regression, 直线回归' X0 a% o, ?9 A. j; R" R
Linear Regression, 线性回归% d, H4 M+ D% {6 q9 n' R
Linear trend, 线性趋势* T8 a0 k: Z/ G
Loading, 载荷
1 R) K$ n* L6 a7 ELocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
( V; ^+ G, }( P$ f/ GLocation equivariance, 位置同变性$ ]+ D: O. X# G6 S+ ~
Location invariance, 位置不变性/ u# o0 @+ Y' f  f5 d* A
Location scale family, 位置尺度族
; C" t0 h: V9 e/ d5 ~Log rank test, 时序检验
( D% ?0 ?" H& j1 Y! iLogarithmic curve, 对数曲线
9 g. {' c5 {  Y, q2 Z1 \- }Logarithmic normal distribution, 对数正态分布) ~* Y: @- ~5 n: o' M7 ~
Logarithmic scale, 对数尺度
+ R) i! b! U& ]. OLogarithmic transformation, 对数变换( c3 z7 F- E; l2 a  ^, G
Logic check, 逻辑检查
$ Y8 p- c, g) E7 Q7 k& ILogistic distribution, 逻辑斯特分布
, N0 q3 M7 e( _2 A5 V' ILogit transformation, Logit转换, n7 [1 k6 O! U- i
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
% A8 V7 I3 s/ c1 H# O; p+ R' \4 YLognormal distribution, 对数正态分布1 c' o$ \2 Y3 V! d- F5 Q! d/ K$ \
Lost function, 损失函数& K& Y3 Q3 {+ X
Low correlation, 低度相关6 K( j& }. s! P' t
Lower limit, 下限
0 T# b8 c9 A& y; v' X2 ~7 ~% O7 cLowest-attained variance, 最小可达方差
2 k) D* j; B9 n. c3 N* y( J. bLSD, 最小显著差法的简称
7 W% a4 L+ g+ ?1 g( G! ILurking variable, 潜在变量
# Q" `6 Q! q5 w: h' @3 nMain effect, 主效应
- j' H  [) S/ L+ l! A) s6 RMajor heading, 主辞标目
* E7 D* I2 x, N3 k) B8 ?( hMarginal density function, 边缘密度函数
/ Y  _8 S2 g6 U& g' i, dMarginal probability, 边缘概率
9 U( i: h4 L# y% X0 I6 F5 jMarginal probability distribution, 边缘概率分布" Q4 P; h6 J5 v; M+ s* S! d* P
Matched data, 配对资料
9 K. n8 E; ~+ e# t+ X& D4 [Matched distribution, 匹配过分布
, Q4 |$ T: ^$ B, C/ BMatching of distribution, 分布的匹配
. Z1 ^8 H' k0 J/ dMatching of transformation, 变换的匹配
2 P0 U2 p) o9 \+ k. g0 RMathematical expectation, 数学期望
( V$ n7 F0 W* h6 I. A! ~0 _' u* sMathematical model, 数学模型) b1 u' G3 {* w5 ~4 Z3 ^
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量* A; @( K( S9 p
Maximum likelihood method, 最大似然法
! l  L1 H% o( t1 z0 MMean, 均数
' Y0 V# |9 L% O- WMean squares between groups, 组间均方
" @1 v* ?2 S& `, \3 SMean squares within group, 组内均方" g1 w8 \. P  o! Z0 h7 M+ n
Means (Compare means), 均值-均值比较
; R  R/ B, C7 _5 IMedian, 中位数9 j6 K) [6 \( h5 N2 F* l
Median effective dose, 半数效量
  z# E) m) ]1 T- R7 v* _0 mMedian lethal dose, 半数致死量3 }- J5 U" [7 f" ^# T
Median polish, 中位数平滑
. {7 d' K' m# X" R! p0 n  v& yMedian test, 中位数检验
7 u/ j, x1 {8 u& H* IMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量& p( s( C. n. H. [* Z5 b& [) {; \- N
Minimum distance estimation, 最小距离估计
! K6 s- ?' w) v3 t$ I! M9 dMinimum effective dose, 最小有效量
. v- A7 o4 ~' ~, g# IMinimum lethal dose, 最小致死量
! _  X# [# q" ?Minimum variance estimator, 最小方差估计量4 ?) q- `& w: \: U. D
MINITAB, 统计软件包$ n+ B+ r( y- P, Z
Minor heading, 宾词标目+ F" h0 K  N& C7 T" B4 F
Missing data, 缺失值
+ s* e* |" z, M5 RModel specification, 模型的确定: {" x2 o) |4 p# d5 P8 T; Z
Modeling Statistics , 模型统计0 ?* V# ~6 V. V) U/ Y
Models for outliers, 离群值模型
# A+ T, `4 b. G+ {2 V7 ?$ iModifying the model, 模型的修正
( A6 c5 T6 ?! n+ ~5 L4 XModulus of continuity, 连续性模
6 Q+ x9 C; J) G+ I1 JMorbidity, 发病率
& [9 V* u; `- P0 v' }Most favorable configuration, 最有利构形
1 G9 x8 c& l6 P0 @2 R6 R( F% c2 E! O. {Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
; }( H4 {! G+ r, Z3 ~Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
9 G' ?/ x" N% NMultiple comparison, 多重比较# i) b' G$ U% Z/ {
Multiple correlation , 复相关" \$ v4 b: X" F
Multiple covariance, 多元协方差" F% `/ ?" _% f
Multiple linear regression, 多元线性回归/ S) H& V9 Q! E2 ]
Multiple response , 多重选项
  a9 Y2 O, j, d( s1 C% NMultiple solutions, 多解! S5 M" L! R) k+ I: L
Multiplication theorem, 乘法定理% P5 Q( M1 J% t4 x
Multiresponse, 多元响应
6 y4 I" J# ^; d( O# }7 x$ H/ u5 qMulti-stage sampling, 多阶段抽样
% D: u# V& |0 uMultivariate T distribution, 多元T分布" Z4 h' I) R( @7 e1 f
Mutual exclusive, 互不相容
" J$ E  l9 J: }, v* PMutual independence, 互相独立. E! X4 X$ a2 O& @1 U) q0 [* j
Natural boundary, 自然边界
7 j9 i( ~! }2 J2 J$ U# m4 c6 bNatural dead, 自然死亡9 E5 _  J) k! w
Natural zero, 自然零
9 Q" W7 s8 I$ v+ P. FNegative correlation, 负相关$ W2 {2 Q) ]" h7 q/ s6 L4 B
Negative linear correlation, 负线性相关+ ?6 _5 R$ x! e
Negatively skewed, 负偏- V) o9 i& E/ C4 Y
Newman-Keuls method, q检验' w0 D( V8 o( I4 |" c' L, z$ l
NK method, q检验2 l: d% B* M* Z" \
No statistical significance, 无统计意义$ j1 m0 T1 t! r; D4 }7 R# |3 U
Nominal variable, 名义变量( `6 `3 {% f5 t' X2 S: J9 O
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
; l: M- m" A. y0 @% N" l6 QNonlinear regression, 非线性相关' d+ g/ A6 u, o# ^0 P
Nonparametric statistics, 非参数统计
5 s5 {0 D1 T, S5 e+ B7 G5 ?) ^2 }0 INonparametric test, 非参数检验3 U% L% i2 ^% x6 @+ ]0 m3 S# A
Nonparametric tests, 非参数检验) W' Y/ [- t* x. E* k2 M- t
Normal deviate, 正态离差
( m( `8 |& J6 A, z8 `Normal distribution, 正态分布
4 B0 {3 W& V* ^Normal equation, 正规方程组
# W8 z6 r2 Y8 f6 |/ P( iNormal ranges, 正常范围
! D9 n7 G+ [0 p8 fNormal value, 正常值
& n' c, s+ N; X8 ]& `Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
- z9 [: j9 o  N8 u9 g0 M! z. UNull hypothesis, 无效假设 6 a8 H7 \8 d4 x' ~9 T9 T1 H
Numerical variable, 数值变量
9 O7 e! N& B& K* q5 w1 sObjective function, 目标函数
) x+ ^2 m, @( G5 u; A+ VObservation unit, 观察单位
! l+ H& N: ]0 cObserved value, 观察值  p9 f6 L+ c- n1 L
One sided test, 单侧检验
9 f! t& d7 Q: W" A* {; MOne-way analysis of variance, 单因素方差分析, k# G4 ~& ]3 \# ~0 w/ i
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
) a) F# l( K7 t+ h% uOpen sequential trial, 开放型序贯设计8 S/ @+ h: t1 @& L6 U  S5 @
Optrim, 优切尾6 ]% X8 ~. a( A- y5 i
Optrim efficiency, 优切尾效率0 P5 z$ z% M. ~1 w8 Z) e
Order statistics, 顺序统计量
! y/ v2 X. y' e; KOrdered categories, 有序分类
% c; m, P& K- L* t  v, |Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
' J& g4 w6 \" QOrdinal variable, 有序变量
: v# j, T# o- dOrthogonal basis, 正交基6 l4 ^8 A7 O" r' }$ }' [% G: d
Orthogonal design, 正交试验设计
/ R$ `! }5 m6 K5 _Orthogonality conditions, 正交条件
/ \3 A" l! M  b& g4 H, \ORTHOPLAN, 正交设计 3 m3 t# w9 K# B+ {
Outlier cutoffs, 离群值截断点
& g7 d, F3 N* Y& A; w0 x7 x  o3 IOutliers, 极端值; r# M+ C# C- \$ \
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 " U3 z% {1 M& P, y: [) N
Overshoot, 迭代过度
% m( d8 p# v3 b" OPaired design, 配对设计2 Y6 f" h' _; ^4 a* H4 B5 P
Paired sample, 配对样本# ]* Y  {* m) U. ~0 X. q
Pairwise slopes, 成对斜率
* }  N) W8 q1 S" d7 s, c; TParabola, 抛物线7 ?7 @$ T+ A, z5 O& I/ a
Parallel tests, 平行试验
* M; }1 G- Y$ v0 }" J- jParameter, 参数
7 h8 o* |2 b3 K  C, gParametric statistics, 参数统计  c9 m! t7 q' Y  v0 c5 X
Parametric test, 参数检验8 S8 t) J4 W5 e! ^3 m. v, t
Partial correlation, 偏相关) e* |0 K2 l) x( S4 f# v
Partial regression, 偏回归, |* }- T  \; ]  o
Partial sorting, 偏排序
$ q9 R$ C, Z- VPartials residuals, 偏残差, [' O& G/ ]0 U" c
Pattern, 模式9 |1 @; S; e8 Z6 B; ?5 E3 q
Pearson curves, 皮尔逊曲线4 X6 a" h3 O4 J  y
Peeling, 退层1 I' w1 ~, o$ h  {
Percent bar graph, 百分条形图6 a* T; Z+ {( Q
Percentage, 百分比
/ c4 E2 a( L) M- O- x$ t6 ePercentile, 百分位数2 ~, l6 N/ w3 e' o3 g: \
Percentile curves, 百分位曲线
: }7 C1 V! S+ `# ^4 YPeriodicity, 周期性
( j  Q+ D* Y) ?7 ^3 KPermutation, 排列
5 L. t$ X5 g9 B! C: `P-estimator, P估计量
! j, r0 [. }1 z/ G$ \% R6 E" hPie graph, 饼图: {6 P9 G/ ^& \0 b& `) X3 t
Pitman estimator, 皮特曼估计量0 n' ?) b# C3 X! J+ ?6 w  t' C% e
Pivot, 枢轴量
( ]. w* y# v4 V. _, hPlanar, 平坦2 R9 S/ h' c# E8 H* O
Planar assumption, 平面的假设
3 N2 h# R5 [. f, T& s" i" \PLANCARDS, 生成试验的计划卡
, B3 E6 h3 H* s7 R7 Y' }Point estimation, 点估计1 f8 _- M% d0 o2 h9 {6 t
Poisson distribution, 泊松分布
- W# d/ C% R( z9 B4 A" _Polishing, 平滑
6 x, [8 U0 [: W0 j1 ePolled standard deviation, 合并标准差
# h1 z# R5 r) R( x7 u  }. PPolled variance, 合并方差
0 R8 N' ^0 a( iPolygon, 多边图3 v6 w# f+ `+ M& b! k1 {
Polynomial, 多项式% V  i' i3 ]2 ^
Polynomial curve, 多项式曲线) C5 H2 x" [- o! b! }1 b4 \
Population, 总体9 r( m; v+ o! U5 F! q
Population attributable risk, 人群归因危险度
' \7 C* u# m9 ?8 oPositive correlation, 正相关+ U+ V" m! c9 w; U) d2 m
Positively skewed, 正偏
6 c+ x: ?5 v* R2 ]: e* {. VPosterior distribution, 后验分布# z  B& E1 r3 t/ S  k+ b( l+ C
Power of a test, 检验效能2 u0 O7 }0 ?! J9 g9 q& l3 B+ r* s
Precision, 精密度
" x: K# K, @& a& iPredicted value, 预测值6 O1 b1 v. I3 @) Q0 E0 ?
Preliminary analysis, 预备性分析% S7 `' E; u% G' y
Principal component analysis, 主成分分析5 y. w+ |  M7 o& s
Prior distribution, 先验分布
8 C6 n0 q2 x% I9 s- jPrior probability, 先验概率
$ A  z% j: o: ~' I  o! L- b& TProbabilistic model, 概率模型4 `, w6 t: h4 I  B, h
probability, 概率6 p- P, c) a% G: i- ~( M$ M9 E
Probability density, 概率密度# R$ k5 v9 ^6 t' |
Product moment, 乘积矩/协方差
! h  p' M1 P, U! c8 d' h4 A+ |2 E/ PProfile trace, 截面迹图0 [9 V7 m' [1 v+ a8 x4 Y) C1 s
Proportion, 比/构成比7 U+ \+ R/ N0 |2 m
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样# z; F# [' Y  K- F
Proportionate, 成比例& V1 p3 E+ A/ q7 j  @- s
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量% U/ N5 `- ~5 w
Prospective study, 前瞻性调查
3 K. h" J- y; G' T+ M$ PProximities, 亲近性 + \7 e$ l5 ]/ P# B
Pseudo F test, 近似F检验- e, |* g, I- Z. G' K0 M' O
Pseudo model, 近似模型% w9 z4 d1 K( X" B  J% x& J
Pseudosigma, 伪标准差" b6 _$ K3 Z+ r+ e2 ?) _3 H* ]
Purposive sampling, 有目的抽样) U: G4 g6 h; B' u' g5 J
QR decomposition, QR分解
# t! b) v+ w+ x" E/ `Quadratic approximation, 二次近似$ K8 x/ `- n& n  F2 ~* l( o
Qualitative classification, 属性分类
) p1 T7 v/ o2 EQualitative method, 定性方法- x, O  [$ ~7 K2 o+ M. o
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
- q+ g, M4 {* c1 _  D5 EQuantitative analysis, 定量分析4 a& B: Z, _  J. v! R4 Y9 C6 D
Quartile, 四分位数
! [' M: C4 N5 ^0 y9 jQuick Cluster, 快速聚类
6 X3 S' J7 D! T4 J) zRadix sort, 基数排序, A* I1 T/ N* S, O2 i+ K
Random allocation, 随机化分组7 g* y$ [, O! \- M5 }
Random blocks design, 随机区组设计$ Z0 ]" v- ^! E. H# k8 Q
Random event, 随机事件0 `0 h, y  B0 \; q
Randomization, 随机化
  C. a* F+ p/ V- gRange, 极差/全距
8 t+ L7 R+ x( I" S' t& }Rank correlation, 等级相关, ~. _) b; o8 V- a$ ~
Rank sum test, 秩和检验
! ]% ^- h9 X7 t7 oRank test, 秩检验/ ~' h6 r1 [! ]3 q& G( J% N
Ranked data, 等级资料
! k9 ^! }4 a, q7 eRate, 比率
0 n9 G9 l7 Y, K% J* P, sRatio, 比例/ c2 P0 ?  X2 n: Z
Raw data, 原始资料
; H5 ]* `# e6 q7 YRaw residual, 原始残差
# s: J- ]9 h2 Z/ x4 Q6 f" {Rayleigh's test, 雷氏检验$ {+ I, M% s. `7 g4 e4 z, `
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
! f, H/ v( F) r& ~4 \+ nReciprocal, 倒数- C. d0 f) ~1 M8 t7 a
Reciprocal transformation, 倒数变换
9 {( P5 u; I' D: lRecording, 记录
1 i! b  C4 J' F/ [. g  p% e7 p* GRedescending estimators, 回降估计量. P2 d4 V1 J* K
Reducing dimensions, 降维
( z# j! t7 k+ p  ~" e/ R" _) uRe-expression, 重新表达2 R: E: `; P  ?7 J
Reference set, 标准组' {9 `& ~! c& A3 L2 W' N
Region of acceptance, 接受域2 R, E3 M9 q' g$ [' J
Regression coefficient, 回归系数
2 q6 u3 n7 T7 x/ {Regression sum of square, 回归平方和
# q" \7 G% X2 k+ |! pRejection point, 拒绝点
) v, B: k' F7 @5 t* y- o0 fRelative dispersion, 相对离散度
1 c% E9 e3 K5 f' URelative number, 相对数) v# k8 M3 z% E" s2 `( n
Reliability, 可靠性7 G. l; i8 U' O$ u" ~* ?, Y
Reparametrization, 重新设置参数# A) j! y8 F- G3 }* Q
Replication, 重复- r0 i$ m% }. L, c& t$ ^9 A
Report Summaries, 报告摘要( K  S8 g3 z3 e$ c
Residual sum of square, 剩余平方和& u( D8 x* r* |0 T- h
Resistance, 耐抗性/ j" r* I( C) m# p, _: C
Resistant line, 耐抗线
1 e+ D5 ^( u9 @0 y: kResistant technique, 耐抗技术
1 P5 b( a. p# R: S/ nR-estimator of location, 位置R估计量- }# A6 e: L5 @: A% b, q
R-estimator of scale, 尺度R估计量
6 e2 _/ n9 q* VRetrospective study, 回顾性调查
9 i% K" f4 U' ]! tRidge trace, 岭迹5 V4 O: `& q6 b' x2 ?
Ridit analysis, Ridit分析2 l: f3 ^1 T+ X& u+ q; d* N
Rotation, 旋转
8 H& T7 f* D6 ~( F" `Rounding, 舍入1 n9 T% @# H% x4 ?3 {0 B
Row, 行
0 m& o) J1 `+ l$ X) }Row effects, 行效应
2 U, T  D1 r) r  X- hRow factor, 行因素. _6 b: p4 i( D6 F+ u7 ?4 ]/ h) l0 K
RXC table, RXC表
) \/ p9 m' f+ v; {- m/ }Sample, 样本1 P5 h9 K- I7 i0 `$ t9 ]) U
Sample regression coefficient, 样本回归系数6 \9 K) F3 C4 ~- S& i- E
Sample size, 样本量5 P. }* Q; r2 r+ D5 Q6 R
Sample standard deviation, 样本标准差
" ~* o1 P8 c+ v6 JSampling error, 抽样误差% {3 D1 A1 i1 x- m2 g" L% x
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包. D* X% f. c! m
Scale, 尺度/量表
' h+ f" B7 B8 H: a1 ~( I( GScatter diagram, 散点图
! X# b: v6 A3 [7 d: ASchematic plot, 示意图/简图* H! G5 u! T2 G1 b0 V& J0 p
Score test, 计分检验
: Z5 O7 L4 I9 D+ r' gScreening, 筛检
+ B7 G/ D$ U; ]& e: g# lSEASON, 季节分析 1 G) o6 F+ O( X
Second derivative, 二阶导数
3 {2 ~: }6 H$ s$ {& Z+ j# zSecond principal component, 第二主成分+ o3 e# {6 s/ J5 m7 L
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
1 T( K" h, q5 I. xSemi-logarithmic graph, 半对数图
' b: E4 }/ m* [+ Z6 t/ [Semi-logarithmic paper, 半对数格纸3 o: y! ?1 H6 c. |5 B+ h
Sensitivity curve, 敏感度曲线
1 g7 `( G  ^! K" Q+ C. CSequential analysis, 贯序分析
  I! R; c: h9 T8 W4 c* cSequential data set, 顺序数据集
7 D: V8 T; F+ G1 y' g' PSequential design, 贯序设计
' V- f2 u* t. Y3 e7 o* GSequential method, 贯序法
. A( U& \6 n3 y( ?7 sSequential test, 贯序检验法1 t: p3 K4 A% a8 m+ \' N
Serial tests, 系列试验
* Z! r* |3 H( m' \Short-cut method, 简捷法
1 Y# c3 G: z2 Q& j4 r' \Sigmoid curve, S形曲线  `  Z# R, F1 S# Z/ o6 z( m" ^
Sign function, 正负号函数5 l9 x$ T% D) }" t" ]
Sign test, 符号检验
5 q) [6 ~3 ]" L  s  E, Q. ~Signed rank, 符号秩, _( S! R7 I" i1 v/ \
Significance test, 显著性检验, y6 ?# t( ^2 a0 H
Significant figure, 有效数字2 @9 K1 U; G+ i3 _" a7 r7 |$ a  J3 A
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
% X7 [( R5 u% gSimple correlation, 简单相关: x7 {: U) t  h6 X& j- S. l
Simple random sampling, 简单随机抽样6 s9 E1 W% n& i0 I" D/ O! _8 d
Simple regression, 简单回归( K+ n. G9 Q3 F2 h9 C) |
simple table, 简单表& C" e/ k" _7 \* u( E; J, \: @
Sine estimator, 正弦估计量; k/ `! q6 T/ z9 t, \
Single-valued estimate, 单值估计
6 P4 ^. j* |$ TSingular matrix, 奇异矩阵, `0 u( D. M' a+ `2 x  C
Skewed distribution, 偏斜分布( Y0 D! H" n0 r, o$ p4 m7 B0 {
Skewness, 偏度
0 m- v# \: z$ a* C! e6 lSlash distribution, 斜线分布
) l5 y9 u1 ]" K! GSlope, 斜率8 o, h: E: `, t1 }2 `3 O
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
; `2 ~) q) M2 y$ \7 lSource of variation, 变异来源
9 i7 {) F! ?- Q$ `5 w  M. x/ FSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
' u' J( a. W" }: {! ]Specific factor, 特殊因子
; r; w8 v1 i4 A4 _Specific factor variance, 特殊因子方差
- c4 O; q( m1 _: o) nSpectra , 频谱
/ J+ ], H! [+ V9 [. r" m7 M# X, zSpherical distribution, 球型正态分布3 o/ X+ O2 ?% j( x
Spread, 展布7 \% u8 B. O) A) d$ P
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包) l7 _0 I: `- G$ \4 w: u3 r* g* e
Spurious correlation, 假性相关
; P. t; J, _1 t6 lSquare root transformation, 平方根变换5 {3 i. ~" ?; Q  z
Stabilizing variance, 稳定方差
. V* \# M# h3 F0 z: iStandard deviation, 标准差
3 Z- q6 h1 _# M6 n% `Standard error, 标准误  X- j" p0 _, c* U' l! j7 S
Standard error of difference, 差别的标准误7 {: ?9 S9 O$ Z
Standard error of estimate, 标准估计误差2 a9 f, z9 Q- S
Standard error of rate, 率的标准误# z% O0 n, y/ ]9 }, h. d5 W& _
Standard normal distribution, 标准正态分布. F- F2 M0 r  j. {0 A
Standardization, 标准化. Q7 y! ^6 Y, F: O+ |( {
Starting value, 起始值+ c6 w! Q; P$ Y# N" P& T
Statistic, 统计量
$ d  |# Y& w+ `; N+ Q5 H" V; O) n6 _Statistical control, 统计控制7 x! Y. z6 J. H+ L4 H. l4 X
Statistical graph, 统计图9 i2 j% L" @" f' g! T% o
Statistical inference, 统计推断
; O3 O# w5 x1 k# g  n! vStatistical table, 统计表
) `9 t9 _" r4 a' k8 P' ~0 @4 ~Steepest descent, 最速下降法
2 q2 g! P! F4 b8 x* G% eStem and leaf display, 茎叶图$ R( j, e( g6 ~' J
Step factor, 步长因子. O4 [+ D5 B0 F7 f' C, W* Y# X
Stepwise regression, 逐步回归  s& m- N0 T' K; Q" r
Storage, 存4 w1 A8 R: x, y" M* _
Strata, 层(复数)
, K; i$ S: B& D! ~$ nStratified sampling, 分层抽样( S+ \7 ]: V" {# G3 a; F) v- ?! @
Stratified sampling, 分层抽样% ]8 \- M$ X, o# d
Strength, 强度/ G, {! X( H% i- r! A
Stringency, 严密性
! o4 ]- i; K$ Y% x0 kStructural relationship, 结构关系8 w( \" P2 F, d. u
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
. o: B. l2 E# V" h6 ^- VSub-class numbers, 次级组含量
$ j  X. q4 `3 |Subdividing, 分割
# I) {8 V% H) g: SSufficient statistic, 充分统计量
# w& G( r$ J  R- NSum of products, 积和; E* K% a2 L- }3 p
Sum of squares, 离差平方和
, T/ g, ]' r/ ^Sum of squares about regression, 回归平方和9 D1 w- ]! L% ?; F
Sum of squares between groups, 组间平方和4 ~* f7 y  a6 j. u" w
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和9 I' I/ ~% m9 R! G2 h
Sure event, 必然事件$ S# K" f' G# m9 ^. n
Survey, 调查
: F0 H& X2 W0 ASurvival, 生存分析
2 S- j* |) d: gSurvival rate, 生存率7 u  N: _% `5 k9 t! q- f
Suspended root gram, 悬吊根图7 }, E& M9 _' n# c; g* Y
Symmetry, 对称
4 h# x1 W! E. C1 g6 k9 f7 k6 O; ASystematic error, 系统误差
3 j3 j" u( y/ L/ oSystematic sampling, 系统抽样( t! M0 n. O! _7 a  U9 Y7 a
Tags, 标签
- G' R" @3 z# o3 `$ t! B) {Tail area, 尾部面积7 B# w) C: a2 O/ K( n9 v
Tail length, 尾长! q) x/ q6 v$ r1 f" f# S
Tail weight, 尾重
: Z; a4 F2 x) zTangent line, 切线8 s& j/ B7 \! @& S* i
Target distribution, 目标分布
6 l9 f& W2 P3 W% l' UTaylor series, 泰勒级数
1 Y# Q6 Q) G/ [) \1 U  lTendency of dispersion, 离散趋势
7 k% W- Q% F( c/ X5 Q0 [Testing of hypotheses, 假设检验
( S. w, W0 U  fTheoretical frequency, 理论频数
  L% Z+ l1 ?& MTime series, 时间序列
2 A, M2 n( o9 `& `/ Z/ i6 ~Tolerance interval, 容忍区间
  E! {2 D4 i6 CTolerance lower limit, 容忍下限; E" T+ A0 M9 M! B. D/ i
Tolerance upper limit, 容忍上限
+ X$ S$ N+ {  W. _& O$ mTorsion, 扰率
" [% t' ]( O- w' m6 Z, _/ eTotal sum of square, 总平方和
: k- G. `1 |, G, [& f3 FTotal variation, 总变异' t0 ~7 a% q  C4 {$ A/ Y1 ^
Transformation, 转换; o$ K9 ^6 I( L4 q: t
Treatment, 处理/ O1 m! G7 t( M+ R
Trend, 趋势* C. [; A4 ~% ?: @, }0 J0 z% |
Trend of percentage, 百分比趋势
3 s& ~2 B, o+ {& t' dTrial, 试验
& X+ t! r. o* N/ b/ V1 c$ zTrial and error method, 试错法
; C" Q8 c$ i) P7 s4 jTuning constant, 细调常数/ m2 `" @2 {0 o6 e- v, E
Two sided test, 双向检验7 h: q" D2 k9 m7 Q* d% [
Two-stage least squares, 二阶最小平方
! s# f4 R* k" I5 t$ f! B% K. cTwo-stage sampling, 二阶段抽样6 x/ a: M4 i& q. l" d
Two-tailed test, 双侧检验
: d* p) x/ S! BTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析0 x9 Z1 d. q8 X
Two-way table, 双向表
5 z; g6 m  S- HType I error, 一类错误/α错误! Z9 Q* O% Z5 x, c9 n
Type II error, 二类错误/β错误
7 u" B, C# A6 B( Z, b5 O% P/ P1 NUMVU, 方差一致最小无偏估计简称7 X, Q6 t, D# [$ i9 F
Unbiased estimate, 无偏估计6 l, N" g* H* [
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
- x$ L* Y) V; H- OUnequal subclass number, 不等次级组含量. n4 |: y8 m; P7 ~9 q
Ungrouped data, 不分组资料
+ O0 F& c9 _# v. ~( q% NUniform coordinate, 均匀坐标
- s$ }7 T+ Y* Y4 F2 a5 k, UUniform distribution, 均匀分布+ x0 }0 x  k* Q0 x
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
8 V. z" k/ v& |0 u( ^% DUnit, 单元5 I, H) ?, z+ H" d8 P. J9 K+ I4 Q% [
Unordered categories, 无序分类
' K4 {1 s0 t- Z( f+ @2 `Upper limit, 上限
* L! x. e! w6 }- `# b, U+ ?9 HUpward rank, 升秩
6 L: o0 H4 c5 [7 XVague concept, 模糊概念
. p% l) ^' ?7 |# e& z! t" QValidity, 有效性
* a. @6 x+ v. p; w' G4 u/ dVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
: O1 [5 M) Q. @& D& F, aVariability, 变异性
0 A4 Q5 f: o' t& i+ l: v6 n# w1 K) yVariable, 变量
! o& X' F6 T% fVariance, 方差) q! I0 |2 ^: W7 [! f2 g0 T, P
Variation, 变异
+ J1 I: x; X  ^2 j1 N3 |3 yVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
/ P. ]5 C3 p6 c# a6 t$ \& VVolume of distribution, 容积- {& h+ n) \  g4 B) \
W test, W检验# I4 P; A5 _7 W9 v2 }
Weibull distribution, 威布尔分布
1 Z7 e: e! T7 [( ^* H* r" @Weight, 权数
) j. G& i* q# [( r3 W& ]; nWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验! h- S4 k' N. {2 ?+ k( \
Weighted linear regression method, 加权直线回归+ S6 ~! l- D+ w1 K; @
Weighted mean, 加权平均数
) d; v7 F& Y" D: yWeighted mean square, 加权平均方差* \& f1 q$ m4 o5 S( Z/ W: ^
Weighted sum of square, 加权平方和( @8 Q' n9 \; `  i/ U4 y
Weighting coefficient, 权重系数
" c9 D! e% ]6 |) S) x; p( v8 p$ g2 wWeighting method, 加权法
" ]6 M% o! e5 H0 h" CW-estimation, W估计量: p" k* [" j( r5 [& [2 y: f; K; N
W-estimation of location, 位置W估计量
  y7 P  A/ }( w  q7 z( _& C$ yWidth, 宽度0 U1 Z& c: Q% h: j
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
  M. g* j! o' iWild point, 野点/狂点
  ~& k, F9 }8 G1 O# w' C, \Wild value, 野值/狂值% _8 j/ j5 g: B1 Y* C
Winsorized mean, 缩尾均值
$ p! ~' }3 H1 M7 |Withdraw, 失访
) C) G. s3 H* tYouden's index, 尤登指数
9 R% I7 S3 F" b5 h' cZ test, Z检验
" t1 E7 [# p9 e0 S% TZero correlation, 零相关
7 T1 J* A' }8 h/ x) VZ-transformation, Z变换

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