|
|
Absolute deviation, 绝对离差
# b/ E0 E/ `( k6 S }5 L! Q. \0 CAbsolute number, 绝对数
0 o- d" o4 q+ w. K1 RAbsolute residuals, 绝对残差
* y9 ~. L7 h1 J# P1 L5 ]2 a! j- IAcceleration array, 加速度立体阵
& W( p6 a7 |! d9 O/ ~Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
2 U3 H# @. H" Z& V( g |7 I! eAcceleration normal, 法向加速度4 I0 z% W- N% X; T3 X' l. R+ h
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
2 {+ I) G9 ^7 H+ K! R. `Acceleration tangential, 切向加速度
, x! h9 }& w+ U9 n7 c$ QAcceleration vector, 加速度向量) K% T* {/ u9 W+ C6 j5 o7 F
Acceptable hypothesis, 可接受假设
4 p9 V* [' d5 p. aAccumulation, 累积5 R6 }7 E6 p% o9 B; h9 |
Accuracy, 准确度
+ I! N' B) T+ ?- sActual frequency, 实际频数
: z+ T: i+ g s* [+ YAdaptive estimator, 自适应估计量
6 ]9 K' P# x/ {7 }0 TAddition, 相加4 i4 G0 E* c+ c" p/ S( V# V
Addition theorem, 加法定理
& A( s" F% X& R7 a1 EAdditivity, 可加性
- F, Q& c9 M( zAdjusted rate, 调整率+ c6 J- `1 G2 v
Adjusted value, 校正值0 d$ u1 w8 |1 p' t ?/ ^$ F
Admissible error, 容许误差
# G% g1 c: X: }/ w1 @Aggregation, 聚集性2 X! U! @# \: x0 p2 V% |
Alternative hypothesis, 备择假设
) n2 Q7 K% U9 C- `+ L5 PAmong groups, 组间9 U- |* ]7 q1 m* K R4 T$ ]% }" ?
Amounts, 总量
" ~4 v1 G: d- [- N" f E* H9 W4 _Analysis of correlation, 相关分析6 s% Q2 F, p; o" Z# B8 u% G# U; X6 U* y
Analysis of covariance, 协方差分析+ |! M @0 A+ L: U
Analysis of regression, 回归分析
6 r2 J1 ~' r6 B p! ^Analysis of time series, 时间序列分析
h1 o4 Y- k s8 \3 XAnalysis of variance, 方差分析
+ R' d2 T: [5 O% [4 j$ _Angular transformation, 角转换
" d3 `+ d5 z$ J, qANOVA （analysis of variance）, 方差分析
2 v+ K- ]: P' J4 {4 P* z7 GANOVA Models, 方差分析模型
/ `/ r1 c- L4 nArcing, 弧/弧旋" T; @) O, T/ {9 C1 d# J, P2 W) G C
Arcsine transformation, 反正弦变换
+ [( p0 a2 t! X* s$ A9 c8 DArea under the curve, 曲线面积" ~: P8 E' k& |
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
5 c3 L/ H2 `0 i6 i% N {ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 4 a7 e# U; N0 L+ L D5 q
Arithmetic grid paper, 算术格纸
3 g# A v9 W- b* s( h9 NArithmetic mean, 算术平均数" u$ Q4 j$ o4 x* Z t/ k
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
9 D/ y* H- b. E0 I0 WAssessing fit, 拟合的评估1 z5 g2 R( ^! M' ?+ {( G4 R
Associative laws, 结合律+ r Q" H$ D- @0 A
Asymmetric distribution, 非对称分布
$ N q9 ]# X/ V1 {- C8 OAsymptotic bias, 渐近偏倚
m" z2 j9 S# U. O' Y0 ?' bAsymptotic efficiency, 渐近效率& Z! e7 X, F- Z \$ u2 Y) @
Asymptotic variance, 渐近方差
5 r1 }) _; ]$ w3 Z5 |4 G. j' IAttributable risk, 归因危险度
" n2 H4 @7 U3 T) TAttribute data, 属性资料
9 V# g- W/ s6 `) X& KAttribution, 属性6 ]# j; z2 e z# a) Q- C, u! s w
Autocorrelation, 自相关 N- H" a4 h2 q5 @& z3 S- ?
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
/ S( z" T+ d( `/ \+ j+ eAverage, 平均数
. P3 [" e/ r! q: @Average confidence interval length, 平均置信区间长度
/ r. }2 q5 u9 D; f3 ^Average growth rate, 平均增长率, _1 b- y/ `, o- m
Bar chart, 条形图
5 |' h3 c" d" ?! N9 W4 `" qBar graph, 条形图: R6 p2 n4 A- x o
Base period, 基期
0 p7 T% u5 ~1 v, q7 e2 eBayes' theorem , Bayes定理
2 I# O' I( G) nBell-shaped curve, 钟形曲线
4 T( {3 |0 G5 J7 H* _$ cBernoulli distribution, 伯努力分布& }& X4 `$ v$ S9 ~7 q! X" k
Best-trim estimator, 最好切尾估计量$ j- X m: M) J% f
Bias, 偏性8 s1 c! I: ?5 t% @4 Z
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归* u0 q: ^4 [; M" ~; i
Binomial distribution, 二项分布& U& o$ Y9 F# K* L# E: y( b
Bisquare, 双平方
* |& J2 P0 T9 L! L9 yBivariate Correlate, 二变量相关
' c5 c _0 f- R5 c1 WBivariate normal distribution, 双变量正态分布
6 O5 R) n, J6 X4 Y4 p4 N' V/ p. o) e( gBivariate normal population, 双变量正态总体# J$ S1 g |( u5 m
Biweight interval, 双权区间# w" I |+ Y3 p; ^+ [- B
Biweight M-estimator, 双权M估计量7 T2 o2 [! ^* _1 T% ^, |! F, S
Block, 区组/配伍组- p% C; R% n; o. L' ]
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
2 H" b# M3 Z: a2 oBoxplots, 箱线图/箱尾图
w6 X. B- r0 ^4 f& C: EBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
1 `, r) c4 O N0 |0 K. U7 _Canonical correlation, 典型相关# ]6 i, z* h* q, J1 D
Caption, 纵标目7 h4 n1 c: j1 x1 h
Case-control study, 病例对照研究 m* W" v$ X7 |+ V
Categorical variable, 分类变量7 ]5 m3 ]. ~) m5 K/ n+ ~, i
Catenary, 悬链线* y- K/ ^8 v, |8 k5 G5 P
Cauchy distribution, 柯西分布2 W. r$ U" O) F
Cause-and-effect relationship, 因果关系% l$ I# I- o4 M+ f
Cell, 单元
( r) C0 m+ s) L+ lCensoring, 终检4 _+ U: X. i: D6 T% @( _- T) G
Center of symmetry, 对称中心+ x* O! m6 v1 T! ~; T3 y" q
Centering and scaling, 中心化和定标
% P, A! q3 F$ w# r% S |Central tendency, 集中趋势
. A! p8 ?4 s E p+ [: RCentral value, 中心值
% c( \, K+ E, KCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
: ]9 [7 s2 @8 }) f9 vChance, 机遇
) H# ~, f D; t) r& c6 l6 hChance error, 随机误差8 B1 E5 F E0 Q7 }6 V% n- _) C
Chance variable, 随机变量/ { [( r8 R) l! V( }
Characteristic equation, 特征方程& Z% ?2 e7 O0 m1 n P
Characteristic root, 特征根# ]5 Q+ c) u `3 u/ X
Characteristic vector, 特征向量
5 |, ~; h& ~& M* {Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
: y' n5 q9 R2 w lChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图; f B' N, |2 f, s# b2 l Y
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验* u% k9 R# X5 j3 j, q) I/ ?
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
$ `7 g3 f# S! q+ r5 p; `Circle chart, 圆图
+ V$ T1 E/ u+ ]# ^( ZClass interval, 组距
% B3 N' w$ K& Y: MClass mid-value, 组中值
0 F, }1 _5 c+ i& e# q' f. ^Class upper limit, 组上限! A( l, z( y" h! y
Classified variable, 分类变量# z9 r9 [1 P, Q0 n1 G
Cluster analysis, 聚类分析
: e! v; Q5 G) @5 q2 f/ I2 j! HCluster sampling, 整群抽样
+ O& l' P7 F* v: t: hCode, 代码
$ {8 Q o6 Z" BCoded data, 编码数据
5 e( l2 X. J- ^* r G6 l% NCoding, 编码2 g* g* U* j9 A! _% L: {
Coefficient of contingency, 列联系数
: l, q) x, y; `" I; ACoefficient of determination, 决定系数) C6 x! ]$ T: c' g8 D
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数; p# \, I+ N h6 \( O! H
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
. W" u" y% c2 }/ ~Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数1 n- t% z+ z9 x, b3 N( i6 ~$ z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
, z& k% ^ h! j, P8 i! h. e7 V9 mCoefficient of regression, 回归系数
) E% W, o2 [ z; d i ECoefficient of skewness, 偏度系数: v, Z! ?. K% o5 u- Q
Coefficient of variation, 变异系数+ j/ B: `( L8 ~- d: ~" @# U2 R
Cohort study, 队列研究
0 \" O6 F6 t' g) XColumn, 列
: ?" o: ?! H CColumn effect, 列效应 } U1 R) E# X/ z! m2 R& m- a
Column factor, 列因素
% x3 A" q s! G) RCombination pool, 合并8 d# \1 P7 I9 E8 D
Combinative table, 组合表( x* d" U1 V* E+ \! p
Common factor, 共性因子( a+ b% o/ _+ f. w
Common regression coefficient, 公共回归系数
+ B# Q) _/ K, H8 BCommon value, 共同值' e0 T# j0 D" Q y% [, P& Z
Common variance, 公共方差, b: N& B9 O7 f: L0 |
Common variation, 公共变异5 y% O! N; S0 @( j$ ^1 D0 X6 X6 E( d
Communality variance, 共性方差
n- s6 a; Q$ w4 X! vComparability, 可比性3 x E# Z# b/ C
Comparison of bathes, 批比较
% L3 s( Q* x( @6 }/ `7 ?Comparison value, 比较值
' p. y7 [: [2 n6 G3 rCompartment model, 分部模型, A9 @. B) M. |5 N% O
Compassion, 伸缩
; Q" g' B% M; G9 Y* D3 YComplement of an event, 补事件) L( }4 p! ` B& H% b6 w: S) ]) A9 c
Complete association, 完全正相关0 r! W Y8 Y! P. ~+ b- `0 N8 J
Complete dissociation, 完全不相关9 `6 c8 U- {7 F! [; [6 [
Complete statistics, 完备统计量1 w$ Q: h* a& J. Y
Completely randomized design, 完全随机化设计3 F. J. E1 W( [, h ^' ^3 Q# q7 \
Composite event, 联合事件* s# i+ z/ [0 _
Composite events, 复合事件" a) K" d, k5 Z
Concavity, 凹性
9 B8 b4 E$ S+ D7 G0 cConditional expectation, 条件期望
" |8 t5 W" i7 r8 z. ~3 PConditional likelihood, 条件似然 E4 E9 Z+ j' X1 l! f
Conditional probability, 条件概率1 P8 z" V; i4 c. z- @* ^
Conditionally linear, 依条件线性6 u! u: s" k* A0 N+ D8 V3 m
Confidence interval, 置信区间
& C, g% T4 Z1 N8 s+ F; @; `Confidence limit, 置信限
) M3 F; `* E5 kConfidence lower limit, 置信下限
( }9 D2 B" ~& w& `Confidence upper limit, 置信上限+ ~ Q E4 `( b. I
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 {, ^, B: C$ XConfirmatory research, 证实性实验研究
$ @' P2 h0 ~# c: ^& nConfounding factor, 混杂因素8 d( w% O; s2 Q T" B4 r3 F' ?. o
Conjoint, 联合分析0 G, _3 j0 q9 f$ K3 J+ d. c) M! }
Consistency, 相合性
6 [7 Y& l& X5 k9 g; L; C. qConsistency check, 一致性检验 ^) d g: t4 w% ?, Y8 x4 x
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
) R" ~: A. ~/ }: J6 JConsistent estimate, 相合估计
. G1 M0 t# W6 _% L _ t" e0 y* BConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归8 ?0 \3 J$ X/ `* {: }$ W# Y. ^
Constraint, 约束
7 Q3 B9 a, n0 wContaminated distribution, 污染分布
! a2 r! \* v% oContaminated Gausssian, 污染高斯分布2 K* p o( s+ n' a
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
' b6 N1 X1 ]6 p7 f( H' T9 rContamination, 污染5 j$ R3 V7 l9 t, p7 J+ v: N
Contamination model, 污染模型4 q; b9 n5 J: C7 o7 W
Contingency table, 列联表
) l1 D+ D. N1 j5 F; EContour, 边界线
" z: N6 o$ O3 f# hContribution rate, 贡献率
4 H3 U, t' h8 T1 |Control, 对照& B% l7 U7 q9 G+ j L
Controlled experiments, 对照实验
4 v0 f+ J( j7 gConventional depth, 常规深度
4 a. I2 ~" D! v* v+ e; qConvolution, 卷积* a! r. [' b8 v! g
Corrected factor, 校正因子% z, m: L& w8 o
Corrected mean, 校正均值
& M' S' C1 x9 B& i2 ICorrection coefficient, 校正系数
T3 D: C6 h( O2 o ?) T% M8 _2 e* eCorrectness, 正确性
8 _& l$ w, n" U' T l* R% rCorrelation coefficient, 相关系数# S. l/ L* i l* R
Correlation index, 相关指数4 G5 d `6 f3 l3 ?, e8 y9 r
Correspondence, 对应
6 H! j0 |* Z5 B! t: fCounting, 计数& n" ?2 K8 x$ t8 B( R
Counts, 计数/频数, ~1 S4 Q5 ~7 C ~1 F
Covariance, 协方差
& j& W; A% V" D. xCovariant, 共变 , S6 [9 N8 \: J$ W4 w
Cox Regression, Cox回归
& M& ~ g( ]3 p0 M, Z: ^4 sCriteria for fitting, 拟合准则
( }6 R2 T/ a0 YCriteria of least squares, 最小二乘准则. G8 k8 c3 r7 ]) M3 D
Critical ratio, 临界比- B! ]7 K9 d( H! T7 d
Critical region, 拒绝域* Q2 l0 X6 Z, V/ K
Critical value, 临界值
: p% m; h5 E! G! [( m) h9 OCross-over design, 交叉设计$ W9 a. N2 E2 {4 T+ D' b0 q# U$ L6 s) t
Cross-section analysis, 横断面分析
" n! N3 I2 O3 L2 ^# S. WCross-section survey, 横断面调查
6 v( ]5 G$ f3 F2 t: V' s* a+ [Crosstabs , 交叉表
2 R; C' M& b/ W+ X3 i% A [Cross-tabulation table, 复合表
& }( W1 |* H' {, i( cCube root, 立方根+ S) }( j* ]; E: `5 Y" i3 p
Cumulative distribution function, 分布函数
( q( y- Q. [; g& yCumulative probability, 累计概率
" w: S0 u& R8 } K+ ECurvature, 曲率/弯曲3 @! A+ J9 C" W, g
Curvature, 曲率8 n D4 ^2 {. d; q$ `& a1 [
Curve fit , 曲线拟和
% K8 C( A3 X" f( @; z- oCurve fitting, 曲线拟合! F% h- m7 Q2 K% K, @' a
Curvilinear regression, 曲线回归
" l) L' D4 D- KCurvilinear relation, 曲线关系& d4 @, q4 d) S: x Y0 S6 Z$ O
Cut-and-try method, 尝试法4 j: {0 b) B3 j# |; R
Cycle, 周期
- v) ~2 G2 A7 O3 u8 Q6 L XCyclist, 周期性
. c/ D0 K- b: O- D; qD test, D检验
0 a( N3 L3 G: `3 J$ |Data acquisition, 资料收集6 L L( {+ i2 j0 g1 O$ U5 [
Data bank, 数据库% @+ ^% j0 a4 a* B' w" [
Data capacity, 数据容量
+ [2 c7 f; V0 xData deficiencies, 数据缺乏
, R% L5 _1 L: {) D7 L/ N# hData handling, 数据处理
' d B% {+ W# b" g* cData manipulation, 数据处理
7 O, C. v; V0 U* z2 e& S* R5 VData processing, 数据处理: z u* b& x' F4 J! g
Data reduction, 数据缩减
, x2 C/ M9 j. b5 S' WData set, 数据集
U# e4 t- R7 W1 \$ _Data sources, 数据来源0 s" _% f5 o- ^: \3 K7 T. M
Data transformation, 数据变换
3 I( Z1 M! l$ JData validity, 数据有效性
6 u, x) v4 |0 i2 B7 wData-in, 数据输入3 M. G- ]& H6 `' ~7 Q
Data-out, 数据输出
2 Z3 i% f: }5 I" L+ ~5 h6 IDead time, 停滞期# j# g" _5 F6 X! l! ^
Degree of freedom, 自由度" y) _2 S* {' z1 l2 k0 k( q8 w8 p3 D
Degree of precision, 精密度 o4 r8 s3 j) _7 r
Degree of reliability, 可靠性程度/ Y! H( _9 a( S0 b: _$ p% d' E
Degression, 递减! d0 `9 z3 o+ \. |8 o5 `
Density function, 密度函数
2 J& z, b) ~) w" XDensity of data points, 数据点的密度
! A3 G L& ^2 h& CDependent variable, 应变量/依变量/因变量2 s5 H5 e3 u' @6 j6 |1 P6 x
Dependent variable, 因变量
) u3 ]* h* C9 ^( h0 S }7 W. o4 aDepth, 深度8 S/ V) s$ h8 N6 D
Derivative matrix, 导数矩阵3 f1 U3 |# @0 V/ R3 C) b
Derivative-free methods, 无导数方法3 {3 Q& t Q9 z* _0 E2 ~$ m4 f
Design, 设计
* Q4 Q j5 x5 u* yDeterminacy, 确定性 @9 l, [( n# g: M
Determinant, 行列式 p& z" m( T' Z( W% |" g5 }
Determinant, 决定因素
6 @: @8 q/ M1 }/ vDeviation, 离差; R' n0 D0 {9 O/ g
Deviation from average, 离均差
U4 H* Z8 | J" d9 v/ R( V: XDiagnostic plot, 诊断图
7 r; I, S) `; k3 F; ODichotomous variable, 二分变量
7 [* `' j* ?9 y$ B& g+ \Differential equation, 微分方程
* M; @9 J9 ^. M( U9 h) m( GDirect standardization, 直接标准化法% e2 D# r' W6 C+ T1 ?
Discrete variable, 离散型变量
$ C3 U" z( N, i/ }7 Q6 Z6 Y$ u+ BDISCRIMINANT, 判断
p3 w) [. \% }# B' zDiscriminant analysis, 判别分析
) a( D5 n- ~- |# Z4 }( @, kDiscriminant coefficient, 判别系数
) u9 X5 B5 b) R" s5 y7 R( c" gDiscriminant function, 判别值: C* b( _' y# P) N$ r$ n7 \8 ^
Dispersion, 散布/分散度
& y7 F4 F) f0 T1 w3 j1 rDisproportional, 不成比例的
' {5 t% t- |1 Q) U) R" sDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
( x; g8 @+ k, S+ I* eDistribution free, 分布无关性/免分布
8 J' u: m7 R3 w- S6 JDistribution shape, 分布形状
/ w/ ]- v; W/ v4 sDistribution-free method, 任意分布法) ~( x) M2 |* O/ }' t
Distributive laws, 分配律
# A3 J5 a& w- ^' }9 n. a9 G7 [/ W7 g wDisturbance, 随机扰动项
! Z% L3 I5 Y; I' r, O: v2 |8 n! \* @Dose response curve, 剂量反应曲线
( I# v- V; F; b0 x# F2 bDouble blind method, 双盲法
' k4 w" L4 q E; @' g: ?Double blind trial, 双盲试验$ F6 H- K K0 E* ]; J' e
Double exponential distribution, 双指数分布: J# Z/ v! u" F- ^% Q/ A3 D
Double logarithmic, 双对数- o, k y7 [; y; y7 J7 l3 }
Downward rank, 降秩
; w6 H$ C- {- ~' [0 zDual-space plot, 对偶空间图: x8 P0 j* }+ [7 f
DUD, 无导数方法/ V; K+ ~5 K! `1 K
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
2 R- u) k6 f. `Effect, 实验效应2 ?# I' W4 J/ p- Z% F- C
Eigenvalue, 特征值' v) a g7 _1 C$ n/ s. B
Eigenvector, 特征向量/ I( k% s) M& J! ?
Ellipse, 椭圆+ a, b+ |# W$ R: M" k
Empirical distribution, 经验分布
5 p& J$ D% G, {' IEmpirical probability, 经验概率单位) l$ K+ ^) Z1 Z, Y6 h
Enumeration data, 计数资料2 `3 X7 F" @+ F
Equal sun-class number, 相等次级组含量2 b4 l8 D4 Y* K+ A
Equally likely, 等可能
1 f. f, U1 S$ f# O* tEquivariance, 同变性
l: Y" I; N1 ]& M: hError, 误差/错误
, ]1 B6 I/ y2 C, |) u, OError of estimate, 估计误差! N. |+ R' S" v! M1 C, H4 R
Error type I, 第一类错误
1 r( K: C) ]* a; N5 I8 gError type II, 第二类错误/ m; _' z) X' v6 {* T. |
Estimand, 被估量1 v3 Y( I% H8 [0 ~" b
Estimated error mean squares, 估计误差均方7 c o' c# H/ n& [, @4 W p- ?
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
; [; a$ s9 u# j+ W# S) @( \9 w. ^Euclidean distance, 欧式距离
6 W7 U; s+ t5 j/ g) tEvent, 事件
8 t. J' u: ~ p4 r7 }( N: L3 _) {+ WEvent, 事件& P3 O2 d! M1 ?# ^9 Y
Exceptional data point, 异常数据点
7 Q/ ]; k4 L. L3 U6 fExpectation plane, 期望平面$ m5 h Y# p, |1 M8 k, h
Expectation surface, 期望曲面
4 G! a; o' U' i! rExpected values, 期望值
+ q6 d% ?9 y: l& J: O8 pExperiment, 实验3 g p4 L+ x+ [5 l: ?! n
Experimental sampling, 试验抽样9 m; i( Z+ [9 i) z/ y9 O& f4 }. b7 C4 |
Experimental unit, 试验单位
+ f# U6 P6 e0 }& f7 Z% u" JExplanatory variable, 说明变量5 z+ F; z& e: E4 O7 ^* L
Exploratory data analysis, 探索性数据分析+ k2 o) I6 Q- F
Explore Summarize, 探索-摘要4 s4 i9 O z" |/ J5 c! b$ r$ c
Exponential curve, 指数曲线9 e5 E1 G, t" @
Exponential growth, 指数式增长
/ d. ~! V# ?5 |/ X8 ^9 F; sEXSMOOTH, 指数平滑方法 # T( d/ H- L1 U& ]9 v$ D% w
Extended fit, 扩充拟合( Q+ c& e+ x% }6 h [2 F
Extra parameter, 附加参数% ~( t' _, y0 r
Extrapolation, 外推法8 m6 n- @7 W) K7 L* H& ^
Extreme observation, 末端观测值- a$ _! B$ t8 B# m Q/ R+ _% B
Extremes, 极端值/极值
# d" f$ e9 G- {0 L0 N& ? H! s, i/ w( ~& lF distribution, F分布
+ N: ?" L' a+ f6 t7 qF test, F检验
# \& U# ]: X1 O5 TFactor, 因素/因子$ n% ]; t% c) b
Factor analysis, 因子分析1 W3 W1 O9 f, j
Factor Analysis, 因子分析
5 n* j% x! C1 @$ m3 N1 I/ EFactor score, 因子得分
( [& f, C# }. O6 HFactorial, 阶乘
0 D {9 Q" H9 OFactorial design, 析因试验设计
/ }4 U; V9 P2 Z z+ j: w' f2 gFalse negative, 假阴性) y, K9 y8 q$ y' @# s3 R; H
False negative error, 假阴性错误
" [5 r3 a: L6 {& D, mFamily of distributions, 分布族
: K* P4 x+ v( e# U; s2 aFamily of estimators, 估计量族
5 T7 E+ m- Y/ HFanning, 扇面9 p/ [% i+ V( x: _ J3 T
Fatality rate, 病死率1 I; U& ?6 ]4 r7 T
Field investigation, 现场调查3 N' y3 i4 Q! E- d9 u. }% J
Field survey, 现场调查, x' h' s2 L; T5 Z8 {+ G
Finite population, 有限总体+ m: q& }( x0 ]
Finite-sample, 有限样本& m4 {" L7 {0 e1 u
First derivative, 一阶导数2 h; j4 o1 o2 S7 V/ S
First principal component, 第一主成分/ W) R( J3 n2 l7 o- Z
First quartile, 第一四分位数
# U$ b* a$ X1 |& P- pFisher information, 费雪信息量
4 D" |; n0 x( B! tFitted value, 拟合值
8 N; O, M6 q. `( _Fitting a curve, 曲线拟合
3 A% e3 H* T! r* o+ h7 w( n& xFixed base, 定基, f( t, u8 u- ?% x# ^
Fluctuation, 随机起伏
5 i9 g: r4 A: O' w% }2 G s) I' W4 b- xForecast, 预测
+ S3 D7 U2 y* ~Four fold table, 四格表$ `, I9 ]- Z& s2 ]) H
Fourth, 四分点3 e7 ` g1 h' u) ^& D: x
Fraction blow, 左侧比率
& F& u! F7 E2 z6 V( L* LFractional error, 相对误差. |) I7 O: j! I R
Frequency, 频率; F1 d1 {7 o# g- U, c
Frequency polygon, 频数多边图
( }( w- R+ N- \5 G! aFrontier point, 界限点 S2 u! ]( a% I, W# @5 S
Function relationship, 泛函关系
* V% d* b' f2 {- NGamma distribution, 伽玛分布
# f( Q( `, o* @6 SGauss increment, 高斯增量
7 g" A' j4 Q+ g" h( \$ cGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
0 L7 t% {4 M( |9 x8 P# {: X0 DGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
+ ^! A" J( Q4 |- T) LGeneral census, 全面普查* |2 m6 M0 }& [- m, z4 A4 M/ B
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
& m+ k; x, E, z3 i+ ?; G* bGeometric mean, 几何平均数
$ |- X0 `7 V; U& e, V6 nGini's mean difference, 基尼均差% Y: ?) v4 r6 K" z- S
GLM (General liner models), 一般线性模型
/ i* i( T* H8 T! ?Goodness of fit, 拟和优度/配合度+ s @$ Z) l9 C; W# J: h
Gradient of determinant, 行列式的梯度
/ R+ j3 S; X& m' b# V! S% b, Y& XGraeco-Latin square, 希腊拉丁方& e* m4 u! G# e( z: D. N7 D
Grand mean, 总均值
$ `4 u9 b8 B- z2 NGross errors, 重大错误
- Y8 `. O/ [# v# gGross-error sensitivity, 大错敏感度
1 A% \1 \0 o$ Q8 ]1 B' GGroup averages, 分组平均
0 K% S" W! K ^& u- v, y+ ?( @2 uGrouped data, 分组资料
$ X$ Z+ H# E: K3 e6 Y. m# `& Z' M3 _Guessed mean, 假定平均数# O; s: [- V; C. Q1 D( J# @
Half-life, 半衰期
* q- y& B9 O1 e. Z' a! F B# Z0 y4 ?Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
+ L9 ?. b8 V9 gHappenstance, 偶然事件7 o c% q; s- `
Harmonic mean, 调和均数4 {8 _: i9 N6 r, H, G6 U/ T
Hazard function, 风险均数
5 |% ` B6 d8 E& i- _! X" Y) I( f6 l0 [Hazard rate, 风险率
7 t. O; s$ }9 b) I2 `Heading, 标目
) A2 T/ I' }, k# B2 X% d9 XHeavy-tailed distribution, 重尾分布8 q4 r" a3 y# g9 _7 x- k" w
Hessian array, 海森立体阵$ }+ x! o, w' r
Heterogeneity, 不同质4 x9 O( L2 R2 L7 s$ ?. I: ~
Heterogeneity of variance, 方差不齐 * e9 x1 o$ W2 o* q; G, v
Hierarchical classification, 组内分组' W: |4 ]& \, m ?3 {4 U0 Z
Hierarchical clustering method, 系统聚类法+ e! k* l4 n) e' z+ {# g( V7 m
High-leverage point, 高杠杆率点
( E* w- G4 l8 o, p! d& F/ }* RHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型& V0 D4 N! F. H$ e+ y
Hinge, 折叶点9 a. A) L+ t- }9 ^5 n0 o. q
Histogram, 直方图: U X& ~7 D3 `2 O2 k: s+ h
Historical cohort study, 历史性队列研究
- O% K* I# J+ C% u! r: `) ?0 VHoles, 空洞5 B5 d3 I! x& @, a/ d0 T+ S |
HOMALS, 多重响应分析
- e2 |9 ^- }5 F+ L2 z5 vHomogeneity of variance, 方差齐性
/ h+ O% d+ J, C# X1 ?" vHomogeneity test, 齐性检验. D/ k7 D- ]8 ~1 s! q" ~5 k7 V% y
Huber M-estimators, 休伯M估计量9 Z- i/ d& E& q0 L/ R) d1 j
Hyperbola, 双曲线% t- I# Q' t U* S; X: m
Hypothesis testing, 假设检验
6 N# B1 \9 N& _ P: eHypothetical universe, 假设总体" V' P6 ~9 x6 d4 \, u/ s$ b
Impossible event, 不可能事件* m$ C* E8 S+ j) B# o
Independence, 独立性
$ \# S1 G2 x! iIndependent variable, 自变量
' ^, k4 l3 s* f0 [% J2 rIndex, 指标/指数. t5 ^3 \5 t2 [' Y# L
Indirect standardization, 间接标准化法
% a6 l1 ~1 E, K- GIndividual, 个体
- |7 Q1 L5 m# H# I T3 M' x8 DInference band, 推断带 }- ^# Y" P! [% R/ Q4 n% \2 O
Infinite population, 无限总体* p2 e" Z M% E7 ?; g
Infinitely great, 无穷大
+ Z0 k! H' Y* }) z; DInfinitely small, 无穷小
" F3 W# a, z: z, C4 s2 A! z' rInfluence curve, 影响曲线" a* h) q$ M/ P8 r( l- u, W5 M% t4 g
Information capacity, 信息容量* R- L( g( X) i9 l
Initial condition, 初始条件0 p5 s2 }8 ^7 r1 m/ N
Initial estimate, 初始估计值
X* X; c9 s" I# y; z D ^6 QInitial level, 最初水平
4 g3 L+ V" `9 `( `; X* ?Interaction, 交互作用
4 {- ^, o# @8 n* q R$ N, XInteraction terms, 交互作用项9 d9 ]( p: x4 E3 }" f z2 |- k
Intercept, 截距, k) j1 F7 M) I7 p% I4 ]
Interpolation, 内插法
2 N0 h5 M, y* l3 g4 ^. J1 rInterquartile range, 四分位距
) R. f z$ `/ I7 v' Q- a$ I. eInterval estimation, 区间估计
& Z' w8 w" }( z# C4 RIntervals of equal probability, 等概率区间 n: k6 i( j1 m8 ^; ^) n
Intrinsic curvature, 固有曲率
' Y8 n( a( {3 D) U7 C/ fInvariance, 不变性
4 y# u# d& ^1 C! H ?: BInverse matrix, 逆矩阵
2 W- R8 N2 K4 k1 W% x- oInverse probability, 逆概率6 e& Z' Y* U v* a8 i8 T4 E. I
Inverse sine transformation, 反正弦变换. m2 k. {0 M: O/ H6 L- U: \
Iteration, 迭代 * N Q4 B' \* p% a7 d" |
Jacobian determinant, 雅可比行列式
! x! ~. Y: L- J8 G! x- a9 bJoint distribution function, 分布函数" L4 X* B7 }; O9 M7 \
Joint probability, 联合概率
/ t/ Y# n. A' JJoint probability distribution, 联合概率分布. k8 r. n! K( y C8 c: T
K means method, 逐步聚类法7 T4 }2 C% `- r& Q6 P& n5 g
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
% Y1 l& ^9 S" f" JKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
% y$ A& R# \0 t( x$ m5 n" XKendall's rank correlation, Kendall等级相关
# i4 x" N0 R6 S3 r2 e: F8 [$ pKinetic, 动力学0 K/ ]# r. d5 h0 g
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
7 Z% k% G( o3 E9 l5 t# `. x% AKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
6 X( Y# ^1 S) a1 L5 d( m) kKurtosis, 峰度/ r5 m8 x7 P- I+ T$ V. Q. n9 l, c! Q, I
Lack of fit, 失拟
" s) v2 E/ }8 c0 _" {0 `0 p* iLadder of powers, 幂阶梯) k0 a% e% O2 f/ i! f
Lag, 滞后
B2 c. ~( V% g: F" z u0 q; OLarge sample, 大样本# X* F$ B! P% |4 j. N% u% k. a
Large sample test, 大样本检验3 e% A: {9 g7 N- g
Latin square, 拉丁方
* K# J/ B# O |2 C8 HLatin square design, 拉丁方设计" P5 S: Z( J7 g; `0 O. x! A
Leakage, 泄漏. |9 \9 u! E3 h. [
Least favorable configuration, 最不利构形
" j& N; W5 S8 S7 h0 p* G7 dLeast favorable distribution, 最不利分布3 T R' R3 I( k8 V: s
Least significant difference, 最小显著差法
. _3 x ?, |# h+ w) j& \Least square method, 最小二乘法
9 c7 s9 z/ M; V* ALeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
5 r7 l! c5 h! N4 ]Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
, E2 R F& G( ^Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线! |, ]/ f4 s0 J0 s W3 t
Legend, 图例
: Z6 N7 e& W+ ]: L/ m/ ~4 zL-estimator, L估计量
) x9 Q/ s0 o. W( @L-estimator of location, 位置L估计量# A+ _; R2 e7 f, j
L-estimator of scale, 尺度L估计量; e- |' C/ k4 g' F# l e& q& c! @3 Q
Level, 水平7 X* ]1 Y9 I( _* Y) g
Life expectance, 预期期望寿命. U1 E/ d, W e% A# q
Life table, 寿命表8 d8 U& E# j [# o5 H, A: M
Life table method, 生命表法
8 r2 O- P, I2 R6 o2 I* |Light-tailed distribution, 轻尾分布
$ K0 t5 h. Q* L( ]" O- LLikelihood function, 似然函数" ~8 r v& x" h/ u/ c
Likelihood ratio, 似然比; ` ~4 K4 `$ I7 P: Y# p
line graph, 线图
5 i# w0 ^: L, C3 o+ p! Z: ^Linear correlation, 直线相关3 P2 M1 r; Z' K
Linear equation, 线性方程
+ D8 ~. B. z9 A6 \Linear programming, 线性规划' l# O, Y( q( H" Z
Linear regression, 直线回归
, o9 H, Q o* l, t- G0 }Linear Regression, 线性回归
5 L$ v5 f5 S! k- hLinear trend, 线性趋势
; |! x/ c( g5 ]Loading, 载荷 2 W1 T& X {2 |4 x, p. M
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
3 W: e& h; j* M$ x8 sLocation equivariance, 位置同变性
) y. r( B+ ~, j* u: B. J4 L, Y& nLocation invariance, 位置不变性
/ [2 i3 w# n# ?9 P6 BLocation scale family, 位置尺度族
1 d3 V* G. }" ]Log rank test, 时序检验
0 j4 y5 n6 b) F5 lLogarithmic curve, 对数曲线
0 `, ]) _- B4 V$ P' W5 g8 F+ [0 }Logarithmic normal distribution, 对数正态分布2 M, I& u; x1 E
Logarithmic scale, 对数尺度
/ F8 w) }$ Z4 b( Z5 N, Y1 r' ~5 `Logarithmic transformation, 对数变换
; }6 h* t8 W% \3 }8 U4 ?# jLogic check, 逻辑检查$ t& i/ e3 z7 `* W6 t3 X8 ?5 g
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
' Q/ O. F) B# z: u) ~Logit transformation, Logit转换
7 `) x* _2 F0 J0 h+ f3 NLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ( ?8 w1 b: [* ?3 \/ @ J
Lognormal distribution, 对数正态分布% {8 P; f; X1 e t# }
Lost function, 损失函数
* n1 y3 C. W5 ^" ^* pLow correlation, 低度相关
# Q0 N" ?- }, w: ZLower limit, 下限
( y; A, o- U3 s! n% b6 `Lowest-attained variance, 最小可达方差
" ?4 s1 n; Q4 E+ ~* y) @LSD, 最小显著差法的简称+ V: n% ~& u. S7 [+ ]) C4 Y8 z; O
Lurking variable, 潜在变量
3 O' F9 { P' L D# [Main effect, 主效应" Q- V$ M; h+ v+ n/ O* S
Major heading, 主辞标目/ H3 {! N* }6 n9 r+ S- P/ ]! \
Marginal density function, 边缘密度函数
2 U' ?1 ^( l# W' _1 ^7 RMarginal probability, 边缘概率
- E9 O1 v& j0 A1 q& QMarginal probability distribution, 边缘概率分布
" A, N5 n) ]0 O5 N+ i$ \$ A$ [Matched data, 配对资料/ ]* D& S% M d; a) A8 T- @% o
Matched distribution, 匹配过分布7 d9 I; Z1 h3 c
Matching of distribution, 分布的匹配- i e9 C9 h$ i: B6 M. T# ^
Matching of transformation, 变换的匹配
/ w4 P; H L. ]+ R# GMathematical expectation, 数学期望
# s- I2 n. H- a& I, ]Mathematical model, 数学模型& \$ }7 q2 k% `; G6 u7 R! t# Z
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
+ |1 h3 E; f3 Z. }, b/ j+ g$ y8 KMaximum likelihood method, 最大似然法
% S' U3 |1 u, I7 jMean, 均数
. G. E0 x0 Z$ c) EMean squares between groups, 组间均方* }6 q) Z7 l& ?2 z+ R9 o
Mean squares within group, 组内均方) ^3 ~# U4 `% p5 T) f5 d* _
Means (Compare means), 均值-均值比较 D# {0 w$ c; L
Median, 中位数
' S- A- X9 e% L0 Q2 NMedian effective dose, 半数效量
% q K7 c8 f2 Y# `Median lethal dose, 半数致死量& f% A. X" R6 ~) K. L0 D8 E1 k
Median polish, 中位数平滑# I. J n. u& d# R4 t
Median test, 中位数检验! @, u7 ?6 g' v* a) g3 B2 U, [
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
6 f* P3 J1 Y2 QMinimum distance estimation, 最小距离估计: _1 I1 d) \ p7 M4 j/ u
Minimum effective dose, 最小有效量1 }/ f* M+ ?( i l% u6 [+ y
Minimum lethal dose, 最小致死量
5 x+ v' j6 b2 x# h& EMinimum variance estimator, 最小方差估计量) Q9 O% b5 K. U& L0 q
MINITAB, 统计软件包9 k! C$ ?- d* z; P/ ^
Minor heading, 宾词标目' Y7 k/ J' F9 Z y* w
Missing data, 缺失值; F# ]1 d+ I$ j4 u- X& e+ \2 Z
Model specification, 模型的确定3 W% i4 @5 d3 F3 \) F
Modeling Statistics , 模型统计" ~+ Z, N, B: N( M
Models for outliers, 离群值模型, r7 `$ `4 L5 E7 Y& m: j
Modifying the model, 模型的修正
! T' s j- K- I8 b M9 CModulus of continuity, 连续性模
" ~" R1 T: V7 a) ~" ]1 b& _Morbidity, 发病率 : {" L l6 H# y% L. ^3 z
Most favorable configuration, 最有利构形" j6 w! p q3 u% f" [
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
! E9 d2 o$ h: l9 q* y$ w- u+ ~Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
( U0 Y8 B) h# d+ |' c yMultiple comparison, 多重比较: [0 m: B8 `( v
Multiple correlation , 复相关
" a, m+ {4 S5 G4 ]Multiple covariance, 多元协方差# W- p; g7 }1 E
Multiple linear regression, 多元线性回归
8 }5 n/ O" E) a lMultiple response , 多重选项
' ^4 g# Q& l3 K* ]: J0 q% TMultiple solutions, 多解
4 E8 ?" o0 Y2 X- W! L2 Q- l" |Multiplication theorem, 乘法定理$ r5 X2 l7 f" ]9 \6 v6 M# n
Multiresponse, 多元响应
8 `6 R3 \. A! `4 a6 S C+ CMulti-stage sampling, 多阶段抽样- D+ C8 y* A! P- }& o2 M, c' m
Multivariate T distribution, 多元T分布
/ I# z( K: g. b+ |: w% m5 bMutual exclusive, 互不相容- }& q: V5 {' z, D3 b
Mutual independence, 互相独立
3 v: X( f6 ]: d- LNatural boundary, 自然边界
/ G6 i1 O9 I1 J3 u7 mNatural dead, 自然死亡
3 [6 A! ]2 Y& I' HNatural zero, 自然零8 S# f; c4 c& T2 M, T
Negative correlation, 负相关
% B5 O4 C8 F- x+ J3 Y5 eNegative linear correlation, 负线性相关# F! u4 r E3 ]2 Q
Negatively skewed, 负偏5 {2 @4 P7 C6 x# ~- K7 A; s4 m
Newman-Keuls method, q检验% z- [4 m4 W" s9 c
NK method, q检验2 v" V! y) y% @, N5 N
No statistical significance, 无统计意义
: K' Y3 t9 O4 F& U, Z) v& c' lNominal variable, 名义变量' t, e1 M: f ?5 g1 R. h
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
6 z3 Y( k* I9 xNonlinear regression, 非线性相关 e$ ]3 D1 _9 e, {; f- q z# V$ x5 {* N
Nonparametric statistics, 非参数统计+ I/ E! f5 T( K* t4 Z; I4 T1 u
Nonparametric test, 非参数检验2 h8 E$ B- u) }- X
Nonparametric tests, 非参数检验
. S, E- K) w9 x4 w1 NNormal deviate, 正态离差
( I9 |- m& F; M/ DNormal distribution, 正态分布
' E$ u$ o4 o, C- m/ k1 z2 xNormal equation, 正规方程组8 s; o, t! V* @$ @3 E. U
Normal ranges, 正常范围0 G# y0 m3 r9 a# C0 i
Normal value, 正常值7 h, O, f; U0 o- \! I
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
) V% C% V& e5 T4 mNull hypothesis, 无效假设 # Q$ {- ~# C0 L
Numerical variable, 数值变量
0 q" u0 L! g$ Q1 N/ |Objective function, 目标函数 `. Y8 K; X5 s4 }* A+ ]
Observation unit, 观察单位. ~* e! a0 s& _
Observed value, 观察值6 F1 _6 w8 a* G. w4 F& ]2 H
One sided test, 单侧检验: w4 w4 c y: V, L$ w
One-way analysis of variance, 单因素方差分析, J) _# g' q4 N3 f0 r. Z
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
6 a' Q! u: N( i' k; ~! POpen sequential trial, 开放型序贯设计: P) H* l! `" ~) Z$ g+ l
Optrim, 优切尾% ^5 y: n. w, \. {; `$ C6 a: \# j
Optrim efficiency, 优切尾效率' j! Q* G1 Y- E% ?% J# G* \, c
Order statistics, 顺序统计量
- h2 D& V! p* U, X* [; QOrdered categories, 有序分类) d j! ^8 o& t1 R( r
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
* b! ^6 h$ V$ }: f6 XOrdinal variable, 有序变量
8 W0 I+ x4 @& aOrthogonal basis, 正交基 w) }3 B# c" V7 t
Orthogonal design, 正交试验设计7 W4 ]6 E- j( t' O
Orthogonality conditions, 正交条件5 B1 F) f& o* l
ORTHOPLAN, 正交设计
9 {1 e* f8 H `: m# s$ w) U0 rOutlier cutoffs, 离群值截断点
) a" u! l+ Z; Y, F- m* H: NOutliers, 极端值
4 K: |5 W* S P0 U" rOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
4 N$ Y% z1 a! ?8 eOvershoot, 迭代过度
5 I' M3 _. x$ y& K" I ~Paired design, 配对设计$ x# |3 y; L4 |- k5 Z! q- f
Paired sample, 配对样本
7 T$ S! Q9 M7 ePairwise slopes, 成对斜率 `$ A- p0 S5 ?/ g
Parabola, 抛物线' f% }7 q" ^4 ^6 h
Parallel tests, 平行试验! T. o9 R7 _; U) D! j2 V
Parameter, 参数
+ l7 l' U6 L) }9 \Parametric statistics, 参数统计
4 w5 w3 E+ L4 X: n( t4 a/ aParametric test, 参数检验& G" g$ \* q" _: o8 f7 i. L1 F
Partial correlation, 偏相关) ?1 m1 p3 ^$ [) v8 }
Partial regression, 偏回归
" p; D+ |3 ]7 y" CPartial sorting, 偏排序
% f, i6 f: ], XPartials residuals, 偏残差- m8 `+ J8 D @6 ]
Pattern, 模式* b1 y. b6 H S6 J: w
Pearson curves, 皮尔逊曲线
! U8 R3 Z; s' @0 @# ~4 P5 T% ~Peeling, 退层
# ]) S8 e& m1 ^7 FPercent bar graph, 百分条形图
+ Y% ~% Q7 {+ v- w0 Z9 FPercentage, 百分比8 Y; `9 j5 `$ P& O# B9 f
Percentile, 百分位数
* B) q8 }1 J0 p" ^5 _Percentile curves, 百分位曲线
. e1 g& f" _0 n4 J# u( Z5 [0 jPeriodicity, 周期性
. H& ^1 b% b9 b3 ?/ kPermutation, 排列
. @$ t' f$ {. i. G4 V1 [3 iP-estimator, P估计量% l6 K5 B; U1 T, O ~) D
Pie graph, 饼图; K) p8 B) Q3 U I# l
Pitman estimator, 皮特曼估计量" r& z7 t( M$ M) L! `
Pivot, 枢轴量
) l* y; M ]; H4 y& [Planar, 平坦8 \. @2 c% c2 H. j5 J! Z; S. F( \
Planar assumption, 平面的假设
' O% d/ a4 ? g- O$ g. O3 |PLANCARDS, 生成试验的计划卡
, G; ]+ i j, x+ E" J& q( z# KPoint estimation, 点估计
! P* }( p4 m! R- g1 IPoisson distribution, 泊松分布
$ L+ h, I6 z2 c) {: }2 v4 pPolishing, 平滑
( ?7 S% P! Z9 l5 IPolled standard deviation, 合并标准差4 W* I; c9 D1 @9 i! s
Polled variance, 合并方差+ }0 d! X; S8 I
Polygon, 多边图
6 w: {3 h) j% ^! e; f" MPolynomial, 多项式
! i J$ v( M( v+ s4 N U/ iPolynomial curve, 多项式曲线
; P. g' W- k3 y1 g$ n3 T3 S$ E: n# LPopulation, 总体4 M, I# Y- l) i2 O* j
Population attributable risk, 人群归因危险度. _, z- Q; y: g2 m" u
Positive correlation, 正相关
* j/ v! l+ O2 f$ z) J6 tPositively skewed, 正偏
3 t" ], J) s# }- R$ ~ VPosterior distribution, 后验分布
0 v- T! u7 b5 Q+ l6 W: kPower of a test, 检验效能
* O$ u( P+ Q! m0 _ uPrecision, 精密度
F3 T: O* A/ _# |4 G- P" EPredicted value, 预测值. f5 L9 ?1 h& V" f, u6 a1 S
Preliminary analysis, 预备性分析
. ]9 j' {# c7 {, \. E ~& H* O$ v+ MPrincipal component analysis, 主成分分析4 Z9 L1 I' K9 t0 q- N" J! _) V
Prior distribution, 先验分布! D8 D" f- d/ `1 X
Prior probability, 先验概率) {9 m' G4 H4 c+ O
Probabilistic model, 概率模型: l( Y" F/ t# g9 X' f* U8 p" @
probability, 概率
* z* X! a/ S8 W4 r# ~2 lProbability density, 概率密度9 o8 P% y Z+ o3 O) u6 Q6 n% \
Product moment, 乘积矩/协方差
7 n& [2 _- q& O6 z' {# M2 t) nProfile trace, 截面迹图9 J' r: r" v- z( z3 U9 P- o$ k
Proportion, 比/构成比3 d1 ^! s' g$ R
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
" Y) |. r- Z6 l4 L" |Proportionate, 成比例
2 A9 X+ i+ M3 L0 S$ W6 v* NProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量- b6 W* B7 A, G+ c1 @& h+ S, F2 S7 i
Prospective study, 前瞻性调查
/ s; E p. \5 r8 l8 h P2 B" [Proximities, 亲近性 $ ^, G* R1 w+ e& G1 t+ e6 B
Pseudo F test, 近似F检验" ]" i( L: g6 ?7 p2 r
Pseudo model, 近似模型
( Y b: {( d+ ^5 dPseudosigma, 伪标准差
: l" o; }+ q% S3 JPurposive sampling, 有目的抽样
: @# \0 }$ w8 zQR decomposition, QR分解# H) l2 L E) o+ C! q5 a
Quadratic approximation, 二次近似
1 p- j- ^/ w$ U7 _Qualitative classification, 属性分类; V* m# _" j8 U! ?
Qualitative method, 定性方法! T% U0 k( K e- i/ t
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
" x; p/ r/ j, E0 [8 X# LQuantitative analysis, 定量分析5 z; U8 V4 F9 d* k" ?# W7 U
Quartile, 四分位数
* z$ F: l6 F5 T" hQuick Cluster, 快速聚类
9 c; \- ?4 j- ]& n2 c- }7 vRadix sort, 基数排序2 u3 Z: W' g2 L6 i- }
Random allocation, 随机化分组
7 D: y% z8 b' v3 H) W l2 ARandom blocks design, 随机区组设计
3 a, w; |: _2 s3 k$ R2 gRandom event, 随机事件
" e L# R1 m; Q; S1 i) o3 v5 @Randomization, 随机化+ h# p) A& Z. S( S6 e
Range, 极差/全距9 a! P' a: M f+ a
Rank correlation, 等级相关
. e# v9 b) w, \( J+ o& RRank sum test, 秩和检验1 v. C5 K% W& o. u8 A# v% ]+ r
Rank test, 秩检验
. U* h# N2 ]' QRanked data, 等级资料
0 a. Z$ r7 m5 p3 A% [3 G: cRate, 比率
6 U& v( [% z7 h; wRatio, 比例/ V) f* W4 G9 C4 }% ?& A
Raw data, 原始资料# x5 z2 @* E0 M: ~' c
Raw residual, 原始残差
5 Z: m% m+ d* oRayleigh's test, 雷氏检验
2 h: n6 e! s: ~8 C* F& K3 XRayleigh's Z, 雷氏Z值 7 M5 G2 {1 ?: p
Reciprocal, 倒数$ J, F0 o: o6 S }( Q1 S
Reciprocal transformation, 倒数变换
9 W) z L( o) B- }$ k1 t ~3 u( DRecording, 记录
) h, d) o$ v L0 kRedescending estimators, 回降估计量8 P; N* n. m( s# L0 h( f
Reducing dimensions, 降维$ M" N. t/ u5 A, \: K
Re-expression, 重新表达
. {. m3 a; }- A. JReference set, 标准组. @. L C& s* o- ~6 {! W1 k
Region of acceptance, 接受域' K6 }- y; s% \! H6 e
Regression coefficient, 回归系数
! w/ `: }# T3 z" bRegression sum of square, 回归平方和% q" x2 q3 I8 k$ ? u1 I
Rejection point, 拒绝点
8 a. b) M% ?, Q% cRelative dispersion, 相对离散度+ h b" W9 ?$ h0 p4 D& T
Relative number, 相对数
# p, d9 x; J D) N# c, IReliability, 可靠性
2 t( ?$ V ?1 IReparametrization, 重新设置参数
7 h7 J* ~4 u8 D0 q2 N9 w" Q# zReplication, 重复 t: k) b) m8 ^ R! V8 U' Z
Report Summaries, 报告摘要+ e1 C: @4 X! l9 V5 G- ?
Residual sum of square, 剩余平方和
$ r& _0 D$ u. G- ~4 `Resistance, 耐抗性
0 x+ d6 G5 a7 q. a: pResistant line, 耐抗线2 y% C1 R6 e* a' k
Resistant technique, 耐抗技术
! K( S" U1 `# a9 C+ F* X# XR-estimator of location, 位置R估计量9 d# K; c+ A$ }, s# C0 r* o
R-estimator of scale, 尺度R估计量, }! c2 L$ R6 h0 `( X D- s
Retrospective study, 回顾性调查
& n, F0 k; {! YRidge trace, 岭迹
. \# h+ F6 M! Z7 z$ D- `" {Ridit analysis, Ridit分析% I/ l# J& w8 q4 W' T2 {2 }
Rotation, 旋转
5 b9 n- ^* V6 s9 H- FRounding, 舍入7 N! i( F/ p7 c4 K( m4 R3 p9 y( E
Row, 行4 l* p3 K8 k5 S4 X [! q x: ^* Q
Row effects, 行效应
3 v0 {1 D' ^( `6 l3 O3 r- \Row factor, 行因素
, H( J, y) J+ ]$ z( v4 S; h9 H- tRXC table, RXC表! \- G8 Y6 r( J" S2 n
Sample, 样本. @; T, M: d' E! a- J) V
Sample regression coefficient, 样本回归系数
+ {2 {8 i2 K7 t6 FSample size, 样本量
& O' t8 K" q6 R/ A3 W$ USample standard deviation, 样本标准差
$ S& g0 A P+ G7 p; y1 `( _Sampling error, 抽样误差
& C# a1 s% I' f) ?. a- cSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包1 R3 w0 s: }1 Z! ] \7 n& g
Scale, 尺度/量表
4 v4 N9 c7 @+ H9 G( E0 D: UScatter diagram, 散点图
+ D& D8 w. O2 j8 p) A! SSchematic plot, 示意图/简图; L& t& R2 |: h. ^; v! ^% M
Score test, 计分检验
6 _9 p; k- }7 V/ D" D5 n2 D/ Z+ YScreening, 筛检
2 E3 ~; r7 r' O& o- O/ y1 YSEASON, 季节分析
. O8 f2 n) ]$ w7 XSecond derivative, 二阶导数% k+ w- x9 R7 O$ w8 ^6 W
Second principal component, 第二主成分
4 N7 L1 ]$ f" O/ B0 b) S, NSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
: k. H/ ~4 R' b. z5 o& WSemi-logarithmic graph, 半对数图: t7 K, h0 g; E) s- L" P
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸/ F# z9 p7 V ]" c9 ~# b
Sensitivity curve, 敏感度曲线
* }" K! |; D' V' e6 D9 gSequential analysis, 贯序分析2 M" \: D! e+ |
Sequential data set, 顺序数据集
. g- V% Y8 l5 b9 Y* @1 k3 I3 l% USequential design, 贯序设计( C: t, S9 W+ J ~: }. c
Sequential method, 贯序法
8 \6 B1 e8 [& e5 L: V1 {Sequential test, 贯序检验法
$ T1 B2 r; h; }4 j2 W+ M, p5 b9 OSerial tests, 系列试验
* j/ T: t7 k# g: S3 p$ ?Short-cut method, 简捷法 % P1 d9 \: o1 _, n- [1 C
Sigmoid curve, S形曲线8 C7 M% Q) o1 S Q2 q9 ~. z
Sign function, 正负号函数2 @# p0 X* \* m& I2 Q0 u% h
Sign test, 符号检验
S3 a% C7 S6 W' L8 k+ tSigned rank, 符号秩
( ?0 [* p2 u# P8 x' m3 ?. L# J2 KSignificance test, 显著性检验9 x% e& V b* D# u' I6 {
Significant figure, 有效数字1 `3 t( E; S7 w( l! [* G2 }
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
7 J L8 O V8 f( N5 SSimple correlation, 简单相关
: `8 x2 X6 i; {Simple random sampling, 简单随机抽样
3 g0 L: h3 \' \Simple regression, 简单回归
2 I$ V5 ~) w' d4 ^) vsimple table, 简单表5 t, w! K9 x/ i$ i* R% r* L h
Sine estimator, 正弦估计量
* Q2 O( q: T/ N" t; P, u3 RSingle-valued estimate, 单值估计 U/ t5 U# D) Q" N" Y0 a: V$ N1 n
Singular matrix, 奇异矩阵
3 @0 ]" a+ b/ M; E9 e) G1 R% LSkewed distribution, 偏斜分布
0 h) I4 N3 o2 WSkewness, 偏度
`# X1 O5 L0 q6 H( ]9 S3 L" ESlash distribution, 斜线分布" J* H% ^; m! l0 h& v% N
Slope, 斜率( p- ]: |- B+ n, q
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验: l4 o& W# M9 U' _9 Q/ X& i
Source of variation, 变异来源9 v$ I3 `: P2 B5 l9 o/ s$ f
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关! H6 a& |8 I1 \+ w
Specific factor, 特殊因子# v' w( ]8 ]# b" k
Specific factor variance, 特殊因子方差
4 r, c4 m6 @ r$ iSpectra , 频谱
% i) E4 g3 H9 ~ WSpherical distribution, 球型正态分布$ k% \! ^/ O+ O' V/ g/ i
Spread, 展布3 V' u0 F% Q4 _* X: P- @- {
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包0 z- E$ v s5 Q$ v5 |4 U
Spurious correlation, 假性相关
7 H* b I7 M* d3 j! {Square root transformation, 平方根变换
% w* B7 t6 ~) @$ eStabilizing variance, 稳定方差8 C6 g7 E( R- s9 V' E& G5 s
Standard deviation, 标准差
# Q7 e( ~7 p4 d: N0 M0 Q: |" kStandard error, 标准误
" x+ a: F) x0 d' ]Standard error of difference, 差别的标准误
" x7 F! E& u/ QStandard error of estimate, 标准估计误差4 j: |2 }" v4 |
Standard error of rate, 率的标准误" K" } h' m% q- c1 Z. a
Standard normal distribution, 标准正态分布& y l) a: e5 t+ ^/ L z/ U# ~
Standardization, 标准化8 _% G) ^( @$ i3 O3 n4 ]) b
Starting value, 起始值! P4 ^+ _" P: S6 a; _
Statistic, 统计量
8 f& C3 n6 j5 A ^& CStatistical control, 统计控制
4 V5 {8 d- `0 Q% ]; YStatistical graph, 统计图3 I2 _7 f, R5 M1 o& R
Statistical inference, 统计推断/ @% d! \: y) U2 m. Z
Statistical table, 统计表
* e6 g# J* P6 K8 \8 y( ?Steepest descent, 最速下降法! \& X0 D9 r8 n
Stem and leaf display, 茎叶图
/ o# E- G3 d. \8 i; aStep factor, 步长因子0 V% A% y/ A; i2 c! J
Stepwise regression, 逐步回归
( x S/ ?0 E! t4 S% c8 l; _Storage, 存% s9 s0 _- m3 H7 I. p9 T& ^3 L& D+ K
Strata, 层（复数）- F, i- T3 q- ]: }( R4 d0 ?* ?, h
Stratified sampling, 分层抽样2 T+ M5 O8 ^) ]% {
Stratified sampling, 分层抽样
9 k1 r5 l/ J d: o7 f& f1 c+ OStrength, 强度
- j8 f9 C& V Q5 a7 ]Stringency, 严密性
7 [/ J5 `6 t! I5 Z a* }2 RStructural relationship, 结构关系
+ r1 t8 d+ }' T. w1 v$ x( FStudentized residual, 学生化残差/t化残差; T7 a! t# _8 D; S. S% _
Sub-class numbers, 次级组含量 L) o1 Q7 a3 X$ Q: y+ p0 f5 ~
Subdividing, 分割
. l" ]: r+ P4 z" s3 }+ hSufficient statistic, 充分统计量( q8 t7 n" p7 L7 z, T$ k2 P- u
Sum of products, 积和: Y6 y+ Z* Z) `2 h* N, i7 [
Sum of squares, 离差平方和' x8 W, N: `" a' z6 Q- M A. q. [4 |
Sum of squares about regression, 回归平方和
1 x% Z: u! I/ i" ?Sum of squares between groups, 组间平方和* [. [4 l4 N1 }& E
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和+ R, p7 W" h, i- x
Sure event, 必然事件$ G X+ H D# g3 f3 t( n+ D) [" e
Survey, 调查
. Q4 g- r- A% h8 {Survival, 生存分析, O7 q: c1 P; ]; c
Survival rate, 生存率
1 d6 m9 d9 r- x( ^+ ^Suspended root gram, 悬吊根图/ P( l, ~2 c4 H; |' ~" t2 ~# w6 d
Symmetry, 对称
6 T d$ \% B. b5 ^2 g; |5 ?Systematic error, 系统误差% ~- }' {/ G' u; j( X
Systematic sampling, 系统抽样0 H' ?: ^ W" G! {: @* M9 l
Tags, 标签7 ~% r5 g! X& [$ e) E( d7 g8 h+ m
Tail area, 尾部面积+ B$ _! [" ^8 ^: t% \4 S
Tail length, 尾长8 l# Q. Z8 n: T: ^! f
Tail weight, 尾重2 O8 V1 R2 B/ l* p
Tangent line, 切线1 B7 ], O, |! |. n9 \5 ~
Target distribution, 目标分布
$ _) c. F: A* zTaylor series, 泰勒级数
4 Y4 ?! L) ?' _* `, _! iTendency of dispersion, 离散趋势
$ I( u" H" l, ~3 Z% I/ a/ w8 ~2 A, KTesting of hypotheses, 假设检验
8 X) E4 Q! |+ M% STheoretical frequency, 理论频数6 M& i! J6 B, D' x% m! R7 F1 ]
Time series, 时间序列
: ^# i6 T# i1 F3 hTolerance interval, 容忍区间
; z# H9 }( j" @* \/ O8 E9 |9 CTolerance lower limit, 容忍下限- ]6 M: X. j9 b: h; N
Tolerance upper limit, 容忍上限
; m- K7 d- D2 f8 _Torsion, 扰率
9 y: r V' a* u/ nTotal sum of square, 总平方和
. }) Q* K* l$ A' z7 S8 X# |Total variation, 总变异4 K8 H3 J z" H1 @- g* r+ L. ~
Transformation, 转换
; ]4 a* D! m* d/ w( X& _1 [8 Z6 pTreatment, 处理
9 [" D6 L3 K2 m5 _; ^2 \6 \3 lTrend, 趋势
6 _' F& G' D5 Q9 [4 aTrend of percentage, 百分比趋势
0 d& j! j9 T1 D, D+ K& wTrial, 试验, h0 ]2 z! @" C7 _" u1 ?& C
Trial and error method, 试错法7 L- z. i( E3 S2 d
Tuning constant, 细调常数
7 X- W# H/ B, ~0 CTwo sided test, 双向检验
- V9 Q" P0 F. ]/ `, B4 FTwo-stage least squares, 二阶最小平方: C* s; d" @" N- ~) i7 f# j3 G
Two-stage sampling, 二阶段抽样
: l r& x8 z" L3 s& KTwo-tailed test, 双侧检验+ L0 ~# X+ T$ n8 H2 |& T" H
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
) P" X+ K. A) Y' g5 I5 BTwo-way table, 双向表. y6 j1 Z6 }* I& u
Type I error, 一类错误/α错误7 n# R* T( U* v# x. y( \
Type II error, 二类错误/β错误
3 g( M# k: p7 T: EUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
7 E$ G z: T2 s) X9 E$ f/ sUnbiased estimate, 无偏估计& e$ ~9 S { T+ F5 |7 P; Z9 E
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归) U. a* T3 i. ?7 O1 V
Unequal subclass number, 不等次级组含量( ` c3 A* v* }) ^ t# ]7 z v
Ungrouped data, 不分组资料% P7 n0 |1 m2 P5 K9 O
Uniform coordinate, 均匀坐标
& K8 @+ w9 R3 W; F% P5 N, R3 ]; SUniform distribution, 均匀分布1 g2 A3 C) r# a' @) C- b
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计; p5 i& Y/ r. ]3 z
Unit, 单元
& C" }' C& ?# V2 S7 K% JUnordered categories, 无序分类
8 G7 l1 m% h% U+ n' O5 ]+ x9 T# J" b* AUpper limit, 上限- n9 A' o4 @8 r3 b# g9 i
Upward rank, 升秩
, c# Z" A6 I8 {4 \Vague concept, 模糊概念 D( Q; u! G+ G% |+ \3 C0 b
Validity, 有效性- G/ ]! l6 ~. _6 t. f
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
& n5 H1 y$ x' W* s7 D/ P( PVariability, 变异性, x/ s! ]$ D& ?+ ^ {7 G7 h
Variable, 变量) o1 Y6 T O2 S7 W; k; ]! w
Variance, 方差. y1 f+ D$ j4 ^
Variation, 变异
7 W, _( ?4 y$ ^5 y$ e" d6 xVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转* P1 U' z& j8 O# e* i$ L$ X% U
Volume of distribution, 容积
7 u# _" b e* {5 XW test, W检验1 [1 Z2 ^* O7 t) X5 E# A# v
Weibull distribution, 威布尔分布
( G. Y% P1 C2 A! t+ KWeight, 权数" [; d, A: f/ w+ g) D1 H& L, |; I
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验0 i1 J f& f* |# S$ X) W
Weighted linear regression method, 加权直线回归
0 ~8 D& h+ J1 L! \Weighted mean, 加权平均数9 j. b7 V5 D4 H+ j8 ^ m3 o. ^
Weighted mean square, 加权平均方差
* E, g- `5 |9 C! V+ @, }Weighted sum of square, 加权平方和6 ]! C, U/ a3 m
Weighting coefficient, 权重系数
L5 n3 c, B8 N- vWeighting method, 加权法
8 _/ ]' q. A O5 pW-estimation, W估计量
, [ t& f5 s9 HW-estimation of location, 位置W估计量- X, k- ^: u k& V* X% `# _ m
Width, 宽度% o) C9 |5 g5 U4 O0 [
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
0 ~- X4 O7 ` u" fWild point, 野点/狂点) {/ M& l, _* p. S$ C# g: U
Wild value, 野值/狂值
8 W% b x# Y% A6 nWinsorized mean, 缩尾均值
1 a% F+ }+ a [- xWithdraw, 失访 + ]7 z, m P: H2 s
Youden's index, 尤登指数 r6 J# @; r5 a1 x# Y/ R' _
Z test, Z检验- M. ^, v% R9 r
Zero correlation, 零相关
. F9 B8 S* I w# i3 Z3 kZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
