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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
2 J/ h7 e" j4 ]" BAbsolute number, 绝对数0 w: x) G% |6 r
Absolute residuals, 绝对残差8 l. C0 J, ^. w' z3 z
Acceleration array, 加速度立体阵
' b/ K; t1 d' L6 m* O# U3 xAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, \* m) A0 E7 E, G( T
Acceleration normal, 法向加速度& k7 n" t1 a2 ^1 j% n- l0 Z' X
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数7 ^" A7 G( z4 S+ q! @  H' z
Acceleration tangential, 切向加速度
+ g( A; Z- G) U2 |: {  \. R$ }8 oAcceleration vector, 加速度向量
6 f( Q8 h. R- \, C( ?Acceptable hypothesis, 可接受假设2 T8 O8 `  A$ z7 `" U
Accumulation, 累积6 A' A% ~; }" ]7 ?2 O7 I
Accuracy, 准确度# I# i/ B7 y% [
Actual frequency, 实际频数2 N+ ~% f* d5 g& W/ A
Adaptive estimator, 自适应估计量8 F  L3 C) X2 u4 k! Y) r
Addition, 相加' h, J% W7 U5 Y& Z  {2 J0 g+ P- u
Addition theorem, 加法定理+ c6 n' l$ q% |: l" d1 X. U
Additivity, 可加性/ L) D& t5 t3 L9 E/ v" z
Adjusted rate, 调整率' j; T' t) {9 V; R1 W& s& W
Adjusted value, 校正值
5 G9 Q: ~: a7 e! gAdmissible error, 容许误差$ p7 Z' Z$ `* d1 Y' y
Aggregation, 聚集性
% j: |# d1 v( AAlternative hypothesis, 备择假设
6 m+ v# }. `8 R" h/ J0 C9 SAmong groups, 组间
1 V( h+ K9 O% hAmounts, 总量6 _3 n" T) y/ T- Z; c) h
Analysis of correlation, 相关分析% `& t' D6 Z; _! U
Analysis of covariance, 协方差分析
" }* M6 I% ~# c4 kAnalysis of regression, 回归分析8 Q2 y% b: ^* z
Analysis of time series, 时间序列分析
9 T& t* @7 ?5 e' SAnalysis of variance, 方差分析& P4 @8 a( }- A  e
Angular transformation, 角转换/ [1 m% l6 n- n3 ~
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
4 |2 x- v6 v$ j8 R5 [$ w$ t& z& bANOVA Models, 方差分析模型
- E2 v$ l8 i! {4 x0 h# zArcing, 弧/弧旋  j9 c4 o2 s) \# ~& i
Arcsine transformation, 反正弦变换
" o! d5 J* D5 UArea under the curve, 曲线面积3 a8 c  l4 T/ S
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
& R. n: e! D. Q3 QARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 |/ F* ^/ x; q2 u3 p; K, UArithmetic grid paper, 算术格纸
# b" b8 q9 B0 SArithmetic mean, 算术平均数
5 o  A1 y6 v" t1 q; ~+ ^Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系$ v6 \! i" V! J: S) E+ v# H
Assessing fit, 拟合的评估
) m8 h8 ^! G0 gAssociative laws, 结合律. W0 ?3 j% h& A  T7 H8 |$ Z
Asymmetric distribution, 非对称分布
" C, l% O1 j6 iAsymptotic bias, 渐近偏倚
9 w3 n2 j- A# d* b* s4 DAsymptotic efficiency, 渐近效率
/ n% m# W8 y- l) q5 t7 hAsymptotic variance, 渐近方差
4 G$ \9 M( \: U# T2 CAttributable risk, 归因危险度7 B0 a0 L* g6 W7 o/ `* `8 ?  J) K' K
Attribute data, 属性资料! Z. H) e- r7 [" n1 \2 C4 U* N
Attribution, 属性0 N/ c* R- d9 j4 Y; B* o4 P
Autocorrelation, 自相关" M. H' c8 p# M+ W
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关3 b; h- k! t5 J# o
Average, 平均数, v1 R' D& Q( Y# X% d8 z# N
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
9 d) ]1 m" G7 `6 c+ j6 U: e' }Average growth rate, 平均增长率/ |$ j, D5 u" j/ l! l8 x% B8 q/ U6 I
Bar chart, 条形图) d- ?( I2 u( z0 M
Bar graph, 条形图
, h0 B2 _& u4 X8 `9 ]5 D* tBase period, 基期& [) }3 p) b* l' k
Bayes' theorem , Bayes定理
4 [  g4 E" o6 jBell-shaped curve, 钟形曲线0 y& C5 J0 }9 Y0 z6 d' D( w
Bernoulli distribution, 伯努力分布% F2 J' ^; i5 X2 \5 O: ]0 A# i
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
# D2 }5 ?2 V0 u( o8 ~5 cBias, 偏性
" e; h- K+ d3 j  S  A: _Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
0 E7 O$ f8 G/ n# RBinomial distribution, 二项分布8 [' j) e, y7 f7 G8 s
Bisquare, 双平方4 w. r. @  P9 m" e% \1 ]
Bivariate Correlate, 二变量相关3 i" c5 P: j5 W6 z
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布% n. V. B5 P2 q# U" D
Bivariate normal population, 双变量正态总体
7 v, I, u$ m( M2 N% `Biweight interval, 双权区间0 [& g: o1 u7 X. N+ \! I
Biweight M-estimator, 双权M估计量) ]: ^  p& Z9 X' j! q
Block, 区组/配伍组+ K3 x2 A% a9 K7 i0 o! q# J
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包! [7 t9 l6 f+ X( F9 p7 W
Boxplots, 箱线图/箱尾图4 X; g9 V7 b- w& r! Q
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
. i* a# B4 h9 Z5 R! x; e. XCanonical correlation, 典型相关
6 X5 R  k% G4 D+ H! ~6 dCaption, 纵标目
# ~- i5 m( J- K. W- N/ p0 YCase-control study, 病例对照研究7 O& @% p/ d4 N  r! }3 P3 x
Categorical variable, 分类变量
  Q/ p# j0 J% t( F0 Y# A+ {4 v" WCatenary, 悬链线
- {6 N6 P# B* N) R# `: ?) ECauchy distribution, 柯西分布
3 d& i3 U) W# B- A+ B4 _Cause-and-effect relationship, 因果关系
/ j5 w/ P' S( t4 L+ ]% v* O4 |# wCell, 单元
" K! V/ w9 J* g5 S$ r* |8 g0 UCensoring, 终检/ q( |& |1 p' k7 z% Z8 c. ?. d
Center of symmetry, 对称中心: c+ W, L% J) X: k0 C0 P" R
Centering and scaling, 中心化和定标
1 Z9 y6 J1 s' P6 B( Q, P3 w) PCentral tendency, 集中趋势
: M1 C2 u- V5 |( y% i( nCentral value, 中心值. t# y% q; V0 H. M) y" y& W" E3 _
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
7 r" `" r6 o5 [9 U7 n( a& J; HChance, 机遇& }( W5 u+ W- z
Chance error, 随机误差7 R( l: Y5 L- M5 z
Chance variable, 随机变量8 B8 g3 A6 V: z) x, h
Characteristic equation, 特征方程, P. t' `6 x5 A3 K" N5 V! P& @( x
Characteristic root, 特征根; B9 F$ k3 {- D8 ]3 a4 @6 E( b
Characteristic vector, 特征向量
' O% L9 y' Y$ `0 R% eChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
" p1 B7 g8 C- ]# yChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
; P8 c1 p' d% T; IChi-square test, 卡方检验/χ2检验9 d4 k5 ?9 D! Z% o+ e. ^/ E1 F
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
0 v7 A! u4 R$ H* M1 S! c$ \- \Circle chart, 圆图 1 _( m$ _" o: ]; w9 V% o' ]
Class interval, 组距
3 `4 L( \, I3 o+ cClass mid-value, 组中值$ k8 Y2 p( L1 T$ ~4 F" D
Class upper limit, 组上限
8 d3 c/ _1 m+ o0 _) jClassified variable, 分类变量
% \8 }, p# M) r' ?0 LCluster analysis, 聚类分析
6 L1 F4 s" r1 n2 n# X; FCluster sampling, 整群抽样% x3 p9 u' i& ^4 a$ T
Code, 代码) k( Q; }# _+ \
Coded data, 编码数据3 ?6 o5 I8 Z* U7 q3 u
Coding, 编码
" r7 m! N) Y; F+ p4 n& A- SCoefficient of contingency, 列联系数& t4 G( K- k  {0 ]! A8 J6 G' `
Coefficient of determination, 决定系数8 N; A. q" y7 G3 \/ j' T# B
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
9 p2 f7 h5 M) c: sCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
3 I& m7 g9 K5 H' K; x5 gCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数' \% p$ @( ^& F; u  P2 S' z# ~
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数6 s, a" ^% K# \
Coefficient of regression, 回归系数
8 ^1 X) f- h* _# N, @Coefficient of skewness, 偏度系数! B+ a% e5 ?' h( X9 J  j& f
Coefficient of variation, 变异系数' F8 E0 H+ v7 s$ N6 |4 G
Cohort study, 队列研究1 f. E' B/ R9 D# u$ J7 b" p1 Y3 b
Column, 列
1 b: `7 r+ a: j3 ]. k1 }* M  zColumn effect, 列效应7 j5 I6 Q; n/ l& N; u, ~
Column factor, 列因素1 B1 N7 D* V- I+ A( A; |3 y# Q
Combination pool, 合并
/ w0 O# X5 M" G% @Combinative table, 组合表
& P  p8 p2 [6 K% uCommon factor, 共性因子
8 P, B& W, u8 W5 N, P1 d, E% `Common regression coefficient, 公共回归系数% a6 ]8 }: l* X' x, v; Z8 R
Common value, 共同值
: V0 o1 W1 ]" ~9 DCommon variance, 公共方差
2 ]; ~" Q. S6 e9 D0 ^+ xCommon variation, 公共变异. O3 `' @5 _' |
Communality variance, 共性方差! o+ Q7 T/ t+ n" s$ S
Comparability, 可比性
$ Z" f& j2 g1 N3 _9 i7 p# X6 YComparison of bathes, 批比较5 z* {9 t2 p  V0 g: t
Comparison value, 比较值
: R& m4 o; R/ z" r. V# ZCompartment model, 分部模型$ R/ \4 M0 ^1 u: ]1 |) S$ w
Compassion, 伸缩
7 v5 v+ M+ B% R0 f  ^Complement of an event, 补事件! n7 C/ Z# l9 I9 v% f8 h
Complete association, 完全正相关4 A( U- ?  g! g, I: m
Complete dissociation, 完全不相关
4 q( F. F+ F+ I9 L' P! Y; t. dComplete statistics, 完备统计量1 }! V1 p2 U: D& @6 B2 j! S2 P! f& Y
Completely randomized design, 完全随机化设计
' E. R1 g4 p0 p# ^& ^  [Composite event, 联合事件
6 Y1 U- [1 u. Y' v% @Composite events, 复合事件
- @  f3 C+ ?8 c1 `' m7 p% ]( kConcavity, 凹性
& Q0 p3 s6 F& Y( C8 X) n6 eConditional expectation, 条件期望! p2 w! q! P0 R) F, ?
Conditional likelihood, 条件似然( o1 ]% Z( c" @, U
Conditional probability, 条件概率
! f8 ]# w; A7 X6 V* U+ C& DConditionally linear, 依条件线性
% z+ @. P( O( a& @7 I& xConfidence interval, 置信区间
3 h& l( }7 s/ m* U1 d" {0 CConfidence limit, 置信限3 B9 E4 K  _' u  G# T0 g
Confidence lower limit, 置信下限, v5 M; M. U& {* r
Confidence upper limit, 置信上限& S0 R" D, g8 V( {: H8 a
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析0 Y1 a3 U; f/ d
Confirmatory research, 证实性实验研究! `, `' V6 j( v+ T% j+ E& K
Confounding factor, 混杂因素
% r2 N( p4 K* ~! AConjoint, 联合分析
3 }# X5 B, a( f( G4 M( ^Consistency, 相合性
8 I* }" C* a. u# f: G0 }4 ZConsistency check, 一致性检验* j+ R. e3 L9 `5 s: E( ^! C
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
. _# T# j1 n8 _, ZConsistent estimate, 相合估计$ u: L0 F/ ]5 \. K5 E7 a0 Q; x" b
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
# f6 U4 Y! d$ `3 y& R. ZConstraint, 约束
$ J4 G$ [1 b5 L. s* j, PContaminated distribution, 污染分布
! |$ E: a! f& G- SContaminated Gausssian, 污染高斯分布- Q3 I/ I& K0 Z
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
! v! z, S2 |, ]- X  G( q2 @' G$ LContamination, 污染
2 s) g# s, r6 {  T  D: t# GContamination model, 污染模型+ L) y7 Q& L4 C/ n1 u/ ^. L. |
Contingency table, 列联表+ M/ a3 E' n, R" S; L- E
Contour, 边界线; U4 Q+ p% z' x
Contribution rate, 贡献率
4 S4 A. ]$ G$ R! {/ Q5 lControl, 对照& d/ k6 ?9 Z% r
Controlled experiments, 对照实验" D' s) l2 c) M- c
Conventional depth, 常规深度
* q" t. F0 N' S8 gConvolution, 卷积% [4 n1 i. U; f& m: I+ X" t, M: R# d
Corrected factor, 校正因子
' s( S3 [- B: gCorrected mean, 校正均值
  o, C4 T8 z# G; j2 Q; p6 w7 T& KCorrection coefficient, 校正系数, [. S: D: S6 a$ V3 s
Correctness, 正确性
1 _3 |2 I4 ]: H  E' OCorrelation coefficient, 相关系数
+ @" c# N. _5 ]0 ZCorrelation index, 相关指数
+ G6 _! z4 J6 F( }2 GCorrespondence, 对应
1 B8 Z) {  C7 m- gCounting, 计数1 N' q1 b) U, e$ a6 N
Counts, 计数/频数! z7 \0 l) w9 h2 U' ?/ w
Covariance, 协方差
' N2 i+ `/ [* p; y# M$ G1 fCovariant, 共变
: `2 B: p% M$ j9 i0 TCox Regression, Cox回归- j& |+ h7 R  R1 V9 X
Criteria for fitting, 拟合准则
, L7 w( l4 ^; W0 ?( y. ?Criteria of least squares, 最小二乘准则( M8 y" M0 |' w
Critical ratio, 临界比
: ?) A: [5 _- ^; {Critical region, 拒绝域
. [- h3 Y6 C  ]" JCritical value, 临界值$ V2 B- o3 O) x1 z6 q# o- ]
Cross-over design, 交叉设计
! U7 s! O' k0 v9 _  vCross-section analysis, 横断面分析
: {$ {$ ]: w+ P' T' P7 sCross-section survey, 横断面调查
1 T" `, p9 U9 c  ~6 bCrosstabs , 交叉表 , U+ K8 s9 h* F& R5 h; J
Cross-tabulation table, 复合表
+ D5 s2 @5 ~0 |4 _$ i. BCube root, 立方根6 Z& G' C$ P( c. U# f
Cumulative distribution function, 分布函数
9 M9 g' s+ Q4 I; ~; d& r4 qCumulative probability, 累计概率+ b: w3 H9 K  k* L
Curvature, 曲率/弯曲- I5 A! e5 u; ?6 J
Curvature, 曲率
5 W$ {5 E" j+ {. E) R0 gCurve fit , 曲线拟和 # g) J5 X* p! N* U4 h
Curve fitting, 曲线拟合" `8 q0 P) a. g3 i- @6 Q( S6 T
Curvilinear regression, 曲线回归
3 \$ F% c! @, N( NCurvilinear relation, 曲线关系/ Y4 V6 A- \1 ~9 N
Cut-and-try method, 尝试法6 L# P( }  ^) f. J
Cycle, 周期
3 @& g, i1 d# f, `! l+ o/ @Cyclist, 周期性
3 P. s- a4 `$ |  p9 i+ GD test, D检验
1 Z7 g( Q& X# Y5 L( nData acquisition, 资料收集
$ X* }6 J1 ^; Q9 @# W) c3 ]Data bank, 数据库
( y) x! ^5 l6 d1 g! |- ]Data capacity, 数据容量
7 ~- h) d$ v& Z1 TData deficiencies, 数据缺乏
3 u# P: a- H% ]& e9 w3 UData handling, 数据处理9 a$ F& ]! I2 |" g1 T
Data manipulation, 数据处理
6 l5 P. |5 l7 oData processing, 数据处理" u* U5 M7 P6 M
Data reduction, 数据缩减
5 v# i0 a5 P+ t: O8 Q1 KData set, 数据集
' g' I; K6 C! n* n  rData sources, 数据来源
( `$ U, V; ~# l4 T" g/ xData transformation, 数据变换2 N! q( H  y1 L, p, g9 D
Data validity, 数据有效性9 U! g5 w# u. H2 D$ m& l' \& C
Data-in, 数据输入- p7 w# g$ l) N- z: m% [
Data-out, 数据输出/ U6 f: X( c  H" A% {# C
Dead time, 停滞期
% M- X% l, h2 cDegree of freedom, 自由度
$ V. z: m7 o% U2 Z; SDegree of precision, 精密度
( b2 C! j7 T+ o9 HDegree of reliability, 可靠性程度
4 d2 {4 f- a, N1 H: N; aDegression, 递减
' ~/ k9 w, d7 V. k4 @Density function, 密度函数
# u" o( S- i4 Q& yDensity of data points, 数据点的密度; M8 R2 L2 \" N* r
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量9 O$ n6 ]5 R- G, Z) v
Dependent variable, 因变量
" H8 e. e. ^" ~, PDepth, 深度
; w% e& D! D6 F+ r" {+ z- R. FDerivative matrix, 导数矩阵3 L% X% T9 K- x" p+ ~6 z( K
Derivative-free methods, 无导数方法
8 H9 b  N6 F& r+ u# x5 `! @$ v, rDesign, 设计
* H# Q& N' B9 E& @. n7 {! XDeterminacy, 确定性/ |  e: J9 C( t' W4 e1 X
Determinant, 行列式
( y. U# {8 }6 `Determinant, 决定因素
% y( p+ m6 g. P8 {% b7 \Deviation, 离差, R/ F& J+ P( s# F+ M
Deviation from average, 离均差  h# ~- Y! C8 y* A1 u2 }' d
Diagnostic plot, 诊断图
/ X/ v; V: i, ?5 \; H) R5 m. BDichotomous variable, 二分变量, _6 e% Z- l  [- n' F0 b4 j
Differential equation, 微分方程
( h! g! f+ \8 _/ ?( u, y. `Direct standardization, 直接标准化法' s% a5 S* L" s* D# J
Discrete variable, 离散型变量! l- k* b' ^* ~4 c( Q* q" i
DISCRIMINANT, 判断 7 x1 V7 b/ E  m% _2 t" \6 g1 I+ I+ O
Discriminant analysis, 判别分析
, z5 l& R* O( e/ iDiscriminant coefficient, 判别系数
: W/ t! a7 e! |1 s6 [, a! K" xDiscriminant function, 判别值8 X! K8 G2 H2 v3 R" t
Dispersion, 散布/分散度& W3 B. p2 j+ r2 \2 o$ y1 E8 y
Disproportional, 不成比例的
1 d: [/ F7 F$ \" H9 C7 {Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
: x  i, v$ d+ q: n& t+ HDistribution free, 分布无关性/免分布
2 ?. k! n7 ^1 D0 E; q. lDistribution shape, 分布形状! X" p2 O6 Y" |
Distribution-free method, 任意分布法5 ^0 f6 G& z/ I5 E% d
Distributive laws, 分配律
# k9 K4 w) T9 cDisturbance, 随机扰动项$ `4 e+ K- Y- g1 K+ r
Dose response curve, 剂量反应曲线. J; [6 c& f3 W1 x5 \5 z
Double blind method, 双盲法
# k+ n7 T% R/ z8 d# Q' FDouble blind trial, 双盲试验/ w) d$ A4 `0 p% c: s
Double exponential distribution, 双指数分布, @+ c  \& g5 z8 z4 d* W1 E
Double logarithmic, 双对数3 ]  I2 g, v. R; d7 w; A
Downward rank, 降秩
  z: B* {0 ^% QDual-space plot, 对偶空间图
  A! e$ v# L3 I' Z4 SDUD, 无导数方法1 m! w) G5 w* |& S/ ~& O
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法, n+ [9 @5 K) o4 d$ i
Effect, 实验效应
! G4 E1 Z: t1 M1 XEigenvalue, 特征值
6 i" O" ?  L( l- BEigenvector, 特征向量9 [* v0 u+ T! J2 X2 W7 y' S% J2 Z  \
Ellipse, 椭圆
, ~7 N& l/ T- P7 [, PEmpirical distribution, 经验分布
/ v+ h# M' O- h1 {2 vEmpirical probability, 经验概率单位
% n# z/ X# e. Z; b  yEnumeration data, 计数资料8 C4 P* U' X) d% C' m+ W$ J! y
Equal sun-class number, 相等次级组含量: T2 C( _6 F% L6 y# l  N
Equally likely, 等可能
1 P, z- u" m9 }3 ]& j; ~Equivariance, 同变性" T. ~0 M8 y0 x- ^
Error, 误差/错误
: E3 U7 S2 h7 cError of estimate, 估计误差
+ a+ D; ~7 ]3 r0 D1 I4 KError type I, 第一类错误. a- A/ O0 s0 K6 G/ k5 E
Error type II, 第二类错误5 C$ j& V0 c) J) I. ^. i1 n& v
Estimand, 被估量
: S% K# S- k! ^7 Q: h' OEstimated error mean squares, 估计误差均方
+ Q: \8 ?0 q8 Q2 C1 T; FEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
1 Z" c' c; i! V1 eEuclidean distance, 欧式距离4 W) ]5 e# s8 D' Z. C6 z2 k9 x
Event, 事件
' c( [' y3 w. P  I* u  f0 d/ lEvent, 事件
5 M# R* p* ]) q. k# VExceptional data point, 异常数据点
" c" X' u; H% [5 MExpectation plane, 期望平面% m4 h6 O8 l  Q4 [) a$ W
Expectation surface, 期望曲面
/ L' |( S4 l* u# @Expected values, 期望值
* z6 Y4 j8 t8 }1 o/ ~3 t- {5 dExperiment, 实验
1 h$ ^: @. I$ t( \) AExperimental sampling, 试验抽样
- m' l0 M* e2 R: ]/ |1 \" \8 _1 fExperimental unit, 试验单位! t% d( d. {5 Z  }) n& |
Explanatory variable, 说明变量# C" V! c7 Y4 ]% N0 z& l
Exploratory data analysis, 探索性数据分析! Y# o6 Z$ V7 `% e/ L
Explore Summarize, 探索-摘要6 `, b- r4 N" A- x
Exponential curve, 指数曲线
* p- M* s( H: c4 D1 ^Exponential growth, 指数式增长
7 r/ i  O% a1 J7 uEXSMOOTH, 指数平滑方法 : N7 f7 B! K! I( c1 a- {% y
Extended fit, 扩充拟合
$ w! U  W- }3 }  @; |9 J  EExtra parameter, 附加参数
1 k) l3 H- C. Q, @" nExtrapolation, 外推法
& I* K! B# r7 \9 y& c7 M8 f9 ?Extreme observation, 末端观测值3 ?+ _  j6 b2 N
Extremes, 极端值/极值" e4 I; ]+ i! W2 H- v: ]8 X
F distribution, F分布( i, v* E2 b5 `( F- Z, c
F test, F检验
: h. ~2 X3 N' m0 t1 R5 q' C8 ~' {Factor, 因素/因子
3 G  Z+ G6 v# s7 w7 m: B6 ~; bFactor analysis, 因子分析
4 }5 X" ~& |  I' h: X2 m6 [Factor Analysis, 因子分析
* I* F% G7 E% _Factor score, 因子得分 - Q7 c5 C5 o, U" S0 `/ E5 e
Factorial, 阶乘/ o- Q" J6 k& P+ s( K3 j% ?8 f
Factorial design, 析因试验设计
9 j; [- S* q5 X  oFalse negative, 假阴性
+ u5 V0 o2 ~) \; p  HFalse negative error, 假阴性错误
, Z( w5 P, e6 W% ?, |Family of distributions, 分布族2 }- t4 s$ T+ {6 n
Family of estimators, 估计量族
( {' \' G  L, G8 ?4 k# Q+ U" I: P! B! |Fanning, 扇面
9 ~6 F1 v9 a  u2 z. A) u6 Y9 sFatality rate, 病死率/ y" S5 ^4 J  e$ Z/ z: b: B$ e
Field investigation, 现场调查
4 ]6 |: F* G0 q& GField survey, 现场调查
, n7 ~% `8 K1 ?+ a/ N2 Z( n$ tFinite population, 有限总体
: m* q( J. ?) [; u. D: V8 @Finite-sample, 有限样本- I0 D$ X1 f4 X; y
First derivative, 一阶导数
! t" \/ w1 A+ ]/ W0 o" ?First principal component, 第一主成分
, ^- L9 L( Z& [2 kFirst quartile, 第一四分位数( K% n6 X, D5 c( d
Fisher information, 费雪信息量
3 \4 Q6 `8 b9 V. O/ ]- ]( OFitted value, 拟合值# O  I% f4 ?0 A" ^! C! K- d* d
Fitting a curve, 曲线拟合
9 b% O- [& f* d. T1 V9 C* kFixed base, 定基
* T6 e0 y: o% z3 }Fluctuation, 随机起伏& D+ {! c1 d' ]9 u
Forecast, 预测
2 \& g0 h. A) R/ ^Four fold table, 四格表" i- M: h( y) T5 ^5 m0 V
Fourth, 四分点7 t  I0 |3 i) M9 t4 Z5 x1 m; V  C
Fraction blow, 左侧比率
- i3 {. V! r# ?- D+ TFractional error, 相对误差
+ F* G0 Y/ W+ d' {0 GFrequency, 频率7 d* n/ u; a* W! Y: h
Frequency polygon, 频数多边图( k5 x# A% C7 i2 @% ]. u& N
Frontier point, 界限点
7 J# p- [, J4 XFunction relationship, 泛函关系, e/ o+ }$ R7 \0 p: M! R& u
Gamma distribution, 伽玛分布
9 L5 a- x: o2 dGauss increment, 高斯增量
/ {: q+ J( w6 j( |' a) d4 O1 {Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布% o$ R. T6 D; J6 z7 ], Z7 o. z0 o
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量* f8 c7 T5 B; i5 X
General census, 全面普查
8 V8 u: e; D' W, @$ ]+ [GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
6 D3 _) h. X! R0 ?Geometric mean, 几何平均数
' k& t% d2 k& c2 o7 f& {Gini's mean difference, 基尼均差
/ S$ v3 N+ |6 [* Y' RGLM (General liner models), 一般线性模型 2 I$ @# M2 z3 v, g% k
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
* g5 m$ ?/ h( Z" ^2 I0 GGradient of determinant, 行列式的梯度8 D7 H2 f  {8 g- G& `1 d5 E
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
, `8 [. @6 W, Y8 }8 n/ YGrand mean, 总均值
' U. m  \( E* N" V7 f7 {Gross errors, 重大错误  ^/ X" u2 ~% }$ }9 u2 V( J: @
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
1 X# |5 C, X! c! BGroup averages, 分组平均% F5 d, \& U- W: G4 ]' G
Grouped data, 分组资料
% l2 L: @2 t+ I0 Y1 z0 aGuessed mean, 假定平均数
2 Y( Q$ {$ }6 U: e( UHalf-life, 半衰期
  H0 x4 c8 F2 J0 b3 _Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量' A; P5 S6 I0 N# D3 u
Happenstance, 偶然事件
$ _8 ^. C* C  k* Y6 y4 BHarmonic mean, 调和均数) X8 |* O! j+ R
Hazard function, 风险均数
9 n; F4 D8 h% y% X: }Hazard rate, 风险率
3 D( l9 p3 k* \. b* oHeading, 标目
8 A- Y' m# `  h2 hHeavy-tailed distribution, 重尾分布
" V# j8 o) x3 T* q# g; T. THessian array, 海森立体阵6 }  _/ s( ^/ c7 X. `! l6 X
Heterogeneity, 不同质
; q+ x; W4 Z- C; u6 N+ c" {Heterogeneity of variance, 方差不齐 ; u& ?/ f2 \% J0 l$ |# E. P4 ~
Hierarchical classification, 组内分组
. g( M* B0 E  z* q5 ~1 _Hierarchical clustering method, 系统聚类法
- U; p2 c6 ]- s: l) ^High-leverage point, 高杠杆率点- V6 q+ K* \7 m% W- u. y7 p
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
' g, ?! l+ h- a2 rHinge, 折叶点4 R0 _  h: n$ P1 A6 \: w7 Y' l
Histogram, 直方图
7 X  A7 _) {8 |1 l9 yHistorical cohort study, 历史性队列研究
5 H( t/ u! u+ ~' E) u" aHoles, 空洞
8 P' e8 w0 c" E4 N, K3 y5 MHOMALS, 多重响应分析
' G% e' s- P* R2 BHomogeneity of variance, 方差齐性7 q6 A# y" D  |+ s9 B3 j
Homogeneity test, 齐性检验
' [' ^! ]* z' j# K  y# FHuber M-estimators, 休伯M估计量5 Q" K1 c8 K+ J" p# P% v% M# ~: N
Hyperbola, 双曲线: K  u8 h7 E! F. g7 s
Hypothesis testing, 假设检验  d" H0 w! ?9 E. M
Hypothetical universe, 假设总体
# g) q& o# ?% p& B5 a7 DImpossible event, 不可能事件
) }% O) D6 r0 \7 jIndependence, 独立性; W: ]' y! D& i) z' s0 r+ v4 R& p( X
Independent variable, 自变量8 ~6 S( j  ?3 ]% o4 b
Index, 指标/指数- y6 e: P7 o9 O5 n8 V$ m
Indirect standardization, 间接标准化法
: P; f$ s" h2 X8 s+ d$ D6 J" z2 kIndividual, 个体
$ T) k8 s6 L! `9 U/ oInference band, 推断带
$ G) J3 \) o" \) [) WInfinite population, 无限总体
7 z+ j7 Q0 V' h' }' u1 YInfinitely great, 无穷大
# J$ [+ D& B5 _& n) s; ~- c. GInfinitely small, 无穷小& o' l7 |( ~! @4 r: Q; F2 g/ B
Influence curve, 影响曲线
) S2 p$ Q$ ]8 \5 D& l) x8 Q* W! ZInformation capacity, 信息容量
" W5 p; N* ]! B" v& e) FInitial condition, 初始条件0 A$ H+ x; _( D6 S) u! s
Initial estimate, 初始估计值5 C# t- \2 E$ \" z9 D
Initial level, 最初水平: `. L# q+ J& H5 W( ^$ F  e" r
Interaction, 交互作用
* `' z4 ?; L. f, gInteraction terms, 交互作用项
  J9 a& Z. ^% w, y. W+ t( q5 yIntercept, 截距
8 g' \4 t# D6 R/ v$ H) @7 w# W8 ZInterpolation, 内插法+ L/ w. F. f# ]7 M% J
Interquartile range, 四分位距+ `$ F# |, M8 @7 S- o$ a  Z
Interval estimation, 区间估计1 `; j: @* s1 }( \/ z+ [; ^4 Q
Intervals of equal probability, 等概率区间
! ?3 x" f6 {" t4 R7 WIntrinsic curvature, 固有曲率+ |0 x6 L9 B0 P( Y. E; u( W
Invariance, 不变性% Z/ p( I$ z# e! z
Inverse matrix, 逆矩阵: d' M0 @2 ?, I4 `
Inverse probability, 逆概率
# S3 }) [8 r6 j) x4 T  HInverse sine transformation, 反正弦变换
2 R& q7 y/ v$ ^0 ]4 B0 Q2 B5 B+ vIteration, 迭代
1 S; F* W( G9 ~Jacobian determinant, 雅可比行列式
# y+ p' Z$ ?+ KJoint distribution function, 分布函数* L( }' `: C) x$ M" f1 i
Joint probability, 联合概率
' ?3 O: r/ ?6 n/ ZJoint probability distribution, 联合概率分布1 d& [* `/ ^% b3 @2 U' o2 n
K means method, 逐步聚类法5 I3 r6 m- h5 Q5 A
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 . p, S  N- U5 c) ?
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! t( u/ _5 r5 M, W2 Y+ r- S$ C/ e+ a
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
8 Z' x  Q2 v; B" tKinetic, 动力学
6 H% K4 V1 Z9 D3 T7 _+ N$ T# s! EKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
/ ~7 _( v0 G, G$ F" l- ~4 W5 jKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
. `& u  q2 g; @; d1 u4 z/ t6 \Kurtosis, 峰度
# O- H% f% ^4 B: w4 \0 X7 ALack of fit, 失拟
" ^; U. B1 z1 E- m- PLadder of powers, 幂阶梯
' e- a$ I# n8 O9 `6 \Lag, 滞后
  X) l' b& {+ s" [1 V, JLarge sample, 大样本
% \' y4 s0 X, o5 I  g  Q6 n- r+ hLarge sample test, 大样本检验0 k1 I- O: t1 e  a% g
Latin square, 拉丁方
6 x3 H2 j& q5 ]4 TLatin square design, 拉丁方设计+ p. M: f- B. J. e% d% J4 y7 S
Leakage, 泄漏
0 ~+ v5 C# c+ s, C7 A, ZLeast favorable configuration, 最不利构形
7 C2 ?) X" e& @# }8 x# FLeast favorable distribution, 最不利分布
/ N. C# h- d" U7 kLeast significant difference, 最小显著差法$ i  W0 T# K8 f! ^# J$ O( j
Least square method, 最小二乘法
5 M* J) C2 i$ qLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ o  ^$ e  E6 N* P  e( c
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
1 y4 v9 Z6 D/ a' J$ H& q" bLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
8 l. g9 S, l; tLegend, 图例
! X. ]8 m0 P" T8 x2 i& YL-estimator, L估计量
9 b) \' F3 ^, w7 N% a3 ]L-estimator of location, 位置L估计量
( i0 V' J' O1 M! ^1 tL-estimator of scale, 尺度L估计量8 Y, n; Y$ Q; m. N0 k- t$ k
Level, 水平
% a- l# D( Y0 r* J* ELife expectance, 预期期望寿命
% w* z9 n7 ]4 s# vLife table, 寿命表2 c" \4 q( N  x! u* u& q
Life table method, 生命表法
9 M" ?- k3 }; c* xLight-tailed distribution, 轻尾分布
- i! w) l( K1 K% K9 W( ~* S# m# [. O& GLikelihood function, 似然函数
6 {: C" f" P4 J+ nLikelihood ratio, 似然比. }( H  L) Z9 V" g4 z
line graph, 线图
, x) j* p8 A0 O$ rLinear correlation, 直线相关& W& L  v- v4 p3 x, L
Linear equation, 线性方程, W- E" W# R; M. V8 `) V4 ^
Linear programming, 线性规划
/ h! c4 F4 d* \+ L  |+ m% t5 J7 l4 [Linear regression, 直线回归
( ]$ B9 I- B% Y8 [" bLinear Regression, 线性回归
, D' L4 I6 o1 u, y6 ?Linear trend, 线性趋势8 J0 I( Q3 \' i) u0 U) D; h/ I
Loading, 载荷
/ T* h4 [8 M+ {3 j) [( x4 {" dLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性5 q. x+ B1 r$ h- V6 ~  U
Location equivariance, 位置同变性1 J. O5 \; e7 @3 W8 M0 ^4 d* R
Location invariance, 位置不变性) Z; j. t1 F0 {, I7 E' U
Location scale family, 位置尺度族8 W- [% Z" t/ n$ @" Q
Log rank test, 时序检验
/ _4 H8 r4 }1 \Logarithmic curve, 对数曲线
9 Y$ J: v' V5 C" g) ALogarithmic normal distribution, 对数正态分布$ h3 M5 J1 i3 z% U! J
Logarithmic scale, 对数尺度
# O! k/ W* ~: a/ ^8 W! S5 {Logarithmic transformation, 对数变换
9 q/ p9 w. x  i% J  G0 _9 `% XLogic check, 逻辑检查4 A' ]/ R' q& H' v+ i
Logistic distribution, 逻辑斯特分布/ o/ K/ l- z9 C6 ~/ N/ A; i
Logit transformation, Logit转换
9 Y/ f4 a3 O, _0 F- i3 gLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 5 o1 z  \: t  ?  f
Lognormal distribution, 对数正态分布
  N' n8 L+ Y$ Q5 MLost function, 损失函数% s' _* f- d6 R& X% M3 e& R. Q! [7 _
Low correlation, 低度相关( Y, |: I2 f% v- N/ _1 i% V- n
Lower limit, 下限
# Q* e; e, U! S" g/ u6 HLowest-attained variance, 最小可达方差4 e. b, Z; @) A7 W# ]2 e9 E; K/ x
LSD, 最小显著差法的简称
; Z7 l/ D4 s+ g- ?+ O8 @Lurking variable, 潜在变量
1 H& e! V( B' {- a2 EMain effect, 主效应1 P7 z8 a! l( u5 A; m
Major heading, 主辞标目0 @6 _0 t; P2 ]8 k: A9 P' ^- _" U
Marginal density function, 边缘密度函数
; U/ [, z; b& Y1 h7 BMarginal probability, 边缘概率
+ s! D* H' S( E, W* u1 u9 V. `Marginal probability distribution, 边缘概率分布4 j. f& ?  ~- T, [1 u  W! ]
Matched data, 配对资料
# W  L2 ]- x& S( W' N! y  I1 HMatched distribution, 匹配过分布( t9 z0 [3 |- D  t7 O
Matching of distribution, 分布的匹配1 D, N( I/ [) {* i4 y
Matching of transformation, 变换的匹配- e3 _, A0 N2 i1 i1 b$ g2 L  V
Mathematical expectation, 数学期望
& L' q2 F# n' {+ TMathematical model, 数学模型3 q4 l9 Q4 f! j- m' O4 D
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
4 {+ C% T7 k) v% t5 _1 V' w- EMaximum likelihood method, 最大似然法
, m0 P1 l% l  s5 @Mean, 均数0 C: j, R# Z. T5 x$ c/ o$ J
Mean squares between groups, 组间均方) T: ]( l* B& t1 S! q; O
Mean squares within group, 组内均方; q8 j( R1 e( Z3 e4 B
Means (Compare means), 均值-均值比较
( [3 g# K* v3 ZMedian, 中位数
* v' @$ Y# R$ N% z$ Z& XMedian effective dose, 半数效量( _0 m/ `# e9 s9 B3 ^+ f% |
Median lethal dose, 半数致死量
; h7 |$ Q  S# LMedian polish, 中位数平滑+ K7 B2 w' G* S4 X/ E. E
Median test, 中位数检验
5 j" c* E+ U/ ^* b: w1 FMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量6 s# k% G8 m1 c' h
Minimum distance estimation, 最小距离估计
# f7 Z1 a. G; U) yMinimum effective dose, 最小有效量
( J1 q# n/ O% b+ g/ sMinimum lethal dose, 最小致死量
# C, O! t, H: IMinimum variance estimator, 最小方差估计量0 `# g) {  q# x# G  n) _9 t; N* x* D" x
MINITAB, 统计软件包- u: k& }/ `/ E7 @- w" T
Minor heading, 宾词标目4 Q3 c; H6 S9 k
Missing data, 缺失值
& G7 K3 [+ e1 gModel specification, 模型的确定+ `% A$ [" g. c1 ^4 x
Modeling Statistics , 模型统计
8 m: F- F# `. \Models for outliers, 离群值模型, N/ X3 }& Q8 I
Modifying the model, 模型的修正
( \5 m2 F% e1 S' ]Modulus of continuity, 连续性模
' W6 [1 x9 P# _Morbidity, 发病率
& @$ a* Z- _4 H1 D5 v7 f& NMost favorable configuration, 最有利构形) O6 ^% }' F& T4 P  n
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" @: X: _% K' wMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
2 p; ^/ l: x' N' C  D9 @Multiple comparison, 多重比较3 ^: }3 k. j0 S% w. \1 v
Multiple correlation , 复相关5 o$ h7 P$ D* a, t6 q  ]
Multiple covariance, 多元协方差! l; Y2 y# J5 A3 K
Multiple linear regression, 多元线性回归
% n  ~+ Z1 p- c, z) l  E; s3 aMultiple response , 多重选项' m& F) ~; H3 y1 s6 k& p
Multiple solutions, 多解
' h' E/ F- ^( a9 A1 Y9 `. LMultiplication theorem, 乘法定理
8 |7 E4 T0 I7 ~Multiresponse, 多元响应
9 n) {4 z% `$ v" m5 v; y& p- N" wMulti-stage sampling, 多阶段抽样
+ e0 Y! E, Z9 o0 B  UMultivariate T distribution, 多元T分布1 O) f" A$ X; C8 C
Mutual exclusive, 互不相容
. _+ u3 Z8 l5 h; L! n$ EMutual independence, 互相独立
0 Y3 A4 \* }1 i6 o0 s' K. C- QNatural boundary, 自然边界
; h1 |/ o: J) v+ e$ dNatural dead, 自然死亡
4 P% S5 S+ |5 \; S( }" z6 l6 NNatural zero, 自然零; y4 {9 q+ R+ w  @* ]  I
Negative correlation, 负相关
! F3 P3 l7 D. |$ pNegative linear correlation, 负线性相关
- o: [. f. i) m# o# hNegatively skewed, 负偏
% _- w: G1 O$ w% \+ t& x. \Newman-Keuls method, q检验
. y) {% a2 w) K- n, G' F+ pNK method, q检验- S* p) Q& x: g1 T/ U" r$ B* X$ z/ N
No statistical significance, 无统计意义1 r7 q; P% b: _3 c
Nominal variable, 名义变量
# G9 y. w+ l3 x, D9 M8 q2 ?Nonconstancy of variability, 变异的非定常性; i- s; T4 c1 |
Nonlinear regression, 非线性相关6 W+ i% e, H, j3 m; i) d: Y6 o6 n
Nonparametric statistics, 非参数统计
$ c$ K& x: k7 {+ ]6 xNonparametric test, 非参数检验
; q; c, X, C+ `Nonparametric tests, 非参数检验
+ s1 I  r9 J9 J2 @$ @6 J( q5 wNormal deviate, 正态离差6 f/ O5 K) l3 R5 [
Normal distribution, 正态分布1 ^. Y, a2 W# h* r5 A( D
Normal equation, 正规方程组- d0 \  U" R; ?  [9 ]
Normal ranges, 正常范围' u9 m( w8 |8 d" C* p* X
Normal value, 正常值
, T8 g# I6 y! T1 b3 HNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数- [% I! R; K, m% ~
Null hypothesis, 无效假设
, K& q1 L7 Y) D' c* o! t: G0 x  XNumerical variable, 数值变量
( |: j; k& M2 ~1 v0 k! ]/ TObjective function, 目标函数1 o; y; M, W! \, ]
Observation unit, 观察单位. [  F+ K( w- o6 G' m: J1 t
Observed value, 观察值
5 V& c( @  E3 G  HOne sided test, 单侧检验
. \% R: w& B% g/ ?* EOne-way analysis of variance, 单因素方差分析  W4 c4 X" u" L9 Z
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
2 y, P% z( y" COpen sequential trial, 开放型序贯设计8 |! |! Q  S; J+ O& P
Optrim, 优切尾
8 I$ C7 j: n2 F1 g# ^' Z  P9 oOptrim efficiency, 优切尾效率6 L5 J+ u; y/ t7 I: d$ [6 f$ d' O4 ?
Order statistics, 顺序统计量
, \* z6 j8 ~; O! G2 W6 W7 T2 `; lOrdered categories, 有序分类
5 O6 O/ F& I' y3 {/ S9 c' TOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归4 G; N1 G, h- ], K2 V+ k+ a
Ordinal variable, 有序变量& b4 q" r4 b) w. j$ G
Orthogonal basis, 正交基2 \; r! v9 ?; {* V
Orthogonal design, 正交试验设计
$ U; A2 K0 u/ L) i& d- j5 l( MOrthogonality conditions, 正交条件0 I+ G! ~9 P) e* V
ORTHOPLAN, 正交设计 9 K( P& x' w+ P& C
Outlier cutoffs, 离群值截断点
( H7 @/ y' V4 }" z9 g3 d5 A6 DOutliers, 极端值
8 C  B, q! u% P3 c/ ROVERALS , 多组变量的非线性正规相关 " D6 B' K: y: ?. u# _
Overshoot, 迭代过度, s- p+ f7 q5 V: S: D
Paired design, 配对设计
: m: {7 n  R8 F4 kPaired sample, 配对样本# Y. g4 m2 r  N% t: \" I7 L7 }
Pairwise slopes, 成对斜率$ l; K3 f* L5 [+ r: b- X
Parabola, 抛物线( t' x* y% J! `$ A5 o8 L
Parallel tests, 平行试验7 m; }# \9 p' d% P/ n2 ?3 C
Parameter, 参数8 }1 D# _+ l6 R8 S: v1 b  q6 Q0 J
Parametric statistics, 参数统计. z$ Y8 f) a" g6 X' j- |
Parametric test, 参数检验
  j( Y$ W( B3 t7 x' P/ OPartial correlation, 偏相关. C2 o' k/ `& F+ w! W7 p9 j# Q
Partial regression, 偏回归
9 R; Z! N4 D. ?Partial sorting, 偏排序
; A; H5 G/ @$ G9 oPartials residuals, 偏残差& A8 z( B, {) j! ~5 T
Pattern, 模式0 D( ?& y' U+ f  E4 ?* w* e
Pearson curves, 皮尔逊曲线
6 d& I8 l5 A) j) oPeeling, 退层* p/ L3 C( j8 ]9 N
Percent bar graph, 百分条形图( o2 M4 O8 i! G2 I
Percentage, 百分比- t* A% C4 v4 V6 `( A
Percentile, 百分位数) F) _2 y# J. v1 M' C7 F
Percentile curves, 百分位曲线
5 ^& g" v2 W8 [% J/ SPeriodicity, 周期性
! p# V% T6 v3 M* mPermutation, 排列
2 }; {8 ^: u9 n* k- J3 i& h# YP-estimator, P估计量
! V6 j  Y! G+ o. w9 @Pie graph, 饼图1 d2 [6 Z' D% u' c
Pitman estimator, 皮特曼估计量* o+ T+ Z- ~4 w+ ~3 i
Pivot, 枢轴量
+ @. [5 i. h" a5 E. YPlanar, 平坦8 W5 @$ b4 d! O
Planar assumption, 平面的假设  a2 b; K1 J. o- V2 _
PLANCARDS, 生成试验的计划卡2 `9 L, l+ k" o5 n
Point estimation, 点估计
# h! f/ ~0 y% S: p& J6 V$ @3 x( vPoisson distribution, 泊松分布
8 k$ }* s# j7 W/ aPolishing, 平滑
1 s8 b; R: a, a+ u) M! TPolled standard deviation, 合并标准差" n& d2 k  i: c" j2 Z3 H# _
Polled variance, 合并方差
* ]6 ?: N7 `' m: RPolygon, 多边图
! [, s  c% q; @) [( a$ LPolynomial, 多项式
# q- X0 H+ b( m2 X  o( l9 E( SPolynomial curve, 多项式曲线7 n% O" x0 G: B" n8 i
Population, 总体
( ~" x1 g, b: RPopulation attributable risk, 人群归因危险度( N% y/ h& w5 {4 h" Q
Positive correlation, 正相关
! r0 E/ g) T3 CPositively skewed, 正偏4 M# b! z$ W4 L  w' S
Posterior distribution, 后验分布
" d% p9 k0 D& D; qPower of a test, 检验效能
- p7 W4 h  u8 Q6 U4 g% M, s. L; XPrecision, 精密度$ S+ a8 i9 Y  P- B$ K
Predicted value, 预测值
$ E; u1 w( l, R8 ?Preliminary analysis, 预备性分析& R: [& f8 k! Y6 i5 c* M/ J
Principal component analysis, 主成分分析) `' \7 K8 A+ I9 ?# r( j7 x
Prior distribution, 先验分布4 _: E. L, n* B) n$ A
Prior probability, 先验概率9 S4 d. H8 I2 x& S( R
Probabilistic model, 概率模型$ R, W" ?: w9 g* x  s
probability, 概率" R" k- O* Q4 o" t
Probability density, 概率密度& l7 ?9 H& }' m: r, v4 Z2 q/ {  {
Product moment, 乘积矩/协方差
+ }* g* D; u2 L- `7 O) mProfile trace, 截面迹图. V- T0 g" _  H7 ^% P- E4 L
Proportion, 比/构成比! d9 }9 _- Z- T( L; Z, r
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
" Y* F& `4 u9 W8 dProportionate, 成比例: i) ?# j3 k/ S7 J. y
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
; d; `8 `. h; {/ E7 G7 d: P# aProspective study, 前瞻性调查
4 o8 I5 F* |/ g/ {0 h$ m5 i2 dProximities, 亲近性 ! S- z+ {( B9 S+ z/ s+ P( Q
Pseudo F test, 近似F检验
0 W/ l& U/ C( G2 P+ g+ [9 NPseudo model, 近似模型) C, ^+ V4 }$ f7 n' O
Pseudosigma, 伪标准差/ w3 E; m/ Q9 ~5 @: L) {- e) Q
Purposive sampling, 有目的抽样& z& B0 C6 U. U
QR decomposition, QR分解
4 n# C$ B' F, M6 _4 A# c* [+ d9 w5 qQuadratic approximation, 二次近似+ P; N# D. z7 A* f
Qualitative classification, 属性分类1 M; _; R7 b; I1 Y4 g
Qualitative method, 定性方法" c$ J7 [: V3 X9 i! Z
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
8 p# ?7 F/ c' M7 CQuantitative analysis, 定量分析
; \' I7 E3 u' {3 [1 {/ ^Quartile, 四分位数
9 z  k6 M& E3 k. r& SQuick Cluster, 快速聚类
1 ^- j* E8 ~  c! qRadix sort, 基数排序
/ }5 O8 E: U$ H$ _. Z9 W" G; V! }0 ARandom allocation, 随机化分组/ X6 g4 r, Z/ [0 R
Random blocks design, 随机区组设计) U9 b2 S; u8 {3 M# c- q7 q
Random event, 随机事件
3 `; N7 p. D! K5 b2 GRandomization, 随机化
  @5 N2 i, h$ d7 Z" WRange, 极差/全距  Q& o0 |7 o- A
Rank correlation, 等级相关" A% _" H4 H$ o5 {5 Y& N
Rank sum test, 秩和检验
2 E/ R/ j9 h/ ~" JRank test, 秩检验* L' ~/ s9 m* q4 }
Ranked data, 等级资料
7 X  z8 t- s4 _; z+ FRate, 比率1 a, ?9 K6 [/ [2 d2 `4 Z
Ratio, 比例9 d2 d( U6 F  U4 K" N
Raw data, 原始资料
8 H1 V! w2 p; x! ?! Z) @9 ~4 ?Raw residual, 原始残差
. ~% K0 ?1 X. Q- o# `7 C; ?Rayleigh's test, 雷氏检验5 a: W7 O. ~' N3 r5 F
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 8 c0 ^$ e9 M. G/ D% L
Reciprocal, 倒数) H( w+ T' ]7 T7 q" w1 W/ w
Reciprocal transformation, 倒数变换
: }- ]/ T" o8 X5 ]Recording, 记录6 b& F6 s7 V& _" l1 S. u8 [/ C
Redescending estimators, 回降估计量
: N5 p5 H1 u0 M9 F5 S/ U5 V5 yReducing dimensions, 降维
* m  w+ z& P- B& [2 _4 V1 w7 n2 LRe-expression, 重新表达
7 P( R8 |0 c2 ]9 u6 UReference set, 标准组
/ S* M& w) y1 d; q- o  n' bRegion of acceptance, 接受域4 c4 ~- ^6 ]# S1 X
Regression coefficient, 回归系数
1 ~) U3 P6 \6 Q0 D' Q3 CRegression sum of square, 回归平方和
  v( P' Z  Q& r& y1 J. cRejection point, 拒绝点" l: D% j& D1 O: {; a
Relative dispersion, 相对离散度
9 c/ d/ T$ W6 p' w, d. F: c) N/ C/ vRelative number, 相对数
8 b# h7 ]* K4 \* T* }  MReliability, 可靠性& ~5 f; k8 O, \9 \. C& ~- M) u
Reparametrization, 重新设置参数; J2 l0 X4 u! B: S0 A2 \% ^0 J
Replication, 重复1 a/ ^, g  b* P3 t# Y- M/ u8 j
Report Summaries, 报告摘要" S$ w3 m6 D7 u+ a- j
Residual sum of square, 剩余平方和
  J* F! J  {2 Z6 r9 rResistance, 耐抗性
! K/ U2 K! ^/ S: R7 bResistant line, 耐抗线, F( Z! e  \  h  Z+ o  H
Resistant technique, 耐抗技术
4 y* I4 r- Q' JR-estimator of location, 位置R估计量' S% k/ K& s# `2 Q2 k) J7 }" N
R-estimator of scale, 尺度R估计量
' F8 ?- ?8 o( H3 }7 y4 U3 ERetrospective study, 回顾性调查
9 A. v0 @: ?$ QRidge trace, 岭迹
8 {1 K/ i% B  p; [$ sRidit analysis, Ridit分析
( E9 r: f6 B5 }, DRotation, 旋转5 m2 E* q; D5 o9 |/ |* N4 B+ `
Rounding, 舍入, U4 a2 S. t: G9 E2 \/ x
Row, 行
8 e" z0 i  Q* y8 d9 z% \; V6 R! ]Row effects, 行效应
, Y, C% j4 a/ E( Q! HRow factor, 行因素
6 V  Z4 C% Y6 t" x; vRXC table, RXC表
) {3 y0 f, {! `9 R3 E7 f, ASample, 样本
4 D( s$ e. M5 B$ k! ~: OSample regression coefficient, 样本回归系数  F! ]4 r) E/ L) `: J4 s
Sample size, 样本量3 Z$ v( ^9 C$ q) n. l& @5 a
Sample standard deviation, 样本标准差
# s: x1 ]  c! v0 L2 SSampling error, 抽样误差6 r" B! c! }3 g5 T0 V6 S" d
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包+ a3 p- N4 ~4 }6 E5 Z
Scale, 尺度/量表- G$ o% I% u! T+ W& d1 f0 D$ h( e9 s
Scatter diagram, 散点图
* p7 L% N' M) ?$ E5 TSchematic plot, 示意图/简图) Q& \6 p$ j. n9 F
Score test, 计分检验* A: i2 d( L. w5 P2 t( _3 W3 _5 n
Screening, 筛检
+ J" L7 S8 W/ r3 jSEASON, 季节分析
. y; z% ~, k) e0 L, ~& v# ySecond derivative, 二阶导数) N  Q% v/ V; U
Second principal component, 第二主成分
4 l" s: r7 M% f% `! u3 s% ^5 PSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ' j" n1 Q+ z% e( \: u4 E
Semi-logarithmic graph, 半对数图& u1 L* Q# @4 N7 k* ~. C4 z8 o
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸; m. e- y8 P  k0 J7 S, b! E
Sensitivity curve, 敏感度曲线
( i1 X, `; F# d3 ]8 w9 OSequential analysis, 贯序分析
. ^8 T4 p$ I) h1 A$ G$ z% X% k% lSequential data set, 顺序数据集
* D+ Y" e' T( e7 J0 q. s( GSequential design, 贯序设计
3 t! }9 J8 u! I, T0 h0 {8 cSequential method, 贯序法) e! f# Q* @, S& \3 ^7 c
Sequential test, 贯序检验法  S0 N6 w2 e' N
Serial tests, 系列试验
, @, ~" S; l' M* U1 xShort-cut method, 简捷法
$ U7 h# f3 M1 N0 p3 d& v% g; x" @Sigmoid curve, S形曲线& h2 l! O- l: I! p
Sign function, 正负号函数
  Q( B* T4 o2 [, L5 N" ^9 nSign test, 符号检验
! D2 _& {3 A7 \2 f- mSigned rank, 符号秩& [  f9 w' Y% V, ~; b) J; `% x2 L8 o
Significance test, 显著性检验
/ f' d9 x: y) g' X' _/ SSignificant figure, 有效数字; g8 @8 s! E2 ^! J% ~6 u
Simple cluster sampling, 简单整群抽样8 s0 W5 I) e; |- ?, D% W9 C$ H8 |
Simple correlation, 简单相关
2 ^$ f; e+ i/ w+ dSimple random sampling, 简单随机抽样
  H  `( ?5 M" G; k% q% vSimple regression, 简单回归; u7 {8 S' c$ m8 e9 n
simple table, 简单表
  ^! |, E, f' ~. G8 B7 H3 DSine estimator, 正弦估计量
4 D1 d- W7 b$ f( }6 F4 N) |0 HSingle-valued estimate, 单值估计
. h9 W2 x5 U+ o# m0 e' @, R, BSingular matrix, 奇异矩阵
, U9 u" g, r: @' g' [: iSkewed distribution, 偏斜分布3 u2 P: m. O  Z7 E. M+ Y
Skewness, 偏度
: U( E4 ]* I- P1 m" tSlash distribution, 斜线分布" z* }; D4 s, p$ k
Slope, 斜率8 r" V: h6 D& q' p5 ^: w
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验7 C( o3 K/ T8 [( f
Source of variation, 变异来源
1 q; }( C+ z7 `/ ^% o# L3 @Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关# Z, h$ w, V8 K8 w" P" k
Specific factor, 特殊因子: r, W% s( |1 e( Y) W# D$ o
Specific factor variance, 特殊因子方差
' k: z) b2 H  n1 O! {- h# lSpectra , 频谱) H# B9 H$ @* c" g: q
Spherical distribution, 球型正态分布
0 i6 N* _4 D2 ~" ^7 b) i/ oSpread, 展布
" j, n, z' L6 \3 [5 r7 eSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包9 N& J" j& L3 J; ~- A0 B  O+ X8 h! e
Spurious correlation, 假性相关
; H. s* l) {$ @; D5 o4 MSquare root transformation, 平方根变换
5 k# a( V  u( e1 c0 K- n! v* EStabilizing variance, 稳定方差
: O* o9 X. I  N( x$ @Standard deviation, 标准差) d" K+ P) O2 A& L- _0 Y! }+ _
Standard error, 标准误
1 r" d2 x5 K# M' z; Z! sStandard error of difference, 差别的标准误
9 x1 G: y9 a, Q# C! L6 h( X, sStandard error of estimate, 标准估计误差) o7 w. i/ K% h- C8 H3 m& W
Standard error of rate, 率的标准误
1 i/ Z* t, T* B( ^/ i" q5 }$ AStandard normal distribution, 标准正态分布2 `0 ^# Q. U: v# p' s! `
Standardization, 标准化
4 F. u4 x  Z% k- Q, t& z% @Starting value, 起始值' `7 X5 e- F2 x$ ^0 w. {
Statistic, 统计量) \" C& ]/ T% G8 ^
Statistical control, 统计控制
& e+ _+ m4 b, y) H& n/ bStatistical graph, 统计图* B1 ]5 `5 U+ j- S: O- F
Statistical inference, 统计推断7 F+ D9 o$ \3 y0 W  A' w
Statistical table, 统计表
1 [3 ~- z6 ~7 W$ f! OSteepest descent, 最速下降法9 d$ n- k7 m( |+ t5 p% s# d" O
Stem and leaf display, 茎叶图! w0 i. B$ }3 \+ A" j
Step factor, 步长因子
9 G( R7 V8 _& X* T5 W) RStepwise regression, 逐步回归% l3 @" ], P2 n8 Q: S
Storage, 存( F0 B! k$ D" z# A- G9 H- E
Strata, 层(复数)
0 n. x! f3 L* [Stratified sampling, 分层抽样
1 `' f9 j# w+ EStratified sampling, 分层抽样
4 r& T% M4 k8 j' ]$ nStrength, 强度
/ I' x  O  x% }Stringency, 严密性
: t& ~, T8 S* C* f/ h5 _* t9 xStructural relationship, 结构关系+ `% W6 g. A- \% M0 R
Studentized residual, 学生化残差/t化残差5 y1 t' |2 \/ B3 W6 m) a( Y
Sub-class numbers, 次级组含量* U  P$ L/ n8 y# H% q
Subdividing, 分割9 h7 `+ y6 M0 P0 A# X
Sufficient statistic, 充分统计量- P) g, c. Q6 x3 E( d' {
Sum of products, 积和6 ]- I/ c$ Q1 v: g' o* U* M/ X8 B
Sum of squares, 离差平方和
+ a  `, ?# j7 W$ t$ A: ?Sum of squares about regression, 回归平方和
, r: S" V) F/ n4 X; C0 TSum of squares between groups, 组间平方和
5 x% M. o4 ^( H3 f, e4 V8 DSum of squares of partial regression, 偏回归平方和0 ~# w! f2 g0 T
Sure event, 必然事件
) P+ \  W0 g  ^; I% Q. J/ b: {Survey, 调查) v2 j4 e) Q. q6 H3 v# I) E
Survival, 生存分析
0 t7 a; Z& M4 m6 H, ISurvival rate, 生存率
( S' B; B* W$ H8 U7 bSuspended root gram, 悬吊根图8 x9 d8 d1 [/ R3 a: E- S: _
Symmetry, 对称7 l6 a0 V+ t9 L8 n# t
Systematic error, 系统误差. B% X+ f& U  Y/ ~% j
Systematic sampling, 系统抽样7 b5 x! i+ G  H' Q& \9 V
Tags, 标签
/ H3 ^. a7 r' X4 HTail area, 尾部面积
* |- ]6 e0 N) N! x9 {Tail length, 尾长
+ q' h! G9 P+ e6 i' K/ OTail weight, 尾重7 x1 O- F6 L& A; M8 a1 |. ]( H
Tangent line, 切线; E9 H1 O; n. t" G1 j  I0 f6 N) k
Target distribution, 目标分布
- V+ q) Y9 ]; r6 L  ATaylor series, 泰勒级数+ Q7 i) ?* D0 @0 r7 w5 A, @$ n: X
Tendency of dispersion, 离散趋势
2 [, F( ]8 m. k) B1 u$ ~) u( g0 f, YTesting of hypotheses, 假设检验% ]; C4 M. j9 A* X' X4 }
Theoretical frequency, 理论频数4 S8 E! |6 e* [6 U: ?( ^
Time series, 时间序列( f* u4 e; M( p* [; D+ ]4 u
Tolerance interval, 容忍区间- R' @0 P. t* k, t
Tolerance lower limit, 容忍下限; M1 e- R8 D7 _; L9 Y' k' @6 I
Tolerance upper limit, 容忍上限
' m( ^+ J* g/ a1 tTorsion, 扰率
* c( M  \; j- R: h$ ITotal sum of square, 总平方和0 g1 e$ e" ]3 |
Total variation, 总变异6 _. ]/ V& q6 ~0 w0 Y8 X8 [) ]6 U
Transformation, 转换% {7 P, O- t  Q
Treatment, 处理, ~- R  g+ I& G, T" w9 H6 `
Trend, 趋势
0 N6 O8 E9 |/ ?( p( T. ^( [  hTrend of percentage, 百分比趋势
+ ^1 @# C. V+ m( uTrial, 试验0 Q) L8 b& V" R. {+ L, K
Trial and error method, 试错法0 W: B- J6 u& z
Tuning constant, 细调常数. Q: |/ J/ K( t. U4 g
Two sided test, 双向检验
6 H0 K# v, w  m7 _. _Two-stage least squares, 二阶最小平方" l& K3 S% }3 `6 k7 y9 Z8 n' Y
Two-stage sampling, 二阶段抽样$ d2 _  g% l2 {! l
Two-tailed test, 双侧检验  N! h0 w, x* d% m8 K# _+ m
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析9 e, L) V& G8 w1 t2 g" [
Two-way table, 双向表6 u" d" A) T( J$ b# Q0 [
Type I error, 一类错误/α错误
1 e* _1 y( e$ i& }' u0 uType II error, 二类错误/β错误5 g" K8 ~* x" A3 y* @* p  F
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
! y* m4 I- ?! f0 b# z; QUnbiased estimate, 无偏估计( X( i, q* s. r0 B2 ^, ?8 K: Y
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归/ Z& h# A% K: z) ?9 L
Unequal subclass number, 不等次级组含量7 E& ]: d$ g# J4 @8 r
Ungrouped data, 不分组资料
8 y$ H( u! [9 A, Z" |, e. ?Uniform coordinate, 均匀坐标
; c1 [2 p; }! qUniform distribution, 均匀分布9 Z1 g+ q/ a2 H3 @
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
4 [! r- U$ N3 JUnit, 单元
& O, q6 m) Q9 w1 |' y- KUnordered categories, 无序分类% U. C0 |+ ^! T$ I
Upper limit, 上限
+ k; v# {5 d$ ?5 C, D$ |3 R$ \1 LUpward rank, 升秩# {! s. n8 I2 x6 Z
Vague concept, 模糊概念8 T9 c& X6 T* C! V2 H/ X
Validity, 有效性; }' V2 j& K0 L% c4 F
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计! I$ ]( U- B( P' P' O8 G
Variability, 变异性+ {8 K0 T; r3 H4 E4 c( K. a
Variable, 变量
/ W, _" o; G  vVariance, 方差, @: k! k7 m2 x) L2 {+ K
Variation, 变异2 Y7 Z* k7 m$ Z; X7 C6 p3 Y
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
4 ~8 v. A+ p  V- FVolume of distribution, 容积
+ H+ q) S8 y1 b5 fW test, W检验: |+ X- z. m% j+ M) b9 P. G
Weibull distribution, 威布尔分布
; ^# b/ C( K2 u" I' p: DWeight, 权数) c7 ^+ c7 ?+ i' i" D4 a
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验. p& q' b$ X* x" H, E
Weighted linear regression method, 加权直线回归  ~: {3 B& M. E+ ?7 }8 z
Weighted mean, 加权平均数
* h8 y! |& r6 `! V+ Q! t5 @Weighted mean square, 加权平均方差) G% P0 x# b6 p- ], ]
Weighted sum of square, 加权平方和3 P5 T# z: c2 K4 Z7 n
Weighting coefficient, 权重系数* ?, v; K0 y' }+ X! Q# N7 c
Weighting method, 加权法
0 N8 ]" X+ O# r& SW-estimation, W估计量
2 K0 T) q; J( A; E" B) ]9 _' q$ bW-estimation of location, 位置W估计量
& }( x0 R  U! e; MWidth, 宽度; F( I* d" b# [8 ]2 X, D  n! w0 G1 Y- }5 o
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
* {5 Z6 R7 L0 J* Z$ D8 NWild point, 野点/狂点( E4 m! e4 w; K7 M& Z# P6 h
Wild value, 野值/狂值
7 F! t$ x& ^+ \  ^% Z6 X7 I4 a/ x! ]Winsorized mean, 缩尾均值/ M1 z! ]# c; T5 M
Withdraw, 失访
1 ]! `# z9 S3 kYouden's index, 尤登指数( M6 `* i# Z+ O/ [2 h8 W5 z3 u
Z test, Z检验
( f" V8 i: p$ k# ZZero correlation, 零相关
/ ], A4 V8 V4 n" L- ?Z-transformation, Z变换

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