|
|
Absolute deviation, 绝对离差
- _$ U B1 i4 l( g; @3 lAbsolute number, 绝对数8 Q- G8 _2 R( X) l5 M! U
Absolute residuals, 绝对残差7 q7 Z8 d+ M- }! c+ N7 Y I
Acceleration array, 加速度立体阵! T& `+ @- T) L& ^* {
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
, m1 f4 |0 P1 n. d; u! b- v* ~Acceleration normal, 法向加速度
: r4 E5 L _$ H$ AAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
' S/ f" @; |! j X% ~2 dAcceleration tangential, 切向加速度; E* m0 @$ N1 `# Z" H* A: i
Acceleration vector, 加速度向量* z' x3 u2 W( v. B$ ]# K
Acceptable hypothesis, 可接受假设. h0 R2 F, L( e+ z) d% C
Accumulation, 累积
+ _2 L" `8 z, r; {" }- K: |: _! QAccuracy, 准确度+ o' r/ {' { q5 d7 `/ O- }
Actual frequency, 实际频数1 }! f5 N0 @* J2 `" b8 C' f/ u
Adaptive estimator, 自适应估计量
, V( p0 ]" t- S$ w9 ZAddition, 相加: d5 a, \0 @$ |. P5 \" ^
Addition theorem, 加法定理
4 v5 z. E7 U! w' ~/ M2 |& q9 cAdditivity, 可加性, D& _* M9 G8 \8 }& A* S
Adjusted rate, 调整率
+ k; t8 u: {- N, a0 U0 y4 DAdjusted value, 校正值
+ L/ E3 d5 ]& C3 n' H$ ~) R ` MAdmissible error, 容许误差2 p" @* |# Z0 I4 @1 I: j" }+ O
Aggregation, 聚集性# G- ]0 M6 [2 c6 U
Alternative hypothesis, 备择假设
+ J/ n3 j7 N; L2 o! c) i6 f$ HAmong groups, 组间' V& K$ a2 Z; i
Amounts, 总量
$ j6 p4 o$ m7 Q1 w, C0 t4 w z7 D2 bAnalysis of correlation, 相关分析) M$ e' S% Y7 f7 M% U
Analysis of covariance, 协方差分析
" G7 U: ~1 H# |6 B, yAnalysis of regression, 回归分析
R2 ]; i1 k9 _ DAnalysis of time series, 时间序列分析
+ G y. ]/ J" rAnalysis of variance, 方差分析
. R: p" E* T T3 }4 @Angular transformation, 角转换+ N7 z! j7 o9 j. P) R
ANOVA (analysis of variance), 方差分析$ f9 }' Y- W5 B: m' [
ANOVA Models, 方差分析模型% b6 i3 J8 o3 l: y c# O0 i* E
Arcing, 弧/弧旋
+ c4 }# ?$ m: a9 p& A! _' hArcsine transformation, 反正弦变换
: Q; o* U' Q3 @2 b1 E# H% c% E8 t/ |Area under the curve, 曲线面积% g w1 u' u. ], Z4 T2 ^8 L
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
8 D7 o* B5 h/ b' c7 ]ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
- n4 \) L% t0 J2 E4 S; k2 OArithmetic grid paper, 算术格纸/ z3 f0 ?, r. v% h, k# T! u
Arithmetic mean, 算术平均数2 [' d- Q* K6 B; K9 @# v$ v7 ^
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系2 e( E3 x& k/ M
Assessing fit, 拟合的评估
% P( x5 n" U% r B3 _Associative laws, 结合律/ m+ h2 Q. e0 R$ b3 v3 J2 i
Asymmetric distribution, 非对称分布9 l# A# o# f( H2 E8 L( J
Asymptotic bias, 渐近偏倚
" p d$ v0 k- @Asymptotic efficiency, 渐近效率8 r: n: r" p0 ~6 e1 U) `+ O1 `3 @7 p
Asymptotic variance, 渐近方差
) g# I' R2 k7 @* d' D4 {Attributable risk, 归因危险度6 @. @" N, C! |4 y
Attribute data, 属性资料 m# M1 g! e' l& B' U
Attribution, 属性
n% e6 J/ V' Y: g7 rAutocorrelation, 自相关3 S1 a( L/ J8 Y+ {; M; ^
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
+ N1 d1 y% U$ `( @3 QAverage, 平均数$ W$ `1 n: q' j2 V! ^* Y
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
7 K8 a: b' ?7 Q/ Z0 BAverage growth rate, 平均增长率
4 x6 g) d" c& J oBar chart, 条形图+ z0 f9 [; {5 y
Bar graph, 条形图: y, ]. Z- I& A# K- E: L
Base period, 基期
; T$ K& m5 U+ B! TBayes' theorem , Bayes定理/ `2 F( X$ U" P
Bell-shaped curve, 钟形曲线& j( X# w* q/ D# c6 f. f5 B
Bernoulli distribution, 伯努力分布5 n0 i; r' H+ c: ?" [$ E
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
) Z5 x- v. k4 ZBias, 偏性
) O" k/ [! ^* \7 z+ k( F7 x' ZBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归( ]3 I' a3 N; i; _
Binomial distribution, 二项分布$ n1 i: B0 s' S0 I5 r
Bisquare, 双平方3 ?2 K( ]' m9 L" H9 t0 N' m
Bivariate Correlate, 二变量相关* h. `+ A8 r/ R7 l* R
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布& H: |9 D: Q; A! M
Bivariate normal population, 双变量正态总体
* v8 m" q! S- `5 F# }Biweight interval, 双权区间
8 W: f/ i. L* Y( {. EBiweight M-estimator, 双权M估计量
- H( }+ v" F+ l$ z- V; FBlock, 区组/配伍组
2 D( G! i5 o# ^# A' bBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包1 O y% B. g. U/ d, Z/ ]
Boxplots, 箱线图/箱尾图
9 l& v- d' }& H DBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
& M( z' @5 j( z( f* o, q7 r/ a$ bCanonical correlation, 典型相关; V4 P) T9 r1 {& E# b6 b
Caption, 纵标目( A X4 q0 T$ ]; I
Case-control study, 病例对照研究
, t, \& Z( F- ?; fCategorical variable, 分类变量
4 ~2 }2 F1 [# W! ]4 p5 DCatenary, 悬链线5 z& J& D7 r! L/ H
Cauchy distribution, 柯西分布* p1 ?) @% Y3 y
Cause-and-effect relationship, 因果关系5 o8 i8 b, _2 }9 {% ?: j
Cell, 单元
. L& T6 P3 s$ z" b9 FCensoring, 终检$ }3 ?6 G+ D: `) _3 K4 [2 S
Center of symmetry, 对称中心
; g6 L( k; @2 @Centering and scaling, 中心化和定标% j/ @6 p5 W1 n1 j" M
Central tendency, 集中趋势( x' s( Q F4 w* G
Central value, 中心值
! S* T* e" U2 J& @5 H2 Z) J- xCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
+ e* A) W. C3 o2 H) nChance, 机遇. r. ^( x7 w' M' q; x
Chance error, 随机误差% d3 Z, B7 p: L+ |2 _ U
Chance variable, 随机变量! K4 `4 l8 W1 \" X. Y, u
Characteristic equation, 特征方程
2 V- ` G* ~- ^4 E! mCharacteristic root, 特征根9 v( m, m* _* f' H) B" \4 b$ U
Characteristic vector, 特征向量: g7 |) ^ [# L) [
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则) E) J, S% Y: S& F
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
# e- |7 O6 s! z% q0 ^$ N! ^. C3 kChi-square test, 卡方检验/χ2检验* S) k. S- H( d6 M# x! x2 O
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解3 [; {* @6 t, {7 j5 Y0 w2 ?
Circle chart, 圆图 7 |3 P3 R7 g& I6 U+ h% @2 _5 @
Class interval, 组距9 N! x& H9 w s' y. r6 [. K
Class mid-value, 组中值 K. j$ k4 H# q% Z
Class upper limit, 组上限
* h! ?+ ?5 a( M0 [4 uClassified variable, 分类变量
/ w: N4 Z! V2 `9 A, P7 N: I: |Cluster analysis, 聚类分析& G3 |5 Z! i6 Y* k2 L$ _ h$ l; q
Cluster sampling, 整群抽样
( P- u8 }$ W. q$ T- tCode, 代码* J V: }3 U# t0 v4 l4 `+ L
Coded data, 编码数据
7 m7 ?6 r. l w6 l( e; ? fCoding, 编码9 d, {4 l0 S- q3 d6 P8 N$ P
Coefficient of contingency, 列联系数% G& S2 m9 ]( @# L9 t& q
Coefficient of determination, 决定系数
e) j; v4 [4 p& N; P5 H; X9 fCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数3 I, m% a+ X. s; |
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
$ r. S: [& I0 b" c( j& {! JCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数* U- R+ J9 |" {6 L* l% Q; o6 _
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数0 {2 R% Y0 x# a+ X0 G$ L
Coefficient of regression, 回归系数3 L3 A& u7 n/ s' x' F6 |- X: c
Coefficient of skewness, 偏度系数
/ ~7 a# L7 l( b+ R( j5 t$ ]Coefficient of variation, 变异系数
. o2 [; A( C* m; e+ BCohort study, 队列研究$ e. S. P" z2 X
Column, 列
( d. o9 p$ P4 q8 ^9 f6 j8 f/ nColumn effect, 列效应! C! E, `% h D( b4 D5 p& q
Column factor, 列因素9 y* q! G# d& c( V/ b* \4 T& d5 k
Combination pool, 合并( V7 W9 i$ c' U+ u! ]$ w2 x8 m$ Q
Combinative table, 组合表
1 _3 }" T0 S& V: z( A& r# E+ p4 d+ R, ]% MCommon factor, 共性因子8 X$ e1 _; Q0 A q
Common regression coefficient, 公共回归系数( w4 d; r6 j2 x; V& F; Y
Common value, 共同值; U8 I2 [( A# f6 q* y# ^ L; L
Common variance, 公共方差! w+ f4 O) ]0 C1 @7 w
Common variation, 公共变异
) A6 s& \% n1 C. b: o. n3 sCommunality variance, 共性方差* ^1 F2 l8 h( V, n$ X& X1 [
Comparability, 可比性* v! Q# ]6 |8 m6 D
Comparison of bathes, 批比较
& \: l- `, x7 P, O- O! @# X) |Comparison value, 比较值/ C2 G" `* y2 @! Y3 X6 E
Compartment model, 分部模型
9 r8 \2 n8 x2 Z, m& JCompassion, 伸缩 J+ a4 W" ~! j$ R6 z* w' F: h) B
Complement of an event, 补事件% `$ C$ @1 |0 D2 \, R1 t. k4 ~
Complete association, 完全正相关
4 c/ z# h; a, t$ eComplete dissociation, 完全不相关
5 Q& j: @$ G3 ~2 a' @ mComplete statistics, 完备统计量
) n# a O1 y- ^2 h9 CCompletely randomized design, 完全随机化设计9 z3 @- S# i5 o& ?# [6 A: S- J
Composite event, 联合事件0 i G. v7 Y& Q7 a8 \& b3 U
Composite events, 复合事件4 R8 `; z/ u) p6 Y$ h
Concavity, 凹性! y8 \5 k( d) f' P- f
Conditional expectation, 条件期望& X; h- Q3 c- M1 g1 g6 G$ n; M
Conditional likelihood, 条件似然
) J ~7 S! K( D$ S, U0 X& NConditional probability, 条件概率
\7 F9 l }2 `- N' K+ g6 _Conditionally linear, 依条件线性
* h3 v6 e* G' P& z7 u/ }- C, Y& @Confidence interval, 置信区间; M7 A& P0 H2 H4 Y8 w" a
Confidence limit, 置信限, F/ f$ X% Y, ]4 Y$ p
Confidence lower limit, 置信下限' g" h. m- a1 }* k$ B
Confidence upper limit, 置信上限
+ C* v) A- [- k0 e. p2 ~# o: JConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
- F. _ j3 ~- UConfirmatory research, 证实性实验研究
6 V, {/ e4 N/ n1 V1 ^ G% c' N1 ?Confounding factor, 混杂因素; I0 @: A% v! c
Conjoint, 联合分析
/ h* x. c5 f- M# ~& ?/ ^Consistency, 相合性0 I* F |7 V: G. i* r8 d
Consistency check, 一致性检验& t0 k( |4 U9 Z( k5 r5 r# V9 A4 D8 A
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计4 |* b5 q" u" \& ?3 N6 v4 `5 I
Consistent estimate, 相合估计
* a' T! z4 t+ \! n3 LConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
2 \5 j+ b# q# P; cConstraint, 约束# I" \( ~$ t, D7 r5 I' v
Contaminated distribution, 污染分布4 z9 Y+ b5 @7 S* Y. ]& W0 h
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
- V' R- n% `: c6 z ?2 M0 }/ Y8 Y; hContaminated normal distribution, 污染正态分布
+ z7 m7 }6 v5 {( rContamination, 污染
( z; t( } D$ W" c4 a2 o( [Contamination model, 污染模型! |0 X% J! k( [: n; s1 t6 C( k. x* j
Contingency table, 列联表
" ~) ~- J8 X, f& O7 TContour, 边界线, V5 e% y' R, |" c$ O: N/ g! E
Contribution rate, 贡献率# J+ {& W0 H) {2 w0 G7 i; ^/ x
Control, 对照
# R. x2 a! F( H, f" YControlled experiments, 对照实验
. E. l1 @. Z- D a/ XConventional depth, 常规深度2 @+ f# w# I* X& P) N9 b
Convolution, 卷积
. q; L4 C- @, j; b6 S! V7 LCorrected factor, 校正因子
- i0 O- s* `/ q; n* |' v1 aCorrected mean, 校正均值
# D) {3 s; F( X$ wCorrection coefficient, 校正系数
+ c e5 Z5 u" Q4 b/ g$ Q! ]) m `Correctness, 正确性
/ p7 I1 Q. C3 ~" A* F: \Correlation coefficient, 相关系数& S* {! t9 O) K/ ~
Correlation index, 相关指数 ?: T# O2 g h$ F0 N
Correspondence, 对应8 p% w" J& ^: W
Counting, 计数
l) d' [* p/ L$ {7 iCounts, 计数/频数 O/ n4 t$ }5 e" K% u( Z6 t
Covariance, 协方差0 Y* K/ v# j# [6 ]6 U2 O
Covariant, 共变 % j! K% s9 M# [/ S6 ~8 z' h
Cox Regression, Cox回归5 d9 z# X) b- x, {3 H, _
Criteria for fitting, 拟合准则9 C- Y2 x+ o6 g0 d4 L* t
Criteria of least squares, 最小二乘准则2 Q# U- e3 o8 S5 X7 O& x
Critical ratio, 临界比# v8 z) ^/ ]* U$ b/ Q$ z2 w
Critical region, 拒绝域) y) e; X# a- |. _0 s8 ]7 W4 g! h
Critical value, 临界值& a7 @5 l' b5 f$ ?) F
Cross-over design, 交叉设计: O- h5 ?3 M- K# v) q8 F
Cross-section analysis, 横断面分析
( N1 m: W) g9 w# k! \) ZCross-section survey, 横断面调查& O. `/ o7 q' M; l* E" Q5 ?! L! g2 G
Crosstabs , 交叉表
& `2 W' R; H# B, C* T6 y$ XCross-tabulation table, 复合表
, x) B3 @7 a( I+ [/ L) QCube root, 立方根
% D, M& b$ B W' ^9 KCumulative distribution function, 分布函数2 t- R- \/ _6 ? z8 J
Cumulative probability, 累计概率
/ r/ ~' ~" \* q( ~7 W! l- z( J2 ACurvature, 曲率/弯曲) r% c1 h: Q- f* y- F, [7 D3 Q7 S
Curvature, 曲率8 ?9 _+ f: u1 I- P
Curve fit , 曲线拟和 7 v/ G& [" a- k9 c1 Z9 {# T% D& b
Curve fitting, 曲线拟合+ U' t. }& I4 `% J* F
Curvilinear regression, 曲线回归
1 L) Z* p/ {# S8 t% Q4 {Curvilinear relation, 曲线关系
( c" o3 q5 j* X4 y6 eCut-and-try method, 尝试法
# h' G( F: G6 P" J+ | J$ uCycle, 周期
_! A# n- w' n0 c+ u% kCyclist, 周期性* t' M2 T9 o. v+ r9 [- S( Y+ m
D test, D检验
: ?8 V2 v" O1 ~Data acquisition, 资料收集
. o$ S5 O h* A0 R) W3 S) LData bank, 数据库' ~% Q8 I G' M9 G
Data capacity, 数据容量
7 L; Y. W% n4 N5 R2 EData deficiencies, 数据缺乏
" L* s; r% t% m, h/ PData handling, 数据处理- V) N& M2 ?4 I% k
Data manipulation, 数据处理
5 v, G* w6 v/ S" w5 x; AData processing, 数据处理
; C% Q3 Y: Y4 L- e5 w7 e! ]$ }# Z+ jData reduction, 数据缩减4 V1 s. `- ^) Q- w( f
Data set, 数据集) a" o9 y6 R% D
Data sources, 数据来源
, \- s, V' a* v2 D* m4 A. ]Data transformation, 数据变换
5 Z Q0 r& X8 l+ R! g, i# uData validity, 数据有效性
& K0 ~. ?! B3 _4 p- pData-in, 数据输入% `- J; [9 K2 H( T' }
Data-out, 数据输出
( k4 ~2 B3 I- a' j; A8 rDead time, 停滞期3 L$ O, V. V$ L! c
Degree of freedom, 自由度
* d, u; V) M- l: } Z1 ~1 ]* aDegree of precision, 精密度* ?$ t. g: }6 ^3 t9 j
Degree of reliability, 可靠性程度
! S. g7 r" M' j5 t5 L; }2 `9 MDegression, 递减! K- f; L% W! ]' [7 A
Density function, 密度函数
- s: I. N* q/ d3 @Density of data points, 数据点的密度
$ `6 b' p- u& P& F$ F4 l1 UDependent variable, 应变量/依变量/因变量3 R- |2 O) x- @7 N5 q$ t; I+ x
Dependent variable, 因变量
5 [) j: l$ s# G/ k1 Z" w0 Y% LDepth, 深度* R6 X0 D8 T, U G
Derivative matrix, 导数矩阵
+ ? p$ k) s% sDerivative-free methods, 无导数方法
1 L7 M5 S7 K# z; ?8 A% V1 jDesign, 设计- \) M5 J3 M+ k7 T* q7 o
Determinacy, 确定性
2 w! t) [! u" j1 @% PDeterminant, 行列式
+ w. V/ L+ [* t0 Q/ l5 BDeterminant, 决定因素3 T& N. A+ _6 o& O! h. V! P
Deviation, 离差
0 W) i9 R& J+ P0 nDeviation from average, 离均差
# v# g* P5 z i( fDiagnostic plot, 诊断图
/ x9 F; F2 _8 `0 f$ ZDichotomous variable, 二分变量1 n, J; X3 |" x0 d5 ]# `6 y. [
Differential equation, 微分方程2 e+ h7 v V- n
Direct standardization, 直接标准化法
+ F" p5 I0 E, x. u- A2 ?" f% @9 LDiscrete variable, 离散型变量/ p1 [: G# B! x' S
DISCRIMINANT, 判断
8 i# D, |+ D+ F% W9 o+ Q9 lDiscriminant analysis, 判别分析& C/ V, I' W' A9 S' P
Discriminant coefficient, 判别系数0 D* C `% P4 _8 V/ n: Z+ n) L# w* G
Discriminant function, 判别值% d6 S% g4 X/ h9 ~" o' _
Dispersion, 散布/分散度) W( L8 N# h& l4 r3 o! ]& D. Z0 L
Disproportional, 不成比例的
! X7 b9 }9 d, F- g' u! r7 g# zDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
# {! w e$ x- dDistribution free, 分布无关性/免分布* B7 t) d. h' H' N/ W3 _
Distribution shape, 分布形状+ P3 \6 `* L* y( }, J
Distribution-free method, 任意分布法
- R0 J7 q1 _# n- yDistributive laws, 分配律
0 T1 L1 U$ W- ^! M$ S/ |Disturbance, 随机扰动项/ q; \" C% x6 d" l$ K
Dose response curve, 剂量反应曲线
* x, M# k, L* p* ]0 pDouble blind method, 双盲法
3 E1 \% p U2 h( i/ g! ODouble blind trial, 双盲试验
3 C7 E8 T4 E4 Q% uDouble exponential distribution, 双指数分布
. x* W; t4 N8 i$ kDouble logarithmic, 双对数7 I2 I. v* D! k0 g* E" ]3 q X
Downward rank, 降秩- R' Z" v% A4 w3 s6 x( p1 Z9 }
Dual-space plot, 对偶空间图
* o' U; ?8 i2 S- @/ s/ _DUD, 无导数方法
% b( \$ J& ~' u! `! cDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
5 P7 D7 q9 ]1 o7 A1 J% O/ {0 t& U1 kEffect, 实验效应5 _& P" A: }2 _. I/ W. a- A
Eigenvalue, 特征值
" W/ F- B4 ?- l" _* ^Eigenvector, 特征向量
/ T* O* G* D& r% O% @Ellipse, 椭圆4 w; w7 V9 C5 C. ?8 x
Empirical distribution, 经验分布
: [3 B3 j% C9 @' i) I8 \8 PEmpirical probability, 经验概率单位
' M8 D5 Z0 r3 i8 N; O, FEnumeration data, 计数资料% ^9 e2 L/ y' m) p+ H. N% i& I
Equal sun-class number, 相等次级组含量
" I! T, i# L) i' ~; N. V$ i9 T4 a0 dEqually likely, 等可能3 _' i4 v6 J, u2 @
Equivariance, 同变性
8 u: r1 D( Q7 s5 aError, 误差/错误" M# A1 G$ i" l, t
Error of estimate, 估计误差
$ d7 Z; q$ f8 W& Z( Z" w! ~Error type I, 第一类错误: G0 y4 n1 m3 C, D* M
Error type II, 第二类错误
5 N t+ A6 `) H# wEstimand, 被估量# q0 m! r- R5 s
Estimated error mean squares, 估计误差均方
, q, ^$ H4 U \0 o+ A d6 QEstimated error sum of squares, 估计误差平方和; l- L( l! A% L% o* F8 o/ y4 u$ `
Euclidean distance, 欧式距离4 q: U: I$ x4 S3 H H
Event, 事件7 a1 h$ G+ v$ ]& s
Event, 事件
# B. ]3 h; V+ Q5 t$ |& ZExceptional data point, 异常数据点
2 W4 ^ u8 y# x; }% {/ Q9 lExpectation plane, 期望平面8 |6 P7 K% p3 N* L9 O
Expectation surface, 期望曲面
0 o: T* Z5 ?5 v3 w @" JExpected values, 期望值
, R$ @* ^* W. a: ^( D% ^6 WExperiment, 实验
% o" i7 O7 B3 h. m- N8 _Experimental sampling, 试验抽样" V; d) S. {& z# b
Experimental unit, 试验单位* `2 w. A9 W9 H3 y. `
Explanatory variable, 说明变量
; S3 U" [ c7 U7 lExploratory data analysis, 探索性数据分析
' g8 n7 N T; Y1 ?/ ^2 f. J" BExplore Summarize, 探索-摘要6 e; r7 l9 y7 I. c
Exponential curve, 指数曲线2 q# ]% q) D* U! M# L
Exponential growth, 指数式增长, a* v1 Z _) T: @/ A
EXSMOOTH, 指数平滑方法
# ~' u3 f' i* S8 {8 BExtended fit, 扩充拟合
4 [+ K' b5 K% V$ eExtra parameter, 附加参数6 R3 C8 x8 [0 z% F
Extrapolation, 外推法+ D! O! e3 C j0 N* M7 h# I0 K9 `
Extreme observation, 末端观测值
2 }+ O$ H9 u. W9 K, j1 f; jExtremes, 极端值/极值
; h% z6 ]; g9 Q; g% X* KF distribution, F分布
7 Y" z4 G) |5 RF test, F检验0 D9 o& r$ \9 U
Factor, 因素/因子0 ?, W! G8 u! n3 m- d. Y; j
Factor analysis, 因子分析
8 x8 k$ ~6 s& V0 N0 V9 s4 mFactor Analysis, 因子分析$ Q9 ?% i: e3 F6 D9 a# j5 h, D
Factor score, 因子得分
: B* u/ W9 O* s! y1 _7 UFactorial, 阶乘
$ ]; T, M/ r3 s- F4 L5 Z2 \) c6 b$ kFactorial design, 析因试验设计
K( {0 A5 Q' d# v* jFalse negative, 假阴性# ~6 n* t, w6 \$ d5 Y5 i
False negative error, 假阴性错误2 }4 w1 N5 H! D1 C; P6 T* z
Family of distributions, 分布族! ]3 L3 W4 K5 V2 F" p: N8 V
Family of estimators, 估计量族
8 ?2 d; A8 Z/ `) M) f. bFanning, 扇面' b/ J2 ~6 |% ^) m
Fatality rate, 病死率
. v0 e# w4 b9 q( Q+ k3 O) v3 |Field investigation, 现场调查! c6 r8 J( p0 r5 m+ y6 b! @4 R6 y
Field survey, 现场调查6 }( }" d1 c! b: o+ E5 T1 A5 ]
Finite population, 有限总体7 b! R( ~9 G5 E2 f; `
Finite-sample, 有限样本- s9 c: n+ \+ I) o
First derivative, 一阶导数# a5 `) E6 t5 K4 d- H2 }
First principal component, 第一主成分, C _( d, S8 @% r" d/ B# m$ Q
First quartile, 第一四分位数0 x: V' c) i4 R$ J! g
Fisher information, 费雪信息量
( u" s8 w/ G l2 ?Fitted value, 拟合值
% V6 I" B, X, L+ S' }% sFitting a curve, 曲线拟合
8 M7 d$ U6 S) n" I$ w' hFixed base, 定基
$ w+ ~) h* k& H7 `3 Z5 @( A2 uFluctuation, 随机起伏3 y5 U I- ~6 a& R0 b8 d
Forecast, 预测$ B& N. u9 R! v& r
Four fold table, 四格表8 @3 ^! O' ^: x k k8 u
Fourth, 四分点' u+ _5 a: ~* l; Z
Fraction blow, 左侧比率
! D* v6 ~( Y* T* A9 O& ^- WFractional error, 相对误差
E( S9 |1 d7 n3 F$ J, pFrequency, 频率
: I$ A- M% F, N1 E) V: q9 F# IFrequency polygon, 频数多边图7 k" @& ?. m/ h ?, R
Frontier point, 界限点
w, j2 O' j7 I2 p* U7 |Function relationship, 泛函关系1 \- K- ~% }7 H0 W' f1 S% F$ T
Gamma distribution, 伽玛分布7 X8 w ~- i: y. B
Gauss increment, 高斯增量
1 r$ o- d( j7 X- }% D4 J9 V% BGaussian distribution, 高斯分布/正态分布( e8 {+ q j7 g8 i; z: s, B+ b
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量3 N* s* M+ L0 @7 ^0 e* |; S, t4 e
General census, 全面普查9 Z2 I0 S5 A% W9 I
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
8 t& P; P( Q' Y6 k6 IGeometric mean, 几何平均数
) ~9 B9 S8 o" ]1 P; r# S' n |- C. QGini's mean difference, 基尼均差
" C4 V. G1 Y. z3 s! \6 fGLM (General liner models), 一般线性模型 4 B$ R# o `4 J
Goodness of fit, 拟和优度/配合度: j9 v! T" Z" g2 Q M
Gradient of determinant, 行列式的梯度7 j1 J ^7 L- h7 i% B4 _
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方. Y% n O, Y, { o& _4 Q/ T8 B
Grand mean, 总均值+ J- u$ ~9 a! L3 a# Z' H3 |) V6 q0 N/ ~
Gross errors, 重大错误
" Y8 E5 ~- t/ q$ P$ o) Q: `Gross-error sensitivity, 大错敏感度
3 ]9 F: P* N, j) o; Y$ tGroup averages, 分组平均
: K4 H+ R; H: H$ a) z* DGrouped data, 分组资料
, x9 ?' ?8 M0 E' c4 dGuessed mean, 假定平均数( ]. O2 [ Y* i
Half-life, 半衰期
0 s; g+ }- E0 R Z6 Q9 }Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
. V' O* ?2 V! _( ?0 K7 w vHappenstance, 偶然事件
% P) }# m# f7 jHarmonic mean, 调和均数
3 ^: Y% L! p( A+ }( J4 |Hazard function, 风险均数+ { k. U: B2 \9 ^* M6 s
Hazard rate, 风险率
3 }8 R( b# o. j) KHeading, 标目
W$ i6 P6 n4 [: y. O! THeavy-tailed distribution, 重尾分布; M G: T1 b5 \
Hessian array, 海森立体阵8 U" U7 X! K h6 j" X: N
Heterogeneity, 不同质3 W1 ^# }; L6 ?/ j# P1 i
Heterogeneity of variance, 方差不齐
9 R8 ]4 F6 W4 s2 |& JHierarchical classification, 组内分组
, ]' I% h/ @/ @$ w/ q9 D6 p. mHierarchical clustering method, 系统聚类法5 o1 W' o( [* E4 B
High-leverage point, 高杠杆率点0 M- M1 L: u3 u5 w6 b6 q2 s# T; B9 G
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型1 w$ n4 G% |4 T
Hinge, 折叶点' ]! i/ j9 s7 [5 G1 o
Histogram, 直方图
* P- {0 f) r `$ n$ q- F! F1 R: R; r DHistorical cohort study, 历史性队列研究 7 y& r, v4 t6 L: X
Holes, 空洞1 A: P, M% D& I3 X7 d2 b! F: D
HOMALS, 多重响应分析
3 B* l+ N! Q$ X5 Z* o) Z& {/ mHomogeneity of variance, 方差齐性
5 c; G! W1 V: t4 J& {Homogeneity test, 齐性检验: ?4 n- C; E: L1 _/ Y" {$ J
Huber M-estimators, 休伯M估计量
4 q z- c. v5 lHyperbola, 双曲线
7 }+ ^& P+ L, ?$ N3 Z3 F) iHypothesis testing, 假设检验 x V( r; n% ~" y
Hypothetical universe, 假设总体3 @' b4 A5 G8 j( E5 \
Impossible event, 不可能事件( v' n- t: |2 \- b8 g- Y# \9 K
Independence, 独立性
* Z; ]2 V2 O+ C! e4 D! qIndependent variable, 自变量3 h; }' K! \3 @, H1 p( ` a6 e* h
Index, 指标/指数
' T% e! Q! h `: q. sIndirect standardization, 间接标准化法
( D5 F9 l) _6 J7 XIndividual, 个体
' w1 N+ ?% `+ ^Inference band, 推断带' q8 z9 t, F# _1 s0 o* w. \) u, A
Infinite population, 无限总体
/ J+ ^+ c9 V- dInfinitely great, 无穷大
8 M+ V2 T3 y6 E- r9 A" ]8 @Infinitely small, 无穷小
/ s. G2 U; W4 h! A" G0 jInfluence curve, 影响曲线; }0 n, X. n/ L
Information capacity, 信息容量
) j; |6 d* ~" s* f/ t1 HInitial condition, 初始条件$ K5 C2 i* y8 m; y: d- X- r2 [
Initial estimate, 初始估计值6 u1 e$ z1 R/ P; S
Initial level, 最初水平0 d! T `% C; E: L' G' {: M6 N1 @
Interaction, 交互作用; u' Y7 e+ R9 W0 V- y& @2 k
Interaction terms, 交互作用项: F: V% v( ?; \% [0 a+ C# Y
Intercept, 截距0 a3 e# d* g9 V5 O" P. y' c# i# A
Interpolation, 内插法
% e( Z1 O" ?- M- a5 b; ]$ {Interquartile range, 四分位距
( z) h$ Q3 l& j. VInterval estimation, 区间估计
2 ^3 F9 p* n; o+ o; Z1 yIntervals of equal probability, 等概率区间
, ^$ c- w$ R1 W8 k9 ~. EIntrinsic curvature, 固有曲率4 T9 q: X& V- L v- O# @3 e y
Invariance, 不变性/ N8 R0 ~& x: F) a1 Q: {
Inverse matrix, 逆矩阵1 v# M* f: E; S3 h* B2 O
Inverse probability, 逆概率
# C$ [0 G! E3 z% I+ v t' YInverse sine transformation, 反正弦变换) k& V; X* E, Q) ~
Iteration, 迭代
9 `7 B& E6 z& |& X* {$ vJacobian determinant, 雅可比行列式
0 m8 g$ `' y$ q) nJoint distribution function, 分布函数
, W8 @4 ^/ E$ @' B$ Z3 YJoint probability, 联合概率
# x1 S, a3 y& r; K' A( [Joint probability distribution, 联合概率分布6 Z. M( X0 ^; E6 G# L
K means method, 逐步聚类法
( [- E7 x+ q. h/ L1 V( W* m& gKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
' y4 U; f& a9 w: H. x% N+ D n7 \1 ^ hKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图& c( L& j$ _% r4 r ?! q4 r
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
: e" B5 _, }. AKinetic, 动力学
# U. z: s- @0 ?0 |( K0 P3 H; \. ^Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验& }; }! r2 ^% B# t- q
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验9 n, l+ ~2 K1 F8 m
Kurtosis, 峰度5 K s' q+ j6 g; D% v& D0 e1 P. d% ^
Lack of fit, 失拟. {( K" d0 O8 L' P% F
Ladder of powers, 幂阶梯2 }- e7 x. p5 _3 A
Lag, 滞后
$ O: L _! h1 g( x2 {" e$ Z: s' [Large sample, 大样本
7 u' l$ ^% \" M1 o1 K$ o: TLarge sample test, 大样本检验: q" Y; t C3 ^& c4 g5 }
Latin square, 拉丁方
, _: X" b6 R* k5 ]3 K$ U$ x TLatin square design, 拉丁方设计
2 M: w2 C9 g- R. e" d* y" h9 HLeakage, 泄漏
. P7 s2 l& K, E3 F, k, f) o3 SLeast favorable configuration, 最不利构形
& g" m+ r1 e; U( h. p! E! L& ^+ _Least favorable distribution, 最不利分布
0 [5 q: ^' E4 \6 w1 nLeast significant difference, 最小显著差法2 T/ K/ |! ^- d. [1 c: h$ s- O8 [9 I
Least square method, 最小二乘法
2 s8 E9 D4 \8 T1 J# h xLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计. q$ c+ K) @6 L/ r2 B- i* N: F
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合! ?9 E* v* _, Z) U: y Y$ E& Z$ {" v
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
2 [, |& t- r2 J, J/ r9 f/ NLegend, 图例! \# s( j# \* c- n
L-estimator, L估计量4 E P! x- K- f5 u: W* [
L-estimator of location, 位置L估计量
7 C; @8 n+ d1 L9 VL-estimator of scale, 尺度L估计量
0 M. f& F9 ]" ~7 ?Level, 水平
$ g" R1 ^; p8 H) jLife expectance, 预期期望寿命
8 L; H5 |) ~2 X$ z9 `( T3 PLife table, 寿命表/ Q, K; y; V/ j8 q/ o3 k
Life table method, 生命表法' e0 [3 Y- { d
Light-tailed distribution, 轻尾分布1 G7 P& U7 h7 t1 n* H/ ~
Likelihood function, 似然函数
, b+ p1 s r" T6 ~% LLikelihood ratio, 似然比
: L9 E* B" t5 y' Cline graph, 线图
) \" D; c. |0 R+ ~5 P1 PLinear correlation, 直线相关: K% O2 x9 W0 l& s( y, {7 ~
Linear equation, 线性方程, y H* }, E! n2 S. E2 U+ {
Linear programming, 线性规划3 g5 e, l$ M% g+ X+ L
Linear regression, 直线回归
/ S- M: f, X. w0 vLinear Regression, 线性回归
- y0 I5 s$ z; h- Y3 b$ e: H3 n2 x GLinear trend, 线性趋势: Y9 [$ ^% s3 l5 W
Loading, 载荷
1 U2 O( J& u# a5 b! `: R1 lLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性6 E+ j2 L2 N! ~) n* V" s
Location equivariance, 位置同变性* U# t. o) f2 O' I% Z: @
Location invariance, 位置不变性
8 o! r: R4 \' XLocation scale family, 位置尺度族
3 l& O) P4 T- \3 _ }Log rank test, 时序检验 - i! t7 |% X' T/ r
Logarithmic curve, 对数曲线! z' l8 Q" X" b- m( b- }
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
$ M y- g. z: V6 zLogarithmic scale, 对数尺度4 u4 Z% @0 g( W( ?+ m. O
Logarithmic transformation, 对数变换" ~* ]) Z, p" H Y4 C
Logic check, 逻辑检查/ S; q) o5 C/ K+ J/ _( x
Logistic distribution, 逻辑斯特分布0 n# q" ]! M) \$ S3 W1 ?
Logit transformation, Logit转换9 ^; ?. E; I$ |& a
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ( E1 m1 b0 x4 @, S* K5 G
Lognormal distribution, 对数正态分布2 g: ], l$ y/ j M& c
Lost function, 损失函数) M; ~( S+ L7 O/ S: H6 I( r2 C
Low correlation, 低度相关" y d1 Z: s5 Z* q' Z
Lower limit, 下限
$ P) s1 v5 j4 pLowest-attained variance, 最小可达方差 s7 b/ p4 U4 {9 \2 j: j
LSD, 最小显著差法的简称
+ s( ~5 P6 }! ~1 [% WLurking variable, 潜在变量% {/ t# h! m- b3 U
Main effect, 主效应$ V, h. F) Y! d1 o E+ @
Major heading, 主辞标目2 ^; I% B1 r: x! g
Marginal density function, 边缘密度函数
+ k' D# L. _7 |6 F2 T1 R. C \" pMarginal probability, 边缘概率
5 d# R8 C" ~/ f% eMarginal probability distribution, 边缘概率分布
: S" s0 J) V+ @" M4 q0 aMatched data, 配对资料5 k( h3 y9 t2 z
Matched distribution, 匹配过分布% m# X% Y* t! O; E
Matching of distribution, 分布的匹配. x# L. x+ ^; @5 E
Matching of transformation, 变换的匹配
4 w! j- O+ U1 j" z$ jMathematical expectation, 数学期望& m: e% T) j' i- |
Mathematical model, 数学模型
0 \! @* D b0 R% r1 f* {Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
) f; |% S+ `! g5 p9 g& `Maximum likelihood method, 最大似然法' K l4 o5 B( P) U
Mean, 均数1 A! U0 H9 q$ L( B4 E Q, Z9 @2 V
Mean squares between groups, 组间均方
/ p$ L6 R. I+ q* ZMean squares within group, 组内均方
9 p' a k+ y2 c2 U$ W7 ?+ iMeans (Compare means), 均值-均值比较
' C4 M* k' J" q' RMedian, 中位数
* Y( W- `- u4 Z- rMedian effective dose, 半数效量( f5 y! v, e3 h& e$ j1 [( a
Median lethal dose, 半数致死量0 s" s& C8 R8 P! V, `! E7 U
Median polish, 中位数平滑9 o5 ]9 L* l1 m L/ f/ q& V
Median test, 中位数检验 d7 F0 x0 M2 @7 Y# h& q/ r
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量" ]% U1 S' X# I2 X/ W# q) I
Minimum distance estimation, 最小距离估计( C( z) V; q) ~( z' M
Minimum effective dose, 最小有效量
% h2 D, I2 {7 J% |5 [, J% DMinimum lethal dose, 最小致死量: b9 h' v. V3 L; m8 X0 k4 D
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
9 O/ D: X+ ~ Q1 g8 vMINITAB, 统计软件包: A& f' m: Z2 I$ E+ Z& J$ K
Minor heading, 宾词标目
- w* V$ _0 b4 o. zMissing data, 缺失值1 `4 T8 L0 W: s5 C' _0 p
Model specification, 模型的确定9 A7 I4 r7 B/ D0 {% m
Modeling Statistics , 模型统计& [5 N1 L% @' Z: H' @+ b
Models for outliers, 离群值模型( [- M8 d# f* ]
Modifying the model, 模型的修正
3 M5 v$ L4 W: h* s$ Z: SModulus of continuity, 连续性模
) C* s! |, q0 D( CMorbidity, 发病率
4 k& Y5 W [5 ?# {8 F) }' m0 O4 K) aMost favorable configuration, 最有利构形% H# [$ s" P( B- h
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度) |. U4 o& m8 ?8 t5 P5 s J) D. v/ a
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
" a! x- L$ h9 WMultiple comparison, 多重比较+ k7 V: S+ a7 W# P/ u5 Y/ f
Multiple correlation , 复相关
0 g/ k s1 T2 M6 s! W3 c, ?. `# sMultiple covariance, 多元协方差
) u7 D* o2 ?8 x# y' H5 ~8 i0 I5 ]Multiple linear regression, 多元线性回归1 U* b) R) C9 n- T# F+ U: Z
Multiple response , 多重选项, j( \( S* d% z% d
Multiple solutions, 多解
! d8 a9 l" V$ bMultiplication theorem, 乘法定理4 S' {4 E. x* |
Multiresponse, 多元响应+ y- P% `: D8 S
Multi-stage sampling, 多阶段抽样7 `9 D: c5 I1 a
Multivariate T distribution, 多元T分布
7 _, x5 f# u1 Q; V8 {( y+ R2 }Mutual exclusive, 互不相容3 ^6 q9 M( V4 Q2 v1 I5 x
Mutual independence, 互相独立; b5 w+ t: R4 @! d2 e% ~: u
Natural boundary, 自然边界
3 |: Q3 ~( u3 h1 X- q; H, A4 sNatural dead, 自然死亡
4 B6 V( `" ?6 m5 f" y0 WNatural zero, 自然零. {6 g: H0 a8 `
Negative correlation, 负相关. {3 t+ V1 l" f6 ~7 p; T
Negative linear correlation, 负线性相关, d3 |. {5 g! x
Negatively skewed, 负偏' o9 ]3 g. d* v/ k" ^
Newman-Keuls method, q检验
$ W; d, b' h( g5 `6 @" RNK method, q检验
! u7 V( m+ P {+ \& gNo statistical significance, 无统计意义& m: [7 F* W- B9 B5 |' o
Nominal variable, 名义变量
, l, h+ r s, W. nNonconstancy of variability, 变异的非定常性/ x7 J1 H2 ]6 k' m7 `
Nonlinear regression, 非线性相关
/ m2 ?, _6 {! f& n4 ]! L. QNonparametric statistics, 非参数统计* s" U4 M) l" |" h- [3 u# L/ [ l$ ~4 u
Nonparametric test, 非参数检验
" s7 }" i- o7 k# j1 L- `( A2 G! _) lNonparametric tests, 非参数检验. ^5 s' }8 Z1 @+ A% D) q
Normal deviate, 正态离差
% a! `7 E9 N+ x+ j( k6 Q0 t6 ONormal distribution, 正态分布
( R& @1 ?3 e: a; C& yNormal equation, 正规方程组
7 T- }- L7 s2 wNormal ranges, 正常范围: O0 r% x1 l8 Z0 X! p
Normal value, 正常值1 k. s* q# b$ ?+ L4 \$ i
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数) F/ L$ l7 b2 F5 H M+ B& t
Null hypothesis, 无效假设 5 ~6 [! P. b; G0 W+ W
Numerical variable, 数值变量
& R. T _" r) y! Y4 }Objective function, 目标函数
8 h }/ |4 G) G: c& X* c) ?5 hObservation unit, 观察单位
l ?- L; G! _6 B: m6 BObserved value, 观察值2 A3 C- i% J0 F7 k# t- J
One sided test, 单侧检验0 B9 c, t) b+ D+ y
One-way analysis of variance, 单因素方差分析8 y- J6 \) Q& e* R2 A
Oneway ANOVA , 单因素方差分析7 T F' D) g! _6 N! |( A/ b
Open sequential trial, 开放型序贯设计
! ^+ n6 d9 u% E4 `0 p% lOptrim, 优切尾/ {- E* d3 Z2 r
Optrim efficiency, 优切尾效率2 b) E1 d" T, v* y# U# O
Order statistics, 顺序统计量. _/ s! E. n( \8 `4 [, O5 z) k
Ordered categories, 有序分类
$ P1 S* f: |: B6 k5 B! B, a7 h: JOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
5 G$ |. X6 z+ C9 AOrdinal variable, 有序变量
9 ~# A8 d5 a" h$ L: MOrthogonal basis, 正交基
) Q# u) j- K F bOrthogonal design, 正交试验设计
; H9 G2 v; \0 ~7 KOrthogonality conditions, 正交条件
) ]( _ m d* A* u, ^ORTHOPLAN, 正交设计
$ M6 a- l" |7 J# k3 F0 P- y% O% ZOutlier cutoffs, 离群值截断点
8 o1 z$ R2 C; Y- I7 o( v* \Outliers, 极端值
! I8 z9 d* Z3 p* u: ^% W, c% eOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
2 X: a" ]' C7 q h; j; BOvershoot, 迭代过度3 t) ?8 s$ A0 U9 M4 B3 q' [
Paired design, 配对设计6 I: v- n2 C2 F
Paired sample, 配对样本2 g3 D% R) L3 a9 m5 e) _% O4 |
Pairwise slopes, 成对斜率
! Q' D4 M8 t5 O) d& Y" Q8 qParabola, 抛物线
/ Y" i5 J" E) w' }+ ^9 p2 pParallel tests, 平行试验
& B5 j% [0 e9 q' Q( QParameter, 参数% R$ X; I* ?0 I j$ C7 C
Parametric statistics, 参数统计. z6 ^) I# M& X7 P4 T
Parametric test, 参数检验
# i6 n7 w' [& v, WPartial correlation, 偏相关
) z. z( m# a7 pPartial regression, 偏回归
& N6 W7 A. ^" V3 U3 D# sPartial sorting, 偏排序. u; c y* A+ g9 ~: G/ g( Y
Partials residuals, 偏残差4 w6 ^9 F4 a* l, t9 h
Pattern, 模式
8 r P6 n9 F) w' n4 pPearson curves, 皮尔逊曲线4 i4 q: a6 I$ H1 _( [! I! f
Peeling, 退层
, T& ]! t0 `7 ePercent bar graph, 百分条形图
9 j; O1 @+ I% b h" w6 N4 dPercentage, 百分比% k' b: E: v$ J! [; C1 o
Percentile, 百分位数* a- h# y/ y! ]& R! L& B: y
Percentile curves, 百分位曲线
9 @; i# P4 ^# ]Periodicity, 周期性
+ W3 f2 D1 m RPermutation, 排列
* e6 p" h8 s6 H) pP-estimator, P估计量
) d' G1 k, T8 g* wPie graph, 饼图
) k4 Y% L4 }2 l5 |: ?Pitman estimator, 皮特曼估计量+ n! i/ Z! u& F2 V+ ]8 t6 N+ ~
Pivot, 枢轴量
0 |. I/ a2 m3 rPlanar, 平坦
. P# n: U7 I: d; o% w4 ^" ^* |9 a* KPlanar assumption, 平面的假设
) H: ]- J* a2 b0 w, bPLANCARDS, 生成试验的计划卡3 p; Z1 g8 n+ L0 n
Point estimation, 点估计# ]4 P- x, ~% L# w" d& W% w
Poisson distribution, 泊松分布 f$ h3 P/ ]& D F2 s
Polishing, 平滑 ]+ j+ j4 O1 f' L
Polled standard deviation, 合并标准差
& l8 e' S) r& l9 cPolled variance, 合并方差
& Z3 L% J2 C8 r7 Z# \$ xPolygon, 多边图. V1 {0 n, Y# i3 Q
Polynomial, 多项式
8 V$ c6 k/ {+ ~* j& oPolynomial curve, 多项式曲线
; `6 {3 F4 K! o3 bPopulation, 总体
- |% ]) p- z; v) DPopulation attributable risk, 人群归因危险度
$ f. r" f7 c9 T/ p" tPositive correlation, 正相关, \4 Y9 t8 R z$ V6 C
Positively skewed, 正偏9 M: [* G: f% ~! N& x
Posterior distribution, 后验分布
# ^# @- N& r2 ^' LPower of a test, 检验效能
3 |( u5 H2 G wPrecision, 精密度
+ F ^ V& U8 f" o9 [/ ^; zPredicted value, 预测值( o2 U5 U3 E! U7 S2 a
Preliminary analysis, 预备性分析
' }" b& w4 Q! y. ?3 aPrincipal component analysis, 主成分分析" z- i- m4 ]7 q+ Z
Prior distribution, 先验分布: r; Y8 \5 K: G0 t* ^
Prior probability, 先验概率* _$ R E; `0 H& P
Probabilistic model, 概率模型
0 D5 m# ~) T- Cprobability, 概率
( J: Z8 L$ z3 e/ {Probability density, 概率密度
% w1 Z/ N4 y' I6 l' i- L" m' B& QProduct moment, 乘积矩/协方差
% O7 g' I m0 t' tProfile trace, 截面迹图0 o9 n( P! N$ D# P
Proportion, 比/构成比
7 v7 Y& v2 A) U$ R& d& J9 tProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样3 B3 n0 k; A, j) `7 B
Proportionate, 成比例
- A' `) }8 J% M4 k" H; a hProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
6 f8 d# w5 {" tProspective study, 前瞻性调查
7 r; x4 f0 a" H7 x0 W6 j1 ZProximities, 亲近性 % V- P& n# `. W1 h0 k. ^
Pseudo F test, 近似F检验" J, J5 `6 G6 w3 d- f
Pseudo model, 近似模型
* N* s" p8 T3 E# k' M# \8 APseudosigma, 伪标准差( t/ x2 j# f# u0 u: O+ A3 {! D% U
Purposive sampling, 有目的抽样( h1 c" ]( n, f. {
QR decomposition, QR分解
- P! M, @' p$ `* ?! ]Quadratic approximation, 二次近似
6 [9 R2 N/ |" T+ E1 `# n8 M2 Q) c8 MQualitative classification, 属性分类+ O: I. p% O3 r5 k) K2 Z0 W: r
Qualitative method, 定性方法
- j9 Z% g1 @4 B" E. k8 [Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
1 D7 c2 F3 a! D+ P8 Q: {: bQuantitative analysis, 定量分析3 @4 S+ u9 w1 Q, }: H
Quartile, 四分位数
1 p" P% U6 N3 N) R. `) N/ E& CQuick Cluster, 快速聚类
& x5 I7 x" h! k% T9 y" |Radix sort, 基数排序) A, `4 S/ R1 ~8 Y2 n
Random allocation, 随机化分组( U# ?( [$ f* P" ]: e- i
Random blocks design, 随机区组设计- \% T# e4 V4 f, w/ N
Random event, 随机事件
9 U! e; l9 |4 l0 J- {( r) P. Q% _Randomization, 随机化; R/ J* ]3 F$ i. _# m: Y) C
Range, 极差/全距
3 n, h% G9 `% |& z8 }& kRank correlation, 等级相关
1 V" M, B0 G7 Z5 \Rank sum test, 秩和检验# C7 I6 X3 ?5 g0 k: g' h
Rank test, 秩检验; H- q2 e7 `' @( @2 c+ A
Ranked data, 等级资料7 |( G9 n& w M' t" Z5 J9 n$ v
Rate, 比率' d8 m1 C9 A2 v0 o9 _# W: T
Ratio, 比例5 c" Q2 s. H4 Q4 c5 B( E8 b
Raw data, 原始资料
; G1 V2 ?/ G9 G7 u' E! vRaw residual, 原始残差) M$ v9 O/ w5 |! k3 @) y
Rayleigh's test, 雷氏检验
+ k/ `. k! |, K& w5 P; L+ ZRayleigh's Z, 雷氏Z值 6 p3 A3 H/ l) g7 V7 z
Reciprocal, 倒数. c5 H( O: x1 \, P( b3 R
Reciprocal transformation, 倒数变换
& u9 |2 H# x7 ?9 U# }Recording, 记录
) {8 d( O8 G4 G7 ^# r* `/ FRedescending estimators, 回降估计量* R3 T. a% E- j7 o" M1 ~* f
Reducing dimensions, 降维
1 o5 i3 d o8 T; P8 m; v" bRe-expression, 重新表达- t' d; ? y/ I4 m+ m
Reference set, 标准组
) v, V: |+ V% B: S Z. P uRegion of acceptance, 接受域
. f5 Y5 x* w' z$ k+ |$ O4 hRegression coefficient, 回归系数
: c9 J6 E2 f% @- ^6 M5 _Regression sum of square, 回归平方和% p1 s( T/ Z' E; v3 [
Rejection point, 拒绝点, A9 L5 V/ W. X2 M
Relative dispersion, 相对离散度
/ H& E7 ~, ]+ h. f9 z0 nRelative number, 相对数5 i* A! P5 {+ }/ p i' {6 T
Reliability, 可靠性$ C/ T# k: m! A
Reparametrization, 重新设置参数% E% k- ^# k. i
Replication, 重复
; Z/ ?! V& o$ m# P' o; SReport Summaries, 报告摘要4 r. z$ I: s0 ^! F+ J
Residual sum of square, 剩余平方和
! K8 U9 s1 z" b* O. P4 f& lResistance, 耐抗性
! }4 y: ~8 j7 u# x- `+ UResistant line, 耐抗线* \! Q* U* V4 f, L) z6 I
Resistant technique, 耐抗技术
& C+ K' N/ i$ z. sR-estimator of location, 位置R估计量7 L/ |! H! x* m" I, b$ z
R-estimator of scale, 尺度R估计量, {% p# m, j' N0 |4 J
Retrospective study, 回顾性调查% V7 H" x- _9 m" V
Ridge trace, 岭迹
" D6 k/ Z |, {/ Q) z9 yRidit analysis, Ridit分析# W0 l m* n5 d5 r
Rotation, 旋转* ~: s3 L: ~& q0 q; m+ @
Rounding, 舍入* ^1 a h7 O* d: |& E- v
Row, 行7 j2 _( `) s. f K9 F6 g
Row effects, 行效应$ s0 J4 ]2 B/ V
Row factor, 行因素, s H5 J9 k, O7 r
RXC table, RXC表
* i0 Z: A- E O1 M1 v2 MSample, 样本4 o- Y* @+ ]- S1 g9 h
Sample regression coefficient, 样本回归系数
5 Y4 N8 v3 j L. c* ESample size, 样本量
3 I( q! P1 H+ ^, [% v6 n1 r+ ?: u; KSample standard deviation, 样本标准差3 {6 n$ c: a ~5 f& a# Z
Sampling error, 抽样误差1 y% W0 p6 q: M/ [# D: r4 C: C
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
: C; q! }) _3 ]$ [+ y% R7 ?7 v- K% ~Scale, 尺度/量表& ], s! F! @5 Q% E7 l
Scatter diagram, 散点图
8 }" |" }3 n% @( SSchematic plot, 示意图/简图
! D2 g0 K# J) M& O! J* rScore test, 计分检验
; f0 ^9 V1 Y+ ]* mScreening, 筛检
: Z. Z9 G: B5 ~( D* F9 ~SEASON, 季节分析 & x+ O% E$ t) {. Z
Second derivative, 二阶导数
9 `. U" y* g8 \9 W6 RSecond principal component, 第二主成分2 V- Q2 x7 F0 i" Y+ D' Y+ S5 \
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 " q# G8 @# y G: n2 t
Semi-logarithmic graph, 半对数图% Q$ d. E; D5 @. l' M$ n
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
2 E( `9 p1 e- l% KSensitivity curve, 敏感度曲线
' N) ^. F, v9 i" y4 ?( oSequential analysis, 贯序分析
7 [, O4 q& ^5 Y1 A- ?2 WSequential data set, 顺序数据集
. A* H" J/ X% C" J6 |Sequential design, 贯序设计9 S+ u0 R0 B9 H9 S
Sequential method, 贯序法7 d. v7 b! D, |: l. y
Sequential test, 贯序检验法
9 V) {5 @/ Q1 |Serial tests, 系列试验
& D% n) @6 c3 H9 j) o& V8 hShort-cut method, 简捷法
9 d2 C: _9 J, U s E H# n* NSigmoid curve, S形曲线
" _) k1 p6 _8 N& L6 B, L( f8 NSign function, 正负号函数
# G: D7 J1 }0 D# i4 f( F; ?Sign test, 符号检验, a9 g ^1 W5 X, t1 t0 G/ [
Signed rank, 符号秩4 w* G0 d* Y; J& ~: A) f' x3 G
Significance test, 显著性检验
5 C' Z; N7 D) U6 VSignificant figure, 有效数字0 P; M* ?. f$ {1 }$ i: ]6 N
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
s' P1 a2 C0 d1 vSimple correlation, 简单相关, r5 M/ ~3 H' Y4 x e$ F" n; q
Simple random sampling, 简单随机抽样
" H+ t$ c: G+ Q0 [" M$ \" S9 HSimple regression, 简单回归
F4 b, u$ F6 B \* Asimple table, 简单表4 ~+ ^1 i5 v2 Z9 r% h
Sine estimator, 正弦估计量: ^9 P) h1 e" c5 u. x3 E1 o6 k
Single-valued estimate, 单值估计
0 f6 r# ]& Q; V4 ~: l$ gSingular matrix, 奇异矩阵* a3 o7 _% R2 F+ P! D% X* I1 P6 y) c& K
Skewed distribution, 偏斜分布1 Q+ N+ Y2 A: _7 I+ s1 v. ~. O" `2 ~
Skewness, 偏度
2 a4 |# r4 Y7 p' L2 G& _7 QSlash distribution, 斜线分布
$ M4 i& L$ b$ j5 `. l0 d3 p6 o; tSlope, 斜率
# L: T/ b: f+ m9 p" |. {; zSmirnov test, 斯米尔诺夫检验. N0 o1 w l; | ]/ m- a7 W& J: _* n
Source of variation, 变异来源
# u% s, Z4 A. i& S$ e9 T0 PSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
& S* `8 m; C- q/ {2 ~0 P/ ISpecific factor, 特殊因子
9 Y ^, C0 X: y* V5 l3 H4 DSpecific factor variance, 特殊因子方差
; `/ m8 `( p; @. J0 S3 SSpectra , 频谱% b7 q, m. h; w4 T1 F. {
Spherical distribution, 球型正态分布
5 |2 o& O! @* G: ~6 p5 ]Spread, 展布2 c7 B! e+ b! ?* F7 S
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包+ H, b/ P3 L( f) U3 V. S
Spurious correlation, 假性相关7 k: j5 C% o/ S) |) _8 L, D$ Z
Square root transformation, 平方根变换
+ j' F# \2 B. H( r) K, s$ KStabilizing variance, 稳定方差/ } T3 a2 d* g. w
Standard deviation, 标准差
* H& i; b: o$ qStandard error, 标准误 v: w. \" s5 E
Standard error of difference, 差别的标准误
9 f0 J$ a- b9 R2 iStandard error of estimate, 标准估计误差
4 w- Z$ `. n3 aStandard error of rate, 率的标准误
" S' A' {) u- O$ {4 S: B4 WStandard normal distribution, 标准正态分布$ n2 _7 H4 }6 j$ N% A
Standardization, 标准化' o. N# V3 R* t5 L$ P4 z# v
Starting value, 起始值) z E' ]# I: q& d+ K. }/ `
Statistic, 统计量
- z/ y$ {5 n- }$ O6 P: }& j) ]Statistical control, 统计控制* Q: v/ n* G0 [- F
Statistical graph, 统计图: I+ x: n4 N. q( A! u
Statistical inference, 统计推断
' Z4 @$ A0 f' Z7 s8 ?0 z. WStatistical table, 统计表" ?3 N& ~/ ?( r4 ^
Steepest descent, 最速下降法+ ^+ F1 h; o/ [8 b$ Y, m* f+ }0 h t
Stem and leaf display, 茎叶图
0 o! F; i0 p, V+ OStep factor, 步长因子$ v" b9 L: R5 U! s' J1 l2 A
Stepwise regression, 逐步回归% R; B/ a' y% @- T9 M( g* F
Storage, 存7 P! D: ]0 `3 z1 }
Strata, 层(复数)
1 v; V) ~6 y8 S6 v, ~* y+ BStratified sampling, 分层抽样( o" S: y& \/ t& P7 u0 s
Stratified sampling, 分层抽样1 W0 n: `; j7 d7 U, v: D
Strength, 强度5 p& Z* q7 S8 b/ S, M
Stringency, 严密性
# L2 @ m: p) H4 |5 p% ?+ F9 E1 K9 gStructural relationship, 结构关系
1 V1 |* K' p3 X& U5 B: M( i9 ~9 iStudentized residual, 学生化残差/t化残差
`0 s3 s) J6 r- x/ [* G$ C2 tSub-class numbers, 次级组含量4 y; w: g6 t) c. C7 ?3 n% y+ w
Subdividing, 分割3 Z6 `, r7 U& e/ Y
Sufficient statistic, 充分统计量
& T$ ?4 B6 Z; t2 q* iSum of products, 积和
9 {5 M' f ], l- D- GSum of squares, 离差平方和- ^2 v @5 S% H0 @+ }3 d5 w$ t
Sum of squares about regression, 回归平方和
) r# |% `/ W( V- c' g. o# \: qSum of squares between groups, 组间平方和% o' L- [/ H w: e3 K! f3 d9 F
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
* H! Q8 k/ k8 Z$ D$ oSure event, 必然事件
6 Y. w, }1 @$ }Survey, 调查' [3 S! R5 X7 P3 u& Q
Survival, 生存分析
' H9 s. |7 X& u/ rSurvival rate, 生存率
2 q" f2 {0 j4 c# F9 Q& s& v$ \. ?Suspended root gram, 悬吊根图
3 B+ {6 i$ r* B+ u; A: @& Y# ASymmetry, 对称4 ^; n; d! c! u/ l9 e h
Systematic error, 系统误差
+ b% f# c+ r0 RSystematic sampling, 系统抽样
6 d a% c0 z) v! l7 e# [; ]$ W9 iTags, 标签2 g8 P. m) j u& z$ {- k( T. X
Tail area, 尾部面积
' X. P* q; Y# F( ~Tail length, 尾长4 J7 W9 O8 x9 N& f
Tail weight, 尾重& G+ O6 L& |3 _7 T, a! ]4 `3 l2 M, U) U
Tangent line, 切线
G. m/ z/ G: |( B4 u2 rTarget distribution, 目标分布
- N$ r. G9 o$ h: g$ Z* G* LTaylor series, 泰勒级数6 `2 f T' ~. R$ c
Tendency of dispersion, 离散趋势
$ W' K7 d) d" B+ w& t- vTesting of hypotheses, 假设检验% p7 \( b4 b" U* U; J! Z" F" H- U
Theoretical frequency, 理论频数3 X G1 |1 _ i1 E4 ]
Time series, 时间序列
2 C" U% ]4 E7 s( h1 B" s7 {* YTolerance interval, 容忍区间- J9 q& J- \5 Z6 k; ]1 u' P
Tolerance lower limit, 容忍下限: J+ a5 w: C6 y4 Y
Tolerance upper limit, 容忍上限
9 |0 H3 q( F! FTorsion, 扰率
0 j8 t, V) @/ w# PTotal sum of square, 总平方和6 x& }' |, V% Q* `3 ^
Total variation, 总变异
( d4 z4 W9 j F6 J& G: ?Transformation, 转换
, Y2 i( q, [7 n( D% }" XTreatment, 处理
, f i! J# w* V- Z" OTrend, 趋势3 Q% C" G0 H4 |2 z0 D% ]9 y
Trend of percentage, 百分比趋势
5 o0 L9 L4 q- O; O8 d6 f% a. iTrial, 试验$ a( A$ `& |& Y! w m. {# p6 L9 S7 F
Trial and error method, 试错法0 L, w9 Q) B# I7 a, e5 B! L
Tuning constant, 细调常数) H1 L; A1 J, F+ w6 ]/ S
Two sided test, 双向检验
8 T% x4 o6 ~5 R g% FTwo-stage least squares, 二阶最小平方" \/ x1 o2 Z- j
Two-stage sampling, 二阶段抽样) Q; @; J' `5 U7 {3 p6 x
Two-tailed test, 双侧检验
3 `5 ?/ M$ a9 t+ DTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析6 B; H- u- p; I# z. j( y
Two-way table, 双向表" P% K$ L- ?; f L( r8 \
Type I error, 一类错误/α错误$ Q2 _, ^$ [+ H8 K
Type II error, 二类错误/β错误& C! l$ ~/ B; A. V3 Y
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
, p, j8 J; [$ Q; zUnbiased estimate, 无偏估计; z' G. P6 X u: ^2 U
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
! H8 L) w6 E, rUnequal subclass number, 不等次级组含量, j: {8 a# i) Q+ ]
Ungrouped data, 不分组资料* h' y$ I* a+ B! k: n
Uniform coordinate, 均匀坐标- h) H% b' a$ g" e# e. v
Uniform distribution, 均匀分布
% b1 R- n# g% u% J" A3 pUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
: D0 n/ D9 |& x! h8 B, }# P" H$ O" _Unit, 单元
& ^$ g2 F7 L3 b6 T5 EUnordered categories, 无序分类. m( V4 `: E. x0 D8 T ]
Upper limit, 上限
! [3 R7 c* ]! W5 qUpward rank, 升秩
0 i- B' T% ]/ U) {( w5 p) KVague concept, 模糊概念6 Z! f/ n4 z: W+ K4 q
Validity, 有效性
, Y5 c, m8 J% ~7 e' r; O2 O5 RVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计$ T8 n- y1 ~5 L* } T+ o' s8 D
Variability, 变异性
2 n7 p+ n9 X3 b) t8 o4 c+ x. r4 \Variable, 变量( ~- j6 z$ F: N2 b# P) T
Variance, 方差
4 w- Y) O7 Y* P7 ?0 Z- u" }Variation, 变异8 j& P0 J; g/ v: Q" P* ^. G
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
! ?4 S0 X8 w# G5 e0 pVolume of distribution, 容积5 u' m( [7 ?( S& ^! @
W test, W检验
`1 m4 P- T2 ~; O, x kWeibull distribution, 威布尔分布
j8 ^1 l/ [: A8 B4 d' _( xWeight, 权数
. X) @3 D7 A; Z" U$ G/ KWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验* t X9 @' R4 y' V* z( Q
Weighted linear regression method, 加权直线回归! L p4 X: C4 l3 i# V1 e, ?
Weighted mean, 加权平均数
0 c+ _! G( b# g& g1 U% j! iWeighted mean square, 加权平均方差
' H4 M9 b( T, ]4 } n( e0 VWeighted sum of square, 加权平方和, ]1 r6 H( y$ Y+ Q+ _% @
Weighting coefficient, 权重系数5 b5 P* w- W+ }
Weighting method, 加权法
6 a0 I' A8 f9 {9 J% tW-estimation, W估计量
0 l$ ?. X/ d7 @: Q* o/ HW-estimation of location, 位置W估计量5 f W. @5 }1 F1 c. z' b V$ ^4 X
Width, 宽度2 h0 X3 ~8 k/ m Q
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
1 h7 N" w# \4 x" ?Wild point, 野点/狂点4 Y" s; ?! o1 D
Wild value, 野值/狂值& ?; \8 ?$ q3 i
Winsorized mean, 缩尾均值/ c6 W1 N0 v; I; L
Withdraw, 失访
7 M, h9 G7 y% R) [$ n( V7 A2 Y' xYouden's index, 尤登指数- G. }. f( N" x3 B8 V* O3 U& e
Z test, Z检验
" g: R* s- ?2 B& p$ A$ ~Zero correlation, 零相关; {4 A) n* M' Q
Z-transformation, Z变换 |
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