|
|
Absolute deviation, 绝对离差* d: H4 o/ H. ?0 y! g$ }9 v2 s
Absolute number, 绝对数
7 ?, D$ b4 }$ y: z6 I, ^Absolute residuals, 绝对残差
4 E$ @ k- N2 S5 R1 @: vAcceleration array, 加速度立体阵, `. F H" q0 H+ x. s R
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, ^5 o, e' Q: D
Acceleration normal, 法向加速度& A) Z I3 W& b& I2 C) {6 T4 [
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数4 e' @" F0 M5 p# N8 l3 ]
Acceleration tangential, 切向加速度
. z4 i8 T2 R& k0 R6 {Acceleration vector, 加速度向量
7 \" \% ]$ D& @Acceptable hypothesis, 可接受假设
. f# X+ D! p7 c& ]Accumulation, 累积
. C; C) W" s% G, K0 [Accuracy, 准确度
2 |, _. e$ j, N/ I& b2 wActual frequency, 实际频数, w3 e N4 i: f9 ~
Adaptive estimator, 自适应估计量
3 V; [, x0 _9 _# f) sAddition, 相加
+ f( X* M& K. z; ~! M" a6 t3 DAddition theorem, 加法定理8 e) n ~! d& ]% M. g" ]! ]& n5 W* A% V
Additivity, 可加性
) k; l1 _: `- AAdjusted rate, 调整率3 ^7 w9 A. m3 W9 A p5 s
Adjusted value, 校正值
* Q+ p3 h3 R' x4 X% Q3 U, t9 XAdmissible error, 容许误差0 g1 f# h! H' s/ ]! R/ y% N( n3 ]
Aggregation, 聚集性
& x+ J6 X4 {5 C$ G8 B$ kAlternative hypothesis, 备择假设! B8 T) d9 U- P, ~
Among groups, 组间
+ l' k; s% n- P" P5 ]) P/ GAmounts, 总量2 ]. j! y; g. Z
Analysis of correlation, 相关分析9 p3 o. Y5 |9 t9 U) [( B
Analysis of covariance, 协方差分析
8 P" l" r1 v4 ~9 y; Q, ^# i; hAnalysis of regression, 回归分析
2 t W( E2 l: Y7 Q; k# NAnalysis of time series, 时间序列分析+ T' W5 V: P2 Y1 h2 k" `: P
Analysis of variance, 方差分析
8 X, f" \; [( y6 cAngular transformation, 角转换
( K, P8 o) ~0 X7 R; n3 yANOVA （analysis of variance）, 方差分析
7 Y2 \* E% \+ R* uANOVA Models, 方差分析模型/ Z# B9 B5 [6 z! {$ o5 l6 \
Arcing, 弧/弧旋
, ]) X" Y# T2 x6 l. T( t- Q. z& ^Arcsine transformation, 反正弦变换$ H+ W$ n! ^5 G( a7 i
Area under the curve, 曲线面积
. F* b. y" W+ G/ }, v3 \AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
! p: p+ f6 f0 p6 c& ]) SARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
3 S- J; e$ T6 j+ a0 D8 m' ~1 AArithmetic grid paper, 算术格纸2 w1 ~" w& u/ M1 _0 P& O2 n
Arithmetic mean, 算术平均数
; T) ] L6 ^$ `0 n: z. e4 \- oArrhenius relation, 艾恩尼斯关系( m, H# E0 e& c( g4 |) i2 q2 U
Assessing fit, 拟合的评估+ U3 C6 D h5 q3 [, }/ y! ^7 e) b( o
Associative laws, 结合律: E1 m: I; A1 ~# O- c' y
Asymmetric distribution, 非对称分布
( ]7 }5 Y# i# nAsymptotic bias, 渐近偏倚
% I. z$ X2 Y! K2 tAsymptotic efficiency, 渐近效率, l5 r# k0 @) G5 P( n: k0 B
Asymptotic variance, 渐近方差
( v) y7 S! T6 ^- a4 s+ g4 G$ `Attributable risk, 归因危险度9 R- Z6 u. c/ y3 h3 F. f0 h
Attribute data, 属性资料
! ^8 Z$ ~6 |( `+ c* B, l9 OAttribution, 属性9 x- ~2 m; \6 r; O
Autocorrelation, 自相关/ b% I6 K$ Q' H3 K5 r! ^% F% U9 U
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关3 p$ F; p- Y" [/ E+ P
Average, 平均数
& h' b7 @. o3 L* W. b+ KAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
$ M, @0 ~, s- b: t0 C! B# XAverage growth rate, 平均增长率
' I: y4 o1 d4 nBar chart, 条形图
2 X2 O; I- j) R8 K3 oBar graph, 条形图, ^) Q% a# l5 t( U7 Y
Base period, 基期1 | Q. H0 A" I, N. ?$ V
Bayes' theorem , Bayes定理
9 l/ y( c4 Z/ ^% hBell-shaped curve, 钟形曲线
# k) V" p* f4 w; O) \Bernoulli distribution, 伯努力分布- [% K; Y; ], e( X- g7 }
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
; n+ N7 J0 u) l" WBias, 偏性
; X4 Q2 u9 M5 iBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归2 {5 ^, m. W! h% v
Binomial distribution, 二项分布
2 m! B4 \" H; j* @Bisquare, 双平方
" S0 B" a) z3 g# h/ RBivariate Correlate, 二变量相关
$ p c0 o1 n7 e* h2 kBivariate normal distribution, 双变量正态分布
$ i8 x5 D8 j, a n9 Y) [3 r& x5 q& yBivariate normal population, 双变量正态总体
. Z* K, `8 ?5 K% e. W" [7 F9 ]6 eBiweight interval, 双权区间
% Q$ B, A3 F5 m. l# B. l$ q2 IBiweight M-estimator, 双权M估计量! P: d( t8 a! W
Block, 区组/配伍组, K$ m8 m/ [( u% v7 d2 n) G% |. a: I3 K
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
- t1 h' T2 f% F0 o) Y$ kBoxplots, 箱线图/箱尾图. Y3 x( _ w, J$ S! ~3 t1 Z
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点3 I$ b# Y8 D1 z v3 o- e
Canonical correlation, 典型相关& E% B" Q: Q* d# L3 H0 }7 J* v) k' i, H
Caption, 纵标目
' n2 N7 F& f' q5 xCase-control study, 病例对照研究
! l) I: a$ u- @Categorical variable, 分类变量# y7 G; @9 T! V' ?) o
Catenary, 悬链线0 }6 r2 W: ?) d2 N" y* p" G" [
Cauchy distribution, 柯西分布
8 k( }6 |* d# J/ B5 [( {Cause-and-effect relationship, 因果关系
+ W7 W2 J! ^$ D! p5 o% ]3 ICell, 单元
+ B' v: g* Z* |9 @1 y7 ~Censoring, 终检' K1 F! ?& p( K0 i( _
Center of symmetry, 对称中心/ Z1 n; K0 d) W8 }. ?6 k
Centering and scaling, 中心化和定标
( v2 I* G9 P& z) }1 U/ iCentral tendency, 集中趋势
& o4 |# E, L1 J: \. C+ N, H h6 }$ I" w8 ECentral value, 中心值2 I3 J2 G& P0 L8 o+ d
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测0 {. C( {$ F [+ s
Chance, 机遇
4 e7 ?/ i g' R/ dChance error, 随机误差% S7 p! t3 ~$ f2 N W
Chance variable, 随机变量# i) s+ X$ Y( Q4 U! B7 W% c( D
Characteristic equation, 特征方程
/ Z' [/ Z* l5 M) t6 x) F9 U$ l, RCharacteristic root, 特征根! K {* Z/ b h' M7 `! ^) M
Characteristic vector, 特征向量
; _, F# U! U1 D6 N$ Z, s7 PChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则9 ?" d$ L1 A7 V" a( d6 y3 J
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图5 S: l% W3 W' i8 n2 s. d0 p7 Z
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
1 D8 s5 B% z8 \: t0 bCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
$ d( C; X! o* I, l' p6 }1 g. C3 XCircle chart, 圆图 8 C% \" j: T% @: g
Class interval, 组距
; Q# s4 h: L% a1 n$ uClass mid-value, 组中值9 C1 \, Y" ~2 q3 Y! L7 m
Class upper limit, 组上限* s# y7 y* u% h7 t G- S
Classified variable, 分类变量" K4 l6 }. K: _- q$ {9 Y
Cluster analysis, 聚类分析% p. _4 _7 Y: V& i! W# Q4 V# L! F
Cluster sampling, 整群抽样- w' j+ ?- H: U8 C7 z
Code, 代码
. `, x2 u- j7 t* p% f. mCoded data, 编码数据 ]- R0 ^+ E) q$ j% k( N/ j- a2 s
Coding, 编码
6 ]8 O! {4 J4 ? jCoefficient of contingency, 列联系数7 D) \0 G, P1 @: ^# W3 c& ^
Coefficient of determination, 决定系数
# p2 p) ~" t8 C6 K$ yCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
" {0 ?2 G8 X. oCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
9 z. d; z) F* dCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
8 ?" f; P7 O, yCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
% m4 W- ~" H* ^: ECoefficient of regression, 回归系数1 `, D/ `3 _! {8 D
Coefficient of skewness, 偏度系数1 u& B) y4 A4 M/ W: E5 B
Coefficient of variation, 变异系数0 B% M" ~" M( f" a4 z
Cohort study, 队列研究
$ @* V9 P; x6 y: ~5 i# W/ tColumn, 列4 H0 m7 f2 O n) N6 Q( v7 C
Column effect, 列效应$ n6 d2 W/ d1 [4 N
Column factor, 列因素
2 \3 I$ ?* _9 f1 z" ICombination pool, 合并
, E4 ~! ]# i% ECombinative table, 组合表
& s _2 c- {% N) m9 [& g) S0 C5 ?Common factor, 共性因子/ N' s; y. h/ M3 @9 c
Common regression coefficient, 公共回归系数
1 X; { Z- T1 j* v6 ^" O0 DCommon value, 共同值' E1 Y: y) P6 h6 K8 b
Common variance, 公共方差
y3 Q x& P/ }1 g5 n' qCommon variation, 公共变异* p3 A; e1 H: y' f& X/ _
Communality variance, 共性方差
; k% r$ f' Z) K/ X9 h! v5 h$ wComparability, 可比性 Z' B4 C/ t" y3 G& G
Comparison of bathes, 批比较. Z% v% e, P2 D& J6 K
Comparison value, 比较值
, J# W1 F% ?2 ]4 lCompartment model, 分部模型! {5 H0 }2 b. Y/ K
Compassion, 伸缩
7 Q# B6 ?5 q3 D8 jComplement of an event, 补事件
8 p. y5 f6 `; b& l& g8 ^$ RComplete association, 完全正相关
0 Q7 G$ e) Y! f; M9 }5 cComplete dissociation, 完全不相关
- t3 D" @6 y7 V C) SComplete statistics, 完备统计量
% b7 U6 W- O+ r# D% M$ wCompletely randomized design, 完全随机化设计
4 m/ S; x- z, u# XComposite event, 联合事件
6 J+ _ g* [5 nComposite events, 复合事件0 @; }' b2 [# s# U1 s
Concavity, 凹性% t3 j+ ?5 A$ W: U L
Conditional expectation, 条件期望
+ G; h n9 ^2 T- M; U+ b( s3 F; eConditional likelihood, 条件似然
$ T \/ M* S' s5 t2 GConditional probability, 条件概率2 I9 P! l" J2 @! N. B$ T9 N$ \5 l/ j
Conditionally linear, 依条件线性0 d* w6 K5 _) @+ g
Confidence interval, 置信区间
5 {! c- ?1 F$ e$ _Confidence limit, 置信限
0 ~2 r; v# p- T9 a- gConfidence lower limit, 置信下限( g$ F. y9 {) T6 o1 D! C L5 f# q
Confidence upper limit, 置信上限1 K) C. k' P8 ^; n6 k
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析0 L5 E# {: l$ j8 G" z1 u6 U
Confirmatory research, 证实性实验研究. c) _& G4 Z" i# q
Confounding factor, 混杂因素- C, z" e; B4 k0 W/ U" J2 e* }0 v
Conjoint, 联合分析
( Q9 V- M2 v7 v, vConsistency, 相合性
7 i4 }- m. k2 q$ y1 s/ Y+ tConsistency check, 一致性检验
( X# r( `8 v# {- `% B- S+ ^& RConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计/ Y, J* P9 P. g1 A! J* G
Consistent estimate, 相合估计$ E) [; [' q- o0 Y8 Z1 A
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归3 @& t) P8 j! u$ V/ z
Constraint, 约束. x( g. F% V( W7 X
Contaminated distribution, 污染分布) n: t9 ~5 p. z
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
& r9 r0 n. y( X2 a( n' G% B: hContaminated normal distribution, 污染正态分布' ]0 x4 n* P4 V1 `
Contamination, 污染
3 a' F! S7 ^2 x9 M+ ^! v8 ^. }3 yContamination model, 污染模型# b% \6 K/ _1 u0 `2 P/ q
Contingency table, 列联表* S6 T! S+ R+ E
Contour, 边界线 i* P f# Z, I
Contribution rate, 贡献率/ l: \0 z" H- I. Q
Control, 对照
& Z- |9 `+ E: t# G! I+ [- f) kControlled experiments, 对照实验
% X$ D2 H! l5 G6 W% d `; U. r+ BConventional depth, 常规深度# i, H: F( L5 i0 b
Convolution, 卷积
. G: C9 ]0 [% A9 QCorrected factor, 校正因子" B m- y' `- ?6 n
Corrected mean, 校正均值4 g' w5 t! }" P! C: w# d* \7 y
Correction coefficient, 校正系数
# e) I) b' f$ X0 Z. y' g/ kCorrectness, 正确性
1 b' o k: `5 p rCorrelation coefficient, 相关系数
- r0 w! y h1 O$ Z; kCorrelation index, 相关指数1 w: E- |* o1 U4 M" k K
Correspondence, 对应2 ~+ m- E' }- ]: e
Counting, 计数, d' S/ l7 b$ @3 A* ]% l
Counts, 计数/频数
& Y1 _1 a1 n. ?! ZCovariance, 协方差4 T, q9 y5 ~& F/ c8 G, G
Covariant, 共变 c( Q6 R. a' h; C+ x5 B8 D1 u
Cox Regression, Cox回归; G& u S9 P2 y4 y
Criteria for fitting, 拟合准则, L9 b4 w" s% y, N1 O% i' j# U
Criteria of least squares, 最小二乘准则
" w9 |* y2 C f9 d: A0 i iCritical ratio, 临界比9 Z% B& V9 ]' @% k( F( k
Critical region, 拒绝域
" E( i' _; d0 G g5 ]Critical value, 临界值( P: W* F1 i3 z2 K% d3 q: [$ l
Cross-over design, 交叉设计
/ |: ^4 [7 h ?. V& X, uCross-section analysis, 横断面分析
8 c5 i' X. r' `Cross-section survey, 横断面调查
, J6 v, k: Z# L$ x6 }" G. `/ pCrosstabs , 交叉表
8 Z- D2 N" w( ?9 L8 u8 ^& lCross-tabulation table, 复合表5 H1 h5 M; m5 R0 E6 q2 U" M+ P
Cube root, 立方根$ A. m* K# V( k1 d, W
Cumulative distribution function, 分布函数" A: c6 l. Z6 |) ^% r
Cumulative probability, 累计概率! g+ r3 A: ~4 `
Curvature, 曲率/弯曲
1 ?& n) K5 }: O- v3 G& ~Curvature, 曲率! V3 h( n: B. Z* Q+ i( I+ r- D
Curve fit , 曲线拟和 5 `! n( B& u) d0 ^9 m8 w1 u
Curve fitting, 曲线拟合+ q; L5 ?4 l5 F9 o' ~# E$ q0 I
Curvilinear regression, 曲线回归; S T1 @( D% ~+ B [* j) ^
Curvilinear relation, 曲线关系2 ?1 M) q: ?8 ^# l2 N
Cut-and-try method, 尝试法- c9 j9 y% ~8 E2 r+ T
Cycle, 周期
$ W& T5 Y' D7 e! L: }# B8 ZCyclist, 周期性) \0 @" Q, Z( c
D test, D检验* S& R" N6 X* O2 D
Data acquisition, 资料收集7 s& R1 o6 f. F
Data bank, 数据库3 x$ M( }# T( n( Q$ l4 n
Data capacity, 数据容量) j; a) `; k' U0 X% M" p/ O
Data deficiencies, 数据缺乏
) o0 G5 y/ b& C Q7 B, _Data handling, 数据处理
) |% H8 M+ S% ^- d0 d9 N0 y5 x' }Data manipulation, 数据处理
* U7 H% Q7 L2 L6 m! T' l+ `9 W) F% aData processing, 数据处理
9 w; x: R* L7 BData reduction, 数据缩减2 _+ Z7 K. Q- N% j- K
Data set, 数据集
! N Y5 L/ }* f0 f s3 {; CData sources, 数据来源
8 ~" q$ f# h( K3 f! c$ P5 X! l" t4 B; kData transformation, 数据变换- J, S) @ ^: T
Data validity, 数据有效性
% _9 _8 I! P# N8 PData-in, 数据输入* h! u7 Q/ k; N1 N$ r) ^
Data-out, 数据输出
3 g4 X* l. _0 z( t+ ^* [Dead time, 停滞期
3 W9 M) c1 q8 d. T2 y# G) bDegree of freedom, 自由度
# B8 e9 X7 J$ w1 b% o( b" [Degree of precision, 精密度4 C/ d' S4 t u9 S, P
Degree of reliability, 可靠性程度
8 [4 O& P7 F* P/ CDegression, 递减
* H% s9 y: f0 T2 A4 x: ~. |" H' ?0 O8 mDensity function, 密度函数
9 a; L5 s0 b4 E! w$ hDensity of data points, 数据点的密度
* [- i! Y3 P) o% h$ lDependent variable, 应变量/依变量/因变量, I, ?( I4 _% d* w/ I" H! `
Dependent variable, 因变量
, i( M2 N! ?! Q% y' oDepth, 深度2 `3 Q' i0 j2 L+ L& h
Derivative matrix, 导数矩阵
6 V5 |$ C2 J! D5 _* `5 k9 s6 gDerivative-free methods, 无导数方法( [2 k1 W; Z# \0 J
Design, 设计
' R! m: Y+ t3 yDeterminacy, 确定性/ Z r- M- N: t a1 \4 ^
Determinant, 行列式3 i: ~1 b4 ]$ g* r" g2 S
Determinant, 决定因素
& o, q9 d5 ]- ^: U! rDeviation, 离差
, l8 l3 w0 \6 W2 ?1 R0 q4 gDeviation from average, 离均差' [! g* g$ I" e6 S0 |- F
Diagnostic plot, 诊断图
5 n0 m$ N- u9 i" i8 WDichotomous variable, 二分变量
, k7 H, T3 {7 |5 P9 l, wDifferential equation, 微分方程3 n; O- A3 x# |6 i
Direct standardization, 直接标准化法9 b" W2 x, q6 ]( x, }- I
Discrete variable, 离散型变量1 |! \, q, N# L, `# ]& x2 o
DISCRIMINANT, 判断 0 O3 ^- J6 p1 v/ p) a: s }
Discriminant analysis, 判别分析
' r8 |" n- Y9 M! g: k' s$ dDiscriminant coefficient, 判别系数9 K1 r( ~- ]: T0 v' n3 _5 `0 G- B
Discriminant function, 判别值
% B& S! d+ q3 a+ G( \Dispersion, 散布/分散度/ V: ~5 c- m8 ^
Disproportional, 不成比例的
$ Y% a, a! M- ]0 s NDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量( @4 ]3 R! L/ c
Distribution free, 分布无关性/免分布" S* q2 x* d% |0 ~" t
Distribution shape, 分布形状
9 V# K" ^' w* e G: E2 iDistribution-free method, 任意分布法1 E- C2 I7 H2 t; D- a
Distributive laws, 分配律
& i$ }: B" w) d4 ?1 {+ P$ SDisturbance, 随机扰动项9 a/ \5 z% D( o& I& y
Dose response curve, 剂量反应曲线
. V/ j) t/ z7 w+ HDouble blind method, 双盲法
6 Y7 F5 Q: y' B5 d/ Z3 U: Y: t" v5 KDouble blind trial, 双盲试验
. t( R6 W z. L( G' NDouble exponential distribution, 双指数分布+ V! x3 H+ z' P# e# w1 h
Double logarithmic, 双对数
3 J+ Y. R9 y- w( Q, nDownward rank, 降秩) g) m% l/ n) O1 G7 C
Dual-space plot, 对偶空间图$ M( @8 W( c6 _
DUD, 无导数方法, f, l; u1 i9 u5 p
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
! K8 M) X( h7 B0 FEffect, 实验效应
2 S1 p6 A: N( w, x1 F# u: ~Eigenvalue, 特征值
: m, g b" Y% e% A0 rEigenvector, 特征向量& U, e4 V" T1 v, y1 y }* Z
Ellipse, 椭圆
6 A: r7 {1 Q* JEmpirical distribution, 经验分布
4 ]+ t- s" y2 N2 b1 a" S7 Q1 ^Empirical probability, 经验概率单位
- N" y1 G# H" _Enumeration data, 计数资料9 J* v3 E2 `1 C3 A8 X! a( E; T
Equal sun-class number, 相等次级组含量1 _' m |% u. {4 C
Equally likely, 等可能# V. C, m) `8 c' `: X, y* Q
Equivariance, 同变性
7 E7 A8 Z5 m1 U, aError, 误差/错误
v* S: r4 l* O$ `) qError of estimate, 估计误差
& x) G% X& F5 D+ \) eError type I, 第一类错误
( ^9 Q: K/ U- L0 d( p4 }+ T; lError type II, 第二类错误
0 U4 S* E* M" |( Q% e$ KEstimand, 被估量. E6 \( w. P$ ?& ?# H. ]
Estimated error mean squares, 估计误差均方
/ B3 o( D8 p9 l3 n. P/ sEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
8 y% c# P, _- s2 y4 ^+ c( UEuclidean distance, 欧式距离
% G( \2 w" W% E/ H' T4 ZEvent, 事件' }* J2 l' C/ ^+ P- @
Event, 事件
$ }5 T7 b$ C% O. G2 hExceptional data point, 异常数据点7 w$ B# F/ [/ R- H, O# b
Expectation plane, 期望平面5 L: E) i9 O/ }' n$ y! |7 O5 _1 d
Expectation surface, 期望曲面9 j$ s: H# U2 Y9 a* g \
Expected values, 期望值
6 q$ q+ D& _& c z* x# k& a2 h% pExperiment, 实验8 D1 y& x" q7 A/ V1 Y- G! G
Experimental sampling, 试验抽样1 _1 D2 n- [- K% Q& H& e: r* y: `
Experimental unit, 试验单位
9 @- \6 G6 J- d% yExplanatory variable, 说明变量
. F8 G4 j6 c# [2 c$ h. [2 B6 i OExploratory data analysis, 探索性数据分析
" Q% V; C% C# @3 ^Explore Summarize, 探索-摘要9 H9 v, ^2 o/ U9 S
Exponential curve, 指数曲线: v6 G+ Y8 J" j7 Q" s
Exponential growth, 指数式增长8 m9 K3 @9 q# S( A
EXSMOOTH, 指数平滑方法 # s6 ~% o% | Y5 D! Q& H/ j
Extended fit, 扩充拟合; W7 W( Z* G' }; N
Extra parameter, 附加参数 H5 Y0 \: B# D
Extrapolation, 外推法- K- i# ?& T) g z+ x; f7 l
Extreme observation, 末端观测值
1 f% D! V7 j% v! o8 ZExtremes, 极端值/极值
2 ?3 N6 q! ?, B; F7 DF distribution, F分布
) j& x: P" J* g6 K2 t% y' p# SF test, F检验
+ r* U, B: {5 J: z0 p2 FFactor, 因素/因子0 Y+ _$ S8 R5 S: N* [2 V4 u# }* v
Factor analysis, 因子分析( U- v! k! v8 D4 {+ A4 W
Factor Analysis, 因子分析. g; I$ K3 Q! V) o
Factor score, 因子得分 / m8 Q0 P7 x' _% u! G2 r
Factorial, 阶乘/ [6 s; `! k* O: g' u3 n; E4 R
Factorial design, 析因试验设计
6 P2 b3 L( |2 q: V' GFalse negative, 假阴性
; }" x+ \9 B: C3 pFalse negative error, 假阴性错误9 P( n+ j/ z& {0 @, }
Family of distributions, 分布族% I5 A6 h" A- y6 l
Family of estimators, 估计量族$ ?. D" j7 [" w$ l' A
Fanning, 扇面
& j9 g: t: ^) `% ]3 |Fatality rate, 病死率
" F2 g, t3 H3 DField investigation, 现场调查8 X3 R" P9 x/ q) t; s5 k
Field survey, 现场调查 o5 N o, @; y# w6 ?
Finite population, 有限总体8 T/ |3 l- E5 N5 T/ ~
Finite-sample, 有限样本
+ f# P: F: ?! y$ LFirst derivative, 一阶导数
5 p4 H o& x& t; ZFirst principal component, 第一主成分
/ Z) z" a# U! j# x8 GFirst quartile, 第一四分位数' M! b4 @3 Q' ?& \
Fisher information, 费雪信息量: R4 f) M+ J1 j2 F5 f8 O. y- P
Fitted value, 拟合值8 ]: l) z" p5 d6 t3 h8 K
Fitting a curve, 曲线拟合# i; f; m; M3 a$ @
Fixed base, 定基: X" ^. R/ t1 ~& Z
Fluctuation, 随机起伏
" w! I, g0 ~1 M7 DForecast, 预测
) E. @3 ^, ?& Z! g1 G8 PFour fold table, 四格表$ E" [+ }6 G# m7 p
Fourth, 四分点
( e2 i _' m) _9 h% E) N4 @Fraction blow, 左侧比率
; y2 u& I3 O7 O" DFractional error, 相对误差
9 }. ]# C* b" `5 h# ^ B& LFrequency, 频率
9 V' o( @$ E; k) |2 A+ WFrequency polygon, 频数多边图' S- I* \/ b+ t; W, p
Frontier point, 界限点4 _, U- L- c1 ]+ J- X
Function relationship, 泛函关系
$ D' ~ Z% ? ^. gGamma distribution, 伽玛分布5 h* n/ K# k4 i
Gauss increment, 高斯增量
0 f8 j1 k4 _" B( E0 X! U6 q* e5 zGaussian distribution, 高斯分布/正态分布) G: Z1 a; t" ?$ t! }
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
, r: \. Y& B! IGeneral census, 全面普查4 w" J9 X* o1 f
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; I9 h0 Q$ m j# U/ o7 L
Geometric mean, 几何平均数
2 t g0 P' Y; QGini's mean difference, 基尼均差$ X7 D) v- _# Y/ c3 o$ Y2 J
GLM (General liner models), 一般线性模型 * A; G2 w, n' b$ _6 G
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
" H3 O. {( U/ T: i* D5 |1 Q4 \Gradient of determinant, 行列式的梯度& t- Z9 A3 F8 r+ a: J; N2 S, s/ O
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方 v9 d% b* N0 m+ C' R9 O3 J
Grand mean, 总均值, l+ r( u9 C2 R
Gross errors, 重大错误
' U3 u( S0 m! lGross-error sensitivity, 大错敏感度; p! x: L% G$ |: B
Group averages, 分组平均( x' |" k/ o! w* l. ~
Grouped data, 分组资料
# u i9 B7 M" P$ T9 SGuessed mean, 假定平均数3 g# ]4 C; M; X: x
Half-life, 半衰期
" h5 K1 a" Y6 N1 R' H) ~, @. f# _Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量. H: J4 l; B0 ]
Happenstance, 偶然事件
+ k p) r& W! fHarmonic mean, 调和均数) P7 j3 X4 R1 C# C0 M
Hazard function, 风险均数4 W. h+ v, Y1 W3 w9 ?1 w2 t
Hazard rate, 风险率
6 B9 g- w) a6 a( `" H$ M' ZHeading, 标目
' w1 E2 S" W# G, ^, sHeavy-tailed distribution, 重尾分布
* i1 A) ?" D% G8 k/ AHessian array, 海森立体阵
; M6 J9 B5 n( Y- \9 v R7 s" [# ]Heterogeneity, 不同质. b8 w0 G6 O0 l8 b( _8 o2 M- K$ H
Heterogeneity of variance, 方差不齐 ) ?* e. R, `3 \2 E+ _
Hierarchical classification, 组内分组
+ D' J) A; O) }, h# K4 _( v1 c+ m& rHierarchical clustering method, 系统聚类法
2 R" y( z5 y% A) R& BHigh-leverage point, 高杠杆率点
1 }1 W; m0 j" q6 v6 n" SHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型# J2 G! ?" m$ R6 {
Hinge, 折叶点
( A$ y) D9 k) R8 OHistogram, 直方图
: a$ q& u; H" e3 oHistorical cohort study, 历史性队列研究 5 r" L# @# c, `! x, @; _
Holes, 空洞
% [3 k _3 g7 @+ R6 E) w5 E/ ]; n# SHOMALS, 多重响应分析
3 z& ~, Z' Y* NHomogeneity of variance, 方差齐性7 g8 p# F' r8 L5 y" Y/ l
Homogeneity test, 齐性检验
/ Y4 v3 [; c9 t# n% C( r* iHuber M-estimators, 休伯M估计量8 m' Y3 ~0 S8 W3 n. ~! ?
Hyperbola, 双曲线
; x. ?9 S' R7 N9 g- f y# h3 BHypothesis testing, 假设检验
$ n& [' Z8 h6 P/ n! d3 dHypothetical universe, 假设总体
9 n2 ~4 X$ i6 l; B5 bImpossible event, 不可能事件( U! {$ S7 B [- O' Z
Independence, 独立性( v1 ?4 l7 P" ?8 g( L; J
Independent variable, 自变量' D$ S$ e1 u0 V; ?& k, H' g5 U
Index, 指标/指数
, I# }/ |0 I$ o# [1 M! YIndirect standardization, 间接标准化法
5 F* |+ g, j ^8 a. HIndividual, 个体/ H. ]. ~# D) D& A+ M
Inference band, 推断带
* Q4 N/ {3 R6 `: {+ ?9 `, F6 yInfinite population, 无限总体
1 i9 f- S) s, F7 L6 M0 a- f1 bInfinitely great, 无穷大. I5 S6 P0 v3 J, }; P
Infinitely small, 无穷小
" W/ h/ Q1 ]- r' i2 H: QInfluence curve, 影响曲线
" W" w/ u5 g* D; x! B+ n5 }Information capacity, 信息容量2 T9 G- W2 {& Q7 i1 E; k! D* e
Initial condition, 初始条件
0 {4 B# @$ a5 ~# Y) zInitial estimate, 初始估计值# u% e* |8 e: v
Initial level, 最初水平) e0 Z& B' h) T4 f2 a7 O( y- T
Interaction, 交互作用: j* o+ _% s8 r' G- {7 S
Interaction terms, 交互作用项& [- q2 i: K; U+ X7 R
Intercept, 截距" |) P/ ]/ }! _& [5 H
Interpolation, 内插法9 x0 R; U- x% E& Q" {: K6 J. t* P! k7 _
Interquartile range, 四分位距1 i0 E5 K" ]/ P) Y" R
Interval estimation, 区间估计
4 [" g0 t% `' a) y& PIntervals of equal probability, 等概率区间
2 ~) M. m- A F4 ]" f2 vIntrinsic curvature, 固有曲率
$ s) ~; }) Q }- R# {* b' N9 r! FInvariance, 不变性
( g V D: N h% b G7 CInverse matrix, 逆矩阵/ u" G u6 ]! X7 y" C9 A6 Z0 e
Inverse probability, 逆概率% a! p n: l; M
Inverse sine transformation, 反正弦变换: i7 r4 L' e: }1 P! w
Iteration, 迭代 ( M( O" [% a6 u8 |' S
Jacobian determinant, 雅可比行列式
N' q* j% Y% f* l8 b+ R6 `, GJoint distribution function, 分布函数
# c1 F6 {3 T. x! ^4 }# JJoint probability, 联合概率
, R# t) Y1 r6 k5 ~& ?' `$ lJoint probability distribution, 联合概率分布
" E+ s9 D2 z0 {6 ^' l+ VK means method, 逐步聚类法
' v9 K. A+ `& P7 v' }: ^/ WKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ; z8 E r" _7 j, v2 c. Y; N
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图/ d" V) S/ R$ T, o( g& B4 h4 k5 M
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关: `' [( q4 n8 e, m
Kinetic, 动力学
m; S! c4 c* f) dKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
- f% ], p4 ]6 `7 sKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验: Q+ t* E w- \2 c1 h! E, m
Kurtosis, 峰度: y) P, Z" e6 M, D/ W( f
Lack of fit, 失拟6 O+ I: O3 H& L6 l
Ladder of powers, 幂阶梯
& V% H [, A: j4 n+ sLag, 滞后2 C: q; @1 Q: Z9 K0 d
Large sample, 大样本9 G$ Z9 }1 m/ v$ {, o: [
Large sample test, 大样本检验
# `$ c/ G# g3 s9 S+ y" C$ u4 |- jLatin square, 拉丁方
) N3 f) |# }+ C" w3 s/ aLatin square design, 拉丁方设计
. A" |* l0 E5 Z- f- M3 H( ~$ a zLeakage, 泄漏
) s) t& D* |! d) g, bLeast favorable configuration, 最不利构形
; j& V/ {; [, h- I" z; ZLeast favorable distribution, 最不利分布
- g4 _1 ^ ~5 W+ Z6 J, b5 \4 yLeast significant difference, 最小显著差法2 {/ d) I, U/ L) T+ c
Least square method, 最小二乘法, `+ w7 L$ Q! F& X& q
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计3 Z# A1 P! U- m0 i; l& {. @
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
" p2 ?9 p$ Q& S' QLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线3 @* e4 Z6 A" r: I
Legend, 图例
+ V. u" t' L" ]" ?; Y/ |L-estimator, L估计量- o8 W9 ~& M- x1 q, |5 L
L-estimator of location, 位置L估计量
& w ]. j( v4 ^/ T: LL-estimator of scale, 尺度L估计量
3 p$ R3 D+ Z4 |3 L+ VLevel, 水平1 V4 {, A* w4 V5 P1 Z/ {% J
Life expectance, 预期期望寿命2 R c7 s, Q7 v& g- l$ l
Life table, 寿命表: P9 P O. T; w
Life table method, 生命表法
4 A/ r0 z' u" L4 ]Light-tailed distribution, 轻尾分布$ s; I# Y" k/ G& n; M2 z
Likelihood function, 似然函数( T" C3 J4 t' }$ r% P4 j
Likelihood ratio, 似然比
# y: n2 a# {0 O8 H2 D: {) Uline graph, 线图
" {8 G; ^! Q$ t5 v6 `" mLinear correlation, 直线相关% ^0 y& l$ _3 |& {0 W
Linear equation, 线性方程2 p* A. f/ a/ T: k& ~0 }# @/ J
Linear programming, 线性规划
- V* h+ Y, ~- s. WLinear regression, 直线回归) h( A, D! J, q( y
Linear Regression, 线性回归
0 f2 g$ Y9 u! d+ C; [ L% wLinear trend, 线性趋势# k. l5 m3 O5 |3 A) t. C
Loading, 载荷
- d4 ?7 X/ I" Q3 z+ m. m0 V1 v9 ^Location and scale equivariance, 位置尺度同变性: Y4 ]4 j0 J8 ^7 t
Location equivariance, 位置同变性0 K; t( G* A- N
Location invariance, 位置不变性; i: S9 h+ A* s1 q' f
Location scale family, 位置尺度族8 ]& f0 k& e$ w" C w
Log rank test, 时序检验
5 W& \ O: i- Q( W3 NLogarithmic curve, 对数曲线
: m2 {. m8 t5 Y* nLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
( b9 Z) X R9 h' ~Logarithmic scale, 对数尺度6 O# r3 x4 X& U
Logarithmic transformation, 对数变换
; r8 x! L7 M1 m8 t+ p5 C/ K2 `Logic check, 逻辑检查 ~" x* C" d5 \; J
Logistic distribution, 逻辑斯特分布0 G2 J$ r* \ E& I7 i5 Q z8 P
Logit transformation, Logit转换. s- I5 O3 V* e6 L/ f I& J
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 - Z. w# l: e: K/ V# I, {. m
Lognormal distribution, 对数正态分布
3 u" L0 Z/ |; N; { n: ~% ZLost function, 损失函数9 I A. X3 L% Q) \# d
Low correlation, 低度相关
' L# w; K, A9 U X; C7 i* D, C1 hLower limit, 下限! S) z6 J3 U8 s/ e/ @2 Y4 F& f* W% o/ J6 q
Lowest-attained variance, 最小可达方差
/ ~) p- v7 R* R8 X5 k/ v$ x7 G2 fLSD, 最小显著差法的简称' `$ Z$ q) P) q3 s$ j$ Q
Lurking variable, 潜在变量
% w7 a- v/ a% _4 P3 }Main effect, 主效应
4 _ s* c. a: z( ^: rMajor heading, 主辞标目" x1 s& ?1 V4 r2 S6 K9 L* f' M
Marginal density function, 边缘密度函数9 F- n5 U0 x( j) \6 d- H6 H
Marginal probability, 边缘概率* w3 l: d) e+ U; I- `7 S6 T+ ?! H
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
% y( ^) t7 g& Y2 ^Matched data, 配对资料' t: L% \! f4 T
Matched distribution, 匹配过分布. C! V1 b/ U1 M8 V
Matching of distribution, 分布的匹配
6 z& c* O% Z7 q/ d5 W( I- IMatching of transformation, 变换的匹配
. a! \, [2 v$ U q) pMathematical expectation, 数学期望$ W, E; J2 i: O
Mathematical model, 数学模型
& g5 D0 y: b- x5 M1 B4 V$ gMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
# ^, d" I- |7 q' a( [7 E3 n4 dMaximum likelihood method, 最大似然法9 a+ o+ }& n+ ]2 f8 A7 b
Mean, 均数( B! }3 H7 F& @! ]- D
Mean squares between groups, 组间均方
9 I2 ]; P! W2 y8 x. w# V8 HMean squares within group, 组内均方; N. d1 o/ K' l& b" v
Means (Compare means), 均值-均值比较
8 [6 x# F6 h' T0 E3 X7 S9 A/ M ^Median, 中位数
9 P, U! n" U8 T! EMedian effective dose, 半数效量5 p9 i& a0 g" u0 w+ [8 E
Median lethal dose, 半数致死量
0 V7 {. h0 _5 PMedian polish, 中位数平滑
) {0 U5 d8 ~+ D) N9 {Median test, 中位数检验
5 n7 U% F3 b1 T0 D0 tMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量! d- S( L& A1 G2 x7 o& b$ ?
Minimum distance estimation, 最小距离估计7 G. q( X( s: _$ W G, C
Minimum effective dose, 最小有效量& q& S; ?: F' C4 a; T
Minimum lethal dose, 最小致死量* t$ o! V7 l( B- i* F
Minimum variance estimator, 最小方差估计量6 o: Q; k2 i' ?$ p* g
MINITAB, 统计软件包
- q! w- G a z3 y/ d5 M O, QMinor heading, 宾词标目* {- |3 u2 }1 K# Q/ G# x% N
Missing data, 缺失值
5 i0 l+ ^8 }8 i) ^Model specification, 模型的确定
9 H. `5 _, }# y, QModeling Statistics , 模型统计. k$ N. i, F* a }# O0 O
Models for outliers, 离群值模型
/ w z( B+ A7 v8 bModifying the model, 模型的修正
0 S9 n6 m+ p l: ]$ {3 X Z* v) zModulus of continuity, 连续性模
; ]. f' V, d |Morbidity, 发病率 & c6 y: Z- w2 y* n: g* w* b8 Y; U
Most favorable configuration, 最有利构形% w" J9 e" @( T- R7 L* N( f
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度! u: O5 Y' v" C4 T" r; }( k8 L, W
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归: A: W$ a" z: N- ]- a( }4 F+ @5 @( E
Multiple comparison, 多重比较% f- Y0 M7 [! k0 C% q" D
Multiple correlation , 复相关
+ C8 `' o. J. Y9 b/ f, [Multiple covariance, 多元协方差
8 R5 G- R5 ?+ S/ w: V& M/ X& I ZMultiple linear regression, 多元线性回归* U, b' I0 ?9 J( f( A* I
Multiple response , 多重选项9 J, a3 K9 e$ h
Multiple solutions, 多解
: g0 H0 n0 m4 i, v$ r, m! gMultiplication theorem, 乘法定理7 C, h3 p0 L9 j# M) G# l6 o2 O- h
Multiresponse, 多元响应! `( F; C! U" ]* i2 c
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
9 C% h! ]) [) l) P# c- d& RMultivariate T distribution, 多元T分布, ~3 |8 o4 j8 G
Mutual exclusive, 互不相容& b$ c5 o9 E8 B- o, @) ]
Mutual independence, 互相独立5 P* ?2 ?: D0 b+ J
Natural boundary, 自然边界
9 b; D4 t7 ^, F( p2 E# L; FNatural dead, 自然死亡
7 v5 A. x" I6 l1 L& pNatural zero, 自然零
. Z: b! {8 u6 bNegative correlation, 负相关/ w0 q* r3 S4 C& W! x
Negative linear correlation, 负线性相关
6 w) G8 [7 y( Q1 {! jNegatively skewed, 负偏
6 b* e2 |9 ~/ j0 ?4 UNewman-Keuls method, q检验
8 j1 P v( w! W. \# z1 @+ a. Z) J/ aNK method, q检验
/ `9 A, S! `2 ?2 vNo statistical significance, 无统计意义; I2 J H+ B( J) J _) z- j
Nominal variable, 名义变量* |) m* e( C. n+ N3 a: Y
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
]9 t( I8 E9 ~, rNonlinear regression, 非线性相关
) z* u1 G/ ]8 s3 ]" C& zNonparametric statistics, 非参数统计& ~& m( @4 ~! m6 J& D1 @" I
Nonparametric test, 非参数检验" Z- K8 n6 j* s$ B, D. b9 X1 ~1 X
Nonparametric tests, 非参数检验* Z" w _; L7 c* ^: S7 ]! o6 U
Normal deviate, 正态离差
4 a+ J: Q7 g( n7 Y F: O* q YNormal distribution, 正态分布0 I0 g/ n3 _2 \2 B* G& K3 k0 d
Normal equation, 正规方程组6 o7 u+ F# q% p) S% M; a. e
Normal ranges, 正常范围
0 Y- D6 o7 a# V4 Z8 fNormal value, 正常值: K- X( e1 P, M4 h
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数) E8 t! L/ G+ T. d1 A! V, l
Null hypothesis, 无效假设 . c' L% o6 a! k! [, J1 `+ u' O2 A; Y
Numerical variable, 数值变量; v* I6 w* j7 Y
Objective function, 目标函数! ^' i; Z2 H" `
Observation unit, 观察单位9 Q. [( u0 G' h6 ?6 B* ^
Observed value, 观察值 u8 I, f# B& J1 \3 u
One sided test, 单侧检验
1 f; b }$ m: S3 Q8 x" A1 Y( qOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
3 v9 v4 V5 i# M( HOneway ANOVA , 单因素方差分析
$ R# ~' a/ P! c5 WOpen sequential trial, 开放型序贯设计
4 ^9 k' Y6 P' uOptrim, 优切尾
0 s4 ?3 M* M2 \, K+ C% g. cOptrim efficiency, 优切尾效率
% X5 W8 ? x I8 w7 Q" HOrder statistics, 顺序统计量
1 _6 u0 i$ p7 G' q HOrdered categories, 有序分类
) j2 s& ~' ^4 NOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
) W- y4 Y. V- [Ordinal variable, 有序变量1 r( a- y. P- s$ K
Orthogonal basis, 正交基/ z" C& i8 X, d- F. d! p% b
Orthogonal design, 正交试验设计
' G# J! O/ T. G6 _& G- R0 iOrthogonality conditions, 正交条件& r8 x" u8 U# Y U0 y9 M. S1 H& N
ORTHOPLAN, 正交设计
* U: i: C) C F! |8 w5 E7 lOutlier cutoffs, 离群值截断点
; o- h% b9 _& m1 c* eOutliers, 极端值
* b2 Y/ ]3 \# r; E5 JOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 4 d( \+ L, ]5 Y
Overshoot, 迭代过度% v4 F; M, F( z; s! x( B& V0 N4 k& ^
Paired design, 配对设计7 ^; {: Z1 q. j1 H- D+ k
Paired sample, 配对样本( w8 }1 w0 P2 Z& k5 t1 a {
Pairwise slopes, 成对斜率
, U1 W, o2 M* B6 J' {Parabola, 抛物线
# f0 P/ x/ \1 ~Parallel tests, 平行试验
& w- C6 h/ |& l4 t6 _8 lParameter, 参数
* `) b9 m3 P& g* m) b! `Parametric statistics, 参数统计4 Q1 l- X. g( }
Parametric test, 参数检验* e0 ~6 x+ f$ I6 O- m
Partial correlation, 偏相关
; r. M8 U0 b- [$ C* P$ m7 W/ TPartial regression, 偏回归9 d# g+ I% Z) y1 h- R& A
Partial sorting, 偏排序
- B4 V/ }0 a+ z; V9 w: U) oPartials residuals, 偏残差
a9 J: t# U+ S! U( gPattern, 模式% ], ~& e" g& S
Pearson curves, 皮尔逊曲线
7 A" j1 v3 U* T* R, `6 w3 yPeeling, 退层+ ^6 e$ W. u' X2 f( p- V- b J
Percent bar graph, 百分条形图
. b9 d5 m9 M5 v- B3 A% T9 aPercentage, 百分比) \- O8 d X+ m/ ?8 z
Percentile, 百分位数5 e& k$ c7 s1 c" D5 n5 c* w* t8 h
Percentile curves, 百分位曲线4 o# F* R8 a& U0 S) X+ t
Periodicity, 周期性2 l" H! e2 p; _8 G, G9 ?
Permutation, 排列5 {. Q, T% H5 H' a" e1 U* B7 g/ v2 @
P-estimator, P估计量
5 L! C% m* r8 q! [7 ^, ZPie graph, 饼图8 t; W6 l- f8 k, X1 g6 ~9 n
Pitman estimator, 皮特曼估计量
: B; n7 ^ d+ s% F* `6 dPivot, 枢轴量
6 y! y$ Y' Y8 @- n* iPlanar, 平坦6 e/ i0 t8 Q) {& F0 B4 C
Planar assumption, 平面的假设2 q v2 v0 }5 C- k) X* K J5 S
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
- a2 n5 m7 ]3 N7 H1 x+ `Point estimation, 点估计. N9 w9 a% T, N
Poisson distribution, 泊松分布
1 O! T: r6 p/ f0 a2 w# J+ }Polishing, 平滑$ V5 M$ G+ n2 @$ d9 N$ P) q
Polled standard deviation, 合并标准差
S6 t" n2 w; _- d/ j; {0 }Polled variance, 合并方差0 @7 B% P8 h# P7 O" }
Polygon, 多边图4 ^- b, u8 k7 `: }& c
Polynomial, 多项式
' }8 {; `2 q0 kPolynomial curve, 多项式曲线
4 w4 h3 J! b2 M& s3 W# V( vPopulation, 总体
/ r: }) `7 ~: hPopulation attributable risk, 人群归因危险度
1 D+ k5 C* _- t) ]# \0 `Positive correlation, 正相关
4 j* B, O" D) T8 @: R+ DPositively skewed, 正偏0 l* V0 r" \ r
Posterior distribution, 后验分布
1 z' p4 ~7 q3 ?, @Power of a test, 检验效能
+ K n4 w8 J9 _Precision, 精密度
1 l, p3 v$ f$ G) B" K5 pPredicted value, 预测值/ A) C$ H; r& t1 N
Preliminary analysis, 预备性分析
. X) J1 ]/ ?9 j8 i2 A9 yPrincipal component analysis, 主成分分析6 \5 E8 N( L$ I7 @8 F
Prior distribution, 先验分布$ W% |' j) T6 [/ Q% r
Prior probability, 先验概率
! t4 V' r0 P7 _0 d5 yProbabilistic model, 概率模型
2 V4 q7 y3 I/ g7 [6 b$ Wprobability, 概率
8 {- x( ]. }/ g, _. sProbability density, 概率密度
4 A* r- R2 J6 W. j5 n ~Product moment, 乘积矩/协方差
- n7 d* q' q1 N# JProfile trace, 截面迹图3 v2 Q2 C4 h4 I3 @$ B
Proportion, 比/构成比
" O/ ?) J/ E; a$ Y; J+ iProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
. \: b& s6 D4 s2 V: v" p4 BProportionate, 成比例$ t3 v ^8 p5 y/ d: _) Y1 [* [
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量& ?- ^: G7 M+ r$ c' i+ V3 `# u& @
Prospective study, 前瞻性调查
' r! |& a0 E; xProximities, 亲近性
- m( C; s' s8 v9 A4 jPseudo F test, 近似F检验7 E6 b0 g; z. |- p m
Pseudo model, 近似模型
* ~0 X4 |+ V1 e1 z( x- d- g& P* _Pseudosigma, 伪标准差
+ ?' T! Y" q. [1 vPurposive sampling, 有目的抽样
- x c' ]$ N, P7 m! R* {+ i1 nQR decomposition, QR分解
, x; E4 p- Y, q. c5 y+ ~Quadratic approximation, 二次近似9 e9 j! L5 Y) r; f0 E2 L
Qualitative classification, 属性分类# X- C& h2 _2 v8 [+ p/ L
Qualitative method, 定性方法
" g2 ]# x1 }8 E- `5 q+ CQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图- i" n' o" ~( W% k4 j
Quantitative analysis, 定量分析
% D' O; @" Y) A% Q! P; }Quartile, 四分位数
) x% s) d* P7 a5 G2 ~1 L) ]Quick Cluster, 快速聚类
# {, s a) A7 s' N4 K% l( K& @Radix sort, 基数排序
9 `3 N- m$ B! o7 ]Random allocation, 随机化分组; }' m# i3 R% s
Random blocks design, 随机区组设计9 n+ g B' }6 A, d/ ]5 b
Random event, 随机事件
3 w! a7 Y& |/ pRandomization, 随机化3 N; E. I9 i4 U+ ?( \# X
Range, 极差/全距
7 h( O" [3 l$ b' [$ [1 }Rank correlation, 等级相关
) G+ y) g- [8 J6 y6 ERank sum test, 秩和检验% p* X F, H' M) p. {+ k! R( f) h
Rank test, 秩检验
0 y1 s% Y- T T. G) x# m& wRanked data, 等级资料
& G( F% N' D1 L7 ?+ F+ p7 qRate, 比率
- J$ S3 U2 _1 k$ E( kRatio, 比例7 o0 `7 \" w9 a2 g% G k5 ]
Raw data, 原始资料' |1 h2 v2 H u j( s
Raw residual, 原始残差
- E$ U7 y' r+ l A) H Y$ c$ s0 QRayleigh's test, 雷氏检验4 Z9 d6 ^4 ]( U7 x
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 6 \2 ]! i$ v. l
Reciprocal, 倒数
8 @9 A/ H% @. ^! G8 J: P X7 HReciprocal transformation, 倒数变换5 [2 y. T ]( y7 s. A
Recording, 记录3 m( T9 B, p5 [
Redescending estimators, 回降估计量 y- f8 T3 E, Q
Reducing dimensions, 降维
% V$ a G. c; y" eRe-expression, 重新表达
' r8 n( M# Y& e! h( C2 HReference set, 标准组
+ j4 z2 T, E& S8 gRegion of acceptance, 接受域+ L8 G$ r6 i9 ?, H7 v& p8 Q3 n
Regression coefficient, 回归系数7 G) J, J& t, y) |4 o' @- P
Regression sum of square, 回归平方和
- Q' X+ r e1 r0 [6 ZRejection point, 拒绝点+ s' C7 J' B, w1 O7 A: @8 ?- ^
Relative dispersion, 相对离散度
9 u3 o9 m6 x5 y3 ^: \5 yRelative number, 相对数
/ o& k/ G- H8 IReliability, 可靠性, W6 f% S, R. p5 a
Reparametrization, 重新设置参数9 f5 D o. R& y" v6 ]
Replication, 重复
) s% \; b7 S: e1 j" h/ YReport Summaries, 报告摘要
' \4 ]" j* X* q) DResidual sum of square, 剩余平方和. z8 o0 U. u" ]) ~! M
Resistance, 耐抗性* f9 c" ^& U4 m# U" e4 t
Resistant line, 耐抗线
7 y" o5 A& D! U7 E9 |Resistant technique, 耐抗技术
) S2 j6 c; d! f0 zR-estimator of location, 位置R估计量! n8 i/ a( T8 y6 n
R-estimator of scale, 尺度R估计量$ v! w1 H2 l2 K8 S4 x4 g+ Y9 U
Retrospective study, 回顾性调查5 y$ q/ }" Y# z# k2 x! A h, D( C
Ridge trace, 岭迹, u* H7 Y" T+ O2 y4 t' I
Ridit analysis, Ridit分析/ m1 L; ~8 H, ^* x" M
Rotation, 旋转0 Q! v: R0 G U! c8 T3 q
Rounding, 舍入
* H2 p; p9 d& B, A. `Row, 行( b% n7 _3 j6 g) R c
Row effects, 行效应1 I8 q s/ h) D0 l, F3 q
Row factor, 行因素
' s% a+ _4 T; _4 oRXC table, RXC表
3 o: A: M" j* ^, YSample, 样本
. ]- m# A1 x$ b, z% O! \/ JSample regression coefficient, 样本回归系数9 x2 ^: D1 q% X; m3 z
Sample size, 样本量
5 H8 T2 m U A1 q7 [$ h" s6 q2 S; RSample standard deviation, 样本标准差
3 x n$ w& d; mSampling error, 抽样误差
4 e9 Z, B, X* d7 aSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
. ^, M; ~/ |" aScale, 尺度/量表
5 j4 d% F7 ^+ {' g& hScatter diagram, 散点图
3 B. S9 U4 c0 zSchematic plot, 示意图/简图
8 J n1 [* `7 z! ?0 vScore test, 计分检验0 U2 D2 E0 x" z8 i
Screening, 筛检
7 H8 V W7 _$ Y& b& ySEASON, 季节分析
5 C* m3 [. f6 g' tSecond derivative, 二阶导数
$ [( p& H: ^% f# H; `Second principal component, 第二主成分+ J2 i0 J8 g% A
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
D* `! j. p K; H& x! S2 kSemi-logarithmic graph, 半对数图7 |. n, b0 {2 v, k4 c
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
$ M e! B/ H. B2 O. _+ ?, |( pSensitivity curve, 敏感度曲线
! E% S5 p5 e5 f6 k; QSequential analysis, 贯序分析& D [& X9 N. o* X$ p) O
Sequential data set, 顺序数据集
4 u1 y! N; D: l2 S9 Q2 ZSequential design, 贯序设计( H; A$ t9 D: R: ?& N
Sequential method, 贯序法: d& Z, L4 Z, C$ g: N% R% b+ H
Sequential test, 贯序检验法- F S. ]! D! L' G7 s
Serial tests, 系列试验5 q2 h& t2 M' Z: d% ^/ I
Short-cut method, 简捷法
; x* ~& V, _" ~Sigmoid curve, S形曲线1 a4 j* K. |& l+ W& }
Sign function, 正负号函数
) g2 O/ e3 B2 o- ?Sign test, 符号检验% {; W5 W% _3 {
Signed rank, 符号秩* ~7 p8 |0 U( R% I. v
Significance test, 显著性检验
( ]! D. B2 i1 l* V! r8 ISignificant figure, 有效数字" b+ n7 _+ J5 X% M3 h
Simple cluster sampling, 简单整群抽样6 d% ^5 k8 v" E- a& e9 d: ^3 B
Simple correlation, 简单相关
% o3 t8 ?, ?+ Z0 [Simple random sampling, 简单随机抽样& G) V" d$ T0 M; Z" x! T" b
Simple regression, 简单回归, `7 K K" R7 @& ]! |6 ~% K
simple table, 简单表
7 `9 P: p) M& w+ ?7 g1 xSine estimator, 正弦估计量" V2 a$ I8 Y4 K( c; D! T: h2 h# W
Single-valued estimate, 单值估计# } l9 Q% K3 c, d
Singular matrix, 奇异矩阵
3 W2 p! o4 U% b6 bSkewed distribution, 偏斜分布
8 l! ~8 [' Y7 U1 M0 S# S$ xSkewness, 偏度6 W2 U# F( g0 y- f' H7 @
Slash distribution, 斜线分布
! x; b' x& g. E1 T3 KSlope, 斜率
. @! W6 ^8 s% w" v. T' SSmirnov test, 斯米尔诺夫检验9 p! i# I! f8 v2 V+ c3 f: l! W8 Z
Source of variation, 变异来源4 W7 c: e) g1 C3 d7 m
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关% d5 ?1 Z3 P9 A$ e7 m
Specific factor, 特殊因子, x0 E: m2 s9 K# ]
Specific factor variance, 特殊因子方差- z* r H1 [2 Z# J) |- O
Spectra , 频谱
; Z$ ~% E2 Y3 |7 C6 N1 DSpherical distribution, 球型正态分布
: z2 n. z9 Y' H5 d! WSpread, 展布/ v1 c* Z! q$ z* d6 F
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
A: Q f4 E1 w8 kSpurious correlation, 假性相关
+ x# q2 {6 T) _' zSquare root transformation, 平方根变换
3 \0 p7 I9 P! I$ C+ {( FStabilizing variance, 稳定方差! O- ]9 ]3 e* y% A1 M
Standard deviation, 标准差
$ R5 T; l- | _+ [Standard error, 标准误+ J$ u4 j R! R$ ?. V
Standard error of difference, 差别的标准误. c4 v' h% d% ]- y j9 v
Standard error of estimate, 标准估计误差2 Y4 l6 r, Z0 a5 n
Standard error of rate, 率的标准误
9 ]! S' _! X% ~! y; LStandard normal distribution, 标准正态分布
. o, C' i1 a; s7 G4 _0 X' Q1 IStandardization, 标准化
& _% F2 ~5 t& i( x2 ]$ Z6 `Starting value, 起始值
1 R" f; N9 @# \; d7 c& QStatistic, 统计量$ c2 {- w Z& o+ M d2 U* S
Statistical control, 统计控制
6 x ?" d: Q1 nStatistical graph, 统计图( ?. P/ ~! e% O0 `. h# u
Statistical inference, 统计推断
3 j& U: Y2 P2 z3 ~& x- ]4 ~* nStatistical table, 统计表% p6 v1 v3 S( s
Steepest descent, 最速下降法: p7 v# y9 f) }: `) c& S
Stem and leaf display, 茎叶图, e. x0 a$ F: d5 U, g
Step factor, 步长因子
2 U6 \4 e# S# N( a1 W' V& JStepwise regression, 逐步回归$ b' ^4 w) A: F& Z Q0 t
Storage, 存
3 D5 J# b; O; V/ B# C! X+ D# o3 VStrata, 层（复数）
% P m0 e3 B8 h6 BStratified sampling, 分层抽样$ V* \' X% O( G) X
Stratified sampling, 分层抽样
" t$ P1 G; L: v- y0 N& aStrength, 强度. v* y1 c5 a6 s2 W$ P B- J: k
Stringency, 严密性
- {" k7 K* s' b2 O# ? XStructural relationship, 结构关系# G' M8 s- v8 f( b3 f7 V7 {4 Q2 \* _
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
3 U+ T! p+ o; ]1 t2 F2 ^. PSub-class numbers, 次级组含量
: d) @2 a5 b! ^1 [( Y6 M0 |$ E4 FSubdividing, 分割
( w& d( V8 R) b4 W ZSufficient statistic, 充分统计量
4 j0 X) A+ h' {4 OSum of products, 积和
9 {2 i; E, W3 b+ R# W' ?5 m. oSum of squares, 离差平方和6 h8 O$ @# [ |2 q( i
Sum of squares about regression, 回归平方和, b Q! O* H; _4 D2 k8 s! W! t
Sum of squares between groups, 组间平方和4 i" y+ k/ A1 n3 w0 T2 L+ Y [
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
3 @1 V' _7 M- _6 d+ TSure event, 必然事件, G: t" C) U, ]" c* T& S5 m5 K7 {
Survey, 调查) N4 w9 Z: {5 x8 E7 x& r; S9 Q
Survival, 生存分析
4 \9 Q5 {# \1 u0 |- JSurvival rate, 生存率
& Q; d1 ^" R2 BSuspended root gram, 悬吊根图
' t. r6 |! R) g* S- zSymmetry, 对称
* W* d* C8 k2 G# E! z, k2 e7 |( RSystematic error, 系统误差% D2 @5 m# ?9 p! ]4 G
Systematic sampling, 系统抽样
7 b5 J# q% j9 u. p6 R+ P0 `& MTags, 标签3 R( `3 X+ D6 V: s
Tail area, 尾部面积
& D) H2 @( P* z- F* n/ l/ sTail length, 尾长: V& j& a3 ?2 [+ U
Tail weight, 尾重
5 |9 y9 o6 @3 l$ e/ jTangent line, 切线
4 Z1 l# N/ c/ s" }' j' aTarget distribution, 目标分布
6 s; t: F1 k6 Z v( |; n6 a# @Taylor series, 泰勒级数
+ X3 ~' W' T5 ~7 TTendency of dispersion, 离散趋势! |! Q4 |; m% a; m
Testing of hypotheses, 假设检验
3 j9 [& P/ s* H9 P& B0 t6 \" `Theoretical frequency, 理论频数
+ g8 N/ M2 K+ j" `: L( {: NTime series, 时间序列
8 {3 t, D4 F; r2 y8 r# lTolerance interval, 容忍区间; P3 N( S) g' ]" P; r8 D
Tolerance lower limit, 容忍下限; t- j! u8 g5 |* A2 [8 x( A
Tolerance upper limit, 容忍上限
* C' f/ V3 g; ^/ j; B0 mTorsion, 扰率
k8 b/ G# p4 ATotal sum of square, 总平方和
5 u' O/ t# E# I$ |' H2 PTotal variation, 总变异
]5 F5 }! r- s6 N9 RTransformation, 转换
. E2 W6 S k% b) n/ ^Treatment, 处理 B& o7 _9 M$ K! u' z- q
Trend, 趋势4 a/ n- s Q/ B5 B Q3 z
Trend of percentage, 百分比趋势) N8 ?& c' E/ h4 r9 d- h
Trial, 试验
( ^# ` e" h" P9 rTrial and error method, 试错法
( c6 q& L; N! ^2 b/ I' N0 [0 X; ~Tuning constant, 细调常数
" g2 w! G0 K/ W3 GTwo sided test, 双向检验
5 p; ]+ L2 W: H8 vTwo-stage least squares, 二阶最小平方# |% u$ Z: S& K" r0 g1 d
Two-stage sampling, 二阶段抽样
" k, B6 ]1 }. S9 ATwo-tailed test, 双侧检验
! M8 a3 O' S9 W# s, y/ X5 [- s+ WTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
& X. p5 ]* e$ g8 r; I9 f m1 c; lTwo-way table, 双向表
0 D4 q, t; k% U4 h0 S1 mType I error, 一类错误/α错误9 a/ q6 W' y0 _* F' n
Type II error, 二类错误/β错误, c: W3 K+ R O
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
- H8 V6 R: o* |) v* v5 o( PUnbiased estimate, 无偏估计
: f. S1 D; E! E8 E& U6 vUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归/ \" V8 o+ f8 h+ z/ ^) X
Unequal subclass number, 不等次级组含量
$ |" L! A2 R# O- C: _" ]0 @& QUngrouped data, 不分组资料
! V. n+ N( i+ h }6 a, a C3 YUniform coordinate, 均匀坐标
$ O6 y2 v- o6 eUniform distribution, 均匀分布
5 t/ C6 D7 Q5 s0 a5 l9 @. xUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
9 [, a# i; `% c0 o. [2 Q% jUnit, 单元& {( w# z/ r8 Z5 o( Y
Unordered categories, 无序分类
4 ~/ }9 W, e" m1 `4 x/ rUpper limit, 上限$ T" _) m( G: P6 M! a5 C( H, L
Upward rank, 升秩
2 H+ e/ u+ t/ D0 e6 ~2 z( H L4 CVague concept, 模糊概念
( ^) V9 }$ q, J6 H# H3 G- NValidity, 有效性
3 O/ `* }( O6 M. u TVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
, B |$ S' Y& X& e+ Z4 r* A# DVariability, 变异性; U! f% F4 Z) z/ k! I( [
Variable, 变量& g& j" n R4 B3 d) m& F
Variance, 方差6 b6 ^9 `$ F* V
Variation, 变异, M0 \& b d: O: c; I3 D( R
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转7 }( v' f6 E9 z- |6 c
Volume of distribution, 容积
& R9 e' L0 M9 K% @% PW test, W检验* I! M% }2 p9 T4 W
Weibull distribution, 威布尔分布% ^4 T( W/ P) n$ M. ]
Weight, 权数( q: `0 v3 m& z/ |
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
$ l7 S' g8 t5 JWeighted linear regression method, 加权直线回归
: W% _0 h% z) _* O% JWeighted mean, 加权平均数$ ~3 ~6 P2 ~) q' R
Weighted mean square, 加权平均方差
$ X: _$ P4 y9 ]( {6 [Weighted sum of square, 加权平方和
' I8 D$ t$ I! Q0 u. tWeighting coefficient, 权重系数
3 F' N- Y A( y* F, B {6 uWeighting method, 加权法 ; {7 N* w0 d% o) y$ x: _
W-estimation, W估计量) M2 s( b) A* \) ` e; `
W-estimation of location, 位置W估计量
l: V$ }1 t0 o" N3 V$ c f( sWidth, 宽度( U& W) D2 r' ~( A& {& t; m; q
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
$ m8 x/ I3 U6 VWild point, 野点/狂点0 A h' {+ m0 c$ S: c( b0 O
Wild value, 野值/狂值
+ c* q2 q) e9 x3 D/ ]/ C! iWinsorized mean, 缩尾均值
+ A9 b4 f( u% UWithdraw, 失访 / m6 u% F9 O$ H! c- I9 j
Youden's index, 尤登指数
5 `% q3 B- a* c, q: pZ test, Z检验2 k6 }4 E1 b/ I& ?
Zero correlation, 零相关
0 z# g$ N3 {2 B' K4 @0 dZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
