|
|
Absolute deviation, 绝对离差) S ^" w, ?1 @8 ]
Absolute number, 绝对数
% z% f9 B9 ]- v; w. `& A8 sAbsolute residuals, 绝对残差8 s4 c: ^9 }- \/ b
Acceleration array, 加速度立体阵5 O# e0 T4 A% h3 g0 y3 ]% Y9 r6 }
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度) M! ?+ z# s/ \) r$ Q
Acceleration normal, 法向加速度 p+ C/ `1 F Y: ?8 v
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数- \ m+ \3 D9 _
Acceleration tangential, 切向加速度
- x3 I; V0 A! AAcceleration vector, 加速度向量
. N8 \: V' W# W1 i# K6 dAcceptable hypothesis, 可接受假设
2 u0 y) Q4 s! D) d% k3 M1 l- iAccumulation, 累积
( W' U6 k& d* I, EAccuracy, 准确度+ v8 R9 ~- Y) _7 |: v
Actual frequency, 实际频数3 G5 n7 S1 N( w; F1 \) D& d
Adaptive estimator, 自适应估计量
/ h, R% J h- Z. qAddition, 相加9 N6 k9 _, ^$ D9 i' l" o% v% J% @
Addition theorem, 加法定理3 h, }4 e1 a& Y
Additivity, 可加性
- ^% H% S" f. x3 JAdjusted rate, 调整率
# x, P1 w! ^9 D7 R3 u0 S" t9 @ G# VAdjusted value, 校正值
# X$ J$ W. @- S I; P% ]! n1 ]Admissible error, 容许误差
0 b+ R! y+ m3 b. ?Aggregation, 聚集性
% ]+ C$ U9 C4 g4 W8 x' kAlternative hypothesis, 备择假设0 N/ k: C; r* M1 Y& j5 A
Among groups, 组间
" `+ ~# A9 K; C" pAmounts, 总量
" C+ Q1 x0 q4 B# H& ? \! vAnalysis of correlation, 相关分析
3 o" [4 l" G+ l, J4 eAnalysis of covariance, 协方差分析
8 }9 Q$ R: ~6 ?5 ?1 e2 BAnalysis of regression, 回归分析
2 j2 n( x$ o P! t/ |Analysis of time series, 时间序列分析
- W* H/ S l, o; @' O/ ]Analysis of variance, 方差分析 U! G4 E5 o9 D- y' u0 |
Angular transformation, 角转换& ]9 {/ ]) l$ D! d* ?+ m5 a
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
$ g6 R% {6 g0 t" u1 FANOVA Models, 方差分析模型# c7 F+ Z2 l$ @5 f) g$ ]
Arcing, 弧/弧旋7 y+ h9 w: ~ v! Y3 b; p
Arcsine transformation, 反正弦变换: z. t' {5 v, P+ T, Q; _
Area under the curve, 曲线面积
2 g3 D3 g. R4 |6 v$ _: g$ H% d$ _" V/ ~AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 9 K1 s8 o2 S$ D8 v
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
4 ^$ {9 E. x% M: RArithmetic grid paper, 算术格纸& j# V" o2 s0 F8 e
Arithmetic mean, 算术平均数
' e; N; Q" s# vArrhenius relation, 艾恩尼斯关系4 c. X7 o& _/ C0 t" T
Assessing fit, 拟合的评估
+ K, `9 _+ w* B9 c1 c, B, Q) FAssociative laws, 结合律& H6 g! i1 Z5 i2 p) y6 f
Asymmetric distribution, 非对称分布
) T" B5 x0 g& b0 @3 IAsymptotic bias, 渐近偏倚
) w8 c6 h6 X( e) SAsymptotic efficiency, 渐近效率
2 `% _( C+ R' {. v0 pAsymptotic variance, 渐近方差. e2 j$ \4 f% v/ c7 B0 w2 \9 B
Attributable risk, 归因危险度# g4 N3 C! q* n( F7 s5 ~$ K" @. V
Attribute data, 属性资料
- `5 b3 ?. P# P# N! J: }( ~Attribution, 属性
, { C- _ E8 R2 p! E& _- iAutocorrelation, 自相关
8 ]. j4 M& ^ c+ VAutocorrelation of residuals, 残差的自相关! _2 U% [! H' {2 X
Average, 平均数1 ~* O4 _) p+ s m0 v/ u/ t- ~6 X# L
Average confidence interval length, 平均置信区间长度9 `! f% Q! @( n7 v
Average growth rate, 平均增长率
3 [8 F5 I, A& u/ s* o- {5 gBar chart, 条形图
1 q) [2 j2 L6 f- ]* lBar graph, 条形图2 H+ P' Y C ^: |' |8 a7 {" [
Base period, 基期$ J s3 N# f0 m* R; _. x
Bayes' theorem , Bayes定理
1 ]3 U; _1 q, ~' |Bell-shaped curve, 钟形曲线
# Z2 e/ ^& A1 ?7 M0 o9 DBernoulli distribution, 伯努力分布& E+ F s+ K7 h0 ]% c5 T
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
: K) N7 b: ^: N1 Q$ C- LBias, 偏性
" Y' U) r: y. I3 z$ J8 T4 J0 P2 `( eBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归7 V4 I$ n* L8 Q2 N$ j: ~9 u/ ]7 o) [
Binomial distribution, 二项分布; P# H! a) I- J3 X$ {" a$ M# T- @
Bisquare, 双平方
* q( X+ k8 p @% P, sBivariate Correlate, 二变量相关4 d. P8 ~! U) f' B+ ]7 ?- Q" i9 p
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布$ |/ j1 F' G" }8 ~/ g/ I
Bivariate normal population, 双变量正态总体5 X' H0 `% `, {6 t7 ~
Biweight interval, 双权区间0 ^# l% o: T+ v( Y$ _
Biweight M-estimator, 双权M估计量
: u3 P3 l# H' n2 E& `1 PBlock, 区组/配伍组
# m: F/ S! o5 O1 T+ n: l- d' H! uBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
7 U* `; O; S- t3 L% F4 iBoxplots, 箱线图/箱尾图( i ?2 P9 z# j& ~& F* c; b( @
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点( w9 o/ |5 C" {9 {$ K( m
Canonical correlation, 典型相关+ W5 T! L9 M* I6 G5 q0 V8 g
Caption, 纵标目' m5 W, j5 |. B9 B6 D
Case-control study, 病例对照研究
# H5 Q( Y8 ^9 |# H5 r" x; eCategorical variable, 分类变量7 [& [5 k& |: r( ^, t: p+ v, _
Catenary, 悬链线
( C7 Y! {; p2 q2 R8 J) OCauchy distribution, 柯西分布/ G0 @0 s0 O: l r" j0 c0 J2 ?
Cause-and-effect relationship, 因果关系
, d( [. `% ]+ _4 [: e# r% W4 ECell, 单元
; A5 \5 A& H. ^+ x2 D. G) uCensoring, 终检
! }# F4 H1 T% N" {" e4 SCenter of symmetry, 对称中心% I; B# L$ _+ }& g+ A: }0 Q" H6 w
Centering and scaling, 中心化和定标% X7 l/ D; o, i$ ^, Y% i; `6 i
Central tendency, 集中趋势. o! w7 u$ p9 o4 E3 B1 A3 Y4 A: q
Central value, 中心值
1 h# j# D P2 S# R% p0 W: W( Z# eCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
) A2 D; Q+ _! ]2 p* F7 iChance, 机遇! c% J( ^3 }5 D2 W3 \
Chance error, 随机误差
" P7 ]# u' g+ d4 bChance variable, 随机变量; f$ J' y* m/ E% D& v% m
Characteristic equation, 特征方程* F$ r3 o2 [* U% |9 U
Characteristic root, 特征根7 q2 ?8 ^, y- m6 j! S
Characteristic vector, 特征向量4 e( s( h( x# k! w' C, M% L. p! r' s
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则( x- L1 |7 I8 q1 k9 \9 K. K X0 x
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图7 k, ^# W9 n1 ^
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验# l4 O5 {$ X2 N8 _
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解5 v* d: I& X3 g- ]$ [! c
Circle chart, 圆图
# Y3 @# X- T1 K" [6 E/ N" S1 uClass interval, 组距
+ t4 F# `$ a( I" h) ?$ B! f7 R% vClass mid-value, 组中值
( D* c- M) E# m- g3 I9 E& i% t( o# fClass upper limit, 组上限1 q; m' B% w7 h* H0 E( A. C- P
Classified variable, 分类变量
, g, Y9 S, S3 z! ^: J. T1 pCluster analysis, 聚类分析3 {3 }" @. R- c: O7 S" `! {
Cluster sampling, 整群抽样
0 V3 _6 s! L( r, F4 @ PCode, 代码
! u% c. Q F; m) uCoded data, 编码数据
) Y' }) [5 t! d! y( QCoding, 编码
, @9 o% f4 H/ W+ L! ECoefficient of contingency, 列联系数
7 ~4 ?1 g; D2 ~* K1 eCoefficient of determination, 决定系数: K0 Y7 E9 I+ ?, I2 B
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
; [( m2 ]0 @0 w( m, |Coefficient of partial correlation, 偏相关系数; Q7 C: ^' o) H0 f0 H" }3 S9 i/ [
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
' D- k! z. g4 ~& hCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
& o, N! X0 \& \% ACoefficient of regression, 回归系数4 S2 p1 X* B# r; e; d6 O! O
Coefficient of skewness, 偏度系数
% W4 H: ?3 ^1 p% N8 MCoefficient of variation, 变异系数2 i' s9 u3 o' w2 P3 I
Cohort study, 队列研究
& p! i1 r; ?" w. s1 M4 sColumn, 列% R5 U. V# ^# Z2 B3 j% H( q# i
Column effect, 列效应* I5 U8 c& {/ J! e+ B9 \
Column factor, 列因素
. x& D8 r. U, c' l$ }) bCombination pool, 合并
3 \9 E$ _) J, D' kCombinative table, 组合表3 Q I( Y, R9 [8 `" u" x( n
Common factor, 共性因子
& w- y$ a& T* }Common regression coefficient, 公共回归系数6 P2 z O+ V1 h2 ]4 ]" C
Common value, 共同值/ o' A( i7 A* m0 S. y1 [" I7 ^
Common variance, 公共方差8 A4 ^4 K2 e! K& U1 b
Common variation, 公共变异' C4 H. t, T" X& e) \
Communality variance, 共性方差
% y% y0 e" z) s, B3 K- @Comparability, 可比性5 S' x7 o( J+ f0 V; S& T
Comparison of bathes, 批比较) o W5 O, H; f7 v% \+ Z
Comparison value, 比较值
: E. ^* g% h* G) _1 MCompartment model, 分部模型0 {# t: O! e8 j7 P/ U
Compassion, 伸缩7 i$ E$ L/ J1 V- l
Complement of an event, 补事件7 o* F# e* F) d0 D
Complete association, 完全正相关6 e2 o6 q5 \+ o9 b. e( V4 d5 t
Complete dissociation, 完全不相关
' q& c# [* L1 h6 c9 jComplete statistics, 完备统计量
: V r& `/ h( mCompletely randomized design, 完全随机化设计
! V5 W, v& `* N* ZComposite event, 联合事件
& l4 e+ I+ `$ i2 r3 B, }! IComposite events, 复合事件2 o" }0 b0 k, D' g- E+ ]7 d6 J
Concavity, 凹性3 J" H, G8 r- a7 c$ P
Conditional expectation, 条件期望
8 D* v( |8 y$ {( b- ^* l0 QConditional likelihood, 条件似然
6 R& Z7 p' c- U7 T4 \- A+ HConditional probability, 条件概率
& D) A6 r% Y2 T1 KConditionally linear, 依条件线性
( \7 o0 i/ D' n5 ]Confidence interval, 置信区间
) z, [+ [' C9 `0 [0 }Confidence limit, 置信限
6 ]# o7 s9 C7 w- gConfidence lower limit, 置信下限8 i2 y }2 Q" l$ }; Z7 G- a
Confidence upper limit, 置信上限9 M; r, i9 S; w. R4 Z( a0 R+ l
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
- g8 X1 X8 V+ F8 O: iConfirmatory research, 证实性实验研究
1 k$ y- c: D$ R3 ? ]0 _0 d0 E# cConfounding factor, 混杂因素! b1 v; S7 A6 ?
Conjoint, 联合分析
! i2 j& M% y$ S4 L: V* L2 P) _Consistency, 相合性
5 o. k m% i5 W) P- iConsistency check, 一致性检验
. z4 }4 ^; j+ \( n/ d8 wConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
* L6 K# `% }6 I3 b U0 \7 MConsistent estimate, 相合估计
; B5 u: |" p4 w' x8 F6 NConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
" h, `; m% o. T9 _9 H( ]6 mConstraint, 约束
" C# d8 _/ G5 C6 j5 ?9 k0 vContaminated distribution, 污染分布) M% n8 n: I& \ k6 ]# b
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
% S, I+ s9 X7 Q. E+ BContaminated normal distribution, 污染正态分布4 E w. R0 g9 u2 Z& y
Contamination, 污染9 j3 F; K! O; H. p) \ D$ M1 S5 N
Contamination model, 污染模型: V# c3 C8 \# W* {
Contingency table, 列联表. l+ P% D& l" w6 w" B
Contour, 边界线
" k: S8 g- K4 O# m7 VContribution rate, 贡献率 f) {3 k6 m, X- d; N F$ D
Control, 对照
" [. Q( M9 R' W% M) U7 l$ oControlled experiments, 对照实验6 ]( j- _ D1 e9 O
Conventional depth, 常规深度* C. n g9 d* n% r1 q5 L
Convolution, 卷积
; w4 ]3 [! i' E7 c0 {' UCorrected factor, 校正因子" ^( }; x& X( I: Q$ V7 \0 p5 ^
Corrected mean, 校正均值1 Z! o" ~4 g* n/ F8 x
Correction coefficient, 校正系数
, x1 Z# { [3 J# KCorrectness, 正确性
Q$ t6 h4 c) A7 E$ @( o- Y# CCorrelation coefficient, 相关系数( b) ?* h. H, L; @
Correlation index, 相关指数
/ \$ M, v5 x# PCorrespondence, 对应# O+ \9 y: V# h+ e0 q4 W. l
Counting, 计数
8 R: P3 K) l- D. n6 U3 W" uCounts, 计数/频数3 W% @. F2 c) I/ [: k
Covariance, 协方差
' C5 m! s. ?! m$ [' z0 i( sCovariant, 共变 {+ F7 M3 L% s/ }0 Q4 x% ?
Cox Regression, Cox回归
- \: \2 t8 p4 m: S$ [Criteria for fitting, 拟合准则
, I7 [7 V0 T, W/ kCriteria of least squares, 最小二乘准则 F6 ~/ J& N, q: g3 |: W& r/ v
Critical ratio, 临界比
3 X' u. I6 `' e7 a" OCritical region, 拒绝域; n2 k, Z M+ x
Critical value, 临界值( R1 r! ^" R! L9 O) b$ S
Cross-over design, 交叉设计
' }* Z! J/ [& K- CCross-section analysis, 横断面分析+ z2 w$ ` |# s# x% Y
Cross-section survey, 横断面调查
6 B* V# R* v5 o0 s% r: Z! ~Crosstabs , 交叉表
7 g2 y1 i6 s% p0 v2 I6 e2 f! SCross-tabulation table, 复合表
! v* z: b+ D) W9 WCube root, 立方根' p0 W: O0 t4 q u
Cumulative distribution function, 分布函数
" g9 e) K; b% x PCumulative probability, 累计概率$ |% E3 e' w- }& k
Curvature, 曲率/弯曲
* x1 P0 J. H2 L* W( J% o) CCurvature, 曲率+ [7 g$ x" Y. p/ S& m
Curve fit , 曲线拟和 $ f" G( f: o& I/ D. ^
Curve fitting, 曲线拟合8 d$ G1 G0 g, [9 i9 z( N3 r" U
Curvilinear regression, 曲线回归6 N0 N7 W1 z, D9 ?
Curvilinear relation, 曲线关系0 T$ ?9 z. \ n0 u9 k0 @
Cut-and-try method, 尝试法
@; N, y9 S3 X( j' e9 A- B, wCycle, 周期
7 E6 @+ @1 Z* v/ N4 l: n2 E% z, lCyclist, 周期性: \! H8 P$ z7 [0 t1 W8 T6 t3 }
D test, D检验
+ f* |' {$ Z$ p1 W# z ~- KData acquisition, 资料收集$ m9 V6 G. j! M; R4 S# y
Data bank, 数据库5 `# o. c- w1 Q
Data capacity, 数据容量6 T2 B( I- J7 P5 B+ a. O$ G. f
Data deficiencies, 数据缺乏2 x: T' @. y% x2 i. l7 U! _, k
Data handling, 数据处理
4 O7 W8 Z O" `5 T0 OData manipulation, 数据处理
8 G @% H, X" I; h, \Data processing, 数据处理
9 n0 L5 K, e! J5 V* JData reduction, 数据缩减
4 D: l# |! ^ M" h$ @" B1 r% uData set, 数据集& n! @4 ^( y* Q/ {
Data sources, 数据来源+ L0 L& H$ [$ ^( C7 S& W, a$ @4 j8 ?
Data transformation, 数据变换
1 ]1 z' r6 Z; S" w2 M3 L! W$ F, oData validity, 数据有效性
9 {+ n$ P4 O, U3 @ _6 Q: _& Q0 EData-in, 数据输入8 c3 X1 D$ q, b% G4 W# a5 i
Data-out, 数据输出
; ^0 w( k7 L0 H/ j1 @; qDead time, 停滞期
5 g7 G" [' J! P& d4 [1 Y; v# q& H& mDegree of freedom, 自由度
6 N/ |) n6 B, F. BDegree of precision, 精密度
" ^# I. L! l: S) ?- T; j! x; YDegree of reliability, 可靠性程度2 u$ i/ J, T6 G J1 D) d
Degression, 递减( V& G* ^/ q; |# w1 T/ R$ H
Density function, 密度函数 n' O* Q" U# ~, n h
Density of data points, 数据点的密度
* J$ U1 q- {7 d$ i! CDependent variable, 应变量/依变量/因变量
! t- |2 @/ ^/ VDependent variable, 因变量
: r0 x% K: `! g+ I1 V" U. Z/ i* zDepth, 深度. {! |% ^/ z3 k6 p7 W
Derivative matrix, 导数矩阵
: @* B6 Q2 _+ u; D- NDerivative-free methods, 无导数方法/ A7 G4 T8 D. T$ E4 p
Design, 设计* d* _: v; @. k' c$ A9 V Z
Determinacy, 确定性
; S7 T v1 `- P! @1 v. ?- |Determinant, 行列式' R, z8 n. f4 `: G" ^# t7 x
Determinant, 决定因素# H; A [5 ~5 U) N
Deviation, 离差0 `; }$ ^: f. [( u6 ]+ Q3 h
Deviation from average, 离均差3 S( m5 Y# h. b! H: U
Diagnostic plot, 诊断图
. Z8 E# C# W1 ?- u8 c+ }1 GDichotomous variable, 二分变量4 e! ?+ o. Z; q7 `2 t1 M$ F: o1 W7 G
Differential equation, 微分方程
/ @8 w3 v& o& nDirect standardization, 直接标准化法8 o- _8 c. n" v: T8 ^8 a2 }" ]
Discrete variable, 离散型变量+ b+ a/ G/ w: ?3 i, N
DISCRIMINANT, 判断 & Y- d* F" [- z; s1 k7 a* ^, x
Discriminant analysis, 判别分析
- Z" g! M9 k) ~$ mDiscriminant coefficient, 判别系数
% U$ j) f3 V$ a7 W0 p6 O5 t* z2 L0 pDiscriminant function, 判别值
1 s9 I) a8 w" FDispersion, 散布/分散度
3 Q" ?4 D# D) C' _& t4 }1 a w7 TDisproportional, 不成比例的7 Q" R# f5 d( e) r I3 h3 ]
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
6 S6 }( X& f* ]. O8 xDistribution free, 分布无关性/免分布0 |; f8 N* M- p0 h0 ^( S
Distribution shape, 分布形状
7 E" f( C/ Y7 Q+ XDistribution-free method, 任意分布法
2 x4 |: l' S) Y3 o/ \) l% pDistributive laws, 分配律& \0 w" x% v9 [9 ?$ p4 ?# Q |
Disturbance, 随机扰动项. h1 U$ e9 h B
Dose response curve, 剂量反应曲线" h3 o& W. g7 t+ \( i
Double blind method, 双盲法
, J" k- d) H, U' Z$ L: \$ m3 ?+ _Double blind trial, 双盲试验
% q. M: T+ K" X, l7 E% kDouble exponential distribution, 双指数分布
5 h! r$ \; ]" P( M/ j; b4 L) ODouble logarithmic, 双对数
0 [- R- L. o2 ~" nDownward rank, 降秩
0 N* p, A `5 x- V$ \Dual-space plot, 对偶空间图
* [: Q- V* G/ s4 R9 n+ b. ^DUD, 无导数方法
. s- J. U+ L9 v& K# ?2 [( A! K; HDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法- F1 V; l- s' \; X4 m& m
Effect, 实验效应
. S @; K; H2 h8 y: hEigenvalue, 特征值
6 G+ `& N& p/ ]8 S; yEigenvector, 特征向量' L0 q! ~- b/ w1 }3 S4 i% S' H" h
Ellipse, 椭圆
+ ?# k) M j5 CEmpirical distribution, 经验分布; \4 I+ _. n/ Y% ^3 ]
Empirical probability, 经验概率单位
t9 Z( m& c! F3 y. i! `7 AEnumeration data, 计数资料
0 M% o# G5 Y, @( X2 |% s$ kEqual sun-class number, 相等次级组含量8 x- o+ t& f5 G, e" X: m6 I, z5 u
Equally likely, 等可能
0 V) X7 h2 u2 B& nEquivariance, 同变性5 r6 E v9 X: J, D
Error, 误差/错误- u8 }$ u# _* {+ C- P3 u
Error of estimate, 估计误差8 w: H0 e/ `& L; a4 I
Error type I, 第一类错误0 E7 t5 l8 b8 f# O
Error type II, 第二类错误( n% w7 j& H: r+ J- T( p
Estimand, 被估量
: Y; G" t/ ~& N7 E, H; s0 N GEstimated error mean squares, 估计误差均方
. R; m# W. S# [3 Z) _Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
+ O c1 N& f+ p- h8 `Euclidean distance, 欧式距离
) W4 ]% F3 Z1 w2 a7 U3 V. nEvent, 事件
) t) _1 M4 S, H0 ]. MEvent, 事件! G; \8 N6 ~$ j
Exceptional data point, 异常数据点
- a' c$ X R! k3 TExpectation plane, 期望平面" O, u0 t* i% D0 @$ U+ k0 l# D
Expectation surface, 期望曲面
+ T0 f4 K! k1 A6 mExpected values, 期望值5 @& \0 w; B+ P2 N8 l, T8 ?6 K
Experiment, 实验
8 c! z) t) l8 q3 LExperimental sampling, 试验抽样
/ e$ }' ?' B3 `8 D- z- X" f- qExperimental unit, 试验单位2 \6 r% ]' J, M1 w) e" b) `
Explanatory variable, 说明变量- ?5 c$ N) F- | M" P
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
* Y- Q$ s3 c0 ^3 ] Y- P+ ~Explore Summarize, 探索-摘要$ B$ s+ m( Z$ D' W& M5 ]4 u
Exponential curve, 指数曲线) u# z- o/ O* D4 c- z% x# B( D
Exponential growth, 指数式增长
( T# q$ a, u9 k) }EXSMOOTH, 指数平滑方法 7 U- E" ^: b$ n" `4 M
Extended fit, 扩充拟合
' G) G5 `& i/ u* E/ tExtra parameter, 附加参数% J0 f; {( a6 F2 E0 {
Extrapolation, 外推法
/ ~ u7 g% p: @8 V$ CExtreme observation, 末端观测值
' ]% s7 b x" C p% a$ h: n8 k, FExtremes, 极端值/极值
* P/ w. q# C' P7 O7 JF distribution, F分布
0 S+ r' s7 Q9 ~! E0 UF test, F检验: v8 ~9 l s. W, P- u! d ~
Factor, 因素/因子, p4 X/ p1 ` M! k/ E
Factor analysis, 因子分析
/ E1 a/ ?$ }+ |; X" uFactor Analysis, 因子分析; T' l; U2 G" m! n2 q% ~. f( P
Factor score, 因子得分 8 v# r' V0 i* @
Factorial, 阶乘
4 Z% f% j0 q1 U: p4 B" u3 QFactorial design, 析因试验设计. M, `) D# c# V/ R H. L6 X* F
False negative, 假阴性( [8 a3 \" i, m( {, T, Q
False negative error, 假阴性错误
1 G C6 K8 f# I9 ?/ `Family of distributions, 分布族 I! @7 N5 q% e; v; i9 [
Family of estimators, 估计量族
$ A. c! r0 j5 ~. s2 y1 hFanning, 扇面4 ?0 B0 T$ P% a% D: M K- `/ S
Fatality rate, 病死率
1 O4 K! A; R- V- f# pField investigation, 现场调查
' H/ ]1 Y n5 E: W4 C5 |4 X. kField survey, 现场调查6 Q9 v' S) H9 M6 r
Finite population, 有限总体
' |/ {+ R# J1 P! c3 J; WFinite-sample, 有限样本
8 [9 b/ I9 C- Q$ q8 q- }First derivative, 一阶导数' m" g8 L4 O5 Q" B0 Z, {+ ^
First principal component, 第一主成分
, Q6 L5 ^/ H) }0 M. q; aFirst quartile, 第一四分位数% ~; M/ a8 M# g
Fisher information, 费雪信息量
( q0 A& V s3 a w# B8 }3 FFitted value, 拟合值
" @8 F2 i; w0 x% QFitting a curve, 曲线拟合
* q `- O* \# ~4 Q+ M$ K; jFixed base, 定基2 x/ r& D! y# K6 i
Fluctuation, 随机起伏. B" A$ g% p. P) I4 q( D
Forecast, 预测( g. y% O' P' s4 k0 |
Four fold table, 四格表 Y6 h6 ]8 O4 b4 v% z
Fourth, 四分点* \9 p: W$ |2 v: m6 p
Fraction blow, 左侧比率/ U0 Y: |* `( o4 ?$ w2 ~0 f
Fractional error, 相对误差6 c! c% w) D+ I( N/ O% j
Frequency, 频率 e- @0 Z0 E) g2 g
Frequency polygon, 频数多边图
6 \4 A6 u* z* J; P" B% P3 P) L: zFrontier point, 界限点
6 {$ p% q% i7 }- v/ J- FFunction relationship, 泛函关系) v# k1 r0 W% Z4 z7 P5 C& W- Z2 I
Gamma distribution, 伽玛分布
( C1 n. o, v( T# ^ B4 W: jGauss increment, 高斯增量5 L/ P0 g2 V0 |8 F% X
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布8 Z- ]) }, n1 _+ t: D% _* u0 q. C
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
, e- R% I& g5 {$ e( PGeneral census, 全面普查, n& I* {# c; v
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 * d3 N, C+ r& m2 F
Geometric mean, 几何平均数
5 ^# C" Y8 e4 i% mGini's mean difference, 基尼均差
, z/ a8 e+ \$ f; e5 d9 RGLM (General liner models), 一般线性模型 , k5 q' _: H: O9 w
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
( c! @8 t0 p% bGradient of determinant, 行列式的梯度
1 y1 v9 | e- \: xGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
$ h: B5 V# u# C% c: }Grand mean, 总均值
# N/ m3 Y" U& RGross errors, 重大错误
' b3 e; i9 d* HGross-error sensitivity, 大错敏感度! T S# Z/ T2 Y# A; f1 _
Group averages, 分组平均
9 P0 d; A+ o @- x g1 ?! q& O6 D$ fGrouped data, 分组资料 ?) j" s3 p. U( v
Guessed mean, 假定平均数8 Z' h3 `- A7 ?9 Z0 L# _! \4 e
Half-life, 半衰期
) a+ I4 g6 ~& l: W1 {Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量$ e* g3 ]. {4 K5 A
Happenstance, 偶然事件
; g$ B! Q3 n- p, ]" w6 u; Q8 Q- oHarmonic mean, 调和均数
9 W) a( d5 L- d5 @5 UHazard function, 风险均数
/ C) y4 c) ?- p. @Hazard rate, 风险率
6 n0 H8 p7 N8 f; e5 _+ F6 M7 oHeading, 标目
" Z2 D, _( n/ Q5 ?- s* }. mHeavy-tailed distribution, 重尾分布
- r; a- ?( U# Z! N/ {2 w- t' _+ XHessian array, 海森立体阵
, d, `: Q# l q! t, B( ^: \Heterogeneity, 不同质
% m% V1 n, u$ E0 C. r' s4 V. _3 }Heterogeneity of variance, 方差不齐
; h3 S$ k# ?# d4 d7 z( YHierarchical classification, 组内分组# ]5 g: G( k0 v( Z! H" c
Hierarchical clustering method, 系统聚类法0 C* }2 [+ f3 H" R; \# _* C
High-leverage point, 高杠杆率点
; P* M8 R) D# N' xHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型# T; @9 y1 V/ s2 o9 p9 f
Hinge, 折叶点
, a f6 x3 T% O2 zHistogram, 直方图+ j a% k' D; h+ I
Historical cohort study, 历史性队列研究 \& H/ d9 o0 _1 b
Holes, 空洞- A0 g$ a' M5 T+ N t3 |
HOMALS, 多重响应分析& U2 M' G! h( j" w3 o7 u
Homogeneity of variance, 方差齐性
( ]1 p- G. I8 ]' f2 O' EHomogeneity test, 齐性检验
2 \$ P+ M$ o/ xHuber M-estimators, 休伯M估计量
# ?# p( J: V! x5 |& E) KHyperbola, 双曲线- | A% v- O5 Z y0 _: x: l; q/ q$ O% k
Hypothesis testing, 假设检验
8 z( V& `, u( v7 |( A0 P" @Hypothetical universe, 假设总体' w% p$ `1 a' P/ C O
Impossible event, 不可能事件
$ w0 s+ m2 I3 v: U3 ^* VIndependence, 独立性 q4 S$ l5 U0 O4 L
Independent variable, 自变量
: |- F# k: g! Q8 z$ jIndex, 指标/指数5 B" f. a5 \- T! c
Indirect standardization, 间接标准化法* u& t# M( o5 p& P9 O2 v
Individual, 个体
4 K& D$ p" [1 `. i+ ~# aInference band, 推断带+ X3 F/ L6 g0 d" W: i+ n9 P5 H
Infinite population, 无限总体+ |6 H# S2 [7 ?% a: q$ T- p
Infinitely great, 无穷大
) Q) Q1 {8 N# N; C2 q+ a9 ?# k+ H1 GInfinitely small, 无穷小
* j& [% `( k3 ?5 HInfluence curve, 影响曲线
8 I9 U3 c& t3 ^/ ZInformation capacity, 信息容量
1 Q) ~; U8 G, |/ [( bInitial condition, 初始条件! j1 M w& g: { ~ e
Initial estimate, 初始估计值
$ O6 A1 {3 h6 J# e- @! M5 `8 xInitial level, 最初水平7 z0 |( Z: e3 T! I9 N! c
Interaction, 交互作用
2 P6 C' L. U( U( \Interaction terms, 交互作用项7 y% i4 {& q& ^
Intercept, 截距; ]" y. J9 R; y) u3 o% Y2 M
Interpolation, 内插法
) S0 I* P& S' V; l4 w# I5 R" y UInterquartile range, 四分位距
) N5 e& Y* ~. f# o! b; m& Y; uInterval estimation, 区间估计
2 Z2 F' V& \6 O1 j) z- M: r: m4 G, QIntervals of equal probability, 等概率区间
9 t4 Y3 d% f8 w- Q8 {8 X; dIntrinsic curvature, 固有曲率. {! l! v5 f2 F1 |
Invariance, 不变性. x, o$ q3 D, ^8 a* s
Inverse matrix, 逆矩阵) P$ o& O* m' H3 ]% j% y+ O- ^
Inverse probability, 逆概率
1 I5 U( Z6 ~0 L) R% ?8 lInverse sine transformation, 反正弦变换1 J* T" s4 L- P: A
Iteration, 迭代
7 e7 n+ e {- C7 h! i! BJacobian determinant, 雅可比行列式
0 G& Z" T) {7 JJoint distribution function, 分布函数
8 ` i7 Y, z. \5 F0 n! l- D7 zJoint probability, 联合概率
2 y5 i) F0 l* V+ KJoint probability distribution, 联合概率分布
. B/ |5 t5 f5 k& h9 lK means method, 逐步聚类法
1 l$ P, [8 }7 z# P! k) _7 D& r/ _* xKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 7 H$ E7 k- U- m# O+ B: _2 m
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! _- ?( N8 b9 X
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关 y8 a! I% i Y
Kinetic, 动力学
5 |; E; Q# E! e) Y$ _' V% ?Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验$ w$ A) W9 ~. G5 @ C/ N
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
& ?. _; F2 F; U! Y2 ?8 H! A% H sKurtosis, 峰度2 i* W1 z6 q8 g
Lack of fit, 失拟
) m, d5 ]2 B1 A* p# b& | CLadder of powers, 幂阶梯7 R5 E1 Z6 T2 n/ ^" [ V
Lag, 滞后
K) H7 B' v9 W+ oLarge sample, 大样本
6 |) M2 V. Y( B# p' dLarge sample test, 大样本检验; v) H* h" q* t6 d9 S5 N% O
Latin square, 拉丁方
& W7 \ }; I6 g1 h7 i0 @$ fLatin square design, 拉丁方设计
" l3 a9 Z. O P1 h8 gLeakage, 泄漏
' a; |; @: o% m. SLeast favorable configuration, 最不利构形
6 F0 j! Q s! z" ^: L! p9 ULeast favorable distribution, 最不利分布
1 Y0 q3 z( ^( q3 @8 V2 W7 iLeast significant difference, 最小显著差法5 _+ O. e( V4 Z: y' r3 C
Least square method, 最小二乘法% q p" L; j7 j* K
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) \0 `% T7 P$ GLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合. Q( O; a- ^* l+ e3 J4 R& I0 {
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线8 M8 {6 Q( ^& U V4 l
Legend, 图例2 U$ j2 f, r3 [8 G# Y- ?: x
L-estimator, L估计量
, I6 n- X3 C5 ^, Z0 CL-estimator of location, 位置L估计量
" ~; O/ T8 ?$ v, m6 AL-estimator of scale, 尺度L估计量9 I& |; d! T7 W) ]' u# {9 m
Level, 水平
1 W6 B4 f, B) U" G5 QLife expectance, 预期期望寿命
4 G% Q7 ]$ {+ J% D/ v7 V3 {Life table, 寿命表" J7 a4 J1 n/ |) B* T
Life table method, 生命表法2 a! T; A2 ]$ V! ~
Light-tailed distribution, 轻尾分布
' ^% f2 d2 g f5 i9 j- cLikelihood function, 似然函数) |9 Z5 _* O$ x; F! n) N0 b
Likelihood ratio, 似然比 J7 a! R3 `! s' W8 |
line graph, 线图
3 C4 H% I' `7 Y6 wLinear correlation, 直线相关& G" O9 S# i; S5 I8 b1 |7 m
Linear equation, 线性方程( k1 a6 y; f1 `2 d9 z' w
Linear programming, 线性规划
( {$ Z& p6 W# E# F) C& bLinear regression, 直线回归
' l2 o1 U& ^8 f l" vLinear Regression, 线性回归
( P3 _8 L* k# R4 g0 DLinear trend, 线性趋势5 M( K7 k8 S0 W8 [" J; S0 n6 z
Loading, 载荷 & p* d; a2 C2 a/ x. v$ i
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性. l1 d' |. c& H! H# v; b9 H
Location equivariance, 位置同变性/ ^4 g, G, R# Y7 O0 T
Location invariance, 位置不变性
. o1 v7 p& W% F& fLocation scale family, 位置尺度族
; a' { K9 d4 C0 H8 C( T/ WLog rank test, 时序检验 / I! y& F* @6 n, `; O
Logarithmic curve, 对数曲线# L% S2 V' s' h+ Q& i- |
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
( D4 }/ y1 k5 l9 Q$ hLogarithmic scale, 对数尺度/ O6 V( m( O5 k _
Logarithmic transformation, 对数变换
4 M$ A3 C, G# h3 lLogic check, 逻辑检查; D; ]1 B3 a+ ~1 Q5 D6 Y& R a
Logistic distribution, 逻辑斯特分布+ z: S" F" G9 `8 Q1 v2 s6 f$ A; d
Logit transformation, Logit转换
# q# b+ P% ^! K, |8 tLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
% Y# X6 z/ v1 s$ D8 vLognormal distribution, 对数正态分布0 T5 F& B6 e$ `- g$ R1 M+ T
Lost function, 损失函数
- z3 S; q. }4 d: r6 l, S8 ZLow correlation, 低度相关2 O: n6 P1 M0 o! @$ m" T
Lower limit, 下限
2 h4 G) Q) G5 y* K4 ILowest-attained variance, 最小可达方差
' ?8 q: m% L% ?LSD, 最小显著差法的简称
' P7 Q& D2 n# J0 Y4 pLurking variable, 潜在变量6 y& R- f1 o9 a8 m+ J! `1 w6 v
Main effect, 主效应
4 x, g4 F* P/ Q) Q4 kMajor heading, 主辞标目
9 ~9 l7 t# o1 X! c! B: p9 `Marginal density function, 边缘密度函数, P" D" v- Q6 q. F0 x4 F% e
Marginal probability, 边缘概率
% i- o) G. f% a- ~0 HMarginal probability distribution, 边缘概率分布0 Q9 X8 p# r6 V7 f7 K
Matched data, 配对资料
3 V/ f* \& w% x) j- IMatched distribution, 匹配过分布
$ |! Y0 u8 p& m! G) J0 k tMatching of distribution, 分布的匹配" O0 W6 a6 q7 v
Matching of transformation, 变换的匹配
9 B. v+ D6 z, x. h+ dMathematical expectation, 数学期望9 X5 F2 v/ Q5 |
Mathematical model, 数学模型5 h, w3 [$ n6 y! Q+ I: ?+ y
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量4 Y; s; \5 g' B: K
Maximum likelihood method, 最大似然法+ l7 A+ T u6 f) @( j
Mean, 均数7 N- G% D7 j+ ~7 K* _
Mean squares between groups, 组间均方& c8 H+ P0 V; {5 P9 X3 M
Mean squares within group, 组内均方: E7 T' z; H) p$ W: D; K
Means (Compare means), 均值-均值比较
$ p8 ?- v! {0 k" W: {0 q0 o VMedian, 中位数
1 W$ b# ] Q" }2 e8 Q% k4 ?4 ^ T( bMedian effective dose, 半数效量6 Q: G3 Q5 w; o: L5 @, e
Median lethal dose, 半数致死量/ @* C6 I: Q! F4 L7 z
Median polish, 中位数平滑
- r/ t: I4 d) e2 ?& [; MMedian test, 中位数检验" H1 F" d9 ]6 M4 y
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
" J: ~# f+ K0 v1 T1 a8 h1 f+ PMinimum distance estimation, 最小距离估计4 j/ E( M; l. ^9 v0 b' I | z
Minimum effective dose, 最小有效量+ M) S% v6 Z' U8 O
Minimum lethal dose, 最小致死量
2 V( ]4 p% w' K" F3 t* JMinimum variance estimator, 最小方差估计量
0 \! ^4 _$ j( U9 |MINITAB, 统计软件包
2 ?5 a* @* Y/ U7 \& c( ~Minor heading, 宾词标目 I+ F. _' s/ z; ]
Missing data, 缺失值
; O6 b8 R; T9 c" P8 e4 L: VModel specification, 模型的确定
1 x8 ~4 r3 b$ I, zModeling Statistics , 模型统计3 \0 G) O# \$ L$ L% k! }6 Z
Models for outliers, 离群值模型0 P: b6 K. s' x3 e
Modifying the model, 模型的修正
' S2 |) B( h! c3 |" d2 _Modulus of continuity, 连续性模" z4 X9 g1 ]' c. ]( t6 n
Morbidity, 发病率
- b* L+ s1 P+ {4 P: c' j9 RMost favorable configuration, 最有利构形
# ]3 U2 L' S6 ?$ s" M7 ]& ^+ {2 AMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
% ]; v' ]& G7 q, k; gMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归* M7 I7 v: a- L& t4 G
Multiple comparison, 多重比较
$ o! Q0 {7 x2 [) WMultiple correlation , 复相关: h# L4 f, w" j# P. @
Multiple covariance, 多元协方差
: `6 T! ~0 K; X& u* t* f8 o) ?Multiple linear regression, 多元线性回归' c8 Q: A7 _; s! {& D$ g2 E. \
Multiple response , 多重选项3 [. s8 I s% f! b# V
Multiple solutions, 多解* y$ `* f3 [( y- L3 F ~: Q
Multiplication theorem, 乘法定理: m5 V Q; Y* q$ y
Multiresponse, 多元响应' \; L8 ~+ |7 }+ Z
Multi-stage sampling, 多阶段抽样1 r; w& j; n& ?+ T( e
Multivariate T distribution, 多元T分布
2 ~. q- O( `' t' z* b9 I9 EMutual exclusive, 互不相容
" @7 W' X$ S) A! @. ~Mutual independence, 互相独立* @0 O* `& B7 M# O
Natural boundary, 自然边界
( A: j) U4 V- Q# I( [Natural dead, 自然死亡
( N0 L; N$ u5 KNatural zero, 自然零
# p3 K* b3 [/ P1 t ?4 FNegative correlation, 负相关 R& V: A# F0 A9 [9 Z. f
Negative linear correlation, 负线性相关
% _- f8 s7 z |Negatively skewed, 负偏. t! U$ m8 N/ H$ W; u' h: b8 a
Newman-Keuls method, q检验
- y4 S# f& y4 F4 rNK method, q检验6 }( Z$ r- S; `6 c# G
No statistical significance, 无统计意义4 }1 B* A" v! s; b$ G6 z, l2 _0 M
Nominal variable, 名义变量; I+ F8 O' f8 A
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
1 R J! z! a/ r% r; yNonlinear regression, 非线性相关3 G6 e+ f9 D3 U9 _1 |1 k0 D6 {
Nonparametric statistics, 非参数统计
8 @1 {: j4 R3 f5 q+ V% I8 u) DNonparametric test, 非参数检验, w0 M) ?8 P3 v
Nonparametric tests, 非参数检验
X1 u" G* Z! \9 KNormal deviate, 正态离差
8 ?: g1 [+ ~1 x3 i& J5 f# zNormal distribution, 正态分布9 {1 v% |! S" L, Q5 O" v
Normal equation, 正规方程组9 J6 D# L; N% W/ B2 L9 G
Normal ranges, 正常范围 D) B9 d- R! _, R! T
Normal value, 正常值
- x, V) _0 f" DNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数) J+ r& l* L+ b( [! J/ H# X5 S
Null hypothesis, 无效假设
* L& X2 ~; T1 e# ?8 UNumerical variable, 数值变量
, P K5 l6 U3 JObjective function, 目标函数
s4 I2 [! ]- x8 F: m2 S5 QObservation unit, 观察单位
2 N4 B# N) f9 F# @5 s2 J, CObserved value, 观察值- `1 a1 f: |3 o. t8 V
One sided test, 单侧检验! Q4 L0 \. @* b& G# c4 a# e
One-way analysis of variance, 单因素方差分析$ z" o5 X9 B l; H
Oneway ANOVA , 单因素方差分析5 d" b8 ?* `1 f$ m
Open sequential trial, 开放型序贯设计3 `3 C( K U- \, t
Optrim, 优切尾/ E. R% x" ?, y) u# R7 c N8 l1 i8 `
Optrim efficiency, 优切尾效率- R0 b$ P. g" d
Order statistics, 顺序统计量
7 L3 z& N. Q( A6 H3 qOrdered categories, 有序分类
5 r$ F m- Z! I6 x( ~% \7 rOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归1 m3 c( w- e1 x
Ordinal variable, 有序变量
% n0 b. B' m/ P$ u8 x# XOrthogonal basis, 正交基4 E1 Q5 t: b1 J2 u( A
Orthogonal design, 正交试验设计
0 ]- Y" t# d4 m! D* ^3 l) ^, _; vOrthogonality conditions, 正交条件$ j' i3 d+ A" q0 E6 ]
ORTHOPLAN, 正交设计 ' ~/ _ c' ? x# u- f# E) F
Outlier cutoffs, 离群值截断点9 N: b% Q* J. p) C+ Y' u/ N
Outliers, 极端值
! ~" ]- h2 X/ j3 X& x0 T8 c g( l1 pOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 - c1 A! k3 n6 F
Overshoot, 迭代过度
: K$ h$ x3 ^- z' m* I! L5 iPaired design, 配对设计
: k F* f; }" X7 O1 GPaired sample, 配对样本( F. M) B5 V7 u6 W G" v W
Pairwise slopes, 成对斜率; o, g- |1 \; d- F! h2 I: V
Parabola, 抛物线8 G2 R: X+ b" h( I
Parallel tests, 平行试验, w, x5 o R$ x) T7 y0 A
Parameter, 参数
' f7 F% x! x3 N, {Parametric statistics, 参数统计% q- o/ T9 s: F# u1 J# }
Parametric test, 参数检验
0 Q6 Z( m- ~4 ^8 Y. z/ W- Y, RPartial correlation, 偏相关! c! z& S% ]. A# I
Partial regression, 偏回归
$ e; a# l" c8 I( t1 u$ uPartial sorting, 偏排序: @% t$ e# X# G
Partials residuals, 偏残差
' j1 A) T% O* OPattern, 模式& |$ `* n& X3 g* o G' Z$ {* k: ?
Pearson curves, 皮尔逊曲线
$ W. W0 q3 t! F* ]Peeling, 退层
4 w% f) ? H7 T, A) U, s4 CPercent bar graph, 百分条形图
& Q. G/ n5 ^4 p& v" {& `Percentage, 百分比
2 f: n6 U5 M* g# P; Q) \Percentile, 百分位数2 l% n/ l3 C' r( b
Percentile curves, 百分位曲线
" d5 X' m* J: s& p# J5 ^+ D' hPeriodicity, 周期性
8 m. M) y5 ?; @: Q6 }* UPermutation, 排列
5 H6 P/ g9 X1 K5 DP-estimator, P估计量
+ E+ o, X8 }* T- [* VPie graph, 饼图
/ [! B, r' ?: ~! y3 U4 I" e& IPitman estimator, 皮特曼估计量
. i' ?9 K) J: pPivot, 枢轴量3 b# M9 C1 g; M) @3 f& f* K
Planar, 平坦 y; s- i+ I( F) D9 T; {
Planar assumption, 平面的假设 M7 m! M5 e* T$ |% m0 j
PLANCARDS, 生成试验的计划卡5 G7 |8 Y8 p( ~
Point estimation, 点估计6 X8 l# d8 h# M5 d; I* G. g
Poisson distribution, 泊松分布2 K6 T4 o& B) a5 O
Polishing, 平滑) g9 d1 y. u: h1 y' D2 X
Polled standard deviation, 合并标准差. W7 a: b6 M1 V) F. n* N, V
Polled variance, 合并方差
`! Y/ T( W. M2 N% lPolygon, 多边图9 ~4 x3 J' D6 Z. f3 }+ e
Polynomial, 多项式
& z: r+ w% p. n rPolynomial curve, 多项式曲线
+ \" P* w J u0 D3 P$ jPopulation, 总体/ a" p4 S0 c4 M# h4 Q
Population attributable risk, 人群归因危险度1 H$ ^. H3 b8 ?; B# @. t. ?
Positive correlation, 正相关& Z+ Y& n3 O w8 w( c( O/ g" k6 z
Positively skewed, 正偏
& Y1 w5 ^7 b6 P5 [3 F2 JPosterior distribution, 后验分布
: ] |, }# S- ^8 h5 e K+ J. tPower of a test, 检验效能
/ P9 p3 s3 H& m# [* s& B, zPrecision, 精密度
' Q5 E8 e3 p6 dPredicted value, 预测值* b. a$ S, K+ V
Preliminary analysis, 预备性分析6 E r! c" m' X$ P9 W
Principal component analysis, 主成分分析! G* w3 E+ e; z! e# K
Prior distribution, 先验分布9 [3 C; M/ Y+ y8 k0 ~0 F( s
Prior probability, 先验概率3 S9 T8 Z7 \% }- X
Probabilistic model, 概率模型
+ V6 a8 `+ ?9 h7 [; Iprobability, 概率' I- `8 `6 S7 ]1 S6 A( I
Probability density, 概率密度) B% D/ r z4 r4 m0 N* M5 V
Product moment, 乘积矩/协方差% r3 c' ~: q+ p4 f. b
Profile trace, 截面迹图
( _! _: Q, W+ z3 G% {4 b0 Y: AProportion, 比/构成比/ a7 C. Z# S9 `3 m$ O6 i
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样. D1 q) S/ @$ H. O# S& d$ ?# x6 C
Proportionate, 成比例1 J6 d3 ]0 [; N
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量- R" _: F& n# n* p8 p
Prospective study, 前瞻性调查2 l1 x- X- j% r, L( ~- |" H
Proximities, 亲近性 # F% @8 @) o4 u4 Y$ B; q9 \" i: K
Pseudo F test, 近似F检验
7 F. w# c) `6 S* dPseudo model, 近似模型
8 y% \# a/ ?' v9 C; F; ?) ^8 SPseudosigma, 伪标准差
, N( E4 X0 i# O! v) D5 H& N. }Purposive sampling, 有目的抽样9 v8 l( T& A$ i$ r& ^
QR decomposition, QR分解1 ~, A0 A! g& q) G
Quadratic approximation, 二次近似
1 n, Y9 ]1 o3 X- U* O- @5 ?$ M+ }( KQualitative classification, 属性分类7 e) x) l7 _3 o7 k5 H- a
Qualitative method, 定性方法
# b' X6 A" T( y Q: x$ [Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
/ e0 S2 C% ~, N* t5 g6 l! ^Quantitative analysis, 定量分析1 e% N+ x& b% N; q: c* j
Quartile, 四分位数
: k/ g6 Y2 ^7 _: o% u' c2 KQuick Cluster, 快速聚类
' E% [$ N- N R1 wRadix sort, 基数排序
8 n8 a% ^- }6 ]2 IRandom allocation, 随机化分组% J( F3 |- ~& u
Random blocks design, 随机区组设计, V8 v& d/ l. W5 `
Random event, 随机事件
% c5 } |$ M7 SRandomization, 随机化+ G3 W& n% D$ z) z4 i
Range, 极差/全距
" f0 k& L, S% C3 `$ aRank correlation, 等级相关( D" S+ ?" ?. {7 e6 @
Rank sum test, 秩和检验) u& q# p; m3 I: w. Q M, }4 J
Rank test, 秩检验, N6 v+ G2 p* [4 [( o, x4 S
Ranked data, 等级资料
) F1 v6 p2 X+ f( H$ R+ x. FRate, 比率; P, U: H, n* B+ `% V
Ratio, 比例
! u$ r+ M; a7 L9 wRaw data, 原始资料( \: o5 L# \5 S* t" [2 L, I$ `
Raw residual, 原始残差/ e k [$ G( f$ _3 L8 [; W
Rayleigh's test, 雷氏检验) ]! G1 T c* R) x
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
; E9 P3 L# u( yReciprocal, 倒数
" r5 Y! d( B) T+ E$ p5 aReciprocal transformation, 倒数变换
8 z: j, s/ q+ o! ^+ h! ^- ?8 ?( gRecording, 记录
9 Q$ ]9 F9 a2 x: D9 v2 }8 o9 U0 VRedescending estimators, 回降估计量
9 }. G! W+ `0 F9 |7 x: Z+ NReducing dimensions, 降维
5 F7 W) E4 G. d NRe-expression, 重新表达; O/ e' U8 T U8 z1 v7 S4 L( H
Reference set, 标准组
0 Y/ N/ ?# o5 s& v+ vRegion of acceptance, 接受域$ ~+ m' d4 E2 C% x4 i7 m
Regression coefficient, 回归系数% [: r; y/ S. y) p3 C
Regression sum of square, 回归平方和% Q- w% o) q5 M8 n% n f
Rejection point, 拒绝点( p& r4 |+ i$ c/ V2 i; H9 y
Relative dispersion, 相对离散度
; _/ P) b1 A% [7 ~Relative number, 相对数- x4 j0 ^2 G2 g/ j# H5 q! r% n
Reliability, 可靠性5 ~7 n- o: ]+ D8 t" Q ^& f
Reparametrization, 重新设置参数) f: D( a+ L/ Y, ^5 E7 [6 f' G
Replication, 重复
7 K/ M9 ~5 [9 V& P s; @4 E# X& VReport Summaries, 报告摘要
* p" e2 S/ Y. F. M: W% j" vResidual sum of square, 剩余平方和0 n& Y4 H: X$ U
Resistance, 耐抗性( x2 |! f: C% U/ P6 R. W8 \. D
Resistant line, 耐抗线0 u9 e& X2 p, Y5 M0 m* z
Resistant technique, 耐抗技术
7 I9 q- @, p- wR-estimator of location, 位置R估计量9 E. O' s, s' [
R-estimator of scale, 尺度R估计量) I; \5 | H" _9 y3 ^& z
Retrospective study, 回顾性调查
9 U2 v8 U3 S/ u3 \' w' M v- ?) qRidge trace, 岭迹
. I8 T" a5 Y A) }- |Ridit analysis, Ridit分析- H6 x6 i/ h) j# x+ }) {1 m: C
Rotation, 旋转' ~1 V! D% J5 t
Rounding, 舍入/ t9 e L: T+ D: p- W$ b
Row, 行
$ l5 m5 L- \# _Row effects, 行效应& |: M$ F& I: i" }6 s3 t/ y
Row factor, 行因素$ m+ L* u; Q, |$ |- {: l) z
RXC table, RXC表
" r8 U& C3 f7 M, rSample, 样本
( i0 B$ h; }' VSample regression coefficient, 样本回归系数# ^2 e) M9 s% G/ Q
Sample size, 样本量4 E! \ n7 s7 E: h9 ]" O
Sample standard deviation, 样本标准差" {$ t' T* n) ]; I
Sampling error, 抽样误差
6 u( h3 A# L4 ~- \& U' USAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
; Z8 k0 ?* C* [$ a6 O3 `Scale, 尺度/量表
- U! h. i. Y, P8 N/ G3 g' S2 gScatter diagram, 散点图
) Z) j! f. M- ?5 {& e; ?* lSchematic plot, 示意图/简图( S! n* e6 l' Q" d) H% N' r2 }: [
Score test, 计分检验 d* q1 |0 V$ G4 s' _8 I9 e4 O- Z
Screening, 筛检
! e5 }6 c+ ~2 p9 F! pSEASON, 季节分析 0 d6 J7 m0 R% q
Second derivative, 二阶导数
. Z6 b& g& w% z7 D5 QSecond principal component, 第二主成分! s6 |/ h. @# |0 d5 j' P3 e$ P7 ~
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
, N- H- v7 @7 H) F. p! O2 Z( GSemi-logarithmic graph, 半对数图
/ c6 ~" C/ c& m. s- v+ tSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
2 e4 X' r2 M+ m4 W, p& g N" gSensitivity curve, 敏感度曲线2 q) J% U, ^1 D) {; `1 f: q
Sequential analysis, 贯序分析
/ o- j! P/ l" |. q& u( z* Q* Q# gSequential data set, 顺序数据集( h$ p& |! ~& ~$ }' L# s! a
Sequential design, 贯序设计: ^# m3 B( p" W/ m" O% X2 X5 {+ b) P
Sequential method, 贯序法! j' I/ ^' e: f# K) N0 p' }
Sequential test, 贯序检验法9 U. Z# E2 n- t% w: @3 {0 R/ p
Serial tests, 系列试验
% J2 t2 \8 `9 W/ }6 ~' K0 F7 c; a; fShort-cut method, 简捷法 3 N) E$ m! q% ]3 F4 i3 d% K$ p7 H
Sigmoid curve, S形曲线
9 U# ]" s* Z, OSign function, 正负号函数
4 S" k0 S5 o% |Sign test, 符号检验
1 P% n( h P5 ~/ c+ qSigned rank, 符号秩* z* y7 E3 H0 r) ]# e; ]! a
Significance test, 显著性检验
3 Z5 ~- D6 G5 @ }5 u# GSignificant figure, 有效数字0 e/ c# z0 W% F7 {
Simple cluster sampling, 简单整群抽样7 T" B/ E- }2 ?; k. [" N6 R$ ~
Simple correlation, 简单相关+ G' k( s8 k5 a* W5 C ~# e, R
Simple random sampling, 简单随机抽样0 k! {' G, G6 z0 v, O3 ~8 h T8 w% m
Simple regression, 简单回归
* X3 b2 M3 g- M, {simple table, 简单表$ l( }" B! [; f6 Z/ |- N8 }
Sine estimator, 正弦估计量- t, ^9 ]! f/ F, C6 o$ G9 ^
Single-valued estimate, 单值估计
4 I8 s! X D4 T) E/ PSingular matrix, 奇异矩阵
: B8 m( y# v$ O( R5 p |Skewed distribution, 偏斜分布
3 |7 Y* S& V! I! dSkewness, 偏度1 p' M E( A. N
Slash distribution, 斜线分布% o8 t) o/ m: v+ U
Slope, 斜率9 R) E6 i+ s! l! A
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验) o* L0 x& [# ]: r
Source of variation, 变异来源0 d" j/ O7 O; b- c( @- P. d0 b
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关" W' ]! j; |4 q) q; l% @6 h: Q3 g1 m
Specific factor, 特殊因子8 j6 F5 q: f2 N/ Y, P
Specific factor variance, 特殊因子方差) ]4 N }- c( u0 f& q& x: B
Spectra , 频谱: N+ C" e4 n% y5 X6 d
Spherical distribution, 球型正态分布( E; A& Q7 R* O
Spread, 展布
1 H7 R8 g* E( ?4 O$ N( p0 OSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
3 A. T0 H \4 E8 J. q5 E2 e sSpurious correlation, 假性相关0 Z B, {: `) N1 R5 L0 O
Square root transformation, 平方根变换
% z1 o. j+ I' d4 n# X1 j5 [Stabilizing variance, 稳定方差
* ^* X- ~# \' D4 MStandard deviation, 标准差
3 O }8 }/ `, |# `% ^Standard error, 标准误5 O3 U% @0 u+ t; K
Standard error of difference, 差别的标准误4 K! h+ F) ]! m) Z) {+ o& p1 O3 w( c5 b
Standard error of estimate, 标准估计误差
7 I" W, H5 c& X1 D9 T+ AStandard error of rate, 率的标准误
0 x1 v: f" F8 J Q" i3 L. `1 IStandard normal distribution, 标准正态分布
* n5 x( F/ [6 O3 nStandardization, 标准化
/ [+ K: e" T+ r9 vStarting value, 起始值
! S( e# M& d0 m7 IStatistic, 统计量5 H+ X8 A8 c. [0 R( r
Statistical control, 统计控制
( p a ] j# ~. RStatistical graph, 统计图
; w1 Y" z' s3 i/ _% G$ MStatistical inference, 统计推断
d$ ~9 y1 x' G4 J+ XStatistical table, 统计表# S$ M4 h, t3 p' c# i' W# x
Steepest descent, 最速下降法/ g" l$ ` M5 ~# {) _8 A j
Stem and leaf display, 茎叶图
1 S' H. q& I/ T) ]Step factor, 步长因子
7 r3 }) I4 L' r& q$ y# F7 N3 sStepwise regression, 逐步回归/ n' w# [0 a& H2 I. a
Storage, 存: l! t1 u) y8 G& }/ B$ Y' w
Strata, 层（复数）" Q& U1 ~, }" ?: f
Stratified sampling, 分层抽样
- B/ i: Z1 Z9 c1 lStratified sampling, 分层抽样( Y8 J, \, u3 ]- x2 g
Strength, 强度; Z5 B' H/ o$ E% Y t- d* |
Stringency, 严密性% w& j& Y, E! t$ P8 Q
Structural relationship, 结构关系
6 {) R/ \( B j, D9 d. pStudentized residual, 学生化残差/t化残差9 F+ b+ }/ R1 Y" c" x- |
Sub-class numbers, 次级组含量
# b; C1 x' [* mSubdividing, 分割
( i5 ~& C5 M8 S- m% Z r& V6 {Sufficient statistic, 充分统计量
1 B, x7 V% d/ F, {Sum of products, 积和
7 U5 C% _0 E1 e% I: VSum of squares, 离差平方和
$ H' n" m. x: ?+ f! W P, o0 eSum of squares about regression, 回归平方和
8 a* e g+ y3 N2 ~Sum of squares between groups, 组间平方和
4 |2 N4 g# O f3 j$ ]6 E3 g) ]( pSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
/ `& S& O4 s0 b+ E" A1 f/ ~ ^9 N2 qSure event, 必然事件
! K5 A' X' l6 k5 g1 ?Survey, 调查6 c! x! N, G! h
Survival, 生存分析
1 t- `: m7 Z, a, K" F' KSurvival rate, 生存率8 q5 d U" N* t3 z
Suspended root gram, 悬吊根图
5 X8 V/ M/ c/ R0 t8 k PSymmetry, 对称
5 O5 @! U3 ~# qSystematic error, 系统误差
' l2 N* o$ \# j! J' OSystematic sampling, 系统抽样
2 Y/ f: d. Q4 G6 A* P' MTags, 标签
+ n$ E; ~; J- ?, B" d- uTail area, 尾部面积& b4 _4 j' \1 g8 S: B& M
Tail length, 尾长3 F5 C8 t/ s" K( a# w
Tail weight, 尾重
2 \2 _* y4 X/ v1 j. J4 v# t2 w$ \Tangent line, 切线
/ N+ g2 E# F: X: Y% g( ^, E7 TTarget distribution, 目标分布: T4 c6 I+ \# u6 v' w O! O3 u
Taylor series, 泰勒级数
+ D# M5 M2 P+ @" ^2 p6 T# tTendency of dispersion, 离散趋势& s. F' o9 T* |) V; ^' Q/ S" {
Testing of hypotheses, 假设检验
- s/ N6 D3 D+ u5 Q1 N5 d# }Theoretical frequency, 理论频数
! A6 e, d7 p( U% y# Y8 |5 H; R5 pTime series, 时间序列
& X8 C7 S: y4 STolerance interval, 容忍区间, `; \4 j- P/ Y# L& q: E# l' h ]9 x
Tolerance lower limit, 容忍下限3 q# s8 e: s5 G- d1 S& L1 \
Tolerance upper limit, 容忍上限
4 m* |. ?: w" \, dTorsion, 扰率
8 d/ [& T- F$ A5 Y. | \, cTotal sum of square, 总平方和7 J* f8 {% r/ h9 n3 c! u
Total variation, 总变异
: T7 ]6 t0 `6 x; j! l' ZTransformation, 转换( |: S- ]* N1 U g. _. e" U2 h
Treatment, 处理
; R4 S' |* ]$ K' X! ~2 b3 ZTrend, 趋势! F0 `/ i6 _! H" z- y. _$ d
Trend of percentage, 百分比趋势, W! ?; u% z. D! k( o) k; u' ^
Trial, 试验
4 L& S& Z7 q( d. |0 i/ HTrial and error method, 试错法( \0 H8 z' c1 z: a1 M/ B% |; W
Tuning constant, 细调常数
6 p, G6 S. g1 J5 gTwo sided test, 双向检验
) ~8 m" U6 K# ]1 R+ ~8 LTwo-stage least squares, 二阶最小平方+ }3 d# o4 H, F* p( }: ?$ d
Two-stage sampling, 二阶段抽样: Q2 w6 r, k* O% n. w
Two-tailed test, 双侧检验+ T5 t. T# Q$ ^( j5 U
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
% L/ K$ Z0 A8 r& l* }9 T# OTwo-way table, 双向表
$ J/ U: V3 N+ w. i' Q4 IType I error, 一类错误/α错误0 ]5 [4 k. q; X- h) j, N# Q" y
Type II error, 二类错误/β错误+ [4 q0 Q" f2 ?; |% K' k
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称2 ]1 e2 z+ P' o+ F$ ~
Unbiased estimate, 无偏估计 @8 J7 Y3 i9 z, x& O$ Y7 r
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归: x0 U" _, L8 E/ ? O$ P6 G
Unequal subclass number, 不等次级组含量
+ t2 ]* q0 H! c- C: v+ L5 LUngrouped data, 不分组资料0 `% l2 H2 }* |4 c: h
Uniform coordinate, 均匀坐标
, P7 Q! g. i1 ]! Q+ I7 c/ gUniform distribution, 均匀分布3 v6 H' X2 D9 o$ T
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计5 W! O9 C1 \! H" ^8 w
Unit, 单元
) g! D3 A; w# i$ h# ^3 xUnordered categories, 无序分类
) T5 B$ Z% i/ R* \Upper limit, 上限( Q- h$ m( s4 M# Q5 K1 H: b6 k
Upward rank, 升秩
; N4 N2 I$ E# j$ ^Vague concept, 模糊概念
9 `' F" n' ^ P% HValidity, 有效性
& i' B; }6 n* x7 nVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计$ g. _8 O7 ^5 t( d9 t7 G; J! w# `2 k0 c
Variability, 变异性
& W5 V: R! v3 o( g. L/ cVariable, 变量8 c! x$ W9 {# j4 A" D
Variance, 方差
/ b+ E8 o$ @8 G% kVariation, 变异
% S" Z" P0 a6 l- o4 ]: p- o* W2 rVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转3 l( d. f8 { z
Volume of distribution, 容积
$ W: h+ G! N7 \( n0 I+ HW test, W检验+ O* `* ]5 \" X3 {& L
Weibull distribution, 威布尔分布% e; o4 |* D5 u; n! \
Weight, 权数6 G, V Q; @- D" O
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
5 x# V* Y2 a/ f. c4 f' ~: k( mWeighted linear regression method, 加权直线回归% j. J" q7 p' p6 ?3 ?
Weighted mean, 加权平均数6 n# ?0 M! T' o- l' @
Weighted mean square, 加权平均方差9 w# @5 O4 V: u0 b( {
Weighted sum of square, 加权平方和
* @, L y7 h. Z" g e. L7 e4 sWeighting coefficient, 权重系数# j5 c$ a( q& p F& {+ g; u- }
Weighting method, 加权法 ' N6 M8 S. e' m/ D
W-estimation, W估计量6 s" W* }0 m: k/ {# i. d
W-estimation of location, 位置W估计量
% r% i) {* g) p& d) _Width, 宽度8 B5 e& |+ C, b N+ T
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验( S L' z# V" k2 ^6 J/ `6 K7 v7 }& B D, e& k
Wild point, 野点/狂点" D; Z3 W) e6 r& P) b8 A
Wild value, 野值/狂值
( r+ g) q0 {1 I: fWinsorized mean, 缩尾均值
4 L! \% M+ M6 s# Z# u! D! MWithdraw, 失访
& l- i- D: a& X1 G) L0 X4 zYouden's index, 尤登指数$ q) q5 b: r5 Y+ D. X
Z test, Z检验
+ l, z" U; y$ N# t% p' o, bZero correlation, 零相关
! p4 O+ `6 ?( o' {4 h; rZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
