|
|
Absolute deviation, 绝对离差. n W8 x; u3 x5 a
Absolute number, 绝对数
/ ?7 S9 A5 k/ J3 f/ [' I. iAbsolute residuals, 绝对残差+ b" @: V4 S; k7 I+ i9 g' z; P. @4 L
Acceleration array, 加速度立体阵% @4 r: `1 \& O/ [- i
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度2 ]5 o) e. a( O5 o0 L( z7 s6 V. i
Acceleration normal, 法向加速度
% U% D- a9 P. x( ^3 |% y% ~) ^9 vAcceleration space dimension, 加速度空间的维数9 E( A2 ` R0 t9 V
Acceleration tangential, 切向加速度1 w' `! B; Y0 y# J3 q
Acceleration vector, 加速度向量) I9 w$ x, R7 w, H# N. D
Acceptable hypothesis, 可接受假设5 P. w3 B2 U; ~0 Z7 l- M
Accumulation, 累积
$ P/ I+ o5 e, Z% k4 _) Z7 kAccuracy, 准确度4 y+ y$ F9 r0 g% f
Actual frequency, 实际频数, A+ {7 B- U0 g
Adaptive estimator, 自适应估计量
, G# S! G1 y; |+ T, X9 OAddition, 相加: r. h' t2 N, M' Z8 R1 e
Addition theorem, 加法定理
# J, S) d. [ y5 d6 sAdditivity, 可加性
" c7 J4 e6 L8 g; ?1 HAdjusted rate, 调整率
) N6 _+ X" S2 \; p3 BAdjusted value, 校正值) L) m' L3 ?6 ~% Q$ z. C7 S; i ~/ i
Admissible error, 容许误差; Y$ Z1 Z2 p, P% @. b
Aggregation, 聚集性
! F n6 A8 u+ \/ FAlternative hypothesis, 备择假设
$ z4 T. s% M8 l! HAmong groups, 组间1 c& h0 w& j) o5 F1 m
Amounts, 总量3 R' U9 a) j4 u. U! U, r
Analysis of correlation, 相关分析0 m( F4 k6 f% v6 Z
Analysis of covariance, 协方差分析) O$ A% [; s2 \% _0 l, z4 a5 t
Analysis of regression, 回归分析5 n) z& `! d- I; p7 {( I% g
Analysis of time series, 时间序列分析/ Y: H0 Z7 c0 D- E7 ^' p; k
Analysis of variance, 方差分析0 m# x8 K8 _7 x+ U% O; m
Angular transformation, 角转换( ^! B9 G s9 I! X! M; M* [0 u
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 P6 E$ D' l1 j4 R# ^- g$ i4 f& `ANOVA Models, 方差分析模型
3 ~. P3 g- V5 s5 a$ f+ FArcing, 弧/弧旋 d1 e3 M4 Y- `/ `( H* _& o+ E
Arcsine transformation, 反正弦变换, ^7 g% Q: S4 F/ T
Area under the curve, 曲线面积; m' ~ G0 e ^# _! d3 b1 e
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
* N0 R4 U r' u, `ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 7 P; {- E7 U; B: ^/ d
Arithmetic grid paper, 算术格纸
/ i' p' Z* T( O5 M0 c( ?2 X, H/ IArithmetic mean, 算术平均数
9 g- i( L4 p* U; @Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
# v. w2 h) \" U6 p* {( f8 VAssessing fit, 拟合的评估( X% U3 J! `# `) P* M A0 n
Associative laws, 结合律3 x. w0 U' d ] }* J, _
Asymmetric distribution, 非对称分布1 |- g5 s$ q K4 E
Asymptotic bias, 渐近偏倚. @, r- Y6 J- ]$ Z% r& G# ]
Asymptotic efficiency, 渐近效率: }( S; H7 f2 e3 F
Asymptotic variance, 渐近方差
/ r5 Q9 j" Z- P; l' f' e- c9 _) OAttributable risk, 归因危险度
, n1 R! y+ H8 j" K! sAttribute data, 属性资料' `6 j& D0 f7 v9 [7 o
Attribution, 属性3 v6 h3 C+ Z3 C* r$ ?" j" [
Autocorrelation, 自相关
: n& Y9 l( m mAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
( f, D& P& n3 U# G& J8 [( fAverage, 平均数
+ v7 {' f* v5 M- F+ a" b0 rAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
1 g, s1 g) }. I: ^, BAverage growth rate, 平均增长率" @1 R, f v& u9 f( C
Bar chart, 条形图
# a1 V- x0 H% s7 sBar graph, 条形图
- o: j9 p9 X. `/ Z9 v; i# \; IBase period, 基期
5 H$ i* B8 h- v; a' J$ M/ KBayes' theorem , Bayes定理3 ~" a5 s; E+ [, u8 l
Bell-shaped curve, 钟形曲线 _! `# l' O R! o
Bernoulli distribution, 伯努力分布3 A4 F2 N0 {. @
Best-trim estimator, 最好切尾估计量1 g3 g. N K( p" i
Bias, 偏性" ]/ w3 v5 i' X7 V: T: g
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
% ^) \* \2 k* A4 F# t# t# {8 GBinomial distribution, 二项分布
; F+ ~( g0 P3 u7 @8 {Bisquare, 双平方1 B+ |+ M. F- t5 j
Bivariate Correlate, 二变量相关8 P5 \$ Z( U% S l, d
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布" ^: L; W4 |% V6 r
Bivariate normal population, 双变量正态总体
+ }( p* @1 R# G0 p# y. L; c, h- OBiweight interval, 双权区间7 C% n. ?3 m8 N4 y' S! a4 S
Biweight M-estimator, 双权M估计量
# C7 a- ~2 e, ^Block, 区组/配伍组8 F$ w& f5 z( M4 R+ T' p
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包 Y2 b# B% |# x
Boxplots, 箱线图/箱尾图
2 X2 Y- [/ h% |5 d, ?Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点9 M1 a. c) _) Z( v0 j
Canonical correlation, 典型相关
0 {0 G3 a% `% `3 ~+ NCaption, 纵标目( e/ W* \4 F* W/ P- }
Case-control study, 病例对照研究
7 V, z& T; u- M( r2 O4 _Categorical variable, 分类变量4 O. ~- a! L3 h2 k/ g
Catenary, 悬链线
/ R4 K8 H( J) oCauchy distribution, 柯西分布% d% k- q j8 w* ~
Cause-and-effect relationship, 因果关系0 _( B" a! \. @% ]
Cell, 单元
+ R9 x7 t, T4 a; iCensoring, 终检
* }1 C9 U N# j7 LCenter of symmetry, 对称中心
, ?* O$ L9 A2 A) u) Z8 YCentering and scaling, 中心化和定标$ k( K( h' P/ @/ u' k
Central tendency, 集中趋势2 w; x% A; F- s/ \% X E7 U
Central value, 中心值+ J1 B4 @# E$ e! f5 w
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
" E1 i, C1 K' Z6 x+ v2 H5 EChance, 机遇
' H0 j8 T) V# L. iChance error, 随机误差+ L) {6 N. L0 D& Z0 B; c( C0 d
Chance variable, 随机变量
6 _2 D9 s) M7 _; Y8 r" |Characteristic equation, 特征方程# d2 H3 Q+ \4 d2 @
Characteristic root, 特征根+ |" |+ q, G8 A/ q
Characteristic vector, 特征向量4 e5 _: g0 C1 G, J# ~4 d8 q1 r/ P
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则$ E7 U( b3 R# \/ h9 p! K
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图) e: W- F; {5 v% n$ ^! h
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验2 Y! W4 i( A. D! Z4 Z( T4 P
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
1 T( F4 r( O' G7 X2 r) |7 k2 G# cCircle chart, 圆图
0 G4 d( ^& \. [' ^* q. G* t( XClass interval, 组距 r, z( N) t+ ?4 R8 y
Class mid-value, 组中值- L- y+ y- ~ b
Class upper limit, 组上限( p; v# Y: H$ V* \! ?. _
Classified variable, 分类变量, _; O( Z9 \- O+ G" \
Cluster analysis, 聚类分析
9 O. M0 s9 d, tCluster sampling, 整群抽样
2 I, O( x, U9 ACode, 代码& [/ c' M B# U0 L+ t
Coded data, 编码数据
& Z8 i6 b" \0 Y* HCoding, 编码
b# X: t5 l2 r# A9 g% r' x: w4 g% D7 {Coefficient of contingency, 列联系数. ^ i8 ?9 O9 U m) @6 E; I
Coefficient of determination, 决定系数6 g/ [" k' o7 S& {; a! O# a
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数& k: d) G0 c% D% Q4 b
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
* l; R8 `% V3 }$ i0 c6 eCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数/ j4 x$ n' g# _1 Y
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数( a, L8 q5 G+ y
Coefficient of regression, 回归系数
1 j' p/ K4 X% y/ N) E9 J L7 B5 FCoefficient of skewness, 偏度系数
* R+ m( P9 t6 @+ X! J( G, dCoefficient of variation, 变异系数
; R s& x9 W" FCohort study, 队列研究
1 P$ X5 j$ |% W) w% iColumn, 列
( R( h5 j" j5 D8 U- w2 OColumn effect, 列效应
& Y4 i" K, ] S# t; R0 PColumn factor, 列因素
/ b# R" i' k9 q' M% ]7 JCombination pool, 合并; v3 i1 g8 c: Z! e
Combinative table, 组合表
2 { x3 z1 `7 @) K6 `) [Common factor, 共性因子4 k# A5 o$ V2 {8 C' Y% S$ J
Common regression coefficient, 公共回归系数
' o7 K8 j! s! n+ I! s& @$ z8 Q# ]0 SCommon value, 共同值
2 G6 J* t8 n! q6 P- }( t$ bCommon variance, 公共方差
5 Y5 B9 C) c3 b0 f2 E3 F; MCommon variation, 公共变异
; G" a' L6 w; E7 E& l" g2 b- ~$ hCommunality variance, 共性方差' I$ z; d8 x- t9 }
Comparability, 可比性$ p9 q; X, [" A, g. R8 B1 `
Comparison of bathes, 批比较1 X6 ]8 l: ?0 f* B
Comparison value, 比较值3 m5 k0 s5 }/ ~1 n1 g# \* F# ?8 C
Compartment model, 分部模型
! p9 _& U/ F7 H% RCompassion, 伸缩
) f/ x/ p3 b8 @$ F$ Q" [Complement of an event, 补事件
8 Q) h1 a1 U- f6 iComplete association, 完全正相关
+ v9 K7 J0 s) D& xComplete dissociation, 完全不相关
3 N# L7 @7 J6 h2 u; g9 j8 ^Complete statistics, 完备统计量2 Q4 O! T' E4 h6 P4 I3 W
Completely randomized design, 完全随机化设计* L1 g; ?4 }0 S/ k0 n
Composite event, 联合事件/ ]9 Y: g2 A- V7 n
Composite events, 复合事件$ e$ Z& y w+ H( C! T* _
Concavity, 凹性* `& [$ B5 @3 m2 {
Conditional expectation, 条件期望
. E7 J- Q% J8 r- q, MConditional likelihood, 条件似然
1 \( H+ m# ]# W, D+ XConditional probability, 条件概率$ k3 k* { ] f2 |3 ~* v& L
Conditionally linear, 依条件线性
% I2 }% B8 h2 h x* P7 @$ ]0 _Confidence interval, 置信区间
4 i/ h# F" K: ?# G8 m1 j' aConfidence limit, 置信限8 S# y2 K- x" U& F2 ]( [
Confidence lower limit, 置信下限. t7 u/ p/ m" ]! Y
Confidence upper limit, 置信上限
3 u4 Q' U3 u- S6 V% g+ l2 IConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
9 s0 l3 ~+ {: V$ z" ZConfirmatory research, 证实性实验研究 m6 o8 W: h1 n! y1 J
Confounding factor, 混杂因素0 v6 x/ L$ R p) o) R* i+ V0 ~* w
Conjoint, 联合分析# _ {) O5 o2 D: }) \
Consistency, 相合性
" N4 y3 l" G( V/ Z# {% ]% c, sConsistency check, 一致性检验
. Z( k0 f+ U% D7 iConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计: e& l9 k+ u5 x3 ~* t+ [1 x& b$ {2 r
Consistent estimate, 相合估计
5 w: Z$ t# N6 U W& U: O1 HConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归, d. { G8 P$ L* ~2 U
Constraint, 约束# Q: G( k' ^$ K6 F( a e. ]
Contaminated distribution, 污染分布# f1 j, v! P+ h) v
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
; z& i2 G5 }+ C8 SContaminated normal distribution, 污染正态分布
% a! D8 }8 ]; P; fContamination, 污染% y, G) K: A3 U6 k
Contamination model, 污染模型
% V: I( w2 Y% O7 TContingency table, 列联表6 H+ N: Y4 ]3 x% ^* U5 E& E
Contour, 边界线
9 u' k5 f9 N! h$ Z$ ]Contribution rate, 贡献率
! l3 \( F) P4 }/ ]7 Y- YControl, 对照: W" c, I- k* V: ]; v
Controlled experiments, 对照实验, N& y) g+ l) Y% W" j& z
Conventional depth, 常规深度
$ X$ S5 l$ x) Q- ?+ [! F9 R) E& mConvolution, 卷积
6 \+ ~6 B! ^' n$ s% J$ o: RCorrected factor, 校正因子7 m; m- f! z/ G: a/ A( x3 t
Corrected mean, 校正均值0 N# f9 Q/ l! L- ]& |
Correction coefficient, 校正系数
7 v7 g& n4 \/ S3 v8 e8 n8 QCorrectness, 正确性/ D+ a0 o8 T. ]
Correlation coefficient, 相关系数
+ [0 w. h: r& o& ~Correlation index, 相关指数
7 r7 o* f. C, I$ |Correspondence, 对应
! d8 I& m4 [* ]- U$ mCounting, 计数
5 `9 [' H# {" B. {' W+ I8 Z/ a" iCounts, 计数/频数* f/ ~7 V, k3 P/ A0 ^8 I5 C0 m! z
Covariance, 协方差
; A! e" L/ e$ E8 |Covariant, 共变
! H5 r2 e# U. ^Cox Regression, Cox回归
7 L$ b8 K2 G" n" |9 uCriteria for fitting, 拟合准则$ c9 `& z. `: @
Criteria of least squares, 最小二乘准则+ m% t3 H7 a) P/ q4 x, q/ ?
Critical ratio, 临界比
2 e1 ^# ^& t. A, D$ n( X7 ECritical region, 拒绝域( V& m8 _# H& g `: w2 }
Critical value, 临界值" `- a# U* A1 T: J" u5 h. j3 H
Cross-over design, 交叉设计# R, H& r/ Q# ^, X) j' P
Cross-section analysis, 横断面分析
: m. f9 e; M, |, bCross-section survey, 横断面调查0 W* U) p& ?; P# ^+ W$ j, y
Crosstabs , 交叉表
7 |+ v' |; E2 q( ACross-tabulation table, 复合表6 o) k1 L. \+ H
Cube root, 立方根5 X" \1 I8 V# m' x8 d! Q- [7 u
Cumulative distribution function, 分布函数
: K3 {& ^$ U$ Z7 JCumulative probability, 累计概率# \$ f; s/ G! x& b# p' {2 _
Curvature, 曲率/弯曲% d/ i% o! H0 C# Q' W
Curvature, 曲率 h6 G0 o' O& ]
Curve fit , 曲线拟和
% l$ n* M6 v6 b* G! h- u8 fCurve fitting, 曲线拟合6 {1 m+ G3 S$ O+ L( ]5 ^
Curvilinear regression, 曲线回归3 i/ B# v+ K2 k
Curvilinear relation, 曲线关系
, Q7 g9 L) ^$ d3 v. `% l8 nCut-and-try method, 尝试法
8 [2 ~5 L4 H/ |- y! MCycle, 周期4 b, Z+ L* ~& i3 q+ J6 z& T+ A
Cyclist, 周期性
8 Y3 I! Y4 c8 ?1 ?D test, D检验
0 J: _8 p3 ^1 _3 O Q( J. dData acquisition, 资料收集
* R, E" Y- ~) y+ tData bank, 数据库
/ m5 A1 ?% j5 f5 Q. ?4 m- ^3 t$ _5 I3 CData capacity, 数据容量
, u/ ^$ ]' x5 p( B) L% S4 _% Q# zData deficiencies, 数据缺乏
5 Y% `( j2 @! a9 [4 ZData handling, 数据处理
; p1 Y! Z- u& V: A5 yData manipulation, 数据处理
& c% f, i" A, e, L1 ~Data processing, 数据处理6 L4 `! f) l5 k/ F
Data reduction, 数据缩减
; P* o7 ?, i4 ^1 IData set, 数据集1 E, L3 q+ q8 W, E' T& t5 ^
Data sources, 数据来源
, u$ E) m5 n" f( Q2 V* v9 iData transformation, 数据变换
( g; L4 t- a, p! x' s8 [& VData validity, 数据有效性
$ U$ p& v. u5 q1 r, `Data-in, 数据输入
2 M9 a. _% d& Q% b S3 ~4 t7 sData-out, 数据输出
5 r( P' [) R; ~ i, EDead time, 停滞期: y% }$ n9 n' n# m5 ^
Degree of freedom, 自由度6 I9 v6 x& { d
Degree of precision, 精密度
# Z0 o2 c! ?4 x$ v/ J% u0 J( rDegree of reliability, 可靠性程度, I4 o1 T9 C" {; P! _1 ^: e
Degression, 递减* V# ?# s# A2 N) f: e" ?, ]+ D
Density function, 密度函数+ k2 H1 j; S- |% t
Density of data points, 数据点的密度
3 @8 U2 m" {1 B9 {8 b, b1 U% ^9 fDependent variable, 应变量/依变量/因变量
* b4 C; x) M, {* I3 @Dependent variable, 因变量! V4 B; N3 @# W) P3 p% T; x) f
Depth, 深度: E. d' l$ P' f. D0 `
Derivative matrix, 导数矩阵. B8 V4 ?1 s% _3 W
Derivative-free methods, 无导数方法
% p/ \0 u% F# P9 Y0 |! r7 U% z WDesign, 设计
/ ^$ O; S+ ]- DDeterminacy, 确定性
6 F5 e! T- K3 P5 F# \/ nDeterminant, 行列式3 X& `: t3 R% A
Determinant, 决定因素9 w+ f6 B1 A# B9 X3 s" I
Deviation, 离差% x! j5 C# j, \& w: [4 a
Deviation from average, 离均差 G- s* ]2 Q1 b4 A4 M+ N$ O# C3 O
Diagnostic plot, 诊断图5 A1 G% [8 f$ _3 \) U# ]
Dichotomous variable, 二分变量
& {" A( i. S# s6 |Differential equation, 微分方程
# |. N8 b2 s7 Z" g4 qDirect standardization, 直接标准化法. M" J7 ?8 n( R# B
Discrete variable, 离散型变量
/ z, c( S2 q% R+ S3 I8 k( nDISCRIMINANT, 判断
- G; ^' {4 ^$ d3 uDiscriminant analysis, 判别分析6 `* o$ F# F1 Y$ F4 z8 g# L. u
Discriminant coefficient, 判别系数
3 Y- v) u. z& w5 ~Discriminant function, 判别值
* g7 w+ [- Z# z$ t/ V+ f( WDispersion, 散布/分散度
$ q; @* q9 q" f, u' vDisproportional, 不成比例的
2 ]( Z6 g# v/ Y9 f5 @Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
, b$ S4 g4 { }4 v: \) g, rDistribution free, 分布无关性/免分布, p! }. r; g$ ^% X
Distribution shape, 分布形状. g ^# M' |2 D, f7 n1 S1 }0 T
Distribution-free method, 任意分布法& J6 c7 h( U( ~; y6 _
Distributive laws, 分配律
3 r g8 }3 ? R* t, d# y+ Z; |Disturbance, 随机扰动项
* [6 n, S _0 c) e# |6 JDose response curve, 剂量反应曲线
# i9 f6 ]4 |' q6 WDouble blind method, 双盲法
0 ~* g/ y0 b3 R% v. HDouble blind trial, 双盲试验
2 a5 [/ p5 a/ m6 U# ~Double exponential distribution, 双指数分布 F: O6 D. ]: F1 @9 K# i
Double logarithmic, 双对数
5 Y: c, W' r' m$ W' C. CDownward rank, 降秩
- Z, Z- O& Y2 _* \" J8 f2 YDual-space plot, 对偶空间图2 i5 I# M. w- Q/ l. k, O( b
DUD, 无导数方法* ~! ?2 a. N" }* r, ]
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法2 [/ [5 o4 g' Q7 Z, g, e: ]
Effect, 实验效应- B* V( x4 }' O% b" \
Eigenvalue, 特征值9 N. Z. A7 g7 S) s% ^3 j, ?8 z. ^' }
Eigenvector, 特征向量
( g3 \ J; K& `6 W) c6 NEllipse, 椭圆 @* j! w+ q9 Z% P
Empirical distribution, 经验分布
( N2 O" }4 R. ~% v. k2 F9 kEmpirical probability, 经验概率单位. \) b' j) D" }- B7 K/ ]
Enumeration data, 计数资料
9 X5 _5 V3 I8 D* h2 r, gEqual sun-class number, 相等次级组含量
* J: r0 N. M. B: u) nEqually likely, 等可能
2 @7 M' _: \* k7 a- e( cEquivariance, 同变性
$ a, z& [# Y* A2 o+ N" yError, 误差/错误% _8 ]1 s6 L3 [" b
Error of estimate, 估计误差7 ~# k/ V7 d4 C) K* R+ e
Error type I, 第一类错误
0 O+ d% R) [' NError type II, 第二类错误
3 ], S% u1 Y4 f8 l9 wEstimand, 被估量4 [3 w+ R# X- `
Estimated error mean squares, 估计误差均方/ u' {& K& I0 `3 f7 P$ y
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
( ~( b' ^" W: O# M4 r) Q4 v' W4 t8 WEuclidean distance, 欧式距离4 \$ D9 f, i# H+ H! ^* p
Event, 事件2 `2 [' W6 B' X6 M
Event, 事件
! W: D0 F5 k# N) W# MExceptional data point, 异常数据点1 J; z& `# n* \
Expectation plane, 期望平面& [' h$ a' v1 t# w+ H, ~! ~) H
Expectation surface, 期望曲面! m( p8 b6 w, E) q3 r' j- _
Expected values, 期望值6 b% V# E% Z. a" M! A
Experiment, 实验* _. l. t; v B: [
Experimental sampling, 试验抽样1 C0 W) }9 _* N$ ]
Experimental unit, 试验单位- H) {, U# T0 ]$ i5 J! k
Explanatory variable, 说明变量
5 D) u, U2 @2 u9 t( R9 x4 CExploratory data analysis, 探索性数据分析8 f# H+ \! v9 ~! G
Explore Summarize, 探索-摘要4 w2 s; }% [1 C! E1 R; t
Exponential curve, 指数曲线5 d( X: h1 m0 S9 E3 ~" h
Exponential growth, 指数式增长
/ C6 w5 W9 Y2 T) b* u. W0 |EXSMOOTH, 指数平滑方法 ' e( P B4 h, y1 Z8 t
Extended fit, 扩充拟合
% e5 ~+ v* B- ^: V# CExtra parameter, 附加参数
- U0 A1 C b( G }- r* gExtrapolation, 外推法( G6 b+ w' I/ P7 F; w) l
Extreme observation, 末端观测值$ v9 |9 T) K5 P) [, h
Extremes, 极端值/极值
( s" _7 P7 g+ t( U+ Z0 a$ t4 j/ IF distribution, F分布: P. Q. j; [0 @
F test, F检验3 h) x2 i& A+ |6 I o
Factor, 因素/因子4 _# c& y6 U* U7 n( [6 t8 C' O4 r
Factor analysis, 因子分析) J* Z, u. y* e) u7 J1 p) b: k
Factor Analysis, 因子分析5 x5 o8 Y0 B6 ]+ D* A& z
Factor score, 因子得分 4 Q* ?# F2 N: L3 q5 h$ H
Factorial, 阶乘" ]0 \8 l' D. m) ?# D! G" O& h5 b
Factorial design, 析因试验设计
1 X. Q! _, x4 H+ T2 a/ LFalse negative, 假阴性
) R/ v/ W+ e) ~* u' jFalse negative error, 假阴性错误
7 @* J2 T" C; y: yFamily of distributions, 分布族
- W, S* \4 m3 n" ^8 j( R$ J1 QFamily of estimators, 估计量族
9 d% i, c5 H; tFanning, 扇面
: p# R# \- t6 A9 o7 s5 b" QFatality rate, 病死率
: e9 T3 R l* o% b4 h% R9 xField investigation, 现场调查5 i4 i, C6 f; s2 f
Field survey, 现场调查
6 M( M: @8 z1 Z4 ?, S9 PFinite population, 有限总体5 f! C3 ^8 C% c. O
Finite-sample, 有限样本2 O4 z) B* g) g; v v0 }4 n7 h1 H2 |
First derivative, 一阶导数( l6 I! c+ k8 l2 S/ m& E$ c, J
First principal component, 第一主成分
- k& P( }2 V! A* G- f" \4 lFirst quartile, 第一四分位数2 j, `$ K4 I& ~: R3 q5 E
Fisher information, 费雪信息量
6 [5 s5 a) ~) X& M$ ]Fitted value, 拟合值( X/ O- a9 P* H- t
Fitting a curve, 曲线拟合9 i$ j7 u- a" G9 I& w
Fixed base, 定基
" j& R- K, U* N; jFluctuation, 随机起伏
0 C0 z/ U# f% n) g0 RForecast, 预测: z- }+ R8 G6 k* X, ~% V: i' E
Four fold table, 四格表
! X3 \7 I% i9 ]. B4 gFourth, 四分点
/ A0 V" @4 n% N" D7 E) pFraction blow, 左侧比率" U: M' u" K$ B) D3 q
Fractional error, 相对误差
8 p/ r+ s, M, A3 H; m2 Y1 @Frequency, 频率! O' S5 q6 h/ p2 K' U! j, s' [6 v# m: q
Frequency polygon, 频数多边图5 m+ o# E9 h8 w n, S
Frontier point, 界限点
# r5 q" S1 ]4 \9 q" {Function relationship, 泛函关系: H$ J" d& R) I4 @8 O& |4 a6 E0 c
Gamma distribution, 伽玛分布8 }, y" @: K5 a7 X3 h: Q! U& s5 ?
Gauss increment, 高斯增量
q2 Y7 a7 u% yGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
1 W0 m. u+ L& \* |6 g; N2 nGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量% S, _" O( X6 C S1 ^6 X
General census, 全面普查. J( C/ `6 F% h8 T- N
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
. n M O; P3 uGeometric mean, 几何平均数
7 }, k: Q5 @; m! A( m9 `Gini's mean difference, 基尼均差- B9 H: i' O( M- ~3 u9 o. ^
GLM (General liner models), 一般线性模型 9 _ p/ `* m; `: N2 M; R4 b
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
4 P. k7 f- K& A* M7 _Gradient of determinant, 行列式的梯度
8 H1 e: M! Q; ^ vGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
7 }3 `8 T; J: H2 \Grand mean, 总均值7 G- V; v3 v* `# i; R7 ?
Gross errors, 重大错误
4 S1 G' K% j' D/ i/ a- h7 m: pGross-error sensitivity, 大错敏感度7 j R# M) L) w7 h# J
Group averages, 分组平均
) o) ~" D8 j4 N5 { q: ]Grouped data, 分组资料
/ A; l! ^1 ^3 A; y& _9 `3 ~8 F4 BGuessed mean, 假定平均数
% \" X4 U6 @- P; p$ ]! HHalf-life, 半衰期
/ I7 S: R3 A6 J0 X: @6 s# OHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
8 \5 } D n7 THappenstance, 偶然事件* X# L$ T# J4 n) w% o
Harmonic mean, 调和均数+ J3 u* w7 o2 N# c7 x+ G
Hazard function, 风险均数
6 U& d# m X4 S3 z! e; ?Hazard rate, 风险率
2 O9 S5 c [: b0 i6 MHeading, 标目
' B; A3 i4 U* x7 B1 J O' K3 a' yHeavy-tailed distribution, 重尾分布$ z+ I2 _6 E5 Z8 r% T
Hessian array, 海森立体阵
5 C0 H# R: p6 B( P7 y/ \5 uHeterogeneity, 不同质2 D- }1 W4 U5 B, c0 J
Heterogeneity of variance, 方差不齐
# ~1 ]7 ~. Q# s( I; p+ hHierarchical classification, 组内分组- e0 p* o$ \5 K
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
: \: Q1 O% C( X9 F$ a( W+ a6 \9 VHigh-leverage point, 高杠杆率点3 k( C( X1 @( A; ]" z
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
$ v+ |2 s% m1 H% C4 _% K7 D: sHinge, 折叶点9 w4 {+ U" y4 F' [) @% V
Histogram, 直方图( Y" ]2 |" M( U6 b1 d2 P' ?/ _
Historical cohort study, 历史性队列研究
2 U. S: C! C# g6 ~- _Holes, 空洞
# M5 b6 E" N5 p& v; j: S7 LHOMALS, 多重响应分析7 w; f4 |0 @3 U3 x
Homogeneity of variance, 方差齐性+ _" F3 q! E" }/ M
Homogeneity test, 齐性检验/ R+ l7 a7 {/ x2 V8 _
Huber M-estimators, 休伯M估计量: ]9 l7 H/ ^- b$ I% C6 |
Hyperbola, 双曲线
, I$ e9 g! y+ ~3 U: e' V! CHypothesis testing, 假设检验/ S; C: D4 e# _4 z1 e5 I& u
Hypothetical universe, 假设总体
4 h: s, |; y0 N# sImpossible event, 不可能事件
+ w n1 j* G! q. o! s9 QIndependence, 独立性) w7 o- ?8 }3 Y' z5 i! c
Independent variable, 自变量
. Y6 e3 e! ^' M$ w) {, aIndex, 指标/指数
' Y6 }) n" b0 d: j# p: W5 e& n: q4 DIndirect standardization, 间接标准化法8 ?4 W1 U7 t' B' q+ j
Individual, 个体
3 s- b$ C5 M7 TInference band, 推断带
i* t8 C# t( ?: b5 GInfinite population, 无限总体6 w7 h0 l1 a& a, |5 y
Infinitely great, 无穷大4 C# T" l9 ^! g* m* l) z
Infinitely small, 无穷小
5 q% Y0 t" Y3 [. A% }Influence curve, 影响曲线, f+ v! y H* J `+ _( L0 n
Information capacity, 信息容量* }0 e8 h3 l1 S: i/ `/ y
Initial condition, 初始条件0 h- Y+ r8 e% l. @" g$ y
Initial estimate, 初始估计值$ G* E! _# E. l R. T
Initial level, 最初水平
5 V e" ?' G+ D- v& E4 |9 v+ @Interaction, 交互作用
) h4 ]* s5 h7 O) E- `/ WInteraction terms, 交互作用项4 w9 `+ e. Z$ G6 @3 y# q. y
Intercept, 截距, y. }% b, q- o( G8 L
Interpolation, 内插法2 r5 ?) P, u+ S) d' C& }$ |2 n
Interquartile range, 四分位距+ ~$ k8 \. ?+ \, K2 k
Interval estimation, 区间估计
8 Q1 x! I9 N. b/ j* i% A0 U yIntervals of equal probability, 等概率区间
! O6 f2 I5 f; m9 X- [, j5 YIntrinsic curvature, 固有曲率
8 j2 ~) R4 k# ~+ X. @Invariance, 不变性
! u( a7 B- L! w: r1 UInverse matrix, 逆矩阵+ c4 `9 x. _6 ^
Inverse probability, 逆概率
1 I4 c" m7 l- }! d# ~Inverse sine transformation, 反正弦变换
) q9 W3 S& S& `# ?" NIteration, 迭代
0 f3 Q3 b! U8 Y, kJacobian determinant, 雅可比行列式
( Z1 M0 N% i6 _2 RJoint distribution function, 分布函数. F E4 E! R: I/ s0 ?
Joint probability, 联合概率3 j! X/ o, I6 S$ P" q2 T. j N
Joint probability distribution, 联合概率分布
. s, o/ x+ l" L* \. B: jK means method, 逐步聚类法& s" [) [# N! e( |7 @6 o% h
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
! x+ r# }( E% ]) M; |/ C# FKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
( Q2 b/ j, h7 p6 w7 h+ ?8 ~Kendall's rank correlation, Kendall等级相关. Q" u) f4 X( }( t8 @9 ?- E @
Kinetic, 动力学3 w6 I3 _, e4 h9 R7 R
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
( W8 {( z7 @! t! ^1 qKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验; o' j% F( _" o
Kurtosis, 峰度1 s% ]3 }$ s& P2 }8 W
Lack of fit, 失拟
1 m: o) n9 ^# o" c& w9 ]Ladder of powers, 幂阶梯
3 m( t4 C: F& r' SLag, 滞后( P3 U* V, y' s, s/ U9 n" w* ^: Y
Large sample, 大样本8 A% s E$ e# T
Large sample test, 大样本检验: D- i0 h- Z; b. ]" t. N2 g
Latin square, 拉丁方/ |8 F2 N+ i& G: K9 E& V: k
Latin square design, 拉丁方设计$ O4 ]9 u5 u8 e1 t1 E% M+ M) q
Leakage, 泄漏9 T8 L: r6 y: w' b; q i5 W
Least favorable configuration, 最不利构形6 E! h0 r U% `" N5 v) S5 P+ |( Y
Least favorable distribution, 最不利分布
g& }$ R* J% t! hLeast significant difference, 最小显著差法! P& P; O" w9 c k. [
Least square method, 最小二乘法
0 D; G* _, b1 \0 D S1 SLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
- N: w* _, V8 c8 d- H8 H8 RLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
% f& A+ f5 h$ TLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线3 x; q3 D* r3 ~, h
Legend, 图例
, y8 p1 X) U5 {( L( o) X9 hL-estimator, L估计量
3 L$ @+ G1 [$ \' vL-estimator of location, 位置L估计量
0 \: \ h- P1 P9 L- b" ^; RL-estimator of scale, 尺度L估计量 N/ ~$ p% ]! V$ s& i
Level, 水平
" F! O F$ A9 x T) @Life expectance, 预期期望寿命
2 Y- k0 E. U3 p5 G, rLife table, 寿命表0 ~: G5 X; g, k7 V
Life table method, 生命表法; ?5 \* l: @! i" B
Light-tailed distribution, 轻尾分布& N' k" ^: Y `+ s, S: j
Likelihood function, 似然函数
: G1 R7 }2 y9 Z6 |Likelihood ratio, 似然比
% k& }! `# u2 `line graph, 线图
5 L Z* L: c7 L; G l( K' }" iLinear correlation, 直线相关
( `) x: j1 b7 TLinear equation, 线性方程: y' e4 |* S4 D) A5 \+ |9 c
Linear programming, 线性规划: p8 d/ M! A+ l
Linear regression, 直线回归
7 B7 ^0 @1 i# S) {, z% _Linear Regression, 线性回归1 s4 o" g" o$ a) C! v T( {
Linear trend, 线性趋势
3 z. E& I# X: [: I2 ILoading, 载荷 8 Q, C3 A7 ]4 N M* ?/ u" `
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性3 P" T* W6 I( Q, V& m0 Z
Location equivariance, 位置同变性, e, [$ s- L* b" U/ s
Location invariance, 位置不变性+ i, H. B9 I; H. G4 t$ s, U$ @
Location scale family, 位置尺度族
8 N5 f, }8 z; r8 \Log rank test, 时序检验
9 X' P* s& k6 R7 ~2 }9 `( n# z7 h) ?Logarithmic curve, 对数曲线
) U4 ^) \5 }# yLogarithmic normal distribution, 对数正态分布3 {3 C5 ~( s. Y% a& U
Logarithmic scale, 对数尺度
" P9 T% f5 y2 _& x+ @Logarithmic transformation, 对数变换
( i4 I4 U# Y9 s$ L% n; w4 wLogic check, 逻辑检查
" w0 ?, Y4 j* T5 ]. VLogistic distribution, 逻辑斯特分布0 h" }. x a8 c8 ?, H9 P
Logit transformation, Logit转换
/ K/ n9 N$ _& N \1 g+ d. ^( _0 NLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
! R9 P5 C5 V3 D; `$ yLognormal distribution, 对数正态分布
2 L- D( \8 v! ]2 ^Lost function, 损失函数
3 D9 c% q1 u& S. K! d; {, Y nLow correlation, 低度相关
9 `. K4 d }6 |) ZLower limit, 下限
' A6 n7 A3 J- J7 a! V; P6 `# b; e3 J& ^Lowest-attained variance, 最小可达方差
# }. ^* e* a: m+ c6 @) OLSD, 最小显著差法的简称, F) G5 e' c6 p6 Q9 l) |* G
Lurking variable, 潜在变量8 r5 R; M6 A" n2 H8 h
Main effect, 主效应, M: M8 q3 l$ a. q4 Q& y
Major heading, 主辞标目
! F+ U# l0 ^9 F0 }) L: }8 NMarginal density function, 边缘密度函数# i& t) U% g. ~. m3 v/ }1 `3 g
Marginal probability, 边缘概率' ~! h: L$ e# h+ [; A! d/ g
Marginal probability distribution, 边缘概率分布+ ^! w& a" y: b; m+ h3 a( U
Matched data, 配对资料
7 [, n; }+ u" p; \6 BMatched distribution, 匹配过分布
# L# K8 f& i+ U N, c$ ^0 ~6 cMatching of distribution, 分布的匹配- A7 I U' j: u
Matching of transformation, 变换的匹配
: @$ s8 @! e4 @Mathematical expectation, 数学期望9 a. X* i5 c6 A }$ a, ~6 N) F8 {
Mathematical model, 数学模型6 {: K# I' D q3 C; h M) Z( x& Q
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
# _5 ?$ U L0 v# yMaximum likelihood method, 最大似然法6 \! ~3 F6 {" @/ c/ I6 a
Mean, 均数
& \5 L7 I( B( w! A" a& w TMean squares between groups, 组间均方
: o; h D- t9 Q( OMean squares within group, 组内均方& y) {. ]# o$ _# u# t" N
Means (Compare means), 均值-均值比较& O3 b/ L9 j# u) D8 N+ {
Median, 中位数
" ^( J* |* S/ _) R9 MMedian effective dose, 半数效量" p3 X) Q/ W" K* q" r# ]7 [
Median lethal dose, 半数致死量
% A; T: t6 `3 v Y* d- t* P; D% nMedian polish, 中位数平滑- E9 j- l7 M6 F( A, c( D
Median test, 中位数检验% A' g7 T2 i* ^7 |
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
' m) K1 N& f7 Q1 U" V1 n+ zMinimum distance estimation, 最小距离估计
) V3 `/ Q7 ~: @6 m9 `Minimum effective dose, 最小有效量& F+ ~- F' w, E6 x
Minimum lethal dose, 最小致死量
( G% y; X# Z* D, u3 NMinimum variance estimator, 最小方差估计量0 V1 r1 {, ]; f T. p
MINITAB, 统计软件包6 ^( A3 y7 J; Q: Z$ L2 N
Minor heading, 宾词标目
! g# C; w2 }7 p0 L1 RMissing data, 缺失值( u" L+ s c/ F) \; T
Model specification, 模型的确定0 G$ u8 y: w7 x3 s6 s- o+ S
Modeling Statistics , 模型统计
1 ^6 |1 U" `5 a V$ B! R# }# oModels for outliers, 离群值模型- S6 _% S; y/ X+ Y& b1 Z
Modifying the model, 模型的修正
7 j; s% E- M( [. ? j x4 v0 i- nModulus of continuity, 连续性模
d+ o" m2 z2 G* u& MMorbidity, 发病率 l$ r8 J/ f7 V# o/ w$ J
Most favorable configuration, 最有利构形
$ J: k; X: a/ c8 F. lMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度6 E( A& e- F. _' d
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
4 s2 G! u& N1 W7 m: R$ NMultiple comparison, 多重比较
( ~% F. r0 }8 y% ~Multiple correlation , 复相关
- S+ F! G; P3 X# w3 o4 {6 r8 r* e, YMultiple covariance, 多元协方差: ?# U0 U0 H5 Q# [
Multiple linear regression, 多元线性回归! Z( [8 Y+ K ]# }# u
Multiple response , 多重选项
9 }. P* M: S; t2 ~& l: O/ qMultiple solutions, 多解- y* ]2 `% L, b3 U; N+ k# { }, Y
Multiplication theorem, 乘法定理
8 c0 C. \; R' k& S, T4 BMultiresponse, 多元响应
1 F1 [0 e N+ eMulti-stage sampling, 多阶段抽样- x0 i* e A z, p Y
Multivariate T distribution, 多元T分布
' ]" h; V7 ]0 Y& J! UMutual exclusive, 互不相容
+ O8 D8 }4 t5 e4 MMutual independence, 互相独立0 z5 v6 S* W" T' } T
Natural boundary, 自然边界
: H" D& F! S- h8 U( n1 ?( [# J9 a( aNatural dead, 自然死亡
. `& x7 \* a. ]$ p% z/ p7 y) ANatural zero, 自然零; ?* M2 C" k! P9 e3 a
Negative correlation, 负相关& E( q. R( v, W d
Negative linear correlation, 负线性相关
4 X2 F) G% D3 J8 |( ENegatively skewed, 负偏! c7 c2 o2 ?* k) v9 d
Newman-Keuls method, q检验
" c( M* Y* |) g# ^3 @( m" }7 cNK method, q检验
& u4 M5 K* n0 x* hNo statistical significance, 无统计意义
$ d) }8 B2 b' z, cNominal variable, 名义变量, j( ]4 k3 g! p+ j4 w$ V c2 H' f: {
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
n# y& u1 `, W" c$ z3 tNonlinear regression, 非线性相关
* u* |, R2 z3 k: {Nonparametric statistics, 非参数统计' P) ?) I8 P2 y/ e+ X
Nonparametric test, 非参数检验6 Q S/ m3 ^! D" B3 D
Nonparametric tests, 非参数检验
) ]# d) x, r" VNormal deviate, 正态离差
7 }% `9 q. A0 h0 o8 ENormal distribution, 正态分布
0 } l) i- F3 N: x4 }) W6 _% eNormal equation, 正规方程组
. ]7 y; |- |$ q) R/ \* Q* iNormal ranges, 正常范围, Z2 E3 s, v/ u4 ]1 X
Normal value, 正常值
" @2 l/ {5 X* h' z1 z, |Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
. q; }. h9 a2 BNull hypothesis, 无效假设
$ r# u9 M& L; _9 L+ cNumerical variable, 数值变量$ x+ m( z$ s+ o9 K- j7 }
Objective function, 目标函数
& r# J+ r4 K' q _6 BObservation unit, 观察单位
/ h8 w5 U" j# nObserved value, 观察值5 y) D/ U2 ]) Q% a- c% ^
One sided test, 单侧检验
( c+ h( j# t7 _) gOne-way analysis of variance, 单因素方差分析& y: s+ _9 h4 d: N& x
Oneway ANOVA , 单因素方差分析' ~! f" W, y' J
Open sequential trial, 开放型序贯设计; G6 Q: t8 b8 u
Optrim, 优切尾
+ _/ \' ]3 \ _/ |Optrim efficiency, 优切尾效率
0 {& |1 i: b# Z$ DOrder statistics, 顺序统计量* X- b) n$ w- o, B
Ordered categories, 有序分类" e1 B' C/ I3 J9 C- U8 x: N8 u
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归/ j6 S( m1 u+ e
Ordinal variable, 有序变量; t4 C5 N* Q9 @
Orthogonal basis, 正交基
E3 g2 k2 T$ y% L3 z6 [% A" C: tOrthogonal design, 正交试验设计, K, U" Z L& T0 Q' d8 E
Orthogonality conditions, 正交条件
- c) r: y) p3 G4 vORTHOPLAN, 正交设计
# y* B! _. `! M; AOutlier cutoffs, 离群值截断点/ `, ?: T( k- c* V/ g
Outliers, 极端值
. b( _: F$ [/ X4 \5 Q1 }OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
/ H: ~' Y+ ^' R3 V$ y* F KOvershoot, 迭代过度( o, q5 S0 h- H4 A4 ?- c
Paired design, 配对设计. N* Y" a" ] H& s M7 ^
Paired sample, 配对样本0 A8 P+ u1 G! u: r4 @$ C9 w6 ~
Pairwise slopes, 成对斜率. ~4 J- K* K4 ^$ M! m6 a# y
Parabola, 抛物线; {% }% X8 a4 K" {5 ]; H- G3 Y6 r
Parallel tests, 平行试验
( D! z: y5 t4 S# SParameter, 参数, O! z! S; P, u0 z4 Q
Parametric statistics, 参数统计
. l1 N+ K8 v5 u# ~+ GParametric test, 参数检验+ s' R+ E+ V7 e$ i
Partial correlation, 偏相关
. i! @0 S# P3 T( M7 M fPartial regression, 偏回归
# H, [3 q+ [4 D! s# y0 ~Partial sorting, 偏排序" {' S9 W' A2 L; L6 Y
Partials residuals, 偏残差
: |6 B+ _" l3 rPattern, 模式
- A% ~3 ~! Q: ZPearson curves, 皮尔逊曲线& b7 J* _0 F) |0 B4 _9 |/ w4 M5 u
Peeling, 退层
+ [" G( l' R6 E! f6 v& x n' nPercent bar graph, 百分条形图) ^5 o! w1 ?1 l0 Z4 R. Q
Percentage, 百分比
$ s v9 n. h) ?7 DPercentile, 百分位数4 L& \0 W; Q4 {: e- l3 g+ z
Percentile curves, 百分位曲线
0 I, r/ p( }6 L* {" A3 u8 [! ^Periodicity, 周期性
7 e+ k, v" r1 p$ `) vPermutation, 排列4 q5 ]/ E4 S# i" n, g& p" t7 o% |
P-estimator, P估计量9 E m% m+ _' ~8 L0 [; ^, m
Pie graph, 饼图
Z- Q' ?2 m- D* Z% K, JPitman estimator, 皮特曼估计量
1 u B* w: [( b* c) @; KPivot, 枢轴量0 G- t u9 M9 L( J9 b& [
Planar, 平坦
: f, \1 c7 L! S; }3 a5 w, HPlanar assumption, 平面的假设* ^6 H* N9 c, ]8 T4 W1 @
PLANCARDS, 生成试验的计划卡6 T" Z$ ~3 \5 f! X
Point estimation, 点估计
/ s, C9 a& B& D# q# BPoisson distribution, 泊松分布
* x* g, P+ A; T* E% ~0 z, S# MPolishing, 平滑
, z; v0 n g5 c! R9 {! u1 `0 kPolled standard deviation, 合并标准差
# w# o' U4 g- m+ b5 z ~: WPolled variance, 合并方差" W5 _0 j& p" p9 X
Polygon, 多边图
- E; c: D4 B6 v; r4 @+ SPolynomial, 多项式7 i8 w U% `/ I r3 P- S% W
Polynomial curve, 多项式曲线
2 B0 b; e6 g" mPopulation, 总体
( o* N: s7 Y7 W' s( _* KPopulation attributable risk, 人群归因危险度9 G% N8 Q' ^3 k. G# e
Positive correlation, 正相关
5 ]* k2 C5 @& H% z9 ]: c+ KPositively skewed, 正偏# ?) \# r2 D6 v6 N+ A
Posterior distribution, 后验分布 W( c) m, Q3 A+ x, p9 k
Power of a test, 检验效能/ B& T7 b& L# ]. ]1 ^# Z+ B
Precision, 精密度# [5 J2 t+ K4 q
Predicted value, 预测值
$ s, `( m" s0 F8 YPreliminary analysis, 预备性分析5 L% {2 y" \3 t" l. C ]
Principal component analysis, 主成分分析
# G7 W+ C" Y4 a& k+ e5 uPrior distribution, 先验分布
7 b7 M1 ~/ ]/ BPrior probability, 先验概率* x4 E( w F. W8 }
Probabilistic model, 概率模型
0 p6 t. R+ i5 @' Wprobability, 概率
/ r2 r1 Z1 U8 m) c1 L' XProbability density, 概率密度
& q2 |2 o% x/ O, }Product moment, 乘积矩/协方差
& k% f. l( S& j' EProfile trace, 截面迹图) h4 p! G! x) i- e }
Proportion, 比/构成比# S( a) k9 O' t( o
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
: B- r' m7 s( s aProportionate, 成比例: m4 a- I5 _9 _
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
# ~0 h5 h0 E$ K* B8 JProspective study, 前瞻性调查
. A: |& T( `4 M6 Q: ?Proximities, 亲近性 5 F# M2 I9 }6 d
Pseudo F test, 近似F检验2 b- K/ R, h# U+ F" p
Pseudo model, 近似模型" v, b4 M2 c% V4 j# Z% S/ X
Pseudosigma, 伪标准差
% @* A9 F1 ~. w0 y( k& LPurposive sampling, 有目的抽样
2 c- W3 X8 Z4 ^& P7 [9 C& Q& zQR decomposition, QR分解: b/ T+ t2 P; @- g" I! z% R
Quadratic approximation, 二次近似* P& B, K" _) p8 h' Y8 O& L8 N
Qualitative classification, 属性分类7 m4 }, d) t7 f1 x
Qualitative method, 定性方法$ D1 s: ?$ A- V5 b% B! ^
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图8 M* N) D2 J# k) V# F8 k
Quantitative analysis, 定量分析
R( C" r. A$ s% B) x8 PQuartile, 四分位数# z5 l* ?1 S! _( N
Quick Cluster, 快速聚类1 a& N. P6 l+ @" x6 n# _
Radix sort, 基数排序: \, E x2 i2 C" D+ E" w
Random allocation, 随机化分组, B0 _# m( X/ v! j5 L V
Random blocks design, 随机区组设计
' G' i) R" l; x( F; A% h8 E. D4 YRandom event, 随机事件
) R/ a! q( z& o0 |, TRandomization, 随机化
+ |! q8 \7 K. k% f: v( t! qRange, 极差/全距
9 o8 w6 v+ |. u7 Y' Q1 E# \/ _9 B1 DRank correlation, 等级相关. \6 L0 e: Q0 L: \) i1 b& c
Rank sum test, 秩和检验
& } ^3 P9 M$ X( X% RRank test, 秩检验& j* I4 c0 ?6 S$ g5 k
Ranked data, 等级资料
2 i4 j* B% l( s5 F+ L& jRate, 比率
+ r q. W5 E2 q$ ~, bRatio, 比例" D1 Q. H! W$ \* q3 Y8 D
Raw data, 原始资料% Q2 V$ |$ j4 V1 G7 G. v
Raw residual, 原始残差8 L* Y+ z: X! K0 j& R- I c$ ~5 m
Rayleigh's test, 雷氏检验
; Y! f4 E- M" }( jRayleigh's Z, 雷氏Z值
0 c3 b2 o% q! _" hReciprocal, 倒数9 J7 F4 {% _# e0 G9 N" k
Reciprocal transformation, 倒数变换! u3 T) J% a# W# A2 O
Recording, 记录
$ ?" m5 l; R: Q& {% BRedescending estimators, 回降估计量
! ~; q/ }+ D+ m3 C, m$ RReducing dimensions, 降维- M* ~% V- h% i
Re-expression, 重新表达6 V/ V. Y! f }8 ]* y
Reference set, 标准组
2 k$ I, L v' j: IRegion of acceptance, 接受域; j- H6 Z+ l9 m' F$ L B* d" I8 N
Regression coefficient, 回归系数0 Z% i( J) s- [, L1 D8 N
Regression sum of square, 回归平方和% e* L' R) C! J1 m3 O
Rejection point, 拒绝点
! {' r2 |- h$ n$ d; A8 mRelative dispersion, 相对离散度
# {( C8 T5 m- b) n4 L/ t. ^/ \Relative number, 相对数& L5 T' g* E: J# t7 s# q- c
Reliability, 可靠性
) X9 g3 r5 O& i8 J0 ]0 c" i9 AReparametrization, 重新设置参数- x, }' o" `: L! t9 M5 j
Replication, 重复$ y. r; R0 l7 S( [# [
Report Summaries, 报告摘要
5 J) R: I8 t! {% [0 ZResidual sum of square, 剩余平方和
/ e, ^- Q" I5 C9 sResistance, 耐抗性
# D0 ^7 j8 s4 sResistant line, 耐抗线
, h9 ^5 b# X5 o) `Resistant technique, 耐抗技术
8 n4 u6 U0 s; nR-estimator of location, 位置R估计量
: w1 W3 A2 j* j1 t& j% \3 |R-estimator of scale, 尺度R估计量( S: f& \+ h/ M5 I) Y
Retrospective study, 回顾性调查8 d! S T' y+ h) N- o. N" H& Z
Ridge trace, 岭迹3 T7 `3 x! T: y* I: ?
Ridit analysis, Ridit分析 y) s" V1 \. P y( d2 B
Rotation, 旋转5 U' B- v j( L$ Y# k% k; S$ J
Rounding, 舍入$ D! N% J' s; _1 r% i5 L
Row, 行
8 p" Y: S- T2 NRow effects, 行效应/ {" r9 m4 @; a: \8 `
Row factor, 行因素3 _9 C1 z, e8 r
RXC table, RXC表
4 Y" B* W% I9 @! ?$ ~Sample, 样本/ N9 M5 o+ M+ w$ G& q
Sample regression coefficient, 样本回归系数" i' N; I: T$ d& a( \ B$ R
Sample size, 样本量) P- J; u# l2 O# d
Sample standard deviation, 样本标准差% Q# q" G/ S, t6 ?
Sampling error, 抽样误差
5 v& s( f5 Z) g4 V. s+ PSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包1 I0 h% m) F4 r8 i
Scale, 尺度/量表' r# ~5 d8 }" o
Scatter diagram, 散点图' b$ ^( a% ~6 U0 v2 r, _; u
Schematic plot, 示意图/简图
5 p2 P5 A- m# x ~Score test, 计分检验
$ \8 x# d; k& O# L# x3 S# v0 IScreening, 筛检
2 O0 ?9 z, @* @' TSEASON, 季节分析
: J) [- V E8 a( YSecond derivative, 二阶导数. k+ l# Q2 J% v6 m9 t# o, e) A
Second principal component, 第二主成分1 ?, h: Y$ T0 P$ k2 o
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
$ }. n7 u) {" }6 N! B' DSemi-logarithmic graph, 半对数图
. V! B2 d- E* z( vSemi-logarithmic paper, 半对数格纸! ~3 p. `$ ~$ Y2 s$ n
Sensitivity curve, 敏感度曲线
1 u+ {% v7 D# cSequential analysis, 贯序分析% [" o# A0 @1 T1 W, X% A
Sequential data set, 顺序数据集
' u% C" q- H9 H4 n1 b3 dSequential design, 贯序设计; i6 W0 p5 w/ x9 a, k/ N8 a
Sequential method, 贯序法
5 L3 N' j2 B ~ n3 w5 [Sequential test, 贯序检验法: b* a' ]5 V1 q1 g$ T" {
Serial tests, 系列试验
' @7 Y' o3 |. ^6 k$ @7 KShort-cut method, 简捷法
8 t. e6 d# \2 X4 Q5 ISigmoid curve, S形曲线3 r# F/ p$ @3 J* |- E' H
Sign function, 正负号函数
$ }4 B% N- }# h- \: G) B6 wSign test, 符号检验
5 X" b# S" y' y3 }Signed rank, 符号秩/ q7 f, z, _9 w0 p
Significance test, 显著性检验" I7 d, A4 Z- W- X
Significant figure, 有效数字
. l. g* \5 i! Q* l& N2 E6 aSimple cluster sampling, 简单整群抽样
- f# v0 n& \4 e$ ]Simple correlation, 简单相关
0 L S4 T, d4 d$ FSimple random sampling, 简单随机抽样2 n" a, L& h9 _0 o6 X) Y
Simple regression, 简单回归
+ ~' [3 S& I( J" Y+ E4 [simple table, 简单表$ p; E; [5 g4 }0 a" ]3 B9 o
Sine estimator, 正弦估计量; ?& A/ z' O2 q1 u) T# c
Single-valued estimate, 单值估计
/ P; R/ F* \; k5 x; \9 E) mSingular matrix, 奇异矩阵
) C/ A( O0 h- U$ oSkewed distribution, 偏斜分布
; a3 ]" m: N/ B- Q i+ ASkewness, 偏度
5 N' q* U0 K& b: ^Slash distribution, 斜线分布& C; G% u+ k; n- Z% C$ O6 @
Slope, 斜率
1 w/ V+ n4 X4 USmirnov test, 斯米尔诺夫检验
6 `% Q; P, O1 W& J, f0 d- gSource of variation, 变异来源
/ h. L6 {' v4 S G; X' P6 Y4 \Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 k9 Q, i+ b: d) t9 f: T- V
Specific factor, 特殊因子6 s) S* d# e5 u1 b, }; y
Specific factor variance, 特殊因子方差
1 ~. X5 V$ n* ]! {/ _ A- ?& QSpectra , 频谱# E: I( p! M q+ Z" c
Spherical distribution, 球型正态分布
: R* o: }/ m. t1 G: hSpread, 展布
! N$ N5 C- ?) ?* c3 z$ qSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包' _" Z8 J; w" ~) j
Spurious correlation, 假性相关
8 [) R1 v" Z" ^. _0 J5 H; gSquare root transformation, 平方根变换4 N! y4 W& h* U+ V$ f% a" U" {
Stabilizing variance, 稳定方差
% k: j% a$ | N! p# VStandard deviation, 标准差. V4 Y) g* X! S; |" F) [+ D7 W
Standard error, 标准误5 Y* b% s1 p1 ^" I, f, H" b( n
Standard error of difference, 差别的标准误
|: a E4 ^4 o. f+ ^1 KStandard error of estimate, 标准估计误差
/ l! \& h1 Z/ t* t* n h( dStandard error of rate, 率的标准误 x& K- @" R5 W/ V+ C+ S
Standard normal distribution, 标准正态分布4 i+ X; i5 n! `0 o! u3 G
Standardization, 标准化, [+ @5 [( c( T, S6 o5 v9 m* i
Starting value, 起始值# d0 {) `2 R6 Y& O
Statistic, 统计量
2 d, g+ K; L- b' b+ U& fStatistical control, 统计控制$ e9 P( s6 ^8 D: r! r: k: B8 M
Statistical graph, 统计图! g+ M5 X( I% } @9 }" C
Statistical inference, 统计推断0 }8 Z) C/ ?9 j2 q
Statistical table, 统计表) w3 w6 ?) p/ ^
Steepest descent, 最速下降法( E! n- _9 u8 Z( M# Z
Stem and leaf display, 茎叶图6 }; c# o7 I0 Y8 N
Step factor, 步长因子 a2 M: L! I# `2 _ w
Stepwise regression, 逐步回归
, ]( e3 O) b$ ^Storage, 存0 v7 r: b4 f |4 ?. y$ [
Strata, 层（复数）1 E1 t( Q9 Z, ]' i" X/ A' m
Stratified sampling, 分层抽样 \; T* K# E1 j: b4 }
Stratified sampling, 分层抽样
% A$ e% M; [) s6 g. gStrength, 强度, j. ^- J7 M4 A5 |
Stringency, 严密性
3 i- C2 {$ `, zStructural relationship, 结构关系4 r ]9 l( \- E2 L- i; Q$ `
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
( n8 u5 h" H/ D+ h" z4 D& FSub-class numbers, 次级组含量4 U+ t! N! N& f
Subdividing, 分割4 [+ d6 n! e2 {& R! f" q# B
Sufficient statistic, 充分统计量
. i3 |" P- |% U2 v2 i* pSum of products, 积和
1 R$ w0 E+ A: f. J B; N# P( @* u6 iSum of squares, 离差平方和
; U! s4 M0 k% X2 [1 @! E- c1 XSum of squares about regression, 回归平方和, I+ K$ C8 _2 p+ q
Sum of squares between groups, 组间平方和0 x! o6 L: i$ x+ A1 F8 r
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和) Z2 H0 x6 [& _$ l! ~4 J/ j: e
Sure event, 必然事件) h) |; K# r1 H% u, b$ K. I
Survey, 调查
: ~$ k& M0 h3 [4 l6 ?% q$ t/ Z8 h/ KSurvival, 生存分析
. B, y9 `& n3 v- h* kSurvival rate, 生存率+ a: ~) f2 e4 R ^5 y! B
Suspended root gram, 悬吊根图$ S8 `7 X. W( D- d6 o8 f3 l. i9 b7 S6 ~
Symmetry, 对称
9 Q# z$ K& \& \& P D6 YSystematic error, 系统误差! y4 X, c5 ~+ N* o0 f5 D
Systematic sampling, 系统抽样
0 }. y$ _- X9 F0 E- A6 TTags, 标签0 A# |5 J" e. W; c+ h* u
Tail area, 尾部面积4 q( c$ ?* t: Q8 s: f" |8 H, Y
Tail length, 尾长# m2 U7 u$ k9 h" a' _
Tail weight, 尾重: p+ c& K6 s- [$ U, |
Tangent line, 切线 o: g! t" u3 n8 k; \8 J# t
Target distribution, 目标分布
" y/ Q1 u: }# @3 JTaylor series, 泰勒级数
$ q8 \, F' \& b* T! GTendency of dispersion, 离散趋势
+ e; c o1 z% O& B- w, r8 ]Testing of hypotheses, 假设检验# w; B* q, y1 U" d% D4 T8 W
Theoretical frequency, 理论频数
+ G) ^, d' N. Q! f3 rTime series, 时间序列
" q9 M& X, z5 P9 g" bTolerance interval, 容忍区间
/ n6 \- i9 Y6 T! o, M: U4 hTolerance lower limit, 容忍下限
" ?" ?) t- z5 D) bTolerance upper limit, 容忍上限
5 e/ m8 l) E0 o: p4 r/ r# JTorsion, 扰率
1 k: e/ p) U6 t, g8 e& BTotal sum of square, 总平方和$ i( C( J8 [0 H" j9 x! m" P( |, I
Total variation, 总变异
+ }$ m2 ^( A" @1 }8 W7 TTransformation, 转换
& q5 z4 s$ X( z( }8 d" \* X* eTreatment, 处理
0 ]7 v9 h* ^* x' }8 ~; ETrend, 趋势 `' x+ I! o* ^: B- E% }' a
Trend of percentage, 百分比趋势8 h4 \ z H1 b: b/ m. M$ b6 F; c# G
Trial, 试验
4 F* K# W) f5 s% a; Q* UTrial and error method, 试错法; n" F7 _+ f# p9 q
Tuning constant, 细调常数
0 X4 Q/ S0 N3 F+ {Two sided test, 双向检验 x* A* V: Q; c' q) ~( _ A% B
Two-stage least squares, 二阶最小平方# @. I& s. S3 z+ I: H
Two-stage sampling, 二阶段抽样
, e8 W) ?7 O ~0 cTwo-tailed test, 双侧检验
0 R l8 C0 N4 g3 v8 w" L0 TTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
; M: r3 g) m6 E1 x" ]' d# x, [Two-way table, 双向表. }. U# ?$ C$ ?4 d
Type I error, 一类错误/α错误0 D0 ^7 |/ Y8 ], M- P. e+ r
Type II error, 二类错误/β错误7 e# r1 e G* M
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
. q+ b0 {3 G r, V' M4 n& @Unbiased estimate, 无偏估计
: A' C" P) E' f$ @ FUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归0 H% ~ s- N8 O: ~% }. \1 y5 e: y
Unequal subclass number, 不等次级组含量
3 ]) w. E' |; Y$ K0 rUngrouped data, 不分组资料
9 S* r% m2 |! }% V, P# P7 k7 O9 MUniform coordinate, 均匀坐标2 ?0 n6 c9 T- C4 |; j5 ^7 d
Uniform distribution, 均匀分布
& `% V8 w1 n4 L0 X9 `1 {$ _. x- O% C9 y( _Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计: f/ M. f. M/ I% F( v
Unit, 单元5 n. ^! K# V& I
Unordered categories, 无序分类
/ h7 F3 s) Z; _9 R0 X4 t3 vUpper limit, 上限
9 g$ |! V. X! bUpward rank, 升秩6 `# H- Y8 e0 j3 [3 q& L
Vague concept, 模糊概念; B1 ~) B6 k7 c" H& q6 ^
Validity, 有效性8 m9 e/ _6 U' u9 K* S$ W5 o
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
4 [' E( } \5 a$ I3 i, ]! wVariability, 变异性& {$ v" ^- ~5 F( l) |8 e
Variable, 变量
8 l* K# N: m2 ?1 }+ S$ v7 vVariance, 方差
7 c3 n) `* @; s0 JVariation, 变异) g* I! B1 g% O$ G ^5 N
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
- _& n) ?4 [/ G( b: R6 t4 yVolume of distribution, 容积
- ^- x. [7 T2 S% dW test, W检验0 g* ]& x. ?& z# {
Weibull distribution, 威布尔分布1 O7 C% n# X! I: J8 x& `8 a
Weight, 权数
4 u& E ]. e- e9 `- ^' zWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验/ Q8 [: r; A' E" y: J: F6 A/ K# e
Weighted linear regression method, 加权直线回归( r6 l$ v1 T9 k- |
Weighted mean, 加权平均数
( V8 s l& n% g! ?% O5 UWeighted mean square, 加权平均方差
* |( ?* v0 a3 k- e1 BWeighted sum of square, 加权平方和0 T: k5 Z6 G3 Y* ?' ^7 k
Weighting coefficient, 权重系数
. S0 F' C5 z3 k0 U$ _+ rWeighting method, 加权法
4 e/ }9 y9 _: ^; S, kW-estimation, W估计量
! U2 |; ^ z1 Q/ YW-estimation of location, 位置W估计量8 i) I+ B. }* e/ ~
Width, 宽度
) d: j: @' K7 N: |% ] U6 hWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
+ g; _7 O, r* o) |1 _- nWild point, 野点/狂点 n% q/ `1 L7 `8 t) c; u
Wild value, 野值/狂值3 S! U2 }+ p- N7 u! T( h( }
Winsorized mean, 缩尾均值! l; d5 u' t& B
Withdraw, 失访 ; p7 |+ S7 N* ?- V. V+ I
Youden's index, 尤登指数7 w; M0 q) {# O
Z test, Z检验" T9 t: A; z- ^& u* \
Zero correlation, 零相关
2 U. ?% `5 U4 v8 k# FZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
