|
|
Absolute deviation, 绝对离差3 P$ s6 i4 n( b: L' h' W- x
Absolute number, 绝对数( z! h: \/ D. y
Absolute residuals, 绝对残差# P* P/ [: i8 o+ ~* M# S
Acceleration array, 加速度立体阵
2 ]1 M- m( R& E- e+ L7 h t' UAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, U, u0 d. ^0 B) l/ @
Acceleration normal, 法向加速度
1 A' `& I4 S0 @: ~& `( R3 XAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
3 j0 ^2 n9 U0 w5 LAcceleration tangential, 切向加速度
! a6 R# o: v7 T2 K% i% IAcceleration vector, 加速度向量4 c8 w% a& M, b4 W1 V4 F( u" T
Acceptable hypothesis, 可接受假设8 X& x6 I" K8 p w+ r$ ^& M; z
Accumulation, 累积7 I$ v7 G9 Q- _2 Q1 {
Accuracy, 准确度
9 N0 V @: |: l# K# C: A$ q% nActual frequency, 实际频数
' {2 p5 b# \6 |# VAdaptive estimator, 自适应估计量. `5 G$ `+ s# K3 `& ~, p- H0 ^/ w
Addition, 相加- h! m8 A: ?& }
Addition theorem, 加法定理, y [" M; y+ y) q4 Z. y
Additivity, 可加性! }/ T3 s4 [5 _& S
Adjusted rate, 调整率
2 e5 r7 y$ {7 Q: aAdjusted value, 校正值
; C7 o( a! b3 A' e; w- D9 X& tAdmissible error, 容许误差
z! h: D4 L5 GAggregation, 聚集性! {7 o7 {: ?% G3 N+ K9 A: H) A
Alternative hypothesis, 备择假设
Q5 i9 s# \9 e3 H. L. |" M7 OAmong groups, 组间
+ J; x y( a! O& [- g! C& L) bAmounts, 总量
9 f& F- q$ B- O7 C; q+ I6 \3 _' ]Analysis of correlation, 相关分析
) f6 l5 Z2 l+ x4 f/ e. GAnalysis of covariance, 协方差分析
+ x* F7 v6 }& u8 O7 WAnalysis of regression, 回归分析
5 M/ J0 X5 b; l3 G+ ]+ k6 H8 [) J: r& iAnalysis of time series, 时间序列分析
) l) R* k8 H/ QAnalysis of variance, 方差分析
# s$ x3 c; R) }Angular transformation, 角转换' y5 M' W* V- H" A
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析( p# |8 v6 W' D$ L
ANOVA Models, 方差分析模型
( P/ }6 u# `/ OArcing, 弧/弧旋4 ~9 P. J# f: `8 Q- b6 L! Q
Arcsine transformation, 反正弦变换
; X! ^7 W' R, H7 k$ eArea under the curve, 曲线面积
o* }5 Z2 `) i/ g7 V- JAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 0 O6 z; b3 U& T" {3 a/ Y! L; P
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
% I' H* p" a7 G2 v: s7 p7 k" c' V9 |Arithmetic grid paper, 算术格纸# L& K: }3 W0 _" |1 L. L
Arithmetic mean, 算术平均数6 ]0 K1 I& N* s% V+ u
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
! ~1 o# w' \) Z( N- AAssessing fit, 拟合的评估" w: Q2 J/ G: Q% [4 Z
Associative laws, 结合律& Y. a* S9 S, ]) ~
Asymmetric distribution, 非对称分布. C( L Z5 m) I' }$ H' X
Asymptotic bias, 渐近偏倚
1 K: l; g# Y/ [$ bAsymptotic efficiency, 渐近效率
/ ~0 n2 P( a$ H, Q9 oAsymptotic variance, 渐近方差
2 \, z7 @/ {; Y+ n$ E' y" yAttributable risk, 归因危险度& ^/ h" }- E+ y; R
Attribute data, 属性资料
! ^, ~4 Z2 Q" n9 S1 y! cAttribution, 属性
3 |5 d! F# s0 @/ z' jAutocorrelation, 自相关
" o! b9 T$ |; K) ~% IAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
( V% S& S( B, j1 f, t- h& t! TAverage, 平均数! n. X0 P' X5 S! \- R
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
- [$ b6 i' S& m2 tAverage growth rate, 平均增长率* E$ c: n0 H8 T: B! x+ u( w( N- q
Bar chart, 条形图 h! [8 ] S$ [1 p1 `
Bar graph, 条形图
7 F& @' V3 ^2 HBase period, 基期
, j& Z( V% R& MBayes' theorem , Bayes定理
5 Q" R D% ]% lBell-shaped curve, 钟形曲线' e9 m1 A& k# n P; W
Bernoulli distribution, 伯努力分布9 X4 [. g' F) _' {0 C+ x3 \
Best-trim estimator, 最好切尾估计量, A+ F, `- c' q
Bias, 偏性0 n: B! F; g" ~( r! T: N2 k
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归/ M1 E! h* D4 V) |- b1 v& u
Binomial distribution, 二项分布' S e6 D! n4 M1 H* ^9 a
Bisquare, 双平方! K3 {1 Z( k5 s5 J$ \7 e2 N i
Bivariate Correlate, 二变量相关& j6 |0 {2 c3 I' g
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
" n6 n! h" G7 [$ hBivariate normal population, 双变量正态总体5 B: F8 t- M7 ]7 d
Biweight interval, 双权区间
( @% X0 ?7 Z3 C9 t+ Z, |Biweight M-estimator, 双权M估计量. v* D4 c6 Y3 ^7 B) ^
Block, 区组/配伍组1 e) C! j) |2 a A# \7 G
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包* A u0 i% ^ U) O: z: T" t/ N) a
Boxplots, 箱线图/箱尾图1 m% b) `0 ^) h5 T. I% t0 n- U
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点% T! r% H g' m3 y
Canonical correlation, 典型相关
8 u5 L3 i% O) b1 d# }6 C+ cCaption, 纵标目- ]6 C0 }6 Z" G0 }
Case-control study, 病例对照研究
& H" d% e. w9 j' CCategorical variable, 分类变量$ T; Y! k3 r7 l/ ~' X
Catenary, 悬链线
* N3 v" {# `: D: m8 j! J6 qCauchy distribution, 柯西分布
) W$ J: @& J4 q, V, G/ a) z3 uCause-and-effect relationship, 因果关系* B o P, K, E J
Cell, 单元) j8 y$ v& I6 C; ?0 V5 Q, x, K/ U$ l, l
Censoring, 终检
; w! i. e g/ ]; u" E* j8 V3 c7 _Center of symmetry, 对称中心& @: }* z+ A8 d0 F: b
Centering and scaling, 中心化和定标" A; h! ~; h- u ?, o
Central tendency, 集中趋势
- O% U6 O# B3 zCentral value, 中心值. Q, d' }4 x1 B h' k" \1 _/ w
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
- }" J) t/ H cChance, 机遇/ y1 _, _7 [- [) h# G
Chance error, 随机误差3 [: P3 s5 i0 ]0 S& ]; F
Chance variable, 随机变量" p: {' N! T! C# Y. K
Characteristic equation, 特征方程# D4 G; d- ~8 ]6 l: O7 ?, Y- S
Characteristic root, 特征根- @8 p' E+ y' n( I+ n% e; [: n
Characteristic vector, 特征向量
$ x$ ]! B" H! u- xChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则& y* Z: k# W$ f* ]; n8 A, Y
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
5 P3 q0 ^1 w% C# N1 ?Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
2 u& m8 V: [% i) Y9 HCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
3 b4 R u! G, J+ |& bCircle chart, 圆图 ( H2 X( h; Q q+ q- G+ o% N
Class interval, 组距
: C6 ]4 V8 G1 T8 iClass mid-value, 组中值
/ c) e) J: ]3 O: |8 N vClass upper limit, 组上限$ E! @$ p) v+ O/ m8 T" x+ y9 R
Classified variable, 分类变量7 r5 @! {; t6 ~" {0 A* e0 C6 y8 e
Cluster analysis, 聚类分析. ~, n6 P8 H, p) a5 L {/ t9 S. [
Cluster sampling, 整群抽样2 {& @' `4 m+ q) n; P( x
Code, 代码
! O5 M! Z0 s* Q/ P3 ^Coded data, 编码数据
! `. u4 V( p8 hCoding, 编码, J& i! K0 m# f* a+ ^4 m! ~+ W
Coefficient of contingency, 列联系数
0 H& e3 q0 |5 Z# k' l6 hCoefficient of determination, 决定系数
. W8 ^) `9 S2 v8 V+ r; Z) qCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数0 t, |+ H- q+ C, Q4 c# g# S& g/ f
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数" G: ]$ Z) f1 E6 A
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数" r3 f' }8 O: Q# c: S P( x
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
, z( E/ m8 i6 p$ c9 j: X1 _0 mCoefficient of regression, 回归系数, e% Z1 O4 ?. V3 ]# _. F
Coefficient of skewness, 偏度系数
0 c0 L" p, ?. t; f+ wCoefficient of variation, 变异系数7 Y) f1 v4 f% v# \1 p$ s8 g
Cohort study, 队列研究+ K1 h. }! S8 ]# _! `
Column, 列
7 D& }& y: [" F- ~' f1 SColumn effect, 列效应: X* a# Q' O p+ O2 D$ J3 m
Column factor, 列因素
) u( u4 |1 ?1 gCombination pool, 合并+ l+ M9 B! [ Y \
Combinative table, 组合表
]! p. Y' w6 Q# iCommon factor, 共性因子
) |8 h9 d0 k1 H. ICommon regression coefficient, 公共回归系数
$ z# ?2 W& M# W6 t0 vCommon value, 共同值
1 l& d$ Y! k- N; y7 [5 Y; N9 s, X* NCommon variance, 公共方差
7 M. i3 n y! v' DCommon variation, 公共变异1 z3 T5 U0 p4 l- c- \
Communality variance, 共性方差
5 z. E( y: O' C4 U HComparability, 可比性% l: \8 f% v6 U2 D
Comparison of bathes, 批比较
, S+ ^' z% l8 b1 f7 H1 TComparison value, 比较值
9 H- ^$ \$ B% o1 Y2 T% X& [Compartment model, 分部模型
( A G4 U6 f+ I: T2 t4 yCompassion, 伸缩
2 b) \0 b3 K, q/ s9 L7 h* J, N) aComplement of an event, 补事件
. w9 x" m' @9 b' \Complete association, 完全正相关4 _) I. | b; N0 J8 K i- r
Complete dissociation, 完全不相关# X8 v2 K8 F7 K& S* q- I3 ]
Complete statistics, 完备统计量
1 e3 S. ?: V' ]6 ]7 oCompletely randomized design, 完全随机化设计
3 I- A7 P& [2 L# K5 m# X9 f9 H; FComposite event, 联合事件3 f# X* U; s1 @( e5 \6 V
Composite events, 复合事件$ ^. r Y( V7 s3 x
Concavity, 凹性; l$ t- k, O: n* K
Conditional expectation, 条件期望2 Y- @/ c& h7 z9 f( t; ~/ P
Conditional likelihood, 条件似然5 Q7 U; u" H9 v8 X
Conditional probability, 条件概率
/ T+ p0 d. P, `9 a- @: FConditionally linear, 依条件线性
2 ?9 y7 K2 L: v8 {! G0 B, YConfidence interval, 置信区间
5 u- }3 F% O; }1 ~# b5 XConfidence limit, 置信限
4 f# `1 k6 R! {! R- t9 WConfidence lower limit, 置信下限
" C3 }7 v* x) { K" Z+ U1 cConfidence upper limit, 置信上限. Z# a+ C* [8 x( M6 p
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析' L! k+ }( a% K
Confirmatory research, 证实性实验研究0 k6 {, u# {; g+ a' M9 K0 {, f
Confounding factor, 混杂因素
/ Z) g- o) E) F- IConjoint, 联合分析+ X z' H$ x4 x! O- d+ n
Consistency, 相合性' _2 i2 Z! ^9 k. X3 |: }, q
Consistency check, 一致性检验5 X3 K0 j9 M! p7 B; |' a) t
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
1 m0 {2 c6 k0 f. fConsistent estimate, 相合估计
' w% i2 q- Z+ Q, U" dConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归! D7 y' a2 P- K h( a
Constraint, 约束' o. P! ?) d7 n( g8 b6 N. O% T
Contaminated distribution, 污染分布( G& b$ k6 w5 n8 D; O
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
$ ~2 L. e0 v# Y0 YContaminated normal distribution, 污染正态分布
5 D4 t3 f" X1 d$ N, o" [Contamination, 污染
+ b3 Z+ T |& R4 z/ X1 oContamination model, 污染模型3 {/ @/ B% w" g4 j" e: v9 b
Contingency table, 列联表
' t+ ~* `0 n# F& F5 T0 M+ E: EContour, 边界线
, b! B$ e! z/ x& MContribution rate, 贡献率
3 h0 b4 b/ X3 D6 @) G( VControl, 对照
5 j- {& V w Q) J7 NControlled experiments, 对照实验
% Q+ S; _( \( l8 }Conventional depth, 常规深度& D6 G1 E; B. P- _( k& k
Convolution, 卷积
8 m: ~( u! N2 W% J2 s- a3 z: dCorrected factor, 校正因子
) o) i( {8 H/ L1 tCorrected mean, 校正均值( g. w+ O- y: L7 M/ Y) D/ @
Correction coefficient, 校正系数
/ w$ h8 B$ x' KCorrectness, 正确性
0 s, c" F- z8 v5 i2 b0 l3 GCorrelation coefficient, 相关系数
- Y9 d8 S- u/ vCorrelation index, 相关指数" d% Z% X* @* C0 X) [+ Q
Correspondence, 对应" K, r8 F- z% z
Counting, 计数8 j+ x; |; z x4 D( n0 C, m: v
Counts, 计数/频数 H2 g; z: p" d5 ^3 d4 M
Covariance, 协方差' ^4 D7 u7 E& V4 P( X3 X
Covariant, 共变 ?* l9 L% h) C8 Y, c$ k
Cox Regression, Cox回归, B9 m( C9 s- N @
Criteria for fitting, 拟合准则5 @5 H' R5 _ t) w: w) S
Criteria of least squares, 最小二乘准则8 O3 l# h+ b# d9 x
Critical ratio, 临界比8 e ^: x, r3 D
Critical region, 拒绝域$ G3 l) G1 _7 J( r0 J% ]
Critical value, 临界值2 P- U1 R: T* B: _2 q, A
Cross-over design, 交叉设计
5 g: J: b: z. J$ x6 q |Cross-section analysis, 横断面分析0 u+ J" z- p, ]
Cross-section survey, 横断面调查
@, P" X7 S# S) B& PCrosstabs , 交叉表
0 h; j9 P5 b+ {8 u7 `1 B+ uCross-tabulation table, 复合表
9 L4 f* |( e! f# vCube root, 立方根! U4 [2 | ?1 v8 V7 T
Cumulative distribution function, 分布函数* q- I! O$ t1 t$ F/ c
Cumulative probability, 累计概率, E. X- \* K" o l7 d
Curvature, 曲率/弯曲$ S& x+ p6 S. k3 O
Curvature, 曲率
+ m9 C, ]# D' X( J! i( ]Curve fit , 曲线拟和 + Z3 e5 a& c/ v$ M Q' T
Curve fitting, 曲线拟合0 l2 n+ o. N$ f3 R( U: L0 ]4 n, ] f
Curvilinear regression, 曲线回归7 j# g E9 @. A. w
Curvilinear relation, 曲线关系$ Z) \8 |' D s' @8 d2 w3 l
Cut-and-try method, 尝试法
0 d2 e" ^& O/ b: K5 ACycle, 周期6 K; W2 A$ E' _5 j. R
Cyclist, 周期性
( _9 T j# v0 j! j, nD test, D检验1 c0 R- _. A# B1 Q3 c: q7 X1 _
Data acquisition, 资料收集 j* M6 W7 X( F u: _
Data bank, 数据库
, I2 |/ Z0 I- K7 ^$ _+ CData capacity, 数据容量" W; h2 {' Z) B# \
Data deficiencies, 数据缺乏* x, k6 Z: f4 R& j6 y q; N' U
Data handling, 数据处理
3 @! a/ q3 E: z' C1 [Data manipulation, 数据处理. I a' @5 x/ a2 y# h/ O' {$ D
Data processing, 数据处理
$ t5 [. ~& \5 N. i$ bData reduction, 数据缩减
- u/ ` U* n* H% uData set, 数据集! S! Y O- @8 R. V+ ~6 b
Data sources, 数据来源% C8 g+ ~+ w" {0 S( W4 Z* A, ]
Data transformation, 数据变换
" f0 v! `& N9 e' qData validity, 数据有效性
0 I% o/ P7 i) T7 d" j1 sData-in, 数据输入
- E# d t0 i% A5 aData-out, 数据输出* J' ]- a- i6 a6 F. Z% N: |
Dead time, 停滞期' B" A% T. W2 \
Degree of freedom, 自由度
1 U: f/ h- S* lDegree of precision, 精密度0 J; ~; n' t! H- u6 M, G1 _
Degree of reliability, 可靠性程度3 o3 |* c* @) z- F; b) Z! f& d
Degression, 递减
1 D0 b+ X% H9 V$ O- c8 pDensity function, 密度函数# a- z5 I7 N; a3 M% g4 O
Density of data points, 数据点的密度7 y( F0 m% z- u7 h# r
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
, I8 G3 }7 ]' K. VDependent variable, 因变量
6 u5 P3 y! c$ q) Q4 V3 p7 ?Depth, 深度+ g- `- b$ ?- {) R( a5 ^: r
Derivative matrix, 导数矩阵% x& T. `2 g ^. u& a) [
Derivative-free methods, 无导数方法) }+ E$ c; z2 i5 J0 s
Design, 设计
2 P0 T# i! k; w0 @% YDeterminacy, 确定性
* ^5 U$ ?( z2 RDeterminant, 行列式- J; o! X* g% L$ p n
Determinant, 决定因素) O" S& r' t& f# m8 I, `0 X$ d' b
Deviation, 离差
+ F. t5 u w% g* Y4 }. u" H2 X! I$ rDeviation from average, 离均差
& b% r/ h9 o, r- i9 \! jDiagnostic plot, 诊断图
! F8 A/ s a/ R6 ^' z% Q3 xDichotomous variable, 二分变量
# G3 Z" o0 v0 A: jDifferential equation, 微分方程
' c* Y9 [) N' s- MDirect standardization, 直接标准化法
7 s6 L* e4 \8 R; B+ r |Discrete variable, 离散型变量
; U v- ^5 b }5 f! q1 VDISCRIMINANT, 判断
$ H u6 Y5 ?( x! k* Y) J: e6 `, rDiscriminant analysis, 判别分析
$ P/ v, x. d0 T1 s4 {6 b4 P; w; oDiscriminant coefficient, 判别系数* R" ^* Q! e8 s
Discriminant function, 判别值
1 t& H2 Z& S/ m `5 e, ^6 tDispersion, 散布/分散度) t w% d' a0 Y* h% V& w
Disproportional, 不成比例的
4 k$ h+ L" `3 `! g0 \Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量8 c) I; G- ^! Q, [8 G0 Z' o: P: C
Distribution free, 分布无关性/免分布
% n+ U* p' g! r% tDistribution shape, 分布形状
3 `9 o1 E; ?, @4 q, o8 A6 x9 u+ F' zDistribution-free method, 任意分布法4 j# f0 y9 F/ f( m: x* {8 K
Distributive laws, 分配律
0 b, y4 l7 z2 S% mDisturbance, 随机扰动项
! p) Y7 B* y1 g4 v* R) ]% DDose response curve, 剂量反应曲线
( Q& P. F# Q2 c" c0 p0 ADouble blind method, 双盲法7 k* N* z* _; U$ u# I" K+ r( m
Double blind trial, 双盲试验1 E3 } u+ y$ Y% X( F& H
Double exponential distribution, 双指数分布1 }- v, X& x" l* `. j
Double logarithmic, 双对数; x) W& x: G C+ n
Downward rank, 降秩+ o' S8 u& K6 G y
Dual-space plot, 对偶空间图* N0 o0 f6 l3 B0 d/ O1 E1 B% B
DUD, 无导数方法: c: C# y5 Z( J( F* b
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法8 ]: C7 b, m9 m# U3 x
Effect, 实验效应8 s6 ?. h- o7 F! t
Eigenvalue, 特征值
; j, a3 d5 O; XEigenvector, 特征向量
8 a, c3 t# F2 K4 f8 ]2 jEllipse, 椭圆
) y! I7 j2 |1 o$ T& _1 Y% D, zEmpirical distribution, 经验分布$ ?; i( L5 y6 h! w- Z
Empirical probability, 经验概率单位* ]" ~% Z0 |6 J( e
Enumeration data, 计数资料
2 c$ _. M" r1 l- }Equal sun-class number, 相等次级组含量
; z# N' ^2 L2 B) _: m6 m- {6 B& TEqually likely, 等可能
; z/ }2 W9 ^* j: D: nEquivariance, 同变性* f. t, h. x# l. n) n: B7 I( [
Error, 误差/错误! u4 U6 }3 E( p: I" m4 g4 v2 |/ \
Error of estimate, 估计误差
0 _; R% K f- n5 V$ p7 \( b+ j" hError type I, 第一类错误
& h# b; E N/ NError type II, 第二类错误
; b1 Z& I x* e, jEstimand, 被估量
" u3 d5 {9 W; dEstimated error mean squares, 估计误差均方( m5 V5 r' ?4 v% g/ B8 {1 {
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和9 m' B: x. R0 D y( S/ Z1 d
Euclidean distance, 欧式距离
7 v! r# E9 e c* Q: CEvent, 事件
6 Q1 S; _/ V! c& A' O9 uEvent, 事件
3 m' V1 f1 a" AExceptional data point, 异常数据点5 [+ t- M6 o8 r$ \! Z; j
Expectation plane, 期望平面: ?! D$ y l: _) R/ s; r; S( h/ M
Expectation surface, 期望曲面
Y- v) D' T# t% |% e( @% {) T0 [' rExpected values, 期望值3 f0 P } E$ Z( X- t
Experiment, 实验
1 A: R7 l# b9 I7 L7 Y4 ]Experimental sampling, 试验抽样9 q% O. S# b2 v4 s# K( {
Experimental unit, 试验单位) m; t$ v E9 Q+ a* k% f* [
Explanatory variable, 说明变量
& ^% k( B( F4 [+ k$ zExploratory data analysis, 探索性数据分析1 L$ `/ k) m" G3 t) B9 Q( X
Explore Summarize, 探索-摘要5 R* M8 H; B* I
Exponential curve, 指数曲线' v+ K0 l& w2 b) q
Exponential growth, 指数式增长
" o4 C! {6 Z* T1 uEXSMOOTH, 指数平滑方法
7 U+ E0 t0 j! y: b* U, `& h$ s3 WExtended fit, 扩充拟合. ^- {+ Y! {0 S3 s
Extra parameter, 附加参数+ d" m. ]* d$ \& P0 E
Extrapolation, 外推法
$ A' m2 S6 I0 a3 V. qExtreme observation, 末端观测值; y" f4 `% U1 U: m7 K1 Z. E5 R9 d
Extremes, 极端值/极值
- k$ ?( V* `& n' ?6 k7 ZF distribution, F分布6 k4 x7 V& ^) F$ e" G2 z, h& c' g
F test, F检验4 H6 ]8 M! f( j9 w6 R& M: o
Factor, 因素/因子# z4 E( [3 e4 @, K' f
Factor analysis, 因子分析
$ e: X" i/ }$ [2 H- oFactor Analysis, 因子分析3 o: s( q, l& A
Factor score, 因子得分
7 J% H8 D# H* i2 {7 _9 e8 A3 vFactorial, 阶乘1 o9 P) Y" |) {& `' @( v" q
Factorial design, 析因试验设计. t; Q; A6 L1 u) V$ S1 S
False negative, 假阴性
3 h: x" F+ }) h2 k' Q. h4 a. e4 a( vFalse negative error, 假阴性错误/ q5 b" h! f3 f, u/ A
Family of distributions, 分布族5 V1 U2 I* E, o3 W, Q1 G6 e2 K6 ?% O
Family of estimators, 估计量族, F7 k! h Y3 G) b- b0 m Y
Fanning, 扇面
' @5 ^% V; C6 I+ G6 NFatality rate, 病死率
* |% _; M5 B+ BField investigation, 现场调查
% y+ t" K' }1 u8 N. j. qField survey, 现场调查* Q' q% d' v9 G
Finite population, 有限总体
1 ~0 T0 O! n/ vFinite-sample, 有限样本
' |( |7 _3 p) ?! m) KFirst derivative, 一阶导数; y, T4 H6 o) ?( P& ]6 P2 i, M
First principal component, 第一主成分: k0 C! G+ O3 H* M' l3 F
First quartile, 第一四分位数
$ v7 k. t2 _* c7 I9 c# [) {Fisher information, 费雪信息量
8 t+ I6 d: B2 J) c: S e7 N( e/ AFitted value, 拟合值
* |$ i4 T$ h6 \/ ? A; c/ @Fitting a curve, 曲线拟合
, b* n& }4 j) `+ H/ EFixed base, 定基
& M$ r) T ]8 r3 QFluctuation, 随机起伏8 {' i& u7 f7 U5 x2 s
Forecast, 预测0 Z5 o4 g, c$ F! h( l) z
Four fold table, 四格表
4 D/ M; _1 x0 T7 y0 FFourth, 四分点9 b" H/ ?& ^4 o5 `' s, H
Fraction blow, 左侧比率- A8 `+ O- o4 [$ I
Fractional error, 相对误差
3 I" N3 n3 b8 w# n7 P7 {Frequency, 频率
, P( ]+ {7 S8 c9 WFrequency polygon, 频数多边图) L: ~+ E8 [: S, {7 m: i$ l1 l
Frontier point, 界限点 z: z$ ?( T: B9 O
Function relationship, 泛函关系
6 r& _4 L8 K$ V2 Q& j1 y; xGamma distribution, 伽玛分布( f, l8 S# v7 B! b4 _9 ?( {
Gauss increment, 高斯增量
/ t, \( b7 z3 `# ?2 iGaussian distribution, 高斯分布/正态分布% J$ T7 Q. F4 T- @+ W: j8 r
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
H# `! T/ o, k/ p$ X; l* Q/ ~General census, 全面普查& T) D! j, M( t* P" h ?4 X# h
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
! T: h" m+ A* z- oGeometric mean, 几何平均数5 m5 w$ S& w8 x( y$ N3 G6 p
Gini's mean difference, 基尼均差
5 j8 S: Y2 w1 N: C- g7 r% ]; }GLM (General liner models), 一般线性模型
4 f* @9 V" Z. x1 B2 E# lGoodness of fit, 拟和优度/配合度
* f- g. n y3 l# ?& [% l& v& v( RGradient of determinant, 行列式的梯度
/ `, L) `- Q. W/ o5 }Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
3 x K! Q$ \" Y3 k; L7 B& dGrand mean, 总均值
. Q" v8 e6 P- e0 a! O( Q& }- aGross errors, 重大错误# I7 i+ F' ?- C2 o; F$ `
Gross-error sensitivity, 大错敏感度6 `- _5 s# ^ l- J# n
Group averages, 分组平均- M' m. ^2 c' {
Grouped data, 分组资料
6 e1 o% s2 N2 ~6 p! ]% U2 S9 |- vGuessed mean, 假定平均数
$ F* q; `4 T5 `) M+ l4 E8 e% GHalf-life, 半衰期9 q3 l3 z" j; |+ F( Z
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量1 `7 q' z, V7 `0 c
Happenstance, 偶然事件6 O4 R! w6 w4 A" V& o
Harmonic mean, 调和均数
3 N) T$ l& K! i& q4 ~$ P/ jHazard function, 风险均数9 Z" l, D$ G. I) {# b2 X2 x
Hazard rate, 风险率1 H: o5 u' g( N% X- o
Heading, 标目
6 X7 }, D0 z0 ^: u9 THeavy-tailed distribution, 重尾分布
+ ]3 [. r I6 Z" z" qHessian array, 海森立体阵
6 ~* ?; ^0 U GHeterogeneity, 不同质: e5 i- S; G7 E3 F! i6 O
Heterogeneity of variance, 方差不齐
* Q5 z" J4 m2 y! T2 wHierarchical classification, 组内分组
0 z5 b0 m' F$ X; \$ M* }Hierarchical clustering method, 系统聚类法
, q; O$ ]( a6 T3 ZHigh-leverage point, 高杠杆率点
% ?; I5 U; y2 Q5 G# dHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型' k( S8 `8 F' a
Hinge, 折叶点
- e. M. T( n; l3 X1 W3 rHistogram, 直方图' k0 v6 h* l$ H- \# Y
Historical cohort study, 历史性队列研究
7 [' S b: b* `% t3 ?5 J1 S% h! tHoles, 空洞2 ^/ n* k6 D+ z8 g1 s# n5 }
HOMALS, 多重响应分析
. F+ I! V8 C: p# L0 ]Homogeneity of variance, 方差齐性
6 r7 ?+ K1 N* M. S8 UHomogeneity test, 齐性检验$ E3 Z5 c9 S# H
Huber M-estimators, 休伯M估计量! M7 W: z. ~* f, k+ \3 N* D
Hyperbola, 双曲线* Q$ K9 |3 K. Y3 {
Hypothesis testing, 假设检验
2 K: `# `, c0 J1 V3 FHypothetical universe, 假设总体( Z% G5 K; i9 R6 T" d! n
Impossible event, 不可能事件
& k. ?; V; Y5 A; cIndependence, 独立性
* o6 e3 W, p9 @. _) G3 YIndependent variable, 自变量+ R" q) \9 a* R, Y. }# L" v, |; E
Index, 指标/指数( U; F0 `9 C1 b- S, v4 s+ A: m
Indirect standardization, 间接标准化法' a1 N b3 c* p4 ?) _7 M8 H
Individual, 个体
" L* }8 X8 Z/ @Inference band, 推断带
. u6 _$ {8 l N! O uInfinite population, 无限总体0 F! E$ k' H+ p: v1 B) P( Q
Infinitely great, 无穷大 V2 {; {) ~' j4 S0 I
Infinitely small, 无穷小" `& A- n+ x9 t( U
Influence curve, 影响曲线
; e: i. B* A: TInformation capacity, 信息容量! x! S B( n! C( |5 i4 O
Initial condition, 初始条件6 F7 [% g: G7 Z' s+ j$ c7 e
Initial estimate, 初始估计值; w4 j' }4 t# M+ H
Initial level, 最初水平% x8 P3 @% ~% `5 ~: A6 |
Interaction, 交互作用9 g+ x) o6 K2 e# D0 a5 r
Interaction terms, 交互作用项3 H8 ^! {* S0 f0 j, n k' Y2 C# ~1 {
Intercept, 截距
: r4 O5 n7 H5 p6 U- |Interpolation, 内插法# M2 e K/ f) ?, ^) Y; v
Interquartile range, 四分位距9 f# r, e$ n" y+ F1 L# N* y
Interval estimation, 区间估计
7 O/ C$ i. r& x0 \6 `0 GIntervals of equal probability, 等概率区间
( a$ z1 w0 r6 N4 y3 Z! _Intrinsic curvature, 固有曲率6 V5 v+ V! z5 {0 F! s, A. R' N
Invariance, 不变性
2 c: |, @1 \3 y. @7 x% AInverse matrix, 逆矩阵
( K9 K8 a+ F9 v/ \0 \) nInverse probability, 逆概率( U- K, Z2 M' N/ t. c( W' _
Inverse sine transformation, 反正弦变换, V" Y9 @, N B0 Z* d
Iteration, 迭代
! x' m2 T' l7 O3 F. wJacobian determinant, 雅可比行列式
% [" X+ K# K$ e( h. DJoint distribution function, 分布函数- o3 B4 d, g7 Z
Joint probability, 联合概率0 e' T8 L9 I4 D+ w8 x
Joint probability distribution, 联合概率分布( K. e% \0 W4 J* f6 S' g( `- ]& o
K means method, 逐步聚类法$ j$ R2 `8 S2 f4 z
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
0 p$ f% \- w6 |8 {Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
% q, i5 v7 O' I4 ~9 N" k0 kKendall's rank correlation, Kendall等级相关% r, S; J# F7 j7 s Z
Kinetic, 动力学- \! v8 L$ o! n5 r( l! S4 ~0 q
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
2 l1 l# z. ~- h' n$ F+ lKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
1 v0 h2 k0 M. Z; R8 O5 ZKurtosis, 峰度
4 b2 W, V8 p6 mLack of fit, 失拟9 F+ F- \1 o1 {; P7 @
Ladder of powers, 幂阶梯
4 N' M% g& X$ U; G6 G4 ?* e A) sLag, 滞后& N3 J. Q) V7 w
Large sample, 大样本
" C& S4 G) n, h$ T. B- VLarge sample test, 大样本检验: B5 T! H, M4 s
Latin square, 拉丁方1 V% H* w i! ]% b' C/ L
Latin square design, 拉丁方设计1 J5 D8 m2 s9 \2 b
Leakage, 泄漏1 X( \* B, u. D! U5 f
Least favorable configuration, 最不利构形; {/ T( ~3 O6 L% }. y& X
Least favorable distribution, 最不利分布# B! y$ {- [, `* ]
Least significant difference, 最小显著差法
: J# h+ T$ P2 z t( h w, M5 sLeast square method, 最小二乘法* o' \7 r% j, C7 h" L
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
! N$ r6 W9 R0 cLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
; P( z- w* r8 F3 qLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
! H0 |9 g5 X% T% F8 z Y/ RLegend, 图例3 ]5 s, F& X ]1 n) `
L-estimator, L估计量
7 o3 f6 A' s+ L# YL-estimator of location, 位置L估计量
2 } Q0 k, w _$ [# n, @L-estimator of scale, 尺度L估计量
. F. }8 B7 H3 e: N2 a) B# g6 V+ `+ E" a4 nLevel, 水平
. x- q6 `$ z" _) ^* l0 M0 O. J' ]Life expectance, 预期期望寿命
y6 n- f$ l+ H b+ C: U; f% v8 ?Life table, 寿命表% `4 _3 C# ^; Q3 E% t' T) d# d+ c
Life table method, 生命表法
4 d1 |! v9 ~0 i' k3 o# Y# MLight-tailed distribution, 轻尾分布8 o4 o! p! |$ ]2 Y/ j: q' _
Likelihood function, 似然函数
! Z1 f( | U+ nLikelihood ratio, 似然比8 P+ b2 o! F/ a# G" V! h. V
line graph, 线图2 U, ~4 a/ i9 h
Linear correlation, 直线相关
0 @: ?0 t( M" J* LLinear equation, 线性方程
" b# d% E4 D$ A: d# iLinear programming, 线性规划
g+ \ n! I5 s1 ]Linear regression, 直线回归/ }3 o3 N: w% ~+ V9 ?# ]) U
Linear Regression, 线性回归
; t' g- B- X/ D4 ]+ _% N6 g% pLinear trend, 线性趋势* v! P7 \* L2 E" W9 h
Loading, 载荷
4 Y: a" U) ^7 j3 O2 }Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
. K z) B6 v1 l) |6 QLocation equivariance, 位置同变性3 ?. i# u, e3 b/ F! a' S
Location invariance, 位置不变性0 g+ B1 s+ b( h( s$ [
Location scale family, 位置尺度族) E' G0 M( H2 W3 R" X
Log rank test, 时序检验
( @4 z! y; v5 V1 eLogarithmic curve, 对数曲线
' c- {/ s, E T" G% t/ k$ \2 rLogarithmic normal distribution, 对数正态分布/ K* }' {& \# M% h# f% p8 V- s
Logarithmic scale, 对数尺度
1 \2 z" O/ m8 V. d% ULogarithmic transformation, 对数变换 Y8 w2 N0 w6 Z7 @5 P+ z
Logic check, 逻辑检查* x2 `* B7 [, @& s
Logistic distribution, 逻辑斯特分布5 U& Z7 b, G% w
Logit transformation, Logit转换
4 W. j! h' A( y9 oLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
2 e/ ^0 ^) v& kLognormal distribution, 对数正态分布% h& D7 H$ l: O* n; U
Lost function, 损失函数; }& m) u+ |* c
Low correlation, 低度相关
; x$ W3 l& F& G. y+ fLower limit, 下限
' E; t0 @5 z7 n- l5 P; r. ~4 d; LLowest-attained variance, 最小可达方差
/ O0 s- c$ X& b+ p; f7 YLSD, 最小显著差法的简称
- {* @. W/ [- l; e8 t+ l# X. u! ^Lurking variable, 潜在变量
! h& ^+ P6 @( }9 N# gMain effect, 主效应
7 E4 L! ^; V" \0 d2 K, MMajor heading, 主辞标目
7 q6 |* s' j, d6 Z( vMarginal density function, 边缘密度函数
' W, j( Q" p: gMarginal probability, 边缘概率8 @: ^7 ~" q6 U4 ?, f: y
Marginal probability distribution, 边缘概率分布; O, q5 q o1 J7 [6 {
Matched data, 配对资料( d) n% [) Z8 }' `5 |9 [! U
Matched distribution, 匹配过分布
7 s$ `9 Z+ g+ I; X6 B5 I& {7 F- ZMatching of distribution, 分布的匹配
7 \- _3 e" O1 e* \+ cMatching of transformation, 变换的匹配
" C7 y4 R y' aMathematical expectation, 数学期望- t: A9 f6 t" T! x: X
Mathematical model, 数学模型2 k7 g* K( w6 V& n: l3 {
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量: R, m- u) d+ @2 n h- [8 d
Maximum likelihood method, 最大似然法8 O) a5 E& G1 g2 U/ D5 O9 U
Mean, 均数4 c4 P1 N* E/ \: d
Mean squares between groups, 组间均方
; y7 t! h" i1 H7 Z: \Mean squares within group, 组内均方- c+ |. U+ o7 T A/ b j& _# J& e
Means (Compare means), 均值-均值比较: ~. [- y7 h) E# e+ f
Median, 中位数. J! m2 P9 d8 I* u! p' ~) H
Median effective dose, 半数效量
* T. }+ P2 b7 eMedian lethal dose, 半数致死量
4 [. F) h# i. ~8 e$ W; K) ~' mMedian polish, 中位数平滑
K8 I, |) w! C, xMedian test, 中位数检验
8 b F* I4 ]0 P: E1 X" vMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量' ^! L' O' H$ Z! N6 W, M% _
Minimum distance estimation, 最小距离估计
( C0 A7 _- Y2 fMinimum effective dose, 最小有效量
_) b: ^: C( q T8 k3 CMinimum lethal dose, 最小致死量
4 |* A# e: b! s6 ~# m: P# eMinimum variance estimator, 最小方差估计量
+ `4 f' _0 E5 Z6 V+ CMINITAB, 统计软件包3 b+ J- H$ H+ C8 ^2 i+ {5 x- X7 v) Z8 y7 T
Minor heading, 宾词标目! [) [) y8 y' r7 t8 B
Missing data, 缺失值
" W, t3 |1 }+ s. D5 C* o! GModel specification, 模型的确定
$ Q* m; E3 Q. b. C8 g5 p" a {Modeling Statistics , 模型统计
6 P: l q, Y4 c5 ]( m* T: uModels for outliers, 离群值模型# J9 Y8 e9 C8 Y) z, i! Q) p: ?
Modifying the model, 模型的修正
1 ]1 u; Q7 N; L+ ]9 Z$ b! \Modulus of continuity, 连续性模
?$ C$ b2 x, q7 k- B4 nMorbidity, 发病率 8 E" X9 n6 p+ N. J- n/ y, V8 F9 j
Most favorable configuration, 最有利构形
- O; q* D9 c- k& w( tMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
! p8 k4 B; g8 \( ^Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
6 A0 O5 R& N; mMultiple comparison, 多重比较* c/ S! R2 _+ `: D' N, S$ k
Multiple correlation , 复相关
- i! a6 p0 R" N1 J3 h3 \Multiple covariance, 多元协方差
+ E( I- i- R9 BMultiple linear regression, 多元线性回归
# P: T5 M. W b% P" G( UMultiple response , 多重选项 C& k4 \3 D4 `
Multiple solutions, 多解
- g5 m: d7 x, p, {$ J1 n9 f3 @$ rMultiplication theorem, 乘法定理' D1 {/ J9 ^$ Z$ o, L
Multiresponse, 多元响应6 n: u4 ]. w/ U" e7 F. j. o3 l- S9 o
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
( `$ m/ |8 R5 o R3 K9 B3 tMultivariate T distribution, 多元T分布
& m4 p# D+ s2 CMutual exclusive, 互不相容6 Y1 s. o6 u9 t3 t, o6 z+ z
Mutual independence, 互相独立$ N4 u' g0 z: m! r& M+ j
Natural boundary, 自然边界
9 D6 `5 f: N: n5 T! }6 BNatural dead, 自然死亡
. q7 M8 n3 m# @5 t* E- ]2 U% ?Natural zero, 自然零+ S/ B7 n7 q" X+ |% L8 H
Negative correlation, 负相关! [" C ?6 n3 ?8 c
Negative linear correlation, 负线性相关
5 f* q: c3 b# ^ ^9 |3 t2 aNegatively skewed, 负偏
" E( o! _: r( i) \( V8 F5 G- HNewman-Keuls method, q检验
, r5 [ H! l9 }/ \+ oNK method, q检验
. f Q) ^9 N, O, q5 _! S% L' ^No statistical significance, 无统计意义
0 F1 [4 ~$ T$ E1 n# }; ]% w! gNominal variable, 名义变量
+ C: D0 ]+ }7 D! P7 vNonconstancy of variability, 变异的非定常性
5 G. e7 @. w2 c! S' i; D( k5 SNonlinear regression, 非线性相关0 @/ }+ I% k- V+ q: \5 z
Nonparametric statistics, 非参数统计
' p. d$ n9 O9 s) x j g u: ENonparametric test, 非参数检验
3 u0 W0 ?4 D7 k7 N cNonparametric tests, 非参数检验
5 ]: F a, J1 T: e- H# YNormal deviate, 正态离差3 o1 z* K3 ?" e: |5 y
Normal distribution, 正态分布' Y" U/ [" F/ D, F* v
Normal equation, 正规方程组
* ~5 b1 e1 X8 [- U. f( J7 SNormal ranges, 正常范围7 G6 K5 s- G6 k* j
Normal value, 正常值
" o. m" m6 w3 H0 j' v( Q4 ONuisance parameter, 多余参数/讨厌参数4 P d# ^8 y/ q( N; ]
Null hypothesis, 无效假设
/ N/ L ?' l, u& k' {Numerical variable, 数值变量
# n+ k3 K1 G. I M4 }Objective function, 目标函数
# j5 Z V8 Y# Q# BObservation unit, 观察单位1 C# Q9 v( W" h8 H9 ~) D- Q
Observed value, 观察值
+ [4 m5 _* x/ ^" R3 }: d: f- \One sided test, 单侧检验
. f0 T$ c+ { Z2 ]8 _! AOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
7 R' P8 c9 L: q9 d# b! `% ^$ IOneway ANOVA , 单因素方差分析
7 Y7 v% `$ p& j; w& j8 E/ |Open sequential trial, 开放型序贯设计
0 |7 _5 @/ {/ c6 I. ^- s" yOptrim, 优切尾
+ ?7 A. a. z8 ^% U0 o, UOptrim efficiency, 优切尾效率
( X' V8 V j6 n0 w0 K( g8 W- o8 EOrder statistics, 顺序统计量
$ y2 P, b6 S* ]! |# UOrdered categories, 有序分类- L) g1 N, K, f! \& H
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归% m( Y( [5 u, o9 u' d! @
Ordinal variable, 有序变量
) T9 A9 ]. h6 X8 e/ ~Orthogonal basis, 正交基
/ L0 ?! n3 C5 k0 POrthogonal design, 正交试验设计# m0 ?. S& K* H% U9 @% X5 j
Orthogonality conditions, 正交条件# m! M& N `: a# ~9 V- f; U2 ~
ORTHOPLAN, 正交设计 ! x( O, D l T3 t9 h# q. E' n
Outlier cutoffs, 离群值截断点) b' G6 F4 J. |, N* e
Outliers, 极端值4 v5 |0 ]1 w4 o; O, `) L
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
/ Y% x4 q1 x" m4 ~/ F0 C3 OOvershoot, 迭代过度- m( p P5 L c! {9 f: f7 b. P3 f9 Y
Paired design, 配对设计% |' ]3 L+ Z! u, L$ _* x: z4 ^; f% E
Paired sample, 配对样本
1 ^4 h( S+ L1 z' Z! F8 YPairwise slopes, 成对斜率& z9 f1 C4 f, v! W6 y
Parabola, 抛物线% C: g1 |' s# e# b# z( L5 e0 K* i
Parallel tests, 平行试验
8 R. I# T I4 U' n* L, c$ oParameter, 参数5 `# Q, d+ i, z8 `
Parametric statistics, 参数统计 R" e9 K# {- p9 `/ Y3 j
Parametric test, 参数检验) \/ @! }9 z: o
Partial correlation, 偏相关
0 u4 I' _9 _7 i$ WPartial regression, 偏回归5 l b3 I* K! H! p3 b& {
Partial sorting, 偏排序$ o9 f, t$ B/ D/ n9 [. _" o/ O: q
Partials residuals, 偏残差& D. |/ K( d" I3 X" u
Pattern, 模式
' @# L5 s- M. O5 ~& O8 GPearson curves, 皮尔逊曲线/ [# L) L2 p+ g) F% }- Q
Peeling, 退层3 g4 }" g" d W3 ?
Percent bar graph, 百分条形图+ @* g, M1 r7 @! M7 R: e
Percentage, 百分比
" c: f ?( `3 D# Z! e; s3 fPercentile, 百分位数
9 I# ?/ b; |' J! j4 ^5 QPercentile curves, 百分位曲线
# R+ E0 s: x$ p) Q. J6 `& rPeriodicity, 周期性
5 y+ w- r; ~" ~) s# W+ z# V; }Permutation, 排列
( e" t$ j B/ e6 K* L# FP-estimator, P估计量5 H, ~/ U5 X2 e+ w% U) m! A9 w' c
Pie graph, 饼图
3 ]* H) o. u _$ X- j# qPitman estimator, 皮特曼估计量
5 Q i0 b- ^2 {( H- |2 rPivot, 枢轴量
& o8 a4 m; p3 U8 h4 F5 o6 IPlanar, 平坦
) \' N0 q* T6 y7 A) ]/ L; X8 LPlanar assumption, 平面的假设( ~3 p1 E E$ y/ X
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
: n: ?6 q/ p* Y# YPoint estimation, 点估计1 h9 S/ H E9 H$ R4 a, [- o
Poisson distribution, 泊松分布) A; D' c3 W% F) l; f: m( Z. W
Polishing, 平滑+ b* f2 t$ g$ f7 x' {! j5 K# x# K
Polled standard deviation, 合并标准差- W8 M: m" f. v: @3 H/ y
Polled variance, 合并方差' \+ m2 j) F! M: _' a5 ]$ A: s
Polygon, 多边图# L0 g7 _! u5 N2 h+ ~8 y
Polynomial, 多项式6 k0 K4 U6 T# r4 G1 K+ |1 ^( \8 y
Polynomial curve, 多项式曲线
7 a& ?* K S3 `; S! s4 [/ G' M+ JPopulation, 总体9 f5 ?2 l. X- p4 @; u
Population attributable risk, 人群归因危险度9 W8 F5 A- O; j- t& v
Positive correlation, 正相关6 F, w4 y- p7 d. t1 [
Positively skewed, 正偏
6 z! u; M2 {% y& X. z" XPosterior distribution, 后验分布
7 {9 G1 u ^9 X; @2 v1 _- z" [) e$ [Power of a test, 检验效能
% ?' y8 Q& g) w4 c' jPrecision, 精密度1 Z" { N) P; F% H% G; O
Predicted value, 预测值1 c0 U8 c7 r/ w8 H, |
Preliminary analysis, 预备性分析
) w5 }0 g6 G' t6 }/ | L# E; M. |Principal component analysis, 主成分分析
( n8 R9 L* o5 J- kPrior distribution, 先验分布0 y/ c1 Q. m, G# v
Prior probability, 先验概率& F6 |5 B) X" B/ V# v
Probabilistic model, 概率模型
q( C9 `% }! f9 @. Lprobability, 概率
6 h* j1 n6 R) H+ d. nProbability density, 概率密度! B( s7 U+ b$ r( h( r+ Q' _- Q- W
Product moment, 乘积矩/协方差
: M* C1 ]6 W, v! W& D2 e YProfile trace, 截面迹图
/ A) n% d: ^/ m2 E* d5 Z/ s, lProportion, 比/构成比
: x) L! h) _/ ZProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样 S) r u7 |" s2 g' Y6 p# I" Y) L
Proportionate, 成比例0 b9 a* v* x+ F1 ^: L
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量: L1 q) W# i& L' w( ?) D% t
Prospective study, 前瞻性调查# X/ t& l' R$ S+ j+ p5 F Z- }( K; ?
Proximities, 亲近性
+ j$ S+ u- A! o4 K# pPseudo F test, 近似F检验# d" d3 Z9 M# y1 d& e7 h
Pseudo model, 近似模型
% l. D# d/ \# j1 _6 JPseudosigma, 伪标准差
& T6 D Q6 w. I! G X. q8 J2 S EPurposive sampling, 有目的抽样0 z7 `- v$ {( o S- o1 d3 O# x) k
QR decomposition, QR分解
& y1 J7 s1 U2 nQuadratic approximation, 二次近似
0 L% a$ c4 P% v. ?" r8 e% [Qualitative classification, 属性分类9 K! I G4 t0 f
Qualitative method, 定性方法. h2 Y6 x2 O8 |5 c, p9 S ~
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
2 @# G; `; g4 x0 V1 G4 j9 uQuantitative analysis, 定量分析
1 b( d. Q4 ?, T) ]Quartile, 四分位数9 N0 F+ \6 R5 k
Quick Cluster, 快速聚类, K5 m$ W$ b S# f
Radix sort, 基数排序4 y" d8 L& x0 |) }
Random allocation, 随机化分组
+ _: \6 @5 w7 U) L7 VRandom blocks design, 随机区组设计 ~/ B- |' C3 H# ~" F p; t8 u. W' x
Random event, 随机事件
8 X, E" \- f, Q; e+ N# u- m: YRandomization, 随机化- _! }/ V2 I3 ^6 Q j
Range, 极差/全距* a# u4 u- U3 k, t$ j
Rank correlation, 等级相关7 j2 \( n5 i8 e
Rank sum test, 秩和检验
" c, X. w9 c! T# nRank test, 秩检验, T0 V! _: U9 W7 R0 K6 u; Q" D, t
Ranked data, 等级资料9 i7 r: H& R: r; V4 F
Rate, 比率- L# F. ~* v) g& s2 g( A
Ratio, 比例
/ v2 u, W' |9 g3 pRaw data, 原始资料* R8 }# y# F; @& f9 H7 T( W
Raw residual, 原始残差, p- u$ v. f$ Y/ F# X
Rayleigh's test, 雷氏检验3 w+ ^# o; r# a- p/ j h6 e
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
9 S0 ^ X- P$ y) A2 n; e7 wReciprocal, 倒数
k4 G6 f$ @+ B! q3 |Reciprocal transformation, 倒数变换
0 A8 f& O: f; `% jRecording, 记录5 O H/ V x6 K' K0 |( K- b: }
Redescending estimators, 回降估计量
/ O G6 ?$ B5 }% A6 ?Reducing dimensions, 降维& {( X X% x- `6 w' i3 ]
Re-expression, 重新表达
" t2 A& P+ e; i* Y3 bReference set, 标准组
. j& O; O4 R2 mRegion of acceptance, 接受域
$ L' Y$ s0 w5 s/ _Regression coefficient, 回归系数: L& v! W. ~. l
Regression sum of square, 回归平方和
( j: U/ o. R6 X: ]3 r7 RRejection point, 拒绝点% Y! L( n0 v6 p6 }; I W
Relative dispersion, 相对离散度
4 a0 j4 w( p/ T4 W8 gRelative number, 相对数; P7 E4 L {& V
Reliability, 可靠性
7 s- C, i0 s/ S/ S" ZReparametrization, 重新设置参数
- c0 Q/ f/ b% a H( N& P$ S% w8 p; mReplication, 重复
6 I5 U5 p: \9 W7 ZReport Summaries, 报告摘要$ b- R3 D+ a: B, P5 d' |
Residual sum of square, 剩余平方和2 x! J" u* e O$ J6 y+ k' T
Resistance, 耐抗性/ ^% y& n! ?4 @# F
Resistant line, 耐抗线
$ x! C# |* P8 N# I8 n7 W/ JResistant technique, 耐抗技术
3 X3 n% F: l+ x. J; z: ZR-estimator of location, 位置R估计量' Z- f, ?& J6 [+ W- z4 J
R-estimator of scale, 尺度R估计量
" |9 F4 c: o" i% ]: FRetrospective study, 回顾性调查6 n% r3 A! P: G. z
Ridge trace, 岭迹
/ F4 l2 G6 A! d" nRidit analysis, Ridit分析6 T# Z. w& X- ~% q
Rotation, 旋转* y9 r- T+ f" i5 o( \
Rounding, 舍入
* _8 U: J7 b7 F9 Y0 u* xRow, 行% L1 L& ?8 C5 ?+ _& l9 D0 d
Row effects, 行效应
2 t7 w5 C* w5 o0 sRow factor, 行因素0 ^' x9 R9 R2 N6 l; P9 d
RXC table, RXC表* h2 P$ O- T1 f. ^2 [0 h& P/ j8 |5 Q
Sample, 样本
& H0 d0 C/ C) u1 f# u, GSample regression coefficient, 样本回归系数 w% N0 K& _& C& B: L& w y8 L9 v6 L
Sample size, 样本量9 w( m& y$ i% X, r6 y$ K
Sample standard deviation, 样本标准差 }- Z! ^- f* o5 w
Sampling error, 抽样误差8 ]+ h+ s$ B1 X; |1 g" Q) I
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
+ {7 t0 ]& j6 w) s- N( XScale, 尺度/量表
' p- @4 ^1 n ^: WScatter diagram, 散点图
& T7 j |# w" l. K) I: d5 z3 {Schematic plot, 示意图/简图
) z- l% _; [- F+ r) R! tScore test, 计分检验
8 U* v# Q p, i: F( v7 n. pScreening, 筛检
5 A1 f2 c: Z& q8 K# r% zSEASON, 季节分析
( W5 G/ J( r) c: t7 {9 I. ^Second derivative, 二阶导数/ }' v6 T# P, t, ?( D
Second principal component, 第二主成分9 B4 n6 ^3 O: z* v1 ~) r$ d
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
: R# x! N% z% @- q9 sSemi-logarithmic graph, 半对数图9 k2 q- Y" r& n( ^. N9 u
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
* Y H" o# J* R! WSensitivity curve, 敏感度曲线
2 x+ K7 _* ]: DSequential analysis, 贯序分析
* A0 y' G7 v- u) c0 RSequential data set, 顺序数据集
2 F7 {- @6 C5 {/ A5 k/ y' \5 ~7 tSequential design, 贯序设计
& e% X$ t. Q" E4 ]: cSequential method, 贯序法
8 J8 P% m7 v& D9 a1 @1 ]& o5 e( }$ GSequential test, 贯序检验法
/ N4 Q6 z/ F, M* P8 a# aSerial tests, 系列试验
, T- z0 K! D; \/ @0 y9 YShort-cut method, 简捷法 % Z. `$ A4 E9 I: N2 {0 \ L
Sigmoid curve, S形曲线, _' ^7 D; d& C. _1 Z: Z& J& V
Sign function, 正负号函数8 X: Q# B# a8 e/ i% l
Sign test, 符号检验9 ]* s' |' }. G X% T: O
Signed rank, 符号秩
1 m' E5 R) ^( U8 ]) |. {Significance test, 显著性检验
+ L7 Q$ N6 R- K6 f" y$ @# ^( T& HSignificant figure, 有效数字
* h/ Y' h9 _* |; W m hSimple cluster sampling, 简单整群抽样) ^$ [0 k0 R7 b4 I: o
Simple correlation, 简单相关2 t8 v, W% z1 [/ v
Simple random sampling, 简单随机抽样 r9 L- i1 C, C- p1 J' N: [
Simple regression, 简单回归, o& d+ ?% r# H" p) S1 n7 M
simple table, 简单表
( [, u; S3 C/ |- F; p7 p6 ISine estimator, 正弦估计量
( a' X- L. C, W. wSingle-valued estimate, 单值估计
5 }' c. i; X3 y! V" `, c+ {1 bSingular matrix, 奇异矩阵
; ^' T2 `& `. S* [. J" oSkewed distribution, 偏斜分布
. c5 j: ~7 J. V$ l5 o- E; xSkewness, 偏度" e7 z" ?7 t3 R
Slash distribution, 斜线分布
9 a( n u G) x+ {0 R# f m6 u' [Slope, 斜率$ b3 w6 c$ z( b, }; I
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验 ~" |2 S* _- F8 J- b ~
Source of variation, 变异来源& ]3 {- h! [" z4 V8 f/ u, b
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
0 t3 U, `1 k1 v' F# @Specific factor, 特殊因子 Z% w7 m" q9 |: u8 C- [
Specific factor variance, 特殊因子方差, k8 k. a* U" j) t% L8 Y5 u
Spectra , 频谱% ~- v, I9 K/ c7 t' j% ^$ F
Spherical distribution, 球型正态分布
( C- m4 {1 q4 z1 dSpread, 展布) ]; i. [! j9 Q; _: z# s/ S8 c7 m" S
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包2 k$ B8 n) B. e" Q# \, c7 S9 p
Spurious correlation, 假性相关* S6 n2 b3 u8 a1 _
Square root transformation, 平方根变换6 H& o6 r4 c: {; P' }
Stabilizing variance, 稳定方差
% U) Y- n; i& F; \Standard deviation, 标准差
' j& Y. d# E B4 C, ?9 y2 vStandard error, 标准误
8 u% c, G" I$ ]7 l2 UStandard error of difference, 差别的标准误
7 p1 N1 d7 Q( N$ U' d7 j# T# AStandard error of estimate, 标准估计误差: P! r z0 F- z( u* \2 W
Standard error of rate, 率的标准误6 R' M- I7 q+ q8 t5 e& O: q0 Z
Standard normal distribution, 标准正态分布
1 j6 R) T5 H, KStandardization, 标准化+ ?: c; D5 M/ ~8 K2 n
Starting value, 起始值
+ b+ e, v% r( ]+ Q* S6 q8 AStatistic, 统计量1 C4 W, ]8 u9 I
Statistical control, 统计控制! }( Z& n" t4 [" m; \8 e7 n
Statistical graph, 统计图
8 G- d8 l3 l6 K9 g! s& \Statistical inference, 统计推断
( J$ O4 ~/ F" I% B$ qStatistical table, 统计表2 r; R0 P9 Z. t( r6 S5 Q
Steepest descent, 最速下降法
! K3 x0 f( Z5 r4 SStem and leaf display, 茎叶图 P) t: i8 V& j' m: ?7 S
Step factor, 步长因子1 C( R/ Z1 f+ b' i/ k3 P
Stepwise regression, 逐步回归: X2 `2 u2 u5 f$ {* L1 V' b
Storage, 存+ o9 j4 M* Y) ]9 Q0 @
Strata, 层（复数）
3 M( o8 D: o H. E+ iStratified sampling, 分层抽样
% Y: \# X3 k" N2 F( V- b+ s3 oStratified sampling, 分层抽样' c4 r. K$ G& P1 c$ G# E
Strength, 强度0 q1 t5 w) x; B- m9 j3 ?# U( z. S
Stringency, 严密性
% e0 G0 B8 k) k8 u# XStructural relationship, 结构关系
1 Q3 B; D, p1 L* tStudentized residual, 学生化残差/t化残差9 w2 H3 b$ s5 M4 ^) m; D" n
Sub-class numbers, 次级组含量
# r! U$ F5 h& m, CSubdividing, 分割& ]# J/ K7 B: T. J- @2 x
Sufficient statistic, 充分统计量
- k, q+ P1 L* I6 x/ F) X# f- R4 DSum of products, 积和
& |- y U2 |. V5 QSum of squares, 离差平方和
9 J# B7 b" B0 Y6 f \* ^* fSum of squares about regression, 回归平方和1 X3 _0 o6 J# I
Sum of squares between groups, 组间平方和
5 U: n% {/ H- a+ B5 C' H4 K3 eSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
( i& T" s- u" m o- @Sure event, 必然事件
: h4 w4 A% O6 G0 O, r8 ?Survey, 调查
/ k8 C2 ]2 s, X1 VSurvival, 生存分析4 b* v% d2 k+ x! o. J/ ?5 i
Survival rate, 生存率' c2 [. ~. ]2 J7 K4 g8 u: x
Suspended root gram, 悬吊根图
: m- {9 {( P+ Y q7 DSymmetry, 对称% c5 s8 h$ V0 E+ H- `
Systematic error, 系统误差) ]; T: c" y M0 K- K3 N" B1 g- {0 f
Systematic sampling, 系统抽样
# ^' B# |5 t7 G; j7 h" U" {) a2 yTags, 标签3 i5 y5 y% q/ ^) R. f* u1 M, D
Tail area, 尾部面积
& e6 A% \* g9 C o* s+ f- LTail length, 尾长
' m% D; F: d5 Y* FTail weight, 尾重
) z! A4 \- E( o7 [; ^& J6 PTangent line, 切线
$ S, h/ x. O1 @6 H3 |% c0 WTarget distribution, 目标分布$ d d- b6 P! o# S
Taylor series, 泰勒级数
! ~, x9 D" H7 [& ^' o& Z8 P; M6 h& FTendency of dispersion, 离散趋势, U9 @- R( d9 [* q" ^, H
Testing of hypotheses, 假设检验0 Y) A$ A: p/ A. H+ N6 ?& V. O
Theoretical frequency, 理论频数
8 b" `* u' Z; Q0 s8 c' XTime series, 时间序列
* X$ z) t8 L$ K% Z! s# qTolerance interval, 容忍区间/ w: H$ t+ d4 [3 P l8 r
Tolerance lower limit, 容忍下限. p1 s3 w9 P! T; _! J& c
Tolerance upper limit, 容忍上限
) O/ Z, \& X* k: |9 GTorsion, 扰率/ q' Y0 u. N4 i
Total sum of square, 总平方和
5 ^0 a N4 t7 g( A. _Total variation, 总变异
* T& X. _ H& x$ V6 Y. xTransformation, 转换
' A3 j0 G2 \% O7 F1 J$ }0 E+ DTreatment, 处理
* ]. _5 H1 { a2 _' Z$ T) `4 {Trend, 趋势
- m2 b/ X' M z4 RTrend of percentage, 百分比趋势
% P" h- m( Z4 n0 hTrial, 试验
4 ~2 B' x) ~, X$ E. K' P( sTrial and error method, 试错法
& w$ Y8 K! l" K' x- N0 ?" PTuning constant, 细调常数
- h4 p; \+ E. e$ s3 d9 ATwo sided test, 双向检验 |! p! t9 @1 k V* d% }# w7 A
Two-stage least squares, 二阶最小平方
9 l3 J$ I# K6 N: w4 `Two-stage sampling, 二阶段抽样* k- }# `( H5 Z3 a% ?, @) W
Two-tailed test, 双侧检验
. r% x8 A9 h" ]! ~3 ]7 t! d" lTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析6 }5 s- a$ p% n; s6 x& @* q! f
Two-way table, 双向表
( {$ q& x- i/ ~$ z. B6 W& BType I error, 一类错误/α错误) Z# @1 O0 K% [4 b& t; `1 e$ t
Type II error, 二类错误/β错误
* p# _ x" c1 y( a: |4 o1 ZUMVU, 方差一致最小无偏估计简称0 Z' j) n+ W* z* J" G. t
Unbiased estimate, 无偏估计; x$ R( D7 k9 W8 R0 @. J
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
4 l d; A5 J# {Unequal subclass number, 不等次级组含量) Y7 h- a, R7 a
Ungrouped data, 不分组资料
' M# }1 `3 ~. fUniform coordinate, 均匀坐标* Z' a* w1 S# P3 C
Uniform distribution, 均匀分布
" M0 i) ?- e; p+ q# o3 J- o& zUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
1 q- ~ Q* ]9 |- R: H+ u- w% DUnit, 单元
9 h ?/ d6 v) d T0 NUnordered categories, 无序分类
6 O: a5 W! ~2 Q( |* x& pUpper limit, 上限
! q3 ?; l- ?! jUpward rank, 升秩
' ?* B8 X( N( O+ O+ NVague concept, 模糊概念
- a F+ W+ E) ^4 wValidity, 有效性) i, b/ c4 O0 G5 r4 X
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
8 o6 N3 G7 ^! o% d+ D' EVariability, 变异性
9 r3 Y" O6 W9 Q6 I5 U3 a8 hVariable, 变量" a3 S1 d0 U9 X5 @
Variance, 方差
, n; v) C" x( _* LVariation, 变异% h2 Y( G5 U2 G
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转7 C/ H# H" C' k: e) J/ u
Volume of distribution, 容积" Z6 r) ]1 w8 Y- s8 _* z; }
W test, W检验- y2 V3 J! x1 Q u. L, G
Weibull distribution, 威布尔分布
! |) U5 j/ d; o8 R; N, Z" ?$ ~5 mWeight, 权数
/ g+ A3 e1 L* n! a3 i# _- sWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验3 r6 x6 N' \, g
Weighted linear regression method, 加权直线回归6 W- i; u6 H/ T3 Y( D: j
Weighted mean, 加权平均数1 I0 }5 y3 l2 [1 ?1 p. n. [4 K% B. _) p
Weighted mean square, 加权平均方差5 w7 w, o9 W( o! V% i7 c
Weighted sum of square, 加权平方和
1 p- ^* D% g9 d7 \$ C5 {Weighting coefficient, 权重系数5 ]. U; u4 h& s3 K s! y" `% d
Weighting method, 加权法 1 |& I/ {# C) t6 s
W-estimation, W估计量
1 m+ {* g; C' hW-estimation of location, 位置W估计量
! I- I; k% L3 y$ oWidth, 宽度" V0 r& z4 ^0 R. H5 ]0 |
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
4 E W3 }" t; D6 DWild point, 野点/狂点( @+ _! v% ?* u- r2 N
Wild value, 野值/狂值8 ~: _% V# i/ a
Winsorized mean, 缩尾均值
* F" F) X5 M* r k3 x$ q3 a% B1 AWithdraw, 失访 + e" K' L2 O- t! T9 W
Youden's index, 尤登指数6 \$ _5 u+ J7 r$ T, H/ ~: N
Z test, Z检验2 o0 n% u! y# ` v( s, h" Q, |" K
Zero correlation, 零相关
( p( P. c6 L$ I2 fZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
