|
|
Absolute deviation, 绝对离差
" O9 \/ ]3 d2 u$ T5 oAbsolute number, 绝对数
, t J0 c# \2 n' K" k2 zAbsolute residuals, 绝对残差
0 f R/ ^9 n# A# hAcceleration array, 加速度立体阵
' r g+ ?+ f* g* S4 u/ u% ~Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度 R* ?9 k3 b7 |$ G5 l
Acceleration normal, 法向加速度
) M- ?* N- u7 y0 M9 Y6 O2 t, H! s. jAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
1 H7 y) Y: q2 y* N5 q1 AAcceleration tangential, 切向加速度9 m- A- f: P! E+ y
Acceleration vector, 加速度向量
& w4 d+ |+ v7 N; rAcceptable hypothesis, 可接受假设# p' u+ Z5 {. n) O C
Accumulation, 累积% L5 E6 h6 i' p' w" d
Accuracy, 准确度+ d& w+ e! L# B6 Y6 |& W
Actual frequency, 实际频数2 K6 a! E( C) m5 t& \
Adaptive estimator, 自适应估计量
/ s" B! {% f9 j- E+ u9 NAddition, 相加
! G7 {% ?/ {$ P5 G$ N' oAddition theorem, 加法定理! q2 R. P2 K r j+ Y; E% Z8 Y& \3 O0 z( ~
Additivity, 可加性0 \1 g1 Q+ m* Y, n( \4 F
Adjusted rate, 调整率
% V8 l, B' w% O, l. LAdjusted value, 校正值6 N4 |2 V% V3 ^! R
Admissible error, 容许误差; f. ]& T- k/ o+ `& E
Aggregation, 聚集性
e! Z" p" m: I, F' q- @4 jAlternative hypothesis, 备择假设
1 D9 ^: y/ R' J1 Z( ]Among groups, 组间
. C6 {# d$ _' c eAmounts, 总量: G& ^# N5 U% s
Analysis of correlation, 相关分析
/ b& r, k5 l/ m3 I7 NAnalysis of covariance, 协方差分析
6 e9 H7 @4 S& T3 U' Z/ vAnalysis of regression, 回归分析
# A( X: c+ {: O" [1 mAnalysis of time series, 时间序列分析" `5 o* x9 a7 G6 p- y' q- x3 V
Analysis of variance, 方差分析
" |* H& \" _+ G- t q1 h$ I( J3 ]Angular transformation, 角转换% }4 J, k' h g/ T# U
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
& U6 t) g! `% B( g- P0 i/ z( L- `ANOVA Models, 方差分析模型6 r; ~0 j. E' E" v- a0 h+ _
Arcing, 弧/弧旋& e! W8 g1 F, r+ O
Arcsine transformation, 反正弦变换
3 A3 o+ O, g- X8 I6 YArea under the curve, 曲线面积& c! X8 N& P5 }! w' h8 g
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
" m( m6 X: O: D: C- P! aARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
; n/ u' V8 I" J9 ^Arithmetic grid paper, 算术格纸( Q* ]" `& y+ s, Z7 ~
Arithmetic mean, 算术平均数, S' ?3 b$ o5 T
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系+ b. ?! z6 H! D5 n4 ^! j
Assessing fit, 拟合的评估
: d! n) z% w9 s7 c5 c& K8 y& aAssociative laws, 结合律7 \2 u( h( f6 a- l
Asymmetric distribution, 非对称分布& K3 L1 S6 K3 } [2 k
Asymptotic bias, 渐近偏倚6 I& B( `2 n7 @. ]$ I6 A- X
Asymptotic efficiency, 渐近效率
1 {$ T) n( v3 _Asymptotic variance, 渐近方差
; G, H' M) A$ Y/ M+ AAttributable risk, 归因危险度
}! G% ` o$ @) ?! P/ `/ CAttribute data, 属性资料
' y" p3 g* N8 u* q: c8 PAttribution, 属性
9 B9 T( b* R- ^/ u2 d3 ^2 _: }6 [Autocorrelation, 自相关+ I; \+ C4 t6 k" q1 k! v7 P
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关; e* l% n5 F; S/ ?0 ?$ k
Average, 平均数
& T4 i& T, u2 Q8 @- pAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
5 F8 Q6 s! [4 y( P% Q9 K1 U9 OAverage growth rate, 平均增长率
" E! r, |' I7 p/ g, Y1 I8 U$ _Bar chart, 条形图/ e6 s* G1 I4 b( M) F9 t
Bar graph, 条形图
7 f+ b7 @) m0 i e& `, C+ s8 ~$ m$ JBase period, 基期( I! i2 d; d( F0 T! [! a* h
Bayes' theorem , Bayes定理
/ \# D+ G r9 X8 K# O; M' ^1 eBell-shaped curve, 钟形曲线6 C" \2 A- R3 j1 }7 Z' Z% j. Z# n5 h
Bernoulli distribution, 伯努力分布+ n- d. h' b/ `3 Q" s" ?, m8 Y! C' l/ P
Best-trim estimator, 最好切尾估计量! Q2 Y2 z; i9 a6 B
Bias, 偏性: q' g. x$ ~. Y; ^( u+ \
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归$ b; Q+ n! {! t) t
Binomial distribution, 二项分布
" p" Y) s5 F% R% {3 r4 IBisquare, 双平方& n8 R" r" f" q: N. b
Bivariate Correlate, 二变量相关
! ]" g' y) n, @3 ~Bivariate normal distribution, 双变量正态分布 W+ L, n* D3 r# S$ v2 A
Bivariate normal population, 双变量正态总体
( L7 f9 ?5 X- l, VBiweight interval, 双权区间
/ Z' }9 w4 A% `0 M, Z4 j6 x1 s1 y# jBiweight M-estimator, 双权M估计量
S t5 F7 w+ nBlock, 区组/配伍组
' a; J1 I8 t0 P8 Q$ c8 sBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
. W) L. o8 [6 z mBoxplots, 箱线图/箱尾图
2 w8 w2 \+ p7 H8 _) l9 |Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点/ C* T& C/ o$ K4 l0 K
Canonical correlation, 典型相关
! A6 Q7 m/ C) ~3 Z; V" K8 ]/ C! VCaption, 纵标目2 G* f+ H% d9 \; S4 N, X0 O6 R- [( m
Case-control study, 病例对照研究% ^. S |" x1 C1 x0 i0 ?, ?1 a
Categorical variable, 分类变量6 B4 `/ |9 X+ v
Catenary, 悬链线1 c S; f; [; F7 a( i) E7 `
Cauchy distribution, 柯西分布
; G$ J* X: C: m( ^; v! a( U" rCause-and-effect relationship, 因果关系
) _7 f7 J3 }; a" `+ SCell, 单元# j( N2 G: V; H0 N
Censoring, 终检
! ^! N3 ]& G, d' n8 `6 CCenter of symmetry, 对称中心1 N# T' U. U! w4 w& c
Centering and scaling, 中心化和定标2 P8 S4 s; I- m) F4 D: m
Central tendency, 集中趋势5 `! g- Q0 W, v2 g/ ?- a4 Z1 l( l
Central value, 中心值$ J3 t8 u! X7 w- N- u( B
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
5 W. r1 H4 Q' L+ r8 _0 TChance, 机遇
8 Y& ~4 `- v& t. L2 z6 y- {3 |Chance error, 随机误差' w3 Q6 }/ j% G6 Q
Chance variable, 随机变量
6 `/ t! S" \9 C1 T, W. N1 rCharacteristic equation, 特征方程
! K8 A' V) s1 P. e* yCharacteristic root, 特征根
) R$ ]2 _0 Y2 ]( G) ^Characteristic vector, 特征向量5 l8 E. s+ Y0 s- z# @' D9 o
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
: d0 U) q" E3 i* N* p* v" H$ }; YChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图1 ]; l \$ D* W# \& V
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
1 u3 M+ X6 K( z4 M- T( w: ]Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解4 E7 A& S( y5 ~7 b2 p( C" o+ G% G
Circle chart, 圆图
; D2 ^8 z( ~% L: t! {) PClass interval, 组距
( y5 k: l% }# F% yClass mid-value, 组中值) }3 S3 V: L+ a+ G" R/ o
Class upper limit, 组上限- _8 C) C. C1 i( q
Classified variable, 分类变量. M6 }1 l. Q* M5 f
Cluster analysis, 聚类分析
. O% X* e; V8 ICluster sampling, 整群抽样8 c! L T" l6 K
Code, 代码
9 i/ M4 |( B. L7 \. {! \) P2 wCoded data, 编码数据
3 e' z* j$ ?, F, ?% zCoding, 编码 l7 V5 r% g4 M: x0 A" t
Coefficient of contingency, 列联系数
9 |1 Z4 }" X2 w" i1 C. b& BCoefficient of determination, 决定系数4 m, Y& y( ]2 S$ ~3 N V+ W
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数; \6 P) {/ @$ I) A
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
5 t) `" s( v$ S, \2 UCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数" X! K5 `* d1 F. ]! A
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数7 `5 J8 p0 u0 S# _
Coefficient of regression, 回归系数6 n3 }3 w: ^$ v( N. m
Coefficient of skewness, 偏度系数- _7 O1 G4 k$ {
Coefficient of variation, 变异系数
5 _: U" s6 P9 ICohort study, 队列研究
' m9 U- {* v1 LColumn, 列 [1 W8 C1 P. P2 {
Column effect, 列效应
, ~/ T: A9 J, QColumn factor, 列因素
) N; P: D/ h9 |( oCombination pool, 合并; J! C" y9 a4 n& G- x
Combinative table, 组合表3 J/ c% s$ ^, D% R* `5 q+ v0 o) _
Common factor, 共性因子
$ h; p+ X/ I: b) W. F, {Common regression coefficient, 公共回归系数
; W7 p `4 n9 {& G& b& uCommon value, 共同值
" p3 m8 l% Y6 Y0 V6 qCommon variance, 公共方差
$ p7 m& I4 {3 r+ NCommon variation, 公共变异9 c' A$ C- y1 x3 g$ _/ c" \
Communality variance, 共性方差$ v* K9 X# n4 S S7 P% v
Comparability, 可比性
( g& ?( Q- c* s/ U0 e) X( eComparison of bathes, 批比较2 L1 ^ x$ c+ L+ Y/ j: i
Comparison value, 比较值
" o4 j" ~* c3 E3 M9 F. w! F- \Compartment model, 分部模型
" J+ x# C$ D+ m; a4 FCompassion, 伸缩& k9 c- o# B' W6 ~% e# {0 f
Complement of an event, 补事件: s0 d' O1 B* s$ y7 ?6 v) Q
Complete association, 完全正相关
6 }1 [$ S8 d5 k, H/ f* G! kComplete dissociation, 完全不相关! U, y' ^+ z! U6 u* g% J# q* X) V
Complete statistics, 完备统计量 L# H3 t( E; G6 c/ p" q8 |7 r
Completely randomized design, 完全随机化设计
% h* B; Y, w# T2 Q' GComposite event, 联合事件! `* b8 _) l, x3 O4 k" o( q0 A
Composite events, 复合事件
# z5 X- p9 J2 q8 @4 L0 EConcavity, 凹性
8 R) ^) L K1 ~( {* i( z" m+ b) bConditional expectation, 条件期望; v' ^0 i: j& L! \
Conditional likelihood, 条件似然& r0 ^6 f& G0 L4 {& g
Conditional probability, 条件概率
. W r& Y) |# b4 f3 z, F. _Conditionally linear, 依条件线性* C3 a- e9 _6 \6 y) G. h
Confidence interval, 置信区间
* `$ Z( u) k& E8 NConfidence limit, 置信限9 c& z6 w; X' y' b
Confidence lower limit, 置信下限
w ?9 [$ E. y' Q' B7 ]Confidence upper limit, 置信上限
Y$ }3 z2 n3 n+ Y1 A& z3 RConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
: }, r' o- m Y- W2 \' \Confirmatory research, 证实性实验研究
+ F. A4 b3 C' ~: mConfounding factor, 混杂因素
: T& ?5 P8 U' \: G( a4 v2 o* t1 CConjoint, 联合分析
# ?" e4 A5 z7 A0 @$ O0 {Consistency, 相合性/ T& f3 @2 ?; [' P& r
Consistency check, 一致性检验
9 r0 I: n. T: v: Y3 IConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
; y8 Q/ ^6 k9 S- WConsistent estimate, 相合估计) G" |) a( y9 ?/ n/ H0 a
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归7 g% ]" v/ O. V, R9 S
Constraint, 约束* v q( ~9 V O# T( J
Contaminated distribution, 污染分布7 H [! j' B+ p4 w, {4 ?
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布$ S, n- l# W9 o. l4 e
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
& h3 I4 L; Q# C- @- RContamination, 污染
( I/ d1 j) W8 i, X# YContamination model, 污染模型
8 v5 ]% J, a) H: i7 @Contingency table, 列联表% R$ ?( Z( l2 f* t! z( O( C
Contour, 边界线( g# f. e" ~) ? W* @& z0 A% y
Contribution rate, 贡献率
2 N9 a7 D0 K/ O% w8 ~ i( B5 x, mControl, 对照
, \% M3 o. z. s6 `5 F& F1 NControlled experiments, 对照实验
7 U/ d: c. Z. q3 i( m1 z7 ^Conventional depth, 常规深度/ h' a) q) w4 v
Convolution, 卷积
) u' u' l4 I. b* JCorrected factor, 校正因子7 \! k5 }: D- [9 T" \
Corrected mean, 校正均值
0 a- [; W/ S9 |- d; DCorrection coefficient, 校正系数
6 R. r/ s1 Q/ lCorrectness, 正确性
, c: n* F$ v! g9 s/ X/ UCorrelation coefficient, 相关系数
! Q0 k! ^- f- G4 ~6 B4 X. JCorrelation index, 相关指数
% k1 t9 u7 g+ [7 ~ J: ~Correspondence, 对应
% p- Y6 T4 m2 C8 iCounting, 计数
3 W6 \* l. u3 T3 a. kCounts, 计数/频数
5 l; k4 C. T2 u$ k. XCovariance, 协方差: ~* q. [8 V* F& l& j
Covariant, 共变
# G8 e2 T9 b7 ~4 k# Z( r6 [Cox Regression, Cox回归2 n0 ?7 [1 a8 z! q5 h. M
Criteria for fitting, 拟合准则
, p+ A- v2 o4 ^ C7 f2 Z& ~4 ECriteria of least squares, 最小二乘准则$ x! G9 U- S7 { \5 j7 E
Critical ratio, 临界比
6 ^5 P" u! D w7 G: I5 nCritical region, 拒绝域2 _4 U+ `0 S8 Z1 i( ]
Critical value, 临界值
1 s2 h) o) A' I8 T# o4 T# G8 R, y" ?Cross-over design, 交叉设计, G$ V Z1 r T6 }/ E8 \3 O" Z- Q
Cross-section analysis, 横断面分析9 {' q- \, A J+ {0 _' B
Cross-section survey, 横断面调查% O& ?; J7 o' k& g
Crosstabs , 交叉表 9 f0 {# j2 x6 ]# K6 d
Cross-tabulation table, 复合表
+ Z2 m O( Z3 ]: s* O7 \Cube root, 立方根/ I6 S! z' W: r2 \. {' @
Cumulative distribution function, 分布函数
5 e3 _! O9 _- V" K8 m `" T5 \Cumulative probability, 累计概率
+ z9 L& U; f3 _: R( U y0 mCurvature, 曲率/弯曲; D/ Z3 c- ^9 h) D& ]# L. C. S* \
Curvature, 曲率. C+ Q$ Q f2 g$ C1 M3 q6 o( r; T
Curve fit , 曲线拟和 6 Y& y2 |3 i# [" T' j0 [
Curve fitting, 曲线拟合4 ]6 J1 s$ H& g3 O, V1 [3 g
Curvilinear regression, 曲线回归
1 P) X2 v& a9 MCurvilinear relation, 曲线关系/ S9 Y& |! @0 f; y8 |. X
Cut-and-try method, 尝试法# `# s! ^) S Z- f, ~3 u
Cycle, 周期
8 q8 m: ~* \- k' W+ y4 @6 ^Cyclist, 周期性
1 h; v6 S# _2 D( O# P& A* ^" [D test, D检验; r- Z! N# P$ Z& [& Z: k9 ]% z* g7 D" U
Data acquisition, 资料收集5 |1 U6 o* O7 Y$ A. E
Data bank, 数据库+ _4 ~3 Z. v. e6 P! C6 m, Y( ]1 ]2 o
Data capacity, 数据容量9 H! M: S0 ]9 m" E/ b6 m" @
Data deficiencies, 数据缺乏
# ^+ d& [* O( o) R3 BData handling, 数据处理6 ] I) `: O0 P/ e6 y- t" ?, A
Data manipulation, 数据处理2 c$ H. j# v: ~; Q' B8 _
Data processing, 数据处理2 T" a( Q/ H$ [# b# T6 q
Data reduction, 数据缩减
0 `/ m |; m- ~; uData set, 数据集
6 X" O& b5 J% w2 [7 LData sources, 数据来源4 l, q) s2 F9 X: f0 z
Data transformation, 数据变换7 ~/ E1 S$ a. ~* Y, f
Data validity, 数据有效性
% P' g$ z- g0 g# bData-in, 数据输入
% }0 p% r; D, Q0 i3 I$ gData-out, 数据输出
7 V x2 ~/ ]. E6 R; J8 gDead time, 停滞期
* F. @% T. G9 d3 I! ODegree of freedom, 自由度: q' u2 c# d4 Y" L
Degree of precision, 精密度! u7 C5 P" v5 c7 ~$ h( j& c
Degree of reliability, 可靠性程度7 T ? L" G* G$ s- c
Degression, 递减2 {( }4 g: c9 {% ^: V2 F5 j( { y
Density function, 密度函数& `0 S {% X4 M. b: b/ y9 n# U
Density of data points, 数据点的密度
/ C# Q0 ]' h& @* z! u; |- oDependent variable, 应变量/依变量/因变量
) l3 H3 |. h& V, j H- U8 iDependent variable, 因变量
U9 `' {! }9 G4 s" TDepth, 深度: D) W( K$ k* p% L2 }' b
Derivative matrix, 导数矩阵
2 j9 ?& \' j" W$ _1 @8 X$ wDerivative-free methods, 无导数方法
7 M4 k3 U8 }% O9 |) ^% `Design, 设计" z9 d2 b! u$ G4 l8 ~
Determinacy, 确定性
% ^& z# U3 b, [, z; y) bDeterminant, 行列式3 r; a( [: [& X% S! K0 W0 I
Determinant, 决定因素1 r& S R0 v9 q8 D
Deviation, 离差
$ U0 m* g% b4 @3 v$ Y1 i2 m# jDeviation from average, 离均差
/ |; L# f4 I; s* b& J5 O3 ~5 eDiagnostic plot, 诊断图# _% b9 R" h1 R6 d0 n8 s
Dichotomous variable, 二分变量
1 b! h' E) \* q+ k* f7 `Differential equation, 微分方程
! g) l# z! q* y, `) HDirect standardization, 直接标准化法 V" B$ y; @6 T1 J5 Q
Discrete variable, 离散型变量$ ^! ^! M4 {3 m7 D- F) w! }) M
DISCRIMINANT, 判断
+ u8 }( q; ]) }Discriminant analysis, 判别分析8 s; S @- ]1 I9 p Q
Discriminant coefficient, 判别系数6 h6 U" D- z1 Y! o
Discriminant function, 判别值( P4 m7 e! `* P, @" n n
Dispersion, 散布/分散度
7 W) y- \$ }$ ~Disproportional, 不成比例的
* e6 d+ ^8 T( z z; |Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量) z/ m! B1 V" m. F- P
Distribution free, 分布无关性/免分布1 @' R3 U# g6 B2 E9 Y
Distribution shape, 分布形状
! G0 \* r! H2 l6 BDistribution-free method, 任意分布法" t( K/ L7 m( b" X& k( y( Y/ j) K
Distributive laws, 分配律6 B% a7 L+ N5 Z8 o+ U1 u% Q
Disturbance, 随机扰动项
3 v; {# ^& p0 h% o$ NDose response curve, 剂量反应曲线
O# M6 A7 _' ^- M( H hDouble blind method, 双盲法5 o$ P) y% B' @3 M$ a! A; H
Double blind trial, 双盲试验
0 ?- B3 G0 a* b0 t4 rDouble exponential distribution, 双指数分布
. d9 a) f6 f( V8 e, P2 MDouble logarithmic, 双对数
+ w# l, H. b+ g- Y" w" H* RDownward rank, 降秩- O- t! X7 }; y6 f- @: r
Dual-space plot, 对偶空间图) p' @2 j6 R3 O+ Z, j
DUD, 无导数方法
7 q% O# R- R8 f( b. h- ~( C( K, rDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法: { L7 g5 c9 l+ K6 ~
Effect, 实验效应
/ A6 o2 k; h5 e- T8 g9 t+ WEigenvalue, 特征值/ {5 @0 C0 H1 [$ Q! l- c
Eigenvector, 特征向量1 t& z2 I8 T( B' J" L) E j+ |
Ellipse, 椭圆1 |$ h3 n* c* f8 G2 `
Empirical distribution, 经验分布$ c3 q- h$ ]( y9 O6 J. N; q
Empirical probability, 经验概率单位
3 u8 N$ K% ~ x7 ]- s* DEnumeration data, 计数资料) X2 ?9 q8 d. M$ _( a6 c2 I0 n
Equal sun-class number, 相等次级组含量) ]. p& A7 x5 i, X+ N, |: }' h5 A
Equally likely, 等可能2 y+ ^& I' e4 l. a
Equivariance, 同变性) R1 C) Q* ?/ c5 U6 Y* L
Error, 误差/错误
2 ~# u1 F' J1 G4 W- F/ Y% U! Z' UError of estimate, 估计误差, j$ c, I0 o( m0 A- {
Error type I, 第一类错误
; I8 \* H! S: u c5 T8 L/ IError type II, 第二类错误4 w( l6 X0 Y" k. f
Estimand, 被估量) F1 o7 o* ]% K. D) D+ {9 D
Estimated error mean squares, 估计误差均方7 J. [3 y% [: t# C; G
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和2 q7 P9 F7 q7 z, |9 z; r- {( L0 L) |: G
Euclidean distance, 欧式距离
) A# Q5 ?. q* bEvent, 事件2 |% s* T) c: k( s6 J
Event, 事件% j4 `( a2 b4 t g* g
Exceptional data point, 异常数据点
8 K2 f# v1 \1 n& G, AExpectation plane, 期望平面
$ n7 |, _% H; Q: w; QExpectation surface, 期望曲面8 H) d! E+ q9 }% X: A- z/ r
Expected values, 期望值
. j. k, m) T v0 S' k8 H( QExperiment, 实验
3 m9 i8 _2 m0 K1 K' @Experimental sampling, 试验抽样
' Y5 D8 P9 o! kExperimental unit, 试验单位
$ r* [ i K6 U8 F2 ?+ z P) ?; g) \Explanatory variable, 说明变量
& J/ u x: A2 j4 `9 ~) N2 S, `3 oExploratory data analysis, 探索性数据分析5 Z( \6 T6 w. u' Q& S5 }! r2 h
Explore Summarize, 探索-摘要$ t& U1 u" b$ l5 q* Y3 p
Exponential curve, 指数曲线
$ l- i2 ?/ d: G; SExponential growth, 指数式增长( Z, |' L/ S% |9 ?: {& I5 C
EXSMOOTH, 指数平滑方法
3 c, |/ v' M- \! xExtended fit, 扩充拟合
/ \% n: j* X9 N5 E2 dExtra parameter, 附加参数
. q- H: J8 R' M; `: I) l; pExtrapolation, 外推法
9 c$ e" F# _3 _4 Y tExtreme observation, 末端观测值# i+ n; a) [( u+ L8 G' C
Extremes, 极端值/极值
1 M" U! ]2 e8 q! `4 d+ CF distribution, F分布( J! K7 ^+ q0 o& P
F test, F检验
1 x$ b% Z$ ]5 h$ KFactor, 因素/因子4 y" W, r; A( W! m4 z; B3 y9 P' v5 p
Factor analysis, 因子分析
: Q+ w) p' T4 ~+ x" x2 @" uFactor Analysis, 因子分析
. W3 D' ]5 _7 F( s0 \7 W( e* C1 IFactor score, 因子得分
' q A r1 M6 ^Factorial, 阶乘% _0 T1 |7 @1 C( U/ e2 {
Factorial design, 析因试验设计. W: D6 f1 r& `: q' F$ A
False negative, 假阴性+ o0 v1 c r2 F' d
False negative error, 假阴性错误
3 C- J2 T0 \ A" B9 p5 AFamily of distributions, 分布族) `1 M5 ?7 q# [) v/ y2 S; |
Family of estimators, 估计量族
: L% C8 s# S& \1 JFanning, 扇面9 y* P1 c; o* o* ~9 o' l
Fatality rate, 病死率! v1 V' j! s, _' |0 d/ B# d
Field investigation, 现场调查
$ B; g8 s3 [5 l" EField survey, 现场调查2 ]( R" u% i L, q& B( L6 W
Finite population, 有限总体
0 K" k: S5 N/ i; C( Z% m r- q; PFinite-sample, 有限样本" e; @$ z$ K# G
First derivative, 一阶导数
9 ], k1 o' x; z& B( c+ E, [* `' @First principal component, 第一主成分
: _# m4 M! ?7 d4 z" aFirst quartile, 第一四分位数9 ^( Z; a# U- q5 k. w n* U
Fisher information, 费雪信息量& M5 e) q0 G: S5 F
Fitted value, 拟合值2 f; x1 W5 L# B! a$ z7 [$ j( d
Fitting a curve, 曲线拟合5 j: t" i( j! W/ J7 L3 d H
Fixed base, 定基. }+ p, }2 o, t- ]9 @2 m; N
Fluctuation, 随机起伏# @6 K& u% V( c6 R& a! A2 t, ?
Forecast, 预测
7 p0 k- X6 j7 p7 ]Four fold table, 四格表$ U1 P" T9 S( C3 D
Fourth, 四分点8 D+ ~0 q& K" T f n4 B* z* t
Fraction blow, 左侧比率6 J1 i, a$ l9 D
Fractional error, 相对误差
& j( [! U( a3 K gFrequency, 频率( {& R0 _* Z: U# h% N
Frequency polygon, 频数多边图
, ^ d9 Y7 j4 p/ F8 a1 {; wFrontier point, 界限点
8 H2 ?) R4 B5 A- }Function relationship, 泛函关系+ l- _' I; \8 S4 @7 S7 O$ U% q4 J
Gamma distribution, 伽玛分布- W4 ?0 h3 \# P8 k0 i& M: C3 c0 v+ T
Gauss increment, 高斯增量5 H$ G, o' R+ l! k0 C$ S L: B
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布' G8 z8 z1 F$ J5 Y$ V
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量7 Z: Z) Y) A3 |7 K8 ?
General census, 全面普查
% D L* R! r" H2 v! i& R- @GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 # z. T. C9 O7 }+ ^
Geometric mean, 几何平均数! o7 r6 @/ z* m
Gini's mean difference, 基尼均差! K4 R1 D: v6 D$ O5 B0 w2 t& u
GLM (General liner models), 一般线性模型
3 {4 D# O* r2 x6 LGoodness of fit, 拟和优度/配合度
F' Z8 Z9 m6 \" U1 I" UGradient of determinant, 行列式的梯度7 {* U5 U; g2 p ~, w: p! U/ n6 L" H
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方8 }% Y* M7 N3 `* j* B
Grand mean, 总均值0 g" t$ F& J& a* W9 z% ~
Gross errors, 重大错误
/ a3 X L' G, l4 q5 y# [Gross-error sensitivity, 大错敏感度! |- x1 U' u+ s; U$ a
Group averages, 分组平均7 h- m( A. `" h. ^
Grouped data, 分组资料& m" N( ^0 o9 c
Guessed mean, 假定平均数
6 j6 l0 k9 G F4 L0 a# J, CHalf-life, 半衰期2 S; c$ m: T5 M! [1 |9 o- i' Z& O
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量, M, @6 a& |, \# l3 G! g# l( K
Happenstance, 偶然事件
}% I1 v# S8 \7 q6 M$ uHarmonic mean, 调和均数9 b, D8 D# U& _: P* v+ }
Hazard function, 风险均数
9 B2 c2 v6 A5 bHazard rate, 风险率# R: }% i$ Q% M( `& f
Heading, 标目
f9 Y6 u3 h& ^2 tHeavy-tailed distribution, 重尾分布
1 P8 k8 H% u) A F" H% zHessian array, 海森立体阵
) o Z/ _: f v! y gHeterogeneity, 不同质
; }7 W* k7 i6 xHeterogeneity of variance, 方差不齐
& k e- K; }: w( VHierarchical classification, 组内分组 u: e. J: Q# }- y& {
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
% m8 v& f2 N3 ^" f* q8 OHigh-leverage point, 高杠杆率点
4 E' K3 J, B: ^3 W6 f, X) NHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型7 M) |$ t% [8 k
Hinge, 折叶点
' ~% m1 ^+ R+ c9 K- K# h* ^! IHistogram, 直方图, n" _: h* b" f t
Historical cohort study, 历史性队列研究 4 t0 i0 f! j% N' n* N
Holes, 空洞0 d( \( g d* o. Z
HOMALS, 多重响应分析+ [/ h) g* x) M2 S! q
Homogeneity of variance, 方差齐性+ d I5 |1 L& F( c9 ^
Homogeneity test, 齐性检验. g+ g. j$ X- a2 U- Z
Huber M-estimators, 休伯M估计量3 D% T) P, P7 M# }
Hyperbola, 双曲线
9 G0 Y4 I2 A/ x; qHypothesis testing, 假设检验
+ _8 y' d) H3 B& }" J* ~! RHypothetical universe, 假设总体
4 @8 D$ S C5 u \: m% SImpossible event, 不可能事件2 P" e _5 W5 b
Independence, 独立性0 b5 C7 R6 l; ~% ~; N
Independent variable, 自变量
) A" O3 r) q6 k. g' c' jIndex, 指标/指数
! h* u* b' E7 t8 gIndirect standardization, 间接标准化法
) J% B- L' @! R0 [Individual, 个体/ q. f6 P5 V) b# d+ l9 L: Z
Inference band, 推断带
& b3 s7 x9 L% N5 Z. N1 \* Z0 S2 JInfinite population, 无限总体$ Z: A, C: x4 v) w: l$ {
Infinitely great, 无穷大8 E( K0 b& l4 {4 p! u- `
Infinitely small, 无穷小
; B2 B) K4 n6 I4 ~5 f- fInfluence curve, 影响曲线5 s$ _" R( G% @0 g( ~% f
Information capacity, 信息容量% W _6 V% U+ o8 p% [* e Y! u
Initial condition, 初始条件
. R8 v0 u1 x. D0 p: h- hInitial estimate, 初始估计值1 U H8 V) \6 S8 h4 U% ]
Initial level, 最初水平
2 F- n9 r7 b tInteraction, 交互作用
9 ?% E% S% n9 q' R# F9 L* _5 U9 N( PInteraction terms, 交互作用项
. y2 ]- `! u$ q8 IIntercept, 截距! r0 [! t: n0 ^: b
Interpolation, 内插法
( s7 Y# J: I9 m" V% n* ?% P F7 zInterquartile range, 四分位距
" x4 t1 X0 U; k9 B1 {6 J& ~; FInterval estimation, 区间估计. G. ^2 Z( {) q* y3 N' G4 S% q
Intervals of equal probability, 等概率区间9 `: t0 E! k; S- W" {2 w) A
Intrinsic curvature, 固有曲率
$ o+ g' c0 J) v8 A+ @$ ^- e8 XInvariance, 不变性1 l1 f# v. W* {
Inverse matrix, 逆矩阵
2 @% o0 V! Z& Y& U$ _4 }Inverse probability, 逆概率1 ~" a8 i, X3 f' ~
Inverse sine transformation, 反正弦变换
`( p. Q" \( n5 KIteration, 迭代
! o, X2 I& P2 A! IJacobian determinant, 雅可比行列式
2 V2 \% {- E5 q8 hJoint distribution function, 分布函数
i3 f2 p) W: e4 UJoint probability, 联合概率, p9 F) D: [) n7 W3 @
Joint probability distribution, 联合概率分布( s0 z3 n/ ]5 S; \- B3 X. d* b1 v
K means method, 逐步聚类法4 _+ f& H- @5 y0 [3 k+ T- q
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 9 V! Z- A4 [! ~8 w U. [% D4 l
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图1 ~ R- c" [* h! V: U7 m+ ?
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关( o# V7 c& k* E" y. o: b
Kinetic, 动力学
& }9 T' c/ B7 K% T8 C& I2 vKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
8 I! _' O8 G' z7 s# A: R- nKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
: S3 [2 }9 c* \" [8 ?' zKurtosis, 峰度2 m- T4 L( p: w0 w8 E
Lack of fit, 失拟
5 a8 E' o7 r) D* x0 z1 TLadder of powers, 幂阶梯2 T. R/ D4 d q1 A3 ^( p
Lag, 滞后0 j1 Y1 m/ T q8 ^; }
Large sample, 大样本
" }* J7 U% k h7 m' T! ~- e$ ZLarge sample test, 大样本检验; \, @5 b' I' |7 O% R
Latin square, 拉丁方$ I _% S% y" X# d7 X) T( O
Latin square design, 拉丁方设计
" @% Z4 j1 e. I1 W8 f* ILeakage, 泄漏
3 k' w( N2 t; g2 e& OLeast favorable configuration, 最不利构形5 W0 Z" D$ ]& v V% C
Least favorable distribution, 最不利分布7 {( n, C s5 ]$ L' _# X1 V/ b5 n
Least significant difference, 最小显著差法5 X3 e2 ^$ T; u, n" w* I
Least square method, 最小二乘法1 T$ J$ a! T% F7 g' N
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
3 W' A2 V. P, L* L% sLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
& x. G2 _7 }6 J% @Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
$ V5 @3 e a, e! Y2 JLegend, 图例$ }. I0 H6 t6 X5 h6 K& j
L-estimator, L估计量+ o3 e+ f- x; i# }( f' `5 W8 S9 l
L-estimator of location, 位置L估计量
' B O/ m5 `' M5 Y, x' dL-estimator of scale, 尺度L估计量! W$ z3 l% f$ E; k L
Level, 水平
9 g# E6 Y8 S8 _5 `2 c: eLife expectance, 预期期望寿命8 u& F/ F* W, R4 w/ z$ Q# Z/ o
Life table, 寿命表
# l9 [* J8 c# u8 B% ~5 \ o! D* uLife table method, 生命表法8 C# _ L# F0 Z: K! \) w) J
Light-tailed distribution, 轻尾分布. Y# n$ H6 G7 V/ D! B& u4 Q% q/ T( `
Likelihood function, 似然函数5 h" |: r- \8 G8 e& e7 B% r# U
Likelihood ratio, 似然比2 u5 {: E7 A; j: {/ h4 N, X
line graph, 线图6 P! D4 Y9 a+ X" |# B
Linear correlation, 直线相关
( B- d! g1 B# `, Q+ E. wLinear equation, 线性方程
& A# w- {- V BLinear programming, 线性规划
. c% L2 b, D4 y- |9 |Linear regression, 直线回归
- R e7 A. w, `0 J3 mLinear Regression, 线性回归
, m9 W( B% N& C$ \! ]' S3 H+ Q$ F) FLinear trend, 线性趋势. x# r4 Z }- A8 c1 W
Loading, 载荷
9 T i% w) J% u' [( D/ wLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性" x" j% A8 E3 m) A0 K" h
Location equivariance, 位置同变性
$ k2 v4 v; B) B5 ]0 yLocation invariance, 位置不变性& a4 ^6 v' @0 R
Location scale family, 位置尺度族$ |; G* o# M( [7 P1 W2 k
Log rank test, 时序检验 ( d. v* [. M1 a k) k# `+ ?8 z
Logarithmic curve, 对数曲线7 V+ A6 ^) Y4 T
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
) o/ i! j/ f$ P0 |! J2 T/ c1 LLogarithmic scale, 对数尺度
@8 G) c0 p" u# GLogarithmic transformation, 对数变换
) ?+ Y# P4 r9 {# \& C* P4 |Logic check, 逻辑检查
4 h: C+ \8 E t. u: r+ LLogistic distribution, 逻辑斯特分布
4 {& B, L' q9 L( Q9 nLogit transformation, Logit转换
0 E) i. ?! W- z0 u% I |& k7 OLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
/ ~& N: K6 p! ]8 vLognormal distribution, 对数正态分布
7 h: v! q# E5 |- l7 R4 S& fLost function, 损失函数) N k1 P; ]7 S. g5 ? k
Low correlation, 低度相关
6 D# f& `0 [% i; i% t0 V4 ~6 y5 ]1 BLower limit, 下限
( k& }0 s5 X; V9 mLowest-attained variance, 最小可达方差
( @" ^4 o. L( D0 i3 @( N0 cLSD, 最小显著差法的简称* D7 d- ]: _ L1 k4 Q( b, I
Lurking variable, 潜在变量3 _( D* n# H' m6 m4 y$ f, {! p
Main effect, 主效应/ v: B' f! ~/ J, H" ?
Major heading, 主辞标目- B+ ?' D+ i4 ~, x& }1 R( c' |
Marginal density function, 边缘密度函数
/ P+ P$ [5 X& wMarginal probability, 边缘概率# n! ~* _* e2 O# x4 E" f
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
9 z5 d/ h7 l0 Z( \Matched data, 配对资料+ ^; T! ?* X" u. ]
Matched distribution, 匹配过分布) X% L2 ?& h! q/ Q( C# J' b4 o
Matching of distribution, 分布的匹配3 g: S4 Q0 H: l% |
Matching of transformation, 变换的匹配: F# @: g3 n) N! z( h0 b4 D
Mathematical expectation, 数学期望
7 ~. H$ V% j* @" _Mathematical model, 数学模型
$ u' ~# h" r7 cMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
. ^2 r# ^' }7 p: OMaximum likelihood method, 最大似然法
+ X2 L6 Z2 j' v9 |; VMean, 均数
$ y8 e4 X( X/ }) d' t1 [! iMean squares between groups, 组间均方
4 q" D$ B* |, K& KMean squares within group, 组内均方
. t; D0 K, b! q0 i1 VMeans (Compare means), 均值-均值比较
5 B4 p! Z1 b- v2 u6 BMedian, 中位数( d' N1 t. T7 V `5 f
Median effective dose, 半数效量+ \ ?3 g# L f6 |& }
Median lethal dose, 半数致死量. b& |+ H @ N$ {& y- N
Median polish, 中位数平滑5 I3 g" J- v' n) w0 M
Median test, 中位数检验2 d7 j e! m; ]7 |. v, e
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
: f% g y( e* y% J! D$ y+ X" aMinimum distance estimation, 最小距离估计
2 i% Z/ e: A, e1 C( J zMinimum effective dose, 最小有效量* e: s$ X0 x8 ^) f+ f- u1 I
Minimum lethal dose, 最小致死量/ t/ p+ Z2 D* Z5 t8 b4 J
Minimum variance estimator, 最小方差估计量; p$ o- Q( m! z& k, B
MINITAB, 统计软件包
; e) R V8 s0 f) H8 k! F+ {Minor heading, 宾词标目
; ^8 x7 T' m+ { A g% dMissing data, 缺失值1 m7 O. i, ]1 Q: o; m
Model specification, 模型的确定9 _8 g8 E- @$ s- G9 _
Modeling Statistics , 模型统计5 i. F$ g8 E& E4 a: |5 |
Models for outliers, 离群值模型: C/ ~% C$ n. T/ Q0 t
Modifying the model, 模型的修正6 |- @: ]7 {+ t: t- M# j# x1 R
Modulus of continuity, 连续性模) |) V4 C9 l6 C Z: |4 O/ j
Morbidity, 发病率
7 c5 N, m2 r, D I5 |Most favorable configuration, 最有利构形
- S1 U/ z, s$ V2 FMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
! X( }8 i& u" {( @- YMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
/ q5 ~) C% ^ w, `' eMultiple comparison, 多重比较
5 C, `. d- I/ k& M0 \% cMultiple correlation , 复相关
X* Y; u# F, T x5 SMultiple covariance, 多元协方差" {- M6 [; V; E) I! w) P
Multiple linear regression, 多元线性回归! x8 }3 K! c+ i" i6 C, J/ c& g R
Multiple response , 多重选项! ~$ a8 \' W) x5 y/ N. B: ^
Multiple solutions, 多解3 F: j; a3 Q7 h' F( C! l
Multiplication theorem, 乘法定理. L# W" d/ \& r% ]" x; m( S% k
Multiresponse, 多元响应6 N4 p3 f/ y9 L* I& ~
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
, w) R, ~4 P9 b. ]) O/ xMultivariate T distribution, 多元T分布! k8 x; S J5 X* \, d3 b+ |4 {
Mutual exclusive, 互不相容+ O) L3 ^! G' T! ]
Mutual independence, 互相独立# P# S$ L& z, S: d
Natural boundary, 自然边界
- S1 J, A2 ~! _2 L! m& K3 [6 hNatural dead, 自然死亡
+ \& x2 w* J5 D, s2 n- I/ @ qNatural zero, 自然零 \6 y4 V f+ x; ~6 a
Negative correlation, 负相关% r* B0 I9 m' D5 K
Negative linear correlation, 负线性相关. y. ~5 t# n4 H" Y
Negatively skewed, 负偏8 w" Y' N+ W0 l1 p! ^
Newman-Keuls method, q检验
, ]0 i: i9 T2 T6 H" P" `/ k7 ENK method, q检验
' v, [1 t! M: xNo statistical significance, 无统计意义
) l: ?9 e( y/ J6 R, @Nominal variable, 名义变量. H# D1 i n. ~% v6 z' O
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
$ C' R8 H( K; JNonlinear regression, 非线性相关
' L d, a- S# |' v) lNonparametric statistics, 非参数统计
) h3 l6 Y1 o$ Y3 J) G9 w; Y% Q, VNonparametric test, 非参数检验 N1 \. ~$ i$ S( B9 L
Nonparametric tests, 非参数检验
2 G# w. a/ U9 K, o: C |" LNormal deviate, 正态离差
; O" g6 r0 o7 f& eNormal distribution, 正态分布
/ G6 A! y# g# X: L# b5 J8 hNormal equation, 正规方程组* r g8 n* y0 i4 w2 }
Normal ranges, 正常范围
5 Z0 ~- S/ R0 Q1 q X& x) w9 FNormal value, 正常值
$ A7 w. M3 F9 \; C- pNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数( N$ T) t3 {% ~5 I# S* l& U5 a7 u& F
Null hypothesis, 无效假设 ; i3 T- Y; ?4 d6 f7 w! s* \* ^
Numerical variable, 数值变量
& Y' Q1 ]- A8 ?, a, r7 b% OObjective function, 目标函数
5 B" \# O( }* R7 K+ a9 M" X; cObservation unit, 观察单位
, Z) p2 o5 i Q4 E; L8 NObserved value, 观察值
% q9 H, p5 t+ y) n" |5 sOne sided test, 单侧检验
8 Q8 ?+ B Z! T8 h9 iOne-way analysis of variance, 单因素方差分析( S% l. F) E+ S8 O
Oneway ANOVA , 单因素方差分析( i5 [& R2 m8 v' w
Open sequential trial, 开放型序贯设计
# M9 R `+ @# S# x5 dOptrim, 优切尾
3 A7 @) g( b( A; h+ F9 M9 K7 J0 X/ VOptrim efficiency, 优切尾效率
8 U4 \5 t: D8 {3 F8 AOrder statistics, 顺序统计量
8 X" \6 x. _2 k2 Q, L: LOrdered categories, 有序分类' Y; j5 N: o- c! P9 Q% ~2 f
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
# X9 `8 a% ~+ m! v( KOrdinal variable, 有序变量
; Q. ?% r1 T b! ]$ jOrthogonal basis, 正交基
1 ~& K3 G4 {& b$ YOrthogonal design, 正交试验设计6 M3 D# t# y+ e
Orthogonality conditions, 正交条件: S, H/ |- b; d7 l3 U% |% ~$ Q, f
ORTHOPLAN, 正交设计
9 t6 K! ?# Q7 j& G' ~% ROutlier cutoffs, 离群值截断点! W9 J `9 h7 Z8 Y7 M
Outliers, 极端值
! v+ Z! i2 n7 Q* Z0 TOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 + i; s0 i6 e; N5 |
Overshoot, 迭代过度0 s$ x4 L/ Z8 ` J4 ~6 a8 M/ i
Paired design, 配对设计
- E5 J y; ^2 x+ R0 UPaired sample, 配对样本- U& h/ }, Q6 o, f+ s
Pairwise slopes, 成对斜率- M/ k' M. e' \+ y+ j' S) G" j
Parabola, 抛物线 x( b4 |0 e5 }! e1 A3 N* ^
Parallel tests, 平行试验; ?2 c5 Q, T! M3 b. G( o) X7 }
Parameter, 参数7 N0 Y$ Z u; d3 Y
Parametric statistics, 参数统计
' p7 t+ k+ z0 KParametric test, 参数检验8 m7 } A: W2 [- Z1 ^/ I) x% Y) ^
Partial correlation, 偏相关) H2 M4 b7 u) I9 W9 d9 ~, D& H
Partial regression, 偏回归
6 J# x6 i1 K- G! E+ {1 I9 [( }Partial sorting, 偏排序
+ }+ W% }8 [& y, NPartials residuals, 偏残差+ W7 s2 I! m% n* t
Pattern, 模式
. f+ U7 y3 Q1 C6 N r* mPearson curves, 皮尔逊曲线6 Y4 i ~& D; g- _2 i! ?
Peeling, 退层
) [! f* X+ s0 R% H' z6 F8 LPercent bar graph, 百分条形图( p) u; I/ ]' W6 c+ Q- ~( `
Percentage, 百分比
! Y1 ?5 w P% O3 lPercentile, 百分位数
1 `$ w7 \% i9 uPercentile curves, 百分位曲线
4 p; F; Z% D Y! z8 T8 h3 q2 [Periodicity, 周期性2 _) w# D/ r; E0 p7 z
Permutation, 排列4 g6 c+ A1 u* b: u, j. c5 g0 }( S4 H; O
P-estimator, P估计量; Z9 ?7 s8 R6 Y) A
Pie graph, 饼图
) U F0 M+ h7 W5 R E! A/ i2 ?+ NPitman estimator, 皮特曼估计量- ?+ U+ y; g3 R4 A
Pivot, 枢轴量
/ @8 G9 }+ r7 d! w; XPlanar, 平坦: Y* [0 q7 ^4 u
Planar assumption, 平面的假设
, L. [7 x5 K) J0 ^0 qPLANCARDS, 生成试验的计划卡
, F+ H- G5 F) zPoint estimation, 点估计
* H* H* E( m7 A: \" f/ s. ^- u5 @Poisson distribution, 泊松分布
& v3 X8 ?+ d# O v) APolishing, 平滑
' F, d6 k, Y7 D' q! n. s. v& CPolled standard deviation, 合并标准差* [. J: f2 x* }( D, y* D( [2 U- I
Polled variance, 合并方差
2 T, c Q5 [: T' I. s5 yPolygon, 多边图
/ y Y! V- v' f" f- ~5 _Polynomial, 多项式7 ?& G8 x1 J7 T- O9 |* l
Polynomial curve, 多项式曲线
" Y% m( E' \0 Q" u: @Population, 总体
* i0 G# u. R) l* N9 J; h9 SPopulation attributable risk, 人群归因危险度
4 @5 W% }; U+ O, G8 R- L3 KPositive correlation, 正相关/ T4 c5 {9 L( S5 b5 t
Positively skewed, 正偏) m0 r7 m) p4 S$ A9 l
Posterior distribution, 后验分布
! v$ q" ~6 O& f# L) pPower of a test, 检验效能
; L- Z% a' |4 V/ M6 U$ |$ J; w1 MPrecision, 精密度
9 |$ C6 c( j. q9 b, T+ U" vPredicted value, 预测值
; x. _2 K- z' f* xPreliminary analysis, 预备性分析
) ~" ^+ z- q8 qPrincipal component analysis, 主成分分析( d$ A- O+ Q& O. ^/ E$ [
Prior distribution, 先验分布
! C' J0 G f$ w) H1 A7 N6 d2 EPrior probability, 先验概率, i. x; R% B4 {, e" n A3 W5 }
Probabilistic model, 概率模型5 v7 M6 g/ @4 r d: R
probability, 概率 Q$ j* s* u' ? N3 u
Probability density, 概率密度
: v! M* v. R4 [Product moment, 乘积矩/协方差3 j" r% k) t; w- Q6 i
Profile trace, 截面迹图
! {( T* x5 y) p( p; ]Proportion, 比/构成比
) C& o9 I o2 y% @* x8 K, R. mProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
/ I6 r% q) _9 f h9 x1 JProportionate, 成比例
/ L# | D; x0 j# P0 KProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量( k6 X5 _# E: ~1 s2 U
Prospective study, 前瞻性调查5 q$ e, }, ]8 c! s0 p# {) w
Proximities, 亲近性 / s0 E8 {! N6 {; J6 P
Pseudo F test, 近似F检验+ V- A, t V# W( S; |+ O
Pseudo model, 近似模型$ u$ ]4 I( I7 e" ~5 J; M
Pseudosigma, 伪标准差8 C. q: S: j" u9 K4 q, A3 z
Purposive sampling, 有目的抽样6 s k# C" @& N4 X
QR decomposition, QR分解6 l& m# L1 x& D/ R
Quadratic approximation, 二次近似
# J" v" v0 i B2 VQualitative classification, 属性分类
/ m$ H& f; n e. D7 LQualitative method, 定性方法- i4 {9 r" m1 d [/ ~, D
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
/ ~8 N: F; {& {7 a2 {8 h, y; LQuantitative analysis, 定量分析5 f/ s% ^$ d1 f$ J1 r0 P0 @0 `7 t
Quartile, 四分位数
7 ?! f" Y& |: \4 v5 [2 ]Quick Cluster, 快速聚类
/ C' {; ~, g: E& D" PRadix sort, 基数排序) Z2 {! V; z, U! [6 l
Random allocation, 随机化分组# F% t9 Z1 D! I
Random blocks design, 随机区组设计
0 B( y7 W! e: h, q1 j& q9 WRandom event, 随机事件
- V0 R1 B4 q+ c) j3 gRandomization, 随机化! ~1 Y/ E+ R0 m0 i5 E) j
Range, 极差/全距
7 C; [4 n6 y9 Y* SRank correlation, 等级相关
: B b- m2 x' i! q+ WRank sum test, 秩和检验6 A9 u0 K0 x" M0 X, `; u: x
Rank test, 秩检验
/ E2 z% |8 B; m2 I! L+ FRanked data, 等级资料' X$ X7 H2 `5 g1 D1 ]7 I( x* u# }
Rate, 比率
# x* @/ F7 W8 M+ I" \# `/ u" wRatio, 比例
& p& {- r( Q) H! w* MRaw data, 原始资料% J% e& ^% d* O' H: t. i
Raw residual, 原始残差 Q6 w. G" M8 x' s) ~
Rayleigh's test, 雷氏检验
8 {7 U3 O6 A1 c- ^1 TRayleigh's Z, 雷氏Z值 6 i0 X4 E( J" S ?9 p) z
Reciprocal, 倒数' W, Y8 h: U' o) G# I$ u0 r0 S
Reciprocal transformation, 倒数变换6 U: R$ x# l' R' F5 o
Recording, 记录
2 [1 q& k4 _: _$ @1 I. {Redescending estimators, 回降估计量2 U/ K+ W' c; H
Reducing dimensions, 降维
3 ^# G# D A7 B. ORe-expression, 重新表达% m$ t4 J; F' `0 H' G
Reference set, 标准组$ [: V% A; r7 Q
Region of acceptance, 接受域, F8 A. `) l, l# K1 K6 r! j
Regression coefficient, 回归系数
3 Q' b4 S2 {5 ^) ]2 x! \- BRegression sum of square, 回归平方和
$ _* j& P: T0 eRejection point, 拒绝点
, I8 ^. {2 O. O$ ^ M- yRelative dispersion, 相对离散度
+ H& S+ k u- ]Relative number, 相对数) j0 |) ~! n- M }, Y( A1 X/ j& y
Reliability, 可靠性, f. F* J$ R0 S8 o
Reparametrization, 重新设置参数( `3 Q& ?$ I7 Y: P! @) R5 ]
Replication, 重复 I: N* S: ]0 E g3 A; o& A0 [0 {7 K
Report Summaries, 报告摘要
. N; g6 q* R# R7 F- C9 eResidual sum of square, 剩余平方和
4 m1 i! B7 ~" D, @6 D0 K' C' WResistance, 耐抗性
8 i, y3 \+ `+ \2 p m' cResistant line, 耐抗线( C4 R0 [2 V8 `2 b. U! D* N/ g
Resistant technique, 耐抗技术
' `* G5 {, ^5 u$ O ^4 L- r% D7 [R-estimator of location, 位置R估计量5 N: ^& V9 h% G" r
R-estimator of scale, 尺度R估计量- D5 n2 [9 g2 i3 ^3 ], L0 w
Retrospective study, 回顾性调查5 H' f4 s7 M7 I0 O
Ridge trace, 岭迹( T& d) S9 x* i/ s2 O
Ridit analysis, Ridit分析9 o: I! s; Z. ]) P4 t
Rotation, 旋转
+ V) T, O3 f3 z O1 _Rounding, 舍入
! u# |8 K3 F% ~Row, 行3 |; h( V) S! {$ Z8 H7 v* Y
Row effects, 行效应& P# C" T% I- C: x
Row factor, 行因素4 }% ^- ~( C. t" ?) L7 X2 @0 p5 x
RXC table, RXC表5 l3 m D) g+ H' ~2 V' M$ S6 o
Sample, 样本
4 d; m/ J& Q4 C3 dSample regression coefficient, 样本回归系数
( Q/ f7 _% |1 n* RSample size, 样本量
! E6 R; c5 N: u8 mSample standard deviation, 样本标准差
) L1 j1 K) C+ T( ESampling error, 抽样误差 y1 {0 r+ y( P) V* j
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
6 X8 g! U. t' ~5 h, y" R5 s/ e5 mScale, 尺度/量表- K. K ^' x$ q/ t* \
Scatter diagram, 散点图
2 W+ I; l( ]$ ?3 vSchematic plot, 示意图/简图" x% F# W |* D2 m' c( R4 b
Score test, 计分检验
/ o8 \( h9 `( @4 M8 S& mScreening, 筛检) I. u( ]/ i0 }
SEASON, 季节分析 $ |8 D& J; R# {2 R
Second derivative, 二阶导数" C `2 B& S0 R/ c- ~
Second principal component, 第二主成分% l! @+ o4 V7 i5 _
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
' l* H* p& g, _8 x2 ^$ p ?Semi-logarithmic graph, 半对数图
( E' C8 I7 x# Z2 m% ~2 s& b5 MSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
/ M) Z: k4 R0 N& |( j* L5 c; ASensitivity curve, 敏感度曲线
( o8 }2 o. b# _; FSequential analysis, 贯序分析
0 p; O/ }& j5 Q* c+ L- USequential data set, 顺序数据集* o; A2 R+ L' [& v$ u
Sequential design, 贯序设计
+ J3 U {3 n7 dSequential method, 贯序法
" ]" \4 ]/ b/ SSequential test, 贯序检验法
7 E, H6 O* x) L3 h. ISerial tests, 系列试验
5 m5 b* M/ P7 S. N9 Z9 nShort-cut method, 简捷法 1 P0 ^) j3 p. W3 S z8 }
Sigmoid curve, S形曲线
y8 |1 L7 ]/ u* f" D- u. VSign function, 正负号函数+ B6 T; x2 p, p; Q! j0 g, [& M1 x) I, s
Sign test, 符号检验! K$ h9 U1 `- d* P! T8 A
Signed rank, 符号秩0 F( [$ y' m# f# b
Significance test, 显著性检验
" d5 Y2 X2 r: Q9 FSignificant figure, 有效数字$ E" o7 ?% S; u3 k$ U h( O
Simple cluster sampling, 简单整群抽样- b5 w% }! V h8 n' X8 a3 A' ]
Simple correlation, 简单相关
& C9 Q; H! W2 k: cSimple random sampling, 简单随机抽样
! S. g0 a) y( z0 v V3 l+ q; \Simple regression, 简单回归& x+ L. [5 l `8 q5 j, d @0 j0 A
simple table, 简单表
$ i/ P, g* h7 }Sine estimator, 正弦估计量7 L/ h' A7 J; S
Single-valued estimate, 单值估计
6 K" `3 h) |% w9 _& o) J/ {* CSingular matrix, 奇异矩阵/ c. W" q8 D7 Y, h
Skewed distribution, 偏斜分布
5 V, k. F. ~$ t' iSkewness, 偏度
% s8 Q$ g( o% U. Z2 t" M& m9 x8 cSlash distribution, 斜线分布
+ p. u3 \* z/ q5 @0 WSlope, 斜率# k; B8 P( ~! m# n' d/ a% m
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
* ?! o# H/ p; u1 S9 h9 y+ u/ HSource of variation, 变异来源
) Q) j6 `: e- P0 J: T, D6 A* gSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关4 W" u2 U1 t) D5 R
Specific factor, 特殊因子9 P# l2 k# a# W! Q9 [8 B; p
Specific factor variance, 特殊因子方差7 I% |' X% d; w! ]: n
Spectra , 频谱( K( f5 i' F+ x
Spherical distribution, 球型正态分布* M) Q/ o. V5 }; t; e8 H! q2 t
Spread, 展布4 E" i1 I, s4 \
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
3 _# t6 m& V' ]% E V! sSpurious correlation, 假性相关, B7 t7 A+ o3 ~* ^: p/ r O3 d
Square root transformation, 平方根变换
# V6 s- R1 X, ^Stabilizing variance, 稳定方差
! O7 _; u: r% D5 b/ ]Standard deviation, 标准差4 s! K; x* Y" p3 ]& u1 u) `* G
Standard error, 标准误
2 m$ \. v! b" B9 pStandard error of difference, 差别的标准误) ~% m5 i% R! c3 [8 J9 l( W" u" A) J
Standard error of estimate, 标准估计误差
& k8 }4 m' K6 U5 r# jStandard error of rate, 率的标准误/ r1 J" a% v5 ~, O' _* ?
Standard normal distribution, 标准正态分布: |4 [" l/ z) l, \/ f
Standardization, 标准化
/ ?1 Y% Z( H) N: r& a& z4 hStarting value, 起始值
& a. J# H, D9 A) MStatistic, 统计量+ f3 S5 ^! ]- E) C; S
Statistical control, 统计控制8 i& A0 @. C! Z3 ~( \3 x
Statistical graph, 统计图$ d# C8 t$ p$ Q' k/ `4 M7 p
Statistical inference, 统计推断5 \+ q' u0 _/ t9 I- w8 S
Statistical table, 统计表
- ^7 V u6 t1 U6 H% dSteepest descent, 最速下降法/ Z$ |4 {0 i1 l1 K
Stem and leaf display, 茎叶图
; q3 ~# q8 T$ h* j2 O9 zStep factor, 步长因子
) G. E# V( T. m2 Z! IStepwise regression, 逐步回归8 f; q7 o( [, W
Storage, 存
5 q8 t: s& q; n, _ Q) ?; e" @* FStrata, 层（复数）
, G2 E* J/ Z f. s# {Stratified sampling, 分层抽样
# H" O [4 @/ `; L2 N0 x8 ZStratified sampling, 分层抽样/ _! }: X. N0 v. R/ \$ \) r
Strength, 强度
# F8 k7 s; m( ^& E, QStringency, 严密性 q8 G' {2 G9 E* h0 M6 Z) P g: b
Structural relationship, 结构关系
5 ]/ C3 M1 W H" w& CStudentized residual, 学生化残差/t化残差# }6 f& [( c X$ d# W
Sub-class numbers, 次级组含量9 o% |+ c b9 M6 H I7 n4 E
Subdividing, 分割
9 k9 q; ]! A5 E: G) nSufficient statistic, 充分统计量
; l- G0 I2 K% q1 N1 I5 l1 GSum of products, 积和5 r# v) X0 r) H
Sum of squares, 离差平方和
: D( v: z6 ]# M, q" g0 dSum of squares about regression, 回归平方和
Q7 w; x2 v" E( ]Sum of squares between groups, 组间平方和
, y: X7 R/ i. V: Z8 |% @Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
. q- d' B% d9 L/ o5 ESure event, 必然事件
; X& H9 K* N- [; I3 M6 R6 YSurvey, 调查
1 K, M8 X; F2 d8 A8 mSurvival, 生存分析
, \; e B: p4 S6 ISurvival rate, 生存率2 p% j( m+ @3 A: z" d! m+ E) P
Suspended root gram, 悬吊根图0 C9 H) n: M1 l- V
Symmetry, 对称
Y- X& t5 S# lSystematic error, 系统误差
5 J8 }& t1 t9 N" C" x$ M+ e- H; zSystematic sampling, 系统抽样9 c" @9 q7 K- T- A
Tags, 标签
0 @. m( _: F0 aTail area, 尾部面积
- J( F' _- E9 A J( t R/ E' \, c7 ~Tail length, 尾长 X8 g. g8 t t/ V$ z' ^
Tail weight, 尾重. p3 i* m. |' E/ x
Tangent line, 切线) N8 R3 |- q. ~, Q
Target distribution, 目标分布1 w E3 W- G; w A" e9 L# o
Taylor series, 泰勒级数, T% r: E. M( h. T7 Q) q5 p k
Tendency of dispersion, 离散趋势
9 B( k6 y+ R. @ ?' t* WTesting of hypotheses, 假设检验1 c' f' T- L$ ?; ^9 d; n+ o. P
Theoretical frequency, 理论频数
$ }5 J: O. B: @$ a. [Time series, 时间序列
' s4 V' [5 q9 B/ Q) D8 T9 \ DTolerance interval, 容忍区间: h' _) r$ O, p" Q ]- M: s
Tolerance lower limit, 容忍下限5 q, a" _, L4 y/ z
Tolerance upper limit, 容忍上限
* F5 n6 Y3 g5 k6 YTorsion, 扰率0 T* x+ A Z8 p2 P0 {2 _) O3 Z; g
Total sum of square, 总平方和
% |" g8 w# Y7 _; L0 r# J4 Q9 D8 {) aTotal variation, 总变异4 A! K$ Y$ W& w, r8 \" J
Transformation, 转换
0 t! G7 W! ~6 M8 r, ITreatment, 处理- n0 m, a2 D% q, O T
Trend, 趋势9 T, O# R+ n" B8 P; Y- r. n% u" {
Trend of percentage, 百分比趋势
* i$ m6 ^: M/ bTrial, 试验5 v9 Y+ ~1 d4 g- ~+ L) A
Trial and error method, 试错法
( r' g1 ?2 b6 |Tuning constant, 细调常数9 W8 v7 g& L8 T9 o) e: I' i$ K4 \9 I
Two sided test, 双向检验7 D; F' v ?1 g
Two-stage least squares, 二阶最小平方
& x9 T$ z/ y( jTwo-stage sampling, 二阶段抽样
: _/ Q) d$ @) nTwo-tailed test, 双侧检验3 L, t1 P8 c& b7 P. u
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
7 z9 ^* I( q/ B7 c% x+ K) e3 ]Two-way table, 双向表
: B8 T' L% X4 G3 |% e0 |2 p7 jType I error, 一类错误/α错误
0 r* U8 K4 R8 C4 u7 }( zType II error, 二类错误/β错误& w6 ~' M- F E
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称* k& M; a- M6 V- K4 E- e
Unbiased estimate, 无偏估计
6 x1 F3 _, P- \5 v0 s, ?$ HUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归 `1 u! H5 u( f* l5 t* y2 @$ b
Unequal subclass number, 不等次级组含量
& M' Y- `; ?/ |& \Ungrouped data, 不分组资料- B# ]3 ]9 q& w. j0 X9 e
Uniform coordinate, 均匀坐标) Y8 t" o1 U. C1 p) R
Uniform distribution, 均匀分布
7 L3 E+ b( x' O1 E# SUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
9 c3 M( A) g- j5 W+ U8 NUnit, 单元8 X1 c8 v9 @+ D9 ]5 P) W* O9 H
Unordered categories, 无序分类6 b7 p3 q% o7 ~: _3 x- j, o. ?
Upper limit, 上限7 E& t8 m4 b: @/ P5 e
Upward rank, 升秩
8 m" i" i/ V: D; hVague concept, 模糊概念$ f+ z3 j3 X3 O! {$ V0 f" X
Validity, 有效性' v+ U- t6 J" B4 T* ?0 v+ `7 U
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计+ x, R# V' t3 m- w9 J* [0 I4 ~/ e
Variability, 变异性
- W+ Z+ a; f( f( E) TVariable, 变量
; Y8 ] [2 _. E& }# u UVariance, 方差
, x, y1 }4 z* Q0 z! bVariation, 变异* V3 v/ N) v' L u
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转1 N6 e$ n( t" p; R
Volume of distribution, 容积
6 F3 W, G& R j0 E9 n/ M' dW test, W检验# ^7 r+ V* w* ]* D
Weibull distribution, 威布尔分布
9 Y9 \: D, ?. F# \! Q; d6 C0 {Weight, 权数
4 b+ w! u' K; b- |, u W! YWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验* r* J+ M2 W" H$ j
Weighted linear regression method, 加权直线回归
8 [9 p; G/ {% hWeighted mean, 加权平均数
6 W- r5 v9 M% X5 @, d% |7 w2 |Weighted mean square, 加权平均方差
& ]2 y5 y* V9 U5 R, VWeighted sum of square, 加权平方和+ u) _ p* }0 v( s
Weighting coefficient, 权重系数. k4 U5 N# ~& p/ f
Weighting method, 加权法 ) ^% O2 P$ C7 L8 i
W-estimation, W估计量$ p- l" h* P7 M& s
W-estimation of location, 位置W估计量
% U8 g9 Y$ f2 O+ V% @2 vWidth, 宽度
7 b3 `2 ^3 c& `- w# ~. @) pWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
, A- q' X/ E1 U* kWild point, 野点/狂点
) g( R- {* i" I' ]( [Wild value, 野值/狂值/ m* O1 V5 }3 N" F4 F. `2 N
Winsorized mean, 缩尾均值
) ?0 ~5 X" l2 pWithdraw, 失访 % D9 y7 \8 W$ o0 G! A- M
Youden's index, 尤登指数
2 r) d: B# I1 ^% h1 T! w0 y& GZ test, Z检验8 C7 o9 z R# M/ }
Zero correlation, 零相关
" |5 q( R. }9 Q$ PZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
