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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
2 H$ o& m+ l3 j3 B) i; RAbsolute number, 绝对数2 P' U# Y8 h6 `! A3 F( D
Absolute residuals, 绝对残差
4 T7 |, n  h* K& ^' L% s( H7 l' r# n' `Acceleration array, 加速度立体阵4 S1 O4 j) Z3 m
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, R+ k" ?5 B* M9 w$ j% b% f
Acceleration normal, 法向加速度/ L, F/ G4 S% n5 y
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数/ Y- S  a0 T6 z0 \# y
Acceleration tangential, 切向加速度  R1 S* Y7 f. x6 l: ^; j- H) P
Acceleration vector, 加速度向量
( N9 ]! \& o* R; O( ^- eAcceptable hypothesis, 可接受假设
% e) ]5 ]/ v, A- kAccumulation, 累积. ?3 X* @. a( L% A+ ?
Accuracy, 准确度
8 f8 E" r) U6 i, b% R9 U5 ]Actual frequency, 实际频数# H" [! {' K$ x' `4 ^5 y  o
Adaptive estimator, 自适应估计量
* c1 z1 S4 g% `! [Addition, 相加
6 u9 ^4 z! c1 O; }2 b& hAddition theorem, 加法定理6 [. K- v  A, T+ h6 ?
Additivity, 可加性
8 I2 N+ d7 w+ J3 x; ]% p6 gAdjusted rate, 调整率6 ~' W5 \2 z' f. Z9 y  l. i7 V
Adjusted value, 校正值
. O; }2 c- D/ p! {Admissible error, 容许误差
% j) _4 _" Z1 Y( bAggregation, 聚集性
! N5 Y1 q& F% {Alternative hypothesis, 备择假设
: r7 O8 j! D0 I  x$ d6 ~Among groups, 组间
, T1 G/ r0 T8 k% s9 E( gAmounts, 总量; U9 M) N( ?) T& S) Q- D* N
Analysis of correlation, 相关分析
9 S4 G( t( p1 ~& a! t, u8 ~; y4 KAnalysis of covariance, 协方差分析/ A2 e6 w+ O) Q) v& @$ t
Analysis of regression, 回归分析5 X/ d( j. a5 S. G0 p7 i/ F* Y
Analysis of time series, 时间序列分析
: p3 ?' u9 }* {0 a! g8 Q: P( {) r  aAnalysis of variance, 方差分析4 f0 K2 V3 ~+ e
Angular transformation, 角转换
  _# i! x+ _) |0 u6 oANOVA (analysis of variance), 方差分析5 V4 z$ W. ?  p% Z, ]
ANOVA Models, 方差分析模型
, E  M8 m5 ]( cArcing, 弧/弧旋" B/ s" P* w# Z9 }- v; C! ?
Arcsine transformation, 反正弦变换
- F: }. X( E( c. u- E# tArea under the curve, 曲线面积6 R, {7 g2 e& D5 @
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 + }* O$ d/ `7 W7 L2 G
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
# ?! s: }! Y8 _) tArithmetic grid paper, 算术格纸7 F/ ?. @$ p9 {
Arithmetic mean, 算术平均数6 {& d8 k* y2 w: C4 m
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系/ N9 d! \8 Z3 T+ L9 i- C& A' e
Assessing fit, 拟合的评估
) D+ y3 ~6 Y6 ?2 R/ \9 lAssociative laws, 结合律1 A" e- B/ }% O+ g1 h
Asymmetric distribution, 非对称分布& s0 j8 r3 P, z2 L# c3 p
Asymptotic bias, 渐近偏倚* b5 w" {7 w9 l. y% `6 h4 E# E
Asymptotic efficiency, 渐近效率- x% o' q0 S5 \1 p
Asymptotic variance, 渐近方差# j6 j0 c7 H/ S
Attributable risk, 归因危险度
( s; y7 b, Y2 o4 MAttribute data, 属性资料# v2 i& N3 b$ B/ d% A: e/ M) d
Attribution, 属性; C: N* T3 d; T" M' o2 y7 d
Autocorrelation, 自相关
1 x- G+ r$ K- w4 K* T$ |5 y% EAutocorrelation of residuals, 残差的自相关* o, k, C. r4 P* I- `8 r
Average, 平均数
5 P/ b$ z3 K; m0 ]) b# G$ C+ [Average confidence interval length, 平均置信区间长度
, t, {, W& O) h! J3 {- ?: ZAverage growth rate, 平均增长率& p2 V' [9 ?5 W! R' m+ h
Bar chart, 条形图1 U9 f; J: q+ u7 W* i
Bar graph, 条形图" ?' J8 G( l7 T) S4 v
Base period, 基期2 A6 }( j9 F0 B/ L0 e- [
Bayes' theorem , Bayes定理. j' K9 i: Y' O: I8 w3 R& t) T; \2 O
Bell-shaped curve, 钟形曲线! k2 {- N& ]5 `: u' `% O5 C' i3 X
Bernoulli distribution, 伯努力分布
; d! \* r' S1 eBest-trim estimator, 最好切尾估计量
; X0 ^# }# x" o" xBias, 偏性
1 c8 N  s6 }2 y$ DBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归% Z1 |& l! b/ a$ \; Z' D
Binomial distribution, 二项分布
5 D, Z- ~) @+ Q* U2 rBisquare, 双平方; @5 s7 l; k$ K. L- T; o8 r( [
Bivariate Correlate, 二变量相关- s  _2 i0 |; Y
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布1 D+ D1 R2 Q+ ]
Bivariate normal population, 双变量正态总体
/ a6 f% c' M0 ?1 r/ o) KBiweight interval, 双权区间* K! [* R3 U. i2 [3 t+ P
Biweight M-estimator, 双权M估计量2 Q/ ~, G- P( w; x, [' p
Block, 区组/配伍组
. x5 ]+ }" q' mBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
. }4 Z$ E/ q* [/ @Boxplots, 箱线图/箱尾图
* ^0 r& k; W! r6 I+ K5 X1 g' F; VBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
% e3 {$ B& \+ mCanonical correlation, 典型相关
' O% D3 b9 [6 ^Caption, 纵标目2 ~/ v: T# A0 \$ J. M
Case-control study, 病例对照研究8 W) B7 O" R7 |, ^3 E" B
Categorical variable, 分类变量/ [5 j5 z8 j% c( i! {
Catenary, 悬链线- {: S; h! i% B% X" ~; B  D) }3 ]
Cauchy distribution, 柯西分布9 x4 k! W7 m* y: I3 B
Cause-and-effect relationship, 因果关系
# c# f& ^+ L9 b8 [: sCell, 单元
" A2 `0 a+ ], X/ g& oCensoring, 终检
4 g6 W8 ^% x& A, LCenter of symmetry, 对称中心
0 N$ D! s) ^6 J: \; M5 J3 R, [Centering and scaling, 中心化和定标+ x+ R0 q9 R' Z" b5 Q* t
Central tendency, 集中趋势: e0 r% n' w6 j! Y0 p' [. o
Central value, 中心值
( \# e1 a5 ]5 T, l& E" ACHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
, K, S# Q7 v3 s+ L+ i% M. _Chance, 机遇
+ I* C* L0 |$ r# ~  K7 {Chance error, 随机误差0 ]- q. m! l& H, w/ A
Chance variable, 随机变量; P3 o9 \9 _  I: w
Characteristic equation, 特征方程6 H' l: Q5 k+ Y& Z. T9 c* p
Characteristic root, 特征根) M9 }6 M+ a3 a
Characteristic vector, 特征向量; R. ~% [; z! F5 W0 `( }
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则$ U& t' g5 o0 d, U5 c& o
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% H2 I' O- z* U
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验" S; D8 p0 N6 @( e* e) N
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解3 Y+ [* F! P- V+ M3 T1 q
Circle chart, 圆图 ; F1 J& V- u5 n
Class interval, 组距1 l! B  T' T1 P& E7 M$ i1 A( a5 X) U
Class mid-value, 组中值/ R+ T: A! W$ ~( I
Class upper limit, 组上限
2 D, Q8 ]9 }" z2 ]5 t  T2 oClassified variable, 分类变量5 K2 J. D4 C3 n$ Z
Cluster analysis, 聚类分析5 V  S" x- h  }! K: O4 u& D4 @
Cluster sampling, 整群抽样  b# q0 p" g0 r. z6 j: }2 I+ k
Code, 代码
# T6 E3 W1 s" @" N/ bCoded data, 编码数据
3 _) d/ s/ k8 D; Z+ _Coding, 编码
( e$ Y1 d- Y8 |  e7 {Coefficient of contingency, 列联系数
# X% S( \9 a  n9 S* \- t  l  ?1 xCoefficient of determination, 决定系数
0 u2 ?) g/ r) V3 n% r4 a  B( h: XCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
9 j) }* @8 h9 m4 kCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
$ A2 {# a- H, B' G% f$ eCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数: n, T- h5 J8 k$ ^% j% Y( V6 Z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数1 j, H+ w0 l2 p" E' a4 p
Coefficient of regression, 回归系数
( E: ?/ Y! M% d9 oCoefficient of skewness, 偏度系数$ n% \% ]' r) b, ~" c
Coefficient of variation, 变异系数! b* G( |" s; n6 P( [: {; v3 W0 Q
Cohort study, 队列研究
4 ^( U( z2 l9 W0 z/ _+ z: q9 nColumn, 列; |, u, f. P% Z5 S
Column effect, 列效应
0 A! K  w5 i0 }9 P1 Z4 p' xColumn factor, 列因素2 j5 K9 k( A2 k% W. Y
Combination pool, 合并
4 A* W. _8 v' X+ \" K+ D  y$ oCombinative table, 组合表. e. _9 F: n- V4 d  l, L
Common factor, 共性因子- e/ F' |' \3 ^
Common regression coefficient, 公共回归系数
: q8 B% F, ~3 e& A% @: UCommon value, 共同值
& ]2 i1 S: U+ cCommon variance, 公共方差' W% r' {: k; f  \9 z
Common variation, 公共变异. O' U  _. w# _7 T9 d2 u: j
Communality variance, 共性方差9 E- t: l/ h. F' M3 `& I$ w% q1 S
Comparability, 可比性$ i  r7 t* e! N3 a! j; E" m: x
Comparison of bathes, 批比较
' D6 u; T. m/ p- jComparison value, 比较值% V* H& ^, _  c
Compartment model, 分部模型% K; p5 a/ i2 D+ U
Compassion, 伸缩# h9 s+ B( U9 r- T7 h
Complement of an event, 补事件5 K0 |! t( p# C- p4 y
Complete association, 完全正相关
& `4 I  E# f2 S& t& X$ BComplete dissociation, 完全不相关
8 ]1 n- K) Q2 N0 v1 z  u) YComplete statistics, 完备统计量+ @( c3 Z1 ~% N  ]8 M7 A, n
Completely randomized design, 完全随机化设计
4 g1 H1 G9 }! x* ZComposite event, 联合事件. ]$ B0 A& N! C& K# J; o( h. Y
Composite events, 复合事件) ^/ [! _/ @3 ?$ j! J- T5 |5 B
Concavity, 凹性. c0 ]' _2 L: j/ S: @) \* @0 g
Conditional expectation, 条件期望1 j( x* g- V' i
Conditional likelihood, 条件似然
5 ^+ m4 i! D6 I8 E0 aConditional probability, 条件概率1 B) t( w- S2 F0 U+ @  d
Conditionally linear, 依条件线性
( w1 N0 H) D0 B* E0 IConfidence interval, 置信区间6 g0 G) K; A/ M  y, W# @
Confidence limit, 置信限/ w* v2 {: \9 Z! c* O* X
Confidence lower limit, 置信下限
2 j+ g9 M( O1 Q  vConfidence upper limit, 置信上限! Y- }( q* H; {' ~
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析* L: M2 _3 l6 W* l& n! R
Confirmatory research, 证实性实验研究' U7 R8 W. M5 S/ ^4 F% ]" H
Confounding factor, 混杂因素
2 @5 W; G) i# j7 n" @Conjoint, 联合分析9 J6 K7 y; ?, X1 @9 q' a
Consistency, 相合性. y) E( H; r5 h! j- f# L* ^9 A  d
Consistency check, 一致性检验
+ f$ r" [( @; r/ C2 `& M/ ZConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
8 E0 C$ N- y# R* xConsistent estimate, 相合估计
5 p$ G* q! h. s1 KConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归/ ~8 {+ L) Z4 y( G* ^$ q& M& b
Constraint, 约束# c  U+ |, T+ f. F& U8 O5 t
Contaminated distribution, 污染分布0 N  h4 a$ b  v# M9 h- q
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
4 o+ w/ n6 j/ _: k; RContaminated normal distribution, 污染正态分布# W2 x6 ?9 O% A$ q, K/ i! `
Contamination, 污染
% |) E( E7 M" v6 s! d5 C- RContamination model, 污染模型  x& N% E" A6 E" u
Contingency table, 列联表
: O: U: _+ m8 z* j% tContour, 边界线
# L; |$ ^9 ~! U1 h( y6 g2 \8 h7 M: TContribution rate, 贡献率  B" Y. J5 c/ u9 e/ {1 W9 {& J& t
Control, 对照
; w( H3 t- B+ e* a% M2 W% O1 }# E8 F% VControlled experiments, 对照实验* _' A& ^7 J1 r0 H& ]
Conventional depth, 常规深度9 D5 m2 z. t( Y. Q; j: w
Convolution, 卷积
  W' ]0 L" l% ?4 X. h4 @, _Corrected factor, 校正因子
% f/ u6 w' m2 N0 @  v0 G. @1 bCorrected mean, 校正均值* b5 Q! {6 |, `- I
Correction coefficient, 校正系数
" |9 e! I1 f1 |' l! B. z, u$ S; LCorrectness, 正确性
  ?: i0 K- K- P3 P0 a; i; \7 j6 J" wCorrelation coefficient, 相关系数
0 h' S( b& E8 b/ a& y" ~Correlation index, 相关指数0 S: k5 O# Q/ t2 p% T8 T
Correspondence, 对应3 e+ O6 m2 E$ |" I8 e
Counting, 计数
: g3 z  j7 G) X+ c) ECounts, 计数/频数- @6 E8 b" E6 r6 V. f* A6 @
Covariance, 协方差
9 h( Z0 L3 K0 H* MCovariant, 共变 ( Y4 n4 z( d6 w; V0 K$ H# n9 A2 ^
Cox Regression, Cox回归
! U/ ?7 F3 @0 T1 |& `Criteria for fitting, 拟合准则
, R" j" T6 V+ G5 X# W" c! T9 d7 uCriteria of least squares, 最小二乘准则
% p2 p; P  x- P( ?8 e3 j' fCritical ratio, 临界比
. Y: f1 n- a4 |  ?0 aCritical region, 拒绝域4 B6 V  Y' b0 w- y
Critical value, 临界值! H5 T# @- X; a% g& P0 x
Cross-over design, 交叉设计0 _2 Q/ Y6 r/ s0 T. Z1 }5 S
Cross-section analysis, 横断面分析
- W; @6 J% b- e$ Q. e* f+ rCross-section survey, 横断面调查
/ [. Y6 k: T. X1 E: Z" D: \Crosstabs , 交叉表 0 z: b% {1 N+ G3 S
Cross-tabulation table, 复合表
8 @4 x0 i& f' P% d5 VCube root, 立方根
+ N( A1 V& W4 [, V+ D# `/ {# y" iCumulative distribution function, 分布函数# `& f3 J- E4 A; p- ?$ \7 A) ^4 C
Cumulative probability, 累计概率
2 C! K* ]( h. S9 y* s! oCurvature, 曲率/弯曲  k% P& v$ N: h, c- B
Curvature, 曲率
9 M  ?0 j. p) T5 I8 X( M( cCurve fit , 曲线拟和
! i; M  V+ L2 Q4 wCurve fitting, 曲线拟合
& W/ W$ c, f& S1 {- [Curvilinear regression, 曲线回归  ?0 \/ K5 m! T* G+ C
Curvilinear relation, 曲线关系
( r1 U- p9 s" z! h; w8 DCut-and-try method, 尝试法/ \- S( @( I: E) l+ V
Cycle, 周期
$ b% T6 M, b( y+ DCyclist, 周期性/ Y6 H& a: A& d8 z% B7 G; ]/ i
D test, D检验
9 |1 ^6 w. w; j. [8 w4 f, c9 [Data acquisition, 资料收集
9 y$ P7 w3 C& c( WData bank, 数据库5 O% \  l* B. b- x) ^) `6 }5 m
Data capacity, 数据容量. d  ?( S+ u: a; m
Data deficiencies, 数据缺乏
3 k- \8 }$ N3 lData handling, 数据处理+ {( }; q5 y+ p( _
Data manipulation, 数据处理
/ s4 F2 k4 S) ]0 i$ T! v" f$ wData processing, 数据处理
3 f6 v9 N0 @+ {& X4 ]3 O% _Data reduction, 数据缩减
& L& k3 P8 I$ G; P6 H- v3 E" y  AData set, 数据集  H1 k- H' j. m5 B# i1 g9 P
Data sources, 数据来源/ h/ l+ |3 [6 I$ B- v2 S
Data transformation, 数据变换
3 }' S. B+ G" r5 k. ]# W: ZData validity, 数据有效性7 c! z) a2 x! J) \/ a" v' p( n' x$ b
Data-in, 数据输入6 m( C5 g4 x, J$ Q7 @
Data-out, 数据输出
# N8 @4 ~" h8 J- {# ]7 oDead time, 停滞期* ~2 z4 T' v8 J6 J& J3 S
Degree of freedom, 自由度" c8 B, v1 s  y. g: W
Degree of precision, 精密度2 T$ D/ s5 m1 O, y, A, h
Degree of reliability, 可靠性程度
+ P/ B4 {; x: J: cDegression, 递减
& @" k% R( L6 E4 j0 @Density function, 密度函数
% O' Q8 z# ?9 U8 C8 LDensity of data points, 数据点的密度, k+ s  i* o9 v1 z- O1 j& _
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
7 `: W' _7 }3 l, t9 D# mDependent variable, 因变量4 D7 T; p" f) @& D3 g( W4 {
Depth, 深度/ m0 g! R8 w% L; T( P
Derivative matrix, 导数矩阵
% M5 u7 p, v% Z7 HDerivative-free methods, 无导数方法4 Z; \6 z! e( v# S4 K7 ]
Design, 设计! e' m: y7 ~& f, N0 g% x2 ]6 e% G
Determinacy, 确定性
, n1 z' w. l* a2 ~1 _5 X( sDeterminant, 行列式/ F: d7 Z# J( B8 b: [
Determinant, 决定因素
6 I7 ~" W( d: x+ L$ ~Deviation, 离差; u% L8 R5 X' x8 k: K7 K! K
Deviation from average, 离均差
) b/ f+ y) R' q5 hDiagnostic plot, 诊断图+ y7 P: F' t. _  t. v7 M5 m
Dichotomous variable, 二分变量
: y, P5 G. s% q3 G- ~Differential equation, 微分方程4 S. s7 F! T0 S8 r, x9 D
Direct standardization, 直接标准化法
8 ^. M. D6 e1 S- Y0 c7 R% K( vDiscrete variable, 离散型变量$ T9 E5 P4 G  [: y3 H
DISCRIMINANT, 判断 7 p2 r$ D2 g4 I9 R/ Y- B. c
Discriminant analysis, 判别分析
6 S7 m+ g7 O! g/ }, sDiscriminant coefficient, 判别系数/ [* I/ h% i: J. C: }
Discriminant function, 判别值0 \5 S/ W1 b5 u. ]4 B7 m
Dispersion, 散布/分散度
6 X  E# @8 a! V8 ]Disproportional, 不成比例的
. m% [* B1 K2 [Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
& h4 w$ X5 k  {Distribution free, 分布无关性/免分布/ m) A( P' T. \  |
Distribution shape, 分布形状9 u! g& ?6 I0 z
Distribution-free method, 任意分布法
2 w, B& }* A6 ?5 i/ n/ SDistributive laws, 分配律1 |) v. U, d& j$ Z% W% i* u, u
Disturbance, 随机扰动项( J( s0 @4 z! S7 Z. J' h
Dose response curve, 剂量反应曲线
8 |$ ?- [* K; {6 T- S) f$ k5 n  bDouble blind method, 双盲法
9 E: S6 ^) |- F. \) i, T% k  i7 IDouble blind trial, 双盲试验
6 Z; E8 Q2 g' n) u7 BDouble exponential distribution, 双指数分布
( T! w* y0 i+ `Double logarithmic, 双对数
  W. }3 W5 q& T! y5 ZDownward rank, 降秩
0 f6 _3 x' n9 \7 T. E. w' DDual-space plot, 对偶空间图
* A9 x5 K0 [8 r* [$ `# BDUD, 无导数方法" w! B  z" _7 E* @, Z* O
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
; U0 F6 K% G% n7 p- T* EEffect, 实验效应
' }) q- o2 o3 e# B' \; MEigenvalue, 特征值
) A8 |" D; u' a7 \  X& p, [( nEigenvector, 特征向量
. Z/ Y* R( A+ h# \" C" G7 t: pEllipse, 椭圆# q& C& b" \( s& x  j( Y
Empirical distribution, 经验分布' r' t3 P. K# O4 e: X5 P: l2 O
Empirical probability, 经验概率单位( A; i& m% A8 S* d
Enumeration data, 计数资料
7 s' B$ j1 G5 z8 ?) t" AEqual sun-class number, 相等次级组含量
, ?. P: B, ~5 ?+ X" UEqually likely, 等可能# W' j) _: }; Y. o/ S
Equivariance, 同变性9 ?+ q; ?: d* i! r; N. P% r
Error, 误差/错误* _' ^  ^0 ^& a9 n
Error of estimate, 估计误差
  E4 ], W, K8 p# S: n6 _) rError type I, 第一类错误. I6 ?7 L) j* I( s0 [
Error type II, 第二类错误9 m) F1 R+ ]4 ~( G3 \- W
Estimand, 被估量' k+ k% J% M0 K) C- W3 q
Estimated error mean squares, 估计误差均方/ s, J4 N& y2 ?) f1 i- T9 z
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和: N2 \0 a) J/ x7 F+ C: z
Euclidean distance, 欧式距离
6 ^* Y& t) @$ b6 c9 EEvent, 事件# F! ]6 T) t( a+ H  M& a
Event, 事件
' ]; E5 E" A7 H% E% d& d; YExceptional data point, 异常数据点5 V- o7 p1 M6 A' H4 o" a
Expectation plane, 期望平面9 f+ @- h# ?. K. l' w
Expectation surface, 期望曲面
0 c+ a( }0 w8 @% ^Expected values, 期望值5 N8 _' I- `% O7 U/ H2 U
Experiment, 实验% ?: w9 Z8 C! _+ P1 |6 u1 f
Experimental sampling, 试验抽样
4 {  g$ S$ q5 Z! M7 g& o8 c- OExperimental unit, 试验单位2 f7 S8 C3 V" q- {+ f9 `2 v: u
Explanatory variable, 说明变量# X, W* X! Z) s4 A5 m: _
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
9 l* c# c7 S$ W$ Z! eExplore Summarize, 探索-摘要1 f1 h% d: u' g- }+ ^  d4 Y3 {6 C
Exponential curve, 指数曲线
8 {0 y3 [7 Z- O+ B6 @1 GExponential growth, 指数式增长5 J$ t+ [7 Y: s
EXSMOOTH, 指数平滑方法
" V2 W6 k: @+ x( U5 mExtended fit, 扩充拟合
# `2 O5 V& p2 mExtra parameter, 附加参数
6 V! Z1 l5 h' s" A0 PExtrapolation, 外推法
/ W! h  V6 a* f! K  rExtreme observation, 末端观测值
/ ?6 L6 }2 ^7 w3 @9 a% G1 r* g' GExtremes, 极端值/极值7 D  S+ v7 [4 N
F distribution, F分布" w& ]! A6 ~9 H
F test, F检验9 ^$ q) N2 X( C1 j4 i" O; @8 S
Factor, 因素/因子
7 s8 F; H" C  j6 S6 _Factor analysis, 因子分析+ S. O6 V) [& ?2 v
Factor Analysis, 因子分析: F& m. s% T  N+ ~, [3 c
Factor score, 因子得分 * O. a- L( v/ D
Factorial, 阶乘3 u+ i+ _9 c" h& _
Factorial design, 析因试验设计) H( M& J# O9 g/ }
False negative, 假阴性3 w; D( N1 F9 Q4 c$ m7 R# A
False negative error, 假阴性错误
4 \- e0 a  z$ P! u$ YFamily of distributions, 分布族) {0 v; ]+ q7 V- `  A; W# m
Family of estimators, 估计量族3 a1 Q; ?. |- m2 o* S, ~4 t; Z
Fanning, 扇面
/ H7 j! k* U6 m% u( h0 PFatality rate, 病死率1 g8 d9 S5 a1 I, s! y3 ?. K
Field investigation, 现场调查
9 r3 U6 Q! P' E( p  VField survey, 现场调查0 w/ B; a! q" H. }5 r% v2 S" F* p% R0 }; X
Finite population, 有限总体& T/ Z: P9 `: c; j2 f  W( R- E  w( S
Finite-sample, 有限样本
: S' B# L; I  lFirst derivative, 一阶导数
$ f$ O5 J/ r+ k6 a4 WFirst principal component, 第一主成分
- P, P$ x6 Y) ZFirst quartile, 第一四分位数' N2 r4 Y, `% l& G$ s
Fisher information, 费雪信息量9 T1 C: W9 e2 I
Fitted value, 拟合值6 \0 H# H8 {* k, R" H
Fitting a curve, 曲线拟合. i  j8 q3 ^1 m3 I
Fixed base, 定基
' y0 h8 N) f- {Fluctuation, 随机起伏
& \  C( n3 y6 g6 @/ WForecast, 预测
3 X9 t1 s1 I0 H4 Y2 P* FFour fold table, 四格表
; q: |! G) u, I5 @- MFourth, 四分点0 x( y/ X. c) t9 y% m+ `4 J) B8 c5 b% Y
Fraction blow, 左侧比率
0 r' K" t: D' e2 ~+ `- v3 G, G* SFractional error, 相对误差
' S7 [% O% E6 r' \Frequency, 频率
( m' z% D$ V( i% |Frequency polygon, 频数多边图3 H" r2 w6 [* q8 ^7 T8 J  H- ?
Frontier point, 界限点% B  v+ d- e8 n$ y
Function relationship, 泛函关系
% S9 {  U4 z+ `5 PGamma distribution, 伽玛分布
. `7 o  a! A5 A% ]$ }Gauss increment, 高斯增量
6 ]7 k) V% J0 D3 h0 i& U9 ?Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
# A# P8 a) r4 N3 R( w+ _* j# RGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 r" A& r9 ~. j( B# HGeneral census, 全面普查
+ i0 z' z" z& N+ vGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ( T1 I( g& p0 |) b: g# `5 ~$ J/ k2 a
Geometric mean, 几何平均数
3 \" T8 `5 h( O. D/ p5 pGini's mean difference, 基尼均差( x3 {6 B1 O3 ~
GLM (General liner models), 一般线性模型
; Y: l& D& a# K# v" R: E9 {# WGoodness of fit, 拟和优度/配合度3 z: W$ U$ o  D4 t0 H
Gradient of determinant, 行列式的梯度& M4 S/ R# J/ @, t7 y9 r) K+ X
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方( M& ~0 J8 v2 A: ]: G# d
Grand mean, 总均值
1 o: n- Y, f/ W; N8 gGross errors, 重大错误
3 W) r+ }* q% U/ g( O( g( WGross-error sensitivity, 大错敏感度, h/ h0 m* x* [! X6 z9 d
Group averages, 分组平均
1 Y1 B7 T* T5 u1 S' [, q! o: UGrouped data, 分组资料
& Q" F+ x" k; @% o  P1 IGuessed mean, 假定平均数
) {+ W8 g) ~. `+ S7 E6 l1 U. WHalf-life, 半衰期
' n, F. e% ~$ S, m1 WHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
1 Z0 y0 r+ k: d- AHappenstance, 偶然事件
- f0 p* r" C1 q0 [# J- uHarmonic mean, 调和均数+ m5 [! l* V& |/ Q* ?0 c0 q
Hazard function, 风险均数
6 x) Z! D, e  T3 AHazard rate, 风险率
4 _3 a0 j; N# jHeading, 标目 ' M$ u) G3 {* G4 ~) j3 f, c" f$ e
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
- F  K( b5 m7 g2 E3 M- @- F. d( }Hessian array, 海森立体阵: U7 e+ r& H" L! q& I2 \! M2 E
Heterogeneity, 不同质
5 d% Y% Y+ z( }$ ~+ S4 MHeterogeneity of variance, 方差不齐 4 q1 ~: \& }4 i! G/ J" n! [. s
Hierarchical classification, 组内分组
5 N+ Q! M; M1 S. AHierarchical clustering method, 系统聚类法
- m4 F) T9 T- H: ]( ]High-leverage point, 高杠杆率点
; B# E8 y3 p5 x3 }- w# ^( C, SHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型2 @" S7 E7 E. l/ `: Y; H
Hinge, 折叶点& Y. N% S0 m/ |
Histogram, 直方图
/ w5 b2 ^. ]0 a3 O& ?( ~$ CHistorical cohort study, 历史性队列研究 2 p) \, o9 c# h# f# e$ n/ h% l) x
Holes, 空洞
/ O# j, s) S% }1 B, [  ^+ cHOMALS, 多重响应分析' d$ g* `$ m1 ^. B. E* m4 ?8 h
Homogeneity of variance, 方差齐性
( m) `0 }- L0 E: LHomogeneity test, 齐性检验7 H$ A: ^" \& D; k# V3 R7 R
Huber M-estimators, 休伯M估计量0 l9 l# H2 V6 K; o' Q
Hyperbola, 双曲线
+ ?7 h0 _5 @- [Hypothesis testing, 假设检验
( ~/ f6 G7 [% A* M1 s2 MHypothetical universe, 假设总体
* O; r. @. H  a. S5 y, \! c. ~Impossible event, 不可能事件
4 m# S0 o- B, r) B7 N# ?Independence, 独立性" |9 f; r$ v! x5 e6 g
Independent variable, 自变量7 T8 ], e: w3 ]! z
Index, 指标/指数
4 M- c! E  A5 d# N1 x. e$ P# rIndirect standardization, 间接标准化法/ d0 u9 T. r6 p# ?( Z3 t
Individual, 个体! y/ m. o$ r* A3 @6 L9 ]
Inference band, 推断带4 Z- z& `2 T+ `# T* ]4 n
Infinite population, 无限总体! H2 ?" O$ d0 I6 A
Infinitely great, 无穷大
, X7 n3 y* o. ^6 d7 j# o# u  YInfinitely small, 无穷小- Z' l" Z* h3 m- F
Influence curve, 影响曲线
  a4 H( F" n, DInformation capacity, 信息容量' E. v% ^6 K( K6 c4 e4 u/ D
Initial condition, 初始条件" f6 w" ^: r3 t4 Z" D* N9 r/ m
Initial estimate, 初始估计值! j4 a  C0 ?8 X0 r5 y3 Z/ Q
Initial level, 最初水平
  Q* I% o  d9 _5 r5 d  HInteraction, 交互作用
$ F+ ~( U6 t" ~% ^, H' HInteraction terms, 交互作用项
2 V4 f6 _; ^9 j# G) ~' Q0 oIntercept, 截距
, y% Q$ `! Y6 s: ?2 d/ gInterpolation, 内插法
- g7 t4 i8 O$ K/ l# E3 vInterquartile range, 四分位距9 s" `5 [3 }' l8 ~: p: q" u$ g6 Q
Interval estimation, 区间估计
( H2 P- t1 v1 S. _3 |Intervals of equal probability, 等概率区间# a" N. k# |) |5 ?/ A( K8 V$ ]. |
Intrinsic curvature, 固有曲率  z+ ?+ \" t0 Y5 O+ T
Invariance, 不变性: J5 C3 \+ y% F+ U' O( r
Inverse matrix, 逆矩阵5 y3 S2 V+ ]5 J8 l+ s) [9 t, f
Inverse probability, 逆概率" s3 ~' |8 R  E2 l: }7 k
Inverse sine transformation, 反正弦变换
1 N) y% p7 U2 ]& bIteration, 迭代 , b0 v) u8 j& K8 n
Jacobian determinant, 雅可比行列式. c& _1 ~4 |! q+ ~! e
Joint distribution function, 分布函数7 K- e  i% i7 x* V4 q
Joint probability, 联合概率
* Q3 Z- {/ f7 O7 H% l- v  `Joint probability distribution, 联合概率分布
+ c' Y0 J; T+ ~8 R$ g) k! R3 u  ZK means method, 逐步聚类法
" l6 A! M) C# M0 A1 s6 Y! p7 b, s1 WKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
3 s, W1 O: R+ N5 k! rKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图3 ~" Z! l6 j7 C* k8 P9 }9 b
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
$ o9 |. x0 e) p5 O- YKinetic, 动力学7 P6 o" s6 ~# q- j
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验( R" [& y3 H+ A' V. c# D% p
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验1 E2 G2 [$ n( ^0 w( Q6 Q* {3 R) ~
Kurtosis, 峰度
' a/ e8 V+ G7 OLack of fit, 失拟
+ U: s! g" V( ^; L) ELadder of powers, 幂阶梯0 m) S' W9 O' f6 i* }7 M
Lag, 滞后, @2 }/ i3 @$ R; U/ x1 X
Large sample, 大样本9 K! i2 I' U* Y4 T
Large sample test, 大样本检验
4 `# t  Q; n% X& P8 ^, RLatin square, 拉丁方
7 J5 e/ _1 b$ u8 J* GLatin square design, 拉丁方设计
% A# f( M: E* C; _1 \Leakage, 泄漏
4 |& H' `8 d4 ~Least favorable configuration, 最不利构形
! B2 r0 y% P. s( F; X' zLeast favorable distribution, 最不利分布" x+ v! {* v: C* I3 T& `: g) z7 J
Least significant difference, 最小显著差法9 b+ Y5 h8 F( K% w: g( C
Least square method, 最小二乘法& N" f; G7 u% H" e; }, r+ C4 t" G8 P
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
; ?7 M1 j0 q, `* e6 C$ B) ^Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合) g# a9 z$ h8 H+ o- B' N+ J! D
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
9 e. z/ w5 t9 I3 @7 _5 fLegend, 图例( K4 K! z# {3 m% G
L-estimator, L估计量# d' j7 S6 B* {1 ?$ }1 N5 u
L-estimator of location, 位置L估计量; }3 f; t" R* m# _
L-estimator of scale, 尺度L估计量' m8 y2 K. i" r' v* ~5 E
Level, 水平
8 v0 [( ?5 c  Q% ^2 dLife expectance, 预期期望寿命% M6 ]5 N' }5 r( \$ a0 K7 N& \
Life table, 寿命表
- W7 l# J# [- }$ t7 U: `% GLife table method, 生命表法
9 c6 J% w( L& _# zLight-tailed distribution, 轻尾分布+ X0 C& W* N) b: ?% R
Likelihood function, 似然函数
$ l/ e2 O& c* X* W% `Likelihood ratio, 似然比
$ O5 c8 @7 l/ {2 tline graph, 线图
# D0 v) p, P9 N8 Z  }2 FLinear correlation, 直线相关$ m9 Q8 z; R" h9 Y7 U* H7 i
Linear equation, 线性方程& y5 u# H: s0 |( d* e  J! J4 D
Linear programming, 线性规划: W! I, m( I! Y0 K( M9 C
Linear regression, 直线回归4 R* y  K1 G. g7 R# G
Linear Regression, 线性回归
) R/ ]: h0 j+ F& l# w& R+ p2 zLinear trend, 线性趋势# i5 M# `) ^* ]. _* [8 H6 x
Loading, 载荷
) d  e" ^3 S3 kLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性; ^! o* K9 t1 y3 T( A* \# T( E7 c. O
Location equivariance, 位置同变性9 z5 g8 r$ g. a4 u% |1 q* v
Location invariance, 位置不变性
5 v8 Z" `& s$ B( o1 ILocation scale family, 位置尺度族
; l7 Z4 K  z) q+ f3 c4 ]& XLog rank test, 时序检验 : X, M+ a% C4 S, [: w) B& q
Logarithmic curve, 对数曲线) A9 k$ T' m# D7 v# h
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
# C* p8 e" b3 I- \Logarithmic scale, 对数尺度
3 }0 d. b( ^- e: U2 \Logarithmic transformation, 对数变换
$ f/ b. m6 ?! n0 _" u- oLogic check, 逻辑检查
4 _* ^+ Z: O) D$ Y2 Y! `Logistic distribution, 逻辑斯特分布
, Y3 x* m- E& x: NLogit transformation, Logit转换
# Y; B( H2 R' D* K' b- sLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
3 v  [! \: O1 |+ WLognormal distribution, 对数正态分布
1 Y3 r% z+ C5 Z5 L; ]7 V# dLost function, 损失函数
& y6 l% \5 [) _Low correlation, 低度相关0 }7 x+ n/ r: T3 s! J) a" b4 ~; [
Lower limit, 下限
$ `' r' F  A! z) o( \  T% s- cLowest-attained variance, 最小可达方差
0 \2 e  Y; L% D0 Y' R0 gLSD, 最小显著差法的简称; n5 l9 U* a" N* m# ]1 d- ]! c
Lurking variable, 潜在变量0 F, W/ U$ ?: H0 I
Main effect, 主效应
" R7 i, e+ l9 d1 EMajor heading, 主辞标目
, V6 L+ o5 H" l& jMarginal density function, 边缘密度函数, m- Y+ R8 `- C* F. x2 g) v7 J
Marginal probability, 边缘概率( A* Y  O: E; p& G: ^- w
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
  z6 p+ Q3 M. |- L, G) }" l' iMatched data, 配对资料7 J! f# s4 x& }
Matched distribution, 匹配过分布0 Z. {# v/ q0 E  q2 J- t: M
Matching of distribution, 分布的匹配+ p- M4 E. R. v0 D+ x& I; n5 P
Matching of transformation, 变换的匹配
: ~2 s5 p( T4 |4 z9 O- @: }$ f6 |Mathematical expectation, 数学期望
% G+ W. Z+ a3 ]! P; i+ ?8 kMathematical model, 数学模型
7 ]9 C, o  F( i$ i. P$ w9 a3 |Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量/ U' D: J1 }& d5 q/ i2 `. f! d
Maximum likelihood method, 最大似然法! X$ ], O7 [2 l, H( ?# O" u$ F
Mean, 均数
9 ~7 h7 r0 D6 u. wMean squares between groups, 组间均方
  l; ^/ c5 ~; C* P% ?/ w  XMean squares within group, 组内均方9 s  y' y. ?) a; ]* I! ?2 R  E$ `
Means (Compare means), 均值-均值比较
0 A/ h6 y) x" A9 [$ l# ^. xMedian, 中位数
/ P. |5 G- x! c% eMedian effective dose, 半数效量
$ N5 J2 j3 Y+ b( m" S3 U  VMedian lethal dose, 半数致死量+ ^$ E  e: ^0 p. P
Median polish, 中位数平滑3 t9 {; r$ O( _5 h
Median test, 中位数检验/ z- x1 |# g# y- b/ C
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
- [- D  J2 \) i/ s' D0 KMinimum distance estimation, 最小距离估计0 y' T5 V" O/ j, ^
Minimum effective dose, 最小有效量+ E7 {7 a' C7 r
Minimum lethal dose, 最小致死量
, x% Y4 I6 u" z, |2 j' F6 {8 TMinimum variance estimator, 最小方差估计量7 i+ R$ p: P' q1 ^6 p! n
MINITAB, 统计软件包
/ e2 x) W+ S  l$ V$ d- d" M1 DMinor heading, 宾词标目
2 a  {/ O' N0 P. R7 l6 ~4 ^9 i+ r! oMissing data, 缺失值) q( m2 }7 E/ K4 v- g0 j6 D$ c1 \
Model specification, 模型的确定: \5 Q: i3 b  A5 d0 L$ v# s  B
Modeling Statistics , 模型统计& d& U5 j/ Q0 K* o7 D% t
Models for outliers, 离群值模型
; T% w* m# S+ B8 `$ gModifying the model, 模型的修正9 q1 ~5 g( b/ s
Modulus of continuity, 连续性模
% R2 r- z, U4 C3 @Morbidity, 发病率
+ T/ e. l$ Z/ [" jMost favorable configuration, 最有利构形" `8 v# I4 k  ^4 L
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
8 m7 c: t1 r, k0 AMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归* b# \9 W; l! g( X* V8 r0 u
Multiple comparison, 多重比较2 W' l* D- R  ~/ O( q2 c
Multiple correlation , 复相关1 H8 A, S/ s' C
Multiple covariance, 多元协方差
& s# q+ Q. B+ R$ f! L# oMultiple linear regression, 多元线性回归
- c8 @' ]% g  _. E$ S' SMultiple response , 多重选项
4 L# x4 }/ @; }3 z) ZMultiple solutions, 多解
6 [# t0 B- u" Q& [( R+ R" k" V2 MMultiplication theorem, 乘法定理/ F1 }$ ?& }, B# I9 x$ K1 E% d
Multiresponse, 多元响应
; Q3 W& @# t- G2 Y+ ^+ {Multi-stage sampling, 多阶段抽样
2 V3 ?% n9 p0 N; FMultivariate T distribution, 多元T分布6 Y* P5 y( |7 z5 C
Mutual exclusive, 互不相容
" T+ J& A- `# B. Q1 g9 R" EMutual independence, 互相独立* j6 N1 B" b6 y* R. P8 s  ]) j
Natural boundary, 自然边界
0 W7 Y& l* I$ I4 B! j# hNatural dead, 自然死亡
6 s1 b0 t/ n7 \' SNatural zero, 自然零6 L$ u  J5 J, m7 T4 {/ u
Negative correlation, 负相关# q5 Z) Z$ j, o6 S
Negative linear correlation, 负线性相关2 T& d4 g1 I6 R4 U
Negatively skewed, 负偏
4 D$ |7 _' z8 x! T  ]* PNewman-Keuls method, q检验( g. Y% Y6 w/ G, L: L! J
NK method, q检验
1 ~: s" j* K6 DNo statistical significance, 无统计意义& i) a: R9 }# S: R. R  j, K# |
Nominal variable, 名义变量8 \" M9 C: E1 ]+ H; k) W, |+ `9 B# C
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
. S% Y% t- L& Q- g# XNonlinear regression, 非线性相关
( d& M( P0 F- x  l5 fNonparametric statistics, 非参数统计
* K9 e* B6 e# j6 uNonparametric test, 非参数检验
6 }3 j: c- G" s" b5 XNonparametric tests, 非参数检验
8 t& v% B" q% d8 m" L. F" KNormal deviate, 正态离差- y+ y3 B, A( k
Normal distribution, 正态分布
4 Q5 k2 }1 ?* CNormal equation, 正规方程组' B. [, N4 [8 O# T* K. J
Normal ranges, 正常范围& N; F+ W% y* ?% @5 O
Normal value, 正常值! ]4 x6 p" `& Y) j( t- J
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
( z8 _  X& F" A2 w/ RNull hypothesis, 无效假设
' B) D% Z, V) R1 w: [/ f  ^( \& pNumerical variable, 数值变量
) S# o* p3 ?$ j- ]6 J4 MObjective function, 目标函数1 b" ~" n* [1 v$ q
Observation unit, 观察单位
7 B3 b1 J2 S" M- G7 eObserved value, 观察值: f, E/ n- k( `) i3 h
One sided test, 单侧检验
0 _) H! g- D) \/ h( f$ kOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
' S+ V5 ]. T0 N8 V3 v8 wOneway ANOVA , 单因素方差分析
7 k, ~& r8 x6 h( B; D) q6 AOpen sequential trial, 开放型序贯设计) S, {. h- Z/ @
Optrim, 优切尾
  P) {: |. c" w6 W' H: |3 IOptrim efficiency, 优切尾效率
9 d9 |  W9 M4 P& T% B3 Z+ zOrder statistics, 顺序统计量
* d. u# ]1 `& D, WOrdered categories, 有序分类
. }$ A7 [: P5 {' y9 nOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归( g7 `- k: m0 |# G
Ordinal variable, 有序变量! ~0 n# \" k4 ~; I$ I
Orthogonal basis, 正交基3 {, {( j& Y! @9 A- C
Orthogonal design, 正交试验设计
. r0 B4 Q8 y) g( E* ]  Q0 ~/ dOrthogonality conditions, 正交条件
3 H" |0 r" U; P  d& n1 JORTHOPLAN, 正交设计
& h! v6 J, y; ZOutlier cutoffs, 离群值截断点
( r. c( n0 e; S' U7 r% QOutliers, 极端值
# I/ D) ^  A: N% Y$ O' @OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ! Y. C: B& u3 f0 z/ [4 j) o
Overshoot, 迭代过度
0 X/ b! p% n) K2 n9 wPaired design, 配对设计1 j) s2 n4 W2 ?+ q
Paired sample, 配对样本# V) i$ x! P4 z! _3 y
Pairwise slopes, 成对斜率- {! ]% U. f5 g
Parabola, 抛物线3 x0 f. W+ h$ a+ a( }. R! m
Parallel tests, 平行试验
) J' ]$ D# S) ?- VParameter, 参数
( b2 {! P3 e: P  [* {8 Q/ SParametric statistics, 参数统计9 ^# h. w# d! K3 _
Parametric test, 参数检验
- |) ]) {5 |/ v- i" j4 DPartial correlation, 偏相关
3 D" q# p2 U& Q, M) h: [: UPartial regression, 偏回归
* u1 ?9 t- o4 h$ K+ D0 nPartial sorting, 偏排序
- f7 R9 A' ~" C/ O+ ]4 xPartials residuals, 偏残差
. c/ W. `* B5 o' r( J8 T, EPattern, 模式; G: U" u- d9 q2 K5 b, S7 J5 v# |
Pearson curves, 皮尔逊曲线
/ ~) s4 V  y" E% q$ l1 ?8 xPeeling, 退层: N! }; A, o" p$ O3 T
Percent bar graph, 百分条形图
; [/ a; O/ A! |Percentage, 百分比
% G; s' t' }! F9 `( [% n- h" U/ _Percentile, 百分位数
- Y& p6 ~' o2 |" I! ~* n, UPercentile curves, 百分位曲线0 _; P* T% K0 x0 H/ }
Periodicity, 周期性
) }& o" [; ~' U# b' ^Permutation, 排列
3 r) C3 B2 e/ l, `+ K: @( R7 }P-estimator, P估计量
( T/ t+ ]2 q+ f) r7 F$ ?Pie graph, 饼图
1 @/ Y8 F  N! L, I# UPitman estimator, 皮特曼估计量
# ?% e3 Z8 M; [1 I# uPivot, 枢轴量
7 ^2 Q9 P! G; P# EPlanar, 平坦
( y! E# p+ j; B. A  d2 x4 Y! m3 _: uPlanar assumption, 平面的假设6 m3 ^4 P% I; T
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
* [: M9 Z  o4 c( |% DPoint estimation, 点估计
8 ~5 `, ]+ T- b5 E8 F. SPoisson distribution, 泊松分布
0 A5 y$ p& k! s+ O# `* lPolishing, 平滑
7 k; g9 @+ U# E6 `4 T- u6 D1 V! dPolled standard deviation, 合并标准差8 f1 n. F& X2 V& A8 y
Polled variance, 合并方差
: e0 Z" T+ W5 r$ X& y, N+ KPolygon, 多边图1 i' n5 d" ^& t
Polynomial, 多项式" F: ]8 R5 Z- }& O$ W8 Y. G
Polynomial curve, 多项式曲线" ?5 ?5 `6 ?1 e6 y+ I# ?* `
Population, 总体
, {3 ~5 L" y, p8 Z+ P' ^7 FPopulation attributable risk, 人群归因危险度
. E8 R7 a) g7 B3 V5 H4 U5 [5 RPositive correlation, 正相关+ o9 ]9 X6 a6 U6 M$ m
Positively skewed, 正偏7 M0 U# L- u. t$ |1 H- j8 Y5 e
Posterior distribution, 后验分布: q" x: P6 v, `$ E8 x, D
Power of a test, 检验效能1 c  n4 {, Q5 k5 n
Precision, 精密度: S/ Z  @; \2 [. |
Predicted value, 预测值# P' D1 _$ f: }+ ~0 ~
Preliminary analysis, 预备性分析
2 a1 ~& _/ j! |/ H( B$ hPrincipal component analysis, 主成分分析
* J$ y. B' M4 |* }Prior distribution, 先验分布
! Y1 Y$ d9 J$ E& Y/ wPrior probability, 先验概率  r4 N: J. I$ I) c, s3 P
Probabilistic model, 概率模型& o6 f; S% m" D! p* l/ k/ p
probability, 概率
- B+ R, N0 j" ?; RProbability density, 概率密度$ Q2 o$ N/ z! J# G6 p" @& `- r& i
Product moment, 乘积矩/协方差
8 ]8 U/ ]3 {6 @) s8 C& P6 B, {. qProfile trace, 截面迹图8 ?9 h: O+ C5 S: S; G! @' N$ N
Proportion, 比/构成比
0 Y: x' \8 i. o6 nProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样3 h% Z4 `6 F/ ?! Y1 k/ u
Proportionate, 成比例, Q9 n: t- V; ^+ Z
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
7 K, g& M  Q. I' j! c3 DProspective study, 前瞻性调查; ]3 f1 b7 c. b+ y! L2 h6 i
Proximities, 亲近性 / U, v9 `! L7 a
Pseudo F test, 近似F检验' Z% d( u4 _* u  v1 M& O: n
Pseudo model, 近似模型
8 I' w' g* y( V* kPseudosigma, 伪标准差% l3 ~6 k, t3 S% d8 D  g9 z
Purposive sampling, 有目的抽样
% h, H) X) `2 @/ C. b) x" cQR decomposition, QR分解. b& m& j: V9 d, q' L) Z
Quadratic approximation, 二次近似; ?3 o& }5 G2 P- x( B4 {- A$ S+ M
Qualitative classification, 属性分类- }0 j  @/ g2 q1 C( d4 z7 n
Qualitative method, 定性方法0 S* f4 W8 d1 A/ U, A0 m
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图% V! _$ F( C3 m7 I# U- {1 }& a
Quantitative analysis, 定量分析, ?0 M* i+ ~4 a' U+ `; s+ X3 Z
Quartile, 四分位数: K& g4 I  H9 g9 P& [1 q/ a
Quick Cluster, 快速聚类5 {: z' ]& j" }  X5 J9 W5 P
Radix sort, 基数排序9 _' ~7 c1 Z% u% n. D2 W1 u
Random allocation, 随机化分组; s3 H6 e& R' g& c) _8 \4 }. i5 {
Random blocks design, 随机区组设计
( F6 `4 `3 w) S! S. NRandom event, 随机事件5 J  f0 X, r1 e* C0 I' y
Randomization, 随机化
4 D0 z8 a" _1 e6 h3 S8 L0 lRange, 极差/全距7 M1 o( ]8 T6 p7 P5 F! P4 R$ U
Rank correlation, 等级相关
+ r. s0 R+ H6 u4 h+ \Rank sum test, 秩和检验
$ b* Z/ t4 g  Z$ ^* `Rank test, 秩检验
$ W* c( J3 H, f- K, H! `4 p! T" ]Ranked data, 等级资料
" v7 K# v4 ^' U0 S: IRate, 比率4 V2 a  T' `3 n2 U0 s- B7 K
Ratio, 比例  r7 V+ @1 T% f. N
Raw data, 原始资料# p/ C+ t0 d6 [+ {
Raw residual, 原始残差
( a" T+ M# Y, J+ n7 C1 L: oRayleigh's test, 雷氏检验
" v) i1 x- G" l6 d% a& X5 C! IRayleigh's Z, 雷氏Z值
0 h: T- D3 Z& ^* R/ ]( [  UReciprocal, 倒数+ l# u- N8 [1 ?5 V& V8 `0 H
Reciprocal transformation, 倒数变换
6 i; |7 f6 @! P; R  S4 hRecording, 记录" ?5 v3 f& k- w! f! l7 J
Redescending estimators, 回降估计量
: P9 D& ~& |! o, Z; s: H5 S: `! N2 hReducing dimensions, 降维0 f' L. ^3 H4 G; u$ s! b
Re-expression, 重新表达
: @7 i4 p7 F6 k( @, U. u9 n9 EReference set, 标准组" w/ c# L0 C* B' m$ V- H7 ?# V  M
Region of acceptance, 接受域4 ]" ^- X& e2 ~0 i& l
Regression coefficient, 回归系数
+ R3 m: H3 R; ~Regression sum of square, 回归平方和. n& v( C9 ^2 X* f- [2 i0 X! }
Rejection point, 拒绝点
0 S8 c0 j2 K/ R; gRelative dispersion, 相对离散度
5 U7 h+ T3 i% ?. e0 hRelative number, 相对数4 }* x9 m% i# K# g7 u
Reliability, 可靠性  n" b$ `: n$ g
Reparametrization, 重新设置参数/ k! V& L- b* Q
Replication, 重复
/ q( d  R9 i# x: C0 N5 B, CReport Summaries, 报告摘要7 [' n/ }  Y; p$ G- Y
Residual sum of square, 剩余平方和
' A- A# E( z6 N8 `. s! rResistance, 耐抗性# P3 Y1 g; U1 R1 e
Resistant line, 耐抗线) S( U; G  k' L2 A- Z, y  w
Resistant technique, 耐抗技术, |* _% d% T/ L/ s* J1 o7 W6 P
R-estimator of location, 位置R估计量
. h' Z& {* U- A. {; D+ j6 f# IR-estimator of scale, 尺度R估计量  C/ |9 U: W3 x) z
Retrospective study, 回顾性调查
  U) f  _# F, v/ p9 M5 B0 PRidge trace, 岭迹
; h) x) z6 a5 g3 Y% cRidit analysis, Ridit分析- ^- F3 D3 f. v7 R
Rotation, 旋转
5 E9 Q  P  c' q' p4 o" D% a  cRounding, 舍入
; c/ K' `' ^) R& B/ YRow, 行" D( W+ M% h$ X( O6 M' N
Row effects, 行效应
* I/ b/ j0 ~7 V9 w- D$ MRow factor, 行因素
0 }( M$ S, A5 M. b* Y) |% h) ]2 w/ xRXC table, RXC表
* V* ^6 g' [( x* C6 Y( O- A+ X' ySample, 样本) i% z: H1 p$ [5 e1 I4 t( [' k
Sample regression coefficient, 样本回归系数' Y- I1 p) F- \+ i; L! B; T
Sample size, 样本量. E8 p2 d' \1 D) {* ?
Sample standard deviation, 样本标准差
$ i3 q0 c* u+ M' y. q+ QSampling error, 抽样误差; X. {& ?) X4 s0 I2 ]9 I2 h0 P
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包8 c% n, D! r/ G8 z( E
Scale, 尺度/量表
( c- {  Z( H# T, m: dScatter diagram, 散点图
& b' _& p7 B: i  D+ pSchematic plot, 示意图/简图4 Z3 P# c" K' F" B( k7 e6 G' Y
Score test, 计分检验
2 s' |! t6 ]3 {& _( n$ vScreening, 筛检# f2 E6 |5 f& R# l* k& q; \& g" v
SEASON, 季节分析 5 t( i& Z! [7 m8 M& c
Second derivative, 二阶导数% M) W) W+ H( `8 i1 |2 U
Second principal component, 第二主成分0 y1 b' O$ c; k  Z  o! C4 K. s
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 % L# O5 X! h( j/ _
Semi-logarithmic graph, 半对数图
9 p# W8 I8 _+ s; lSemi-logarithmic paper, 半对数格纸& v+ ]/ D. z! U" R
Sensitivity curve, 敏感度曲线
9 o' `! U6 H0 _9 f0 g& aSequential analysis, 贯序分析
- n% O! Q( r* t0 DSequential data set, 顺序数据集) i8 M$ F# n& S6 e6 p; r
Sequential design, 贯序设计. o" C9 h9 _& r- t# Q
Sequential method, 贯序法
2 d* V" U- k- U/ w5 {+ I# Q" {& |Sequential test, 贯序检验法
1 V3 l  U/ N8 L5 R1 |$ zSerial tests, 系列试验
9 x' Z1 d4 _. Z5 Z4 B7 e: x2 |: ~Short-cut method, 简捷法
3 w* a* A8 [& e% ^7 q' xSigmoid curve, S形曲线2 {0 @3 [  ~) ^) C6 o; J. @
Sign function, 正负号函数7 E4 n& r3 H% X  S$ }
Sign test, 符号检验
+ E3 c$ E6 v. `; y1 dSigned rank, 符号秩7 K. e# O. j8 T) V+ p$ l
Significance test, 显著性检验3 B4 a* |5 O( h8 ~0 q7 i
Significant figure, 有效数字/ m) V) n1 n& B
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
3 [8 I  j' Q/ W" R! bSimple correlation, 简单相关1 E+ z3 w$ u9 z+ |: Z4 c
Simple random sampling, 简单随机抽样) A9 z$ i0 `5 Q( ?% o% H  v5 i1 w
Simple regression, 简单回归: G  i& s3 P% A2 q
simple table, 简单表
; o2 h' F$ e4 g3 k. U" f! RSine estimator, 正弦估计量2 g. Z5 S2 X" P# i
Single-valued estimate, 单值估计! Y) i: ?. I& W) w% y7 t3 x5 s. }
Singular matrix, 奇异矩阵
; ]0 m# G; T0 |" p( L5 p6 o! ?  sSkewed distribution, 偏斜分布, k( R- E; X* R$ k+ a: r. }6 H/ H& O
Skewness, 偏度
) O, P7 R  h. z3 V9 [Slash distribution, 斜线分布5 M. @2 x: t) J
Slope, 斜率; O3 M' v3 j0 X" @' q
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
$ U3 j# r2 d; `) }# fSource of variation, 变异来源  G3 k8 v5 I8 j- n" D  {
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
4 C* w9 [, ?0 lSpecific factor, 特殊因子8 o% W  R6 W+ C; J
Specific factor variance, 特殊因子方差9 ?9 J0 ^  C, t; [2 Y9 y6 N
Spectra , 频谱
% g/ V! U" O% p7 v" M: \3 pSpherical distribution, 球型正态分布! u% {9 G, I# V( f( \/ w/ {
Spread, 展布" V. a9 l  [4 _8 s
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
8 I! @& R2 y& n& ~% q6 WSpurious correlation, 假性相关: q; V( k: J, N( @# |7 [
Square root transformation, 平方根变换) e% {$ ?1 z- X; G0 l8 W0 j, B
Stabilizing variance, 稳定方差* t1 Z. B2 Z8 N0 p% s" N
Standard deviation, 标准差- ~) r0 R: x* j% q/ ?3 D
Standard error, 标准误# I3 K' T8 \* p5 i' d
Standard error of difference, 差别的标准误1 [9 h% N7 f" C* V* ?
Standard error of estimate, 标准估计误差7 R  R! k: l. v+ m+ [
Standard error of rate, 率的标准误; E; W( `# S, ]* m" c
Standard normal distribution, 标准正态分布
, H- _6 n1 o# q% T* |8 q: zStandardization, 标准化
+ j; y' r# |& @0 L# IStarting value, 起始值
$ d  s5 ^8 ~; S+ yStatistic, 统计量$ d4 s9 ?: D- \2 A  ]: `: N2 n
Statistical control, 统计控制, v( M  |3 f, b, [- C) s9 h
Statistical graph, 统计图( _7 U( l5 p9 x8 i. \8 y; o! M
Statistical inference, 统计推断( `6 r' H6 M6 Q% d- u
Statistical table, 统计表
+ n4 F/ g9 f! y1 T4 ySteepest descent, 最速下降法
. S! a% S# V) n' v- wStem and leaf display, 茎叶图4 h* J' C2 ]7 e4 l! A  Y. d
Step factor, 步长因子
& n# M$ {. E3 L5 n* |Stepwise regression, 逐步回归. @. X: E9 n7 |* d7 N# P
Storage, 存/ i/ T( }( q5 G% [- e* U
Strata, 层(复数)+ B, m% }1 N5 _: O" }3 }6 L% J
Stratified sampling, 分层抽样
9 `. M. V# W; sStratified sampling, 分层抽样
! V4 L6 [$ M) G+ DStrength, 强度
* E7 H" D/ [6 D* v! D4 u3 \# ?; pStringency, 严密性
5 y7 u( P) Q+ A; _: @3 y2 S! T. yStructural relationship, 结构关系
0 Q3 s( L4 S, {9 F( M" n" cStudentized residual, 学生化残差/t化残差7 {% Z! |1 j; ]. I  ^
Sub-class numbers, 次级组含量, A% l3 h3 }" a, p) x7 f7 T
Subdividing, 分割
" b- M& ]' _& P1 u) ], n% KSufficient statistic, 充分统计量
4 A8 H5 q) s! G9 x3 }. i9 DSum of products, 积和, K  ~+ z* R( l
Sum of squares, 离差平方和# j- j" }: J( s3 O; b, ^) O  Q
Sum of squares about regression, 回归平方和
2 l2 t" O# q9 D. f& t. dSum of squares between groups, 组间平方和4 m! {; d/ o' M; Q+ q) y
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
2 N: T, c/ |) z1 b' KSure event, 必然事件
) V6 ^' `! K* p8 @6 F3 {% z* Y6 mSurvey, 调查
7 V/ t- y7 T$ c0 v! lSurvival, 生存分析- b$ R: j1 j% {! g. y/ ~
Survival rate, 生存率9 T; n- _/ H3 W& k5 [2 @
Suspended root gram, 悬吊根图
# z# q+ k1 Q" \  ZSymmetry, 对称) L; S, q7 c  ^1 A4 M# `
Systematic error, 系统误差1 w  K1 ~! W$ i7 v4 \
Systematic sampling, 系统抽样" [8 [1 o/ ]  z0 Y) {
Tags, 标签) K' M% B3 h+ Q; i3 A% C5 c
Tail area, 尾部面积6 ~, N, n/ _0 J9 Z! `0 `4 }
Tail length, 尾长
% x; r9 S' B' l! @& x" iTail weight, 尾重
& F$ _0 A' R7 P2 w2 [2 qTangent line, 切线
$ Y' k( q5 R5 q* qTarget distribution, 目标分布
. g+ m9 L& c6 y6 U9 |, O, X& yTaylor series, 泰勒级数
: R+ a: C$ K& q  r( h3 V2 D! t) eTendency of dispersion, 离散趋势
& `% E" f2 t3 x: Q! i  fTesting of hypotheses, 假设检验
8 }8 c! ?8 S+ g7 STheoretical frequency, 理论频数5 g# E9 o6 r  z
Time series, 时间序列8 l- f% U+ e1 O5 B, ~% j
Tolerance interval, 容忍区间
! N/ H4 S  k6 z$ I3 {Tolerance lower limit, 容忍下限: P& U- H8 A7 c8 b3 e
Tolerance upper limit, 容忍上限- W& {  j/ l2 j5 p1 ~0 M
Torsion, 扰率
& O* F* a# \2 {% N) V# ^Total sum of square, 总平方和
: z" d: ^1 C5 W7 `' cTotal variation, 总变异- C! f5 F' _" y& Z" B
Transformation, 转换3 o5 x- G3 a! @; [2 L3 Z" Q8 I
Treatment, 处理
( L  Q* ~# q2 ~) S  G3 t. w. ^Trend, 趋势; A9 j- |1 Z. z: O6 x0 `( p
Trend of percentage, 百分比趋势2 X0 }* A; y- m, s+ U; U! \% `
Trial, 试验
: J& _4 I5 c1 [, H; b7 H$ _2 \Trial and error method, 试错法
0 f' Y# u8 Y) v" ]4 V3 WTuning constant, 细调常数- ]% a4 q7 n$ _8 L8 h
Two sided test, 双向检验
6 J/ j  ]3 S8 t# }Two-stage least squares, 二阶最小平方
( |0 `, H8 X. h% e% e& \9 Z" A/ ?Two-stage sampling, 二阶段抽样, |! v7 C  H1 A% a9 s% N* r* `
Two-tailed test, 双侧检验. J3 k# k4 {4 W2 Y! X* h
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
$ G# `2 e7 R7 I  Y" OTwo-way table, 双向表
. `' n) W7 e, F; I0 vType I error, 一类错误/α错误" ?& u0 u9 ~1 S' {, z$ b, M5 x
Type II error, 二类错误/β错误! }5 z5 p. ~  K7 n) f
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
0 h" m0 e5 [- D: X0 o: B; x2 ^) P9 fUnbiased estimate, 无偏估计
' ]. N% `' c; BUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归4 @$ @* a' a# v( w
Unequal subclass number, 不等次级组含量
' w2 P9 ?1 {0 P! r) f. sUngrouped data, 不分组资料
$ Y; G1 n& }) I/ t2 kUniform coordinate, 均匀坐标) `9 g; o. n3 H
Uniform distribution, 均匀分布% f% u9 {8 H+ n8 A- N# V
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计1 h. C& o, j' q9 `6 s
Unit, 单元5 k/ G0 q* R2 x
Unordered categories, 无序分类7 G" G# z3 X3 S( J* h: A
Upper limit, 上限1 ]. N+ r4 q0 j  l2 J
Upward rank, 升秩
" i+ r3 A4 E1 l5 r) D; d$ [2 iVague concept, 模糊概念
2 |1 x8 H+ l$ MValidity, 有效性$ V( @9 S; W3 u
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
0 H- j0 W2 O$ E. M- X- o4 S$ _Variability, 变异性
2 U2 w5 B; y/ R* B. p6 \  J3 W0 wVariable, 变量0 t4 i+ @6 U/ D. f2 P* _
Variance, 方差% g# R0 A* H- {- a* Z$ D
Variation, 变异; j1 @+ R, ~6 Z8 ]2 v- j. H
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转" i( ]& b7 Q) l% _$ n
Volume of distribution, 容积
* H; S# n5 G( p6 v) G/ T9 d8 eW test, W检验
# X8 s4 h9 ?" N' R( C. }( dWeibull distribution, 威布尔分布: h& k0 q; S; \4 R; H4 i
Weight, 权数8 [0 w. {  B$ }  `0 O4 j0 X& i
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
- E$ D7 x' V% w" X8 [, R" g& M8 QWeighted linear regression method, 加权直线回归
7 d6 p7 U8 _; E" _# eWeighted mean, 加权平均数4 ~5 W# g# n0 k8 P) Q
Weighted mean square, 加权平均方差" v6 x9 j" C0 m3 L( O! P
Weighted sum of square, 加权平方和* M$ [' s- m0 c
Weighting coefficient, 权重系数6 K4 I/ m. L* `* ]
Weighting method, 加权法
7 {4 S( y& M5 ^+ W! V0 \4 XW-estimation, W估计量1 c1 \2 r6 }/ a
W-estimation of location, 位置W估计量
7 q3 x! g9 v; ], `Width, 宽度
8 I. n2 {! x1 T8 zWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验! J# }) ?" Y+ U: U
Wild point, 野点/狂点
6 L+ M+ B- _6 v8 j. n* x# dWild value, 野值/狂值
4 B9 M( U2 ~+ @; H0 I5 [# xWinsorized mean, 缩尾均值
( R6 ~4 L4 s, ~- J' BWithdraw, 失访 ' f, x/ b& D) d
Youden's index, 尤登指数
: u$ a' X! ~3 [Z test, Z检验' a$ P9 Z0 g5 Q! y7 \4 ?
Zero correlation, 零相关3 l, C+ H7 v4 Z& w  I
Z-transformation, Z变换

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