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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; m( g$ Z! s' F' j0 S8 l
Absolute number, 绝对数7 |$ V; n: B2 `! e! a% ~& M+ m
Absolute residuals, 绝对残差
, g. M, g8 v9 {- k( D0 m1 qAcceleration array, 加速度立体阵
% t% E) j( T- E1 {5 L1 Y# Q- NAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度4 H$ n9 E0 [: j: ^7 i
Acceleration normal, 法向加速度7 B, s- S* i, R+ Y. C+ m5 E
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
+ S4 ]2 E0 ^! L, L1 h' O7 f( oAcceleration tangential, 切向加速度3 a3 h2 w2 i$ m  n- T- Z
Acceleration vector, 加速度向量9 C" {4 `1 r' L0 n/ _: [
Acceptable hypothesis, 可接受假设& o/ A  g( o! n
Accumulation, 累积
& ?' C+ r) I* x: [' T6 J- g- @Accuracy, 准确度
% Z5 @+ ?: l9 HActual frequency, 实际频数
' K2 u9 H2 w8 [1 b6 N5 DAdaptive estimator, 自适应估计量  T- v4 p0 Z3 m& ^5 S
Addition, 相加
. m2 W% B9 H( G# V+ r% J& \# rAddition theorem, 加法定理
9 l/ Z1 [, i3 i8 DAdditivity, 可加性
8 S) e2 N8 {$ I' i: \) YAdjusted rate, 调整率
2 D5 X9 K2 }, V4 pAdjusted value, 校正值
. R% l9 w" r2 GAdmissible error, 容许误差3 R8 r; B% r. e3 K/ z
Aggregation, 聚集性
. w! h1 D6 F: F' d# GAlternative hypothesis, 备择假设- N! e+ H! F7 k0 r
Among groups, 组间
9 P6 _" n4 i2 W* ~. C) T" R  O/ t4 SAmounts, 总量* _& h, [2 v" y
Analysis of correlation, 相关分析
6 h! r; Q2 [; f$ V8 rAnalysis of covariance, 协方差分析7 F- `8 Y. c3 A5 @
Analysis of regression, 回归分析
' b' z  a6 f, v+ f3 E& Q9 z' H) u1 eAnalysis of time series, 时间序列分析$ f# z- q8 r, e6 p; v4 w
Analysis of variance, 方差分析
+ n) N# B$ Z1 f. y6 e, pAngular transformation, 角转换
  y/ \* h2 Z8 N; CANOVA (analysis of variance), 方差分析+ J; x! i7 S. P2 R4 n
ANOVA Models, 方差分析模型
1 d& @; L0 p5 m5 v% d* C, c& ]Arcing, 弧/弧旋# \) v! `; |' n& b  {
Arcsine transformation, 反正弦变换$ G9 c& X9 Z9 |% X: ]; b, ?6 j
Area under the curve, 曲线面积
( Z0 M+ e5 `2 W$ RAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ! Q3 j3 P2 g. Z9 Y
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 * u2 r: A0 j" q. |
Arithmetic grid paper, 算术格纸5 {. I, X$ [! Z2 p/ n
Arithmetic mean, 算术平均数
4 {$ k' D6 i) IArrhenius relation, 艾恩尼斯关系& `" O9 D% C; u" q
Assessing fit, 拟合的评估
& ~. g. W, y; J) h4 H* Q: nAssociative laws, 结合律
/ J: P( {- g# XAsymmetric distribution, 非对称分布
3 v/ V, s8 ?7 `- ?Asymptotic bias, 渐近偏倚
8 m6 Y; P- i! T% C3 ^4 B+ h" l& ZAsymptotic efficiency, 渐近效率
% G" L- f3 b! o8 ]! C3 g' bAsymptotic variance, 渐近方差
7 p& i9 [" x# OAttributable risk, 归因危险度
, ], O1 ~2 Z* U  k! X& lAttribute data, 属性资料
& A7 m$ p: I( d* ?, V0 PAttribution, 属性8 d3 q) h& F1 i
Autocorrelation, 自相关1 ?2 D5 Q3 V! C7 e
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
  v! R7 _) M) [5 @' I1 m% }Average, 平均数! g8 Z& n; [& [. W: q: R
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
7 O3 j4 C! Y; a6 ZAverage growth rate, 平均增长率, H  p$ p( A$ s
Bar chart, 条形图( \# }: s) S+ ]8 z+ I
Bar graph, 条形图, s+ u: W+ c6 g4 W
Base period, 基期1 O) @. l( y+ I
Bayes' theorem , Bayes定理6 `( j% q9 K! r( E, r# ]
Bell-shaped curve, 钟形曲线9 |" s! z# D! C9 r& G* _, A
Bernoulli distribution, 伯努力分布9 ?( P% s8 z" N" n0 z' F
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
8 t( W* D7 E7 r7 ]9 c; f% ABias, 偏性  o0 ]* R' Z# j8 L( S
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
% H2 ^5 p& ?/ M% ~2 h0 z) MBinomial distribution, 二项分布/ y! w6 m' H1 ^! K4 ^1 R: H
Bisquare, 双平方
; \. e7 ~& L7 N, xBivariate Correlate, 二变量相关5 `  O  M; }1 K, `
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
) ]; V) _  i1 hBivariate normal population, 双变量正态总体
1 @# _0 v2 ~2 r  i8 c3 e  ABiweight interval, 双权区间7 s( q; \3 Q4 }  M8 v; i
Biweight M-estimator, 双权M估计量% x6 G' ]- V( D' ?" K. C* e+ Q
Block, 区组/配伍组, ]4 p0 Z% {  M  x9 Z& W' b+ c
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
, q! ~6 W8 C# b5 eBoxplots, 箱线图/箱尾图
8 s9 p0 j. _3 X5 F8 }# l* r. CBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
' v; M& a. g: K7 t! Y8 v. HCanonical correlation, 典型相关
7 \" @3 t2 T2 f5 V; nCaption, 纵标目; O' ~6 v( H  [/ I) a' X
Case-control study, 病例对照研究
, [/ u, C9 J# g0 G/ MCategorical variable, 分类变量9 ?! C. g5 [4 e; b/ z
Catenary, 悬链线
9 Z/ ~4 e4 T+ [4 `Cauchy distribution, 柯西分布
" M6 |* E1 [2 w: s1 _: XCause-and-effect relationship, 因果关系
( J' F* b1 r1 N; C! [. vCell, 单元; K- p) ?5 g; \. J6 [) N1 a$ L$ H
Censoring, 终检
' v  G; _1 v' J( o) b  N' [9 HCenter of symmetry, 对称中心
! \+ l  s, C6 h4 H+ JCentering and scaling, 中心化和定标, g3 |+ F7 T2 x% h. y; ?# ^) k$ P
Central tendency, 集中趋势/ Q4 y: R, q( s. x9 o
Central value, 中心值5 C1 M9 `* W, V- \/ s
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
; {* E$ M8 A, [) S2 l6 Q8 cChance, 机遇. y4 j  e: Q+ _) ?; H# f, c0 z5 V
Chance error, 随机误差
. D: ^5 R. R' @; L, r; m; V1 }Chance variable, 随机变量
' y4 M2 C9 j  h" ~8 z% v) x% NCharacteristic equation, 特征方程- F6 P. Y/ K6 R* J3 a5 H
Characteristic root, 特征根
7 u% r$ O7 ?3 z$ Z7 {% cCharacteristic vector, 特征向量/ u4 G' G9 K  c/ x9 K! V: S: Z
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则1 ]6 m1 F4 ]; u3 u) V) U" q
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图& Y! r; F$ d# Q/ R* [: H) q$ l
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
1 F+ ?/ K# [. u1 O! ACholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
& Q/ f9 j4 g3 L" d% {$ O/ ~Circle chart, 圆图
' s$ X  C# s" X. Q9 qClass interval, 组距
2 ^2 |8 @  W/ _' y1 h3 PClass mid-value, 组中值
9 g8 F5 [& c/ o* L, G+ A9 _Class upper limit, 组上限) X* z* |/ e  F* l
Classified variable, 分类变量
4 f# M! }7 D3 ^7 D( ZCluster analysis, 聚类分析8 I0 F; u7 H4 W  ~) N& _! [
Cluster sampling, 整群抽样
. Z8 `* [8 X4 ]9 P' c' UCode, 代码
! q( Y9 h4 f9 R& M* NCoded data, 编码数据
; p6 R7 e+ ^( R! G+ c9 oCoding, 编码) f  g5 R" S7 C2 ^" o6 u
Coefficient of contingency, 列联系数# k5 A, Q# I3 _1 v
Coefficient of determination, 决定系数; S5 v' I1 j' c; h
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
4 i4 Q8 \. N3 e; E) H  }) w4 `" O/ i. VCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
4 Q& J2 x6 G4 s3 f' W7 `  fCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
! w  f, k6 j! U+ N, p" ?8 X8 CCoefficient of rank correlation, 等级相关系数( n( {$ C" y8 |7 b9 p
Coefficient of regression, 回归系数, M/ F- ~% {- W7 O) E
Coefficient of skewness, 偏度系数
8 g0 J$ Q3 c/ yCoefficient of variation, 变异系数
* e1 C; O; v! j# G2 w7 \' y. ]Cohort study, 队列研究" k; N# u' ^! i% _1 J# i
Column, 列
( K! ^" k) K6 L2 S2 H8 i  S, tColumn effect, 列效应
; {4 k( M. Z6 y; `, {2 dColumn factor, 列因素* ~& D1 @" N: V# W
Combination pool, 合并
& J2 z& Y, r- U3 s+ I  f( U* W+ vCombinative table, 组合表0 v5 r' ?# O" W: k1 F( w. i  R3 C
Common factor, 共性因子& {. f  j/ m% W) ~# Z
Common regression coefficient, 公共回归系数2 m1 k+ w4 _6 X9 }, @
Common value, 共同值
, ?* J% _$ M6 z: U/ u+ A7 J% wCommon variance, 公共方差
/ F& v$ k6 Q" X* }( F2 zCommon variation, 公共变异
( w5 N) k% V( A% _6 x6 c" H$ dCommunality variance, 共性方差
0 ~# G+ d& |/ {4 T" ^; x' ~) h$ O2 }Comparability, 可比性
0 `- C5 T1 P! y3 o3 p3 [Comparison of bathes, 批比较; V2 |7 Z1 ~4 o( R. O1 K( c
Comparison value, 比较值
& j- V0 [; y5 u; ^$ rCompartment model, 分部模型
' I, U' g3 f' N; DCompassion, 伸缩
4 Q1 x) a. k6 k! sComplement of an event, 补事件
% Z& n* }  e; [) bComplete association, 完全正相关
) P! Y# L; {% d: s1 TComplete dissociation, 完全不相关, {: W4 a5 F6 E/ l$ S# m' A
Complete statistics, 完备统计量3 c/ Y6 U8 I7 Q+ N% l; K
Completely randomized design, 完全随机化设计
9 v. }8 U* J, M+ q- X) ]Composite event, 联合事件  Z9 L2 G7 C9 _# ]
Composite events, 复合事件
/ U' y% n* q  r8 \! `0 x9 F& r$ KConcavity, 凹性* p. }# X' N' Y. k4 C9 K
Conditional expectation, 条件期望
" e! F+ S0 Y: R# m) kConditional likelihood, 条件似然9 k. R5 g8 P- u, I" Z
Conditional probability, 条件概率
! U3 |) D& z- o3 ^7 ^Conditionally linear, 依条件线性
. M  w8 O9 [+ G2 ZConfidence interval, 置信区间
4 E) ]9 {% [, i: u3 t! aConfidence limit, 置信限6 P- ]! o6 L3 c/ ]
Confidence lower limit, 置信下限% `! |( G. r  i! o
Confidence upper limit, 置信上限2 Y" ]& m! K! g! N( w1 C6 _
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析% z0 w8 Z1 f; j2 P3 N$ v
Confirmatory research, 证实性实验研究  ~- Y" |5 F8 a( H; R0 I5 V' n* t( n7 w
Confounding factor, 混杂因素
; y' D( S6 U6 C$ @Conjoint, 联合分析' P0 k, O& N& D: s8 F9 b) [
Consistency, 相合性
; i( \! Z4 p' m9 cConsistency check, 一致性检验  c& }. E# t3 q, n* \* n, t
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 i0 I/ U. m0 z, k( y0 _0 |. h
Consistent estimate, 相合估计+ ?& f( j! B1 r% w
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
7 A" C  m& j6 M9 C3 o& [# }Constraint, 约束
* U. u( G2 w+ E2 f3 `9 a" bContaminated distribution, 污染分布
, [% a: S% O7 S7 E1 Z8 a' @- _Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
, x+ {! [- b2 y% pContaminated normal distribution, 污染正态分布& B2 t* h; u2 V: v  |
Contamination, 污染
* ^$ I5 j7 Z0 G. R  LContamination model, 污染模型5 Z+ o- R8 P/ \5 B
Contingency table, 列联表
1 V; I$ P2 |( s2 O9 `% r) I2 F" BContour, 边界线
! W/ J4 v9 R0 WContribution rate, 贡献率
6 u% a, ~2 s+ XControl, 对照
/ [+ O, f4 f; x: t5 }Controlled experiments, 对照实验6 }3 p- ^1 D8 N9 \: ^( s/ T
Conventional depth, 常规深度2 i2 p/ A* o6 d0 }
Convolution, 卷积1 `- N' t: R  M2 _5 s; R
Corrected factor, 校正因子0 P9 s3 K% J2 o! G& O, J* P
Corrected mean, 校正均值
. F3 R; S/ Q$ F; \0 P! FCorrection coefficient, 校正系数
- W7 R0 ^* m! {& N  b- XCorrectness, 正确性/ q& f8 e: l( e- E, P! S% D
Correlation coefficient, 相关系数
8 A2 \2 [# A, E0 Q: }0 i9 SCorrelation index, 相关指数
3 D) _$ Q+ y1 s: z. T. q' L7 [! TCorrespondence, 对应
& i. D- K) J+ n! }+ P. B7 `+ rCounting, 计数
1 ^/ F) Y; C$ ^- L' N4 x' qCounts, 计数/频数
; o6 A- |: t7 \+ cCovariance, 协方差
9 y# n5 b  @4 ^% n$ ?' Y# bCovariant, 共变 1 i/ I  J- Q& I+ t5 U! |' k; s" ?
Cox Regression, Cox回归( @/ f) V& [4 N, c# F# \* H) \
Criteria for fitting, 拟合准则
' o: W" H. c$ I& S5 m  ^' uCriteria of least squares, 最小二乘准则- u% T+ m! f1 \1 D7 A% ^' W4 z/ _" V
Critical ratio, 临界比
; ~8 H5 K8 D! |3 LCritical region, 拒绝域$ C7 h+ |, n$ J8 p
Critical value, 临界值
* Q8 _1 T# E7 t1 x7 C$ ZCross-over design, 交叉设计
: N$ P, t4 q$ ^4 x$ ]/ U% x9 OCross-section analysis, 横断面分析
+ t: @- ~- i7 [  k/ }8 O& RCross-section survey, 横断面调查
# H3 e% r: g- k3 F2 f, d& M3 B- M  QCrosstabs , 交叉表
3 Q! F& a* P9 S' l6 w. ]* t3 _) eCross-tabulation table, 复合表/ _. Y; i! ~" J6 z5 @
Cube root, 立方根: z$ i# ^- j( u! s
Cumulative distribution function, 分布函数
: l! Y" }. Z( w2 {1 ~8 j* jCumulative probability, 累计概率; |" d6 m; l0 V8 J- \4 w
Curvature, 曲率/弯曲
: v& j1 S5 B* T& YCurvature, 曲率$ ^7 k4 b; w( [$ z4 a( Y
Curve fit , 曲线拟和
* r% [; U" q& Y3 C  A! {) ~- wCurve fitting, 曲线拟合4 p. \, M2 a$ ], i# d8 I
Curvilinear regression, 曲线回归
; w: c/ i& |4 r8 S+ X3 n" uCurvilinear relation, 曲线关系9 _  M6 P7 h( }
Cut-and-try method, 尝试法) p' E/ d# z- l" K1 J
Cycle, 周期
* m% X0 J" }% }+ aCyclist, 周期性
" q$ ?# R$ S# e; ]0 OD test, D检验# o) _; J4 O5 F9 A2 o( ?
Data acquisition, 资料收集
$ e1 C. r$ c0 A2 q! s; N* j9 YData bank, 数据库
& o1 _0 `/ e- mData capacity, 数据容量
% J# y) G: |  g" NData deficiencies, 数据缺乏5 ]7 h6 y0 M% |5 j* a% `
Data handling, 数据处理
) e6 K; B# k" ?3 s6 e$ R8 x7 KData manipulation, 数据处理
$ ~# m4 }& ^! \Data processing, 数据处理# x  ~, k( i3 s
Data reduction, 数据缩减1 y  q! J, O1 {
Data set, 数据集/ K. T1 U$ V( L& U
Data sources, 数据来源7 x# |9 k0 A1 q, u
Data transformation, 数据变换2 i: R+ }; G; J3 W+ P/ F
Data validity, 数据有效性
  s) ~9 p4 g, c4 q- t2 ?Data-in, 数据输入% L6 J( E  B' e' o
Data-out, 数据输出: n$ R; S  }0 W5 `2 z& o4 U: o1 Q
Dead time, 停滞期
7 [" w/ `+ J$ o* W- `  G4 LDegree of freedom, 自由度
0 f' x* o) E* P7 m  pDegree of precision, 精密度
, s" X. V% Y( IDegree of reliability, 可靠性程度4 X; L8 y8 g- v3 Q% u
Degression, 递减1 }1 A  z+ s1 z& y5 p; r/ F& Q
Density function, 密度函数0 t5 H0 W* k5 q8 x6 p$ {) i) Q
Density of data points, 数据点的密度2 @" e- O; J! D- L
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量7 [3 d/ y6 T+ f; W
Dependent variable, 因变量
% W! \2 w- i% s: G1 w9 }5 J( k9 gDepth, 深度2 M9 j8 _1 j5 v. X
Derivative matrix, 导数矩阵1 r6 `: j: E" W1 ^6 K$ W$ v  s
Derivative-free methods, 无导数方法6 S2 ~7 P1 n! O. A
Design, 设计! m" Z; a7 W) ]% n9 F$ [
Determinacy, 确定性/ o6 j5 Q4 d7 U. ]/ |/ Y
Determinant, 行列式
4 Z: I7 q+ u4 o3 L) rDeterminant, 决定因素% N* i1 j  {& X, b; A. X
Deviation, 离差
1 W3 z2 U0 N% s/ @9 A' HDeviation from average, 离均差( ?5 s9 t/ d2 P+ d
Diagnostic plot, 诊断图
- g' S4 O" Q! \  Q3 }" zDichotomous variable, 二分变量
8 P, z5 |, Y6 cDifferential equation, 微分方程$ K& W% s) ~, M
Direct standardization, 直接标准化法, j  p7 f1 _) F3 T
Discrete variable, 离散型变量
" U# O" s* u* `6 j8 L4 d4 l# UDISCRIMINANT, 判断 5 ]4 r6 A+ G% z+ l
Discriminant analysis, 判别分析. c: H$ L. Z& ~8 m
Discriminant coefficient, 判别系数
3 p' Y1 G  ]4 jDiscriminant function, 判别值9 P" t+ Z; X. c
Dispersion, 散布/分散度
" N, H% D& b% ^8 o& e7 oDisproportional, 不成比例的- ]1 r7 _, g2 C/ O! G# A; a
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量- i. R6 X- t- i! g
Distribution free, 分布无关性/免分布
8 Y7 t2 l7 y* D6 aDistribution shape, 分布形状3 o6 ]6 g  B( S: v1 |! w5 Q4 Z
Distribution-free method, 任意分布法
4 P4 W, @6 F, Y8 n5 q+ ?6 s2 S7 _+ EDistributive laws, 分配律  q0 z! f6 c$ f$ i( V. U( `& f
Disturbance, 随机扰动项$ p( s0 G' P' g5 z' o* J" U
Dose response curve, 剂量反应曲线8 r6 y5 Z7 y. o
Double blind method, 双盲法
% c1 B- K+ r1 Q- ~+ M# XDouble blind trial, 双盲试验5 \: l# ]# H- L; U
Double exponential distribution, 双指数分布
" Q* Z; H0 h9 x' f" ?Double logarithmic, 双对数' E: d3 E3 ]" ?
Downward rank, 降秩
+ U3 `$ `! Z, u: b, U9 ?3 EDual-space plot, 对偶空间图" k6 Y" X5 w( q  P7 ~
DUD, 无导数方法7 G$ {# J) }; @+ _9 K" u
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法8 h" a/ {8 T) c' P2 _5 f
Effect, 实验效应
1 \' b6 i' y# O+ B+ f3 U/ {9 g5 I. TEigenvalue, 特征值% r, w' h+ M7 R* l  j
Eigenvector, 特征向量
2 v0 \( Q5 a. A' w8 n: \Ellipse, 椭圆
& H: |' \  M2 a( [" ?: |, d) F( SEmpirical distribution, 经验分布
6 [' o1 \, }) \% L! I( Y7 J; XEmpirical probability, 经验概率单位) d, C# C9 j% x$ W. ]2 g0 R: E
Enumeration data, 计数资料( \5 j9 f2 I% ^7 ?1 a3 z
Equal sun-class number, 相等次级组含量
. e/ o$ k8 e, o* R' P2 H# MEqually likely, 等可能
* |: a( Z9 G( m3 _Equivariance, 同变性
1 o" `7 x, M- rError, 误差/错误
/ Y/ g2 {! o2 r$ j( d+ uError of estimate, 估计误差
: V% m5 v' I7 j: i+ e% r/ dError type I, 第一类错误
/ F) n3 h4 I% @( Q+ dError type II, 第二类错误
: X9 q& L2 |6 f3 g( Y, _2 v. |Estimand, 被估量, q4 J4 P/ v: g% a' V  ^& k
Estimated error mean squares, 估计误差均方- c9 {6 W1 g( v: C
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和/ Z& S3 n) `8 w
Euclidean distance, 欧式距离
2 a2 n6 f% P- v5 b& M- IEvent, 事件2 j' u( T- {! q) ]4 y/ U
Event, 事件
+ J  c8 s5 L# K  m% `5 x3 d6 [Exceptional data point, 异常数据点
8 w: a# u& ]$ mExpectation plane, 期望平面; W" }2 W$ S8 y' |4 |' Q
Expectation surface, 期望曲面
$ s8 w( X  m+ |$ `, K! oExpected values, 期望值
# ~$ U- S6 A2 W; F3 Y+ @5 GExperiment, 实验
5 f4 W+ w4 R, y: R& n7 `7 O! L6 nExperimental sampling, 试验抽样- U9 X6 B, i( U9 p/ K
Experimental unit, 试验单位
% m0 N" O3 v: nExplanatory variable, 说明变量
8 _; E  l0 b# _- y* n  B; XExploratory data analysis, 探索性数据分析
0 `& a1 @9 |6 `( G. Y/ o2 x9 v" u4 sExplore Summarize, 探索-摘要
0 D% u+ N% z4 R8 uExponential curve, 指数曲线; ~" [: X% f) N. D2 l6 U
Exponential growth, 指数式增长4 A9 T7 g/ g2 _0 y
EXSMOOTH, 指数平滑方法
  e, e/ k! C5 }3 f7 G* p, b! ^Extended fit, 扩充拟合' f) Q9 D. u" d& Z
Extra parameter, 附加参数: r5 R6 J+ I4 f2 f6 z7 X
Extrapolation, 外推法
0 K4 d- d4 _- P$ S  p; B+ OExtreme observation, 末端观测值. c2 S0 W5 f$ ~+ ^+ r2 Z, X
Extremes, 极端值/极值
. h1 M$ ?8 q; u% S# W) oF distribution, F分布
# {9 ~0 ?1 C& V) }: B$ SF test, F检验- n. k1 z. C& b$ b- ?7 s
Factor, 因素/因子
; f5 W6 D1 P$ KFactor analysis, 因子分析
$ @# h* g0 x4 I/ M) S2 X2 o/ e- RFactor Analysis, 因子分析
2 E$ ~4 f1 z: k( d* F4 HFactor score, 因子得分 ) M9 t/ A, i* i6 p! C! r, K
Factorial, 阶乘
& c' n0 k! w8 q1 r( D/ [Factorial design, 析因试验设计5 i/ A4 h8 T/ X. O9 A2 w6 \; C: H
False negative, 假阴性
2 r/ E3 g- l1 Y+ |' T9 O% b5 iFalse negative error, 假阴性错误
. r. d( [. Q: O: P7 X  xFamily of distributions, 分布族& L' E$ s5 w* E9 q3 G6 A
Family of estimators, 估计量族
6 n/ ]( x* ^7 t$ E8 ]( @/ B  H2 pFanning, 扇面
' ?5 k& h) y, i6 g( tFatality rate, 病死率$ `' _( p' W0 S' q% d
Field investigation, 现场调查
- I: x  ], E" l' p1 EField survey, 现场调查
8 M) q2 M! _! X: HFinite population, 有限总体7 l" M1 |) J5 K! Y! Y* L
Finite-sample, 有限样本' h5 G% T. P  f- U. k! b9 t
First derivative, 一阶导数' \8 Y+ ^. F6 r, Q0 M" w1 V
First principal component, 第一主成分- J: o& Y7 y- D0 K- n8 J
First quartile, 第一四分位数
7 o" |; n" {- d7 pFisher information, 费雪信息量
0 V0 K6 Q" J* r& hFitted value, 拟合值" a$ j7 ~7 {$ l: C; ^
Fitting a curve, 曲线拟合
  H1 S; p3 }( p9 _* ?* D" WFixed base, 定基! _0 F3 {% c9 `4 y3 G. _) w
Fluctuation, 随机起伏4 ?. a4 w# M3 B! u6 y$ Y  o$ X
Forecast, 预测! Z4 |* I+ l! ~3 f
Four fold table, 四格表
% d9 O! {& D3 G, C- e! ~& vFourth, 四分点
- A  Y7 M0 H9 o: k" Q: ?Fraction blow, 左侧比率3 V( s5 j) o' K+ B) k: f, F2 g
Fractional error, 相对误差
4 l  P! e( x3 m" ?& z1 a+ ?; N1 \Frequency, 频率6 v9 i9 f' z' e3 n. D" W# J- f! h
Frequency polygon, 频数多边图: K! R8 _- K! ?9 T! Y1 C
Frontier point, 界限点
5 J4 J2 i9 B# Y1 C) y7 y* OFunction relationship, 泛函关系  {& _1 c( `. Y( H5 I) B
Gamma distribution, 伽玛分布
* [: f7 @" W1 |/ o: P2 t9 X) vGauss increment, 高斯增量
* \5 _7 b* C& z# r) P: I7 e! f! aGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
  A' |' n; k  @* K7 [+ @Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量! N- E$ {9 [8 k+ e
General census, 全面普查
) R) Q, S2 C1 K6 OGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 / g) z/ h! X7 _% ^9 j" H. d
Geometric mean, 几何平均数
2 T' N  h; a, q0 k' FGini's mean difference, 基尼均差: h% O, S2 o2 A3 i8 S( n
GLM (General liner models), 一般线性模型
$ g4 z' v5 x8 a# a2 T' r" q$ X: o0 l3 HGoodness of fit, 拟和优度/配合度
3 e' ~' ], E& B, X/ |$ Q# F/ o$ x% [Gradient of determinant, 行列式的梯度3 V; \' @  H9 W. N3 A, k
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
( Z- G7 o: N; w8 H7 u: \Grand mean, 总均值  U! K9 w( ?* c# J
Gross errors, 重大错误& ]8 w0 l9 L! K! \# I: V
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
& A0 k6 k* {" L7 w/ m2 s9 EGroup averages, 分组平均
! t: b& j4 G) A7 {) c% p  P% R2 BGrouped data, 分组资料9 ?4 t. H+ W! K& o" @  S
Guessed mean, 假定平均数& M( M1 v( |: b2 E, T& `6 _' c
Half-life, 半衰期+ [# P3 N- j. ^  n5 g5 j
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量* x1 U( R# |8 M4 Y* O; G
Happenstance, 偶然事件
" {! g5 z4 M2 {Harmonic mean, 调和均数
* {1 P. ]8 D3 T8 K& |Hazard function, 风险均数+ S: ^# [- E' z, i
Hazard rate, 风险率
7 S' d5 g3 \, z  _% ]% K/ _7 \Heading, 标目
& @8 |2 B% M+ ~- U" G# |- n) FHeavy-tailed distribution, 重尾分布
7 @8 C) e  u# b3 p) qHessian array, 海森立体阵2 s' f9 r' _+ t' S$ E* G% [
Heterogeneity, 不同质9 g$ m. E8 L6 p7 v* b
Heterogeneity of variance, 方差不齐 8 R& ~5 i7 Z$ U* J% I, b" [- @% h
Hierarchical classification, 组内分组
* n8 e' o: v+ _( u& H, r- k8 o: gHierarchical clustering method, 系统聚类法
5 I/ m" J4 R/ BHigh-leverage point, 高杠杆率点+ d; y' U2 l! M( f, x$ g2 G
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型# f+ S  I5 f* ~8 T
Hinge, 折叶点
8 E4 _+ G; d9 e/ J& GHistogram, 直方图
" j% `5 Q3 P" v0 ]% m$ EHistorical cohort study, 历史性队列研究 ; w- C9 w* ~- g6 [7 P
Holes, 空洞
& V& m( F+ {$ E- j! n4 d* ~" zHOMALS, 多重响应分析
. P/ M0 c$ V' s. @7 r5 _& v4 S, [7 t0 kHomogeneity of variance, 方差齐性# x+ y( c; Q- s! N4 P. {
Homogeneity test, 齐性检验+ q. @9 I- n" B( h+ J
Huber M-estimators, 休伯M估计量
# @4 U" T( I9 h6 U; U: b. G4 uHyperbola, 双曲线$ Q5 w+ x, g: H" v- K6 e4 G' y
Hypothesis testing, 假设检验8 \6 R) U. Z6 @+ C$ z$ A) a% G$ Q: m
Hypothetical universe, 假设总体
5 m% U( B! A, q4 V, W) sImpossible event, 不可能事件6 N6 W5 w  z) @% y% o9 A
Independence, 独立性
! o& B6 l( \3 l; {9 ]1 V2 C7 h* dIndependent variable, 自变量
, Q; L+ Q4 {8 mIndex, 指标/指数
0 \* m5 v& v0 X+ y; l9 dIndirect standardization, 间接标准化法" l5 C- g) j, L' Z
Individual, 个体8 o( Y$ r8 y/ E
Inference band, 推断带9 M. l4 I$ {2 k* B
Infinite population, 无限总体- x/ [) s# i( r5 c
Infinitely great, 无穷大
2 V4 @' {( h. _  {4 b8 q: |5 I' nInfinitely small, 无穷小! |9 M+ }4 X1 Q" [9 U. V5 S# L1 m
Influence curve, 影响曲线
1 }+ z" }' _8 `( p3 pInformation capacity, 信息容量
9 F/ ^4 N/ Y. M) Y) AInitial condition, 初始条件  k; ^. z: ^# b* n1 t' d
Initial estimate, 初始估计值
/ ]! G# X9 Z8 m8 _/ V- \% `1 eInitial level, 最初水平
& K6 Z; @. `! i" m  P* nInteraction, 交互作用! j7 H: s* R4 K  C' T$ W. r; e" J1 z
Interaction terms, 交互作用项: ~1 L: x; N7 |5 b- K0 E. |( H; o
Intercept, 截距$ ?0 J( T5 L) W( @5 z( V( Z
Interpolation, 内插法
- b; l( B' u( D* M+ L! j5 NInterquartile range, 四分位距
( V. ^5 F, T# G7 d% G$ hInterval estimation, 区间估计
: N" I  Z2 K3 o* N* iIntervals of equal probability, 等概率区间9 E! \/ A( d6 v4 r9 J; D" g
Intrinsic curvature, 固有曲率* q; w( q; C( B
Invariance, 不变性
& W$ K, y: ?: S" PInverse matrix, 逆矩阵+ I6 x5 _6 [3 [* j1 c2 C2 z
Inverse probability, 逆概率
" s8 _+ \) z  t0 R1 ?Inverse sine transformation, 反正弦变换7 j9 u: ~4 m6 [( U, j& s" c( W* l
Iteration, 迭代
! `: v. x0 l% N. cJacobian determinant, 雅可比行列式* H* x. x; F4 ?" Q3 y
Joint distribution function, 分布函数
9 S' k: ~+ `( V( P; a; eJoint probability, 联合概率" f2 @; o; q& U7 L: ]5 m0 E
Joint probability distribution, 联合概率分布
; n/ \" B) [: G  KK means method, 逐步聚类法
) C9 J0 h. R0 N( ]1 D' k' b: T0 I8 G9 eKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
( T* ?9 ]+ o( {" w7 D( gKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ v# ~7 |/ K( o0 w4 H. z3 h' bKendall's rank correlation, Kendall等级相关# a6 B/ d) W4 q8 i% v* j" e; t
Kinetic, 动力学
, D, w7 L0 }4 PKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! H9 E8 ]& f6 }: ]Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验; Z5 u5 j& Y8 P" l' N% m* J
Kurtosis, 峰度
- N1 {& B0 L4 E( X. q6 |7 xLack of fit, 失拟
  C: ]; m& _8 {8 \8 XLadder of powers, 幂阶梯: u+ i# [% P+ C' ]  x
Lag, 滞后
; F% U8 f* {9 u1 y8 M: ]* _( tLarge sample, 大样本* l& I4 G* A# ?( N
Large sample test, 大样本检验! q" W& a/ U8 M% S
Latin square, 拉丁方
+ J* L( ^. H4 M" o; `0 s, b. c& zLatin square design, 拉丁方设计
! I- v" d. b. [% @) b+ V) PLeakage, 泄漏
  O) n3 l# r7 A1 `Least favorable configuration, 最不利构形1 Z  c" G# z$ D# O9 U
Least favorable distribution, 最不利分布
7 {: h3 p6 t) e' M; b2 ~2 rLeast significant difference, 最小显著差法
- L% m4 H5 Z. `$ s6 _3 V7 Y$ uLeast square method, 最小二乘法
& ^2 o* z% p3 `" ^, `1 gLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计# f: z7 e; r( X3 T; j4 d7 `% ]
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合) O. o0 ^3 d$ ?5 u  E' s! Z+ {, W
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
- f0 p3 U5 ]" ^( k( e0 ~( ~1 |Legend, 图例
4 p7 K2 O# f1 R: y6 P( aL-estimator, L估计量
6 y- x9 P+ m2 \' gL-estimator of location, 位置L估计量: Q  L+ F* N9 W' q
L-estimator of scale, 尺度L估计量3 M8 U! N1 |+ t, q4 s
Level, 水平% U- g  e) B4 `4 c! e- ^: w
Life expectance, 预期期望寿命
& }# }6 u  \6 w% a; R$ ILife table, 寿命表
7 j4 K% \5 \# K5 t9 SLife table method, 生命表法; d; g+ t1 t3 m5 S1 t! \. p# O6 `' W
Light-tailed distribution, 轻尾分布: n4 Y& n5 `2 B, D* X
Likelihood function, 似然函数
3 i8 v9 n% Y7 R( B7 k8 t8 uLikelihood ratio, 似然比% Y8 Q& p" f7 y
line graph, 线图, d6 S4 w; q) L/ A/ C) \0 W
Linear correlation, 直线相关
, c2 t6 H2 r4 F1 o7 eLinear equation, 线性方程. \+ Q  J# m2 `* n; }" V* x
Linear programming, 线性规划
% O2 Z" S" M$ d/ E$ d0 D3 zLinear regression, 直线回归
6 A1 y; q- u6 d& ^8 Q3 z7 WLinear Regression, 线性回归) g, A, d* [* i
Linear trend, 线性趋势
9 J" W/ y: {7 ?4 c" }4 SLoading, 载荷
. ~* k1 L9 A$ C6 JLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性# F8 D. T2 ~, B/ }/ e2 e
Location equivariance, 位置同变性; X/ d- M7 o4 a
Location invariance, 位置不变性
9 r' g5 T# F; eLocation scale family, 位置尺度族- C0 K0 p+ _7 c7 R# A- N  k/ d
Log rank test, 时序检验
# t3 E0 o  f& i, O* v- k8 zLogarithmic curve, 对数曲线
( X" Z3 C8 n, z% X! a- ELogarithmic normal distribution, 对数正态分布+ Q7 B3 `9 B2 `) D$ p( F5 R
Logarithmic scale, 对数尺度
; N8 R. Y- z* z" K+ |1 u  ELogarithmic transformation, 对数变换
: ?% B+ n$ m: v0 ]: ^8 W8 @Logic check, 逻辑检查9 g2 Z# U8 A) |
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
/ S0 o* l# F  S+ \, n( |: KLogit transformation, Logit转换
  c2 [) Z; l8 g5 @: e4 PLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 4 c. b4 [5 w7 c: N0 V' X9 m* m
Lognormal distribution, 对数正态分布, ^1 b2 j6 ~; m; a: I* ~1 P: f# [
Lost function, 损失函数1 X' i6 l% b+ M3 |7 m! s+ b
Low correlation, 低度相关
* \% c* Y; b+ x. R- q; z# G- bLower limit, 下限8 k% I, ]5 X0 i4 V0 h4 z- D
Lowest-attained variance, 最小可达方差
2 Q# J9 y$ v, b: a- |' ]LSD, 最小显著差法的简称' |% I2 }5 K( P
Lurking variable, 潜在变量: p' O+ j) \! e2 _4 z
Main effect, 主效应
# e& w, s0 T' u  C" F5 tMajor heading, 主辞标目
/ v. c( a) V8 @$ A: bMarginal density function, 边缘密度函数+ P7 A" d& b, ]& {' e
Marginal probability, 边缘概率, L' Z7 l/ W. C1 f$ ?" Y% I
Marginal probability distribution, 边缘概率分布* f5 l: y) d% y8 b4 s* q; }
Matched data, 配对资料+ d" _& F6 N0 R" _% ^. i
Matched distribution, 匹配过分布: G9 w) F: {4 s# k
Matching of distribution, 分布的匹配
, H; A: j! B6 W+ _! ZMatching of transformation, 变换的匹配6 ]+ |4 z" \9 _% J# [$ A$ C2 d$ g
Mathematical expectation, 数学期望4 X/ Y) S# Q+ F- \
Mathematical model, 数学模型
, h/ ]& U  r. J2 e9 Y* v0 ?Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
  x0 ]  q1 g  h0 u# tMaximum likelihood method, 最大似然法: e( c$ a) R3 B8 k( Z
Mean, 均数
* K6 B5 `& o, i  u; dMean squares between groups, 组间均方
+ C3 d2 n/ i* T) N( }0 i( j, v( YMean squares within group, 组内均方
3 ?% |+ A3 o( ^6 R# rMeans (Compare means), 均值-均值比较4 Y  H2 n7 ?1 L+ I
Median, 中位数
  R; }  ^2 [4 |- i7 b+ D2 n# pMedian effective dose, 半数效量
/ o- M  ~# D/ F  z  YMedian lethal dose, 半数致死量
, M0 t0 [( D; Q6 K# NMedian polish, 中位数平滑+ M& `' p9 {5 i+ P
Median test, 中位数检验: Y! t- N$ F: |: Y" }1 {$ n
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
6 x" o8 n% m& K5 W4 j, p1 yMinimum distance estimation, 最小距离估计! n; ^0 C' W) l
Minimum effective dose, 最小有效量- w; B0 d: w  t! D+ q: ?4 v
Minimum lethal dose, 最小致死量
! J" ~. M& d! L3 ~- r, eMinimum variance estimator, 最小方差估计量
) ]; Z1 W" n9 Q/ nMINITAB, 统计软件包
6 J, C2 t5 |; w. w) _6 P& ]9 W, e9 UMinor heading, 宾词标目
- h) m) D1 A4 }$ K; I( Y9 a  n8 KMissing data, 缺失值
! ?/ Y# z6 _0 J9 |2 vModel specification, 模型的确定) s7 ^1 H- j; f6 ]) q
Modeling Statistics , 模型统计
  G# V2 \& I1 k; S+ w" PModels for outliers, 离群值模型# J) X/ X3 r& P+ A0 ]
Modifying the model, 模型的修正
! F( f9 ]& s* n7 l. I+ U. ?8 V0 EModulus of continuity, 连续性模
( i; t0 r# M. A% [, L6 A2 |Morbidity, 发病率 8 y& l! ~; p8 m# G% `- m0 r
Most favorable configuration, 最有利构形4 ]3 G- h% L% k# E+ u  v# T/ K
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
/ i7 E' |; s  b3 R2 x9 sMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
2 ?4 I& l' z  e: z% XMultiple comparison, 多重比较
/ C( A( \  ]* [$ J) A" LMultiple correlation , 复相关
! j8 z  e- D+ VMultiple covariance, 多元协方差# ?: {, X; l6 i: Z- {+ G
Multiple linear regression, 多元线性回归# }0 }+ a3 ]4 P% N$ R
Multiple response , 多重选项0 E" e( X% H; I9 G
Multiple solutions, 多解
" S! x2 O% N6 D: rMultiplication theorem, 乘法定理& T; H9 @: ?; x
Multiresponse, 多元响应
' l1 d- ?$ |. h' p# P2 UMulti-stage sampling, 多阶段抽样4 Z+ Z3 y+ _/ ]$ i% y! |8 Q7 e' O
Multivariate T distribution, 多元T分布% f! d6 `3 }+ t6 ^+ _% Q0 ]
Mutual exclusive, 互不相容
7 ~- o/ U9 W2 a# v5 z* pMutual independence, 互相独立& \% P, |7 M  |. `
Natural boundary, 自然边界) U4 N+ c) g6 k* E! l' E5 d* l
Natural dead, 自然死亡6 P# \$ A. c) v. w! _/ i( U
Natural zero, 自然零+ q% s& p3 N8 r8 m1 G! t, p: i: |0 ?9 b2 g
Negative correlation, 负相关, |# w# p. Y$ R+ d2 C
Negative linear correlation, 负线性相关
- s2 |; x# h0 o! k! QNegatively skewed, 负偏) \# ]1 f) ^, X$ O4 c  D% N
Newman-Keuls method, q检验
4 p$ w* x( {! ~& q& C. e: B  t; YNK method, q检验" `: F* W% B0 S+ Z; s4 N; w
No statistical significance, 无统计意义3 q9 @0 v+ Y5 t, E- g% S  M
Nominal variable, 名义变量
* p- B9 `) t4 e7 s# \Nonconstancy of variability, 变异的非定常性! q8 N) T" d% h( s" A$ K
Nonlinear regression, 非线性相关7 v* L; P# G# i7 _! U$ L" t1 X/ [: w/ D
Nonparametric statistics, 非参数统计8 h& K8 g- E; G8 B8 u% n# f/ Y8 d
Nonparametric test, 非参数检验) U9 H* H, m* z; e
Nonparametric tests, 非参数检验
& j2 R& F8 D2 t# f! e" e) e) p9 pNormal deviate, 正态离差- x. e5 I$ Q  h
Normal distribution, 正态分布
8 M8 v! m4 a. D9 @+ w9 nNormal equation, 正规方程组
0 u, S# |4 h8 ?Normal ranges, 正常范围
: i( {9 `* u) F0 c2 c1 GNormal value, 正常值
' u- W( V/ W5 ]4 b- \Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
- @8 R  C$ H7 t/ Y+ n" U1 uNull hypothesis, 无效假设
5 V  B! _* C# S9 N9 J1 JNumerical variable, 数值变量
' R( E% v. w4 n, R( Q) |" t+ s2 DObjective function, 目标函数
9 o9 w/ T! s0 ]( BObservation unit, 观察单位0 T- T" _; H+ n, ]/ g
Observed value, 观察值
6 O, u* b3 F: y# p/ U. F; ~One sided test, 单侧检验3 [8 L* r+ v7 O* v. V& {' H! m: R
One-way analysis of variance, 单因素方差分析2 f' a3 R# ^) C6 z! s/ c. _
Oneway ANOVA , 单因素方差分析. s2 q: ?. A" H% w- I
Open sequential trial, 开放型序贯设计
' F, h0 h# `" o$ `/ v+ i- P2 b3 nOptrim, 优切尾- L& C3 X9 d/ S1 n0 }6 j7 f
Optrim efficiency, 优切尾效率# D" E& r/ l8 T( K1 t. F( k4 X
Order statistics, 顺序统计量1 y5 }/ m  c/ `
Ordered categories, 有序分类
; S/ A7 S% A9 G( ]9 J, T/ wOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
1 t8 M, \+ I. a& r, fOrdinal variable, 有序变量
8 I- W9 B- Q% L( W4 U! l: }Orthogonal basis, 正交基
, Z9 s( }$ D# p1 [$ s$ DOrthogonal design, 正交试验设计
- f5 d4 \) z/ T# dOrthogonality conditions, 正交条件
8 T- N6 Z" n# p$ C5 t( u3 uORTHOPLAN, 正交设计
9 k; ]! A  |) Z  uOutlier cutoffs, 离群值截断点
" Z+ U- K3 p9 x( OOutliers, 极端值1 |4 ]; {9 o: B
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 6 m8 G( x& m1 I. u! F, [. g! d
Overshoot, 迭代过度
+ o+ {3 B. J  aPaired design, 配对设计* b4 S2 Y* [+ a4 y- P
Paired sample, 配对样本! [! O1 g- B/ C8 s$ N; A# K
Pairwise slopes, 成对斜率2 e" A9 i6 [+ a( h$ l& q3 U3 U
Parabola, 抛物线4 [5 l; C$ r3 Q+ y' t
Parallel tests, 平行试验, b5 Q3 N# ]! b7 h
Parameter, 参数& `. K! V$ x  Z6 k8 }1 X
Parametric statistics, 参数统计
; M% w$ e+ b. |Parametric test, 参数检验
1 X: W( M% U7 gPartial correlation, 偏相关3 Z" d/ z& i, R  z. Y
Partial regression, 偏回归0 C8 k. D7 g/ e, F( w
Partial sorting, 偏排序
% R2 K. E9 i% }0 h& @6 J- }" HPartials residuals, 偏残差) i7 i( W* J. `( A( F
Pattern, 模式
: f# Z% ?% E$ ^Pearson curves, 皮尔逊曲线
0 h$ l0 ^# X: O* R. oPeeling, 退层4 |/ R0 t5 r/ }& Q1 {
Percent bar graph, 百分条形图# @& B+ k: n% u1 X
Percentage, 百分比0 X) O3 ^% I$ N# o% T; V8 j: z8 K" W
Percentile, 百分位数
0 }% l4 _: \) _6 R1 R  A9 \- kPercentile curves, 百分位曲线
4 S6 Z/ x, h- i, ^8 yPeriodicity, 周期性! r; }8 d+ i" v2 s, I
Permutation, 排列
8 e1 U) w/ ?! E6 tP-estimator, P估计量
7 B" R$ W% ~% L8 n8 ^5 C2 i1 {Pie graph, 饼图
" g# q: i( A: y' e2 j. E8 mPitman estimator, 皮特曼估计量- p) a2 u  Y5 j! Y1 U3 ]! W" T3 t3 W% X! n
Pivot, 枢轴量
. s$ w7 k; H9 PPlanar, 平坦  `7 v& g. n% X. g* ?. f
Planar assumption, 平面的假设- Z% k9 _& e: }6 e6 {
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
1 _  r, r: W7 v/ l0 k5 @7 A, LPoint estimation, 点估计
3 }. H: N4 e! z7 J6 vPoisson distribution, 泊松分布. q" ?5 b5 Q) m8 [! |
Polishing, 平滑9 N8 l; b4 }9 E9 @; \3 y! s5 x( s
Polled standard deviation, 合并标准差
  z+ `1 E# C: l0 V. x6 e2 E; yPolled variance, 合并方差! a3 h! P( u8 @
Polygon, 多边图
; m+ f# y% a& b+ j- R" |) d( [: ?Polynomial, 多项式; b- }$ S" l9 C) e8 R+ `0 f: W3 z  Y
Polynomial curve, 多项式曲线2 D7 n" m! W- \/ q& L& ?1 D1 q
Population, 总体. F2 d2 g/ H: J1 a( |# Y
Population attributable risk, 人群归因危险度
2 Y7 U8 D9 Z7 u8 @4 _% r$ RPositive correlation, 正相关
0 {: R+ A' _0 }, _Positively skewed, 正偏
. W) W, s0 E1 z; `3 |  nPosterior distribution, 后验分布
: w) L' x9 o! k2 |; o. @0 ]Power of a test, 检验效能
. ?; ~" A8 h( a1 s9 Q$ s; [Precision, 精密度
  p0 i# s  r' l' Z# VPredicted value, 预测值
$ ?# z$ M) o, Z- ]9 pPreliminary analysis, 预备性分析
4 R3 a( ]8 z- N& \& L$ Q, FPrincipal component analysis, 主成分分析
% E) O1 `- F# z7 {  tPrior distribution, 先验分布
' Z# G3 ?  p2 U0 Z. Y/ c2 |Prior probability, 先验概率0 [! }# m+ f0 ^
Probabilistic model, 概率模型
3 o! R6 U6 j+ t$ j+ }: }probability, 概率
+ R- @( p) H4 y" ^Probability density, 概率密度
- s  v, @/ R0 J3 I" A/ jProduct moment, 乘积矩/协方差
  n( b- h7 n% f& y' A  U- ZProfile trace, 截面迹图: W3 n, D' }0 A5 |
Proportion, 比/构成比- x( w. a% D* z& Z
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样- C( e: l9 B( x) b- e# k' H1 g
Proportionate, 成比例
! ?4 P1 u1 B0 i# ZProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
! \7 L3 ?; _6 l7 ?4 K" D* e1 eProspective study, 前瞻性调查
8 R  p& _( ^- E0 _7 M! mProximities, 亲近性 # {3 Q& b* u$ \" o0 F
Pseudo F test, 近似F检验
& ^( F  H7 N( N$ B/ g0 IPseudo model, 近似模型: K# g" D& T% D% V, e2 s
Pseudosigma, 伪标准差
/ O! D# |  _, q8 \7 D0 S9 S3 uPurposive sampling, 有目的抽样
$ Z& K5 `0 G$ s$ s1 |+ pQR decomposition, QR分解
+ `3 L, ?* T( p5 a' xQuadratic approximation, 二次近似
* N* U( S' h! t  p8 U- q. }: dQualitative classification, 属性分类8 [% g4 V: o' j4 t. X* W! I
Qualitative method, 定性方法" L  h1 U  S  K( B
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图3 O: _. X7 `1 ~3 U, {; K7 z" q# x
Quantitative analysis, 定量分析
0 k/ |: a: D+ K/ ^9 oQuartile, 四分位数
$ B3 _8 ?/ M7 V6 G. r% X+ M& CQuick Cluster, 快速聚类
& Z( E6 `; r" M5 Y; S( lRadix sort, 基数排序
% s- ~+ I8 x* B. h& `/ W& rRandom allocation, 随机化分组
! @$ n! G( {0 Y! x% J5 sRandom blocks design, 随机区组设计1 y: \# M- g* ?, \% C' Z
Random event, 随机事件
3 G0 {. ]6 N/ HRandomization, 随机化
' F' z  a5 F- e- L$ fRange, 极差/全距
/ z, c% b) _- @Rank correlation, 等级相关
9 u1 a; ^4 ^) ]( V" WRank sum test, 秩和检验
: O" |8 {6 M4 J) x& R+ @8 ~6 qRank test, 秩检验! s- y$ A* o3 ?4 I0 X
Ranked data, 等级资料/ Y, w: X  ~- v  o+ [
Rate, 比率
8 |. D% z. h/ Y% RRatio, 比例$ e# z! v- P; }2 ^+ x. h) [# N
Raw data, 原始资料
2 s( @9 p* ~, mRaw residual, 原始残差7 `( K- Q1 L0 f, l
Rayleigh's test, 雷氏检验/ _1 m- K# x& i5 a+ z. y' m
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ; U5 ?/ u4 ^$ a; A/ i
Reciprocal, 倒数
8 L# w" M9 `9 w9 U$ ^8 i& s8 uReciprocal transformation, 倒数变换# _2 v9 c. F/ R/ D# l# V( _
Recording, 记录
. U& x7 M1 a, O2 P% A9 Y+ YRedescending estimators, 回降估计量
, ~: L3 a/ q3 n+ l0 `Reducing dimensions, 降维
7 u1 G2 [% c! l. U8 f/ e  @# ~Re-expression, 重新表达
& q5 s* _. ?; D9 i" v& p; V7 ]Reference set, 标准组
1 v' M- I6 B  r- V1 e/ E1 `Region of acceptance, 接受域* o$ G3 _/ i3 H  o+ R
Regression coefficient, 回归系数+ x/ N9 l1 ]5 y& r* b1 B
Regression sum of square, 回归平方和
( N; T4 B; k1 v4 r0 `3 oRejection point, 拒绝点
1 {' y1 B+ p( s; eRelative dispersion, 相对离散度
8 |- w* ^( Q0 y, e0 [+ G" E9 T; ARelative number, 相对数
8 W5 q5 B* b0 D/ h  `! lReliability, 可靠性
3 i8 M( e# x, [2 }% ^; t- ^6 QReparametrization, 重新设置参数9 d1 L7 }' E- Z2 j: C& s
Replication, 重复: v8 _+ {9 z2 ^2 {& w
Report Summaries, 报告摘要
3 z0 h& b" O2 k7 M6 S8 P7 r$ yResidual sum of square, 剩余平方和  z( |8 T* t6 C
Resistance, 耐抗性
/ Y9 b, h2 G4 @4 a' [, VResistant line, 耐抗线
5 [9 ~# b/ }1 S4 ~6 @  R$ |Resistant technique, 耐抗技术0 [# t$ n$ w3 j9 k6 {
R-estimator of location, 位置R估计量
* R# `5 K, ?# C: b6 PR-estimator of scale, 尺度R估计量
; `% L0 ]% _( ?& J( ZRetrospective study, 回顾性调查1 {- y- _" \% q: y8 I) @
Ridge trace, 岭迹8 A: v! K/ L( n
Ridit analysis, Ridit分析
6 |8 `0 Y, j& l/ u, a+ s1 R9 XRotation, 旋转
" M" [- k2 S; M$ PRounding, 舍入! S. \  N8 s  @+ N/ n4 `5 P1 E
Row, 行' ~% O- u- n. h' m3 V4 R! ]3 a
Row effects, 行效应" f' n7 b1 ~! M) t9 O6 s
Row factor, 行因素+ i% k+ J6 H! ~" K$ k# J
RXC table, RXC表3 k& @' z! Y0 D5 R7 y( p( W  u
Sample, 样本6 l& b2 j( r3 e! i  {
Sample regression coefficient, 样本回归系数* ^6 a1 Y& T8 z
Sample size, 样本量) ?' `+ V+ Y9 K3 Y
Sample standard deviation, 样本标准差! `5 c6 F. J5 F+ p* C( j2 O
Sampling error, 抽样误差
! H# K& I7 @+ i6 L: }SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
7 I' O1 r7 x4 i. m  S9 XScale, 尺度/量表
6 l4 C7 v" o: z; P7 ZScatter diagram, 散点图
; D8 p7 x5 z5 w3 BSchematic plot, 示意图/简图
: o) B) V. g8 ~4 X0 h5 ~& i+ b; k- t/ RScore test, 计分检验
9 A  s) l/ r4 ~+ a+ a5 a# uScreening, 筛检
+ v0 T! J/ V$ k7 @8 M. tSEASON, 季节分析
; D9 b7 G5 D8 c+ [& I, tSecond derivative, 二阶导数" }9 ~" {( j2 d- _7 [6 [6 @
Second principal component, 第二主成分  p1 F4 k; I: S; E3 C
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
* f! W* q1 x5 s- b8 wSemi-logarithmic graph, 半对数图. \( C6 R( {: }; L% M
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸" d9 \4 V3 R3 O( p8 p1 {) }, L, u
Sensitivity curve, 敏感度曲线, U1 j5 N! z8 ?
Sequential analysis, 贯序分析
) |  u* Q9 B# L: ?- V# MSequential data set, 顺序数据集2 R, i9 f5 L- ]9 y8 F3 @- n  n
Sequential design, 贯序设计- `2 m& @- S( R' A- M; _6 j+ L
Sequential method, 贯序法9 _$ K  \  l  m# e: a& R
Sequential test, 贯序检验法
3 m1 D! I/ {/ g  ^' xSerial tests, 系列试验
) ~3 i5 E- Y. d$ ?% ?Short-cut method, 简捷法 . @2 _& _; I! G; k: v- D8 E+ r. A0 U
Sigmoid curve, S形曲线
5 E# i4 v; k' b6 o/ f, X6 L: \Sign function, 正负号函数* {) B" W# J( V
Sign test, 符号检验
9 p5 h' g! E9 bSigned rank, 符号秩
0 @0 a# i, v1 X, N+ A. l' n- S& M( ySignificance test, 显著性检验" d, W/ y( Y& ]8 @# u  x  a$ Q; t' e) K
Significant figure, 有效数字
5 e) ]! S9 {- a8 n1 I$ @# ySimple cluster sampling, 简单整群抽样2 ^( k) D* Z2 T2 z8 E5 k* g$ k; ~
Simple correlation, 简单相关- d  j7 D' d8 t) T# X
Simple random sampling, 简单随机抽样/ ?$ k" c! r( \. x8 `
Simple regression, 简单回归1 y1 |' q; D- o) \2 W7 U: {  j
simple table, 简单表
0 f0 L% S( a8 U5 I8 L1 D1 S$ bSine estimator, 正弦估计量
' ?9 J/ o4 @. X, K/ [Single-valued estimate, 单值估计
% ^# i* M8 d+ ]Singular matrix, 奇异矩阵
/ s8 v; V9 F+ V; CSkewed distribution, 偏斜分布5 V$ S5 p6 }& a
Skewness, 偏度  V# L/ S: J# T5 M) d  _
Slash distribution, 斜线分布
# ~3 n; O. f2 R0 Z, SSlope, 斜率
! `& g9 Z/ d- c' _4 M5 [5 w5 ASmirnov test, 斯米尔诺夫检验2 o' I- c; P" }. V" d0 B
Source of variation, 变异来源
. \  o/ B+ V5 x7 B# ^& ISpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
& y+ `) ?% ]7 E+ WSpecific factor, 特殊因子
4 ^5 f  D1 U, h* vSpecific factor variance, 特殊因子方差% G% Z+ P0 k2 o/ t4 n7 _3 |" B
Spectra , 频谱$ ~8 G9 ^! Y4 o& [* z; S6 p1 g- W* ?
Spherical distribution, 球型正态分布
$ X! |& O; _' p& c7 uSpread, 展布
* t% K  z1 i7 @) z, kSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包- k9 r3 L# C  a( d) V7 D4 Q: T; q
Spurious correlation, 假性相关
  R1 [2 C" h" m2 G3 HSquare root transformation, 平方根变换8 P1 X5 g, k2 B7 n, Y
Stabilizing variance, 稳定方差# v5 j9 B  J/ C" a4 p0 |3 E
Standard deviation, 标准差/ y- ^& V8 B/ w% U! g2 z' e3 H
Standard error, 标准误8 t+ S5 Z* z- {& Z8 \( N8 W# a
Standard error of difference, 差别的标准误8 V8 f5 E7 x! A, Q+ q
Standard error of estimate, 标准估计误差4 T8 g3 L" T' w$ u& O! b9 e
Standard error of rate, 率的标准误4 p( s3 C: {  {" D1 Y& K  ]8 i
Standard normal distribution, 标准正态分布
% C/ O/ v: }6 u+ Z1 }4 o. r( q: PStandardization, 标准化. p4 w0 m; J$ U  k, i
Starting value, 起始值
2 \/ S& u2 ^% C* X) f8 l: U+ MStatistic, 统计量/ S& C5 D0 s9 s
Statistical control, 统计控制
' t. X5 \" }& k7 IStatistical graph, 统计图8 t, V9 x- W7 U3 v  k
Statistical inference, 统计推断
/ |/ x, [; f# QStatistical table, 统计表) o+ B8 V' ~2 e' K* J
Steepest descent, 最速下降法
3 j. ]) K) t* V8 ]' p( cStem and leaf display, 茎叶图
7 u' r# {  a3 w9 m% H3 sStep factor, 步长因子
( l% Z0 @# A4 t2 n( f. l" i6 ?8 ^1 YStepwise regression, 逐步回归
' H7 Z3 s% u' ^Storage, 存4 w( B! g: }" |3 U0 {
Strata, 层(复数)% {: x1 ]* k4 g/ K9 F( G6 [( T' n
Stratified sampling, 分层抽样. [3 m. L" Z. c" N* i$ h
Stratified sampling, 分层抽样
; `2 x: c0 V" `9 m2 ?% ZStrength, 强度
8 y' U/ y2 f$ T/ @+ e* GStringency, 严密性% r; g) R1 c. b
Structural relationship, 结构关系  w* {* J7 A- l! E# V3 L
Studentized residual, 学生化残差/t化残差. p/ l& R1 \  g: b
Sub-class numbers, 次级组含量
4 q  e! x# {1 C) H2 |; hSubdividing, 分割
' y5 z6 y# C: I7 V, mSufficient statistic, 充分统计量
9 J+ A& P8 y/ {; z5 }Sum of products, 积和
6 K5 l2 m# d# V& ?0 e: B6 m. ]7 V+ USum of squares, 离差平方和
7 A3 }$ c( K- e  K. T" _, zSum of squares about regression, 回归平方和
/ G" U4 C; S3 G+ cSum of squares between groups, 组间平方和
* q( A8 F/ f* R; {$ oSum of squares of partial regression, 偏回归平方和" Y0 ^( R* P6 d% k- C/ J; G$ E
Sure event, 必然事件
) _+ ^+ Z2 \& A- N1 _# j; xSurvey, 调查
: v5 E+ A; p5 S  K( e( o4 Y! g" b5 TSurvival, 生存分析" Y  w$ G& F* {- z: j0 F/ V- Q5 r
Survival rate, 生存率0 t( n8 }: \. ?4 g. Q  ~
Suspended root gram, 悬吊根图
, Y2 A2 O" C; k. C7 A1 jSymmetry, 对称
* n! N. D' Y, @7 E8 \Systematic error, 系统误差+ Z. p# n# Q1 E" y. J% y9 |5 l
Systematic sampling, 系统抽样
* b4 J- O3 O' xTags, 标签- u$ l6 H- F: B* E/ v
Tail area, 尾部面积; t4 b+ z( o* T
Tail length, 尾长; M& U$ Y& Z% t) y6 ?4 ~% d
Tail weight, 尾重: \( V" y: q3 l) ]! \5 u# @
Tangent line, 切线  Q4 v- y" O2 [. c+ K( v4 j3 _: F7 ?
Target distribution, 目标分布
0 e# K) v7 B, e" U* `' bTaylor series, 泰勒级数
6 d; i& ]3 T7 `; v0 Q. o* w2 ETendency of dispersion, 离散趋势
* G/ K2 M+ a2 t: ^5 [Testing of hypotheses, 假设检验! v% G9 W6 ^: i6 x. c8 J! _
Theoretical frequency, 理论频数
" ^) p$ x& |- e' sTime series, 时间序列
, A; o/ Q0 g/ C, j: ?6 i! qTolerance interval, 容忍区间, z( T- B; @, M5 \
Tolerance lower limit, 容忍下限
, {# i- J" C! c2 J* d+ j# qTolerance upper limit, 容忍上限
, E+ g  l, m" U; qTorsion, 扰率/ K3 O' C* x  n( I1 @, d4 S
Total sum of square, 总平方和5 [: J# n' j! U) j
Total variation, 总变异
2 c2 A  D: ]) K) l9 f6 tTransformation, 转换
8 ], [& N. ?( Y6 BTreatment, 处理/ i+ O" Z8 l5 t& K% T6 K
Trend, 趋势) G& b1 A# P; p% W
Trend of percentage, 百分比趋势* R; w. o4 D9 p2 N
Trial, 试验
3 I& v, E* x, O: h3 o3 QTrial and error method, 试错法4 k8 M# E/ z7 Y$ h
Tuning constant, 细调常数
& L3 E3 j$ C% V& Z- i- _Two sided test, 双向检验% V5 G! ~9 |4 {5 r3 |
Two-stage least squares, 二阶最小平方& D2 V& W) v- N+ @' c( ^7 G- \
Two-stage sampling, 二阶段抽样
2 @# s! k; k, }Two-tailed test, 双侧检验
4 a- \6 D5 s9 W9 T- l  `Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
6 G; T" C8 E8 z2 F. F6 i* i4 w$ ZTwo-way table, 双向表
  L; a4 b% t2 iType I error, 一类错误/α错误
! Z; s8 Y9 p8 [  g$ ZType II error, 二类错误/β错误
2 [1 _8 R6 W+ h7 b$ n# g; uUMVU, 方差一致最小无偏估计简称2 X, s8 A5 U4 [1 O5 r' _- I
Unbiased estimate, 无偏估计
3 o5 B" ]5 \; ?0 Y0 ^4 c1 o/ o1 bUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归# d4 {5 u8 t; v; H, }& p
Unequal subclass number, 不等次级组含量  R* ?5 Z& U: ~+ ]3 Y0 d% f4 o
Ungrouped data, 不分组资料; e: n, V5 V# y" c8 M: I
Uniform coordinate, 均匀坐标$ a0 Q4 R: ~2 `1 n7 {" L
Uniform distribution, 均匀分布' W/ _% @: L# t1 a2 j8 M
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计8 X/ @+ o8 W0 ]4 d% D
Unit, 单元
& _: ^7 |+ C) m) t2 C+ pUnordered categories, 无序分类
  X/ n: {1 p0 a3 E) o7 NUpper limit, 上限, g1 ~. q7 f, X5 i1 F* g8 Q
Upward rank, 升秩
5 I# s/ F! `" G1 s, \4 Y$ VVague concept, 模糊概念) b+ K3 M* h% L4 X, c% x
Validity, 有效性
5 |. Z1 p1 i: D4 w4 e% s( uVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计% V5 A7 t9 m. f* B( D) b
Variability, 变异性; {" _0 u7 j& q- h# F
Variable, 变量
$ E/ t' A# y; N) c7 Q4 y# MVariance, 方差
! h0 U' j1 `, _) \* `! mVariation, 变异
- Y3 N% Y$ o1 \( zVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
. g# [  W  i0 V$ m) Q3 _Volume of distribution, 容积* Y. `5 e; H6 }
W test, W检验
: ]6 m0 k* O. ]/ G: [  q! _4 m" fWeibull distribution, 威布尔分布. ]7 }4 u! c' s5 |
Weight, 权数% M$ T" F$ b0 t  ]* w, [
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
2 b3 f, S9 y( oWeighted linear regression method, 加权直线回归9 E0 E# o" t4 w
Weighted mean, 加权平均数
9 X$ t3 m1 I1 {Weighted mean square, 加权平均方差
4 n! f0 X; j2 m% p3 s) YWeighted sum of square, 加权平方和
: g; V) n: @  [1 q# O8 i3 E: LWeighting coefficient, 权重系数4 K0 n- b# x8 M+ S
Weighting method, 加权法 + i2 F. ~0 K, f" L$ `: e0 g( j
W-estimation, W估计量% b: X2 J5 D2 h) p+ e
W-estimation of location, 位置W估计量( u* f3 z$ ?. j0 L$ U3 d
Width, 宽度. S% O8 d$ k+ e4 U& Q4 d0 v
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验0 y, B& }2 [, d- D" |. r
Wild point, 野点/狂点! `/ A- e2 P+ m/ ?
Wild value, 野值/狂值
7 H1 H, F2 x1 T( tWinsorized mean, 缩尾均值
6 c; J" x% e) a& e- ZWithdraw, 失访
/ Y' H, C. u3 [1 X& N$ x) m) X2 KYouden's index, 尤登指数
( f3 }$ e! d* oZ test, Z检验
& B' H8 W2 y; M8 O$ c! j5 wZero correlation, 零相关
) }. i' H# a8 JZ-transformation, Z变换

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