|
|
Absolute deviation, 绝对离差
: x4 h: I! `2 v" e6 x) VAbsolute number, 绝对数' [- v2 H9 m) S% y7 V% \( Q6 p6 m
Absolute residuals, 绝对残差
$ k B X7 q Q; l% rAcceleration array, 加速度立体阵
. k0 r( T, h' Y& X& W. z& c5 y0 SAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度( d4 _+ h2 H1 ]6 j6 X6 G. [2 y6 i
Acceleration normal, 法向加速度
- b& l1 Q% q7 f6 \$ HAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
; P. S) d# `% ?. A# `; d. C- lAcceleration tangential, 切向加速度+ r: r4 C# ?: w& a$ Q+ E" H, t
Acceleration vector, 加速度向量
- H( e6 G- Z/ ?1 z; |- O. ^0 sAcceptable hypothesis, 可接受假设& D1 d! z2 s- s/ w
Accumulation, 累积2 \% n4 D% t1 N# q! g- Q& ~% G
Accuracy, 准确度
' t- o# m4 n# x* w- {Actual frequency, 实际频数
- u8 X0 s$ J. i* ], B8 F; EAdaptive estimator, 自适应估计量
4 s+ P# K8 z. M3 U/ L2 pAddition, 相加
/ y4 I4 c5 S- K" oAddition theorem, 加法定理
# l+ a2 S' o- {. A- B3 c6 W8 q- _Additivity, 可加性
1 q" y& K7 l7 }$ a2 B: H$ ]" ?# z5 rAdjusted rate, 调整率/ h: ? v3 w6 M
Adjusted value, 校正值
: [% K. p* {# Q+ x2 v R' S, ?, dAdmissible error, 容许误差
) t& w6 [. m- ^% K) o* XAggregation, 聚集性
5 t" a! _; [: `6 ~# Q: rAlternative hypothesis, 备择假设$ B x; x3 G& \' J) B
Among groups, 组间1 j1 i, o, c! K, P3 m' W
Amounts, 总量) d. b" ]# W9 q2 f
Analysis of correlation, 相关分析
3 y8 g2 e1 M3 y2 T, @Analysis of covariance, 协方差分析) n/ L+ ?+ L7 @0 }$ b
Analysis of regression, 回归分析: S/ [" S# ?; c; ]- J: a0 L/ V
Analysis of time series, 时间序列分析
! E3 U3 x" L' R: jAnalysis of variance, 方差分析( U$ x/ C* S0 @* ]
Angular transformation, 角转换
; i9 M- {/ A( ?& @4 F G' p6 g) RANOVA （analysis of variance）, 方差分析4 g3 i: s( O: S6 N, ^0 B3 d; k2 e ~
ANOVA Models, 方差分析模型9 j& y6 e' Z9 g# _7 K8 k: I
Arcing, 弧/弧旋2 N' O" ~+ H$ |0 A9 t6 t
Arcsine transformation, 反正弦变换9 L2 v/ _# W- c- A
Area under the curve, 曲线面积0 U$ R- s6 p# l1 g# D
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 3 U J& q0 ]: y
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 # ?+ d/ X: u* i2 t0 i+ W
Arithmetic grid paper, 算术格纸
7 x, n7 h4 m3 z) e( O B# i4 o! dArithmetic mean, 算术平均数
v# x5 u1 m8 ^% t# W/ I" GArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
1 y5 v( x. Q5 g" M/ @Assessing fit, 拟合的评估0 w9 u8 ~; c% } H( o. |
Associative laws, 结合律1 Y, N: ]0 n: b) k. Q# ^
Asymmetric distribution, 非对称分布4 l) m6 N0 E& h# z( o/ Z V
Asymptotic bias, 渐近偏倚7 S- I6 H4 C/ C9 w* i; u
Asymptotic efficiency, 渐近效率
; G% ]% n2 ]& [Asymptotic variance, 渐近方差
$ i9 C: _. v( T9 v' B% r- SAttributable risk, 归因危险度
: `9 _1 {( N7 s6 E/ W y3 [Attribute data, 属性资料) U2 i# W; M9 Q5 G" h* h; W5 t
Attribution, 属性
2 o7 q6 \3 T. p+ e4 K+ bAutocorrelation, 自相关) d5 n Z( `; x& ` q9 L
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关) q5 M& [+ D" w7 j( l
Average, 平均数
5 t5 `: h+ L, sAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
: k0 |! F0 v ] t9 c5 KAverage growth rate, 平均增长率
! G7 L b9 ~. p# X6 oBar chart, 条形图' ~* z# g7 B9 i" n, V: z8 z+ ~0 v
Bar graph, 条形图
5 F) g0 ?) @2 R$ y( b' l, OBase period, 基期) ~ V8 m: F: q [8 C( z4 \& F9 Y
Bayes' theorem , Bayes定理
; V5 S* c9 |3 P0 J8 mBell-shaped curve, 钟形曲线0 d: k' q* Y/ O1 I$ I$ H8 e
Bernoulli distribution, 伯努力分布
+ |2 e, A0 t# J- U- N2 y" LBest-trim estimator, 最好切尾估计量
: x5 w2 N& O- W. [( SBias, 偏性
U2 W8 ?$ o, g+ wBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归% g% S3 l$ K3 I2 t6 R% @' Y% q6 Y
Binomial distribution, 二项分布
0 h3 e1 R+ H3 w$ k' ]Bisquare, 双平方! o$ S& U8 ] B/ \9 U9 g3 \! @) K
Bivariate Correlate, 二变量相关
: s9 Y% F% i, T0 w; rBivariate normal distribution, 双变量正态分布
, l7 V& N: V m; EBivariate normal population, 双变量正态总体
) o' z( w/ i, ~5 e& fBiweight interval, 双权区间! b% D8 A$ j5 p, h2 a& l; ]
Biweight M-estimator, 双权M估计量
7 s7 s! T# [7 a4 `! k* ]! d' j5 sBlock, 区组/配伍组( i; K+ p* p& ~! C- c* }3 I& I% W6 `
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
- n# ?% P6 x$ f9 s" iBoxplots, 箱线图/箱尾图
) j: g1 @: ?) X! nBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
6 ?, e" {" ?' d* gCanonical correlation, 典型相关
8 h$ }& F% _$ @' [& w. OCaption, 纵标目) E% e; V0 E9 g1 t( e4 }5 W1 J
Case-control study, 病例对照研究: [2 u/ R- h. u) J9 w& o5 N0 t
Categorical variable, 分类变量9 ?, N5 X/ f0 @# |2 B
Catenary, 悬链线
# |4 `1 W/ t5 {; V1 }Cauchy distribution, 柯西分布
3 t. H8 J: f& n! o$ C, `Cause-and-effect relationship, 因果关系
* h/ x# C$ ?. T* QCell, 单元
: b& V+ _: g" W- E- S/ ^) SCensoring, 终检
$ ?; S" o: X$ L4 ICenter of symmetry, 对称中心/ H/ }8 ` M/ b7 z: |/ a0 l+ `
Centering and scaling, 中心化和定标
{5 ]5 x7 `, b, BCentral tendency, 集中趋势) Y# E, X, o. T( _% e K
Central value, 中心值- R1 r- ~- S# c6 G ~* V
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 f) x' m6 V; F8 C. @
Chance, 机遇& a6 A& l& y# G5 e( |6 o
Chance error, 随机误差
# ]$ E: r8 N. K1 J" TChance variable, 随机变量
0 |5 H6 ]5 B* d& W; m# e! d% E* X8 HCharacteristic equation, 特征方程& [, D$ e0 f0 A& N, e8 `1 ]
Characteristic root, 特征根- k9 R, f8 m8 j/ g* W! O
Characteristic vector, 特征向量
- i2 | C8 M8 @. \8 z+ \3 p0 AChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则# A$ S8 J8 D$ l- F
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图* D% ?$ f5 S; j: T
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验 s1 f$ x! Q& }& u
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
& [$ j) d+ |8 u; w+ KCircle chart, 圆图 ) @# w* z: b8 q" ]. A7 q6 ]
Class interval, 组距+ y6 O6 c2 F, }: |0 x' u3 t1 e
Class mid-value, 组中值; v; M+ B' Y" ?
Class upper limit, 组上限& ^3 |" ~3 T0 U1 N
Classified variable, 分类变量
5 y9 d R. U8 y: n9 LCluster analysis, 聚类分析
+ K) t& ?/ Q: B" s# l' S9 p7 zCluster sampling, 整群抽样! N3 p# p, U& j
Code, 代码
; T E9 ~$ F2 V8 E! q+ hCoded data, 编码数据
* }% y. ~, n" ^3 vCoding, 编码2 S2 \( O/ o7 ~3 V: W+ R
Coefficient of contingency, 列联系数
G+ \1 Z, {. E6 P$ l3 HCoefficient of determination, 决定系数. {2 f0 ?1 c3 @0 z" K$ z$ _5 Q
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数. _5 ?$ S7 _/ Y- _
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
9 G. r0 e, g. T5 a2 WCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数' l. B' i4 o) z5 t+ ~6 b5 M) z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数; N5 S% i- g, N% x
Coefficient of regression, 回归系数
2 {$ y! t7 R+ r: G9 P4 x9 GCoefficient of skewness, 偏度系数
4 f9 ~ i; Q3 ~, ~3 {Coefficient of variation, 变异系数0 g9 F! s/ f, h$ }: o8 g3 d
Cohort study, 队列研究
7 E8 T) K5 q: I- Y- s5 O5 b; mColumn, 列
. h: Q$ w8 B& a% Z4 r% {8 NColumn effect, 列效应& l9 S% o' N) A8 g c8 ^
Column factor, 列因素4 Z( ^7 y9 {3 ^' k: x2 H( i
Combination pool, 合并
" h2 |1 v5 l; j5 ~1 ^Combinative table, 组合表, ?* L( S3 C+ z% t7 l2 p
Common factor, 共性因子
7 _5 J* x- `. ]3 bCommon regression coefficient, 公共回归系数! }- F( k, t* P& M/ R* i. ]
Common value, 共同值
$ G- _) x$ L6 L# Y4 UCommon variance, 公共方差" T; J0 q0 _ E( Y
Common variation, 公共变异
7 ?! { q3 H. R) G' X7 y" [* d! b4 ?Communality variance, 共性方差$ v+ i. o+ p6 J
Comparability, 可比性
% i( Z) F, r* F! _* `/ gComparison of bathes, 批比较& c* c: U% z& [8 s7 m( ~
Comparison value, 比较值
5 C% x: [) H$ D- H2 NCompartment model, 分部模型' C: \- V) s! W
Compassion, 伸缩+ Y! h9 J2 ~ f" U3 I. X- {) x# I
Complement of an event, 补事件! \) L$ ]8 d$ V/ d9 A3 c l7 B
Complete association, 完全正相关
! C! v) S0 F+ s) j( r( ~Complete dissociation, 完全不相关- Y7 \, z' `9 B& V
Complete statistics, 完备统计量
2 Y) q6 x3 v: O: m0 z& J. N3 h) LCompletely randomized design, 完全随机化设计1 k8 ~/ J" U- V; j) t
Composite event, 联合事件, ]0 i5 M2 O2 f* L
Composite events, 复合事件
" L' i! A+ P0 f) w' r. s+ sConcavity, 凹性
: t6 W3 n2 m/ XConditional expectation, 条件期望
: S& {, S6 H8 Z EConditional likelihood, 条件似然
* ?! T2 J/ _0 N; f" sConditional probability, 条件概率& q& b! z! u! U& V
Conditionally linear, 依条件线性" E& R; J5 b3 o4 O# {( P g6 z$ D
Confidence interval, 置信区间4 I6 O$ s+ Y$ L$ c+ I4 ]7 r* s5 r
Confidence limit, 置信限
( s/ M+ n S& b. C' }Confidence lower limit, 置信下限2 F# t7 j, Z0 X/ l
Confidence upper limit, 置信上限2 F! W O+ K3 d+ t+ v$ Y
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
, y% B/ p1 T* L1 p: VConfirmatory research, 证实性实验研究7 \1 T* n$ t1 [( L* l
Confounding factor, 混杂因素! B3 _1 f o! z4 A+ Z
Conjoint, 联合分析
4 Q `. P$ x$ g4 N+ j* XConsistency, 相合性# d/ {8 i3 D# R# L! }
Consistency check, 一致性检验& k( O6 ^( m) h+ B6 C/ P
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计* h/ k4 Q- X/ g0 ]0 v! h% K
Consistent estimate, 相合估计
+ F" w# e( }8 r5 ~2 r; ]Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归! i, s+ I4 F+ ~' J9 n4 A# t
Constraint, 约束
2 H+ M7 k$ }! C% e$ iContaminated distribution, 污染分布% h; [7 a- n5 P5 ]9 s
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
?8 Y1 g0 |, Z. iContaminated normal distribution, 污染正态分布, c6 ~2 h' C4 d$ Y; S" `- h
Contamination, 污染( f0 M, q4 t3 ^" M! v; o
Contamination model, 污染模型
8 X! u. c, z4 r0 i" G8 sContingency table, 列联表' r5 p& U K. u
Contour, 边界线
8 j0 y0 F2 I9 Z4 Y/ rContribution rate, 贡献率5 }3 C* L2 e; n. v7 d
Control, 对照9 h: w0 M: A R$ s0 M2 d3 g
Controlled experiments, 对照实验. h* G& i9 k9 J0 o
Conventional depth, 常规深度
; r6 b6 D# g2 tConvolution, 卷积0 L$ h& B: p( C# F6 [/ H
Corrected factor, 校正因子
' Q9 o- k+ W0 e5 m9 tCorrected mean, 校正均值
7 O: v7 a8 t& w" G; @, PCorrection coefficient, 校正系数
, l+ G5 X; H5 {; Z2 p, F& l6 }) eCorrectness, 正确性
8 [$ [8 H4 Y f) v+ `8 b: i( L5 lCorrelation coefficient, 相关系数6 y, T8 v; I2 z
Correlation index, 相关指数( F, Q* d* Y. U! g
Correspondence, 对应& Q- I% K- N( m3 P+ l
Counting, 计数
4 C9 U$ i6 @( TCounts, 计数/频数" }; R- V/ s$ Z# ^9 m
Covariance, 协方差
2 h* {4 v" J5 ~7 k+ lCovariant, 共变
/ R& V; L$ ]9 j6 e3 d$ a- E ?Cox Regression, Cox回归
|: l" ~3 i* |5 P! j& s4 u/ K0 W# p2 lCriteria for fitting, 拟合准则( K, `3 {- I$ _* J$ J$ k0 v
Criteria of least squares, 最小二乘准则2 m# ^2 Y$ O- x, `" {! v
Critical ratio, 临界比! ~0 o6 Z7 F% \5 M9 z z* Q& q
Critical region, 拒绝域, K: c5 }/ E$ u t3 T
Critical value, 临界值
: q( P0 `' W' P. [8 U/ |Cross-over design, 交叉设计1 v9 x, T$ v. p t6 _
Cross-section analysis, 横断面分析
' x$ F: n6 }* p: fCross-section survey, 横断面调查
+ t8 U4 G2 Z& P4 f1 DCrosstabs , 交叉表 9 R. j8 Q4 Y$ z- z; n
Cross-tabulation table, 复合表& [+ `8 m7 A/ ?8 v% q
Cube root, 立方根9 l( X0 H5 u7 p M( z/ K4 R
Cumulative distribution function, 分布函数( e [( N, r2 z1 U7 B/ A) c/ o
Cumulative probability, 累计概率
0 P% g3 l$ D1 wCurvature, 曲率/弯曲
9 F' X l6 y8 pCurvature, 曲率3 _' O6 u8 \; k9 E+ @% A, Z
Curve fit , 曲线拟和
+ h$ Q% i' k2 l- f- c) hCurve fitting, 曲线拟合2 x# G, a9 Y/ [2 I
Curvilinear regression, 曲线回归
0 @: f- z( X# W4 `; C, a5 mCurvilinear relation, 曲线关系
1 u0 H: A- e1 B2 k' `1 JCut-and-try method, 尝试法2 h- X+ h4 N W" A! u
Cycle, 周期
5 R. V9 L0 i+ |3 C mCyclist, 周期性
" `: k4 |' `8 C2 z) i! ?/ HD test, D检验
- D- M( j; s2 A6 \1 _Data acquisition, 资料收集
: ~) V$ K$ M" Y# Q( |% p7 UData bank, 数据库2 ?$ J" g0 V `- u0 Q
Data capacity, 数据容量' |. G% f7 r1 c1 H2 P% Z+ X& L
Data deficiencies, 数据缺乏
0 a: c- H8 b% t9 d& CData handling, 数据处理
1 L0 m5 s1 R, FData manipulation, 数据处理3 `: g0 R6 B" R) w, r
Data processing, 数据处理
7 ~7 B0 P5 d& {6 @. M" dData reduction, 数据缩减2 d$ q3 @; o* r
Data set, 数据集
- @# K) u$ K* @) |6 O" wData sources, 数据来源
; f2 k4 U+ I: h5 x" M6 y$ `Data transformation, 数据变换
9 g: B+ p' b. S- c" N& _ W; OData validity, 数据有效性8 M# O: R- z8 h( k
Data-in, 数据输入. t/ c. |: ]/ A4 M
Data-out, 数据输出' l5 Z; `$ G, L. S% r9 C
Dead time, 停滞期
4 Q& f1 a, e/ v. m9 sDegree of freedom, 自由度
: C9 `5 a9 } Q6 w6 {Degree of precision, 精密度$ B; x8 c; H& G9 y
Degree of reliability, 可靠性程度& i! s0 i0 B7 k
Degression, 递减& U4 f; t8 W% k% ~0 F% e4 n
Density function, 密度函数# \. W+ P* U& A5 a; b
Density of data points, 数据点的密度
: M& Q6 y8 G. Q, f+ w! Y- H& ZDependent variable, 应变量/依变量/因变量. v! k4 P& T8 n
Dependent variable, 因变量, k1 w2 S9 y4 H- I
Depth, 深度
/ q2 {$ X0 p6 x3 A9 ?" ^; aDerivative matrix, 导数矩阵
( `+ y( S3 t. X$ V2 o, mDerivative-free methods, 无导数方法
: ]" G9 `3 e, U# p. WDesign, 设计
6 e1 r0 ^$ m, V$ gDeterminacy, 确定性% Y5 _, q% G9 r* X: v
Determinant, 行列式
0 d: ]5 }, P6 f+ O$ }1 }Determinant, 决定因素9 g* l+ f$ s: s9 ~0 b* e1 Q
Deviation, 离差- s" ]8 H" s$ I, \8 w' w
Deviation from average, 离均差
. Z+ \3 x7 M7 m A. n4 W iDiagnostic plot, 诊断图- c/ X' r& e4 {8 K* H$ M
Dichotomous variable, 二分变量
' d1 \3 [: j: q$ a# C+ oDifferential equation, 微分方程0 f% ? b5 y/ `
Direct standardization, 直接标准化法
4 f, y, ]* s, j! G4 o9 b3 z" u: a" dDiscrete variable, 离散型变量/ Q5 v9 T3 `' L1 p2 f9 u) ^
DISCRIMINANT, 判断
. s+ @4 t p7 T& w* F" c6 }7 WDiscriminant analysis, 判别分析9 o# m) ~0 M! i }- Y
Discriminant coefficient, 判别系数
+ D1 a( L* J4 a4 H' r1 z! ^& mDiscriminant function, 判别值1 R6 z" x$ T- e* D( u& ]
Dispersion, 散布/分散度* r! J; x6 I+ ^0 H
Disproportional, 不成比例的
0 Y: h' e2 k0 ?1 _: g0 k" m/ sDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
. R* D( y! q5 d) @( X6 BDistribution free, 分布无关性/免分布( {6 M3 {4 q% k! w) E7 m
Distribution shape, 分布形状
6 l+ t" k+ V+ C# j- U, V, e+ P1 h% QDistribution-free method, 任意分布法
; [$ H- \: N& L" ~ F! G! SDistributive laws, 分配律% J' a5 ^' C% c, K8 |, w
Disturbance, 随机扰动项
* {6 u+ k3 @, u" e$ KDose response curve, 剂量反应曲线
, L4 v$ ~ W% m/ sDouble blind method, 双盲法
, R, |* L8 ]) g3 Z/ }Double blind trial, 双盲试验5 {+ V9 J6 h7 }* _( W
Double exponential distribution, 双指数分布
0 `9 C* \( p2 @# L& k* M1 H2 s$ jDouble logarithmic, 双对数
7 `( }" [7 d4 @. jDownward rank, 降秩
2 N0 r1 `. g& L8 ADual-space plot, 对偶空间图
+ j3 x" w. f9 b7 a' ?0 T( G4 PDUD, 无导数方法, v" C: a0 l. ~! R: l
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法& h9 t/ ]) v+ l3 }* d
Effect, 实验效应
) b, |4 X/ E* ]2 Z3 A8 V4 v5 cEigenvalue, 特征值
* r( I. O/ v; f K$ x1 V$ X% m+ aEigenvector, 特征向量& @7 ~( I1 u6 W$ F9 C5 T/ n( \
Ellipse, 椭圆
, m- s" Y0 e3 r+ w0 s+ i/ B7 ^Empirical distribution, 经验分布
0 X) ~% D) ?$ F7 G o8 c( E9 bEmpirical probability, 经验概率单位8 |7 s) X7 m* J/ P
Enumeration data, 计数资料
9 @' k0 u. C! F4 ^$ TEqual sun-class number, 相等次级组含量
3 E. S# W# j9 ?, g \Equally likely, 等可能
7 P2 p+ T% P0 l. y3 D# }& bEquivariance, 同变性) L1 Q3 `( l- D, M- U
Error, 误差/错误) i$ N6 h$ b4 i: M2 N0 ^) n1 n
Error of estimate, 估计误差: x3 \; T0 H! A5 f
Error type I, 第一类错误
& F L; X0 k( Q& ^. }Error type II, 第二类错误6 m+ h( y8 o6 A& P1 f
Estimand, 被估量( J( O) d! p( `3 Z
Estimated error mean squares, 估计误差均方
; y" N+ G7 g3 Q* KEstimated error sum of squares, 估计误差平方和! J" `" Z, R( f
Euclidean distance, 欧式距离
0 ?5 n* Y; ?' m# r+ yEvent, 事件
& A+ b5 [1 ?: z v6 \0 G4 ]Event, 事件) p/ ]$ ^2 ~! H
Exceptional data point, 异常数据点
* I2 x, Z+ i! x }Expectation plane, 期望平面. l: s6 m3 P! s8 K3 @; d. B5 N& X
Expectation surface, 期望曲面5 m" Z% t! A* }9 Y- B. D7 R
Expected values, 期望值9 l' @2 _8 m7 }7 M9 b
Experiment, 实验( d/ i; N9 @( E: S Z- w, T' J8 x
Experimental sampling, 试验抽样
# x6 k% x3 x8 l0 H# KExperimental unit, 试验单位) L' a$ a- O# y
Explanatory variable, 说明变量7 O$ c/ |; A. t8 c' B# |
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
% i% ~0 y0 `/ D2 Q* hExplore Summarize, 探索-摘要
, l2 Z* [! f/ C/ U7 |Exponential curve, 指数曲线
' h0 s3 v) g8 F# A, _8 mExponential growth, 指数式增长! y I' h/ K8 S; t a: ^7 {
EXSMOOTH, 指数平滑方法
* n0 A. B4 m: ]- h5 B8 z% k. ZExtended fit, 扩充拟合" d( l, n+ I( q1 Q! m$ T
Extra parameter, 附加参数
: p% s& t. B: U9 }# r1 m1 u, | `Extrapolation, 外推法
' v" q2 N2 x& s$ J1 L% N3 h% ^Extreme observation, 末端观测值
. j) u H9 ]5 DExtremes, 极端值/极值. y. V M' q; `1 B
F distribution, F分布& L( J6 u- w' U4 T; [
F test, F检验: ~2 U8 H3 H0 d- }
Factor, 因素/因子
' x2 T$ h) N7 L1 P bFactor analysis, 因子分析
! B7 @: u d$ e z/ A, Z9 zFactor Analysis, 因子分析
; B; x; \0 f6 d% T8 E" J. RFactor score, 因子得分 9 M2 m) x; e+ L% _& x; a1 P9 ]5 ^
Factorial, 阶乘
) ]$ {8 }- J; z5 h" X* s R1 rFactorial design, 析因试验设计, u( j' Z4 ?7 [ f ~3 I3 n) f" v
False negative, 假阴性
! n: v+ _6 w8 M5 dFalse negative error, 假阴性错误
- E4 k: H. V! y2 @7 ~5 g$ q$ qFamily of distributions, 分布族8 ^% B0 x* g4 n! o$ m5 w; u% \
Family of estimators, 估计量族5 Y* W6 e/ R0 d( T. G
Fanning, 扇面+ A% c3 A4 Q* K4 D
Fatality rate, 病死率$ q* x0 G F1 G' Q, p2 x
Field investigation, 现场调查4 `% w% I, l# b/ n+ S
Field survey, 现场调查
: K4 P) G3 y* [' W: S2 A2 u- LFinite population, 有限总体, j. ]6 w8 z) y7 s% `7 }
Finite-sample, 有限样本& }5 d3 z. c# W i# Q$ H* P$ \
First derivative, 一阶导数
! B6 k2 H3 v+ bFirst principal component, 第一主成分
( a0 c% v$ @" C. a8 e$ xFirst quartile, 第一四分位数4 @% u1 o( @" L9 K2 _
Fisher information, 费雪信息量5 B4 o7 o/ t) b* y5 y- \
Fitted value, 拟合值/ E8 u7 g2 u; V6 h) f- [
Fitting a curve, 曲线拟合0 u1 i- L: u# m* ?' J3 U4 p, b
Fixed base, 定基3 Q) ^. a5 F# H, Y
Fluctuation, 随机起伏
. c" u1 t( X( {Forecast, 预测* o! c- t0 I* t% k
Four fold table, 四格表
* z8 r0 r1 q+ H7 ]# `6 JFourth, 四分点
4 M1 ? G, |) i5 h% L6 J- rFraction blow, 左侧比率7 O$ x D, w+ Z; s( [3 o( J
Fractional error, 相对误差
, p7 [6 i# z% r2 Q0 G' CFrequency, 频率' A, N2 R/ N y2 d6 U5 Y& m/ z
Frequency polygon, 频数多边图
, d& n9 ^8 c) Z8 FFrontier point, 界限点 T/ s7 L2 @+ j0 I
Function relationship, 泛函关系
% H1 C1 D- Y( y* z' H9 A p3 SGamma distribution, 伽玛分布' c+ c# ?# ?4 a" ]0 L9 Y
Gauss increment, 高斯增量3 R6 {0 R& N x9 {
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布% k1 O8 }- g8 k+ _3 m. Y
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量5 l: O# k c& ~1 A7 ?
General census, 全面普查" Z0 M* W; p; r7 {2 G- Z. M
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
% {- {8 c- h' i" q' wGeometric mean, 几何平均数
6 V+ h6 Z' d2 t; |& PGini's mean difference, 基尼均差
8 i2 z4 U' G0 f6 M* kGLM (General liner models), 一般线性模型
1 g3 B4 p0 W1 m3 f: m2 G% e9 DGoodness of fit, 拟和优度/配合度+ U8 ] S/ E. p& d0 ^+ b
Gradient of determinant, 行列式的梯度
$ I3 ^* u3 ^. T* z3 n$ m9 _2 OGraeco-Latin square, 希腊拉丁方, q6 E6 f, [9 B0 X( h7 y! _, D
Grand mean, 总均值' K& F4 X6 k. Q& y3 J
Gross errors, 重大错误# l" u4 M2 J! U+ [2 g2 e' ?
Gross-error sensitivity, 大错敏感度$ ]7 ^: k$ z4 _& ^- s& |8 f0 S' J/ ]
Group averages, 分组平均- X( D1 G, r& P8 C
Grouped data, 分组资料
1 l3 D( J; s: Q5 B" DGuessed mean, 假定平均数8 ]* M* W8 B& `" R
Half-life, 半衰期
' ~- G1 s5 L4 _& R2 RHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量1 X% f7 \: g, w* q1 l
Happenstance, 偶然事件4 o# [ ^; i7 T) \
Harmonic mean, 调和均数( W7 V" {1 F% U4 |
Hazard function, 风险均数
; D& Z7 {" L0 O' g) _4 OHazard rate, 风险率4 u7 }4 m1 d3 }4 i& p# K" d
Heading, 标目
2 q: s4 n8 _; k) N; @/ oHeavy-tailed distribution, 重尾分布
/ W6 a" I4 ~+ g% A' ?7 g7 SHessian array, 海森立体阵
8 I- c% _' n8 S$ e7 u; E% SHeterogeneity, 不同质/ Q) g( {: f8 l% F
Heterogeneity of variance, 方差不齐
* o `" p% f) t V3 Y: H' I4 t* r) lHierarchical classification, 组内分组
6 {; F4 h( _3 P C) FHierarchical clustering method, 系统聚类法
8 M7 n2 A q$ v. \# m4 {# \$ qHigh-leverage point, 高杠杆率点
) E- l/ k6 l4 g0 k0 ]HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型 g! G5 w3 u, G, c5 X4 W
Hinge, 折叶点
, t8 `' C0 x' Q2 V' F r! [5 oHistogram, 直方图' u9 k' ~4 I! J) \# r& K
Historical cohort study, 历史性队列研究 ! Y- `6 \9 ^1 N" G1 Y- ~
Holes, 空洞
0 [* v7 |, }$ u, O/ e+ F3 qHOMALS, 多重响应分析
2 o ]3 {# C, _+ S9 xHomogeneity of variance, 方差齐性3 Z3 Q3 V$ u; a- M" v
Homogeneity test, 齐性检验
1 {6 L! }6 ]6 Q8 ~6 g0 v& W) s9 U# MHuber M-estimators, 休伯M估计量
5 b) G0 {7 O' OHyperbola, 双曲线( O* {8 z& J, N$ k6 r
Hypothesis testing, 假设检验
- p/ R1 A+ e2 h, |# Z- t' l" @. THypothetical universe, 假设总体- P9 e) C& w, P% l
Impossible event, 不可能事件9 |4 }) U# K; ]4 K- }- ^% \* j0 H* g
Independence, 独立性% [1 S/ N: L4 }
Independent variable, 自变量( W& S) T4 u+ w# f
Index, 指标/指数/ K, w$ {. O! { o; T2 b
Indirect standardization, 间接标准化法: ]/ t J8 b% q) K
Individual, 个体
# ]: n/ X* J& E G0 MInference band, 推断带- R! y2 l4 f( W# f4 n. F1 O
Infinite population, 无限总体
5 X( f' C# C9 w5 wInfinitely great, 无穷大
+ B5 ]" u( p& ?, B& VInfinitely small, 无穷小) B, ~9 r/ f* c% X: O
Influence curve, 影响曲线. o. G. u- K1 X+ e3 H" Q
Information capacity, 信息容量, C0 {2 q" ^7 m- V2 d1 H9 l
Initial condition, 初始条件
1 \+ ^! b" \6 N( ~9 xInitial estimate, 初始估计值
$ b$ t, S& e+ y; m) kInitial level, 最初水平 b2 B4 X8 n. X7 n7 M' N
Interaction, 交互作用
6 o" h6 Z s( qInteraction terms, 交互作用项
0 B7 m( n8 ?8 U( t4 ?Intercept, 截距
* D6 B; s# L. Z0 Y9 H- j" NInterpolation, 内插法- ?. y% q+ c; h8 Z' ~- S; V9 v+ @
Interquartile range, 四分位距
3 t9 o' f! u: d% pInterval estimation, 区间估计. S1 y$ j2 J5 B4 y
Intervals of equal probability, 等概率区间
( z1 E# C- Y- U$ e! }' `Intrinsic curvature, 固有曲率
9 B7 r. W' n7 ]) ]Invariance, 不变性9 i" j- K+ m* d+ `2 z, D: C) S9 r
Inverse matrix, 逆矩阵. S! r5 b: T0 H d9 t4 a
Inverse probability, 逆概率
9 H( b3 ~) k5 Y/ |Inverse sine transformation, 反正弦变换+ `% \+ F: d* @ N; G, D# Y- S. Q& n
Iteration, 迭代
+ q, L" s1 V8 q" h0 N2 m: WJacobian determinant, 雅可比行列式
- `, _( N1 {& Q0 N/ @+ LJoint distribution function, 分布函数
~/ m7 a! N9 g( l P+ CJoint probability, 联合概率* A. c# X3 u, F9 } @; g/ C" ^
Joint probability distribution, 联合概率分布
' p9 z+ I! S. j7 e% a& b; VK means method, 逐步聚类法: | p8 i7 @" ], ^) O- {+ s! T& J3 J
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 $ ]. `# G" I, R6 E: M! U
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
8 N* F( m. I) l7 H) E3 h5 qKendall's rank correlation, Kendall等级相关
! t% D1 v1 p/ y0 A( u3 Q9 @0 Z8 vKinetic, 动力学
1 N9 e8 e! {" ^+ ?+ A0 tKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
* D# Z% V$ {' l6 KKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验9 _/ U# F/ b! B9 x
Kurtosis, 峰度+ w1 p. r+ U: j5 o/ q; q
Lack of fit, 失拟
; G: B- b" x/ PLadder of powers, 幂阶梯
2 r" O% a( f1 T/ k0 L( ? YLag, 滞后
, R: ~7 f( N+ W+ b) ZLarge sample, 大样本
: I& f: u7 K6 D3 S. y6 LLarge sample test, 大样本检验
; ^9 ~/ K, W) U4 {2 f5 h; V3 a& X1 ILatin square, 拉丁方
1 u. ~4 S) H4 Z2 i4 X- e" TLatin square design, 拉丁方设计
3 A' X: A% a7 m$ J$ Q CLeakage, 泄漏) ~+ _, ^$ }; [1 E* s5 I. s
Least favorable configuration, 最不利构形
- s2 Z9 Q# ?! |2 L: K9 FLeast favorable distribution, 最不利分布$ [, ^- M2 Z/ D$ Y4 Z/ g+ X
Least significant difference, 最小显著差法
% F5 p9 S7 r d, e' uLeast square method, 最小二乘法! V1 B) ?1 n% U5 x# h. Y+ ~# B
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
1 r; U. Z1 M; X% A( C7 NLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
2 G3 B$ Q, `+ B' m% Y# U; H7 uLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线% u2 [- Y7 ?1 d3 j6 v
Legend, 图例7 ^) m* R0 z5 K0 B: X: S5 z0 N, D& W
L-estimator, L估计量
. u+ D2 X: E9 ^6 E0 G9 b" d; u5 V1 I# GL-estimator of location, 位置L估计量
! Z1 O( d- o+ a- h" SL-estimator of scale, 尺度L估计量( R/ B0 f- Z+ t0 n- C
Level, 水平/ z) \2 U% I1 t/ x9 o
Life expectance, 预期期望寿命+ ?- M" C! A9 I2 P' J$ x, N# s7 g
Life table, 寿命表
# @% Y7 N1 d n( b' l. OLife table method, 生命表法* Q2 x4 S' G& n7 Z( d$ `
Light-tailed distribution, 轻尾分布: _3 S Z0 R2 C4 C1 c, l) i
Likelihood function, 似然函数: b* Y" z" o0 k1 @
Likelihood ratio, 似然比
/ I+ L' ~3 v, Q: F& J7 f) Oline graph, 线图
- u8 Y9 o. G: J0 zLinear correlation, 直线相关( a; R* l7 d! |2 d9 I( P) |
Linear equation, 线性方程 b" {- K. m, V4 D3 p; X( @
Linear programming, 线性规划
4 h& D, z$ Q# v$ |" ~8 pLinear regression, 直线回归
) y2 G( f8 R" s w" J/ ]* XLinear Regression, 线性回归) c9 d( R4 o h1 z2 v m- P
Linear trend, 线性趋势
z( J- r1 \" K0 O) w5 mLoading, 载荷
' M! M/ `7 }4 ~0 r- X" [/ iLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性: e" p1 T$ J) a+ @2 w/ \: D
Location equivariance, 位置同变性9 B, _5 _- M8 |9 m# B
Location invariance, 位置不变性) [1 ]! l5 @: z& [
Location scale family, 位置尺度族
9 V9 P0 E! Y0 N# {0 ]) nLog rank test, 时序检验
8 i/ l( v8 X, j, gLogarithmic curve, 对数曲线# F% U& D u( M1 N5 u5 i
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布9 |) p7 U# A" ^4 Q) T e
Logarithmic scale, 对数尺度; a3 ]0 z5 w4 ~! i
Logarithmic transformation, 对数变换
) W6 t5 a3 k/ u% b% F9 V* Q$ X- {Logic check, 逻辑检查
5 c I- q" e i$ B; ?9 @' I# tLogistic distribution, 逻辑斯特分布
1 S2 A R! Y& ELogit transformation, Logit转换
1 r9 |! L% v0 L3 P6 gLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
, }" V7 G' O8 Z& v' wLognormal distribution, 对数正态分布
! @0 R0 m! N2 G6 \+ ]Lost function, 损失函数7 M8 J( X- G2 j
Low correlation, 低度相关/ U; w8 `6 i8 \) V0 Z1 G/ u$ ^* j
Lower limit, 下限
7 P# i/ w2 A. ?9 ULowest-attained variance, 最小可达方差4 ~2 i3 C% `5 X5 A
LSD, 最小显著差法的简称: N6 b# {% f+ }& P4 h9 G) h, i
Lurking variable, 潜在变量2 ]8 V: Y% S0 b5 j. G" w! n6 ^
Main effect, 主效应& @6 L: x, K+ x0 w
Major heading, 主辞标目
. k: R) g/ F XMarginal density function, 边缘密度函数
4 f8 k S3 O% p5 p7 E c. W5 E4 jMarginal probability, 边缘概率& F% A; J) A$ T. g( l, y+ o# e
Marginal probability distribution, 边缘概率分布, a* s! S7 x6 t
Matched data, 配对资料
- Q, \* @, ~; E( {Matched distribution, 匹配过分布
' D7 S) N* S( R; b: W% H' ?Matching of distribution, 分布的匹配
6 N# f2 y; u5 ]( R. F# d" pMatching of transformation, 变换的匹配$ i. C1 |1 U- w. `4 A' B8 `+ p: y/ i
Mathematical expectation, 数学期望$ |, V+ l! t: l% N4 L8 D/ p+ Z! r
Mathematical model, 数学模型
* o) V* q0 C( k0 f: q2 g, ^6 EMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量; ~( v* T# W& h3 [6 n% S2 o
Maximum likelihood method, 最大似然法" }2 p+ S. Y$ \! v
Mean, 均数, G! m5 }! A& \: C
Mean squares between groups, 组间均方5 N- Y% |" ~ n; G( M% [0 D" q9 }
Mean squares within group, 组内均方
! w0 {) a3 `) S$ F9 E5 A3 U+ Z+ FMeans (Compare means), 均值-均值比较. M' Y4 I) F: F: ~% \
Median, 中位数
9 F1 B ]. M3 [8 W5 @8 F1 L+ oMedian effective dose, 半数效量
0 X' K! ~: ~- W' F2 OMedian lethal dose, 半数致死量0 ~2 b, S$ g% ?$ T! h0 x6 P
Median polish, 中位数平滑
3 B% y" v* h, u* x0 E \- nMedian test, 中位数检验
! H( G% A% ]/ A F& ]Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量4 W, e' g3 S) a* X8 N' j
Minimum distance estimation, 最小距离估计9 m' K9 s) j; t* o {
Minimum effective dose, 最小有效量
; I' @9 V/ d( I0 hMinimum lethal dose, 最小致死量
$ g$ Y7 v! U1 p. i2 EMinimum variance estimator, 最小方差估计量' i" k( S t7 q- D: { E
MINITAB, 统计软件包
/ {- w9 \* q9 L$ }9 `Minor heading, 宾词标目$ ~4 E4 J8 P5 c. o: U5 h
Missing data, 缺失值
' k# }2 G- S1 E/ t+ NModel specification, 模型的确定
; z/ y$ a6 J) `; H# H1 I& k, mModeling Statistics , 模型统计# h' O: o: l; G' I
Models for outliers, 离群值模型6 }* Z/ l3 A5 W& i9 h6 a
Modifying the model, 模型的修正 c+ m' o, I1 m& q* ^
Modulus of continuity, 连续性模1 _" S6 g5 g) o2 n- M7 j7 U
Morbidity, 发病率
2 `! h# Q( Z. Q, }7 FMost favorable configuration, 最有利构形5 h6 I# W0 W2 k4 G
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
4 S, c7 D: o9 U* B, \, fMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归; Q. A9 Z- W; T$ I
Multiple comparison, 多重比较
% U' ]. u9 z% YMultiple correlation , 复相关3 z$ T* J8 k3 d, H8 {
Multiple covariance, 多元协方差, q$ Z3 L% {# q
Multiple linear regression, 多元线性回归
+ l2 C2 w8 ~9 r/ QMultiple response , 多重选项. t0 O9 s) c( I; |8 n5 Y' I: e
Multiple solutions, 多解 a% c8 u- N0 K2 }
Multiplication theorem, 乘法定理
3 d; @* {+ ^2 P4 L4 B3 NMultiresponse, 多元响应6 C+ \0 L& U9 b$ S* z9 S
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
8 q1 i1 O9 h7 O+ x3 W/ tMultivariate T distribution, 多元T分布! k/ [' X( @# R. w% ?* y
Mutual exclusive, 互不相容5 J3 O: t8 r' Z, H% S
Mutual independence, 互相独立' C. q4 P1 N# \. z
Natural boundary, 自然边界
1 @2 A9 i9 I8 z! L. v7 b" yNatural dead, 自然死亡
+ I3 C5 G* B2 }3 aNatural zero, 自然零/ ? E, k8 Y1 y T8 E+ X; h" Z
Negative correlation, 负相关% ~( c9 a' u( h
Negative linear correlation, 负线性相关
0 K7 A2 m' q+ @- a; sNegatively skewed, 负偏
) A4 O' k! f5 |" v) b# M" {Newman-Keuls method, q检验2 g6 H- G6 S. p4 `
NK method, q检验
; C6 N( `$ H0 u" y+ w, |. t! }No statistical significance, 无统计意义
1 Q4 g2 o- D4 |; I( R j* U5 lNominal variable, 名义变量
2 N! L3 t5 a3 O# KNonconstancy of variability, 变异的非定常性$ S2 A; f8 [: f
Nonlinear regression, 非线性相关+ K" s7 @) I. P8 j2 J0 @
Nonparametric statistics, 非参数统计
9 |; q" O( N3 r. R% cNonparametric test, 非参数检验
6 L+ {+ y; b1 m4 zNonparametric tests, 非参数检验4 z) d0 Z1 F3 h
Normal deviate, 正态离差8 A9 q) S+ n' A. _* N/ C& F( w1 h8 ~
Normal distribution, 正态分布
& v% h1 G6 I& l+ D. RNormal equation, 正规方程组6 F$ v3 x( j# U" E1 |2 f
Normal ranges, 正常范围 B2 c7 c0 \. o+ v& _& E
Normal value, 正常值! G2 e5 x# A( D5 H* Y
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数. L6 g, c+ W4 x1 }) B) f& v: {
Null hypothesis, 无效假设
( a7 X6 g+ g+ j0 r* O$ n) uNumerical variable, 数值变量
2 q$ t) O1 e1 `& J8 ~- E. _Objective function, 目标函数
9 x2 h1 h$ B; p3 bObservation unit, 观察单位2 H1 Y& F# ^: h/ s5 J% V
Observed value, 观察值
4 V# ^" l$ C0 M$ Z' QOne sided test, 单侧检验# D, \1 s Z/ B1 ~7 d
One-way analysis of variance, 单因素方差分析, Y |* p! |- \( A0 o
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
9 Z6 I1 y: z; S. B: ]+ NOpen sequential trial, 开放型序贯设计
D4 H9 ]: X. G* p# h, K$ V; rOptrim, 优切尾, n4 }) {" _6 A0 M; }
Optrim efficiency, 优切尾效率
9 `6 O7 Q3 a$ o4 DOrder statistics, 顺序统计量
6 {1 |3 k B. K4 p+ X7 sOrdered categories, 有序分类
B* H$ f# M) x$ @Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
& F, G! ]6 N5 {7 S; QOrdinal variable, 有序变量# H7 j' v% R( @/ d* R9 r! O' F& n
Orthogonal basis, 正交基; n3 [- o7 ]* c: g
Orthogonal design, 正交试验设计
+ Y2 ^* N% z0 ?8 iOrthogonality conditions, 正交条件
# G1 {) w. j- NORTHOPLAN, 正交设计
, w1 Q; a2 o& x" ^9 \2 Z7 t9 ~Outlier cutoffs, 离群值截断点
) \: B* e z; p0 r4 s+ HOutliers, 极端值/ z# n" D. v! [
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
! d( F6 H' c' v* n+ b9 {2 h+ LOvershoot, 迭代过度- f5 w5 b. L x
Paired design, 配对设计
6 p8 k: G/ Z; m: b: yPaired sample, 配对样本; f A8 _* a ?+ M$ o# b! U3 Y G
Pairwise slopes, 成对斜率
, @2 k) z$ E/ A# gParabola, 抛物线
( F$ ^! ~, `+ u: e: M: g& GParallel tests, 平行试验6 A* F# g1 e6 U/ U, f$ S8 B3 m2 a+ C3 h
Parameter, 参数
3 ?) ^( Y: Z. { m& XParametric statistics, 参数统计. C6 l |8 X! q6 _8 S4 F
Parametric test, 参数检验 c ~$ a3 A! D5 f- a+ b6 T/ M
Partial correlation, 偏相关' |+ q7 l. u" z# Q- B3 U; B' ~
Partial regression, 偏回归2 w( _: W! f" p- C" @: A
Partial sorting, 偏排序3 e$ `1 e+ ~4 b. J" U- x, [
Partials residuals, 偏残差. Z1 [) k( i N- s0 O
Pattern, 模式. ~0 p' m5 s) f# b4 o% A& Q. ]
Pearson curves, 皮尔逊曲线
/ n( q+ `+ |$ J7 R% p* |Peeling, 退层
* I0 J! y) E8 zPercent bar graph, 百分条形图" }* @7 |2 i, Z% F# D+ Z* p; h' O
Percentage, 百分比9 l6 a6 N4 L8 }% n
Percentile, 百分位数
2 h) V" D$ L7 a$ xPercentile curves, 百分位曲线
& u3 F$ N; ]$ N8 a7 x" zPeriodicity, 周期性7 [; `; F0 m8 X+ @
Permutation, 排列
) m2 X- p( l, k3 yP-estimator, P估计量: g6 |, G- x1 ^2 d7 W. |6 p) q
Pie graph, 饼图
. M/ g5 w" `, M yPitman estimator, 皮特曼估计量* q; c2 h' c1 \: a7 u# T# a
Pivot, 枢轴量
* }5 r* G, P! K1 h5 P. QPlanar, 平坦) e5 ?6 S/ k% `+ K' Q3 ~0 Z
Planar assumption, 平面的假设
. I/ _2 u7 k `$ a# ?PLANCARDS, 生成试验的计划卡! z# q& {3 [. q% Y( N( g; r
Point estimation, 点估计
, e1 \8 B8 o: }7 e W- uPoisson distribution, 泊松分布
3 O1 U1 [9 F3 \1 M- t$ b9 v4 oPolishing, 平滑( N9 v* }6 V2 ?1 q/ J m& j
Polled standard deviation, 合并标准差
0 A' J7 a, x5 A5 L2 G0 Y! c- SPolled variance, 合并方差
- d; b$ {+ L& r1 s2 B: Q$ OPolygon, 多边图6 I! a; ]$ K* c- `5 l
Polynomial, 多项式- r* e0 V9 ^0 s7 i
Polynomial curve, 多项式曲线' O+ i2 i: ^0 T4 r' y
Population, 总体
: d" v+ I( ]8 G& C; M; u) s0 WPopulation attributable risk, 人群归因危险度% c1 f% L: q6 D( D3 B
Positive correlation, 正相关, p( \+ R7 b5 P# t7 i
Positively skewed, 正偏
3 F. ]# I- O4 u7 F' XPosterior distribution, 后验分布. m; u* W6 V. }, q; ` n" E
Power of a test, 检验效能3 e" Z2 f1 t" d$ s
Precision, 精密度
. {' J3 ` T: Q- K2 \4 vPredicted value, 预测值9 G5 g' k" B! s L. k
Preliminary analysis, 预备性分析
) \) F1 Z, O* p$ P U$ ^Principal component analysis, 主成分分析
, e m, H" q; J% s5 [6 aPrior distribution, 先验分布
" F& [! u: x3 g- n% SPrior probability, 先验概率
0 J/ v# Z0 A8 _! B7 W8 EProbabilistic model, 概率模型 G- c9 Q# P2 u( H" l+ ?4 z5 _$ S( g
probability, 概率6 w/ m" D: H) Q& @
Probability density, 概率密度
7 D+ R0 l) E) |( f; f* K$ V7 bProduct moment, 乘积矩/协方差( [+ M P! G7 X
Profile trace, 截面迹图
- e* D. f, [% k+ h7 IProportion, 比/构成比
, r+ J* J0 p6 @# n; G1 F& MProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
1 X* C/ q: x$ z) PProportionate, 成比例- u& t) Q+ l2 i* d5 h( h2 Y
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量; C5 g( E1 }0 F
Prospective study, 前瞻性调查) X ]4 ]! i, j' Z
Proximities, 亲近性
" w$ J% O) J# K0 |0 U% {) s N" B3 K% PPseudo F test, 近似F检验# M1 [: f& a0 j% @1 `
Pseudo model, 近似模型. i4 B3 I) N2 {" ]5 N& X
Pseudosigma, 伪标准差' l9 k3 C6 g( E1 J
Purposive sampling, 有目的抽样: \0 D8 O% u( e4 v) R0 ^# R
QR decomposition, QR分解2 Q8 }) \# b: z
Quadratic approximation, 二次近似: y8 T* u2 R# A& V
Qualitative classification, 属性分类
" e$ I3 O* U rQualitative method, 定性方法- D! y. y3 g$ w
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
1 d* `( z# C+ G0 c: }Quantitative analysis, 定量分析
# |2 B& v2 A2 T0 o. ZQuartile, 四分位数
. W1 i1 `0 x6 H) z9 sQuick Cluster, 快速聚类6 y7 g0 K( n7 e! o7 x4 r
Radix sort, 基数排序- `" B; y; R* C. T; ]8 Z
Random allocation, 随机化分组
1 H7 B& w7 l) t: z% oRandom blocks design, 随机区组设计
5 N2 T. z( c DRandom event, 随机事件
# z+ i. X$ v G+ A) f" s. QRandomization, 随机化3 Z/ L9 i+ S0 ?: k8 p) G
Range, 极差/全距
0 [7 X$ v* H& R9 W! }2 xRank correlation, 等级相关5 {) C; E; _: K# A
Rank sum test, 秩和检验
( o$ G- O9 l& ?4 D2 K. j- R1 uRank test, 秩检验" K" U) O: P4 e# T) F: G
Ranked data, 等级资料
, D! o: S6 a7 i2 g/ eRate, 比率! G3 }, s2 ~& s" n
Ratio, 比例
( w; i1 n5 z9 s' {# BRaw data, 原始资料
1 l# G& X/ [" K% R# }Raw residual, 原始残差
- G" c4 y6 e& i. sRayleigh's test, 雷氏检验. c. G2 f/ [+ d/ J$ m l1 m! ^
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
3 F7 p! U0 b* Q) k+ \2 BReciprocal, 倒数
! F, q5 a1 J7 `# D2 YReciprocal transformation, 倒数变换" c, C' D! i2 z/ N& |' n
Recording, 记录
* e" Y6 W8 l0 k T/ kRedescending estimators, 回降估计量' [6 K& O; n' f" e2 i3 t
Reducing dimensions, 降维) n, @; W" N3 X1 p, e6 |& u( {
Re-expression, 重新表达
3 Z$ j* R+ k( Y. r% I% @7 DReference set, 标准组0 s/ r. U# P% j9 K$ P
Region of acceptance, 接受域
! Z1 ~, U9 M1 N1 F" v7 URegression coefficient, 回归系数
4 s- l# H5 o$ \& O# P2 pRegression sum of square, 回归平方和3 W4 {" \5 j' }& t9 h
Rejection point, 拒绝点3 c- t" Q% m5 A
Relative dispersion, 相对离散度! T: P' Q v0 k) D. z
Relative number, 相对数
: I" o) R0 U6 _9 ^Reliability, 可靠性0 U: m4 d/ _ ~/ A/ j, J
Reparametrization, 重新设置参数
) I: [% T z! S) Q/ ?( iReplication, 重复
$ e9 b, n, s3 y1 R# FReport Summaries, 报告摘要# h7 b5 z& o. x8 p
Residual sum of square, 剩余平方和( T+ @. C$ g# c D
Resistance, 耐抗性3 W3 U$ i# B) s' M6 q( G% q$ m& d: l
Resistant line, 耐抗线
# c: Z' H- g. u, I/ U! DResistant technique, 耐抗技术3 u" ]1 G; l( J$ \8 V
R-estimator of location, 位置R估计量
" o$ l. ?$ @ \$ B+ aR-estimator of scale, 尺度R估计量$ c- W) Y, H/ b) w; V: S8 }
Retrospective study, 回顾性调查
( S! ?1 o. v- t3 ] U$ M/ M1 CRidge trace, 岭迹
. q0 @; {/ w6 s' T: F. r5 W6 `Ridit analysis, Ridit分析" C# S4 Y0 |6 ?/ h2 ] e* \, e6 a. P! a
Rotation, 旋转
+ [, `$ u/ W+ P* WRounding, 舍入0 @: k1 u7 P% r7 Y$ @
Row, 行+ K2 K; V, ^# v2 a( k5 j
Row effects, 行效应! p0 V+ D5 X/ m
Row factor, 行因素" D8 v+ j/ S6 V* Q8 K
RXC table, RXC表
' T( b; S# {# l% H9 f6 E' E5 mSample, 样本
/ [( o+ p, b9 C( p: sSample regression coefficient, 样本回归系数
/ n! ]2 l! p# e5 MSample size, 样本量
, k2 W$ t- k. a5 {( d% T' Q* uSample standard deviation, 样本标准差5 d2 N; Q3 k$ I! J) E D
Sampling error, 抽样误差
7 @3 o4 I& k0 f3 ~1 f# r) CSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包- i' N. `8 J V6 o0 n
Scale, 尺度/量表9 V. r4 `& p$ l2 X
Scatter diagram, 散点图: h5 B$ {) F0 z$ M
Schematic plot, 示意图/简图1 H# T( ]8 O% {1 q4 [: R3 X& ]
Score test, 计分检验% N% ]) R( [" a
Screening, 筛检9 q: U% J B4 q- A
SEASON, 季节分析
r |4 Y& {6 c, JSecond derivative, 二阶导数
% a" } p# Z: y t8 S9 X; Z5 B+ cSecond principal component, 第二主成分1 l _- d# F5 _* C/ n2 B5 X0 M2 ]
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
! h- Q7 b: s N- h3 hSemi-logarithmic graph, 半对数图
% d( \$ T; t/ xSemi-logarithmic paper, 半对数格纸3 _. Y5 {7 `1 ] Y7 u: c5 _4 Y6 @
Sensitivity curve, 敏感度曲线& \: @/ a, D% c* c
Sequential analysis, 贯序分析, {" l+ F7 a2 o$ h# k4 r# M7 j
Sequential data set, 顺序数据集
9 m+ b) U2 ]! _7 ], [+ ~' WSequential design, 贯序设计
" f6 B" p0 r5 y1 Y( W6 ]Sequential method, 贯序法) n) V/ m- @- v* ~9 K) u0 Z, p `
Sequential test, 贯序检验法) K4 @% h$ g3 i# F% V" {: l
Serial tests, 系列试验
1 G, |6 ?; I5 s$ C7 K" ~1 XShort-cut method, 简捷法
4 h1 G& k3 u; D: J$ ~Sigmoid curve, S形曲线& j, e2 I, q$ ^; F/ l! e
Sign function, 正负号函数4 r- g3 t* R2 r- G, G% l( B4 |
Sign test, 符号检验0 c, P) k, K) D: \( c/ b
Signed rank, 符号秩
9 t0 j$ F2 s; T7 rSignificance test, 显著性检验
% @2 ?. q7 N" ~" a7 E4 h: OSignificant figure, 有效数字. z6 x9 e3 ~$ G
Simple cluster sampling, 简单整群抽样 T: q1 K, D3 R/ H# S6 s
Simple correlation, 简单相关
8 a) [3 i; r! x' n d1 zSimple random sampling, 简单随机抽样! b2 O/ T) |' y( }! w; D9 l& }4 }
Simple regression, 简单回归
! ]! a; v* R: \) X5 @3 d9 qsimple table, 简单表
* p, B' {9 \* R+ H$ |' r5 Q. h/ [3 OSine estimator, 正弦估计量- R# N, W1 ~$ X: |. f( U; f
Single-valued estimate, 单值估计+ A3 |( X6 g+ D2 d- D1 y
Singular matrix, 奇异矩阵: x; }3 A, V( Z; Z* X, Z% b
Skewed distribution, 偏斜分布5 P' {# S8 X, m2 C
Skewness, 偏度
- B' w6 D7 D" i# v6 E" hSlash distribution, 斜线分布% {, j# n( t' j4 z* @- K/ k
Slope, 斜率5 G# g' [0 G9 b( i: y0 N
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验/ H! p1 D0 n1 q9 w0 M# N
Source of variation, 变异来源4 y4 Q. n' K! G2 [9 d) q8 a# }
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
3 g$ k3 k# p( C! b7 ?, eSpecific factor, 特殊因子
9 d( h# [% i8 KSpecific factor variance, 特殊因子方差$ D+ I! R; z* Z$ X2 I
Spectra , 频谱
H' r3 ^% l5 C4 g+ B. i2 NSpherical distribution, 球型正态分布
) t, M+ ?; f0 p$ eSpread, 展布
5 Z, q- H5 z T7 }- U! WSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
; M! j! l8 i4 j: MSpurious correlation, 假性相关
* f4 |. y+ q4 E( NSquare root transformation, 平方根变换* k6 N e& [ A0 Z0 g) i$ M9 M
Stabilizing variance, 稳定方差, |0 w# @) L! Z
Standard deviation, 标准差
( z2 i5 i" v; y0 Y7 d) oStandard error, 标准误. a. M- V; Q* u7 L) D n
Standard error of difference, 差别的标准误
: a2 \% k; w5 U( e& LStandard error of estimate, 标准估计误差7 K8 K# C) n5 j+ @3 M' w# @7 W
Standard error of rate, 率的标准误: \. O- p/ Z0 P
Standard normal distribution, 标准正态分布* W0 Q5 s. p, w/ j$ }$ X1 O
Standardization, 标准化5 x m+ \/ @3 ]$ X6 q* g% W
Starting value, 起始值- R6 `( H: U/ Q+ d2 Y
Statistic, 统计量 B- d3 j& Y- ^1 s4 D0 ?
Statistical control, 统计控制
q- e1 \" A2 Z% _: OStatistical graph, 统计图$ |+ W& v, _. j" C4 p! {
Statistical inference, 统计推断
1 o1 N2 {) J+ qStatistical table, 统计表
/ K, H/ U# S' \* z9 s) MSteepest descent, 最速下降法
$ n% d: ^7 A. ^Stem and leaf display, 茎叶图
1 p1 A) S5 X! V" ^, K4 ?) k6 g& ` yStep factor, 步长因子
( c% ]7 k" l, _$ p+ wStepwise regression, 逐步回归
$ O/ A4 j2 V" w! S" d# V& G, WStorage, 存
( v! I4 D- m8 u3 xStrata, 层（复数）
% k& d8 O7 V: @( HStratified sampling, 分层抽样8 Q$ K: t' I6 c! c% {' C
Stratified sampling, 分层抽样
8 Q1 c$ l7 N6 U$ w* I4 s5 tStrength, 强度0 {: n) ~% k. r; k: w5 k8 g
Stringency, 严密性
9 V' V; w/ }$ A* A% L9 jStructural relationship, 结构关系) |1 H7 g/ \. B5 t
Studentized residual, 学生化残差/t化残差2 @ F* f( R# c- B$ Q7 ^
Sub-class numbers, 次级组含量
; m$ U8 A' [1 U5 G# ]) b# w/ H/ qSubdividing, 分割0 `+ l! a# J+ M& d9 _5 V+ U
Sufficient statistic, 充分统计量
6 l8 b& K& j8 L1 V/ O: B; u( z/ WSum of products, 积和
0 O0 W* J) c4 J) ?& L/ T) R1 ISum of squares, 离差平方和
. r7 {4 D* l" l0 CSum of squares about regression, 回归平方和, l$ F7 C7 K; L" r2 H- b4 m
Sum of squares between groups, 组间平方和' r# p* I9 T: d. Z6 f+ }
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
2 I- A$ [8 W* \ c9 wSure event, 必然事件
) o, J) t) F7 z$ P5 `Survey, 调查. K9 n2 g) h( a$ c
Survival, 生存分析
4 r3 Z, ~4 G7 J" s5 v& ^$ vSurvival rate, 生存率
8 r9 y x: _, E5 v1 I* o8 cSuspended root gram, 悬吊根图
7 P& E6 T" t+ _( w% RSymmetry, 对称) a2 {$ r& i+ r7 R
Systematic error, 系统误差
* Q* v7 i4 Y% X, W9 `+ |) ?# zSystematic sampling, 系统抽样! N9 _* ^# |+ p! J3 r
Tags, 标签
* T" \/ A6 b' O# Q6 _1 hTail area, 尾部面积
. N% P+ D. q" b3 U0 l1 KTail length, 尾长+ i& b6 q8 i6 o9 B7 I1 V
Tail weight, 尾重2 q/ n' Z) l2 d- X8 V v7 W2 C
Tangent line, 切线; c0 g" U) U8 @3 D1 G9 W
Target distribution, 目标分布
2 o+ n! p: I. j5 h4 V# PTaylor series, 泰勒级数
! L$ b+ M# [5 o7 l) O! K. QTendency of dispersion, 离散趋势7 ]: K1 m6 ^5 P/ I9 K! R
Testing of hypotheses, 假设检验5 ~) K& L1 h% R+ A; w& I! X% j- x! x
Theoretical frequency, 理论频数
+ X9 Y3 [ i# L7 a' b5 K- S/ pTime series, 时间序列
: t" S; P7 S( q$ A) Z' n9 qTolerance interval, 容忍区间. N" Y2 E3 O0 i1 C3 o9 P
Tolerance lower limit, 容忍下限
' ~% S* @* O- c2 ^8 K* m" F* mTolerance upper limit, 容忍上限
* c1 p& n5 [5 j+ F$ w. A7 jTorsion, 扰率
5 @$ x% s4 u7 ^" RTotal sum of square, 总平方和5 d( h e* v# E/ f* R; [
Total variation, 总变异
1 _- q* ^/ B% z+ H% U+ B1 HTransformation, 转换$ D# I8 u3 Z5 _6 L$ U4 N( w z
Treatment, 处理) a. o' l( F! q' w- L
Trend, 趋势
1 N% j. Y1 |; t4 x! a0 ]5 FTrend of percentage, 百分比趋势4 G+ w2 N: E: E; I' o- `
Trial, 试验# U* B1 S! N1 q: \
Trial and error method, 试错法* p: o. l+ K3 |
Tuning constant, 细调常数* r) m, M& O- k" g+ ^/ x
Two sided test, 双向检验
z( j2 M+ e3 n3 W, Q6 y B# t& kTwo-stage least squares, 二阶最小平方 h/ _' r" {/ R# t; M! G. H# \
Two-stage sampling, 二阶段抽样
" ]& Q/ j9 {3 y$ U( A. ]$ |2 \Two-tailed test, 双侧检验) D8 N9 D' K! c, V y4 U
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析4 V1 p% h7 W' X
Two-way table, 双向表7 r* b# T' a- i" o2 e
Type I error, 一类错误/α错误7 {8 h; @) P% {; `3 b- U: w
Type II error, 二类错误/β错误
: S& U2 M* D3 _' O) L6 w& o" TUMVU, 方差一致最小无偏估计简称% {2 _1 F @. h! B4 {
Unbiased estimate, 无偏估计
D( C0 }1 R9 lUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归) `+ T3 B) h8 }7 Y6 [
Unequal subclass number, 不等次级组含量
% ~3 _- x# {8 L2 _! ~9 {/ vUngrouped data, 不分组资料
6 s9 g6 Y8 { ^2 M/ u# W7 o' VUniform coordinate, 均匀坐标1 F b7 @/ g% }. Y7 j
Uniform distribution, 均匀分布, d' u% w6 K, j9 u! M# _% m
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
% @8 q% d! _7 Y0 k& x- AUnit, 单元
u& C' K3 L1 H& N1 X! tUnordered categories, 无序分类8 \6 j, n8 `( B: U# f$ U. w9 Q
Upper limit, 上限, E4 p' y+ F# M: {# B! A7 ~
Upward rank, 升秩
, \0 J$ j. O4 y& e" b1 m( yVague concept, 模糊概念: f) T& k2 `3 W
Validity, 有效性 p8 @$ n" C* o( T: q/ k V
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
8 F' \8 j' ^5 b% nVariability, 变异性
+ ]% `5 k/ ~% NVariable, 变量
: B* u* \" H) m4 u" IVariance, 方差7 Z" w+ ?8 U6 u1 ^
Variation, 变异/ ~1 @1 }/ k" O! K
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转0 |( n1 J; [- M' `0 z0 _
Volume of distribution, 容积
0 y! X2 F1 K4 J+ M" }5 b# vW test, W检验
% D8 V- P: x; o4 PWeibull distribution, 威布尔分布9 c, j4 M& L J8 Y
Weight, 权数
' ] t! ^- V: e w4 HWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
8 ?) j3 b1 |8 b2 B BWeighted linear regression method, 加权直线回归, |# c9 K6 y8 c3 k
Weighted mean, 加权平均数
( W: y: V7 w4 N, d. p' x0 ^Weighted mean square, 加权平均方差1 f$ S% k% E; S9 D- [# d
Weighted sum of square, 加权平方和3 @1 f; W3 w& S2 f
Weighting coefficient, 权重系数, t+ f4 V4 C( q: S" u8 Q; T1 c
Weighting method, 加权法
3 I" F+ \ p+ V1 i/ G& ]% \* ZW-estimation, W估计量) u: x& r6 h4 Y+ m; g
W-estimation of location, 位置W估计量' G# K1 z; C2 w
Width, 宽度
& d5 j! M( i: h" S& I& W8 u- DWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验+ E1 w( _1 L- ~5 z: [' S" t7 N
Wild point, 野点/狂点4 J" o0 }- Z) n' s& |3 C) u+ `, G
Wild value, 野值/狂值
" R& u$ C O. @8 v5 QWinsorized mean, 缩尾均值" R+ T; q8 U' l5 B! ^
Withdraw, 失访 $ t: \/ V8 s$ Z) \5 |
Youden's index, 尤登指数
; O U: h7 S' `9 ^% O; B6 WZ test, Z检验0 L5 m3 O1 K! R' J/ a4 p; S
Zero correlation, 零相关6 `+ ^" `& n2 r
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
