|
|
Absolute deviation, 绝对离差
4 `1 s6 i) a2 OAbsolute number, 绝对数
( m: K+ F+ ?2 T3 JAbsolute residuals, 绝对残差
" V' @* H" m2 @6 V" h* YAcceleration array, 加速度立体阵; X: K. Q' F O
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
* e/ Q, N# N) `1 {- d hAcceleration normal, 法向加速度; S0 x& _! L7 V7 n8 W
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数) b% c+ ~, `$ o, u2 Q
Acceleration tangential, 切向加速度% ]0 {7 M, X! ?3 P
Acceleration vector, 加速度向量4 V9 l0 c/ Y( v" \' k- D
Acceptable hypothesis, 可接受假设
% o3 x; Z# b2 x8 P6 j% U) C# JAccumulation, 累积
l- N U' h: y5 L, o0 u+ A9 z NAccuracy, 准确度; P# @& I* m- G& W8 Z# e$ ]. y( L
Actual frequency, 实际频数 _& O1 S& s7 ~
Adaptive estimator, 自适应估计量
8 W. t4 t3 R( N* b4 NAddition, 相加
2 Q6 N$ o$ I( A9 [Addition theorem, 加法定理
- [$ H+ s* D% k! o) J' LAdditivity, 可加性0 X6 ~ `: g; _5 Y. Y' P
Adjusted rate, 调整率
1 U ^; U+ z- R7 V$ Z8 f) Q: fAdjusted value, 校正值
" {# v" m9 f, u/ } i& R" w8 TAdmissible error, 容许误差
4 v% d. M' Q8 Q1 C" t: s2 aAggregation, 聚集性
( P/ v8 ~. @3 m( q7 K3 kAlternative hypothesis, 备择假设: ^" g, Z) J! [# G: \- G! ^# W
Among groups, 组间! F6 L/ Y+ R/ I% g; p6 q( U
Amounts, 总量
3 P/ A% P7 b3 nAnalysis of correlation, 相关分析
% S8 [3 t/ f( f$ e; J% I$ ?/ pAnalysis of covariance, 协方差分析
( L2 y) r0 Q- H& R. e4 I/ `8 I$ g+ UAnalysis of regression, 回归分析; U/ r1 M* E, ^7 M) H, t) r* B+ b) x
Analysis of time series, 时间序列分析8 ? c5 X5 @6 q9 N, m( z
Analysis of variance, 方差分析% L, A1 d7 p0 i! @7 N9 I
Angular transformation, 角转换! k" b$ i3 ?1 Q( D. `
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析- \8 m5 e0 M4 ?/ ^1 A1 W
ANOVA Models, 方差分析模型8 ?5 E L8 H0 [4 A8 c
Arcing, 弧/弧旋: n) N3 q; E6 r- o, ]3 J
Arcsine transformation, 反正弦变换
! c" G$ p/ v6 ^: p2 [Area under the curve, 曲线面积* X& E N$ c3 W w8 M
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
9 N* U% \' [8 q9 M0 x' \ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ! Y4 d& k9 A1 a" ]
Arithmetic grid paper, 算术格纸
, Z1 S( W+ U6 r* yArithmetic mean, 算术平均数
* p: R/ I- O& X+ v) ^. |Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
0 t8 [) ~' C& {6 i- Y6 q+ v3 `* kAssessing fit, 拟合的评估' o0 z! X. H( e* x* ?. I
Associative laws, 结合律8 [# g$ y- j5 o* f: Q; a8 @& l
Asymmetric distribution, 非对称分布2 P8 U4 x v s3 F' r' I9 z# j% g, e* T
Asymptotic bias, 渐近偏倚7 V; J2 J, Y8 ^, s9 [5 u: u2 C
Asymptotic efficiency, 渐近效率( ^: X" g* Y: _& A. z! E3 L
Asymptotic variance, 渐近方差% T9 M) Q4 d ?- _; a0 C2 ]
Attributable risk, 归因危险度8 Y, v6 H, L2 a9 F6 s4 o
Attribute data, 属性资料" G+ }( f1 W. `1 p4 c% s
Attribution, 属性2 ?$ F3 m9 \* u+ n' V0 z, H
Autocorrelation, 自相关
. D5 ]6 A; x& Z7 _Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
4 L9 F; P+ N% c. w2 B# W% y8 E9 ?Average, 平均数; o: X- l- h0 m/ p+ D
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
, F; h) Q; P5 L' `Average growth rate, 平均增长率
: f. y) v8 z/ Y2 J. e4 F$ EBar chart, 条形图; Q ?$ {8 d5 W8 F
Bar graph, 条形图
+ P5 \. A& k6 j* LBase period, 基期- F" O/ n4 l" {: a
Bayes' theorem , Bayes定理9 S5 k9 b5 C) s$ B) E' ?
Bell-shaped curve, 钟形曲线
2 S4 O. O! U3 o- H1 D% BBernoulli distribution, 伯努力分布" p$ G: _: ^4 q6 _
Best-trim estimator, 最好切尾估计量5 m: v# S) y% ^( a$ O. w) N
Bias, 偏性
0 `9 [% n5 Z" T! a8 q* PBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归* j& ?, _* b1 b( X3 f2 f- m
Binomial distribution, 二项分布
$ ^) F* m# G: u6 u: @; l6 d* HBisquare, 双平方
! F! M( U7 G. @0 [! gBivariate Correlate, 二变量相关
- a2 y, v) r0 e* c9 ^Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
( U8 ^/ C' F: D! O8 \Bivariate normal population, 双变量正态总体2 a& F, ]+ v4 x" r7 N
Biweight interval, 双权区间
3 p0 E" b3 f; z; ?, h! j- {" gBiweight M-estimator, 双权M估计量; R! j; u+ E# y2 i
Block, 区组/配伍组
3 p: [2 o$ ]7 H jBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包) r: k$ T9 E' K
Boxplots, 箱线图/箱尾图
5 G; \. K4 X0 ]7 n7 xBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点* t1 R8 c# p! Y" N
Canonical correlation, 典型相关
+ |- L: _8 S2 ~# ^, PCaption, 纵标目
6 b* p. C3 S1 J2 r9 Q& kCase-control study, 病例对照研究
+ ]" D9 B. E# q6 k" W* q: J- RCategorical variable, 分类变量
/ |! o$ \ C, E5 h6 v# e5 g# UCatenary, 悬链线
# a7 ?# x! s, G( |4 {! @Cauchy distribution, 柯西分布( l4 j6 p( n: d. ^; @1 J
Cause-and-effect relationship, 因果关系
7 a: e4 E' a5 f9 o( Q8 }7 rCell, 单元$ ~4 ^: k; J" w
Censoring, 终检
7 k7 l. p9 }" fCenter of symmetry, 对称中心4 i0 l9 t! }' p& P3 k, S
Centering and scaling, 中心化和定标9 t# u- e* f w* ^/ k
Central tendency, 集中趋势
! ?/ z+ F5 `. J8 H6 c+ L% S5 |Central value, 中心值
: r" U3 @% u, V) I( _* \CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测 a7 E5 S9 w4 x/ L: t3 d9 T' i
Chance, 机遇
, ]+ _+ s. b" f3 ?Chance error, 随机误差
% G' _! V4 E. t8 q, v( s/ P+ WChance variable, 随机变量/ _, H7 k: f) U# i
Characteristic equation, 特征方程
+ b8 A9 k6 G$ lCharacteristic root, 特征根3 b. T, m0 g8 `" m
Characteristic vector, 特征向量- R! O5 {9 |. ]% p. N1 w+ `; a9 J
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则! u! \2 B8 F; R# Z( N, N
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
+ e) q* p& `* U1 C, vChi-square test, 卡方检验/χ2检验
3 J) Q0 B3 L9 d) M& Z2 tCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解, w3 f1 K( s6 Z8 f' s. y
Circle chart, 圆图
$ d) w3 H4 |( [ G+ gClass interval, 组距
9 g. ]7 K: O6 G8 k. |3 C2 tClass mid-value, 组中值
' V \. b* N8 O! U( L2 xClass upper limit, 组上限0 M) Q& ]5 t1 f7 t. n) I# d
Classified variable, 分类变量; i" \! s8 j( w; u7 C0 a4 t
Cluster analysis, 聚类分析( U! J% o& T0 G$ w
Cluster sampling, 整群抽样
6 {; v* ^4 M# |2 QCode, 代码
4 I' U0 ~1 p6 Y* k# rCoded data, 编码数据! j/ f* l8 u! ?4 X1 T$ l
Coding, 编码
' v4 _6 |0 q% o$ b" k3 qCoefficient of contingency, 列联系数, F( r/ \' T; e. p& r% u7 Q z
Coefficient of determination, 决定系数
7 a& {1 ]% N) [; F& V+ D6 J& MCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
5 B5 B- L8 h8 a; z. n/ Y- wCoefficient of partial correlation, 偏相关系数+ ~: ~9 ^* N# l7 W/ I) N$ X
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数$ q( s) @+ ~" q" u. x. Z9 m
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数" t! b( G6 A& E, I! @. q
Coefficient of regression, 回归系数
# G$ B; V2 k: _' kCoefficient of skewness, 偏度系数) E4 D+ V* u+ e I0 b0 l7 G
Coefficient of variation, 变异系数
7 M* ~8 ?" r, n* r' ?, k- v; Z: C0 oCohort study, 队列研究
+ o6 \; T5 g% ? t- o+ {4 zColumn, 列7 u. Z0 L+ G: I, P
Column effect, 列效应
8 Q% R+ w& q0 v) LColumn factor, 列因素
, _: [6 \$ D4 e6 iCombination pool, 合并
) M% E/ R' F8 rCombinative table, 组合表6 d. E* C1 S9 J( ~7 V
Common factor, 共性因子
! j }6 C$ m7 l6 R( D) R; l/ f. \Common regression coefficient, 公共回归系数
. b- m7 s9 g u* |4 X: ^Common value, 共同值
" }0 U4 y6 y' \- pCommon variance, 公共方差2 A. p# g. n6 X- J
Common variation, 公共变异) O `* t/ q4 u) s
Communality variance, 共性方差, [4 m7 g' E' Y& f: s
Comparability, 可比性6 E( z0 C. C V1 |5 m
Comparison of bathes, 批比较
g9 @& A3 P3 d/ eComparison value, 比较值+ s' C& z$ W6 ]! l
Compartment model, 分部模型1 V9 Y; ?1 e, B, x1 Z3 @. U
Compassion, 伸缩
: P1 x' Y+ S, G5 F- _Complement of an event, 补事件! g4 I Y/ ]: t! @# c. m
Complete association, 完全正相关# \& c6 C" z0 z2 n
Complete dissociation, 完全不相关/ G8 k; b4 A, |3 Q% B
Complete statistics, 完备统计量
8 c8 Y& Y0 S% @$ D+ kCompletely randomized design, 完全随机化设计
% ]2 l$ q7 `9 [( |5 Z& \5 _4 ]8 g# RComposite event, 联合事件% y5 f$ \5 W0 k! b# I8 Q2 g* J) f, p
Composite events, 复合事件 Z7 j) y7 p" y6 m! I
Concavity, 凹性
O: J- ~2 \* S) w* o3 YConditional expectation, 条件期望# h( ?, |# A$ g5 U& N" M; }: C9 O
Conditional likelihood, 条件似然: }! `9 ]. q' R8 t9 v
Conditional probability, 条件概率) H+ p/ b3 J/ b# N4 o8 K2 R' Z
Conditionally linear, 依条件线性2 _; z( s, B4 [) |9 P
Confidence interval, 置信区间
' h8 c3 K- e, K, f# [6 FConfidence limit, 置信限: X% o- S8 }# l! |5 Q/ T5 G
Confidence lower limit, 置信下限: O9 |- P! M+ s G1 ?& F. y2 R3 \
Confidence upper limit, 置信上限) N+ \& y( r$ _" K
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析" W' M; ^0 U2 B2 h) `
Confirmatory research, 证实性实验研究; h+ S2 J1 r' T; O9 K- U- G- C
Confounding factor, 混杂因素9 b% m8 @% E' @4 }
Conjoint, 联合分析* H% b1 u7 D; e1 s+ x
Consistency, 相合性
) b; m# T0 Z/ ?5 q- F( T: P% l& w+ BConsistency check, 一致性检验7 c/ d- b3 P1 }( u ^3 K9 n# ~$ D
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计5 F( t4 f9 |7 x) P# `6 ?# o/ C
Consistent estimate, 相合估计! V$ g3 r# N' N4 e
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
' U: F; e' e$ F, P1 K$ fConstraint, 约束& v- R0 d% x" f# A7 H9 L
Contaminated distribution, 污染分布
0 L. h: S$ T% XContaminated Gausssian, 污染高斯分布1 X8 t# k2 t2 z. e
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
* Q ~1 y* f/ kContamination, 污染
% d: b4 i. m+ u N3 `" MContamination model, 污染模型
' Q v- c8 h, m) k W" i. NContingency table, 列联表0 t3 t8 X) M7 a# p- z
Contour, 边界线: G0 S; S5 o+ c9 \5 Z- J B
Contribution rate, 贡献率
6 M' y `3 X7 {: v; x( _' nControl, 对照) _$ @7 r9 p: i, h1 V
Controlled experiments, 对照实验: R8 `& ~3 [, [8 e9 \: [0 W7 s& g
Conventional depth, 常规深度4 ^8 a4 S/ ^, E6 n% Z* x
Convolution, 卷积8 u: a% h, f1 h) f: e+ ^4 m
Corrected factor, 校正因子
$ w% _$ g& a6 s& mCorrected mean, 校正均值4 E5 q1 q6 V4 D/ _( ~
Correction coefficient, 校正系数& h. k* t0 C: m
Correctness, 正确性/ y3 n" l% d2 H1 l, F
Correlation coefficient, 相关系数. V6 t a! U" A1 s; u. [- |
Correlation index, 相关指数5 b7 }. G8 f; {* s4 O
Correspondence, 对应! a- i5 j- E6 o
Counting, 计数
) L' Y6 N+ r- A7 jCounts, 计数/频数" T# [0 U$ h* }+ c
Covariance, 协方差
3 z: y8 }) d" e3 a( v! Q/ e) uCovariant, 共变
# Q0 x* S B; z" A& w& x# X7 RCox Regression, Cox回归
: e. n9 r; l5 k$ |# @: oCriteria for fitting, 拟合准则; M% O, p7 i4 |5 Y8 l
Criteria of least squares, 最小二乘准则" c2 d' `0 N4 B& V ^! v
Critical ratio, 临界比
5 w1 T$ e3 [" Z5 ^! N' D5 T4 gCritical region, 拒绝域
" D) I, c3 ~; gCritical value, 临界值
/ T. `/ m; K4 s5 fCross-over design, 交叉设计
/ e; H( V: u7 b) c7 w7 aCross-section analysis, 横断面分析
) g* U( Q1 w$ Q! A8 [( KCross-section survey, 横断面调查
+ m7 S- m' Q) D8 p7 OCrosstabs , 交叉表
% V: S/ B$ v/ @$ W) s( \/ o& yCross-tabulation table, 复合表
' r. R) w, I7 X5 GCube root, 立方根
+ V$ i# D6 V4 P* wCumulative distribution function, 分布函数% a) ~9 f# r# g* s
Cumulative probability, 累计概率8 a" a) R' a& O: C4 C8 o6 Q/ s
Curvature, 曲率/弯曲
& [$ k R0 E3 y" k7 Z JCurvature, 曲率
0 w- T+ w( J4 f. M X: HCurve fit , 曲线拟和 ( P0 m2 w" [* N0 H( [4 I6 k
Curve fitting, 曲线拟合
9 z! Y+ V- f ~5 A/ X* LCurvilinear regression, 曲线回归5 ~- C$ Q9 B: H
Curvilinear relation, 曲线关系
% P9 J1 E6 R/ q+ eCut-and-try method, 尝试法5 @( A) Y6 v+ H' @1 z
Cycle, 周期8 {' A/ O/ {0 ^. P
Cyclist, 周期性$ Q! e; Z! x: _
D test, D检验
+ Z) w& A1 _1 bData acquisition, 资料收集
- {& _, j% Z- f2 n) ]( |( E8 a# |Data bank, 数据库
4 n' \% Q& s0 \& w5 v+ @Data capacity, 数据容量4 Q1 n& m& I: _: e" ]
Data deficiencies, 数据缺乏
6 h! ?. i( h) E/ I( LData handling, 数据处理
5 g4 ^: c" O5 \* Z% AData manipulation, 数据处理& r/ ~" t) F& o6 |1 H
Data processing, 数据处理
& \* s) @: }( Y$ O* u+ eData reduction, 数据缩减( X7 [# \: c# P
Data set, 数据集- s; L9 D- C0 {% q: u- d. X* x
Data sources, 数据来源
1 c+ y* ^4 i& x0 s n& b0 mData transformation, 数据变换
0 \( c" m+ ~& ~) n! g4 {Data validity, 数据有效性2 Q# D+ A# b- [9 {3 p
Data-in, 数据输入
9 ^" F6 y. v! a$ A2 }; i3 fData-out, 数据输出
' f, o3 U8 T8 i8 p" E, C8 ?Dead time, 停滞期/ Y4 J; l5 p$ q) e
Degree of freedom, 自由度
- E, B! i' G" c9 e9 KDegree of precision, 精密度4 \) p- E' G# e/ D2 b A$ l
Degree of reliability, 可靠性程度
1 E2 N& E6 _1 g; A ~; vDegression, 递减
4 T) C+ q8 |/ h, oDensity function, 密度函数
" l G8 d5 m4 ^4 {! F; }2 ZDensity of data points, 数据点的密度2 k0 H. P6 |8 x) j4 P+ e. A* ]5 u
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
& q) z/ M( i: f5 ]( oDependent variable, 因变量# b* |8 M8 [7 A# D! b- \6 f4 P
Depth, 深度 L' D* Q3 ^/ [1 s+ B
Derivative matrix, 导数矩阵
: C: u3 s. o. c7 J) g( nDerivative-free methods, 无导数方法* k/ V$ W0 e# {. \7 L' [
Design, 设计
: T" A, u" x, E" N8 {/ e$ cDeterminacy, 确定性# g+ `* u" u6 k( M
Determinant, 行列式3 V& {+ G0 L; T; D1 |
Determinant, 决定因素
0 s1 j q- F6 y4 x' u& zDeviation, 离差
8 v C! \' O, [& n6 \" Y* J hDeviation from average, 离均差
/ L5 A/ r& @! d8 r2 }+ l+ H- qDiagnostic plot, 诊断图2 |6 R T( k2 T
Dichotomous variable, 二分变量& h) r5 D, E3 y3 i& K" S" ~
Differential equation, 微分方程
4 Z9 p; I% f! t0 V2 aDirect standardization, 直接标准化法2 T# x# T) `1 J
Discrete variable, 离散型变量$ M. @7 R, R9 s' P+ @3 D
DISCRIMINANT, 判断
* a5 T& B% y3 P i8 kDiscriminant analysis, 判别分析
( d3 O. |4 }6 d k( x- lDiscriminant coefficient, 判别系数
! M. L) [# d# K* q$ R& _" IDiscriminant function, 判别值
s9 _$ ]6 ^5 O6 a! M( J1 k* `Dispersion, 散布/分散度
8 ~) [% V6 V& O+ v. F# ]+ PDisproportional, 不成比例的
/ X# ^3 |% ]4 X( B2 n1 l6 H+ [Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- S& I( }( k3 I, G! Q, t* ?Distribution free, 分布无关性/免分布
) X% C* ^) x( U( MDistribution shape, 分布形状8 E2 i- E9 M x9 t
Distribution-free method, 任意分布法' b% J- V! M" ?1 I S
Distributive laws, 分配律3 O5 I6 d6 C4 m( ]
Disturbance, 随机扰动项
: u1 V( u0 ~! K: U0 W- HDose response curve, 剂量反应曲线1 K' P1 H7 ~3 v; |# D$ |
Double blind method, 双盲法5 p& ~8 S' C* c# `, J# s
Double blind trial, 双盲试验 l" E, [5 v7 T& r
Double exponential distribution, 双指数分布9 A4 r( ~! k) G) u
Double logarithmic, 双对数
" @* d W4 h, z- |2 N) G+ x- SDownward rank, 降秩: s. z9 O) l! \+ }% C4 U
Dual-space plot, 对偶空间图
F: c* E) @- j9 K i# {DUD, 无导数方法
4 Q) [# S( V) N8 ?Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
V* |8 a; M9 k3 CEffect, 实验效应
. p5 i7 B) I) ]8 l ?& ?Eigenvalue, 特征值. b5 M% u& L9 N5 T3 q, d9 v1 t
Eigenvector, 特征向量
" R3 i$ P2 l/ P; U& X. oEllipse, 椭圆
- {4 n! o4 B9 O7 k2 l( `" }8 aEmpirical distribution, 经验分布: G* j3 X8 r" k% }* [
Empirical probability, 经验概率单位
0 v- S$ q/ u# _* AEnumeration data, 计数资料
+ V4 a! Z( k8 c! t7 OEqual sun-class number, 相等次级组含量0 K. M; y5 \1 u D7 d
Equally likely, 等可能, F) z9 w6 q; p2 s: g
Equivariance, 同变性
& _* | M, b. V; i, MError, 误差/错误
1 c7 N( ~$ l+ m8 ^( W2 h& xError of estimate, 估计误差
- ~( f$ q! t, H H# B' ^Error type I, 第一类错误
" ~0 P7 N: e3 m5 f2 M3 f) _# uError type II, 第二类错误) M5 A, F, V/ V% t. N
Estimand, 被估量+ Z9 s7 ]5 U' X ?0 d$ { H" x
Estimated error mean squares, 估计误差均方
6 Y& |9 M# ]. d L2 F" pEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
" c J" K' w5 T2 e+ R- mEuclidean distance, 欧式距离5 h& F. h9 l" d9 C
Event, 事件
# T3 g. ?8 S! }: `- ?$ dEvent, 事件
- `" L s$ }+ YExceptional data point, 异常数据点5 y, W! ?4 H l$ x. x6 H( K
Expectation plane, 期望平面) ~0 g5 |8 I; c6 Y7 z9 B
Expectation surface, 期望曲面. f9 {3 F& T" g& [. Z
Expected values, 期望值( C5 g; d" _5 D( e U
Experiment, 实验
9 B# C9 x2 x3 V: J1 a( W& @Experimental sampling, 试验抽样
) |, |# z1 q1 R- Y8 k# VExperimental unit, 试验单位: f3 q2 s- K1 I
Explanatory variable, 说明变量
* {0 O$ O2 C# _) WExploratory data analysis, 探索性数据分析
: j8 m4 J* D' h; j4 _6 l0 cExplore Summarize, 探索-摘要, u! k5 u3 W" g& ]
Exponential curve, 指数曲线$ `. y& Q$ ?: J8 u& W$ k
Exponential growth, 指数式增长
5 |: m' R& F2 h+ }8 F! o$ `2 YEXSMOOTH, 指数平滑方法
& O& {' [$ x) ]- F; _Extended fit, 扩充拟合
! T8 ?; {* _" y9 J) ]Extra parameter, 附加参数! Q/ ]% `1 R4 R9 Q# N3 i
Extrapolation, 外推法, s0 \" J3 M# w$ W$ k- ?
Extreme observation, 末端观测值! N) Q! m! j, r; z3 ]+ t
Extremes, 极端值/极值: L. T1 T' @$ }' ], B. R: X3 }
F distribution, F分布
; k8 F" Y P2 JF test, F检验" x0 U2 r% b0 [1 _2 }5 ?+ ^0 u
Factor, 因素/因子
- Q- P6 s! V/ T- W" t6 h4 U! f8 mFactor analysis, 因子分析: O' ~% P, ~+ @0 \) w
Factor Analysis, 因子分析
/ E8 ` S# h2 r" E& |1 _9 y5 |Factor score, 因子得分 ; t# p- U9 {7 H0 w
Factorial, 阶乘
# T% D$ D% Y) P3 z" s6 JFactorial design, 析因试验设计2 g5 h/ R9 U! E1 x4 O
False negative, 假阴性
) M" `3 s# C( R) O* {) Y0 [False negative error, 假阴性错误 h; v( e+ L. { `
Family of distributions, 分布族7 Q2 s, d3 p8 p0 }- ]. ~; K# R
Family of estimators, 估计量族
, ?) O, v4 h4 R$ VFanning, 扇面
. k# Q: E+ w5 [; H5 b! `6 P8 rFatality rate, 病死率7 ?2 A; Y% B4 \( `4 _
Field investigation, 现场调查
' g( s( P4 H# T5 O, `) u: ]Field survey, 现场调查" l1 {" @2 } j, u6 o" \
Finite population, 有限总体* A% e4 i5 ^4 L" w8 g1 m, A. j
Finite-sample, 有限样本
$ S+ E* r/ U. yFirst derivative, 一阶导数
- E2 H; f; _4 l8 @: W3 WFirst principal component, 第一主成分) T; L1 j' `6 {. p- K1 O
First quartile, 第一四分位数
- y, K5 ~2 s* }) jFisher information, 费雪信息量 w. ?. P+ e$ L, T0 H
Fitted value, 拟合值" |2 _5 j! P- X8 ~
Fitting a curve, 曲线拟合
' T! y/ ^& L- b7 _Fixed base, 定基 C3 ?4 W. w! _0 w, ~. n
Fluctuation, 随机起伏
4 A7 x6 j6 f1 {Forecast, 预测5 v2 O. Y# W1 q' f
Four fold table, 四格表
( |* r9 D, q, j* ]4 SFourth, 四分点
6 g" ?( Q( {9 j* ^! B t* @, O: K: YFraction blow, 左侧比率
% ~1 f; y, R8 _* K5 P9 d" QFractional error, 相对误差$ D" S: f5 n; C2 i4 R/ A
Frequency, 频率
, h2 A- G- h$ lFrequency polygon, 频数多边图0 D. ^% U5 z' J
Frontier point, 界限点% }& @/ Y% @! H, m: x7 X
Function relationship, 泛函关系& L5 F3 l$ x8 r6 e8 J
Gamma distribution, 伽玛分布
! a4 `2 J& b1 SGauss increment, 高斯增量
$ j9 R( ~2 o( vGaussian distribution, 高斯分布/正态分布0 @/ z* n* V4 l# W* S" v" M& A
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量4 o, Y8 Z9 d* P" b
General census, 全面普查
s6 p2 a7 j% H7 K/ PGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ' _8 \& Q! S& L& X5 e' t0 [" V( x
Geometric mean, 几何平均数
3 t7 D% T Y; ^Gini's mean difference, 基尼均差
; r" e6 T9 G: M( x5 y, r- JGLM (General liner models), 一般线性模型 1 T ]+ d! v$ @- Z
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
9 X. p B0 E, M6 _' l: I3 c: m0 LGradient of determinant, 行列式的梯度
8 A& J: H1 r: \2 b5 pGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
1 p! ~8 O& o e, ]2 {, |/ \( VGrand mean, 总均值
5 E, }8 l9 Q1 T# j- l, tGross errors, 重大错误. T* X* E r; L+ q' ^2 d
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
# P6 R7 `% J9 ]! [# h6 ~Group averages, 分组平均# q G+ d1 J8 r: u5 X/ g
Grouped data, 分组资料
3 e9 a8 c# j' E l* o# O: S$ Y( cGuessed mean, 假定平均数
( ?" ^- a7 X) V: ~5 Q0 O8 fHalf-life, 半衰期
6 B" `2 D; f X qHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量9 f/ B ]2 a+ S$ G
Happenstance, 偶然事件' `, J( o1 X$ A- a' n. y
Harmonic mean, 调和均数+ Z/ D( m6 @3 F6 B
Hazard function, 风险均数4 G, b5 \& M' P5 d4 Y+ K
Hazard rate, 风险率! }% |0 a! v9 h
Heading, 标目 8 Z$ c5 e/ f+ M) G
Heavy-tailed distribution, 重尾分布1 u( y6 _& {3 M! c8 L( n
Hessian array, 海森立体阵
3 o7 n) @3 q: r5 z P+ MHeterogeneity, 不同质
& ]) X) _) A2 m% {; o6 A3 ]Heterogeneity of variance, 方差不齐
/ m+ k+ _1 ~# J( t. I- D6 }8 p# VHierarchical classification, 组内分组. T1 b! J( A" e: R, V6 ~
Hierarchical clustering method, 系统聚类法8 E5 G) {( [" O, I, i+ A( V$ ^" g7 X
High-leverage point, 高杠杆率点
* T$ C2 @6 {" X* T4 T: G$ W3 ]& XHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
E1 {6 j1 l% c/ G X' IHinge, 折叶点4 |& k x. Q% j0 D; L r1 V
Histogram, 直方图# j$ q3 s6 N) r; L) F
Historical cohort study, 历史性队列研究
0 ~, E, g) d, B* PHoles, 空洞
! t5 N, M" d/ d# ^. ~* f0 rHOMALS, 多重响应分析, [5 y7 e, m* t1 t
Homogeneity of variance, 方差齐性
& K2 i; M) e% T5 M) cHomogeneity test, 齐性检验
& U! I2 @- D" V' y8 ?6 PHuber M-estimators, 休伯M估计量" b5 B3 ^& e8 X
Hyperbola, 双曲线# r% x( \) I- s5 m5 W% ?
Hypothesis testing, 假设检验$ l* q4 s2 j l& D
Hypothetical universe, 假设总体$ _% w5 l) M _- \5 O
Impossible event, 不可能事件
" G- L8 z/ Y; B6 E) uIndependence, 独立性
, a" A1 y* w' \Independent variable, 自变量- h, ]- C. K+ k: I& n- w
Index, 指标/指数
j C* @" J, |% }Indirect standardization, 间接标准化法
; A* {; B9 Q1 ^- H+ e* LIndividual, 个体
( Z+ D( ? b3 V1 c# \+ qInference band, 推断带5 P. O: a* c8 E$ V$ H! k
Infinite population, 无限总体
4 p2 q# u+ E6 O8 }$ LInfinitely great, 无穷大
$ W+ R) v1 T3 C5 V4 x7 ?, d* tInfinitely small, 无穷小5 p' W4 _, v- R, t
Influence curve, 影响曲线0 Q% p/ ~2 f! O6 Z( w
Information capacity, 信息容量
. J: M( t$ T% S' P5 ^6 }/ x: J- B# fInitial condition, 初始条件
& Y2 L' Q7 M' R6 b2 {" w8 W' _4 ?Initial estimate, 初始估计值* }* x2 H F4 R% j
Initial level, 最初水平
" A2 F1 M3 ^- |6 w h! eInteraction, 交互作用9 r6 H% A$ }2 ?" d5 @) U
Interaction terms, 交互作用项 I/ g6 W# P+ d
Intercept, 截距
: h a; O! K% |$ ~$ zInterpolation, 内插法8 N4 e9 o% x' Z& Q6 }
Interquartile range, 四分位距
# l+ J, q9 T9 O c lInterval estimation, 区间估计
1 i: _7 L! k# e. x0 U/ [+ R+ pIntervals of equal probability, 等概率区间6 m) Q8 b5 T& X4 D, `' ?) u
Intrinsic curvature, 固有曲率
) U4 l# D$ ]' D* J3 S5 KInvariance, 不变性
& T' X3 D, D, t( O% {9 d, R7 LInverse matrix, 逆矩阵
4 k/ G% Z' `8 WInverse probability, 逆概率
7 d5 ?$ s3 Y* j- _& J) T. z2 bInverse sine transformation, 反正弦变换
4 ]1 ^% ^/ a8 p$ b! l& f7 f* I jIteration, 迭代
9 N$ Z, q i& V" rJacobian determinant, 雅可比行列式
6 g5 O( p) B7 [. @# gJoint distribution function, 分布函数4 o5 a( b- h* W" o: x9 t) O9 O3 ^! {9 u
Joint probability, 联合概率
; t2 T' q5 n. Q7 V+ bJoint probability distribution, 联合概率分布
$ i; o2 [3 T) E* V* K9 u/ l" _K means method, 逐步聚类法$ Q" b$ J+ O! \
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 3 t+ Y; M% X" v: L
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
. Z( p$ W5 C4 C6 z* @5 ^* _" @/ d3 mKendall's rank correlation, Kendall等级相关% u' Q- ]$ B- U8 R) a) ]- X: |& M
Kinetic, 动力学
/ X( Q) Z$ t' f6 Q. k) r8 [Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验; [. c# Y( Z, ?4 V
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验! v/ b" Z1 I z8 H/ V( u7 p( O
Kurtosis, 峰度5 t. W! B9 N; s: \
Lack of fit, 失拟
+ r" H7 _# s6 e8 Y! q0 F: P- ?, oLadder of powers, 幂阶梯1 o+ B3 S2 p0 B' D3 K) Y
Lag, 滞后
+ ?' W* R, ~$ w; d4 uLarge sample, 大样本
& g. s. N% w C: h" P+ a: sLarge sample test, 大样本检验' ?2 p0 g. e& f" P- I
Latin square, 拉丁方4 v' F6 A5 U8 r4 ? i5 U
Latin square design, 拉丁方设计) g$ h X" h I; G$ M
Leakage, 泄漏
4 x8 v3 j# [& `+ {6 GLeast favorable configuration, 最不利构形7 t& ~0 ^& l$ p m, d. y* z( ]
Least favorable distribution, 最不利分布
! N6 O5 h4 ~( DLeast significant difference, 最小显著差法% W T/ ^% l5 D! g- y
Least square method, 最小二乘法
* a! ?' J/ ~/ ~8 t! fLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
* ?. N; x- m7 y4 ?" \ L: n- fLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
# B& E) \3 ~8 Q$ N& h: J# i" n& LLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
7 J$ I# f7 w4 a! t# GLegend, 图例
6 l, B7 S) D% @# F- d7 F4 ]3 w. z1 QL-estimator, L估计量+ \5 y8 Q, @+ v+ g' e
L-estimator of location, 位置L估计量
( x) N1 r3 K' u# O, EL-estimator of scale, 尺度L估计量
; J; O8 P4 c6 |: b" SLevel, 水平) y' o8 }3 U% V) G. j j# W& ~
Life expectance, 预期期望寿命
$ |5 B! a- n* _0 ULife table, 寿命表( a* e/ V- w* l0 P
Life table method, 生命表法
6 U5 a F- m8 t! u* h6 p1 pLight-tailed distribution, 轻尾分布 k$ @: J: ]+ @
Likelihood function, 似然函数
4 c# q8 @7 H6 j. J2 c" Y& cLikelihood ratio, 似然比
T( W' L+ {& W" e4 pline graph, 线图
w" r3 H: u6 j0 S9 _& x( vLinear correlation, 直线相关' ]2 Z9 P- v+ g4 E+ ?' h ^
Linear equation, 线性方程
4 M) u) x" w* c" i* m. X; `1 MLinear programming, 线性规划
% l/ d" x g% l. x+ Y' YLinear regression, 直线回归
, e" |* O; G2 s$ X3 a; cLinear Regression, 线性回归
1 y7 O8 J* z/ cLinear trend, 线性趋势0 H$ {4 |2 {, R5 ]
Loading, 载荷
o/ W& y( e U7 G6 G% k+ u' YLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
6 d6 }5 }2 U5 g x; u9 mLocation equivariance, 位置同变性) ^9 W' ]6 N4 X3 B/ B
Location invariance, 位置不变性' f8 e( d) y6 K ~* y) a
Location scale family, 位置尺度族2 ~# w# X; j5 b; y% w( x
Log rank test, 时序检验
7 c8 v9 _( v8 D* \( |( k+ J! |5 b3 zLogarithmic curve, 对数曲线
, j0 H* g8 `, h' x' i% YLogarithmic normal distribution, 对数正态分布4 o! h! A+ j- f+ U. s/ }9 ~8 x
Logarithmic scale, 对数尺度: O) y& ^& [# G H: Q( p+ t
Logarithmic transformation, 对数变换/ [% H+ `0 |/ ~+ i- B8 [
Logic check, 逻辑检查4 O# g- N( M( h: b5 _
Logistic distribution, 逻辑斯特分布/ D6 p: w: ^, h
Logit transformation, Logit转换2 q2 D V/ a B- w2 \
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
7 `$ y& N. |8 a) gLognormal distribution, 对数正态分布
2 T) K0 | @; h9 p+ I$ O, m& x8 ELost function, 损失函数2 J% P- S. D5 [' z+ `& W+ f
Low correlation, 低度相关# G1 X5 [4 a. t* f* z T, d
Lower limit, 下限% n. b, H5 x, L, O! |8 k% b# b
Lowest-attained variance, 最小可达方差
1 ] K4 E2 ]0 pLSD, 最小显著差法的简称8 b/ M% g, A# L4 z! [
Lurking variable, 潜在变量5 x y m! n; l; j; u, n4 z1 v
Main effect, 主效应
X2 w, A* r% @+ |" x7 `, U0 pMajor heading, 主辞标目1 |) ?& }, O& e2 |5 M/ l( k
Marginal density function, 边缘密度函数. @3 j) L% r& P8 r: N$ t' T! _
Marginal probability, 边缘概率5 _4 A3 o9 x [$ M6 Z- Z' o
Marginal probability distribution, 边缘概率分布/ ^) U& @5 B+ T6 B+ C$ O- Z
Matched data, 配对资料
3 ^, L$ v5 Q4 @3 F! @7 E& IMatched distribution, 匹配过分布% c) u' o! }- k/ i
Matching of distribution, 分布的匹配
& l( X; H/ g, P6 U2 s [Matching of transformation, 变换的匹配
) I. q9 X. m' t/ ?1 \ n7 HMathematical expectation, 数学期望
8 Z9 H. b- M) U2 A7 ZMathematical model, 数学模型( L+ {/ t0 a) }/ `
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量: U( |- T% ^* ?3 p
Maximum likelihood method, 最大似然法; c) s* r8 G( p" j% G4 [5 D
Mean, 均数
, H. b* M! _* ~Mean squares between groups, 组间均方
V/ V! D5 l% s& ^Mean squares within group, 组内均方" T( W; m: ]7 N. p
Means (Compare means), 均值-均值比较
" Z7 b, t7 B, b/ y. oMedian, 中位数
4 I: m* Z- W0 S5 x3 ~! \1 l7 t/ B* GMedian effective dose, 半数效量% H+ E/ |3 _0 Y/ F1 \) B. a' m" W
Median lethal dose, 半数致死量# a, U! y1 A. _* b" r! S) b- S
Median polish, 中位数平滑
8 @+ p, U* o0 cMedian test, 中位数检验/ a/ T$ h& L0 v7 o
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
, J, B# _: Q/ |$ g3 OMinimum distance estimation, 最小距离估计' R/ F4 P. H6 Z2 f
Minimum effective dose, 最小有效量
2 H8 }9 l( r& L: p/ n' M M1 yMinimum lethal dose, 最小致死量
. D# v! I/ Y% WMinimum variance estimator, 最小方差估计量
2 _, P- w6 S/ g- _* RMINITAB, 统计软件包
# _# q& q# @7 O! m3 H5 _9 g( o dMinor heading, 宾词标目
. B; G9 x- B1 d# _Missing data, 缺失值
1 q5 r6 r" Z+ P6 {1 ~Model specification, 模型的确定
( l9 C% }2 {& T0 |Modeling Statistics , 模型统计
% _2 ]5 Q$ L6 r9 A6 B EModels for outliers, 离群值模型
# b* o- `: r: _' A/ {, Z6 M: ~" MModifying the model, 模型的修正8 z( ~0 F0 m6 |. D4 k8 _2 F
Modulus of continuity, 连续性模1 [, B1 {: C. e- s0 O3 R# @% f
Morbidity, 发病率
y( d1 |& f/ \7 HMost favorable configuration, 最有利构形
' J) b+ s2 X+ e/ @Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
' o# V' C. P: z/ N; i: A) ]Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归, G' w$ u) P6 |3 c/ l% Z- ^/ S, c
Multiple comparison, 多重比较2 }; k P( A+ F" X6 J8 x
Multiple correlation , 复相关8 y/ D1 t2 ?! J/ s7 A2 p
Multiple covariance, 多元协方差8 p$ z4 e4 t8 g
Multiple linear regression, 多元线性回归
/ G3 U9 y. b7 L2 F% D* wMultiple response , 多重选项6 X: f+ M& D8 H3 h+ w$ U
Multiple solutions, 多解6 g. c* k( B0 F, z: T
Multiplication theorem, 乘法定理" I3 {$ @$ C* Q( b; e5 S) s
Multiresponse, 多元响应0 q2 ~ P4 _& K+ q. Q0 _- N
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
9 c* S7 U" u- u/ [- W) f7 vMultivariate T distribution, 多元T分布
) |) F6 l) j" c& v, j, rMutual exclusive, 互不相容5 x0 L! }6 m$ ^" O" m7 }9 g( n B
Mutual independence, 互相独立7 f, q4 O4 d& w1 _
Natural boundary, 自然边界
/ _& [6 Z& u. h+ B& nNatural dead, 自然死亡; A7 n1 K5 h! ?4 o3 x' m4 C
Natural zero, 自然零
9 q" N8 V' \7 O3 _7 K6 ~Negative correlation, 负相关- |% R, P, p) b$ r9 T
Negative linear correlation, 负线性相关
, K% S& I% `) b aNegatively skewed, 负偏( R* a$ [+ h5 ?: I% I9 E% i
Newman-Keuls method, q检验
2 N4 i0 d# `2 `- ~9 @6 b, ^NK method, q检验
7 ^' W! V' H" P% e, L) tNo statistical significance, 无统计意义) Q" ?& g0 y4 {( \3 D% h4 v
Nominal variable, 名义变量
; x. P b2 p9 E) y' J: wNonconstancy of variability, 变异的非定常性
$ w! y- C1 D% `Nonlinear regression, 非线性相关8 T% a( c* X9 |2 O
Nonparametric statistics, 非参数统计
+ w! f8 @! z% JNonparametric test, 非参数检验
# j, Q/ ?- w& jNonparametric tests, 非参数检验. V' z# y+ G+ w: S
Normal deviate, 正态离差. F: y. e) c' n0 Z+ t @
Normal distribution, 正态分布
- H! M! f7 ~" LNormal equation, 正规方程组
1 V0 i6 M3 M& M8 ENormal ranges, 正常范围
2 s, [5 B( y8 M: o4 D6 Y/ MNormal value, 正常值1 {5 U) ]3 i ~# \0 @
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数/ D+ W- G' O9 l4 N- \
Null hypothesis, 无效假设 6 g1 e' ]' E6 {* }, V) p
Numerical variable, 数值变量
! c# f" a% w% X% v) v! u5 v+ mObjective function, 目标函数; Y/ P1 A, [, |! h: ~
Observation unit, 观察单位
. J* ~, a) }$ T9 YObserved value, 观察值
. Y+ A: D- J. D: t9 _) R) LOne sided test, 单侧检验
9 n" @% T( S+ }1 [1 ]One-way analysis of variance, 单因素方差分析
& Y) L- Z0 W3 TOneway ANOVA , 单因素方差分析& q) j. J d% t' s
Open sequential trial, 开放型序贯设计
; z% X6 Q* ^ W' OOptrim, 优切尾
7 t6 k2 D5 Z1 T. Y- P+ xOptrim efficiency, 优切尾效率' h, a; f* m; \ }& G
Order statistics, 顺序统计量* s' | `6 R" ^$ l8 n% D8 m
Ordered categories, 有序分类! z3 ?" m" h+ ^6 G
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
2 A! M2 {4 e5 yOrdinal variable, 有序变量
3 n+ E6 J: f, t( @9 ZOrthogonal basis, 正交基, K: e( @/ V2 W, {& @' J
Orthogonal design, 正交试验设计& ] t+ d" c, ]- @5 _
Orthogonality conditions, 正交条件
2 y0 c) v' `* S, z: }6 UORTHOPLAN, 正交设计 2 x2 o7 O) X$ G5 D( A, i; E, A
Outlier cutoffs, 离群值截断点
) E' I& E8 l( ^7 AOutliers, 极端值
/ b9 C ~3 L6 w+ W+ UOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 9 \. R% D7 V' v! N7 s
Overshoot, 迭代过度
7 F+ ]5 w* E$ m5 g: |! Z/ VPaired design, 配对设计3 F1 c4 n L3 u1 q" h+ B# w$ C4 b
Paired sample, 配对样本
) W6 Q$ Z; i4 t- F* B6 d/ dPairwise slopes, 成对斜率3 ^' Y5 O! B8 I* V7 U
Parabola, 抛物线
/ R& i+ K6 [: E5 m3 [- WParallel tests, 平行试验
8 d- d6 N4 P6 U: ~/ \9 tParameter, 参数
7 @' i9 R0 } a. m% G1 \7 K0 |Parametric statistics, 参数统计
. x2 y7 E$ l* E# A& g; a1 LParametric test, 参数检验
& c% R6 P9 u7 R. ]$ f4 g5 pPartial correlation, 偏相关2 N% z- w: |3 e1 N, X0 g( I3 j C
Partial regression, 偏回归/ I5 s/ C0 j* z* `4 Z$ G
Partial sorting, 偏排序/ T E& u( C2 K5 ?( ], c5 D1 {3 a5 ?
Partials residuals, 偏残差8 S# ?9 l$ f* v! m" f6 u1 ~) Y
Pattern, 模式2 X7 B( @+ Q3 R; W- U; J
Pearson curves, 皮尔逊曲线
: [: Q3 C" W# V* r% gPeeling, 退层. f5 ]* H T0 j) @# `- {0 s: k
Percent bar graph, 百分条形图
" u* t/ O2 N5 K" ^ n$ H' l& p9 vPercentage, 百分比
: Z: K8 T0 n d+ oPercentile, 百分位数
. K$ `* F" F: [5 w( u: I! \# LPercentile curves, 百分位曲线7 P4 q- l- T* y
Periodicity, 周期性& p2 A5 Z6 O" Q
Permutation, 排列% r+ }+ @; v! Y% ]3 f" P% n
P-estimator, P估计量
# [$ }4 a8 A( F$ lPie graph, 饼图
( G4 [ X& {) S" _Pitman estimator, 皮特曼估计量
, g8 E8 ?# T. K I1 n# g! cPivot, 枢轴量1 m* d4 F0 m: y. O. e
Planar, 平坦" y7 A, R5 {! g$ I0 y
Planar assumption, 平面的假设
1 s5 L% A) A9 Z4 O! s0 l5 WPLANCARDS, 生成试验的计划卡) z2 S+ M$ e0 Y& F4 u: {/ ?' |
Point estimation, 点估计 l o+ Q; X. e* g$ M* ?: s
Poisson distribution, 泊松分布5 w/ y C$ C- A9 R" G2 ?7 Z' e
Polishing, 平滑
! U$ b0 j( ?, m5 K. PPolled standard deviation, 合并标准差. d+ E4 d8 _9 D, O L5 X" \
Polled variance, 合并方差% u6 r8 ~9 @' ]/ j
Polygon, 多边图
' I1 p+ T7 W% ^3 G' v8 R$ y. r# YPolynomial, 多项式
9 }5 p9 A( r. q7 [/ v0 [4 t1 k% xPolynomial curve, 多项式曲线0 n- E3 i. {& y* h, t& D
Population, 总体
8 }- Y8 o2 Q' \. NPopulation attributable risk, 人群归因危险度/ [) h# T, E' U% K1 l& M( k# |
Positive correlation, 正相关
" M8 N/ m" c# T' ^# X- IPositively skewed, 正偏; E9 i% W; M: ]/ j" T& w
Posterior distribution, 后验分布
A5 x/ p2 P% J& a5 TPower of a test, 检验效能3 \5 [" R9 K, d
Precision, 精密度* R, w+ ^" E, c4 S' c7 f- v" R
Predicted value, 预测值
X* {9 [+ m" a4 \/ BPreliminary analysis, 预备性分析
& A2 K: P! v3 u3 sPrincipal component analysis, 主成分分析# J9 j5 f& d7 m' E+ X2 {; l
Prior distribution, 先验分布) ~6 F- ]& _# g/ x
Prior probability, 先验概率9 P) ?: G+ Y3 ^3 M$ R
Probabilistic model, 概率模型
1 T. x0 G5 w- O' }# ^ rprobability, 概率
( u3 r0 k) h- x7 `Probability density, 概率密度
' h e) Y$ ?" U+ }( uProduct moment, 乘积矩/协方差' S6 r! ~! u1 L" l1 y% t& q+ L) b z
Profile trace, 截面迹图8 N* f( Q. `. t: v) A
Proportion, 比/构成比
5 ]- L' B3 ?4 b' |2 bProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
6 h% n/ Y4 W9 H5 |" AProportionate, 成比例
2 o8 w7 ^5 x0 [6 o8 l6 AProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量( U7 p* l. C* K+ A; v0 {
Prospective study, 前瞻性调查1 {4 O. r# R2 y
Proximities, 亲近性
@: a# ~6 Y E6 wPseudo F test, 近似F检验& P; Y- Z, y! _9 d1 a8 {
Pseudo model, 近似模型
8 h8 `8 o5 |) d: h, M+ YPseudosigma, 伪标准差
]+ N% z- h/ G& v6 K; y, j* d: IPurposive sampling, 有目的抽样. c, b2 r& l8 S O# z
QR decomposition, QR分解 m- t. f( J1 D% e1 ~: v9 _
Quadratic approximation, 二次近似) {! ~1 T3 v9 \$ Y: ~9 ^7 z; n5 g
Qualitative classification, 属性分类; m7 Y! M7 L7 ~( `3 \. n+ y1 m
Qualitative method, 定性方法
6 R- p+ K; G( KQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
s, K# r/ ~& M/ ~2 AQuantitative analysis, 定量分析( B" G. _" x# k9 s, v7 H
Quartile, 四分位数9 i) q4 _* R% D4 W0 ]
Quick Cluster, 快速聚类3 T4 W( B9 [6 ?' {4 M1 }
Radix sort, 基数排序
& b$ d4 M+ x! a% pRandom allocation, 随机化分组
$ G U( |6 X% d1 G" q0 D2 HRandom blocks design, 随机区组设计
3 _5 g5 Y6 }' j8 ^) X. iRandom event, 随机事件6 b/ G0 }, j$ x. x, n4 N' z
Randomization, 随机化' O+ d& ^$ a5 U- @% t
Range, 极差/全距9 n+ c0 d& h' A
Rank correlation, 等级相关$ O; R' W0 E9 |4 w
Rank sum test, 秩和检验 ^0 |3 O+ |) }$ f
Rank test, 秩检验6 A2 j) F. o& e+ g7 \3 t
Ranked data, 等级资料
1 Z$ H5 e( F- }7 h1 K& v8 H- Y, MRate, 比率
5 K, U, A+ F. d& p' lRatio, 比例! Q h: K/ W% ~! C/ \: w
Raw data, 原始资料
) R0 l5 e$ R* o, F& M5 tRaw residual, 原始残差8 o6 `8 M- h* K% U& m0 j6 K) I2 |
Rayleigh's test, 雷氏检验1 C3 P6 b0 W3 n% D9 p% U: B
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
- f. y. K! `1 E6 JReciprocal, 倒数6 a% i! {# v8 p5 {
Reciprocal transformation, 倒数变换6 u! ^0 O/ K9 @
Recording, 记录
# d l& r4 [& H4 ?6 |3 s9 MRedescending estimators, 回降估计量
+ F, B3 y- o: H7 f& Y$ KReducing dimensions, 降维' S' c; X% G4 D, L# R3 C
Re-expression, 重新表达
f( P1 h$ j" W, a, lReference set, 标准组2 I% G! M* v- w% z6 w4 x
Region of acceptance, 接受域0 a/ Z. `5 A, F4 @9 F
Regression coefficient, 回归系数- @- Z! x! P& d' v: Y0 A- A6 c+ G; ]6 J
Regression sum of square, 回归平方和
x) U9 Y- h3 c- @% y! e G6 jRejection point, 拒绝点
/ b8 J7 Q! P5 n2 q! rRelative dispersion, 相对离散度
d( Y9 d/ Y4 N/ ?) { }( T. C+ {Relative number, 相对数! K( H5 z0 ]* S' u: h7 Q
Reliability, 可靠性
* w8 C: x* p4 l' a& P' uReparametrization, 重新设置参数$ ~9 \# P! |9 a; G K* q
Replication, 重复+ @) j4 J9 ` `+ c
Report Summaries, 报告摘要6 r. w( @ {% P7 ^1 f5 m
Residual sum of square, 剩余平方和
% b$ L+ d2 b" p5 D8 w ?- tResistance, 耐抗性- }6 Y' T- o$ j; ?3 a4 K8 p* I$ H+ A
Resistant line, 耐抗线+ `$ u# F3 }% J% w: w! s
Resistant technique, 耐抗技术- E) u: ~) C8 N& X2 c2 u, {) {& M1 o
R-estimator of location, 位置R估计量: f6 v: F' N' ?/ ^: h$ m
R-estimator of scale, 尺度R估计量
8 n6 S' i0 d' jRetrospective study, 回顾性调查% L7 o/ k3 P' _
Ridge trace, 岭迹
: `7 W+ k) s/ O+ {, |Ridit analysis, Ridit分析* V2 [" k5 I# ^7 i: @3 F: `2 |' g
Rotation, 旋转
1 |6 [) p3 c/ ?Rounding, 舍入
7 X% O( f3 c% N7 k8 uRow, 行0 Z. m8 V% }0 q- e& s: x. g& u! M
Row effects, 行效应
1 t+ u8 k0 u; _3 k0 |7 m& YRow factor, 行因素; V8 E$ Z: S( M
RXC table, RXC表& q' k( d% n6 W3 j5 e/ S/ ~ j
Sample, 样本
: d2 J3 J# P7 n; L# hSample regression coefficient, 样本回归系数
- Z) N5 j6 V- U/ }% jSample size, 样本量0 c6 R: s x7 Q7 C
Sample standard deviation, 样本标准差
( h/ f+ L2 w7 L; L" ]! qSampling error, 抽样误差
( R5 _. \2 i, rSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
& R$ E$ o( V" P5 YScale, 尺度/量表
+ ]4 h5 \+ c N3 X+ }' dScatter diagram, 散点图' n$ ~" e: S5 c1 n3 ~1 ?; g- R
Schematic plot, 示意图/简图
) @ Y% j4 y. z/ C! V; B' YScore test, 计分检验
8 D! G3 j! m% d' F; P ?3 H0 h* rScreening, 筛检5 X- i- ?) N" K8 |: ~2 c
SEASON, 季节分析
: q1 {4 J7 ^2 h3 _; LSecond derivative, 二阶导数' `$ ~* |: \$ u8 n& w& t
Second principal component, 第二主成分
4 o$ ]( r% W- W1 ^. E) _$ FSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 6 T' d7 K$ w P( ~' a3 N
Semi-logarithmic graph, 半对数图' G y7 C% k7 a# A `
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
/ r+ X1 c: r" @Sensitivity curve, 敏感度曲线
4 w! E9 B& y( {8 gSequential analysis, 贯序分析+ ?8 C$ ~$ ~5 V/ |' ]
Sequential data set, 顺序数据集: c: H$ U2 ]5 w7 L( o& a" @
Sequential design, 贯序设计) K* ~. W- x p+ Z
Sequential method, 贯序法
' D1 @) R% t* ^6 P. C. q" ZSequential test, 贯序检验法# F. c. K/ U! {9 _: C# x
Serial tests, 系列试验4 t5 b- U8 v p! ^& Q
Short-cut method, 简捷法
' l: h( h. T2 P# c7 N$ bSigmoid curve, S形曲线. X& \+ S/ I% |% Z2 v. ~5 B' N
Sign function, 正负号函数
% J; `4 c4 ?0 Z! s. w/ A$ CSign test, 符号检验
/ N3 E6 a/ ~; q- gSigned rank, 符号秩
. O5 F* }, S) {) r1 g; w) _# j: B! CSignificance test, 显著性检验 p" f. t" \$ R8 q" l( s$ N
Significant figure, 有效数字4 t: V( }+ G. \8 C* A( f
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
8 U5 }, f. @8 S6 q& Y! NSimple correlation, 简单相关
* i8 o& O5 n& W+ S& QSimple random sampling, 简单随机抽样
: Q# W) N3 [; m" uSimple regression, 简单回归
4 s, x5 m. P. N3 Gsimple table, 简单表
$ [+ C0 G5 B& A) JSine estimator, 正弦估计量0 q& ^0 N5 V f; O) A: _& x
Single-valued estimate, 单值估计
1 Q1 m# o; L0 j1 gSingular matrix, 奇异矩阵1 v+ [1 t$ C/ p/ v$ p+ j
Skewed distribution, 偏斜分布; @' q/ [7 z& R# y
Skewness, 偏度) d' y8 X3 ^6 K3 {% ^2 ^1 G
Slash distribution, 斜线分布4 k0 j+ T4 q3 E. _1 ]; k/ x3 G& s
Slope, 斜率
2 t, Z+ K& o) e9 q% j# K xSmirnov test, 斯米尔诺夫检验; U2 F5 c! k6 p5 N& v8 a" y
Source of variation, 变异来源
) z2 t6 Y" u/ q' N% g: B- }Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
" }! `% P1 v$ t$ N5 j: zSpecific factor, 特殊因子$ h: u' V( ^/ q
Specific factor variance, 特殊因子方差$ V( d3 p" g7 q8 f6 b
Spectra , 频谱
, f) }- H+ ~2 G& J) B/ pSpherical distribution, 球型正态分布
; H; D Q6 U6 i; F, eSpread, 展布
' Y( r* M; g* G, _1 W/ R+ [ a: RSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
4 C! B+ K% L9 W% W* ]. T" T4 jSpurious correlation, 假性相关
+ s, ^) l5 d$ {$ B* v# p4 NSquare root transformation, 平方根变换
$ Q% |0 @& q2 s/ iStabilizing variance, 稳定方差: Q- g* H. H% J$ ]
Standard deviation, 标准差
% j2 x) A( |' ]Standard error, 标准误
5 @' H; R% Z0 @8 m" ^' {$ SStandard error of difference, 差别的标准误3 n3 ~0 \/ ~# t6 g* Q
Standard error of estimate, 标准估计误差2 u* m3 h- Z7 a% n. _
Standard error of rate, 率的标准误
# ^/ b h* G& m E( F6 I: x" uStandard normal distribution, 标准正态分布
0 ]: h- u0 ~* m$ V# [Standardization, 标准化7 b# u7 f) ?# Y3 ]/ ~+ ^5 _
Starting value, 起始值7 c4 j1 m/ K, i5 w
Statistic, 统计量
, b! O& [/ g. O3 C& fStatistical control, 统计控制
5 M S( |+ ?7 q% HStatistical graph, 统计图
# h a# @# Z5 n% x9 T- tStatistical inference, 统计推断( z, R/ |" [, J3 L" B, d) t: W! o) O
Statistical table, 统计表
0 \4 x/ u u! aSteepest descent, 最速下降法
6 _. h. F4 u8 dStem and leaf display, 茎叶图+ O' c `0 P; e- W8 y3 y! F
Step factor, 步长因子
) c% E9 o4 `. o9 z' QStepwise regression, 逐步回归$ E+ n. a. P/ t
Storage, 存, e+ f7 [0 l9 x
Strata, 层（复数）# i( m6 q( X$ a3 T. l6 a
Stratified sampling, 分层抽样
, f5 K; l) L3 K8 n4 dStratified sampling, 分层抽样
3 X' v4 Z7 _+ v. `$ c# V' eStrength, 强度, a8 ^0 f: {# b; S+ y+ W* Y
Stringency, 严密性 y a( S+ h0 W/ ?1 Z- g! W V" h
Structural relationship, 结构关系
* {" B3 o! U- u9 J' [2 V% m; KStudentized residual, 学生化残差/t化残差
! J! d+ h" K( S; V' {Sub-class numbers, 次级组含量% C6 t3 O. r! g2 q4 R* W
Subdividing, 分割8 O9 z: k- c/ \# Y8 R3 h
Sufficient statistic, 充分统计量9 h+ P7 x) Z) d
Sum of products, 积和
/ ^( r* [- O7 R5 S6 X/ K& ASum of squares, 离差平方和# I+ } _+ S F0 @
Sum of squares about regression, 回归平方和
& q8 ?9 ^! g' o$ b" ~/ N3 CSum of squares between groups, 组间平方和
) g7 J. d5 W9 J& Q+ j# `4 ~Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
# {; @# g6 c8 L9 B7 k2 o& |Sure event, 必然事件! ?1 r: [* o( p( o" L
Survey, 调查
' w% |4 H2 E& V/ o1 h5 HSurvival, 生存分析
" E+ U( v. i) v: f/ c i( pSurvival rate, 生存率0 h" o$ D) p; H% @
Suspended root gram, 悬吊根图1 R+ D1 \" N6 H1 h
Symmetry, 对称% E' y5 `# i& u% _" B
Systematic error, 系统误差
1 E' r, O1 V! h. l$ U1 S# t/ l; xSystematic sampling, 系统抽样1 G& p+ u6 x! D: m1 N% r, N
Tags, 标签 ]1 X- k3 t% _' N0 y; S5 ~! A
Tail area, 尾部面积
2 ~9 W" B- R$ i( b* {; VTail length, 尾长/ }; E9 A3 J6 I; n d. N
Tail weight, 尾重: z* l' f3 i( W8 B) @
Tangent line, 切线: [7 e6 L5 q# V3 `$ N1 a* J
Target distribution, 目标分布' U y$ `% B3 d9 l
Taylor series, 泰勒级数1 T2 g% E. m( D7 R8 `
Tendency of dispersion, 离散趋势4 ^% G2 n" y- t1 b/ p
Testing of hypotheses, 假设检验% B) h. I5 K! ^0 d- u: e
Theoretical frequency, 理论频数( l" z, I, q) f2 d% x
Time series, 时间序列0 a' K2 Q- M8 t
Tolerance interval, 容忍区间
! z9 d" |* n- m; fTolerance lower limit, 容忍下限
. T, c# n! X* x2 o# ^Tolerance upper limit, 容忍上限
R } O/ q- O# qTorsion, 扰率
9 b8 Q+ ]' ^$ g( VTotal sum of square, 总平方和+ [! g4 z. ?" l) ]- [
Total variation, 总变异: y4 |1 l( j8 R! t8 K& d
Transformation, 转换3 i7 a' Q7 \! G2 S
Treatment, 处理
1 d4 m& s. a; UTrend, 趋势
( b7 V Q/ @% m# }, L. d! XTrend of percentage, 百分比趋势$ X0 o/ d! u$ \
Trial, 试验
) t, |8 o5 M" g% t; cTrial and error method, 试错法
- V# Q8 u; e, b) W: q: W/ M# Z8 B$ oTuning constant, 细调常数
& h$ [; R- A- I0 w" l3 P" Q/ @Two sided test, 双向检验5 I+ D* y$ Y" Y0 {1 m
Two-stage least squares, 二阶最小平方, G& N* E; w H+ I O
Two-stage sampling, 二阶段抽样; L2 X2 r" [5 `. o8 v5 K
Two-tailed test, 双侧检验+ T1 I5 U2 I4 I- ~4 ~5 q& ?; `
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
! u* _2 f% n4 j- g6 wTwo-way table, 双向表4 Z: I) n- n# D3 b% l+ J
Type I error, 一类错误/α错误
6 B9 M7 E9 C( _ P6 Q) LType II error, 二类错误/β错误9 y' a4 P6 l5 g, J. V9 F' A
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称; o4 j2 m% [# X
Unbiased estimate, 无偏估计) I- N2 L L2 c; N
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
: ~$ S u( u- y- d" @Unequal subclass number, 不等次级组含量) ?: X& t* _) x$ T6 \2 z, w
Ungrouped data, 不分组资料
8 n- R; f. t, V1 W) o* bUniform coordinate, 均匀坐标
0 n1 t; o' \6 {$ J4 sUniform distribution, 均匀分布8 u6 y1 v0 g* Y+ e: y
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计+ S0 F# ]5 P5 L
Unit, 单元
) c- f. l6 K+ E5 c: M9 i: t8 aUnordered categories, 无序分类
6 }& {- K+ B7 C& @: LUpper limit, 上限
- e8 M e0 r( G- A- G* b1 e' ~Upward rank, 升秩" _1 J$ T6 i/ S2 ^9 z( i R
Vague concept, 模糊概念( R# @% @! P8 B6 w1 Y
Validity, 有效性
2 w/ d& q4 _% m1 l6 b: I; S8 B% N$ JVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计) A' ~, A$ d$ N' z
Variability, 变异性0 |. [+ y2 M g' A
Variable, 变量
" }/ s M. h6 Q. J, B5 M; I# |6 sVariance, 方差
- A* ]% Y( _( p2 y# ?9 hVariation, 变异
; b0 U+ a; i2 z: bVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转. ]7 F, D" i K# {% B: k( H
Volume of distribution, 容积% C4 _! |& C4 l f0 f
W test, W检验
7 ]& S8 z# T; t; B7 S, a+ `, vWeibull distribution, 威布尔分布
8 U9 J1 } A. U2 qWeight, 权数
9 ~+ E: L: h+ kWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验% v8 @1 I" x5 K& u3 o3 C
Weighted linear regression method, 加权直线回归
6 v# A' d' v$ _Weighted mean, 加权平均数
1 m, u* J( H6 n! F1 v6 h% ?Weighted mean square, 加权平均方差
7 Q3 s) F; P8 o" dWeighted sum of square, 加权平方和% E$ p7 A7 y% v& |
Weighting coefficient, 权重系数% l2 a7 _, K0 }1 R3 q5 L
Weighting method, 加权法
; _* S& D$ S1 U7 a) uW-estimation, W估计量( y% W' O* S h- V1 i
W-estimation of location, 位置W估计量$ X, f$ N& M1 C0 g; Y8 I
Width, 宽度
' ^, h! e- T3 R7 y( ~( @+ c/ s5 JWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
6 B& l! k. r/ b: y$ m( z8 B, oWild point, 野点/狂点/ w0 x* k7 O( E9 y
Wild value, 野值/狂值( z5 G$ [; r! z& N4 a: {
Winsorized mean, 缩尾均值2 t& N2 k: e m4 X
Withdraw, 失访 - c5 Q% x7 B/ C( C
Youden's index, 尤登指数
, d: K- {* O8 z2 X1 UZ test, Z检验
7 ?8 `5 X8 W e! c# pZero correlation, 零相关
9 r) s- r1 y& B. [+ @+ H3 ~Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
