|
|
Absolute deviation, 绝对离差# _) V; L" O1 J/ _9 \
Absolute number, 绝对数
! r- \: N j2 J0 oAbsolute residuals, 绝对残差
* Q2 s& B/ ~! e3 ~: e' L) K+ NAcceleration array, 加速度立体阵
: L/ b, ]( i& ? {6 C: sAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度% z7 V$ [6 j5 e) U! M
Acceleration normal, 法向加速度
" ]7 P5 O/ d: _1 K- t1 b+ Z, rAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
! _4 k" i2 O# E' u; A7 K1 \8 pAcceleration tangential, 切向加速度
5 B1 c7 S1 \. t! H5 }- v- YAcceleration vector, 加速度向量: V/ N3 c w# F2 f0 N; |
Acceptable hypothesis, 可接受假设
7 P2 R5 D2 E, m/ U9 I) P5 Z5 V6 YAccumulation, 累积' L7 [7 K" R" E5 [
Accuracy, 准确度
! Y& U0 O# z! |9 ~' iActual frequency, 实际频数
6 i" s% d, G7 Y7 HAdaptive estimator, 自适应估计量
% Z7 E1 r ]. g+ G* {Addition, 相加- o; i: @ \, g4 c- s8 U, f
Addition theorem, 加法定理
& X* c4 U# l2 g6 f: I- }4 S3 yAdditivity, 可加性
" `, `: j o9 l3 n! v$ yAdjusted rate, 调整率' s/ q O) K0 P; s! v9 M" i
Adjusted value, 校正值
6 |! V. h1 w; B7 t( \% V2 x; zAdmissible error, 容许误差
- v. S- E! w6 F' K) `Aggregation, 聚集性
/ y5 V6 b! A/ R; L7 BAlternative hypothesis, 备择假设
; O W/ n" t3 c+ n# LAmong groups, 组间3 ^+ y- _' j. d! {4 y
Amounts, 总量. W5 L5 n) l' C4 O
Analysis of correlation, 相关分析
( E5 W+ E. G) t+ _" dAnalysis of covariance, 协方差分析. o+ N# ]/ C! Q, y& Z
Analysis of regression, 回归分析9 b) b: z9 L8 `
Analysis of time series, 时间序列分析
5 s9 ?. `5 l' ^: aAnalysis of variance, 方差分析$ h" m5 `" \/ V& P8 D' @ y
Angular transformation, 角转换5 u( g @+ M. U3 c
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
- f3 g, o" `, L" K o- j! cANOVA Models, 方差分析模型 x1 L; o+ M/ d5 Q* h. ?. U6 r
Arcing, 弧/弧旋
! z: |! t# ?. K1 S) @Arcsine transformation, 反正弦变换$ N% w7 j% Y$ \
Area under the curve, 曲线面积
3 G2 R0 F6 M& L0 d) KAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
0 ^) [$ @+ ?( W+ [9 Y- b& i- G8 t& \5 `ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
+ }, S* d3 Z. ?% @Arithmetic grid paper, 算术格纸% ~+ {& U7 k4 F! o; s/ M. L+ \
Arithmetic mean, 算术平均数
8 I* f, G n5 X% Z: j, \! r6 e! @& EArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
2 C9 |+ g/ s# c; F- BAssessing fit, 拟合的评估
0 B/ u" w8 d. H: {7 J) z& O6 AAssociative laws, 结合律- @# C0 d D) M
Asymmetric distribution, 非对称分布
6 E& C' X& `& y7 ^# jAsymptotic bias, 渐近偏倚! i9 `6 }1 X: Q7 r2 W
Asymptotic efficiency, 渐近效率+ L! a+ Z( {' K
Asymptotic variance, 渐近方差
' a. U; Y: L: T; s4 m( RAttributable risk, 归因危险度0 @4 u- K7 [5 n* r5 q
Attribute data, 属性资料
1 w5 u& [6 e$ s4 I7 d7 EAttribution, 属性
! ^0 W0 N9 T( _) G6 J5 TAutocorrelation, 自相关% Z5 S& f: p9 n* f9 G f- h) X9 P1 r
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
0 N3 g4 _$ G2 S _4 W8 fAverage, 平均数( b: c2 w' i& ]9 Z, f. E
Average confidence interval length, 平均置信区间长度( n7 @9 n6 w; H" u, B: G; y
Average growth rate, 平均增长率
" I' s* m8 ~' X' y" q# oBar chart, 条形图4 j3 v2 t8 K/ H+ n9 { K( m. t6 ?
Bar graph, 条形图9 X0 s8 q# H, P: p9 [2 F
Base period, 基期
- l" K) G$ x1 h. }- Q) TBayes' theorem , Bayes定理
" T j, Q, R0 l8 {, X B* h- C( ]Bell-shaped curve, 钟形曲线6 V1 T! ?: }& }, M
Bernoulli distribution, 伯努力分布8 y8 y& ?( K! `7 r) O
Best-trim estimator, 最好切尾估计量5 y8 l+ S- W* I0 ?/ ~) o
Bias, 偏性
6 M% c9 y5 {0 \3 QBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
4 E( Y/ M. S# ]; b- YBinomial distribution, 二项分布3 R1 U* n/ W2 H/ M
Bisquare, 双平方
( u+ K& O5 \0 i" V9 V* d; q9 _Bivariate Correlate, 二变量相关% Y" S$ |% q! A2 D
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布& I8 M2 Q: O2 Y
Bivariate normal population, 双变量正态总体/ }# z! q8 w. g& e
Biweight interval, 双权区间
6 q' _8 q% G6 e- `Biweight M-estimator, 双权M估计量
5 @# U0 f* p5 O: v8 k2 h8 uBlock, 区组/配伍组8 z; }$ K. N8 w( K
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包) D* p$ X* R" M* W4 d
Boxplots, 箱线图/箱尾图
* i% t/ Q0 Z' w8 O9 f5 L7 OBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点" O; V$ o! G1 a6 Z7 r
Canonical correlation, 典型相关
, D/ r/ T! a9 t+ u" D+ @* u9 aCaption, 纵标目4 R$ H% P. _3 d/ {6 V, v( Z
Case-control study, 病例对照研究
, U% s8 a( `5 i4 c; W$ @Categorical variable, 分类变量
+ A* q0 @- q2 I; T# y+ JCatenary, 悬链线' J$ o' v: @5 \; A! u! @
Cauchy distribution, 柯西分布
" d8 r4 N6 s* T- E: ^1 PCause-and-effect relationship, 因果关系
- E# P6 m7 R3 s8 ^# M2 ~: B6 N0 WCell, 单元
2 J' D% p5 J! A8 @9 L' n- nCensoring, 终检
% U8 L, f0 X$ w# J% PCenter of symmetry, 对称中心; B6 B# e! ]( d5 C" p; f
Centering and scaling, 中心化和定标 l. s: h' d" P/ w- @9 G" L" c8 t
Central tendency, 集中趋势 R! ]& @/ u* G& M7 Z
Central value, 中心值5 u$ Z4 u, V9 m4 K8 `; s% F
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
& |( r( S( Y T* @6 qChance, 机遇
4 T' Y4 h" P& O5 z& v5 X8 P' NChance error, 随机误差
4 u8 p' i$ X& {/ d7 {) d0 uChance variable, 随机变量
% A8 R3 i/ @( @* N3 v) NCharacteristic equation, 特征方程8 x6 W+ Z ?# l& S6 l
Characteristic root, 特征根
, X. Y2 i! m8 l$ JCharacteristic vector, 特征向量- {$ s/ L7 X+ ]* Y4 U' M- v
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则+ \$ B2 n; }2 i8 ]9 }6 ?1 `2 W; Y! `
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
x! P6 y6 C' T+ W& E- TChi-square test, 卡方检验/χ2检验
' j8 e$ V& _8 b' jCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解; D& U: [% k3 z, G6 k
Circle chart, 圆图 9 T& ^% P9 F- z
Class interval, 组距0 S! F7 B; @$ @7 u. I
Class mid-value, 组中值( I5 E4 U; i" r
Class upper limit, 组上限1 C& j' f( R& w
Classified variable, 分类变量4 g, j9 N2 I5 V* P
Cluster analysis, 聚类分析
6 m' H. h9 z: rCluster sampling, 整群抽样+ @2 B- e" z9 q3 D5 W4 c
Code, 代码1 V u* f1 Z; D! Y5 \6 c) N
Coded data, 编码数据
- n! c/ _& b0 b& w8 GCoding, 编码
, Z2 M! t: ?- A9 R( VCoefficient of contingency, 列联系数
9 D7 }6 f8 _/ t% kCoefficient of determination, 决定系数
- b. T" P# F% }3 S1 FCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数; \/ ?0 w7 q9 o2 I& ^! p8 d
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
* t0 C1 e- J" ]9 |Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数' f1 q: r" q) J N8 ~1 A
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数# p9 i9 u9 d6 m! I! ?
Coefficient of regression, 回归系数
, Z1 ]. Z ]' h, z/ QCoefficient of skewness, 偏度系数2 ^( j# D g; v' {% Q+ _
Coefficient of variation, 变异系数! Z6 z( d# b( Q! m# r
Cohort study, 队列研究& s8 \. Q6 o/ w% K/ g; T! I
Column, 列1 C, L' G, n( I. Q6 s
Column effect, 列效应7 q* y {. X0 D& x: A' D' D
Column factor, 列因素
3 k2 S* V0 ]+ J+ d# ^5 UCombination pool, 合并
' Z2 ?. E2 U, q. WCombinative table, 组合表
1 y$ z! T% X+ G6 _, A. QCommon factor, 共性因子) e; b+ |' b/ P/ f$ f" Q9 y' G
Common regression coefficient, 公共回归系数 q4 k( S% ?6 S8 |
Common value, 共同值( G" _( C, d. P" \0 a
Common variance, 公共方差
$ `- C9 A. U8 ]+ @; D0 U2 \, jCommon variation, 公共变异3 Q. {& k+ q5 H5 [5 L) b: [
Communality variance, 共性方差
6 _) d0 A. m) n4 e3 N3 g5 kComparability, 可比性
* F0 |3 p. M) j' T/ {6 ?8 hComparison of bathes, 批比较
- x* v; b! w# d/ FComparison value, 比较值
8 v/ T1 H2 M" {% e+ `Compartment model, 分部模型
2 k0 q# Y, P. i5 YCompassion, 伸缩
2 T. L/ p0 ~: V9 }, t0 bComplement of an event, 补事件
; Z8 Y5 q9 o9 `- U: @( EComplete association, 完全正相关
) X9 M/ [! }2 q% uComplete dissociation, 完全不相关
1 g; z$ c: N, S+ LComplete statistics, 完备统计量# Z3 A! c% a* I. z$ ?
Completely randomized design, 完全随机化设计# z$ U" Z" z$ E
Composite event, 联合事件
) c. U* C2 f% p% p% c) DComposite events, 复合事件4 d! u5 S4 D! O8 k
Concavity, 凹性' `8 ^6 j* t# W. B$ ^$ e
Conditional expectation, 条件期望
; |& X0 |* V4 p* X1 dConditional likelihood, 条件似然
6 s- ?) q- J) F$ \5 J$ J, H5 [Conditional probability, 条件概率) P8 e* @3 j3 {, ^: A
Conditionally linear, 依条件线性
! d% ~8 h) |3 f# b9 l/ eConfidence interval, 置信区间
4 C' @. [" c6 W$ o7 PConfidence limit, 置信限# `0 s% h8 S5 T% m" e! @; ?7 J
Confidence lower limit, 置信下限, R- u; O0 O, }9 s2 H
Confidence upper limit, 置信上限
+ }, o4 K6 G7 t8 ^2 j. W2 _Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析6 [. z1 h- k/ |# O) z
Confirmatory research, 证实性实验研究
' N; A) d' w Z' ^/ s/ c& H" z$ a4 sConfounding factor, 混杂因素
5 H+ g, p& F0 C2 n' DConjoint, 联合分析
5 k0 i3 {- b( J) W: K5 F% S+ gConsistency, 相合性0 @0 O2 Z6 g* o; I, K2 {) N3 ?
Consistency check, 一致性检验5 i& r5 G, T5 T
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
# N# I% a& K5 o \: c1 |Consistent estimate, 相合估计; X' w \ a2 P# C4 }
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
8 R \! q8 [9 o5 P: M8 Y) b( I( SConstraint, 约束
, M, `0 } O- y, I& G: a/ FContaminated distribution, 污染分布. a* n& f0 _2 |6 w
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
3 I% v3 |1 X- A. VContaminated normal distribution, 污染正态分布
( M; M+ [, y. I' pContamination, 污染1 a4 o( B/ M- f% G
Contamination model, 污染模型1 W; F1 g/ ^8 B- ~$ @
Contingency table, 列联表
) u# `; ^. B! ` q& o2 Z9 ?9 B8 BContour, 边界线
7 P: r& L) v" M6 L' |9 LContribution rate, 贡献率/ N5 b- J5 \) Q1 v& \8 d! Q) \
Control, 对照
3 K! C9 J8 N! LControlled experiments, 对照实验
/ K8 s# T, y$ [" nConventional depth, 常规深度1 S9 Y# A; |! X+ @, K( P0 Y
Convolution, 卷积* t7 g ]$ `" g
Corrected factor, 校正因子+ K7 K0 e# N5 G# J
Corrected mean, 校正均值
* V3 N- v! k* @# T" t1 @3 WCorrection coefficient, 校正系数+ v9 @( l- K4 D# ]
Correctness, 正确性1 J. |3 b5 O# ^" a
Correlation coefficient, 相关系数4 U3 d" I- p% {
Correlation index, 相关指数& Y6 l4 P% b# ~6 i; t% @
Correspondence, 对应
7 P, ? O3 w* H. S w# l7 u5 V0 nCounting, 计数
9 K5 u2 M' o2 j5 u7 iCounts, 计数/频数
* B2 v. N* N2 W; i- a- t; W9 D# sCovariance, 协方差( u5 W8 w" Q* Y# y8 C1 t8 Q: T
Covariant, 共变 8 t$ A1 b9 R" H/ y& p, B
Cox Regression, Cox回归
) g7 [; Z1 R+ n5 C- x' |- ]Criteria for fitting, 拟合准则# ^7 L, U4 o, D5 ^" n6 m6 u
Criteria of least squares, 最小二乘准则0 J" e m( [, } H T: f6 o
Critical ratio, 临界比
( l, Z2 K) a; D* k Y, m1 ?8 vCritical region, 拒绝域1 u* B" C# {5 X
Critical value, 临界值( n- J& {( F& I7 l; u4 Q0 w
Cross-over design, 交叉设计
1 o$ P0 j; o1 u2 }Cross-section analysis, 横断面分析( @3 q1 i3 `, L2 t
Cross-section survey, 横断面调查 x$ P* V) n9 \
Crosstabs , 交叉表
+ z9 S; n- P* v2 D7 yCross-tabulation table, 复合表+ p- F/ C& `! ?% @
Cube root, 立方根8 h2 f1 ~0 G7 N7 r( P8 H6 ?
Cumulative distribution function, 分布函数' V8 O/ J+ c- o$ f$ x3 s
Cumulative probability, 累计概率
! r1 p' N g9 [, |9 u$ VCurvature, 曲率/弯曲
3 j0 u. A" J/ e+ A% G1 ?( p/ zCurvature, 曲率
+ Y( G7 x7 X; z& i" YCurve fit , 曲线拟和
/ [6 [3 b. w) Z# j+ G) n4 H4 {Curve fitting, 曲线拟合) E& P: O6 E1 z3 E) |
Curvilinear regression, 曲线回归8 o7 E2 N6 }( u" v3 Y
Curvilinear relation, 曲线关系
?; L) D( {4 q* iCut-and-try method, 尝试法
G' O" i: b, x5 ]Cycle, 周期2 R" V+ h6 M3 _
Cyclist, 周期性
f3 I) l* ?0 V0 S( a! h, W# _D test, D检验
4 U$ q7 F% B7 {& m1 Q0 oData acquisition, 资料收集, i q% u- d) B1 U, d+ j
Data bank, 数据库2 A$ M: U h6 A6 Q' e) T1 y3 i
Data capacity, 数据容量+ Y4 |$ O* f. Q' U* o
Data deficiencies, 数据缺乏
& \6 [ L& N$ i" z$ z" t! YData handling, 数据处理
7 j! {2 F: L* |) `Data manipulation, 数据处理% ^% X5 I! B9 q+ \. o' m. \
Data processing, 数据处理/ J* E( G3 K4 E$ l* v% y
Data reduction, 数据缩减
8 ]. _ ]7 M. dData set, 数据集
9 c) o0 m4 ~ }- t$ t" nData sources, 数据来源9 F6 a+ A& C5 f1 L/ N
Data transformation, 数据变换6 e# i- b- [0 @2 L
Data validity, 数据有效性
/ u8 T( \. G9 q: j( A8 kData-in, 数据输入
; {: H7 I0 b4 x+ |/ s. ~Data-out, 数据输出; I. F; x- \; [; \; P9 R
Dead time, 停滞期. X9 b; h! e J: U
Degree of freedom, 自由度
. R! T) H4 R# _Degree of precision, 精密度
6 O/ S e$ r9 S! k3 w, `! gDegree of reliability, 可靠性程度5 Q5 f# q8 H5 O6 p1 x) X6 Y# f* p
Degression, 递减) w5 y4 U: ^8 @+ U% M4 e$ H
Density function, 密度函数7 y, U: |+ d4 Q( w. L' S
Density of data points, 数据点的密度
0 w* ^! X5 i1 m. x+ gDependent variable, 应变量/依变量/因变量/ W, K7 I4 e9 k5 n5 d$ N/ C, u
Dependent variable, 因变量
# E7 ?* ~/ B% s4 |Depth, 深度
/ j) O7 w, B4 Z8 kDerivative matrix, 导数矩阵
- K7 G. e% b% k8 y- Y" Y6 D1 TDerivative-free methods, 无导数方法& t C) @% z2 Y8 e# ~ S5 m
Design, 设计! V- ~+ _& f/ ~" E
Determinacy, 确定性4 ` t w7 X5 H( Z2 h% n
Determinant, 行列式/ {: B4 E$ a& `4 e9 U
Determinant, 决定因素+ R/ J! D* v: \2 _! f8 P0 T
Deviation, 离差
* ^* @0 c. t, qDeviation from average, 离均差0 [$ O8 ]" b* J j2 S/ z
Diagnostic plot, 诊断图! q! H8 X8 f! \; J, ]
Dichotomous variable, 二分变量
( @/ ~* k( j( _4 CDifferential equation, 微分方程7 Y% d8 u5 l* u* ?/ `9 R! D/ Y- k5 T
Direct standardization, 直接标准化法
. r ^& ^# B) a3 M; |3 B: L0 n; N6 \Discrete variable, 离散型变量
2 {1 L$ w' ~- s; n" UDISCRIMINANT, 判断
9 I1 Q* }. _( q* l/ g9 z* x- SDiscriminant analysis, 判别分析
5 {9 k% Y6 \9 @% @# h: }Discriminant coefficient, 判别系数( C3 u" J- {0 E6 T: n" Q4 x" W
Discriminant function, 判别值0 C( Y' S% X. C
Dispersion, 散布/分散度$ o6 I" D% _) X* y
Disproportional, 不成比例的
& ]4 W8 F! S& b7 lDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
/ e/ [$ c9 a, R5 ?Distribution free, 分布无关性/免分布
; k( H# z2 L9 R6 M. H, ADistribution shape, 分布形状
! T* @) M7 l* I" v4 P2 E# \3 G/ w8 ^Distribution-free method, 任意分布法
# @; A# ?. s. e9 [) EDistributive laws, 分配律6 v! t0 j) u/ ?
Disturbance, 随机扰动项8 b3 c" i8 n: [3 O
Dose response curve, 剂量反应曲线4 L9 Z& H8 A; \' W( l
Double blind method, 双盲法( n5 z0 t# w t/ b# G g# T3 }
Double blind trial, 双盲试验8 p5 v1 }% `2 p' ^/ [- J, V
Double exponential distribution, 双指数分布
3 m5 i, Y4 F" ^7 c2 B# v! L2 U; WDouble logarithmic, 双对数
. C" e" L- K9 t: P8 b( \Downward rank, 降秩0 J. {- q8 M1 [, C$ H
Dual-space plot, 对偶空间图3 M, \/ g4 W) o
DUD, 无导数方法0 j5 \! ?. {8 S# c2 a
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法 D) R7 _5 R1 C& ^
Effect, 实验效应' s2 V$ w# }' R
Eigenvalue, 特征值
+ m! b b' c9 v( G" qEigenvector, 特征向量
' D1 z9 x$ J- K5 ]- j* g% w( CEllipse, 椭圆! E! J4 ~) P, d
Empirical distribution, 经验分布* O$ ]% _" x. u) R0 y
Empirical probability, 经验概率单位
& ~$ T- K$ W% L. N& G9 |1 S, j1 yEnumeration data, 计数资料
8 \! N, d9 l3 A2 I! l6 wEqual sun-class number, 相等次级组含量
0 D2 x, @; g" \) V' ZEqually likely, 等可能
# r' Q) Y$ y% f9 [' w" u( VEquivariance, 同变性) }) W4 X2 ^4 |3 L! p% e
Error, 误差/错误
# T: O. b$ Z! G+ ~Error of estimate, 估计误差
# v5 Y' I j3 b; W0 l8 jError type I, 第一类错误# K# G; a V" v+ W' ?
Error type II, 第二类错误
* W" @; _* f+ [1 H1 k2 ^# cEstimand, 被估量
# ]$ z r' O2 b% n4 S& TEstimated error mean squares, 估计误差均方
2 o- n, `" A- p* KEstimated error sum of squares, 估计误差平方和! S* `: k% Y1 q& p4 u' I
Euclidean distance, 欧式距离; _/ g0 f3 k/ u3 v
Event, 事件
* f5 F# C5 g% P3 C* {! `' ~1 W: DEvent, 事件3 {5 V4 ?5 c* a( x
Exceptional data point, 异常数据点& y, A3 G1 V% ~6 t
Expectation plane, 期望平面4 l- e9 L. |& w' L! x7 W
Expectation surface, 期望曲面4 R9 \3 Q( P7 z
Expected values, 期望值
! `- j9 A! j7 O7 j* [Experiment, 实验6 G _0 D* X: U
Experimental sampling, 试验抽样1 v/ J8 D1 }. c) J# V( J( P
Experimental unit, 试验单位: K7 |% ~5 z, f
Explanatory variable, 说明变量
0 I, `; r" T' G$ U# {Exploratory data analysis, 探索性数据分析
: g0 c9 C# T) {; RExplore Summarize, 探索-摘要
# Y6 L2 r& ^) z2 h# u4 t* GExponential curve, 指数曲线' ?+ x% l# {& C' r6 h
Exponential growth, 指数式增长
$ |" u* s6 B3 b1 T$ s8 PEXSMOOTH, 指数平滑方法 ! Z' \4 m9 Z- F! L8 S
Extended fit, 扩充拟合; ]9 D" ~% l- B5 f0 c# C! {; A, j
Extra parameter, 附加参数% R! E+ f4 L6 j) ~
Extrapolation, 外推法& x7 [3 I B: ^5 ]
Extreme observation, 末端观测值
# M" |+ J7 p: e# ~ t$ n. H. LExtremes, 极端值/极值
& L2 n2 c/ d7 }- d2 x7 p" M1 BF distribution, F分布' w" W- ]( c4 R) K
F test, F检验& j! R* ]/ g# k# e9 ^; l! M4 U
Factor, 因素/因子
# F( x0 D( Q( D2 k0 NFactor analysis, 因子分析% m; N% K' ~: W" G( e
Factor Analysis, 因子分析
2 b% M+ P5 A7 X4 w' mFactor score, 因子得分
, K. W1 V; }) V) k5 D XFactorial, 阶乘+ D, q, y# \6 G" P6 d+ W" F( s
Factorial design, 析因试验设计
# `* F* l1 F2 k7 ?. VFalse negative, 假阴性
6 e* j" _$ L2 D2 F$ j1 u* bFalse negative error, 假阴性错误
2 Z; \$ v& j, N. y, L* vFamily of distributions, 分布族
x5 x- \% ^# d& v* v% lFamily of estimators, 估计量族
# Q: ~6 a1 g, E# y" yFanning, 扇面' J& L0 W# f3 v; M
Fatality rate, 病死率/ F! w0 n' T8 ?( H% F/ M
Field investigation, 现场调查
. X1 l* R- r" ?, a6 XField survey, 现场调查- K/ }8 N) u' F& U
Finite population, 有限总体2 x! {8 d0 L7 U/ M
Finite-sample, 有限样本6 o# I0 r2 E% ~- w+ j2 [' N; Y
First derivative, 一阶导数5 ~- j9 h8 Z3 R' r
First principal component, 第一主成分
+ f$ ~9 j6 P$ w. U; e& m+ c: ~* dFirst quartile, 第一四分位数
/ a6 t6 T, ]1 C9 |& t- F- B' k& sFisher information, 费雪信息量. r P9 Z: V* V: G/ `
Fitted value, 拟合值6 |. u* R* m5 @% k; @1 z
Fitting a curve, 曲线拟合+ ]2 P. v: m/ m# d
Fixed base, 定基6 k7 L+ M; ]1 ^
Fluctuation, 随机起伏
) i/ ~) t# A1 TForecast, 预测
1 D! X6 G3 j$ LFour fold table, 四格表
" ^8 d1 y' Y2 d' F0 ]Fourth, 四分点6 [& A v, k% X$ v# Y* b2 m
Fraction blow, 左侧比率# H4 W" a4 h. U3 @
Fractional error, 相对误差' i- \: C6 M- H5 R2 ]& S$ W5 i
Frequency, 频率$ C" B2 i, ?7 M0 C& _/ n
Frequency polygon, 频数多边图7 T6 g% {/ D/ N5 T/ f6 m
Frontier point, 界限点0 e' S+ U1 q: O7 _6 M
Function relationship, 泛函关系
& Z- x j, t/ w5 oGamma distribution, 伽玛分布) n# P- }8 P& M9 l/ J& [6 |0 W! q) c; L
Gauss increment, 高斯增量& m; q5 C' _8 H
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布8 s+ S% ?/ B, k( n( _ O4 x
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量+ k& A1 a: t5 E* o! C b3 W
General census, 全面普查0 X1 u/ v" Y; o+ n0 @( g: w1 W
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 $ Z K i' |# Z! g
Geometric mean, 几何平均数 s* [- U9 d6 {8 H+ H- j
Gini's mean difference, 基尼均差
4 j P$ x7 k7 `5 k& t. y% XGLM (General liner models), 一般线性模型 + \) N; I7 J$ d1 Z
Goodness of fit, 拟和优度/配合度# ~# L5 {: u* b) n
Gradient of determinant, 行列式的梯度/ ?5 M. ~1 y4 j `9 A7 d
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
4 i$ O0 t2 |5 v- ]3 mGrand mean, 总均值! y& l' E4 v5 l8 f" y0 m6 f" k s
Gross errors, 重大错误
4 a7 r# e) H! MGross-error sensitivity, 大错敏感度
9 D. C2 \2 v- R7 P2 NGroup averages, 分组平均' k5 Q& |7 ^9 [* u
Grouped data, 分组资料7 s$ J9 c. I8 _1 z6 N
Guessed mean, 假定平均数, \0 K! j% g4 C8 s' u" e2 m# u
Half-life, 半衰期: J! }& L0 k* d; K, o% d- }
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
4 d7 O, t. i+ @1 O8 y3 bHappenstance, 偶然事件& z: q# c. n @5 ]+ X/ a$ P2 t" \5 t
Harmonic mean, 调和均数
6 ~5 {4 N3 V; b6 B* KHazard function, 风险均数) u( p4 T, t, l: V m9 L4 e0 X4 z
Hazard rate, 风险率3 Y3 U" p0 S$ b7 d% S
Heading, 标目 - @3 {+ f2 {3 V1 q; A* }3 E5 u
Heavy-tailed distribution, 重尾分布+ }2 @7 H' l* }
Hessian array, 海森立体阵0 b J T) e5 W9 i: j$ Z
Heterogeneity, 不同质
5 o, S8 [9 O a1 jHeterogeneity of variance, 方差不齐 2 Q" L9 X/ p6 d( u4 ^1 V9 v
Hierarchical classification, 组内分组
* d( Y2 K( x4 Z: x" bHierarchical clustering method, 系统聚类法0 j! v3 I+ |: @ |
High-leverage point, 高杠杆率点
7 e8 {7 b# x. s% @ J: w# EHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
6 F, G% z5 a( I/ W; [( YHinge, 折叶点
/ M4 \2 ^2 b4 E6 m" W' _Histogram, 直方图' ]* c3 }4 s3 p6 I
Historical cohort study, 历史性队列研究 0 D% J. f/ b6 j- p \2 R3 R6 E7 W
Holes, 空洞" M2 j4 x6 U) j5 M% C
HOMALS, 多重响应分析# v. i( o2 i0 a3 g: _6 Y
Homogeneity of variance, 方差齐性& N+ F& F7 ^/ U9 s) T- I1 G# p8 O
Homogeneity test, 齐性检验
/ M; a+ R) d. ]Huber M-estimators, 休伯M估计量
! d5 y! I) Z! R; g6 B$ @+ x zHyperbola, 双曲线
2 @3 J1 n! p7 j* E9 p1 qHypothesis testing, 假设检验) A4 l0 @3 {, p
Hypothetical universe, 假设总体
$ ~! Q, O7 H% d- W: v& RImpossible event, 不可能事件# Z, j" w0 S5 d2 q6 c# _9 u' b5 D
Independence, 独立性
. v6 _8 ^0 H8 S/ JIndependent variable, 自变量
7 y) \7 B8 }: i1 ?8 o$ nIndex, 指标/指数2 y4 t* B9 z4 M- V! ?
Indirect standardization, 间接标准化法
9 g' X5 t( y# UIndividual, 个体
+ {3 ]/ N2 N3 {, g* dInference band, 推断带
& V" K& D- I; M$ A- Q/ oInfinite population, 无限总体, b, L8 J$ Y/ K, J0 T8 A
Infinitely great, 无穷大
$ I+ G5 }- f7 K! B$ T. P2 uInfinitely small, 无穷小# U6 A2 ]( e4 J/ t% T9 g
Influence curve, 影响曲线
& u& p, d$ `4 \2 ?6 p0 ]Information capacity, 信息容量
V' K" |4 p! G4 \4 K* r) sInitial condition, 初始条件
6 O+ R! N5 g" T$ mInitial estimate, 初始估计值
' y: J0 R9 A4 }6 C HInitial level, 最初水平
2 D7 |- e- A1 {- D3 u$ hInteraction, 交互作用" @1 U( d7 h/ d$ {
Interaction terms, 交互作用项
7 R I8 P0 _( E7 A' fIntercept, 截距. K3 D& A c) N( ?
Interpolation, 内插法
; F. P' r. L! a. r \( S; Q9 `Interquartile range, 四分位距
/ ]" O( g, a5 }- F* w/ EInterval estimation, 区间估计5 W" f2 f& r" L r6 ~ C# n
Intervals of equal probability, 等概率区间
- H; X/ |. J% K7 WIntrinsic curvature, 固有曲率
* ^, Q8 ^# S% x" R6 N* c) L( xInvariance, 不变性& s j$ v, j7 L5 S
Inverse matrix, 逆矩阵. `, d* I! S X4 {: E7 n! O. \/ @1 V
Inverse probability, 逆概率
1 O# C+ S/ v) x* g4 @0 k5 T; kInverse sine transformation, 反正弦变换
6 y7 {* L$ J# ]( @' w- O3 WIteration, 迭代 0 s; ]- W/ S( O% S
Jacobian determinant, 雅可比行列式
. [' p% k& G" N/ s2 _3 ?0 eJoint distribution function, 分布函数6 [+ y3 V5 U, y
Joint probability, 联合概率
6 e3 `; d2 T' J& K% }% f, xJoint probability distribution, 联合概率分布' ?0 `6 K$ ]. ~
K means method, 逐步聚类法
& J: ~+ @7 J3 @2 c9 U1 q% \* @( |Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 1 T2 i2 ]$ `4 `' K$ m' C- y) {
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
9 J' c0 N9 a8 g: R8 q8 HKendall's rank correlation, Kendall等级相关* m2 w8 w) f- Z) [% O- V9 h
Kinetic, 动力学
; @$ o( W& U. L# A/ f7 hKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验0 v8 Y) a3 [% o/ W5 Q8 A
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
W- Q1 t6 k, qKurtosis, 峰度
1 }: `/ I( J8 }" dLack of fit, 失拟
8 ]0 W. h7 D% r% y* T) E+ vLadder of powers, 幂阶梯
& A/ H5 ]+ W5 U4 nLag, 滞后
9 I# ^0 n+ x( C+ G# `Large sample, 大样本8 ~6 L) s3 T# u) a8 c
Large sample test, 大样本检验3 r! b% I: n$ H; [) Z' w% |
Latin square, 拉丁方
, I) x/ C8 A4 o" p. r% P* \6 xLatin square design, 拉丁方设计
$ R8 G8 ~! S# o/ Z2 V J* |Leakage, 泄漏2 R v a7 d( C! e
Least favorable configuration, 最不利构形
$ u, S) o# L1 A$ ~3 T# X% } eLeast favorable distribution, 最不利分布- z! X* l7 j& q, ?
Least significant difference, 最小显著差法
* F! i" @+ e! { e. A8 |7 MLeast square method, 最小二乘法
F2 _! M6 Y( A! s) ^Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计0 A" J7 C% P# o& n) V* J
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合! E$ I( @* ?+ ?9 p& H
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线$ c6 S4 W3 Y" s( n
Legend, 图例
G* \$ ^3 A7 Q3 q# [L-estimator, L估计量
- |- w% c+ I# u L& W$ \6 Y! NL-estimator of location, 位置L估计量
1 r8 S* ~' V* r! W& mL-estimator of scale, 尺度L估计量+ h' ?! Y I- m$ ~5 N5 `% E* E: O
Level, 水平8 j6 N u) O) A0 c4 x1 w
Life expectance, 预期期望寿命
6 D1 `% P s2 A' OLife table, 寿命表
- n7 x* t) g5 B. d6 `Life table method, 生命表法( E& `/ h+ G1 N2 J1 p
Light-tailed distribution, 轻尾分布/ }/ Z# U' Z+ g ^
Likelihood function, 似然函数% w- Q! h) |$ G) n! v: k
Likelihood ratio, 似然比" o4 Y9 ?8 P1 u8 S7 l7 m
line graph, 线图, g! h5 U* X7 Q1 T
Linear correlation, 直线相关
& R9 Q- J* {0 K) J7 S' L7 aLinear equation, 线性方程
$ N; U0 ^) I* ^% bLinear programming, 线性规划
' L) Q: _* y" f4 H2 |+ MLinear regression, 直线回归' n& ]$ Z3 N; C! u; o2 V
Linear Regression, 线性回归6 G' o+ S) N- B6 s
Linear trend, 线性趋势2 ]* c/ f) X7 I; m6 d @ i. ]- g
Loading, 载荷
+ p' y5 z b- k3 y/ ULocation and scale equivariance, 位置尺度同变性# z/ v. Z: H' W. G5 I- b4 v" \6 q$ d
Location equivariance, 位置同变性: E7 D9 ?' S4 r9 }. J* U& f
Location invariance, 位置不变性
9 Y# \/ g0 R% TLocation scale family, 位置尺度族) o7 b2 c; ~2 j2 I. ~9 L# `
Log rank test, 时序检验 : N8 c+ ~1 y: q& K
Logarithmic curve, 对数曲线: q$ v1 r" M8 X: Y* m, `
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布0 w7 {0 I4 j+ B1 a/ f) K1 b
Logarithmic scale, 对数尺度: I$ a; e5 \) Z+ O
Logarithmic transformation, 对数变换% _! O7 ?5 \9 I1 t8 L2 Y
Logic check, 逻辑检查( Y q# K( T* w5 |+ n
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
# ~: I# A! _4 ~3 }! D; i9 w9 ^: uLogit transformation, Logit转换4 x/ F' g d2 I. |
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 h4 A4 I3 l/ q2 V @) U8 K3 C/ ILognormal distribution, 对数正态分布/ b8 g i# c. O a& \1 ^3 l
Lost function, 损失函数+ x K2 Q4 E5 C3 s! c- E" e+ `( B
Low correlation, 低度相关
* G. D0 L, a" d# V2 x) p6 M$ }Lower limit, 下限
6 M! d; J h3 O C! ]0 CLowest-attained variance, 最小可达方差- B9 `% {# w* E: q5 {" J
LSD, 最小显著差法的简称- N7 F; J" s a( E# W9 t( ~
Lurking variable, 潜在变量3 w: j2 W4 ?' g9 g# W3 p) a2 R- k
Main effect, 主效应
+ H6 R) V# w9 }, Z' IMajor heading, 主辞标目
0 o9 Y( q1 \! Y- ?2 UMarginal density function, 边缘密度函数
9 ?+ o, M) d( Z+ V1 B* I. p2 AMarginal probability, 边缘概率
: W% P- {3 R5 xMarginal probability distribution, 边缘概率分布
' O. a& q3 k& gMatched data, 配对资料
0 L9 J2 ]$ `: K1 m. G* _Matched distribution, 匹配过分布; H: H9 ^/ H) P$ N5 D- W
Matching of distribution, 分布的匹配9 {4 E8 G4 y! ]7 g" a
Matching of transformation, 变换的匹配3 o$ M% e& f5 L' `
Mathematical expectation, 数学期望8 `* ?1 k: j; A+ m/ k
Mathematical model, 数学模型$ y: i5 |! Z0 t& z8 z8 A$ D
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
$ M9 q* p1 X3 |6 @5 F+ p. O( D) RMaximum likelihood method, 最大似然法
* u) B4 [# D4 o7 q2 F; MMean, 均数
; Z, \1 n- V1 P& v! p+ b. dMean squares between groups, 组间均方
$ V1 X8 }3 n3 i( CMean squares within group, 组内均方8 F7 r; [ d" p+ P( }7 d
Means (Compare means), 均值-均值比较
) a# C& \2 Y- V' y& Y( |( {% V- |Median, 中位数! | J4 P* h: c0 Z" I* m
Median effective dose, 半数效量
9 \4 { f& k5 h QMedian lethal dose, 半数致死量2 D7 ]# \) Z4 S& Q
Median polish, 中位数平滑
: Y( i3 e& j* {6 G/ ?% E/ {' t# BMedian test, 中位数检验
& x' M \9 w. D9 a% z" SMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量- k$ y a3 y; r+ ^6 g8 y
Minimum distance estimation, 最小距离估计
, Y( O8 M; j% vMinimum effective dose, 最小有效量7 _ T" D7 e5 x
Minimum lethal dose, 最小致死量
8 p0 m, y/ Y; U4 ~+ qMinimum variance estimator, 最小方差估计量
1 ]/ b9 y! j) L5 _ K$ uMINITAB, 统计软件包
: w- d& P6 F- J' Z- P# xMinor heading, 宾词标目& E7 I* y2 `- A) o
Missing data, 缺失值
7 n) G2 f7 ]* k3 y+ x; X/ tModel specification, 模型的确定
* S0 P1 r9 Q/ Y1 j; R- IModeling Statistics , 模型统计* z' f* G& b; ^! |8 T( X0 V& Y
Models for outliers, 离群值模型7 w2 @7 D {) f; h ?' n8 N
Modifying the model, 模型的修正$ e: X+ f) V" H" ~$ b
Modulus of continuity, 连续性模 |, T1 Q' `2 V2 J' u; R
Morbidity, 发病率 4 ^& u" G+ d, M
Most favorable configuration, 最有利构形
* E, C& d5 ?9 I& ?# wMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度+ i: L9 @* y, v' {5 I* w2 ]
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归! v! A/ O4 I8 \8 x2 ]
Multiple comparison, 多重比较
2 R0 Y, J3 U" P6 HMultiple correlation , 复相关 d9 B' o) _5 E9 ^ f l
Multiple covariance, 多元协方差+ p# B4 }0 _1 P0 n" N: a) A3 {
Multiple linear regression, 多元线性回归7 W) [" D3 |' D& Z& _) O- N
Multiple response , 多重选项
; F4 B( W* y4 I, {Multiple solutions, 多解
( m- Z4 X% b+ h9 Z0 g! XMultiplication theorem, 乘法定理
/ J! I8 W. V0 o M% C2 d2 a, EMultiresponse, 多元响应* _ o5 X. E# T% v: Z$ H
Multi-stage sampling, 多阶段抽样 B' r) S" g. Q8 A! l# `1 m- G
Multivariate T distribution, 多元T分布
- q4 T3 i; {# H+ [. tMutual exclusive, 互不相容
* A0 G3 p3 @ F: y" eMutual independence, 互相独立5 c( K! e" ~ j3 y
Natural boundary, 自然边界
+ B: i. H# Q s, v% V' P! o0 n6 gNatural dead, 自然死亡& r0 r9 W# }" e7 O
Natural zero, 自然零
7 z M3 j+ j4 s; v: [; k8 xNegative correlation, 负相关
$ n( i' m, O& ?+ _% i5 h( `$ mNegative linear correlation, 负线性相关
/ w* v3 V) E( ~" W6 V( GNegatively skewed, 负偏( B+ Q: a* V( O
Newman-Keuls method, q检验
/ D; r9 B- k% F3 j- [NK method, q检验
2 }# d1 p2 d. ?: ^No statistical significance, 无统计意义
" U% Q. t! f. G0 F7 N+ {Nominal variable, 名义变量
' X7 x2 B: `9 k7 i4 Z% z) WNonconstancy of variability, 变异的非定常性
. J) x3 o: K; j; N4 CNonlinear regression, 非线性相关
( H8 b4 _2 M+ J6 d2 r$ gNonparametric statistics, 非参数统计
3 F j2 Z0 p( C. h0 p$ X' Y R) INonparametric test, 非参数检验
. l$ Z; Q4 `7 R* ^% _$ s, ?Nonparametric tests, 非参数检验* C0 L, [8 m% Z5 R; b
Normal deviate, 正态离差
" f5 c5 P1 Z1 ~( t9 b8 y, N1 {Normal distribution, 正态分布1 d& P. S4 X7 \- V1 E% [/ w5 R& H
Normal equation, 正规方程组
- ?! S7 }) q1 Q* ]% r5 I& ]Normal ranges, 正常范围
# r8 G6 Q$ _/ Y+ n: @* Y2 n% |Normal value, 正常值
4 r! z) S+ K8 u. RNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数& | c! S; s, ], X2 c. K, q+ F
Null hypothesis, 无效假设 3 r r9 i: k8 m+ B u h% E
Numerical variable, 数值变量8 C* q7 O. O, A8 R: ~: Y7 ?; j/ K
Objective function, 目标函数
# w. N; C0 t1 G4 v; x+ U3 hObservation unit, 观察单位
+ F( _; s' y7 t2 W, ?Observed value, 观察值2 R* y# p, m# |) U" e! D$ o5 N% m
One sided test, 单侧检验$ j1 F0 u' ~% q6 ^0 V' X
One-way analysis of variance, 单因素方差分析+ I) I% f7 i5 v3 Q$ u
Oneway ANOVA , 单因素方差分析5 G! K8 U2 R9 ^ J+ K- l' x1 u
Open sequential trial, 开放型序贯设计
) J# W0 f& L% [; ~$ `; x! @4 FOptrim, 优切尾( o/ V# Z/ _8 F3 |+ c0 J
Optrim efficiency, 优切尾效率
& }% m, R$ y/ T8 oOrder statistics, 顺序统计量 X0 m+ j0 g- Q! I
Ordered categories, 有序分类5 H! {8 G# }0 Z" w
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
/ v3 L' v* t- U% f& A# SOrdinal variable, 有序变量( A$ ~6 R" K) ~
Orthogonal basis, 正交基0 W# u8 c$ C @* D
Orthogonal design, 正交试验设计3 ?2 o9 v- x) L6 s& D
Orthogonality conditions, 正交条件! n }) D* R- L
ORTHOPLAN, 正交设计
' d9 a' Z5 P1 E! JOutlier cutoffs, 离群值截断点3 j9 e+ K) p8 v# p1 x [0 W# }8 _
Outliers, 极端值7 u7 L- J+ I( K6 B3 I: E9 @% ]+ D
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 . `' [5 M) l( a6 L7 ^
Overshoot, 迭代过度6 {# G! q0 [% R+ B9 P
Paired design, 配对设计
4 t# R$ r v4 M8 V h1 q4 iPaired sample, 配对样本
. @4 e0 N% `9 ^, @* z" fPairwise slopes, 成对斜率
& z6 M3 V3 t+ u fParabola, 抛物线
. ^: I4 m0 ^- p9 q ^" JParallel tests, 平行试验
0 I4 o7 P5 u0 l$ H+ j/ ?Parameter, 参数, {5 ^- @( U0 r7 W* N8 q; r- G+ \
Parametric statistics, 参数统计% C( r3 `' p E+ J X. _4 e
Parametric test, 参数检验
; f" g+ w1 |+ O) U% O( APartial correlation, 偏相关1 z- W: p0 C& q
Partial regression, 偏回归1 w+ B7 H+ A1 I J
Partial sorting, 偏排序. d% g1 K, v1 f) L a+ f& p0 [+ [8 I+ [" U
Partials residuals, 偏残差( L0 ~; s( }* h$ D$ L! _" K
Pattern, 模式+ g' J+ { T) d1 i3 G
Pearson curves, 皮尔逊曲线( k6 u* h) b# y3 w! Q$ q2 X' }& `
Peeling, 退层
: @5 @0 k2 t5 b% ^1 t( `* uPercent bar graph, 百分条形图
0 \3 y4 L/ d# J: p8 X- q3 e- G/ mPercentage, 百分比5 H A3 W% R; F5 B0 m# r
Percentile, 百分位数. r" x! g5 H1 y3 s. J
Percentile curves, 百分位曲线0 {' O" m( K, F
Periodicity, 周期性! c9 m! ]* D5 v; R
Permutation, 排列2 T, R3 H& y+ p0 \. A) Q% E
P-estimator, P估计量2 i, c; Q( d7 E' x; B! a
Pie graph, 饼图: ], m, n( ?2 g, R K
Pitman estimator, 皮特曼估计量
! ~; a+ w; @/ |. d! P# hPivot, 枢轴量, Y: e% m" Q6 [* q1 z# E
Planar, 平坦6 n: N0 D P" L/ {# @
Planar assumption, 平面的假设
1 }; o. h, m4 ~' KPLANCARDS, 生成试验的计划卡
+ ?: B1 i( U8 T+ P! W& nPoint estimation, 点估计) x* |; V n. E0 B* n& @
Poisson distribution, 泊松分布5 c" }! X L A& U# c9 U8 k3 e
Polishing, 平滑' A8 Z2 G: i4 _& }3 C( Q0 J
Polled standard deviation, 合并标准差( q$ S5 x" o- T9 ^0 g
Polled variance, 合并方差
' f" [2 W9 j4 R bPolygon, 多边图% c" _5 u# H4 a; T
Polynomial, 多项式7 p! f7 ^& V- ^) U- B
Polynomial curve, 多项式曲线
/ W. ^+ j# x, J8 q4 IPopulation, 总体# _/ P3 ]; s e, B6 Y9 p% u2 t
Population attributable risk, 人群归因危险度0 \% s- {* M5 W! q+ N8 V$ Q4 n
Positive correlation, 正相关& s& q4 a0 o _5 e, S. }, ~
Positively skewed, 正偏
" {; C& A I" c) v3 UPosterior distribution, 后验分布
* B# S: X( a; u- M5 G" OPower of a test, 检验效能
4 J/ D& f5 i8 ]% XPrecision, 精密度
" b& {" Z% [; N' ?* ^' C& m: uPredicted value, 预测值
& t2 k W4 N$ ~5 b q' bPreliminary analysis, 预备性分析( }8 q4 k Q4 Q
Principal component analysis, 主成分分析, ?7 g6 k2 O7 w3 u/ |! j& K* z
Prior distribution, 先验分布5 I, E) H1 \" d9 x2 `# d- Q" S7 I
Prior probability, 先验概率
, e" i8 d5 V* g$ o6 kProbabilistic model, 概率模型
8 a- q1 @5 a. Q8 S5 ]probability, 概率7 i; ^ a; S) C
Probability density, 概率密度
' e1 C! B* Y& dProduct moment, 乘积矩/协方差( w6 G; l# f; T% o, y9 y
Profile trace, 截面迹图
, E% Z" j- e+ z* k. G9 dProportion, 比/构成比
: \7 @" T& w( r8 W# k( w: KProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
- z: h P- r8 @' @, yProportionate, 成比例
% b% s% O0 @( E; |Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量& q2 h# [7 s8 U
Prospective study, 前瞻性调查
D( a' x( N7 Q/ o! R. mProximities, 亲近性
! ?3 i; s1 B( N5 X, d8 }' w6 _7 WPseudo F test, 近似F检验) k: r7 Q M3 M3 o
Pseudo model, 近似模型0 ?+ @6 n* r2 ?0 x9 _: b
Pseudosigma, 伪标准差
3 |4 j1 L* P7 `Purposive sampling, 有目的抽样
+ p+ g0 E5 o: X/ j- Z, N( EQR decomposition, QR分解
) N$ d5 P* c5 gQuadratic approximation, 二次近似+ y, B8 W$ p! @
Qualitative classification, 属性分类
( @# h J2 E" V: t2 O" b5 nQualitative method, 定性方法; |6 l- e7 \/ l, }/ R
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
- q% e P2 i5 V3 bQuantitative analysis, 定量分析/ P4 R5 v ~& j9 L4 o
Quartile, 四分位数
/ ~/ C& b, Q/ dQuick Cluster, 快速聚类5 V1 i5 X) R* Z2 }$ S6 v/ ?8 }8 n
Radix sort, 基数排序
8 i- U& x4 L. {4 tRandom allocation, 随机化分组
: T6 b2 B. J* a) C, R4 V- T# XRandom blocks design, 随机区组设计8 _' o% f) T4 C/ Z; Q" J' j) A+ [' j
Random event, 随机事件
6 w$ l" H% q* `' w& W; _Randomization, 随机化
1 J7 H5 x _) `, p0 X9 sRange, 极差/全距! j( C) r1 v# S* @% _
Rank correlation, 等级相关
& {& `7 [9 o8 G" z. ?! R h/ | \Rank sum test, 秩和检验9 L1 j. I0 ? o) s1 ]3 L
Rank test, 秩检验0 P: x& i( r/ j- d1 `& F
Ranked data, 等级资料4 k B6 I7 Z6 G' @# I! x0 M4 h6 }+ a4 q
Rate, 比率9 ?; q4 e; A1 l2 p( l7 ?) P
Ratio, 比例
9 F3 L# }6 V( T8 j, A9 URaw data, 原始资料7 `1 w( p3 G" q* _5 O* Z
Raw residual, 原始残差# L) `; V9 d+ ~( V5 |
Rayleigh's test, 雷氏检验& f9 `# f+ z& ]0 o s5 M% [
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
% W3 n3 v/ V: i( M# M! T. ?3 lReciprocal, 倒数5 }/ i8 M8 V6 \% m* z
Reciprocal transformation, 倒数变换' ]5 n. x( d2 J$ n' B1 G2 X: ~
Recording, 记录
8 R- @; v, J2 W; ^2 D2 Y! y) `Redescending estimators, 回降估计量
+ U& }9 m) n- N. n9 vReducing dimensions, 降维/ t" Y" W) P+ m& L* L- _
Re-expression, 重新表达
! g% x Q- b9 h& M0 |9 AReference set, 标准组
2 e7 i) i9 d( m3 ^% L- Y# YRegion of acceptance, 接受域8 U6 K! ]8 h B3 H! K
Regression coefficient, 回归系数& V# p, q. b" ^7 }
Regression sum of square, 回归平方和- B: f2 ]' f0 l* [* l0 z9 ~+ g
Rejection point, 拒绝点
3 I8 Y) ~; Z( bRelative dispersion, 相对离散度9 r( ~3 j- u9 f& K% s( S1 T
Relative number, 相对数! J' Y) q* p- y* i* p2 s$ i
Reliability, 可靠性
% b5 a, v" T& ^* o) P9 iReparametrization, 重新设置参数: Q0 L9 S6 M" ?* Q0 l
Replication, 重复
' X2 ^! L* K7 p' c2 Y, bReport Summaries, 报告摘要7 J# a$ y6 u1 n
Residual sum of square, 剩余平方和8 u8 }0 d( ?8 P5 q9 F4 Y
Resistance, 耐抗性
1 M% ]7 x% k( y! _. F# ~) PResistant line, 耐抗线
8 V z) N5 b s% f- Y8 fResistant technique, 耐抗技术
" L/ q( p) ]/ u9 K0 `R-estimator of location, 位置R估计量
$ g1 Z2 y, m* o: K# w/ z$ @6 hR-estimator of scale, 尺度R估计量2 A. ]0 T2 N6 k
Retrospective study, 回顾性调查1 l G r& k/ B/ V8 q% o
Ridge trace, 岭迹; q- q/ m( B* S, p5 Y) H
Ridit analysis, Ridit分析/ }# G/ X! ~ |9 a
Rotation, 旋转
" [# ^8 p: y, m7 ~2 k9 M ~1 s% A eRounding, 舍入3 v" k) e# E! M w
Row, 行0 r( |$ ]+ P* j, x8 Q4 h
Row effects, 行效应
4 x6 @- m* v- [! X9 pRow factor, 行因素. X' C7 G$ n! s7 k1 n* Z
RXC table, RXC表
, k$ ~- J0 u$ Y; D! U5 O$ DSample, 样本" J) d4 k! w9 E B9 n9 g9 `" e" a
Sample regression coefficient, 样本回归系数' s, C" ]/ n M/ y6 H
Sample size, 样本量
2 X7 b4 T7 a1 C2 u( @; z9 h( fSample standard deviation, 样本标准差
9 E9 G6 F4 S: e9 ^Sampling error, 抽样误差5 c1 l& D( Q6 D4 ^
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
0 y5 ]1 o8 ]) }6 w% \. rScale, 尺度/量表
5 ^ B0 k4 _0 E! }) P4 e9 r% W$ h+ M+ DScatter diagram, 散点图! B C' f- M) B+ c& ^! K
Schematic plot, 示意图/简图
" ?" I0 r( {' B* KScore test, 计分检验
( n; o/ |" { A& f1 `9 H8 y' VScreening, 筛检4 y7 K& m; B5 T
SEASON, 季节分析 & ]& C; ~- N8 m3 m# C8 D. _2 @
Second derivative, 二阶导数
8 n8 O8 {9 U, cSecond principal component, 第二主成分
$ C# L' ]1 b: O9 Z5 u/ H( NSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
5 n. f3 G* w0 _& o. y+ g$ d+ iSemi-logarithmic graph, 半对数图8 ?- I$ |) j& q% Z6 {* X
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
+ {; b" E+ U: _; \( l, v. L8 ZSensitivity curve, 敏感度曲线
- w5 Q2 {$ a2 CSequential analysis, 贯序分析
2 z J' Z- ~- A" h8 R- rSequential data set, 顺序数据集% J1 [# c, b7 Y1 |3 W# b
Sequential design, 贯序设计0 d5 \& W! ~% g
Sequential method, 贯序法
0 f O2 x* E0 J! {- c/ mSequential test, 贯序检验法% T$ P6 G2 T+ e5 r/ z% n/ T
Serial tests, 系列试验
: [# _3 x m5 ]% R6 ~6 P9 _Short-cut method, 简捷法 ! e3 `) }8 O1 W; \& h1 {6 T, D
Sigmoid curve, S形曲线
; R c% v9 A e ]Sign function, 正负号函数& u5 |( @9 f' ? Q/ ]0 Q4 T4 l" R4 d# c
Sign test, 符号检验
4 X5 A- ]& I1 Q5 aSigned rank, 符号秩6 P: c6 O/ N: X% J- j/ G* g
Significance test, 显著性检验
0 g8 ]) \ U9 T3 |7 s3 aSignificant figure, 有效数字
- c- q& t m: A [/ wSimple cluster sampling, 简单整群抽样/ r3 R% C7 b) j0 K
Simple correlation, 简单相关
( P# x6 k9 O' Y* bSimple random sampling, 简单随机抽样
. f9 ?0 ` |# y' G7 R ]# |Simple regression, 简单回归
' T {9 u5 R* N. z+ L) S1 D6 asimple table, 简单表
. h; w5 T3 r; o8 GSine estimator, 正弦估计量
( U: m$ U! q- b: E/ I9 b9 gSingle-valued estimate, 单值估计
$ b! N: N3 ]# BSingular matrix, 奇异矩阵% X% T2 F: ^8 u( n2 _
Skewed distribution, 偏斜分布4 p! S* P/ k! [: P
Skewness, 偏度; k" U8 o/ f! C9 a9 x
Slash distribution, 斜线分布: T7 v$ X+ b0 H
Slope, 斜率4 p& t! O9 x1 L0 C5 o
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
/ D+ x% v3 B" a7 H8 T' G3 V: DSource of variation, 变异来源2 b0 n% {8 `) T& }* A6 A' B, e
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
8 ]4 _" d: }/ j( C) [) DSpecific factor, 特殊因子3 w. [% z) ]. j2 Z! t8 a' ]
Specific factor variance, 特殊因子方差
9 G$ J8 U( P/ n- g, `Spectra , 频谱
1 o1 G5 q5 ~6 w# b) T' p, CSpherical distribution, 球型正态分布
: l, i/ w" \, @" P. BSpread, 展布0 r( m6 z/ M7 d3 v7 r2 C- f
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
- z4 s2 ?6 I1 k9 QSpurious correlation, 假性相关
! ]# G$ X. O; n; r1 SSquare root transformation, 平方根变换/ X8 @+ v$ m$ W4 m E5 Y2 b% F
Stabilizing variance, 稳定方差
% v" _7 o$ N2 _! ]5 \" IStandard deviation, 标准差0 \. Z8 Y7 }1 |4 B
Standard error, 标准误, U1 {& ?0 B+ W: j1 [* q7 s
Standard error of difference, 差别的标准误
( S* T: f. A; C e# P( ZStandard error of estimate, 标准估计误差# ^* ~$ y1 t4 M8 o
Standard error of rate, 率的标准误
6 y4 ^2 _5 o$ nStandard normal distribution, 标准正态分布6 t. C8 P/ r) [0 |# p5 s) i
Standardization, 标准化$ z) h" V4 \- M# K" o& f4 R% r
Starting value, 起始值
( b, ?7 O7 Y l/ Z) d, C* S4 u) PStatistic, 统计量, I. h/ B: p! F& Z0 I
Statistical control, 统计控制6 v9 {1 j9 K6 P0 ^4 x6 @
Statistical graph, 统计图0 E; x; b+ @5 z& h2 c v/ r
Statistical inference, 统计推断% T8 ]# ?" n4 Z+ w& S2 d0 c# D
Statistical table, 统计表
* ~# d2 j) f$ L5 P% R w5 ^Steepest descent, 最速下降法
: O- |2 V( Y. N5 W2 j( C! o& qStem and leaf display, 茎叶图. t7 o( _* q5 A' b( H* v
Step factor, 步长因子
, e( U3 d: w* s1 e" gStepwise regression, 逐步回归
2 f7 _( O Q$ W7 {& Z+ WStorage, 存
* U, e( s W3 ~' g" j# eStrata, 层（复数）7 k) Q( ~+ z9 j( t5 h v+ C/ o
Stratified sampling, 分层抽样
; ]5 p: J8 ^4 a2 z3 P- K7 T$ Y" ~Stratified sampling, 分层抽样
/ g7 I g1 o( _1 ^Strength, 强度
" ]0 ~- v0 ]- ^' y, Q; ?0 h0 TStringency, 严密性
! }" U/ I5 X+ S) XStructural relationship, 结构关系; }/ i6 G8 A- I5 v% o
Studentized residual, 学生化残差/t化残差, o$ ]2 o; E4 e5 l; ]/ q" t8 T& \
Sub-class numbers, 次级组含量: D( H1 N5 O, r( V9 q+ z9 ^
Subdividing, 分割) M7 i0 J2 U3 k) l2 R
Sufficient statistic, 充分统计量! S" y. p% f$ E% W' X
Sum of products, 积和+ ^3 L u. x' Q0 L: d
Sum of squares, 离差平方和3 w" U, {1 M- @" H b
Sum of squares about regression, 回归平方和
, ^8 u# ?" w+ P/ C9 Y: F) Z( F, xSum of squares between groups, 组间平方和1 S/ Q6 J9 @4 ], _( N
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和- I; [$ u+ K7 z0 ?+ v! x6 N" D+ y0 j
Sure event, 必然事件+ v# R5 D# h) s9 r3 V* ^" g9 k, w* q
Survey, 调查
- @( c" C/ k# V+ qSurvival, 生存分析+ i) U+ Q3 v, U) `( s' ~0 B
Survival rate, 生存率
$ |4 T. ]1 x8 c1 Y& USuspended root gram, 悬吊根图
+ _% Q/ `. ?5 K( Y, wSymmetry, 对称8 C4 V9 C" R+ A2 a
Systematic error, 系统误差
6 p% u1 V) G$ Y: M4 \Systematic sampling, 系统抽样
1 |, w7 q/ P8 k. M/ F, D( H( STags, 标签2 E4 _$ j7 c: b$ _$ K6 _6 C
Tail area, 尾部面积
5 T1 R. G- L1 G% }1 O# lTail length, 尾长
0 O. a2 S, b* u& O9 J$ _Tail weight, 尾重
. c+ a2 e/ F7 n# D. a5 YTangent line, 切线# v& s# h2 ~- d+ Y7 P) k4 h
Target distribution, 目标分布
6 D6 S6 U* H3 s7 ]Taylor series, 泰勒级数9 @$ E/ X# I. U) y
Tendency of dispersion, 离散趋势
' j& `) z# \; n; M9 {Testing of hypotheses, 假设检验
$ j) r# P8 M0 X4 c* `# {+ d$ ]5 JTheoretical frequency, 理论频数* c# R6 B( g3 r. Z* E
Time series, 时间序列; L5 ^9 W/ }' w$ K c$ b7 U
Tolerance interval, 容忍区间 S8 \6 x9 k! x/ _+ v* C" N" U, j& a
Tolerance lower limit, 容忍下限
, Q# a( n- H! m1 z: @8 w- ~Tolerance upper limit, 容忍上限
# X# r; l' g ]0 f) A5 mTorsion, 扰率; b9 o* J) m6 x1 k# Z! d
Total sum of square, 总平方和7 R" Z) s! Q) Y9 D9 ?
Total variation, 总变异
* g2 P$ w& c+ {# d9 ITransformation, 转换$ V l1 c/ O) x9 ?8 w9 A+ U
Treatment, 处理3 u/ H) d0 r5 R. k
Trend, 趋势7 M6 @5 L9 \" o6 Q. P( }3 U7 }
Trend of percentage, 百分比趋势
5 k! h/ L! X2 z2 z0 C/ e3 XTrial, 试验' a/ {' c7 {" v
Trial and error method, 试错法
; I9 ~2 ~) U3 G' S, w1 S. Z( RTuning constant, 细调常数! T) P! h/ s- J; y1 @, g; L$ Y
Two sided test, 双向检验
3 L! y$ R5 Q. G- kTwo-stage least squares, 二阶最小平方
( [3 G* s, P3 ^3 Z1 F: A# VTwo-stage sampling, 二阶段抽样: }4 x" {9 a5 T$ N. _ g
Two-tailed test, 双侧检验
+ w, A) Z( Q" l0 Y4 _6 Z9 d3 XTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
' V# Z- v* C- ?6 L# lTwo-way table, 双向表
# N: V6 v* R# |/ MType I error, 一类错误/α错误; z3 x/ Y3 L. [( F2 X; U
Type II error, 二类错误/β错误. H2 s/ p4 e" M5 p4 ?4 @# g
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
" }# A" |, {' j* pUnbiased estimate, 无偏估计
0 a) S5 Q/ t1 }7 dUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归8 B) ]; h' h$ ]6 V. H
Unequal subclass number, 不等次级组含量
; z6 Q7 W; _$ r! SUngrouped data, 不分组资料
& g% ~! S: W" w0 ^. W" PUniform coordinate, 均匀坐标% R8 _ \1 r- n0 s2 O$ O. R
Uniform distribution, 均匀分布0 R r h2 A. `: f& A, B! O
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计" p# A( X. w" u. q0 E0 ?
Unit, 单元
, g- ?9 {/ S% ^' K( M, aUnordered categories, 无序分类
7 k& ?0 _% V# a8 C/ g iUpper limit, 上限/ t! U( E9 J& [
Upward rank, 升秩& M7 y( d' D3 K3 G
Vague concept, 模糊概念! \3 J( @; X$ q3 q
Validity, 有效性
8 A6 b9 M+ o4 i! a% [3 V! V; \VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
' W% `5 ~: k- x- x6 R# o1 ?' p' ZVariability, 变异性( a. T( |0 h# V, x: P0 C3 U
Variable, 变量% b/ W- @6 N/ E# E5 @
Variance, 方差 J) y" K! ?+ \
Variation, 变异
) B2 o9 L" L# F5 RVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转& w- k* @" q, c: Z
Volume of distribution, 容积
* B( X; ~, N+ X8 yW test, W检验2 {* b. J: c/ e
Weibull distribution, 威布尔分布8 W) g. N5 `& y4 U. [6 t B$ G
Weight, 权数% G: X" {1 M7 O) V* J7 L1 Z
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验' ^' S% Z6 ]% Q, A8 s
Weighted linear regression method, 加权直线回归1 L. p% y2 l3 c- H$ ]" f' }
Weighted mean, 加权平均数
' {9 [! ^8 d5 a4 x1 F4 p9 P& V: EWeighted mean square, 加权平均方差+ ?9 g, M8 C1 i
Weighted sum of square, 加权平方和
, g1 f+ ]7 z# I F/ l9 G$ T t: N, B! GWeighting coefficient, 权重系数0 j# \3 i: W! X/ J+ j
Weighting method, 加权法
" m9 I9 {/ ?: ^W-estimation, W估计量% {! ?! A C+ H
W-estimation of location, 位置W估计量
; \; `: l0 k, R3 BWidth, 宽度
2 s; R% \4 u, Z0 a/ r- C7 d4 yWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
6 k5 H/ c$ s% {6 lWild point, 野点/狂点; N# ~1 j: Z9 X6 `/ \1 ~) f
Wild value, 野值/狂值* a& J( Z8 n3 r: {
Winsorized mean, 缩尾均值* H# C6 ]2 F& \
Withdraw, 失访 ' o3 b; d% h' R9 @; X8 }
Youden's index, 尤登指数8 n4 `# L1 x* u" T6 U6 i# l/ g& `
Z test, Z检验
5 M! f6 s) X4 D3 L+ F. u3 MZero correlation, 零相关
5 F2 f- i( I5 y8 nZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
