|
|
Absolute deviation, 绝对离差
: q/ [2 F! Y6 x( [8 k2 uAbsolute number, 绝对数
2 H1 e. [4 W; e, _5 yAbsolute residuals, 绝对残差: K5 _( B0 P" u% _5 ?
Acceleration array, 加速度立体阵
3 G4 @: @" F4 W5 T" L8 n- Q. t, j# YAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
; c" Q' {1 ^' Z& W$ I6 o) Q. DAcceleration normal, 法向加速度' i8 x+ k# X6 h W% S( W7 M
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数. @( [2 }1 U- p* L. Y j* T% o
Acceleration tangential, 切向加速度
" n/ s- `& a8 N7 K% ]. ]3 q. `Acceleration vector, 加速度向量5 P' `# h5 e4 y7 o
Acceptable hypothesis, 可接受假设2 P3 ?& J) A" e, G& t6 B
Accumulation, 累积: ^; Z; i+ J4 C1 K
Accuracy, 准确度
, _* J0 ~) r7 _) o( h: Q5 EActual frequency, 实际频数4 x$ V) }4 ?. E: T/ W" ]% P* K
Adaptive estimator, 自适应估计量
$ C# J( \) d9 e( ?" v- i/ a" nAddition, 相加
# z1 u G& @; F5 P3 c0 `Addition theorem, 加法定理
* g i( v- ^- O( x; z& G3 WAdditivity, 可加性, N/ e* O# [5 L0 W5 I
Adjusted rate, 调整率# M$ k J, q* [" g
Adjusted value, 校正值: P/ F2 z$ j9 M" V) |
Admissible error, 容许误差
, ~$ f* x; ~4 |Aggregation, 聚集性: E/ ?; L$ r S b0 ~1 d
Alternative hypothesis, 备择假设
* w3 M/ o2 j8 qAmong groups, 组间
7 }* Y# w4 r2 IAmounts, 总量
3 N9 y+ W! k$ oAnalysis of correlation, 相关分析% O% T% y) A ~8 M' [
Analysis of covariance, 协方差分析
, T0 s! P' [1 u% aAnalysis of regression, 回归分析
8 A: ?( s! f- |! x; WAnalysis of time series, 时间序列分析9 p& A% w+ a: w& q D
Analysis of variance, 方差分析
! N" e V$ }* S2 d8 l1 LAngular transformation, 角转换$ \) @+ A$ v3 N5 x
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析8 r; ]3 M0 d5 |7 {" V
ANOVA Models, 方差分析模型
4 n( Q8 b+ l& `1 y6 ZArcing, 弧/弧旋+ d9 p- o9 ]( A7 E! t' g
Arcsine transformation, 反正弦变换7 H5 a: v, l% k8 G
Area under the curve, 曲线面积% v4 u! s U# l B. 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
' H3 ]4 V# t9 P* i" D6 sARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 + Y7 f$ w- r3 K
Arithmetic grid paper, 算术格纸+ T. K& R$ n5 h8 M' r4 ]
Arithmetic mean, 算术平均数2 U; [% ` |( s" y& s1 I
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
: ^& r5 `# w$ g+ A- yAssessing fit, 拟合的评估: X, R2 B# S% A0 @
Associative laws, 结合律
8 I) ^- r" K3 W% f! L7 pAsymmetric distribution, 非对称分布% r' `7 l3 U& @. G5 u
Asymptotic bias, 渐近偏倚
9 A- P9 o: ]/ I5 O. u2 M! MAsymptotic efficiency, 渐近效率
) Z+ g. `# n4 g( R, FAsymptotic variance, 渐近方差
' w& S7 D2 C0 K$ n" p1 {Attributable risk, 归因危险度1 d) C% b. I! B2 p
Attribute data, 属性资料
3 D3 w5 \2 l% w) o9 aAttribution, 属性* Q) C. y$ j5 a7 S' t4 x& P7 N. C
Autocorrelation, 自相关- ~: S# u' v8 y7 u4 G2 h, I# x
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
( P. h1 W5 O1 \- bAverage, 平均数" j. O$ [0 T6 |& l0 l8 i; ?9 e
Average confidence interval length, 平均置信区间长度" j. ?4 ~" ]* }, V. G# k
Average growth rate, 平均增长率
! B9 e, I0 W g C1 QBar chart, 条形图; N8 W6 `+ M/ x9 Y
Bar graph, 条形图# _' ?6 W; G6 ?0 B% ?0 g: t
Base period, 基期) m9 k" _( c' Y9 u* d0 p
Bayes' theorem , Bayes定理
8 Q; B3 I# n2 xBell-shaped curve, 钟形曲线' u- f3 E- r! {& C! {
Bernoulli distribution, 伯努力分布7 E ]4 M0 P- S7 b5 I l
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
. X6 Z3 o6 X. W' xBias, 偏性6 [$ v6 i& O* m& ?! ?! P7 B
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归& r U- S! x& Z
Binomial distribution, 二项分布7 S. ^5 U8 a+ L# a) u$ F$ U0 x
Bisquare, 双平方
2 h3 a7 X1 p0 X! V8 l5 a/ z2 f, ABivariate Correlate, 二变量相关
, W- x! d; N/ rBivariate normal distribution, 双变量正态分布
; Z7 R( B: W; ]5 hBivariate normal population, 双变量正态总体
, M f+ W( V" v% K; ?8 jBiweight interval, 双权区间$ _5 _6 a8 r/ l
Biweight M-estimator, 双权M估计量! x. t; _) X' [2 O3 C
Block, 区组/配伍组 A. Z' D( n4 k, @8 C
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包" g6 S% @$ o2 N9 R0 `1 @0 @' g
Boxplots, 箱线图/箱尾图
% c# I8 R H8 U3 xBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
7 r0 k. \$ q h" _Canonical correlation, 典型相关9 ^, s: ^! q' @% H/ `6 [
Caption, 纵标目
0 ?+ K0 F: x; p& x$ X6 s& h* oCase-control study, 病例对照研究
; q9 b* g8 L- l9 oCategorical variable, 分类变量* ?* ]$ M* O0 D9 z5 X. m0 B
Catenary, 悬链线) S. c, ^% T& T+ P+ y) p
Cauchy distribution, 柯西分布
# U( }0 P* @ C6 n& q2 n/ U. Y" hCause-and-effect relationship, 因果关系$ Y* R% G" z B) Y3 B
Cell, 单元$ t, v4 {) Q# X$ d" z7 L$ A% k; C) A" G
Censoring, 终检
8 q4 g! y$ u, q' D- x. a' UCenter of symmetry, 对称中心
% o9 ?+ s" y; G" C, ^6 U& aCentering and scaling, 中心化和定标
+ `9 k7 b9 x( aCentral tendency, 集中趋势- u: p$ b& u5 q
Central value, 中心值
* i1 j3 c5 O' o; M- k4 E. E0 xCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测6 `* s/ A2 q% u$ m
Chance, 机遇8 L. ?4 y F/ `0 t
Chance error, 随机误差! M( h9 V6 G6 d3 j& W4 R
Chance variable, 随机变量
& M% l3 F; p3 ^! B9 D. ECharacteristic equation, 特征方程 m8 p+ J v3 ` o2 I
Characteristic root, 特征根% [+ g( R! l# d
Characteristic vector, 特征向量% N& ~3 U1 W, I1 I7 o) B
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则( t5 O4 Y. ?6 F0 Z s
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% q2 B6 p; [$ B( f$ m
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验0 R$ X$ S% X% W, U/ E- `5 v. r
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
4 c, W6 c7 c% ?+ D4 t8 DCircle chart, 圆图 $ x# @" z% S$ I: [5 @- |
Class interval, 组距, K' N' ~/ D0 o, h
Class mid-value, 组中值) M p: i" R D6 W( i
Class upper limit, 组上限
% x" R' {/ S, E4 K& CClassified variable, 分类变量
0 l1 R9 [$ E4 A$ [. A5 ~- uCluster analysis, 聚类分析& Q6 N' e8 O$ I9 ?* |9 W
Cluster sampling, 整群抽样3 Y0 L( x' L' t1 i9 u" c
Code, 代码
, x4 m3 D/ x+ B- I9 B# fCoded data, 编码数据' q% e+ M3 Q3 _+ I% I
Coding, 编码
7 A/ _. J% m' Z2 G0 u/ ZCoefficient of contingency, 列联系数
9 \6 |9 t3 }. M. M$ Q. c. wCoefficient of determination, 决定系数0 A/ J: g2 q$ H7 u* I
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数$ Z6 f* S2 R: P7 y3 e
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数3 u6 c) A! G; b3 n! p
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
# j' h8 w% V1 v/ pCoefficient of rank correlation, 等级相关系数5 K7 _0 }1 N4 {
Coefficient of regression, 回归系数
# W) g0 V# w$ v+ }- a! H1 dCoefficient of skewness, 偏度系数! d$ g7 @' @- q' T2 P# s$ L
Coefficient of variation, 变异系数% P; J& z5 T) s3 x7 D% t
Cohort study, 队列研究
& v$ S& s, ~6 @' MColumn, 列
5 [2 ~: u& r/ ^6 W: K, b. Y# ZColumn effect, 列效应, q. U# b* \1 r4 L1 l2 I" ^7 X
Column factor, 列因素 @! d: i, W. f
Combination pool, 合并4 W* K8 F! d/ [- |4 g
Combinative table, 组合表; m, R( f4 q1 Q. T
Common factor, 共性因子
6 s4 B4 ~6 A: MCommon regression coefficient, 公共回归系数
5 Y$ ?# Y) |4 e% D% u% jCommon value, 共同值
% ^ y# K, u& K$ [ l. k1 rCommon variance, 公共方差
, K& j! k5 C* m/ |* k( ^Common variation, 公共变异
+ \/ B7 ~( j. BCommunality variance, 共性方差! k- {2 U% j: |) u' W1 k
Comparability, 可比性( n2 `6 d; T. M" L& B x
Comparison of bathes, 批比较
# B, b5 F4 i/ i0 \Comparison value, 比较值
, r! B: z2 G9 T0 [Compartment model, 分部模型
2 @# }9 n" M8 D7 J0 ~0 fCompassion, 伸缩
: K/ J) U2 r$ H. w8 \- ZComplement of an event, 补事件
- @0 V% i' O0 t& uComplete association, 完全正相关
h" K3 B$ O9 e5 r! ?Complete dissociation, 完全不相关, e: X/ _% n6 s& }4 o+ g! a
Complete statistics, 完备统计量
6 L( t) l/ f+ n8 u8 [2 u" |. ~* e) TCompletely randomized design, 完全随机化设计
, G- z+ `: r8 c" O/ ?" a8 }Composite event, 联合事件* m7 s( |2 ^4 q5 b
Composite events, 复合事件
. u6 l' v; J K% H& D8 h0 a$ gConcavity, 凹性7 J: y0 v, X9 x
Conditional expectation, 条件期望/ ?9 k; E7 ^9 e- f! Y# | c
Conditional likelihood, 条件似然8 m) A- T) k) m! w5 o Z
Conditional probability, 条件概率 N; H" H% V+ G9 p# M& P4 Y
Conditionally linear, 依条件线性+ M2 y9 @% }' M% r8 q r
Confidence interval, 置信区间6 _, f ^" P6 P0 W9 i
Confidence limit, 置信限. ]$ Z$ f: o, r( i" j
Confidence lower limit, 置信下限
, t( |! M) w7 y+ r+ D6 ]Confidence upper limit, 置信上限
# P% }: G5 N, b9 eConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析- a( ^1 ?& L! R" \+ M
Confirmatory research, 证实性实验研究
0 x5 J/ C* B6 ~+ G# DConfounding factor, 混杂因素
9 {) f" z* e& M% d y. P/ [$ p: B4 OConjoint, 联合分析
|8 S' q" V' rConsistency, 相合性8 J; [0 l5 Y1 R' l
Consistency check, 一致性检验5 A. y, ~- C, j7 O9 Y+ T- G
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
5 \, Z# K j7 z V; [% `Consistent estimate, 相合估计4 D0 N* I. S+ _8 ]* ^, |
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
7 l" j. c# P$ C: J. l) dConstraint, 约束& u0 L& D, s& O5 f; s! f
Contaminated distribution, 污染分布
: c/ _/ y& A! ] o B9 _Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
8 X6 M6 x. @" ]( \Contaminated normal distribution, 污染正态分布$ R! I! S- p/ p! M' C3 [. ]- B
Contamination, 污染
2 [. c! {" y8 b6 eContamination model, 污染模型) F( g& m$ b+ y1 l
Contingency table, 列联表
* n+ _$ w2 c3 i6 R5 Y7 U' N0 lContour, 边界线
0 ]+ H7 Q! B IContribution rate, 贡献率
6 Z6 E1 C8 j( }. b' j8 YControl, 对照
8 B2 H' j& Y' [7 MControlled experiments, 对照实验" D- w1 ~( |2 V7 G5 V% w) O
Conventional depth, 常规深度! E; m) C8 t8 C" @4 v
Convolution, 卷积
" f3 |2 j" \& }# _; rCorrected factor, 校正因子! _6 d) p* z9 b) X
Corrected mean, 校正均值
7 V, U6 h. c) V9 `% s% XCorrection coefficient, 校正系数
5 x! _ U4 {8 ?: ?( uCorrectness, 正确性" T$ ^ R# L8 H: I. F( [) ^' }
Correlation coefficient, 相关系数6 I7 z" f9 [3 ~
Correlation index, 相关指数4 C9 L7 k# e0 _. j! v
Correspondence, 对应
' y6 |9 Q6 k( A0 ^; N6 Y5 H2 \, |Counting, 计数% h% f, n* x/ ^- F( D7 j
Counts, 计数/频数
9 g/ }0 d" B. C( \/ l4 b9 X; v* M* YCovariance, 协方差: m5 r3 t- S0 P
Covariant, 共变 ! f; y9 y, Z& s6 y% K4 M
Cox Regression, Cox回归 g( c0 A( ^ `, X3 I
Criteria for fitting, 拟合准则
' k# u" h5 I/ r* ]Criteria of least squares, 最小二乘准则( [( ], z; | c, d
Critical ratio, 临界比
% j2 t& S3 |- z/ V: m$ |Critical region, 拒绝域. H E7 @1 z9 @0 X; E% C
Critical value, 临界值
# P, a5 ]" v! [* P, n! ?2 w3 Q6 WCross-over design, 交叉设计( p$ |: y: w! h& ^
Cross-section analysis, 横断面分析: R* G7 Q2 B* E# [
Cross-section survey, 横断面调查
1 R) j- \, L, X v1 TCrosstabs , 交叉表
; T6 V6 m& z0 Y: q) b8 i/ }Cross-tabulation table, 复合表; i5 P# D; ^4 c2 O
Cube root, 立方根6 ?8 B/ E5 t" T/ U4 E2 |
Cumulative distribution function, 分布函数5 Z( R" X+ c* F/ E/ O! g
Cumulative probability, 累计概率
8 w! N8 k2 T3 C% N! ACurvature, 曲率/弯曲7 i7 V' y7 w( b o5 Z; a, H
Curvature, 曲率6 G+ m2 V! l8 V! P8 B
Curve fit , 曲线拟和
' D" F& J/ d* G4 u% mCurve fitting, 曲线拟合
6 t+ A. P! @# o6 @9 P/ ]Curvilinear regression, 曲线回归
9 j) q3 H# i9 b2 qCurvilinear relation, 曲线关系
3 L$ U2 q' f) g& x8 O6 T6 zCut-and-try method, 尝试法
1 k/ \1 E- l0 N: }4 M. vCycle, 周期+ E+ V( C; C3 z: T4 `
Cyclist, 周期性
6 z0 O) i! C [D test, D检验4 T' F8 @& k7 C+ ~- a
Data acquisition, 资料收集' e( f! ^& T1 K6 v
Data bank, 数据库+ V( I6 c5 Z) Y1 Q3 J6 U
Data capacity, 数据容量& M$ S/ i- g% y* L
Data deficiencies, 数据缺乏
! a% M h+ D2 ]' O* Y. [Data handling, 数据处理" u/ v' d0 C' }. v2 u
Data manipulation, 数据处理
' f: G/ H. V6 X5 ^Data processing, 数据处理
7 J5 s0 z' m3 F, L9 Y! G% JData reduction, 数据缩减) I7 v' @* F4 L& d$ z
Data set, 数据集
1 V* W5 R1 G4 l7 jData sources, 数据来源, X: e! N4 }9 U7 K- i
Data transformation, 数据变换
% B* H0 u. j" f @' cData validity, 数据有效性
# j ]: g8 n7 S7 C) sData-in, 数据输入" w; X/ b7 l% I
Data-out, 数据输出1 ?8 g$ P1 s* y; m0 a% D) A% X2 S) p: L
Dead time, 停滞期+ H) o$ u' U9 c; F* Z- F- \: Z
Degree of freedom, 自由度: }* i2 z# U4 L' k/ `7 Y
Degree of precision, 精密度
6 B9 w$ @0 t3 S8 T- Y2 b' uDegree of reliability, 可靠性程度
' ]4 o2 ^6 y: B8 R/ t" _Degression, 递减
! g! a7 Q* ?; h! O0 s5 ]Density function, 密度函数3 h) C5 v v3 b
Density of data points, 数据点的密度9 f, h% V; s+ v9 |7 I6 S- k
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
0 Y7 y. M, z) S' D' z: U2 H3 I% ]" TDependent variable, 因变量$ u# A: c- } {, R) g5 _3 s! ?0 i
Depth, 深度. I1 B3 S% F4 o& C I# n s6 t! w
Derivative matrix, 导数矩阵
) ^8 X7 ]# f- ?" ?# g( r2 o4 `Derivative-free methods, 无导数方法
- I! D7 w' \# L6 o8 CDesign, 设计
$ L7 Q) K5 a1 o/ {Determinacy, 确定性2 x2 u& W8 Y9 k! Q1 t) h
Determinant, 行列式
+ Z* U/ t* Z8 ]# J; nDeterminant, 决定因素
3 i. E0 p# G8 W: l/ ?9 H7 MDeviation, 离差
- _) n. Z9 b5 L- NDeviation from average, 离均差3 A1 u+ x+ Q. n+ {
Diagnostic plot, 诊断图8 C. L8 B5 e7 g/ J6 z4 Y
Dichotomous variable, 二分变量
! D( B6 T% G5 D. f$ I: {0 J$ f+ sDifferential equation, 微分方程
6 p' H y" a: s( uDirect standardization, 直接标准化法6 z) d* p) {: H
Discrete variable, 离散型变量
2 B8 n+ C2 |* u6 C# `6 Q( RDISCRIMINANT, 判断 7 N0 T' W8 q, x7 l7 Y
Discriminant analysis, 判别分析 F; @0 H+ R4 k* ]
Discriminant coefficient, 判别系数
* [4 t5 j' O3 w6 e2 h* qDiscriminant function, 判别值0 R ^0 D1 {. X3 F* p
Dispersion, 散布/分散度" j) D. ?8 I. u5 d$ G
Disproportional, 不成比例的
( B8 X/ `2 F9 `% k* YDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量7 ?- n# A: F3 ~- b8 `; E& j) U8 k1 X
Distribution free, 分布无关性/免分布
' {+ Z1 A: b& X7 [. w* f5 NDistribution shape, 分布形状 p4 k0 [+ T, X/ c7 c% p: i8 N' `7 l+ A
Distribution-free method, 任意分布法
- t9 \" R: y, @- V; jDistributive laws, 分配律
; V7 `9 O+ L* {3 ~6 ^9 VDisturbance, 随机扰动项) X$ E5 Y& u9 h5 s
Dose response curve, 剂量反应曲线5 W0 _; k* r4 A- V( u3 w& I" S9 ?
Double blind method, 双盲法
3 [8 O" `9 x9 C8 A8 Q. P6 n6 _Double blind trial, 双盲试验% T9 [% ]/ }5 }- F9 [
Double exponential distribution, 双指数分布
# P, v$ C. w6 X/ C6 M: ?Double logarithmic, 双对数9 o# T+ k7 K+ d; ]* m/ ^
Downward rank, 降秩
* G1 \2 \ W2 E& f8 UDual-space plot, 对偶空间图
% a8 E+ U6 I% }DUD, 无导数方法
$ @, N0 g* u7 H4 v8 DDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
7 S3 S: E: r% YEffect, 实验效应
4 X" p( p& l9 I V4 ?; n5 y6 BEigenvalue, 特征值/ U) P0 f, T Y7 [/ n
Eigenvector, 特征向量- a- Q. V1 H% J- H( z/ `
Ellipse, 椭圆
% _3 |/ C- G& p' \+ y# ?Empirical distribution, 经验分布5 b4 i: G0 n5 Y
Empirical probability, 经验概率单位0 C9 W9 o/ w# [6 i9 Z7 S! b
Enumeration data, 计数资料
& I6 V! r$ `% Q1 x- _; A1 k$ dEqual sun-class number, 相等次级组含量% C- z0 N! e9 E& p& G$ W) @
Equally likely, 等可能
# Y& F/ }: w& |5 ^7 X7 _7 n/ TEquivariance, 同变性
" i. ?+ w" F- l, {; P+ _& x- U6 pError, 误差/错误- o$ s* Q: N: b$ j
Error of estimate, 估计误差7 t" |) @- J f# ^: ]) n
Error type I, 第一类错误! _" q( ^7 a& E: R1 z) y
Error type II, 第二类错误
& O" N+ `, s1 F! k0 D ~Estimand, 被估量) p& l7 C: E4 n! f. |- f3 S
Estimated error mean squares, 估计误差均方
0 C' V' [* s/ P' i% N7 N. EEstimated error sum of squares, 估计误差平方和4 g2 H6 D6 ?) v' T# ~
Euclidean distance, 欧式距离1 H8 G- h( ^9 M0 _- I! N+ K
Event, 事件
& X2 v' Y( B4 T& f1 ]9 ~& CEvent, 事件
! W* n& D9 x8 k5 R1 c! DExceptional data point, 异常数据点6 G6 E/ u! g% F
Expectation plane, 期望平面" |2 o) r' F2 Q o3 }
Expectation surface, 期望曲面
8 T2 [; J, N, T. P6 g1 d( ^Expected values, 期望值0 o0 A5 q7 @5 z! H( `* u# h5 k
Experiment, 实验8 [3 \& W7 X; m$ T1 P( z
Experimental sampling, 试验抽样
! |( J3 D( L% \8 D* c# mExperimental unit, 试验单位: W2 d0 }( y4 } Z/ N# [+ M; W
Explanatory variable, 说明变量
( o$ u1 t' ?9 q3 i9 ]Exploratory data analysis, 探索性数据分析
, a+ T. }' @# M C, r7 F. M* `! s& nExplore Summarize, 探索-摘要
- p2 L3 a) D* M+ U; D! ~% DExponential curve, 指数曲线
4 Z- s% v+ _( ^# A* }: g eExponential growth, 指数式增长
5 T. [1 g* x! |" n' O2 C( EEXSMOOTH, 指数平滑方法 9 ^$ _$ X3 s# p$ G3 E
Extended fit, 扩充拟合
# g; ~6 A. i4 [+ F% fExtra parameter, 附加参数3 I' T9 e7 b6 N4 g
Extrapolation, 外推法
5 K! H% b% q' E+ YExtreme observation, 末端观测值* r7 K( p! X8 @6 U+ g# k
Extremes, 极端值/极值
+ ]' {% C k2 C* NF distribution, F分布% l+ i6 j' l' m9 n
F test, F检验
x$ |) f9 {5 U ]1 Z/ P9 @Factor, 因素/因子' l1 j# ]$ C3 M6 U
Factor analysis, 因子分析& n$ j) S; [, D7 b! X0 q
Factor Analysis, 因子分析8 z$ R* o; f$ A( l
Factor score, 因子得分
% l$ i' T( y L% ?$ PFactorial, 阶乘
2 ~! ^. S6 p7 W4 E. _# [ N9 FFactorial design, 析因试验设计
# }% y6 S/ ], p3 jFalse negative, 假阴性( d9 Y+ P! X3 t- ~, ~& f* b
False negative error, 假阴性错误
+ k9 U6 x# _0 D- m; U. nFamily of distributions, 分布族
9 s1 v7 C Z& `- J# i% X o" PFamily of estimators, 估计量族% }- \2 F/ W7 m+ p
Fanning, 扇面
F) B' i8 }+ lFatality rate, 病死率, ]4 V5 L7 e. Z+ z1 ~- V
Field investigation, 现场调查8 z" [+ A1 b$ k- j
Field survey, 现场调查8 {# B1 C& I- `5 ~( A
Finite population, 有限总体
j$ u& P7 b+ w- e T6 l8 ?6 MFinite-sample, 有限样本
0 U7 `; n! p4 m. U7 A% H8 BFirst derivative, 一阶导数
, x3 C6 G$ ^* _8 E' [& a! H# s% g4 UFirst principal component, 第一主成分
$ D5 t& |( l7 l: F: ~( B$ ?9 gFirst quartile, 第一四分位数
! N: B/ C9 U4 ^; L% {1 ?Fisher information, 费雪信息量
8 l6 R( L) J- Z _! T4 c: yFitted value, 拟合值( ^6 D; a# u( E6 ~4 O% U
Fitting a curve, 曲线拟合: A5 ]+ U+ G: m
Fixed base, 定基& @7 y e2 L( U0 ^' ~6 o
Fluctuation, 随机起伏$ z$ N5 x: q" n* b$ n
Forecast, 预测- Y u" e; q1 n; [6 F/ B
Four fold table, 四格表" e% j0 h, V6 F, J+ U; f
Fourth, 四分点
" \, E b$ q/ F% oFraction blow, 左侧比率+ ?/ ]( C4 }5 t9 l5 ^. D
Fractional error, 相对误差
+ V5 ^7 W+ E9 c& k* zFrequency, 频率
, M) d9 Q2 {; T% ~Frequency polygon, 频数多边图
( [& U( I% u5 Y) iFrontier point, 界限点1 `4 S5 ~+ S( Z7 H4 h+ I
Function relationship, 泛函关系6 O. _. ]8 {4 \- p' \* o9 Q! J
Gamma distribution, 伽玛分布% g& {7 Z3 N% q: l4 U- G+ J" ^, @
Gauss increment, 高斯增量3 G* w9 F5 {! u# m; I4 `, R
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
5 z2 p* p) t" H: f0 P5 WGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量1 P2 e7 s( N1 m8 o% i
General census, 全面普查
; B" I7 w8 K, q) \) B% KGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
+ f6 d4 E6 e; r: \6 _# MGeometric mean, 几何平均数
* g. L1 @( a, b5 Y6 oGini's mean difference, 基尼均差
6 R. t% x5 ?( s D3 e. `1 \GLM (General liner models), 一般线性模型
) s' Z, D6 S' s6 QGoodness of fit, 拟和优度/配合度0 N) }- ^5 m6 O" n& y2 e
Gradient of determinant, 行列式的梯度
$ D4 a- \, d8 u+ SGraeco-Latin square, 希腊拉丁方# R! ~9 X+ j$ z5 v" R" ^
Grand mean, 总均值7 ~- h8 [* }0 ?% m* Z# X
Gross errors, 重大错误; J4 g" D$ i# H, Y7 M$ d! h
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
! |; ~0 W6 |& f$ Q. |2 n# vGroup averages, 分组平均9 }3 A' O7 |1 l6 F2 I, e' L& K
Grouped data, 分组资料
( z2 q/ n% l/ [& b; nGuessed mean, 假定平均数& a1 m& U1 v1 s5 l3 @! D+ H
Half-life, 半衰期
( Z) Z4 l6 d! G" |) S jHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
5 q5 r+ |! X+ uHappenstance, 偶然事件1 h" }6 G" n4 ]: {! w4 _* m# W
Harmonic mean, 调和均数
2 B/ ~& h+ e6 {" ]& G, DHazard function, 风险均数* k4 O' o, D) s4 Y* A( k" ?3 E
Hazard rate, 风险率
4 l) U7 s$ k6 f" YHeading, 标目
% I% q9 B9 X4 T% M1 B. c* eHeavy-tailed distribution, 重尾分布
- u" v" N" C9 k* Y2 M% [Hessian array, 海森立体阵
! V0 a. Y0 u% e9 ~' a: t) {Heterogeneity, 不同质
. k% x0 V4 b- L% t' ?Heterogeneity of variance, 方差不齐 , [" d; }4 M2 @9 l/ @
Hierarchical classification, 组内分组
2 E) T8 T+ {, R4 _: c7 y- jHierarchical clustering method, 系统聚类法% D$ V# {, i+ [, I8 X; o
High-leverage point, 高杠杆率点$ k! u5 R) C+ Q
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
0 D6 i5 G9 y; JHinge, 折叶点
! e2 Z' {- ~! _' a, LHistogram, 直方图/ M! a3 E! g6 B9 h5 |0 }
Historical cohort study, 历史性队列研究
& E! e3 D* @5 V) G& ~. z/ ~Holes, 空洞2 M- Y* ~3 r8 N; [, V+ }
HOMALS, 多重响应分析
/ M5 F% D' ~# L! t; G. ZHomogeneity of variance, 方差齐性
" B( W0 q; U4 j. g: g! j1 _Homogeneity test, 齐性检验
) X1 E- D4 l) z) Z) O. w; Q8 BHuber M-estimators, 休伯M估计量
- U* W \4 T* m8 c. o8 J$ qHyperbola, 双曲线; K( x/ a. [# \0 B
Hypothesis testing, 假设检验) m* a6 u: Y' g5 o8 T' [" B# `
Hypothetical universe, 假设总体
' _/ R6 h- R9 v+ E' W0 N7 Z, f( qImpossible event, 不可能事件
( O4 @9 R. F# }+ o! v4 f$ hIndependence, 独立性
) R+ L1 A4 ^: F+ U$ s5 RIndependent variable, 自变量! ^ Q4 I1 @: p
Index, 指标/指数
& F% N0 V4 p% ~) n3 [2 F+ f d3 `9 cIndirect standardization, 间接标准化法
. S6 F$ e( N! \/ g/ @1 O. \9 b8 RIndividual, 个体5 d- _0 k' R6 U( [0 w
Inference band, 推断带+ g/ p# ?0 y1 c; S0 e. `$ h
Infinite population, 无限总体
0 R7 u4 M# b' rInfinitely great, 无穷大8 z" ~. Z m7 J
Infinitely small, 无穷小
5 ^6 G- [5 J1 y% ?3 \ B8 iInfluence curve, 影响曲线
1 r( Y0 @# L1 V; RInformation capacity, 信息容量
/ m# c% M7 Y- u1 w( XInitial condition, 初始条件
5 W4 K& N9 h1 F, xInitial estimate, 初始估计值
& D: M/ y; t7 w' g. S, [Initial level, 最初水平; m$ r, }" D: a% |
Interaction, 交互作用
0 R, q- Z/ b6 L1 m! hInteraction terms, 交互作用项
6 e3 y+ r" {+ |" k, pIntercept, 截距2 i0 _8 P+ E" M, n
Interpolation, 内插法
# g" g9 A1 R+ @Interquartile range, 四分位距
( I k! D. b# i# h- b/ W8 vInterval estimation, 区间估计0 U" T& p- u0 t7 k# a/ r D1 C
Intervals of equal probability, 等概率区间- m' T9 O& G$ j; a
Intrinsic curvature, 固有曲率
# r/ J% e O5 g: jInvariance, 不变性8 G8 l' r/ ~) @7 N* X& q
Inverse matrix, 逆矩阵+ |3 }: W4 l8 `" G; y" u
Inverse probability, 逆概率1 S1 r' e9 b7 D& x$ Z. u" \
Inverse sine transformation, 反正弦变换' v9 u' S% U; e% V
Iteration, 迭代
" s$ w+ a: p5 ?5 ?Jacobian determinant, 雅可比行列式
: d9 n, U% j# }2 ]Joint distribution function, 分布函数
' L; `6 a `" b3 rJoint probability, 联合概率" [; Z- p' U: z
Joint probability distribution, 联合概率分布! s( H2 R9 K( d6 i8 |+ ?2 O
K means method, 逐步聚类法) o# h% E7 B3 q8 I" `
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
9 c7 a/ O6 Q3 s$ @. l6 E( A) hKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
0 E( M0 k* [! G% l# {0 [Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
2 C* }+ N2 M: M8 ]# _' ~+ [! LKinetic, 动力学
" b# x# O7 u2 N8 O# i& u) E; QKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验8 M+ |6 O5 B7 ]/ J/ s7 F% R& _3 r
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
6 l5 e' {& t+ F) g& i2 Q% mKurtosis, 峰度
3 X& S' \ b/ }( \; J3 R! d0 WLack of fit, 失拟7 K* P: f' {4 D
Ladder of powers, 幂阶梯
6 k' c0 o! n: W1 Z& d. B- h; G5 wLag, 滞后$ a8 j" @& s2 ?0 _/ }2 j2 k$ d# p
Large sample, 大样本/ O) M, R. {1 [/ l
Large sample test, 大样本检验
) v; O" h8 V/ a! W! O( t% [' uLatin square, 拉丁方
5 L7 J$ q0 i0 p" A: J# `$ X4 R! rLatin square design, 拉丁方设计
, y A! {+ G3 K2 ~. I7 ULeakage, 泄漏. ?, F, `" S' R/ h) n
Least favorable configuration, 最不利构形
1 f( g% i" D# N6 e. y- rLeast favorable distribution, 最不利分布( C- E& G& e: V; t8 k
Least significant difference, 最小显著差法) ^2 s9 A9 [4 o( v1 x9 ?7 j
Least square method, 最小二乘法
8 v* x' X3 p: [3 u* jLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
" G! s+ ]% W# k t- Y# d# MLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
, S5 m7 N; a1 ^, {0 VLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
& N" k( N7 M, W! t. b. X2 ELegend, 图例
4 `- r3 s' g9 ~$ DL-estimator, L估计量3 z8 M9 U, P0 v
L-estimator of location, 位置L估计量
) M! X! c8 K4 b3 _- _L-estimator of scale, 尺度L估计量4 ^" t }) ^3 p* W' r
Level, 水平
0 Z9 H0 l) x+ y. r+ V5 D5 kLife expectance, 预期期望寿命 N3 k: U+ n) n' Y2 E7 v
Life table, 寿命表
- G* e9 {3 U; V, W* XLife table method, 生命表法0 k( w H4 n j2 F! K5 t6 G
Light-tailed distribution, 轻尾分布
9 s2 |* Z5 e- u9 R; S) {Likelihood function, 似然函数1 @; x! K) i( f3 ?
Likelihood ratio, 似然比4 G4 t# \8 @# n
line graph, 线图6 X4 O, T; M$ i# B* l3 W$ K' S
Linear correlation, 直线相关& {9 s* f; r8 |
Linear equation, 线性方程
! z- I: m2 g/ ~8 y& ?4 p: GLinear programming, 线性规划
2 _7 H w- @2 Q3 ~7 E/ P& hLinear regression, 直线回归
/ X, C- v: W# W& c) uLinear Regression, 线性回归/ N; E0 e# |8 u! O* E
Linear trend, 线性趋势6 ~2 P; K. T" v2 g6 ~+ s
Loading, 载荷
1 f, @+ q+ L. H/ eLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
# g& Q/ m7 c1 v& j( M2 s3 [6 @; b5 ]Location equivariance, 位置同变性
" g' O' G- M( jLocation invariance, 位置不变性
# w& E/ I/ j! u# ^3 ^# D6 W; v$ NLocation scale family, 位置尺度族
1 |. C/ }* R! l/ h8 \1 bLog rank test, 时序检验
( [$ s1 P# S/ m) M# [Logarithmic curve, 对数曲线
9 |; U$ X1 B( `4 P* y3 \Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 Y3 [, [0 B; P: zLogarithmic scale, 对数尺度
! ?. v' ~7 z4 `- v nLogarithmic transformation, 对数变换
" N, r! V( e1 r7 E2 `Logic check, 逻辑检查
$ h7 W# L2 e6 l" C r- [; HLogistic distribution, 逻辑斯特分布8 [, Q- ?5 u+ t+ E/ v& N5 _7 g
Logit transformation, Logit转换
# C+ D3 B4 l: B/ G3 C" u& k+ K/ d7 u/ NLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 6 j; S d$ H# c0 t
Lognormal distribution, 对数正态分布4 z5 k; d9 l3 j4 s# V2 j, T. a
Lost function, 损失函数3 K! W$ ?! x- m! ~6 n
Low correlation, 低度相关
2 T6 r' X8 t' ]7 ~8 eLower limit, 下限0 v( u: X9 V& O0 n3 Q, I/ Z5 v
Lowest-attained variance, 最小可达方差
* f5 N) D O' g$ s7 R! f8 ~LSD, 最小显著差法的简称# @+ C, F, `8 k
Lurking variable, 潜在变量
7 }* t- G7 T, S4 v( t' s& }Main effect, 主效应' u& n6 P# G* ?. Q
Major heading, 主辞标目# J, r8 g. j* ?2 Q4 r3 K
Marginal density function, 边缘密度函数
! p6 g/ N' e; [" G t% X) `; Q, mMarginal probability, 边缘概率) D" v0 w( k0 {
Marginal probability distribution, 边缘概率分布% \2 t7 |& J: A
Matched data, 配对资料
, L/ {4 _# s& t" {& cMatched distribution, 匹配过分布 w" i* V, E! {( @* x3 D
Matching of distribution, 分布的匹配
1 I! N2 F; e* T) oMatching of transformation, 变换的匹配
( J' b0 ?5 o/ e8 z4 s/ M7 xMathematical expectation, 数学期望8 @* V% D: Q1 K3 s- O$ J a) S2 d2 H
Mathematical model, 数学模型
$ \1 O" I8 l( MMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; t$ f( w0 `$ g& p( A$ }Maximum likelihood method, 最大似然法& T# a+ A. }" R& s4 Y- j
Mean, 均数1 e1 K* b1 E2 A K: f3 ?% X
Mean squares between groups, 组间均方( e6 y: P D# ^& k$ i( z- d' A
Mean squares within group, 组内均方; B$ O) n& }: s
Means (Compare means), 均值-均值比较0 B- U% R1 U' Y$ D) ]' {2 Y5 S
Median, 中位数4 C! M: l8 M) }( q! S7 ~
Median effective dose, 半数效量1 b* J" G2 Q8 @. F h6 B6 F/ f
Median lethal dose, 半数致死量% k" C O$ t R- w* q+ D
Median polish, 中位数平滑4 V) B* E: H. D. J- ^
Median test, 中位数检验
- a. g4 M! H+ k* x& \Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量/ L. O& X3 g6 Z' [! e! h: k
Minimum distance estimation, 最小距离估计
0 a, Q) A/ R4 J# o0 yMinimum effective dose, 最小有效量 B1 i5 ^& c1 y0 e H
Minimum lethal dose, 最小致死量
/ v3 j9 w1 k$ q) cMinimum variance estimator, 最小方差估计量' v B) D, R. N" I% _9 d, F' `
MINITAB, 统计软件包
& F# q9 s, [4 @" g8 |Minor heading, 宾词标目2 {$ W! J/ ~1 u* q" O3 q, A
Missing data, 缺失值
% [1 T& G y! k( g$ lModel specification, 模型的确定
! r% x, \% _: C* Z3 \1 }Modeling Statistics , 模型统计( s. g* O. M8 L) E* A/ o
Models for outliers, 离群值模型
^ B" I2 M+ Y. L6 W! r# LModifying the model, 模型的修正# D$ k4 c; B8 H# p: E9 U0 i
Modulus of continuity, 连续性模/ K. i* @% z. i @- ~
Morbidity, 发病率 ' K% A( W' { W8 f: n+ ^2 k9 {) J% ~$ R
Most favorable configuration, 最有利构形! C. G7 A _' M. @8 b
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度. O% t% N7 h$ l/ ?
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
- Q; s9 l3 K/ a9 m4 p, cMultiple comparison, 多重比较8 h M+ U8 ?) O9 S1 X# J; U5 E, }* u
Multiple correlation , 复相关
& A% k) a8 L& P5 R1 uMultiple covariance, 多元协方差% g+ h* O* s& x2 M1 _9 ~: Z
Multiple linear regression, 多元线性回归, C. Y) w3 c `1 D& I: ]' n2 n+ a5 Q
Multiple response , 多重选项
7 f" B$ d: @! g( }$ AMultiple solutions, 多解
) v9 q. E, z; i- W' C6 `8 dMultiplication theorem, 乘法定理1 P1 K' _- H+ I/ Y
Multiresponse, 多元响应* [+ Q) B/ l, F% E
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
7 k. t2 j4 y: O# k9 }Multivariate T distribution, 多元T分布& G' }' F# n+ \6 S- j# n
Mutual exclusive, 互不相容) c& L2 n: B) s( _
Mutual independence, 互相独立
, {8 K6 N4 ?3 qNatural boundary, 自然边界
$ P6 n1 i3 q% d0 j6 n6 QNatural dead, 自然死亡
% M' f3 O; D) Z" F* WNatural zero, 自然零
# f/ A6 {* \ o/ E3 ~$ VNegative correlation, 负相关
4 f; }3 k& {6 }Negative linear correlation, 负线性相关& U; s3 u: |: ?1 `
Negatively skewed, 负偏
0 h2 I7 [1 i) j" M. H2 JNewman-Keuls method, q检验( N; Q9 O5 s9 f; j
NK method, q检验
2 s J. m1 ` z/ x4 GNo statistical significance, 无统计意义; c5 e9 O+ N! ~; ~: R
Nominal variable, 名义变量
- C( x5 a" o/ n5 HNonconstancy of variability, 变异的非定常性
. e7 U/ E$ Y2 v2 ENonlinear regression, 非线性相关, \" v: S( L# }! r. j5 O% V- \
Nonparametric statistics, 非参数统计
( C* b4 a6 \9 c; _8 Y0 D) }5 {, _: nNonparametric test, 非参数检验
, C6 C4 ~! X6 ^2 X3 g+ `Nonparametric tests, 非参数检验
" r, u0 v! c5 M9 YNormal deviate, 正态离差
+ X2 D0 a3 k" s; T& @Normal distribution, 正态分布0 O* F% ]' C2 c9 ]# A; M
Normal equation, 正规方程组
( X1 M- w! t* S2 @. L# kNormal ranges, 正常范围( ]# ^9 Z3 p* R8 Z# c
Normal value, 正常值/ C3 Q7 I5 R/ g" |4 V! ^
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数% @% |! b6 j; @
Null hypothesis, 无效假设 . _6 ?0 [( j! G6 t
Numerical variable, 数值变量
8 G9 K f$ m8 K \4 GObjective function, 目标函数
+ h8 o2 o- h/ T- lObservation unit, 观察单位7 v) x1 q$ ~9 J4 `
Observed value, 观察值
2 }5 x' y" E" {One sided test, 单侧检验
% d: {* z8 `( C1 t4 w" gOne-way analysis of variance, 单因素方差分析6 N4 e$ `% H6 l# A5 \& h$ \
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
2 ?" V. ]$ Y- V: Y* I0 m: nOpen sequential trial, 开放型序贯设计
1 T$ K' k7 i! f4 w0 P: ]& mOptrim, 优切尾 ?, F! Z; o7 D6 V7 U
Optrim efficiency, 优切尾效率
: V! O" g5 F2 B: k4 `; H2 ?Order statistics, 顺序统计量3 g: Z! \; g9 ?. [
Ordered categories, 有序分类
5 x1 c! ?' W; L: @* p+ b- nOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
! K, \+ |, R: P. k, ]Ordinal variable, 有序变量- J4 e4 W& H0 U ~) h& d* i' C
Orthogonal basis, 正交基9 c: d" c1 g0 W2 j# C) q
Orthogonal design, 正交试验设计
- ~) e& K4 d6 K! A: z2 @/ {( vOrthogonality conditions, 正交条件
1 G4 @" L* p) E" \ORTHOPLAN, 正交设计 7 u2 p5 X' J2 m/ _2 v' v4 l
Outlier cutoffs, 离群值截断点
& K! Q4 I6 g+ ?* }* xOutliers, 极端值
3 ?' u+ c6 M7 n$ E" |/ t( K6 DOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
7 w, ?" S& Z$ p; x# Q, JOvershoot, 迭代过度& S8 K5 B$ o/ c8 v: i/ s, L+ g
Paired design, 配对设计# J$ z I" H- c7 S6 r3 R
Paired sample, 配对样本+ o# l/ Y' e# h" ^5 M
Pairwise slopes, 成对斜率
1 F! R, P& R4 Z) x T1 @0 u# vParabola, 抛物线, h7 @7 t. m1 ^
Parallel tests, 平行试验8 l) a' `$ ~) r9 m E
Parameter, 参数
: R; q7 C0 U: q4 @Parametric statistics, 参数统计" g0 G' J S# C
Parametric test, 参数检验
8 P/ S$ K1 l5 m" ]" a5 c4 pPartial correlation, 偏相关
( b3 p" s" K* C5 f. _7 vPartial regression, 偏回归4 G! V8 W1 t7 z* U: \
Partial sorting, 偏排序
|- \. L/ U. Z& b ~; O' Y1 G6 aPartials residuals, 偏残差9 d: x; W! x$ V( @8 J: O, A
Pattern, 模式
0 t/ r+ Z+ d. c+ S6 q: F! J \Pearson curves, 皮尔逊曲线3 h# @* q; S6 }
Peeling, 退层/ f9 f' s; V- u( h+ ~0 `
Percent bar graph, 百分条形图
2 S- N6 X, o1 @1 k2 uPercentage, 百分比
; c3 O% J9 N8 I; K) P! y6 J. IPercentile, 百分位数9 x. k8 ?8 q0 j. C' N" D4 @ p
Percentile curves, 百分位曲线
9 G0 Z" k( g9 G* I: B YPeriodicity, 周期性
) C0 X: r% ~2 w. D1 w3 _Permutation, 排列3 m4 c6 Y* L: x, J8 s
P-estimator, P估计量
! S/ e7 Q9 Z4 S/ pPie graph, 饼图$ M6 _" G. S2 P9 g: \
Pitman estimator, 皮特曼估计量8 [5 k+ `, p& Y6 {8 X8 {% d
Pivot, 枢轴量
0 d3 q& C9 Z( }Planar, 平坦' c2 ~' g l+ z7 ? D6 c
Planar assumption, 平面的假设
7 v! `: @, R3 n+ c6 p3 VPLANCARDS, 生成试验的计划卡
" P K/ E3 n. vPoint estimation, 点估计
+ u% q7 b/ [6 S7 n9 x+ S5 JPoisson distribution, 泊松分布& p. k9 V. B" e0 k, z
Polishing, 平滑
4 L( ]& X+ c+ Q1 |1 SPolled standard deviation, 合并标准差. @2 H' }1 y1 l, n! r& \
Polled variance, 合并方差
8 q7 I2 \% D1 j5 qPolygon, 多边图1 @6 C) _( O# F0 ?4 k
Polynomial, 多项式
) K6 U1 t& q- kPolynomial curve, 多项式曲线
- w9 l5 R' N6 K* ^: K1 [Population, 总体
3 \; x) m+ D) ~Population attributable risk, 人群归因危险度
# b1 b8 E- r2 c# J% Z k. j$ RPositive correlation, 正相关
5 u. _( C1 `- G1 C! k- B9 r) HPositively skewed, 正偏
! y% `1 I+ O3 ~; ~6 R4 M$ tPosterior distribution, 后验分布1 K# R% @ ]! t2 ~
Power of a test, 检验效能
/ I0 s/ H5 P; M9 X1 L# A4 B; E; WPrecision, 精密度% q; k3 s) ~; F. U& n( }2 h6 O
Predicted value, 预测值
( j, a5 r% b3 VPreliminary analysis, 预备性分析- |& @% \0 m5 w: ?
Principal component analysis, 主成分分析5 q7 }. O8 Q. D5 U
Prior distribution, 先验分布3 r! c: z9 X3 }0 p/ H/ R3 w6 P
Prior probability, 先验概率; T: C' u& F1 _2 H6 {
Probabilistic model, 概率模型. A; B: T3 ]: ` F
probability, 概率
4 B1 n. S( a6 {. \- s+ i1 P1 e% A0 hProbability density, 概率密度
% {7 }5 _ N, p+ MProduct moment, 乘积矩/协方差2 d5 k- A) H$ q( D+ k2 }
Profile trace, 截面迹图
. A, W1 m/ ?& L8 _5 @Proportion, 比/构成比
" ]6 a! m3 z" AProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
0 s. i( ^; X+ B, G' k) UProportionate, 成比例
; F" Y C$ w3 R& u) z' SProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量* _; G$ k* t. c6 {; \& f: [
Prospective study, 前瞻性调查5 V! u" R& F8 s2 M ^
Proximities, 亲近性
4 A8 U* }) [( U7 ^) B5 pPseudo F test, 近似F检验( a- \9 @ e2 I5 X5 V! p7 e) {% w
Pseudo model, 近似模型
. D u% p' F/ m9 k' {& yPseudosigma, 伪标准差
- v" n- e, c6 pPurposive sampling, 有目的抽样
5 a: Z5 x$ ^0 t. ?5 L* nQR decomposition, QR分解
. d: x* i8 ]4 PQuadratic approximation, 二次近似
) M7 R0 U. }0 m2 V J2 S4 F5 q/ tQualitative classification, 属性分类
+ Q1 h* k9 R2 V0 ~8 S6 \) NQualitative method, 定性方法7 y6 ?) r; B; Q. [
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
* U( {! k k! ]7 Y" J: g: k2 eQuantitative analysis, 定量分析# z0 b, u8 N) \7 {! x1 }5 ?
Quartile, 四分位数* v4 |* d* t/ W
Quick Cluster, 快速聚类
7 M) b) g; F: L+ TRadix sort, 基数排序" \' k: \# o; E7 } r
Random allocation, 随机化分组5 l" s- P: @/ [, }0 v) N4 F1 o
Random blocks design, 随机区组设计
c; [3 k, K) r" u7 `0 [Random event, 随机事件
5 E; S, q4 q8 P/ [Randomization, 随机化' o* `* `7 j3 [% w
Range, 极差/全距) D0 {- T2 \ W3 p
Rank correlation, 等级相关7 d; i2 U0 v9 z3 P# D, U$ i
Rank sum test, 秩和检验7 N: k2 L8 H, O1 e
Rank test, 秩检验
6 q% V- k3 r6 I- v- NRanked data, 等级资料* R5 A5 }6 c {; d- j) Q
Rate, 比率& k2 Y9 J( a. f) O' S, Y+ f
Ratio, 比例
% }0 B: h+ z; I3 s* G+ NRaw data, 原始资料1 m& H1 L' h; Z# z) Q% q
Raw residual, 原始残差) g! m" T+ f* \- g
Rayleigh's test, 雷氏检验
( |* o! U" t- v2 M$ u, R4 sRayleigh's Z, 雷氏Z值 " w0 a* R- `' W9 E$ j- g% c/ W
Reciprocal, 倒数
% K- j5 E2 H- x7 ?; Z$ w5 FReciprocal transformation, 倒数变换
. ?, e) b# y! W+ o" G( bRecording, 记录
- a' c2 b4 c2 ]2 e1 z& lRedescending estimators, 回降估计量8 D5 T- Q, q$ p) g
Reducing dimensions, 降维7 `% K3 t' i9 k1 G2 T, p' ~1 V+ f/ T
Re-expression, 重新表达4 ^& N7 b5 J, q$ X/ T2 \7 s
Reference set, 标准组* w2 b; Z3 z! S; y3 {" N6 j3 G
Region of acceptance, 接受域8 I+ a! Y* Y: f3 [2 k! q! {
Regression coefficient, 回归系数
' |: S4 E: ]. A! b3 O5 SRegression sum of square, 回归平方和
2 [# I! [% @2 s$ u8 uRejection point, 拒绝点
. Y' N: k7 @* j \6 _+ z+ ARelative dispersion, 相对离散度
$ t p2 f) @7 ?1 f' A& o) \9 P. A9 XRelative number, 相对数
- q0 j2 ~/ z; z# ]+ P8 SReliability, 可靠性) f" f) `" p1 G4 j' [- A, w5 p6 _
Reparametrization, 重新设置参数
6 x, `* h5 }6 Y9 t+ `6 N2 QReplication, 重复: _4 [7 H$ O$ x# p1 W2 `
Report Summaries, 报告摘要
& M5 Q0 n6 j) [2 F+ T4 D) ]Residual sum of square, 剩余平方和( O$ d* J7 X3 \; `! B2 N
Resistance, 耐抗性
+ g! o4 |6 f& v7 n6 wResistant line, 耐抗线( X% X3 |% o) d* t" [4 n+ H- _
Resistant technique, 耐抗技术- a/ G5 P8 H) r5 ~, E. P' W
R-estimator of location, 位置R估计量1 f7 k9 t# }1 `! f3 o
R-estimator of scale, 尺度R估计量
3 K/ {. e5 A% C; C' @$ R& e- bRetrospective study, 回顾性调查
6 {6 y4 a1 A: h. BRidge trace, 岭迹
6 z1 y0 s5 ^, v" k1 e, V4 q6 GRidit analysis, Ridit分析
* o2 d3 e n+ [1 }/ sRotation, 旋转
! j9 a: d4 M# n: u9 T% o1 L' k2 ORounding, 舍入4 U& u4 y' z+ p
Row, 行* M$ F3 c+ f+ l5 f8 h$ D' M
Row effects, 行效应
6 n: k0 A! x3 L$ |Row factor, 行因素
) \4 p6 F6 g6 l0 pRXC table, RXC表# U+ S6 z+ u5 a% H; W' q
Sample, 样本
3 Q" c5 v/ o) x2 F4 K9 `Sample regression coefficient, 样本回归系数
% e$ [8 t p- t o; wSample size, 样本量
7 s( {+ o4 o9 v8 Q1 J9 DSample standard deviation, 样本标准差% L3 b2 l: r8 `, T& T# r
Sampling error, 抽样误差
* @. F$ K# P% a% e ]SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包' q) R9 {, \/ b* M* w' g" Z
Scale, 尺度/量表: G- B' r) i3 A
Scatter diagram, 散点图# u( Q1 d& C% r& E/ }, x4 q$ [
Schematic plot, 示意图/简图
7 |8 P N8 e0 R0 k5 fScore test, 计分检验
! D9 }& ]! d1 Q* ^Screening, 筛检
1 ]$ ~. w6 U* n- p; e7 dSEASON, 季节分析 & @" a* n) W; {7 U4 L+ W8 t
Second derivative, 二阶导数
+ z# J; S% N, v' mSecond principal component, 第二主成分+ U- _' T ]) K, d9 P5 O# z! b
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 b- n" S7 J. T/ i' w
Semi-logarithmic graph, 半对数图/ Y- I* ` ?% R W& K! f$ m% b
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸% U0 K" ^- M9 ]$ |
Sensitivity curve, 敏感度曲线
$ H8 ~$ ^. T! g0 i3 JSequential analysis, 贯序分析
* V& w: o) M: BSequential data set, 顺序数据集
1 v" E$ P9 r! S, {Sequential design, 贯序设计$ P% [: L( h9 C( \5 }
Sequential method, 贯序法( R) v7 Q7 G) ^4 k# r
Sequential test, 贯序检验法, D$ T: ]8 S. F) R0 {! m# @
Serial tests, 系列试验& b1 b9 q3 C ]4 H3 x" v) r# G
Short-cut method, 简捷法
3 i: |( P* }5 c: HSigmoid curve, S形曲线
8 K7 B' [; G! E6 p: t) K! ~Sign function, 正负号函数
$ ^: J5 u) _* {& Q/ t4 X# zSign test, 符号检验2 d. A" O+ @; Y0 i* D! U0 C9 W& P5 ~3 p
Signed rank, 符号秩3 L' f, z3 Y2 X$ x! x
Significance test, 显著性检验3 I/ {: h. K* X) Q e- {
Significant figure, 有效数字
7 N" q- {& \& q4 {4 @Simple cluster sampling, 简单整群抽样( S. b! ~9 c' k! ]; N
Simple correlation, 简单相关
$ w' u7 z6 Q( Q2 J& iSimple random sampling, 简单随机抽样; b+ K- l/ s4 {2 h- Z
Simple regression, 简单回归% R x& T2 z6 D* p4 N8 t
simple table, 简单表
3 ^( z7 ]3 i& c: m3 |. QSine estimator, 正弦估计量* B3 A- ?! } e% O
Single-valued estimate, 单值估计" F1 k- g- v- f9 }
Singular matrix, 奇异矩阵
5 W$ U9 n& j' @0 V8 E; Q: H7 CSkewed distribution, 偏斜分布
2 E$ C+ x8 B8 t( r) V3 b% M: T" y' N+ FSkewness, 偏度& R' D, h3 N. M8 e/ s+ _
Slash distribution, 斜线分布
, _$ N2 s# S* ?' h5 Y; e) f) Y& lSlope, 斜率
: R6 ^9 F2 K% o- X0 k" vSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
% o0 n" e5 j9 D9 [& |! R( ASource of variation, 变异来源1 F1 R, f1 j) j0 a- f& c
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
. {- }; [0 h, `( v* ? Q0 ?. XSpecific factor, 特殊因子1 K! {. h- n# A1 X
Specific factor variance, 特殊因子方差
~! v7 N+ b& ^& E5 j& Y, ]1 [Spectra , 频谱
: n- q z% m& H( [1 r' dSpherical distribution, 球型正态分布
2 |3 c6 }* {/ H9 W3 CSpread, 展布
6 g+ p2 L' I( c! c4 f, rSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包" T- o3 h% H- U/ t
Spurious correlation, 假性相关
2 j8 P9 y! x9 p' @8 |0 ESquare root transformation, 平方根变换
! C5 N2 ?" i ], |' wStabilizing variance, 稳定方差
* S5 E9 N0 j, H+ t( }Standard deviation, 标准差
& e5 ]7 `2 C. o/ \Standard error, 标准误
2 A4 h! i5 a' G! d: {Standard error of difference, 差别的标准误+ w6 W8 I* I' C: M
Standard error of estimate, 标准估计误差
. }/ o- a/ v2 k* }+ i) Z; S+ ?Standard error of rate, 率的标准误$ r7 l8 V: a) S2 k; Y2 O+ q
Standard normal distribution, 标准正态分布
9 E* U7 K% O* qStandardization, 标准化. J/ Q9 @. H# f( q# m }
Starting value, 起始值
+ y' n U6 z" \" G" AStatistic, 统计量% k v( G0 B' h! ^# h0 {- S
Statistical control, 统计控制5 d4 C" A' R$ B% L4 K
Statistical graph, 统计图+ z, t8 d q, L' x
Statistical inference, 统计推断: O8 ?0 ?! v t* K$ E
Statistical table, 统计表
# t! \( J5 y, } n+ ~6 A6 A8 R6 ISteepest descent, 最速下降法7 w- G. d% A `8 z' u% Z" C' f
Stem and leaf display, 茎叶图
, o6 i+ u) Q( d. hStep factor, 步长因子$ Z' K5 [, k' e h
Stepwise regression, 逐步回归% n2 a, ]6 h1 l4 p& h4 g
Storage, 存9 q8 Q( k6 X A& C2 F; T) N7 Y
Strata, 层（复数）9 n( c& F3 q0 x7 q# t% O
Stratified sampling, 分层抽样
% f* Q5 ?1 p' y! RStratified sampling, 分层抽样
. l$ z, p1 Z H1 J) cStrength, 强度
' t. t6 H$ ?5 `4 A. Q9 } nStringency, 严密性
/ ], @$ Q/ \3 p" y$ X( w/ DStructural relationship, 结构关系
* n+ n/ G( y- ^8 G' R* `: }Studentized residual, 学生化残差/t化残差0 q/ r4 A% B& j3 u/ F9 r' k
Sub-class numbers, 次级组含量
, X9 s( w3 [6 o# Z6 u! LSubdividing, 分割
7 U$ g2 m! x8 g; g3 |9 HSufficient statistic, 充分统计量
' S/ I7 ~: m( n/ K0 O/ @2 [Sum of products, 积和2 O" z* y' y" R" M" k$ H
Sum of squares, 离差平方和4 p8 }! y* ~8 b$ ~, o
Sum of squares about regression, 回归平方和
& t; w' K: Y& }" D0 f7 h' FSum of squares between groups, 组间平方和
) o/ ^7 F; `+ o+ K- _- O! w9 E) g" }Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和4 x/ x- d# }2 I6 I- | i s
Sure event, 必然事件
2 p& C" S. t8 E) @8 rSurvey, 调查
1 X3 K" M7 {# ^4 h4 ASurvival, 生存分析5 f0 r+ a4 ?: G" P1 I
Survival rate, 生存率, t m G$ y, c
Suspended root gram, 悬吊根图8 K3 u7 N( I l2 D& g9 Y
Symmetry, 对称
) b7 ^( P/ i0 V6 N8 _2 Z4 iSystematic error, 系统误差* c2 C5 Q) `5 u* O; O
Systematic sampling, 系统抽样
' z& C& D5 ~+ @2 x0 S8 d! dTags, 标签
% c# Y+ {& \- [' J$ Z; J; u* aTail area, 尾部面积5 e t3 J& s0 K9 {9 d7 b0 H
Tail length, 尾长
2 X% g. b$ q+ K/ eTail weight, 尾重
+ p- L- J1 A& O4 P/ D o' ^Tangent line, 切线( [9 Q- o7 v. v/ ~6 P
Target distribution, 目标分布
( R) B4 R9 O) g( X% o0 V5 B9 z$ ?0 MTaylor series, 泰勒级数
; [& ]0 F/ F5 Y' W. h) [. WTendency of dispersion, 离散趋势9 R; Z% x9 i8 o* b
Testing of hypotheses, 假设检验
! U/ G: ]1 Y$ q, |Theoretical frequency, 理论频数4 a: N$ c6 H. C0 j
Time series, 时间序列. y9 x" u5 u' V4 `
Tolerance interval, 容忍区间; v ^6 c6 J3 Y$ [1 l
Tolerance lower limit, 容忍下限
. d. B3 J# p. t* @3 `, [3 hTolerance upper limit, 容忍上限! `, q) D @" z) V. H4 p& b( t$ e* r1 G- \
Torsion, 扰率/ h7 R% N7 z$ u% \2 q
Total sum of square, 总平方和
3 `4 Y/ h- }1 ?4 @% w+ E' lTotal variation, 总变异
+ C" x" Y6 J( vTransformation, 转换
( j; W2 S, r8 XTreatment, 处理 A$ Q1 @! N5 j0 U4 N
Trend, 趋势
1 h# B$ B8 R* ]! Y FTrend of percentage, 百分比趋势' R, R9 |- p7 ]
Trial, 试验
# I4 t& q9 y; M3 d! H- BTrial and error method, 试错法# t# O+ t3 e/ j, f! y
Tuning constant, 细调常数
2 Z6 j# i) q# d+ @% o7 QTwo sided test, 双向检验, T! z, Z% H5 ?) X
Two-stage least squares, 二阶最小平方
M! X# n' Q8 BTwo-stage sampling, 二阶段抽样
e/ [/ y5 b: j" h: S- s7 |Two-tailed test, 双侧检验6 T- X! ~, W; W) }+ f
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析2 |6 i- ^8 u0 S0 W& R& G
Two-way table, 双向表
* r. |" l- h* @3 v1 XType I error, 一类错误/α错误
! g3 K- z. d* ^+ ?6 F9 Z) rType II error, 二类错误/β错误
4 ^# p/ S7 M. k7 [8 Q) jUMVU, 方差一致最小无偏估计简称8 ]& o! o4 b% H
Unbiased estimate, 无偏估计
: L3 x8 V+ b1 Y7 MUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归% Q9 n' Y* }0 k+ o/ h; a9 ^
Unequal subclass number, 不等次级组含量2 D& T* w. m6 Y
Ungrouped data, 不分组资料2 O) p2 r+ N' m0 x% V! ?
Uniform coordinate, 均匀坐标
- @9 ^$ `' k, rUniform distribution, 均匀分布
4 T4 u+ \6 f+ m! x C) e7 MUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
! |2 Q! Y' U+ `" M7 ^Unit, 单元
! I6 Y, |% y& Y* XUnordered categories, 无序分类
; f4 Z/ }+ }$ A0 i% [1 z; mUpper limit, 上限
0 [* C$ p6 g! z0 L. {0 pUpward rank, 升秩! Y3 o6 c" W- ~ v
Vague concept, 模糊概念
4 ~3 ^4 U: _2 j# V1 V: C' ]Validity, 有效性5 [2 s( k# r; ~6 [9 l, _/ A) m
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计5 g( i8 T% V: l
Variability, 变异性1 }2 o# N$ `0 F6 ~
Variable, 变量" Y: Q% l8 b: p0 f# o2 x6 }
Variance, 方差
) {: ` i7 ?, i) ~. ^Variation, 变异
" [2 G. E2 i4 k/ ?8 FVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转2 Q" o$ |$ y/ k& c$ y: L
Volume of distribution, 容积! P! M4 ~; h" V
W test, W检验
! w) s8 g% ] ]) d! pWeibull distribution, 威布尔分布7 G/ c1 I4 r* N! ^) d* _3 r
Weight, 权数% y3 _. [4 Q3 [7 X X: B
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
7 _! c) d8 W% l9 v i# P; z# aWeighted linear regression method, 加权直线回归
* |2 B, u5 f- g1 s X- kWeighted mean, 加权平均数
/ |( K& n4 L5 r$ e7 g6 A1 E4 DWeighted mean square, 加权平均方差; O. k2 z+ p9 F3 }
Weighted sum of square, 加权平方和) [; X0 @2 M9 M$ K. ^" L
Weighting coefficient, 权重系数
5 X. i: y9 I; J8 gWeighting method, 加权法 ! w$ Z* y2 G" V; R# W: O3 ?( P
W-estimation, W估计量9 _$ N3 ^) o! j0 k: F+ r
W-estimation of location, 位置W估计量
. Z( B/ n7 f2 h( L; U1 UWidth, 宽度' W/ ]' A* e: }0 v0 j. L0 ~8 P
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
8 l. l' \8 y5 L" vWild point, 野点/狂点
8 @- w: R: p- i- H1 {4 {Wild value, 野值/狂值
# n5 N0 ], r5 x- O7 d6 eWinsorized mean, 缩尾均值; U- s, D( ^. U& g; \# B0 t/ u
Withdraw, 失访
1 x1 [! N3 o. k' r) C' OYouden's index, 尤登指数
. M4 D* S5 X- f. y; [, L( bZ test, Z检验
6 e: s) K% u5 ^4 n# g1 qZero correlation, 零相关8 l$ P6 F' c4 i' Z% t) k
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
