|
|
Absolute deviation, 绝对离差% |% p7 {7 ^0 H5 I2 v& u* m
Absolute number, 绝对数
7 h9 h4 j4 d p* E* }2 u; vAbsolute residuals, 绝对残差+ Z ~9 J' u- O$ \0 q$ y& c% J, r* S2 Z
Acceleration array, 加速度立体阵+ F; h3 s. g% I; f2 A
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
5 |& |# a/ g! ]0 Q. mAcceleration normal, 法向加速度3 F) D [, U* a
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数( B; Q. t( e' a3 Q+ W
Acceleration tangential, 切向加速度
9 M# l7 W7 R+ y f7 Q8 A' G, dAcceleration vector, 加速度向量/ s+ g' \: `6 ?$ b4 P- @4 U
Acceptable hypothesis, 可接受假设: C7 G8 O$ r: H2 R4 O" }" ^
Accumulation, 累积
, M) s# I: E6 ?8 N$ p& O3 ~Accuracy, 准确度. e; c1 B; W% ?+ f/ y) P. w
Actual frequency, 实际频数
- @8 v, Z9 H* m+ E1 ^. qAdaptive estimator, 自适应估计量
. I1 t$ ~0 w" q* g* k! Y7 xAddition, 相加8 h( T6 T5 m& n5 ?
Addition theorem, 加法定理
+ J! Z4 m, ^. n2 C+ aAdditivity, 可加性
. ?7 f& Z/ v% O) u2 ZAdjusted rate, 调整率4 }( [1 q( \3 J8 B/ \) S
Adjusted value, 校正值
% b5 u! F0 [4 JAdmissible error, 容许误差0 z9 C. w* k! v+ Z6 M
Aggregation, 聚集性
/ C5 a$ B" `4 K3 A; @/ }Alternative hypothesis, 备择假设
: k7 A7 Y( c. r6 {7 m- P VAmong groups, 组间
! |' M. |/ v0 h4 eAmounts, 总量( Z+ @4 A3 D9 ~% Q0 n
Analysis of correlation, 相关分析
, f( ~- @ i; S3 D8 H# ^& YAnalysis of covariance, 协方差分析
, K, m1 I5 k8 H- Y% q- IAnalysis of regression, 回归分析$ X3 D: ]; v. }- z% w
Analysis of time series, 时间序列分析
% a4 w2 X. F) E/ p7 FAnalysis of variance, 方差分析9 S8 K4 ~0 f2 e T- j) s
Angular transformation, 角转换
$ `8 L5 ^: N4 J- B1 [ANOVA （analysis of variance）, 方差分析. K- j/ s" }$ g& U D0 h
ANOVA Models, 方差分析模型 ?1 Y5 O3 K( l. ]5 X
Arcing, 弧/弧旋9 h2 ^8 I/ G0 B9 F |4 e. H# u8 o
Arcsine transformation, 反正弦变换
" D& q0 H \% |% n9 SArea under the curve, 曲线面积
* M$ V- |) w; F4 F1 A4 W/ O/ D! l5 t- [AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 : r- `; l/ }% k6 z
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
4 p) s: V g4 T! h/ T2 x7 fArithmetic grid paper, 算术格纸) G: t- `" i/ d4 ]& L3 o( d4 b6 z
Arithmetic mean, 算术平均数
3 H3 {+ l! ?. y1 r, r- Z3 ?Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系" X" v3 a, M/ q* R: ]+ l: |" `: q
Assessing fit, 拟合的评估# H3 I) E& {/ D- n& F2 J4 ^& n9 K
Associative laws, 结合律2 s3 ]" I% h" p, \0 b3 v2 L+ H0 o
Asymmetric distribution, 非对称分布- j3 F( \% S6 h( A7 ]) p1 Z
Asymptotic bias, 渐近偏倚3 N" J, l E* c; L0 L; N. w
Asymptotic efficiency, 渐近效率
2 o6 x1 a3 Y$ \ AAsymptotic variance, 渐近方差
" `1 f6 u& R! |6 n$ J) t" b" Y% P" JAttributable risk, 归因危险度 T: N; C/ O5 M
Attribute data, 属性资料( T4 F7 P- H& e' J" \+ ~( N2 K$ }
Attribution, 属性! p6 _$ }* k- l) h
Autocorrelation, 自相关
% E1 `6 ~3 X& v+ H; w: f; xAutocorrelation of residuals, 残差的自相关5 h( C& [: f3 y
Average, 平均数% N1 w; a8 i: U1 I; I) ?; K
Average confidence interval length, 平均置信区间长度* s$ e1 J' h1 s8 `) d2 q+ J
Average growth rate, 平均增长率- j" l4 q9 ~' j8 | u
Bar chart, 条形图% l6 L9 `; j! A k, O& t5 T, P+ o
Bar graph, 条形图
9 \ R8 z1 a9 u& ^" M$ M$ z4 SBase period, 基期: E3 _7 p8 {; e5 V/ ^3 j
Bayes' theorem , Bayes定理1 s. _2 l7 G# k( }# c
Bell-shaped curve, 钟形曲线
' K1 @2 D @2 T1 m% D6 ^+ uBernoulli distribution, 伯努力分布
7 W# [* J. n) L, Y3 gBest-trim estimator, 最好切尾估计量
5 @) ^6 ~* D% j" d; a! qBias, 偏性! ^1 x, c# N* Q+ C# L
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
( g$ k; J$ l7 N- TBinomial distribution, 二项分布$ T, L1 L7 v) L: H9 A7 C
Bisquare, 双平方
1 z# b! f! f$ c' cBivariate Correlate, 二变量相关* k$ A1 q9 u* \: s
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
9 v$ ]: j( [$ i7 N# R/ u: n$ XBivariate normal population, 双变量正态总体& J; W# p. x0 r- O
Biweight interval, 双权区间
5 x' w: [" u" ~& t9 {Biweight M-estimator, 双权M估计量8 `, W+ j& P4 ^( P: M
Block, 区组/配伍组
8 }4 w% E' h* S7 k! v ^BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包6 k0 r% l3 T" x3 J2 R" V1 r
Boxplots, 箱线图/箱尾图
& Y, P) g0 C; b- W: RBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点! Y" `/ s; K# c4 t4 f
Canonical correlation, 典型相关
6 w. v& B% ]# [: Y4 G5 W* OCaption, 纵标目
5 B, n% E# N+ G4 H) l0 Q# u SCase-control study, 病例对照研究
$ L3 t/ M' t4 [0 G8 v: \9 V( I+ DCategorical variable, 分类变量
( h- d0 K& P1 m4 ^) p* ECatenary, 悬链线 x2 G) n# K0 y3 f
Cauchy distribution, 柯西分布
1 C) ?* _- g% r. c$ mCause-and-effect relationship, 因果关系
( L, B2 o4 T& @Cell, 单元; V* }* E& G' J: z
Censoring, 终检
$ z1 a8 P' r3 R/ q! g4 Z% M: s9 t5 aCenter of symmetry, 对称中心4 ?3 ]; v% c4 q0 I5 h" I6 M9 f6 ?
Centering and scaling, 中心化和定标
# K; N3 X6 a c; ?: V5 G$ @Central tendency, 集中趋势! K, G# e# ]5 R) y- B' {" V
Central value, 中心值$ m( k) O- |* W0 O) o5 N- j$ z
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测) s* [: G$ r2 X
Chance, 机遇) o! z7 x6 s: e* ~! w- d
Chance error, 随机误差
8 C+ D8 U. n* T: n. D9 ]: F# AChance variable, 随机变量
6 M4 i8 v0 _3 R! o# N7 @& c8 _4 R( |, qCharacteristic equation, 特征方程
$ A J+ ^# q! X# ]& Z1 _/ @6 ?+ k7 uCharacteristic root, 特征根: I) q; Y& y: H. w- O% f
Characteristic vector, 特征向量
' b* h" l* j( i O9 i1 [1 d& U$ E5 VChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
. `) Y; I1 r9 M) E, \Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
% L5 w% s6 z! K& i' C5 z, K8 _0 r. HChi-square test, 卡方检验/χ2检验
0 \6 y8 p5 o9 H% A# w, R" E. kCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解! I, b7 M, w$ C5 }5 e9 h, _: |
Circle chart, 圆图
4 Y( k2 A _3 V, [9 HClass interval, 组距
3 \ [0 Y* t d# |$ @8 {& fClass mid-value, 组中值
0 D7 ^% C& R8 s$ `. o0 x( _Class upper limit, 组上限) {: R4 D: _4 r/ x, n
Classified variable, 分类变量& P b8 |8 w d6 X" d7 _
Cluster analysis, 聚类分析( I. ^( b$ t) e `" Q- L2 y
Cluster sampling, 整群抽样
4 P# l$ Z" r! R( S, CCode, 代码
0 D' k" n4 b" g6 s kCoded data, 编码数据; e5 a: _+ x+ _
Coding, 编码( H2 ]% ? C( @9 @1 R
Coefficient of contingency, 列联系数4 |9 x, f: h3 k1 D# }2 n0 D
Coefficient of determination, 决定系数
; y8 d. C, ~) f8 rCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
: |% R; i; R6 E3 _( d; U: \9 n8 xCoefficient of partial correlation, 偏相关系数0 ^" [- S5 \9 g4 u8 i# L, S4 b
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数3 n0 W- z% y8 k/ J0 v
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数# G% o6 a+ M+ s& y F% I# N3 T B
Coefficient of regression, 回归系数
5 n0 d' W# B8 ZCoefficient of skewness, 偏度系数0 J$ E1 |. f) `& u
Coefficient of variation, 变异系数
7 o! [3 o V2 F: ?" jCohort study, 队列研究$ P8 X1 P. k" H1 O( E, ?
Column, 列! ~9 N+ o9 y; |& _: Q" l
Column effect, 列效应
. v) H6 K- {, ~) ?0 y8 `# FColumn factor, 列因素
* i! p" p! F4 Q2 fCombination pool, 合并
G+ W) H+ X2 V8 E. {Combinative table, 组合表/ v" p1 l+ `# S* M ]: \
Common factor, 共性因子+ o4 L* R7 H) p" x4 R
Common regression coefficient, 公共回归系数
& M- b. ?1 o$ i/ kCommon value, 共同值( V0 ?* Z1 _8 R
Common variance, 公共方差4 M9 v3 s& m; Y5 S
Common variation, 公共变异! m- ~$ H# x6 c6 k$ A
Communality variance, 共性方差7 r& s, [! V8 V- ^5 _- j3 v1 i7 B2 e
Comparability, 可比性
( n& ^6 z: F. _+ kComparison of bathes, 批比较
% G8 C% ?( ?6 E6 d5 TComparison value, 比较值
8 | i c0 n3 T) pCompartment model, 分部模型& O& X' y; G7 i/ I
Compassion, 伸缩1 X9 h+ L7 |2 s2 d$ ~' x
Complement of an event, 补事件" E- e- f1 h- n. _& O
Complete association, 完全正相关
8 A0 E2 x" V F+ J1 xComplete dissociation, 完全不相关5 j8 _ X v) |- b% K, t
Complete statistics, 完备统计量( v( i" S) z% \' Q# |
Completely randomized design, 完全随机化设计' k" w/ I, Q7 Z) r) Q7 Z
Composite event, 联合事件
1 F0 r3 y# B' K+ A8 \: V0 `Composite events, 复合事件
; Q6 T, V% ^) w' n8 P: O, `) YConcavity, 凹性
8 ^. ]* r7 y1 @$ C* \Conditional expectation, 条件期望! T% D' u% w& [ i2 ^
Conditional likelihood, 条件似然
$ v+ g* g9 E/ sConditional probability, 条件概率) y+ @! R1 ]- D" n3 ^
Conditionally linear, 依条件线性
$ C3 b$ d4 c7 y! ~Confidence interval, 置信区间 q/ _* w9 P9 O4 m _1 x
Confidence limit, 置信限
8 H5 h+ f, H5 _5 {- w+ J( c: z; |* _Confidence lower limit, 置信下限
. C2 I% i Y e$ R% F; A% l4 rConfidence upper limit, 置信上限5 i) l! S, {# r
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
b8 [) b" [+ |8 GConfirmatory research, 证实性实验研究
, }9 ]9 x ?7 z3 ^4 G3 JConfounding factor, 混杂因素
, C2 }- x9 |) S! J FConjoint, 联合分析7 X0 e' P; A, u) S# E+ Z
Consistency, 相合性
3 O" ^, t2 E# u& B* ` I! BConsistency check, 一致性检验
+ n8 K: z( W$ ^ Q. K* U8 I' k' oConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计2 x' e; `6 Y! V( I6 i* _
Consistent estimate, 相合估计
' ^7 \- D- z, D$ r7 J4 _0 VConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
) F0 h5 v0 Q$ Z( {, h5 ?Constraint, 约束
' Z) n- f7 Z1 l% o, b4 ^/ \Contaminated distribution, 污染分布& F* m) n$ E$ e; k" ~1 p
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
% o& x" h. m! ]/ i, |" B# U4 tContaminated normal distribution, 污染正态分布( ]# j7 Z/ K0 P
Contamination, 污染. ~# Q8 P/ ~# v5 e W! z' Z
Contamination model, 污染模型
' b0 [: T, Z- [1 VContingency table, 列联表
- e1 A% I$ P; b4 @: Z" f# zContour, 边界线3 P" u* z6 C" v9 W8 X3 k* @
Contribution rate, 贡献率/ q. t. T5 z$ k9 j$ C- W; b
Control, 对照
0 i C# w( z2 n' m! GControlled experiments, 对照实验! ^0 f1 q( e* p# C" b8 J
Conventional depth, 常规深度# Z4 v \0 ~) `8 T* M7 t0 F5 @
Convolution, 卷积% h9 y3 r3 j$ b, B+ T" M1 A5 E
Corrected factor, 校正因子: O& ]0 G3 ?. I2 @" u
Corrected mean, 校正均值
7 m+ W& C. h- L, L: MCorrection coefficient, 校正系数
1 U5 {7 k5 |, T0 |4 A9 UCorrectness, 正确性2 h2 c, K% k' N
Correlation coefficient, 相关系数7 q5 Y( X) C9 a; E7 m
Correlation index, 相关指数' \ R0 {7 Z8 k( a& L/ n
Correspondence, 对应8 |) f# d, {* t5 S& }, `
Counting, 计数
1 q; H, `( Y' }Counts, 计数/频数& a: A r) T2 z, c' \( v. |
Covariance, 协方差
3 w6 ^, b& g. aCovariant, 共变 ' _/ K# O2 l: U% G
Cox Regression, Cox回归' J# Y$ B4 s; |. I8 V9 F2 c' }
Criteria for fitting, 拟合准则& @9 d1 b% _/ [" N, H+ G4 j+ G$ X
Criteria of least squares, 最小二乘准则
$ t1 S4 ?) X! d* }1 H QCritical ratio, 临界比
% b3 _: x8 {1 a2 K, Y& wCritical region, 拒绝域0 A8 a9 b: n. [$ `6 N9 m& i
Critical value, 临界值! |1 V: @) E! F0 a$ l7 f( l2 O- m
Cross-over design, 交叉设计
4 U- ~1 k1 y3 k: U, A. b& ACross-section analysis, 横断面分析
2 Y* I5 V- }8 }3 m# }: yCross-section survey, 横断面调查* V9 ^& V; s9 n0 Q" k- L
Crosstabs , 交叉表 0 I |0 S" l S3 l) W
Cross-tabulation table, 复合表2 z7 b g8 h7 g; H" x& o0 D
Cube root, 立方根
" u8 o5 F, G0 V# x4 UCumulative distribution function, 分布函数$ i6 v5 H4 l' g; M/ ]% {
Cumulative probability, 累计概率
( X& }% t( u2 p+ {9 ?) N) SCurvature, 曲率/弯曲
$ m6 v/ k7 A9 H0 E `* ]4 G7 eCurvature, 曲率
$ C7 J: j) R, F5 a3 lCurve fit , 曲线拟和 , ]* F! ?; T( c& }. s9 Y
Curve fitting, 曲线拟合
0 ?" F$ w/ L* a9 NCurvilinear regression, 曲线回归
/ F; [6 i) O7 u$ ~3 S6 uCurvilinear relation, 曲线关系- h$ n% i( ~' ]# ~. h
Cut-and-try method, 尝试法8 J- {$ [$ Y+ O1 |+ h
Cycle, 周期
1 s2 W8 N* [8 P8 e1 `) t6 H( CCyclist, 周期性' I. c- u @9 ^9 P8 M
D test, D检验
6 K* C8 z- I0 DData acquisition, 资料收集
9 o* n- w/ d1 \, g* |: ?. R# }Data bank, 数据库
! t" b8 @6 W( Y- vData capacity, 数据容量
8 ? t1 s0 ?8 [' C) J( RData deficiencies, 数据缺乏
! O. W: {) R. ~0 C& S9 o3 qData handling, 数据处理
3 n( {' \& t6 v4 M9 RData manipulation, 数据处理
1 Q* S. b8 T D, M- V3 x0 ~Data processing, 数据处理" H, Z4 Y" m- i
Data reduction, 数据缩减
2 {: ^) G/ K- O w: f' _Data set, 数据集8 h D* t0 ^3 t3 n& s
Data sources, 数据来源
" z& [! f. h" ~Data transformation, 数据变换
/ `* q1 K9 K6 [! jData validity, 数据有效性9 ]- d. `* M1 e! m, N Q
Data-in, 数据输入
. `" q6 Z" ~" `' U1 xData-out, 数据输出* n+ X9 C7 ~# X1 B- @0 [
Dead time, 停滞期
[; [% U" Z' I' sDegree of freedom, 自由度* R, X/ F7 A" p* F" f" y$ D7 i. v
Degree of precision, 精密度% X @3 W: Z8 ^7 C
Degree of reliability, 可靠性程度
# D; V. k- C" D1 d _9 q, o& GDegression, 递减! i, D7 [# [. R9 ^. F
Density function, 密度函数
% a- e3 F% p- n6 }1 O% @. {8 ]+ aDensity of data points, 数据点的密度
) w- n% h1 o( c* d% `Dependent variable, 应变量/依变量/因变量) _% o8 q) j4 E* V
Dependent variable, 因变量
) J, `1 T" t4 F4 ?Depth, 深度
5 n* a- h% ]( I8 ~6 Y" [7 RDerivative matrix, 导数矩阵
1 I; M- k' d- ODerivative-free methods, 无导数方法
" H+ W; |: P( q. n" ]Design, 设计
8 t( b: ^, o9 E+ _' K% E: A$ [$ n8 p* nDeterminacy, 确定性
; A; L/ N& b+ g, N p; UDeterminant, 行列式" B) d- y& B o: c
Determinant, 决定因素& C @, Q0 R9 ?. `
Deviation, 离差" g4 N! s( b: F U
Deviation from average, 离均差
' m9 ?* m7 ~3 s9 JDiagnostic plot, 诊断图
5 a( x; M z4 j/ Q& @0 _Dichotomous variable, 二分变量
) B! ^) X4 n: @6 h/ HDifferential equation, 微分方程
- l; A# }$ i& I1 u9 N' C; f. tDirect standardization, 直接标准化法
) Y/ w0 a, k$ A: ZDiscrete variable, 离散型变量: q% r# o! m$ L. ~, c. E" e
DISCRIMINANT, 判断 4 H! K; y/ \9 _+ ~- o4 z+ \6 P4 e
Discriminant analysis, 判别分析+ J5 V& P8 }' g6 a, I6 l
Discriminant coefficient, 判别系数& g, M* y/ I1 x, p9 L. D
Discriminant function, 判别值8 O! ]8 I4 `# c1 }/ ]
Dispersion, 散布/分散度
1 R+ M& U6 y. rDisproportional, 不成比例的$ R+ b, d0 j# P& B7 T) F* x
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
1 Q) W/ P+ |& e g! U3 RDistribution free, 分布无关性/免分布
- U! i9 }9 h6 p/ M! ^+ t C s' PDistribution shape, 分布形状
: d3 X9 ^) j5 h' Z7 O8 xDistribution-free method, 任意分布法' i, ]# M, h5 M. Z
Distributive laws, 分配律3 j: n" n3 l |7 H
Disturbance, 随机扰动项
; l! T0 c7 k$ Y" r- V* YDose response curve, 剂量反应曲线
% H5 B( N3 F. g, VDouble blind method, 双盲法 H- z3 J- e% n. B8 X
Double blind trial, 双盲试验
3 b+ A' P: i) y- \ o) {3 `" HDouble exponential distribution, 双指数分布( Q7 c. U# |) s" V; G8 L
Double logarithmic, 双对数
6 n, L8 K* Q2 |0 sDownward rank, 降秩
7 [# J7 d/ J* RDual-space plot, 对偶空间图& S ]' ]/ V4 R' k
DUD, 无导数方法# |0 t: o4 u% v5 |6 w
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法1 m8 _) ~. s6 A8 g+ I) m$ R
Effect, 实验效应/ |' g: E( L+ @4 _$ {
Eigenvalue, 特征值$ I/ E6 }1 M9 K- G6 _# n: S
Eigenvector, 特征向量6 @2 f/ @9 N, _& t
Ellipse, 椭圆
0 j4 B9 \" o4 KEmpirical distribution, 经验分布
+ O( G5 @( r1 Y E- H: O2 M- OEmpirical probability, 经验概率单位5 m, T% ~+ p, o# g
Enumeration data, 计数资料2 t5 R% q; c- ^& A7 z
Equal sun-class number, 相等次级组含量
: x6 w9 R7 N) \9 d; x4 gEqually likely, 等可能
4 s) _% t4 A8 [( ]3 k2 @( @Equivariance, 同变性
( M) P3 x, G5 e |' d" BError, 误差/错误$ R- s$ K) f j/ w# w3 k
Error of estimate, 估计误差
7 r0 u7 m3 x, k. | lError type I, 第一类错误
' y$ Q& o4 D3 |$ }/ \Error type II, 第二类错误
. T6 u$ D- }& q& L# U. DEstimand, 被估量9 N& c3 W2 n7 L! @& f7 I
Estimated error mean squares, 估计误差均方0 M1 n- y# u# k
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
7 D7 A. o) o9 c5 IEuclidean distance, 欧式距离
2 M6 \0 M5 v: d5 e, ?Event, 事件; R4 o* E1 g5 U9 o; ?' y
Event, 事件
" q! q0 k& m! n2 A2 kExceptional data point, 异常数据点
7 {3 I- q3 P$ uExpectation plane, 期望平面8 o6 I/ m+ W) g9 A- [4 r8 U* l
Expectation surface, 期望曲面- e# A% `' w/ \/ r( u# O W
Expected values, 期望值
* o: o% D0 m( o& }) |) M- oExperiment, 实验1 a$ H9 d0 k" O& j4 u) _
Experimental sampling, 试验抽样
; Z- K& E8 }& n5 `9 `5 C, [7 J, YExperimental unit, 试验单位7 k8 P( d6 _: X$ [+ a9 @# ^
Explanatory variable, 说明变量
* q9 k, J) \/ j; h% W/ r1 ]5 LExploratory data analysis, 探索性数据分析
* r* ^" c- H! u8 ^5 X, cExplore Summarize, 探索-摘要
' {( G% W' V9 m5 c: ~- ] }Exponential curve, 指数曲线5 C! E6 g, y! @
Exponential growth, 指数式增长
8 F1 x3 J0 @/ {) yEXSMOOTH, 指数平滑方法
* T3 L- [! L7 A4 d% T/ S2 o) hExtended fit, 扩充拟合4 J; Z4 u2 b, u1 u2 C8 C! [- W I7 c
Extra parameter, 附加参数& M- o* y# E( f; {$ A: P* o9 y
Extrapolation, 外推法
+ W% T5 b* l8 d' i% W* I! zExtreme observation, 末端观测值3 Y D7 ?6 j, G8 l8 @
Extremes, 极端值/极值5 y" {' J, O6 e* H2 z
F distribution, F分布$ J! ]6 S/ j h- E8 t) J# |; w- x4 h( u
F test, F检验
* Y' S! |" [; ?& L yFactor, 因素/因子
# ?! Q7 ~5 J6 tFactor analysis, 因子分析4 L( Q1 M! s: x; a: @2 Z# A! |
Factor Analysis, 因子分析
) }" |, H* b/ ^# V8 z @! NFactor score, 因子得分
4 H1 \+ I; p+ m; b0 mFactorial, 阶乘; L6 g; A+ X4 q+ B5 B0 g$ m
Factorial design, 析因试验设计" K' z" f, E- _' y
False negative, 假阴性
* h4 }+ E Q3 x) lFalse negative error, 假阴性错误
2 x- L2 ~1 }: D* ^! w* lFamily of distributions, 分布族
0 A4 p5 W& X2 T8 ?Family of estimators, 估计量族. j$ Q5 z# y5 p8 X, h, K
Fanning, 扇面
[0 F( }2 i7 l* xFatality rate, 病死率- e8 F+ m# v* Y! `3 R, V% ?
Field investigation, 现场调查% H, m4 B. O4 J/ O
Field survey, 现场调查' v4 ~; Z/ j) d+ X! T# v2 }' o2 s
Finite population, 有限总体
: Q: N+ f9 O# u, b! L; @+ d. wFinite-sample, 有限样本6 S6 u' G& l1 P# c n. Y4 y
First derivative, 一阶导数) @. E V: @2 v& s$ |
First principal component, 第一主成分; m& Z9 C+ i7 z. y4 S
First quartile, 第一四分位数
+ C7 ?- B0 Y6 jFisher information, 费雪信息量' D5 v: L/ J. i# u$ l
Fitted value, 拟合值' N0 ^, c9 N* @; G( N( D
Fitting a curve, 曲线拟合
. M' N J& i6 w& \: ~/ a% m! `Fixed base, 定基9 A' `" a K$ _, ?% B% U
Fluctuation, 随机起伏
6 w: A( y; L* N l HForecast, 预测- M( \+ a( H( i
Four fold table, 四格表
- v& x- H* \; ]& N% RFourth, 四分点
* z' H) Y; @ _. j, {0 b6 kFraction blow, 左侧比率- o( K* M! P2 n! X
Fractional error, 相对误差% ~( F6 _! b( c" p# c! o g
Frequency, 频率0 I( F l( i1 M' f3 O- m
Frequency polygon, 频数多边图
6 g3 z) }: ?1 c! SFrontier point, 界限点2 }4 W$ d$ H9 L6 ^6 V$ O% z' @
Function relationship, 泛函关系
4 } Z1 g* y$ N7 `: RGamma distribution, 伽玛分布. G) d9 U$ C! r/ I F0 u! j4 y6 I) P
Gauss increment, 高斯增量
# v+ n0 V. y) F/ }4 H3 ?1 j* x* XGaussian distribution, 高斯分布/正态分布4 P8 s* f" ~; y$ K' z
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量, F7 V$ t5 Y5 S9 B; s$ V0 P, u
General census, 全面普查
- X6 Y t% G' {* \GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; h9 G. x3 M( e+ X4 ~
Geometric mean, 几何平均数( R8 W) {/ q( d% m p! e1 m
Gini's mean difference, 基尼均差" G4 m0 q# q8 a# c& N# I8 i$ B; Y
GLM (General liner models), 一般线性模型
5 ?2 ?7 s: a o1 u9 v, V) I7 gGoodness of fit, 拟和优度/配合度
; W5 B# k3 P8 Q5 h/ FGradient of determinant, 行列式的梯度" ?! K! K0 l) ?! |9 l% r
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方7 B ?, s0 R% p7 `0 W1 a+ B' {( v
Grand mean, 总均值
8 g( g9 W! j' {6 I: }" KGross errors, 重大错误3 j; b( Y1 p g. c$ m
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
! l }5 `' Y7 o) @7 ~Group averages, 分组平均) Z3 p; z9 ^( ?# z0 e! Z- ?
Grouped data, 分组资料. e# G2 |3 I; x) X5 H
Guessed mean, 假定平均数9 ^3 e$ j& J. m: U/ ^
Half-life, 半衰期: Q, s+ F( Z4 c2 c
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
1 _7 g: F- O% y* aHappenstance, 偶然事件. C8 p6 ]: g5 K, ]( Y. v
Harmonic mean, 调和均数
( A7 v' F0 _# J* _4 HHazard function, 风险均数. i% I) c1 E. S" `$ d8 o
Hazard rate, 风险率
- d; ^5 ?! \9 oHeading, 标目
& P' J2 B6 s- V. fHeavy-tailed distribution, 重尾分布
~3 l: m" W) C$ j. A7 R% _Hessian array, 海森立体阵- Q/ p5 t1 ~4 y. U
Heterogeneity, 不同质
% x: V, i* q8 s2 X) SHeterogeneity of variance, 方差不齐
4 a! _4 G ?6 q& Y, L: l9 bHierarchical classification, 组内分组1 `! K) L9 T* |1 {1 c4 s. a) J8 {
Hierarchical clustering method, 系统聚类法' p% z: T( W: O3 [( d# X2 q2 c7 O2 K
High-leverage point, 高杠杆率点
1 w4 g3 u9 p0 k) P) ^) m1 `9 p, [5 \HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
/ |8 S/ s7 @5 N* R/ lHinge, 折叶点$ C6 l) O/ c0 {4 l
Histogram, 直方图
- `8 ~& n; V0 d' O6 o7 IHistorical cohort study, 历史性队列研究
+ F2 @9 \% @+ R: PHoles, 空洞1 r' A0 ?. q; _# }
HOMALS, 多重响应分析
7 r: c4 w; L5 t8 O* NHomogeneity of variance, 方差齐性) z' a( L+ @# q' ~# n( A; r
Homogeneity test, 齐性检验: U, @4 o2 I6 n% }
Huber M-estimators, 休伯M估计量* o ~ r5 q6 G2 y9 x
Hyperbola, 双曲线
' A2 i" R. K/ w. [" c1 O6 aHypothesis testing, 假设检验& T! g i+ d5 _% l
Hypothetical universe, 假设总体
& R/ {. L' K9 `6 h' l+ dImpossible event, 不可能事件
) B# S, w; J7 M6 |9 q3 ?9 xIndependence, 独立性
& s7 N% f ]3 c1 {0 UIndependent variable, 自变量- z; T4 R& r) _3 g6 H+ u
Index, 指标/指数
: m1 E7 w# E! [, l6 G2 NIndirect standardization, 间接标准化法
8 y7 F0 S4 p. N4 y, l" ?% j2 x8 m, jIndividual, 个体 D* g# J4 c2 W* M5 n# I
Inference band, 推断带% ]" G8 p( u" k/ R
Infinite population, 无限总体
4 k. C% d$ R; ?Infinitely great, 无穷大. p: Z, L6 p b3 |7 P
Infinitely small, 无穷小4 \' k& |# y+ C* a
Influence curve, 影响曲线9 u" z1 w- K6 B, T& b- j# T9 ?
Information capacity, 信息容量- Y& x# r0 `7 {; c. `* ]
Initial condition, 初始条件8 L& J2 g& a) I) q3 x
Initial estimate, 初始估计值
$ B9 y" V& }3 o* oInitial level, 最初水平, k4 D( Q( Q" u
Interaction, 交互作用
% L2 d5 b9 e5 ^) W, }Interaction terms, 交互作用项
& {; Y+ @+ y" o* ]Intercept, 截距, }$ k' y/ U! H' {
Interpolation, 内插法
: c& S" H/ `% ^4 Q/ {6 \/ DInterquartile range, 四分位距
1 L! r' m3 i5 P) v3 j% {: hInterval estimation, 区间估计, ?6 K' l/ q7 S6 f
Intervals of equal probability, 等概率区间' T- p, m, J% h" x: |8 p
Intrinsic curvature, 固有曲率
* d1 c8 Q {& \Invariance, 不变性- R' S& P+ S# S# u
Inverse matrix, 逆矩阵2 J$ q; h9 [ Y. I& z1 U6 ?
Inverse probability, 逆概率5 _: K2 ?) P7 L5 X* t
Inverse sine transformation, 反正弦变换
+ T* k n( L8 p6 { i: O/ xIteration, 迭代
) e L9 t& H5 N- PJacobian determinant, 雅可比行列式. V: r5 V. \2 G
Joint distribution function, 分布函数
% c5 _' b7 U1 O/ A- kJoint probability, 联合概率
8 j0 v( _- K3 l/ R G: d: R# RJoint probability distribution, 联合概率分布; C( Q/ H' G" R; Y1 L
K means method, 逐步聚类法( p4 b$ f( V8 n
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
0 [# I! S; t6 `7 Z, b# dKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图+ _% \8 E+ i6 r6 K
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关 C/ ^( q# z9 ~& v
Kinetic, 动力学+ ?. d( t; H" G. X( G2 U
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验& {7 M! v% a0 K, y$ H
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验! Z" {% j' _& {. @* Y+ W# U
Kurtosis, 峰度
5 T* g& o( V/ o& N4 dLack of fit, 失拟
+ W8 d9 ~3 t% k% \; E5 ZLadder of powers, 幂阶梯& L! M+ n7 F$ {6 }) k6 Y
Lag, 滞后) ~4 Q5 E, e. y2 C
Large sample, 大样本* ^0 _ {; ?! |9 X* Q7 m
Large sample test, 大样本检验
' {1 E _8 T9 m8 y* S3 FLatin square, 拉丁方% j( Q* r& ^) {5 A
Latin square design, 拉丁方设计
% @1 |+ M% N' i' t) kLeakage, 泄漏
# F' W: V1 {5 LLeast favorable configuration, 最不利构形# ?* O( e8 m T7 g) T# M+ B) i
Least favorable distribution, 最不利分布: y" D5 |$ {7 D5 A* M
Least significant difference, 最小显著差法
4 i- O' J9 i+ J; \Least square method, 最小二乘法
: a* r c: B( k6 c& P+ G9 @/ m0 HLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计5 Q1 L5 ~$ z2 Y' O% B
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
0 [3 I' h: F) P0 U3 RLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线9 ^2 q3 k. p/ q9 L6 x9 K8 K
Legend, 图例
0 C$ S7 @' S9 `* b4 U- yL-estimator, L估计量/ a. P$ M+ j8 K
L-estimator of location, 位置L估计量' c9 I# u2 z6 F
L-estimator of scale, 尺度L估计量
; _1 G2 C% |. G. C& T* m5 u2 o5 \7 j6 rLevel, 水平
0 U# L( V$ j- [5 ELife expectance, 预期期望寿命
% l/ _8 f( T9 j" Y: OLife table, 寿命表1 c7 l% r2 L( H; T* X+ ^# ]3 X, u
Life table method, 生命表法) y7 @% i' n4 g0 F* e: J
Light-tailed distribution, 轻尾分布
) ~/ f, ^( ^* `0 g7 ~( i, yLikelihood function, 似然函数
% e l6 v+ `3 Y2 u+ w" tLikelihood ratio, 似然比7 Q# ?* B2 X7 }4 P* O' t' G
line graph, 线图
* U7 [ f! C0 cLinear correlation, 直线相关' ~7 t% b5 V, N+ v) x2 c" S
Linear equation, 线性方程
5 r4 g+ _1 p5 L% o' [8 bLinear programming, 线性规划
4 V) ~& z9 F6 m$ l- @Linear regression, 直线回归% a( e# t! \$ g, e. w
Linear Regression, 线性回归
% C/ u4 |; _% i) B6 b, X* s& eLinear trend, 线性趋势
' n$ b4 g D+ A- ^6 ^9 P7 hLoading, 载荷 * U6 G3 K2 |' |( C2 M) C
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
! O, C" e$ k) Q: I; l$ v! ~" x, w: F q2 mLocation equivariance, 位置同变性
. Z9 Z: B2 E4 {' hLocation invariance, 位置不变性* y6 U- `) \$ ? `. a9 E1 ~* B
Location scale family, 位置尺度族" v- S9 Z+ H4 d6 V( C- \6 Q
Log rank test, 时序检验 # }( Y: G7 o0 f/ o
Logarithmic curve, 对数曲线
+ a+ c# [% S9 H! z& LLogarithmic normal distribution, 对数正态分布/ _2 G# }- C+ p: i9 a- b2 q
Logarithmic scale, 对数尺度
+ v, Q5 }; W. x2 y3 H& ALogarithmic transformation, 对数变换
/ L. T! `( ?) c2 b0 }7 E9 ELogic check, 逻辑检查
5 j$ U! }5 m" |9 e r+ L# qLogistic distribution, 逻辑斯特分布
( P I8 @: U0 L! g" k& b5 }Logit transformation, Logit转换
' j' {& C$ Z8 I; ]LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 # r- }7 e6 j+ o8 Z" l
Lognormal distribution, 对数正态分布
9 l5 ~5 m% ]/ [, J$ pLost function, 损失函数: {# N5 X- s* ]3 X& M" p
Low correlation, 低度相关+ c7 G' @1 D6 k* ~* i% P
Lower limit, 下限
0 W5 M6 o# X6 g( u5 D! sLowest-attained variance, 最小可达方差, d- o# @; c/ A+ g+ P4 X1 ?5 S
LSD, 最小显著差法的简称
/ Y3 H( J6 f) T P! M" ILurking variable, 潜在变量- R6 ~' s/ U1 _9 i% I- M( M; ~
Main effect, 主效应
, S* h' X4 O. d/ Q7 s* ]) `Major heading, 主辞标目
7 ]; \9 p6 m& R! d$ dMarginal density function, 边缘密度函数
4 F* G, O) l3 dMarginal probability, 边缘概率
8 s2 h" j! f: v0 cMarginal probability distribution, 边缘概率分布0 ^' g* O. C4 T% I8 h
Matched data, 配对资料/ D9 X9 z! G5 c" n/ x+ i7 F
Matched distribution, 匹配过分布. }8 B7 o& Z; v. b d# A" }
Matching of distribution, 分布的匹配
. I& e. Z# @% l3 n/ s: y9 eMatching of transformation, 变换的匹配
& F+ `$ `- K. Z) G9 D6 @1 s, iMathematical expectation, 数学期望
) q+ a# o! l: a& ^$ |* T S4 UMathematical model, 数学模型% b; j5 y6 d% M/ N: B0 c
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量( Z; y: l! f b: B% @, w) B
Maximum likelihood method, 最大似然法
% O8 {1 A5 P0 e- C! B5 BMean, 均数
% y2 A1 k7 _6 `Mean squares between groups, 组间均方
Q1 i$ P8 v7 t }7 k2 I2 zMean squares within group, 组内均方
& y. n" `$ L! d1 u" ]. MMeans (Compare means), 均值-均值比较
! a5 h# |; @- m8 S! w3 e1 wMedian, 中位数. |. p, a' ^( T( B4 w, y
Median effective dose, 半数效量; b5 v# A! c6 i. s' U' |
Median lethal dose, 半数致死量
- Y4 ?: \3 c8 `: P" H5 EMedian polish, 中位数平滑
$ w Q1 X/ A3 ^" V% DMedian test, 中位数检验3 A) G. P$ m8 i, G1 L& S6 @, j4 z/ K, O
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量/ u' h6 ?2 `$ o7 O4 v) F
Minimum distance estimation, 最小距离估计$ j, ]- J1 Y$ n2 ?1 |" J
Minimum effective dose, 最小有效量7 z; n! d0 b7 r9 [
Minimum lethal dose, 最小致死量4 d; v z) ^# e3 \$ _ f. A
Minimum variance estimator, 最小方差估计量3 k5 E: a! p5 T3 p% Z$ X
MINITAB, 统计软件包
. `2 g8 {0 d* `2 W/ ?0 ^7 _5 tMinor heading, 宾词标目
! }! S0 `5 X3 I1 l' O7 nMissing data, 缺失值
# F3 ?: U% u i w0 ZModel specification, 模型的确定
) ]7 c8 P5 ^# |Modeling Statistics , 模型统计
) \: ]7 c! v$ |# I* H$ @' KModels for outliers, 离群值模型4 f! y- A7 Q' C8 {3 y R5 z
Modifying the model, 模型的修正
9 I) w F) |, z. R" VModulus of continuity, 连续性模
% A8 W9 @% H% c& u! IMorbidity, 发病率 / Q% P, {' A! ~) }
Most favorable configuration, 最有利构形% _% W. Z% ?7 r! k, U4 ^# r" Q& Z2 i
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度6 y$ V: s- |9 H, I7 q/ V
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
H) ~ v8 X) z1 WMultiple comparison, 多重比较# I% A4 R- w8 A; F, U
Multiple correlation , 复相关( r( [0 G- k" H: y( G9 j
Multiple covariance, 多元协方差
" }/ ?( Q1 r. f6 tMultiple linear regression, 多元线性回归& y- k7 Y2 \% F: K3 a
Multiple response , 多重选项
6 Q- c7 m9 }0 r* ~' b& y7 ]4 O$ rMultiple solutions, 多解) ~! A: v3 \9 c* a& U3 m- f1 }$ f
Multiplication theorem, 乘法定理- y4 S8 H. b. l; K H( ?
Multiresponse, 多元响应
: f" H* ^+ k9 n% J4 tMulti-stage sampling, 多阶段抽样
8 |. T4 J; h4 X( M, s. J9 hMultivariate T distribution, 多元T分布. e, v9 t' Q! ?$ V, D& b6 i& D, d
Mutual exclusive, 互不相容" z6 ~' O. E e! v
Mutual independence, 互相独立" P; x6 \$ t s) s+ A
Natural boundary, 自然边界 Q3 Y/ o# W6 L$ J& @
Natural dead, 自然死亡
# f. T8 a0 G( ^- X6 hNatural zero, 自然零1 ~: D' W( |- r9 E- I! i. f! C" ~
Negative correlation, 负相关$ a' { t1 C; T6 r) I1 `
Negative linear correlation, 负线性相关
+ G3 ^: _5 c. Q. \Negatively skewed, 负偏% Y" I( n+ z% G: c3 o
Newman-Keuls method, q检验. Z! n( g/ r5 W: B3 g
NK method, q检验
& O) \/ _! [' E& t" P$ JNo statistical significance, 无统计意义
7 Y M9 v5 _4 B' r" RNominal variable, 名义变量$ A6 K _. y0 \* K; u& c3 j( p: N& I
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
/ M4 R5 v! ^6 j p, aNonlinear regression, 非线性相关
. N" S; z7 I" }( a Z" BNonparametric statistics, 非参数统计* E. e& l- k4 I; C; x4 h6 \
Nonparametric test, 非参数检验
8 ?4 u& T9 o3 \ V5 i+ cNonparametric tests, 非参数检验
8 c7 A, x$ s1 O/ u) I/ L2 o- BNormal deviate, 正态离差/ k0 ^, @( D. a# y: I
Normal distribution, 正态分布
( O+ [! z' }# E: \% |. q0 |: d. B0 wNormal equation, 正规方程组
% w3 h$ H4 ^$ C# ?Normal ranges, 正常范围
7 J5 K" L2 y0 u. z3 KNormal value, 正常值! x' x( _2 M' b
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数/ S& q9 R W3 u! v6 y+ [( h
Null hypothesis, 无效假设
3 Q/ @7 Z0 V; k* ]; k+ NNumerical variable, 数值变量6 f7 s. W$ ~* R+ U# F
Objective function, 目标函数$ O7 E1 P3 k Y. q
Observation unit, 观察单位
2 c/ U2 |* ~0 X3 v" B3 Z' n% k3 s. ~ oObserved value, 观察值
: e! ~- i! K% gOne sided test, 单侧检验1 N- N* |8 K( K( u9 @2 r
One-way analysis of variance, 单因素方差分析* O" a' @9 h* }* ?! z
Oneway ANOVA , 单因素方差分析' F' H' ~- U) e$ p- z* Q1 X
Open sequential trial, 开放型序贯设计
7 }) E. p4 m& o+ i. qOptrim, 优切尾( H3 M- T7 ~: x" n8 {' \
Optrim efficiency, 优切尾效率6 \2 g3 V3 H0 T) ` M1 W5 Q
Order statistics, 顺序统计量
) Q7 M4 E( i, V/ \ ~Ordered categories, 有序分类
2 U, y7 F, N) J9 ^2 XOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归; O+ X% p% u: J7 x
Ordinal variable, 有序变量' {6 ~+ U# c- S9 d! c
Orthogonal basis, 正交基
" c, q+ Y1 W/ {Orthogonal design, 正交试验设计4 w( E0 F2 Q! \7 q% C" f
Orthogonality conditions, 正交条件. v# v3 i8 j- u# f) n. F* @! K0 S
ORTHOPLAN, 正交设计 , ^' ~6 {7 B" A7 n, C% G7 H- D
Outlier cutoffs, 离群值截断点
: j- |5 E/ \8 q, g5 C$ l: b3 ?Outliers, 极端值
; x) S! z" `8 W9 G# v vOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 , j4 C; ? N, _" c3 P; ~4 ~) _
Overshoot, 迭代过度4 l7 Z/ R; n" M7 i+ d4 G! [
Paired design, 配对设计1 n3 K; V* L* a* v# h' f
Paired sample, 配对样本
/ Z3 W, C3 v7 `2 a \* a% F9 p, DPairwise slopes, 成对斜率
' u4 w" m$ d6 @$ _Parabola, 抛物线
. t" _! Z+ O- g/ |* N8 V, nParallel tests, 平行试验% o5 e; ^& C/ I$ x& O7 D
Parameter, 参数
: \% B. m7 C( D4 y @1 U- DParametric statistics, 参数统计; g6 g+ Z/ w, t7 L4 V
Parametric test, 参数检验
! I H0 s* q& E7 b( P+ zPartial correlation, 偏相关' M, G0 }3 k i- \) S4 W& A
Partial regression, 偏回归! l; L8 g; s* v
Partial sorting, 偏排序
. W) @. a- G8 C Z( i2 E1 y+ iPartials residuals, 偏残差
) a5 Y% x/ n3 g# r# _" h% nPattern, 模式
: x$ G; Z' X' d' }2 e( ~4 BPearson curves, 皮尔逊曲线
# ]" D! z- n F6 pPeeling, 退层
; G4 f6 z* p" B' E! [Percent bar graph, 百分条形图
* K+ h) U2 a! V4 w9 a% t4 Q7 p, [Percentage, 百分比9 ], u& ^/ R' U: [" X
Percentile, 百分位数" V3 x' ~0 g7 B9 A+ f
Percentile curves, 百分位曲线
+ O( L% N/ x" H! X: TPeriodicity, 周期性. j/ \" E: `+ }- u1 z* g8 ?6 w5 |7 j
Permutation, 排列
7 X! i" N) V( S0 U8 [P-estimator, P估计量- n. W$ l; g% L( A3 z" X
Pie graph, 饼图
, a! C! j! g% gPitman estimator, 皮特曼估计量
4 p: ]0 W; i3 o) JPivot, 枢轴量; b, R8 B( U. s. f6 r, \# K2 V8 p. U
Planar, 平坦
4 M$ T- ]7 O2 s: E$ B: PPlanar assumption, 平面的假设
, i7 _2 o8 }. f3 v4 y* RPLANCARDS, 生成试验的计划卡
( o% S, K/ h8 A' [, A- sPoint estimation, 点估计
$ ^8 \" S& v3 t- d( H2 uPoisson distribution, 泊松分布
9 T9 `8 E e2 e" h; k6 DPolishing, 平滑( y/ J! S m/ H! g- g
Polled standard deviation, 合并标准差
6 K, U+ @/ K1 f- c/ @Polled variance, 合并方差6 R: H" ]5 d8 U5 m8 S, {% E
Polygon, 多边图
4 b9 F$ `7 ~& T" [# sPolynomial, 多项式, h6 _, a' K5 r4 Y( Z' }+ Y
Polynomial curve, 多项式曲线8 P1 t0 T: ^* n! x# B
Population, 总体
8 s% }/ v3 v2 NPopulation attributable risk, 人群归因危险度
7 M% T2 j2 ~4 P7 APositive correlation, 正相关
* L7 U" l; T3 W$ c; UPositively skewed, 正偏6 ^" t6 g. |% c
Posterior distribution, 后验分布
5 j/ T" H; u* rPower of a test, 检验效能. G* _3 \. N+ R; g$ R0 h
Precision, 精密度
, ?6 V$ B. A, T6 U+ T LPredicted value, 预测值; E n- ]+ D. l9 @$ r% M
Preliminary analysis, 预备性分析! K, J) K8 j" v9 W% L7 |
Principal component analysis, 主成分分析
9 f+ P5 `5 r1 e& r+ hPrior distribution, 先验分布% }/ q2 @4 O$ w; R7 v6 Q
Prior probability, 先验概率
. B9 P- `$ a; v3 d/ IProbabilistic model, 概率模型
# W! \ u" D$ H7 yprobability, 概率7 a6 l& t% X& G8 d/ b. z& U
Probability density, 概率密度" G& E5 S! h X% @1 h( f$ a
Product moment, 乘积矩/协方差1 W) G" u# T" ?( R7 D# s
Profile trace, 截面迹图! I o3 [ X2 L, T- x! q
Proportion, 比/构成比+ o! |! h; [% g. q6 @
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样+ Y9 j" a: Y1 Z/ o- e l" ]
Proportionate, 成比例
9 I/ w4 Z2 r6 ^0 H$ f2 NProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量1 V7 q, A; v' Z- u9 Y4 j& ^( `
Prospective study, 前瞻性调查
! Y9 r+ f" x+ V7 rProximities, 亲近性
6 n; v. H1 A, c) hPseudo F test, 近似F检验
1 W4 @/ P0 }% L/ _5 j- gPseudo model, 近似模型: h7 i+ ?: d2 M; p" U
Pseudosigma, 伪标准差
4 g0 [* x. E- A" U, [1 F1 qPurposive sampling, 有目的抽样$ u0 Y' Q& }' e9 U2 i" C
QR decomposition, QR分解8 g2 ]( g5 G, S- I$ J2 z4 G x$ J
Quadratic approximation, 二次近似 ^9 T! k8 S1 Y% V% p+ {( R- F! Z
Qualitative classification, 属性分类1 ^/ z a+ L! z
Qualitative method, 定性方法
6 V2 u1 p+ B" W: U3 E1 d& C$ hQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图5 s- P6 O% U( I* T6 s
Quantitative analysis, 定量分析$ ]$ O' u% t! N+ b' y
Quartile, 四分位数
0 K+ e$ _% Q8 w) U7 k3 d! {Quick Cluster, 快速聚类
1 [& a. n/ v2 Q1 W. a7 BRadix sort, 基数排序
- A1 P/ E: z! u3 j& a0 v, oRandom allocation, 随机化分组& g# N* A1 u9 K4 t( [/ i% |& e
Random blocks design, 随机区组设计( P$ W! _2 J9 g, d
Random event, 随机事件, e5 U: V/ p% p; {
Randomization, 随机化
& x% S: M+ v4 B2 xRange, 极差/全距
! @ T1 E* s. _Rank correlation, 等级相关+ F% h D+ }% a5 X/ y% T
Rank sum test, 秩和检验
: [/ D2 X! E H# [6 z# u6 oRank test, 秩检验
& K, }: G9 I7 MRanked data, 等级资料
8 {- k2 ?; j5 y* \, o, Q* ^$ E% {1 rRate, 比率/ e: \/ t1 Z" K9 A u+ ?9 t8 O
Ratio, 比例& K' u9 j& N8 @2 e
Raw data, 原始资料 ]8 M/ L- H9 X& C9 Y k, z
Raw residual, 原始残差3 i1 } E, h! B* w
Rayleigh's test, 雷氏检验7 i6 M5 ]+ E Z5 E4 I* Z
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
& L4 L5 p) q% AReciprocal, 倒数" O3 A* W V0 Q0 t6 ]! a
Reciprocal transformation, 倒数变换
* u+ q1 d& R- N6 z7 ]9 t( MRecording, 记录
% Z% `2 ? Z; S; I5 URedescending estimators, 回降估计量
7 l3 x1 S3 w; m7 b" Y8 gReducing dimensions, 降维
9 `, ~8 ]% @+ Y5 ~; g( H* ZRe-expression, 重新表达1 t6 u- L m; U6 Z9 K
Reference set, 标准组
& t2 \6 v% R" ?& ^- w6 B, R7 xRegion of acceptance, 接受域" K: E! c4 \* ~$ T I
Regression coefficient, 回归系数- Z- C" `' g l2 g! g
Regression sum of square, 回归平方和
- m s- P/ c! |# k% ~) x0 jRejection point, 拒绝点
v( B% ^4 \0 J3 ^Relative dispersion, 相对离散度
7 n! U( U- X* @7 O0 i. a/ u* ~Relative number, 相对数
" x/ X6 ~9 E; nReliability, 可靠性 x* g7 D0 Q$ i
Reparametrization, 重新设置参数
' x4 A# y1 Y1 v- C+ m" n. iReplication, 重复* ^, H% d0 i I( N& ^, J" S1 j6 A
Report Summaries, 报告摘要; k* P9 j$ v3 v$ h% n
Residual sum of square, 剩余平方和, d% S6 d. M3 g" t, [9 b
Resistance, 耐抗性9 ?& R) Y7 K5 T& M; b" Y+ u# `
Resistant line, 耐抗线
% r% o: Q2 l7 X& P$ g Z2 t+ D' KResistant technique, 耐抗技术
0 U- @+ @4 K5 a4 q6 c( b# TR-estimator of location, 位置R估计量' I/ J& M1 w. h9 x. L
R-estimator of scale, 尺度R估计量
$ N& C: B' f) z; w$ a7 n' o2 B, [Retrospective study, 回顾性调查
/ Y- j& x4 P. F7 C0 }5 n" lRidge trace, 岭迹5 a* t+ Y3 }& {8 `4 Z
Ridit analysis, Ridit分析
# J6 \! S+ h& z/ a" IRotation, 旋转
4 ^( W3 \# ` `+ PRounding, 舍入
1 `3 R$ f6 N7 s2 W' e. ~' PRow, 行
7 o9 _. V8 o/ N/ B) u2 RRow effects, 行效应
) o7 q: q4 X4 M; A) W; g, X- p$ W. KRow factor, 行因素
% X1 y. ?1 t& Y$ k4 BRXC table, RXC表2 a5 W$ |: @9 [& B) r7 o
Sample, 样本7 s& u0 f' x* C
Sample regression coefficient, 样本回归系数 x+ N9 C. J4 K
Sample size, 样本量7 t) f' y& t, |: i6 J' j
Sample standard deviation, 样本标准差& h. L) O9 x/ M/ [+ r
Sampling error, 抽样误差
, | N1 `* G. r" JSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包: e6 A4 w0 m3 ~2 L4 H
Scale, 尺度/量表
- P7 b1 P+ }( Y- V! e! [" |Scatter diagram, 散点图$ ]) N2 m, l6 b: O, ~
Schematic plot, 示意图/简图
( z! d0 G6 L+ m# z" GScore test, 计分检验
/ p! Y' V& _6 m/ Q- \( f, p1 IScreening, 筛检+ x8 u) W) j0 s+ ^# C
SEASON, 季节分析 7 i: e2 ^0 m& h: H1 L6 B& K! G
Second derivative, 二阶导数
' `( h& s F8 WSecond principal component, 第二主成分
8 a) B; L+ b& C2 I0 m3 iSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
4 x1 L: J+ e# k+ Z$ f5 S9 P! {Semi-logarithmic graph, 半对数图
7 d1 [2 p- i) \ a/ N- K! ^! D" nSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
3 s K6 l6 X0 a9 u7 }" SSensitivity curve, 敏感度曲线3 }( q: D# v& O# ~
Sequential analysis, 贯序分析
. u' P( h3 I: T' i x- z- ^Sequential data set, 顺序数据集
`- I9 O) d/ r: |" P( ^Sequential design, 贯序设计
6 O; z( j! ~4 D& M" v! V2 |Sequential method, 贯序法7 v8 @/ ?( Q; {- i M
Sequential test, 贯序检验法
$ i9 u$ i* g5 ^+ N8 @# O$ x2 ] PSerial tests, 系列试验
7 y ~9 A# N% v' C( ^2 j3 i" wShort-cut method, 简捷法
1 _5 k! i4 T4 o' LSigmoid curve, S形曲线/ N- S. f& H4 H7 E) h6 y
Sign function, 正负号函数
) G( D; D" H0 {4 P6 @' E8 SSign test, 符号检验
: R, q" D+ W7 S' b5 o e* O8 DSigned rank, 符号秩
# [2 r4 f& H0 [ \Significance test, 显著性检验8 i& D6 k. G8 s0 f
Significant figure, 有效数字
0 ^3 d" Y- R! |Simple cluster sampling, 简单整群抽样$ M$ [# m% ?/ q$ a6 W5 ?. Z
Simple correlation, 简单相关
; f: W5 ~4 e* R$ v# w2 a9 rSimple random sampling, 简单随机抽样
, ], E4 S( W$ n8 R6 JSimple regression, 简单回归7 M$ x9 _3 x5 @3 n
simple table, 简单表
! l) F/ l0 k; q" Y$ ~( QSine estimator, 正弦估计量" |- g; C% {, o$ ~
Single-valued estimate, 单值估计
4 ~6 D9 P# E$ G+ qSingular matrix, 奇异矩阵
) }! m5 I1 m: G/ ], ~Skewed distribution, 偏斜分布
}+ v( r9 D D# D! ?Skewness, 偏度
& b. b! @) m, O6 p* Z7 g' lSlash distribution, 斜线分布
! y4 U+ B3 x3 B5 D1 A s7 \Slope, 斜率
5 `0 S) ~# j7 i/ J9 |) _Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
. j" r# d" n, Q/ A, GSource of variation, 变异来源
; X7 k: X- H% R. n6 p# RSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关" t2 ~2 i0 ~: H( h9 f9 A
Specific factor, 特殊因子. {. C" o, O+ J8 E' @" B/ V! R
Specific factor variance, 特殊因子方差6 I p9 [ b8 e( E2 U8 x
Spectra , 频谱
- K- U0 D! \* r) @Spherical distribution, 球型正态分布
& P/ I1 }- G7 g2 FSpread, 展布( l' X9 C! n, Y# {* A7 _4 A0 [! v
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包- e- q3 |, k4 E5 k: ~4 ?4 t
Spurious correlation, 假性相关: a9 m! \0 V# |! i1 y
Square root transformation, 平方根变换2 O% _6 ]4 D1 C- c
Stabilizing variance, 稳定方差 P% [/ @/ i) H' i* W
Standard deviation, 标准差' B$ c, @) Z1 G1 x
Standard error, 标准误
" o) L0 z1 ?, VStandard error of difference, 差别的标准误; ~# x4 d1 f; u+ Z2 n8 [8 H
Standard error of estimate, 标准估计误差; F- T- X% ?6 ?4 O* L. M: H" J! P ]
Standard error of rate, 率的标准误- G$ u' y" D. n- a, `- t
Standard normal distribution, 标准正态分布
; u7 |- w1 H$ cStandardization, 标准化
6 s0 P& g Q0 b5 pStarting value, 起始值' F! i" }; O0 E; [& z' C, M
Statistic, 统计量, ^1 K+ H9 Y: S9 n& {& y
Statistical control, 统计控制
" O% ^) m4 v3 e+ _" U. {. DStatistical graph, 统计图
- j" b$ I( }6 ~Statistical inference, 统计推断
7 g) s0 g/ ~3 q6 A% ]$ B' OStatistical table, 统计表 v" d7 ?( h/ H5 M$ |5 c
Steepest descent, 最速下降法. e2 `" |7 [8 M; e9 ^
Stem and leaf display, 茎叶图: \0 H; O; z) M( V5 N9 e* i2 T
Step factor, 步长因子5 A! m( c: _9 t+ k% I
Stepwise regression, 逐步回归
9 w3 @3 {2 \2 d. W- \' H4 {Storage, 存! Y& p" z2 [7 G c/ b% \
Strata, 层（复数）
/ w( k- D' w6 T; a7 v9 t" @- @Stratified sampling, 分层抽样
. L: V7 E% b" lStratified sampling, 分层抽样
- J( }# p3 q. TStrength, 强度/ d6 @8 R8 W M1 D/ q8 P
Stringency, 严密性7 a" Z/ e x, J) Y# D+ T
Structural relationship, 结构关系# V9 F6 \/ A$ b" e2 d+ e4 z3 S3 W
Studentized residual, 学生化残差/t化残差, m3 _; ~2 w* I& _9 b3 |9 D
Sub-class numbers, 次级组含量# k5 X7 b2 b% M2 D' _
Subdividing, 分割# a0 E# U# l$ G. L
Sufficient statistic, 充分统计量
+ x0 g0 |3 \- ySum of products, 积和3 a r& ^8 o) r- d9 ?
Sum of squares, 离差平方和
+ o+ }' x. h% D4 S0 Z: SSum of squares about regression, 回归平方和( E+ Q8 `( v2 w( D
Sum of squares between groups, 组间平方和
) W, c+ S% K; ESum of squares of partial regression, 偏回归平方和
& y! z' j6 C \( y6 n# kSure event, 必然事件
- D. {' C$ y4 |( vSurvey, 调查
; W5 B2 b5 m/ |; r7 q5 GSurvival, 生存分析0 b/ W' j5 Z4 y% w! [3 }
Survival rate, 生存率& c f# i5 ]" i0 K- w1 ~
Suspended root gram, 悬吊根图
! K( X( E/ [6 g g, h3 ~/ KSymmetry, 对称8 o0 Z0 q0 m( b$ F' z
Systematic error, 系统误差' Z4 c2 P: E3 e% ^" l3 t9 Z
Systematic sampling, 系统抽样
; X; b: o' x# h9 `: [; R8 |4 LTags, 标签/ G7 S3 {* o* O, r
Tail area, 尾部面积' f: r: L9 [" q' A- e( M" P, L9 m
Tail length, 尾长: o' o r4 Q: T" \) Y! p$ H
Tail weight, 尾重7 h! x$ z' g, \5 g l3 V
Tangent line, 切线2 s4 J6 T2 y" |
Target distribution, 目标分布
1 L6 B: J- w) u- `Taylor series, 泰勒级数
+ M% l. j) Y$ @! o$ O9 Q8 O5 \Tendency of dispersion, 离散趋势6 U0 W- F0 x) j* d w- H# l$ \3 z
Testing of hypotheses, 假设检验# ]) K1 [ ]+ n+ l2 w6 b
Theoretical frequency, 理论频数, @2 d u Q% i1 D- E
Time series, 时间序列
6 t( q% L" t7 M/ ~Tolerance interval, 容忍区间9 L2 {- K& N) D _: G. j6 \
Tolerance lower limit, 容忍下限! ^! Z, P: e7 l
Tolerance upper limit, 容忍上限
8 Y; `4 \9 v6 h l* lTorsion, 扰率& F$ Q4 R* P) J6 U1 H4 f' l. Q
Total sum of square, 总平方和
6 x1 C. H e+ h9 Z9 E. w; |Total variation, 总变异/ A! ^1 g7 Z2 O$ X" e# i
Transformation, 转换+ F6 j: E3 X* d2 E3 I/ K; T% S& E
Treatment, 处理
# V5 z4 X# y% ^" BTrend, 趋势
# i7 V5 d$ {4 o( S" A/ Y7 qTrend of percentage, 百分比趋势* Z- M$ y7 I' Y9 N2 m. O Y
Trial, 试验
" ^+ D. r9 ^+ n' ]% @Trial and error method, 试错法
. v& v9 Y( H3 T' O$ _: iTuning constant, 细调常数) i( l$ W4 i4 Q5 l! N% J2 Q) y
Two sided test, 双向检验
: Q: Y2 F4 Q6 ~' f1 O6 E6 vTwo-stage least squares, 二阶最小平方
; t" e% F( ~( }7 q7 v* G/ BTwo-stage sampling, 二阶段抽样: n9 e& x% C1 h" } O* T8 Q4 q
Two-tailed test, 双侧检验
0 y# R. q. }7 O2 k. s7 Y0 g* J6 M4 uTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
9 w% l( I4 t% HTwo-way table, 双向表
2 c4 s# P$ r% F7 M0 m" O5 c$ U( qType I error, 一类错误/α错误* Q4 l( `% K9 G: M& o! n; [
Type II error, 二类错误/β错误
: v; r" R0 ~& [1 |( y7 aUMVU, 方差一致最小无偏估计简称3 h1 @! _4 q5 g- z" Z6 i9 @* _
Unbiased estimate, 无偏估计* w& W% c% i( }( Y) C6 v
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归8 w, w2 K _/ U. a7 x% Z" d5 T/ ^
Unequal subclass number, 不等次级组含量4 Y- O6 ]8 U2 }2 N% F( e
Ungrouped data, 不分组资料$ _5 m+ o2 o8 A8 f; ~7 v9 W
Uniform coordinate, 均匀坐标( O! b( j7 m5 A" Y
Uniform distribution, 均匀分布9 }, ^- D* ]6 `# A* ^ n
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计8 t7 f c( M+ c9 X3 t
Unit, 单元
* V- @( P3 p u4 r" N6 QUnordered categories, 无序分类9 G/ z. D- d+ k' x7 ?9 ^
Upper limit, 上限
X" l4 \( t1 ^6 s. G* {Upward rank, 升秩
8 e) f4 I* }: D2 X( r0 qVague concept, 模糊概念% u) {1 W4 \8 I
Validity, 有效性3 W( Z" {& |1 }+ O! s( A: V* }5 e; s
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计' B$ x0 f9 o" E, Z: X
Variability, 变异性1 P0 w8 c# V# X( D
Variable, 变量
, C0 @' P: [8 D8 y6 uVariance, 方差
3 z/ v0 z0 X) z2 w7 OVariation, 变异' t1 r/ [! @& }, r% k/ D( b- c
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转. i. p. \; V3 z) v( l6 U, F! m; w
Volume of distribution, 容积
( i, L1 R! ^- A- N: O7 a7 n$ lW test, W检验; M6 }& O F. h* J" ]3 G: A
Weibull distribution, 威布尔分布6 \3 V n4 }+ h
Weight, 权数
: Q6 v4 ^" b% o% p3 v, eWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验" J( }/ T" C. H- x
Weighted linear regression method, 加权直线回归
+ m( g% q) `: w6 bWeighted mean, 加权平均数
& \: a- ?6 r5 ^Weighted mean square, 加权平均方差
0 g- }5 D$ k' N2 z; T" FWeighted sum of square, 加权平方和
, }- N9 n. F; P1 Q( Q0 T d6 bWeighting coefficient, 权重系数 q8 Q$ u' T: I4 y4 c2 M! ]% |3 I+ p2 b
Weighting method, 加权法 $ e! w5 R7 q4 j' ?- T3 C7 S( ~
W-estimation, W估计量
! t$ a, T- t& ^ B% p- RW-estimation of location, 位置W估计量$ P) k2 O2 ?3 y$ e
Width, 宽度5 K p6 A/ C* U9 G+ L- A! {, S
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
4 j6 d* Z: p0 [$ O7 m# FWild point, 野点/狂点7 o R# }. \; b4 \+ T) X1 B
Wild value, 野值/狂值
9 M7 {; _# C3 h0 kWinsorized mean, 缩尾均值' |" s9 J7 B+ ^8 Q- D4 B
Withdraw, 失访
; t; C+ U& |: @) c7 f% X5 YYouden's index, 尤登指数3 |$ d I* c/ y
Z test, Z检验
5 o& t4 C9 ~5 |$ i5 { tZero correlation, 零相关
) }: N* \7 D, d. u: zZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
