|
|
Absolute deviation, 绝对离差
) x; a( m4 p/ DAbsolute number, 绝对数7 |# w% T! ~& s! B9 \
Absolute residuals, 绝对残差
9 y5 p, {& y& RAcceleration array, 加速度立体阵
4 |1 e' R% x! O: Y- Z5 t/ ?& S$ r4 rAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
$ t. a; t) d- z7 R' }. n. I4 }Acceleration normal, 法向加速度
; w: |! ^* m1 B4 ^9 {% B; n9 uAcceleration space dimension, 加速度空间的维数. v# y" ^; `9 K% z
Acceleration tangential, 切向加速度* h( q+ f0 A7 I1 A! b
Acceleration vector, 加速度向量( z# z; V$ ^+ h" t5 h9 F) _
Acceptable hypothesis, 可接受假设8 E4 F9 k1 p$ [ K
Accumulation, 累积. u( u3 ^/ {6 @, ~, ?9 R0 |- V
Accuracy, 准确度6 u2 ^8 Q' p3 v6 g }4 Q; m0 R3 U
Actual frequency, 实际频数
' W. o: C! a, H- y$ R0 HAdaptive estimator, 自适应估计量, _( B7 D# p' o. ^2 @# q6 X* H
Addition, 相加
9 b: i/ k7 M7 f3 l2 _. K; T* l2 a+ ~Addition theorem, 加法定理( H4 c. a* H6 u/ z* Z Y, @+ ^' L% t2 {
Additivity, 可加性, d7 p* ?3 w7 X5 x
Adjusted rate, 调整率
1 H+ P% K0 c+ j O1 ~' M" d* `Adjusted value, 校正值* p0 Z) W& j# z
Admissible error, 容许误差* G {6 K7 z8 E$ J
Aggregation, 聚集性! d6 U- G( a4 M5 j. H
Alternative hypothesis, 备择假设" ?& \& O0 g: y4 ^
Among groups, 组间
% y( X; p: A3 Q' ` Q/ [Amounts, 总量
5 W$ ?7 _& U$ J1 tAnalysis of correlation, 相关分析/ c; K- H% V' S! a6 C7 a* o
Analysis of covariance, 协方差分析
: | W; O" y/ V; [: SAnalysis of regression, 回归分析
0 r# P. |$ B& s9 yAnalysis of time series, 时间序列分析
! y: O+ K+ Z6 ?7 zAnalysis of variance, 方差分析$ [4 W- _) d' }" }# z& q
Angular transformation, 角转换
/ s) J' O/ v9 `. N& NANOVA （analysis of variance）, 方差分析
3 A1 |; _" r5 B5 o! ZANOVA Models, 方差分析模型
) M; a9 U: ]/ d! _. |6 z2 aArcing, 弧/弧旋
7 V( ]( A. `5 a1 V, s2 L- VArcsine transformation, 反正弦变换
9 V# y$ `- u% _0 g% y! w5 G# QArea under the curve, 曲线面积) R( I9 Y7 X, ]+ y& z8 z! Z
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 1 E( ^2 R" ~% M7 Y0 M8 z
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
6 ], A# t9 t% HArithmetic grid paper, 算术格纸
3 M+ c* B; |6 d. m5 ZArithmetic mean, 算术平均数) }5 l( {, ?3 m5 f* C" E8 v
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
6 S: w: M4 W3 x% |+ GAssessing fit, 拟合的评估
9 B7 P2 _4 K2 k& T8 K4 Z; UAssociative laws, 结合律9 w& {8 R! r$ w: Y
Asymmetric distribution, 非对称分布: O9 i2 W& F4 ], A; e. \( F
Asymptotic bias, 渐近偏倚
: V2 L" |* d$ P/ L( y3 QAsymptotic efficiency, 渐近效率
" _& P0 h7 L7 r3 fAsymptotic variance, 渐近方差/ F# N6 W1 h: l" I2 N) q7 F. l7 t
Attributable risk, 归因危险度
; X" p2 s0 F0 U aAttribute data, 属性资料/ G2 q. l& }$ E, }
Attribution, 属性, O& e4 x: A, z3 a" H8 t/ B4 E) ^
Autocorrelation, 自相关: s& N3 ^$ {* x9 a4 a
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关+ v6 t* |$ n/ n9 u* w) s
Average, 平均数
5 o( B' l- l2 O6 b. @Average confidence interval length, 平均置信区间长度
$ {7 p2 u9 ^) r7 C1 wAverage growth rate, 平均增长率
, b7 B4 H: E9 d( k$ b& ~Bar chart, 条形图
6 U3 ] U: M+ PBar graph, 条形图- W9 ?$ x8 j/ B
Base period, 基期" W, R+ m7 f/ ]- R, u
Bayes' theorem , Bayes定理
2 ~; n5 Z3 U* CBell-shaped curve, 钟形曲线
3 ]; @7 ~& G8 a% ^Bernoulli distribution, 伯努力分布
) }' B' m* s8 `) F) tBest-trim estimator, 最好切尾估计量
8 A9 g. Z. q/ V" ]4 q( EBias, 偏性: B" N/ B6 J3 o! X1 e; z; \" N
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
. A4 @% [' N2 R+ ?8 X6 yBinomial distribution, 二项分布, `% R2 G& V/ o7 ]
Bisquare, 双平方
3 x/ f p; Z5 s- jBivariate Correlate, 二变量相关% L: m9 d) r! c# Q( K& r# o
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
0 `" X3 n1 b! {# Y2 f# u MBivariate normal population, 双变量正态总体6 [" b" J7 v' n
Biweight interval, 双权区间4 a8 b D" i% M8 R2 j5 L
Biweight M-estimator, 双权M估计量) \5 V. X- G" E# O, F9 Y9 W
Block, 区组/配伍组
3 ^* f3 y) b' W! }: `BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
- p% r1 w; z- t. s; {" w- SBoxplots, 箱线图/箱尾图
$ q* c* D5 O$ |: sBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
- U9 c! a# ]* N0 p6 Z% MCanonical correlation, 典型相关
8 Q$ {: W+ s1 R- N' l3 DCaption, 纵标目
$ o- w$ s; o; ^" [0 N7 i; _2 nCase-control study, 病例对照研究
$ l! R, I% @# b& F: t; tCategorical variable, 分类变量
, \# M% G, j$ n" [* ]* ]Catenary, 悬链线' j4 l7 x3 {3 ]" k+ n+ A
Cauchy distribution, 柯西分布
3 K9 P& Y7 h2 I+ N: y( eCause-and-effect relationship, 因果关系
5 T$ ~- `0 r5 |" b" N; LCell, 单元/ C8 |" K& j4 ^* V
Censoring, 终检
2 d9 M9 r. ?( l7 F/ X5 JCenter of symmetry, 对称中心. ~% w* @: H$ |+ t0 h% D) }( w
Centering and scaling, 中心化和定标
! R( \' T% ]8 ?* n4 t% Z$ _Central tendency, 集中趋势
% x& x& N \, K K6 W! G4 O& XCentral value, 中心值9 U( F! [' s+ o! w
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测- O- f2 a1 i7 o4 m
Chance, 机遇
' S" i2 y* a' v& UChance error, 随机误差
2 v! k# d1 E: |. E+ Q& ?Chance variable, 随机变量
- b2 G9 i6 J+ v8 x4 V' J* MCharacteristic equation, 特征方程( H8 y6 `! E; @( G8 J" s
Characteristic root, 特征根5 t2 d: E$ t" v6 E0 g/ o0 h
Characteristic vector, 特征向量- ~) n& J5 t( a8 u
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则: C# X- t6 {2 {6 H. |; z: C
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图; s1 R: B5 Q) o- w2 h- F1 }
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
- U e8 Y1 p. o5 H# t" K' u, |Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解2 o! G4 L- c; A6 T1 y
Circle chart, 圆图
! \& C/ ^/ K! Q5 z% pClass interval, 组距
4 r8 x% U2 A& G! VClass mid-value, 组中值
2 z6 s& {+ D- S8 y% R5 uClass upper limit, 组上限9 L' O, ?7 X( u7 U5 [5 q
Classified variable, 分类变量+ P' ~, [- k1 B
Cluster analysis, 聚类分析* |% }+ F4 O$ U" o
Cluster sampling, 整群抽样4 _, z2 ]) L6 ? s
Code, 代码
: ^9 R/ n7 Y/ H" e5 pCoded data, 编码数据
# g; P$ a% k* Q; z8 _& W {# cCoding, 编码
7 F; L# d( |! j0 `Coefficient of contingency, 列联系数0 |/ i; u2 q# R# g9 D' X6 o7 L- k
Coefficient of determination, 决定系数7 a. l' R w5 ]. h9 {) r' @5 q
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数7 Q$ k' ~; [& J2 {2 v
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
% N1 T6 n/ [* X4 x# G6 CCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
$ h4 X: F) M7 a0 U- i) lCoefficient of rank correlation, 等级相关系数1 J: Y- s( n p1 x( h& x
Coefficient of regression, 回归系数
& W' | L$ M3 [1 iCoefficient of skewness, 偏度系数 d) y7 P) q8 m( v$ L; x
Coefficient of variation, 变异系数
0 E* l/ y. x3 o! TCohort study, 队列研究
/ {8 q. b. s: {1 FColumn, 列
$ }: y( e1 |. x J. MColumn effect, 列效应* c+ B: _( m+ M
Column factor, 列因素/ g: O' R: C! k. U" ^. N
Combination pool, 合并
( D! k7 I% O1 a9 X, }* L& D2 @Combinative table, 组合表. ~; k n. q4 O/ k" ~# i/ K1 S6 ~
Common factor, 共性因子1 |6 I0 D9 q* p/ [0 v
Common regression coefficient, 公共回归系数
( N0 o( x( o0 M/ O& QCommon value, 共同值! y/ y3 [ L: g
Common variance, 公共方差
( j7 s! N+ V+ B9 VCommon variation, 公共变异
; u1 `( n) M7 x5 e0 FCommunality variance, 共性方差
1 d" j( s. S2 u, s8 X7 wComparability, 可比性- f+ t* _. c+ l6 c% I8 ?
Comparison of bathes, 批比较
( Q8 z3 \ t0 [5 `Comparison value, 比较值
& x& N: L& M1 }# i; G V+ g. \Compartment model, 分部模型+ W. F3 t& Y8 D) c& Q. Q4 K- U
Compassion, 伸缩) |1 m7 L$ K& a
Complement of an event, 补事件1 `( o) k! p. ^2 P* Q. s+ a2 A) ^
Complete association, 完全正相关 `& ^) M& ]% W9 b, A
Complete dissociation, 完全不相关 X: k6 \1 C! n
Complete statistics, 完备统计量
, x& c$ Q) {1 u7 ~, k: cCompletely randomized design, 完全随机化设计6 v( F- K M% ?* I/ ?' `1 a
Composite event, 联合事件' w3 z5 @+ x& l, f. p5 V
Composite events, 复合事件* W9 f0 c7 Y) R/ ?* n. ]" {
Concavity, 凹性) ?( G, q6 S' s9 h+ G" X
Conditional expectation, 条件期望
, B# [/ T$ x. \* V3 aConditional likelihood, 条件似然
* Y7 d; Y$ V& j; cConditional probability, 条件概率
Y. {. X, ^* ?7 ZConditionally linear, 依条件线性 ~4 l! q6 f! ]& s3 U: L5 q2 p- J
Confidence interval, 置信区间
4 }- b1 H. ~% O. a( u' H1 R* t# `Confidence limit, 置信限9 u" O: a5 L# J' k- Q( c0 ]
Confidence lower limit, 置信下限 `/ u; H# O; S+ D9 [. B$ |5 W
Confidence upper limit, 置信上限8 f: \& y7 ]( v6 u6 Y. E4 T2 _
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析" w4 C; a0 Z1 o
Confirmatory research, 证实性实验研究
3 _0 i' v1 C: H9 K) T% j) QConfounding factor, 混杂因素' d% |$ `0 L6 {" ~$ S
Conjoint, 联合分析
' P9 ~6 Y" O- N( P* q5 |Consistency, 相合性) ]( I% y: E1 L; u2 t! _
Consistency check, 一致性检验
5 ^' v- P" {9 E6 A; WConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计+ N5 x# q* ?7 ~2 K: N
Consistent estimate, 相合估计
" D7 }3 N: k7 [( ~Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
) W0 g, ]- r( Z) Q- V" PConstraint, 约束
! E) ]" r; ? x! {8 c5 C7 gContaminated distribution, 污染分布
/ |$ k6 J" |1 P* N9 C8 z+ DContaminated Gausssian, 污染高斯分布* `: o3 h$ P+ ~/ h4 x# t
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
`3 [/ A' w7 XContamination, 污染# }6 m: K0 K3 p/ F9 L
Contamination model, 污染模型* V3 a; R4 B# @1 {# ?* L6 [
Contingency table, 列联表
) g2 s2 I! @+ R! w0 }) OContour, 边界线
" Y3 O* k# W9 }/ EContribution rate, 贡献率
5 d8 {- i; o. H5 u: Z( Q; }& PControl, 对照: t7 V, e/ T3 r ^: s' J) c
Controlled experiments, 对照实验
1 D, W5 s1 s# P- U W2 rConventional depth, 常规深度
0 u6 s8 u7 Z( V( d6 VConvolution, 卷积
' ]$ t$ \% k* j& @" cCorrected factor, 校正因子
) G( z. v- `7 o$ {9 o5 CCorrected mean, 校正均值( a7 w# \! ^- m* e5 q; S2 G
Correction coefficient, 校正系数8 |9 P+ K8 g N- y
Correctness, 正确性
6 m1 S" _$ U! I- o- h" t2 NCorrelation coefficient, 相关系数/ N1 j5 N! K2 p6 I
Correlation index, 相关指数
; B0 V/ u0 t, a0 m9 O7 X9 TCorrespondence, 对应
0 J* O. d3 S3 t2 q& Y8 Z1 q& RCounting, 计数7 T3 p$ s$ m7 y; |, w
Counts, 计数/频数
, `' t: r' Y4 nCovariance, 协方差
9 Y; s0 D+ Q8 j# e+ n. P" \8 r. mCovariant, 共变 + n0 ]4 O' v# C
Cox Regression, Cox回归9 }' C* P/ ~. j
Criteria for fitting, 拟合准则, T( }' A# J# s3 Y i
Criteria of least squares, 最小二乘准则. r, x' u: x2 [/ o% }) }' i6 @
Critical ratio, 临界比
4 z. U5 m) y) _, m, }9 L0 wCritical region, 拒绝域7 l/ n% _% G3 t9 f2 S/ l7 b ?
Critical value, 临界值) W5 {% i2 ?3 M% b6 n
Cross-over design, 交叉设计
- a# {8 |7 {" p$ t4 ^Cross-section analysis, 横断面分析3 ?) i) ?9 F: u, J
Cross-section survey, 横断面调查
$ h9 U5 ]% d4 F- k, T' ]Crosstabs , 交叉表
: T5 K+ P. a: aCross-tabulation table, 复合表 h& d& Z/ ^4 ?) `; U
Cube root, 立方根: t9 x5 ^! }9 X, n( `- [
Cumulative distribution function, 分布函数
2 J4 n" T/ T# zCumulative probability, 累计概率
. E0 M" T& z1 p/ `- cCurvature, 曲率/弯曲+ Z$ E: n, D* W) i) G3 @. c
Curvature, 曲率" e% s# U/ G1 F+ j3 \- g) j4 k
Curve fit , 曲线拟和 " M4 }* l9 J# M2 r8 A& L( F
Curve fitting, 曲线拟合
$ g- s% H# `- t' QCurvilinear regression, 曲线回归2 h' I$ \- W' F! f8 G
Curvilinear relation, 曲线关系0 D8 R7 q* w- [* t, I- r7 ^. _, r
Cut-and-try method, 尝试法5 K$ G0 q2 ?2 G7 X8 Z0 V" K
Cycle, 周期
6 Q2 S. A, I0 ?5 F6 n- z# s4 _Cyclist, 周期性
) |3 W; Y' N7 O' X' ZD test, D检验7 c- P2 _: Z! h; u/ `
Data acquisition, 资料收集
' J1 \% v0 r( C, ?* Y4 @Data bank, 数据库
8 l( R5 t6 G6 A" y2 aData capacity, 数据容量 ?: P' B: L5 `
Data deficiencies, 数据缺乏
$ @1 O8 V$ Z; o/ `Data handling, 数据处理
5 L1 ^$ z9 g' WData manipulation, 数据处理/ y& K" j9 r+ H; j+ R0 E9 |6 v# A
Data processing, 数据处理! J3 p% w4 `$ `5 ?4 X b |+ ]
Data reduction, 数据缩减0 [. {- U) Z$ \" N* F5 s
Data set, 数据集
, J7 ~' w& V j! M% Q$ FData sources, 数据来源, U1 Z- O' d0 K8 r: G
Data transformation, 数据变换
" k5 s+ f$ m6 w4 L. e; F0 G. y) Q/ _Data validity, 数据有效性
' R) ^5 ?. d: N. lData-in, 数据输入5 ]( G" v# S. w0 n/ p
Data-out, 数据输出$ J% b* N- h9 G! {6 X
Dead time, 停滞期
2 U+ |. v; A2 L+ l2 K5 o! PDegree of freedom, 自由度
& w+ O& B K& Q: hDegree of precision, 精密度: ]. l% v: y! l/ k$ s3 n! {- \2 ?
Degree of reliability, 可靠性程度
( H& R$ i/ @- N2 kDegression, 递减
% @- U5 Y- @- A0 W( W1 e' tDensity function, 密度函数
8 I( c7 U' y5 C2 w0 _' l; V8 DDensity of data points, 数据点的密度
% J8 |7 ~' K3 I4 P% P$ Y; \Dependent variable, 应变量/依变量/因变量$ B! p; |& P- ^- ^3 G
Dependent variable, 因变量
+ o0 g9 P# c! @5 u$ [Depth, 深度
( \! r" M9 w5 }* O6 T% x+ kDerivative matrix, 导数矩阵1 h! X6 {% _5 q' o
Derivative-free methods, 无导数方法7 D* U* }7 |3 d, j* n
Design, 设计+ ^* z; Z5 `) u' Z5 g
Determinacy, 确定性5 J7 Y9 E, O5 E; c& K+ C* E
Determinant, 行列式( q% }$ Z. \0 r: w( ]7 Y4 Q! x
Determinant, 决定因素; i6 f" o8 g, m. P. u( C
Deviation, 离差6 K+ W7 f/ C, B7 |5 x1 P
Deviation from average, 离均差: p/ Q+ M6 Q5 ]
Diagnostic plot, 诊断图' o& k0 q s' m" p# v- A, b! Y1 U
Dichotomous variable, 二分变量' b9 @2 Q: |) o5 p4 y! B/ _
Differential equation, 微分方程2 p, A a/ D, [
Direct standardization, 直接标准化法5 T. Q; y# n. K- D/ a
Discrete variable, 离散型变量
- U& `) d4 `, e. M4 BDISCRIMINANT, 判断 $ U& \+ s j; M+ T A& D' F
Discriminant analysis, 判别分析1 n6 W5 Y* v, n1 f! Y0 Y) M
Discriminant coefficient, 判别系数% x6 [. J9 Q2 s- s& C; F; @( T4 O
Discriminant function, 判别值
4 o" x) o+ k% { A6 ?" IDispersion, 散布/分散度
7 m/ t( v% s- R, y8 vDisproportional, 不成比例的
2 ? S: I, E) X# x* z. f6 eDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量# |* `0 [; r+ V1 V2 b# E
Distribution free, 分布无关性/免分布
@7 u2 m7 U& S$ [ ODistribution shape, 分布形状 |' v, M; |; ]/ g+ j6 `" J
Distribution-free method, 任意分布法( K$ f) D: c# h
Distributive laws, 分配律* C, f2 D" j s3 h, j1 [
Disturbance, 随机扰动项* S, j$ ~( t# L' r0 i7 p) v
Dose response curve, 剂量反应曲线' f, N! p' ^9 H
Double blind method, 双盲法. F$ n7 o3 Z) l( b" x1 ]9 t5 e$ d) C
Double blind trial, 双盲试验$ r5 q# O& \( V* n. v$ D7 |2 b
Double exponential distribution, 双指数分布7 [& J8 ]/ k1 }; ]* k* B4 y1 e
Double logarithmic, 双对数
' @5 `' s$ s0 x4 L6 Q* mDownward rank, 降秩
- F2 z/ a7 M) n# nDual-space plot, 对偶空间图
5 m( C* b6 y2 F1 yDUD, 无导数方法! s; O8 b4 g; N% l. g
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法 z o X' g% @5 v
Effect, 实验效应
6 E# b5 H2 o5 z) bEigenvalue, 特征值3 }% u( m, E. d
Eigenvector, 特征向量% S. x1 ]: _1 n" _
Ellipse, 椭圆+ {5 }- s' v [3 H2 H
Empirical distribution, 经验分布1 T$ U# G& i% L; J
Empirical probability, 经验概率单位
9 W% n* q$ T ^4 |2 tEnumeration data, 计数资料
4 o9 f: T) s* N& ^Equal sun-class number, 相等次级组含量
0 J, f( l: w( S/ J* @: m+ ?( S4 vEqually likely, 等可能% Z Q! j$ W- N% s `* V4 ^- i
Equivariance, 同变性4 o" }. K3 v: m& o2 I% }
Error, 误差/错误' t( V4 b4 J# b3 D
Error of estimate, 估计误差5 a$ V* V- Y A6 F6 o7 X
Error type I, 第一类错误
( l @& V6 m& GError type II, 第二类错误" Y( }9 F3 ^1 [0 L4 {6 e
Estimand, 被估量8 [ m# l; u- j
Estimated error mean squares, 估计误差均方
E5 E$ i0 Q; |Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
! ?- ~) \0 p! n( K, YEuclidean distance, 欧式距离
2 S. k( q( K5 M4 ~+ W& h0 N# hEvent, 事件
4 m C5 { c4 {9 b% `6 fEvent, 事件
# e0 {+ o `, U. qExceptional data point, 异常数据点, |; A7 O/ S6 ?$ x/ u
Expectation plane, 期望平面5 ^% h( Y1 I( X. w, t; s& F1 i
Expectation surface, 期望曲面) J7 S" t8 C1 R3 i; q* K3 I
Expected values, 期望值0 q. r# I2 y( A3 F7 R2 ~: L) ?
Experiment, 实验 e8 N6 w* D8 _: ]) B: s
Experimental sampling, 试验抽样. ^4 m- G: `3 |
Experimental unit, 试验单位
5 p1 _, N" t7 p2 S; b% J/ d6 V; ?Explanatory variable, 说明变量
' {# v# B* R0 \ VExploratory data analysis, 探索性数据分析; a2 N( R4 S; Z& j
Explore Summarize, 探索-摘要9 O6 Z( ~7 M: f
Exponential curve, 指数曲线
. m8 Z: k% ?1 P1 M% l) L- YExponential growth, 指数式增长
1 V8 I3 M2 [# `$ b; Y, Y1 ZEXSMOOTH, 指数平滑方法
9 D7 [2 ^* k* @' m% y1 D7 MExtended fit, 扩充拟合
. I' X6 M4 u9 ?$ t' a; k% L, MExtra parameter, 附加参数
4 l3 V* ~' n9 N$ e$ F0 L1 VExtrapolation, 外推法
9 c0 ^1 N% O4 mExtreme observation, 末端观测值
# S% ^1 H, k6 }; b) D' p. rExtremes, 极端值/极值8 P1 p6 K$ b+ t. F7 @' L- G4 T
F distribution, F分布 C' ~/ ] n* R. k. l% l
F test, F检验2 k R* P9 `0 M M; r9 v4 A+ |
Factor, 因素/因子
2 v& H0 J" x4 ]- b2 [Factor analysis, 因子分析7 ~6 Y& W2 N8 T; L$ ?% C+ ?
Factor Analysis, 因子分析
: ^. P# G! D9 vFactor score, 因子得分 6 A4 w* G+ z$ _! T1 [. R1 X
Factorial, 阶乘1 ~; T, x' ?7 O9 w
Factorial design, 析因试验设计
7 X3 h; @, L+ r' d$ hFalse negative, 假阴性/ I4 f( j1 s, b5 W2 T# q G
False negative error, 假阴性错误
- m5 f4 d) {8 m2 E- x$ O0 JFamily of distributions, 分布族
' j1 r" B- o! `7 M9 F6 oFamily of estimators, 估计量族& H! @5 y" H' s3 v( \" i! g" o
Fanning, 扇面
& }5 s! ^6 ~4 fFatality rate, 病死率% E7 w, l2 j N9 e7 o" y6 k+ f
Field investigation, 现场调查. U2 \0 `2 U, `- u* {9 X; p
Field survey, 现场调查
: Z: J1 f% ?- ]3 n* hFinite population, 有限总体0 p% N7 @: V$ ?
Finite-sample, 有限样本
/ e @4 a+ k- G4 ~5 U4 Z; DFirst derivative, 一阶导数
5 k2 o1 E" g( T# F9 o! I& SFirst principal component, 第一主成分
2 t6 q8 X' `# } nFirst quartile, 第一四分位数4 m' Y7 A$ D* \' X
Fisher information, 费雪信息量
3 q F- |: _9 R1 iFitted value, 拟合值
( ?" l) r& }+ m6 GFitting a curve, 曲线拟合; q3 h0 Q# v3 t) J0 P. [' ^
Fixed base, 定基
1 L* Z" z5 \3 JFluctuation, 随机起伏3 }' A0 ^4 ~, L c6 S) z
Forecast, 预测, [4 g! F5 M/ r2 | P* G
Four fold table, 四格表
/ H0 V/ L8 U. i" W3 p; s8 YFourth, 四分点7 i; u9 Q( v; V6 i+ Y8 G3 e% D9 |
Fraction blow, 左侧比率
; p, K3 ^) z5 R7 @1 KFractional error, 相对误差
7 |0 ]- F3 ^ p2 b& |* L: R p4 GFrequency, 频率: P3 w( i8 a$ v$ f2 Q
Frequency polygon, 频数多边图8 S7 L( ? J8 a$ u- m/ {$ J( H" O
Frontier point, 界限点
% b5 _& s/ T7 v" I0 |1 W8 g1 ~& gFunction relationship, 泛函关系4 l& ?% a1 ^' P9 U2 G" b
Gamma distribution, 伽玛分布8 P7 M1 Y* d3 `1 S6 a& V
Gauss increment, 高斯增量
4 \4 x/ T: G* z3 F! iGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
r* y1 r% o8 n3 A0 b/ |1 vGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
/ C8 C5 b+ \/ r: L8 i/ j# {General census, 全面普查
: v; ?; I1 k; X' \+ RGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 * E5 B4 o0 e5 l2 I6 s, W
Geometric mean, 几何平均数
0 W" j. P! |1 N X6 r( ^ ]* X. aGini's mean difference, 基尼均差2 ^# X7 k S; F. S, T
GLM (General liner models), 一般线性模型 + w; @7 ?: Y1 {2 h1 E3 ?/ B$ ~7 G
Goodness of fit, 拟和优度/配合度) g; {, j/ G5 a) e" p3 u! j) U
Gradient of determinant, 行列式的梯度
& V6 `4 A1 c1 ~# y: E+ o4 OGraeco-Latin square, 希腊拉丁方3 u& P: }% B# r# y7 k6 |) \
Grand mean, 总均值
`/ _, G3 C d N8 w, c; [3 pGross errors, 重大错误
9 D: T7 z! z/ L' r4 h6 k3 \Gross-error sensitivity, 大错敏感度9 O0 F& @" {7 C; q: ^9 f9 G
Group averages, 分组平均! e E# W+ I3 f" D+ Q- `, a( @/ S
Grouped data, 分组资料
. `# ]2 h, `. @Guessed mean, 假定平均数
* a6 j& z5 _( i/ U3 iHalf-life, 半衰期& V2 w/ d+ i3 L9 O9 y/ ^3 N5 [- z
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
6 Z& U. o" j' K2 p1 t9 c4 x8 mHappenstance, 偶然事件8 ~, w1 T" n/ C& q" m+ F
Harmonic mean, 调和均数3 @4 a5 c7 ?& J- D
Hazard function, 风险均数
$ Z) k0 y$ |# q' R$ ~, bHazard rate, 风险率; S+ c& I& v5 E/ K1 }
Heading, 标目 8 W; ?" y |. p' g- z% O
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
( j: G4 E, h$ W D: o4 O1 j2 zHessian array, 海森立体阵5 l/ E% n! B1 {
Heterogeneity, 不同质
( h4 m9 J4 b+ G EHeterogeneity of variance, 方差不齐
! O/ O. N: O- V- O2 UHierarchical classification, 组内分组
5 a" p: ~8 ]0 Y6 A- p: uHierarchical clustering method, 系统聚类法
! g1 d. T5 I. i2 P2 n1 U7 k+ \High-leverage point, 高杠杆率点! q/ |7 M2 r/ K v6 W! M& w1 x2 ^: a
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型# r& A( K& I! |
Hinge, 折叶点9 a+ b f1 w* \- z% V [
Histogram, 直方图
2 k) V. a! q6 N7 R) ZHistorical cohort study, 历史性队列研究 : t+ n* v8 G* B6 Z
Holes, 空洞
' u8 @2 s9 A7 g, r4 U1 B5 _6 e& uHOMALS, 多重响应分析* o4 r. a. ?' d4 y
Homogeneity of variance, 方差齐性
% {) `4 P: J0 `$ f4 M- d! t" MHomogeneity test, 齐性检验
" u# g2 U* h! U: I9 ^4 OHuber M-estimators, 休伯M估计量
, X" v& s$ j+ y6 iHyperbola, 双曲线
+ T3 o, J. c5 j$ UHypothesis testing, 假设检验
1 ]- h0 Z( Q. lHypothetical universe, 假设总体
. R. p9 H" M; r9 q* M1 OImpossible event, 不可能事件; z6 C/ q- z8 F; g
Independence, 独立性$ [2 ~' i% B2 w- `% y" h8 y8 d
Independent variable, 自变量' s0 k( ~: L0 K
Index, 指标/指数, C( V, m% Q7 _- x0 W* n
Indirect standardization, 间接标准化法
. c9 r3 n+ L( ?- c( J3 ZIndividual, 个体+ ?# H' I% V5 F& m
Inference band, 推断带
+ n; l( J! l7 B0 ~ UInfinite population, 无限总体
, @* I q [5 y1 T2 v f: rInfinitely great, 无穷大
6 L# f# H) l+ w1 ZInfinitely small, 无穷小 @ [( _0 W/ ^1 e N7 }- |% g
Influence curve, 影响曲线
3 i* p6 ?* f) L3 i1 FInformation capacity, 信息容量
+ o# R2 m! \2 |6 v) W. ~7 U' n6 xInitial condition, 初始条件
8 c. } k# j5 w5 h, C2 V! P* L& bInitial estimate, 初始估计值1 k# V% ?. X" T9 X7 I( e6 S
Initial level, 最初水平: f- u D' I g N+ m5 |
Interaction, 交互作用* G/ H% H/ u+ w' c9 W* f g
Interaction terms, 交互作用项7 i8 d8 g2 f0 u G5 I. b
Intercept, 截距
+ X$ }: O' r. I0 H/ l: iInterpolation, 内插法; d% l- c& }, l& H+ l$ W) E) R
Interquartile range, 四分位距
. R0 c k. K$ t; V" S% TInterval estimation, 区间估计) `5 O: s4 Y6 h
Intervals of equal probability, 等概率区间
9 b4 [. n/ T- e# ~- jIntrinsic curvature, 固有曲率
% m& L: C, o+ i/ lInvariance, 不变性6 v- i& K) V1 N2 D
Inverse matrix, 逆矩阵
- P& R0 _+ ?1 R, M$ ?Inverse probability, 逆概率6 i, |, b2 i6 W- C$ }/ U% z
Inverse sine transformation, 反正弦变换
+ Q- J' L' T! Q1 ?4 y- M, PIteration, 迭代 ! _2 K, `4 t: q J7 w; F5 T$ X
Jacobian determinant, 雅可比行列式
" K# H% D) A# x: }# j6 o- I$ ~Joint distribution function, 分布函数
- s" a; q0 e. _; o" cJoint probability, 联合概率
& i) Q% ? _2 k9 | ~6 Q% ?Joint probability distribution, 联合概率分布
; Q; M; X7 e% _+ {: C; m, hK means method, 逐步聚类法
% _- N' S; H8 DKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 + `. s# y* ?; x3 H/ d7 ~3 @' {) T
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
- Q4 r6 c/ b$ tKendall's rank correlation, Kendall等级相关2 T6 _* `7 U) W0 Q/ s
Kinetic, 动力学" s( t5 Y3 ^+ Q U3 G. d9 y
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验2 w0 b6 ^1 a# ?. u
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验# S6 E$ \0 Z& t; ~
Kurtosis, 峰度' O$ A- p2 y6 ?. K
Lack of fit, 失拟
4 Q8 ^- u' L5 m; q- PLadder of powers, 幂阶梯
8 l( I8 U4 B* ?# y, X3 \Lag, 滞后8 P. w& W6 \' ?; ]5 [; ]
Large sample, 大样本
/ i0 t7 Y1 Q, g' D P& hLarge sample test, 大样本检验
+ w5 s3 Z0 W8 A% m+ e1 jLatin square, 拉丁方
- l$ F& g |1 p9 s2 hLatin square design, 拉丁方设计) I0 k' k: F( Z6 D% a4 G+ w) H$ Q
Leakage, 泄漏
( c% [! o6 `' s4 X$ q. q* pLeast favorable configuration, 最不利构形1 v5 q: o6 [. w, ]5 g; r- P
Least favorable distribution, 最不利分布
3 Z7 W, O/ {1 A, _- f4 Y. b7 lLeast significant difference, 最小显著差法
; m2 H1 {1 s7 s. ILeast square method, 最小二乘法 h3 N: |: r+ q# m$ y4 N/ a
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
9 W9 j; j0 {' b5 T% VLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
9 B4 F7 i2 |( o* m- |6 VLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
/ @% W( v1 I, X4 z! ~' g% YLegend, 图例
0 H1 t9 e8 L9 A) N7 L2 p) yL-estimator, L估计量8 Q9 n/ i# ^, U' c" y/ E4 r; D! O
L-estimator of location, 位置L估计量1 D- B8 E0 h2 R
L-estimator of scale, 尺度L估计量
; n$ G2 z+ o+ e& G! E" OLevel, 水平
5 [2 i3 }% ?: [+ t& u6 B$ `Life expectance, 预期期望寿命
( l% Y0 d+ y3 Y; C) V8 |! D+ OLife table, 寿命表
# A8 w9 D( y- D3 L, S! A) hLife table method, 生命表法
, a2 H) a5 Z! z( M6 R+ A/ `Light-tailed distribution, 轻尾分布
) K( k4 w# y" i! W) E! a) ULikelihood function, 似然函数7 j' \" M' s% s" \3 `, p
Likelihood ratio, 似然比8 g+ L# G v: [5 u1 F& N( G
line graph, 线图1 O/ X9 \! M/ y) l
Linear correlation, 直线相关8 I1 A/ t+ n; i: g
Linear equation, 线性方程" J- n$ K; o# i
Linear programming, 线性规划
3 i7 y/ s2 k: A p5 Z! bLinear regression, 直线回归) s( `2 @- r8 a; M
Linear Regression, 线性回归
1 H( q6 J# P/ m' D- J/ {5 j/ aLinear trend, 线性趋势% u6 ^! v( ~: Q2 _+ U0 n2 z5 V
Loading, 载荷
% O& ` A3 n8 w% v" U9 F* u0 m- |Location and scale equivariance, 位置尺度同变性! m4 a; o" h) h: [2 ~3 _
Location equivariance, 位置同变性* C) D1 c/ x9 E8 h/ f
Location invariance, 位置不变性
8 ^: _$ ~3 r HLocation scale family, 位置尺度族
# A, ?; t4 W* K( w: `! yLog rank test, 时序检验 & w0 _; i& K6 H/ y4 Y
Logarithmic curve, 对数曲线+ ^1 d- L! I$ N9 K6 _
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
0 b" C/ F3 V3 \0 {; m' S$ uLogarithmic scale, 对数尺度4 j. ?; A: u9 Z; s
Logarithmic transformation, 对数变换
! M; k( P1 Z+ m' h: u' SLogic check, 逻辑检查
% P' |! J+ C9 p9 `2 E5 ^4 KLogistic distribution, 逻辑斯特分布
0 o: Q/ g. S4 ~Logit transformation, Logit转换( t3 W$ e O0 E4 l5 W6 u
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
5 y- a& z8 t2 b" r PLognormal distribution, 对数正态分布# P: U- T+ _/ U ]1 A
Lost function, 损失函数
! B* b# f; h6 |8 ] D A% Z2 @Low correlation, 低度相关& y, e7 @8 q; n, p! m& l, O4 J
Lower limit, 下限
9 v- V2 ^9 R: s% s" b- ^+ D5 sLowest-attained variance, 最小可达方差
$ f. t: K) n+ E: f oLSD, 最小显著差法的简称
' c- ^1 L3 O* J$ Y5 `Lurking variable, 潜在变量0 A0 J' Y" w7 I4 t* V k
Main effect, 主效应
$ X X6 z$ T2 x0 [4 k) J( v V9 A3 [Major heading, 主辞标目
& K/ A# t o7 ^( hMarginal density function, 边缘密度函数, g& p6 q# {' ?0 b9 d" o" }) J ~
Marginal probability, 边缘概率$ L m+ U) E; ]: G- E
Marginal probability distribution, 边缘概率分布" s% @5 a; K, ?* p( Y. B% C7 E, ]
Matched data, 配对资料! G4 q% y# e7 J. T; L% w, ^
Matched distribution, 匹配过分布
( e8 x. E% J' y0 c, B( p4 d# rMatching of distribution, 分布的匹配
" X. q3 `( B1 R# _- J) rMatching of transformation, 变换的匹配
# a D- y9 K( I1 I: pMathematical expectation, 数学期望
# ]+ M5 x( B6 a, v; }# Y2 PMathematical model, 数学模型3 R% p8 f8 g+ u$ V3 d1 j
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
6 F8 p p& ~1 ^& I hMaximum likelihood method, 最大似然法
8 v8 {8 d2 d0 K+ G! U" dMean, 均数
2 l! u# Z, ~0 eMean squares between groups, 组间均方+ |. j9 H( r2 i. n, @/ B( j* e! x
Mean squares within group, 组内均方
% O& x5 m, v0 @* F: fMeans (Compare means), 均值-均值比较
* N& X+ ?/ G( E9 _9 m- f+ SMedian, 中位数
; O; x$ W6 B7 tMedian effective dose, 半数效量" O5 @4 S. z& b& K5 Q
Median lethal dose, 半数致死量
: v0 r4 S& T& n1 r5 k/ r' kMedian polish, 中位数平滑" l" B- B' M1 E3 Q; u
Median test, 中位数检验8 Z: z# T" x* J) o1 X* }( [6 g) U
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量2 I& b, S4 k& K# a
Minimum distance estimation, 最小距离估计9 Y! q1 ?# g& ^. u: h1 }
Minimum effective dose, 最小有效量4 u0 j0 C" h: } u. n0 Z) {$ l( }
Minimum lethal dose, 最小致死量: h; @. j; f b$ T
Minimum variance estimator, 最小方差估计量2 f& z3 H5 n+ P" s& S4 ]/ U4 t
MINITAB, 统计软件包
) f! X/ ^8 x- B. F& s( b& EMinor heading, 宾词标目
( K, a2 e1 i e" I s% y$ V- tMissing data, 缺失值
6 n" _; ~5 J6 T) XModel specification, 模型的确定1 n: ]% u- Z! T/ k- b+ T( h6 l
Modeling Statistics , 模型统计5 ^% g. x6 P- q6 }+ \% B+ k5 v
Models for outliers, 离群值模型) W: n: U6 A4 z4 B) j
Modifying the model, 模型的修正
- e! X6 G# M) IModulus of continuity, 连续性模
& s! o- V: A* t: _" uMorbidity, 发病率
5 Z9 ^6 O U N0 T6 [Most favorable configuration, 最有利构形
d5 I, ~7 \& n8 a2 i1 GMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度4 m) z( o$ q! y; I# T3 ?' i9 q9 M
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
3 t9 d) U1 K2 T2 P! BMultiple comparison, 多重比较% K9 Q4 |/ O* H5 q; C" K: f, k
Multiple correlation , 复相关
4 r7 C, `1 h+ {! z' [" PMultiple covariance, 多元协方差9 _+ o5 V3 x8 E' M& X8 p
Multiple linear regression, 多元线性回归
! {3 \( O6 B3 s, X, NMultiple response , 多重选项4 W" M8 o2 d2 p7 R0 o8 [, a Y
Multiple solutions, 多解! ]6 l; z1 C" E& m
Multiplication theorem, 乘法定理
_" X) [3 h0 \& z7 M; m$ rMultiresponse, 多元响应/ x' N; O. J/ S* d7 R
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
% E1 h+ y* j7 {; IMultivariate T distribution, 多元T分布
- Z: A* J- i# x4 ?; I, |, gMutual exclusive, 互不相容2 J: i. ^2 ?5 I, G) e; l7 |
Mutual independence, 互相独立9 p9 Y7 S0 ]) r& v0 R
Natural boundary, 自然边界2 V0 N4 o# N+ Q3 @7 y. z
Natural dead, 自然死亡$ U# R& ~0 W' n$ V. ~$ p
Natural zero, 自然零
: b" `7 P& O& M6 eNegative correlation, 负相关3 O. h9 _7 }: X+ Y6 i
Negative linear correlation, 负线性相关
0 s* {0 G/ k; g+ }1 gNegatively skewed, 负偏
l+ m" G T& s' xNewman-Keuls method, q检验" E3 L# ^6 N, @5 Y1 {
NK method, q检验, g1 ?4 K- D$ \! z. T5 h/ c. P$ Y
No statistical significance, 无统计意义# I5 M2 q. v S5 u
Nominal variable, 名义变量) |6 D% \2 w' }, D& Y
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
* ]$ M! _( b) Z/ yNonlinear regression, 非线性相关
5 t( Y7 G* J- h1 @6 O9 ENonparametric statistics, 非参数统计
! j5 c! t6 _& o, v* E% A9 MNonparametric test, 非参数检验7 N2 |! P4 Z* q: x" Q+ n: n! v
Nonparametric tests, 非参数检验
* y" E+ r! w: NNormal deviate, 正态离差
/ Z5 T, Z: x$ p) K, w1 l, @3 wNormal distribution, 正态分布* c) L% q9 t# H; G' P; l8 o
Normal equation, 正规方程组
; [, m- \9 `% n* SNormal ranges, 正常范围
# r: J$ C3 `* ^1 hNormal value, 正常值1 u9 b! g+ m' S$ b+ E% `( P, U% C
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数8 H0 f. T/ ~6 ]
Null hypothesis, 无效假设 $ x+ v) z5 v9 _4 K: i
Numerical variable, 数值变量" I4 h2 n8 ^4 P! u+ L1 z/ t
Objective function, 目标函数
, E6 V" C4 x' T- W* N- TObservation unit, 观察单位
$ _( p/ l3 m( b+ Z+ ~ J0 O NObserved value, 观察值5 e1 A# m1 b( F! M& l
One sided test, 单侧检验
& {. y3 i8 H9 r& i: \One-way analysis of variance, 单因素方差分析
: Y& a' G0 `, I5 WOneway ANOVA , 单因素方差分析
) d1 z4 Z" X2 b; g- c: {# gOpen sequential trial, 开放型序贯设计. U8 s2 q! j6 |
Optrim, 优切尾
8 ]! t) F3 p/ o/ c! XOptrim efficiency, 优切尾效率
' S3 Y: q4 Z1 p9 \Order statistics, 顺序统计量
4 I( I* C) S( Z/ |3 `9 b3 s! |- i, @Ordered categories, 有序分类
2 S* J% C5 |) l% G B3 MOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
( Q# t4 t, A6 O& Z8 h: j$ C' e$ B3 oOrdinal variable, 有序变量6 Y7 y- l% |, G- d: J0 k# r* ~
Orthogonal basis, 正交基
- `& I3 E) }) B1 gOrthogonal design, 正交试验设计
2 s3 z/ N6 _% M0 W# x6 Y& r0 \5 `Orthogonality conditions, 正交条件% H7 Y4 r3 B9 }$ ~+ [
ORTHOPLAN, 正交设计
4 q/ a% e) ]% Q# m3 d |# H# cOutlier cutoffs, 离群值截断点
, u) n- W' u! u9 t- j9 f0 qOutliers, 极端值
! F1 y# k$ C% V3 q1 T8 b7 AOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 9 J6 t9 N7 f8 f6 S' K$ O6 ~. V
Overshoot, 迭代过度
- Y- Z2 K: }% v. O9 {Paired design, 配对设计
/ m B0 T( e+ w0 g! b# Q4 S9 IPaired sample, 配对样本9 j5 n" f$ _) A: f
Pairwise slopes, 成对斜率
: k; z. ]9 Y* z1 ~2 fParabola, 抛物线
& ?3 n7 v' X: iParallel tests, 平行试验8 y5 ?4 A z( d3 G( a/ C1 ^5 {5 M- G
Parameter, 参数
8 {) W: l% m3 O4 \0 ?7 lParametric statistics, 参数统计
/ G5 ~. D: K% N2 w. j8 fParametric test, 参数检验
$ i/ D9 O$ ?8 {& m9 C: {Partial correlation, 偏相关
( c i. a9 u; L. l, _Partial regression, 偏回归0 ]! a2 z* F) k5 p
Partial sorting, 偏排序
- P- I7 o# t8 y/ }' n3 kPartials residuals, 偏残差7 u" X+ j% Y W. ?8 Z0 S
Pattern, 模式9 @, {4 N5 e& r% O0 [5 v7 b
Pearson curves, 皮尔逊曲线
0 F% O2 k" D H- m6 k8 w- }/ kPeeling, 退层
+ c1 B" I0 F" Q) GPercent bar graph, 百分条形图
x2 g. _9 l+ H0 e |Percentage, 百分比2 j6 x/ B' R: M- w9 B+ F
Percentile, 百分位数+ d5 }" F9 h* v9 W" Y" _% ]
Percentile curves, 百分位曲线9 _! F" k* g' W8 w
Periodicity, 周期性4 ]) s; R4 F3 P6 L0 R+ J
Permutation, 排列* `6 M- V, E8 a! u2 |. f" E
P-estimator, P估计量
8 @7 P8 Z; h. j' T) \2 N; HPie graph, 饼图7 |4 q5 _8 Q4 x# e3 q1 Q+ }
Pitman estimator, 皮特曼估计量
- {( d5 |" P8 v) Y) _! s9 R0 e. ZPivot, 枢轴量
8 N' ^: `' m; e' P- E% T( W1 CPlanar, 平坦 q' J& n$ {3 a* w. Y4 X
Planar assumption, 平面的假设
/ d& k3 |( z& Q' ?" c b4 R0 rPLANCARDS, 生成试验的计划卡
, e- R, g* f3 y5 [Point estimation, 点估计1 r! r. d( w, `
Poisson distribution, 泊松分布
9 h# k; j2 h* S, N' yPolishing, 平滑
5 H+ X$ k2 `9 `: [: N2 _( ^: WPolled standard deviation, 合并标准差7 N" i5 d( `! C2 t+ \& ?1 r M: z
Polled variance, 合并方差
6 a6 z j+ j6 D# S( e* B5 rPolygon, 多边图3 R( D1 k9 f+ v$ K8 g2 n! Z2 h
Polynomial, 多项式7 u0 S+ B# l# k7 s
Polynomial curve, 多项式曲线
" B* D6 h; Y1 M, W5 D' @. X% mPopulation, 总体
6 B5 M. h- _0 Q- }Population attributable risk, 人群归因危险度; ]% s, q* k8 T+ t/ U3 `; T; T Z9 |
Positive correlation, 正相关
8 {, @- Y4 `8 o4 g4 ?) XPositively skewed, 正偏0 Q4 t% N. p7 }$ g! }
Posterior distribution, 后验分布. f8 l' Y) A! V) d: u |
Power of a test, 检验效能
4 t0 f7 f# o2 R* b( y2 vPrecision, 精密度
$ v1 y# I& M! C) P. uPredicted value, 预测值# D/ P- ~! i/ V* z8 t
Preliminary analysis, 预备性分析
- o0 y: b3 D6 Y. F3 ~/ H3 BPrincipal component analysis, 主成分分析
0 H" ]- f% e2 KPrior distribution, 先验分布
0 B6 T$ B3 g3 IPrior probability, 先验概率' D, ` ]: x' D
Probabilistic model, 概率模型
8 |! h" S/ S& ?probability, 概率
3 T7 s& `, L% X6 b1 P0 e, U, jProbability density, 概率密度
6 A( x( e d) x! k/ dProduct moment, 乘积矩/协方差1 B6 y0 a1 P& D H0 ~4 L- x& Y- O
Profile trace, 截面迹图 Q& @! K& r( l9 N# O0 w; E- W
Proportion, 比/构成比- T* q+ Y7 p( ?6 u3 ?
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样1 b$ }1 o* U2 U' G
Proportionate, 成比例
" V- l1 g% k) vProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
) V0 @2 Q3 o8 J5 H' f/ l2 `Prospective study, 前瞻性调查4 R: H" a; p1 T
Proximities, 亲近性
) D1 f U* h1 `0 V1 b4 u* q/ I& V8 mPseudo F test, 近似F检验- t9 @' r# ?1 ?0 g) y4 X- }! P) f
Pseudo model, 近似模型6 r8 k" L" W( a X' R
Pseudosigma, 伪标准差
& r4 Z: K$ A) P! wPurposive sampling, 有目的抽样
. n8 ~7 k( A' l6 n" \QR decomposition, QR分解3 T+ F+ a' \7 T; x( k; e( {
Quadratic approximation, 二次近似8 z6 [0 c$ q% N$ ?% s
Qualitative classification, 属性分类5 z! N! U1 N1 u" I7 N/ V3 h$ z
Qualitative method, 定性方法" m6 A8 _/ N" X9 |% A2 a0 H0 ]
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
4 a& T2 R8 @% Z' ]9 g+ u. ZQuantitative analysis, 定量分析
5 s9 i3 C4 q1 a; e; `Quartile, 四分位数
' d+ J5 O4 }. wQuick Cluster, 快速聚类. x* J6 B6 s5 ^% |, p$ R4 ^% ]
Radix sort, 基数排序$ x. I$ E! @. `1 x
Random allocation, 随机化分组
6 {3 Z7 m) W% ]) h9 X! Y8 S, HRandom blocks design, 随机区组设计2 d( B& b( g" R0 a w& @8 k2 i
Random event, 随机事件 x" r! H6 f8 g* U& x- d+ ^, g
Randomization, 随机化
$ T/ P4 V# ?/ w- e, B7 t- T4 ? }8 J: ZRange, 极差/全距5 k5 S! I: K; R; l7 ?
Rank correlation, 等级相关
, |+ ?2 h# c/ D! R. u$ KRank sum test, 秩和检验" w, G1 |( Y7 u% A7 U
Rank test, 秩检验
7 O- c i- U3 {$ }/ A4 w5 PRanked data, 等级资料 H5 p K/ \8 C0 o7 b& u
Rate, 比率 O' U4 r- r j0 N
Ratio, 比例" ^! @1 N: P, z, b
Raw data, 原始资料
2 K1 s2 w, a" Q" S/ Q- \% }Raw residual, 原始残差
! Q5 G+ \9 w) s' ~: V/ IRayleigh's test, 雷氏检验. i. T! D& M/ i
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
) E8 t4 T% M, b i7 O# EReciprocal, 倒数
) J% S* e; E/ _* KReciprocal transformation, 倒数变换
p" X: r$ m8 A# u+ S' |Recording, 记录: C+ A# F/ b \' f) E
Redescending estimators, 回降估计量& {; ~) r) v1 b7 O
Reducing dimensions, 降维
$ N3 [9 z R4 F. D- H6 R4 i) ]Re-expression, 重新表达
6 F/ v! y8 m6 P# A3 vReference set, 标准组$ Z$ j( H( P2 C* V- F5 E$ X
Region of acceptance, 接受域7 X1 F$ b' ^$ A% F0 n
Regression coefficient, 回归系数
: i$ R) c4 O' rRegression sum of square, 回归平方和
( T( A4 [; E- @0 |Rejection point, 拒绝点
2 P$ _4 ? R( z9 A$ xRelative dispersion, 相对离散度; U1 D$ a8 W/ ^! h/ x% c
Relative number, 相对数7 p" \6 _7 S; I1 @
Reliability, 可靠性
3 w. a1 i) t% [9 W! QReparametrization, 重新设置参数
: s( C" X" v% e( w0 D; }* [# u6 ?0 BReplication, 重复% |8 P) @9 Q. M+ N/ |- J: R- B- O
Report Summaries, 报告摘要- h2 x+ y: s* T/ `
Residual sum of square, 剩余平方和: @9 @; C3 g, p
Resistance, 耐抗性! K) p/ I* t3 C2 K
Resistant line, 耐抗线: [+ P p% a6 q; ~& j: S
Resistant technique, 耐抗技术; P' {! t: g+ [: J
R-estimator of location, 位置R估计量
; _$ h) ?5 K- \9 _, z1 y JR-estimator of scale, 尺度R估计量& ^3 \" `6 l( d, e1 _& B
Retrospective study, 回顾性调查1 j( |# X, B- F2 l6 E2 j& X2 v/ |1 q
Ridge trace, 岭迹. ]% X# m$ X8 v/ h0 Q
Ridit analysis, Ridit分析; |8 ~5 |" d8 N# O* G1 Q
Rotation, 旋转
& `# B7 s( `6 _. sRounding, 舍入4 l% X+ W+ l: J% ]& c
Row, 行+ E0 w& N) l) D
Row effects, 行效应( G! \) {. E+ E/ x
Row factor, 行因素
0 Y; x4 J: o4 A8 @( L% ^/ K9 gRXC table, RXC表
% c4 h- U/ ~: B6 k5 [( _8 GSample, 样本
0 B2 i' q/ ~& y. Q/ w8 F; oSample regression coefficient, 样本回归系数
! q9 I( s6 `$ s- B6 X6 C8 DSample size, 样本量
p$ u- |) ]" O- USample standard deviation, 样本标准差
: q; B9 |5 U. D6 dSampling error, 抽样误差. n8 C$ m3 M& f9 t1 F
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包4 u$ v9 U8 F" w& R
Scale, 尺度/量表
' j! \, A4 ]5 s9 iScatter diagram, 散点图3 g" b3 z- y2 G/ \: _6 q6 `5 G- V
Schematic plot, 示意图/简图
; T6 m( D$ g: J( `! aScore test, 计分检验- \3 A6 a, g& R6 A! U% z
Screening, 筛检
, r. k. { |2 V: _% MSEASON, 季节分析 9 t- C3 e% y* X1 K" g5 y, S
Second derivative, 二阶导数
, x5 E w9 f f- @4 ^! [) cSecond principal component, 第二主成分
7 B1 ]- ?# U) hSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 1 ]4 J. j5 ?, J* V( a: P- ^" t
Semi-logarithmic graph, 半对数图4 y' e% K; Z( |$ i5 d9 C% \, x
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸4 X: b2 r) L) {% c+ l: Q
Sensitivity curve, 敏感度曲线' E8 q( G/ z; C2 ~
Sequential analysis, 贯序分析
1 M) c2 C- Y. r9 H/ w) a# S- HSequential data set, 顺序数据集) O( S/ A$ ^, J; X- a3 j
Sequential design, 贯序设计% p& \9 t! C5 J/ S2 H$ i
Sequential method, 贯序法
( U5 o5 D5 \, Z9 Q% MSequential test, 贯序检验法
- o2 P r1 s h" {% v$ iSerial tests, 系列试验
! U' g" T4 m8 L' H6 w1 ^Short-cut method, 简捷法 + d$ K" d5 y' G' p# q$ N
Sigmoid curve, S形曲线/ x3 v/ F; W) ]; }% d+ ~' G2 ~
Sign function, 正负号函数 d9 j) h* m: Q' }' D/ U. t% L
Sign test, 符号检验* d" i: x3 j7 L7 c+ {. c t! v
Signed rank, 符号秩4 } y3 W3 Y' t" B, z
Significance test, 显著性检验/ `8 U: j) j; |* I* Y, ^. \! q j
Significant figure, 有效数字
" N7 N1 B' H8 a$ C' E1 hSimple cluster sampling, 简单整群抽样
- c3 J/ V; V% w1 Q) ~Simple correlation, 简单相关7 C% n- i$ @) H, F
Simple random sampling, 简单随机抽样
8 P' v6 h+ y% E6 M, e* l4 s) L. OSimple regression, 简单回归8 Q' p* X7 I6 L2 W- r
simple table, 简单表
' b: S. }9 q* r$ W1 K5 L) ESine estimator, 正弦估计量' W. x7 S/ R; ^! U, k5 {4 Q( V$ Y
Single-valued estimate, 单值估计
4 m# u8 V h$ WSingular matrix, 奇异矩阵
6 E$ K; e) i$ j2 w) a4 S+ \0 q/ ^5 ~Skewed distribution, 偏斜分布+ k3 k0 O6 {/ @
Skewness, 偏度6 U7 q# O3 ?' I
Slash distribution, 斜线分布
! E/ j. }) \5 D6 HSlope, 斜率
. _# e7 Z3 P% w" [) r% L/ t3 _, PSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
, |# y' \- ~2 O- I; k2 jSource of variation, 变异来源% E ^. U! }5 ?, i+ d
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关! j% M6 Z6 y/ X
Specific factor, 特殊因子2 l4 }# ^2 s3 q' }" @
Specific factor variance, 特殊因子方差* _1 S1 H. E. J+ i% x" ]
Spectra , 频谱
! P! I' @9 A. G, |+ s- HSpherical distribution, 球型正态分布
0 C: L+ h& R* s; C& I" C: ASpread, 展布
4 C4 Y% b7 r" I. ^SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包* S6 g$ A) S7 I w! Z8 }
Spurious correlation, 假性相关2 B5 k% F4 B( E
Square root transformation, 平方根变换
5 O5 U- E& A% J+ KStabilizing variance, 稳定方差& z2 b0 T- c1 _% p( w* Y
Standard deviation, 标准差7 G) ~% V1 I8 P9 y k* c
Standard error, 标准误
. {) x$ g. n' h7 pStandard error of difference, 差别的标准误
- v+ f9 |. b' U8 |2 T) zStandard error of estimate, 标准估计误差$ F7 S, j" G% j# o0 s
Standard error of rate, 率的标准误+ T. A# V" Q& w1 v$ v
Standard normal distribution, 标准正态分布
& |" q/ _( X+ ~5 tStandardization, 标准化
s' b) d: I+ w3 b. c+ _Starting value, 起始值
6 P3 w$ w6 A. uStatistic, 统计量
% p0 N c" N9 w" y |4 `; ?Statistical control, 统计控制
( [, `% P( P9 g+ ]Statistical graph, 统计图' F. D. l6 f0 t6 A
Statistical inference, 统计推断- J" z* B' D4 n' T
Statistical table, 统计表7 w& ^; b: J& Y7 W
Steepest descent, 最速下降法9 g3 L5 ~5 u8 v% R' S8 n9 p! @
Stem and leaf display, 茎叶图
1 [8 T6 ^% K e* gStep factor, 步长因子0 s3 @3 v! b! X2 e5 }$ Q) Q
Stepwise regression, 逐步回归, T& C0 R- g% A) m$ g* _
Storage, 存
u" M% [6 u; f' ?Strata, 层（复数）2 J7 C* w3 u( c
Stratified sampling, 分层抽样
. P: i5 N3 |3 f' S6 }* AStratified sampling, 分层抽样0 M4 |$ X* |+ G `0 ?' H
Strength, 强度
, v8 m4 N1 A! L* [( TStringency, 严密性
" [) c4 X& S0 w9 m% N. ~Structural relationship, 结构关系
% t! A4 e( w& W) SStudentized residual, 学生化残差/t化残差
- L6 r& N1 F4 Y! f; @2 o( r- ISub-class numbers, 次级组含量$ {# `7 O+ ^. t
Subdividing, 分割
( M2 m! r& m, i8 qSufficient statistic, 充分统计量
! a4 p# n, y' u7 A3 z% ySum of products, 积和+ \( ^/ ^* ?7 {$ g G% a
Sum of squares, 离差平方和$ c' A! F$ |1 \0 g/ {3 [
Sum of squares about regression, 回归平方和
) `0 Z: u. M; }4 I% V+ j! I- j% n& ~Sum of squares between groups, 组间平方和& a, @* p5 h) U9 x) O
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
( k/ d# x% M( W) _, f4 q5 e5 n6 aSure event, 必然事件
; q! z" f/ L( K5 n3 O" k8 `/ WSurvey, 调查" B$ ?9 F3 x2 j1 D. U9 B
Survival, 生存分析
% q3 z- B* `! ?( @Survival rate, 生存率
9 g3 d! {2 V6 Y5 M( nSuspended root gram, 悬吊根图6 Y/ Q: t0 {9 Z5 i! x
Symmetry, 对称3 q- H$ a- |% h: [! N& I
Systematic error, 系统误差
! U6 b/ ?2 l( t! x" QSystematic sampling, 系统抽样! S5 i- P% D7 v8 ?3 V- n2 ^
Tags, 标签# j; v( |- K2 o. J# q; [
Tail area, 尾部面积5 t4 X: i8 ^8 w. u
Tail length, 尾长8 S3 x2 R* w) D9 f. S
Tail weight, 尾重
/ E9 y& D7 [" eTangent line, 切线
# G7 ~7 e; H8 |' L. f4 \2 d9 ]( UTarget distribution, 目标分布
# g! J$ ?, r% g; I8 O% u$ R ~! M6 oTaylor series, 泰勒级数
( j9 z2 M1 c2 U2 T6 {Tendency of dispersion, 离散趋势5 y/ D% p6 p7 P) V, M. b. J7 W
Testing of hypotheses, 假设检验
) U _0 N. O# \9 e9 i" CTheoretical frequency, 理论频数" T: D$ M" }& ]( K7 D( S
Time series, 时间序列. j+ d$ m# R" z# h
Tolerance interval, 容忍区间
' F: D/ O( }- `$ i' x! E# ~/ CTolerance lower limit, 容忍下限
( B* M2 @! e7 z6 D6 C xTolerance upper limit, 容忍上限
3 Z0 c# E/ t9 J/ t y; b6 H! N# LTorsion, 扰率, {0 W9 j1 T0 z4 D' K! Q; }
Total sum of square, 总平方和+ Z9 d9 l# s, d, A) i
Total variation, 总变异2 E+ K: M/ P8 C* U% D
Transformation, 转换
; Z z# f, _% A/ Y1 cTreatment, 处理
5 y# x6 \% Q! ^( L- y7 bTrend, 趋势
2 _2 N5 d2 t9 j; J0 Z! e+ iTrend of percentage, 百分比趋势: \% ^9 T$ N% [
Trial, 试验
4 }8 ] M& z9 I7 z, D" u* `Trial and error method, 试错法
- T1 F6 p' Y& A# q. K# k# p( s. QTuning constant, 细调常数' n& C4 W9 O! Z1 g6 l
Two sided test, 双向检验2 e0 X& P3 k9 w/ u' ^) p
Two-stage least squares, 二阶最小平方' o F2 T3 f4 U" y9 f
Two-stage sampling, 二阶段抽样
6 B3 r$ m% C3 g. G- wTwo-tailed test, 双侧检验
1 A Q- x5 l" Z6 h/ C, D( s! q7 Q& hTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
. P$ ^% f# ]) [4 o) [Two-way table, 双向表3 k+ z. M$ h8 T) k7 Q
Type I error, 一类错误/α错误
" [, b% Y0 u* c4 I) [Type II error, 二类错误/β错误
1 |. P* u: K8 Q( Q' n5 |2 z: vUMVU, 方差一致最小无偏估计简称, R7 Y& i( g; z* Q9 i( Z# [
Unbiased estimate, 无偏估计
6 B F- x" ^" L$ s3 sUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
2 w" K- s$ a" o" h" ^( AUnequal subclass number, 不等次级组含量0 r+ Q1 W, ^1 L9 ~
Ungrouped data, 不分组资料
; K7 Q$ W# n) k, w/ [( {Uniform coordinate, 均匀坐标
) Z2 X; E' Z* C0 UUniform distribution, 均匀分布! p3 G3 Q2 n O4 z! f
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
+ Q( S" R% Y4 p% AUnit, 单元
9 `. ~) R% N$ ^0 n0 z: J) NUnordered categories, 无序分类6 d Z* t2 H1 J' x
Upper limit, 上限
: r9 ~8 f* s$ U2 fUpward rank, 升秩
5 h# B5 ]. b$ _- X: d$ x0 bVague concept, 模糊概念+ B4 J6 p* ^# z' T3 o
Validity, 有效性" N- J- W" m, D- {& H( J1 ^! K
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
9 D$ l/ Z* Q( ], wVariability, 变异性
! i6 k/ S0 O: W p) e9 WVariable, 变量, w' q7 d1 F J! {
Variance, 方差% a% Y' S! L7 f" D
Variation, 变异
. ~/ E3 e) G! k+ SVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转% B8 T. Z) ~+ Q6 D$ u% |- i( d
Volume of distribution, 容积
$ u% o2 R6 D7 I) i aW test, W检验
1 {' m$ ~( E. x& O& YWeibull distribution, 威布尔分布7 p6 |$ m/ t2 W( N" z- F0 D. r
Weight, 权数
, g( V* b, h. A% S9 i7 fWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验: V6 E% P4 J( C0 B0 d) d. O
Weighted linear regression method, 加权直线回归9 b1 L( c. c/ W3 J3 d# r
Weighted mean, 加权平均数
5 N" ?) I {* Q$ P) O9 R; IWeighted mean square, 加权平均方差4 H2 G# ]/ Y s5 A. d
Weighted sum of square, 加权平方和5 I, B' s0 @ i' Z: L0 k
Weighting coefficient, 权重系数9 X' I) c2 t' e, r7 M X% B
Weighting method, 加权法 5 b* o7 ^8 j1 c; W; T
W-estimation, W估计量
8 `5 U3 {& K2 Z7 Z3 t# {W-estimation of location, 位置W估计量! v* f0 _4 N' ? ?: r0 u
Width, 宽度
1 |9 ?* O- l* b' [Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验/ G( j5 z# H2 u1 q' `) r
Wild point, 野点/狂点
% n( r( ?4 F& M3 @% pWild value, 野值/狂值2 w; ]- R: b5 O7 g! }2 ?/ K0 E
Winsorized mean, 缩尾均值
5 T; a- D% K% }0 ?! ]; o3 KWithdraw, 失访
1 F9 ]) O, Y: g, }& ` h# C5 XYouden's index, 尤登指数
3 j- K P6 `1 |# ~$ _; ^Z test, Z检验- `, @! |" C/ {; h$ T
Zero correlation, 零相关6 p3 }) z9 T* u
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
