|
|
Absolute deviation, 绝对离差
, \& m- w, y1 k+ X$ u! aAbsolute number, 绝对数) A& K8 m) A- }. M
Absolute residuals, 绝对残差; [4 F& U1 [2 z# U b. X* Z
Acceleration array, 加速度立体阵/ m8 W* T. n/ t4 X- i# Y
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
( G2 l1 u5 i* I0 vAcceleration normal, 法向加速度' w; n- ~/ ?5 S1 b- o' W
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
( M- S- F" }7 M y' dAcceleration tangential, 切向加速度
+ k" D- T6 o; a9 M, mAcceleration vector, 加速度向量7 @9 o- c3 O2 Y* N
Acceptable hypothesis, 可接受假设
7 r% q" l, s$ l$ rAccumulation, 累积
$ o# X/ R. X/ r# m( a; NAccuracy, 准确度1 E& Q; h- e( a
Actual frequency, 实际频数
5 l/ V ^. g9 ~, TAdaptive estimator, 自适应估计量9 E1 q4 V7 k5 ^; K3 {" ~! R
Addition, 相加
0 h" [& R2 C# ]Addition theorem, 加法定理+ S2 g" e% ~% o$ t8 m4 }% m" H
Additivity, 可加性1 p; {. X! M5 f) F9 C
Adjusted rate, 调整率
+ v; h# }9 U' _5 x. n) R% _Adjusted value, 校正值/ d; y# T" k& u2 K3 g4 U
Admissible error, 容许误差
$ h* g* X$ q9 \4 kAggregation, 聚集性 m' j$ h- N; R/ J7 I
Alternative hypothesis, 备择假设$ f( W' p. j4 B' Y/ @( y. W
Among groups, 组间. |) Q$ r1 |. F3 U
Amounts, 总量3 O) Z9 E8 D: w2 g/ g
Analysis of correlation, 相关分析% K$ _* T. g( _! B; u3 Q. g
Analysis of covariance, 协方差分析* p( ~0 Q! `8 ^
Analysis of regression, 回归分析0 ]0 G! N* @& }
Analysis of time series, 时间序列分析
+ x, h6 _: \4 m1 DAnalysis of variance, 方差分析
5 R D5 \9 `0 iAngular transformation, 角转换
% d( h/ e5 [! v9 xANOVA （analysis of variance）, 方差分析; N6 B% D; Z3 F2 H' J
ANOVA Models, 方差分析模型2 c- g6 _7 g. `7 X* M
Arcing, 弧/弧旋
7 I& q' S. a) U# MArcsine transformation, 反正弦变换
' v6 T7 E4 U1 g4 Z( uArea under the curve, 曲线面积
% r- P( b$ ]# P: Z* `5 mAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 . ^3 F1 n! c W) W9 Z# b4 Q
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 3 z/ k. |7 {: X. X0 V. ^: }2 k6 L9 V
Arithmetic grid paper, 算术格纸8 I r: p: C) q
Arithmetic mean, 算术平均数
+ f& R- ?1 b0 L+ I% a! D9 v- u; a7 |Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系5 P, i" W: n4 K, {8 X. X$ Y! L3 [6 q
Assessing fit, 拟合的评估0 X: z' C, u! _) k$ Q- C- {
Associative laws, 结合律% G0 l4 y5 p: v2 E! F2 \
Asymmetric distribution, 非对称分布1 |4 X0 @! Y; F
Asymptotic bias, 渐近偏倚: W a1 ^+ _& z7 T5 A. P M
Asymptotic efficiency, 渐近效率 W; x- K [1 g; V ` |' g
Asymptotic variance, 渐近方差
8 I" W; i. \; Q8 T2 \3 KAttributable risk, 归因危险度
9 J7 t& U' A$ k4 f( [2 P |Attribute data, 属性资料
& X2 h& t4 x% z6 s* pAttribution, 属性! f; ?; V, x& N
Autocorrelation, 自相关$ T6 _) P6 j" w
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关* D9 X L8 j' Y& R3 y
Average, 平均数
1 I! ~4 Y+ m% ~7 DAverage confidence interval length, 平均置信区间长度5 T$ v% r1 y- c
Average growth rate, 平均增长率
$ @- y. y7 h5 sBar chart, 条形图' e N, _5 Z( h7 p& s9 }1 Q, X
Bar graph, 条形图+ A0 Z" F6 j0 T* M
Base period, 基期0 Q7 w4 ^+ D0 O- w- ?
Bayes' theorem , Bayes定理% l3 r9 A n8 T8 _' ~+ |) n6 ?' o
Bell-shaped curve, 钟形曲线
3 k( F% w% S3 \7 b4 IBernoulli distribution, 伯努力分布
- i# F# ?0 G: P" Q1 qBest-trim estimator, 最好切尾估计量' P) Y& |/ \# M
Bias, 偏性
, `. p% C3 y6 ^9 u5 E$ M: G6 I- ]2 GBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
" \4 W y( J+ r0 RBinomial distribution, 二项分布
9 c3 I+ n7 ~: DBisquare, 双平方
2 w0 \1 q" A" h5 aBivariate Correlate, 二变量相关
& [% ]* {6 y% F# V9 OBivariate normal distribution, 双变量正态分布& G: {) a2 ]# h" v% U
Bivariate normal population, 双变量正态总体
1 M" y% A6 k" p! o8 _, x ZBiweight interval, 双权区间 ~# a- w3 e( i( c
Biweight M-estimator, 双权M估计量
/ W2 _" G+ s1 GBlock, 区组/配伍组
$ g' m+ i" r/ p A" ^# P1 EBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包3 k L+ J" D$ W# z2 U! C6 I& x, a5 y
Boxplots, 箱线图/箱尾图4 W9 n$ z4 |5 ]* z$ U; ~
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点8 {# Z& Y' A) D% ]# Q" w) ^
Canonical correlation, 典型相关# P8 t' `0 C9 J8 V
Caption, 纵标目
0 v5 j+ n2 j a; dCase-control study, 病例对照研究
5 w: c+ q- h' \4 k L) CCategorical variable, 分类变量
$ b ^3 b9 a/ L2 jCatenary, 悬链线$ f% _% i, ~, J9 ]( P
Cauchy distribution, 柯西分布( X' s* t6 B; [' s
Cause-and-effect relationship, 因果关系; G% ~+ e/ y! T% B
Cell, 单元# d6 M, X5 y. }0 t% O
Censoring, 终检
. o9 Q( F& {5 m0 v. H: f( nCenter of symmetry, 对称中心4 `) m' ~) b1 ?7 \, | O
Centering and scaling, 中心化和定标6 X. N/ x5 c/ X
Central tendency, 集中趋势
$ d# C2 u: D* |- X' B/ cCentral value, 中心值
8 Q, a; V$ m3 R- WCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测/ ^3 g3 d- x. q( e
Chance, 机遇
* e# x# U! |4 o1 ~ OChance error, 随机误差
4 H& }) I5 ?4 W6 u" }0 hChance variable, 随机变量
9 v& |( q6 x* Z6 Y4 d& Z, u+ }Characteristic equation, 特征方程0 i# g' K0 g \$ z
Characteristic root, 特征根) `' `1 O& y( m+ r6 y
Characteristic vector, 特征向量1 o, [, L: F" X$ v# t5 Y
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则- i$ f6 y$ W s/ O
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% [' a( b6 m3 y' u x
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验" p9 A; a2 J \
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解8 n$ n3 P) g/ r9 Z, o
Circle chart, 圆图 " t* ?' y$ Q) K7 B6 W& z A& E
Class interval, 组距
1 Z; A6 n8 P, d- U, v" wClass mid-value, 组中值. q ?; |( j6 ?& X5 S- h; D
Class upper limit, 组上限
; ~9 t. c" y% w4 ?' m' s7 ?) EClassified variable, 分类变量
, L$ A+ W8 s- `% \Cluster analysis, 聚类分析! W( k% o0 Q/ j ]& u9 j* q5 U8 W
Cluster sampling, 整群抽样
8 E) X. ^" i0 W0 X) D6 JCode, 代码
6 S# `5 `7 z) M/ J8 K# E2 F- A# `Coded data, 编码数据3 @8 E/ [: S6 p" H$ W8 T& }
Coding, 编码; x8 { n# b! c& z7 J2 f
Coefficient of contingency, 列联系数5 d) M7 i. I+ r2 V$ `& M8 m
Coefficient of determination, 决定系数; G; } ]2 U9 @; B7 {7 z1 `9 `
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数 m% `* `' F( ^+ G, S
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数$ t: s+ Y& T1 x$ I7 @
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
6 W* \% f) `2 s$ H; gCoefficient of rank correlation, 等级相关系数1 ?& L8 j' k, r' P( M
Coefficient of regression, 回归系数
, j" c& X. q. o) v( Y5 j9 iCoefficient of skewness, 偏度系数
# J5 e) z; A0 ~Coefficient of variation, 变异系数/ H% Y: c. }: h
Cohort study, 队列研究* u+ G2 Q C% [! i
Column, 列
+ d% O' ]; D/ i, _( eColumn effect, 列效应. p" C7 z. p" H8 n1 \9 D3 ?
Column factor, 列因素 x+ M6 B4 i# H& I( p9 u; T/ Y
Combination pool, 合并
& x7 L5 y+ v9 R9 f5 ~$ S: T) d! GCombinative table, 组合表
8 W7 R* d; w2 F- }. ^7 k0 }Common factor, 共性因子4 o& R" Y6 V1 L L; ]' s n
Common regression coefficient, 公共回归系数
/ u# a) j# n4 N8 A DCommon value, 共同值
* f" ?* n- m+ i! S0 mCommon variance, 公共方差0 F8 `% |! B# Y2 [" v7 G
Common variation, 公共变异: o- p6 W. n$ w# x4 v$ z2 G: J
Communality variance, 共性方差
1 D* U) ]4 H: c8 c' l1 a& qComparability, 可比性
- C" `9 J' ?6 GComparison of bathes, 批比较0 p9 L- @; W0 V* g7 @( p2 C
Comparison value, 比较值* b$ f( w8 M! j' T+ h1 z$ V
Compartment model, 分部模型
' _8 U+ P2 K8 L3 O" A- E( d9 n3 |Compassion, 伸缩2 K1 s! x& w5 |) r
Complement of an event, 补事件& J+ K6 ?. K# v# D9 o0 U/ h
Complete association, 完全正相关 ]4 F! l8 K0 ] b% B- Y# M7 u
Complete dissociation, 完全不相关
9 c' N( @* }. {" t# _2 h! e, nComplete statistics, 完备统计量
( Y0 C. |( h, N; v8 `0 k# cCompletely randomized design, 完全随机化设计( }& q* O5 T. ?; r
Composite event, 联合事件
' ^% z5 R3 a7 n) `& M% x1 [Composite events, 复合事件
) s) j x: d; \: B/ L/ y gConcavity, 凹性
, n( `+ a& \5 x9 [3 x8 c: MConditional expectation, 条件期望2 o8 P1 u7 c6 a0 U: Z5 L. b
Conditional likelihood, 条件似然
3 |/ }! p0 F: uConditional probability, 条件概率
1 Z7 @4 Q4 l" YConditionally linear, 依条件线性3 ]& M# ]9 O+ E. n
Confidence interval, 置信区间1 i `+ g7 C# { Q( E" h
Confidence limit, 置信限" v; w2 T* y; l: B
Confidence lower limit, 置信下限
& s& L8 t% Z( \Confidence upper limit, 置信上限) A1 }0 X& t' Q9 v& W9 m
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析1 a* ]8 t" w: G5 j* }7 x$ T
Confirmatory research, 证实性实验研究
. D* { V. o* [Confounding factor, 混杂因素0 b/ R# S! T/ @% |$ B
Conjoint, 联合分析
: Z; W2 R* `$ U5 f [Consistency, 相合性
+ H0 V! O2 g( h) FConsistency check, 一致性检验" K& ~# Q/ X; `' a- ?$ R% L$ A1 a
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 T$ \7 F% c Z
Consistent estimate, 相合估计
& d7 h# B( o2 @3 aConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归3 C0 b' B. Q% L% B0 U/ r( x8 X. n
Constraint, 约束8 ~6 Y/ u3 S8 H% X; L
Contaminated distribution, 污染分布
9 [2 s7 X' @/ R2 _9 D8 pContaminated Gausssian, 污染高斯分布5 G& t5 I9 u& }. ], c) e/ S' J
Contaminated normal distribution, 污染正态分布$ \' E& ^& b% K$ W% j$ A
Contamination, 污染
( V3 f/ z- s8 @! T- C+ ZContamination model, 污染模型, K' y; q( n% r% q
Contingency table, 列联表
5 v/ R/ W5 M" k% r F# ^Contour, 边界线) R' p# l- ~' ?6 h+ A8 U
Contribution rate, 贡献率
6 e4 _% ]: L4 z( l+ zControl, 对照
6 q6 q' G7 V( }6 z2 \; iControlled experiments, 对照实验0 R0 _/ @" a% X* F0 n- s% H$ l
Conventional depth, 常规深度
) q; K7 Y! K2 P+ D& {) U. KConvolution, 卷积
$ @* N L9 Q' e) V- JCorrected factor, 校正因子
X: ~, u, ^8 ]! rCorrected mean, 校正均值
) y7 G% Y$ w4 |- h. zCorrection coefficient, 校正系数- J& i4 e; }& ?; Y6 d- d6 g1 C
Correctness, 正确性
) `0 j* D# z) x0 g ~ cCorrelation coefficient, 相关系数& B5 ]# ~1 M- V$ Y- _
Correlation index, 相关指数
" E& v& A3 d9 V y. o0 dCorrespondence, 对应
6 w" F# ]3 h8 V4 y+ fCounting, 计数
6 q- Z7 \# B% ~8 r# P) zCounts, 计数/频数
% e, L `% X6 \6 zCovariance, 协方差4 H; L: X6 z: X- Q* G
Covariant, 共变 ' M' @8 i- d! |3 O% y0 `+ W+ a
Cox Regression, Cox回归+ U4 t/ A- Q; B% l( u2 ^
Criteria for fitting, 拟合准则9 |2 \0 M k" j5 Q# K I
Criteria of least squares, 最小二乘准则
; U4 _" }: }- P& \; F3 pCritical ratio, 临界比# q: B0 h- D8 \, E3 A3 W# D
Critical region, 拒绝域 b5 l( T. l3 V* n# f- b
Critical value, 临界值
1 x; m- F2 l5 f1 hCross-over design, 交叉设计
, l0 Q3 j: [) X0 m) T" kCross-section analysis, 横断面分析
( a2 D+ U) r9 b' c+ { WCross-section survey, 横断面调查) q" D& }, C' N9 l4 J. ~: Q
Crosstabs , 交叉表
: r c) l" }0 J& ?Cross-tabulation table, 复合表
- T* [* Z2 {0 O# i7 \$ {* cCube root, 立方根
' F. ?7 x* b1 mCumulative distribution function, 分布函数2 r+ R- }2 a# H
Cumulative probability, 累计概率
% v+ q8 a0 @* _! OCurvature, 曲率/弯曲4 L0 X9 c2 X) x
Curvature, 曲率
0 ~/ o/ ]* @& K$ u7 }Curve fit , 曲线拟和 # S# [1 z8 G" @8 f9 }/ ~
Curve fitting, 曲线拟合
+ }0 m/ q' ?! iCurvilinear regression, 曲线回归7 }! ?% }) q* I" {
Curvilinear relation, 曲线关系
9 y2 m: x! @1 n7 bCut-and-try method, 尝试法
i$ B2 P+ R& ~ q: T+ nCycle, 周期! T' A: F- h1 C3 v" Z
Cyclist, 周期性% L. ^9 q) n+ o
D test, D检验) [' ]5 i" Z/ F; A( `9 S
Data acquisition, 资料收集
+ |1 A% e6 w+ l2 d p% L; CData bank, 数据库0 J! q7 `1 S2 M$ h+ [! d
Data capacity, 数据容量4 @3 w% W; x4 G, H
Data deficiencies, 数据缺乏0 ?; g! X8 w# e' k
Data handling, 数据处理
2 V' E0 |; A( G$ Q) Q- |Data manipulation, 数据处理
9 U4 U @! X2 j0 G. `Data processing, 数据处理9 I @6 `: B* F! P! x/ g3 I9 A! d- a
Data reduction, 数据缩减: Y6 P! b! h7 m: r+ @
Data set, 数据集1 h$ L3 y! X4 {2 n3 }, y4 K
Data sources, 数据来源6 _. C) |8 ?. D
Data transformation, 数据变换
$ F# |) P* ^: r# L5 p8 o) KData validity, 数据有效性8 G0 `, P" u$ e) W# T6 I9 n( L
Data-in, 数据输入
6 T. J3 Q |( u) a2 X9 XData-out, 数据输出
+ o0 F) F$ F4 w/ U0 |Dead time, 停滞期
g3 @1 z- f$ Y' a" I2 k4 zDegree of freedom, 自由度' Y, _3 ]; t; ?2 Q
Degree of precision, 精密度" O) m4 _4 \/ C' f
Degree of reliability, 可靠性程度
) k" l0 S1 ]5 q7 ?+ `$ f# PDegression, 递减: ^' r* e/ I4 ]1 ^
Density function, 密度函数8 V* \& l6 y3 n% ~# v
Density of data points, 数据点的密度 V. u/ r& f1 f" h/ [) f1 W* t, p
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
, d0 c' r# b* Q, V4 _+ u! uDependent variable, 因变量0 r; j1 A# Q Z$ S9 B
Depth, 深度& S8 {* n r+ w$ Y$ u' Q; j( O
Derivative matrix, 导数矩阵$ v: ~3 O& `: i1 j
Derivative-free methods, 无导数方法5 y# U3 g8 l1 Z2 B
Design, 设计! ~5 T$ U6 ?; k# t+ I# `* c
Determinacy, 确定性
6 Z3 U+ g5 i! QDeterminant, 行列式
0 P2 G, h: F9 y9 ?/ EDeterminant, 决定因素1 T1 V) S. y+ _( Y( E2 Q1 O3 }' g
Deviation, 离差
6 g3 ~9 V( o0 Q l# {Deviation from average, 离均差9 r: a3 C! S; T( r* Q' K
Diagnostic plot, 诊断图
1 U- g: z, L" H3 q g. |Dichotomous variable, 二分变量
4 t" P8 D0 u8 z5 \! |' J1 fDifferential equation, 微分方程
1 M1 w* ]7 S$ H& L7 WDirect standardization, 直接标准化法- [3 q6 L$ s o& m' V) d8 T! ^
Discrete variable, 离散型变量
6 _: Y% {. x/ CDISCRIMINANT, 判断 * g- ?3 E/ \: I, ?/ O2 N
Discriminant analysis, 判别分析& m# i6 |8 m4 s- @. Z
Discriminant coefficient, 判别系数
k$ c" g5 N. ]6 ADiscriminant function, 判别值
a# V# f5 T2 n0 X, H5 pDispersion, 散布/分散度5 R( I5 H' d+ J7 d
Disproportional, 不成比例的9 Z3 t/ J4 j- ]8 D& O8 i! r. w
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量9 _* g2 W" U+ s+ [( i
Distribution free, 分布无关性/免分布
" w7 D* I# l" jDistribution shape, 分布形状4 _9 J/ Q9 O" F! A( F, v
Distribution-free method, 任意分布法
' L. @% [0 Y4 ]; O' ]. \' ~Distributive laws, 分配律( t. y, C7 b% E, P7 Q
Disturbance, 随机扰动项8 ]/ p9 @/ f) v0 s3 }8 o2 s$ }. @3 N- R
Dose response curve, 剂量反应曲线
0 {; \, O' ]0 i' L3 ?" P; IDouble blind method, 双盲法 E% O* f7 z9 S! E4 F, X
Double blind trial, 双盲试验
0 y; k: Z: u, E/ SDouble exponential distribution, 双指数分布
) n, T7 Z8 @5 i0 m5 A5 b' L- s# n8 GDouble logarithmic, 双对数9 y$ m4 s* g1 Y4 n; o$ ]2 N
Downward rank, 降秩
. K% y2 d; w) c; XDual-space plot, 对偶空间图2 `6 Z! e0 F* z. o6 ~: a# |7 V
DUD, 无导数方法* Z; v# w" C# m5 S* S3 c5 ]' R
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
1 E/ e; W4 l; I8 `$ x0 N" O5 t5 Y1 EEffect, 实验效应" l" y6 o4 S* {3 t; V
Eigenvalue, 特征值. q7 P/ i$ A4 n9 F. P( C
Eigenvector, 特征向量; h% A# J }# a T) ?
Ellipse, 椭圆
# q: T$ M, h: @Empirical distribution, 经验分布
: _8 f1 a# O7 m2 I' NEmpirical probability, 经验概率单位; Q2 y9 j3 V ~
Enumeration data, 计数资料4 ?9 }! J! U$ ^3 m J
Equal sun-class number, 相等次级组含量
- C& M& i% p3 s- q' L1 b$ nEqually likely, 等可能
: A' p! A, o3 y3 n/ H) tEquivariance, 同变性4 r3 C8 ? g% Y! b
Error, 误差/错误) u- A( }2 n5 k8 n; W& N8 X. N5 I
Error of estimate, 估计误差- H7 g: N, g X3 x1 M5 v
Error type I, 第一类错误
8 U( w4 \3 u6 j2 v( N9 X) [Error type II, 第二类错误
' H+ h2 |1 l' |) S* _. \Estimand, 被估量
3 `% Y) @7 \! ?4 z2 l w- bEstimated error mean squares, 估计误差均方# E$ Q, Q b; p: _- d
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和# M/ O. y/ B1 Z; o/ S* j" y
Euclidean distance, 欧式距离% r0 b9 R& ~6 V1 O
Event, 事件6 j/ y/ O6 H8 q! R# d5 C
Event, 事件
$ }7 w! T* {8 B \ gExceptional data point, 异常数据点
% g$ R* E) @7 @! D7 S+ r7 GExpectation plane, 期望平面
/ ~! A: n' V9 Y/ nExpectation surface, 期望曲面
% F# D* g+ @. yExpected values, 期望值# V+ L$ ?5 w5 z. `
Experiment, 实验
- L% e; X. n7 N: J9 Q9 f( dExperimental sampling, 试验抽样
3 ]; X; e: V$ fExperimental unit, 试验单位
* S: G' n( M( \" H& i, I3 Z, \Explanatory variable, 说明变量$ g. g# y A5 }
Exploratory data analysis, 探索性数据分析3 H9 _( U, [; R6 x
Explore Summarize, 探索-摘要
/ E) m' s% }6 F. V+ v) i1 v: G: pExponential curve, 指数曲线4 w \% s. V2 w9 D* c5 t
Exponential growth, 指数式增长' k- l* h/ J, e) s
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ! `+ h2 ?$ u- G7 S) q
Extended fit, 扩充拟合, k$ y) U. d5 ^2 w6 q" w* V( r( l1 w
Extra parameter, 附加参数, u$ @! J; D/ @3 {& ^8 e
Extrapolation, 外推法$ Q# b9 h/ Z3 \
Extreme observation, 末端观测值
7 Q, E3 k6 p" r) |+ QExtremes, 极端值/极值
. {1 W# S' j, Y. a; BF distribution, F分布
8 s6 u0 L- J$ }4 ]) tF test, F检验
0 p4 {3 `( ~ l z/ T! j. sFactor, 因素/因子" p( |0 l: b0 C% M
Factor analysis, 因子分析. |" c$ A/ F3 f
Factor Analysis, 因子分析9 F. s V# y# D# |6 n( ]
Factor score, 因子得分 3 c4 c; n# G' [- {( _6 F) D
Factorial, 阶乘
* a* S- J7 E( F( f1 g/ t/ B- tFactorial design, 析因试验设计
+ z& k# L( U% {6 f8 MFalse negative, 假阴性
) {& `- V: K' AFalse negative error, 假阴性错误
' Y0 o: Y! C( M6 tFamily of distributions, 分布族
- L3 ^ v; r: Q, q7 l* ]9 ]; vFamily of estimators, 估计量族
; W: R% v* ? {& _/ Z+ hFanning, 扇面
* l S. N5 U) G$ ~# p9 |Fatality rate, 病死率1 [) d, x. Z* ~ Y/ Y
Field investigation, 现场调查
* z3 e2 _6 P9 V+ G" T* i/ aField survey, 现场调查
+ {+ {( S D# I2 e" |+ S: B( GFinite population, 有限总体
5 w/ P- H! S2 z+ oFinite-sample, 有限样本% w- G# Y4 X/ v4 n
First derivative, 一阶导数
1 x* H h* l- A) N+ IFirst principal component, 第一主成分7 }! T' J6 Y3 d* Y0 ~9 w) M" v
First quartile, 第一四分位数& R$ x0 y* P3 K) U$ E
Fisher information, 费雪信息量7 e, A$ ^0 J+ G; w% O, R
Fitted value, 拟合值" Z& U: P7 }2 X# D
Fitting a curve, 曲线拟合2 h% q; M7 } h! G4 R: l- A$ ~
Fixed base, 定基, O1 E! r6 Q# b$ R
Fluctuation, 随机起伏- ^8 q1 s9 T: F6 j& }
Forecast, 预测
$ X' a4 E3 @ k7 q$ {Four fold table, 四格表0 S/ B9 y8 e: ~0 R
Fourth, 四分点+ m2 D6 H J5 G# z \
Fraction blow, 左侧比率/ w/ d4 m! n& O0 t
Fractional error, 相对误差
+ i8 d- `- _/ f6 |" CFrequency, 频率
4 b! B5 q' P1 c6 P6 L b- t$ PFrequency polygon, 频数多边图
O) L, C& s8 U4 X, mFrontier point, 界限点4 a9 k/ j4 |7 W
Function relationship, 泛函关系, L5 U- Q' I2 T$ _: f/ s
Gamma distribution, 伽玛分布
$ e H3 @: \/ k" _9 y$ O5 r$ UGauss increment, 高斯增量
2 L$ W2 [- ?4 \% z6 T( `% ]+ z$ jGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 M* x7 l9 E( q# T9 R1 P( lGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 L% S& r( ^* w" {5 X2 GGeneral census, 全面普查& v, K8 m# N ]% \% p. z" |) X
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; b/ L* ]* g1 f
Geometric mean, 几何平均数* L- K" z5 M, F3 e( ^' ]
Gini's mean difference, 基尼均差
, f' P7 e9 H, j* f7 l0 ^, z! V: ]! {8 {GLM (General liner models), 一般线性模型
* f& h' V" a* ]- Z: p& W8 lGoodness of fit, 拟和优度/配合度
( ]% R$ N) |# D! U2 UGradient of determinant, 行列式的梯度* a4 G3 u8 q' V- f* Q% l1 j
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
9 v: d1 P3 B8 B, P( _) l9 ~0 A) DGrand mean, 总均值
( d( V( W0 {+ L) lGross errors, 重大错误
, B+ m( l( | C. h% e5 P& FGross-error sensitivity, 大错敏感度4 y9 E0 \ t! C7 N: ^$ Y1 D
Group averages, 分组平均& ^. N! S" [. w! T
Grouped data, 分组资料+ q6 `+ v- d& }) Z3 Y9 n9 Z
Guessed mean, 假定平均数; G2 e- r! W" [. \, h7 W& l
Half-life, 半衰期
; L* Z% Q5 d5 ]: SHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
6 I2 d2 E& r1 w2 q p0 T0 }( CHappenstance, 偶然事件
3 V" f, G; o" y% D1 EHarmonic mean, 调和均数
$ _3 T) q ^) t) p* V, J2 r3 L# ?Hazard function, 风险均数5 q% F: w3 B$ v% Z* H1 ~( o
Hazard rate, 风险率
: X+ |4 u; f- T6 x& ^" Y; `Heading, 标目
6 U q% `) C5 ]3 D- h- `- AHeavy-tailed distribution, 重尾分布; R* H$ m, h* f. {# v. o5 I2 R$ [$ a: Z
Hessian array, 海森立体阵
; N* z, N3 m+ y( jHeterogeneity, 不同质* W0 n7 T( T4 U5 e4 j1 K% f; K( C. }
Heterogeneity of variance, 方差不齐 5 s7 X0 @/ I. x
Hierarchical classification, 组内分组4 L3 o8 ?& R. k- c# f! h
Hierarchical clustering method, 系统聚类法/ j! M" K1 h1 s- E: n4 |
High-leverage point, 高杠杆率点
3 f0 T3 z' s: H% B/ v V. qHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型; A+ w5 B) C8 j/ O" t) M
Hinge, 折叶点- h& @$ q2 J! Q, n; Z, _
Histogram, 直方图
; Y# [, n9 n0 `6 THistorical cohort study, 历史性队列研究
; }# I/ ?1 B( w4 i) jHoles, 空洞
: M) D* P/ q# e4 v5 o: W6 zHOMALS, 多重响应分析
% o/ [) p* b) C* {- j# IHomogeneity of variance, 方差齐性
1 o0 [: Q. P, K( V" h; `Homogeneity test, 齐性检验
: N2 K$ f9 y" w$ T# {3 yHuber M-estimators, 休伯M估计量
; m8 ?2 K$ s- \8 i4 O l8 sHyperbola, 双曲线* L7 n+ o8 B9 }5 ?* E! U2 k
Hypothesis testing, 假设检验" e p+ c) ?) H, j' n: T, |
Hypothetical universe, 假设总体
* ?" l. c3 l5 F$ CImpossible event, 不可能事件8 D- O3 t, O3 q# n- E' v) i/ P6 u
Independence, 独立性# N4 Z) j3 _, y$ W
Independent variable, 自变量
4 M& }/ ~4 Z, O( @1 z1 eIndex, 指标/指数
. A% F3 M& V) l! s1 LIndirect standardization, 间接标准化法. M# x6 N9 ?; n" G
Individual, 个体
9 s9 H3 s4 b! [( DInference band, 推断带
5 z! z! t2 K- R# |$ NInfinite population, 无限总体
3 x6 ?: x+ e+ q( _0 ?8 ~8 LInfinitely great, 无穷大
/ }# y: p ?) h( ]* @7 a$ d& S5 jInfinitely small, 无穷小 w- s" u. d' f0 E+ `5 n b
Influence curve, 影响曲线
5 f: }9 H# i/ Q9 {Information capacity, 信息容量: ]9 N+ n. {$ _/ R! }' X, G/ b
Initial condition, 初始条件
. M3 m. \8 {' JInitial estimate, 初始估计值
# ~+ U9 a9 |, P. n+ D! V, P1 GInitial level, 最初水平
3 g* Y4 {0 |8 Z' S9 D- \1 b pInteraction, 交互作用% Y' e# X& \' `! |1 g
Interaction terms, 交互作用项. a% m2 z+ h4 J( Y
Intercept, 截距* K0 S' D4 s6 M: r4 s, I8 D$ Q
Interpolation, 内插法7 _" d/ J4 b0 e C' j9 ?' h
Interquartile range, 四分位距
& A1 Q1 u9 k7 N6 oInterval estimation, 区间估计
3 r: r; |) N- U0 V N+ g6 p* T6 u6 jIntervals of equal probability, 等概率区间; X! }. R% R6 Y
Intrinsic curvature, 固有曲率# u% @3 g0 N4 e0 Q
Invariance, 不变性
2 ~' U9 p" ~* z. X0 ~/ VInverse matrix, 逆矩阵& b x+ y9 \4 I3 `7 a' G# l: g
Inverse probability, 逆概率
: j I9 _; K0 r2 \/ ~% mInverse sine transformation, 反正弦变换% {" c( O. x9 y' F
Iteration, 迭代 , {) Z; p+ [$ X m' S
Jacobian determinant, 雅可比行列式( w1 r( W: |1 R8 W, A" _
Joint distribution function, 分布函数; F K9 C+ q3 g; D# J
Joint probability, 联合概率/ n! T9 {) A3 @6 n
Joint probability distribution, 联合概率分布0 `. I7 U8 o0 b- H
K means method, 逐步聚类法
0 C2 Q7 P6 P fKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
4 [! f/ t& v2 K7 }Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图8 F* D3 E) R& B* L% }
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关/ [) ^, i' E; J/ f
Kinetic, 动力学
8 I W N, X5 {8 Z; wKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
9 @5 p& G) r& a6 vKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
& s9 ^& a& F- y% X2 C7 zKurtosis, 峰度
6 \5 Y) D$ C& ]6 Q; CLack of fit, 失拟9 U+ w- w. {0 @% b- W: P
Ladder of powers, 幂阶梯
( l6 {3 o- u) B" U* ~9 J* fLag, 滞后1 k, z6 e6 C7 N: h/ z# f0 S# t* _; S
Large sample, 大样本2 Y$ w( |6 j! f, P. U5 n2 b
Large sample test, 大样本检验
& G E7 z& D$ b# L. l( Z( E; P: cLatin square, 拉丁方
; f% r2 \1 }- \* e dLatin square design, 拉丁方设计% j% R) E4 p$ v/ t
Leakage, 泄漏" C8 N2 D, C6 }" u/ t
Least favorable configuration, 最不利构形
" _9 ]6 i/ X5 q* B+ w0 B( K. g2 C! YLeast favorable distribution, 最不利分布! ^* m! A% m5 \
Least significant difference, 最小显著差法
- {2 y3 M* R0 B) aLeast square method, 最小二乘法
$ ?; T5 `% n5 x% mLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计3 ~" i: B2 `$ V1 o1 B
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
: V0 a+ ] J3 y( hLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
* K3 r5 f/ j$ j5 pLegend, 图例 z' z: c9 u P5 T- H% |
L-estimator, L估计量$ Q! W3 b& d4 A; E& O- w
L-estimator of location, 位置L估计量
2 b; N5 l# M6 I4 L* \! P# }L-estimator of scale, 尺度L估计量
0 j$ ^# M/ v- S( TLevel, 水平 X2 ]+ k% d9 a u! Q
Life expectance, 预期期望寿命
6 f! B7 x4 D1 x7 `. H* o5 VLife table, 寿命表$ ~9 S9 D p3 x; v x
Life table method, 生命表法$ X4 A& E: \1 X5 M. i
Light-tailed distribution, 轻尾分布- L0 x- x! k# h/ w* j5 N- ^! J0 |
Likelihood function, 似然函数: o! @: h4 e8 {0 p% w' [
Likelihood ratio, 似然比, G4 ^' v; {! m: b
line graph, 线图
/ e0 d8 n2 b: E0 s/ ]! Y" |( |Linear correlation, 直线相关
* k! l. I5 D( r' e+ s, G; GLinear equation, 线性方程
, \: F0 n' E( r2 j yLinear programming, 线性规划
4 ]6 ] C0 k* t, X. W* QLinear regression, 直线回归7 }$ d+ |+ E+ R7 o
Linear Regression, 线性回归
* y/ X9 R* h* ~# fLinear trend, 线性趋势
( J, n1 V& S9 \& u# i; ZLoading, 载荷 2 H! E! u7 s% x
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
* h& N! C2 S) L/ uLocation equivariance, 位置同变性
( x3 D6 Q- s0 ]; d% ?' Y8 A/ WLocation invariance, 位置不变性
' V$ Z) ?$ ]/ [- h S' r0 fLocation scale family, 位置尺度族$ N; y1 t" i% C/ l: s3 d6 L
Log rank test, 时序检验
9 K# T; c* q$ _2 ZLogarithmic curve, 对数曲线- v6 m" f( z, m4 P& C
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布) f- ~# p& j: Q( ~6 E1 o
Logarithmic scale, 对数尺度) X$ T; N( N9 H* Q! t
Logarithmic transformation, 对数变换
. |9 N5 s( C& y2 R' I5 b cLogic check, 逻辑检查
& R! U: K7 p7 p* t7 M$ q& `% F; PLogistic distribution, 逻辑斯特分布
, E3 S; {% u' \2 N a' L/ @Logit transformation, Logit转换
7 `/ J9 G7 Q5 _; Y1 B& aLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
2 G& X$ V y& C: D5 J: [) TLognormal distribution, 对数正态分布- G5 n+ K2 \# O( @
Lost function, 损失函数* ^) R3 h$ G' g0 z! E. X1 q
Low correlation, 低度相关4 ^1 l1 l7 q* x3 ^ g! i
Lower limit, 下限
0 `; T; `$ n- VLowest-attained variance, 最小可达方差
# g! H& r2 F& ?9 h- w- p) Y3 wLSD, 最小显著差法的简称
6 {7 d3 i5 i9 M+ E; o# y% i( pLurking variable, 潜在变量2 a; ^ `3 @; R% g
Main effect, 主效应
; R) V4 x/ @ |0 @! |$ SMajor heading, 主辞标目
9 A+ w: z& ^- N* jMarginal density function, 边缘密度函数
1 R5 Q1 q7 C/ }& g6 T" aMarginal probability, 边缘概率
/ W6 N7 V3 Q4 X/ d; MMarginal probability distribution, 边缘概率分布
. S+ u# J, e9 ?! u9 I5 @Matched data, 配对资料
8 k7 A; z/ {2 f+ S5 c3 @) TMatched distribution, 匹配过分布
3 T b" g9 ^ d; q, w) m8 [Matching of distribution, 分布的匹配8 ]2 _% l( Y- _
Matching of transformation, 变换的匹配/ p7 x z. A$ f6 m2 U9 Q% A& [
Mathematical expectation, 数学期望
$ Q! Q" T6 @) [* G P4 H5 y9 G8 q) AMathematical model, 数学模型' k/ s6 L5 ~3 g7 }/ O$ w9 t5 n" P
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
2 y' ~; d( E" Y' ?! uMaximum likelihood method, 最大似然法
6 W2 a/ ]/ N) w: j' uMean, 均数6 y" A' U' t& M6 a
Mean squares between groups, 组间均方
6 O1 l1 [9 _+ y, ~( C8 r$ oMean squares within group, 组内均方/ r. s: |4 W3 B: J
Means (Compare means), 均值-均值比较( [/ Y6 w8 L6 m' w
Median, 中位数$ p6 K4 y& n9 ?; {' J& _ x+ c
Median effective dose, 半数效量
& I" G4 x# l' q6 H! DMedian lethal dose, 半数致死量
: O/ L6 M! e) dMedian polish, 中位数平滑
$ \5 Q# g5 h) m [( LMedian test, 中位数检验
1 R! x: h. j. @, KMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量" h9 |9 |6 M" ?9 l2 m- v
Minimum distance estimation, 最小距离估计
& v2 d1 v, h/ I: O+ r! F% C7 [Minimum effective dose, 最小有效量& L4 d2 O) a3 R5 Z1 j3 y" H
Minimum lethal dose, 最小致死量! w7 ]9 L3 D6 X
Minimum variance estimator, 最小方差估计量0 L0 i! y9 _: O0 n
MINITAB, 统计软件包# S) [% E2 ]# i9 y; @ ~
Minor heading, 宾词标目
7 p5 d+ d4 X" w) XMissing data, 缺失值: @' I, K- S: q
Model specification, 模型的确定+ g' y2 z8 ?9 z Q2 \
Modeling Statistics , 模型统计
2 I7 G/ B. X2 v; \9 [" s2 KModels for outliers, 离群值模型
& g/ n2 s" c/ K3 `8 Z# @Modifying the model, 模型的修正# i- o+ P) O; H/ l: s
Modulus of continuity, 连续性模# B3 Y, b3 g' @. W( U
Morbidity, 发病率
7 x) W/ k3 C, D3 y' U+ NMost favorable configuration, 最有利构形
V3 J% t9 Q# H/ x& G3 }: fMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度) i: r1 T) m% J$ U9 n
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归4 T3 K0 q" q0 u& J$ h- G( v8 g1 c
Multiple comparison, 多重比较
( K% h$ ?% F ]% w; s3 kMultiple correlation , 复相关
i: m6 Y5 w) f2 L& uMultiple covariance, 多元协方差
' B, r( ?$ G$ p( lMultiple linear regression, 多元线性回归) o9 E& t7 R! s7 @
Multiple response , 多重选项
8 u. t0 p! q6 V. c5 Q. c4 JMultiple solutions, 多解
6 ?- {4 M7 @+ I( I3 rMultiplication theorem, 乘法定理
7 R% }% A2 e' C( w- N* `Multiresponse, 多元响应
- r* P \5 E' l/ O5 B- o4 vMulti-stage sampling, 多阶段抽样
. x3 f% k( e8 x, m" VMultivariate T distribution, 多元T分布/ ?8 i `6 y* ~) H
Mutual exclusive, 互不相容
8 k: a* K0 U. yMutual independence, 互相独立7 _& r6 K" z. m# |% h
Natural boundary, 自然边界
{: A8 P) z0 H7 t& cNatural dead, 自然死亡) V- v! u! P; H( ^
Natural zero, 自然零
0 V4 A' e* S2 o# JNegative correlation, 负相关# X6 p! m% y: \5 |7 D
Negative linear correlation, 负线性相关
; g r* M/ W/ A5 m8 ? l8 @Negatively skewed, 负偏( H: J4 `# H- f! ~0 u8 H: `
Newman-Keuls method, q检验
3 d! R& m* Y4 j: L9 M9 U; YNK method, q检验
$ d: P; M2 |0 d0 O+ l) {No statistical significance, 无统计意义
5 A6 O5 g, L7 @0 P0 q, INominal variable, 名义变量0 z7 q t4 [* \* @
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
6 M2 c! b+ q" y0 {Nonlinear regression, 非线性相关+ I* j* \; C' b
Nonparametric statistics, 非参数统计
1 F; N% G' `% @2 r; i- jNonparametric test, 非参数检验3 c. f |4 a+ a9 u) u3 j
Nonparametric tests, 非参数检验
5 M. u2 B/ K x% ~5 y1 DNormal deviate, 正态离差2 i5 ~# s& f6 ^% ]8 D
Normal distribution, 正态分布
- E2 |$ K9 U$ h. ^# v& e6 lNormal equation, 正规方程组2 m6 V) I1 W7 Q) n
Normal ranges, 正常范围
5 L$ A; M" B2 R2 J$ y9 S6 [1 fNormal value, 正常值
: d6 q; P6 T! b! n& y, NNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
' L: o, \5 ]" o$ vNull hypothesis, 无效假设 $ l+ J% T" M6 `' R) O# c
Numerical variable, 数值变量3 G# p o, ]: o, `( K# d
Objective function, 目标函数
) u. l* q6 R8 _Observation unit, 观察单位
7 o. {. a; {/ e3 m2 `: d- F U$ qObserved value, 观察值+ C# n- d' F7 p* N) r3 W% z
One sided test, 单侧检验- P$ W- k; x# z* d7 E. R, h
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
' H4 e- i- b& }, U* t4 tOneway ANOVA , 单因素方差分析, G. C" k& p8 Q1 ^5 {! T/ @
Open sequential trial, 开放型序贯设计/ {1 h" Q! c- d5 y
Optrim, 优切尾
/ B* Y3 J5 J6 ]9 x! I1 lOptrim efficiency, 优切尾效率
# K. g) K( i) \8 H# f" AOrder statistics, 顺序统计量
$ L1 b5 q1 M# B/ H, k+ P& w+ HOrdered categories, 有序分类
) a5 @, W, q* YOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
5 s# O; t4 u( o* W- K9 t9 b. ?2 GOrdinal variable, 有序变量- _( H* b1 B3 R. s' e+ Z5 n# v
Orthogonal basis, 正交基: p# ~5 T& f- V- U4 ~7 {! Q% {
Orthogonal design, 正交试验设计
6 Y) D* e7 c1 v9 ~ f+ z$ eOrthogonality conditions, 正交条件4 S+ A; b: ~3 z
ORTHOPLAN, 正交设计
/ a: Y# a# N3 a! l xOutlier cutoffs, 离群值截断点
' s, w% @4 a% d+ T9 A) XOutliers, 极端值4 J, y0 n# p+ T" w4 \% a% J
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 0 z3 Y# W3 N* |' c4 K
Overshoot, 迭代过度- b' R" m% ?, @$ s6 W6 X4 q$ d) o
Paired design, 配对设计
4 B1 p5 m' V$ C2 G/ t5 n6 z' o3 BPaired sample, 配对样本
3 e3 u; t( R) b1 x/ a2 D6 t' gPairwise slopes, 成对斜率
6 L1 B% N; f4 G' tParabola, 抛物线
( D1 h: y- n5 }Parallel tests, 平行试验
6 n, B+ h. W6 J# M, D: DParameter, 参数
g8 ~7 N( m9 y0 |% h7 U$ JParametric statistics, 参数统计 P, N0 N% h2 H/ [% o
Parametric test, 参数检验
1 G3 H: Q/ a+ m9 D* YPartial correlation, 偏相关
4 T. A3 q# A3 b, _# @ _Partial regression, 偏回归
4 {$ x8 ]' ^* E0 Y2 tPartial sorting, 偏排序
9 \2 F+ l) g% FPartials residuals, 偏残差
* c+ b" B# e; J& `% q' fPattern, 模式
# a1 V& t3 k1 }# c5 B3 }0 WPearson curves, 皮尔逊曲线
) c- ~6 h }0 N% [Peeling, 退层
# L/ Z* h8 Q6 i/ J4 r* }Percent bar graph, 百分条形图0 z- X* X0 d! ?: C
Percentage, 百分比
6 k2 s$ D; O' X2 J* u, ^Percentile, 百分位数$ C' R8 G% l$ Q3 v6 ~( o9 e
Percentile curves, 百分位曲线/ S+ {# \8 e q/ A
Periodicity, 周期性
) T8 K, n, x# C( TPermutation, 排列
$ d: b5 T6 s1 G. P1 L# OP-estimator, P估计量
" q& `/ j; D. R7 W& D4 |$ A1 l. cPie graph, 饼图9 x+ f. k) C" n# f: v( ^
Pitman estimator, 皮特曼估计量
# u$ U0 J1 X) g8 GPivot, 枢轴量. d4 r1 v6 G# J
Planar, 平坦
+ z# u# a2 k8 ?5 ?( Z+ fPlanar assumption, 平面的假设
) u. j+ Q. n! W, [0 iPLANCARDS, 生成试验的计划卡+ w, W* L1 {) q; ~% M$ T3 e
Point estimation, 点估计. i5 r& R' i& ]
Poisson distribution, 泊松分布
) v- |% i0 v0 Y* \Polishing, 平滑
( `* b# s$ Z ?, Z# ~9 ^Polled standard deviation, 合并标准差; Y/ W; U4 L. n8 j" r+ `% t% w( ]( l) B
Polled variance, 合并方差; a; m; X+ S2 V
Polygon, 多边图0 f# N1 Q" x; ^+ W$ ~3 _
Polynomial, 多项式6 @" k) _# V3 S( t2 N6 J
Polynomial curve, 多项式曲线
+ r3 r. t. l; } \2 XPopulation, 总体: U7 T: B& R( f L$ h/ }
Population attributable risk, 人群归因危险度
+ K) }4 F2 d0 S3 ^Positive correlation, 正相关
. ]6 p3 a. c7 X/ yPositively skewed, 正偏
3 }# w$ _# x8 N3 Z2 l7 w! V% C, cPosterior distribution, 后验分布- L7 ?; O7 r0 H1 {
Power of a test, 检验效能
9 n' s4 ?9 X; B/ XPrecision, 精密度
\+ U w- k9 {) Q- i& xPredicted value, 预测值
! h. O. n0 U7 E1 `Preliminary analysis, 预备性分析
% ^% W* J7 v, k& o4 }6 FPrincipal component analysis, 主成分分析$ D5 D0 R7 Y9 O5 I R+ l+ m
Prior distribution, 先验分布
5 C. e! H/ `5 }0 @ sPrior probability, 先验概率
$ w4 [! ?2 a7 ^5 ^9 Q7 Q1 fProbabilistic model, 概率模型+ t0 s+ l, G+ W3 }% o n
probability, 概率
! i0 h& m8 [ |" |+ S# @Probability density, 概率密度
5 J( f( C9 `( h+ Y% jProduct moment, 乘积矩/协方差4 c$ c6 Y4 e6 Y+ M5 W
Profile trace, 截面迹图
3 Z1 O* J/ ?* {& l( ~/ r) l% hProportion, 比/构成比
; c. x6 q3 ?7 w' yProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样3 P( X, T5 x8 x! V$ `1 U, a
Proportionate, 成比例
: Q" c, w5 f% l& Y/ J5 ^! h0 h7 LProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
: L z, k2 P3 K: mProspective study, 前瞻性调查
; k5 t7 M; }& t$ zProximities, 亲近性
9 r5 a0 @ s2 d( {! bPseudo F test, 近似F检验3 Q) X+ X8 R1 Q8 V3 W
Pseudo model, 近似模型
3 Q/ w+ Q* F/ n6 |$ n" x9 m' H9 o' LPseudosigma, 伪标准差 S7 \' v3 i6 b* {
Purposive sampling, 有目的抽样# y( b! B/ I7 Q+ v7 \1 y
QR decomposition, QR分解
; s8 N1 a; X( x* U0 s; E- uQuadratic approximation, 二次近似2 _1 C: {, j7 m* F/ d0 k
Qualitative classification, 属性分类4 J) k' ~5 `2 P4 X. K
Qualitative method, 定性方法
) y: g! ^4 f' s5 Y6 IQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
0 {5 s0 x2 f6 ], ]. F6 o- Z: B4 LQuantitative analysis, 定量分析% H4 l6 n3 \8 P0 l
Quartile, 四分位数8 _6 Z, v! P1 Y! ]8 v' G+ @& Q
Quick Cluster, 快速聚类4 ]( c5 L4 ]) B& s/ w K
Radix sort, 基数排序
V9 Q& I) N5 ZRandom allocation, 随机化分组
5 T6 U1 V& v+ }* D" ?9 Y6 e5 MRandom blocks design, 随机区组设计0 o0 Q9 h/ p& M$ R5 T0 Z8 `
Random event, 随机事件
8 V$ I b% Q' fRandomization, 随机化4 m0 V: s! e; w; L3 O1 D+ ~
Range, 极差/全距
$ H0 i& ?( x- F- k, c7 ]Rank correlation, 等级相关
5 W. v3 X3 H8 cRank sum test, 秩和检验- T& g6 p7 x& o" r% \1 G! |
Rank test, 秩检验
, o5 N7 ^ {, v5 Q; iRanked data, 等级资料0 q4 M. ], l: \; I: f
Rate, 比率+ e& H5 j2 g; M6 O- i6 n# R0 x
Ratio, 比例
! d, k2 ]9 ^* I7 \% M/ BRaw data, 原始资料) F; d8 ]2 ]& E6 q8 D
Raw residual, 原始残差
& h- N u$ C2 x+ ?6 s5 kRayleigh's test, 雷氏检验
' V; ?9 i) l' k4 QRayleigh's Z, 雷氏Z值
9 D# ^: E/ C% }: C0 E; KReciprocal, 倒数
! v/ K, {- m4 I7 `# d9 X/ gReciprocal transformation, 倒数变换
- F+ l, o6 Q9 ?/ s& o) e2 T; r6 @Recording, 记录
4 c: B) O, U7 \& d$ }Redescending estimators, 回降估计量) X; Q F* ~) ~" ]5 e4 |: J
Reducing dimensions, 降维5 @' R, T+ }8 u. `' I* ^3 h
Re-expression, 重新表达4 _- c) R$ e' F) {+ T& Q
Reference set, 标准组
3 _1 v- `4 m. ^1 o8 U$ _Region of acceptance, 接受域
6 b6 ^3 V. r7 D1 ^3 X1 NRegression coefficient, 回归系数0 ~; p& U* M- P0 o% v! B
Regression sum of square, 回归平方和
, K$ o% x" y5 xRejection point, 拒绝点+ k% o. k, h$ j8 [
Relative dispersion, 相对离散度
; N3 [/ E, H1 K0 j4 T& n; ?Relative number, 相对数6 ]; a0 ]1 D: H1 k, t
Reliability, 可靠性% f" [5 X4 F( R$ X
Reparametrization, 重新设置参数1 |1 {! { {% n/ d% `3 e
Replication, 重复
. {/ j C; \! n2 pReport Summaries, 报告摘要
' p: @! V3 i+ c7 Y) A: \3 ^. W' UResidual sum of square, 剩余平方和5 x( j- g$ p$ D* L8 P
Resistance, 耐抗性5 g. d4 D2 ]8 b4 T: x: K
Resistant line, 耐抗线
0 }' n3 }: }6 | c RResistant technique, 耐抗技术
% W# a) D, X! H/ i `# c) RR-estimator of location, 位置R估计量) X' r r/ q/ t* N
R-estimator of scale, 尺度R估计量& A$ }5 D* p9 |1 J b
Retrospective study, 回顾性调查0 a) f: m |% A: A# b1 \
Ridge trace, 岭迹
7 B- V0 d% v- B* i, k$ i6 k FRidit analysis, Ridit分析
% M; y: ?0 Z6 F1 H; `% ~Rotation, 旋转" A- C9 E; ~( \ j3 Y; f
Rounding, 舍入+ k- F0 U9 f$ M4 V3 e K- e5 o
Row, 行
4 i, U0 w) O4 }' W# ARow effects, 行效应
% V: w+ O4 I6 @Row factor, 行因素9 B$ L) E a( t3 x% v, k W
RXC table, RXC表. S4 `! I" L, A
Sample, 样本! h! M# Y/ k2 E8 J
Sample regression coefficient, 样本回归系数8 y3 ]6 w3 K: e+ |$ }; z
Sample size, 样本量$ B! I+ t. d; S7 \$ C
Sample standard deviation, 样本标准差: x c+ [3 o6 w2 K
Sampling error, 抽样误差
8 i" W* |( L. ~6 O3 fSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包+ `9 _; u7 y3 [% J" Y1 e. {9 X
Scale, 尺度/量表
3 S6 x. q E8 z. m. B7 oScatter diagram, 散点图
5 n9 G( z m2 O. _$ q. YSchematic plot, 示意图/简图$ ~$ X- t* n" d
Score test, 计分检验' Z, f) n+ v4 g6 P! D% X
Screening, 筛检; D/ `) y) W: D* i' C
SEASON, 季节分析
8 `% A8 H2 d5 @( JSecond derivative, 二阶导数
j; q( F3 X: w- M$ e$ QSecond principal component, 第二主成分6 y5 p5 Y4 _0 q: @; T3 t4 D
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ; z: W9 ?8 F+ i" m) }
Semi-logarithmic graph, 半对数图& e+ d* D, v: b5 {! z3 F) C
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸' H8 s' A; M$ |% ]6 `$ j$ [
Sensitivity curve, 敏感度曲线
8 R& O" \4 o) r9 VSequential analysis, 贯序分析
+ T. f# ?9 R) E$ QSequential data set, 顺序数据集+ G$ C+ X& f W* ?+ ~
Sequential design, 贯序设计" ~3 ~6 [3 U( {1 w% ^4 w( R: Z2 @- J
Sequential method, 贯序法1 X! v6 V2 v$ ?9 \. n# z: u
Sequential test, 贯序检验法
! D% r( ?' e5 g) iSerial tests, 系列试验
4 @' [5 w; E7 | OShort-cut method, 简捷法
+ _5 C. Q. f1 j; @9 ?0 j+ ^8 YSigmoid curve, S形曲线
) Q' s/ d5 t- l5 \+ XSign function, 正负号函数
! {, l6 Y- A7 l! _2 \Sign test, 符号检验& P& j1 w( V1 b$ I: P. s
Signed rank, 符号秩
( G% _- ?: N0 @Significance test, 显著性检验5 x; i- ~' E) X4 R7 b) S9 d. s/ r
Significant figure, 有效数字
, m% m2 D3 i4 {- g4 YSimple cluster sampling, 简单整群抽样
+ N, S# @4 g8 N) @1 {# h/ R# V3 ~Simple correlation, 简单相关; j, C: W* S) W% p
Simple random sampling, 简单随机抽样
; S8 J0 Y, L/ M( B' p9 f! YSimple regression, 简单回归
; s9 _( s; v2 qsimple table, 简单表6 W. E* T/ h$ e4 Q+ M2 j( m
Sine estimator, 正弦估计量# ?$ @$ Z% o+ O6 J
Single-valued estimate, 单值估计
( H, L3 m: ?. A* R4 |; s0 i3 ISingular matrix, 奇异矩阵
6 k" M! E! ]* O* N) vSkewed distribution, 偏斜分布
1 f P# v. `7 n* w. `2 lSkewness, 偏度2 `3 B6 h! ~7 q" u% n" |
Slash distribution, 斜线分布
6 ^( L, H6 ]$ z! T' |* iSlope, 斜率: j) d4 i6 E/ w$ S" k, [1 E
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验) G* q" |8 m$ b7 i7 J; f. p' u
Source of variation, 变异来源: T9 D5 j+ l" Y# w# Z( w( l' Z8 ~7 y2 r
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
j4 `. Z9 R+ F( B/ d: SSpecific factor, 特殊因子1 I0 j0 K) L- B0 e8 G: X8 w! b$ d
Specific factor variance, 特殊因子方差
/ I6 ]0 V2 v, d/ \1 {+ K# X$ tSpectra , 频谱
$ {1 a3 r2 b! l2 E. P4 Y* B9 N! X. n% ?Spherical distribution, 球型正态分布
6 L5 X. ?3 }& YSpread, 展布
) L- k* i- n; Z" C9 Z" iSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
9 A4 l6 j, j! jSpurious correlation, 假性相关$ b- ]" A- u9 {; C
Square root transformation, 平方根变换
: O% k9 j' Y9 M, _8 ? z- ~ xStabilizing variance, 稳定方差
& i: L8 j3 [8 W" aStandard deviation, 标准差
* F* `9 @$ `& I8 d4 mStandard error, 标准误
0 w8 W" r* S( _3 {$ |; j9 u5 ~Standard error of difference, 差别的标准误) z6 z0 ?4 `$ E8 {' { f+ M0 a
Standard error of estimate, 标准估计误差
% \1 u. A$ K0 ^/ n* @4 BStandard error of rate, 率的标准误3 \5 x9 ~& F0 N
Standard normal distribution, 标准正态分布% z d) y8 m; z) }! g, Y
Standardization, 标准化
/ G* D: {9 U( ]4 }8 \Starting value, 起始值
8 h5 v F% C: o2 ^, R. u: ?- E- OStatistic, 统计量. K& j8 n9 X" v0 B# r5 I5 M
Statistical control, 统计控制
+ I( m$ x6 }7 o2 V$ T4 D4 l" S- YStatistical graph, 统计图1 U8 D3 _3 g* C m/ E
Statistical inference, 统计推断
# e6 s; c8 r9 U# t1 s, S8 q; |$ AStatistical table, 统计表% y1 h" U& D6 j" ?+ p
Steepest descent, 最速下降法1 z& l X( E" d7 t0 ] ^
Stem and leaf display, 茎叶图
! }$ L- K) q9 h: a7 p: {2 h2 D6 ?; iStep factor, 步长因子& @+ y5 {+ f* M% |
Stepwise regression, 逐步回归+ m% g. l3 l5 T% N: g
Storage, 存' o. l& I% Y* A- f9 s0 S
Strata, 层（复数）
0 h6 O" s& E a fStratified sampling, 分层抽样
5 v' q) M& v6 c) G1 mStratified sampling, 分层抽样
3 m. N7 m- C5 S: {Strength, 强度
3 o. i8 p+ F- B1 w# W9 X; q0 @& {Stringency, 严密性
4 ]4 t+ \7 e' z1 H: H& q5 ~5 aStructural relationship, 结构关系& Q3 [6 b1 N3 e. @9 o$ O
Studentized residual, 学生化残差/t化残差. |4 C+ Y% C, C% E) B
Sub-class numbers, 次级组含量, R* J3 X; v% [( `0 T
Subdividing, 分割
8 D) y8 \! f6 p0 p) D* A4 ]Sufficient statistic, 充分统计量
" f# _( f" W! s) Q& hSum of products, 积和# d& o% G) r$ U# \
Sum of squares, 离差平方和2 Z2 d& w) i- K6 p3 h1 Q( w! u/ e
Sum of squares about regression, 回归平方和# z7 H/ X- I( B( a. x; U, `0 G
Sum of squares between groups, 组间平方和
/ H" h r2 u w9 V+ F, N4 PSum of squares of partial regression, 偏回归平方和' B% q( A/ D7 ^# z, H, _
Sure event, 必然事件
+ D- [. m6 l5 L# j# [Survey, 调查
5 e) A' a, P6 N. r7 J* gSurvival, 生存分析
7 ^/ i4 A Z# S U* v6 B3 P$ w; YSurvival rate, 生存率
- r% r% E% ~! _. E& FSuspended root gram, 悬吊根图/ b H3 r2 }( [' c/ [
Symmetry, 对称
+ F8 _7 v( T$ `5 M% i" YSystematic error, 系统误差
' j9 x. L( L7 W# J& CSystematic sampling, 系统抽样
+ ~) I: `8 |0 a+ r% ^; t/ \Tags, 标签
/ Z. k2 L9 Q+ f" m! LTail area, 尾部面积
) L8 d) d& G) U7 P# Y, q- XTail length, 尾长
' M9 j8 ]: ] b2 _6 UTail weight, 尾重5 W" v( J+ \, r; |
Tangent line, 切线 W; a9 a/ k) ^$ z. ?% J
Target distribution, 目标分布7 f) C, U. r# o: u
Taylor series, 泰勒级数' Z+ w. F, b5 I$ l! m
Tendency of dispersion, 离散趋势: ]3 G) H- x" c/ s) _$ L
Testing of hypotheses, 假设检验
- w- l' q8 D3 L2 ^ v6 d. |Theoretical frequency, 理论频数! D0 H3 h4 L( ^; W% |+ H
Time series, 时间序列 Z7 z' v% s- { r# @
Tolerance interval, 容忍区间
d5 k3 S4 c' j$ H4 ETolerance lower limit, 容忍下限- Z ]' u% u; d, ~
Tolerance upper limit, 容忍上限
# z: `% I) D: L- t. F: MTorsion, 扰率
9 l( j% F) H2 S' YTotal sum of square, 总平方和
* Q4 u5 K L l6 s* A4 oTotal variation, 总变异
+ X, \ ?6 j8 e9 k( O# x! Q5 ~4 \Transformation, 转换7 J5 S7 s" U/ H" V3 C
Treatment, 处理
( H; Q }# y" H/ |: bTrend, 趋势
' p) c3 T ~% k+ Y7 Z! PTrend of percentage, 百分比趋势9 M8 f& G8 T3 H ?) }( C
Trial, 试验) E2 A p4 f$ `5 R) m/ m
Trial and error method, 试错法; ~: n, H# f: a+ N7 L K! S
Tuning constant, 细调常数+ i" v6 P) w9 O
Two sided test, 双向检验* D; b" u( U7 {, ^1 V0 }
Two-stage least squares, 二阶最小平方3 A9 D; g6 B9 f* J- M# l4 K/ C2 X
Two-stage sampling, 二阶段抽样
8 U0 w' j9 Q" t$ Y$ fTwo-tailed test, 双侧检验
/ o' s L* i7 J8 K' Y2 b JTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
0 O" x7 y- |9 F9 jTwo-way table, 双向表
0 @( G' w& X5 o) l) ], n% d' u: HType I error, 一类错误/α错误
& [# \% a6 N; a9 j# D1 @0 J' a/ [$ ZType II error, 二类错误/β错误
# ~4 M5 j0 F0 v! IUMVU, 方差一致最小无偏估计简称+ N( I8 {' T/ S
Unbiased estimate, 无偏估计; ?& ^( X2 c8 c" V! p; j% a
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归9 y! `4 a# V6 a
Unequal subclass number, 不等次级组含量
4 q9 W. w2 ?. Y& o I- gUngrouped data, 不分组资料- Z) ~ \+ A. \+ u7 J% B8 ~# }
Uniform coordinate, 均匀坐标7 l7 A4 ~; v/ y8 w {. i
Uniform distribution, 均匀分布/ k6 L8 g: |+ a
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
! z ^' y& |2 R4 ^" Y! PUnit, 单元; X% e4 R0 `& u% O) v- _
Unordered categories, 无序分类8 o5 Q* L Z7 S) }' z
Upper limit, 上限
& L9 }+ B7 q. ?3 \Upward rank, 升秩
1 ?- g2 }* v! T! uVague concept, 模糊概念* m$ d2 h ~0 B/ M: a* v' R
Validity, 有效性
9 M! w Q5 J: ]$ y R( k8 c% tVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计1 [$ K& ~2 o) c; w* J
Variability, 变异性
. Y( ^/ E) ?/ i3 @7 ?" eVariable, 变量
" R( {8 P' J8 c# @3 V6 W- H" ZVariance, 方差
1 ]; }5 N2 i. N6 g& w" RVariation, 变异
. n! `1 R+ w/ w- L; L+ F- k5 ~Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转) s& R5 @( k' w! m1 v
Volume of distribution, 容积4 X4 Y; f/ D6 X# m
W test, W检验) e1 q8 U) i/ w9 F
Weibull distribution, 威布尔分布& Y: y- f8 s! ?/ C! d
Weight, 权数/ X3 z/ V9 o; q
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验# e# j' Z% L4 M
Weighted linear regression method, 加权直线回归
8 g2 D9 d$ d) h/ tWeighted mean, 加权平均数: z! d1 d% b3 X( k4 S7 t
Weighted mean square, 加权平均方差
$ h4 M+ b, z- QWeighted sum of square, 加权平方和
+ @$ o$ n ~. }$ MWeighting coefficient, 权重系数
) ^ y3 O* |# w/ k! xWeighting method, 加权法 $ {1 t& g) N. l; w: V8 Z
W-estimation, W估计量
: J/ n2 z* N$ R" Y' J1 ~7 JW-estimation of location, 位置W估计量
) a( r) t2 q* {2 [, \. O/ X3 SWidth, 宽度
+ K! N$ F) }" ~& @( jWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验+ H" @/ R* ]2 q5 q7 j
Wild point, 野点/狂点% N3 N* V& t. C" ~% @
Wild value, 野值/狂值
8 t- L9 R9 F# X* p3 pWinsorized mean, 缩尾均值+ c# q& _# r" ?2 l9 K
Withdraw, 失访 6 p5 E' O& l; a* I: [( x
Youden's index, 尤登指数6 F k4 W1 g3 H0 }" G& g3 s
Z test, Z检验
: a; g! Q+ j3 O, ]/ e5 lZero correlation, 零相关% g$ w+ F$ A/ I/ ?- v
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
