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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
( ]3 B, N9 w4 T/ p* e* GAbsolute number, 绝对数( t1 D& P6 n6 B; D# a8 p& q2 v
Absolute residuals, 绝对残差
9 I7 t% E; b; e/ zAcceleration array, 加速度立体阵
: I6 O% P% f9 b: \0 ~" `  aAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度2 l5 @" ^1 O8 Y# ~4 a" e: B( z
Acceleration normal, 法向加速度
5 \9 A, Q* n4 r4 c7 }Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
' [" d$ |" f% GAcceleration tangential, 切向加速度" R& R+ C5 |* N! H% h' n
Acceleration vector, 加速度向量
# ]0 i6 D0 J" @- q6 C8 {9 E8 k; z  PAcceptable hypothesis, 可接受假设; k/ G' T) [; `& Z7 B- U" Y% z& h
Accumulation, 累积- P; |& h! h! `; [' x9 T
Accuracy, 准确度1 r" F3 z: _( J, f; P) k! j. a
Actual frequency, 实际频数
6 c8 N* X( k: {; U* \) |6 W6 |/ l" xAdaptive estimator, 自适应估计量) y( s8 o/ r+ U. X. s; P
Addition, 相加
' N7 _3 f5 l: n4 |Addition theorem, 加法定理
, }" _5 I: F& jAdditivity, 可加性
) [  y, O2 U+ x$ N0 W  W7 t) W+ z( ZAdjusted rate, 调整率9 x8 W9 m& g: `3 {3 R0 D  O& j
Adjusted value, 校正值  e# t; j3 D. ~  i/ I
Admissible error, 容许误差
( y% I* l5 n) ^5 F, W8 ]+ |Aggregation, 聚集性
# Y+ H* ^' x; iAlternative hypothesis, 备择假设5 a7 @7 N: l- [6 P  E
Among groups, 组间
1 r- T( j$ s$ E, ?% TAmounts, 总量) v/ X3 v1 v% T( j+ H
Analysis of correlation, 相关分析
# r/ h, b9 g6 p9 @. @Analysis of covariance, 协方差分析9 U' `+ S0 O& \$ o0 |1 x$ G
Analysis of regression, 回归分析7 g; O+ X7 x$ F( [5 k
Analysis of time series, 时间序列分析
5 L# j4 g" q: \: b1 `Analysis of variance, 方差分析; _' n, x2 ?" _2 t1 K) ?5 G
Angular transformation, 角转换7 L4 R$ L% l9 j& C; m/ W( ]* }: O
ANOVA (analysis of variance), 方差分析1 a5 y7 N: K$ J, s; }
ANOVA Models, 方差分析模型
5 Z. b$ \0 U9 m  g+ V0 z& EArcing, 弧/弧旋
8 m- A) Y& P* X3 q+ A+ M$ `Arcsine transformation, 反正弦变换
8 ~! u0 ^2 Y- B9 X/ g( U# |Area under the curve, 曲线面积$ R- T5 I1 \* [5 u7 b9 \  H
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ( K( O% S% s! P# y0 s- q" z( X  \: k3 q8 D
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
. R# s, \0 h9 H; \2 A! P% LArithmetic grid paper, 算术格纸
0 ]& D3 k# b0 dArithmetic mean, 算术平均数
  o* J1 Q4 }7 ~# qArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
( \! L3 q6 P* f$ T' |4 D* VAssessing fit, 拟合的评估
+ `1 i8 w# ]( V/ {) xAssociative laws, 结合律
# i7 q/ o: C( |+ s* I: FAsymmetric distribution, 非对称分布
  \4 o7 z4 B% x4 r! s( t3 RAsymptotic bias, 渐近偏倚. W% `$ P2 f; C: U! d% u2 m
Asymptotic efficiency, 渐近效率
6 Q4 A( M) R& ?) ]. {Asymptotic variance, 渐近方差
- ~$ o* V. j0 G6 r& rAttributable risk, 归因危险度9 S' c; E9 ~! j2 N4 m0 ~
Attribute data, 属性资料
. O, z' l3 }" MAttribution, 属性+ K. F$ z9 @" h! n! V/ g% p8 ]
Autocorrelation, 自相关0 ]: k/ D. a8 y& R
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关, G; e* K! Y& A+ i9 d
Average, 平均数" k3 g. i# M" |; _' H" L! ?5 I6 \
Average confidence interval length, 平均置信区间长度# T0 B0 u( v( E" e
Average growth rate, 平均增长率1 A- D2 k4 Y- |' C& ~0 d& ?
Bar chart, 条形图
% U: x8 \$ \/ N3 c) x3 nBar graph, 条形图/ p5 f# z( {7 b+ c. t9 ^
Base period, 基期
' o( x" H% T$ EBayes' theorem , Bayes定理
. f' s' d) Z/ F0 j  sBell-shaped curve, 钟形曲线. m4 Q4 b. I) L  [+ Q
Bernoulli distribution, 伯努力分布4 l& N7 g1 m3 c+ z  y
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
  H- L& @6 h& w- c" gBias, 偏性
. G2 _, ]2 T# f3 x/ lBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归) G  [; g4 t3 I+ z
Binomial distribution, 二项分布
9 N9 Y1 I$ W4 Q  X: p! b$ b& {Bisquare, 双平方9 f' [) W% \$ j- G; A) C1 T
Bivariate Correlate, 二变量相关
0 ?5 B4 H+ N1 |% r! p! aBivariate normal distribution, 双变量正态分布
4 B! J- [" h+ A7 B/ ?) Q7 HBivariate normal population, 双变量正态总体
5 P2 v& ?# w/ j1 ^" yBiweight interval, 双权区间
; m* P/ i# k; v9 v0 t8 S; |Biweight M-estimator, 双权M估计量
& H' h6 |6 y5 i6 u  S: vBlock, 区组/配伍组: |+ j/ h* I: `1 {; E, u2 v2 ], m
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
. z' R" j4 s& f! p: l1 w: eBoxplots, 箱线图/箱尾图: m; @  p+ i$ V* q, M
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点8 b. ~' R3 T# y  }$ S
Canonical correlation, 典型相关! s5 N4 P$ z4 H, X( a% N8 L  r
Caption, 纵标目
1 V! j* `( G# S: ]Case-control study, 病例对照研究! ?1 f; B! B* g- K- b; n3 c
Categorical variable, 分类变量
  k) Q: D3 y! [% t, |& M% OCatenary, 悬链线: O0 @6 ]) y' q" H  l
Cauchy distribution, 柯西分布
7 {; u9 H1 @- X/ zCause-and-effect relationship, 因果关系7 C$ m7 W5 c9 C5 f3 m0 j; @& Q* L7 f
Cell, 单元" t6 _- D7 ~8 n5 R
Censoring, 终检9 j- R. [( e. H# M
Center of symmetry, 对称中心0 e3 R" Y. a4 P. s; f' {% f! K3 t
Centering and scaling, 中心化和定标
, h/ l( E" A4 P! P; f7 JCentral tendency, 集中趋势
" |; ~) ~. w1 i2 N( B2 GCentral value, 中心值1 f% |* r8 l, o7 V: R
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
2 t5 O& E  r1 f; KChance, 机遇) G* M/ U# Y" `+ y) V
Chance error, 随机误差
) I- f8 l) i( }/ JChance variable, 随机变量( e2 p+ f3 v. W+ F, P: i; G
Characteristic equation, 特征方程
  k5 g5 b5 f% X3 D; l7 xCharacteristic root, 特征根: }- W2 t3 @9 Z( w. S7 b/ m: ^
Characteristic vector, 特征向量: Y0 L4 D4 E1 K& m
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
5 L% K0 y' z, PChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图' V! V4 {6 i3 @# U" z( N& L! v
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
2 J4 c# D* `- n+ k/ ^. ^8 VCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
5 o# j$ D* A) S1 @" g6 Z. LCircle chart, 圆图 / q$ S# @4 _$ n2 H
Class interval, 组距0 A! G4 I9 ]# h2 f9 k  t/ R
Class mid-value, 组中值# l: z9 A4 c  c2 n/ \% k6 f. t
Class upper limit, 组上限
7 S/ p6 I# K( [; c" j) yClassified variable, 分类变量
5 @# C/ h4 v  y# B( e, _Cluster analysis, 聚类分析7 J6 }4 S. J. z5 `. x
Cluster sampling, 整群抽样
( z9 l) ^+ S  ^! V# d- yCode, 代码9 b8 p: X( q! ~
Coded data, 编码数据$ Y7 Q9 N9 |- B/ k9 I- w4 @
Coding, 编码# q" B% h' r- }% v" G( l( |4 I
Coefficient of contingency, 列联系数0 k8 j2 f- e3 s/ U0 i1 D$ I
Coefficient of determination, 决定系数
3 G" s& k/ r+ ^% _: bCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数/ g4 l( u6 Q+ j' W  q
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数+ E# H) V: s5 T8 i6 ~& Y3 H
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
! O9 H6 Y9 ~: [: e3 m$ B+ bCoefficient of rank correlation, 等级相关系数3 I2 |5 i/ Q" v" H- p
Coefficient of regression, 回归系数
) H# L- |( b6 l. A' pCoefficient of skewness, 偏度系数) W# Q9 V% \7 R5 a4 a9 P
Coefficient of variation, 变异系数: L" T. Z: [" \, p! W
Cohort study, 队列研究# B/ k* v- Y% G4 p7 N2 o  W8 F
Column, 列
+ U5 t* n6 H0 O# t" w& d6 kColumn effect, 列效应
7 O) H2 @) n( |7 y( G9 t& A4 UColumn factor, 列因素
( ]% s) S6 y. u) y3 j; T/ BCombination pool, 合并
& {0 ]9 ^6 S  ?  M" uCombinative table, 组合表
$ C+ x" k( p0 n/ LCommon factor, 共性因子; e' k5 S% r, ~. v) `$ J' Y3 i, v
Common regression coefficient, 公共回归系数+ X% Q9 z4 u# o$ ?' R' R; R  `$ b
Common value, 共同值" @. Z" B; `. j0 T" j' C
Common variance, 公共方差+ `9 L- }/ b# C! `/ V! d
Common variation, 公共变异5 p. b( g4 W1 B# u
Communality variance, 共性方差! m4 Y; Y# ~" n4 [) {4 R+ E, O% {, G
Comparability, 可比性* K  U, A8 {& H
Comparison of bathes, 批比较  s: \+ @, ]+ P! m' n4 c3 P
Comparison value, 比较值
2 e* m. L$ w8 ]( Y5 P' N4 ~, O8 MCompartment model, 分部模型. q& s" o+ \; |
Compassion, 伸缩% q5 ?+ O0 S: ^
Complement of an event, 补事件+ {( t/ c, F/ k0 e
Complete association, 完全正相关
8 h* |7 t" q5 I' K0 {! }% OComplete dissociation, 完全不相关6 t2 m/ I% h# A
Complete statistics, 完备统计量0 D: ~0 k6 ]$ G1 j: |. \& y: `
Completely randomized design, 完全随机化设计
% R, `# ^; Q3 }; @% K% lComposite event, 联合事件  a8 R: _9 b8 P+ U5 s
Composite events, 复合事件( D, ~6 ~# q/ U! F
Concavity, 凹性# m3 a, X, c, z  R+ h+ C$ j
Conditional expectation, 条件期望$ S) i& H8 E1 D( l' A8 q6 x2 @' S
Conditional likelihood, 条件似然* c; ]+ ]1 _) {  X& Z  U& |
Conditional probability, 条件概率
( `- P/ P: k, B& AConditionally linear, 依条件线性
& V6 c. w7 L* k3 t( ]* z+ h3 A& a0 ~Confidence interval, 置信区间6 C! g& t$ r. O
Confidence limit, 置信限* S6 ]$ ?; Y2 _7 f4 R
Confidence lower limit, 置信下限
2 k) T) C! D' F6 U* D) s1 yConfidence upper limit, 置信上限
7 {( I/ j# g# cConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析9 m) l  X  e  B5 J  O. l$ a
Confirmatory research, 证实性实验研究
5 k* q% ^; b* @6 c- S6 z$ YConfounding factor, 混杂因素
' J* B* z2 k) j1 L; B' n% P6 MConjoint, 联合分析3 p9 j1 p& @( P. j; H
Consistency, 相合性
, l; H" m: ~) LConsistency check, 一致性检验8 s4 Z. Y$ X* p- M* M
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
0 G7 [8 l% o/ j- }3 AConsistent estimate, 相合估计$ d/ h2 n$ t$ h, d* M5 {
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归/ J1 |; b. n( D! h5 h( U6 q: A$ ^
Constraint, 约束
1 v# E+ U2 k' w! r" N8 IContaminated distribution, 污染分布$ l! j0 V$ K4 ^: U
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布1 U# e+ s- V( ~. U
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
* z9 a) H7 d) y$ r5 d* u5 PContamination, 污染9 \9 K5 U. i, t! s5 z( x6 |: A
Contamination model, 污染模型) y4 E7 p& J2 g; t* k% O
Contingency table, 列联表
  ~3 F  U) I1 Y$ K7 }Contour, 边界线
+ }/ ]+ w  I3 j  t: iContribution rate, 贡献率- `' f. B% s+ v7 h
Control, 对照
8 t8 U- |0 h4 r" p7 ^; k; sControlled experiments, 对照实验; Y: v6 E4 h1 D- v
Conventional depth, 常规深度
! {5 b3 |' a8 C- nConvolution, 卷积5 v; b& _# V4 L* J( p' ~
Corrected factor, 校正因子
) N( ~: O8 {) |3 g$ ^2 pCorrected mean, 校正均值: j% h3 v* `2 H8 b2 T5 O; ?' X
Correction coefficient, 校正系数
. N* r% e0 V" k: K) `! o( KCorrectness, 正确性9 K& _4 H8 Z( }* Y( `- N; Z, \
Correlation coefficient, 相关系数
0 j' A8 r% P% k' l- sCorrelation index, 相关指数
" y8 x' @* i0 O6 K" K, G+ j# HCorrespondence, 对应
/ X3 k& I; p8 ]# w+ LCounting, 计数
0 ]! a: {8 q! T. x) `Counts, 计数/频数
! q0 e/ g# Y6 @  e$ a  wCovariance, 协方差
3 Q# q/ f0 j" q* Q2 O/ y1 lCovariant, 共变
4 d2 g( @  m/ J1 fCox Regression, Cox回归
+ ~0 H0 T; R! _+ fCriteria for fitting, 拟合准则; f* U) p! w& \; U3 P/ p" Z
Criteria of least squares, 最小二乘准则
' Y2 I( K* ^/ E) u: x* O' xCritical ratio, 临界比2 f6 B$ C3 _+ |0 M
Critical region, 拒绝域
/ H) m, {3 [) |! \- i6 U$ MCritical value, 临界值& K7 U4 X) [2 k. F
Cross-over design, 交叉设计* ~1 g2 J9 c; Q0 p, t7 Y* x
Cross-section analysis, 横断面分析, B% l3 I2 r" H9 M, `
Cross-section survey, 横断面调查8 [; o& w: V7 m* Z
Crosstabs , 交叉表
4 s# f8 ]+ _+ Q6 f/ TCross-tabulation table, 复合表
! [: Y" A% z! U7 UCube root, 立方根6 N, I2 O$ L$ c+ I4 \+ @7 f1 C3 O  e
Cumulative distribution function, 分布函数$ _6 T/ w# f& ~% J
Cumulative probability, 累计概率
6 v0 u9 A) Q+ g& `* lCurvature, 曲率/弯曲
4 p0 n: j# F. W7 A) gCurvature, 曲率, T7 G6 L2 t) E
Curve fit , 曲线拟和
* m7 a% p; ^- C$ Q/ MCurve fitting, 曲线拟合
% m0 ~* i3 e  a2 @$ g; oCurvilinear regression, 曲线回归
; C  k/ s3 q/ G$ m+ ?Curvilinear relation, 曲线关系& H9 u" \1 g6 w, h0 y# c
Cut-and-try method, 尝试法' e8 K; }% P3 g/ Y9 |8 V
Cycle, 周期* `! D0 H' V; \
Cyclist, 周期性; x( N& V3 O( m- E
D test, D检验
1 {! j4 k2 |& D2 Q! v- W+ ~Data acquisition, 资料收集1 C' Q) K# I# _3 S0 _
Data bank, 数据库
* c' h2 q8 b# x, m" j- EData capacity, 数据容量1 |: @$ ?  ~  K) Q) b
Data deficiencies, 数据缺乏. e7 y. R! u# h; w9 I; y
Data handling, 数据处理
4 e% g# z5 D1 u0 p% g* {Data manipulation, 数据处理# z! Q, B, ]" A7 G( t9 ?
Data processing, 数据处理
% q' L- H9 u8 S8 g5 t- XData reduction, 数据缩减$ P% ?  z; \0 w2 u1 u$ L. ^3 a
Data set, 数据集% s6 U- Z! f  V6 [. y
Data sources, 数据来源
1 j6 @% @  W# Y; R) Q6 T( E; m: UData transformation, 数据变换
% f5 h5 q) Z* m3 H1 Z3 k- Y0 ?+ Y* IData validity, 数据有效性
" r9 `3 k# |" m( V3 F) lData-in, 数据输入
# n" R9 X9 l. r8 z" eData-out, 数据输出# o4 F# Y. L' g: e4 b9 J
Dead time, 停滞期. o+ Y! h, j9 m6 r% f7 Z5 ~0 d* S
Degree of freedom, 自由度+ N* z$ ^7 e& |1 c+ x6 L' E" I9 g
Degree of precision, 精密度
1 d) N- H* O5 Z  @' e& O- g9 v4 XDegree of reliability, 可靠性程度, u) F& s+ w# `8 B; M: v0 e  B
Degression, 递减
. {' h, O: X8 s- w$ ]4 ~( gDensity function, 密度函数
& D7 d, m, k4 ?Density of data points, 数据点的密度
0 i6 Q8 ^. s! j" ?& m+ o0 S$ kDependent variable, 应变量/依变量/因变量( k/ h) j# S1 u! t: N/ h( F
Dependent variable, 因变量7 V' b" F# X) s: E7 p4 j
Depth, 深度
' e2 n* \, g& W6 g+ u/ V. f3 x4 YDerivative matrix, 导数矩阵1 J7 n- B9 G! }( E) s/ s
Derivative-free methods, 无导数方法+ H' Y( K7 h9 {) L! k
Design, 设计! [, k3 y( ^( f2 s" i
Determinacy, 确定性
% ^2 l$ m' T5 xDeterminant, 行列式4 F! `4 r; I, Z% s4 t; ]# P
Determinant, 决定因素3 H% v. ~" w  e4 O  g1 ?% I4 n5 J
Deviation, 离差6 e3 N" S- c7 G
Deviation from average, 离均差8 b+ P' {$ ]- k
Diagnostic plot, 诊断图
2 P' h  Q. f( g5 _/ K+ d. J( I) P7 X8 @Dichotomous variable, 二分变量
  R% |: l; e& a# WDifferential equation, 微分方程; _* C. {- g6 |' C7 U, l5 y" P
Direct standardization, 直接标准化法
/ l/ f# E% ^3 o: K: fDiscrete variable, 离散型变量
! J( z1 O( j$ z3 }' K# vDISCRIMINANT, 判断 9 s8 J2 m3 d' l* x
Discriminant analysis, 判别分析
/ i, R7 A2 w& }6 P+ PDiscriminant coefficient, 判别系数: l7 Y2 a' I( u5 r1 t4 K% F" P& q
Discriminant function, 判别值: J# ]8 N) S" d' f3 L' C: l8 x0 K
Dispersion, 散布/分散度
7 w6 h/ b& O4 XDisproportional, 不成比例的% J% T: h( i3 I
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量4 W( R4 ]) x1 M, Z, s7 @$ K: H
Distribution free, 分布无关性/免分布
' S7 N$ ?3 m9 v- W# `9 v. f% t5 RDistribution shape, 分布形状- f0 J. i- C+ p* l) A9 Z
Distribution-free method, 任意分布法
4 @7 O1 q- N& \* q8 d) t9 TDistributive laws, 分配律8 A6 C! N5 x6 A/ x, ]" E9 D0 R
Disturbance, 随机扰动项) F& I  T( e# p
Dose response curve, 剂量反应曲线
6 y2 T" ]; F" w" `) H* oDouble blind method, 双盲法
6 F+ ~" I  F& p5 p+ v$ T! jDouble blind trial, 双盲试验
' R) J/ i/ V) n& f# s6 X- pDouble exponential distribution, 双指数分布
) J9 f1 A  s" p! M  JDouble logarithmic, 双对数( t1 P( E+ T* Z( z- [
Downward rank, 降秩( E4 K6 U5 D, y
Dual-space plot, 对偶空间图
. L2 n& w; e' m, ~) ?+ O2 uDUD, 无导数方法% d8 F4 P$ n" V& t* }3 W+ f, y* }
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法$ a% h  \2 r& d# n; d* F6 y* r1 y! o
Effect, 实验效应: R: Q/ S3 v7 U8 `
Eigenvalue, 特征值
5 P8 Q( u9 P" z3 IEigenvector, 特征向量& }4 }' d; o$ s; ?! Y; \, L
Ellipse, 椭圆" U2 F/ |% T$ U5 e* @" \9 e8 ]2 ]
Empirical distribution, 经验分布
6 W, j2 w  @$ t  m6 ?Empirical probability, 经验概率单位
& P  h' ]8 D; FEnumeration data, 计数资料
/ E/ l0 x4 G/ v9 i7 N$ v2 pEqual sun-class number, 相等次级组含量( ]$ [* Q# [8 v: M  e: u
Equally likely, 等可能; a8 g1 Z# H6 J* s2 K. ]& T; t* {" u
Equivariance, 同变性2 n' K0 d5 {7 P* a' ]; T8 d( o; e) k
Error, 误差/错误
/ s; o1 O- k" `" k# KError of estimate, 估计误差9 N. c& n% w# l# h+ s: m: ^* s- z4 n
Error type I, 第一类错误  @: T8 t9 T9 s
Error type II, 第二类错误$ W* c) N: b' ^
Estimand, 被估量3 q; R: @% j* s
Estimated error mean squares, 估计误差均方' Q2 N/ {6 ^) M. \5 ]
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
8 ~+ ?, c) i1 `5 {Euclidean distance, 欧式距离
& i5 l# \* L' P$ v, \6 [; {5 YEvent, 事件! R9 o9 |0 f. `/ Y; k9 X5 S7 R! K- R
Event, 事件& n- j7 s- n7 [& b: D- s2 f. Q
Exceptional data point, 异常数据点
& T9 n" Q3 |# R+ b, m& W, C( l9 LExpectation plane, 期望平面0 S5 o4 O- n. L( r8 K& p* l7 K
Expectation surface, 期望曲面
/ M  L$ l9 p0 m0 K2 pExpected values, 期望值0 E0 t+ p5 u: _' _% X
Experiment, 实验. Y* Q, G1 N& j: ~0 q6 n
Experimental sampling, 试验抽样  E1 S( Y) o  l( R9 g* Y
Experimental unit, 试验单位2 \4 {* |1 O& L! c2 T1 }* y* B; {
Explanatory variable, 说明变量
2 \7 \1 o0 [- RExploratory data analysis, 探索性数据分析4 Q, D/ L( G( q  _
Explore Summarize, 探索-摘要
1 H3 w5 p. G8 dExponential curve, 指数曲线
3 ?. C0 H# g! h% S0 DExponential growth, 指数式增长/ o$ g6 K0 @6 C( O7 |# U# i; Q
EXSMOOTH, 指数平滑方法
6 v) ~/ g$ P1 R3 t4 v5 p- BExtended fit, 扩充拟合
; w: j" ~: f) q6 b) W7 E; z/ RExtra parameter, 附加参数
) R) l0 j! z. n! V" WExtrapolation, 外推法* e2 x* V$ J9 a. _) }, b
Extreme observation, 末端观测值9 P0 N6 y" S$ ~" p3 ]
Extremes, 极端值/极值
3 O; S$ Q' ^: ]- `6 ~5 d7 j. tF distribution, F分布
: @+ J" W2 K: U0 IF test, F检验1 W# `3 ~$ N/ D/ T6 a' O! Y7 Y2 R
Factor, 因素/因子
: F) h( b: X6 H: s1 F& {Factor analysis, 因子分析+ G; G2 S& V# J1 m
Factor Analysis, 因子分析
8 p9 k5 V( X6 @! b0 u2 ^0 qFactor score, 因子得分
, ?3 t# q, t5 N' J. `Factorial, 阶乘
8 b5 A6 p6 A1 Q6 X- RFactorial design, 析因试验设计
/ o' x) l) F* oFalse negative, 假阴性
; W! i' ]1 C$ W: LFalse negative error, 假阴性错误
+ {! }, j/ b- {% _. G* e# {Family of distributions, 分布族
; z. ?' h8 `- S% K- wFamily of estimators, 估计量族
/ T. q. i4 b5 DFanning, 扇面
- ?9 P9 G5 o! k! PFatality rate, 病死率
$ ~: V" R/ ?( M% w* a% j5 b) L/ HField investigation, 现场调查8 d: g. C1 n$ S% i: Z6 {
Field survey, 现场调查
, @; x/ a! a9 U$ ~* [+ dFinite population, 有限总体
7 @) J% t' H# VFinite-sample, 有限样本
4 l; {2 S+ M$ D6 Z  VFirst derivative, 一阶导数
6 \; d8 n4 P1 C/ ~# d3 @First principal component, 第一主成分  [8 ?, @/ g# k* A5 ^
First quartile, 第一四分位数
) U) E% z6 u* ~8 mFisher information, 费雪信息量
8 S4 S( E) @" j2 J# r6 ^Fitted value, 拟合值
# v+ \  A1 U3 b+ UFitting a curve, 曲线拟合
  S  m$ \. O8 t* b' F6 nFixed base, 定基
! m: y0 V. S- \$ oFluctuation, 随机起伏3 ~& e5 q" h4 B2 y: X7 \) }
Forecast, 预测% Q2 t6 n5 }7 b
Four fold table, 四格表
* ]2 e/ c5 Q3 b' K) d3 \Fourth, 四分点
8 ?* |' V6 N% J5 p, ?6 jFraction blow, 左侧比率4 l- a0 i& a* \. J
Fractional error, 相对误差* E( o8 U4 D7 E1 Q
Frequency, 频率
/ _8 _5 K0 j  i9 ^0 N) e+ i" W- tFrequency polygon, 频数多边图
2 ]& m' y# M, `* t' M, UFrontier point, 界限点/ C% H7 ?* X) m/ K( t
Function relationship, 泛函关系- v' L0 I8 C2 B: b: g9 P5 ?
Gamma distribution, 伽玛分布0 r( R& r9 D3 J% b& k2 o
Gauss increment, 高斯增量$ ~% h( g5 F+ v% K! v, k! j2 S2 Q+ t$ |
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
# F5 _/ l6 m7 @& ^- h( gGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 e3 e: I0 Z6 w/ T) ~( j! \" qGeneral census, 全面普查7 H+ R  z$ @) w) C0 \' f
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 , _* P/ F8 X* ], M
Geometric mean, 几何平均数# ?- W/ v# o6 {8 O4 q% V
Gini's mean difference, 基尼均差
9 v" V: B/ g" M* J5 f1 _5 FGLM (General liner models), 一般线性模型   K0 e0 |. s5 H. U6 J# D* ~( a2 N
Goodness of fit, 拟和优度/配合度+ H* J! z# c) b7 u4 N
Gradient of determinant, 行列式的梯度9 o+ M' \8 P7 f% S6 _
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
0 o- L- V) a) _1 {Grand mean, 总均值4 S# m7 Y$ t0 y) L7 ?, |
Gross errors, 重大错误: ^! \; ?: L4 P. r; y
Gross-error sensitivity, 大错敏感度& w! {, J$ ?: O0 ~0 `  b
Group averages, 分组平均$ r3 e; \7 Q6 m0 X7 n3 \* H
Grouped data, 分组资料+ L" O4 K$ K! R) O
Guessed mean, 假定平均数
9 F4 M4 c0 q# XHalf-life, 半衰期% Z: @8 I! z- d+ O+ X
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量8 j! e3 @/ C3 u7 S3 s- l
Happenstance, 偶然事件
& D+ s( w2 i0 r2 [- E( w# J& z! T7 r4 xHarmonic mean, 调和均数
6 h! K% I% K, i3 a: v5 ^; iHazard function, 风险均数
8 H/ c% X1 {" m5 i+ b% x( P8 f' JHazard rate, 风险率
- T, w3 O" q! t% W3 g) ~, GHeading, 标目
8 w$ U& L+ y( `, `1 IHeavy-tailed distribution, 重尾分布' J/ ]2 I0 ~2 r3 Z; K1 F4 B+ N
Hessian array, 海森立体阵
' d" v8 o7 @6 e! S& SHeterogeneity, 不同质
' Y4 M  S) u! N  {' c0 ZHeterogeneity of variance, 方差不齐
( i/ S6 q- I' f+ {% [+ n8 [  _$ }. c" UHierarchical classification, 组内分组8 R2 k+ _& v, |' I1 J
Hierarchical clustering method, 系统聚类法. a4 t: \# c# t& s7 q+ Z
High-leverage point, 高杠杆率点, K; P0 {* x: }& D- j+ @0 Q# T
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型6 j6 T5 ?1 Z% S! l
Hinge, 折叶点
( d6 A2 A( b3 T9 m0 x# xHistogram, 直方图
: X3 c, O7 L& Q* FHistorical cohort study, 历史性队列研究 , t! i4 C- L% G/ u4 x/ S6 P; S
Holes, 空洞# b& X0 `- g& W% v) k4 i4 q% ~3 o
HOMALS, 多重响应分析0 }* }" O3 z0 E8 s9 ?
Homogeneity of variance, 方差齐性
: n* ^7 w* f$ X& Y7 G( B+ vHomogeneity test, 齐性检验
  q, w5 @4 y- j8 u( z. OHuber M-estimators, 休伯M估计量! Y3 y* x$ z6 j" E1 q
Hyperbola, 双曲线8 P8 j( n& u& d* R1 U
Hypothesis testing, 假设检验
6 i6 A3 D' z; r& V1 h1 A( xHypothetical universe, 假设总体# q% ?: X; Y) v! a* c, Q
Impossible event, 不可能事件
, _- r; [0 W+ n( H: ]5 }Independence, 独立性
: @9 o  u& y( M7 p3 L4 r9 U1 lIndependent variable, 自变量' i2 f$ j% _9 B: ^8 V
Index, 指标/指数5 o! I  f$ S0 v/ O# C( G
Indirect standardization, 间接标准化法. `4 G9 |0 V' [7 t* ^
Individual, 个体" D' ~7 W8 M2 p) }
Inference band, 推断带+ U! {3 d3 X$ i; t0 H
Infinite population, 无限总体
% {& p% h- w% ]6 V- Q9 R+ ]6 MInfinitely great, 无穷大
7 X6 U1 M: H) O9 E+ `8 ?% w9 [" zInfinitely small, 无穷小
9 g: V# @7 H# R$ _/ uInfluence curve, 影响曲线  n, A% R) U* J2 M
Information capacity, 信息容量
- m, H/ b( p: X( B# CInitial condition, 初始条件( L: a: v4 r0 X" |2 x* M( b
Initial estimate, 初始估计值8 G8 D+ d; L4 q! e' i: w& A: f
Initial level, 最初水平
1 c( Q# V, g, s+ m2 Q. r# n: ^Interaction, 交互作用6 F! Q$ t; J9 ^  u0 W
Interaction terms, 交互作用项# u3 b* @; |' E- x0 {, M
Intercept, 截距4 e" l6 S2 q( }2 h4 W
Interpolation, 内插法0 m6 K( N3 v& K  N% W
Interquartile range, 四分位距1 @. x3 V/ Q9 I
Interval estimation, 区间估计
- w8 s: N# }! H# c8 XIntervals of equal probability, 等概率区间* F8 S6 S% c% i  A& _5 e& i) j
Intrinsic curvature, 固有曲率
# P; @, \! X1 tInvariance, 不变性/ Q  h( C  ^& y6 r1 R
Inverse matrix, 逆矩阵7 I- V- _& M, M$ b; V
Inverse probability, 逆概率9 c* z% V" e2 S( S: \; K& h) \0 {
Inverse sine transformation, 反正弦变换' {" W) q2 ]1 w1 [8 |1 S
Iteration, 迭代 # s9 D5 h4 A! L$ s( g' l$ n  V
Jacobian determinant, 雅可比行列式
2 E" D) k* j5 r- ?! ]1 u/ @2 oJoint distribution function, 分布函数
8 ~( ^/ c9 }! @" D, ~% b  A3 AJoint probability, 联合概率" O8 `: y+ d$ ]6 f
Joint probability distribution, 联合概率分布
& r0 O# u9 ]' S! x/ Y1 ^$ }1 }K means method, 逐步聚类法/ }4 J3 A' p( X# ^/ y$ m
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
' e1 W$ Q8 \! t7 x" R/ ~Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
" |: N, x0 s1 t, FKendall's rank correlation, Kendall等级相关7 E. _0 }6 e5 g. m- ~
Kinetic, 动力学6 E! S2 W; @# S/ F8 S8 \2 O4 X
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! k; u; S- `! g# {' JKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验* U. V# W! ]% ^2 s9 `6 X' Z2 d
Kurtosis, 峰度: b/ u" [. n% N, l+ H' |
Lack of fit, 失拟1 @$ b+ \' Z0 V. X/ P1 g. K6 }
Ladder of powers, 幂阶梯3 W. K8 ?$ A' q; |
Lag, 滞后
) Q; U0 \+ ~0 J6 ]$ w$ @& N  x3 NLarge sample, 大样本" X6 Y0 T+ v6 W+ g2 [4 Z
Large sample test, 大样本检验3 i6 `4 L3 E8 l% q% g0 c' `
Latin square, 拉丁方; n5 w# O! x  X4 a4 i6 _! c. a
Latin square design, 拉丁方设计8 D0 x1 u* h" y& l8 {  |* h3 H
Leakage, 泄漏( b8 g- v/ F) L" A% k
Least favorable configuration, 最不利构形3 }  _4 Q! n1 A( g, F4 g  k
Least favorable distribution, 最不利分布* _8 J  \- X! J6 m" m
Least significant difference, 最小显著差法
, M: P* g# r- j4 s2 g5 oLeast square method, 最小二乘法3 l0 N: j6 V5 f9 G8 O+ L
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计/ J+ v6 m( T: Y) A1 G
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
, T( k) {8 ?' \4 t5 {7 mLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线! J0 |: _2 C# M
Legend, 图例# b; z, Q7 l3 Z  W/ L
L-estimator, L估计量
7 Y6 s# ?( f8 E; J; mL-estimator of location, 位置L估计量
  T, C9 p- v# m- |5 _L-estimator of scale, 尺度L估计量# p2 S9 C* Q. z* H: D
Level, 水平
. X7 P" J( M5 V/ \9 bLife expectance, 预期期望寿命
( }) T! o+ W7 E/ p6 z# h* F/ ELife table, 寿命表
/ P, b* }. n; J' NLife table method, 生命表法8 T" m. y  a9 C+ `, t
Light-tailed distribution, 轻尾分布
$ X3 ~8 y/ l; p" kLikelihood function, 似然函数, W6 e; E; |8 W* u
Likelihood ratio, 似然比
% Y  c0 c- B$ lline graph, 线图$ V- B8 S9 ^3 w' n' M
Linear correlation, 直线相关+ r# h- t) u! R. f
Linear equation, 线性方程
% {) a1 K8 U) s' _7 y. i+ tLinear programming, 线性规划+ a# j  ^3 d: o( V  C. j  `
Linear regression, 直线回归0 _* m+ E/ R- \, b/ m  |
Linear Regression, 线性回归  \* V( Q8 D4 z9 H/ e
Linear trend, 线性趋势
1 ]* E- \! K. GLoading, 载荷
( b; T; s$ c' ULocation and scale equivariance, 位置尺度同变性9 A/ J  T& G7 L: f9 f/ j( D7 D; ~: k
Location equivariance, 位置同变性% n; t7 W! H' s8 n2 Y6 ]
Location invariance, 位置不变性
& P. t( n1 \- q7 }Location scale family, 位置尺度族/ ]7 m6 x  q7 [; R: X
Log rank test, 时序检验
  X3 v; {8 [3 FLogarithmic curve, 对数曲线
. X& `! E0 X5 K1 DLogarithmic normal distribution, 对数正态分布# `6 S: ^2 b5 |7 U0 Y0 |
Logarithmic scale, 对数尺度5 x% H6 ^7 r% b  R4 h4 b
Logarithmic transformation, 对数变换
% n/ |, x6 ~6 eLogic check, 逻辑检查7 J0 n/ ~9 B* j( ?
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
2 l6 f  o! o9 WLogit transformation, Logit转换
/ Z' O. a1 d# }. r- _LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 * ^6 N$ n4 i; V) `3 o4 @0 k9 e3 `. R
Lognormal distribution, 对数正态分布7 n/ N: p) D1 |' p, x9 K
Lost function, 损失函数) b, T- E+ {- {* s) s8 w
Low correlation, 低度相关8 \# N# c, V# }8 y; i' X8 Z
Lower limit, 下限* G. ^% y$ d# W- O
Lowest-attained variance, 最小可达方差
: M6 }* U3 V( }2 Z9 x) p1 fLSD, 最小显著差法的简称
: J0 I' S/ T7 n# `. L9 ?0 zLurking variable, 潜在变量  W) D4 z4 Y4 P" f& w1 `& h
Main effect, 主效应) A+ s8 ]/ s( G! C% I) V
Major heading, 主辞标目
1 s2 j6 l. O4 O7 CMarginal density function, 边缘密度函数
* M* V! t( f, A) c' QMarginal probability, 边缘概率$ ?6 T2 U7 V+ r; J; {; [: p& C
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
5 N: w" _& ^3 \: M/ i# {+ W2 @Matched data, 配对资料
7 G% @3 {7 f5 j$ IMatched distribution, 匹配过分布
) K' {3 S1 Y7 {/ j  F. s! c1 KMatching of distribution, 分布的匹配
) G- u- ~2 q: E* a( Z3 f: o/ UMatching of transformation, 变换的匹配
' O* J% K% O% g  e' B& ?/ WMathematical expectation, 数学期望- [; S, d+ c/ B% m1 _
Mathematical model, 数学模型
5 [3 E, U6 V. E5 v4 hMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量" U  Q2 d! n# N* g
Maximum likelihood method, 最大似然法! c8 I2 n. [+ c7 x5 V2 T
Mean, 均数% o: V. d( s9 {5 k( V! w3 N+ J6 @
Mean squares between groups, 组间均方
. L% Y( j. O* O+ b" f) B2 PMean squares within group, 组内均方2 C$ }# K4 |- A9 }4 d
Means (Compare means), 均值-均值比较
9 [2 ~+ l& j6 r0 R  KMedian, 中位数" T3 `: P, C! y0 A1 `* H5 s, E
Median effective dose, 半数效量
! h/ k& Z5 V( E4 h0 oMedian lethal dose, 半数致死量
: u" F& r! c) c7 g+ n) z/ ^Median polish, 中位数平滑
  Z( R5 b. b& m% K+ iMedian test, 中位数检验
7 x9 N# t8 i+ T! AMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量# U3 N: R6 p: E% \3 z) y
Minimum distance estimation, 最小距离估计( o( y) F3 z* s( k: m
Minimum effective dose, 最小有效量
: n6 y* t( d1 i6 `Minimum lethal dose, 最小致死量# L4 ]5 N. d# i' u
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
' Q  u- x* s2 F5 b8 i- wMINITAB, 统计软件包  W; r9 t( R7 f7 |
Minor heading, 宾词标目  \- l6 a7 W5 T$ O2 h5 R! ^
Missing data, 缺失值5 ]" y( x5 A" T2 E
Model specification, 模型的确定
! B0 W. f4 F- F' Y! |9 V6 B* VModeling Statistics , 模型统计9 S) V" O- d& j! f1 j
Models for outliers, 离群值模型
' Y1 h" \: ?4 y. q+ oModifying the model, 模型的修正
7 y5 L2 I* M$ l9 |9 KModulus of continuity, 连续性模& H( ?1 b: V- g) u( b8 e5 l# G
Morbidity, 发病率 7 c: O: y/ E# o) t0 ]5 w
Most favorable configuration, 最有利构形; [: E3 P$ H( ?8 @8 O
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度) ]" t6 F1 M6 R0 M$ |: w* W2 H9 u. K
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归4 d& L& x7 K& a- }- _& f; k0 P
Multiple comparison, 多重比较# i3 a, b3 }; B4 }/ p
Multiple correlation , 复相关# M" _0 t/ Y  r2 z
Multiple covariance, 多元协方差
5 e' m! S/ Y) Y8 HMultiple linear regression, 多元线性回归2 s8 U4 A) _# ^! C7 ?  x; p
Multiple response , 多重选项
$ r9 r. T+ e: e/ H8 j( ?Multiple solutions, 多解
% C; ?/ ^! d9 R; v* F( }2 ?) ^Multiplication theorem, 乘法定理
8 z2 R8 {, i( ZMultiresponse, 多元响应0 z5 s! n$ h* b: U
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
9 p7 f* n: S  G" O% j, d3 kMultivariate T distribution, 多元T分布
. a4 j6 u5 [1 H6 {; Y6 l5 c, {Mutual exclusive, 互不相容$ ]% b5 w- @7 y' s3 m
Mutual independence, 互相独立5 M% C7 a1 {/ x5 G
Natural boundary, 自然边界
' l5 m1 r) D- s- bNatural dead, 自然死亡
$ E! H; ^" r( ~  ?/ Q, BNatural zero, 自然零- K7 x  @; G& z9 F
Negative correlation, 负相关
$ ?$ u- U, t$ |$ sNegative linear correlation, 负线性相关
5 l3 @; a- p2 Z8 k/ ZNegatively skewed, 负偏
' f4 J$ w: F8 }Newman-Keuls method, q检验
- ]) h! L# C; u% Z3 N4 {; H; hNK method, q检验
$ M5 U- F2 m$ V. @No statistical significance, 无统计意义4 q  y: E! Z% U  p' e; }1 I
Nominal variable, 名义变量
* ]/ s" b7 z3 J3 t& X2 A, ?Nonconstancy of variability, 变异的非定常性; F1 Y3 S0 i/ f, l9 r* w. B
Nonlinear regression, 非线性相关
5 V* [9 D2 P8 m. g4 a; E: X; gNonparametric statistics, 非参数统计
  X5 {* ^& y) f% Q( bNonparametric test, 非参数检验
/ ~  g- F1 D8 nNonparametric tests, 非参数检验% P+ |. V/ }! [! g8 v( j' T* K* `
Normal deviate, 正态离差
$ l0 d! q+ N( Z) k' V( Z/ {Normal distribution, 正态分布
1 j. U# Q  d& q; _Normal equation, 正规方程组
: O: J" E( j+ L% r( }0 JNormal ranges, 正常范围
8 _* o0 p& d3 o7 U* k, J2 Y8 t4 INormal value, 正常值5 a, e+ v/ M  ?1 e7 v2 |
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
7 Y; Q3 E! l- V" l; O0 @Null hypothesis, 无效假设 " w, T! z- f) s; f5 s
Numerical variable, 数值变量$ T) M1 L7 y! a, a# K2 {
Objective function, 目标函数- f: D& G3 c0 A$ U
Observation unit, 观察单位- l) W0 @1 e0 W1 z. Y. _1 k
Observed value, 观察值! f- r2 ]# @3 u- P& v1 h1 ?/ C
One sided test, 单侧检验! h5 f; ?1 S+ z0 L8 C
One-way analysis of variance, 单因素方差分析) t) @7 c6 V+ E9 K, v& G
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
: a$ {9 i& ^* m5 a1 bOpen sequential trial, 开放型序贯设计
5 U' E% }  m! C) v' Q& @* JOptrim, 优切尾( U" u' s5 V+ N* \) r. O# H. D9 C
Optrim efficiency, 优切尾效率
; S% i# C3 W1 X; G! B( BOrder statistics, 顺序统计量7 @* D+ h' m4 J. l
Ordered categories, 有序分类
# ^  q) }% G! i2 b9 [% k4 R' ZOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归5 h' G+ O; Y+ ~  a" {. M
Ordinal variable, 有序变量
" b- Q, z1 ~  f: {8 HOrthogonal basis, 正交基7 ?! d7 z) I. n6 X. s+ K- _4 q
Orthogonal design, 正交试验设计0 a/ E7 Y% E' c0 y
Orthogonality conditions, 正交条件/ w' p  H7 Y& D& }  r9 }
ORTHOPLAN, 正交设计
5 {" }$ d4 j" M: p7 y5 N5 H/ VOutlier cutoffs, 离群值截断点
, K( W1 ]8 ~; J% _" ?  s- h5 c' vOutliers, 极端值
! S2 K. ^' l# A1 X0 X- E' ~% Y6 aOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 O; s/ Y. g1 l5 V/ KOvershoot, 迭代过度8 P1 \6 o7 d- t# j7 t0 v6 q
Paired design, 配对设计$ s1 m6 A! A" F& t) d& {* b
Paired sample, 配对样本- ?) ?9 ?# e9 F
Pairwise slopes, 成对斜率
: h  c$ H. w+ O2 l. B. @Parabola, 抛物线
) {# d# `0 E. F+ lParallel tests, 平行试验
5 Q0 |+ u1 [1 q) `0 S& ?+ s' MParameter, 参数
+ O1 T, w$ \% B; z. b2 }Parametric statistics, 参数统计
1 f7 J4 k2 p% n! R( j1 QParametric test, 参数检验4 J% k: e  d# y: e9 T+ w# S
Partial correlation, 偏相关
( \* T4 }% b" [0 iPartial regression, 偏回归
7 J- e+ J$ T1 b" Z' f# DPartial sorting, 偏排序
% b8 Y4 {1 h' z" X4 s" vPartials residuals, 偏残差
/ {2 e# |7 @, d$ |1 w5 X" xPattern, 模式) m: y7 ]7 O$ ?; ?% K* q
Pearson curves, 皮尔逊曲线/ T- M  R) T% E+ P, o) Z
Peeling, 退层) W0 y4 ^$ a; J# U2 a) L9 j
Percent bar graph, 百分条形图
' Y% J- w. l9 ~% Y1 [, n0 BPercentage, 百分比
! |. }- |- ]  D$ ^' bPercentile, 百分位数
$ \+ z$ ?. @: @# k9 {, |# ]7 rPercentile curves, 百分位曲线
' E+ X. Q7 i4 D- M) ]+ XPeriodicity, 周期性
3 e& B! H; D. t3 m" @( ]7 oPermutation, 排列7 l) |$ h( B8 @* [6 u: d
P-estimator, P估计量8 B- j/ W3 A& q: g
Pie graph, 饼图
. N2 Y8 ?, U( c+ t/ |9 iPitman estimator, 皮特曼估计量
1 @! y+ W( Y) i: H9 d  WPivot, 枢轴量
$ y( \* r0 y* P  @Planar, 平坦
- ?2 S  B2 X5 Y/ E3 lPlanar assumption, 平面的假设* a/ C9 W( P& v4 T% a) E
PLANCARDS, 生成试验的计划卡3 t# d% z/ R+ J' W# G
Point estimation, 点估计
8 S8 E' ~' Y1 Y8 zPoisson distribution, 泊松分布
8 b( \& Y7 j" _! Q9 S/ F) oPolishing, 平滑2 c. U/ P7 O  G% T& c
Polled standard deviation, 合并标准差
- |: T. }  Z' E1 W- p. P# R; H4 K+ iPolled variance, 合并方差
& _! X  E6 S! c7 O7 uPolygon, 多边图
! l4 G' j' v: ~# Q! m* LPolynomial, 多项式
& F6 R7 a/ F. G# C9 n8 s# V7 O* OPolynomial curve, 多项式曲线
& R. {( L9 Y) JPopulation, 总体
* v) d, V( {* U% K( G; G5 W* DPopulation attributable risk, 人群归因危险度
4 P1 h9 Y8 e0 H9 X' u8 S  C) TPositive correlation, 正相关2 z# J( p" v  W
Positively skewed, 正偏
+ b, Y: X: Q# w  u9 cPosterior distribution, 后验分布( J# G: O0 f& f; J
Power of a test, 检验效能) d+ t- m; w% _- B# l/ s2 p: Y/ i
Precision, 精密度
  V- j" ?! M- z* ^' EPredicted value, 预测值- Y$ @+ n) V5 q  ^$ q
Preliminary analysis, 预备性分析; x3 Z: K7 A' D( u1 r
Principal component analysis, 主成分分析3 E% {6 l4 I4 R# @9 V5 z
Prior distribution, 先验分布" M" g7 s1 e6 J, R! k
Prior probability, 先验概率  I! @& `8 ?9 c$ _
Probabilistic model, 概率模型! N$ j+ m. L8 @% p( A/ v4 M
probability, 概率
* M, G6 M. Q& M$ V. BProbability density, 概率密度0 o& E9 F& N, I/ Z
Product moment, 乘积矩/协方差
& R  o2 w8 u8 h9 c5 G! `; @. qProfile trace, 截面迹图$ `! N4 s. @7 W1 }5 N
Proportion, 比/构成比3 D- H+ E) T4 V4 j9 _, p1 Z1 ?
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
! ?+ I. O( X/ [' y9 B2 |1 i5 YProportionate, 成比例* c& }* @5 c- a6 a. d( {# k0 G" o
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
9 [, O3 R% R4 i% s$ VProspective study, 前瞻性调查% e  e9 S  Y' x6 H9 q4 f
Proximities, 亲近性
5 q& Y( R8 k/ ?Pseudo F test, 近似F检验, _9 G9 w8 M; D- N3 X) n2 ?2 Z
Pseudo model, 近似模型4 d# p7 o' y9 n0 n6 o! G: E
Pseudosigma, 伪标准差# c$ p& \+ m# J6 k- q/ U
Purposive sampling, 有目的抽样, J  T/ l" }% u& [$ N7 L$ P
QR decomposition, QR分解
, z' U, A, m9 ]0 CQuadratic approximation, 二次近似% b- O+ [' ]/ |
Qualitative classification, 属性分类! F+ }) r: O' j3 N
Qualitative method, 定性方法
+ `# {8 j4 W! H) @# p+ F5 PQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图& s7 Z' J/ X3 X5 V% c4 F8 k
Quantitative analysis, 定量分析
: k# S( E, f5 j+ S6 c3 B1 J" g( JQuartile, 四分位数; r# _" q; G- J; c2 i8 W; X
Quick Cluster, 快速聚类
* U$ T* X- `. s/ H- H" oRadix sort, 基数排序2 f2 N+ Z. |% }+ b
Random allocation, 随机化分组
  B1 N  I3 _5 ~Random blocks design, 随机区组设计
" x3 x) ^- k/ T' p! kRandom event, 随机事件0 V7 |9 q& p9 P4 t$ W5 ]  m  ?9 P$ Q
Randomization, 随机化$ N9 L6 u# p) v6 [! K# ?
Range, 极差/全距2 H* v1 ]$ s7 O2 f( s) C
Rank correlation, 等级相关
- O! ?' Y$ l: `, sRank sum test, 秩和检验
% m/ c( s" Y) j; jRank test, 秩检验
. x4 f( G1 }, HRanked data, 等级资料1 S0 z7 q7 F0 D4 |9 O% y! P+ l5 v
Rate, 比率
: i3 s) {  R. X5 A: R6 m& Z5 vRatio, 比例
+ N1 B) B1 q& f* ^7 [3 s3 z6 K5 x: s; ORaw data, 原始资料- j- b$ |, L" d: ~: q, ~
Raw residual, 原始残差
9 G: e9 y+ |0 Q/ U' w, ^  LRayleigh's test, 雷氏检验& |* o( T2 k0 R
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 0 ]& t  H+ o3 \- A
Reciprocal, 倒数+ ?6 m1 Y) Y# o, d: r& X3 h
Reciprocal transformation, 倒数变换
0 b+ l. G* h( s% g8 [0 ZRecording, 记录+ K; \8 r+ @. h$ A+ L
Redescending estimators, 回降估计量
3 T; |2 p4 O4 p7 l+ JReducing dimensions, 降维2 A, R9 v. E3 D
Re-expression, 重新表达
9 L8 _. _: ~! ^( y" e1 o: @3 s: OReference set, 标准组$ U4 ^& k2 T. s! t0 H3 `
Region of acceptance, 接受域( ^) v1 S: }* X: h& V) C
Regression coefficient, 回归系数' n$ t  ?. p% T
Regression sum of square, 回归平方和* c4 k; y: \- K' z
Rejection point, 拒绝点1 i+ X' l* i: T2 t" u) X
Relative dispersion, 相对离散度% P3 f7 w( m+ s5 q. H
Relative number, 相对数5 X0 C3 F( J0 G+ N, f" l! C
Reliability, 可靠性
  C$ k8 w6 ^( G2 V; A6 R4 \Reparametrization, 重新设置参数. ?' Q8 j. Y0 ]2 N, I3 Q- b
Replication, 重复
3 A- y  E2 v! P' @/ R& N. G/ u5 DReport Summaries, 报告摘要
! F5 s/ N. w, ^0 S+ `2 GResidual sum of square, 剩余平方和6 t6 Z# E3 V! C9 q; m+ A. h; J
Resistance, 耐抗性
0 T# k; _7 R7 K0 A) lResistant line, 耐抗线+ }# M( a( W" R/ ~
Resistant technique, 耐抗技术0 A( g  x/ h! M8 t  ?# A
R-estimator of location, 位置R估计量! a7 B; f5 |$ r5 a
R-estimator of scale, 尺度R估计量
7 K3 ~; }) H' E6 f7 ERetrospective study, 回顾性调查
0 @2 k9 W% y9 P0 h( \9 _# |Ridge trace, 岭迹
- l5 E4 U( U; S( B" P7 h% o- vRidit analysis, Ridit分析
- M1 |4 J& V' y+ NRotation, 旋转
, o% m6 q" Y, }! mRounding, 舍入
5 U, \. Y  l% T8 q1 f  M) SRow, 行
. ]4 I- |# |. N1 b# y& }/ zRow effects, 行效应
0 x9 u" z& d4 m3 dRow factor, 行因素% t  O! C) ?. t: V/ v
RXC table, RXC表
% W# `) C4 R6 a% q& mSample, 样本, z) p" Q6 @4 z  ^3 @1 ?9 Q
Sample regression coefficient, 样本回归系数5 s% M, z% f) R: ~
Sample size, 样本量$ h( L" a5 o* b, j5 W
Sample standard deviation, 样本标准差2 f2 v( W+ r) |9 Y. e7 T! \, p
Sampling error, 抽样误差
& S8 c1 H, Z  S, ~, ?$ GSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
) s' K# [9 S8 ?+ x( l5 `; TScale, 尺度/量表2 u& J# v3 j$ k% Y  c3 @
Scatter diagram, 散点图
7 ?7 k% S; C( h6 Z* o. _( P3 L" mSchematic plot, 示意图/简图; ]' i5 \2 e+ ~  T: {
Score test, 计分检验4 @; b* M% D' i% z) U: X
Screening, 筛检
/ K- ]/ n+ `1 aSEASON, 季节分析 2 w0 r. ?+ T6 L% M
Second derivative, 二阶导数
/ v# E( Q) q) E+ i# Z; |4 s" kSecond principal component, 第二主成分# F3 g5 F% H# Z0 a5 X' _* |
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 / C$ D/ f% `' x. U) G/ W- F
Semi-logarithmic graph, 半对数图9 e/ ?0 X& B7 M/ E2 ]
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸. K: X. d  k* K3 x) y
Sensitivity curve, 敏感度曲线
& B8 w5 \+ S% S# y  t7 _# kSequential analysis, 贯序分析0 Z! s  n' P6 {4 B, V" i# y
Sequential data set, 顺序数据集' f# I5 K/ _( C; K* x& E7 `& V+ C
Sequential design, 贯序设计# B3 S6 w- `5 m# Q$ }5 ~
Sequential method, 贯序法9 m* n; z0 B" I. S
Sequential test, 贯序检验法6 S! [0 @7 o& M2 X# u% R
Serial tests, 系列试验3 s3 i% y( D1 s4 A- b) J( y; t
Short-cut method, 简捷法 + b* j* `. z4 c6 z0 E9 H" [, x
Sigmoid curve, S形曲线
# L( ^$ [: d  B* KSign function, 正负号函数
6 S& f4 R, t7 s+ ^9 d& A9 iSign test, 符号检验- [3 ?; b4 O) f; k3 L
Signed rank, 符号秩
. b/ U( x* b, _Significance test, 显著性检验3 C; `& a5 r7 u$ I% k! l( n
Significant figure, 有效数字$ H. {1 E0 h9 |3 \, b9 d
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
' o/ i% R; m+ k' L) e' v: k0 zSimple correlation, 简单相关
2 ]/ q+ z+ `# x" s! y5 |  Q. ZSimple random sampling, 简单随机抽样
- H& g/ v9 Z1 M+ o& D+ QSimple regression, 简单回归* J2 d: {% e2 x6 F. f- A
simple table, 简单表
5 A6 ~/ ?" x0 X- q9 u& E, cSine estimator, 正弦估计量
- C! S2 Z% [0 B' i9 aSingle-valued estimate, 单值估计
8 z1 X1 h2 _2 L" OSingular matrix, 奇异矩阵
8 d$ w- O8 Q4 g1 [- V/ A9 Y5 V$ ySkewed distribution, 偏斜分布
: s9 h, _; o! sSkewness, 偏度
4 u% m- V: \6 Q+ ^  V5 Z8 x7 KSlash distribution, 斜线分布
1 p% @2 x6 C5 B! RSlope, 斜率/ p% v: [0 N1 `, }; l
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
( r/ z9 l; v. f; s! mSource of variation, 变异来源
6 N8 d* M6 W+ ^Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 d* ]: `" |, A3 I2 T: _
Specific factor, 特殊因子
4 T/ q( W# U7 @  d! Z$ j- @+ gSpecific factor variance, 特殊因子方差& G4 n- R& j2 ~
Spectra , 频谱3 M) k0 o; t! N* W, ], e* \0 I  v
Spherical distribution, 球型正态分布4 @' ~  V- S# K4 J, R
Spread, 展布
4 Z: y* d: o. {2 }" w$ YSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
$ L) y  Y6 X% ~4 b: P: l" SSpurious correlation, 假性相关
7 r# D# }0 F& k1 N6 gSquare root transformation, 平方根变换
0 R' P8 _' ]# l* b( gStabilizing variance, 稳定方差) e- ]) o- }+ _# z2 Q
Standard deviation, 标准差
* A# Z- b3 @. PStandard error, 标准误
6 j/ [& _' F. m4 g, uStandard error of difference, 差别的标准误
# _5 S  K) k: N! G( yStandard error of estimate, 标准估计误差6 D% E/ S3 Y( w$ t, ?& d
Standard error of rate, 率的标准误
, F' c  n2 s5 Y" F, v  VStandard normal distribution, 标准正态分布
4 y  x# p4 C! y, O- BStandardization, 标准化% B) ~( [4 P0 v  r
Starting value, 起始值
/ p3 i+ ~  a& m- @+ S! iStatistic, 统计量* ^8 M4 z" L; ?$ ?/ V0 m
Statistical control, 统计控制  ]1 W. r2 v! D$ q
Statistical graph, 统计图
5 Z7 y, i1 ?; \  m/ d6 ]0 e4 HStatistical inference, 统计推断
5 y6 S" Z) z" m" `# |Statistical table, 统计表
) B0 x; V7 y! `: {1 t3 |Steepest descent, 最速下降法
2 I5 v" z. X- `% q! zStem and leaf display, 茎叶图/ x1 F5 U3 W' b/ F% z4 I/ f
Step factor, 步长因子* Z* V3 d- ^" y$ b% M# F
Stepwise regression, 逐步回归$ ~3 {# _% Q- Y+ Q3 n
Storage, 存
  n1 H' J+ D4 {, i; @3 D" aStrata, 层(复数)
9 |! z& C( i" A& U7 UStratified sampling, 分层抽样
- F% e0 Y+ w6 J$ I) BStratified sampling, 分层抽样
9 Y6 o$ J6 k0 w* e1 s2 `2 X, a5 YStrength, 强度
2 a5 s) G3 c4 F" ^+ a; ~Stringency, 严密性
" s, p+ k' Y# x2 q) L- M! WStructural relationship, 结构关系
0 d+ Z% a5 f/ y. i! _3 L, K5 o1 eStudentized residual, 学生化残差/t化残差# O- j* I& O# w$ i
Sub-class numbers, 次级组含量
8 k9 A( c& V: z3 H. C$ m/ Z4 _Subdividing, 分割  [5 ?7 x! A6 D: p$ v7 B0 l
Sufficient statistic, 充分统计量
5 n+ v) S4 B+ C, h& \6 C4 sSum of products, 积和
0 [6 i; @3 c! K4 ASum of squares, 离差平方和
  i) z2 R8 s* S: v* [Sum of squares about regression, 回归平方和
( w. Z0 T- T' `5 U/ r$ ]4 JSum of squares between groups, 组间平方和* X' V9 L4 ~; |( |
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
/ X2 j" h4 X1 t1 J. G3 qSure event, 必然事件' L8 L! g  z  c; `& Z$ i, {
Survey, 调查
/ D, E( Q8 j+ }Survival, 生存分析
. u8 a+ ?! K- T5 ySurvival rate, 生存率
! _1 n9 j4 X/ `Suspended root gram, 悬吊根图  f2 b$ `$ N! S! ]  N- `8 e
Symmetry, 对称
: _4 n' |8 l( `# O- H1 e# _Systematic error, 系统误差
: E  O  R5 d' e$ k# pSystematic sampling, 系统抽样
) p& ?) P( \$ |9 N. fTags, 标签
# s( P/ ]$ q- D0 Z; O( eTail area, 尾部面积) {. p$ g* ~3 P0 @1 e4 N
Tail length, 尾长
8 c# I8 ]6 N; k/ nTail weight, 尾重; U+ @; F( P* w8 A, `+ }
Tangent line, 切线8 f0 h/ {" Z. {
Target distribution, 目标分布
  N: F2 G# x8 h) w: ETaylor series, 泰勒级数
9 e2 z2 h" D! XTendency of dispersion, 离散趋势
. F7 a/ Q5 _5 U& |1 K. z7 M% a- r0 uTesting of hypotheses, 假设检验( K' \0 `' J' L2 D; F/ |8 _2 j
Theoretical frequency, 理论频数5 w6 p+ E1 f; [
Time series, 时间序列
1 J4 \" ]. a3 jTolerance interval, 容忍区间
+ s( w  }6 R$ C1 t' vTolerance lower limit, 容忍下限
5 z6 P4 x% w* nTolerance upper limit, 容忍上限3 r; ~/ j* L" F- u; p- M
Torsion, 扰率! e" N% K  a7 T0 M' C8 D
Total sum of square, 总平方和2 ~) S) Z$ Y! Y: K. K
Total variation, 总变异
8 p: i% n( S8 GTransformation, 转换2 M, v7 L4 P9 U( q# A0 ~
Treatment, 处理1 C/ p) k  I: C4 q. E9 r( B
Trend, 趋势! V$ r& R$ {1 Z8 s
Trend of percentage, 百分比趋势8 W2 n$ R9 h, W* |. c. K/ {3 G
Trial, 试验  Z" a+ {. z* }8 v& s
Trial and error method, 试错法# d% t0 Y) ^8 E% x+ r1 {' K
Tuning constant, 细调常数
1 m. _( i' k0 B( C! }( NTwo sided test, 双向检验
4 V9 o$ H. u( [Two-stage least squares, 二阶最小平方
2 v! c( z( W; j* r% P9 fTwo-stage sampling, 二阶段抽样7 z$ E% ^7 c  l, D! N
Two-tailed test, 双侧检验
: u$ d" Q. h% h' xTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
# O( b. f  R! FTwo-way table, 双向表% a4 z" b( O) Q
Type I error, 一类错误/α错误
$ T$ L) L9 |' qType II error, 二类错误/β错误; [1 T" S% h2 `. a: Y& y& w3 ?
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
: H2 }& d- ]" s5 TUnbiased estimate, 无偏估计
8 T$ c/ [5 r1 {  u! z( a3 m- UUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归; M( {9 f. b, ?
Unequal subclass number, 不等次级组含量+ J  m9 i( Z2 @6 f
Ungrouped data, 不分组资料; W) R+ S" o* F/ R
Uniform coordinate, 均匀坐标
3 W) n5 X, o. {9 G0 GUniform distribution, 均匀分布3 @/ k. R+ X$ n+ ^, T5 M
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计. r9 `2 ~0 s) B# e+ Z
Unit, 单元' k% t( d# e* K% s+ Z0 Z+ Q: _
Unordered categories, 无序分类/ _1 Y; ~3 e+ a. a9 |9 Q
Upper limit, 上限
1 _& @# i, x2 OUpward rank, 升秩
) N7 o. ~/ b. p$ ]! E+ vVague concept, 模糊概念
5 c/ N7 ~2 Z* g# SValidity, 有效性
0 V, ?" `, L/ G6 @! VVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计/ d) r3 q4 x6 Z! y
Variability, 变异性" B( f: K5 S6 k8 n. }: F& _! x7 b5 z$ r! x
Variable, 变量0 g  U$ D4 [! k0 g2 E
Variance, 方差
" I6 q+ h2 k1 k, pVariation, 变异
/ w. k  ~, l3 Y5 r! WVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
3 ^& c" \7 J4 E9 o" I' w0 n0 fVolume of distribution, 容积) j$ q$ y3 ?# j
W test, W检验
& [. m& T: V' J( \% VWeibull distribution, 威布尔分布
' X* y$ {0 c* F* p2 Q' O) w0 tWeight, 权数
. ?! u3 ^* d$ z4 b4 z" EWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
3 l$ [3 I8 l! R! h7 NWeighted linear regression method, 加权直线回归# t5 T4 ^1 S8 ]$ C
Weighted mean, 加权平均数2 m6 r( R! R3 k$ X& o7 ^
Weighted mean square, 加权平均方差
% S) J" ^: L  F% `6 D2 ~Weighted sum of square, 加权平方和
' R& v2 e% [$ g5 w) y# iWeighting coefficient, 权重系数5 o9 k/ N4 ?* a6 S7 |# h6 O3 j
Weighting method, 加权法
# N  A' c; @) B# f# ?( U' GW-estimation, W估计量. [, m0 y5 F; h0 Q6 P2 i/ }; v
W-estimation of location, 位置W估计量9 F3 T; D% ~' G4 Y9 i
Width, 宽度
4 Z1 w7 \2 K& `% nWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验& ]* ], K( F1 o8 N
Wild point, 野点/狂点
  U, z, q$ m; p! f% UWild value, 野值/狂值
% T' u6 _5 N5 v2 W" v( g6 i$ z6 HWinsorized mean, 缩尾均值
) B- X' u( m( D3 X5 uWithdraw, 失访
+ v- T2 V6 b$ tYouden's index, 尤登指数
& }9 m. p" V. r7 HZ test, Z检验; L9 Z$ F' c* C+ U/ K
Zero correlation, 零相关
& J# g$ @0 F: I8 H9 z4 k2 NZ-transformation, Z变换

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