|
|
Absolute deviation, 绝对离差
# p: h r A0 Z/ \: P5 nAbsolute number, 绝对数
/ m/ P& t) ^4 n; ]! IAbsolute residuals, 绝对残差
- C. J0 V" O6 H- e# [* Z- F: l/ F# _Acceleration array, 加速度立体阵5 X8 L0 l. O$ p* [# S5 [
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度0 b) b. j" K* A/ b; w* [
Acceleration normal, 法向加速度" W$ u( n4 Q: P2 ?+ m' j' p
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数9 @( v9 }1 Q" `2 d/ ~) W; |
Acceleration tangential, 切向加速度
7 V2 R/ `+ a% N. k' q- GAcceleration vector, 加速度向量1 C+ n# `2 \' V" V. z0 V
Acceptable hypothesis, 可接受假设3 N4 A! l7 [, w! M
Accumulation, 累积; S% ]! K: r; A, [& x$ S5 T
Accuracy, 准确度
# I. o5 i) K3 V) s6 _, Y. `& DActual frequency, 实际频数
: i8 O, }4 g* z& [1 qAdaptive estimator, 自适应估计量! u: P9 t$ ^0 m& t
Addition, 相加0 Y6 H8 F% Y2 n2 b$ m! X4 y, {
Addition theorem, 加法定理
" s/ |+ Z: @$ j4 e3 \# v* H$ X. bAdditivity, 可加性$ Z0 `! }7 L) C/ I5 v
Adjusted rate, 调整率" C3 @4 Y% Q. }& z% ^, G# }
Adjusted value, 校正值
6 Q+ W# a1 ^- o1 s% b5 a+ mAdmissible error, 容许误差3 x# I0 S) N2 V! R8 h
Aggregation, 聚集性- d* y3 L2 P5 V
Alternative hypothesis, 备择假设
]1 p( I2 J! J$ h* F) H2 I( NAmong groups, 组间 i/ u9 Q" R8 Y" @3 }
Amounts, 总量$ e5 Q2 Z0 ~# T* b* }; d
Analysis of correlation, 相关分析
Q' t0 X" y! O+ rAnalysis of covariance, 协方差分析
; ?, j' L" c' WAnalysis of regression, 回归分析
. d3 k4 I4 S" V$ s9 zAnalysis of time series, 时间序列分析: z6 p# E( p8 L9 v+ i! ?
Analysis of variance, 方差分析: y2 ~: p0 C- P( h7 f
Angular transformation, 角转换
. W. c8 l0 H/ E: XANOVA （analysis of variance）, 方差分析$ B6 |$ Y( H. e; b b# _
ANOVA Models, 方差分析模型* H& A r. x2 ^
Arcing, 弧/弧旋 X/ x+ a, \9 g2 s" y
Arcsine transformation, 反正弦变换- p6 p) G" S ^8 R, f
Area under the curve, 曲线面积" q2 I7 z9 X# F# ^/ L* [
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
4 u+ n5 g b# ^1 o7 kARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 5 u i) l$ p$ t! s C- `2 z
Arithmetic grid paper, 算术格纸
, S' |) @! A& o( B: Y8 r. LArithmetic mean, 算术平均数
0 a+ n$ c" U# ]- j6 g8 SArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
' m+ h+ |0 \7 {4 l* ^Assessing fit, 拟合的评估 R7 Z3 i! W+ P! D
Associative laws, 结合律
' q1 E2 Q- n* Q$ g. \Asymmetric distribution, 非对称分布
6 S% }4 A2 }3 OAsymptotic bias, 渐近偏倚- ^" d& x5 a& s- @* {5 O& _+ v
Asymptotic efficiency, 渐近效率2 n) p) C# j' o2 y
Asymptotic variance, 渐近方差6 f: S8 j! F9 p4 H
Attributable risk, 归因危险度1 ]2 }2 i# p, s2 ~5 N
Attribute data, 属性资料
. V1 n& A7 u! L4 j ?- j4 qAttribution, 属性
, G- `8 q! ~6 B# l+ SAutocorrelation, 自相关
3 u" [; o6 O ]. X2 N% mAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
# m1 O5 M. k1 c7 i' \) LAverage, 平均数0 |! [' n, e* `0 j
Average confidence interval length, 平均置信区间长度) P7 D# B! k/ ^/ r; e; v
Average growth rate, 平均增长率1 c1 X7 ~! P5 D3 _0 ~3 l0 W# h
Bar chart, 条形图% }1 |2 {. n0 A* j( f0 E" W% B
Bar graph, 条形图
, U; S$ y p# i: B; _2 K' XBase period, 基期7 A7 y6 H7 n9 Q( s& i" j9 E
Bayes' theorem , Bayes定理
" Y9 P0 {6 V/ f A# F: ZBell-shaped curve, 钟形曲线3 h! U& O5 h# O2 i
Bernoulli distribution, 伯努力分布
( a3 a/ c% f0 h4 Y8 cBest-trim estimator, 最好切尾估计量
6 M& K/ p" j% w. \% EBias, 偏性; `$ j; p& [/ z0 W2 i
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归. I. F$ w$ Y6 ?1 _# M2 g1 T' e
Binomial distribution, 二项分布1 Y8 h! h" H1 F1 h! G
Bisquare, 双平方; C& {+ M, O& E; j' ~' Z4 `
Bivariate Correlate, 二变量相关
% [7 w `3 p9 p$ mBivariate normal distribution, 双变量正态分布! x. ^" n0 Y% J; f" {0 C
Bivariate normal population, 双变量正态总体; o$ L! Q5 n7 {
Biweight interval, 双权区间' c5 P/ c, \- w3 T0 Q3 W) G2 J0 b& I
Biweight M-estimator, 双权M估计量
* q; L {' ]1 C7 SBlock, 区组/配伍组# U( u$ c* _1 E# P
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
/ V( R a$ n% ~- x* c: x: ~3 \Boxplots, 箱线图/箱尾图
4 {+ F, B1 e* m2 DBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
) u" _9 Z6 E- H* pCanonical correlation, 典型相关9 K( {8 }+ J/ G1 q5 ~
Caption, 纵标目8 D; `* f( @7 R) l t
Case-control study, 病例对照研究/ r/ U3 f$ K; V! }9 l4 M; n
Categorical variable, 分类变量
# ?5 c1 N! t, |. w1 a1 g2 eCatenary, 悬链线5 s4 s0 J$ U& q$ U2 F
Cauchy distribution, 柯西分布8 \$ p2 M( V2 }9 ?
Cause-and-effect relationship, 因果关系$ h8 m& v0 X( ~5 v* b I: Y
Cell, 单元
( Z4 n8 q! F3 P7 NCensoring, 终检
1 g( ]" c1 I# bCenter of symmetry, 对称中心
2 W- t1 R8 O7 u3 w) H, P. iCentering and scaling, 中心化和定标
0 _' v# @" M6 L ?" @6 G! aCentral tendency, 集中趋势
4 d7 C: Q# H0 n! K* R1 M& ? u8 yCentral value, 中心值
9 U7 K7 r2 b( fCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测$ A2 E5 {$ e9 _+ ^2 m; [, _
Chance, 机遇
: A6 x/ n5 Y; s' p8 g! n0 h" p' EChance error, 随机误差" b j$ Z Z4 T* P9 Y3 x5 z
Chance variable, 随机变量
$ T$ L4 e( v, Y" qCharacteristic equation, 特征方程
0 V; s2 ~5 `- XCharacteristic root, 特征根
0 x" Z) c/ i u: G* ZCharacteristic vector, 特征向量/ X) l# t) a6 u" R
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则. Y) K6 D- I8 [& O* y% P
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
" R1 l. ~( T7 h8 CChi-square test, 卡方检验/χ2检验) o4 t2 S; B. `# L( N8 I* D
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解" X v; K: V# m
Circle chart, 圆图 , M4 i6 z; d1 Z2 C+ G7 L" W
Class interval, 组距 o( p6 ], v' D# C4 e" t( U: k0 K. E
Class mid-value, 组中值
- a( E* J: ~, N- G& I3 M2 F2 H' L' l" tClass upper limit, 组上限
9 `, D9 D7 ^% a& n9 LClassified variable, 分类变量
8 d* [( K" u: z! ZCluster analysis, 聚类分析
( i Y5 s: \' u8 T. Y; M8 s$ PCluster sampling, 整群抽样
# a- R: u P! U5 j6 H$ S* Q" x' i) aCode, 代码
; E6 @/ G9 Z9 i% I6 TCoded data, 编码数据
6 r) v! E, U- L/ s; D* V' JCoding, 编码0 x, q7 K" O+ l; V# k3 `/ v
Coefficient of contingency, 列联系数; [& k+ {4 I, ^2 n$ F8 N) P7 c+ {
Coefficient of determination, 决定系数3 v4 Q3 T+ H( ^% b. u$ @
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
) T8 ~/ ^9 E7 Z1 l# t4 ^Coefficient of partial correlation, 偏相关系数+ g( b1 d1 I3 ?: E# d& y
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数/ A! X( R2 G" E6 X& p' ^
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
! c4 c8 D: |; s( q4 A0 B$ zCoefficient of regression, 回归系数
% q: B8 m) ?6 F" F5 R" A! J h( eCoefficient of skewness, 偏度系数
( w* K n( Q% } G* kCoefficient of variation, 变异系数
$ B" _" t; n9 _Cohort study, 队列研究
8 G) L" o! Y! Y% U6 CColumn, 列
% z5 _1 K' L1 h5 XColumn effect, 列效应" Q3 [+ t+ h3 [' N
Column factor, 列因素
" p) t( i; r% {$ t4 l$ SCombination pool, 合并
3 R I. Z2 P* J; S: ^/ X5 I6 Y5 ?Combinative table, 组合表
: G R5 Q; W- {: h p- rCommon factor, 共性因子% @8 ~7 V Y9 c
Common regression coefficient, 公共回归系数: l& h( C" y1 B& T
Common value, 共同值
' r+ o. H, ^8 P. F& R5 {$ lCommon variance, 公共方差
! H; O* n( a6 V: F$ ~6 k! VCommon variation, 公共变异4 D4 R o# g1 b5 D. f0 p+ ?- `
Communality variance, 共性方差
$ X1 U8 F' L6 C8 l2 V! U g6 ]Comparability, 可比性
U9 i; }; o) o0 d+ W5 ^/ @Comparison of bathes, 批比较" h) S2 p$ }- X: ]
Comparison value, 比较值
% Z8 p" k! u6 w. S0 i& C9 j; fCompartment model, 分部模型; S4 G! [, O! h, Z2 X3 ]; |
Compassion, 伸缩1 @4 x9 C% |# {- D
Complement of an event, 补事件
9 @$ N. {2 U" j4 {8 XComplete association, 完全正相关5 u4 _6 n s% c: J4 q& z
Complete dissociation, 完全不相关$ K. a7 o7 |$ [4 S, ^( C: {0 F
Complete statistics, 完备统计量
) K) }! B. b% J; E: H- U( g8 Y+ ] L: vCompletely randomized design, 完全随机化设计
9 S5 b$ Y- g$ `1 t- y; DComposite event, 联合事件
; k$ T# e/ s8 _Composite events, 复合事件2 P7 N2 ]. `1 @
Concavity, 凹性
: [9 @' J7 Y+ l) g- B5 k9 {7 @& U, JConditional expectation, 条件期望: }8 |2 y9 ^- b' m
Conditional likelihood, 条件似然
2 J2 b3 h( b% e; wConditional probability, 条件概率& N. i" S8 A0 u( U
Conditionally linear, 依条件线性
7 [1 \1 W, u9 X! d* L0 C, \Confidence interval, 置信区间
7 j$ h4 i+ Y# r! P0 \9 ~* CConfidence limit, 置信限
' Q$ p4 W; H; H- m3 G1 [+ q5 ]1 hConfidence lower limit, 置信下限, i8 ~3 ]' n/ o- [0 R( A
Confidence upper limit, 置信上限
0 @1 q3 L, A* G2 K7 b" DConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
2 s1 T: c( K2 U6 @% iConfirmatory research, 证实性实验研究9 u/ B( U6 q; I. M* Q4 n" J
Confounding factor, 混杂因素: J$ x }* k1 p1 n$ c( V& |
Conjoint, 联合分析: u9 _4 U w) g. B" Z
Consistency, 相合性( ?* ]* t0 O5 O
Consistency check, 一致性检验. ^1 d) p% i3 J) a, P# v- X
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 J3 _- x: d3 @( t) d+ W Y' \
Consistent estimate, 相合估计
4 ^3 k5 N0 d# Q% h; v4 jConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归6 t$ C+ _) @0 I, b+ y
Constraint, 约束
$ a! y9 F7 V+ y3 bContaminated distribution, 污染分布 `% |8 H7 s5 Q" v9 d L
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
% \+ o/ f4 l7 vContaminated normal distribution, 污染正态分布
1 j* k. v1 Q! r+ }6 G1 @" K4 KContamination, 污染
: p5 e5 {# y. ~/ |, O+ q. WContamination model, 污染模型
9 E1 W: N. r* {& n0 D1 GContingency table, 列联表
6 J+ O$ o/ S8 \& VContour, 边界线( X9 ^3 W1 [9 E- {6 @
Contribution rate, 贡献率+ [2 A7 u0 d4 e! a
Control, 对照* ]3 z9 z- l# U0 _9 J3 X
Controlled experiments, 对照实验$ S/ k0 G! S* g8 _* l9 E3 w0 e( p
Conventional depth, 常规深度
# U# b2 }% o! w0 T8 s. HConvolution, 卷积
; G5 Y& |2 ] ^3 E$ ?5 WCorrected factor, 校正因子
/ _, S4 F8 K4 i6 V/ s; X. R6 t3 |Corrected mean, 校正均值) [# y2 U \! y% J: S
Correction coefficient, 校正系数8 @5 X* h; s8 \1 X6 N
Correctness, 正确性
5 Y# Y9 y- u# t+ [* fCorrelation coefficient, 相关系数2 J9 h# g, X- q6 o* r3 S
Correlation index, 相关指数9 E( }- c& A" V6 |
Correspondence, 对应8 l J/ ?+ \( g. n4 `: C
Counting, 计数* P7 ~3 D' S/ E8 b5 F/ ^/ d
Counts, 计数/频数5 a) e/ ]+ Z, R
Covariance, 协方差) L. t, F P) V* |+ N3 H
Covariant, 共变 ' R1 X; ?7 d2 g
Cox Regression, Cox回归
0 q! K2 `/ z" `$ w" eCriteria for fitting, 拟合准则
! ]1 Q: b3 o* I3 D5 n3 _Criteria of least squares, 最小二乘准则
" I j6 O2 |9 e) `9 ]9 QCritical ratio, 临界比$ R+ g$ }& O# F, G/ a: u
Critical region, 拒绝域0 E ?, b* D$ C! N' }
Critical value, 临界值
4 ]' r1 g" u3 H2 mCross-over design, 交叉设计, H6 @* N( B' T
Cross-section analysis, 横断面分析
2 i3 L2 I, g/ y' e* p- G ]Cross-section survey, 横断面调查
) a+ N- f# @/ W5 E- uCrosstabs , 交叉表
2 l5 z' H: k5 a5 yCross-tabulation table, 复合表
, O. V3 v, _; n: _5 T& g* I) gCube root, 立方根) ~" t5 B% n2 E# l5 G$ f
Cumulative distribution function, 分布函数/ s2 c9 ], t6 P+ Y& T
Cumulative probability, 累计概率' z' a" q7 b; O0 r; X; l4 w
Curvature, 曲率/弯曲$ C0 `+ k Z' x: U& t0 T
Curvature, 曲率
! b4 D$ A8 A5 B- v* o3 I2 lCurve fit , 曲线拟和
+ w7 ~9 [! L$ z/ j) v5 b7 KCurve fitting, 曲线拟合5 J9 Y' ]4 K/ o) F1 X; `, N
Curvilinear regression, 曲线回归) t. |; K# u! i! S# [2 G
Curvilinear relation, 曲线关系4 F6 H: ?; y* u* E
Cut-and-try method, 尝试法& J1 x6 ]4 Z5 x3 K1 f
Cycle, 周期
6 M6 J8 z4 ^2 f4 f, _9 ]Cyclist, 周期性* _* u& E) C2 h8 \3 }# q9 |
D test, D检验- B! n; t/ m# w% i/ f
Data acquisition, 资料收集: q2 z% u6 q+ {9 K" n9 @
Data bank, 数据库
. v% k( @, M2 @/ W6 S. NData capacity, 数据容量, d: Q& @) u; U q
Data deficiencies, 数据缺乏+ i8 p/ @+ W! N9 _* \3 y
Data handling, 数据处理* S! k- j$ t1 Y8 U% r
Data manipulation, 数据处理
; p/ c+ s* o: ^3 j9 M# _Data processing, 数据处理) n: R) r1 y9 b" x
Data reduction, 数据缩减# T8 o% {2 [ s/ y
Data set, 数据集3 r3 x& B/ o% r8 [" {
Data sources, 数据来源4 a: J3 L3 l% d$ o. Y
Data transformation, 数据变换
6 r5 M: a1 n' s: ZData validity, 数据有效性* b& j- M/ r7 b0 R; L4 ^$ R
Data-in, 数据输入
) R7 j" Z0 x; `" gData-out, 数据输出
# @+ T, F; J C/ P) mDead time, 停滞期; X% ~. k2 N, E0 f6 v( v5 C# m
Degree of freedom, 自由度( ^0 p! P& ?8 F, Z V# ~* J
Degree of precision, 精密度 f$ I1 _# [" J
Degree of reliability, 可靠性程度
# ~6 A8 {9 V& M; L. zDegression, 递减
1 B9 ]( u9 l' m, u3 A9 n. ]Density function, 密度函数( T* i- i( I `" j- T# N
Density of data points, 数据点的密度
7 Y! Y/ {' S& a: f, T8 tDependent variable, 应变量/依变量/因变量& j. `$ u$ S g1 H5 V1 d5 l4 h
Dependent variable, 因变量
5 i5 N; D8 h- i) ]! [0 _Depth, 深度
( Z# P. `; p y/ Y% P% R/ BDerivative matrix, 导数矩阵8 ]- C$ B! s4 Z5 u
Derivative-free methods, 无导数方法& q, o) T! Y/ @- v# x N
Design, 设计' F. C4 e8 f3 V& Z
Determinacy, 确定性' w! U9 i! G: l5 R1 k
Determinant, 行列式: l: J- O: C" ^8 i
Determinant, 决定因素# G* g1 p1 P; ]0 {
Deviation, 离差7 H7 P; }& m3 O) k
Deviation from average, 离均差
4 |, D S9 f+ y9 y% eDiagnostic plot, 诊断图' c7 J5 U" T9 O% E
Dichotomous variable, 二分变量
Y% g0 A' _1 W$ n! J* hDifferential equation, 微分方程6 P$ x9 |5 \: i, t% v+ S
Direct standardization, 直接标准化法/ o8 e* J$ W" }6 n' L' B3 h
Discrete variable, 离散型变量
& J3 G. q/ E3 J% X% K! \( ?; Z3 bDISCRIMINANT, 判断 ; z8 S2 w7 Z I: l8 }$ ?" j
Discriminant analysis, 判别分析; T+ K8 o/ p& R. ?/ d/ @
Discriminant coefficient, 判别系数& I) w# d1 f: T9 r1 b' _" {
Discriminant function, 判别值7 h! T6 E5 f3 L5 V; i; O. I
Dispersion, 散布/分散度/ W0 P( D& ^! c1 m+ b. }: `
Disproportional, 不成比例的
2 T! ^$ G9 r X9 z4 A; uDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量' y" ~# z$ G8 D1 z c
Distribution free, 分布无关性/免分布
; W( ~2 h! w; h( LDistribution shape, 分布形状# O4 Z8 a" C6 ~" G' ?
Distribution-free method, 任意分布法5 ?) y1 T4 y$ ~. K- W" L
Distributive laws, 分配律$ n1 A0 h; D* m, B+ G" a/ N) h
Disturbance, 随机扰动项& Q+ [8 h* U& O, p, S. g ?
Dose response curve, 剂量反应曲线$ u, ]+ p- X0 f; c9 k4 Z
Double blind method, 双盲法2 p) k+ Z2 T) V% k/ `: P) a
Double blind trial, 双盲试验+ A+ E; u. V+ i
Double exponential distribution, 双指数分布- H. y; q" m; [8 M8 x9 @& m
Double logarithmic, 双对数
3 R. w+ K% | v# O; m" V4 U" [Downward rank, 降秩
) w0 z4 c# |: sDual-space plot, 对偶空间图+ p! [: H X+ r1 ]
DUD, 无导数方法4 W( x6 b$ i) o& `
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
, W" W* L( n6 Y' A( @( F" uEffect, 实验效应; z b8 t2 {2 Y; O H. X* W
Eigenvalue, 特征值
6 M, i2 N+ `5 H0 J! i( E8 y* g* a' n& {. ZEigenvector, 特征向量4 E3 w7 b7 ^6 j0 Z W3 o9 @$ a
Ellipse, 椭圆
2 ?+ B+ @; ?0 h# UEmpirical distribution, 经验分布1 @; w; Z. P; D' o
Empirical probability, 经验概率单位
* H( S/ J: a# r5 LEnumeration data, 计数资料
7 m* R1 c, `, I6 GEqual sun-class number, 相等次级组含量
% u) F6 G9 w6 f7 O, x! G: mEqually likely, 等可能
& K' T: z, {3 d, FEquivariance, 同变性! t' Q: ?4 p8 I6 y6 b4 L
Error, 误差/错误* k9 u( L2 M) ^ _2 s
Error of estimate, 估计误差
5 Y) h( z7 ^: p7 ]# i% Z% DError type I, 第一类错误
. U( Y5 x6 c9 K W/ b( z/ xError type II, 第二类错误( j8 b2 X( q5 [4 n% d* F9 L5 c
Estimand, 被估量1 s2 u) I# f o5 X3 ?! ~6 B' U% N: J
Estimated error mean squares, 估计误差均方
) l- P7 W* s; p" Z- @. }Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
9 C# r) D0 P2 U+ k+ \Euclidean distance, 欧式距离! V9 C4 o- f' i- _& R
Event, 事件
. i7 O. A; ^% L( H! d: {Event, 事件
3 q7 U/ J1 {3 p1 Q+ [( Q6 ^Exceptional data point, 异常数据点) u( q" q- j. g& I: V! f7 T9 {. ~) V
Expectation plane, 期望平面4 H, \$ _* p2 W1 G+ c/ |, R+ \
Expectation surface, 期望曲面
R4 e% i- a- vExpected values, 期望值
& X* @. B( v0 D5 Z& tExperiment, 实验8 i# x6 |5 ^6 l% x4 F) f
Experimental sampling, 试验抽样) u; y; W5 E! F
Experimental unit, 试验单位
$ a) y8 U+ v* Y1 w) _5 pExplanatory variable, 说明变量7 Z$ [* r& y% y
Exploratory data analysis, 探索性数据分析( B0 Q; s" i% F9 X! @
Explore Summarize, 探索-摘要
. ?* a4 h/ z* ? p( z( S0 v' X, bExponential curve, 指数曲线: f2 |, q& e; R# n
Exponential growth, 指数式增长& ~% Q) w# D; G' z
EXSMOOTH, 指数平滑方法 % N# p1 [# {4 C5 _; e0 \
Extended fit, 扩充拟合
; U1 ^ p6 P2 H# P w. q, qExtra parameter, 附加参数
1 `5 r$ J' G% M( S2 SExtrapolation, 外推法
# [- |- u7 E; r KExtreme observation, 末端观测值
) R0 w6 H* Q* d5 jExtremes, 极端值/极值, `% f1 o* F' v1 B6 z' x
F distribution, F分布
& U0 M5 k2 a' e: NF test, F检验
4 p( b6 h! m% Y' GFactor, 因素/因子
5 H0 O0 y. Y$ z/ R$ |0 yFactor analysis, 因子分析
4 d3 z- Y& _( x3 ?Factor Analysis, 因子分析
0 c6 }% `: f6 [" yFactor score, 因子得分
7 t! c& @6 \4 h) ^' `1 \ {Factorial, 阶乘6 q5 ~& r0 k$ N0 A W
Factorial design, 析因试验设计# P( o5 F" h+ U4 V% ?7 Z/ {' @
False negative, 假阴性
3 n! k3 l9 c) E; A" |4 sFalse negative error, 假阴性错误$ u" W: V4 ?6 m- M- s
Family of distributions, 分布族
" R5 ~$ v& r! a) L5 Y4 I* z* W2 RFamily of estimators, 估计量族5 i: W1 c! ^5 o$ ]! U, e
Fanning, 扇面
" J; v; \6 B+ D6 V0 w4 oFatality rate, 病死率
; h# a* O* B' Y# G% S3 v* FField investigation, 现场调查5 c0 H& I, U o$ k9 Y2 K
Field survey, 现场调查. e/ ^9 O) H: B* x3 v. `) ~9 f, X
Finite population, 有限总体, B7 [; N) s6 a9 C, m2 _6 q0 r: h
Finite-sample, 有限样本
$ f1 q/ O1 R" y+ LFirst derivative, 一阶导数
! Y% z1 b7 b3 yFirst principal component, 第一主成分
/ n% f' x3 Y& M: u. Z( TFirst quartile, 第一四分位数
^; j- Z, w3 W1 c5 k# ]/ SFisher information, 费雪信息量( B& ]$ |8 p/ D; l
Fitted value, 拟合值7 a) z/ u* {0 X9 ]& }& U, T
Fitting a curve, 曲线拟合
0 R2 o f2 A& Q2 ?4 KFixed base, 定基
. F4 Y7 e& G: Q. V N& aFluctuation, 随机起伏
9 d3 V/ |2 j; a z- e$ w2 yForecast, 预测
5 k7 I0 j! `" D% HFour fold table, 四格表4 [+ K* w, y U+ E& P, Y
Fourth, 四分点
# T c) {$ o. K$ |$ iFraction blow, 左侧比率
$ n3 [9 A a8 [Fractional error, 相对误差
, ^0 r3 E- `4 \6 i0 Z9 X/ xFrequency, 频率
# C) p' ?& B# F+ ]' A" ~+ | SFrequency polygon, 频数多边图. `0 c0 S$ i A, c% H+ `! w# _
Frontier point, 界限点( J" J# c7 `& B
Function relationship, 泛函关系
" n+ y& r+ {; m: J7 v JGamma distribution, 伽玛分布
u: K% y8 l6 l4 M% e8 X& P1 WGauss increment, 高斯增量# y+ ~+ S5 d6 M' f8 c2 G
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布2 p4 C9 P# w3 N" |, f% J
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量+ X# h( y! }: o: H8 `1 ? d. H9 w
General census, 全面普查
$ {& o8 B3 u) h3 B5 n; |GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
4 b' N; m% k. s" ^Geometric mean, 几何平均数! Z* H$ M* B- {; L4 T: [
Gini's mean difference, 基尼均差6 h$ d; N; l% I! W6 w6 Y
GLM (General liner models), 一般线性模型 ( [; P2 Q3 t+ L
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
6 m8 X! _! _! TGradient of determinant, 行列式的梯度
% D% f' c: Y' z- @; y/ {: m1 rGraeco-Latin square, 希腊拉丁方2 {+ k( w, u- A. W$ w3 |% Z
Grand mean, 总均值4 t! V3 V, }1 r* J0 u9 f, A9 V
Gross errors, 重大错误' L8 i9 l+ `, Y, s$ O1 s( Y
Gross-error sensitivity, 大错敏感度6 H; I L$ S/ k2 p
Group averages, 分组平均' z- Z4 {, X+ p( W1 T
Grouped data, 分组资料
1 V2 M9 R0 W& f0 { O# UGuessed mean, 假定平均数
. \/ A, ]" l6 s+ o/ vHalf-life, 半衰期' x- g/ {" _3 y' Q
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
! w4 n/ l5 B: F6 {+ E8 dHappenstance, 偶然事件# }4 e0 ^% n p( @3 E( t9 @
Harmonic mean, 调和均数
7 S* ^( o/ k3 w7 \2 s2 ?. D; k& BHazard function, 风险均数
# p& @6 T5 Q0 |6 KHazard rate, 风险率
& K: j1 h0 Q$ h7 oHeading, 标目
3 v" [& ?4 E3 H! {/ }Heavy-tailed distribution, 重尾分布7 h# `, I+ y/ `+ ?
Hessian array, 海森立体阵. X1 Q9 R9 q' q1 g6 C' f# v# p: f
Heterogeneity, 不同质
+ x; o$ Q d1 FHeterogeneity of variance, 方差不齐 ' g( ]# q7 t, B$ K
Hierarchical classification, 组内分组 W8 f3 N+ g7 x- e, a' G5 V
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
9 W+ s8 z1 m/ z$ S$ cHigh-leverage point, 高杠杆率点
' D7 g0 u! S2 r4 h+ d6 OHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型! l% f6 O; i3 p
Hinge, 折叶点
l9 E1 }; {) Y# _+ i9 [* GHistogram, 直方图' I. s, u: U4 P9 w5 Q
Historical cohort study, 历史性队列研究
" K; O( u; u5 ~; S, c: ~3 fHoles, 空洞
' s' p, @, [1 \+ \6 N( ~3 h- DHOMALS, 多重响应分析7 v. h- v# p* D
Homogeneity of variance, 方差齐性
$ x- J+ c" Z/ K. S" B/ u0 [Homogeneity test, 齐性检验! d9 m2 D2 U+ u9 c R
Huber M-estimators, 休伯M估计量
) l+ c! r2 F# i# Y, K$ ~Hyperbola, 双曲线+ j7 _# I4 s) v6 {
Hypothesis testing, 假设检验- w" G B, k2 C4 i6 e
Hypothetical universe, 假设总体5 y- k2 Q" a/ A* _! \
Impossible event, 不可能事件
( ^. Y% s7 j5 f6 ]' P+ ]Independence, 独立性
$ n' Q% h) h; e( t7 K, D8 k- @0 cIndependent variable, 自变量% t7 T9 F5 l" l5 c! Q# c2 y$ H. l
Index, 指标/指数
4 G6 B$ G! E% V' mIndirect standardization, 间接标准化法4 |: I* Y. q- P& ?
Individual, 个体# y5 t% C) Y ~+ r3 a
Inference band, 推断带/ X) b5 c, B8 O: y
Infinite population, 无限总体
) m- a6 r) ?# g# l% N R+ TInfinitely great, 无穷大
- D9 q& ^; D; IInfinitely small, 无穷小, _; U/ d' u" M$ \) I
Influence curve, 影响曲线
2 K7 V- O$ H& S/ r) e9 ?( p \ z; j7 JInformation capacity, 信息容量6 b" h' z8 r* l M9 u8 Z
Initial condition, 初始条件
* P9 C( ~$ E. v' cInitial estimate, 初始估计值8 m6 i7 t8 o. s7 z3 T- Z" Y6 W3 J& Q
Initial level, 最初水平! t8 V* H# ~& ^1 j7 L
Interaction, 交互作用* X2 c- g& u& p4 p7 ^
Interaction terms, 交互作用项
( Y; ~: U8 B( W! n! s2 T+ vIntercept, 截距& W; O& y/ k( Y+ D* J0 z. G" v
Interpolation, 内插法
6 I8 Q$ L& C! K0 t" NInterquartile range, 四分位距
5 M' `& s0 T5 K9 x5 JInterval estimation, 区间估计
5 k6 f! M. d! c# s1 i7 V1 Y$ Y, iIntervals of equal probability, 等概率区间2 g! G: S- K7 w3 E
Intrinsic curvature, 固有曲率) b5 [ P% X8 X: |% q
Invariance, 不变性/ m2 V) W7 Q5 z4 F$ s# m: |! l
Inverse matrix, 逆矩阵4 X3 F/ Q0 b4 R$ k; j8 ^
Inverse probability, 逆概率
& l+ j3 g" I2 vInverse sine transformation, 反正弦变换7 M! u+ y* }6 [# ?
Iteration, 迭代
7 {2 o: A" T+ {Jacobian determinant, 雅可比行列式) t( C6 |. V5 R) x) ^/ A
Joint distribution function, 分布函数
( C1 r; R" Z4 M: W$ u1 P8 ?% }Joint probability, 联合概率
* P1 p# X- f) G) XJoint probability distribution, 联合概率分布- x3 ]5 q9 ]% Q
K means method, 逐步聚类法* p; t+ z+ ?) d8 M
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 5 F/ @' `! I& g/ ?
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图7 l/ Z3 h+ V; v$ V4 G& Q& f
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关% Y; c; s* m2 C$ m* J
Kinetic, 动力学
`, J* |* V6 YKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! E ], S) I8 t* m. D; P* s3 IKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验) m) k5 O8 L" P1 C- f; Y
Kurtosis, 峰度3 R! u2 e, e2 C, U" I3 b
Lack of fit, 失拟3 U( r$ f( [2 P
Ladder of powers, 幂阶梯
. @* S$ b# \+ X6 L1 A: i/ JLag, 滞后
2 a3 z# b4 ~, x! kLarge sample, 大样本3 Y+ b9 F+ d/ ~: E' b
Large sample test, 大样本检验' m+ o6 s# ~* f$ Y* y
Latin square, 拉丁方* L7 h* p3 R) \2 M+ K% W4 z- f) C
Latin square design, 拉丁方设计9 _3 U& ~9 d; e. {/ Y
Leakage, 泄漏
3 }9 Z/ [$ l i! W* gLeast favorable configuration, 最不利构形
, }/ X- i0 O# c* w, S4 Y dLeast favorable distribution, 最不利分布
( w' N+ ~. n, \8 T2 ZLeast significant difference, 最小显著差法
! y; u9 [' J6 l+ b5 @+ {/ ALeast square method, 最小二乘法8 l8 W0 x/ ]! C! n/ X2 L
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ v$ \5 ~/ B# s+ u* w" ^
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合! g8 O( c) N- j" ]8 E% V/ J
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线" t4 P; d# ^' |$ c$ l D: `- C/ a
Legend, 图例
+ `/ d6 q1 B: R( ^6 n. i0 BL-estimator, L估计量; u! B$ P v' |
L-estimator of location, 位置L估计量! b4 f a1 L$ k i0 F# {- d# e5 h
L-estimator of scale, 尺度L估计量, V8 E1 B/ }4 p( Y& p1 X
Level, 水平
7 o4 `7 T5 X% V' g9 D' Z6 O) HLife expectance, 预期期望寿命
; C/ R& ]* u3 xLife table, 寿命表
- G* q) y, C8 b/ G/ uLife table method, 生命表法
- I. G0 r$ \: [' C* Z* cLight-tailed distribution, 轻尾分布
, `+ E. q% |. _7 jLikelihood function, 似然函数) x( M+ T1 t. C- f- N% P* ~/ {
Likelihood ratio, 似然比
n9 ^9 w4 E) M" H+ kline graph, 线图% y4 ?& N8 z7 }& u4 w# y* @ G: r
Linear correlation, 直线相关
8 e: V) C" h' {3 }3 `Linear equation, 线性方程
x" {; ~1 m( i/ T3 ]8 l9 m+ [: ALinear programming, 线性规划
2 C( d+ _* S3 H. j( e9 P4 cLinear regression, 直线回归) G- z+ H: X8 Q
Linear Regression, 线性回归( I; H& ?1 ~1 k
Linear trend, 线性趋势* _7 S5 X; y% e! u {) C
Loading, 载荷
, b0 N( T# Q( ^) } g |Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
3 g0 H( D. h# n5 Q2 y' OLocation equivariance, 位置同变性
8 Q* w1 \$ ?* G; [( K0 ALocation invariance, 位置不变性
* T! p; e; [( f: h+ j9 K& dLocation scale family, 位置尺度族& X8 X/ A, Q* Q3 w+ X
Log rank test, 时序检验
5 N( n" r/ i0 T. dLogarithmic curve, 对数曲线
. f* g" A( ?% j' P% k% ALogarithmic normal distribution, 对数正态分布
( F! ^! O+ o1 }6 PLogarithmic scale, 对数尺度( l. ?$ u6 {7 d* Z
Logarithmic transformation, 对数变换: C7 C' I4 s/ n' y9 w
Logic check, 逻辑检查8 s) b1 q0 Z9 Z6 x
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
/ e2 j% N' J) dLogit transformation, Logit转换" f7 S& h2 k- B2 h: Z
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
1 ^( A. @+ \. Q- G$ ~5 rLognormal distribution, 对数正态分布8 V+ x' i: M) Y
Lost function, 损失函数% G0 K E) G' H! g- J+ t$ f
Low correlation, 低度相关
- U9 R5 c7 o2 n. W: v0 _Lower limit, 下限
% X' b7 X% M3 P% x7 t; s; |2 E8 Z2 C. NLowest-attained variance, 最小可达方差+ W& v7 p5 N1 y& J, U
LSD, 最小显著差法的简称2 D9 J0 G4 R4 K, i" u7 m! s8 i
Lurking variable, 潜在变量) I7 d/ V+ v1 q$ r. g: E! t
Main effect, 主效应
$ l, d* J5 S+ a7 q0 |6 G; [6 K- \Major heading, 主辞标目5 a9 L/ a+ I8 x
Marginal density function, 边缘密度函数3 U& b% G3 @1 l. A2 j
Marginal probability, 边缘概率6 F" n! l: w- n( a( B/ \* I$ C
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
3 b5 d! d, \1 {7 J. pMatched data, 配对资料8 t( x, I) v8 ~! t5 t; t6 n
Matched distribution, 匹配过分布8 ?4 ]- e! T( j0 w* ]* {+ Q& G
Matching of distribution, 分布的匹配
! \* M3 }8 v6 l" g' W t6 A: pMatching of transformation, 变换的匹配
9 {$ y$ j: B2 h" {Mathematical expectation, 数学期望2 {$ [) R( q: l. b" C @* H
Mathematical model, 数学模型
1 Z, |* P+ B5 z pMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
7 s7 i# o8 G D# fMaximum likelihood method, 最大似然法& c3 u/ T- ?" g6 l. s4 r
Mean, 均数
/ U3 X. o' h% Z' f& D& E/ ?+ I+ BMean squares between groups, 组间均方
# j6 v' L( P# V& F# l& n! \Mean squares within group, 组内均方1 ]7 E6 q8 n% Q7 T8 M* _" {
Means (Compare means), 均值-均值比较
/ a- Z) k1 l7 x8 s9 U" E$ @Median, 中位数
5 o; S$ s/ U) [; O, mMedian effective dose, 半数效量
( q* V2 t. l0 V/ L- n2 RMedian lethal dose, 半数致死量
( @. M i+ m" O" h, h) q$ jMedian polish, 中位数平滑
A' c5 s8 e2 B! K. ]7 CMedian test, 中位数检验) H0 @" s) B6 l2 G; \3 g; a
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量1 l6 f) U) f* g/ i% d6 d
Minimum distance estimation, 最小距离估计
# d3 @- y/ D" }" `0 A2 VMinimum effective dose, 最小有效量 ^: N& _5 n$ ]( Q7 K8 p9 A5 t
Minimum lethal dose, 最小致死量- r8 P( Z1 I6 V+ c4 ?- v
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
2 d& K7 {/ K: H) w& f- T4 pMINITAB, 统计软件包
% F& ?. q9 K% y4 h( q O" k4 eMinor heading, 宾词标目
# r5 w6 R2 G* A: z. g' \: [Missing data, 缺失值
* k4 Y# R' }3 _8 x; B* NModel specification, 模型的确定 R5 t' N" ^- r) r1 i
Modeling Statistics , 模型统计& d$ H- L; X+ k3 [. O
Models for outliers, 离群值模型
+ D1 ~0 i4 d( {. MModifying the model, 模型的修正
% j9 r. n7 {% LModulus of continuity, 连续性模
' n Z1 S$ j4 C5 }5 fMorbidity, 发病率 " f* {3 X( }& X) O4 N5 L' `/ g
Most favorable configuration, 最有利构形; n; h! G m+ c3 {' Q
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度- k& N/ `4 T1 X' F& Q$ f
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
6 d: i/ b7 S/ D: Z; M* V# cMultiple comparison, 多重比较8 I) _ o9 }3 M8 ]) ~4 L$ U
Multiple correlation , 复相关
. E+ o) M+ ^3 I3 FMultiple covariance, 多元协方差
% b1 y7 U8 G/ C" b; U6 T% nMultiple linear regression, 多元线性回归
, U" ^, w7 g' MMultiple response , 多重选项
( W% [: j; A3 c4 x' zMultiple solutions, 多解- b) Y+ m1 G5 |/ B3 e y
Multiplication theorem, 乘法定理
& }$ P% y, R7 z6 dMultiresponse, 多元响应2 z; t0 R3 S6 |& E4 s
Multi-stage sampling, 多阶段抽样2 ^( c6 [; D6 H
Multivariate T distribution, 多元T分布
# e! v# V. T& w6 F8 GMutual exclusive, 互不相容* J* w9 J; l5 w4 j) Z* p
Mutual independence, 互相独立
6 M# i% R) e! I- bNatural boundary, 自然边界; D1 u5 z. h8 m! [
Natural dead, 自然死亡) _& S R! `" [' Q* i& D2 G
Natural zero, 自然零
3 b4 Y' I& ^ M' {6 m, y6 Q& ?Negative correlation, 负相关
2 R; K+ z4 p: T" q) B1 mNegative linear correlation, 负线性相关( O" H: w& l; r. t6 O2 s
Negatively skewed, 负偏
( g7 `6 w( o! @4 Y# e% [0 {Newman-Keuls method, q检验
; B+ j R9 P& {# E3 Z$ wNK method, q检验$ o' q6 o) C0 ?! o: C- `4 v* V
No statistical significance, 无统计意义# \/ K; K; @. m) y* R% \' y! D+ c
Nominal variable, 名义变量
* l X! J/ b( _" @0 dNonconstancy of variability, 变异的非定常性
5 t) }' W% ^3 V& u4 f& b. gNonlinear regression, 非线性相关1 U/ ~6 A& A( s4 | E) M% a
Nonparametric statistics, 非参数统计/ e, M) z. a8 Q6 h0 K( e
Nonparametric test, 非参数检验
9 F% H) |( V( e9 sNonparametric tests, 非参数检验7 e @0 w2 e+ ?9 \ b! @4 `% {/ u) r$ ^
Normal deviate, 正态离差& W+ ^( D1 @9 [* f" k
Normal distribution, 正态分布
4 D6 e r" n6 \6 ]! `9 WNormal equation, 正规方程组
3 {- v; _( j# F/ B) a5 I( T1 HNormal ranges, 正常范围
3 F! f$ n* _ |: L9 H' S d ] Z8 XNormal value, 正常值
5 }7 ~6 [6 d& E' V: |. lNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
/ ]( p- e& C, h7 P1 n) u: |1 M6 ^Null hypothesis, 无效假设 * G% \9 {; s. j$ a% ] v0 B0 G
Numerical variable, 数值变量2 {- O8 F( ]" B
Objective function, 目标函数' R( L6 `6 c r- r- r5 T+ ]* `0 g, C+ ?
Observation unit, 观察单位
& D$ c" }; _; U( ~8 @1 x9 Y+ cObserved value, 观察值
2 h' r/ I! p( D! VOne sided test, 单侧检验
7 t$ n/ h6 z/ L8 _3 I' m$ @* `0 DOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
6 K5 R# T; v- C7 _7 K6 @% VOneway ANOVA , 单因素方差分析
; M. A$ N; b9 y* [& R0 x* zOpen sequential trial, 开放型序贯设计
& X& ]( ]& }1 g3 r( v, QOptrim, 优切尾
& e; d6 i4 g. m8 yOptrim efficiency, 优切尾效率
$ d5 @1 Z" Q) \! wOrder statistics, 顺序统计量5 y2 t `$ ]2 I4 ^
Ordered categories, 有序分类
7 F& q( i! ?7 M% X% [7 ?Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归* o4 N; j8 K# \& n) ^
Ordinal variable, 有序变量
! g0 T: [" N9 {% N4 P ]: QOrthogonal basis, 正交基
; l* v" S6 z! H7 bOrthogonal design, 正交试验设计1 W/ f; Z \$ C; c7 M. Q
Orthogonality conditions, 正交条件
# j; e. A3 P1 G: c7 w% LORTHOPLAN, 正交设计 6 [0 v4 {% c* e6 M- W5 A
Outlier cutoffs, 离群值截断点+ Z6 d/ [5 o! a2 q8 m- Q
Outliers, 极端值
" K) l2 N# R! T, J6 f, ^; ? L) rOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
" ^/ y0 n7 c3 g" Z8 U* @5 dOvershoot, 迭代过度
2 ^3 s, M& ~9 @+ xPaired design, 配对设计
3 Z+ p, `! S9 ]' [/ Y8 Z0 G" NPaired sample, 配对样本
+ {4 {1 D' s3 P, k0 f- BPairwise slopes, 成对斜率
: O n# \( o, p. ^2 MParabola, 抛物线
+ N# T3 Q$ J6 Y. \Parallel tests, 平行试验: p4 T+ o& l/ T+ N4 Y- w
Parameter, 参数
0 I, ]- H7 q$ m0 |$ cParametric statistics, 参数统计
& r( F4 y7 A, C3 E% vParametric test, 参数检验1 I* L, B$ ~# ^) p: U M0 t
Partial correlation, 偏相关4 x" Z, s7 \: n R
Partial regression, 偏回归 ~% w' S% n: `; ^8 O+ F: `( V
Partial sorting, 偏排序3 q3 }, H/ U* C0 z" X& m% j
Partials residuals, 偏残差
3 @" U% e1 b, i" N3 `8 v* U9 T6 A3 ^Pattern, 模式
% M6 L1 V( k/ c: jPearson curves, 皮尔逊曲线
; N" @1 K+ D: QPeeling, 退层" c+ P R/ I" d% t" w# E
Percent bar graph, 百分条形图8 W1 d; c* j2 N& Y: I
Percentage, 百分比
, [5 Q; a7 N# a7 w$ m+ h2 @Percentile, 百分位数
0 P2 R1 I2 w9 Y7 r! oPercentile curves, 百分位曲线4 `. T2 ]: K/ O8 b
Periodicity, 周期性
8 X5 X& i8 T8 h9 p, ]# mPermutation, 排列
; j) v6 w( i3 N2 w, ~P-estimator, P估计量
2 b: |' a% H6 [ ]4 l: ~/ }# L% ~Pie graph, 饼图
. x+ G v, \( \Pitman estimator, 皮特曼估计量
% R0 W5 j, p: v* B4 YPivot, 枢轴量
9 Q( o4 w; H' j$ A$ rPlanar, 平坦' l# `' v& l3 g" F3 z4 L
Planar assumption, 平面的假设
4 R' U% t% Q u- h6 g( e" p9 O" WPLANCARDS, 生成试验的计划卡 _* c2 [6 r$ M- P* K
Point estimation, 点估计
$ b, j, j! i' C/ X# n. OPoisson distribution, 泊松分布0 k/ v' u* s% d; j3 K# M
Polishing, 平滑
8 }; t6 V) g6 @Polled standard deviation, 合并标准差
5 K3 q( d4 t! Q! ]3 vPolled variance, 合并方差/ |# H8 a! p: t; \( y
Polygon, 多边图
, a# a4 x+ Y3 q$ i+ T; dPolynomial, 多项式 B% ?1 I) x* ?
Polynomial curve, 多项式曲线
, F+ \& f8 `7 [+ E: GPopulation, 总体
+ P5 j( c' q) G) m$ l# cPopulation attributable risk, 人群归因危险度
1 k2 N) u2 h! |( T5 {( vPositive correlation, 正相关3 u4 x- R& D0 w. a5 t
Positively skewed, 正偏
2 `1 G# T$ X3 c7 @, [$ SPosterior distribution, 后验分布
& j* Y+ _7 H) V: |Power of a test, 检验效能
; N" E4 H4 }) TPrecision, 精密度5 @6 j9 D/ V+ T" V* n* L% M
Predicted value, 预测值
! z" p8 R+ f) rPreliminary analysis, 预备性分析
4 U$ _) u" x) R1 P# `Principal component analysis, 主成分分析
3 G# T/ J2 ^) [3 |& fPrior distribution, 先验分布( {( I# h! r# o: ]) A7 Z% a1 h3 q
Prior probability, 先验概率' i1 a" V0 C0 U) C
Probabilistic model, 概率模型' I+ `( c% z6 T' {% [* ]
probability, 概率, K( `2 X- |2 |
Probability density, 概率密度
: u' h7 z/ E, A. ?$ ?/ qProduct moment, 乘积矩/协方差1 i3 T: }; w# T. Z5 X8 R% Q
Profile trace, 截面迹图
1 {& c% Z- {, a4 [- ~Proportion, 比/构成比' a2 T3 i6 R+ z5 D
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
8 i# i; E' J* Y t/ H! XProportionate, 成比例
1 ^% p6 M# I" u4 kProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
# F8 G0 |- F9 y/ T9 pProspective study, 前瞻性调查. A& J) Y0 p8 q5 m4 g
Proximities, 亲近性
& t- `& @0 n& H, l4 ?! y: ?, DPseudo F test, 近似F检验
s% J, R# [, {Pseudo model, 近似模型! K; D" e$ A3 _) B
Pseudosigma, 伪标准差
0 x% q2 _% N& T* p4 C# ~Purposive sampling, 有目的抽样* n: u. f, ^9 `5 d2 V F
QR decomposition, QR分解
6 x7 C" Y+ `5 W( W+ A% e+ aQuadratic approximation, 二次近似
$ y9 j t- p$ g. z c% q' ^Qualitative classification, 属性分类
+ v9 J5 r$ ]; J" ~5 @' b) Z4 zQualitative method, 定性方法
* W4 l' D- x$ _5 {: h( [Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
9 K2 V5 Z- S* }! ]6 lQuantitative analysis, 定量分析
1 V( X, D& n2 O3 ^+ v! m7 mQuartile, 四分位数1 c6 `8 D F; A, J% Q9 k
Quick Cluster, 快速聚类
$ I J+ R7 X6 ? ^4 F# @# eRadix sort, 基数排序
& ]+ w! l; T7 V+ qRandom allocation, 随机化分组
+ y7 W9 e' [0 m% Q& G' ?Random blocks design, 随机区组设计
; N' P! n5 R" [2 G, kRandom event, 随机事件
: S5 G+ ~" d bRandomization, 随机化" @, A9 [$ i/ q p4 a' y j+ I0 ]
Range, 极差/全距& c `. ]: v3 H4 m
Rank correlation, 等级相关# R5 F/ r" g1 {$ [) g
Rank sum test, 秩和检验
+ p( u6 h6 ^0 h2 E/ V/ p9 R; lRank test, 秩检验
9 ^0 V7 b/ Y0 x3 H2 ARanked data, 等级资料( Q5 \% Q% C& w5 N: b
Rate, 比率
9 s" @. d! v* P0 c0 ~Ratio, 比例
, J( f( }( a, c: x, c8 H! L% ^, sRaw data, 原始资料6 e$ N% e6 f8 A5 T$ F4 y
Raw residual, 原始残差
4 R4 ]! J$ z0 }# S# a' Q( gRayleigh's test, 雷氏检验6 J0 Y. z! D0 K8 t+ {: H0 _1 h
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
, R ~* u3 O3 a1 Z% N* j/ j1 oReciprocal, 倒数) n# k7 A6 P) R+ m& r7 f; B1 M
Reciprocal transformation, 倒数变换
2 [0 t- n8 u2 a+ }% y9 m& yRecording, 记录
0 C& e! M0 L8 g. Q( DRedescending estimators, 回降估计量, Z3 h! O( @5 H: H8 L
Reducing dimensions, 降维( m; J+ r$ b4 `3 H, h9 m# j. q+ p; j
Re-expression, 重新表达
n" K6 Q: v6 P; K8 tReference set, 标准组
l9 G5 L* S" w: \7 RRegion of acceptance, 接受域* G/ M1 ?+ q7 v
Regression coefficient, 回归系数
/ o8 @* q! h* h3 URegression sum of square, 回归平方和7 e$ k1 Y5 l+ O1 r2 n' u, J7 }7 L
Rejection point, 拒绝点6 z% d/ |$ y: r
Relative dispersion, 相对离散度/ L0 g. Q! ?; N
Relative number, 相对数
3 W9 ^# W6 ]9 s3 _0 U) y! e- R: E5 D) q! H+ wReliability, 可靠性 a0 `; C6 M3 a4 }! ?
Reparametrization, 重新设置参数9 ]# Y: H p) k& h0 L% E/ X0 ?
Replication, 重复- T7 }/ D& U& a
Report Summaries, 报告摘要
( a+ f* ~+ Y6 f) IResidual sum of square, 剩余平方和/ H; ^4 z- Q F5 @
Resistance, 耐抗性
1 ?- t# a9 d! P. T& B# P- ]4 q |Resistant line, 耐抗线
. j6 B! q3 |5 H( w+ i# XResistant technique, 耐抗技术
9 U; d, F! P5 E' y: c2 [' KR-estimator of location, 位置R估计量7 {$ q4 t+ Y7 E, P% v4 m
R-estimator of scale, 尺度R估计量# E! @& S& s% h
Retrospective study, 回顾性调查
; {! y) t! e5 ^' u4 u8 X- {Ridge trace, 岭迹# y' K6 W# q- J
Ridit analysis, Ridit分析
$ T* a* r: [6 O% E, m/ @5 ~/ a$ PRotation, 旋转
. K$ d6 u: i! B+ i: `Rounding, 舍入! s% F0 G$ p4 x; y
Row, 行4 L9 K6 e4 }9 d( c
Row effects, 行效应
% x( A6 B& R/ l3 K( L2 zRow factor, 行因素8 k3 w; D( B- O3 ?/ i1 T+ u; ?; j
RXC table, RXC表
( g$ O- C& H: F2 V' w7 |4 w3 eSample, 样本
9 p) I3 c# M, v# v6 C4 y6 _4 PSample regression coefficient, 样本回归系数
. _$ u* o6 F3 P% VSample size, 样本量; N5 ~! {8 K$ L. F9 @6 v) i; s. l
Sample standard deviation, 样本标准差
5 w8 u/ {# p# q* ^Sampling error, 抽样误差; e G- k7 W G$ p+ a' N
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
, ^( P7 }5 D/ a r* nScale, 尺度/量表
1 @$ H: {( t) [* X7 ZScatter diagram, 散点图
9 G( |5 Z# y9 ^$ hSchematic plot, 示意图/简图* i- x+ w$ Z$ ?) y6 S; D
Score test, 计分检验
4 d7 e$ A' P, U. ^2 A( aScreening, 筛检
1 e) k/ K% @ bSEASON, 季节分析
1 ?1 X( P& w+ ^4 Z9 BSecond derivative, 二阶导数/ ^' f _) Q# q
Second principal component, 第二主成分7 b5 Y3 p% t; R* @2 X0 w
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
7 A4 F1 b" A( _3 |. |Semi-logarithmic graph, 半对数图
9 q7 I$ C. i4 LSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
! t+ c2 ]' _7 z6 G0 a: kSensitivity curve, 敏感度曲线
, d2 y" c2 Q* m4 [5 ]0 `" a* tSequential analysis, 贯序分析
! j: m& p3 J& j& A9 F% zSequential data set, 顺序数据集* s/ j# k% ~8 [' k" S6 Y
Sequential design, 贯序设计5 R4 L. D; s) Q t& t, c7 u9 H
Sequential method, 贯序法; E: u7 z. b y0 e2 Q# B9 e
Sequential test, 贯序检验法
% H8 X; x5 ?7 [& U6 b- ySerial tests, 系列试验
0 j! e, M6 K- ?+ `( lShort-cut method, 简捷法
! s: S7 H0 I6 [4 ySigmoid curve, S形曲线
% q; j4 g0 s4 _9 d. ?) @# X- TSign function, 正负号函数3 k/ X9 m [* |" e
Sign test, 符号检验. i% j; R+ L3 I3 i' b" B$ b- L. {( C
Signed rank, 符号秩
9 E' n( [6 \/ B E1 k/ L! A' o1 FSignificance test, 显著性检验: X) i+ t, \% `6 J
Significant figure, 有效数字5 q$ w" v) d' F8 {2 L3 R
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
2 O" _- H$ C8 |$ U5 P: ~ YSimple correlation, 简单相关" M6 I) G) Z/ a9 ] }
Simple random sampling, 简单随机抽样
8 f: P3 \+ ^0 RSimple regression, 简单回归) l: \+ g& r0 X& X5 s" }
simple table, 简单表! D6 Q% N: [8 a9 V# q9 o* q
Sine estimator, 正弦估计量
, M) C7 f: b" O; `/ R" H( I4 nSingle-valued estimate, 单值估计* T# g8 V" H/ W
Singular matrix, 奇异矩阵. J t5 }# W) G6 E9 \# e& E; ^
Skewed distribution, 偏斜分布: l& l1 T f/ a( i! W+ `2 v3 u
Skewness, 偏度8 o+ r- L' n! r+ M A2 u) E. x, j3 o
Slash distribution, 斜线分布 l* b& }" x1 W) d( ^) e
Slope, 斜率
) d2 ?2 v5 T5 e1 V a$ }; M L& MSmirnov test, 斯米尔诺夫检验. I1 s: o+ j z" ?' B* A. u! u O: ]+ ]
Source of variation, 变异来源
' ?/ X6 E0 M e/ J* n' G6 m" KSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
; j0 X6 Q9 I" ^* ^9 R: K7 g. qSpecific factor, 特殊因子# Z! w6 X0 _0 F
Specific factor variance, 特殊因子方差/ F( x4 c# e: `- @9 C) t
Spectra , 频谱
" z7 `, M$ t7 h" ~5 C+ z2 \: FSpherical distribution, 球型正态分布9 `& k; b* w8 `2 r! N, G% v
Spread, 展布
' V& f! P8 h( E% P: LSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
8 Y& N3 P( r" v pSpurious correlation, 假性相关! B! x( X6 t) e
Square root transformation, 平方根变换6 Z; g9 C6 j+ F8 G) u, b+ [
Stabilizing variance, 稳定方差& O0 C/ _ i2 e4 x" a& O+ q3 w
Standard deviation, 标准差# B4 @( e! m! m$ v0 Y, |) |; L
Standard error, 标准误% Z% h0 ?" Z$ [5 Z+ Z1 w1 v
Standard error of difference, 差别的标准误
5 B, i# D9 @5 n0 D5 zStandard error of estimate, 标准估计误差1 Y" `* w, Q) s& W' F% a- I t
Standard error of rate, 率的标准误# v m, E) m/ q& ^" a- q( a! d( L
Standard normal distribution, 标准正态分布
: X7 K5 V5 Z! ~4 R0 S \Standardization, 标准化. {& E0 [8 E* _ z& K
Starting value, 起始值
- q& H y) Y( K% IStatistic, 统计量& r, r- l# a: N
Statistical control, 统计控制7 U! Z( Y# `5 V( x `
Statistical graph, 统计图
" i( l8 G o1 S: |$ ^$ P2 K1 wStatistical inference, 统计推断
e; x, [$ |$ h( W# qStatistical table, 统计表9 c8 p0 I0 N3 P$ n9 w
Steepest descent, 最速下降法
- `% F+ ]7 C# v8 jStem and leaf display, 茎叶图
/ T8 r' N9 L8 C7 f1 YStep factor, 步长因子- N3 l/ K# ^' `0 L9 o) r2 x: N
Stepwise regression, 逐步回归: ^5 x7 K c; ]0 Y; C. r, i7 n( f
Storage, 存$ F3 E/ R6 _# g" T9 p) J
Strata, 层（复数）# S* U' l) P4 F" {8 Y7 ^
Stratified sampling, 分层抽样2 ?4 m; O- U L( v% P2 n
Stratified sampling, 分层抽样
* t. U$ d# H1 Z; c/ dStrength, 强度; F, `, P* g6 E9 K# d- {9 N+ X
Stringency, 严密性3 ]/ L$ y% u+ t7 ]3 ~
Structural relationship, 结构关系
$ f( q5 k( S/ v8 n+ FStudentized residual, 学生化残差/t化残差. D5 W' q1 n: y/ N( z1 ?& ]$ l
Sub-class numbers, 次级组含量
) d, s' _) Y+ u% ]+ D, R' g1 }4 qSubdividing, 分割$ _: Q9 \5 H0 M; z6 [2 z! |: z8 p
Sufficient statistic, 充分统计量
2 E4 \, U: m% v/ RSum of products, 积和
& ^7 e2 S8 T8 ]: G6 b' `Sum of squares, 离差平方和
- ?9 ]1 O6 ~0 f: RSum of squares about regression, 回归平方和
9 F% p! b p0 n' c8 Q* XSum of squares between groups, 组间平方和
. N& b3 B, s# |2 s& wSum of squares of partial regression, 偏回归平方和0 U! a2 \' B8 A6 v/ g2 ]
Sure event, 必然事件% N' g% u8 q8 A/ X( s* j3 {
Survey, 调查3 O9 y. c& B) u! S
Survival, 生存分析+ W# C2 }4 `+ Q6 j+ N8 I* h' c% x# p
Survival rate, 生存率
& b+ i0 K4 _% C0 LSuspended root gram, 悬吊根图1 L# b4 b9 u. ~
Symmetry, 对称- Z+ W& Q" z8 N. k1 D
Systematic error, 系统误差
! I* g% u/ a2 c2 x4 u r1 a, PSystematic sampling, 系统抽样
. R6 w Q3 x' T0 \% _Tags, 标签
+ R7 d+ N, A+ z6 \0 J7 q* t% p6 I- i0 JTail area, 尾部面积1 n/ B4 n4 Q7 A
Tail length, 尾长
4 h7 ?' T0 j) b4 h- ZTail weight, 尾重
, s4 Q$ t. O" @( y o8 ^2 B+ ETangent line, 切线& \8 D- K' ~' a! C8 i
Target distribution, 目标分布1 u7 t9 r/ g5 S& `6 K7 i" w- T% |
Taylor series, 泰勒级数
6 k2 W q6 I9 g7 W* P; O* G2 `+ X7 WTendency of dispersion, 离散趋势
: _. ?( x) h/ i& C8 _: Y1 y& LTesting of hypotheses, 假设检验! s8 D. y4 S1 h. E0 `
Theoretical frequency, 理论频数: F& e9 F5 b4 u2 B/ |. \
Time series, 时间序列
$ N# \7 ~8 b0 s2 O6 u$ b, d. P+ U- |Tolerance interval, 容忍区间
' H3 w9 |! a3 Y$ ?) iTolerance lower limit, 容忍下限! g( [5 s$ w0 L: g7 c
Tolerance upper limit, 容忍上限
7 [4 w2 b, W. A$ m0 pTorsion, 扰率
, |8 B$ H9 \4 G; ATotal sum of square, 总平方和
7 r8 F. x- Z. |4 kTotal variation, 总变异" k+ A L0 T0 G; f6 N
Transformation, 转换
) b2 r- \3 t9 y7 }& @7 z# V& WTreatment, 处理
- |( N9 Z/ {. x: O. P" RTrend, 趋势8 k: J+ k% z8 m8 g4 U8 m- N9 U
Trend of percentage, 百分比趋势
1 L0 n: T' d' M) JTrial, 试验
M8 ]* y! l6 h/ ~5 ]4 D; sTrial and error method, 试错法
2 `9 X6 x% l$ eTuning constant, 细调常数6 G/ i" O8 `- I' ]5 p! |7 m! ]+ @/ G( G
Two sided test, 双向检验4 U* J$ B# Z" ]. h3 _
Two-stage least squares, 二阶最小平方. |% w, p( {* K; d
Two-stage sampling, 二阶段抽样
9 e2 W) s# {: d) J' bTwo-tailed test, 双侧检验1 T) m# \9 e# |6 ~/ V, k# m
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
$ I# s) d$ F% YTwo-way table, 双向表
. g# |# R8 d3 k% s$ kType I error, 一类错误/α错误
7 ^! B( M: F6 n" {5 ~Type II error, 二类错误/β错误
7 Y+ t; x; N2 FUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
' Q) D( X* G0 V5 L2 J' B7 j' K# e/ IUnbiased estimate, 无偏估计
/ e( T N1 a) U; C! zUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归/ b" G$ A- ^& p( }- C. M) M- Y
Unequal subclass number, 不等次级组含量4 k1 g8 _- Y/ L2 I+ i+ G) {1 b$ f: I
Ungrouped data, 不分组资料
' y7 P' _' T" ?& e- sUniform coordinate, 均匀坐标
/ _% |+ n9 y2 w7 z6 l1 eUniform distribution, 均匀分布
Z$ r# W; S7 h% t2 k/ iUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计( ]7 B4 D! ^6 w- L+ U; _
Unit, 单元* g3 t1 ]- T: A+ b k
Unordered categories, 无序分类1 V+ P$ q$ U3 Y( |* f( l: J/ P
Upper limit, 上限
; R \& S D$ A. S% N! `, {Upward rank, 升秩3 N% Y( f; Y$ e! J
Vague concept, 模糊概念
% W" R( B# z4 Y" PValidity, 有效性% J! V5 [) u: j/ d. M
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
) I" f4 h6 F" q6 R0 SVariability, 变异性# C! M0 G6 s. @' L9 N: f" c
Variable, 变量& j2 d; ^: j' U( A9 l/ ~
Variance, 方差3 @+ @* e4 k0 e. [0 n! O7 o+ S
Variation, 变异/ L) d( j( P5 o9 P- y2 E
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
7 G3 D' j- _) O3 EVolume of distribution, 容积
% r0 c R& _5 wW test, W检验
4 {' F. Z) T; t9 l! }9 S! jWeibull distribution, 威布尔分布
6 R9 U1 X$ M5 e# gWeight, 权数4 x7 v. N* A1 M9 k3 _
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
$ |$ @, ~$ F; G; F, I$ B AWeighted linear regression method, 加权直线回归
+ n6 g3 V, w' f# WWeighted mean, 加权平均数
6 s" U* M' F) K2 t; f/ }Weighted mean square, 加权平均方差
8 q$ u; S& ~& Q8 {: Y! d) GWeighted sum of square, 加权平方和
: D. g0 o6 {( y3 I8 S5 _Weighting coefficient, 权重系数
, V% e" _' S5 U8 {4 s; gWeighting method, 加权法 6 F8 a0 F8 E4 l
W-estimation, W估计量. A0 o K1 v- M, V8 p
W-estimation of location, 位置W估计量7 c/ D/ l9 O$ ^8 z7 B; P
Width, 宽度
& O8 [3 P e) S( n" G% rWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验3 Q* c" d# E* H1 \4 \' U7 z
Wild point, 野点/狂点
/ u/ U* q5 U# ZWild value, 野值/狂值
3 J# _' F/ O# m! I. kWinsorized mean, 缩尾均值
" l) d8 m. m4 m4 LWithdraw, 失访
" L0 B0 G& U+ R' V* [Youden's index, 尤登指数
7 M9 H, ~- v8 {/ vZ test, Z检验- Z& u/ e4 C6 F9 i( x2 G3 F s& v _
Zero correlation, 零相关9 a/ G9 _* w! l2 L3 W; c( m9 v
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
