|
|
Absolute deviation, 绝对离差
- m0 L' T9 `# w0 dAbsolute number, 绝对数
8 a+ x. H: u, O! y1 F3 TAbsolute residuals, 绝对残差
$ n& e4 w; c) q/ HAcceleration array, 加速度立体阵
4 |4 Z d7 X1 w* _/ ]Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度' P, k D$ i$ e+ x" |
Acceleration normal, 法向加速度
2 {9 g! L- `/ V6 E% yAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
4 w; y1 `( o; Q1 a* ?Acceleration tangential, 切向加速度
# ~5 ~! P; G, ~- o g, f6 ?6 YAcceleration vector, 加速度向量
. J/ U0 c4 x9 Q) D$ ]$ J2 ^$ h5 BAcceptable hypothesis, 可接受假设# v1 C. D/ p! t/ N2 g
Accumulation, 累积
8 Y W A& z0 e' u9 T( J+ o6 b1 \1 s% ]Accuracy, 准确度' q1 g+ m! N* v! H# a
Actual frequency, 实际频数
4 d- ]) j. w& F5 r- z9 v2 m/ |Adaptive estimator, 自适应估计量
9 p1 o. e2 y3 cAddition, 相加
, d( _4 q4 W1 k* L: mAddition theorem, 加法定理
$ s% j" V3 [ y4 c1 tAdditivity, 可加性
5 i. o+ Q w* mAdjusted rate, 调整率
' H( ? W" m$ N/ P& v0 O5 ^, @* V& vAdjusted value, 校正值: y% _+ [4 H: {0 @$ t1 z
Admissible error, 容许误差2 S# @+ ]- b. N
Aggregation, 聚集性
+ M! i: b" }8 G$ Y8 m* }8 d- p' PAlternative hypothesis, 备择假设7 }, ^8 f* a; t: U% {0 q6 D
Among groups, 组间/ T9 f2 i& g, F. c
Amounts, 总量4 s* _, h Y, T7 v
Analysis of correlation, 相关分析& E( D, Z% f0 d9 }
Analysis of covariance, 协方差分析
# D0 L& N4 m. u Q- i, IAnalysis of regression, 回归分析: c( A' _0 V1 g3 v1 F: ^2 j- L
Analysis of time series, 时间序列分析5 Y+ T' [/ K ^( e0 y' U) f
Analysis of variance, 方差分析( ], p& E$ _" @2 j! z: e8 w0 D4 T4 W: E1 b
Angular transformation, 角转换
; ?0 |/ @- H0 X9 j% d( EANOVA （analysis of variance）, 方差分析
' D- z0 E# ~ z3 V6 v0 m4 C" m" ~ANOVA Models, 方差分析模型9 d+ Q2 M0 g8 W3 O+ g0 O% m
Arcing, 弧/弧旋
7 N* I* ?, G( f& `" c% o$ kArcsine transformation, 反正弦变换
6 o+ I: a9 B$ y4 F2 D# T: ZArea under the curve, 曲线面积
" b7 U' i+ L- E' \5 O/ OAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 , w2 R3 I, Z$ y
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 2 l# Y, c) i) |$ A3 T& J, V1 {8 I" B$ U7 B
Arithmetic grid paper, 算术格纸
/ a) E" Z! M( v9 g3 W d1 _Arithmetic mean, 算术平均数3 n/ M1 R1 U0 b/ Q
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
3 ^# h8 |9 N: U; M% yAssessing fit, 拟合的评估/ w6 t. J& |$ ?9 V6 M
Associative laws, 结合律
( H5 ]0 \; M4 g; i) n, u7 QAsymmetric distribution, 非对称分布( Q* y, A% R5 d* b9 @, X5 l
Asymptotic bias, 渐近偏倚9 ]' b2 E. i- l8 t& p
Asymptotic efficiency, 渐近效率
( Y' ?; n' A# h0 n+ dAsymptotic variance, 渐近方差
$ H1 V( F- D) j3 [Attributable risk, 归因危险度
: x* x7 q- v) w& u* g* }9 SAttribute data, 属性资料
! W z- q9 g* Q/ IAttribution, 属性
; |! _% [* T2 c) K* l) W( dAutocorrelation, 自相关
( r( O( V+ o3 [- m y$ a! MAutocorrelation of residuals, 残差的自相关* G$ u6 w. Z/ A6 K+ p; ?
Average, 平均数
3 q/ G. {3 `' U; K; n1 N) ~$ kAverage confidence interval length, 平均置信区间长度% M% }' q4 \# C; N( Y' i: g
Average growth rate, 平均增长率% E5 O( Z* ?! |2 l2 v, P7 w
Bar chart, 条形图. u$ I d z8 G. B- F% a, l! N& s7 V
Bar graph, 条形图
0 K7 A2 s) z0 d1 jBase period, 基期
1 b3 \# L7 b: NBayes' theorem , Bayes定理# P( \7 t0 _; G5 |3 t! L/ s- M
Bell-shaped curve, 钟形曲线
) l* g! l3 _5 ]! G9 r% S; JBernoulli distribution, 伯努力分布: U" V- M0 |4 k; o' I' V# n' u2 {6 Z
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
$ S4 K a/ q" l& {! M' RBias, 偏性
+ g. ~0 g7 Y3 d2 C+ v U+ g$ R* GBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
$ A" e6 N+ @7 cBinomial distribution, 二项分布& |8 \7 ]$ d) P, Z
Bisquare, 双平方4 }; J6 X/ L9 a! ?& }# U6 K$ Z
Bivariate Correlate, 二变量相关! B' G- X, q% c2 U* w
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
" k* C9 L. E9 \/ W0 xBivariate normal population, 双变量正态总体
' f5 j+ b U# P) MBiweight interval, 双权区间( o% o2 r+ c$ N$ g( V
Biweight M-estimator, 双权M估计量8 l0 J( F7 Y. q7 K1 n$ p
Block, 区组/配伍组
. S. Y! |- I- X" Z$ QBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包" a5 K5 v# M6 f5 _) t
Boxplots, 箱线图/箱尾图
: t8 Q* C" v; X; HBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点" K7 E. G w4 Y' ?; \& [- r. r- O; U
Canonical correlation, 典型相关
3 n# r$ s9 h9 F% I4 fCaption, 纵标目
0 i" p$ f* t" O; d8 GCase-control study, 病例对照研究% f5 [8 ?# N6 w3 s4 M4 L) l
Categorical variable, 分类变量
8 D' ^3 f% G9 k# {4 m. `+ F \Catenary, 悬链线3 ]& q: @# M8 h7 N
Cauchy distribution, 柯西分布
/ l f' f, L9 k; ~8 A! K& YCause-and-effect relationship, 因果关系5 w* d, ^. S1 d i1 z( m
Cell, 单元
1 u0 d" U9 a6 m9 T( H0 a: Y; rCensoring, 终检
& [/ y; K% G" A6 w; K3 fCenter of symmetry, 对称中心
, \ o7 S1 W k1 WCentering and scaling, 中心化和定标+ r+ N6 D, e' R( W7 q% ^
Central tendency, 集中趋势+ B/ T0 d1 ?, m+ D( X
Central value, 中心值
; m) K2 s- J. `+ Q3 `- l* WCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
* G1 B: w4 V3 @/ i7 `) mChance, 机遇
6 {7 g, ]3 b2 j1 nChance error, 随机误差7 g$ A3 l. C3 h( }
Chance variable, 随机变量" C$ q F3 |, x9 A$ p3 J
Characteristic equation, 特征方程
) g# v4 J" Q0 E& P( ECharacteristic root, 特征根
9 s5 k2 e. X' `1 Y8 m6 mCharacteristic vector, 特征向量: N, P& c7 A' G4 P1 B4 j6 @0 v; l: Q
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
0 n- O O5 k3 hChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
" b( Q/ D$ K {3 OChi-square test, 卡方检验/χ2检验
" c$ H8 ]1 k* o9 o- `0 t8 \7 cCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
) ^- k# e& E" t: ~3 UCircle chart, 圆图 * L/ a9 v2 d( }" ~! g
Class interval, 组距
1 [* B. h: n' `. `* U" B9 `Class mid-value, 组中值
! ]+ }! |1 m) h! k5 S dClass upper limit, 组上限* m7 a; h1 g1 f3 n. m
Classified variable, 分类变量# J% V Q' D6 S* J9 O& p/ X: b
Cluster analysis, 聚类分析# I! |7 ~# d7 } Y4 H
Cluster sampling, 整群抽样- Z$ ?3 W# h& ]* F9 b0 \
Code, 代码
( q" W! x" w- u( W; L$ n9 H: bCoded data, 编码数据
- }- v2 o, ~5 i" r2 ~Coding, 编码
) ]: Y9 p1 f- e8 aCoefficient of contingency, 列联系数
+ q- v' h: R# ]; Y9 tCoefficient of determination, 决定系数
/ e* c7 s% f* `/ o9 b1 `Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
) ]3 ]$ b6 c2 @& a: n9 ICoefficient of partial correlation, 偏相关系数$ ?# f, q5 d2 p. r
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数/ ?4 ], i1 b7 C2 T) Y
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
6 p* [1 @& h$ o i3 D! }Coefficient of regression, 回归系数
+ ^. I% F: _0 W. p* d8 `Coefficient of skewness, 偏度系数
2 O$ _+ M4 r5 ^1 WCoefficient of variation, 变异系数3 T" _( r7 o7 X1 j! O3 L' f6 b/ O- {
Cohort study, 队列研究* Y( v: I# j6 H/ w
Column, 列
9 x; S1 h3 b& ]& C5 l" vColumn effect, 列效应: D" U/ f' s4 h. A/ W5 B
Column factor, 列因素3 H! J; t" S9 D8 N
Combination pool, 合并
( ~( G9 }+ i$ k) p I# ECombinative table, 组合表9 }$ S$ f) \ W2 Y/ S4 Z; |( r
Common factor, 共性因子
~ J/ E1 R& E. r8 c( u% gCommon regression coefficient, 公共回归系数
0 K' r1 b @* }6 k, TCommon value, 共同值 K2 q2 s; N9 \: [$ Q
Common variance, 公共方差2 J8 O1 D; w, _( f L
Common variation, 公共变异% D: _* C! Q, H3 d/ q
Communality variance, 共性方差
# b/ ~2 n7 J& i: y' {$ [: G4 DComparability, 可比性
% _' K$ V! c+ r' `5 r, ^& WComparison of bathes, 批比较9 n: j' F3 [9 c; h1 r5 B
Comparison value, 比较值
: p. x& M5 h- ?Compartment model, 分部模型2 O" W5 i' N- e( u2 V% R
Compassion, 伸缩
1 U8 o/ b/ u! |3 s4 Q. @Complement of an event, 补事件0 q7 u6 \$ E+ r6 c3 J: s9 C( s' c, c
Complete association, 完全正相关
; |5 H, N* @5 i# l0 uComplete dissociation, 完全不相关9 \# ^+ I. o7 B: {) O
Complete statistics, 完备统计量
3 |1 b" ~2 c. T) g6 ~$ I8 L7 fCompletely randomized design, 完全随机化设计
7 X1 Y7 a2 z2 u' z% t' ^# aComposite event, 联合事件& |- R/ b5 V5 z2 N4 Z
Composite events, 复合事件
4 q( t# ?. ]/ r9 PConcavity, 凹性* G; L# _) H. \: B
Conditional expectation, 条件期望) R/ J: K" X0 j1 H
Conditional likelihood, 条件似然
- R: n7 U6 E$ Z _# F/ R, y0 YConditional probability, 条件概率( ]! f* @/ I+ u! j. _+ D9 i
Conditionally linear, 依条件线性
% j+ E5 ~$ C8 NConfidence interval, 置信区间
; h% t$ X: d7 f3 q6 {Confidence limit, 置信限
9 l: W; _5 a$ v( b4 N0 K: Q3 vConfidence lower limit, 置信下限 w; Z; T3 I: G2 W2 M" t* W7 @2 j
Confidence upper limit, 置信上限
: M, E; c9 ?+ }. c) G% fConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析+ ~$ h0 ^7 T" U8 A% k
Confirmatory research, 证实性实验研究+ f o7 U, ?- B2 q7 W+ ?* A1 W
Confounding factor, 混杂因素
8 Z: P& t3 z6 @" f& D' ?0 LConjoint, 联合分析
& O2 W+ f7 N4 OConsistency, 相合性$ V9 a/ Y: m1 E0 D" H- w
Consistency check, 一致性检验
; o# R3 g8 v" Z0 i6 h" k9 a8 N( E' f3 NConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
# Q6 e' q" i4 F' `0 t, VConsistent estimate, 相合估计
/ J" T4 J: p$ i. wConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
: L6 T) t- T8 K4 {' VConstraint, 约束0 T% K1 _7 j/ \! g A( B+ ?! x+ ]. u
Contaminated distribution, 污染分布( h1 u. R8 Q# L, f. G. |( d7 Y
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
. T1 [( P. K* v# wContaminated normal distribution, 污染正态分布9 w9 K$ t! B6 f6 N# v
Contamination, 污染' e. s. o3 Y/ v( m* Z% a; B% P9 d
Contamination model, 污染模型
/ s+ C! V2 [# sContingency table, 列联表1 W# j7 a% j9 R7 U5 X/ z% ?
Contour, 边界线) b3 v+ N' B; f! d
Contribution rate, 贡献率
: [8 F1 d: h5 e# iControl, 对照. |' W/ W" _, }; u5 w/ o
Controlled experiments, 对照实验2 i3 i% c3 K. Y
Conventional depth, 常规深度
/ p- t6 r; T& O: N+ Z# cConvolution, 卷积
7 L6 I0 L# R- m& ACorrected factor, 校正因子
% p9 s# V# q" J! A3 MCorrected mean, 校正均值1 R# j2 m1 G3 N
Correction coefficient, 校正系数
) m& L' P t6 |/ d6 r) H' s% CCorrectness, 正确性
+ A: Y0 k, ^+ q1 t o& m+ JCorrelation coefficient, 相关系数
) @9 B% L. R2 |& ~# `: X( a, }+ SCorrelation index, 相关指数* ?* A1 j, Q! |5 i: @
Correspondence, 对应 K9 I1 l- D: d' B) l' I
Counting, 计数1 Q; Q2 {4 ^# ]
Counts, 计数/频数
+ {4 D7 c$ @. F: hCovariance, 协方差5 ^- ^: U& [1 [1 [
Covariant, 共变
6 q9 K2 F% j* m& r+ q% {! e( [Cox Regression, Cox回归
4 T1 D7 t/ N+ |! l! hCriteria for fitting, 拟合准则
" i0 u$ u3 V3 t( o" KCriteria of least squares, 最小二乘准则
) Z: G. L* @ `4 x) r. \- F- ICritical ratio, 临界比
2 V# h+ U/ w, I9 d/ Q4 _) y$ DCritical region, 拒绝域2 J3 z8 g# y" U/ r( c
Critical value, 临界值
( _( M* D5 i$ h% G% @Cross-over design, 交叉设计! U6 E% A2 w; q
Cross-section analysis, 横断面分析 W* w4 n* K+ E* y" ^3 l
Cross-section survey, 横断面调查) q, X# [! Y) _
Crosstabs , 交叉表 : F( ?6 _ q, g! d% g) i7 d
Cross-tabulation table, 复合表& T+ B6 p0 U: N0 y- Q
Cube root, 立方根9 s9 ?. W2 Z& h2 L; t) p
Cumulative distribution function, 分布函数
; }) y( S# w/ j5 h# f! _Cumulative probability, 累计概率
" e' l. K6 \* @. `7 M- ]) I) }Curvature, 曲率/弯曲* L2 H8 n- d7 `/ ^
Curvature, 曲率
* z. l! m6 ^6 JCurve fit , 曲线拟和 . K8 H1 I8 `" c
Curve fitting, 曲线拟合
/ D( G4 y* _4 PCurvilinear regression, 曲线回归& {) g! b' ?' n% l0 E( n8 N3 V+ N
Curvilinear relation, 曲线关系
! }/ h' q- Y8 v8 u# f- N* hCut-and-try method, 尝试法& Y1 r9 U/ g7 e% c% o" `
Cycle, 周期
) b6 \3 l: i5 \Cyclist, 周期性
h- Y. R7 J/ [/ q* F5 }D test, D检验
. m: G3 N3 v, k# H" Q- }& m5 @Data acquisition, 资料收集: y) d ?" d3 Z. ^0 V
Data bank, 数据库
5 I* M- v% b$ N' `0 o$ L0 J4 B+ `) LData capacity, 数据容量
! Q% n2 S* D, P' pData deficiencies, 数据缺乏
/ W' {" r f( ^% {2 @0 B0 HData handling, 数据处理
. [7 Y( A( e% VData manipulation, 数据处理1 A, n& b" s2 |6 v# ?: B
Data processing, 数据处理' |) o" t/ O% D" L* Z3 I6 u8 I& h: c
Data reduction, 数据缩减
- y: x* Y' G: U$ }Data set, 数据集
1 j$ }! }0 n& g4 e# n* VData sources, 数据来源; D; @7 J+ H% a# u! K5 I
Data transformation, 数据变换
; p6 U- R, g, ^Data validity, 数据有效性) i" K. U3 ]" o6 ^. a
Data-in, 数据输入/ v' |7 j6 i4 ^+ p3 s
Data-out, 数据输出
3 }. M l) P) c$ ~Dead time, 停滞期
! S6 s" B9 s k, lDegree of freedom, 自由度
2 a' h* ]$ `) O/ ^: T HDegree of precision, 精密度
6 G( V2 Z$ b' mDegree of reliability, 可靠性程度
) Y0 t- Y! N( qDegression, 递减
* j" ]- W6 p* F) Q! w3 uDensity function, 密度函数" o% x p! ~1 Z' J9 z5 l
Density of data points, 数据点的密度
- |0 U9 B& w; A2 lDependent variable, 应变量/依变量/因变量$ F/ Y5 S7 R. k2 R. h( _
Dependent variable, 因变量
1 Y6 m8 O0 j9 ]8 `" aDepth, 深度
; p# O5 I+ O) B/ gDerivative matrix, 导数矩阵8 ]& X6 M/ H1 K$ N
Derivative-free methods, 无导数方法' k" ` p" L3 B' U1 h5 L
Design, 设计
' d2 q3 K) q5 l8 N. Y% [Determinacy, 确定性. j: Y1 K7 `/ |5 U5 I
Determinant, 行列式1 E) g' u, N4 |& z' Q9 q! m5 v
Determinant, 决定因素
' \9 J/ n5 ]! E3 ^, e& f" l. PDeviation, 离差7 N$ B0 V! X Y/ i# }
Deviation from average, 离均差
' t6 d- E t4 W& y$ Y) ^Diagnostic plot, 诊断图
2 h0 Y, K* \6 Q1 vDichotomous variable, 二分变量
& X& o1 E7 Y4 KDifferential equation, 微分方程" I9 E( j" d( p' }
Direct standardization, 直接标准化法
3 z/ c' j; N3 i5 R1 dDiscrete variable, 离散型变量! C+ B' O4 F+ o6 f0 j
DISCRIMINANT, 判断 ; q+ R) B, B8 D. b6 \+ c Y+ N
Discriminant analysis, 判别分析
& i9 j5 @5 I% p w8 ADiscriminant coefficient, 判别系数
5 w- m, j: ^7 g0 R: Y& YDiscriminant function, 判别值
% y/ ?5 d1 _* K% i* M2 d) v9 rDispersion, 散布/分散度
, y0 x1 z8 n) d) F! YDisproportional, 不成比例的
! c3 [ p5 n; }+ b' nDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量2 O0 Y* a: u& n" a( Y
Distribution free, 分布无关性/免分布) b9 }, R0 Q1 J2 h! S. {
Distribution shape, 分布形状
7 {0 F) V8 Z* H! cDistribution-free method, 任意分布法
3 H) C0 c. @4 f" H3 LDistributive laws, 分配律) F, K7 p+ j$ H4 C2 b% a9 L6 V
Disturbance, 随机扰动项' H( R/ R* ]; h9 _
Dose response curve, 剂量反应曲线
, Z* R5 Z- H1 n' j8 QDouble blind method, 双盲法
& I$ Q) {0 C- I6 j% N, ZDouble blind trial, 双盲试验4 T/ f9 s$ x+ O
Double exponential distribution, 双指数分布; ]$ b, U; E$ {; Q3 F
Double logarithmic, 双对数% Z! `7 k8 E: Q/ b2 B6 T" D
Downward rank, 降秩7 L; _) W; p% f; @3 b' z
Dual-space plot, 对偶空间图
' r/ T9 k. Q: mDUD, 无导数方法* `7 R% d" l* p. f8 I6 ]
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法' D: G) c8 k% b; ?4 a7 \
Effect, 实验效应) Q6 w1 d+ E& O+ D+ H
Eigenvalue, 特征值2 j% x: ?5 |5 {
Eigenvector, 特征向量
% m4 L0 Q# W1 `6 a) {" yEllipse, 椭圆3 q2 h9 Q+ e( J$ Q
Empirical distribution, 经验分布6 V* D) r2 X# A0 E
Empirical probability, 经验概率单位
u0 d" l% g+ A/ E* K( |Enumeration data, 计数资料
$ D q8 B3 M7 F& u2 S7 EEqual sun-class number, 相等次级组含量
# ]0 Q' H u, p" P6 W2 TEqually likely, 等可能
! {4 U A; C5 I4 g, AEquivariance, 同变性% C8 B5 N* p# W$ h
Error, 误差/错误) D5 p- P9 a4 j- G- D* L6 W+ c
Error of estimate, 估计误差' L$ ]3 O* q j; j( q0 u
Error type I, 第一类错误
3 w+ L0 p; c9 w; l. U T8 QError type II, 第二类错误
8 \: M' y/ @9 K. p( v: M+ vEstimand, 被估量2 z# V. P" D l A* K* B d1 k
Estimated error mean squares, 估计误差均方
- D7 }7 q! `# s6 c# pEstimated error sum of squares, 估计误差平方和$ R5 k! ^) U* I6 B. _
Euclidean distance, 欧式距离, v# |0 `' H, K# F: b; P" A; P
Event, 事件$ m& o( B- R; J/ m% y
Event, 事件5 c) Z$ ?* P3 W7 c; N
Exceptional data point, 异常数据点
$ L1 ~# e' w6 A; U1 a% v" ?/ GExpectation plane, 期望平面3 v& k( j+ t" @/ _
Expectation surface, 期望曲面/ i, }/ D% E, _' [% F7 U
Expected values, 期望值
2 C6 H; D& s5 s6 C' aExperiment, 实验
1 @/ B8 s" U0 }4 D# LExperimental sampling, 试验抽样
+ _/ p0 O+ P% Z( i( Z1 b& q- O$ e! G9 rExperimental unit, 试验单位
% Y9 P: y, h# D& ZExplanatory variable, 说明变量+ X/ d9 Q2 B( [% R A" N; Z' r0 Y
Exploratory data analysis, 探索性数据分析! d8 J! h5 p( T( {+ }
Explore Summarize, 探索-摘要, ~% g% b' R( ?* C% h
Exponential curve, 指数曲线+ `+ D( t. j7 r: ~+ Z" q
Exponential growth, 指数式增长 B! Z8 ?6 e- U9 U2 h9 S: _, d
EXSMOOTH, 指数平滑方法
2 C5 K0 ]; R: j6 g! z+ sExtended fit, 扩充拟合
' M! Y O2 k: W7 S2 u0 E* EExtra parameter, 附加参数
7 I3 y* C' o0 x" V' r5 u; v( f2 CExtrapolation, 外推法
5 [# S* g3 M" u7 C2 }Extreme observation, 末端观测值/ A& P o1 [9 D
Extremes, 极端值/极值# A4 ^! u5 O1 U, V- a! e
F distribution, F分布
6 g7 V0 b4 j6 L& [, P+ E6 cF test, F检验
9 {! w r U7 u* TFactor, 因素/因子
* f ]8 ]! a4 m3 yFactor analysis, 因子分析' d7 W! q8 p. a( m9 A. i6 J* J
Factor Analysis, 因子分析# i; m. u' }4 T* k: A/ n( Y+ o
Factor score, 因子得分
0 t8 L/ G( E% rFactorial, 阶乘6 M( r5 G& P( q, u
Factorial design, 析因试验设计( d: D: a, D( Z3 M
False negative, 假阴性
. l+ u. f3 b1 J5 LFalse negative error, 假阴性错误
$ n0 f$ i9 D5 E) E3 _9 zFamily of distributions, 分布族6 Y3 B* r. H# w: m0 V# B c' j$ [6 U
Family of estimators, 估计量族; g f" I$ s) E2 Y) D: j
Fanning, 扇面
$ V0 s& `- J- z0 ZFatality rate, 病死率, s; Z5 T% h+ X& Z/ L
Field investigation, 现场调查 X+ y. g) J6 I, f! o+ d
Field survey, 现场调查" F5 `: E* }( q! ]
Finite population, 有限总体6 Y3 T" D9 P q; s
Finite-sample, 有限样本
, a2 d$ G4 E- L" b# @7 jFirst derivative, 一阶导数& L, W }9 P5 k
First principal component, 第一主成分( U* l; J* o+ `" ^0 }3 A0 O8 \
First quartile, 第一四分位数
" H9 `0 G+ z( b; Q. rFisher information, 费雪信息量+ E# [0 n! h) N- M v+ f
Fitted value, 拟合值
# M% M. a+ ` _9 B( Q* A5 bFitting a curve, 曲线拟合* e( h5 { F& i5 {5 \! J
Fixed base, 定基
- ?/ e3 b$ J: x" N5 Q$ JFluctuation, 随机起伏
6 P5 n3 C% {2 \/ RForecast, 预测+ y, w) y2 j. x# X) M7 e
Four fold table, 四格表
2 R+ b) n i8 \9 [( qFourth, 四分点
7 l/ K( J0 O9 C) U/ Z. L0 CFraction blow, 左侧比率 a1 o2 T6 u7 |0 d: Z, c
Fractional error, 相对误差
6 y2 i8 l$ W) T+ |, ]( l0 r( M! NFrequency, 频率
. n8 S% P$ S3 [% E# G; xFrequency polygon, 频数多边图5 ^; x; l/ X/ Q: W7 @1 x2 R
Frontier point, 界限点- x- G+ {7 z7 C! `/ a5 @
Function relationship, 泛函关系
, ^7 m0 L$ c( R7 W( gGamma distribution, 伽玛分布. g; Z) S0 @: p- j8 H
Gauss increment, 高斯增量8 ^+ W4 |! N- D; X' F: p
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布- g F) c1 ~, Y6 j0 a$ f
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量6 W" c, H! B5 E8 c7 v) \- B. T( R! g
General census, 全面普查
5 ` A B F4 C! W* h, VGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
}/ v9 C* [' r2 x0 b2 H# y: @8 N0 jGeometric mean, 几何平均数 [# R4 ~ I( c0 a2 p6 k+ N* T9 Y
Gini's mean difference, 基尼均差
. j& O Z$ G2 j) ^GLM (General liner models), 一般线性模型
3 _6 a! T, v, }0 w' w+ A( G* q# oGoodness of fit, 拟和优度/配合度
2 _/ M ~0 s$ K. `Gradient of determinant, 行列式的梯度# A+ K, t) x" }
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
4 m- e9 `" @( V7 J* H9 \0 LGrand mean, 总均值
0 K. Q# ]! g8 W6 R/ B* ~0 WGross errors, 重大错误
9 F8 v Z- |- r' b' O' LGross-error sensitivity, 大错敏感度9 G5 y9 i( Z9 n0 }9 h! |
Group averages, 分组平均
! M J, j* b4 `0 h9 w2 ]Grouped data, 分组资料: E$ Z0 }# w' H7 D' B# r
Guessed mean, 假定平均数
+ F, ]7 C$ a: I/ rHalf-life, 半衰期8 P8 H; D' R4 ?) {" s
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量: c) z5 t( K* h- T
Happenstance, 偶然事件9 ?( k+ U! ]2 L
Harmonic mean, 调和均数
/ u0 S- {7 x& L3 h7 tHazard function, 风险均数3 }, z- w/ s+ S# h
Hazard rate, 风险率
5 }) x0 W% |* I9 y( _* uHeading, 标目
1 v0 Z# A/ m" z2 {Heavy-tailed distribution, 重尾分布
, x$ r' Y& {9 XHessian array, 海森立体阵7 H1 {: E$ i4 G- u9 v8 V
Heterogeneity, 不同质
* k* y2 z- l4 E; z# H1 }; G: `Heterogeneity of variance, 方差不齐
: {8 F) }$ P g n3 z& _Hierarchical classification, 组内分组2 b+ ~! v0 b, s$ N& I3 C: f$ R
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
, G/ R+ l! X; ~* c& v7 y1 UHigh-leverage point, 高杠杆率点
. S5 t+ J o( U: e" dHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
1 K; b F5 w! ^9 }; {7 R9 ?( CHinge, 折叶点 |) X, c' a! `7 i9 S# W
Histogram, 直方图5 U$ a9 C, V6 K4 V! H
Historical cohort study, 历史性队列研究
! n. @( }& d& X& `Holes, 空洞
/ B3 N$ e# R' Z7 A* J8 q5 LHOMALS, 多重响应分析
8 f; N z! t7 l" YHomogeneity of variance, 方差齐性! I" k, R/ j8 ~; I7 }& P0 c
Homogeneity test, 齐性检验* O, B, A, {" Y0 \. U
Huber M-estimators, 休伯M估计量
" ^% N: f2 H1 N+ t1 I' N2 JHyperbola, 双曲线! U" M; z7 l R3 o6 a
Hypothesis testing, 假设检验
0 Y1 B, k8 |( I; B0 V7 a8 jHypothetical universe, 假设总体
% W7 f& M8 w: g2 N* u' `6 q4 p+ L tImpossible event, 不可能事件
- F- o: C0 p5 g2 `4 H Q sIndependence, 独立性
8 t) {# W7 ^. `0 g4 q2 fIndependent variable, 自变量' U4 F% c6 s x& S; k; E
Index, 指标/指数( _6 @' x- R! j7 N) \: f: r
Indirect standardization, 间接标准化法! q, T, |% {2 }' N( w
Individual, 个体
/ J- U8 L; J0 i T7 W8 o" |Inference band, 推断带; t$ Y( C: L8 O( l
Infinite population, 无限总体
7 g$ o9 e% q- `5 ?0 fInfinitely great, 无穷大
+ X! L6 Y9 F9 J- w/ w* T AInfinitely small, 无穷小9 J9 D7 l2 O+ O. d3 Y) a7 v3 F/ R
Influence curve, 影响曲线6 K& s( s( E9 w6 w1 V$ J
Information capacity, 信息容量
; m2 U2 x2 m$ dInitial condition, 初始条件6 W& P) T- B" B* ~ n! E3 h5 T
Initial estimate, 初始估计值
) j W( B* _2 H! ?. @( hInitial level, 最初水平
0 \& U; M0 W; M: k$ Y6 }9 LInteraction, 交互作用8 {) E& p0 ~- f
Interaction terms, 交互作用项- W. k$ J6 m2 V/ }$ k. Y) N6 [
Intercept, 截距 G! D4 ]7 B0 [
Interpolation, 内插法9 [. Q4 m# Y1 n' l& G3 J" e* Y- K; W3 q
Interquartile range, 四分位距0 B2 w8 S/ e- D2 H
Interval estimation, 区间估计
4 ?) c& _5 C- F. fIntervals of equal probability, 等概率区间
% y( d9 z9 T7 S2 i0 @0 dIntrinsic curvature, 固有曲率
$ L3 Q( f0 S* D2 j) `% p0 }Invariance, 不变性
8 L: n; a/ O" ^* ^Inverse matrix, 逆矩阵2 x: g& T& V' k% \& x
Inverse probability, 逆概率
* v9 x. X2 Y9 iInverse sine transformation, 反正弦变换+ ^( l0 G- V0 `) y0 Y7 @5 Z8 P
Iteration, 迭代 9 \. V( S; j- |
Jacobian determinant, 雅可比行列式
0 G/ @5 ^5 b+ |Joint distribution function, 分布函数- U% @0 r4 d' D, V; X
Joint probability, 联合概率( k5 u; a' z! C! C' i4 k
Joint probability distribution, 联合概率分布
- d' r) @% ^+ m+ G+ p0 _9 FK means method, 逐步聚类法; D7 A. k, n) a% s' H, k+ o L
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ) @- Y0 l2 b; C: ~
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图; U) I+ w! m1 c! K8 Z" L
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
2 q" g+ J, D1 D0 M& `Kinetic, 动力学
+ y" Y) [1 y' C7 F4 b- dKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
( a! b( m$ Q$ s: [# p# b+ d% h! {Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
/ Z1 \$ s; y) \$ ~, n8 @Kurtosis, 峰度* h. C; c! F U$ a
Lack of fit, 失拟+ r' ^- b& h- T4 _9 \
Ladder of powers, 幂阶梯
- N% o M! R4 L6 y6 o% ^$ ]Lag, 滞后
) O/ y7 W* ^, n# r+ ~- _Large sample, 大样本
# y3 @- g+ q1 q! E) l, Q6 `! \6 X# xLarge sample test, 大样本检验
, C6 X7 ]) N7 Q% N, @- _Latin square, 拉丁方
1 ]2 U( `, ?7 L/ H, Z8 QLatin square design, 拉丁方设计
: _1 N- T% {2 \2 N5 HLeakage, 泄漏
]) V2 i3 @. h% ^# `1 QLeast favorable configuration, 最不利构形# }% K1 m1 X$ o6 ` p7 Y2 p
Least favorable distribution, 最不利分布
9 S1 E, W) Z+ m f+ ALeast significant difference, 最小显著差法7 R2 ?; [% b; C3 ?9 T4 |
Least square method, 最小二乘法7 M; k) a4 v6 i/ o9 e: B
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
, P( t5 D! N) H: J1 W8 b: h3 JLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
. I! o1 A# H, I4 e$ }1 k+ t$ w6 PLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
+ H+ D; [# G5 z! S+ ^8 H8 FLegend, 图例! p/ D. [. o+ z/ g8 y7 f& s7 ^& q
L-estimator, L估计量 v1 l: [ T }
L-estimator of location, 位置L估计量
6 K6 T' b8 H* L! S& Y; WL-estimator of scale, 尺度L估计量
$ n" Y' C' N( r- \5 e/ H) _Level, 水平. a' Y$ D! ~3 s5 |, t8 f) A% t
Life expectance, 预期期望寿命
6 H8 P% Q% \2 i S. OLife table, 寿命表
$ p7 I; a6 @4 @+ h, U/ Q: U' h% aLife table method, 生命表法% ]/ y9 g* ?) B6 x& {+ p0 W3 I6 Y
Light-tailed distribution, 轻尾分布
% D. b% Q8 h( B8 f" v9 @' `9 oLikelihood function, 似然函数
5 _ S0 E4 d- N% LLikelihood ratio, 似然比% k9 H) H9 L- {* e/ Z! L: y
line graph, 线图1 Z7 [& E9 A2 |' e! M9 Z. x/ ?
Linear correlation, 直线相关! O N7 ]8 b0 X# |7 L- m% B
Linear equation, 线性方程# g3 D8 Z. B$ w# |" K4 m& j
Linear programming, 线性规划' j9 T9 u5 s6 ]0 X D- z
Linear regression, 直线回归
! i4 u, a0 {9 Y5 W9 ]0 d: xLinear Regression, 线性回归
/ c D! ~6 p/ u# kLinear trend, 线性趋势: [8 I/ [- ]. {! r$ }
Loading, 载荷 / } ? d& m* V( s! m$ |
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性9 S2 s) |1 E8 X# O p
Location equivariance, 位置同变性* H+ [8 E+ v5 w7 j% i7 C# h* S
Location invariance, 位置不变性9 ^/ R8 b8 l( D4 X- I. a& {
Location scale family, 位置尺度族
7 A) g5 H' L& }9 M# ALog rank test, 时序检验
1 [" ?. c2 o7 g1 J5 hLogarithmic curve, 对数曲线7 t- t0 |5 m6 ]5 P" v
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
6 P$ y) ?: B# g, M. m/ w- TLogarithmic scale, 对数尺度
% m" `" ^+ _# x9 v+ B, A: _Logarithmic transformation, 对数变换! I) F. P/ l9 M& q
Logic check, 逻辑检查
5 Q/ S$ [2 @( V/ V) f+ \& ?5 f+ jLogistic distribution, 逻辑斯特分布6 u5 V# s8 B' j2 h3 H. Z [
Logit transformation, Logit转换
1 @3 u8 z4 O! v; D/ xLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
& g' ?" [0 z& F" FLognormal distribution, 对数正态分布! k/ G, r( a1 k3 F
Lost function, 损失函数3 N, \. T6 g1 ]2 r Q, L/ d
Low correlation, 低度相关
/ v: ?/ O B' X, t$ p; CLower limit, 下限+ i" D! L6 y/ A6 c, C
Lowest-attained variance, 最小可达方差
4 s" ^( [. c; `$ @, OLSD, 最小显著差法的简称$ y. i" G8 A' C$ A B P! m$ p! p
Lurking variable, 潜在变量8 F$ w: Z' N- m+ }# k1 |$ G- K
Main effect, 主效应
3 {/ t$ C) n! I4 g% m; yMajor heading, 主辞标目# E* m) y x7 W" y
Marginal density function, 边缘密度函数
4 [1 Y; \( Y$ I$ G7 g) Y* gMarginal probability, 边缘概率
1 r3 b! ?) }* d* J! uMarginal probability distribution, 边缘概率分布" |. ~' y% {+ m+ [" _: }- g; A
Matched data, 配对资料0 _5 y, {2 Y2 B; ^8 q- R2 ~
Matched distribution, 匹配过分布0 |' G: ]; N& n3 ]% ?7 S8 E" i
Matching of distribution, 分布的匹配
( K: z0 U+ N4 x' B/ r6 \2 TMatching of transformation, 变换的匹配
; e2 ^ s5 o1 @1 QMathematical expectation, 数学期望) i* L8 f& P m" H
Mathematical model, 数学模型; I" O4 C& M! Q8 Y7 |
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量6 E+ M# N8 B- Z# A: i! `( h
Maximum likelihood method, 最大似然法
: Z5 c/ ]8 _/ V! }, I$ ~1 DMean, 均数
1 f$ O; c$ S |8 C) mMean squares between groups, 组间均方1 Y0 }% J4 w3 L. S6 T
Mean squares within group, 组内均方: z4 d3 a7 P( y+ }7 t
Means (Compare means), 均值-均值比较3 f* T) [% L' P9 u8 e+ M7 U
Median, 中位数& l( ~/ s8 A' ^% k( ^; }3 F; B
Median effective dose, 半数效量
% g# e8 r) V* y( O4 {. m+ S" TMedian lethal dose, 半数致死量0 a4 s5 j( ^/ X- X, W6 I6 Z
Median polish, 中位数平滑+ V2 S0 w: v+ m5 t& ~
Median test, 中位数检验
# i8 G, `9 r$ xMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
1 |2 K- `( ?- [( PMinimum distance estimation, 最小距离估计: V) u1 C6 P- c! U8 c- L( k" X' K& S
Minimum effective dose, 最小有效量3 j6 v; r2 {5 I8 t
Minimum lethal dose, 最小致死量" s& X3 }2 A. E" E! w
Minimum variance estimator, 最小方差估计量& F. c' o* m' ?! G R
MINITAB, 统计软件包
; s1 n! j: U4 w ZMinor heading, 宾词标目
: ~ C$ y" c lMissing data, 缺失值8 s4 Z3 D6 [, v% |0 o" C5 ^
Model specification, 模型的确定, u/ J' T" @' d6 a
Modeling Statistics , 模型统计
/ E7 @$ G: }3 @; j0 V9 k& `$ Y4 X, n7 [Models for outliers, 离群值模型. D5 A$ r7 j# o6 a7 p8 H4 M
Modifying the model, 模型的修正0 p$ o" A7 Q$ Q
Modulus of continuity, 连续性模
- |7 B3 B9 D4 M' oMorbidity, 发病率 4 u# I" p( h b8 d$ X
Most favorable configuration, 最有利构形3 [8 t l% S- w+ S
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
6 y1 l% e @! rMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
( W! x9 k# {/ L1 V* [: o; vMultiple comparison, 多重比较8 F) z2 i+ ]3 ]* F/ h7 I
Multiple correlation , 复相关
9 i3 q5 F% [5 x% f6 CMultiple covariance, 多元协方差
; n! N3 d/ I; SMultiple linear regression, 多元线性回归0 n6 O9 G C0 A r7 v, X
Multiple response , 多重选项
' S1 |* N2 u* F: A8 [8 O! eMultiple solutions, 多解
% E6 a: q, ^' J1 pMultiplication theorem, 乘法定理* X) u! K# @2 H n
Multiresponse, 多元响应( r( r& l8 V7 y9 N, V
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
4 N9 ]0 @1 Y( BMultivariate T distribution, 多元T分布
( l- F( M" B+ b0 `; E( w# h, G+ YMutual exclusive, 互不相容
0 e8 p' M! @8 [' b% t! lMutual independence, 互相独立
% H0 W' [- Y: @& `1 o! d' p$ L$ ]Natural boundary, 自然边界
9 U" s1 R# w4 s( k$ ^3 x8 g7 CNatural dead, 自然死亡4 i7 P5 a/ v- w6 K. Z0 o
Natural zero, 自然零; a& l! `4 T2 D9 B. b! x
Negative correlation, 负相关0 R a* f& s! }5 d1 h* N7 p( v
Negative linear correlation, 负线性相关
5 Y1 D4 P) I) N% K. r4 X; J- yNegatively skewed, 负偏
* Y5 }6 _, R& ]0 XNewman-Keuls method, q检验, g/ h( h" ?4 q3 H6 Y' W4 X
NK method, q检验
* o3 H9 A1 \; g1 n4 l: h5 BNo statistical significance, 无统计意义
+ c8 k4 z1 M# }3 }; v; d1 Z+ \0 J9 ~Nominal variable, 名义变量( Z) g5 m! T7 }% a" a. z
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
7 Z9 p0 z e- f' |$ H) JNonlinear regression, 非线性相关3 p3 B3 X# m. K' b+ L1 H8 J
Nonparametric statistics, 非参数统计
7 n3 R7 @/ o3 ~8 N' p J9 j4 r+ ?Nonparametric test, 非参数检验
1 w. l$ w6 |, I, d, k9 D& j0 g2 qNonparametric tests, 非参数检验1 U8 G1 o' Z0 ]
Normal deviate, 正态离差
7 }, n& y/ E4 P: v! ]& xNormal distribution, 正态分布
8 Q u, O2 |% p, H) v1 z* ]Normal equation, 正规方程组0 A' V2 ~# [3 c `, O
Normal ranges, 正常范围
6 Y* C$ W5 O1 Q. F! R3 XNormal value, 正常值( G( }$ R- k) ?0 E: i2 Z: `
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数1 Z& g1 A" |# Z
Null hypothesis, 无效假设 & d$ O/ n: ^) A+ y8 k
Numerical variable, 数值变量/ W7 v" P0 d8 y2 j4 H% }
Objective function, 目标函数
7 E2 `1 {: n5 }2 Y$ a. m+ ~' P s1 @$ IObservation unit, 观察单位# U2 j. s; `: {% q, w
Observed value, 观察值: T7 o: |5 a5 R
One sided test, 单侧检验/ ]6 w6 |6 N" ?1 o1 _" P1 a
One-way analysis of variance, 单因素方差分析3 A" X- s5 ~9 n |' F' L% m9 G5 H1 h
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
; z. K2 r8 Q2 ]4 nOpen sequential trial, 开放型序贯设计
( l6 c. r6 B hOptrim, 优切尾
' a1 v% D O7 Q, F5 t" n; `; BOptrim efficiency, 优切尾效率
. |; ] i1 j: ?6 {: [Order statistics, 顺序统计量. t" `9 ~4 P3 t) X
Ordered categories, 有序分类
& {# q+ W% P* B: A8 c/ AOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
$ `2 V; r; t, c/ X, k2 uOrdinal variable, 有序变量" [( j; A K- o+ t3 x; C/ j
Orthogonal basis, 正交基2 N) s5 |5 g% F* G0 i- w
Orthogonal design, 正交试验设计
" o6 x* u9 U1 e# [. ^Orthogonality conditions, 正交条件( _. @4 x U# z: m. u. ?: s" |1 s
ORTHOPLAN, 正交设计
1 V n4 H- J& i% I. |0 AOutlier cutoffs, 离群值截断点
: W& \' T. b" x+ d+ b( P$ F2 Z `5 S. wOutliers, 极端值
W6 {4 ]* S" o8 i# `OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 0 ]. n5 U) K' Z4 o7 |
Overshoot, 迭代过度
2 M1 g% R$ T, }9 p8 O% fPaired design, 配对设计/ m! X4 q2 e: I0 |
Paired sample, 配对样本2 V+ Z; L4 a/ o0 X8 K0 m
Pairwise slopes, 成对斜率
& d6 k4 f5 W; X! O0 i6 VParabola, 抛物线
% U+ H$ n+ c5 }. g) |Parallel tests, 平行试验- p2 n; ~1 g- X2 U/ P" J
Parameter, 参数
' W, u, h$ d* H( pParametric statistics, 参数统计
8 q* }; D1 j3 Q' c2 T9 N/ ~$ d' B/ uParametric test, 参数检验9 h. x5 f/ h' R# B
Partial correlation, 偏相关; K( ~- Y( l& v- u
Partial regression, 偏回归+ S& ~: i. f2 e Q7 R
Partial sorting, 偏排序
9 l8 W& n& p( Y+ z, P' k- OPartials residuals, 偏残差! n }1 Y% T, a! d& W8 P
Pattern, 模式 X7 }' x- I1 I2 j! _
Pearson curves, 皮尔逊曲线% x7 \/ @/ D* V L4 Z
Peeling, 退层
" A% A; O2 M* T M! i; JPercent bar graph, 百分条形图' X- s/ k9 p% k1 L
Percentage, 百分比
; d! W4 h) d7 ^- _3 gPercentile, 百分位数3 F5 U$ T8 f% k' m" y( a/ {
Percentile curves, 百分位曲线* V9 ?8 e8 m/ _
Periodicity, 周期性5 I7 w' w# y7 m d5 f
Permutation, 排列
) @: R! L( q- L0 `P-estimator, P估计量
4 [: t1 X o7 g/ Z% T1 N( rPie graph, 饼图$ d! V: C. e& T2 a" C3 v, ]# `
Pitman estimator, 皮特曼估计量4 l6 O& q0 l: V
Pivot, 枢轴量
% [5 t* I5 _* U: O5 ^8 r4 h, lPlanar, 平坦% U! l/ S, A4 [! s+ X. x4 }
Planar assumption, 平面的假设
6 X9 h& j' a: s8 d5 `7 e# Z9 |! ^PLANCARDS, 生成试验的计划卡5 j3 t+ j# T ?( o1 Y3 X
Point estimation, 点估计
5 U+ h& x3 Z# |& K) zPoisson distribution, 泊松分布
/ r+ F3 Q9 R7 b" V* g: pPolishing, 平滑2 ^ q3 T1 b ^7 u6 k% R9 \
Polled standard deviation, 合并标准差# d! K& C! _* G6 L: s$ m% c1 G7 a5 K
Polled variance, 合并方差% Z X9 c% b8 W/ R' E2 V- c; y! x
Polygon, 多边图
0 m" Z7 G# ?* \0 m5 ?) HPolynomial, 多项式7 m" j" g0 G% c$ O5 h3 t& i* e
Polynomial curve, 多项式曲线, U |# G! d9 j8 ~/ C- L
Population, 总体' Y% u- E: d: `2 _: d% e
Population attributable risk, 人群归因危险度
( g) Y0 V% k6 K; E& UPositive correlation, 正相关
4 y& F) I' }# j6 E) k, }Positively skewed, 正偏
( t4 a- O3 v6 _+ O' OPosterior distribution, 后验分布
& t/ x! e8 C4 d5 kPower of a test, 检验效能
6 |; q4 P1 j' F6 d! QPrecision, 精密度1 n n2 R2 b+ n* X3 w! A2 O
Predicted value, 预测值& J! A/ [' H V$ M: ^* o. \
Preliminary analysis, 预备性分析. h2 m- i% T2 r5 y9 v( Q! z
Principal component analysis, 主成分分析1 g- p3 R# a3 U, L# `
Prior distribution, 先验分布
$ I. ^ `+ P- S! GPrior probability, 先验概率
4 ]8 m, x& N+ ]" N" P% GProbabilistic model, 概率模型0 V0 {% r9 T' W
probability, 概率
) F3 G- ^, v0 oProbability density, 概率密度% G! T6 Y' n2 S& [/ t
Product moment, 乘积矩/协方差1 [ z+ ^ C8 j5 j$ C& A, [. X! K
Profile trace, 截面迹图5 b, y s2 p& m
Proportion, 比/构成比
w7 l& Q6 s! J! ^Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样& Z$ T1 e+ N4 W
Proportionate, 成比例
5 ~5 E. E# n' y7 `5 b% ~3 ?Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
4 l6 X" N4 ~+ M) d" DProspective study, 前瞻性调查' H$ i) f) H; ]# I9 F3 Z, ^/ O
Proximities, 亲近性 % J: S- W$ h6 y+ N! v- ]9 n
Pseudo F test, 近似F检验
$ V( F7 p7 G9 D( {Pseudo model, 近似模型
4 [2 o8 K5 x( n W! y9 U9 ^Pseudosigma, 伪标准差) e5 b" b" Q6 @ t9 G3 j
Purposive sampling, 有目的抽样! Y; ^2 p! t( n# K" P
QR decomposition, QR分解' Y, Q7 C2 Y" c0 h
Quadratic approximation, 二次近似
* e7 G: }7 N( L5 |* w2 Z, {- NQualitative classification, 属性分类
1 A; N% n/ K4 X' c. O" w% yQualitative method, 定性方法( Z1 s2 o4 r0 M8 o
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
: U$ |% S, { ]. B9 T' F; pQuantitative analysis, 定量分析
! |0 M+ y5 o; L: HQuartile, 四分位数
* k% J1 J* M" NQuick Cluster, 快速聚类
% O# o9 H* r6 b5 j3 P+ dRadix sort, 基数排序
0 s$ E7 R' K3 Y1 kRandom allocation, 随机化分组
. h: z$ j6 m0 W# L& j' `5 d1 kRandom blocks design, 随机区组设计
8 _& Y1 x" h3 pRandom event, 随机事件- }! n! |% f7 {- }, M
Randomization, 随机化4 M/ f) V- @+ J) i t0 p# n
Range, 极差/全距 z0 T6 G4 j. R* h, t% z
Rank correlation, 等级相关
# C4 Z4 W. c/ ]7 V* t7 WRank sum test, 秩和检验& y( G8 F/ Y' u, @
Rank test, 秩检验- B+ u# i8 t* K9 W, B0 E4 G5 g- c
Ranked data, 等级资料( K4 V: H5 X/ N6 C% k* ~5 ?( B
Rate, 比率
9 C6 `' M, m/ f, b4 L+ d8 V5 ]Ratio, 比例0 x) c7 j8 p7 U E& E( @; n
Raw data, 原始资料
" A! L: z7 J) l6 m* vRaw residual, 原始残差
: w0 I5 Y7 J! Q: I |+ NRayleigh's test, 雷氏检验
$ m; ?4 D- f) R# l* \, aRayleigh's Z, 雷氏Z值
7 k8 B5 |5 a& _' E. j7 p: Y2 J. c0 M3 N: _Reciprocal, 倒数# K4 y/ k! g3 x
Reciprocal transformation, 倒数变换6 C1 v. U9 s' E u2 [& E& p
Recording, 记录
' T# b9 J- b0 U& E4 ZRedescending estimators, 回降估计量
9 u' i, Z9 g# c& z6 W+ bReducing dimensions, 降维
; N& G' e( ?8 u9 l0 O. vRe-expression, 重新表达
* O% j Z' A, ?# P& Y' JReference set, 标准组' a8 }( z- Y) |9 E9 y: C0 e
Region of acceptance, 接受域4 t- k# ?- i. x# i/ v: l
Regression coefficient, 回归系数1 l2 p, f' K E ?" F# l9 }6 h
Regression sum of square, 回归平方和
7 e" l$ L; L7 l) m! x1 tRejection point, 拒绝点, X4 O4 d+ M7 _( L; C$ U, E
Relative dispersion, 相对离散度
( G; d8 X9 F+ H; w/ A. a [8 URelative number, 相对数
8 g& ~( m$ L$ dReliability, 可靠性
8 H- u; Y( K; t1 M) O# j$ DReparametrization, 重新设置参数
" X/ \! z9 \, j4 OReplication, 重复) o0 J; X9 j+ q' f
Report Summaries, 报告摘要- ?+ K, W; H' i6 f6 d
Residual sum of square, 剩余平方和
, e$ N# x, C z9 O: QResistance, 耐抗性, c$ S: ^& J( K7 _8 p7 J! i
Resistant line, 耐抗线7 N# O1 h$ Z* m
Resistant technique, 耐抗技术
- z2 J& e' ^# LR-estimator of location, 位置R估计量
7 T3 {/ D( G0 ^1 }R-estimator of scale, 尺度R估计量
% N( e; W4 @6 Q {9 ]9 eRetrospective study, 回顾性调查5 X, Y4 c' K7 S: J
Ridge trace, 岭迹
7 \- s/ ]$ C& gRidit analysis, Ridit分析
! _- l5 T5 V9 l' f; R- Z7 wRotation, 旋转
$ n) i0 q% Q' F7 O5 A' WRounding, 舍入' c( `0 ?6 H/ g
Row, 行
Y7 N+ W& I0 z2 N p9 qRow effects, 行效应
% K* t2 @: v3 e3 m8 R% B& }$ Y' nRow factor, 行因素
. M. K, C# V" MRXC table, RXC表
% t0 k. q" Q2 d" w8 S3 }: M1 A( LSample, 样本
f2 a( m a, K B6 {8 Z! q4 h" DSample regression coefficient, 样本回归系数4 X" X/ M5 |8 q
Sample size, 样本量
6 z1 h* B3 f: cSample standard deviation, 样本标准差- ]* _8 V7 H, ~; ]8 t
Sampling error, 抽样误差
' N: y& T: _" \% F5 V, n. Z. NSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
$ }# v& L. a$ T- r3 n! MScale, 尺度/量表& D' Z( u, w: O& P. d- u
Scatter diagram, 散点图
! J: f9 S0 {2 w" ?3 oSchematic plot, 示意图/简图4 T9 j3 d, k+ f
Score test, 计分检验
3 t/ `, B9 H7 x y% C/ n. }3 d- ^: xScreening, 筛检5 E5 _$ P: g: o
SEASON, 季节分析
( G0 N2 Y* v. V* ]Second derivative, 二阶导数
7 ~+ q7 H, N1 u) J3 VSecond principal component, 第二主成分
& m+ L) W V0 mSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
! t, L# B5 j, j5 f* `/ OSemi-logarithmic graph, 半对数图2 A; ^# M, a& d6 Z) ]
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸1 M9 P8 i6 C( r, C$ _
Sensitivity curve, 敏感度曲线3 c+ o, P3 A- ~" o0 Q" _
Sequential analysis, 贯序分析' U7 H: O0 t- K* i
Sequential data set, 顺序数据集; l O) T$ p* B5 P
Sequential design, 贯序设计; U/ m0 U" c7 M& F6 [' C
Sequential method, 贯序法. _9 Z6 m9 r) p% Z5 X8 D2 P
Sequential test, 贯序检验法7 }, s. O* |6 r8 Z8 y3 X- L
Serial tests, 系列试验) r8 Y3 b0 p7 H; f6 J _ ~* [
Short-cut method, 简捷法 & {1 A( Q: V. n* z7 O* k" S5 Q
Sigmoid curve, S形曲线
- b) F, w9 g3 h4 v$ G4 _% PSign function, 正负号函数" `- ]5 v2 E3 [+ f) o
Sign test, 符号检验
* G% t7 _+ T, i/ W- nSigned rank, 符号秩
; @8 r" R$ Z# _! z9 h9 cSignificance test, 显著性检验
% d: w8 B5 U( B! ]Significant figure, 有效数字; Q5 \( r7 o, y n
Simple cluster sampling, 简单整群抽样( T- f8 ], P: w/ n9 ?
Simple correlation, 简单相关* ^" _: L* H5 n3 M; n* e7 [# ?& F3 @
Simple random sampling, 简单随机抽样+ D1 H+ K( z0 U
Simple regression, 简单回归; {1 X% E* {% O( S2 i1 g& B& v
simple table, 简单表
& j3 @2 f" a9 y- LSine estimator, 正弦估计量
+ I* @5 m+ [. Q r( z, qSingle-valued estimate, 单值估计
$ b, [7 J: D0 O* kSingular matrix, 奇异矩阵
( s: u3 O( Z5 U6 |/ S' x- |1 BSkewed distribution, 偏斜分布
6 Q7 N/ I4 Q! n' m6 `Skewness, 偏度
4 d" E g- L9 ]( XSlash distribution, 斜线分布) M8 y# o1 X4 R8 ]$ q
Slope, 斜率
6 W: @) A( v2 ZSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
* W5 c Z: w! G2 tSource of variation, 变异来源
4 v$ H! C& U( x. KSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关1 k9 _- [+ ^: ?# _, x0 |" D
Specific factor, 特殊因子
7 n& w: O( h4 F6 P) a0 GSpecific factor variance, 特殊因子方差1 p; S' y, l: ?, K: ~; Q; M
Spectra , 频谱8 l2 R% Z: h' ^
Spherical distribution, 球型正态分布1 ^' l) G! ?; E) a
Spread, 展布
) n2 A0 f- F: _# ^3 Z* K1 e0 O, CSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包2 o3 ]5 ~" Q) d0 @/ Z7 B1 {, N
Spurious correlation, 假性相关
" Q' K& Q1 _1 ? K2 U5 v/ z) {7 q+ SSquare root transformation, 平方根变换* Z+ `% a; i8 h5 H) ~, V; u
Stabilizing variance, 稳定方差
1 \( c% ], Z' ]! J: o/ h$ Z' hStandard deviation, 标准差
& ^* {" h4 F5 Y5 _5 ]Standard error, 标准误9 m5 ?& R4 g2 U# L
Standard error of difference, 差别的标准误. ~' h' q" X: X
Standard error of estimate, 标准估计误差5 |( Q! S2 R' b
Standard error of rate, 率的标准误
; o; p: N. A3 i h9 TStandard normal distribution, 标准正态分布
6 X$ Z; Y3 Y1 C0 G+ j$ ZStandardization, 标准化) x* T+ u O6 H* F( s
Starting value, 起始值
0 a; k4 E4 q5 H5 XStatistic, 统计量
# g/ O! h7 G3 }9 JStatistical control, 统计控制
5 p9 f1 w9 P0 X. f1 K0 Z% mStatistical graph, 统计图
# E$ [2 S. }* A/ g$ j6 KStatistical inference, 统计推断
& B2 S2 y, }( p- |Statistical table, 统计表
( c, R% B. K6 W1 n1 A) w9 cSteepest descent, 最速下降法6 L) K% i! H- s/ [" x: `! [
Stem and leaf display, 茎叶图
; w, o7 S6 }" V6 i) N* `) C o; LStep factor, 步长因子0 i: c6 ?+ _) X( [
Stepwise regression, 逐步回归
$ ~: J; X; A _& d( wStorage, 存
0 G4 {, {0 ]- Z) RStrata, 层（复数）0 D0 K0 q; h' y7 @' k f* g- s
Stratified sampling, 分层抽样
. L4 T9 ^+ \) G3 RStratified sampling, 分层抽样7 w6 T: I% q" l7 Z3 o
Strength, 强度2 D2 C+ C! Y% d6 o3 W2 J
Stringency, 严密性
, ~, y& P7 m/ ~6 h9 xStructural relationship, 结构关系6 v8 }. y( N. e! {
Studentized residual, 学生化残差/t化残差1 ~% B- x! R2 R' k
Sub-class numbers, 次级组含量0 D8 v" P+ `- K( B- Z0 y
Subdividing, 分割0 F& ?* h- U+ V/ t
Sufficient statistic, 充分统计量' }, K4 n3 s2 h- w+ n% {' y
Sum of products, 积和
7 g& E+ [/ a# m! F D4 vSum of squares, 离差平方和) [* g7 o* f, f) r
Sum of squares about regression, 回归平方和2 i; \! q0 k* v n* b" S( k
Sum of squares between groups, 组间平方和! T8 [3 X- D% ^" R. B* `, \
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和, e5 ~& C5 m& ?' l
Sure event, 必然事件- ~3 P1 u* T# F8 S
Survey, 调查
/ I4 z6 J$ s# iSurvival, 生存分析
6 |5 }, b! X3 U" K' o- ?1 X8 GSurvival rate, 生存率
8 n* k6 ?, i8 m& LSuspended root gram, 悬吊根图% c. z6 Q$ C& D
Symmetry, 对称7 @" k: L% M; Y1 h3 \
Systematic error, 系统误差
. k4 O: T# Q. U2 O* nSystematic sampling, 系统抽样
& D. N4 B3 k+ I8 K! S# ?" F) u0 @Tags, 标签
; [5 I1 E- U8 Z$ ~Tail area, 尾部面积
) r, E: G( r( r, {8 @. v5 X" S; ^% MTail length, 尾长9 [2 o6 y2 P9 r$ y4 m
Tail weight, 尾重 V, `( p l" z- F& ~; K
Tangent line, 切线8 S# e6 ~/ c- t I& M; W$ a7 |
Target distribution, 目标分布 R2 j o7 k& ]8 Q3 F2 i! l- K
Taylor series, 泰勒级数8 v' C# h, o* w3 Y
Tendency of dispersion, 离散趋势
, x) b# @& ]+ u4 L0 D* f. uTesting of hypotheses, 假设检验
$ r5 a) W0 v0 w- j; x8 dTheoretical frequency, 理论频数3 V3 v, ~2 A. I
Time series, 时间序列1 S) t. A: R3 m: Y) o0 p
Tolerance interval, 容忍区间 C0 y5 |% t0 Q1 }
Tolerance lower limit, 容忍下限+ Q/ V+ _& o" ]8 E8 x5 I( z4 }
Tolerance upper limit, 容忍上限
5 q5 z% N6 Y: }4 VTorsion, 扰率$ r$ V1 l# D9 B) p. ?
Total sum of square, 总平方和- z ?2 `5 ^- N& |
Total variation, 总变异7 E+ G# U9 U# o' e: | _
Transformation, 转换
: K9 h: N' Q; t- n2 z5 UTreatment, 处理
, U( k0 G" N7 z, }4 r% ^1 d4 @& zTrend, 趋势% E2 x& L4 X3 T) f4 [" x$ a2 s; O* V
Trend of percentage, 百分比趋势
; \9 W. N r: ]4 g( Q, ZTrial, 试验( r, W1 l& a- Q" r3 K8 M r5 I
Trial and error method, 试错法
6 K) E5 d: V9 N% lTuning constant, 细调常数% `' z7 z$ f) d: ~
Two sided test, 双向检验
7 Q+ k9 B g% I1 h% g# rTwo-stage least squares, 二阶最小平方" c) g0 R( S) i/ h, N; y
Two-stage sampling, 二阶段抽样" h- y6 M. Z# I% ~. L* ^
Two-tailed test, 双侧检验' Z* ~' g7 T' o# D
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析! d; Y r$ N0 L; r/ d. g
Two-way table, 双向表
* _* e" w) `4 T" }$ E, }) YType I error, 一类错误/α错误
9 i5 q; P6 w: K' D2 ]: XType II error, 二类错误/β错误
( `2 }0 h1 H& k& y4 O/ O1 C( {# yUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
( Z" s0 z' [/ ^) u! U/ x/ z+ v& w" uUnbiased estimate, 无偏估计
7 b3 y; Y! L( s2 V2 {( s9 nUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
! u) n# \9 V! |5 Y# m; RUnequal subclass number, 不等次级组含量
, O; |- n; Z' b% Y/ ^9 J* |9 |4 WUngrouped data, 不分组资料
% Q7 K. \) D/ F; j. SUniform coordinate, 均匀坐标
4 e& \2 b& I$ C- C& n4 S. iUniform distribution, 均匀分布
- m% \- e" V5 V# \) m% W, u B$ k( zUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计5 k$ ]: S4 w. z
Unit, 单元$ y3 @# ?8 k* m+ z2 } z! h
Unordered categories, 无序分类
# K3 C9 Q7 a* `8 |, ^7 v. O vUpper limit, 上限
1 E6 _- l& L8 H: E: Z( ?Upward rank, 升秩
& j3 ~+ L( f& o8 e( gVague concept, 模糊概念8 \, [$ x: M9 f
Validity, 有效性
6 |" F# B% {4 {% R" s9 ^. ?VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
; J; }$ I2 ~0 ?" X5 _! p7 W1 J1 ]Variability, 变异性5 ~& x }' l8 _1 r
Variable, 变量$ o: }, ]8 u$ I4 P" G# o
Variance, 方差* W S/ U! A8 P3 n/ o! \
Variation, 变异 t/ o3 @' j: {6 D2 F4 d' i/ M
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
0 G: o) R. A2 L G( [9 s, I+ T; [) n' iVolume of distribution, 容积
2 W& [" E+ ], D; UW test, W检验/ N: i ]2 _& F# Y* e2 n w: z
Weibull distribution, 威布尔分布5 X- }8 u, T( H) I4 W3 s
Weight, 权数
3 g- t5 b" ]+ l( [: h. V6 E: a( LWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验 ]. G) c' u, m: R1 k
Weighted linear regression method, 加权直线回归+ g$ [ F0 l) r8 W6 |8 Y" j. l
Weighted mean, 加权平均数8 C3 b8 E* A/ z/ p7 c& a8 o
Weighted mean square, 加权平均方差
, y8 m, a/ b; d+ K( G& p% ]Weighted sum of square, 加权平方和/ U( j6 M6 k0 j& z' |# D
Weighting coefficient, 权重系数
0 A( v7 ]; |, M" j- P; w2 d- `Weighting method, 加权法
% {1 ~8 w! G q7 l# Q/ s I- |W-estimation, W估计量
3 t1 `: C7 K a2 Z' f. Q5 M. dW-estimation of location, 位置W估计量1 w% c9 s# G$ A' O) a$ R7 v
Width, 宽度
0 t- j2 A: @3 R( nWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验2 Q! E* E0 ^* w: A, |/ ^
Wild point, 野点/狂点7 E2 G1 R1 h9 u8 B
Wild value, 野值/狂值) ]0 ^, T* ^$ F$ O0 z" Q. I/ y
Winsorized mean, 缩尾均值0 m7 h( X6 F5 c
Withdraw, 失访 8 e. V8 s2 E4 r' f9 E& u6 H6 C2 C7 ?' S
Youden's index, 尤登指数3 ~- V; e$ ?$ o5 _( U5 w+ ^
Z test, Z检验% s* \5 J0 X0 |
Zero correlation, 零相关
- w/ w t: r, C" w% j- p) KZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
