|
|
Absolute deviation, 绝对离差
* M( \: t+ q- r! U* mAbsolute number, 绝对数! ~0 m6 J# y5 z; v1 {6 J$ W
Absolute residuals, 绝对残差0 u4 J7 P2 y S& C* u/ _
Acceleration array, 加速度立体阵
0 ?7 S4 z5 g- R# ]- o4 T7 T8 GAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度2 B: r8 N8 P6 r0 g1 G h) Z
Acceleration normal, 法向加速度
, U; K4 M# ]9 d4 s! O* ZAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
, ^) E$ W9 x) M8 J/ q. [Acceleration tangential, 切向加速度 F% s& X, Q1 ^* {' r3 X7 ~; n/ ]) K
Acceleration vector, 加速度向量
1 Z$ {3 p# i1 d. n6 d, j) \7 `Acceptable hypothesis, 可接受假设& U2 @% ?- k2 g8 w; N2 p
Accumulation, 累积
8 w, e7 l; W& U3 a5 }* @Accuracy, 准确度
* X. r1 s/ T8 L, U, Y( D* aActual frequency, 实际频数
9 R' L" E# h8 X8 x. T+ x' T8 TAdaptive estimator, 自适应估计量6 R% T o; ~$ h( t
Addition, 相加
) m6 `5 g; ~8 D6 kAddition theorem, 加法定理 k8 f! J" [# h5 e; X
Additivity, 可加性
* V+ j0 E4 {9 ~4 ^# n6 AAdjusted rate, 调整率% z& g0 m( `3 e9 v
Adjusted value, 校正值% B r* D @$ `, z
Admissible error, 容许误差
+ I |, V+ }) C! S# k7 oAggregation, 聚集性$ t* s' _3 Q2 t
Alternative hypothesis, 备择假设$ v& |* r) J# ^5 _' E
Among groups, 组间9 `+ u- q% @! F+ z+ {/ p+ j @: _) L
Amounts, 总量( O) N* F2 I+ P# O0 J6 b7 k
Analysis of correlation, 相关分析4 v; Q: g& `/ E$ b
Analysis of covariance, 协方差分析4 g1 |+ ~6 |+ X; Q" a
Analysis of regression, 回归分析
7 v: q/ ?( i1 F! E) \ [Analysis of time series, 时间序列分析5 X+ C/ {) c% S1 Q8 b5 R; b& r5 g
Analysis of variance, 方差分析
8 _0 y& o3 `, l5 r" L) B8 @2 }Angular transformation, 角转换
/ H6 \* m4 t: z [; P" S: T2 v: KANOVA （analysis of variance）, 方差分析
# x% a) z/ M" _! d/ s) N4 sANOVA Models, 方差分析模型
& M4 U* P& T2 n; f/ yArcing, 弧/弧旋- W. v5 c9 v/ ?, K
Arcsine transformation, 反正弦变换1 b6 Q( A; r9 N1 c0 Z1 q: \6 `
Area under the curve, 曲线面积
4 R( v P4 x# }+ r/ x" ]! q) L9 VAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 & f( P! C0 _; {% R) C1 d4 I& a
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 # o% t, [" _3 _' p3 J8 t
Arithmetic grid paper, 算术格纸
6 L! T" u! v: [ YArithmetic mean, 算术平均数& C: ~: e; v4 {- |7 }& t
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系# G* q+ n( } {
Assessing fit, 拟合的评估
. ~+ X9 C4 _. j8 SAssociative laws, 结合律
' z: k& F. [3 C) R: lAsymmetric distribution, 非对称分布; b1 T* h/ r" I* Y
Asymptotic bias, 渐近偏倚: u" `$ e8 {+ c; B. X3 m$ \
Asymptotic efficiency, 渐近效率
3 f8 i- [6 F. S2 l1 ?8 _Asymptotic variance, 渐近方差
7 d9 r! K5 L" b o7 l4 CAttributable risk, 归因危险度* @/ j/ _, \) `) `9 G) d" i' A
Attribute data, 属性资料( O7 W) [% c! O8 d* s
Attribution, 属性
$ F& y* \& ~7 Q3 v/ y5 rAutocorrelation, 自相关1 ~6 I( y- B: ^' F6 i
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
. N- C# }7 B3 wAverage, 平均数6 \0 J2 |! z2 K ?% h0 v9 q
Average confidence interval length, 平均置信区间长度: g; ^- H2 Y b' y: z
Average growth rate, 平均增长率! n, i1 ]8 T. c. j
Bar chart, 条形图
+ _0 s L, K E& ]" D2 K F# B( lBar graph, 条形图3 m" U# ]( T' w3 d+ I3 F$ I! g
Base period, 基期% L- b K3 N- x" T! c
Bayes' theorem , Bayes定理
, T1 p; [, H2 D! U9 ]' qBell-shaped curve, 钟形曲线+ ^: ~, Y3 }2 `! Z( ~: F6 k
Bernoulli distribution, 伯努力分布
- T# `1 d/ C' b L) x0 s% KBest-trim estimator, 最好切尾估计量
# g# |* G6 f# L: `/ qBias, 偏性
) \# O7 R+ y j& ~- x2 wBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归( X2 T9 ]0 b f# P. W
Binomial distribution, 二项分布# Z! P0 {. ~: ]8 O; U# A9 M
Bisquare, 双平方2 {) y* B; n- `7 K6 z
Bivariate Correlate, 二变量相关2 x) [1 c5 `4 j
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布, p! C0 l( d6 E" L6 `% r' D; O3 L
Bivariate normal population, 双变量正态总体
' o7 ]0 m% I, Y3 `. e" s9 K6 A+ mBiweight interval, 双权区间2 S- s- f- W1 t- Z0 _
Biweight M-estimator, 双权M估计量
1 e8 v- W3 B# p8 J4 [4 w+ O; HBlock, 区组/配伍组( O6 s$ E, O* I& O/ {! M( {( w, ^
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
7 o4 v$ U/ ?: W$ F7 ^3 Z* ZBoxplots, 箱线图/箱尾图( H8 L8 `2 _ X/ f `9 h
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点+ A& e& J O a$ F8 X
Canonical correlation, 典型相关5 g9 q, t5 W: ~
Caption, 纵标目0 T7 o/ g W3 ^: Q. U0 K4 s8 L
Case-control study, 病例对照研究+ ?5 F" J4 ~9 v- [$ D
Categorical variable, 分类变量# s/ q& Y8 N5 u2 g3 \- ]
Catenary, 悬链线
( n5 p/ } e" s6 h- M' SCauchy distribution, 柯西分布
7 o, n+ b8 c' ^* tCause-and-effect relationship, 因果关系
0 p0 X: s8 k, D% \, E1 |Cell, 单元6 r, U$ l' D) e) F- B
Censoring, 终检
( b5 W# s- v `. ]Center of symmetry, 对称中心9 H- k5 c: \1 J! K/ s$ A0 d7 B
Centering and scaling, 中心化和定标
5 ^2 O% d* B3 D5 T+ Y0 `, ~Central tendency, 集中趋势
' E" N3 F# j% F( e# j* O6 vCentral value, 中心值
$ W) Z5 J' H: {; H6 s4 ~; ~0 k4 PCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测# \* {' r+ I8 q' | F
Chance, 机遇% i' o% z' c5 g) I4 w+ l
Chance error, 随机误差
8 j& y2 O9 S* y' ^& H7 f# v/ T0 @Chance variable, 随机变量- u) A7 G' \3 Z7 B5 c1 D
Characteristic equation, 特征方程
" @2 `2 o" w/ u1 }/ Q* }4 A, ?Characteristic root, 特征根3 \1 [3 A2 {" h# S
Characteristic vector, 特征向量
9 W; c7 S+ Y, T! w2 N6 U5 }Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则+ x6 b9 w6 m3 N, r3 m2 C2 c; X
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
1 G' Q1 e: |# v1 w- oChi-square test, 卡方检验/χ2检验
" }( t- K5 H: ]& Y/ WCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解- [& L0 o! T6 m+ Y" ]1 [" V- D
Circle chart, 圆图 : ~8 R# D3 t/ j# C4 C
Class interval, 组距
7 }6 D. M0 F7 |8 oClass mid-value, 组中值, }! t4 Y2 I9 @/ a' w
Class upper limit, 组上限
& V& S% N7 f& Y4 ^( QClassified variable, 分类变量
7 S* e7 z5 j# J8 ?! F$ rCluster analysis, 聚类分析
' k* I+ I( E8 @$ G) w. j# A) ~ J/ [* zCluster sampling, 整群抽样
5 t1 {5 ?0 m' r KCode, 代码
; } E- v# E# o; g+ Q7 PCoded data, 编码数据
3 q; S) B( j6 _9 lCoding, 编码; Q2 F q2 w& ]
Coefficient of contingency, 列联系数2 f' M! `. Y8 |4 T
Coefficient of determination, 决定系数& _/ L! Y. B: c, M2 [' g: S
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数, L# h8 |/ G# `% ]
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数2 @' C5 N- \- Y' w) P7 k9 }
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
, F3 s' _1 M% B7 |+ yCoefficient of rank correlation, 等级相关系数- y) y" G2 L/ D1 X" b/ F& |
Coefficient of regression, 回归系数
5 l0 y/ w6 z% m* L7 Q: iCoefficient of skewness, 偏度系数
, H7 X% j* u- ~3 j" CCoefficient of variation, 变异系数
; R1 ~4 q0 s* e8 q: n2 RCohort study, 队列研究8 y P6 n+ C( u2 W
Column, 列
, q4 n; Z7 Y) L8 H1 nColumn effect, 列效应
0 ]3 | `- M- A3 m5 n# eColumn factor, 列因素
# D. ]$ S {9 q4 k. i; j9 YCombination pool, 合并/ v: ~6 ^# A6 d7 }* X+ ^# v
Combinative table, 组合表# W' |. v; `9 q0 B- a
Common factor, 共性因子1 D2 Y) z1 ?+ G7 j/ z7 N8 r4 w
Common regression coefficient, 公共回归系数
9 N7 B4 L- l2 |, T% {% ~4 JCommon value, 共同值" l$ b: h) w. c4 \$ g7 D
Common variance, 公共方差
; w2 e" R5 q- b8 oCommon variation, 公共变异4 V0 B- H3 Z! S) S/ a: T$ Q
Communality variance, 共性方差7 p0 V4 Y, x# n7 E- E$ ^8 b6 T
Comparability, 可比性) |: V4 Q2 O. h7 }# t0 ]
Comparison of bathes, 批比较* H. y2 X7 X' b- E5 N9 M
Comparison value, 比较值8 e) Z% `7 Z4 ?
Compartment model, 分部模型
% t6 H: b% r9 _! YCompassion, 伸缩1 r* S) g/ g/ Q- r9 d4 T( c" y; K
Complement of an event, 补事件3 V9 z/ P! B( E/ F7 [: t
Complete association, 完全正相关
7 r$ C+ \8 B2 l" b1 ^6 [+ ^8 b- BComplete dissociation, 完全不相关. V" @& p4 ]- C6 P x
Complete statistics, 完备统计量
' \6 K C3 j6 f3 k8 A+ | hCompletely randomized design, 完全随机化设计# m+ e! \+ I; W( K: }
Composite event, 联合事件, Q1 E1 C' o4 u' Q
Composite events, 复合事件, ~ N$ ^8 S9 K: O
Concavity, 凹性
( \+ W3 W' N8 e* ]( h& ^6 g+ n: ^Conditional expectation, 条件期望
$ U1 z2 z- q1 q/ ^& P6 t# E6 WConditional likelihood, 条件似然
; V5 P) ?3 l) k- l* p0 D" F4 c/ T) m0 h! ^Conditional probability, 条件概率) V/ }; o1 K* \/ [! z5 n5 @
Conditionally linear, 依条件线性
2 ?# D7 S5 @# E" T: \Confidence interval, 置信区间+ {% j, L) T( X ?# }# }* {
Confidence limit, 置信限* I' x% w0 _2 N( b
Confidence lower limit, 置信下限- R) u, g9 ~5 f: J" y- O
Confidence upper limit, 置信上限
6 ]/ Y. E/ w) bConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
. {0 R! z) ~% d. Y8 ^3 `5 lConfirmatory research, 证实性实验研究9 M- W1 f) D/ B
Confounding factor, 混杂因素
% B! m$ w s2 ?+ {3 v! ]: o3 ]Conjoint, 联合分析
; H, }- q6 D7 b, S/ Z' f( hConsistency, 相合性
! U0 f( r! t6 V! x/ T; X, ?Consistency check, 一致性检验: [8 U! G* T- U2 `. ~% n. U6 f' d
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
9 Y$ t/ h% j* B. ~/ i* vConsistent estimate, 相合估计' K0 Z9 v' ^* K' f0 ?
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归$ i/ ?: p$ O X" x( o0 c
Constraint, 约束/ \/ z5 s" f6 x* x1 F; S; ^- \
Contaminated distribution, 污染分布
s7 e \) ?! T1 T2 M; ~! H! yContaminated Gausssian, 污染高斯分布
! \/ _% v0 P0 R: yContaminated normal distribution, 污染正态分布, |; A! W/ J8 v$ c
Contamination, 污染
5 G7 S& `& ]- YContamination model, 污染模型' d6 Z- B- O; J
Contingency table, 列联表& H! i1 g& P6 G0 S2 }' L2 H# e
Contour, 边界线
7 p1 X I' i: @+ O. BContribution rate, 贡献率
" n! q5 H$ w. D7 XControl, 对照
% T$ u/ `, z) w" NControlled experiments, 对照实验
9 V. M# q/ a4 S) O2 x/ KConventional depth, 常规深度/ O+ f9 J9 q( Q
Convolution, 卷积
. P2 W2 s, y$ _. [2 bCorrected factor, 校正因子
! x/ g/ H v3 F j0 fCorrected mean, 校正均值4 K* g& w$ ]9 P6 E1 `- P& m
Correction coefficient, 校正系数/ ?5 n4 d+ ? A- {1 w: O- R, _
Correctness, 正确性
3 F- m3 n- F3 k9 yCorrelation coefficient, 相关系数
1 ^$ X4 f, p M q% l9 PCorrelation index, 相关指数1 ^) u4 s! [3 M) z5 b: }
Correspondence, 对应( q8 p( \ j e( S7 H/ {
Counting, 计数
2 V. W! Z7 `$ Y2 F# o; YCounts, 计数/频数; P& V, r! y* A) Q+ c8 F) O
Covariance, 协方差* W2 z1 }" [3 f. }: `* X5 ~
Covariant, 共变 1 f7 A" g0 U' F% p0 Y/ W
Cox Regression, Cox回归
. P' I0 k ~4 J d8 [) p+ iCriteria for fitting, 拟合准则3 e$ T+ E) j+ X& Y+ Q1 p, t
Criteria of least squares, 最小二乘准则0 b1 s( r$ |, M9 P% Q5 @
Critical ratio, 临界比
9 s7 M# P. M! b ICritical region, 拒绝域5 y# H4 n+ @2 ]6 e
Critical value, 临界值* r$ Q0 @- M4 O! \" s/ T
Cross-over design, 交叉设计! t. c U& f! x
Cross-section analysis, 横断面分析1 v/ G9 y" C6 P5 L4 O' l7 _2 A1 t
Cross-section survey, 横断面调查1 i( c! T" ^" Z5 @: z j. p" Y: r8 C& Y
Crosstabs , 交叉表
$ ~) h3 r7 m4 R" l: ?, ]Cross-tabulation table, 复合表
1 b0 [: g7 E! t6 ~Cube root, 立方根
2 a0 l" o2 r1 h# H* BCumulative distribution function, 分布函数$ ?9 S- m, l0 j4 E3 s, ~( Y
Cumulative probability, 累计概率, d) e4 A0 W) g" C6 J- x
Curvature, 曲率/弯曲8 ]4 A. o5 a& b+ m* |, Z. K/ a
Curvature, 曲率: s( ^2 x$ \$ k$ x
Curve fit , 曲线拟和
# N) a0 s1 p4 ~# N; OCurve fitting, 曲线拟合! d8 b* k- w& \. e% h; Y _& G8 J
Curvilinear regression, 曲线回归
7 l# |7 U) e- r7 b; b2 s$ |8 \: a9 gCurvilinear relation, 曲线关系
: L' i7 S" k4 x+ C7 i% w# D# ~) B7 VCut-and-try method, 尝试法& r/ B3 r1 C" d5 t; z' n" I5 }
Cycle, 周期% m. f" M! L8 D$ ?
Cyclist, 周期性
: @6 H& w. l: u# TD test, D检验
. C) G$ l9 m# z$ e, `4 w* M: zData acquisition, 资料收集
1 |; @" o2 K4 ^Data bank, 数据库
. t u3 @2 W3 S5 F8 tData capacity, 数据容量
1 U7 z. A; K; i: wData deficiencies, 数据缺乏8 Q1 m" S( Y6 p- ?: c% O
Data handling, 数据处理" D# |9 W, x# x4 }6 `3 ]1 |
Data manipulation, 数据处理
# `1 i2 J/ l+ l' ~0 s1 dData processing, 数据处理
5 |+ i) N, `0 ^! r8 fData reduction, 数据缩减
0 I9 j! T: ]) h- q- A6 n: Y7 Q( GData set, 数据集1 S, i( v' H! U' L6 E: F5 F
Data sources, 数据来源" `0 S M, g( c* {' x
Data transformation, 数据变换, C% N! l, O8 L8 r4 l" u
Data validity, 数据有效性
) z. Y* N" T, G6 kData-in, 数据输入
: Z3 Z3 W- X1 m! O& sData-out, 数据输出8 f- c& S8 u( x5 J( {1 z' b
Dead time, 停滞期+ D A, o" I9 l: g! _7 M/ t V, V
Degree of freedom, 自由度! y/ Z7 w, L* z9 G0 L% p
Degree of precision, 精密度( n0 q( ~' L( O! ]" j3 H# ]+ S
Degree of reliability, 可靠性程度
$ u/ f" x0 c) ?4 d2 O$ l% KDegression, 递减) w* F3 x9 f) R) A: ` j8 @( Q
Density function, 密度函数3 T( d/ J$ `" ^5 n6 z
Density of data points, 数据点的密度" F. T A. V u4 C. V7 G' @! J+ q
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量4 i- w! c* H6 S# C( |
Dependent variable, 因变量
; C+ O' O! s: T9 k9 p- kDepth, 深度
9 I# a/ `& t9 ]- n9 b3 N1 O' NDerivative matrix, 导数矩阵8 t, P* L4 x. G! z5 z+ G
Derivative-free methods, 无导数方法
. H. X4 K% {3 W" }+ ?0 u" `$ d3 tDesign, 设计4 u# R& s* ?: s! w
Determinacy, 确定性
( C1 _- {& Z6 f! X& lDeterminant, 行列式
8 o1 X3 n6 w% u" KDeterminant, 决定因素
p: i1 I. ?& A! k* uDeviation, 离差( Q4 w; k( t" w. Y) t
Deviation from average, 离均差
: G8 a: y8 B8 ] f7 ?0 MDiagnostic plot, 诊断图8 z: z& j8 c) H0 L' L
Dichotomous variable, 二分变量
; ~2 }. w% r; u9 N: YDifferential equation, 微分方程9 N/ s) c6 y4 D9 G4 o; u; H% ^
Direct standardization, 直接标准化法
8 q4 J# @4 B* CDiscrete variable, 离散型变量8 ^: L" ], q* X# B, M4 D! \
DISCRIMINANT, 判断 ' s& c( q! Q0 r& k( W* ]3 Z
Discriminant analysis, 判别分析3 m; f. |* I( v
Discriminant coefficient, 判别系数
( l2 D- {4 B2 g" Q# TDiscriminant function, 判别值
7 {4 d0 C0 b# Z# ~! L& U" IDispersion, 散布/分散度
U+ D. k& ]2 I1 U1 h& v2 |4 `Disproportional, 不成比例的2 e. @. O W% V( q+ C4 Q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
8 u. L& y; J5 V0 w/ W+ Y. v9 v) IDistribution free, 分布无关性/免分布
7 G( R9 J2 H4 k, Y rDistribution shape, 分布形状
( V6 O0 u9 j$ `+ [! qDistribution-free method, 任意分布法3 r7 c5 o# Y( O, x- t* Z
Distributive laws, 分配律& E5 k3 ^! Z+ o! D' |1 \
Disturbance, 随机扰动项
; I! S7 ^' X, }7 N1 H. H: f9 CDose response curve, 剂量反应曲线
- H: D" f! I% l5 x! G* n* JDouble blind method, 双盲法) C7 ]" ]# y9 w! o9 N% U8 z# ]
Double blind trial, 双盲试验6 i6 ]3 t9 g; P: H' u) x
Double exponential distribution, 双指数分布
) p( W' l- y ~" w8 jDouble logarithmic, 双对数' x* C! I0 d X* B0 w
Downward rank, 降秩
N5 r" n% i0 Y1 \ a% C' F5 xDual-space plot, 对偶空间图
+ V; e3 C" A4 aDUD, 无导数方法
a' V& Q+ U+ F+ {7 o3 u( @Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法1 K. l4 C7 F5 t( s; V
Effect, 实验效应
e' ?7 |! T, YEigenvalue, 特征值1 i3 J. ^2 y9 i% e6 Q' {. s# x
Eigenvector, 特征向量
* V) Z6 @ {2 O# cEllipse, 椭圆
& j/ }9 b( [* w% _+ R& j$ fEmpirical distribution, 经验分布/ ]; ]! K3 |8 ~2 Z. o7 G% v* G
Empirical probability, 经验概率单位
2 _+ J; W0 U' ?Enumeration data, 计数资料
: ]+ z* l+ V% KEqual sun-class number, 相等次级组含量
& }/ m2 w9 G, Z! R1 QEqually likely, 等可能
" |8 E2 b; r" ZEquivariance, 同变性
2 W! @3 L# W- Z4 v' ]7 t# BError, 误差/错误% s# s0 E1 i& T( q# [
Error of estimate, 估计误差6 e3 F9 s/ g; I: N- G3 Q9 ?& k
Error type I, 第一类错误
' S5 d" ?0 n |) ^7 u6 h8 g# AError type II, 第二类错误3 z: a, C5 S, j* r
Estimand, 被估量
, a7 u$ @, y7 v& r4 J8 GEstimated error mean squares, 估计误差均方2 y1 }. H7 H" d3 r# o( z4 p6 m
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
) z" p: K+ t i! q, L; `" o" EEuclidean distance, 欧式距离
# b* i( ^9 k, O" ?; sEvent, 事件; K0 ?& S8 `( w! |1 b6 A
Event, 事件
5 p* u' z/ x. R) p* S4 k8 mExceptional data point, 异常数据点
$ E' t) f. L3 D, R7 p5 n0 D# JExpectation plane, 期望平面3 U: F4 [3 Z, |% G2 R% y
Expectation surface, 期望曲面: H+ M7 ?, n6 _6 w: ~7 C, I
Expected values, 期望值" t$ m& T0 R1 T7 P3 r$ A3 b8 b! s5 {
Experiment, 实验$ z, S/ ~/ q- H k
Experimental sampling, 试验抽样! `; K y; w& E. g3 H0 I, b& k
Experimental unit, 试验单位. \3 }3 m" ]9 B& v
Explanatory variable, 说明变量0 O8 H2 l4 j: E; ?
Exploratory data analysis, 探索性数据分析- V O7 h$ j8 Y: n* S1 W5 S, F5 I
Explore Summarize, 探索-摘要
k5 E+ _: C2 oExponential curve, 指数曲线5 h+ Z1 D( Z" ]1 b9 K9 x+ Y
Exponential growth, 指数式增长4 i3 C5 f! E/ |, Y2 x+ |* C
EXSMOOTH, 指数平滑方法 / u! x; _6 O( c' }1 [' B
Extended fit, 扩充拟合) k7 ~) d1 r4 J
Extra parameter, 附加参数$ g# \6 G" V, L) c( I& G
Extrapolation, 外推法2 N; J j" j3 S' a9 W' B
Extreme observation, 末端观测值$ E5 ?. a. Z5 D9 ]+ D( \1 _
Extremes, 极端值/极值
. K* f% V6 M9 F& ~/ nF distribution, F分布; W% N7 n5 y* Z+ n! g3 _0 _2 A
F test, F检验
8 S8 u7 s- H3 e/ h( LFactor, 因素/因子
! q; `% L4 @: e6 i7 t3 O7 d" ~Factor analysis, 因子分析$ u/ j+ t, f6 R0 A6 ` n
Factor Analysis, 因子分析
7 K N1 n4 Z" Y, [% F9 gFactor score, 因子得分 8 ~. \2 h' S) z% P
Factorial, 阶乘0 f0 {8 X: z5 V2 t7 T
Factorial design, 析因试验设计( b* _# m9 ?6 D) k2 b
False negative, 假阴性$ `: n" w! s7 c* I l/ S
False negative error, 假阴性错误* I2 a% }% N% L# ?6 I( ^
Family of distributions, 分布族
( j1 ~* ^% G! T% a, h5 [1 m6 D' XFamily of estimators, 估计量族$ C7 k" k2 I$ v9 h. c
Fanning, 扇面7 C' @8 T* {) J: ?
Fatality rate, 病死率4 b! K. J6 V. W0 t# M8 _9 b
Field investigation, 现场调查
7 D- n, L) L6 q: _$ FField survey, 现场调查. H) S3 Q3 c. U6 q- k
Finite population, 有限总体7 W! e/ K5 K/ K+ Q% T1 @
Finite-sample, 有限样本
! \" E* c/ u) p }+ f3 ^3 e8 bFirst derivative, 一阶导数
5 R' a3 y6 m5 NFirst principal component, 第一主成分# ]4 A* v1 t; A" h9 n" r0 \/ [7 ]
First quartile, 第一四分位数$ z7 d3 |0 V" p
Fisher information, 费雪信息量8 b1 i/ i0 s2 I' \3 a" y
Fitted value, 拟合值
7 Q) h" \2 }) X; q8 \Fitting a curve, 曲线拟合+ L. w- y" o+ T/ f- ]
Fixed base, 定基
7 {/ ^# G- c, V/ G' E1 i/ ]4 S: LFluctuation, 随机起伏
' J% o$ y2 N7 E) Z/ K mForecast, 预测
5 D9 O. p4 Q! ?: N# s' YFour fold table, 四格表# @( R; M' J) g$ q; R: p" C
Fourth, 四分点) |6 m5 ?: B7 d& q( \7 L+ q
Fraction blow, 左侧比率, h# v6 }2 Y6 T9 g
Fractional error, 相对误差
# O0 R7 u$ _7 R. V) [Frequency, 频率
, f9 ]7 [1 U4 x! Z2 u- \5 GFrequency polygon, 频数多边图
- N# E/ O' B% b: i3 WFrontier point, 界限点
% S4 i. w. V: y$ o2 G. p4 dFunction relationship, 泛函关系3 i6 {8 H$ Y% J* x D3 t: _5 C
Gamma distribution, 伽玛分布& S2 f4 } `3 q% f! J& V" `
Gauss increment, 高斯增量7 i: a( {, M' z/ n. ~- P+ ^
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布4 X/ {3 u1 }* t5 w" q4 _
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
" ~4 Q) q! L# HGeneral census, 全面普查
$ f) g$ u7 n* y. N8 s' c1 b, WGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 8 k9 |4 [5 z/ K( a. j" g
Geometric mean, 几何平均数8 R+ |, [2 c; \4 @2 X& O1 H) p" H
Gini's mean difference, 基尼均差
2 {: W* C, F& F5 T* RGLM (General liner models), 一般线性模型 & y2 ?9 Z- R5 i% s, y. m
Goodness of fit, 拟和优度/配合度9 i# L$ ^$ I' y1 f. I
Gradient of determinant, 行列式的梯度( i, e1 Z- B$ Y9 b& e. u& ~
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方 H7 I1 l3 A* v1 \, o
Grand mean, 总均值& N; u9 K, q; ]2 T' d, J9 y$ g
Gross errors, 重大错误
$ r! y) a J* a5 `5 _- \Gross-error sensitivity, 大错敏感度- { ]. Z9 B8 n% R0 X7 L) l
Group averages, 分组平均4 G+ P& Y+ L' y. Z2 f! i5 i
Grouped data, 分组资料
+ o( @0 ^0 F8 F" c6 J4 @Guessed mean, 假定平均数 O" A, ~# L: e( x. W0 ~2 P# P
Half-life, 半衰期
4 D/ P! v2 v. X/ ^4 I$ G! d2 ?; aHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
W) q2 [0 A' f% c: h9 Z7 SHappenstance, 偶然事件# m% ]/ C& w/ d; e
Harmonic mean, 调和均数, Y6 v) {4 ?0 h" a0 \* S) k
Hazard function, 风险均数( q, R9 u3 \! v- O" A
Hazard rate, 风险率
! d( Q( i: L9 W c1 W* }- o( RHeading, 标目
& M$ \, j& L# z2 T" Y/ o: f; {2 vHeavy-tailed distribution, 重尾分布4 ]. m9 m; t' P
Hessian array, 海森立体阵
# r3 P, K$ p$ [4 Y0 h3 Q6 eHeterogeneity, 不同质
3 P4 K: o% Q( _% t' U, ~8 ]1 wHeterogeneity of variance, 方差不齐 ! _% Z7 L! f6 X; q
Hierarchical classification, 组内分组# u% a3 l A+ f0 C, N7 {5 z
Hierarchical clustering method, 系统聚类法; y0 w1 ~- T9 E: ]
High-leverage point, 高杠杆率点9 [( s" k/ E8 R8 c* o
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型; c' \ V# G6 P' T4 N4 B
Hinge, 折叶点9 B5 m" J. }; J9 C
Histogram, 直方图
' p3 g' M$ S8 fHistorical cohort study, 历史性队列研究
/ _2 ^) X" E. b6 I4 W* CHoles, 空洞
; U7 ?4 g2 \; }6 P# mHOMALS, 多重响应分析
! W X- S1 E, H2 e% j* s% rHomogeneity of variance, 方差齐性
7 h1 K* j% T% VHomogeneity test, 齐性检验
5 N: Y0 L7 c! E& IHuber M-estimators, 休伯M估计量
. O8 z) F. k! |+ D6 UHyperbola, 双曲线$ }+ N/ Y- n- y7 k5 v$ `
Hypothesis testing, 假设检验% p( M2 p+ f/ q8 h; D# ^
Hypothetical universe, 假设总体0 o \3 j' p+ I
Impossible event, 不可能事件, w: ~0 B( Y* j& @0 b
Independence, 独立性
- P& N* T- ?7 ]# ^# tIndependent variable, 自变量6 G! j6 W8 `, s/ o
Index, 指标/指数
9 P: T- I+ Y) v$ ^! TIndirect standardization, 间接标准化法
5 r1 Z5 |1 G: _: zIndividual, 个体5 S+ d0 w0 i' X7 @ S4 ? y! P
Inference band, 推断带
. u% D" h& U4 o) O, \# Y# }. KInfinite population, 无限总体7 T) d! Z9 i, b2 o% e+ a3 S
Infinitely great, 无穷大7 n. a9 }9 N i3 k3 \
Infinitely small, 无穷小6 D1 U3 w9 P* Y( j$ ]
Influence curve, 影响曲线' p+ x) [& e8 S5 a2 I
Information capacity, 信息容量
9 \ b! F _+ D4 r9 V2 \Initial condition, 初始条件
3 C! Y. m3 o6 P5 P$ b" D% zInitial estimate, 初始估计值
0 n# n7 a) U, F+ aInitial level, 最初水平: D( O$ I" R& C n' @1 \& h
Interaction, 交互作用+ m$ g) l$ J. G& B7 M5 }
Interaction terms, 交互作用项
% S5 V' g+ T0 `+ a: D% M. Y# tIntercept, 截距
. F8 d4 b1 h# K2 m0 ]/ a' T; v" hInterpolation, 内插法
* ~1 C; {1 r- PInterquartile range, 四分位距- ]5 \: W: M3 Y5 H+ o
Interval estimation, 区间估计
3 D- I/ X# d$ v& M, p# SIntervals of equal probability, 等概率区间
# y% f) ^. q7 F- |Intrinsic curvature, 固有曲率
% \% y6 i1 ]& j; u FInvariance, 不变性
% X4 Y: f& a4 o3 BInverse matrix, 逆矩阵
3 U' ^( I- g+ T8 E7 Z7 ]3 TInverse probability, 逆概率
$ G i( Q/ z' I2 j/ rInverse sine transformation, 反正弦变换& k+ }4 |$ W) B. u5 l
Iteration, 迭代 & K% G$ U3 O# Q5 F$ H3 S
Jacobian determinant, 雅可比行列式( t9 y9 ` s: I9 @+ q N" N0 W
Joint distribution function, 分布函数
* A& _3 i& Y! {2 ~: e. r8 o$ xJoint probability, 联合概率; \7 h, R& [" o" B8 Y+ ~
Joint probability distribution, 联合概率分布
: P% T0 h( j- w; k- Q+ zK means method, 逐步聚类法
4 Q V& N V3 G; ~7 \5 Q9 |9 |Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ' J+ |: o Z: E$ p
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图: j' t, m2 t! _, T* J* l
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关- R3 ]6 G8 M4 K& [3 N" l5 N4 T
Kinetic, 动力学! [" D& S k- c1 A2 O! T" x
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验) ?! M0 s5 N+ B7 F
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
9 k, w% o2 j( T" SKurtosis, 峰度5 K! P7 Y$ n+ v8 C2 \. |+ A# i7 X3 u
Lack of fit, 失拟6 I& D3 E9 i B6 ]
Ladder of powers, 幂阶梯$ \2 b1 m3 r s8 v9 k) s8 x" l
Lag, 滞后
: S0 ~* N9 I2 DLarge sample, 大样本
5 X2 z) l; p# w4 s. sLarge sample test, 大样本检验
! F" S- D1 C) e6 k, Y/ @3 U" gLatin square, 拉丁方
$ r0 @$ `5 l2 ]+ g7 }Latin square design, 拉丁方设计( T0 ^) h, \ z! Y; ]
Leakage, 泄漏$ F5 N9 K5 f( Z
Least favorable configuration, 最不利构形
]( J2 n( j1 J" d9 KLeast favorable distribution, 最不利分布' a5 z8 ~5 \7 l0 |7 E
Least significant difference, 最小显著差法
9 q$ b/ X5 L. J2 P5 sLeast square method, 最小二乘法
$ m5 X1 g* c% d& o& o8 p$ ~/ XLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计9 H H/ @& } |( r
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
4 y& x% F$ }$ }, F4 b3 i# [: ?- X& B6 iLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
- C( G. W: d6 P, M5 B+ ]Legend, 图例6 f- T, C3 }3 Y9 O. F u
L-estimator, L估计量
! e1 s- g" }( u$ mL-estimator of location, 位置L估计量
9 Q* U- v% Z4 k: s! `0 Y- d; VL-estimator of scale, 尺度L估计量( G5 u/ |7 m' s. h/ [
Level, 水平
- ]) X' k0 U( ~; ` \' \Life expectance, 预期期望寿命
" a) {( I/ M6 q$ WLife table, 寿命表
5 o: b" t" T7 v' L; ?8 i2 i0 hLife table method, 生命表法
: `0 U+ A5 F- ]% oLight-tailed distribution, 轻尾分布
- i) \2 r+ T- B: j/ jLikelihood function, 似然函数* _% |6 H4 i, L1 v% Q7 N- g
Likelihood ratio, 似然比
- | v6 J4 }6 [% L8 eline graph, 线图
$ f: x! l) s/ w2 I$ H- sLinear correlation, 直线相关4 s# g9 U4 m' A! ?& q/ _, E( ~
Linear equation, 线性方程
+ W! |! h0 Y9 I+ @# p) DLinear programming, 线性规划
4 p; p7 p9 N' e ], A5 D+ E vLinear regression, 直线回归0 X* k! z( A W0 Y) w$ _: M
Linear Regression, 线性回归
% ~+ k3 n& I9 h ?Linear trend, 线性趋势
- s. a! S' g& W" @ lLoading, 载荷 ) o( P& J) }+ Z B9 u
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
& Q7 G0 ?. j% p6 R% jLocation equivariance, 位置同变性0 k8 v" Q; W5 L
Location invariance, 位置不变性
+ U: B8 m0 D3 G, K5 DLocation scale family, 位置尺度族. s9 }. e/ G' B: ^$ ^+ F' F3 }
Log rank test, 时序检验
+ V8 X3 r1 I% A5 o6 T1 CLogarithmic curve, 对数曲线
9 ^% Y4 E5 D/ c3 e7 P* cLogarithmic normal distribution, 对数正态分布7 o# P0 ?& u$ h; z, q7 u
Logarithmic scale, 对数尺度8 k3 }1 F. [: z' t' T1 V
Logarithmic transformation, 对数变换
: b% B1 Z. @$ d, Q6 E3 H+ k% VLogic check, 逻辑检查
2 u4 ]9 Y0 P$ X/ oLogistic distribution, 逻辑斯特分布
. N$ p8 q v( T b9 m# `0 w3 HLogit transformation, Logit转换 G% `4 @! x) E- N
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
( M9 E/ y' \* f$ @Lognormal distribution, 对数正态分布
' M% F$ w" |( \) j2 E/ M3 BLost function, 损失函数6 L$ a6 x$ R: j! N' G
Low correlation, 低度相关
$ f* x9 r/ v+ E) m( @* w% kLower limit, 下限) Y; P; I( U4 e7 i: {2 U8 i/ e S
Lowest-attained variance, 最小可达方差
1 J) y' `4 q- ^3 Z) b; WLSD, 最小显著差法的简称
. t- N/ k! Y2 x# J6 f; aLurking variable, 潜在变量; Q. {4 ]6 e* f
Main effect, 主效应
# O# }$ M( D" P) G. j+ zMajor heading, 主辞标目
6 G& F' I1 i/ d' W lMarginal density function, 边缘密度函数# q# q- C2 r9 c6 j
Marginal probability, 边缘概率
4 O8 y" {% p5 F) x3 @& f$ fMarginal probability distribution, 边缘概率分布
$ y" [' R( X1 e; h. _, P+ v: Y/ uMatched data, 配对资料/ N0 y/ |2 R& y8 }
Matched distribution, 匹配过分布/ D" W/ Q8 ^- X* k8 ^
Matching of distribution, 分布的匹配
$ |0 ~& m+ o! c9 q2 sMatching of transformation, 变换的匹配
8 V4 P/ F# v# x5 O7 l# r7 QMathematical expectation, 数学期望; S% G% y" [) M' u) U! x/ z
Mathematical model, 数学模型
8 g0 u: @, R+ `* U$ w/ rMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量- k: r9 F0 P* v0 d7 S+ h- e
Maximum likelihood method, 最大似然法% W4 n" T% e0 \, ]
Mean, 均数
2 e. e: h# K- W/ ^- \( {Mean squares between groups, 组间均方
& P( u. e6 E V( |$ kMean squares within group, 组内均方# i+ |8 F8 G, K- ]; H7 N- }
Means (Compare means), 均值-均值比较
7 H& `0 Q3 s5 ]; a7 O( nMedian, 中位数1 R6 K) }/ k* c& i' }9 |7 ^
Median effective dose, 半数效量
' F7 `8 Y( K) T% M2 BMedian lethal dose, 半数致死量
+ |& Q' Z; V$ s" O2 LMedian polish, 中位数平滑
. p- @8 ^( e: o1 D+ cMedian test, 中位数检验' ^4 U5 o- E8 e9 d- Y7 n& ~2 R4 J
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
1 L: Q, _- I" @# `; f# J3 A2 aMinimum distance estimation, 最小距离估计, w; x8 }" t6 n h5 M3 h' Z' V, \
Minimum effective dose, 最小有效量- H; ^& O3 f9 J) J7 G% L
Minimum lethal dose, 最小致死量# j( L- q! b1 V# d0 K
Minimum variance estimator, 最小方差估计量+ o: T2 R) r4 n( C1 w5 @
MINITAB, 统计软件包
# m# N' P3 O. p* A+ h4 E& [' q4 rMinor heading, 宾词标目
1 D% F& D; v) u! ^) NMissing data, 缺失值
, y% m0 [% i: i0 j9 @Model specification, 模型的确定
( M) j! n' [& T/ X3 f" ^Modeling Statistics , 模型统计6 M5 M( b: g8 f; E8 ]7 g3 ]
Models for outliers, 离群值模型* U; A; h- ]0 m" d& ?% B5 v6 C( z
Modifying the model, 模型的修正
( Z/ f! q- c% `6 WModulus of continuity, 连续性模2 D# T0 l. S, |5 v/ A
Morbidity, 发病率
( D$ u; E7 x$ P( R' ]- t' bMost favorable configuration, 最有利构形5 t7 ]" V7 V* n- f) S
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
7 y7 V9 [4 _0 `5 M W8 \% r% Z0 nMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
8 Z8 s, ]2 x2 FMultiple comparison, 多重比较
1 A) ^- s' U4 U5 _4 p3 @4 OMultiple correlation , 复相关1 l( p! r. t1 C2 i, x# }: N
Multiple covariance, 多元协方差" K: d2 d9 F- a5 ]3 T( L) e
Multiple linear regression, 多元线性回归
+ X# P% E& Q5 d7 @Multiple response , 多重选项1 |4 U9 s' U2 }) r# s. }9 a
Multiple solutions, 多解
( h2 f. l: a+ R7 r$ J KMultiplication theorem, 乘法定理
! x5 |/ h/ N+ {9 }" c! F9 kMultiresponse, 多元响应2 s2 `7 h/ `) `0 \7 b2 u
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
$ ?! l) A \) V z" y+ ^: pMultivariate T distribution, 多元T分布
% d8 K, T6 L* {' I1 |5 nMutual exclusive, 互不相容
9 k1 x" S; q9 N* N! m) bMutual independence, 互相独立
" {$ e0 T& V1 V3 p' X) x* zNatural boundary, 自然边界
8 ^5 o5 @9 K8 y, z rNatural dead, 自然死亡
& D b5 X1 ~- g, pNatural zero, 自然零
. R; |' c$ n1 a8 _9 e# a: y- S& J8 {Negative correlation, 负相关
; r7 @1 d5 ^, fNegative linear correlation, 负线性相关+ u- @/ z; c( B5 O8 l! \# a
Negatively skewed, 负偏8 p7 S+ q, V/ Z2 M% M* q
Newman-Keuls method, q检验6 ?: X0 m9 V6 ~ I- G+ u4 I
NK method, q检验2 |; j. t' v9 P
No statistical significance, 无统计意义
; @4 a% E; H/ u: w% n" i) ^1 x' n& ^Nominal variable, 名义变量
; X' G+ u, D, X0 T( ]; oNonconstancy of variability, 变异的非定常性1 U1 s3 X+ P9 U. R8 V! h T. R
Nonlinear regression, 非线性相关. ~$ c. O! G: y1 _
Nonparametric statistics, 非参数统计" I1 w" }% E4 [. z
Nonparametric test, 非参数检验
6 s) G- u% k4 L; J4 v* ONonparametric tests, 非参数检验. [$ I( ~2 {6 X6 \) k
Normal deviate, 正态离差. D" H7 i/ @: }0 j0 |* h
Normal distribution, 正态分布 P+ H+ [& R) ?+ | R; E9 V6 h4 K
Normal equation, 正规方程组0 X0 T( R- U1 t5 j$ m& N( O( I
Normal ranges, 正常范围
) m. Y# g0 {8 v& W1 B5 c( ]) NNormal value, 正常值
/ q& i7 g' s$ n) s" s% FNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数- m6 L; j% {" l) m/ f: x2 K
Null hypothesis, 无效假设 - _* c8 _9 n" I" x* Z0 Z
Numerical variable, 数值变量
* l6 V7 z& n8 o: a: N2 P& KObjective function, 目标函数
+ ?2 F2 c4 r0 v% rObservation unit, 观察单位
, v! i5 u1 m( wObserved value, 观察值
$ s. z# s. d3 n3 \; ]; yOne sided test, 单侧检验
) B4 ^" ]- ]( i4 b8 z. t& j( `One-way analysis of variance, 单因素方差分析$ y7 B) _ h- @. M. E
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
- _: Y2 i* Y4 D' O* A" D8 }& YOpen sequential trial, 开放型序贯设计2 R) _8 @4 c0 _0 r+ s& f) {
Optrim, 优切尾, |! i) w# P& `! z
Optrim efficiency, 优切尾效率
" i. k7 B# I8 i" U$ ]; aOrder statistics, 顺序统计量
. r0 r2 l2 N# y$ T+ B4 E7 {. Z' TOrdered categories, 有序分类+ a' D& i) x* b4 r5 g
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
! K/ {% B5 ^3 F. uOrdinal variable, 有序变量
$ Y$ L. z" x: O7 wOrthogonal basis, 正交基
' }4 `4 ~ ~8 |0 ZOrthogonal design, 正交试验设计& A+ a2 f: J, _- e$ g, k* l6 p
Orthogonality conditions, 正交条件
+ L9 O& q6 D6 p9 V, [9 w+ @' [3 yORTHOPLAN, 正交设计
+ f; f! }. s+ Y! rOutlier cutoffs, 离群值截断点) T( K9 b8 A# i' U- ?$ z
Outliers, 极端值6 x/ F2 @6 `2 O* F
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
! s, O6 w$ z1 S8 OOvershoot, 迭代过度6 I0 _$ c6 D) I
Paired design, 配对设计
4 b* } ~. `# SPaired sample, 配对样本# o. x0 q }2 {! t6 F) x# ~* p4 i7 Y
Pairwise slopes, 成对斜率
& k2 \4 a) C; R3 [- }( b3 \, [. xParabola, 抛物线
a s; K. K) {: NParallel tests, 平行试验
3 ]1 @: T6 o, [4 W: u7 QParameter, 参数
' U4 W% k, \ H% N3 cParametric statistics, 参数统计
0 ?& U3 o3 y; Y9 `4 a) c' CParametric test, 参数检验9 K6 c* o$ I! _3 p
Partial correlation, 偏相关
$ I8 K6 F. f8 t; H4 i# P6 PPartial regression, 偏回归* `# Y; K/ z! J: E' h* _+ y* N Q
Partial sorting, 偏排序
% A T; L" m# f$ J# |- ?+ yPartials residuals, 偏残差% m8 |; U. r! y( _% r
Pattern, 模式- p/ Y4 T! V# q# q3 R4 P; }0 M
Pearson curves, 皮尔逊曲线; w! E, l8 @4 c" F* f
Peeling, 退层2 w. p( U* P {: b
Percent bar graph, 百分条形图
; i" w! I" v. G+ `1 kPercentage, 百分比+ T% |4 Y$ y9 [! Q: X
Percentile, 百分位数4 C, d# C0 [8 P$ ?3 J
Percentile curves, 百分位曲线
6 z. p( I* ]8 [2 |% `% }7 VPeriodicity, 周期性
5 r+ Y& }6 j4 N p, wPermutation, 排列
) k6 ~' l5 @: S1 kP-estimator, P估计量& R( S2 K5 S; T5 R8 I+ b* Q% C! U' m8 h& F
Pie graph, 饼图8 z+ H W% A( R* X
Pitman estimator, 皮特曼估计量
. @* H+ g1 t% a/ {0 PPivot, 枢轴量
; E3 o" |+ X# G* ?" e- vPlanar, 平坦
_3 H8 J& v( V1 c4 w/ g# S0 W$ ~Planar assumption, 平面的假设
8 c V7 {$ q0 I* k' ]PLANCARDS, 生成试验的计划卡3 v& I, A" I& L- i* }* ~2 g
Point estimation, 点估计
: ~: }1 M& Q" e8 qPoisson distribution, 泊松分布
$ D+ ~4 s' [ n* T: L$ h0 d; fPolishing, 平滑
* |2 w( b `2 w7 vPolled standard deviation, 合并标准差" k/ |! ?" ~/ p8 _$ U/ i3 \! K7 q
Polled variance, 合并方差
2 A8 R+ _ l4 uPolygon, 多边图
$ Y5 W3 C) y/ f, oPolynomial, 多项式! v. I" E% y. v: O- S, D w
Polynomial curve, 多项式曲线/ s5 [# Q4 `4 G
Population, 总体
- i7 z/ z* b) x4 X! E% c, ^Population attributable risk, 人群归因危险度2 v: T* r6 E9 k0 U* \# G5 D
Positive correlation, 正相关: @2 I1 m7 Q: c6 D7 @
Positively skewed, 正偏( X0 ~3 D0 T0 X+ j
Posterior distribution, 后验分布5 b$ s1 R1 u) q1 P0 N. f
Power of a test, 检验效能
6 f% O% {% ~8 N' e) X* b1 C% aPrecision, 精密度6 E4 O/ x g7 r% j" Z
Predicted value, 预测值. T& g- O9 @8 g, ^7 R
Preliminary analysis, 预备性分析4 L9 T" ~& I: f: ~/ |9 y/ k
Principal component analysis, 主成分分析 ]) U+ ?1 \- F' z( ?
Prior distribution, 先验分布
% G, Y9 o0 @% xPrior probability, 先验概率
! Z6 M( ^* V# ]! [5 D/ JProbabilistic model, 概率模型
( ?( J( t+ r& J. d% k) Uprobability, 概率
8 h" G3 @# M, j2 ~0 r4 m% {Probability density, 概率密度2 w% ^+ E! N1 |5 r
Product moment, 乘积矩/协方差
: c: P [7 P8 A& ~Profile trace, 截面迹图
9 X2 l2 C; o! a6 aProportion, 比/构成比
" }% @1 b+ t, N- q7 S1 N; I6 QProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
8 R h. K; Z. e+ J; RProportionate, 成比例) _- P3 f3 ^4 M5 M% P" V
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
) @9 o6 C( Z6 mProspective study, 前瞻性调查
5 B7 }1 T m$ M. v$ s8 d0 Q! kProximities, 亲近性
8 H) j5 O6 s* U8 s% ~* jPseudo F test, 近似F检验
- E3 S+ N+ F/ `5 I& |. W) f4 pPseudo model, 近似模型: n: K3 j$ x- F; \/ Q& m4 W
Pseudosigma, 伪标准差% L9 Q/ g0 X, k& A( z
Purposive sampling, 有目的抽样
7 ]5 B; z, Y/ t$ B9 @1 k% p* B* N6 nQR decomposition, QR分解
4 w6 D* I6 k$ ~. [Quadratic approximation, 二次近似
, e7 ~; x( L+ L' C$ K2 b1 vQualitative classification, 属性分类
6 r* @' n3 j- K |1 l4 l1 o2 c3 B# rQualitative method, 定性方法
2 K& v3 [/ |5 }5 p. F* B. c( bQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
7 H6 c9 I' {* aQuantitative analysis, 定量分析
" A8 Y) W$ I( w. [0 OQuartile, 四分位数% ?( c9 }8 s+ V3 B3 Q
Quick Cluster, 快速聚类$ d7 Y* L. y5 Z! v
Radix sort, 基数排序
6 i+ A n3 f2 \6 M6 W4 URandom allocation, 随机化分组
9 P6 u* R/ q( |Random blocks design, 随机区组设计
2 z9 W6 s' {9 b. y- k% O& ZRandom event, 随机事件
0 r) _1 h1 u9 b! Q7 O" q5 s) Y6 w: MRandomization, 随机化
2 A) `8 w' V c3 [5 ]Range, 极差/全距' x5 x2 B; p6 ~2 I
Rank correlation, 等级相关
3 _4 L* y* K/ g5 P* S- f) wRank sum test, 秩和检验
7 ]2 s- ?1 [$ E. R: Y) c1 GRank test, 秩检验2 ?% W0 k l, P/ z/ J9 c
Ranked data, 等级资料
; Y6 h' f; l; k6 r( y% ORate, 比率# p$ ?# N, F6 z! q9 @
Ratio, 比例9 G% Y; q6 `; u; b6 H6 j
Raw data, 原始资料
& ` s6 j( O/ X" V9 gRaw residual, 原始残差
$ d4 ^8 ~9 [7 |# [( M. _5 B8 Y; N; JRayleigh's test, 雷氏检验3 I1 V( {) | A R
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
; b# V) v( t8 \( O9 a F) q5 |* DReciprocal, 倒数7 N5 y) e: _' Y+ M
Reciprocal transformation, 倒数变换
# v; ^% o4 g- L/ dRecording, 记录3 N2 n3 M9 P: t% r
Redescending estimators, 回降估计量9 T3 K. X( r0 K" e. }
Reducing dimensions, 降维
1 W, I O, N% _3 R0 ~* y1 Y+ {, lRe-expression, 重新表达
" V$ M7 ?1 Z, f I1 H3 bReference set, 标准组
L' P! R2 k! Y8 ^; N! yRegion of acceptance, 接受域& C% y& ^ r! M9 l" Z7 ^
Regression coefficient, 回归系数( ^+ s) t( I8 s& f
Regression sum of square, 回归平方和& f7 I9 K% @% a! s" w9 T8 e
Rejection point, 拒绝点
, r$ x& L6 ?4 ~% D* G* E9 x8 BRelative dispersion, 相对离散度
" H8 }0 A' B" }7 h L' ?& J* jRelative number, 相对数
4 k. Z$ H# V9 g9 kReliability, 可靠性
: \0 _! o Y" g, @/ `Reparametrization, 重新设置参数
; q$ O4 Z2 z3 |$ G# jReplication, 重复4 `- t" Q n) V5 z8 u, [
Report Summaries, 报告摘要
% \ A$ k- X6 ^3 N! J8 C! hResidual sum of square, 剩余平方和1 Y4 C: T5 D6 C$ Z4 [
Resistance, 耐抗性
" F" O2 _# v0 Q; T/ |+ v: NResistant line, 耐抗线! N2 j6 K" i2 ?3 J# E
Resistant technique, 耐抗技术
+ f8 t# l+ ?: A: W$ WR-estimator of location, 位置R估计量
: H' ]$ I' |, l- HR-estimator of scale, 尺度R估计量
1 q" U1 y3 D' A2 O+ j; x1 S, J8 L9 XRetrospective study, 回顾性调查
- [: ^, K. Q" L. Y5 g4 x9 Z! GRidge trace, 岭迹, { n8 n; z+ A7 \0 r$ ^' `3 P
Ridit analysis, Ridit分析
2 V, s" K. A" }- y7 U: j% k1 b$ L9 ARotation, 旋转
. q. c0 O" l- |% f& NRounding, 舍入* |6 |, o8 ]3 g& L* {* z
Row, 行/ n7 i% N/ c2 a. M+ b% H
Row effects, 行效应
' l% r; P" k5 H3 \Row factor, 行因素
$ x- l0 b# R: i6 \+ C. dRXC table, RXC表- |5 a( P- Z! h' p" V" ?5 u7 b9 j
Sample, 样本
, a7 P; @2 l* g1 z6 USample regression coefficient, 样本回归系数, G& R# t0 J2 T
Sample size, 样本量- d: z# ?& A o+ o% I3 ^) \- j9 \
Sample standard deviation, 样本标准差, U' g) }% M2 [* y+ Q2 B3 Q
Sampling error, 抽样误差
; U9 g- U1 e' j% o+ |- }SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
4 A/ y2 C) }+ o& v, j, \; i- e' jScale, 尺度/量表
# @% S9 R* B2 F, ^) _Scatter diagram, 散点图 q [6 [8 S4 b/ |+ O8 b+ D1 _
Schematic plot, 示意图/简图2 y8 B5 F4 @$ v5 ]8 z4 {3 w, N
Score test, 计分检验
- e; L( h7 u& h+ _Screening, 筛检
, R7 P# B9 y7 T& |$ _SEASON, 季节分析 / ?6 l, J6 h( M, a1 M$ h" D: ?# ]3 q d0 J
Second derivative, 二阶导数6 ]( j; n1 V$ i# c
Second principal component, 第二主成分* o: p6 B$ {/ ^2 B
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
1 ?# j" F! \3 ~8 BSemi-logarithmic graph, 半对数图 Q' n' l5 v `0 U. F+ ]7 M0 L+ T
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸- `4 [7 B% i4 y0 l/ c1 z' \
Sensitivity curve, 敏感度曲线/ a$ |0 r$ q3 |! Q/ S
Sequential analysis, 贯序分析0 n# B9 k) j8 X& w: O8 u8 S
Sequential data set, 顺序数据集
& ]0 _* M0 a8 \5 G& x/ V% zSequential design, 贯序设计1 Q- y( \0 o1 u( }) @+ U
Sequential method, 贯序法) J$ i* S) `; w* h) O/ R( ], X
Sequential test, 贯序检验法( E" Q; U4 l7 {+ ^) |
Serial tests, 系列试验
# l, A g0 I9 N( D8 N3 d8 ^7 LShort-cut method, 简捷法 + ^! }0 u; B# S. D( ~' \8 q5 P
Sigmoid curve, S形曲线6 b# S- D' v6 {5 l% V1 M
Sign function, 正负号函数! ~! V8 V- a9 \0 {
Sign test, 符号检验
+ I* e1 W' v$ D$ WSigned rank, 符号秩
$ [) n+ `- ]" c# y! ^Significance test, 显著性检验) _0 Y) y9 \( y% ^0 [
Significant figure, 有效数字
( U* X# E' @: l Q/ DSimple cluster sampling, 简单整群抽样
' U4 X& ]5 c8 G- o" w+ eSimple correlation, 简单相关
x( u4 c# n! m8 ]9 N* n bSimple random sampling, 简单随机抽样" I0 k. L3 _1 @' s; e. f8 P; c
Simple regression, 简单回归
! B8 q7 t" f; _ t2 Zsimple table, 简单表
( L! m( Y$ p+ t6 Y% r' \& HSine estimator, 正弦估计量9 M5 E6 P+ D& ?) \+ E, V
Single-valued estimate, 单值估计" n/ l# C! v+ R7 \$ U+ x# r
Singular matrix, 奇异矩阵
8 ^9 _5 `+ T) q# RSkewed distribution, 偏斜分布
; c/ B* J% P! t* l: GSkewness, 偏度- W* H6 r: U5 y% W6 n, m g( R( Y+ u
Slash distribution, 斜线分布' s. B$ W: e$ T/ E6 \3 U) N
Slope, 斜率) ? d8 M8 E. x ~. j6 }
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
7 ]5 u" A5 y% {Source of variation, 变异来源* B g3 ~, l" h; m2 j" y, L! p( a
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
7 k$ U& d1 q3 |5 h+ W% a% a; RSpecific factor, 特殊因子; r# H, W' w7 g+ R4 D8 A6 l# ~$ a1 G" w
Specific factor variance, 特殊因子方差* [; L7 e5 |- A5 _
Spectra , 频谱
7 S$ @2 y% P* A% k; d9 ?* U* _Spherical distribution, 球型正态分布9 X1 x. B4 `& `5 B! e9 W8 ^
Spread, 展布
( S) E' F, }, {6 g% tSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包7 A6 w9 [* d( u5 U
Spurious correlation, 假性相关) w, B0 V2 t7 c( V
Square root transformation, 平方根变换# _; t4 `: P# T7 \7 u6 L: u
Stabilizing variance, 稳定方差9 @! R* X! ^+ |7 s- c+ @; Q/ m$ v
Standard deviation, 标准差* `* a- X: j1 T6 j' X" ?
Standard error, 标准误
$ U9 R" w, o) p! B$ h8 k4 uStandard error of difference, 差别的标准误
2 _' M5 a; W/ |( X, \Standard error of estimate, 标准估计误差
9 ]+ v6 A. T4 e, O$ {% V% KStandard error of rate, 率的标准误
8 s: y# x7 h" n9 QStandard normal distribution, 标准正态分布# s5 s8 M/ @. b
Standardization, 标准化 s/ Y5 W* L3 [5 t0 J5 e
Starting value, 起始值8 T, q& L. c3 u' K/ Y+ |# [/ b
Statistic, 统计量: |8 K) o8 ?/ `, P+ E* W8 ]- o
Statistical control, 统计控制
7 |5 h. S( T3 l; W+ p/ QStatistical graph, 统计图8 C x$ D; ]4 `. v3 b) g
Statistical inference, 统计推断
1 R0 Z. O2 H- S A. fStatistical table, 统计表
4 ^: a. Q/ p9 ~+ e+ mSteepest descent, 最速下降法 k6 v9 R! N2 |5 k0 ~" r' V% J
Stem and leaf display, 茎叶图/ x; o( t3 u4 ~ @2 t
Step factor, 步长因子
& a$ K1 V. V4 I' c; ?6 NStepwise regression, 逐步回归
" g: k9 [. ?2 `5 D+ U9 u4 KStorage, 存
% q# _' H6 _. ~9 M9 {" |+ ~5 }Strata, 层（复数）
( k& {" |6 [5 p7 D8 M( @Stratified sampling, 分层抽样
, _+ ]; s5 y" V. z4 KStratified sampling, 分层抽样0 l7 b! k8 S) S' P# w1 k% k+ Z
Strength, 强度8 m6 C, R0 J0 s$ G6 \ N) b; Y
Stringency, 严密性$ W( L# ^% A0 T* A( q7 V0 Q r# p
Structural relationship, 结构关系5 e; q' w) \, Z! M" d
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
9 m' l' k; y eSub-class numbers, 次级组含量
7 V7 X: v" B1 `; _+ MSubdividing, 分割8 z* ~: ~, `* |- _7 F
Sufficient statistic, 充分统计量
0 v3 c# j! }) RSum of products, 积和
2 U9 o8 E- n0 y3 o; D0 ]6 QSum of squares, 离差平方和8 s" T' i6 v8 w, k
Sum of squares about regression, 回归平方和
4 r+ R5 V4 v& u; o# K( b- N2 TSum of squares between groups, 组间平方和
8 \) q1 I0 K1 d: N# M* @! U' _Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和) ?' h3 M2 h2 m2 n- W, }
Sure event, 必然事件
* H$ m- ]0 o. V4 ]3 w0 E/ D/ YSurvey, 调查
2 G0 E5 u& v1 G5 c5 b+ }# hSurvival, 生存分析
& J: R2 E' U8 b" Y9 [& V7 [; Q' GSurvival rate, 生存率- T$ C7 G# d8 B
Suspended root gram, 悬吊根图& G# z' V' P9 ^& Z9 h
Symmetry, 对称
% X J6 d) y2 z- i7 J3 j& ISystematic error, 系统误差* |0 W3 f6 t+ ]8 q; v6 f. l
Systematic sampling, 系统抽样
' v9 J0 |, A* O a' g b+ h4 VTags, 标签) H' e4 g5 g x# j3 U
Tail area, 尾部面积
8 J. Q5 ]0 a8 n' i1 ?- `% OTail length, 尾长- P4 D; v9 e8 q) L' i0 T# q5 S; B) j
Tail weight, 尾重
+ S0 {# L( c2 x' WTangent line, 切线
! f6 B8 }# q; W: HTarget distribution, 目标分布3 s. k6 w) M/ F: h8 l
Taylor series, 泰勒级数
) q4 o; c! ^2 M! X. A2 j! W" UTendency of dispersion, 离散趋势+ O# G' G1 g5 |" P; ~
Testing of hypotheses, 假设检验1 W* k: Z" N$ x( ?: w
Theoretical frequency, 理论频数
9 j( S ~$ ?+ q& l6 S& |Time series, 时间序列/ V7 t2 R! v9 l6 F; L% ~6 D) p5 D
Tolerance interval, 容忍区间9 P( h" r' T6 r. Y. T3 {( X
Tolerance lower limit, 容忍下限
! K# Q6 F# l7 R( [Tolerance upper limit, 容忍上限
, j' F# ?4 D- W: hTorsion, 扰率4 J4 P- S# g9 o/ Z+ J, M4 h
Total sum of square, 总平方和
6 A3 D4 A% d1 W! e- [7 W& aTotal variation, 总变异: J* r$ j( K6 q0 c- F9 [
Transformation, 转换
, N' Q4 `) ~- e9 _4 jTreatment, 处理
5 C/ Y. y2 W; l. l `/ TTrend, 趋势
7 ~: l3 r- h4 K9 D8 N6 STrend of percentage, 百分比趋势
/ z/ E/ G6 I e; L% w. J4 Q) I" [6 ETrial, 试验
. `( F- Z! W' {$ z' bTrial and error method, 试错法
: _6 `7 m& A) s; n+ f) fTuning constant, 细调常数
( I3 ]$ Z Y' E3 D9 BTwo sided test, 双向检验
& `3 ?- B: A+ g+ J4 J uTwo-stage least squares, 二阶最小平方 Y, o. ^! R1 z( L' ?8 s! B
Two-stage sampling, 二阶段抽样
1 m$ G, b) B2 nTwo-tailed test, 双侧检验& \# L- `0 U3 w+ s
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析* c5 M: m1 g( z2 }4 \ H
Two-way table, 双向表
% T) T+ M! x) F1 gType I error, 一类错误/α错误
( r+ Z% v" Y! J' u4 u$ f6 }6 K' BType II error, 二类错误/β错误
) @2 l2 l8 X+ Q7 iUMVU, 方差一致最小无偏估计简称0 k7 d! |& _# w- |" l
Unbiased estimate, 无偏估计
% j5 e# \# s/ aUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归- O% U0 _. y6 W0 m
Unequal subclass number, 不等次级组含量
v, o/ D' Q1 \) B8 y4 h" bUngrouped data, 不分组资料
2 \8 i9 F8 e, K4 w9 g) UUniform coordinate, 均匀坐标
! Q) k2 M$ I9 q4 a0 d9 F1 l# D: WUniform distribution, 均匀分布
- ?3 X4 |+ S- F- \0 LUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
: k- }; d/ C* `* TUnit, 单元
9 U$ _) w5 Z- f: r" v0 K: OUnordered categories, 无序分类7 ~% d2 V- e) o' m7 q
Upper limit, 上限
) F9 K# b9 @, qUpward rank, 升秩+ A4 G- `. F1 b8 J6 b
Vague concept, 模糊概念8 d" O3 o, H+ {7 D# F3 a8 Z
Validity, 有效性* M6 ]* H3 U# i7 M. k7 M( `) v+ B% B
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计 @6 M. G2 \" L5 R) ]. R9 G
Variability, 变异性8 U7 S0 I- j& s' W1 w9 Z
Variable, 变量# _. ] T/ s& K4 P) @
Variance, 方差1 R& b3 S- l2 c0 w; R/ Q, P' g
Variation, 变异* z: _* ~# p L+ Q) E* Y8 \8 [+ [
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
9 }: e7 A5 s- y1 yVolume of distribution, 容积
' i2 J7 _6 A3 K0 mW test, W检验4 N* p6 O" J* M8 R
Weibull distribution, 威布尔分布6 M% q W3 |2 \) K1 W
Weight, 权数
/ o. t D& t6 g& FWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
, e. z5 R+ I" QWeighted linear regression method, 加权直线回归
3 t/ A- N# s% ?3 R9 tWeighted mean, 加权平均数5 J$ T$ ^, e1 h0 M& X
Weighted mean square, 加权平均方差1 t- y) l; P0 o- |8 M* S
Weighted sum of square, 加权平方和& G1 T$ g. R- i& z& {
Weighting coefficient, 权重系数. I, P* q9 c0 g. \5 g
Weighting method, 加权法
7 r/ _+ J& @5 s/ ]+ L# r ]- SW-estimation, W估计量0 i+ z; T2 t# [, k1 B i0 Z5 J7 r
W-estimation of location, 位置W估计量" W0 S {; R7 w1 w: X1 q1 {
Width, 宽度
! O* w2 L5 D% qWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% W# g3 U3 M) i q* ~1 O
Wild point, 野点/狂点& ]# w: {) T7 ~+ F8 a
Wild value, 野值/狂值/ v6 K- p. y' B6 M. Q4 [5 z
Winsorized mean, 缩尾均值
3 T1 E* H; n4 G. yWithdraw, 失访 7 r$ K" ~6 V5 Q- J5 h8 o. S, m
Youden's index, 尤登指数9 L) f/ u: w1 p1 N' Z. ?
Z test, Z检验- F) N. I7 z* {2 I5 {. K% s
Zero correlation, 零相关
- F8 {; j* n" L# E. M \% b8 \Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
