|
|
Absolute deviation, 绝对离差
+ p/ F1 j# x* B3 e) B* W6 xAbsolute number, 绝对数
8 }7 }+ b8 R, E. |3 D4 \) KAbsolute residuals, 绝对残差 G, A0 r7 V" i; ]
Acceleration array, 加速度立体阵
0 |1 k) h/ a3 Y8 K2 k7 f* j/ a6 d; }# Y4 fAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
0 L4 `8 H8 h7 Z P$ oAcceleration normal, 法向加速度
7 ^/ f% X: G7 s/ n, oAcceleration space dimension, 加速度空间的维数/ y! A0 Z+ Y6 v- g2 i
Acceleration tangential, 切向加速度
2 ?$ C. l4 U8 m7 F7 zAcceleration vector, 加速度向量
$ g4 _) [- B1 U- @% ?Acceptable hypothesis, 可接受假设
) |0 p; P; m% XAccumulation, 累积
, s$ Q, l: S6 kAccuracy, 准确度* ?1 J! K$ i8 |2 x1 k) D
Actual frequency, 实际频数3 o# q0 n/ t, ^8 W, l% M( T4 `: b1 k
Adaptive estimator, 自适应估计量
3 K7 \ `7 K- ]1 ?# z) dAddition, 相加* k8 w. w7 _" K o9 }7 y- L+ |! ?
Addition theorem, 加法定理* ]4 \' s) T0 m. X, o' @% ]
Additivity, 可加性
6 Z5 r. c5 U% S* V T! LAdjusted rate, 调整率
& y9 Z) t6 U/ M) {3 _Adjusted value, 校正值
' [0 U' \. M: P5 C, Z7 y2 PAdmissible error, 容许误差
. X2 W T; R2 I( RAggregation, 聚集性+ Y5 g% y* |5 d |) N
Alternative hypothesis, 备择假设
/ w: q4 ~" y& h/ AAmong groups, 组间" i* K- R* ^& e/ O" D
Amounts, 总量( v+ g* {2 w7 B0 n* B% D
Analysis of correlation, 相关分析
. j T/ H+ ?3 F5 [( QAnalysis of covariance, 协方差分析! g3 G g% h+ O4 a4 `
Analysis of regression, 回归分析
9 q0 }7 _- K4 y+ g) S- G, I6 `' lAnalysis of time series, 时间序列分析- X7 P& @0 T. \; h7 s* J
Analysis of variance, 方差分析
! ^& v% L+ B9 {Angular transformation, 角转换
: p: z1 r: B: \/ `6 tANOVA （analysis of variance）, 方差分析5 d% A" y5 s$ ~; G; f. n" i; D- i
ANOVA Models, 方差分析模型" ^' g$ ^" M0 b, D0 T
Arcing, 弧/弧旋
7 F5 j' D3 n9 B8 _+ v, D* `Arcsine transformation, 反正弦变换
4 _9 j4 g% f+ _% aArea under the curve, 曲线面积% g- j7 J. Y* c0 I( ]
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 / t& d& i; d. g* i5 K* i" f) a
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 " Y: \" s* q$ c; B0 L
Arithmetic grid paper, 算术格纸4 \0 ]/ J% Q" G; `8 X
Arithmetic mean, 算术平均数
3 B4 r# `/ c1 m1 P. ]Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系/ v4 f& j5 S9 _
Assessing fit, 拟合的评估
: p/ Y R* n; ^Associative laws, 结合律
1 k$ @0 X- n* _6 D6 UAsymmetric distribution, 非对称分布+ q" N. X7 [! M5 f( @, @! t
Asymptotic bias, 渐近偏倚# \+ }# T0 f# I
Asymptotic efficiency, 渐近效率, X& G8 F: Y O6 Y5 n, v
Asymptotic variance, 渐近方差3 s8 ~! C0 `1 z$ }% ` @$ A+ a
Attributable risk, 归因危险度
- O2 N6 `9 D* `' SAttribute data, 属性资料
& P9 R" ]5 B& O; AAttribution, 属性
5 E( k& s; m: e" H: g0 sAutocorrelation, 自相关! ?) l+ e1 h- m: c
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关4 Q" P4 \7 u9 z- B! Z) O: q# i
Average, 平均数
! S% _3 P8 C/ LAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
1 m1 o0 {5 j5 g+ j! d C" M4 T; q5 JAverage growth rate, 平均增长率) f0 T6 r+ P$ ]+ W) A4 J
Bar chart, 条形图6 s" p+ |1 W/ D( u6 F
Bar graph, 条形图
" B. Q1 g7 z6 r( W- h" ?. _Base period, 基期5 Z! w" t% X. l) `
Bayes' theorem , Bayes定理
* J7 [2 L: T QBell-shaped curve, 钟形曲线
- P- N9 T. V' B+ V4 JBernoulli distribution, 伯努力分布0 e$ Z3 { `1 [/ m0 o& p$ p0 _/ ]5 w
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
' X/ \* u9 z9 G2 ?( [Bias, 偏性
7 j8 {; v H: bBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
. P9 ^* S3 I' a: K) K- `Binomial distribution, 二项分布% p5 G9 K& P. r3 ~6 j
Bisquare, 双平方
- {! l. @: h+ `& J) S; E1 wBivariate Correlate, 二变量相关
2 }9 @( U. V7 W; F! Q! _) O2 ~% hBivariate normal distribution, 双变量正态分布
$ |7 C1 k9 i+ m- F5 J* `+ oBivariate normal population, 双变量正态总体! i" ?& b2 b. x5 O! T& J: {- [) W
Biweight interval, 双权区间
A7 i3 z9 L6 x& hBiweight M-estimator, 双权M估计量$ H6 d% j6 l) V! m8 B
Block, 区组/配伍组
4 c% n1 T" J0 [" J0 f# ^- S; I, n9 YBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包 s, Y! n+ i; S6 M
Boxplots, 箱线图/箱尾图( W; A5 v$ J" P
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点5 q# M/ Q4 P! o5 @
Canonical correlation, 典型相关6 z- l0 Y: }2 k& w; @( V' r2 l" V
Caption, 纵标目
+ \$ _, _& Z+ {, }+ wCase-control study, 病例对照研究7 v' m; [2 Y" j6 N% R3 B3 I
Categorical variable, 分类变量
0 ^% s5 `, A7 o0 d. o% V pCatenary, 悬链线
n0 t* N! L$ V# oCauchy distribution, 柯西分布! R' e7 u& S p" c& o& [
Cause-and-effect relationship, 因果关系
* B: i% f4 Y$ oCell, 单元$ N, i3 M2 L3 V! p) v$ S
Censoring, 终检3 k6 h2 k9 R7 w9 |% r& [( w
Center of symmetry, 对称中心
* E; L1 F: w. a! m; i6 D( VCentering and scaling, 中心化和定标 m6 P5 J5 A; W- F0 B. n
Central tendency, 集中趋势/ ?7 ~9 l8 ^) V$ f7 f$ ?
Central value, 中心值, l: U& ]# p; |4 J
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
9 H2 B3 B3 T7 h! J2 z! I& T: AChance, 机遇7 O' h( W! E' |6 Y. Q F
Chance error, 随机误差& f' ~! j Y8 A
Chance variable, 随机变量, P! |: K1 X( {5 u6 I
Characteristic equation, 特征方程! N* C3 f" \6 M! D2 y
Characteristic root, 特征根
$ Z% U; Y2 w2 X! H) Y; v" fCharacteristic vector, 特征向量* Y% Q4 k" L/ Z( }8 q' H; i; M
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则$ s n( }6 g% E" M% i+ k; Z; u p6 b
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
1 D* O$ G2 A6 }# X2 M/ HChi-square test, 卡方检验/χ2检验8 b5 G2 ?$ k) B# e9 Y
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
8 F+ q4 P5 x8 {8 gCircle chart, 圆图 5 C- O% K) u/ v/ v9 Y) p
Class interval, 组距
* i% P" A. v4 p+ |, E. sClass mid-value, 组中值5 |: O2 ]8 b( \# u6 ~
Class upper limit, 组上限. e: R6 Y3 `+ [2 W
Classified variable, 分类变量
8 U- b9 _4 V5 dCluster analysis, 聚类分析
`5 R3 }* ^/ J! r sCluster sampling, 整群抽样
/ e! l* i H1 tCode, 代码
5 k" k2 ] e! r& t6 ]* `Coded data, 编码数据
9 O/ H. I! I# ?Coding, 编码
% z1 C/ w0 p1 U- T" O" _2 _Coefficient of contingency, 列联系数
) S& w, {/ z/ y2 L, J3 `1 K) _: H$ XCoefficient of determination, 决定系数
" x8 t' ~+ B7 l4 V0 M/ g' V6 ECoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
: S( z$ f2 K1 t! \+ W8 FCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
; |$ {) `0 ?# ]. h# ~Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数1 T6 Z/ A6 X e) C; N7 O$ f2 z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
2 R4 R" ~/ n; \) J1 K/ MCoefficient of regression, 回归系数 }. ^# k' W5 u( V/ [6 o
Coefficient of skewness, 偏度系数
0 ^2 r# w1 Q8 J4 P" L; gCoefficient of variation, 变异系数
1 s" B+ J. a1 q. mCohort study, 队列研究& ? L* [6 G; B1 p, t
Column, 列/ I( Q, E& V& {& G
Column effect, 列效应
) z( k* A2 W1 T4 A z, wColumn factor, 列因素! J* G( w! p9 e9 D$ u, o
Combination pool, 合并; q! N+ S6 R$ R: G# E% U
Combinative table, 组合表
" q: x+ x! N: q4 ZCommon factor, 共性因子! M* a. t3 {: W. l/ \# [& `5 C
Common regression coefficient, 公共回归系数
# V0 l2 Q9 s3 O% u$ \+ A7 pCommon value, 共同值
$ |* a" i5 X E8 m5 j% G: L. uCommon variance, 公共方差) }, H7 u. u2 j9 z- v
Common variation, 公共变异5 q- P$ d9 E9 B$ ~) s
Communality variance, 共性方差' O+ w, m$ @ W; Z/ ~1 u
Comparability, 可比性6 ^8 s5 [8 w6 b! }; l/ l. d9 Y9 o
Comparison of bathes, 批比较' Y7 ~6 ]4 ^/ E
Comparison value, 比较值
2 M! V0 K- R" OCompartment model, 分部模型3 z1 d2 i8 W# m) t8 A
Compassion, 伸缩' T) r' M. a# I1 V2 W9 M- x
Complement of an event, 补事件
9 {% O, H: r$ P2 j$ b2 cComplete association, 完全正相关6 m9 [" L: f' K7 U
Complete dissociation, 完全不相关
) o. H$ q6 v) t, ]8 [Complete statistics, 完备统计量! I6 k- {# _: w( O
Completely randomized design, 完全随机化设计
2 Z7 n9 ^* A: p r8 S5 KComposite event, 联合事件3 L. g- M6 C5 o d# n
Composite events, 复合事件
8 \; j) Y; i( TConcavity, 凹性
2 U! D* P. c+ j8 ~9 pConditional expectation, 条件期望4 J: P3 L0 c4 K* s1 V1 H, ~
Conditional likelihood, 条件似然( t2 }) |7 F& B: b
Conditional probability, 条件概率
" |5 @) s- i+ C$ s. H1 j2 V" SConditionally linear, 依条件线性
% T& t4 o1 [- ? S$ o* zConfidence interval, 置信区间
$ T& g* [+ @# L1 {Confidence limit, 置信限% N$ M n4 N( a! F/ _! T- J& c4 m
Confidence lower limit, 置信下限
" g" {- g; r7 Q* A2 EConfidence upper limit, 置信上限
# |: W$ X+ \' f( `, {8 TConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
" I5 X: C$ a' p0 S% F, tConfirmatory research, 证实性实验研究
& K5 g+ d& y! e$ u0 E) L; B$ t6 nConfounding factor, 混杂因素
^! _7 P1 x3 l+ tConjoint, 联合分析 ^- Z/ R ?" T- G, n
Consistency, 相合性* [; t9 z: t$ ~ B2 X5 e- F
Consistency check, 一致性检验
' M! T- t- ^3 ?Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
" W) H9 U$ e& dConsistent estimate, 相合估计6 i9 e y0 F, `- R* w6 k. j" C3 F% o
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 j$ M+ k: }: y* z6 m: i, g
Constraint, 约束: B) K' P* c! T4 T1 E
Contaminated distribution, 污染分布+ M8 c: x% R# F) N" M
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
1 M7 e# I: t- N! Z/ j/ BContaminated normal distribution, 污染正态分布
1 W1 X5 U$ n9 u' V+ w+ I# Z7 jContamination, 污染3 f( |9 q7 T( v) @ l4 f
Contamination model, 污染模型# x# E; |' a3 A7 S9 C* J$ ?1 I
Contingency table, 列联表
- q: ^+ h% R9 |8 E# O% qContour, 边界线
. x/ F$ J& T2 RContribution rate, 贡献率/ E- D1 t( k9 C' t8 e9 v
Control, 对照1 u3 G! N% Z" D& s/ J g* b
Controlled experiments, 对照实验
% @+ i' E0 R, ?7 O: y4 h5 l0 pConventional depth, 常规深度0 k0 }8 Y5 M9 y4 T# Z5 Y, H
Convolution, 卷积
2 r: \3 e& n0 i' |3 t3 {# d; r0 ICorrected factor, 校正因子
# ~% `# X/ L: o$ p8 m1 yCorrected mean, 校正均值) O! q6 X$ n4 }- k8 U6 Y
Correction coefficient, 校正系数
# H) A. r+ D" Q5 ACorrectness, 正确性6 Z* J) l. |0 g2 d. R4 L
Correlation coefficient, 相关系数7 p# X; f3 H0 [% I% L
Correlation index, 相关指数7 u% f& c5 a i5 j: T
Correspondence, 对应
2 W4 I. P; w: B# @: jCounting, 计数
/ L j) h t7 G% ~Counts, 计数/频数 n* t$ ?7 B3 N4 W' U0 G
Covariance, 协方差& R, s' R- f, }) Z
Covariant, 共变
5 p. P0 N1 q0 W) ^/ V+ qCox Regression, Cox回归1 | H/ K7 u) l
Criteria for fitting, 拟合准则
6 L4 w2 n; D+ A; E TCriteria of least squares, 最小二乘准则2 F1 x( [7 }1 c1 `6 w) q, @
Critical ratio, 临界比
- {' |! L' i5 e9 A# L9 r( f% rCritical region, 拒绝域
8 g: \ H4 u+ w4 u- w; zCritical value, 临界值, h# i K! X% F$ D( V6 V
Cross-over design, 交叉设计6 i/ i- [# `( x, b/ \& o2 Y8 k0 R% Z
Cross-section analysis, 横断面分析( ^ }' ?! d8 ?
Cross-section survey, 横断面调查
4 @/ a) K4 _' {1 TCrosstabs , 交叉表 : C; ?, B; X, }
Cross-tabulation table, 复合表* K5 M4 b$ o; J% @9 o" B
Cube root, 立方根! n; _4 F2 C2 H/ G; r: a% U, g+ E
Cumulative distribution function, 分布函数1 p6 Q$ v# l$ Y" `' A1 D5 _% s" R
Cumulative probability, 累计概率& K/ T1 R1 C! Z' l
Curvature, 曲率/弯曲
# I: n5 P+ b/ B9 BCurvature, 曲率
! A$ p0 P7 p1 F5 {Curve fit , 曲线拟和 / H7 X5 {- d) f3 E
Curve fitting, 曲线拟合
7 l2 a7 o# R) f$ }. W q! GCurvilinear regression, 曲线回归
- v- s/ m" N+ F1 T! a4 i1 y7 {Curvilinear relation, 曲线关系
0 K, z. G: w/ S5 f: i0 M9 hCut-and-try method, 尝试法9 Q, D5 \, B) r
Cycle, 周期
# H1 Q2 F: W3 r2 S: A, HCyclist, 周期性
$ J6 b$ A& z* Q& kD test, D检验9 X* E( e% K' f. e2 [1 y/ i
Data acquisition, 资料收集
* s4 O: N" ^+ d {, NData bank, 数据库! K5 R* @$ [7 s/ P0 D: x
Data capacity, 数据容量
7 u0 h; x0 E3 W- ]' EData deficiencies, 数据缺乏% n7 J* ?; I# J R- u& T8 t+ Y0 Q! \
Data handling, 数据处理
6 i# d# U$ z) Z8 \& T4 ZData manipulation, 数据处理; p& t n! @/ m% [4 Y5 ^
Data processing, 数据处理0 h, D. S- |# i
Data reduction, 数据缩减/ z6 c# L2 C: H5 w u/ \; G
Data set, 数据集# z8 s4 c9 [' k+ F M+ ~
Data sources, 数据来源& r; o$ H- {0 f( x
Data transformation, 数据变换
! X: o3 r* b) U6 P5 PData validity, 数据有效性
+ R- ]5 Y; T: p, q- bData-in, 数据输入: ? f { O3 T: H+ S- W4 Z/ y1 R, ^2 n
Data-out, 数据输出: g& q& M: R1 z" i% J
Dead time, 停滞期# L" P8 G P. d5 T2 y) M
Degree of freedom, 自由度& q: a" {& r" V" g
Degree of precision, 精密度
; Q# F3 |; S: W. `( [5 bDegree of reliability, 可靠性程度
, O1 q4 Z& ]3 q% U& UDegression, 递减
2 O, J3 c" G) A$ PDensity function, 密度函数
9 K# E0 A. K: d! C5 i1 H* y6 H P& vDensity of data points, 数据点的密度
; K: {: @& j' f* p5 i+ FDependent variable, 应变量/依变量/因变量% C5 @3 I2 T9 M
Dependent variable, 因变量
4 ]9 U4 Y0 ^- `( @8 h6 pDepth, 深度) P2 z: D" j9 s c4 g6 P2 {, J7 R
Derivative matrix, 导数矩阵& n9 U5 d0 b$ Y6 q) b3 ~
Derivative-free methods, 无导数方法9 \5 t7 o$ p- D# w% c) w6 T) \3 s
Design, 设计
J* e) t4 Y ^% U; NDeterminacy, 确定性3 i5 d6 d) Q/ a8 _
Determinant, 行列式
- Y. P' j3 a' wDeterminant, 决定因素
7 _; _- |- m w/ iDeviation, 离差
2 p/ N3 B. Z H0 Q( e. DDeviation from average, 离均差. ^1 J0 b5 Y1 n8 ]8 W; L5 z
Diagnostic plot, 诊断图8 `6 Y7 t$ z" c i9 p$ K
Dichotomous variable, 二分变量2 ^# S* @; v6 r! V( n
Differential equation, 微分方程& ?( q) |, i6 K! m& v
Direct standardization, 直接标准化法+ ~! H7 j2 C8 X$ ^" w
Discrete variable, 离散型变量* C# G- c8 E5 Z" ^; _
DISCRIMINANT, 判断 ! S7 R: p) A# @4 p l/ r
Discriminant analysis, 判别分析 L4 ?9 q, N0 x m8 R
Discriminant coefficient, 判别系数- s/ |+ x, `' i" L: Y! L
Discriminant function, 判别值
( |) r" I) f% u- g; v. ?! b6 g d- dDispersion, 散布/分散度 p" H* Z+ B5 I
Disproportional, 不成比例的3 f1 R% N3 [6 \# B1 ~8 | _
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量, F8 ~ {0 K- v1 W- V
Distribution free, 分布无关性/免分布 t. V: h( H: i0 v8 k
Distribution shape, 分布形状$ i4 W; ?9 b* b" A3 G
Distribution-free method, 任意分布法. Q+ y9 n6 l- J2 {1 e2 x
Distributive laws, 分配律
+ H: e: z& P% D4 X( |) b3 WDisturbance, 随机扰动项
8 |8 t8 c- I' A$ ~' fDose response curve, 剂量反应曲线
/ ~( X' Q9 ]# l" MDouble blind method, 双盲法4 o( Q1 w4 M0 t) ~
Double blind trial, 双盲试验
) c/ A- D9 w& S( i4 Q8 p/ pDouble exponential distribution, 双指数分布* \( u$ \$ l0 u/ U D, y2 f
Double logarithmic, 双对数
. b! }$ u4 b) x/ R5 O1 O) A3 pDownward rank, 降秩7 T1 h& g! } _5 G- O4 K2 b* M
Dual-space plot, 对偶空间图
0 e8 r7 s5 a$ K' ^DUD, 无导数方法
3 d5 e7 D' c' |+ UDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法. D- m, g3 e$ g/ ?% w2 o3 G7 r& w; C$ y/ Z
Effect, 实验效应& k& s: P" n3 Y7 F( s W
Eigenvalue, 特征值! [1 ^& f: z+ A1 v/ X9 o: f$ y2 y0 y
Eigenvector, 特征向量
* n1 S- X+ W# q" z$ T/ ]0 LEllipse, 椭圆3 L& n L' V8 [
Empirical distribution, 经验分布
! b0 z& [ R& d- IEmpirical probability, 经验概率单位
. I* z S6 M% `+ I& FEnumeration data, 计数资料
/ t2 p# t2 y/ [9 JEqual sun-class number, 相等次级组含量; u& p) n, H2 f2 a& c9 U! p
Equally likely, 等可能- h0 p( H! G$ E" h# f8 k. ^
Equivariance, 同变性
; S0 G( L) j) d; c' J$ h, @0 \9 T, SError, 误差/错误
% b* b% X3 W' ?( m$ |Error of estimate, 估计误差5 d5 {. @9 H7 Z
Error type I, 第一类错误# c! Q% C7 L& Y$ C6 s
Error type II, 第二类错误
7 S3 q1 @9 ^% f. r* EEstimand, 被估量* f/ {: V& ^6 Y9 D# C. E
Estimated error mean squares, 估计误差均方$ @ l3 S3 D, y3 k+ c# P$ f- y. f
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和1 y. M) {. F8 {
Euclidean distance, 欧式距离; ^! B7 \6 x% i$ M" W0 e, F
Event, 事件: c7 d x8 g$ o) I8 i. A) m$ t
Event, 事件
9 V. C' @( f- J- F# _Exceptional data point, 异常数据点
1 y8 \$ X/ t. AExpectation plane, 期望平面. M, ]' f4 ^' _. E) a
Expectation surface, 期望曲面
" {: ]4 I0 `7 L3 nExpected values, 期望值) Y. d- x2 b6 H& j' {; s% k3 x& O
Experiment, 实验
3 j5 [. N) S# e( P0 |Experimental sampling, 试验抽样; U( q* L; o# C# H8 B
Experimental unit, 试验单位6 s1 ?: c9 L4 A4 f
Explanatory variable, 说明变量) I1 L1 A; o0 F7 E3 u( h
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
" Y6 h7 o' T% j) T6 V4 IExplore Summarize, 探索-摘要. \. V8 O6 m7 h
Exponential curve, 指数曲线. R# ]: i' b1 o
Exponential growth, 指数式增长2 y4 {, e% @( i v+ D' {/ g3 Y7 [: `! L
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ) d: k8 F, r9 x
Extended fit, 扩充拟合3 ?# J2 Z z0 X% m" b+ U; Y
Extra parameter, 附加参数
: X. L+ u; g0 p) X! { I" R( F4 E* XExtrapolation, 外推法$ J( n2 Y8 O( P
Extreme observation, 末端观测值3 g1 y. v& l" c& }
Extremes, 极端值/极值" {0 w& m( l6 |6 O7 I! z( U# R1 n( W# b
F distribution, F分布
: {2 y, I/ t8 f# d3 q+ P8 h! fF test, F检验+ n$ G' x, ^/ Q+ i, m# Y
Factor, 因素/因子
: h% \/ b' M* _1 UFactor analysis, 因子分析. C) O" p/ N1 c- t
Factor Analysis, 因子分析
% Z( N2 m+ |8 {! n: N7 VFactor score, 因子得分
2 P+ c1 R1 ]$ d: x: f/ mFactorial, 阶乘
: `1 _8 Y8 P2 W- O1 L' YFactorial design, 析因试验设计: k7 u" S, `! v3 w6 o# _# Z$ s
False negative, 假阴性0 U* R% z' }! j" k( Y# q! v. M
False negative error, 假阴性错误- h# a+ @, z) o* _9 G) ?
Family of distributions, 分布族2 j' k3 f6 m: a+ p4 Z1 j
Family of estimators, 估计量族0 }- H. t1 {6 L2 v+ e0 W9 w6 U3 A
Fanning, 扇面: n1 S% a3 V; F4 l7 y" n
Fatality rate, 病死率
; a! r# _' u. k; AField investigation, 现场调查
; V# |3 y$ |5 `, H8 j3 c* t! Q5 XField survey, 现场调查# y# K# v' @' }0 }' i
Finite population, 有限总体
# X( {! }" F1 @/ `- yFinite-sample, 有限样本% ], ]$ D: W- o$ c; l2 n
First derivative, 一阶导数
. d8 \9 C: f( B; ^First principal component, 第一主成分; ?# S/ K2 @* c- d# ]
First quartile, 第一四分位数
9 _' K* O2 H2 K6 P; F6 vFisher information, 费雪信息量
, ?' v3 r% O7 W! D9 H7 @% oFitted value, 拟合值
' S! ~* a* `4 I/ M8 z4 v* k) V3 R9 `Fitting a curve, 曲线拟合7 u# ~9 ]) |7 |
Fixed base, 定基
2 I% _0 U" X* f$ T5 H# QFluctuation, 随机起伏; L4 F9 R8 g* G2 ~! H, H( h
Forecast, 预测
% g; P* W N9 \0 aFour fold table, 四格表! B' B3 t7 `7 ~ W
Fourth, 四分点
$ Q7 r$ w J( N* w( k; rFraction blow, 左侧比率
9 A4 I5 Y, |6 o( i* w& N! bFractional error, 相对误差- H/ u( A$ I6 y1 g0 ^9 O
Frequency, 频率0 P5 M" f; o4 j* Z- R" q
Frequency polygon, 频数多边图: L) w3 J9 c9 I2 z9 a
Frontier point, 界限点
* B7 F* [* ~7 k2 J6 F: |Function relationship, 泛函关系
2 d5 ~' G7 |" k ^Gamma distribution, 伽玛分布+ I4 G! e, P8 w6 S* F. {+ p& _7 N
Gauss increment, 高斯增量
: p( e( \2 C. |+ ^% U/ FGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
" w" M3 Y/ W9 oGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量8 @, [4 S) N% `) u, j
General census, 全面普查
: a- [6 _. e UGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
- b& X7 @% w2 l. t0 _3 gGeometric mean, 几何平均数
) t# C8 \" v6 x. g6 X; K: SGini's mean difference, 基尼均差% s* Q# a' d! d9 S
GLM (General liner models), 一般线性模型 ; I' l" _* `1 y$ v
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
/ D+ L8 p( m7 K r0 ^( ~Gradient of determinant, 行列式的梯度+ q6 u {& b! c8 T
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方2 Q$ I1 M) K5 Q+ B% ^2 K) Q
Grand mean, 总均值
# J) W( V* u/ I. `$ uGross errors, 重大错误
" k1 B! k+ g% o: D; sGross-error sensitivity, 大错敏感度
; N& U9 |4 t+ x4 e( lGroup averages, 分组平均# Z: d& a+ z2 y* J5 e# l3 E
Grouped data, 分组资料: p6 _! P' H: f- ^6 f5 P
Guessed mean, 假定平均数
! U6 }- T# q$ Q) k) dHalf-life, 半衰期
: D- Y7 U4 }" b, }Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量, z7 N0 p3 m; ?' R" Q* a
Happenstance, 偶然事件# ^( n& S, r3 W8 @, ^6 ?
Harmonic mean, 调和均数( B) p0 Z4 c2 [ B+ U" W; ?
Hazard function, 风险均数
2 m& p1 S, Y/ |Hazard rate, 风险率, Y# b; T2 [3 n: m. X X+ J) c
Heading, 标目
3 Y5 {4 h9 l! h. }" X( n4 d4 u0 bHeavy-tailed distribution, 重尾分布. ]2 l- \ O4 b$ }
Hessian array, 海森立体阵0 @) a1 N5 g" ?* l
Heterogeneity, 不同质
0 M# L) E# @8 t! I. E% Z. u" oHeterogeneity of variance, 方差不齐
+ v! R% e/ L* H/ SHierarchical classification, 组内分组% Y9 O; r9 | f
Hierarchical clustering method, 系统聚类法5 C- ^9 V( V" l+ _$ h/ k
High-leverage point, 高杠杆率点. {6 Q; m9 S$ }7 L: Y1 W$ h3 i
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型9 H0 A# @- H) V
Hinge, 折叶点$ q9 t% K1 {$ m1 ]# U/ z
Histogram, 直方图$ I) c: i) `3 v e
Historical cohort study, 历史性队列研究 4 Y8 D1 p4 e( E( a3 ]1 P3 _
Holes, 空洞- |8 p. R2 q, {9 y; ^. y) Y+ ?& n+ c1 m6 y
HOMALS, 多重响应分析! N# @0 D$ v- ]/ y
Homogeneity of variance, 方差齐性
$ w! ~) j; a% v' J. J5 vHomogeneity test, 齐性检验. C9 L9 s% W& p: ^- i$ j% y
Huber M-estimators, 休伯M估计量
8 h4 }9 f3 A$ m" ZHyperbola, 双曲线: D! A8 f8 |, \9 p, I7 q5 x
Hypothesis testing, 假设检验
/ R- v4 T/ S# x- B, O$ W- a" ]Hypothetical universe, 假设总体
3 \# b8 r. q! l( I2 N7 LImpossible event, 不可能事件
+ K, `4 A; q; S" h. r9 jIndependence, 独立性
# {3 d w/ H" O+ Q- ^* j7 T: CIndependent variable, 自变量& w. p1 p( r& |& B' E+ W
Index, 指标/指数2 y1 @$ M# F/ O, f6 |
Indirect standardization, 间接标准化法5 z |$ K8 [8 `! F3 z
Individual, 个体( c7 L7 q/ o( k0 T' @! z
Inference band, 推断带5 O) N, u0 A* N" _
Infinite population, 无限总体& X2 H+ _0 {1 C3 T$ y( z2 u
Infinitely great, 无穷大8 v: b8 O8 B$ W- A
Infinitely small, 无穷小
' V$ v! i% c8 H9 s8 D: ^Influence curve, 影响曲线6 Z5 i9 Z7 S* v% K* ]; d% L4 x; m
Information capacity, 信息容量5 @9 y0 j$ [% c6 f- w3 X
Initial condition, 初始条件
* b4 K! ?3 K' Z4 T, {Initial estimate, 初始估计值 E9 N% o9 c- h
Initial level, 最初水平
2 y! k5 q ?! n# F1 vInteraction, 交互作用
, C) C- M- `9 o( s) ZInteraction terms, 交互作用项& I. C) ~# \1 W6 a3 P0 m- f7 I
Intercept, 截距3 O3 u: b' S( Y; K/ p( `
Interpolation, 内插法/ H+ D% Q% P6 Y' U9 W K P5 {
Interquartile range, 四分位距
% r$ d& k" z% {; dInterval estimation, 区间估计2 m( j; Y* R2 g+ Q2 M3 j3 O% T% e
Intervals of equal probability, 等概率区间
8 R2 w3 o9 h; D0 B- I! sIntrinsic curvature, 固有曲率6 c0 ?* w7 B" R V- I, ^( J' ]
Invariance, 不变性
6 y' n1 _9 O5 r( e9 j, o/ yInverse matrix, 逆矩阵5 n5 b, m: S- L1 W/ {( k
Inverse probability, 逆概率5 U% K$ s! I# V) m* u: y* Z$ h2 E f
Inverse sine transformation, 反正弦变换
& V G; R4 j- g* G) oIteration, 迭代
. Q/ P2 w8 i3 U8 b& jJacobian determinant, 雅可比行列式9 y: ]' F! }( s8 P, U0 D" A3 Q* ~
Joint distribution function, 分布函数. g& C3 c% r0 O# y$ W) Y4 ]
Joint probability, 联合概率
% E" O# z/ ]0 J, pJoint probability distribution, 联合概率分布3 k2 g7 ^2 L1 K3 C; g8 @( I
K means method, 逐步聚类法. |- o$ \5 A& C. g# s5 n8 l
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 / R# {& M1 M& D; |9 X3 H
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图7 b2 ^) @: Y9 a7 \
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关/ e1 q9 G% E u3 h0 y: Y
Kinetic, 动力学. q+ a" _5 p P u7 R8 ?
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验' E8 e' E; b- A6 g5 Z
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验- {# R9 |) f5 Z8 j/ x! }4 L2 g9 \& H
Kurtosis, 峰度
( C7 C) z: c/ {0 nLack of fit, 失拟
) u+ D; `# l3 g- |& Y* k$ HLadder of powers, 幂阶梯0 U4 V% K% W: i4 A e
Lag, 滞后$ ?& N( D/ C/ C( a' C3 a, U
Large sample, 大样本
9 C9 S+ u; o; V! v& x8 HLarge sample test, 大样本检验4 {6 S% t# _$ L6 F6 @6 n
Latin square, 拉丁方4 J' j4 W, C- M- H7 v1 Y! K
Latin square design, 拉丁方设计( \2 R" y% ]! ?
Leakage, 泄漏
5 Q4 A. b* I$ f& ]8 DLeast favorable configuration, 最不利构形3 l- G8 d4 d; i: j9 F
Least favorable distribution, 最不利分布
' e7 g, d, g' ?7 G- M" ALeast significant difference, 最小显著差法0 k9 b8 w# X# G; L
Least square method, 最小二乘法# k5 d0 g3 |) T5 K" Z! N
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
! M. `0 e3 V b/ R. k3 o9 \Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合$ ~' v" x+ t. {
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线1 f5 b: x4 T" f5 j, z
Legend, 图例! {: ]" L! z1 C( I) {
L-estimator, L估计量2 B* w8 M& \$ T; T! A1 {2 |# j+ i2 u" l
L-estimator of location, 位置L估计量5 [4 L# o1 }6 K/ ~2 b0 v% \1 x. b: v6 M
L-estimator of scale, 尺度L估计量
; d' v4 H: s* N+ N0 TLevel, 水平 G, m5 o, h. J& X/ H/ [9 z
Life expectance, 预期期望寿命
& N, K0 V% m% f+ ^Life table, 寿命表
: F0 \% J1 A# b& l* @2 z5 N* hLife table method, 生命表法$ |, t( a. v" G- @& T0 i2 A
Light-tailed distribution, 轻尾分布
0 w& D! v' `( V% @) dLikelihood function, 似然函数
1 N, A) g* @( C$ |8 b/ I+ ]Likelihood ratio, 似然比. O- ]$ H, y+ s' S! W9 [" q
line graph, 线图
$ Z7 S; x# C, d. YLinear correlation, 直线相关% P1 N, b. E. w, F6 W8 L7 i
Linear equation, 线性方程
% g* r( J& h& v5 kLinear programming, 线性规划
K6 a* G4 ]' k. ^: A+ ]Linear regression, 直线回归
[' z( D) z; \* r$ ?+ U4 sLinear Regression, 线性回归
" r5 D- R! T1 z( |! R4 t; pLinear trend, 线性趋势( d5 b+ `0 Z' H
Loading, 载荷 2 F' s9 S+ D4 c, C: N
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性; R U8 D- H) b2 `0 e6 c
Location equivariance, 位置同变性% p! }- K7 B! J
Location invariance, 位置不变性- [# A$ `$ D- p' A% G! ^
Location scale family, 位置尺度族
' V n0 a& |7 t0 ? s$ qLog rank test, 时序检验
0 L6 S$ Q% C, B/ c( s* ?: _& ZLogarithmic curve, 对数曲线' Y: ~& [: u9 p% j; q) K! a
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
1 L5 v3 G# X. P2 m/ }4 ~0 T! P. CLogarithmic scale, 对数尺度9 h1 p5 k }' V. `: n4 g
Logarithmic transformation, 对数变换
' X1 G3 R0 s: _3 sLogic check, 逻辑检查
) I/ ]0 `: g' h+ P2 jLogistic distribution, 逻辑斯特分布: v6 z% U( ^% Y: a7 N
Logit transformation, Logit转换
% S5 ]" ~3 b! b1 E/ d5 CLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
* _/ f% H1 r6 u2 Y8 Y: CLognormal distribution, 对数正态分布
! N, k3 H9 P* h2 @* @- cLost function, 损失函数+ d+ {0 ^7 L) S. A
Low correlation, 低度相关9 _/ q* I7 y5 S. l/ m2 G
Lower limit, 下限
3 T/ a) u$ l2 B8 B1 ~1 z \$ p% {% cLowest-attained variance, 最小可达方差
) d9 @" D# z. V- m$ g; KLSD, 最小显著差法的简称3 y/ X) C) M% b! u
Lurking variable, 潜在变量
* W1 n4 y6 m }2 o4 x" y% |7 ~Main effect, 主效应: l( I8 u3 p' Q9 V6 Z0 Y% }0 S
Major heading, 主辞标目( t1 [% }. I" `- u! O0 [
Marginal density function, 边缘密度函数
& G, s( Z3 m6 `% ]+ hMarginal probability, 边缘概率
/ L/ h* v3 q6 z) H" U0 rMarginal probability distribution, 边缘概率分布
3 j0 i1 a- L ? y6 @" xMatched data, 配对资料, t, |" c& I/ B5 N; ]
Matched distribution, 匹配过分布/ o4 u3 _: \# r( y+ F) e
Matching of distribution, 分布的匹配
' j- I% O# d5 n9 h6 U5 @Matching of transformation, 变换的匹配
+ O4 X9 ^8 f) {4 Z. mMathematical expectation, 数学期望
1 ]; Y3 J; c; eMathematical model, 数学模型
- f" t. |7 r( n; w9 B1 ^2 a1 JMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量1 D2 A R6 v; k9 Q2 h
Maximum likelihood method, 最大似然法3 ~ |; U& n) C* i) T( ?$ T y# H
Mean, 均数
/ q' Y1 g' k+ W7 b. o/ ~2 |Mean squares between groups, 组间均方2 a5 |. W0 |8 D7 e6 Y
Mean squares within group, 组内均方; g0 i* X* l7 N
Means (Compare means), 均值-均值比较
1 B3 U! k D& G$ ~- d" N4 F$ IMedian, 中位数
1 B0 v+ c2 x4 \2 uMedian effective dose, 半数效量* \. r6 s( Q, N% j! k( K
Median lethal dose, 半数致死量: x: v% G: @- q& g% o1 B
Median polish, 中位数平滑
' ?4 \1 J8 B2 c. \9 r% V3 M# I4 z( XMedian test, 中位数检验
0 M7 s* y4 K4 O5 d2 O7 \/ L$ u' lMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
9 M/ F( e% d$ [- ?7 ^Minimum distance estimation, 最小距离估计% z! y& W( t3 W1 O1 W6 C
Minimum effective dose, 最小有效量7 a6 S; M2 i' ^) A' C: a
Minimum lethal dose, 最小致死量
) v X: G2 B4 [( c% N8 hMinimum variance estimator, 最小方差估计量
9 g- l' T9 e5 {& D. T9 KMINITAB, 统计软件包0 k7 Q$ f% Q1 D6 {3 a. q* `5 p
Minor heading, 宾词标目# g! }& V( G% v! ]8 _
Missing data, 缺失值, }. _8 O. P1 |
Model specification, 模型的确定- r" j$ t. g- z/ k
Modeling Statistics , 模型统计2 E' U- m8 T' w: }
Models for outliers, 离群值模型
) z2 t n& O/ ~. Q& m: Y0 E2 f) dModifying the model, 模型的修正
9 ?# | N6 o+ u! G7 v2 O+ _Modulus of continuity, 连续性模
& K/ Y- T' ]8 a- z) FMorbidity, 发病率 & U: Q1 J. v9 \" a: |5 l
Most favorable configuration, 最有利构形
' e7 `. e. C7 Q" {$ M! ~! W5 ^Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度8 E7 M; _" h4 f# ~, F. o
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归- o \+ u: N7 y* H
Multiple comparison, 多重比较
& a. g7 D7 o& w/ Y# A" R4 fMultiple correlation , 复相关
# E7 U9 ?, k% S$ p1 g CMultiple covariance, 多元协方差
3 G0 u; j0 ~/ u- lMultiple linear regression, 多元线性回归( h4 h) p' v ^" Y; G/ t
Multiple response , 多重选项% r, {6 K8 Z* V9 k+ L
Multiple solutions, 多解
; s4 q! D( ^* }) e! T2 ?Multiplication theorem, 乘法定理1 Z7 Z: H8 e k1 l5 H9 q
Multiresponse, 多元响应/ [; _5 c/ \7 w% y
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
' w# V8 E7 Y% l- u; o0 a( YMultivariate T distribution, 多元T分布
; k, T6 z I: I/ n V- Q! j( p& _Mutual exclusive, 互不相容
& \# B" R% i! M L* L1 H# X JMutual independence, 互相独立
4 p* l5 J0 `: R3 W& n/ ENatural boundary, 自然边界
: ~. v/ D& S/ r5 zNatural dead, 自然死亡& \0 h) T" E" U0 z# v, S7 a
Natural zero, 自然零
- I# Z/ F! t+ ?/ DNegative correlation, 负相关
, h9 D6 c/ j$ y4 | {6 d1 qNegative linear correlation, 负线性相关: ]; x J/ ]0 j' l3 }& s
Negatively skewed, 负偏/ g" }5 f# f/ f; H8 w z
Newman-Keuls method, q检验
& W$ M' Q) f, E& e3 J. m9 cNK method, q检验' w' F9 Z6 O: I k/ o# L- J! u
No statistical significance, 无统计意义
- K5 q2 z$ u' K( KNominal variable, 名义变量
3 I. i3 F2 j/ c. V% |! j6 LNonconstancy of variability, 变异的非定常性! ~" Y) C( ]5 x, V8 M
Nonlinear regression, 非线性相关
( W+ N" p0 Q9 Q. o' C) i% PNonparametric statistics, 非参数统计
3 Y9 ?! s2 i L3 D8 SNonparametric test, 非参数检验
7 ]" C, N8 {/ o k4 \Nonparametric tests, 非参数检验8 b& q5 B0 f7 O2 U) j. ?
Normal deviate, 正态离差
! x9 {0 F+ l! JNormal distribution, 正态分布9 C5 [( g: c+ D& t2 @
Normal equation, 正规方程组
# Y7 X% ]' o' D+ r- E- F. {Normal ranges, 正常范围! ^! G: r0 @, W( ]1 p% S4 E
Normal value, 正常值) ]9 x8 A: I; `$ ^0 O
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
+ q4 c5 C4 y/ U& v, a! I4 e5 F: xNull hypothesis, 无效假设 + u0 K+ W8 g: X, ^
Numerical variable, 数值变量
1 R: |0 @# D; p0 P$ w" v FObjective function, 目标函数) ]- t7 K: K( v) E0 W
Observation unit, 观察单位0 x- t% |. o, w! f9 j( o8 A# \
Observed value, 观察值
; n% ^; m( F+ ^One sided test, 单侧检验& `* S+ a7 }$ k: C; u0 L
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
, A5 `, P) w9 o: z- S# `8 M, m/ nOneway ANOVA , 单因素方差分析
0 f/ S5 b. H3 O7 \4 F" c$ oOpen sequential trial, 开放型序贯设计
/ x9 c& |" w @ BOptrim, 优切尾
9 O X% o d; c7 q* x$ i: SOptrim efficiency, 优切尾效率
7 E; v0 `3 b7 A# O& SOrder statistics, 顺序统计量
; q- R2 }" B6 COrdered categories, 有序分类
1 ]# R# P$ e# C9 u3 UOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归) l3 P" v/ ?$ F; f# V
Ordinal variable, 有序变量8 x# \/ x8 k! X+ G% Z! {
Orthogonal basis, 正交基
( O3 f* u( I1 H5 r! LOrthogonal design, 正交试验设计
3 Z4 Z/ {$ Q# z$ o& @Orthogonality conditions, 正交条件
* W, r) @8 V3 s- i& rORTHOPLAN, 正交设计 ; X" k; r& N$ l7 e) K5 P) m' w# d
Outlier cutoffs, 离群值截断点/ B, k c7 {" q& D
Outliers, 极端值
0 w2 G6 l. {+ T( kOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
. y9 g2 T" o4 c4 ~Overshoot, 迭代过度. G/ T% t1 c0 l
Paired design, 配对设计
& t2 V: o7 ~; L' t+ x4 {Paired sample, 配对样本7 k5 H. t0 `3 P. y
Pairwise slopes, 成对斜率
; v' o# z! A) m1 S9 |Parabola, 抛物线
* Y+ m- u6 T7 E) @0 mParallel tests, 平行试验5 s. z# Z8 \/ M
Parameter, 参数& f% E# x s$ _5 k3 E
Parametric statistics, 参数统计5 Q- n9 b& x; d c, Z% ~# I
Parametric test, 参数检验
) o6 |( A, o4 ^5 |7 f5 e gPartial correlation, 偏相关; b9 a0 C, T+ A$ ]$ ^
Partial regression, 偏回归
- f4 |6 J$ `5 _, ?# ^Partial sorting, 偏排序* ^- q! a; u [2 d" |$ ]. x
Partials residuals, 偏残差
0 w' d" U, c/ S; o' s. tPattern, 模式
3 d3 D% T8 Y# A, T+ j, n Y$ q4 _Pearson curves, 皮尔逊曲线% N1 f$ m0 O' n
Peeling, 退层
& m0 W& U i9 A2 a9 D5 N2 m; aPercent bar graph, 百分条形图# V8 C( w8 N' J9 U# X- Z
Percentage, 百分比3 \) v, b, A' C
Percentile, 百分位数* G" l! h( s4 A* t
Percentile curves, 百分位曲线# o5 y& `0 \) S+ q! u5 o
Periodicity, 周期性
, E! e5 t* r, ]Permutation, 排列* l$ ]1 |; c6 h9 U) M+ C
P-estimator, P估计量6 g- m+ I% i+ j0 }
Pie graph, 饼图0 O2 @* t' l. W3 W5 E* D: J$ {
Pitman estimator, 皮特曼估计量1 I& D5 J) f5 A0 ]- |% K
Pivot, 枢轴量, d \/ O* n" H+ R" p; ^- U
Planar, 平坦
! a$ {4 x: O7 u/ _Planar assumption, 平面的假设3 E' M' E8 N) ^- b( ?
PLANCARDS, 生成试验的计划卡: v% o4 {& o- `% z, Z
Point estimation, 点估计0 L: T, ^$ d5 w) `. v
Poisson distribution, 泊松分布
4 Z+ x+ D' L7 D4 X8 a3 r+ IPolishing, 平滑* }) m! F$ ^1 C: a
Polled standard deviation, 合并标准差
4 P- C8 j( r. ?, o- o4 f4 kPolled variance, 合并方差' d, ^: k1 Z5 W! k0 a
Polygon, 多边图6 o8 F9 A& w+ H
Polynomial, 多项式
7 J: Q9 {, b p9 u# S/ oPolynomial curve, 多项式曲线
2 z; C2 \* k1 ~% gPopulation, 总体
$ T q" U/ d0 e& B4 t( P/ |Population attributable risk, 人群归因危险度9 l5 R* ^, u% y( F3 G
Positive correlation, 正相关) P( a# ~% K+ e" K. ?% [$ V
Positively skewed, 正偏
* ]) i/ H: Q OPosterior distribution, 后验分布! X/ W9 ^3 o' v ]. D# u3 s
Power of a test, 检验效能
3 ]- G; U8 f4 `& \Precision, 精密度; s# {) E! f( g9 V) x& h
Predicted value, 预测值
* S) k% O; n4 j7 d2 T6 hPreliminary analysis, 预备性分析
+ K# I4 M6 a% n) K4 j7 z4 j$ \1 IPrincipal component analysis, 主成分分析. O$ `5 n) q! _1 `
Prior distribution, 先验分布* P- [. t, q- u2 R
Prior probability, 先验概率$ E8 ^$ \7 _ ~/ u. g! o3 x
Probabilistic model, 概率模型* } w) w1 Q: Z" ]+ b2 M
probability, 概率' D0 h* `; S5 K. p! }
Probability density, 概率密度3 ?2 T- `5 T8 Y" P# a" j; _" a
Product moment, 乘积矩/协方差
( W$ I$ F, u3 ^# z9 kProfile trace, 截面迹图* x6 @. R' l) k1 F0 B1 ?) a
Proportion, 比/构成比
! I+ S8 v) q1 C$ D$ HProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样! Q, ^- \. l9 R/ w
Proportionate, 成比例
% g: x D4 u3 I& z' ^6 JProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量$ Z. j* X( B0 z+ D% }5 b
Prospective study, 前瞻性调查6 o. [- t- u% r) g
Proximities, 亲近性
( \2 p5 B& J$ `* q3 |. SPseudo F test, 近似F检验7 U3 P0 f1 Q2 {4 [ ~( T
Pseudo model, 近似模型
9 T1 e& y, ^& x+ `7 v" wPseudosigma, 伪标准差0 u @! X, x) C$ C5 p; l
Purposive sampling, 有目的抽样
. d" s: E* Z- r6 a4 rQR decomposition, QR分解
% Q( Y3 B2 g" B1 XQuadratic approximation, 二次近似
0 q& n P. Y: E6 bQualitative classification, 属性分类 |* \/ X3 }% a' v
Qualitative method, 定性方法3 m3 O/ C( ? F) V! U2 ^* Q
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
3 g& T( S9 O* F; z0 [, V0 ~Quantitative analysis, 定量分析# s- g9 G' @1 `/ h( V8 b
Quartile, 四分位数
3 K4 n: H$ c0 J0 Q; O6 ^" RQuick Cluster, 快速聚类
/ |! [ N, g" l* s$ }, K7 p! m( mRadix sort, 基数排序3 r; I2 K4 O; b" X6 Q
Random allocation, 随机化分组9 Z, p+ l G6 q0 A( z
Random blocks design, 随机区组设计
; @, T: J+ _5 a! r( _/ |Random event, 随机事件: n' A! _- y) S( T
Randomization, 随机化) T2 Z6 W# i9 w8 k- x% v0 O$ I( C8 j
Range, 极差/全距; W' D3 h8 X3 Z/ ~# k
Rank correlation, 等级相关& U0 N- h+ T# |) b P) _8 ?
Rank sum test, 秩和检验8 i! l$ v, G2 G* X) {1 N1 l- q% m
Rank test, 秩检验
! T1 d: M5 ]$ C& o; [$ }( u9 XRanked data, 等级资料
7 X& s$ w- [5 B% N. I2 I7 @: cRate, 比率
0 h6 ?4 \& ]9 l6 Z9 ]& r- O6 G/ U! ^Ratio, 比例# _4 d' f' B$ B/ F; L1 L1 j4 L: a
Raw data, 原始资料" G- R6 Q8 r3 l; `
Raw residual, 原始残差
, c( Q" k7 C2 a1 R* v0 H, WRayleigh's test, 雷氏检验' I( \5 ^/ a% g
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
, o2 [5 M: b0 n7 f' O# QReciprocal, 倒数/ p( b1 x9 d& j K! E, }9 U/ H& ?
Reciprocal transformation, 倒数变换% r* B' O1 \6 x5 ~1 ~" o
Recording, 记录
; A7 }8 W( i- r' }* fRedescending estimators, 回降估计量
, U7 \' n0 |4 Q6 d$ v! FReducing dimensions, 降维) Q0 m0 |$ ?. D
Re-expression, 重新表达0 d- [) K- e/ s: D- r) h
Reference set, 标准组4 j6 Z& u7 v! ?; P! U) x# n
Region of acceptance, 接受域4 s# H6 y6 u& E* s2 U
Regression coefficient, 回归系数
; Y" y, Z- Q1 C/ I1 l& C) M4 H$ _6 YRegression sum of square, 回归平方和
6 f* L( V5 m k5 B7 Q1 {, N% \3 FRejection point, 拒绝点
% Y) B6 P F; X. }& q% Q8 r3 gRelative dispersion, 相对离散度
" m$ Y8 l7 g9 VRelative number, 相对数/ k! Y( ?8 A; _3 z+ r( n* p
Reliability, 可靠性+ q X* r8 x. b2 P4 C
Reparametrization, 重新设置参数& ]( F- `& g9 A( X& y; r; c
Replication, 重复) @8 j; E1 e4 E
Report Summaries, 报告摘要
3 H& Q9 _6 ^1 B/ |3 n8 pResidual sum of square, 剩余平方和
( \7 V& {7 f( W, WResistance, 耐抗性
( W5 `6 t1 J" R, A) q8 C l1 {+ j' sResistant line, 耐抗线
2 {) L8 X) e4 W' x) D. Z3 [2 FResistant technique, 耐抗技术8 G* O: Q; M2 M/ l8 N# y# d
R-estimator of location, 位置R估计量
# [; t. ?8 j( n9 _/ m9 `/ tR-estimator of scale, 尺度R估计量
' @( ?* V1 s; T6 TRetrospective study, 回顾性调查7 q; w) D- t" O3 j8 b4 m
Ridge trace, 岭迹
8 B% U$ W- N' ~ s7 U5 f! [Ridit analysis, Ridit分析
- p7 e7 b T5 jRotation, 旋转1 C) f6 B# J0 q
Rounding, 舍入( Z4 m/ \. o I/ e W
Row, 行" B, n8 H M& ^1 j1 l- l
Row effects, 行效应% C) V" P5 D, k. r/ G( |$ C5 [: C
Row factor, 行因素; Q4 T. J9 Z; E! [
RXC table, RXC表
( s) ^% u% g4 o- u7 ^1 T: q& @5 HSample, 样本
6 j# c4 l- U" |' z zSample regression coefficient, 样本回归系数% _, N4 i; ^1 N& j5 P" A7 f1 C- L
Sample size, 样本量# ?- B3 G! e% }. L4 B# ] O3 [
Sample standard deviation, 样本标准差2 z5 s3 z. U+ k! d% G
Sampling error, 抽样误差
) @9 w4 k/ }& i( f3 _) [1 G' K7 t( [SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包3 L9 A8 S. A, s. r) e! _
Scale, 尺度/量表
' F9 @: p/ {# |/ N& \) B/ ^( ~; pScatter diagram, 散点图
! [% j, t5 ?4 O2 A' ^( HSchematic plot, 示意图/简图2 m( h1 p% J- t; [! x
Score test, 计分检验- z% \3 w2 y" M+ O" O4 S- y
Screening, 筛检( @' Q* W) i3 u- c4 X8 }6 J
SEASON, 季节分析 : H$ _; k: r; O# n! h$ L3 {
Second derivative, 二阶导数
9 w% v* \' e: _6 k9 Y7 R6 ]Second principal component, 第二主成分
6 h: z* V9 O/ u$ Q' }# {SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
8 L. e4 k8 y. l7 X. Q7 m( FSemi-logarithmic graph, 半对数图
, y8 e6 x1 h6 y" k! USemi-logarithmic paper, 半对数格纸( V5 P* J9 N- I% x& ~6 u& I. Q
Sensitivity curve, 敏感度曲线5 T; G' f( T9 I6 u. @( ?0 m) L/ @
Sequential analysis, 贯序分析' Z+ P) }' r4 r7 b. H. ^3 F6 d
Sequential data set, 顺序数据集
7 r; _* A9 Z' I1 \! ^Sequential design, 贯序设计
. h: Z6 Z4 r' u( U8 F( CSequential method, 贯序法
( c# } Y4 k2 p' USequential test, 贯序检验法8 h* U' p2 E4 [8 q9 f
Serial tests, 系列试验
4 M0 |; o, x5 c% cShort-cut method, 简捷法 & q) b, E$ K) M# P1 W
Sigmoid curve, S形曲线. f8 G* s( p2 S& P& E5 Y( C) ?
Sign function, 正负号函数
4 y% {# ~3 e# {4 {/ x3 }: hSign test, 符号检验4 A A, |3 y6 M$ F4 r9 m
Signed rank, 符号秩
7 Q; i2 o( x, y, h- b) m4 ASignificance test, 显著性检验
( o8 A4 ^2 f ~. T3 Y! s# xSignificant figure, 有效数字
% o8 A3 T) f, L1 Q( y' _, t* z* FSimple cluster sampling, 简单整群抽样
& U: E! X' C6 T8 G/ u3 LSimple correlation, 简单相关- y, \7 X5 y' {0 ]& }) p& n
Simple random sampling, 简单随机抽样/ ]) m' m# {- r- {! V! }
Simple regression, 简单回归% f' M$ g/ `' r
simple table, 简单表
# ^$ l; {/ [0 e! uSine estimator, 正弦估计量
; Z2 ]) V2 M. w) `1 K! \Single-valued estimate, 单值估计# s, i4 O3 w6 ]) F/ n* A5 i
Singular matrix, 奇异矩阵8 O$ ~) q( c6 A% d( Y
Skewed distribution, 偏斜分布3 r, j7 f* E# x$ j& _
Skewness, 偏度4 B. ]0 H1 n3 O5 X
Slash distribution, 斜线分布
( g+ G+ w1 I& }, X# w+ r- c7 dSlope, 斜率+ |8 Z3 Z; j0 o9 p) R! H8 k
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
% S ]' a1 o( U9 L# w+ b0 zSource of variation, 变异来源
6 I6 x1 P! Y# ?4 x8 [+ NSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
7 v, u1 O C* }9 m6 h' q- w3 tSpecific factor, 特殊因子& I" v( {+ l+ m7 {
Specific factor variance, 特殊因子方差
9 J2 b8 h3 U6 }: E5 K5 t& ^) xSpectra , 频谱
8 A- L4 z% }. g9 i! USpherical distribution, 球型正态分布
: u5 ?) \6 H6 M1 u" _& K! x* ZSpread, 展布6 }* ?3 Y4 q& q9 k5 F4 [
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包6 F7 d) q0 q9 F5 F1 H$ @9 P7 s9 R) _
Spurious correlation, 假性相关9 T& \3 d2 O9 X! ~2 H& b
Square root transformation, 平方根变换: }+ z1 i5 z8 k I+ L1 k: k6 t# [
Stabilizing variance, 稳定方差. e. c8 E% ~" ]( A
Standard deviation, 标准差
/ r. |5 w, G9 z& Z% B# L% GStandard error, 标准误! U" W. P2 i' B
Standard error of difference, 差别的标准误* A( }5 h; L4 ~. H, c5 `
Standard error of estimate, 标准估计误差
2 Y9 F7 W k G# @1 ZStandard error of rate, 率的标准误( F a- ?% @' f5 x
Standard normal distribution, 标准正态分布( e/ P2 n: B: P1 l6 t0 z
Standardization, 标准化2 I$ N/ B( ?! b1 h5 }6 T) D
Starting value, 起始值* j& r& H4 b: V' d
Statistic, 统计量
4 |- p$ K& h) f8 U- w# u/ mStatistical control, 统计控制
1 ?6 B: R. P# _0 PStatistical graph, 统计图
7 C1 [+ v4 O7 ~( k1 Q9 eStatistical inference, 统计推断
7 C2 [8 f: r% R* [! z$ }6 }5 pStatistical table, 统计表8 t* X; y7 S3 m& v) v3 f, k
Steepest descent, 最速下降法! _: n5 E# ~) F) ?
Stem and leaf display, 茎叶图, q% F- @2 }9 A- ^# i/ w! ]
Step factor, 步长因子
! x n4 k2 }- H! P0 Z( a' bStepwise regression, 逐步回归7 T6 X* Z" g4 z' e. E7 i
Storage, 存. B6 _1 {6 u1 w: M6 A
Strata, 层（复数）
( P/ y6 z$ }" ZStratified sampling, 分层抽样
/ q& c4 `9 y+ C% K6 Z1 t. iStratified sampling, 分层抽样
9 G- U) `& d6 X- `Strength, 强度+ ~1 J: H& W) t; d8 \& o5 h9 j
Stringency, 严密性
: c2 Z' D+ O) {3 N5 rStructural relationship, 结构关系' _! m# H8 U; ~( m3 Z( y
Studentized residual, 学生化残差/t化残差- z( H7 ^7 m k. M; Y8 O
Sub-class numbers, 次级组含量' c3 _, B+ m. V. b. X: h
Subdividing, 分割
6 x% y5 c, _/ _; jSufficient statistic, 充分统计量
, M; X: O% `0 n: BSum of products, 积和" G/ e8 {, }" W
Sum of squares, 离差平方和" p/ M3 V; @% ] z9 v
Sum of squares about regression, 回归平方和
! U0 b" p% a9 R6 a6 K; ?2 `Sum of squares between groups, 组间平方和
; T$ \! e7 D: u" vSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
* X& m9 B0 T" jSure event, 必然事件
5 z3 N7 c1 D g: @+ H) A: Q/ J2 oSurvey, 调查
# ]4 W5 v) e% {. q) d* S' sSurvival, 生存分析6 y% j2 n# T6 F% O. _
Survival rate, 生存率
$ Z5 D {0 _, K. u }Suspended root gram, 悬吊根图
" S8 ?# |1 b/ a5 J: n- XSymmetry, 对称
0 f5 N& j& p ASystematic error, 系统误差+ |- T: E6 V# ^9 Z- v. n$ R9 K. d
Systematic sampling, 系统抽样" b; v1 y& r* L& K3 J" D7 i, M
Tags, 标签+ {8 `. F" M- l' d5 {
Tail area, 尾部面积
z( m7 C% h \3 ?3 M# WTail length, 尾长% `1 [6 Z$ z! F* n) ^3 e
Tail weight, 尾重/ d% o" @4 a" l/ O
Tangent line, 切线
$ d# T! Y7 R0 [$ q, tTarget distribution, 目标分布% C& E+ G% ]4 t$ d
Taylor series, 泰勒级数
1 h3 {% O2 B# l% j, q* ITendency of dispersion, 离散趋势
# k0 j" s$ e MTesting of hypotheses, 假设检验
* W# X& I2 v) X* P+ ~" U" {- _Theoretical frequency, 理论频数3 q& H$ b8 c0 [" R& ?2 i( h3 ^% i
Time series, 时间序列2 E+ k) m/ g$ v
Tolerance interval, 容忍区间' H5 `# v, @$ r# c
Tolerance lower limit, 容忍下限, k+ C. U$ T; s y
Tolerance upper limit, 容忍上限
" ?0 D ]8 Q9 f( M0 `Torsion, 扰率8 w! B& ~3 g- \/ H: b% w' y. i: v
Total sum of square, 总平方和4 A8 B2 {4 N! U7 J
Total variation, 总变异2 v. R0 k# M- x) ]4 c P
Transformation, 转换 p3 w7 t8 g8 v
Treatment, 处理
9 m5 m! g6 \; \" H8 V# c$ K$ V3 @Trend, 趋势$ e& ?) [5 }- l% D- V1 e
Trend of percentage, 百分比趋势
" t; J! ^4 y" d w) i1 [Trial, 试验
$ h7 m1 K# Z: g) [" v: Z: MTrial and error method, 试错法
* ~3 O0 ~3 t/ @' G0 w3 L; _+ LTuning constant, 细调常数
' j1 N9 t" o: ?" p4 o. P' XTwo sided test, 双向检验
# u7 G: n2 N2 c0 MTwo-stage least squares, 二阶最小平方
* v; N$ Q+ Y$ L! H0 nTwo-stage sampling, 二阶段抽样
6 K2 K/ X6 a+ U+ s9 Y: }& {/ @6 jTwo-tailed test, 双侧检验$ w( c0 ]( S( Z
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
6 f$ t0 e8 v+ G. x: e' LTwo-way table, 双向表
6 a1 b9 _- D) u6 x' Y! C2 ZType I error, 一类错误/α错误
$ P( D6 q/ [1 ?* b* v; l! UType II error, 二类错误/β错误3 V0 D1 D6 R; v0 _
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
5 Z; v, q+ F- D' N$ l* m8 lUnbiased estimate, 无偏估计
9 ^9 O8 i; n3 I+ m: |, }Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
8 l9 ~$ F" X! D% ^! VUnequal subclass number, 不等次级组含量
( ]0 Q: |) [7 [) Z% gUngrouped data, 不分组资料
9 s$ p* S: a% s2 j. P! X9 z9 K0 g* hUniform coordinate, 均匀坐标: s/ |, v" k( K' i3 ~ K& E: b
Uniform distribution, 均匀分布1 G1 k ~, F& E4 V% H# b( }1 T; H
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计! |1 s- \2 K; s9 v! d/ F
Unit, 单元
, R- Z: z3 \8 U/ j tUnordered categories, 无序分类" p+ B7 u2 |: K: _" v7 g. ^% ^' D
Upper limit, 上限* p- d2 z* }/ }4 E! B6 Q
Upward rank, 升秩. p% _2 \4 K! x
Vague concept, 模糊概念
2 n* F7 ?. C+ E3 W9 M2 }+ vValidity, 有效性; r. N! r+ [( K; V- N: R) B
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
4 w) ~* T3 w! C g' L. V' FVariability, 变异性( j' w# J P% W5 Z2 v5 Z+ C
Variable, 变量9 ]# s6 B3 j6 Y' q# A
Variance, 方差8 g# O" a' \" @4 Q
Variation, 变异
# O8 W$ h) k0 F$ @6 H' D3 @3 k9 sVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转* N. Y1 K$ {' E; z( h9 x
Volume of distribution, 容积$ p7 G( f# G" n7 [7 I1 g8 H
W test, W检验
' e7 C# F$ F; e# a! @) V" WWeibull distribution, 威布尔分布
& X6 ?% c* a# C6 K J" sWeight, 权数
: e1 ^( F4 ?' A; `7 q; [! YWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验9 I$ o1 a8 ]9 ~9 X! ^: f. R1 J j
Weighted linear regression method, 加权直线回归. e+ i. N! z; h
Weighted mean, 加权平均数
! |6 @2 }7 q4 C4 lWeighted mean square, 加权平均方差/ m% a) @0 k/ u- [
Weighted sum of square, 加权平方和
( A+ ?7 N# f9 u" g$ k. QWeighting coefficient, 权重系数+ B0 d+ I$ B4 N1 w; i
Weighting method, 加权法
6 D+ R) R4 _+ VW-estimation, W估计量! \, H3 ~# Y, m# f0 c, p3 ?
W-estimation of location, 位置W估计量+ X) N- L4 Z$ j. U1 ]7 W* H7 V
Width, 宽度9 S. E. p0 Y6 _. V! ?1 K. x
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验$ S( Q' N0 k6 `* E& j+ {% X
Wild point, 野点/狂点
( }) i+ C) x6 }. C, m" EWild value, 野值/狂值; b3 ?- ]# f! W- V
Winsorized mean, 缩尾均值
+ _' X/ z" Z5 J& t8 A9 gWithdraw, 失访
1 D. E& P2 t5 J* T" `4 FYouden's index, 尤登指数
2 }' `7 x. f( {8 \Z test, Z检验
9 L) ~5 o4 s" k% BZero correlation, 零相关
: r: {$ v# D# O" G. N7 L* X2 iZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
