|
|
Absolute deviation, 绝对离差9 y3 c Q6 r! l3 x
Absolute number, 绝对数 n2 x4 g0 v3 Z; q
Absolute residuals, 绝对残差. y, E* _# [( O0 |" @
Acceleration array, 加速度立体阵1 c. n6 d( `. n) J5 g) P2 A$ z8 m2 E0 G
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度$ \ H2 X6 u! A: t
Acceleration normal, 法向加速度
& p/ `- a7 B7 T. ^, @4 W- yAcceleration space dimension, 加速度空间的维数* i; Q2 |5 A" G0 F& ^7 ~
Acceleration tangential, 切向加速度
3 W% m S9 T9 t4 s% X+ ?% f4 rAcceleration vector, 加速度向量
+ W- M: m$ K8 k# KAcceptable hypothesis, 可接受假设
/ {7 b5 h7 l4 j0 L( kAccumulation, 累积
5 S: G- k. C4 b- t3 w/ c2 |Accuracy, 准确度( \2 z* L' ]' z! F: q* g
Actual frequency, 实际频数9 c0 C0 h, F/ }1 W$ L4 q1 H
Adaptive estimator, 自适应估计量1 C4 {5 j7 @5 u( v5 B- }5 y8 x* c
Addition, 相加
, l. A" m$ J: W, ~6 Z {7 ~1 s6 XAddition theorem, 加法定理" `& `; t, v4 q4 h
Additivity, 可加性
& p A& N7 ^9 Z' ^Adjusted rate, 调整率
( s$ W" y9 l# O$ X @; iAdjusted value, 校正值
0 `9 c. T& I* H7 n) rAdmissible error, 容许误差
6 e# j- a; U q$ E2 L4 E- f6 U+ I' uAggregation, 聚集性2 [3 u2 l% \5 `
Alternative hypothesis, 备择假设* i/ e4 r: f: {6 f- b
Among groups, 组间- i" a/ c) d" l) m4 S8 |
Amounts, 总量/ e1 `, A# V; d2 n# K* x \3 y$ U
Analysis of correlation, 相关分析
# U( F0 b5 u( [ o$ x$ H$ eAnalysis of covariance, 协方差分析 s4 k% b9 @( ]! C% ^
Analysis of regression, 回归分析" Y' [ f3 S4 o3 ?
Analysis of time series, 时间序列分析* h) V6 F. i5 {! B3 ~% N. k, O
Analysis of variance, 方差分析* l4 a$ n% G$ O. a) u6 \ M% G
Angular transformation, 角转换
9 w I. O" m8 eANOVA （analysis of variance）, 方差分析3 ^8 i0 ~3 T: H* I" E1 U# G, X( h
ANOVA Models, 方差分析模型
" V% O4 _: n- N1 _; ?9 ], UArcing, 弧/弧旋
Y) H, O" N M' t+ D; `5 d, ~Arcsine transformation, 反正弦变换
! K( ^( P2 S2 N- e1 bArea under the curve, 曲线面积
7 Y( B# L% B% o" u( m% h1 O! m* z, XAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 7 _) `3 c) n( s
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
) F' z5 X, t( u* w0 w1 }Arithmetic grid paper, 算术格纸1 v2 f3 L5 ?0 j6 N0 n
Arithmetic mean, 算术平均数. i# j% A! F. ~% U; \0 N/ W
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系8 O& A/ I9 d. ^3 Q* i
Assessing fit, 拟合的评估9 S3 K! A, ~: q" J" v s
Associative laws, 结合律1 ^, F! a) L/ q
Asymmetric distribution, 非对称分布
9 ?* Q6 h2 E, x: n EAsymptotic bias, 渐近偏倚# \6 s) {+ W; _# V( ~. I: R
Asymptotic efficiency, 渐近效率
0 g& @. R) @ U% Y8 i" c9 jAsymptotic variance, 渐近方差
/ @' R% I' b; r8 ?Attributable risk, 归因危险度
) H) V- N+ k Y; {" M& f( Y v# UAttribute data, 属性资料
9 {6 J3 L! m9 R, M0 dAttribution, 属性 p0 ^0 p, I& Y
Autocorrelation, 自相关
3 J/ C4 L$ D% E. D* U% }Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
+ r2 H$ T- U) ]+ yAverage, 平均数
' L/ Q8 Z! W; W' WAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
) }2 Q! I" R y# J. H mAverage growth rate, 平均增长率
! Y9 J0 B$ j/ o+ GBar chart, 条形图
8 G; q, M- i" SBar graph, 条形图
8 z2 F' P: _3 c2 `3 ^( BBase period, 基期
" g; R; ]1 K- |* r2 hBayes' theorem , Bayes定理
: P/ c3 Z Q- `9 K5 p; W' B) @! |0 s! hBell-shaped curve, 钟形曲线
# L' [8 d- q4 _7 u8 gBernoulli distribution, 伯努力分布
0 i/ N, M0 f+ r6 M0 t Z9 o$ uBest-trim estimator, 最好切尾估计量
6 ?! P! g$ P" H8 C+ w1 t6 F! JBias, 偏性4 A9 X2 A% F, i9 u+ j
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归' f0 _! B, r. X) c4 ~
Binomial distribution, 二项分布
* h# n9 u! U I* }2 iBisquare, 双平方$ _1 |- C$ ] C% P- C( h; k9 M4 O
Bivariate Correlate, 二变量相关. v+ w" O9 F- e" s% v! G! ]
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布" Q6 ~ k. K/ n3 C
Bivariate normal population, 双变量正态总体
; @. F D, a0 p" \Biweight interval, 双权区间, L- c7 o8 V$ {3 q& z* H8 [1 R; K
Biweight M-estimator, 双权M估计量+ H* ~! B' F }/ v" ~- s7 E( q& c+ Q$ S
Block, 区组/配伍组/ P1 F- d! \; z1 }& Y
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
. D; Q7 Q" x1 a$ P( qBoxplots, 箱线图/箱尾图
, `. }2 {4 u$ a0 @- ABreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
! X! q8 {: ?6 o+ n5 a; NCanonical correlation, 典型相关
; i, F1 L1 H1 j, HCaption, 纵标目; E/ a# K7 ` L1 Z" u
Case-control study, 病例对照研究" B7 s0 {6 P% v; D* v9 R
Categorical variable, 分类变量1 H8 R X* I) V
Catenary, 悬链线) J% ?. l$ ]1 {! n, n
Cauchy distribution, 柯西分布/ k4 b4 {4 g2 I% W b
Cause-and-effect relationship, 因果关系5 k3 w, z2 W( m( u0 x" g2 N
Cell, 单元
/ ]+ \3 H0 T9 C# E7 K5 n/ h( aCensoring, 终检
, Y6 O8 ? f2 M% H# [, _2 LCenter of symmetry, 对称中心2 c) g+ J8 \) I" ^) l
Centering and scaling, 中心化和定标
' f4 c$ E8 C$ e! n( ECentral tendency, 集中趋势; M0 t, g7 K1 C+ }% G
Central value, 中心值5 d R, K' ^! X. }# F
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
# g3 |6 h" C' D0 k) Y9 w( qChance, 机遇
" i- `3 L/ U% z& Y9 f2 L5 SChance error, 随机误差
% t- B% j# k- m2 Q/ B: AChance variable, 随机变量, Z- v4 W+ `6 w" P
Characteristic equation, 特征方程
& G1 M4 Q; f$ v! K/ SCharacteristic root, 特征根
' U- a! j. H6 P) i' CCharacteristic vector, 特征向量1 M- J) l# {( q/ `! K
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则. o7 n8 j* e/ @0 |8 Y
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
7 @' e. V2 p# _8 J* q7 R4 aChi-square test, 卡方检验/χ2检验
7 G+ Q" O/ F0 }& dCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解4 W- \6 x4 Y8 G" d# q" R( O
Circle chart, 圆图 1 |5 C' T; B/ o, c* i) X
Class interval, 组距
9 W2 T8 f8 J8 RClass mid-value, 组中值
# { @! D1 y- cClass upper limit, 组上限
( D- N [ v3 w- b. jClassified variable, 分类变量
9 w; ~/ T) J0 {6 k% CCluster analysis, 聚类分析3 H% O6 | t: `! H
Cluster sampling, 整群抽样; s: B( b o3 R& x+ x/ r
Code, 代码5 {6 C( }: h' }8 z+ Q
Coded data, 编码数据
9 I% v6 z9 ~" x/ D; G9 n0 FCoding, 编码
$ M- @6 P9 A! w1 p4 i2 @Coefficient of contingency, 列联系数
' b0 m8 j3 a8 `: N) ~) `# RCoefficient of determination, 决定系数
7 C* o; D4 L7 D3 F2 O& r% |Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数+ I- H: D5 ]( e: W* O' \
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数( P% j: m, E! } n
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
) a m9 l# ^* r8 u$ ]Coefficient of rank correlation, 等级相关系数" C/ E, H, e; b3 [9 x
Coefficient of regression, 回归系数
M+ @( C- X% KCoefficient of skewness, 偏度系数, _* Z) E- K3 J5 L! u2 W
Coefficient of variation, 变异系数
) h+ }) d/ G2 R. F. s, g+ @2 ^/ f( _1 ]( nCohort study, 队列研究
2 p& }5 a) ]- a( O( t$ y0 a2 jColumn, 列1 E0 ~0 h; _4 k2 V5 |8 F9 Y
Column effect, 列效应
+ ~& V; T4 A+ ~( v' KColumn factor, 列因素
5 j, {4 r; l2 fCombination pool, 合并 D8 o4 O* z7 S6 I# E# d/ G& [
Combinative table, 组合表& P4 q9 K; f& T2 |: t) G8 y
Common factor, 共性因子
; V( i) e" n# X5 e' c$ ?2 nCommon regression coefficient, 公共回归系数
5 W- h; l8 P1 e( e% qCommon value, 共同值: g8 c' |: q' D, c J
Common variance, 公共方差
8 M6 b' b2 ]/ T3 s) @" ZCommon variation, 公共变异/ i6 \5 m t. d9 F: R3 [
Communality variance, 共性方差* ~$ ]! C5 A# H3 ] ?
Comparability, 可比性 i( m& G5 a" Y/ `1 k
Comparison of bathes, 批比较4 |' \8 \, w+ b1 z) C# D$ {
Comparison value, 比较值/ W2 s; |- K& u# _# \
Compartment model, 分部模型) i7 D, i$ L, h9 {$ p! j
Compassion, 伸缩& c$ M; P' h; r( c9 W7 e' x0 N
Complement of an event, 补事件
* ~( O9 g7 Y8 V) T5 y9 IComplete association, 完全正相关; `$ J" j2 g+ f" G
Complete dissociation, 完全不相关
+ L# R$ d! i3 ?' ]% rComplete statistics, 完备统计量
' P7 K( W J! Z iCompletely randomized design, 完全随机化设计
* x. w( z/ e4 K% C; zComposite event, 联合事件: Q& A; W8 J# ^# N
Composite events, 复合事件5 x9 v# D% w+ O8 b
Concavity, 凹性
2 w* x2 E9 g4 AConditional expectation, 条件期望& g9 v) d# i4 J
Conditional likelihood, 条件似然0 M6 b- k$ k+ t' y, H5 I$ ]
Conditional probability, 条件概率) |7 O* n' ]9 m. n1 i
Conditionally linear, 依条件线性
8 {3 n8 _0 ^8 H! W* y, oConfidence interval, 置信区间
. ]* G b0 x& G& t6 o8 ~4 fConfidence limit, 置信限0 X: z* Z2 U u$ X4 t
Confidence lower limit, 置信下限
% u6 m: a7 \) WConfidence upper limit, 置信上限% A* M6 J7 Y9 X' s
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析; [3 M! u/ `) X, d
Confirmatory research, 证实性实验研究3 p# [7 {% y, C4 ?! g' N
Confounding factor, 混杂因素) b* Q4 W K4 e! `/ q
Conjoint, 联合分析1 _5 {; l3 [' s+ L7 ] ]' _# Z
Consistency, 相合性
( e' c& k; J- m E8 I: u+ ]" l+ yConsistency check, 一致性检验
. S9 k. y* [& U& g1 sConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计( C4 w; M& K: }
Consistent estimate, 相合估计
$ V' X% x( U! P8 h, Z0 L: I: S- dConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归( r5 s) C0 \9 q. L) H- F# H
Constraint, 约束
1 H3 d7 I0 L6 X$ _2 u: r& fContaminated distribution, 污染分布5 @ C, l+ u9 h" b. p" `
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布# A# r% N9 _9 G7 `
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
7 _' a! c( B. Z) EContamination, 污染
' K. r# X. n3 HContamination model, 污染模型7 ^/ T: `5 D& W2 i
Contingency table, 列联表
1 {6 K; p# h, u7 m R. OContour, 边界线5 w4 k* }3 }8 H" L3 \( \1 y# M
Contribution rate, 贡献率1 W! |+ R9 V; a+ P% T: T
Control, 对照+ ` z9 w) Q0 K* o
Controlled experiments, 对照实验
9 K8 t$ b8 ^( X' p4 OConventional depth, 常规深度
" ?9 P2 M& h4 ^( r& N7 N2 n& c1 sConvolution, 卷积
; L! }: q1 u2 ^" M, }Corrected factor, 校正因子
' Y% T: [$ f- k* C! NCorrected mean, 校正均值' Y! {3 u. Z, y* ^
Correction coefficient, 校正系数$ S" V" J6 U' N/ g" F
Correctness, 正确性
2 v& N* y$ [3 ?- K3 ]2 JCorrelation coefficient, 相关系数
" o2 Y1 q& @( x) O6 SCorrelation index, 相关指数/ o9 f, V K+ L
Correspondence, 对应9 x; @5 t6 |, N& A
Counting, 计数' M5 ?; f* }) H
Counts, 计数/频数
. i2 k+ [$ z1 f6 @; A# d; yCovariance, 协方差
2 S% Q% j4 {, c& {) \9 zCovariant, 共变 5 o6 W0 H& [. I( v" d2 Q4 r
Cox Regression, Cox回归
$ u( E% h4 m- KCriteria for fitting, 拟合准则1 ^: F; l& ^) G* w$ U
Criteria of least squares, 最小二乘准则
) G) ^3 Y1 g( K' ICritical ratio, 临界比 r* X7 H/ O" b& j
Critical region, 拒绝域
$ S5 X8 l' L6 K5 KCritical value, 临界值. B! I& U& G6 ]. D8 B
Cross-over design, 交叉设计
$ S5 C: j+ ]/ T5 |6 y. r. |0 LCross-section analysis, 横断面分析$ V9 O1 B3 o' b) l/ {( S; A+ R
Cross-section survey, 横断面调查" G- J+ A% n2 e3 Y9 q2 @; l
Crosstabs , 交叉表 ; g7 V. N- y0 A+ _
Cross-tabulation table, 复合表* n8 A" j5 C6 k4 x/ n/ G9 ]
Cube root, 立方根
' a( `3 [: f- W+ ]# yCumulative distribution function, 分布函数) i8 }: C; T6 d* V1 c; {1 B
Cumulative probability, 累计概率
/ a3 {$ o% a; x; k* t# r# CCurvature, 曲率/弯曲
6 o3 c1 Q+ H. \% g2 h/ b. a6 pCurvature, 曲率
( E' w5 G) u* t% C- \; P: W7 eCurve fit , 曲线拟和
( Y) O: Z3 ]% u2 N' PCurve fitting, 曲线拟合) A# z9 v0 e8 e* C: N
Curvilinear regression, 曲线回归' p; i# s, L) t$ A f) X
Curvilinear relation, 曲线关系
& {7 q: v4 W; k4 p* V2 eCut-and-try method, 尝试法# C4 P% d1 O+ N" x+ \3 G
Cycle, 周期/ N) k3 V O; H' {6 q/ @/ l, Y2 f
Cyclist, 周期性/ Q+ ~( O% }# G/ {; R
D test, D检验
6 c$ A+ |/ o; x6 @/ B9 CData acquisition, 资料收集
, O% ^0 _! j d9 p# u6 n8 RData bank, 数据库
4 y7 f- Z5 Z) w' gData capacity, 数据容量8 U. Z( {* g: x- G4 V: a* o! q
Data deficiencies, 数据缺乏7 r) i, r# |2 x3 S5 b7 A q
Data handling, 数据处理
; B& T, K9 G1 p: g& p% H* yData manipulation, 数据处理
9 a; b. Z3 c- _! J. OData processing, 数据处理* t8 i; n- Y" [8 t- d
Data reduction, 数据缩减# G5 R4 O6 I6 V% M" |" [9 ^
Data set, 数据集
+ {5 C) V9 A3 gData sources, 数据来源
6 O5 K& C# g K9 m2 q! eData transformation, 数据变换, a9 G, p T4 `4 O& F$ |
Data validity, 数据有效性
( x+ `4 z5 M: G. JData-in, 数据输入
# n. k( P" N, [Data-out, 数据输出3 u& i0 C( U9 c
Dead time, 停滞期( v5 g5 B2 T0 W1 B- j+ w
Degree of freedom, 自由度' f0 O( ~; m- F
Degree of precision, 精密度
8 _( H6 ]) e- X, ]& h/ ~Degree of reliability, 可靠性程度
' Z& V. n% ~! ?. X5 _3 eDegression, 递减
$ }' b4 q9 v. B* v3 B% kDensity function, 密度函数0 X7 e8 h$ q- V; I6 K; ~
Density of data points, 数据点的密度0 H- H, M/ e/ l* Z0 D
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
. Q7 h( o- P% \; o8 IDependent variable, 因变量
% R3 E% l& I* o' bDepth, 深度
5 T+ h4 Q* [: o) a( ?! R6 D9 @Derivative matrix, 导数矩阵- j# C) Q$ }. z: O: R
Derivative-free methods, 无导数方法
: R1 r% c a: D% L, x' e* [+ DDesign, 设计
! {5 ~$ I, \# T! gDeterminacy, 确定性
1 w; p1 R1 N( G" QDeterminant, 行列式
& s( L+ C r: A; u0 E$ }* R2 F9 u- iDeterminant, 决定因素4 }9 {6 y! _; Q
Deviation, 离差
7 b5 Z% T9 c& e. F& ]" K" V/ @Deviation from average, 离均差
! b7 {- T8 b1 v& [& Z/ {Diagnostic plot, 诊断图# f. J+ J1 p8 \
Dichotomous variable, 二分变量- D6 t/ C6 j, b8 T- q& g5 }
Differential equation, 微分方程
- i8 p- G c" b$ Z6 W3 Q' g$ A- XDirect standardization, 直接标准化法
6 U/ |7 F- ], K8 D! kDiscrete variable, 离散型变量8 C, U! e% F! q
DISCRIMINANT, 判断
( Q3 L% u$ e RDiscriminant analysis, 判别分析
/ Y2 B5 h5 N7 O! B" n/ _5 X0 g* {Discriminant coefficient, 判别系数5 _9 l, o( ?! b7 O, \
Discriminant function, 判别值
, g! q% ^; C6 l9 d. |3 tDispersion, 散布/分散度/ ^4 w, ]/ g% d( H6 r1 |
Disproportional, 不成比例的( E0 k" U1 M$ U7 J0 O4 a3 ~
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量9 W" ^& b+ @) B, K* c; c
Distribution free, 分布无关性/免分布0 c5 \8 R1 z2 M1 G" ~% K& z
Distribution shape, 分布形状
# N. _9 w% n1 }3 O) W% oDistribution-free method, 任意分布法
- ]2 U3 d- z. [: Z- ^Distributive laws, 分配律8 b! l5 ^5 l8 K# t. g' u4 s3 \
Disturbance, 随机扰动项& g1 N) V8 C7 ^6 e
Dose response curve, 剂量反应曲线
* j4 K& y4 t$ z* h! k+ ]Double blind method, 双盲法* ?4 X& x" \# Z! E1 K0 R9 F- e
Double blind trial, 双盲试验3 a, {4 s! K/ k* _$ r
Double exponential distribution, 双指数分布
( b5 m2 I& e* c, W C/ ?Double logarithmic, 双对数' {" T2 u, m2 g4 e. h3 K
Downward rank, 降秩
. h0 a$ }0 h; w9 [4 [) z% `7 [) iDual-space plot, 对偶空间图
+ ^5 V' ?8 z, j. y `- ^/ fDUD, 无导数方法
+ V, A7 u$ m" ODuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
4 x) ^+ X; s8 c: b" V% xEffect, 实验效应
0 l% Z6 M& _* I$ ZEigenvalue, 特征值
* O5 o6 R! D+ M& \1 b# aEigenvector, 特征向量
5 x% G& i7 w s6 I0 V, ^Ellipse, 椭圆- v) M7 [3 l% C' \. j$ B: \
Empirical distribution, 经验分布9 p2 \$ d- a0 ~4 e4 @/ |
Empirical probability, 经验概率单位
7 B( m3 T8 e5 E0 [: h2 x! U# zEnumeration data, 计数资料
- f) D; ]- c; h' h4 @) t: lEqual sun-class number, 相等次级组含量+ s, s# X) R& n5 N2 x2 c. v
Equally likely, 等可能
: Q1 Y. U& c( iEquivariance, 同变性1 |7 o7 W) s. d/ L
Error, 误差/错误4 v' V) N K! o# |& \; x" v
Error of estimate, 估计误差2 M, c) D: U, ^) W0 \' R$ K( k: |
Error type I, 第一类错误1 m# ]! ?6 e$ {. B
Error type II, 第二类错误
5 E B! p. M, H. ~; u- S7 f+ ZEstimand, 被估量
; Y0 i% c. w. S. W/ dEstimated error mean squares, 估计误差均方# L' c) B; A, I7 v/ l
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和- p* A2 v8 i5 J" ]% J0 t e D
Euclidean distance, 欧式距离( c9 P3 r% `* v6 g; J! ~
Event, 事件$ I0 n0 q6 s4 {9 v5 V( H
Event, 事件
- G" L n J1 ~Exceptional data point, 异常数据点9 e2 {7 P! ~* m
Expectation plane, 期望平面' L. I0 T4 e% i
Expectation surface, 期望曲面( g7 R9 w$ N/ z3 i1 V3 N
Expected values, 期望值7 q% Z; W' R* l' ]5 r5 d- i
Experiment, 实验" }4 f: x& F4 {% }4 W @7 p+ I
Experimental sampling, 试验抽样
5 b7 a3 Y7 F' V8 [- ?/ ^Experimental unit, 试验单位
/ ?( W( M9 D/ }3 ?7 lExplanatory variable, 说明变量2 }( i+ v; ^: t$ i+ l7 n
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
\5 M3 o% V* x5 o+ B/ aExplore Summarize, 探索-摘要
9 @ `: c( R, ?9 JExponential curve, 指数曲线7 w; J4 T( @+ T3 ^( C) a2 }
Exponential growth, 指数式增长, }- o3 h0 N: h z
EXSMOOTH, 指数平滑方法 - X& }4 C8 U- Q/ F' H& v
Extended fit, 扩充拟合* @ i, {% V% a6 X6 v7 X) x! ~
Extra parameter, 附加参数' N9 O; C' N0 ]4 |! F" c( c
Extrapolation, 外推法
1 u/ T/ a2 D p: x" n6 Y5 b; X0 V2 o# {Extreme observation, 末端观测值
8 Q( ] Q0 e/ N7 O! f1 P2 [Extremes, 极端值/极值' T" m5 n/ |3 Z `( P
F distribution, F分布
; A. {2 k- E% W w! P* b) TF test, F检验
( T9 T+ X! S5 E: F- SFactor, 因素/因子8 I- @* Q' Z5 j& k J* M$ _" m8 x
Factor analysis, 因子分析
# T! s- U) A5 }5 s% X0 E" N5 C$ bFactor Analysis, 因子分析3 m% I; q0 u3 ^# k% z* l ?* e5 u
Factor score, 因子得分 . D1 Q7 a* l: ^# L% ~
Factorial, 阶乘
9 \$ j! b. t7 m' k& gFactorial design, 析因试验设计
/ D; N, I5 q( H6 q. l. cFalse negative, 假阴性4 [' r# J' I5 Y/ @) S
False negative error, 假阴性错误: i' v1 W; C6 `6 D2 }+ v
Family of distributions, 分布族
3 J. e0 K, B1 v$ v/ HFamily of estimators, 估计量族
% h) T$ l' m/ F9 A" dFanning, 扇面# h, @: U7 k( L; G5 w( W
Fatality rate, 病死率
" F( `* ~6 U; Q" g* @& Y% I% o+ g3 kField investigation, 现场调查
6 B1 ~5 K3 V7 ?7 ?! c P4 aField survey, 现场调查( `) ^# \+ n6 y$ d& k
Finite population, 有限总体: d8 h# w, s) S- D. a
Finite-sample, 有限样本
& P" i9 `( y, [First derivative, 一阶导数
1 L4 i0 s4 O3 e! PFirst principal component, 第一主成分
, m( V, U5 n( ~; d3 R( BFirst quartile, 第一四分位数
% w; L0 L2 `) z3 tFisher information, 费雪信息量7 J- O, @3 p! C. w
Fitted value, 拟合值/ G2 c( U9 [& o5 j7 a
Fitting a curve, 曲线拟合0 \- u6 j1 H' J, K3 z
Fixed base, 定基
% |5 l9 l; O6 ? q+ BFluctuation, 随机起伏
8 z" d* F( h0 p5 P# U9 H- UForecast, 预测8 R4 c8 C' C# p3 A: i( J) Q7 X
Four fold table, 四格表
J# R2 M2 K0 w+ y8 P' fFourth, 四分点# X: m3 m9 ]- T- Z8 L
Fraction blow, 左侧比率
) e( B5 W: r3 H' J5 O% n; KFractional error, 相对误差; W O9 ~' K% a. C
Frequency, 频率3 s: k9 T0 E6 s$ |9 ~0 G+ _+ a
Frequency polygon, 频数多边图
6 Q/ t7 L1 ?; Y4 L; L$ EFrontier point, 界限点
7 d$ j; V# P& d) Q5 ]* k2 e( JFunction relationship, 泛函关系( E% [3 Z4 d/ D8 Q5 E
Gamma distribution, 伽玛分布
1 e1 E' D. |8 aGauss increment, 高斯增量 |# Y; l. q" r% @4 w
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布9 a6 X2 e! \, X( r4 {
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量# t1 h% S$ M4 O0 Z$ j+ l
General census, 全面普查
0 F B' D) J/ _5 A XGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 # L5 E0 r f" P3 j8 H) u
Geometric mean, 几何平均数
- j3 d4 j2 }2 l& K1 `: [Gini's mean difference, 基尼均差% W, p; I2 K% }9 o6 l5 E* ~' k
GLM (General liner models), 一般线性模型 $ u' n# G/ m4 V: Z' |0 \
Goodness of fit, 拟和优度/配合度0 A1 V* |( D, S! u5 M
Gradient of determinant, 行列式的梯度
( A {5 M& f1 zGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
' X6 L" z, t& _Grand mean, 总均值5 N& Q! a B V0 g* x2 V. q( |
Gross errors, 重大错误" h& `3 r6 e4 G# o
Gross-error sensitivity, 大错敏感度# Q" ^# n' t( d4 G) h% b) ^, B
Group averages, 分组平均
4 Q2 q$ ]( W$ ]$ V% \Grouped data, 分组资料
& [: N* b3 H9 z- _; nGuessed mean, 假定平均数
% R! q2 m2 S$ \( ~) O8 ]Half-life, 半衰期
4 X2 }+ m, `3 O9 ?( x: ^1 \Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
3 V( Y5 p8 a; C% y# r Z1 ]/ }$ gHappenstance, 偶然事件/ i+ u0 Y2 P/ C
Harmonic mean, 调和均数
+ @7 h; f; `! N! @& uHazard function, 风险均数
) p/ `3 _: |1 s* E5 e) Y& o% AHazard rate, 风险率% |, l; K% N) k* ]# `$ \3 F& l
Heading, 标目 7 X7 A( U% I' C
Heavy-tailed distribution, 重尾分布% [9 o7 S4 O0 a$ u) V' d* ]
Hessian array, 海森立体阵7 X8 T! ?" s* o5 ?6 e; G+ C
Heterogeneity, 不同质) K7 ]7 e7 G7 U! M2 o9 k# Y( ?1 J4 ?; ?
Heterogeneity of variance, 方差不齐
3 d; G/ Z3 p/ U) t% `Hierarchical classification, 组内分组
6 i8 p4 w) L* K5 }9 DHierarchical clustering method, 系统聚类法
. b t. c2 M# O. C- ^9 b6 kHigh-leverage point, 高杠杆率点
; h) J! P! H- WHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
3 y+ v6 E4 ?7 _1 W) PHinge, 折叶点
9 R% `2 k8 C) C rHistogram, 直方图
( c; |! |' s5 C, YHistorical cohort study, 历史性队列研究
3 W/ i; l) P) P3 MHoles, 空洞/ ]3 s( g7 p8 g u8 _8 ^( h: x( n
HOMALS, 多重响应分析" |2 P# f _2 H
Homogeneity of variance, 方差齐性% q& s8 C2 i/ J8 g* c+ X6 }
Homogeneity test, 齐性检验! \3 P* o6 V0 s! {
Huber M-estimators, 休伯M估计量' }4 F6 m I- x" ~3 |: H4 p
Hyperbola, 双曲线
7 m2 N& G: L1 `0 ^ r0 ]# Z- J3 YHypothesis testing, 假设检验
5 B" U7 [# D- B6 ?: d7 e- r8 K0 b# PHypothetical universe, 假设总体
" R4 t2 i' s; y3 M0 `; r6 xImpossible event, 不可能事件5 l5 Q( a" I& p
Independence, 独立性
& D W! }. e* X' R/ _, W* nIndependent variable, 自变量' P* v% F' I( K! O, @$ b; F F/ x
Index, 指标/指数
( P% f( |+ R) D Q9 CIndirect standardization, 间接标准化法* c; R- V: @3 C8 A) p5 I
Individual, 个体3 x' q3 W+ [7 U2 U2 k
Inference band, 推断带7 Z) e k- ^& {9 r \
Infinite population, 无限总体
4 R" z. c- Z" K9 b2 E8 z: E( EInfinitely great, 无穷大9 F% u; r' @: P5 O+ @$ z7 n
Infinitely small, 无穷小; C1 f: R& I0 a. \ J9 y3 [
Influence curve, 影响曲线
: i& k+ S7 k# ?/ y$ u9 lInformation capacity, 信息容量
3 u9 e- O) t4 e7 z1 N# G7 N% s: Q! OInitial condition, 初始条件
1 R* U2 e3 R, F2 p/ i1 f2 gInitial estimate, 初始估计值
, R* G0 M4 }" }) aInitial level, 最初水平: T" P! n: F- h+ t: z6 Y: C
Interaction, 交互作用4 m9 |# O6 b0 J( b0 R* F
Interaction terms, 交互作用项
0 h( j. u+ ? T3 R$ TIntercept, 截距
/ I% X1 `# A- k) O+ r* YInterpolation, 内插法
/ f& E& T' k3 f5 h9 ~! dInterquartile range, 四分位距
8 H2 W- n# r1 F2 C; }" YInterval estimation, 区间估计
, O7 M8 m7 ]% W! T, s' x" C4 }9 @4 ^Intervals of equal probability, 等概率区间
& m0 ]! }' j9 `& eIntrinsic curvature, 固有曲率
& X( T+ | B9 @; I7 }& m. m0 eInvariance, 不变性! y) O0 _0 e2 @ \% L. @6 O8 E1 R
Inverse matrix, 逆矩阵
: Q7 n- Z9 `5 w4 KInverse probability, 逆概率' f, b2 L8 T0 n% l, ?% F- V
Inverse sine transformation, 反正弦变换 ~8 x) i- A0 L1 K$ Z; A+ V
Iteration, 迭代
- ^! `+ e7 f! W3 z! v1 mJacobian determinant, 雅可比行列式1 p" v& w7 y+ C# w1 \( G
Joint distribution function, 分布函数
d# w) J% T& H9 C+ ?1 p/ g, L J) K6 yJoint probability, 联合概率
4 H- _8 K% |: }9 P1 ~9 SJoint probability distribution, 联合概率分布
1 ~: C* N' k; H3 xK means method, 逐步聚类法, Q4 z" c( e' Q5 ?% ]
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 : f5 Y0 w: a" V( q! ?: i. l
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图2 Q, J/ j$ Q7 u8 B/ S1 z
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
) [: r7 g/ \" s# v8 m6 TKinetic, 动力学/ [. j/ u; J8 |. x! x$ a5 C- X, g
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验* W) M( W* i- l- k' x, j o
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
7 q. b3 q7 K7 NKurtosis, 峰度" \: C: l: K4 g0 R8 b
Lack of fit, 失拟4 D, |. D* O9 T% E
Ladder of powers, 幂阶梯
% r! t8 Y" {+ }+ aLag, 滞后+ j1 _- M7 {8 x
Large sample, 大样本
+ m" h! y- x* ^6 N$ O4 zLarge sample test, 大样本检验9 `& p6 k! H; _
Latin square, 拉丁方
3 j% c5 Z) c9 z5 B; M5 ?, ?; J5 U/ KLatin square design, 拉丁方设计
( `3 m5 k1 s9 zLeakage, 泄漏
* _2 a( {' j# H' h: lLeast favorable configuration, 最不利构形0 c6 k' ^. h( l* w* [6 {+ t( M
Least favorable distribution, 最不利分布 Y2 N* T4 \& r8 ]
Least significant difference, 最小显著差法, s, _: c# H- b. V: w
Least square method, 最小二乘法
( ^* Z& F" l a" {+ wLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
' b) g$ A+ N* m9 R4 i, C8 KLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合1 ]* V2 Y3 U# _9 @( N' u2 w2 C" x
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
9 d* p5 a. i9 m7 S( O5 dLegend, 图例( ^. I+ E3 N9 n8 @& Z; O0 [
L-estimator, L估计量$ {2 l6 j# Q* I( O% m n
L-estimator of location, 位置L估计量
6 F0 o) w4 `' G+ t; iL-estimator of scale, 尺度L估计量0 ?& q7 C9 K& e8 ~0 {7 R6 j; D
Level, 水平( g" E# [9 \9 ?. o; b( W
Life expectance, 预期期望寿命4 N# }# [# ^- ]! H, r& Z
Life table, 寿命表+ p4 C% H/ I% z R+ w& A7 \
Life table method, 生命表法" r% e$ r2 n6 s: I( ? Q2 P; A
Light-tailed distribution, 轻尾分布
9 w) h& f0 k+ c- ~. WLikelihood function, 似然函数
; l, Q8 i1 b3 G% f1 BLikelihood ratio, 似然比
7 N8 ]; {* M' vline graph, 线图$ q8 u( l$ b5 e7 Z; @. e' `
Linear correlation, 直线相关
0 ?6 M3 J! f9 _% |4 |! {Linear equation, 线性方程
% m' s* ?; U/ CLinear programming, 线性规划
) d7 H4 X6 ]! C+ rLinear regression, 直线回归
j5 k1 C) a( m" x, I1 |Linear Regression, 线性回归5 U t1 p' }+ U6 t: [ q
Linear trend, 线性趋势3 p' i5 X& i$ L" `1 b" f0 M
Loading, 载荷 8 n4 h$ H2 T3 W
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
/ v' r( J2 K9 M2 Y( |! i* r4 DLocation equivariance, 位置同变性
* |1 o( D% U: \. o8 \Location invariance, 位置不变性, B4 X, v% A; i
Location scale family, 位置尺度族2 j% a! j- @" q+ [, {7 d, O# j% d
Log rank test, 时序检验
8 l4 }0 F$ r. D% U2 D' j7 Z: [Logarithmic curve, 对数曲线, q& u4 J) g; M4 K
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布+ `( r5 f) O, w% Z
Logarithmic scale, 对数尺度
/ S6 N, l/ `4 ZLogarithmic transformation, 对数变换+ w2 w/ j2 @! m1 }# I
Logic check, 逻辑检查
8 |9 s; o5 b! L2 o4 G% t) yLogistic distribution, 逻辑斯特分布, d$ L( Y2 i: m6 A" n Y6 y j' E
Logit transformation, Logit转换
- ^* h, M. o2 M! h2 ]LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
. _6 }: J1 P! T# D, C1 C+ ?: WLognormal distribution, 对数正态分布
. \+ @4 d L- g" JLost function, 损失函数% r& D4 [& a: s! J. N
Low correlation, 低度相关
) }; @1 P5 E# A! w9 \" ZLower limit, 下限
) |$ _/ }4 r7 u$ ?Lowest-attained variance, 最小可达方差( C- `: ?+ S; V5 f/ \5 ^7 A
LSD, 最小显著差法的简称
' t. v' `& W, FLurking variable, 潜在变量! ?# O2 K6 d9 f0 b. G
Main effect, 主效应( {$ i; [' i$ V/ G9 `0 w3 N
Major heading, 主辞标目
: I9 A" {* d" m3 Q; x" [% rMarginal density function, 边缘密度函数
; x% A8 k2 C& u( F7 n' R4 {Marginal probability, 边缘概率
5 W- O/ K$ ?' U/ A5 Z) `9 yMarginal probability distribution, 边缘概率分布
j6 `3 s) T$ r$ X; S* RMatched data, 配对资料
/ P. G J5 w; q* ]8 L0 PMatched distribution, 匹配过分布4 r. N: i* ?4 N) Q" _* k4 ?2 K) ?
Matching of distribution, 分布的匹配( F# k3 j6 o$ L7 Y; K
Matching of transformation, 变换的匹配! j& V3 @( r& V: z) h
Mathematical expectation, 数学期望: u; T) G, Q; K+ J3 @% V
Mathematical model, 数学模型 K1 j- I8 c$ p3 [" s' g; }/ c
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量% x2 L; ]& ?# g6 R. r' m9 a4 |
Maximum likelihood method, 最大似然法
7 {! a$ x, V' E' ~: B V' MMean, 均数* _( ?. d6 i/ ]3 }
Mean squares between groups, 组间均方* R" s+ F3 z h2 `
Mean squares within group, 组内均方
# y0 L9 q8 y9 c! a9 {% t7 P, v BMeans (Compare means), 均值-均值比较9 ?( x' g# R& T$ f
Median, 中位数
% q9 F0 }$ x8 R( O1 \' LMedian effective dose, 半数效量) M& t/ x7 v" S' ]' ^( ^/ S( K3 n3 r
Median lethal dose, 半数致死量
; o9 r3 C+ Y! v9 k; f, QMedian polish, 中位数平滑$ G: m! ^6 }9 P
Median test, 中位数检验
2 {, s6 z0 _$ |" n9 X' W2 fMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
1 T1 X4 t& R( Z1 jMinimum distance estimation, 最小距离估计
$ y+ [8 N* ^' g, ?Minimum effective dose, 最小有效量- [9 } }" t% B. i: o7 [; t5 H
Minimum lethal dose, 最小致死量: S/ V3 K, c/ c
Minimum variance estimator, 最小方差估计量& c- o1 S' j( A2 c
MINITAB, 统计软件包3 k% h- L7 L: X
Minor heading, 宾词标目
8 ?3 c. e% [4 {' i/ L: M" IMissing data, 缺失值
' r& p8 j7 e) a) A: c+ ~Model specification, 模型的确定
; _0 k0 a% \! o# pModeling Statistics , 模型统计
. B& ~2 h; Y0 B* F; A% _Models for outliers, 离群值模型% M& W& }: i" [: V" G: f" e
Modifying the model, 模型的修正
! t$ k7 l9 U o& C; ], |$ H x$ ?2 yModulus of continuity, 连续性模
* c5 G7 K* G) S l: s( W" ^Morbidity, 发病率
8 t" V" w7 D' V' p3 o, h4 t7 jMost favorable configuration, 最有利构形
4 z! H# I4 J5 |1 xMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
. N/ z. j: _; K" B6 i# VMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
2 j K* K% t2 E! n6 M; ?' a# n8 s) k6 v. nMultiple comparison, 多重比较
2 U o% Z( H) ?" ~: ^+ M0 M" y, G0 sMultiple correlation , 复相关2 D- e) K0 L2 W1 I- Y
Multiple covariance, 多元协方差4 h$ @% g; y6 Y) B( K: V* [
Multiple linear regression, 多元线性回归6 n U2 ?, B6 A* \! _! j
Multiple response , 多重选项
4 ]: ^ r1 k0 J8 R" V2 {. [Multiple solutions, 多解
6 _! R' G/ V! p. E7 yMultiplication theorem, 乘法定理0 m$ b h3 M( r4 C+ g
Multiresponse, 多元响应, f% x6 Q. m& r( Y0 ]4 R
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
. Y$ A/ j3 _: TMultivariate T distribution, 多元T分布
' i: X H9 Q' S# ^! o M8 `/ FMutual exclusive, 互不相容
_4 I# n2 g, B, x* L8 FMutual independence, 互相独立# L1 Q- U; l( I _" L
Natural boundary, 自然边界7 _3 y$ ]% K7 N# w& L, ^
Natural dead, 自然死亡
9 ?: f& a4 q: u7 M( cNatural zero, 自然零' d! o( }! c5 r8 i4 _0 n5 Y
Negative correlation, 负相关
& {" I5 e& N, t' rNegative linear correlation, 负线性相关 A7 G: q. S: J; ?% n8 f2 Y4 J
Negatively skewed, 负偏+ T( G- a0 o6 W# o
Newman-Keuls method, q检验! D% d4 \, @6 t+ d: X1 g
NK method, q检验
, t* x; \: O3 UNo statistical significance, 无统计意义
. y# j( `, d. ~) s: o0 ANominal variable, 名义变量2 f9 a" f2 b( H+ e8 Q: U
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
. T# k/ c d5 D' o* z- F' mNonlinear regression, 非线性相关2 q n3 c; Q" a) k( F0 ^
Nonparametric statistics, 非参数统计
% h5 H) H2 r. t+ c! yNonparametric test, 非参数检验" \) @/ ]' D; d- I2 t: N; Q
Nonparametric tests, 非参数检验
. Y, J+ a! ^8 m. T6 s0 I4 w2 @Normal deviate, 正态离差
) B9 R& ^0 f' k7 A7 @4 U& Q( C1 S% w1 fNormal distribution, 正态分布
# t' S: h( [: V6 dNormal equation, 正规方程组8 C/ p2 G5 C( I7 }2 d1 E! w$ H- B3 z
Normal ranges, 正常范围9 j* G4 N8 j+ U
Normal value, 正常值* B* K% B9 {6 `6 d0 N% s# p
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
* r3 e. n, a5 @3 { G, kNull hypothesis, 无效假设
& V+ R4 w3 |7 q! S! x `Numerical variable, 数值变量
( T9 V5 c; Q; f2 H, Y/ t. ]& J9 EObjective function, 目标函数2 C4 L0 l `$ T3 ]
Observation unit, 观察单位5 j$ d/ p$ G* K& j
Observed value, 观察值
/ J* f. ^0 U, d4 x7 pOne sided test, 单侧检验
: w# _* h$ R3 ~, @9 ?2 Y3 ~& uOne-way analysis of variance, 单因素方差分析! s8 S2 f6 q6 b& Q
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
5 Z1 I$ z- x0 ]' s" t( lOpen sequential trial, 开放型序贯设计
1 h4 J; q% ~, _3 JOptrim, 优切尾
8 Q* {" o X9 J+ d3 P% TOptrim efficiency, 优切尾效率3 P3 @9 {; M4 t' [8 {- ]/ ~ X
Order statistics, 顺序统计量
7 _3 ]5 f4 E; NOrdered categories, 有序分类7 n" [. s4 x. h/ V' J4 E
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
( |8 L5 y3 q, T1 g, NOrdinal variable, 有序变量
4 P. f7 x3 d/ `$ h2 jOrthogonal basis, 正交基/ \2 m) {- Q2 M) }4 W
Orthogonal design, 正交试验设计: S4 @+ B* j1 p4 D
Orthogonality conditions, 正交条件4 ?0 t4 Q! G8 |; n2 V/ A2 D
ORTHOPLAN, 正交设计 ' T3 Q/ w3 T, y# F& v! [; X
Outlier cutoffs, 离群值截断点
& B: h; U3 A. N3 wOutliers, 极端值1 p% P+ J4 m8 X; X g0 m' y( G5 I' |
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 9 w/ [ T& g U
Overshoot, 迭代过度" B1 |" q7 X$ S8 K
Paired design, 配对设计
, ^. B* e. @/ NPaired sample, 配对样本
( p/ m% g- j2 H) l# r# l% ], |2 ^Pairwise slopes, 成对斜率& S0 {) F* n( Z2 z
Parabola, 抛物线
E8 [0 o! s+ D9 y" l DParallel tests, 平行试验 i9 a; `, b- X0 _
Parameter, 参数* R/ T7 C |6 h& O4 G" _" B$ c
Parametric statistics, 参数统计7 I8 y. v/ ^% z* ^$ @
Parametric test, 参数检验
8 a* y4 ^- v+ G a: u/ kPartial correlation, 偏相关
. D/ }/ r4 s# v7 l$ z8 H, K4 ?! {Partial regression, 偏回归3 c' m- {8 s% }* D
Partial sorting, 偏排序
5 ^9 H3 G; a, }% y# ~9 z0 lPartials residuals, 偏残差9 V# V0 k; O7 O0 D" f% c0 P
Pattern, 模式5 z! k3 ?% d2 |& y; o3 S
Pearson curves, 皮尔逊曲线
$ {$ e3 E; _, F4 H, {/ |Peeling, 退层
7 n) j- D" J, ^$ wPercent bar graph, 百分条形图5 ^1 A- U( g3 L% w: h% p
Percentage, 百分比2 O7 G+ y) g6 [7 O# g/ ~: j9 v
Percentile, 百分位数
3 i! O3 c5 i3 P& c2 p1 L6 YPercentile curves, 百分位曲线. F y% F, v/ b# a( k
Periodicity, 周期性% @- y0 {/ o; L/ _8 W. N
Permutation, 排列
3 [8 C8 f7 }4 VP-estimator, P估计量6 t- s4 }% r) _
Pie graph, 饼图4 f4 `1 u4 q ^4 J2 Z8 }# A2 s& B
Pitman estimator, 皮特曼估计量
3 B4 W) e4 R5 F' G& w; ]Pivot, 枢轴量2 o5 [3 L+ |* F6 G V: \
Planar, 平坦+ m; ?0 a0 _5 F- E& r
Planar assumption, 平面的假设4 P$ j; c8 ~1 ~ H4 E$ T* I/ H
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
* F! C( C( _) \: k6 MPoint estimation, 点估计
) S7 v K$ x& d8 u, F S9 G: |Poisson distribution, 泊松分布
' G. P/ `% t Q3 r$ M* bPolishing, 平滑
1 _ s! E9 t7 K" W4 DPolled standard deviation, 合并标准差( H o% @% `8 b# ?: Y
Polled variance, 合并方差3 Z; K- e- W; f$ N
Polygon, 多边图* d. k: u8 J/ A$ O
Polynomial, 多项式0 n6 }4 S" y. _9 l
Polynomial curve, 多项式曲线
! g2 j- @8 y7 o, H) m R( ^, F% q* MPopulation, 总体
. `9 B8 r, ~: x2 I4 ?7 k9 ]Population attributable risk, 人群归因危险度9 P G) R: A: \; L
Positive correlation, 正相关
& `4 r) Q' T& Q0 a# _( T( j& Y6 OPositively skewed, 正偏
$ i; L5 W& Y5 V7 ~+ x/ ePosterior distribution, 后验分布) S0 G5 { o# H# F" x2 f
Power of a test, 检验效能
( {- r8 p1 j4 i+ U# A4 jPrecision, 精密度& [6 _& g: F& R4 m; N) Z9 x
Predicted value, 预测值3 m$ ]- b' V; I. Q: J$ N
Preliminary analysis, 预备性分析
+ l! L' s; i& P# N; {; S/ pPrincipal component analysis, 主成分分析6 y# J; H. a% d$ H2 S
Prior distribution, 先验分布
! @7 y d. Z( A+ `Prior probability, 先验概率
?' y3 Z8 R1 c. C* jProbabilistic model, 概率模型. R+ }' T0 u2 X3 ~- S. s& q) C
probability, 概率
2 ^% `+ R9 e. E, q$ j3 P# U5 dProbability density, 概率密度+ l3 ~9 w/ P3 b! W& l6 ]" a0 d7 Q
Product moment, 乘积矩/协方差5 F3 w3 G( s' \
Profile trace, 截面迹图% h( n* h2 T! N! K$ e7 o# j M/ V1 O
Proportion, 比/构成比% |( j5 _* J) z) w1 N3 Z
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
" D" ~9 c7 o* h. G; R( sProportionate, 成比例3 a1 o! z3 C/ z& F( `
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
- |0 j9 n U8 ^" S2 y" s' {Prospective study, 前瞻性调查
- L; @: B9 P+ CProximities, 亲近性
) [& N& _' Z9 tPseudo F test, 近似F检验/ u) _. v/ |0 I. m; n
Pseudo model, 近似模型
, q) i9 x* C/ B W4 X( dPseudosigma, 伪标准差! A& N3 u& S4 N- O$ B
Purposive sampling, 有目的抽样
! i4 J# G9 O" g, @4 f* _6 G, _9 S% LQR decomposition, QR分解" `) G. d8 W+ P( E9 `" B' e
Quadratic approximation, 二次近似4 q7 \8 T* A. Z7 w+ C+ Y* ?) X
Qualitative classification, 属性分类
' y9 P4 \4 h& A! ~Qualitative method, 定性方法! Y' k5 Q! P; C! @1 R. E7 S
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
3 T4 k- Y3 |" o5 k7 C2 Q- w; H0 T* RQuantitative analysis, 定量分析/ X9 m. b. _8 x+ f6 ~, p9 M. Z
Quartile, 四分位数- }" n$ H/ ~" n) H) W8 E3 E
Quick Cluster, 快速聚类* m, s5 H2 t. r$ Q( a4 z
Radix sort, 基数排序
. G9 z/ S" M n! ~, ARandom allocation, 随机化分组# C3 M) ~2 O1 b/ I, a* Q
Random blocks design, 随机区组设计
\/ t4 E' h# C& v0 ERandom event, 随机事件
4 L8 j4 m+ P5 v5 J; ~1 n& WRandomization, 随机化
: C7 m, q: V5 J0 D$ SRange, 极差/全距
2 n d" `3 `0 W) G: @8 [/ h4 MRank correlation, 等级相关
: u) H K9 Y- P& ?1 D( fRank sum test, 秩和检验! m, b ?$ k( w0 i ^
Rank test, 秩检验* _2 H" _5 r8 k6 s8 H, r2 |; }
Ranked data, 等级资料
$ D4 W- H0 m" X- dRate, 比率% }2 z4 ]& A3 Y0 e
Ratio, 比例
# `# x$ Z+ t9 X% T1 s* URaw data, 原始资料% E9 y3 `7 C- R% q
Raw residual, 原始残差
& L8 j$ n. A3 f$ k- c9 s- N/ Z: N7 U* sRayleigh's test, 雷氏检验
" l5 u+ ^- a! N7 l3 s( ]9 BRayleigh's Z, 雷氏Z值
6 |9 X' X @! R; NReciprocal, 倒数, c) H3 Q/ D! G6 E( v
Reciprocal transformation, 倒数变换, `: m! W* }6 B L
Recording, 记录5 c1 Q4 B8 f& i7 M( E1 @
Redescending estimators, 回降估计量: Q( E1 |! U, k* G( q4 I6 i3 b7 R& d
Reducing dimensions, 降维% F+ i: B( ^- V; {+ C' o4 z1 ^
Re-expression, 重新表达
$ E4 o9 P* |% {9 `0 a( WReference set, 标准组
9 S6 q5 I$ X* C n X$ wRegion of acceptance, 接受域
0 j0 d" C2 E O8 f/ s1 ZRegression coefficient, 回归系数
& } B/ [ [9 X+ _: N$ N) {Regression sum of square, 回归平方和" G& C5 T8 d9 K
Rejection point, 拒绝点! H. B" w. Y H& T7 N, m1 x
Relative dispersion, 相对离散度; g* X, }; N: I: y5 C( T8 \
Relative number, 相对数
2 L8 e) o0 P- e0 BReliability, 可靠性
7 z! K: ?4 s1 o8 U8 P9 ^7 cReparametrization, 重新设置参数
3 F+ j8 Z: `2 wReplication, 重复" Q3 B8 A; t: s+ Y- @ L& z
Report Summaries, 报告摘要4 }! H3 Q/ C R& K) m1 x
Residual sum of square, 剩余平方和
2 P5 M3 p# r- b: g" q0 oResistance, 耐抗性8 M7 _ @# P1 K9 i6 d$ c4 @
Resistant line, 耐抗线2 j) g8 ^. [, n, }+ ?1 k. z
Resistant technique, 耐抗技术
# [3 f* ^. q9 ~, C6 r6 J8 d% aR-estimator of location, 位置R估计量
( H% F- o! a; c# J/ C6 k3 kR-estimator of scale, 尺度R估计量+ r' u& H* P$ r" N' H
Retrospective study, 回顾性调查
( c: J' i# w+ Z$ T+ d0 _Ridge trace, 岭迹9 J2 [0 {( W5 r) R0 j
Ridit analysis, Ridit分析
' ~7 Y2 R) Q" I# g- {" fRotation, 旋转; G+ _" e& Q( V& E
Rounding, 舍入: n |; P* Y- q# z% U+ n# k
Row, 行
1 W X3 V: Q/ X, ^Row effects, 行效应* I# |) Z( `5 {* F, M* d& G
Row factor, 行因素
" ^1 F' h* L1 b4 Y( e* Y& URXC table, RXC表
$ h2 r- @' p% y: V5 ?Sample, 样本5 O6 M0 f0 u% ?- j/ R$ `
Sample regression coefficient, 样本回归系数/ F, |4 `9 n6 j" S/ I: S
Sample size, 样本量6 U! t0 v! n% x% U0 V4 m8 L. P7 b* N
Sample standard deviation, 样本标准差 y" H- A3 _9 `# p
Sampling error, 抽样误差) ^8 @7 C1 _$ P
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
& t, i0 t/ n" t6 |* \ A; tScale, 尺度/量表
# O O1 D1 a7 j9 v4 i7 ^2 m9 TScatter diagram, 散点图/ e& n5 H: Z- F ?. {3 _3 d) b
Schematic plot, 示意图/简图
. F, q8 j! @8 V1 m. z5 rScore test, 计分检验
9 c8 l1 @# ~( y1 R+ F8 fScreening, 筛检( x% @4 `5 j: k' T/ f0 ?! g. T
SEASON, 季节分析 t! [, [8 i7 v; Z9 k* @$ \. m3 e
Second derivative, 二阶导数
7 |! {$ L+ M# k3 Z3 I- r& r3 lSecond principal component, 第二主成分% ]5 E% L3 i# W# T- p$ I% t
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
C0 ]- ~! h3 ]" Q# h* ]5 F, R5 DSemi-logarithmic graph, 半对数图
7 {! t+ r: s9 [Semi-logarithmic paper, 半对数格纸; V) {6 b7 x; ~: E
Sensitivity curve, 敏感度曲线5 ?) W* G9 k' }& o0 v
Sequential analysis, 贯序分析2 [2 H U5 z+ o8 M; O9 I
Sequential data set, 顺序数据集( s5 H# w6 Y }$ K* P5 `
Sequential design, 贯序设计0 ~7 u* j# U0 _! M" F
Sequential method, 贯序法
. M+ S. a) a7 P0 _1 C6 fSequential test, 贯序检验法9 \, \6 C; a% I$ C$ ^. p p5 g4 z- Q
Serial tests, 系列试验8 ]4 H4 r& P; O$ b
Short-cut method, 简捷法
4 W: ~ P; Y9 zSigmoid curve, S形曲线3 O7 n. [2 l- d7 [$ y Z
Sign function, 正负号函数
2 o2 F+ J* }; c* c) Z1 K" ^Sign test, 符号检验8 U% P, E) e/ d1 t9 d
Signed rank, 符号秩
Q! M3 t9 @) NSignificance test, 显著性检验* X" S3 m: S H& @# f% [9 `- I- |
Significant figure, 有效数字6 k8 B" X2 M; ~# r# T3 n/ ]# y' _
Simple cluster sampling, 简单整群抽样3 y0 Q% n6 q$ S3 c# |, I
Simple correlation, 简单相关
: J: D7 M7 ~8 @1 C: K( H* gSimple random sampling, 简单随机抽样; b5 t& u# k$ ] L5 J) r
Simple regression, 简单回归
4 p( g7 n# b) a3 j& J) N0 ksimple table, 简单表
$ N4 V9 O2 s1 U" eSine estimator, 正弦估计量6 f. d0 ~3 T/ v- x _* _
Single-valued estimate, 单值估计
3 X6 \4 W2 w1 V' H" A tSingular matrix, 奇异矩阵% h9 |+ ~ R, @! p3 o2 M
Skewed distribution, 偏斜分布* E* T1 E" J5 e& M r" a
Skewness, 偏度* N. x+ `( _: Q
Slash distribution, 斜线分布
]- q% Z/ v9 V$ C; Y* r6 aSlope, 斜率
% g0 Z0 d& \: ZSmirnov test, 斯米尔诺夫检验0 v; _& q3 P6 N2 t8 n' v& |5 }
Source of variation, 变异来源
( s# H z9 M; XSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关+ i o, a- U4 j6 @$ k* `& _! B
Specific factor, 特殊因子" K4 ^/ U9 v) d5 Y0 g8 @2 r) H+ l
Specific factor variance, 特殊因子方差
6 s V/ z2 J. C: ySpectra , 频谱
: D5 @9 s8 k* K1 ZSpherical distribution, 球型正态分布
" |0 d- d1 j' w" X4 S6 K: _$ bSpread, 展布7 w# [, Q x2 c
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
% ^' V& x" W3 CSpurious correlation, 假性相关" c- ?% w% `1 J. p0 P
Square root transformation, 平方根变换# R, h, O: z- p4 L8 w' ?# W
Stabilizing variance, 稳定方差! [* `5 y5 i9 u: ?: Q* C
Standard deviation, 标准差
& |2 ~+ L P e) N0 g) G8 w4 pStandard error, 标准误! R: v5 `4 ^9 E2 F" J7 Z, }- j" I
Standard error of difference, 差别的标准误
' X: o. }- o1 ?Standard error of estimate, 标准估计误差' C6 w# B) {! @# ?
Standard error of rate, 率的标准误* v" k P: _6 p. y) ^+ w/ l9 V6 |
Standard normal distribution, 标准正态分布- e+ }! ], W1 [2 A
Standardization, 标准化& W- T0 X1 N/ a: r, p
Starting value, 起始值
. y1 y- Q4 L f4 x, o3 e1 uStatistic, 统计量
. Z7 F+ X. J: w3 u+ C8 ^7 k. AStatistical control, 统计控制
' i% J& t' o `* D* g# sStatistical graph, 统计图1 e6 _9 Y, b5 r c0 Z
Statistical inference, 统计推断( b0 F; {6 D' b" Q
Statistical table, 统计表( t) D1 q3 R8 \! m7 ?
Steepest descent, 最速下降法
, n% G! r9 ?3 HStem and leaf display, 茎叶图
2 a$ @/ ~ S8 H/ S( a/ {3 YStep factor, 步长因子" M$ ]8 k2 x0 F( |$ ?
Stepwise regression, 逐步回归( }. }+ v& ?1 O$ |/ T7 p
Storage, 存/ E! E% L* X" z8 E4 | T
Strata, 层（复数）# l5 y/ g6 m M9 ?7 ^
Stratified sampling, 分层抽样% f/ H, ]1 @% z
Stratified sampling, 分层抽样
3 f( f6 [. e' l- TStrength, 强度. C" h( O* c7 h
Stringency, 严密性5 T. B0 x/ V- f
Structural relationship, 结构关系% K/ m; k1 M( \+ g/ U7 g# u
Studentized residual, 学生化残差/t化残差' A* F$ S2 D# ^& n
Sub-class numbers, 次级组含量$ |4 K) c6 I# Z' {8 q' z
Subdividing, 分割5 e8 I! H7 w; A$ n
Sufficient statistic, 充分统计量" t; R2 _7 K2 D+ K, k" p* f* d
Sum of products, 积和: z8 w" X; `7 w6 r- Y' E
Sum of squares, 离差平方和
: Z$ B+ L0 k1 kSum of squares about regression, 回归平方和
$ I) N7 ]' D& ZSum of squares between groups, 组间平方和. f) y2 X+ u, ^$ M
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和3 o l W% g" R, H& ~& W
Sure event, 必然事件
: ^& R+ e4 e9 U& x' G; P0 sSurvey, 调查
$ k# I# W6 A" JSurvival, 生存分析+ X3 L- T5 {' q. h4 T, E
Survival rate, 生存率. K7 e; n/ L+ X
Suspended root gram, 悬吊根图
4 V" W4 V, S: `Symmetry, 对称( N& k9 D! M. D( r! S
Systematic error, 系统误差
4 w `2 ]% J3 y" ASystematic sampling, 系统抽样
* b i3 p1 V. I: V, D0 @$ sTags, 标签 y" y2 Q0 G3 R/ ^# X8 w( P
Tail area, 尾部面积 d5 x+ D) @- D2 ~
Tail length, 尾长
4 j- y ]5 v* M3 L& Q! Y0 s4 e0 LTail weight, 尾重% e" i" Y, }& e
Tangent line, 切线9 D0 t% S* O" S1 h
Target distribution, 目标分布8 f: Q- ?; I- W" a4 R( m
Taylor series, 泰勒级数
3 L2 ^9 ^# R3 I0 R. n! zTendency of dispersion, 离散趋势
/ B: t1 S, r# |4 O4 F6 B$ T6 DTesting of hypotheses, 假设检验
. o# I9 J; {( p2 m. ^4 {3 _Theoretical frequency, 理论频数$ r; Z) |- X/ g5 o# C4 G u
Time series, 时间序列
8 c& q8 h0 w) G3 u+ q7 eTolerance interval, 容忍区间: B% T$ V* ^# l3 B* w& ^7 S
Tolerance lower limit, 容忍下限
2 s$ \& L! x5 X4 }3 _8 eTolerance upper limit, 容忍上限* J( J4 e- }2 n/ g; h
Torsion, 扰率- q$ v4 K* A; |9 m9 Z
Total sum of square, 总平方和
0 E' n/ ~ R ?5 }! VTotal variation, 总变异4 g( n1 `; a8 X$ G1 U
Transformation, 转换1 G1 F2 z% X5 l. n! Z
Treatment, 处理
, z) T0 G9 }/ b5 s& D$ F1 TTrend, 趋势6 B+ e$ ~6 p; q4 {
Trend of percentage, 百分比趋势
3 H: O! P; F: { JTrial, 试验
. P7 ?" d& G& oTrial and error method, 试错法
7 ~8 W+ j- L% s- P+ `1 L7 YTuning constant, 细调常数
5 f! N& g" |2 \3 {( fTwo sided test, 双向检验
* g7 z o( h( M; J4 u {Two-stage least squares, 二阶最小平方. j; `5 D: p' A! }
Two-stage sampling, 二阶段抽样
) i3 X1 t: L1 W% Z6 L( {Two-tailed test, 双侧检验( [# B' W) T8 Z9 I
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
6 c* z$ P2 B' y% d- _/ S6 _$ l. |Two-way table, 双向表
+ f: a* I: d! a) }$ O6 MType I error, 一类错误/α错误
* ^, d! i) D3 Z- P3 F$ \0 @* EType II error, 二类错误/β错误. c+ Z1 ?% I* e7 d3 v8 t% E: L
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
( V W* M2 z3 t2 L+ _6 l# I5 B" aUnbiased estimate, 无偏估计* c- n0 c3 D* u4 E& V0 v0 g
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
e+ i% C! j' I" {! P. r6 ^Unequal subclass number, 不等次级组含量/ {4 \- T. z' Q! P; S: j8 y! A! B
Ungrouped data, 不分组资料
4 i, Q* {3 V" D% C, M4 j2 o9 JUniform coordinate, 均匀坐标
% }- C$ ~( M) ?' ], C1 s5 L# ]' JUniform distribution, 均匀分布
1 W$ f! Q0 V- |4 ^0 QUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计. M" R. O0 ?) e2 ^+ c8 N: f
Unit, 单元
+ d+ m0 c1 Y, z) x- \2 j( N6 C8 z X7 PUnordered categories, 无序分类
$ S( P: {) s% t' L0 A2 g3 \Upper limit, 上限6 ^, L9 u+ B% U9 E+ R" Q* x) n2 k6 [- ~
Upward rank, 升秩
( k9 ]. `% G( mVague concept, 模糊概念$ W4 s9 Q4 @6 g5 T9 D! r
Validity, 有效性
' D0 K* A) @$ ^! j, d4 y0 A! Y% YVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计' n" b3 w( U0 F/ J( R" M
Variability, 变异性3 E7 q, i7 U _7 R
Variable, 变量2 Y4 ]* ^0 i5 l/ p
Variance, 方差: u H' W2 f, w# C0 o
Variation, 变异2 Z$ C0 t7 r: ~( q: ^
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转 F0 J# K, S. ]. q! p4 Q5 s
Volume of distribution, 容积
6 Q( G) f |9 a tW test, W检验
% G- I) W8 ~5 }( p s$ Y6 Y( R! jWeibull distribution, 威布尔分布
0 u* _$ s6 K4 N. [Weight, 权数 a) Q/ ], z. K8 V
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
9 ~5 W/ \+ f2 s1 h& iWeighted linear regression method, 加权直线回归
9 a3 e! F) A3 ]$ bWeighted mean, 加权平均数
% j' t, x( Q% A, b2 }+ p6 s$ SWeighted mean square, 加权平均方差7 Y5 l0 s; o! O0 S) Q* Q9 \" Y
Weighted sum of square, 加权平方和1 E, A3 m7 g. u8 K$ q! f/ E
Weighting coefficient, 权重系数
1 X; T# h) W, u0 C p: fWeighting method, 加权法 " [9 ^9 @" w* n2 |
W-estimation, W估计量
5 C) i8 X+ ~2 A* T YW-estimation of location, 位置W估计量
' C7 H$ f1 f/ Y; z. X+ UWidth, 宽度
8 q: T8 y+ i& C% O3 L- J: sWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
- V; H; ?6 x# g' Y) EWild point, 野点/狂点0 D; z3 `! R% W. d
Wild value, 野值/狂值3 o4 V8 H& l6 s4 t/ a' q
Winsorized mean, 缩尾均值! u1 t2 r2 [+ a6 p9 ]8 r
Withdraw, 失访
3 G$ \, a0 c: K; ]& U: `Youden's index, 尤登指数6 p! A" Z5 I. N( w& \& N
Z test, Z检验
( A+ I" Z9 i$ f8 wZero correlation, 零相关
. L. H& E0 a8 [7 ?+ H* }Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
