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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差* s9 v0 N& Z1 K0 X" J$ V
Absolute number, 绝对数  k" a7 O) `' _
Absolute residuals, 绝对残差! [  J/ a3 T* A: A" p
Acceleration array, 加速度立体阵
% |+ L* E3 [9 w8 {, R9 ~* kAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
- t0 H3 L- \4 l0 d, m. w- a' [Acceleration normal, 法向加速度
* V  j/ v4 C% ^Acceleration space dimension, 加速度空间的维数( C) e) e& z) \! M" n
Acceleration tangential, 切向加速度
% D& B2 n. I6 o3 l& M! qAcceleration vector, 加速度向量
5 r2 p& ^. r% ?+ RAcceptable hypothesis, 可接受假设
. S: ]( k- [7 iAccumulation, 累积& z( e1 V, M% r# n! a
Accuracy, 准确度9 z( ^) n* w' k! c2 B
Actual frequency, 实际频数
3 M, ]. }, ?5 mAdaptive estimator, 自适应估计量$ N# v" A8 M+ l$ ^2 K6 d3 |/ u
Addition, 相加
# a2 W4 x  o( t$ q/ y5 vAddition theorem, 加法定理8 B5 G7 r" x9 j, S5 v6 I% c
Additivity, 可加性
( _: i  W1 {( c' M& WAdjusted rate, 调整率- w7 Z  W& Q5 P7 b% O5 @
Adjusted value, 校正值
% B0 {* t6 t) y  Q! R. z5 kAdmissible error, 容许误差
9 G5 |# N( w5 C" E  ^Aggregation, 聚集性
" _/ p( M; i6 J: s) V+ \Alternative hypothesis, 备择假设( h: O7 ~2 `; ~( j8 G
Among groups, 组间
  ^4 }* U8 {1 h; ]1 nAmounts, 总量/ \4 g( o/ D; y% h1 c
Analysis of correlation, 相关分析4 h2 C  ]. n+ b0 [9 ]7 s2 T
Analysis of covariance, 协方差分析
: K" `* R/ [- Z8 r8 g9 S' `9 MAnalysis of regression, 回归分析
8 {$ N, @" i. m' t9 y; n8 wAnalysis of time series, 时间序列分析
% O; Z; @0 B  d/ }  \5 Y% pAnalysis of variance, 方差分析
1 X" V8 _7 \7 q  F7 e; AAngular transformation, 角转换" R0 D; @) N* l0 y' t
ANOVA (analysis of variance), 方差分析1 f: v( B; s. e  u
ANOVA Models, 方差分析模型
% {+ m- F" P! g" mArcing, 弧/弧旋5 U6 `4 E' t8 n8 Y: N
Arcsine transformation, 反正弦变换
* a* b% w; R. N& P5 XArea under the curve, 曲线面积
8 V& C; C3 \2 q7 w1 QAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
8 v2 E2 _8 H2 I% i# v0 y' fARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计   Q" K7 x6 |; O, L4 `
Arithmetic grid paper, 算术格纸
& h' ~2 w, n" A) T' H5 _5 y  gArithmetic mean, 算术平均数
! o# i3 I" W( Y# d2 R$ ?. h7 bArrhenius relation, 艾恩尼斯关系: Q3 Z# E; q* x" l6 y( c
Assessing fit, 拟合的评估
0 Y5 h; U1 v  u5 ]6 xAssociative laws, 结合律
# X+ w: L+ s5 W: t$ Q" f& SAsymmetric distribution, 非对称分布( i$ N2 w7 S6 K1 B. ]( w( ^
Asymptotic bias, 渐近偏倚$ q4 Q3 l% v" T5 |
Asymptotic efficiency, 渐近效率
8 X( H& i5 W! D1 x) X! YAsymptotic variance, 渐近方差( Z& F. d' E3 n  R" a
Attributable risk, 归因危险度
/ Y- d! i; ^# E" K- z% gAttribute data, 属性资料) U  M' S( z, [7 m$ {- P, f% _) f0 @
Attribution, 属性6 _+ l7 {  w+ T2 h! G
Autocorrelation, 自相关
: v* H1 }. b7 q! ~9 ?* k! pAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
' _' X1 f4 S$ u, j5 hAverage, 平均数
+ w# v: ~0 [! j; z+ S% o4 fAverage confidence interval length, 平均置信区间长度- X& Y2 }# I: ^- o1 w
Average growth rate, 平均增长率
5 L6 R' ?# |8 mBar chart, 条形图
$ D$ Q4 p6 L5 ]; YBar graph, 条形图
, D  C# r/ V' gBase period, 基期
6 Y& {" a* u0 g) n  vBayes' theorem , Bayes定理
9 z# u2 [( `$ o; ABell-shaped curve, 钟形曲线  \# @, |8 g7 I, S: a  ^( P1 E
Bernoulli distribution, 伯努力分布
, V+ d/ B2 F; d0 DBest-trim estimator, 最好切尾估计量, ?( d0 V1 j0 g+ V7 ^: c/ w$ `8 a
Bias, 偏性* O: @0 d) P* l1 j% @: P& P, r
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归, b1 _. a. l$ Z* q6 I  D
Binomial distribution, 二项分布2 ]) h7 a1 F( F% k3 Q
Bisquare, 双平方
) H+ n+ }+ T% cBivariate Correlate, 二变量相关) D1 f3 l1 L" T( K
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布) Z( R3 b: b6 c/ t3 [+ c8 C7 C
Bivariate normal population, 双变量正态总体0 _3 K5 Y$ A$ n$ M
Biweight interval, 双权区间
# _: I3 z9 p4 z; \$ XBiweight M-estimator, 双权M估计量
3 K0 X$ S6 E' I+ eBlock, 区组/配伍组
. M8 u/ {, H9 f/ @5 v1 m+ w, QBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包* W" x8 Z% i4 }8 Q: m# }
Boxplots, 箱线图/箱尾图
0 N8 [4 B7 B) nBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点' ]& W% j1 ]1 }' }1 z' O% _, _
Canonical correlation, 典型相关
* H; M  W8 H8 p% v! ?Caption, 纵标目
& a8 g7 [' g" [) y, D  gCase-control study, 病例对照研究; `; J$ |: a) y! c3 @
Categorical variable, 分类变量8 ?6 H1 p; S$ e; C
Catenary, 悬链线4 A- F1 i1 W0 z. y# j
Cauchy distribution, 柯西分布- U) e- k3 W. B' Z2 Q
Cause-and-effect relationship, 因果关系0 `& D, O$ C# D0 a& }$ A. H
Cell, 单元
9 L' g. W+ }9 `- ^! C$ W2 DCensoring, 终检! s) {- j% R% `3 b2 P
Center of symmetry, 对称中心; W' t' H9 \& s
Centering and scaling, 中心化和定标5 p' ]* L3 ?; I" D
Central tendency, 集中趋势' b6 \/ x# m" w# C( C5 `# p  Q
Central value, 中心值
" X+ \# K( J7 o# h' H+ N: `+ OCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' s. ?9 I- ^2 q8 _( f1 v2 d' k( uChance, 机遇% _/ Q8 [7 l6 H, {& ?2 m8 J
Chance error, 随机误差3 c9 n! {; e/ X# B8 N
Chance variable, 随机变量  [) d- w# M9 G, s, J$ k
Characteristic equation, 特征方程
1 T7 r/ Q5 U9 y: i$ fCharacteristic root, 特征根2 x9 ]& f% E  |& [1 C
Characteristic vector, 特征向量' z% C& @# v; D% \& D
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则- D$ H4 g! e1 d1 U- x
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图# q6 _/ Y5 S% H+ W& |* U
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
/ l: l* Q% S) v: j5 C/ gCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解# x2 s2 [( I* ?; v- F4 \
Circle chart, 圆图 * i0 _: S1 c) W5 ?) c9 I# w
Class interval, 组距6 H  O" @% k6 n& |+ O. P2 _5 r
Class mid-value, 组中值1 ^6 c+ T# P' t
Class upper limit, 组上限
3 K; d! m) U) P5 IClassified variable, 分类变量
) u' ?# }6 q, S" RCluster analysis, 聚类分析/ _$ L* i/ x; {5 W
Cluster sampling, 整群抽样; \% F" \2 y6 E7 c
Code, 代码
/ @( C5 X( Z+ X+ @2 jCoded data, 编码数据) b) |) ?3 i' Z7 w
Coding, 编码
7 v1 L2 P0 a" Q4 O. K( z4 BCoefficient of contingency, 列联系数  x! \  ~, i$ M* m- y! O4 G
Coefficient of determination, 决定系数( [/ {8 ~  Z+ V
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数8 c3 i6 e' K/ w& _; k/ `' J3 T% H
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
: ]* F2 t; i% e4 DCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
/ g8 O# v; l8 i9 mCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
0 d1 D" [; l9 n: u. CCoefficient of regression, 回归系数
/ t* C( k/ d3 Z4 r# {2 T+ |Coefficient of skewness, 偏度系数) {. J/ E5 _- G$ Q$ w
Coefficient of variation, 变异系数+ x! p! J, P3 q  @3 j
Cohort study, 队列研究
. I9 y. l  e% k! c( ~: J5 NColumn, 列
' ~) X) K/ v; D2 K/ jColumn effect, 列效应
1 z; t( U) E. M+ mColumn factor, 列因素1 y0 y8 R4 F+ J: X$ C; ]- v5 s
Combination pool, 合并
) _1 }6 U# w9 q* D! nCombinative table, 组合表
" T3 i: D+ }: C, @& V3 W, xCommon factor, 共性因子
' g+ [5 l/ ?. o, U& t: ]4 ?Common regression coefficient, 公共回归系数
; F$ m* K! O& kCommon value, 共同值4 i/ @5 [. H% S2 r4 S0 \) y9 V
Common variance, 公共方差2 _* Q: W# |  ?# {4 A3 F
Common variation, 公共变异8 W' f) I" d+ I5 Y8 B7 C; e. \
Communality variance, 共性方差9 f% \4 H0 ]  l( c
Comparability, 可比性( A, s5 T2 _& s8 Q: s6 M  i
Comparison of bathes, 批比较
! `4 T( W$ d/ n" kComparison value, 比较值3 l- W: K! V8 _& g4 i8 ?# B
Compartment model, 分部模型
: W6 b" |, Q" y) BCompassion, 伸缩
4 u( M9 r) C4 n$ @: D! Z& ZComplement of an event, 补事件
8 j1 g: l" j4 c4 tComplete association, 完全正相关* O: o  S8 C6 `# {2 f8 }' I9 q
Complete dissociation, 完全不相关8 _. G# u/ t: E2 s$ {  i' k
Complete statistics, 完备统计量
+ r/ ^0 P2 |6 j3 i  O3 N! T8 G( jCompletely randomized design, 完全随机化设计; ~, b# H+ ?6 m) A) U5 f
Composite event, 联合事件
4 x$ e! b, @. p: o( vComposite events, 复合事件0 j' Y0 K& u( C9 ]1 l
Concavity, 凹性& L3 P3 R2 U- \- N  r% q
Conditional expectation, 条件期望
: ?/ `9 p) S$ g# hConditional likelihood, 条件似然
+ K5 `# D9 g. E, pConditional probability, 条件概率2 B2 y% W  {! Y! x
Conditionally linear, 依条件线性
" i' E5 ~4 N: m$ g# L& g9 qConfidence interval, 置信区间1 B' X1 N- n% y9 ~. }+ p; z
Confidence limit, 置信限; E. C/ }4 i. B$ \. I& Y
Confidence lower limit, 置信下限& G8 }/ y" x0 ^6 r7 c8 }
Confidence upper limit, 置信上限/ ]6 |$ W' i2 q
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析6 ~- m5 I1 z! l3 [
Confirmatory research, 证实性实验研究
) d. \! h# U! t$ R* T) ~. LConfounding factor, 混杂因素
( k3 G5 ~6 p2 R1 PConjoint, 联合分析
  r9 K4 R7 o8 C( ?3 QConsistency, 相合性8 E6 O1 C( ^5 k5 B8 D- @
Consistency check, 一致性检验  l5 Z  x4 Y8 A- d1 }# s0 u
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
8 h! o# O$ \9 y$ x6 y; `Consistent estimate, 相合估计
+ L  Z6 g8 }- _. j! c0 q+ tConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
5 @& {+ ^. u( |' }& nConstraint, 约束- y2 w6 C' o' r8 l4 \9 j* J& K
Contaminated distribution, 污染分布$ W, ?1 Z2 {! [9 O: {
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布4 E7 D5 x6 k9 k1 c
Contaminated normal distribution, 污染正态分布" t! p0 t. E' ]9 y; w
Contamination, 污染$ x' x7 K: I* z1 V5 b! p* Z. d
Contamination model, 污染模型
5 j9 U8 \; k- G, r& v( I3 oContingency table, 列联表/ B0 l/ p+ h; U' b. x
Contour, 边界线
; o( X. \: U, D6 @7 yContribution rate, 贡献率' _$ V# q# ?9 Q
Control, 对照
6 Q7 R* @* f& C# J1 f, m! G" ZControlled experiments, 对照实验
2 L" T( ^" S' ?: bConventional depth, 常规深度" G4 v6 Y$ j2 {: y& ?6 [$ G) o
Convolution, 卷积
& G/ z9 {+ C5 m+ TCorrected factor, 校正因子9 \# k% }$ D# T: @
Corrected mean, 校正均值8 P! v5 H  u/ M7 X6 ~
Correction coefficient, 校正系数* a) B; b4 w2 m2 t) t
Correctness, 正确性$ T5 p7 h, i  P8 o/ F+ g: _* e
Correlation coefficient, 相关系数3 `3 F" |/ g3 j$ J. S3 B! ^3 |
Correlation index, 相关指数
3 S( T/ x# h8 u" V4 G, t8 \: h) zCorrespondence, 对应
: Z3 H7 \% \$ S* yCounting, 计数
# W: }5 r+ a8 _" d/ |2 k% \0 ICounts, 计数/频数
; a* L! R, |1 M! F. n1 M7 w0 bCovariance, 协方差6 W7 U* D6 k/ s1 M
Covariant, 共变 - b" j9 ^0 N6 N
Cox Regression, Cox回归9 f6 ]2 m2 P  O4 Q1 b
Criteria for fitting, 拟合准则
9 r8 s3 `4 q* h3 r! X% }. aCriteria of least squares, 最小二乘准则) H! u7 z% `, s& J( J  ?- ?) p, k! h
Critical ratio, 临界比/ Z- Y& p) e& H6 l  O. d" w! K
Critical region, 拒绝域9 x# [, k$ m0 P6 g* Z* u
Critical value, 临界值
' Q" c" D* d: _" cCross-over design, 交叉设计: T6 J" X' Q, P! h6 D" d" t! S
Cross-section analysis, 横断面分析
3 ?( Q! |3 d: \- k+ |" \Cross-section survey, 横断面调查
) k* [3 K; Y7 D/ Y( h& \$ v/ QCrosstabs , 交叉表 $ i. S8 h: ~9 P) G7 \6 @
Cross-tabulation table, 复合表
6 L1 L. D0 S3 l0 K5 s2 [. XCube root, 立方根2 d  w. `1 e: f+ w
Cumulative distribution function, 分布函数
/ [. G; s6 w' n* cCumulative probability, 累计概率
6 V' B" H, p! ~  A: k3 WCurvature, 曲率/弯曲
9 t& x/ x3 ^% Y( H' h6 g0 fCurvature, 曲率1 ^9 I" |( l1 S) Z. @/ k% E9 L6 B. W
Curve fit , 曲线拟和
4 O; i" p! r6 o; dCurve fitting, 曲线拟合% I" \/ F3 k- _
Curvilinear regression, 曲线回归0 ?9 A( {# H! a5 h' e- ]$ m# f
Curvilinear relation, 曲线关系5 l5 p: Z, e! l) B( U8 K  f' Y' y
Cut-and-try method, 尝试法
! _( s' y7 C, V& z8 ]Cycle, 周期" p% `) C" t# C2 Q
Cyclist, 周期性1 ?+ G+ O& x: z/ h7 u' I9 G6 p
D test, D检验3 @$ I, h5 t3 u  L
Data acquisition, 资料收集" L! P* l6 B0 n- M
Data bank, 数据库
: |1 s# V* _# U" N" P; X7 B4 MData capacity, 数据容量
% W1 J, R  F" @; ]! }6 vData deficiencies, 数据缺乏
) Y1 h( ~9 @3 ^2 L- c( ?8 RData handling, 数据处理
6 i$ g% d0 C# N' lData manipulation, 数据处理8 X. G- i$ R" v
Data processing, 数据处理6 X" Z. u' k$ O4 {: \1 t  r
Data reduction, 数据缩减
- m4 H! G* ]3 Q" Z$ }Data set, 数据集
$ L& b, p5 e* `9 N. T9 V+ uData sources, 数据来源+ M* V: G/ l  B6 U3 o
Data transformation, 数据变换
  d5 m8 f& ~  N, R: z+ S! ]9 T$ KData validity, 数据有效性/ G; N. n5 B: ^& |) Q3 \* v0 O
Data-in, 数据输入
6 T! I  g2 d7 T' {: O3 h2 aData-out, 数据输出( g) A) x9 c% k' d( l9 {8 R
Dead time, 停滞期
; T( o; ?# }+ D+ u+ @' P2 YDegree of freedom, 自由度, \5 j3 j, [# a, r. P- V
Degree of precision, 精密度# q: N: h, D, y2 R- U" ?
Degree of reliability, 可靠性程度9 B& f+ {0 H! D6 S$ Z* ?- d6 J4 k
Degression, 递减
  p' O6 u  C/ T- P& c, yDensity function, 密度函数
1 p! z/ v, k# G! z0 L% `& hDensity of data points, 数据点的密度8 u2 y) B4 V2 _3 |0 d& }( `3 H! H
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量8 G$ q% m3 u# q4 Y3 J( {) x
Dependent variable, 因变量
3 \9 j& s7 k+ e- O. cDepth, 深度6 j" E0 r- f+ J2 ~& z: y6 [! L
Derivative matrix, 导数矩阵/ ^) s% ?- [6 T
Derivative-free methods, 无导数方法8 ?+ [9 W, R  u  y& u5 w
Design, 设计
- }6 X/ P6 Q& h+ ?- hDeterminacy, 确定性4 q6 q& j5 b7 t5 h1 J
Determinant, 行列式/ V, S) R3 D" W7 _; L0 [& F
Determinant, 决定因素
5 Q" ~6 @! i9 [, A7 l# `Deviation, 离差6 s: R, }+ {9 r5 {1 g7 F
Deviation from average, 离均差) g7 C7 i" u0 W
Diagnostic plot, 诊断图+ t  }% `, k9 l  A: w+ \
Dichotomous variable, 二分变量! Z# k  F) i  W
Differential equation, 微分方程* S. P5 V& h$ |8 \2 k# O
Direct standardization, 直接标准化法0 J' E# u  D. |7 Y
Discrete variable, 离散型变量( r) O& j, J4 Z2 f
DISCRIMINANT, 判断 & u0 k# Z; j' x
Discriminant analysis, 判别分析) Y1 C5 V! ?4 B
Discriminant coefficient, 判别系数, G$ F7 s. k9 Z2 u, o
Discriminant function, 判别值1 j; ^* Y0 E" t4 l3 R$ d, J% T7 y
Dispersion, 散布/分散度% r& ]) U& R: L. I/ \2 J
Disproportional, 不成比例的
4 q2 H4 r+ [- \) ?3 vDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量. k" r* f3 P- h% f' s" ]8 t
Distribution free, 分布无关性/免分布
% D- R6 V4 C, G$ {' y, `Distribution shape, 分布形状
0 {3 ^7 p2 {' ]Distribution-free method, 任意分布法- |7 Q6 T! d0 A" X7 G& e5 J
Distributive laws, 分配律; \) y( P- J+ p7 z
Disturbance, 随机扰动项, S$ @3 s6 G$ \8 |
Dose response curve, 剂量反应曲线# g! u; r- P; b* ]1 |' K) Y
Double blind method, 双盲法
* e3 Y; D: c# j$ ~9 l1 V$ }Double blind trial, 双盲试验
! c) `. j. ~, N6 c8 kDouble exponential distribution, 双指数分布: S' i" C# c! w* t1 K
Double logarithmic, 双对数
7 l9 w6 Z: J3 ^2 [, DDownward rank, 降秩
. t, N  D. C& N: H  J7 ~0 m1 U7 eDual-space plot, 对偶空间图
8 n( u* ^( z; L; |( _DUD, 无导数方法
8 \" e+ K/ M/ k- qDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法) Y8 u! \$ ^/ v8 l4 g1 Z6 o
Effect, 实验效应
5 D3 t* D$ `: e6 O5 z( N' H. hEigenvalue, 特征值
. u7 D+ l' [4 c/ r1 r7 jEigenvector, 特征向量
6 M9 b! |. X( n/ c) I& b0 f3 BEllipse, 椭圆
1 g% k' F! S( h- T' S& g' ?$ o( W3 ~: ^Empirical distribution, 经验分布9 ~3 v; l: J& _
Empirical probability, 经验概率单位
7 j( ]  j3 [, Q$ _: pEnumeration data, 计数资料* Y) S1 H3 ]& H( i9 r7 m
Equal sun-class number, 相等次级组含量
# T0 ^& B4 P4 ~' @' g( uEqually likely, 等可能8 D& w/ r: g/ ~2 g, d% J
Equivariance, 同变性
1 D4 l# z" m. Z% {  _: Q  {2 bError, 误差/错误
; t5 g6 C7 j1 [  xError of estimate, 估计误差8 B6 w3 w8 x+ F* G/ L; k- p
Error type I, 第一类错误
- A) E7 W% _$ v4 bError type II, 第二类错误; q- i  ]4 ]* O1 N4 G) d; g
Estimand, 被估量2 d# d" ?- @' S
Estimated error mean squares, 估计误差均方% L+ m. ^9 m* _0 w; |8 L
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和! b  i) R: ~* R: U* m
Euclidean distance, 欧式距离4 Z* m7 Y" T. ]4 _$ p
Event, 事件, c4 H7 y% {, E  c. T
Event, 事件
; t& \7 I% P+ v3 h, t* QExceptional data point, 异常数据点" D2 C. }$ p/ v  q" F7 g% C  p4 p
Expectation plane, 期望平面
+ d3 z# j' w% o; ?$ wExpectation surface, 期望曲面
' A- ]& B) A+ J4 ^& b- BExpected values, 期望值
8 H& i5 {4 u6 Q. ]1 U' VExperiment, 实验- z' I; s4 s5 {1 F
Experimental sampling, 试验抽样
  E. p' W& E- [' a) l. a# G1 t4 nExperimental unit, 试验单位
" O! D! e" h8 _) nExplanatory variable, 说明变量$ J4 _6 C  g) Y, E/ J6 B0 [% i& ~$ V& p
Exploratory data analysis, 探索性数据分析. a8 w7 b3 B. x5 Q# d4 _
Explore Summarize, 探索-摘要& @8 Q. q. N1 d5 a+ W
Exponential curve, 指数曲线
9 u& ^/ {) |+ u, P- @( m+ LExponential growth, 指数式增长$ U- v; N. k( x; T* l+ T
EXSMOOTH, 指数平滑方法
1 {2 ^& P* x6 I! J) I7 kExtended fit, 扩充拟合. [1 u, P; K9 V# X! T9 |. c+ w
Extra parameter, 附加参数, @4 w0 K, t- j
Extrapolation, 外推法
" f( `1 R' J5 o- eExtreme observation, 末端观测值/ a% m6 ^) J4 ?9 G8 M
Extremes, 极端值/极值
) w, [- s& `) @2 R, Y6 H. CF distribution, F分布
) U$ g) Z/ q1 vF test, F检验
" _; T& `9 @7 LFactor, 因素/因子' X8 p7 J$ p# n
Factor analysis, 因子分析5 ~/ b7 v2 V7 n. y- g
Factor Analysis, 因子分析  R; I. s% v. \6 R, [+ d2 B( Y
Factor score, 因子得分
/ [0 j( `8 k% `/ w4 |Factorial, 阶乘
9 t+ M2 L- X& }Factorial design, 析因试验设计  F' N4 [' g# g
False negative, 假阴性
) O' p( \" h0 R# g. ?2 L( hFalse negative error, 假阴性错误
6 B# J+ W% g8 g5 D* W$ F! w9 O8 TFamily of distributions, 分布族: U/ z; m6 Q- }; M
Family of estimators, 估计量族
. s0 l/ ~1 n, w; d  fFanning, 扇面
8 t) g8 k0 H, d1 n" fFatality rate, 病死率0 K* Z1 |6 h- c5 i+ H
Field investigation, 现场调查
) {) G$ w# T) h" Q+ Y0 Z0 ~Field survey, 现场调查) m) l$ H' A" D1 V
Finite population, 有限总体
1 m# y1 b9 h8 ?% m/ d1 \Finite-sample, 有限样本
4 L5 X: K; l' z# |First derivative, 一阶导数
" [1 d9 [. i  f: v7 n9 mFirst principal component, 第一主成分& a  L8 f9 A9 w$ ?( {
First quartile, 第一四分位数
/ s/ R4 M! L2 d: _! {( ?5 I; Y( RFisher information, 费雪信息量
( z1 M! `" b& pFitted value, 拟合值; F  B( ]* g4 v
Fitting a curve, 曲线拟合
/ D3 C9 N; \8 `9 J# [- tFixed base, 定基2 x+ S- l  F% v& n: q7 D
Fluctuation, 随机起伏( d* I9 u9 I5 h- k
Forecast, 预测2 Z+ f: y% u* y- K; n8 k$ W
Four fold table, 四格表
, n; m  c7 ^6 nFourth, 四分点
1 z' ^: o1 m9 q7 i5 ?Fraction blow, 左侧比率
: `$ I3 \6 Z+ d& k7 t& ~Fractional error, 相对误差
. v! a" N1 J9 r* A, S' s; _5 YFrequency, 频率8 E- Z# l* l, L$ m
Frequency polygon, 频数多边图1 K3 c1 k: n/ ]: f, W
Frontier point, 界限点! |# g2 T$ x- J# I% f9 M6 U" ~
Function relationship, 泛函关系
9 Y& m  R% M; f( w4 M2 NGamma distribution, 伽玛分布) m2 Z* D$ W' |; k* K  \6 x
Gauss increment, 高斯增量/ z, @% O) N9 n2 Q1 M# K9 h
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布4 W0 m* P9 v% K5 R7 u: {2 r
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
3 X* [) s3 ]  |; p; _; rGeneral census, 全面普查+ B0 u: `/ i. L$ T" ]' d6 x, G
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 4 p7 X, ^6 v( N: U' U. @
Geometric mean, 几何平均数. [* x$ u7 Y$ X9 J3 p  Y) f
Gini's mean difference, 基尼均差
( K2 e/ T. V4 W; gGLM (General liner models), 一般线性模型
$ [. G( U5 g- s) X+ _0 lGoodness of fit, 拟和优度/配合度
" o1 I3 b  c, L, G+ o1 Q% O7 OGradient of determinant, 行列式的梯度
2 L+ s) Z2 t4 o% }Graeco-Latin square, 希腊拉丁方- \9 a0 c+ h( j
Grand mean, 总均值
8 X2 r% n) {' ]! M) iGross errors, 重大错误' h" ~6 T* L, r/ s1 ~
Gross-error sensitivity, 大错敏感度4 R* F$ l, J$ K, ]7 @
Group averages, 分组平均4 }( T1 K9 R: k$ p
Grouped data, 分组资料
( C" h1 \! e2 W, E9 k' G3 }Guessed mean, 假定平均数$ G; W4 p  E+ Y* Y1 k/ @
Half-life, 半衰期$ s  ?% Y: j5 m# C1 d# C
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量7 b% w( x; e3 R
Happenstance, 偶然事件
- t* x7 f1 A) BHarmonic mean, 调和均数
$ A4 V$ _1 ]9 eHazard function, 风险均数  B* ~/ M! p0 k5 z) `8 {
Hazard rate, 风险率5 T, z+ x2 A+ t, v( P7 p* [) A& g
Heading, 标目 4 h0 L9 z+ a" y
Heavy-tailed distribution, 重尾分布2 E! o; W( s7 e# E, [9 I+ H) x, l" r
Hessian array, 海森立体阵' _! A  M7 K, W7 Y7 ^1 q8 i
Heterogeneity, 不同质3 x+ S7 L$ {" O2 C1 D$ U9 r
Heterogeneity of variance, 方差不齐 4 s# `  T( z9 ^+ r0 g1 E
Hierarchical classification, 组内分组
% B5 Q0 Y% R8 O+ S3 THierarchical clustering method, 系统聚类法
: f  C* A3 [2 g6 Q* j1 ]" p' lHigh-leverage point, 高杠杆率点; g: f+ R& U2 E7 E
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型0 }& W6 Z3 c4 [, D6 f& p: F
Hinge, 折叶点
. i% e) o0 i+ J) h! c& KHistogram, 直方图# l8 F7 R5 S# {: Z, r, @# m7 X
Historical cohort study, 历史性队列研究
7 w" I6 ~  s6 l; j( |( j. MHoles, 空洞
  X# b1 Z# g3 m1 V+ W' eHOMALS, 多重响应分析4 G- q! }0 G5 ~7 F
Homogeneity of variance, 方差齐性% y3 I. Q6 W3 L
Homogeneity test, 齐性检验" p& `# ~; K9 ~
Huber M-estimators, 休伯M估计量9 e- U' i4 ~; u: K0 T( W1 p! s
Hyperbola, 双曲线% a" i: S+ ]1 J+ n- y6 Y1 J7 ?0 Q) }
Hypothesis testing, 假设检验
# j# e6 |. }) u' y4 q1 cHypothetical universe, 假设总体
, P7 A# ?: i+ m9 e& }: M$ MImpossible event, 不可能事件8 \8 }8 @" c% D& ?. U
Independence, 独立性
: z! [. Q6 G; `( ^Independent variable, 自变量, J0 f6 _& y% P* t( f. L
Index, 指标/指数$ A1 u. i( u9 H. u% N
Indirect standardization, 间接标准化法: Q+ C. U4 J9 d$ E
Individual, 个体7 ?! J  U( [( h: {: e
Inference band, 推断带1 b9 W; O* d2 |6 d7 q5 v, Q
Infinite population, 无限总体' U5 U$ q8 s  `
Infinitely great, 无穷大, k9 c. d' Z2 Y# d( X1 C
Infinitely small, 无穷小
/ R$ l/ D( z( T2 r. C% mInfluence curve, 影响曲线
! b2 q6 y1 \. k1 G' g- ^  c6 bInformation capacity, 信息容量2 i. n7 X1 j7 E
Initial condition, 初始条件0 w8 {% r  W1 A' M1 t9 U9 E
Initial estimate, 初始估计值
  B0 x- n" f# o6 F  @Initial level, 最初水平
( i9 A+ B* a( M4 y# [' dInteraction, 交互作用( \0 W) O2 Z) ]) E1 b, ~5 b
Interaction terms, 交互作用项) Z- b% }6 a2 `& q9 J
Intercept, 截距" Q( E' d/ Y6 N0 x# }
Interpolation, 内插法
1 O4 q  o" Q' B, VInterquartile range, 四分位距7 i* r# P3 z* ~5 v2 S/ S% ~
Interval estimation, 区间估计
  M/ x4 s6 [1 L6 M  |0 E* ]+ _4 lIntervals of equal probability, 等概率区间& \4 ^3 t) w4 F* E- D( M3 K
Intrinsic curvature, 固有曲率& }3 W6 K0 {, `
Invariance, 不变性/ U7 V1 K, b5 C5 x
Inverse matrix, 逆矩阵& l; Z* I1 r7 ]' V
Inverse probability, 逆概率+ Y* y( r, w: K6 f. ^# Q0 U! L" ~
Inverse sine transformation, 反正弦变换5 ~8 B& Z* j( l. ~: {: b
Iteration, 迭代 2 u; ~1 P7 A/ \; S3 z0 R& w2 ^
Jacobian determinant, 雅可比行列式) W+ {0 J8 e9 Q! I  e+ j9 w
Joint distribution function, 分布函数  S$ N+ U) m/ S) h9 W* I5 B6 Q
Joint probability, 联合概率
. Q( T) }; ]  K, V& e7 DJoint probability distribution, 联合概率分布
( _% l* w  v) F4 T: v- k, rK means method, 逐步聚类法0 I0 a3 @* [* f' k. o
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ; F, {1 n/ N% N. S$ o) n/ t3 H! S2 _$ G
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ w. k' r$ I! ]. o1 \5 u( \% EKendall's rank correlation, Kendall等级相关$ d7 c8 d6 l% ~: @7 o
Kinetic, 动力学
7 R: T3 J7 z; k# J6 y6 nKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验3 Q# W! J7 P2 k$ B! ?: ?" @
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验7 u0 W/ z' [1 [" B3 v' d
Kurtosis, 峰度
! k8 R; }+ E3 X. }6 T1 OLack of fit, 失拟. X, k1 \$ N. Z5 D. ~. ]' n
Ladder of powers, 幂阶梯; c+ p' ^9 \7 @" k" f* D7 g
Lag, 滞后$ @/ H: q& s$ F
Large sample, 大样本
# w) B, |0 Q8 h4 b9 x+ \Large sample test, 大样本检验
/ z$ S9 v" x0 n5 |1 }* jLatin square, 拉丁方# }2 [6 Y/ _2 Z
Latin square design, 拉丁方设计3 O( U% L/ A5 `. t# t3 l, @, \
Leakage, 泄漏7 v+ f* |" V9 S% Q' ^% w
Least favorable configuration, 最不利构形0 q: \( u2 w( z- g" i4 ^4 _
Least favorable distribution, 最不利分布. r; c& v2 }& {! ~
Least significant difference, 最小显著差法
' s) a& ~/ d7 ?6 E- I( f% fLeast square method, 最小二乘法- n& Y1 ^6 h' C( _5 o$ g
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) K; w' K: |) e8 [6 D4 TLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
1 j, |' T4 m" oLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线2 v6 a9 `& _* R* }
Legend, 图例
' z3 x6 u2 ?' @; q6 h9 AL-estimator, L估计量
* n9 i- }; P$ R: |9 d: [, fL-estimator of location, 位置L估计量" Y; E6 h- w4 t- F" r0 x7 K7 D
L-estimator of scale, 尺度L估计量
! \# O0 f" i% R% s& `3 vLevel, 水平
1 k* s% O3 \5 |1 a. `/ G, E8 S* h# @Life expectance, 预期期望寿命/ e! h9 a& k0 ^- q
Life table, 寿命表
1 @, ^5 M1 v8 l5 e* ZLife table method, 生命表法
/ M4 T8 s. U  l. p) H& P" SLight-tailed distribution, 轻尾分布
) O. s1 O, Q% L' }0 rLikelihood function, 似然函数4 P% E  a1 y6 A& g: N; n
Likelihood ratio, 似然比
# f6 K7 j2 W& ]8 H5 Yline graph, 线图( A& {- C; y9 o+ H
Linear correlation, 直线相关% t7 T: J& ]/ U7 k1 V1 S' W
Linear equation, 线性方程7 @6 {; J7 T' |+ _5 m
Linear programming, 线性规划
( W* v. L' O" _* o. s, BLinear regression, 直线回归/ D( f- q+ _0 S0 e5 {* P* H( U8 p% h
Linear Regression, 线性回归9 T6 `: V- H8 r* S& z
Linear trend, 线性趋势3 v2 J9 ?4 d% f2 q
Loading, 载荷
3 W5 \& U& W5 |Location and scale equivariance, 位置尺度同变性" ?3 ]% }9 k% ?# ]% H
Location equivariance, 位置同变性, J& m6 J4 l+ E7 t
Location invariance, 位置不变性6 }: F3 a$ T3 g) O
Location scale family, 位置尺度族9 e. P0 s3 S3 k; \
Log rank test, 时序检验
$ l5 K/ M* h0 k7 {  N0 y' E  BLogarithmic curve, 对数曲线( ]7 \9 Q& C2 s+ W' \1 D; v) X
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
3 O/ b! ]4 G/ y" ~' ]+ iLogarithmic scale, 对数尺度
" l" {) f1 J; y2 ~( ^Logarithmic transformation, 对数变换
0 \  X1 k6 ~1 a, ]) FLogic check, 逻辑检查+ Y; r$ N1 x$ T2 b% P
Logistic distribution, 逻辑斯特分布5 G$ S) H( C9 Q5 c$ ?+ C
Logit transformation, Logit转换8 p, P* I7 j/ p  y; L# e
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
6 u2 G" U- d, c8 @8 g0 E1 ULognormal distribution, 对数正态分布* B" ]! ~: \& ], N- u6 L
Lost function, 损失函数
4 Y( R5 Y; m  s- z: u: E9 SLow correlation, 低度相关
0 Y5 e  p. y3 z- [: ?' T: \* m% {1 z8 xLower limit, 下限1 A  ?/ d( r8 N0 O% a8 _6 u: e+ J
Lowest-attained variance, 最小可达方差
3 b" L/ R9 J- F9 m- L( w! NLSD, 最小显著差法的简称
. w: D1 k( U( tLurking variable, 潜在变量. I" Q9 ~% J) j/ {  O# y
Main effect, 主效应3 T8 j/ `7 b, f& I: z
Major heading, 主辞标目
+ |# ^( v# j& d! k% O& qMarginal density function, 边缘密度函数: K) J" ^5 R5 D- Q  U
Marginal probability, 边缘概率, V5 V6 {2 c' m2 z* `/ t- }. w
Marginal probability distribution, 边缘概率分布! S" ^4 ]9 P0 @: x  |6 B3 |
Matched data, 配对资料9 k& j+ K" f+ G8 j
Matched distribution, 匹配过分布5 Z0 H% l+ x8 p* _
Matching of distribution, 分布的匹配
9 L+ N1 J7 \# i) Y, t$ P) J3 pMatching of transformation, 变换的匹配$ i" C# O( ?! m3 i' {" V) F
Mathematical expectation, 数学期望# d# _6 o/ r0 Y- u1 d
Mathematical model, 数学模型# K& q/ G& T6 X& @8 n: t3 w2 x
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
# I+ O- G! W; n! E1 c" m1 |Maximum likelihood method, 最大似然法
2 \2 I2 I( g4 T# \* C" m+ TMean, 均数
- `: Y6 Z9 z3 H# ]Mean squares between groups, 组间均方! s0 r2 W5 Q1 {: e+ B
Mean squares within group, 组内均方$ y& `. j. g: Y0 s. L  E
Means (Compare means), 均值-均值比较
/ k* i* A+ u. t9 i3 k+ rMedian, 中位数+ r& f0 o, w4 c7 [' w
Median effective dose, 半数效量
7 \/ \6 }+ J/ M8 M. E$ W6 wMedian lethal dose, 半数致死量' L, A0 X' d7 r2 ~% n
Median polish, 中位数平滑
9 D4 z0 w! J& K  HMedian test, 中位数检验
- J; E1 H! [2 w. v+ q. gMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
, d! X8 s1 z: ]5 J5 w9 v7 ^/ ~Minimum distance estimation, 最小距离估计( |. _; {; H  j8 m
Minimum effective dose, 最小有效量) n. ]# d8 n7 _
Minimum lethal dose, 最小致死量' s! q3 t% f! P/ e3 ]% X
Minimum variance estimator, 最小方差估计量* e+ V9 u  @, }8 w4 H% F1 ^
MINITAB, 统计软件包' `$ p% m0 k* F  `4 o2 I. U$ N5 Z' l
Minor heading, 宾词标目  I+ j& ]4 E: I- }4 `% V0 N
Missing data, 缺失值
: s+ X1 ~: V% Y+ jModel specification, 模型的确定) e4 Y0 K3 Y' b8 J  m3 g
Modeling Statistics , 模型统计
& |- P4 K5 A* l% W0 `7 o; FModels for outliers, 离群值模型
0 X$ i* k* K$ tModifying the model, 模型的修正# [' O  \5 y% r/ b5 o/ D: Y
Modulus of continuity, 连续性模
1 u- b( F, t/ y* r& w- CMorbidity, 发病率
" Q  J5 d% y/ z1 W$ w! IMost favorable configuration, 最有利构形1 J+ W$ @" b) d8 S. A6 V
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度6 G" ^5 d( I0 T, `" [  ?
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归# _) g+ F5 d( B2 n9 I9 m: I: z
Multiple comparison, 多重比较
+ g) `! O' T4 I1 q$ c9 e: fMultiple correlation , 复相关; C5 E3 t3 ]6 H0 A
Multiple covariance, 多元协方差8 O$ x! J$ }  n" ^- l8 b: G( ?
Multiple linear regression, 多元线性回归
0 ~. V+ Q5 J3 E6 T) qMultiple response , 多重选项
( m& ]8 y3 _) cMultiple solutions, 多解
) x9 ]4 f4 I% y, @Multiplication theorem, 乘法定理; b0 r/ t/ o' L. r5 G; x9 T
Multiresponse, 多元响应
6 g/ q" s) L7 w* A9 [( @; R3 V6 hMulti-stage sampling, 多阶段抽样
9 N% S6 g2 q" U2 Q8 {6 GMultivariate T distribution, 多元T分布
* Y& z2 r: S6 nMutual exclusive, 互不相容" p- l2 @: f, t# G
Mutual independence, 互相独立, O' x2 Q$ F0 @/ X9 S4 D$ k1 A2 k1 {
Natural boundary, 自然边界! ^( a8 N+ b6 `7 v! S* c
Natural dead, 自然死亡" W6 U& L1 O' K; `0 g- n
Natural zero, 自然零8 V- r/ e8 ]8 r. {& u6 ^/ M$ Y: k
Negative correlation, 负相关7 \0 T8 l1 U# s
Negative linear correlation, 负线性相关! j1 ^8 n0 [% E+ O+ i
Negatively skewed, 负偏; {6 ?9 `8 w" @: |8 U
Newman-Keuls method, q检验: E- q3 t+ ]( E% S$ B
NK method, q检验
3 J5 H; p1 t( S2 N8 _; DNo statistical significance, 无统计意义7 u$ e, f+ S9 C" X* F
Nominal variable, 名义变量7 q, Y! u* S& X- w% g3 A
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
% V$ q1 ]2 U. r0 F. z* W% kNonlinear regression, 非线性相关
" ]7 W! S2 e( U" ZNonparametric statistics, 非参数统计$ B. Q+ P8 s8 }; f0 ]
Nonparametric test, 非参数检验4 P3 e7 O! _* O1 h2 O* d
Nonparametric tests, 非参数检验, b2 g4 v2 p/ s* O$ q
Normal deviate, 正态离差' m# N8 p2 d( S& P, c) R4 p  l% p% H
Normal distribution, 正态分布1 S" |6 z; k1 T9 Q5 `+ j- h/ q  e
Normal equation, 正规方程组
+ i) }* b+ w# D' x( ^( hNormal ranges, 正常范围
( s4 `$ P# B6 g+ s, P* [Normal value, 正常值
; o: E3 y2 i, A7 d- k5 I# oNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
' j: A% D3 o8 ?+ \+ P5 DNull hypothesis, 无效假设
- W: `4 n/ D& ONumerical variable, 数值变量
1 H" {8 ^. ~1 l! ZObjective function, 目标函数
5 |( e  r. b  G( a( |' P0 P, FObservation unit, 观察单位
+ e, _* s; d7 O5 S  vObserved value, 观察值
% }$ R4 G. {, Y! H2 o# EOne sided test, 单侧检验- {! Z  a' R* t/ U2 Y
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
8 o7 O" p1 X0 o+ ^7 a: P# F! QOneway ANOVA , 单因素方差分析
  L' m, l! s4 ?; XOpen sequential trial, 开放型序贯设计0 b4 ]) i  b3 D! ?' A
Optrim, 优切尾" v& _' R6 [8 a+ j4 S! I
Optrim efficiency, 优切尾效率
' N( X$ [* |  M' ]% L# _) AOrder statistics, 顺序统计量, M: a1 b8 F4 ~# p: q0 B
Ordered categories, 有序分类' _( a% m' G3 m+ _  z: Y7 n
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
& L9 p2 h: U7 l5 a5 `: t7 POrdinal variable, 有序变量  U2 }0 J( B; B! D
Orthogonal basis, 正交基
. I# h/ D7 ^4 H3 m% P5 F# ]Orthogonal design, 正交试验设计7 ]+ O2 K8 p' X* }4 j
Orthogonality conditions, 正交条件5 b9 l7 h3 k4 s# O4 B3 A
ORTHOPLAN, 正交设计 1 ~7 Z6 |! P4 K* \2 X
Outlier cutoffs, 离群值截断点! l+ O6 f9 i* C
Outliers, 极端值# j( X- t2 b3 }  R8 w) J
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
1 N9 c5 B* m5 h0 `3 w  vOvershoot, 迭代过度: I+ U4 |/ {, C7 P  {! h. @+ [
Paired design, 配对设计7 [, z, q# u' W5 f$ ?
Paired sample, 配对样本
+ y+ e) _+ Z9 Y* p2 m3 c" bPairwise slopes, 成对斜率
, U/ G; `/ g, c4 ~6 u9 Z) LParabola, 抛物线
6 i, u0 i0 {. i8 Z( Z7 bParallel tests, 平行试验2 X- N8 j! r$ x* R4 t
Parameter, 参数2 A, z: ]5 p: A+ q
Parametric statistics, 参数统计
/ e6 H4 ?- ~9 [' X' @Parametric test, 参数检验
$ s/ s: N; o7 x6 y/ y; g( GPartial correlation, 偏相关" \. t( q" I' r3 D* j/ O
Partial regression, 偏回归
0 ~8 E" d" z; H# J, O- l$ P; qPartial sorting, 偏排序6 V, W* C. r1 m+ w; S
Partials residuals, 偏残差
4 ~+ L% r2 C# K! L% UPattern, 模式
" K  D: d9 [3 Y1 uPearson curves, 皮尔逊曲线3 ?, m! a: O) [
Peeling, 退层
! o2 ?( D0 o8 z$ vPercent bar graph, 百分条形图
. F! M. o8 P& ?, S* NPercentage, 百分比
& q8 {8 z9 C7 T& @; j9 V6 j( VPercentile, 百分位数$ Y; r+ d) B- ~5 g, \7 H* `
Percentile curves, 百分位曲线- w6 \4 U# _" L0 W
Periodicity, 周期性
* n' p: I: f9 d+ jPermutation, 排列4 c9 a! t! B% c% M# |  r
P-estimator, P估计量
# J% o$ ?$ k9 _, C2 P3 Z" ?Pie graph, 饼图/ d8 t+ Z9 G+ _6 H
Pitman estimator, 皮特曼估计量! |3 I# \6 \1 e  |) I0 U9 w$ p; b
Pivot, 枢轴量
% \5 e1 I' y! ~6 L4 LPlanar, 平坦7 d4 L' v; q& {, `
Planar assumption, 平面的假设
/ U- X! k2 n! D( {/ e, i; ]PLANCARDS, 生成试验的计划卡) P2 f$ V; A0 `
Point estimation, 点估计
. ]$ a% k  U2 l* [$ f/ lPoisson distribution, 泊松分布1 ]7 J* n5 W: A3 i
Polishing, 平滑
, D3 h3 e+ @9 W* ~; X: g6 @0 tPolled standard deviation, 合并标准差3 D! ~; e4 |# ^) E. @$ a$ B7 e1 V
Polled variance, 合并方差
, k9 p2 ?) F; S: V  sPolygon, 多边图
1 W9 X$ ~1 h8 O7 y5 UPolynomial, 多项式
" A0 ^# J; E3 K3 C, M- N+ K6 UPolynomial curve, 多项式曲线* u+ y; x# [* F3 i
Population, 总体
: \( d: O0 q: l# pPopulation attributable risk, 人群归因危险度
; o3 O8 L$ K6 _3 c5 b# nPositive correlation, 正相关
2 K6 p  _  M2 n2 NPositively skewed, 正偏
- o" |) |# [# T3 HPosterior distribution, 后验分布: [7 s/ m4 x3 N) \! ~5 F' }6 z
Power of a test, 检验效能6 A8 l* z5 D* H; O! F
Precision, 精密度
+ s7 P7 b5 c5 s. b8 T2 I- OPredicted value, 预测值
4 l  L8 q" a- ^* MPreliminary analysis, 预备性分析
% {. S- b6 a0 l# e! JPrincipal component analysis, 主成分分析
/ D: K; x- s7 C# N$ y  ?Prior distribution, 先验分布
1 D9 b8 h6 [6 L) |Prior probability, 先验概率
$ B# k9 B) U& e  h- Z  y4 I6 ]! GProbabilistic model, 概率模型4 [0 C* i5 l2 k' }8 [; Y
probability, 概率
+ s" T0 Y4 V2 ~' @3 JProbability density, 概率密度
/ o0 f% |3 ^5 X' b, a" x8 MProduct moment, 乘积矩/协方差' _. T' u3 V6 o. f- V
Profile trace, 截面迹图' A4 X' u$ L+ m5 _$ ]
Proportion, 比/构成比+ x8 C7 c  g/ \! L; W
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样1 f/ d3 j1 ~. j
Proportionate, 成比例
8 N5 g! v5 H$ P5 MProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
/ U$ R# e; q' Z+ g" U# Q' I* aProspective study, 前瞻性调查" s: E% ?% Y0 G! A0 o+ j8 Z: p$ u
Proximities, 亲近性 3 V; c2 V  u/ U" d
Pseudo F test, 近似F检验8 W1 o" y) I' S* L) Z
Pseudo model, 近似模型
: B1 S% |/ z: n: V! x9 DPseudosigma, 伪标准差4 f' R1 d* x5 B1 x) u! T
Purposive sampling, 有目的抽样
! _* O& L: E# H- i% |  c0 Y% ?. `QR decomposition, QR分解! {& z: I/ G# F; ]8 X/ W1 J( x0 a
Quadratic approximation, 二次近似; J' Q6 h3 y6 A' c5 y5 l
Qualitative classification, 属性分类! v! V6 S$ P$ K/ G
Qualitative method, 定性方法8 I2 I9 }6 ]/ h, A, S
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图  x' f' z- T% \, B: A: G
Quantitative analysis, 定量分析8 q5 D9 t! B; I& Z! t
Quartile, 四分位数
8 J& W* x( m, n; r, }- U1 f  z1 l! gQuick Cluster, 快速聚类
) }# U2 m- r9 iRadix sort, 基数排序0 {8 ^6 `2 [. f+ ]% [
Random allocation, 随机化分组3 k7 J  ~! f8 d
Random blocks design, 随机区组设计
; M( s6 D* G/ i3 n1 jRandom event, 随机事件
& s+ L& t  I2 NRandomization, 随机化. N8 }8 ^8 A* `# r. W; L
Range, 极差/全距
. q( E. |1 p  O4 ^Rank correlation, 等级相关. W" c' O! J2 O
Rank sum test, 秩和检验
, u* h# c! w7 [$ ERank test, 秩检验7 O1 e! ?1 p" i6 N! e! O
Ranked data, 等级资料4 ~5 X( @# D6 N
Rate, 比率! e- `  w$ z1 `+ y* Y
Ratio, 比例  W' _9 K! C" x9 s) G% ^
Raw data, 原始资料* n- _! b1 h# }2 u+ s" w1 t
Raw residual, 原始残差
" M+ T9 D! _1 p% {1 A5 |* o- eRayleigh's test, 雷氏检验% h( @1 Z' X6 Z0 T* z+ M* T
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
6 C" A$ {  n3 M* rReciprocal, 倒数  `  L4 {* f6 I# l3 k) A7 c
Reciprocal transformation, 倒数变换
; B1 P7 M' K+ i! s/ w# q0 K: I. aRecording, 记录' H4 I% P* v, h. U. Y: D$ c/ m* y' v
Redescending estimators, 回降估计量
0 r) _' x; O# p8 |4 Q+ e/ ]6 `& ?$ ZReducing dimensions, 降维& `. I* E: M5 P) A$ {9 I( U
Re-expression, 重新表达: z- ~& B' Z3 `- ]
Reference set, 标准组3 {$ k3 z0 {% @. m
Region of acceptance, 接受域
" M# e1 O: b  [5 V7 aRegression coefficient, 回归系数
7 P( S" S6 V: @, q0 c5 cRegression sum of square, 回归平方和! i7 y1 z! E6 [) Y3 |/ V7 F
Rejection point, 拒绝点" D6 l  E5 V. \2 @3 i! K" q
Relative dispersion, 相对离散度" M' K: X$ ~$ n  }9 k& e
Relative number, 相对数3 B6 k6 V) D2 p" a7 R- I+ a
Reliability, 可靠性
. \* J* c# w$ R5 b  B  bReparametrization, 重新设置参数
# Q  M# u  b; K1 ?9 MReplication, 重复" ~5 j9 G. D+ h1 b% w
Report Summaries, 报告摘要1 u6 y1 _4 j4 f: |% s& u! E  ~0 w
Residual sum of square, 剩余平方和
5 e+ L. r) [1 k3 aResistance, 耐抗性7 K3 S; r0 U3 ^# ?+ _8 o0 Y
Resistant line, 耐抗线) t! X. i7 Y! w/ o) _  ]
Resistant technique, 耐抗技术% B, `' [2 j& K: J: o1 M
R-estimator of location, 位置R估计量$ w! e2 X* f- u
R-estimator of scale, 尺度R估计量3 _6 ~) b- w; j1 R% e* M- b
Retrospective study, 回顾性调查1 S$ N2 T# X( O$ i; Q$ y
Ridge trace, 岭迹
/ ?3 g# @- _% xRidit analysis, Ridit分析0 K7 E8 P. M  f) g0 x# M, D! e
Rotation, 旋转
1 p/ |5 b+ g0 R9 dRounding, 舍入6 g- A5 h! F5 }: @/ H! M1 O& K
Row, 行
1 i2 t1 v  P/ u7 g& dRow effects, 行效应$ @) x' L% m4 M8 k: i& l9 |' D) j
Row factor, 行因素1 C: Y- d. \  k# J" z
RXC table, RXC表- j1 z& K3 t5 g3 @* q' G1 O2 F; N! G
Sample, 样本
4 ^* b5 O% T0 q: USample regression coefficient, 样本回归系数
/ D- N9 O6 z# j2 DSample size, 样本量
$ K* j/ Q& I4 Q% w1 r$ TSample standard deviation, 样本标准差1 L& S4 Y, B+ ~! F* m. B
Sampling error, 抽样误差
3 E& X9 D' i$ tSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包9 v$ T3 p, [+ u* p. P! {
Scale, 尺度/量表
- [' M- e( ^6 y* WScatter diagram, 散点图, i$ w$ X( q. ]% ~  o6 o$ v
Schematic plot, 示意图/简图) l7 _: w# Q1 t0 G
Score test, 计分检验  E( Y: J. s, [$ e
Screening, 筛检5 j0 q5 z# L! S5 z& d/ o% g
SEASON, 季节分析 . ^" ?( ]* x* g) _5 P9 G
Second derivative, 二阶导数% w. G3 r6 d) G8 e0 R! w, U$ J; d
Second principal component, 第二主成分
7 j  n9 E. g# V) e! ^& u/ W: eSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 - S) Y: X1 y7 S, E
Semi-logarithmic graph, 半对数图
0 L( B. ^0 c1 x4 S: k: P8 ^, _Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
) g! s0 E7 {- H) u$ V- pSensitivity curve, 敏感度曲线. X; M, Q# d* P! q# M3 f" O' h/ A) d
Sequential analysis, 贯序分析
0 K$ `3 W0 t) o- a/ U. L: R) M8 USequential data set, 顺序数据集
2 q/ f! Y$ ?9 iSequential design, 贯序设计
  }0 \! U+ h  cSequential method, 贯序法9 L3 @5 X2 h6 L1 J& m- ~7 g
Sequential test, 贯序检验法. Y8 ?$ X( w- `, k& d
Serial tests, 系列试验; i% G" t/ w7 L3 B' q: w
Short-cut method, 简捷法 8 U4 g5 w' k) m4 r
Sigmoid curve, S形曲线
6 ~6 G- z( F  b2 p4 YSign function, 正负号函数
" ?& G' [% f9 o2 iSign test, 符号检验. u( S( b1 k1 v( s
Signed rank, 符号秩
# D7 C8 e1 A* |0 m; W1 s- zSignificance test, 显著性检验! g' M  O2 o* p7 i, m
Significant figure, 有效数字, k1 `6 M. W& W  m6 R) i2 U
Simple cluster sampling, 简单整群抽样) u! k, b  o" ~4 d( u3 V
Simple correlation, 简单相关$ ~+ W2 S! r1 \, ]; [' H
Simple random sampling, 简单随机抽样
8 L* A7 L" l5 oSimple regression, 简单回归
$ r7 A+ j0 }, l9 p3 C  ?4 Gsimple table, 简单表
1 e+ j9 P% }% U$ |, j( iSine estimator, 正弦估计量
5 L) e4 m3 n/ a7 x/ ISingle-valued estimate, 单值估计( x* H' ^" F8 j- X0 c
Singular matrix, 奇异矩阵
: r5 K8 m0 Q1 Z, x& O2 M1 D7 m( iSkewed distribution, 偏斜分布9 H5 e1 Q; ]& v; t6 o7 z
Skewness, 偏度6 _* V; [- P' b! Z0 a; _
Slash distribution, 斜线分布: b% S0 q& P: v, _9 k$ F, _3 e- r
Slope, 斜率# W- t. |+ S8 }7 b' L5 G% ^5 T% n) `
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
6 B9 r9 i0 a. F5 aSource of variation, 变异来源% N; d2 X7 n" H1 ]* e& q
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
7 K1 F. {$ k6 U) D7 V+ |Specific factor, 特殊因子
) {/ C% l: U& Z' \! vSpecific factor variance, 特殊因子方差' J6 u8 _2 Z# r3 L! y
Spectra , 频谱% N/ n; Z4 |& _
Spherical distribution, 球型正态分布
$ s" G9 H3 ~4 OSpread, 展布: E3 t. X; \% e1 k1 H
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包, T0 L* n, _5 j4 ?: Z
Spurious correlation, 假性相关2 V5 E6 K5 X' b9 T4 \0 f6 s
Square root transformation, 平方根变换
" z6 V1 W/ s8 B1 f: W- W6 GStabilizing variance, 稳定方差  g% c0 i5 v% ?. N
Standard deviation, 标准差+ E: f1 @7 M; M9 `) Y& ]
Standard error, 标准误
0 H6 u" ]4 b8 F( HStandard error of difference, 差别的标准误. X0 C8 ^( Y$ p( A+ _$ B5 i
Standard error of estimate, 标准估计误差( H' I) l/ z- Q/ R
Standard error of rate, 率的标准误( i- ~# b( @: ~$ q# Q- X2 M; N8 H
Standard normal distribution, 标准正态分布9 E# b6 u% l8 r* _3 I
Standardization, 标准化4 E6 z0 @% s) n# ?
Starting value, 起始值7 g, n. n; m- T2 D4 t# x3 r& s# `
Statistic, 统计量: E2 X. t4 Q! f, _9 I
Statistical control, 统计控制% z* k& i. s5 @
Statistical graph, 统计图
% x: M) Q5 u# \% `- S" BStatistical inference, 统计推断" S" R0 h; E5 p0 H6 ~4 U( K3 H
Statistical table, 统计表
4 l7 V' c  ?; }, |) ^: ~! OSteepest descent, 最速下降法( g% e0 [+ ]4 x
Stem and leaf display, 茎叶图+ I+ D' h: T: N- [6 a- Z/ {- m
Step factor, 步长因子2 w: ?$ p. N+ q9 Y2 g7 r
Stepwise regression, 逐步回归) s, |8 r% d( E, }/ V+ ~( B" j
Storage, 存. s! {# M% Y5 }- ]: z4 j6 z
Strata, 层(复数)
, A5 x1 Q4 o% p; lStratified sampling, 分层抽样7 I- R7 T; \/ e3 D1 y- N6 Q
Stratified sampling, 分层抽样
6 V/ G6 R9 n. @6 F1 |+ fStrength, 强度& T( V  a# J  H7 k, b
Stringency, 严密性
+ |  R- o4 E9 C5 @+ }- }Structural relationship, 结构关系
- a/ H/ Y' m1 M5 ^; qStudentized residual, 学生化残差/t化残差
' l( m! G  |1 L/ SSub-class numbers, 次级组含量' y( j2 h! K/ |4 [& J
Subdividing, 分割
' C: h6 j/ T6 X6 t1 USufficient statistic, 充分统计量
* r0 b9 Y& q) r1 E+ O; I  ]Sum of products, 积和( c/ K1 P  u* X: e0 Q. F- Y' Z) A
Sum of squares, 离差平方和
2 c6 n1 u+ m; b" x3 O; ]; n4 ySum of squares about regression, 回归平方和
- F. ]' b5 u3 SSum of squares between groups, 组间平方和+ O* P7 x6 V  Y8 c/ M& V
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和" n. v+ N) T" ^8 M
Sure event, 必然事件
: [' q2 R% V: u1 YSurvey, 调查) k! `* L; \8 ~% {! K9 P9 T
Survival, 生存分析
1 |' p) L1 b# G1 RSurvival rate, 生存率
& U" A  z3 w1 k8 F% \  g! t' l% JSuspended root gram, 悬吊根图0 Y8 D! s3 b2 w8 p: {0 @( T
Symmetry, 对称
3 X4 P: o2 o( y: u5 e8 r: @Systematic error, 系统误差
$ a/ C+ a; G( c; RSystematic sampling, 系统抽样
3 `. G7 e. D3 YTags, 标签$ r# N" X+ I5 |  Q
Tail area, 尾部面积& ~! H1 t7 ~9 X% S2 H' x
Tail length, 尾长# ]% v2 J$ S  o2 C# j
Tail weight, 尾重# c( E  U0 I7 H0 Z
Tangent line, 切线- J" [% s1 S* T
Target distribution, 目标分布
1 b% V$ z2 m' @3 RTaylor series, 泰勒级数
' w" u9 U  R; W9 l' m5 T+ ITendency of dispersion, 离散趋势
+ L* Y" ]/ }* e0 JTesting of hypotheses, 假设检验& D( m5 t7 {5 k
Theoretical frequency, 理论频数
. O  O# _) D! w- gTime series, 时间序列8 F5 L* z- F2 F- l/ s
Tolerance interval, 容忍区间- \% X1 a! ^+ C9 C) u
Tolerance lower limit, 容忍下限
4 _$ j4 D2 s, S+ \! G4 N- lTolerance upper limit, 容忍上限
" x: c0 v5 `( B1 T2 ~  G& w/ p( CTorsion, 扰率
( a; `* o6 e- o+ }/ j, z$ RTotal sum of square, 总平方和
( N# D5 U) U! c; W& nTotal variation, 总变异
5 [. g8 C) u$ R3 V5 t& F# }Transformation, 转换
& q4 K& o4 O) y$ B8 NTreatment, 处理5 h( ~% h! i0 w# u: d$ N0 p- ]
Trend, 趋势
' |0 k+ Y6 m0 r; Z: R8 QTrend of percentage, 百分比趋势
* v$ k9 B$ Q( R- DTrial, 试验# {: P7 e& Q$ N
Trial and error method, 试错法  ]8 x. W  {: G2 s4 H% K
Tuning constant, 细调常数6 a9 L# B- G' g2 V
Two sided test, 双向检验6 C6 o+ k* `2 |6 V7 J! ]
Two-stage least squares, 二阶最小平方. O$ V3 Q* V8 J9 k+ W; K
Two-stage sampling, 二阶段抽样7 B9 v7 O. n' y/ P. Q
Two-tailed test, 双侧检验
/ N! I  h1 J- }, n2 e3 @Two-way analysis of variance, 双因素方差分析2 ?0 x$ e5 X7 i
Two-way table, 双向表
  @- t) ?5 G! Q/ [- f4 i) YType I error, 一类错误/α错误, D  K3 A* _5 S5 Y8 c8 |$ V
Type II error, 二类错误/β错误5 _- Q0 H2 Y7 d) g
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
' w8 k: X  t  h5 V5 }% `3 a( C' ?; s  cUnbiased estimate, 无偏估计
+ ^" G8 G" b$ T( zUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
% P& a  Q& {! {Unequal subclass number, 不等次级组含量0 ^' u$ H$ p) o
Ungrouped data, 不分组资料
0 f$ n4 Y9 C5 n9 [+ VUniform coordinate, 均匀坐标% e0 p% q; f- \8 ^/ M
Uniform distribution, 均匀分布: v% F& O  Q5 D  l3 b
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计( n( V& V6 h% G  u# v
Unit, 单元: |! M) R: Z( m
Unordered categories, 无序分类
9 j- U) Q  v* Z, d8 t( QUpper limit, 上限
3 _5 T4 o7 R; E& N6 Q/ yUpward rank, 升秩
: E9 V8 Y) X7 D% [" D; M6 hVague concept, 模糊概念3 P# W1 }+ o5 x
Validity, 有效性
+ K( Z8 s* i# w; gVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
+ Y( z0 y1 x: X8 O0 H3 YVariability, 变异性6 Z" m8 |* v; w; G
Variable, 变量
0 n' j( `( N& p, b1 N8 A% }Variance, 方差) L2 I  w2 u' z$ R( f
Variation, 变异+ n+ H5 T) t# P6 c+ P- G
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转9 E2 n; S, F% s6 ^
Volume of distribution, 容积
$ P% }  k/ F$ o0 [; l) yW test, W检验  s) Y. n4 C1 C
Weibull distribution, 威布尔分布) |6 C8 P. @7 X2 v7 l
Weight, 权数
- {3 m; K- s, X/ n  t( p$ x% pWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
8 E0 H* ~, T: G6 P; t) UWeighted linear regression method, 加权直线回归# V' w+ g% Q, C3 d
Weighted mean, 加权平均数( M9 ~- M. s' i1 R% j! f: s1 K# [
Weighted mean square, 加权平均方差5 z' J2 V1 k) w! y( W& f8 ]! j" d4 t
Weighted sum of square, 加权平方和
" s" W1 a' L: A4 p& R/ O0 TWeighting coefficient, 权重系数' ^! m: T! k0 J0 ^$ R4 s1 B+ [
Weighting method, 加权法 4 h1 l: ~6 F. j0 q& S/ W8 P
W-estimation, W估计量
4 @: z7 |9 w: Y1 [" ]W-estimation of location, 位置W估计量
8 m* P. a7 j) f2 V  \/ CWidth, 宽度# s( b# t5 Z/ f$ w  S! K5 L% V' z
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验$ c+ `+ d6 `% a1 K4 U0 m9 Z
Wild point, 野点/狂点
9 X' v, `1 h+ |7 m1 T, @' [Wild value, 野值/狂值
7 Q. r; N0 F: ]- w4 k  t, d/ vWinsorized mean, 缩尾均值, c4 x$ {! z0 _3 x1 T4 T/ m7 R
Withdraw, 失访   w) I- y9 ^1 g$ I7 F. q/ @7 ^, ]
Youden's index, 尤登指数1 d2 h+ w1 T5 @3 z9 l9 J0 V; R
Z test, Z检验
7 o) b8 C! y6 v. J% ]- W. G# S) FZero correlation, 零相关
2 C. N8 }( w+ K. a9 ~9 UZ-transformation, Z变换

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