|
|
Absolute deviation, 绝对离差
) q) q3 C; c# ]# I, [Absolute number, 绝对数' }9 R' w2 o4 ^( J8 O3 ~! X. t
Absolute residuals, 绝对残差
?# [! r% T- u$ s- KAcceleration array, 加速度立体阵; o- {# Q2 T; X1 h4 U* d- l5 u
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
9 U1 S* U# L* e" I5 `7 DAcceleration normal, 法向加速度- ]4 J+ y; G+ P- h3 r& j7 ~
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
- w: K$ Z" X7 EAcceleration tangential, 切向加速度
5 @/ r( X9 v% B3 t' JAcceleration vector, 加速度向量( `/ v3 G4 X: e. O
Acceptable hypothesis, 可接受假设* K: h! f& U5 d$ F
Accumulation, 累积1 l) ^8 E$ J9 R- h
Accuracy, 准确度; e" ?! U- r/ a1 P
Actual frequency, 实际频数, v8 }% D$ K6 I1 D. D
Adaptive estimator, 自适应估计量
6 u, x# m, Y7 MAddition, 相加
$ G- W- L: c' ]' ]( A ~Addition theorem, 加法定理
& U) w* U+ j% l# }4 {0 _* M* qAdditivity, 可加性
9 L9 V! k) V1 L7 E( BAdjusted rate, 调整率4 X7 z3 e+ ]6 l) N
Adjusted value, 校正值2 G. D" q) T* |# ?; K
Admissible error, 容许误差& c+ {" E" V7 ?9 T+ B( \
Aggregation, 聚集性! g' n9 d; v' _( K- l
Alternative hypothesis, 备择假设
1 q$ |3 v: J/ `, }+ ~ DAmong groups, 组间
9 _5 `7 I8 E$ Y4 Q TAmounts, 总量' F z. n. r. P t' g } V
Analysis of correlation, 相关分析 }$ r2 c7 M" Y$ D, L
Analysis of covariance, 协方差分析
+ v( q' e3 O5 d3 U6 D3 Q. m: n, EAnalysis of regression, 回归分析
( v' e/ ^' y, d) o1 v5 W' o$ aAnalysis of time series, 时间序列分析 N4 m, N) `, d% @: [
Analysis of variance, 方差分析
6 X& u$ h8 c- X3 Z# X( w! S# A, BAngular transformation, 角转换
2 Q9 N1 y7 d zANOVA (analysis of variance), 方差分析
6 j w- ~2 b) A, H7 B0 e% b8 h# IANOVA Models, 方差分析模型
% o$ O( s0 B' R- E; CArcing, 弧/弧旋3 |5 P$ I% \* A! l/ I0 ^3 ^, o9 R1 `. T# Q
Arcsine transformation, 反正弦变换6 |1 k: a. T/ N8 V
Area under the curve, 曲线面积
7 C+ ~. _! h9 i5 Y- zAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 - \& I) {* P, R* O: ?
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
) V) ^: \% O9 j2 U9 p6 x! JArithmetic grid paper, 算术格纸( L0 w+ f; ~5 x1 x$ I# s& H- j
Arithmetic mean, 算术平均数
' j( h2 r# e# T# A: a& n4 o6 mArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
2 g, ?1 M% q. U( YAssessing fit, 拟合的评估
T) j; H* Y2 y0 I. j: IAssociative laws, 结合律: z2 ]. O2 L5 z( f8 K# \
Asymmetric distribution, 非对称分布9 E* m- G. I4 ?, R, w- x
Asymptotic bias, 渐近偏倚
. i* f6 B8 A1 w' l5 hAsymptotic efficiency, 渐近效率 F/ H" v/ r8 {# q; [: f
Asymptotic variance, 渐近方差
+ `" N. }6 Z2 s R& ~Attributable risk, 归因危险度% f' \ [! ^& Z' Q0 @1 X
Attribute data, 属性资料
1 M: O# F8 B \0 zAttribution, 属性) F9 G0 m$ Y" G: L; b2 ?+ Y- P' B
Autocorrelation, 自相关
: _. V j% c4 Q$ D( O1 n' PAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
! c& ~5 p- m+ JAverage, 平均数- ~. B7 `# Q' D' w) l' \; h% Y" u
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
$ X2 i- O$ g% X6 rAverage growth rate, 平均增长率
$ Y0 v( _. z4 d2 ~. wBar chart, 条形图
% M8 [5 W0 C. w& A$ j+ k, QBar graph, 条形图
. W% P7 b9 ~7 }# C+ g4 H4 {7 oBase period, 基期
! a) }; T1 b. U2 H! l7 r) YBayes' theorem , Bayes定理
+ P( ^( e I. J4 ]* ]Bell-shaped curve, 钟形曲线
8 B' ^: Z+ ? `/ `0 U& k1 U# qBernoulli distribution, 伯努力分布7 _6 Z) r# B- f v6 y' ?0 P
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
, y8 N% D3 s$ v `7 l BBias, 偏性
# a7 W2 S7 e* Y8 T" k0 QBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归! y' i( B$ F9 \% [+ ^
Binomial distribution, 二项分布
, e4 ]; W" I, }9 K2 c2 \/ HBisquare, 双平方
/ n* V4 _: d3 a3 V2 R! f# o/ m8 BBivariate Correlate, 二变量相关
6 _/ L1 g* Q/ zBivariate normal distribution, 双变量正态分布, N8 x8 X1 W+ L
Bivariate normal population, 双变量正态总体
. k. Q0 }+ @4 E0 kBiweight interval, 双权区间6 f) K+ v! g' _% j' m- I" Q
Biweight M-estimator, 双权M估计量
& t6 n$ R/ ?$ _& UBlock, 区组/配伍组" H" T a' _7 F+ H3 j( q
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包) y/ e% B# g* }$ F
Boxplots, 箱线图/箱尾图, G% F+ a: ^3 {6 k8 o2 O
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
. D0 j* N$ `4 Y% i' A2 \& kCanonical correlation, 典型相关; O! e# m; K2 W! H& F
Caption, 纵标目$ }& t% b' C! J$ t' e# v
Case-control study, 病例对照研究: n2 `: w2 D* M4 f, m
Categorical variable, 分类变量
7 j7 ~, l8 j1 k; W% k8 s1 E% ~Catenary, 悬链线8 o8 B% `7 P) ?; |
Cauchy distribution, 柯西分布2 c! ]. I' g5 r" m, c
Cause-and-effect relationship, 因果关系
I* {* C# s, u5 i Q- gCell, 单元
2 g6 V+ d0 `! X( O4 J' q8 R) xCensoring, 终检
: T8 F [" P% \Center of symmetry, 对称中心$ P/ I, E o! w7 ?. m" |
Centering and scaling, 中心化和定标3 M) @3 l# O6 E6 S9 F
Central tendency, 集中趋势
+ {$ y4 r4 M3 ICentral value, 中心值5 |/ W9 }' q- C f
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
, | c( {: ?. A: @/ tChance, 机遇) M9 E1 A) X; t5 g) D- Q! K0 ~5 T& \
Chance error, 随机误差
6 ], p x! f. {8 ]Chance variable, 随机变量' G7 r" J! o9 z: T4 V* h
Characteristic equation, 特征方程
/ K/ S: r4 D6 V) s6 T- ~- nCharacteristic root, 特征根+ o! D6 O5 [3 e
Characteristic vector, 特征向量
& n7 t7 `* N/ M. L0 u6 N8 XChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
; f# T8 i" |% w1 hChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
/ Z$ u' V6 K% R- A% b5 y3 WChi-square test, 卡方检验/χ2检验
& i# |* B/ H& E6 V" E, FCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解: h; Y" |# P7 o1 D
Circle chart, 圆图 " s4 w5 B9 n! d$ o; R
Class interval, 组距
8 X ^/ c" _9 G, ^Class mid-value, 组中值+ [; E2 S. K! c2 `% j
Class upper limit, 组上限
X, w" v9 l1 hClassified variable, 分类变量& o. U/ O8 C. S1 _
Cluster analysis, 聚类分析0 `1 k( B$ Z/ b; I: o& G
Cluster sampling, 整群抽样* v0 r4 f$ x1 e) B- G9 }
Code, 代码
) g0 Y e# A0 i+ X) MCoded data, 编码数据
8 p! j4 K$ c! S$ J3 R% P4 y. KCoding, 编码
5 R+ Z- L4 g. o$ \/ |, n8 o# [Coefficient of contingency, 列联系数
" G( e$ M$ H6 O2 e, v1 G/ G1 bCoefficient of determination, 决定系数6 N# @& T2 d2 c9 b6 R$ }+ a
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
; j/ A& I3 c# u5 n i# j$ HCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
2 k; c. v1 f/ Z" w3 FCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
. ^# L! M- t/ U' i$ r r, aCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
" v0 @" @3 H8 }Coefficient of regression, 回归系数5 [( _2 @( W @
Coefficient of skewness, 偏度系数
9 z0 [: O) n; j9 l+ [. CCoefficient of variation, 变异系数
- \' s6 ^* d) ?/ `% TCohort study, 队列研究, G9 M! c( [ ^! x
Column, 列9 }9 j: C- i+ F0 j9 {. I
Column effect, 列效应# X, s. C6 q! l% ?5 q I2 R+ A- [
Column factor, 列因素
: x- F. |' K; h6 P: E: U N7 n/ |/ p" ]Combination pool, 合并
1 X P. p' |6 j+ KCombinative table, 组合表- O+ n$ x7 \/ s$ J
Common factor, 共性因子9 O' f3 r9 p9 E0 Z; ?
Common regression coefficient, 公共回归系数2 @7 X* W9 S3 ]! y' i3 O4 L" \
Common value, 共同值: a- I" u* r- C6 g2 f3 L
Common variance, 公共方差
2 X. f8 @) m" j7 U& ?5 HCommon variation, 公共变异* I( P) P4 S7 B
Communality variance, 共性方差* Q* A# i% J6 m0 V7 q. [
Comparability, 可比性
7 W ^+ S9 w1 s: ?. gComparison of bathes, 批比较! i: {& T+ H; ]) x8 V
Comparison value, 比较值5 }6 Q' H% Q4 P# }8 O( g5 i# p P
Compartment model, 分部模型1 p% Y$ Z# S; l& j) J
Compassion, 伸缩
) |+ E1 `5 w3 c* h- uComplement of an event, 补事件
m, C5 U( l' {( E6 ~Complete association, 完全正相关0 \% G/ b+ I, t5 ^& C: e, n
Complete dissociation, 完全不相关
# Q. w: E3 e3 r; N7 b" NComplete statistics, 完备统计量
; w* T$ `. F+ P D! e0 tCompletely randomized design, 完全随机化设计
) r; f) o1 |) W+ CComposite event, 联合事件, G- r( U% N; W2 b" ]1 y, y' @
Composite events, 复合事件
) P' p/ k2 Z6 m. XConcavity, 凹性* p7 @- V; C5 ^8 M. |
Conditional expectation, 条件期望
; w8 \- G% c+ b& RConditional likelihood, 条件似然
- _3 i- t+ k5 c5 V( NConditional probability, 条件概率
* E" k9 d7 V& S% G# M J4 ?2 tConditionally linear, 依条件线性: \ _$ K. e# r
Confidence interval, 置信区间
$ D( C0 M5 `) D0 a# GConfidence limit, 置信限' x4 c L4 O" h" g6 d7 T
Confidence lower limit, 置信下限; o7 b4 q/ R; z0 t3 P5 H
Confidence upper limit, 置信上限- ?3 l) x8 x! w" Y! w
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
9 `% C6 Z$ ?/ B9 @Confirmatory research, 证实性实验研究8 ^% M+ z* W/ l% n5 Z/ }- [3 F
Confounding factor, 混杂因素; e$ `0 z& |8 }% z& p- O8 q
Conjoint, 联合分析4 `2 ]0 s2 y; ^/ e
Consistency, 相合性, o+ R- M* P& D7 X& T, v
Consistency check, 一致性检验+ H( V' z6 `. L; X0 t9 q: j; h4 @
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
# ^! i0 k: }* `# \2 \# o, _Consistent estimate, 相合估计
5 ]; j; T& K0 k7 K, z! n; z4 |Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归9 G2 ^% B1 K+ R# ?1 g& R
Constraint, 约束
/ E/ z, u& w4 k6 j* UContaminated distribution, 污染分布# P. X m5 W. i4 p# `# Q* J( _
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布5 x5 u9 ]& p3 ?( p3 m
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
6 R* Y% b q! G1 o4 Q, p, lContamination, 污染
+ C9 u1 {6 R/ [+ Q( X4 }7 vContamination model, 污染模型
0 l" v( @$ c& M5 O7 l6 ?2 BContingency table, 列联表4 ^% a2 D& W# H/ n3 ?
Contour, 边界线
) h. p! u( p; S+ e3 h/ X" N' AContribution rate, 贡献率- s x" d; ^/ \
Control, 对照
9 q# _- [9 N* u6 N- VControlled experiments, 对照实验- T* V$ f; P, H0 k4 k% C
Conventional depth, 常规深度
# t% ^7 D( R1 E( j, GConvolution, 卷积4 M& R" n0 C, N6 s7 X/ G4 L
Corrected factor, 校正因子
' q8 B; S% k) [9 Z0 oCorrected mean, 校正均值8 D& d: {: [$ C' L U
Correction coefficient, 校正系数- @( m8 P3 N: q5 M/ F7 p' B
Correctness, 正确性% w! O: w9 O0 B; D4 P
Correlation coefficient, 相关系数
2 O& f; t; @! D/ l! u* GCorrelation index, 相关指数
. s1 d/ f% i- hCorrespondence, 对应
+ K5 E* t0 i+ ^2 n/ l; H# eCounting, 计数
* M; [; h8 ]* H( V7 d M6 cCounts, 计数/频数
, K2 O& \0 m* [" ZCovariance, 协方差1 E* Q7 _; p: d. @ }
Covariant, 共变 3 I) z8 P" J1 h. @: F) @
Cox Regression, Cox回归
# Y6 r( L& @$ f5 U1 j$ YCriteria for fitting, 拟合准则% ]" w- J* S( c! O2 \6 p/ Q
Criteria of least squares, 最小二乘准则
. @/ T% b3 U; \1 j. lCritical ratio, 临界比2 y4 S4 H4 t$ _9 h: c- R7 g
Critical region, 拒绝域
6 [& a1 G, W' K% U1 W5 ECritical value, 临界值
% }9 M; }6 N3 ICross-over design, 交叉设计
5 y" e* L s' KCross-section analysis, 横断面分析( [' E: C* h9 u/ r* q. i3 a; c
Cross-section survey, 横断面调查) S4 X Q! i3 V2 a& g
Crosstabs , 交叉表 8 }: r$ A0 M* C& X3 j, t& ?8 X
Cross-tabulation table, 复合表
) P" \, V0 W( g; y* m& xCube root, 立方根 f; [) b5 B: `$ m
Cumulative distribution function, 分布函数
1 W: }( X+ m4 n% bCumulative probability, 累计概率
c* @- M2 B' K' u- O4 R1 s+ eCurvature, 曲率/弯曲& i: \ y) _9 ^+ T
Curvature, 曲率8 {$ ^' R2 b1 n4 Z& M
Curve fit , 曲线拟和
1 }: {* \. r; c6 O! H. ?0 e+ yCurve fitting, 曲线拟合& e8 I! N* h6 _3 T
Curvilinear regression, 曲线回归
( Q q$ H9 _5 _0 u4 V9 BCurvilinear relation, 曲线关系
+ O& r0 D4 P! O6 OCut-and-try method, 尝试法: d0 f7 B H" J3 ~* M" O* j
Cycle, 周期% L. } }7 p& _/ r
Cyclist, 周期性7 S. {' r E& s" `; k' p
D test, D检验
6 e& ]: F& j. j% q4 ?* m3 a% |Data acquisition, 资料收集
d$ W6 j* X2 LData bank, 数据库
7 z% {" i" H+ m) u; i# AData capacity, 数据容量) j( G6 E. K. K, V; q5 W9 E
Data deficiencies, 数据缺乏
8 m/ k! ?1 e' ~' D _* V6 Y# gData handling, 数据处理9 D7 n7 U) G: Q
Data manipulation, 数据处理
; u0 L! m5 `) R W* d( y0 ^Data processing, 数据处理
6 a2 I+ h- t$ V3 B2 a! p- iData reduction, 数据缩减$ h. b2 a" d9 M$ Y* ^/ d* @
Data set, 数据集
, q9 ^8 r% `# j4 O4 t: j4 J% sData sources, 数据来源
6 l* u% ]; U' J: VData transformation, 数据变换
) h8 q( w# ^; f( W6 y Y& jData validity, 数据有效性
E: L' @- @1 c; c/ J$ A# n# h6 @Data-in, 数据输入# g: [$ C: C: s" H* `
Data-out, 数据输出# W, c% l" s) y/ v
Dead time, 停滞期
) D' Q4 I' s7 ?1 l7 JDegree of freedom, 自由度
! f0 @" m$ i E2 q# w1 [Degree of precision, 精密度) ~ \, h" x0 g
Degree of reliability, 可靠性程度; ^/ ]! x2 V: M$ X" q
Degression, 递减
9 u% w/ y4 @3 Q/ ?2 ]Density function, 密度函数3 a3 j. d: N* V
Density of data points, 数据点的密度
( _, N5 ~4 Z+ W2 z- x4 nDependent variable, 应变量/依变量/因变量
5 V- H( _5 R# A4 R' }( h4 t( _Dependent variable, 因变量2 t: O# g: H# X- \' M
Depth, 深度, n' t- e* \5 L4 K* i6 \
Derivative matrix, 导数矩阵
6 G: r3 D; `6 t: w; A9 |Derivative-free methods, 无导数方法- l; r* J5 Q: J
Design, 设计
6 y8 u4 r( y/ w9 ]/ X h/ nDeterminacy, 确定性
* l' u# i- Q. N/ SDeterminant, 行列式
' T3 }" p* k" @+ S8 T9 {- x- I4 TDeterminant, 决定因素
9 @% t: f" Q0 {' F+ U0 L: k1 rDeviation, 离差6 X* O* f) b( B# H, I
Deviation from average, 离均差* @3 F x: V. g. Y: |% E
Diagnostic plot, 诊断图% V. s3 ~$ d1 ~( J* |
Dichotomous variable, 二分变量
4 D9 l& P. u* r$ S, {Differential equation, 微分方程& k, q+ c( |/ |$ v1 \& |
Direct standardization, 直接标准化法
" @! u! H" [2 l* ?# p6 _Discrete variable, 离散型变量. j# F. ]0 r+ ` T! W0 A4 ^) O
DISCRIMINANT, 判断
. u* T k6 g5 z% L6 `! Y5 YDiscriminant analysis, 判别分析
: t: K& X' a# L8 S' `. \3 uDiscriminant coefficient, 判别系数
. J, i6 v. x! f$ k$ LDiscriminant function, 判别值' Z2 b- V- e; t" _/ ]
Dispersion, 散布/分散度# w: C+ _1 B4 C1 Q
Disproportional, 不成比例的$ z# ]) T# F+ h- A: J
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量. g8 w/ b) ~- f4 }! i+ k2 M
Distribution free, 分布无关性/免分布
. p- ]$ X* x2 M* W, Y' b7 T+ h# yDistribution shape, 分布形状
- U; J: t8 w0 a. c9 v4 g" uDistribution-free method, 任意分布法6 p9 e( j* P z6 I
Distributive laws, 分配律: g$ G" e8 {/ n+ W' I% E9 \( }
Disturbance, 随机扰动项
0 @9 L) U- B& iDose response curve, 剂量反应曲线
9 [! a* P2 O7 a' _Double blind method, 双盲法( h4 f9 V& {6 a, h& s
Double blind trial, 双盲试验/ O- v0 X( V' h! ~
Double exponential distribution, 双指数分布
1 Y: y5 Y$ ]- _( t1 b0 ODouble logarithmic, 双对数
. U# ~* z% W# E( k3 EDownward rank, 降秩
( f5 ?1 x* U0 a- c# K1 B9 XDual-space plot, 对偶空间图8 e; r6 L( T- p' ]/ f
DUD, 无导数方法
( e/ y+ w' {: ?Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法. Z* H6 M8 _2 h4 ^, U
Effect, 实验效应
5 R5 c1 z$ C1 K( E. O% ?7 s% \Eigenvalue, 特征值% |, F9 ~2 |" H
Eigenvector, 特征向量
( |5 C" d0 b3 b$ g7 w/ @Ellipse, 椭圆
' v9 _, ^2 q; }' p; S& s* U, mEmpirical distribution, 经验分布
) d$ F% {% X# `$ e- K, dEmpirical probability, 经验概率单位
8 w/ I; S6 \2 EEnumeration data, 计数资料4 P, @$ }5 M w
Equal sun-class number, 相等次级组含量
3 s$ |! S; C5 \$ {Equally likely, 等可能2 \, R; t) G0 N2 k5 W
Equivariance, 同变性
. V) i' ^* n; g5 [Error, 误差/错误+ n& \( k6 R9 c, X1 S+ S, L0 E
Error of estimate, 估计误差
) o8 [( T& C; p; n4 ], k. WError type I, 第一类错误 z0 p: z' Z& }+ C+ Q
Error type II, 第二类错误
8 A0 U' K7 P$ J/ |" uEstimand, 被估量5 A3 F" ~1 f4 C% r$ {! Z
Estimated error mean squares, 估计误差均方
9 z, B# }0 r ~0 J- M2 zEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
" e! T4 ~2 z9 v& _& l1 M- _* W' @Euclidean distance, 欧式距离7 r3 c4 N5 E, q/ x5 x8 ^0 n% E# F
Event, 事件
, j2 Y. i# O. {8 uEvent, 事件/ U E+ l. o$ r {- S
Exceptional data point, 异常数据点
~& c3 Y! ]2 m1 y8 @+ z! xExpectation plane, 期望平面
% z( E4 r7 {3 \: hExpectation surface, 期望曲面' h3 D5 U& C6 I
Expected values, 期望值- z1 ?) j$ F7 c3 m4 c2 P d
Experiment, 实验
) P& A/ [, x& y9 b, U9 R% z5 iExperimental sampling, 试验抽样
0 N3 `& |7 i$ E, }/ @5 `% h% CExperimental unit, 试验单位
+ y* u: A) Z. s! s& tExplanatory variable, 说明变量
+ L4 {# q e: {' k8 cExploratory data analysis, 探索性数据分析
+ n+ p& l% k9 H- IExplore Summarize, 探索-摘要
6 Q+ ^& ^ `& BExponential curve, 指数曲线
. Y6 L+ w' [- B5 v( sExponential growth, 指数式增长. T7 D: O4 g0 W' Z6 k6 V
EXSMOOTH, 指数平滑方法
1 K! m5 L" }5 _2 E% pExtended fit, 扩充拟合! P7 d F9 f# O* Z
Extra parameter, 附加参数
0 K: P: B! h# Q1 s# R+ e0 G: RExtrapolation, 外推法* [ w4 E1 m7 W2 ]; [: ]
Extreme observation, 末端观测值5 {; ]9 o1 C! C* H9 R
Extremes, 极端值/极值2 V+ u/ d. g, P
F distribution, F分布
3 x5 x) |( d$ P' B/ z7 s) q# CF test, F检验" r. k7 I* j& b5 z( @% V
Factor, 因素/因子
% w6 ^8 t$ w8 Y; H4 b9 EFactor analysis, 因子分析9 N2 V. m# e3 H) U- H3 T
Factor Analysis, 因子分析. t4 i: D B8 G2 M: |3 ]3 W! H
Factor score, 因子得分 5 y' c/ a$ ~2 V8 v( x o) v# e: H* l
Factorial, 阶乘
+ D9 b3 y/ X" \1 NFactorial design, 析因试验设计/ y) \$ e `- g$ H2 ~; ?3 O
False negative, 假阴性
6 |# l6 z4 W" E7 r% H- K+ T# bFalse negative error, 假阴性错误
/ i6 [& F n% `Family of distributions, 分布族
( }" r- o- G% s! C) mFamily of estimators, 估计量族
& j0 I' D5 q! L' K9 F8 LFanning, 扇面
0 k4 u8 }5 W& ]' e; i9 R, U8 [7 PFatality rate, 病死率8 s+ l. J1 m+ I6 j# g8 |$ p
Field investigation, 现场调查! s5 u7 z' K4 H2 N( Q7 _
Field survey, 现场调查: k$ E1 U; \. H
Finite population, 有限总体9 z% B8 h! t/ Z
Finite-sample, 有限样本# C0 [5 y- Y2 p3 G; P+ j
First derivative, 一阶导数
% V: v; W/ N7 L) ~* X; b. T6 X, nFirst principal component, 第一主成分
2 l4 m4 G3 d5 ]First quartile, 第一四分位数, x1 c* h% U: o) L- A# _, @
Fisher information, 费雪信息量: M% x5 h' t+ ~6 d
Fitted value, 拟合值% E' R U, r/ I$ o! H
Fitting a curve, 曲线拟合' Q, {6 n" ]& h4 l& y0 `1 {
Fixed base, 定基% ?: q( w1 f# t" f6 t
Fluctuation, 随机起伏( R: T2 ?8 ?+ o4 m3 I$ p- h; u( g* A1 A
Forecast, 预测3 k2 `$ w0 c* E$ k# |0 y# h" j: H+ m
Four fold table, 四格表% ]( V2 H7 ]* }2 ?% K* H/ O
Fourth, 四分点: L% a1 n$ G, k/ s. v9 Z0 i, \
Fraction blow, 左侧比率& P2 F5 T/ G9 ~
Fractional error, 相对误差9 F" T- Z" W! Q( R- s* v2 N3 ]
Frequency, 频率
# w9 }5 S& C1 k# B$ l7 F6 s' BFrequency polygon, 频数多边图; W F2 g% ^0 x
Frontier point, 界限点& C; c( v- n/ K6 _) ^ |' r
Function relationship, 泛函关系) x: B1 u0 A6 S- ?2 U
Gamma distribution, 伽玛分布' T/ K2 J O& ]/ ]9 w8 Z' X$ F, p
Gauss increment, 高斯增量" g" d' U& q8 B8 m/ F$ j
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
% F9 p* L* w& d- W" AGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
# y7 q" `2 I4 c5 M7 o/ I5 oGeneral census, 全面普查% M. p0 `$ O# g* i: d8 ?* h2 l2 Z, {" l5 I
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
/ |" E" v/ U7 q: mGeometric mean, 几何平均数0 y( [$ R( [+ q7 H% w
Gini's mean difference, 基尼均差
0 c: J7 \. l* S; n( m& _GLM (General liner models), 一般线性模型 . K) {! p! N- q( F5 N, M- R6 l
Goodness of fit, 拟和优度/配合度6 N1 Z# q0 [8 H; _/ l# B2 E" C
Gradient of determinant, 行列式的梯度6 p+ M' o: M% j: L
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方7 K, l4 T- a5 n' H( F6 l; v' N$ P
Grand mean, 总均值2 w8 `3 b& `$ n6 {
Gross errors, 重大错误: q& C8 [* b- ^; z+ Y/ b. T, o
Gross-error sensitivity, 大错敏感度8 x: J+ u) y+ K! s: Q
Group averages, 分组平均
" L8 Y$ _2 Z' Z# C6 kGrouped data, 分组资料: C7 S8 l5 @* ?* @. A) w) j& v
Guessed mean, 假定平均数
9 f+ E/ i) ~2 D6 A7 O( S5 \$ WHalf-life, 半衰期# j; w8 P3 Y" N6 |: s/ _# v
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
$ Y6 D( w' i2 ~+ |6 R8 JHappenstance, 偶然事件
! R2 O, w4 |9 z, |' KHarmonic mean, 调和均数
$ @: l5 }, D; G( k5 j) OHazard function, 风险均数
" v& a7 R: s6 G& N$ j+ ?7 mHazard rate, 风险率7 q9 P3 S1 ]$ L: L6 |
Heading, 标目
! y2 N/ u6 z5 Q vHeavy-tailed distribution, 重尾分布
3 @7 x T: C) _: O& jHessian array, 海森立体阵
4 i, e4 Z3 o3 r# RHeterogeneity, 不同质. @0 m$ M. J1 I1 U
Heterogeneity of variance, 方差不齐
8 U9 z7 r* q: ^; `7 P3 QHierarchical classification, 组内分组
* t, a z, a; y5 n9 V* cHierarchical clustering method, 系统聚类法
/ o5 m8 E; Y- Z1 z2 a3 w2 Q2 FHigh-leverage point, 高杠杆率点
1 I# ]3 I: |- E4 z% t1 jHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
0 p0 N4 r+ X6 ^; _Hinge, 折叶点
4 @, p* S5 r W% }: fHistogram, 直方图
3 a, w* R/ o# {. ^. }8 f% LHistorical cohort study, 历史性队列研究
/ U# M; P8 n% @9 B# U6 `5 w3 WHoles, 空洞3 t' m" K+ p/ e V. l# n# k. |) m
HOMALS, 多重响应分析
( C$ M' L! F. ^# WHomogeneity of variance, 方差齐性: \' Q$ E; `1 w |* `: c$ I2 x
Homogeneity test, 齐性检验
) e7 K9 \+ i' e: ~. \0 l N6 mHuber M-estimators, 休伯M估计量
& N# h- M: j: X' m3 r9 ^( \Hyperbola, 双曲线+ r- r) z( ^2 q- M! l
Hypothesis testing, 假设检验
; p; c# s- e' q0 ?Hypothetical universe, 假设总体
- V% g/ f J) Y3 f0 C; TImpossible event, 不可能事件
Q# e0 l+ n* d% yIndependence, 独立性2 C/ }9 y6 u4 R# l6 o( q8 G5 Q
Independent variable, 自变量
/ g. m+ N6 I5 Y/ S0 R! rIndex, 指标/指数; O, S* ~) j8 s2 p9 y
Indirect standardization, 间接标准化法2 {# N4 ?1 N) G: I$ `$ ^
Individual, 个体( D' X: x# c* n% U9 b$ G6 b5 U7 z
Inference band, 推断带2 S/ ?. M* l; a9 N/ r
Infinite population, 无限总体) p3 s. _! x! p% ^- V' _
Infinitely great, 无穷大
. w b5 S& X: YInfinitely small, 无穷小6 M( G; O5 u* k" r
Influence curve, 影响曲线; {1 P4 D# P( t" _% r; H* q
Information capacity, 信息容量: l; L& A. a, m
Initial condition, 初始条件
2 L' V" k ^& R: e7 W6 u3 A7 pInitial estimate, 初始估计值. {- V3 L' ?/ ?. M, N
Initial level, 最初水平
& e. E+ |% L* N; w# l O) P" zInteraction, 交互作用
1 @, s3 _* {+ U) u3 Y) NInteraction terms, 交互作用项 c1 {6 y- l& ]0 U$ ]
Intercept, 截距
# H1 Y( P$ r m' u6 W% zInterpolation, 内插法
H9 P% F1 @% m% F, A5 qInterquartile range, 四分位距- P& ~, N& e3 s; g% p7 C
Interval estimation, 区间估计
s& f0 D7 F7 CIntervals of equal probability, 等概率区间, \0 n: t$ j7 F0 q$ P% C! Y$ j
Intrinsic curvature, 固有曲率# p ?9 Z6 b7 W: I2 [* S
Invariance, 不变性
) F7 w/ i$ d4 }' {0 a2 ~2 y0 O( @Inverse matrix, 逆矩阵
- Y" `& f8 g' o5 S& lInverse probability, 逆概率. O2 w$ m1 W. T1 Q
Inverse sine transformation, 反正弦变换4 h; u/ Z0 x; T! T& N, S
Iteration, 迭代
7 f L! |6 p) u% MJacobian determinant, 雅可比行列式4 }' q% h+ g7 e+ r; u# n
Joint distribution function, 分布函数6 _$ {, W( D& C5 b! v" p& F: [
Joint probability, 联合概率
, i* r; u6 ^1 U3 D1 {7 t: o1 TJoint probability distribution, 联合概率分布
, G$ X3 O" i0 }8 s! N# [* h C9 ~K means method, 逐步聚类法! z# w( @7 l7 ]3 Y" I: A$ _+ _
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 % U7 n9 F! h6 z+ V: g
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图( V, Q6 N+ q- \
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
8 k3 l; m+ M0 t+ p* {6 XKinetic, 动力学
, _9 J8 |1 U$ w0 i/ T7 s9 Y. GKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验' X( ^ o: |; D; c# A
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
/ [# I, e7 I- a! N2 RKurtosis, 峰度
! _2 y( w9 ]& l; L! R' G+ D O- y" zLack of fit, 失拟
- F) f$ t( i: x0 O2 {' mLadder of powers, 幂阶梯
# \/ g2 k7 k" f$ U' GLag, 滞后. g+ V! I6 X. b- J0 l7 c$ c
Large sample, 大样本) z' i) s" M) d
Large sample test, 大样本检验. g O) O+ _+ N9 |5 o
Latin square, 拉丁方
- [" v. b1 y3 K k' GLatin square design, 拉丁方设计
- X% p2 r1 H6 }Leakage, 泄漏
/ w9 P+ B. G# tLeast favorable configuration, 最不利构形! t5 n; C3 n3 |4 e- [- y
Least favorable distribution, 最不利分布
: E* q3 Z6 \; p% H) [3 e/ ILeast significant difference, 最小显著差法
7 K4 C- }+ c5 o9 d3 {Least square method, 最小二乘法5 m5 w2 a9 } P' N
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
5 D( }) `) Z( r U$ l7 O- kLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合( k1 s9 Y1 y8 F1 a) `# r9 R$ N
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线0 o5 G9 }1 Y7 g: n Y; x
Legend, 图例3 g0 K& n0 P# p X3 a: x
L-estimator, L估计量) a6 M- ~ p h$ y+ \. @
L-estimator of location, 位置L估计量- j+ x1 @8 r8 j7 ^
L-estimator of scale, 尺度L估计量
7 W4 r* a j, ]/ a- g' w; Y8 sLevel, 水平
+ K( P0 J. R" r! |% R5 iLife expectance, 预期期望寿命; w# q1 ]( A0 x& p1 X
Life table, 寿命表! O) \, S1 ?/ W7 h7 P7 d3 Y% T
Life table method, 生命表法
' Y$ U2 t$ o& M' }, @Light-tailed distribution, 轻尾分布
+ z( R8 `& R# O# _: K* y* ?Likelihood function, 似然函数
+ B5 o/ p' q, }6 _% ELikelihood ratio, 似然比) b$ f4 @& _1 m: E1 G
line graph, 线图
3 n2 } P9 f: p4 J: |Linear correlation, 直线相关
& }3 w4 `+ z3 _, o. x# V* _! dLinear equation, 线性方程
: W+ K/ _2 E f! r; NLinear programming, 线性规划
. P z1 q) l+ ]# G* r4 |! nLinear regression, 直线回归! Y) J' E# n: w! |% O% s9 s$ U" q& ~
Linear Regression, 线性回归3 }3 F1 s( b$ @9 e' E# k
Linear trend, 线性趋势5 |0 @9 \8 K9 i8 x" K" p
Loading, 载荷
4 Q- A) D, Y1 U0 o7 V7 DLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
+ E) B# Y; y6 Q7 qLocation equivariance, 位置同变性
- g' c* U; |$ W3 jLocation invariance, 位置不变性
) B) P- E. H, q" L% {9 T$ wLocation scale family, 位置尺度族
1 R' q. e% c4 ELog rank test, 时序检验
, {9 h1 C8 i1 m$ r' bLogarithmic curve, 对数曲线
) Z" A) a" D. u1 LLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
/ o% V U6 d1 B5 _0 ZLogarithmic scale, 对数尺度
( l* @1 ~' c5 j! k4 tLogarithmic transformation, 对数变换
- }3 u: [0 w: T9 Z- ?Logic check, 逻辑检查
3 r0 R7 s2 m. b/ m$ P! dLogistic distribution, 逻辑斯特分布
. J' y& r; M* a: B( G5 S( ]Logit transformation, Logit转换. f$ v! d( ?0 ]! ]4 b" J/ o M
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 % m$ E5 y! l3 J/ l
Lognormal distribution, 对数正态分布
1 o( \% R) E9 U4 d+ WLost function, 损失函数
. g% X8 @- T2 J" J) CLow correlation, 低度相关
1 y2 g4 m7 ]3 KLower limit, 下限
0 j$ y f9 {8 b% n0 g! T( D# W2 y- ~Lowest-attained variance, 最小可达方差
, P0 [7 e3 e" P# z* r4 f2 Y6 ?1 ?LSD, 最小显著差法的简称
# _* A: M6 \' N% wLurking variable, 潜在变量# g4 z, b1 s. n: F7 L0 f
Main effect, 主效应
) M' g3 [4 A& S8 r g* X2 jMajor heading, 主辞标目: ~& ?9 u2 u2 j( h- b( M) M
Marginal density function, 边缘密度函数
4 ?9 s# m& y3 `$ F7 xMarginal probability, 边缘概率
" Y( R7 F( y0 ~! N7 rMarginal probability distribution, 边缘概率分布
/ d" j+ D: R) X6 }4 q3 vMatched data, 配对资料
5 O7 u( ^7 y. z( }) i" U, P; l* kMatched distribution, 匹配过分布0 S0 p. r5 J+ V3 K# r
Matching of distribution, 分布的匹配
- O3 {1 W/ ^" JMatching of transformation, 变换的匹配
2 ^. L9 H, C2 V2 Y0 F$ FMathematical expectation, 数学期望* P+ G/ m3 P$ U. X; ?+ ~. m w
Mathematical model, 数学模型, W3 t3 [$ @! Y# D9 L) i1 a
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; f" c4 M" m4 rMaximum likelihood method, 最大似然法
& M6 ]# o v: a- KMean, 均数" O) |- g3 S3 `( F" T& v' r
Mean squares between groups, 组间均方 g) U- E* K% A% l+ ]# r$ L5 \
Mean squares within group, 组内均方 c5 `7 U/ L0 g) t+ u& }
Means (Compare means), 均值-均值比较: v. }$ ~: \9 a5 z0 q
Median, 中位数
, b0 k7 A j1 A( t( b' A0 U9 ^Median effective dose, 半数效量9 h1 }, I. v' b* r/ A
Median lethal dose, 半数致死量% W3 f- w8 n2 a* d8 p% l3 S
Median polish, 中位数平滑
4 H$ I, Q+ o u, SMedian test, 中位数检验5 b* A, Z, w2 e# K
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量3 T. F- X: f- r. R& H, i- j
Minimum distance estimation, 最小距离估计
, u; B6 S3 s( a& |& MMinimum effective dose, 最小有效量7 {$ D* R# c4 h
Minimum lethal dose, 最小致死量
3 E/ z: o) u' `$ BMinimum variance estimator, 最小方差估计量
$ D3 L+ [" b- c( V# `, cMINITAB, 统计软件包
4 O k- `* t2 [% |9 _( v7 j' a) ^Minor heading, 宾词标目: z7 f# I/ e9 v- N7 p
Missing data, 缺失值
2 x: a1 ?, x/ yModel specification, 模型的确定
# T/ ` _2 Q, a. a" sModeling Statistics , 模型统计
* d& U) ^0 g) F. W6 O3 U( X- SModels for outliers, 离群值模型8 B9 s- M$ }- F! ?
Modifying the model, 模型的修正3 s# e) G6 X7 d7 {: C+ F
Modulus of continuity, 连续性模
9 Z/ f' \' F. X. h" d) h. T" RMorbidity, 发病率 : s2 u5 A. D2 E$ H- y
Most favorable configuration, 最有利构形
^8 s8 i; g/ y5 qMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度+ ^- d) u+ ]5 Z% ^0 f9 `' E' D3 V7 ]
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归; x2 }4 N6 Q( C3 s4 f6 L
Multiple comparison, 多重比较* r0 D6 z6 ]% N9 Z. i- `3 M5 K+ |: z' H
Multiple correlation , 复相关
9 s& [0 M ~# K3 y( UMultiple covariance, 多元协方差. _6 Y& \$ F! F% ]% v5 C
Multiple linear regression, 多元线性回归' S: r( _8 w- O+ w% \
Multiple response , 多重选项
+ P" k8 X7 i( m& C) YMultiple solutions, 多解
! V$ P) v/ f9 }6 ^$ [ ~: IMultiplication theorem, 乘法定理
" A6 }! t7 w4 f& |. h9 [Multiresponse, 多元响应8 i7 o5 z, J8 ~0 C: O
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
0 z) |1 x/ M5 ~Multivariate T distribution, 多元T分布& ^6 D, _5 f& V* R& _
Mutual exclusive, 互不相容, ?* R, ?6 B9 j5 C9 W8 n6 _8 l
Mutual independence, 互相独立
5 r" V. `+ M. x3 z/ UNatural boundary, 自然边界
# o6 N$ d# S- uNatural dead, 自然死亡1 I$ k9 c( t2 ^
Natural zero, 自然零
5 C) k( Y8 A, `$ Q Z ?7 hNegative correlation, 负相关- x; u5 e" F& H0 d8 _7 I! s$ g
Negative linear correlation, 负线性相关
$ i3 P2 B9 T* D! e) G* W) q) F4 hNegatively skewed, 负偏
- }( L( N: v5 o7 i2 B X2 ~( E" fNewman-Keuls method, q检验
; n h [8 l5 F1 V' D4 l( ]. fNK method, q检验" N5 s, r1 @9 S4 ]
No statistical significance, 无统计意义( {! C& d9 [8 v9 v, x6 v
Nominal variable, 名义变量
" U4 g n! w7 a0 t# gNonconstancy of variability, 变异的非定常性( u1 \5 J& V, d3 f/ w
Nonlinear regression, 非线性相关
( ^* L% D/ ~" M2 i) `% _5 G- [3 RNonparametric statistics, 非参数统计7 T; e' A0 g, {& P
Nonparametric test, 非参数检验+ p, D. s' j4 `& ^* e8 v2 U/ B8 s. Z; N- Y
Nonparametric tests, 非参数检验) i! G9 G( ~% {+ H
Normal deviate, 正态离差
, E+ X3 c8 q e' h" ^9 QNormal distribution, 正态分布9 E, T. O/ T/ J: J3 v' G
Normal equation, 正规方程组
/ w. ^7 w: h; |$ H! JNormal ranges, 正常范围
& S2 t* y) b K/ g# ZNormal value, 正常值6 b$ c5 h8 s5 v: D1 y
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数" U6 m4 @ G8 C$ f
Null hypothesis, 无效假设
% ~' P+ g" [0 aNumerical variable, 数值变量) X7 m' E( ?" W4 P# @6 x' l+ Y
Objective function, 目标函数
' A+ N% l( I+ W1 GObservation unit, 观察单位% J X- T" n- j' [
Observed value, 观察值
2 d* d+ p3 c2 Y) a; |One sided test, 单侧检验( _3 }6 j$ z- L4 ?; F
One-way analysis of variance, 单因素方差分析$ O5 e3 S! G8 M( H, o
Oneway ANOVA , 单因素方差分析 Y! D4 y4 M5 M
Open sequential trial, 开放型序贯设计' O( C; `! ~( w* a! c
Optrim, 优切尾
- @! M5 d. B% _( V: fOptrim efficiency, 优切尾效率
- r9 M: Q9 @2 A1 _Order statistics, 顺序统计量( V/ c, @5 E% Z" X2 F4 t$ B
Ordered categories, 有序分类
: G2 K7 P& [& w7 `8 @3 ~# M" pOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归; L* x8 z/ P0 V- |& \- F" `3 q7 Q
Ordinal variable, 有序变量( G( M5 S {7 {, S/ I3 V
Orthogonal basis, 正交基0 }2 l- R0 J* s0 l6 r) y+ G- D0 S
Orthogonal design, 正交试验设计0 c# Y o5 J- u$ l6 g& `( n3 I
Orthogonality conditions, 正交条件$ p% g% h4 S6 N. i, U# T+ [: i6 {
ORTHOPLAN, 正交设计 ) }; H% V" q- U8 o
Outlier cutoffs, 离群值截断点
# H- z0 a: G5 Y# ^1 R, h) GOutliers, 极端值
1 E$ L! Y2 A" {: gOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 , F/ t2 P! \ ]/ X
Overshoot, 迭代过度5 e" h; `8 N, F0 N
Paired design, 配对设计
7 M. O# `- m% g5 wPaired sample, 配对样本
: @0 w# W* f/ N# h& [Pairwise slopes, 成对斜率
6 E# {% o" \1 d2 C- e! fParabola, 抛物线- _/ G1 |" k1 ]- v. l8 p. I
Parallel tests, 平行试验
. f4 P, U" z8 J) H3 c' c' m! J( [3 cParameter, 参数
) X; W- Y5 i$ W* rParametric statistics, 参数统计1 b. Q0 j5 l+ r/ ^/ L8 Y
Parametric test, 参数检验
$ I( E$ ?4 q, S; }Partial correlation, 偏相关
& N9 U% t& e z! T2 {; r3 L2 \9 K& SPartial regression, 偏回归
1 a( a; L. ?" i9 r5 KPartial sorting, 偏排序
1 W6 H& B$ n9 s) v( z! f; ~Partials residuals, 偏残差/ a6 ^3 p& I, O" q& H
Pattern, 模式
, M' ?, U( Z# m: f7 BPearson curves, 皮尔逊曲线
, W& X* |% F0 N7 XPeeling, 退层( _) X! V; s9 t! Y+ M: u
Percent bar graph, 百分条形图% p$ Q, `# } E* P) W! ]( ^1 K
Percentage, 百分比
! e/ W+ r- Z: B) }1 V3 qPercentile, 百分位数
$ g6 X, S, y7 Q' s1 kPercentile curves, 百分位曲线
9 W& f! F; C$ R9 R2 Q, B' _Periodicity, 周期性
* C- \2 i6 s6 G6 [Permutation, 排列
4 a8 n! I# R& S+ V7 a' aP-estimator, P估计量! h! P0 P/ N, B
Pie graph, 饼图7 ~; r( h) d& n- H" F8 l
Pitman estimator, 皮特曼估计量
6 d( T4 B1 U: o3 J3 e1 BPivot, 枢轴量
5 T* _" _. j8 _/ C$ c* vPlanar, 平坦7 s0 i4 _0 e) I! V' M+ F; a, y
Planar assumption, 平面的假设
- z& [* Q" ?$ u, pPLANCARDS, 生成试验的计划卡
7 @0 f; ?0 Z& M3 ?* xPoint estimation, 点估计; ?& H3 l4 j% s9 I( `
Poisson distribution, 泊松分布
% s- k/ ^, k) vPolishing, 平滑; G( J8 t, A" l- m6 K( ~ `) T
Polled standard deviation, 合并标准差
% I" L! W% B3 z- z. wPolled variance, 合并方差
4 N, e; m2 q' D D& vPolygon, 多边图/ g/ O# m) ~8 [' N: ]
Polynomial, 多项式
3 X' k& M/ \" f( n# Z i, NPolynomial curve, 多项式曲线
8 h, N0 [; Y' z& O4 d1 ~8 HPopulation, 总体
' H/ G1 [( s9 E6 ~2 @Population attributable risk, 人群归因危险度1 S/ h! U8 z3 [" p7 ?0 Z! e& Y
Positive correlation, 正相关
2 a. |: H& ^$ H/ T' Y7 J( v* nPositively skewed, 正偏+ L* C* q3 k1 ~9 o5 F
Posterior distribution, 后验分布' _7 _1 Y8 w D5 {# Y! i0 l9 e
Power of a test, 检验效能
9 ~" o( r& c/ L; I6 o! S _Precision, 精密度
4 C2 ?& D) o% M7 Y$ jPredicted value, 预测值
3 W: s) q9 c+ f7 e Z$ h) ^Preliminary analysis, 预备性分析
" e$ }8 ~; C& a/ s& t9 vPrincipal component analysis, 主成分分析8 C5 Q/ ~2 [" h# i2 W. o1 q$ K
Prior distribution, 先验分布
9 ~* A9 ?8 S% w9 G% h5 t& B- |Prior probability, 先验概率) q" Z2 P3 B: R: e
Probabilistic model, 概率模型
; Z' }4 ]3 i j' W# _% oprobability, 概率1 U* B; g D1 _. m" P: r# z
Probability density, 概率密度
6 n# l/ s, T" ~5 HProduct moment, 乘积矩/协方差" W: Q4 g# s2 v& B
Profile trace, 截面迹图0 h( a3 _6 O3 k9 p
Proportion, 比/构成比
g+ }- }5 R) ]Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
2 K2 g+ t/ x( g2 j5 }5 o! B& RProportionate, 成比例
$ t+ e% ~. j" Z' h! [$ l9 s3 B1 ZProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
* k" W) N% ^6 a* u; rProspective study, 前瞻性调查7 X& Q- f' y: h3 N8 b0 E5 |2 p
Proximities, 亲近性 . x* W) v+ K( _) k& i2 k9 J0 g* n
Pseudo F test, 近似F检验/ D t$ d, `2 g' |, @& q
Pseudo model, 近似模型
! a. p4 N! K9 k' _& sPseudosigma, 伪标准差/ K( T7 f K; d* M1 u0 f/ T/ j N% q+ W
Purposive sampling, 有目的抽样
$ o" c! L N8 A" ZQR decomposition, QR分解* I3 K- \5 A! X2 X
Quadratic approximation, 二次近似5 B& N8 t8 ]3 k5 i! a+ r
Qualitative classification, 属性分类
; B, Z4 @+ w/ ]1 D6 sQualitative method, 定性方法
/ {# c" r& U; NQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
, B; U, P. ]1 ]" mQuantitative analysis, 定量分析
6 N5 u% |5 J) }1 Y) E8 L( BQuartile, 四分位数
+ B. T+ p5 `; @, b; O- X5 {# bQuick Cluster, 快速聚类3 W; g4 G# x6 f* T; c+ K1 f
Radix sort, 基数排序
! W7 ]# ?8 Y5 SRandom allocation, 随机化分组' ]. {# w5 k8 Y$ F
Random blocks design, 随机区组设计 W4 U/ x0 b" M* L
Random event, 随机事件. T! g4 [2 X# b/ V
Randomization, 随机化
/ n' l1 j! z: N" C5 GRange, 极差/全距
2 s8 s, d3 G* ORank correlation, 等级相关: m2 T h+ c+ g0 i' G
Rank sum test, 秩和检验
% f2 Z3 H) k9 C3 `. ARank test, 秩检验( |+ o8 c( z& X2 Z1 @5 ^
Ranked data, 等级资料
2 G) _8 R# g5 U' mRate, 比率- k) z) J, N3 t$ }7 q
Ratio, 比例2 `/ p6 I$ b- c% |- M+ P9 z- A
Raw data, 原始资料& i* @( W, n4 x& L
Raw residual, 原始残差
( V6 p' O# b! R3 {4 N8 L; SRayleigh's test, 雷氏检验
( C3 Z m$ V! G! mRayleigh's Z, 雷氏Z值
4 T @: E' e( s, R0 TReciprocal, 倒数7 B/ C2 `: K$ M2 }3 N- g- U4 U) K" O
Reciprocal transformation, 倒数变换 a( w* y: l x _6 M/ U
Recording, 记录
5 G1 Z; d8 |& Z3 g* b6 h4 }/ hRedescending estimators, 回降估计量
5 T+ a1 Y2 T4 [# zReducing dimensions, 降维0 l) I p- V5 S6 I
Re-expression, 重新表达
# K0 s$ X$ K2 m+ rReference set, 标准组2 u2 w" A! E7 s, O/ r1 X0 z% J& m
Region of acceptance, 接受域
7 ^- c, ^! e0 D' Y8 _$ zRegression coefficient, 回归系数' S5 {+ k! C5 \0 M3 P
Regression sum of square, 回归平方和
( H0 {" B0 ?0 K5 c e& RRejection point, 拒绝点( O+ s& J+ b" t3 }4 T( z
Relative dispersion, 相对离散度
3 W- k1 b- }" v) @$ J1 _Relative number, 相对数
# B0 s" y, i! ~1 h1 L! UReliability, 可靠性2 l* l! }$ y! h- g% o, p
Reparametrization, 重新设置参数4 T$ ]) x6 i5 m" A
Replication, 重复7 c. m1 E# @- e: M7 I
Report Summaries, 报告摘要
0 D$ i* b2 i7 |$ SResidual sum of square, 剩余平方和
/ r2 q, C4 N- g4 y" m6 L4 n4 c5 SResistance, 耐抗性
s) E# s' i9 I) r, e* @) Y* mResistant line, 耐抗线: R6 {4 J8 R+ A7 F) G. B) f, c
Resistant technique, 耐抗技术6 L7 e8 A2 z7 p. Z% m
R-estimator of location, 位置R估计量4 u) G; O) C j
R-estimator of scale, 尺度R估计量
" L9 [; m, _. X5 @8 H( RRetrospective study, 回顾性调查
# f4 {( A: O! }2 M, SRidge trace, 岭迹
0 c0 h5 n2 T. R* kRidit analysis, Ridit分析" \& z; N/ H, a0 H3 j! A: K% D
Rotation, 旋转
& C8 U6 B0 B: `% z- z: @/ E) VRounding, 舍入, S5 I# w' M4 l% j* i
Row, 行
1 U3 A% @* q$ b- Y8 N3 ?Row effects, 行效应
, ^, _$ V6 v. L7 ]( P8 Z% v$ f' R4 mRow factor, 行因素, x9 k: }& w( }* w: m: S
RXC table, RXC表3 @; j3 q" \/ i i6 ~3 u7 p, z4 E
Sample, 样本* \+ Y7 H4 h* }4 z$ K" _
Sample regression coefficient, 样本回归系数
! g- f* P7 H3 Q2 sSample size, 样本量
. u& P: T0 _ I. }# W; uSample standard deviation, 样本标准差
/ H! r* Y) w1 R* A5 X! XSampling error, 抽样误差
! l% w! ~' T4 J. P! bSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包1 s9 Q |* F* H6 O0 ?5 S
Scale, 尺度/量表) J9 k T: s0 A$ f4 o. | r
Scatter diagram, 散点图
5 p% u( U6 z9 o5 }6 |7 cSchematic plot, 示意图/简图. m6 u! E7 e$ a+ k! l# D G
Score test, 计分检验4 Z( U( _! S# Q; P: @1 W* L
Screening, 筛检
0 a) p3 j' v$ d/ g. v _SEASON, 季节分析 2 w6 Z9 y$ _& W" h" g
Second derivative, 二阶导数
8 i# ` A3 O3 o4 f/ y: fSecond principal component, 第二主成分
& t6 C1 t1 Q" ?' w) X6 \SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 1 a9 B n' E2 ?- |5 j5 [6 d9 H# c9 w
Semi-logarithmic graph, 半对数图% H( J H2 k+ ]
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
$ S1 E% x M$ ]2 ~& ]4 {% FSensitivity curve, 敏感度曲线
! N2 M& o: `5 B) q8 z) D, {: t' GSequential analysis, 贯序分析1 O0 G* D1 d5 I$ j) d0 D; N
Sequential data set, 顺序数据集
0 I' P% z( B- Y& @. sSequential design, 贯序设计
( P" y5 I8 Z% ]: y3 F. aSequential method, 贯序法
% @. x! z2 K3 c" x7 Q& DSequential test, 贯序检验法
+ B3 b7 R- ^% t; @" [+ @% K2 j# aSerial tests, 系列试验2 m, v- v: p9 A
Short-cut method, 简捷法
0 k5 z8 _4 ]% _2 GSigmoid curve, S形曲线) s0 J3 U" T( q
Sign function, 正负号函数
0 E2 c' b, ~4 V8 ?2 T/ ySign test, 符号检验
% L+ h0 E' R) `4 t6 f2 q. P. [0 kSigned rank, 符号秩5 d6 l( b/ q, T# a7 z6 I
Significance test, 显著性检验
* b2 @" I* Q6 @8 H9 m# bSignificant figure, 有效数字
' Y7 e6 X* B/ @& BSimple cluster sampling, 简单整群抽样' V( A( a# P" L/ {$ u
Simple correlation, 简单相关0 D" O# s# `( x; s/ T; d3 B1 Q
Simple random sampling, 简单随机抽样
& E+ w1 S& ~ D1 ]Simple regression, 简单回归, K4 q, `- \$ D; ^0 o8 l4 ?
simple table, 简单表
( i+ o3 ]( M* g, y" S' u% \ _3 gSine estimator, 正弦估计量. Q, h' |( r( y* V* W4 P. q
Single-valued estimate, 单值估计
( [% z9 `5 z" ^; ^% z$ Y7 hSingular matrix, 奇异矩阵
# T0 P: C3 x- W. c5 F/ T9 RSkewed distribution, 偏斜分布# c6 H; y/ M: I: U7 s
Skewness, 偏度5 s: X1 k- C& R |4 H% R
Slash distribution, 斜线分布
: B. T9 v( B4 r( Z8 c2 TSlope, 斜率
; _" l. U' m2 h R# n" LSmirnov test, 斯米尔诺夫检验& u) W7 B$ n/ p
Source of variation, 变异来源
/ M* G' P( o( |6 C( j( wSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关6 G- h- t" J9 v* W% i, _
Specific factor, 特殊因子
# i6 l/ u& [2 `/ i, BSpecific factor variance, 特殊因子方差. S; G1 E3 p8 z. i/ m$ [6 ?$ W
Spectra , 频谱: [4 R! ^7 ^7 x" |, a( I! X
Spherical distribution, 球型正态分布& F+ r/ a, d8 d, V
Spread, 展布
; `. T" ?% U' j4 F- ?* MSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! B& _; d/ F- l6 J: K+ u
Spurious correlation, 假性相关1 P ^- r/ [2 k4 J
Square root transformation, 平方根变换) v: [5 w% Z, ^) n3 y3 X/ T7 q
Stabilizing variance, 稳定方差! k5 ~6 [/ p1 U5 x' P F7 I
Standard deviation, 标准差
& Z0 z5 ]: [. z CStandard error, 标准误
/ N5 R# H1 g) y% T$ z# B. g3 }Standard error of difference, 差别的标准误
+ | V# p2 B9 [- HStandard error of estimate, 标准估计误差: D- |5 C9 E7 A8 P3 ]* Q& e0 b' Q# w( |/ Z
Standard error of rate, 率的标准误
) [4 d* s7 C- O+ h& DStandard normal distribution, 标准正态分布
k0 I( L$ } Z. C& G2 o9 [0 u% BStandardization, 标准化" t0 r, ?$ O3 A
Starting value, 起始值
! W3 ~5 W: t* u+ L. l% B6 {Statistic, 统计量
1 _ @1 ]1 _7 J/ S8 R. v$ ]Statistical control, 统计控制1 [, `: s3 h1 a# w
Statistical graph, 统计图
0 E( P. L" `0 ]Statistical inference, 统计推断
: O" y: x: ^+ eStatistical table, 统计表2 B( r2 h5 {9 h, e! w0 b; C1 b
Steepest descent, 最速下降法
8 D4 o6 N! _% nStem and leaf display, 茎叶图/ U w0 U* G- K, F; J4 |( R( b( e
Step factor, 步长因子2 P8 n! m o) i* \- i0 H$ A. b9 y$ u
Stepwise regression, 逐步回归
1 R9 A4 l: ?5 r+ aStorage, 存7 ~( r3 ^$ @, I" m7 l; L# K
Strata, 层(复数)8 g, [- x$ `1 c: y' }$ d/ T! S
Stratified sampling, 分层抽样4 G9 t% t2 g1 L; m. ?2 n
Stratified sampling, 分层抽样
* V3 t$ ~, u) v3 D9 d# eStrength, 强度
! X" b9 Q. ]- a8 I( {; e2 sStringency, 严密性
4 a8 y5 K$ K( g# G( ^Structural relationship, 结构关系
& e) d- M' X4 j) {Studentized residual, 学生化残差/t化残差
( g3 |( A: V5 \( [1 j& eSub-class numbers, 次级组含量: J- G, T( Z, @; [1 U
Subdividing, 分割* U/ W9 E& o6 W- v8 e6 k( D
Sufficient statistic, 充分统计量
+ z6 R: w. G0 y/ xSum of products, 积和8 b0 f+ `5 z) E$ V
Sum of squares, 离差平方和
) `1 [+ w$ O7 }: j! w( e5 zSum of squares about regression, 回归平方和
y. d6 q8 F4 O y4 t8 I9 cSum of squares between groups, 组间平方和2 R" }' H% E3 D
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和- v2 z+ V; N% \) j$ } L. e" T1 ]) F
Sure event, 必然事件
2 N5 K( x* j3 Q' f% P9 YSurvey, 调查3 s$ \: h/ J0 M1 z1 y9 V
Survival, 生存分析
+ u7 v! v, q. X2 eSurvival rate, 生存率
- g8 W* x; i' K, C( h% mSuspended root gram, 悬吊根图- g% p& z+ }6 T& R/ e
Symmetry, 对称
! E8 ] L* q$ z8 E; [5 HSystematic error, 系统误差
+ Y1 V& Z$ R+ i/ J+ J; u* J/ PSystematic sampling, 系统抽样
& ^7 q. x" s" M8 ^ ?( }( O* b" dTags, 标签
0 [3 F4 Z- [: h5 B2 w. G; pTail area, 尾部面积
- o1 ]' U1 \* L8 xTail length, 尾长
1 S; p; g J4 T% xTail weight, 尾重
' H- z. t- J" E, M; x* F( ZTangent line, 切线
' I0 L5 ^1 }. {! C% r" KTarget distribution, 目标分布
- _. I6 u, ~5 @6 ITaylor series, 泰勒级数6 l W! F1 i% w; l
Tendency of dispersion, 离散趋势! j( @ I* S1 e7 E6 M$ a( k
Testing of hypotheses, 假设检验
0 y4 b9 G+ u( m& V% n* R4 r3 \Theoretical frequency, 理论频数
! N* m; Q' o$ i1 \* e6 F- r5 D6 dTime series, 时间序列
% m% g/ C6 U$ K( ^, TTolerance interval, 容忍区间 \) @4 r9 A% P: m
Tolerance lower limit, 容忍下限- ]9 U* g( x h: z6 {
Tolerance upper limit, 容忍上限9 I0 Y: P4 L, i4 n( g
Torsion, 扰率
E5 ?7 o# |* P2 X/ D, kTotal sum of square, 总平方和# _5 p; V9 ^& v- t% \/ k* b
Total variation, 总变异1 X- T# d* N+ w" y: x7 W; B6 i# c7 V
Transformation, 转换
. J, u. @5 `5 r1 _" RTreatment, 处理
; o; T6 g% w/ `0 o# V0 bTrend, 趋势
, D8 _. h0 x. [) h. H& zTrend of percentage, 百分比趋势
8 A q* X; k+ n- xTrial, 试验
# f$ ?# z; E! z8 V) ]- yTrial and error method, 试错法7 [! H" A* ^+ J7 b# l2 M
Tuning constant, 细调常数
% b2 V, M# Y- X- L4 S7 JTwo sided test, 双向检验
8 s5 v/ j8 G: fTwo-stage least squares, 二阶最小平方
) j* B$ }: r V/ M7 u. }+ KTwo-stage sampling, 二阶段抽样3 S5 q! ?4 K) r! D
Two-tailed test, 双侧检验
/ j+ \1 z% A# C) a: C oTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析& k, f: _) _3 s1 R4 c' I
Two-way table, 双向表6 e( T) Q- l( L) N9 ?
Type I error, 一类错误/α错误
- k' X3 f7 `2 i+ ]. Z1 [Type II error, 二类错误/β错误
& |( l4 H7 m% Y& t( DUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
0 }6 J( l2 i$ T3 u M" vUnbiased estimate, 无偏估计
/ T2 x2 U3 a# }' u! C( R8 XUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归8 z$ f- G5 U V* V: c8 |; v& G
Unequal subclass number, 不等次级组含量
" M+ X9 y5 [ U$ }7 E9 MUngrouped data, 不分组资料
. _; I: J' v2 { y: ~) pUniform coordinate, 均匀坐标
q: D1 b0 f7 `Uniform distribution, 均匀分布
0 z9 V. ^6 \+ J! v8 y! J0 wUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
( S4 G8 x4 l" Q1 }" v- M$ s9 e+ CUnit, 单元
D7 k2 k; c9 [& K, w2 ]$ e8 DUnordered categories, 无序分类) d& F5 l6 l. e: W/ I4 g+ Q, L' b
Upper limit, 上限
! S9 n4 `" @, [Upward rank, 升秩
7 z" P* i- j" o4 [6 n# u8 pVague concept, 模糊概念
9 u: w4 r' l- H8 VValidity, 有效性
2 L& E' G5 n3 ]1 U& {VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计9 n9 H9 L0 Q- W
Variability, 变异性
: C( ?* H1 H! I3 }$ sVariable, 变量1 ? `4 \1 n7 L$ [* E3 j
Variance, 方差
) B% f2 i) K# R* z. OVariation, 变异
$ t- R& ]3 x9 D9 w; c+ |0 [Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
7 K# `: i9 Q5 F; e1 C+ PVolume of distribution, 容积. \7 R0 n* g1 R& ]% M% r
W test, W检验& }7 M0 Q! x+ s0 X. N, y' N; {
Weibull distribution, 威布尔分布- x% `+ N B" a6 Z6 I
Weight, 权数$ ]0 E3 `& N5 m/ W
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验( n1 k5 n& H+ D0 D
Weighted linear regression method, 加权直线回归. i% M& d9 O. B b+ D, e4 I7 S
Weighted mean, 加权平均数3 f G. ^. F& [& M. ?. b6 ~
Weighted mean square, 加权平均方差- W, n/ ^/ y7 T" `7 @
Weighted sum of square, 加权平方和1 V( q, {/ d: k4 c( F7 W6 H
Weighting coefficient, 权重系数. W& |' k( i$ R
Weighting method, 加权法 & `5 A) c* S" i! y9 S
W-estimation, W估计量
, K7 q: S1 c( C* V4 ^; I6 @' fW-estimation of location, 位置W估计量
3 I- v9 A8 X4 |1 rWidth, 宽度7 P' q% |/ @; W
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验1 o4 s4 N2 ?8 k1 G8 |% Z5 ^
Wild point, 野点/狂点, z3 f* C0 b3 A! z4 t8 f% k0 L
Wild value, 野值/狂值9 t4 A* G( W1 p. A4 Z2 Y
Winsorized mean, 缩尾均值# d& [2 L+ t9 @0 W
Withdraw, 失访 5 v0 b/ b! \/ K5 n4 @, O7 o
Youden's index, 尤登指数
' {6 K! D9 n2 }: ~Z test, Z检验1 x& Y+ _) z2 E
Zero correlation, 零相关. _- S5 y* y! m) y `* {; B U
Z-transformation, Z变换 |
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