|
|
Absolute deviation, 绝对离差% [- X+ L3 G$ y
Absolute number, 绝对数
3 |: |- _$ [1 yAbsolute residuals, 绝对残差
- g1 q+ J: ?* N) g/ g- i/ P6 Z2 WAcceleration array, 加速度立体阵
1 x& @9 v( ^$ q! b: ]Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度2 R' w8 M( y x8 V! z: Y Z8 c
Acceleration normal, 法向加速度
/ Y) s: N% ~; }1 N# J# L1 \ ^Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
% z# [, H+ C$ I4 `6 p$ o$ S6 cAcceleration tangential, 切向加速度
2 K/ ]2 z% f0 Q4 X! uAcceleration vector, 加速度向量
, l" O" S. Y2 f2 O$ ]% c6 w# RAcceptable hypothesis, 可接受假设
; O- y. r" _! `* mAccumulation, 累积
( S# g7 Z7 L& HAccuracy, 准确度+ W2 m) T1 K3 H. N( Y; j! m5 F8 P. r
Actual frequency, 实际频数3 ^4 D" ?* Q y7 J, o- b( e% I
Adaptive estimator, 自适应估计量
7 a" y( I' q% q9 gAddition, 相加
% Z9 E0 ]# Q3 NAddition theorem, 加法定理
4 {* M. @: ~0 }' B7 Q6 fAdditivity, 可加性
0 ?1 H! [$ V, J! w2 ~/ K, u6 X! UAdjusted rate, 调整率
" {% u ]. L* G+ l: K3 R; N% ?Adjusted value, 校正值
0 r: ^( s( M; {Admissible error, 容许误差
9 e' A9 ?$ }! u( E3 r ^8 x; [Aggregation, 聚集性
2 K$ m, c& m$ r) hAlternative hypothesis, 备择假设
# d, C7 ~+ Y5 @2 RAmong groups, 组间
" V, V) l9 ?+ A; DAmounts, 总量
v6 d3 V( y7 N( R' G' EAnalysis of correlation, 相关分析
7 Y, }. B9 ?6 nAnalysis of covariance, 协方差分析
: J' W! S! k, w, e9 B5 QAnalysis of regression, 回归分析) H5 Q6 t( M2 ?) r! C/ b
Analysis of time series, 时间序列分析
4 S) Z. {0 v' EAnalysis of variance, 方差分析/ b# i) k7 g6 {8 i& z' q3 \
Angular transformation, 角转换
5 ~5 J A9 G9 G, cANOVA （analysis of variance）, 方差分析. x7 e4 A9 h1 \0 ~9 O
ANOVA Models, 方差分析模型
# z. }( d1 [) s2 {& d: |! P1 D& PArcing, 弧/弧旋
/ ~5 ^; h( V6 R( R" n# EArcsine transformation, 反正弦变换
7 ]# f: t4 v+ @' C' c) VArea under the curve, 曲线面积2 j$ M3 J9 K% n
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ x! M, E" o6 Z! g8 {# T: U: l7 JARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 # }& V% \8 V1 U$ S9 Z
Arithmetic grid paper, 算术格纸
) `( C3 K9 ?5 @Arithmetic mean, 算术平均数' a3 m$ z9 u+ ^' g, `
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系( x. D$ o( [0 W" \- `7 j! Y0 z
Assessing fit, 拟合的评估' Y* p! [3 [/ Z+ S' d. f( C
Associative laws, 结合律; Q. v2 `: x' N; d, P
Asymmetric distribution, 非对称分布4 y$ u) ]$ S- l% c& V3 _
Asymptotic bias, 渐近偏倚+ w- {" e0 g5 b2 T4 O' U
Asymptotic efficiency, 渐近效率9 @* I; _, G1 I, e- c; p4 e
Asymptotic variance, 渐近方差
0 f, V4 a0 ?# KAttributable risk, 归因危险度4 [8 q+ f- T/ }/ C4 x4 J
Attribute data, 属性资料6 G- ?7 O/ x! [6 \' ?) Y
Attribution, 属性
! `4 P2 K1 ^+ rAutocorrelation, 自相关
' G1 W1 s! r( K( w rAutocorrelation of residuals, 残差的自相关* `* i% u1 C1 @+ T! r$ u
Average, 平均数+ R4 B% F. S0 a- J
Average confidence interval length, 平均置信区间长度$ Q5 `8 d* x3 V# P0 r- Y# m+ D: `9 R" h
Average growth rate, 平均增长率
l( L7 V' I' @, s2 HBar chart, 条形图$ d' [& M) W/ J( V! e7 g3 G
Bar graph, 条形图
1 A% Z; v+ i- w9 b RBase period, 基期
" F6 ~" S& A' _$ H. @Bayes' theorem , Bayes定理
3 V6 e# o3 h. r8 B; j2 UBell-shaped curve, 钟形曲线
: z$ E e' ] n6 cBernoulli distribution, 伯努力分布. H( i6 D) d- Q7 S1 _% {
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
: }& ^2 m# M4 U6 Q9 W0 k1 i8 XBias, 偏性
; V* w! k% b6 E+ m- A. G+ h9 _Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归: N' F0 ~/ V6 q
Binomial distribution, 二项分布
1 S/ c7 e8 r3 c% S) CBisquare, 双平方3 B) E4 I" L9 i: T8 s: U
Bivariate Correlate, 二变量相关; v2 G* \: k# h
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
8 M0 E6 x+ ?* {$ FBivariate normal population, 双变量正态总体" e3 Z+ \# T0 u- r5 c1 X
Biweight interval, 双权区间, M( C# m" B0 W7 S" p* I
Biweight M-estimator, 双权M估计量
5 n9 p9 p- h7 cBlock, 区组/配伍组 x. |2 V6 ?. R& k
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包2 ]1 Q. L& ~8 Z" s0 h6 e
Boxplots, 箱线图/箱尾图9 }* i3 F5 J/ e, V
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点3 O" S5 ^. }' a4 a7 \9 A
Canonical correlation, 典型相关
X% T# Z ?8 X& x1 m: a$ cCaption, 纵标目
6 [; X @3 j& Z( e7 O8 E: iCase-control study, 病例对照研究
2 g( ]# @/ Y% d4 T e7 |$ @8 \3 nCategorical variable, 分类变量* M" w b) t8 B1 ]$ S4 V/ Q
Catenary, 悬链线0 _9 j$ H5 b0 b1 ]
Cauchy distribution, 柯西分布
7 M7 Q' j/ s* XCause-and-effect relationship, 因果关系/ P: s5 i3 `' I
Cell, 单元2 x9 }& u% A' [! y, ?1 b$ n4 i% e
Censoring, 终检6 p! Q T/ c7 k+ f3 }
Center of symmetry, 对称中心
4 { [9 ?; g. Y* j% c7 OCentering and scaling, 中心化和定标: }$ O8 y. R0 L& F; ^& X! u. m0 l
Central tendency, 集中趋势
* B" f/ f0 g2 m! X/ D% r% ACentral value, 中心值
" j4 d% V; o% ]: i$ ?# wCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' t/ Y! u; K' b1 F5 W0 `% q% HChance, 机遇
8 h% [+ _& U" p, p( KChance error, 随机误差8 |& G( h2 P% |
Chance variable, 随机变量7 [% L7 o$ E' y0 z, F
Characteristic equation, 特征方程
' Q, Y G! R6 H! u% {! u% @3 e( {, d5 E2 NCharacteristic root, 特征根
& }5 |2 V9 q: H4 R2 g# \4 ~Characteristic vector, 特征向量# Y5 L0 G6 q' S$ B; Z1 c2 W
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则7 y( u' t/ c- R& o) `! Y
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
4 L8 q5 F( {5 r! Z9 K9 kChi-square test, 卡方检验/χ2检验1 ^5 h9 n" }' {1 X* l
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
* F8 R( Y' f" z0 o! Y1 [Circle chart, 圆图 ( x* d5 s: E) B* k
Class interval, 组距
2 \$ X. Y( Q: d, k# A: e) fClass mid-value, 组中值
% J1 q& ~/ X4 ~! y0 y+ }8 a3 UClass upper limit, 组上限
$ `( D% l7 Q1 I! G9 }+ D3 LClassified variable, 分类变量; p9 y* E5 | } c, Z
Cluster analysis, 聚类分析) g. O8 x% [' w& j. T2 R& Z) w1 ]; N
Cluster sampling, 整群抽样# }, b" U: Y% c! S/ e+ F
Code, 代码
5 n/ u4 D- `3 b6 E F3 QCoded data, 编码数据) @' X* o7 P8 ]- t
Coding, 编码. c! f" _! |; R8 x
Coefficient of contingency, 列联系数& s: @# X+ y. q9 M1 J( Z
Coefficient of determination, 决定系数
, S! K, b& y) x- s2 W- J9 XCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数; L' e+ V3 U( U) t
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
) Q' P9 O, }5 j* r" _Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数! ^* E, C3 R' S6 j% c) I
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
) `4 B. `6 g* V6 q) R% ~# aCoefficient of regression, 回归系数$ h/ Y& H2 o" {, D% u( k
Coefficient of skewness, 偏度系数
3 T8 f5 W6 Z* W) U4 o0 _' j; SCoefficient of variation, 变异系数, t! a7 L, Y! o4 j$ m% @
Cohort study, 队列研究' }7 p, }) y8 {3 q; K
Column, 列" j X s9 m4 w7 x
Column effect, 列效应
( e2 F- S+ z! q$ j# A/ y7 \Column factor, 列因素+ l) O0 D; W5 R* F" }% F1 Z: T
Combination pool, 合并
0 y5 C9 X0 J4 \* NCombinative table, 组合表% c! t+ T8 u' u5 z& ^. [9 n* Y
Common factor, 共性因子% u9 j+ R3 j7 w; a0 {
Common regression coefficient, 公共回归系数
; P) l/ @3 [: L% N( U8 fCommon value, 共同值4 O9 L% z) S! C% i4 d U
Common variance, 公共方差 O3 _/ j/ O4 S# J
Common variation, 公共变异( A \) [6 y0 f1 M
Communality variance, 共性方差
$ a6 z; P+ g3 I6 v! J" T4 w# c# VComparability, 可比性) m+ T" T! @2 o/ \! m+ @8 j
Comparison of bathes, 批比较1 G" F8 _( W/ }; S
Comparison value, 比较值3 \: Q! @5 A1 k+ d( h5 M* Z7 c
Compartment model, 分部模型# @5 h5 D9 X. e S, L
Compassion, 伸缩
+ d/ \3 W& a' |: D$ e. L5 O. m- }Complement of an event, 补事件; T) i+ z3 d5 F
Complete association, 完全正相关
! P6 ]9 ^! i, L9 P2 G" m+ mComplete dissociation, 完全不相关
, n0 T; A8 \5 Y/ F; a; {) ~/ tComplete statistics, 完备统计量* L% X& I$ B3 H* V' V( }6 f
Completely randomized design, 完全随机化设计
- H" k. O, X- n' qComposite event, 联合事件0 E) g# j: l3 u- r; m6 B! Q
Composite events, 复合事件5 ~ \! H& J5 s5 C8 h4 K
Concavity, 凹性1 W) L6 k7 O3 J9 z; ?5 E
Conditional expectation, 条件期望
^# k7 s4 b# q4 C6 tConditional likelihood, 条件似然$ P3 n4 L( k# g2 q7 J7 k1 Z
Conditional probability, 条件概率4 W' H2 R0 Z4 y
Conditionally linear, 依条件线性+ L* B8 o! h$ f9 b- \6 P$ i1 X
Confidence interval, 置信区间
0 E1 w$ N$ E8 ]+ _, HConfidence limit, 置信限5 l1 J( F& n' ]
Confidence lower limit, 置信下限1 _( a4 z# M, B
Confidence upper limit, 置信上限
* E- e& K; }/ l: k5 h) C# V0 |Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
% b2 d& {9 N9 s% FConfirmatory research, 证实性实验研究
, `2 U# ]4 x* A8 VConfounding factor, 混杂因素
' @! w% D% O5 SConjoint, 联合分析; m( m% N* c. D9 `: d/ ]5 {/ h
Consistency, 相合性% i7 ?4 _8 r- Z' s% H, x
Consistency check, 一致性检验
5 M5 `/ [) i5 B4 j% R0 k! wConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计2 G9 d/ A+ x7 S6 s) B b* p4 r
Consistent estimate, 相合估计
6 n' I% c: Y1 u- Y! M \; _Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
0 U, t! {- b4 e0 eConstraint, 约束
0 c/ W+ L8 N+ [0 G& O# Q. WContaminated distribution, 污染分布2 C; z8 Y" K- M. s& U1 R
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布# _. k3 t0 o0 j
Contaminated normal distribution, 污染正态分布0 y6 N* u6 p5 v2 F5 q* a
Contamination, 污染3 v! C/ F6 @# W/ M
Contamination model, 污染模型, W' J' `8 M; m' S6 @% o3 D
Contingency table, 列联表4 |0 [: t# u! a, N$ o/ V
Contour, 边界线0 a/ d7 L/ `9 ^; _" g, o1 f' a
Contribution rate, 贡献率
v9 E9 F" I6 z$ qControl, 对照
! e( t& M5 k4 C- P }. y: |. @0 i* q7 VControlled experiments, 对照实验7 P: W% U/ Q$ T' I( o! Q0 F
Conventional depth, 常规深度7 J/ R6 i8 m2 m1 A- f0 D6 r
Convolution, 卷积# t# `+ l( t, q& I+ W
Corrected factor, 校正因子
% a( {, r8 K4 z& ~% X' LCorrected mean, 校正均值
+ t3 I6 |; M' ~$ E, ^' WCorrection coefficient, 校正系数; ~9 h2 \1 O+ f+ f) S" e
Correctness, 正确性
! _ G( y+ i5 `/ ?) B1 qCorrelation coefficient, 相关系数
/ j+ _2 }' S4 _: v5 F' d1 dCorrelation index, 相关指数
) }/ D3 ]+ a6 P1 u' o; B7 aCorrespondence, 对应' U {7 M4 I6 t$ B- b( j2 l
Counting, 计数. `! L2 g/ V+ N& n8 l% z7 I' k
Counts, 计数/频数; m9 N, I8 _+ T3 B4 n
Covariance, 协方差6 a8 m2 [* ~& \- ~ c$ x8 a% ]1 z2 `
Covariant, 共变 , U# K3 e, Z* u. S3 O3 ]
Cox Regression, Cox回归
- S0 U, T! _8 U+ R( ^) GCriteria for fitting, 拟合准则. ~8 P# B3 X5 f8 n
Criteria of least squares, 最小二乘准则
6 P: D* j7 K) M7 lCritical ratio, 临界比
9 @" |. i" b- i( C1 ^Critical region, 拒绝域6 e7 w3 _$ s1 {- T# t
Critical value, 临界值
+ L6 v) \) G) dCross-over design, 交叉设计
8 N& V' d) K u% mCross-section analysis, 横断面分析. f3 f8 i% N5 C0 H
Cross-section survey, 横断面调查
. y9 | X2 i' |% c, gCrosstabs , 交叉表 6 z0 w* |- q4 C$ w) |4 L
Cross-tabulation table, 复合表
9 n2 h9 E q4 D' PCube root, 立方根& Q- q1 F- e3 W% ^; f$ f
Cumulative distribution function, 分布函数
2 z$ i; J8 k$ K* L' FCumulative probability, 累计概率' ?* Z8 w. N* ]6 }$ w
Curvature, 曲率/弯曲; Y7 j5 t. `) j2 \" e. y
Curvature, 曲率* Y! P1 e& S0 y- R
Curve fit , 曲线拟和
5 O, r8 y& ~5 G4 ~, tCurve fitting, 曲线拟合0 y. \* w) _/ j+ ~( f [+ Y
Curvilinear regression, 曲线回归
8 x/ K9 Q0 ^0 O1 nCurvilinear relation, 曲线关系3 @1 s6 y0 C/ t( I( g$ U- h
Cut-and-try method, 尝试法9 o& {; M; G0 ]+ L2 q) l! A; D, H
Cycle, 周期
( q& w8 N9 j( Q/ x }& jCyclist, 周期性# I: x' A. A- @/ G7 Q8 Q
D test, D检验
" y# o% u# U+ Z$ |( u# [: n7 RData acquisition, 资料收集, k% M" f) g4 V M8 L) b, Y
Data bank, 数据库* n5 A8 G( i, o: _
Data capacity, 数据容量" r# x0 @ t7 C" S G( x) H
Data deficiencies, 数据缺乏. s0 u( b3 g7 z' r# \* l$ i+ v! ~) \
Data handling, 数据处理, {% T2 g, {( s( y5 V9 T
Data manipulation, 数据处理
, P7 j7 ?/ O1 iData processing, 数据处理
- W1 m# I) ?8 ^" \Data reduction, 数据缩减
/ U7 c! z M/ p2 L4 ]! yData set, 数据集3 C( U5 K7 k, _5 j
Data sources, 数据来源/ J2 C+ f, L2 Y( z9 o$ h* t
Data transformation, 数据变换. L6 b/ ^" p% T
Data validity, 数据有效性7 u0 b1 g. s- D: x3 f# ?. c" c; y
Data-in, 数据输入
2 i) O f' ^3 ~0 W8 d6 t& bData-out, 数据输出 p( ]/ Z; a0 W
Dead time, 停滞期
8 H/ T F1 B- n$ E1 eDegree of freedom, 自由度
& P1 C0 S ?7 z# P! VDegree of precision, 精密度
; r5 u5 V* P9 Q2 V3 a$ RDegree of reliability, 可靠性程度5 P2 q; D# Y2 w' T! _. x$ n$ L
Degression, 递减
( R X# r" W# a9 Z# R) R& XDensity function, 密度函数- J9 N1 e% y. m+ x
Density of data points, 数据点的密度
: O) R) z3 L! d2 bDependent variable, 应变量/依变量/因变量
# }0 E5 Z3 l9 ZDependent variable, 因变量
2 @. ]' y/ U a" _: nDepth, 深度) r, j9 i. R* z! I6 Z% E9 r( p
Derivative matrix, 导数矩阵
7 Z+ u8 e5 w. e8 gDerivative-free methods, 无导数方法/ n5 Z; i/ P* F: Z! A8 ^
Design, 设计 ?3 g5 n) T- H% z9 A, @/ D
Determinacy, 确定性
# _: J% y( J7 O. g$ T# WDeterminant, 行列式
! L9 Q) x. n0 \. k; h3 iDeterminant, 决定因素7 W7 a' Q- B6 k
Deviation, 离差
. ~* k9 t* Y. f* C9 h8 l6 ADeviation from average, 离均差
1 L6 H: J' O4 u! j/ oDiagnostic plot, 诊断图
- z# j) l/ R4 l0 {) w9 ^! BDichotomous variable, 二分变量" X, Y* N, F# i
Differential equation, 微分方程
, \* X+ h3 c) \0 kDirect standardization, 直接标准化法
2 J4 s% p: d4 O3 r+ f* I5 SDiscrete variable, 离散型变量
0 v8 j9 Y0 J( ~5 I" PDISCRIMINANT, 判断
" s/ E9 V8 N& ^5 q, XDiscriminant analysis, 判别分析0 L! O/ D( Q# q: D: y
Discriminant coefficient, 判别系数
* l" e% i7 a; MDiscriminant function, 判别值% |- a/ L+ }1 Y
Dispersion, 散布/分散度5 O" q! z' _6 z4 Z- N! W2 f
Disproportional, 不成比例的% a8 |1 d; Q6 L5 N# s- X3 U! m6 Y
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
. E% Z% R* G* r \. K% t8 EDistribution free, 分布无关性/免分布0 \7 Y4 ?$ {# i% [5 F& p) X+ p
Distribution shape, 分布形状
- P+ Q1 s7 r% Q, W4 j% zDistribution-free method, 任意分布法
`6 b y, k6 Z+ s3 nDistributive laws, 分配律5 J6 o- F( w1 j! W$ e
Disturbance, 随机扰动项. d) \) s) ~8 n6 a6 z- l" r! S) Z
Dose response curve, 剂量反应曲线& v. A( c" \: v
Double blind method, 双盲法
r, \ r$ U) T S5 v9 UDouble blind trial, 双盲试验2 E" s. ?: i" }, [
Double exponential distribution, 双指数分布
^/ W! h7 I% { G7 x( L+ E% S4 UDouble logarithmic, 双对数8 D6 B7 ~' Y6 Q6 G* F5 e* f
Downward rank, 降秩
9 ~& `+ @ `/ A3 r. p: IDual-space plot, 对偶空间图; w7 J: X7 o+ a; ^- D( ]$ g+ T: n
DUD, 无导数方法8 F8 F/ |; d! d# d/ R# `( s+ o- E8 U
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
( U! A! D: l2 Y" k, t0 fEffect, 实验效应
! J* I- j4 O7 c6 EEigenvalue, 特征值
, j; }' O( B1 I+ YEigenvector, 特征向量
& B; Y( n# f# y1 y8 }Ellipse, 椭圆" C* n. |5 a7 H- _8 v
Empirical distribution, 经验分布3 B) \( J3 }5 u- s8 Z
Empirical probability, 经验概率单位
" u/ [) Q# F# iEnumeration data, 计数资料9 E" m6 X* \1 I4 k8 Z
Equal sun-class number, 相等次级组含量0 t2 y9 ~; V) `: G
Equally likely, 等可能
1 P# X. E( ?! T* [* }* z$ ?$ {Equivariance, 同变性
. w. s3 o, z& i8 O6 mError, 误差/错误
0 j, H2 m8 U4 V3 N; t+ x$ w8 x) fError of estimate, 估计误差+ ?3 l+ y! f+ j+ L, d7 T8 r
Error type I, 第一类错误
' a2 R8 P6 Y4 F- l2 j h UError type II, 第二类错误( ~' l1 O# w7 x' W
Estimand, 被估量+ z y4 S) J% l% Z
Estimated error mean squares, 估计误差均方: l. }$ M3 t% g4 m1 s2 q
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
( ]# n; r! H2 y+ Q NEuclidean distance, 欧式距离
r" I: D1 y, R V4 w: y6 \Event, 事件$ Y) m8 Q: R3 x" T$ n/ `
Event, 事件
6 R2 t$ j: a: Z( O- ~9 h7 ^- lExceptional data point, 异常数据点
: K0 V- X1 y# E% X/ M! tExpectation plane, 期望平面
0 l# B1 o8 {6 z# y9 `/ h2 Y, BExpectation surface, 期望曲面
, _# r, b" p# e- t0 a$ v% EExpected values, 期望值
9 v9 e# H; V; |4 S. @2 QExperiment, 实验# }% `. Y6 V- O' L& ~
Experimental sampling, 试验抽样. B# ~/ O6 E; z4 Z
Experimental unit, 试验单位1 X$ ?8 P( {: J0 P% r
Explanatory variable, 说明变量 R# }3 y2 Q3 w7 M
Exploratory data analysis, 探索性数据分析& r6 s/ w8 T' G+ u
Explore Summarize, 探索-摘要: m$ ]& }- |0 S U
Exponential curve, 指数曲线/ }/ p: K0 i# f7 K* q
Exponential growth, 指数式增长# ?# a. N; ]* ]5 Q
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ! m* c* A, o& E/ Y+ C2 x; z
Extended fit, 扩充拟合- G, t: | [# ?5 O
Extra parameter, 附加参数4 |$ i8 L) I) l" W8 a
Extrapolation, 外推法
. q" }: e% L9 i0 t2 KExtreme observation, 末端观测值
( A3 G2 Z$ u- b$ HExtremes, 极端值/极值0 @" ~7 y" @3 S3 H" p0 f' t
F distribution, F分布
- _' P$ |. V# D6 k6 B+ DF test, F检验# Q! p3 |5 Q8 D7 ]7 w
Factor, 因素/因子
7 @, L: l3 e5 i! w5 t; {- rFactor analysis, 因子分析6 K$ R4 v; \ s. ^3 G+ S7 V
Factor Analysis, 因子分析1 z+ O5 o9 _! d! a; p* p
Factor score, 因子得分 / H5 h d9 `5 F1 `
Factorial, 阶乘
8 z( _2 j" W7 C& T* ~5 HFactorial design, 析因试验设计* u5 }- z3 |+ ]/ C& ~) S! V
False negative, 假阴性. D0 W/ L3 \( w6 A6 h. I
False negative error, 假阴性错误1 _, M, i2 S/ k
Family of distributions, 分布族
$ g# L7 x/ d6 O, uFamily of estimators, 估计量族' V% k( t* M2 G+ t/ N
Fanning, 扇面" ]' @; C% ]" @! T( _; ? P7 k( A O
Fatality rate, 病死率
g) q5 F7 V+ Y4 ^8 p# O2 r5 E7 z% CField investigation, 现场调查+ W' y0 F0 B- l N
Field survey, 现场调查( H( y" N+ y4 C5 J0 |
Finite population, 有限总体, h5 ^" X6 h( G; G( T8 o9 d& \9 I
Finite-sample, 有限样本
& z( T9 u) t- I- W4 ~First derivative, 一阶导数
' f& j2 i! S$ _First principal component, 第一主成分
% C& G& d1 X4 J( S! _. zFirst quartile, 第一四分位数
2 [! R& k% J, C' B8 u& M6 m9 xFisher information, 费雪信息量
7 B. E$ U' w" L5 tFitted value, 拟合值
1 O7 B1 D* \ W8 dFitting a curve, 曲线拟合
M( \* r/ p- N4 ?# C9 o) tFixed base, 定基 q9 u6 K5 w% c
Fluctuation, 随机起伏3 b+ f. W) }7 a& V# h) [, V, w9 \5 u
Forecast, 预测9 _4 b" p( @4 R/ K. q2 V
Four fold table, 四格表
4 b* E& w. G2 ^, a4 z( G5 |" PFourth, 四分点! \; t2 X9 G0 O$ J9 a
Fraction blow, 左侧比率
" D$ c- \" J+ H6 n2 U1 JFractional error, 相对误差. N. i; t( V6 G8 Q
Frequency, 频率
8 ]1 h" ~! R6 r W7 n, u* B8 GFrequency polygon, 频数多边图# {7 L- j; e; G" i8 o2 V2 |+ a3 t$ y
Frontier point, 界限点" y, u* w+ H. f5 X0 |0 a8 `
Function relationship, 泛函关系* u- Q8 _3 J2 R4 w6 f9 G
Gamma distribution, 伽玛分布' B, W' p- i' p4 b
Gauss increment, 高斯增量! q, Q* K3 b2 O Y
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
; l- t' A1 H* s& i0 V8 I! RGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量9 J8 E; z: f- v9 E+ N
General census, 全面普查; |* L. w7 U1 Q, K
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
# t5 ^4 l* t% wGeometric mean, 几何平均数7 q8 T$ O; h. p! a
Gini's mean difference, 基尼均差. b! |/ ]" T6 d: h! l
GLM (General liner models), 一般线性模型
/ Y4 s4 ]" g0 w' PGoodness of fit, 拟和优度/配合度
" t- Y; ^% e6 ?6 M* F$ [" dGradient of determinant, 行列式的梯度, B, r$ ?/ N; f Y
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
6 p4 E/ S- \, h" a( gGrand mean, 总均值
4 F% h; j- j/ O* d& L8 x/ J3 hGross errors, 重大错误
9 f6 W! A# {7 _1 @Gross-error sensitivity, 大错敏感度$ C1 u. l/ v& G
Group averages, 分组平均
$ b6 Y# E4 q" J2 N$ i$ dGrouped data, 分组资料* \) A$ P7 `- v7 c+ l- H- ?# M
Guessed mean, 假定平均数
( ]) n, a' G+ @% U+ jHalf-life, 半衰期8 p4 m, F W/ J* ]/ N
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量) s: Y/ v3 I7 q. F" P; s
Happenstance, 偶然事件
% q8 @, K5 i3 LHarmonic mean, 调和均数/ j+ |' A' M2 K3 N+ C% T
Hazard function, 风险均数( M4 @* z7 n7 ?0 M4 C5 P) m
Hazard rate, 风险率
/ L X. C, E6 T1 } ~3 q1 THeading, 标目
; a. i; k; ^$ r8 qHeavy-tailed distribution, 重尾分布
2 U" H1 E3 T6 {% J! \Hessian array, 海森立体阵
9 D% k. \! d6 z1 tHeterogeneity, 不同质% }5 k; w; Y2 v9 ~$ J6 z. n
Heterogeneity of variance, 方差不齐 1 P3 F4 `$ g# e3 w% E
Hierarchical classification, 组内分组
) \! ?$ T1 P7 q4 Y6 o0 @Hierarchical clustering method, 系统聚类法
$ T, Q7 r! l+ BHigh-leverage point, 高杠杆率点0 b2 R" R/ q7 j4 e% p. \( A
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- _ p/ }1 \$ i: w: LHinge, 折叶点
- G) U/ w2 _+ n9 |: S9 vHistogram, 直方图
1 t1 b: ]+ l8 N# C6 z( c) BHistorical cohort study, 历史性队列研究 & _, x1 Q, ~$ p( o6 U: v
Holes, 空洞
% m. c' I# z8 [! \HOMALS, 多重响应分析; A* G) i. Z; {0 i
Homogeneity of variance, 方差齐性7 w2 v' B5 d3 h6 f* D: P5 |* m
Homogeneity test, 齐性检验; i8 e7 y# c' F5 [8 ~5 i& g- c
Huber M-estimators, 休伯M估计量
- u$ t+ R' y. l: CHyperbola, 双曲线
* J% N/ B B- |+ x: P% X) ~( FHypothesis testing, 假设检验
6 j% N, {; y; ^0 BHypothetical universe, 假设总体. b, d' g& @* P" a' l8 k
Impossible event, 不可能事件; P+ Q& y/ t6 @' G$ _
Independence, 独立性' p$ }' J1 Q: f8 W1 f# \, P
Independent variable, 自变量6 e8 s8 G0 \: t& i }% v
Index, 指标/指数
/ L8 a( t9 W3 H7 S, U- `Indirect standardization, 间接标准化法8 m6 p% W7 f( z; C( r, ~% }
Individual, 个体
* q, V- ]/ f3 F7 Y$ c) `8 vInference band, 推断带+ A) Q- t. _" E1 D
Infinite population, 无限总体9 Q$ t. e- }7 y! {
Infinitely great, 无穷大& s- u5 Y% _$ z8 H) M! I# D
Infinitely small, 无穷小
9 C2 `6 ?) s/ X$ {/ n" f' N# h" UInfluence curve, 影响曲线
, M8 q1 R, K/ U) WInformation capacity, 信息容量+ ^! d' P7 ]: e
Initial condition, 初始条件 P, d. I- d. r5 A
Initial estimate, 初始估计值$ V5 p, c$ |& B* f
Initial level, 最初水平
' ^5 ^4 z! Y- z1 g7 v0 kInteraction, 交互作用
+ y9 D5 Y, h7 qInteraction terms, 交互作用项
7 |* P6 u r$ g, `# V, m. v4 kIntercept, 截距0 ~% Q. B9 f/ H2 \! Q9 _7 \
Interpolation, 内插法
$ D, O, h7 [* I% m+ @2 K$ RInterquartile range, 四分位距9 u' D( `) N; L. }% E8 V' u. P W
Interval estimation, 区间估计* E) R" \- _1 o7 M' o: N5 ~) {
Intervals of equal probability, 等概率区间
; ?9 X% D8 N. O2 jIntrinsic curvature, 固有曲率' z d9 C- l, f2 v
Invariance, 不变性
( a+ e% K G; R+ @+ @9 xInverse matrix, 逆矩阵
' K+ n: ^. Y# JInverse probability, 逆概率
( g: B: P+ A7 S% Z$ K; I! nInverse sine transformation, 反正弦变换, F: |0 p4 n+ I8 E0 d
Iteration, 迭代 7 e! h- X. V/ D! P
Jacobian determinant, 雅可比行列式
' Y( B4 O h4 |9 { p: iJoint distribution function, 分布函数
: l y5 g/ y* D" yJoint probability, 联合概率
3 m: j2 l; \; u- E c, fJoint probability distribution, 联合概率分布
3 B6 L$ Y1 Z* t" o) j, h& ]$ O) Z% ~K means method, 逐步聚类法: t1 [1 w6 Y8 u7 i: E) h- c
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
3 z! O( m3 \- C: KKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
8 U8 M' I4 G5 d3 uKendall's rank correlation, Kendall等级相关
8 j# y# X3 m/ z4 T4 v( ^Kinetic, 动力学
1 C1 |. p. u: n' i$ l V- h2 LKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
/ E! W6 G7 h% w- }2 ^" C: d: R7 PKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
1 i9 e* Y! Z6 B+ v3 {0 D7 S6 B9 ?Kurtosis, 峰度
3 m$ B" N- N2 s; k$ SLack of fit, 失拟
1 J+ V3 c& J8 G: h- H- y! v2 OLadder of powers, 幂阶梯+ C" ]0 G0 x: G2 M
Lag, 滞后2 g$ W! V# e) F' U; }' p* g: t/ t) p
Large sample, 大样本# y+ g# b3 f+ q1 z; w4 X
Large sample test, 大样本检验
$ w" u+ k2 e# p) V3 d& a, o$ P7 tLatin square, 拉丁方
8 m5 [/ q$ E6 }Latin square design, 拉丁方设计
; I$ Z5 u7 L6 M: A; @8 YLeakage, 泄漏
" g- Z7 P1 D1 D) TLeast favorable configuration, 最不利构形
, k( n$ b4 _2 k: s2 w6 C2 yLeast favorable distribution, 最不利分布
: E4 W2 v/ }$ W. @Least significant difference, 最小显著差法7 }" x) i7 K- f- x( n3 t
Least square method, 最小二乘法, M* a9 m8 r1 g+ N# E4 E3 o/ u
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
3 w8 a t9 t8 I9 _) A/ I+ ?! aLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
6 x/ s1 P. T t& fLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
- a: p" l) R8 Z1 I" [/ GLegend, 图例
0 J0 |) D; x) k5 ]L-estimator, L估计量
- q0 W* M9 |8 r# n; @! _! P1 [* ]L-estimator of location, 位置L估计量" N, `5 D, m% F4 m5 q
L-estimator of scale, 尺度L估计量# O- E/ k9 ]9 [5 n, t
Level, 水平, x/ C: s, V$ V7 q% b
Life expectance, 预期期望寿命
3 J$ f9 C% v4 [+ ^. WLife table, 寿命表/ d2 E9 `! H z9 S* E7 V2 o$ W0 Y
Life table method, 生命表法
) x5 T, [$ S" K0 q2 f9 d: gLight-tailed distribution, 轻尾分布9 J0 S1 y6 h% Q
Likelihood function, 似然函数
) K" W }6 k) v4 y8 l7 iLikelihood ratio, 似然比
- t' ]( M$ |1 P9 x; vline graph, 线图
* }& Q& e. p' @/ _ nLinear correlation, 直线相关: \9 R* u6 K9 o |1 _% e) W$ o
Linear equation, 线性方程
: C3 G1 R: D0 N4 \0 M6 NLinear programming, 线性规划9 ]2 T) y; v0 ?/ P+ t
Linear regression, 直线回归
1 X! ]" y1 ?1 y, O: v5 B4 [Linear Regression, 线性回归
5 U- A6 l) D, E4 a0 uLinear trend, 线性趋势( {8 `- m% U$ n: Q: q7 b' N
Loading, 载荷 3 M) e, C: s! g$ O& H) e! _4 Y
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性+ X/ W9 V+ l# L
Location equivariance, 位置同变性
* m. h. w. t3 k: @Location invariance, 位置不变性
: u! w( u5 Z% v( X3 X* q9 KLocation scale family, 位置尺度族
" M# `! s! Y! s5 O8 }8 kLog rank test, 时序检验
7 U" L* W z9 N: r$ K( {Logarithmic curve, 对数曲线+ m' t$ B8 O$ o* p' |9 l5 F
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布* K4 ^6 A: {2 t" W) b2 w+ K& Y
Logarithmic scale, 对数尺度
% `0 I; Y+ `7 _: Y) E1 ? hLogarithmic transformation, 对数变换
1 i8 N( J: ]6 K/ w/ R7 aLogic check, 逻辑检查. N' V1 A% f/ }! D: k% @8 i7 w
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
4 m2 u3 K6 i1 L( nLogit transformation, Logit转换, M$ m8 X( M5 ?5 J6 A& N) H( e
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
) D0 `' M; w0 f2 y( |( |6 [Lognormal distribution, 对数正态分布
5 M6 G& J) N1 RLost function, 损失函数$ R& N; M5 v7 w9 _5 A
Low correlation, 低度相关: ]1 s9 t w% a2 a0 G6 m6 K0 `
Lower limit, 下限+ G# \; ?& p/ A. }
Lowest-attained variance, 最小可达方差1 t W' \2 y4 U2 \/ I& |3 g8 v
LSD, 最小显著差法的简称" V% k+ T$ e. G7 A% B7 V
Lurking variable, 潜在变量; q% o6 G, O9 ` `- P: Q0 b5 d, {( ?
Main effect, 主效应6 ? G5 A: z; o
Major heading, 主辞标目
3 C1 W) U/ N$ Q( Z$ V. K$ dMarginal density function, 边缘密度函数7 b9 E$ E1 g: S
Marginal probability, 边缘概率
1 D/ D( T( T; ]Marginal probability distribution, 边缘概率分布
+ U _" c3 ^" X% I( W- pMatched data, 配对资料8 n$ T* C( L/ d8 @% n+ S: t
Matched distribution, 匹配过分布2 B4 a7 C9 i0 b
Matching of distribution, 分布的匹配5 t; {" j0 \! ^4 h
Matching of transformation, 变换的匹配
& g6 d F& Y9 TMathematical expectation, 数学期望
) |, Z( T8 D, f m( t! \Mathematical model, 数学模型 R! ~% V1 D4 C0 b( g: U5 e: n/ P
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
3 d; i" o7 Y' OMaximum likelihood method, 最大似然法. X" I* ]0 D1 e t7 H$ l: r1 ]5 S
Mean, 均数8 L3 a. z' d6 C! ]+ b# m- R- t
Mean squares between groups, 组间均方
0 ?/ }, E8 L, s; S* X2 \Mean squares within group, 组内均方/ T' A# o# H! C# X% ~6 T) |
Means (Compare means), 均值-均值比较
$ h( W9 _) s* C' YMedian, 中位数
( q, Q0 h5 s' c$ Q4 HMedian effective dose, 半数效量% G' J4 H9 i; u- D! r9 ^2 M
Median lethal dose, 半数致死量& b; M" F( _$ w* `+ c
Median polish, 中位数平滑& I3 e7 V. M: C' ]- r
Median test, 中位数检验( i8 I; o3 v/ E: n
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
( B7 a7 l+ y1 J S: MMinimum distance estimation, 最小距离估计0 ]% `, W9 O. R( N/ D/ E: Y+ A" T) ?
Minimum effective dose, 最小有效量/ n* Q( n- U# l6 t7 |. X
Minimum lethal dose, 最小致死量$ q; L; p# i& W5 M
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
: B" W8 ]: ~- cMINITAB, 统计软件包
9 p5 m: J0 v& O! o7 e1 qMinor heading, 宾词标目* j# t1 Q' ?# n, E2 @: p9 u7 z1 l5 ]
Missing data, 缺失值
4 O+ x9 U5 U. J1 ?6 d* p& LModel specification, 模型的确定6 }7 A p0 U4 s# i. V3 J
Modeling Statistics , 模型统计
7 L- U, k( g4 f1 a; mModels for outliers, 离群值模型
. E6 z% |# H* M* @Modifying the model, 模型的修正
4 i' a4 M7 r4 S- w1 Y" z* {Modulus of continuity, 连续性模0 N) R6 h$ [& @5 n l" i
Morbidity, 发病率
" s- h: f3 O b* a oMost favorable configuration, 最有利构形
. S; Q8 l& j' E& j+ fMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
! o$ v; c$ P- \7 {3 o( {+ G0 u2 DMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归" t P) _5 y/ N6 F" d# _2 x
Multiple comparison, 多重比较# g" P+ N* N9 }9 D. [3 m3 z
Multiple correlation , 复相关/ x% t- n. U- M2 K* x
Multiple covariance, 多元协方差
; N% e( f3 S. X# S6 I( XMultiple linear regression, 多元线性回归
# U* x3 C3 n, D/ k8 f# m1 L# HMultiple response , 多重选项" I. }7 s) u4 r, s$ J
Multiple solutions, 多解4 `* X6 ~% ~) b
Multiplication theorem, 乘法定理( M: h* u, f" K; u
Multiresponse, 多元响应5 f6 ^8 U; |+ H( i) U
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
/ l! Y# W' T% bMultivariate T distribution, 多元T分布, b/ R: r* H8 I5 R
Mutual exclusive, 互不相容
1 Z+ k* t2 h; I- uMutual independence, 互相独立
0 y+ S% Q/ T, ~Natural boundary, 自然边界
4 `) z4 ?- K5 ?0 kNatural dead, 自然死亡
: `; L9 d* l! y2 n! i& Q/ K0 vNatural zero, 自然零
7 P: J, ]) f# {8 U5 O5 e u) eNegative correlation, 负相关( m9 @: V$ Y b. Z
Negative linear correlation, 负线性相关
' T: t- p7 S N5 u* D4 X5 GNegatively skewed, 负偏3 t* }# r1 k) [: U
Newman-Keuls method, q检验
" E: D5 Z, p- T' DNK method, q检验8 z9 R, Q+ d9 Z; F" M, @. g# ?& z
No statistical significance, 无统计意义
# g1 e8 m Y) ]: s" c3 yNominal variable, 名义变量- m+ ^6 K7 r9 M
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
& C$ p l8 ]+ W2 bNonlinear regression, 非线性相关8 \1 R: S. m$ r3 k$ V" u
Nonparametric statistics, 非参数统计( R4 G! `+ i) W) a6 W
Nonparametric test, 非参数检验+ @/ }2 L" O0 y7 m
Nonparametric tests, 非参数检验! f/ W1 ]! Q/ I% M+ k# a
Normal deviate, 正态离差
9 ?- G2 B" V$ M ~* [/ P$ m) O# jNormal distribution, 正态分布
: l# R, h: |, p( B/ \! `; S/ G Q9 {Normal equation, 正规方程组
- R% R& O U8 [5 s( G. }Normal ranges, 正常范围
0 o/ n6 V4 S0 s$ J* _4 G/ Y, V* bNormal value, 正常值
+ ^4 a% J x" V8 A4 |- sNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
M. b y- c b1 E5 Y- GNull hypothesis, 无效假设 2 i+ |8 W8 m$ ^9 _
Numerical variable, 数值变量: @ H1 j+ @' _/ r0 N2 Y
Objective function, 目标函数
$ ?* i6 `1 P: }( eObservation unit, 观察单位
" V5 P8 ?3 f0 `, y3 |Observed value, 观察值0 P1 ]/ w3 Z3 L+ N
One sided test, 单侧检验
! O V0 `+ h8 `# Y5 O: yOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
( E6 m6 B/ u2 Z9 B: ^Oneway ANOVA , 单因素方差分析
* h: j$ m8 @' [4 j/ v" HOpen sequential trial, 开放型序贯设计
# T8 o0 m6 S- y5 |3 J0 v( DOptrim, 优切尾
( R0 { N& e4 n$ u5 t5 o$ A% rOptrim efficiency, 优切尾效率
& b( Y- z3 Y8 qOrder statistics, 顺序统计量
" Z' b/ f& M$ N/ t! TOrdered categories, 有序分类
, z& |* @- b% S) H8 ]8 z- J( x7 QOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归) ~ o3 U" ~$ y1 o* y, E" a
Ordinal variable, 有序变量& A3 P9 N7 U% k: I
Orthogonal basis, 正交基
- B2 N9 q) l3 b( k& Z" VOrthogonal design, 正交试验设计
9 o5 b# g/ e4 BOrthogonality conditions, 正交条件+ q3 e! l- z; \6 Q# O% ]
ORTHOPLAN, 正交设计
( T% U% ?& Y r3 @' lOutlier cutoffs, 离群值截断点
& b. Q- S6 p" F4 oOutliers, 极端值5 M9 ~. p* a+ N, I' e; C/ s
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 V/ a" b) [* z' Z6 J: W3 A! w# H8 AOvershoot, 迭代过度
: ^, E' D8 _1 H& [1 y% OPaired design, 配对设计
# t* f/ c. i; ]) xPaired sample, 配对样本9 m" z/ D; F# Z! J u# d
Pairwise slopes, 成对斜率
7 E( d. g5 C+ fParabola, 抛物线+ ~' p! r' [7 o7 ^+ k: k
Parallel tests, 平行试验
2 y5 |7 h- x3 UParameter, 参数) }4 P; B, F+ W! ]( T2 t+ M
Parametric statistics, 参数统计
! i% O8 O3 m" t7 R# sParametric test, 参数检验& Y" d# P1 S4 ?* s
Partial correlation, 偏相关
$ z9 H9 j+ ^# n) C, t( B( vPartial regression, 偏回归
- Z. j% O' y1 N PPartial sorting, 偏排序
6 @) |+ x3 J3 R1 S c+ ~+ d* UPartials residuals, 偏残差( @! E. ?# W- G" C0 ]
Pattern, 模式% q b, K/ h4 L" b
Pearson curves, 皮尔逊曲线, U- N) _" k6 w0 v
Peeling, 退层
; m5 [, w0 P" f7 J( C8 f S. R" lPercent bar graph, 百分条形图8 x( V8 Z. M4 K6 U) s! O. l$ X9 E
Percentage, 百分比
' ]/ o% m' C+ ?! \8 \ APercentile, 百分位数8 v! W7 k1 F8 ~- M9 X% L
Percentile curves, 百分位曲线
" T c' R% \9 D/ K+ g) v; d& `Periodicity, 周期性9 O4 s8 h2 _' H7 @( G
Permutation, 排列( n, [; x' }+ ?' `1 h8 _8 Q/ n
P-estimator, P估计量7 R/ k: x' g) P V7 ?+ e5 K/ E
Pie graph, 饼图5 }/ z5 ~1 a5 P7 g
Pitman estimator, 皮特曼估计量- k1 t1 p2 a7 j9 K& p7 i
Pivot, 枢轴量. i, S9 T h, |& ^9 L1 d
Planar, 平坦
. V* ]. y+ {7 O; \# }6 ^& W' iPlanar assumption, 平面的假设
/ E8 E" P2 X' @1 u2 I- TPLANCARDS, 生成试验的计划卡5 W4 H4 X: V2 n8 S$ }& b* V Q
Point estimation, 点估计& L* l9 y+ T2 q; D& b
Poisson distribution, 泊松分布
H5 g% T' n2 R, |Polishing, 平滑* y& \1 t9 v) v: T! [/ Y
Polled standard deviation, 合并标准差
$ d5 s5 Z. b, APolled variance, 合并方差8 y' E- l+ P v
Polygon, 多边图, p7 L4 @5 E5 z5 q2 N" P
Polynomial, 多项式" V4 G: S0 ?. k) r" |
Polynomial curve, 多项式曲线
; V) L) d: T/ A3 f$ l2 ^! t* O$ SPopulation, 总体$ U* H6 |: M& W6 H9 @, p
Population attributable risk, 人群归因危险度
4 M4 F' C4 F, O: D3 pPositive correlation, 正相关
# F! r2 F4 B: r( I, C& W9 K! kPositively skewed, 正偏
9 q: ^. L& D: c& q2 `1 QPosterior distribution, 后验分布
* A$ d4 |% P. A Y+ mPower of a test, 检验效能
" I4 r/ H; t3 a0 vPrecision, 精密度7 K: p% @# h" [8 x) V
Predicted value, 预测值6 F: ]. X; X9 t
Preliminary analysis, 预备性分析- s! ^9 J8 R0 w0 ~0 K& U9 p
Principal component analysis, 主成分分析# u7 m( e2 P7 A" y+ [2 k
Prior distribution, 先验分布8 } J- N" a, @- |; |) R( |
Prior probability, 先验概率7 l1 K3 o- H2 ` K
Probabilistic model, 概率模型
x$ S: L' V D( D7 ^: c0 oprobability, 概率: R ^6 N/ I: K" F7 Y- x
Probability density, 概率密度
) b9 k8 O0 B; E! aProduct moment, 乘积矩/协方差
' \- O: [$ G: lProfile trace, 截面迹图
$ G# v% m& ?2 XProportion, 比/构成比1 s& q- r& S: i
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样& s" k& w2 D( ?/ S! J# ]2 v+ D
Proportionate, 成比例8 }9 ` [( Q3 h. l, w6 s
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量4 L! `. I% \6 P( }/ }& V
Prospective study, 前瞻性调查
8 P% z9 F% R9 m: V4 X- z, H, MProximities, 亲近性
( B' V# N/ ~" w9 O- L) N( O- rPseudo F test, 近似F检验$ |9 H4 \! {: u4 X; u! x) W4 S1 `
Pseudo model, 近似模型
! d! D2 j; w* {% o/ A& \* ]Pseudosigma, 伪标准差+ f9 x- t) [! L3 C a
Purposive sampling, 有目的抽样
9 Q. B& C6 X% E# v; ?( uQR decomposition, QR分解- M' N! ]5 M, u, I1 D2 B1 c
Quadratic approximation, 二次近似& g6 U; D$ m5 `1 |# z5 x. ^* \. `; x
Qualitative classification, 属性分类' Z0 Y+ e6 D, e, g
Qualitative method, 定性方法
& a; A3 k2 `+ OQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
1 N; D f% N7 W2 A' {Quantitative analysis, 定量分析
" ?! _2 b; E& a1 Q8 M+ Y3 cQuartile, 四分位数
! t) |+ ]7 |- s" EQuick Cluster, 快速聚类
8 W9 u- \6 h' f( _# }0 ]7 LRadix sort, 基数排序
5 H0 N% O, e% C1 b+ O) \Random allocation, 随机化分组& |0 W9 h3 C- o; ]7 O2 j5 g! ?
Random blocks design, 随机区组设计1 p/ S& z9 l% p* {7 V
Random event, 随机事件
& q" s6 [9 I& ^; W( KRandomization, 随机化- D4 B& G4 y/ @
Range, 极差/全距. c. P i7 I" C8 D8 O
Rank correlation, 等级相关, B$ ]& \0 b& }5 B: S' p E& c2 S: N
Rank sum test, 秩和检验
! Q$ f$ J8 H& IRank test, 秩检验
+ g( G* N5 \/ V _Ranked data, 等级资料7 K" x( k5 Q0 F3 x' _- |' w" w& C
Rate, 比率4 m: G: B. Z+ ?/ w
Ratio, 比例
4 c- h3 s7 b' p! p# [& @Raw data, 原始资料" b' c# R9 f1 Y
Raw residual, 原始残差
: |$ [& b, o9 j6 y N3 ARayleigh's test, 雷氏检验' @4 O: t3 r6 Y. k/ y& g
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
& o0 m8 k( D- `$ ?Reciprocal, 倒数6 v: \8 E$ _. s. ]' l5 m
Reciprocal transformation, 倒数变换# `- G8 E; \7 C9 ]2 G
Recording, 记录
. v2 p! c0 A: X" ERedescending estimators, 回降估计量
/ V; y9 }# e" FReducing dimensions, 降维2 o# F: `1 s( c/ \" }
Re-expression, 重新表达
; ?8 b r2 t3 G8 `5 _/ U* TReference set, 标准组
. C: O% x' g8 E& ]0 lRegion of acceptance, 接受域' G+ M! n8 y- X+ L3 \
Regression coefficient, 回归系数0 F& e; O" Y1 m+ @# S" \
Regression sum of square, 回归平方和) Q6 X* m) F# h1 S+ E$ b7 f
Rejection point, 拒绝点
) S2 ?. F0 g4 Y$ G, HRelative dispersion, 相对离散度: p$ D5 R/ m$ _- I- T/ o8 }* H
Relative number, 相对数
; e. T8 O( B5 P) B4 [$ ]/ NReliability, 可靠性, W/ l& W' K7 N$ }% y, z
Reparametrization, 重新设置参数
, w+ t' w0 ?6 r4 `4 dReplication, 重复, B p$ o0 R( n: g( _1 G# d: i+ l# D$ g
Report Summaries, 报告摘要
`6 _5 K( P9 z. Q. pResidual sum of square, 剩余平方和
$ E( S9 S1 k; GResistance, 耐抗性: e0 W. g, v) x) V+ F6 S8 Y/ I7 a0 v
Resistant line, 耐抗线
$ w& c+ v1 `. J9 JResistant technique, 耐抗技术% c$ G- W: q1 o! |7 w
R-estimator of location, 位置R估计量8 p* I% t' I. P+ ^5 ]9 z
R-estimator of scale, 尺度R估计量
' u( `& o' b: ARetrospective study, 回顾性调查
H7 S" K& u5 C! X- n* uRidge trace, 岭迹" W n1 y$ ^% K% v8 }6 H0 L
Ridit analysis, Ridit分析5 q) V) {. s! l7 O2 R: ]) L
Rotation, 旋转
1 o, H* K+ C8 A8 i, J1 f8 M2 I4 tRounding, 舍入
5 o- |6 U9 e' W6 G$ N" R4 A% ERow, 行
( I! W. X Y0 k9 g9 U& `Row effects, 行效应5 M/ r) e1 n# n- G6 m
Row factor, 行因素+ d A' ]7 s2 G9 z3 q) T( t
RXC table, RXC表! c4 N; c) r. }7 h5 N% }& ~
Sample, 样本
: d9 J$ o; D; V( RSample regression coefficient, 样本回归系数3 P& } \3 ^& _6 I/ V. h
Sample size, 样本量0 M; D N# `) Z5 l$ V# F
Sample standard deviation, 样本标准差
: Z, |4 b3 p, |9 `3 r: ? }Sampling error, 抽样误差
+ D6 S, q$ ^; A# Q9 N5 fSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
. U8 o) l/ v. `Scale, 尺度/量表
# V2 {" E. V* jScatter diagram, 散点图5 d" V+ ]& b/ ^/ n
Schematic plot, 示意图/简图
& L7 V. H9 x. t& {" o* A4 {Score test, 计分检验
- ]0 R/ d6 S$ H1 H' O: w7 H7 y! OScreening, 筛检
4 z5 i9 D f- lSEASON, 季节分析 . j0 ^$ O7 Z. I/ m
Second derivative, 二阶导数' W1 ^' [, b4 w& `9 }0 H4 ^7 |
Second principal component, 第二主成分% x) d) `7 @+ p, M" J9 Y9 h6 W
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
& n; \8 B( S- M5 Z- O6 z; oSemi-logarithmic graph, 半对数图
+ ^" Y. Z W d( lSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
( P* c% r/ H. R9 g. wSensitivity curve, 敏感度曲线
. c7 |' B0 r5 ?# J6 L2 ?Sequential analysis, 贯序分析% K# B( T! Q- R1 w, L! v
Sequential data set, 顺序数据集. `( S) V4 n5 x& y$ m7 g; @2 T' |1 c8 e
Sequential design, 贯序设计
, o& B6 _: Y( dSequential method, 贯序法
# y6 a/ h: E' c8 QSequential test, 贯序检验法
8 H6 `6 P. O( s5 \Serial tests, 系列试验2 P8 P7 g* k: ^
Short-cut method, 简捷法 % ]+ V" W# ^& m2 t0 n
Sigmoid curve, S形曲线1 o k( }) z3 s& o. r
Sign function, 正负号函数
$ c+ D. j# X: f2 y# {0 e3 |Sign test, 符号检验3 {) X( [3 X4 H) e
Signed rank, 符号秩) I6 I: s: |$ D" l
Significance test, 显著性检验
- A Y7 ?! K3 VSignificant figure, 有效数字8 T. b8 Z2 F& k2 |& C& }2 s
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
6 o9 e6 e6 O0 c/ [1 ~Simple correlation, 简单相关, i- O4 m' ]5 E6 @6 ]+ R
Simple random sampling, 简单随机抽样
7 G j( K3 J9 @ n cSimple regression, 简单回归
: g/ F4 h& e) U9 Y: p% H, F4 zsimple table, 简单表1 E% y/ k3 }5 I% Y# e! u
Sine estimator, 正弦估计量1 a4 L4 ~" z8 t& Q
Single-valued estimate, 单值估计
7 q- M$ l- O6 J/ E3 ySingular matrix, 奇异矩阵
" Z6 f) a6 j" d, o( _Skewed distribution, 偏斜分布
; a' f* {8 y% m0 s: b7 r r* G q* d8 I1 eSkewness, 偏度$ U$ w, S, d* ? p
Slash distribution, 斜线分布 d7 p. ~! c% [8 u: Y/ r0 q
Slope, 斜率. N- s4 r# I# b, F: B
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
' `3 C% }9 g. ]9 lSource of variation, 变异来源, W, b! w4 x4 U
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
$ _: ]) \ J! v* ^$ dSpecific factor, 特殊因子6 I$ z, \' W- o0 }% x' F6 j5 F
Specific factor variance, 特殊因子方差
3 s6 D- l- N* ]Spectra , 频谱
) E$ i% m# M; b+ a2 iSpherical distribution, 球型正态分布
. Q' ~. P; t) Q: YSpread, 展布3 T$ @( p2 { d
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包& O0 \/ ?# T1 E$ x3 O% x
Spurious correlation, 假性相关) N/ `3 L/ x" C4 \- G
Square root transformation, 平方根变换3 G* K+ E& B5 R! Q
Stabilizing variance, 稳定方差
& P: _: @6 s3 m# E0 k! K0 U: i, JStandard deviation, 标准差0 T0 I ~& D; r; q) ^
Standard error, 标准误
. z2 ~/ J7 f- k9 N* d7 C- A6 O& yStandard error of difference, 差别的标准误
2 B' _) }4 N- W7 HStandard error of estimate, 标准估计误差4 K' M2 p# u% k
Standard error of rate, 率的标准误
8 V Z& ^# _' _1 RStandard normal distribution, 标准正态分布- t# B9 c' s2 v' k% \) T- T
Standardization, 标准化+ @3 L' V& E: N8 |; L
Starting value, 起始值
" @- G o8 L+ x: Y$ L! \Statistic, 统计量
0 N J, b5 T+ z# YStatistical control, 统计控制: w$ x4 z# `3 m% N$ ~* ^
Statistical graph, 统计图; D2 I5 ?7 L: s: C! k
Statistical inference, 统计推断2 H- V1 e1 i1 U7 v- _
Statistical table, 统计表
) I5 y; z; `4 w% D) ]Steepest descent, 最速下降法
0 }7 H7 ^/ u5 d' OStem and leaf display, 茎叶图
' e8 n2 u" ?7 nStep factor, 步长因子 ?+ q7 W% S3 g
Stepwise regression, 逐步回归
4 b/ r) z4 G& \) a! YStorage, 存
) d8 R/ f0 }( k/ x# W; s; e( nStrata, 层（复数）' X. q9 g% ^, f/ {- V$ ~# e Q
Stratified sampling, 分层抽样
2 M% X3 x/ Y3 H. @. \Stratified sampling, 分层抽样
/ o$ t1 K( w; G. J# A1 `Strength, 强度; a0 x L& H4 o4 [: t
Stringency, 严密性7 A% O. _7 ~! k9 z6 \( L
Structural relationship, 结构关系/ t0 \4 X. a0 l) X" O6 }
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
( g5 @; C E* b; P3 BSub-class numbers, 次级组含量
' v, d+ ?4 |9 C( [' s' l- I K( MSubdividing, 分割8 z. W. y. A' k; q1 E
Sufficient statistic, 充分统计量: i- u0 J0 d$ v4 Z
Sum of products, 积和, w1 {* f% B& R# N3 n5 K6 V
Sum of squares, 离差平方和
* q1 m- }1 G9 i; i7 M5 Q& j& ]4 }Sum of squares about regression, 回归平方和3 a7 o. b3 T( E8 D
Sum of squares between groups, 组间平方和& e8 f: D/ ~) H: x" C/ r3 e
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
/ h+ J# ~, _ H1 Y ]! ESure event, 必然事件
% C! R; ]9 s# s5 Q& h* O. [; @Survey, 调查
, U u3 K2 l1 o/ l" }' pSurvival, 生存分析3 ~- m+ p, l& Q0 R! g6 [: [4 {
Survival rate, 生存率, I0 f6 K; W4 t
Suspended root gram, 悬吊根图
; J, C9 D0 I" w' g4 ASymmetry, 对称
; I3 P/ q4 x1 G; E) }: ~Systematic error, 系统误差4 ]' w2 a a& a
Systematic sampling, 系统抽样
+ D1 w I5 l& Q: [; ATags, 标签
$ s# B, n8 ]4 ?9 z( hTail area, 尾部面积/ l9 {1 q, [0 r, L |1 {" C. P
Tail length, 尾长
! K" h/ @5 F" h' f8 L/ y* b) pTail weight, 尾重
+ X/ u3 i9 @2 VTangent line, 切线
, b* C3 i* E3 k6 l/ ^ i, uTarget distribution, 目标分布- r% u8 b0 N1 W) Q2 i* H! b
Taylor series, 泰勒级数
$ L. L& v( ]- Q5 T% r; G n0 L- ~Tendency of dispersion, 离散趋势9 g' E! Q/ G. ?
Testing of hypotheses, 假设检验
2 J5 @1 q9 E( `, N3 w4 o, a" i! [Theoretical frequency, 理论频数0 v Y& G" J B; g6 a8 h
Time series, 时间序列) n+ z* ^9 Q+ F, O1 ^" q% y* D" v
Tolerance interval, 容忍区间- @0 B7 i) O4 p# k' [
Tolerance lower limit, 容忍下限
7 o* G' D+ F* s2 `+ kTolerance upper limit, 容忍上限
6 Z4 C# k5 U" G+ E& }8 [, C1 v3 DTorsion, 扰率2 z& M) _ i& Z. G- V
Total sum of square, 总平方和6 N% G& e7 P; Y4 v; b% {5 f
Total variation, 总变异9 a- i c' j5 h' F. H" a
Transformation, 转换2 O6 j" S. e# M5 O
Treatment, 处理
) n. p. r3 V7 s* S8 tTrend, 趋势7 l! f! i% [" l6 L5 ^
Trend of percentage, 百分比趋势
. V4 a, H, g T! p0 T$ r3 wTrial, 试验6 u( k$ k: ?, W; X
Trial and error method, 试错法
8 y9 c z8 I6 {& {1 x7 @+ g$ mTuning constant, 细调常数
1 K# c% j9 t7 d1 k# F7 iTwo sided test, 双向检验* P/ L. k( Z# _& G' z
Two-stage least squares, 二阶最小平方& \ a5 U9 L" M# f; W
Two-stage sampling, 二阶段抽样
& T9 x4 \0 m2 g$ s, v. tTwo-tailed test, 双侧检验
5 i3 G/ N# o! X% _# F/ kTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
2 I- z0 b! q0 F% w* q# PTwo-way table, 双向表
0 O/ Z3 h5 l; M( C6 CType I error, 一类错误/α错误4 E2 [/ Y7 t1 }% H& T' `6 `
Type II error, 二类错误/β错误
2 @7 }" ^7 [2 Z# ~6 W I3 c1 d$ VUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
7 B! i/ L) Q* w0 FUnbiased estimate, 无偏估计) ^- s: v! x$ x4 z- R3 G. ?
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
7 {, X: i2 q+ p: cUnequal subclass number, 不等次级组含量
3 Q, j7 \0 T6 uUngrouped data, 不分组资料) `8 v& z ^5 Q9 Q" h
Uniform coordinate, 均匀坐标
, d0 `# F* i- P2 d6 E3 PUniform distribution, 均匀分布+ x2 [8 f9 o8 }
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
# X) y, J) o) g" N/ u3 N5 ^" |9 nUnit, 单元0 o8 H, F7 q7 j) U8 z
Unordered categories, 无序分类
/ y$ ]& z8 I1 s% A- LUpper limit, 上限
: _& A9 @/ Y9 XUpward rank, 升秩
2 j' ~' U, f' W2 L: _( O" R4 xVague concept, 模糊概念1 t/ [2 F7 }3 u @/ p1 q1 d
Validity, 有效性
) n$ F1 t- A y$ H6 D' JVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计+ M" w% Q2 a* L2 p6 N ~. ^
Variability, 变异性) s7 s7 G# K) K
Variable, 变量" B8 n8 ^9 X$ f2 F
Variance, 方差
1 C+ {. ^; H% K" S& @0 {7 JVariation, 变异9 P0 |* C. Y1 M
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
* Z+ r* c/ h8 O" c- `. L" dVolume of distribution, 容积* S/ U5 R; b4 f, k9 A
W test, W检验
! v( M) g, F7 ], E9 ?) \Weibull distribution, 威布尔分布: B" E' A: u* Z1 R. X- R
Weight, 权数4 I, T. O8 T' G6 i+ j9 A4 {7 @
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
$ i E* e2 n' y' c8 TWeighted linear regression method, 加权直线回归: p4 Y7 b3 V2 ]4 m% f
Weighted mean, 加权平均数
( n7 [. e) p3 UWeighted mean square, 加权平均方差
3 C \. l0 a, ^Weighted sum of square, 加权平方和
$ I4 }3 a+ r( E# ], H2 |9 {4 g' xWeighting coefficient, 权重系数
$ h5 k# H! T3 ^, G }& O6 DWeighting method, 加权法
# k: H' w) l( x0 C: X: e) C, hW-estimation, W估计量
' \1 m% |4 p* M1 \. e6 zW-estimation of location, 位置W估计量
, R1 C f1 K+ K1 J& qWidth, 宽度2 j5 b) H) ~2 m( v. _" r
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
* i3 `7 ~' y/ _9 I' ]Wild point, 野点/狂点' z# y$ a1 O; z# W: l
Wild value, 野值/狂值 P' m) u; {$ Q+ w0 r* s4 P' Z
Winsorized mean, 缩尾均值
7 i( M) Z1 r# T0 m! l2 @+ h" O+ oWithdraw, 失访
- g- T' j2 E& f& j' I' eYouden's index, 尤登指数
7 H v/ ~8 p* \3 X1 d$ q& @( H; A, ]Z test, Z检验
3 v( g) w2 C. A9 n, N+ E* s! EZero correlation, 零相关% G0 w+ J2 [# B8 o0 |
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
