|
|
Absolute deviation, 绝对离差
3 r4 y0 N4 q: ]& X2 [8 MAbsolute number, 绝对数9 f# n: H' c" Y
Absolute residuals, 绝对残差( G5 K8 h2 x/ B7 L
Acceleration array, 加速度立体阵# s8 g) j1 A4 e" N# ~6 p
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
# l( x/ j8 T2 EAcceleration normal, 法向加速度
( P8 S$ G K$ S3 ^# S0 SAcceleration space dimension, 加速度空间的维数/ R$ R3 T8 W; |5 _1 y9 [) G$ u
Acceleration tangential, 切向加速度
- Q! `. ], G9 _0 {% H qAcceleration vector, 加速度向量 E- ~8 [5 `2 T
Acceptable hypothesis, 可接受假设
1 k/ ~! y( _+ V+ eAccumulation, 累积: D) p& a6 s- }/ o2 b
Accuracy, 准确度
: x5 P. u; X& ^Actual frequency, 实际频数5 y. o2 S5 z3 t8 D: a, I
Adaptive estimator, 自适应估计量
/ S& L2 [+ j1 i4 \' |' v. KAddition, 相加. D" ? `: Y, M' b
Addition theorem, 加法定理* Q& D1 w% o. u4 h" m+ `
Additivity, 可加性
" {- w! t0 a9 s) L( CAdjusted rate, 调整率
" i6 O* I1 _7 i8 i1 kAdjusted value, 校正值
2 L1 d8 F5 \2 v9 XAdmissible error, 容许误差
' ~* \4 l0 a: W' [Aggregation, 聚集性
7 ?# k: c, u! a1 S. t BAlternative hypothesis, 备择假设
$ T( h9 a3 K7 [; u8 w* J) bAmong groups, 组间
1 f* i* N. J% S+ l8 A M! ]2 J" S! MAmounts, 总量
& Y7 c7 j1 {6 t. D5 P) W$ \' AAnalysis of correlation, 相关分析% v$ X& ]) _2 o- ]) W# d/ }% U8 p
Analysis of covariance, 协方差分析" o- A6 j) j, `1 x
Analysis of regression, 回归分析
# w5 W% C$ @+ D3 ?, }Analysis of time series, 时间序列分析
* T" H) e# @& ^3 p% R. dAnalysis of variance, 方差分析
9 q& l( F! K0 K+ l9 |) K+ CAngular transformation, 角转换
. x$ ?# C i1 o& R2 }$ @( EANOVA （analysis of variance）, 方差分析$ l/ K3 M) s9 J* j' l6 ^2 G
ANOVA Models, 方差分析模型& x/ ^0 s6 K6 r5 {* g( s! R5 e
Arcing, 弧/弧旋
, |; r$ k5 X- u' F4 i# tArcsine transformation, 反正弦变换* P) [/ k9 M" m, p; Q
Area under the curve, 曲线面积: z$ D) s! C/ ]4 Q s
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 3 W* X5 V0 x$ o% d* c" B
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 : z# j5 r3 R! O
Arithmetic grid paper, 算术格纸4 \1 c2 C1 d2 F
Arithmetic mean, 算术平均数' M- V2 I" p6 O; z7 S( F7 i
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
- @" U2 e) Q4 F/ ^! b4 e$ x3 b* FAssessing fit, 拟合的评估4 C5 Z- t ]) w {& \) m5 A
Associative laws, 结合律2 G- g L# l, g0 s1 `7 W1 x& z
Asymmetric distribution, 非对称分布- H+ Z4 u9 F* r! _
Asymptotic bias, 渐近偏倚& W8 c I$ i, ]& V y k# F
Asymptotic efficiency, 渐近效率7 S1 H) j3 J( D
Asymptotic variance, 渐近方差
# p& W' N" }# ^ m! J+ B5 kAttributable risk, 归因危险度' v0 l4 G% z& f8 W7 Y& o
Attribute data, 属性资料) F+ K! s; L) w" ^1 R( h
Attribution, 属性
l6 q/ f1 @7 f. ? ]Autocorrelation, 自相关- M( P: B+ o Z) P
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关1 V- a7 O% I4 R9 e, e9 ^
Average, 平均数
& z8 l5 y; E6 K7 |$ d( d6 UAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
6 O A4 o1 `: I- s* nAverage growth rate, 平均增长率4 S+ M/ d9 M9 e2 Z
Bar chart, 条形图
9 g% ], _' ?7 f) XBar graph, 条形图
9 l: p5 ~* M8 T( T/ _' i$ lBase period, 基期
X" C$ U3 D7 T M1 k) yBayes' theorem , Bayes定理
8 ]" y s. h: s U* \Bell-shaped curve, 钟形曲线/ X( \3 V' e/ g
Bernoulli distribution, 伯努力分布
( W" o! t9 `( l. C& x' H$ O% _Best-trim estimator, 最好切尾估计量5 v3 D, h# c8 L/ S" d
Bias, 偏性
6 |' o2 z3 k S9 L# vBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归 H- G5 {+ |6 o6 ?. w
Binomial distribution, 二项分布
0 R2 Z" E. H: n9 XBisquare, 双平方
- E O% Q+ U8 a% B& o& x2 D) C* Y! KBivariate Correlate, 二变量相关
3 Q1 l( b0 V- y4 ]7 }Bivariate normal distribution, 双变量正态分布6 O+ K0 I `9 e ]9 [: b
Bivariate normal population, 双变量正态总体- r) ]& Y* w# \" `5 j8 O' {
Biweight interval, 双权区间
' X3 q- X: F3 E% XBiweight M-estimator, 双权M估计量
" P: K; O" z& d3 I' \Block, 区组/配伍组
2 `* ?5 O, `5 o2 k2 kBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包: |( |/ y: ?6 K
Boxplots, 箱线图/箱尾图2 i9 Y1 E9 `. Z7 ]5 w4 ]: o
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
* ^; E4 N, u9 O1 x$ W+ t5 y4 \. QCanonical correlation, 典型相关
! L5 l8 u( L3 o( u, c- ~( ^Caption, 纵标目: |; h+ \- x% m) {7 f4 ]
Case-control study, 病例对照研究
0 f) k% f3 a+ O4 wCategorical variable, 分类变量! h6 o6 e9 S* u% B9 l
Catenary, 悬链线
/ I$ M z; i4 I/ V& {3 @Cauchy distribution, 柯西分布1 ]7 `8 J2 ?% a4 f ~; S7 P+ l
Cause-and-effect relationship, 因果关系$ p) ~% X* S5 s( r: x8 z
Cell, 单元
/ V4 q& F7 v3 T% c) k8 E, CCensoring, 终检
/ X! A( Q4 @# Q0 `1 u& ~3 v( eCenter of symmetry, 对称中心
9 M( x: x" ?$ F- C7 ~Centering and scaling, 中心化和定标4 S# n/ {0 X# j0 q. R5 V, u
Central tendency, 集中趋势* d( D1 Y5 [% r8 c N: q+ T2 y0 m
Central value, 中心值- m$ ^) h) ]) F, Q3 t
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测3 P6 r& E- I2 C' |9 i) T$ d% L
Chance, 机遇- j5 i2 [2 s& X7 M0 U, W' N+ X
Chance error, 随机误差
8 U: A2 u! f7 L4 OChance variable, 随机变量
7 A6 u- n$ \, q; \Characteristic equation, 特征方程
3 ^, |# H* F2 U8 ^' GCharacteristic root, 特征根
% M! {0 o" P0 K% @2 _* xCharacteristic vector, 特征向量/ r( d7 _' X8 d1 l/ H8 Y' h' |
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则. E) D% A# [: t* a- [
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图. M8 ~% z3 b ?3 A' z; U
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
" x1 c" j. S$ W/ Z+ q1 oCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解% |- T' M0 K# j2 T. v" k
Circle chart, 圆图 # V* S1 @1 F* ~0 S
Class interval, 组距
2 w9 W2 C: [ P2 `0 c3 A3 z8 C4 C2 |Class mid-value, 组中值. y9 U, v& e" z5 A5 ~4 t' F
Class upper limit, 组上限- {; W: n3 Y/ V+ R, d# M0 F/ Z
Classified variable, 分类变量5 N0 p5 v; r; ^' w6 O# E* |
Cluster analysis, 聚类分析
! K5 h0 @" V: b9 D/ V' {Cluster sampling, 整群抽样
2 o" R' d- W: f: t0 M/ vCode, 代码
/ ]5 k1 }- q$ t0 A2 W, NCoded data, 编码数据+ M( h. X# ~* c! R* Y) ~
Coding, 编码7 {! y+ y6 Y# G1 r/ O4 S8 R. b7 [
Coefficient of contingency, 列联系数
3 r* {$ b2 w4 f# U6 _) k g% \1 G2 ZCoefficient of determination, 决定系数" ]& q4 D% X7 M- Q0 N) {4 e
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
: {( p0 l3 c, C2 Y# m( g& \! PCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
+ C- s9 q0 P! m2 D! S- S6 RCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
' j0 I o1 }, t0 Q( k9 h5 i5 _8 LCoefficient of rank correlation, 等级相关系数- D: v& E- D( C0 P
Coefficient of regression, 回归系数( r0 D- o7 l7 C( g
Coefficient of skewness, 偏度系数* T6 B# Q/ j+ E0 m' [) U
Coefficient of variation, 变异系数
$ w8 [/ J3 v/ ]Cohort study, 队列研究/ l5 t3 ~: e5 ^) Y. _2 W* u. T
Column, 列3 m; w9 P0 Q1 q; l9 n* b
Column effect, 列效应
9 ?3 g" ^) g$ O; [8 w3 MColumn factor, 列因素
" u( Q( D9 O }5 Q( x$ P% R' E! T& f% zCombination pool, 合并
! }, J. P. {* E. k3 ~8 yCombinative table, 组合表) _0 s' Y/ r9 }. {1 i3 h, C, _
Common factor, 共性因子
/ O( Q. ]1 v' g: w8 bCommon regression coefficient, 公共回归系数
& Y" @* [" I0 H% \* _/ t1 a( RCommon value, 共同值% a$ y0 `7 p/ Q0 _# L& n0 J+ V) _! ^
Common variance, 公共方差' P, \; B5 f( q j- m0 N8 j
Common variation, 公共变异% y4 V$ q* U3 l
Communality variance, 共性方差
. o* R. Y; {+ G: q1 zComparability, 可比性7 H1 s* ]$ w! k: b6 D+ [
Comparison of bathes, 批比较4 q& U, e2 [8 R1 V- `9 h
Comparison value, 比较值4 |3 o3 H4 B# Q8 \. `
Compartment model, 分部模型4 d& q" S: X# L9 }! b
Compassion, 伸缩+ c6 m7 d4 q$ ]) C. r! i
Complement of an event, 补事件8 W4 }1 n6 M- ]8 {0 U# P! a* [
Complete association, 完全正相关/ W7 H9 Y' b% K
Complete dissociation, 完全不相关; S! J8 _" i6 @- f/ G5 A6 m3 C
Complete statistics, 完备统计量
R/ G# t- z% Q( h/ h% K5 P( T9 eCompletely randomized design, 完全随机化设计
8 s0 p7 u& g* XComposite event, 联合事件7 y/ b; o3 e" W3 X8 h
Composite events, 复合事件8 Q$ R9 Y) i6 |# s2 E) y _) o& x- _
Concavity, 凹性
a3 |8 z! o1 w/ w: T- LConditional expectation, 条件期望
! ^, P3 |7 K! n2 KConditional likelihood, 条件似然0 |6 a( s5 d8 Y# g$ D1 V' {
Conditional probability, 条件概率8 w- E5 c( _- n4 M6 h$ t
Conditionally linear, 依条件线性" @0 j! @6 y" L
Confidence interval, 置信区间
$ `1 V# z3 K% S, mConfidence limit, 置信限# s) g5 R) |5 b, f! e
Confidence lower limit, 置信下限7 u# V. k% h8 o# ?
Confidence upper limit, 置信上限
% z0 X8 q6 c o/ `) N6 xConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
# C, c& ?$ r% r, _( h1 g# {: ~Confirmatory research, 证实性实验研究
0 l: `4 A$ s% o' _" H! a% @7 ^( J2 tConfounding factor, 混杂因素
3 v7 a1 B P$ a+ L; j, Q7 Q+ Y/ GConjoint, 联合分析
- O/ ? ~* |4 K# u) _Consistency, 相合性0 j8 x; o2 u+ _! y3 t. n- `! p
Consistency check, 一致性检验4 {4 m* ^8 c5 ^' X
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
- m: I! ?; o" m: I7 N( D2 X1 zConsistent estimate, 相合估计! ~) _' ^% l* R9 a9 O
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
: k1 i& Z7 Z; R9 y& s4 e$ D5 I3 VConstraint, 约束
k' t, T6 H) j( Q, r: UContaminated distribution, 污染分布5 x# k0 t x5 v& r0 ?# Z
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布) X/ `4 H0 i2 P5 s; S$ z9 n/ t
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
S3 l3 {2 ]$ w( gContamination, 污染# e: t* W% z" ~5 @
Contamination model, 污染模型2 D1 l0 y5 k2 K. f- [
Contingency table, 列联表
* u0 W8 u$ d* n( bContour, 边界线1 L2 D* o0 b4 |" t% d
Contribution rate, 贡献率
1 h1 k8 g6 {* cControl, 对照, }* q" k* E. l" T$ a: g# \1 u6 r T8 D. y
Controlled experiments, 对照实验3 @8 n8 P5 V2 ]6 D
Conventional depth, 常规深度4 n8 S5 u5 n: u5 U# `
Convolution, 卷积6 d; U4 n- w3 [( e* ?
Corrected factor, 校正因子
. Q1 M6 L/ ^2 z, }Corrected mean, 校正均值1 l: A, _5 T! { W
Correction coefficient, 校正系数
1 P4 ]0 R# G, _) a' Q; g! n, lCorrectness, 正确性
' k0 Y: F3 U; H' R( TCorrelation coefficient, 相关系数
- c) X, k3 }$ b! MCorrelation index, 相关指数7 T# v5 L% s/ {" p
Correspondence, 对应
- X6 p. N% n3 O) i* }; sCounting, 计数# H' S# V! a0 X# ~
Counts, 计数/频数. u4 N# d! _! m4 L1 ?8 ^6 S9 Y
Covariance, 协方差$ C4 g' F: ?. M) S0 y6 V
Covariant, 共变
, ] e; A! H6 [Cox Regression, Cox回归& x& J0 Q; A8 m) [
Criteria for fitting, 拟合准则
6 P: S9 v2 L2 C1 V. O: V. `, g" pCriteria of least squares, 最小二乘准则* v* {' \7 l; j$ @4 H+ N
Critical ratio, 临界比7 S* |7 c1 S2 j. ?4 d/ v# i% F
Critical region, 拒绝域
5 H: S% { t8 `. V8 V, Z0 { Y! MCritical value, 临界值7 i9 b b$ o! U- C, \3 [3 h
Cross-over design, 交叉设计
I" H1 h4 t( j8 k @Cross-section analysis, 横断面分析
9 y. M, W) p6 ?+ a7 A. {Cross-section survey, 横断面调查3 F1 {8 o; l' S" r0 }1 Y
Crosstabs , 交叉表
& s3 Y0 F/ a# {, F% y% T( [Cross-tabulation table, 复合表
! g; }% U1 G: a8 uCube root, 立方根7 r1 Q. m' f9 n# r! z% I
Cumulative distribution function, 分布函数
5 v" d- Q$ l( N2 }& zCumulative probability, 累计概率! l( K" m5 v/ f: f; }4 Z
Curvature, 曲率/弯曲3 d; l4 j0 s8 R) B: b
Curvature, 曲率
) ]9 X& [% j& z3 C4 l6 rCurve fit , 曲线拟和 & t% `9 B* k$ M6 m
Curve fitting, 曲线拟合/ N* ]1 g4 X/ _3 |5 o$ }: p
Curvilinear regression, 曲线回归
' N; u2 ]3 _; p! J; ECurvilinear relation, 曲线关系
; B$ b, I- @7 i5 ~- p" OCut-and-try method, 尝试法
" x8 e+ J% a& {Cycle, 周期9 c+ Q3 a6 L' f
Cyclist, 周期性
( ~' ~3 A. m h$ K( i7 ^9 rD test, D检验" H/ k+ K. A! H' l, J, ~, F. R
Data acquisition, 资料收集* j6 N" c% N& \6 b! T- ]. q' z
Data bank, 数据库; S$ u" Y4 _% @6 S
Data capacity, 数据容量/ g7 G; U: B1 f1 B( P; j# e# W
Data deficiencies, 数据缺乏
1 A P, Z; h! l$ Q; ]4 RData handling, 数据处理
( a7 T& L/ B6 _0 d4 Q/ wData manipulation, 数据处理
[4 t" k0 {8 ~4 i" V2 z; }Data processing, 数据处理! S- A, {+ j' Q. C m* Z
Data reduction, 数据缩减
; v: @' ~/ S1 U: SData set, 数据集" Z4 q' e9 z7 L/ o6 K
Data sources, 数据来源
9 i$ _6 h6 \ t: y; r) f8 A* nData transformation, 数据变换
, ~: }8 P8 P4 C% T- [Data validity, 数据有效性6 o& k' B6 f/ Y, u( i
Data-in, 数据输入
( r' T# A+ [, p, O2 S( F: WData-out, 数据输出
- l! W- Z3 G& `& S3 v. q! KDead time, 停滞期
0 `6 U U4 v8 o9 hDegree of freedom, 自由度, G- ^( b3 W( Z M3 }
Degree of precision, 精密度
x" e) P1 M3 \! H3 KDegree of reliability, 可靠性程度; E5 s( v: k0 M# r% d+ m
Degression, 递减
7 V" D: D b7 B5 f3 _ c! D) e: IDensity function, 密度函数! |& C, l' w4 [4 U7 C
Density of data points, 数据点的密度
. {+ I# |% ^! [! JDependent variable, 应变量/依变量/因变量5 o/ S; {. \2 T
Dependent variable, 因变量
4 @+ k/ ]/ ^# |) ?9 t3 aDepth, 深度
& F7 ?+ Q" J5 K: Y; SDerivative matrix, 导数矩阵' P+ S' i; X l! G
Derivative-free methods, 无导数方法
& }8 S M) ?9 NDesign, 设计5 F1 e0 P8 v$ _! Z
Determinacy, 确定性' L- b Q' E+ J! o, |
Determinant, 行列式& f0 P- I% x$ W3 B' v% }0 a& s
Determinant, 决定因素# ^- j' u% c& J$ ^/ E: O- D
Deviation, 离差8 R4 y( k5 p; N7 A h
Deviation from average, 离均差 U0 Z2 W, @( ^: t% ]
Diagnostic plot, 诊断图
9 @ K! u( _/ {$ o2 b- QDichotomous variable, 二分变量
$ k6 d- Z+ E0 d* a8 j/ Q0 R# v, ADifferential equation, 微分方程
- g! H, ]& ^" A& t- F9 }$ i; W. ]3 jDirect standardization, 直接标准化法: Y t7 C) Y' ?2 S
Discrete variable, 离散型变量
, q8 q. K, L7 y2 b4 W: w, ^DISCRIMINANT, 判断 & _; {6 x$ |0 h9 n5 H5 y- P
Discriminant analysis, 判别分析
; h, t- L0 e( YDiscriminant coefficient, 判别系数
1 y2 G$ H0 T6 C& hDiscriminant function, 判别值
. S* u% e- u, h; s4 a3 }& {Dispersion, 散布/分散度
2 p S! m: J7 J; y9 b" WDisproportional, 不成比例的
& M# W& v9 v3 D: O8 }$ p/ S' DDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- N) d. r& @- Q9 WDistribution free, 分布无关性/免分布( f* f2 y: s9 N8 k* ~- ]
Distribution shape, 分布形状
, P; M ?! C: g9 Q# u( ?* I$ CDistribution-free method, 任意分布法% c, j r. p2 L% w3 p9 Y$ o
Distributive laws, 分配律# C( F5 s0 r% \5 r K' o8 ?
Disturbance, 随机扰动项, r) f" Y3 _+ S3 d' T$ r
Dose response curve, 剂量反应曲线
" z1 E% y4 j: R" `0 ~. g( A% ^Double blind method, 双盲法
! v5 f j% L6 E6 rDouble blind trial, 双盲试验
, _" q& B8 B( D. q% jDouble exponential distribution, 双指数分布
" L' n# A. X# I5 J& b5 p9 f$ i( RDouble logarithmic, 双对数
8 A) i# m- |2 Z$ T- |5 zDownward rank, 降秩0 Y5 |; f& Z3 p% A$ r% h
Dual-space plot, 对偶空间图
2 l! I/ m" k; H9 z+ l" f lDUD, 无导数方法
: @! Z: u2 H- hDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
# \. h4 O% F3 e0 gEffect, 实验效应9 v& r$ ~! Z: n; v- V
Eigenvalue, 特征值( k2 j$ u+ m# O) |5 [6 l+ U) ]" y3 o
Eigenvector, 特征向量
: T5 H6 z8 m5 p2 `5 M; [, HEllipse, 椭圆' y# ~1 G2 A6 A! b
Empirical distribution, 经验分布! i; i" \9 Q3 N* z3 @4 W
Empirical probability, 经验概率单位
$ Y$ H" V+ v! @) ^1 }) S1 F9 V3 qEnumeration data, 计数资料
1 i2 W0 \+ s4 C( D. YEqual sun-class number, 相等次级组含量( ~% f6 l, ], s1 h1 e: h9 J0 @7 _
Equally likely, 等可能
$ m3 H, g: {% z2 R. v2 J! D* ]Equivariance, 同变性
7 z& Y$ v& C3 i2 q9 V H/ hError, 误差/错误
' O5 u) x1 n% y! M: T2 U( {# R4 hError of estimate, 估计误差
" O( W& U* I0 w6 \% H- u1 Z, ^Error type I, 第一类错误& w2 A1 j* r; h0 H$ O6 z. j& G' k
Error type II, 第二类错误
3 F' N) s9 N) P9 D# L; c6 E! jEstimand, 被估量4 F, {* z; O6 Q6 `- l
Estimated error mean squares, 估计误差均方
. O/ n$ w' c3 J) |6 BEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
: m; S' q2 l- ]6 h# [- E( sEuclidean distance, 欧式距离3 `5 s4 t9 C4 ~) _
Event, 事件( v& H/ s3 h% y( R( s4 I/ @7 l
Event, 事件
+ j3 Y% b6 y0 I- N1 VExceptional data point, 异常数据点& \8 \( E& n) k0 p# }
Expectation plane, 期望平面3 K) D4 X, g1 f# }8 L: o" x
Expectation surface, 期望曲面1 q& H2 K0 X' i
Expected values, 期望值 \5 f3 _8 X/ B' M9 q8 M+ C
Experiment, 实验
! F: q; p- m0 \( L0 OExperimental sampling, 试验抽样4 ~0 Z8 @4 O7 o. p& u
Experimental unit, 试验单位
* C$ t; }9 i+ J3 gExplanatory variable, 说明变量
, g) J3 Z0 b6 \3 M nExploratory data analysis, 探索性数据分析
% H/ y) T, V' m% EExplore Summarize, 探索-摘要/ q0 `2 R1 q0 {4 ]9 ~4 U4 y8 A
Exponential curve, 指数曲线
0 k1 C' y/ C3 J9 M# R! m0 V& J; fExponential growth, 指数式增长; O; K: C' ]; p+ k$ s
EXSMOOTH, 指数平滑方法
- ?% U* P2 T1 v0 s4 j, TExtended fit, 扩充拟合+ j- F+ N @1 _3 Z9 {$ I
Extra parameter, 附加参数; u. H' {# \, _+ `$ j
Extrapolation, 外推法
) ^& I( a0 z$ c' c7 kExtreme observation, 末端观测值
; f, D" }9 ]& X# G7 T2 s7 ?0 FExtremes, 极端值/极值
- w: V* C% }/ R1 |* XF distribution, F分布' n3 Z7 q S* Z4 ]+ R1 t1 {" |9 e
F test, F检验1 s5 e, ?% k( q" t
Factor, 因素/因子2 s! x0 m' {! ^
Factor analysis, 因子分析; q! P* W1 X+ V4 a/ f, ~" W
Factor Analysis, 因子分析
4 s4 d4 {( L4 dFactor score, 因子得分 # e/ L4 R2 |: n1 j ?1 ^' d+ Y
Factorial, 阶乘
2 C& {% p- o' ^" H. Q% P4 oFactorial design, 析因试验设计/ E4 F, O# W* O O; C1 F: v3 [9 w
False negative, 假阴性9 Y" q) D2 _- g o
False negative error, 假阴性错误
' I$ Y% y/ [ M6 ^; S& D# X/ XFamily of distributions, 分布族 ]- J* L0 Q: G5 d+ H) F1 C
Family of estimators, 估计量族
1 c' r, m: f# u5 k# ]Fanning, 扇面) D1 @3 |8 ]7 h! q( v2 D0 Y1 Q, I
Fatality rate, 病死率
8 U2 X% v6 J+ `- b+ d/ c2 ]Field investigation, 现场调查
9 i0 t5 W. y; H( L& ~Field survey, 现场调查
" U5 w5 i* j, m w5 ?( `& VFinite population, 有限总体
) N) X; R& s. Z7 |! e) fFinite-sample, 有限样本5 F5 Y/ v/ B1 s# v# T, ^
First derivative, 一阶导数$ |6 a$ O8 e# A/ H4 t
First principal component, 第一主成分
- o/ C# v; w6 L+ TFirst quartile, 第一四分位数
" }& S8 I U6 v* z4 }( B kFisher information, 费雪信息量9 x3 S: k2 y" s) s5 ]
Fitted value, 拟合值* B2 }, U& k+ h) h
Fitting a curve, 曲线拟合! r- P5 W- b6 c8 ]
Fixed base, 定基
" g9 w* }/ X+ o# ^Fluctuation, 随机起伏% T: M) W' `1 m
Forecast, 预测: _0 Z, ?3 @; d3 A) Y7 V* g
Four fold table, 四格表* _9 ^2 V( {( k2 Q
Fourth, 四分点
* Q+ K' y" f% k. f3 q& AFraction blow, 左侧比率
/ z' u* D& G9 T, f8 PFractional error, 相对误差
# [, y* i7 N, M0 T- C) TFrequency, 频率
0 c% {7 Y& R' ~9 g; ]4 QFrequency polygon, 频数多边图
% o' ~ e' G9 R+ m8 k' |2 j8 `: D+ pFrontier point, 界限点
) L# h9 \( o6 pFunction relationship, 泛函关系
: O& R8 t( }" X% Z4 }, C$ n# zGamma distribution, 伽玛分布
, [, g" k! h' c: LGauss increment, 高斯增量
4 T0 O. l1 c7 S- k0 h1 RGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
9 R% i! x4 X: p: m* MGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
& M7 B* L% e% ^4 g8 D0 LGeneral census, 全面普查7 H, Y) E( e" {5 F: H5 s
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; B: [0 f6 P" d+ ]
Geometric mean, 几何平均数
. H; f i5 P2 l" c6 FGini's mean difference, 基尼均差2 N4 T+ i/ F' I
GLM (General liner models), 一般线性模型 : z8 x. A9 u" `2 _$ L6 W' u
Goodness of fit, 拟和优度/配合度5 |' Z5 f: F, Y8 ^: k& j
Gradient of determinant, 行列式的梯度
! q, J+ k, d( P* {$ J! N" _- p% VGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
3 a+ q# y9 T! B1 b2 u" A9 t* v" lGrand mean, 总均值( Z9 _( k' W3 L# r
Gross errors, 重大错误
' M4 J. t* U3 }Gross-error sensitivity, 大错敏感度
" d& I$ ?0 ^& G2 k0 [. A- G6 J1 ^Group averages, 分组平均4 j- w& h$ G& L
Grouped data, 分组资料
& ~" Y/ D2 \6 ]# D, BGuessed mean, 假定平均数( D0 f' [9 e- \" J, K
Half-life, 半衰期& Y+ _/ o/ v- f ?1 q# x- h& m$ S
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量! }/ @! b( A6 L* R9 P' T
Happenstance, 偶然事件
& d) T! N' Q, H5 m }- ]' jHarmonic mean, 调和均数
- r1 C% U2 ?, ?0 bHazard function, 风险均数1 T0 S$ t! r" r- \$ M; p
Hazard rate, 风险率
" s+ x9 L* f5 [$ oHeading, 标目
. _2 t$ o9 d$ Z2 w! |' iHeavy-tailed distribution, 重尾分布 [; X& ?! x7 E/ k1 b
Hessian array, 海森立体阵# U3 j: J( T, Q
Heterogeneity, 不同质
& D K; Y2 @; q% h& L8 Z& F/ l; \Heterogeneity of variance, 方差不齐 ) G; d5 F) R5 S6 D- G; g) M7 T2 {4 t
Hierarchical classification, 组内分组- n6 Z: M; e& F ?5 C# }+ ]
Hierarchical clustering method, 系统聚类法 k4 u) c) T+ L( ~
High-leverage point, 高杠杆率点" M: L' ]1 u0 H7 R+ A
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
& U n0 u3 t7 s( FHinge, 折叶点
6 |7 E8 [0 |: `) w% }; kHistogram, 直方图$ V) R: r. U0 p
Historical cohort study, 历史性队列研究 - _6 T: u0 g6 q: M& r
Holes, 空洞1 X, p, q N6 x
HOMALS, 多重响应分析. K8 n1 f" F$ J! k; J, }; \
Homogeneity of variance, 方差齐性
$ w5 K5 B! h% W5 I+ p/ k8 PHomogeneity test, 齐性检验
7 U- { Y5 q4 sHuber M-estimators, 休伯M估计量
3 Q. Q2 D3 U# T$ S, l) J2 `* gHyperbola, 双曲线
0 j- m) v9 N. q# |( j" j U7 sHypothesis testing, 假设检验- d5 W8 Q; x/ q5 a
Hypothetical universe, 假设总体! ]4 P0 h( l: a6 y: c
Impossible event, 不可能事件. u4 b: F: `, f$ @$ D
Independence, 独立性7 m: P# d, O+ _( z4 K' _. j1 ^, ?
Independent variable, 自变量( B. E U- e6 b
Index, 指标/指数
2 A: a% R7 o- V3 \6 wIndirect standardization, 间接标准化法& M$ r: S* T; Z( t5 R
Individual, 个体
, L6 t3 X. s% c' f7 c$ ~, SInference band, 推断带
, U3 M3 H6 }$ _, _# D: e. o0 IInfinite population, 无限总体
) v& a. k8 ]: g* ~/ e" [Infinitely great, 无穷大
( S4 d5 R8 M% D- j* ^6 `Infinitely small, 无穷小4 A# H; Y; |: c5 r8 E
Influence curve, 影响曲线
$ a& y( M* c& X& x/ A) K- j( VInformation capacity, 信息容量
0 U' ~8 ^; b/ A; IInitial condition, 初始条件6 S9 a6 w! X9 \8 D& c* u
Initial estimate, 初始估计值4 g! N4 F- B6 f, }
Initial level, 最初水平3 I3 i' O* p* r, Y* q7 d; ?
Interaction, 交互作用
; N# Q& O- T" mInteraction terms, 交互作用项6 M3 S: R; p {! r, R
Intercept, 截距& V+ ^5 F. o- s9 `
Interpolation, 内插法: ~0 d6 ~8 B. U- Z: F5 {: B
Interquartile range, 四分位距9 J* ~+ \# Z R, g7 X5 F- F
Interval estimation, 区间估计
* x* R& a/ s1 H7 [Intervals of equal probability, 等概率区间
2 o/ e: u9 I% N! Y A& a+ r- @Intrinsic curvature, 固有曲率
3 r1 p3 U m! }0 V- ^% |2 p4 V; uInvariance, 不变性( B; t/ U/ [! o5 l/ P( N
Inverse matrix, 逆矩阵
2 |. z! g+ M; ]/ rInverse probability, 逆概率
6 {) @" X. v$ c4 gInverse sine transformation, 反正弦变换0 l) z7 b5 x- m
Iteration, 迭代 : ?( t# t2 ^, y& W
Jacobian determinant, 雅可比行列式+ U" H2 E+ c) R3 f9 G# ?% |5 K
Joint distribution function, 分布函数6 M, M* @" f$ G. O4 _8 g. B7 I7 k
Joint probability, 联合概率
3 @$ W7 R- Q1 Z5 N% `* @; vJoint probability distribution, 联合概率分布7 P9 G& @. h" b* p5 G
K means method, 逐步聚类法: W- T X( G9 e; k; l
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 4 e7 R- Z. V4 @6 J/ R/ I# d. Z
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ p0 L' M) i, z- c/ u" R9 V9 ]Kendall's rank correlation, Kendall等级相关3 H- @% }9 j# K1 r4 ]
Kinetic, 动力学, d# H. Y8 n& v) J' Z$ T- F% h0 l. O
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验2 {8 Q% m7 k. G/ a
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验2 n" k+ i: m3 ~1 n
Kurtosis, 峰度
% J. x7 C! I) PLack of fit, 失拟: g1 [3 o8 o7 H/ B
Ladder of powers, 幂阶梯
: ?0 Y: s5 P3 {# a. \9 [Lag, 滞后
4 |0 T, m% `; O: q* l7 ULarge sample, 大样本. [. o3 ~* F# V$ L! u, G+ @
Large sample test, 大样本检验
: `* T8 Y" P* s6 L7 ?Latin square, 拉丁方: j1 D, @# i, r# [# a6 I/ p7 a
Latin square design, 拉丁方设计
' L4 a4 M0 U6 h" FLeakage, 泄漏5 \9 c3 \. j* j
Least favorable configuration, 最不利构形
# G, M2 ]/ Z. R! R# MLeast favorable distribution, 最不利分布/ b' n' K0 t; Y, U
Least significant difference, 最小显著差法
0 j. V8 E, Y* Z3 rLeast square method, 最小二乘法
" k( l' M* o7 H+ N# I$ V# ELeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) X9 Z1 r6 @) ALeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
& s& y* S! J, q8 H0 ZLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线% }; u B4 d$ E* L
Legend, 图例
, F9 t% ?1 `6 z7 F2 ?4 u2 ]L-estimator, L估计量
2 n" S! C1 n3 |3 s3 O$ xL-estimator of location, 位置L估计量
. ]$ q6 q; j7 j. O, b' gL-estimator of scale, 尺度L估计量 ]5 N+ r5 `" p+ G5 k% Q p3 l
Level, 水平( I4 f1 Q8 a1 X0 a
Life expectance, 预期期望寿命/ d, Z" T. R! U# O4 p, z1 w
Life table, 寿命表
; X0 P$ H$ o' n; V( kLife table method, 生命表法
- a% o* n- v- R6 e* J, b* \6 cLight-tailed distribution, 轻尾分布4 l! g" Y8 \! w8 V& Z. w0 z/ F
Likelihood function, 似然函数
8 i- u; d5 h( ?6 B) g5 X+ kLikelihood ratio, 似然比
/ S- b4 ?! V* V/ Kline graph, 线图
) i5 j' d" o' W8 Q( W8 p; ILinear correlation, 直线相关$ ~" s9 _: R B, ~' e' ]% v {$ V
Linear equation, 线性方程; P( i- i+ K6 U# t1 @' l2 N
Linear programming, 线性规划8 ^( H4 ~0 E% `& g! h
Linear regression, 直线回归& [8 W: |* j% @' q: N
Linear Regression, 线性回归
! V' ]/ ^. y, O6 V7 ZLinear trend, 线性趋势
7 s' E" O1 f; m4 ~5 g) j2 YLoading, 载荷
% J3 C0 v9 T# l$ g H' o( gLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性8 R! ^ g# X' z
Location equivariance, 位置同变性
* o1 z( q# C _! B$ m8 RLocation invariance, 位置不变性5 f2 [4 J: C2 `$ P0 ^: G+ d( I
Location scale family, 位置尺度族 O+ w, F) Y) b3 _
Log rank test, 时序检验 / z% v6 Y& M! M! N
Logarithmic curve, 对数曲线3 q( ^. f& Q. l, V( l0 ?- _* u
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
" x6 p1 v, O( W$ y' R! `' vLogarithmic scale, 对数尺度
4 R* z9 ]+ |. x' dLogarithmic transformation, 对数变换
8 o+ f) g, [( ~7 hLogic check, 逻辑检查
( i5 _+ B1 B) M! T" V6 NLogistic distribution, 逻辑斯特分布1 a P, A% P+ w1 Y- b
Logit transformation, Logit转换 V Q' r2 ^( j, s8 G% p
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
5 c" \/ s0 i/ k7 |( q: ~) kLognormal distribution, 对数正态分布
; S8 e% H$ ]' v& dLost function, 损失函数- i' g- m- e( |9 p
Low correlation, 低度相关
Q6 Z/ H9 p3 ILower limit, 下限
5 s% ~$ S1 l9 SLowest-attained variance, 最小可达方差
$ O4 B6 G {: p, ^( qLSD, 最小显著差法的简称- W3 Z: P3 y O
Lurking variable, 潜在变量
3 k9 D6 o# m) y- X( ~1 a! rMain effect, 主效应
1 ~5 R v0 O7 O0 }) ~$ rMajor heading, 主辞标目
8 P3 n, N3 B6 w+ vMarginal density function, 边缘密度函数( t7 G; V. q) J3 D3 `3 E9 ]& @
Marginal probability, 边缘概率
& Z$ |+ _4 J$ C0 EMarginal probability distribution, 边缘概率分布; D3 D/ x8 _2 E9 C* Y# a+ n- F0 F
Matched data, 配对资料3 {) a: g; A( o3 J
Matched distribution, 匹配过分布
: ]2 T$ _ A( R# M9 _1 \% ^8 Q l* JMatching of distribution, 分布的匹配
5 g) y% G7 L3 E! ^0 Q" U8 ^$ O8 MMatching of transformation, 变换的匹配5 A8 a! q' k$ j0 a1 h
Mathematical expectation, 数学期望4 O1 Q! B1 Q/ C( P @$ X
Mathematical model, 数学模型
0 |, T3 R: C; Q1 T/ P E! tMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量) K/ v/ e6 ~& K$ N
Maximum likelihood method, 最大似然法
& j3 J2 E2 X6 r6 T' h& \Mean, 均数
0 ?: Y! o( u# O9 f1 YMean squares between groups, 组间均方/ ~! f! S* H: E2 }0 @+ G
Mean squares within group, 组内均方
4 A& R1 X4 h9 c- {& I9 Q* LMeans (Compare means), 均值-均值比较3 e. N# f" l) U" k
Median, 中位数6 t \: m3 C4 h" d/ d7 \4 G
Median effective dose, 半数效量. x7 B9 B! g$ I5 h
Median lethal dose, 半数致死量
! s' ~6 T3 a( I% }' Q" h; gMedian polish, 中位数平滑; n8 M3 v/ Y& G
Median test, 中位数检验
- L8 e! J( p: v" n& R: S# b2 JMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
& f1 L" n) o/ Y( N0 f" a1 x% |, B) AMinimum distance estimation, 最小距离估计
1 F* N) s' j; W( uMinimum effective dose, 最小有效量- r/ V8 s6 H, }# V
Minimum lethal dose, 最小致死量
% @) r* O& k1 M6 t/ SMinimum variance estimator, 最小方差估计量
6 z; |$ k& R( P( Q* Z fMINITAB, 统计软件包
! X) G6 H0 b. }+ KMinor heading, 宾词标目
$ H' y4 H5 Z- w( CMissing data, 缺失值
$ @5 [ I5 r4 ?/ C# q6 _5 Q ]8 _Model specification, 模型的确定
" i1 C, }$ ?9 h/ r a2 iModeling Statistics , 模型统计
3 c* D8 D) o7 x# |Models for outliers, 离群值模型
' W' z' i- w# y" H+ h% R7 yModifying the model, 模型的修正4 L' q% n6 t3 f6 s7 d
Modulus of continuity, 连续性模3 l' @- N' i4 A2 L/ q6 E& J# P
Morbidity, 发病率
8 Q \' r9 J ~. T I# FMost favorable configuration, 最有利构形* B) ], @5 t$ E7 o) k' `& y, m F! q
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
! K" v4 ^4 H# R! `" O" M$ _Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
$ ?) c! b6 l: ]8 NMultiple comparison, 多重比较( Q9 v; H7 \: }
Multiple correlation , 复相关
( s- Y# @$ p1 s( E& j% LMultiple covariance, 多元协方差
3 N/ \& y9 C1 C+ ?Multiple linear regression, 多元线性回归
2 R5 a, ~+ R: {! k7 xMultiple response , 多重选项8 j0 K# D% }" o" O; U4 J+ ~/ T
Multiple solutions, 多解
- M, k/ I& r* {+ V+ ^3 YMultiplication theorem, 乘法定理; r# `) M" H0 U! _) M% x
Multiresponse, 多元响应, ]. x5 C) G" I1 B$ N: R
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
0 \$ l$ g3 N' R0 h- SMultivariate T distribution, 多元T分布
H+ \. P, {& q7 w: G- J- MMutual exclusive, 互不相容0 b/ C+ D8 z! h
Mutual independence, 互相独立
; I& o" o7 n u% G% `' c" UNatural boundary, 自然边界
% j1 d: F3 l3 Z$ F0 XNatural dead, 自然死亡7 ]8 i3 t( Q0 n
Natural zero, 自然零) }" C8 p0 u% G( `+ u
Negative correlation, 负相关
2 t' M6 E$ i& E! p7 C' RNegative linear correlation, 负线性相关/ ^7 `' o5 {1 S# D. J
Negatively skewed, 负偏
$ {1 I* {# W. k GNewman-Keuls method, q检验
, j, i! \# [8 w. Y9 h7 X9 C, K6 ^) ONK method, q检验. V0 ]: Z/ ?, B* i- M/ ^, E7 Y3 A3 I
No statistical significance, 无统计意义
2 K+ r' b" c: G: V9 mNominal variable, 名义变量7 Q% Y. `5 f0 V8 { T% q9 s7 g- H
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
" w0 k, ?4 X# r7 j' U7 jNonlinear regression, 非线性相关; ?+ W6 Y# R# r) S" O
Nonparametric statistics, 非参数统计
' `& [. k; s+ n# z* m5 E/ p' JNonparametric test, 非参数检验0 N% M- A$ s3 v$ k8 U/ a
Nonparametric tests, 非参数检验
& T; L' H, c4 R/ @8 E, sNormal deviate, 正态离差
' H8 h5 U" b& O7 r, e4 \Normal distribution, 正态分布6 n+ U7 N% U1 N
Normal equation, 正规方程组( n5 {4 M7 Q4 `8 T' N" v: [
Normal ranges, 正常范围
) R4 H4 A w* V4 Q5 ]- A) d2 GNormal value, 正常值, y" w. L3 D- z
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
/ n* m4 T: z- [* ONull hypothesis, 无效假设 0 ^9 w y$ R" b2 R2 ]/ s
Numerical variable, 数值变量
, D% |2 x0 V& @. i/ X0 ]Objective function, 目标函数+ p0 ]' c$ s) N3 h9 n) Q
Observation unit, 观察单位. h- S5 `3 b# [% X" y% }' h3 {
Observed value, 观察值
0 v9 b0 b! u' {' |6 D: v# @# ~1 _One sided test, 单侧检验" x& t" i$ |& s* E4 u5 v2 D [4 }
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
2 O) M3 [8 ^) ]+ H6 ZOneway ANOVA , 单因素方差分析
& f7 h2 m# C& C3 lOpen sequential trial, 开放型序贯设计
8 d7 C9 C8 y0 x1 m1 |Optrim, 优切尾
. u6 h/ T. u2 Q. q5 wOptrim efficiency, 优切尾效率( x, ^# M# w' k7 X7 j; ?& { l% ^
Order statistics, 顺序统计量
$ a. |. ]# d8 G1 E+ r v9 L& \Ordered categories, 有序分类
/ X5 d) ^- w( w* Q# N3 {Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归, G' o! K; b- i; U& X4 h# X; i
Ordinal variable, 有序变量
" q: Q9 v! l$ g6 S' y- b: l2 kOrthogonal basis, 正交基
% P5 Q9 k/ B6 G3 U- w: z# _- e; g0 vOrthogonal design, 正交试验设计
' N, B7 a0 n- u6 {: HOrthogonality conditions, 正交条件
) a; b3 h$ f: Y# g# ~# b; \3 DORTHOPLAN, 正交设计 : E: b# B) S7 x8 G7 i) r
Outlier cutoffs, 离群值截断点
, J* F2 d, ]* I5 A% W1 I* |Outliers, 极端值
, o+ e0 u7 B: b5 i" Y$ {! D, ZOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
4 w, n2 C3 U4 o3 GOvershoot, 迭代过度
. z7 @4 W) r3 `% E2 O! T% N! UPaired design, 配对设计
9 K, @, n# V7 o E" U- D& i& ?! gPaired sample, 配对样本% R% k% t4 c6 o. B
Pairwise slopes, 成对斜率3 o( F' n' o1 B, k I+ u
Parabola, 抛物线7 H p& o) y6 H) K7 ~4 j' @" g! r
Parallel tests, 平行试验
5 J( q* z4 A% h2 ^4 I" Q: EParameter, 参数+ Y! |7 s) |1 s$ Z* P1 I5 r- R
Parametric statistics, 参数统计, o& G$ F, W+ [( g1 b
Parametric test, 参数检验/ m. ]4 q- z! h
Partial correlation, 偏相关
/ X( `1 U( y0 f+ G" y( iPartial regression, 偏回归
' J g- a) [6 k/ _Partial sorting, 偏排序" R6 `1 Y/ [& S! K! T, t0 i
Partials residuals, 偏残差* D0 F! p# c7 j5 A
Pattern, 模式
: ]- k& C, T+ e! t8 N8 s0 `0 VPearson curves, 皮尔逊曲线
$ y4 K: K- \/ d; jPeeling, 退层3 \4 ?6 v& C: L N- n0 ]
Percent bar graph, 百分条形图9 f" w; g1 _) _+ u: I5 J
Percentage, 百分比/ b4 f% g: O: u8 a$ Z; B
Percentile, 百分位数0 T. O. a; Q' @1 y7 \
Percentile curves, 百分位曲线! ?% i! |9 j4 u( Q
Periodicity, 周期性
- x$ d/ d, @1 j8 `$ w- sPermutation, 排列
; j; W& ]: ?4 A- Y( h$ LP-estimator, P估计量 x- i2 m. W' b
Pie graph, 饼图
* Q( k) O% Q* f$ b& _: nPitman estimator, 皮特曼估计量* x0 O+ n+ z' ^& }' m& S3 @0 D
Pivot, 枢轴量
, X- c9 u+ U* p; @& g- I2 L7 e) A1 PPlanar, 平坦4 K0 [! Z" t6 \6 V
Planar assumption, 平面的假设7 ^9 e; N% p# Z3 ~8 {: }2 x
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
$ x( @& W2 A7 n2 X$ W* ]Point estimation, 点估计
* n* _# X% M6 V0 K* F3 S7 `0 B, ZPoisson distribution, 泊松分布+ J7 S1 n5 ^3 i% T& C
Polishing, 平滑3 d1 V V/ n7 J' P$ v" M* B8 B
Polled standard deviation, 合并标准差8 M; I A [1 f2 m
Polled variance, 合并方差# a; k. U5 t/ \: |9 l
Polygon, 多边图
6 O+ H5 u! G5 ~/ qPolynomial, 多项式2 t" K8 M$ N0 N
Polynomial curve, 多项式曲线 ?2 J2 G, X2 B. n" f' E# ~
Population, 总体# ]3 q: a$ s4 q$ R
Population attributable risk, 人群归因危险度( \1 j' C- V$ u& o
Positive correlation, 正相关
1 Q2 Q+ G9 e/ OPositively skewed, 正偏. d+ K% w& s$ X3 G0 p
Posterior distribution, 后验分布 F( e# R' r5 M
Power of a test, 检验效能% u" z1 e0 r' R. i. }: O
Precision, 精密度
; H( ]5 z- J8 `0 Q {' tPredicted value, 预测值/ O' n& q" y, z2 D6 f2 o j9 J7 U
Preliminary analysis, 预备性分析
3 J& j( Y8 z3 qPrincipal component analysis, 主成分分析
, `9 q; r. `6 A+ _$ x# [- `Prior distribution, 先验分布
% A; Q( z0 c/ l& m- F4 s4 GPrior probability, 先验概率
. K/ \- L+ ^/ Z4 {: KProbabilistic model, 概率模型
' A6 ]$ O) X# |" j7 z" I' Qprobability, 概率
$ P y/ E9 J: P! CProbability density, 概率密度
1 k6 x/ ?- Z3 ?. D/ {' Y3 E. ?Product moment, 乘积矩/协方差
% {4 q6 U8 l8 H6 p. KProfile trace, 截面迹图7 k; p4 I' e8 I* q
Proportion, 比/构成比. \' r5 D" F; V& F+ D
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
; F! h& H; I4 kProportionate, 成比例/ l0 J+ B B( q3 b' Z0 w
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量1 w8 W- v4 Q6 C9 q
Prospective study, 前瞻性调查
4 k9 M) P$ d( g* b ]Proximities, 亲近性 & I# D+ y1 v; j- k- d; A% S5 Y- l
Pseudo F test, 近似F检验# k: Y4 [, e$ H& ?; s# P
Pseudo model, 近似模型
" D0 e" m5 Z, Z9 m) `) MPseudosigma, 伪标准差
- n, n7 _8 N t4 U2 o' hPurposive sampling, 有目的抽样" q o; Q2 n* @1 A
QR decomposition, QR分解
5 F; u/ T! {# D, ?7 iQuadratic approximation, 二次近似9 O: D6 c* R% d( z
Qualitative classification, 属性分类
! m. Q0 @, k- f. n: H/ rQualitative method, 定性方法
* T" u% {7 N1 t- M+ Y, w( f9 J2 QQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
g. f! l" `& @& yQuantitative analysis, 定量分析2 x4 j2 M3 G) t5 M8 {! \8 S2 |
Quartile, 四分位数# c, i" Q5 r: K. }
Quick Cluster, 快速聚类1 R$ K7 n, A$ q d
Radix sort, 基数排序7 g. _: B$ n! o9 U% Q/ Y
Random allocation, 随机化分组; W1 f# q: m' K8 p+ a+ V
Random blocks design, 随机区组设计
. K3 r+ b$ O& {- P C9 U5 Q5 qRandom event, 随机事件8 o, p5 G [* n! ^) M1 f( h( l* L: H
Randomization, 随机化
0 \# u# }; Y7 W0 z/ j; YRange, 极差/全距
& h P+ ]% d& t; j8 X; d, P/ R* ERank correlation, 等级相关, Q1 \9 Y/ c+ m9 s) o, B. |
Rank sum test, 秩和检验
5 j `- F& n( P7 l9 hRank test, 秩检验
, X4 Z1 C! |+ W5 p0 {0 f0 YRanked data, 等级资料
. {/ W9 a' V: `' W( }+ j& qRate, 比率( o& t" z6 F) L8 a' O
Ratio, 比例
. f, o, n( k9 C: Q/ ~5 v% R5 dRaw data, 原始资料
& G3 K' e: \) {9 h/ P/ |Raw residual, 原始残差/ f6 e8 ` W3 e+ n# a
Rayleigh's test, 雷氏检验
* E( E4 n, E/ f, w# V3 S cRayleigh's Z, 雷氏Z值
8 R% G* `/ ~2 `: n' \9 i% P8 K' O }5 aReciprocal, 倒数
& A: `: i" p2 w1 KReciprocal transformation, 倒数变换' e( k9 _& j v
Recording, 记录, @. `# p+ N' S
Redescending estimators, 回降估计量
) e6 ~( D% L8 J" ^Reducing dimensions, 降维
) w4 |/ \6 S( n& ^Re-expression, 重新表达) ]! \# o4 |/ s5 L
Reference set, 标准组
! [9 u* G$ W% PRegion of acceptance, 接受域
$ D& ^- D2 n4 CRegression coefficient, 回归系数- Y& J/ w2 ]8 l* ~& x0 v1 R
Regression sum of square, 回归平方和
4 h* F5 u# D, C& o. BRejection point, 拒绝点2 ^1 S4 E& k& z+ `+ N
Relative dispersion, 相对离散度3 p# h' q( T+ F$ p- |+ r7 z. N ~
Relative number, 相对数
+ D, j. F0 H/ H: QReliability, 可靠性6 W7 Y9 w3 w5 p6 @1 }
Reparametrization, 重新设置参数
0 O. W7 |6 i( ]' b' ~Replication, 重复, |' |: A0 K+ w- e* }6 R
Report Summaries, 报告摘要, D0 L& r; q& G/ i1 H8 I
Residual sum of square, 剩余平方和
; X- f8 G# T' E V0 \Resistance, 耐抗性1 `# x( ?2 Y: c9 d X9 F4 u- s
Resistant line, 耐抗线
# q+ [1 y8 N1 N$ U% [Resistant technique, 耐抗技术, S$ P( G8 }* V) o* q+ t3 ~ _: p: a0 i
R-estimator of location, 位置R估计量, a; W& U& i0 h# C' d U+ l2 E5 S
R-estimator of scale, 尺度R估计量
& J9 p5 Z* l% k2 o! BRetrospective study, 回顾性调查
% {. q7 J/ p! p+ ]+ c& z" G fRidge trace, 岭迹
# k8 d- X; G) y! J3 C6 N' X' [! tRidit analysis, Ridit分析
3 T* t' k' }6 KRotation, 旋转
' f! S+ u" Y( |1 a G4 URounding, 舍入9 H+ K0 @5 _% f4 o- T4 B, z# |
Row, 行
+ G6 K- F* j' h& [* z9 hRow effects, 行效应/ W2 s6 Y( c& Y1 ]% c( s
Row factor, 行因素
4 c2 A; Y ~/ [; L3 [7 FRXC table, RXC表, l. X" [2 n0 {2 W- o0 v
Sample, 样本
8 k( N- @0 n" p8 USample regression coefficient, 样本回归系数3 w0 q* l0 c' B1 f" o4 L1 M6 x* W
Sample size, 样本量0 e3 \% @# v% z$ L& I) _
Sample standard deviation, 样本标准差9 l5 n4 v6 X0 c `/ G
Sampling error, 抽样误差
$ ~5 p$ ^- x# S7 kSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包6 ^" ], I' O3 }6 t
Scale, 尺度/量表/ [3 P; x" g% l2 ~
Scatter diagram, 散点图8 Z' T/ D( _5 X0 V! q( V6 D
Schematic plot, 示意图/简图
: H( B! c% J2 b- {, F# bScore test, 计分检验: r" i. `6 B& Q$ K" k" M; C
Screening, 筛检: F7 M8 h- O! s* G- ~
SEASON, 季节分析 ' Z* j3 R8 s! @) n! u6 w- P4 [! H
Second derivative, 二阶导数
1 \* ~0 t' J3 k& v1 vSecond principal component, 第二主成分
8 j h5 V# q1 Q0 R# n# R$ Z2 |SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ! m$ I) Z' r: g
Semi-logarithmic graph, 半对数图# v& t7 I8 k$ I" P/ y, a- ^
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸* K2 g$ J; ^1 f7 \ A; @. A. s4 ?
Sensitivity curve, 敏感度曲线
* g( t2 N ?% E8 {1 vSequential analysis, 贯序分析$ D6 b0 D8 z$ s3 W4 X$ O4 f
Sequential data set, 顺序数据集( B8 W. q, I$ C: h6 Y/ F- o) L, D
Sequential design, 贯序设计
+ S3 ]7 a8 n( Q8 ]Sequential method, 贯序法6 {. S- Z* H" T* g
Sequential test, 贯序检验法
0 l R3 l* x( ]6 A9 PSerial tests, 系列试验
& b( l( X: @$ NShort-cut method, 简捷法 0 R/ ?6 |( @0 M% D' W( f
Sigmoid curve, S形曲线, P9 G- f$ R4 I
Sign function, 正负号函数
M m5 M/ V8 M# \6 w* H0 V1 {5 fSign test, 符号检验
& c# m" k1 D! v) a3 L/ {. KSigned rank, 符号秩
q; x2 _' @( U( [) F1 CSignificance test, 显著性检验0 g( C7 h( L3 H3 ?. ?' g
Significant figure, 有效数字- P' w3 l, P1 u1 f& N
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
( ]6 l3 O/ D% z& j: oSimple correlation, 简单相关" ~0 e$ r1 B1 ?/ [: u2 |- {
Simple random sampling, 简单随机抽样
- M6 x4 H6 K, x. `' LSimple regression, 简单回归
X; e7 X5 ] Z6 |1 _" x8 q: S4 dsimple table, 简单表
, j, ?3 {3 s5 c$ Z3 l4 M& \Sine estimator, 正弦估计量* m, V' Q% K$ m3 Z+ L
Single-valued estimate, 单值估计- Y# R5 S. K6 R) U
Singular matrix, 奇异矩阵0 y; Z, B# l, U8 w
Skewed distribution, 偏斜分布
& {5 m* H( ~3 C6 QSkewness, 偏度% a% s* ^" `% g
Slash distribution, 斜线分布
: }3 t" R# ]; w& m6 kSlope, 斜率! Y# p. S) P+ W1 S
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验! P6 k2 m- Q& n8 n U2 l$ h
Source of variation, 变异来源7 T; ?& i4 U" s+ ]) E6 ^' w" A" J
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
1 A7 S9 A" u3 J6 Y# I3 E* A6 eSpecific factor, 特殊因子
2 ?! O' h( d0 F4 [3 ^2 lSpecific factor variance, 特殊因子方差- K8 c: H; ~5 L( Q3 I, _8 a
Spectra , 频谱
# L8 c" n0 n; V( o+ ~Spherical distribution, 球型正态分布* X* t& E/ y4 w& Q; ]: T6 _* V
Spread, 展布 [1 |3 f1 p8 _
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
8 W v" v/ U5 l" h- C5 ?+ T# |2 ~Spurious correlation, 假性相关
. t' g1 {. B8 I5 fSquare root transformation, 平方根变换! I; e4 O$ W# @, f, F, G
Stabilizing variance, 稳定方差, w+ C" u1 q* u K
Standard deviation, 标准差, G3 U: @& h4 ?8 c1 ^
Standard error, 标准误
. V; r8 N6 C7 A8 [3 S+ n( w4 W7 LStandard error of difference, 差别的标准误% d: O2 u* N- O" W+ ?1 V8 t- @5 \! P' t
Standard error of estimate, 标准估计误差
2 ~+ Z' ~1 `: u" O5 GStandard error of rate, 率的标准误
! G0 y c( [% n7 YStandard normal distribution, 标准正态分布
, t5 G' R- ~% g2 s" O( y- fStandardization, 标准化
1 z6 ~ S1 w& BStarting value, 起始值1 C, T: x, H) U; I$ g4 |* s( ?
Statistic, 统计量
; B) }% m; e7 u( k. g A4 G( M8 @Statistical control, 统计控制; i7 Q7 F& w" N+ y& }
Statistical graph, 统计图
1 d9 Z- M+ D$ d, \Statistical inference, 统计推断
( N5 c+ A" m$ W5 s" gStatistical table, 统计表
1 u, E: |* c$ n. [# V% hSteepest descent, 最速下降法
4 q. U( w9 ^/ Q+ T+ J6 h/ d& J) e/ L. \Stem and leaf display, 茎叶图' A, H+ Y) a( k
Step factor, 步长因子
6 a/ F& }- ]! D- |Stepwise regression, 逐步回归5 X( k4 l8 h, E6 q
Storage, 存
' {/ Q, Z8 ]5 y" x/ L2 EStrata, 层（复数）
4 d* `3 {& D, Q9 _2 ?6 yStratified sampling, 分层抽样' z m& S) G% }6 f+ ^2 i/ M
Stratified sampling, 分层抽样8 x2 ?! ]9 o6 Y5 J
Strength, 强度
6 i$ E; F* t, `3 h7 P6 ]4 IStringency, 严密性
8 D6 [3 ?- ]8 c9 Q7 a8 GStructural relationship, 结构关系* d" i7 `' S" @! N7 x' a. {
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
9 m H' W' G5 y' N2 t) u. I2 KSub-class numbers, 次级组含量8 o! ^$ @) z7 {/ Z: v- S- Z5 E: e
Subdividing, 分割' Q/ j% P* m( }6 ]' V; } X, J
Sufficient statistic, 充分统计量9 l) b; d6 m; F9 p& R0 G Y3 X# r
Sum of products, 积和. v: [. l ]$ B( K& Z4 |, O
Sum of squares, 离差平方和
4 A, e: Z1 H& v8 O( G9 `Sum of squares about regression, 回归平方和
' X" H9 S! `$ Q9 x6 x; r/ zSum of squares between groups, 组间平方和
+ E' w8 Z$ l4 J" [; K% o4 @, {Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和; T8 @7 v6 I5 Q8 A% p0 @0 J& }- K
Sure event, 必然事件
; s, w) ?6 P N. VSurvey, 调查
5 v" n& [# e5 OSurvival, 生存分析: D- X% W. o# U8 s
Survival rate, 生存率; z9 p. s2 [8 R5 `
Suspended root gram, 悬吊根图
. C) J, X+ F3 m* J9 x5 x Y% MSymmetry, 对称$ P! ~9 V& l+ E' {5 D6 h' @
Systematic error, 系统误差1 H: l7 [7 w1 C0 _2 G0 t$ m) Q' E
Systematic sampling, 系统抽样' i+ T2 Z$ z( E8 d' V4 p; c
Tags, 标签& K2 Y( H% X, x) a( ~' n
Tail area, 尾部面积' v& x1 N* r0 t+ \/ D+ c b+ G
Tail length, 尾长9 b+ I/ T. n" u+ I
Tail weight, 尾重1 O3 l2 H% O: g7 q
Tangent line, 切线
! l% ~! m6 U! @& ~; q9 jTarget distribution, 目标分布: r/ I |& l0 }6 o! S+ ~
Taylor series, 泰勒级数: s% O" t4 H1 w9 j+ K0 i; }. T& [# d
Tendency of dispersion, 离散趋势
6 ?3 \: W1 K" d! wTesting of hypotheses, 假设检验% H k# h' q* o* \
Theoretical frequency, 理论频数
, P* j: r: }$ E/ e" j4 l3 @% ~Time series, 时间序列, p0 [$ |2 O5 x+ X
Tolerance interval, 容忍区间% I# J# ]; n/ \% A5 b P" }! w
Tolerance lower limit, 容忍下限
9 ?1 z- h4 Y" k+ A' { [Tolerance upper limit, 容忍上限
! n8 H4 K; K! c1 _$ U% sTorsion, 扰率
- E% h0 ~% b) T3 d2 m% dTotal sum of square, 总平方和: y$ v2 V$ ]) _0 C
Total variation, 总变异
8 y) m9 O0 N$ `+ ?4 ?5 K( yTransformation, 转换
3 b0 X/ ~7 O5 u0 gTreatment, 处理
5 T9 r: Y( M! C1 `7 n: R2 GTrend, 趋势9 U7 Q5 w) x6 d. g
Trend of percentage, 百分比趋势; _, j3 X& Z. `9 s( I
Trial, 试验; \$ T9 J4 ]5 M5 x7 i2 k0 R# ~; T
Trial and error method, 试错法
; d: ?, D% _' N3 b4 S6 B' d n& dTuning constant, 细调常数
" x' O# \. s& D) [9 h9 uTwo sided test, 双向检验+ D4 \9 H( I: m8 @( I, ~
Two-stage least squares, 二阶最小平方, B& B6 ]& g) K4 H# \: i+ ?
Two-stage sampling, 二阶段抽样- Y# `+ w8 E0 E7 C4 j' i6 e
Two-tailed test, 双侧检验 s! O1 j4 U0 X
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
& M+ o0 t/ ~ p- ^6 [, YTwo-way table, 双向表
) M0 @2 _; ?7 r/ E* t# ^& oType I error, 一类错误/α错误
$ S5 D3 u: Z9 P, J' sType II error, 二类错误/β错误7 t& m" p1 N8 [
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称" a' |8 y# `* U& v# M# _: }
Unbiased estimate, 无偏估计+ k( R) Y7 U6 R& K2 H0 r6 w( H
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归! d6 m) U% t, Y5 {
Unequal subclass number, 不等次级组含量
3 @- @/ X g. e2 u6 } u: g( j+ UUngrouped data, 不分组资料
& F8 L: C2 w% I4 _6 F6 PUniform coordinate, 均匀坐标' H: X( U; g1 z5 _2 e& m
Uniform distribution, 均匀分布
, F$ d$ ? y6 W( UUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
x3 L/ r" |- M/ mUnit, 单元
* b; {8 \2 f$ | }& @! LUnordered categories, 无序分类5 l' c; N2 Q2 ]4 M* A5 j. \
Upper limit, 上限1 V6 J2 L j% W& r
Upward rank, 升秩
+ j2 t' C# S# o: b. F8 {& a1 Q' zVague concept, 模糊概念
0 _5 z- I8 G0 x2 I, \! hValidity, 有效性
# V+ e: e- p; [, B/ fVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计4 J: ~( R8 w8 u/ ^/ R
Variability, 变异性
# C9 ~' A: |% i9 l$ v* B0 {Variable, 变量
( u2 L: E3 ]$ N+ x {& M- BVariance, 方差/ H8 a* c9 O+ {! m% e
Variation, 变异1 L4 t' f9 V/ V
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转2 B# d' z& r l$ C, y- {$ d4 O
Volume of distribution, 容积
- W6 }: b" @, q/ Y( xW test, W检验1 Q" S4 c# |8 c. k
Weibull distribution, 威布尔分布
4 P& j( g1 j/ c; W6 Q4 UWeight, 权数( r7 w! I/ k2 z" a) r
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
1 E/ e$ w* @6 r( @2 Z1 x$ M' RWeighted linear regression method, 加权直线回归
" g+ V, U& M4 GWeighted mean, 加权平均数
. K) X4 s/ _0 J( RWeighted mean square, 加权平均方差: o) o7 X9 B0 b c+ B5 S
Weighted sum of square, 加权平方和4 J" I4 {# ]" d9 v6 U+ f' y, L
Weighting coefficient, 权重系数) o: A* M8 {8 p& R: ]: ]
Weighting method, 加权法 . f5 U( h( D3 U+ {
W-estimation, W估计量1 M3 B. _/ x9 B
W-estimation of location, 位置W估计量
( V9 {! W$ K# i+ pWidth, 宽度: W. ^ l! \$ q+ V/ Q7 b! B
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
& t- t/ U- K) b) GWild point, 野点/狂点9 B6 r! Q% F$ }* K
Wild value, 野值/狂值
; C( c2 `1 Y) s9 c7 ^* }Winsorized mean, 缩尾均值
5 ]& b P) ^. Y. [" [1 g9 V1 jWithdraw, 失访 . w/ [# o9 Q+ @" Z, f5 h
Youden's index, 尤登指数# B5 s2 h8 _% T+ u+ e& a8 T' E
Z test, Z检验. n% T; S$ E, |/ T! g% Z/ ^
Zero correlation, 零相关' z h1 D/ f/ _7 i! W" k/ ~
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
