|
|
Absolute deviation, 绝对离差
- v F+ F2 T" nAbsolute number, 绝对数( v, V" f* v' {9 N' t- ~9 [$ H
Absolute residuals, 绝对残差
- v* G: I, T+ R- v$ |) zAcceleration array, 加速度立体阵5 Y7 y( |5 A* a: J5 `4 w
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
% X( {1 d4 N, j% ?! KAcceleration normal, 法向加速度
& z& x% x0 L% u" j3 |Acceleration space dimension, 加速度空间的维数$ N* s/ z* W: Z: s# G7 U
Acceleration tangential, 切向加速度
( k" w' z# W* Y" qAcceleration vector, 加速度向量
, k% F2 |, L ~$ V# ~( C9 ~Acceptable hypothesis, 可接受假设- |+ G+ l2 r8 i9 I
Accumulation, 累积
% S0 t# E, d% Y8 _Accuracy, 准确度
8 T! ^' r1 I/ ]. ~Actual frequency, 实际频数
0 V( M( G& |; d2 u4 [& n( xAdaptive estimator, 自适应估计量( s5 S" ?# i3 A6 ?7 E6 q2 \4 m9 l
Addition, 相加, d- W) _; @2 c5 \- c6 Y, I( B
Addition theorem, 加法定理
2 s( [* F2 }; O! y8 T6 YAdditivity, 可加性- N/ v, ~! V' w% C' ~( A; B
Adjusted rate, 调整率
" C5 x5 C9 ~ G8 Q9 p' a) `* `7 TAdjusted value, 校正值4 D8 Z, |7 L% ?9 ^; V9 s
Admissible error, 容许误差! m' u9 E# ]! u$ Q, g$ R: c
Aggregation, 聚集性- R* U4 t' n0 F' w3 y
Alternative hypothesis, 备择假设/ u/ s+ p! R i0 @0 `
Among groups, 组间3 p$ A, q, ^+ v: y
Amounts, 总量
; P, f7 @6 h% C) M1 DAnalysis of correlation, 相关分析 D4 d- F. C6 m2 @) }- z# x, {1 \/ \3 v/ K7 ^
Analysis of covariance, 协方差分析- ~# c! a1 e3 ` u4 [) ?: y
Analysis of regression, 回归分析
4 O7 {) x4 o; |Analysis of time series, 时间序列分析
# W/ @1 g; C2 w, m% tAnalysis of variance, 方差分析
% r% t& k# g, L5 u9 qAngular transformation, 角转换
8 h9 R9 I3 E8 C1 b4 a5 C) z, _ANOVA （analysis of variance）, 方差分析5 Z7 X8 C7 P0 x# L
ANOVA Models, 方差分析模型 D5 |1 a2 }( R, d
Arcing, 弧/弧旋- [. M. F& P; V7 Y
Arcsine transformation, 反正弦变换
0 M7 S: N# h; u4 e2 a% GArea under the curve, 曲线面积: {2 D% s ^ W6 o- M2 ?
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 : d2 p& i8 q, ~# s6 {/ b5 m1 @9 y1 Z
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 / Q6 J8 i3 e8 k' ?; m' p+ D* p
Arithmetic grid paper, 算术格纸) ]; t9 c. u& M, c
Arithmetic mean, 算术平均数
' A D9 R, o; H, e4 [Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
7 h0 O* N. T3 r2 G% UAssessing fit, 拟合的评估
2 q2 I0 ?! r4 {- x- oAssociative laws, 结合律. b9 L- \# |9 b* v+ D% Q n
Asymmetric distribution, 非对称分布, w1 u! p- _1 X, a
Asymptotic bias, 渐近偏倚/ W b* e' J. w0 R1 K
Asymptotic efficiency, 渐近效率$ L1 I9 b" B: C
Asymptotic variance, 渐近方差" U* Y" z% m7 I5 f3 M4 g! L2 J
Attributable risk, 归因危险度8 R+ \$ U+ f k# z f6 x# x
Attribute data, 属性资料1 z; Q; U* E5 |- Y" A
Attribution, 属性0 x7 Q: ~5 g- g$ W4 y
Autocorrelation, 自相关. a1 K% T, A. M0 ~1 F/ r9 c5 n6 T
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关9 t F2 m4 |$ S) o4 T
Average, 平均数% a' @' W6 r* _1 n/ C
Average confidence interval length, 平均置信区间长度( ^+ E# M# u9 a/ c) n9 R9 ~
Average growth rate, 平均增长率. n X0 Y' ~$ Q" e# K3 Q
Bar chart, 条形图% G' e) c" a/ K& y
Bar graph, 条形图
) B/ @3 N. n6 f5 W" JBase period, 基期' D- j* w5 Z& c" b! t8 Q3 u
Bayes' theorem , Bayes定理
# ~' R, S$ D( l1 ~: j2 L# ?7 I. J# m s( uBell-shaped curve, 钟形曲线+ T& |3 M( F5 \. r" s1 k
Bernoulli distribution, 伯努力分布" W: M! P8 Q% s* [
Best-trim estimator, 最好切尾估计量/ Y$ t, T( F2 @" T
Bias, 偏性
: v* D, g$ p. }: ?* Z2 yBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归# `0 Q1 a- i6 t* ~- I/ G/ G/ f
Binomial distribution, 二项分布) I! t l& f: g w
Bisquare, 双平方% }/ h7 N" Q7 v3 A; D% @! ~/ ^
Bivariate Correlate, 二变量相关0 T; ~1 l4 j0 c& o( U4 N6 g
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
- c$ E( p5 p; S, s+ W8 dBivariate normal population, 双变量正态总体& B! s. l' l4 ?6 J" j. m
Biweight interval, 双权区间
+ f' ~/ I7 u: y, d6 ~Biweight M-estimator, 双权M估计量
" y! j( p) g/ T" v7 T% V( y* NBlock, 区组/配伍组! m' x; s3 h. _9 R+ r
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包4 r0 _# [% U* T* @; X
Boxplots, 箱线图/箱尾图; ]% C4 O2 L0 N
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点! X1 b4 b( ?; \* {) Q4 {
Canonical correlation, 典型相关1 |0 l; A% Z0 t! \
Caption, 纵标目
6 t0 |: ^3 m: m' L% CCase-control study, 病例对照研究, J: i4 T4 c. Z+ A' _% b( v- V: |
Categorical variable, 分类变量2 u& T% A5 l2 Q% }' K7 [, q
Catenary, 悬链线/ R* S! l5 X: h% x5 |
Cauchy distribution, 柯西分布
1 m- f1 Z& R" m ]% oCause-and-effect relationship, 因果关系
! Q6 K6 R f. H" S* n/ JCell, 单元5 [3 W% G. q+ N4 W
Censoring, 终检
+ O# T, I) {( T8 uCenter of symmetry, 对称中心% H/ Z, ^) H& \5 H2 v
Centering and scaling, 中心化和定标
' a% d, f0 x( D! ?% k8 C8 R! qCentral tendency, 集中趋势0 D! {; a+ o$ G6 x! [& f! @2 I" I
Central value, 中心值
0 s4 y! d9 \) F0 H' RCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测$ n" ~. K& E. |- p: @
Chance, 机遇
0 z0 r! J' ]4 CChance error, 随机误差
7 W, y/ h+ v/ m0 V" d$ z' E: fChance variable, 随机变量% k7 f3 b9 v' c7 P! n. S& F' Z/ v
Characteristic equation, 特征方程
5 \$ H4 T" }5 D9 J% G6 c* Z3 TCharacteristic root, 特征根
0 v: l' }2 Q4 `/ a5 `$ jCharacteristic vector, 特征向量7 b- W; T2 S- D/ E- p; G4 g/ r/ g" Y
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 e7 _6 W, t' k" h5 [* _Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图) e) ]. ~5 k- I' I v6 B
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
# y3 o) }8 s8 i2 [% nCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解1 e" K, q! W6 e+ T) t7 A# _) s, E9 I
Circle chart, 圆图 - _: C* k0 t, \& U5 L2 `
Class interval, 组距
* G5 ]( `3 P# Z8 E2 y% IClass mid-value, 组中值. d9 r( \ E# u8 u1 t$ C& f
Class upper limit, 组上限
7 Z" d9 M. z; iClassified variable, 分类变量
: R% F+ A) p" B5 G% V6 c; f# aCluster analysis, 聚类分析1 k" D. m, F8 X+ @1 Y9 H1 `' l) a
Cluster sampling, 整群抽样9 Y; x5 A% b5 y; B
Code, 代码
- N& A$ L' ?% o5 \& M# [Coded data, 编码数据
6 j- y8 I/ o0 [* q( W" G% {/ |Coding, 编码' Y0 B7 ~" J3 d1 {$ U* U8 @- v* L
Coefficient of contingency, 列联系数7 h% K/ w! t- P+ ~, G1 ]3 d5 P
Coefficient of determination, 决定系数
0 ?/ `2 h6 l& d) C! ]' zCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数( G% _; n( J8 b9 j4 z( @' T1 G: U
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数' p1 L# B* s( Q) e% n3 k5 Y
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数- d9 v {: j/ {
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数7 T! o# q+ B4 @4 S+ T
Coefficient of regression, 回归系数
7 R1 y, j# |7 b' G4 p4 hCoefficient of skewness, 偏度系数
, x4 n5 c$ t9 D' R3 G2 L0 `Coefficient of variation, 变异系数4 ^; P- S+ B7 o1 d, B. l
Cohort study, 队列研究/ [) g/ G3 m# {. H$ t7 w# {0 r* L
Column, 列, \, @7 B6 ]4 q, b
Column effect, 列效应
4 `2 H8 E- g7 |Column factor, 列因素
; |$ a% C. R" x- F+ B: UCombination pool, 合并
9 z: ]' I$ R5 N) [+ Z p- MCombinative table, 组合表
" Q2 m d6 h, g8 O/ i* q2 b! r1 l2 VCommon factor, 共性因子
% T6 _6 x' |! eCommon regression coefficient, 公共回归系数
3 _0 X3 i9 E" T. f' M ~! CCommon value, 共同值
* p. E7 g5 _# {- W" i8 S: [+ ]/ ECommon variance, 公共方差
, s/ c4 B6 Y$ z& |& d! }1 {9 ?$ e1 tCommon variation, 公共变异
b% ?4 S* z' r2 K; x9 RCommunality variance, 共性方差
5 n6 R2 v/ T# v( o& b/ x. }& Z9 BComparability, 可比性4 R) c0 l4 o, }6 e8 X+ N
Comparison of bathes, 批比较$ {& `6 r+ s$ j' _( O/ k
Comparison value, 比较值4 r6 T0 r7 }* V* E/ x1 q& y. k! r
Compartment model, 分部模型3 h4 O& T+ `- q
Compassion, 伸缩7 B" K5 B( a9 H& D$ Y! u
Complement of an event, 补事件
& I5 A) [) I7 ^ b% h7 aComplete association, 完全正相关
1 C* N) h5 T Q3 p1 aComplete dissociation, 完全不相关& G/ z6 ~5 J7 g ?4 K$ S% r
Complete statistics, 完备统计量3 n4 f) w8 T o8 K
Completely randomized design, 完全随机化设计
$ G: V$ Q X2 u' T$ k8 C3 ~Composite event, 联合事件- r3 _6 f$ d, i: Y% |
Composite events, 复合事件
) C8 f8 v: c mConcavity, 凹性
) e Y; n/ T3 ?: z3 F1 tConditional expectation, 条件期望% N) N5 l% ~9 i6 b: w+ i( J7 u) B0 q
Conditional likelihood, 条件似然
; X" L: I* e1 A- g: lConditional probability, 条件概率% t1 B3 g' Z7 Y/ a
Conditionally linear, 依条件线性/ g6 T. F( K0 |
Confidence interval, 置信区间' L: y) E1 r5 _2 K* O+ A" S& }
Confidence limit, 置信限5 p" L5 h* o6 C. Y1 ]7 W, p$ t
Confidence lower limit, 置信下限5 s( m J$ e: z( h
Confidence upper limit, 置信上限7 R2 a6 i+ j9 N. j p0 N
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
: k! l! C; b# P! k6 L8 B& H+ m; S* V0 oConfirmatory research, 证实性实验研究! y" i* H/ I' a2 c9 f
Confounding factor, 混杂因素
' X2 i' q& H ~1 Y' }Conjoint, 联合分析
6 o" m7 l+ u, R4 v+ t e* qConsistency, 相合性# d7 [" c8 c) } P9 g: K
Consistency check, 一致性检验9 h. l4 i, D! E3 e
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
! N5 L/ O; v, [# A ]" FConsistent estimate, 相合估计
8 S, [( [2 W4 x m) ~" d1 jConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归0 @3 N6 x) m/ Q% l( S$ U4 b7 m8 _
Constraint, 约束1 i+ l* I- O: D u( N2 M5 o
Contaminated distribution, 污染分布9 t: f. O. C* N% q
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
. t/ \) ]& v; b- NContaminated normal distribution, 污染正态分布) L& S/ k' d" d4 {/ h- G
Contamination, 污染7 A- p R1 ~8 r7 k
Contamination model, 污染模型+ P5 J( Q- x" {+ w8 I; E3 C
Contingency table, 列联表& k9 I; Y7 s& M: z, x+ Y
Contour, 边界线1 d3 B8 t" g' r- b9 O8 |- G5 i0 r
Contribution rate, 贡献率! Z* [. p J3 [4 f c4 l' m
Control, 对照
6 C1 i6 e& K! F9 ~Controlled experiments, 对照实验$ c. i1 K" H) u) z8 f* r
Conventional depth, 常规深度
* S/ P" e8 ~5 u. j# RConvolution, 卷积
. q3 x4 H( c s, p2 gCorrected factor, 校正因子
/ [$ [* m4 B5 i8 J- G* z [: n" uCorrected mean, 校正均值3 P7 X8 ]5 G: S9 P r- T
Correction coefficient, 校正系数" N* }3 o& P% |: z4 b( t* x" O* V
Correctness, 正确性. M# m; b) M5 |% {0 z7 T6 L* o
Correlation coefficient, 相关系数3 ^& U/ ?- M" e, }' }' E
Correlation index, 相关指数/ a4 R T: F# u; ]% S: F; c4 ^
Correspondence, 对应: r" _1 W/ I3 `7 u6 v0 h$ o( J
Counting, 计数
% B- X6 i, D: B- JCounts, 计数/频数: L5 G# e" z) ?- i: [$ y! T
Covariance, 协方差4 J X" k, p: k" ~! E9 {; m8 y
Covariant, 共变
7 D0 v' t5 z8 lCox Regression, Cox回归% r5 g3 Y; G' y
Criteria for fitting, 拟合准则
0 ^& {( H5 [. e& P" E$ e: CCriteria of least squares, 最小二乘准则, n3 j2 f0 G' C' x5 G7 T3 N- ?
Critical ratio, 临界比& Q4 w6 p( J9 t
Critical region, 拒绝域
S! U7 Z" D5 `" b6 O' p: |6 B! BCritical value, 临界值9 v- Q6 ~3 |( d- F. ~# p
Cross-over design, 交叉设计6 ~ ~* j6 ~! y9 e+ g, F. j8 X
Cross-section analysis, 横断面分析) O3 ~* n4 U0 Y2 s" @' }; B$ A
Cross-section survey, 横断面调查$ J$ I) F% [- |& I% t: s
Crosstabs , 交叉表
0 _3 Y2 U/ G8 r: F& ICross-tabulation table, 复合表
) E( z2 |% e0 n% U. Q9 N. XCube root, 立方根
/ F, ~) i) }! G# z' e$ o/ y8 kCumulative distribution function, 分布函数" u! S3 ?5 g; N: @
Cumulative probability, 累计概率' ^7 ~5 _6 R; g2 R! ^
Curvature, 曲率/弯曲
, G2 [8 I7 d$ w/ C. h; b$ ICurvature, 曲率+ H) `5 u" C. U
Curve fit , 曲线拟和 - g$ z' `9 n% m/ s& e" ~5 W
Curve fitting, 曲线拟合8 b& H# q& Z( Z& o! y. q6 T9 Q% Y
Curvilinear regression, 曲线回归8 j4 ~# q! R) u" d
Curvilinear relation, 曲线关系
; N8 _, L# f+ C: C5 I4 b( iCut-and-try method, 尝试法
7 z2 q. Q* |& Z( o* V$ g4 c6 rCycle, 周期
6 Q8 Q7 T1 x& r; tCyclist, 周期性. l1 j% ~, c0 s
D test, D检验
1 y* {* K9 F$ P6 p- gData acquisition, 资料收集
4 A# O+ K' L! f2 p. q. |2 {Data bank, 数据库: [( u2 D4 M: P. p" S( q; G/ p
Data capacity, 数据容量
/ c4 A; V X: c0 F4 tData deficiencies, 数据缺乏* g! P4 v2 ^. h1 y; @6 v
Data handling, 数据处理
7 E- Z* ~* s) R3 ], iData manipulation, 数据处理1 Y" p4 H1 ]/ S, l# [6 m
Data processing, 数据处理
2 q' B! |4 r: H- }* @" v8 JData reduction, 数据缩减
$ x% J( m C; f# q- N* ], FData set, 数据集
' \' q) x) U2 ZData sources, 数据来源
7 c3 m) @0 S$ r" O$ u8 XData transformation, 数据变换
8 R$ z8 X4 P* s! W7 `% JData validity, 数据有效性
) A% j# C5 L4 l/ y' ~9 \- H3 p" OData-in, 数据输入- Q: T9 t; Y* C$ S: ^7 Q/ ] Z" ~
Data-out, 数据输出( N) `4 `% z$ P5 ?& k
Dead time, 停滞期
( z3 R/ S5 w2 XDegree of freedom, 自由度
C) b5 G! P7 O5 H* c7 \3 wDegree of precision, 精密度
; s* h1 s7 l/ Q6 j! eDegree of reliability, 可靠性程度; ^, B* q# Y4 A. D
Degression, 递减
U2 `4 I' J/ b" M: @1 T/ L+ IDensity function, 密度函数- V" b' X& Y3 x0 Q
Density of data points, 数据点的密度
* q3 {& _# J" ^# z4 X" G! _9 V7 eDependent variable, 应变量/依变量/因变量
6 K1 l9 A5 m, i/ ?; I D' C% uDependent variable, 因变量
) N `+ A4 T/ K" c9 d$ zDepth, 深度# R: Q7 D6 D5 k8 Y- K% n
Derivative matrix, 导数矩阵
- Z& H: K# H2 J. O8 tDerivative-free methods, 无导数方法
8 T q( ]% Y% F8 HDesign, 设计
$ P" c. ^) Q6 \Determinacy, 确定性6 n8 e* X- z: b: A4 t( \
Determinant, 行列式# p% K- H+ b6 x3 |; T J( I: G
Determinant, 决定因素! M! C. M6 A G2 _ \3 u
Deviation, 离差. g& I! A+ Z. L+ n/ l# E) x' V
Deviation from average, 离均差
, k# F @( a, ?+ W s0 kDiagnostic plot, 诊断图) Y/ }% x% @; x1 m
Dichotomous variable, 二分变量6 z7 L- }2 I. i% K1 v! y, P* o, \
Differential equation, 微分方程5 x. R3 L4 D5 U7 Q( G
Direct standardization, 直接标准化法- V2 }) t$ D& ?& t7 o' E6 }
Discrete variable, 离散型变量& Q8 _* y3 q* @" g7 X+ N
DISCRIMINANT, 判断
4 X# F6 n' l/ ]8 r' p8 QDiscriminant analysis, 判别分析0 l4 R5 f) ]5 C8 f' [$ P
Discriminant coefficient, 判别系数
/ [) E* W3 V: H9 w) P" sDiscriminant function, 判别值/ i+ i% |3 R3 `2 W) f
Dispersion, 散布/分散度
6 `# g3 q1 J; W' IDisproportional, 不成比例的2 t$ f7 Q+ h' P
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
+ y7 C5 D4 K3 a' |0 R8 iDistribution free, 分布无关性/免分布
9 Q9 M* \, ^) v! fDistribution shape, 分布形状
1 r, n& O0 J2 i+ N3 V. xDistribution-free method, 任意分布法" K. i9 y* W( K2 ^# i5 a) g
Distributive laws, 分配律: B7 d- {9 [$ Z0 x# _
Disturbance, 随机扰动项
, t: [8 b) K% x% b: q: N- }Dose response curve, 剂量反应曲线
% W; E" p- Z6 d+ ]# D) NDouble blind method, 双盲法
( w8 C7 u% s& B0 TDouble blind trial, 双盲试验% D" \5 l% ^0 \- m. f. R
Double exponential distribution, 双指数分布4 y" Z! r$ r' m4 g1 U
Double logarithmic, 双对数: {& t% W' p5 L+ S( l, r
Downward rank, 降秩# }, h( j5 s2 |8 l5 ]$ Q! T
Dual-space plot, 对偶空间图' M3 E% @0 s! _* a1 c* g
DUD, 无导数方法
A* m% S# l7 D# O- Z0 i8 O5 V4 rDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法4 j U5 R" Z2 ]! b1 i$ h
Effect, 实验效应
0 Q2 ~1 o5 y+ S3 ^- ]7 {! kEigenvalue, 特征值8 v y% ~& X0 s0 f" |
Eigenvector, 特征向量, u, ` \; M: n
Ellipse, 椭圆
# v. s& Q4 ]; ?$ S0 ~Empirical distribution, 经验分布
. e; ?; z. S ]Empirical probability, 经验概率单位
* Y' K' S0 s4 TEnumeration data, 计数资料
3 G3 W \8 D! bEqual sun-class number, 相等次级组含量0 G# Z* w7 O2 Z& S6 W# i5 g4 M R! {
Equally likely, 等可能
4 @& v) H' X6 E3 C: b% gEquivariance, 同变性
, G! r9 H- N& {- _Error, 误差/错误) u, v V. D0 A5 q
Error of estimate, 估计误差
9 |& B- o/ U; J2 nError type I, 第一类错误
& I! o% Z2 B( t4 y r0 kError type II, 第二类错误. k7 C" F& _% X6 n# O+ n
Estimand, 被估量3 I8 L1 ]4 D* j' [
Estimated error mean squares, 估计误差均方
$ a- ^% P: N0 C) w4 h/ }, T# W, FEstimated error sum of squares, 估计误差平方和+ n, O. q0 t: u0 c7 j
Euclidean distance, 欧式距离' J) N5 b2 t# Z" p
Event, 事件+ Q6 L( i) K) ?% d7 R
Event, 事件
" O' u$ Z+ I8 z; n# ?' H$ wExceptional data point, 异常数据点2 W% T/ g) x, R' O K' @. B5 B/ I
Expectation plane, 期望平面
4 \- x3 }# A, z2 j8 o; lExpectation surface, 期望曲面4 q8 s: _* w+ I8 A
Expected values, 期望值
d2 b( W4 Y$ rExperiment, 实验- r$ q. J! h1 }. o
Experimental sampling, 试验抽样
/ ~ ?' M: \& TExperimental unit, 试验单位
4 t) Z% y% s0 U! GExplanatory variable, 说明变量1 y- i5 q5 @ f* ~
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
) U( e6 _8 v: c( T7 D8 @6 j( Z7 WExplore Summarize, 探索-摘要& k, Q1 b3 H: h. j# Y
Exponential curve, 指数曲线+ U% O6 [, F8 }8 `% \3 u
Exponential growth, 指数式增长. Q8 C1 q8 L/ R5 U m" w9 n# S0 Q9 J
EXSMOOTH, 指数平滑方法
6 Z: ]4 C! G8 w4 ?! d1 ?3 uExtended fit, 扩充拟合& f1 c7 B9 C; n& O5 @
Extra parameter, 附加参数
) K' N7 ~" H0 v6 t9 _Extrapolation, 外推法
- t4 m- l) X- Q! d! p7 IExtreme observation, 末端观测值
" V e b) t7 K! t) tExtremes, 极端值/极值5 x! T% [/ ?7 h3 U; |
F distribution, F分布' ?8 e, h8 i: k0 v$ \8 e
F test, F检验! ?% k! J& x3 A4 |8 e+ |
Factor, 因素/因子" y, I# G6 A9 `+ v" o
Factor analysis, 因子分析% w |4 S; v8 X* ?: ~) W7 j8 [
Factor Analysis, 因子分析
+ z8 _; F$ j8 V, ^Factor score, 因子得分 - Y& T. u: b9 K- K- Y
Factorial, 阶乘2 H- F+ n! n, U* ~3 `( x5 o
Factorial design, 析因试验设计
4 G5 J, b+ T- e a) N. ?! hFalse negative, 假阴性3 [9 W% i3 B# j* U! [
False negative error, 假阴性错误% f! A& q6 }- ?2 R! u i' i& Y# [
Family of distributions, 分布族2 A$ P7 e, k. w+ i
Family of estimators, 估计量族
* i, b% t7 s( g, h k/ {, zFanning, 扇面) f3 a4 l0 e# G8 g9 t% ?* ?9 C! B: d
Fatality rate, 病死率( j M% _9 A' |* ^. z U
Field investigation, 现场调查6 @# z) B" {3 q( l8 e$ B1 [6 j
Field survey, 现场调查1 T G6 K- o+ s3 t7 ^7 v/ b' h
Finite population, 有限总体( v' k( \1 z C. x: _: @: y
Finite-sample, 有限样本+ f6 g" {# z: g e6 V7 N
First derivative, 一阶导数4 W7 ]9 N* z' I7 U
First principal component, 第一主成分
; R8 s8 j ?$ ]First quartile, 第一四分位数- D! ?9 h, v' i/ i7 l
Fisher information, 费雪信息量
' X& } H+ G3 h9 i0 w1 ?. {! jFitted value, 拟合值
6 R+ Y1 N/ \9 U4 X9 ^! }5 Z! _, TFitting a curve, 曲线拟合$ @' N' ?5 [- `+ B& b0 B
Fixed base, 定基- j' \& Q: U( c t* r9 r
Fluctuation, 随机起伏
: R, ?- ~1 n9 q* \) N9 O# QForecast, 预测2 ]6 P, U S/ s2 G- R+ A
Four fold table, 四格表
8 D( g* g" I, }" c& ]Fourth, 四分点
) h9 c' a8 ?6 h* Y' U Y& RFraction blow, 左侧比率- a& Q8 v3 K4 K( \9 t
Fractional error, 相对误差' t/ @* p u. J, j( ~
Frequency, 频率3 U( n& I$ |! Y& b8 Y
Frequency polygon, 频数多边图
6 C: Q, ^1 m- S( X! o( C4 t" PFrontier point, 界限点
: Q* ^4 l8 E! oFunction relationship, 泛函关系
3 ?: ^+ J" u9 W4 x6 l! eGamma distribution, 伽玛分布6 Y0 W- ^3 W2 v4 j2 u0 i. V- _
Gauss increment, 高斯增量
( ?0 k- ~4 w% \. L0 eGaussian distribution, 高斯分布/正态分布7 u4 ~( X' r: r' G9 i
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量, G: a; j6 {; a, I- J: E- m$ F
General census, 全面普查
* l/ \/ j5 _) o+ x% vGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
8 Z4 A, _7 {8 V' i m6 T/ e9 vGeometric mean, 几何平均数
/ C( l W$ J" @3 ]9 d/ aGini's mean difference, 基尼均差
% K3 Y. N% d8 |+ RGLM (General liner models), 一般线性模型 / N& N+ B8 X6 H2 R+ d; d/ i
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
# y1 [* G+ o* B" x/ W+ n" \Gradient of determinant, 行列式的梯度
! j2 v6 R* T8 k; i9 F* VGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
" j9 k' a0 c, ? J+ W- E, g7 M- ?Grand mean, 总均值
s8 [5 ^ B1 w- ZGross errors, 重大错误) m6 Z9 V8 O! v8 J6 ]7 S" I! y
Gross-error sensitivity, 大错敏感度( l+ M- o5 v1 t
Group averages, 分组平均7 @! P2 N, x9 N: u9 ?% E2 Q
Grouped data, 分组资料1 m, Z4 V+ o" T% C9 Z1 C; e
Guessed mean, 假定平均数
* X. D! |5 k D: {! tHalf-life, 半衰期% e! J8 {' H0 {6 @. ]
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量# v) A! o% i1 V. ^# s; r
Happenstance, 偶然事件
$ J# V2 F) [# GHarmonic mean, 调和均数% \5 A0 ?0 P$ y' d
Hazard function, 风险均数5 U/ a- F1 Z# I% g% X1 T; A
Hazard rate, 风险率
m& X- f4 B+ t& m5 F7 v$ a' fHeading, 标目 ; T# q3 |8 K# x
Heavy-tailed distribution, 重尾分布5 k5 Q4 |% v% e
Hessian array, 海森立体阵
1 K0 I- |& c4 EHeterogeneity, 不同质$ v8 b2 o' t' {, z0 E! G
Heterogeneity of variance, 方差不齐
. T; ]" T4 y' r6 O2 \8 yHierarchical classification, 组内分组' K) P' m: s& u+ E+ }
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
$ \5 c% X& q* s! D# FHigh-leverage point, 高杠杆率点# x7 z( M o! K1 d1 f9 Q
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型! H h; F4 M; }* X
Hinge, 折叶点
L; k+ H1 Q! \7 S# m6 THistogram, 直方图# k7 d* _2 r! J1 Y" i- \' I5 Z* p
Historical cohort study, 历史性队列研究
# H/ j" Y" R0 E3 L6 P6 iHoles, 空洞
8 {1 M, T6 F6 Y% M' g; Q& YHOMALS, 多重响应分析
5 H8 r- N9 Z$ X7 LHomogeneity of variance, 方差齐性
9 f5 h8 v! P/ G6 UHomogeneity test, 齐性检验
! g% u+ t0 ^3 M* V, a* h" |Huber M-estimators, 休伯M估计量
L8 f. P1 Y- L' S, sHyperbola, 双曲线( c0 u3 j- m* I0 ^" w& q& Q8 ~
Hypothesis testing, 假设检验, a+ i. h& p: W7 T
Hypothetical universe, 假设总体2 O1 x; v. L$ |* w) a
Impossible event, 不可能事件- K4 \1 U* ]4 ?0 k2 E) n4 a
Independence, 独立性5 K% r2 K( ~* |5 o4 Y2 g' K# y
Independent variable, 自变量$ h: p: R# n1 `! @8 y2 t9 |
Index, 指标/指数6 |7 o9 q7 D# @; m1 w
Indirect standardization, 间接标准化法& `' K( d' i4 s; L
Individual, 个体: P7 u! \" J# u9 d+ V
Inference band, 推断带
& c5 p( y" ?& ^( Y7 N1 m- TInfinite population, 无限总体$ f) @2 r. N+ D+ ?9 m5 N$ {, W
Infinitely great, 无穷大. `2 y7 Q9 n, {8 j* h
Infinitely small, 无穷小) k4 q4 \$ c% z/ P( J+ C5 F
Influence curve, 影响曲线
: ?# ~; A) A9 v$ @3 RInformation capacity, 信息容量$ x8 c* f- K/ `" _+ O# {
Initial condition, 初始条件
# O8 i; v3 j$ ?$ o. _Initial estimate, 初始估计值 \, N/ M/ A2 J) j
Initial level, 最初水平
% @$ U" k6 W6 }1 TInteraction, 交互作用
! R# X* w, E: i- T& \3 |& |Interaction terms, 交互作用项! K" p# C% {/ H1 F
Intercept, 截距
$ e2 J; r* E# O2 y$ ZInterpolation, 内插法: u" d- V& L% s
Interquartile range, 四分位距4 S8 P( b0 W" h$ m2 s! O
Interval estimation, 区间估计8 A5 E9 o& b. g$ {8 V+ _9 U
Intervals of equal probability, 等概率区间
6 ^6 U! V* b% L7 M' F0 ?Intrinsic curvature, 固有曲率
1 _; `2 l" c) kInvariance, 不变性
$ _; ~: x! V6 a* jInverse matrix, 逆矩阵 ?9 z+ m8 n. ^! ?
Inverse probability, 逆概率0 \) t, ~/ Z/ S5 j9 l2 _
Inverse sine transformation, 反正弦变换
0 l$ D K) r3 Q% F$ Y& q2 {Iteration, 迭代 2 t) v9 Y' {* z- f1 Z( l, i
Jacobian determinant, 雅可比行列式
! g9 s4 F# Z" u( PJoint distribution function, 分布函数; Q+ k" ~" A, Q$ D4 s1 y! e3 }
Joint probability, 联合概率" K6 s- S+ t1 ^1 H+ b
Joint probability distribution, 联合概率分布: B4 `" Y/ x7 z9 j( b+ A
K means method, 逐步聚类法7 w, z7 {, @. M [6 r8 l
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ! Q5 m" z3 H$ D) D# j$ N7 D9 I
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
9 f# F$ i, {3 z1 D/ b7 }Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
, q+ j' c" _4 s6 l0 W; q2 T* LKinetic, 动力学0 a+ k* h0 X" q% V* e9 c: ]
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验 c- K$ a3 x. Y1 R; |* Q' T
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
3 E+ \) g3 D% I% ^3 pKurtosis, 峰度
; g' t, {* l0 V0 W; G1 O; f9 S6 ]Lack of fit, 失拟
- q( U' q, n3 X- v/ \Ladder of powers, 幂阶梯0 d. x, S# c4 r3 u+ L6 Q$ }
Lag, 滞后
1 T3 b- X$ f3 j( _ cLarge sample, 大样本
+ a4 a2 t- A& W0 c( t I# g" gLarge sample test, 大样本检验
0 _1 P% z; P# ^, qLatin square, 拉丁方+ C, ^9 N6 E2 o
Latin square design, 拉丁方设计
/ y: {. P- {2 \1 _- V/ @) T7 I8 jLeakage, 泄漏" u6 ?7 H+ t X/ F8 J0 ^% x1 E
Least favorable configuration, 最不利构形0 e% ^. a y* D# |
Least favorable distribution, 最不利分布
4 Q A" r. e& h, r# u) ELeast significant difference, 最小显著差法
) l2 n/ |! D$ o! a4 w, _Least square method, 最小二乘法
$ L7 V% J" H! T# W$ [ B* FLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
0 ^. Y" Z8 ^! T$ b$ V+ wLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合8 r, \6 Q2 ~, ^
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
1 r0 g" T& Y$ {# @7 K; U2 |# FLegend, 图例
3 a2 ?7 S, d- v# ^. R7 hL-estimator, L估计量: E% C% `1 H* X2 @3 B% B
L-estimator of location, 位置L估计量+ y: `# l. y7 }: k
L-estimator of scale, 尺度L估计量
$ @4 w' U% Z8 J" HLevel, 水平
2 G; j' i: r1 `9 v8 T6 \5 c5 \! ^Life expectance, 预期期望寿命/ Q# ?$ `5 Z, D( u5 x6 a" b3 v
Life table, 寿命表
9 l5 v$ ~/ G$ C$ A) I! ZLife table method, 生命表法# P( r6 f/ E7 x1 c& l5 y
Light-tailed distribution, 轻尾分布
! T8 z4 ?7 A1 H$ K5 u3 r, C) jLikelihood function, 似然函数% }* N+ Y" s+ _; G3 F) T# B
Likelihood ratio, 似然比, q# y" |0 T6 G V7 @# Q% i3 c6 x m4 q
line graph, 线图
6 P5 @' J7 a' L5 a- O7 v& hLinear correlation, 直线相关
- T6 M- w. n' v8 y2 F8 ~/ [* gLinear equation, 线性方程" i ?/ y5 v0 `1 K0 [" `
Linear programming, 线性规划: `. x3 a6 V" D$ A0 M P
Linear regression, 直线回归
" F) L! i- ~* W% L* ^# B9 VLinear Regression, 线性回归
1 P q2 K) Z* a7 L1 M: zLinear trend, 线性趋势
. S. X# T9 s! u- M" K) l0 hLoading, 载荷
+ y# g3 ]2 V9 mLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
( T* E' Y/ r4 c: gLocation equivariance, 位置同变性4 c' P* ^; k" G5 N( f9 w
Location invariance, 位置不变性& }# D9 O5 \2 r3 L: i* g
Location scale family, 位置尺度族
1 T1 a: t1 W$ y) xLog rank test, 时序检验 5 x* `% M! N6 \0 L1 M- H# Y
Logarithmic curve, 对数曲线( i- t! `. r+ v3 j
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
3 C! E2 J9 V1 \4 o* d: y' FLogarithmic scale, 对数尺度
1 ?2 e7 J4 J2 E; _2 O# v+ WLogarithmic transformation, 对数变换
# N- o& B0 n1 f' n3 VLogic check, 逻辑检查
( i' r3 u7 j/ a ~$ hLogistic distribution, 逻辑斯特分布1 ^( S3 i8 e4 e2 F& k
Logit transformation, Logit转换8 Z# [9 Q8 U* n
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
/ l4 A. }" K" g9 z2 K7 b) y' uLognormal distribution, 对数正态分布
% Q& e2 K4 t2 \! {! i+ \Lost function, 损失函数" N% I; R& Q% |+ _4 L' b' B1 N \% e
Low correlation, 低度相关
" X2 N3 ~% b( F/ @3 N' U# i& N3 OLower limit, 下限
' f8 a# ^4 X$ g% R8 bLowest-attained variance, 最小可达方差
& d- ^. f- U6 N% _9 m! h0 w) v3 kLSD, 最小显著差法的简称
Y$ ~2 d- ^' d- X: y# X" F+ \$ X: NLurking variable, 潜在变量% W' B) w( G3 @9 H4 r% E) G! p7 g
Main effect, 主效应
# L f: R) ^. |. @/ a) zMajor heading, 主辞标目
3 l1 r9 E8 L% AMarginal density function, 边缘密度函数& G4 ?+ K6 s1 Y+ i6 K* C
Marginal probability, 边缘概率
! H$ S( _" J* O* `) ~Marginal probability distribution, 边缘概率分布
' h* C3 ^0 F' Z: D7 b1 J- @# v+ GMatched data, 配对资料
2 ~8 {4 f% Y( j6 ^) a9 `. R+ g" NMatched distribution, 匹配过分布
5 G* J2 J+ D! v7 q7 |Matching of distribution, 分布的匹配
+ D. b3 o* F& w' |. l* ]2 ZMatching of transformation, 变换的匹配
9 `/ ~: Y7 M3 H' c+ WMathematical expectation, 数学期望
6 w, e, `; s% ]Mathematical model, 数学模型
/ a3 t, o0 l+ ?% [" x+ s0 b5 N% z, [Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量4 z5 l9 b* o% d0 n- [! v
Maximum likelihood method, 最大似然法. r: @ i$ Z: k2 W( c7 j
Mean, 均数
( A; ~( U( D. y, _/ pMean squares between groups, 组间均方
; V1 x; E5 D& ]Mean squares within group, 组内均方
+ H/ c3 k* @- ]! \( KMeans (Compare means), 均值-均值比较
9 M* y, z& _5 W0 QMedian, 中位数
X* k# _2 S9 o! ]/ n2 K! B6 kMedian effective dose, 半数效量
4 }# {+ n& u4 n9 j4 V* ]4 [Median lethal dose, 半数致死量
& H9 F# v' I9 G* S2 X) q, N) [/ jMedian polish, 中位数平滑( Z* Z4 H0 d; d# p/ m9 h
Median test, 中位数检验
5 ^( H/ S5 S4 A' E( DMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
^- V- h& [; I2 b0 c. c5 W- c# wMinimum distance estimation, 最小距离估计
# \$ h9 v2 J5 Y$ m& S" s; x. uMinimum effective dose, 最小有效量' y& Q" r* y/ W$ W& D* T1 X
Minimum lethal dose, 最小致死量
( U8 A4 t/ s0 @ XMinimum variance estimator, 最小方差估计量
`- `( `2 |" o/ s8 u' QMINITAB, 统计软件包
% ~" d& @; l* jMinor heading, 宾词标目
) G1 q8 C" P1 H, @: y* OMissing data, 缺失值
! u' V6 }- o' g6 o5 E# g, lModel specification, 模型的确定7 P6 P# ?0 v) `3 V! c8 S6 m
Modeling Statistics , 模型统计: s: T/ X9 O* q7 s i
Models for outliers, 离群值模型
7 Q4 d/ h; v8 b9 ^( {4 |! v% WModifying the model, 模型的修正 T2 F* f% b7 I: J4 r" S
Modulus of continuity, 连续性模, n6 ^7 z: z. m& Z1 T8 V
Morbidity, 发病率
7 X3 } F' G+ h' n9 qMost favorable configuration, 最有利构形" b# H* m4 _6 @) B, J+ i
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
0 S% C' l( H* rMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
: u- Y8 {" T( Z: ~7 J0 x) ]$ m0 eMultiple comparison, 多重比较
2 g# A* |, J: b3 ? L0 [. s8 y- T6 p3 PMultiple correlation , 复相关
w6 T5 G* a9 @7 c3 G0 l* \Multiple covariance, 多元协方差
1 o- y) i1 u2 B7 D8 qMultiple linear regression, 多元线性回归- o) h( |7 n+ \; }7 w E
Multiple response , 多重选项- C7 S7 }( a( d( W% z K" r
Multiple solutions, 多解
& L* Q2 E% x3 QMultiplication theorem, 乘法定理- B8 F6 X& P& V, Y* H ?, E
Multiresponse, 多元响应
. H+ }1 j* g" c' B Q6 g$ {Multi-stage sampling, 多阶段抽样
1 q: h$ Z1 X" P s0 `( U% i( h4 lMultivariate T distribution, 多元T分布
- g/ }. J% Q# Y# H! j( CMutual exclusive, 互不相容7 o& S& o1 z8 j0 n( x' ]4 T
Mutual independence, 互相独立( B L) q1 \3 G: X+ w7 m: h3 f- }: s' ^
Natural boundary, 自然边界$ {, |6 a7 F5 Y# S
Natural dead, 自然死亡; [/ ]1 G& i G9 j. l. `! @. Q/ B
Natural zero, 自然零
' h5 o, \. Y! n( j8 sNegative correlation, 负相关
0 Q" l v6 X [6 T) }Negative linear correlation, 负线性相关
9 Y/ ]6 U% n# |* o* _; dNegatively skewed, 负偏
; b& i! x; _9 p$ |& ]Newman-Keuls method, q检验% P1 I3 h# k( h$ v) w2 J5 X6 c. n
NK method, q检验
% C6 z9 c0 I) s C- q8 wNo statistical significance, 无统计意义8 i5 ~, M2 T: ?. \/ V
Nominal variable, 名义变量
, z: L2 z( [" r. d9 I3 P% W6 I2 ]Nonconstancy of variability, 变异的非定常性( x0 w; C5 D; B( V
Nonlinear regression, 非线性相关
2 z7 A! _0 a+ X1 {$ _; pNonparametric statistics, 非参数统计
# q0 d" X9 o" U5 s/ VNonparametric test, 非参数检验6 N; t% t0 [( M( a# l
Nonparametric tests, 非参数检验
2 I6 P4 A: I* Z6 S: \ ?Normal deviate, 正态离差8 d& Q% {% i. L5 X5 r& M
Normal distribution, 正态分布
: r) [1 X0 y( i3 ENormal equation, 正规方程组2 ^% m9 \- ~5 V4 Y; C, [6 q- |
Normal ranges, 正常范围, f% R- T; t' W- Y7 J% X% R
Normal value, 正常值
. d4 A3 q' q- Z9 ]Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
& O( r4 k4 z" P& t$ ~Null hypothesis, 无效假设
) ]* c. k6 C; m0 s1 g6 E. p {Numerical variable, 数值变量
$ l9 {( d) d5 A$ H/ kObjective function, 目标函数
7 l$ I# l' v+ n# p/ JObservation unit, 观察单位5 i6 o6 p8 z; ~# d8 ~. }
Observed value, 观察值
9 T" b7 K8 Q. n4 r5 l+ SOne sided test, 单侧检验, d+ W3 `* m/ w4 j( Y0 Z2 @. G
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
+ V7 v7 V c7 g! X# wOneway ANOVA , 单因素方差分析
4 t! B( e1 u' E! U0 h1 aOpen sequential trial, 开放型序贯设计
. K: C% o" _. H! i# j5 j) v9 [+ qOptrim, 优切尾
B7 s+ ?2 l1 U9 \+ R: ]/ POptrim efficiency, 优切尾效率
6 }7 ]9 u. m' q* N4 zOrder statistics, 顺序统计量
' d `* t- } _4 i' mOrdered categories, 有序分类
7 q+ t [$ L9 t$ j8 O2 uOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归( z* g; w& Q% q5 ^) u
Ordinal variable, 有序变量1 g v) A) W8 Y
Orthogonal basis, 正交基! I0 h9 u/ M# J0 |
Orthogonal design, 正交试验设计$ z2 i+ w; y) M! v. A# U
Orthogonality conditions, 正交条件
7 o6 A }" y4 Z+ q& W+ i5 T$ hORTHOPLAN, 正交设计
5 _* i f2 i7 N0 i; i) NOutlier cutoffs, 离群值截断点- C8 a; U+ U- F5 J; v |
Outliers, 极端值
4 K. K& w/ s" R- J. z/ j! MOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
' e$ v6 z& a- ?$ G" Z) x/ _Overshoot, 迭代过度$ k, [( }- R9 z& g
Paired design, 配对设计8 V, {' b2 {1 y" i
Paired sample, 配对样本! W2 \" g/ d: K6 U$ Z
Pairwise slopes, 成对斜率. I7 g& U W& R' r
Parabola, 抛物线
0 `0 U, g9 ]6 QParallel tests, 平行试验9 t% e$ I; g$ I2 d- v7 }1 o4 B
Parameter, 参数
* s" ?+ A. W8 E" N7 j8 @Parametric statistics, 参数统计
" H0 ~ Z: ?0 p8 n! AParametric test, 参数检验9 m4 I) P; V; j/ X( ]
Partial correlation, 偏相关
3 m* ]/ D3 I7 H% nPartial regression, 偏回归3 Y. B9 Q1 P, v/ D A+ Z) u
Partial sorting, 偏排序6 y" R1 g. `. n* ?$ S
Partials residuals, 偏残差4 Y- a7 Y9 l- V: [! X) S- x
Pattern, 模式 c* L. ^/ K9 X
Pearson curves, 皮尔逊曲线
4 `$ g1 V% R+ k5 ZPeeling, 退层/ |# n2 f9 n0 o/ R5 B
Percent bar graph, 百分条形图9 u& \; l% ?# ?; b% V' t/ o
Percentage, 百分比
& b6 j$ d% ^/ `: r( kPercentile, 百分位数. K' ^& y* ]' k7 t( \; S
Percentile curves, 百分位曲线: ?3 b. Y, `* c' v5 ^% l
Periodicity, 周期性
& R' e% s; B1 b! ]' m. N- lPermutation, 排列
4 k I& m) i2 T+ \P-estimator, P估计量
4 ^, F, c4 }; r! G8 G/ @- c' PPie graph, 饼图" A/ H; F1 k! I; O W" @
Pitman estimator, 皮特曼估计量* G4 k! {1 K& z. p. v7 C+ F' `7 {
Pivot, 枢轴量. {3 [( {$ n1 {& ~
Planar, 平坦1 z5 v) K! `/ }4 ?$ ^/ E
Planar assumption, 平面的假设9 N z* ]$ a+ ]4 G, R
PLANCARDS, 生成试验的计划卡% K1 A5 C$ i0 u2 h( Q7 H$ H9 t
Point estimation, 点估计
- |3 \ A6 B% _/ gPoisson distribution, 泊松分布
! r4 O& H* U0 T5 |1 O% KPolishing, 平滑- B6 `1 r. T- V* O. u+ Z. J# I
Polled standard deviation, 合并标准差8 F! R+ X$ h, j& u0 \, \
Polled variance, 合并方差
; h, ] t/ D" D; K/ q8 B8 sPolygon, 多边图$ j, B/ G! I) O4 b' G2 @
Polynomial, 多项式: t, P- A2 M4 v
Polynomial curve, 多项式曲线
9 L/ s8 l& o! g2 lPopulation, 总体
9 x; a6 ~$ J4 T" k' s" D$ Z$ XPopulation attributable risk, 人群归因危险度
5 h- v) u' H1 T; H' x1 [Positive correlation, 正相关$ V. F% v6 p$ {2 b6 D& |7 f
Positively skewed, 正偏
( q0 S& y$ ?4 K( \7 }Posterior distribution, 后验分布7 b5 ]% Z" M: p4 l, V, Q
Power of a test, 检验效能3 h5 Y4 B7 [ e9 j# I8 Y$ n9 e1 ?
Precision, 精密度
5 \1 M1 M C+ z* c1 K! [2 |Predicted value, 预测值0 u9 U& u6 { [
Preliminary analysis, 预备性分析
+ ? N0 O: j2 ]; zPrincipal component analysis, 主成分分析 o4 H, U! \# E
Prior distribution, 先验分布
3 f4 t8 T* R& x, O$ zPrior probability, 先验概率6 `7 B& u/ Z$ O$ f- |3 t7 N
Probabilistic model, 概率模型
. Z) Q( _ f4 e. c2 I- x g5 Zprobability, 概率& x. ]' i4 Y6 D2 p0 d- q" r
Probability density, 概率密度
( }4 d0 S4 {2 H. d0 tProduct moment, 乘积矩/协方差' z! H/ h6 B. |
Profile trace, 截面迹图
( y9 U% n( A* ]9 r0 v Z- F. d; H* WProportion, 比/构成比& A0 Z r, l' z5 P4 }3 G
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样9 d5 d+ _7 G0 V% d& W3 M
Proportionate, 成比例) O9 h: w2 }* C8 l
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量/ k+ m3 R# I4 X
Prospective study, 前瞻性调查3 O# A% r% h: p' B. V1 C* d# S
Proximities, 亲近性 $ w; U0 X5 k# j0 ]& [5 A; ]# W
Pseudo F test, 近似F检验6 i2 J7 [+ u9 X% U' a9 Q! Z
Pseudo model, 近似模型
, M2 Z& [! I D* s2 l$ j K3 p" DPseudosigma, 伪标准差
. T5 X4 M4 R5 f( `" D" oPurposive sampling, 有目的抽样+ O2 q* O+ ?( t* o+ u( h$ v
QR decomposition, QR分解7 @" ~8 C( t m m2 P+ F0 X& a+ G! m
Quadratic approximation, 二次近似
! m1 V: C7 k; j$ PQualitative classification, 属性分类+ o. ^0 A( H3 ?+ C
Qualitative method, 定性方法
3 r' L7 p+ c: x/ w, y3 UQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图, D& [/ d' U, `8 @
Quantitative analysis, 定量分析
5 U2 O# v4 {/ X/ R+ M5 [! a: gQuartile, 四分位数/ l& W& E" d4 Z7 a( H" W; f
Quick Cluster, 快速聚类5 k, {/ v. F) [8 a0 n, ^
Radix sort, 基数排序
. H: G9 _: @% x1 [, k9 C% qRandom allocation, 随机化分组* {( A) S& r8 v( T9 J# ]; R) O
Random blocks design, 随机区组设计
+ O6 a8 j" {' S, P/ j; ?% _/ D& jRandom event, 随机事件' @. ?* n* Q" @6 [; ~- l- y' B
Randomization, 随机化- ^( [1 U* N1 s/ E# |9 ~
Range, 极差/全距
8 k$ [- j3 Y; {3 C8 M9 {! qRank correlation, 等级相关; b2 g1 B- T R. p& I) _
Rank sum test, 秩和检验
& X4 r9 B3 z8 [( S0 T- dRank test, 秩检验0 U- a6 f/ A/ V7 S( B& ~+ R# A
Ranked data, 等级资料* [8 \1 o9 s4 u" A% ]* x; i: M
Rate, 比率+ z# p. `0 `: m
Ratio, 比例
3 h" r6 R! ]" v+ m s' HRaw data, 原始资料
4 R0 W' ^; G ~1 _% iRaw residual, 原始残差
# B$ r; _" L. ?$ yRayleigh's test, 雷氏检验( m9 l' B4 L0 f* I: m# C
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
8 a8 u9 c+ \; b1 i, i; [Reciprocal, 倒数% r, F! r3 U# V
Reciprocal transformation, 倒数变换6 u% u1 K% b. U" q+ }/ t
Recording, 记录: U! s& p* T: q. \5 ]5 d0 B
Redescending estimators, 回降估计量6 P* s2 H& N4 n& k! a' U
Reducing dimensions, 降维
; H( a# K: h8 _! pRe-expression, 重新表达8 \4 }) C! Q& i6 l# _
Reference set, 标准组: P+ b0 D) d/ |
Region of acceptance, 接受域! f5 G0 S G0 Z: _
Regression coefficient, 回归系数
( K( C+ z, S6 R8 M! V4 N1 uRegression sum of square, 回归平方和
- E% `( ~; D+ G& m2 ?0 XRejection point, 拒绝点
9 t3 U7 P" q3 h1 DRelative dispersion, 相对离散度+ Y( n9 k. z4 w7 t
Relative number, 相对数
+ S/ s6 S H: q8 s* f. E! l$ CReliability, 可靠性$ ]* y$ g( f# U4 q1 ^
Reparametrization, 重新设置参数
( X3 |+ d$ G+ m/ t0 aReplication, 重复( h, N( m) i- T
Report Summaries, 报告摘要& C; K c" C$ {. x. [6 P
Residual sum of square, 剩余平方和, O I& {2 R F6 X
Resistance, 耐抗性) y* l. w" m9 Y
Resistant line, 耐抗线
& L0 R8 j! ?9 @! K0 P2 UResistant technique, 耐抗技术6 [. M# F8 Y8 F+ u( M' B
R-estimator of location, 位置R估计量* [5 |& i. o4 b/ L- i
R-estimator of scale, 尺度R估计量
6 N5 e' k) e' ^: mRetrospective study, 回顾性调查
; [3 o" w" }% V2 DRidge trace, 岭迹
, \& ~+ e, C' Z* T8 D2 }Ridit analysis, Ridit分析
0 S6 a( k1 G9 _$ V. X# V- Y6 iRotation, 旋转
1 R* H6 M+ t5 cRounding, 舍入3 N' s: ?) K9 T ?1 S
Row, 行! H0 ?) s: P& g) S8 J2 \- w
Row effects, 行效应
- O# a; f$ L- ~9 ]/ IRow factor, 行因素! E4 x Z/ `# N6 P6 {1 @: j
RXC table, RXC表
! c* E$ U8 W- x. `( E6 dSample, 样本
4 j# s# h. u$ Z. V1 |6 O* HSample regression coefficient, 样本回归系数
7 \1 O0 {% K. ~9 u8 hSample size, 样本量 b& d$ o0 i3 A; h
Sample standard deviation, 样本标准差2 K( ?, i9 N, `: ?6 V$ z
Sampling error, 抽样误差
" L# H% d; r5 u$ y0 CSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
/ H; V1 l- L7 y: `Scale, 尺度/量表# _5 j K; n) v! Z6 p6 T
Scatter diagram, 散点图
N0 o/ d0 u x) R6 cSchematic plot, 示意图/简图2 W9 Y+ U$ W, P2 `
Score test, 计分检验/ x' _/ N5 v* M( T
Screening, 筛检
$ |. N5 _( {3 K, D/ n/ j( XSEASON, 季节分析
) H" r2 n' u* x7 q$ C+ K& i: NSecond derivative, 二阶导数+ |7 ~6 k+ G1 | `" d6 Q
Second principal component, 第二主成分
3 i6 Q; ~. b" g+ ASEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ' R0 ]6 Q8 j8 w0 X# ?) a
Semi-logarithmic graph, 半对数图0 [; a* p! e6 Q4 x
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸* _5 A4 B7 i; m0 X
Sensitivity curve, 敏感度曲线6 }" W8 t$ u* _2 i( q( B
Sequential analysis, 贯序分析
" z7 \' C! i: G( v# z' YSequential data set, 顺序数据集
8 l0 o+ \0 W7 z3 {+ h* ~5 a9 CSequential design, 贯序设计
: \7 D8 |0 q! t$ F. e2 q2 Z) SSequential method, 贯序法
( C& g3 w3 p$ T7 c! Z" cSequential test, 贯序检验法
1 ~% g& e6 J1 e' y" v T0 DSerial tests, 系列试验( Z; ]8 `2 D% l5 w9 M
Short-cut method, 简捷法
% g6 N& F+ O8 {( g4 ]4 U7 |3 @+ tSigmoid curve, S形曲线2 p) f- Y0 H3 X( p8 W9 j7 m
Sign function, 正负号函数( ` g# D; N& b) k; N7 `' N6 L9 X' L8 t
Sign test, 符号检验; \" L, s" V. u5 G; M
Signed rank, 符号秩
# u+ S7 G/ i7 X$ \9 NSignificance test, 显著性检验' S/ y7 M6 z/ K1 Y
Significant figure, 有效数字
8 W0 ^# m( C2 r! h0 h4 P5 }5 {Simple cluster sampling, 简单整群抽样& M- l& ], h3 F) x) Y
Simple correlation, 简单相关
" F' r' B3 N- y0 E7 }Simple random sampling, 简单随机抽样6 h" E5 t5 m# a& l+ q
Simple regression, 简单回归4 M9 I q( V, b& h
simple table, 简单表* E* b* R4 u1 w7 E
Sine estimator, 正弦估计量+ y9 b9 }! f( [' d
Single-valued estimate, 单值估计4 B9 l& C( {& v, f! [' z" e8 p
Singular matrix, 奇异矩阵
- ]: I5 W @% g0 vSkewed distribution, 偏斜分布
+ h Q1 r) z3 O. B8 d0 U! dSkewness, 偏度
" W3 y$ X9 K0 n* u1 w; n; G' q8 ASlash distribution, 斜线分布! l# ~' `/ u: Z+ @2 g
Slope, 斜率
1 R8 _' g4 h- b1 Q% ySmirnov test, 斯米尔诺夫检验
4 M# `! E: y- [3 n, B0 a- u( v; s3 w+ ZSource of variation, 变异来源& Q/ p' }- w+ V3 t: S1 ?; ^
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关' G7 y$ q# }4 O
Specific factor, 特殊因子) H) i: H( z0 w0 T3 D
Specific factor variance, 特殊因子方差
, V4 K5 v0 f" ySpectra , 频谱; G' I( i J1 K0 D. Y! y# F. [/ w
Spherical distribution, 球型正态分布
$ w V* i {. Y; B* h. a- VSpread, 展布& R5 [& U5 B1 ~+ n2 R. Y
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
/ d; A! R+ f9 [- y `( T0 z( b- l0 @Spurious correlation, 假性相关
$ d3 U0 h; p) y R5 {% }Square root transformation, 平方根变换
: P" Z$ I' }3 _" o8 c. kStabilizing variance, 稳定方差
/ ^5 C# A G6 d7 nStandard deviation, 标准差
( x* v( n h" J3 uStandard error, 标准误
( S w0 w' V) {7 n% N) }; KStandard error of difference, 差别的标准误. @& k; Q/ {' T" T! [
Standard error of estimate, 标准估计误差
7 {$ P5 ^! X& k; i) a+ vStandard error of rate, 率的标准误, m3 W. v2 z+ I# `( }/ `
Standard normal distribution, 标准正态分布* }% u( \& V v* ~+ p+ ~
Standardization, 标准化# z n' L% h8 M
Starting value, 起始值+ h! e$ ]2 s/ d6 U2 A
Statistic, 统计量
. u. k: f' H1 g2 k+ g* v: O) VStatistical control, 统计控制
$ a4 Z4 |% y5 e2 Z4 WStatistical graph, 统计图+ [) G- U4 v) ]+ s, V! C9 L
Statistical inference, 统计推断
9 c2 w; d9 o( XStatistical table, 统计表
/ S5 o+ ^4 F. X1 _, |& Q }Steepest descent, 最速下降法6 @& n& @& W# t/ e) o7 N! }
Stem and leaf display, 茎叶图" A- p/ l; B% p" T1 P: J+ r- s
Step factor, 步长因子" r$ H, c ^) W# a8 D0 q& m2 g1 N6 _
Stepwise regression, 逐步回归7 S, Y2 y, v6 f' G
Storage, 存
& j1 o/ s1 J4 I% G( S& \1 HStrata, 层（复数）1 h& Y7 W/ X, N" h( u% g
Stratified sampling, 分层抽样; G! L, M% m+ w8 H% d
Stratified sampling, 分层抽样
0 K, [$ i x, ~% \* m0 nStrength, 强度" w$ Q' p) A8 Q9 p1 @; y$ [
Stringency, 严密性
3 \. S/ D( I* U% A8 \' A& n# l W' lStructural relationship, 结构关系
1 M% X/ G- \: h) \0 e8 p( \Studentized residual, 学生化残差/t化残差
, ]- ]1 x: `* U! I# QSub-class numbers, 次级组含量
" }) i1 X; h& t; n% YSubdividing, 分割
: i# J9 Z" T- U1 p. P" JSufficient statistic, 充分统计量
) s, y& U3 \. M4 DSum of products, 积和
/ O; F0 {5 k5 Q$ j! ?/ ~ L. ySum of squares, 离差平方和
: U6 b1 k; \" s1 wSum of squares about regression, 回归平方和
/ `' ^. A4 u) o2 G4 ^5 Y" mSum of squares between groups, 组间平方和" m( L$ D7 B" }4 q$ A. A; l
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和: L u* V8 S$ `+ {9 B# {
Sure event, 必然事件5 n) ~: C. F8 E' N7 o$ t
Survey, 调查
0 n2 e6 D; L: {% W1 QSurvival, 生存分析
! I( T5 j- b% g$ x' S: USurvival rate, 生存率4 D5 T# j W* x& {. d6 D/ \
Suspended root gram, 悬吊根图
: h. G1 Q6 P/ f Z8 |$ }$ j2 ^) ASymmetry, 对称9 C' O# y- H4 v k) \5 I# `
Systematic error, 系统误差
$ V) q% e6 b+ O* N% g# s' XSystematic sampling, 系统抽样
' A/ [% |7 j! s( {* K+ a* c2 s# Q2 P* UTags, 标签4 h' Y, {* I+ D
Tail area, 尾部面积1 M& ~/ {# g1 ]0 s4 V+ _0 u
Tail length, 尾长: Q, W; z7 S, f/ e1 j/ ]+ R F
Tail weight, 尾重
6 Z }6 j& o9 I) E( \6 n+ m8 `8 STangent line, 切线
, y p0 C4 f: t& L4 BTarget distribution, 目标分布3 z$ h9 `; F6 ~ a2 m
Taylor series, 泰勒级数
4 w, d: y# b" h% YTendency of dispersion, 离散趋势) g, i. ~4 q1 R
Testing of hypotheses, 假设检验
0 d! I) |: g- H! oTheoretical frequency, 理论频数
& V% @/ s6 L! w5 JTime series, 时间序列
, @8 w0 f! ^! M0 rTolerance interval, 容忍区间
i7 A- D* j* b9 b- zTolerance lower limit, 容忍下限
$ L" h& D' \& y) BTolerance upper limit, 容忍上限
* D; q2 b! K* PTorsion, 扰率
+ A2 s( D/ {2 M @# y- d! RTotal sum of square, 总平方和
: V3 U7 T- y% [9 L, Y+ wTotal variation, 总变异
. g, E+ E4 w, W1 m. bTransformation, 转换. J" F; R7 G& H. w% e+ U
Treatment, 处理+ A) _! g6 F! i( b8 d' H' G; k
Trend, 趋势
+ x% r z' T( s0 S. ~- m0 d3 MTrend of percentage, 百分比趋势/ V* @2 b. t" J! C8 ?8 i, r
Trial, 试验
7 f" u7 b' i+ U8 C/ ^( W8 U# kTrial and error method, 试错法* S) H; Q" O) N
Tuning constant, 细调常数
% F( x' \% I0 s9 g' I8 UTwo sided test, 双向检验6 V7 y8 P! J* D. L
Two-stage least squares, 二阶最小平方3 _4 o3 K, t0 P
Two-stage sampling, 二阶段抽样
* _% N. t% |/ |( |2 cTwo-tailed test, 双侧检验4 N. Z3 n, N7 K* C# m# l+ g# q
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析$ p/ w5 q$ g: O& ?, {% F8 B
Two-way table, 双向表
* H# |+ B9 z$ l, w W: H# L4 yType I error, 一类错误/α错误% e4 e* w& g! M! j. T* q8 [! l) ?
Type II error, 二类错误/β错误' p! I9 p& Q4 s0 v
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
4 H0 {8 Q/ {* E0 \. Q" xUnbiased estimate, 无偏估计3 R+ }- z; l% r E! z2 c4 i
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归: N2 e4 `/ B/ F. P9 G8 M
Unequal subclass number, 不等次级组含量
; | O' k5 _% A+ V2 w# A/ K. EUngrouped data, 不分组资料
5 a; A3 q6 @: v0 i! c, KUniform coordinate, 均匀坐标6 I! k. N1 u p2 J: b2 B V9 V# g" m5 l1 y
Uniform distribution, 均匀分布% O: z' G" M( B) C; q7 F- x1 v" u
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计: _) V4 }) y7 [! u; k
Unit, 单元9 v |- ?; N9 P" v h
Unordered categories, 无序分类
8 B" g! z0 S) |! \Upper limit, 上限
! K3 D$ B# S+ ~7 @& _Upward rank, 升秩
& `1 X) t$ ?7 {* a" V% YVague concept, 模糊概念
& g% o7 V9 d4 M1 ^! W" E0 t) Y: dValidity, 有效性# E5 g1 H5 g' Y$ b/ ]+ c* N- v; y
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
' p7 ^) r2 r5 A+ b; ~3 x& w$ ?( g7 fVariability, 变异性
y, M9 e" j2 QVariable, 变量
9 |: b, A; l3 z+ r9 lVariance, 方差" I; J/ c8 q, M$ p, a5 w4 ]) m
Variation, 变异3 w! B4 d! r( \: B! Y+ [
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转) R; u$ S2 T1 Q( y
Volume of distribution, 容积5 @6 e5 Z+ ~- }9 \
W test, W检验
9 U& W: r' a3 w7 t* ^ cWeibull distribution, 威布尔分布
+ q, T/ L2 O Q/ f! F: |Weight, 权数
6 g1 ], k; X$ t! o+ kWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验* i3 I, O/ l2 Q5 j) C4 Q9 I O
Weighted linear regression method, 加权直线回归 c8 H) ?* R& F3 E
Weighted mean, 加权平均数1 f/ s U! a2 J
Weighted mean square, 加权平均方差
7 O' G! w: @. R- W" u/ p# R9 V& hWeighted sum of square, 加权平方和. h: K6 c# ^/ i- H7 L7 U# p" C/ i
Weighting coefficient, 权重系数
9 y7 N) C" z0 Y$ l& r9 BWeighting method, 加权法 + K3 D3 T$ F8 Q* q
W-estimation, W估计量1 X5 S9 j% M3 Q$ w4 B" V0 }; }
W-estimation of location, 位置W估计量 ^/ u" U' d9 B9 T
Width, 宽度# ?* Y+ A0 Z& c" ?; U
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验) H6 z7 L" v. V9 Y) n
Wild point, 野点/狂点
5 R. C1 t/ ~9 s {4 t5 y* {6 mWild value, 野值/狂值
! i; o1 O, e4 a( \0 a$ I4 k. v+ a! sWinsorized mean, 缩尾均值
7 b, e- o+ U$ m0 DWithdraw, 失访
6 z. R% c; w# S9 Q0 ^2 m [) m7 H/ rYouden's index, 尤登指数
( ]; M1 Q6 d$ D+ M" x+ X: I& RZ test, Z检验3 _6 x: S# \' q0 z( ~* H( j0 g6 W
Zero correlation, 零相关$ o8 ]. r$ x% Q E
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
