|
|
Absolute deviation, 绝对离差
1 ?/ P" p0 J, Z. g2 oAbsolute number, 绝对数% E+ t) n: [( V5 R
Absolute residuals, 绝对残差
6 u8 b. \5 k- _) s3 j8 b u7 OAcceleration array, 加速度立体阵 {+ [; }5 H8 a
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
4 E Y7 m* T+ I8 p/ ~3 a$ UAcceleration normal, 法向加速度8 \" e2 I. ]+ U! |! p
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数& T" [5 ?1 @/ ^ P) N& ~
Acceleration tangential, 切向加速度
# n9 d8 U3 i3 B; S0 e1 r0 h1 dAcceleration vector, 加速度向量
6 F+ b$ ]% X# y' F& i4 V9 lAcceptable hypothesis, 可接受假设1 _" O( u5 t, S* [
Accumulation, 累积
7 P, |8 W) E, p: n$ b9 u1 o) _; ZAccuracy, 准确度7 i5 Y8 h5 p [. P% e
Actual frequency, 实际频数
* J$ j5 B! I4 M. V: A( w( ~3 ]Adaptive estimator, 自适应估计量
" ?) P) k9 y: d5 q; D. M7 \" AAddition, 相加
6 ^1 L3 }3 |) P1 R3 a$ T% CAddition theorem, 加法定理. N5 p6 i9 o* W3 n
Additivity, 可加性5 N. g3 n. h3 h0 M) {8 [; h
Adjusted rate, 调整率
$ N! f' W d5 yAdjusted value, 校正值
1 o$ ]! m- ?/ x, E oAdmissible error, 容许误差
% \& j) d e* nAggregation, 聚集性3 N3 B6 [) N1 G9 n5 {
Alternative hypothesis, 备择假设! `% v. X2 L& L* r) s) B
Among groups, 组间0 @3 T" P1 v, C# h6 a/ x. H
Amounts, 总量
; d. S3 `$ e; Q% c" R- c3 i: }& l: VAnalysis of correlation, 相关分析# F( C$ K8 P* H1 F
Analysis of covariance, 协方差分析9 x' W' a% j+ B' s$ E x
Analysis of regression, 回归分析
2 T0 d& E; X) PAnalysis of time series, 时间序列分析& Y4 q1 i- h7 j \5 K: P
Analysis of variance, 方差分析& q$ i4 a3 k% O) f- D- p
Angular transformation, 角转换7 V5 d0 z( G) B. S* K+ M, {
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
# Q) \+ Y5 }6 MANOVA Models, 方差分析模型$ I# ?# ~6 L1 x1 {
Arcing, 弧/弧旋5 U) |9 x8 O E* V% l3 g
Arcsine transformation, 反正弦变换* i$ j `8 s1 M
Area under the curve, 曲线面积
v$ g0 [3 o% pAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
, ]' u9 _9 Z4 ?9 eARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
, C1 z+ ~2 ^$ Q3 C9 e4 e/ [Arithmetic grid paper, 算术格纸5 v' ~! Z$ G- _1 i4 c2 A
Arithmetic mean, 算术平均数
' q0 R( t3 O/ } S3 r1 y L+ }Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
( n2 Z0 t$ C$ h7 \( _ Q% DAssessing fit, 拟合的评估
( l- K. L2 w; B1 b5 T, e( EAssociative laws, 结合律( s% N% o, S7 x2 Q# f- o
Asymmetric distribution, 非对称分布3 ]1 C2 X/ d5 ]6 `
Asymptotic bias, 渐近偏倚
- V" g- O( C. k- sAsymptotic efficiency, 渐近效率$ e0 D1 I- |3 v
Asymptotic variance, 渐近方差
1 L$ i6 o+ Y- n0 k/ R& C* tAttributable risk, 归因危险度
8 G8 y; a2 p' Y0 U% T& n3 \Attribute data, 属性资料
?* g1 J5 Y( |6 v% w9 _8 w }Attribution, 属性" J4 F$ V3 N2 R, c' Y
Autocorrelation, 自相关
L! k+ m. b3 J, bAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
9 N& V3 J1 y- B3 gAverage, 平均数
! ]. b' _4 t0 [) q1 fAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
" J5 r8 _0 M$ Y* i$ R& DAverage growth rate, 平均增长率
, r" {6 h. g9 `Bar chart, 条形图$ S1 D) t+ p5 ~, v
Bar graph, 条形图" Z& C6 ?# P8 p* A
Base period, 基期
. b9 u, Y! S; Q; }0 n2 e- tBayes' theorem , Bayes定理
7 T3 I- `; v+ m2 p9 h. TBell-shaped curve, 钟形曲线
" q' Y J6 P% f6 a3 c2 ]( cBernoulli distribution, 伯努力分布
, {5 P- B8 n# {1 y) v1 RBest-trim estimator, 最好切尾估计量
6 V: P3 }" K/ d. A9 V6 F; f/ h1 D; fBias, 偏性8 G8 `( l7 N# v9 f6 L
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归; c2 c. Z7 j4 V3 b1 p3 j, g
Binomial distribution, 二项分布
. ^0 r0 a+ z7 @: MBisquare, 双平方2 H1 p( F f4 }
Bivariate Correlate, 二变量相关" R; C( B- o( B# N8 [" h
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布" x5 m! n% e" j' s
Bivariate normal population, 双变量正态总体
4 B4 v! |3 x$ F0 xBiweight interval, 双权区间
; O) q6 n" t0 z2 wBiweight M-estimator, 双权M估计量
z' B' t! g; j. V1 UBlock, 区组/配伍组
: {9 n8 H. o& }. x5 e5 FBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包4 y3 w: n$ `' V/ Q/ b% W
Boxplots, 箱线图/箱尾图
' i$ i& F4 [+ @# M. Y+ }( D& pBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
3 Q! t/ Y$ K# x, }; o9 }& i: f3 WCanonical correlation, 典型相关
q6 e/ ~8 k; `+ c+ }Caption, 纵标目
: i1 ?5 v. n- Q7 ~1 _Case-control study, 病例对照研究& ]2 S2 \& }& o/ o6 O
Categorical variable, 分类变量/ Z& e9 _8 k4 g- V
Catenary, 悬链线
8 v& S( Z" Q! w4 Q. G- @, ^ U* QCauchy distribution, 柯西分布* o/ G5 e9 T+ s6 m e4 x7 O6 u3 Z
Cause-and-effect relationship, 因果关系
' F. n" Z. h0 |2 K; `7 [Cell, 单元
/ j* B& o y% PCensoring, 终检. g+ J2 M, x" \# W8 ^" c
Center of symmetry, 对称中心% \ }/ s4 u0 [+ k; l6 Z( D
Centering and scaling, 中心化和定标
b2 u6 |! E' j Y' \* w6 |3 O. b2 FCentral tendency, 集中趋势/ `$ g" H5 |# x1 K$ p
Central value, 中心值
& Q, S d7 D; v4 t3 o `0 @CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
/ R% M X! z' H1 E) _Chance, 机遇, E9 H) g0 i7 e( D7 K! ~
Chance error, 随机误差
0 |6 D1 L: ~' i4 nChance variable, 随机变量
7 s5 i- N+ I( C$ r7 } S! W2 eCharacteristic equation, 特征方程, B. z% t/ v" R
Characteristic root, 特征根3 @" M4 r N+ f5 u
Characteristic vector, 特征向量% p' o! w2 L) x5 ]) X2 l
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则, }2 v) _- x R
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
" ]3 Y' A+ Y/ a2 \4 m# A0 X: @Chi-square test, 卡方检验/χ2检验7 I4 J+ A8 [" Y3 a! P
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
6 {5 C8 T1 C/ ?' a3 oCircle chart, 圆图
) n- _ j- H- D2 [9 h3 ^% h [Class interval, 组距
- o- n) _5 @+ Y' VClass mid-value, 组中值
7 s3 |" G! ~ hClass upper limit, 组上限+ l1 }% i9 a8 M I8 x7 v
Classified variable, 分类变量
* R' O+ G: N, P! m* T* Q& m: ACluster analysis, 聚类分析
- Y! X7 X' S' h6 DCluster sampling, 整群抽样
5 C% G) X3 A* y" CCode, 代码
. y: f0 r5 F, ^5 x. d% W8 R& YCoded data, 编码数据
5 Q; L" |' \+ k" l: KCoding, 编码
0 K9 |4 H6 d5 `" OCoefficient of contingency, 列联系数
) w* J2 Q. r: }0 Q0 E: e) eCoefficient of determination, 决定系数' O! E# W x6 p% Y
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数( Y! g( s9 J, f5 J
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数" k; r! N) e# v
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
3 [& \- i( z7 J- FCoefficient of rank correlation, 等级相关系数( e1 ?+ b6 t2 j1 s# D
Coefficient of regression, 回归系数
& p. }1 D9 {& R3 uCoefficient of skewness, 偏度系数
_/ G' d4 s3 T& j, E. o6 ]# tCoefficient of variation, 变异系数% T! k; z; Y6 n+ S) ?
Cohort study, 队列研究 O$ n# ?) o8 c0 l, E
Column, 列
5 U7 V0 r4 @ |Column effect, 列效应
0 {' ^$ k+ v" o+ V% pColumn factor, 列因素
- v* j7 M) K" b A* |3 I4 r( ^Combination pool, 合并
( k+ a& b% x' }5 MCombinative table, 组合表
' U% f, m N2 p! Z0 K3 i/ E& aCommon factor, 共性因子4 j3 M+ F) b; [) L" \0 L
Common regression coefficient, 公共回归系数
* }- {! z+ X* k1 ~. A& rCommon value, 共同值2 a" _ _& B& x/ g
Common variance, 公共方差
: K2 L( f( E+ H) N( f) XCommon variation, 公共变异
0 K% m8 l0 F1 D( o" _+ [* u1 O3 gCommunality variance, 共性方差1 }% W& z% ? Y" ?6 V
Comparability, 可比性# k' U- d0 T# ~9 ^- L9 P
Comparison of bathes, 批比较
* E7 d/ t( U5 t; Z/ B$ c d" nComparison value, 比较值
: x& K9 y/ f$ G: H5 N5 F5 nCompartment model, 分部模型
% E& s; m5 X0 g& e* ]Compassion, 伸缩
- R0 `$ b0 n* }2 K; \Complement of an event, 补事件
7 t) ] X) `) C1 E9 U* MComplete association, 完全正相关
& y: A% ^3 b. WComplete dissociation, 完全不相关
" U6 V/ E* C" g# _* b4 k$ M% pComplete statistics, 完备统计量
. j0 d9 n2 v/ E! }" kCompletely randomized design, 完全随机化设计
% l: c2 h7 }/ ?- iComposite event, 联合事件
: W9 O9 `& j! {; G$ `7 d' gComposite events, 复合事件3 A" x9 J; O% u. h& ?6 k
Concavity, 凹性2 |9 Y! q, v9 l9 A c
Conditional expectation, 条件期望
* B) e7 H& q/ U9 ~Conditional likelihood, 条件似然
' t) I( f, g# F; W5 q; F. A* bConditional probability, 条件概率3 g. F% Y$ t' u. @# \
Conditionally linear, 依条件线性' K! O; J' D1 \% w) g0 T2 f
Confidence interval, 置信区间! ^2 ?+ T4 ?" D2 i: c0 w
Confidence limit, 置信限
: R' I9 j( H0 i0 \# pConfidence lower limit, 置信下限
. V9 c% P- B' h0 o' YConfidence upper limit, 置信上限
4 F$ I6 n4 ^. E9 y7 r. fConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
1 V5 D5 p5 p( S. sConfirmatory research, 证实性实验研究! O2 J1 V* G( U" Y" ^) `) R1 j
Confounding factor, 混杂因素- w+ P/ ]/ b9 J H
Conjoint, 联合分析; G1 e; d9 _) s( H( A' Y1 t E% c, C
Consistency, 相合性
" k: @ G H) [" Z+ wConsistency check, 一致性检验* W5 Z, ^5 g( p* e" m0 G
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计" d8 @: c- |; D9 l1 N
Consistent estimate, 相合估计: M6 _+ r6 g) @* \9 n4 K. p
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
) {) h" P- U" u: iConstraint, 约束' K# _$ x* x1 |' p- o; A
Contaminated distribution, 污染分布
7 v: N# T1 K3 h6 P2 nContaminated Gausssian, 污染高斯分布
4 Q0 b+ J0 p& _+ o" ^9 m4 qContaminated normal distribution, 污染正态分布
% p$ J9 t5 F6 Q, A7 b9 I1 fContamination, 污染
. o- E# J2 d/ K( \- S, CContamination model, 污染模型
~4 P- J. \1 u- j0 W0 n" N0 B9 T9 {Contingency table, 列联表
1 ~) q- i. ~# X- A+ {* L7 S& |Contour, 边界线
Z- H1 A, E' DContribution rate, 贡献率
6 Y {& D# f- h WControl, 对照: r% n/ y& m: U# Q4 l9 U$ {
Controlled experiments, 对照实验
2 T- O! u7 o( u$ M+ x- z3 AConventional depth, 常规深度# J& G) a9 n# S9 o( ~& I
Convolution, 卷积) \$ w4 k4 W! B+ \! G" F0 }
Corrected factor, 校正因子 ~, @/ n! J8 N; V
Corrected mean, 校正均值
' d9 u3 z% D; B% ]Correction coefficient, 校正系数& S2 d& ] L( Q3 n/ h2 v7 j, |
Correctness, 正确性
' {) v. D( [% t+ D* \Correlation coefficient, 相关系数( d; Q/ H* e5 l& D# x
Correlation index, 相关指数
; ^) j# y/ Q5 ?7 H! a0 ZCorrespondence, 对应8 D W6 C7 {3 [+ m0 M
Counting, 计数! o4 c- C, \0 ?: N
Counts, 计数/频数
3 Z+ k* f. w& K5 _% W, Z/ ]Covariance, 协方差8 \' a- q# `5 Z0 f: W
Covariant, 共变
* d' H" m, b7 {, w9 P$ W5 d& D, ?' ^6 fCox Regression, Cox回归/ R7 X# J! Z6 N8 f- x+ `
Criteria for fitting, 拟合准则
. H. ?. c# g6 }- H) S6 J, NCriteria of least squares, 最小二乘准则
% M2 ]4 m4 v4 A( I' S) Y/ gCritical ratio, 临界比( Z3 d$ f; s$ V. W( A3 s9 K
Critical region, 拒绝域2 m2 O6 S3 w. F, u& L
Critical value, 临界值; G% O/ X* L5 m2 w
Cross-over design, 交叉设计
( V* t* }6 x' j' X$ ICross-section analysis, 横断面分析& t7 k; R# G/ i Z+ p. I: L. a
Cross-section survey, 横断面调查
- F# A& B8 y! @: w- u! |% VCrosstabs , 交叉表 1 K9 \( `& R' U! z1 }5 C
Cross-tabulation table, 复合表# @+ X# z) `, ^" f9 Y" b! W% u, G
Cube root, 立方根
& z2 _' K2 C2 q$ G) r0 o* }( V/ KCumulative distribution function, 分布函数
$ R `7 O5 t4 y+ f) Y M/ ~Cumulative probability, 累计概率0 |* V0 W$ R6 Q J* q) t1 b/ Z
Curvature, 曲率/弯曲
4 K, m) w7 t6 y0 b/ E. G" XCurvature, 曲率" ?3 X' a7 n$ D0 ?5 F- f
Curve fit , 曲线拟和 * ~: x8 b9 X! z9 F
Curve fitting, 曲线拟合
7 r8 o% g/ `) ~; T2 NCurvilinear regression, 曲线回归* @9 M8 I# n6 M4 Y+ \% I' |6 b9 h, P
Curvilinear relation, 曲线关系8 X& R5 x. f: h( h0 n8 `# `, g
Cut-and-try method, 尝试法$ i1 v7 \# L @3 ^1 ] i {
Cycle, 周期
% l; v% T: h M9 xCyclist, 周期性$ }) f9 W% d/ O
D test, D检验
4 X$ K" p0 j7 R: PData acquisition, 资料收集% Y* e2 z/ ~) |
Data bank, 数据库
: g5 D! m) }7 m! gData capacity, 数据容量/ w+ N# `7 p1 `0 F+ ?0 [4 D& j
Data deficiencies, 数据缺乏5 T4 b5 ^9 c2 V
Data handling, 数据处理; s( y) e2 B l- } k& C: d5 T3 \/ j
Data manipulation, 数据处理; P4 Z& I% }. j7 m' U& ?1 i7 a6 W
Data processing, 数据处理% }4 b Z6 Z( c5 W( ]
Data reduction, 数据缩减, t+ @9 V$ F$ y' f1 T( w& n" g
Data set, 数据集
) m/ o- M1 {4 u$ {% Z* s) B% k% MData sources, 数据来源
( t$ P3 R9 X% I$ Z2 v" J! KData transformation, 数据变换
; B& Q# ?7 s. K. x$ p/ W# N4 C iData validity, 数据有效性3 o8 o, n# |' o. e" y5 y1 {" d
Data-in, 数据输入$ e* H, [3 y o
Data-out, 数据输出
+ B" q! S* w& ^6 MDead time, 停滞期
1 b/ Q6 _0 r [9 k) Q: }Degree of freedom, 自由度# i" M) i- B" @- r5 y
Degree of precision, 精密度$ t! e7 ~/ I2 ~ I7 o+ M' A
Degree of reliability, 可靠性程度
. W0 e; o5 T: MDegression, 递减" \% Z0 V% M, k# e4 }
Density function, 密度函数3 S+ U9 i: `; _% M: _4 I* B. J- @% M8 l
Density of data points, 数据点的密度( {/ A' Z' x9 s; p3 u4 ?
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
' K9 L+ ^ S* z2 a# gDependent variable, 因变量+ o- ^) h' i! @# L8 O2 l& Y* S
Depth, 深度6 J8 K0 a0 [+ ]! f
Derivative matrix, 导数矩阵 h3 o& m- _, _$ _+ W
Derivative-free methods, 无导数方法
7 {) s/ {6 w1 j% [Design, 设计
, Y. H& s- @$ A6 ?1 }5 ~' K+ SDeterminacy, 确定性
+ k2 K7 X" |1 _* F; [Determinant, 行列式. R1 ]3 }" ~7 v+ n0 _9 S! W
Determinant, 决定因素3 I. H( j' d, R* O; W
Deviation, 离差
- M: W$ [9 U k3 _1 l) x& lDeviation from average, 离均差
* n$ @( m3 d! W9 UDiagnostic plot, 诊断图: d" C* z) ]* F" W: N
Dichotomous variable, 二分变量
; U& l4 j8 @. \& I8 B2 ^Differential equation, 微分方程- \. E4 I! ^% t! D& u
Direct standardization, 直接标准化法
% q% Q1 K5 z. f, ~' i& P7 q# `Discrete variable, 离散型变量) Y" r7 e& b9 t1 F5 g
DISCRIMINANT, 判断
7 s9 N' J/ f4 u$ k8 _4 r' ]Discriminant analysis, 判别分析
& G6 d2 v5 f% n0 SDiscriminant coefficient, 判别系数
) \& Q/ e# e3 i T" p8 a% v5 RDiscriminant function, 判别值
. v& q0 _' D1 f0 p0 W/ EDispersion, 散布/分散度5 X, P d& a1 X* f9 q
Disproportional, 不成比例的3 V( x( x @% E8 N& L1 W
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量: {: O' N! N- V* Y M( p0 z
Distribution free, 分布无关性/免分布 n" ^0 P$ T. O- O7 E
Distribution shape, 分布形状
/ L) g* E: T1 p5 wDistribution-free method, 任意分布法
0 {( L& i5 y2 [$ B* D* J, RDistributive laws, 分配律( F5 `% Y& Q- b
Disturbance, 随机扰动项! @8 N z+ ]/ c+ d5 I, ~1 p
Dose response curve, 剂量反应曲线
8 w0 P$ r! ` F- S& s/ E6 NDouble blind method, 双盲法
/ @% Q4 l1 S1 V6 S# s/ x% rDouble blind trial, 双盲试验
6 p8 X, H2 ^) h! V6 xDouble exponential distribution, 双指数分布& ~* [1 q$ e$ l4 z! S
Double logarithmic, 双对数1 E* `, P2 N' J! Z! ^! e# ?- Z
Downward rank, 降秩
4 Z7 o. r( @# H- o4 Q) ADual-space plot, 对偶空间图
' z( i0 z V6 J5 B5 B! d! hDUD, 无导数方法
* N( y& o e1 U! U% R3 UDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法 M+ d% E' c `2 m. v. x4 D
Effect, 实验效应
; x7 B0 A# r9 o0 a2 r% e- aEigenvalue, 特征值
1 `, G4 ^' t/ Z. q1 N% PEigenvector, 特征向量1 p" V I$ U1 S! v, d8 r
Ellipse, 椭圆4 W: I* Z$ y y3 ?
Empirical distribution, 经验分布
! K9 U2 I9 j' q+ }Empirical probability, 经验概率单位
; b& d4 u5 Y/ c: v" V( {8 B% uEnumeration data, 计数资料/ r' ]! w/ \- c, g
Equal sun-class number, 相等次级组含量 b: M6 }' |( N# V/ L/ D1 y+ |
Equally likely, 等可能
! @% \( w7 x. ~# BEquivariance, 同变性
# r/ C/ r9 y! l& R+ gError, 误差/错误% [2 P/ m% R+ q8 g
Error of estimate, 估计误差
3 C; G2 g, K$ K8 P; G4 KError type I, 第一类错误. r6 h4 i0 n6 Q
Error type II, 第二类错误0 v% J! W) Y1 a8 S
Estimand, 被估量
& v. D1 S1 ]6 hEstimated error mean squares, 估计误差均方3 {( N9 }/ @9 g% A
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和( k! v o& o, e
Euclidean distance, 欧式距离
0 F# t3 W2 E& B: }2 E4 XEvent, 事件
1 b) r) f* x: z5 ?5 L* w4 L. F4 ^Event, 事件7 k# f, j! \1 |
Exceptional data point, 异常数据点! k; W3 [4 V0 z! D$ A, k4 [+ l
Expectation plane, 期望平面) e# w3 ?1 [9 \
Expectation surface, 期望曲面7 e7 ?+ x4 y! g8 L, X( R u* _8 U
Expected values, 期望值
7 g! D8 w3 s9 I7 I. `Experiment, 实验
. K! X1 j' G* a5 S4 s7 d: @, bExperimental sampling, 试验抽样
3 D ~; ~% c' ^7 [ {9 ~- FExperimental unit, 试验单位: {% F& C5 x4 k2 ?
Explanatory variable, 说明变量2 G* a- F% N# C4 x6 `
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
( s9 U' [9 n9 p0 l( ?$ l5 ?Explore Summarize, 探索-摘要
f1 v+ u ~! xExponential curve, 指数曲线
6 }3 L8 N1 n4 `' k: V8 @Exponential growth, 指数式增长
% q: u4 T6 v5 XEXSMOOTH, 指数平滑方法 - }& d7 d/ l ?# g
Extended fit, 扩充拟合! T0 M" R8 l0 \- s9 u; I
Extra parameter, 附加参数1 z: F" W: @- E* U4 `
Extrapolation, 外推法# E. e8 s, E0 G6 y! s/ k T
Extreme observation, 末端观测值
: g6 U4 u5 Z- y* r0 U" t8 iExtremes, 极端值/极值4 C3 H( s6 O9 A6 D7 y
F distribution, F分布# `- H. M1 L3 ]9 Y" R& {( e
F test, F检验! y2 m3 ~: J" S
Factor, 因素/因子
, o% n5 U3 l$ Y2 }7 HFactor analysis, 因子分析3 f: C5 I. L$ t! @5 V
Factor Analysis, 因子分析
7 }1 E7 z2 T7 a, @Factor score, 因子得分
6 `6 _% f1 x. V' }2 jFactorial, 阶乘
% L6 `, m, B' N1 fFactorial design, 析因试验设计' s8 l$ X' Z4 a5 L
False negative, 假阴性2 p6 A7 w* L8 }# E% D0 j# a
False negative error, 假阴性错误
8 H/ U6 D8 Z9 Y, r: s0 n$ d% MFamily of distributions, 分布族- Q* X; e5 y2 T
Family of estimators, 估计量族0 J9 [' c+ u# M
Fanning, 扇面: {+ j; y, W+ P9 N0 p! s
Fatality rate, 病死率* [4 I7 j* b: p0 [( o
Field investigation, 现场调查
% z6 R; _& p2 R7 t) r" W' _& h% kField survey, 现场调查! l |$ k; E- T0 J
Finite population, 有限总体4 L/ a& X# M4 D4 O$ k
Finite-sample, 有限样本* ?/ C7 y* G5 U; s
First derivative, 一阶导数
% ]' K$ q2 V# c* nFirst principal component, 第一主成分
6 s. w2 [; A8 EFirst quartile, 第一四分位数
2 ?/ J/ R! k9 oFisher information, 费雪信息量
% r% ^, z2 j3 d& eFitted value, 拟合值" W0 h( p# I3 w, `* c' l; j _
Fitting a curve, 曲线拟合1 s: J2 v0 z4 z2 M
Fixed base, 定基
) S$ j( S! E7 Y7 s2 fFluctuation, 随机起伏
- M4 ^4 L2 G5 m0 v* Y mForecast, 预测
4 t( q( ^* b% _( v$ w' L0 v$ xFour fold table, 四格表
! v- T, R! j) A g2 k6 w& F# \ vFourth, 四分点, u9 k7 r1 u3 J q8 R# R! r W Y$ M
Fraction blow, 左侧比率
' V" R4 w4 r- O4 ~Fractional error, 相对误差5 e/ e" w w8 M
Frequency, 频率
3 e# E( f3 H; ?2 _2 W5 _Frequency polygon, 频数多边图
u* J' }9 U& R" D ` e/ V0 p9 wFrontier point, 界限点
& T% Z. C4 E9 E. ]' _8 Q& V0 zFunction relationship, 泛函关系
, u4 o R+ i8 l% R1 [2 NGamma distribution, 伽玛分布
- }* D; n; x8 L; N+ z5 oGauss increment, 高斯增量" L7 _! K, m5 A3 f
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布* A+ f( H/ c6 g, v8 ~% ]
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
/ T" A6 V$ o/ K$ CGeneral census, 全面普查
; r$ \6 T# L' ^# ^$ V, `0 V' IGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ( t* \+ P. l) a& q
Geometric mean, 几何平均数7 i, Z' Z! H" I- p5 e- d
Gini's mean difference, 基尼均差
" z2 t) g7 O' P/ h0 qGLM (General liner models), 一般线性模型 $ E& p# v3 o2 n" j; x
Goodness of fit, 拟和优度/配合度/ I: v d' \% `( k6 F) k4 a
Gradient of determinant, 行列式的梯度2 I1 S- l- m! @9 _* Y' w$ e
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
' M Q7 U% f+ q5 N8 zGrand mean, 总均值
7 Z4 l% z: G& l7 f- K$ Q. yGross errors, 重大错误! k- Z" F2 ]; E2 d0 g- c- B
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
6 ^) q2 `+ I* wGroup averages, 分组平均
r& t m' ^' a- o2 vGrouped data, 分组资料
3 n6 g" |- J' I# Z/ x6 H1 S% oGuessed mean, 假定平均数
' L. ]( P" w1 Z0 o8 ^! z9 ]Half-life, 半衰期
8 U; d- R+ A5 s8 w- x3 u1 iHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
3 Q9 g/ Y# K5 b' O3 Z; eHappenstance, 偶然事件$ T/ c( N5 ?" O+ J
Harmonic mean, 调和均数
" \" W0 B' ~# j2 g# aHazard function, 风险均数0 y: Z+ b% {* X
Hazard rate, 风险率
- Y# L+ s6 _* D p. T& OHeading, 标目
0 K, u. K- e2 J) ~Heavy-tailed distribution, 重尾分布9 T9 W4 h$ n8 X0 x1 z) |
Hessian array, 海森立体阵
4 k& L6 e2 T, E# THeterogeneity, 不同质
. j) @# ~$ ]) t$ e8 V% LHeterogeneity of variance, 方差不齐 % B, t4 S3 I1 C. C0 C( O
Hierarchical classification, 组内分组) G2 Q5 ~; K1 c* y: h
Hierarchical clustering method, 系统聚类法8 v2 y% d" D9 N# \3 I3 J! F% I) \) }
High-leverage point, 高杠杆率点
# M5 i3 }( ^& B( F* BHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型9 d8 W5 f$ y4 o
Hinge, 折叶点
) S( H! i/ m. RHistogram, 直方图
+ J$ m# a) [- u8 g, |Historical cohort study, 历史性队列研究 7 I B! |5 V6 { x
Holes, 空洞
. F7 V A: Y% S$ P/ M, w& Y7 tHOMALS, 多重响应分析
8 S% B' c: X+ ]8 ?- r1 `Homogeneity of variance, 方差齐性
& d0 a4 l% U! g5 H6 @% eHomogeneity test, 齐性检验# @1 [" Z- O" [: ^* O
Huber M-estimators, 休伯M估计量
1 t/ Z. N$ `" A, [2 M& I6 h/ w; EHyperbola, 双曲线
9 J" j3 L- ^( f: I8 uHypothesis testing, 假设检验
6 }' G8 e4 P+ R2 K, J3 mHypothetical universe, 假设总体5 H& e( B6 A) C7 m& D3 v0 M
Impossible event, 不可能事件
' D6 x$ |2 s* V! S% EIndependence, 独立性- R$ S2 i6 Z+ C9 S3 d
Independent variable, 自变量
: S( p- v: T7 ]; S/ Z- rIndex, 指标/指数
+ m( T# G4 F8 {' yIndirect standardization, 间接标准化法
1 O4 e6 g/ K* Y3 dIndividual, 个体9 D, v& b4 ~+ F0 f+ `
Inference band, 推断带% W: P4 n$ j/ G/ P; v3 m
Infinite population, 无限总体
; |- W3 M, o% U* p/ KInfinitely great, 无穷大/ N( a; ~3 j R$ \3 t2 q6 z4 H
Infinitely small, 无穷小/ |1 `) | w( N# o9 s, x
Influence curve, 影响曲线1 E; h1 V$ w" [2 J: p
Information capacity, 信息容量
9 s) x' J3 o3 Y2 _/ nInitial condition, 初始条件6 \. F( }& c' \* T
Initial estimate, 初始估计值
6 Z) {& b: M- R! V5 lInitial level, 最初水平. r& z" i1 S; q, R1 \' a- s$ J5 R
Interaction, 交互作用$ ~7 D7 w4 M4 h
Interaction terms, 交互作用项
0 r5 f m6 ? F! E3 CIntercept, 截距
O+ t3 u; w9 Y; m8 i6 I6 h. u" IInterpolation, 内插法
" T* B) k) [& s F/ kInterquartile range, 四分位距
/ l6 |) n/ z' P) xInterval estimation, 区间估计
2 l) O8 a" v' zIntervals of equal probability, 等概率区间
/ |# b: W( ?# s4 X0 QIntrinsic curvature, 固有曲率
5 K, O' b( d! X# p9 PInvariance, 不变性
( ?6 Y' L* z+ _) O' z2 O( aInverse matrix, 逆矩阵% h1 }% X0 U; \0 {- Y7 b' I
Inverse probability, 逆概率) m( ?! f% H( R8 V, N( X+ X, u
Inverse sine transformation, 反正弦变换
" o9 I. D+ S# ]Iteration, 迭代 $ q4 i8 j3 v' O. `' G
Jacobian determinant, 雅可比行列式
( ^" A& `/ L' K1 w1 g, \Joint distribution function, 分布函数$ F! r D- s/ [. ^- Q* q3 h+ \
Joint probability, 联合概率1 u: O1 a; q! K. R
Joint probability distribution, 联合概率分布
. ~ ?' e9 _' S1 hK means method, 逐步聚类法! Y5 f( H8 L+ F: Z& V8 n2 S! T
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
& H, H% s) \* b' T' `* v" TKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图 @# y1 Y+ c* ?& e8 `7 @" T
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关, K( d: T# l6 O1 f/ n [. [, b& q
Kinetic, 动力学" }: i1 t4 q5 K) T: D: I( h" g% B
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验, X7 x- S5 R) q
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
5 c5 v# V- U6 v c9 v# cKurtosis, 峰度4 _ O' d( [4 ^, ?2 a- N
Lack of fit, 失拟
* \! i2 w" G. A u# U, \: j- R+ W. v: yLadder of powers, 幂阶梯
. c/ E# F C% X; LLag, 滞后
1 T0 R6 X. k) D: nLarge sample, 大样本9 ~+ O3 W/ U ]2 O& B' w8 k. L- B# m
Large sample test, 大样本检验
i( S! @* r: W# A- O% l3 }, cLatin square, 拉丁方
4 W7 J& E: N/ ]; R% Z8 {% hLatin square design, 拉丁方设计2 K! q3 |9 w! e7 x" B4 G
Leakage, 泄漏
- h( t% {3 h- n, Y. m' y2 @9 Y3 }Least favorable configuration, 最不利构形4 C" z7 Q; P' U+ H
Least favorable distribution, 最不利分布0 s5 s0 }) o0 L7 `! ^8 L
Least significant difference, 最小显著差法
# p1 o( p! f# o x$ u$ a! \6 QLeast square method, 最小二乘法( T8 |: P! v* d2 L9 ?
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
@+ \2 Z' |) h- q# I" `2 wLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
4 U& T. @$ W) Z/ N5 O- x; HLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线) V8 C# p$ [% W, V
Legend, 图例
6 ^* ~# t2 ~, G7 m, DL-estimator, L估计量
( |& G. l5 n x1 d aL-estimator of location, 位置L估计量$ N1 j5 d2 T9 R1 K- a% T
L-estimator of scale, 尺度L估计量$ B( r; S+ R+ v% k. J7 ]2 k4 @
Level, 水平" T! g: A! r& |1 Q: X6 \
Life expectance, 预期期望寿命- c6 u6 w, M' v, H# A. f
Life table, 寿命表
, `; t9 ~+ p- Q6 M( a* aLife table method, 生命表法
3 m/ ]% n" X/ B0 S M$ N! YLight-tailed distribution, 轻尾分布9 F9 \5 K- m8 W# ], z
Likelihood function, 似然函数
2 q$ |. ~; G* I! `Likelihood ratio, 似然比* [! O! a1 k% @" u% J
line graph, 线图9 z6 R6 e. N- \2 {5 f$ v
Linear correlation, 直线相关' ^0 h* J5 v+ n Z, a3 g
Linear equation, 线性方程5 j6 A E2 o; w! Q w
Linear programming, 线性规划* p6 P- c6 f. Z' R3 F3 s* z2 {8 z
Linear regression, 直线回归
) `7 g2 y) j! NLinear Regression, 线性回归& ?5 s7 T5 q1 J
Linear trend, 线性趋势
* @. a" D t; t P4 a$ z( b. hLoading, 载荷
3 h/ F- b3 p0 P& TLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
3 [- }) }1 b2 a& I* ^% C1 B% xLocation equivariance, 位置同变性
{, u7 C* {. t# CLocation invariance, 位置不变性
* h) O- c* m5 J; W7 I# x1 ^- z7 ~' oLocation scale family, 位置尺度族) w4 B! J0 S5 ^8 c: \7 c9 w' M1 |
Log rank test, 时序检验
3 X! j t% Z5 ^& s4 SLogarithmic curve, 对数曲线
$ G+ D$ n, \) q( y6 P7 GLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
1 t) ]$ t+ ^4 O( E. CLogarithmic scale, 对数尺度
/ R6 V$ q1 u& d* V4 ?Logarithmic transformation, 对数变换
a8 v8 k, ?- N# z$ MLogic check, 逻辑检查9 m& X; i/ p3 h+ g* l
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
' A- h$ p* {5 I( SLogit transformation, Logit转换' f2 Q O- A6 b& m4 I
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 : |7 _( B2 F2 h; U. e3 s
Lognormal distribution, 对数正态分布+ | m: X/ t2 b, t! }
Lost function, 损失函数
& h. ]( D* A5 O jLow correlation, 低度相关
" z: U* ^% F" K: Q* b/ R8 ? }. v& rLower limit, 下限
* Y. L8 |. h" T& `; j! SLowest-attained variance, 最小可达方差. J4 Y8 I; F6 k) o2 u9 g1 @/ t
LSD, 最小显著差法的简称
) Z M Y3 {" u" U) C1 N3 _Lurking variable, 潜在变量
( @* Q: S: k/ F* BMain effect, 主效应3 [$ Q3 J& T: f+ {. W2 o. R
Major heading, 主辞标目. g k+ |, N& g, z7 E' A
Marginal density function, 边缘密度函数
) \" D- n1 R' L% Z6 I2 ?Marginal probability, 边缘概率
: J# C7 {. Y$ E+ m* d- y- ZMarginal probability distribution, 边缘概率分布
0 l% I7 {" [/ N# i! A9 NMatched data, 配对资料4 [- B( K5 G! m, [! o. \' \
Matched distribution, 匹配过分布
, o; t* q0 T( T; m5 dMatching of distribution, 分布的匹配9 I* O3 U2 c& u4 i
Matching of transformation, 变换的匹配- j% b% o! v' l6 W. b6 b! V
Mathematical expectation, 数学期望 v& ^1 b8 F5 P2 A: ^
Mathematical model, 数学模型
5 N7 i# t$ e5 `( HMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量% ?" ]1 f' `6 x9 e
Maximum likelihood method, 最大似然法
/ L8 y) s! S h \Mean, 均数4 F& {6 d, f- F1 j1 Y K
Mean squares between groups, 组间均方
9 y) n: I0 \9 p6 rMean squares within group, 组内均方
. F2 O6 E# ~$ w6 Y& N1 MMeans (Compare means), 均值-均值比较. d1 W" I1 z) K m" e
Median, 中位数
& i" n& v5 P( _: kMedian effective dose, 半数效量( O/ O. T' d( R* h7 |, h% L- K
Median lethal dose, 半数致死量
0 J* u1 }* J) G; D5 a# w- h0 qMedian polish, 中位数平滑
3 z& U* A+ B# e, KMedian test, 中位数检验
" G# s1 y, I; `+ {! }Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
N2 F' i0 `, \6 F( U' y, mMinimum distance estimation, 最小距离估计4 E7 f) @. T4 M/ Z: c* Q# v
Minimum effective dose, 最小有效量
. `- |; q! B$ L& z% s# b0 b1 TMinimum lethal dose, 最小致死量
6 X, a2 ~9 }: Z$ A: P' @ xMinimum variance estimator, 最小方差估计量
- Y% B0 ]! ~ O; @$ G- o! V5 b% LMINITAB, 统计软件包% d5 A7 R5 v7 L7 R
Minor heading, 宾词标目
: S3 t F! n8 ~7 G6 V: F9 jMissing data, 缺失值" H T5 y' Z, N' {2 e8 a
Model specification, 模型的确定
3 f, i8 v* P, h1 E* SModeling Statistics , 模型统计, S5 ~3 N# X% f8 j
Models for outliers, 离群值模型6 I* ~! s4 } K! ?; n+ g. [
Modifying the model, 模型的修正
d0 Z1 O' @% o; v. J1 YModulus of continuity, 连续性模
F2 q$ @( G/ HMorbidity, 发病率
1 r2 t6 {! l) DMost favorable configuration, 最有利构形
1 t1 u" z9 W3 A( z2 `Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" G! X2 U8 ~. z5 PMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归, ^1 ~: u6 n' `! u1 U
Multiple comparison, 多重比较% F" w- h# d9 j4 K& A
Multiple correlation , 复相关
) S1 ^; F' F# u/ oMultiple covariance, 多元协方差4 j6 H( W0 J7 q2 P9 c# ]' T* B
Multiple linear regression, 多元线性回归6 [' {& b6 W, w6 O3 {* H
Multiple response , 多重选项$ C, t% U3 @0 j9 S# n) k
Multiple solutions, 多解9 e8 k3 _7 }# k- r# x4 a* d, ]
Multiplication theorem, 乘法定理
: Q0 d6 Q6 y0 g# P0 ]! xMultiresponse, 多元响应; u' G+ A$ X5 O1 Q
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
! B; m* N" d7 m+ N# \Multivariate T distribution, 多元T分布; b) b6 Q# E1 `9 N4 `
Mutual exclusive, 互不相容
s) Z r* ^% v X% XMutual independence, 互相独立
% f* W+ @( v: W% z7 Z8 r/ ]Natural boundary, 自然边界- v( {( f/ k9 ~: F' L$ k) H
Natural dead, 自然死亡: M) U9 R) |# b2 x) m7 x6 B
Natural zero, 自然零( w3 k3 [* |3 Q# s$ j
Negative correlation, 负相关7 E- ]7 b& o/ k
Negative linear correlation, 负线性相关
) x) p( ^5 K; \: z4 jNegatively skewed, 负偏3 c( z+ q4 e, z
Newman-Keuls method, q检验
# |3 \% R. |# _" Y* _! j8 bNK method, q检验
! Y3 \+ l5 w! m' h _9 R4 RNo statistical significance, 无统计意义9 s( g; L' ^* \6 M
Nominal variable, 名义变量
2 R- d+ _ O6 ?$ j2 m2 INonconstancy of variability, 变异的非定常性
8 w3 K8 L# n: C( m/ p& KNonlinear regression, 非线性相关
/ u1 {# F6 q* KNonparametric statistics, 非参数统计
7 z7 o$ z) Y* x9 o( `' xNonparametric test, 非参数检验. H0 w# o% K* v
Nonparametric tests, 非参数检验) B0 h7 h/ j- c7 d# y
Normal deviate, 正态离差
* @" Q) \3 T+ B. d+ LNormal distribution, 正态分布% a+ Z+ v( c z
Normal equation, 正规方程组
, V, r+ x+ v' {. _Normal ranges, 正常范围5 ]( U- w# U1 q1 h1 S+ L+ y1 a1 C
Normal value, 正常值
. l5 h5 Z1 y: B/ v% ^' dNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数. T9 d* h8 s# Z) ^, V$ }) ]
Null hypothesis, 无效假设
- g4 K* o' z$ u' P" @ Y c2 sNumerical variable, 数值变量$ u# ~) d( H8 b9 D
Objective function, 目标函数
) W" D9 ?/ g5 |: IObservation unit, 观察单位6 g- T' R- n5 x% y
Observed value, 观察值2 j/ E. a4 J) E! v: l* J# |, m+ m" U
One sided test, 单侧检验
8 e1 Q* @) c* ?One-way analysis of variance, 单因素方差分析
# Z- n. U" K: D" O& I# Z5 o: sOneway ANOVA , 单因素方差分析# {+ c1 {9 a/ X) a$ D y* x
Open sequential trial, 开放型序贯设计
& I9 M |* Q( K' o1 Q" iOptrim, 优切尾
/ v) |' k: ~/ X3 r* @* N* J; YOptrim efficiency, 优切尾效率7 m% Y% T9 U k" Q ]
Order statistics, 顺序统计量
' A/ S7 V- } bOrdered categories, 有序分类
8 q/ o% R5 |$ _% v) h/ \& OOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
6 r& P8 i% q& \/ z* M0 JOrdinal variable, 有序变量/ d" Z, c' o& `$ t2 L
Orthogonal basis, 正交基
! d% B& `! P9 S+ _Orthogonal design, 正交试验设计
! \7 V5 ?' @8 l* v% [Orthogonality conditions, 正交条件9 }/ }' h/ T, M+ K& m; a0 e) b2 m# k
ORTHOPLAN, 正交设计
% F$ P' `3 o# s4 f l2 lOutlier cutoffs, 离群值截断点* j. X; k& A D7 J
Outliers, 极端值) ~4 Y; c6 x% v! H" @
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 / p' }6 \' J& w6 ?3 a0 `
Overshoot, 迭代过度0 K1 ^& ?- i/ T, F6 B# V
Paired design, 配对设计, t! @2 X# l: r* u2 ?
Paired sample, 配对样本. q1 p- z( u$ P: `; E
Pairwise slopes, 成对斜率
; s" }. g4 u. Y- DParabola, 抛物线
7 i5 o( S8 I& i# j( L. i- QParallel tests, 平行试验
* b6 D! k* F7 h$ `/ kParameter, 参数
* {4 h5 r P8 JParametric statistics, 参数统计* p# d5 G6 {, \% ~
Parametric test, 参数检验" u# c/ E$ f( w
Partial correlation, 偏相关7 b j+ m }7 S; q4 f1 b. [
Partial regression, 偏回归
/ ~2 v! ~+ p/ j: A- G6 o, ~" A! l5 `Partial sorting, 偏排序
: L6 j# N6 `7 [! U# N7 aPartials residuals, 偏残差, a) M K3 K6 E3 v1 V4 X; ^, p
Pattern, 模式) V6 H. Y' H0 H) W8 n& V
Pearson curves, 皮尔逊曲线+ |2 B! ?, t7 {& G6 T
Peeling, 退层
6 X* Y0 |& Q# l' M$ @7 \- nPercent bar graph, 百分条形图
* j6 h2 E5 a/ DPercentage, 百分比# ] S# Q/ x$ Q: O( [7 h
Percentile, 百分位数- U w: `% x5 @7 i
Percentile curves, 百分位曲线
0 ^" T, s+ t; S* @5 H6 O" UPeriodicity, 周期性4 Q6 Y9 A7 B. N( T+ d' @% I
Permutation, 排列% {5 @2 S, {/ Y# e8 L
P-estimator, P估计量
+ a* H8 K" w2 r9 c7 VPie graph, 饼图2 @/ M: C% J0 c0 N* l1 T
Pitman estimator, 皮特曼估计量
7 }& t6 Y6 R( S& U& A2 c0 @Pivot, 枢轴量
/ d9 ^( T4 x4 N6 a- V! uPlanar, 平坦
1 h+ A3 ^" q) ]Planar assumption, 平面的假设
6 p5 p) n' s4 Q) `! S% c' `( o; _PLANCARDS, 生成试验的计划卡$ N- \# J( u+ T. D( W
Point estimation, 点估计/ X# f* O' [' n6 S/ l
Poisson distribution, 泊松分布
( n& B0 E3 ^. q& }4 EPolishing, 平滑
. p7 x: s0 k2 h9 kPolled standard deviation, 合并标准差
0 Y- R1 k; J: @Polled variance, 合并方差' _& w# w4 z* S y3 n: @
Polygon, 多边图7 M, V3 q, n7 v4 C# {8 O' O
Polynomial, 多项式
. v5 @/ P; p& ? ?Polynomial curve, 多项式曲线3 z. i. {3 }5 }4 n7 }( V
Population, 总体
$ y$ q u' N6 ~. NPopulation attributable risk, 人群归因危险度9 W( k8 Q) u) |: j0 e& I1 P% n. c0 X
Positive correlation, 正相关
9 T; h3 @# ]* uPositively skewed, 正偏
2 M3 {$ k* Y0 a! E. E7 w% G: WPosterior distribution, 后验分布
( P% N/ R7 f+ y# r* C7 a, i) A2 H$ xPower of a test, 检验效能
# s! X' d2 {( X& zPrecision, 精密度) e ^ q V& o: c
Predicted value, 预测值
8 A/ k$ W/ U% ]3 \: wPreliminary analysis, 预备性分析
3 I& G/ L- M, f% fPrincipal component analysis, 主成分分析
' X7 R" B: q, z* }" p. SPrior distribution, 先验分布& b# h* l X+ x* _/ P1 P4 U
Prior probability, 先验概率
+ F+ H" N4 L: A2 `) j7 c) EProbabilistic model, 概率模型6 T# {' A6 b& T0 N7 T
probability, 概率
! i- ]# c3 ?% r* L/ r! HProbability density, 概率密度
! }7 |$ z7 Z! H$ r- `3 h3 RProduct moment, 乘积矩/协方差
; F# l. v& i) {4 MProfile trace, 截面迹图; M+ y, ^# S- u' ?, g
Proportion, 比/构成比. |- P: e" v5 u- O" U. P# e3 c
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样" l- T% a: b% E# r* Y
Proportionate, 成比例' n5 E2 O. N; |2 y# C' h( |
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量1 _ |! f0 O/ O+ {
Prospective study, 前瞻性调查- _! Q9 v' T3 Y# \8 h- k$ j- u
Proximities, 亲近性 $ j/ ^! y1 l7 [/ U8 f# e' x
Pseudo F test, 近似F检验8 _( z0 f0 r+ M
Pseudo model, 近似模型6 E. m! E) c6 ~; C( Z. M. W
Pseudosigma, 伪标准差7 n! c1 u2 { M; u* k1 g3 f- R& M
Purposive sampling, 有目的抽样4 Q1 ~) I" b% _4 R' N
QR decomposition, QR分解
. g; \( p% M' _Quadratic approximation, 二次近似1 @+ ?" @" v6 Q* {
Qualitative classification, 属性分类
- |0 g& z, ~+ d/ E1 i+ N0 [Qualitative method, 定性方法
; r/ j6 _: M: b' U: O% {2 YQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
, H4 ?/ }5 ^" q% _ ?Quantitative analysis, 定量分析
$ C8 G$ _8 I. K3 d3 P2 K$ rQuartile, 四分位数% l/ `" P$ Y$ }1 @; G! F
Quick Cluster, 快速聚类
- D7 }5 |% [; V: F/ X' PRadix sort, 基数排序4 F" E; m# E5 z' O& P; Q
Random allocation, 随机化分组# g3 f: _3 b/ L) w5 ~; [9 t- J) J
Random blocks design, 随机区组设计. t1 Z+ {1 K* v5 T7 H" Y
Random event, 随机事件
# O' X- i3 k" ^1 d fRandomization, 随机化
( z" N% g% w+ ^" ^" J" sRange, 极差/全距$ ? B- a Q9 H* ]+ n* ~" H
Rank correlation, 等级相关
2 R8 ^* ]! J3 u9 n( Z* B5 dRank sum test, 秩和检验
1 x* I2 l4 H& B0 {- Q eRank test, 秩检验
$ f& g3 ]" Q% }1 S1 K6 MRanked data, 等级资料1 T _! n9 W* b- D
Rate, 比率
* S# F3 X0 x q6 i4 }' V* RRatio, 比例# a" d6 v) n9 X: [
Raw data, 原始资料
6 a ^6 J1 R4 w8 c" I# rRaw residual, 原始残差( [4 D2 q! @, ~
Rayleigh's test, 雷氏检验: m9 \, v, u) s k! j2 B
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
- |/ c6 G5 Y, ^Reciprocal, 倒数
8 y5 a; w" {! o& W) ]" } b! DReciprocal transformation, 倒数变换: \' w, T8 K1 [* ~
Recording, 记录* D2 a' u. T9 C& x/ e# o5 F |$ u1 P' v
Redescending estimators, 回降估计量" C8 g2 b1 l x1 Y8 {1 _: `" K3 d
Reducing dimensions, 降维" _: x$ \; {" {5 A
Re-expression, 重新表达0 N4 i0 H- V" s2 C. u& ]) ?
Reference set, 标准组( [3 G$ L2 D: r$ o
Region of acceptance, 接受域
+ m& A+ g: r! e& r e7 TRegression coefficient, 回归系数, N9 P; E" f* A1 @2 X4 l
Regression sum of square, 回归平方和3 W0 f* P' ]9 f, x9 r: ~
Rejection point, 拒绝点8 }7 s' K0 _- c* d: p% t
Relative dispersion, 相对离散度 j) A3 S- y6 Q! ^/ L; |6 u
Relative number, 相对数+ q' x x' n6 }
Reliability, 可靠性
+ P" T6 b" E1 w3 M8 | SReparametrization, 重新设置参数
. {9 V) O3 f6 t( X, R- XReplication, 重复
( a- {: z: z5 `1 m7 \Report Summaries, 报告摘要
8 Z; V4 l* T; G0 g3 T7 Z( F% hResidual sum of square, 剩余平方和, \$ T- n3 `) O+ y, O4 d$ W, D
Resistance, 耐抗性
4 {& c: u2 u8 x( l9 B' Q. \! h9 l* wResistant line, 耐抗线
1 `) L; f. j; |9 U9 Y9 KResistant technique, 耐抗技术
j1 F. H0 C3 y. V' ER-estimator of location, 位置R估计量- L3 D# ] ]+ A
R-estimator of scale, 尺度R估计量& r. S' f2 d2 @8 J4 H& E5 w2 Z, K
Retrospective study, 回顾性调查2 X# b3 H* A, H+ I- h$ u
Ridge trace, 岭迹
! U" J' z0 U" ] y' [Ridit analysis, Ridit分析3 [* P! z/ B8 v$ v2 z1 a! E# g' u
Rotation, 旋转
, T8 ?2 I; W1 PRounding, 舍入
0 h2 b* e" b3 \Row, 行
: X" F3 r n' W, y- `Row effects, 行效应
) I" Q9 Z2 G0 |Row factor, 行因素( u5 R- k; y4 |- `- G! a6 @* l
RXC table, RXC表
4 ^2 w5 r, T, ]4 l) \5 a1 @7 x; ]Sample, 样本
6 U& O% ]) W4 ISample regression coefficient, 样本回归系数7 K5 g' V( L5 G, P( L1 v0 d
Sample size, 样本量4 n: f+ X$ n5 a' H( P5 {
Sample standard deviation, 样本标准差
/ C) v1 j6 t) O ^9 [Sampling error, 抽样误差. M, M+ W, H* k4 _
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包* Z# ?( f4 ]3 Q8 s) }! D
Scale, 尺度/量表9 i0 E5 L3 {) q( X: h! W% ^( O
Scatter diagram, 散点图
5 j! ]9 A/ G; ASchematic plot, 示意图/简图
! O* y8 i! v! OScore test, 计分检验- n) ~" F5 N9 {, z) f3 a" ]1 [
Screening, 筛检* S$ r3 G2 e; ?7 ?6 U( o: ^
SEASON, 季节分析 ( y; d0 o6 F; E
Second derivative, 二阶导数7 n( N4 u9 B; ^- R7 @! v, v
Second principal component, 第二主成分
* M6 n2 ~& d2 E7 M1 g iSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
! a5 q/ ?8 {5 i5 Z8 x; L, |5 G) E" XSemi-logarithmic graph, 半对数图
$ c0 b3 R$ V) Z/ g/ S5 TSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
@( d( S5 z% [! O/ X6 FSensitivity curve, 敏感度曲线' g% Q! |9 H( N$ U4 c
Sequential analysis, 贯序分析
- s5 n, u5 V, K9 x2 l1 f+ n5 ?5 x2 XSequential data set, 顺序数据集
/ o8 }! C% R; c, f+ ?; K6 w; xSequential design, 贯序设计5 `- D# d3 | e# P
Sequential method, 贯序法
. W d* l, s+ h8 uSequential test, 贯序检验法
7 q1 c' ^& J; DSerial tests, 系列试验
% d E- b. G+ q, I( ?- _/ j- CShort-cut method, 简捷法
' N8 P- F6 N ]1 t" u* FSigmoid curve, S形曲线
! Q& `/ h" C LSign function, 正负号函数- k( N5 Y5 O% k" S! \) }/ k8 }
Sign test, 符号检验/ ]1 y/ A$ B4 [
Signed rank, 符号秩$ J4 b: E7 \" ~. R' \5 _
Significance test, 显著性检验
7 _6 [3 P+ y& ?) xSignificant figure, 有效数字. |0 J$ d/ f+ J% `8 D) z6 [
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
+ P8 h1 W! S I& e/ g4 aSimple correlation, 简单相关
@( I1 ]2 j2 S0 |' E& _9 G. Z/ M1 tSimple random sampling, 简单随机抽样( {" h: a; z% i! `, W% m
Simple regression, 简单回归
, [9 D( T3 E, ]5 R& isimple table, 简单表: G1 a1 u# F5 U# `! j
Sine estimator, 正弦估计量1 n. }. o# E, ]0 f' o
Single-valued estimate, 单值估计2 e; J: w" J8 z9 D* z: N2 N
Singular matrix, 奇异矩阵7 u+ b8 Q& v. F/ F* I3 o
Skewed distribution, 偏斜分布
- x& |) M1 [3 y+ G- V! ~( NSkewness, 偏度% u5 K( R! H3 I8 \ p
Slash distribution, 斜线分布) ]' H4 M% s) E; r1 q
Slope, 斜率8 _' \4 j& T0 S$ L+ [9 ]( K. e
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
9 Y. d* R. Y& d. b( X+ z' OSource of variation, 变异来源
" H. {" z% a) TSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关( M5 y/ W I5 ^, ~" @' m
Specific factor, 特殊因子
: A5 g* x, R- c8 L/ _Specific factor variance, 特殊因子方差
0 Q- @$ ^6 z$ ~, B1 NSpectra , 频谱 l3 Q( ?2 {- A3 C9 B" }; [6 P( q( d
Spherical distribution, 球型正态分布+ J8 @2 A) E3 y# w, w2 X4 b
Spread, 展布
: [# ^1 b' e8 i$ W, USPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包+ d% X' P. d6 [; s6 i ?! {* _
Spurious correlation, 假性相关) o- m, @# p1 n6 _8 O) G
Square root transformation, 平方根变换
+ c3 }% k% j0 kStabilizing variance, 稳定方差! d& s- {1 T# p" `, G$ y8 w
Standard deviation, 标准差0 @% _ O6 D4 y) M! a: x: f
Standard error, 标准误5 x( T* V/ M7 `0 B% n* Z2 P1 r1 r9 {' Z
Standard error of difference, 差别的标准误, r& T1 J! s# W" d: J( r9 E4 e0 `: X& y
Standard error of estimate, 标准估计误差
3 y) x4 T3 X5 u( v0 H1 D# p( y }Standard error of rate, 率的标准误
5 {2 o. D+ @/ Z- VStandard normal distribution, 标准正态分布
+ n' V: ^; r" E# ^+ L( [Standardization, 标准化; {% V( `8 a. K: {
Starting value, 起始值
' G3 i' }7 j$ @ K D# U; L7 c% DStatistic, 统计量' F$ Q B* }: K: ^8 @$ F0 J
Statistical control, 统计控制
8 _8 ^2 J' i8 [5 EStatistical graph, 统计图
! b5 k9 E; {/ j5 C+ m3 \Statistical inference, 统计推断
# W; A$ ^" \2 h/ bStatistical table, 统计表. Q4 W4 K( Z4 G1 P
Steepest descent, 最速下降法1 U" Z, z# y0 n6 G( n* k6 {4 \
Stem and leaf display, 茎叶图
0 R7 F% Z2 b! a; X! v0 h- }, E/ hStep factor, 步长因子
Y! R- g2 a6 H) o' I' |- ZStepwise regression, 逐步回归
, j4 U7 d) I' p( H0 {% MStorage, 存; B5 j$ X$ P+ l
Strata, 层(复数)
8 n6 r7 _, D8 U5 r* q5 \Stratified sampling, 分层抽样
7 @* l; f0 \1 j7 r! |Stratified sampling, 分层抽样
. k( D* P& |2 }4 T* a$ W2 bStrength, 强度
; u' e8 x& Z- L7 s! EStringency, 严密性# l2 n7 }2 R0 v3 O
Structural relationship, 结构关系
x) V' A1 u1 A/ C0 V% AStudentized residual, 学生化残差/t化残差- M0 J$ D2 W( Q% y7 R" k
Sub-class numbers, 次级组含量
. [; a4 o, I/ k! {- cSubdividing, 分割+ R8 y0 p6 O- e: v! W7 J3 S# _
Sufficient statistic, 充分统计量
/ A8 }8 } \/ K" sSum of products, 积和6 q- T# b F. q# {* c
Sum of squares, 离差平方和3 P% A- M/ b" G' S/ F
Sum of squares about regression, 回归平方和3 m0 A T. l) U6 w
Sum of squares between groups, 组间平方和/ f1 W8 _2 U F" h3 V7 {; H
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
; Y$ _1 Q# @/ A% }# @8 ^# R$ C1 i3 Q, \Sure event, 必然事件; {# D% K+ G; ^) X
Survey, 调查3 g5 k" L4 y% }5 s9 y: s% h1 H/ [
Survival, 生存分析
2 |: }0 v8 ^( Y" ` f5 @ `6 U# pSurvival rate, 生存率+ R+ x% ^) l1 h3 v
Suspended root gram, 悬吊根图
. o& e- b# F0 N$ l6 a( gSymmetry, 对称
- r& S+ @" {' _, v( MSystematic error, 系统误差1 ], D0 r3 h4 I* B) _
Systematic sampling, 系统抽样" P8 l/ X& `) A" q0 Y) N& W
Tags, 标签
" U% F3 U1 {8 x2 k; d0 o- @! gTail area, 尾部面积
, [* H3 n* v4 P6 r/ cTail length, 尾长
- B( {4 ^3 n6 t/ lTail weight, 尾重
) r: R0 q8 G, ]0 ~0 ZTangent line, 切线
& ]2 u5 _$ H7 @! t' v9 O' _( UTarget distribution, 目标分布
1 D: z" w m) P. Y' E" uTaylor series, 泰勒级数
& S8 H+ d( u) R8 X% `Tendency of dispersion, 离散趋势
3 F% l) B/ {. K' V, k8 H% S4 H4 _Testing of hypotheses, 假设检验
* t9 U8 q3 i5 t2 W8 s# i0 UTheoretical frequency, 理论频数0 Q, A" Q4 D- i8 y& U7 ^7 y
Time series, 时间序列
4 L" ~0 L: v) G- VTolerance interval, 容忍区间
3 H* @2 w: U$ a! B, U0 t$ JTolerance lower limit, 容忍下限& o7 T$ q) t6 d4 v4 {# v# S
Tolerance upper limit, 容忍上限+ c1 p( m5 R; L; X+ B2 ?& q
Torsion, 扰率( k2 M# }; ^4 L8 V' B- C6 N) H4 ?
Total sum of square, 总平方和& u0 ?* ~3 I. O" W
Total variation, 总变异
' {0 S: @. F: o9 D/ `' g# zTransformation, 转换
% h& _$ i; H9 I3 MTreatment, 处理
" E/ ^2 Z1 p, xTrend, 趋势; u* x2 a& c; U
Trend of percentage, 百分比趋势
* ~. [: [9 E! _4 K8 J- ATrial, 试验
' l) P: ~, d% s2 z; LTrial and error method, 试错法
$ K0 u5 h [* G1 yTuning constant, 细调常数 r0 F3 s; q# O2 @2 @3 h" {
Two sided test, 双向检验" W1 X$ I& r3 U# K, |& `! c
Two-stage least squares, 二阶最小平方
. F" d& I7 r8 i, E- ^Two-stage sampling, 二阶段抽样: [. C% K# A: E$ q/ G, |0 u1 j- A
Two-tailed test, 双侧检验: _: o/ E; D5 @
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析6 N0 j, }+ X5 R6 f, T1 }
Two-way table, 双向表
8 F1 ~3 j" i* K; j5 F- Z) E C$ JType I error, 一类错误/α错误
4 K5 J8 R7 @7 L/ aType II error, 二类错误/β错误/ ^+ r! j$ i" z
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称+ z7 z- N1 ` x4 M
Unbiased estimate, 无偏估计. L. T# ?. g, j
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归6 @8 F% y2 z& A& X4 I4 R
Unequal subclass number, 不等次级组含量8 G2 k4 ]. k' E$ @+ `! U) B
Ungrouped data, 不分组资料
) M' C Y/ u2 J- _+ b8 _+ h' M+ x" wUniform coordinate, 均匀坐标
, ], R4 S, r, g" e6 w) P F) rUniform distribution, 均匀分布
# x7 w$ Z/ K" e/ wUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
( @1 `' w; Z$ n- d7 SUnit, 单元
5 B& n7 Z' g+ j4 aUnordered categories, 无序分类
$ |+ R M; J# z, z6 c3 H4 @Upper limit, 上限/ W& Z* {0 U* u" ]9 w) y5 A/ T
Upward rank, 升秩/ R0 e; G8 a/ k) Y$ x0 _% \) w# S
Vague concept, 模糊概念. B7 H* q! F; x" R! {
Validity, 有效性
2 [: W* U s& ^( EVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
0 y6 s- f4 G2 T [4 [8 v& ]/ wVariability, 变异性% Q. t" i' ^$ T; {1 S5 ~
Variable, 变量0 {; I# X9 I9 |1 p3 L( M& Y& j @% B: `
Variance, 方差
4 S% b3 c- h6 \4 g4 ^Variation, 变异
# S, C$ s( I/ p. N% aVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
5 v+ @ W" a ?' d% nVolume of distribution, 容积; V# j4 C. v( }" t% n
W test, W检验: G! B7 f6 S% i7 _
Weibull distribution, 威布尔分布
7 W' i8 `9 A* |) ]Weight, 权数# F8 i+ `( L* L1 }4 {7 \
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验, c# L" N$ ]6 r3 ]8 C/ ]! d9 R+ a
Weighted linear regression method, 加权直线回归
7 Z3 X; A$ y, F, | a; vWeighted mean, 加权平均数
7 F+ `9 R) E! P# ^3 z+ Q3 hWeighted mean square, 加权平均方差
2 X) b+ N L! K+ W& c/ B* BWeighted sum of square, 加权平方和! }* X; @, ~' R
Weighting coefficient, 权重系数7 M6 P* N8 M$ Y# f6 I
Weighting method, 加权法 6 F. O( n9 C7 z( f7 Q
W-estimation, W估计量6 l7 |1 h8 F$ |+ ?4 t6 z( b' C) m
W-estimation of location, 位置W估计量9 s% T0 i- T) O. @
Width, 宽度
' {! @( p* ?3 |) ?Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验$ P4 P" A% L9 V
Wild point, 野点/狂点
0 k. r; g$ k% j, F& X! \Wild value, 野值/狂值
, d6 J: R3 j$ R; l2 I9 Y1 oWinsorized mean, 缩尾均值
. z, U7 M) r& Z; pWithdraw, 失访 ; w# L9 u9 j# T2 ^3 G1 X
Youden's index, 尤登指数7 z5 l& H! z/ c0 i! U. `6 U
Z test, Z检验
" i: X7 @: \, AZero correlation, 零相关
0 E7 M' ]( q$ V( JZ-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?注册会员
x
|