|
|
Absolute deviation, 绝对离差
. G0 D' c! A, xAbsolute number, 绝对数
" D$ q9 s5 m& I) R- W# ]Absolute residuals, 绝对残差
" n! N$ P# ^4 H, J" uAcceleration array, 加速度立体阵* e; `/ [& t* Y a- Z6 s
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
1 \. ^( G N# g$ ~" x9 }Acceleration normal, 法向加速度
6 i3 J9 L; \( R- j; Q3 iAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
) K0 t3 b2 w; ?* I5 ]7 X2 A3 QAcceleration tangential, 切向加速度- R, J$ r0 ^, A* |
Acceleration vector, 加速度向量
' T& K) g0 o; x3 R: cAcceptable hypothesis, 可接受假设8 i, k; H" ~1 T
Accumulation, 累积
9 E K% ?( v8 R9 h0 i/ s( V6 _6 y5 iAccuracy, 准确度8 n& n- p e/ f% e* [7 @4 P. B
Actual frequency, 实际频数
5 T$ g# R0 K. S: b$ [/ ~) c! WAdaptive estimator, 自适应估计量
: z9 h2 i' ~5 b5 j8 S- RAddition, 相加% V6 B8 T' x8 a2 S
Addition theorem, 加法定理' Y7 \9 z( }( A4 Y1 M9 p1 ^2 E2 R# Y
Additivity, 可加性
3 g4 O9 `! P4 z: TAdjusted rate, 调整率
% i! _4 L, L9 k& V2 F+ FAdjusted value, 校正值
0 n7 ] ]# U! TAdmissible error, 容许误差8 t8 H9 M0 M, V7 Y
Aggregation, 聚集性" w! `7 P6 K! ]
Alternative hypothesis, 备择假设
: {0 H( u8 N9 R0 ?Among groups, 组间/ Y( |+ V: Y3 m+ l" s# B
Amounts, 总量# u9 T1 f0 {; A& V5 o8 O
Analysis of correlation, 相关分析
; u$ [- G7 c. cAnalysis of covariance, 协方差分析
3 j. u: G5 w3 J3 GAnalysis of regression, 回归分析
0 C( H) c! ~; z" i, M4 @( i% X' }Analysis of time series, 时间序列分析
9 }- t1 J2 M" s% iAnalysis of variance, 方差分析9 j/ m. O3 F2 j8 K
Angular transformation, 角转换5 i: C/ I3 @% u3 V2 g5 ~2 `
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
# y. a# S' Q3 F4 O8 v- TANOVA Models, 方差分析模型* H8 ]2 {! @+ s1 w3 r! W( c
Arcing, 弧/弧旋
2 I$ r8 x. s0 w. t! l* q/ l3 jArcsine transformation, 反正弦变换/ @% o; X* n6 M
Area under the curve, 曲线面积 \% g0 X! v) y) M3 n4 Z
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 8 _2 F9 C& Q% t3 w1 Z
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 l ` M0 x- S* w {) m6 P6 c
Arithmetic grid paper, 算术格纸
2 H3 a' f- h$ l, G$ @# wArithmetic mean, 算术平均数
, F8 c- ?/ A! U9 vArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
e) ]0 c$ K" M6 S4 gAssessing fit, 拟合的评估2 `. V) ^+ M" {. M% ?& ?+ U
Associative laws, 结合律2 F' ~' m+ x4 e1 H
Asymmetric distribution, 非对称分布% t8 B! A" P) N6 \- _
Asymptotic bias, 渐近偏倚
! X, R+ \* A _( N9 iAsymptotic efficiency, 渐近效率
! y! x9 S! b% j7 Z. wAsymptotic variance, 渐近方差3 L; X; F+ N, Z# G4 o% c0 q0 m
Attributable risk, 归因危险度
4 X4 U& B, T6 t7 ^+ D( f% O( `Attribute data, 属性资料4 t% s$ `4 I+ D7 ]* k6 A
Attribution, 属性7 |% n( v+ N! [8 ]9 c+ I0 h
Autocorrelation, 自相关1 `3 L6 N, _' B0 r( v- n' Z
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关; X( v5 \; g+ X: k
Average, 平均数
, f% B' R% @3 G5 xAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
# q* B3 p$ ^: z E+ Y; P, A4 pAverage growth rate, 平均增长率0 [2 B& n' h* H/ m
Bar chart, 条形图
/ L b0 {# l, {Bar graph, 条形图
) @$ z$ A. d0 ?+ K2 @" hBase period, 基期& k h5 F0 N1 S* k' ^8 E1 Y9 A( s
Bayes' theorem , Bayes定理
3 C8 ~" M4 b# |% w( gBell-shaped curve, 钟形曲线6 p: G0 u9 e$ p2 K8 H. D" r' O
Bernoulli distribution, 伯努力分布/ }% a! V: Z; q% f
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
/ \' L1 z0 z% ?3 a% SBias, 偏性' C. S; o& l6 ~* P" V
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
! j8 c X+ c' KBinomial distribution, 二项分布
' ? K* f2 U& G3 |0 A! o9 BBisquare, 双平方
& I% j6 R# e, H9 A; N6 P: sBivariate Correlate, 二变量相关0 F8 l* G" z2 b4 Z" Z* i
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布9 o8 Y9 v6 a' K8 u) p9 N
Bivariate normal population, 双变量正态总体
j+ L8 Y# a9 ABiweight interval, 双权区间
: x9 R6 F C: |8 h. H8 Z8 S9 U% K. IBiweight M-estimator, 双权M估计量
e# W: b z5 hBlock, 区组/配伍组0 Q3 I6 _& L* K4 g8 R1 M0 J# O
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
4 M/ ?- w! q, WBoxplots, 箱线图/箱尾图
3 w2 E6 W( f3 T2 s. lBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
& j- B! s( X) |' \/ S& i# CCanonical correlation, 典型相关& p' n9 {( G5 {5 J* @8 w% O {
Caption, 纵标目; A& l$ @: f: _3 R1 A0 q9 P3 s5 T" C
Case-control study, 病例对照研究% O o& [: r/ @7 f0 d2 y! `
Categorical variable, 分类变量
, Q0 j. d1 q6 ?7 g: d0 CCatenary, 悬链线& l9 f" ]- ?/ h; \: s8 t
Cauchy distribution, 柯西分布7 Y% l& L; N2 ~) U$ x
Cause-and-effect relationship, 因果关系5 N* } x. V$ A6 s, f
Cell, 单元
5 Q6 z& M# _+ ZCensoring, 终检2 h3 Z# u0 r: D. I
Center of symmetry, 对称中心, w5 {+ _( D4 C0 ~( b# q0 _; N
Centering and scaling, 中心化和定标. H* x. n; z! C
Central tendency, 集中趋势
" \$ i- N5 ]5 JCentral value, 中心值" s( X% d& m) }& |& |- {! Z
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
G3 d5 w3 _" s: h1 i6 R2 QChance, 机遇+ W/ y, k2 O; z+ Y4 n
Chance error, 随机误差, x5 h& B" s$ {& t4 v
Chance variable, 随机变量& Z" ]+ A% h% h5 j' K) w) ]
Characteristic equation, 特征方程
8 W/ H* N$ P* t( ?7 k4 tCharacteristic root, 特征根- P6 g0 Z) _, M4 p5 h" {" y7 E- N
Characteristic vector, 特征向量
- z" [9 L- z* n) @1 @1 W/ kChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
# e; I( e K5 c$ ~Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图4 r- I; g+ J/ ~9 i7 ]
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验4 W: ~8 e: M( H5 _' ~6 F" i
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
! \" p) X' [; e' l' {: FCircle chart, 圆图
/ }" Z6 P; u: F7 S) t5 m$ s' ?& mClass interval, 组距
' J& a$ `& a n2 M1 J* p1 }Class mid-value, 组中值) N3 M: K5 x- t! I2 ]9 ]9 i" C7 f* }
Class upper limit, 组上限
9 V/ Y' p1 n2 Q" M+ @$ ~3 I: yClassified variable, 分类变量8 f" J3 L* `/ \: h# I1 L& g# q/ U% ^
Cluster analysis, 聚类分析* F* c* F1 Y9 N1 k: v
Cluster sampling, 整群抽样* D4 c/ ]& `* f
Code, 代码
! Z; p/ `" a" O! C1 aCoded data, 编码数据7 q7 ^' x5 l* W- Z
Coding, 编码* Z( \" {$ G& L' ]1 i8 l/ _
Coefficient of contingency, 列联系数
0 \ Z$ G1 P/ V- w! N8 B' Y6 |5 S5 @Coefficient of determination, 决定系数
$ i6 X1 W/ v3 xCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
6 m) [/ y( t n+ UCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
" C- s7 ?7 J1 l9 u4 k, ?8 sCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数. |! s* `1 v, A& d( i6 C
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
" K+ ~$ C( k- @1 M% aCoefficient of regression, 回归系数
% O, u' O& B8 H2 l) u2 E6 ~: DCoefficient of skewness, 偏度系数
* A. S, g) G$ QCoefficient of variation, 变异系数
( u! V' q) E0 a6 K* Y( HCohort study, 队列研究
/ K- N5 ~+ V, W% J* mColumn, 列& K8 b% {) F# [- Q
Column effect, 列效应
8 G/ j( Q5 r1 T- t6 d- LColumn factor, 列因素5 w" b" s9 K( Y! ?* V# s( y
Combination pool, 合并. `' [5 Z0 u0 |7 J) N
Combinative table, 组合表# a/ j3 p0 `7 h2 r) ]# J+ Y# f0 g
Common factor, 共性因子
/ S! s- G" ?7 {- W* c% x' J9 {7 vCommon regression coefficient, 公共回归系数
$ g' H0 c# R7 T! GCommon value, 共同值& Z; |: O/ r' S' N
Common variance, 公共方差. O# D* l4 ?9 U4 g- I
Common variation, 公共变异
, j. Z+ `) ~+ C+ R! P9 [, jCommunality variance, 共性方差
5 P0 |" d0 \- X9 X7 m9 h" } dComparability, 可比性
8 l4 x4 a% R1 M7 `* [' fComparison of bathes, 批比较
4 N8 a, K- Y+ l+ u" P$ }: o G4 GComparison value, 比较值
# I3 F+ J* F7 }( C# v) bCompartment model, 分部模型
9 I: b" P: ]* `+ e7 `+ h9 z6 }Compassion, 伸缩
) N9 j1 z/ k6 D$ AComplement of an event, 补事件! W0 b6 w/ l1 `% F
Complete association, 完全正相关3 E+ V9 v' o& ?& d7 D
Complete dissociation, 完全不相关
; q: N# H r/ f5 jComplete statistics, 完备统计量
" S7 W* q2 K- ^8 \: \3 Q, h0 {Completely randomized design, 完全随机化设计" I! Z- ~8 I- T# T
Composite event, 联合事件8 I% J. `4 g, M# F0 p# ^5 _! L& b
Composite events, 复合事件' n6 ~1 o. ^6 g2 w
Concavity, 凹性+ V6 B& h* f2 Y3 p3 r
Conditional expectation, 条件期望
8 W$ Z7 o5 E( b1 ]% j# }Conditional likelihood, 条件似然. C7 b3 Z' ]" \9 L+ i2 i0 S
Conditional probability, 条件概率$ j/ e8 k) P9 S t* @2 \
Conditionally linear, 依条件线性2 N4 ]2 N# Q& l- F; V
Confidence interval, 置信区间
/ f4 Y0 s2 t/ P* |% cConfidence limit, 置信限$ Z& F1 m9 }% d% V- l# L
Confidence lower limit, 置信下限- _7 u2 |- T# n5 P7 U7 i7 Q0 _6 h
Confidence upper limit, 置信上限% I# H* w. H: K! s
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 D- D/ q9 Y: N. c" S1 O- fConfirmatory research, 证实性实验研究
$ Q5 K: q% p2 ~/ w+ ~Confounding factor, 混杂因素
; q+ w3 c3 }- [; UConjoint, 联合分析
4 ~, c$ K1 S2 J9 r; z# S# GConsistency, 相合性# y: N3 f6 k2 e
Consistency check, 一致性检验3 c3 P: I4 s' W0 M" |0 ~
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计& [: b) f0 B4 p1 \5 O
Consistent estimate, 相合估计
7 _' m% O3 `5 R/ Y6 Z- yConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归) {: F7 I$ l0 {4 h: y
Constraint, 约束
1 J2 V! s9 H* b" B8 ~0 U* [' H* fContaminated distribution, 污染分布% X0 k, I6 ?; g4 c+ u: ^0 a9 i b
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布( R7 A1 u) ?; R
Contaminated normal distribution, 污染正态分布2 d; G3 c, ]7 O
Contamination, 污染* X) f# ]$ J, q9 t# e! L1 c, z4 @( U
Contamination model, 污染模型$ _9 C2 s/ J3 B, m6 I# W/ Z
Contingency table, 列联表
4 z4 Q9 a! E) Z9 SContour, 边界线
( Y+ X+ i* ]) |. nContribution rate, 贡献率
) f' r4 R0 P" D) S; ]9 s bControl, 对照
" v7 U0 @$ I! O4 P4 pControlled experiments, 对照实验7 Q2 p- O4 I+ g! l$ A* B
Conventional depth, 常规深度& X! V; g) v" L7 F& Y$ i
Convolution, 卷积
' V( { Z1 U* F' I6 N# ?* w+ ]Corrected factor, 校正因子: ?, L2 L/ Z7 r# V1 p% y ]; G8 U
Corrected mean, 校正均值
( K$ a y6 y! K* hCorrection coefficient, 校正系数6 @2 c8 X$ N! h- a9 _1 u
Correctness, 正确性
, a; m. f, R7 P" @+ o8 gCorrelation coefficient, 相关系数
/ @8 y2 O! _) _% U/ X% v9 BCorrelation index, 相关指数4 s. t# ?5 P+ I O. J4 `
Correspondence, 对应- d9 R' {; b6 c' }
Counting, 计数# S9 j. V; P+ [& ~: k
Counts, 计数/频数2 ?# Y, z. o( F4 u4 E" Y
Covariance, 协方差
( q# z- R# l4 P0 s+ m. U; ^0 ECovariant, 共变 * \$ G4 B; _& Q2 x$ Z) i; {8 C; z1 ?
Cox Regression, Cox回归7 m0 L& \% e/ c, a
Criteria for fitting, 拟合准则% C8 m& s' n1 q% m+ V
Criteria of least squares, 最小二乘准则. U7 D7 j& S% ^1 V: p! O7 v
Critical ratio, 临界比/ H3 A, Z) D$ x5 p! L
Critical region, 拒绝域* c4 [. |% V, c" U
Critical value, 临界值 C8 i! W7 j0 }5 I G
Cross-over design, 交叉设计1 o/ e% o' P: Q
Cross-section analysis, 横断面分析
' i7 @6 K ^$ ~; {. C, B" xCross-section survey, 横断面调查
( l) Y( s* o( i. S$ qCrosstabs , 交叉表
9 }' F5 _* |" g* h6 ^- G8 qCross-tabulation table, 复合表' \/ P( Q& o' z8 X/ n0 y6 Y
Cube root, 立方根
% ]: [. o' X5 P% _Cumulative distribution function, 分布函数. z+ W+ n+ y) @. e" _% W5 ^9 U$ J! S+ K
Cumulative probability, 累计概率& P) a8 j1 X$ ~7 Z
Curvature, 曲率/弯曲
7 o( M) t5 [5 k2 SCurvature, 曲率3 l7 q1 v# i9 E. h. Z; f( j, F
Curve fit , 曲线拟和 ! b( N8 q( R) O: o3 D. H
Curve fitting, 曲线拟合
/ d8 q% l; t9 Y4 X* XCurvilinear regression, 曲线回归
: y* v2 U' G0 m# Z4 P- cCurvilinear relation, 曲线关系' m. P$ w9 k0 h1 s4 m
Cut-and-try method, 尝试法$ R7 B3 D- b4 `7 N9 C% X- D) s
Cycle, 周期
& `, N8 n2 p J$ x8 \3 ICyclist, 周期性% u; u' ^* a) ^6 v9 S& s: ~# H8 D
D test, D检验
. o0 W# g9 l r+ d2 D' \9 mData acquisition, 资料收集+ l( P3 }" a# Q p! A$ v6 W
Data bank, 数据库
2 {1 G+ n7 _) ], N/ B6 E' S# tData capacity, 数据容量
# P& t8 W# V# K8 lData deficiencies, 数据缺乏
7 J" E3 c. p9 k% z, j: |Data handling, 数据处理
; Q- y+ s: ]3 M( @Data manipulation, 数据处理1 b) s" P* A, `, }: k
Data processing, 数据处理7 r- f+ O! H, P
Data reduction, 数据缩减1 Z5 Q, y. R; n4 R5 U5 n+ k
Data set, 数据集
; k5 Y4 ]/ a" S0 ?Data sources, 数据来源
k) O0 l' {- `3 LData transformation, 数据变换8 r. C5 N* J" }+ c, Q1 e
Data validity, 数据有效性6 d5 @ `3 v; b1 W2 v6 P4 U
Data-in, 数据输入
, W$ c$ o3 ?" o) L( pData-out, 数据输出! M+ I3 s) l" h6 e$ R: ?: ? a
Dead time, 停滞期1 Q$ d, G, D2 a; C3 X5 e3 s* y
Degree of freedom, 自由度
' K5 n! f, I m# l GDegree of precision, 精密度
6 y% [* ^: h) @0 N' J# rDegree of reliability, 可靠性程度
+ t3 d1 Y/ n7 J, s9 ZDegression, 递减
! G& `$ `5 P: h5 NDensity function, 密度函数3 Y; e0 {5 Y) @0 P; Y( Z# G+ M
Density of data points, 数据点的密度
3 U9 A; ]# }4 _ iDependent variable, 应变量/依变量/因变量0 Q$ d6 H& y: O
Dependent variable, 因变量- v% X; j5 }( x' G' c( u5 s$ F
Depth, 深度
; [' S; M* g" b: t, c) [ j: j# GDerivative matrix, 导数矩阵
: J: b+ S8 a( t$ K4 M" _4 sDerivative-free methods, 无导数方法' h( C: z9 n; v
Design, 设计
! h, c* g& X; [- I4 _7 KDeterminacy, 确定性; E! m/ [/ E9 a, J( h* [& Z, }
Determinant, 行列式% F, m- U+ t: i2 @4 ~
Determinant, 决定因素
E7 R( | T& Z" s: TDeviation, 离差
: h4 e; ~$ ?/ x' uDeviation from average, 离均差
+ [$ ~9 ^6 B6 q# m5 z8 X0 fDiagnostic plot, 诊断图
2 y( e0 ?1 d1 M! T: O" F1 xDichotomous variable, 二分变量
- z& a9 p& T( g4 g) `& g2 RDifferential equation, 微分方程( `- V8 N/ L7 G) ?/ a' u
Direct standardization, 直接标准化法) _; W& w% P% N* R* l; g' [) I! e/ i
Discrete variable, 离散型变量& q5 W# v6 ]9 O. m A
DISCRIMINANT, 判断 % W4 O% d7 R! @$ P( m8 n
Discriminant analysis, 判别分析" o$ T* }% `2 T( _: J6 O: U
Discriminant coefficient, 判别系数
! w2 v8 k' e7 A/ B; s& w9 SDiscriminant function, 判别值# v) F) N# b! r( m# `6 Z' d
Dispersion, 散布/分散度7 \7 p& a4 Q, B' y0 v
Disproportional, 不成比例的
) E6 y7 E3 ~9 wDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量0 v3 q. \5 G. {( u( ^ _
Distribution free, 分布无关性/免分布- A: h4 {. j6 A. G0 f' Z9 O! t
Distribution shape, 分布形状
& r9 `. t1 q; Y0 xDistribution-free method, 任意分布法 H1 b( @3 D- Z9 u8 c2 k" c, m1 {" a
Distributive laws, 分配律
3 U- r( `; c: x0 ^# r3 y, sDisturbance, 随机扰动项4 i3 X9 i+ b0 T
Dose response curve, 剂量反应曲线4 E( p3 U. K. X& J$ n
Double blind method, 双盲法
' ]& F$ ~$ Q' R. g- H9 |! iDouble blind trial, 双盲试验. G6 ~1 m/ p: Z' l4 x( Q
Double exponential distribution, 双指数分布
9 \8 b9 A# ^0 ?# o4 z5 v L( e! dDouble logarithmic, 双对数
p, U( e% M0 y5 @Downward rank, 降秩
, r9 O5 {) }' GDual-space plot, 对偶空间图' V9 W! g# [3 I, x8 j
DUD, 无导数方法) {: v) ~/ E1 f8 Y, u( M+ q
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
4 @4 U9 T$ V6 ~3 R8 YEffect, 实验效应0 \) E# L4 D- W* i" P! f! x
Eigenvalue, 特征值
: H' D7 Z) N" P3 P3 g! `( ^! [Eigenvector, 特征向量& M' [2 M5 ^$ }
Ellipse, 椭圆
4 S+ ^* G/ q2 g! O6 wEmpirical distribution, 经验分布
( ^1 y( d, x% A0 N* vEmpirical probability, 经验概率单位' i" F2 U* @* A' h C' z
Enumeration data, 计数资料
& V" i: S2 a$ O1 @/ x/ PEqual sun-class number, 相等次级组含量
: r* v( R! f9 N8 x0 jEqually likely, 等可能
3 u, P+ K/ h; R' m& k4 Y: yEquivariance, 同变性1 q3 c" W4 Q/ A' w ], P, f
Error, 误差/错误) {+ [* e& A/ w! X+ r* v6 ^
Error of estimate, 估计误差
# t$ K6 [& |& S9 Z0 V6 ZError type I, 第一类错误$ }: `- h. m* T* ^' Q2 b
Error type II, 第二类错误
! L, K. b! t: W& A. }$ O" A0 d; N. [Estimand, 被估量
+ j. t# i. r8 w k4 V! N) u0 UEstimated error mean squares, 估计误差均方8 J8 v- R3 ^5 ]
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
7 B" O( A, z' q$ Q6 t2 REuclidean distance, 欧式距离+ |$ v. U8 s3 w6 z( \6 p
Event, 事件
% U4 T( e' L9 o' F% m/ Y5 U, GEvent, 事件" O# Y5 t, w- v1 C1 E
Exceptional data point, 异常数据点7 q6 Q- r8 i, ?) n* X, n
Expectation plane, 期望平面9 i8 k7 y. R3 ]" q( K4 p* c
Expectation surface, 期望曲面
- G6 t/ u9 ~+ J1 Q4 T8 ^Expected values, 期望值* j" U3 N! D b; b/ F2 b
Experiment, 实验
) i, B. U& b0 _$ m% k8 ]' _, JExperimental sampling, 试验抽样/ S9 m0 N6 [8 f( b$ r; |2 L8 B) Q
Experimental unit, 试验单位! M) }0 [8 m$ U# G0 b$ U# F3 q+ J
Explanatory variable, 说明变量
8 G$ t; y( ]6 O! f) W9 u& d2 y. ]1 NExploratory data analysis, 探索性数据分析
# e* \1 n l) I. GExplore Summarize, 探索-摘要0 P% |4 i3 g! w" [" r
Exponential curve, 指数曲线* H; K( P8 }3 B; X- E4 Z0 U
Exponential growth, 指数式增长
0 w$ a2 J+ }0 O& [$ L3 S- t9 @" QEXSMOOTH, 指数平滑方法 % O6 F" T3 Y% s* ?( Z; g
Extended fit, 扩充拟合
2 H0 @8 U5 Z0 K1 U4 f% Z$ K* XExtra parameter, 附加参数' K/ P7 W2 S. Q0 i( C
Extrapolation, 外推法
+ M5 f6 [ R" G0 N4 @9 t C& NExtreme observation, 末端观测值
0 y# M" v$ A- C0 TExtremes, 极端值/极值
% q2 g& G6 q5 F! yF distribution, F分布6 j2 L2 e: h4 Q* Z. n
F test, F检验
8 M6 N, j! d$ j! E fFactor, 因素/因子
* \1 T1 `/ A5 r' v) LFactor analysis, 因子分析
7 N+ t& p! Y+ g5 y* p% I$ MFactor Analysis, 因子分析3 D# }* s) L. _# V$ p* a% @
Factor score, 因子得分 : D, S: v8 `; R& d# J$ g: b
Factorial, 阶乘
4 V0 N- s& j X: S1 IFactorial design, 析因试验设计
- Y( I3 ~! i9 E1 m4 s' z/ @False negative, 假阴性
5 @" _0 N- }% W0 Y3 _( lFalse negative error, 假阴性错误
, i) u3 k: r/ l- n( cFamily of distributions, 分布族7 n2 q! Y. T% L9 A3 V' q% {1 @9 R
Family of estimators, 估计量族
* y, |% e/ y0 h/ [$ z& o2 wFanning, 扇面* Q n$ `/ y m9 s
Fatality rate, 病死率
/ M3 J4 ~9 o9 j( [. v% c( s/ o# v0 jField investigation, 现场调查
: w `( x3 x5 ^0 YField survey, 现场调查
" M$ x, y: u9 J8 d' JFinite population, 有限总体( Z2 |9 z! ]$ r- C2 j
Finite-sample, 有限样本
; p5 H5 R; c. J. _" S) N8 V z- zFirst derivative, 一阶导数
% }' }6 j8 Y# x- pFirst principal component, 第一主成分4 Y2 n$ E6 k7 Y$ }
First quartile, 第一四分位数
/ Z9 Y a D( o$ }1 @% w% ^Fisher information, 费雪信息量
1 W/ ]& L( f0 {. e+ v6 w# TFitted value, 拟合值
& |2 D5 N9 {) T8 |0 Q: MFitting a curve, 曲线拟合3 u# a9 Y, L0 K& S- q+ D) Q0 _
Fixed base, 定基) P& J) ]. O( @' b
Fluctuation, 随机起伏' \" F1 }) W% z
Forecast, 预测" n7 }( f% k R/ k/ A3 o
Four fold table, 四格表, X$ q! R6 z% k
Fourth, 四分点
: x' _! g3 Z8 K- tFraction blow, 左侧比率
7 l8 p- j9 W+ \$ r: [) dFractional error, 相对误差
/ J" p$ o- Q/ d' vFrequency, 频率- l' Y% |4 v1 M( w; M! H3 m
Frequency polygon, 频数多边图7 K. Z: Z! l6 r) Z& @# ?
Frontier point, 界限点+ z% A. }% U4 W! b, v
Function relationship, 泛函关系
. C: u# p! x6 V2 OGamma distribution, 伽玛分布, T2 X% b b# T9 T
Gauss increment, 高斯增量 V2 Q* ^- B; ^5 R
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布% f4 X% k$ a4 T; |: E2 O
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量9 n( ~* S% A2 x% i( T( `6 }! S
General census, 全面普查: _6 y3 p ~5 m2 H: g
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
/ i) f! X& D' |; Y1 R2 I6 iGeometric mean, 几何平均数6 c/ f5 N, m4 c I2 l
Gini's mean difference, 基尼均差
% W- u' [5 s4 Y1 i$ I% v& {$ EGLM (General liner models), 一般线性模型
( {& {9 c+ U, W; V, Y) LGoodness of fit, 拟和优度/配合度
, Y2 T) n3 r- S- ]Gradient of determinant, 行列式的梯度0 I* P- w# Q! R7 R M7 e! O
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方0 P: q2 q6 ^4 R' }! J
Grand mean, 总均值
9 p! }2 w0 u$ [Gross errors, 重大错误, h' v- p" X: x; o7 ?+ M! H% [
Gross-error sensitivity, 大错敏感度3 R; q. F& ?7 \3 Y6 [. m2 ]
Group averages, 分组平均
1 h! T2 _1 h2 E9 r4 p6 d) s: tGrouped data, 分组资料
6 Z6 t1 W% y ^- aGuessed mean, 假定平均数
8 Z2 B2 J' U& S+ \9 i$ Z6 n% e; uHalf-life, 半衰期. i( M% k2 Q1 k% E5 t; o
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
1 S4 C: W/ _" `2 k# f& ^Happenstance, 偶然事件, p7 L: @7 P6 W/ J$ N( l
Harmonic mean, 调和均数
2 q6 S2 K0 F0 I$ e5 ^- ^% GHazard function, 风险均数5 Z B% I! I% N) y
Hazard rate, 风险率 Z I i* {; ^( T5 F4 S+ Z# j: I
Heading, 标目
# Y' g6 p. l0 [$ i8 A/ ~Heavy-tailed distribution, 重尾分布
+ x; H4 a) V$ D2 k/ ^Hessian array, 海森立体阵
' M) _: b# P1 P. {' s9 vHeterogeneity, 不同质, M1 Z. E3 u' d* n( v/ q
Heterogeneity of variance, 方差不齐 " w! z# J9 r L% J
Hierarchical classification, 组内分组/ b9 g1 x3 s; q; P( Y2 x- ~
Hierarchical clustering method, 系统聚类法' C2 M1 q8 i: i3 F) H
High-leverage point, 高杠杆率点
! }# q1 s( ^+ ?. U0 m4 SHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型1 }$ o8 ?5 k* `8 h: P
Hinge, 折叶点) C3 n- }' p8 k
Histogram, 直方图- Z# D: v! u2 f8 d
Historical cohort study, 历史性队列研究
" O3 q4 j! s' |8 ~1 w! G' wHoles, 空洞6 T: D9 Q0 T8 l; R+ G
HOMALS, 多重响应分析
: b# u6 L; K' R# u0 h4 mHomogeneity of variance, 方差齐性
6 D! l- ]. H U5 uHomogeneity test, 齐性检验, V) X& b2 |/ g- C9 ~; r
Huber M-estimators, 休伯M估计量
1 U) A! n- E% C: Q& R" R! m6 QHyperbola, 双曲线! r& R- U/ A' z" x7 \
Hypothesis testing, 假设检验" M/ a( W# O' w$ M$ h8 w% s8 W3 ^
Hypothetical universe, 假设总体
" y/ }- o) S: f0 i0 Q$ M/ s+ VImpossible event, 不可能事件
7 y( }7 \6 G0 H& E! X( c3 M8 w% nIndependence, 独立性' J q! a6 R' u0 s g4 a( ]
Independent variable, 自变量
' j; T8 _3 {3 P i, YIndex, 指标/指数
5 X- s7 ^6 {- GIndirect standardization, 间接标准化法
3 m9 Y' T- i7 U, E9 r; X; XIndividual, 个体. _' x+ k/ n% y1 u
Inference band, 推断带) t/ Z: v1 \4 x0 F/ C5 j
Infinite population, 无限总体4 \0 K1 m$ x- C* i# \! s" C- ?
Infinitely great, 无穷大9 I0 F. r2 a: N" `/ `- j: Y9 c% X
Infinitely small, 无穷小) N* w- t. _4 @, d% i
Influence curve, 影响曲线3 C1 g+ O0 ?' O2 }5 t* O* W
Information capacity, 信息容量 V5 b# v& w. c6 H+ _" e
Initial condition, 初始条件
! Q# b: ]- L# [/ JInitial estimate, 初始估计值
* s& a5 \: c2 S% BInitial level, 最初水平
/ o1 k* i4 f6 N* H1 zInteraction, 交互作用
: H& T: _" O+ M% hInteraction terms, 交互作用项" e. R! D- A7 R) }0 t
Intercept, 截距
; i8 Q7 v) h+ n! J0 KInterpolation, 内插法
$ O9 z& q$ G, I- Q* i4 G* j0 F- X7 l; ^Interquartile range, 四分位距. D4 c& I& ~- i5 a: ^2 j: f* p+ e6 o
Interval estimation, 区间估计% ? j: X: s7 r- d
Intervals of equal probability, 等概率区间0 o/ J7 v$ B; u9 c
Intrinsic curvature, 固有曲率
% W2 }% V z% PInvariance, 不变性
) a e5 ]9 r* T0 X: i, i, NInverse matrix, 逆矩阵3 w2 _: K% q7 J8 O) Y+ \
Inverse probability, 逆概率. Q9 j) C3 ~9 w3 t* o
Inverse sine transformation, 反正弦变换0 Z; _6 }1 ~- b3 J* _3 [/ K
Iteration, 迭代 : U; U0 R/ ?! i
Jacobian determinant, 雅可比行列式
6 ], Z0 e# T3 h1 k9 c( lJoint distribution function, 分布函数, f# R9 _$ |; t- W. d7 i; U0 C
Joint probability, 联合概率
4 j% G0 L( m! lJoint probability distribution, 联合概率分布6 a* K) n+ I% ?- u# h7 X5 `# E
K means method, 逐步聚类法
$ F" d1 r/ a, z7 ^6 W8 dKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 @# l4 Y1 h( T! n5 j: Y5 HKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
7 `1 Y' m3 o; \- v7 Y. p+ ?Kendall's rank correlation, Kendall等级相关 w6 o5 C4 K: @4 K6 U u
Kinetic, 动力学* i$ S- l7 W3 p1 v% j7 N2 G( L [
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! I" m' ~$ D" pKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验+ G/ U4 [- Y' N2 m! d5 ^# |
Kurtosis, 峰度# B; B9 ]0 F% }. k" @
Lack of fit, 失拟
1 w# t5 u: Q3 x$ r$ @) ]% sLadder of powers, 幂阶梯+ R" a: u/ o' L8 U/ b
Lag, 滞后
1 ~7 ?. v- h* X! ^! [Large sample, 大样本. [* J- C+ ^) w3 @9 F6 j
Large sample test, 大样本检验
6 H% m8 j v$ i/ H8 `Latin square, 拉丁方$ ?; x1 I, x* L: N& y& Z. v2 V
Latin square design, 拉丁方设计4 n) x( b' _0 Z2 ^
Leakage, 泄漏
4 V, k6 k# B0 ~" w$ Z: y& WLeast favorable configuration, 最不利构形: {, H8 q, S" Z. w& G
Least favorable distribution, 最不利分布# P/ s8 x$ p( P1 V
Least significant difference, 最小显著差法+ o$ E- p9 F4 O, w- e/ b
Least square method, 最小二乘法# n' V: P' h; B7 `! @) Z
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
/ W3 O' R1 S( X- XLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
3 m$ B, M# S- \- Z% W" gLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线! S1 f/ i2 ?6 h/ d1 g
Legend, 图例
" g* [7 X0 [' i$ |L-estimator, L估计量$ S& `3 X" g' \* d5 \2 e
L-estimator of location, 位置L估计量% H( N9 c, N9 y `( V$ y( T: E
L-estimator of scale, 尺度L估计量7 [6 I6 E7 P$ p5 I C# T
Level, 水平
1 q! x( s8 S% k) {$ JLife expectance, 预期期望寿命1 ?( Q( a0 f2 A: r
Life table, 寿命表
( S* Q- c/ ]1 d6 C l) RLife table method, 生命表法
4 p: F& x+ f% D9 ]8 x; hLight-tailed distribution, 轻尾分布7 I+ l3 k; u! q6 i
Likelihood function, 似然函数- I) f$ n; E/ x* e1 i9 a
Likelihood ratio, 似然比
2 v" K5 c" H' H; _9 w0 Wline graph, 线图; e% c& D- U: q: @" K% j! H
Linear correlation, 直线相关
& i9 b% O3 \/ \3 s7 o0 RLinear equation, 线性方程- e: `9 t' D* V2 x" ]( T3 @/ p
Linear programming, 线性规划
: b4 N. Y7 i6 c' ^2 {- Q8 tLinear regression, 直线回归
8 z5 k0 Z' K% W" T9 S) G2 O7 CLinear Regression, 线性回归
; F' i) G3 }1 L0 {1 ^Linear trend, 线性趋势, j. j3 `" b- R, ^2 @* ?$ R
Loading, 载荷
' q9 M' j8 s6 m4 V- _! W# cLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性0 p8 o6 r8 S4 v; N1 d* |
Location equivariance, 位置同变性
: F3 l7 c) y4 F( ]Location invariance, 位置不变性 p8 O% ~0 p1 @ ]9 `
Location scale family, 位置尺度族
- g _0 n2 i8 C# P7 k; kLog rank test, 时序检验
; E; r" s- X! p- M! S% H# i. z/ OLogarithmic curve, 对数曲线4 U/ r( I/ |% {; ~! U6 o2 J" s% U
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 Y0 B# U$ @: o" g( w% y, k. SLogarithmic scale, 对数尺度& Q1 M% i, \( o4 O- K$ i- K0 t
Logarithmic transformation, 对数变换
' [% B* o$ b. r1 B3 _8 sLogic check, 逻辑检查1 q3 ~% i; ]+ H2 P' k X9 G- V$ F/ [
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
' @5 {9 R- b4 i& j# w3 N7 `Logit transformation, Logit转换% q" ^, W1 X7 c$ _8 A
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 9 q1 r- V5 i8 j) B
Lognormal distribution, 对数正态分布6 q3 p. e1 y. I4 O2 t
Lost function, 损失函数1 L+ Y" }( V J
Low correlation, 低度相关
/ K; D: K$ d7 [1 m% v& LLower limit, 下限
l& G9 j, O; t3 j# u% W4 hLowest-attained variance, 最小可达方差
. Q3 n2 d9 O' YLSD, 最小显著差法的简称
0 ]' [3 d' m+ i9 j( ]Lurking variable, 潜在变量
+ P2 g9 m; R1 F5 Q4 O, PMain effect, 主效应
! g5 W$ k) ~9 q) ^( zMajor heading, 主辞标目
3 V8 D( l W0 N. C1 a; [# F$ }8 w# MMarginal density function, 边缘密度函数: R* ~2 `+ i8 u2 \- H+ q) m
Marginal probability, 边缘概率% Z1 B L$ t& ~* F5 U
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
! H5 r) O/ ^0 zMatched data, 配对资料
" M5 F: l9 L- \( F, h# I- A' AMatched distribution, 匹配过分布+ G# l0 F6 c( m
Matching of distribution, 分布的匹配
m+ o- g+ f) b& m9 E* U: G$ GMatching of transformation, 变换的匹配3 t+ M$ B9 O6 L& r7 b4 T: y: h
Mathematical expectation, 数学期望9 Q0 i' J" w+ f( z9 W* Y$ @6 z
Mathematical model, 数学模型* T% u, ?8 u+ w3 k5 D7 {% \5 j
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
: U& Z) F: ?* _& @Maximum likelihood method, 最大似然法' e" a. L/ o4 z: P/ m
Mean, 均数- B4 J* l3 v9 C/ X
Mean squares between groups, 组间均方' m* }1 {$ f l- V, ^+ C! a* ]2 a
Mean squares within group, 组内均方
5 @/ e$ L/ m+ _Means (Compare means), 均值-均值比较. C' C$ d/ l* L
Median, 中位数' R9 e6 R/ v3 i6 P, F5 }$ y
Median effective dose, 半数效量
! E' J4 ?. y" E7 A% q ^Median lethal dose, 半数致死量
' l. ]% T0 O% `5 GMedian polish, 中位数平滑
; N: C; y; U& X MMedian test, 中位数检验
; h$ E4 W I, h$ vMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量( K( S+ |$ o! d& e
Minimum distance estimation, 最小距离估计0 k2 W/ y1 G& O. q v
Minimum effective dose, 最小有效量
0 D( ?: O# Z! ~0 d1 zMinimum lethal dose, 最小致死量
/ m3 }5 ]2 `$ g5 {7 X( sMinimum variance estimator, 最小方差估计量
( p: v- _8 X3 M8 w$ l4 n/ z, t, DMINITAB, 统计软件包# a; ^( z5 T% r% w1 [" O
Minor heading, 宾词标目
- K. Y% t g6 s: \1 _Missing data, 缺失值 D& d, H: E3 E1 U% L7 j* ~
Model specification, 模型的确定
; D# A% W; Y. h) B- {8 p& nModeling Statistics , 模型统计
- f. W! H$ x$ D6 ?9 h! a! r" eModels for outliers, 离群值模型, _4 N5 g+ A) R. \, A' q
Modifying the model, 模型的修正
& L4 E' p0 t3 M7 _Modulus of continuity, 连续性模
: Q2 K! b) ?4 B! iMorbidity, 发病率
1 U0 D Y' z$ t5 `2 N8 Q( @9 dMost favorable configuration, 最有利构形4 s( y$ j m' e
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度1 @5 b) K- g m' b8 C% T
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
" `7 I% ^1 M9 V4 Q( ]4 @* Z7 GMultiple comparison, 多重比较3 m9 ~, j$ q/ k
Multiple correlation , 复相关
3 t. U+ D6 _3 T) qMultiple covariance, 多元协方差4 B& |$ m) `" O& I/ h) b6 O& h9 L( [
Multiple linear regression, 多元线性回归: w; E/ I' Y2 Q" m( I
Multiple response , 多重选项
& ^- k7 Z/ x! [$ xMultiple solutions, 多解8 k! K* {2 [5 \- s- ]
Multiplication theorem, 乘法定理
* e! p% Q. X0 hMultiresponse, 多元响应
7 A. W$ U* h7 F, ~Multi-stage sampling, 多阶段抽样
5 j3 Z2 Q& B: L7 G- vMultivariate T distribution, 多元T分布: O5 L: H. l l; }* Q* T- ]8 u# U
Mutual exclusive, 互不相容
6 e' Q7 y5 k% l1 O0 ~Mutual independence, 互相独立
. ]; r% Z; r3 K) f, }Natural boundary, 自然边界
" G, ?' N, Q" n7 {' K! o5 bNatural dead, 自然死亡 T* e) b+ g6 k0 q% t- ^! D* r% J
Natural zero, 自然零9 h' ~8 \& C* E% L
Negative correlation, 负相关. X G6 {$ D8 i
Negative linear correlation, 负线性相关8 U9 `) P; D6 v% N' k/ s6 ~
Negatively skewed, 负偏
# ~( n* K7 w- }& w8 ~Newman-Keuls method, q检验
1 K, f. ~! j+ t2 D: K* JNK method, q检验
0 S5 D- l9 d7 P6 p* ~No statistical significance, 无统计意义
; U6 t: R5 X1 z. R0 Q: \% e; K5 p5 lNominal variable, 名义变量
% e) X: U9 \: o' U$ b& B( d$ YNonconstancy of variability, 变异的非定常性
' A% p! I E$ ?/ A, C; c }Nonlinear regression, 非线性相关& L1 b$ o; o% Q% |; P% @
Nonparametric statistics, 非参数统计- ]5 R8 X: `" S6 j
Nonparametric test, 非参数检验7 K- D' e0 p3 B5 Q4 Z
Nonparametric tests, 非参数检验9 U, k+ P, O! G5 V4 }
Normal deviate, 正态离差
+ {5 e% A7 L& |: oNormal distribution, 正态分布
8 A: D5 q' b% O0 [& INormal equation, 正规方程组9 e6 F% D0 u8 k* x
Normal ranges, 正常范围
! ~3 E: s# S1 Z5 k- t; `) ]% gNormal value, 正常值" `7 \. n' W# d; w8 z9 c
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
/ G4 b- J- F+ U$ T+ ANull hypothesis, 无效假设
( ~* y+ Q4 w) C+ B+ [- fNumerical variable, 数值变量
( M7 I: _; \ K0 z D; FObjective function, 目标函数
# J. O' o5 E% ]: p) j. I; rObservation unit, 观察单位
! E% v* I0 n" A6 wObserved value, 观察值
' U; p4 n, b* K' w- s' }One sided test, 单侧检验
" ^, w9 v W+ yOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
) n; u, j3 | M AOneway ANOVA , 单因素方差分析
- d `* M* ]# m X HOpen sequential trial, 开放型序贯设计
3 o9 Q5 E: j/ Y K1 w2 b' EOptrim, 优切尾 [$ ?! k a# |3 o* `
Optrim efficiency, 优切尾效率5 B2 }% C- b! s/ w
Order statistics, 顺序统计量0 r' E$ U( F) D# d" _
Ordered categories, 有序分类
+ g) j8 ?' j+ H" F) ]/ W$ S! _Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归5 r: h; w' p1 o0 V
Ordinal variable, 有序变量- g+ F% V! c c% n/ E* d+ V
Orthogonal basis, 正交基
& w4 N$ A* f6 C. @* Y( s* nOrthogonal design, 正交试验设计
& t' v* N; {/ b- I, n# POrthogonality conditions, 正交条件
& _. L2 L. j/ A- \! f' e* q6 rORTHOPLAN, 正交设计 $ {" G' V% j6 j8 ^$ d2 u1 c% G9 f
Outlier cutoffs, 离群值截断点
; {; j/ L" |$ WOutliers, 极端值
( J. u( E# e, Z: h, K" s$ mOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 : U* o$ |7 Z3 h$ Q) D3 [
Overshoot, 迭代过度
- M, E/ l. f- FPaired design, 配对设计
$ l e# p. ^! Z: A& LPaired sample, 配对样本) S+ u! x3 A0 Y) ], _' J
Pairwise slopes, 成对斜率
7 K2 z1 A/ X- [9 W8 j7 tParabola, 抛物线( g1 I* w. ^6 s7 J" ?0 x8 b
Parallel tests, 平行试验
* C2 R. h/ W: qParameter, 参数
; s/ a- Z0 |# G8 L& YParametric statistics, 参数统计5 P/ s8 } b' R( f) s; y
Parametric test, 参数检验
- a/ I2 E% o7 J- C& tPartial correlation, 偏相关
: T" ?4 @9 i. kPartial regression, 偏回归* T) e6 q. g; |7 n ^
Partial sorting, 偏排序
; p9 h2 z: w2 d$ R: E' _Partials residuals, 偏残差( R0 H* l+ V3 q+ o1 O4 D
Pattern, 模式% A! L7 F' D2 P7 _. z/ M
Pearson curves, 皮尔逊曲线 N" S! N: ~/ \+ H
Peeling, 退层! J- d9 j# d! W! `3 d# r; u/ T$ X
Percent bar graph, 百分条形图
& |9 N0 j- k6 M% c1 p+ a- H4 u1 V4 UPercentage, 百分比6 t1 F0 }: ~6 s
Percentile, 百分位数
# g0 X4 [/ H) z+ APercentile curves, 百分位曲线- k/ j* A/ p( c4 u
Periodicity, 周期性
" L' p6 l! y4 ePermutation, 排列
0 o8 J9 E3 k% A8 D$ A( w! YP-estimator, P估计量
s- I3 L0 w5 k" m3 s$ i2 GPie graph, 饼图
& L- `/ u/ }1 C xPitman estimator, 皮特曼估计量* k+ n4 `1 z' ^% a C% N/ x
Pivot, 枢轴量+ ~( T( v. V$ ^) @7 j# h3 n1 A0 k
Planar, 平坦
, S9 v/ c' g f! N1 b, I& l2 vPlanar assumption, 平面的假设8 U( I( X1 S, i4 P
PLANCARDS, 生成试验的计划卡) R, U+ m) r+ M* e6 P5 x
Point estimation, 点估计
5 } ~4 D _- P: @: c; j/ b( ePoisson distribution, 泊松分布
, x/ l% Q8 z0 wPolishing, 平滑
$ `4 ]9 k; o" H8 jPolled standard deviation, 合并标准差
+ E0 f; ?5 l8 IPolled variance, 合并方差; w$ e( l& E4 g6 x6 I, P
Polygon, 多边图, G: H' B% P" T; }4 }5 Z
Polynomial, 多项式
/ r" k3 o' f, t) u* V0 q9 z! `, Y' ePolynomial curve, 多项式曲线 \$ y. d. w/ Z& F; I4 \
Population, 总体
4 E2 b7 V: E% D9 K, K7 ?; vPopulation attributable risk, 人群归因危险度
) F k8 d% O+ nPositive correlation, 正相关/ W' h8 D$ L; a0 x
Positively skewed, 正偏! w o7 N- R8 h9 z2 f. t
Posterior distribution, 后验分布
( R/ G7 I: X) JPower of a test, 检验效能
- }( e! h- m& ?- B7 p* X7 K' cPrecision, 精密度
8 s9 K! Y8 _' _; M6 M/ sPredicted value, 预测值. d6 ^' v3 z( H' T0 `& T
Preliminary analysis, 预备性分析( @8 R( k+ u% X" A7 B
Principal component analysis, 主成分分析
9 J& f; J$ H* qPrior distribution, 先验分布+ {% E2 Z% Q' v M# J1 g
Prior probability, 先验概率
3 S- h; Q# N" K5 `Probabilistic model, 概率模型% N& l7 P9 I" N7 i+ i+ M+ s4 f$ o
probability, 概率
0 m' x R$ a) xProbability density, 概率密度) w, `+ `$ o. H- f0 I7 T( O
Product moment, 乘积矩/协方差
$ J: Y3 a2 e! L: O- J. E7 i: yProfile trace, 截面迹图! ^9 K# H0 v6 @+ d/ v
Proportion, 比/构成比
# n0 M- Y7 A. BProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
; f+ F x1 A$ h* \Proportionate, 成比例: _/ Y- W% p+ n; I8 U5 Y/ F
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
5 Y! K+ z$ P2 [4 n7 fProspective study, 前瞻性调查
8 [6 [+ a1 {, p; [Proximities, 亲近性
% h' ^0 Z7 k' ]5 APseudo F test, 近似F检验 D- M ]; m% I7 B# u# ]) d5 e
Pseudo model, 近似模型
* X' ~/ F% D$ s7 c2 h# iPseudosigma, 伪标准差& I+ `& ?2 r6 A8 F2 r
Purposive sampling, 有目的抽样1 Q. e9 t) |' j( ?
QR decomposition, QR分解
" | o# y" B& d2 g P+ s* mQuadratic approximation, 二次近似
- j2 s% h7 w" ^, a# h0 wQualitative classification, 属性分类8 f6 k4 f7 M9 Z3 Q% t
Qualitative method, 定性方法
q5 z8 \# l& ]6 Q' L$ J: q3 e( QQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
5 w1 [! E% n1 a2 OQuantitative analysis, 定量分析/ N6 ?) K( q9 o
Quartile, 四分位数6 c2 ~* q7 m& K: w. C
Quick Cluster, 快速聚类
) {8 a& @9 x2 C$ z5 u1 TRadix sort, 基数排序 t0 Y) g5 Z ?: c/ T& b9 q: X
Random allocation, 随机化分组% d% r" W5 k3 }$ y* V+ b
Random blocks design, 随机区组设计
$ f/ m* J; I5 U+ c6 e. `2 E9 ARandom event, 随机事件9 M0 C$ l7 Z4 m
Randomization, 随机化. w9 \( A3 ^5 Q( W6 {* ?
Range, 极差/全距+ e1 ]2 t6 h- e% u' d: H; g
Rank correlation, 等级相关0 L2 b* J9 u: Y
Rank sum test, 秩和检验( X% _, v+ Y- ^7 {' f9 Z% q
Rank test, 秩检验0 A1 s$ d* @% f6 h
Ranked data, 等级资料8 o, a& s8 k6 g
Rate, 比率3 X, W: v& |7 v3 E4 K' Y
Ratio, 比例: c( F( O2 o6 ?! [" H" t1 `) E
Raw data, 原始资料1 L. N, Y0 H6 ]" |: D+ y
Raw residual, 原始残差1 Z, Y/ t: N. a; s6 ]& f X
Rayleigh's test, 雷氏检验 Z; G! r) I& y! ^" j0 i9 p
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
% ?+ N4 x' z1 a' v* ]Reciprocal, 倒数
9 b6 V3 J3 L$ q# y2 H6 SReciprocal transformation, 倒数变换
" H2 _2 g0 f0 {6 i9 I* ERecording, 记录8 Q. N8 z+ m/ e8 k: N" U
Redescending estimators, 回降估计量1 [; x8 y7 I# z8 r" `: x& p6 q
Reducing dimensions, 降维
1 w! K1 k- M: ~8 H, DRe-expression, 重新表达5 j; B! @+ \: j) {4 x! a
Reference set, 标准组
4 l z4 X; C" k: {; ] ?2 |Region of acceptance, 接受域! S. `: x' ^, k, Z; X
Regression coefficient, 回归系数* A" b3 t% Z4 I! Q
Regression sum of square, 回归平方和
4 a9 F! `0 }" O8 F6 O. B# y$ E$ HRejection point, 拒绝点
$ Y/ f3 ^3 A5 o# E' xRelative dispersion, 相对离散度
9 ~) v6 T) u h; r! K4 M3 i( rRelative number, 相对数
9 |+ v4 C2 S( t; [ n& Z- d& UReliability, 可靠性
6 k2 }: f. D/ Q. [3 c6 \+ ~" yReparametrization, 重新设置参数
5 h! y+ Q: n! j \5 ]! l6 x( XReplication, 重复6 q1 l: O' l% s- g. M. d0 c1 r
Report Summaries, 报告摘要
/ |+ I! v8 r4 k1 ?* lResidual sum of square, 剩余平方和% Q e& n T1 X" f. ^& W
Resistance, 耐抗性
7 a2 t. F. C [) d0 [7 \Resistant line, 耐抗线
, {: d0 P$ @5 F% KResistant technique, 耐抗技术
# m* P7 n) U( m1 B* L" VR-estimator of location, 位置R估计量
M9 h6 ]: u& S; `8 a8 MR-estimator of scale, 尺度R估计量
) j" D. |. J8 iRetrospective study, 回顾性调查+ E$ I% P' w1 I! p" Q
Ridge trace, 岭迹6 M# j4 N* ^, B/ A0 C1 h
Ridit analysis, Ridit分析7 G0 F' e* ]4 l- I* O) O$ g" s
Rotation, 旋转( v) _5 @5 E! P9 O0 {9 H* U! `
Rounding, 舍入
8 N9 ^6 Y% s) N- O) C; d: WRow, 行+ M' K8 Y7 L/ Q7 `% j; j2 f
Row effects, 行效应! ?& w8 \7 G8 |% y' }. Y
Row factor, 行因素( U& h \% |- v* ~/ b
RXC table, RXC表
2 a. d& x5 x& l6 V4 I5 g' pSample, 样本
- n0 d) H5 L O7 p! R& Q! X! fSample regression coefficient, 样本回归系数
) z: s; m7 z" y7 I7 S* f! dSample size, 样本量
8 |/ z' u5 L; X" D: jSample standard deviation, 样本标准差
& {! E' U1 }% S/ j" V3 xSampling error, 抽样误差
5 u$ c; m: f" [: MSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包; N9 q: Q( w: y! O$ L
Scale, 尺度/量表* ^* [+ V# W* A
Scatter diagram, 散点图
m% `( O$ v: E# n6 DSchematic plot, 示意图/简图
7 I5 Q% {$ ?' W+ {3 D3 QScore test, 计分检验5 [& s2 w7 p. P7 M
Screening, 筛检
/ U$ @. e4 W3 |. D$ U+ QSEASON, 季节分析 + g, f. S# ^+ V, C1 ~; v ]3 H
Second derivative, 二阶导数
( @$ Q4 M" b3 z0 g) JSecond principal component, 第二主成分' ]# Y& S! z7 L( Y
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
4 f+ ?3 X& {1 c& v5 g: ~Semi-logarithmic graph, 半对数图
- P$ Q: Z. i' C! q% U# j$ l5 v, \Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
9 q, a2 T' m; {) n9 B1 WSensitivity curve, 敏感度曲线/ N ^% `+ w& x5 D) @6 k/ T
Sequential analysis, 贯序分析
. n; }1 ~+ v/ J9 {% H; F! T; ~Sequential data set, 顺序数据集2 @6 J; A( A. _
Sequential design, 贯序设计
7 s- ?$ `1 V& |8 x9 m* lSequential method, 贯序法1 O8 Y, g* ^( o' @7 @+ X1 M
Sequential test, 贯序检验法) H' \$ Z+ q5 n
Serial tests, 系列试验1 H( n8 i- c% d u% k
Short-cut method, 简捷法 - G/ G7 j0 V" P- P$ @
Sigmoid curve, S形曲线
2 V2 t" Z9 x, C1 I! YSign function, 正负号函数' z# h% g! R6 n8 w! ~2 h! R
Sign test, 符号检验
! V$ R% t n; U: f7 p; gSigned rank, 符号秩
7 z5 D' U# c- cSignificance test, 显著性检验
$ x \1 K' u. W+ X4 x4 o& GSignificant figure, 有效数字& F7 [5 l& R) `
Simple cluster sampling, 简单整群抽样0 q! f8 k3 i2 k# g/ U
Simple correlation, 简单相关
/ t8 b) [: `# K6 q# D7 OSimple random sampling, 简单随机抽样( S+ ^. d( [! P
Simple regression, 简单回归( R8 S$ ?/ V% s, z3 R- a$ A: \) z- c3 L
simple table, 简单表- {2 \( @5 ~. d
Sine estimator, 正弦估计量
1 C9 f7 @5 `! O1 ISingle-valued estimate, 单值估计
: R/ ^: h6 l2 V" P" CSingular matrix, 奇异矩阵
+ |- q8 _5 c' k3 `3 qSkewed distribution, 偏斜分布3 R1 V+ l; a, M4 H6 A/ @( F b
Skewness, 偏度
; a, J9 \/ y6 B; {! q4 OSlash distribution, 斜线分布
* V) l$ x# G7 M3 Y. U) V4 FSlope, 斜率5 |) t8 @* C6 j8 d4 `
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验: K) M& w& u# C$ Y* [ h
Source of variation, 变异来源
M2 U# `1 ~. a4 {/ ZSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关: _1 C, U) Z$ S4 \3 R' y* X
Specific factor, 特殊因子0 ^0 I }( C& p& b& R* n2 D
Specific factor variance, 特殊因子方差
( k" I$ o0 R9 j' A3 kSpectra , 频谱4 x- \/ z6 v6 r
Spherical distribution, 球型正态分布
) G) _: Q2 X* T( [' I- n: g* I0 c* g- bSpread, 展布) h2 `+ x6 T. G1 |
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
1 D' r l5 ~+ [/ o: c" bSpurious correlation, 假性相关
$ X5 b; V2 S: n/ V2 g- g( s1 v. SSquare root transformation, 平方根变换
" n" P5 _( y/ ]8 {4 ~! ?6 HStabilizing variance, 稳定方差
4 B' ~1 f) t' }0 eStandard deviation, 标准差
8 S# l8 e; A: T6 `, D1 KStandard error, 标准误
# R/ a% w# f, n: f' @" ]Standard error of difference, 差别的标准误
9 q9 c4 K/ _" J( F5 G; _Standard error of estimate, 标准估计误差* G% k# T! l2 E' J: i/ E$ ~! R
Standard error of rate, 率的标准误
' h, X% |( p( y- B) gStandard normal distribution, 标准正态分布. G2 T% g! c4 u3 C/ D& H6 _& F
Standardization, 标准化3 p A' Y+ l+ ]5 Q/ C$ M D# }* a# B
Starting value, 起始值; ?( g# P( ]3 \% H
Statistic, 统计量9 x, R1 p! C5 y1 i5 Z
Statistical control, 统计控制
4 o0 w3 {7 ^5 A' n, h: e5 fStatistical graph, 统计图
( [$ R) V; I8 `" P: D2 QStatistical inference, 统计推断
4 I8 f Q) F, }& z# ?Statistical table, 统计表
$ c# |% I6 l8 j$ }Steepest descent, 最速下降法
J! q* ]: e1 M2 s2 q! DStem and leaf display, 茎叶图. o) H! w* W3 ^! ^: c
Step factor, 步长因子: y$ d5 S% ^& _% Q; \! ^
Stepwise regression, 逐步回归
% ]9 ^0 B1 e) q5 S6 C* \Storage, 存
) p! |/ O5 c) k, SStrata, 层（复数）
8 V3 j3 k' U* K0 s- E6 v: QStratified sampling, 分层抽样/ O. U2 i) I$ O& c
Stratified sampling, 分层抽样
0 q( l+ u% N. B' D- RStrength, 强度$ z! a+ D1 z0 L$ ?9 M; L1 Q0 }
Stringency, 严密性6 Z/ c* v) V4 p
Structural relationship, 结构关系& e! s; V+ c3 u3 y
Studentized residual, 学生化残差/t化残差1 s# q3 l% d7 F0 H0 {4 \) W. z
Sub-class numbers, 次级组含量
& P/ A" J6 u- @8 {Subdividing, 分割
* K, u b; k0 e7 u Y- vSufficient statistic, 充分统计量
" g7 N1 L7 |) |. f& [6 y& W* H1 BSum of products, 积和5 i5 q, u: B1 C+ K' g# Q$ ^* C+ _
Sum of squares, 离差平方和
5 u/ @) K3 g" @9 f4 _; aSum of squares about regression, 回归平方和
# P. p) V) o% B4 [: _Sum of squares between groups, 组间平方和
8 t; F+ |! n' ~) ~' ?6 ^/ l0 KSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
4 E. c. S# X! m! _& g$ c( ]Sure event, 必然事件4 C# w7 i1 f S! Y
Survey, 调查6 c7 a; M. c( o& D
Survival, 生存分析& ^' d6 H% X5 k0 _; \! j
Survival rate, 生存率
7 i' y4 S$ a: I' h5 e+ pSuspended root gram, 悬吊根图
/ i( ?' j {2 k* @Symmetry, 对称
- a7 i# c9 M, DSystematic error, 系统误差
7 d" u7 }. c8 W* E6 U( S0 |Systematic sampling, 系统抽样
+ K/ K" b7 D$ P4 }Tags, 标签' f+ R: `: o8 k+ V& T
Tail area, 尾部面积
, x) `) H( R4 YTail length, 尾长2 b5 r! S4 ?' h9 A8 N1 M
Tail weight, 尾重
: q5 w- g; n6 b2 {- _4 fTangent line, 切线
- |( a: s4 Z( N$ ~Target distribution, 目标分布
' W9 P+ t& u9 Z$ n* ^* a% j6 GTaylor series, 泰勒级数. R, K( ?) H( F1 p
Tendency of dispersion, 离散趋势
7 b( y/ r m/ j. R1 b) T8 }0 y3 cTesting of hypotheses, 假设检验- s ?/ j# d4 L# E2 `1 ?5 n
Theoretical frequency, 理论频数1 \7 x) ^8 U; {- i5 _. p
Time series, 时间序列, V* y! m! h) E9 Q n+ v
Tolerance interval, 容忍区间) P7 x/ W% w2 v
Tolerance lower limit, 容忍下限2 y8 [9 ~0 w5 n+ v0 k A1 F
Tolerance upper limit, 容忍上限
: z- W- d8 f0 S3 `" D; ?Torsion, 扰率
, c) B! y- z8 R5 h6 [Total sum of square, 总平方和5 E( w% o( d8 K
Total variation, 总变异. X d7 D! |$ o. j, J2 h3 `+ C
Transformation, 转换
* I; J H+ K4 M- e- PTreatment, 处理' l P& w$ o, G
Trend, 趋势
7 {# j- A, @3 Z: X4 h9 ?Trend of percentage, 百分比趋势
1 A- O0 K' o x+ jTrial, 试验
. k4 p. v0 F! |5 e. R2 zTrial and error method, 试错法% ]; i1 P4 i9 L$ w
Tuning constant, 细调常数+ X& G# X) A9 z+ m* M
Two sided test, 双向检验
5 Q w. J! x8 {3 k0 gTwo-stage least squares, 二阶最小平方# l" F$ a+ v% ^$ k3 v4 t; F
Two-stage sampling, 二阶段抽样
$ F P3 @% j# t- { \3 zTwo-tailed test, 双侧检验
8 k, L0 k B+ {! W4 S& GTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析) N* I9 ^; c8 ^# ?6 W
Two-way table, 双向表
+ t5 z q' d; s+ _0 v* o: w HType I error, 一类错误/α错误/ i' m9 f6 N: `# B, _* M- ?1 \3 u
Type II error, 二类错误/β错误
: j5 D5 Q) O6 ^2 F; VUMVU, 方差一致最小无偏估计简称+ [% ^& L/ ]) p# a" W8 _
Unbiased estimate, 无偏估计
& D5 T/ E" @- \, P8 M3 Y) MUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归) _4 y9 i- N) ~( F
Unequal subclass number, 不等次级组含量
; H/ ^4 ?( O5 p8 }1 F% @Ungrouped data, 不分组资料3 W ?0 {2 I3 @
Uniform coordinate, 均匀坐标/ o+ X5 P! b$ F( E4 r7 X5 H
Uniform distribution, 均匀分布
' K/ ?: w- K5 F" \Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
2 V$ @3 n. w1 a& c% @Unit, 单元# f& _* j7 F% I! q* ?! D2 o
Unordered categories, 无序分类
! y$ i8 |. \9 r" Z% y4 BUpper limit, 上限7 ]# r/ z R, s: l) M$ i" F
Upward rank, 升秩: a" ]6 y* A: `. `' B" S
Vague concept, 模糊概念: [8 x" c9 C# x: q; Y, Y
Validity, 有效性
( m3 d& x5 k, Y: _VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
2 W6 U7 W* b7 b, j8 IVariability, 变异性3 K0 m7 p) D& \! t
Variable, 变量
) p2 N4 o, x h) `Variance, 方差0 P0 f6 ~; f$ j4 U, W+ _, i3 y9 P1 s. ^" {
Variation, 变异
8 z, a4 ]1 ?$ d9 _( c+ GVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
0 N* ?$ V4 r; @& }$ ` sVolume of distribution, 容积
" J' e! h( W- u3 KW test, W检验
% @+ q! C f; Q9 a" iWeibull distribution, 威布尔分布- v7 X/ c4 x( U* Z3 }0 M
Weight, 权数
$ v1 ]) C' x9 |$ V6 h+ ~! CWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验: h. |0 Y) B) o0 E9 t
Weighted linear regression method, 加权直线回归" ~& e3 s( f( n* x
Weighted mean, 加权平均数
: l8 `+ ^- P1 }* a) B& M0 IWeighted mean square, 加权平均方差
7 J4 s3 _5 |. b" LWeighted sum of square, 加权平方和. l ^9 F! h( {$ s8 y
Weighting coefficient, 权重系数
( Z2 l$ n2 J+ F6 L( `5 T/ r% |Weighting method, 加权法 1 x0 k6 ?% u( d7 T$ p, z
W-estimation, W估计量$ n) B8 z$ i1 G$ z. `8 i+ {
W-estimation of location, 位置W估计量
5 a/ {! ^& _/ J' rWidth, 宽度6 i8 ]2 r7 R+ n
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
3 ^" l7 r/ H/ }' z1 x$ gWild point, 野点/狂点
8 K$ h7 k3 {0 z" O* OWild value, 野值/狂值4 B( @/ N0 v: N N: x
Winsorized mean, 缩尾均值
3 b7 Z4 E& b8 i- LWithdraw, 失访 " k' _* j# B# L- h" Z
Youden's index, 尤登指数 p) n4 x2 t% p2 J4 V8 E1 h3 ?
Z test, Z检验7 J3 w1 r% u5 U. E' {! P
Zero correlation, 零相关
! w2 c; C4 {# D3 M9 ?3 SZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
