|
|
Absolute deviation, 绝对离差
' z1 v; m0 w& r% _! P& j/ }Absolute number, 绝对数
* `2 ~" t( }% _7 N {- f# FAbsolute residuals, 绝对残差. o7 Q" Q1 }4 H# C$ r* ]
Acceleration array, 加速度立体阵8 z3 k8 @- ^2 C: L( s
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
' Z. t) H( e' l3 X+ v; f2 Q M1 w, bAcceleration normal, 法向加速度/ U3 Y$ p. c# e/ W# y+ S
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数5 }6 e# v0 j8 @) E! T- A
Acceleration tangential, 切向加速度4 B2 z6 D2 h0 K! k' Y
Acceleration vector, 加速度向量8 {6 a1 c9 A& Q; j' ?5 ]8 u d" G$ f
Acceptable hypothesis, 可接受假设
/ a8 _) U0 I6 Q3 t: |2 W, BAccumulation, 累积
8 u' i& z; z7 w/ K2 c( V- uAccuracy, 准确度
m0 Q& q: D# S- G1 w; }( MActual frequency, 实际频数
( W" O/ a" g- k9 g6 m0 a: IAdaptive estimator, 自适应估计量
' _" ?& v2 X! tAddition, 相加" D9 ^. Y. q5 Q D
Addition theorem, 加法定理
1 v2 r! _: O: a- i& {! a7 d7 \Additivity, 可加性- A6 l M4 [- m6 Y$ X: w
Adjusted rate, 调整率
/ T/ ^& l- C& t8 h @7 pAdjusted value, 校正值
* d3 J6 z) o2 V+ {Admissible error, 容许误差* c/ `6 [# R+ }; R. Y# t, k
Aggregation, 聚集性
/ Y/ l/ b9 W* m3 Q. H- S+ b+ jAlternative hypothesis, 备择假设8 S) n# u. a3 T& [
Among groups, 组间& K3 L, Q7 Y1 V z% s7 p ^
Amounts, 总量6 C" q) T/ O `. ]+ Z; H
Analysis of correlation, 相关分析6 ^/ D5 J& G& L0 j& ^$ V7 n3 `# z
Analysis of covariance, 协方差分析+ Z2 v* C2 ?( V S
Analysis of regression, 回归分析* n* W- i- l& I3 d
Analysis of time series, 时间序列分析, M u# l: d) q& }2 W0 t) c0 }% D
Analysis of variance, 方差分析
* @. ]9 _4 {0 {Angular transformation, 角转换% ^3 Q9 R9 \+ ]$ _( ]8 H& b. |! c
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析7 ^+ [, e/ i( L
ANOVA Models, 方差分析模型
+ d* x* @; u$ m) |9 g* Y5 fArcing, 弧/弧旋$ e! i. `. u t2 L L
Arcsine transformation, 反正弦变换
* G1 o% ]+ i# o+ |3 W1 `8 yArea under the curve, 曲线面积
/ m' R% q7 r, L, }AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
a8 n4 w$ I" Y G2 o0 O5 [ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 2 t$ z; R& F P# ?5 ?0 y
Arithmetic grid paper, 算术格纸6 p: Y- I5 n+ G0 ?
Arithmetic mean, 算术平均数
# y3 d7 o1 N4 B" X3 HArrhenius relation, 艾恩尼斯关系* Y, z* k. T- Y
Assessing fit, 拟合的评估& U2 s6 W7 d, \( E T! }; J
Associative laws, 结合律
, J1 {" c. Q& G& N$ gAsymmetric distribution, 非对称分布) E* y! j N3 d5 Z
Asymptotic bias, 渐近偏倚
/ j; S C* f. s* j2 W$ U9 w% XAsymptotic efficiency, 渐近效率5 o- G0 F7 y# g g2 Q
Asymptotic variance, 渐近方差2 b3 x' b% V+ R5 z
Attributable risk, 归因危险度
4 y: e$ T4 d7 u" ?Attribute data, 属性资料" Q3 y+ M- K9 ?$ G
Attribution, 属性
1 G, X4 x- g$ g+ Y, f+ T; x; O9 bAutocorrelation, 自相关8 P. d% B( b7 Y! F
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
) J$ F7 m. q" v' p' d0 W/ {Average, 平均数
( I" V7 p. d8 l( B' |Average confidence interval length, 平均置信区间长度
3 l7 H: m6 G; C6 k( zAverage growth rate, 平均增长率
3 u+ t& ~) f' q- c, EBar chart, 条形图
' c2 ]. ^! \- V1 y7 E oBar graph, 条形图% |, k, Q8 Z, }- t/ z# I
Base period, 基期
1 o% J. I, p: T& b3 mBayes' theorem , Bayes定理
" c _5 l4 n9 V" H! _6 x( {) tBell-shaped curve, 钟形曲线1 u6 y: o7 }( x. ?! O* q- o
Bernoulli distribution, 伯努力分布
4 Z( R6 d7 t' R1 t% t. K$ U+ [Best-trim estimator, 最好切尾估计量
" ~% R _3 `- d7 o# B2 j4 Q. iBias, 偏性5 u. S2 I* B( H6 n/ L7 Q9 j2 n
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
9 N9 t: y6 }3 {Binomial distribution, 二项分布
1 }' b0 ?2 q7 b3 q2 z* kBisquare, 双平方
s, G% u# a* w; U2 {* u; C9 GBivariate Correlate, 二变量相关' M1 \7 a- ~) b1 ]- Q5 t
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
E& i7 ]9 |2 IBivariate normal population, 双变量正态总体
3 ~2 {" _" X0 L1 _( V# Y$ ~Biweight interval, 双权区间) T- |" K8 u. z
Biweight M-estimator, 双权M估计量
/ T, I, J- x' b1 N* R! L+ JBlock, 区组/配伍组 t. A; |7 C: W' R1 W
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包+ V$ Q; q! V Z9 g3 `$ z& B; T0 s
Boxplots, 箱线图/箱尾图& x( P" x0 Z) r4 S/ D7 |
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点. U! o/ |2 ^2 G$ [) z
Canonical correlation, 典型相关
@, E% R- Z* R {; BCaption, 纵标目& _2 w: {/ y# z1 T# N1 M9 }
Case-control study, 病例对照研究+ [! Q9 D# ~6 n& A* p
Categorical variable, 分类变量
+ k+ M; Q) _/ f& ? ^Catenary, 悬链线* F0 j3 s: K& B% v0 q% T$ @
Cauchy distribution, 柯西分布* _8 J8 V$ c: S- m& Z
Cause-and-effect relationship, 因果关系3 @( c- [; u" z
Cell, 单元! v+ m/ W/ _2 m, ^6 }: L
Censoring, 终检
; \% L, ~, W1 ?1 [/ O3 lCenter of symmetry, 对称中心
3 h4 W8 ~" d v8 k+ O' jCentering and scaling, 中心化和定标3 b$ ?+ W% B9 P- }: p: ^/ R
Central tendency, 集中趋势1 r1 p% T% f5 k( Z
Central value, 中心值
9 z& z0 K U8 `3 ~* ?CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
) m% ?1 Q" b, v4 D6 LChance, 机遇
' ?( j/ |8 P3 n( ?Chance error, 随机误差4 `* \/ V2 H) X1 J) {, |
Chance variable, 随机变量
& p9 m Q( M" J5 U yCharacteristic equation, 特征方程
( G% a4 R1 ^$ _# T1 z% C3 ACharacteristic root, 特征根
% {. A: b: D/ e( ?3 HCharacteristic vector, 特征向量
- S* b5 o! B' q3 @/ ~; CChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则2 e4 l* F" M0 U1 M
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
9 g1 Y5 b3 {8 _3 ^* t- A" HChi-square test, 卡方检验/χ2检验
3 K |: }# k- ^: ^$ k* C- ]Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
% g. w8 Q- M! s; b0 h0 R+ z( RCircle chart, 圆图 8 [& n* J& F/ e
Class interval, 组距/ D2 _$ Q$ V+ A8 a4 l& Y0 @
Class mid-value, 组中值
, G* a( k4 B" s& L0 J5 k9 jClass upper limit, 组上限
3 h R* |8 v* S! d6 P$ dClassified variable, 分类变量
5 y) j6 m1 f/ G; O5 SCluster analysis, 聚类分析* I* W! ~* Q' W. ~$ K ^
Cluster sampling, 整群抽样% @ L; q+ a: u& P& w* X3 _ \0 f
Code, 代码
: Z. I1 W, V4 \* RCoded data, 编码数据& L' J7 j* o, C# g0 _
Coding, 编码5 g! }- @. L9 K4 t0 M$ r
Coefficient of contingency, 列联系数
2 r) ^5 v ^: Y' t7 QCoefficient of determination, 决定系数* F2 _4 G, W" T
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数0 P4 ?; \7 n! F g. y7 | ]
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
0 ~' }6 k! I. V, c3 Q* p/ fCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
' d7 Z/ [/ H1 ~- [' [, pCoefficient of rank correlation, 等级相关系数6 P+ ]# ]4 y7 U1 ?3 w# U7 u3 t
Coefficient of regression, 回归系数( x7 D" B; g) F' U% r
Coefficient of skewness, 偏度系数
. H( x8 ]; G' T4 E* }- r1 \Coefficient of variation, 变异系数
3 v7 o/ t [4 G O: R* ACohort study, 队列研究
% g3 O# p$ w0 j) yColumn, 列
2 [. H& y6 ~; [+ m. \Column effect, 列效应
0 ?/ d7 m- d/ }Column factor, 列因素
' ]/ ~# _' u# k5 H, J4 F. }Combination pool, 合并. U2 @& @ H" `$ a0 O" \" J, m
Combinative table, 组合表2 N. \' Y8 Q3 C
Common factor, 共性因子
/ f! C8 [& U0 s' _ PCommon regression coefficient, 公共回归系数0 R h X7 X$ x: G8 a7 H
Common value, 共同值- Y. U' }) t6 ~1 F! ~! D
Common variance, 公共方差
' q1 e, _) K$ f% @" ]& Q$ p/ eCommon variation, 公共变异( `/ m* r8 r/ k9 M3 t3 r, ~
Communality variance, 共性方差
" j; V1 b& a0 B& j* l" {5 YComparability, 可比性 ^5 F: D$ i+ L2 S F
Comparison of bathes, 批比较7 }; m( t, C3 ^9 \$ G
Comparison value, 比较值
+ o( V3 ~- G8 ], U( \- oCompartment model, 分部模型( _. O% y/ C9 g0 u% K8 V. G' b( ]
Compassion, 伸缩
0 y* {0 U4 P2 kComplement of an event, 补事件- |% j0 u, W, x/ v2 t9 ?& _
Complete association, 完全正相关. t. f4 C( X4 P
Complete dissociation, 完全不相关% b0 n( Q# T8 B2 J& @ K
Complete statistics, 完备统计量
! P. {0 d$ u, bCompletely randomized design, 完全随机化设计
2 \/ y" N9 z: MComposite event, 联合事件
3 @ e1 v% d! U5 k, x; k- KComposite events, 复合事件
5 {! C4 M- I9 w8 yConcavity, 凹性+ J. Z# G$ }1 Z3 O( E: a
Conditional expectation, 条件期望
- B: G0 ]! s7 tConditional likelihood, 条件似然5 X) f# N1 ]+ [# F( [) L- `
Conditional probability, 条件概率! |( H x# j% s
Conditionally linear, 依条件线性$ c- ]' s" O6 L: i& r3 t- A
Confidence interval, 置信区间
' D0 y. a# a8 s. tConfidence limit, 置信限3 J/ x5 @- z7 b0 W
Confidence lower limit, 置信下限
% \8 l3 W$ M4 lConfidence upper limit, 置信上限
+ L' [; S& m p9 [Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
. y7 l7 P- f/ Z" t5 n* c) }Confirmatory research, 证实性实验研究$ e2 F: b5 o. Z8 v* J- b
Confounding factor, 混杂因素
+ ]9 D2 q* ^ U X) S' cConjoint, 联合分析, s9 ?" p8 `" d
Consistency, 相合性
3 _, b9 d" K9 O$ L$ C0 R" W: RConsistency check, 一致性检验
" O% R9 r3 g. K2 K3 b) M: O# ]) Z' e: _Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 w! X W: [( Y4 v! d' n b. c. ^
Consistent estimate, 相合估计2 k( ]6 w1 S4 d
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
! k# \- [8 y# G. s: y( F( ~- _Constraint, 约束* t$ e+ j# v6 \ H, g
Contaminated distribution, 污染分布
) T) h2 n5 G" [2 _+ j1 uContaminated Gausssian, 污染高斯分布
; o; b/ O- x0 m# P0 E" DContaminated normal distribution, 污染正态分布* i5 l5 S( W) n* Y. ^$ q
Contamination, 污染/ {) n% B, U9 c1 D7 y8 Y' x
Contamination model, 污染模型3 e' H* o4 K$ C8 r
Contingency table, 列联表
6 Q6 S' C% F+ \4 C+ u$ bContour, 边界线
7 P5 Y6 L8 @. uContribution rate, 贡献率
7 r Q ^) ^3 r$ V8 l) ^) d& k3 cControl, 对照
8 _# b1 Q- o( M; O$ B9 SControlled experiments, 对照实验. {% d5 ]' K8 x" N G3 M
Conventional depth, 常规深度
) j9 e1 s) @( e6 SConvolution, 卷积/ U. p$ g3 n! r/ U) J
Corrected factor, 校正因子
) t0 w+ Y+ `% L! O! ^* UCorrected mean, 校正均值
- _; s& I m+ X# g! D1 E4 xCorrection coefficient, 校正系数
5 R ]. O; v( { M! W) hCorrectness, 正确性1 [2 c1 }& X) e2 ?1 k5 p0 z( C
Correlation coefficient, 相关系数
- J1 A# P* j6 } {- y x$ `5 ACorrelation index, 相关指数
" m6 r' J, M- g1 c0 bCorrespondence, 对应
# X+ [1 }* [1 W. \' jCounting, 计数! q* W4 P0 ^: ]5 C" o6 W
Counts, 计数/频数
; v& G( w: @/ ^+ A# a( eCovariance, 协方差
$ L3 `6 T$ h- mCovariant, 共变
% P) b+ X/ X) g1 DCox Regression, Cox回归" A: L3 t+ f7 v" g5 c+ j& Z0 N
Criteria for fitting, 拟合准则/ o' E/ S5 t+ O6 X( q
Criteria of least squares, 最小二乘准则
, F, J! B. d5 f4 W+ L) nCritical ratio, 临界比
1 L9 Y- v3 N/ Z; R$ w2 P3 o3 KCritical region, 拒绝域; S( ]3 D3 z- ~# B; u( k4 z8 ?
Critical value, 临界值, {, X p" e1 r' u+ l
Cross-over design, 交叉设计
% S0 g) O/ l. h6 \Cross-section analysis, 横断面分析
* R; s, y# ^8 \Cross-section survey, 横断面调查
' p. o9 [" }) m4 f% p5 Z: [+ PCrosstabs , 交叉表 * Y) S7 ^* c( s! P% k) Q% O
Cross-tabulation table, 复合表
# h8 {1 u; n* o# f3 lCube root, 立方根( c2 v( E+ z: z8 V& P. B5 O
Cumulative distribution function, 分布函数
! k1 p/ f! Q* p4 X1 @! jCumulative probability, 累计概率
' u% N9 v/ L- @ o8 }# [+ ^Curvature, 曲率/弯曲
0 f! s& I; f m$ C# D9 SCurvature, 曲率: _7 N: |' p, L! v
Curve fit , 曲线拟和 3 `, [$ X2 Y7 U4 ~
Curve fitting, 曲线拟合
' @" ^1 ]( S! r I4 _Curvilinear regression, 曲线回归
+ Q, _: Y& T2 `5 i; c- j! cCurvilinear relation, 曲线关系
! }3 }4 l" `% oCut-and-try method, 尝试法
/ h2 g) g1 c* i$ I& WCycle, 周期
' V; s( K; K( j5 A* A' gCyclist, 周期性6 \) R: a, I+ B) ~: W2 G
D test, D检验
2 l y1 t6 w& E/ i' T7 zData acquisition, 资料收集
- J+ p7 @7 C8 F& F' d) |2 {Data bank, 数据库
9 |- i# a: I& i/ R; lData capacity, 数据容量; m3 l3 p. y/ ]; w) L2 l0 J
Data deficiencies, 数据缺乏. a @# K& d- ]
Data handling, 数据处理
( l' ]- @" A; U/ P" C1 HData manipulation, 数据处理5 K4 e9 x+ `+ M5 L( e- g. \! E
Data processing, 数据处理+ G% `3 X# U6 n$ l7 V3 |
Data reduction, 数据缩减
3 Z8 [5 D, y5 J8 y! p; EData set, 数据集7 X; x9 {0 V: ]/ s1 U
Data sources, 数据来源0 N9 d7 J* L* {) U
Data transformation, 数据变换* C" _* V5 E! h: m) {
Data validity, 数据有效性
8 Y! l& ]1 \- h. O' [1 dData-in, 数据输入
8 I2 G1 i9 ^- DData-out, 数据输出! k; e+ y. u* @& J
Dead time, 停滞期
, h" V$ X, @- E: g. M1 m* _Degree of freedom, 自由度( ]0 T. H9 A3 m# V5 n
Degree of precision, 精密度4 s) E1 `4 W" p/ u; b% [$ d: ]
Degree of reliability, 可靠性程度& m% C" N( [/ C& g
Degression, 递减
b3 _6 N6 m0 m r- x5 `Density function, 密度函数
) x- Z( }# l; z; U. A zDensity of data points, 数据点的密度
$ h- \ m0 z" f1 i5 w; fDependent variable, 应变量/依变量/因变量5 v6 y' J! U' t! ]) k' l
Dependent variable, 因变量
: w0 p& D( \' gDepth, 深度. E' R8 W3 L) V; h
Derivative matrix, 导数矩阵
( [, H# ?: d" R3 rDerivative-free methods, 无导数方法
) I" P. ]* \9 @( `& a* S$ v) V. BDesign, 设计) p v& V6 r: p- d5 Y. f
Determinacy, 确定性
# x* a5 @1 X* cDeterminant, 行列式# ]6 }& m3 Q3 J1 I( Q0 P: o
Determinant, 决定因素
/ _7 e+ f, k9 }1 U1 c! j5 E4 a4 fDeviation, 离差; H9 o4 i+ l! K# N5 V2 O! a, q& r
Deviation from average, 离均差& u- n) V3 k, G" ]3 h0 {
Diagnostic plot, 诊断图1 L0 D0 P8 L" v% t
Dichotomous variable, 二分变量
7 e2 ?; \1 C; Y- d) e, mDifferential equation, 微分方程/ B2 t) E! T. e, x
Direct standardization, 直接标准化法& ~) a V9 D0 E
Discrete variable, 离散型变量
* [! N, o+ c$ ~: h# LDISCRIMINANT, 判断
0 {; N& R) E$ j4 w0 z, @. b( I* RDiscriminant analysis, 判别分析
: Y! A/ _' b! z2 A7 YDiscriminant coefficient, 判别系数
4 [. p3 ^6 G2 P& w# y; p' o/ L+ `Discriminant function, 判别值% T4 T- S$ h& Y/ t+ M ?3 Q
Dispersion, 散布/分散度
' s3 G; n3 _! rDisproportional, 不成比例的' P: S( z1 t3 N. D$ d. M0 z
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
1 k% [+ c) S& r( R+ YDistribution free, 分布无关性/免分布
# t+ `) g# A8 s2 J; _& oDistribution shape, 分布形状; Z" O. c! D; t ]9 d
Distribution-free method, 任意分布法
; i5 l D- J5 |Distributive laws, 分配律
" D( p4 N: W- D! \% B ZDisturbance, 随机扰动项$ H1 V: f# z3 Y ]8 u2 w. m7 x, e
Dose response curve, 剂量反应曲线
3 x9 {8 a. j- B8 ^Double blind method, 双盲法; f9 m5 E6 y0 f% l
Double blind trial, 双盲试验
) P1 A1 w% g; F& A! H `Double exponential distribution, 双指数分布" l% m! R! Y5 B* n I
Double logarithmic, 双对数: j; v2 E) U) g: X- V: b
Downward rank, 降秩
7 H7 h+ l1 J! NDual-space plot, 对偶空间图
4 U# V9 p- @0 [. G9 oDUD, 无导数方法
. [8 S2 @ i$ \ K p1 PDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法2 w$ n3 x4 f0 `+ g) \( d
Effect, 实验效应
9 R" r8 _. `6 R8 IEigenvalue, 特征值$ Y& L8 q4 H0 y4 q
Eigenvector, 特征向量+ L* s, J" p) x/ q6 A
Ellipse, 椭圆
, f' K' N6 d0 V i( t" |Empirical distribution, 经验分布
. i2 L" V6 O+ B1 }0 zEmpirical probability, 经验概率单位" k( _( P+ z2 h P
Enumeration data, 计数资料
: t9 H6 T: A3 iEqual sun-class number, 相等次级组含量
/ A d7 B8 }4 |Equally likely, 等可能% G* V- G0 l% ^
Equivariance, 同变性* \ J% D/ K0 D! F
Error, 误差/错误% a" N3 N2 Y% J, N
Error of estimate, 估计误差
5 ?9 J% ]2 y- m8 AError type I, 第一类错误# C \6 r7 Z& @! b+ N7 C
Error type II, 第二类错误
: T# f' u, K" r& R+ h# m- z- h/ NEstimand, 被估量
+ o0 n! z3 S0 e# e7 HEstimated error mean squares, 估计误差均方# g$ U7 [" P* ~- g! M8 G+ D
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
9 `. H. M& N' n) m/ p1 }Euclidean distance, 欧式距离
% B3 K) Z; Z& ^6 C' mEvent, 事件
' p! s9 I1 f- ^2 s) p# w- S4 yEvent, 事件. |- D* @, r9 F
Exceptional data point, 异常数据点
5 Z# n0 V0 j7 Z; oExpectation plane, 期望平面5 A9 U) p# J" D) }8 o, s% J( _
Expectation surface, 期望曲面
( s8 m1 ?) g9 NExpected values, 期望值+ v. u l% C6 q5 J- G" t: m7 D
Experiment, 实验$ {7 ^: {7 @; |0 l
Experimental sampling, 试验抽样3 D, P6 u# c. I8 b6 C" b' O
Experimental unit, 试验单位
% G# e* W0 z$ g/ r* bExplanatory variable, 说明变量6 G* x- O D K+ T3 G j! V
Exploratory data analysis, 探索性数据分析. h* C& I ^ R* S4 ~
Explore Summarize, 探索-摘要1 [) o! r$ [: c
Exponential curve, 指数曲线
5 B" o2 |7 {- P {3 a( D+ X+ HExponential growth, 指数式增长* D! f0 l: `2 A+ w7 p0 V" g
EXSMOOTH, 指数平滑方法
$ ?) S3 r( V6 ]9 B3 I7 [Extended fit, 扩充拟合
. R* U; ~9 y* z- V; `2 }Extra parameter, 附加参数, i! x, ?# N$ d( a. G! {0 J
Extrapolation, 外推法
- h' J) }7 ?# V4 a: X$ dExtreme observation, 末端观测值# z0 _* O! j$ }7 i9 b8 d0 e0 t
Extremes, 极端值/极值
; y# d% o3 E1 L$ j0 W" i4 a' LF distribution, F分布$ ]7 R! u D; @3 \3 a- K
F test, F检验
! I" i1 p* h0 ^& h# |Factor, 因素/因子
G6 ~9 {# l I5 }, w) K4 @Factor analysis, 因子分析; u; E$ [. n0 k* g) o
Factor Analysis, 因子分析
/ {! w6 f6 B, W5 p7 h1 gFactor score, 因子得分 ! q, V! A4 i' f/ {+ U3 T' {1 |2 I
Factorial, 阶乘
6 p& R) f$ h* }7 x, LFactorial design, 析因试验设计
2 p& a" r1 t& F( k3 p5 ~% R x3 IFalse negative, 假阴性5 L0 _4 S* K: T: n
False negative error, 假阴性错误
5 U* T+ ]6 [. d! OFamily of distributions, 分布族
+ d- J, F/ Y4 J' E. x2 }( iFamily of estimators, 估计量族1 v4 {* i- f- K
Fanning, 扇面
3 ]4 ^" d2 M- R* n( IFatality rate, 病死率' \. P. c% p6 M, o
Field investigation, 现场调查% p# A( {3 F0 y1 `+ V8 \
Field survey, 现场调查+ U' E( b8 m( S* Q: J
Finite population, 有限总体& t1 H" n: k5 Q6 L1 m# T. k
Finite-sample, 有限样本: E$ f2 ~ D. Q5 n6 C) m3 W
First derivative, 一阶导数
6 F$ ~3 B! x+ E3 pFirst principal component, 第一主成分
2 Y' V) s; g" j! T. r6 GFirst quartile, 第一四分位数
0 ^) q+ ^) d2 d8 ~Fisher information, 费雪信息量
* m8 _! ?- Y" I" iFitted value, 拟合值
5 `, m3 Q% U9 }% e! p& J' p; z+ FFitting a curve, 曲线拟合& z$ v+ `) y9 c" ]5 W' n! B
Fixed base, 定基
1 p' z: e" d* ^3 R( HFluctuation, 随机起伏
* d$ u. b5 _0 S2 g& _Forecast, 预测$ a, {& F9 |) ^' j- t
Four fold table, 四格表$ h, n! |( ?$ n1 m2 N# |5 W) ?) M. ^
Fourth, 四分点
/ H7 N) c0 T- @7 H9 gFraction blow, 左侧比率" J7 q A8 B& R1 `" m
Fractional error, 相对误差
% O8 b2 G& R9 [5 K3 `5 B! E/ I0 eFrequency, 频率% k* A8 T9 p7 Y( b( g
Frequency polygon, 频数多边图/ ~ p4 J- n. B5 ~. M4 s$ x9 u
Frontier point, 界限点( q: W2 Z/ @* c4 g$ ?0 n
Function relationship, 泛函关系" i& D* X! e' P$ b o
Gamma distribution, 伽玛分布( N/ b) d7 @( c/ V5 y l, r
Gauss increment, 高斯增量
3 ~# |7 t) Z( @" d# I |+ }& CGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
& Z0 k$ l8 `& T; w; uGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量, }6 g( q' Q3 H! c1 a
General census, 全面普查
- F1 {/ M6 C, x* l" I$ AGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 + |( n- v$ |' P% _ ~
Geometric mean, 几何平均数0 a. [- P4 C3 d- R- e# Z8 q
Gini's mean difference, 基尼均差
8 A" ^: w' q* O% ^' @$ aGLM (General liner models), 一般线性模型 ) M1 j& Q2 _+ T% c
Goodness of fit, 拟和优度/配合度/ b/ q ]+ K+ l8 J
Gradient of determinant, 行列式的梯度
- W5 v q0 U5 k" }Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
6 l4 l+ A( ^8 n; N7 OGrand mean, 总均值3 h0 q# Q* D' T/ i& t! L# t- Z
Gross errors, 重大错误
' ^+ k$ n$ p; u0 H/ @% r& mGross-error sensitivity, 大错敏感度; W: m1 Y4 I5 d! n
Group averages, 分组平均
0 g# Z p- I& p8 ]4 _+ p. ]& X( |" ZGrouped data, 分组资料1 c+ M+ \ n9 ]7 ~. t
Guessed mean, 假定平均数
% _2 k, |0 p6 H8 |1 ZHalf-life, 半衰期
1 h% p& B: y$ ^' G2 nHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
, q2 M2 N5 q$ c. n% Z7 AHappenstance, 偶然事件: y7 |2 l6 h9 O | l) v
Harmonic mean, 调和均数. E: [0 c S7 T0 @2 _6 J& M# [: `
Hazard function, 风险均数
0 M" j: u& q7 @3 s1 D" eHazard rate, 风险率
0 D5 I3 O: B4 S6 z4 x) sHeading, 标目 2 O# c6 U+ U8 V
Heavy-tailed distribution, 重尾分布8 _) p! w: D# i0 v9 t
Hessian array, 海森立体阵
" T4 ?$ g: M2 u6 |Heterogeneity, 不同质
! V$ E8 P1 v( D5 C) ^Heterogeneity of variance, 方差不齐 2 [+ i% [9 X3 @: ?, G
Hierarchical classification, 组内分组
1 ^2 q2 {5 F3 KHierarchical clustering method, 系统聚类法7 B( q9 m: ?/ q& m( ]# y
High-leverage point, 高杠杆率点6 V* |" n; X! R X
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
+ ^1 H7 B ^4 r" rHinge, 折叶点1 e( F1 B; T: Z( H- p: q0 e
Histogram, 直方图
; C# _- N( |1 d& w) ?8 cHistorical cohort study, 历史性队列研究
3 [) j# L% H8 R% Y' \$ ~Holes, 空洞
" K7 v) Y: [% V$ q+ p7 lHOMALS, 多重响应分析
8 E) ?& V( S# Q; l$ kHomogeneity of variance, 方差齐性
* Y" Z Y# k4 }Homogeneity test, 齐性检验
4 K& y; q6 }$ B! e: T9 y- l/ cHuber M-estimators, 休伯M估计量
6 h. h2 |" D& h( I7 mHyperbola, 双曲线. v! v( i$ @0 ^# E
Hypothesis testing, 假设检验 Y% M; H' e0 L+ {5 e: R
Hypothetical universe, 假设总体6 O( \, ~* p6 Q0 V" `4 i H5 R
Impossible event, 不可能事件
+ u2 [) g$ w5 IIndependence, 独立性9 c. O+ e; N) a; W. v9 d
Independent variable, 自变量
+ R% |2 |- J, i8 OIndex, 指标/指数
) S# ?0 |, H9 t+ ^Indirect standardization, 间接标准化法- v+ ~1 n6 s3 ?
Individual, 个体8 R ?) D6 f5 [# F
Inference band, 推断带
) C0 K$ G* m$ `Infinite population, 无限总体8 i3 g2 G; F8 M0 z3 O: L8 y
Infinitely great, 无穷大4 V: Y0 `) ^5 X1 ]: q& S
Infinitely small, 无穷小
. D- D1 p" |8 E& ~/ X! {Influence curve, 影响曲线# @! W6 c1 T) `5 W
Information capacity, 信息容量
$ h! t9 K8 k9 ~ r. sInitial condition, 初始条件5 U/ Q4 a4 g* P5 B1 N: e
Initial estimate, 初始估计值
' E, c8 D; U, _4 EInitial level, 最初水平
0 `9 ~4 F' N$ H YInteraction, 交互作用, x! ]. ?5 J$ [/ M! I" f
Interaction terms, 交互作用项
* D$ e9 f e/ v. Q3 ~9 V8 W7 HIntercept, 截距
" A% ]: b: M+ O# g5 U& Y, K8 _Interpolation, 内插法 ?% Z9 x: i3 O
Interquartile range, 四分位距) z9 F5 m+ e3 ?/ _) |4 @; O6 [8 [
Interval estimation, 区间估计" N/ G; s/ E8 v2 R4 w" }' I3 K
Intervals of equal probability, 等概率区间
% {; y, M0 o' E, gIntrinsic curvature, 固有曲率
9 T$ ? R2 a- j( H( GInvariance, 不变性
" U | q7 `; t( q% IInverse matrix, 逆矩阵
: W& e* n+ L% v& E9 Y$ z- \Inverse probability, 逆概率' R/ e3 a$ R4 A
Inverse sine transformation, 反正弦变换
7 ?: U9 {- y- V Y: r! E9 w1 oIteration, 迭代
! B- @) o4 D- AJacobian determinant, 雅可比行列式9 J' C; c3 O1 C8 C8 P- Y+ ~- l! ^+ h
Joint distribution function, 分布函数3 L1 a! r' A. j7 n$ W5 M+ J* s
Joint probability, 联合概率
, T* Z4 {/ V. A/ l. |Joint probability distribution, 联合概率分布6 B6 d" B, ]" X) W/ t/ @) g, U
K means method, 逐步聚类法
, G+ X8 n% l( UKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ( z/ o( d! R) I. s: T
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图) v! ~4 ?1 a7 x5 e
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
( M, }9 ?6 W9 ^+ E- l$ B" O+ LKinetic, 动力学
- A" [6 {2 B% l0 }9 tKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
: y& W/ c0 w2 [% s$ B% iKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验 J/ H) @/ u/ l0 x- m( E
Kurtosis, 峰度
. E# O- l) j/ |7 F- }Lack of fit, 失拟
" F% w/ G- F# ?# _Ladder of powers, 幂阶梯5 z" q. f- T. p: \. k, \& I& A, n9 Y
Lag, 滞后5 @( j. O$ F# Y# P9 d0 E5 T
Large sample, 大样本
1 s. T' c5 D% N! J# b- SLarge sample test, 大样本检验
% ` a9 t/ k/ sLatin square, 拉丁方
/ |; I) [8 m2 x# r+ B2 oLatin square design, 拉丁方设计
! u* g( h# ?$ T( SLeakage, 泄漏5 }# A: L3 a3 g1 c/ g: l0 ?4 f7 P! X
Least favorable configuration, 最不利构形
% `" p1 z$ A( X- JLeast favorable distribution, 最不利分布9 k; f. C% ]9 i( k. w* \
Least significant difference, 最小显著差法
7 I' y* u/ {: _2 o$ C) S: jLeast square method, 最小二乘法
* A7 E' Q+ D$ k# r# D0 pLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
* \9 D0 x$ Q7 ?2 W7 ?# vLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
% D9 t* x! m+ v8 e, P% x" O% JLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线8 S0 K9 K" O, B y- [: q
Legend, 图例/ K/ X3 g& w/ I. o) O# A
L-estimator, L估计量
6 i0 z: U, W2 Q! DL-estimator of location, 位置L估计量
! g. y+ d+ l( m" ?$ _# t4 gL-estimator of scale, 尺度L估计量
+ F) R+ T1 p$ z% |- p6 fLevel, 水平
) |5 S, T8 V! [2 DLife expectance, 预期期望寿命" S& n2 {9 f. S3 u d
Life table, 寿命表
$ ?4 ~$ T/ v9 j7 H/ j0 ^1 Z6 S. A8 @Life table method, 生命表法
V# ~# x+ l) Z0 p. L9 [" ^Light-tailed distribution, 轻尾分布1 k: O9 M, r% I3 G7 u
Likelihood function, 似然函数$ r" ]: \! _' t/ i" |) y
Likelihood ratio, 似然比) N$ K: X' {2 ^8 }3 B. Y
line graph, 线图
$ L: n' ?2 g$ v6 E" VLinear correlation, 直线相关 m, Q0 x2 _5 a+ n
Linear equation, 线性方程
) b- ^# W6 c7 B' p: \7 T, j% _7 wLinear programming, 线性规划( O( Y. l4 @( V4 A4 p( |& D( M
Linear regression, 直线回归
+ M0 B% D9 g; h1 `7 q9 DLinear Regression, 线性回归' L5 x% R- w; c; H- ~* L
Linear trend, 线性趋势
/ B) k7 c' d1 r4 _3 J+ iLoading, 载荷
* G; X- {: T2 B' t+ q; \) @! Y3 P/ P" \Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
0 W. w" @ ^- I8 r; ILocation equivariance, 位置同变性
3 w8 F. s% T; |1 W! K$ I" xLocation invariance, 位置不变性9 C( {7 s2 \" o) ] b, [
Location scale family, 位置尺度族$ Q! ~2 b, ?: _$ g9 C
Log rank test, 时序检验
5 M$ `# I7 y' Q% OLogarithmic curve, 对数曲线1 ?; g/ G1 ^! z8 i, d }- Z* f$ q
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
8 j; \; ]$ o4 G( a% z% HLogarithmic scale, 对数尺度
- J! t. J( u! G7 m# tLogarithmic transformation, 对数变换8 d9 W3 T6 F$ g- I% Z* V0 K$ d
Logic check, 逻辑检查2 A; U5 `$ T' o, }# e0 n+ \
Logistic distribution, 逻辑斯特分布! i5 V( _. v$ m ]; f/ z
Logit transformation, Logit转换. q& J" `( N2 c% z
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
' L2 H0 B$ Q+ Z4 B9 H) B, ?5 j+ k# p& mLognormal distribution, 对数正态分布1 ]6 T/ \5 \* N- z f a
Lost function, 损失函数) ?4 [& E. b& Q+ }$ b5 g
Low correlation, 低度相关
& i5 L+ s/ i6 PLower limit, 下限8 }$ X/ S6 [ V: ^
Lowest-attained variance, 最小可达方差8 m# [1 G( h; h! p2 W2 H- m
LSD, 最小显著差法的简称
! h+ t( e+ n* Z @2 T* g" ?/ OLurking variable, 潜在变量+ H. ~9 ]- K) V0 h
Main effect, 主效应
8 b# X3 z1 n* g) ~. JMajor heading, 主辞标目
1 C4 y( L8 C1 ?, c& V$ B& XMarginal density function, 边缘密度函数
& u1 _* ] x$ R$ _0 FMarginal probability, 边缘概率1 I* z) b9 K0 ?3 z2 _9 }
Marginal probability distribution, 边缘概率分布2 R. d9 m" ?5 ]+ _( _
Matched data, 配对资料9 g& k& Z @3 J* L' w0 X
Matched distribution, 匹配过分布- Y: Z+ X+ V2 h9 u$ ~
Matching of distribution, 分布的匹配
5 j" o4 G Y( x, G7 M# LMatching of transformation, 变换的匹配
0 q% ~. q' N$ Z) }Mathematical expectation, 数学期望# x" J( g/ \ L+ c; N1 B ` u
Mathematical model, 数学模型
, g) Q9 g2 ]# b+ a% P( ~Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量6 x6 h, w8 `% D: b
Maximum likelihood method, 最大似然法
, ]; x+ U1 e6 y% `9 T8 ^Mean, 均数+ S# `2 a+ M5 a+ u+ v6 _8 ~
Mean squares between groups, 组间均方) g3 Y( R4 y6 W' b) `7 X( S5 T
Mean squares within group, 组内均方# W1 z: c* S0 a& [' j/ \# F
Means (Compare means), 均值-均值比较6 S# N$ \) Z5 k" Q' x0 f1 x4 ^
Median, 中位数
/ p' e/ ^0 Q H' V3 }+ C$ Z4 AMedian effective dose, 半数效量
' l' z9 H0 X' F/ R5 ]; oMedian lethal dose, 半数致死量
' T( | m* }% H( |# D* S& Y* OMedian polish, 中位数平滑
: L8 W- C9 A7 |$ V7 DMedian test, 中位数检验
- S% m) Q* _4 P1 Y% LMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量* Y6 r5 B: ~! {
Minimum distance estimation, 最小距离估计
, b6 u# W* [5 w# B# x, qMinimum effective dose, 最小有效量
% S W& G1 s5 A# ], W0 T) YMinimum lethal dose, 最小致死量+ @2 b2 Q* N. i
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
' N( ^! d- y( C1 K. `7 c; D, z) r6 @: WMINITAB, 统计软件包 B' M& \5 l6 M- ?8 L E# C
Minor heading, 宾词标目: ], Z L# I" l" O( O6 u& `5 a9 ~
Missing data, 缺失值; G/ a* Z5 F" F3 l( j7 _
Model specification, 模型的确定; {' S; w5 i+ e3 \$ }4 q
Modeling Statistics , 模型统计# |: E9 m, o' n6 \7 Y0 t+ D( e% O; R
Models for outliers, 离群值模型$ _# I2 K" u$ b. b
Modifying the model, 模型的修正- j) [7 N3 P& k: ^% C+ V- s. y+ ]
Modulus of continuity, 连续性模7 ? N/ G, m) j }
Morbidity, 发病率 - I9 E6 t3 J, G
Most favorable configuration, 最有利构形
0 G# ^1 @) C' t, x4 o5 K$ o; dMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度3 l/ L; {( `8 b
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归: E8 Y' h7 G$ o; f: ` i
Multiple comparison, 多重比较) C" ^2 Y, o0 F5 Z. h1 r2 E
Multiple correlation , 复相关
$ b: Z5 |) Z8 y, `Multiple covariance, 多元协方差
% f$ L- X R1 j) n7 x+ vMultiple linear regression, 多元线性回归, i1 R2 G4 k6 p, J
Multiple response , 多重选项( U# h; R* u: B" y% q% t# F
Multiple solutions, 多解
# a$ P/ Y N. F6 x/ O5 H& U- HMultiplication theorem, 乘法定理( c% m* b9 |* g3 q6 R" B9 C1 R$ {# |
Multiresponse, 多元响应
1 P7 J+ w- d9 T$ r0 {) mMulti-stage sampling, 多阶段抽样6 D9 }8 _. J `% y, _
Multivariate T distribution, 多元T分布" e7 b5 b" Y2 N( t* p& [
Mutual exclusive, 互不相容
3 k7 t2 Y) Z; `; H4 ^Mutual independence, 互相独立/ N( W& ]. o- Y9 U( c' G8 b
Natural boundary, 自然边界; g# L3 A8 N \' h
Natural dead, 自然死亡3 V1 G- ~% L4 H7 B( b
Natural zero, 自然零. R, H' D2 Z6 Z0 |
Negative correlation, 负相关1 R, N/ A w: ?5 b" r. ]9 n
Negative linear correlation, 负线性相关" x5 F' ?, \% h/ @* j
Negatively skewed, 负偏# g7 r9 g0 H. J' S& N
Newman-Keuls method, q检验8 m t# b" t, M7 W/ R8 z
NK method, q检验
9 _* m% h6 @( I. ]2 P5 T9 o+ q) _- XNo statistical significance, 无统计意义/ o# T% Z7 q. \- D3 L
Nominal variable, 名义变量
' t1 \" F. ]7 ?7 xNonconstancy of variability, 变异的非定常性! m% w+ z7 j- ^6 R5 c% V+ b! c
Nonlinear regression, 非线性相关0 p( l( L' f/ l9 o7 y
Nonparametric statistics, 非参数统计
) B5 `/ Z; z% |# b2 K' p9 RNonparametric test, 非参数检验
" R2 X. J( [* q) YNonparametric tests, 非参数检验
: ]# Q) @, N: T1 t8 XNormal deviate, 正态离差; U, V/ ^* ]8 S9 v+ l+ @# |2 \
Normal distribution, 正态分布
8 q" p0 v# {' m0 e: z5 z8 nNormal equation, 正规方程组
2 B% J$ `. H; {* }) X+ ]# y; ANormal ranges, 正常范围
- i7 @5 m* {! b D! o/ Y: p3 mNormal value, 正常值* N) B A; |) T( C* V" I
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数7 @; D* l; j' r" L8 v5 u
Null hypothesis, 无效假设 * N; _# M% z+ [$ ], ^
Numerical variable, 数值变量
; z- ^7 B; t+ o7 k. [! R$ \4 E$ Q% ~Objective function, 目标函数
' ?( M% Y0 R6 `( JObservation unit, 观察单位8 X6 ?5 X) Y& d" X
Observed value, 观察值
h1 M9 I# }, t$ bOne sided test, 单侧检验
3 r e# o; F7 G( o6 zOne-way analysis of variance, 单因素方差分析/ s$ i3 V" b# ?8 b
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
" y; c5 V; c( u# S0 p) zOpen sequential trial, 开放型序贯设计$ _$ [. f) T3 F; `0 r5 m1 ?
Optrim, 优切尾4 Q+ ~7 c9 |9 n* @. A
Optrim efficiency, 优切尾效率
% k+ f, V7 P7 `& WOrder statistics, 顺序统计量6 j$ r# N. l; f0 k. @
Ordered categories, 有序分类
! P* w, w6 b4 x% q) j3 |. M, DOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
" ~$ K6 a, O, k2 `/ R' ZOrdinal variable, 有序变量* X1 F2 V7 Y# h6 W% c% G+ M$ o: V& t
Orthogonal basis, 正交基
2 P1 L) [6 e6 x- W$ [7 v4 Q( wOrthogonal design, 正交试验设计
o/ i2 d# J- L! k7 X7 a% DOrthogonality conditions, 正交条件
6 _' ~1 t% B, T2 Q+ g! q- hORTHOPLAN, 正交设计 * `' g, A' l7 C( c$ G7 ]3 Q6 [; K
Outlier cutoffs, 离群值截断点+ W2 x0 S8 n" Q- O( M8 s
Outliers, 极端值 r U0 A! K/ l* i6 z8 w2 [
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 - \0 Q% u+ t$ r' C- I
Overshoot, 迭代过度
1 o, s' t2 X/ r6 i1 v* PPaired design, 配对设计
6 z8 r# l2 @; Z# o. j$ o! aPaired sample, 配对样本+ {- Z# U3 y7 \0 i. }: @% g
Pairwise slopes, 成对斜率
* v4 \) {) ]" Q( B( f4 [9 zParabola, 抛物线% U( Y- B( J, l+ `$ l
Parallel tests, 平行试验
: O( K% r' [1 DParameter, 参数
$ j, @& N9 v& O# V$ }! IParametric statistics, 参数统计
5 n5 L* S5 T8 V4 y. ^1 ZParametric test, 参数检验
$ |, m4 e& s2 P4 vPartial correlation, 偏相关
% k- S8 B8 [' V1 mPartial regression, 偏回归
' c! N! w& _. f. ^Partial sorting, 偏排序+ q+ i, Q, y3 L' @
Partials residuals, 偏残差
- O6 e6 E+ P! `* ~Pattern, 模式% s/ k5 u. O/ ^* ?* I
Pearson curves, 皮尔逊曲线1 ^& p5 O; a/ h& m: y
Peeling, 退层
% P7 g. E' `% B6 n* _( wPercent bar graph, 百分条形图
! i$ d& {3 X: D TPercentage, 百分比$ h* k5 e+ X0 M0 z" H
Percentile, 百分位数
: a) s! ?" M) r8 jPercentile curves, 百分位曲线" R$ N N: s( l( \# |: b' J
Periodicity, 周期性9 @$ m9 ]! X1 M$ J" d6 |
Permutation, 排列
- `% U1 ^5 U( U/ |P-estimator, P估计量
( r: c8 D3 k, [Pie graph, 饼图5 T" S8 N0 L8 C$ j5 u; b
Pitman estimator, 皮特曼估计量" `8 F/ y1 x4 \# |# m4 {! z
Pivot, 枢轴量
* v4 l- B5 C3 WPlanar, 平坦( v+ m8 m6 h5 }. j5 J" ~
Planar assumption, 平面的假设
1 O1 |2 d0 ^) N- `3 ^9 G a ]PLANCARDS, 生成试验的计划卡; l& {; c+ H" s- D, g( }& g
Point estimation, 点估计
+ J: D( G$ w* h* h9 S zPoisson distribution, 泊松分布0 ]6 i, s% n$ b- s; h# Q; _: Y l
Polishing, 平滑
: T4 |* G# ?( v: W1 A9 f0 u( S( v6 DPolled standard deviation, 合并标准差
' h& [+ U3 K8 \& f1 {6 h7 B3 XPolled variance, 合并方差. H5 D4 J; K2 @9 b
Polygon, 多边图
$ G5 r4 I) P2 U2 \6 b0 vPolynomial, 多项式8 R8 i2 t% v9 M- }4 W" v! k9 Q
Polynomial curve, 多项式曲线
" @! [7 v7 n2 x; d3 \9 v& wPopulation, 总体3 u d+ a5 P/ r9 \1 D' L
Population attributable risk, 人群归因危险度
0 N7 R) y: ^" b% |- z* [0 `# j: `Positive correlation, 正相关
# w; \4 I7 w. d8 OPositively skewed, 正偏8 U* [& s% t+ w# \/ [
Posterior distribution, 后验分布0 v- J6 D& o: \- m
Power of a test, 检验效能7 w: I. y: b. S9 r2 V+ R
Precision, 精密度
5 n s- t6 q( HPredicted value, 预测值
3 s$ ^( [( S# a% b* N% ^ HPreliminary analysis, 预备性分析1 W% ~! q5 U: N8 R1 z" X% u1 l
Principal component analysis, 主成分分析
) O6 W9 q# p$ t* EPrior distribution, 先验分布
' _7 ?/ M$ R( Q/ lPrior probability, 先验概率; Q7 Y: |, n: Q j
Probabilistic model, 概率模型$ ^3 c6 m/ k1 W0 l" R! ?3 Q
probability, 概率: O: `9 A- l) y1 i, t( d) {
Probability density, 概率密度
* {0 c/ f0 p" l$ s3 O; p: aProduct moment, 乘积矩/协方差
I$ ]# k$ H+ q/ D( Z# pProfile trace, 截面迹图
8 j, T" j8 H! q! lProportion, 比/构成比# x8 f1 n, ]; y% |& V
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
7 T8 N9 X0 F- u$ \0 m6 i# iProportionate, 成比例
, O; s& `! P( l0 S4 XProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
, g7 Y8 m9 M% {5 hProspective study, 前瞻性调查
+ i/ R; c$ r, ^' ~) sProximities, 亲近性 ( j% @3 K$ O, p7 B6 o
Pseudo F test, 近似F检验' f/ [# i5 k" Z" k( r
Pseudo model, 近似模型
4 l- p( _7 I e0 d: e3 W& n' YPseudosigma, 伪标准差; ?# M7 T6 Z; j3 {1 }
Purposive sampling, 有目的抽样
; a8 d) k1 l2 J3 R! a( ~8 `1 `6 pQR decomposition, QR分解
p5 b4 H' s6 w* h0 j. f9 T9 OQuadratic approximation, 二次近似 }- m+ K/ E6 }# L0 o0 ~- L0 z
Qualitative classification, 属性分类
2 p! m/ P A+ I1 \; yQualitative method, 定性方法
; p2 o9 k. E& L" ?7 Q- [0 h: cQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
& u; W2 n3 ~/ x, D6 ZQuantitative analysis, 定量分析) G% D& A2 @9 h- V5 F# u, f7 g
Quartile, 四分位数
! _! R/ U/ ?2 l- w* X: D1 `8 rQuick Cluster, 快速聚类
' @& W7 D6 _1 B4 z$ [Radix sort, 基数排序
7 O( q) h6 |7 p7 a8 y$ |& IRandom allocation, 随机化分组4 i- w. Q$ J8 Q+ U$ V' M
Random blocks design, 随机区组设计
- c- n; O% s9 w* f: S- Q3 A: VRandom event, 随机事件7 ?& }8 @& E& X% O6 ?/ o
Randomization, 随机化
. q b! h3 C s" q2 QRange, 极差/全距/ k; y# r7 P$ ~ n
Rank correlation, 等级相关: Q1 D `2 ^4 l
Rank sum test, 秩和检验1 d# {" p4 l% _, _
Rank test, 秩检验 {1 G6 U1 j1 P9 `, |3 {7 o
Ranked data, 等级资料
: U; H H+ ^$ d4 dRate, 比率% |% ^6 C. W+ {$ |6 Q$ R" M
Ratio, 比例, G1 ~5 O; ~# c5 p9 j/ c
Raw data, 原始资料
8 Q& ^! f) F$ v% R2 ERaw residual, 原始残差/ Y8 j1 X* E0 q# P
Rayleigh's test, 雷氏检验
7 r. O" c2 v5 y- g# aRayleigh's Z, 雷氏Z值
$ G" v% g/ w2 Z4 K1 @Reciprocal, 倒数( F" T& ]+ B. a# n8 I% p+ x F! E
Reciprocal transformation, 倒数变换
0 G2 v* r& C) F, U* t: nRecording, 记录
/ y# w. k: b9 k9 q) g6 N, n. uRedescending estimators, 回降估计量
' P5 w# }2 z; E4 N& uReducing dimensions, 降维
) _7 d6 r) I9 \4 ERe-expression, 重新表达
5 f+ x7 @: C; D! F3 ~. vReference set, 标准组: g/ i1 W* d3 W2 g4 j4 l3 ?
Region of acceptance, 接受域
5 T" d9 Y0 J- T8 M9 C, gRegression coefficient, 回归系数
6 _; W4 g$ q g; BRegression sum of square, 回归平方和& |, m6 O }/ \! M0 E; W u
Rejection point, 拒绝点
) I) |8 H; k* p5 O* s; vRelative dispersion, 相对离散度
. X. V0 ~$ ^& `4 Z, w8 i3 kRelative number, 相对数1 w% l$ _8 a1 J# a
Reliability, 可靠性# X( Q! k+ o% b# a9 g# }- p
Reparametrization, 重新设置参数
( P0 D8 C# F" f4 Y4 B [$ z" h. vReplication, 重复8 k4 {1 N, a# z4 u" t; e) O
Report Summaries, 报告摘要# \6 E+ N! K: T; D
Residual sum of square, 剩余平方和
: X) V6 V8 Q/ F$ ^6 u% o$ l, r6 SResistance, 耐抗性: e1 c* h0 A$ K; R! h
Resistant line, 耐抗线
7 M- \4 `; Y v P: f' {Resistant technique, 耐抗技术& A& h9 g4 |+ w7 i1 {: T* |
R-estimator of location, 位置R估计量
; S E8 O. v0 A& O" DR-estimator of scale, 尺度R估计量
$ {/ }' D6 m. s# p% ?% YRetrospective study, 回顾性调查
, a7 ]* p/ M% x5 ^% |4 hRidge trace, 岭迹
- ^* S0 \8 Z0 |1 @5 |Ridit analysis, Ridit分析, r! C3 b! L7 w( f. u/ S( N
Rotation, 旋转; B* ?7 C! C) V9 X4 |0 c
Rounding, 舍入1 R4 @5 E6 A- q9 g" s
Row, 行9 ^$ u2 u ~# Z/ r. |
Row effects, 行效应% O3 v l$ K$ ^7 J2 r! V, [9 @
Row factor, 行因素0 B+ L# r9 T4 @, t
RXC table, RXC表8 X& k3 ?! h6 z& {& a3 Z6 A1 s
Sample, 样本! t4 B! k: @: Y: o. |2 `9 K7 T9 I
Sample regression coefficient, 样本回归系数
' k7 Y4 {& D. u5 c4 j5 QSample size, 样本量
( d& l# G4 }5 c) hSample standard deviation, 样本标准差! P% F$ M! ] p, K
Sampling error, 抽样误差- H8 A+ Z2 P$ e6 q& d: y
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包7 o8 Q9 m* ]# y! \# ~
Scale, 尺度/量表
) o4 u; I1 M8 i5 jScatter diagram, 散点图: X& ~2 g7 Y+ g/ X+ B/ I
Schematic plot, 示意图/简图
9 k& }8 z0 O. A5 RScore test, 计分检验% H) Z$ M+ T5 P: z% w7 w/ N
Screening, 筛检
* Y( v9 z5 X& i- c$ WSEASON, 季节分析 0 e+ ~: s- e9 b5 H; }# ]) X
Second derivative, 二阶导数7 ^6 f; L3 f. F1 y
Second principal component, 第二主成分) o9 k, T2 J. ?: s, h% M$ x
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 * r- S) R, \3 S# y* V+ [# ^' Z) t
Semi-logarithmic graph, 半对数图2 L3 O( n. r# n; L2 p7 X
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
+ d( e/ [9 e# Z M8 SSensitivity curve, 敏感度曲线. z" K, O3 f: P4 O: }
Sequential analysis, 贯序分析8 M2 o9 B4 `( N
Sequential data set, 顺序数据集5 W* `( ^" |% ^, J2 F9 L7 O
Sequential design, 贯序设计
2 A8 j: n$ ]5 r! [* USequential method, 贯序法
5 y! Z$ Y; ~" f% s q! ]$ a' E/ GSequential test, 贯序检验法* l9 o1 |! K9 X2 f1 L. S0 n# V
Serial tests, 系列试验
( e1 n% K5 }) U7 x* ZShort-cut method, 简捷法 2 M: y# o9 V5 L, a4 F
Sigmoid curve, S形曲线
6 i/ z' M( E5 {6 h. `6 x/ CSign function, 正负号函数
- U7 S" h( X: R( aSign test, 符号检验
% V, b# J9 x1 R6 q+ lSigned rank, 符号秩 T2 b2 v E) | X; ]
Significance test, 显著性检验2 A f( T0 d% T) l: F/ d: \& ]6 N' q
Significant figure, 有效数字
! r; Q! o% d2 d8 HSimple cluster sampling, 简单整群抽样 H! f9 ?, H* A! M2 d6 T
Simple correlation, 简单相关
0 ^* Y1 k2 V. k8 x& W1 p OSimple random sampling, 简单随机抽样% n1 z; e( U( S5 l( e' r( v
Simple regression, 简单回归
, N7 j, H4 L; |* U2 Xsimple table, 简单表 Y' O1 J5 z a( e
Sine estimator, 正弦估计量
" u v+ S" l6 ~Single-valued estimate, 单值估计3 U5 L. e0 L' e/ y' t: K* n7 w
Singular matrix, 奇异矩阵
q2 z9 I" s" u6 ?& ^- KSkewed distribution, 偏斜分布* v! u+ x% \6 [3 I/ J# C' {3 ]/ i% \
Skewness, 偏度: A) H& {3 D) i, z o; M) w9 D
Slash distribution, 斜线分布, J8 K! Z8 q( E) }5 {1 X
Slope, 斜率
, Y4 v7 t, u, p s; V* f! ySmirnov test, 斯米尔诺夫检验
, U3 m j5 N7 P t; x8 B6 ISource of variation, 变异来源
& X6 L+ d' V( L. U' g9 @2 rSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关: H; P' U# k) \7 M/ @
Specific factor, 特殊因子
- v% \8 c8 g- t% b6 S4 P, J$ Q- mSpecific factor variance, 特殊因子方差; O3 T3 f5 Q* k9 h P9 F
Spectra , 频谱5 v' V! z4 ]- z" T" J
Spherical distribution, 球型正态分布
' O8 z8 z: c7 }1 N6 |2 z u' VSpread, 展布
1 R5 Y6 e4 A5 ]" q9 n. \SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包 N; w4 ^* L' v8 X5 `4 _
Spurious correlation, 假性相关: Q% _' A5 g+ z4 d/ B3 T
Square root transformation, 平方根变换
( Y6 m B2 F- l DStabilizing variance, 稳定方差7 [1 w1 d3 s5 D+ V
Standard deviation, 标准差' ]+ j. i* b- Y9 i! m! ]. J% V
Standard error, 标准误" N* A! B6 |1 G' Z6 ]
Standard error of difference, 差别的标准误
+ b* A! o( N0 m; d7 P8 o4 QStandard error of estimate, 标准估计误差
6 L0 a* R8 Y7 o0 M! j" UStandard error of rate, 率的标准误
8 ], [# Z% t0 y9 j2 z2 kStandard normal distribution, 标准正态分布9 s& D- E+ f j0 {) ^8 I9 N
Standardization, 标准化
7 V0 b- F F/ I. E, BStarting value, 起始值( }7 L* g# e k$ B$ C, D
Statistic, 统计量
- d1 P3 y) d |3 pStatistical control, 统计控制
1 o. T2 P$ d* W3 [) v8 S8 [; kStatistical graph, 统计图
: r3 e# @* a1 [ g* J; SStatistical inference, 统计推断
. R8 b2 S* e- G+ S; rStatistical table, 统计表% G' M! {4 k/ |7 D& r3 _
Steepest descent, 最速下降法. e- B( N2 `4 `- G: V+ v4 `; h/ w4 ~0 u
Stem and leaf display, 茎叶图 u. t b; y# g @' g) F0 E r
Step factor, 步长因子
/ S# Q8 \ J3 _- Q" }7 bStepwise regression, 逐步回归
/ S& [3 O3 |( Y, I* O3 ?Storage, 存
% a6 _4 x0 A rStrata, 层（复数）
3 S( r G) j# i/ E% hStratified sampling, 分层抽样; E! I. L! m5 M% k1 {5 F
Stratified sampling, 分层抽样
5 D7 t" ~$ a& [! o7 @1 V9 GStrength, 强度* l0 C3 e6 ?- j; B/ G6 b
Stringency, 严密性. p) ^% f6 q& |) Z6 _4 }
Structural relationship, 结构关系' S3 r* M$ K) w f( I7 W
Studentized residual, 学生化残差/t化残差1 |* {6 t7 N6 U j
Sub-class numbers, 次级组含量$ l. P$ o, R) i2 D4 w* C
Subdividing, 分割+ x$ }7 Z+ h2 ~5 c
Sufficient statistic, 充分统计量
5 K5 Y7 D" ?, O2 f8 j6 q* w- `! `Sum of products, 积和
5 |4 P4 t" _: q" i3 rSum of squares, 离差平方和# v- {; J9 l! m( ?5 P+ C. b8 e
Sum of squares about regression, 回归平方和
4 S2 ~3 T) y' T- v, S4 ~Sum of squares between groups, 组间平方和3 J1 u& R% d2 H' j# q- Z* o
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
' G: @! s, h. D! p8 ^Sure event, 必然事件
% t" ]) `; R# e( X, f$ V2 \Survey, 调查& e; q# W$ M3 Y! R
Survival, 生存分析: F0 F1 \( S( P: R+ P( W% F
Survival rate, 生存率. o7 J* _9 u0 r! E, ?( M+ a* {8 b
Suspended root gram, 悬吊根图, _; b4 f0 t4 S6 Z- P
Symmetry, 对称
! ^4 c! m0 A2 ]9 ySystematic error, 系统误差0 Z8 s) R/ n" R& K6 s" p
Systematic sampling, 系统抽样
- @% _" S9 S: L4 x/ E' r ^Tags, 标签
8 X. s1 g7 [9 a. zTail area, 尾部面积4 P# V+ }/ p6 a" \: ^: E
Tail length, 尾长5 A" C& U5 O0 q- [
Tail weight, 尾重8 M1 u3 g& K8 D4 l" c# ^
Tangent line, 切线5 I: j! v$ r! F& ]& v6 _# ^6 _
Target distribution, 目标分布5 ?( V8 N! Y/ y
Taylor series, 泰勒级数
- R% W! l/ H5 J' D( X$ M3 uTendency of dispersion, 离散趋势* [$ W- e' W, O! H0 B
Testing of hypotheses, 假设检验( T. X, D$ Q6 {4 D. c8 q
Theoretical frequency, 理论频数- ], s& I3 b# t C) n
Time series, 时间序列
3 Q" G1 G' r6 A; O4 U1 {Tolerance interval, 容忍区间$ g) y! {1 A* ?# Q. H- R
Tolerance lower limit, 容忍下限3 U! d' C) C3 K p: e8 _: I
Tolerance upper limit, 容忍上限
S* T! W& h3 Y0 F7 O3 S2 T$ ?6 QTorsion, 扰率4 }. P' D1 Y/ @" `
Total sum of square, 总平方和
" H1 ]' k% y3 t `4 nTotal variation, 总变异1 Y$ d. q, U% Z3 M& f- g& c
Transformation, 转换9 V+ ~. T) c, Y4 t, _; b+ Y
Treatment, 处理6 k5 B. Y9 w) f8 c1 P0 {: j3 ^. F6 I R, ]
Trend, 趋势2 S6 i3 ~0 @8 s4 m: G
Trend of percentage, 百分比趋势 h! O& s( H) T9 {1 z
Trial, 试验
, J7 \ ~" P! m" b. |% N uTrial and error method, 试错法% j+ e) c5 u7 \3 f" y: y% a
Tuning constant, 细调常数0 s# {( U+ e$ a1 L' k1 x
Two sided test, 双向检验
# ^, C* N7 U1 QTwo-stage least squares, 二阶最小平方
7 G5 \4 q9 R. P% w# H, Z) FTwo-stage sampling, 二阶段抽样
* h: C: r# j4 R. J% [$ v3 o$ ^Two-tailed test, 双侧检验 ]1 i, ]/ r+ S2 T) F( S) f+ a
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析; U* X( p0 L1 T7 @' m
Two-way table, 双向表
% Q2 Y7 ~5 N- YType I error, 一类错误/α错误- u6 |$ F) z" Q* N- t Z% ?
Type II error, 二类错误/β错误6 r8 P7 o3 [; i, G0 b* `0 w- D
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称8 v0 t" V4 l( @$ a2 I9 x1 {
Unbiased estimate, 无偏估计; y5 d! O6 p# f. o4 y
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
# I0 r( c! Y3 ~% LUnequal subclass number, 不等次级组含量& V. M7 M, f* a. q* y; m' K
Ungrouped data, 不分组资料
$ |* e0 T! a) {1 |" Y3 DUniform coordinate, 均匀坐标
- X7 r4 E: T9 k. K" uUniform distribution, 均匀分布0 l# D. U: H- o- ~% ]0 V
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
% y) \0 S# b% N) @( o. ]; E1 M. \Unit, 单元 ?2 v! f3 G" ?% K6 M
Unordered categories, 无序分类
% i; u0 _! B$ J- L2 v$ S1 |+ bUpper limit, 上限
. F" M- [3 i+ NUpward rank, 升秩7 }! \3 _4 l9 x
Vague concept, 模糊概念" X1 T+ r- o2 ?$ o3 k
Validity, 有效性; v4 d/ |0 V. v9 _
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计4 @& b* R" U4 \- D/ I7 L
Variability, 变异性* }. ^- n( A0 K% p& i
Variable, 变量6 v" ^4 B! w9 N* i% A
Variance, 方差
2 _& U8 w: o! pVariation, 变异
/ M3 ?% e9 K, N5 D: D: ^8 L! I! GVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转+ P* v' {0 k8 ^# Y+ z
Volume of distribution, 容积! R5 ^" C# L% P! Q* m4 \) u* o
W test, W检验
k% L9 k% N# }" `Weibull distribution, 威布尔分布; Q5 ^4 Y$ W5 {2 J4 ^, W$ x7 a
Weight, 权数! s0 J7 ~- L8 R) t
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验2 C5 }: d' q' H- v$ q/ h4 h7 U
Weighted linear regression method, 加权直线回归5 o. A/ r1 v6 s8 M" U( [! _1 F
Weighted mean, 加权平均数$ o1 i2 q5 \/ X4 B
Weighted mean square, 加权平均方差
4 C, T6 P1 U) k- e9 B' ^, P2 yWeighted sum of square, 加权平方和( ^' L( @: e1 V) t8 I+ _8 a
Weighting coefficient, 权重系数6 p- W6 E3 v q8 }) K: b# F* \& ^
Weighting method, 加权法
9 |+ j J/ ~- ~' ^0 ~0 K: p9 m- DW-estimation, W估计量% }. \# T& u- `. z
W-estimation of location, 位置W估计量' w5 N A# ~ x
Width, 宽度
/ z( v, e* O) I+ m4 `Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验5 X0 u1 @; W4 b$ {3 b
Wild point, 野点/狂点4 s" S& m/ ^3 e( }- O6 q; o# M* B/ i: ^
Wild value, 野值/狂值
$ x: N$ O9 k* [4 h6 `Winsorized mean, 缩尾均值
4 Q7 B4 o2 V; c% l- ?* I4 j' M/ VWithdraw, 失访
) r: E$ F5 |) j* wYouden's index, 尤登指数
* O9 \3 a% x- DZ test, Z检验6 Q3 a7 g% q- \* a l* v" {
Zero correlation, 零相关/ {5 V! ^0 b! `( Y3 m
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
