|
|
Absolute deviation, 绝对离差
6 @" p# D3 [2 l6 K9 j5 eAbsolute number, 绝对数 U0 i/ ^/ j8 j" h5 w3 G8 R
Absolute residuals, 绝对残差
, [- c% q& }: a4 mAcceleration array, 加速度立体阵, Q- x$ B) P7 h( A9 b9 L6 f
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
/ ]5 h" \/ G1 r1 n4 hAcceleration normal, 法向加速度+ ^8 E. F+ A; u0 D j8 I
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
9 p$ |9 ~+ k. w1 E8 W: ~1 `& AAcceleration tangential, 切向加速度
E8 T; r N+ w) @& p. ^* `Acceleration vector, 加速度向量; x6 K( N+ U6 S4 N
Acceptable hypothesis, 可接受假设6 \: u- w; z! n9 z$ l
Accumulation, 累积
+ Y8 C4 r' f6 x' \3 Q. ~6 |. XAccuracy, 准确度
5 x. n; I1 l. o/ V% t9 o4 iActual frequency, 实际频数1 r, Y1 G- S. ]1 R
Adaptive estimator, 自适应估计量
. R) B( Z& a) o5 f( bAddition, 相加
' J7 x+ |! J. o; L+ fAddition theorem, 加法定理
2 o7 K: R% A1 A' W* `% o3 R2 aAdditivity, 可加性
6 R% b% }0 |. m$ Z1 [Adjusted rate, 调整率3 J% R, z2 ^* q p+ P. i
Adjusted value, 校正值
- t3 X# P" f+ y J; E. CAdmissible error, 容许误差0 ]! H! L7 q! \6 P# f8 J
Aggregation, 聚集性, Y/ p0 K9 W; ]! J* R. j
Alternative hypothesis, 备择假设; u+ b4 N- }* Y6 @) q0 V
Among groups, 组间
0 A, s1 { I2 { d2 wAmounts, 总量( g: _# F- @+ u6 b7 h
Analysis of correlation, 相关分析 \! A% l K- k
Analysis of covariance, 协方差分析
: p, b, p+ w4 Z4 ^7 jAnalysis of regression, 回归分析) \7 x6 x; ]% A2 ~' g, Q) k
Analysis of time series, 时间序列分析
& P& D$ }7 T6 R0 h1 X. N& E* IAnalysis of variance, 方差分析4 C: a- P v( b
Angular transformation, 角转换5 y& ?0 _1 A( {4 r
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析& ?$ [/ v4 d( A' Z
ANOVA Models, 方差分析模型
# r: N7 f0 B" N$ V$ ]2 IArcing, 弧/弧旋5 g& k: d! _) d6 Y' \ l" }
Arcsine transformation, 反正弦变换
/ p+ h5 \8 H- C' u) _Area under the curve, 曲线面积
' U, _7 \3 r8 s" ]AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
0 M* _& N( a) D) h1 M4 s% HARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
% l+ O. p7 E: o% a) OArithmetic grid paper, 算术格纸& @) L$ R% C$ P+ P& ]
Arithmetic mean, 算术平均数; K B( J& o$ C: u3 x. I* b
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系+ g" K9 \# T; o F( @+ S! m) B
Assessing fit, 拟合的评估, W$ Y" b9 L/ N0 J5 g0 l
Associative laws, 结合律
& P+ V" J9 B- w$ y7 F% x& ]8 Z( MAsymmetric distribution, 非对称分布
' c0 @/ e/ q* `6 SAsymptotic bias, 渐近偏倚& b$ G* p4 T6 N/ o7 R
Asymptotic efficiency, 渐近效率. t3 F! l+ T6 L; [$ f, v: n, Z3 E* c
Asymptotic variance, 渐近方差
2 [- L7 K- g! [; EAttributable risk, 归因危险度
) a( H- }0 [8 C# R" X( [* fAttribute data, 属性资料
4 N/ n0 Y! f" _6 g6 f6 V, q2 h4 y. vAttribution, 属性
X4 ~, a5 b I; {* t+ N' XAutocorrelation, 自相关
" ~0 E* F7 ^% b5 }. ^- ^( r5 |' V! }Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
6 `1 g( ^! p# y9 Z" }3 mAverage, 平均数0 \! t: C! `" w! y( Q" a: {( _
Average confidence interval length, 平均置信区间长度2 j( X, L l0 G/ p F
Average growth rate, 平均增长率
: k! Q: P/ K; GBar chart, 条形图
6 E1 k Z, F$ ]: Q# B" `3 u+ zBar graph, 条形图8 q% m* v) O+ G1 i* ^2 H
Base period, 基期
: U# v' X9 B. ^% A% H% zBayes' theorem , Bayes定理
/ Y# Q# i2 i8 Z, g+ f9 U8 \2 a& XBell-shaped curve, 钟形曲线4 A$ D3 i6 C$ Q: o( n
Bernoulli distribution, 伯努力分布% V, O; T( |4 P* u, d5 e4 ~
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
' g3 M! j/ W2 y) S8 F6 SBias, 偏性
5 v) z( m2 W3 b c2 \' M. EBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归 |7 k7 d1 {, E7 ~/ S" z
Binomial distribution, 二项分布
+ o. Y/ J! ]. u/ N Y: l; UBisquare, 双平方2 P( A7 e$ k* v# f1 d' k
Bivariate Correlate, 二变量相关4 n! {' U4 t, l/ E
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
* w$ t; m! E" y6 G) m6 oBivariate normal population, 双变量正态总体4 }% a( `/ C2 P2 F- L. w, \
Biweight interval, 双权区间
/ D4 G& l1 n* _. ?5 V [Biweight M-estimator, 双权M估计量: ~8 ?" P( k4 _* s/ E
Block, 区组/配伍组
& B9 @7 q/ X' R& PBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
. G, t& U' L% a* z4 I* }% kBoxplots, 箱线图/箱尾图
8 g5 M* N9 b9 M; m$ h% pBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
* o6 Q* }, j% T9 r# E. ?* W9 WCanonical correlation, 典型相关
2 s3 Y2 s8 T9 ^9 P7 Z" ^* bCaption, 纵标目" @1 ~& m4 X8 E# y' I5 l
Case-control study, 病例对照研究
; S T* G9 \2 |2 q, j/ M2 yCategorical variable, 分类变量
/ c% V% S. ?5 _Catenary, 悬链线
# L2 ]* w0 M' u1 Q! `) [- p( h7 m6 WCauchy distribution, 柯西分布' C9 `2 j, ^; ~3 b$ B. ^
Cause-and-effect relationship, 因果关系
9 {7 k, c6 ~8 b# G' LCell, 单元
0 { K/ Z: \! f# \& B, s: Q1 j/ H* R6 vCensoring, 终检* P: t) W+ c2 B6 `/ }
Center of symmetry, 对称中心
9 S% X; ?* } J. `1 LCentering and scaling, 中心化和定标
b4 a$ {3 W+ h8 _# z7 G: R- x) uCentral tendency, 集中趋势& C* b" x2 j& p$ y! H9 f2 u! V
Central value, 中心值6 W3 }( u: }- U ?. ~. S
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
% k) v8 r: J5 _1 WChance, 机遇+ {; u$ p- w& B; S7 v9 ]
Chance error, 随机误差6 d; } R) [$ Y* q7 H
Chance variable, 随机变量 L/ o+ a3 l2 D V O% v
Characteristic equation, 特征方程
0 d4 ^% v' i8 v7 Q' FCharacteristic root, 特征根7 [7 \3 U; u2 _# d7 m+ @- M: S
Characteristic vector, 特征向量
V0 ?* W, H2 a4 E1 x0 m, cChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则% a8 X( E5 c' @! ~' `$ a/ H
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
" Y: {4 t- |8 L2 d! Y9 TChi-square test, 卡方检验/χ2检验3 z5 u. k6 ?# A) @8 G8 x" J# W
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
# z0 C6 }% u/ J8 CCircle chart, 圆图
7 g. s: d" N' J7 r( L& u2 w; A: hClass interval, 组距; ^. G7 i' @5 G, b# ~0 z8 ?
Class mid-value, 组中值
R5 h2 q6 ^; P9 \- s8 d4 f6 ZClass upper limit, 组上限6 I4 I. s2 W ^0 C* o0 E$ `$ f
Classified variable, 分类变量: d; Y( s8 Q, @! h. |- }
Cluster analysis, 聚类分析5 Z- h, L6 G9 X5 i
Cluster sampling, 整群抽样
0 K2 P3 L. t- A# FCode, 代码
* p! k( _+ q4 G, h4 ^4 TCoded data, 编码数据
9 J' D! o! d- z v' JCoding, 编码
z8 T' H* o$ ?+ N7 o- x4 B, A! {Coefficient of contingency, 列联系数/ y( H7 ?) L, w
Coefficient of determination, 决定系数8 e" O& @8 J+ d7 J- W$ c3 V& \' M
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数6 l- G; c* ~/ ~ K- ^! L
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
$ h, ^- _! f. k/ S6 b& R o5 ]3 V2 MCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
. q+ D; e7 R1 N8 Z+ LCoefficient of rank correlation, 等级相关系数* ?3 c. P/ t2 ]# t& z& e. _
Coefficient of regression, 回归系数
% D! ~+ l& ^4 f3 y! V3 p+ QCoefficient of skewness, 偏度系数
$ d. | q/ r0 mCoefficient of variation, 变异系数
0 U# w% w7 _, F/ E$ v$ y+ aCohort study, 队列研究% w+ W5 j' Z$ k
Column, 列3 L; b. b. b6 \* u
Column effect, 列效应* s, h+ U# _6 B
Column factor, 列因素/ b) C6 Q+ {+ Q7 k: {2 Y4 I
Combination pool, 合并
) @; F8 |1 J& \6 O: cCombinative table, 组合表" K) p: ]0 J5 d6 A' e+ D
Common factor, 共性因子
! d4 T: U0 _8 t* U/ b, oCommon regression coefficient, 公共回归系数. x! |5 P- t& L- k: U+ o6 p
Common value, 共同值
% s* C7 N6 K/ R$ o$ iCommon variance, 公共方差
- L5 w8 |5 x; ~- n f; Q# ICommon variation, 公共变异
. f1 l" j( L& U! M% e/ |1 q' |7 SCommunality variance, 共性方差
) {0 b* b! S$ d1 u# r+ T% Y/ nComparability, 可比性' i& {+ p5 {5 R: x8 \4 g
Comparison of bathes, 批比较$ M/ Q5 ?' N1 x" b
Comparison value, 比较值 I! z9 T! H0 d
Compartment model, 分部模型
( E4 f4 s' R4 m7 J% h: i4 mCompassion, 伸缩
$ n* A6 M! Y( |0 ^9 ~6 j" ~, `Complement of an event, 补事件' ?. S; f* Z% r
Complete association, 完全正相关
8 i2 @* E: w" w7 h, {- @; }% `/ C4 y( O/ PComplete dissociation, 完全不相关 X+ x9 s) w# V; h" @5 M
Complete statistics, 完备统计量# _5 Z, R) c* f2 t+ ]& S
Completely randomized design, 完全随机化设计
$ X/ N* t( V1 D3 n+ M! K- OComposite event, 联合事件0 a) q+ i( p$ F2 g2 b- i
Composite events, 复合事件
7 v4 C3 j( `. R% E% e: f" x6 rConcavity, 凹性4 |" C1 l6 ~1 V# r
Conditional expectation, 条件期望
! O. o6 ^7 |8 S8 M& K9 {Conditional likelihood, 条件似然8 K3 Q+ m" V6 U& Z+ D. E `' m
Conditional probability, 条件概率
& F3 K+ C& s, o6 }4 x: \/ PConditionally linear, 依条件线性
/ r; Z1 J; r, BConfidence interval, 置信区间' c6 h' ?% M) u
Confidence limit, 置信限
. f1 C1 O) X6 e# E" K, W# |" eConfidence lower limit, 置信下限' y, J; k- h$ v# d& |8 t
Confidence upper limit, 置信上限+ j- P+ k. M" E8 z
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析: E7 i, J, {( ~3 \
Confirmatory research, 证实性实验研究7 y3 v. d8 g5 F) z) Z; [% ~
Confounding factor, 混杂因素
/ V+ ] X: @! Q" u- j6 j' m& H# GConjoint, 联合分析
* z4 J' d' o' w7 Y* D/ zConsistency, 相合性
/ S3 p. M+ e) n4 m, s( \0 \! d5 EConsistency check, 一致性检验
# A% l+ q. P! b- T2 Q, w% FConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
4 B- P* Q" G6 J1 P. { X/ mConsistent estimate, 相合估计8 ~3 p, i+ r6 l( F# A* s
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
_/ E! b6 ?( S- J* x! j, Y* M: eConstraint, 约束. n0 Y9 O0 W7 I
Contaminated distribution, 污染分布& `$ G; q+ @) p7 \
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
' m1 l7 c3 x6 x1 e7 [4 r+ I( zContaminated normal distribution, 污染正态分布# d( z. U7 d7 ]. i5 t: ^- b
Contamination, 污染( q9 c2 `) s6 E) p! h
Contamination model, 污染模型. g" c" f1 Q* i, c5 P. w, ~
Contingency table, 列联表
% s' T3 N% D% YContour, 边界线
, }0 |3 s( n! ?Contribution rate, 贡献率
9 U& I( `+ j* {5 e' s6 a i2 zControl, 对照6 q4 f, b4 @4 v& Y. d
Controlled experiments, 对照实验, R% R3 z$ ~" c0 ~/ ~
Conventional depth, 常规深度
1 t2 b! `5 {1 ?Convolution, 卷积
D- R" D C* u, zCorrected factor, 校正因子: I1 W9 C/ h7 M6 i9 L
Corrected mean, 校正均值
$ {% A( a: M4 U5 n* y* [6 F8 ACorrection coefficient, 校正系数
! K1 w% B9 |# Q2 d/ r6 E4 Y, e, qCorrectness, 正确性
) }" O! O* f, K1 ]Correlation coefficient, 相关系数
; H6 o% q( a1 b8 z; F0 ?. ZCorrelation index, 相关指数% A# R( @( i4 `/ L
Correspondence, 对应
" j5 v$ ]# O& y% tCounting, 计数9 j! u, a/ Y0 f' l/ ~8 E
Counts, 计数/频数# k* J. E5 E+ L4 u8 R
Covariance, 协方差' q' v+ W- N$ b K! o- d
Covariant, 共变 4 ]9 l }" z, @3 j. I& |( B/ {
Cox Regression, Cox回归5 A" o' F$ B8 d* F$ `" h4 b5 w" }, V
Criteria for fitting, 拟合准则
# ~2 W* |4 X& C, z+ g( y9 k' BCriteria of least squares, 最小二乘准则
. q3 |* z$ X! X$ q7 `+ ^- iCritical ratio, 临界比% n- r4 ?' C% g( z& x. }$ N
Critical region, 拒绝域2 Y r0 v0 {1 A! z6 [) m
Critical value, 临界值4 Y' |) f& q" n
Cross-over design, 交叉设计
; F7 ^0 v- n; z/ M: m! K% gCross-section analysis, 横断面分析
, E5 e( M9 O7 S$ Y! N/ R: e. dCross-section survey, 横断面调查& r2 P% n3 ~ D8 C4 f# Q
Crosstabs , 交叉表
4 |* S1 U8 G7 H0 I+ SCross-tabulation table, 复合表
% p4 C1 Z' J' m1 g& j% Q& ]Cube root, 立方根& l- q* D# p8 K: q; b
Cumulative distribution function, 分布函数: U% N) {" x1 v2 g' x1 l8 d
Cumulative probability, 累计概率
2 r$ o/ z- E- JCurvature, 曲率/弯曲
! o) j& g. V+ Z% NCurvature, 曲率
; {, l8 M9 G7 d% ~Curve fit , 曲线拟和 - x2 A9 ^- m. l: V6 R# g; u
Curve fitting, 曲线拟合
1 b# y9 T+ E* R# [# @# ?0 V7 ^4 g" T8 FCurvilinear regression, 曲线回归* v: n9 r6 ^+ Z$ V v! \5 s! ^" u- {
Curvilinear relation, 曲线关系
+ z! G% \# T& ?9 E7 K3 x+ [Cut-and-try method, 尝试法) o+ o& X. r9 d
Cycle, 周期' n! M2 A1 Y5 w+ `
Cyclist, 周期性2 q" i* Y0 s Y$ f+ \; k
D test, D检验
9 O( J6 k/ L( r4 P4 i8 bData acquisition, 资料收集; ]) B. c8 b. y
Data bank, 数据库/ T" O+ O% t" Y% s @
Data capacity, 数据容量
9 I6 D5 c* k5 ?, Q+ v8 ^Data deficiencies, 数据缺乏- a! f: w- r! j$ t
Data handling, 数据处理! S; h% @# }& q: D* ~1 i. Z' P2 ~+ K
Data manipulation, 数据处理5 x, ?: K/ q$ @' @8 s: F
Data processing, 数据处理; }! l: o c1 n8 B) l
Data reduction, 数据缩减2 L; H) Z8 O6 z3 b
Data set, 数据集8 r7 W. j6 o9 _$ ~
Data sources, 数据来源! [* N; V1 N0 ]/ E4 }3 L& Q
Data transformation, 数据变换
0 T: l! p/ N9 W3 P' ?% kData validity, 数据有效性) _- p' p4 Z2 T$ X* w$ j
Data-in, 数据输入
. w g6 j% y6 d" R$ Z4 X+ MData-out, 数据输出* J% F$ k" {. Y( Q1 {
Dead time, 停滞期2 {" T, n( @* Q3 E \$ c# D" g* i
Degree of freedom, 自由度
+ R. f/ ^! f7 J: HDegree of precision, 精密度
$ d6 G8 O y$ F4 r6 d4 XDegree of reliability, 可靠性程度3 X/ C) [/ ^& `+ F! z1 s
Degression, 递减; z- F3 A( ~# b9 T: O" m- h" t
Density function, 密度函数
! k( w; Q3 y! W. n. vDensity of data points, 数据点的密度
6 |0 O2 B1 \8 c$ |Dependent variable, 应变量/依变量/因变量" s& A7 d/ e2 {, a2 c
Dependent variable, 因变量- K0 T- Q4 x+ V/ m) L; W! r
Depth, 深度) i2 c0 ~+ v! y! ~8 ~% u
Derivative matrix, 导数矩阵
$ P) ]# t, u1 JDerivative-free methods, 无导数方法
u, i$ t1 q4 M5 _/ g- ODesign, 设计
9 D1 |3 f) [' e2 T6 [ ^* s* {- _Determinacy, 确定性 M9 X- o) G1 B$ _
Determinant, 行列式& X/ x0 y$ t6 D* Z0 _5 ~- H# B" P' R
Determinant, 决定因素$ U) ~# L4 k: _" @' p
Deviation, 离差
/ n" h0 k3 ?" CDeviation from average, 离均差
! `- b; C, y( K* l: U( XDiagnostic plot, 诊断图" f* l( l& z7 F/ l
Dichotomous variable, 二分变量9 `5 U9 D- B' ?: p& u- p
Differential equation, 微分方程
- G) ^7 X; n, A- u" s3 T( j2 @Direct standardization, 直接标准化法
& S! @' {8 X0 X6 u D4 xDiscrete variable, 离散型变量/ I! Y: S3 J6 J* Z7 Z$ V5 R5 |
DISCRIMINANT, 判断 7 C! A6 l0 |, p( L, X) s% a
Discriminant analysis, 判别分析2 e1 W9 |/ _# p4 v8 p" m
Discriminant coefficient, 判别系数
2 m# `; y: V% g: U6 e1 m7 QDiscriminant function, 判别值
2 h& F* Y& [* g1 c1 [6 YDispersion, 散布/分散度6 Q m1 m& `1 H5 F" Y( N- l# D: v' V
Disproportional, 不成比例的% H; k* `. R& j2 A0 v# r) A
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- h, C1 P# B; p+ K, O6 M/ ~Distribution free, 分布无关性/免分布
7 z, e4 G# E; {9 v* D9 kDistribution shape, 分布形状2 a; A9 N, m9 J7 l6 n" T% _8 D
Distribution-free method, 任意分布法+ c9 _) [9 l7 |
Distributive laws, 分配律+ z: v& v. S; A' T% p9 m
Disturbance, 随机扰动项2 u8 a1 ]! H' }& R
Dose response curve, 剂量反应曲线9 ~0 w: |; _5 x, z" A
Double blind method, 双盲法" f" B7 x$ |4 i" E- H
Double blind trial, 双盲试验& _1 I# U; L% o
Double exponential distribution, 双指数分布
. I9 F1 m; u; D' j. FDouble logarithmic, 双对数
3 e0 o5 Y, `$ L; J- R$ |+ z5 KDownward rank, 降秩
. a$ d, U3 I: X: x [Dual-space plot, 对偶空间图- J- i8 @, R+ e" b
DUD, 无导数方法
4 o6 Q1 O0 t9 CDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
( k# ?/ b. H. W7 F% IEffect, 实验效应; M9 n, }2 w: K6 B8 ?+ e* [- o
Eigenvalue, 特征值: x1 Y3 T% I( F. S {# Z$ ]
Eigenvector, 特征向量
5 t/ o: O& ^ k/ R7 S$ G# REllipse, 椭圆
' u/ E0 U( |3 gEmpirical distribution, 经验分布4 P; L4 w, [' p6 P
Empirical probability, 经验概率单位4 t- ]$ n2 K: G! w( M
Enumeration data, 计数资料
5 H$ a, H, b3 N+ k$ o, G" {Equal sun-class number, 相等次级组含量
h# ]; G; f: s: o- {Equally likely, 等可能% m& K- Q/ M2 D) n. U
Equivariance, 同变性
, `$ M- R% Z; f) C! fError, 误差/错误
; T& a2 b( i q) k8 q. w6 x1 u' YError of estimate, 估计误差. f0 w5 q# A+ [+ Y' n- y
Error type I, 第一类错误% g! J9 f. m0 F ^1 Y
Error type II, 第二类错误, e5 N1 J4 `; A
Estimand, 被估量
+ }6 r+ b+ E; ^$ D: c: GEstimated error mean squares, 估计误差均方
- ^' e" f! C( v, y A; L5 }Estimated error sum of squares, 估计误差平方和8 t1 U; _ m: I4 k# F" p
Euclidean distance, 欧式距离
6 K+ J3 ~3 X q5 x. VEvent, 事件
A G, b; x& z9 pEvent, 事件4 F- g2 H# s. t9 o! ?
Exceptional data point, 异常数据点
$ J9 R- P' Z c4 QExpectation plane, 期望平面0 Q5 m9 Y3 I' U
Expectation surface, 期望曲面
! M7 T% f! m& \* G f1 \Expected values, 期望值) Z% c* q& k- U) Z9 g& L6 }
Experiment, 实验& m' l* O( T& l. K
Experimental sampling, 试验抽样
+ Q- Q5 A9 a& T0 b) ~3 \Experimental unit, 试验单位
$ _, r% E8 I1 z+ ^# hExplanatory variable, 说明变量
+ b9 g+ o) {# O0 P) SExploratory data analysis, 探索性数据分析
, q7 O/ ?# t# O. XExplore Summarize, 探索-摘要3 g ]5 Q6 \' @$ \. ~( t1 i2 q: y
Exponential curve, 指数曲线0 [. ^2 ^5 m! W. s
Exponential growth, 指数式增长
2 j. A3 `) V$ s l KEXSMOOTH, 指数平滑方法 4 C7 U4 e8 f0 p5 X- O
Extended fit, 扩充拟合
( {3 p" L& h+ m TExtra parameter, 附加参数 x( |) `6 R$ t- ^7 C6 w7 w5 {
Extrapolation, 外推法
" T' P& H( y( {& J8 {; R, F N' E; RExtreme observation, 末端观测值7 I V# o$ _! z4 E; F d
Extremes, 极端值/极值) \. y$ g( H5 ^9 F% E3 M2 j/ D
F distribution, F分布2 C7 ^! ~7 b5 H- x* @$ R1 }
F test, F检验
: a* A# c4 q/ O u5 cFactor, 因素/因子2 L4 V6 I; e) Y! _: X' f
Factor analysis, 因子分析
1 h3 k8 ]9 R( lFactor Analysis, 因子分析7 c0 ?' B) @ [0 V* ^3 `
Factor score, 因子得分
1 o% v& R/ ]8 a3 ?% `Factorial, 阶乘
9 T4 _0 i/ q- F- h+ i2 B; }5 }+ pFactorial design, 析因试验设计
, |3 c) _, {. T; E2 KFalse negative, 假阴性
5 h2 ?9 v: R, O7 H; | X0 B! e( y( JFalse negative error, 假阴性错误' l( r, |7 B% m
Family of distributions, 分布族' l+ R3 i- M7 N
Family of estimators, 估计量族
# ~* g% h N$ ~4 ^* w# A7 tFanning, 扇面! L$ c' O F& o$ M4 a6 _- a
Fatality rate, 病死率
# T! {/ W9 @' T$ gField investigation, 现场调查! N) K. T6 l" z1 [1 g/ j
Field survey, 现场调查
( {7 u! Z' g4 J9 ?7 a. eFinite population, 有限总体
$ x4 N# O% f3 M' L/ _/ o- `; |2 S$ wFinite-sample, 有限样本
5 p- q }9 T! B8 p* H/ MFirst derivative, 一阶导数, P, u' ?2 q/ _7 V7 l4 P( V; S
First principal component, 第一主成分
+ L! J0 F2 Q! |First quartile, 第一四分位数. i5 x) f/ b5 l
Fisher information, 费雪信息量' s4 h( u% @( d1 K6 [' o7 g/ H
Fitted value, 拟合值+ D, g: n, k1 ^* V) _* t% Z
Fitting a curve, 曲线拟合
! H7 k& g1 B: {% eFixed base, 定基1 p: U8 }5 l* `3 L5 z# l
Fluctuation, 随机起伏
9 j d1 G, V( [4 ] M( QForecast, 预测
& J: c! d T2 k8 [+ a0 vFour fold table, 四格表
' z+ {+ A) z# W2 DFourth, 四分点
* X+ t7 C/ n$ U0 f8 B) o1 n. ^Fraction blow, 左侧比率' C* Q2 `- ^( F3 z6 H; Q
Fractional error, 相对误差
) `, E& R% n5 ]# ~; F, ^2 bFrequency, 频率% v/ ~0 A" R, _4 ^. d0 T1 i
Frequency polygon, 频数多边图
: v9 `0 i- r( d: m( wFrontier point, 界限点
$ V f4 M, H, _* VFunction relationship, 泛函关系
7 {: D* ~8 G. S" e4 r, e, K6 DGamma distribution, 伽玛分布 l8 n9 k7 ~2 g! G$ ?; }
Gauss increment, 高斯增量
) a/ O" F* E" x3 K* x; eGaussian distribution, 高斯分布/正态分布( {, w& d+ U1 h0 |8 L! f
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
8 r% r+ V _" _General census, 全面普查" j2 G M' P2 y( |% e
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
4 P" ]# Y" q/ F- Y/ WGeometric mean, 几何平均数$ a- c' [2 B9 h. G- O. k
Gini's mean difference, 基尼均差/ D$ i( H; l0 T5 K3 w+ e. v- d/ W
GLM (General liner models), 一般线性模型
, A8 U( Q9 b, N( t: u+ aGoodness of fit, 拟和优度/配合度
! P/ ~# Z1 d5 Z, P/ O$ OGradient of determinant, 行列式的梯度& p2 @6 Q1 h9 C7 j8 ]) y( b4 L
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方- T7 L! w) H( D0 T! Q+ \; ?$ |6 J% p
Grand mean, 总均值2 G* w+ C* j4 o% D: R$ n+ A) o
Gross errors, 重大错误& X& X2 [& n- M+ l0 U$ D
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
; k A8 ] H8 f/ T" dGroup averages, 分组平均
- E5 _& e6 p$ ] j& `0 _6 PGrouped data, 分组资料
! Y% i; b1 e% F" {+ CGuessed mean, 假定平均数* k6 c& F5 M7 h2 @
Half-life, 半衰期
1 l+ E7 {% q8 E/ I" x; U# ~Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
" Y7 I( \4 r0 @1 Q/ T, F, s fHappenstance, 偶然事件* T: I, n: J* {# b
Harmonic mean, 调和均数2 F# \9 q1 N Y
Hazard function, 风险均数
* ^2 }- J7 U. s; _Hazard rate, 风险率
# o# b* O3 @' K4 S$ {" J1 KHeading, 标目
9 P8 j: k+ g+ k. o* |. \- CHeavy-tailed distribution, 重尾分布2 H, y+ y/ n+ B4 s: k0 f* F! Q
Hessian array, 海森立体阵
, E5 F# i( S7 k' N+ p) iHeterogeneity, 不同质
- p9 g6 H, x( g, D! E& v5 G/ DHeterogeneity of variance, 方差不齐
' q/ o7 c+ G; U* VHierarchical classification, 组内分组3 n* R) s$ `* u+ N! |& s5 M
Hierarchical clustering method, 系统聚类法% F5 H% C j* z T8 ~
High-leverage point, 高杠杆率点
U' ]7 E. j+ Q& R+ [7 e9 |HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
" i" ^; R6 }$ S( q6 aHinge, 折叶点
, g0 Z8 e. p9 `) jHistogram, 直方图: E! T' k Z+ F% X0 E2 X
Historical cohort study, 历史性队列研究
' `2 \2 B/ T- S) t I/ Y( P6 \Holes, 空洞 |3 E D6 L. G9 {& H8 r6 W# B
HOMALS, 多重响应分析
5 ^: X: x8 _2 ~. ~3 h$ R7 t: N* I3 U3 YHomogeneity of variance, 方差齐性
3 P0 Q8 V- H, @- ^$ O# r zHomogeneity test, 齐性检验- ]* z& ~' |+ Q7 I
Huber M-estimators, 休伯M估计量
7 k( u: g. d0 h0 }$ YHyperbola, 双曲线
1 g7 B e3 A8 |/ mHypothesis testing, 假设检验
* |7 P- A. U9 ]9 BHypothetical universe, 假设总体
, B9 p% [" W: J7 aImpossible event, 不可能事件
8 ^9 h @4 j# r K/ z/ x; tIndependence, 独立性
) o7 z, g' ^1 o wIndependent variable, 自变量
/ i$ S# w0 X- E9 v9 d4 h3 EIndex, 指标/指数
" d! R/ E l8 n9 k2 Z, ]+ k7 [/ SIndirect standardization, 间接标准化法- Q3 g u0 x8 z" Y6 `
Individual, 个体; j- ?% A. m& p) P1 [
Inference band, 推断带2 j! U. r/ O- v5 K4 A- ~. [2 j
Infinite population, 无限总体4 b$ F5 l' i7 U! y; W! H# N
Infinitely great, 无穷大5 `% w, i& t, e4 m
Infinitely small, 无穷小
7 C% R6 t" c$ R( sInfluence curve, 影响曲线$ @$ @/ J; p4 ?" b3 u2 P0 C
Information capacity, 信息容量
4 E r! N+ L0 n1 b1 ^4 v0 ZInitial condition, 初始条件- n& W0 ~, d+ i9 u' }
Initial estimate, 初始估计值/ `; N( H2 W" l% `. m/ o
Initial level, 最初水平
& ]. S; d$ l- j3 t( j1 w' zInteraction, 交互作用
! R5 i# |, u! Q/ y. J! f# u7 [Interaction terms, 交互作用项1 G; j# ~: _. `1 G- H; |
Intercept, 截距- e, T1 u& i4 P1 u+ e1 P7 _: L
Interpolation, 内插法
5 k4 d0 @% e, }% j! j" N8 {7 vInterquartile range, 四分位距% d& f: |( w9 D, |- D! o
Interval estimation, 区间估计
) m2 \8 Y( b4 B5 o$ y3 KIntervals of equal probability, 等概率区间
" ^. \3 a7 g6 ~0 O3 X1 ZIntrinsic curvature, 固有曲率0 p9 U3 e. w; |" w3 [3 s- W6 v
Invariance, 不变性( G6 r! ~& P$ v% s3 o0 ]) L
Inverse matrix, 逆矩阵- ] K/ Y. ]; p# d+ N! u
Inverse probability, 逆概率
# j/ l9 y6 \& m( h) M4 N& N3 tInverse sine transformation, 反正弦变换
( w; z/ Q7 m, ~% EIteration, 迭代
) N z- h) e6 V' ]: KJacobian determinant, 雅可比行列式
8 V+ A% K; V1 A) l6 LJoint distribution function, 分布函数5 f/ @1 w: \8 e% U# w
Joint probability, 联合概率
9 r' c& [" g/ a1 Y- V MJoint probability distribution, 联合概率分布
' E' s0 r* L" L8 oK means method, 逐步聚类法) }5 k. ~( l7 w. a& |" X" P
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
( w+ p3 g, R0 M/ w9 j/ O3 gKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
! g9 s/ |/ F& [& tKendall's rank correlation, Kendall等级相关
' B* k1 K, d# qKinetic, 动力学& ?! u) ?) ~9 v$ i) v& z
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验. a6 z. u" I* j+ V8 G/ d( ^ o
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验. \6 i, W7 P9 q( A m! s
Kurtosis, 峰度3 D: p& l) n# k, F! R6 j8 \- t" P
Lack of fit, 失拟8 _* ^' N9 F1 p' U
Ladder of powers, 幂阶梯
2 _6 C7 o6 z$ ~. ^; }. _Lag, 滞后
8 e+ x- p& w" T+ R9 u+ t+ dLarge sample, 大样本
8 d) o3 g; r' J( mLarge sample test, 大样本检验
2 G( @6 T5 e* R( Y3 y& qLatin square, 拉丁方
) f, g. }$ }2 @2 U+ D+ n O+ hLatin square design, 拉丁方设计
* f/ x; O* D1 |: QLeakage, 泄漏
1 ~5 j$ w7 j1 w& NLeast favorable configuration, 最不利构形
. H2 e% K9 _0 \Least favorable distribution, 最不利分布: x; c5 f& b* J% G
Least significant difference, 最小显著差法
! e% m; l, G& {/ b0 kLeast square method, 最小二乘法1 ?/ Q) D- N' l
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计6 l7 \/ H _3 F: N5 J1 [ d$ J
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
) p6 A# |7 i8 Z$ M5 zLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 G" f# G+ f) q( r l ^ DLegend, 图例
7 b! ^" m2 u5 d5 {. AL-estimator, L估计量5 r" p! L6 H( S# V/ g
L-estimator of location, 位置L估计量
) X3 q$ n6 _9 J% ZL-estimator of scale, 尺度L估计量( d) x+ b% _" [7 J0 E' F
Level, 水平' w) ?. G& U2 z" T" _) ^9 V8 h
Life expectance, 预期期望寿命" w, c O' c- H- V
Life table, 寿命表$ N' U! e. t9 B7 ]* J: d9 X
Life table method, 生命表法
, C5 I" U0 e. zLight-tailed distribution, 轻尾分布# q" b8 t- p5 a+ }3 n! G3 F2 Z7 Z
Likelihood function, 似然函数" j, S) S' L% ]3 p5 a' B
Likelihood ratio, 似然比
+ J1 e) Z& Y" Q( ~- dline graph, 线图
! n; v+ w2 P& D0 W8 GLinear correlation, 直线相关0 t; f& c! m) M: X
Linear equation, 线性方程
) h* {# g0 n/ rLinear programming, 线性规划$ B) K6 S2 P* u$ L! o# H/ R: D
Linear regression, 直线回归7 f: R3 }& Q5 h& {3 s* R" P7 g
Linear Regression, 线性回归: o, k4 o: ?0 i' s9 W5 ~
Linear trend, 线性趋势
) c- I' ~- X9 A8 N& _+ l- \ \& yLoading, 载荷
4 k2 S" F. r/ Z6 Y) T8 u6 \: I/ q4 JLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
7 ^7 k3 c a; N5 A/ m6 X) C$ g1 z2 oLocation equivariance, 位置同变性; d) v& [* C/ n# S' a
Location invariance, 位置不变性+ m9 j$ r+ f4 n @! A1 {% Y1 D
Location scale family, 位置尺度族) j1 }7 o1 J0 n3 d& E. q9 ?$ o0 b S
Log rank test, 时序检验
8 z6 p4 B4 ?& v. P. d% mLogarithmic curve, 对数曲线1 n& K% c9 {& H) g3 Z
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布! p ^0 N" V! C; ], s. Q
Logarithmic scale, 对数尺度
/ }) t+ k, m# F/ DLogarithmic transformation, 对数变换
7 b4 Q# U% L. {( u4 z! gLogic check, 逻辑检查# ?% y/ V9 e7 r6 P5 f7 G( `
Logistic distribution, 逻辑斯特分布6 f" z u$ ^* r
Logit transformation, Logit转换+ B& O# `& _0 b5 ~7 f2 |
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
6 p% A# K$ P$ C# p% MLognormal distribution, 对数正态分布
) f0 ~& @/ h0 U4 C& FLost function, 损失函数
6 l9 w+ I* l0 g/ x& lLow correlation, 低度相关
; e& o5 [! a5 L9 h, F; }2 hLower limit, 下限
- l6 u0 @2 |( Z/ t. F- h, Q) ELowest-attained variance, 最小可达方差0 Y. z+ v' K6 n( b& s; R/ T
LSD, 最小显著差法的简称
7 v4 M2 u8 p/ ]. v7 `Lurking variable, 潜在变量
) B) X1 b- F# |. mMain effect, 主效应3 s# P% w8 r" L# T6 N/ D. a* U* |+ t
Major heading, 主辞标目
6 G( \2 F' o$ x0 R# O6 QMarginal density function, 边缘密度函数
1 g1 i. W1 r+ Y$ RMarginal probability, 边缘概率* g/ A$ c" M/ [9 W8 r
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
7 T; j: i. y! RMatched data, 配对资料
: k6 f2 G; J: D8 w+ A- r& R. \5 M1 k# A" C, oMatched distribution, 匹配过分布
1 `! z5 J9 H( XMatching of distribution, 分布的匹配) n; l& V# w- D+ T. c' v
Matching of transformation, 变换的匹配
# j% i/ `' E7 K; x! aMathematical expectation, 数学期望4 k1 d$ a0 p1 y1 `7 i- y; Q: }
Mathematical model, 数学模型
4 y% c! J0 r0 O2 A5 LMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; E" a( ~- h, R0 HMaximum likelihood method, 最大似然法
. t0 C, O( L6 p7 SMean, 均数
; \4 b) f% E) \) ~Mean squares between groups, 组间均方, x0 X- @# O2 _" q4 k+ x
Mean squares within group, 组内均方
3 {- V: a& P9 QMeans (Compare means), 均值-均值比较7 c, L2 D9 M5 J' n" J
Median, 中位数! D! M5 _" N! G q
Median effective dose, 半数效量
8 }* J R7 Y. p- r1 @Median lethal dose, 半数致死量
! A3 Y: W1 \+ j2 a1 cMedian polish, 中位数平滑
* F& ~% P2 [" O) y* ~Median test, 中位数检验# x9 \2 k q- D. m) ]
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
! L/ Z: T( W' G) FMinimum distance estimation, 最小距离估计
! r7 h7 p! m" x4 I# I, n [5 LMinimum effective dose, 最小有效量
! [" ?9 V: D5 _1 z$ X @Minimum lethal dose, 最小致死量
: G: K! f6 A" W' y' FMinimum variance estimator, 最小方差估计量
+ ]3 w8 w/ K" X; }* MMINITAB, 统计软件包
; i$ L" | u- `* v1 _ o- h' EMinor heading, 宾词标目3 C3 |: x' y; e. l, j7 `* X
Missing data, 缺失值1 Y3 p( w$ P5 m; o# m
Model specification, 模型的确定
0 U; G1 S; T; w) Q9 YModeling Statistics , 模型统计
6 ?$ E+ ^6 \! A$ O# O! mModels for outliers, 离群值模型 |8 Z1 G, a( I6 u
Modifying the model, 模型的修正
! ]; g+ Q: z* W3 J. N" OModulus of continuity, 连续性模0 }3 m$ F. d8 F7 @4 n
Morbidity, 发病率 $ \+ |* L6 ]6 p) j8 ]0 u* W% w
Most favorable configuration, 最有利构形* N+ S8 K' q! N4 K
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
1 Z4 Z1 Q. z/ Y! t: Z5 C. V$ _2 zMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归+ `: L0 }7 n6 o% ?% k/ `
Multiple comparison, 多重比较6 f- h0 N/ F! A+ f: h W
Multiple correlation , 复相关6 b* M7 h# G, l6 y
Multiple covariance, 多元协方差* X* X+ @* W' ?3 f& X* `5 G
Multiple linear regression, 多元线性回归
6 M$ Q& F9 z$ B. f6 \: HMultiple response , 多重选项7 M& G$ ?- C0 f4 h. z+ V2 K
Multiple solutions, 多解
3 e, M9 K0 O1 ^Multiplication theorem, 乘法定理
$ z2 w7 k5 V, x3 c, j4 j9 K. CMultiresponse, 多元响应. T5 O: p* e4 t! ]
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
! f/ o9 H; v4 pMultivariate T distribution, 多元T分布
; W. M! n7 w/ S) Q0 B% G4 w8 F! jMutual exclusive, 互不相容
2 F& j8 j2 S ^- r! [Mutual independence, 互相独立
5 T( ] T4 s$ I. INatural boundary, 自然边界
! w5 r0 a6 Q! v9 H8 ANatural dead, 自然死亡( l T B4 Y9 n9 `( e+ ^
Natural zero, 自然零; f$ L. P( `3 }
Negative correlation, 负相关! J/ W5 ?1 |$ w1 b
Negative linear correlation, 负线性相关8 @( G" z2 w8 V1 O$ U% w
Negatively skewed, 负偏# \9 \/ Y0 N% c( ]
Newman-Keuls method, q检验: M7 h) T4 x y# V
NK method, q检验# o2 f+ r" M: ~, } A" Z1 N1 i# b9 n
No statistical significance, 无统计意义: `5 y3 n! |1 }( i! B% p
Nominal variable, 名义变量
: G1 _$ n9 A: p1 i, y% @* |' DNonconstancy of variability, 变异的非定常性) t8 ^. ^# c3 ]2 T2 E
Nonlinear regression, 非线性相关
" q+ d. H3 n, M; W1 ^. L( ~Nonparametric statistics, 非参数统计% |9 [( a, M! {9 \8 c+ [) r
Nonparametric test, 非参数检验
' n# K8 f: i4 y! A& U7 |Nonparametric tests, 非参数检验! v7 I/ L4 _% a. n: b
Normal deviate, 正态离差
0 O7 g) n& t5 i$ v( HNormal distribution, 正态分布
% g! E9 ~' |( I# N$ S# i$ f1 [Normal equation, 正规方程组+ n+ V; Y. D# x1 X' w l, X% K% V, D
Normal ranges, 正常范围/ [: j( g( J8 C1 a( x
Normal value, 正常值% n, l/ E; K8 B8 i% M
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
8 n7 e, E% C) x7 I# ^- Z5 m( T+ z) |Null hypothesis, 无效假设 ) i; w! \) J' o6 A+ v/ p
Numerical variable, 数值变量
. c% U. A/ E3 [! k2 \/ |Objective function, 目标函数3 X z* d3 M# C7 q
Observation unit, 观察单位
+ ^; t+ I2 Q& N- O& K* v: FObserved value, 观察值# d/ g% u2 h- i2 b8 N( ^
One sided test, 单侧检验+ d8 \9 ?( Y( h; R
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
' ~. I! W$ k/ |3 u5 j6 N; QOneway ANOVA , 单因素方差分析
- r; |, T. S3 A' v+ l. _5 E$ x& NOpen sequential trial, 开放型序贯设计
9 R2 \2 e z) j$ u- V! V4 ROptrim, 优切尾( O- u* X6 Y$ F' z) @3 j( g! f' D
Optrim efficiency, 优切尾效率; V: @; d; J" d2 U7 a
Order statistics, 顺序统计量
4 p( |7 @! j, R9 ^5 d2 ^ h% m EOrdered categories, 有序分类0 r R0 {3 O* m
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
5 D! x8 V% o$ _% X* G( T8 K! s& _2 k9 @Ordinal variable, 有序变量% A1 b5 ~/ q* r) {6 b: [
Orthogonal basis, 正交基& h) f6 M5 }) N! w
Orthogonal design, 正交试验设计
/ W- C) h# J7 i1 i$ t6 \* b2 tOrthogonality conditions, 正交条件
6 n: X7 V* o7 ^9 M& D/ ~" d3 FORTHOPLAN, 正交设计 / m: J- q7 x/ f. B h% ?
Outlier cutoffs, 离群值截断点
. p) O$ v9 D5 q4 ?, f Z; N% KOutliers, 极端值
3 Y+ s3 [* a+ z) s) [- Q% eOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 / Q H. S0 F( F/ T
Overshoot, 迭代过度* T7 q7 x" F" W6 X; w% l0 z
Paired design, 配对设计
* R2 h0 J" u) n% MPaired sample, 配对样本. M, S+ m& _. h7 B! \
Pairwise slopes, 成对斜率, p1 p* s- a I; M! E9 D8 T
Parabola, 抛物线
; A; G% f1 r" K$ J6 P1 N; ~Parallel tests, 平行试验( `& L8 A# T& q/ A. Q/ U) W J( K
Parameter, 参数9 |! J ?$ }; y( `
Parametric statistics, 参数统计2 D4 ^8 I" P7 h9 N4 b* p* r- r2 U
Parametric test, 参数检验
% `& h" m9 I) rPartial correlation, 偏相关5 c& E" P$ X/ _
Partial regression, 偏回归
# @/ c6 _" s7 b, \, ~% O$ BPartial sorting, 偏排序+ [' M4 ?- a# w4 D
Partials residuals, 偏残差8 J# m" v7 v# T$ M) }/ g
Pattern, 模式
/ N* K4 L! w, s* U8 i1 tPearson curves, 皮尔逊曲线
4 w9 Q+ S% M! C$ E; iPeeling, 退层0 h' x. u' M; O
Percent bar graph, 百分条形图
$ m* n+ I9 I; o+ W0 ^! W7 H( F6 pPercentage, 百分比
9 h1 M9 G; H2 h4 c9 C0 K+ APercentile, 百分位数( \7 i" R& w& u3 L \
Percentile curves, 百分位曲线
+ ?; h; D9 d# e$ _; B9 D2 VPeriodicity, 周期性
& w2 w2 M5 G7 L' H6 C" D4 k. [- LPermutation, 排列6 g: Q m6 _; ^
P-estimator, P估计量
2 k4 I" _6 t3 J0 `3 ]; n6 pPie graph, 饼图
4 S, _/ y7 y( V$ _* ^Pitman estimator, 皮特曼估计量
0 Z# q5 k+ p3 i( O2 dPivot, 枢轴量( p. {' r: d- O6 @4 G3 o( G
Planar, 平坦6 b2 y u* Q( R% i0 ], ^/ {1 E: V
Planar assumption, 平面的假设
; |+ y; N S$ ?' r2 V: PPLANCARDS, 生成试验的计划卡
+ z5 E: q# f5 Z! H- e/ g4 Q! g0 G- k- BPoint estimation, 点估计; @: \5 A0 F, W
Poisson distribution, 泊松分布
4 S% x& e: x, m6 v4 GPolishing, 平滑# { H* J/ X2 H7 R9 X: X
Polled standard deviation, 合并标准差
% v1 \5 u& o- Z0 Q+ R/ X. M( M# KPolled variance, 合并方差6 F$ O. _9 o% x) _% s U, I
Polygon, 多边图( X9 u; p/ N- b3 f
Polynomial, 多项式
! I+ v% @6 A6 g2 MPolynomial curve, 多项式曲线* ^8 H& U4 V, E* o( y# \
Population, 总体7 J/ k3 G7 x# z+ B: o7 O
Population attributable risk, 人群归因危险度
6 L5 D8 O- n( [2 Z/ ?% Y: e+ ?" ^, RPositive correlation, 正相关0 Y: a$ s) Q' m3 k) j& I
Positively skewed, 正偏6 m% W, N* U7 \+ q
Posterior distribution, 后验分布7 ~% Q' T4 q: @( _* Z
Power of a test, 检验效能
$ }8 O' \) c) p2 ?4 oPrecision, 精密度
+ a+ I5 V& Q! Z" \Predicted value, 预测值
+ \8 x* g, p5 D) b7 fPreliminary analysis, 预备性分析
3 ?. y! @. s+ \) B/ qPrincipal component analysis, 主成分分析" d% q6 o+ O9 I! ~9 Q
Prior distribution, 先验分布% ?) S1 o& W, \: C
Prior probability, 先验概率, i# |& g$ O' s! T- I) u
Probabilistic model, 概率模型: g- u! U3 F7 N' F8 O4 n1 X
probability, 概率2 U/ U0 k% S& p3 I
Probability density, 概率密度4 ?9 {) d+ q( ^
Product moment, 乘积矩/协方差5 j. ^( d ], K( I6 \
Profile trace, 截面迹图
( F9 C& G- h! ?$ [# LProportion, 比/构成比( S: B R0 F6 U
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样- a% D W; e! [- ~3 h
Proportionate, 成比例$ X8 f6 ]2 `7 y& l* t9 e
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量0 k" L- G# ^0 I7 C. \. d" h0 f
Prospective study, 前瞻性调查0 P# b k7 }6 j( Q- k
Proximities, 亲近性 ; x9 s( I1 @& U3 D0 I7 R1 @, x$ k
Pseudo F test, 近似F检验
2 k+ s' d0 ^/ ^, lPseudo model, 近似模型& |$ V& h0 r. r$ i
Pseudosigma, 伪标准差
+ F. P$ h7 D+ u% iPurposive sampling, 有目的抽样
/ _; d' K [3 j0 X, [8 Y1 Q) q% zQR decomposition, QR分解' K, y7 u0 f, {- y0 c W5 ^
Quadratic approximation, 二次近似, A; S3 M$ l/ {
Qualitative classification, 属性分类$ m& e P5 w5 h1 T2 X
Qualitative method, 定性方法7 g3 ~7 w" e" S# Q1 s0 E5 f: R+ u
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图 t# |4 ~, y7 p, Z
Quantitative analysis, 定量分析$ W. h3 W' t% F6 e& P5 n& o
Quartile, 四分位数( O6 w$ f% Y$ I; L* i
Quick Cluster, 快速聚类# S1 Z# V* s+ {2 b% H: Z' b; t
Radix sort, 基数排序
% t# K8 [6 L. B( sRandom allocation, 随机化分组2 j5 e! u) b" g( t
Random blocks design, 随机区组设计- g0 j- g P& q: u( d
Random event, 随机事件+ J& G: |5 E/ z# a& ^8 I
Randomization, 随机化+ a+ f; Y5 ~0 M) i4 W J
Range, 极差/全距* k! h/ J7 Y' J
Rank correlation, 等级相关# W, |0 O1 e: b7 q3 {, c
Rank sum test, 秩和检验
5 W% `6 S3 z; P4 O! mRank test, 秩检验3 ]0 {0 ]& m% ?8 d$ K5 ?
Ranked data, 等级资料! K3 ?; Q9 Q. f2 |
Rate, 比率
* Z; n4 r9 k X1 gRatio, 比例
' e7 q: e7 I3 \4 _# x$ M+ _, }Raw data, 原始资料
$ v( {0 I/ I& m0 _! i# xRaw residual, 原始残差
* `6 T4 a3 P. S3 X2 M% c/ a: b$ u1 JRayleigh's test, 雷氏检验
2 ` h. g! L9 g: T/ |* u; J% e* D6 D0 GRayleigh's Z, 雷氏Z值 5 F! L3 b# r0 u
Reciprocal, 倒数8 V: M0 n/ \/ {0 h4 Y$ D2 N
Reciprocal transformation, 倒数变换 J% u8 I: Z- J; ~- s
Recording, 记录
; G; n, q9 o R) s& F5 v+ l& ^ S7 bRedescending estimators, 回降估计量
7 ~ `% ~- z% z# C" L' Q7 c2 X1 UReducing dimensions, 降维) e& C! \' g& X) g7 Q
Re-expression, 重新表达
# {* C$ W1 Y( w7 W. |+ V$ }. l, CReference set, 标准组5 J: J' [: w/ t+ y) q; v0 b
Region of acceptance, 接受域
: G I3 E2 F) R8 V, B gRegression coefficient, 回归系数, B% x/ |- Y8 t
Regression sum of square, 回归平方和
o8 ? a, E5 b2 L" lRejection point, 拒绝点
( l# x: F# J. Y; ?% u0 rRelative dispersion, 相对离散度
. u6 L9 X/ c5 m% b, WRelative number, 相对数
! f% `7 l& r7 ~, rReliability, 可靠性/ _7 X; i9 `" }0 w x% F& [! N
Reparametrization, 重新设置参数0 |3 E( n" t; M- U N) A1 I
Replication, 重复
% e1 u$ ]: W% X. g; D! yReport Summaries, 报告摘要
1 A2 Q; s) P j, A* B( R) mResidual sum of square, 剩余平方和3 Q- d% k& r( ?7 Y) P* W( x+ F
Resistance, 耐抗性/ ^$ D7 }% k9 x: A
Resistant line, 耐抗线
$ a/ q7 }: ]) O: M# NResistant technique, 耐抗技术
# _$ a2 v' w( e9 \- U% h2 a, \$ Y* AR-estimator of location, 位置R估计量
n4 ?( n7 \# {: GR-estimator of scale, 尺度R估计量/ B: V. W I6 {% N* _! X+ n/ e
Retrospective study, 回顾性调查( R" R I& g7 O. t
Ridge trace, 岭迹
9 q. z, S+ Y$ V! A; BRidit analysis, Ridit分析
% g% X9 T) W: f) g6 L _Rotation, 旋转0 n: R: t5 b5 q3 h4 R- t
Rounding, 舍入
) [% u) I( u6 C; K# R: X4 |Row, 行
P) z; I5 H/ HRow effects, 行效应. r- J t0 p, e
Row factor, 行因素( T3 L& D, B" u7 i3 l: }7 f
RXC table, RXC表
3 S0 H' V5 l8 p! t5 B! I! CSample, 样本4 `, I+ ?" }/ }5 T' h7 a% }, H! m
Sample regression coefficient, 样本回归系数2 g% K( ]2 r6 q A0 q9 }/ i
Sample size, 样本量" ?7 H2 S: L: p& }
Sample standard deviation, 样本标准差& y O, O3 _, G# X+ o5 _1 J
Sampling error, 抽样误差7 z: R) n6 U; O: Z" E4 D6 Y$ g1 p4 p
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包1 R" u9 l; J X, J
Scale, 尺度/量表
* h$ z' w) l6 ?: wScatter diagram, 散点图; F C2 a, f5 N2 T
Schematic plot, 示意图/简图8 b7 q1 M) J- W& t$ o6 L% _
Score test, 计分检验
0 b9 G! G9 [- H: V6 Q0 H% x4 Z" xScreening, 筛检
: X) v; m5 w' Y' ^1 NSEASON, 季节分析 5 \! q4 \ B8 X- a5 l; v& ~
Second derivative, 二阶导数
! b* B [& ~4 |$ j; V; ]6 ^Second principal component, 第二主成分, a4 S4 N5 R* O9 Z
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
: ?3 @5 a0 i# ~. |Semi-logarithmic graph, 半对数图
6 x. Y6 d6 P; Q @" KSemi-logarithmic paper, 半对数格纸5 s6 {! h* E4 i: R! }
Sensitivity curve, 敏感度曲线
/ ]# Y4 @/ G% }3 g, aSequential analysis, 贯序分析
, m+ r0 V+ r0 b, B! b# k2 VSequential data set, 顺序数据集
7 }: U1 {0 }) C5 [! N* BSequential design, 贯序设计* U" ~5 r8 D# @
Sequential method, 贯序法
! G$ y+ r2 V: pSequential test, 贯序检验法
; y# q. Q3 n8 t! ~Serial tests, 系列试验
7 U5 d. e0 Y' jShort-cut method, 简捷法
4 d8 m, @' }4 f4 K ]/ ?6 GSigmoid curve, S形曲线
J" ^' e6 p$ ?- HSign function, 正负号函数
! \; p" U" {" f5 tSign test, 符号检验
- W3 `6 _, z' P; VSigned rank, 符号秩
! Q. m; i7 y* s( g) Y ZSignificance test, 显著性检验
: G9 J0 M; K0 YSignificant figure, 有效数字" U$ W( V/ B- T( i. t* c
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
0 H$ C8 {8 L% W' ^7 i4 oSimple correlation, 简单相关
$ V& O! W$ n' w. W2 L7 z+ `) USimple random sampling, 简单随机抽样: W ~+ Y! p, l$ x; |$ c
Simple regression, 简单回归8 ^2 X$ s' u. Y# y
simple table, 简单表6 y; c$ i4 `) M9 r
Sine estimator, 正弦估计量7 t/ ?: q) Q8 u7 ?" p" y
Single-valued estimate, 单值估计
4 e4 T% W0 p8 X/ t' ^Singular matrix, 奇异矩阵
1 n8 n- V1 C9 k6 L g7 [Skewed distribution, 偏斜分布
& n' [3 ^! \- F8 o. N# DSkewness, 偏度: [ d) h5 t; h8 G" A9 D
Slash distribution, 斜线分布& R$ [9 d3 v, S: t' j- G
Slope, 斜率
3 C& w' |! o9 x5 @$ nSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
2 d- N9 R1 t3 n6 a* xSource of variation, 变异来源: ^" ^; F4 q% S3 X
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
7 |1 F* g( _6 L& F- d3 JSpecific factor, 特殊因子
K' M6 h. O' X. r# d" }: F9 zSpecific factor variance, 特殊因子方差/ p$ z$ ~- `* o6 V
Spectra , 频谱' ~" q% ^2 X4 Q: `* y0 }
Spherical distribution, 球型正态分布1 P1 n7 K" D- _* r
Spread, 展布
0 `+ S n- b. n9 W: ISPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
! o) Y. ` g& t Q8 W# S7 H8 oSpurious correlation, 假性相关- W% W7 J9 Q# |2 w% `- C. e
Square root transformation, 平方根变换8 ~# R* ?4 e+ P, U, L8 i1 W7 o+ c
Stabilizing variance, 稳定方差
- J7 t$ W0 y6 b8 WStandard deviation, 标准差6 |2 T0 _- e- \; x
Standard error, 标准误- e( t# E( I0 R7 I |: R0 s' q; i
Standard error of difference, 差别的标准误& a A/ j: H# y
Standard error of estimate, 标准估计误差
( ?) n$ n0 H4 l$ G$ sStandard error of rate, 率的标准误
1 V( Q' `+ \* ?3 e2 c" ]Standard normal distribution, 标准正态分布' B9 l8 R7 ^, Z" L
Standardization, 标准化
8 k* V( o8 d% A# I$ q) D- wStarting value, 起始值6 [/ N$ a& M$ _) F. j# f
Statistic, 统计量+ a* h8 H$ M5 L( x& O1 ~5 d% R/ z8 z5 B
Statistical control, 统计控制/ m1 I- Z9 S- _" m4 K& z
Statistical graph, 统计图) P0 ^; G% J! `+ I
Statistical inference, 统计推断
% C$ T, { v' h- x2 vStatistical table, 统计表
! H; p1 A) q% H* f0 M5 hSteepest descent, 最速下降法
. ]1 h/ N! v8 x! [" XStem and leaf display, 茎叶图
3 N& k* D; P) D" [; A3 JStep factor, 步长因子
; S* J) m$ Y) Z; G# r EStepwise regression, 逐步回归
& h; y3 i1 D$ m9 OStorage, 存: @: m. l7 Q, Q* G/ H
Strata, 层（复数）
4 W& e! f1 P# U; M4 D( jStratified sampling, 分层抽样7 W7 a% t1 ~, f B
Stratified sampling, 分层抽样
8 r; |, O" A# V$ N: n; yStrength, 强度' i" A' I1 }, a
Stringency, 严密性2 T' u+ Z& k% P: t" t4 D9 q% S
Structural relationship, 结构关系
" a/ s0 E& g7 |; e) d. H( j* SStudentized residual, 学生化残差/t化残差, T- }9 d1 j3 t ]5 F
Sub-class numbers, 次级组含量9 w4 b) `$ F" @5 ^6 _0 w
Subdividing, 分割
" @& W1 N. k, r7 x5 k- lSufficient statistic, 充分统计量
( _9 d( b" ?3 Q6 R9 U5 M' K9 XSum of products, 积和
4 l; M# W1 ?$ b$ u! i+ xSum of squares, 离差平方和
8 Y, ?* ?* {/ ]+ ISum of squares about regression, 回归平方和
# C% [7 _. P4 F `1 u1 G8 h+ b4 N/ sSum of squares between groups, 组间平方和( z2 A" `2 c) D; a' t1 \( y
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和+ U8 M# ?# ~% ?9 H( ^/ d
Sure event, 必然事件4 t5 X- V' m$ f* ^
Survey, 调查
9 T6 w& o2 \, V9 b7 s5 i, x4 S$ oSurvival, 生存分析5 A+ N7 t" x2 X
Survival rate, 生存率, A" J/ n; o% d5 L/ b0 A
Suspended root gram, 悬吊根图( e. @2 z5 u5 e- {) R$ S
Symmetry, 对称
4 f3 s, F# L6 }& tSystematic error, 系统误差 o2 k+ \. r0 j
Systematic sampling, 系统抽样+ |" W: j3 }7 o/ O! b% e/ o. E
Tags, 标签6 D" i. e+ T/ K/ G0 v' R
Tail area, 尾部面积" ]$ f4 i6 S+ F% D6 B p
Tail length, 尾长5 ~- ] |: R# Z9 U" u1 O
Tail weight, 尾重
7 O. }. [4 H6 |1 \8 Y+ T. ITangent line, 切线
; H8 H, q# r" E( o% }* KTarget distribution, 目标分布
% g! Q, P5 W9 N5 aTaylor series, 泰勒级数4 l/ n7 N' M, n5 h6 c, z
Tendency of dispersion, 离散趋势, o- Q# u2 M# x9 }5 E3 s
Testing of hypotheses, 假设检验
# { w% y1 ?+ ]6 a0 _0 ITheoretical frequency, 理论频数5 W: I: O. y8 i, ^: b A+ b
Time series, 时间序列
/ H% O! h* l8 x$ qTolerance interval, 容忍区间# y6 r, b; W, o7 v7 a2 B
Tolerance lower limit, 容忍下限" z( g# h! z7 L! F; Q
Tolerance upper limit, 容忍上限7 a2 j, ~# y9 t0 ^, T: n2 k D. {+ h
Torsion, 扰率* o4 v! `& C6 A( H
Total sum of square, 总平方和1 D6 r3 F5 c' L2 w) d
Total variation, 总变异
/ d6 q& T, A$ j& f* p! \ t7 o1 P4 c, lTransformation, 转换. h7 z3 i* u3 H! _0 }
Treatment, 处理$ m' u# X. w+ I5 D; I9 J: g+ g
Trend, 趋势
) Q* N3 W. B9 D N4 @" u" b& ]Trend of percentage, 百分比趋势
' A& X- f# ^+ GTrial, 试验
7 @. N( X8 c5 ~Trial and error method, 试错法
+ }5 C: N' v. ~5 I/ CTuning constant, 细调常数
, X) C e& I; j7 G7 T; NTwo sided test, 双向检验) Z3 j5 o \5 N! \; L
Two-stage least squares, 二阶最小平方! A2 J6 Q; u* R" w
Two-stage sampling, 二阶段抽样) |1 T# C' r+ m/ g
Two-tailed test, 双侧检验
) m4 I- ` t( q6 @4 _0 wTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析! L' o+ j. Q/ h* Y/ d/ ?+ D1 O
Two-way table, 双向表* j$ S% |3 y( \, z! |5 f
Type I error, 一类错误/α错误
; k$ D; j: U( S$ q8 {0 \) tType II error, 二类错误/β错误8 w' o! o$ u! }9 A
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
1 f- p i4 L O) o3 F6 g- GUnbiased estimate, 无偏估计3 v5 W" W- Y3 E+ n
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
5 n: q; P q& @- v3 `& t! t! KUnequal subclass number, 不等次级组含量% I' y) p/ J1 L
Ungrouped data, 不分组资料
/ T' Q Q5 S) p# N: N, a9 @( e' _Uniform coordinate, 均匀坐标& b7 _& w7 h1 m$ X& y
Uniform distribution, 均匀分布
+ K9 j i0 s' X5 j, y. h- m( ]Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
6 P* F+ U0 ]8 r, _5 {+ q2 }Unit, 单元
7 e7 ]& [9 t" E) {5 _& w0 K, p/ p" PUnordered categories, 无序分类5 J& `* m; }! l" b( u) }
Upper limit, 上限2 s Y% p7 |( o" ~8 V3 P# p
Upward rank, 升秩 V! o3 }# _/ t1 s# Y
Vague concept, 模糊概念
5 X! i& { y% H& ? NValidity, 有效性
& L+ x; p1 i7 o* u7 o0 j: k! gVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计7 G7 s, |* Y2 \0 u. {
Variability, 变异性
, `& _# z( O5 y7 L TVariable, 变量
1 a' I5 \1 H% a1 rVariance, 方差, m. }; [& s& C" t5 o
Variation, 变异
6 s# P8 e1 n3 Z3 i- n" D$ NVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转7 P/ t, B" Q B, o& n
Volume of distribution, 容积* m8 Z. w" `, H# u4 S% H
W test, W检验; M$ N$ q2 Z, X* I5 n8 h* q9 f
Weibull distribution, 威布尔分布 R8 x4 ]$ i9 j2 X$ i) O
Weight, 权数
4 S$ {* N6 z7 A. UWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验# @9 n; d6 c+ p
Weighted linear regression method, 加权直线回归
. a8 j5 u9 w4 Q0 N- M3 qWeighted mean, 加权平均数8 f% n, l" Q" p3 a% I
Weighted mean square, 加权平均方差1 v: L, ?9 s9 b( g6 p
Weighted sum of square, 加权平方和
9 i% p) ?2 Z& i$ bWeighting coefficient, 权重系数0 l9 W6 f: ]( ]2 ^/ @2 V' S! T
Weighting method, 加权法
6 H* P/ e: K& _/ n8 b0 aW-estimation, W估计量, L& @' \' u* i! ~/ p$ ?
W-estimation of location, 位置W估计量
, @" ]; R6 _( [% W4 |& AWidth, 宽度
9 @0 v5 Z& M- I5 ^' YWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验1 }" O+ L3 b8 {# s4 u- j& D
Wild point, 野点/狂点
7 x0 A4 f3 e/ t6 |) hWild value, 野值/狂值
' v. D& q V. w4 q& ~; h& H4 HWinsorized mean, 缩尾均值6 K) C9 T0 ]! j2 N) ]& Z
Withdraw, 失访
p; |5 O9 r$ ?: Q4 X. A" ~% u! ?Youden's index, 尤登指数. K* P( L/ S5 X/ ?9 ]5 G: G
Z test, Z检验
' X5 u! v0 }- wZero correlation, 零相关
5 p5 M3 _ n7 Q& w+ p# |) i) I$ V9 ~Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
