|
|
Absolute deviation, 绝对离差
4 V% {& U* a0 t# |Absolute number, 绝对数& i# A: N& V( q9 ]6 Z2 _8 D2 e
Absolute residuals, 绝对残差
% ~# `& i; V# x, Q+ N. w" }Acceleration array, 加速度立体阵
: u' ^# B% u5 F- q4 K# \. u+ hAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度% y0 A: i! a; ?2 }4 a9 y
Acceleration normal, 法向加速度
1 X/ h9 Z( T6 v+ [: }8 jAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
3 `7 B' ?. N; ?# U6 u3 `Acceleration tangential, 切向加速度$ }! o' n4 n' t5 W$ W5 B9 s% }
Acceleration vector, 加速度向量
3 ]' M4 E A. S K1 qAcceptable hypothesis, 可接受假设; V Q5 }% |" |( ~, T+ h7 m4 k
Accumulation, 累积& z+ J& t5 z R ?
Accuracy, 准确度( F; ~5 k5 \' e* b& [# E$ m
Actual frequency, 实际频数, V2 ^7 s5 h5 U) n d4 I5 j
Adaptive estimator, 自适应估计量# u' I b" m% f4 y. {
Addition, 相加
4 t: Q% t& H( `/ D. v- hAddition theorem, 加法定理
f+ B( r* \# }3 H; }Additivity, 可加性
3 ]: b6 l% s x* o+ ?0 aAdjusted rate, 调整率
/ K: _5 `( ?1 k; B( z7 Y) g: m/ oAdjusted value, 校正值
9 T ^3 E4 A1 aAdmissible error, 容许误差! h, l# v2 v. x0 P( k
Aggregation, 聚集性- m# _/ X4 a) |4 ]
Alternative hypothesis, 备择假设
6 i# V9 T+ t" K; Z! M5 R( |Among groups, 组间
- V1 f9 E1 B) j; BAmounts, 总量
! B+ ^8 o" p. @9 m1 v& ~Analysis of correlation, 相关分析
- H! h7 V9 e/ mAnalysis of covariance, 协方差分析
[/ _7 _. _/ t2 g6 ^% h( _Analysis of regression, 回归分析% N" H0 N; D/ \* L, N( C8 p
Analysis of time series, 时间序列分析
; I# B9 U$ s: o; p% _$ tAnalysis of variance, 方差分析
4 |. i/ Q5 ~4 H5 x9 zAngular transformation, 角转换( ?! Y7 \, @* m/ y( k
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
' d( [8 ` N) w$ W8 L$ w$ y( J6 |ANOVA Models, 方差分析模型
( _4 |( _( \) P/ X( kArcing, 弧/弧旋0 ]* K/ x5 A: u2 I% e
Arcsine transformation, 反正弦变换6 _& Y8 L( \. C$ G* D
Area under the curve, 曲线面积9 ` @7 S9 {3 ?# O1 B: ]4 _( q! @
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
9 V, U( v& c- H, u% O. BARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
}2 z/ I/ `6 ]( M k! y/ J8 uArithmetic grid paper, 算术格纸
6 d' ?" f7 w8 D0 s& rArithmetic mean, 算术平均数8 D* Y [0 F6 n( t& m
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系9 [) A( x/ H9 s J$ @
Assessing fit, 拟合的评估) G; P2 Q# q* y; M
Associative laws, 结合律) D, W9 S, |& t9 a& E8 ]6 y7 Z
Asymmetric distribution, 非对称分布
0 |1 n( b# o# y2 j! X( yAsymptotic bias, 渐近偏倚. ]/ E5 g' E8 ~% c* p, r: L
Asymptotic efficiency, 渐近效率7 ~! X3 f, i3 D' D+ ]0 G" n
Asymptotic variance, 渐近方差
& X3 p( m0 ~& P Y* S. {- R/ ?Attributable risk, 归因危险度7 v5 l8 z# i0 ]2 {7 d( v9 l
Attribute data, 属性资料
3 _) d0 M! \* s. ~! I6 K3 FAttribution, 属性
2 Q- Y @6 C! B$ C$ e* VAutocorrelation, 自相关/ ]" z* d g3 y f
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
/ P! ^' n, t: fAverage, 平均数2 q7 B# ]+ L% l
Average confidence interval length, 平均置信区间长度/ R' W) q8 H& \4 E) b% W) O5 D
Average growth rate, 平均增长率" D3 A" n/ {' b2 C9 V/ f
Bar chart, 条形图
# \7 F7 g2 X7 a2 T# xBar graph, 条形图
- |. u$ f: g$ U0 lBase period, 基期
, R/ m- U. M2 {4 n: d( sBayes' theorem , Bayes定理; K( ^8 g* Q) u) \3 H1 B2 F6 r& {' Z
Bell-shaped curve, 钟形曲线( X+ D3 A0 A4 ]1 F6 ?, n7 X/ b
Bernoulli distribution, 伯努力分布
! F3 f2 F8 S7 n# U) i& v* W! ~+ F; q1 PBest-trim estimator, 最好切尾估计量
3 O9 s( ?/ g4 CBias, 偏性) n7 b$ W! g+ W+ P
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
* R! u1 d3 i n6 PBinomial distribution, 二项分布
2 @0 f1 X8 K3 i7 ]8 nBisquare, 双平方# I5 q; z W# q+ p% _8 o! Y
Bivariate Correlate, 二变量相关& E1 e& ^$ d( E F" r+ z" r( Z. h
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布. O1 V! t" B% u$ l) w2 g& h
Bivariate normal population, 双变量正态总体
: }0 V& z0 ~3 H0 X4 l5 _Biweight interval, 双权区间
) X) G# p' j" {% u* D. U' ]Biweight M-estimator, 双权M估计量
& v! S% g* C; ?1 Z- ~/ n+ F" lBlock, 区组/配伍组
% r4 E5 V; k7 V! ?4 VBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包- {: N1 c5 R$ ~: B' g- C
Boxplots, 箱线图/箱尾图, S7 @# e0 P8 _/ E
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点' A T# X* e* X+ h
Canonical correlation, 典型相关0 |* z+ J3 H$ E% c2 I+ ]2 k* h
Caption, 纵标目' T/ c9 {( U, x7 @
Case-control study, 病例对照研究# ]& l/ m2 W, A" b$ J8 R5 [
Categorical variable, 分类变量3 K, {3 f/ I5 N
Catenary, 悬链线
: j7 j G0 k1 C5 b* PCauchy distribution, 柯西分布
; `2 p, E9 ~7 N4 A% [6 F1 ICause-and-effect relationship, 因果关系9 M( D0 x; {5 ^
Cell, 单元
2 Q9 M C! k* W: T( `# HCensoring, 终检
4 x9 [* P/ P' d# i5 }5 P qCenter of symmetry, 对称中心
, u& j7 r) o! r) G9 `0 c- ?" SCentering and scaling, 中心化和定标
( I9 s1 y5 o5 UCentral tendency, 集中趋势
" Z+ @8 R A( I0 C& _+ KCentral value, 中心值
) Z4 K( w6 j4 JCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
" y( f* {, r) u9 e0 _1 pChance, 机遇+ j+ {; i8 y4 w& n; @
Chance error, 随机误差
$ {: } K: H* P7 nChance variable, 随机变量
8 M$ Z e `6 `$ QCharacteristic equation, 特征方程! P- x1 G2 u1 R g, ?
Characteristic root, 特征根
0 H2 G, R5 O/ G" \1 GCharacteristic vector, 特征向量6 m8 q+ _, o ^ `/ m
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
* W8 R( T9 F! M2 F3 mChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图5 ?9 r. {+ ~! [3 I- R: a8 r4 }
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验, R# T1 M( g' I) k4 w
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解/ \' z/ A, n2 s0 j# U
Circle chart, 圆图
J; C ]5 b' @5 {Class interval, 组距
) O. ?2 V6 {- H. Y0 @ jClass mid-value, 组中值4 \5 U# Z1 b* H
Class upper limit, 组上限* x4 G( {7 |/ k" w1 w
Classified variable, 分类变量
3 n7 ?* C+ x$ P5 KCluster analysis, 聚类分析
" N, b- g' m& P% c# P, MCluster sampling, 整群抽样" K0 Q# f2 @1 ]
Code, 代码2 E( J4 }/ h! }9 X+ [0 M0 D$ f& k
Coded data, 编码数据
7 W' S4 C1 L4 _; zCoding, 编码
4 x& o) V. V- J# ~' o" zCoefficient of contingency, 列联系数
6 j8 R& L* {. W! G* Y: MCoefficient of determination, 决定系数
5 n) j5 Q' `* `# p) K/ ]) u- [! K2 pCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
( A3 J ?6 n) u" f QCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
+ j8 p2 F3 u& x3 B! ]0 [0 y5 C7 ?Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数8 K$ l z6 x6 d4 e5 J; N8 Y
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
( G. Z( f" X2 c0 L: ?3 f1 ]- q/ y& O2 bCoefficient of regression, 回归系数
* X7 ?- G" }% `: WCoefficient of skewness, 偏度系数
& R% K g' l, f/ ^8 c; ACoefficient of variation, 变异系数
4 P$ `1 L" A7 x- s* r/ G+ G% v" OCohort study, 队列研究7 T& A k. ^+ b1 X1 q7 ^
Column, 列
& s- E6 S4 J7 Z. [( {5 G3 O* p0 nColumn effect, 列效应3 e" ?. O& x: r$ `
Column factor, 列因素: R9 P# a5 }3 ~* C1 N* ?
Combination pool, 合并
" p+ S5 a ^5 U# R4 S+ [1 DCombinative table, 组合表
k" k# e. Z8 I0 L+ ZCommon factor, 共性因子
' C& Q- D+ M9 G& W# Z! QCommon regression coefficient, 公共回归系数
9 i% d3 P' E1 mCommon value, 共同值% Y3 b8 n& w8 T4 b6 K
Common variance, 公共方差/ ?* s6 X9 t: }3 }
Common variation, 公共变异
5 n5 k$ X# d4 J7 L4 A9 ACommunality variance, 共性方差, L' Y: _5 Q) G; z. J' W, G
Comparability, 可比性! A4 \0 v8 q( ^( p2 X' j8 l- `0 l, m
Comparison of bathes, 批比较
7 O$ j' _( ]. k D" ?, `# x" TComparison value, 比较值
' Z) Y( R2 N+ N+ i+ \Compartment model, 分部模型" g5 X9 H: @% ?" h4 j
Compassion, 伸缩 y& O/ c* @6 {- ~
Complement of an event, 补事件" ?0 s. S! e9 t
Complete association, 完全正相关
j4 ?% c# T/ q6 ]# a: p; b% ]Complete dissociation, 完全不相关
0 s& l. i: V/ Y) L, VComplete statistics, 完备统计量! A J& }* Y9 @4 q9 ]2 i" R
Completely randomized design, 完全随机化设计
. _8 x/ B* w+ q h8 y' QComposite event, 联合事件
7 B3 p s8 }- m6 Y0 F- FComposite events, 复合事件( B5 N! C: f& B1 `9 ?
Concavity, 凹性$ L1 D2 |' v8 z* F: ~4 F
Conditional expectation, 条件期望; P; u/ s* }! ]% V2 u
Conditional likelihood, 条件似然* N/ A J+ Y0 W
Conditional probability, 条件概率0 D' T! `7 x" G
Conditionally linear, 依条件线性
. I# }! [) v) [, ?7 j& {1 RConfidence interval, 置信区间6 j7 [" f: Q6 Y5 l% t. G
Confidence limit, 置信限4 |2 p8 l' J5 n0 J) L: T. S
Confidence lower limit, 置信下限
* a; b% K% O' j' g0 G6 e. lConfidence upper limit, 置信上限) H) D: i2 t( c3 H$ x
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析& W$ B( s! p/ A# n; l
Confirmatory research, 证实性实验研究! q( D. [- E- o. @* Y9 i6 X
Confounding factor, 混杂因素
; Y; K; ^; [& V4 AConjoint, 联合分析
6 A) t. x9 C% k* OConsistency, 相合性
) |3 F* a1 q# Q+ OConsistency check, 一致性检验4 h. R4 T m( g( D& x7 A
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计) w- `8 n0 N3 W% Y" m( s7 b
Consistent estimate, 相合估计
- Y; }+ [+ W6 cConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
# {" y; a% \, |9 XConstraint, 约束
4 W" M, F- Y$ t# `Contaminated distribution, 污染分布* W5 X+ }" W+ I0 O# O, b e, F7 `7 M
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
! d. p" Y4 i2 p. LContaminated normal distribution, 污染正态分布
$ l- [* x9 Z" n: k3 A1 y* Y% H2 aContamination, 污染
7 R5 a' ?- `1 a8 u. z K% XContamination model, 污染模型
: A% J" J+ P# TContingency table, 列联表/ Y( P' Z' M( ]' l! y( X2 \2 g
Contour, 边界线
5 j1 @5 k/ p" r/ A: JContribution rate, 贡献率/ G* _% X- u# ~7 G$ |2 q
Control, 对照
7 C: Z( U- i5 ^: t9 X& G: a7 gControlled experiments, 对照实验
/ O, W& F. _6 m% R; g5 rConventional depth, 常规深度5 K" O, p, k2 r" C
Convolution, 卷积. i" x7 k$ M+ U
Corrected factor, 校正因子
4 C$ ?& u, P: v- x5 s: ?$ {2 QCorrected mean, 校正均值
6 c) }2 g+ \$ A1 ?. Q* x; MCorrection coefficient, 校正系数
0 i f1 w! u5 ^Correctness, 正确性+ Z/ O! A) f' s# ]
Correlation coefficient, 相关系数
4 N& U8 Q7 Y( v2 p+ Z. sCorrelation index, 相关指数
5 o |1 I# J/ F$ QCorrespondence, 对应. F2 c' r1 T$ H! a, E( d+ O+ A" f
Counting, 计数$ C$ \* ~3 u6 }) @) V
Counts, 计数/频数
# {& W2 V! S3 u2 S+ T; hCovariance, 协方差
2 C( A3 g, }% c7 J# R9 v- |Covariant, 共变
- L( ~* J; ]8 V3 q; i8 G# FCox Regression, Cox回归
v* k+ q& p2 ~' [0 gCriteria for fitting, 拟合准则
1 P; v: E1 K& P& I$ gCriteria of least squares, 最小二乘准则
7 C. ]% A8 V1 v4 u; c' O z7 TCritical ratio, 临界比
F W, T. x: L7 y' b3 v. \Critical region, 拒绝域
1 Q4 U; h/ ^: Y q8 N( DCritical value, 临界值$ d$ T: W4 r( m- ^% H2 c, S4 N
Cross-over design, 交叉设计
( n; G' V7 i3 t4 F7 vCross-section analysis, 横断面分析, _* `8 r* N+ T! w0 x5 [
Cross-section survey, 横断面调查
, @0 |$ T4 O; {, k6 c! j0 fCrosstabs , 交叉表
$ R2 O& x6 O B" i5 P g5 ]% m1 TCross-tabulation table, 复合表; ~1 {0 E3 ]2 t* N3 t' ~! o; H( Q
Cube root, 立方根* J( |. v2 y* o! U! b1 y2 B
Cumulative distribution function, 分布函数& c: b }/ z3 m
Cumulative probability, 累计概率
, C; Y9 {6 p1 b3 Z: W, k RCurvature, 曲率/弯曲3 f" P; T0 S" s
Curvature, 曲率 c% X5 f0 w7 S8 [
Curve fit , 曲线拟和
1 W4 z' \* {& `5 XCurve fitting, 曲线拟合
* e2 }1 ~. @9 W" K8 N, X0 ?Curvilinear regression, 曲线回归7 V2 E S9 S, V0 j; i
Curvilinear relation, 曲线关系; c3 \. I" D, ]2 F0 n7 b
Cut-and-try method, 尝试法' A/ ~$ Y# s L
Cycle, 周期! g( ~3 w% q# |& R: A Q
Cyclist, 周期性
$ t, j* W3 [* O% VD test, D检验
3 r1 n' D* P* T* lData acquisition, 资料收集
' @+ _. G7 C1 y' ]# @% ]Data bank, 数据库8 v5 a0 s$ A" a4 u/ \1 t ?
Data capacity, 数据容量" G- ~6 u& g8 D' |- E& @( P
Data deficiencies, 数据缺乏
4 \( Z7 U# F0 @ X' ^: D4 |/ ~Data handling, 数据处理
7 V4 y' R# H; E' I' `Data manipulation, 数据处理" D2 e8 M% r8 H! R
Data processing, 数据处理
8 u L2 u6 P( Z- S% a- X( g, U; o( }Data reduction, 数据缩减
: B1 Q7 _) w" {. s! EData set, 数据集
# D) k+ \8 y0 F( I7 X$ i& OData sources, 数据来源6 K1 s$ G3 E6 E3 T7 s( @
Data transformation, 数据变换2 u8 O3 L! x! r. w
Data validity, 数据有效性
/ ~' i/ a/ {; G. N3 ?6 {7 C5 VData-in, 数据输入$ H5 e4 a; A h, Z
Data-out, 数据输出$ b3 L& z. c1 a+ U- a! i. ]7 R& E
Dead time, 停滞期
3 V$ G& s( m, ~# tDegree of freedom, 自由度
3 L, i( q: p9 Y2 [7 tDegree of precision, 精密度2 g- W6 C3 R4 y9 W" b8 Z0 m
Degree of reliability, 可靠性程度( y, f8 u! u7 ?4 W
Degression, 递减/ `; m9 e X8 \
Density function, 密度函数
$ R# }2 A; H% w- C9 b0 v$ N) vDensity of data points, 数据点的密度
0 L; [' n, ]) `1 ADependent variable, 应变量/依变量/因变量! l* C- u0 a2 L2 N
Dependent variable, 因变量$ z- G; u9 T0 H U' l' c5 [6 M+ m
Depth, 深度: K( o: \6 {- y$ S, d5 ^- ]
Derivative matrix, 导数矩阵
1 s$ d+ P7 \) |" j, |Derivative-free methods, 无导数方法
4 X$ p% G% U# R, ~0 J! T1 ]Design, 设计
) C: e& ~% X7 z: f3 p* ^/ g; [Determinacy, 确定性
, J6 i0 J! k* T* M4 XDeterminant, 行列式
, Y4 R# z' C) Y9 t' g, A) `Determinant, 决定因素
* F% V4 k9 e6 aDeviation, 离差( z N B6 a2 ?& A6 c+ r
Deviation from average, 离均差: k' N8 ~$ K6 O [- v
Diagnostic plot, 诊断图2 G* h5 v( |& e) w5 s6 `$ s
Dichotomous variable, 二分变量, R1 {, j) T" O% o5 i$ D
Differential equation, 微分方程
% J; ^, T* W- H5 i. ^) H0 v" r3 W4 jDirect standardization, 直接标准化法5 ?* h2 e' m9 y
Discrete variable, 离散型变量
$ z6 v4 ^. p6 K9 b3 UDISCRIMINANT, 判断 ) D R& _$ v8 ?" P {+ Y1 Y
Discriminant analysis, 判别分析
6 d; X4 @7 |0 O- s& BDiscriminant coefficient, 判别系数 o+ D" |. _4 `6 v) V- S) s
Discriminant function, 判别值, Q* i( W* A+ \
Dispersion, 散布/分散度, @: z2 d& ^% U9 w8 G+ D
Disproportional, 不成比例的! z W4 f" [- j& r' A
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量9 Q" Q; i5 d7 w9 y6 Z
Distribution free, 分布无关性/免分布# D; r* _$ c* x: N
Distribution shape, 分布形状! o4 D: T! W9 k! h! ~
Distribution-free method, 任意分布法/ N& A q4 X( S. }! q4 h
Distributive laws, 分配律
2 z1 g4 P, X1 x9 TDisturbance, 随机扰动项* O' Z+ d+ F6 Y& H0 q, m
Dose response curve, 剂量反应曲线
" @7 y2 R3 ^7 Q5 L9 F3 h- ~Double blind method, 双盲法
$ U3 ~4 Z8 ^# X' [" V4 G6 y# @Double blind trial, 双盲试验
* f6 D) K- L$ ^* uDouble exponential distribution, 双指数分布
* C/ D# F7 q! }4 T3 u7 f, X! v; n |Double logarithmic, 双对数
3 M8 ]( G/ R" h0 B0 qDownward rank, 降秩
3 n- D& \2 Y' L: p8 w: s7 fDual-space plot, 对偶空间图
* m- x9 }+ z/ Y" y" v( h5 DDUD, 无导数方法* q9 J" g1 y0 s! a- q
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法& R& P- M) y- w0 t1 _/ v6 \/ U* {
Effect, 实验效应
; V9 ?9 N: V, H Z: M( WEigenvalue, 特征值
. J' c8 P( T: w# VEigenvector, 特征向量0 h' _7 A( H8 x7 ?! h
Ellipse, 椭圆
$ r- j u, Y o" yEmpirical distribution, 经验分布' r h$ P/ y! t; w# @3 t3 m9 Z
Empirical probability, 经验概率单位$ `9 o9 C, _$ w5 A/ R1 i
Enumeration data, 计数资料! P$ Z0 M% f: x( u2 W a p
Equal sun-class number, 相等次级组含量
( D) p7 {+ x3 ]+ T# g3 zEqually likely, 等可能
: Z2 K! s. x# _ ?6 L1 b/ nEquivariance, 同变性
' [: p, T L/ QError, 误差/错误7 T( s4 W) f# ^# \) r T
Error of estimate, 估计误差
; ]4 S6 V( ?! F9 \Error type I, 第一类错误
5 `0 t3 j% t+ Q* f. R) PError type II, 第二类错误
q) e# ~. l h D( H$ I6 e( pEstimand, 被估量
5 z9 c( `3 `; r6 @1 XEstimated error mean squares, 估计误差均方! n2 V! b2 H. |8 U
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和6 d% o8 Y9 k$ ^8 |, G
Euclidean distance, 欧式距离. l5 ~! [8 B+ K
Event, 事件: ]5 z4 ~9 p* j, G) B9 x
Event, 事件2 v& @" V+ ]8 z
Exceptional data point, 异常数据点% F0 y: {+ w! M* Z2 n
Expectation plane, 期望平面
) U- Y& e( P! n1 d- \% [Expectation surface, 期望曲面
: c- D2 H1 A" H* FExpected values, 期望值" d+ D! d* M4 i# F; A& E
Experiment, 实验 q& M. U3 |1 j* a
Experimental sampling, 试验抽样! w4 |+ y3 J6 Q: A# I! i( Q
Experimental unit, 试验单位
* j# k; x) d* Q4 r6 F& G- n O6 _Explanatory variable, 说明变量
" c. _# T, ]5 Z" O3 r1 TExploratory data analysis, 探索性数据分析
$ d0 i- s: R) sExplore Summarize, 探索-摘要8 V! c# a/ \; Z) I+ R0 j
Exponential curve, 指数曲线& ?/ n2 p1 B( N3 N+ J8 m
Exponential growth, 指数式增长9 e! h5 g3 s$ @0 x+ I' a S
EXSMOOTH, 指数平滑方法
: [2 c: a& b& T p, _5 }; f" @Extended fit, 扩充拟合
; M; c% D$ g4 R5 JExtra parameter, 附加参数( D7 W; Q; z& a; E2 Y& ?& d
Extrapolation, 外推法( v; e& v6 D3 E4 |6 @+ A
Extreme observation, 末端观测值
: _; t7 B; P1 @+ E" V5 s7 ?Extremes, 极端值/极值
4 K7 c- U' H) Y) U3 {F distribution, F分布
2 M# K0 k+ b# d0 q# X1 {F test, F检验) l. P8 Y' m7 m6 w) r0 U5 o) U
Factor, 因素/因子
; x* a) _1 a0 |, _- CFactor analysis, 因子分析: m; f5 k5 e& s3 |3 F% q* S' J! I% h
Factor Analysis, 因子分析$ O8 E k! N/ S$ K9 T9 ^
Factor score, 因子得分 2 O0 g$ s6 k! g" i p
Factorial, 阶乘
( \1 g6 M s: {5 K4 r5 }; fFactorial design, 析因试验设计
! {$ \" A( T9 v0 x3 ^1 ZFalse negative, 假阴性6 ^* K* K6 ~. W* W# q5 E) T' L4 Z b
False negative error, 假阴性错误# `/ ~6 j; v3 h* e& L
Family of distributions, 分布族
4 p. }5 y' K% e% l' s$ rFamily of estimators, 估计量族& r: U- _' w- M$ X4 E- d6 G
Fanning, 扇面. v9 q4 |* a: _2 ?& r% V
Fatality rate, 病死率
/ |& a1 ~ b6 y" V$ mField investigation, 现场调查2 { w9 G3 D4 a& ~2 L
Field survey, 现场调查/ N$ c# U8 z5 H0 q$ Z& r b7 Q" L
Finite population, 有限总体
0 M+ F" U6 G% q, z! J4 |Finite-sample, 有限样本
4 s! l% T; P3 E2 fFirst derivative, 一阶导数
1 w5 W# @6 @$ J' HFirst principal component, 第一主成分
% t6 x/ k5 G( _7 y- GFirst quartile, 第一四分位数
. e3 _3 Z; h$ f0 hFisher information, 费雪信息量
3 x6 Y( F3 l( M# G! \" uFitted value, 拟合值
/ l4 D: Z. h1 M3 I) ^0 A+ J2 zFitting a curve, 曲线拟合
% F$ n- Y# v! I9 ?4 i4 UFixed base, 定基% e5 b2 e$ f7 X2 O: ]. f
Fluctuation, 随机起伏: h# R3 l- H/ f6 t. q
Forecast, 预测/ {! V# V4 L, G# x. I) o
Four fold table, 四格表
. U, U: K8 g. h, AFourth, 四分点( R8 p/ O/ z; j5 M2 W% n( a
Fraction blow, 左侧比率: W7 a: m6 i. |! L
Fractional error, 相对误差% a+ U2 v. L. |7 ~ j) K
Frequency, 频率
7 R! n7 q; Y- c$ {. XFrequency polygon, 频数多边图* G# ?: ~( }7 B
Frontier point, 界限点% h4 @, [6 X3 {; s% j H* _# \5 r% P8 a
Function relationship, 泛函关系
/ b5 @: X# s* d+ ~. h1 ?Gamma distribution, 伽玛分布' J& b y& d' o( o* h3 o; V5 A2 Z$ Q7 W
Gauss increment, 高斯增量; W7 W' _1 i; y+ s- _: K, ]( Y1 D
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布8 q. h. V+ L" K% @
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
+ S" M. t2 R2 {+ C8 M& \0 ]General census, 全面普查
4 h7 u6 f8 U0 s- P3 j x! I9 iGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
) X; ?& b* U4 U5 H' tGeometric mean, 几何平均数
& `" K6 ]8 q! b7 M9 [( cGini's mean difference, 基尼均差! u% u5 P5 c! T& l! Y
GLM (General liner models), 一般线性模型 & I( ^0 P, f. y8 J. D' o% M# ^. R4 I6 w
Goodness of fit, 拟和优度/配合度1 ^* C1 D5 o; x. W) B
Gradient of determinant, 行列式的梯度: l( ]: s! _5 h2 G, v7 V. G) H& M
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
# C& h: t9 a+ JGrand mean, 总均值
' A+ M% z9 x5 w, LGross errors, 重大错误$ v( Y+ _ o/ S3 g
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
# v" e N# ?# A/ |4 s# R; c8 pGroup averages, 分组平均* M1 _$ q2 [- F
Grouped data, 分组资料
x2 O( K B& f! W6 ^6 y/ s3 uGuessed mean, 假定平均数0 E7 |9 S) y/ X; \& ~& f( V) n" Z
Half-life, 半衰期
5 z0 Q4 w; c+ B& j3 ~( k, o# I4 aHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
" Z* V/ j1 K- I' aHappenstance, 偶然事件9 y) U$ q' p# [% ~. m
Harmonic mean, 调和均数+ N' A) I0 |" P5 h; O! l: E
Hazard function, 风险均数% r$ L- f& G9 u( h3 E
Hazard rate, 风险率
/ C; C. P! J+ V3 V( BHeading, 标目 ; C: \' W. _4 J" t% T
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
9 h6 }$ N5 h u# l* qHessian array, 海森立体阵
; l/ s' c/ V+ \8 D; R K+ AHeterogeneity, 不同质
" z6 f9 e: R" }3 n7 M/ i1 E* i! E; THeterogeneity of variance, 方差不齐
0 ], O2 P# k: d$ vHierarchical classification, 组内分组
- }9 _3 h8 C! S/ kHierarchical clustering method, 系统聚类法. Z; w- f: s, A! Z' c) G; y, }
High-leverage point, 高杠杆率点
( g6 `* q, Y- P: ]/ S6 g' qHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型/ @) A3 n$ I7 e# l) I; \# i
Hinge, 折叶点( Q6 l9 @9 ]" [' Q0 a+ d9 u: w
Histogram, 直方图( }, g4 E" F, r. e9 O. F& w
Historical cohort study, 历史性队列研究 4 ^) M E6 o0 T6 I
Holes, 空洞
" r' O/ v$ Q) i6 e8 z7 x- oHOMALS, 多重响应分析, x- d, m2 G, }7 l* _1 p4 g
Homogeneity of variance, 方差齐性) w5 W1 I# Z" i% S( Y
Homogeneity test, 齐性检验
; C* p7 a5 I% w* L- xHuber M-estimators, 休伯M估计量* z6 J2 _/ s! L& i7 k! ]2 `9 _
Hyperbola, 双曲线
! A8 R4 F; S0 \Hypothesis testing, 假设检验
8 z: V9 h. B4 v' O5 f! c; [Hypothetical universe, 假设总体) m2 q' J0 e, d; O8 c
Impossible event, 不可能事件" B& W1 R% D% W: V! \% S
Independence, 独立性, d, o {/ `% |% ?3 m, Z
Independent variable, 自变量: P/ B+ z1 l' s+ L) H
Index, 指标/指数
; |- p9 O! K& X( J4 e8 U! w0 Z, d, G% w# {Indirect standardization, 间接标准化法) J; W6 O9 ?( O
Individual, 个体6 Y6 B5 N' U+ X. T% u; n* D$ d
Inference band, 推断带# J2 e6 B: c8 [
Infinite population, 无限总体, S7 n7 T$ p5 P0 j; F; ]
Infinitely great, 无穷大
2 Z7 E0 U/ r: k. CInfinitely small, 无穷小
( n- `! ]- m: K% R: }. Q7 @4 mInfluence curve, 影响曲线- ~+ f; \# S, h) G$ @; B
Information capacity, 信息容量
8 C% y2 j; U8 W! jInitial condition, 初始条件; l, N+ I: W. E1 h& v9 j$ Z; E7 A$ }% Z
Initial estimate, 初始估计值
5 b O# Z# M. r; `! V6 K( ?Initial level, 最初水平% \9 m: m' c+ E# u
Interaction, 交互作用
* x4 J6 M, W; t4 ?Interaction terms, 交互作用项
% M3 q8 C* d/ z% P: s. B6 aIntercept, 截距
4 Q) A! @8 c4 s$ ^Interpolation, 内插法9 K1 t, u9 k* W! E7 b& Y( `1 X
Interquartile range, 四分位距% ?9 H9 r3 i8 _
Interval estimation, 区间估计* T+ o$ c6 ^2 L+ m! @+ v
Intervals of equal probability, 等概率区间9 q; L. x' o! c4 Q0 W
Intrinsic curvature, 固有曲率* l. M; [3 o: s- X' H8 t0 F+ D
Invariance, 不变性7 t2 p/ I7 x1 F# {
Inverse matrix, 逆矩阵 z" \7 K& z. ^' w4 Q+ G
Inverse probability, 逆概率
; x4 z2 o* \, z* qInverse sine transformation, 反正弦变换
6 v+ ~/ {' m1 a2 Q( n& z0 T# [Iteration, 迭代 ( p l3 k: V0 o: _0 `
Jacobian determinant, 雅可比行列式* D7 k8 g( D1 v! j
Joint distribution function, 分布函数
& H0 |& O5 ]- P0 V' Q7 `# ]Joint probability, 联合概率$ Z# r5 x5 B* a; ?6 q7 p; v
Joint probability distribution, 联合概率分布
9 w: }# o b1 v# K' M. J6 ]4 yK means method, 逐步聚类法: G4 h. `* A# s. a
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 $ Y; W3 n$ q/ h+ D- y
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
, h0 U- Q o2 z/ j# aKendall's rank correlation, Kendall等级相关
0 j; H) _3 x; w. j: q! [. L" sKinetic, 动力学5 }- U' V' {9 L% |8 a
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验% r( ~' k6 ?! i
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
' `9 Z5 j, {, d) B$ q( z0 [* LKurtosis, 峰度
# R5 I U. V( |) w/ |' e" A/ w! cLack of fit, 失拟+ R3 R9 r- h. v$ N5 {$ P
Ladder of powers, 幂阶梯
6 J6 T( f6 W; j! P9 d* t4 r' U* LLag, 滞后
2 {9 R$ n+ r/ x% I4 A; Y& qLarge sample, 大样本
: A4 @1 D. S4 {Large sample test, 大样本检验
) y& r3 ` F$ f0 uLatin square, 拉丁方1 `: F8 f& H7 ?- R+ P7 B* h4 X
Latin square design, 拉丁方设计" A x% i5 u" [, c" z" D
Leakage, 泄漏
4 G( P* b/ H* B: J% d1 bLeast favorable configuration, 最不利构形" _6 Q( ~( ]0 ^7 P6 D! J5 @
Least favorable distribution, 最不利分布
# z* @; E/ J5 h% {6 E: X% rLeast significant difference, 最小显著差法/ }8 a Q6 o# M! M) E( t6 l9 I
Least square method, 最小二乘法
+ J; e t& f9 V2 a+ U8 l; T$ V7 J& VLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) P' @* D( ~+ }4 { xLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合; I& D8 T4 Q4 R- Y3 t" j7 ?0 c
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线# B2 v/ [0 o [; f a2 U
Legend, 图例
~( ]6 M( U, Z* I3 i1 j# t+ hL-estimator, L估计量
; S3 i3 Q2 B4 } kL-estimator of location, 位置L估计量
% F7 |& X7 p2 E9 o* Y$ ?6 }7 EL-estimator of scale, 尺度L估计量
1 N% U1 A- w% x- t; RLevel, 水平
( k+ {5 C/ y' a- J0 g6 K7 [5 wLife expectance, 预期期望寿命4 T! j9 o, m+ W+ Y9 }4 _
Life table, 寿命表" }2 `2 v+ Y' t" N
Life table method, 生命表法0 l) g% [4 K# U/ O
Light-tailed distribution, 轻尾分布( F; u; c2 M* q7 |2 V2 N
Likelihood function, 似然函数
9 m; O3 k# P/ d/ X Y) nLikelihood ratio, 似然比" v3 j! e5 {( Z+ |4 g, S, }; D
line graph, 线图
+ Y$ [$ {4 ~7 Z/ M, F* t, m# hLinear correlation, 直线相关 v: n* ^$ D1 ]6 O3 H) Y
Linear equation, 线性方程
* @0 n* b' P& k- J g- ILinear programming, 线性规划* S; K: g) I2 B
Linear regression, 直线回归
4 Z1 p8 L3 `3 m- dLinear Regression, 线性回归# z( A7 {& s% @ ~9 Q6 \! A% R
Linear trend, 线性趋势
' A. V2 @, X4 o. n2 RLoading, 载荷
3 w4 B& p8 b6 u1 }/ u8 J5 QLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性5 F7 l4 y! r! w" A
Location equivariance, 位置同变性0 ]; W w9 V! y x
Location invariance, 位置不变性
$ U" x5 z2 T( s; ~" e; pLocation scale family, 位置尺度族
9 F. `7 V7 ?6 vLog rank test, 时序检验
! e3 v+ D' c7 rLogarithmic curve, 对数曲线
" ]& c$ s5 n2 O2 P6 ]9 z+ ILogarithmic normal distribution, 对数正态分布
) D6 k X# O- l1 iLogarithmic scale, 对数尺度) e4 b/ r2 G6 r+ B/ Y: x8 N6 z) [
Logarithmic transformation, 对数变换
% @: W0 e1 b, T5 yLogic check, 逻辑检查
- z9 n! c/ v' i# G+ ~6 }1 v: d9 VLogistic distribution, 逻辑斯特分布: F& J) N; m3 |6 }8 s) X# H
Logit transformation, Logit转换6 s/ H3 {3 O0 U/ Q( x5 x
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
1 k& g w- Q9 Q2 p' MLognormal distribution, 对数正态分布% F5 W4 D- P* y/ Z% T! ]" x" O
Lost function, 损失函数
/ K! p1 R# _" U$ }4 f4 wLow correlation, 低度相关0 _) ?0 r C, b+ ^* e" [+ |7 P" ]! X
Lower limit, 下限
0 e1 O0 r* b9 s, j: {: ]9 YLowest-attained variance, 最小可达方差
8 l% J9 [$ g1 m2 @8 f z: L* |LSD, 最小显著差法的简称
6 G0 _% O7 }- D6 FLurking variable, 潜在变量7 ?4 z/ P! k/ o7 I& Q
Main effect, 主效应 X9 n1 \, W" K" P& B2 {
Major heading, 主辞标目0 f/ T* E6 i. ~7 ?, ]
Marginal density function, 边缘密度函数# w: X' m; w8 F
Marginal probability, 边缘概率. E- l1 J! U6 D6 H- Y/ m4 D' X0 s
Marginal probability distribution, 边缘概率分布2 @+ H4 }/ f9 d k5 S5 I; b$ t! m
Matched data, 配对资料
3 m _+ M+ k/ X: p4 d1 l; OMatched distribution, 匹配过分布
1 p# L2 b7 N7 rMatching of distribution, 分布的匹配
0 t2 W$ D! ?3 c4 |- E# NMatching of transformation, 变换的匹配
0 b( \; g- f8 S; \4 E& H$ UMathematical expectation, 数学期望' ]6 t6 z: J0 O6 I7 ]
Mathematical model, 数学模型
3 G: F6 V# n, W! BMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量7 P, M% k! |/ _ d0 g5 }
Maximum likelihood method, 最大似然法
' F- n7 ]! g2 A' ~Mean, 均数
4 f! s" w$ k- M" vMean squares between groups, 组间均方
6 M0 I, k( Y- w+ L" t+ ]Mean squares within group, 组内均方8 u& H: m- a& e- I: e! T( _ b
Means (Compare means), 均值-均值比较4 z8 |* R: I: `6 w7 I! G8 J. C
Median, 中位数
3 A" L, Q/ s, `! wMedian effective dose, 半数效量
, T( l% A+ Q( V6 u0 LMedian lethal dose, 半数致死量
. w$ q& x. |8 I% H" o" l+ P) T( NMedian polish, 中位数平滑
- g: I5 {8 o; P1 j: `4 v' e0 lMedian test, 中位数检验
j* E+ X$ X% oMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量7 D4 ~1 L. S& {& [# q4 C" T
Minimum distance estimation, 最小距离估计. u/ _& d5 } s9 C3 X) d M3 b) [ f
Minimum effective dose, 最小有效量
8 G% C! {$ w+ B3 x9 QMinimum lethal dose, 最小致死量
- ?) W K. K7 t1 T" NMinimum variance estimator, 最小方差估计量0 d1 E! ^# m& Q' r
MINITAB, 统计软件包
+ Z( n! l& ~9 \* m+ D! fMinor heading, 宾词标目
) e& N9 U, K6 ]( |( HMissing data, 缺失值& y3 K+ {5 f$ U6 D4 M
Model specification, 模型的确定
3 i' o. N$ I+ ^& O% ~6 l$ D$ b& gModeling Statistics , 模型统计' H* h, p" r4 V* {
Models for outliers, 离群值模型
6 Z( M1 V1 D0 r) i/ l# m( vModifying the model, 模型的修正
& p) g+ e/ ?; G- j! w2 dModulus of continuity, 连续性模6 e$ S" c: N! T! ^6 @2 C
Morbidity, 发病率 $ ?! W6 y* V, M# I1 u
Most favorable configuration, 最有利构形3 i) T$ Y2 K/ f" u# F1 j, Q6 [
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度9 G' ]: l3 b: k' ?8 X3 v
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
$ h/ h) _. L" |( w2 X! l# A" UMultiple comparison, 多重比较
2 q$ E/ m, l$ R4 ?5 r' {9 OMultiple correlation , 复相关
D% B+ ]. E, Z, c/ T, B( [7 BMultiple covariance, 多元协方差
( j7 N5 U- O" X0 sMultiple linear regression, 多元线性回归
$ T; l- d5 n6 V( Q# a) |6 Q qMultiple response , 多重选项$ W# s) d9 f& p
Multiple solutions, 多解5 a9 D! \2 ]2 p8 q7 J5 x! o
Multiplication theorem, 乘法定理5 f- ^: b: L: v
Multiresponse, 多元响应. F Y! \4 r6 t4 J; b; s3 Q
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
# h" ?* u8 N, _Multivariate T distribution, 多元T分布2 L9 U/ P) A: G3 Z6 N0 o+ U
Mutual exclusive, 互不相容* V' q' H5 l% Y, M0 e4 {
Mutual independence, 互相独立3 e. Q8 q; b3 G, F/ Q
Natural boundary, 自然边界& {! [% A/ `* W6 g
Natural dead, 自然死亡
/ \0 R* m; X5 I# O! b' |: H' _; wNatural zero, 自然零
& E7 j u2 P" x( g) [# `Negative correlation, 负相关
4 w; V0 n' A2 ~Negative linear correlation, 负线性相关
) `7 o) R9 }# D7 _& _% |Negatively skewed, 负偏
6 E' {5 O" ]( F1 [' A# S0 d# }4 C: [ VNewman-Keuls method, q检验
$ [ K. E0 ~3 g$ ENK method, q检验
( t* y$ ~# _0 r. f! k$ PNo statistical significance, 无统计意义4 ~3 U j/ N7 {- k" f5 I2 x! J1 H
Nominal variable, 名义变量
8 W B( K- |, X0 \5 yNonconstancy of variability, 变异的非定常性
" }0 O5 e I4 |0 GNonlinear regression, 非线性相关" Y E& J; |. I$ E, Y4 L
Nonparametric statistics, 非参数统计5 P4 n3 B' z ~* B+ X0 Y9 F* h
Nonparametric test, 非参数检验
: y" ?2 y8 p: S8 k( UNonparametric tests, 非参数检验
8 o& i( }6 o L! tNormal deviate, 正态离差, y8 N6 }/ r; [# w8 Y+ |
Normal distribution, 正态分布
; l8 l% {- \1 B! i, d& l4 v- {$ Q% |Normal equation, 正规方程组
5 a7 Y9 Z* y7 ANormal ranges, 正常范围
; X% H: ~) q) X0 Y. gNormal value, 正常值5 J2 W% x" i# ~% s6 T! P7 L- o- @6 ~
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
- u8 j# T3 y. j1 {3 V+ N5 yNull hypothesis, 无效假设
- _; h P5 @6 {$ c3 K$ NNumerical variable, 数值变量
- R9 v+ n" {- b7 m: _' t8 ?1 x0 a: ]' g$ BObjective function, 目标函数* f' q; x# I+ V) o3 _, q6 W
Observation unit, 观察单位
" D! |& A. p# k2 _ {Observed value, 观察值
- q! Y" r4 E) fOne sided test, 单侧检验: b- }1 g- \7 d. O' w
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
" |# Y' y5 h) J7 @; S+ c* @# y0 R) h1 vOneway ANOVA , 单因素方差分析7 e" K" ^- U% r) ~4 b8 K: I3 A* o
Open sequential trial, 开放型序贯设计
- X. u/ j# n. y1 a: E5 ~Optrim, 优切尾8 ]- u6 ?, ^' F0 t4 V
Optrim efficiency, 优切尾效率2 n; `% R! n) O M2 O
Order statistics, 顺序统计量
; D- F& P7 n+ q0 |. |$ zOrdered categories, 有序分类. ] ~" s& m! w* r- ^0 j& s- S
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
4 M- f+ f" a6 @4 ~0 W% @% xOrdinal variable, 有序变量% q+ V2 I6 ~! v" a
Orthogonal basis, 正交基
+ z* M' W6 n# ~' B# B$ W! c) SOrthogonal design, 正交试验设计
$ Q+ @% u7 r- K E" ?Orthogonality conditions, 正交条件- P! X+ R% D% i! ], |8 C% G
ORTHOPLAN, 正交设计 : X: g. A9 W( K! w7 h
Outlier cutoffs, 离群值截断点" ^- }$ L' u+ U3 @
Outliers, 极端值
. Z0 N7 J. I% ?& F" I5 }& I9 xOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 3 x) a0 b' V+ G; t
Overshoot, 迭代过度
5 ^% E" q7 |9 i- N2 YPaired design, 配对设计
- j9 H0 Z$ T( n! u5 Y/ |Paired sample, 配对样本
+ q( i4 _' o3 H: y. EPairwise slopes, 成对斜率
+ a6 M' r7 C" J; [% ?Parabola, 抛物线9 f! x% f: u) \# Z7 ?( b
Parallel tests, 平行试验
5 B/ K' E' k- u1 G' J- {( h! hParameter, 参数2 @# ~7 x$ k5 Z: G& {
Parametric statistics, 参数统计
! n* k9 N+ f. ?. \Parametric test, 参数检验& L1 p* ], v" g
Partial correlation, 偏相关
5 A) h) q. @$ I& y( q0 c9 F3 r3 nPartial regression, 偏回归 ~6 A1 B# f: ?& @
Partial sorting, 偏排序
; b; _/ D( o6 E \2 b$ fPartials residuals, 偏残差
L# D) V- E) ? K+ Y2 _7 z4 sPattern, 模式
- b( u8 ?5 S3 \8 g1 ?Pearson curves, 皮尔逊曲线
: P: S5 A. O$ |/ Y* KPeeling, 退层: K4 ?: [( y4 w# M- g2 N) k
Percent bar graph, 百分条形图
" e% M) z/ A! b( oPercentage, 百分比) E+ R1 E$ H& o! c+ D9 k; k( P% N
Percentile, 百分位数: Y* ?! L% t& B4 A0 o0 E
Percentile curves, 百分位曲线* P# a$ y- o M K9 p. n1 I
Periodicity, 周期性
0 s" P) {2 o/ o9 T% pPermutation, 排列* U, q3 R& V+ s( K- p' o4 v5 K3 }
P-estimator, P估计量
( y' Z% C9 Q; \Pie graph, 饼图
H# x: n7 N8 [) F$ l5 MPitman estimator, 皮特曼估计量& z1 P4 i" b% z f& N+ w- u* O# c* C
Pivot, 枢轴量
8 R- _! n8 J. }Planar, 平坦& u$ B" U1 G; ?" j# }( P1 u5 d1 r- b" Y
Planar assumption, 平面的假设
: K' D! X9 }) Q) @/ h/ BPLANCARDS, 生成试验的计划卡$ c: X% X( }5 T; F
Point estimation, 点估计! O8 r5 P s% ?
Poisson distribution, 泊松分布$ z( `, {. N( A7 z! L4 A% n
Polishing, 平滑% q% ^5 B: M* N5 \' i0 R, D
Polled standard deviation, 合并标准差
0 Q9 _# d& i2 a. }. L# Q. X% PPolled variance, 合并方差
# b j; `! o) s. }" r y: `Polygon, 多边图
0 e- g. b( z |! r1 n" U) fPolynomial, 多项式
) D$ B# `! H* K: \0 T' APolynomial curve, 多项式曲线- [$ p& m4 D" m M8 G
Population, 总体
8 \9 O1 b5 b* c! H7 bPopulation attributable risk, 人群归因危险度
! x" H; S8 _ Y9 I) aPositive correlation, 正相关
- v; l a" ?3 t9 O. pPositively skewed, 正偏
( H: y4 Z2 f) }" ?' H# CPosterior distribution, 后验分布
9 W) a" S, `) t; R! P/ xPower of a test, 检验效能
1 B5 @) r7 _- L/ ]% C+ o1 jPrecision, 精密度
* p# U7 L: i# W3 v- \Predicted value, 预测值9 ]1 `+ Z! b2 A
Preliminary analysis, 预备性分析
9 b# U/ z! W( a4 K; P( |Principal component analysis, 主成分分析; p$ v8 s% W/ N% V- |) W; J6 |
Prior distribution, 先验分布, l# z2 v, a) w+ V# W4 y0 s. Y+ ~
Prior probability, 先验概率
0 g/ Y5 f! p5 m" {& @4 B- AProbabilistic model, 概率模型
( [5 L, @) Q. ~. ]' Jprobability, 概率7 M. y. B2 K3 [9 j
Probability density, 概率密度
9 U. R9 j& Z8 z* q9 j! XProduct moment, 乘积矩/协方差+ q* l7 i# C0 \* y/ A
Profile trace, 截面迹图
! V: f' W8 \6 ?# v2 u9 OProportion, 比/构成比
8 N: S* Y+ o3 g$ }+ vProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样0 `% I. X" a' F9 V' q% |
Proportionate, 成比例
/ W4 y: R4 e, m+ n4 d+ Q0 L: t% BProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
/ G7 c/ u! p/ @Prospective study, 前瞻性调查1 w; m# W$ L" n6 `0 T7 D4 X8 W
Proximities, 亲近性 ( |$ i/ Z; S# v4 x
Pseudo F test, 近似F检验3 X2 y; [- n n3 \
Pseudo model, 近似模型# K) X& j# S- u5 f
Pseudosigma, 伪标准差
X! W6 c. M0 R& N6 _) G" jPurposive sampling, 有目的抽样
0 H! M* J7 F8 ?% xQR decomposition, QR分解
( H: A- K( S* ?6 |; OQuadratic approximation, 二次近似
' w+ G/ f1 Z7 m* I0 B2 DQualitative classification, 属性分类
$ ]9 ^. L- g: g% H/ I. wQualitative method, 定性方法- j/ f0 C& b- [# d6 E* g
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图0 i- Q6 z) T5 ^" t p, ]
Quantitative analysis, 定量分析/ z+ ?/ q1 L2 g* x% ~) j% ]
Quartile, 四分位数
3 F9 F. a6 N; A, O0 {Quick Cluster, 快速聚类' Z3 v; |, {5 f. E; o8 Y: S3 m% d9 b4 ]
Radix sort, 基数排序
6 s# ]6 g. R* ?( WRandom allocation, 随机化分组1 g4 J2 g! m. X+ X% {
Random blocks design, 随机区组设计
# z" V( E% V. _. z+ p, FRandom event, 随机事件
, O4 O' Y! Z, Q XRandomization, 随机化
& a1 e: f# M9 h" bRange, 极差/全距
+ {+ j" g' J1 V# o9 s# JRank correlation, 等级相关- H# ?; }) u R$ a ?9 z
Rank sum test, 秩和检验 Q# l0 o& r) a( F
Rank test, 秩检验
4 Z- j4 G) Y% YRanked data, 等级资料
, }( [' E4 M% E9 h* V# PRate, 比率
/ G! z2 l$ |% ^Ratio, 比例" T8 u$ b- Z7 M% ^
Raw data, 原始资料
1 D' M& a& o @- O( q( m3 FRaw residual, 原始残差" _' C0 _1 k2 r; s2 p" W
Rayleigh's test, 雷氏检验
% l( g' R' a& q1 U* _/ d+ KRayleigh's Z, 雷氏Z值
; B1 J$ q( E( p5 x, s+ \Reciprocal, 倒数$ T" e9 M/ z/ i6 t
Reciprocal transformation, 倒数变换
8 S0 Q" p8 C9 ]1 P5 kRecording, 记录
: o$ z. v F3 L% L. I4 G1 Y1 lRedescending estimators, 回降估计量, D1 G! e* l# [+ S. Z: X. m& p
Reducing dimensions, 降维* N8 q y( Q" [) w# {8 S9 B
Re-expression, 重新表达
$ u# c9 j Q/ C$ l) m4 KReference set, 标准组
6 q" T" n/ e) J7 uRegion of acceptance, 接受域: J6 P5 F3 T% d" e+ R) ^
Regression coefficient, 回归系数
& U4 e3 R: R- {( U; u' n, ]Regression sum of square, 回归平方和
! {: |' A8 k: x0 U& F2 k) _% F( tRejection point, 拒绝点" C" m6 `, ]$ X
Relative dispersion, 相对离散度
% U. O m6 B1 D+ Y% }; f' Q# VRelative number, 相对数" |: a1 x0 `+ L" |# V u% D
Reliability, 可靠性1 Y0 y3 f, t) ]# B+ T$ g3 [2 P+ W) Y4 c
Reparametrization, 重新设置参数0 J! Z9 s+ \+ N3 O; `
Replication, 重复+ y, G. A. h: h4 l C: t5 ^& `2 E5 m4 g
Report Summaries, 报告摘要
3 z( }3 Y+ M4 o3 z1 A( m% kResidual sum of square, 剩余平方和3 c3 p' w/ n2 ^) n
Resistance, 耐抗性
5 c' ^6 K5 L/ i4 Y3 LResistant line, 耐抗线" [- f7 @( S' ]2 G- o2 B
Resistant technique, 耐抗技术
! X _% ?' J; s& N$ u+ c AR-estimator of location, 位置R估计量 k7 f I8 [1 Q+ B/ k% {
R-estimator of scale, 尺度R估计量7 ]7 G$ ~' m" ^5 A, x# P$ L& G
Retrospective study, 回顾性调查
7 {" V$ e3 d& CRidge trace, 岭迹
: s2 V& G. ]; P% vRidit analysis, Ridit分析" k. U$ g4 l/ v8 O5 @% ?
Rotation, 旋转
8 m0 A8 m5 c, f* T7 d. c/ ZRounding, 舍入
+ ]3 Z0 T% E7 K- rRow, 行
& y9 m, k6 F" [) }/ TRow effects, 行效应
' R p. k& X$ B. R3 m0 r* KRow factor, 行因素
5 A [0 ?9 n/ y; R7 P) P9 F+ h& d9 XRXC table, RXC表
% X) _0 b' s, q/ d' g. ISample, 样本9 q9 B" ^- X- K' G! w5 K
Sample regression coefficient, 样本回归系数
. V) B1 E# `7 ?; TSample size, 样本量
& J6 k3 C$ ~; ?. u( `8 ESample standard deviation, 样本标准差4 ~6 l$ E: \; q- `. o7 o. M# m$ k) o
Sampling error, 抽样误差+ C7 K9 |; i" Q- r7 Y9 G* g5 B5 ?
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包+ Y" L1 v9 A7 S
Scale, 尺度/量表: Q1 ?* e7 ]/ z/ {0 ~7 x8 U
Scatter diagram, 散点图
) C: H N" f. ISchematic plot, 示意图/简图
. z8 @2 g/ z2 v$ _4 ?Score test, 计分检验
$ w) g: |7 m' m# Y# aScreening, 筛检
5 {% e! Q% e: z6 z* d4 H) RSEASON, 季节分析 7 o1 L+ y; |) M% j. w) \
Second derivative, 二阶导数
! @8 |+ d1 I6 C: o6 y9 O4 ]9 oSecond principal component, 第二主成分
1 H) m$ Z* h( X- R6 k2 O9 r6 {2 cSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
* o* K2 y8 P x5 r3 i: aSemi-logarithmic graph, 半对数图
9 _; e9 @6 g) k4 A( N% vSemi-logarithmic paper, 半对数格纸9 g7 W! R9 R K% r( m. c4 P. `1 [
Sensitivity curve, 敏感度曲线
8 E5 H4 W! D% G/ y& PSequential analysis, 贯序分析
3 A- l1 r+ Q4 }# ~# ISequential data set, 顺序数据集$ }. u" \* }. |+ Q& f
Sequential design, 贯序设计6 R3 K O' [0 @* A* T5 A* F6 I
Sequential method, 贯序法4 \7 B+ @: B1 }" \- O% [. ]; H& S
Sequential test, 贯序检验法
3 L8 d3 W2 g$ c6 O5 E% SSerial tests, 系列试验& H g4 D+ u4 e% \5 P
Short-cut method, 简捷法 * }, ~4 |, x7 B! J" u, t
Sigmoid curve, S形曲线
/ q, V1 d6 @7 y, BSign function, 正负号函数$ n5 m7 i- F3 y5 V' a5 L
Sign test, 符号检验! f# |; y8 b+ ^* J' J' V
Signed rank, 符号秩9 [& R. g: t+ j
Significance test, 显著性检验
$ Z* I3 t) t- NSignificant figure, 有效数字% w& z& E d" J
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
1 }/ P- I! y! R: } `2 D' D3 Q1 xSimple correlation, 简单相关4 m& W+ V7 ]* B3 U
Simple random sampling, 简单随机抽样1 ~! W# M# m# h1 k6 u# F: E
Simple regression, 简单回归
6 X: u5 P. ?8 {4 Usimple table, 简单表
6 }# e$ e7 A; `& {4 Y/ WSine estimator, 正弦估计量- U: w- {6 k' S) R3 {! W; v
Single-valued estimate, 单值估计
7 B2 o! B4 e, t3 o5 N5 HSingular matrix, 奇异矩阵
$ I8 W+ v9 S9 W1 R. s; aSkewed distribution, 偏斜分布
0 p0 D& t( h# t sSkewness, 偏度9 v- T. w5 b0 |3 a; ]0 _
Slash distribution, 斜线分布- _! w0 i) k1 _1 A& k3 n' c& |
Slope, 斜率! X, b* _- N: @
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
- m' \( I6 q8 Z y% u5 HSource of variation, 变异来源
1 l5 `% C& h0 w3 r @- N! KSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
, W! b% \! J; u7 J U# M. U- w: HSpecific factor, 特殊因子
3 e5 ~3 u! i" y$ {- F4 e1 G* LSpecific factor variance, 特殊因子方差
# I) y/ f" q F% n8 F8 JSpectra , 频谱
) Q! f( z; r( D5 g. e9 `Spherical distribution, 球型正态分布* C) H- |+ \: k8 z) H: n8 r t
Spread, 展布
+ j1 C6 d; @- BSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! p+ Z9 `4 }. X$ X! n
Spurious correlation, 假性相关4 e% N; p; z/ O8 O
Square root transformation, 平方根变换
! H) @3 w# d8 ^2 J0 b' x2 B2 `Stabilizing variance, 稳定方差
4 [& M) j& p2 `& {6 `' K4 ^Standard deviation, 标准差$ F8 F! l8 k& M6 N# y. Y
Standard error, 标准误
! p6 R- M# ~. E- C CStandard error of difference, 差别的标准误
% m( ~% T: N# }: g0 ? a9 kStandard error of estimate, 标准估计误差% ]# }. | R) M. d5 W
Standard error of rate, 率的标准误! d2 N. x- w) I2 Z+ ?+ F
Standard normal distribution, 标准正态分布% V+ c- h; O( b' [
Standardization, 标准化
' z+ z% x* ]' k- v0 L1 Z* o, ~; H- UStarting value, 起始值
3 L' G" Q" X& MStatistic, 统计量5 S+ M# m& u8 U) f9 O: E: m
Statistical control, 统计控制
& s9 m! ?8 Q8 e T3 nStatistical graph, 统计图7 B% U1 H: |- C V! o/ z: M( L
Statistical inference, 统计推断! |7 V6 J1 L V" \3 K3 ~$ _
Statistical table, 统计表7 [1 ]' @1 }. _& ?* s5 R
Steepest descent, 最速下降法% N6 d# |! u/ g- @ ^ L( h9 O6 S5 x
Stem and leaf display, 茎叶图
8 k0 x% f, X9 b$ o' jStep factor, 步长因子
# y! j0 @# d5 IStepwise regression, 逐步回归1 ?1 n3 ]- ^! Y8 H! Q
Storage, 存, s/ y5 f7 j- W. \1 \
Strata, 层（复数）
9 @5 C( l, a$ B) t: o, c+ o1 U. G2 oStratified sampling, 分层抽样5 a& M& o$ H' \: w
Stratified sampling, 分层抽样0 v: f& L# v2 _- c8 Z; o
Strength, 强度9 p5 f, i- g4 t& I8 K
Stringency, 严密性
! t7 y" ]+ A/ ?/ r: VStructural relationship, 结构关系: A1 Q! b+ K# l! N+ \) w
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
( C, X; C) Q% J/ _Sub-class numbers, 次级组含量$ P4 E9 v' o9 q8 g3 _4 c
Subdividing, 分割
$ w$ z! d! C, D+ q8 zSufficient statistic, 充分统计量1 e) Y& D* ], h+ m0 K
Sum of products, 积和
/ D" m, w+ d$ m( ?1 r* Z; d$ S+ h0 kSum of squares, 离差平方和& ]' |! O% s, m. I6 h
Sum of squares about regression, 回归平方和
+ r6 R9 |4 q, d7 r6 RSum of squares between groups, 组间平方和/ I: M( Z7 r7 V3 U" E! \
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和' k$ y" i" ?9 S+ n3 N* w( X# j
Sure event, 必然事件" l. }* }* _. f! x) e! ~5 C
Survey, 调查
4 W. M. L. O; n& M6 g" I. k' qSurvival, 生存分析6 ` V V. [8 A7 }5 H4 }
Survival rate, 生存率( \2 g% d. c: i T% v
Suspended root gram, 悬吊根图4 a2 G8 W- }! x* i
Symmetry, 对称: l: `( f" g# K# ^1 f j, \
Systematic error, 系统误差4 t M+ [" j2 T# N' j
Systematic sampling, 系统抽样
6 L f& j6 q0 Q2 i# ]$ P- @Tags, 标签4 P; u# v, Y7 {7 X( v ?& u
Tail area, 尾部面积
9 ?0 I9 q: B' A' A3 }# MTail length, 尾长7 c; J' M5 [$ T9 M3 G
Tail weight, 尾重) q0 R: ?6 Q4 Y2 N4 g' b5 e
Tangent line, 切线& R+ k; c6 }0 `
Target distribution, 目标分布6 C% B: ?2 o3 j& Y7 g& |& [) N
Taylor series, 泰勒级数( d! a* C. S8 F1 U& Z+ `6 P" [
Tendency of dispersion, 离散趋势
" c; B0 [; g, Z) n( L( r0 lTesting of hypotheses, 假设检验# o8 @9 E$ ~1 V% h( w& x/ X
Theoretical frequency, 理论频数
$ x/ A! U7 q# i0 u2 c8 \Time series, 时间序列
" ]* X1 ~% _7 Q$ p! A! L( vTolerance interval, 容忍区间
8 y& R* b/ p5 {. u2 K! C3 R* eTolerance lower limit, 容忍下限- S- c# l, B3 Z. A- m
Tolerance upper limit, 容忍上限
5 s( }4 ~. D$ J* V: U' U6 ETorsion, 扰率 e1 I) \3 I7 t; h) ` P& ]- z* z
Total sum of square, 总平方和* R" B; e, e; g$ j/ v
Total variation, 总变异
- {! \7 }* C$ D" Z: `Transformation, 转换
- X. H0 p* }! x( g2 o, U: {+ l2 yTreatment, 处理
0 o/ @* j9 u: T$ r% L9 u+ B: W! MTrend, 趋势' t& t" G8 R6 C4 D* I, W& }
Trend of percentage, 百分比趋势
. O! ~( p# a; A: ]Trial, 试验
, g h2 F& f4 [: r7 oTrial and error method, 试错法! ^3 @5 r' z/ n3 N* c& r
Tuning constant, 细调常数
6 ?* ]) W) l; U/ \) O1 w- k2 LTwo sided test, 双向检验+ ~$ t- T. @9 E4 n
Two-stage least squares, 二阶最小平方3 V- J) ? q. c& a. H6 _) K" q
Two-stage sampling, 二阶段抽样( _" Z i Y7 V
Two-tailed test, 双侧检验' U3 Y4 ] W: I# l' u' n
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
0 {2 X @1 |$ q2 ~Two-way table, 双向表
7 K/ k+ @/ z1 \) ]% |# bType I error, 一类错误/α错误
) I; J- B# i5 h `9 C; I, }. f0 T7 x, EType II error, 二类错误/β错误, {6 }( g$ g3 B$ P$ ?5 R
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
0 |6 `3 s/ {8 N1 \- i5 d ?) h0 `- ?Unbiased estimate, 无偏估计
1 x4 `0 t; O8 `% q6 AUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
3 U O6 @% b* XUnequal subclass number, 不等次级组含量! ?# o9 ~4 _6 J. ?5 T& D9 g! H
Ungrouped data, 不分组资料/ K1 p4 @% V( H$ ?* q
Uniform coordinate, 均匀坐标
( B! }* c4 C4 ?# f% pUniform distribution, 均匀分布
. Q+ G3 s/ V7 H( `Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计5 \: V. y4 |: {& w6 z
Unit, 单元
9 \7 N+ U' J" Z g; {# oUnordered categories, 无序分类
$ @9 l# ]5 u2 hUpper limit, 上限
9 R8 h, o0 f5 |2 P: y) u) {Upward rank, 升秩
N' \+ \. m# l ?" v7 u& qVague concept, 模糊概念( Y5 ?# w1 |: }: b c
Validity, 有效性
) ?. {4 w$ B& M% N C1 ]; |VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
+ n! I9 h) h/ G6 Y, I7 ?( p" C3 ZVariability, 变异性
3 V4 |9 d4 L: i+ bVariable, 变量- S1 a1 ? T% A( s+ f2 n: [
Variance, 方差0 P# l2 J- m% o, n% i3 ?
Variation, 变异
8 H+ f( h! F: Q% {Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
+ V8 t) Z9 b! U( t( ZVolume of distribution, 容积
$ L6 V5 ~. z8 K# Z8 f, sW test, W检验
; I& Y- _% f0 I+ S% X* wWeibull distribution, 威布尔分布8 K1 i! y( |- X B2 K* R% f" M
Weight, 权数) {: `1 z- q r9 R; I+ h3 U
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
" y5 J4 R2 g8 f$ YWeighted linear regression method, 加权直线回归
' \) |8 b" X: o5 e" o# jWeighted mean, 加权平均数
% w& @5 q, K6 s3 v5 _; w8 sWeighted mean square, 加权平均方差
) ~: F: r8 g; T% B! H8 s/ NWeighted sum of square, 加权平方和+ _: c# U, e. o9 I9 |$ v% q5 U; o$ F5 y
Weighting coefficient, 权重系数
( v; c3 E! } K/ Q" n$ g$ XWeighting method, 加权法
6 w8 X$ p1 x& b; lW-estimation, W估计量! z) l9 L/ {9 g! y( ]& d1 B
W-estimation of location, 位置W估计量0 W* f( ~7 q% _8 E8 A( \( s
Width, 宽度
- W. x& q1 G& f# _9 E. h2 QWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
5 s3 E; z, F+ a; O$ i+ {, ?8 ~/ L% g' ?Wild point, 野点/狂点
6 Z6 J( F6 F2 zWild value, 野值/狂值$ i' j/ J3 P0 C6 \ U% Q
Winsorized mean, 缩尾均值
& _, a, _" K0 W- ~, W: kWithdraw, 失访 / Q, ~7 g0 ?$ e: |
Youden's index, 尤登指数) p- `- N4 n9 l+ @7 e) Y. @
Z test, Z检验% H9 Z4 t: Z$ j6 ~* y3 I; f/ w7 y
Zero correlation, 零相关$ p. o* ^2 c4 N! t+ D: r
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
