|
|
Absolute deviation, 绝对离差6 {* t1 Y8 ]2 y& h" T1 o' i/ P1 m
Absolute number, 绝对数
1 h- L- Y& C v3 P5 S- xAbsolute residuals, 绝对残差
4 }/ O7 A! T3 y6 p9 ]& F3 MAcceleration array, 加速度立体阵
9 g r# a; R( F. [6 a" SAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度& [2 H7 d2 G4 f: v7 V2 a3 d- Q& I! M0 b
Acceleration normal, 法向加速度
3 N0 [6 K; |, |* {Acceleration space dimension, 加速度空间的维数$ a& F3 c( O" r! @7 ]
Acceleration tangential, 切向加速度) r+ w" }# w" @# T% @ O
Acceleration vector, 加速度向量
/ v" _; d4 G% A: w# `8 f [Acceptable hypothesis, 可接受假设
1 f8 a( J! \+ B7 X# @ \/ ~, RAccumulation, 累积
" {. Q# _$ b0 g. |1 {Accuracy, 准确度
& O" X) {. g2 q9 L' S( J+ U2 b V( vActual frequency, 实际频数
3 k! J+ L7 P5 N( d6 EAdaptive estimator, 自适应估计量
* U7 N0 ]' X {& ^Addition, 相加
& f( X. M% j! K$ T8 M/ OAddition theorem, 加法定理) R" [' o: z8 c2 P" J4 P
Additivity, 可加性- R) l1 _* W8 h b" A
Adjusted rate, 调整率 k1 c- ~ H, D
Adjusted value, 校正值# I+ s; x4 C# W
Admissible error, 容许误差
5 z% y' a7 w4 \Aggregation, 聚集性* l3 C- i0 d' T8 G6 b+ P; {
Alternative hypothesis, 备择假设/ e+ ?6 \ t/ K7 T" f# C* J6 s
Among groups, 组间: m3 r" _/ b7 x9 v5 `. Q
Amounts, 总量
& M2 G9 k/ V9 X. U& t) Y0 _Analysis of correlation, 相关分析; E4 n9 u+ |4 F5 P& m# M% d( t: Q
Analysis of covariance, 协方差分析5 J* c& L1 Z" O# O8 E7 H3 y. y
Analysis of regression, 回归分析# w' ` y O) H5 h8 ^4 g
Analysis of time series, 时间序列分析% O* [/ a6 H1 h* p5 R+ M
Analysis of variance, 方差分析: v; t& F! k$ U- j
Angular transformation, 角转换# q. C" M" |& }* k) [& c% M) E
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析/ P2 \' P; E( u" S ~! q
ANOVA Models, 方差分析模型
, C- N4 Q8 a/ l% KArcing, 弧/弧旋
0 I' U X3 f$ ~' ^( X% JArcsine transformation, 反正弦变换
# J& v% _# p) e* G6 kArea under the curve, 曲线面积
C2 }* k# g/ T: W' pAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
/ r1 x/ R4 z! Q$ j1 k2 w4 {2 jARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
% n( k( ?8 R2 r4 W7 u4 K/ k1 ]' ^Arithmetic grid paper, 算术格纸( b0 x7 G0 r- O8 H
Arithmetic mean, 算术平均数
- ] b$ K4 b" E3 g+ O6 k. u$ p( eArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
x. e0 l3 w$ m+ R7 y% `* CAssessing fit, 拟合的评估
- X X/ z6 i8 l2 uAssociative laws, 结合律* }# c- }3 Y; N0 i% R' S" D
Asymmetric distribution, 非对称分布
0 ?* l& o; c- u3 I. E. YAsymptotic bias, 渐近偏倚
2 y. J" R& V5 U* B3 \$ V1 C# OAsymptotic efficiency, 渐近效率
6 L- y' V2 S( M8 h W( \( Y* XAsymptotic variance, 渐近方差
" Q/ T2 A, B. R# W% T) u- [Attributable risk, 归因危险度
6 e3 ]& E' }+ LAttribute data, 属性资料
! ]2 ], b" V, T" O+ V) c4 ^+ TAttribution, 属性( i3 H) G; ~: H
Autocorrelation, 自相关 ]1 Q- V& P& Z) d# \8 c
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
( r1 L' ^( S3 Z- D: B' X5 BAverage, 平均数
0 s9 k( Z+ f! iAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
2 t3 ^$ r5 i( z" x* X% N9 KAverage growth rate, 平均增长率
& }- T8 s @1 }/ B \0 P* VBar chart, 条形图
J% _# n4 K- p9 OBar graph, 条形图" S$ X, [1 f5 d, o/ r( d7 `' u
Base period, 基期3 H6 s, c5 m" y- _4 w! ]* _
Bayes' theorem , Bayes定理4 m+ L# |; D6 x8 n) r
Bell-shaped curve, 钟形曲线* l3 Z1 C* i* z9 S
Bernoulli distribution, 伯努力分布
- t) v6 @( ]6 v3 C" l7 f! gBest-trim estimator, 最好切尾估计量
; h5 _0 F6 Z) z3 X/ Z1 I$ ?/ L5 LBias, 偏性
% [ E' m) n) z' Y8 F! Y+ mBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
+ Q) k& M6 R1 V$ ?# fBinomial distribution, 二项分布
+ N6 a& z6 \2 X: k" Z( t. CBisquare, 双平方* x5 q3 ^+ P2 Y* I" W
Bivariate Correlate, 二变量相关+ q4 Z4 z7 g1 I- ?5 d% O2 |- O4 {
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
0 [, L# |$ u; s% W$ f* x5 F' RBivariate normal population, 双变量正态总体( F! ?8 A4 j' n$ h5 b6 ]' ~
Biweight interval, 双权区间
1 Z3 D. u" A4 ~9 g g5 TBiweight M-estimator, 双权M估计量
- J4 t0 ~; Y8 ]$ IBlock, 区组/配伍组
8 k7 r @* `, V vBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
7 Y: P& { }* ~; K+ tBoxplots, 箱线图/箱尾图, _) d# i7 K. w& g+ n* p
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点9 {$ J! }5 S; x" C6 r" g' {
Canonical correlation, 典型相关+ }2 M5 O* ~$ Y: F' z: d7 W
Caption, 纵标目
' R; i0 U, ~" ~) L% E( ZCase-control study, 病例对照研究3 X+ L+ v" H8 v# e" S$ n
Categorical variable, 分类变量3 h' h+ U; L9 q5 U
Catenary, 悬链线
\; z# J- K/ nCauchy distribution, 柯西分布
* f" w% m: }# v8 c) D, m' [Cause-and-effect relationship, 因果关系: W& f9 g2 _7 q
Cell, 单元' V# ~: k1 y4 q* E
Censoring, 终检$ _8 D( e$ w, b" g V/ k. O' A
Center of symmetry, 对称中心
$ [3 F; O- a$ W; _Centering and scaling, 中心化和定标: g" Q$ M: L. g. D8 D# h
Central tendency, 集中趋势7 _7 ^' A+ ^* L& G
Central value, 中心值
+ q, h6 `2 P( _" XCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 N$ k7 q. {; Z! R( {
Chance, 机遇
2 o0 `$ g8 I) ?& q4 WChance error, 随机误差
$ {) A" O' w0 Y! }) dChance variable, 随机变量7 t2 b( T# x/ d4 p
Characteristic equation, 特征方程( j/ o4 X3 s6 @
Characteristic root, 特征根
0 g1 h: a" F: m4 N' kCharacteristic vector, 特征向量2 [7 D5 X! \* }2 O& {
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则& {6 u& r& r* F* w3 T8 S+ |9 i
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
" e" n1 ^$ X9 M+ m% d8 K# NChi-square test, 卡方检验/χ2检验/ L: N2 ~( l' D
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解- x a/ E1 z, ~4 _8 }; X4 k
Circle chart, 圆图 5 i4 d% o0 W$ u+ L/ d- a4 O4 h
Class interval, 组距
8 c: w+ |9 w( `, yClass mid-value, 组中值" u" ~& f: }6 H/ c1 h+ }1 S1 @ b% K
Class upper limit, 组上限/ ^0 L3 i2 m$ R) Q& |/ @4 | z
Classified variable, 分类变量
+ {# ~% u6 x L6 ?( T& [Cluster analysis, 聚类分析/ b4 f% N1 m& |' L
Cluster sampling, 整群抽样
3 @4 p2 z; [# N2 aCode, 代码9 q/ x( j* n* r& v
Coded data, 编码数据
( ^; G+ v% R; U. d, nCoding, 编码8 l3 y, [; v( V7 R+ W
Coefficient of contingency, 列联系数
' R( V$ A) k% y! F% ACoefficient of determination, 决定系数
5 \; ?' `1 v+ T) b* X7 sCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数. e( b* a% [: q$ M9 \
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数2 h+ ~$ r$ e& D8 ^
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
/ m9 @0 x! y! l: N1 vCoefficient of rank correlation, 等级相关系数% n3 M) x3 n. F7 e
Coefficient of regression, 回归系数
7 e1 U& C9 a+ D' J' g5 @) e0 s$ jCoefficient of skewness, 偏度系数
6 S6 m9 Y) G- P4 K6 I5 LCoefficient of variation, 变异系数( X. e6 G& ]3 B! W0 b W1 c# W
Cohort study, 队列研究
+ h- q A+ E1 w D9 D e) i8 J* oColumn, 列
: {! j w' O8 b: V3 ]Column effect, 列效应7 r c* d+ v5 H0 z( J
Column factor, 列因素1 x( b6 _+ a1 Y& c
Combination pool, 合并* O3 X0 D* R M* {0 J; b( [
Combinative table, 组合表0 f" q* ^' S/ o% B- \) n* t
Common factor, 共性因子
% r! |" R6 \8 Y) j$ B9 l$ ICommon regression coefficient, 公共回归系数6 }; {; S# c7 e3 o
Common value, 共同值- V# y! _* {! ^5 v' A
Common variance, 公共方差
) {0 E# N9 }! e0 {Common variation, 公共变异
1 y7 L& W% Z3 j* [* fCommunality variance, 共性方差9 r; i z2 Z9 ]( F9 [1 D
Comparability, 可比性
$ b* `7 T# l& z3 \- Z, ^$ p0 CComparison of bathes, 批比较
2 O7 w- O7 c( t3 I) `) N. kComparison value, 比较值7 x/ C. W% E/ ^, m
Compartment model, 分部模型
- ~ I2 ^* k" N' \ A& k9 f0 |Compassion, 伸缩( S( k! D* i- h- A0 c( ^% `
Complement of an event, 补事件# _( Q* W/ O+ ~ ~" w
Complete association, 完全正相关
7 U% J! U9 G4 R7 k/ d. L# OComplete dissociation, 完全不相关
* T' U' [+ I ]! @/ j% b! \; AComplete statistics, 完备统计量& H: l! \0 S& g! {! l2 K c& Y
Completely randomized design, 完全随机化设计
- O, O6 b5 Q: K, B: _Composite event, 联合事件
7 p3 C7 D( v* T' c; f6 RComposite events, 复合事件5 w V7 C+ H& g4 ^
Concavity, 凹性# B( b4 S" I+ t
Conditional expectation, 条件期望, n; E$ {+ f U5 \# b
Conditional likelihood, 条件似然
9 q8 x p( @7 Y1 k4 g( XConditional probability, 条件概率7 q1 k/ [+ E( k) m
Conditionally linear, 依条件线性& @' a' c8 ?; ~; e) a
Confidence interval, 置信区间
# i& C; R0 c/ `. k" {Confidence limit, 置信限
; k5 M1 E, q3 H* B2 WConfidence lower limit, 置信下限" b' r9 S' m' Y' }+ U' B3 U
Confidence upper limit, 置信上限
4 N! y9 J+ _1 \2 M4 lConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
3 q2 l. i2 z. F0 Q% w5 t; {2 g' YConfirmatory research, 证实性实验研究
" j3 i( c2 L6 z( wConfounding factor, 混杂因素5 s0 K; _# Q6 U8 x1 u
Conjoint, 联合分析
. I( k( i5 g" r' MConsistency, 相合性" h1 l+ z( d3 Q$ `
Consistency check, 一致性检验6 k1 J9 ]9 t7 K- g9 {
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计8 l. q# N/ z X$ H
Consistent estimate, 相合估计
! ^, L q1 J% L, [Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
, B$ c# Q6 X7 K0 l% wConstraint, 约束
7 R2 t) ?2 w9 d; n9 mContaminated distribution, 污染分布* h( ~2 m4 A" o( ]. Q9 l* d
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
; \! p# e+ X# s1 n9 OContaminated normal distribution, 污染正态分布
( P" Z$ s" u6 R. t% N0 x& RContamination, 污染3 p# o/ R/ c: A9 G8 j
Contamination model, 污染模型
- P& ]& r* O" MContingency table, 列联表
* A$ m8 \+ I$ Y: ?+ j( }6 [Contour, 边界线
7 z; n1 B7 a, D+ eContribution rate, 贡献率
) t: J. R y p6 ?( M& pControl, 对照3 b8 ~- D& V+ X$ P: F/ B2 H
Controlled experiments, 对照实验
8 F. g; u1 ]. H$ X! yConventional depth, 常规深度
2 D; B& x& V+ @( v& P" l$ O0 y: V9 v* zConvolution, 卷积' J& G& h, f) [ f l/ ^
Corrected factor, 校正因子
4 @. t6 j4 k4 m1 ECorrected mean, 校正均值
2 S* G! `+ b4 l; rCorrection coefficient, 校正系数
9 E6 q6 N- V; j2 W a. R" Z2 l7 }Correctness, 正确性
/ C p' F6 [! q" L/ N7 p, [: c! @Correlation coefficient, 相关系数
* t* Z2 W# m8 KCorrelation index, 相关指数
% ^; z7 Y9 `/ x2 HCorrespondence, 对应
4 g4 H3 S/ e- U' Y( b4 ?' TCounting, 计数
0 |/ t% A2 f! i9 [Counts, 计数/频数: ?# b, \+ \" N3 Q
Covariance, 协方差! O; i9 s* q2 g) V
Covariant, 共变
6 L; k5 h9 c1 j% g+ c$ r; yCox Regression, Cox回归
- L$ U* H* h! Y. I1 {+ S2 \Criteria for fitting, 拟合准则
' j4 M8 e; R0 A9 w8 H* w/ ?6 |- Y$ sCriteria of least squares, 最小二乘准则
8 E) h* B1 r6 f, R7 O3 q/ `, m% DCritical ratio, 临界比
& _7 F" S0 {( R; `' p- C* l* N3 ?Critical region, 拒绝域
. q+ V: U& C: o: o4 w8 ?$ QCritical value, 临界值0 A$ A' s- n# k [
Cross-over design, 交叉设计5 V+ [: @& H; p' x1 J9 ]: y
Cross-section analysis, 横断面分析
u" u8 x& r# [6 Y+ u1 jCross-section survey, 横断面调查
& l3 _1 q4 C: rCrosstabs , 交叉表 ' y+ I8 H/ v4 t
Cross-tabulation table, 复合表; s' Z. W5 E; g$ x) Q2 B/ V' v& L
Cube root, 立方根
( ?+ S8 R! G5 y& f+ H7 MCumulative distribution function, 分布函数% p( r7 e, b# m- t0 @6 U
Cumulative probability, 累计概率
0 v2 a; _# M% jCurvature, 曲率/弯曲, Z g& p0 t$ U7 V: W& G
Curvature, 曲率
/ v- @; u& X6 R+ O. `Curve fit , 曲线拟和
3 H; _& p. H- {+ y* o# J. R' G- B7 lCurve fitting, 曲线拟合
1 [5 G2 h/ J0 }4 e. N: q9 V+ xCurvilinear regression, 曲线回归
- v$ P8 D( v/ r7 `Curvilinear relation, 曲线关系
' V6 L- G- r9 D8 f. O* {7 z9 _Cut-and-try method, 尝试法# ]8 c6 j7 N4 Q G
Cycle, 周期
7 N7 L: c/ x ^4 b& v& I" e, } D/ k9 TCyclist, 周期性) e2 s2 i3 M! Z6 A' D$ {( ]* R
D test, D检验+ W3 ]$ ~. I: y0 ]
Data acquisition, 资料收集* ^7 S5 a! E4 v
Data bank, 数据库9 }- l8 k4 f/ A5 I) V
Data capacity, 数据容量4 d9 t2 I+ x' d6 M
Data deficiencies, 数据缺乏
8 {, Z' a. l5 U' w, m o6 TData handling, 数据处理
( ^* @" I$ z+ PData manipulation, 数据处理
6 J6 g( g( [, p, E# p" m) }Data processing, 数据处理
8 T. `& m$ {2 L3 m! I. r* W' _Data reduction, 数据缩减. W9 b# m! d+ M& m& R
Data set, 数据集' h# s9 ^5 n! n* T
Data sources, 数据来源
' S/ U- x. w! y7 P: _Data transformation, 数据变换5 @8 Q8 v0 Q2 P: Z! L1 o8 w
Data validity, 数据有效性
1 m, D4 Q# M# ~ A( k TData-in, 数据输入1 P" r% T+ r5 Z2 w3 h
Data-out, 数据输出
1 J- x6 @# N. Q7 ^; |Dead time, 停滞期
4 h r# E [* l3 R- U6 u9 E8 T- YDegree of freedom, 自由度1 C5 p9 G) K# f9 w
Degree of precision, 精密度! z$ P: t( y5 {7 \: L8 @. b
Degree of reliability, 可靠性程度
1 `0 m2 v5 O0 g5 r$ aDegression, 递减: f& D2 T0 X$ r; G! Q
Density function, 密度函数
) E2 u# U L$ T H4 F6 GDensity of data points, 数据点的密度
# u, I3 P+ n1 z0 TDependent variable, 应变量/依变量/因变量& v1 F, R$ ~# N% u0 V
Dependent variable, 因变量
4 Q/ j0 @8 |: c; N% h+ ~Depth, 深度
2 s. S1 f0 e" }& f0 aDerivative matrix, 导数矩阵0 J3 \, E% c. ^0 z
Derivative-free methods, 无导数方法/ }0 s+ K+ B. T, z- e8 Y; `1 u
Design, 设计2 ]( @9 j+ l+ O2 g; c0 d+ f' v
Determinacy, 确定性
0 n' n. [* o, _* LDeterminant, 行列式. K0 l: H, Q9 W' @$ q- H9 A# R
Determinant, 决定因素: o5 D7 U0 l% Q. i0 S9 F0 V7 f
Deviation, 离差6 u$ b: |- a- x' b9 @ v
Deviation from average, 离均差7 l7 K: L/ k$ I- Q @, A
Diagnostic plot, 诊断图( x& g' i3 v1 d
Dichotomous variable, 二分变量9 ^2 V; o) ?" J% _5 q4 G3 \
Differential equation, 微分方程
( J% F) p3 B) ]Direct standardization, 直接标准化法2 ^3 H& x2 L U9 U0 x8 X' j
Discrete variable, 离散型变量8 ~4 t1 a+ f# m
DISCRIMINANT, 判断
( @; H' x) T8 C: c% jDiscriminant analysis, 判别分析, V- z/ o# Y* Z3 x
Discriminant coefficient, 判别系数
" B- R/ }5 a) @- yDiscriminant function, 判别值1 W1 L9 V8 x# j( Y5 A' u) m
Dispersion, 散布/分散度
2 t0 a" Z, s, A9 p4 \Disproportional, 不成比例的1 s, z( y2 \4 k. Q4 c, z( q8 Q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量' E, b8 v" e3 @4 i
Distribution free, 分布无关性/免分布- W4 P7 Z- b( w' c/ F/ |5 g3 g% o
Distribution shape, 分布形状3 T3 x( W6 M( j
Distribution-free method, 任意分布法2 A% L8 @( B- [$ U
Distributive laws, 分配律/ e3 W6 \& |# E, g; ^: H
Disturbance, 随机扰动项
/ O9 h$ z: D3 L4 kDose response curve, 剂量反应曲线
9 y' Q: Q, Y8 O5 u) V( H! eDouble blind method, 双盲法6 M" R2 ^( n; q" b! h" c
Double blind trial, 双盲试验 X. q% h9 B& D/ N A& Y
Double exponential distribution, 双指数分布
: X& E1 z3 P% z4 CDouble logarithmic, 双对数
4 ^# A5 t, `- h# U# ODownward rank, 降秩
; b, E/ [' s, j0 b: }! \1 \Dual-space plot, 对偶空间图& N+ i6 _( U; y7 ^ ]/ _4 g
DUD, 无导数方法
4 C9 |) a9 G! g1 h5 |8 L" HDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
0 W& V4 F: |7 D" tEffect, 实验效应) `% e1 Z9 v# M% K! P8 z* l
Eigenvalue, 特征值; o3 [8 |. y- ^
Eigenvector, 特征向量
& N* [1 j0 }4 G- w6 q9 [) rEllipse, 椭圆
7 w7 |8 A4 Y1 ?6 m1 HEmpirical distribution, 经验分布
! A5 k/ f8 u- K/ QEmpirical probability, 经验概率单位3 N- L, f/ j) I+ k/ u ~8 M5 C W- |& U
Enumeration data, 计数资料$ }" I( E! n" I( G+ s: ]5 x* g$ q1 E
Equal sun-class number, 相等次级组含量
v, W m" }0 @8 l+ ], SEqually likely, 等可能
8 q- s I) o2 Z6 bEquivariance, 同变性 q* p/ m9 _! Z# _) }' q) ^
Error, 误差/错误5 ^4 M7 m( Q! A6 f) P9 o- |
Error of estimate, 估计误差
" d% u8 H# i# n l" lError type I, 第一类错误6 T; r2 t/ I1 w1 x! Q
Error type II, 第二类错误
" P# S0 d$ |+ e' V2 P: J8 S4 uEstimand, 被估量5 _. v, Y: k1 I1 |- }( `6 o( T
Estimated error mean squares, 估计误差均方; }! e/ N2 ]8 e" _
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和2 N' k9 K. U$ J
Euclidean distance, 欧式距离" N- ?" h4 F* a0 d
Event, 事件
. F; N) p! ]( R& B, p% {" u6 KEvent, 事件( ?( o$ w" Q$ b$ |4 \ A1 F2 J
Exceptional data point, 异常数据点3 X$ k9 L* b5 |- j
Expectation plane, 期望平面
9 [: i5 S5 w6 X" R+ k3 FExpectation surface, 期望曲面' {) ^0 V( T" _7 d* E
Expected values, 期望值& m$ Y" S9 G3 e+ i+ X! o& @" A: `
Experiment, 实验
: u9 m+ d, n; b$ z ~, mExperimental sampling, 试验抽样5 w. I+ J+ e" d9 H. i( j$ D. I) C
Experimental unit, 试验单位
! T! n$ a: s2 ~1 KExplanatory variable, 说明变量
9 |( @# v q6 u# F1 IExploratory data analysis, 探索性数据分析! N$ l! `/ B0 q9 k
Explore Summarize, 探索-摘要
* k( T8 B B# r( b2 q7 CExponential curve, 指数曲线) M) N; c& _+ H$ l; F! o4 Y; n
Exponential growth, 指数式增长
6 `6 R# W+ ^/ Q$ W, {: I6 iEXSMOOTH, 指数平滑方法 ) F5 Q7 A6 ~ \. o7 b. G# L
Extended fit, 扩充拟合0 F" S9 ^' m" R8 ]2 X2 d
Extra parameter, 附加参数
- _/ v9 ]' O. |3 B& r1 H4 LExtrapolation, 外推法
/ |- U7 e+ }! w. y, D; jExtreme observation, 末端观测值" h1 t/ [: ^ {/ h& u3 Y
Extremes, 极端值/极值
" q. y, o7 K5 N2 F3 nF distribution, F分布
' S7 N" ^: T( n4 d8 N9 y$ `* KF test, F检验
+ p% ]+ }& b% U4 ?% E$ dFactor, 因素/因子
( P5 v" r* H( @8 z* }Factor analysis, 因子分析1 S% X6 L6 ~$ e m: M
Factor Analysis, 因子分析
; J$ _- _* q/ B) MFactor score, 因子得分
: Q ]8 F+ N/ Q9 M: ~& I& s% l( |" QFactorial, 阶乘
+ F' L. }5 ~$ G8 I6 Q% jFactorial design, 析因试验设计8 Y2 c6 f# w" t( s4 l+ @
False negative, 假阴性& ?( |4 W+ l# k( M, I0 P$ W! x
False negative error, 假阴性错误" W- f6 N# d. M
Family of distributions, 分布族
7 `8 H6 W! G* ?+ g2 mFamily of estimators, 估计量族7 e! Z8 L8 i" ~# p0 k6 n5 F' a
Fanning, 扇面
+ i, ?- u+ E+ `" D8 E; J8 v, FFatality rate, 病死率
) L. P$ R0 e4 p+ |+ u/ [7 sField investigation, 现场调查
$ f: @, p/ A G& a- H7 Y. M/ G( ZField survey, 现场调查
s+ d: y3 Y/ c& G' D* k x/ ~Finite population, 有限总体7 z6 s% b# k! i5 Q! q4 z
Finite-sample, 有限样本7 S( d S: N5 S/ {9 S6 D- i
First derivative, 一阶导数2 M" r7 j. G- o" O
First principal component, 第一主成分
9 }2 \0 l. Q- U, i) X% ]First quartile, 第一四分位数
0 P9 W+ y2 |% s1 e0 l: z% zFisher information, 费雪信息量
( Y5 _( h: h( w1 k/ o* u( ]) o* x: yFitted value, 拟合值5 _) K- m6 S& f% \! O- @9 Y
Fitting a curve, 曲线拟合
T! I7 z' Q# x4 ?) O8 @- U! [Fixed base, 定基
& n6 D. U p# U/ o6 J& d4 j3 {. bFluctuation, 随机起伏/ q: f6 z8 V+ [" Y. G2 I
Forecast, 预测3 P! [7 Q' L% r i: s( K
Four fold table, 四格表
* |1 k6 H1 E6 [6 n9 Y+ p9 mFourth, 四分点
* ~( ?9 W2 [- ~! ~" x) b& J- m8 CFraction blow, 左侧比率
, w' J& |( s$ R8 \5 qFractional error, 相对误差
# O2 c4 i8 |5 f' zFrequency, 频率
. V! N7 e* D1 Y% A6 b$ {Frequency polygon, 频数多边图, b' t( c) v7 }* V1 C+ a& v
Frontier point, 界限点
" c! p6 d6 @, c5 VFunction relationship, 泛函关系- O/ J8 x- D; V0 J. V$ Y
Gamma distribution, 伽玛分布
5 H& r( a1 T5 k6 [Gauss increment, 高斯增量
7 z" f0 y" h& Q3 ~; z, A3 s5 fGaussian distribution, 高斯分布/正态分布2 p# U8 M: Z) L# q
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
5 I: C" Q0 }- r: U: K4 d/ C3 gGeneral census, 全面普查6 s9 S+ C$ P! k+ V, K4 c* q# L
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ( y% u' o- B) j, M. j
Geometric mean, 几何平均数$ ~5 N# E- \0 {' v$ T- S! v$ L) a
Gini's mean difference, 基尼均差
/ w! x# @$ ^7 e$ s- o" zGLM (General liner models), 一般线性模型
! O7 _% D/ S1 h6 T$ K, b2 ?Goodness of fit, 拟和优度/配合度+ T( o# E B. B/ W. _1 n9 B# P; ~
Gradient of determinant, 行列式的梯度
9 e- M- C) m3 \( W& OGraeco-Latin square, 希腊拉丁方* F0 I( r2 O9 f
Grand mean, 总均值
' d* M0 F" d* r8 lGross errors, 重大错误
, L/ d' v; b' p# J$ x% G+ JGross-error sensitivity, 大错敏感度
e V3 c3 }: D, gGroup averages, 分组平均# D7 q5 e( N2 t) m' u
Grouped data, 分组资料
6 }4 @5 J/ J" d5 C; M8 B! y4 j* SGuessed mean, 假定平均数9 o% S: B- x- @: ^
Half-life, 半衰期
, P3 |$ T0 d* \, s# x0 Z% ]Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量7 _, k+ o: O4 q; i
Happenstance, 偶然事件
! x1 J2 T+ ]1 _3 n! [2 xHarmonic mean, 调和均数
) w2 o, P" q# M# u" `* aHazard function, 风险均数- }1 R, d6 g' m) i
Hazard rate, 风险率: F8 m' Q( n/ I$ d7 W& c
Heading, 标目
: i+ [' h O0 |( h) XHeavy-tailed distribution, 重尾分布; e4 I H# p* k1 ?! E; R
Hessian array, 海森立体阵
3 Y) I X' ^, A. v# aHeterogeneity, 不同质$ I* C; b8 ?5 x8 B# f; J
Heterogeneity of variance, 方差不齐
$ c; g7 I/ a! P5 H4 u* H* Z |Hierarchical classification, 组内分组
/ I( N* z: q" v* ?! ^, y% S9 qHierarchical clustering method, 系统聚类法
; H' S) p: |+ s8 C! f$ r5 |0 HHigh-leverage point, 高杠杆率点0 q( S$ z. S, s5 p, Y3 f. S
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
0 v2 ]: t$ p/ XHinge, 折叶点" }$ h( A4 m+ }2 w4 @
Histogram, 直方图" E0 Q2 @, m4 d$ ]! w" S: X- Z: u
Historical cohort study, 历史性队列研究 / w0 U2 p( I( q
Holes, 空洞+ ~* p) h& |3 {! Y) @( ~& v; y4 |4 R( @8 K
HOMALS, 多重响应分析
9 i5 H/ V+ h$ Y( K& ^( h/ `Homogeneity of variance, 方差齐性
, H! T/ j6 B7 L$ t DHomogeneity test, 齐性检验8 n/ a- \# Z! F: [5 B
Huber M-estimators, 休伯M估计量5 `7 A! r6 c4 x( @. @% W
Hyperbola, 双曲线' N$ J4 ]+ Y' ]: v
Hypothesis testing, 假设检验
4 N+ `; z! I; N5 o+ b- jHypothetical universe, 假设总体
5 _: c" q5 @/ i" vImpossible event, 不可能事件- R: M3 Y% t! L" A! U
Independence, 独立性
; p; L/ R) n* w( f# ?Independent variable, 自变量
2 K9 q- j" i0 z0 r5 xIndex, 指标/指数& a. ~( M8 g5 @" ^3 s7 {
Indirect standardization, 间接标准化法
2 J& G- y/ T/ \2 iIndividual, 个体* ]- u2 G8 g2 Q3 \6 p6 f
Inference band, 推断带
) ~! n" W2 ?1 b: HInfinite population, 无限总体2 i( o) U5 w0 c3 H
Infinitely great, 无穷大
' y$ F* y+ G4 s; \: l R2 uInfinitely small, 无穷小# ?. v% ^9 b! D# q
Influence curve, 影响曲线
+ J0 ^+ X3 o9 s# GInformation capacity, 信息容量" @5 a. M+ P9 a% k
Initial condition, 初始条件$ g2 K; g. }& R; w. A) m
Initial estimate, 初始估计值# X0 X. x8 C' Q% M" e9 m
Initial level, 最初水平
) F3 E0 Z2 I+ e0 R2 }0 p: w9 G5 dInteraction, 交互作用* t' b8 B {' e6 t
Interaction terms, 交互作用项* I T6 p! A& |' v
Intercept, 截距
6 O, v4 X8 _0 p6 P( UInterpolation, 内插法
% `0 j' E% X$ q' `2 O: Y% A) B- V2 BInterquartile range, 四分位距5 R; ^& ^- l5 F M5 ~- Q4 e
Interval estimation, 区间估计
3 E& ^1 V4 ]& r! v. mIntervals of equal probability, 等概率区间8 X" F3 B- o; k3 ?; k* f
Intrinsic curvature, 固有曲率0 Y! D# ?3 b" [( n
Invariance, 不变性
7 O- L E. B% g5 H2 l& YInverse matrix, 逆矩阵" x) s0 { X; t$ p5 H7 g# i1 e
Inverse probability, 逆概率6 W# t) ]3 F+ ]8 B4 |+ o9 k6 W! P+ k
Inverse sine transformation, 反正弦变换
/ }4 x( r3 i5 F. L$ n9 y% PIteration, 迭代 1 F1 y0 w5 ?3 ^& n
Jacobian determinant, 雅可比行列式
; w2 ^+ d1 D! q1 Y& Q/ }# Y7 ^Joint distribution function, 分布函数
; B8 v b% Q) [' G* YJoint probability, 联合概率
8 [9 `! |7 e# ~) X! @! G* P& UJoint probability distribution, 联合概率分布( g' I: L& N' M3 u) i: p$ `; m
K means method, 逐步聚类法1 f* K( b$ A& f% t
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
# `1 y3 I5 x7 w& n0 l1 O* cKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图7 b( @. }' N3 I& {0 x5 r
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关$ F. F6 _: o8 S! w8 a7 U7 H
Kinetic, 动力学. X, V5 d% i7 a9 Y F
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验+ U3 R. o7 g$ C N
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验 L! Q5 x3 f0 k4 u9 e* V$ A( l& K2 R
Kurtosis, 峰度
" `4 K" j7 M7 @) r" gLack of fit, 失拟
6 u9 Z+ C* a8 \/ dLadder of powers, 幂阶梯
* I0 A3 t3 a8 @3 N9 m9 S( v6 ], {Lag, 滞后
7 z! u: Y4 [( \$ L" {$ `! VLarge sample, 大样本& e& W( a1 ~! O" A0 ~7 ?
Large sample test, 大样本检验
% Y1 B) @, ~* Y( t xLatin square, 拉丁方
& ?7 S6 B& K! A% |, |" W* fLatin square design, 拉丁方设计4 e$ |# K& ~8 a0 v# |! g$ d( G
Leakage, 泄漏
E9 K, g' I$ x1 _8 \: FLeast favorable configuration, 最不利构形. J: `, P8 y3 B3 g- ^
Least favorable distribution, 最不利分布/ {/ U8 m4 \* y9 h
Least significant difference, 最小显著差法
2 t! |, @/ ]3 I3 ALeast square method, 最小二乘法5 N3 w9 |9 V7 u0 E- O1 t$ D q
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计 a( u4 f7 [* \3 ^# c: k7 R
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合3 b. K5 W; E/ U2 ^7 |" L6 z
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 D$ g, b+ J8 U( L, fLegend, 图例3 g# H$ Q, w& ~3 f; s. p7 K
L-estimator, L估计量" g1 w5 [0 p# Y, v1 A
L-estimator of location, 位置L估计量
* A+ W! |2 v4 s$ aL-estimator of scale, 尺度L估计量( U+ I( A" f( B- Y0 R- h0 G+ ]
Level, 水平
8 k# D- t6 q$ q) \. Z; U1 o% X2 l, hLife expectance, 预期期望寿命
& } s" e' P9 p& PLife table, 寿命表
" e, p) |6 c/ u# |Life table method, 生命表法. t* `+ C9 ]8 C b# ~- {
Light-tailed distribution, 轻尾分布$ @: [* G) W! {3 a
Likelihood function, 似然函数
7 Q3 e0 ` q/ P: l4 s1 j/ zLikelihood ratio, 似然比
( S* o. R/ O* iline graph, 线图
1 A2 M/ Q; @+ N0 V: c3 DLinear correlation, 直线相关
& ]* S2 {! [8 c1 ALinear equation, 线性方程
# V# v3 X6 M& A" h, g2 yLinear programming, 线性规划
' c4 d5 B, S* @% G* m8 ULinear regression, 直线回归" s5 z: K0 h. E# {7 ?& Y9 R* P
Linear Regression, 线性回归
1 h) Z& ~, w; DLinear trend, 线性趋势
4 W; f$ ]$ f4 _5 g$ \& d0 ^* Z. `Loading, 载荷 / f0 V D7 c/ u8 H4 N! e
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
% l2 i( q, V; {) @- H. n- b5 j1 }Location equivariance, 位置同变性
! e1 q2 K3 l+ G0 t' t. T8 F+ L+ dLocation invariance, 位置不变性
) }, J8 w+ O- a# s% KLocation scale family, 位置尺度族! e! M9 f* v( H
Log rank test, 时序检验 7 Z, l4 S# {- t- `5 l0 s# \8 h" `
Logarithmic curve, 对数曲线
/ P/ P/ Y: t N: g- ]" [Logarithmic normal distribution, 对数正态分布8 |! i$ {/ ], X6 V" `
Logarithmic scale, 对数尺度# ?: K& z" F1 k! h6 b
Logarithmic transformation, 对数变换
4 q- y6 j( _' j v; z9 RLogic check, 逻辑检查* U: L3 F! @' }" l% t0 b
Logistic distribution, 逻辑斯特分布1 J% [9 M" J1 X+ r) t: z1 C$ e
Logit transformation, Logit转换' |3 O0 B: h# P* Z4 k
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 * N4 M0 r0 S5 q3 \% m
Lognormal distribution, 对数正态分布1 i! R1 }, j n; @) y
Lost function, 损失函数# e9 x+ }2 y% D0 a( Q
Low correlation, 低度相关
1 L) ^9 U( R$ U& k7 n6 P* `, ?Lower limit, 下限& M! U" s4 L8 n
Lowest-attained variance, 最小可达方差
- z1 [+ j! w: t. I. w/ CLSD, 最小显著差法的简称
% P% g! R$ S. O9 I3 ^+ YLurking variable, 潜在变量( q* K6 h9 s \, @$ f7 k: R
Main effect, 主效应+ \0 I5 M% a D' O! d
Major heading, 主辞标目
4 h5 E4 ]6 g) e0 \1 V3 _Marginal density function, 边缘密度函数) J* ?1 ^# c8 f
Marginal probability, 边缘概率* I) f% g E$ K# I6 {
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
" P+ _# b7 [ L) {9 vMatched data, 配对资料
9 c3 i- j: e) h. @* f# m5 J+ sMatched distribution, 匹配过分布
+ r) r5 C4 |( m1 }2 l( n6 ~* PMatching of distribution, 分布的匹配
7 i/ m" @4 Y% n/ ^, t. ~# p3 F( K+ ~8 ZMatching of transformation, 变换的匹配
% v2 _; I) b6 q( s, AMathematical expectation, 数学期望
* \, ~- ]' F- m9 d3 y! R8 H8 YMathematical model, 数学模型" Z* }4 U6 i& C8 _
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量* k6 g& C' M f4 Q2 _
Maximum likelihood method, 最大似然法
1 v) \8 Q c% w) y1 J& R$ TMean, 均数
1 z- x/ P6 C6 C' a+ z xMean squares between groups, 组间均方' k' E; y' O0 W$ G$ l) e
Mean squares within group, 组内均方
1 n, X4 v- r& {; S& t2 p8 PMeans (Compare means), 均值-均值比较- G1 A# a ?0 c
Median, 中位数- r7 O; n9 o1 l% i3 A
Median effective dose, 半数效量
' q+ ^3 O5 `" E3 x( P7 `% o; CMedian lethal dose, 半数致死量; s) j' r2 V& o$ I! t4 ]
Median polish, 中位数平滑% n+ n4 r5 g. K" x- U& ?
Median test, 中位数检验
# Z& w( ^" t/ ~- EMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量: W) J: y, Q. I, u
Minimum distance estimation, 最小距离估计. j( R2 s6 G$ H
Minimum effective dose, 最小有效量
# O4 C# j4 {1 q- a; HMinimum lethal dose, 最小致死量
7 @5 Y! @4 v; X, rMinimum variance estimator, 最小方差估计量- C1 q5 v! i& Y& s; t
MINITAB, 统计软件包
8 W" Q. S8 ^" x$ b+ FMinor heading, 宾词标目
4 a y. Z4 n, ]8 e: ZMissing data, 缺失值
+ {1 n( i! E# b. YModel specification, 模型的确定2 h+ G; ]; ]/ Z% x6 [" z
Modeling Statistics , 模型统计
5 a" |+ w0 `( mModels for outliers, 离群值模型
/ P6 g( ]6 i2 |5 \+ h' \" H' @/ V# o. @Modifying the model, 模型的修正9 l2 u) O( F* A: |' p) f
Modulus of continuity, 连续性模
/ x) i5 W& \9 z: a$ ~3 U/ z# ]" eMorbidity, 发病率
! ~* p6 u' C* c* a2 hMost favorable configuration, 最有利构形: K* @& I8 `' u; Z3 x, i) s' X
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
& O* |) x, W1 q( x& WMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归( O! M- r" W& Z) ^1 e( H
Multiple comparison, 多重比较% _' D/ G+ \" _6 H% m5 K2 E
Multiple correlation , 复相关
' X j( k/ H i% g( IMultiple covariance, 多元协方差
$ ^! {6 o9 z0 ~6 M0 J qMultiple linear regression, 多元线性回归
8 ^4 J: x; K6 lMultiple response , 多重选项5 k# c Z! D4 S( w
Multiple solutions, 多解8 t, }2 F; E+ f; A& ~
Multiplication theorem, 乘法定理
) w% r; m5 G! N- CMultiresponse, 多元响应
$ y6 ~/ I$ f( R5 UMulti-stage sampling, 多阶段抽样
- Z1 g# X, j* w" DMultivariate T distribution, 多元T分布
. U M ?. I$ l7 v% `$ UMutual exclusive, 互不相容6 H' E, [6 j, R2 @: b- C. L
Mutual independence, 互相独立
6 f, J2 `. _0 K5 o7 D" [Natural boundary, 自然边界0 T& ^- s% i9 S
Natural dead, 自然死亡- o! |1 e, n$ E
Natural zero, 自然零! y( Z6 @, o v
Negative correlation, 负相关& g: i9 C0 i* X4 h ?
Negative linear correlation, 负线性相关$ M- N7 H* P3 p7 C$ @# ?5 @
Negatively skewed, 负偏
9 _5 D; j0 K" ]0 y8 G" @; pNewman-Keuls method, q检验" t- |& R& J! \9 m9 R; V. A
NK method, q检验
. D1 F8 Q4 e* x* h9 y% ]No statistical significance, 无统计意义) }. u0 Y5 \/ r: f- D, Y P$ ^; U
Nominal variable, 名义变量
- t) B1 ?, J6 n1 ~5 _# }Nonconstancy of variability, 变异的非定常性4 @9 @. b* ]3 G0 }$ J: o& N" u4 H+ P! W7 O
Nonlinear regression, 非线性相关
5 D# z/ h& _/ z l: wNonparametric statistics, 非参数统计) u" @( W u" r5 u
Nonparametric test, 非参数检验
& ~& F# R; ^0 m. C3 ^! jNonparametric tests, 非参数检验# M7 O# L& ^# t; A: I9 F
Normal deviate, 正态离差
' j: e" J2 E, q& |% y+ eNormal distribution, 正态分布& o/ |* @0 r: S: ~+ y# Z) C( V
Normal equation, 正规方程组. b: x' g/ e) V
Normal ranges, 正常范围
. [. L! d8 R+ U+ ^, m2 g, Q( SNormal value, 正常值9 Q* E2 `" l9 a% k( v }, N
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
/ ]& T, m; o& V, q" MNull hypothesis, 无效假设
' R6 t! x: ?) y# vNumerical variable, 数值变量
9 K" s. N" Y! ^& ~9 T" ?Objective function, 目标函数
) L7 \) m4 e0 N) V7 A% QObservation unit, 观察单位3 r# Q* I ^9 i! b ~1 S5 H" K6 z2 q1 D
Observed value, 观察值; W5 [, B' k+ a6 j6 f% r' }3 Y
One sided test, 单侧检验: ?- V$ [- t' t. e7 o
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
! T+ k7 c( N* F: o& t9 |; B) UOneway ANOVA , 单因素方差分析- @8 U8 c1 ~: e4 A
Open sequential trial, 开放型序贯设计# R4 D# h: I) Q0 {' S# i4 B
Optrim, 优切尾
+ c- ]$ K- V' F! d3 s6 P8 wOptrim efficiency, 优切尾效率# H& {& r, s- N5 v! U' b6 E
Order statistics, 顺序统计量
% h& ~4 ^+ f3 J9 jOrdered categories, 有序分类& P5 C1 |4 B: `6 r
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
# p: H6 d. o `8 HOrdinal variable, 有序变量7 X& L4 G$ @9 }# H
Orthogonal basis, 正交基
5 U w$ W+ R8 Y) |0 D/ WOrthogonal design, 正交试验设计6 |) J6 y4 ^7 a! Q
Orthogonality conditions, 正交条件
, }- A# D. p6 Q5 q$ Z5 \6 v# E* Y* @ORTHOPLAN, 正交设计
8 m3 }5 d- W8 LOutlier cutoffs, 离群值截断点
; l9 H, e5 ^1 H. G w7 {Outliers, 极端值
; \9 O& b" Q9 bOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
) K' Q. I" D# H3 G' v8 g- c2 H6 zOvershoot, 迭代过度
- ]6 J7 P7 z) d# y4 pPaired design, 配对设计8 W$ S3 h( }# _; t4 w' e
Paired sample, 配对样本
3 Y2 K+ d2 [$ u2 {Pairwise slopes, 成对斜率+ Q3 p- w5 B, k; B* R1 s
Parabola, 抛物线5 [: Y# q3 [( _8 T4 |9 e% V' g
Parallel tests, 平行试验
8 X r# S; A3 F5 x1 ?: O- KParameter, 参数
8 L- u0 F j& bParametric statistics, 参数统计8 P2 D; H( @) ]$ p$ f5 W3 o
Parametric test, 参数检验
! ]3 p0 w( A& O( V0 S6 `0 k {Partial correlation, 偏相关2 v6 O+ w h+ W% L
Partial regression, 偏回归
t6 P/ p' F w( a S4 n/ zPartial sorting, 偏排序
8 K5 ?. f) l9 U9 K4 zPartials residuals, 偏残差9 S3 ~2 u2 A( y
Pattern, 模式% V& g. L3 `. L4 D
Pearson curves, 皮尔逊曲线 \2 |) Y/ Y- D' ^* |
Peeling, 退层3 o3 _* B- v! Y8 l2 |* G* H
Percent bar graph, 百分条形图0 Z0 a. u. a2 X8 Q v
Percentage, 百分比
9 p7 R- @% R! Y" W: ePercentile, 百分位数1 T- R! ?- J8 |% z0 {
Percentile curves, 百分位曲线
, u! s' h% ~ _+ p" WPeriodicity, 周期性
! t% M" Q6 k5 R4 K4 ]: v! ~Permutation, 排列
" F6 [4 \5 ?+ M0 o; M; P* t* \P-estimator, P估计量
. ]) k# u( r% C" U; UPie graph, 饼图
, y' Y( [+ W0 }( t6 f! HPitman estimator, 皮特曼估计量' a* C2 F3 f" G2 `
Pivot, 枢轴量% ^. u. ] H" Z" n5 ?3 c
Planar, 平坦$ {* W9 I3 ^; C
Planar assumption, 平面的假设( C1 Y' N9 E d4 j+ B1 b
PLANCARDS, 生成试验的计划卡( n" V- r% {: C
Point estimation, 点估计
) Y& z/ g) t! Z: \ HPoisson distribution, 泊松分布
$ Y% B' ]4 @0 c$ ~( b J5 jPolishing, 平滑5 s$ z2 G1 P4 d9 A9 J
Polled standard deviation, 合并标准差$ M& z; k$ u4 c
Polled variance, 合并方差5 a" }$ O. E* E7 _, k! W
Polygon, 多边图
( t" Z- Z. ?9 i; {, d) m9 H+ fPolynomial, 多项式: Q3 v2 t% j. T1 y8 Y* Z7 d
Polynomial curve, 多项式曲线
7 d% P4 ?+ Q0 YPopulation, 总体
2 M" J3 g6 [% d6 E! C3 N8 Z: w' N2 x- ^Population attributable risk, 人群归因危险度
. g( W3 q. f" a1 pPositive correlation, 正相关
S& s5 l; J9 b) Q, \Positively skewed, 正偏0 u! ^6 Z! y1 D. g8 K% Y4 @
Posterior distribution, 后验分布
" W( K1 }5 x& `/ c* XPower of a test, 检验效能
0 r% V0 B \! S" h2 F2 @Precision, 精密度. Y, V' k' \: Z, ?: }. X
Predicted value, 预测值8 y( N+ C L! R7 C9 \
Preliminary analysis, 预备性分析, s; O1 g+ J$ O% m
Principal component analysis, 主成分分析5 S b" |; Y* V4 V# D1 z2 i5 b
Prior distribution, 先验分布; ?* @0 l2 A- C) C" o* Q2 o) u
Prior probability, 先验概率
, j7 g: I3 t$ y/ [: j% ?& OProbabilistic model, 概率模型/ \" {& K* P: _1 M" U0 N
probability, 概率
6 l* E/ M+ E0 V& o0 ?9 A6 VProbability density, 概率密度
: N1 U- i3 A7 l$ ]+ JProduct moment, 乘积矩/协方差& G' Y+ T& l R6 Q
Profile trace, 截面迹图5 |; {2 j( D) W8 t
Proportion, 比/构成比
5 _- p. n+ _% s$ C* G. `Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
% p% D, H" p& d5 R4 HProportionate, 成比例& y& b9 r/ L0 o6 ` Q
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
# S. [* B# E8 ?4 C+ j8 F6 h4 u( JProspective study, 前瞻性调查
) F5 f6 Y6 `0 x! J+ A+ xProximities, 亲近性 ) I+ U D* Z: O
Pseudo F test, 近似F检验 z: O$ m$ i5 n# U
Pseudo model, 近似模型 _5 J, Y5 h% L3 ~/ E3 b& a2 A
Pseudosigma, 伪标准差! Z- t0 j4 L5 ?2 K- B
Purposive sampling, 有目的抽样
2 Y1 ?* y/ F6 _5 PQR decomposition, QR分解
$ w. ?' h- G0 MQuadratic approximation, 二次近似- ^( h# E6 {% A, O4 _9 f" c
Qualitative classification, 属性分类
; V6 B8 j& O! nQualitative method, 定性方法' l7 ?5 ` }6 {# [2 b; ^
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
" s& n' Y' B# f8 S1 `Quantitative analysis, 定量分析 i: _/ Y0 C M1 ~6 _8 o, ?. v: X
Quartile, 四分位数
0 \% T; ^! c/ U6 V. C2 MQuick Cluster, 快速聚类
( H( k0 G) j( H9 e3 hRadix sort, 基数排序9 ?( v0 O# ` C1 i" a
Random allocation, 随机化分组% H2 @* l Y+ j: {
Random blocks design, 随机区组设计" \3 D2 W7 K0 `5 @" r
Random event, 随机事件
! l. D/ g) [2 I' Z6 y& I& TRandomization, 随机化) u; d0 p% B1 b/ \ q% c$ I2 s
Range, 极差/全距/ X2 ]7 b8 S9 \, S! P& J7 n
Rank correlation, 等级相关2 M- q1 n- l2 e1 ^& w1 z
Rank sum test, 秩和检验* f) m5 g7 C D+ y# r q
Rank test, 秩检验4 G& V0 q! T8 D; K
Ranked data, 等级资料$ q+ q' M, S* h- y8 Q, T1 @" k
Rate, 比率
, o j2 W# p! s' @5 rRatio, 比例
) P% e# y4 i( V0 NRaw data, 原始资料' m: o3 z1 ]) R
Raw residual, 原始残差
- Y6 A& @& O9 u( fRayleigh's test, 雷氏检验% u8 R+ p$ R0 M; }* q
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 $ z/ x1 i1 t( p, t% k4 ^. p4 X
Reciprocal, 倒数
2 x3 T/ c. O) }1 R! R2 hReciprocal transformation, 倒数变换
: q* }' L; [' h5 A# ~% N, }Recording, 记录6 v9 ~# {" Z' D4 H8 x
Redescending estimators, 回降估计量
3 w" ?$ E: Q, [+ v0 C) VReducing dimensions, 降维" U4 I" O2 P( H3 ?* q& [8 ?
Re-expression, 重新表达; B3 J! S3 V7 C9 L
Reference set, 标准组
; [2 j5 V* n( t% ]Region of acceptance, 接受域
1 X3 ^" `' G$ hRegression coefficient, 回归系数
1 P# }0 B; Z" u4 l+ `Regression sum of square, 回归平方和8 d# Y, Q C% m+ b' @6 N
Rejection point, 拒绝点2 Y: j" E. V5 R8 o) v1 g' C
Relative dispersion, 相对离散度
5 z! |! I" h8 cRelative number, 相对数6 U9 B: A. l6 T+ K5 X$ Y8 V
Reliability, 可靠性# r8 R9 ?4 u) i$ h& [' A9 Q/ S4 h
Reparametrization, 重新设置参数 i6 i2 o# q# h
Replication, 重复
3 \* u4 U5 ?$ n$ k; GReport Summaries, 报告摘要
) H/ c" g$ C1 l; I: J: Z& x( I" `Residual sum of square, 剩余平方和$ u" s3 o! F5 O+ v
Resistance, 耐抗性
I( L7 C+ l7 F2 h: ~Resistant line, 耐抗线' a6 K% Q* H* x D. j# f3 A6 i% Q) p5 d8 o
Resistant technique, 耐抗技术
) C$ g+ v1 \/ a; S9 Y+ F' D$ {R-estimator of location, 位置R估计量
8 r4 a2 L, ^; K3 d8 c5 ?5 ^R-estimator of scale, 尺度R估计量) f8 O# A$ j. q2 {) }, ^
Retrospective study, 回顾性调查- H, T+ v# D3 ^
Ridge trace, 岭迹1 f+ T, U1 ]' Q. l9 n
Ridit analysis, Ridit分析/ g+ P- L! _! F, m( H8 `' d
Rotation, 旋转4 D6 s* Q* [& }8 N
Rounding, 舍入
1 z2 c1 Q- h* s# v( H& k1 fRow, 行. _; t9 y/ S6 U' T" J1 v: F
Row effects, 行效应8 d$ d8 x* X9 N5 G2 X/ p
Row factor, 行因素6 R5 Z% h4 V- U! D& u
RXC table, RXC表
/ ?9 [. A7 J: ?& e5 VSample, 样本$ C! u' Z) H+ u$ n
Sample regression coefficient, 样本回归系数" e# }" J6 E) z. E8 v& D
Sample size, 样本量% H6 c: x f" x* C6 Y% w1 T
Sample standard deviation, 样本标准差
4 v& ^) J! K. T" _/ J9 ~* K1 USampling error, 抽样误差
9 W/ j7 \8 ~" e8 g% O S/ sSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包3 v: j$ l/ B% B a% F1 \/ K) W
Scale, 尺度/量表
* l [8 k v; v, I/ o/ hScatter diagram, 散点图
( t/ @, q9 q& gSchematic plot, 示意图/简图; d( _. K( e% [6 X: z- g
Score test, 计分检验
4 ]6 E2 \7 V1 E2 ?! l8 FScreening, 筛检9 H8 ]! r2 z9 g
SEASON, 季节分析
9 I: t( u! `+ y* |( k/ [! PSecond derivative, 二阶导数
# ~5 |: E' E5 q- c3 _% Q5 p6 hSecond principal component, 第二主成分
: _1 P% O% K3 x. DSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 # k7 V1 m' q1 V! N) s3 s$ r. _
Semi-logarithmic graph, 半对数图
6 u k4 y# I0 C* P. u/ jSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
- r6 M/ {2 p9 o9 USensitivity curve, 敏感度曲线& m+ S( N' @+ ~# _
Sequential analysis, 贯序分析
1 x3 ^7 P) q$ h5 Z6 s0 eSequential data set, 顺序数据集
. ], ?: v, @* Y& MSequential design, 贯序设计' w1 @. c% @- m* B
Sequential method, 贯序法
! k4 q+ Z0 e$ @. o! j1 [- hSequential test, 贯序检验法# l! d) b$ m6 _* d: C
Serial tests, 系列试验5 Y# ?2 B" a* n9 R Q, d: ?
Short-cut method, 简捷法
8 s ~* m7 O J9 u/ O: QSigmoid curve, S形曲线/ P; x! f- q/ q8 H- |& c7 d2 W
Sign function, 正负号函数; X' N! a$ `9 C) ]& w
Sign test, 符号检验
# x1 Q+ ]& b# U1 JSigned rank, 符号秩2 r% e) Z( g; s4 a$ A: E9 k
Significance test, 显著性检验
1 @ i0 x, M. e% S: U, [Significant figure, 有效数字
! N, o a" d; s- @5 H' r' LSimple cluster sampling, 简单整群抽样
" V0 v: _0 `2 \4 D2 e0 ?, lSimple correlation, 简单相关 \) q' C8 {, v6 v- k# ]: A& E3 A8 c
Simple random sampling, 简单随机抽样# O0 I6 p8 B3 U1 q* w
Simple regression, 简单回归
@6 `" p$ v9 K4 dsimple table, 简单表
8 g! |8 c1 r2 {6 w$ ~8 s2 ~( i) mSine estimator, 正弦估计量
- d, X0 l! g' @: P }* wSingle-valued estimate, 单值估计
0 @8 ^/ J; F; G \/ E, r9 GSingular matrix, 奇异矩阵
" u* J; x) e! {5 E) b5 V9 }$ ]0 CSkewed distribution, 偏斜分布 j: `" y/ [7 A& K( [4 W3 H% T, S
Skewness, 偏度
; e0 K9 k4 V7 U; l6 p" ?/ W4 B! U" zSlash distribution, 斜线分布% a. q9 G7 O+ |! G, P) u. M4 T# }- b
Slope, 斜率
/ _/ S8 x; d+ x* T. kSmirnov test, 斯米尔诺夫检验: m# |. V; u2 _( n, r
Source of variation, 变异来源* \1 m) u7 W9 }9 Q) c# D
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
- V# T J# b% V& I" N% C! ^Specific factor, 特殊因子
5 J6 G7 {4 X/ tSpecific factor variance, 特殊因子方差. }* A; p& U3 M" ]
Spectra , 频谱
6 ]4 d; }: y( {Spherical distribution, 球型正态分布
. T' r1 X. C2 P; E/ ~& CSpread, 展布 r: T6 E& |5 F
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
& N, b2 ^" m6 Z; f; F9 ?Spurious correlation, 假性相关 ~2 Q. g! h+ [$ Z N4 s
Square root transformation, 平方根变换
6 ]( y F( L5 |2 V! AStabilizing variance, 稳定方差
B; m( L' I: W: ^4 c9 h* K; t% ~Standard deviation, 标准差
& v/ W! Y9 a: [' oStandard error, 标准误6 X7 f, x: t& J" U5 v; f
Standard error of difference, 差别的标准误
% Z. U; I5 N0 n9 S8 HStandard error of estimate, 标准估计误差1 C: R! f+ o7 y- c# L
Standard error of rate, 率的标准误
$ r$ r) [- y: J+ V1 bStandard normal distribution, 标准正态分布
, U7 m+ ?6 P4 R& t3 ZStandardization, 标准化 {5 f9 @" |# B& m' o& `
Starting value, 起始值/ x6 ^6 M* ^: a0 e3 D
Statistic, 统计量
( c& w& U( G5 w( i" Y5 pStatistical control, 统计控制
* c9 A$ I2 @9 h4 x1 SStatistical graph, 统计图
: T: z- b' e! ]! ?6 H' wStatistical inference, 统计推断
% z+ Y2 o% l: J/ J1 [Statistical table, 统计表
( Z/ D( K+ V: c; `/ }3 ]9 KSteepest descent, 最速下降法
1 P' ^) S! G; AStem and leaf display, 茎叶图0 W( f: r$ O0 x7 T! ?1 Y' Y
Step factor, 步长因子0 r! p9 F7 s- `8 L; I& g( X
Stepwise regression, 逐步回归3 T7 [& C8 x# |* v% W
Storage, 存' \. B) j) l9 D3 h9 {0 Q0 S' ^
Strata, 层（复数）( N2 |4 f3 M1 X- B: |
Stratified sampling, 分层抽样
; x" d6 d, n* {5 u8 YStratified sampling, 分层抽样, Y7 |! A O$ n9 W' m
Strength, 强度
0 V+ M" s6 k9 lStringency, 严密性
& s. k3 t4 r# G/ H) p. uStructural relationship, 结构关系( v9 H6 ^- W2 e7 Y5 n' k
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
1 A1 ]8 J6 w; r4 m( F& S7 ?Sub-class numbers, 次级组含量. x. ^) A2 n) v# U" F- h8 Z0 s- J
Subdividing, 分割2 u ?! _0 N8 L8 p7 U6 _( h! Z
Sufficient statistic, 充分统计量) ?. l6 t9 q$ M- X u/ w
Sum of products, 积和
" H1 \3 F* [/ i" ]Sum of squares, 离差平方和$ ^. J; }; V% u
Sum of squares about regression, 回归平方和3 K( T( _& u) u. L2 F& n: W- E
Sum of squares between groups, 组间平方和" k9 ?& ?; g3 c8 q( i4 W
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
: N1 s1 ~- O0 {+ rSure event, 必然事件! P; w* y, V( U# c) q. h
Survey, 调查
4 A0 P2 J1 [+ e& l5 r# y9 f) OSurvival, 生存分析0 t4 w3 g% j3 i4 O- _3 Z0 w
Survival rate, 生存率1 Q" u$ ~0 o; C% V) W5 m) u) M
Suspended root gram, 悬吊根图2 W) R2 P) T7 P" N
Symmetry, 对称" {: O# L& R7 E/ F! x2 G: J
Systematic error, 系统误差
" J e8 ~& G7 n3 X. s; o7 iSystematic sampling, 系统抽样
3 J! I2 Y' [* g1 O L' a/ iTags, 标签
% ?' |( H1 }& l% u( [/ j. k4 STail area, 尾部面积% @; j7 j, n, \7 E# V
Tail length, 尾长/ Q. H4 a7 P6 `1 ~3 b
Tail weight, 尾重
: ~. D. [" P ~" @! q" t1 h0 ?Tangent line, 切线
8 m& r9 r" b: z3 l' ?) PTarget distribution, 目标分布
9 a+ ^4 O" R: h; nTaylor series, 泰勒级数
' X" @0 `/ `5 q, B7 ]0 J1 A- iTendency of dispersion, 离散趋势! j8 m1 Y6 a0 {6 u
Testing of hypotheses, 假设检验6 g% S& i6 \" N. U _2 w
Theoretical frequency, 理论频数
* G8 \* Q0 G1 O* r* p/ D0 M3 ETime series, 时间序列
3 m7 C1 P0 _* { S- WTolerance interval, 容忍区间6 u) ^/ [: n: a6 d* l V {* a$ D
Tolerance lower limit, 容忍下限
' A" b5 H0 M0 RTolerance upper limit, 容忍上限
3 ?; o# t6 i. @7 @Torsion, 扰率+ u% O5 _. X0 e6 Q! c; ]% H
Total sum of square, 总平方和/ Q: C4 B' d4 h n' y+ j
Total variation, 总变异( D2 k+ h# t& F3 e. A! Q( O# T/ k
Transformation, 转换. U( `% b! X/ F/ Y% M
Treatment, 处理% x0 Y e r0 d( G! S
Trend, 趋势
4 ?& O. X# P5 N4 b& T2 s$ jTrend of percentage, 百分比趋势
9 s; ?- P# e& m- P+ f5 }Trial, 试验5 s6 O$ v2 ]& q$ W! [- S
Trial and error method, 试错法( U8 D: F# ]+ V
Tuning constant, 细调常数5 I6 {' n; x) [) v2 N
Two sided test, 双向检验+ n6 ?4 o$ s+ \* x' S' R/ t
Two-stage least squares, 二阶最小平方) P, D( O0 Q% ]! q. h
Two-stage sampling, 二阶段抽样, U: l( @/ |. X6 f2 T8 `, E
Two-tailed test, 双侧检验8 K( Z% R: U5 H# M
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析/ \: y0 V( r$ S' U8 ~9 v' c
Two-way table, 双向表
9 C: Y( W: x: F- F( z: d/ B/ N2 SType I error, 一类错误/α错误( C/ O. }/ C6 R6 k, u
Type II error, 二类错误/β错误! w: q3 ^! g l, M4 b5 {5 j: W
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称$ f6 K4 Z) i$ M9 m
Unbiased estimate, 无偏估计
Q# J5 J+ O- f5 h# c3 iUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
4 Z/ N/ C- m7 j7 HUnequal subclass number, 不等次级组含量9 A2 z" D! ?" O1 c6 b
Ungrouped data, 不分组资料6 D7 I2 V! B! N `5 c
Uniform coordinate, 均匀坐标
' l9 E" k: \- {& IUniform distribution, 均匀分布
u) Y! T0 L& s" O4 u( f- vUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计2 Q5 P. U$ V/ Y8 n2 m/ e$ _) v
Unit, 单元
) }! t/ u( {' t+ C9 g$ AUnordered categories, 无序分类
3 @7 a* p. L! S# R) sUpper limit, 上限
_+ @; x( d& V! U0 G o1 U* rUpward rank, 升秩
1 x9 C) A3 O- e% A% AVague concept, 模糊概念& W" b7 X) z( _' j
Validity, 有效性$ u, D6 n! C6 X* E
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计8 c$ `! D+ D/ ?' a
Variability, 变异性& X5 V2 R( l3 o% x v
Variable, 变量
U6 j4 Q5 d2 Z3 l) G7 ^6 ^Variance, 方差: U( F6 E& \7 O9 c
Variation, 变异
# k! J% }/ {; Q5 Y: P0 GVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
3 L9 m& ]8 u+ N- z+ V4 L) ZVolume of distribution, 容积
" c, i. s2 j" x |' L7 t4 VW test, W检验% E! D* n1 d, v- o( v
Weibull distribution, 威布尔分布# \! V% G0 b" ~
Weight, 权数( ` Y. a& k( @/ i- \+ [1 {$ ]2 x
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验( ?4 o% J, \' |' A
Weighted linear regression method, 加权直线回归& O/ z2 J* `( t0 n' [7 {. B) D
Weighted mean, 加权平均数
6 x# u0 I8 g0 ^ x& UWeighted mean square, 加权平均方差, m4 U u5 O% w, w7 l0 n
Weighted sum of square, 加权平方和
( ~' |: J3 s" L4 ^' M- t# UWeighting coefficient, 权重系数" S4 M& t g6 J2 F$ k0 f: [
Weighting method, 加权法 * q* n5 f7 i6 W: g7 |9 T
W-estimation, W估计量
3 }. D8 F+ y# B! aW-estimation of location, 位置W估计量
! f1 D4 J) z4 ]2 n, N) g! O1 qWidth, 宽度
& m8 ^8 y- _. `, [8 p+ w/ }$ s% G! FWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验, B3 R7 m1 s- K' `! M" L6 w
Wild point, 野点/狂点
: z% U2 u4 C" J: G2 A6 _; nWild value, 野值/狂值
4 K0 K1 ^) M$ w- l+ o# ~Winsorized mean, 缩尾均值
?9 b* A- L; l, x* ^Withdraw, 失访
9 Z8 }* H( f) ^. L# w- E% u2 iYouden's index, 尤登指数
9 w, n8 I, l0 a) _7 w* E# OZ test, Z检验
}, {+ k% m4 N: h4 c8 d qZero correlation, 零相关
9 q. E" I" @# ~ j4 TZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
