|
|
Absolute deviation, 绝对离差- k- Q5 c3 b7 e9 }
Absolute number, 绝对数
. y5 u+ {1 ^- x7 J' |7 g( @Absolute residuals, 绝对残差
0 D3 P! @/ a0 \Acceleration array, 加速度立体阵
' d' T+ j$ I! j* DAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度( p# D% p0 ?1 d" f
Acceleration normal, 法向加速度8 @7 b$ Z1 j3 ]+ w& Z. o; ? |: d
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数, F v$ }& j0 F8 W2 k# P
Acceleration tangential, 切向加速度
( @+ ?* O0 }, l% O, k" ^Acceleration vector, 加速度向量
' ^7 t' ^1 }0 K ~4 e3 T% fAcceptable hypothesis, 可接受假设
9 x( c( {% r' M- Y3 }Accumulation, 累积! W/ i T" t' h8 B+ @2 T9 O! K
Accuracy, 准确度& {4 {. a0 N) y/ s0 ~
Actual frequency, 实际频数& v; ~, T7 ^0 @0 r- U
Adaptive estimator, 自适应估计量
* H, X) Z( ^) B4 e& d4 D/ M; YAddition, 相加
0 Q. c: ?4 R" b9 @. AAddition theorem, 加法定理
$ Y+ _& C9 a& O- N! CAdditivity, 可加性
9 T9 ^/ n0 M* ^4 a4 XAdjusted rate, 调整率
3 G8 n5 v! {9 I P7 W% l, g, JAdjusted value, 校正值
: P0 |( ]# C% B, z& [# ~9 G4 x: \$ fAdmissible error, 容许误差
/ W, Q) l& L" i: Y- kAggregation, 聚集性
v- w4 K; F# w( F! g! Q0 F5 R( GAlternative hypothesis, 备择假设+ j& V. ~: G3 j6 F, m( o3 w
Among groups, 组间
8 C; Z1 R& D1 j; Y( @% T" VAmounts, 总量
: Q1 d+ ?8 Y7 A: E* M. H2 D }Analysis of correlation, 相关分析
/ c2 j% R, w; j1 b8 B1 } h2 S& LAnalysis of covariance, 协方差分析
8 _) ~* |3 p" l8 n% r1 `' A$ AAnalysis of regression, 回归分析$ s- F. I. c6 t
Analysis of time series, 时间序列分析
! t- U8 F1 b: M: ?3 F SAnalysis of variance, 方差分析
* V7 r9 Z6 O+ S5 mAngular transformation, 角转换
* k- V& [, s, O( Z4 qANOVA （analysis of variance）, 方差分析
6 f) |' k. ^. |, s4 E5 f' p/ YANOVA Models, 方差分析模型& Z: m( k, e# V& M5 g
Arcing, 弧/弧旋
& @6 y+ A* w2 w- bArcsine transformation, 反正弦变换
4 ~7 }0 l. f3 i0 eArea under the curve, 曲线面积: j# b( V) Q |0 P. ?# l* X
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 u- H7 j9 x2 L
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 / p6 e; q$ d- g( H8 b
Arithmetic grid paper, 算术格纸& t( G- Y" W0 k+ I8 o. L
Arithmetic mean, 算术平均数
+ I' K) D/ u% N( V+ [; a# J2 c2 j1 gArrhenius relation, 艾恩尼斯关系- |* l1 w: F# B
Assessing fit, 拟合的评估
0 T! ^) _7 O; Y1 T( c( |Associative laws, 结合律
; g* g5 @0 U2 v- f3 Y! FAsymmetric distribution, 非对称分布
7 O- f) ^- ]& _, I1 iAsymptotic bias, 渐近偏倚4 D( n0 e& Z8 g: a% S% Y- K# m
Asymptotic efficiency, 渐近效率
: t/ o; T4 ^& E3 I4 V: {0 BAsymptotic variance, 渐近方差
* p- X" n: r' e" F9 j' v& r7 T. wAttributable risk, 归因危险度0 k W1 M, I+ Z3 g i2 l5 V
Attribute data, 属性资料; L+ X' v; j c3 C7 w- R7 d; V
Attribution, 属性 e8 u; H* P: [: u ~% o
Autocorrelation, 自相关
7 L% m7 G! W- v* L( n4 HAutocorrelation of residuals, 残差的自相关+ E6 N" h- @0 s) m V
Average, 平均数
! W. K; \' v- G' ZAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
& O* y; J' e1 ?3 N0 rAverage growth rate, 平均增长率0 }; Z# T2 w9 r5 \, p
Bar chart, 条形图
5 q: X; c& c t, `3 J. _Bar graph, 条形图) b3 ~9 K! K9 V; H. w2 @, p
Base period, 基期
" L5 K" Z m: N& V% D/ E7 _Bayes' theorem , Bayes定理
& v* {) q% o2 pBell-shaped curve, 钟形曲线
. N3 T; b* S% RBernoulli distribution, 伯努力分布
8 f6 p6 U$ S$ O! h# {+ P4 ?9 l5 _8 @Best-trim estimator, 最好切尾估计量
$ n1 Q1 C$ _2 T: U& r* a& LBias, 偏性
; W( h6 N4 N! q3 X# dBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
! Z# i4 m" X5 ?* @2 `6 KBinomial distribution, 二项分布% H2 O& e P' r& r4 p# b
Bisquare, 双平方) Z: |1 `# b# w
Bivariate Correlate, 二变量相关
' L- c; X. O6 J L+ ~" g# rBivariate normal distribution, 双变量正态分布
: Q' C: P* x7 v' a% J( ZBivariate normal population, 双变量正态总体
+ f% @4 V9 C8 x; N/ [Biweight interval, 双权区间$ F; y0 n8 _0 S8 m1 |( R( @
Biweight M-estimator, 双权M估计量
4 ]* D! C( ~5 kBlock, 区组/配伍组0 y8 m6 D% Z1 ] D& |% j$ n: V; a
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
$ X9 g7 w( s4 V8 LBoxplots, 箱线图/箱尾图
+ ?+ @' K- n! R1 M- R tBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
. {* v- u: U/ S) B6 v/ l. oCanonical correlation, 典型相关; t/ H8 i' Z# M& a
Caption, 纵标目
! A* F) y* a, p4 u3 S4 V! DCase-control study, 病例对照研究; c* o3 B# T9 b
Categorical variable, 分类变量
- O% c4 u5 }1 rCatenary, 悬链线+ J K) ~$ T2 I" r: ?5 [
Cauchy distribution, 柯西分布
% o) Q* p3 c( V9 @" f0 QCause-and-effect relationship, 因果关系
( m/ t. S# K. y) t1 DCell, 单元. ?8 j1 h7 A' `# F4 R& D
Censoring, 终检
4 }$ O8 p. E& Q6 b7 Y$ RCenter of symmetry, 对称中心/ M( X' k/ D. l) m
Centering and scaling, 中心化和定标
+ a/ Y( q9 a3 A( S# [Central tendency, 集中趋势8 B: \; Z& V, s+ r
Central value, 中心值
+ V/ o1 Q+ f/ O3 VCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测* [" S; y3 O8 t ^4 P
Chance, 机遇
3 A5 E. @! g' g1 G4 I+ ]Chance error, 随机误差
7 T% Z! S( \9 ]Chance variable, 随机变量
* Y- o0 P1 v8 V) K( e# zCharacteristic equation, 特征方程
' L5 l6 G1 _1 d" FCharacteristic root, 特征根. x! g4 L, q- p! A0 r
Characteristic vector, 特征向量
2 l, `- b: F2 ?4 [) GChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
6 E/ F, w3 Y) e! }" |9 c. v8 OChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图# m: v, E! P1 B2 B
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
3 b" l! O k* m! J) mCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
7 Y1 r# z. k% w5 Z- VCircle chart, 圆图 . A; e, ^2 I& F/ c8 k
Class interval, 组距2 L2 W0 F) G4 W3 ~
Class mid-value, 组中值4 \+ l% J$ O. V' D D8 ]' s# j
Class upper limit, 组上限 f$ g3 y K, Z& |4 j
Classified variable, 分类变量
$ u; A) R; N( g6 _: W1 uCluster analysis, 聚类分析, \- M1 s! Z# f. j% h
Cluster sampling, 整群抽样$ O- Y$ I+ j/ o& l. o2 i3 R
Code, 代码
, i9 h" k, Q/ T* |, h5 s* bCoded data, 编码数据
; C' o5 J. A% E- Q5 N9 H6 ~" s! \% C0 \Coding, 编码( X5 A+ R9 u# p4 [8 {& S3 ]) k
Coefficient of contingency, 列联系数" f# m P. L' @ N
Coefficient of determination, 决定系数. K* o( ~' u+ m: L- q
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数, _9 v) L6 F$ e' M" C
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数% |3 p" l& Q* i" d+ I! j% X9 O: n
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
: M7 ~+ E' n( y' T: BCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
) A6 T+ O2 M s$ O* DCoefficient of regression, 回归系数
5 m# E5 A0 H9 b: ACoefficient of skewness, 偏度系数6 ^9 \! `( C. \: S$ f9 U, u
Coefficient of variation, 变异系数* U; x$ y8 Y8 E8 C" ?9 B6 [
Cohort study, 队列研究' g& C) `0 H7 T# O U& r* a% G" P
Column, 列; U' O- K3 N2 l0 ~# Q
Column effect, 列效应
) ^, d$ }0 M2 N: l2 N, x0 n7 ~Column factor, 列因素
# z# `' W/ ^ A/ F+ XCombination pool, 合并
% f& G8 n0 q5 E- n9 nCombinative table, 组合表
& A+ X6 S5 G/ z& g) y! VCommon factor, 共性因子
4 @" O$ B( C$ z: T6 C: `5 _* J+ OCommon regression coefficient, 公共回归系数) X- K" S6 m' {& ]8 `
Common value, 共同值
/ o( r! \) p( c1 ]9 HCommon variance, 公共方差
3 f4 L5 M F. l0 }/ ^Common variation, 公共变异
v6 k9 N# Y8 i) A% s% j; ~0 ECommunality variance, 共性方差- p% u7 F" o; D3 C, P
Comparability, 可比性" a8 I* F t2 ?0 b* C" N
Comparison of bathes, 批比较) W! p6 P+ w1 b, C5 B' V7 Q
Comparison value, 比较值/ u) E4 c# P G
Compartment model, 分部模型2 b/ ]8 Q, }* i0 G1 q
Compassion, 伸缩9 f2 M( [) R# @7 [. ]) v7 U8 L. y9 M
Complement of an event, 补事件
$ V& g: ]* G7 ^0 T s0 z, IComplete association, 完全正相关( V0 N2 \* C$ q6 C
Complete dissociation, 完全不相关
$ \! r1 _3 e: L( m2 _7 DComplete statistics, 完备统计量
: k+ _ ]0 r' _3 g$ }, w% s5 @Completely randomized design, 完全随机化设计: X& F& ~1 N5 r/ }7 w0 G/ J
Composite event, 联合事件
. p3 E5 U+ Y, H iComposite events, 复合事件8 b% Y- U6 [# k' \+ i2 P6 r+ C: T
Concavity, 凹性
: j7 ?8 i' @& }2 zConditional expectation, 条件期望" c/ g/ H$ C( r. @) J! d: Z* q
Conditional likelihood, 条件似然, D; r- V) V! d, h" R7 l8 G
Conditional probability, 条件概率) d. s6 d" r, t4 ^, I/ E
Conditionally linear, 依条件线性
I' H! `7 y- P1 M8 a2 ~Confidence interval, 置信区间
( W5 d+ I; I a* l2 m% d0 BConfidence limit, 置信限
' r1 O$ P8 w5 Q: W# }! c; R; ZConfidence lower limit, 置信下限/ ]7 y6 M1 ?. v
Confidence upper limit, 置信上限
3 a5 t* E" J# FConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
$ V1 B. m6 ?5 d* N, z. ^Confirmatory research, 证实性实验研究; T! D* _$ j# Q8 \
Confounding factor, 混杂因素/ w/ r( y: S1 R, B2 `
Conjoint, 联合分析* h1 n" W, |2 Q2 @; A- e, d* F% |: X
Consistency, 相合性
, {9 D' i) j% Q6 j/ H+ d% FConsistency check, 一致性检验4 b+ u+ X8 S: o4 B' ]: u3 |
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
( {/ b& B) M; n0 c8 Y7 |) SConsistent estimate, 相合估计
/ V6 t* B! g, m: N. {! }Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归& G- k* e1 @' I, U% A
Constraint, 约束
; _3 H) l W4 @8 W W r nContaminated distribution, 污染分布
$ W8 }1 N& K1 q9 R, c0 L4 F' s( ?& WContaminated Gausssian, 污染高斯分布
& u3 Y2 @$ V) E3 AContaminated normal distribution, 污染正态分布
& C* y( J1 L4 q1 U" C5 `; s+ xContamination, 污染( v b, N- q8 |9 i7 u! F
Contamination model, 污染模型
/ ~$ Q7 p9 b5 F$ p2 \ I; HContingency table, 列联表, m' F* @: C' Q9 m
Contour, 边界线1 h2 x# a7 s" v) q! I
Contribution rate, 贡献率5 H/ X; v# u$ S9 ?# o0 O' [6 x
Control, 对照, K3 z2 K. J+ }! D. p
Controlled experiments, 对照实验
' H& ^! p, l, ?8 _+ SConventional depth, 常规深度
+ Y3 F& Y2 w# T8 P1 A8 p0 a ^% @6 G+ jConvolution, 卷积' R; M! G9 h! t2 |7 @5 T
Corrected factor, 校正因子
- i) O1 h: [& d4 sCorrected mean, 校正均值
7 w# ]5 n* S3 _$ yCorrection coefficient, 校正系数1 M/ m& f9 s' [, n1 o
Correctness, 正确性
_, F7 l+ Q7 t; hCorrelation coefficient, 相关系数
8 u+ U1 {1 o5 w- N, F# MCorrelation index, 相关指数
6 p- k7 J1 G$ f) _) pCorrespondence, 对应
9 c6 M/ U1 s1 nCounting, 计数
+ r0 k3 _, V$ h, U j$ H8 i% @Counts, 计数/频数
- {2 b8 i+ S8 }* n& K& z# d$ ICovariance, 协方差
3 Y4 g" p U' }7 M# M+ ]Covariant, 共变 - b) m. Z: g, m2 G4 Z
Cox Regression, Cox回归1 M$ {5 J% ]7 |, a) F1 ^
Criteria for fitting, 拟合准则
6 q7 } `2 L% U7 _ G2 @Criteria of least squares, 最小二乘准则3 c4 p" F9 N7 n
Critical ratio, 临界比" Q! A) A" X. t$ R% m
Critical region, 拒绝域
) t3 V) ?! e8 ~* x- w5 E9 b7 @5 s( aCritical value, 临界值( }4 |& V5 L3 v# l" J# S
Cross-over design, 交叉设计- J4 {( Z+ ?, ]2 q
Cross-section analysis, 横断面分析
# K" _8 _8 ?& ]' C' ^; w& ^Cross-section survey, 横断面调查
' z( Q6 l: a1 @: \+ a0 L+ I% @% O2 wCrosstabs , 交叉表 0 M8 b4 S- i6 \# E9 r/ a8 t7 _0 }
Cross-tabulation table, 复合表( b8 r. `, E: A3 E
Cube root, 立方根' n2 D7 Y( t; m0 S. t* t: \
Cumulative distribution function, 分布函数
% W" o/ {* W) R2 VCumulative probability, 累计概率
( |/ Z) M9 l6 h2 H5 s$ c& r" W& hCurvature, 曲率/弯曲4 ~$ w/ y( t0 M* w0 r$ H0 ~- I' q
Curvature, 曲率! e8 s5 c" l- E
Curve fit , 曲线拟和 4 r o) B. {: u- U- a
Curve fitting, 曲线拟合
0 v* H- d" J. R) h" GCurvilinear regression, 曲线回归
3 p' a$ i: @- ]2 G5 d' YCurvilinear relation, 曲线关系5 R# `0 u# S3 u- b \, @$ d
Cut-and-try method, 尝试法
& Q; j) Y- ?& {Cycle, 周期1 u7 f2 ~: E! A- f; A# o
Cyclist, 周期性
& Y. y V# I% \! I5 qD test, D检验
" V- G. T; _- n( i u4 ^' x9 OData acquisition, 资料收集
% ^: K8 S& A5 F6 ?Data bank, 数据库
6 H% x! |8 f+ O: N+ ?Data capacity, 数据容量0 d! R5 x [/ K8 j. H; A
Data deficiencies, 数据缺乏
* J8 `. v1 a2 _1 A% ]1 E, jData handling, 数据处理
/ [+ `3 V5 o7 f$ ? HData manipulation, 数据处理( i# F+ T2 ]$ H, |
Data processing, 数据处理5 T) D# T" D) i0 c! a* e5 P
Data reduction, 数据缩减# k; r M: j7 o* i
Data set, 数据集
5 E6 Z' V& a3 l( v. B$ y/ l6 N, cData sources, 数据来源
+ v7 O: x/ s2 @' c, Z DData transformation, 数据变换& U* z0 R2 g+ R9 h! @
Data validity, 数据有效性8 ] \: n9 H( w1 H J3 V7 _& ]
Data-in, 数据输入( Y) o. T1 \0 |8 o4 T0 C' ]* j8 e' ?
Data-out, 数据输出
2 e+ u: T4 D' N# z) E7 A; p! h5 A/ } ~Dead time, 停滞期
8 x8 F9 \. Y. @& Q3 L; ]$ aDegree of freedom, 自由度
# u$ ]2 u" ~, {( nDegree of precision, 精密度
' X5 ~9 Q; T! R! U. i3 S0 SDegree of reliability, 可靠性程度
7 f) C7 O" ]) [6 g/ i/ A( m+ @+ R& FDegression, 递减
5 M- ?# _3 N& H, T' K' s- iDensity function, 密度函数
, Y# i3 v0 t5 b; M. _( XDensity of data points, 数据点的密度
/ D3 \5 w" p( o" W4 s5 ^Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
Y0 l7 @2 { ~# r6 H+ f1 M yDependent variable, 因变量; ]0 g/ H% C' X: Z% S
Depth, 深度# _0 ^* V7 _0 }& X D6 d( w% J5 J
Derivative matrix, 导数矩阵
! U7 w- ~. p! H3 G* P6 w; JDerivative-free methods, 无导数方法7 | B; v2 n; w- r# U+ B# y
Design, 设计- l& G7 ?) G# Y& \- N' o' a" M
Determinacy, 确定性
7 {7 t: b) g* L* W5 {' e* cDeterminant, 行列式
# _# R3 I h: o, ODeterminant, 决定因素
6 ^5 n* x+ w# o1 x* Y. gDeviation, 离差
# L8 F ?# k0 b9 {Deviation from average, 离均差# G6 t# b1 K% q% w8 X3 D+ S; P
Diagnostic plot, 诊断图
3 H' Z+ G; M3 e) { hDichotomous variable, 二分变量
) H, o2 O, l* y, U% dDifferential equation, 微分方程* O3 C3 B! j9 c6 X/ J
Direct standardization, 直接标准化法+ K) t r' l g
Discrete variable, 离散型变量* c, x; i( \0 ?
DISCRIMINANT, 判断 6 ]3 V1 v7 P7 u
Discriminant analysis, 判别分析/ U, ~+ b; u/ f# h. F# _( e
Discriminant coefficient, 判别系数4 n* l5 Z4 K* v' n8 a6 T
Discriminant function, 判别值6 j; S% b7 {; _& Y4 X
Dispersion, 散布/分散度
- C& ^& ^* g; `9 I8 G/ `- NDisproportional, 不成比例的
+ i. X" N6 j/ z& M n) wDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量$ R- C% m3 d& t! F% j8 v& O6 u1 i/ C
Distribution free, 分布无关性/免分布
& M0 k. i x( J) @. p. RDistribution shape, 分布形状3 m. X3 \( G3 f
Distribution-free method, 任意分布法
( }5 Y U. w$ n y# b# ADistributive laws, 分配律' R7 t( E, ~2 s3 A# { A
Disturbance, 随机扰动项
; L# p J$ p5 j4 x9 Z& \. iDose response curve, 剂量反应曲线! g6 E$ x: Q, ~ E
Double blind method, 双盲法5 K% b/ d0 r$ C8 e( F- V+ ?
Double blind trial, 双盲试验
6 h4 w, v( I+ S1 ] S0 o- L7 DDouble exponential distribution, 双指数分布
9 W) q- H% j% K7 e0 q. J- ?Double logarithmic, 双对数2 M( r; r: z8 L1 {- ?7 f
Downward rank, 降秩
: N; |' [4 ?- ]. u5 QDual-space plot, 对偶空间图
- }! n- J$ F. f5 W5 r" l5 r& v& k0 `DUD, 无导数方法
7 l: J6 ]/ }3 H- A* P$ iDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
/ H* |8 X/ F: t. REffect, 实验效应
8 y& j1 b# }" J8 H& b4 E. X4 hEigenvalue, 特征值: \1 n$ m* M3 S
Eigenvector, 特征向量* r. S; U6 ^$ F _# s
Ellipse, 椭圆
4 M- V8 R, _9 W; ]+ X1 zEmpirical distribution, 经验分布0 M; ?; ^3 c0 s5 X
Empirical probability, 经验概率单位
; L- D2 \! f9 e* h. U" jEnumeration data, 计数资料
0 Y& r0 b5 T8 ^. R" l) kEqual sun-class number, 相等次级组含量
& f7 z# J0 R1 G" eEqually likely, 等可能
9 }/ l* C) D6 A6 R- v( xEquivariance, 同变性
' q0 ~ x3 l) K* hError, 误差/错误6 t5 S) N7 |3 o
Error of estimate, 估计误差
: Z/ w, e& c4 \' XError type I, 第一类错误
1 v8 T3 ?* |3 |, S- BError type II, 第二类错误
Q- Z" F9 n$ m [Estimand, 被估量! Y% e' ?" s' p$ x
Estimated error mean squares, 估计误差均方
" `( O; |% G: i: z/ iEstimated error sum of squares, 估计误差平方和+ p @7 |$ W# u+ |0 G$ c
Euclidean distance, 欧式距离
7 Y2 b/ U1 a7 Y( f, GEvent, 事件
9 Q t- m7 M" iEvent, 事件2 h" E/ g( @' b
Exceptional data point, 异常数据点 D; f$ l/ W% R
Expectation plane, 期望平面
' Y: S/ G; p3 z; y5 yExpectation surface, 期望曲面* S2 L! R: K) @, [- S. O8 b4 B6 T5 y
Expected values, 期望值
. { w/ T1 o3 L* {( sExperiment, 实验2 H4 J, {8 R; L5 j# R( y/ @
Experimental sampling, 试验抽样, X2 E: N2 F$ p2 C
Experimental unit, 试验单位
: [7 R% f. G1 iExplanatory variable, 说明变量! ^' U+ R, k/ M' P" N( M) C; y0 F
Exploratory data analysis, 探索性数据分析" Q7 O0 H [9 @, T. [
Explore Summarize, 探索-摘要5 O& {# |2 F# h k
Exponential curve, 指数曲线' t: j( B1 |" h( m) g* g
Exponential growth, 指数式增长& J' J x- _, Y+ k1 m3 Z% T
EXSMOOTH, 指数平滑方法 1 o) N2 ?2 J: ~/ j# Q2 g0 k* O
Extended fit, 扩充拟合' @& ^$ z5 R$ x
Extra parameter, 附加参数! O- v3 {, B/ |
Extrapolation, 外推法
2 \) O/ o2 ^+ f/ IExtreme observation, 末端观测值 V7 Q. u* p; I% B% h
Extremes, 极端值/极值- \( d" Z( a/ I8 w L
F distribution, F分布. F! A! l6 l. {% w
F test, F检验
$ M' p! u, C) P- `/ Y7 T$ D3 kFactor, 因素/因子" [$ _* R l7 y& E1 l8 E8 L
Factor analysis, 因子分析
' e' w, @+ J- iFactor Analysis, 因子分析
. R2 P8 W1 y8 b& }( P+ NFactor score, 因子得分
) g( v; G- q5 i. ZFactorial, 阶乘* O) v8 f2 o3 ?6 c4 g9 f h" C
Factorial design, 析因试验设计6 D9 g7 j2 {: d# x0 Z9 Z% D
False negative, 假阴性/ X1 b3 N7 O4 ]9 _9 f) @( J
False negative error, 假阴性错误0 D9 R5 a7 N& B* A- N9 k9 [
Family of distributions, 分布族; J( Y0 P5 M0 `; D
Family of estimators, 估计量族! ]. B$ w- d2 b% x$ m5 J7 U
Fanning, 扇面
x0 {: L* H: O* AFatality rate, 病死率
7 s) v9 `# F0 _1 X. RField investigation, 现场调查4 W9 N* [7 u! ?0 @) ^
Field survey, 现场调查; ?5 i# f8 G e! v' ^/ @/ A) c
Finite population, 有限总体
8 n. G9 @( d S) @; C( rFinite-sample, 有限样本5 W# A R7 j4 u' r: _2 x
First derivative, 一阶导数4 l( f* g. J; f* |
First principal component, 第一主成分8 Q$ Z5 f2 c* d
First quartile, 第一四分位数+ _( w3 ?& J# r
Fisher information, 费雪信息量' q' B8 s: w/ s7 ]1 G% H1 Z
Fitted value, 拟合值6 y7 P% t$ g) x
Fitting a curve, 曲线拟合9 R, ]( K ?( ]6 T4 G
Fixed base, 定基
' _) D6 y3 W m- f: E, b1 cFluctuation, 随机起伏% V" B) W$ f5 R$ P! v
Forecast, 预测
+ H( f/ C, t) `: _6 ~Four fold table, 四格表/ i2 Z# A Z" X; [5 @% [
Fourth, 四分点
7 o1 g$ ~" j+ \Fraction blow, 左侧比率 |, O: N( S6 P% O7 B
Fractional error, 相对误差# a$ j, T+ S' P3 p9 z: _9 Z
Frequency, 频率4 d# L8 |/ F1 P/ z3 G, M
Frequency polygon, 频数多边图- J b6 ]2 O7 p0 Q4 z
Frontier point, 界限点
: a" k N/ n! d1 U2 S w7 xFunction relationship, 泛函关系
+ \9 y g% j& H4 B# D5 {Gamma distribution, 伽玛分布
9 u, l+ h' u! g* RGauss increment, 高斯增量2 L& q* v! q8 w( E; Y
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
4 l: B7 x n: a0 v6 n+ kGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量0 n1 @5 ?* K: i
General census, 全面普查
# X* q4 |9 Q% lGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
! p/ F% V4 D0 i3 K2 ?Geometric mean, 几何平均数# E& `' T# F" |2 k5 T& v
Gini's mean difference, 基尼均差& D9 p/ J3 V s/ m$ p
GLM (General liner models), 一般线性模型 3 y/ y" O; W( ?
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
6 W, V- T& g( f y% OGradient of determinant, 行列式的梯度9 N% e% L+ h5 |
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方 T' D1 b) ?! B- p2 \6 d3 P4 C
Grand mean, 总均值( n. J* g4 [* h! H
Gross errors, 重大错误
4 |1 g5 i6 T8 q: \! t: nGross-error sensitivity, 大错敏感度6 T0 o/ L) y0 Q
Group averages, 分组平均$ S) y+ o8 ~4 f) l, ~
Grouped data, 分组资料
3 y0 s( G1 b- ?6 k( s2 |Guessed mean, 假定平均数" ^" B9 D3 a: W
Half-life, 半衰期* Q3 u; g% A) L
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量0 f# @+ W! T3 O( Y+ D. j N
Happenstance, 偶然事件1 a# \6 w$ q( @. h
Harmonic mean, 调和均数
& Y4 ]7 e' u% r4 N9 rHazard function, 风险均数- {1 @; K. p1 i4 b! c
Hazard rate, 风险率
! k" j, Y) L6 N; \. ^* m JHeading, 标目 * c3 l- U z; Y/ X& \
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
8 c2 g% A O% }3 ]. Y1 m0 J+ dHessian array, 海森立体阵/ L R. l( e* E. }9 ?
Heterogeneity, 不同质
! q% g8 ?. T$ oHeterogeneity of variance, 方差不齐
2 h7 b4 j$ I$ h( e9 L r* vHierarchical classification, 组内分组) h0 n; w; ?7 B% {' R
Hierarchical clustering method, 系统聚类法( _/ H# `- [0 v @- `
High-leverage point, 高杠杆率点1 s1 F: B8 @1 T3 \+ m% K& m
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
/ L1 v& W* k/ t! |+ G0 `* Q8 OHinge, 折叶点4 e' Q" m7 J' Q! _9 m
Histogram, 直方图
. M3 W q% p7 {# P6 ~* i! |Historical cohort study, 历史性队列研究 6 p1 c7 Q4 \' x& c( k8 R2 [
Holes, 空洞 M' u" C' Y6 n. {& ]$ [
HOMALS, 多重响应分析7 |6 h6 H. ?8 x4 c. R& d9 l% J
Homogeneity of variance, 方差齐性
, U& l& q9 A$ M% n A. WHomogeneity test, 齐性检验6 @( s5 _! T; I
Huber M-estimators, 休伯M估计量- f3 A' i; e$ I. q, a1 C* j
Hyperbola, 双曲线* M7 O2 i; ]" g
Hypothesis testing, 假设检验
3 _) \# G# A! s! `! Z0 f8 h/ ]Hypothetical universe, 假设总体0 }& R" C6 ?( T) \
Impossible event, 不可能事件
, s+ a7 J) N* A( K: I( v1 \" rIndependence, 独立性0 F L( P, m9 u
Independent variable, 自变量" y# a9 {& n# ?
Index, 指标/指数- P& |1 i7 M+ |- t; p6 z
Indirect standardization, 间接标准化法( D4 Y# ?7 E$ i" {) D& W
Individual, 个体
& B! x3 a7 _7 T" ^% ?2 }Inference band, 推断带7 E; g s6 z5 e: q8 P3 y
Infinite population, 无限总体; Q+ m& A7 w- F- q3 p8 S
Infinitely great, 无穷大
1 p2 j5 P s7 A0 bInfinitely small, 无穷小
5 b& K* p* X5 G6 I8 |, [3 DInfluence curve, 影响曲线
$ [7 y6 U/ r) ?; @; g6 i+ r# Q, JInformation capacity, 信息容量
7 Z1 I4 e# m+ ~; ?6 l1 oInitial condition, 初始条件
* `) F0 N }# p0 f3 a# G$ j# hInitial estimate, 初始估计值- I1 O/ ^" k6 d4 {2 Y/ \
Initial level, 最初水平
. v4 P' s0 K$ ? m# I' `& IInteraction, 交互作用. J' O2 N. Q; f7 Y6 V; D9 n3 o
Interaction terms, 交互作用项 M0 H/ _: e8 ?3 P- x8 e5 m
Intercept, 截距
: j c( n$ K) ]. y9 z3 mInterpolation, 内插法0 I# z, [$ x) X2 ~
Interquartile range, 四分位距
" u# {3 l% Q4 ?( [Interval estimation, 区间估计" v+ ]' R8 |8 K( o
Intervals of equal probability, 等概率区间
! y# I2 l4 E) B! |0 E; G! wIntrinsic curvature, 固有曲率
9 ]* ?# K5 L5 sInvariance, 不变性 o* v0 H* l- k5 i* m& R9 p- G
Inverse matrix, 逆矩阵
- C: i6 e! t% s# eInverse probability, 逆概率" Y3 A& R7 a& w# j2 h
Inverse sine transformation, 反正弦变换0 z! k+ u1 D- m% |# T, w/ q6 a$ t
Iteration, 迭代
2 x; {9 Z7 L. w& a8 v( W, F( S: HJacobian determinant, 雅可比行列式: x |3 g( {3 e6 c R
Joint distribution function, 分布函数- ?3 `. _2 f3 v B
Joint probability, 联合概率
1 U; F; I% M7 g7 E9 ?Joint probability distribution, 联合概率分布
1 S1 e$ O6 c, R8 R) q' FK means method, 逐步聚类法5 E j$ P1 g/ t; S* w! j
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
A; I: e0 O0 L9 c7 I `Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图3 y2 O/ w8 L0 Q# ^: I) [
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关! Y- }/ l7 L3 c
Kinetic, 动力学2 V3 c# g( R6 y4 m$ y$ X
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验' ]+ m' L0 l; u T
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
" a" X$ A/ i8 \6 RKurtosis, 峰度' b* \' X6 j* A0 V, y v
Lack of fit, 失拟
; h$ c0 G: W6 DLadder of powers, 幂阶梯9 T( Z" V0 s s% v! h, [+ r3 T
Lag, 滞后
* ]0 e! j Z9 c% ]; U7 NLarge sample, 大样本
o* @$ |$ b' @Large sample test, 大样本检验; [/ F% S) I: u8 u* L/ ^
Latin square, 拉丁方
" V! `3 }8 T2 [, JLatin square design, 拉丁方设计
( d7 p$ P4 Y; }( y, O9 ^8 r% oLeakage, 泄漏
! o& l1 q& o/ s' ?7 o- d2 \Least favorable configuration, 最不利构形
9 O( v6 N+ o' [ q4 D) @Least favorable distribution, 最不利分布
9 T0 u [9 ^- \Least significant difference, 最小显著差法, n% q) N2 N# A
Least square method, 最小二乘法8 Z4 y, k: v4 u4 v
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计9 R( j& u2 q3 D
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合5 P- D9 v$ |: p
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
7 `+ m$ Q7 E6 L& S' Y7 W5 k% eLegend, 图例" b1 j" Q3 n$ G1 l
L-estimator, L估计量 I x+ U! g6 ^) c
L-estimator of location, 位置L估计量
+ ]. c' Z6 B4 a: b" K' iL-estimator of scale, 尺度L估计量- }8 u) x8 K. D4 l) T3 R
Level, 水平
4 y+ C; B/ \" h8 ]1 \Life expectance, 预期期望寿命; }+ x( `' s$ t3 u+ q d
Life table, 寿命表
6 D* j Y8 h5 @& VLife table method, 生命表法; g" _& Z3 e4 U7 f# j
Light-tailed distribution, 轻尾分布
3 w( B! c+ n$ B, j B# p$ OLikelihood function, 似然函数
- e2 A/ t& E) i/ @ Q+ e6 P" nLikelihood ratio, 似然比
' A5 ?( g) x; @line graph, 线图& r* @ |+ s. o$ ^) ] b: M
Linear correlation, 直线相关; w' K% Q- A/ a) U+ r, e# R
Linear equation, 线性方程
- B s/ _5 o2 d1 p6 BLinear programming, 线性规划
6 k6 D$ }% F. X3 U0 _3 {' [Linear regression, 直线回归' }5 e" G: N) m) M4 h) d
Linear Regression, 线性回归; F! F6 W/ y( O; K( S
Linear trend, 线性趋势
( l5 @# o- _) w! MLoading, 载荷 3 _! f0 P _/ w, E! p/ w) B. K" D- v
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性6 M; _- Z, }2 Z* F k
Location equivariance, 位置同变性
7 H c7 ?# a+ o) s" ZLocation invariance, 位置不变性: U' |% [" |; E% u7 w# x& g
Location scale family, 位置尺度族
9 T" y: {/ ]% B/ xLog rank test, 时序检验
1 w- T8 ?! L% r, q. y% JLogarithmic curve, 对数曲线+ c6 K8 i _$ h6 D6 V+ {+ ]) `. g q" v
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
' T, x* m, D. S, ^Logarithmic scale, 对数尺度
R S4 |/ a* BLogarithmic transformation, 对数变换
' D7 W# u) r- e+ kLogic check, 逻辑检查- H, s5 O+ T1 J. `$ a& d1 r
Logistic distribution, 逻辑斯特分布* i9 H* ~: C5 ~" ?+ t' a4 U
Logit transformation, Logit转换: E, B p' t9 O: c$ ?# I& V
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 6 l; ]2 \6 a6 |6 y4 W7 T' b
Lognormal distribution, 对数正态分布, A( C8 P- u( C0 T0 _6 v
Lost function, 损失函数! Q V% b: N9 b+ `6 q
Low correlation, 低度相关/ B* j, u+ E0 p. K. a) i
Lower limit, 下限$ R; s6 d8 {. T V2 \/ _, B, m
Lowest-attained variance, 最小可达方差
& m/ f& a' \" b) |( B! b; ALSD, 最小显著差法的简称$ {* p% f: v7 A3 e! u
Lurking variable, 潜在变量
2 L* `! M+ ]+ Q: I. @Main effect, 主效应# A# m6 j, Y. i( `6 c& E$ k
Major heading, 主辞标目
+ K" f b% c/ K9 hMarginal density function, 边缘密度函数
; E* ?. l/ i) K4 y3 `* o& S! `6 oMarginal probability, 边缘概率
2 p+ {* |! H9 m' H' M0 b1 KMarginal probability distribution, 边缘概率分布; [; J% k' R2 o) o/ W
Matched data, 配对资料
. J1 o% C9 ~( \2 @; TMatched distribution, 匹配过分布2 u) n' y. }6 c+ p% k/ K# Q0 j
Matching of distribution, 分布的匹配* ?. I+ Z$ N& X9 O6 Q
Matching of transformation, 变换的匹配 ]* Z+ b/ l: {/ F
Mathematical expectation, 数学期望
3 g, V, P# C% L0 wMathematical model, 数学模型
6 y* h, {. ~$ qMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
5 e4 Q6 J4 M- L" z" x# G) mMaximum likelihood method, 最大似然法9 F5 e, _3 @! x5 W |# }
Mean, 均数" K# Q0 Z# u3 m7 }
Mean squares between groups, 组间均方' v/ F8 |, [, v5 N4 f
Mean squares within group, 组内均方
- Z1 {& L( \0 [Means (Compare means), 均值-均值比较2 D5 P0 w" Q* ]+ m/ b
Median, 中位数
, g! g2 s6 x. T" N/ j/ x. JMedian effective dose, 半数效量
S1 o( D, w2 j; _Median lethal dose, 半数致死量5 A. V( T+ K5 d: P9 i
Median polish, 中位数平滑
$ e+ ~/ H+ u* RMedian test, 中位数检验
8 |& p0 \- C) Z4 h, V: U' O* PMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量7 o% y3 [; _3 f9 J. T! t$ t
Minimum distance estimation, 最小距离估计& x, ? _1 J# i4 Z8 d/ {
Minimum effective dose, 最小有效量 t5 l8 Y# e5 D4 Z3 n# @+ }' _% ]- u
Minimum lethal dose, 最小致死量6 u+ g* z; x; p7 \' g
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
8 U6 p+ ~+ \& W% n% j2 j, GMINITAB, 统计软件包 k$ K: R- W" p: @. ?
Minor heading, 宾词标目0 I5 L8 T" c6 a9 x6 G! X" a
Missing data, 缺失值
( o; D1 [2 S. |! B) T" q7 WModel specification, 模型的确定9 l6 }) U) G6 j+ @
Modeling Statistics , 模型统计
% s$ {4 y& R) N7 Z# z+ j6 n9 c0 [. P- _' [Models for outliers, 离群值模型( _, h" W4 C$ l- w0 a! N
Modifying the model, 模型的修正( }2 X6 {8 E, ?6 y) F( o8 v
Modulus of continuity, 连续性模
. \& O6 i6 A1 s @0 z& x& t* GMorbidity, 发病率
, F4 Y3 ]' q! b: z/ U! j3 T9 j7 aMost favorable configuration, 最有利构形3 x! l/ M; F- {
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
: d% |+ ^# y. E: WMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归3 x0 E! u! Z: ^# |8 E- b: _
Multiple comparison, 多重比较# M( m w2 L) w' o5 ~ S
Multiple correlation , 复相关
3 @9 {$ C- A4 {Multiple covariance, 多元协方差
: Z; [; F7 M, g$ `; iMultiple linear regression, 多元线性回归
# a3 P' A F3 F3 D% C5 J2 U8 gMultiple response , 多重选项4 H; a8 G% v* Q8 E; \/ s8 v9 [
Multiple solutions, 多解- t% [* W! ~) }- P' F( ?; }! }
Multiplication theorem, 乘法定理2 B7 W6 U- a) ^
Multiresponse, 多元响应' k( k+ x1 C+ o7 h; x7 ]% n
Multi-stage sampling, 多阶段抽样6 g3 d: }. o- ?) k o
Multivariate T distribution, 多元T分布
) a; @+ D, t4 g, C& x# TMutual exclusive, 互不相容
2 I9 `$ N" [& g$ M5 D2 ^Mutual independence, 互相独立
& \! ^7 h [- m" c* h1 uNatural boundary, 自然边界5 E! w; u( `6 |3 S7 v+ D K
Natural dead, 自然死亡! X( f3 R8 b( v3 B$ ]. r, B# [
Natural zero, 自然零
4 r- \0 z6 E: e+ cNegative correlation, 负相关
' ^: ~- V" l2 S3 TNegative linear correlation, 负线性相关! k( L0 S- p6 l
Negatively skewed, 负偏% J- H& s7 a+ J4 ^3 y4 A |0 w; Q
Newman-Keuls method, q检验
& O$ r' ~1 @& K+ l0 PNK method, q检验
+ P! o# a9 o8 `No statistical significance, 无统计意义
2 Z# ^ R: l8 m5 a5 S4 q: ~/ @Nominal variable, 名义变量
$ `9 \" D% ^* A0 G, u" hNonconstancy of variability, 变异的非定常性
$ z" f& c- E: \0 \Nonlinear regression, 非线性相关
1 g, a, f" x* o/ rNonparametric statistics, 非参数统计$ C0 ]$ {% ?( S1 M1 w
Nonparametric test, 非参数检验$ A+ O) t$ S# v: w
Nonparametric tests, 非参数检验. H% a% c9 c. `# o1 Z2 p* o
Normal deviate, 正态离差
8 \# J9 h) V5 a, TNormal distribution, 正态分布5 s# v7 Y+ u4 b& W& S$ d2 [
Normal equation, 正规方程组, J4 T. S0 K$ P
Normal ranges, 正常范围
) h2 w* t) b" o( n% C! tNormal value, 正常值
4 _ H3 T- B( m3 \' yNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数8 v3 j! }8 P: W5 f6 Q, \
Null hypothesis, 无效假设 " d& H) I9 T3 d/ R7 x, C3 V/ ^/ }
Numerical variable, 数值变量: d* x7 |0 N3 _) m8 C0 z
Objective function, 目标函数
+ q M, E- b( m" \ ]$ C! K9 AObservation unit, 观察单位
& E" X; S3 G4 U) d, f9 Y# o" UObserved value, 观察值
! ~$ y6 g o/ n: Y8 v1 b. w# W) xOne sided test, 单侧检验# d; M3 a% ] W' V7 }, e7 w
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
& r2 P; |8 A+ f; xOneway ANOVA , 单因素方差分析
. J" ]* E5 @" c' }, H8 L; `- ~Open sequential trial, 开放型序贯设计4 n. }4 ]! B" G* Y# |' o' `+ H+ b" ?
Optrim, 优切尾
: d0 N, A. [7 I: b1 V) F2 ^ h+ M4 bOptrim efficiency, 优切尾效率% x0 A. |, R* G* |
Order statistics, 顺序统计量, ]7 v* n" J6 q
Ordered categories, 有序分类( t' [+ W+ \& b" K. q
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
; D m6 o' [1 I, p" N2 k- rOrdinal variable, 有序变量0 D5 T% N) b% ~2 P
Orthogonal basis, 正交基
; X% Y3 G; u+ J: n9 Y0 i+ n' [& BOrthogonal design, 正交试验设计5 F( E) [/ K$ n/ o/ l
Orthogonality conditions, 正交条件
% y4 [( h# t* u& K3 ?5 ]ORTHOPLAN, 正交设计 9 O& q( R- M' f! O; d$ p
Outlier cutoffs, 离群值截断点
+ ~7 s K' Q$ G8 x- G) ROutliers, 极端值
, E: g4 r6 W% ^; T# W/ c* cOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
1 m. u# d; d5 JOvershoot, 迭代过度
0 N+ _/ W5 k" W0 u8 r4 n8 y, O0 ZPaired design, 配对设计
/ F5 ~+ c7 e$ ^$ {3 dPaired sample, 配对样本7 W- E' m5 O% e5 R- O
Pairwise slopes, 成对斜率# O( _! D2 Q: [2 s+ u0 Y
Parabola, 抛物线, M0 Z4 E {1 M8 ~3 [+ z2 P6 S* i
Parallel tests, 平行试验1 X' O7 h5 U" I' r7 w
Parameter, 参数6 e* I4 K9 Z1 \
Parametric statistics, 参数统计
5 p, H, S0 \7 JParametric test, 参数检验
# V8 p: w0 t7 c1 S- M; T- o" s e+ p, }Partial correlation, 偏相关
+ m3 l8 j! d9 U: h, ZPartial regression, 偏回归
8 Q( ]5 a. V7 ]! k APartial sorting, 偏排序3 F# }) K4 K& C* S+ [
Partials residuals, 偏残差. ?) p- y D2 p$ a
Pattern, 模式
& h6 Z! G( k! _9 ]2 B) HPearson curves, 皮尔逊曲线2 S+ t. W/ w4 d8 [, X8 {1 O
Peeling, 退层1 F& K7 s h( n- t9 n
Percent bar graph, 百分条形图
5 A/ ?& W8 F+ u0 n- \1 A/ h# KPercentage, 百分比
# @3 M; S0 @+ x uPercentile, 百分位数
: ?; N8 u+ f3 h) G# j8 M; O2 lPercentile curves, 百分位曲线
0 g! A$ `: @. D1 q: }! L$ G! Y6 d! zPeriodicity, 周期性" n0 U+ A1 G6 x' X. a
Permutation, 排列
# d i" E9 t$ T- I4 p! i" kP-estimator, P估计量% r" |9 [4 ?1 D" q1 ~3 a- n) b
Pie graph, 饼图' C( y2 { k1 T8 \" w
Pitman estimator, 皮特曼估计量
; r X' s. d. m$ }- ]Pivot, 枢轴量# [4 y2 r) z: D" r, W0 S
Planar, 平坦7 f1 K- [( z2 ^, e
Planar assumption, 平面的假设
) \' R( Z7 U# \9 E3 R9 zPLANCARDS, 生成试验的计划卡, [0 S8 V( z. {; m: v) ?7 ~* K
Point estimation, 点估计
) w8 v0 b* m/ t6 X. V- S% \Poisson distribution, 泊松分布* K1 o7 Y5 Q3 m6 J: p
Polishing, 平滑
: d/ B: \* B- U% H; F9 jPolled standard deviation, 合并标准差
/ U- A% z* g a0 B$ kPolled variance, 合并方差3 T$ R; h: t0 Z- ^
Polygon, 多边图2 p! F4 [+ [, y6 x( u9 |3 R0 Q9 I' K
Polynomial, 多项式
P. v- o% z2 F8 c8 A1 k: WPolynomial curve, 多项式曲线
& v) E7 w& O1 U' B+ W- @; aPopulation, 总体
2 j8 y( |7 y9 o. @+ TPopulation attributable risk, 人群归因危险度
2 E7 C5 g8 p6 G8 ~! q: A9 A: EPositive correlation, 正相关* w$ P6 J' H- t3 @3 Y$ S
Positively skewed, 正偏
6 t+ K+ o5 L" H' D( @0 Z5 GPosterior distribution, 后验分布
; D, c$ r* E( j/ `Power of a test, 检验效能( ^ x" r2 E7 \/ F G1 O! l' X1 a
Precision, 精密度! d9 b7 G; y$ M+ F1 T' V
Predicted value, 预测值
1 F& p7 z9 s- x7 m( |) D% RPreliminary analysis, 预备性分析9 D! }2 p% U$ S, l N) T+ ?. ~2 E
Principal component analysis, 主成分分析
( Q8 e+ Y" H4 @, k3 VPrior distribution, 先验分布
3 v" b0 ]( u( k( p$ N! `; w2 [Prior probability, 先验概率
) h) v+ i; \- I5 ]Probabilistic model, 概率模型8 {8 a6 E7 E9 U! y( ~
probability, 概率+ \0 Z P* n% F3 @) `' t$ R6 ]
Probability density, 概率密度
+ _$ z7 Z! F" o9 a9 w3 kProduct moment, 乘积矩/协方差6 L b" N5 D! p
Profile trace, 截面迹图
* _0 ]' n7 A5 t' pProportion, 比/构成比: u* z2 J' W2 d6 _0 k. ?* S4 T0 [
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样4 Z1 e9 o+ U1 n
Proportionate, 成比例' U3 o) F- n+ i# L8 B2 N1 k
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量( o# W0 `- F2 F1 E6 m
Prospective study, 前瞻性调查- [! f4 T1 `* m5 D* c7 [) u
Proximities, 亲近性 7 r a* N5 y, A
Pseudo F test, 近似F检验
% q5 }- e. Y2 Y* I4 U+ `- MPseudo model, 近似模型8 b: O" b3 I. m$ e/ ~, ?
Pseudosigma, 伪标准差
7 x/ g$ q$ M, ~- sPurposive sampling, 有目的抽样
( L, Y* z% s8 [" F8 [% ^6 @* U. GQR decomposition, QR分解 L/ t) J* D* X; ?3 H
Quadratic approximation, 二次近似7 O0 O9 W0 D: h3 c$ D: f2 ]
Qualitative classification, 属性分类# C7 e5 { F5 k
Qualitative method, 定性方法
3 |" N3 a5 r) F! m9 WQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图, x' y4 ]% J0 S2 K
Quantitative analysis, 定量分析
. U* Z/ s+ l& Y9 x$ z7 BQuartile, 四分位数8 D; a! t. |9 U$ o# y2 x& j
Quick Cluster, 快速聚类' f( N3 b" Q/ ]! }6 x1 p1 y
Radix sort, 基数排序
! X8 ^6 n# [0 F: w4 @0 \( O) I3 rRandom allocation, 随机化分组4 u% \- g, F" G$ O" j1 M
Random blocks design, 随机区组设计
+ }0 Y6 t" M% K, fRandom event, 随机事件1 M U4 Y" p# V% t! g+ m
Randomization, 随机化 q/ E8 c. f- X: Z l: k& d
Range, 极差/全距
6 @9 u' @+ F' s; Q }Rank correlation, 等级相关4 c' e+ y+ k9 @2 \ @7 W
Rank sum test, 秩和检验" B/ F9 P3 Y4 W% Q5 t' d
Rank test, 秩检验
1 W2 n7 T# q0 q1 M5 e) }Ranked data, 等级资料
2 }+ H$ r9 o/ M0 N% w; U1 nRate, 比率 c8 H- S- r" [; [
Ratio, 比例
; y- L1 r B# @Raw data, 原始资料
0 B6 q8 I8 [. ]; o4 N7 ?9 K& mRaw residual, 原始残差2 u6 J0 z4 n1 D4 d K5 j9 j
Rayleigh's test, 雷氏检验: C. J+ b$ z% a. k3 b4 N8 t
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
1 g* [' r5 _* q* Y( S* bReciprocal, 倒数2 A8 H0 e" B7 B4 Y' T) i8 ?
Reciprocal transformation, 倒数变换' H- Q% W4 b8 j5 G; U6 T$ e
Recording, 记录$ Z1 p' L ~2 h# t5 L2 @) \
Redescending estimators, 回降估计量
: n7 v* j U# p, {Reducing dimensions, 降维! v/ U9 w: z+ u( j
Re-expression, 重新表达
# S- ~) d) [/ V5 Z3 E3 l# }; }! nReference set, 标准组
9 [8 u$ A5 |! Z _5 WRegion of acceptance, 接受域
5 S& v$ i+ x3 D9 NRegression coefficient, 回归系数
$ K4 C5 f* ~" Q, o. Q. J0 iRegression sum of square, 回归平方和7 n+ j0 ]& l$ z/ @: _5 F
Rejection point, 拒绝点) ^- x/ j) H. Q% V' U+ E. ]$ S
Relative dispersion, 相对离散度; u) s! U$ o5 E1 k0 S& U
Relative number, 相对数
0 U7 D" Q. k' ^Reliability, 可靠性
3 j5 B0 y! E1 YReparametrization, 重新设置参数/ q# V6 c& ~, x, I5 a
Replication, 重复
8 Z2 [9 A5 F/ W# ]- M2 ?6 |Report Summaries, 报告摘要
: y) J }4 x- Z- ~ k: f8 qResidual sum of square, 剩余平方和, x8 {' @; M% e
Resistance, 耐抗性8 F# L9 R* \3 r5 h; @ n
Resistant line, 耐抗线
" f( b9 T" U2 k! C2 q, v* tResistant technique, 耐抗技术1 P5 y6 R2 V* ~4 v- F( }8 @
R-estimator of location, 位置R估计量
9 b# k* Y4 @# x! i! @R-estimator of scale, 尺度R估计量
3 f9 k8 @8 N: DRetrospective study, 回顾性调查$ X: R7 z' b! Q
Ridge trace, 岭迹
0 G+ J8 ~* y5 jRidit analysis, Ridit分析7 K' X6 ?8 A: X: D) |8 ^
Rotation, 旋转
y0 ^1 R1 C, g3 R6 [/ n3 q+ gRounding, 舍入
& U0 N! V3 S. B& ?) g2 uRow, 行) F* f; w$ ^7 _, A+ m! b0 D
Row effects, 行效应5 R+ H$ ~: D5 }# i8 t5 k
Row factor, 行因素
2 C: I! L$ [8 `1 F! j+ N/ p1 H5 w& BRXC table, RXC表: K9 g/ w0 K" `+ O" v
Sample, 样本* m1 D1 G1 G2 o
Sample regression coefficient, 样本回归系数
! C/ S5 P o4 V# N. R$ M# [Sample size, 样本量& z% O4 R. Y5 ? n% B3 ~& D
Sample standard deviation, 样本标准差8 p. Z# o# }/ U) f& k# f1 O3 o7 s
Sampling error, 抽样误差
- [: W+ g [1 O6 }( ?7 E4 @' sSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包# c# v9 Q: q) M8 d# Q7 n$ d$ c
Scale, 尺度/量表' A" G/ G7 K+ q) ?2 s0 b; \1 _
Scatter diagram, 散点图
. h1 Z$ d8 _1 `0 A& A) gSchematic plot, 示意图/简图+ M% D% R3 W+ J, u: r- \9 Z
Score test, 计分检验
1 k/ C& x7 } o. ?4 rScreening, 筛检
9 D2 ]5 C1 Y0 i& |, S; o4 @SEASON, 季节分析 / l* G! w8 ^3 r3 ~; c
Second derivative, 二阶导数6 ?& H, P* ^: x( |8 K- S) o* G
Second principal component, 第二主成分
' X6 i7 M5 ^# H' @1 v( y$ k: RSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
( I0 A" G" t( p( C, p4 l8 k/ WSemi-logarithmic graph, 半对数图5 }: v" u9 Z, m. O2 v6 }, p
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸- \ c' n' y- L" q
Sensitivity curve, 敏感度曲线! X8 V* G4 }3 y+ l
Sequential analysis, 贯序分析
% }# X* ]7 t) ^9 h0 Z' m6 G$ {Sequential data set, 顺序数据集
; j6 j3 |+ \8 LSequential design, 贯序设计% N0 S+ z/ a/ {5 R- k
Sequential method, 贯序法$ [' V9 f2 u. _8 Q, V! d- j! l
Sequential test, 贯序检验法
; u3 ^: t: x- wSerial tests, 系列试验
& \ g5 Z1 v' u" fShort-cut method, 简捷法 q: Z* {- W! p- d: N1 w7 k4 r" C
Sigmoid curve, S形曲线: D6 u3 P" @/ Z
Sign function, 正负号函数
5 a( ]" t3 v( z3 x& U# xSign test, 符号检验
3 I% T- h. e: }/ \* }+ U9 ESigned rank, 符号秩; W% D6 {: a/ m4 f/ Q( G" _
Significance test, 显著性检验
" P H; \, i! ~# a) A1 RSignificant figure, 有效数字7 M( B& J) k* _" `( h5 o
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
* V; R0 b1 u$ \( L" q0 }Simple correlation, 简单相关1 w, @9 M, T; }( a5 v
Simple random sampling, 简单随机抽样- a, c) p0 u* i
Simple regression, 简单回归- y) O/ f0 |& b" ^
simple table, 简单表7 J3 {4 U/ E) J+ B* I1 U) u
Sine estimator, 正弦估计量' l5 V) t) w! ~8 \& l
Single-valued estimate, 单值估计7 d2 Q# e# S6 m! z/ @, d
Singular matrix, 奇异矩阵
: G' ]1 O! k# J2 J, r( I8 e* H. vSkewed distribution, 偏斜分布1 h4 b5 w4 y3 J4 A8 e# r' w! f
Skewness, 偏度
4 N& h. q% H; i' qSlash distribution, 斜线分布9 \4 C" x: n$ ^7 q; P8 ~
Slope, 斜率
8 }+ ?6 @5 N2 x5 a$ K v9 e$ |7 `Smirnov test, 斯米尔诺夫检验# u+ O, J/ }' a' x9 D N
Source of variation, 变异来源
+ t4 h2 _2 c* i- f+ X8 \3 uSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关4 u) T7 O) K. @. M) x
Specific factor, 特殊因子
3 R0 H" _9 [' f, U$ k, jSpecific factor variance, 特殊因子方差; w/ v7 X1 A! o% @, c! T& \! ?
Spectra , 频谱
- v. L5 j; x/ T' F1 ?Spherical distribution, 球型正态分布
6 E, s# X7 Q" n8 ESpread, 展布
5 h; I. A. _+ N/ U# d0 RSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包8 Z- U) q; X" x& Y" O$ ]2 L. H
Spurious correlation, 假性相关! ^3 s! a H1 I# d/ c
Square root transformation, 平方根变换
" \) ?% Y% |* P. `& g1 ]. m/ _Stabilizing variance, 稳定方差
- k4 H* e! p$ d! Q- V2 ?8 f9 }- x& |Standard deviation, 标准差: U5 J/ v, y" V G( `
Standard error, 标准误
2 I! d, ]6 [/ U0 W# ~* `+ p8 f5 RStandard error of difference, 差别的标准误4 a, j7 N8 I# z* e9 C
Standard error of estimate, 标准估计误差4 I0 M1 @) \% G5 {" ^9 G7 G
Standard error of rate, 率的标准误+ p' p, S4 m0 d! Z( B
Standard normal distribution, 标准正态分布
: t6 W5 J, S) [, T M I1 UStandardization, 标准化8 Z; x5 G, [4 w, a, N+ v; P
Starting value, 起始值* i% x5 E2 I8 s1 |- A
Statistic, 统计量
* Y# f! V/ u6 f7 PStatistical control, 统计控制
) \9 \4 h" d& I2 w% b0 x5 TStatistical graph, 统计图
' O Z: P9 _. ?1 |0 S1 iStatistical inference, 统计推断
' I# v2 \5 n3 A5 q8 ^! VStatistical table, 统计表+ b, p/ I' K* K( v& H) ~
Steepest descent, 最速下降法& g H1 i/ P9 c2 J, g) v: _
Stem and leaf display, 茎叶图
: ~) N: H. b$ P% T* i o9 MStep factor, 步长因子8 c. \- C' D1 j( P, [ O: x
Stepwise regression, 逐步回归
3 T- g, |: u& ^4 N5 S3 B5 fStorage, 存
5 M: ?/ \- o4 j; R# YStrata, 层（复数）7 u1 p& H, ?# T9 U1 n
Stratified sampling, 分层抽样5 T9 g+ T) w8 ?. r1 O
Stratified sampling, 分层抽样
2 ~, s) z4 b$ v# xStrength, 强度' Y& A; d8 r( a. m; r
Stringency, 严密性% U y6 i/ n5 Q9 c' j9 p
Structural relationship, 结构关系5 Z. W) T+ [3 k( f
Studentized residual, 学生化残差/t化残差5 X g5 w9 N3 o+ T. r$ p5 ~
Sub-class numbers, 次级组含量% c1 [& \' D8 ]0 e3 T; e( |
Subdividing, 分割, F4 _, b& W0 Q
Sufficient statistic, 充分统计量
4 p( q4 [" a7 |% [6 i) ASum of products, 积和1 |6 { l& j" z" V
Sum of squares, 离差平方和% g) c; g' @5 F1 s5 Q" m* N
Sum of squares about regression, 回归平方和
' H0 ]/ ]! @0 A8 G9 G; `Sum of squares between groups, 组间平方和
% d7 ?, l9 e7 t9 T' PSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
" z4 B/ c) E4 d5 t) C% q. h/ W5 }Sure event, 必然事件+ r0 C$ I; N! B8 w F G% S
Survey, 调查
: b$ J! T: v; L8 YSurvival, 生存分析
3 k% E0 B2 \: l G" k0 P# QSurvival rate, 生存率
5 n# I2 e7 ]: s3 GSuspended root gram, 悬吊根图
; G: Y" r- K2 m5 R: QSymmetry, 对称1 P3 C" M9 J4 v$ ]3 @. m7 c) i# c8 t
Systematic error, 系统误差2 ^$ g y1 B# [
Systematic sampling, 系统抽样* ~* S2 Z# h/ X3 d; `1 e2 g1 Z
Tags, 标签
7 |0 }+ U" ^: K' eTail area, 尾部面积- |: ~& R( v# E3 h% v
Tail length, 尾长$ {. \! N% ~1 j, V; D" I
Tail weight, 尾重
2 u6 m7 P$ f7 @" ?' T# [- J! q; uTangent line, 切线
l' ^ N: P( _/ T9 G x- F$ U, WTarget distribution, 目标分布+ L1 V6 T, i/ m9 g
Taylor series, 泰勒级数6 l* \. N" {2 q3 M7 [
Tendency of dispersion, 离散趋势) {$ M( q3 }3 F& C, P" q
Testing of hypotheses, 假设检验
& r- E* V' I1 s, h& d# o4 ]/ I/ p' [Theoretical frequency, 理论频数
. W/ `. ?6 N( d+ ]* Q% QTime series, 时间序列; e* @5 _6 d7 ?3 _
Tolerance interval, 容忍区间
! n$ o( ?2 r( T! N: ~Tolerance lower limit, 容忍下限
% u' H2 I0 a& i! R# j2 mTolerance upper limit, 容忍上限* L" v; D Y0 B$ H/ _; m/ p
Torsion, 扰率+ u* a1 N5 @( l! [$ ]' P
Total sum of square, 总平方和
- i9 d# g, L. t; V1 GTotal variation, 总变异) N2 M' C4 o6 H3 x' c, p o
Transformation, 转换. m B+ [/ g. ~( y/ H/ O# r
Treatment, 处理; f2 `/ \8 A2 r
Trend, 趋势2 _0 i: s, v A1 p. @2 H# O8 M
Trend of percentage, 百分比趋势( h! ^0 Y8 k+ ?: d" W6 B- h" [1 e
Trial, 试验( k& V. |9 ^+ Q" L; O L+ G4 \/ z1 T
Trial and error method, 试错法* A6 t4 |0 ^2 R3 R2 q& Q) e9 ~
Tuning constant, 细调常数/ o- K! W; p6 ]) A9 Y& l [: \4 i
Two sided test, 双向检验2 K- s) ]. Q+ T% I0 l
Two-stage least squares, 二阶最小平方( u) a7 D* T: H+ c3 J% C8 n
Two-stage sampling, 二阶段抽样
% o- A6 h1 h7 V6 ^Two-tailed test, 双侧检验
& m, F9 }: u: @1 j' ETwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
M2 g( }( u3 L! C. a5 J% F& a& nTwo-way table, 双向表% Y! r7 p, C; h9 x- M$ M7 U7 E
Type I error, 一类错误/α错误
$ E: W" B- x: z# S& H( u* }1 C+ dType II error, 二类错误/β错误
/ w1 L' b' R" ]' g( QUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
# d" N- t7 o$ y: b( D: S4 ^% ^Unbiased estimate, 无偏估计
9 Y! ~3 ? g. q; T! {Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归% C$ a( W7 ~( a3 V
Unequal subclass number, 不等次级组含量
" ^0 f8 Q, C7 x$ JUngrouped data, 不分组资料
; c1 l, Q' j% \7 E. G7 w$ I5 V& w& zUniform coordinate, 均匀坐标: \5 V4 x& u8 p4 u: _! l( C
Uniform distribution, 均匀分布# r$ [3 a0 ~' `0 j" g7 j1 T
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
% _1 a% z0 k1 A; P1 W4 E4 c6 h# MUnit, 单元$ v& v! [9 X: H# C0 N4 E, p
Unordered categories, 无序分类
& H8 K5 p$ l- f9 E7 mUpper limit, 上限4 U* x- E, k3 q5 F" H
Upward rank, 升秩' J# V4 j8 q1 E# p
Vague concept, 模糊概念
$ V& x6 {4 m8 [3 X! L& s6 v5 s. rValidity, 有效性
7 {8 ?! N1 V6 D* K& j/ t% ]# qVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
" @: z( T0 ~3 J5 x# TVariability, 变异性
! F" I: }+ ]" G# u5 i% ~Variable, 变量8 f6 k/ p# t) }4 c+ X, E6 A
Variance, 方差
9 j3 x+ J v, l' V2 eVariation, 变异, ~/ ~4 ^& ]$ C; n2 t
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
0 W; _. g1 ?1 Y9 m- A5 oVolume of distribution, 容积5 b; }. w0 ]' s% i5 r" Z* c3 {
W test, W检验/ O2 Z% m# a& W7 m- {% w
Weibull distribution, 威布尔分布! m2 u, Q2 o3 l W' s
Weight, 权数# v; L* L- {/ P( Z/ ]' u6 p" _ H3 h% ^
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验+ n1 m3 T' {: X$ l) }# H
Weighted linear regression method, 加权直线回归. ?3 K/ q6 t3 s! I
Weighted mean, 加权平均数
9 k' A' v9 l/ j, S1 qWeighted mean square, 加权平均方差6 H% z) ~$ K. G. A& A( w( \$ `
Weighted sum of square, 加权平方和
" Q) g; R' r+ cWeighting coefficient, 权重系数
7 i x1 z% T5 Q; N% g' o5 J) uWeighting method, 加权法 / m! u0 \$ z9 A) k% Q9 f) P- @
W-estimation, W估计量
5 p- c1 l# |7 j. ^; a. c, e' PW-estimation of location, 位置W估计量& c) J0 Q. r! S R
Width, 宽度
4 s8 X+ w! b/ o4 c3 eWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
, F0 N) H$ r% \" Z* A6 YWild point, 野点/狂点
- ~8 d. e! X2 g4 s2 EWild value, 野值/狂值1 x( X; u: h/ I" S" d5 L( q
Winsorized mean, 缩尾均值
: X0 O- O" Z) r" z3 P5 wWithdraw, 失访
: D3 e8 Y# B0 i" `# ]8 t8 iYouden's index, 尤登指数
; m9 q( U# I* {) H6 \" M$ O% RZ test, Z检验- B- }' M5 |* V' l4 |8 j
Zero correlation, 零相关
# \6 r8 L% V e! }1 f" \Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
