|
|
Absolute deviation, 绝对离差9 g$ d0 [: A2 v' D% b
Absolute number, 绝对数
/ @8 ~7 Q7 E- i3 l: h" Z" DAbsolute residuals, 绝对残差
/ `5 J7 N( N& ?) R' }& P6 n, lAcceleration array, 加速度立体阵, C! B$ I' J( k/ u6 v& S
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度: M0 P \1 u/ y! j$ P$ Y& F0 ^2 J
Acceleration normal, 法向加速度
' }% u6 W9 I& l- XAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
% G [+ E; {* f& C& G3 a6 WAcceleration tangential, 切向加速度* x1 u+ L) t$ V O8 E$ b
Acceleration vector, 加速度向量* [* b: S- B0 x9 Y0 X" l" c6 s
Acceptable hypothesis, 可接受假设: b# |/ G7 x$ A
Accumulation, 累积6 q- ~/ K% P- S" E5 |
Accuracy, 准确度
v! o8 S" P0 Z& M M: R% bActual frequency, 实际频数
, _9 y* z4 H6 J+ j1 a: nAdaptive estimator, 自适应估计量
/ P( e: X3 a' [ o1 r5 rAddition, 相加% G" X& k0 o& N7 d: h! t. S
Addition theorem, 加法定理
; @, c9 h2 g# F r; }6 [9 NAdditivity, 可加性
4 I7 i _0 m& q8 r H% o) HAdjusted rate, 调整率
8 Q" m3 q' v# R# H- P" aAdjusted value, 校正值! `! S& Y: q: c3 U) I
Admissible error, 容许误差
8 n- v( ^" ~% ~3 jAggregation, 聚集性
1 o, a7 n( n8 c/ Q$ aAlternative hypothesis, 备择假设
& ^% v7 \1 A- s$ Q& u5 VAmong groups, 组间) s4 j3 Y$ l' C# t& _% J2 ?9 f9 D
Amounts, 总量1 t) Q- o0 J. t5 m
Analysis of correlation, 相关分析, O% `# I, \4 o+ O. X: R1 |
Analysis of covariance, 协方差分析
6 Q4 g1 t) y& _" Y+ E3 E% F; mAnalysis of regression, 回归分析5 I4 e6 V |2 J
Analysis of time series, 时间序列分析
2 d. r, o) ^9 A% YAnalysis of variance, 方差分析: i* F8 n- l. j
Angular transformation, 角转换3 m5 K$ H) f# i [/ M; g1 h8 j
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
9 g, x4 F& N1 A: s2 [( K! E( T. xANOVA Models, 方差分析模型2 z" N, }: {6 O# \" Y
Arcing, 弧/弧旋 b% k) W" f# U1 o1 k
Arcsine transformation, 反正弦变换- S: ?9 |& @& I6 G
Area under the curve, 曲线面积
7 d& a6 {* j: T2 d* W$ u+ k. TAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
5 Z- l _; Q' [1 B; k! ^% BARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
) `* e7 y) ] \* CArithmetic grid paper, 算术格纸
* ~ ]( d7 l6 U7 j* G7 |Arithmetic mean, 算术平均数# \8 K6 w: i7 ]6 I$ X |9 d2 i
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
! l/ X- h2 K. n0 f1 m- H( PAssessing fit, 拟合的评估
' s3 c' F6 [/ E: ?6 K4 kAssociative laws, 结合律' \# H% B6 d: ~* U3 E
Asymmetric distribution, 非对称分布
1 x h/ Q, J: k# |Asymptotic bias, 渐近偏倚
1 B3 z6 F- J( l' j, r# \Asymptotic efficiency, 渐近效率
& D+ F7 ` e7 N# I& k# k! L5 jAsymptotic variance, 渐近方差. _) v, y4 |) F+ I# M ~* p+ k
Attributable risk, 归因危险度% o- q: }: ]! d; N
Attribute data, 属性资料
9 a. Q% |0 @' x7 S0 c# ]' v& {! RAttribution, 属性
3 z$ s6 y" A7 e) ]. a: GAutocorrelation, 自相关. v( p+ z6 S5 N
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关; E$ U& `1 F T4 l- c1 w- D7 Q2 i3 L; o. Q
Average, 平均数
/ R/ q z) B9 X9 f6 X g" }Average confidence interval length, 平均置信区间长度
4 `3 y" ?. X4 Y! ^0 g- d* \Average growth rate, 平均增长率
# q7 S# A$ E' _# NBar chart, 条形图+ c" R" B8 i# @
Bar graph, 条形图
% U/ @6 B( q$ |Base period, 基期
4 n# t' ~3 W9 xBayes' theorem , Bayes定理
( S& f$ y/ o$ g' f6 d3 a/ MBell-shaped curve, 钟形曲线
' w- \9 G+ L4 d9 n6 p) xBernoulli distribution, 伯努力分布. X5 N. @% o8 d9 i B! V5 d, w
Best-trim estimator, 最好切尾估计量7 c4 q: d% D5 s* l
Bias, 偏性) b) |! I8 _" a& c2 B( L
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归! s* s& e5 C# c0 P8 P
Binomial distribution, 二项分布
9 J9 j. y) H- @& u& L- RBisquare, 双平方4 L. [8 O( q# z( e* L4 C2 l" e
Bivariate Correlate, 二变量相关
8 B! o m% X8 m F7 BBivariate normal distribution, 双变量正态分布
8 c9 @) x7 _' Z8 hBivariate normal population, 双变量正态总体
) U5 k9 s4 b$ b% M8 O5 y8 J/ I8 Z, YBiweight interval, 双权区间3 T8 y6 [/ p [$ |( }+ F& [' x
Biweight M-estimator, 双权M估计量
8 X' E/ i# @% X6 x3 YBlock, 区组/配伍组
: R; C! V% P; l, K- Z; yBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包: S$ B6 q5 X( F4 Z
Boxplots, 箱线图/箱尾图7 T$ K" A( x9 ? f! R' h: O
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
# Z3 ]; b' l2 e2 y6 c6 K# `Canonical correlation, 典型相关
% g% d. B/ e% s. L; A. ~Caption, 纵标目
! f1 _3 L) a: i9 I% q6 eCase-control study, 病例对照研究
- }3 V* c7 c6 m6 Y2 Q: M+ ]Categorical variable, 分类变量
- E3 A' G) f' V4 O0 KCatenary, 悬链线
. ^7 S. \8 P& I) `9 @( HCauchy distribution, 柯西分布2 O0 o) M6 ]+ @5 W
Cause-and-effect relationship, 因果关系
* u# |1 f$ ^8 e6 `$ ^9 m! `: L9 VCell, 单元5 G, i- K! n* M! U5 p; @
Censoring, 终检6 r) n8 b$ n$ z
Center of symmetry, 对称中心
% e* C1 M5 [0 H. ] ^ A+ xCentering and scaling, 中心化和定标
) q h6 T7 P, R5 dCentral tendency, 集中趋势
7 D. s. a) K7 p+ P, ^+ oCentral value, 中心值
2 w& ?# B$ \# ?; P Z% G9 E5 {CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
8 v, d9 }$ E7 p, IChance, 机遇, m2 N! u$ b w. ~; U- Y& @, p
Chance error, 随机误差' o5 u6 E j/ C$ j
Chance variable, 随机变量& d, @1 r- C! }; m4 Z$ g4 `" L5 k
Characteristic equation, 特征方程
, X6 ^9 }0 w4 N5 u1 y# i5 gCharacteristic root, 特征根/ Z4 s. `* ^6 G n* i3 j, Y
Characteristic vector, 特征向量' p+ O: S/ e5 x3 h
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
5 L1 f9 {0 B" L9 m2 E# {/ | b- VChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图# K; f. d8 v% K% ^- t. h
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验1 a3 Y c% v9 N( u$ A7 `8 \0 W
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解+ k( L" w; I+ \
Circle chart, 圆图 : R6 z* E! @# R% E2 _# u1 @! k7 f
Class interval, 组距
8 G( d' O, a( M: X4 wClass mid-value, 组中值# S9 m F2 r6 ?* o0 G4 Q: r
Class upper limit, 组上限9 R {- N) S- N' ^ H, L9 @3 A
Classified variable, 分类变量3 r2 ]- w. q8 X, s9 R
Cluster analysis, 聚类分析; C( O2 Y$ _8 f9 {2 f- ~, | ]
Cluster sampling, 整群抽样# _6 J4 ?. s" K; ^
Code, 代码
, a, P, R/ w! L9 a3 u* e9 o2 zCoded data, 编码数据
/ V, o& G/ O5 M: ~Coding, 编码1 n" T y$ M; d! \/ o* o/ m
Coefficient of contingency, 列联系数
, ?; k4 A( l' Y a9 s% l9 ^7 GCoefficient of determination, 决定系数
% E2 V2 {) ~- N8 L: }! j/ YCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
. s5 s5 z8 z' T9 N, j5 hCoefficient of partial correlation, 偏相关系数 n& e, P" |/ U
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
8 d4 ]$ C9 t9 ^% w o ICoefficient of rank correlation, 等级相关系数' _/ \ U( s/ s6 N% r
Coefficient of regression, 回归系数
8 `) |2 R6 Z G) K3 eCoefficient of skewness, 偏度系数
/ L4 c7 [; C4 A4 D0 `+ N3 n3 \7 pCoefficient of variation, 变异系数
; ]& V; X B3 Y/ d- yCohort study, 队列研究
8 O. ?9 R8 d+ i7 L, SColumn, 列" `; ~ _+ ]# o" T$ U
Column effect, 列效应; L, W: s& U: Y$ P
Column factor, 列因素9 d! E! S' U# `! Q4 a' G" w1 x
Combination pool, 合并
; k1 _4 R$ O: e4 m: zCombinative table, 组合表
; E) B+ {/ l( C" U3 T" L/ MCommon factor, 共性因子% e3 n G, d" u, L- ~8 o5 \6 B
Common regression coefficient, 公共回归系数
q, s# h# B8 c. m. gCommon value, 共同值# ?1 |( F- H: E* q0 s+ Q; z; f$ K' Q
Common variance, 公共方差
8 @3 u5 k$ N- N; U! hCommon variation, 公共变异
+ h; Q; B/ @0 a8 U# n+ X1 {Communality variance, 共性方差% ^, ~1 r" l4 Y6 R0 r3 }) G
Comparability, 可比性3 k/ O4 q) j( b9 d9 v% a) _
Comparison of bathes, 批比较
1 b" h' n+ Z6 u1 t+ [Comparison value, 比较值! X. o/ x* c' C: T$ v3 _3 F
Compartment model, 分部模型5 t8 ~) M3 m9 G
Compassion, 伸缩
- @4 T4 e, N6 b4 b& c! T0 U5 rComplement of an event, 补事件
1 N2 I, J& s Q4 [; d3 lComplete association, 完全正相关
) w0 G. a1 t' ]7 ` O |( GComplete dissociation, 完全不相关4 r3 y( B8 e/ n' @$ B; P: O6 a2 @
Complete statistics, 完备统计量: c# K- P/ x5 y
Completely randomized design, 完全随机化设计
. g0 C) G5 d4 d" YComposite event, 联合事件$ X% r' C1 r `# e, j/ E9 K) @
Composite events, 复合事件
& R: P# _9 i1 J5 h# ~2 w6 D9 ]Concavity, 凹性. G1 i! R0 P P2 n& @
Conditional expectation, 条件期望
( y( d- Q9 Q$ I2 E" s6 _, lConditional likelihood, 条件似然
9 f" R8 j" V" vConditional probability, 条件概率% f1 z! \1 W6 O6 I+ }/ |
Conditionally linear, 依条件线性
5 {; `+ Y' U: e" g$ ?9 _Confidence interval, 置信区间
: A3 S, {: r6 X7 nConfidence limit, 置信限
& B& k$ |# U3 M( u4 tConfidence lower limit, 置信下限$ A, K4 l; G2 y: ~
Confidence upper limit, 置信上限8 h7 A% X/ c: p% D6 {- T9 e
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析8 G; l* h9 G; F) Z' Z0 r
Confirmatory research, 证实性实验研究/ A: T$ n- @2 @: ~
Confounding factor, 混杂因素4 G* K3 ]1 ?$ ~+ [" C/ ^( |( a, L
Conjoint, 联合分析 X2 t8 i1 ~. ]; u( h9 I% x
Consistency, 相合性6 Y/ k+ {7 } G8 H& {9 v# _
Consistency check, 一致性检验
, g" w: z4 [7 ]0 Y7 j$ F% d# k, O; ^Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计- K8 f0 g ?$ _$ S7 O8 ?4 o# [
Consistent estimate, 相合估计
# b2 |# r9 O- ~2 U5 j! v# BConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
% `) ^5 i; Y: z* S. z: s. wConstraint, 约束
) F5 V W- e' \( f H2 A# r& ?Contaminated distribution, 污染分布
/ P% [1 G+ s/ y) bContaminated Gausssian, 污染高斯分布& s2 B9 p% v' k2 v! B# i) u
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
1 F3 A3 E+ @$ g0 X2 |Contamination, 污染 [- D$ I1 V5 T2 d/ r1 t/ M0 J3 k
Contamination model, 污染模型
& C: r- i& h) h( S9 AContingency table, 列联表
, H8 h! T$ k) cContour, 边界线
9 }7 B! g) Z* a0 c% q5 `Contribution rate, 贡献率) }" c3 j/ b7 u# ~1 o; T3 G
Control, 对照
( ]9 A7 {' o X) u/ p/ v z2 DControlled experiments, 对照实验
6 k3 y. `- B! Q- K; T3 YConventional depth, 常规深度
5 K+ c* k2 A8 qConvolution, 卷积
6 u- Z2 d, h: B( ~Corrected factor, 校正因子7 ]: |. h" E+ h+ I; ]- `0 n
Corrected mean, 校正均值# ~2 i' R" i: x3 d& A
Correction coefficient, 校正系数
' ]( s% C X& c; T7 B3 f- iCorrectness, 正确性9 S" v1 H* t8 a9 A( k \; y
Correlation coefficient, 相关系数
& W) T# L1 }9 g7 e) b" kCorrelation index, 相关指数
/ @ i, ]8 \- U: w0 D6 S6 T' dCorrespondence, 对应
* B* }/ D2 ^0 F+ p8 g, i8 B% Z8 `Counting, 计数" a( ^7 D( O ?
Counts, 计数/频数
5 S1 V% K$ k, L1 gCovariance, 协方差# `$ W( {3 [4 l
Covariant, 共变 # ?, Z/ T. _- G7 e% s7 z& ~
Cox Regression, Cox回归6 z( V/ ?0 ]* ~" W8 Q+ F
Criteria for fitting, 拟合准则
# a4 q" ]/ y; Y5 b1 f* i, YCriteria of least squares, 最小二乘准则- {; ]) U1 \' y- w( Q
Critical ratio, 临界比% Y0 t( v g1 X) e4 ?# E0 K# s9 w& h
Critical region, 拒绝域+ P. I6 g6 S1 L8 z( R }. N
Critical value, 临界值
~0 i4 {1 g* r9 f( b4 q& ]Cross-over design, 交叉设计
) Y( H" ?" F8 t' W" u3 F/ FCross-section analysis, 横断面分析" Y* f& V9 T0 Z3 x/ x. T
Cross-section survey, 横断面调查2 `" b( s& w& [$ y2 Y3 [, h
Crosstabs , 交叉表 8 ^ c# p t% v3 X/ n; _4 i2 w
Cross-tabulation table, 复合表2 r+ z5 L8 H+ }/ k
Cube root, 立方根
/ c/ G" E" |+ Q' b% A* OCumulative distribution function, 分布函数
1 p* z1 v' `' Y, }: l% ~Cumulative probability, 累计概率2 h4 J. G2 h R( I9 d6 ]
Curvature, 曲率/弯曲5 q x9 {( C. t6 y% l/ X
Curvature, 曲率
" L( w$ \* N, wCurve fit , 曲线拟和 5 X. W+ ^3 j( z! T
Curve fitting, 曲线拟合
2 Z* [: l% \: L, G- Y! \; HCurvilinear regression, 曲线回归
% O- s! A2 f& B. w, T$ lCurvilinear relation, 曲线关系
& o2 a0 E: P8 B, l! X! n: rCut-and-try method, 尝试法' D3 b7 L7 M* \0 D! b, R6 d1 ]& {
Cycle, 周期
1 y: T/ W$ v, wCyclist, 周期性' B' @ k* X9 g3 z
D test, D检验# Z; a- {4 A+ m& A- |) e
Data acquisition, 资料收集
* ?% l( g u1 @6 ~Data bank, 数据库- a+ P& A/ \5 V- d; x3 K
Data capacity, 数据容量
2 B% i4 F* t5 K( ~) h5 m, n v7 JData deficiencies, 数据缺乏
% [4 x) D; }2 eData handling, 数据处理
5 T5 [; P/ g$ T% C2 FData manipulation, 数据处理, Z1 i, ?8 U0 F: {% t1 ]% l. d- G
Data processing, 数据处理
' {" ? U6 {" k: ZData reduction, 数据缩减$ ]* A3 V: `& |+ Z
Data set, 数据集
3 P3 g b# A# W6 tData sources, 数据来源
$ U; e: v' w0 o+ i* x5 zData transformation, 数据变换* l$ `/ g2 Z% O _5 G9 @
Data validity, 数据有效性
U5 [ p1 [$ y5 }1 ~8 M9 A0 P1 QData-in, 数据输入 v- V3 F4 H" @6 z) Z+ x% d
Data-out, 数据输出
3 Z1 q8 X" y3 T# R+ MDead time, 停滞期! M% F, S5 q. x6 j
Degree of freedom, 自由度4 e: G4 o5 N2 G
Degree of precision, 精密度6 O0 k) M4 I7 Z- y$ `
Degree of reliability, 可靠性程度
1 a h/ u/ B7 W. [9 R' eDegression, 递减" W2 ^% Q1 }. c) d% S
Density function, 密度函数
, Q( ]! a' K; [3 N1 lDensity of data points, 数据点的密度
( N' w6 Q6 K' E- x* dDependent variable, 应变量/依变量/因变量
5 I/ F& W) x- t A2 sDependent variable, 因变量
% N/ Z% z }' M) Q; {9 f; QDepth, 深度
+ ?1 F3 f) m7 D( M! s c! lDerivative matrix, 导数矩阵
, L( m" m' c8 H0 Z8 O4 f. U9 VDerivative-free methods, 无导数方法
1 ^; s8 K7 W, m% M8 t' I# pDesign, 设计) Y+ u5 f/ ^4 s }3 s$ [: E9 O! Y
Determinacy, 确定性
8 v3 K6 p* } ?) J0 _& P) {# n/ y1 h5 b- ^Determinant, 行列式
) x; @% r B$ p; R) TDeterminant, 决定因素
5 D9 U1 C! Y- M/ [$ J! f# u& b: G$ w2 kDeviation, 离差
' m$ M i( q! h9 s# K/ V% HDeviation from average, 离均差. E0 H3 H- T' K# W$ n
Diagnostic plot, 诊断图
4 V2 L* v+ K2 B2 Z- vDichotomous variable, 二分变量4 Q; u, G5 T8 @/ x' o) a2 a
Differential equation, 微分方程( i0 I) y+ a2 A U2 r
Direct standardization, 直接标准化法
6 g8 M" @# f% ?Discrete variable, 离散型变量
, k, z/ S# F' o5 [ l& {DISCRIMINANT, 判断
# S' Y( V9 @' W6 ^; QDiscriminant analysis, 判别分析7 _, G8 F! T# s B) P4 k
Discriminant coefficient, 判别系数
- M( p9 {( {3 H: t: EDiscriminant function, 判别值( H/ g9 n) e/ G7 l! A
Dispersion, 散布/分散度
' I7 n/ q% y4 W" vDisproportional, 不成比例的4 [ s. @5 ?2 ^; C4 } e
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
2 x0 z; M- Q/ Y/ L$ q* @3 U4 uDistribution free, 分布无关性/免分布2 o& n% |/ p7 P4 _
Distribution shape, 分布形状
/ Y& N. Y; T% }! Z6 V# h/ g% y% tDistribution-free method, 任意分布法
: |& [1 E, Z( p; x9 C& S( PDistributive laws, 分配律5 Z$ |2 v6 u- [6 a6 F/ Y2 s' `
Disturbance, 随机扰动项; w( a2 c) ^, P C' d- e X8 \
Dose response curve, 剂量反应曲线$ Q e! B3 J( K) T- z; [
Double blind method, 双盲法# P# a8 a# n' P3 ^
Double blind trial, 双盲试验 K1 v" e5 A0 n: X* o) D: }& z' S
Double exponential distribution, 双指数分布0 t, [$ Z. `0 T2 ], F+ | N1 ]
Double logarithmic, 双对数
& z( t% ]" z! gDownward rank, 降秩
2 S0 Q& A1 `! P# ZDual-space plot, 对偶空间图8 B% ~6 O. }& V4 \
DUD, 无导数方法
8 g" P4 K+ O5 N7 t4 M/ _Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法; z# s: ]' c+ K. x, [, R: D1 h
Effect, 实验效应
/ e+ w4 e9 l) `! m3 z! E$ ~6 lEigenvalue, 特征值
! |( U) N$ {9 J/ fEigenvector, 特征向量: {* U, u3 S$ d* a
Ellipse, 椭圆% N; q4 X0 G2 a$ E) i" C; P
Empirical distribution, 经验分布( ~& f2 b y9 W; q9 g
Empirical probability, 经验概率单位
5 @8 M7 ?+ ?/ c: AEnumeration data, 计数资料
5 g1 q/ C1 r6 n- U, `% iEqual sun-class number, 相等次级组含量! \# f. A9 g8 g' d! i/ Z
Equally likely, 等可能
) x* _# e3 @2 ~Equivariance, 同变性+ w! N: {* i; q! r( L
Error, 误差/错误
1 m& m4 y4 t/ P, E3 }5 WError of estimate, 估计误差
' P- z) S, U' J! V6 p7 n( lError type I, 第一类错误, t6 Y, }( m- d1 x' c# v- r, U& z
Error type II, 第二类错误' s( F |1 R, P8 r' s1 T" F
Estimand, 被估量. Y* @! J) Z! l$ m
Estimated error mean squares, 估计误差均方, T6 i! {& E* j+ m( A( I/ Q5 e
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
6 N; m" S5 d+ F) ?4 D" vEuclidean distance, 欧式距离
. b) \+ @! G. @% q9 n6 eEvent, 事件
/ \4 Z$ v4 r0 Z* A& DEvent, 事件0 t6 i2 R! W7 z2 H6 z0 _
Exceptional data point, 异常数据点5 ?! d" j$ i1 c9 a6 Z" w- _
Expectation plane, 期望平面' K9 ~7 ?! [( W B- v, P4 S' C
Expectation surface, 期望曲面% A0 L/ h B, \+ A
Expected values, 期望值, Z* u: G" V y
Experiment, 实验
# }8 |& E* n$ h u+ @" P4 J$ b6 L- r9 HExperimental sampling, 试验抽样
0 a* n' O5 x' n3 X: eExperimental unit, 试验单位! H; z: h9 v; w* V
Explanatory variable, 说明变量
D. r* J0 J: j X, A% r! s, ~Exploratory data analysis, 探索性数据分析3 l/ y" F6 { x+ I+ D J& ]& P4 C h
Explore Summarize, 探索-摘要: r, N( ~5 K/ B
Exponential curve, 指数曲线
, n$ ]4 C2 J8 O3 aExponential growth, 指数式增长
0 ^+ b$ h7 r) \- f* zEXSMOOTH, 指数平滑方法 5 n8 O2 H: F1 W; W( g8 [- K0 f
Extended fit, 扩充拟合2 d/ |7 D8 R% @ h
Extra parameter, 附加参数
' c2 K+ t# @5 ?/ J, q" RExtrapolation, 外推法# O7 v' R( Y5 |8 q7 B) a$ c
Extreme observation, 末端观测值% P% `/ H: l" O
Extremes, 极端值/极值
, a; F7 S% _9 b5 N5 v& SF distribution, F分布; d! b3 o/ e. Z
F test, F检验
0 i% f0 p; k+ B' HFactor, 因素/因子
2 @& A4 t% M( @; t$ i; dFactor analysis, 因子分析" d: |- j' F/ b; s
Factor Analysis, 因子分析
6 F, r" ?6 A; m/ U4 ]- f. jFactor score, 因子得分 0 \' K5 w8 u8 F' j) L( ]+ K) f
Factorial, 阶乘
- j4 F# p6 Y6 @! K4 V9 d7 L! YFactorial design, 析因试验设计: u1 B4 q' n% x' W9 x
False negative, 假阴性! O- }! A/ Y) n) D$ v; [1 E
False negative error, 假阴性错误- J3 D1 L7 H/ k& A5 F: k
Family of distributions, 分布族
- ^# Q J, t% P8 Y0 `Family of estimators, 估计量族7 L7 J, X, t! M! m
Fanning, 扇面4 u0 M6 S) \, a; J: J
Fatality rate, 病死率
2 |3 b" e" D9 Y6 GField investigation, 现场调查; d1 X# o9 ] J$ ]: e. m! }
Field survey, 现场调查' T; ~0 }/ @+ t6 p$ l6 r+ v# ?0 T4 f
Finite population, 有限总体' K. D5 H+ K! `1 N" D
Finite-sample, 有限样本 b0 h- G* {* ~1 I- C. e- u, l$ @
First derivative, 一阶导数% j- h/ h6 x) M7 R8 A D/ i% c2 f+ X
First principal component, 第一主成分
4 c; Q6 ^: F8 S. A3 N- p& |First quartile, 第一四分位数! Z2 Z! c) O; r. o
Fisher information, 费雪信息量
: t; [" F2 z# KFitted value, 拟合值( e7 h- d U9 }5 Z' A( ~# H
Fitting a curve, 曲线拟合
/ V# w/ x R6 ^) _2 \" S9 FFixed base, 定基
! j. k0 l% `1 Y( _, _3 ^' m0 aFluctuation, 随机起伏: B' w1 t% i. ]3 i. i2 P
Forecast, 预测
% I6 H f7 a" x) p! h( MFour fold table, 四格表
3 f9 |1 G" N5 ?' Y% WFourth, 四分点
* y3 l, q1 p" fFraction blow, 左侧比率* }# T, o& G! ^6 M- B
Fractional error, 相对误差
5 e5 K0 d, S5 B/ gFrequency, 频率
7 ]. T' T2 E( L# K& W+ M0 }Frequency polygon, 频数多边图0 S/ _& J9 |- H1 q7 u# J6 R
Frontier point, 界限点
4 E) T2 A1 x7 Q5 l9 RFunction relationship, 泛函关系
' B. g! w# ^; n% y3 UGamma distribution, 伽玛分布9 K- p4 ~' E8 s) n# J
Gauss increment, 高斯增量. V9 \) u* D) z0 Y& q
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
4 B# u) y; e1 f* G0 w/ fGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量1 W" X) B4 H4 |5 r4 @
General census, 全面普查8 F7 C; c& T& `- N) Y, ^7 w2 a7 |
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ! h) i% e+ E3 d6 f- A5 w5 {
Geometric mean, 几何平均数
+ t. v2 R2 [1 [/ ?0 `7 Y5 s; rGini's mean difference, 基尼均差
* ~8 j8 i7 |/ N% [1 K' J* PGLM (General liner models), 一般线性模型
$ O, c( F: [8 j; [" i# w& k3 h6 t; n/ vGoodness of fit, 拟和优度/配合度
) U9 L* w4 N0 i$ X- M' I/ C! y1 S+ _Gradient of determinant, 行列式的梯度
0 Y+ X; r/ ~( w/ {; y1 PGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
- {- s2 ]. z- ^Grand mean, 总均值" b) B. D6 K$ M0 A( |1 v
Gross errors, 重大错误% C' K4 ~* D$ C; N
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
9 v. m9 i/ w% A2 X) \Group averages, 分组平均5 W ]5 L3 k2 b2 v1 P" R1 s
Grouped data, 分组资料
- n4 I. s2 m( X/ aGuessed mean, 假定平均数
7 K! h0 a9 ~" }- b0 X5 }" ?8 Z jHalf-life, 半衰期
* C- P E6 I2 J- e( s% qHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量3 n- `2 j2 D" N! A4 `
Happenstance, 偶然事件
) L1 X( C5 ~: D. |* kHarmonic mean, 调和均数6 M7 Q6 q* a- s2 Y: D
Hazard function, 风险均数
) C8 ^5 v+ z5 ^& ^2 p# K9 D/ w$ YHazard rate, 风险率
/ X# V) j- Q5 HHeading, 标目 2 G3 f5 J2 r3 p2 A, K1 W
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
( y) D. z' V5 j$ _Hessian array, 海森立体阵
% h' |( p, D8 ?9 VHeterogeneity, 不同质
: g: s7 Z6 C/ r/ N; S! Q7 u( OHeterogeneity of variance, 方差不齐
* N6 [8 C9 z0 M- `( Q8 wHierarchical classification, 组内分组; T3 _2 V' R$ l* X) {; t. _
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
+ P$ G4 H- B" E' SHigh-leverage point, 高杠杆率点) W2 ~, ^3 x* W2 v4 L" [# A
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型9 }3 @) D% z. e/ N+ x8 |) f' u
Hinge, 折叶点3 @7 C* N' q9 }4 V7 `. E6 w
Histogram, 直方图' I" [6 F& L9 e1 e5 S" F V- t
Historical cohort study, 历史性队列研究 $ O" @ c) y* X# {7 R3 c; c/ k& o
Holes, 空洞. M. E* D( `4 x0 s* f, O
HOMALS, 多重响应分析
! ^ E0 v& Y Y8 KHomogeneity of variance, 方差齐性
% n7 ~8 N8 ~; W$ E( L+ L: lHomogeneity test, 齐性检验
# c7 j4 f1 \2 P2 Z! ~Huber M-estimators, 休伯M估计量9 v- ]6 j: D% \3 r0 u- Y' o
Hyperbola, 双曲线
; z& c7 d' |5 V( _/ _" O6 p+ o) h6 AHypothesis testing, 假设检验8 J- i( `, ~ G/ k" m/ m6 p
Hypothetical universe, 假设总体3 z# ]) t( I0 e) `& M9 \
Impossible event, 不可能事件
: ` a5 z V) g: R; k9 CIndependence, 独立性
# G) y( k( i- h6 hIndependent variable, 自变量
' A3 f. p% U- f2 x+ z1 C3 p* P+ u/ }Index, 指标/指数: f2 a4 E. k( r% m, I, @
Indirect standardization, 间接标准化法7 x# c/ y( W) X1 o" u* L. R
Individual, 个体
& I- |2 ]' L# }1 rInference band, 推断带
, L |+ }/ @# ?' gInfinite population, 无限总体! m* [1 x* [& E5 {
Infinitely great, 无穷大" n) Z+ V2 U) H) V' }* T
Infinitely small, 无穷小
; S* P2 I0 U) S1 ]% l) ]Influence curve, 影响曲线* c+ G+ y; D% i1 c& _
Information capacity, 信息容量
% W& Z9 s8 k8 h7 K" i) N( F- GInitial condition, 初始条件
, G1 e% W8 V4 C; n. l: nInitial estimate, 初始估计值
- @0 F! L3 a$ j0 C+ N/ sInitial level, 最初水平
5 w. C! @, l; ~# yInteraction, 交互作用* i) T6 w5 ~, p" d. K
Interaction terms, 交互作用项; f+ ]( h& z. _3 U" p. {6 J5 J
Intercept, 截距
) _$ ~! G2 m/ b3 _! n& Y" iInterpolation, 内插法
; _: T- v6 T h9 s' L) r2 jInterquartile range, 四分位距
; P$ h3 Y6 `* \( aInterval estimation, 区间估计
: a6 T$ I. w+ I; B4 \Intervals of equal probability, 等概率区间
3 _. b/ f; s6 MIntrinsic curvature, 固有曲率! }. b' T2 M1 ?, ?. |$ l
Invariance, 不变性
5 R8 S2 E- n0 @Inverse matrix, 逆矩阵
0 f4 ]; K2 F. r- l7 Z @Inverse probability, 逆概率3 B% |" S$ o. M& Y
Inverse sine transformation, 反正弦变换
. A7 m3 B8 b6 _/ IIteration, 迭代 5 j1 z5 O1 v. C& }- p& Y! d
Jacobian determinant, 雅可比行列式
' j/ @% \& N# i/ i x7 G9 T1 @6 s4 lJoint distribution function, 分布函数5 I- h0 Q& X2 D; h. w
Joint probability, 联合概率5 M) V" I" @: m& F
Joint probability distribution, 联合概率分布
- A7 O* _! c S. S3 g& uK means method, 逐步聚类法
( a( F' Q" a/ j) X: x$ m, aKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 " ]) C- W7 V' g+ E
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! g! h' Y% y2 z
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
" Z' o+ c3 D) JKinetic, 动力学9 Y3 K2 t; _" v: `7 D. ^
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
4 o% e: \3 H$ _. xKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
( b/ |, u& L8 g6 q8 VKurtosis, 峰度6 a: _. g( j! s2 g: \( I
Lack of fit, 失拟. E# [! @- D7 F2 T! ^' }
Ladder of powers, 幂阶梯
9 M9 S( ]) E- q4 |2 _+ OLag, 滞后
2 m) k! R2 y9 [Large sample, 大样本5 W! v s) [' {
Large sample test, 大样本检验
, ~9 H# J6 P) W! ?Latin square, 拉丁方
+ k) q4 \" C1 {/ j, _" \Latin square design, 拉丁方设计 n9 K' }+ g& x* ~
Leakage, 泄漏! @' t+ s" ~) s
Least favorable configuration, 最不利构形
s) ~' C, |, R! c l4 j+ ULeast favorable distribution, 最不利分布9 I3 I; x% v$ N+ ], ^. @( [7 G3 p
Least significant difference, 最小显著差法7 V9 c6 b$ |7 G, U2 r
Least square method, 最小二乘法
2 j* [8 Q" r* H# fLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
! c' C6 I; a- m3 S( tLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
4 e$ c4 M" x( ]% A! G- P) V) ILeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线# O3 l6 r. K9 c
Legend, 图例' b9 x- d. g m# }4 @! A% F
L-estimator, L估计量6 l c0 k3 ?4 i+ D1 _1 Z
L-estimator of location, 位置L估计量& C, D8 y" p, f! C" z3 B# B
L-estimator of scale, 尺度L估计量8 i* M' ^3 O" j3 s7 z) S V; e) Y
Level, 水平3 H* ]7 ^" |% a% k: y
Life expectance, 预期期望寿命
V3 k% V5 r: SLife table, 寿命表' w' h1 P: k8 A
Life table method, 生命表法$ [1 i- H! {! @1 K/ j- E. V
Light-tailed distribution, 轻尾分布
, W0 L p+ h& o" D) lLikelihood function, 似然函数5 \) M. p* [7 G! x x
Likelihood ratio, 似然比
5 [0 _- g" v2 q2 z0 a( ^, C& cline graph, 线图
4 o% `* Y$ e' t1 K* t- ^' ELinear correlation, 直线相关
( d% e$ @( ?; I3 A# @! QLinear equation, 线性方程
[0 P! Q1 k. l3 d8 D3 r; X% VLinear programming, 线性规划
2 N) G3 s) o- a: K; r m' ULinear regression, 直线回归& g2 i2 Z# c9 t3 N2 N1 Z7 K
Linear Regression, 线性回归6 N, p2 o: G" w3 s* v. ?( B; n
Linear trend, 线性趋势9 t( p+ T& \+ X8 ~ q. c
Loading, 载荷
7 x% r" `) [3 ~! T8 wLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性( E" F o% N5 | C: k* a
Location equivariance, 位置同变性* d4 Y- ~6 _2 B/ x
Location invariance, 位置不变性7 X% R n2 [& ~% z
Location scale family, 位置尺度族2 m* W/ w$ X1 D G2 {1 `8 S; o
Log rank test, 时序检验
% n$ X4 M2 O, J5 I7 E0 FLogarithmic curve, 对数曲线
- E( C; j Z% @, y- q/ ?3 qLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
( b8 {; _. H. F1 C1 s' LLogarithmic scale, 对数尺度8 @& t, P3 e" s2 @8 g
Logarithmic transformation, 对数变换
' R* F+ n, f, D4 [, X0 L; i: v1 x3 WLogic check, 逻辑检查
! R7 h7 \' n3 u' ~, xLogistic distribution, 逻辑斯特分布
: A9 L5 ]' O% g) Y/ zLogit transformation, Logit转换
}9 _8 f7 S" T" e {6 ALOGLINEAR, 多维列联表通用模型 / ?( j2 ~: X% @9 x! G* q
Lognormal distribution, 对数正态分布
8 [* ~. W. r" `2 N) y# A& i1 eLost function, 损失函数
9 z0 u7 R- |; Y* Y2 nLow correlation, 低度相关0 J; C, {, d! `8 E* W# e
Lower limit, 下限
" [4 R. k! S/ D+ QLowest-attained variance, 最小可达方差+ U- R" p+ T" U- J
LSD, 最小显著差法的简称5 f$ p6 @- Z6 r9 t; b# g/ ^
Lurking variable, 潜在变量 ^/ z, S5 o, i3 O
Main effect, 主效应
; G0 P. q7 N j( P0 UMajor heading, 主辞标目+ z5 N2 ]0 p4 m0 H7 u5 \
Marginal density function, 边缘密度函数
" Z5 n1 R5 ?6 \- s5 ~& m! P4 ?) i* ^Marginal probability, 边缘概率
+ D" n) U& {* N& Z4 \ ?$ `2 o3 D2 K; AMarginal probability distribution, 边缘概率分布# a8 g7 @& _5 T" }6 T
Matched data, 配对资料
1 O1 |5 h) D+ D TMatched distribution, 匹配过分布$ J0 v" H9 N. ~
Matching of distribution, 分布的匹配
" @7 @$ |0 R$ @ j/ j& pMatching of transformation, 变换的匹配
5 X3 a0 l1 C+ K) r' SMathematical expectation, 数学期望( j4 F; v+ y3 s& G- R3 R
Mathematical model, 数学模型
( R4 I5 w6 D8 {: N/ }Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量9 R. [ \+ M/ `5 }
Maximum likelihood method, 最大似然法1 T( _4 p# I) t5 E6 ~; W
Mean, 均数" q1 Z' L; H6 i) O5 P ]
Mean squares between groups, 组间均方' R5 y7 u d: B9 ?6 H
Mean squares within group, 组内均方9 w ?$ q: v1 J
Means (Compare means), 均值-均值比较
3 ~9 O& K) l& BMedian, 中位数8 d/ X, B3 { d4 A1 a U
Median effective dose, 半数效量' a& E& c+ |" z
Median lethal dose, 半数致死量( F5 W/ s) o& j9 ^& w* s) f; h' R: [
Median polish, 中位数平滑
9 j; v' p8 Q1 Y pMedian test, 中位数检验8 x0 x; e- l, ]
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量) D$ A# a! D8 W: p
Minimum distance estimation, 最小距离估计/ i- w2 x6 E4 j2 E
Minimum effective dose, 最小有效量: T. [: M" @+ _( g0 b
Minimum lethal dose, 最小致死量* y; h `4 P1 E" N0 k8 `
Minimum variance estimator, 最小方差估计量1 b* Q& P0 b- X( }" `6 s% T
MINITAB, 统计软件包
1 K2 |. z) K' kMinor heading, 宾词标目
- E- V, e$ ~4 f5 V$ yMissing data, 缺失值
0 i/ [. S: i7 r2 i7 V+ x) K1 kModel specification, 模型的确定# p) ~% M. b2 T/ v$ F# Z4 g
Modeling Statistics , 模型统计: U; U* k# J8 H! F
Models for outliers, 离群值模型# X- v% s, H. K9 q
Modifying the model, 模型的修正
$ X; r4 f6 n" oModulus of continuity, 连续性模( p. {3 G% q' ?
Morbidity, 发病率 " q2 J9 J2 S, j7 O& _$ D4 h
Most favorable configuration, 最有利构形/ P, i3 J. ?* l& m: A
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
( K! W! Z; ^- [0 ]: \, b$ ~Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归/ e5 D/ H1 u" ]# x! m2 }
Multiple comparison, 多重比较; N9 Z- v0 U" q+ V9 N; U
Multiple correlation , 复相关
: r4 M- n% o6 m2 r G `& IMultiple covariance, 多元协方差: W+ {' U1 z0 C% M, l2 T
Multiple linear regression, 多元线性回归
: H' C0 c3 v( B. tMultiple response , 多重选项
2 Y' F* {- {$ e4 i; B5 ?9 F) k, j3 DMultiple solutions, 多解
8 b5 L# O" A' ~4 WMultiplication theorem, 乘法定理
5 D- E# Z+ _# b8 t* Y( FMultiresponse, 多元响应
; t3 l k% S% M9 mMulti-stage sampling, 多阶段抽样
- u/ s& U; s) o1 ]. oMultivariate T distribution, 多元T分布' _& i$ |4 m7 h
Mutual exclusive, 互不相容
# ?) M! p, k3 L# _0 L. WMutual independence, 互相独立
7 o2 E3 _ r6 {Natural boundary, 自然边界
+ X, v+ k0 T) O: V3 l% dNatural dead, 自然死亡& D: O7 @( a8 C$ G
Natural zero, 自然零
1 R4 ]; F$ }. b0 R) }9 W k& s/ @3 ^0 WNegative correlation, 负相关9 g! u+ j( f+ ^, M5 W
Negative linear correlation, 负线性相关
8 ?5 a: {, N$ T+ P8 m1 V- f5 e8 iNegatively skewed, 负偏, s* L. b/ T- ~: a3 G
Newman-Keuls method, q检验
3 G. y5 |$ ^+ t) W/ D- {; c" sNK method, q检验% A: T$ o, G2 D# g5 s6 g* c
No statistical significance, 无统计意义
0 ~$ Z4 q: i% k& r+ GNominal variable, 名义变量0 w% }7 [ g @7 ~5 i y5 c1 w [
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
: W3 s% H# Q5 s$ O1 r- xNonlinear regression, 非线性相关
/ z' I: Y* o) l% K4 a( f) F' UNonparametric statistics, 非参数统计
) C& H: p7 F% ^& n6 _Nonparametric test, 非参数检验: H; C% f# L" a" U, X
Nonparametric tests, 非参数检验% t" M, |) d' }! {7 s
Normal deviate, 正态离差
) L; h# y" Q0 p: ]8 k3 tNormal distribution, 正态分布
% l n7 M+ G {$ KNormal equation, 正规方程组
, c4 T8 v; V p+ |Normal ranges, 正常范围6 A4 W6 O2 z& o! N4 J+ A7 }/ W0 v9 ~
Normal value, 正常值
+ E0 l2 y% W! E) @Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
6 q" C- R8 |& ?; y& L/ G$ }; B5 tNull hypothesis, 无效假设 8 H+ v$ r1 p9 d$ n' \! U
Numerical variable, 数值变量
: T5 D7 J7 Q9 X. W! MObjective function, 目标函数2 @: \. [% @! O" g- q% B
Observation unit, 观察单位
' A7 H/ ~( N- M0 r5 x# x% {Observed value, 观察值3 W: k; A7 A% \+ W' u
One sided test, 单侧检验- r" r" i- i q* f3 s
One-way analysis of variance, 单因素方差分析* [1 V( K f0 y* Y0 R3 c$ q4 `
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
' T" w9 f1 P6 C: @+ j& S7 mOpen sequential trial, 开放型序贯设计
. D" L% K2 W( h* ]Optrim, 优切尾
0 `6 Z1 C/ _$ L0 HOptrim efficiency, 优切尾效率
4 ]: G8 i" T" R& I% R2 b! k; G+ W2 a+ TOrder statistics, 顺序统计量
5 k. A# }& d/ f) j4 k8 P2 o) }7 J' F) _1 j$ sOrdered categories, 有序分类
5 X8 b5 B7 a1 KOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归# [, j; { H P! j1 t
Ordinal variable, 有序变量
% V& @6 a( v9 x9 x( DOrthogonal basis, 正交基
3 h0 B6 x1 I' _1 m1 z7 S6 f, nOrthogonal design, 正交试验设计. I% f5 N4 @, l2 \1 U. ]
Orthogonality conditions, 正交条件
" _; o+ a, o" l7 ^3 Z a+ B0 CORTHOPLAN, 正交设计 * p" `7 x1 u7 E
Outlier cutoffs, 离群值截断点7 @: v6 i( E- r/ Z) p7 ]
Outliers, 极端值
5 K, n& I1 ~7 ]OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 - w5 S% b# b I4 R. w" `5 e: e
Overshoot, 迭代过度, J! A/ K, P* D: @
Paired design, 配对设计/ |6 C. ]) i) X! X
Paired sample, 配对样本
# }0 P0 }. o( a h: _Pairwise slopes, 成对斜率9 y% d$ m3 I9 w2 H
Parabola, 抛物线
K1 C4 {0 S5 p! l+ s9 XParallel tests, 平行试验, {' L% \4 v1 c. F
Parameter, 参数
) q; n+ x- D s$ H" p, a" t5 sParametric statistics, 参数统计: }0 |" Z$ u4 N% V6 h3 O9 u5 ?
Parametric test, 参数检验- i3 L2 G2 Z2 f: y* P. X- ^# ~
Partial correlation, 偏相关
3 R' F. R' |! f/ g4 C7 UPartial regression, 偏回归
/ E2 ?0 T2 L+ v. zPartial sorting, 偏排序- W4 U% {6 }5 D# o2 {
Partials residuals, 偏残差: i+ O( z- H" I$ }- ^* w1 H1 I) [
Pattern, 模式% Z5 m; b) | ?7 D" p
Pearson curves, 皮尔逊曲线
3 ^0 [' M' }5 A9 ?! t/ ~Peeling, 退层! j W5 x/ ?6 F5 m6 L) g
Percent bar graph, 百分条形图
! N- L. o$ r$ `7 KPercentage, 百分比2 C' J1 s! `3 s% }1 I
Percentile, 百分位数
v R$ P0 x) T9 ?- QPercentile curves, 百分位曲线7 F" K( N+ c3 u: e# a& J
Periodicity, 周期性 _0 h" F& o3 j; L
Permutation, 排列* M1 a* \1 n0 z
P-estimator, P估计量; c/ U) |) i/ S( c
Pie graph, 饼图
. F" g* J1 t& vPitman estimator, 皮特曼估计量4 F% ^! Z1 m9 p) Q+ }3 q
Pivot, 枢轴量" w& S7 g9 i) D" b9 _' X
Planar, 平坦
4 S8 `( W; h' T6 V/ UPlanar assumption, 平面的假设
. A' m- Z0 j7 V$ s4 SPLANCARDS, 生成试验的计划卡
# w3 ?. J3 y9 T# [Point estimation, 点估计
$ q8 e Q* {2 a- m8 U5 z1 OPoisson distribution, 泊松分布: P4 `/ x+ K3 i3 v6 [& _
Polishing, 平滑
8 g l% M) |# T" ?" BPolled standard deviation, 合并标准差; ^# s! R5 E7 M, s# i# [0 @
Polled variance, 合并方差
; z% J& c8 N) J6 U: e* rPolygon, 多边图, \0 P9 e# H% A2 t, C0 C
Polynomial, 多项式9 r) l( T5 \% S# n/ w5 U& o
Polynomial curve, 多项式曲线3 |" G7 K* o& q" u6 |/ u
Population, 总体. o* g! W2 l. `; V7 @3 a; a
Population attributable risk, 人群归因危险度
* [4 j9 t9 _* i. F5 Q( c/ u, uPositive correlation, 正相关. j$ G! ~* m5 M; K: a. B
Positively skewed, 正偏
& X/ g: c6 ~- ~6 K" H% B2 |0 N: ePosterior distribution, 后验分布
- v, Q& o u7 }! d& }Power of a test, 检验效能
5 H3 y4 v- s9 U/ r5 @% K4 rPrecision, 精密度9 ^1 m4 d- x$ m3 U
Predicted value, 预测值
; ]( m) X7 N0 CPreliminary analysis, 预备性分析) Z9 s# m$ @ }' P1 v& |+ c
Principal component analysis, 主成分分析
$ V7 C" {* ~) `6 \$ R9 r/ ~Prior distribution, 先验分布* V$ h3 j O( `# o% `
Prior probability, 先验概率
% \: f' ]! A$ X4 x# ^Probabilistic model, 概率模型. P8 i5 H0 B' O& y( J9 a% o* E
probability, 概率 j, z0 v. Q4 U" V2 T+ h% H9 c
Probability density, 概率密度
6 S7 o# n$ H& Q l) K( ~Product moment, 乘积矩/协方差* y' X: l0 D T( E& D
Profile trace, 截面迹图, m; I3 d6 ^( P- @1 [6 f
Proportion, 比/构成比# }7 @& K5 K- R( g) j) z% R
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样( J2 L3 C3 }) {3 C8 k
Proportionate, 成比例8 ` r& k$ B3 r; J+ f
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
2 b: E. ?7 ]2 F: _Prospective study, 前瞻性调查
$ D8 }. F6 Z0 L7 _4 ~3 ~Proximities, 亲近性
, ^$ o% M) i( ~! SPseudo F test, 近似F检验' z6 Q5 K- b1 l; Q
Pseudo model, 近似模型
% L6 t! I8 u3 Y; Y; O2 d. EPseudosigma, 伪标准差, {/ m# w, Z) ] \2 |
Purposive sampling, 有目的抽样
( B m& P1 i4 S" `QR decomposition, QR分解3 Z; a+ C$ ]4 A S) N! E
Quadratic approximation, 二次近似3 n& X, Z6 o) [0 A( a2 d5 U
Qualitative classification, 属性分类* z+ A, h! B9 C7 K8 ?
Qualitative method, 定性方法/ B/ g( s6 Z7 }. O3 v: u7 C
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
9 { v: |- W# M! J+ I: zQuantitative analysis, 定量分析
# r8 u3 Y* q3 i5 Z! iQuartile, 四分位数9 I) g) s0 f6 Z9 W0 J! c
Quick Cluster, 快速聚类
* \9 d( d3 x/ {" I% M3 GRadix sort, 基数排序
3 |- Y" [7 m/ m0 p X/ Q9 BRandom allocation, 随机化分组' A8 `) L! K7 }) R z
Random blocks design, 随机区组设计
+ {" C( k( I! n/ [6 t) E SRandom event, 随机事件
( t( U$ |, v' Q, y0 L( y2 \Randomization, 随机化9 U7 @/ m# x/ N2 M( ` { v
Range, 极差/全距. j' i" y7 P/ @: B% N
Rank correlation, 等级相关
& B, L9 O8 [; NRank sum test, 秩和检验
0 k7 [8 M( [% c0 f$ RRank test, 秩检验
+ P0 O' ]% e4 j/ t! IRanked data, 等级资料; \3 z* G8 b- h8 s7 k& R' r$ n
Rate, 比率
2 J: }% Y2 K6 @1 QRatio, 比例
6 V; H( B+ c3 V9 `: C- eRaw data, 原始资料
2 k! [' D, }% g* ORaw residual, 原始残差
0 L5 F1 B7 [) u+ I$ F( DRayleigh's test, 雷氏检验4 M( D; J( l# v0 A _
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 0 M8 u9 ]) _- {; \, t
Reciprocal, 倒数8 t( |- C3 t9 [
Reciprocal transformation, 倒数变换" B8 d3 m) {4 @$ g& O( ^
Recording, 记录
5 t8 V4 n$ G2 @- PRedescending estimators, 回降估计量" D; s! T: j* X9 J, d
Reducing dimensions, 降维- @ I! x9 \" i' O4 W
Re-expression, 重新表达2 Q; f0 ~& g, H9 p6 [3 W
Reference set, 标准组
# H5 k* m) V0 r* \Region of acceptance, 接受域
& L; n) H& Q1 C9 }, ORegression coefficient, 回归系数6 }% }& I9 |/ x4 r% a4 K
Regression sum of square, 回归平方和
3 K0 |+ t% F, b+ F/ e D; c* ZRejection point, 拒绝点
, f, Y( g6 R) E& @. xRelative dispersion, 相对离散度) Z( C7 a: q6 `, j: ^
Relative number, 相对数
2 c/ `' K1 k' |- @6 ?3 n" HReliability, 可靠性* U/ I$ j- x% C
Reparametrization, 重新设置参数
; P2 Y; P- s" y% t7 O, I# Z+ bReplication, 重复% s- G' L q X6 t: j
Report Summaries, 报告摘要
& A8 ?- I* _) u" tResidual sum of square, 剩余平方和
0 A/ o& D% u$ Y9 F: u. {; ZResistance, 耐抗性
/ G f8 ^, I5 GResistant line, 耐抗线
& i$ x) m1 \& \( h5 h5 a7 v1 [) wResistant technique, 耐抗技术, M" W V- [# x* P
R-estimator of location, 位置R估计量4 ?% V& }+ N1 k0 r, A6 q
R-estimator of scale, 尺度R估计量
3 I5 }7 ~4 x+ y9 _* P. d, u: u! yRetrospective study, 回顾性调查: e; t8 g- A [! S# Q, V, s
Ridge trace, 岭迹
; B: h7 X2 f$ gRidit analysis, Ridit分析2 W' O" I* t X2 M( T- J
Rotation, 旋转
! I' r6 R1 `/ }9 ^5 l1 A" G" ~: TRounding, 舍入
8 M& M3 l2 G6 g8 e# qRow, 行3 e8 L; ], X, r$ f4 I& p: L9 W. r
Row effects, 行效应
; A8 x1 y9 f t- d8 w) H- TRow factor, 行因素
c3 D) I9 H7 h9 m* DRXC table, RXC表/ u G2 V/ G4 j# _6 O' I
Sample, 样本
4 _; f) y& i& h7 F# ~& W# ESample regression coefficient, 样本回归系数
; n) \1 v: J4 n3 Q" h* ^* bSample size, 样本量0 h& G6 m# J2 ? x$ g2 R
Sample standard deviation, 样本标准差
* v' q; R7 j" ? L/ T1 tSampling error, 抽样误差6 t1 p7 ]0 M) @ B
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
4 ?# }, @% W0 _; t6 @( t% S: EScale, 尺度/量表
+ `& @1 A+ Y" y8 FScatter diagram, 散点图# M+ b2 T: h+ Q$ G* W; Q
Schematic plot, 示意图/简图
/ P5 E3 ` D& IScore test, 计分检验
2 t$ j5 Z( B9 K. f" DScreening, 筛检
$ Z3 }) e/ U ?7 PSEASON, 季节分析 # j, I$ N% ?+ o6 A
Second derivative, 二阶导数5 Y- r @ O( q$ x
Second principal component, 第二主成分3 f! {/ Y; W2 Q( e( Y
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 4 m/ x( M4 |6 O- g* o1 N* V n
Semi-logarithmic graph, 半对数图
; a) Z2 V* b# c. g' r8 C3 ZSemi-logarithmic paper, 半对数格纸0 ~( a0 C6 T: L1 |- u) @
Sensitivity curve, 敏感度曲线
( H* j5 X2 y% m/ T s" V' z+ R( \Sequential analysis, 贯序分析. C* f* R, r0 T! Q5 _1 _
Sequential data set, 顺序数据集
& c) u# h# q9 N" ~/ X K& BSequential design, 贯序设计8 M! E9 g4 q9 w% {* X
Sequential method, 贯序法. ]4 s6 s* a" Y. j- d! q$ [. _- B
Sequential test, 贯序检验法
( ~1 e; W/ N0 V8 qSerial tests, 系列试验
8 N" i9 f1 U5 A2 k. ]" V8 R8 g* bShort-cut method, 简捷法 0 M4 C# V% m; t% w7 w
Sigmoid curve, S形曲线
# R6 i6 S! ~4 \9 q G% p H% ISign function, 正负号函数. N- g( g- l8 I: k/ E' E" M
Sign test, 符号检验( }8 q* w1 C) G. ^/ _/ x
Signed rank, 符号秩& j5 R) k. U% R
Significance test, 显著性检验
, c e' _3 ~$ V' x' vSignificant figure, 有效数字+ y; R8 A; a$ w+ Y) j% J2 e
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
' o6 }: `( e4 W; g; _6 M, pSimple correlation, 简单相关
' z" V7 H9 R2 f; GSimple random sampling, 简单随机抽样
t- P) J* N1 L) r MSimple regression, 简单回归$ I$ N) [; E* g( U, H% d6 A3 W, ]* B+ @
simple table, 简单表
( J0 c0 d" {% p' \* \ P. T4 \Sine estimator, 正弦估计量& o7 q( H+ x- K
Single-valued estimate, 单值估计
! h9 \( j M% O0 eSingular matrix, 奇异矩阵4 y0 {" S! W; e* w& T w
Skewed distribution, 偏斜分布3 Z/ F" m. p/ h* ]
Skewness, 偏度 r3 W' Y( g7 h" F. i' `6 }
Slash distribution, 斜线分布
' o( |+ {6 b- A& k" [" q* R* ESlope, 斜率, U( Z2 A7 @& h5 n
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
4 }' J5 u# S# k! J CSource of variation, 变异来源0 Q8 C4 l3 j# r4 T# d
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关2 y3 {: ^& l; U
Specific factor, 特殊因子
2 ^' T1 g& l+ F% _4 eSpecific factor variance, 特殊因子方差9 p% n9 [1 T6 }) D
Spectra , 频谱
% W) b* L0 f1 Z* E9 rSpherical distribution, 球型正态分布# D7 _ V' G( \8 o4 R( Q
Spread, 展布% ?5 t0 r) O8 ~. U& \. T
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包3 W+ e' P* o6 {4 J; Q
Spurious correlation, 假性相关# |6 _: F7 N2 E
Square root transformation, 平方根变换" q( \$ t4 I8 D# Q$ c
Stabilizing variance, 稳定方差4 S2 |* U8 b6 o! [- V0 A$ Q% q$ r/ K
Standard deviation, 标准差
. A; c4 y/ A; t4 q8 YStandard error, 标准误
$ ^+ T: [7 V- q% g' G4 rStandard error of difference, 差别的标准误- l; h4 z! j7 Q0 `$ K
Standard error of estimate, 标准估计误差
9 M7 l* K) w3 j# e* {) Y9 ^Standard error of rate, 率的标准误; `- z# b5 j0 F9 `. c3 r5 {
Standard normal distribution, 标准正态分布+ P0 s& W% v: e1 ?# y" J9 O' u2 L$ Z& V
Standardization, 标准化
% J8 E) L2 V5 Q0 OStarting value, 起始值, N4 m' c! y% J% F* ~, c- ]! G* G
Statistic, 统计量, s5 g/ L; T% O* n( i" E4 q3 @
Statistical control, 统计控制
, ?: d. t' ?4 @" T4 ?' W- aStatistical graph, 统计图$ q/ ?( T1 K. B, S' H
Statistical inference, 统计推断
; }$ a1 V! w/ A$ j! _& Z" r; U/ lStatistical table, 统计表) k4 W" e+ p/ E" P$ B
Steepest descent, 最速下降法
9 Z, h( p& s2 R( p1 oStem and leaf display, 茎叶图" |- I( X) E0 w2 [+ r: G9 h5 U; J+ V2 W
Step factor, 步长因子
* K: T: b/ W+ K. _9 t$ L6 dStepwise regression, 逐步回归
" P3 C, S# t0 OStorage, 存
* {3 ~; q: H1 F! e- gStrata, 层(复数)
$ g1 I' J! ]# S2 p3 ^- I! }Stratified sampling, 分层抽样- o" D9 `: U7 \) g$ { V& c7 c, d
Stratified sampling, 分层抽样0 A' w* b* U! U/ J% y, e
Strength, 强度
; ]+ x! r* Y4 Z% W vStringency, 严密性3 M; u6 H( g: {( U! j
Structural relationship, 结构关系
- x9 w0 H6 u+ h$ D yStudentized residual, 学生化残差/t化残差
' d0 A6 ~$ \9 B7 u5 }Sub-class numbers, 次级组含量: \5 d* E- i- {% X6 x
Subdividing, 分割
: }! @+ F: Z" ]0 \Sufficient statistic, 充分统计量
/ L- {% h+ H2 TSum of products, 积和3 H/ p/ j) `! g
Sum of squares, 离差平方和
' }! \+ M: S) F6 X- tSum of squares about regression, 回归平方和
9 R$ Z" M8 _. L/ p/ t! wSum of squares between groups, 组间平方和/ ]6 {; B. X; P8 t: f7 U
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
1 K. r2 j o8 o1 G+ t3 bSure event, 必然事件( N/ m* y3 h5 l* `! E# r
Survey, 调查. W' g: @1 w! y, B
Survival, 生存分析
* r' `; x0 T5 @* m1 fSurvival rate, 生存率8 K; c8 l2 \" C2 B# n
Suspended root gram, 悬吊根图& N- u3 ^' ?3 E: N5 ^ ~) U' U% S
Symmetry, 对称
8 I$ f/ Q$ T* }' r5 g, \: ~Systematic error, 系统误差$ z1 T2 t9 W ~5 R! V( `5 z
Systematic sampling, 系统抽样# g, U" k6 y- L) l% ]4 i) b+ g
Tags, 标签
- I! s4 S+ n1 OTail area, 尾部面积& K$ x4 o4 j0 n \. P4 [
Tail length, 尾长7 z, e) f% F2 a8 `# Z- s+ ~- Q3 M9 l* z
Tail weight, 尾重
. u' h0 T4 b3 [4 U4 ]/ \, l3 dTangent line, 切线8 f2 `7 l' _# Q6 p% @
Target distribution, 目标分布
, e0 h, X+ {1 g( RTaylor series, 泰勒级数) ]8 m# `+ e* m( H) C3 o
Tendency of dispersion, 离散趋势/ Q- Y0 Y* S- k# O( j
Testing of hypotheses, 假设检验7 z& c7 l8 z6 D+ [9 E( u
Theoretical frequency, 理论频数
& }" U5 G% i" z0 c) T* rTime series, 时间序列
/ A7 Y/ s" X) U }' U1 N0 `4 d: OTolerance interval, 容忍区间$ m/ I: H, B$ V$ ~
Tolerance lower limit, 容忍下限5 o3 U1 l* @& ^, _% ^; b
Tolerance upper limit, 容忍上限
# d3 ]* U5 ^3 U/ E! ZTorsion, 扰率2 V5 P }5 C) W7 @) g0 U" ^! E
Total sum of square, 总平方和$ S& J; k; L/ B- k
Total variation, 总变异6 `; G5 w! V7 i% b
Transformation, 转换
h0 t1 B- S% f9 A( LTreatment, 处理
! R" s3 n& i7 f7 \$ |" C) k9 xTrend, 趋势
0 s( f( `3 ]: l( C$ `: ~- QTrend of percentage, 百分比趋势1 s0 I9 i# E* i7 a! a: h
Trial, 试验
! I4 n f! D' U5 ]; u7 z/ ~; sTrial and error method, 试错法
/ n( ~( q+ d9 P6 z. _5 m6 XTuning constant, 细调常数
4 f# M1 K2 F) s$ P' fTwo sided test, 双向检验' L& ?6 }: `6 m, f$ S% W
Two-stage least squares, 二阶最小平方5 N& Y! \9 \4 I6 x$ R# V9 O, f
Two-stage sampling, 二阶段抽样
; U: K* h8 D h! ^Two-tailed test, 双侧检验* E$ Z7 t' v- b8 u, h
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析1 {3 }2 H, V) R3 G8 [6 k4 _* J
Two-way table, 双向表
/ N% K$ v* y( H8 v) V- bType I error, 一类错误/α错误3 ~8 F9 P8 R# G/ W6 O/ d7 r
Type II error, 二类错误/β错误
! V. D! x l% {- i2 L8 TUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
1 T! K1 ?) s" Z, j: O+ P4 R' ^- OUnbiased estimate, 无偏估计3 P5 c h9 ` z; a$ P Z0 E- s
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归 y! K) Y1 K. [1 v) x8 v; H
Unequal subclass number, 不等次级组含量7 D! w/ @3 ^2 ^) s3 i
Ungrouped data, 不分组资料/ v: F6 _# a/ z, Y: u; \1 U. ]+ c
Uniform coordinate, 均匀坐标
* v& a2 C: L/ B7 m% @/ U% u4 lUniform distribution, 均匀分布( u8 o% j4 Q- {, P
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
u0 e, w4 K, x' x1 KUnit, 单元/ l0 Y* }* a% n) _, o3 Z0 G
Unordered categories, 无序分类6 |# ^, }# {. d9 I- M) n3 q1 ~
Upper limit, 上限6 r3 R) Z n% [) K9 i6 u, i1 A7 x
Upward rank, 升秩
2 _3 F* ]3 O* Y6 rVague concept, 模糊概念
1 y& m! H) M% x! HValidity, 有效性
# X* F) \1 N2 H5 ^2 k/ z; r UVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计8 G9 ~* {2 F& U& J
Variability, 变异性: b7 w% F9 T7 g- m" E
Variable, 变量
+ \* H" l1 o4 Y: }4 g8 e/ Q2 `Variance, 方差) X# O( U" \) y9 |5 C5 A6 j; K
Variation, 变异4 A: n2 I0 o% ?& ]7 u9 [6 r H
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
+ V- n/ d/ n. M, X9 @, q& ^Volume of distribution, 容积1 E w8 _' T5 I; m
W test, W检验
% @( g, Q7 f. w% E8 ~$ @Weibull distribution, 威布尔分布# c5 _" s# g( Z
Weight, 权数
4 o+ e2 T9 L; M. }7 z+ ^$ xWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
* L4 p- w! ^0 j: gWeighted linear regression method, 加权直线回归
! y" g# E% W D! GWeighted mean, 加权平均数
) @9 E( }. z6 S3 l; _" s4 Z/ A% fWeighted mean square, 加权平均方差
7 z. J" F9 p: UWeighted sum of square, 加权平方和9 } n% `. [5 W- j
Weighting coefficient, 权重系数1 E' ?8 z4 x5 O- f7 M
Weighting method, 加权法
/ m! h6 r7 R$ B+ hW-estimation, W估计量
8 t9 X% k: E/ sW-estimation of location, 位置W估计量
4 j+ A/ ?, j+ o; N0 z4 x, _. `5 vWidth, 宽度7 n" L e. _8 z$ j, S& a+ o8 ]
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
# Z) W% t N9 _) e% s2 `( pWild point, 野点/狂点, k( I# \: A, d8 V
Wild value, 野值/狂值
" e+ Q! l I7 A; ~3 C* P: d* {$ wWinsorized mean, 缩尾均值
. o: ]' `" u/ L- \6 x2 x8 [Withdraw, 失访
6 }" @( W4 J5 F/ l/ [Youden's index, 尤登指数
! R! T. ^5 W1 u9 hZ test, Z检验
2 L6 o" D. U* \1 W# N) b; ~Zero correlation, 零相关
2 W- z! z) y6 l( |' E7 p( q' a/ OZ-transformation, Z变换 |
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