|
|
Absolute deviation, 绝对离差- [1 n# Z2 I7 r$ [$ _6 \# k
Absolute number, 绝对数
+ h# z$ C8 o" {) uAbsolute residuals, 绝对残差- L z! M9 N5 R6 |6 E) V8 y9 t
Acceleration array, 加速度立体阵# E( A1 ~( J& r2 _! F
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度 R/ }8 ^' b1 h: v% ~: `. M
Acceleration normal, 法向加速度
% u; R. M3 u# {* R8 z* t6 C. b9 w9 [ _Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
* a7 U7 }, V B, bAcceleration tangential, 切向加速度! {8 `1 X3 U8 k; H
Acceleration vector, 加速度向量
% l( ?& @8 S% V+ T, v, z# gAcceptable hypothesis, 可接受假设& t# ~5 D q# S3 C: u
Accumulation, 累积
& z6 ]2 k8 o& n" l; N) t* [Accuracy, 准确度
6 L. v% o9 h8 Y- m3 Z9 v- PActual frequency, 实际频数
% U. _6 C# E8 m/ S! r8 ]' uAdaptive estimator, 自适应估计量
6 o' P, ^; d0 n& lAddition, 相加: L# F3 y" S" @' x j
Addition theorem, 加法定理
3 y0 l; v$ z+ I% a5 u7 z RAdditivity, 可加性, }) B0 s4 T1 E; b8 ~
Adjusted rate, 调整率
J) R: h2 [6 k$ R, kAdjusted value, 校正值5 L8 I* a& h' U: M- U2 {5 t1 h
Admissible error, 容许误差
. t- |* ~4 X1 X/ N1 WAggregation, 聚集性. T$ ? y. K, b6 F( U: L7 G
Alternative hypothesis, 备择假设
. Y7 A9 Q" M0 PAmong groups, 组间
- @9 I1 R; m9 N" `9 E# |Amounts, 总量5 u3 t) }/ e* g3 o! V. C1 ^
Analysis of correlation, 相关分析; Z5 ?( ?( K% q: Z& s3 O% G
Analysis of covariance, 协方差分析
, d3 F v& x# l% _' {Analysis of regression, 回归分析
. F2 N' V- y/ t3 BAnalysis of time series, 时间序列分析
" G. q# z3 P5 i& BAnalysis of variance, 方差分析, d" h& G' f. B7 l% |: N, m4 a$ m2 H" H
Angular transformation, 角转换2 B9 ` a4 N' D( J
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析0 k: c. @5 \# q% x& w+ D0 J8 x* r
ANOVA Models, 方差分析模型
2 i1 w& W$ {6 G; Y( t; CArcing, 弧/弧旋3 _8 L* Y* I9 f0 l7 X4 a
Arcsine transformation, 反正弦变换 h5 u8 W5 _ h. Z+ X% y7 ?
Area under the curve, 曲线面积: H* b. Z. n( G0 j
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# i1 w' W% B1 l' b& r$ ~4 V# fARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
- `! V, o, N) w6 L" }, z" B) `Arithmetic grid paper, 算术格纸
5 ~9 C ~7 v* K* x8 ~; KArithmetic mean, 算术平均数
; U6 A5 I( b0 j" V6 OArrhenius relation, 艾恩尼斯关系; Y! e" c# G/ v/ D6 O8 H/ f
Assessing fit, 拟合的评估
5 m. M, U8 r$ {7 Y) D pAssociative laws, 结合律
0 Z2 i' y# {' u- C3 bAsymmetric distribution, 非对称分布
& }3 Z( U$ K# yAsymptotic bias, 渐近偏倚
% [3 j; N9 M0 }+ V$ y& DAsymptotic efficiency, 渐近效率
) O1 Y# a% h1 w. j- w* z9 HAsymptotic variance, 渐近方差) S$ y8 x6 F7 `% ]# h
Attributable risk, 归因危险度
1 m, w0 x; v) d9 m, d$ tAttribute data, 属性资料9 ?: f/ h( w& D( i% _; c7 T' c1 f
Attribution, 属性
* o0 R' x6 Y$ x, c% zAutocorrelation, 自相关" w7 R# e4 {8 r. `
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
- f, M6 u! o7 H# K$ U7 \% CAverage, 平均数
% Q% [5 m* s4 t& P8 v4 C$ cAverage confidence interval length, 平均置信区间长度# J% c3 W& K& w# l
Average growth rate, 平均增长率7 T* X/ G; S1 e( _; ?- K
Bar chart, 条形图/ h# }/ p" N! P. v f6 i5 U$ M
Bar graph, 条形图! u% i8 i5 B0 p
Base period, 基期, j; [7 U$ ~5 u) n
Bayes' theorem , Bayes定理5 y# q6 v+ Z6 [6 N
Bell-shaped curve, 钟形曲线+ `7 ?1 ?+ V+ o$ d3 m D3 T
Bernoulli distribution, 伯努力分布
3 k; z6 ?- N. TBest-trim estimator, 最好切尾估计量 }5 V7 d/ u7 ]- `
Bias, 偏性. X K1 f. g1 `- D8 A
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
' i. w' h$ X; ?: V0 f/ r5 hBinomial distribution, 二项分布
6 U7 {; ]7 T% |2 m- f3 MBisquare, 双平方& V. \; H3 ^6 v4 W) r: u
Bivariate Correlate, 二变量相关# k: F. E& U- d# f
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布) i. b* w% N: L
Bivariate normal population, 双变量正态总体3 L2 @2 ?' q" j( q8 B% u$ b& r
Biweight interval, 双权区间
6 W; S+ O8 p, n1 [4 B+ L* fBiweight M-estimator, 双权M估计量" }* Z3 A* H) m1 B% Z" c
Block, 区组/配伍组
. G$ A$ Y S- [7 O: HBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
1 m: U! y& a4 t- JBoxplots, 箱线图/箱尾图
% s' Y( n$ ]1 N* U5 D1 nBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
1 ?2 V% y, S @ ?$ A% Q8 M" _5 V+ BCanonical correlation, 典型相关
/ @. I) @+ U, _. O5 K- g/ lCaption, 纵标目% W- f& [6 p, ~2 v" `, D: Y* z
Case-control study, 病例对照研究
7 Y6 v& Y7 t* \) O9 WCategorical variable, 分类变量
2 @5 X* s2 ]1 F# cCatenary, 悬链线
* C% n+ h/ b$ k% u' [6 b6 @Cauchy distribution, 柯西分布( d4 `5 [. _$ b/ F9 ~) a
Cause-and-effect relationship, 因果关系
/ C$ q4 x1 S* _Cell, 单元
" D/ |% C# V$ d. w: S6 lCensoring, 终检% k, `% [& S7 w' n
Center of symmetry, 对称中心$ [; f$ [- @3 [
Centering and scaling, 中心化和定标
& z! f. ~- U4 o/ Z! o U1 _0 N3 \2 OCentral tendency, 集中趋势
6 J* O& ~' `7 m% y2 DCentral value, 中心值& X7 F4 [% s0 u7 X! a
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' ?% d5 u. f; F3 n A$ CChance, 机遇
4 ~, a" Z5 w( e8 ]* AChance error, 随机误差- n J5 R5 G1 A; ` @
Chance variable, 随机变量" p4 Q0 S W" E: F7 W
Characteristic equation, 特征方程
. Z9 Z2 U+ R7 P) u+ B* v$ ?, `Characteristic root, 特征根' z0 y! t' e# i0 J: K3 u3 S! {7 d8 z
Characteristic vector, 特征向量: y4 v C& |7 s7 J2 M4 g1 v
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
: E' @; ?! h% m" T6 \* W7 }" qChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图/ o& @: z4 u+ J- m
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
. \2 n5 v3 R FCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
4 ^, R, z' ?9 p! t* D8 H Q0 cCircle chart, 圆图
! F' Q5 f) M' g( q. y9 nClass interval, 组距
3 K, |) @* K1 LClass mid-value, 组中值
8 E- E P+ u5 x9 e9 j: f2 uClass upper limit, 组上限
6 [7 J6 S( Z6 q. @0 CClassified variable, 分类变量
: @: W" Q8 F/ H3 tCluster analysis, 聚类分析/ ^7 P' G, p# X/ B6 O: B
Cluster sampling, 整群抽样
1 U8 Y. C" b: k4 }) rCode, 代码$ T8 l2 [3 X( S
Coded data, 编码数据# m, U$ Y* @# u, X0 \, A% m* |
Coding, 编码( m: g* N. p% H( e0 J5 ]) n' ~# j
Coefficient of contingency, 列联系数
8 e# Q3 p# G, B: h, XCoefficient of determination, 决定系数
" {4 b3 D/ N0 lCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
: P% \' z: u! Y* p1 _5 MCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
- x8 s e, v4 M5 oCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数! N' W k/ ?& f3 M& q6 l$ Q' g5 x
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数% g, p- D5 [$ t* K
Coefficient of regression, 回归系数8 o0 x) M( l4 X- T: K* r" f. m+ A
Coefficient of skewness, 偏度系数
8 k& B c& W+ C) J/ cCoefficient of variation, 变异系数
& n3 k3 _& U# @- l( o6 [' d+ RCohort study, 队列研究% y/ N7 I5 T# x5 w" O- A5 V
Column, 列: J' z1 G' c8 C- Q1 l6 b- V
Column effect, 列效应
; }/ l* [0 H$ w0 J. F# [4 L$ mColumn factor, 列因素4 C8 m/ ~8 I& ^2 K m
Combination pool, 合并
+ o' x4 c0 S1 v6 q5 B# P. O' Z. zCombinative table, 组合表
; q+ v0 f$ |7 G- d0 _# {/ z3 kCommon factor, 共性因子7 T" N: j, G M6 s' V- i: h' {
Common regression coefficient, 公共回归系数
1 i5 @' T4 `2 Z! z ]$ @Common value, 共同值
0 ~: P0 m7 d' C& W f+ ~; S# D. h. TCommon variance, 公共方差8 _) a/ F, g0 Q, _! m C
Common variation, 公共变异
5 X- l0 s8 Y& V' v4 a1 K" P+ JCommunality variance, 共性方差6 f4 |2 V" d& t0 x
Comparability, 可比性9 u( v/ `) {/ o) r
Comparison of bathes, 批比较
( S2 v7 g; z3 V- \) O0 _1 `Comparison value, 比较值
7 b2 x) Z2 s8 W- X i. t. }Compartment model, 分部模型( X B' W2 D& J5 W g
Compassion, 伸缩
; n4 V+ p# l0 `7 C1 oComplement of an event, 补事件
0 L% | C% `" W% Q9 K, I; b) y: dComplete association, 完全正相关, g" ?9 O% Q4 s
Complete dissociation, 完全不相关
1 F: \' N- h) ?9 i& Y+ e) oComplete statistics, 完备统计量
2 h6 Y: J- m1 d! ?+ h7 C$ L% mCompletely randomized design, 完全随机化设计
' y& ~$ W" R" ?+ |% P z; gComposite event, 联合事件" k" L5 p4 R( B: Y
Composite events, 复合事件
f! _9 e+ I* o! K. Z8 PConcavity, 凹性
! k3 a4 `* i' v& u& KConditional expectation, 条件期望+ `5 V* ?# {, a( f( i% H
Conditional likelihood, 条件似然" N' ~( i$ ^% k$ |
Conditional probability, 条件概率. J. t* p$ B' E6 X2 h1 Q
Conditionally linear, 依条件线性1 A, i" n3 t& k4 n- a
Confidence interval, 置信区间; |2 x: F* X* h6 Y7 R; P
Confidence limit, 置信限
6 w2 ?5 S# T) T( i. R6 I+ T4 MConfidence lower limit, 置信下限- G" y0 Z, M9 V F% K
Confidence upper limit, 置信上限, A0 s- q% x0 @+ L# e
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
' M7 u9 ?& K( E$ l0 xConfirmatory research, 证实性实验研究$ ^0 d% E3 D) M6 d# m
Confounding factor, 混杂因素# d& j ?. s2 O4 P1 \( R
Conjoint, 联合分析
5 [. |( U2 U9 }3 m; K9 [Consistency, 相合性! e4 x+ j% M& C) q, Y1 ]
Consistency check, 一致性检验
9 N5 p2 p, d0 U1 {3 M' S: [Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
* g2 d+ Z- [5 t; S: C( I) a9 vConsistent estimate, 相合估计1 E! _; B% {/ v# {& y1 i
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归/ a# b9 S) [2 a$ D9 x
Constraint, 约束
# u" y% n$ w, c+ [1 a. X& bContaminated distribution, 污染分布
; _1 t! F$ y4 ?5 R4 Q8 \1 zContaminated Gausssian, 污染高斯分布
! ~- ]2 T% [! M* |- S. {0 nContaminated normal distribution, 污染正态分布2 j0 y J7 f+ V7 A+ Z
Contamination, 污染
/ {6 n% `5 c! H8 j$ `Contamination model, 污染模型
& ^* b+ E+ y+ W1 v) A6 H3 l$ FContingency table, 列联表
) L4 x# e% W$ J" C4 n) G qContour, 边界线2 I/ G' B& e2 f5 V4 G
Contribution rate, 贡献率
/ K2 \) p- k9 V. ^Control, 对照! G: V/ x+ N; f6 K& i
Controlled experiments, 对照实验
. x. J% c( X7 S4 VConventional depth, 常规深度4 o. b, I4 J% O3 Z% M
Convolution, 卷积* a0 M7 p9 ^4 T. v- e2 M9 l$ e
Corrected factor, 校正因子4 }' N$ A* w- G$ D5 V; q' O
Corrected mean, 校正均值
5 @- p' \7 P0 x9 v% V c! ICorrection coefficient, 校正系数) ^% C1 p6 r. o* h' f* j3 P' B
Correctness, 正确性
7 D) K7 @9 f! m: @2 Y1 O7 S0 U- aCorrelation coefficient, 相关系数
1 n( V6 r9 ^$ F! ?/ ~/ JCorrelation index, 相关指数 m* n0 H, A# ]: g/ ~* @+ Q
Correspondence, 对应
+ ~, X4 N# b0 j2 b( ]Counting, 计数
- t0 M2 L$ Z% l- ?( S* l4 U! ^( GCounts, 计数/频数4 @; d1 F" t7 x! w3 e; D) g
Covariance, 协方差- \. j* _* P7 q9 ^9 O) h8 X( R' U
Covariant, 共变 + C. G$ U2 L3 x! r8 P
Cox Regression, Cox回归$ C. E& w# K4 x9 @
Criteria for fitting, 拟合准则
1 k+ @2 ]8 |3 K- ^Criteria of least squares, 最小二乘准则8 o7 Y2 y3 c8 @) v& H, t0 P
Critical ratio, 临界比
& | @$ }: j! ~& B8 N+ LCritical region, 拒绝域
6 O9 M* x ^# X8 t$ { GCritical value, 临界值
6 h2 H& T6 b" m( C' bCross-over design, 交叉设计5 m3 x# @: V6 d+ {/ y
Cross-section analysis, 横断面分析4 ]5 x; ?7 Z) E" v
Cross-section survey, 横断面调查
$ g, F- ]% M4 [: Z( w. p' n. cCrosstabs , 交叉表 ! n$ |) |" W+ G0 o/ C, r3 u8 }7 r
Cross-tabulation table, 复合表
! o' R7 I) F7 s$ WCube root, 立方根0 q, h+ d) z# t( A& {
Cumulative distribution function, 分布函数- |3 z3 f* Y* }' C
Cumulative probability, 累计概率- |$ ]1 B* \3 A( J- J( ~0 p6 T
Curvature, 曲率/弯曲; L5 H$ }! a6 U, t3 S1 U
Curvature, 曲率+ S% u: u7 s! U0 Z1 W! }* ?
Curve fit , 曲线拟和
/ {( ^ B1 l. O f' |3 N5 \, Z: KCurve fitting, 曲线拟合
2 V; i6 A( x3 Z2 oCurvilinear regression, 曲线回归
: l7 x" c5 ]; sCurvilinear relation, 曲线关系
: b, H" o! y+ k+ z- q6 FCut-and-try method, 尝试法
9 ^5 d' ~+ {3 Y! p C9 BCycle, 周期6 v5 T, E2 j7 \ O6 |8 V* c7 F
Cyclist, 周期性
; |' W) C- B$ {" QD test, D检验
, l) p: P: r/ B; Q" m0 oData acquisition, 资料收集
3 A* V* m4 O, nData bank, 数据库
! o" Z( p. G) M1 g9 F% XData capacity, 数据容量/ [* ?, j* t, g. S# i5 d/ {0 g
Data deficiencies, 数据缺乏
* Y3 E) m( i4 S4 ^- Z( {! l% P' TData handling, 数据处理
' B. k" l- P. \Data manipulation, 数据处理
4 E: S- \3 |9 qData processing, 数据处理* j' B% O* T# e; d; q
Data reduction, 数据缩减
$ r2 O: _1 R' d+ w) u, FData set, 数据集
- D( e# s4 Q% l4 }Data sources, 数据来源
0 P6 ]3 ^! ?9 {# N0 w5 gData transformation, 数据变换" T# h' W# N0 a9 ~
Data validity, 数据有效性7 S( y# U" Z% C. A0 d% t; L6 Y
Data-in, 数据输入" ?4 a; e! b: E& u' E8 @5 u# E$ F% d
Data-out, 数据输出3 [# ^( H" x! r, B& n9 b8 F
Dead time, 停滞期* }' s% C* K& ~
Degree of freedom, 自由度- c# H* p! Y- g7 |) u
Degree of precision, 精密度
* s0 S0 C( L" M4 A. @3 ^' YDegree of reliability, 可靠性程度
4 o+ Y0 T( R. MDegression, 递减
; T9 C7 l3 p' m8 [ @0 ]Density function, 密度函数
2 e- k: g3 S# r+ s) Q$ |% r4 ~4 GDensity of data points, 数据点的密度
; B! l. M; A. D- g+ o+ B/ h# IDependent variable, 应变量/依变量/因变量; A5 Y: h1 r6 o: H7 v" Q& X- [
Dependent variable, 因变量
1 x- h$ a9 M8 {; MDepth, 深度1 \* }4 d9 e9 t2 O: r. {
Derivative matrix, 导数矩阵$ s. G3 C. c7 t& f
Derivative-free methods, 无导数方法
, N/ [( V0 x% k1 FDesign, 设计
, ~. h K: \# l. I! R9 a ~* WDeterminacy, 确定性2 k0 v: q: |+ x% o( t) T) o
Determinant, 行列式
: Z3 Z+ v, b% fDeterminant, 决定因素/ u. S! u& O& W2 X
Deviation, 离差& a" A3 A9 ^) D# n- Q: T- B P
Deviation from average, 离均差/ Q c* U! x7 G: h
Diagnostic plot, 诊断图
, {; B. B5 Y( M7 S6 s5 i, [( QDichotomous variable, 二分变量3 a4 Y* E) i* j- \) C4 Q6 _
Differential equation, 微分方程
( d, j5 K, g. O. H4 {Direct standardization, 直接标准化法- A/ Z$ w" L/ o# E' q8 p8 @
Discrete variable, 离散型变量. H. ^$ S" A9 [! n' b6 I
DISCRIMINANT, 判断 4 [& F4 q& C& d1 f$ f6 ^/ w- @! q
Discriminant analysis, 判别分析
4 u; V9 G( Q% F, W& a+ A" ~9 NDiscriminant coefficient, 判别系数
5 K& c- R& P( |- T% GDiscriminant function, 判别值
' k0 q( {3 C+ ODispersion, 散布/分散度
) f6 b6 z5 n. ?1 ADisproportional, 不成比例的6 Z0 `6 w* G0 k! |' V
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
U9 L! m; v; u$ ?$ Z7 d% @& s( ADistribution free, 分布无关性/免分布
. Q W! i5 Y% m1 P- a3 G0 ZDistribution shape, 分布形状
1 p9 O. x0 S. x3 @/ g3 b$ q& D) ]Distribution-free method, 任意分布法2 J, v5 j. c) r" K E! ?
Distributive laws, 分配律# n" {6 e0 w+ w8 T! C8 S4 ^
Disturbance, 随机扰动项
3 J5 q! a& J$ _Dose response curve, 剂量反应曲线
% ]9 q; \* S( t% M) }4 _5 F: H7 jDouble blind method, 双盲法
; ~* k( ~, ?( wDouble blind trial, 双盲试验
1 w. ~- x% F6 m$ LDouble exponential distribution, 双指数分布8 C) o- v" ^) W2 P6 p( ]6 {7 b
Double logarithmic, 双对数! G/ j9 Q) r2 `! [4 g |
Downward rank, 降秩
! ~, @( z: t1 l1 \1 [# ^# ]Dual-space plot, 对偶空间图
7 G" k. h8 L# F( V' p5 D4 FDUD, 无导数方法
4 y: k. n- _+ B$ v5 C- d+ H& dDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法8 Y/ a1 k' ~- y1 l e
Effect, 实验效应
( n, r; J3 n @& h d% \! hEigenvalue, 特征值
; z' Z# a! @9 u; I7 o( bEigenvector, 特征向量
- {3 j" J6 O! P. h' V0 P" XEllipse, 椭圆
! i. o9 ~ }6 v- P( W- ^Empirical distribution, 经验分布+ P8 g7 \# _ v# j* F+ @2 D
Empirical probability, 经验概率单位
8 H* ? c4 ?/ Y! mEnumeration data, 计数资料
: T2 G* ~0 e' ~2 L' d* u* N( cEqual sun-class number, 相等次级组含量
+ r( X& p8 N. k! x, A$ g& G6 vEqually likely, 等可能, m8 m1 T! B3 b* ^
Equivariance, 同变性
B( K; P, X8 m& N2 gError, 误差/错误 Q6 c3 m* G: [% i6 t; q7 E4 I% ~" ?
Error of estimate, 估计误差. v6 L7 F! z' V6 T1 A& w( @1 e% [
Error type I, 第一类错误
& i$ ~( f# W0 g! P( \. r* fError type II, 第二类错误0 z4 o9 b2 F4 ^, @# `
Estimand, 被估量2 _# Q& b7 y9 f0 J0 z# g
Estimated error mean squares, 估计误差均方
) h( D% W& |+ G2 ?5 b9 e2 {Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
( @4 ?! D3 c. a( d0 W2 `; _/ oEuclidean distance, 欧式距离
, t$ V: P) V- u0 m+ n7 XEvent, 事件0 }3 _0 x- T: z1 x- u
Event, 事件
, z+ _; {, Z) U4 z$ I0 kExceptional data point, 异常数据点
- w6 J+ ^1 ^9 \) o+ Z4 [6 a7 ?Expectation plane, 期望平面
! u9 Z z$ P1 V( k/ W3 w5 vExpectation surface, 期望曲面
6 Z; U6 i" G, JExpected values, 期望值
$ H/ w" C: e6 [ c, L3 n3 L* I1 O- vExperiment, 实验
E3 ?9 c7 ]: l- F# Y! [Experimental sampling, 试验抽样
/ G G$ ?+ D3 S( h5 |. a3 sExperimental unit, 试验单位 w* ^$ w- N/ E% R) ~
Explanatory variable, 说明变量/ j0 @4 Q7 b7 o( ~& \9 k
Exploratory data analysis, 探索性数据分析 S8 @. K: c/ d+ d9 ?) L' K8 P- s
Explore Summarize, 探索-摘要
* v+ B) U% \) D: i3 SExponential curve, 指数曲线! X: ^. V& X; W- r
Exponential growth, 指数式增长
# g: T- ~9 k( _. J! [$ R$ BEXSMOOTH, 指数平滑方法
4 D! F p5 p7 V7 WExtended fit, 扩充拟合% n4 }) @) C W4 q! L+ f
Extra parameter, 附加参数" K) Q( s/ e! V; Q$ w7 \6 S
Extrapolation, 外推法
& G+ J4 `6 w- R* rExtreme observation, 末端观测值/ W* f, m2 O: z; ]0 X
Extremes, 极端值/极值
+ v. b) o' O! N$ P2 v% g2 BF distribution, F分布
6 e/ L: n! O: e. ]8 ]F test, F检验1 J6 ^; @' ~5 s. |! s$ P F, y
Factor, 因素/因子
9 {( M9 }+ p0 k P- ]! ?2 z1 zFactor analysis, 因子分析
( o- r, U7 h% e: `" H" QFactor Analysis, 因子分析- ^' A! t) Y7 M& X6 `
Factor score, 因子得分 ) g) b' v( N8 `7 r4 E
Factorial, 阶乘. A4 D5 g8 \; ~: [" t) ~ X
Factorial design, 析因试验设计
% }* U7 L) x" o# gFalse negative, 假阴性' o/ `5 |" R N; {
False negative error, 假阴性错误$ L. C2 u: z7 Q; D" q9 Z6 O4 ^
Family of distributions, 分布族
8 f2 m6 B% c, A; O. f' P: H0 ]* dFamily of estimators, 估计量族
/ z, z+ @# s. Y IFanning, 扇面' X' O7 w! T9 j: X3 n( z2 ~
Fatality rate, 病死率
% L r, i1 w, _6 N+ p# qField investigation, 现场调查7 _/ j, v2 h: s# ?
Field survey, 现场调查
; e3 t0 ^: u: QFinite population, 有限总体
7 L9 Z; v5 G# ]- p5 R& Z4 Q9 DFinite-sample, 有限样本* V, A7 K! K: o( G T, Q% L
First derivative, 一阶导数2 b H$ S, L3 X0 S# Z# a" y
First principal component, 第一主成分
" p& ?! v8 s0 V4 R! ~( H {First quartile, 第一四分位数/ a3 p! E- _0 d* ~' Z
Fisher information, 费雪信息量) }# x8 Q6 u O& h: K/ ]
Fitted value, 拟合值+ V. {, {) |! d3 ^
Fitting a curve, 曲线拟合6 T/ i& o3 L4 s4 l
Fixed base, 定基! T# S% r5 n4 Y% l3 H7 P, g/ ^. |
Fluctuation, 随机起伏
% Q G! H9 F: ]! KForecast, 预测
" T. ]( N" p$ b i$ D1 J4 }Four fold table, 四格表& U# ~8 k: r5 v0 L+ _' m
Fourth, 四分点2 n( b6 s7 W2 c* ^. g
Fraction blow, 左侧比率
q4 N' I7 P# H+ q2 L0 @Fractional error, 相对误差4 _. E) M0 s9 a9 A4 v0 Q3 b1 W7 B
Frequency, 频率
1 G8 K4 q0 v' O M0 ?, Q$ EFrequency polygon, 频数多边图
4 p8 J6 q6 o1 FFrontier point, 界限点2 E% S8 X" }% e& u& P
Function relationship, 泛函关系4 Y0 _8 B; {$ _7 w
Gamma distribution, 伽玛分布
; o; P4 a( y: \: i% M# C! K9 rGauss increment, 高斯增量( F/ j; l$ b( E( t; ^4 U
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
- j, s7 @$ {1 P; u+ G( lGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量4 {- S: J# z% e! L8 Q$ Q. X) M
General census, 全面普查; D0 b2 ~, h) i) y5 v
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
( Y3 J+ @# k" |Geometric mean, 几何平均数% v6 [, B. f" T
Gini's mean difference, 基尼均差
k5 U% m; y3 S) B1 |& hGLM (General liner models), 一般线性模型 / E) N# M1 V; K: F1 C
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
0 T4 m1 ~' T. v* {Gradient of determinant, 行列式的梯度) m k0 I8 H" p; W4 k0 i5 ^. B
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方6 c, u% g2 R# V6 W0 p
Grand mean, 总均值2 }2 j# A* e- V- l @1 a$ z
Gross errors, 重大错误
5 M; E8 V# E% o, Q1 NGross-error sensitivity, 大错敏感度
" Q) ?4 Z# P- yGroup averages, 分组平均
, E( L7 u) c+ a5 m3 b3 Z0 @Grouped data, 分组资料/ L4 O3 b3 a+ H5 ~
Guessed mean, 假定平均数
! t# ?5 F w2 ?Half-life, 半衰期
3 V+ D; [0 C' ZHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
$ \+ K1 O1 D* h8 @4 N; Z- XHappenstance, 偶然事件
2 M: m7 s- d) L2 Q+ jHarmonic mean, 调和均数
/ y* p5 g& {2 U' D5 BHazard function, 风险均数
# a2 t2 z2 s' G/ mHazard rate, 风险率
" `' [: [; N9 L! B4 L8 iHeading, 标目
, e& i! J& a' W1 I1 H( D; l3 ]Heavy-tailed distribution, 重尾分布
- e! ]. ^( x: m0 x: V0 A- B9 BHessian array, 海森立体阵
" f# |$ o4 `$ ?4 F. rHeterogeneity, 不同质
& b3 J! f8 S, q; V. jHeterogeneity of variance, 方差不齐 . p5 C! M. I" a- e1 R5 y: O# b! R' F
Hierarchical classification, 组内分组
0 @" q6 p' W! P- ?$ G- UHierarchical clustering method, 系统聚类法 |! U; P! ~5 R
High-leverage point, 高杠杆率点$ C; y) u! y" J4 Q; @: }) i
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型8 ]6 @4 z: o- U6 b9 J. H& d
Hinge, 折叶点
8 b& y5 ], x1 V) YHistogram, 直方图* P; P9 R* Z0 c* }2 M8 S A! N. {
Historical cohort study, 历史性队列研究 5 s, U/ G* l) l' @6 x
Holes, 空洞
! @9 s7 v* U: A9 ^ MHOMALS, 多重响应分析( v* G3 C; q) N& q- k" e
Homogeneity of variance, 方差齐性
^0 d% L1 R" [3 O1 J2 CHomogeneity test, 齐性检验
8 G6 S! Y7 X V" PHuber M-estimators, 休伯M估计量
( A% [* u; [9 ~* S8 U1 k2 aHyperbola, 双曲线
7 k' L& V; c" N8 wHypothesis testing, 假设检验2 d- |1 O$ o. S
Hypothetical universe, 假设总体- F2 b4 h" ]9 X
Impossible event, 不可能事件8 X7 ^! k* b2 {4 |$ S8 Z. ? t
Independence, 独立性
?) q8 b9 u) M* l/ [: ~; fIndependent variable, 自变量
% e* P# Y8 Z' z! DIndex, 指标/指数2 i5 v8 L+ U( U% D
Indirect standardization, 间接标准化法+ k6 \8 ^$ M+ H/ k- H; ?; U
Individual, 个体
, N- A' v( E0 j1 D7 p: fInference band, 推断带
! D8 a( h7 m4 t$ U& b) T) \5 NInfinite population, 无限总体
: X4 t; ?# X6 `5 f8 K3 AInfinitely great, 无穷大7 P5 B, ?' j0 d7 _& F& g- H
Infinitely small, 无穷小5 X2 \7 l2 b: R; `, z$ c
Influence curve, 影响曲线! Z2 s' e6 I! V. D. N2 i; X
Information capacity, 信息容量- `+ K6 z% j4 j- @& {2 F" X! i. T
Initial condition, 初始条件
6 ?4 ]) f- k/ y$ a8 tInitial estimate, 初始估计值
8 [% u" u3 h1 x6 f3 f% }8 i1 UInitial level, 最初水平) q i8 u- X0 f" K* y
Interaction, 交互作用: X7 ~- Z1 p* b3 Q( q
Interaction terms, 交互作用项
# D4 ?* j/ O4 v" }) R% T. I& iIntercept, 截距
9 A0 j& o3 m4 O# E# gInterpolation, 内插法
; q6 c/ O) u& \2 @& |) cInterquartile range, 四分位距- R( M/ K+ K, `4 f0 @
Interval estimation, 区间估计: \9 s. j6 m* n0 ~: n
Intervals of equal probability, 等概率区间
( r& ?) t1 Z; U3 R- CIntrinsic curvature, 固有曲率
& h: ]! \0 b0 K) _( AInvariance, 不变性
- f. S7 a$ _ V+ hInverse matrix, 逆矩阵
6 k. y ~; P; N$ Z1 k: H- oInverse probability, 逆概率
8 P, F: _8 H9 t6 ~+ vInverse sine transformation, 反正弦变换' |' v" J4 I, X: U
Iteration, 迭代 $ `+ ^3 j; ?# {2 ^ {8 D' n: g3 {# S" L
Jacobian determinant, 雅可比行列式
! ` G C& _" z2 ^% }9 ^Joint distribution function, 分布函数! j+ l" t6 \8 H+ c1 Q+ k" V+ N
Joint probability, 联合概率- _. J) N# L: ]7 _; Q- \
Joint probability distribution, 联合概率分布+ z6 d3 n$ l) e& @! j
K means method, 逐步聚类法
2 ?/ _' A$ ]; N" g& V' L! ^/ NKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 . I$ a" y& Q! v3 R
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图. j& p: I- I1 o
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
! Y) O( }: j( w9 m0 F+ hKinetic, 动力学
3 M1 J |7 u- PKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
. \$ L# f4 o9 ^: l8 NKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验* s- F( B. `) r! X3 i
Kurtosis, 峰度
- v f/ d. a5 R. ZLack of fit, 失拟
/ {( p6 H% ^& J3 a( J; [9 lLadder of powers, 幂阶梯
4 a+ p4 k' V+ B( L5 M6 _( HLag, 滞后% L) a# i7 K4 t# e. M0 Z
Large sample, 大样本4 v: q/ R0 l( R) p+ r! \
Large sample test, 大样本检验& Q$ [5 d! S5 D3 g9 Z
Latin square, 拉丁方
/ P% z" ^8 x) d: k6 xLatin square design, 拉丁方设计
. y: o* F: s# fLeakage, 泄漏
& ~% Q) J! E! ?% p" K8 W3 ^ ALeast favorable configuration, 最不利构形
2 ^6 {# w( e, D/ `Least favorable distribution, 最不利分布
L1 k! Y# I9 RLeast significant difference, 最小显著差法( A& b1 {5 v: v8 w5 G7 w5 i
Least square method, 最小二乘法8 H2 o9 W! D% u& p6 e! ^# K
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
/ }+ ~' d0 e8 xLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
# o" N) G; Z' O( x3 b( S6 I% oLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线7 _* [; \& R: c8 s
Legend, 图例
- s7 N$ ` `" }# tL-estimator, L估计量
% V, p5 D# r( d1 ~* c# DL-estimator of location, 位置L估计量: g5 |1 E4 q, \
L-estimator of scale, 尺度L估计量
; D+ ~5 V+ q! x' O+ v6 h8 NLevel, 水平
) d( O* q1 o( c" E9 o; c* P$ [Life expectance, 预期期望寿命 z( M. T L; ^$ G: p
Life table, 寿命表
5 ]+ ~- R7 s' vLife table method, 生命表法! n8 l3 E7 P7 v, y2 m
Light-tailed distribution, 轻尾分布' @- h2 g3 h v' |1 D* N
Likelihood function, 似然函数
: d( d; h5 ]7 k+ K, @6 H, U( A aLikelihood ratio, 似然比! U5 b. o3 v/ I
line graph, 线图
( r4 d* K) \4 T& z& v+ ~Linear correlation, 直线相关) Z, e& ^, c/ N
Linear equation, 线性方程
7 E* h' Q+ a+ C7 nLinear programming, 线性规划. } n9 E( t+ z G' w6 R
Linear regression, 直线回归) A. A I/ O* g" I& p8 w9 l
Linear Regression, 线性回归
" w; {6 w4 H! u/ \1 S; p# v9 oLinear trend, 线性趋势6 D# ?% O& b( K
Loading, 载荷 , Z* u0 b. N: l
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性" `# g, M8 Z( Z0 @
Location equivariance, 位置同变性
8 r% i8 g1 C \: O# S# i3 nLocation invariance, 位置不变性
/ c& i p9 j5 ^* u" K# @' |4 d' X* kLocation scale family, 位置尺度族
" ?8 c5 Q5 S9 ]' U- w- YLog rank test, 时序检验
7 ^/ P, m1 O# Y: r5 ALogarithmic curve, 对数曲线
3 N1 C/ ~9 k. U( h' YLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
* O* c6 _( j2 u8 ?. w+ k- X2 |' SLogarithmic scale, 对数尺度
" u$ x. i- i2 A+ v' S5 m t) W; DLogarithmic transformation, 对数变换
E/ p+ D+ K7 {, VLogic check, 逻辑检查
0 p+ w7 ]1 @8 |Logistic distribution, 逻辑斯特分布
7 v: `: l: G3 b8 ELogit transformation, Logit转换
+ x: g- X) K, \* Y2 d8 ?LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
" J+ W% [$ [9 E: g) GLognormal distribution, 对数正态分布
- }/ b. U4 t- j: z: r6 LLost function, 损失函数
) c) V: S- Q! w( v; QLow correlation, 低度相关
2 B' P! u( y7 PLower limit, 下限
/ @0 {; t0 }8 R i( ~8 gLowest-attained variance, 最小可达方差% n+ l+ N( T5 G8 `- [
LSD, 最小显著差法的简称
2 E+ [! h8 [9 Y" iLurking variable, 潜在变量
0 K9 E2 M( w1 h$ s- |0 {" i4 A; _. ]Main effect, 主效应
8 P7 k! q! A& q; f5 X5 ~Major heading, 主辞标目6 k0 i& W4 s( Y" ?9 p
Marginal density function, 边缘密度函数: I! L& T9 f2 O' ^( x2 I
Marginal probability, 边缘概率) ?% W' v. l3 u: m+ o0 p9 y
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
0 o7 C/ c$ {$ l4 q: yMatched data, 配对资料
. Z# p! ?2 V& s6 }. W1 zMatched distribution, 匹配过分布
2 O5 `1 F3 u- c) B! d- lMatching of distribution, 分布的匹配
2 V: @: |. D9 {0 ~Matching of transformation, 变换的匹配
5 H, ?* C* U5 K/ lMathematical expectation, 数学期望
& h8 o( j2 Z4 ^( p7 U' wMathematical model, 数学模型9 U8 E7 I' H* Y" t
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量% M$ V( }- B0 i. H7 u9 p% Z! y
Maximum likelihood method, 最大似然法
: j2 K( G$ t, i3 HMean, 均数
( Q' v/ L$ Z! ~+ r. w% ZMean squares between groups, 组间均方
% c" F! w7 g) o( N* h! r( f6 N7 YMean squares within group, 组内均方% ~/ n( \& k1 t7 H% p; t
Means (Compare means), 均值-均值比较+ w& N! ?0 T) D
Median, 中位数5 J# R' y. [- t+ I6 V @4 O o
Median effective dose, 半数效量8 B! S3 s/ d; ?- A3 f
Median lethal dose, 半数致死量
9 q4 Z$ {! o( VMedian polish, 中位数平滑
$ |# O% F7 w" `7 CMedian test, 中位数检验
" X* s; ~+ I8 p+ s& q9 yMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量( Q4 b' w4 K- u$ D; n
Minimum distance estimation, 最小距离估计
9 H1 o/ {# r0 g/ cMinimum effective dose, 最小有效量
9 f. O$ s Q; V5 G9 \Minimum lethal dose, 最小致死量
] T4 a% a0 BMinimum variance estimator, 最小方差估计量
$ Q. C1 K6 _5 |2 V7 K7 AMINITAB, 统计软件包
6 Z' l1 r* I; C* b+ YMinor heading, 宾词标目
2 w) a7 ]! ?% u: w N1 oMissing data, 缺失值6 T# I" d2 C4 ?" a/ y9 Y/ f& ], V* i
Model specification, 模型的确定" X9 Z# U8 h& U, x
Modeling Statistics , 模型统计* f/ E, l1 s3 L
Models for outliers, 离群值模型
7 m+ }0 S* q" B+ ^! N' x0 ]2 YModifying the model, 模型的修正/ {- n- v: R$ X/ z) W6 T* o; b
Modulus of continuity, 连续性模6 {# T8 g' ]( @/ R& t
Morbidity, 发病率
7 w8 J. w) k- P/ r: q* HMost favorable configuration, 最有利构形
Y& T$ u, ~7 g" I3 J+ K; nMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
- n! ^1 b: B$ _' {) n" h5 pMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归. M/ q: L" B0 c! F( { |# t
Multiple comparison, 多重比较
7 P/ ^' k% H8 o+ x0 ?3 oMultiple correlation , 复相关' N- d) t P+ D
Multiple covariance, 多元协方差
" ^6 ^( b. U2 s4 V4 Z0 f1 j5 g" bMultiple linear regression, 多元线性回归7 e E$ M% f& u( q: ?2 s7 l
Multiple response , 多重选项
$ p+ ]. ^& r# n1 m8 Q! w, B tMultiple solutions, 多解
# n- \( l1 s! w* y, d2 d2 L) [Multiplication theorem, 乘法定理2 l- L- R* L$ ]) S5 h
Multiresponse, 多元响应$ {2 V6 R! h0 ^$ m
Multi-stage sampling, 多阶段抽样# @3 A ]/ |0 r% `0 S t( O& {
Multivariate T distribution, 多元T分布
, }+ e5 G4 F% ]% G! Y0 NMutual exclusive, 互不相容; [4 O. B+ D1 T9 a: o; t
Mutual independence, 互相独立) w; o; a# S" i3 E8 \8 T
Natural boundary, 自然边界 T. \- |9 d- D8 z' g
Natural dead, 自然死亡
9 X) @+ Z; w5 ~5 m# I, hNatural zero, 自然零( I e9 n8 p! @4 x2 O* T+ m
Negative correlation, 负相关' W" m3 h, q8 t/ G# u
Negative linear correlation, 负线性相关3 A1 q( E# }' X. M
Negatively skewed, 负偏; _2 [' z* a# L+ z/ @
Newman-Keuls method, q检验& g* c* l3 j) p
NK method, q检验
( Q% @% e% X! [1 vNo statistical significance, 无统计意义& h, k2 t( ?7 X
Nominal variable, 名义变量
7 E( L, R* Z3 e5 E7 JNonconstancy of variability, 变异的非定常性* E3 `5 W# k+ @6 D; r) w
Nonlinear regression, 非线性相关
# X$ v7 M- g9 I9 ZNonparametric statistics, 非参数统计
& x9 T* g4 K2 b$ ?" B* tNonparametric test, 非参数检验
1 t n6 }# Y2 D9 H) p9 s' J: ENonparametric tests, 非参数检验
' P v+ C1 D' eNormal deviate, 正态离差3 e6 T+ C9 F# x7 ?
Normal distribution, 正态分布( y. I; X3 a9 Y9 F
Normal equation, 正规方程组 c3 ~* I% Y& D* W
Normal ranges, 正常范围
/ M5 B% f' w& J! A' i7 \; SNormal value, 正常值- W0 C/ k3 y; Q* f5 q
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数9 h2 `9 q" c4 n+ l
Null hypothesis, 无效假设
9 l6 s6 M) |8 Y4 f9 ~3 S5 a' @! |Numerical variable, 数值变量
3 {# v( L' ?) d; a. M% |" FObjective function, 目标函数; r7 b i" a3 z6 n
Observation unit, 观察单位3 f: t- Q3 ?8 r
Observed value, 观察值
; G6 T4 H- Y2 [- JOne sided test, 单侧检验
% b1 h, @( m- ]+ m% h8 ~% X* `One-way analysis of variance, 单因素方差分析
+ M) h( o: z! |* G6 p" U, [Oneway ANOVA , 单因素方差分析5 G- A8 ~! v+ R" I3 o9 b
Open sequential trial, 开放型序贯设计
. Y7 P9 x8 Y9 W1 a6 XOptrim, 优切尾2 l* u5 Y0 g8 w3 z" E2 n" Y
Optrim efficiency, 优切尾效率
2 B# j7 I% K; ~2 q) ?6 u# EOrder statistics, 顺序统计量; v" z6 V) A8 ~" r
Ordered categories, 有序分类
) H$ |4 l/ D( mOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归! B' Q* y4 ~$ j4 c; v* O& r
Ordinal variable, 有序变量
& w, D# N/ E1 x4 I8 kOrthogonal basis, 正交基; f- X' ~4 `, G# \
Orthogonal design, 正交试验设计
. ?' D' ^! l: {Orthogonality conditions, 正交条件& ?! s- N: C7 K, Y/ V6 Y, D1 b! w7 k! Z
ORTHOPLAN, 正交设计
( ?/ R4 [2 o# N$ h9 fOutlier cutoffs, 离群值截断点
9 l0 I" r& j# z+ ZOutliers, 极端值
* h/ S0 N0 p+ h8 aOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
& F2 u$ l: x7 K8 ~ k; I2 F1 NOvershoot, 迭代过度& I( Y; p) S+ X$ T7 `, I
Paired design, 配对设计
1 P$ z0 x, Q% c" ^. @) @/ p) |4 A) oPaired sample, 配对样本6 {, I& ]) D( q. Q9 p2 I
Pairwise slopes, 成对斜率+ M. N R2 |5 |/ G! F- _% J/ b: }6 m) E% ^
Parabola, 抛物线
( ~' ~% i* N8 ?' yParallel tests, 平行试验! w) I7 W0 b' }9 G* J
Parameter, 参数9 Q9 }$ S% s8 g m) V }& r6 G
Parametric statistics, 参数统计+ N, M8 O4 N. I& o l
Parametric test, 参数检验
# l; X* {. v6 s1 o/ ZPartial correlation, 偏相关
0 C3 N9 ~; C- g" |' j+ a# B! z P% [: \Partial regression, 偏回归
4 y7 W6 q& q( W+ Q. l( }' R$ o1 sPartial sorting, 偏排序
) Z% d: A8 e# [; H6 `) Y9 ^ \( ZPartials residuals, 偏残差
) N, ~/ @5 r% [' L& Q8 Q! MPattern, 模式- u6 Q5 C2 f/ n1 g Y7 ~
Pearson curves, 皮尔逊曲线0 t$ ]& W' u& V- u0 {9 s
Peeling, 退层 N" T- U! [ d7 c! D: Q
Percent bar graph, 百分条形图) k- W Q( a4 E% @' ?/ c
Percentage, 百分比
) x0 [$ `, s9 e# p# V- a5 NPercentile, 百分位数
3 C8 ~* F% J+ j+ R; K; h) CPercentile curves, 百分位曲线( P( m3 h* Q; b
Periodicity, 周期性
6 T" R4 m+ K/ a, {4 W3 V. ~Permutation, 排列! w& e5 p0 G1 A( B0 M/ E
P-estimator, P估计量$ s( d, {9 y& |2 O7 b& H" s
Pie graph, 饼图1 ~2 W$ j0 Y! E% E- W/ l
Pitman estimator, 皮特曼估计量
, z2 y! I( x1 D' h0 P5 ]- X' XPivot, 枢轴量 M w9 A( ~( R+ Y5 u
Planar, 平坦( s/ N: y: u2 @$ R
Planar assumption, 平面的假设
5 \9 D& i2 W: y3 a- YPLANCARDS, 生成试验的计划卡: p& B: P' U5 X( f
Point estimation, 点估计* ?. y5 L5 y3 F. H( t
Poisson distribution, 泊松分布
2 R8 e+ _7 `) c& ^/ L6 M: a' w+ QPolishing, 平滑
, T7 v/ f: T1 S9 Z8 U! D" R! W) [9 aPolled standard deviation, 合并标准差
- l/ y& _" U( B& p/ I: C+ ?Polled variance, 合并方差
, j# j4 S m1 _1 |. p; a' ?' t# b9 aPolygon, 多边图
5 Q# a, U; f4 A. zPolynomial, 多项式* t9 H9 [- K/ r8 t; t& i
Polynomial curve, 多项式曲线
. R8 q6 {. u" ?: C7 M/ L8 k- \/ y; _Population, 总体
1 a. `: l4 [8 W0 u, P( f7 g7 HPopulation attributable risk, 人群归因危险度
% p) _2 z" p$ L# v. ?- ZPositive correlation, 正相关
# z W( k8 j6 s9 G' A- f+ R JPositively skewed, 正偏6 G4 B x/ T, u1 ?4 U
Posterior distribution, 后验分布 \# ]+ I4 S0 V* O
Power of a test, 检验效能( `7 d1 H3 V" G1 C7 R9 h, K
Precision, 精密度
! u- z) `4 K% |0 D1 w5 ]* zPredicted value, 预测值, P& m/ L+ L8 \% l, U) J0 d
Preliminary analysis, 预备性分析
+ a+ i9 a7 w- P+ B. {6 y2 X- M, S, GPrincipal component analysis, 主成分分析
4 L% b/ \2 J% {1 @Prior distribution, 先验分布
3 n) \1 M7 B4 d2 |* uPrior probability, 先验概率
; F9 M0 |9 B! h; [" u9 dProbabilistic model, 概率模型
' {5 [' K+ e2 n6 J: |2 c. l6 fprobability, 概率/ c# q' n" k% d% i! E. C$ h
Probability density, 概率密度
' r) `! x% s; S1 V* uProduct moment, 乘积矩/协方差, X% M X" [; _& S0 e
Profile trace, 截面迹图
# ?' T9 ^" u( MProportion, 比/构成比0 b }5 f% g( e: ~
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
0 m+ X X n- l N- HProportionate, 成比例
8 r/ P- u; ^% W2 h4 @Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量/ U& F% k, T2 ~) \2 k8 \9 M
Prospective study, 前瞻性调查# k6 u1 G' r) j7 _
Proximities, 亲近性 S% B- z9 ?5 o. _1 L Z
Pseudo F test, 近似F检验0 X* w" u. ?& b' [+ k! s1 Q
Pseudo model, 近似模型
) d# c3 t* ^3 @3 f$ iPseudosigma, 伪标准差
! X: Y; c# q3 f+ F+ E, L+ d. APurposive sampling, 有目的抽样
3 n. M) L& X4 z& qQR decomposition, QR分解/ M2 h; c: L( O% e4 s. {
Quadratic approximation, 二次近似
$ L& W7 A0 m# |- RQualitative classification, 属性分类
# y+ q8 F/ a+ a' t' R" xQualitative method, 定性方法7 ?) ?, w& |5 h! u
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
2 A! @8 w4 W6 [4 }* U# O$ vQuantitative analysis, 定量分析
) F% B# K: w) G6 \! _Quartile, 四分位数& a3 k/ ]. e+ h6 [+ A( t
Quick Cluster, 快速聚类; u" u7 w/ Z+ G7 P
Radix sort, 基数排序' ^5 k s4 v6 ~* |0 r1 q0 Z1 e! Y
Random allocation, 随机化分组+ I, Q0 u: {* Y" d+ I1 C
Random blocks design, 随机区组设计* c! ] o! E& H4 D4 n0 @
Random event, 随机事件, y' h R+ ?% `6 H
Randomization, 随机化 l7 v/ _7 ]' D r- m
Range, 极差/全距) i+ e: S5 m# b& q! V
Rank correlation, 等级相关, L3 ]7 A* W9 T# i% `4 d: ^6 `
Rank sum test, 秩和检验+ }( R% l6 @5 P
Rank test, 秩检验
; s) | f& |: n4 a+ j+ ~/ T( DRanked data, 等级资料& _+ V( M- ?% \& a& {
Rate, 比率) D$ N$ |2 Y) X2 a
Ratio, 比例
2 I& M0 }: ^( k3 d$ d \Raw data, 原始资料
% b+ t% P/ v& q# }+ _" zRaw residual, 原始残差5 \# d, k- k$ _8 z- u# d; {
Rayleigh's test, 雷氏检验
3 s2 B0 e! C$ H1 u% Q' R5 K X9 yRayleigh's Z, 雷氏Z值
( h1 E( }9 V* t" p5 c0 f% r+ wReciprocal, 倒数
, Y$ h- e; f' R& m# t' `% KReciprocal transformation, 倒数变换
% e, j3 i; H! [* NRecording, 记录
& t7 X2 s! Q/ H; Q1 CRedescending estimators, 回降估计量/ V! v0 N1 O; T7 p" T
Reducing dimensions, 降维) g1 S4 y. Z) `' \% g! ^4 i
Re-expression, 重新表达 Q5 Z% }' t! z" q) d2 v0 a; K) r
Reference set, 标准组& [2 Q5 e o) A+ B! Y; k. b
Region of acceptance, 接受域 v" F' K& W$ L% X$ O- x& g
Regression coefficient, 回归系数
, {! X- v2 q2 e: D, Z( nRegression sum of square, 回归平方和
1 `+ @1 E- c- c+ ]% N- x5 _5 vRejection point, 拒绝点. o _* n& t8 C
Relative dispersion, 相对离散度8 }) S5 p0 H% q# a. {
Relative number, 相对数: k) `! M Q- N$ K1 D! T
Reliability, 可靠性7 Y: h0 m# @ e- ~0 {& q3 Q6 a) M
Reparametrization, 重新设置参数. P9 i3 Z8 T8 }: R( m+ h. f
Replication, 重复; P/ R, S7 I* n& C4 V) { f
Report Summaries, 报告摘要& }; `9 Q( h3 X* v! U
Residual sum of square, 剩余平方和
8 G; I/ v% ~/ C- @9 j+ z9 ?Resistance, 耐抗性, P! {' N: ^6 v: i4 N, m
Resistant line, 耐抗线( x: S" [& k5 {2 `- G1 K& p! I
Resistant technique, 耐抗技术
! p! c5 k1 M W& OR-estimator of location, 位置R估计量" S5 D; W/ N o. U! L$ p2 _+ D
R-estimator of scale, 尺度R估计量% P7 X0 ]" g, g4 O4 W8 f8 h
Retrospective study, 回顾性调查
3 G6 b, J6 _& v* a# p) @Ridge trace, 岭迹2 s$ F/ b* b' L
Ridit analysis, Ridit分析
: q2 u, C9 z9 w; B. W$ D) PRotation, 旋转" a* [1 y$ ^- }- M
Rounding, 舍入
2 H& S, U0 ]4 u- k8 J- O4 a0 E1 nRow, 行
5 [) z7 d* S. |: SRow effects, 行效应
) J" Y4 ^0 o, p/ t$ B( KRow factor, 行因素
$ L! I0 C4 C, I2 _: ORXC table, RXC表
) ~6 f6 f: O, u2 D5 R; uSample, 样本% O3 @* r( X2 w8 b9 y
Sample regression coefficient, 样本回归系数
; o5 W' U5 X' c. M/ vSample size, 样本量. r' o" u! D7 g$ ]
Sample standard deviation, 样本标准差
( M |! F; o: \$ fSampling error, 抽样误差
2 V3 L7 p+ U* ?* ]/ n _9 O, lSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
7 @* d3 |! R. \" D# N3 eScale, 尺度/量表' B; R, O0 S r4 R2 T6 N
Scatter diagram, 散点图
3 H) A X2 K) x5 f2 K5 |5 ]Schematic plot, 示意图/简图! @; L- h2 t, \4 V- Z
Score test, 计分检验 d3 B- G D" T) `/ F6 p
Screening, 筛检5 o' r2 o- B6 V
SEASON, 季节分析
+ A# L" T0 |' M* l$ E0 P: E* OSecond derivative, 二阶导数: L! V' r. u+ [; \% t G/ \
Second principal component, 第二主成分
, ?9 B% s7 V& {0 S! S! b( Y7 OSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
$ K# M' `- A/ _6 G4 @, nSemi-logarithmic graph, 半对数图
$ y# U( ?; ~) tSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
* M" {* ]1 ?+ F" W" f& {Sensitivity curve, 敏感度曲线
R- ]4 \4 k8 J9 o1 `& s3 wSequential analysis, 贯序分析7 q1 N$ E( h4 x2 _
Sequential data set, 顺序数据集
/ S% F+ S6 N! e$ |. k9 t( ]Sequential design, 贯序设计- \( N7 a: P# B( z% @
Sequential method, 贯序法' o. D' G4 g6 G5 o( `# C; |) z( T
Sequential test, 贯序检验法
5 |) c5 f6 L- ?1 S* g. ASerial tests, 系列试验4 G" E5 M% n; T3 i, Y
Short-cut method, 简捷法 - k9 \6 H& ^; ?; K& [' H
Sigmoid curve, S形曲线
X5 \) m. Y5 y0 d; bSign function, 正负号函数
9 i7 P. G' \2 G! ^7 YSign test, 符号检验
. x7 M4 e0 S) R3 W2 |- {6 X! ^Signed rank, 符号秩, V7 T- }- s, n3 U5 a; M. _
Significance test, 显著性检验
9 \8 I9 T! k. K+ Z9 c5 R: BSignificant figure, 有效数字
H6 y2 l/ s* r; H) x% G8 T OSimple cluster sampling, 简单整群抽样3 i0 c3 i, F* F! b
Simple correlation, 简单相关! p& G8 u* C5 ~' ?, s; ?
Simple random sampling, 简单随机抽样+ C( c" n) W' t }, M C
Simple regression, 简单回归/ d9 w7 e; W. X6 E1 s9 S
simple table, 简单表* d# f6 p: C" }# l5 s
Sine estimator, 正弦估计量
) {9 N- k3 h; g0 u5 \7 nSingle-valued estimate, 单值估计
: X8 R' s9 d$ C+ K* Q" cSingular matrix, 奇异矩阵& Y6 J W. G+ g9 \& ~: X) d
Skewed distribution, 偏斜分布& Y6 f* g! g, K- c, C6 r9 v
Skewness, 偏度
. l% P/ X$ E. e9 s! K( {Slash distribution, 斜线分布
) s2 t& o$ q) sSlope, 斜率
3 W: ?9 g: ?. P* X! B/ @Smirnov test, 斯米尔诺夫检验! h' y W! U- U. A/ q
Source of variation, 变异来源
5 |+ _4 [* p" u; j2 l8 o' D& KSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关& m& o0 z% v1 c O" _
Specific factor, 特殊因子
1 G( O. }7 r5 o1 h6 E6 D. L( q, TSpecific factor variance, 特殊因子方差" U {, i$ j8 A5 d( |
Spectra , 频谱* T& Q) g/ F- V% F) o0 x
Spherical distribution, 球型正态分布
1 w' K5 ]4 }+ g6 p# m3 `* YSpread, 展布8 X* q5 Z# x1 j/ J' W7 z
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
% k6 }: b$ Y2 m. Q7 R8 h4 n' b: KSpurious correlation, 假性相关; V2 H7 ~; L6 d5 v8 c t
Square root transformation, 平方根变换
4 A; h, i c- p8 Y3 Q" l0 Z& ~% TStabilizing variance, 稳定方差
; I' W! f2 ?1 g+ a: u: T8 n" k/ P7 b' RStandard deviation, 标准差
) d7 a9 r( o3 {( `: S2 qStandard error, 标准误' ^8 P% a& N* b3 ~
Standard error of difference, 差别的标准误- S; p$ i; O2 `' W
Standard error of estimate, 标准估计误差
. J+ [9 I+ |6 e% K/ q4 Z+ ^Standard error of rate, 率的标准误9 ~& R; \2 ]6 a" b+ v1 }
Standard normal distribution, 标准正态分布0 j5 u* H4 ~* [2 E# x% m) H7 W7 c
Standardization, 标准化
2 a p# g y% M# k8 g0 QStarting value, 起始值
: b' [' @" q+ \: yStatistic, 统计量
8 A7 p0 v2 ?; o1 k7 R4 JStatistical control, 统计控制
# c% N0 ~+ Q6 GStatistical graph, 统计图
' }( J K2 U3 `# ~Statistical inference, 统计推断& p2 Y- C% A& y
Statistical table, 统计表9 R' |' I3 a" ]2 F. l5 d
Steepest descent, 最速下降法
2 t2 f+ [ B* ]$ u& I0 i8 kStem and leaf display, 茎叶图
1 P6 ?( p( y/ t" {5 C! u2 UStep factor, 步长因子2 j" \" l/ _5 V7 l3 d* x' {! N
Stepwise regression, 逐步回归2 c+ `/ P" B3 o h, |2 \1 A
Storage, 存9 n6 N# w& d* s2 G6 j
Strata, 层（复数）2 e" u7 T5 m+ P+ D2 R
Stratified sampling, 分层抽样6 S6 x( j) [4 e3 _+ M4 G, f$ c
Stratified sampling, 分层抽样
" U. e- z4 t) c- D, @( _+ d! o1 aStrength, 强度9 D4 H1 F8 n/ p/ l( g; s/ ?+ x
Stringency, 严密性' i% m! A6 `1 h" W& K2 M% \- {
Structural relationship, 结构关系
( t$ ?1 @3 }0 e/ E7 NStudentized residual, 学生化残差/t化残差
0 `& M" P2 v1 N( l! q7 ^Sub-class numbers, 次级组含量2 L6 M* y0 }* I! [1 @
Subdividing, 分割
A, |/ f% i' T; dSufficient statistic, 充分统计量
7 n8 E4 \( ^- ZSum of products, 积和/ x* I1 w& s; V* B' ^$ ^6 x$ ~
Sum of squares, 离差平方和! r5 D" H" {( e" l
Sum of squares about regression, 回归平方和& V& h3 s, N1 e! B
Sum of squares between groups, 组间平方和
& g3 o K9 R, I1 iSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
# t( _5 x0 p" Q: [9 H' k# b& w3 U) p; XSure event, 必然事件
7 U' E% Y% W# U6 D% {2 sSurvey, 调查
& N5 h$ D* y: g1 q DSurvival, 生存分析
* Z: G' O, k' a' k, T" ]4 ~Survival rate, 生存率+ v9 {1 G% O$ C) U1 L1 Z' h
Suspended root gram, 悬吊根图
, f( t/ T' X% j9 {! jSymmetry, 对称5 y# f# M4 H" x* O2 y
Systematic error, 系统误差$ y/ e3 T" @6 j$ M1 K
Systematic sampling, 系统抽样
1 X7 F& V/ o. [* `Tags, 标签
5 V( H$ e: A+ y3 pTail area, 尾部面积
+ @% ?, y2 L+ d% b) Q/ FTail length, 尾长$ o3 }5 Q/ j9 Q' N0 I% j
Tail weight, 尾重: W7 `' Z4 X" r) x
Tangent line, 切线
# W0 e/ @" \* j0 j4 ?9 o3 xTarget distribution, 目标分布
: e$ h! X" P+ [) k. k# ?Taylor series, 泰勒级数
" g B; N `* wTendency of dispersion, 离散趋势
8 i& @6 z- k- b. sTesting of hypotheses, 假设检验
: g; q5 O5 w; { e' ^! U V. o5 ZTheoretical frequency, 理论频数3 n% `) v6 w' p+ W6 _
Time series, 时间序列
% K4 v2 z! j& R) h$ ^Tolerance interval, 容忍区间
& {9 Q" p6 V- ]0 e: L) L" rTolerance lower limit, 容忍下限
, R- F/ w7 m# j g0 F) v* E& ETolerance upper limit, 容忍上限/ L: P8 r+ n( E- j6 a; f1 q
Torsion, 扰率6 w' U: P- T. P" c( d
Total sum of square, 总平方和
" E' O% n5 U8 p- f+ @- n' @Total variation, 总变异3 l3 G- F( {' f
Transformation, 转换
/ G+ q' V: Q* k( `- ?Treatment, 处理
' ^: C! j/ n* W+ BTrend, 趋势' z+ z6 p; l' S, f4 [
Trend of percentage, 百分比趋势$ F% G; l8 g# o# s& B
Trial, 试验& N8 [3 B& q1 s1 K
Trial and error method, 试错法' W" o+ K M/ C& F% F% w
Tuning constant, 细调常数
! K" r- d; z& N0 _+ |Two sided test, 双向检验& z9 Z- p, h/ _* B( M$ }. h
Two-stage least squares, 二阶最小平方
# m" U+ S, D% @Two-stage sampling, 二阶段抽样% k- {' c, v9 n0 P9 C3 z
Two-tailed test, 双侧检验
7 I+ T* q- i! s: R+ TTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
2 y! k8 }* W8 Z, s4 ITwo-way table, 双向表
; v- B) J% T0 X# w4 ]4 p. MType I error, 一类错误/α错误/ g" x" G3 S( }. Y
Type II error, 二类错误/β错误
% p. W- B* V" o0 Z* AUMVU, 方差一致最小无偏估计简称+ u! [0 H7 b7 O) B+ V4 Y5 J- i6 i
Unbiased estimate, 无偏估计
" u f+ e' \% C7 x2 a' i4 tUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归4 F/ T* |# T D5 S9 s7 P1 `
Unequal subclass number, 不等次级组含量
$ ]/ @2 I6 q5 j d z9 a! rUngrouped data, 不分组资料
; w8 t- j( \$ c! L( B7 Q. D5 v. I: YUniform coordinate, 均匀坐标- g* j. J) ?4 w! n6 p5 O9 A0 v
Uniform distribution, 均匀分布9 O+ w) B( Z" Y' k: ?0 D9 S
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
' H- v' }, b6 e |Unit, 单元( a: h+ N( W; J# m" X$ @1 {
Unordered categories, 无序分类% J. P% f* v! t9 [) @: I
Upper limit, 上限
: o. z8 c8 M$ j9 b" qUpward rank, 升秩) \2 z( r% U' _. z
Vague concept, 模糊概念
' t- u4 @6 X) n3 F& f4 U" f7 KValidity, 有效性
6 s* H9 o- E' v) p4 @VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计" |' r: O. {3 M: @# B
Variability, 变异性( n$ R6 D6 k0 F5 ~! {& C
Variable, 变量 q; ?) `1 H9 h
Variance, 方差- w! L8 x4 p% b) @. z! m G' C
Variation, 变异, }, o0 `" e1 a1 Y: R9 ?
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转; N& B( |9 ]' y3 P
Volume of distribution, 容积
" y% B+ ], s IW test, W检验2 d4 u5 u, \( x( g
Weibull distribution, 威布尔分布; K. E2 k! ~, s7 d; F
Weight, 权数
+ j6 u$ j1 K5 L: C' uWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
3 _5 A" z P/ p* lWeighted linear regression method, 加权直线回归
. {* V/ h# Y$ e+ ]Weighted mean, 加权平均数
6 b0 r! s# f" |% Z- cWeighted mean square, 加权平均方差
, W3 B# D1 K4 Y; Q. nWeighted sum of square, 加权平方和
. I/ m3 ?8 @1 n, J0 |# XWeighting coefficient, 权重系数
* |! h G. R6 s2 J dWeighting method, 加权法 2 r7 R' O) j b
W-estimation, W估计量; X3 {6 k( A7 O5 }
W-estimation of location, 位置W估计量
; Y0 u6 \) u5 \Width, 宽度7 I( T) E7 W4 ^9 b
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验' Y1 {7 K; p4 b4 S: \
Wild point, 野点/狂点# P9 D+ ^4 o. f4 A' G) {
Wild value, 野值/狂值
( h+ p2 L( R- |; F7 S9 Q# H) QWinsorized mean, 缩尾均值" F$ \4 o; L9 }3 N( p
Withdraw, 失访 ) Z! s! T6 s9 j$ w E- n
Youden's index, 尤登指数. E% E" E, O4 t/ a
Z test, Z检验
E6 Z3 P: p: N$ o4 Z" HZero correlation, 零相关
4 \' {) y& b, f p. |, y9 aZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
