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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
' V' g# U; `# W0 E# x" `Absolute number, 绝对数
8 o. h/ p8 T& N( @/ V3 l) ]+ M% i" cAbsolute residuals, 绝对残差2 ?1 U# V' Q% _0 @' `
Acceleration array, 加速度立体阵
; W! P# t  C# U" H" S% zAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
& v5 ^9 n1 d( R  S7 u5 fAcceleration normal, 法向加速度
3 P( j+ i* d" _2 C4 ZAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
/ z% e1 K2 O5 F! B+ `% w' }Acceleration tangential, 切向加速度8 n9 T; p; o2 p) S
Acceleration vector, 加速度向量
+ q* h2 ]" C2 {* }8 z; ^7 i0 BAcceptable hypothesis, 可接受假设
6 \+ J, S# L  I% W! b1 ~Accumulation, 累积
. H8 u$ r  o! M0 V. A0 h3 PAccuracy, 准确度4 A  q, X* s# [, p  v) P
Actual frequency, 实际频数
( Q8 H& T; I( u$ M  NAdaptive estimator, 自适应估计量. \# w1 N: F) i
Addition, 相加
" E7 s( {! Y) bAddition theorem, 加法定理4 F7 O8 w. \/ A  w  |' `
Additivity, 可加性& k& X% I) _+ I. ^) v
Adjusted rate, 调整率2 Q7 B( h2 W* {( W- m+ u/ I
Adjusted value, 校正值( q8 g* t3 `9 K" _" ]
Admissible error, 容许误差) b" ?+ s9 n! y5 A/ N* o
Aggregation, 聚集性
) ~, l" h5 P5 L3 `Alternative hypothesis, 备择假设
. I& s8 Q; A$ Z+ o" e. k# G) IAmong groups, 组间
! u& B. h. X, X  _Amounts, 总量4 y' \) K) V5 d
Analysis of correlation, 相关分析# T5 B6 S( q7 l9 Z8 \
Analysis of covariance, 协方差分析* |' A6 A! a* N8 u/ n7 w) k2 r
Analysis of regression, 回归分析+ i2 O5 P7 o$ o( e+ w
Analysis of time series, 时间序列分析
9 [' X' q" y  _: g2 v' EAnalysis of variance, 方差分析/ _% {$ |2 x! g& A+ c/ u
Angular transformation, 角转换& W" C' t; q; a" i2 Z
ANOVA (analysis of variance), 方差分析! o' O* A' O0 b6 d0 R# }. W. T
ANOVA Models, 方差分析模型: N$ \1 s% J: D9 p7 h
Arcing, 弧/弧旋
7 F' }" g+ Q- o% U6 wArcsine transformation, 反正弦变换6 T5 v1 r! [8 t1 E
Area under the curve, 曲线面积+ S9 v" k3 Q3 r1 T
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ) x$ g$ j% n# R9 e, M
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 5 O6 D& `% E7 N
Arithmetic grid paper, 算术格纸6 V5 p  n1 ?/ j6 `9 [. v
Arithmetic mean, 算术平均数
4 T' n3 y9 I$ f* r: z1 `$ lArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
& G8 a. ]0 D6 m9 fAssessing fit, 拟合的评估
6 p; q% K1 a1 s+ a1 ~Associative laws, 结合律
8 h4 g9 t, a# S# rAsymmetric distribution, 非对称分布: X: }; _% d0 u0 s' L
Asymptotic bias, 渐近偏倚
4 j# Q7 |6 |* CAsymptotic efficiency, 渐近效率  i2 V4 r' u% ~
Asymptotic variance, 渐近方差
7 Q# h9 x' ~- b  u) |: wAttributable risk, 归因危险度
# m/ h5 L: \$ o, q5 m( |Attribute data, 属性资料. O! L$ Y# D0 H9 [
Attribution, 属性( |6 O! {( T9 I* z* ~6 R
Autocorrelation, 自相关8 _; G5 c% |6 k/ j3 V5 r$ @
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关8 J" l% R" A8 U1 e2 a+ E3 f
Average, 平均数/ p) [2 y- k9 Z& J& {' S- G1 a
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
3 x, Y1 l) r2 HAverage growth rate, 平均增长率5 S. @4 }. P9 X  I7 N6 U
Bar chart, 条形图" b. }# W2 Y! u' ^% P' e4 X
Bar graph, 条形图
- ^+ C5 u  _  Z+ [+ d0 jBase period, 基期3 t8 ?* p2 X4 _3 Y
Bayes' theorem , Bayes定理
& V3 x2 A! a8 E& x, nBell-shaped curve, 钟形曲线
/ \2 P/ E" d- n8 |Bernoulli distribution, 伯努力分布
  i# S5 \; U: k2 E' mBest-trim estimator, 最好切尾估计量
7 g: ?  F! f3 ^0 \% e' `Bias, 偏性
& {# B( [  m6 e# A1 u) ABinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归7 R2 G* I$ s4 M: o. S
Binomial distribution, 二项分布
  g' a# w& D5 @( W4 ZBisquare, 双平方0 c( b/ Y: H. y7 O" o) K' c' R- Y& c* Y( a
Bivariate Correlate, 二变量相关
2 Y1 j* G8 ^. X" NBivariate normal distribution, 双变量正态分布7 k% e; |1 \2 D# O
Bivariate normal population, 双变量正态总体6 Y$ x" T8 D1 n+ G& j
Biweight interval, 双权区间. }' x- A& I) g
Biweight M-estimator, 双权M估计量) t9 l; D  i. l8 c9 h* O9 t
Block, 区组/配伍组4 Q( r9 _# Z! n$ K& j
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包( M$ T; s) {) l( ~0 g( L
Boxplots, 箱线图/箱尾图% W3 L1 y: D, ?0 Z% D
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
9 k7 @* L+ m" I) w" }; XCanonical correlation, 典型相关
+ D: q2 ~1 O7 n& H0 T# R& uCaption, 纵标目3 l, z3 C/ ~& J0 r; ~2 v) \8 ]: Z: M
Case-control study, 病例对照研究
2 z; a$ w3 X% HCategorical variable, 分类变量
6 p* L5 w/ Z# W3 i: BCatenary, 悬链线: l6 @: h" A! B/ p- a
Cauchy distribution, 柯西分布( F3 _1 O( m0 F2 n
Cause-and-effect relationship, 因果关系
, i+ j9 X2 f) W9 {* [: ^Cell, 单元
, I4 s  B( }9 x# a0 LCensoring, 终检6 D& z: d- }* z; C3 T; ^/ x
Center of symmetry, 对称中心; O& e9 g4 p5 L& A; [" p& v
Centering and scaling, 中心化和定标- Q& e) O, f  ]# I; |3 z
Central tendency, 集中趋势; m; d- @- c& W! }) I  a+ Y
Central value, 中心值
: ?2 ?+ z2 e' d/ RCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测  N$ R# I: ^% f/ e4 {! }$ y
Chance, 机遇4 H& \: l+ y' i4 b4 K: v' O
Chance error, 随机误差
9 E/ q9 P( F- [+ |- @Chance variable, 随机变量
5 K" K! Q% S0 H; b9 c! o3 UCharacteristic equation, 特征方程
* y* c' g% d$ H1 {/ W$ Z( p8 [" NCharacteristic root, 特征根
; E* A4 `0 {- Z7 r9 H1 lCharacteristic vector, 特征向量9 z1 `( F9 c7 i2 o
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
; v7 N+ j( W, \$ C2 ZChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
, G# `, g5 O3 w. o' X8 V6 D7 b. SChi-square test, 卡方检验/χ2检验
; c; p5 N0 B2 o& j. L; xCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
# N0 N% t' I9 C) r+ {Circle chart, 圆图
4 o/ n+ |# o! l( Y9 X$ xClass interval, 组距
8 t* {  N! O( T9 I) ^Class mid-value, 组中值2 {0 k, M9 X# R1 B" e
Class upper limit, 组上限# r, f1 `: H- r# ^3 M
Classified variable, 分类变量
, U( J& o8 o# i# u. mCluster analysis, 聚类分析5 }& `) D8 g' J
Cluster sampling, 整群抽样# G0 ]1 ~/ k) T- i* }" `
Code, 代码
4 v  x0 X9 j' d* s% y- L4 Z/ nCoded data, 编码数据
. u' s3 p8 i! R! T3 d; K  ^Coding, 编码
0 S! ]: S% f6 U: ~. ], [Coefficient of contingency, 列联系数
! M7 z' _% X0 |7 k# B+ q' gCoefficient of determination, 决定系数
. j2 Z9 H9 J2 {) J" i8 I% K7 ^8 BCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
0 k" R. Q, g* g- Y4 e  S/ |' LCoefficient of partial correlation, 偏相关系数: K0 ~4 F6 H5 @& k' }3 @2 o
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
, \7 `! p+ K9 }" o  y3 h4 f4 DCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
* H+ K8 B. P6 _" n" {) wCoefficient of regression, 回归系数. ~% l! @' S& S! H6 A& P0 Z, R' C
Coefficient of skewness, 偏度系数& {. a% q" L8 ~% X" F1 c6 t9 T
Coefficient of variation, 变异系数
6 h- i( |7 z( P$ m- }( NCohort study, 队列研究; t- u- s6 [& t$ d
Column, 列0 k* z- q0 `; R
Column effect, 列效应5 b2 Z' i2 E( s& T8 @: \9 Z
Column factor, 列因素/ T6 P5 t" x# {8 u
Combination pool, 合并
1 Q6 \  S8 U( ECombinative table, 组合表
* _" e* m3 q! d/ d: S  }  ]3 pCommon factor, 共性因子! P3 o8 L2 ~$ |6 B
Common regression coefficient, 公共回归系数: `$ S4 C% l. s: ?& H! U
Common value, 共同值
2 F0 V, f& N8 O. E/ \Common variance, 公共方差) u, Z* P+ T' ~' ~) K' }3 O- O
Common variation, 公共变异
4 Q) G! o5 S2 ~' Q% XCommunality variance, 共性方差4 d5 x$ L# [$ O- ]( b
Comparability, 可比性, A: z4 ]! O% n1 J) a6 w9 }
Comparison of bathes, 批比较: m) a+ D- R) I
Comparison value, 比较值
- D% g  z/ l3 [$ p# rCompartment model, 分部模型
  O. d1 b4 ]+ q  bCompassion, 伸缩( b- R) o8 x7 e  R' e. r( M* p6 f
Complement of an event, 补事件
: _9 c/ X6 m. @  P1 f- ?' QComplete association, 完全正相关- B9 v. b: I% V
Complete dissociation, 完全不相关
. Z8 g' e4 A, z# X4 B% A" kComplete statistics, 完备统计量/ B4 z. m" e5 }' [3 }
Completely randomized design, 完全随机化设计+ b) _' i1 X$ Z* F
Composite event, 联合事件) |* a& g6 I1 |5 `
Composite events, 复合事件# V( S0 M; J5 W2 N# F+ U
Concavity, 凹性
' Q* U4 o3 n, }, S7 dConditional expectation, 条件期望
5 Y% E' e! ]2 _Conditional likelihood, 条件似然
4 B+ e7 a8 U8 S5 L# ]6 w' _. IConditional probability, 条件概率. w% `. A% \, }' c& k7 E4 G
Conditionally linear, 依条件线性( h) D" q5 B6 K
Confidence interval, 置信区间
; k5 H6 M# {6 W- V' L1 l0 T. CConfidence limit, 置信限$ w, y  M- A" m, Y6 }- L
Confidence lower limit, 置信下限
. v* r% T# \6 @" G! Z8 {! rConfidence upper limit, 置信上限" s+ r, y7 W* G# _9 `( L# s. ]% {
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析: x" j5 E- l$ I1 u6 e/ U
Confirmatory research, 证实性实验研究
$ f2 e) z% k9 x! {& m( DConfounding factor, 混杂因素9 B3 }: R6 o# Q# w. n: L& }
Conjoint, 联合分析' f8 O% D* ^9 F" G5 h1 m
Consistency, 相合性0 z7 `: f) k# c3 q' g& B2 y, g
Consistency check, 一致性检验: C( {) E5 z; [2 P5 V2 w9 v: w( h* P( G
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
; j* @9 X1 x) f' q9 Q  wConsistent estimate, 相合估计1 _9 x. ^" V5 [
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 p. y  s! j3 l! X
Constraint, 约束
# S* v; q3 F7 o' sContaminated distribution, 污染分布
  t( A3 s, \% @' QContaminated Gausssian, 污染高斯分布
! l0 R% a: w$ F; D8 c3 k9 n% aContaminated normal distribution, 污染正态分布
8 \0 u) L; H' f8 M. C0 G+ KContamination, 污染% t1 i6 h$ n. {& S- @* |
Contamination model, 污染模型
3 n+ ]  k- C+ k. @# @3 jContingency table, 列联表
& N6 F! E5 L" y, f2 ^7 LContour, 边界线& j8 M* {5 j; a4 h* I9 w0 M
Contribution rate, 贡献率
, H% K6 N: y: h& ^1 R# TControl, 对照$ v, y' n0 m: V
Controlled experiments, 对照实验& G6 o% _  e% X. V" w5 Q
Conventional depth, 常规深度, v/ Q6 ]; P/ V, u3 ?1 b- _
Convolution, 卷积
$ b. m8 Q8 N5 S, X% q& H: hCorrected factor, 校正因子+ t. t0 [  \5 d' c, w  }% c/ Z
Corrected mean, 校正均值* J5 o4 ?8 d5 k; ~$ `; P2 F- P* n7 l
Correction coefficient, 校正系数& D/ B: n( g. [& p" R
Correctness, 正确性! x' F9 t! G* {3 ?8 `6 u
Correlation coefficient, 相关系数; Q, S9 n5 X* J2 k3 p
Correlation index, 相关指数# u2 J- Q  S# |; C2 F( g
Correspondence, 对应
7 Q7 v' D. P& Z1 {Counting, 计数, q7 Q1 O4 u* M; |
Counts, 计数/频数
4 @9 W: Y1 \' kCovariance, 协方差3 \! ~3 f0 m9 r. d
Covariant, 共变
, q9 ~& F3 {+ `7 ]0 h1 NCox Regression, Cox回归% r& `+ t2 s; U0 l( K
Criteria for fitting, 拟合准则
9 M/ a; j- B) d. E# t0 A6 A: xCriteria of least squares, 最小二乘准则
3 c! H7 Y2 I9 ~4 uCritical ratio, 临界比
6 P5 |- p; d" XCritical region, 拒绝域( B5 m5 u  T; K; U
Critical value, 临界值+ |+ {, t+ W; F
Cross-over design, 交叉设计
3 J) a, D$ R& x$ `" G  {& S- q. ICross-section analysis, 横断面分析
/ p1 }2 V! p8 r0 y  ?- A: E" a: gCross-section survey, 横断面调查1 D! ?! Y" r2 y* H3 H
Crosstabs , 交叉表
; a' y% B' N! R6 O4 [Cross-tabulation table, 复合表
( y$ m; Q+ ]& l: }' `Cube root, 立方根
5 B  f+ M0 `/ H( h" TCumulative distribution function, 分布函数; y( G8 A- Y" Y9 q
Cumulative probability, 累计概率8 z0 w5 m' b7 s! Y! E5 i
Curvature, 曲率/弯曲
' u! W. k1 @$ i) UCurvature, 曲率( U: G, v3 }: M" X5 r
Curve fit , 曲线拟和 6 F) l& ]- r! _8 C6 X; s) o' S
Curve fitting, 曲线拟合. Z9 `6 Y# Y4 l; n8 n
Curvilinear regression, 曲线回归3 l6 j" E1 V- k5 P- a
Curvilinear relation, 曲线关系
5 M. R3 {7 t4 vCut-and-try method, 尝试法) X" }* H1 E5 M# g( R% f
Cycle, 周期; R; N! e- v* ]
Cyclist, 周期性
( R8 `& t3 Z/ O3 E1 J  G3 |; s0 B5 s( _D test, D检验2 g$ |6 l' s# |' \# [
Data acquisition, 资料收集* `+ h% K5 y6 U, C$ D; A, X. q- F
Data bank, 数据库( H4 d$ v' z) v3 s* Y3 _8 Q
Data capacity, 数据容量. B: ]& a, d; }. P) O2 B
Data deficiencies, 数据缺乏
9 f) N- Q; D4 P' r. r  c5 A! {Data handling, 数据处理
# y& V/ V& U# E! `, g% [+ sData manipulation, 数据处理
% ^9 V2 {- V- I( Q; {Data processing, 数据处理: K8 H! V0 ~! M* D  ?1 R' o
Data reduction, 数据缩减
( \3 `3 g6 X9 \2 u' ?2 Q* @+ ^$ H) @Data set, 数据集/ B) o, O& E  \; d
Data sources, 数据来源% a& K$ I/ g' H1 L5 ^
Data transformation, 数据变换, ?" K+ M8 }( @8 P$ _; ~
Data validity, 数据有效性
+ d* V9 T2 S- Z# {! {( J. _Data-in, 数据输入
. O; B* V& J* bData-out, 数据输出" s# \8 g$ `/ V: l8 P: ?
Dead time, 停滞期
0 {. f, D4 f# JDegree of freedom, 自由度
3 W1 m  P( t7 t6 n3 mDegree of precision, 精密度& u4 S+ t/ }( P; G: J: A. c" C& A+ J
Degree of reliability, 可靠性程度
" M5 R( y6 z/ A5 X* C$ `8 r# x, D( zDegression, 递减
+ r0 ?% K  F1 _+ B' D0 s5 vDensity function, 密度函数1 c" X! D/ R/ E! d- J/ f
Density of data points, 数据点的密度2 l0 R+ ]# _$ K8 S7 k3 H$ }# z
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量/ v1 t. T+ ]/ t0 o. x% Q" W
Dependent variable, 因变量
5 ~' l, t( ^' f/ e( b8 ^Depth, 深度
6 h6 D& s6 A: _+ c8 h- TDerivative matrix, 导数矩阵
% Y, f7 c* M9 `& X5 J) U- \. r' wDerivative-free methods, 无导数方法
' R, g0 N+ S# `0 b  l9 BDesign, 设计
/ \! ?3 z( T6 \+ bDeterminacy, 确定性) r( i0 m3 K+ Q/ E1 j  D& x* `
Determinant, 行列式
" T# a: W2 M7 HDeterminant, 决定因素9 J, ^* u  `: w8 T  K' v
Deviation, 离差
7 W/ ?1 s4 j' c0 F' F' c% \5 WDeviation from average, 离均差
  q6 H" N$ B9 tDiagnostic plot, 诊断图  X# v6 i4 u7 ]7 {- I7 C' f
Dichotomous variable, 二分变量
# k! D+ u0 A* pDifferential equation, 微分方程
2 j8 a5 j+ Y2 s+ }' P& s5 h6 fDirect standardization, 直接标准化法
! {  Z! b5 R1 Z5 e! u! IDiscrete variable, 离散型变量
( ]6 R/ X2 Y8 m- x$ Y2 ~; y) yDISCRIMINANT, 判断 % O6 Q8 `% E  ^4 E
Discriminant analysis, 判别分析: A' w7 p7 v( m' [( G6 @
Discriminant coefficient, 判别系数
( u$ t: H+ V- H' o  F/ O1 w  zDiscriminant function, 判别值
8 z7 g9 y2 n; B  n' LDispersion, 散布/分散度
! a* ^$ g! M: j7 S& k8 NDisproportional, 不成比例的
' @0 X  i7 \8 N; ~$ \Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量: f/ w2 M8 m/ S4 d' U9 |
Distribution free, 分布无关性/免分布$ B0 s9 f! E: c: C7 N% _1 E: ~# \' L
Distribution shape, 分布形状
( l( m8 I, [; w& m: ~6 {Distribution-free method, 任意分布法
+ x& c& E* u. I7 N- W+ ~Distributive laws, 分配律% ^+ |: I6 U! U3 M; {6 Y' Y( P" P7 J
Disturbance, 随机扰动项
3 m3 D+ c7 F4 e" C9 t0 c. TDose response curve, 剂量反应曲线
; Q, M1 ~+ b9 A6 o7 i  A3 Q; ~Double blind method, 双盲法
& a% H5 f: s  p9 ^/ r, o4 KDouble blind trial, 双盲试验
$ m! V0 I8 V- @7 qDouble exponential distribution, 双指数分布
8 `3 R+ k+ s2 t1 @Double logarithmic, 双对数
. @( V9 \. N0 dDownward rank, 降秩; m& B* K% W$ R% t
Dual-space plot, 对偶空间图. z8 S6 ^& J5 E: Q" ?3 L
DUD, 无导数方法; n. G2 @4 w! `4 ]
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
- S! S0 \# I' {Effect, 实验效应$ e+ Z$ G7 i! j$ X& m0 w
Eigenvalue, 特征值9 S0 m; \8 D+ y- _5 `
Eigenvector, 特征向量
) z5 j9 O7 H3 T; u4 CEllipse, 椭圆
; f* s& e1 d$ L; a5 W" f5 ?- N; A( HEmpirical distribution, 经验分布, x& {- z" S5 g5 Z9 }3 f8 E4 G
Empirical probability, 经验概率单位' D$ M' v% i% ^# \3 b8 {
Enumeration data, 计数资料& E. \8 ]2 n! n' z: @
Equal sun-class number, 相等次级组含量
4 V( ~9 q) A% w0 mEqually likely, 等可能0 m" P# M0 ]  Q, K, g
Equivariance, 同变性( z8 q" ?# y5 ^* g0 B
Error, 误差/错误
, Q! x- x) n6 T1 ~9 B' RError of estimate, 估计误差
* ?4 w3 H5 O. Y% X! l4 MError type I, 第一类错误
1 H9 |2 j! ]% H, IError type II, 第二类错误
6 u- E( P; o4 S$ qEstimand, 被估量) x: j. C6 p" E1 o% B
Estimated error mean squares, 估计误差均方
$ k' |' b& i$ A* QEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
. [7 L* m, D" ^7 n1 k2 JEuclidean distance, 欧式距离
" T7 x$ c7 ^8 t0 _* dEvent, 事件/ I& F/ k6 `. ^2 p4 v+ E! K: \
Event, 事件
% @, r& d& K" H. K7 N( r0 B: y/ t8 h% h& OExceptional data point, 异常数据点
# T' Y& s4 E. f1 j, f* \Expectation plane, 期望平面5 M" H& i( V; U- p. I5 j
Expectation surface, 期望曲面# m! {$ {$ _/ T& z! u5 m* D
Expected values, 期望值
5 @8 V& a9 {; i) w& GExperiment, 实验
/ B! S4 O7 X6 v( NExperimental sampling, 试验抽样; g. r  P; e1 A/ L$ L8 H; f
Experimental unit, 试验单位
5 N4 o, P. t# o" A- `" `Explanatory variable, 说明变量
# n% E9 W' Y' }) x5 k( A0 B0 yExploratory data analysis, 探索性数据分析
2 o# f* Z( b% A8 G. ^5 M! E' YExplore Summarize, 探索-摘要% p1 q7 U" c( C& ~8 {
Exponential curve, 指数曲线
7 y6 o+ [" G/ S; W, V  C, u& \& DExponential growth, 指数式增长8 p! S7 T4 p1 Y' ~3 v% t/ A+ X
EXSMOOTH, 指数平滑方法
( V! m  M* t2 H7 o, ]6 }: X. Q7 oExtended fit, 扩充拟合
3 e6 H' U  C- }1 _5 D8 A. [! s. a: yExtra parameter, 附加参数. h% j- R! ]+ F
Extrapolation, 外推法
! ]9 W) w  g& ^, |  [) D  e5 hExtreme observation, 末端观测值
; l- m/ J. [8 J  n/ t$ X6 yExtremes, 极端值/极值( i) i' P  w* k: x$ l3 S; G
F distribution, F分布% n7 d4 t+ w% S4 j
F test, F检验/ Y# u3 U# Q- {0 Q) ~- u
Factor, 因素/因子. Z; `3 e% ?( f% i# C7 z
Factor analysis, 因子分析
$ C! s" |/ `8 o2 t/ MFactor Analysis, 因子分析
2 S2 q3 I( P5 a/ X4 {3 qFactor score, 因子得分
# d  W; C  Y' I% k9 SFactorial, 阶乘% C# X# v2 e5 c5 p  V* q1 P0 E
Factorial design, 析因试验设计3 X2 m& t( a/ u* ~
False negative, 假阴性: K0 ?+ @+ |! u1 R1 f
False negative error, 假阴性错误6 |& Q7 i% y$ p$ U' a' B+ w
Family of distributions, 分布族+ S5 D2 a, u$ k; R1 H
Family of estimators, 估计量族8 R5 ~& Z8 C7 R; ]5 o/ J9 G
Fanning, 扇面& o" ?/ u( Z5 y9 i. Y
Fatality rate, 病死率
# E2 f+ K; _* r5 n1 o3 @2 uField investigation, 现场调查
- \; K$ u& j6 U) s; a9 O: FField survey, 现场调查
. [( Q' b& D, Y$ kFinite population, 有限总体5 S) p4 j0 ~& w4 M. B4 E4 _0 {
Finite-sample, 有限样本
/ ~( v) q* j( LFirst derivative, 一阶导数# d- M/ w! m  _! A2 {
First principal component, 第一主成分
. B6 N3 w7 u$ A, @% e  ~: d6 \% v) uFirst quartile, 第一四分位数
2 g4 {& ^5 @$ q; b% [  ^: T( MFisher information, 费雪信息量  {3 {; B0 K. Y3 s) M* E7 z( b6 Q
Fitted value, 拟合值
! k0 a5 U) g. }5 j$ ]Fitting a curve, 曲线拟合  |, v' }% \) C
Fixed base, 定基
* T2 y& y' i- f) s( c* nFluctuation, 随机起伏+ Z/ C8 Y$ ]. }6 h, G- @
Forecast, 预测
, ~) J+ F6 K. M* D1 O6 J+ Y4 AFour fold table, 四格表
# M6 ~* h; t2 R5 ~* I2 _* h; u) jFourth, 四分点) [" p4 S  H1 a8 S  [) J3 g
Fraction blow, 左侧比率7 ]) C& Q* \3 V" {$ S6 P& [. N! m
Fractional error, 相对误差' z6 s. Q& X4 f# \; N+ w
Frequency, 频率
. e& |2 f% W; c# y+ R0 G; u, x5 d0 uFrequency polygon, 频数多边图: u' b4 p; F7 F. H
Frontier point, 界限点; s6 V6 j$ U) a0 E
Function relationship, 泛函关系
" Q, x( z. d/ Z8 }Gamma distribution, 伽玛分布+ B- ~2 n- J7 F* M5 g2 m
Gauss increment, 高斯增量
2 g( ^9 Z* T, a# g+ t2 c+ V: WGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
" B% G* j) Z4 P% B+ XGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量1 V% Z. \% h) l3 ?, w7 y, q
General census, 全面普查
- r7 {2 b  ^- bGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ) N0 I* D( Q# b) Y. Z* A9 s
Geometric mean, 几何平均数
; q. _4 V+ d1 c0 ~! K$ O+ q4 sGini's mean difference, 基尼均差: @1 A& H2 p& q+ \8 R* Y8 C' j4 c! Y
GLM (General liner models), 一般线性模型 & ^+ Z* Y! R* _7 q7 o6 {
Goodness of fit, 拟和优度/配合度2 z; c8 J# ~8 X7 r" L; @
Gradient of determinant, 行列式的梯度
3 ]$ E9 Z' _8 x( a9 k' x3 W! {Graeco-Latin square, 希腊拉丁方5 p9 K) a: C2 }' y5 a/ A3 {
Grand mean, 总均值
! |# v* T" q1 PGross errors, 重大错误
) ~# i  S4 I. eGross-error sensitivity, 大错敏感度
# E: [6 R; t7 r- lGroup averages, 分组平均/ M6 a( G, n9 m7 ~( h/ }; j
Grouped data, 分组资料) t0 `/ B3 E2 ~) {$ F2 M
Guessed mean, 假定平均数, ]% o  i6 Z- O( U7 F8 _
Half-life, 半衰期
: I9 B- Q: C* b  L. BHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量; |' k4 l( Y$ c- E' V4 p
Happenstance, 偶然事件2 x, u& B; R1 K& {6 t
Harmonic mean, 调和均数! N) l) F+ p! H. i, W: m
Hazard function, 风险均数
4 ~) m& Q# ^" a* E! Q* RHazard rate, 风险率
( L6 @, H* i& U$ a  L7 p: c$ HHeading, 标目 7 T4 |9 Y( @3 }' `# f$ T/ L1 [
Heavy-tailed distribution, 重尾分布. l4 ]4 S) c+ K; ^" Q
Hessian array, 海森立体阵
  D2 `+ ^0 D; kHeterogeneity, 不同质
/ A( J% @4 N# Z) h' g* H* j% \: L8 Q( [( tHeterogeneity of variance, 方差不齐
: B( i) U, ~2 W. s0 J3 |9 r2 MHierarchical classification, 组内分组) y* ]! q9 C$ F
Hierarchical clustering method, 系统聚类法' X% Y; ~8 ]7 {& s" e8 A+ I. a
High-leverage point, 高杠杆率点
2 F5 M6 }; |6 J( jHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- \3 U4 F" L' v- U. v- }& wHinge, 折叶点5 ~; {6 I! \" w  C% b! A6 @/ m
Histogram, 直方图. x4 [  o: \$ d- q% d
Historical cohort study, 历史性队列研究 + D/ [' [% M% v4 C, }* o# V+ ~2 ^
Holes, 空洞
9 H, N1 v6 e. cHOMALS, 多重响应分析/ _2 C" U1 c5 ~: w1 l
Homogeneity of variance, 方差齐性3 j8 @  `7 E3 B" p" |
Homogeneity test, 齐性检验+ J# A- k% T3 I+ X" w; U
Huber M-estimators, 休伯M估计量
: H6 g2 i) K$ P# z# x" d  B8 hHyperbola, 双曲线+ p% k8 C4 f7 e3 O/ y! T" F$ n
Hypothesis testing, 假设检验
9 o( S- q* Z( ~! o9 ]- R2 q- dHypothetical universe, 假设总体6 k  d7 u$ }( s6 r5 \! {- \8 ^$ o
Impossible event, 不可能事件
9 P/ v2 x7 l/ X6 f7 d7 o" LIndependence, 独立性
3 J: W5 ^( r/ ^8 Y( u# s5 F3 V! jIndependent variable, 自变量) M1 f9 X$ h8 T: ?+ \/ ~
Index, 指标/指数
% Y- J5 F# B% i# ?: [! W( r% vIndirect standardization, 间接标准化法
5 j2 V9 C( l. K3 pIndividual, 个体
2 f6 _3 R3 F4 ?- c+ v' U) G3 TInference band, 推断带) v: ?! Y$ u3 v0 u6 l5 U3 F
Infinite population, 无限总体/ A! D! U9 e& `1 V" p
Infinitely great, 无穷大# D6 n  J, u( H) v( b/ G" V$ `  {
Infinitely small, 无穷小
8 U% Q1 B9 d4 F7 u. j: B9 bInfluence curve, 影响曲线
& w+ ~$ F0 F! YInformation capacity, 信息容量$ t) s. g6 Y* G$ x
Initial condition, 初始条件0 C: I9 J9 R: W* k& r
Initial estimate, 初始估计值" I" G2 D/ o( |) j* S
Initial level, 最初水平7 k* |+ I% g8 D" N. N& W) G
Interaction, 交互作用  I2 P( ]& ?7 \3 l* w
Interaction terms, 交互作用项) h# w. q* s& x6 y) ^/ N0 r
Intercept, 截距+ p% M1 e/ ~; Q7 s! I! \- o
Interpolation, 内插法
! [, l9 z9 K: }5 oInterquartile range, 四分位距
  s& ?( n$ P, @Interval estimation, 区间估计
+ M8 C+ [! t' D8 kIntervals of equal probability, 等概率区间) k8 D6 K% Y2 {* ^( g/ C8 X: k
Intrinsic curvature, 固有曲率) x! T  ?% ~' d5 J/ |5 ^9 T
Invariance, 不变性7 o! F' k2 f7 m& L
Inverse matrix, 逆矩阵
" L8 n* n3 H6 P9 R' jInverse probability, 逆概率5 w: s8 T* W& b5 ^) N
Inverse sine transformation, 反正弦变换' `- \4 D- R: o+ x  Q* _) _, v7 v
Iteration, 迭代 # [3 s7 \- j& w
Jacobian determinant, 雅可比行列式0 v4 B+ |! b# k3 E6 T8 J3 S0 B
Joint distribution function, 分布函数
! {. u- Q0 g. J; q0 i2 `6 ?, {Joint probability, 联合概率) Y* y# z5 K) s" q% p$ t5 K
Joint probability distribution, 联合概率分布
8 X6 L9 Y, d& i( F; j- C( [- ?K means method, 逐步聚类法
0 X6 f; o" \, f6 s& U. b* ~7 JKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 1 j% J3 ]- {" w
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
$ x$ F) z0 k: K: D: K8 xKendall's rank correlation, Kendall等级相关
9 a8 ]# j8 J1 O0 gKinetic, 动力学6 X4 Y- `. z- k! b! K- u  H) D& g) |
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
3 P0 H9 ^. p% z+ d5 OKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验% O( `  `: {( ], R4 ^: m: w  W
Kurtosis, 峰度% E8 ?1 f8 v/ I# U
Lack of fit, 失拟
2 J* V0 i0 I+ |2 P- z; a' y' `8 b1 XLadder of powers, 幂阶梯
8 H0 k, ]$ x* i) Y' _! E% K8 nLag, 滞后
2 n, Z5 D1 p9 u& i: W: ?Large sample, 大样本. n: X) J6 @/ q/ @
Large sample test, 大样本检验1 V- w8 |: n4 a4 f  }
Latin square, 拉丁方
' e& j5 ~% q# |1 M, b* F0 JLatin square design, 拉丁方设计
1 o, R9 b$ p8 HLeakage, 泄漏: c* [" n. r4 w' }8 k
Least favorable configuration, 最不利构形
  ]1 _) }5 @: t7 U$ |6 L% L  oLeast favorable distribution, 最不利分布# p0 u0 f  y( v. _' l! M4 c
Least significant difference, 最小显著差法
3 n- Y6 j( N( x; j) yLeast square method, 最小二乘法+ J2 a3 T6 E$ m3 @, f
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计) s, H# Y0 [8 h% p% p' k
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合5 s8 X8 E$ T9 d* Y
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
  E' ?7 q& U. C! n  u: ^: ^Legend, 图例* R. B6 F0 I/ m
L-estimator, L估计量
0 o" \4 ?5 I" ]- H3 |& F2 QL-estimator of location, 位置L估计量. S4 U" V# n* J
L-estimator of scale, 尺度L估计量
4 k1 X5 t. r  l% X; Z! D/ ^. x0 OLevel, 水平# M( }( D8 z- \
Life expectance, 预期期望寿命
' W! H% [# \5 J3 D. F% nLife table, 寿命表" ^3 J7 N) R7 i. B
Life table method, 生命表法/ O# f" o; j) V6 y  ~
Light-tailed distribution, 轻尾分布8 S  U8 S0 S7 U2 y8 v, x. Z$ Z
Likelihood function, 似然函数4 g0 m5 n$ \. j
Likelihood ratio, 似然比  m( Z' m9 @7 L
line graph, 线图
% E" e7 \' D, n; kLinear correlation, 直线相关
- _1 I6 D9 T8 _7 w2 VLinear equation, 线性方程+ d* {( d& q5 l/ Z+ E! \7 _
Linear programming, 线性规划
% t+ C$ h# x9 ^! @) [4 D1 J4 Y. F( TLinear regression, 直线回归( i. m( L5 p: W* A( V
Linear Regression, 线性回归
1 w$ Z$ L$ a5 ~  t: c# FLinear trend, 线性趋势" T4 Q, D; O/ |! d; K( b
Loading, 载荷
; L1 r. u0 b  p# N8 ~Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
* W4 e" }8 {; a+ G; A* I9 ~Location equivariance, 位置同变性; a. y, y- j, f- f; m- g
Location invariance, 位置不变性
2 \7 M- X( @8 [% T5 B* h# kLocation scale family, 位置尺度族
2 _' M# r( _9 p5 \4 q3 L/ |Log rank test, 时序检验 5 E. \" `9 o" L% E! P# k, {& \
Logarithmic curve, 对数曲线
& G5 H1 g* H5 q& z' V+ bLogarithmic normal distribution, 对数正态分布- U" p# e# g1 J2 B3 A* O
Logarithmic scale, 对数尺度
& i( ^, t5 @7 k/ l: ~Logarithmic transformation, 对数变换
8 z; D' W7 O) L/ V! n) oLogic check, 逻辑检查6 I2 Z' g0 o- q3 i$ P" B+ Q
Logistic distribution, 逻辑斯特分布2 \8 d+ C3 I0 m
Logit transformation, Logit转换( k* k4 x& U# M2 ?  F. p- W
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 / x4 P+ H0 |& ~
Lognormal distribution, 对数正态分布' m) l+ i/ Y: `) n# y
Lost function, 损失函数
/ W- ?# q+ B: a, A$ w/ {+ R* qLow correlation, 低度相关- `3 x  U/ k3 u, c+ E0 J. j2 r
Lower limit, 下限1 O% t) l' r! f$ r5 A, L# U; Z4 ]
Lowest-attained variance, 最小可达方差
/ e0 a5 q; f0 j3 K4 [$ ], b# |LSD, 最小显著差法的简称6 x" P, H& E& R+ u
Lurking variable, 潜在变量
/ O  K8 [7 [2 \& S0 m& K3 O; ]Main effect, 主效应* v; w& |; G! Q1 @3 c
Major heading, 主辞标目0 D7 p0 D0 D6 c4 Q( j
Marginal density function, 边缘密度函数
9 y3 K7 t6 R0 K) OMarginal probability, 边缘概率
# M1 g$ _7 _0 xMarginal probability distribution, 边缘概率分布2 }  Y, o$ s( H
Matched data, 配对资料1 Q# y8 \! j1 c5 b) f5 c, J, V
Matched distribution, 匹配过分布
) ^/ O, a: Z5 g  Z4 vMatching of distribution, 分布的匹配. a$ o9 |4 i8 ^+ r) _; A
Matching of transformation, 变换的匹配
- ~( O% y9 Z7 n, i4 {) R+ D) MMathematical expectation, 数学期望
" H8 t2 r3 k" v" @5 |4 lMathematical model, 数学模型
8 m% `: w5 _) m. R7 BMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
* y4 u5 i( t  B( tMaximum likelihood method, 最大似然法
, D* V$ m! M% }' I) ?( Q6 c, uMean, 均数
) l( x3 d/ l9 }5 |- Q6 bMean squares between groups, 组间均方& a$ W% V1 `0 b: X
Mean squares within group, 组内均方
" E) h$ Y4 a. q$ v# L; MMeans (Compare means), 均值-均值比较2 f" j- i, s/ k6 R/ m$ m
Median, 中位数- T1 z* `2 f/ D9 @! ^' w, F' _8 I
Median effective dose, 半数效量3 V) {- W$ @  N2 o+ B' \
Median lethal dose, 半数致死量
9 }. b$ q; B. Y# [Median polish, 中位数平滑
3 N4 R0 b$ b& [Median test, 中位数检验
) ]- H! R5 |' `/ ?% aMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
+ v2 h5 x  w5 z: MMinimum distance estimation, 最小距离估计
2 ]: F* q1 K8 r7 |/ n9 U6 DMinimum effective dose, 最小有效量+ q( a- U/ P6 @; P( ~9 R  @" r# |
Minimum lethal dose, 最小致死量. Q; [* _5 z! M$ n9 m' X+ A+ b
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
. {  U3 d1 x0 p* ZMINITAB, 统计软件包
  D$ h# F: d& l: ^; ~) v7 n. eMinor heading, 宾词标目
/ x, q+ R2 F% f$ J- c6 i# iMissing data, 缺失值4 Z2 M: U& z, L" o1 ?4 W! s
Model specification, 模型的确定
8 O/ G% y5 p7 ^$ rModeling Statistics , 模型统计# P4 ]: Q- L5 y; K$ W. |* F# `
Models for outliers, 离群值模型
/ R8 Z' y1 T  W: r, r2 I! [! h5 CModifying the model, 模型的修正. K# e+ `8 _) g  S: d
Modulus of continuity, 连续性模
" f0 T% s+ O8 i5 _- `6 SMorbidity, 发病率
) ?# f5 e7 t! R" \: TMost favorable configuration, 最有利构形
  v$ N/ C+ G5 eMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
; ~; D5 c0 X. U! H+ d! sMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归6 k  Q  z0 u9 j, `9 ~" a
Multiple comparison, 多重比较
" D3 @7 w3 a0 n+ Q/ o# p& E0 vMultiple correlation , 复相关! k7 ^0 [8 e, {
Multiple covariance, 多元协方差
" ?* `+ S- N# H: JMultiple linear regression, 多元线性回归5 ?- r: b1 J7 x. D+ X
Multiple response , 多重选项5 M6 a5 i- L* s
Multiple solutions, 多解
0 C5 P  j% N1 R( @- C: A' `1 u; s( qMultiplication theorem, 乘法定理
) G2 v' j% t( {8 [Multiresponse, 多元响应2 `8 Q" k/ h! L) _2 f
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
& G- h; W+ K. U9 s: W6 _) QMultivariate T distribution, 多元T分布
3 p& }3 u6 b/ K) q& AMutual exclusive, 互不相容+ m9 i0 F7 h& U% r5 e0 D& ~3 Q
Mutual independence, 互相独立5 q  E* Y- J/ e9 {
Natural boundary, 自然边界
  Q. c, S* E7 X0 aNatural dead, 自然死亡
% t7 s( c! ?: L6 rNatural zero, 自然零
& I& K! W0 }3 _2 Q* [: ~2 W! TNegative correlation, 负相关% _/ o, A5 h- x% `
Negative linear correlation, 负线性相关8 ^1 k6 ~4 `. u9 H* v  Q, X& O4 g
Negatively skewed, 负偏- ^9 b4 j' G: i8 n+ Z& z. m! g
Newman-Keuls method, q检验
2 ^2 z  O1 j3 J7 X/ m6 ]* XNK method, q检验
6 `, n4 ?* X1 C, l/ l9 m! SNo statistical significance, 无统计意义- ^2 {# R. K7 P. u3 M/ O. H6 e
Nominal variable, 名义变量# A% P2 W( [- y5 A, G
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
7 v6 U2 M- I( c7 q/ YNonlinear regression, 非线性相关
0 P1 u: s7 p8 Y" cNonparametric statistics, 非参数统计
  `% N0 f3 e( n8 s! U: v! aNonparametric test, 非参数检验" |- T" N8 {2 V6 L7 m% ~! R4 g
Nonparametric tests, 非参数检验) H  m* R1 k: J) X) u
Normal deviate, 正态离差
0 t+ y9 c6 D' Y- ~- ~Normal distribution, 正态分布
' U; \( X0 L: X0 n! d  }Normal equation, 正规方程组5 ^0 C$ y. m0 [/ ]' `, d, X
Normal ranges, 正常范围
( r/ @4 U8 f) d# Q+ PNormal value, 正常值
0 z: W( l3 B: @( O. WNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数& @% \' W+ Q5 u9 k6 z
Null hypothesis, 无效假设
6 J! A' ?. M. w/ f- Y3 a1 m; pNumerical variable, 数值变量& w. g) `( Z0 _  o; _! O, a
Objective function, 目标函数* E. R/ h( S+ [8 E# C& x  i$ n) B
Observation unit, 观察单位- i9 ^! `7 I9 l3 l. \* C. u
Observed value, 观察值
- B, e6 W+ O& Y9 k8 V% pOne sided test, 单侧检验
2 i4 K8 i& g4 m' N5 SOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
& q, H6 W' |9 y1 u& G) x) A( L# AOneway ANOVA , 单因素方差分析: q! R9 m& A+ Y
Open sequential trial, 开放型序贯设计1 n) ?9 }; I6 b' a  ]# v* G
Optrim, 优切尾5 ]. b( c  k* s1 j* z) e! f  k1 X
Optrim efficiency, 优切尾效率
6 H! i: D" d0 S3 d: L9 I6 g. YOrder statistics, 顺序统计量
, u7 S+ D. W+ C4 c- `4 {6 nOrdered categories, 有序分类
0 b) S4 t+ E! V) l; VOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归9 W! V: P) M" P2 b" C/ D2 m
Ordinal variable, 有序变量
! V- S; Z3 E* F. y* p8 Y& GOrthogonal basis, 正交基
' m( a& j, C5 Z4 z3 `Orthogonal design, 正交试验设计5 t" Z) L! m0 T8 m! q9 t# k! R# t
Orthogonality conditions, 正交条件
5 g/ \, M; q% U1 o5 [4 sORTHOPLAN, 正交设计
. d: g  ?4 Y& K+ ~' _& |6 q2 ~6 k  T. DOutlier cutoffs, 离群值截断点
* f# y8 H7 d0 ^* S8 OOutliers, 极端值9 `7 ]" H. I1 X
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 : A+ i4 c. J& L/ _- x( e
Overshoot, 迭代过度
) L9 m) A5 ]+ K1 ^Paired design, 配对设计
. m  D* e1 _4 J# s- T/ lPaired sample, 配对样本
/ D8 q2 C  W4 IPairwise slopes, 成对斜率
- }' G( P! }1 O6 \9 C3 {Parabola, 抛物线
: a$ z: j9 P* d9 `- d$ }Parallel tests, 平行试验' a, E  i! l( W5 S8 z
Parameter, 参数
- c! ^+ N* }, J- g0 ]: o* uParametric statistics, 参数统计
7 H0 K) o4 V1 ~' YParametric test, 参数检验
' x2 r- L& u" i. |3 ^4 Y. I7 B& k/ ^Partial correlation, 偏相关4 }( O" p6 M& k' m7 a/ h# x
Partial regression, 偏回归
! W4 R+ J+ s) d; [2 o! rPartial sorting, 偏排序8 n9 @. A6 k4 A! \& T: h; y9 D
Partials residuals, 偏残差$ D* s5 `* V6 k' D6 M+ i
Pattern, 模式
3 ~" j4 B4 \1 ~+ d2 D5 H' oPearson curves, 皮尔逊曲线7 ^# b# d0 u& G# Y2 L1 z
Peeling, 退层1 K. j0 _! e5 z* x7 J/ j9 _
Percent bar graph, 百分条形图: h+ R- Z6 q0 j* p! U. `! |
Percentage, 百分比8 Z9 j/ U! q- l8 E, C
Percentile, 百分位数
/ ~, U2 E2 E: i$ {  K1 [* E* APercentile curves, 百分位曲线& T$ Y3 n: H- }/ {2 z
Periodicity, 周期性
1 \% n" W. n1 |) M$ bPermutation, 排列
% Z/ t! [/ H- Y3 z4 yP-estimator, P估计量
- d3 J+ ]# Y: R" {7 xPie graph, 饼图. b+ \5 L6 y; j$ x5 Y8 d
Pitman estimator, 皮特曼估计量1 ]+ D8 f- V' w5 x; z% Y8 a
Pivot, 枢轴量
6 B1 E) ^. L5 x+ N/ _9 c9 OPlanar, 平坦. ^+ o% M$ O# d4 P
Planar assumption, 平面的假设
  K9 |+ B5 O5 i5 lPLANCARDS, 生成试验的计划卡
" T! e( i0 ^. L% a$ VPoint estimation, 点估计9 b* v' b* |: _" G3 b
Poisson distribution, 泊松分布
, a& I( |# Y" U, sPolishing, 平滑
9 ]- z, p, d+ s2 b" P0 z7 @Polled standard deviation, 合并标准差& ?9 l9 E" }* f* x0 J
Polled variance, 合并方差& S& D# b  z. r7 m3 L  B
Polygon, 多边图6 i3 g1 J/ B( |* Z
Polynomial, 多项式+ N4 g# A) r; h$ C; s1 s% r, R% l. o2 R
Polynomial curve, 多项式曲线" p2 h) Q7 _! \! H, @: X3 F# _
Population, 总体
! j2 ]0 H7 l7 M7 tPopulation attributable risk, 人群归因危险度+ C7 f* b% _8 K8 p( z, \
Positive correlation, 正相关& X7 ^9 M6 h! K* P4 |- b, i
Positively skewed, 正偏" {( s; Q* i) F+ Z2 ?# P+ l: H
Posterior distribution, 后验分布
# M$ U; l' H( C2 ~& \0 P4 q  q( HPower of a test, 检验效能
+ a4 \* y2 G( O) o& b3 {Precision, 精密度
5 d# D& W) S6 ^( e( Z! q; i+ H; UPredicted value, 预测值
) ?( p" C2 p1 `# P; y( L& MPreliminary analysis, 预备性分析
5 w' y" B6 D+ ]$ r5 M3 V; zPrincipal component analysis, 主成分分析3 m" ~$ J3 n7 f7 N& j; A9 X% X% \
Prior distribution, 先验分布# N: Z3 l2 X. ?0 S% X7 E3 J
Prior probability, 先验概率
* j& E9 V  d& j2 g" cProbabilistic model, 概率模型
+ {2 t; D' C! h9 o) W  @4 Y+ Nprobability, 概率
- I9 M( H" R: t8 n, Y7 w* m( ZProbability density, 概率密度( P% o: V; q4 j# \6 i1 I
Product moment, 乘积矩/协方差% c% ^& U# Y: r0 g& R
Profile trace, 截面迹图6 D! ?; \( m( L4 u* H
Proportion, 比/构成比
( K  W3 u: Y8 DProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: d, R& F$ I2 D3 x. P4 @4 ?
Proportionate, 成比例. }2 x% D; n0 ]6 ^) B4 @
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
$ K% p3 [; @& ]- f' n9 wProspective study, 前瞻性调查
/ D9 V0 k: [- F4 M3 `2 I! t3 }: xProximities, 亲近性 5 o6 [5 X: w( f$ G3 o& M! g
Pseudo F test, 近似F检验* `1 n4 T5 U: m: b( @
Pseudo model, 近似模型
: h0 X2 R% M' w3 J* i7 NPseudosigma, 伪标准差
: `7 Z" [& j7 w% c" l8 I3 ^% D: u8 PPurposive sampling, 有目的抽样
, l9 F( M, c3 t* }QR decomposition, QR分解' h6 q4 [9 C; j# v% z7 g' W" X- a
Quadratic approximation, 二次近似% V5 }/ l0 L: D  U. D1 B
Qualitative classification, 属性分类7 z, {) J9 o3 W5 y3 J
Qualitative method, 定性方法! S/ x; B1 U0 G' H* v
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图( L& D( U. h$ L! @  C2 t5 z1 C
Quantitative analysis, 定量分析5 M' e# E& [$ S" {3 I9 s  d
Quartile, 四分位数
9 I5 x" e: Z: w. T7 {' lQuick Cluster, 快速聚类
4 Y  e. P4 g( ERadix sort, 基数排序) s% J5 ]9 ^7 ~  Y) u3 o5 m
Random allocation, 随机化分组0 G2 C! C' n! Q. M, x  {
Random blocks design, 随机区组设计
9 G4 b; a- M" X! ^Random event, 随机事件
# t7 Q) b8 f( J4 ]7 IRandomization, 随机化
* }3 [7 W+ i% I# a; u' w, uRange, 极差/全距) a. N2 Z5 Q, ]' }3 a- S
Rank correlation, 等级相关
+ V+ z( T7 V4 E% hRank sum test, 秩和检验) R" }0 F. m# z7 h
Rank test, 秩检验! v' ]  S8 U! @
Ranked data, 等级资料
2 N, L$ A% d: n' ?8 I8 gRate, 比率
8 [6 Y$ D- u) h3 I9 b- C& hRatio, 比例
0 E8 \: ~& X+ }Raw data, 原始资料: {2 b# y$ J) E* J. [3 Z; b$ H
Raw residual, 原始残差
" F7 W' Z5 B0 }. ^2 F% {Rayleigh's test, 雷氏检验% \4 p) x+ s) I
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ! T8 d5 J& A$ t
Reciprocal, 倒数( ?( N2 b6 ?3 z9 A6 {' f
Reciprocal transformation, 倒数变换
! ^! i" Z6 Z2 VRecording, 记录
( ]! n, C- Y3 c# A" j; q0 PRedescending estimators, 回降估计量/ ?: P, D; }8 I* ], m% F+ T) G7 l
Reducing dimensions, 降维
' E0 D/ i3 Y% y& T( g  R2 jRe-expression, 重新表达
" M5 x2 b8 P- {6 C- p% bReference set, 标准组2 u) }1 u# y2 [+ }  g9 t& o
Region of acceptance, 接受域
/ h0 a3 Y! s3 n" F! p3 VRegression coefficient, 回归系数
3 A( M: @' u8 K3 j$ t. oRegression sum of square, 回归平方和
- X, w" g# P% _2 p9 L; uRejection point, 拒绝点
8 t3 y) D6 j9 \! O. E0 HRelative dispersion, 相对离散度5 J8 W* V8 N$ m: z
Relative number, 相对数# I, W5 Q8 d; U6 }
Reliability, 可靠性
* f$ q' ]2 M7 o" p, \Reparametrization, 重新设置参数
" E" z9 o( w/ g3 EReplication, 重复3 P/ l1 h  m# w1 e7 l
Report Summaries, 报告摘要  A$ u6 U4 Z; m; X
Residual sum of square, 剩余平方和
1 R! O  Z2 t, i2 G% {Resistance, 耐抗性
1 x- Q5 L6 [1 S& e4 f9 R0 ^6 v% y' }Resistant line, 耐抗线# q/ b5 r" q( f0 Q( ^
Resistant technique, 耐抗技术# R  m: @2 E3 J' u) Z5 |
R-estimator of location, 位置R估计量# y" H& f- w  y7 w
R-estimator of scale, 尺度R估计量2 W) D( d' J* r" L& ^8 _* g  Z
Retrospective study, 回顾性调查2 u- D3 {3 \& w# w, b$ T, T
Ridge trace, 岭迹) o9 G: }7 ?+ F+ V1 ~. C
Ridit analysis, Ridit分析: x; q, Y9 V& ?, R2 |. J0 ^
Rotation, 旋转' p  n  Y6 ^4 ^# X
Rounding, 舍入6 r4 A2 O1 _' `6 |8 A  {) i* {
Row, 行3 U  A2 c, k1 L% e. R/ P# ~) ~
Row effects, 行效应9 C' w, j  S$ H
Row factor, 行因素- t% Y6 B' R$ F- U# u
RXC table, RXC表
9 @* h# a' I" b+ s1 r0 R/ E1 mSample, 样本
; ]5 {3 K5 [2 h: L* k, Q, |Sample regression coefficient, 样本回归系数. q; \2 C) i6 K# M) n
Sample size, 样本量* e( F& ?- W0 A
Sample standard deviation, 样本标准差
9 `, H% Z: n5 o6 q- ASampling error, 抽样误差% g$ `& W8 f2 \$ P) b
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
6 M& v  D9 m/ j4 ?: u2 x! E) {; vScale, 尺度/量表+ B% `6 @: |5 U. i
Scatter diagram, 散点图; {: l& p% V, f7 h/ {% _6 z
Schematic plot, 示意图/简图
3 R, x3 x& J3 _! F! U) w0 r% }2 KScore test, 计分检验
9 F, p9 o' o# kScreening, 筛检5 |' C* ^/ z- y2 I, R, D& M
SEASON, 季节分析 8 J/ i* d4 E! l9 g
Second derivative, 二阶导数5 D7 K% T0 Y0 E
Second principal component, 第二主成分
. o8 u  r$ A. k0 \4 X  X% ZSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 9 R, g' m4 b$ K: M! t
Semi-logarithmic graph, 半对数图
5 Z8 c2 n0 c8 N# c; w* XSemi-logarithmic paper, 半对数格纸$ h) p' @8 D6 p5 r, z/ Y' m
Sensitivity curve, 敏感度曲线) d8 N8 ~1 T+ P4 Q
Sequential analysis, 贯序分析! }* p# b0 M  K/ `7 r0 Y
Sequential data set, 顺序数据集
1 e0 |+ D8 T3 h# ?8 @$ o! KSequential design, 贯序设计
2 I- z% y. r0 L1 V# }- FSequential method, 贯序法
  L  W* V- z3 R+ N* {* [) TSequential test, 贯序检验法$ B6 Q9 m% q# D& F+ M; u# j
Serial tests, 系列试验3 `% g0 L) m0 b8 I8 ^* J) `
Short-cut method, 简捷法 # t  l! L# J$ S0 u
Sigmoid curve, S形曲线4 g$ e7 L  i: ]' o
Sign function, 正负号函数5 t! ~% t; G: F' m4 f$ q/ _, G5 v
Sign test, 符号检验
8 J, I% ]; d5 v" ?. k) X, HSigned rank, 符号秩
' P* i5 X# R# g% v+ _  `: q2 e! [7 pSignificance test, 显著性检验- u# w3 o& N& u4 z3 E4 `: Z9 y
Significant figure, 有效数字5 ^/ B$ I) ^; s, V7 e; ?+ V0 W
Simple cluster sampling, 简单整群抽样/ V' D) j2 g2 m% S! Y
Simple correlation, 简单相关
  M. u& v" u1 z% p4 PSimple random sampling, 简单随机抽样. Y8 p9 ^, c- K' @) u) [% \0 N
Simple regression, 简单回归! g' C2 c& A# y8 G: Z# c: s
simple table, 简单表
3 H1 K: x* E7 _0 ^Sine estimator, 正弦估计量2 ?( Y. M) x: g5 H0 B$ h
Single-valued estimate, 单值估计
/ z5 S9 i2 B( M0 HSingular matrix, 奇异矩阵
$ b+ I- \) k# s, `1 J5 Y8 p) ^Skewed distribution, 偏斜分布* c+ L" |; h0 }: P0 s' y0 ^/ a
Skewness, 偏度
  D  ]1 @3 Z' c+ P3 _Slash distribution, 斜线分布
6 E8 E4 Z2 Y- ^1 R+ I5 o" H- ESlope, 斜率1 ^9 s+ B& J$ o2 `' K( R- {
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验' y; v( W: g- r+ _: ^0 `$ B: [
Source of variation, 变异来源5 i! b8 @1 ^! L( ^& ]& d% M! |
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
$ p3 ^$ m$ j% t$ a7 J. @. w' }Specific factor, 特殊因子
/ ]. A/ G; j# N- v7 sSpecific factor variance, 特殊因子方差
0 Q4 d6 Z0 n! gSpectra , 频谱
8 i" M- m8 x" r+ u- y7 B: eSpherical distribution, 球型正态分布
2 w/ f6 r% o* v6 P9 I! w  D4 G; `Spread, 展布2 F2 A1 k- A6 L
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
% Y0 W- u$ K3 e# vSpurious correlation, 假性相关# Y+ |( D2 N" u" u$ g
Square root transformation, 平方根变换1 Z4 W9 w! u: Y
Stabilizing variance, 稳定方差
$ l" v9 l  |7 n2 @/ B) Q* g5 J7 yStandard deviation, 标准差5 H" n# o( o7 _
Standard error, 标准误/ w9 r! I9 f% v# z) I, c
Standard error of difference, 差别的标准误+ R0 ^3 Q9 E& |4 o
Standard error of estimate, 标准估计误差
: @) N8 A7 m7 E# D1 RStandard error of rate, 率的标准误
$ Q8 m" \; P4 |$ }: [( \Standard normal distribution, 标准正态分布) p3 V/ j' k% S: b: Q
Standardization, 标准化1 X) e0 x6 c6 F9 j6 i
Starting value, 起始值
/ ?6 k4 e7 ^: J  Y: g: }; t* NStatistic, 统计量
$ O, [0 V- K5 v) A2 I0 j+ WStatistical control, 统计控制! A" m4 F8 i( I
Statistical graph, 统计图- e8 f1 A( y# Y9 n- _$ b' l1 ^4 T
Statistical inference, 统计推断7 R1 E' F+ H) f+ N- ^' L
Statistical table, 统计表
6 z0 y$ F4 F1 `: b0 aSteepest descent, 最速下降法5 ?: p+ w* L2 x  n) M( N- C
Stem and leaf display, 茎叶图+ e" a3 v" M  ~+ U. E& r
Step factor, 步长因子. O2 Y3 Z9 v: [- a
Stepwise regression, 逐步回归& n, G* v$ J" ~+ ^- w) g
Storage, 存3 C  u1 ~+ a! u7 o
Strata, 层(复数)" I* ?2 V7 L+ ~9 G
Stratified sampling, 分层抽样0 K( R4 U" q7 |/ J: _4 @' p
Stratified sampling, 分层抽样
$ w+ Z2 a3 U1 J4 jStrength, 强度
- M- o8 R0 S8 d) F- {Stringency, 严密性
+ F8 `2 e1 N& ?Structural relationship, 结构关系
) k0 u' A% z1 ~- y* U8 }' o# \Studentized residual, 学生化残差/t化残差) R# b2 d# H% u! e6 m9 x
Sub-class numbers, 次级组含量
% {' b' `/ d7 b; B( N7 g% uSubdividing, 分割) p( ]5 j% |/ n* G/ M
Sufficient statistic, 充分统计量6 \) u* z2 }; W$ k, z4 U! n' E
Sum of products, 积和* S0 p2 e. U$ g. K
Sum of squares, 离差平方和
( b+ ?0 Q) _0 i8 tSum of squares about regression, 回归平方和
3 w! R  q3 h" @8 _0 LSum of squares between groups, 组间平方和& O# G& }3 e9 u
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
; \# ^$ k8 ~4 o( M1 x, rSure event, 必然事件
3 _8 j& n4 L/ ]. K: D; y! t+ @Survey, 调查
& L: Z% `  A# j* E0 g% ~Survival, 生存分析7 m& {/ a9 v) V1 ?6 l* }! \6 S
Survival rate, 生存率, D) F  e- J7 C) N/ l- U; f- U
Suspended root gram, 悬吊根图* `0 F9 @0 I+ `# N/ W' L9 |; i
Symmetry, 对称
3 h' c0 I+ c% X: G$ {Systematic error, 系统误差
) e& J( O6 s2 o. }( nSystematic sampling, 系统抽样
( N1 D! `9 ~9 n7 L+ xTags, 标签3 B: b1 Q2 J5 X! l7 T
Tail area, 尾部面积: E, `; e  s$ o- q
Tail length, 尾长& ]# `& k) D4 p! J$ l$ }; t) ?
Tail weight, 尾重3 c+ d! ?6 J: l7 b- q* y
Tangent line, 切线
2 Q0 H# V8 @: d8 r% ^. ~- rTarget distribution, 目标分布
" ?& W8 t$ i' GTaylor series, 泰勒级数
' g9 j) X9 T- W5 cTendency of dispersion, 离散趋势
7 x3 S  `" j* s/ ]* V8 N( ]Testing of hypotheses, 假设检验3 u- Z* _' W* k. V
Theoretical frequency, 理论频数
( V9 m* i0 f5 ~, R3 R0 yTime series, 时间序列
  `, g" I/ k7 L% Q% W- O. CTolerance interval, 容忍区间, o8 A$ x* e( J. o: h+ w/ L" t$ ]
Tolerance lower limit, 容忍下限
+ J- o( W+ S# O* C3 WTolerance upper limit, 容忍上限" w9 z+ `' e1 ^, {8 K9 H% m7 H
Torsion, 扰率
4 Q- v1 Y3 a  L7 F7 K4 C6 c" E# TTotal sum of square, 总平方和
6 P7 @  V0 q# f. I( iTotal variation, 总变异# u2 ]1 J  `* t, V; t" L
Transformation, 转换0 r& y+ p* l0 x! Y
Treatment, 处理
. T% y; s7 n, f, fTrend, 趋势
  P, T1 o$ w0 Z0 Y$ F2 z5 a) eTrend of percentage, 百分比趋势
9 x$ A) h# W8 qTrial, 试验+ C. j' r  i; G
Trial and error method, 试错法! Q, @" a! x0 ^: d# C( o: r
Tuning constant, 细调常数
6 F9 T6 b1 R4 W* v. QTwo sided test, 双向检验
7 l, B9 H' n$ E% l) u! vTwo-stage least squares, 二阶最小平方
  X5 g) _/ j, U: z  E: q8 {Two-stage sampling, 二阶段抽样+ J# ?6 W+ O/ M( F8 Z, Z
Two-tailed test, 双侧检验5 t: e& m- ]0 s3 R) D
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析- Y/ U8 ]; q+ n- N
Two-way table, 双向表
5 K, V& Y0 n4 E; u8 y) mType I error, 一类错误/α错误6 B$ W3 u8 s; Y
Type II error, 二类错误/β错误
! Q+ L7 y6 X; o4 s% ZUMVU, 方差一致最小无偏估计简称: [+ [+ f9 t7 F" s
Unbiased estimate, 无偏估计- q/ a  s* }5 r' D/ [
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
) ?8 u/ m. ]) `! M: yUnequal subclass number, 不等次级组含量, Y* A1 {1 V6 u% f9 K
Ungrouped data, 不分组资料* N# S% ]$ i. u, B/ h6 a
Uniform coordinate, 均匀坐标; ]9 A. F6 `7 L( }. ^% P
Uniform distribution, 均匀分布* |5 U5 o0 Y* ~, u% F: Q
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计- A8 |5 B' y% x5 K$ ]6 u' B- _! m
Unit, 单元6 |0 t5 R1 y/ K. I
Unordered categories, 无序分类$ I. c3 b8 D% k; k+ p* f
Upper limit, 上限3 K: B0 `" R1 Y- D2 B, `; r& X
Upward rank, 升秩3 s2 Q7 T/ O0 S: X' A$ R" m$ L% _2 |
Vague concept, 模糊概念
9 D. V' e+ X+ o/ ~& K8 C! M/ ~, q6 jValidity, 有效性& J% s* U8 ~* X
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计8 x4 `9 e5 s- B  |. F$ C* K- i
Variability, 变异性
; f4 `8 n1 A; N( ^3 j% pVariable, 变量
2 q- ^$ O7 Y# U, M3 z4 p# FVariance, 方差
: P: O/ O& c( c; M4 y9 lVariation, 变异7 Z" d" w6 U% u0 \, c5 _3 m2 \$ b
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
- B) O, `; ]$ _( `Volume of distribution, 容积1 f6 ]3 G+ _6 X9 G; k
W test, W检验( v0 g! w' f% i, {* ^* ~& ^
Weibull distribution, 威布尔分布
+ C3 a$ M4 o$ R1 q+ a6 }! P" n" ^Weight, 权数) b4 k, Q& w+ v" Z- y3 N. |
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验8 ?9 ?" O: x" u+ T9 x+ h
Weighted linear regression method, 加权直线回归
) W, ?$ k6 G, `! s" X. SWeighted mean, 加权平均数
, r$ c, X! d3 x, Q. x: s9 P& ZWeighted mean square, 加权平均方差
2 Q5 U! f5 R  u/ KWeighted sum of square, 加权平方和# f$ [' v! E# T1 w, r
Weighting coefficient, 权重系数
3 F! a# o) O& o4 c& j: \6 YWeighting method, 加权法
/ k; e1 `% L2 [' b! _8 }8 iW-estimation, W估计量; v  t, r0 r' D
W-estimation of location, 位置W估计量$ O( y; y3 y8 {  o
Width, 宽度( A0 E" F* Q" {3 u6 ]
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验5 g; S- |4 W, w' m
Wild point, 野点/狂点% p) q: b; P; {) Z! w
Wild value, 野值/狂值# t0 e2 `9 X, f$ f
Winsorized mean, 缩尾均值8 x, |; J/ m$ t, |: F" ^' ~& q4 ]
Withdraw, 失访
& S# |- M# x4 S3 I& X, a0 SYouden's index, 尤登指数
% E0 y- B2 e7 h) eZ test, Z检验
5 |9 o. {2 m0 X; j7 @2 U% a8 S0 IZero correlation, 零相关
4 @; l( }* J: z% o8 GZ-transformation, Z变换

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