|
|
Absolute deviation, 绝对离差
( s5 n) s Y% v; N% {* kAbsolute number, 绝对数
+ }5 ^( n- v6 L M8 `9 e8 ^Absolute residuals, 绝对残差
) y+ C8 n$ b) b, M$ Y1 C& ?Acceleration array, 加速度立体阵
: |- } x2 n' I+ ^8 }/ @Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
9 [- a8 c, g7 i" o: i9 U& C) J- ZAcceleration normal, 法向加速度. x: x4 B5 f0 u! I
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数, |$ p. C: {0 {, M, r% s0 Y, L+ j9 ^1 \
Acceleration tangential, 切向加速度
A4 u: q J6 j1 y# B9 fAcceleration vector, 加速度向量) J8 f0 w- R! V) j. @' D% e
Acceptable hypothesis, 可接受假设
6 O* d+ I- @7 u+ `: zAccumulation, 累积
) W ?/ G$ g8 `Accuracy, 准确度; a! |/ y) c$ t" B/ e; i
Actual frequency, 实际频数
8 G# J+ {+ t( a; \9 AAdaptive estimator, 自适应估计量3 Q2 F* } K4 n6 `0 O
Addition, 相加
Y* a1 a: H9 s( m7 H5 I9 [: `Addition theorem, 加法定理
6 p5 A% P. {3 @2 ?( q! [+ r zAdditivity, 可加性
6 D s( ?- Q" l; m% r- U+ CAdjusted rate, 调整率
7 W! h4 `9 K6 A2 r" FAdjusted value, 校正值
0 @1 x1 t) T/ LAdmissible error, 容许误差; `3 ` V# D3 L6 s: i% t
Aggregation, 聚集性
3 T' A) H- |0 F% _& f- h$ tAlternative hypothesis, 备择假设& N; r3 d4 K8 u% J
Among groups, 组间
- Y7 j- t2 B2 u: r; tAmounts, 总量
/ i: Y/ c" A. G; r5 Q0 O7 y7 hAnalysis of correlation, 相关分析
/ y3 ]2 {5 I' dAnalysis of covariance, 协方差分析6 j6 s( z" h& v$ H
Analysis of regression, 回归分析+ U$ \( s& |7 I: E$ h' K) W
Analysis of time series, 时间序列分析 h& F" X' Z9 g# v$ q4 b
Analysis of variance, 方差分析 S. v# f5 M0 h+ ]9 T* ~- u
Angular transformation, 角转换
) X) K' @' Q, ~0 V: T- F" AANOVA （analysis of variance）, 方差分析! f& X( P1 X6 b
ANOVA Models, 方差分析模型
! r# d7 \/ d. B, XArcing, 弧/弧旋0 O$ T5 c8 d: R G L( N3 n
Arcsine transformation, 反正弦变换
/ y$ z6 S3 Q+ s$ F7 b# {2 LArea under the curve, 曲线面积
: c u, ?) D* lAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
9 u, [) k. g7 n) `ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
/ A2 A U4 V5 ?5 i0 \/ g, AArithmetic grid paper, 算术格纸
4 L' L2 ]' y; b% W) P' KArithmetic mean, 算术平均数
( W6 h1 o/ b7 V' l1 p4 kArrhenius relation, 艾恩尼斯关系' t* p6 A8 |8 O2 S
Assessing fit, 拟合的评估
) _: @$ d, c$ o) D* B1 d. }Associative laws, 结合律
) M! F5 O$ d+ t; M4 v mAsymmetric distribution, 非对称分布
( e( l+ p2 X e0 [Asymptotic bias, 渐近偏倚3 u: S+ t9 D r, J: ^
Asymptotic efficiency, 渐近效率) @+ W; e$ d$ A; P+ {; D
Asymptotic variance, 渐近方差: y# o0 l% L$ m2 j
Attributable risk, 归因危险度. P5 t8 T& i2 \3 F4 h$ j8 S# u, B
Attribute data, 属性资料
& B! O& f9 f, b& p' c- k- KAttribution, 属性5 U! S+ | r, M: U1 x
Autocorrelation, 自相关& O2 G; h" O$ I# v0 Q8 a
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关# s( r; z) _# w G9 r6 e, }
Average, 平均数
- d9 p8 P `% b7 T( j; iAverage confidence interval length, 平均置信区间长度6 {- P- u7 V) y$ N% r
Average growth rate, 平均增长率) B* G9 f: G! R- N; a) R& e
Bar chart, 条形图% w9 A3 o2 K; o8 o, Q5 y& L
Bar graph, 条形图
' e6 d5 F- G% G/ i6 ]1 `Base period, 基期
8 s# L' J4 }* V! Y: mBayes' theorem , Bayes定理
/ x7 O# p3 p! ~0 j5 O6 }Bell-shaped curve, 钟形曲线: c0 a3 Q! w4 M2 J
Bernoulli distribution, 伯努力分布
' S9 i! E2 [6 d/ O% ~Best-trim estimator, 最好切尾估计量3 R$ t, Q* u! v: k6 C) D' u
Bias, 偏性
0 A, h j4 Z+ L0 @' C; m7 W3 ABinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
' ?0 g& G' L- {! K0 K6 d- GBinomial distribution, 二项分布
1 O: u' X' P( Z z' ~' n* M7 k2 eBisquare, 双平方
9 N" ?' C! [2 E! L4 k4 BBivariate Correlate, 二变量相关" L1 {' ?- I8 b% q9 l
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
6 q3 K, _) x0 Z7 mBivariate normal population, 双变量正态总体
j; `9 G" ?2 f# B# J: gBiweight interval, 双权区间
2 a. b; T, \# c0 j/ ~ T% pBiweight M-estimator, 双权M估计量
* v E" e8 l: v6 z! h+ UBlock, 区组/配伍组
4 R$ P N6 Z( q0 @2 \/ e R; s4 |BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
. R) i5 |$ r3 l- M( Z+ l# ^Boxplots, 箱线图/箱尾图
" e+ E N: t# l9 WBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
5 `. ]% S: d) z( R/ d: i. U$ p/ vCanonical correlation, 典型相关! b8 Z/ a0 B# b7 P+ q
Caption, 纵标目) I7 m! v, W: l' I
Case-control study, 病例对照研究! k0 r- k$ {; I) o/ g! I4 j1 `) |
Categorical variable, 分类变量
# S% y% {& q0 N+ [# u3 {Catenary, 悬链线 O) _3 X2 }- E! [ r# L: I% m
Cauchy distribution, 柯西分布2 ~( L: U2 m) T1 V: y9 ?
Cause-and-effect relationship, 因果关系+ \+ V9 Z& V& P9 f# d/ a5 }
Cell, 单元# V C3 z8 d9 j) _
Censoring, 终检0 j+ ]. d( _1 a" {7 x* d( w
Center of symmetry, 对称中心
& I, j4 E: x2 u" B, m, YCentering and scaling, 中心化和定标
0 b% J, \9 t9 lCentral tendency, 集中趋势
3 n% @. V$ Z+ n ^' c) ICentral value, 中心值
3 p J# B! ~) G4 e5 sCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
7 P6 p$ Q+ U/ L; nChance, 机遇" m o* H( o; W9 j, ^
Chance error, 随机误差
8 ~2 D0 V8 T$ j7 ^! d3 a$ OChance variable, 随机变量
& w. E7 X9 E! n1 W$ r6 HCharacteristic equation, 特征方程
- [3 W8 | n% y4 T2 N8 I) c0 ?) h/ U8 F7 lCharacteristic root, 特征根; B9 s, H' G }+ s5 C: [2 {
Characteristic vector, 特征向量
- }/ _4 w# o9 O* E) CChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则" L/ y( q# d+ ]9 ?5 g! H8 W
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图3 f, \# P2 y& k8 P/ c
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
4 p3 e5 z' ^1 \4 H8 E% aCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
7 P* j+ i0 E0 X8 v# u$ ]Circle chart, 圆图 $ ^6 t4 O6 r4 v+ ^
Class interval, 组距$ b1 L, f8 y p% D' i9 [4 h1 N2 N3 K
Class mid-value, 组中值+ C' i% w, S/ q7 I# c' W) P# D) j; g9 S$ i* K
Class upper limit, 组上限4 u- A3 }+ o1 F; y: P
Classified variable, 分类变量
8 }$ G/ r# e3 P* rCluster analysis, 聚类分析
3 D% y7 ^$ [6 _- V" X: y/ JCluster sampling, 整群抽样
$ Q! m! I5 K ?3 t" R) pCode, 代码
3 ]. ~) F% ~7 B5 }% ]6 {, CCoded data, 编码数据
* g3 p: @$ y$ v% }Coding, 编码
& ?8 s* n, Z) r0 s/ j* N0 xCoefficient of contingency, 列联系数( E7 n* f+ V$ ^* A1 P
Coefficient of determination, 决定系数
) j, h+ Y R8 R3 f8 D. S. K- [! N9 lCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数( {& f1 H0 ?) X% B8 d9 C6 V
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
% W8 L* j8 }: g1 X( f8 P* SCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
1 g, y9 G3 I, u' bCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
; ^9 }) [% [. Y$ c. aCoefficient of regression, 回归系数
1 ^" }5 z. r% Q' b( f! E4 b9 ~Coefficient of skewness, 偏度系数 ?* S+ c( d, a1 u Y; E) f
Coefficient of variation, 变异系数
z/ h0 b$ ^/ h1 |: JCohort study, 队列研究
% a! w2 ]3 D/ g' Z, v( {7 a& @6 N: g* vColumn, 列1 H4 v% Q2 `" t+ |" d8 D
Column effect, 列效应: n3 f$ r6 e' ~: o7 T1 h. ?* s
Column factor, 列因素
& | ~( o: B; j4 h4 ]. NCombination pool, 合并' V- z7 u ?* R$ X, J: {& R7 x* k
Combinative table, 组合表; j9 n; G2 y5 \2 J& [# f3 Z
Common factor, 共性因子
3 d7 E- {1 t6 b# |/ I- kCommon regression coefficient, 公共回归系数
9 b+ f! _2 }1 n$ l$ NCommon value, 共同值" @6 r- S" I- b N( ]! n$ ? j- z1 _
Common variance, 公共方差, j& n& a, ?) f7 K/ _' R5 K+ F
Common variation, 公共变异$ U. M/ b: W; ]: q5 w
Communality variance, 共性方差* u1 N/ Q- E/ W* a0 z
Comparability, 可比性
- S/ U6 y" V# X a8 o# X! e ~Comparison of bathes, 批比较- ^$ w- D! y* R
Comparison value, 比较值6 Y2 n+ F% u- W& Q. \# @
Compartment model, 分部模型
/ P$ V' ?5 i; F6 A$ ^7 h2 v' lCompassion, 伸缩4 ]" l2 M9 l7 N8 _; I# Q
Complement of an event, 补事件
0 ~3 x3 f; X4 b" L1 M7 NComplete association, 完全正相关9 V4 ]* I7 J0 O2 F
Complete dissociation, 完全不相关
$ b9 R9 L! h! a1 b" xComplete statistics, 完备统计量9 }6 G: U* v( P; {: t- N
Completely randomized design, 完全随机化设计: h9 c8 `0 h3 v; O+ X
Composite event, 联合事件1 L0 U0 X: Y. B) H6 J7 R m( G
Composite events, 复合事件
6 {, y1 H. S) V8 k6 W6 DConcavity, 凹性* O* o8 {: t1 E1 z! y* [
Conditional expectation, 条件期望+ M- m( t* q- ]7 {
Conditional likelihood, 条件似然7 R2 D9 F2 v4 g- T* J) H: p
Conditional probability, 条件概率8 W. m4 w5 V( t. X# H2 K
Conditionally linear, 依条件线性) n+ ~! T Y% R; @
Confidence interval, 置信区间
6 D' r6 H- r' F9 e1 {( SConfidence limit, 置信限
$ W% e- u) F2 g7 u2 w, BConfidence lower limit, 置信下限
2 H1 b( t0 R$ A5 j! p$ p: UConfidence upper limit, 置信上限
. g. _( B2 [. PConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
0 s7 J. [# R- U7 |Confirmatory research, 证实性实验研究
! _ ~ h# g& A( Y1 n: V/ v0 iConfounding factor, 混杂因素
2 G3 m4 Q% u' K8 Z8 P5 pConjoint, 联合分析8 K) U' F4 ?9 ^% k
Consistency, 相合性; w5 z) O: U- J5 N# N) O
Consistency check, 一致性检验
) }- g5 D& J; ]1 e3 H b5 z- cConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
/ `) ? F2 a" ^5 UConsistent estimate, 相合估计
' ?; R6 m2 ~4 \8 o7 O4 {Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
3 i% z% v/ O2 E+ _Constraint, 约束" W" [0 n( e/ `/ c) X7 t* j
Contaminated distribution, 污染分布( Z/ g: |( K3 h& e6 F
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布1 g: l5 P; _& L
Contaminated normal distribution, 污染正态分布2 a( w% g5 \% Z
Contamination, 污染
( i1 i5 v2 z, A9 ]& X+ jContamination model, 污染模型
2 M6 X7 @' @$ j7 Y+ u, NContingency table, 列联表+ Z% E; Y7 X' x5 G9 i
Contour, 边界线; o+ O- G+ V: K
Contribution rate, 贡献率+ m- {' q( U% _8 {$ g" a# ~
Control, 对照
1 V* k/ c# _% w4 [3 RControlled experiments, 对照实验
: }: L9 j8 W/ c5 ~4 m7 nConventional depth, 常规深度0 ?9 c, H! X0 b8 `0 k6 ^0 b# D
Convolution, 卷积 w; G# d J# j$ l) i. X
Corrected factor, 校正因子& m' Z* i' w, J
Corrected mean, 校正均值3 M! q# y/ ~& D5 h9 o3 W3 i
Correction coefficient, 校正系数
- g+ `! T7 y. {& L1 j R. FCorrectness, 正确性2 ~$ P* {& ], k9 [+ B2 }
Correlation coefficient, 相关系数& v2 N/ N& i, g# N& M, q
Correlation index, 相关指数: {- g$ T) J+ p, R; f! u6 ]: _
Correspondence, 对应8 m- r. \1 E+ r6 L/ A
Counting, 计数
) m& R, X, a8 H. O1 L* d FCounts, 计数/频数2 P7 G0 y: S0 j" A5 o
Covariance, 协方差$ b, R$ s$ D& o3 Y: f4 s
Covariant, 共变 1 c# i& U/ W- f8 ]
Cox Regression, Cox回归! ?$ Y" e# {, D: n' w- ?2 R5 C
Criteria for fitting, 拟合准则, A- H& G# O( ~" r- H x1 I
Criteria of least squares, 最小二乘准则5 d# [0 n: w) m2 M: a
Critical ratio, 临界比
" B- I8 h4 N' FCritical region, 拒绝域+ c6 W6 s' h; q
Critical value, 临界值
# G- x" u! Z E& K$ `Cross-over design, 交叉设计0 |/ H% h1 F8 _8 Q2 r# K
Cross-section analysis, 横断面分析% f4 X" A4 y5 G* v; G
Cross-section survey, 横断面调查# h8 V7 q. a$ R
Crosstabs , 交叉表
: j8 R6 f* z/ b& lCross-tabulation table, 复合表& C; _& b' B* B; r
Cube root, 立方根3 e( e# }5 \ s- o: M
Cumulative distribution function, 分布函数
* ]) P! W" }: |" j" W: F! A1 LCumulative probability, 累计概率
4 m& g7 w) \' Q) u n1 aCurvature, 曲率/弯曲
4 I. B0 d- m. T2 |Curvature, 曲率
& w! b0 i" \( @* G: ECurve fit , 曲线拟和
# Y; B( n% ?2 ~, s2 W3 }Curve fitting, 曲线拟合
6 L2 n4 d! J7 |9 S. n# @8 E# xCurvilinear regression, 曲线回归! R j( J" [5 m8 I( _
Curvilinear relation, 曲线关系
' [! s& Y0 V K: D, m6 d4 KCut-and-try method, 尝试法: |' I3 H" O0 H$ Z9 Y4 W: R+ L
Cycle, 周期
0 G" D( s0 i' d, ^6 q, `1 j5 D: S( sCyclist, 周期性. Y/ z9 [5 X0 {; W2 T
D test, D检验0 w) l% I+ G3 D+ M; I6 N9 v2 @7 B/ O
Data acquisition, 资料收集0 T$ B$ l7 T2 m7 j( z! V; g2 O5 M
Data bank, 数据库
, C* K2 K4 S5 u. r; `Data capacity, 数据容量
9 r9 {! J4 O7 r* f: A9 cData deficiencies, 数据缺乏
( u1 F+ `7 O. b$ oData handling, 数据处理' o5 ?) D5 ~% b% A" ?7 v2 ^. W
Data manipulation, 数据处理
- c$ b5 }3 J/ B! Y" }* b7 ^$ QData processing, 数据处理3 x% L t) x6 ~7 u, R
Data reduction, 数据缩减
( A5 \) U3 B3 E' {0 F+ hData set, 数据集$ J# m0 L4 t1 ^
Data sources, 数据来源
: b/ W) F# Z2 H# @4 Y6 W# [; ~8 gData transformation, 数据变换% [* `: T( A- x! p
Data validity, 数据有效性
1 T" c& f% [4 y3 V" bData-in, 数据输入$ Y1 Z% c# |0 D- b. [7 J
Data-out, 数据输出- m3 T3 c5 T+ w) N) [$ c# O1 d
Dead time, 停滞期! W2 S8 h- K* t# ?
Degree of freedom, 自由度
/ l$ {2 I! l& \. sDegree of precision, 精密度( e2 n7 p/ v0 i2 U
Degree of reliability, 可靠性程度/ |1 a: D7 L* @
Degression, 递减' i9 i& R, {9 X* m/ @
Density function, 密度函数2 n( w. Z9 M# g6 }& Z1 \ r
Density of data points, 数据点的密度& z! z/ V. L# V
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量' `, x6 h/ v" K9 \& P0 y0 `7 N5 J
Dependent variable, 因变量
" ? l2 \5 Q( V" V% J) ^3 l- o5 C, HDepth, 深度
4 P2 P& g3 h5 G: S5 k# RDerivative matrix, 导数矩阵& ]1 P; C- _! t! c+ }' v& w
Derivative-free methods, 无导数方法
( E$ g5 T) R. i: mDesign, 设计8 k) G* T4 j) Q. [* k
Determinacy, 确定性
8 \7 ?0 N# B& K! y6 }; u/ }% m9 UDeterminant, 行列式
) d* ?0 O# w4 X: yDeterminant, 决定因素
% B! ]1 c- o0 a( S+ e# yDeviation, 离差5 B* K8 Q3 K% @$ J3 }
Deviation from average, 离均差
. {( C0 H/ c% [9 l& NDiagnostic plot, 诊断图! X5 z6 @! Z+ C' M
Dichotomous variable, 二分变量5 p/ N% X5 R. b7 M0 Y
Differential equation, 微分方程
% ~3 t1 L' V hDirect standardization, 直接标准化法4 Y& B) g( D& y! A/ F0 [+ p
Discrete variable, 离散型变量 t5 I. c$ D+ Q0 t" T- u& Z
DISCRIMINANT, 判断 + j& @$ ]& M# Y( _8 j2 H9 u7 g7 n
Discriminant analysis, 判别分析
4 r- p- |8 U; y5 c& V+ TDiscriminant coefficient, 判别系数
) {( C, u# w# c4 W1 j- ^Discriminant function, 判别值7 y1 J# q2 g7 H; `6 g9 h) ]
Dispersion, 散布/分散度) V# F, @! |* W D: e8 Q1 h
Disproportional, 不成比例的
- ~9 Q5 {' M% q1 P( G5 k( \Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
8 x* p3 C6 G$ C ~- ]" CDistribution free, 分布无关性/免分布: N: E* c2 j) D0 T2 n* c# @$ O
Distribution shape, 分布形状
" m! W8 V! n x5 d' cDistribution-free method, 任意分布法! d3 K7 M& g4 j8 P0 z) t
Distributive laws, 分配律
2 j4 U* _) g" M- LDisturbance, 随机扰动项
9 r# w3 h( a/ \$ }Dose response curve, 剂量反应曲线6 L0 i7 _2 V" |. g
Double blind method, 双盲法- e# ^, x4 W7 S+ ?8 Y, H7 ?: R* K [
Double blind trial, 双盲试验/ ~5 n) U! U1 A6 y9 n' E& f
Double exponential distribution, 双指数分布" m+ {6 U4 I+ a
Double logarithmic, 双对数
7 F5 ~, [) s8 Z/ y( s1 |# M1 _4 fDownward rank, 降秩
2 b; w' m1 I9 G$ EDual-space plot, 对偶空间图
3 |: J" V* K. d1 w6 e5 ?. hDUD, 无导数方法5 R' J( O, o" ?* e- j$ S% ~
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法% k$ O+ S+ q' S+ E. p8 m
Effect, 实验效应# w7 {( K. p+ t' E
Eigenvalue, 特征值
$ N0 |9 F9 t$ ^0 E; }0 s, CEigenvector, 特征向量
* h8 p1 M! |; T Y7 t6 vEllipse, 椭圆
0 x( [3 f: J9 b5 z" yEmpirical distribution, 经验分布0 [1 u$ }$ N$ {- w
Empirical probability, 经验概率单位
! [* G3 C& E* ZEnumeration data, 计数资料# E# h: d7 D5 L" U( R6 w( l
Equal sun-class number, 相等次级组含量
8 r9 ]0 M2 g; x& m' W3 a. R! WEqually likely, 等可能
8 i6 |! j" b% o9 sEquivariance, 同变性
0 J6 D3 @; z( s8 L' `$ I+ BError, 误差/错误
+ [1 k6 N$ I4 F/ v( aError of estimate, 估计误差
' F0 m: C* @$ t/ oError type I, 第一类错误
7 n7 Q1 Z2 A6 ^/ i MError type II, 第二类错误& S T, m- z1 [* f
Estimand, 被估量' q' A3 ^8 Y7 o5 P W* b
Estimated error mean squares, 估计误差均方
$ J6 ]( }9 w" n- F2 TEstimated error sum of squares, 估计误差平方和 l& f/ G2 q$ X
Euclidean distance, 欧式距离( W5 `2 ?' G5 N( @3 X4 @2 n I3 r
Event, 事件
' K! x3 n( z* y n+ s6 n& IEvent, 事件
( [; C+ H" r/ Q" Z9 s) i4 iExceptional data point, 异常数据点8 c" h0 A" S" K$ Q+ i) U
Expectation plane, 期望平面" D7 x, h% W. ^3 B9 O
Expectation surface, 期望曲面3 {' a& l0 L4 H9 k' p; C
Expected values, 期望值
3 i' A- @! R# u: U* N; u% wExperiment, 实验( i T$ s7 t: G5 c8 }
Experimental sampling, 试验抽样. X. W3 s8 e+ M7 J2 n
Experimental unit, 试验单位
( M9 @2 r2 E z3 d: I" vExplanatory variable, 说明变量
9 O* n1 G! P" i! [+ l5 y9 qExploratory data analysis, 探索性数据分析
( ]( f0 I" w, l0 r; Z9 ZExplore Summarize, 探索-摘要
/ L. l& J& ]) n2 {Exponential curve, 指数曲线1 [* ]2 N2 e; j& A" G! v- R) `% M
Exponential growth, 指数式增长
8 s3 M! p# k# o& vEXSMOOTH, 指数平滑方法 ( {8 V$ p% _) F! E4 }
Extended fit, 扩充拟合" ?8 H9 ?' X9 }+ A5 e) R$ I
Extra parameter, 附加参数: P5 r: U7 ^: z1 w* Q/ `( {0 e
Extrapolation, 外推法$ J! a7 J$ _$ |1 @! p; z
Extreme observation, 末端观测值6 L7 R$ L0 {3 r3 Y8 }/ X( B
Extremes, 极端值/极值! r! `+ {9 t8 F: S
F distribution, F分布
! b/ W4 E0 s2 L# m# HF test, F检验
" l" G$ z8 j3 c/ j3 `$ dFactor, 因素/因子, u" N0 I9 _: a8 m- R0 C
Factor analysis, 因子分析
+ W: w. V/ l' J$ VFactor Analysis, 因子分析, d$ j! r% H' P+ ~' w- ^- J3 q
Factor score, 因子得分
; D8 U4 F) }6 gFactorial, 阶乘 C( p: [' o- P% O0 x
Factorial design, 析因试验设计" r0 |8 o" ^8 f- @- x/ O4 P3 |; i
False negative, 假阴性/ a# u; r9 N( P$ E) H
False negative error, 假阴性错误" R1 S- W* {& g& }
Family of distributions, 分布族
- m9 k4 A5 w9 b' r' BFamily of estimators, 估计量族
" N5 y5 R: _2 d; ^* JFanning, 扇面2 b& D2 b7 K/ }6 l' H
Fatality rate, 病死率6 |& b: `' b, s, Q
Field investigation, 现场调查
* z0 Q9 f; E/ v7 CField survey, 现场调查 b$ [$ H# B& o9 _
Finite population, 有限总体
. G# ?) p2 x! |. |7 q TFinite-sample, 有限样本- n e6 H' D1 l) t, Q
First derivative, 一阶导数 b0 {; r% ~' X$ T$ e* {
First principal component, 第一主成分
& T6 q- X" ]4 L6 G$ KFirst quartile, 第一四分位数% C+ v2 u1 G. c" Q
Fisher information, 费雪信息量
! t; i1 d, j; q# ^9 f5 x' TFitted value, 拟合值
4 o( \% N G) Q. K- A* @Fitting a curve, 曲线拟合
- d2 C% l3 T* j- oFixed base, 定基# N" `1 i/ k" E; r' b/ v+ f
Fluctuation, 随机起伏# ^' p7 M8 n) c. W. u
Forecast, 预测
/ a5 o0 M: @+ ~% C9 o7 [Four fold table, 四格表' T4 G( N* J! {
Fourth, 四分点5 [% k$ H$ x7 g, I) i7 w0 q
Fraction blow, 左侧比率- r4 k) u9 N! Z( h, D
Fractional error, 相对误差
- A' M$ H( s+ _3 qFrequency, 频率$ ]7 S, u n. v$ M
Frequency polygon, 频数多边图" H+ G, W5 E2 F6 t8 X! m
Frontier point, 界限点7 N0 S9 h8 ~- ~
Function relationship, 泛函关系
( h* x0 N! ^7 g9 _- DGamma distribution, 伽玛分布0 S8 C& Q- y! y: Z: z
Gauss increment, 高斯增量, c. ]8 C$ Z& J) ~8 Q) G/ K4 {
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布) f% D. ~$ E5 _) |' @& \, |
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量 q$ M# v3 ^: R) a/ _
General census, 全面普查
, V* s Q* R9 m& ZGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 2 |) I4 F1 t0 u0 R& s& a
Geometric mean, 几何平均数2 ?$ ?. W% U7 t: E5 x }' ?! Q) V
Gini's mean difference, 基尼均差
7 x3 ~) o$ T5 z0 KGLM (General liner models), 一般线性模型 / Q5 C$ Q3 G: g* V$ [, \
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
( }0 S: v) e7 [2 p- l+ l1 QGradient of determinant, 行列式的梯度: o7 _+ l- O B# D7 ~
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
/ s- {8 V' u! [Grand mean, 总均值9 Z1 q7 G3 M W7 z
Gross errors, 重大错误% q' G. @6 x9 v& E6 e5 _
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
( X& ]) t: W, H8 m# z, b7 ~Group averages, 分组平均
7 s. G$ T" D4 ~9 f0 FGrouped data, 分组资料- n9 k* F+ D5 a# }. w
Guessed mean, 假定平均数& E0 C0 W+ w% |: k& O) X @/ m
Half-life, 半衰期
5 B6 D6 j) f1 N6 p: h2 `& v) }Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
0 r5 n/ W h5 X* w# _1 bHappenstance, 偶然事件+ i. R; ^8 u- | \: X% B6 P8 @
Harmonic mean, 调和均数+ n. S9 O5 I" Q# Q4 v. h
Hazard function, 风险均数
( a6 ^- Z, h4 q' ~Hazard rate, 风险率
9 Z4 f W' l9 Z0 l4 @1 s5 NHeading, 标目
, q$ U7 ^! e5 e5 jHeavy-tailed distribution, 重尾分布
% g5 Z2 L( V& Y8 o1 i5 V1 f3 |Hessian array, 海森立体阵
' C; q& X3 R/ O" i8 S" Y1 nHeterogeneity, 不同质
3 G3 p1 c0 C+ v: f7 J SHeterogeneity of variance, 方差不齐
1 m6 c" f4 P2 A. gHierarchical classification, 组内分组
; ~0 G" \; m' H( b1 HHierarchical clustering method, 系统聚类法. A0 B- ]; b% m# w
High-leverage point, 高杠杆率点
0 h& d" F$ H8 g: dHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
g2 d8 q0 j8 fHinge, 折叶点
. F1 `6 |, ~6 S- i3 BHistogram, 直方图
; T# q$ ]* |3 M+ Y4 yHistorical cohort study, 历史性队列研究
9 }1 O- v4 n$ |8 i$ b( yHoles, 空洞
6 n: R* H" ^/ p( \+ {9 K* }HOMALS, 多重响应分析* n+ u5 ~: W" i* `$ n
Homogeneity of variance, 方差齐性$ u8 }- J! u* t" k( u: m* @9 ~
Homogeneity test, 齐性检验
5 t8 `1 Y" P4 H. v+ {Huber M-estimators, 休伯M估计量' k; G' i& q! s$ m$ q- B0 A
Hyperbola, 双曲线
$ D& Z; @( W& j9 h: tHypothesis testing, 假设检验
7 b- o: d* I2 B0 a, w8 h% qHypothetical universe, 假设总体# L+ Y# t% h/ }9 r" q6 {
Impossible event, 不可能事件) z8 x ?% Z$ [3 N( t' b/ I7 H
Independence, 独立性. `7 A) u |4 `* F7 Q4 E) o# ? X
Independent variable, 自变量
* L: q3 j7 J& Q7 X: iIndex, 指标/指数 o5 C9 s* W% p0 ~8 v% X1 @. f
Indirect standardization, 间接标准化法
7 X. t# F7 b/ @) V9 J, GIndividual, 个体4 ?7 H! `" u8 G2 M
Inference band, 推断带
! T. o* P) ?& j7 _- N' e/ k5 wInfinite population, 无限总体
( G1 n! |5 K5 t8 b( L% D3 tInfinitely great, 无穷大
% o' }2 _/ G4 S; fInfinitely small, 无穷小
* y9 G, b1 A/ wInfluence curve, 影响曲线
: ?9 r5 F& o# v# P6 WInformation capacity, 信息容量0 Y* [6 }# T& [8 \6 R, K
Initial condition, 初始条件
; } ?9 p+ }, ?1 m, t) i rInitial estimate, 初始估计值# E6 h! S* d5 @* r( h7 X! T# Q
Initial level, 最初水平
- |* P$ Q4 c8 g" P# sInteraction, 交互作用
* p Q9 Z& n, j1 R4 lInteraction terms, 交互作用项2 m- [" n6 ?# p( H/ b
Intercept, 截距# n" D+ ^8 ^" o# d$ Y/ W2 A
Interpolation, 内插法: A, ~- z8 G3 V; b6 `3 e- o
Interquartile range, 四分位距" K5 k/ {, v4 I$ W5 [
Interval estimation, 区间估计0 z/ U+ l. l8 Y* K9 P0 _! Z! _
Intervals of equal probability, 等概率区间1 ]" N) D1 |/ p3 a2 v
Intrinsic curvature, 固有曲率5 P& S( f, ? r j
Invariance, 不变性6 f3 c- v9 ^2 \& E! N4 u( J1 S7 ^% x
Inverse matrix, 逆矩阵
( A" u0 A, ^) T4 bInverse probability, 逆概率' q$ F2 K5 h% F; j* Z+ O
Inverse sine transformation, 反正弦变换9 H9 x& X% F/ y* m& |8 O
Iteration, 迭代 $ @$ o! c2 l# t2 d% M: U
Jacobian determinant, 雅可比行列式, { d P/ Y- O
Joint distribution function, 分布函数
! D) Y# Z" O3 u3 |* w0 j" L! FJoint probability, 联合概率
# [4 u) l, G: u) w) Y2 Z& rJoint probability distribution, 联合概率分布
k' G- f5 H, I# `5 C% o2 D0 x# dK means method, 逐步聚类法
5 V; C" q C6 mKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
3 F W! ]# A3 P) J) r0 G. m% pKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图4 [. @0 T( @* z3 N9 u
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
( {8 E3 E2 e$ M% q& J& ?9 _Kinetic, 动力学
9 ]) R; _9 w/ ?# t$ ~Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
* S5 j6 Q4 v+ a, g+ v" _5 gKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验7 ?1 @1 B* h8 D1 J; K6 S
Kurtosis, 峰度
0 l# i9 P; ~0 BLack of fit, 失拟
! _. ]9 Q0 z6 qLadder of powers, 幂阶梯( W3 I/ D) o% p- M7 i; t7 n
Lag, 滞后5 |- M/ K7 [4 L, Z# F/ l# m
Large sample, 大样本4 H5 v+ s' y% J
Large sample test, 大样本检验 ^% Y" s4 h! w1 e4 L( b4 `
Latin square, 拉丁方' D; d. \1 P' I o, U# I' A0 G3 w
Latin square design, 拉丁方设计
4 \* @# J0 S+ {$ p9 i5 vLeakage, 泄漏
* k6 ~- Q( U/ [1 z% DLeast favorable configuration, 最不利构形
% g, R5 t4 K8 t* E/ W1 q% |Least favorable distribution, 最不利分布* E) n$ T9 y5 p, G) r! h, C9 f
Least significant difference, 最小显著差法- u1 r: w! ]2 E4 f8 E
Least square method, 最小二乘法
$ K/ I2 S9 H3 BLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计. O# ^7 P& u6 H0 m+ v6 k
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合: w$ R2 a( c! T( b' g; a5 ?
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 h" ^8 g d7 P" y7 Z. kLegend, 图例- m: P$ P: R# p7 s0 B# j- G; Z) R
L-estimator, L估计量
' C) \/ D% U6 f9 ]7 b0 v' {9 E- Y+ [' wL-estimator of location, 位置L估计量
: n' G% `) A( d8 ? Z7 ~+ z3 tL-estimator of scale, 尺度L估计量$ z# `6 Z" O: w, q3 F4 N/ F* u5 R: L+ q
Level, 水平
/ ?* v! U4 h* G- TLife expectance, 预期期望寿命, ~1 p, {# n" ?. [
Life table, 寿命表
) Z, Y4 y3 _- g8 h' N+ qLife table method, 生命表法# L% G' o$ k0 [, q
Light-tailed distribution, 轻尾分布
( e: ?, S& Y) l+ }6 Y( ]Likelihood function, 似然函数$ {" U: G/ N, g; S6 Y3 [, q
Likelihood ratio, 似然比. \4 s* M5 J+ \, h! U9 N. C
line graph, 线图# }: ]/ h) s. d) N3 R% b' z8 p
Linear correlation, 直线相关) o$ x% H* H- U5 P0 o& O) J0 Y
Linear equation, 线性方程
3 o6 E, W+ `# v; q8 S, `Linear programming, 线性规划5 }- x; e2 K7 o- j$ b) Z6 X
Linear regression, 直线回归
1 ~( F, G& j0 l: h7 RLinear Regression, 线性回归
4 o4 a- \0 _0 l. d# `8 SLinear trend, 线性趋势
0 U! B" k. U' R3 h2 ~7 |% H& bLoading, 载荷
8 _/ Q( w7 a1 P2 V* NLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
1 g# g4 m$ ]& ?3 Y) OLocation equivariance, 位置同变性! o: Z4 d ?% J+ M" T c5 L- k* s
Location invariance, 位置不变性
) ]# l' _/ k/ \" GLocation scale family, 位置尺度族
3 ^8 i; M7 p: U( c9 ZLog rank test, 时序检验
- q# \- Q! O3 o9 w" }" GLogarithmic curve, 对数曲线9 G' Y0 T9 |- x" H8 O
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布, F) t3 Y( }1 N& ]2 x+ u7 B
Logarithmic scale, 对数尺度
# ~1 _, S+ j) B* }Logarithmic transformation, 对数变换
& G G+ w6 X$ xLogic check, 逻辑检查
( C# ^0 D: j2 E1 \2 [6 }; ZLogistic distribution, 逻辑斯特分布% }3 j' b& |0 g/ ^) r0 w c
Logit transformation, Logit转换
, G8 ?! }0 j2 ]* y0 T8 j: [LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
+ w$ H Y6 l! D7 f9 A7 ?1 n9 GLognormal distribution, 对数正态分布; X. o8 B9 u) B3 `) s3 L7 o
Lost function, 损失函数3 j5 Q8 `8 [/ d) G5 _
Low correlation, 低度相关
- I' J M o' q$ O9 I5 ILower limit, 下限5 l+ p: n" E4 G
Lowest-attained variance, 最小可达方差$ @1 N5 i- G* L
LSD, 最小显著差法的简称
( ]! H5 G" W( q Z8 t. cLurking variable, 潜在变量# B& u4 Y, {" O5 z) d% l% V
Main effect, 主效应* e5 I. P! }: W) H% B
Major heading, 主辞标目: i3 S( `; r' f
Marginal density function, 边缘密度函数' q/ y# V! \4 ~# s* T
Marginal probability, 边缘概率
4 X4 l& ?- l. Z; J6 B+ [+ n# LMarginal probability distribution, 边缘概率分布
; z* u# u4 }' L" VMatched data, 配对资料! N2 g# w% M+ \) c" ]( c( P' k
Matched distribution, 匹配过分布
7 L* t6 X" H6 `Matching of distribution, 分布的匹配
. C' e& Z V7 X t/ \Matching of transformation, 变换的匹配
; ?/ q4 `! ?3 [" UMathematical expectation, 数学期望5 d7 l$ M8 C# z1 W5 N8 a0 [$ \
Mathematical model, 数学模型* N" E& e5 b! s4 W
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
. s1 J' |. d3 s# vMaximum likelihood method, 最大似然法* a' c. y9 k1 p& w6 m
Mean, 均数$ t; Y- E+ y% J9 d! v
Mean squares between groups, 组间均方
. z7 P; V8 V3 H6 U% }( eMean squares within group, 组内均方
. r4 n% f2 k) R9 dMeans (Compare means), 均值-均值比较, r5 @0 G. t# C+ N9 n
Median, 中位数
( D$ u: ^& j( e8 JMedian effective dose, 半数效量& m7 N" P2 j7 _' u$ A
Median lethal dose, 半数致死量
6 u' L! D0 D' b: P9 Z/ _Median polish, 中位数平滑
, z' |+ t3 @8 T0 ~ OMedian test, 中位数检验* {% @, q. W! l. s7 U& L! ^. K
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
/ O- D+ R7 ~5 m' O9 h; jMinimum distance estimation, 最小距离估计
* V' q! N- z1 k5 aMinimum effective dose, 最小有效量
7 H4 `4 U* [; A4 @% V7 ^Minimum lethal dose, 最小致死量
9 \2 \1 X: ^: P6 Z2 N* Z% bMinimum variance estimator, 最小方差估计量( U( J& w0 C% P0 Z0 N( N5 Y# P1 [
MINITAB, 统计软件包
$ v# Y1 c0 s0 U q9 y! AMinor heading, 宾词标目
, m) z! c% M( Y7 e7 e9 aMissing data, 缺失值
3 \: u4 B- S9 S% S* i4 J& d; jModel specification, 模型的确定
4 f; }8 V9 s5 \8 o0 a3 vModeling Statistics , 模型统计/ J* G3 `8 O) S* Z! L8 q
Models for outliers, 离群值模型
- t7 P$ [" W% x" h, R$ O% w# uModifying the model, 模型的修正6 w% r* R7 J6 ?% a
Modulus of continuity, 连续性模$ ^) X+ }. U) _) P# m- _
Morbidity, 发病率
: x! Z+ Q+ n/ b3 KMost favorable configuration, 最有利构形
) n! g0 ?. ~) PMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度4 g' H$ U' A* V4 h) \' F9 L8 M
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归3 _6 P z9 ]4 J
Multiple comparison, 多重比较1 P( P! t0 |5 C" W- F
Multiple correlation , 复相关4 P/ I8 S$ |1 a- v! d/ i
Multiple covariance, 多元协方差2 k1 W# ~6 {5 G u% h' U
Multiple linear regression, 多元线性回归- u, g2 `' d y& _: G; {
Multiple response , 多重选项/ d3 r5 B3 `6 A+ W$ ^: F0 E$ {7 b
Multiple solutions, 多解
" g( p* j4 y5 p G1 _; XMultiplication theorem, 乘法定理
8 A8 V! W+ L) gMultiresponse, 多元响应
^& T/ j1 c+ ^( p/ ?1 iMulti-stage sampling, 多阶段抽样 Y; {! V! k1 n
Multivariate T distribution, 多元T分布1 w& T- v% F" x9 e) W# N
Mutual exclusive, 互不相容
# z5 p* y6 O) D6 C3 j& }Mutual independence, 互相独立
; _; i4 p! E8 zNatural boundary, 自然边界5 o- J( B$ x! f' ^0 W
Natural dead, 自然死亡
- E+ e. o2 T! s) O: g/ Y' V+ B+ g9 sNatural zero, 自然零$ X+ i; I% C: `* c6 Y" Z% h/ ~
Negative correlation, 负相关* h+ P, N5 X3 ~! p; P
Negative linear correlation, 负线性相关
1 H* s; b4 D) G& c) d6 D3 ~Negatively skewed, 负偏9 `- P2 w* h# e! P
Newman-Keuls method, q检验0 ~, S7 N/ F3 M
NK method, q检验
" o4 Q8 U) n ]8 g% V5 fNo statistical significance, 无统计意义7 ?! W$ T$ d+ ~4 s0 M& e/ I
Nominal variable, 名义变量6 T! N; ~% V) h! ]) v8 V
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
* ]% U9 ~. x! b9 c8 u% C3 |Nonlinear regression, 非线性相关
, K" k) Z, q; W0 }7 V' w$ uNonparametric statistics, 非参数统计
% r5 t1 F7 E1 n8 YNonparametric test, 非参数检验
0 H4 U, b% }* l/ s! v6 ?( LNonparametric tests, 非参数检验
" a, Y( r6 r4 U' r8 L5 mNormal deviate, 正态离差1 o2 A$ n3 P. h( {8 a3 a Y
Normal distribution, 正态分布
3 g5 B* g8 `7 o1 g: e( J; h" _) p3 jNormal equation, 正规方程组
) d7 `# `9 H" gNormal ranges, 正常范围
& ], K/ f- m3 G: BNormal value, 正常值( b Z; R1 R; D- Q# Y
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数- @$ y/ |. ]8 x7 c& _# ?/ Q( d* ^" V
Null hypothesis, 无效假设
0 U6 R* }/ s3 p/ R% A; q ^: R, B% O5 wNumerical variable, 数值变量
3 `" F% |; u. h1 n2 N. ]$ i( B) eObjective function, 目标函数) [! @, p6 \9 I9 W7 A, c* j
Observation unit, 观察单位4 _: w% a% D, S" h
Observed value, 观察值
a$ j- _$ E. w) m6 ^One sided test, 单侧检验
7 O# s& J2 O: B; o8 K8 rOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
! q3 r& g4 [# K8 l% c9 sOneway ANOVA , 单因素方差分析
+ n5 L4 ~( g) b$ eOpen sequential trial, 开放型序贯设计
9 v8 A U& d# g, F8 [, }7 e: ~ R+ |7 qOptrim, 优切尾/ ]7 V4 j6 T& J: T
Optrim efficiency, 优切尾效率
$ J& Z% O/ N2 COrder statistics, 顺序统计量: |5 Z( G) p& k3 v* S# V
Ordered categories, 有序分类( q/ t I3 s; j9 d$ M
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归: n, f( e3 y' A7 P& n9 T- G: W
Ordinal variable, 有序变量
0 j/ ?. f6 k3 j$ HOrthogonal basis, 正交基 S4 q! n1 z) O% A
Orthogonal design, 正交试验设计
+ ?* S# g; i1 Q7 K8 vOrthogonality conditions, 正交条件
) g6 ?! c8 g' [, ]! l$ T7 GORTHOPLAN, 正交设计
+ F) p* i& w8 _2 s! P2 y5 ^ \4 kOutlier cutoffs, 离群值截断点" N" N0 z) {$ z' s
Outliers, 极端值
3 N1 v: K" H# H; U3 l, v$ G$ X0 g0 HOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
2 i0 S' Q3 A5 i$ x/ mOvershoot, 迭代过度
: S" Q" r% T& _+ K# R) B( PPaired design, 配对设计
. ?9 L" [2 z8 B$ x& @ HPaired sample, 配对样本4 A m; p) b2 l4 j/ Z
Pairwise slopes, 成对斜率
' |; U' q5 Q; \$ i/ }6 N4 N1 i. r5 jParabola, 抛物线
! t0 T! ?& ^" B8 o4 bParallel tests, 平行试验) r) |( k0 D! v* U
Parameter, 参数
1 u% `- A1 Y; a c$ I: o5 I1 C+ l9 D! SParametric statistics, 参数统计" |; E" S9 y; ~( q
Parametric test, 参数检验2 n. K( e0 B8 G. ?5 Y
Partial correlation, 偏相关
1 `4 ~2 Y! m6 [! `Partial regression, 偏回归- G t. ?$ ` I8 ]
Partial sorting, 偏排序7 t7 J2 {8 X! C. J3 o! q
Partials residuals, 偏残差
% |+ T1 s/ ?9 VPattern, 模式
( o0 x* c# Q8 F+ S" `Pearson curves, 皮尔逊曲线6 j2 |3 [) h. N. P5 V' s
Peeling, 退层; h2 E* G( L4 B' B4 `/ n! y
Percent bar graph, 百分条形图1 \" r4 X" ?0 Z: r, ]' |
Percentage, 百分比* X2 W5 x( E# ?! p' F* k3 r) n4 W
Percentile, 百分位数, r! x( R9 r. y
Percentile curves, 百分位曲线
+ s, S) r' P2 r8 K x+ rPeriodicity, 周期性! m% @; c7 X; N+ @: ^. [& M+ {
Permutation, 排列
3 @0 Q$ R. C5 M% Z8 j% f, _P-estimator, P估计量" L8 z1 }$ D4 t4 I. |5 u6 S8 l
Pie graph, 饼图+ H6 `9 n+ y" e0 L* Y7 v& `
Pitman estimator, 皮特曼估计量! K4 z ^& w/ O/ _( W7 P7 e
Pivot, 枢轴量
4 F2 K0 r$ V* Z7 O4 u- nPlanar, 平坦
q4 O U O! Z3 i; FPlanar assumption, 平面的假设# O, P& _! N7 }
PLANCARDS, 生成试验的计划卡- [/ \" Y' n/ _! [ ]) y$ X0 S# T
Point estimation, 点估计* p7 A; s& c# |
Poisson distribution, 泊松分布% ?# a- A! ?( m/ ? I& G. b
Polishing, 平滑
( d" t) N6 y E4 l3 NPolled standard deviation, 合并标准差
G4 I0 d8 c; q+ DPolled variance, 合并方差
0 T# O w. A2 J8 K& ^$ L) NPolygon, 多边图) y# d! `( E3 [
Polynomial, 多项式
' E. P) C& K# M4 j# GPolynomial curve, 多项式曲线
3 A# l8 i( a) f$ G! \9 `3 zPopulation, 总体% ]. _/ L0 n$ f: w5 h
Population attributable risk, 人群归因危险度
* f1 V$ h0 @' H% X) YPositive correlation, 正相关. ?' C% U: N" h
Positively skewed, 正偏
+ |5 t; h4 `7 S! Y0 ZPosterior distribution, 后验分布; C0 H5 V0 J. K. [! }* G
Power of a test, 检验效能
9 p: z; O+ E' |% v8 H) pPrecision, 精密度" Y& Q7 t- S A3 u! `
Predicted value, 预测值
5 C4 D* y1 o4 c8 S8 I1 K5 LPreliminary analysis, 预备性分析
; z4 O5 u$ G9 }# l1 A! UPrincipal component analysis, 主成分分析
! |0 @6 x* o- S" V; xPrior distribution, 先验分布
: _6 i) m2 _( g% ePrior probability, 先验概率4 Y$ o7 U% @4 |/ `" @! ^( z
Probabilistic model, 概率模型8 o0 I. I& T' b% ]* b$ n
probability, 概率
* b- `3 e I% v( b! pProbability density, 概率密度: T9 P3 C! c" Q
Product moment, 乘积矩/协方差
- V7 e% K6 G- d0 ^7 {9 pProfile trace, 截面迹图9 | F, h" }+ j$ G) E. z& O5 R
Proportion, 比/构成比
( s0 a0 v7 o+ I4 `Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
* B: |/ _1 x* o' c( U6 UProportionate, 成比例. e. e8 A4 x' h6 p
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量$ j0 n0 }1 P- G
Prospective study, 前瞻性调查6 A: g3 g: s, j2 `& c+ c
Proximities, 亲近性
+ ]3 [* h8 p$ cPseudo F test, 近似F检验
3 H0 `7 \- g, Z1 bPseudo model, 近似模型$ _* X6 s R0 W- f5 B6 ^- h' z( r
Pseudosigma, 伪标准差
+ I- t: Q% o+ ?: u) W! [$ b- G; M" ZPurposive sampling, 有目的抽样( a$ B* v4 ]$ f4 `# l7 Y
QR decomposition, QR分解0 j m7 p* E3 e- L8 a
Quadratic approximation, 二次近似
& C( l% ]3 E* r9 a1 z* iQualitative classification, 属性分类% B$ i, C: h; R: g! R- F
Qualitative method, 定性方法
' a" ^& V8 q% N( `$ ]( ?; m: `Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
5 a) {, `7 I% WQuantitative analysis, 定量分析
% X6 |! Y8 E4 W2 x: J) n; R+ R5 QQuartile, 四分位数3 {( }2 D2 }% t
Quick Cluster, 快速聚类& `. }4 K' {# b: H3 n
Radix sort, 基数排序
j- W3 D# O! I0 M% ^' }Random allocation, 随机化分组# W1 h, _" r, ]+ S- @2 `5 U$ E
Random blocks design, 随机区组设计: \+ K: f3 {" n
Random event, 随机事件( N; X* F# E$ s* q& @
Randomization, 随机化, ]4 l& N* r. j
Range, 极差/全距
( k) O+ Q2 i& F2 F4 G7 BRank correlation, 等级相关
2 d- N) l( K6 DRank sum test, 秩和检验
3 d) M! C8 E) F* u/ l- h. BRank test, 秩检验6 k# s. f$ z t" m- ?9 N
Ranked data, 等级资料
" ?, P8 G5 C3 s- _$ T3 DRate, 比率
2 u+ e. C% y2 z' @9 V O8 j2 x4 F) oRatio, 比例
7 N7 k, w$ U( {% h; ?Raw data, 原始资料
; r8 W) D! ]% m" z2 i6 CRaw residual, 原始残差5 X# v- U! ?" l) @) ]
Rayleigh's test, 雷氏检验) n& ^, Y8 i' f! P9 l: b7 _4 _
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
! M- ~0 n |8 {- GReciprocal, 倒数- a2 A' S }3 t$ t" r! `
Reciprocal transformation, 倒数变换0 ]! G" j; g. d& \/ d# `
Recording, 记录
. i% n9 B& s: @' r7 O% X0 jRedescending estimators, 回降估计量; ?) D2 x8 z3 F. ` H2 D# s# e) C8 O+ I
Reducing dimensions, 降维
; v) p- R( v5 \7 L7 F! tRe-expression, 重新表达' y9 s' `( d% |' g/ Z5 `7 j+ E; |
Reference set, 标准组3 R# c+ W! n8 ]& R# M6 S
Region of acceptance, 接受域$ P/ [" e; S! @, O/ T4 l4 Y9 d
Regression coefficient, 回归系数
0 G3 r% e! t- W7 S# F3 eRegression sum of square, 回归平方和5 U0 m3 H# @9 `8 i
Rejection point, 拒绝点; y) H( b* ]; i" k0 l+ W8 X
Relative dispersion, 相对离散度0 u3 K% x: H7 ~6 U% d
Relative number, 相对数
" {* h/ \+ o1 ?4 CReliability, 可靠性
- R& d) n4 O" C/ K3 c2 qReparametrization, 重新设置参数6 Q; r: ~: C% d) y1 I" y/ Y4 N
Replication, 重复* V1 [* d4 L" z5 N. _/ b' Z
Report Summaries, 报告摘要
0 ^+ C3 U A6 c {Residual sum of square, 剩余平方和3 W1 r. X8 x9 f- t+ l" g
Resistance, 耐抗性" J1 y9 Y( z0 s& J, o L, Y- x
Resistant line, 耐抗线
* j" {. Y6 t! ~( \/ \: mResistant technique, 耐抗技术1 W# y; Z" u- p0 f4 x
R-estimator of location, 位置R估计量
! f9 Z# v! S, n/ m- [R-estimator of scale, 尺度R估计量1 x" m- {/ y# ?# D9 R8 l; H1 z- u8 L
Retrospective study, 回顾性调查
" E& H& e1 [9 cRidge trace, 岭迹3 y0 P/ M# S8 U1 C( |
Ridit analysis, Ridit分析' W- u. |# a2 w( H
Rotation, 旋转
0 K8 k: B7 J' QRounding, 舍入
4 x$ g" E% U: P9 Z0 M# \Row, 行
( {8 i# `4 a! b5 c4 C/ J* r4 x7 o# yRow effects, 行效应
/ V8 w2 H0 |' M. ?9 B- X1 b: zRow factor, 行因素
1 n' t8 z* c4 x7 M1 d, Q7 T$ ]4 PRXC table, RXC表3 }5 m: z) Y1 H, u
Sample, 样本3 D% T, F1 \- ]
Sample regression coefficient, 样本回归系数4 d/ s& {1 w2 F& K+ K$ h' N- c+ x# O4 @
Sample size, 样本量, p' _+ @- ^5 [2 |6 {: K" n
Sample standard deviation, 样本标准差
, J2 n3 j2 t$ P7 \/ V gSampling error, 抽样误差; u4 `/ S* a; Y& S0 W. f1 q
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
3 W3 s' Q$ w7 i8 J$ l( jScale, 尺度/量表- W' O8 {2 k' s
Scatter diagram, 散点图
0 |. h+ |- H* f; XSchematic plot, 示意图/简图+ f6 _+ V" e$ \/ ~# p
Score test, 计分检验( G1 q; l, J' `9 H8 Z) ~8 j" S4 ]
Screening, 筛检# R- n% S6 t3 A( I+ F' x
SEASON, 季节分析
* C$ X& `) U, ~, y( pSecond derivative, 二阶导数7 m: I( m8 p- f; x
Second principal component, 第二主成分
9 @! F3 b5 X* FSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 4 K7 H, [) p/ X* a; K- P
Semi-logarithmic graph, 半对数图
# l# n8 f$ b5 a# TSemi-logarithmic paper, 半对数格纸' X5 J% a2 Z. q/ h3 B% p
Sensitivity curve, 敏感度曲线. p3 {3 N+ S2 z3 R" c5 Z2 E
Sequential analysis, 贯序分析
* E2 k5 U% T/ t' t0 F! |Sequential data set, 顺序数据集8 N3 t- d, r i! Y ?9 w, l
Sequential design, 贯序设计
6 ?- s3 L2 t3 ^ l8 H1 W: Z1 _Sequential method, 贯序法" {# }# E6 y I# r
Sequential test, 贯序检验法
: T& r: I5 i r$ ?4 rSerial tests, 系列试验1 n# f- r' R2 @& r
Short-cut method, 简捷法
5 H- j1 y" M5 B0 q6 JSigmoid curve, S形曲线+ b+ N. q0 _6 m- j
Sign function, 正负号函数. [) ^4 n7 q& n/ F2 s9 n, r
Sign test, 符号检验
4 ~. c+ Z& i2 m. H/ ^, H* ~: T, uSigned rank, 符号秩5 l! _2 p# @/ T; o/ {2 M+ f; [
Significance test, 显著性检验
# A, ?$ r) `' T* E. PSignificant figure, 有效数字
, R/ E& k7 c2 ^Simple cluster sampling, 简单整群抽样
( d, o' ]7 ?+ u& ?$ P# v1 zSimple correlation, 简单相关
, u( J2 h' s6 ?" ?. q9 w) `8 JSimple random sampling, 简单随机抽样
* {" ?( ~& B- K4 XSimple regression, 简单回归4 s( q1 t8 l$ L* [
simple table, 简单表
8 J% U. q" M( ?+ g2 ^% S6 R2 eSine estimator, 正弦估计量* e I2 X, f5 K' ]+ \- y6 J
Single-valued estimate, 单值估计+ e) b& t6 ?1 U# g! c5 z
Singular matrix, 奇异矩阵
. D$ c5 O* _! ISkewed distribution, 偏斜分布
3 t7 X% h& ^0 uSkewness, 偏度
8 l; v& O* [' B O& ?4 y6 {Slash distribution, 斜线分布$ B; ]2 P+ v4 @7 L$ ?
Slope, 斜率
* U8 N' O! [# j5 DSmirnov test, 斯米尔诺夫检验% G( T3 @1 l+ ]- a. k
Source of variation, 变异来源
, Y; i. I- D( X9 N7 M& P5 LSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
$ H7 J- o- r9 G9 J# |3 @Specific factor, 特殊因子
4 P5 K% n* p1 ]& v2 [Specific factor variance, 特殊因子方差$ x+ ?$ ^ U6 h9 N$ K
Spectra , 频谱
+ A1 ]: o/ \3 F1 n0 Z% z8 I' rSpherical distribution, 球型正态分布% H2 A( I: x( b! y# V
Spread, 展布; s: D$ a7 i% |/ W& z' D
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包" x: w- U: D9 V) f
Spurious correlation, 假性相关1 J* ~& v2 K- L# S+ Y8 ~' N
Square root transformation, 平方根变换! w: X0 Z; d% I$ J _1 n5 V3 r
Stabilizing variance, 稳定方差
% o- z, E/ N2 W. ?. mStandard deviation, 标准差% I2 |0 Q( \- c! F
Standard error, 标准误( T3 v! H* z; `( [6 m* F, _3 z
Standard error of difference, 差别的标准误8 d L( @) m7 n. H
Standard error of estimate, 标准估计误差4 ]$ }; ?3 D. s' p7 I/ G$ V) M
Standard error of rate, 率的标准误
S; S* V0 K$ Q4 r! w3 QStandard normal distribution, 标准正态分布3 P( ^ O3 @( N0 ?1 D
Standardization, 标准化
$ B% c) U6 ]6 {. c: nStarting value, 起始值
: A: I9 D& x+ h, R$ X$ A0 r/ r+ uStatistic, 统计量
( C' J1 j( G5 _! u5 bStatistical control, 统计控制
( z4 W# d$ E% jStatistical graph, 统计图
# a) i( M" L+ ]( j/ O' BStatistical inference, 统计推断
: J6 L3 F3 s- i3 `; J" k4 hStatistical table, 统计表
5 E) B( P) }8 r9 _ E' Z/ ASteepest descent, 最速下降法: \6 P/ h) a$ z' d
Stem and leaf display, 茎叶图) z; Z2 ] z* u+ l N( Y. ^
Step factor, 步长因子: ^' C" T r2 g$ d5 R2 R& B8 N j
Stepwise regression, 逐步回归3 I) j# E P0 ]6 n6 z$ A
Storage, 存
# [( f J, |1 t WStrata, 层（复数）. l6 c) ]; T" ~
Stratified sampling, 分层抽样' u& }' b8 D8 [) D" ?8 g r" X
Stratified sampling, 分层抽样7 u$ ?/ s$ D) y# ]
Strength, 强度
* _1 E V# b7 @, u; C$ fStringency, 严密性( `; }& ?; W% h1 S' A
Structural relationship, 结构关系
2 o" v) V: Q o3 LStudentized residual, 学生化残差/t化残差$ v+ A8 s, A& Q F& x7 q
Sub-class numbers, 次级组含量
" x, }* K5 @4 }. q) x. Z0 fSubdividing, 分割
% n' A R( K, FSufficient statistic, 充分统计量- G3 q. D1 a2 `& A1 W8 Q O
Sum of products, 积和' F( Y& @3 J; d3 `4 K" ~
Sum of squares, 离差平方和
3 j* H- V8 Q( i, A/ pSum of squares about regression, 回归平方和3 D1 H4 ~$ s" [' E
Sum of squares between groups, 组间平方和
3 [, R' Y9 k. Y# B% ~! m7 g; pSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
9 A, X9 d& n# @# p, _2 M0 tSure event, 必然事件
6 D( y+ X2 G3 Y5 ^2 DSurvey, 调查
+ y- A" |. p+ E9 V6 |Survival, 生存分析2 o, L' Y1 G4 R$ e) Y+ r# Z
Survival rate, 生存率
7 `2 T4 M' u4 }7 lSuspended root gram, 悬吊根图
, i4 A$ B: E [8 L9 T; ^Symmetry, 对称3 Z$ N# H8 N6 w" x( W: Y) d
Systematic error, 系统误差6 y9 \( {4 W! B$ [6 S! p
Systematic sampling, 系统抽样
0 X* N. X* t# ^5 STags, 标签) f0 ^ c! S9 S2 N; m3 L
Tail area, 尾部面积
: A+ M6 U" _" _# ]8 nTail length, 尾长- d$ I" V! Q/ B# W [
Tail weight, 尾重/ P4 n0 U$ F! E9 n' n
Tangent line, 切线
1 B. h' ]/ U1 x xTarget distribution, 目标分布( x; K0 [; O; c# c) E( d9 I
Taylor series, 泰勒级数) a' t' k) }8 S1 g
Tendency of dispersion, 离散趋势
. O, w# z" n- t( @) q) q6 WTesting of hypotheses, 假设检验. O: z: L+ {- G# H
Theoretical frequency, 理论频数
1 k9 }/ e7 P& C7 R; c8 D* eTime series, 时间序列0 I: s5 W5 U- H( R' p+ y
Tolerance interval, 容忍区间
4 J4 b6 n* ~. v0 g* \/ wTolerance lower limit, 容忍下限 t' v) w0 @1 n$ z% \: B3 B
Tolerance upper limit, 容忍上限
: N0 F" F$ A+ G. ATorsion, 扰率' [5 p8 `. J' I4 u
Total sum of square, 总平方和; |2 d! r! o6 K4 L3 Q% k" ?0 J
Total variation, 总变异 S! S s$ z- @3 W! S# q% t7 D5 a
Transformation, 转换
4 U) r* Z F( k5 XTreatment, 处理5 J7 Q+ P( r) p
Trend, 趋势
1 h' b) @+ s* ~) cTrend of percentage, 百分比趋势: l: y& K- M% b4 S( k1 [
Trial, 试验
; D- \0 d3 J% Q2 s0 GTrial and error method, 试错法
, H8 z4 i7 M6 \Tuning constant, 细调常数
$ `( Y& `- s- a- J5 p; KTwo sided test, 双向检验# i( F4 N0 E! c: a
Two-stage least squares, 二阶最小平方8 I) d8 _6 |4 A* x8 J! c e' Q' G
Two-stage sampling, 二阶段抽样
. q! z" a, r# ^1 k& X. W2 GTwo-tailed test, 双侧检验
' G" m% t' d" j6 y1 p% FTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ B( q, w* X- WTwo-way table, 双向表
2 v `, r* s' _$ UType I error, 一类错误/α错误; ]2 F+ v* [# f( ]
Type II error, 二类错误/β错误
" [( g: V2 _* X$ O; [& rUMVU, 方差一致最小无偏估计简称' K7 m) U4 S6 a5 Q4 R6 Y
Unbiased estimate, 无偏估计
2 J7 y+ R' @0 m1 R) fUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
w$ A8 T# I3 J% b3 m0 I( C2 cUnequal subclass number, 不等次级组含量 p; s7 e; U2 w. P7 c, C {& R
Ungrouped data, 不分组资料
W" {" q4 X8 qUniform coordinate, 均匀坐标
' v0 p3 {0 C Z3 k' w( ZUniform distribution, 均匀分布
- S* F2 @" l8 {5 ~/ M8 [Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
3 _1 Z# t1 p, H! c; gUnit, 单元
$ N3 u1 U/ ^; ~# }8 r" L/ @Unordered categories, 无序分类
. M) b6 D5 I6 Q5 y7 k, O4 TUpper limit, 上限
" I% S) O2 C6 V$ dUpward rank, 升秩
( ]: _" `4 K$ Y+ M/ ]$ L- a3 |9 S! {5 QVague concept, 模糊概念2 t/ K( S% X6 `! U
Validity, 有效性) I1 c& H6 v0 V5 {1 p' s: ~. o# h
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计3 X, |% E- I6 P9 s; S6 J
Variability, 变异性
1 R4 a9 _" l! I/ EVariable, 变量' J. \; {* n P2 E9 K" [
Variance, 方差
9 C( Q8 h; c! I0 yVariation, 变异
' A6 Z5 M, Z) C0 H0 F* @1 B; lVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转# S9 Y5 Q* O2 y& O% S4 u" p m
Volume of distribution, 容积
( w7 ?2 a0 Y% i( UW test, W检验
" S/ M, Q. e( B/ j, VWeibull distribution, 威布尔分布
- }# h7 j7 J: H- \Weight, 权数% E3 F, ]; v4 P+ U- s
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验! Q5 P5 Q$ w- t- |) l
Weighted linear regression method, 加权直线回归
1 S0 T, z/ ?5 b* _4 Y) b. SWeighted mean, 加权平均数
, i9 E# [% t- GWeighted mean square, 加权平均方差
, }- k9 S6 {8 l8 `Weighted sum of square, 加权平方和" [/ q; M$ e1 s4 ?! B0 w+ r
Weighting coefficient, 权重系数
. _# P# E9 O' {& ]: }2 aWeighting method, 加权法 ( K2 M/ o+ d& _8 |0 k' ]
W-estimation, W估计量
/ U8 H; ^. a' ?1 `$ V2 FW-estimation of location, 位置W估计量5 s) z1 l& U% Q E; m) h+ E
Width, 宽度
6 m5 a' Y: _0 s+ h7 ~Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验- O, v: p0 t) {; |6 f6 e
Wild point, 野点/狂点
, I2 G4 A( ` r! i5 TWild value, 野值/狂值
# [' o } y+ c6 j( g8 @4 G; n: pWinsorized mean, 缩尾均值
0 H) Z8 P$ v, k- RWithdraw, 失访 M( p: q/ Y' L, t" y' q- T! K8 O
Youden's index, 尤登指数1 r; L1 W1 `( A/ ]8 r# c3 r5 y) |
Z test, Z检验
# G5 a" \) s; ?/ lZero correlation, 零相关( l* W* N% F1 m) e6 x& z
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
