|
|
Absolute deviation, 绝对离差
# }9 G, G: V9 _6 T. iAbsolute number, 绝对数
9 }0 K& F8 m, G6 j b8 tAbsolute residuals, 绝对残差1 d8 q; R/ P4 b- t% G O
Acceleration array, 加速度立体阵
5 D4 P3 u; h( ^ }/ ^1 h( @# oAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
0 E% @ \( v+ t, T9 R8 w6 XAcceleration normal, 法向加速度 S3 u6 M8 P* F- f- x
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数# [3 p5 z% Q1 A1 w$ N Q
Acceleration tangential, 切向加速度
8 L: R6 l7 H9 P6 i2 c( g; S5 IAcceleration vector, 加速度向量9 I' K" H+ ?5 z1 I6 O/ } f
Acceptable hypothesis, 可接受假设4 K' [% S" { l l5 C( u9 n
Accumulation, 累积
/ b6 ` x0 ]& j5 V( Z% d6 k3 tAccuracy, 准确度4 n: }0 B' r( w& j h
Actual frequency, 实际频数* w' @* l0 b- y, n+ c3 Q7 W
Adaptive estimator, 自适应估计量4 B+ K; z. c K' o$ ^
Addition, 相加' n: Q4 o0 i" E2 \2 W
Addition theorem, 加法定理7 N; K5 A) A! u
Additivity, 可加性) `; f( [3 g; b2 O, H. K- u
Adjusted rate, 调整率
3 C( x# {+ `2 N# e" C3 E" y- D3 {7 T1 @Adjusted value, 校正值
: E! T2 s2 @) ]+ [- AAdmissible error, 容许误差
2 k8 T: }! M6 V! EAggregation, 聚集性4 N0 p" b% E$ _; m) F
Alternative hypothesis, 备择假设
$ V$ `* d$ [ w3 i" oAmong groups, 组间9 E& x( ^) q+ F, b% ~! F
Amounts, 总量
- E! t% P( `. e. w, kAnalysis of correlation, 相关分析
8 ^5 S" d. i5 L X! C) ?8 P% qAnalysis of covariance, 协方差分析5 G: q F* d; x* w7 }
Analysis of regression, 回归分析9 K. h2 ? Y2 W
Analysis of time series, 时间序列分析
4 O; f+ E1 I6 N- Z4 W- x1 kAnalysis of variance, 方差分析' m+ t7 Y2 V( I: X0 x5 h. ~2 ?! z
Angular transformation, 角转换
6 h2 G2 A# x3 I3 \) r# T' i [4 y9 XANOVA （analysis of variance）, 方差分析/ v% L3 L. S# M, y9 B5 }
ANOVA Models, 方差分析模型
! ]; G. z9 f. a; d& n7 JArcing, 弧/弧旋7 A2 O+ f s- x4 [8 t: c
Arcsine transformation, 反正弦变换0 N3 M" a: r5 h: x1 r! i
Area under the curve, 曲线面积
4 D$ {1 T1 X7 e! l* x/ JAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
% N; }- i. N8 g1 `" fARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 . G9 E. }: Q: y/ }6 X
Arithmetic grid paper, 算术格纸% _7 n! D3 Z4 }' v: _3 ?
Arithmetic mean, 算术平均数/ ~% l* F0 \4 A! R, N
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
R" P/ S. ^( [ V) _Assessing fit, 拟合的评估, V0 g W) A! u# i( P, h
Associative laws, 结合律7 M" U. |$ W, v7 r
Asymmetric distribution, 非对称分布
4 Q5 c8 ]" @' f' ^- `( P. UAsymptotic bias, 渐近偏倚
. O( L0 s% {8 p) ~7 N. yAsymptotic efficiency, 渐近效率
]" H/ C K+ }) _5 \" XAsymptotic variance, 渐近方差7 _% e( i1 B' P* v
Attributable risk, 归因危险度+ E* N/ X; d5 C/ z4 t8 h4 }3 W* p! x
Attribute data, 属性资料
{) A0 m! |4 IAttribution, 属性% e6 k' y( K6 C5 G- N& g; D
Autocorrelation, 自相关
4 s3 t. F' x1 W3 C* d. DAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
6 L7 S: J& }! KAverage, 平均数
. ~" X- H- t8 Z1 j' |Average confidence interval length, 平均置信区间长度
& {# L# A* j% u+ z$ YAverage growth rate, 平均增长率
% a% D8 G) |9 p' A( K2 H) s2 vBar chart, 条形图! u" }. z4 t8 U
Bar graph, 条形图
$ y& B8 j. A% m7 C4 E; s- jBase period, 基期8 z N# Q( L. X
Bayes' theorem , Bayes定理
5 E& p; s) o' C V) J; gBell-shaped curve, 钟形曲线" ~1 T3 i4 A# a1 u
Bernoulli distribution, 伯努力分布% Z& m6 F/ f' J: S: I
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
/ S& f, |. g0 N8 Q5 W. kBias, 偏性
/ m1 D8 }9 ^; Y& L# }8 H rBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
: o4 z+ u5 r* @" ZBinomial distribution, 二项分布
/ w6 h0 y; x6 |$ bBisquare, 双平方
9 f$ H) P2 `5 S$ g) gBivariate Correlate, 二变量相关
9 c. \# j' f& v8 R9 xBivariate normal distribution, 双变量正态分布. r) ^9 h0 H2 X3 q/ d8 N$ E6 k, d# v
Bivariate normal population, 双变量正态总体
, b2 B/ ~' h) v' d) y) G% tBiweight interval, 双权区间
" _6 t* ~# G# }; d* DBiweight M-estimator, 双权M估计量
, {% p$ L5 x0 ~5 z* QBlock, 区组/配伍组! b3 B. c% y Q2 k9 x
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包7 }2 W/ w, W1 r
Boxplots, 箱线图/箱尾图" z8 J- J7 E9 D8 l
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
) j/ K2 I, X! B9 V! S$ LCanonical correlation, 典型相关
1 G4 w; b# n0 ] w- U( ?Caption, 纵标目
b2 ]4 z" F1 @: J5 }- iCase-control study, 病例对照研究
" I8 V/ ]: D; u% z3 k. i% NCategorical variable, 分类变量4 Z4 D% }1 t1 g- D. s
Catenary, 悬链线
5 o P+ ~8 C$ y) ]+ g* bCauchy distribution, 柯西分布
$ Q4 `7 w/ \, v7 yCause-and-effect relationship, 因果关系 G* B8 L% O9 W8 c2 q8 c, X i1 G
Cell, 单元: v5 E% A: s" y, p. ^4 z6 ^2 n, [8 |, X
Censoring, 终检. d# D1 t2 e: Q6 u
Center of symmetry, 对称中心
6 i. Y+ M! o6 n* g8 A+ a- |; wCentering and scaling, 中心化和定标
; [2 c2 S- v& O, ?9 P4 C3 a. }Central tendency, 集中趋势' r6 t* y! m3 m8 ?% o6 p5 C1 m5 f% g
Central value, 中心值) e$ M: x5 ^3 H' O6 f2 s9 N" o* ~
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测& P% [# T; M5 h' c& C
Chance, 机遇
( e f! I* d; _7 w. |Chance error, 随机误差+ I" @4 H! B0 H" l
Chance variable, 随机变量
) I* y5 s# h3 ^& y! h h5 q0 gCharacteristic equation, 特征方程
6 D) x7 a6 a. l# `6 KCharacteristic root, 特征根4 s* o# {. o* t1 X( [' g0 S
Characteristic vector, 特征向量
1 k0 B2 F4 Q5 P5 _/ V3 hChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则2 C* `4 ^% ~- v' ~
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
' n" o5 K0 z$ E* [; e* x$ ^ I1 ~Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
9 W" K( O& d' U9 fCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
6 @8 S, v; }8 ?- f& E; I- fCircle chart, 圆图
: ]0 E4 e( A3 W5 WClass interval, 组距5 i! S% e. k( |& G, m# {
Class mid-value, 组中值
7 _; L. }3 s( x( o. q! nClass upper limit, 组上限3 {2 n7 i$ d! R$ Z) @ Y& C1 D8 N& I
Classified variable, 分类变量
. {/ Y' V8 c4 A! fCluster analysis, 聚类分析
$ n r9 ]4 D9 b1 GCluster sampling, 整群抽样. s# A ?0 d& S
Code, 代码* g. ^0 G; ~( x$ A
Coded data, 编码数据) B. _7 m& q" Q3 b0 U/ K B
Coding, 编码" K" Z) l) W( O
Coefficient of contingency, 列联系数
/ V" R- w- b" y/ \# ]0 m8 C) Y+ S( cCoefficient of determination, 决定系数
( B) O/ |, ~9 WCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数: z7 M5 T& F' l# K8 ~4 q8 L
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
. K# C# v" M% E: uCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
# c% T! C. ]1 `4 FCoefficient of rank correlation, 等级相关系数5 j: h. l2 b6 s" z& W
Coefficient of regression, 回归系数2 o5 i1 K' u: a) t7 A( U. p) Z! D9 L
Coefficient of skewness, 偏度系数3 c5 I4 ], Z' i; L3 c
Coefficient of variation, 变异系数1 K3 q# w; j: O: s% X
Cohort study, 队列研究
, m. S2 W% x7 Y& @" OColumn, 列5 O; v3 J- C& M m3 T, `- P4 F
Column effect, 列效应) i. u9 F- X* d: \% N
Column factor, 列因素
4 q6 X: C2 }; T8 P5 F9 fCombination pool, 合并
( O0 n+ m& B: O& G7 T5 HCombinative table, 组合表; U' ~1 s, @- D/ D- C
Common factor, 共性因子
+ F A# h a7 G' {Common regression coefficient, 公共回归系数
6 l: |" ?3 l/ w$ CCommon value, 共同值
p% ]) z5 ^* }2 D8 NCommon variance, 公共方差+ n. \/ W! s( L. t7 W% h1 I
Common variation, 公共变异* F( H, n1 F8 r* b
Communality variance, 共性方差
/ a$ v& _2 R1 a: d& }- mComparability, 可比性
3 S* t; h) r' X* Q$ H1 X, mComparison of bathes, 批比较
7 {) D/ @# c5 O1 `/ UComparison value, 比较值
# ], _) W; D9 r' @% W tCompartment model, 分部模型
( t" G) O9 i+ t/ ^Compassion, 伸缩; I$ C* D% f5 `6 ]- _* [
Complement of an event, 补事件 w1 A1 K# @1 M) X8 T8 @$ {' A0 H
Complete association, 完全正相关
- \% R( s5 a( G( n1 Q2 J- ]Complete dissociation, 完全不相关
6 D- Q" T! Y" f7 U, N( w: nComplete statistics, 完备统计量
% E6 t! o: g# c) OCompletely randomized design, 完全随机化设计* S0 i$ c: c0 \
Composite event, 联合事件
& L. l) C, g% U( s5 t9 K. mComposite events, 复合事件& m$ V, p& O+ ~' X! ?
Concavity, 凹性
" [6 F" O( ]7 S9 K$ p. pConditional expectation, 条件期望
% l( r# w0 y* r" O5 z* w2 ^, OConditional likelihood, 条件似然
* ]' y0 `& C; u4 \: A6 o' f0 kConditional probability, 条件概率
{: u5 x% d) |8 lConditionally linear, 依条件线性& z+ q* W2 }* ^" n% K+ x
Confidence interval, 置信区间) h) N2 U( b) k* y1 q
Confidence limit, 置信限- a% D* o% C) |: n8 p
Confidence lower limit, 置信下限/ G1 |+ r, u1 U
Confidence upper limit, 置信上限
& g+ L7 D1 W+ m# ]" q' j9 lConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析, H& f0 i' C/ x
Confirmatory research, 证实性实验研究7 ]8 [# c5 R/ s
Confounding factor, 混杂因素
5 F+ t! M. e: E& jConjoint, 联合分析4 c$ v4 A: r: p% t& w+ f
Consistency, 相合性9 C% J% M2 D$ F7 k9 }) b
Consistency check, 一致性检验$ c% K/ D5 w3 U% p7 E
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计4 j! _5 L$ X5 T2 Y- F
Consistent estimate, 相合估计9 V( n- y( z/ r f- O" f2 i
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归0 \3 t3 q9 r' {$ P% j
Constraint, 约束4 X( m+ z8 W' I0 P
Contaminated distribution, 污染分布
6 L$ P3 R# R- R. E WContaminated Gausssian, 污染高斯分布
! C3 U% E0 U9 a8 q2 r" Q# h3 ?: sContaminated normal distribution, 污染正态分布
( v% O0 h7 |+ M! V' yContamination, 污染9 ` y9 H5 n, ], g6 \' }
Contamination model, 污染模型
/ d5 V4 E! ] a2 I4 A& m+ O3 lContingency table, 列联表$ H6 v k8 s7 N/ a( m
Contour, 边界线
: ?; P6 A0 i. v2 I4 ~Contribution rate, 贡献率( q2 z; E1 z0 s' |
Control, 对照+ X& G2 `+ E l- z
Controlled experiments, 对照实验/ m# o; H& G% E/ f* w
Conventional depth, 常规深度2 q2 Y' x/ O4 ^7 \* b4 S' G
Convolution, 卷积
! I4 z" d& `7 a8 d- F# n1 N. x2 \Corrected factor, 校正因子, Z0 o5 [3 I5 c$ P) m1 y
Corrected mean, 校正均值
, g) ^4 k* [* `2 N xCorrection coefficient, 校正系数% i. [6 o0 X+ {& X. e
Correctness, 正确性: d* s2 e) i7 d( u: `$ n( a J
Correlation coefficient, 相关系数- G" G& R- O4 U. E/ P7 `& }" y
Correlation index, 相关指数; O$ z( T) {# ]$ N* N1 Y
Correspondence, 对应# W9 @0 i8 F9 O1 X' E
Counting, 计数5 p$ X7 c3 X! V9 p$ P- i
Counts, 计数/频数4 Z* { C, I2 W
Covariance, 协方差: N% b O) F4 K5 f$ Y: w. b
Covariant, 共变 $ j5 j3 y/ {" f' i
Cox Regression, Cox回归
' V2 N# A# s/ H1 X2 _Criteria for fitting, 拟合准则
+ `( h5 M9 z( V+ }& @" hCriteria of least squares, 最小二乘准则
$ \2 ?% R/ b5 O. j: Y: dCritical ratio, 临界比' ]8 m4 O& X1 O: q0 E" @5 V) W4 ~
Critical region, 拒绝域
( m9 B9 @( J2 P- o1 D# w- E/ cCritical value, 临界值0 a- @( {1 M: `, B# F
Cross-over design, 交叉设计
6 H( l9 O. G, B; b, q _Cross-section analysis, 横断面分析) H$ E$ f# A" f+ N
Cross-section survey, 横断面调查
' T; [. u% r' k5 P" B4 H4 [Crosstabs , 交叉表
" Z* n! y/ ^, `8 }9 ~7 h2 r2 xCross-tabulation table, 复合表
0 D# F% t! M3 b& I6 G' S: QCube root, 立方根
- @# b& ~4 i% _+ @! F/ J/ P/ I# lCumulative distribution function, 分布函数) U) Y# ^* p- N; q* [7 l
Cumulative probability, 累计概率8 x) ?; b: B+ _, v
Curvature, 曲率/弯曲
# ?* S( u: T! @" @$ HCurvature, 曲率
& Z5 y) |9 v5 _; M2 o) UCurve fit , 曲线拟和
9 _( o6 l5 f' Z" K. Y {Curve fitting, 曲线拟合' X+ Q, J7 ?8 p }7 R2 g! x$ x
Curvilinear regression, 曲线回归: T, o; I8 ]- N) c
Curvilinear relation, 曲线关系
$ p# C$ S# I/ O1 @Cut-and-try method, 尝试法
# q3 s- G! t2 @4 e8 T, ACycle, 周期) w. ~% N6 B, D- y! E. C0 ]5 [" g7 A
Cyclist, 周期性
; j7 V: ^. g- e v7 P: `# i6 bD test, D检验
: o! C9 g0 x' g9 H0 fData acquisition, 资料收集3 z9 Z0 t0 @! M5 V% ^8 J
Data bank, 数据库
* h z4 ^4 G h* ]Data capacity, 数据容量
3 n4 H! v* N/ H/ a% M+ z3 MData deficiencies, 数据缺乏& [9 T# ~4 h# f& ~" D, V
Data handling, 数据处理
" `- N( i) x; c2 P- }) u* U4 KData manipulation, 数据处理
2 ?( }% ]- M1 z! t' n- l2 xData processing, 数据处理' f! u' I3 @, |& [* z R4 J0 ?
Data reduction, 数据缩减7 D" v" L! `2 {- g; R( w% U& |
Data set, 数据集
/ L; B& [" D. q( t8 IData sources, 数据来源* I% x+ F. S2 ], b
Data transformation, 数据变换
2 M b1 t5 Y( wData validity, 数据有效性
?6 }: K9 i* O7 C) EData-in, 数据输入3 ]( S) ]8 N' o/ Y9 _
Data-out, 数据输出$ p) d0 H1 o" u& ~
Dead time, 停滞期
5 w# j2 w' u' d+ g" rDegree of freedom, 自由度9 O) w) Z- Z3 {
Degree of precision, 精密度3 w& R. D3 d' o- F& ]+ u: A o
Degree of reliability, 可靠性程度
$ U( D; z1 \) G7 G& e6 @# V% M8 K- `Degression, 递减- k" {- u) t6 l) x: F( h
Density function, 密度函数
, V2 ~6 s J, R6 G, cDensity of data points, 数据点的密度
6 Y" i L, t! A2 h2 XDependent variable, 应变量/依变量/因变量) r6 l$ j* n* G( |. u, a& S
Dependent variable, 因变量2 Y* s1 a% w/ i
Depth, 深度
1 e# k- Q/ u7 M( Z s# N; P4 oDerivative matrix, 导数矩阵
2 l$ |1 X& b* }3 c% V; n: ~2 ^" ZDerivative-free methods, 无导数方法
0 _6 i' H9 ]5 y, w8 E8 s' m% mDesign, 设计
4 m% V+ o6 P7 ~2 H0 B0 @( F8 T5 _Determinacy, 确定性
& D" ]+ _) C! W% _$ W2 T* iDeterminant, 行列式
$ t; D5 A$ u( l# I. h! z, bDeterminant, 决定因素8 t% p/ K; B# ^! C
Deviation, 离差
b7 l5 z) Z: }' a8 @Deviation from average, 离均差
6 Z7 z7 P/ s- ?3 ?Diagnostic plot, 诊断图
. }8 j* L, O' u: QDichotomous variable, 二分变量; s+ R' h; A5 W
Differential equation, 微分方程+ x" F) Z# u. ]) h
Direct standardization, 直接标准化法
# L" T3 Y! \. j) y& d: O8 E6 mDiscrete variable, 离散型变量
9 e+ N# z3 m. t, u4 [DISCRIMINANT, 判断 " N4 D7 f3 H& ?
Discriminant analysis, 判别分析+ K2 N$ ~& J. D9 \9 m0 j
Discriminant coefficient, 判别系数
: t! |) Y. _; o% h# x) kDiscriminant function, 判别值
5 e: G1 w7 }, C2 h4 N& x# G0 Q% ^Dispersion, 散布/分散度
9 Z9 N2 H1 n, ^6 y" M2 nDisproportional, 不成比例的
) ^& H4 f# O% kDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量$ z& w5 [) `% e3 w5 s6 o3 S& [$ R
Distribution free, 分布无关性/免分布2 a# \3 z; i; _: U" B
Distribution shape, 分布形状: U: @* u9 }4 b: p) u4 h
Distribution-free method, 任意分布法2 `. `% A9 i/ Y0 I/ M
Distributive laws, 分配律7 O3 p+ a& O" E6 d( h& x, A
Disturbance, 随机扰动项
T7 Z& A+ ^, P4 ADose response curve, 剂量反应曲线
3 m. X# Z3 A' ^& {Double blind method, 双盲法
- |' o; z4 g& z- ^Double blind trial, 双盲试验1 W# r- Y2 J9 n0 R+ m# z/ K
Double exponential distribution, 双指数分布
V- `/ l# ]; ^: [9 LDouble logarithmic, 双对数
7 r1 Z7 g7 [4 G; Y @0 P- h \Downward rank, 降秩
0 N8 p4 A7 ?/ @$ x5 V# kDual-space plot, 对偶空间图
( k- Z( g7 Z2 |# BDUD, 无导数方法
* F5 N; f7 z- y1 f& ]Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
! j! i W" ^. ~% B( W3 `% QEffect, 实验效应
" p7 ^' a) B* ?& u7 B' SEigenvalue, 特征值! k+ a( g$ _& Y2 |" G6 K; }6 l! m# ?% `
Eigenvector, 特征向量
+ N" W3 H1 U" _- j8 T6 zEllipse, 椭圆
# Z) g# `3 n6 ?/ z7 ]Empirical distribution, 经验分布
+ S+ ?/ k2 Q- dEmpirical probability, 经验概率单位! ^8 P- Z" v9 C( {3 p0 z
Enumeration data, 计数资料/ D, T$ @5 \6 J3 ^3 g! @( a
Equal sun-class number, 相等次级组含量! J: {8 Z u* |, K6 m
Equally likely, 等可能
, _/ T( J) r/ e( G, d: _: vEquivariance, 同变性
Y; G4 I2 d9 KError, 误差/错误
) D" g# w4 a* i+ y6 BError of estimate, 估计误差6 o5 h0 l& |6 D' g6 ?
Error type I, 第一类错误% w5 {8 G- N$ m
Error type II, 第二类错误
( b) v+ W3 N" @9 jEstimand, 被估量2 c6 c$ h+ o% R0 `! t
Estimated error mean squares, 估计误差均方$ Q+ y4 V. B% E% A2 d# `) I
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和1 ^2 u$ Z4 M3 i/ x
Euclidean distance, 欧式距离
- ?4 C8 S7 \4 E+ `# x- |Event, 事件
* d. Q1 g) {7 Y; I2 ]Event, 事件9 E9 i% b' _8 }# z+ v5 N, G1 u% Q
Exceptional data point, 异常数据点; ^$ `/ a4 I- l4 J$ h, V
Expectation plane, 期望平面( D1 {- _$ t k5 C4 L
Expectation surface, 期望曲面
1 p; L8 Y4 F2 ]/ NExpected values, 期望值2 Y9 G8 p1 P5 c0 _/ O9 }
Experiment, 实验0 d( R: d8 P, B7 m# l( ^9 u X
Experimental sampling, 试验抽样5 b& f1 A P1 C0 Y# V( f$ K; |8 X8 c% o
Experimental unit, 试验单位/ x& F" w% T5 B# C
Explanatory variable, 说明变量# M$ D3 m5 r+ r' {+ }
Exploratory data analysis, 探索性数据分析. X7 S& i) h8 W1 a, s+ V$ @0 M, R# p
Explore Summarize, 探索-摘要2 S+ g# Q' `' o( W4 [$ ?( j
Exponential curve, 指数曲线
$ w0 n% o9 B; D3 a+ Y0 zExponential growth, 指数式增长
, E4 M& Q1 v8 b y5 P: @EXSMOOTH, 指数平滑方法 $ V( |8 ?$ M& d h3 | j, V5 ?
Extended fit, 扩充拟合
1 i7 w7 e0 A( }" h c& p- AExtra parameter, 附加参数+ x: I& L% K0 b+ }
Extrapolation, 外推法
4 @. R! f$ G$ ^$ O: [0 GExtreme observation, 末端观测值9 f: v+ C1 U2 U% C2 B$ E
Extremes, 极端值/极值
2 f9 A2 ~9 ]0 l( O. p2 K: DF distribution, F分布
g8 P3 ?9 H, TF test, F检验6 o; J" i n4 Q0 g+ o- D
Factor, 因素/因子# F( z% z9 Y$ t1 `! l% s C. X
Factor analysis, 因子分析
( Q F- b' G) G6 l! K5 nFactor Analysis, 因子分析
. }1 ?) E; K1 EFactor score, 因子得分
& ^! _- `% a# K( fFactorial, 阶乘: t) E5 O7 d, z# G# W0 d
Factorial design, 析因试验设计! d5 ?9 b& m) x5 R! X* [
False negative, 假阴性
( g8 a8 P! q* |2 [7 \False negative error, 假阴性错误) G1 H8 F6 h& H
Family of distributions, 分布族3 M8 g( b% i" t2 f% L/ q* \
Family of estimators, 估计量族
- R( _" u5 Z$ ?! m. d. m6 k5 {Fanning, 扇面1 x) F7 m& ]# S! [# J
Fatality rate, 病死率- l( V4 C+ v3 y
Field investigation, 现场调查
+ @, m2 Q1 i7 D& l$ a- UField survey, 现场调查
/ z* d1 i6 o# C$ l# ~& }' nFinite population, 有限总体
6 ?* G) H# U! q! tFinite-sample, 有限样本
. f) n' N8 B! @0 W! vFirst derivative, 一阶导数
; Q7 [5 P0 Z0 Y3 D2 A; S& Z. `First principal component, 第一主成分
+ r3 d+ i/ D4 u' |& N- }3 a0 WFirst quartile, 第一四分位数 c; W* J, {! U- S6 s. ^$ t
Fisher information, 费雪信息量
4 m) r: F& e% gFitted value, 拟合值
4 {0 C; i* ]" d' Z: G z' c2 RFitting a curve, 曲线拟合: G8 {' _4 Q- R# L k
Fixed base, 定基* V4 A1 G! B6 _
Fluctuation, 随机起伏; |' }; I2 w. w Z9 E) v9 Z
Forecast, 预测
& r$ `2 x4 N: i/ n9 fFour fold table, 四格表
9 D6 K; |. E) a+ R. L0 ]Fourth, 四分点9 [# B4 x- C2 R* M m! j A, h
Fraction blow, 左侧比率
4 ]/ v- e0 }1 |0 JFractional error, 相对误差' q, \4 L$ I3 H( W8 J
Frequency, 频率
! E' m# x, {* Y' B3 vFrequency polygon, 频数多边图
, U1 f, w: w8 v. y/ S7 s/ ~Frontier point, 界限点; u6 m4 k: c) k
Function relationship, 泛函关系
# E9 }* W7 I( ]& m: aGamma distribution, 伽玛分布7 I8 n# `' P1 }0 t
Gauss increment, 高斯增量: C/ F9 L' m8 ]4 ^' g: c% a% x' r
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布 K: k4 U. p8 k4 }6 v/ a8 C5 r# Z
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
% Q5 i1 V- b% {8 I2 iGeneral census, 全面普查
0 G; a) L% h3 B" m% JGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
- m' I2 @! Q* a# {) R. }& w; l' tGeometric mean, 几何平均数8 l. j: E9 A% A/ C: b% c$ X3 \! d t9 M+ J
Gini's mean difference, 基尼均差
3 I& e" N G; u+ E3 Q7 F( sGLM (General liner models), 一般线性模型 ; k' {2 Q8 H, o/ d. i+ @
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
1 U. {4 o. n! c1 y$ o$ D% {! UGradient of determinant, 行列式的梯度5 c: g/ m% m; O) S( s" R6 g ?
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
) D6 q% c( y. N: oGrand mean, 总均值
. q5 |& ~! P- h* [0 g7 R" ^0 r3 v6 eGross errors, 重大错误# e3 M! @' j# @: V9 T$ r) c
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
w1 F# p# H, P( \/ {6 DGroup averages, 分组平均9 `# I" E* s: r$ V) J- m! [, Y: g M
Grouped data, 分组资料6 p4 t2 A: q2 \# ~
Guessed mean, 假定平均数0 [! y& m6 z% u, i# Q8 Z
Half-life, 半衰期
, } @% R. v7 K7 w. z1 |: X% THampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
+ w1 K# o1 ^# s `9 x4 T. sHappenstance, 偶然事件
0 U" Y9 K$ h5 b8 T7 o5 g# JHarmonic mean, 调和均数 K1 }' k& U; z/ R4 K3 }& j
Hazard function, 风险均数
" q! V$ I& x3 S; ]Hazard rate, 风险率% y; b# R- M' v* P9 m2 ^* a. w
Heading, 标目
$ { A. d5 U" Q9 y$ m8 vHeavy-tailed distribution, 重尾分布+ f4 s: d Z. a) p
Hessian array, 海森立体阵
! V4 h- b$ i, G& c; jHeterogeneity, 不同质4 i" d; E7 y2 _4 l4 l- h/ C
Heterogeneity of variance, 方差不齐
% I1 k: B* [7 d0 ?4 L, wHierarchical classification, 组内分组
; A+ f2 o) H2 g5 sHierarchical clustering method, 系统聚类法) A# S' u% O! T+ R9 B) B
High-leverage point, 高杠杆率点
- e& O# a4 W( f8 T4 uHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型$ {1 F) t6 s# j5 K- W
Hinge, 折叶点
, K( }7 i9 U4 v+ ~1 K# O) pHistogram, 直方图 s8 J& Q, S) F$ ?: k
Historical cohort study, 历史性队列研究 , o/ D% U, a$ H: L: _1 y
Holes, 空洞
2 S0 t; R- Q0 P( A; V/ b/ MHOMALS, 多重响应分析
7 L1 y% V- {* XHomogeneity of variance, 方差齐性5 R. Z5 e8 F" A% [" `+ R& B1 `2 H
Homogeneity test, 齐性检验
+ J9 T# W' O) R$ E4 n& u% ?* hHuber M-estimators, 休伯M估计量/ G$ u# s) |* ~; _
Hyperbola, 双曲线
+ b# a W. L5 M, |* lHypothesis testing, 假设检验* |* z2 L. n) K7 B9 \
Hypothetical universe, 假设总体
6 \6 u% @1 W4 L7 A8 }, ?/ m- kImpossible event, 不可能事件. D f! [1 C' A
Independence, 独立性+ t3 V* y) @$ Z
Independent variable, 自变量% M% p- l( k8 ~, g
Index, 指标/指数' [9 L, T# |/ J% g: E8 Z$ s
Indirect standardization, 间接标准化法
- K# v/ z( m7 _6 f* z5 mIndividual, 个体7 A+ F' d' b! p" _8 `
Inference band, 推断带
+ c4 l# b7 b2 n% _( R7 A: N3 l tInfinite population, 无限总体3 m1 M0 O6 w; Y4 P4 V% v) \
Infinitely great, 无穷大
+ \" [$ l9 e/ D* ]; g1 G% GInfinitely small, 无穷小+ y$ T3 T# B H- x6 y, }6 {
Influence curve, 影响曲线" y$ A2 {2 W9 ]) V! ]2 q9 O
Information capacity, 信息容量. I k( o; b' V4 p& j/ H! G
Initial condition, 初始条件* C% F7 e/ A# w, W: `
Initial estimate, 初始估计值# C* G/ @% l! u1 y5 Z
Initial level, 最初水平6 A- e7 h: D3 Y0 s
Interaction, 交互作用: X( S/ z" r2 W9 a; K; `
Interaction terms, 交互作用项% g8 N2 ^/ u2 n, \
Intercept, 截距4 q& [+ p; }# t( a* M
Interpolation, 内插法" }0 [# m6 k3 T
Interquartile range, 四分位距
0 ^) i; n$ j* ~4 [' w( SInterval estimation, 区间估计( A, s' t- P& T2 F
Intervals of equal probability, 等概率区间
5 d4 V4 n: `. R1 t$ i0 g" NIntrinsic curvature, 固有曲率
' d/ ^/ R7 D- M0 ~Invariance, 不变性
0 k2 C; Q1 a. h p" s+ S6 sInverse matrix, 逆矩阵
/ j6 t" \7 ^) d% E3 OInverse probability, 逆概率$ t% z2 c% L3 O3 a1 g! p) r4 M/ A
Inverse sine transformation, 反正弦变换
, H0 \" }7 ~2 ^/ D, EIteration, 迭代
& {6 V# f% t0 w" }, w* E2 U7 QJacobian determinant, 雅可比行列式
" Z3 n- S, |4 y) |2 BJoint distribution function, 分布函数$ H+ T& q& E$ z% b* ?# k* H
Joint probability, 联合概率
+ Y) O! e* D) z* Q' UJoint probability distribution, 联合概率分布
$ N( g1 b/ j, z0 V1 B9 AK means method, 逐步聚类法
8 s3 t* d% n) S- ?Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
3 o6 J ~: J9 J0 ~1 \Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图. y) f$ ^8 J8 d( {8 B
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关6 Z) m; Q3 }- u& w! Z5 ^1 W6 _+ a
Kinetic, 动力学 `$ {9 l3 m8 n' k- R& N' S
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
1 g. t' \& ~+ mKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验& W2 m8 N+ Q8 o( y0 {3 q
Kurtosis, 峰度
1 Y$ w7 O5 t* {' g$ aLack of fit, 失拟% Z" N% Q+ P1 }1 B/ |9 K& W
Ladder of powers, 幂阶梯
4 \+ \' R6 ~) ^$ [Lag, 滞后, H6 j# t# r3 I6 B: h( Q4 I
Large sample, 大样本, k+ _# [9 d( Z# O
Large sample test, 大样本检验
: c8 q3 `; t1 i) e0 [% t! eLatin square, 拉丁方
: q7 x2 O3 i* S) ^Latin square design, 拉丁方设计 |' n# F$ G8 C( b9 @: G
Leakage, 泄漏3 H* ?% _- ~" r: y
Least favorable configuration, 最不利构形7 n' q1 C: C1 Q& m( Z0 `
Least favorable distribution, 最不利分布
4 u3 j* N. C+ w+ B4 {6 ?4 |9 nLeast significant difference, 最小显著差法( o U: a% ?- B! e4 q
Least square method, 最小二乘法9 k, Q% X. Q: w/ P
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计0 S9 p" {0 g; \5 p
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合$ R# A* r- X$ A0 c9 b/ F
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
: U- r' I/ Z' R4 K: W5 v$ M' @! \; E2 eLegend, 图例- l. B- b3 R% H; \
L-estimator, L估计量
$ ]* J+ t& f) H, T) ^L-estimator of location, 位置L估计量7 @( e' c7 W$ i0 @" S0 q a% q ~
L-estimator of scale, 尺度L估计量
Y G$ G5 F+ OLevel, 水平
6 L# o& @( Y: a. q4 A2 h, mLife expectance, 预期期望寿命
; [8 q% v$ j9 ~. x$ i5 V+ sLife table, 寿命表/ r+ f) ~2 V/ p5 E: k
Life table method, 生命表法0 m6 y N9 `0 t* J* E& V
Light-tailed distribution, 轻尾分布
3 b2 B8 Z; h) X0 l# jLikelihood function, 似然函数
" g* _/ v( t9 Y Q i2 vLikelihood ratio, 似然比
{" L5 \& }, n) s! w Hline graph, 线图
$ n$ E& ]9 O9 e) e) T4 PLinear correlation, 直线相关
5 v: ~( F9 n" m) }8 \+ {Linear equation, 线性方程 U {) z; t8 X+ W% [
Linear programming, 线性规划
) l) Q! R! N4 x* LLinear regression, 直线回归) `$ }9 F7 H) {3 V. b2 b- L; n* x
Linear Regression, 线性回归& L3 ~; h8 h5 }* l5 i9 ?
Linear trend, 线性趋势/ D& W& l4 g; d. s; \( y! F8 ]& Q7 p
Loading, 载荷
7 T4 |6 W4 K) VLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性( h9 D z: I2 o
Location equivariance, 位置同变性
7 J# B/ T- Z+ N# `7 rLocation invariance, 位置不变性% z$ w+ v S( P3 c0 c% R4 l
Location scale family, 位置尺度族$ @8 F6 g! e' V" T4 |
Log rank test, 时序检验 ( b5 D- O+ y1 J( a; l2 T
Logarithmic curve, 对数曲线
, l* g8 G% @% j( Z8 aLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
% f9 I" i* {+ x qLogarithmic scale, 对数尺度
$ W) |' U* N/ q8 L& {Logarithmic transformation, 对数变换
* i4 S6 t4 A! }5 n# ULogic check, 逻辑检查. u& B3 R) ^3 |* K& H1 ?; b
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
; W+ v8 U" m7 u% e M1 S+ g' qLogit transformation, Logit转换
. L! t/ z0 O9 z2 CLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
- d, P) }9 p4 p v, qLognormal distribution, 对数正态分布, F% t& W8 x0 E# ]3 {
Lost function, 损失函数
) d$ W) u# x" M& k5 h+ b2 y* HLow correlation, 低度相关9 F N) i: t6 d: i! _. X( M0 v
Lower limit, 下限. T& ~0 {! @' H9 Q! `' T! E
Lowest-attained variance, 最小可达方差
( \& O$ m4 [8 [" I9 O0 qLSD, 最小显著差法的简称
7 V2 c" x3 o: _0 [/ o- d" v* T/ LLurking variable, 潜在变量. Y1 v2 |$ H" v! M' o3 s
Main effect, 主效应1 e5 N) l( B4 u* A
Major heading, 主辞标目) w" w; a9 H) [0 s
Marginal density function, 边缘密度函数2 i7 P# K4 {4 t- P$ F6 T0 W0 X
Marginal probability, 边缘概率
: E( u6 Y3 d* q' zMarginal probability distribution, 边缘概率分布. f' s& S5 q/ w3 ^ r/ `; \
Matched data, 配对资料
( O8 J1 T) t- RMatched distribution, 匹配过分布2 Q" P& g9 d D, |+ E: U
Matching of distribution, 分布的匹配
+ j3 L1 P9 ?$ b; m+ q* W, vMatching of transformation, 变换的匹配7 l" [) E* E4 R" Q0 j5 y% i
Mathematical expectation, 数学期望
' ]( v O5 h; u, r# H4 JMathematical model, 数学模型
$ \- x$ L( @( @$ F$ z: |' n7 A& X' cMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
( L3 Z" u8 l, c. I3 @Maximum likelihood method, 最大似然法8 C* k5 a9 N$ y9 }: v
Mean, 均数# N) }' e" T" K' C4 a
Mean squares between groups, 组间均方& ]- i. |! R! |
Mean squares within group, 组内均方
: o& ^, Q K8 v# `) U! oMeans (Compare means), 均值-均值比较
S: X' n" s: q$ W, Z( HMedian, 中位数1 W2 J; R6 s- a: q6 \4 B; }
Median effective dose, 半数效量
. ?5 S" P9 z) GMedian lethal dose, 半数致死量0 I' f. d% C& c% W7 P
Median polish, 中位数平滑# d& W$ c3 }7 Q
Median test, 中位数检验
0 Z; ~$ ~0 F% u9 j9 F$ q) bMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
4 b& ^% ~4 g: u4 w# V0 `/ oMinimum distance estimation, 最小距离估计
* G* I% j, |' nMinimum effective dose, 最小有效量
# T% ]. J4 q' Z7 C5 [Minimum lethal dose, 最小致死量7 `: v( x3 x. v4 e: y3 I" b; O
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
( e( i. U: N% T. k/ X: S! q6 n6 RMINITAB, 统计软件包
! A' C3 E" n) n$ lMinor heading, 宾词标目' m9 A1 m4 S' \6 s) Y
Missing data, 缺失值6 W/ {+ E6 Y8 Z( s% L+ F
Model specification, 模型的确定) g2 _# D% Y. M5 z9 E
Modeling Statistics , 模型统计
% H B% d9 i0 S C! y) z- MModels for outliers, 离群值模型
2 K$ M$ A- f, ?8 m5 JModifying the model, 模型的修正
- J' A" z4 Q2 j* \Modulus of continuity, 连续性模, H5 W! F" w$ _& ~) {# `
Morbidity, 发病率
2 F! b7 _* [: K. w! SMost favorable configuration, 最有利构形! z) y( t) _6 A8 t- U# q" O
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
/ ?" `% Y- z: R' _" t) t gMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
/ [4 N) b' M& ~( q7 Q" b- d; @- h1 DMultiple comparison, 多重比较
9 b- O- z1 N* x- sMultiple correlation , 复相关* {' o+ m H0 R" _3 H
Multiple covariance, 多元协方差
4 q/ q' c( G0 Q) {$ Y7 s) h fMultiple linear regression, 多元线性回归
9 j3 f! ^! F' }1 cMultiple response , 多重选项
8 }) S: [5 }! t' E3 R' mMultiple solutions, 多解
/ A* Y) j0 {- FMultiplication theorem, 乘法定理; l" V' G8 n- Q- ^' m1 z
Multiresponse, 多元响应
8 \6 c& D: R4 p4 V' t$ j9 H) sMulti-stage sampling, 多阶段抽样
" i+ n" Z5 Z& Y4 v6 {Multivariate T distribution, 多元T分布
2 Z2 z/ J# x3 [' u8 l8 V/ LMutual exclusive, 互不相容* g' B3 ]1 n) x; }3 O
Mutual independence, 互相独立) W% e; [# Q) ?7 }( n
Natural boundary, 自然边界
4 G3 n7 T3 ] a& NNatural dead, 自然死亡8 U+ F+ y) X6 p
Natural zero, 自然零
7 c" ]) ^; B# d" R2 MNegative correlation, 负相关
" Y- u' k( ^$ f# M& M- S* i: i4 BNegative linear correlation, 负线性相关
4 t, O, o- r1 nNegatively skewed, 负偏
4 c9 [* Q" |: b# ^Newman-Keuls method, q检验" A9 ^ h$ I' {) t4 F3 R7 G* u
NK method, q检验5 |# N- B1 S# y7 t8 |2 I
No statistical significance, 无统计意义
1 R, M. ]! T1 d; RNominal variable, 名义变量
' p4 N' Y1 y$ zNonconstancy of variability, 变异的非定常性! @( b0 X6 J, {2 E1 ^
Nonlinear regression, 非线性相关
+ p" V J* }1 c; k, tNonparametric statistics, 非参数统计
3 t8 G9 x; m6 O8 \4 `Nonparametric test, 非参数检验) s1 g! I9 {7 p& V* }
Nonparametric tests, 非参数检验
3 B# N9 q: F" N, HNormal deviate, 正态离差! T5 `! |% D% M# A
Normal distribution, 正态分布
' ]3 [! {# c$ O/ S: f6 A5 D2 u+ zNormal equation, 正规方程组" z2 g+ V5 x. p/ l, X W
Normal ranges, 正常范围
; B# ]/ z- a n8 P$ QNormal value, 正常值* V9 d7 r5 w/ A; v8 z* A X- _
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
0 }% J* y4 r3 \! YNull hypothesis, 无效假设
( I) W% s5 D2 c9 P+ h$ y9 D/ pNumerical variable, 数值变量/ |; X g7 `) F- \1 c; w2 @8 ~2 l9 F' Q
Objective function, 目标函数- F+ i- a# |' |" V3 D* N; }
Observation unit, 观察单位9 ^3 g$ s9 S- l# i
Observed value, 观察值8 A0 [' t3 K9 B7 `" \% o3 x
One sided test, 单侧检验$ [8 Y9 z( X9 [# L! p: q& `5 T& b4 o
One-way analysis of variance, 单因素方差分析4 u: ]3 H& Y$ G' b
Oneway ANOVA , 单因素方差分析+ |0 S* a# V$ ]! b- r' A
Open sequential trial, 开放型序贯设计% P. h, B8 e# |/ K) l# l
Optrim, 优切尾7 ]: V# }* ~% @; j3 v* J
Optrim efficiency, 优切尾效率
i) P; _4 x; w( N" u) G+ dOrder statistics, 顺序统计量! [/ t( J5 u, y) A- d0 ?
Ordered categories, 有序分类
' a5 ~5 S1 R9 x8 h3 z- IOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
! h% I) E& j7 ~Ordinal variable, 有序变量
0 s5 Q6 g7 ^ @7 X3 J* P1 r$ KOrthogonal basis, 正交基( I( B7 j3 j2 }1 j3 x
Orthogonal design, 正交试验设计5 l3 r* {6 C) h0 Z ^- A, J. S
Orthogonality conditions, 正交条件
7 E- v8 L/ l. R1 n* h8 u& r0 ?# ?ORTHOPLAN, 正交设计 % V j' |9 k2 B7 M6 I0 V
Outlier cutoffs, 离群值截断点. E3 _3 v& x# A$ b
Outliers, 极端值4 W6 b# b5 ^" o8 v
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 * k& f; V# J' L8 w
Overshoot, 迭代过度$ Y! N8 H& H- n! Z- E
Paired design, 配对设计) P7 n: h! v" v
Paired sample, 配对样本: x# n8 p0 B) b+ M
Pairwise slopes, 成对斜率
: F" V* ~4 t, Z, uParabola, 抛物线
, X. u* Z9 q. h1 e7 bParallel tests, 平行试验
$ t {7 F) a) ]5 R% u1 B, r0 zParameter, 参数! v2 O1 E# N1 ?, ]/ H' @
Parametric statistics, 参数统计8 G: F7 @' @) g' y- ?/ Z; i7 q" m
Parametric test, 参数检验
$ E( y! b, [8 D: iPartial correlation, 偏相关
( o0 k9 v) t# u( `( Y3 l; }Partial regression, 偏回归
2 ? \. `6 R% |6 TPartial sorting, 偏排序3 Y$ q, F3 b' S) _
Partials residuals, 偏残差2 U9 }, u# x7 l2 B9 }
Pattern, 模式: r+ ^: c9 m* B5 h. L- Q, C- l: p, h
Pearson curves, 皮尔逊曲线
. a. C0 m, v) ]/ o$ |) |' `. t0 ]Peeling, 退层
' z! ^7 S1 Y. Y* M2 XPercent bar graph, 百分条形图
% |. K5 [& g8 G& W2 ZPercentage, 百分比
: ^, c2 k* L) BPercentile, 百分位数
0 [4 n- T& b& L0 CPercentile curves, 百分位曲线
2 Y# H- o" h. T7 ?! ~" B* [7 IPeriodicity, 周期性" Z4 N$ x5 w8 f3 T4 f0 w8 I* F0 N
Permutation, 排列
, d* h4 d+ x( l% a( ZP-estimator, P估计量# p1 W2 w/ r- c) G- Z5 v1 s
Pie graph, 饼图3 v" T8 f" P8 X
Pitman estimator, 皮特曼估计量 A. b+ G! x% }7 d4 Q6 l
Pivot, 枢轴量
6 }+ ]1 Q p: E5 H7 B/ [Planar, 平坦9 N* ~9 F* M" \! v; t8 v
Planar assumption, 平面的假设% H/ Q; W. a4 ?' L. H: s9 U! l* b6 f
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
( ]: y8 D, v6 C$ g* OPoint estimation, 点估计' V1 z) o& K0 X+ A: G
Poisson distribution, 泊松分布
( k1 u$ s$ O6 o+ n9 j$ ?1 mPolishing, 平滑
9 u5 @# s+ f; i! M( t0 D; mPolled standard deviation, 合并标准差2 X* P- p3 ]; }& w$ F. ?
Polled variance, 合并方差
9 f2 p6 L1 h- b8 q3 _Polygon, 多边图
: Z6 ]) ~2 S6 L& \6 @$ x2 qPolynomial, 多项式* i1 o! q) l! k, P/ N2 `
Polynomial curve, 多项式曲线4 p% e% L* J/ P( W8 X
Population, 总体( c- G) s' V4 k# l& q
Population attributable risk, 人群归因危险度$ c6 P+ k" T( f* i1 G
Positive correlation, 正相关
- E0 x0 T" \$ w, T7 E* hPositively skewed, 正偏4 S, c- [% F& N; m
Posterior distribution, 后验分布
( R8 d% ~ V/ h( t8 D# Y0 IPower of a test, 检验效能. ?, j9 O; o- B+ {7 H. P0 @' M
Precision, 精密度
* g2 g8 M& l2 o, d# yPredicted value, 预测值
6 I+ l3 c/ a" I! @! W$ OPreliminary analysis, 预备性分析+ |8 {: y- W) _$ K
Principal component analysis, 主成分分析
6 ?5 Z o" L( o: l( C) v7 w4 YPrior distribution, 先验分布! Y8 m( y4 n9 R8 L, C$ w% [
Prior probability, 先验概率3 X7 q$ o' y3 T2 m2 }: G
Probabilistic model, 概率模型# q! s5 [+ @& }$ L6 N5 \- y
probability, 概率
1 s7 ^9 w- k2 T8 r9 i/ L2 lProbability density, 概率密度
# E- \; X& C( T+ Z4 S1 @; Q8 }: yProduct moment, 乘积矩/协方差
/ ]7 o& H: @' w/ [5 Z, C6 O9 pProfile trace, 截面迹图: `' z n! u4 u) L" \$ h$ r
Proportion, 比/构成比# I7 A+ Q( y& o9 n
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样0 w/ l7 e5 J$ i: L& N
Proportionate, 成比例
; x' f/ \% a5 d$ AProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量' M# f1 }1 C9 j" r
Prospective study, 前瞻性调查) Z4 J1 S8 ?: d D, l
Proximities, 亲近性 + ^2 x6 |8 Q1 ~5 Z6 i5 Y5 Q
Pseudo F test, 近似F检验
" z. w. n7 b6 k' JPseudo model, 近似模型# `; M: C5 Z7 }/ V7 z
Pseudosigma, 伪标准差0 ]& B$ C/ C+ o) e* h% J' D5 P9 A
Purposive sampling, 有目的抽样" [/ n3 m7 t7 z7 x [
QR decomposition, QR分解( _# I$ O; @+ Y! X9 `7 c1 P
Quadratic approximation, 二次近似. A$ ?$ u- `( N* f
Qualitative classification, 属性分类
5 ?+ B" a2 l h) l- t x5 gQualitative method, 定性方法. v$ t0 _/ G5 o
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图" ~* V$ a) I( p
Quantitative analysis, 定量分析
4 Z" w2 ~ P. R3 h7 ZQuartile, 四分位数
' f, C9 G0 L* y1 [6 nQuick Cluster, 快速聚类7 b3 O: t, ]0 J# F% Z1 l
Radix sort, 基数排序+ p+ ?1 c0 O+ P/ z
Random allocation, 随机化分组
: S+ C: _$ R! w+ v. P6 c+ m! |" tRandom blocks design, 随机区组设计
3 c6 e7 z1 p) X, O* tRandom event, 随机事件
" q" @; p3 d; Q1 P0 sRandomization, 随机化. }* n. |1 h; z& s0 [3 [! v
Range, 极差/全距
' V( [+ m( A& W8 Z( uRank correlation, 等级相关
' X. R, J% @5 F8 a/ a6 l1 ORank sum test, 秩和检验
& O% M* m8 Y4 Q1 RRank test, 秩检验
; G: B8 f. q+ wRanked data, 等级资料, S" ], u/ k5 T1 c( ~
Rate, 比率. D4 t) m, }5 c7 Z9 e$ K; }
Ratio, 比例
' v; _' C! l# m$ BRaw data, 原始资料# x @6 J2 N, a: X# \
Raw residual, 原始残差1 }4 X3 j2 G# b/ O# Z! T
Rayleigh's test, 雷氏检验: s/ V% |! J/ G- W" H/ Z
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ) B# X7 s8 a2 L+ W. @' V
Reciprocal, 倒数
, G/ o1 D& R) LReciprocal transformation, 倒数变换. z2 Z. i9 a, O/ i
Recording, 记录0 Q, p& i$ t! `2 x
Redescending estimators, 回降估计量
# ?* p& ~. Y# ^$ s/ m' w8 e! oReducing dimensions, 降维
# Z3 d: F# V7 n3 Q/ H8 YRe-expression, 重新表达8 ~5 G4 a4 _: T# o- e
Reference set, 标准组3 g0 h$ [% b/ B$ m" e5 B2 U: D
Region of acceptance, 接受域7 Y% z W4 l: ]
Regression coefficient, 回归系数
& t! v/ R3 q+ N! f% h5 w4 tRegression sum of square, 回归平方和: W- O# t V5 Z: e' V' n) v/ ]% z
Rejection point, 拒绝点
. p( \# a8 Z+ KRelative dispersion, 相对离散度
" T3 x3 \6 T+ n7 n9 F& {1 [Relative number, 相对数' \% U! D0 T' j& q
Reliability, 可靠性
8 @, _ m3 F# GReparametrization, 重新设置参数8 d$ \. |4 k( t b8 R+ i
Replication, 重复: |5 s% t& Z- X0 P0 Q: s
Report Summaries, 报告摘要/ @9 N9 |4 }( P! I% K; P9 k
Residual sum of square, 剩余平方和* P- _# Q& i8 ?) e( t" @
Resistance, 耐抗性, P5 ~, m1 @/ O1 X- I: d
Resistant line, 耐抗线* }6 M, ^' x2 E, k
Resistant technique, 耐抗技术7 k6 p2 ?, J( ~2 s" L$ L1 |6 |
R-estimator of location, 位置R估计量
+ f+ e6 o$ }! OR-estimator of scale, 尺度R估计量
# ~ ?0 f0 j4 q. URetrospective study, 回顾性调查
3 f: S+ R" K% dRidge trace, 岭迹; E! |" S3 I, C( B) {! c s+ x
Ridit analysis, Ridit分析
5 G6 ]0 {" a* c4 XRotation, 旋转7 @/ V5 T; u- q3 y7 i
Rounding, 舍入# N4 G/ {7 b! K/ O9 u) `1 v
Row, 行
- _6 x7 J8 z3 p) o1 D( _Row effects, 行效应
; T+ p: ]- A) ]Row factor, 行因素" Z& x- q; z+ ], C( I9 M# y
RXC table, RXC表" ], n8 g0 S3 c( {8 j
Sample, 样本0 Z0 y' \- X! z
Sample regression coefficient, 样本回归系数- \; m' z4 e! D, q6 Y( H$ M
Sample size, 样本量
! o0 ]# V/ q0 l/ I6 b8 H- zSample standard deviation, 样本标准差
$ H# z: Y9 f; o& l0 }1 j5 u; jSampling error, 抽样误差' k$ u, a' [' }3 S7 p; V
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包- V! B4 b7 v- B5 ? l
Scale, 尺度/量表
6 j- r P5 P. D2 z0 x# Y* l# hScatter diagram, 散点图9 S5 P9 r6 K' e; _: Z3 p1 n
Schematic plot, 示意图/简图
6 u, A6 V2 G" S+ ]0 D2 f+ q% e# n1 QScore test, 计分检验& Z) d" y: g' K' |
Screening, 筛检& x% y+ X( N/ x' ]( X7 j9 G
SEASON, 季节分析 / P0 { P* s0 G5 {/ F
Second derivative, 二阶导数% v1 p- _+ P* A* ?9 e6 @
Second principal component, 第二主成分; z B; \( J& r, G) R
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 9 S1 f* E" h, A# x$ u( Z. N, m
Semi-logarithmic graph, 半对数图
- r+ v8 T0 c" ?- T" FSemi-logarithmic paper, 半对数格纸9 u5 X& B, L) [/ C3 H
Sensitivity curve, 敏感度曲线; G) h6 f7 u% `, p* e
Sequential analysis, 贯序分析4 K9 ^4 Y' i: {& k! r7 G4 ~: U
Sequential data set, 顺序数据集
, O% k+ z2 L2 F( I& d( u" I: cSequential design, 贯序设计) ]& P2 N, O/ a0 c( J
Sequential method, 贯序法
; H1 m# m7 k/ i9 T$ a0 vSequential test, 贯序检验法: H7 o1 N% t- \; \, ?" u2 |+ i* F; k# X7 Y
Serial tests, 系列试验
7 J$ u O7 i& RShort-cut method, 简捷法 1 a: {1 W/ A0 J
Sigmoid curve, S形曲线
5 \0 S, T% i+ m$ `. g8 E, fSign function, 正负号函数3 g; I. j5 W: y
Sign test, 符号检验
; q5 B D% w, u' c. _1 R4 _2 o; CSigned rank, 符号秩6 V# b, i/ {. c- a9 O
Significance test, 显著性检验: p7 a7 W5 ], n9 K) w$ Z$ X) P H
Significant figure, 有效数字
( g, p6 @/ T B4 ~Simple cluster sampling, 简单整群抽样7 k; R4 x: I$ J7 t; G! h/ i
Simple correlation, 简单相关
; T, l$ ^: l/ {& s6 cSimple random sampling, 简单随机抽样 H! v6 C3 g& r" u! V& f
Simple regression, 简单回归
3 o8 t) J1 D" V$ M O8 L/ wsimple table, 简单表1 Q6 f! U; v) J6 }4 U2 z
Sine estimator, 正弦估计量3 y: x' r* h* B/ n3 u* N" ~
Single-valued estimate, 单值估计
! M0 H& C/ {2 S) c" B& H. k! BSingular matrix, 奇异矩阵
( h( u& q' X8 a9 w6 ?5 E7 qSkewed distribution, 偏斜分布
" o: z, \4 C( H( ZSkewness, 偏度6 r" {- m0 w- G; I" ]! B, F
Slash distribution, 斜线分布
! N" K5 R7 o* d4 c$ _Slope, 斜率; `# V/ u1 p% P5 A
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验1 S6 `# K5 Y+ B: ~
Source of variation, 变异来源1 f8 C" y. \( A) w
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
$ n7 A5 O$ i3 z! q. l$ o% MSpecific factor, 特殊因子
! f" L5 K! Z3 z; ^Specific factor variance, 特殊因子方差9 k+ P* L" r/ @9 f& C
Spectra , 频谱
, k, P7 X4 u1 S2 ~+ B& b( iSpherical distribution, 球型正态分布0 d& _$ L# O$ b$ _+ f+ E
Spread, 展布 `6 n, Q' _$ s: i: Z, l
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包" e! c9 U& g3 c% p8 ~ B. A
Spurious correlation, 假性相关
1 I% U* L% R2 R5 V0 wSquare root transformation, 平方根变换+ O; C4 [0 n9 o7 |$ q4 A
Stabilizing variance, 稳定方差
8 U2 x7 b0 f9 \+ z" G H( MStandard deviation, 标准差
% |4 y0 `2 E- x& I4 `) Z2 k GStandard error, 标准误
8 B3 ]7 i7 Y' y: p9 g2 e. i! MStandard error of difference, 差别的标准误
8 Q ~" d. {# x. GStandard error of estimate, 标准估计误差
! v% j, I5 \" l1 @. r0 z! MStandard error of rate, 率的标准误
( |8 c8 d' A! ?9 b/ |Standard normal distribution, 标准正态分布# B( @* F8 L+ N* O j
Standardization, 标准化
9 m4 Y2 A9 e0 MStarting value, 起始值- R( V2 z& B3 ~2 S
Statistic, 统计量4 U0 p) C& T! S, j+ E
Statistical control, 统计控制, `! ]. H2 p1 f0 F
Statistical graph, 统计图% v. b# B0 f I; f) l
Statistical inference, 统计推断 t$ e+ z5 e( n; z+ W
Statistical table, 统计表
* ~7 Q1 I+ p; P) O! XSteepest descent, 最速下降法
8 q& K0 G2 l/ a$ {0 W, GStem and leaf display, 茎叶图3 Y0 n8 f$ W7 S0 V- q' \6 p& r4 b
Step factor, 步长因子
/ @3 U: w5 `' n8 L9 x* v& sStepwise regression, 逐步回归+ I% c1 Y. E2 U% O1 x
Storage, 存- f e E6 e. c. `. T% ]
Strata, 层（复数）
5 t' |' e9 s. D5 h/ L/ y2 j% CStratified sampling, 分层抽样
) l3 \0 t2 q4 q. Y# |: Z: oStratified sampling, 分层抽样
. |( t: [2 v, S* @, EStrength, 强度
& t$ A; o) W h' P' f5 N8 X, FStringency, 严密性, U! C- Y$ h9 \( ]; ]2 U
Structural relationship, 结构关系' b4 e9 Q8 @: V' C2 r4 o
Studentized residual, 学生化残差/t化残差9 J. |5 X; G: I( G; G0 J& O
Sub-class numbers, 次级组含量$ C {6 a8 D" U& Q" d6 B; Y
Subdividing, 分割
a. c! l' Z3 V7 O4 K! kSufficient statistic, 充分统计量
3 f+ _5 Q* s, ]6 u$ e( oSum of products, 积和' j [2 X# K9 X ]/ W L
Sum of squares, 离差平方和* K: u6 v, B! q3 O2 Q
Sum of squares about regression, 回归平方和: K4 T9 f5 h. _) ?6 h. R
Sum of squares between groups, 组间平方和; S7 J2 x7 v% u3 W6 s# P. ~* e
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和( p4 j- @0 `% F
Sure event, 必然事件
+ g% K4 T! J: i* z$ W, ]; p$ iSurvey, 调查! ]+ b7 W0 l; G
Survival, 生存分析3 W- Z% Y! N) |) }# D9 H
Survival rate, 生存率2 M3 b& O0 P3 V$ y4 }5 j5 v4 M* W# v
Suspended root gram, 悬吊根图3 A- Q6 @& v4 K" _" N0 U0 f
Symmetry, 对称
+ g1 B3 j- ?) @4 C5 c% |9 A5 qSystematic error, 系统误差4 w! ^% \0 q- F
Systematic sampling, 系统抽样$ b/ m* R( f) |$ ^) m4 t, p5 R; ^
Tags, 标签4 w' q# N a! W9 I8 q
Tail area, 尾部面积
+ n9 w0 c' A: |5 a4 x2 f9 vTail length, 尾长/ m6 v0 n# f e$ ?+ `1 ^! g
Tail weight, 尾重
+ |% T0 G5 b1 _* c$ N% `Tangent line, 切线 n- x) k( L r1 f5 A" ?
Target distribution, 目标分布5 k* }( @% [9 @- r l6 P; \5 Y
Taylor series, 泰勒级数4 {) A* r8 a- u$ @# j2 M9 }
Tendency of dispersion, 离散趋势
8 j K, `5 D. bTesting of hypotheses, 假设检验
- F, c! a# v6 Q/ }" gTheoretical frequency, 理论频数
7 \. n$ o, M; y$ J, x5 rTime series, 时间序列
) \) K+ f+ f. [5 \9 R6 }Tolerance interval, 容忍区间( }% l0 ] L6 {* D3 Q3 J9 t
Tolerance lower limit, 容忍下限
, x/ b3 ?4 d1 W- ~& JTolerance upper limit, 容忍上限# c3 X2 [$ ? v) Q( T" A
Torsion, 扰率5 E0 z1 B7 Z7 S) K
Total sum of square, 总平方和7 p& p+ P& _; X* h$ M. I% h
Total variation, 总变异8 i5 }, m, J' X' I& G
Transformation, 转换* k# h- l, r# k" D' G
Treatment, 处理
; g w% e J8 v O( L! f6 t) f7 w3 DTrend, 趋势
) ~' G* n2 \2 oTrend of percentage, 百分比趋势
* \( u, ^8 f% b0 {, NTrial, 试验% v X: J/ f, ]0 V: {
Trial and error method, 试错法/ H9 o$ R$ y a' a2 i
Tuning constant, 细调常数, U/ `# f* @& T
Two sided test, 双向检验
, N" q0 y5 }$ [Two-stage least squares, 二阶最小平方; F. {3 G3 q. X' v/ a
Two-stage sampling, 二阶段抽样% M* e' P% M7 m5 R/ Z
Two-tailed test, 双侧检验# W" j& A) G# d6 u2 j
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析- J$ d. G) b! R: R+ n d( D
Two-way table, 双向表
7 s6 i% {5 Q1 ?: uType I error, 一类错误/α错误+ V, z+ o5 c8 V$ t; @$ t
Type II error, 二类错误/β错误3 d+ G& t2 H" Y) T1 x
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
4 d# z6 ?$ n6 LUnbiased estimate, 无偏估计
5 D7 G7 h5 ]3 ^! L. i. l* xUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
7 P8 t) k# l: D$ [8 x- ?- T/ r# L6 WUnequal subclass number, 不等次级组含量+ _- [6 T2 ?: B: j7 [# T2 a7 @. i
Ungrouped data, 不分组资料
+ L9 b' r4 ?& q4 k. @" FUniform coordinate, 均匀坐标: _: S& |. K3 f2 }
Uniform distribution, 均匀分布
/ A# M- V( b' r6 c7 E' _" ~6 ]* iUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
8 x1 t9 S7 v8 y- f# V5 u: q9 [5 rUnit, 单元
$ N: f& i0 ~% j6 UUnordered categories, 无序分类5 G. z p# c; p; b8 o8 B1 b; K b
Upper limit, 上限( Q5 c H$ {$ x' N' J
Upward rank, 升秩- v7 d$ r, W+ U# o0 c1 Z
Vague concept, 模糊概念1 B0 \4 a4 m4 D2 c- t
Validity, 有效性
' W$ k* W( @% ?+ U" ~, kVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计- @. d5 s. E% q) J' U- L
Variability, 变异性
+ T D! c/ C' H+ S( L+ v# [Variable, 变量
: X q6 ^ F* A- x; l/ }. `9 ^9 m4 z4 pVariance, 方差
2 A$ }4 U6 h* h4 F+ JVariation, 变异
( Z5 r e5 F V @) J3 G% SVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转& ]9 V8 G- ^/ d' r$ P0 z
Volume of distribution, 容积5 K4 S9 G- Q1 d1 K
W test, W检验0 {# m7 O' M2 b& R# |5 A
Weibull distribution, 威布尔分布
6 G1 A9 O8 d# K" z& @" K% CWeight, 权数4 y9 g0 q; Q, w/ V w3 J
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验" p5 _2 i/ C+ _, S$ H3 H
Weighted linear regression method, 加权直线回归
4 ~ L$ Z4 m% h- Q: x3 p6 i" jWeighted mean, 加权平均数& \% V, q% q# O) B3 @ N) r
Weighted mean square, 加权平均方差+ a, _& h6 m8 }3 X. F4 g
Weighted sum of square, 加权平方和
+ F& t# f- d- ]Weighting coefficient, 权重系数
; T( Q4 n6 N* RWeighting method, 加权法
# a( ~! t x K. z! d1 NW-estimation, W估计量; ~) r( b6 u- z5 C8 y4 g# Z( X! q
W-estimation of location, 位置W估计量- \: h) d- D' P7 [
Width, 宽度+ A" a. V; {" u+ E
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
+ _$ W# x$ L* Q0 T8 J* VWild point, 野点/狂点, \/ v* v6 U5 C& P% e
Wild value, 野值/狂值
) u1 N' v5 w, z: _Winsorized mean, 缩尾均值
6 f) w/ v& W) aWithdraw, 失访 E8 t; }- r7 s( b/ Z' |, B" a4 w
Youden's index, 尤登指数
; u9 I7 r C) Z( x' d7 mZ test, Z检验
9 v5 S, ]/ ~- k% _. n' R& z/ `5 oZero correlation, 零相关
; B. @6 s% H7 e2 D$ O; gZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
