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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4 G; l& K/ D7 \5 W# F
Absolute number, 绝对数3 _$ k! @$ K+ E( W' J: W
Absolute residuals, 绝对残差2 ^4 M% C  V6 ~: m9 m- v
Acceleration array, 加速度立体阵
2 s' ]- W; q8 ^/ K2 R9 ?. _2 ?Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, B  S. W. y, e
Acceleration normal, 法向加速度0 w. _; E2 e; W! |3 K4 \5 A
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
# ?$ P9 v2 x5 _+ n2 IAcceleration tangential, 切向加速度& s+ Z6 \) U( b; ]* K, j
Acceleration vector, 加速度向量
8 `, t$ C+ _- ]Acceptable hypothesis, 可接受假设
- c1 W2 c3 v& J0 W4 d- }Accumulation, 累积+ g! S* t/ S/ I5 l" z- U
Accuracy, 准确度8 a5 }9 a. M( e0 T& W
Actual frequency, 实际频数
+ G9 m' r8 V2 f  I9 uAdaptive estimator, 自适应估计量
( X9 ~5 {! g0 \9 @Addition, 相加
# P' ^' Q! @7 V8 |Addition theorem, 加法定理# T) z2 m3 S# H2 v( Z$ b0 s9 p- y6 w
Additivity, 可加性) N- L3 G7 C# f" m  o. F, u; [- E
Adjusted rate, 调整率8 z6 O5 q# ~; h2 f
Adjusted value, 校正值, M0 z$ ?3 |( O5 e8 @# H6 B
Admissible error, 容许误差1 s& l0 e- w$ r
Aggregation, 聚集性1 E( e9 r! g4 V1 f* w/ C. g2 n; o
Alternative hypothesis, 备择假设
4 b6 K% _" P; S7 TAmong groups, 组间. U1 ]9 ~- E0 P7 U1 y: }8 }
Amounts, 总量
0 b" b6 X5 a8 P' \Analysis of correlation, 相关分析
9 U0 v# V1 \6 XAnalysis of covariance, 协方差分析
" Z2 x* K% `4 E$ t- p8 k, h6 qAnalysis of regression, 回归分析$ s5 c( f- F- M* ?- }+ _( Z% v
Analysis of time series, 时间序列分析
' ]; q% i2 x( `& x8 `Analysis of variance, 方差分析
  ]$ I1 w# ]# m/ ?. X7 ^Angular transformation, 角转换
3 r" }6 d. s# jANOVA (analysis of variance), 方差分析
4 T' ]" F' b$ aANOVA Models, 方差分析模型
% ]$ }$ w+ E) D& T8 b- uArcing, 弧/弧旋
9 [" G5 ?1 e+ R* W& f6 N0 VArcsine transformation, 反正弦变换
) `- j) P7 a% ~9 ]. K5 AArea under the curve, 曲线面积
- S% J1 Y! E8 D4 G" D) s5 UAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# U! A$ f0 e/ F9 m4 X& ?ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
; W5 R, L" E# \! I6 H3 \% a6 [% n6 SArithmetic grid paper, 算术格纸( H0 [) o4 ^- W
Arithmetic mean, 算术平均数- D. v+ w0 S4 }
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
5 g9 K7 i; j0 D; x9 h3 KAssessing fit, 拟合的评估
2 N4 H2 E3 {# v- u- M) kAssociative laws, 结合律' G7 X. J2 Z  w( l: T2 C) {
Asymmetric distribution, 非对称分布6 a9 ]( z) W: B! @
Asymptotic bias, 渐近偏倚
6 K* L1 L7 o: t6 y" l; t( ~Asymptotic efficiency, 渐近效率
1 H8 r& |! S6 {Asymptotic variance, 渐近方差. _( Y0 w- `  [* `0 \
Attributable risk, 归因危险度/ Y; y( ^, G& C  e7 U# d
Attribute data, 属性资料
+ ~( d, E4 n2 V4 vAttribution, 属性
$ n1 z% Z; T" d9 J9 X3 @% S, [Autocorrelation, 自相关! r% A, \# [0 `8 h( Z
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关  W, R7 n/ n* ]* h) R! C: o
Average, 平均数
0 h7 E( s" C7 B7 ~2 s9 D; fAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
( v4 ^+ E& e& {/ \6 Z% B! J( TAverage growth rate, 平均增长率
0 ]5 |: ~  Q* ^: o3 W3 CBar chart, 条形图
0 f. ]. A4 c! u3 H" G/ rBar graph, 条形图  @3 E- n" C$ E3 E
Base period, 基期( o8 y; `, H* Z+ S% N  @
Bayes' theorem , Bayes定理3 l3 q5 X+ w: D3 T
Bell-shaped curve, 钟形曲线
: I4 E8 M- S( J, D3 `; W) nBernoulli distribution, 伯努力分布! q, C* Y* W/ n! ]  j! t
Best-trim estimator, 最好切尾估计量( d: D; U& X) ]
Bias, 偏性( m" ]' |: g. O7 h
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归4 W' Y& |3 w! E  J5 T
Binomial distribution, 二项分布4 v& l  r# C8 [7 G
Bisquare, 双平方
' J4 s0 ^. [- f" Y; n+ X( r' CBivariate Correlate, 二变量相关3 n/ y, W4 K5 z; \
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
1 X7 ~0 X& C% }Bivariate normal population, 双变量正态总体
7 k$ c. l, E$ y9 B, U7 qBiweight interval, 双权区间; C! u& U9 x. u7 _0 ]( Y; v
Biweight M-estimator, 双权M估计量
; ~& K7 K$ w+ i' B7 H. TBlock, 区组/配伍组
8 K) ]9 I. g; _BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包  Q- H9 c3 E, f# j# j+ C
Boxplots, 箱线图/箱尾图
, v" o, e0 E" yBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
) \- V. H% u' M6 s8 X- ~* c1 m! sCanonical correlation, 典型相关9 z9 v8 G1 o! O/ v
Caption, 纵标目
# o6 [$ ~; H( oCase-control study, 病例对照研究
/ o( `1 Y  p' z. I# U6 GCategorical variable, 分类变量* U. C; I& o) @* L
Catenary, 悬链线! b/ K/ d% P3 t9 ?( L: N  y- c
Cauchy distribution, 柯西分布' U, h$ Y- N# ~% X
Cause-and-effect relationship, 因果关系* U* m- q% a6 l% Q. a
Cell, 单元
( H- _8 ~! h% H5 d$ m$ e4 s; ACensoring, 终检
" @! m( E' _9 k' R& h  yCenter of symmetry, 对称中心
) W" B( y( q; U. h5 p5 K+ ECentering and scaling, 中心化和定标
' b1 e! y, V% D  T# ?/ b0 _Central tendency, 集中趋势7 [5 D/ `+ m! g& ^* ?
Central value, 中心值
0 [2 y/ `0 H( L/ Q5 y1 RCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测# ?8 R, H% g0 f# Q0 D" V
Chance, 机遇
4 U3 c  L4 J- {5 l0 `" \Chance error, 随机误差/ o4 a5 ^4 L! v. B5 g0 V
Chance variable, 随机变量/ f+ X* ]" p( v8 q* Y  a- g
Characteristic equation, 特征方程
4 n: h" H1 x8 d# G# a4 r* \1 vCharacteristic root, 特征根
5 q+ Y9 T  _# e+ }1 BCharacteristic vector, 特征向量
+ C: X4 Z" K0 a- i# JChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则$ E6 r; U6 U* Q+ E
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
( g% q/ c- D* h+ t: Z% ~Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
2 G* S& R5 b8 uCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
) z, L6 v$ n6 @& H9 wCircle chart, 圆图 ! n. T3 x/ {2 K0 W8 I! J' {
Class interval, 组距
$ n7 g  y/ v) Y1 ?Class mid-value, 组中值! o& j- e! N" c
Class upper limit, 组上限
0 V$ S7 n+ {; r+ `! X# ~Classified variable, 分类变量2 H. B; F6 l' d, f) D
Cluster analysis, 聚类分析
$ M8 x2 J! D$ C9 hCluster sampling, 整群抽样
/ V/ C9 h) K* E- b, b' w  |2 g, aCode, 代码
  ~( m6 q5 {! k8 M' H, U$ v9 tCoded data, 编码数据
# o2 ^# ?' u4 SCoding, 编码
. u$ N: a3 _  Y1 dCoefficient of contingency, 列联系数
& k& d4 I* s* J" MCoefficient of determination, 决定系数  Z, ^% K  O1 k+ N. L
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
' ~' P# ^3 X$ _2 N5 w+ j7 TCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
( ]+ }; }% ?2 v6 YCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
4 J; L7 S; b; j) d  K- aCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
) c; K% O8 X+ `! @( ?Coefficient of regression, 回归系数
$ i- S: {: S! ]3 Y( \( t5 f+ }Coefficient of skewness, 偏度系数
9 N! _. p( n3 a. F4 G9 s7 ECoefficient of variation, 变异系数
1 L" h5 Z9 P" lCohort study, 队列研究$ O* s( R: G% Y- a' F) @
Column, 列! |1 ], e6 e) z/ x5 j8 \3 a
Column effect, 列效应$ B" l. h" j; I  a+ U) s) F$ O! c5 y
Column factor, 列因素
$ e% J2 {% {' v1 }5 NCombination pool, 合并! r7 p* {' ]+ S  d* N6 |; z2 r! R& H
Combinative table, 组合表
& Z1 Q7 y3 l8 t5 t, a" V' ICommon factor, 共性因子0 F) n5 M" L- w& o6 Y, L2 S- K( Q
Common regression coefficient, 公共回归系数* h7 M  _" j) e# ~) I5 }  y
Common value, 共同值
7 ?; o- D: h9 \. J; L$ w$ b3 Q9 TCommon variance, 公共方差
3 Z! ?( s. ]/ t; a0 _) xCommon variation, 公共变异0 W6 l3 c2 E( _7 g( G# _! k
Communality variance, 共性方差
$ A* G4 A% L4 p- e1 eComparability, 可比性
1 c9 X* [1 O9 r! Z4 E! X; `Comparison of bathes, 批比较
% X1 q- `% w0 N2 ~+ ~8 zComparison value, 比较值9 c$ l4 |0 p/ n1 |
Compartment model, 分部模型
4 p- T6 b; y- B1 i& }* S+ [8 sCompassion, 伸缩
$ q0 W* L! A/ ^" ~9 S" ?Complement of an event, 补事件( v4 Y7 W& {: r1 G& d+ m
Complete association, 完全正相关
- u- |7 q; `: v( j; bComplete dissociation, 完全不相关
# k4 j, v, q; S9 v5 V3 TComplete statistics, 完备统计量4 b" ~& B4 X2 T) B* @$ P3 S  S
Completely randomized design, 完全随机化设计  |! ~4 W4 |* K' ~6 g( D, C
Composite event, 联合事件6 c) |. j" Z2 h. I, `  Z/ O( B1 m
Composite events, 复合事件
" t- C: m& I& s: q+ KConcavity, 凹性1 r( T5 `/ R  H( a0 p" S- T
Conditional expectation, 条件期望
+ W: G6 z( T1 S  V/ o% {Conditional likelihood, 条件似然5 z  P( Z$ Y0 x$ f
Conditional probability, 条件概率
, |9 B' ?: E+ H$ r" K3 S6 VConditionally linear, 依条件线性
1 g* z, j8 _0 c0 c$ q3 TConfidence interval, 置信区间& m, O4 s  Z' y2 F
Confidence limit, 置信限! A: R) N. o# Z; N) y
Confidence lower limit, 置信下限
1 m! {: [# y: f$ [6 g# H) ]. W& aConfidence upper limit, 置信上限2 {- ]' M$ ^4 d7 `% L) c
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
- s! K& t) p( J5 e/ HConfirmatory research, 证实性实验研究  ~! C9 q  i3 T) v/ l6 Z
Confounding factor, 混杂因素' |9 h% L1 N2 `* S8 i( S
Conjoint, 联合分析
) F* P  l% U' I) YConsistency, 相合性
0 [8 |. S* D: }* [3 G3 e) ?Consistency check, 一致性检验
$ Y* l# Q' ?6 GConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计/ k0 F& M! N" v: w3 N$ Q" L
Consistent estimate, 相合估计) k' T7 O+ t% K: }& t
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归0 M. V6 u! C, x  z+ F$ M
Constraint, 约束6 T5 |+ S% U. P( k1 O9 I
Contaminated distribution, 污染分布8 `" ^, V$ `" z; Q
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布6 C5 I, U6 D( x
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
) @2 u& K  ^4 M9 r4 a+ |7 |Contamination, 污染, s7 K' |; A& ]' |, _* ^
Contamination model, 污染模型. F: ^" b% N8 s( C- t3 v! J
Contingency table, 列联表
( B% }5 K# ?1 C, G$ Q( K' gContour, 边界线% U+ P9 _: Y% q$ _; I6 c3 s
Contribution rate, 贡献率
5 v5 ?. ^% y0 S3 e: D5 G' y( JControl, 对照
0 g3 }0 J: y; O  m6 y+ X% x( [Controlled experiments, 对照实验. u1 S% Y- y4 M9 V3 Q
Conventional depth, 常规深度$ J2 N# f9 L) a/ A! j4 ~
Convolution, 卷积
/ }. D0 X0 t1 d" hCorrected factor, 校正因子) I; H  v% U: l" A
Corrected mean, 校正均值
3 J3 o, m" ~) LCorrection coefficient, 校正系数
" E# N2 o3 D* r' _* @9 m  G9 _Correctness, 正确性4 s* H2 T1 L# u3 ]3 ^& J
Correlation coefficient, 相关系数
1 |( h' D6 R" h/ o' w2 QCorrelation index, 相关指数
" ], Z0 \& ]( ~  s8 o, x8 v2 vCorrespondence, 对应
( I; T; T& r/ ~$ x/ u: o0 ~0 hCounting, 计数
& m- f% ^% h+ W7 k* k% {% ICounts, 计数/频数
7 `; _: o4 j) _1 ^3 vCovariance, 协方差1 ^7 v# h# v. y" j1 W6 h8 `/ l
Covariant, 共变 . ^; R! _* j% ~4 B6 Q" S; J
Cox Regression, Cox回归  j8 x8 \$ W1 c  p4 m  y% j
Criteria for fitting, 拟合准则
' ]- K* }) v8 Y3 j: S* FCriteria of least squares, 最小二乘准则
% Q; T* c. V/ b1 |; ^Critical ratio, 临界比
. e2 X7 e( e3 `Critical region, 拒绝域
% u" v% c4 o  H0 G5 yCritical value, 临界值' Y7 o8 P1 L: {
Cross-over design, 交叉设计
  @% p+ o; Y4 w9 U& e* w; I" F" ]Cross-section analysis, 横断面分析
4 n% a& r  r6 P" `Cross-section survey, 横断面调查- d+ e, l! P6 x% Y8 i
Crosstabs , 交叉表
/ t7 S+ g2 C  {% J2 ACross-tabulation table, 复合表
: v' V0 A# a* F  @9 ~  zCube root, 立方根
6 E" Q. h- i$ ^Cumulative distribution function, 分布函数7 B- h  x& M( W" }
Cumulative probability, 累计概率/ |! U" _/ ^/ n
Curvature, 曲率/弯曲. ~0 ^& U! A# h; u  T" E
Curvature, 曲率4 Y2 E/ G9 l& n/ S3 I
Curve fit , 曲线拟和
, G- E, ?! ^/ C8 V- H; QCurve fitting, 曲线拟合& o8 t& r' o. e. S2 p6 l6 u" L2 i
Curvilinear regression, 曲线回归9 q4 p% B  \& M( h- k
Curvilinear relation, 曲线关系
9 x6 M# D7 w5 o4 O: \Cut-and-try method, 尝试法
% _/ K$ k, A4 }8 g. E3 OCycle, 周期
- w3 i1 f' Y# jCyclist, 周期性% _7 Q$ m- ^) l" V
D test, D检验6 y7 @' t, R  S7 R: T
Data acquisition, 资料收集
% W# p4 F( N1 I8 J3 y9 o( D0 B2 i  WData bank, 数据库* M  @) ?1 Z4 |$ D1 y) ?0 k( f
Data capacity, 数据容量
6 S% a0 `! ?/ e) z* qData deficiencies, 数据缺乏6 A" e% o8 m3 B; J' v
Data handling, 数据处理" K( g# e8 x7 A& E/ V/ W
Data manipulation, 数据处理7 G. k" v8 {* u- k& J6 r% m
Data processing, 数据处理
# `0 K: K/ ?" M( P- B; r/ g) DData reduction, 数据缩减
- o- }! w! P) h8 K' gData set, 数据集
; Q$ l8 y6 A5 u( p- F; n# ~2 P, o4 `Data sources, 数据来源) h& q! |' Q) y* x2 _
Data transformation, 数据变换
, a- `: v. S  MData validity, 数据有效性
9 j' K' W$ z$ t* Q- P6 ^! \/ gData-in, 数据输入
* `3 ?' s* x8 NData-out, 数据输出) Y3 N. z: f' I3 v$ f6 X
Dead time, 停滞期
+ I4 B! k- M" n8 r" L0 tDegree of freedom, 自由度* ^- O( D% v3 k0 N7 V5 ]! ~3 Y
Degree of precision, 精密度! _/ b- O( m4 @% C. B4 Y: O# f5 z
Degree of reliability, 可靠性程度: g+ y6 e) }7 `8 ^& I/ |
Degression, 递减
2 K0 q& ^4 M1 S1 y" ]( W" J2 p1 ~Density function, 密度函数. [8 N0 E4 k0 a8 W5 g; l
Density of data points, 数据点的密度, j) M1 ?4 [2 o* L* f4 z7 o
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量8 p0 r1 S  \9 X4 g! s7 P" m, v5 L& p
Dependent variable, 因变量& S7 A7 Q) d$ c9 H4 z
Depth, 深度
' c7 M; {4 E" y  m8 a$ V. z' d7 fDerivative matrix, 导数矩阵
! h- i2 c- {  y0 XDerivative-free methods, 无导数方法
% R' d; A; B5 X7 q2 d; P* R/ kDesign, 设计
, U( p# g; ~) H/ a' e4 {1 uDeterminacy, 确定性
6 u9 o+ M! S9 WDeterminant, 行列式- \# N7 f3 d/ m
Determinant, 决定因素
- R8 P5 g) _8 R- s& B. y) TDeviation, 离差
# o* t( u: t' y2 ]Deviation from average, 离均差1 H  J4 J7 w# i; g) t
Diagnostic plot, 诊断图
8 b: Q4 D8 v  J, qDichotomous variable, 二分变量
1 T! u7 ?; C% F- Q% u) D3 y& qDifferential equation, 微分方程2 s# x; f7 u7 j* O9 [
Direct standardization, 直接标准化法! P+ c3 R7 B9 {, T3 b  @( t
Discrete variable, 离散型变量
3 c8 P. |; C# \DISCRIMINANT, 判断 4 T% m) `2 c" J' g  P  B# U$ r- {/ g
Discriminant analysis, 判别分析+ `8 R% [  }9 ^/ {+ S
Discriminant coefficient, 判别系数0 g# ?% i; C, t
Discriminant function, 判别值# @$ u& w. W0 B6 i2 ]  c( ?0 s
Dispersion, 散布/分散度0 x) P0 H/ X: Z2 n$ q# `0 u) i& @. K
Disproportional, 不成比例的& K  n) u/ }" t6 _% U2 f
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量, S) Z2 T( {, @4 N( D& P  M
Distribution free, 分布无关性/免分布
, B  ^  i- p; H1 N- n' }' oDistribution shape, 分布形状8 H+ s# G5 K9 Y3 ~; y& [! f! N& S
Distribution-free method, 任意分布法
' Q& F) f. m8 n0 B+ D: C8 dDistributive laws, 分配律5 u7 A- o1 l& |
Disturbance, 随机扰动项
* w) S% x! \7 \Dose response curve, 剂量反应曲线
0 ^7 }: F! v# H3 V( C% bDouble blind method, 双盲法& n0 G% v, \5 O7 B! A' \6 A& E8 z
Double blind trial, 双盲试验) P! T$ ]3 m% C$ |# d
Double exponential distribution, 双指数分布
" ^- L. Q3 I1 \1 x& jDouble logarithmic, 双对数5 k& o9 d2 h: t. E6 I6 ]
Downward rank, 降秩
+ G; U; k% i; |9 w1 f% N! CDual-space plot, 对偶空间图9 X. G$ s8 T( z7 }
DUD, 无导数方法
* c) l& I7 _. I7 M6 BDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法/ d% ]& a: R5 u
Effect, 实验效应, S2 K" O; G6 H/ \1 c
Eigenvalue, 特征值
3 ], f' f# T, o  rEigenvector, 特征向量
) q; g. L8 w% G3 l# G& {$ S6 m' IEllipse, 椭圆
- Q$ r. X; Y; z3 C/ }7 oEmpirical distribution, 经验分布: Q8 G' w1 C3 f# }5 m
Empirical probability, 经验概率单位
4 z  U5 \, K' u: W% y3 x# xEnumeration data, 计数资料
* ?+ ^; t: m% `! U8 b# nEqual sun-class number, 相等次级组含量  i4 ^/ D3 e1 M1 p. I! m. r
Equally likely, 等可能
  i% h" t6 \+ M! y4 L0 eEquivariance, 同变性
# x# }, l- N) C2 `8 q3 MError, 误差/错误7 b. n1 J% j+ C. A0 O+ @
Error of estimate, 估计误差' s3 u# \  Q7 h! a
Error type I, 第一类错误# x  o. T$ Q# w7 s
Error type II, 第二类错误
! [4 H9 a9 u, n8 `Estimand, 被估量3 f' P% Z" W1 T3 w6 S5 I+ J
Estimated error mean squares, 估计误差均方
" T" z: H+ \. P( K7 O7 u$ \Estimated error sum of squares, 估计误差平方和# R- n' ^# e$ ?( R. C
Euclidean distance, 欧式距离! {3 F6 ~/ M( k/ N! v0 T
Event, 事件
. T8 ~( D9 s7 {: ^Event, 事件0 e5 p+ E2 \' z1 N! n/ d" O
Exceptional data point, 异常数据点2 r% m/ j9 ~7 g6 I, l$ P
Expectation plane, 期望平面
4 _- d$ c: C+ K* HExpectation surface, 期望曲面
" U: g& s5 j$ kExpected values, 期望值
. P6 O# o  d4 B& o. \$ f. u( }' pExperiment, 实验* w- k7 @/ i1 V, {+ x+ C* {
Experimental sampling, 试验抽样
3 d6 U+ i- e7 B+ ~- \% uExperimental unit, 试验单位
+ C2 c' j  Z4 s. |! |Explanatory variable, 说明变量
/ I  J- s& o( ~( xExploratory data analysis, 探索性数据分析
& W) r1 ]9 n: B, Y$ t, s6 o; SExplore Summarize, 探索-摘要
" i3 Z$ T* z  C& OExponential curve, 指数曲线
+ ^$ ]* A3 {1 W' Z% k7 f8 K5 {Exponential growth, 指数式增长' c0 c0 g5 Y; y+ \, a
EXSMOOTH, 指数平滑方法
; r% K, z4 _9 K4 I' fExtended fit, 扩充拟合
7 l$ X4 t1 R% p+ QExtra parameter, 附加参数
* ^! I  m' @' F2 T4 D- E: Y& G# a8 KExtrapolation, 外推法
6 \& R! P/ S1 Y9 JExtreme observation, 末端观测值
2 O. Y2 e" m* u- R6 x4 K2 V! BExtremes, 极端值/极值7 P" u$ C2 _( ~6 w
F distribution, F分布" A1 u; |; B7 p6 X; n
F test, F检验9 O6 [# a  T! N$ d' {" x8 A' L& y
Factor, 因素/因子
' [3 ?4 T' n: ~+ X- ]0 q& eFactor analysis, 因子分析
/ z; }0 x/ M/ Y0 |Factor Analysis, 因子分析$ Y1 g% \( y& r" C$ O" z- n2 s& Q
Factor score, 因子得分
. |2 L9 n$ X6 ?" aFactorial, 阶乘. Q3 v  m. `+ D# a  o) W6 o+ A
Factorial design, 析因试验设计
9 e+ i5 s' P" v' x- F  {- e+ {0 jFalse negative, 假阴性
2 U% R" E: L" t/ WFalse negative error, 假阴性错误* [! ]$ ?6 _; Q8 O" X1 J8 O
Family of distributions, 分布族. V/ A4 o: |* V
Family of estimators, 估计量族
6 y) c+ e* v% W& N% zFanning, 扇面' S/ Z9 |* V2 t2 F# d
Fatality rate, 病死率$ ~5 E8 R) _3 ?9 s+ W
Field investigation, 现场调查
. Z( H6 y; Z& e$ u; sField survey, 现场调查
* `# M2 E$ g. Y- i% N) O8 tFinite population, 有限总体
3 D2 @9 X! `& ~. HFinite-sample, 有限样本! c" ]  K0 G* i5 x' @* @
First derivative, 一阶导数
! I, \6 V0 Q  ^6 q4 }1 {% p3 kFirst principal component, 第一主成分
, v; q4 A* g, ~+ ?3 f! E1 o; u$ _First quartile, 第一四分位数
& A% r/ G# N' J! s5 d- ]Fisher information, 费雪信息量& Y: J3 s& S  o4 k2 l6 n6 y
Fitted value, 拟合值
5 t' \8 J% Z& ^Fitting a curve, 曲线拟合
" w  k' R0 c) C6 k8 A; fFixed base, 定基6 ~' |! U0 T, Q; I2 K7 w
Fluctuation, 随机起伏
8 y- W/ {) O' u$ O; d! l4 W; e9 TForecast, 预测
( H) [5 x8 E" F- v7 r( {* ZFour fold table, 四格表
7 ~* `3 z) ]: I, x& tFourth, 四分点" @# d' r  u+ ^, m4 R
Fraction blow, 左侧比率
$ j2 w& w) s! d9 YFractional error, 相对误差; ]+ `/ m$ v4 @* ^) i
Frequency, 频率( o4 Y1 h# a2 T; X4 q
Frequency polygon, 频数多边图; I% F$ {  _# j. z' R
Frontier point, 界限点3 y! E1 O3 r4 g1 |* A+ @  v
Function relationship, 泛函关系
$ L. l. x4 i5 ^. b1 MGamma distribution, 伽玛分布
# }- u2 Q/ e- C9 @7 _1 _0 c# d9 wGauss increment, 高斯增量% I' e" m% g8 n+ n$ k5 g
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布/ }1 n$ u3 [' X
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
% }0 V8 j1 ?3 v& c* l" rGeneral census, 全面普查
4 O" e$ v/ f/ h# B% _4 V  o% \* IGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 7 Z5 b% g! Q5 H, `9 X
Geometric mean, 几何平均数
, k  Q9 m8 I+ g  WGini's mean difference, 基尼均差
4 i; S; l9 V8 f* p& k+ ~GLM (General liner models), 一般线性模型
7 t. k2 P2 X% z' L1 aGoodness of fit, 拟和优度/配合度/ P7 }( d/ Y) B7 ?4 n: p
Gradient of determinant, 行列式的梯度
4 r7 i) i  I1 c! v. C! ^# cGraeco-Latin square, 希腊拉丁方3 a& ~. Q! ?) t( z! k9 |) R$ s
Grand mean, 总均值
3 s5 J1 r- w7 |3 s. uGross errors, 重大错误
5 U4 t/ n& U9 _) KGross-error sensitivity, 大错敏感度
8 y- Z& n. O8 n  eGroup averages, 分组平均
- _, u% ]& B* vGrouped data, 分组资料
# N) f# g1 Q- J9 rGuessed mean, 假定平均数3 f- L# Z; `$ n: b9 K
Half-life, 半衰期# Q) G$ G6 P4 @' C8 \1 m
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
7 w, {- o% R- a& c1 cHappenstance, 偶然事件2 L; y; h3 w1 f
Harmonic mean, 调和均数6 h8 v9 k+ S( `$ _# U
Hazard function, 风险均数2 {( V& T* v$ z- a; k
Hazard rate, 风险率
: V7 D2 q4 k5 Z7 s" [) uHeading, 标目
$ w2 N" e' C4 jHeavy-tailed distribution, 重尾分布
) z' ]! G3 Y9 e) C+ `& I/ y3 E2 zHessian array, 海森立体阵: G! x' ^# W" u5 H8 E4 c
Heterogeneity, 不同质
% K( c5 [3 S/ ^: t# M8 uHeterogeneity of variance, 方差不齐 0 ]6 A+ q6 g6 \* c9 c7 q  ]
Hierarchical classification, 组内分组% @7 u* b4 l. Y" @
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
% k7 ~  w* e2 b8 cHigh-leverage point, 高杠杆率点+ a1 D3 W; ?/ b& C
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
: X$ t. N3 L# `4 g8 @. ^# eHinge, 折叶点7 R/ w- ~8 Y- C( N) Q$ q- W
Histogram, 直方图2 r/ i1 a" f8 M2 Q
Historical cohort study, 历史性队列研究
5 ?; d# n$ N) f' Y5 o! I( b9 RHoles, 空洞- f; g" x5 D( H; e# A% ?9 t
HOMALS, 多重响应分析
! S  X) w' Z/ YHomogeneity of variance, 方差齐性( s" t( Z* W9 F
Homogeneity test, 齐性检验6 _; i2 E, C# \. M$ a7 L- W* L
Huber M-estimators, 休伯M估计量
- w9 G0 ]4 U. c' E' }9 I0 IHyperbola, 双曲线/ `! o  O4 Y; S/ s" O; m: N8 Z, C8 Y8 ]& p
Hypothesis testing, 假设检验( @; S) i6 m! l8 j
Hypothetical universe, 假设总体
& C: e; ]' R3 W2 Z: D6 E$ gImpossible event, 不可能事件
/ `5 G  b. S3 x9 e$ ^5 I' ^Independence, 独立性
- O5 H+ L! _9 TIndependent variable, 自变量
* Z8 p: N  y: u3 }Index, 指标/指数
7 b1 n! v) t6 z% `4 M% kIndirect standardization, 间接标准化法
4 o  M5 W2 J0 P( iIndividual, 个体
/ @( c; ^. ]: y8 C* Q" }9 SInference band, 推断带# z# x) x. ~' M* }. {* W
Infinite population, 无限总体7 b! d! O1 [$ S, x
Infinitely great, 无穷大
% r/ o* G  ^3 ?" U( U$ K4 h0 Y9 N4 u4 kInfinitely small, 无穷小
+ h' I8 g# j$ L) h- {4 ~Influence curve, 影响曲线
& O* \8 G  L+ {" W  p5 zInformation capacity, 信息容量4 _$ s0 P7 F* i8 m! a. ?
Initial condition, 初始条件, Y& _; t% C% c0 ^. S
Initial estimate, 初始估计值
+ O+ b9 y8 n8 w: a, Q" R% SInitial level, 最初水平
- U) c3 w: B  x7 p1 b- cInteraction, 交互作用) Y2 m* E/ \0 |/ e. j% x
Interaction terms, 交互作用项: v- ]# Z5 x& ~, e- `
Intercept, 截距
0 Z/ f* h' p! B/ W7 H' _% n1 TInterpolation, 内插法+ C- I! Y7 o6 A# `
Interquartile range, 四分位距, Q% W# T) {+ z3 t, Q
Interval estimation, 区间估计6 G1 j6 D$ H+ n
Intervals of equal probability, 等概率区间7 P: v' N' Y1 {' J2 Y) A3 _+ l% ]
Intrinsic curvature, 固有曲率
3 x! s' @7 f8 dInvariance, 不变性
5 ^+ P% f. }% ~3 f1 XInverse matrix, 逆矩阵* @$ c+ S$ l+ c5 q
Inverse probability, 逆概率
: b% Z# p. U* [6 rInverse sine transformation, 反正弦变换
9 g& K7 I) u+ k5 O+ w" |3 P2 N5 |Iteration, 迭代 ) {0 R7 {) o+ l9 d' p) w& L  K) N
Jacobian determinant, 雅可比行列式
/ k: D8 }! D& z% gJoint distribution function, 分布函数! T- A% m. V$ s6 F1 I
Joint probability, 联合概率4 L3 B. `8 p3 Y" t. {! ]
Joint probability distribution, 联合概率分布5 g+ K0 W* x' I: d. j
K means method, 逐步聚类法4 [/ c- U; l) T- S
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
5 y7 V! Q) q9 |% l+ T  c% l0 j4 d5 b) rKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
+ m# O7 E8 l8 G; p, O! BKendall's rank correlation, Kendall等级相关5 a: z. O4 a; A9 c6 K5 [1 z
Kinetic, 动力学
3 {. Q7 Y$ @6 P# wKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
- G. b% D7 T. _( u( tKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验, k6 ^- J: R# `3 j) l; p0 j/ E
Kurtosis, 峰度
" }; V$ l. M" ^3 @0 gLack of fit, 失拟: e' g# o1 z3 t5 i7 B$ Z
Ladder of powers, 幂阶梯
: @$ B' Q$ l  P  i! JLag, 滞后3 U3 V0 l. o+ M* O% t, H0 ?
Large sample, 大样本
) V, w4 g( \+ _1 U2 }, ^Large sample test, 大样本检验
) D: ]2 i7 o" y- T4 a( gLatin square, 拉丁方. V" o: ?/ f6 i% n+ c. l/ u
Latin square design, 拉丁方设计) R, A/ N7 ]5 C5 O# O
Leakage, 泄漏7 \3 W9 G* u7 m  S$ T/ y
Least favorable configuration, 最不利构形
0 n! E) x& L% B0 s- y8 eLeast favorable distribution, 最不利分布/ W2 C( O8 @+ ?/ b: {2 ~* P
Least significant difference, 最小显著差法' r7 r' k- E0 V2 }
Least square method, 最小二乘法
$ v5 z7 ^* h( l" S4 QLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计$ i; U- m, o( I4 j* q1 q9 G9 {
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
" k8 d/ O% G1 F4 I- g* @Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线. n% h8 \+ W. x7 A2 y9 d2 C
Legend, 图例+ A& W) D( b$ ~% H3 o6 o
L-estimator, L估计量
" Z2 F1 i' i' T4 E0 D, f* y+ ZL-estimator of location, 位置L估计量+ A3 y7 y% k: m3 s/ l
L-estimator of scale, 尺度L估计量
# c/ N) D/ o1 G8 O) |+ ~+ vLevel, 水平
5 a" c5 U8 R% M* S% h6 SLife expectance, 预期期望寿命) M2 r( ^* l4 H3 G1 m; R* u# K
Life table, 寿命表% R% k3 P+ Q' T
Life table method, 生命表法# h" h3 X4 Z* a$ L% Y8 o
Light-tailed distribution, 轻尾分布
* o2 I: g# M+ _' w- o8 z9 ^Likelihood function, 似然函数
0 w/ ^2 H& n0 l4 r- k7 nLikelihood ratio, 似然比  l7 s1 ~$ y& C  |5 ^! b- C
line graph, 线图! {. O7 @, z+ N6 }$ V2 f) `
Linear correlation, 直线相关
, ]' \! S6 t! I) |* u5 {Linear equation, 线性方程- M) \" a; ^$ S8 d% h
Linear programming, 线性规划
8 |  z- ?3 N9 [2 c' ILinear regression, 直线回归
6 B/ H7 v/ y4 ]Linear Regression, 线性回归- ^6 _$ }* t- A, g! k8 Q. _
Linear trend, 线性趋势
5 N+ i1 I; S$ k, G$ bLoading, 载荷 " H0 ?' k* W/ Q' g, g% J$ G
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性: |  J* r& U( N2 J0 e2 U
Location equivariance, 位置同变性6 j% c" y9 u/ X: r# T
Location invariance, 位置不变性4 |  j7 v+ `" p; x6 C1 d9 t3 K
Location scale family, 位置尺度族& Y, v' u& N" [- d# z- I: r4 V
Log rank test, 时序检验
1 m7 e, i' V' j% D- x/ {3 b3 e/ J: lLogarithmic curve, 对数曲线
6 k4 @  e4 h. n  T/ H, [9 [& i! d: [" a2 ~) vLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 ~5 Y6 C# a$ X/ S5 [! S$ j  |Logarithmic scale, 对数尺度6 J( t1 [3 C# f& z% w% R+ Q+ w
Logarithmic transformation, 对数变换& H7 g* W/ l0 i& j( m
Logic check, 逻辑检查: m5 G: X5 S$ f% x2 o  w
Logistic distribution, 逻辑斯特分布4 Y& I' J' e0 [! ~. d2 L
Logit transformation, Logit转换" z) ^" v4 C8 S' |% @
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
* m4 Z# J9 |9 p7 q, _2 d  Q5 CLognormal distribution, 对数正态分布' v+ M, _" F" u. ]7 y' p
Lost function, 损失函数
3 e* q, d/ T* I: `1 L3 mLow correlation, 低度相关
9 D4 f' x& e. t6 {# v" V& w" f; ILower limit, 下限" }1 P3 l9 W4 `" ~  R: ]3 H" n
Lowest-attained variance, 最小可达方差( c* s$ S* T* E: X" _" a# J- `7 B. S+ T
LSD, 最小显著差法的简称
, X# @! g! V# H$ V1 ]7 P; P; Q$ OLurking variable, 潜在变量" @7 I& ]" V* ]* J( ^
Main effect, 主效应
! c$ Z9 S$ P& z9 H" }6 ]9 k* fMajor heading, 主辞标目( w- i) ^: Z8 i" J% v5 u
Marginal density function, 边缘密度函数7 b! k: \1 N% J, g4 p, w/ m
Marginal probability, 边缘概率
( k. ]. H# U1 q' {3 _7 |+ {Marginal probability distribution, 边缘概率分布% |( I% |( m- D3 \, X
Matched data, 配对资料1 Z9 a0 e7 e8 D0 X# |0 L! N
Matched distribution, 匹配过分布9 ]7 W2 \# }7 e* R4 P
Matching of distribution, 分布的匹配* v) Z/ b1 v1 }9 k1 u$ j* w% X
Matching of transformation, 变换的匹配
2 ?, m8 ^+ x0 H5 d. P4 xMathematical expectation, 数学期望4 K* C6 w- n& |+ F: ~, T) y
Mathematical model, 数学模型: a) ^- b3 S4 D" V
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; Z# \4 j7 Q- vMaximum likelihood method, 最大似然法# v" ~1 E0 [; K. Y2 a* U; C$ O
Mean, 均数, @9 k  ]  P. _0 j& z3 M! q( `
Mean squares between groups, 组间均方
' k( t, ?- A: ~+ T9 Z4 VMean squares within group, 组内均方+ o& l6 F& J3 D7 v/ l/ W
Means (Compare means), 均值-均值比较
! M: s; b/ u4 G+ V& t7 ]# xMedian, 中位数  N7 }. @. U( V* H( G! |  @
Median effective dose, 半数效量
( y) q3 c7 N  m* v; w. sMedian lethal dose, 半数致死量* x% R% K& G! ^3 w; E0 {; d+ m
Median polish, 中位数平滑
- T" D& P6 Z* I: R. _, a/ pMedian test, 中位数检验6 {4 r2 S. z, \  X8 y0 u
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量# W4 P& R3 q% p
Minimum distance estimation, 最小距离估计! m. T" l* m% R0 Y' B) _0 b
Minimum effective dose, 最小有效量0 i, ]9 \8 K( W: t* Z0 b. Y9 N
Minimum lethal dose, 最小致死量
( T% B; J6 a* F3 {4 k8 q& H7 JMinimum variance estimator, 最小方差估计量1 v. y% T: H# M4 D$ e/ m
MINITAB, 统计软件包. B  @7 A2 O- C8 |+ E, x) k
Minor heading, 宾词标目0 E; N  L7 u( O- l" {3 z5 Z5 x
Missing data, 缺失值; |0 L0 p- A9 E% `3 m2 ^3 J: @
Model specification, 模型的确定" |( m$ ~" a* X! H9 k/ P0 [  g# b
Modeling Statistics , 模型统计, t6 n8 g1 r0 k0 ^& x7 O
Models for outliers, 离群值模型
- x# O( k# f5 G3 \Modifying the model, 模型的修正: b; [/ Z1 E1 E, P8 X
Modulus of continuity, 连续性模5 h& q' @) S% }) @; u! C
Morbidity, 发病率
: H2 {8 I" ], \- |6 MMost favorable configuration, 最有利构形
- V3 \2 K' b0 K# A' JMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 o/ ~8 `; p$ F& S) b% H1 M* \Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
* S8 @! t7 J$ k+ K! kMultiple comparison, 多重比较
: q  p7 u8 Q2 {Multiple correlation , 复相关: m4 @, j! e% x; e
Multiple covariance, 多元协方差
' J+ p  a; o  v$ N9 Q8 zMultiple linear regression, 多元线性回归
  z: `' V% z/ Y& Q7 F: {/ @; K$ SMultiple response , 多重选项4 i( C" i" }. W% q: O8 b
Multiple solutions, 多解
3 O2 u# g* l" s! [% }Multiplication theorem, 乘法定理
% C( R! r8 S5 R: \' Z$ B2 f; JMultiresponse, 多元响应7 K- d0 C7 G/ h7 B3 J
Multi-stage sampling, 多阶段抽样7 I$ y0 S* `# {
Multivariate T distribution, 多元T分布
2 |/ M: B4 F  z; B0 e3 D- ]9 ~Mutual exclusive, 互不相容
( z  @  j3 B1 p! iMutual independence, 互相独立
" l. z: A) O3 K3 S* l4 S) {6 kNatural boundary, 自然边界" ]. k# [; k! j# ~# F
Natural dead, 自然死亡7 J6 v- T8 h' Z( H# x* P3 i" Q/ m
Natural zero, 自然零
) _# a3 k/ J, ]Negative correlation, 负相关
, _# \; X9 o: ?  bNegative linear correlation, 负线性相关! E$ w* F7 a3 |7 B; }  q" K
Negatively skewed, 负偏
. D( I* O) Q$ e, aNewman-Keuls method, q检验
7 n+ v7 ~) n. A# U. j- wNK method, q检验
. P$ v1 r. m, `% l; PNo statistical significance, 无统计意义% u. n# b0 i( }4 e
Nominal variable, 名义变量0 J+ a* o6 i* n, H- y5 m- U
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
  F5 S( a! _. e( d) ANonlinear regression, 非线性相关
. Y& s/ v0 }" W' ^! h0 ?' ONonparametric statistics, 非参数统计
0 m' d# P# J% ANonparametric test, 非参数检验
$ e+ a0 \7 L; z- i$ r  L. A8 HNonparametric tests, 非参数检验9 r0 l. U& V7 a# q$ r# X  u& }+ L% @
Normal deviate, 正态离差/ ~5 X  B) F) b9 x
Normal distribution, 正态分布
, i& P5 W/ S5 J5 x5 Q3 S" ~% ENormal equation, 正规方程组4 N8 M3 t& K/ ~
Normal ranges, 正常范围+ T5 L/ V8 g6 x$ z' Z: `) l; s
Normal value, 正常值2 u. T7 Z6 w) K! R) {
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
" y+ ]3 D$ j* I$ d7 nNull hypothesis, 无效假设
& W) ~) _6 e. n% nNumerical variable, 数值变量
1 U  {! Y/ i( m4 c# ], w! r+ WObjective function, 目标函数
7 i& J* [: H7 S8 mObservation unit, 观察单位
3 h% I* [3 F0 wObserved value, 观察值6 ~2 [& c8 v& u% a- k/ W
One sided test, 单侧检验* ?1 l2 a1 O+ L1 a; w% Q2 c7 z
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
* p; O$ b" g( ]9 {Oneway ANOVA , 单因素方差分析
6 P7 |+ |4 p/ X7 r, ^Open sequential trial, 开放型序贯设计
) M" ~; c- ?5 uOptrim, 优切尾
) w4 B1 X+ d) f/ IOptrim efficiency, 优切尾效率
* Y6 e+ |5 k0 i8 G  yOrder statistics, 顺序统计量  T  U/ G7 J: ?% H3 M
Ordered categories, 有序分类; D" o, E$ W, p7 z  {
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归& w0 S% e" r3 m2 ^. ~; G/ J; J1 ^6 v
Ordinal variable, 有序变量4 V) Z+ |5 l, @4 t3 J
Orthogonal basis, 正交基
! x' d. ?* O$ w& x# GOrthogonal design, 正交试验设计
# y; h3 X* B4 ^  W; IOrthogonality conditions, 正交条件; [  b8 T. Y- r& F+ B9 {
ORTHOPLAN, 正交设计 2 I/ z" S" Y3 _) M6 V
Outlier cutoffs, 离群值截断点
0 |5 E4 Z/ r1 q6 ?8 D% S$ xOutliers, 极端值$ k5 h' J) `1 X8 s8 L
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
& R  T4 O% K5 |5 I( p6 t' pOvershoot, 迭代过度6 ]/ E9 ^) K8 u4 W5 C% n1 ~
Paired design, 配对设计7 x3 n/ C$ \2 f9 W8 S2 |4 A' h
Paired sample, 配对样本* d" v* k4 c7 z4 N4 j, @6 Q# ?
Pairwise slopes, 成对斜率- n" j( S7 k& v/ K/ x- N' K
Parabola, 抛物线
) S" @0 W, A9 s/ Z  zParallel tests, 平行试验/ K5 T$ E% F' D' Y% M* f
Parameter, 参数
7 M: Z$ ^# q+ w! nParametric statistics, 参数统计! t. h1 O' C: f9 A7 n
Parametric test, 参数检验
" o" M1 n  w1 W0 vPartial correlation, 偏相关) q; X, F1 F: i7 C9 J
Partial regression, 偏回归
# o& s' x9 V, q7 GPartial sorting, 偏排序
& I. Q4 L6 w( N3 L, _8 \: SPartials residuals, 偏残差
0 k9 Q* v+ k- ~: ?9 `) K+ U9 Z5 @- TPattern, 模式
' Q2 K6 }0 k& V! V: J, r3 dPearson curves, 皮尔逊曲线
+ X# L- {. `8 T5 e, T  |Peeling, 退层
1 {+ ?& d. o  @) n/ R3 KPercent bar graph, 百分条形图
4 r6 V% Z$ S1 X7 N; w: GPercentage, 百分比
8 N' a, H! Y4 r9 g- [6 O5 w' [Percentile, 百分位数
' u, T0 w5 Z, L, {' {% R$ \Percentile curves, 百分位曲线
8 ?4 G, ~+ T5 j$ jPeriodicity, 周期性. d' s) d$ b  y8 H
Permutation, 排列
; k, d; U3 C( a! i* |2 ~* LP-estimator, P估计量
+ I2 B. W. [  P4 R7 ~$ m& BPie graph, 饼图
/ `- ~& ~! t4 Q6 I) H/ r( L7 c. G+ hPitman estimator, 皮特曼估计量
& b& l$ Y7 Q6 q5 qPivot, 枢轴量
8 i* |( \  G; j' K8 q9 ~Planar, 平坦
( R( c& v7 c3 V0 C% UPlanar assumption, 平面的假设
; \+ T- }! b  }$ m/ y- |# }! w. aPLANCARDS, 生成试验的计划卡
' V' [6 m, Y% \% E) W& K9 EPoint estimation, 点估计
# d. a' `$ B. V8 z$ DPoisson distribution, 泊松分布9 e) V1 R. n0 R- d, u. r
Polishing, 平滑0 l# \; D) R6 }
Polled standard deviation, 合并标准差
) M# L; D4 K5 A* Z; J4 VPolled variance, 合并方差
2 j( `. d: q3 {9 M& U! i+ v8 YPolygon, 多边图
  p% T: z- M# i5 a1 ZPolynomial, 多项式
5 r* b' D. v& R3 L$ E- N; e/ P9 uPolynomial curve, 多项式曲线
3 R+ G* D- _% J' R. t& B, w' u5 yPopulation, 总体: u1 W" k5 l& B, s/ G
Population attributable risk, 人群归因危险度; J% @5 a" h% O6 s! K) d9 j
Positive correlation, 正相关9 E: M( c  E! v: i/ k# R
Positively skewed, 正偏
* }( X! Y5 W4 {Posterior distribution, 后验分布
7 d. j$ H/ X. iPower of a test, 检验效能8 y9 q0 h7 |* `6 I+ `# ~
Precision, 精密度
5 J7 K* J6 t, j0 S2 |$ ~3 S7 W4 o) cPredicted value, 预测值
5 P" b' u6 t! [/ @$ ~7 vPreliminary analysis, 预备性分析0 @+ e* V5 @# W( V) v3 \/ S1 ]4 n
Principal component analysis, 主成分分析
" e# R6 [) s, S! gPrior distribution, 先验分布/ M. X4 u6 C( ]* z) j. ^6 `" }8 D
Prior probability, 先验概率
3 r4 q( ]7 i+ Z4 k# CProbabilistic model, 概率模型* i. J7 \9 K6 l4 J8 S
probability, 概率
# o5 j. S) b6 [3 t2 RProbability density, 概率密度, ]/ K9 m$ ~+ J4 [$ o. W0 D
Product moment, 乘积矩/协方差
9 q# x. ^3 G$ v0 J: n# V8 FProfile trace, 截面迹图1 A$ Y3 @2 q1 b0 ?7 o. y
Proportion, 比/构成比
$ i2 B& P# c: q0 }Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
% _1 F2 f. r9 }; k+ YProportionate, 成比例
2 t: E% f& |% ~% J. _3 }( D% `& aProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量9 H8 s0 X. s+ Q5 R
Prospective study, 前瞻性调查2 f# `. {4 W  K* B3 A7 @; O
Proximities, 亲近性   A5 H" F' h7 t3 b' S) b2 M' u# o
Pseudo F test, 近似F检验2 N8 {3 {; w2 D% y, u$ G' ~$ {$ S
Pseudo model, 近似模型
$ Z5 m% h2 S/ q+ `1 r; DPseudosigma, 伪标准差+ p& ~3 o# n* n* E
Purposive sampling, 有目的抽样
- y# v) p4 Z$ l7 N" |QR decomposition, QR分解
' |% A, `! A+ V1 A* s) UQuadratic approximation, 二次近似( R7 D/ f+ I" d. m  j1 R& j9 w: M
Qualitative classification, 属性分类9 R# C! c2 `) ?% F* c: s1 `, }
Qualitative method, 定性方法
% ~  e, }7 R) v% G4 dQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
. S7 B( s1 P. ^9 o, \4 OQuantitative analysis, 定量分析6 [1 h# u& J9 z# Z: J& |( f: p
Quartile, 四分位数- i9 S; q/ X, F  c7 h5 G. N$ `
Quick Cluster, 快速聚类1 x% X2 T2 l& E% ?
Radix sort, 基数排序9 r. z$ Z# i# T/ r2 x% K8 Y
Random allocation, 随机化分组
+ Y) Y1 ]; ~6 ?4 {+ P) f4 f0 dRandom blocks design, 随机区组设计
) Z( H5 b9 y: {! }! z2 x  dRandom event, 随机事件
9 s/ w% [0 U& I0 W3 i" CRandomization, 随机化# V) i: X3 L" W$ c
Range, 极差/全距+ Y1 E2 l1 J5 h( g8 b: j! M' |
Rank correlation, 等级相关# q4 S% p8 G6 E: L3 B4 a: j5 N
Rank sum test, 秩和检验
+ A& C. c# V2 O3 Y  B+ G: l8 H" ORank test, 秩检验7 @6 k3 M. R, F
Ranked data, 等级资料; i4 Y/ O- B' ]/ c5 b
Rate, 比率
3 {: v. \1 n. ]Ratio, 比例% u+ k6 c1 N4 O9 r8 ]
Raw data, 原始资料
% `6 B; G1 O7 F$ ^# J& o: L2 CRaw residual, 原始残差
6 O  l7 ]0 [, h. X& d. ~+ bRayleigh's test, 雷氏检验. V" ~# [5 [! r
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 / f' U% h5 g5 Y  R  X% Q. n
Reciprocal, 倒数2 n3 }) ?7 Z+ D2 V6 u: U/ {
Reciprocal transformation, 倒数变换8 m* _& S: q3 H- [1 ?
Recording, 记录
; s% k0 G* ?# f8 }; i- cRedescending estimators, 回降估计量+ U. y5 S. L% d  ]  k2 \) A' G
Reducing dimensions, 降维
; u+ i8 a2 U* a6 e5 U  N+ F6 Y1 SRe-expression, 重新表达. O" C3 _5 `' h
Reference set, 标准组# k$ l6 W* [" d9 k+ x- @% g
Region of acceptance, 接受域
* @7 Z* Z, R8 k# F5 E6 E) L$ L5 sRegression coefficient, 回归系数3 ?- S0 V/ X2 h' J
Regression sum of square, 回归平方和( z& ~! E( L% x9 ?
Rejection point, 拒绝点& v6 T! W! i6 B& A6 T) p& s3 K
Relative dispersion, 相对离散度
, R! m; V1 d" [# LRelative number, 相对数
" F; \: v& S& t4 V6 |Reliability, 可靠性5 ^. T3 L: A3 L0 w6 D, k2 _
Reparametrization, 重新设置参数, l( F8 U+ c+ y3 w
Replication, 重复& c6 I( ^6 y+ E4 g) T/ ], H
Report Summaries, 报告摘要' v3 o; H5 \0 V* m( L
Residual sum of square, 剩余平方和
/ h, u4 J3 A4 U' ?# NResistance, 耐抗性: r) }- R( Z" e) z' o2 M+ Z
Resistant line, 耐抗线
# B* K7 R6 l3 e& h/ e4 B0 |' a3 ^* `Resistant technique, 耐抗技术
: z9 |( X3 Y2 U4 ?" A- z5 }R-estimator of location, 位置R估计量
3 q& c- V6 s' U7 X& QR-estimator of scale, 尺度R估计量  b# D# m1 @4 S5 z3 `+ g0 V
Retrospective study, 回顾性调查% W8 K( d- \+ `4 E$ K
Ridge trace, 岭迹
4 y0 `0 s) n8 R5 q- W( BRidit analysis, Ridit分析
: Z: J4 H; a- q1 H, QRotation, 旋转
0 w2 F4 n" X$ a* rRounding, 舍入
( K+ v9 m+ F& @. i& e4 aRow, 行
2 a, Z* {+ E: VRow effects, 行效应) |: w/ J9 k' Z1 V$ g" J6 `
Row factor, 行因素
2 y0 K/ Q8 `) }RXC table, RXC表
- D" {# _4 t4 C; nSample, 样本
0 G9 w7 D" h7 e1 K; T- Z- @Sample regression coefficient, 样本回归系数
+ h5 F  o8 I) \$ lSample size, 样本量1 ^) Y! }- p! |: s4 \8 T7 y4 T
Sample standard deviation, 样本标准差; s. l4 `# \: N) |' B5 ~- l6 A
Sampling error, 抽样误差/ [9 |/ Z3 U$ f
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
! h5 j+ u/ d% j  c! Y/ GScale, 尺度/量表
2 z1 T3 U/ `$ d. PScatter diagram, 散点图8 l. E) c0 E, i
Schematic plot, 示意图/简图
, H) r: z9 d' `Score test, 计分检验
. v% P$ x  ]0 K+ uScreening, 筛检" I; R' |! k0 z% K1 q, m- J$ y7 p
SEASON, 季节分析
! E! W# s6 [) ?" n: I- ^5 Q# SSecond derivative, 二阶导数
1 e  l' e- y% K5 LSecond principal component, 第二主成分
1 \) C. i4 a1 b* lSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 7 }6 V) @) X: x. E* U! y: i( v4 _% @( ^
Semi-logarithmic graph, 半对数图4 n1 L# _  b/ m1 e" M
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸4 Z4 a3 D/ k& _* r% Q
Sensitivity curve, 敏感度曲线) D/ N2 a" K; V1 d
Sequential analysis, 贯序分析
; g" r0 b1 o/ SSequential data set, 顺序数据集
% b* ~* s% J! {8 I1 a4 MSequential design, 贯序设计
& X1 u8 B: d* V9 z3 k- ESequential method, 贯序法
/ x$ @3 Q+ v$ ~3 h- y" ~Sequential test, 贯序检验法; Z, K2 A0 ]  U0 L) Q2 t2 l
Serial tests, 系列试验) e8 D9 r- y5 {, W  t
Short-cut method, 简捷法 * G  T! u; Z6 i( R/ G+ Y
Sigmoid curve, S形曲线! t: L" _# ]  f6 Z  w7 p1 B
Sign function, 正负号函数
/ t% a: @* }+ A6 M8 u3 E" p. QSign test, 符号检验
4 p3 g5 Z, W( \3 b! _* G# p3 XSigned rank, 符号秩( M0 `& z* t( w' {
Significance test, 显著性检验* q" j5 M! z3 M7 _/ j
Significant figure, 有效数字
5 R' G4 T, x4 U; Q0 ]/ X% k( F) d" N. YSimple cluster sampling, 简单整群抽样
! t% V2 F- h7 V, [Simple correlation, 简单相关
  \4 x( {- m9 q8 u. }1 rSimple random sampling, 简单随机抽样
7 b" I$ B$ B5 V0 s2 Z* lSimple regression, 简单回归* ]: X8 B- S2 v  {
simple table, 简单表% }5 h+ R: X  _
Sine estimator, 正弦估计量
' u: j/ p4 a# @Single-valued estimate, 单值估计5 `) _( @+ A  J0 s
Singular matrix, 奇异矩阵
- y! A: w0 W+ h$ G& kSkewed distribution, 偏斜分布( Q! X" ^" M0 `
Skewness, 偏度# G4 U6 f2 ]9 o5 F6 j2 o
Slash distribution, 斜线分布& u" n/ h& l, G0 g
Slope, 斜率
" V+ U" k; a: b2 {9 u* t: wSmirnov test, 斯米尔诺夫检验# P4 ^5 D! k4 _: ~% O! D, e
Source of variation, 变异来源
7 e' P/ M6 M% u' NSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关6 B& A. a& h- t
Specific factor, 特殊因子
$ d9 R& f! c3 I, GSpecific factor variance, 特殊因子方差
$ V& ]8 ]: B6 D. O  ^% a: k$ FSpectra , 频谱+ Q; U4 G3 E1 V" S
Spherical distribution, 球型正态分布
) @; |) Y; M: D" U" |Spread, 展布( r" P% g/ O7 d9 e1 d* C  R. Z
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包$ ~# [. u" d; }
Spurious correlation, 假性相关
, Z, r6 [. \8 q4 J6 h2 U9 D. Z: MSquare root transformation, 平方根变换9 t& I' _4 I7 w# k# b
Stabilizing variance, 稳定方差
8 q1 |# H/ x/ ^+ O/ m7 DStandard deviation, 标准差& Z4 |: g% h! H  |: w
Standard error, 标准误
: |) i9 R* C. y' y/ A# e! O4 LStandard error of difference, 差别的标准误
5 l- u( i5 C+ z( ?2 N2 }  ?9 rStandard error of estimate, 标准估计误差, D1 S$ V7 K! }- E* ~6 c7 e& x3 y; n
Standard error of rate, 率的标准误
. Y% V( ^3 d9 x$ [! m3 v' MStandard normal distribution, 标准正态分布# g' K% I8 B0 h9 J/ I0 T
Standardization, 标准化
4 V2 u9 v) V6 @- K4 T6 ZStarting value, 起始值6 @1 u1 o6 Z# \8 }: l
Statistic, 统计量
  N* U8 x( J; s' X, N1 JStatistical control, 统计控制
6 l( n1 {3 }% J, |6 XStatistical graph, 统计图
9 S; B* w: V- E' |7 s: N$ XStatistical inference, 统计推断
: w( Z- m8 c' r2 OStatistical table, 统计表6 }  R; @, a- }7 y* o9 W. G9 q
Steepest descent, 最速下降法
4 p7 f+ U- c/ h; g0 ^. h/ xStem and leaf display, 茎叶图
" x+ B( M+ e8 ^; nStep factor, 步长因子
/ i; D% h/ ~5 ]! bStepwise regression, 逐步回归  j7 P3 @4 H% e3 g! x
Storage, 存
) P. b3 n' [: B: [1 xStrata, 层(复数)5 V; n( x" s' q9 i9 o6 W3 Y( v
Stratified sampling, 分层抽样
- X3 Q. Z; @- uStratified sampling, 分层抽样
4 A3 W4 R# }$ ^4 e7 XStrength, 强度" Z  ?$ r0 X$ v: w
Stringency, 严密性4 Y: m: x1 y/ B
Structural relationship, 结构关系
- L& P; w3 i! c1 _0 v9 AStudentized residual, 学生化残差/t化残差
9 k# ?& |2 z2 h" k, u1 i( o8 r5 VSub-class numbers, 次级组含量, S1 L9 N2 i1 k$ y# H4 d/ x
Subdividing, 分割8 O& A' C& C  |
Sufficient statistic, 充分统计量
" ^! T( l7 B9 k) QSum of products, 积和+ r  s. x. }0 T
Sum of squares, 离差平方和
7 I# _" s+ W8 w: d4 a9 h  J6 |Sum of squares about regression, 回归平方和
% x; U. d: _# D. _Sum of squares between groups, 组间平方和- e9 s+ v4 I8 Z
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和2 k" o+ i- }% @
Sure event, 必然事件
- W2 u9 u' c+ o! SSurvey, 调查! f# i/ C% i% s- A
Survival, 生存分析! M! \4 `/ U( ^. k0 X( ?$ w: r! U
Survival rate, 生存率& _  R2 S7 Q; L! U& |% d7 P
Suspended root gram, 悬吊根图* H* f/ \. r$ t9 ]" {+ v
Symmetry, 对称/ S7 u' e4 ^) o! w( j6 l
Systematic error, 系统误差, D+ H! t$ i9 k- A
Systematic sampling, 系统抽样/ N) ~' z0 X; d7 {: ]2 }( A0 p& d. O
Tags, 标签
' h# |5 `; @" |* y% HTail area, 尾部面积  U0 m; u) E9 r. Q
Tail length, 尾长  {# K- P# F, s3 i+ z8 X
Tail weight, 尾重
8 @  d% B& f3 l/ \/ X& ?$ GTangent line, 切线8 A9 S& O( [* w% H
Target distribution, 目标分布
* h* I4 K2 f9 ~9 q9 w* UTaylor series, 泰勒级数
$ {5 G' b: C$ R. Q; jTendency of dispersion, 离散趋势
8 b8 _, X6 I9 _' F/ D" |Testing of hypotheses, 假设检验. J- p# u- H( Z9 |+ p0 D6 C
Theoretical frequency, 理论频数
3 L/ X3 ?: X) a2 s) b" {( h4 S/ vTime series, 时间序列
! l1 r3 p( [4 W" l8 kTolerance interval, 容忍区间
, J9 ?% e+ Q! ~, h" PTolerance lower limit, 容忍下限
; F4 L3 `* E3 C, M, i) V7 @4 ^Tolerance upper limit, 容忍上限
- v2 n+ A* w$ r$ zTorsion, 扰率5 r5 w/ V# k1 v! N+ G3 u
Total sum of square, 总平方和
- f) ]  e! a9 N3 p: `- u3 Z; H9 @Total variation, 总变异" G1 n1 F) Q, S0 d9 l
Transformation, 转换1 |: I9 j. l) y0 V8 B! {
Treatment, 处理! c8 Y9 \( L% t2 C5 N; f
Trend, 趋势
' h4 T5 T: E- v2 Y' I4 BTrend of percentage, 百分比趋势/ B; r$ Q. r/ ~9 F/ A( c6 ^
Trial, 试验
: l+ r# i+ z9 }$ p, t4 OTrial and error method, 试错法3 K4 k0 @2 }" [$ ]. I7 m: E2 z
Tuning constant, 细调常数0 S) F& m' y+ H0 |4 W: b
Two sided test, 双向检验
- i3 ?0 z% Z" \) d$ m, v) l# w; k8 B% q1 {Two-stage least squares, 二阶最小平方1 \8 y5 L2 A# T
Two-stage sampling, 二阶段抽样
3 |% b% |' }3 A! t; OTwo-tailed test, 双侧检验% O4 Y; r; G+ E2 a0 }
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析. Y& V9 k% q2 y5 ]; b* J9 Q
Two-way table, 双向表
5 z7 m6 U' X) |" v) X$ O' J, ZType I error, 一类错误/α错误
, w6 ?7 s7 z/ f7 F1 {6 DType II error, 二类错误/β错误7 K  v+ |. P; A3 J/ X$ j& J
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称5 L  k5 {. r% }( d/ A/ }' z" `
Unbiased estimate, 无偏估计
, J) }8 o: n) ]6 {1 n7 J, pUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
9 Y8 x  l% V' u) l9 F* {Unequal subclass number, 不等次级组含量
3 f& P: K1 H* B9 H1 yUngrouped data, 不分组资料# o5 T( `( z5 e4 V0 O
Uniform coordinate, 均匀坐标: G+ a( }8 A! ~
Uniform distribution, 均匀分布
- J+ m  X% H: N6 DUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
5 u4 _6 ~7 s$ Q8 t  DUnit, 单元
3 v- j, ?2 L! I1 W' T: @Unordered categories, 无序分类
& ?1 i$ W- C  q. k0 z6 |1 mUpper limit, 上限
8 ?6 w: b: \& r+ x7 cUpward rank, 升秩& o" j2 ^  b2 ?. \" K
Vague concept, 模糊概念# t4 D, t* _( |" t. K/ ~8 L
Validity, 有效性
8 w, }# b- h( JVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计' V" L% r2 `  @7 p( O3 D: `
Variability, 变异性
& _8 k9 A# g% R0 U9 G+ s' IVariable, 变量
# q6 Z" e, ]6 Z+ B! T/ }Variance, 方差0 s1 E' E1 _0 W# ?
Variation, 变异( h% F0 N* f. Y$ l& j
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
+ o; w; ~- c8 P7 a  a8 V- oVolume of distribution, 容积6 N! ^0 M- u  O
W test, W检验
) q4 `  ^& k/ k# K! [% HWeibull distribution, 威布尔分布
: Y* R4 m  f# {, r. Q& o; LWeight, 权数
8 ?, j) I, W  D! \3 W4 j& NWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验1 n1 N* ~: ^- G7 ]: z
Weighted linear regression method, 加权直线回归( I1 a4 \% x7 m7 d1 t
Weighted mean, 加权平均数
; J6 c& o$ Z  e, j  |Weighted mean square, 加权平均方差
: d) V9 Q# @% O4 C7 a; @' @" hWeighted sum of square, 加权平方和/ Z9 W7 D  F& r& n
Weighting coefficient, 权重系数! B' j3 M1 ]7 D0 H
Weighting method, 加权法 & |8 a/ r- Z2 @% X
W-estimation, W估计量/ e" [% s! ]3 _$ M
W-estimation of location, 位置W估计量1 q: W; U$ G4 g7 @5 w5 F; B) O
Width, 宽度
' v5 N1 W3 v: I2 _Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
8 _( D: N! N/ q3 a# J- w8 IWild point, 野点/狂点
( @) C6 q5 o$ CWild value, 野值/狂值
& E. M0 a% {5 n# ~! l& {8 ?Winsorized mean, 缩尾均值8 t  K5 e. u* z! N) J
Withdraw, 失访 $ K# X  O2 C6 ^/ D2 L
Youden's index, 尤登指数
) W8 K) m0 U7 ^3 ?8 L+ zZ test, Z检验4 q- c1 n1 g/ Z8 N: n! N
Zero correlation, 零相关
8 j5 }: X- s& F) x- B6 t& c5 }Z-transformation, Z变换

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