|
|
Absolute deviation, 绝对离差& @& a9 p! r6 _/ X" E7 j! r
Absolute number, 绝对数
8 n$ b# A% |; ?4 f tAbsolute residuals, 绝对残差( @: w. m- N; P9 {
Acceleration array, 加速度立体阵+ Q/ t7 u8 e! |# R2 ^6 f$ e
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度1 v! g$ |! |" H* W5 P( } D
Acceleration normal, 法向加速度0 ~9 |4 F9 \4 `" I% S
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数: X% C, U; b( _! f( Z1 N- N5 Y7 ~
Acceleration tangential, 切向加速度
/ k, c' n- S6 U5 [% fAcceleration vector, 加速度向量' A/ i. J' T7 a! Y7 Z) |, a
Acceptable hypothesis, 可接受假设
# v/ b6 P# r% R+ UAccumulation, 累积) a1 Z3 A' s; G# x$ |5 _6 e* ?) K
Accuracy, 准确度; P& |8 v# g# |
Actual frequency, 实际频数8 }! t: q* T0 ^4 M( n
Adaptive estimator, 自适应估计量7 O! O% z: w; b% f
Addition, 相加* L Z U: Q; `" y
Addition theorem, 加法定理
# ^* P) x; m! t0 F4 n# J' XAdditivity, 可加性! p/ s) G; [) z; C, W
Adjusted rate, 调整率0 s/ ~5 D; c8 J
Adjusted value, 校正值8 \; @* o2 X2 ^( y
Admissible error, 容许误差: S3 r/ C0 R& s# t5 [, {
Aggregation, 聚集性% G. T) `& g8 p8 w0 p
Alternative hypothesis, 备择假设1 M6 a4 x* w( g h/ e5 w# a
Among groups, 组间- I5 R J* h& }8 F6 o
Amounts, 总量9 Z2 m" K& h0 l/ q
Analysis of correlation, 相关分析
! L+ F2 e# e) F( r/ OAnalysis of covariance, 协方差分析6 l) e+ C9 B4 A6 `4 x L; d/ s
Analysis of regression, 回归分析% z ]% L' g4 c3 a( {: B9 K0 g: L
Analysis of time series, 时间序列分析! ?+ c( C+ D+ n& F5 R0 ]
Analysis of variance, 方差分析
" b/ M$ S1 o! N; b0 \7 FAngular transformation, 角转换
5 W, n2 d, B6 c) W9 F% J$ @5 WANOVA （analysis of variance）, 方差分析
: v8 k/ r. g" a3 n/ o0 AANOVA Models, 方差分析模型
; X/ [! j2 V6 a; p3 HArcing, 弧/弧旋. k( ]- t/ Y8 T2 X( b( J
Arcsine transformation, 反正弦变换
' X/ f; b l" O7 }9 ~Area under the curve, 曲线面积
/ d! R+ f# s) N) W$ H7 U [7 nAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ b+ q I6 j* \ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
& j+ [: N' L/ L& nArithmetic grid paper, 算术格纸8 _& Z* j& U& X% y" U0 S
Arithmetic mean, 算术平均数2 O+ x; G% z4 }. Q4 S
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
7 H7 J O, D% b9 pAssessing fit, 拟合的评估
; i) g( o# \8 T! ?; yAssociative laws, 结合律
. O1 P. o: v; A$ E) m( kAsymmetric distribution, 非对称分布
- f# i# R' _7 x: Y; C5 AAsymptotic bias, 渐近偏倚3 ?* b( `* d. G, U* w: r
Asymptotic efficiency, 渐近效率; j0 Q5 x# b" ^; {. b
Asymptotic variance, 渐近方差
8 Y) n i" {3 j9 u, yAttributable risk, 归因危险度( D, `! N8 [- R+ }; X9 U
Attribute data, 属性资料; e7 A% \6 ^+ K2 u( f4 q" U3 o
Attribution, 属性4 B# X, l' w1 V6 W8 f9 z# E
Autocorrelation, 自相关( B" M7 X4 l9 H% Z1 O4 b! k& n& x; k; Z
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关) I) K3 l+ _0 \! x& [- n
Average, 平均数1 l, K- Z9 q. g4 d- W4 n9 Q
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
) T; S- I S+ ]# W( hAverage growth rate, 平均增长率% O, q) g# {7 P, i
Bar chart, 条形图
1 x- U' U1 _1 g( `- N2 |% d' {( jBar graph, 条形图
6 K! S7 a J; ZBase period, 基期! e" \9 b* v' a8 D& Y
Bayes' theorem , Bayes定理! V+ H9 [5 x5 M4 `7 ^5 ?
Bell-shaped curve, 钟形曲线
* U; u# f. f. M/ a, d- eBernoulli distribution, 伯努力分布
2 N/ j# _; k/ Y3 ]Best-trim estimator, 最好切尾估计量: r7 D# t1 K3 s2 Y+ m5 u/ a
Bias, 偏性$ L5 c+ S$ X* A) q) t6 e6 A
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归 f! g+ w L! D
Binomial distribution, 二项分布8 s, ~* n. \" i& V
Bisquare, 双平方
* w ?, x5 H2 E, VBivariate Correlate, 二变量相关9 K7 Q5 S& |! B7 C% v7 B: R/ d
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布( ^: Z6 \5 p( `$ ~2 A* F
Bivariate normal population, 双变量正态总体
' w. E. W* }+ D1 r: z$ ?& R3 p5 z0 NBiweight interval, 双权区间
& A/ {+ ~+ g# \ B1 hBiweight M-estimator, 双权M估计量
9 t' F9 s0 ^' `% T' o/ E( f' oBlock, 区组/配伍组5 o, J+ V! h, G3 C) S2 X- ?9 v+ t
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
- O- x. y# H" H; ?9 iBoxplots, 箱线图/箱尾图
' l5 O; N, T, F# A7 OBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点: ~" j2 m. b4 G; ?
Canonical correlation, 典型相关0 ~ j( o2 E' L+ P8 z) M7 b' y
Caption, 纵标目) u! { L* p! x% ~
Case-control study, 病例对照研究" ~) N6 I$ }- [4 m/ K5 {
Categorical variable, 分类变量
' s% Q5 e2 ^5 \2 O0 ACatenary, 悬链线
: i! X4 {1 c# @7 MCauchy distribution, 柯西分布
2 F- |# w# n( {- W0 JCause-and-effect relationship, 因果关系. f2 q# R1 m" ^! F) V
Cell, 单元 ^( n4 U: R- \3 h8 y: s6 V
Censoring, 终检
% K; }) y- x9 E P4 E2 nCenter of symmetry, 对称中心
( L% j$ C& W- M( ]Centering and scaling, 中心化和定标1 ^0 [; W) I/ t7 ~
Central tendency, 集中趋势
* g9 z1 @: p5 g% M/ v9 o1 ^Central value, 中心值
8 Z, W H# [5 m& n% N# nCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' j* w" G, q! c) }$ hChance, 机遇& B2 I4 @, n8 }" H/ r; G) x2 k: A
Chance error, 随机误差' ?8 }" M, N+ ^: l9 {7 D+ W' R
Chance variable, 随机变量$ R" d) t1 b' G2 H% r7 }
Characteristic equation, 特征方程
. c0 p- h6 Y4 G+ ~) X; zCharacteristic root, 特征根
$ r' q# m- x$ r4 D" X7 ]: ^Characteristic vector, 特征向量
; ^5 }! H7 ^2 `! EChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
2 K @+ }- `% H& X. M, cChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图; I/ }! O. ?8 j
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
' X. I+ Y2 k$ ?; Z: \Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解, B: s1 N3 q" Z; ?1 Q
Circle chart, 圆图 * d8 V# p9 j( W a( ^
Class interval, 组距9 C$ p6 s6 x* t( X8 @
Class mid-value, 组中值6 t7 W! H: P+ s- w; N# B2 x
Class upper limit, 组上限& P& c$ r& ^ v) y9 w) D
Classified variable, 分类变量. [5 Y9 o) l9 ^! {7 \
Cluster analysis, 聚类分析
- [4 @; Y7 n& o g* }Cluster sampling, 整群抽样
4 a% n* c! C) v8 j1 u2 }Code, 代码1 S+ K3 W; j% s. [% b9 j
Coded data, 编码数据5 f2 w5 o- M8 r2 V4 b
Coding, 编码( s+ W4 l$ i& L# f9 N; i* s, ^0 T
Coefficient of contingency, 列联系数' ]- l# l s3 F3 Q
Coefficient of determination, 决定系数
9 g1 g' ]2 D g3 {5 xCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
! P: @. A8 z& jCoefficient of partial correlation, 偏相关系数' \4 L% H' ~! _; p$ P
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数! @' Y; b3 {( {0 t1 x7 }! z; |+ K- H: i
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数* p P9 L2 q3 Q8 U: O8 S4 M8 z
Coefficient of regression, 回归系数. a1 o7 z: F4 ]( J. `. G9 f
Coefficient of skewness, 偏度系数/ p5 Y( }" I# A0 C0 W8 b E9 `, E
Coefficient of variation, 变异系数
: _) Y- M. a" R$ ]Cohort study, 队列研究1 v6 ?3 g5 s) d: T: Q6 k- H
Column, 列
; K* i; ?& f0 H/ a, W, vColumn effect, 列效应
2 M* L" Q; h& R% VColumn factor, 列因素4 k+ r# I) @! B4 |" `$ j; P4 ^3 G
Combination pool, 合并
3 Q8 s# H0 K' V: O/ }; S( @0 G; p' ?Combinative table, 组合表
' I) S6 C4 Y% r, g/ V) SCommon factor, 共性因子: E" b, E, A( D ^
Common regression coefficient, 公共回归系数
- B7 [) I0 C4 p! Q NCommon value, 共同值) \/ C# K1 ]4 e0 q
Common variance, 公共方差
4 e: P2 F* w& Q9 pCommon variation, 公共变异
~) t+ V+ V8 }! m. qCommunality variance, 共性方差
/ B, S) u) \+ b8 p8 f c9 O( M* lComparability, 可比性+ |+ @; K; E+ Y2 J# o& J
Comparison of bathes, 批比较! P3 s6 T9 f+ {6 S' {
Comparison value, 比较值3 P: s% Q" H0 P* @9 T
Compartment model, 分部模型
8 o) e9 B1 p9 H7 r7 ]8 L) jCompassion, 伸缩
7 n+ f! P# M9 A. e4 K+ E" B6 l* YComplement of an event, 补事件# h8 E0 L0 A& }3 L
Complete association, 完全正相关
+ G6 T; K$ {$ O8 d4 w, pComplete dissociation, 完全不相关
/ _8 Y5 _6 u7 [Complete statistics, 完备统计量. T2 {% W( s3 m2 T
Completely randomized design, 完全随机化设计1 e ~% B2 w( Y @1 F6 k
Composite event, 联合事件+ \. D# N" ]" a d, l4 _% b
Composite events, 复合事件
$ a- c9 ^+ @, h) i2 t! GConcavity, 凹性' X v9 C; @8 x5 V
Conditional expectation, 条件期望
. {* }0 j; U" @8 SConditional likelihood, 条件似然: X" u$ I/ O7 l. R4 |( B4 w
Conditional probability, 条件概率1 B# f3 `# {6 k% L$ m! s2 I
Conditionally linear, 依条件线性! X) |* E$ V$ @0 k7 Q
Confidence interval, 置信区间" c! A4 }; N1 n
Confidence limit, 置信限) Z8 I/ i2 U" J$ h- P+ Q% C
Confidence lower limit, 置信下限: @: }- L1 N3 U7 i0 {2 W, ~
Confidence upper limit, 置信上限
I* [. Y; l: W5 s8 I& gConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析, Q- b6 ]. Y$ p# a& }
Confirmatory research, 证实性实验研究
! d8 s; D; O% S! L" {. GConfounding factor, 混杂因素/ f7 H: A9 g' h# ]
Conjoint, 联合分析
1 T% I C9 V$ dConsistency, 相合性
5 Y& w: J/ t. O/ V+ h# OConsistency check, 一致性检验
8 ?* A: P$ `6 {- w7 M( [& qConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计+ C }5 q1 N) B* r5 P5 H c
Consistent estimate, 相合估计
6 P/ q& T4 T oConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
) S0 w* Q: Z/ L0 a4 `Constraint, 约束/ s5 s7 { e; H. X
Contaminated distribution, 污染分布$ C' v @' M5 B
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布- q) Q0 \ S1 |& _7 O# h
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
) i' o0 P7 k' N, D7 j$ jContamination, 污染
, a: d" ]& R4 b8 Q/ HContamination model, 污染模型
/ M+ h: x! I$ l& H+ q: JContingency table, 列联表2 o7 y2 \/ ?4 J; P$ t- A H
Contour, 边界线
+ N" F% q% M8 fContribution rate, 贡献率
$ j3 `! ?% |. x4 s5 |1 T6 WControl, 对照0 @ e) P; g6 w# B1 t
Controlled experiments, 对照实验9 ?' h5 I- x2 H6 G- A
Conventional depth, 常规深度
$ [2 x5 C' \* |; \3 XConvolution, 卷积
4 O# T( u1 U# l$ B" jCorrected factor, 校正因子
p. K K8 E r) I# Z$ |0 mCorrected mean, 校正均值! ]2 t$ d1 c0 f3 N% r3 ? _
Correction coefficient, 校正系数- `6 Z; d! {0 D
Correctness, 正确性
2 s4 i0 Z% i' ]! K# q3 \8 F- FCorrelation coefficient, 相关系数$ Z( {( V: e1 v- C* B& ^
Correlation index, 相关指数
# l( h1 f2 b* y; m F; _. Q5 E: NCorrespondence, 对应
. n5 A0 T0 T# Y+ F0 dCounting, 计数
1 q' E: z/ T" y% ?5 xCounts, 计数/频数
( \4 g( ^& E0 ~2 ACovariance, 协方差
2 _* l( S, @; ~- W1 tCovariant, 共变 8 j" B b3 Z0 e% n
Cox Regression, Cox回归3 q/ P+ {9 Q6 A( [9 t
Criteria for fitting, 拟合准则
& W7 [9 K$ O% d9 QCriteria of least squares, 最小二乘准则
3 A0 }$ B b6 K" Q# t% J. A, N/ NCritical ratio, 临界比
) k# U; J4 g7 l( q# |7 h2 _6 v+ rCritical region, 拒绝域# g: ?9 x+ l" m. Q- d. V
Critical value, 临界值$ g, m$ ]6 i( |7 [
Cross-over design, 交叉设计
8 n8 P/ F2 x" WCross-section analysis, 横断面分析
" h7 @7 ]9 k% LCross-section survey, 横断面调查 x5 y7 G6 x7 E& S+ c% ~
Crosstabs , 交叉表
T% H& C- t* ?$ A; `Cross-tabulation table, 复合表
/ x: d" C1 K" t/ Z5 D8 `Cube root, 立方根
- i" ]& a) }$ U+ @* P# [4 @% ]Cumulative distribution function, 分布函数
) d* U G1 d' [$ [2 h# v9 {, }) nCumulative probability, 累计概率
# I5 f- i4 ^ n9 {Curvature, 曲率/弯曲
4 b. g, O; j8 M' y4 \Curvature, 曲率
) D: h6 i! {1 q! K8 x! }Curve fit , 曲线拟和
! B2 J r" a. dCurve fitting, 曲线拟合0 P/ A( p1 \7 O3 b" d8 c b2 [
Curvilinear regression, 曲线回归
9 a) V$ C) `, @( Z6 iCurvilinear relation, 曲线关系$ b" ~# o* e( S3 w, K
Cut-and-try method, 尝试法
- ]! L0 n& Y8 T# ]# gCycle, 周期
8 }0 o; G& ~( F& ]% {Cyclist, 周期性
" C+ ]& c: p* @; J6 y9 h7 JD test, D检验
$ ]6 @6 J4 m9 j( dData acquisition, 资料收集
4 C* _6 G( g: [; }: xData bank, 数据库: v- \8 @ L9 K) v3 j
Data capacity, 数据容量 N- t* i. ? J0 y6 c4 u- U
Data deficiencies, 数据缺乏
$ e/ ?) q( M3 Y0 ]* dData handling, 数据处理
$ }8 P( \- I8 |; z+ a2 p' UData manipulation, 数据处理
0 P; ~, t9 w: f V" C* { xData processing, 数据处理$ [0 U5 b9 j4 v' K5 }9 r D
Data reduction, 数据缩减/ A$ \6 n5 B3 B) s* d
Data set, 数据集
: W( b' h9 h- ~0 ^) \Data sources, 数据来源# Y5 v! ~+ C% f. T
Data transformation, 数据变换1 g# o7 x$ c. @9 l
Data validity, 数据有效性
3 q$ l8 p. E& T( {Data-in, 数据输入
5 G% t$ f# A9 e; N! x4 G7 i0 V& MData-out, 数据输出
2 S9 ~0 ?# J4 {. Z" W4 VDead time, 停滞期: K7 P' g% w9 r! p5 P2 `& N; a' _. ^ A
Degree of freedom, 自由度
4 V. M8 [3 g) M7 }* g; {Degree of precision, 精密度* \9 s7 m P' j+ F
Degree of reliability, 可靠性程度
3 ~" l# ~, V8 s5 o9 nDegression, 递减
7 I$ f& u$ x3 D: BDensity function, 密度函数
) y3 L, U; T6 Q# vDensity of data points, 数据点的密度4 F( w( g) `, {, f* o
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量1 r- B, R9 ]9 E
Dependent variable, 因变量
* ~/ g. b3 Y% D8 V* sDepth, 深度
1 R q `' B4 uDerivative matrix, 导数矩阵
* f6 }) Z! i) v) YDerivative-free methods, 无导数方法
7 H. x0 C4 z( l0 e/ c' KDesign, 设计# r% j& `* g2 i
Determinacy, 确定性' j9 e) a" z9 }4 i# U
Determinant, 行列式) c; j3 Y [9 j) y: o. C
Determinant, 决定因素
7 V2 O: l2 j+ A, W) w7 x: uDeviation, 离差
& h3 J+ Z) B0 C/ g$ D" hDeviation from average, 离均差( n8 V; Y' m7 U5 v& V! V/ E
Diagnostic plot, 诊断图
' m: R( ]5 N8 ~Dichotomous variable, 二分变量
% e( p" j; x# FDifferential equation, 微分方程) t. B8 X$ x3 d1 N+ U( T7 j
Direct standardization, 直接标准化法- X- @' j! v A" ]6 H! O8 T3 d* r0 A
Discrete variable, 离散型变量
9 ~- F/ e: k) Y# @ M Q: BDISCRIMINANT, 判断
8 @) B; F9 [" a" W; RDiscriminant analysis, 判别分析0 g5 e* m2 @8 e; R
Discriminant coefficient, 判别系数
% t% z6 ]2 v4 x0 ^" c7 {, bDiscriminant function, 判别值2 W. e/ ^6 v+ {8 d+ c4 n: ]6 }
Dispersion, 散布/分散度
1 B. g" F9 g4 Y7 l. K! bDisproportional, 不成比例的6 K9 @% P" O3 ^% X
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
! ?7 U% f" {' g4 K/ D3 e/ J9 k* KDistribution free, 分布无关性/免分布
, m7 { x& t0 I+ `6 nDistribution shape, 分布形状
( b h( f1 @7 \2 a) vDistribution-free method, 任意分布法4 _% d& z+ ]; A# o4 F( [
Distributive laws, 分配律
1 F# W! }4 R( U) n2 n; P8 V2 N# EDisturbance, 随机扰动项
7 Z/ ` [% g" {+ a- bDose response curve, 剂量反应曲线; ]" R! X1 I& R9 I
Double blind method, 双盲法1 F' k/ h9 z- z- A
Double blind trial, 双盲试验
+ N1 S7 t$ C) U; C9 n2 j" T5 HDouble exponential distribution, 双指数分布/ H$ g( t1 E5 S9 q; B
Double logarithmic, 双对数
) G; N; z' B- O/ E. _1 w4 t3 lDownward rank, 降秩3 t# ?2 K+ ?0 C' ^* R
Dual-space plot, 对偶空间图: b7 o/ _& H) m1 O5 }& l3 U _7 A4 O
DUD, 无导数方法
$ k0 ~1 b: v$ wDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
! x& C. J$ o' m) ^Effect, 实验效应
* d2 Z, i5 ?+ r8 {! t4 n0 hEigenvalue, 特征值0 t. G$ X- D- y( T$ C% h* a
Eigenvector, 特征向量
: U4 i' _( O2 H! k3 _, J0 DEllipse, 椭圆. {6 J/ E! H3 }7 h
Empirical distribution, 经验分布; T# o+ N( ?: {$ `6 c
Empirical probability, 经验概率单位) T; ^$ r4 O. D
Enumeration data, 计数资料5 ~+ C6 Y. v1 P, u
Equal sun-class number, 相等次级组含量' F2 r$ f2 h' n. L; d) h
Equally likely, 等可能
# C& @* i: d/ B" ~0 ^" Z. vEquivariance, 同变性" y% l0 D" l% i# f6 `
Error, 误差/错误
; z( z1 k* T, q2 u3 W3 mError of estimate, 估计误差! W4 m# h+ x3 l4 S# c, r9 I* U/ {0 ^
Error type I, 第一类错误
. x% l4 u; y; U+ W d2 C( aError type II, 第二类错误
8 r G! B2 U- w1 m0 P. r8 V2 MEstimand, 被估量9 i- P& J' d. K$ @0 F/ r
Estimated error mean squares, 估计误差均方
- U$ a9 H Z. b/ nEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
! v7 R/ |6 `5 j2 S8 E b6 w/ zEuclidean distance, 欧式距离- M8 x7 g/ t, \
Event, 事件
% m& T1 |1 f* t1 V+ d7 o% MEvent, 事件) |5 ~$ g2 ^ Z4 G) J
Exceptional data point, 异常数据点& Q; U/ ^' {. c8 ]
Expectation plane, 期望平面
0 x& ], X+ N2 T+ OExpectation surface, 期望曲面
- a7 b* u4 W) g: m# HExpected values, 期望值0 }5 z8 u) Q2 A/ }- ~4 I
Experiment, 实验
9 I( v/ \" w: s. z4 nExperimental sampling, 试验抽样- q% H( L; _+ \9 ]9 j H
Experimental unit, 试验单位
$ [" E/ F& Q" xExplanatory variable, 说明变量
% v x1 L5 X/ B' X2 p8 GExploratory data analysis, 探索性数据分析/ ^* Y+ o- s/ v: g V/ ?* p& B" F
Explore Summarize, 探索-摘要1 V8 U, d, e4 l* {9 u) A
Exponential curve, 指数曲线
. E) Q0 c4 B8 ?2 ^, F! |& G6 M ?" AExponential growth, 指数式增长0 I6 F7 B0 n, `& F* T
EXSMOOTH, 指数平滑方法 7 J4 v9 T9 N# h' N. J) m9 Z
Extended fit, 扩充拟合% n# Z, [- u7 T% S8 u
Extra parameter, 附加参数
( n: t+ N3 `! \& _6 C8 O4 H* x( [Extrapolation, 外推法% u# F2 K9 ^' I6 |+ q, F$ [1 U
Extreme observation, 末端观测值
* G9 F+ I$ N ?1 k4 e6 Z; ?: GExtremes, 极端值/极值; s, l- ^0 v( t( R; k1 |2 F
F distribution, F分布
, \- R! p7 b: P; PF test, F检验 h% D3 @' l4 t1 Z, W
Factor, 因素/因子
& E6 B# z% f S4 j: f0 a3 L$ MFactor analysis, 因子分析
2 w q# p1 ]) q. V. M3 M& _Factor Analysis, 因子分析" D; K9 n: g ^3 B
Factor score, 因子得分
) `: b" F8 R, E4 sFactorial, 阶乘$ ^8 J) F; D$ _$ e+ k
Factorial design, 析因试验设计( M5 [1 @2 I$ n p8 M" A4 X. Z8 z
False negative, 假阴性$ q2 R. v8 H! X2 J9 R9 @
False negative error, 假阴性错误
u a5 ^ ?. ?1 vFamily of distributions, 分布族' {, H# w& ]7 c% W
Family of estimators, 估计量族% k/ x& j; ^- c
Fanning, 扇面
# Y% K+ O# {+ C; T5 _* _Fatality rate, 病死率% E3 p$ b! X* N( ~
Field investigation, 现场调查
7 r' U$ X+ S: y( i& QField survey, 现场调查. s, ~+ r# m" z% K# [/ N1 M
Finite population, 有限总体
( c; D( \& k' \1 DFinite-sample, 有限样本/ c. w* r6 ?% {3 m4 z1 c
First derivative, 一阶导数
. _$ m; I# u. r d% u5 t; fFirst principal component, 第一主成分
' n# }3 e) t) }6 {+ \8 q1 |First quartile, 第一四分位数+ T$ B- Y5 h1 o+ Q2 B
Fisher information, 费雪信息量' K ]2 J3 r9 [, j
Fitted value, 拟合值! ~$ a5 c) g; w9 V# b9 y
Fitting a curve, 曲线拟合
6 _/ k; |" b( [+ v/ h" ~: zFixed base, 定基
# J; v; b0 p8 u+ ?$ N9 g0 tFluctuation, 随机起伏; [, M: M) m2 E; ]
Forecast, 预测% Q+ l8 |4 u8 r. x$ ~
Four fold table, 四格表4 d G7 X+ m3 o6 g2 ]% _6 ^! ]1 b5 e% `
Fourth, 四分点
7 ?9 \" \( P) [3 ?; a. K, kFraction blow, 左侧比率) H- P! c* A& Q6 g# Z9 z
Fractional error, 相对误差
. i- c% K& `0 g7 G9 J/ UFrequency, 频率: |: ] Y' ^6 Y0 [
Frequency polygon, 频数多边图" n& X8 n' e: M5 S( `' b4 A
Frontier point, 界限点5 k) U0 s% k4 |( j- l( Z" l
Function relationship, 泛函关系- ?5 ?, L+ Y* r0 v
Gamma distribution, 伽玛分布9 t" a. Y5 p5 `8 _8 [$ @* T
Gauss increment, 高斯增量
E; C# q- O# `7 A' y2 x$ S* iGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
& ~7 `4 }/ p# b0 P! SGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
! M) h8 F+ U4 K& }General census, 全面普查
% u* Z4 f8 e7 _, O j: `- EGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 + L* P! i/ U! B! t7 t# T
Geometric mean, 几何平均数
$ w {+ h! I% u- \ PGini's mean difference, 基尼均差
' v' |# H' H* O: Y$ \" J! b: z' jGLM (General liner models), 一般线性模型
8 H; e( Z0 n& h- W2 j+ |3 NGoodness of fit, 拟和优度/配合度
- N7 \2 j6 }+ S4 w0 t3 s& b! b2 nGradient of determinant, 行列式的梯度
2 u5 D0 Q$ j( ?- VGraeco-Latin square, 希腊拉丁方9 R( [3 e f0 w& V! o9 R
Grand mean, 总均值& w" r5 {6 e% I" {1 J {. F. \
Gross errors, 重大错误
0 I2 B2 b! p0 w+ [ K: ^Gross-error sensitivity, 大错敏感度
' V9 A! E2 q5 dGroup averages, 分组平均
! q! x* d9 q7 i2 x; W, lGrouped data, 分组资料7 b, ?/ E2 K0 M& N7 a
Guessed mean, 假定平均数/ k! g% \& n7 x% p5 d
Half-life, 半衰期5 {( o" P- ]$ E7 A0 w [( G
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量, t8 F' D1 d/ `) _& a4 H$ i- F
Happenstance, 偶然事件
$ b0 u) v" X7 xHarmonic mean, 调和均数0 i& o) b, A9 P8 c2 l
Hazard function, 风险均数
% }3 U! x4 ^: T$ L9 ZHazard rate, 风险率& Z. W8 l9 v* Q" Y4 |
Heading, 标目 4 _; D3 L7 f( a' O/ ]! L
Heavy-tailed distribution, 重尾分布 A0 x& k% r: r* j& r8 H: _ ~
Hessian array, 海森立体阵
, u2 Z9 _ ~! C7 _. zHeterogeneity, 不同质1 A r6 e4 u/ u" {0 R. Z2 y5 u
Heterogeneity of variance, 方差不齐 * _( u, I5 N( q( l" v# |; ]
Hierarchical classification, 组内分组
2 d6 @) O' u. g+ IHierarchical clustering method, 系统聚类法# b* o- k" ~! n' d, F$ l
High-leverage point, 高杠杆率点" U, F" D4 w6 B/ ^) d
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
& C3 @. h5 k( U' k0 t6 i- rHinge, 折叶点
$ e) v. h* h# C+ U& rHistogram, 直方图) Z% K7 k; t9 a5 ?8 B* `- W
Historical cohort study, 历史性队列研究
1 D$ Z# r8 p% uHoles, 空洞5 I/ o* n% n3 G- z
HOMALS, 多重响应分析
: n3 J* Q2 | o) i5 T& U; BHomogeneity of variance, 方差齐性
; u2 {' w D; f3 eHomogeneity test, 齐性检验
+ M |6 C( `$ D$ W sHuber M-estimators, 休伯M估计量
% ^7 R# q( \; t; R7 D% |Hyperbola, 双曲线
( K6 B9 B( K4 b6 H/ bHypothesis testing, 假设检验
- K* H ? V0 D7 G: S/ THypothetical universe, 假设总体
: S& ?) n, T% PImpossible event, 不可能事件6 g7 X: f; r: e0 h
Independence, 独立性
- V" \- |) P$ ZIndependent variable, 自变量1 X$ d5 |; E6 V( S
Index, 指标/指数
+ B, V* J6 D- y- _, dIndirect standardization, 间接标准化法, F* M; m$ w7 D9 E4 i
Individual, 个体
/ @) |* }3 Z% YInference band, 推断带" c2 ?: x/ ~) t* v2 M& _8 }7 C
Infinite population, 无限总体
Z8 w0 _% \4 m! VInfinitely great, 无穷大
0 ~+ n! W; J. a# cInfinitely small, 无穷小6 l( R2 ~4 W _; F
Influence curve, 影响曲线
a- R! H( ^8 E2 HInformation capacity, 信息容量
& C" u) F' a/ k: M# yInitial condition, 初始条件
+ I F- ~* x: c1 q1 W. g7 U {( kInitial estimate, 初始估计值7 y4 h6 o. \) q L( g1 |
Initial level, 最初水平& V4 r+ N B4 e6 p0 w% o+ S1 T" o
Interaction, 交互作用7 T1 `3 X" Z- q: z" {
Interaction terms, 交互作用项+ ^* m2 @- j+ ^- o0 V% Y! m5 C' \( c
Intercept, 截距
1 `9 n" i6 j7 \1 o/ y" {) UInterpolation, 内插法1 R8 M) d7 X7 j0 J$ X+ Q
Interquartile range, 四分位距8 l9 V: b$ f a
Interval estimation, 区间估计
+ o# Q9 V+ S/ F) j$ K: O4 K6 Z0 ?Intervals of equal probability, 等概率区间% y8 ]! y1 ~/ B# E7 d7 N9 ^
Intrinsic curvature, 固有曲率
# E/ o( G% T: g2 b6 @( s XInvariance, 不变性
9 Q0 R: l& d2 M1 f# S1 Q& ^& E, R6 z; eInverse matrix, 逆矩阵7 D$ k! K" c) A" ^* u) d: C
Inverse probability, 逆概率
1 w' m) X0 _0 {% O' H+ MInverse sine transformation, 反正弦变换
/ f" i" Q6 k- A* O JIteration, 迭代 8 V% _* Q' ?1 O7 T$ O
Jacobian determinant, 雅可比行列式
: G! h/ R' K2 O/ L/ KJoint distribution function, 分布函数
, {9 I1 c8 l- h4 h% f& x5 OJoint probability, 联合概率. {" B. C3 v9 a2 a; Z& E* R# b
Joint probability distribution, 联合概率分布- r- q. z" f, h- q& I1 N" L
K means method, 逐步聚类法4 O$ a0 W* Q" m( k% [; d; Q
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 , \- n D/ |8 o9 F3 g+ d) ^5 {
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
' J2 i9 O4 [$ ]: c% `6 ]5 L/ vKendall's rank correlation, Kendall等级相关6 L9 U+ J r7 O( x/ T5 d$ y
Kinetic, 动力学
* l! l4 M2 R; _. @Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
6 X' g C# m( L# TKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验% r& a" ]- B' C: b/ j6 l/ a/ h
Kurtosis, 峰度
0 O9 Y2 B0 P: A4 r# A0 Y% sLack of fit, 失拟
' B- X$ m0 Z+ h5 E; y. ^0 NLadder of powers, 幂阶梯1 n Z* r2 r$ w" m O
Lag, 滞后
I. v! P% V3 b' b) k- t) nLarge sample, 大样本
# Y# q/ p j9 y/ x" U2 b$ K+ r2 GLarge sample test, 大样本检验
$ G \: Y6 B0 ~" KLatin square, 拉丁方
( v9 s5 i; _3 o/ t6 TLatin square design, 拉丁方设计* Y: e2 {) a6 `7 v
Leakage, 泄漏4 y# A/ }! w4 T' U( ^+ V* t8 }3 ]
Least favorable configuration, 最不利构形
' I- e1 N' m! \2 ~Least favorable distribution, 最不利分布
& d: B: H0 y3 lLeast significant difference, 最小显著差法3 _9 L$ n3 b0 W [: \' @+ w' M
Least square method, 最小二乘法9 W: H/ e+ n, z) J
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
9 `: I: i, ~& iLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合) S) F7 r( B. ]
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线5 j% j: h# m9 h8 h1 T
Legend, 图例
q( f. N# l& B% RL-estimator, L估计量# L% x) l; u' }8 f4 g. F; K9 ^
L-estimator of location, 位置L估计量
& m9 C: c3 C* u' J( F5 c" FL-estimator of scale, 尺度L估计量
& J9 F1 o4 y/ |, ] t3 ~) k; i7 FLevel, 水平
) Y. _2 a. R/ }' Y+ v! SLife expectance, 预期期望寿命) |6 ~5 `3 O: t2 G& ?3 W
Life table, 寿命表
4 W( U1 ?: R7 }6 J+ f5 _Life table method, 生命表法7 S8 N( t. T* v
Light-tailed distribution, 轻尾分布
( b! {( w. e( a: s- ~; j- c6 ^+ [# ELikelihood function, 似然函数7 r U9 I. |. X/ }5 E7 H9 n
Likelihood ratio, 似然比
/ K* l$ X x* j' Tline graph, 线图' b& R& b# {3 I% a5 w
Linear correlation, 直线相关
8 D7 }2 |: V( b5 s5 P; Z$ L3 Q1 XLinear equation, 线性方程
. Y |! r$ F. h6 K% e. RLinear programming, 线性规划) A; W R$ w+ ^' m, `2 J: h, p0 ~4 R
Linear regression, 直线回归: G' T1 t+ O9 p
Linear Regression, 线性回归
# M/ G( c3 N/ t6 ?% XLinear trend, 线性趋势2 \: I r; {+ Y+ @
Loading, 载荷
. C/ Q* [4 l; \( jLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性6 }3 i: K1 m0 t& ~ v) B7 ^3 C# O+ p
Location equivariance, 位置同变性; g3 k7 X6 z" o$ y6 H
Location invariance, 位置不变性
1 |$ ]% Q# W2 e8 @Location scale family, 位置尺度族8 ^4 W! I% [& r% u4 z* n
Log rank test, 时序检验
6 _0 {& Q6 z, s& sLogarithmic curve, 对数曲线
. U% `" O. p" R& ?7 d8 D. C6 `: O; o# L) ]: WLogarithmic normal distribution, 对数正态分布' f$ q2 L9 n4 z
Logarithmic scale, 对数尺度6 v- N0 t( k# ]/ ?$ m
Logarithmic transformation, 对数变换8 H( c1 U2 [7 N7 `1 o' ?
Logic check, 逻辑检查
. I" i+ j8 X+ d" m. W6 ?$ qLogistic distribution, 逻辑斯特分布" Q+ e9 M5 y; W* V
Logit transformation, Logit转换
' s6 E) C9 I. L9 } I0 z7 u$ wLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 7 j4 y, P/ v! Q
Lognormal distribution, 对数正态分布) c8 [! F) |+ Q; h ?' d
Lost function, 损失函数
- z1 [( e8 |) ~+ b- f$ ?9 R) X6 i9 GLow correlation, 低度相关
2 K2 A7 b6 |0 s$ k, kLower limit, 下限: P- W5 ?) l. T% U3 A. F% l
Lowest-attained variance, 最小可达方差& t# J$ D; C5 Y; A w( V* ^* N
LSD, 最小显著差法的简称9 J6 Q/ F# U5 K8 ?9 ]& l/ B
Lurking variable, 潜在变量7 e, W( A F# L) K, O, H+ A
Main effect, 主效应8 ]1 s! ?1 o* D+ }" e4 w. R
Major heading, 主辞标目( V% m- T/ `5 n' V0 j/ s
Marginal density function, 边缘密度函数6 v: D: Z( n& Y' \, j( h( b
Marginal probability, 边缘概率
" k" ^/ b: q; Y D. O/ NMarginal probability distribution, 边缘概率分布
% W* P$ U7 M1 F" _Matched data, 配对资料
8 }3 |7 v3 B4 i! W* y9 v' a; i: b# qMatched distribution, 匹配过分布$ H& ]& c; d; d& g
Matching of distribution, 分布的匹配
. h+ o1 k% H9 u. }7 {1 bMatching of transformation, 变换的匹配
" d% p9 n* \1 N/ W. FMathematical expectation, 数学期望
4 v) M' `3 l- k2 g8 g. K: N3 tMathematical model, 数学模型2 n( D! L4 a" Y( m2 Y; j0 L5 x5 v- g
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量1 n9 [6 L/ d7 F6 N$ B3 U
Maximum likelihood method, 最大似然法; g6 `" f0 M5 K
Mean, 均数3 m7 z/ x( d. s. g. ]
Mean squares between groups, 组间均方
9 j' ]' n. B0 MMean squares within group, 组内均方; e0 }# k2 ?" W) ~& B
Means (Compare means), 均值-均值比较
! V: l4 R& a4 p9 g" M5 j! CMedian, 中位数; S) t) n l+ A ~# o# ?9 q) @/ R
Median effective dose, 半数效量/ L7 W& N$ F; g9 r) d
Median lethal dose, 半数致死量
8 Y$ h4 |8 S' ^/ b% g8 R; sMedian polish, 中位数平滑* w0 }/ U" U- ]# B' y7 d
Median test, 中位数检验4 O& Q; h8 C" n2 b( j& g; F1 o
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
, @8 a1 s' ^7 }Minimum distance estimation, 最小距离估计
! f- G4 f3 d5 k/ ?Minimum effective dose, 最小有效量
- X+ \: q. ~/ l- I1 mMinimum lethal dose, 最小致死量
. v% a E7 N1 ^8 }# R4 sMinimum variance estimator, 最小方差估计量( q& C. S6 |3 ]( t* t& a0 A
MINITAB, 统计软件包
9 e3 T+ R6 D: I6 [- e: r" ~; IMinor heading, 宾词标目0 K5 y$ q! F% @ T
Missing data, 缺失值
5 }5 P. v0 K5 ^; o C# D; K6 {Model specification, 模型的确定
3 l7 L5 W2 W2 Z2 x5 _1 EModeling Statistics , 模型统计
: M$ F* C G) A$ o) O) u* c- WModels for outliers, 离群值模型& K+ X' o( x: ~6 t2 U
Modifying the model, 模型的修正
+ M/ _/ L; O1 E& W; [) b# w& [Modulus of continuity, 连续性模9 a/ ?4 W5 @7 d! f
Morbidity, 发病率 9 D* I8 g8 S( v. |+ m: d
Most favorable configuration, 最有利构形3 T) d- T# I% [ o) ]+ _& g4 ~0 O
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度/ I% A0 |' ?7 X& U6 H% V5 Q4 Y
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归/ J$ M! q# B2 D, _# u
Multiple comparison, 多重比较
' @2 h# A' U6 [) CMultiple correlation , 复相关
' i F, z2 j! D( g4 [Multiple covariance, 多元协方差
8 f* w: c' y2 W0 tMultiple linear regression, 多元线性回归1 U7 T; @4 v, S
Multiple response , 多重选项4 \, W1 b3 i- m- _
Multiple solutions, 多解
# H5 y# i! d8 M; e- X! b2 {Multiplication theorem, 乘法定理
/ H2 `0 Z W; ^" S8 g: Z2 y; I7 X a' n* wMultiresponse, 多元响应2 N& t/ j. ^& U; @6 U P$ s
Multi-stage sampling, 多阶段抽样) `( _ L6 Z* {
Multivariate T distribution, 多元T分布
7 U8 m+ K, \0 C+ N, ~/ W! lMutual exclusive, 互不相容7 o& a$ s; T0 Y% h$ J5 N- w
Mutual independence, 互相独立& Q1 e1 e2 n; o
Natural boundary, 自然边界
5 j- P& A8 ^6 Z# N9 LNatural dead, 自然死亡( S, {- W9 ?3 O, z8 R R, A: ]; I
Natural zero, 自然零
6 Z& i2 v1 Q: o0 e: y0 xNegative correlation, 负相关* V. U- M( f+ t: Z( b+ N2 [
Negative linear correlation, 负线性相关$ F! [% a% d0 L. q& _
Negatively skewed, 负偏1 T( {: \9 O- k {. h1 r- k8 y
Newman-Keuls method, q检验9 @3 Q' G# s2 f8 W
NK method, q检验* k) X8 |0 b2 D/ H4 E9 ]5 d/ C
No statistical significance, 无统计意义7 b* `0 w$ T0 u( V4 w' v
Nominal variable, 名义变量
' r& Q* ^) ]& s3 U$ i9 ^Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
8 H. V3 a2 `0 l: r! [' I2 [; a6 \Nonlinear regression, 非线性相关( _2 E0 j& k+ d/ j! d0 B
Nonparametric statistics, 非参数统计
- m- ]' F% V# v6 @Nonparametric test, 非参数检验
" P; a6 }7 v H! w. t- L7 i1 |& uNonparametric tests, 非参数检验
! s5 k/ H: ^, w* W& A. q) eNormal deviate, 正态离差& I3 q* _9 ?% l, G( Q
Normal distribution, 正态分布
' o3 r5 X% A2 q4 VNormal equation, 正规方程组) n: m$ \5 v2 V, s. [
Normal ranges, 正常范围
1 ^: u: t% {4 w% I; o8 r {Normal value, 正常值% m5 m2 k8 K: Y0 c
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数& H# J& I' P2 s' ?9 ]2 A
Null hypothesis, 无效假设 ; @) M, }8 g/ k" Q$ r. e! S/ s1 O
Numerical variable, 数值变量% Q" s/ v# C$ {! U% F
Objective function, 目标函数
% M# W: H, C) D& F# tObservation unit, 观察单位
; y, K2 H' a* c$ {/ G! ZObserved value, 观察值# L: P- V3 y. V1 t: c
One sided test, 单侧检验5 g% U+ s8 m9 c3 V& F( _, H7 i
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
9 F9 s) e3 i; D+ UOneway ANOVA , 单因素方差分析5 N3 S* b/ p5 f$ Z5 a6 A9 `
Open sequential trial, 开放型序贯设计
% d+ d9 @4 N9 @: R4 i/ FOptrim, 优切尾4 u8 }4 N+ f y4 e
Optrim efficiency, 优切尾效率! T9 h5 C1 G4 D2 T
Order statistics, 顺序统计量
7 i! t1 p4 D7 R, {8 a d6 ^9 ^- BOrdered categories, 有序分类
6 |% _/ C5 f7 TOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归5 j; D2 ]' S, Z# \# j
Ordinal variable, 有序变量# j( G5 y0 ?6 t% g
Orthogonal basis, 正交基
; ^% _$ o" d. p- i- H0 B: POrthogonal design, 正交试验设计
& d4 N1 @$ i2 COrthogonality conditions, 正交条件
/ C. G/ a4 O G t0 |ORTHOPLAN, 正交设计
3 f* @- [, \7 X, C6 `Outlier cutoffs, 离群值截断点
+ U5 N( q1 z* XOutliers, 极端值" a# j. l: m) P$ p7 ~( L
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 " x( U- g8 |$ D x p+ @/ Z# ?0 ?7 z' K
Overshoot, 迭代过度
1 ?. P; p. I+ s- V3 e. D. s; aPaired design, 配对设计
! J9 x* r, r& m6 FPaired sample, 配对样本
~3 I4 s9 a, j, W) g! n! D( _/ uPairwise slopes, 成对斜率
2 k- Q) a7 j- @( i2 u1 k, P% f" g/ _Parabola, 抛物线" A3 e: b0 B% o0 k* P3 _5 o
Parallel tests, 平行试验/ M% c( F" ]1 n, k5 x+ }
Parameter, 参数
# C, l0 R$ d3 ~7 t& H7 J) hParametric statistics, 参数统计
$ a) u& v/ Y/ t* C8 u! k9 G0 eParametric test, 参数检验
6 J D$ _; n% S5 C) w8 M) d+ }- SPartial correlation, 偏相关- m% y9 t+ S( J& m3 B, |2 r
Partial regression, 偏回归$ r! H9 \3 N7 W, n4 T3 T; a0 r
Partial sorting, 偏排序4 N% k I* U; o2 Y, `
Partials residuals, 偏残差& x6 z; G& K5 [* c, K
Pattern, 模式
4 J6 y3 w- }/ n' R8 }Pearson curves, 皮尔逊曲线
$ J7 e, H. l, \! U1 k& Z1 zPeeling, 退层
5 R9 N- d1 p9 }! D8 S! hPercent bar graph, 百分条形图! u, y+ W/ G" Y. K
Percentage, 百分比
7 p0 s2 ~+ s4 [3 J- R6 \Percentile, 百分位数
' E- C3 v3 d" [3 q! FPercentile curves, 百分位曲线# d9 ~ A3 j, B; e
Periodicity, 周期性
: p, |% o N2 I) v# I. A( mPermutation, 排列4 w r& k7 H& S1 P$ E* [% ~
P-estimator, P估计量
0 q( T5 c& C' j3 B7 bPie graph, 饼图2 J, o/ j% }, n$ I) ]) d, I6 f, V; o# M
Pitman estimator, 皮特曼估计量* D# C: D8 X7 _3 C2 q0 L3 Q
Pivot, 枢轴量2 h2 V! r3 G d1 z4 E, \
Planar, 平坦
7 M/ x5 u' c# O z: wPlanar assumption, 平面的假设1 q0 h, ^# z' n# S+ s% A, p) h
PLANCARDS, 生成试验的计划卡/ w# Q4 f( U/ r& @. {4 T5 m
Point estimation, 点估计
3 v0 M% @/ }% P- _8 ^$ }Poisson distribution, 泊松分布: o0 L3 k6 n: D* r7 e Y. x
Polishing, 平滑; V: l2 B# T+ j
Polled standard deviation, 合并标准差7 [8 H& N( r$ B+ _
Polled variance, 合并方差$ E, p! c5 m$ a3 G3 b* e y
Polygon, 多边图2 c) }: i) K# N/ p2 f
Polynomial, 多项式
2 j6 R" c0 X/ `6 gPolynomial curve, 多项式曲线7 X0 X. C/ E4 M
Population, 总体
$ Q% O! i8 [( J' k. DPopulation attributable risk, 人群归因危险度
9 D7 ^# Y( h" `# t& `' t: q6 bPositive correlation, 正相关$ Z2 |" q! ^+ k4 E: e$ A: S3 L* C
Positively skewed, 正偏
, D- ]1 o: S e; t2 UPosterior distribution, 后验分布/ S5 H3 e8 C9 e
Power of a test, 检验效能
/ r) d9 |, c3 l5 lPrecision, 精密度
, M" M+ B2 F# yPredicted value, 预测值
. u, b) S7 {3 h+ \2 `Preliminary analysis, 预备性分析
$ s& \/ o" d2 @1 I' o- H1 fPrincipal component analysis, 主成分分析
* ~) t$ C. m# ]& k1 I8 \Prior distribution, 先验分布' b* L6 Y* o$ {! W
Prior probability, 先验概率
: O' F! c) i2 }3 r$ x0 Q% SProbabilistic model, 概率模型
3 F" s8 T! g. e& l! bprobability, 概率
8 G) x- e, S$ K9 PProbability density, 概率密度# ^9 K8 |5 F9 t; }7 q+ @
Product moment, 乘积矩/协方差( ]. @; k' K J' t
Profile trace, 截面迹图 y: j$ M" q- Z5 L3 E# t3 A/ n
Proportion, 比/构成比& j/ e6 A( \6 H8 i' f% j) O
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样4 r& p# u+ R1 k& B( ?! o5 C
Proportionate, 成比例
4 ~% Z- m. c/ MProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量- t2 T2 K+ W% y0 Q& F) V# y
Prospective study, 前瞻性调查! ?( u3 u0 F; s( h$ w
Proximities, 亲近性
0 \4 a4 N* g9 ?$ V7 OPseudo F test, 近似F检验 x. u% s, _( l3 r; o, L0 u) W
Pseudo model, 近似模型
( P# X. F N" gPseudosigma, 伪标准差
& d, X# Y2 T9 P- K# NPurposive sampling, 有目的抽样) p5 I! g1 ]# U! I, V
QR decomposition, QR分解- n1 C" R, x9 m$ o" G$ j; [; k/ u
Quadratic approximation, 二次近似; I; f" `7 k7 f: Y# P6 s0 ~
Qualitative classification, 属性分类
- U; M2 G& X; s" m8 j8 GQualitative method, 定性方法
5 a. \1 T' x! ~0 MQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图9 o% y" t3 L# P6 H
Quantitative analysis, 定量分析
% l" B7 Y3 \' i( s& v, `Quartile, 四分位数1 u. o- R) g' x" C% j: [& L
Quick Cluster, 快速聚类
& u9 C0 J- n, p$ f7 G! _" VRadix sort, 基数排序
; u& V* t" G" _9 H, `+ GRandom allocation, 随机化分组6 f8 s. m; F! `3 `: E
Random blocks design, 随机区组设计
7 }) @3 q9 g( YRandom event, 随机事件
; C. H$ u9 y: d& {0 q9 tRandomization, 随机化; M/ T( \' B9 E1 z7 c* }
Range, 极差/全距
* {& _$ t, z2 @( k. K0 ARank correlation, 等级相关
( B' T/ _8 n7 v DRank sum test, 秩和检验
6 u9 z$ z$ g1 ~. `& }( dRank test, 秩检验
8 A0 P* W. I8 x3 sRanked data, 等级资料; \. P! [$ u) U$ j; {
Rate, 比率+ P6 n/ w8 F# _0 ^& T
Ratio, 比例
% P. y6 c5 \6 f& W8 bRaw data, 原始资料
. z3 e% J5 N! i* d/ n0 K: ZRaw residual, 原始残差, _; z0 }! n+ P9 q* c+ x3 L
Rayleigh's test, 雷氏检验
2 y, }; N U; i' w M& Y8 p6 WRayleigh's Z, 雷氏Z值
9 H& L$ h( Z$ O6 L7 BReciprocal, 倒数
: l9 |( @- Z6 QReciprocal transformation, 倒数变换8 U/ m- r) _4 \. K4 k& Q0 k
Recording, 记录
0 I7 {. U; n' MRedescending estimators, 回降估计量+ x( t- r: \2 [' b; o' x
Reducing dimensions, 降维
; x6 M! q% `* s! A& oRe-expression, 重新表达! [$ L4 k! y$ v' f
Reference set, 标准组+ R2 Y) W/ I B7 h9 r
Region of acceptance, 接受域& ^# U( U) f# N
Regression coefficient, 回归系数) l" C5 N' t# }+ Z1 I1 i
Regression sum of square, 回归平方和
/ M$ J$ V2 c" V/ P3 b3 dRejection point, 拒绝点
% L C; k5 y2 G5 a0 i, g* R# yRelative dispersion, 相对离散度
* V6 Z& Z6 D3 r- O/ `Relative number, 相对数+ }0 l) ^- t4 _0 p2 S+ w
Reliability, 可靠性2 `, G$ S* ?) U8 X& |0 P6 o" E
Reparametrization, 重新设置参数. {( w8 X8 x: ^. ?; G; i" \
Replication, 重复+ D8 ^3 ^- w) S
Report Summaries, 报告摘要
' U% A6 q8 a" XResidual sum of square, 剩余平方和
4 ?, o1 i, Y L, a: U6 n( [. s, VResistance, 耐抗性 w# U4 s" q4 I. C; H9 u
Resistant line, 耐抗线
3 \/ L# e2 d" j' |Resistant technique, 耐抗技术+ k# p1 @/ M _+ |; V0 z
R-estimator of location, 位置R估计量
+ a2 H6 L# h A$ ~9 P) s* k8 JR-estimator of scale, 尺度R估计量3 ]& q6 p# V$ v9 H6 l6 x# {) H- W
Retrospective study, 回顾性调查$ Q) n1 B) W* V7 H
Ridge trace, 岭迹
* Q7 h& N# [: t0 Z/ P5 a0 f% Y7 sRidit analysis, Ridit分析
4 k* C) p2 O, U, X2 R QRotation, 旋转
* O# ?. S2 G: _+ S2 WRounding, 舍入 a- n: _; A9 b
Row, 行1 V6 {4 R3 P: x5 f1 b3 N) m
Row effects, 行效应
: J" P4 f P. n8 JRow factor, 行因素
, B" y" H9 q: \/ _5 j' cRXC table, RXC表
0 M, }7 M9 W$ z, ASample, 样本
2 x% h$ [, \5 [" O9 \Sample regression coefficient, 样本回归系数: o* t; ?; z4 p/ W! T
Sample size, 样本量1 e* @4 V/ L; c4 q
Sample standard deviation, 样本标准差6 l9 {* O# x; \; @; |4 a1 }
Sampling error, 抽样误差
! f* S! d. U9 t$ F/ LSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
. u: b/ K& N5 r. E4 y1 eScale, 尺度/量表8 e, X$ y/ j: }! ?1 d9 | n; q
Scatter diagram, 散点图) C+ _: D1 [/ h: r
Schematic plot, 示意图/简图7 Z& ~1 Q# I% [( H
Score test, 计分检验/ v; g% u9 b- ?# f% x8 k1 D, y
Screening, 筛检. E4 ]5 k8 ?: f" ~: G
SEASON, 季节分析
; f7 F: r1 K M9 OSecond derivative, 二阶导数
n$ s1 ^1 I; Q7 d$ k+ {5 K9 l% dSecond principal component, 第二主成分8 y2 ^1 W: h5 v
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
0 t. M3 m& B" q* Q0 F% r# _Semi-logarithmic graph, 半对数图
& Y" a% ?4 K# ISemi-logarithmic paper, 半对数格纸
! D. l2 P3 j% x" ~Sensitivity curve, 敏感度曲线
D; c+ ~$ m7 SSequential analysis, 贯序分析7 R @+ d/ e) a0 E+ S
Sequential data set, 顺序数据集; }; J8 s5 Z: C8 }+ y
Sequential design, 贯序设计( L3 r6 `* F6 I, b) a
Sequential method, 贯序法& j: A3 H2 A$ y6 p
Sequential test, 贯序检验法
! o% k" f+ I1 `: ~6 {+ `& ~Serial tests, 系列试验3 k: R+ u& L4 Z4 L/ l6 s
Short-cut method, 简捷法
4 A# \4 K9 g, E, F& H0 O" k. f# PSigmoid curve, S形曲线
: n( R$ ?2 g! i( [Sign function, 正负号函数9 l0 [5 L$ |& X7 T. m; w' t' }/ m X
Sign test, 符号检验
' w, A9 X" d- s8 c& ~& R qSigned rank, 符号秩
/ ^4 q2 C: z2 T( Q9 v5 N6 r% PSignificance test, 显著性检验
# F! a1 A! z5 ?; YSignificant figure, 有效数字4 q5 g( J$ q, N4 q+ x
Simple cluster sampling, 简单整群抽样, u( \/ u9 e3 E" y. u
Simple correlation, 简单相关
* y/ _' B* r0 p. nSimple random sampling, 简单随机抽样
8 }( H4 x8 }# X' gSimple regression, 简单回归. l+ ^( C2 g) t2 R
simple table, 简单表
" E: h$ ~6 l- WSine estimator, 正弦估计量0 R" J( K4 d3 Q: Q/ X' \
Single-valued estimate, 单值估计
0 g+ v; { s9 x/ ~9 ?Singular matrix, 奇异矩阵, X6 Z+ p: P, C- m
Skewed distribution, 偏斜分布8 N5 A2 B; l: d M) y+ `$ g/ _, m" h
Skewness, 偏度" ^ `$ h6 B6 z
Slash distribution, 斜线分布4 x' O. ?5 K. A- ]1 D1 w
Slope, 斜率" t6 Y6 D/ o" U
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
7 S# P9 A" Z9 A; ]0 e) _4 v6 }1 VSource of variation, 变异来源1 v$ L3 {5 G. C
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关+ u. l! Q. z6 E- p- U: I) e
Specific factor, 特殊因子- G5 x2 l. {* Q7 G$ x- O9 v: l
Specific factor variance, 特殊因子方差, b2 ]- B; F; @+ l q
Spectra , 频谱
0 Q( f5 C# l4 _3 Y7 c' P7 N& CSpherical distribution, 球型正态分布6 b9 V* E3 C( P) Z0 n- d8 j; q/ z
Spread, 展布
6 Y( r: ]+ A$ I. jSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包2 O. ?, F2 i3 ]: e: ^( v
Spurious correlation, 假性相关
0 t* d! N6 V6 ISquare root transformation, 平方根变换
0 X6 a7 |* X8 h0 k7 sStabilizing variance, 稳定方差
1 U: l5 z$ d) M/ e. }- @Standard deviation, 标准差" T2 D5 b/ }' _
Standard error, 标准误5 `4 i# Z9 [1 P! f' O
Standard error of difference, 差别的标准误
5 ^2 P8 B8 e3 D2 o. v: d! NStandard error of estimate, 标准估计误差* y5 R* O" r+ {: W/ o: s4 d
Standard error of rate, 率的标准误
. V' M0 f: S/ mStandard normal distribution, 标准正态分布
) ]/ z( n2 S d) u4 H/ c8 J) j2 R. nStandardization, 标准化4 @# f3 Y- W# }4 ~ K
Starting value, 起始值4 e6 _/ T, X3 c1 _4 ?
Statistic, 统计量
4 G! q& Q6 w4 V0 C! h& J7 c4 [Statistical control, 统计控制
Y3 u8 p+ _: |- h" DStatistical graph, 统计图
" `4 R, @8 X7 k: {, ]( v' K7 wStatistical inference, 统计推断
! j& I; k1 o- Y6 G o( q# oStatistical table, 统计表/ c6 |( M8 e. ^
Steepest descent, 最速下降法& }- p! H- C6 d& e0 g: I+ z
Stem and leaf display, 茎叶图
; L7 W$ h; Z- b; DStep factor, 步长因子2 k* K; g' K) v/ x) ~$ |
Stepwise regression, 逐步回归
' [) A5 m! i; [9 F4 ]7 vStorage, 存
+ D* ~5 k, o, k; t3 HStrata, 层（复数）/ R+ O# c' @ p% t
Stratified sampling, 分层抽样1 w# Z) h1 A D, F. i
Stratified sampling, 分层抽样0 l f, x4 t8 p! |) L' ~5 P+ D: Q
Strength, 强度( g. t3 C0 H$ h7 m' \6 {6 Z
Stringency, 严密性& k; i4 b" J. f4 G7 [: C
Structural relationship, 结构关系
8 E5 _' z! d% K1 hStudentized residual, 学生化残差/t化残差
) e) Y' d; ?! ?4 B$ ySub-class numbers, 次级组含量
* @1 D8 w- d2 k" h. D( W: R! u5 ASubdividing, 分割
" J0 V) S3 e( {+ T( Y$ D# S f8 OSufficient statistic, 充分统计量
1 L8 b! G2 S% h- |8 u0 f0 d+ qSum of products, 积和5 Z5 n1 M2 `4 v7 G0 {
Sum of squares, 离差平方和
; C8 a3 R0 C- W, ]9 zSum of squares about regression, 回归平方和
5 n+ M' P+ c5 lSum of squares between groups, 组间平方和$ T) h- y5 z2 I* y2 T0 q
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和) e$ Y* I2 I* d6 d- b- ~( Z# Q
Sure event, 必然事件
8 ], U E3 h$ K; S( ^3 lSurvey, 调查9 n, v3 n/ q2 y L5 c* d: f
Survival, 生存分析
3 t4 J$ W1 ]7 L' A- ZSurvival rate, 生存率" G: O) e+ W! T- e( n
Suspended root gram, 悬吊根图
( U$ E; k, c9 a! ESymmetry, 对称 I9 m4 I+ B8 E5 e* F7 ^' ]8 k
Systematic error, 系统误差
1 Z- y% m$ K6 t6 x: s! H j* nSystematic sampling, 系统抽样
& ^' r3 p, Y N' ]. b7 l7 qTags, 标签8 ~- p" F+ A: M
Tail area, 尾部面积8 u8 o8 i0 A% P) {
Tail length, 尾长
2 k8 N" C$ X DTail weight, 尾重& x6 ~+ j6 g6 A$ \
Tangent line, 切线' L: J4 _* F$ ^6 G1 t2 b' ~% Z
Target distribution, 目标分布) E/ q& I+ ]7 {" [" X9 U& [
Taylor series, 泰勒级数3 t, v4 k9 @1 g4 z+ N, q% K
Tendency of dispersion, 离散趋势1 Z2 K) g; l V, C) e" N: T
Testing of hypotheses, 假设检验" l6 X) @; b. D; R' |8 w* V
Theoretical frequency, 理论频数# I1 [5 S0 O% f' x
Time series, 时间序列5 q8 Y y+ D3 J5 r; i8 R
Tolerance interval, 容忍区间
; x H, e# `/ D" X2 K0 dTolerance lower limit, 容忍下限
g- c% j% x2 U% G; H9 CTolerance upper limit, 容忍上限& V* N9 W1 |/ T' }
Torsion, 扰率" q. {% E! ~& f: |; l4 G
Total sum of square, 总平方和
; Z2 c; h+ \. `Total variation, 总变异( I* N2 f6 z; j% c8 A- P. n
Transformation, 转换( U: t6 g* A- |$ I. t) r
Treatment, 处理
/ B) _/ d& y" u; b2 [Trend, 趋势- p* K4 _1 b# R9 F( ~
Trend of percentage, 百分比趋势* }6 Z; U/ [+ [ @' E/ s, v2 f6 Z
Trial, 试验0 \) [4 d4 Q) b4 p1 r! h! |4 P4 v9 R1 O
Trial and error method, 试错法
# G& k* F. C+ {7 M/ LTuning constant, 细调常数
! V l ~0 T# V4 S& XTwo sided test, 双向检验- [; V& I' x |& G [, O2 u
Two-stage least squares, 二阶最小平方0 a/ X8 u2 [. I- i" l( v3 J% Y
Two-stage sampling, 二阶段抽样: d- s1 G) Z& N1 L) l9 g: E
Two-tailed test, 双侧检验
7 k; |" h5 K4 R$ T5 o3 A$ hTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析9 t( x, C( W4 S
Two-way table, 双向表
, g% f; E- ?0 J6 \' C" DType I error, 一类错误/α错误
0 g, u* e% i$ R0 ]2 gType II error, 二类错误/β错误
. B* K' K" p2 G) [: BUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
1 E- S; H$ d0 lUnbiased estimate, 无偏估计4 F1 d: b- R- G' z. R; }6 H; r
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归8 |% y6 G. I* q! H) M6 n& U. z
Unequal subclass number, 不等次级组含量: ]. z& r3 Y( W" A8 n0 v
Ungrouped data, 不分组资料
4 {. q% @# `, \& r* X2 E- GUniform coordinate, 均匀坐标, H( R8 {# \1 r
Uniform distribution, 均匀分布
' r2 R# U# l: B- o& S) iUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计( ?1 }, o" j2 j) k, d3 z4 c. c) z
Unit, 单元
: s/ z# R. J' E8 {; O- pUnordered categories, 无序分类
2 D0 C, O1 g: Q$ x iUpper limit, 上限: P1 D4 f# _9 m P+ t6 S# E
Upward rank, 升秩
8 J* x8 Q' i' OVague concept, 模糊概念' B1 q' r1 ?$ r* h J- G
Validity, 有效性
, R2 M- r* n' @& ?& AVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
) S9 w, Z) T6 c) C) c! QVariability, 变异性& i- H! T$ a/ S1 s
Variable, 变量( B8 o3 i- E N, t6 e) V& x& q& w* q
Variance, 方差
2 a2 f# V7 k* c+ \0 U: hVariation, 变异
1 R* H) M" K7 ^! Q- \0 t7 aVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转$ W( n- J# N# a# B& G. `
Volume of distribution, 容积4 @. B, b, b( t
W test, W检验* T* k" c# u2 A0 L2 A- K
Weibull distribution, 威布尔分布' M6 `+ j$ D+ V; F5 t
Weight, 权数( e O% q! |* Q' q* q5 i
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验, J/ S) v9 n2 Z
Weighted linear regression method, 加权直线回归
$ C0 o( H- ~/ D/ k+ n3 IWeighted mean, 加权平均数* D K# K9 V6 c: N( G$ x% q
Weighted mean square, 加权平均方差8 L& L9 X% x3 Q; s; y! F
Weighted sum of square, 加权平方和$ `$ C9 x! V1 i
Weighting coefficient, 权重系数* y- a8 |7 e0 {& U
Weighting method, 加权法
8 }$ e: a3 q) D' I" L, s6 b8 o. W# CW-estimation, W估计量1 R/ h( o, X0 O- Y8 x- U9 K( s
W-estimation of location, 位置W估计量
1 _7 v, d0 H3 ^7 I* |# O% s4 hWidth, 宽度
" S4 K c' t" L, g' L3 u$ n* oWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验1 W9 r% T* k' m. ]) P! A
Wild point, 野点/狂点$ k9 ]' n5 n r5 H
Wild value, 野值/狂值9 h6 I: G: E0 T- a
Winsorized mean, 缩尾均值7 ~ ]: c7 Q' q# o
Withdraw, 失访 0 _- a. ]0 k% S2 P0 v5 [) S" n
Youden's index, 尤登指数9 G% I* K) m8 B }
Z test, Z检验
) x3 e7 q' u6 [Zero correlation, 零相关: q" t1 ^7 h6 q4 Y# O! _
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
