|
|
Absolute deviation, 绝对离差
2 _7 m: D/ w8 y0 y+ RAbsolute number, 绝对数
8 n1 c5 J% z2 _& S# aAbsolute residuals, 绝对残差
5 m7 M- }2 `4 K- p" |Acceleration array, 加速度立体阵
! v+ E+ k2 o* P# L& z7 LAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
0 R! r+ Y( q3 D# ZAcceleration normal, 法向加速度/ w- ]% C, g6 a/ I# X, r" {
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
2 p" C* Q3 J/ q' w- h' bAcceleration tangential, 切向加速度9 g9 U+ D1 ^, ]3 C1 E, c& k% V
Acceleration vector, 加速度向量
; B3 S) H7 `( F" k! |9 J/ tAcceptable hypothesis, 可接受假设
# n- O/ `0 Y4 D7 `2 YAccumulation, 累积
2 z: |! x' G- _7 Q0 \ mAccuracy, 准确度
$ Q1 m( C" `! Z9 ~Actual frequency, 实际频数3 p1 F$ @% t; h; \! _) \
Adaptive estimator, 自适应估计量7 d9 [0 F4 E4 u% K
Addition, 相加1 T$ q6 w& j6 L: u
Addition theorem, 加法定理) |2 b2 B% x4 i4 V1 E! a2 n. ]
Additivity, 可加性
# P& X) p# I. a, a' W- h$ yAdjusted rate, 调整率* v9 y% D5 D7 \5 d; g; }1 @$ E0 i
Adjusted value, 校正值4 N$ W6 e1 [3 E' l1 Z
Admissible error, 容许误差
% _2 {2 M9 P R; gAggregation, 聚集性5 s* N5 l* t+ n% _
Alternative hypothesis, 备择假设
7 I3 p$ }+ e% {Among groups, 组间
' E% O, n3 T7 d. w+ r% n# ?Amounts, 总量
+ S6 r6 ?9 D: C: |* {( XAnalysis of correlation, 相关分析
- Q3 s: j" |8 h: X5 OAnalysis of covariance, 协方差分析
1 y2 ?0 A m) ]% m/ O, F! [Analysis of regression, 回归分析
" @! B2 t* {, M# X% qAnalysis of time series, 时间序列分析9 n2 A% B2 D& x% e
Analysis of variance, 方差分析
$ r+ ?# I9 F9 E6 O. ^Angular transformation, 角转换) b: N% Y( j9 G' ^+ h
ANOVA (analysis of variance), 方差分析5 t; V2 r$ s0 [% h k, A. c
ANOVA Models, 方差分析模型
# ^6 p/ W9 S9 j$ T' gArcing, 弧/弧旋 X- y9 x/ ~3 M; s! j/ R
Arcsine transformation, 反正弦变换6 L' X6 ^4 k3 [1 L9 A- c2 v
Area under the curve, 曲线面积
* h4 x" C! j! n$ s# y0 N, L/ f. JAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
0 ~; P7 P) p2 q `) e' j+ TARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
. |, S) `0 \+ G) G+ e: sArithmetic grid paper, 算术格纸
# b7 D, u& R0 Y& M5 X" TArithmetic mean, 算术平均数/ k( M7 b- l/ p( p: w7 C
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系# k% E6 e# p: j D% p
Assessing fit, 拟合的评估
: C/ L+ e. t( |7 _Associative laws, 结合律, j0 F, G& T Q8 J+ }. W! |
Asymmetric distribution, 非对称分布
! P7 l+ o6 [! ?7 b& q, b( p/ c7 vAsymptotic bias, 渐近偏倚
3 e5 m2 {1 r4 |) k7 hAsymptotic efficiency, 渐近效率- n$ A( P* t* _3 i( K! ^' V' ]
Asymptotic variance, 渐近方差8 R! g( ^# | e& [- H
Attributable risk, 归因危险度5 s7 c. j; O3 U5 `9 j
Attribute data, 属性资料
. y6 D+ p$ q0 d! v7 J) s& LAttribution, 属性) w. h0 O$ p5 t! c4 r) Y' j# r0 c
Autocorrelation, 自相关! {0 O% Q; I# l) S+ y! H# T( ~' o
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
! Z# J) J; |' I- I# W' VAverage, 平均数
0 s9 |3 i# j6 o0 f) V6 m1 ?3 eAverage confidence interval length, 平均置信区间长度5 |% e! Y" A$ S2 ?/ _3 ?6 ~
Average growth rate, 平均增长率! c( s J; d7 }# u. q$ s
Bar chart, 条形图' ^/ Q7 G3 I# A% m, @/ ]
Bar graph, 条形图
# f) S( W9 |9 HBase period, 基期
! P" c' y5 A5 J! u# G% S2 `Bayes' theorem , Bayes定理
[9 R+ k! p1 b/ R9 r* Y: k9 B* gBell-shaped curve, 钟形曲线) ]" Y, M' A& `1 q$ z; T7 ?
Bernoulli distribution, 伯努力分布
' r: S0 s9 m: b4 IBest-trim estimator, 最好切尾估计量8 t1 c. @- Q; Z$ P( u
Bias, 偏性
1 S, X0 S' i* T* d0 r: _Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
" i7 ~; G0 q; [Binomial distribution, 二项分布+ X C" F) ~; M/ ]% ]
Bisquare, 双平方
# c( X! _* j8 u+ B7 h" m# @Bivariate Correlate, 二变量相关1 h/ [- `% k( ]8 p, Z$ m2 h3 B
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
" u2 o9 \2 {7 s6 y& uBivariate normal population, 双变量正态总体
5 {$ N! P5 d/ UBiweight interval, 双权区间0 S3 w0 h+ ^4 q5 C% g6 `. E; Z
Biweight M-estimator, 双权M估计量
. K/ j4 ^& ~$ x3 ]; Z" Y: a8 XBlock, 区组/配伍组
+ r3 g, Y2 g ?6 ]' `2 E4 hBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
* Q8 u% C, ~$ X! R9 Z! O& zBoxplots, 箱线图/箱尾图
6 m* ^0 E/ O9 }6 |Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
& x& j! [$ [# X: _2 U6 g7 \# uCanonical correlation, 典型相关) `6 z: X8 g# g. e9 g+ }
Caption, 纵标目$ o% A' k J/ @ L) M& y
Case-control study, 病例对照研究8 T! Z) C7 B/ ^, [$ w3 W9 s c
Categorical variable, 分类变量+ v" @8 A. G' a9 a: X4 ~" k' ^. g
Catenary, 悬链线
+ Z& t4 b9 A' f1 R- d9 S& A+ V; G' D9 tCauchy distribution, 柯西分布0 m2 X0 t" b9 P, v `$ p
Cause-and-effect relationship, 因果关系
( A$ ]% M0 L" aCell, 单元
: h; e# b3 l8 P7 v7 P$ n5 GCensoring, 终检
- _' C! U1 _4 w) YCenter of symmetry, 对称中心+ K. Q9 o% m6 F6 u3 m5 G& ?3 Q
Centering and scaling, 中心化和定标
3 K/ E9 d$ Q3 |1 MCentral tendency, 集中趋势7 Q1 o% D- U1 J" I! l
Central value, 中心值
/ J6 c: P( M9 u+ Z$ T2 Q4 p+ wCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
7 T6 t, A# K SChance, 机遇
& D( R3 ~0 ^* X* @) j- d/ CChance error, 随机误差: e4 A P, x2 o: D
Chance variable, 随机变量7 Y8 a. w0 S5 S3 p$ S
Characteristic equation, 特征方程3 D( ]# b& o( D0 {
Characteristic root, 特征根2 ?7 b4 A" ]+ S6 }0 j
Characteristic vector, 特征向量
8 h9 O: |* ]( J0 ]7 Y. s4 a) OChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则/ G) @# ?4 T1 |( m" ?6 V, j
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
( ~8 a; O" W. v- }$ ^2 H3 ?Chi-square test, 卡方检验/χ2检验4 o0 K& }- K. x3 X% c
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解& k! u. K7 U1 @ x" r( ]
Circle chart, 圆图 % c x+ B" @3 ~6 L# \' F4 i
Class interval, 组距
; H, f$ b d/ y: o, t; LClass mid-value, 组中值0 l' \: [4 B4 f) v4 |3 H; C
Class upper limit, 组上限0 R3 z8 a( n# @% n+ p# T( u
Classified variable, 分类变量4 Y; z# N' P( N! n+ m
Cluster analysis, 聚类分析+ n4 {1 m, r7 X$ K$ i: j
Cluster sampling, 整群抽样$ j, r4 ]. {3 P( k2 l# Q
Code, 代码
/ W3 [0 V( ~9 Y1 S! _- E+ fCoded data, 编码数据
% D8 r) `* u& pCoding, 编码+ Y4 A" [# | I, y0 o
Coefficient of contingency, 列联系数* ?9 A1 k% Q1 `' U# s3 L- v
Coefficient of determination, 决定系数
% t( `" T" p; P; Z/ g' k4 N3 TCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
- _% R1 N, v; v, y0 y! lCoefficient of partial correlation, 偏相关系数; ~: D) ?$ `$ m
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数( a% s- f& C" e; j; E+ f u
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
0 P6 {1 O) v; N7 d& p% E5 X# rCoefficient of regression, 回归系数0 }3 G9 Z9 Z5 t: c' Z
Coefficient of skewness, 偏度系数& B9 T! E" `2 g7 q
Coefficient of variation, 变异系数
4 f0 ]/ u. G( H& cCohort study, 队列研究2 p$ s k6 `7 o+ {. ^
Column, 列
, s0 E, j7 n' O6 V( zColumn effect, 列效应
6 v, S# d9 g! XColumn factor, 列因素' H$ |6 E/ o6 \- x
Combination pool, 合并2 |- g3 f3 ~) ]6 r4 I# {- K
Combinative table, 组合表 F0 @. X$ T) m. Z4 w9 F
Common factor, 共性因子# x: e/ }& ~, A0 R" d
Common regression coefficient, 公共回归系数% s( ~. h' e( {0 l0 T! p+ h
Common value, 共同值
3 N, `+ l: G+ \5 I% t# w, hCommon variance, 公共方差/ s( W- |, ~9 R% G0 }
Common variation, 公共变异5 x4 x+ X* @; E
Communality variance, 共性方差' K& o7 x7 Y4 J' G7 B- V, Y
Comparability, 可比性# m% v Q) H7 A1 a& g1 s& R
Comparison of bathes, 批比较9 q3 G- o: @: E; W" w
Comparison value, 比较值
" ]3 H* q/ [1 J, YCompartment model, 分部模型
" L) S* c6 c( Z' o! zCompassion, 伸缩
2 p$ M, p5 R O% r5 T5 {) Q( wComplement of an event, 补事件& I: [1 `; p( _6 n' v0 @
Complete association, 完全正相关3 |7 [, L! h& w) T2 Y4 B' U
Complete dissociation, 完全不相关
+ f" c3 B; k+ H+ E9 l9 h* hComplete statistics, 完备统计量
& E, F+ c1 c3 K" M; ]Completely randomized design, 完全随机化设计
4 k' P0 e6 p# Y% r, DComposite event, 联合事件5 Z, w5 Q: S) {. _4 [6 U3 I
Composite events, 复合事件
+ G! x* q) ]6 P) k6 n( AConcavity, 凹性7 B: N4 i7 U% n8 W8 b9 R( e
Conditional expectation, 条件期望
2 c L! U1 ~" [5 h/ {, fConditional likelihood, 条件似然1 |$ [7 W# X. X/ W9 G& u
Conditional probability, 条件概率# ~" Z$ c/ \3 \- ^$ J. j( D1 O: V/ c
Conditionally linear, 依条件线性. [- I% n1 [+ T
Confidence interval, 置信区间9 q B5 m* G2 L" @7 r
Confidence limit, 置信限
' } C, d- N1 s8 [+ WConfidence lower limit, 置信下限
: a$ V3 P$ q3 k/ ~4 B5 S' K( EConfidence upper limit, 置信上限
$ K* S. n; z' \$ R/ A- ]Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
& S k$ U( r# b" P' W7 c. pConfirmatory research, 证实性实验研究
) ~1 e' t- V: o5 b& GConfounding factor, 混杂因素1 W" F3 v4 z0 }- J/ r* H: D
Conjoint, 联合分析8 w5 Q- z7 j2 c9 d6 d# g
Consistency, 相合性! v3 `) S$ D# G! B7 U, @
Consistency check, 一致性检验
! T4 _; l! N/ M0 Y6 NConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
# c: i6 f+ w& l! Y, R! n2 gConsistent estimate, 相合估计+ b. f1 Z' G6 ?( J
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归+ H" H) P& y; X& K, x6 g
Constraint, 约束
# d8 i9 e, B, ~2 x; Q! wContaminated distribution, 污染分布
) U* O* G3 r# y& f2 iContaminated Gausssian, 污染高斯分布; Q: q* n0 i5 B2 s% F; Z) h# x& Z. `
Contaminated normal distribution, 污染正态分布" q. W9 ~% _; K& {9 A) R
Contamination, 污染3 b* p" ]+ w4 G/ s
Contamination model, 污染模型
' i# \ C3 s6 E- ]. B5 X& N# d% FContingency table, 列联表
2 c. N& r! b% S# v) LContour, 边界线
/ W; w; b9 {4 Y; JContribution rate, 贡献率
& c4 R* U; C+ m, d$ G3 h) fControl, 对照( `$ F% J7 d) d
Controlled experiments, 对照实验
7 ]! I4 U) {: u2 `# dConventional depth, 常规深度4 F% E+ E3 Y! Q- m% }& b; \
Convolution, 卷积
) T3 Z5 O& j3 i- M' [Corrected factor, 校正因子
; K* m1 o3 u, K n" ICorrected mean, 校正均值; Z0 V& z/ _1 J1 ~) N. p
Correction coefficient, 校正系数
0 P2 C9 q5 a) Q$ hCorrectness, 正确性
: `3 ` @7 ~/ U: q5 b6 [Correlation coefficient, 相关系数
. K" i# [& f- m2 Y( l0 F. J0 w, zCorrelation index, 相关指数* ~: J7 Q6 ~+ p/ ^
Correspondence, 对应
* Q* s7 A9 Y8 p$ b9 @, ZCounting, 计数$ s$ X5 d0 c, E8 U' {
Counts, 计数/频数
+ Y `2 P' F! u* t2 gCovariance, 协方差" k* ]7 p+ W; {+ A
Covariant, 共变 ; A& J( Y# s6 w0 R8 _
Cox Regression, Cox回归- v: a- G( d6 O
Criteria for fitting, 拟合准则9 | G6 V$ h: {, B
Criteria of least squares, 最小二乘准则
# j# h2 e# l2 |) w `0 t1 [Critical ratio, 临界比9 v1 c% H& c* I5 T4 i. T' |
Critical region, 拒绝域, q6 ], j: U1 e% h" n4 V
Critical value, 临界值2 D$ t8 {. p+ U
Cross-over design, 交叉设计
- u# W3 V9 Z {9 Z5 rCross-section analysis, 横断面分析. |9 d8 j- [6 S; [- F
Cross-section survey, 横断面调查6 U8 R6 F( N- ]: d, w
Crosstabs , 交叉表
9 N1 H" a6 I7 e9 s' Y( f: LCross-tabulation table, 复合表
: F+ v) Q! W& F% MCube root, 立方根
2 Y8 l- |% N u8 B* x& C" qCumulative distribution function, 分布函数% U/ b2 F; A- i6 N1 B3 e$ v% K
Cumulative probability, 累计概率0 l7 w* S; t! V
Curvature, 曲率/弯曲 U& [( l0 ~$ z Z8 j& u+ k7 n
Curvature, 曲率5 R( Z1 N% u7 z; _9 T6 P$ B3 o+ x
Curve fit , 曲线拟和
+ w4 E+ u& [& A! V$ G, ACurve fitting, 曲线拟合1 ` ]7 l2 m6 M$ Z! V, G: F8 \; d. u* a
Curvilinear regression, 曲线回归
8 `8 J) ], x# iCurvilinear relation, 曲线关系3 H* |7 f6 O* Q C: w2 j
Cut-and-try method, 尝试法
4 F, V) ~3 E5 P; s0 D S, F3 QCycle, 周期
* u+ M$ r/ ]4 d3 OCyclist, 周期性2 M8 w& t( Q6 O3 s, r- F; `) S
D test, D检验
- X' _8 M8 E2 sData acquisition, 资料收集8 l9 w: h: H0 N9 l- x
Data bank, 数据库- ~- O q. _3 K1 F& T9 }
Data capacity, 数据容量
. Q+ g6 D* N0 f- uData deficiencies, 数据缺乏
5 c: h, F6 n$ a+ ~! y+ G: `8 WData handling, 数据处理
0 S1 ]( q1 Y- k$ |Data manipulation, 数据处理
$ T3 q- T/ i0 n* W& M/ |; cData processing, 数据处理
1 M* z5 l$ I! d5 |# oData reduction, 数据缩减0 E/ O7 }! b/ n
Data set, 数据集( i. I& N* G9 s5 M, z
Data sources, 数据来源
6 U F. Z+ H: _) t: I( J$ VData transformation, 数据变换! P3 b! u. J/ p" a; w4 R) O6 F
Data validity, 数据有效性
% z- r$ P5 L% l+ nData-in, 数据输入
# h- t8 t& _- A( r4 L& dData-out, 数据输出1 \. n; r! U1 i# a o, |* y
Dead time, 停滞期
2 b2 O2 U& a( ` O, f4 j7 ODegree of freedom, 自由度
2 K/ Z4 r5 o/ `8 v7 v2 ]Degree of precision, 精密度
8 b/ v. G5 H/ F# l: Y! L3 `Degree of reliability, 可靠性程度
P7 j, n: N9 F) L' |) XDegression, 递减
7 t" M) i0 r3 f1 u( T1 _Density function, 密度函数" l! I" Y( X8 S7 M8 t$ Q
Density of data points, 数据点的密度$ p* D1 R/ F; G2 A: A# @7 P' z
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量4 ?+ c' P0 y$ O' U* S/ {9 _
Dependent variable, 因变量* p4 r' B+ Q! {. R; X/ e0 r3 \4 |
Depth, 深度 D. N, \) w: k) j/ \
Derivative matrix, 导数矩阵& m4 G$ M1 E6 D! U( M5 L+ n
Derivative-free methods, 无导数方法5 R/ T* b' R- M9 i0 v
Design, 设计
7 f. S8 K0 y5 P I- G z9 [Determinacy, 确定性* \2 L X/ T5 }6 _/ q
Determinant, 行列式
/ z+ W3 q# ^+ ]! M HDeterminant, 决定因素
1 N$ M+ H# W1 {, |3 v& @6 {Deviation, 离差; s/ R1 Y7 b, @6 f0 K$ ^
Deviation from average, 离均差- I# _! |( q& O6 @7 b
Diagnostic plot, 诊断图
, S r) y T% j# Z2 V6 dDichotomous variable, 二分变量
. f7 n K, n& V, q8 VDifferential equation, 微分方程( a7 p& ?6 L+ O5 Z
Direct standardization, 直接标准化法! |1 ?9 \* |3 C2 A5 z4 v
Discrete variable, 离散型变量
G' K, R6 N# ]. XDISCRIMINANT, 判断
5 R! e3 A5 y. N3 hDiscriminant analysis, 判别分析
8 Q+ X/ q. w2 f- m& p# [! f4 N) jDiscriminant coefficient, 判别系数
! n( Q. F+ A/ zDiscriminant function, 判别值
) k4 }1 o) |5 Q: aDispersion, 散布/分散度
3 g) |' i/ L }0 }' U: BDisproportional, 不成比例的1 ~ p$ x) Q* ?
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量/ L2 P! G+ m* y; p; h- w
Distribution free, 分布无关性/免分布
. ^9 o" l7 h7 d* o7 ?6 dDistribution shape, 分布形状& i! _& P3 g# m! f1 M5 Z
Distribution-free method, 任意分布法
. o$ O' ?, R/ c! f( aDistributive laws, 分配律4 i5 P" \) g Q& l/ h
Disturbance, 随机扰动项
" u: F8 N& y$ w& i% T* YDose response curve, 剂量反应曲线
E" d' C6 }5 s2 c v; _: {Double blind method, 双盲法& {4 g. j$ q: r- y9 U$ m4 S
Double blind trial, 双盲试验- r# e$ S& M' [- D0 @4 u D2 Z" G
Double exponential distribution, 双指数分布# Q0 T$ l* v0 F3 `* n7 X
Double logarithmic, 双对数
) h5 A; i! c. m% ^- iDownward rank, 降秩7 `1 j7 d. w. i4 T" K8 c' x/ s6 [
Dual-space plot, 对偶空间图
+ l6 L+ B! G# @: H# YDUD, 无导数方法3 X* ]: z' k8 ^& v% {
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法6 y" r& B" ^" n. N. y
Effect, 实验效应 o: m+ E$ f; t' p
Eigenvalue, 特征值& O2 U- v: P) W0 H" V
Eigenvector, 特征向量4 G; g/ {" X8 w8 b1 W) J( O
Ellipse, 椭圆3 Y5 f$ M* W; O( L" r
Empirical distribution, 经验分布
% g7 y& F0 l% o9 J% V; zEmpirical probability, 经验概率单位
" R, p! T/ G& IEnumeration data, 计数资料
3 p1 u% N o# {9 G* B( y9 DEqual sun-class number, 相等次级组含量
, a9 B/ }7 N7 n' VEqually likely, 等可能
* H+ U# a" y+ f y+ b. PEquivariance, 同变性2 P* ~, G P6 [; B: L/ _) B7 ] I x
Error, 误差/错误1 S5 @; }9 Y4 b5 O
Error of estimate, 估计误差5 S, h7 i3 `& u' X g* A4 }
Error type I, 第一类错误* c+ G4 s) F d. i
Error type II, 第二类错误
; U+ N; C0 o' n, W LEstimand, 被估量
' l) n8 `3 j' o+ a. B* ~; iEstimated error mean squares, 估计误差均方
5 \' @2 W) s/ U0 b; UEstimated error sum of squares, 估计误差平方和5 c, }+ c+ @/ M7 {) d& ?9 d
Euclidean distance, 欧式距离7 t- O8 Q4 T: y- Y
Event, 事件
; l7 V M F7 FEvent, 事件
5 j. R, A% e3 w5 K7 O; H9 ~Exceptional data point, 异常数据点
' e/ C7 c* @: } K( n+ AExpectation plane, 期望平面
4 {% f. I2 Y5 ~# yExpectation surface, 期望曲面8 L& v; A3 D8 Z1 O I; G
Expected values, 期望值
7 Q9 P r6 ^+ v4 m/ bExperiment, 实验: h9 c* Z3 ^; G0 J; {
Experimental sampling, 试验抽样! o- ~$ ?5 i+ C) `
Experimental unit, 试验单位( K" C u: P. q# g2 k" L5 j
Explanatory variable, 说明变量/ |7 m$ r( G' p1 K
Exploratory data analysis, 探索性数据分析2 z7 [$ Y I. @" e# \
Explore Summarize, 探索-摘要
' Q, k" V9 H# |( j5 U) dExponential curve, 指数曲线# g7 C3 \4 Y$ _# V8 W# Q. \
Exponential growth, 指数式增长 T% j) {9 `& ~
EXSMOOTH, 指数平滑方法
3 r: r) e- d$ u! RExtended fit, 扩充拟合0 j S5 g' K3 @& y% P/ p
Extra parameter, 附加参数8 ?$ k( i+ f) f! q
Extrapolation, 外推法
: R X5 P2 i0 t& ~, o* \; EExtreme observation, 末端观测值# v7 o: e. U; H7 x, M$ v
Extremes, 极端值/极值
2 J0 [4 @6 V! e0 _F distribution, F分布; |6 w3 Q2 k$ S
F test, F检验0 \1 f8 }! r3 q3 i
Factor, 因素/因子; \, f/ f% G1 R& `
Factor analysis, 因子分析
& K4 T! }3 A: B7 c, UFactor Analysis, 因子分析$ |: X3 E% { m- R) D6 G3 p
Factor score, 因子得分
# o/ ?* P6 W! ~( ~Factorial, 阶乘" `( z7 e2 j. w3 c( h$ ^: @/ X
Factorial design, 析因试验设计
3 g* H, F+ ^% O! P: w$ MFalse negative, 假阴性& {, {$ v1 q) E2 E0 q1 @
False negative error, 假阴性错误
" h) f9 _- K! h+ t: \9 |5 `Family of distributions, 分布族
d1 Z7 ? h1 TFamily of estimators, 估计量族5 r3 \# ]* t1 k- r' I% ?
Fanning, 扇面
# E1 h' L$ J5 }" ^0 J& `Fatality rate, 病死率- e0 a; K5 ^( n: d0 M3 F
Field investigation, 现场调查* F/ w1 d5 M( N% E1 [, h( E
Field survey, 现场调查
( l& C- i+ s) {7 g; h, C* D6 `( oFinite population, 有限总体& S: r5 f% N$ R. g2 _3 L9 n7 H
Finite-sample, 有限样本
% P* I7 s! F8 Q, @First derivative, 一阶导数! A: X5 s9 m3 s# X
First principal component, 第一主成分4 a6 A) P7 f4 k3 L3 R
First quartile, 第一四分位数5 k8 ^4 `9 @# O* f; n( F, F
Fisher information, 费雪信息量; Z) T5 C* ~9 M
Fitted value, 拟合值
2 ~+ s; x3 J, l1 F( Q3 fFitting a curve, 曲线拟合
7 L0 w8 d/ ~) Q+ D7 mFixed base, 定基
- n: b; B: e% w! w8 H# V6 M! RFluctuation, 随机起伏
% K6 ? {( T4 [( w6 X1 v' ~. J& y" v0 dForecast, 预测
& {# G+ h6 x( ^3 \/ M9 y1 E# J2 lFour fold table, 四格表
1 q8 F" i6 m5 S- qFourth, 四分点3 x1 ` w0 n* P; _2 a/ p* f8 O
Fraction blow, 左侧比率1 f+ D; N) j; m8 v
Fractional error, 相对误差( P7 S8 O3 u/ o9 Y# [9 L
Frequency, 频率
6 n/ `7 M" g4 A) E+ n: R! y- NFrequency polygon, 频数多边图
; d d6 s& c# N+ B9 U* FFrontier point, 界限点% I7 N, t% I7 W6 q2 o9 e/ V" F4 _6 u
Function relationship, 泛函关系
2 y/ ?) h5 ^" u6 z& ?Gamma distribution, 伽玛分布
4 e% }$ X/ ~" O5 V/ p8 p+ OGauss increment, 高斯增量
4 d! W0 v# a+ b) c& }5 sGaussian distribution, 高斯分布/正态分布4 J0 Y- w. G$ r2 e5 J! \
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量% @( f1 ?& s9 V" }# i: A
General census, 全面普查+ f0 L" _9 N2 a) n+ }$ f
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 7 w+ E% B) y2 A' R% ~, m' u+ Y$ F6 w
Geometric mean, 几何平均数0 v* q: e$ i e& c" y8 n" g
Gini's mean difference, 基尼均差
$ l) t/ C1 K5 `7 kGLM (General liner models), 一般线性模型 $ v/ E1 A- Z% d \4 }
Goodness of fit, 拟和优度/配合度0 j, b; d! ^0 {
Gradient of determinant, 行列式的梯度
4 T+ f0 J+ _ o4 g l4 DGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
3 p. r7 T) ?0 vGrand mean, 总均值 y$ \2 {8 W/ j) V% K3 f8 D
Gross errors, 重大错误4 G- X7 C0 {% x, Y8 b% l
Gross-error sensitivity, 大错敏感度2 O: k' W6 f$ J; G" c
Group averages, 分组平均
; g5 u* `* X" a$ f0 e, kGrouped data, 分组资料
, e0 Q4 `$ b/ N; i; T# _Guessed mean, 假定平均数* w" Z3 D( g( o9 |4 ~# R
Half-life, 半衰期
& _0 O$ l7 d+ \Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量 {( `7 ?6 t% p, F/ i5 j0 t1 c- u& P) t
Happenstance, 偶然事件
) t; R) D" v8 L, vHarmonic mean, 调和均数
) Z1 T+ B: I |% e6 s4 VHazard function, 风险均数% k7 z! w- q0 K! j0 Z- Z# ]
Hazard rate, 风险率, Y ?# R. m9 g8 }
Heading, 标目 $ D0 ]7 d! J$ G& T6 l) C$ C
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
# e8 e* Q0 f" n v4 |. U' yHessian array, 海森立体阵
; H6 G0 o8 w1 H5 J6 \) VHeterogeneity, 不同质
( |0 C+ h* L) [% F: XHeterogeneity of variance, 方差不齐
+ G; }, Q6 f iHierarchical classification, 组内分组
6 G: J; w6 `6 UHierarchical clustering method, 系统聚类法# N! G; M7 ?- [0 X
High-leverage point, 高杠杆率点
S3 w" T( H. |8 }7 A% sHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
$ i3 D/ c+ `. d4 \4 `! r# Q1 wHinge, 折叶点4 N3 M! O: W0 _3 n( u
Histogram, 直方图
& E* ^' D6 r- v/ s6 |0 wHistorical cohort study, 历史性队列研究 4 I/ H* o. \5 m6 Z2 h; z
Holes, 空洞$ s3 B& M S( i" ?
HOMALS, 多重响应分析
* \, i' Z6 d/ v2 uHomogeneity of variance, 方差齐性4 b6 }, [! x) ?( x' Q/ N& J- `
Homogeneity test, 齐性检验3 f" _. @9 @3 ~2 r$ K
Huber M-estimators, 休伯M估计量& ~( T) r9 z- h% H
Hyperbola, 双曲线$ W0 e1 Q' w0 P
Hypothesis testing, 假设检验
2 h) K8 y" E: c: NHypothetical universe, 假设总体5 g5 V6 q& }# l* x0 G' z# D
Impossible event, 不可能事件
& S9 @- |% d( hIndependence, 独立性
9 k4 p! R7 l: M3 y, XIndependent variable, 自变量
& ~% k" R! o9 k6 Q3 kIndex, 指标/指数
/ v( Q4 D# p3 r( s: ~. X" X) d% u+ ZIndirect standardization, 间接标准化法
) Y, z6 \0 ], K4 a" cIndividual, 个体
& }# C! O1 s& fInference band, 推断带3 U- Z: `: E# g! n3 y1 Y
Infinite population, 无限总体4 v% X( D+ C5 \3 P
Infinitely great, 无穷大. B8 u6 R4 ?, L8 p" `
Infinitely small, 无穷小5 f. K n6 c$ S7 _" k+ w0 c" Y" k+ L+ U
Influence curve, 影响曲线
+ z( |+ o, [8 p: p$ N: e0 BInformation capacity, 信息容量
) k9 K l- ^3 c8 u3 x' q: I$ ^Initial condition, 初始条件
3 v( R+ z* f* Y. ]- d( hInitial estimate, 初始估计值
. _4 h" |* k( y1 KInitial level, 最初水平5 B2 E! Y. u" L: a9 s% q
Interaction, 交互作用
' n! O4 P/ {0 v# HInteraction terms, 交互作用项/ G5 y' k% u9 d) X5 s! [: l5 A; N
Intercept, 截距 E9 {. g1 s/ b7 t( h- p
Interpolation, 内插法' a* g. o: j! Y2 k' y& o; P
Interquartile range, 四分位距3 \$ x/ v# Z+ v* S/ f. ~1 @# B* @4 p
Interval estimation, 区间估计
% `2 a+ Z0 g. \- @( h- k+ |$ D) X. mIntervals of equal probability, 等概率区间9 z" I$ k: d; g) H
Intrinsic curvature, 固有曲率8 S M& j6 h+ G5 F a& w7 E/ ~
Invariance, 不变性) H( r @" g" e1 l9 X& g& f
Inverse matrix, 逆矩阵; A k! N9 B7 f; f7 a
Inverse probability, 逆概率- E h" I: c+ m6 X0 l) B
Inverse sine transformation, 反正弦变换
: J4 A% R& K0 }, }2 G" O4 C, P& NIteration, 迭代
7 Q( U" @7 V9 c9 P5 C; WJacobian determinant, 雅可比行列式! w/ a. x' S5 v: Z- K3 e
Joint distribution function, 分布函数3 D9 ] \) U5 N* o7 E; I5 ?
Joint probability, 联合概率, T" P9 Q+ y- N) [" d* W/ q$ R
Joint probability distribution, 联合概率分布 k2 z9 }! ~: H9 h" u5 S+ l
K means method, 逐步聚类法
# o3 O% E/ N/ z, t4 w* fKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ( I6 x0 @$ P, Y* [
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图+ i0 [; b3 @- @, V& P
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
3 j7 I8 X- e; y4 }5 HKinetic, 动力学
9 ^3 e9 n U3 |$ \( }" ^, DKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! _1 p0 C( D: G' g) oKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验0 y0 Z! h! a' b! S
Kurtosis, 峰度
/ V% M; a5 A8 p# I/ _4 Z4 mLack of fit, 失拟
* ]* t0 k9 n) FLadder of powers, 幂阶梯, \5 R/ }6 j4 a- e, w' D
Lag, 滞后; s4 m. N k+ N
Large sample, 大样本. D% J: h* A7 W2 ~9 k, w8 f5 S
Large sample test, 大样本检验5 b6 W7 n) K: q8 @' @
Latin square, 拉丁方
1 @0 f6 _8 k" `0 ]' N& tLatin square design, 拉丁方设计
$ H* o! h# v1 k; fLeakage, 泄漏
1 G A- o$ e" X3 B7 eLeast favorable configuration, 最不利构形! V5 O6 h8 f" P2 E% z9 }+ E: j9 C
Least favorable distribution, 最不利分布* K6 ?5 ]0 M4 x! v1 v& B4 A
Least significant difference, 最小显著差法
a% j+ e, c$ n1 ?/ dLeast square method, 最小二乘法' f" ^, D- g* w7 B1 Z2 `/ H
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
e8 [+ ^& v5 [! u5 T# y6 G$ rLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
2 r* ?) Z! ?! R5 L% m, r4 ELeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
; y0 q1 R% u& F/ CLegend, 图例6 `# v- M$ F% E, c3 b( _' F
L-estimator, L估计量) T3 `% F+ k' I, T, d
L-estimator of location, 位置L估计量6 { P G% d" B5 [$ D: K
L-estimator of scale, 尺度L估计量
7 N& A) S2 Y; X5 K+ _5 @/ zLevel, 水平$ o/ A( [) ~; K
Life expectance, 预期期望寿命* }% N2 u, F8 u! g! D2 I8 S: K
Life table, 寿命表, t k9 w( _% D. p' a1 m9 b& g% p
Life table method, 生命表法
8 K( p' h, s: Z; V; [3 j2 s8 [: I( mLight-tailed distribution, 轻尾分布/ p" G/ o% T% I; h0 c( l
Likelihood function, 似然函数* k. w; U9 o* }* `/ E+ w, `
Likelihood ratio, 似然比* x, S7 D2 \: q v
line graph, 线图0 w& J' n; Z5 w: s1 `# t6 P5 ^1 ]
Linear correlation, 直线相关1 F+ B! C# d2 ]4 v P/ c
Linear equation, 线性方程# z6 E3 I8 I# c7 ?% B
Linear programming, 线性规划$ W9 p, Z$ S a" }: p: v# b
Linear regression, 直线回归& }7 O+ B; j9 m7 |/ G
Linear Regression, 线性回归& t' U) J" @6 n* G$ r8 |: z
Linear trend, 线性趋势 O" ] |" t: x9 M6 J
Loading, 载荷
* d3 ]# C6 q: q( k) Z2 RLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性, C! D8 G1 t; q& O! J! [
Location equivariance, 位置同变性
5 H/ k# K6 X- k+ L7 vLocation invariance, 位置不变性
m9 v: r- I- Y& ]# V' J, l' k. u2 H* _Location scale family, 位置尺度族8 I( q% e, Y8 j# R8 I
Log rank test, 时序检验 ! `) m+ q1 h/ H; u- c4 M0 m
Logarithmic curve, 对数曲线
. ^! W1 G4 t! Q/ ~& ?Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
# C, g, i! o2 T% A: JLogarithmic scale, 对数尺度
% Q: X$ ]7 n0 E" fLogarithmic transformation, 对数变换
0 E Q6 g0 x" i5 _0 v' ELogic check, 逻辑检查
- _3 W6 R3 @6 f7 A1 Q# ALogistic distribution, 逻辑斯特分布
5 f3 A: G' a3 q& ^0 a( v! Y3 |. @: zLogit transformation, Logit转换
& w5 _7 W5 a# N: }5 k; }LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ; U& u- {9 H9 e/ M: ?- o$ `
Lognormal distribution, 对数正态分布
" Y; J5 x" [- ~6 s( N7 [: w @( ULost function, 损失函数% Q( ^% }( |+ N: _9 A$ D
Low correlation, 低度相关
. p% U3 l' W# vLower limit, 下限
0 ]. e' d4 N7 C. x+ H8 G6 J5 r4 t1 X; SLowest-attained variance, 最小可达方差
* ]+ W m+ l1 f/ ^1 TLSD, 最小显著差法的简称
- b) E, V, G# U( e7 ~3 E! r/ `Lurking variable, 潜在变量+ |$ j' N8 L0 ]8 z, o. M: U; @
Main effect, 主效应7 b$ C6 X; r2 l& i/ @
Major heading, 主辞标目# Y% m3 }( H0 x% m$ D2 u, P& W- r
Marginal density function, 边缘密度函数
) V3 C0 l5 B6 S) {Marginal probability, 边缘概率5 k5 h& O$ e; U8 `
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
* y0 a. \7 [- i/ wMatched data, 配对资料
5 s3 m y- c* S% z( K$ FMatched distribution, 匹配过分布, J6 o1 f( v1 J, c1 D
Matching of distribution, 分布的匹配
" E4 r2 j% [$ k8 ]Matching of transformation, 变换的匹配& |* V5 [" U' t( T% a# i2 T% Q
Mathematical expectation, 数学期望$ P- V! m' o' n# C
Mathematical model, 数学模型1 q, U& g$ {0 [8 A n4 k
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量/ L! z, A2 y: ^" }* F+ ]
Maximum likelihood method, 最大似然法* D7 u8 d- Y$ L% y
Mean, 均数4 S. g% H7 U) E, _2 _9 J" q7 R
Mean squares between groups, 组间均方, S" N' u0 m- E% o; W
Mean squares within group, 组内均方
% r" i7 F' M8 G! YMeans (Compare means), 均值-均值比较
3 L& W; C+ r0 h2 BMedian, 中位数+ H/ F) U# p" }4 q8 K* i8 G
Median effective dose, 半数效量
- H' L) W+ }) l( }& F& LMedian lethal dose, 半数致死量
! h4 i' {9 V/ x6 s( D* pMedian polish, 中位数平滑
6 m2 ~) `# R" f$ R5 r! b$ lMedian test, 中位数检验
( S4 B+ ^' Q, D8 o% G$ G# ?Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量3 Q: O$ T. l4 ~# i4 N
Minimum distance estimation, 最小距离估计2 i5 U6 `5 a9 ^
Minimum effective dose, 最小有效量
_7 d( E2 C0 f- Y' RMinimum lethal dose, 最小致死量$ Y" K- } N% ~9 {; b
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
% c2 N# F( A5 jMINITAB, 统计软件包9 M7 t7 P! }2 u# M+ M$ L& [5 P3 Y
Minor heading, 宾词标目
* _3 \4 \ K% A0 C$ G! z* {! fMissing data, 缺失值! Q3 e! } n# j! u9 L( U
Model specification, 模型的确定
. L: J/ F* _; XModeling Statistics , 模型统计6 l# `: y4 k, ?* l# W) O
Models for outliers, 离群值模型
, n. y, ]$ x& ^) \% @; {Modifying the model, 模型的修正
1 q/ a+ T, `4 i: p5 [+ O) Z4 |Modulus of continuity, 连续性模
+ U0 m: F/ X- z9 ~9 V( U- JMorbidity, 发病率 & q0 V! k/ t) s+ @ e$ k# O
Most favorable configuration, 最有利构形9 Y" K8 v6 Z* O- e
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
1 m: E9 |& ~1 M3 O- TMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
: z1 B \; }* HMultiple comparison, 多重比较6 E% h# b6 q0 w, J* V! J- w
Multiple correlation , 复相关
7 ~+ G* @/ O% v$ W2 RMultiple covariance, 多元协方差; A& I, ?6 o5 v4 ^$ [& ~ m& d
Multiple linear regression, 多元线性回归* p4 X, I; z8 ]% \
Multiple response , 多重选项
" j& F3 j! k& }6 BMultiple solutions, 多解
% V* R+ U8 W5 \5 P, hMultiplication theorem, 乘法定理
/ K5 Z. Q* a8 F! Z8 oMultiresponse, 多元响应( `! r& d5 I, B" n
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
+ k- n6 |$ [3 j, ~: n. CMultivariate T distribution, 多元T分布' l! ~: u* p% I2 f
Mutual exclusive, 互不相容$ ]6 [% W, `1 F, b. {" `' f
Mutual independence, 互相独立/ M1 u( i! L4 \' m; f5 w1 M4 e( b
Natural boundary, 自然边界
7 H g( \7 p5 @# ^/ B# |/ [' [Natural dead, 自然死亡
. w, O; t6 _; v& l- V1 yNatural zero, 自然零) P6 O! |0 u4 Q# A$ Z6 Y9 Y
Negative correlation, 负相关7 r$ l: g! H- s5 D/ W' ]) X
Negative linear correlation, 负线性相关1 ?3 G% `3 I. T' o h3 {+ h
Negatively skewed, 负偏 D' x) O3 o9 H
Newman-Keuls method, q检验4 q) M+ `+ V8 @# n/ L* D2 P
NK method, q检验
# g% t( }. d2 H. P+ a' U3 l9 rNo statistical significance, 无统计意义
7 B' s v; T2 P) @* ~Nominal variable, 名义变量' P: G( R. c0 O( w' w' m
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性- U+ M& \$ k9 y( _' S; g
Nonlinear regression, 非线性相关
) _* l/ T! |6 V# Q) a9 |Nonparametric statistics, 非参数统计
3 m4 f l. ~2 C& kNonparametric test, 非参数检验7 g7 s/ E+ f( q1 c8 Q
Nonparametric tests, 非参数检验
4 Z# k% ?( F# f+ i( M) Q6 qNormal deviate, 正态离差. ?) |- C0 R8 S: }2 m
Normal distribution, 正态分布% U+ {: p& i0 g8 p% S3 i
Normal equation, 正规方程组
+ }- K1 L# `; p- h1 U! U9 gNormal ranges, 正常范围+ |! F1 z( j3 g# n& b
Normal value, 正常值
- y$ S0 `$ w$ |0 X; o7 WNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数7 D. m) l' S$ P1 O
Null hypothesis, 无效假设 , D7 @) S/ U' x8 }$ u% b
Numerical variable, 数值变量$ z S1 r$ @. ]& [+ k
Objective function, 目标函数
( u& h( A3 L; w' xObservation unit, 观察单位) c7 j. G6 |0 T9 M# v
Observed value, 观察值! s/ J! f* [ U. Q. G( j
One sided test, 单侧检验6 h$ Q3 @) t* P, s4 e
One-way analysis of variance, 单因素方差分析5 W& q# p8 a* H% `1 n$ f
Oneway ANOVA , 单因素方差分析8 M1 d/ A$ J% h$ g4 Z
Open sequential trial, 开放型序贯设计
0 R2 k0 m% n$ G. K. a& t6 ^& o4 tOptrim, 优切尾* a* c8 s6 H/ L) Z$ [1 K2 q
Optrim efficiency, 优切尾效率; t4 @9 i/ g8 g% Q8 ?- e8 h; |
Order statistics, 顺序统计量
9 p5 O8 R- ~% K" ?9 x4 ~Ordered categories, 有序分类; \& Y& O9 u( V, K% a( f0 W0 R* x
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归/ g- Q1 L% q6 K+ K: D/ M
Ordinal variable, 有序变量
% B3 v0 m+ ]" mOrthogonal basis, 正交基7 y# q& n# F: u! M" ?2 Z
Orthogonal design, 正交试验设计" k0 a" G7 b! N" }
Orthogonality conditions, 正交条件
* Q; z* u# }6 I$ kORTHOPLAN, 正交设计 . k& y; q" L: `' F
Outlier cutoffs, 离群值截断点% D7 Y; f7 i# w. A
Outliers, 极端值$ a, r3 n1 A0 I' S( g9 J
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 # ^& O6 B) x0 |+ t9 `
Overshoot, 迭代过度
. b- A7 R. Q0 @, PPaired design, 配对设计
+ y; G. v( P1 }; ^* uPaired sample, 配对样本5 l7 n0 X* O' q' U
Pairwise slopes, 成对斜率
' W5 Q! Y: _ i- [# g) ?Parabola, 抛物线
" H! r4 G+ j- Q0 B& {/ w8 jParallel tests, 平行试验
6 H0 J7 ?1 ^+ R* i4 b- a& P8 q5 pParameter, 参数, w8 | O. H! Z- E* V
Parametric statistics, 参数统计
3 ]) o- p& `7 bParametric test, 参数检验8 [5 W5 y1 v) Z. C7 U, ^" }
Partial correlation, 偏相关' K# t/ j* J0 ~# ?5 d/ U
Partial regression, 偏回归: Y9 I8 `9 w# \ \3 M0 ]8 d
Partial sorting, 偏排序
8 Q1 O5 z& _+ O1 PPartials residuals, 偏残差5 p& N# @6 _" ]/ H2 j, q0 _
Pattern, 模式
( m0 q. x: ^) J2 ZPearson curves, 皮尔逊曲线. n# |# {* y! p' t( x
Peeling, 退层
" ?& h0 n+ O& K; }# K# Y" ?Percent bar graph, 百分条形图
& k0 D, S% e# Z8 K( bPercentage, 百分比0 }6 t5 x- ?7 |; z
Percentile, 百分位数
# f. I3 b2 x# N& [6 x; ^Percentile curves, 百分位曲线- s9 S8 M4 K& D$ {# u3 B* J
Periodicity, 周期性. ~ l' @4 w. M& e+ q
Permutation, 排列. s& n! a& r- w: k
P-estimator, P估计量' U# I9 {( c" i3 F8 b
Pie graph, 饼图
. ~! O1 V# {( RPitman estimator, 皮特曼估计量
* E: \1 q, X3 A; K; sPivot, 枢轴量
; l+ L( w8 Q! RPlanar, 平坦
' P+ Y( m: K3 M; F5 }! c6 b# E) [ RPlanar assumption, 平面的假设) L5 k4 H5 S# L: q. h
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
! W+ `" D- ?0 D( {5 dPoint estimation, 点估计# c, X* H: f7 x: O; Q* A- r) P
Poisson distribution, 泊松分布+ ~* @% D3 j4 x& m$ ~: Q- y
Polishing, 平滑$ W' D3 e, }5 l, q* I
Polled standard deviation, 合并标准差
^9 K' X: B) jPolled variance, 合并方差
t; ]1 ^& N. V7 m h& ]/ `# d n, T3 ]Polygon, 多边图 b4 }0 [+ i6 z) C, K- M6 G
Polynomial, 多项式 i- I, \; D2 U) J0 x! z8 a9 m: w
Polynomial curve, 多项式曲线
$ q' H* \' A" L* `Population, 总体
6 E6 @, Q; x( j$ w% V0 GPopulation attributable risk, 人群归因危险度
+ d$ u4 |/ b% q* a5 W5 CPositive correlation, 正相关
( x9 ^3 k- d |! LPositively skewed, 正偏
/ D2 V% @0 z9 T L1 ]Posterior distribution, 后验分布. p5 o( O7 O; @% G- X* f- F: D: Y
Power of a test, 检验效能
5 C+ t" `) T9 V; f% }Precision, 精密度
5 f9 o4 |+ g3 jPredicted value, 预测值
@/ M! H) P9 N. K/ [: G9 wPreliminary analysis, 预备性分析
* s" i5 Q# x% p; [Principal component analysis, 主成分分析
* U* X0 F7 {3 I) q# [$ l0 s5 T1 uPrior distribution, 先验分布; u" E2 u& D# {( {
Prior probability, 先验概率8 [6 y, d. J3 w3 v
Probabilistic model, 概率模型
' ^6 X* E( f W4 \0 O/ j, Dprobability, 概率
. Y$ m2 n% ]% N% G3 n" k$ EProbability density, 概率密度: D( X0 K2 k1 |$ C
Product moment, 乘积矩/协方差9 _2 u+ ?& F6 Q8 j
Profile trace, 截面迹图
6 T0 y/ q1 a( A7 `6 |8 m$ V: `6 IProportion, 比/构成比7 F, \ y% B8 e2 Y/ F+ r
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样% e2 a0 Y& k4 H7 G8 l/ a
Proportionate, 成比例 P" h, p" c0 t8 X& h
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
' }* G* [ D2 q3 e, ]2 y4 hProspective study, 前瞻性调查
* a9 W9 t& h4 {4 B/ mProximities, 亲近性 + u9 D" W8 w* c! c6 h) A/ @2 T, K T
Pseudo F test, 近似F检验' K1 U" V* S9 }3 ]3 a* z1 t( W2 {: q
Pseudo model, 近似模型
3 J7 s9 L3 Y0 e2 O: f ~Pseudosigma, 伪标准差/ g5 V" ]' F: a; K
Purposive sampling, 有目的抽样
2 R4 ^, s" r/ Z( P* u) X5 HQR decomposition, QR分解9 H6 |0 o! S& q
Quadratic approximation, 二次近似5 \. L: ^% P2 u7 |* r% G% S6 P
Qualitative classification, 属性分类
) F* q. D$ h5 x* ?) qQualitative method, 定性方法+ a" `. @: l J- s
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图9 X) Y& Q" B V
Quantitative analysis, 定量分析+ o) t+ ^! S3 E2 u
Quartile, 四分位数2 }9 b2 c6 y' K* u) R* {9 K& A% M
Quick Cluster, 快速聚类
9 Y, V |. P) ]# b5 S5 uRadix sort, 基数排序
9 r) Z& Q) C8 {: l( sRandom allocation, 随机化分组
! d% ~( r' G. J' o/ N/ }& `Random blocks design, 随机区组设计
9 F2 x& A6 X+ R& N) p* JRandom event, 随机事件3 o3 h0 m' s( W/ K- s
Randomization, 随机化
6 d( ^' ~. f$ M2 I3 Z; D1 _9 |% PRange, 极差/全距2 d2 z d+ y5 _% e1 A
Rank correlation, 等级相关3 |4 b% w6 I5 i2 {( {; o0 e3 K
Rank sum test, 秩和检验" J) V+ \! _ s! }& _
Rank test, 秩检验
) A6 T: z, i( W9 b: |2 ORanked data, 等级资料5 r: ^3 }, g* r' v9 S2 y
Rate, 比率
" z$ d: \8 m0 ZRatio, 比例
9 P, w; w4 N- u* ARaw data, 原始资料
0 E7 u+ x8 n6 I6 |Raw residual, 原始残差
9 P- _# A1 S( i6 w. r' nRayleigh's test, 雷氏检验8 ^. r0 Z$ x, v" N: X' ?& _
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 6 T6 @: w8 k8 o; L
Reciprocal, 倒数
/ M b; l% f/ EReciprocal transformation, 倒数变换
; e2 a7 g. ]/ y, z; b- g8 DRecording, 记录
$ F1 g' H4 p( [7 HRedescending estimators, 回降估计量6 J$ M5 M4 X, @& T9 _: ^
Reducing dimensions, 降维9 t6 D5 d0 r5 {7 p1 e# ?( Z/ n' \
Re-expression, 重新表达
- V# }# u& A; v* p A TReference set, 标准组
$ l2 b/ U C1 h. V5 [9 [Region of acceptance, 接受域2 i: ~, `0 u/ M9 h5 C7 ?) z
Regression coefficient, 回归系数
1 q# ^% Y, X$ `% {0 ORegression sum of square, 回归平方和
& G2 `9 {. c# a# i; k9 ERejection point, 拒绝点
- [- s( ?" o- Z) L: T. L. YRelative dispersion, 相对离散度
n M/ a! I3 G3 k/ O, L1 l1 uRelative number, 相对数
3 A1 z8 g# F4 U. [, j0 ^Reliability, 可靠性
' }. k/ l) s- e( Q$ YReparametrization, 重新设置参数: E& q- W- h0 q; I
Replication, 重复: {1 a# J$ C; A4 Y1 b1 S% \& p
Report Summaries, 报告摘要
4 w9 \% v2 S H! x. PResidual sum of square, 剩余平方和) _* m" L3 K$ c8 c6 e
Resistance, 耐抗性
0 U7 R! c7 N: |5 G6 H2 NResistant line, 耐抗线
v# R+ k. K/ z. n! YResistant technique, 耐抗技术
- t+ \" J2 _( qR-estimator of location, 位置R估计量/ u( G( ~5 A& ?: ~" X7 ]8 D
R-estimator of scale, 尺度R估计量& R$ Y5 w+ y2 ~$ _5 ^( I7 \& H
Retrospective study, 回顾性调查5 O, T: v. M. Y% `* I, ~
Ridge trace, 岭迹
; F! i8 g1 Y0 _5 U, c, b, hRidit analysis, Ridit分析
, d( C" Z9 h, T p" o1 y* h7 {Rotation, 旋转
$ S4 H" {0 E4 a- }' l! J/ n8 cRounding, 舍入& z: ], Z6 B2 m* {
Row, 行+ f( b# c* V9 }- W5 q+ j% r3 q
Row effects, 行效应7 a8 \# _4 d. B" n3 R. N- ]
Row factor, 行因素- z8 W, X: V( M0 w7 r0 h9 N
RXC table, RXC表
4 O6 s* E- V) z* o/ D7 d) n* XSample, 样本4 Z! ~/ `3 Y, I. S4 {
Sample regression coefficient, 样本回归系数* C7 ]$ T# ^) a$ f7 @; M* }0 T6 S
Sample size, 样本量
9 F# K/ }/ u: P3 p2 r+ K& K6 X3 FSample standard deviation, 样本标准差
8 Q6 R# f/ a) l) Y E ySampling error, 抽样误差
. p( J% Z. y7 F6 D1 H: lSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
7 Q, Q. p$ J8 r1 j: \Scale, 尺度/量表
; P& u, V9 X- K8 IScatter diagram, 散点图8 R8 X5 W8 z7 i1 Z1 P* e
Schematic plot, 示意图/简图# E: `$ `* O5 C" H$ i2 e7 H
Score test, 计分检验5 y* y! N$ O. [/ L6 r
Screening, 筛检
2 U& g% h1 m! PSEASON, 季节分析 $ j# y, R* J8 Q0 I5 J6 s
Second derivative, 二阶导数/ [9 @# l4 | n/ n6 \0 ^' L7 Z% q& l. n
Second principal component, 第二主成分
0 l) J/ Y# N" {$ bSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
& J* e5 ~2 U8 V7 v ~5 d) FSemi-logarithmic graph, 半对数图
, C( Z% `+ z8 ~, t( ]5 X& S5 NSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
, w- }2 H/ \( ?8 p o- b Z" `0 OSensitivity curve, 敏感度曲线! H# u- q! D% S; G/ V3 s
Sequential analysis, 贯序分析
' Q$ X) H+ `( q, E4 Z6 P' @Sequential data set, 顺序数据集
4 h' t) \9 l4 z* w+ jSequential design, 贯序设计; K& y l, C8 @6 l6 u
Sequential method, 贯序法
5 W' p5 |8 {' NSequential test, 贯序检验法
5 j' y ?+ n1 S1 G' [Serial tests, 系列试验
$ q' b' Q; f. @6 U8 O! Z9 {Short-cut method, 简捷法 : ]- d1 ^# O! E% k2 p
Sigmoid curve, S形曲线
) S+ F# ~' G( F0 S1 v7 R, D# kSign function, 正负号函数- g3 V3 q) W8 R- y( N$ s8 Y; h
Sign test, 符号检验/ H# O1 E$ P" O O( M0 M
Signed rank, 符号秩
8 P" f! K9 Y/ C- y# d2 X4 ?1 rSignificance test, 显著性检验
* e+ N. Z4 A# h/ g' ^Significant figure, 有效数字5 J# c ]6 t+ x9 \, O. O; N. a
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
5 b/ p# V' S/ `, D2 S7 t$ q! L( D3 MSimple correlation, 简单相关6 A0 i5 R' K6 z5 B: w1 r9 e7 X; _7 ~
Simple random sampling, 简单随机抽样
$ W9 R4 [0 M; U5 a2 D, x6 qSimple regression, 简单回归
2 U& l& ^& Y, n; p: V5 Hsimple table, 简单表
; N2 J3 B" M$ f9 n: R1 O I( N2 iSine estimator, 正弦估计量
$ G& @! `" E# F/ E, Q9 RSingle-valued estimate, 单值估计
: e6 q4 ^: T7 \ x! ^* A( KSingular matrix, 奇异矩阵
; L: _& _8 D ]2 r9 W9 V# D# USkewed distribution, 偏斜分布3 K. J T, R$ m0 \+ E7 C0 u/ d7 O/ }
Skewness, 偏度+ v; e5 m L/ i
Slash distribution, 斜线分布( b" W" J" |4 {. D! k2 h
Slope, 斜率( C: ?, D" o9 o/ i8 W& P/ a* ]
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验# E d+ w7 k6 u4 R
Source of variation, 变异来源
; u( Q3 U& O1 lSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
5 Z# v2 Q- a+ i lSpecific factor, 特殊因子5 w% T* |* I6 s
Specific factor variance, 特殊因子方差2 B* i: B% b8 C- N% e. S$ W
Spectra , 频谱" ^! a, ?& O: ]: v; T! O0 v# a( p
Spherical distribution, 球型正态分布- Z+ J' W+ i* @! n
Spread, 展布( I- p1 P4 z2 D7 s: f
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包. F2 I1 R( Z5 s! ^! C0 A/ ^
Spurious correlation, 假性相关
- w7 V( o3 N+ _0 bSquare root transformation, 平方根变换
( ?+ B. E6 R3 G' q) i6 O- O4 @Stabilizing variance, 稳定方差
7 |" g5 L9 ]2 I5 M) Z3 X) \" a% R$ l9 BStandard deviation, 标准差6 V! l5 c2 B3 Y1 ?
Standard error, 标准误* \" d' ]/ U+ p3 a. E) r
Standard error of difference, 差别的标准误
. l* N$ E1 v" j- `Standard error of estimate, 标准估计误差+ I2 f% [8 e% u- E
Standard error of rate, 率的标准误
2 a1 n& }3 H4 M2 _- VStandard normal distribution, 标准正态分布
2 A; n/ @2 d. q0 P" y6 [$ tStandardization, 标准化
! \) j) B( [" p+ }; ]Starting value, 起始值
& ?- |! J5 v9 y6 [; rStatistic, 统计量5 _; }) ^1 B) a1 T( m2 ]% U) g, G
Statistical control, 统计控制: `) F5 B2 k8 U/ T0 F
Statistical graph, 统计图9 y( Q% i! V# {. z! h
Statistical inference, 统计推断: b3 h6 E. T% G
Statistical table, 统计表
0 T: x# a, D( e/ M! n" C+ G( HSteepest descent, 最速下降法/ `, t/ W( P" x' N2 f
Stem and leaf display, 茎叶图! u7 h2 R1 Z( g
Step factor, 步长因子
* U2 W e+ x# Y5 S. m8 [' QStepwise regression, 逐步回归
3 I5 ~0 @' I( fStorage, 存- B7 r, E/ q) S& {# B( u1 g5 T
Strata, 层(复数) Y7 ]5 X# v9 l
Stratified sampling, 分层抽样8 R" w1 R4 c" z8 l4 i4 y
Stratified sampling, 分层抽样' m2 {! q2 z# ~
Strength, 强度) R$ d+ Y$ h6 K) ^" C. \
Stringency, 严密性
M' b8 ]. A# K, l( f' wStructural relationship, 结构关系! I! Q! g8 i" R6 a4 @; \
Studentized residual, 学生化残差/t化残差8 J1 P" t) p: U1 [; P) G; g
Sub-class numbers, 次级组含量& V @: f) [% B4 J! Q
Subdividing, 分割- n w; k8 ^2 E: }: x
Sufficient statistic, 充分统计量8 y; F. L; \6 N# l
Sum of products, 积和 l1 z" z9 u) t* s
Sum of squares, 离差平方和) I8 R4 B/ y/ O ^
Sum of squares about regression, 回归平方和
" a6 p. }/ n7 ~' g0 X; Y( PSum of squares between groups, 组间平方和/ s3 d* b3 D2 o9 S9 U" X4 o2 e7 D
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和' d( [& A3 s E2 x3 h9 w
Sure event, 必然事件5 k" M( {: _( ^, _% z0 D
Survey, 调查- l2 X: r8 G; P/ a5 `" Z k4 K
Survival, 生存分析
: ~! z0 N) D+ }. Y# MSurvival rate, 生存率" q' }, f8 Q$ ?0 ?/ b5 M9 W; ]
Suspended root gram, 悬吊根图2 H. E/ n( f* {# Z Y1 Q& M& n
Symmetry, 对称
$ c4 T" _) b3 A ^1 r" K% u; bSystematic error, 系统误差3 f: [0 Y7 w+ z3 g
Systematic sampling, 系统抽样
8 j1 P- C( t/ n; S8 G( m/ GTags, 标签' Q3 f D3 G P; O8 o9 l2 o$ U, Q
Tail area, 尾部面积+ B. z3 A @4 `2 x6 R$ @ R3 U
Tail length, 尾长
1 M8 x: x: [7 T4 i; [8 ]5 JTail weight, 尾重
" r" X, a; v: r$ CTangent line, 切线0 F, l6 \6 J9 d) q& [5 t& `7 F
Target distribution, 目标分布* g S/ S6 V0 C' k( M) R& n
Taylor series, 泰勒级数6 ?/ E% h/ w1 [& b7 J
Tendency of dispersion, 离散趋势
* v+ c4 e6 V0 n( O, ]2 MTesting of hypotheses, 假设检验' E# t0 C5 S9 g w
Theoretical frequency, 理论频数
: p8 ?5 v( X: F; k FTime series, 时间序列
: c# r+ }% |3 J4 K. X# Y/ \) f* z2 wTolerance interval, 容忍区间) @9 ? L- P* N1 W6 ~. V) u
Tolerance lower limit, 容忍下限
$ r7 J9 Y6 f% |, g& C2 ]Tolerance upper limit, 容忍上限
* w6 a3 `: {/ h1 E" G0 jTorsion, 扰率
5 e) ]5 F) _) rTotal sum of square, 总平方和 N7 z1 Q1 \: z
Total variation, 总变异
4 Q$ D8 W( ~# B. g CTransformation, 转换8 H- h k; p+ p+ p% c* [ K
Treatment, 处理- |& y- q2 {) b; ^& {0 i
Trend, 趋势
' g* K1 m* _- E E! s- F$ d6 fTrend of percentage, 百分比趋势- m- s1 R' }+ ?. I3 ^: U1 s
Trial, 试验
6 N1 ~# {2 k4 X* a KTrial and error method, 试错法
* K9 U: p7 [) ~6 a k* Q- {- Z+ @Tuning constant, 细调常数
8 s% S/ d9 M! a' kTwo sided test, 双向检验
$ t9 h( d+ s) M* X& m5 h7 cTwo-stage least squares, 二阶最小平方
5 s M7 r. B$ iTwo-stage sampling, 二阶段抽样# |, G, w/ F3 K% y9 ?
Two-tailed test, 双侧检验5 @+ p8 F) s! I$ N
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
+ [3 A) n( k- }9 ]' R( Z( m3 p$ UTwo-way table, 双向表
) H' B/ u z8 T: \7 yType I error, 一类错误/α错误( ^6 Z# T% j% x9 H( G& T
Type II error, 二类错误/β错误! R8 ^# Z, [( R( ^: @0 e, X
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
- }# o. f6 s5 J( |Unbiased estimate, 无偏估计
& w- }5 r# ~; C- }- \Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归1 }3 o& O ^' l. g! {% T9 m
Unequal subclass number, 不等次级组含量
# c- Y- L5 K3 l8 f: M% ] Q# [Ungrouped data, 不分组资料
% W# Z4 h8 _7 CUniform coordinate, 均匀坐标+ d# I' N) p. R
Uniform distribution, 均匀分布
! i, X- U( y$ Z8 F8 _: a% y# NUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计6 Q6 Y Z/ ]% I+ d# _8 W
Unit, 单元
" @9 _$ E# a$ r9 qUnordered categories, 无序分类; i: `- ~9 f% \9 K4 h9 n& K I% u
Upper limit, 上限( e% r5 Z9 _) b( n6 j+ z! X" I
Upward rank, 升秩
6 J% J4 a6 \$ c! N# t/ dVague concept, 模糊概念
7 C2 k6 c2 R0 a Z) |Validity, 有效性 L1 C$ ~( v8 a3 @0 Z7 w# r
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
8 q, }! e. r9 A) a& y: g9 gVariability, 变异性1 l6 W0 w r8 D9 R m2 A3 j( F' E" Y
Variable, 变量
3 A7 r1 C: m' q! jVariance, 方差
8 L p j4 H% s3 [& Q8 Z) nVariation, 变异, I# D) K* {4 u. d; K
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转5 z( K& P; M' F+ s
Volume of distribution, 容积
F) j6 E/ b& l4 S$ M4 p& s+ [W test, W检验
. C" a+ u" Q6 b( Y4 p9 F5 ZWeibull distribution, 威布尔分布% T# F' E: T9 B. e
Weight, 权数9 `1 a9 x7 x |. U& X
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验! k' }% {; i# g9 L% s! _3 P: }
Weighted linear regression method, 加权直线回归
0 \# ~1 `! \5 v6 V; sWeighted mean, 加权平均数3 y# y: @1 m8 J3 O
Weighted mean square, 加权平均方差' M6 l0 \6 a4 |# ]. E2 X" G
Weighted sum of square, 加权平方和
5 e9 S8 t/ r2 PWeighting coefficient, 权重系数
( s1 ~/ a* z$ e- O w0 bWeighting method, 加权法 9 ~% P5 G g# M3 X& A4 y
W-estimation, W估计量
6 Z. B0 s+ {% V) ~7 tW-estimation of location, 位置W估计量
0 L% a& B% h7 C/ ~) @Width, 宽度' g8 M5 ], J9 p& ?
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验$ b: `- e" F8 T" p# ]
Wild point, 野点/狂点
1 t0 _1 H9 B9 B# WWild value, 野值/狂值- d8 i* l$ B0 B5 p
Winsorized mean, 缩尾均值
( k' V( ^: Y" `( MWithdraw, 失访
$ v* v/ T$ q- o) M3 `" m" P+ }Youden's index, 尤登指数
1 t- c* Q& @: V' [7 f* h- }5 mZ test, Z检验8 j- U( k5 x9 n
Zero correlation, 零相关
& R' j# P( F; ?2 f9 l e* ~Z-transformation, Z变换 |
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