|
|
Absolute deviation, 绝对离差: K d% @, R6 E5 Q; ]" t; U- f
Absolute number, 绝对数' ]8 H9 o+ i2 M3 e" s6 M" C5 c' H
Absolute residuals, 绝对残差' k+ D2 a7 ]* y4 G
Acceleration array, 加速度立体阵5 s, P9 B+ O% }1 z+ K, k% _* _
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
2 L. C: b6 e1 k4 \. \5 FAcceleration normal, 法向加速度
) R6 ?: \$ G" Z) kAcceleration space dimension, 加速度空间的维数0 v8 S& t) v1 u7 e* T5 \
Acceleration tangential, 切向加速度
# k) S7 j1 B2 B! c: ]+ m4 MAcceleration vector, 加速度向量0 L2 x3 y! y- d c, Q; w# B( |! W
Acceptable hypothesis, 可接受假设& m# N8 }. E" k* t; x$ L
Accumulation, 累积
& h6 h0 S; e5 E2 A1 f. U7 LAccuracy, 准确度2 c" l3 N. j9 d! M/ C3 @2 U
Actual frequency, 实际频数0 c3 B! x5 d5 I) R/ |* e+ g& ]
Adaptive estimator, 自适应估计量
' s; `. e& y7 {8 e" w' R0 wAddition, 相加
: c8 P4 N3 V- B+ F* YAddition theorem, 加法定理- Q+ Y% l( T! u& \5 |
Additivity, 可加性
7 D7 a, E( u8 R/ MAdjusted rate, 调整率
- c) y. j+ |* k5 @! }Adjusted value, 校正值4 x8 ~- s( ^" O8 }, B. y8 Z/ _
Admissible error, 容许误差
* P2 U( k8 T) H5 [0 a, A4 p7 EAggregation, 聚集性
( i7 ^' F9 l( V2 Y( FAlternative hypothesis, 备择假设
! p2 ?1 I8 R' @$ v6 kAmong groups, 组间6 M+ W9 x- c2 d. A% s, ^
Amounts, 总量* a. h' O) p% q/ h- i* w, c
Analysis of correlation, 相关分析5 y) q$ |( |7 L" k) @
Analysis of covariance, 协方差分析/ K1 I6 q$ i ?# T
Analysis of regression, 回归分析
6 `, G U, f/ B$ H( b$ eAnalysis of time series, 时间序列分析
7 J5 ?, r' s# M% sAnalysis of variance, 方差分析: v5 ~7 r( G' Y: E5 U
Angular transformation, 角转换, V. W5 ]5 i- g2 H
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
" y% L2 t2 _0 Z7 A! H# k7 y ^ PANOVA Models, 方差分析模型
- B; I# r, j( H0 w+ _Arcing, 弧/弧旋
9 E! j$ [5 d) i- H3 s$ x; gArcsine transformation, 反正弦变换" m) A, t8 Q$ @/ a
Area under the curve, 曲线面积: {4 L9 a- t% L/ m+ |7 b: O
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 8 o* L* g$ V1 B" R3 e
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 8 Z% C" Y. T: M6 X* P) O& E
Arithmetic grid paper, 算术格纸
+ ?) c' D6 m0 v' B2 T; j1 WArithmetic mean, 算术平均数6 ]* e5 \0 U% y2 ~5 P% n1 k" j
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
: n4 f5 R9 ^) ^, ]/ NAssessing fit, 拟合的评估
y7 |4 ^% p, i9 kAssociative laws, 结合律! j. K3 T# ~% K
Asymmetric distribution, 非对称分布
# P" O5 c4 c# ~$ BAsymptotic bias, 渐近偏倚
9 ~0 J5 Y7 W) f7 h+ E* T& PAsymptotic efficiency, 渐近效率4 x9 i7 Z5 A& W( U+ I
Asymptotic variance, 渐近方差
' C8 i8 `/ Y6 Q3 tAttributable risk, 归因危险度
+ D. D2 c3 n; ]' s" T. UAttribute data, 属性资料& n$ R8 b# V$ n. D+ A! W( q
Attribution, 属性1 n% x- I+ r' R4 K" `+ V
Autocorrelation, 自相关% J, S3 [7 a |! E4 E+ d* A
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
; a8 x1 w; v, [0 k) o( AAverage, 平均数
6 z5 j3 k" O" u8 L- s0 i( ZAverage confidence interval length, 平均置信区间长度3 {6 t1 v9 C2 _ {. D& `
Average growth rate, 平均增长率
* K' l9 B6 }% d- nBar chart, 条形图( }" O; x5 }8 E! I7 s( m. Q
Bar graph, 条形图* t8 R7 f% N3 T7 k
Base period, 基期
4 e# v" ~6 q9 ^* RBayes' theorem , Bayes定理" Z! M/ B- `# \
Bell-shaped curve, 钟形曲线
( X' K5 p# L _: S# UBernoulli distribution, 伯努力分布
6 f2 R! |0 M% \ h( s3 F2 }! EBest-trim estimator, 最好切尾估计量
" k: S4 Z* f5 Y' C- UBias, 偏性
& a- ?5 z, ` o$ kBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归9 Y8 G8 q- Y& o$ v$ j( L! K
Binomial distribution, 二项分布( G# B, n$ @" q/ G( T
Bisquare, 双平方0 a: f7 P, J' C7 }. g) n- @! A2 |
Bivariate Correlate, 二变量相关$ G6 k6 k/ F) N
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布* V; f p2 y7 N/ P, B. B1 I- M
Bivariate normal population, 双变量正态总体% b1 ]( ~: \9 E4 s
Biweight interval, 双权区间( k" t" r9 E# ^$ v+ B- ]
Biweight M-estimator, 双权M估计量
. u. @ T5 s2 lBlock, 区组/配伍组/ E5 p& J( \; J& A$ {6 c
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
, G: |) c4 E; y* H5 iBoxplots, 箱线图/箱尾图
; h1 ^1 y% `, \, v5 [Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点5 ~( b- N9 z3 I1 J; v4 S+ }# ?5 H, g
Canonical correlation, 典型相关( [( U, ^4 q7 P4 j9 d) a
Caption, 纵标目
9 j; |1 \2 d: ?0 o; K; MCase-control study, 病例对照研究
0 V. r1 F+ Z9 f) kCategorical variable, 分类变量* M! B7 M3 _& t+ [4 z. A9 \
Catenary, 悬链线
+ U9 w: m! W! b5 M1 }8 LCauchy distribution, 柯西分布
: n* H* f; z2 p: l5 [4 C$ i9 g- l; l/ MCause-and-effect relationship, 因果关系; K$ ~. y! L1 d/ {2 N$ h; w" n1 N
Cell, 单元" t0 z8 X$ [1 d& m u
Censoring, 终检
4 H& y' d. Z' K% KCenter of symmetry, 对称中心0 `7 c4 T7 G* b- v3 Y
Centering and scaling, 中心化和定标+ p, |' d1 }& j8 V' ^% v1 y
Central tendency, 集中趋势/ H/ s" V v, E- I
Central value, 中心值
5 [9 ?1 @( o1 [- Z P L, s3 y9 ]CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测2 I( E, u2 N5 q! b+ I; K6 B. B
Chance, 机遇
2 q+ k+ w" d/ ~* r0 _: S) O* M$ JChance error, 随机误差7 x7 x4 [; l5 I$ X5 t- }
Chance variable, 随机变量
4 t! b' E* |& ~( A/ R* @2 e( OCharacteristic equation, 特征方程$ a M4 |1 `# k6 ?/ L
Characteristic root, 特征根
7 f! b, C x# R/ [$ t WCharacteristic vector, 特征向量4 o# V% C9 x- z: b" Z3 G: J! q4 T1 X
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则4 b+ f( Q( R4 \2 @/ f- o
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
$ p. V: C( [4 k4 c# `Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
# n3 k- g$ u/ }# oCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解% l; `0 F8 m3 A2 m
Circle chart, 圆图 ) c) w) f$ S; _/ ?
Class interval, 组距
) R2 Z- Q; t) n- aClass mid-value, 组中值9 `! a7 k! r! F% w
Class upper limit, 组上限
3 b9 Y0 @) L1 cClassified variable, 分类变量
/ b$ E3 V5 S8 WCluster analysis, 聚类分析# t# @3 t: j) }; C1 R1 ]
Cluster sampling, 整群抽样$ \% i7 Z& I$ k! n+ C8 ~; F
Code, 代码
/ w/ Q5 i6 j- M. U/ ^/ T w! aCoded data, 编码数据
: f9 `- g& a3 X) I3 {! w! B7 u5 q7 VCoding, 编码
' ^+ B7 A* {0 a3 X- u" Q! v6 @Coefficient of contingency, 列联系数
$ I7 K. q/ o1 r6 L) mCoefficient of determination, 决定系数
8 M# w# D! ?7 P. u/ Z: nCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
. M6 U0 b2 }1 y9 `5 RCoefficient of partial correlation, 偏相关系数5 x, u0 w( _7 |6 d* s" j) `0 T0 v
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数5 m) J/ P1 c# F7 r& W6 [. w
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数$ F! W) w# J" i" K7 h8 o' ~5 y
Coefficient of regression, 回归系数
$ B3 b% x% T7 m: ~" r: G. e4 ~Coefficient of skewness, 偏度系数5 r( P. w- z3 E' D2 {/ ]" G
Coefficient of variation, 变异系数' k# h1 h6 W( q1 L# z9 K
Cohort study, 队列研究
7 c% \3 v3 r# n' I4 z) |5 }/ [( ]0 oColumn, 列
9 T6 }- f3 A7 [9 FColumn effect, 列效应" o7 ~9 C8 }/ Y% Y
Column factor, 列因素* ^8 K' s: ^9 v) h
Combination pool, 合并
: C1 R+ k6 S# m; o7 l: @/ L. {$ aCombinative table, 组合表3 d5 N0 R" ]- D- W b
Common factor, 共性因子' K$ M) A# H2 X: m
Common regression coefficient, 公共回归系数
. {0 a9 f5 M' a. u2 g& Y& Z) T FCommon value, 共同值9 }6 h/ v2 c% d/ D. G" i/ M! f
Common variance, 公共方差
; ]$ q7 i$ [' K/ Z: jCommon variation, 公共变异
, x; z w$ V- d0 {! P5 O7 W- j7 VCommunality variance, 共性方差' z/ G7 q- {$ y% m+ U5 `
Comparability, 可比性2 w7 d: f/ a( y- {) J
Comparison of bathes, 批比较! q+ i$ W3 b/ C5 s) |# K! H7 j" |
Comparison value, 比较值1 w4 {4 j) h/ |3 l" E
Compartment model, 分部模型
7 N6 l( p5 @, p+ f+ ]- x: uCompassion, 伸缩& H6 U. n% G% i/ z2 P( p1 ?& k
Complement of an event, 补事件
; \2 t; F( i% P3 a, |8 yComplete association, 完全正相关
% }0 W2 c5 f3 x% ~( ]$ F9 wComplete dissociation, 完全不相关
" b5 Q' f I8 {5 H* ~Complete statistics, 完备统计量, S$ x# h0 R+ G- d+ `/ {
Completely randomized design, 完全随机化设计
* ?* G: D4 x8 i9 O$ OComposite event, 联合事件+ o# L) F) C$ P0 t& x
Composite events, 复合事件! x8 x9 P0 K" y6 }* P% t
Concavity, 凹性" D4 p7 a7 U% }4 r, j2 A" q
Conditional expectation, 条件期望( ?0 D. Q! r) ~0 i+ {5 F2 V+ {
Conditional likelihood, 条件似然
' M; [) ?5 y5 r0 CConditional probability, 条件概率/ S# p% D2 R4 m: y! m' A3 T$ x
Conditionally linear, 依条件线性1 B0 l, [! L+ K' O/ m
Confidence interval, 置信区间
) V* G1 Z' J) O5 u+ `5 hConfidence limit, 置信限
* o' c; J/ P2 o9 o4 |1 ^: N# EConfidence lower limit, 置信下限! I% K6 a F4 B4 }* W4 u
Confidence upper limit, 置信上限
# U2 Z" ~0 L' t; n/ Q) m6 B! k& hConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
1 x: ~/ s7 P! k0 QConfirmatory research, 证实性实验研究4 k. R* [( c+ o
Confounding factor, 混杂因素
- U; w: {4 g: H; _Conjoint, 联合分析
, I* S9 h5 g6 Y2 G0 lConsistency, 相合性
1 Z! W4 z W3 X/ y ]$ LConsistency check, 一致性检验' B: \. f0 F, P$ ^
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
$ z% k" h1 d, Y- N. D9 jConsistent estimate, 相合估计8 @8 t& u) Y7 _+ S5 s) o, M. L
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 p3 D6 n4 k L, {$ P0 y& X
Constraint, 约束3 @+ d0 B1 \6 V
Contaminated distribution, 污染分布 [! _/ n6 l7 b
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布2 z# w" c9 E6 b, r; m
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
* G: w) L- q8 J0 z) D# z" O+ E3 v6 @Contamination, 污染* e4 v. V' d" ^5 m
Contamination model, 污染模型; l! h8 z. Q: V
Contingency table, 列联表. g* I/ U" w/ B: o- D. ]7 n
Contour, 边界线
3 I5 a% w' n" O; k( R6 L) [Contribution rate, 贡献率
" ]1 C9 Q5 d6 W% l; e/ U- FControl, 对照
; z# ^/ Q6 K; ~: H( V% x; {1 dControlled experiments, 对照实验
. h) l" X5 V+ i) T! H! {6 nConventional depth, 常规深度" O m' h( @- [! F" x) L, v
Convolution, 卷积& i ^" |% ^& A0 ^6 n; b2 p+ q2 ^
Corrected factor, 校正因子6 Z( F7 X: N. `7 j) P
Corrected mean, 校正均值! h3 h+ V/ y: W* @, N* t
Correction coefficient, 校正系数
: E: d, | u: H# ^4 ]Correctness, 正确性4 H9 \6 t0 P/ A0 D+ p
Correlation coefficient, 相关系数2 a& C0 l/ N) |3 _! c, U
Correlation index, 相关指数
& ~( E0 w9 [/ Y: v% L, X& pCorrespondence, 对应
# ?8 ?6 f1 A- }5 i/ R& E5 _5 K" ]Counting, 计数; z: d$ B' c5 a1 F0 N5 C% j/ `
Counts, 计数/频数
6 I7 z5 E: v; i0 iCovariance, 协方差& v% \. X: K* b* z
Covariant, 共变
3 U4 T% b3 w! ZCox Regression, Cox回归/ j* V. E# @1 [7 J) f% i
Criteria for fitting, 拟合准则
, {; E7 W: @2 J8 o* D9 {Criteria of least squares, 最小二乘准则
3 m" H. w$ g6 b# c8 GCritical ratio, 临界比
+ h6 U. \3 X: N+ j, X4 eCritical region, 拒绝域
" \9 s6 T$ Y) D3 _* _4 pCritical value, 临界值
5 }3 W! V9 z, z2 N$ i0 z6 E4 [Cross-over design, 交叉设计
/ g9 w A. j( F9 Z) X$ [Cross-section analysis, 横断面分析
/ f' y; ]8 e7 V, ?5 wCross-section survey, 横断面调查 F6 U9 ?6 B7 h) m& D/ S
Crosstabs , 交叉表
8 K, ?7 F& J) c' QCross-tabulation table, 复合表
! Z' E9 F2 r3 |+ D" N9 FCube root, 立方根
8 e9 E- q% v" e: T' `2 L1 d4 {8 pCumulative distribution function, 分布函数5 J+ O! R3 X% r# c. y
Cumulative probability, 累计概率
6 P6 H6 p0 }* T) ?( b2 _& nCurvature, 曲率/弯曲' v; R0 Y( M: K
Curvature, 曲率
: t& H% o# |' c! g, {: p& |Curve fit , 曲线拟和 j4 t+ m+ ?9 a
Curve fitting, 曲线拟合
/ S& l5 Q+ `* b1 s! m3 R3 Z, kCurvilinear regression, 曲线回归
' U# e2 k2 f5 p) D% }! l0 I$ M, y4 jCurvilinear relation, 曲线关系
5 |. E% y3 ~% M/ MCut-and-try method, 尝试法: R' F5 D# }* x9 i$ G: A
Cycle, 周期
. e% ^' s/ p1 n# T# e5 d: nCyclist, 周期性1 W: W1 y9 X8 t, k
D test, D检验: n8 s) K: Y, R6 \2 K
Data acquisition, 资料收集- Y8 L- \3 G3 ?9 ^: v S4 T9 z8 K
Data bank, 数据库5 f1 a3 S& X* O0 n8 k# m" f+ y
Data capacity, 数据容量" W8 W" h6 c5 `( |0 P
Data deficiencies, 数据缺乏7 \- p/ u5 j( G1 X0 N. z
Data handling, 数据处理
6 W @* [. K% {: u- P7 wData manipulation, 数据处理
f8 z! j5 v+ d6 |- @- j6 {" ^Data processing, 数据处理
3 {* g' q/ X% @$ r+ T/ S( IData reduction, 数据缩减( ^# v- Q9 M) E; [, r \, e
Data set, 数据集
; O1 O$ `, s6 Z; CData sources, 数据来源. U$ H4 l0 c" u, S( L
Data transformation, 数据变换
( {# W: g1 k2 O( p" r9 w: AData validity, 数据有效性+ i. V% v) X- t3 B- [
Data-in, 数据输入
6 p( t0 X# }! t, c7 FData-out, 数据输出) K6 e+ L9 T. T: p
Dead time, 停滞期" l/ E. e/ ]) n+ }
Degree of freedom, 自由度
% ` j& R5 c8 x3 Y/ b/ X% R9 T; zDegree of precision, 精密度
; q: x& @: X/ L0 s* V2 m" M. [Degree of reliability, 可靠性程度
# c- K: e% T+ ?0 ~4 G" N" ODegression, 递减5 r3 t$ f! m( i0 W( @( G- ~
Density function, 密度函数" b' N" a# e' _3 n( r$ ^& V6 p2 P
Density of data points, 数据点的密度
8 R- t2 ~. b6 u6 J& B& o* QDependent variable, 应变量/依变量/因变量
3 j+ ?7 U/ B) P I0 ^% F' Z% Z5 VDependent variable, 因变量5 I, N' M( |5 ?+ q; @# S
Depth, 深度* ^& P5 y- G9 e+ e, q
Derivative matrix, 导数矩阵: E1 R# ?% j: Z. z
Derivative-free methods, 无导数方法
/ Q( w! g8 i5 E6 n2 Q; {Design, 设计* w- Y; j; s$ s2 L& p+ B% E
Determinacy, 确定性
+ Q$ I! Z2 U0 u6 _) _Determinant, 行列式( C1 X/ b1 \, [- E9 A9 _
Determinant, 决定因素
- p S* @4 q4 }1 n) ]! S8 ^* UDeviation, 离差
2 f7 W S! r" E; bDeviation from average, 离均差
& u; j0 F, }! x" D6 n$ O) pDiagnostic plot, 诊断图1 G2 E/ S* A2 ~) q& a
Dichotomous variable, 二分变量; Z6 T2 b/ T! A& L$ R5 a
Differential equation, 微分方程; v! `( M4 M- N8 Z
Direct standardization, 直接标准化法; m$ ]! L# V2 ?
Discrete variable, 离散型变量$ D- ~4 |( C$ ^+ s3 G7 @
DISCRIMINANT, 判断 1 s k+ \' P: f8 [9 w
Discriminant analysis, 判别分析! z7 |4 i7 R. ` b' z+ G
Discriminant coefficient, 判别系数' E( a0 h, ]) y
Discriminant function, 判别值
$ A' R/ Q% z& PDispersion, 散布/分散度6 w f9 O& W; J( S
Disproportional, 不成比例的
) g/ a! w( k8 ~1 g, i. DDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
! ^8 a! P0 v" A% T/ u* B* ]Distribution free, 分布无关性/免分布) ]+ S: T. ?7 A; V
Distribution shape, 分布形状
1 t5 }: x9 w) D) H! bDistribution-free method, 任意分布法9 L- C( r0 p& @3 X; R. A9 V
Distributive laws, 分配律
1 h: C I' A2 ^: y( N1 i$ Y1 T" HDisturbance, 随机扰动项# ?& a8 D, t, Z/ ]2 L0 m# M
Dose response curve, 剂量反应曲线+ t: X, I' k7 k$ j9 V3 ~
Double blind method, 双盲法( U5 Q# o5 @+ F( v8 x# u+ D
Double blind trial, 双盲试验
2 E. u+ j% f- T0 DDouble exponential distribution, 双指数分布
$ r% B& ^& I. T9 a; }Double logarithmic, 双对数
: q, Z' T/ Y( P+ E* B, u# sDownward rank, 降秩
$ m$ T( _* E! m1 d8 y/ w, EDual-space plot, 对偶空间图
/ C5 e& Y- m- B" [/ o3 i2 lDUD, 无导数方法
H6 _! g- ^; _, e1 m1 RDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
- ^5 B1 o. J( }) Q% d8 XEffect, 实验效应
1 e4 \! w7 j, e/ a- OEigenvalue, 特征值
& P" ^3 L6 J7 x( ]Eigenvector, 特征向量- N. X: {$ ^' m! V
Ellipse, 椭圆4 I- M: Y6 W5 [; L* U, C' T
Empirical distribution, 经验分布) X5 S" U3 p0 d# A {9 R. U
Empirical probability, 经验概率单位, d8 w- h, D+ f K
Enumeration data, 计数资料( P! z+ @) Q) `2 j& ~
Equal sun-class number, 相等次级组含量, r" u7 d( \$ Y5 g; B/ `" |) Y
Equally likely, 等可能
0 A! Q8 l% A Q0 c6 M" ^% mEquivariance, 同变性+ M8 c: D" P9 X! `9 W8 l: Y
Error, 误差/错误
. z: @+ Y7 S7 ^/ I! U6 EError of estimate, 估计误差6 {3 s: k" e8 D- @' G* d
Error type I, 第一类错误
* n5 D& v% N. u( T, z- uError type II, 第二类错误$ s+ e! K: @! T+ z5 P
Estimand, 被估量& _* @( q7 m2 Q) p
Estimated error mean squares, 估计误差均方
. c% F3 w, Y4 [0 ]Estimated error sum of squares, 估计误差平方和: K: o8 w5 X! }; N0 i$ V# A O
Euclidean distance, 欧式距离
0 c% ~8 U8 G. x- q MEvent, 事件
* K( Z) y- W) l- O" bEvent, 事件0 U' n% u& i6 y
Exceptional data point, 异常数据点
( T8 H/ d" b% Q: L' vExpectation plane, 期望平面
* ]+ k' c% U5 L& DExpectation surface, 期望曲面
9 T P7 G3 V$ u) u, |9 ]# _& \Expected values, 期望值
S$ F6 G4 D: D( L$ sExperiment, 实验
$ n) T' Y' C# \+ x9 kExperimental sampling, 试验抽样
# t) W9 a. L: _- UExperimental unit, 试验单位
& ]! k5 E0 n0 H7 P& jExplanatory variable, 说明变量
( ^5 b6 h2 [& y8 `. |6 n/ zExploratory data analysis, 探索性数据分析# j( j: n3 E+ H4 H% O
Explore Summarize, 探索-摘要
1 P+ |. i" q6 rExponential curve, 指数曲线4 D) q+ ~5 i; G E( L) z
Exponential growth, 指数式增长7 N% W" L- o X3 ?1 B1 C H
EXSMOOTH, 指数平滑方法 : i! B9 E$ l( s7 Q/ K6 r) O0 A
Extended fit, 扩充拟合# E0 l. O3 }2 B& T1 k- @; r
Extra parameter, 附加参数( ?7 b3 p% u8 J6 Z: H4 T
Extrapolation, 外推法) p1 `; I6 B8 j% [, _% w& A, ^4 W# l
Extreme observation, 末端观测值
1 W' ]8 }" `. ]# U: B D/ B/ w) t5 J( l1 fExtremes, 极端值/极值( H$ N2 \ W6 N' a5 q" ^: G& s
F distribution, F分布
3 j0 [7 r2 \ z/ \/ L T/ PF test, F检验
6 I$ \* i4 k8 n) EFactor, 因素/因子2 ]# q- Q9 \" x8 Y6 J" ^
Factor analysis, 因子分析9 M. Y3 i: t! x, Y, O, x7 w6 J/ }
Factor Analysis, 因子分析' c% \% Y* u1 l9 T) V
Factor score, 因子得分 ) S, ]: I! q2 Z- y4 X
Factorial, 阶乘
3 _ A F8 p& H) u8 _8 MFactorial design, 析因试验设计
5 L# \1 \. t* J3 v2 m, QFalse negative, 假阴性
_. W' x2 k' _0 k" N& e, M s3 VFalse negative error, 假阴性错误1 d, n, t ^: w9 u2 M, \
Family of distributions, 分布族
7 R6 ~8 ?, d2 v5 N; EFamily of estimators, 估计量族2 i: b* f4 l5 s6 N5 U6 p0 }
Fanning, 扇面+ q7 U( ~. ^4 S2 \, m1 T- l
Fatality rate, 病死率
- r+ l: y4 d0 }4 F5 iField investigation, 现场调查* l; Q* ~* B: D7 r: L+ l: Y0 W; f+ M2 {
Field survey, 现场调查. `6 Z4 x! k/ Q5 c% t) ]1 d
Finite population, 有限总体
: C$ H( X: ]# w( x% bFinite-sample, 有限样本
3 ~: K& p7 H9 |; TFirst derivative, 一阶导数9 U5 ^& B) z$ ~: f
First principal component, 第一主成分0 h: n& W3 n/ m
First quartile, 第一四分位数
6 [+ a$ Y& W0 K; \4 e+ k% b- sFisher information, 费雪信息量7 I K( [; @3 M' u w1 d8 T# V
Fitted value, 拟合值
$ q' }( j S& zFitting a curve, 曲线拟合
4 k- u/ B+ e+ l. U+ GFixed base, 定基
+ h4 n; F1 t+ H$ v Z$ GFluctuation, 随机起伏
6 L5 ~9 A( }! AForecast, 预测) z$ H8 J E# V
Four fold table, 四格表
" {9 B8 j) ~3 ~1 bFourth, 四分点
: w% V+ N' `; q$ D, qFraction blow, 左侧比率6 z. b0 Q8 ^" G2 a* N2 a
Fractional error, 相对误差& T3 G; Y% N S0 i' F5 A
Frequency, 频率- b& r8 a( B% U, S! f
Frequency polygon, 频数多边图( a, U3 O. F) ?! p( G% }. g1 ~
Frontier point, 界限点
( [( g: O$ r5 O/ T& cFunction relationship, 泛函关系8 j- U0 i/ a7 A
Gamma distribution, 伽玛分布1 a% u s) B+ q* _- A2 L# w7 N4 K
Gauss increment, 高斯增量
2 N$ l8 i$ j, B+ I, f3 R; uGaussian distribution, 高斯分布/正态分布% q2 t$ v1 Z) s: q! T9 _8 B
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量4 z4 b$ c* z8 S) T1 D$ t# A
General census, 全面普查
- ?3 c: a# v ]& ]- F/ k LGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 " ]/ W2 ]/ ^' Y$ d
Geometric mean, 几何平均数) C6 P1 L1 p, z4 \: B5 l) g% g7 g
Gini's mean difference, 基尼均差
2 K! Q. \ X: h& \' d2 pGLM (General liner models), 一般线性模型
, A1 M! o! s8 }/ i- l1 w+ U; YGoodness of fit, 拟和优度/配合度2 W0 V4 P+ R' k5 G5 P
Gradient of determinant, 行列式的梯度
2 T/ U5 B/ F+ G" v8 [, wGraeco-Latin square, 希腊拉丁方0 G$ H) k% X$ r6 b
Grand mean, 总均值* y! V9 W$ f6 ~2 L% t- E; b. _
Gross errors, 重大错误# z. `4 l" _- J
Gross-error sensitivity, 大错敏感度5 G2 a% l& X) B: g E- @8 d, S
Group averages, 分组平均 j9 z1 d, `6 s% c# z
Grouped data, 分组资料
' N8 A6 t) R. K: }) ~# Z" IGuessed mean, 假定平均数- B% Z9 `$ ^; w
Half-life, 半衰期: X$ L/ O1 k6 Z1 \: |, I, u
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量0 E4 M8 r/ K4 P6 T5 M
Happenstance, 偶然事件
/ s( A8 p" u( H2 A2 V' e+ yHarmonic mean, 调和均数
* V2 Q* d/ a. b& s$ nHazard function, 风险均数
+ j# I+ @3 Z f9 f5 SHazard rate, 风险率
7 @0 O) l( H; o3 t3 ?Heading, 标目
2 X- G- @. t; K" v; I: i5 i2 rHeavy-tailed distribution, 重尾分布" h4 c0 K5 I* P/ g$ ^; A/ [! M- w
Hessian array, 海森立体阵 H( w( E7 b) S9 b
Heterogeneity, 不同质
; {5 F# b) ^+ [3 E# I3 dHeterogeneity of variance, 方差不齐
3 O e1 H0 h, u; \6 r- ? h% p. YHierarchical classification, 组内分组$ J) d% u, g1 {
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
1 s: j0 c: w: }+ G' |High-leverage point, 高杠杆率点
2 Q1 @! T1 k% |* @: [HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
' Z; B% [% x6 s0 T0 ^( JHinge, 折叶点3 k/ C* Z+ ?. ~5 u7 } C
Histogram, 直方图
( ?, o' s. j# n zHistorical cohort study, 历史性队列研究
4 p' I& ~/ H& x7 x P2 D- ^Holes, 空洞
/ _5 D9 }. S7 D& MHOMALS, 多重响应分析- G2 s% B2 n: A3 _" }2 y: n. `
Homogeneity of variance, 方差齐性
0 G9 V5 J; p* A }, k6 WHomogeneity test, 齐性检验
) S& h( y1 N$ ?8 X6 U& q! Y. X1 PHuber M-estimators, 休伯M估计量
6 R" T9 x, q9 K& z$ {! x) i THyperbola, 双曲线' J' k% o3 I0 A* ?
Hypothesis testing, 假设检验7 J4 ]4 \7 N' V1 ]: _
Hypothetical universe, 假设总体
( {2 y$ d0 {2 A5 z) }9 V0 I& ~Impossible event, 不可能事件
+ | ]! [! N+ d3 c6 p* t0 FIndependence, 独立性8 g: T) T; ~- N0 t3 A
Independent variable, 自变量
, L- n9 I( ]* e2 i7 P" ^- _Index, 指标/指数
& {7 D# m, c2 u; B" F5 B7 sIndirect standardization, 间接标准化法/ C- c, G% k5 V; K
Individual, 个体$ ?6 v% a9 U! Q' C- V4 M( T
Inference band, 推断带% f4 G) e0 t s
Infinite population, 无限总体1 v' S) G: W. V2 E5 q
Infinitely great, 无穷大
+ U. [2 G0 Z! M, Q; N: s- @, gInfinitely small, 无穷小
- ]: s8 V5 Z) q W+ ~+ qInfluence curve, 影响曲线6 A* x, o5 I7 J/ z8 r4 _5 M
Information capacity, 信息容量4 W9 {& r# c _/ ?/ ^1 N4 `
Initial condition, 初始条件
0 p! U6 E9 j) t9 ^Initial estimate, 初始估计值4 \7 {6 K+ O" B$ X: x
Initial level, 最初水平7 L' y' T- s2 f$ u1 q! _6 b
Interaction, 交互作用
6 b3 C! k+ D% D( DInteraction terms, 交互作用项
- C2 v. l0 U$ u, [$ Q9 }0 zIntercept, 截距$ h1 H: I; G6 q
Interpolation, 内插法
$ }' U- X$ R7 p. c4 V2 u1 m! oInterquartile range, 四分位距& j3 r7 I6 O; a4 |5 k8 U" ~9 A) c
Interval estimation, 区间估计5 {1 |$ r% b% S8 R/ _& a
Intervals of equal probability, 等概率区间: ?) s. r- ?9 Z, p
Intrinsic curvature, 固有曲率
" `3 X9 s( l) W0 w6 T7 ~$ NInvariance, 不变性3 X$ N0 p1 S! c& A) a; C# Z
Inverse matrix, 逆矩阵3 [) s/ D4 g3 u u" M; p
Inverse probability, 逆概率
0 I. p9 a/ f6 Z0 n/ FInverse sine transformation, 反正弦变换1 ?9 c5 n- _; M
Iteration, 迭代 0 t0 E: V$ U j# n/ s
Jacobian determinant, 雅可比行列式
: u F: g' p/ pJoint distribution function, 分布函数, p5 }- u: w, a6 T/ w7 p" t' j
Joint probability, 联合概率- |& Y# x% E) m8 Z2 |
Joint probability distribution, 联合概率分布
- l0 l. T5 \& F7 m6 C8 \1 KK means method, 逐步聚类法/ ~, A, g; h: D! }0 [" ?4 G; B
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
! h' V. ?6 {/ Y- J/ H' b# P8 hKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图 u3 f8 c9 s5 x( W6 `3 K' w
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
! ^7 `$ h1 U' P' GKinetic, 动力学3 p. C( T' l, ^* [3 L
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
# e# b- Y& C* F, @( }Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验4 v6 [2 }# Y3 I! P
Kurtosis, 峰度8 h5 ]5 j% X$ Y+ I1 j
Lack of fit, 失拟
0 E0 P; \+ s j5 C% wLadder of powers, 幂阶梯( b( m% C: Y' X) F6 C) o8 y7 Y
Lag, 滞后
8 k4 t4 R9 _. nLarge sample, 大样本7 D4 f+ l4 {1 b% Y
Large sample test, 大样本检验
3 R7 H; s* q7 t3 e. |+ K" P% m, cLatin square, 拉丁方; F4 m1 E. C5 ]# s7 r- s5 \; l' ]3 c
Latin square design, 拉丁方设计+ g$ {# j- d+ F, n
Leakage, 泄漏
1 H* T; Z$ |6 |0 p* ?Least favorable configuration, 最不利构形
# U0 U" g) C. }3 M% u" V. Z" JLeast favorable distribution, 最不利分布
9 r5 B ~7 L0 O& `' e1 T9 aLeast significant difference, 最小显著差法
8 @4 X: u4 s( s5 _0 [Least square method, 最小二乘法4 ]1 Q2 ]0 G7 V! O {
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计% I2 E( ~+ H1 O E) ^6 m" L% A
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合3 {: f& ^9 v+ w7 J4 o+ c% L# R/ _
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
. {' j8 e" V( f* PLegend, 图例
9 k) m) A. w: r% S2 d- uL-estimator, L估计量
; {1 T& w( G) VL-estimator of location, 位置L估计量; l- x& I$ p, X# I
L-estimator of scale, 尺度L估计量* G8 E" m& [. C. O- l( T
Level, 水平
. n' N1 ~* V1 K% y! u# t" `Life expectance, 预期期望寿命- X/ `9 g% d1 b/ X
Life table, 寿命表% N A/ v1 ]# R; U
Life table method, 生命表法
1 e% M6 D" g; _# n! D _( kLight-tailed distribution, 轻尾分布: l# V: j% Q' ^; [7 [
Likelihood function, 似然函数" w9 v9 F. v/ i1 n! i, H3 D ^
Likelihood ratio, 似然比5 O; W" B, c: e z* F% Z
line graph, 线图
& N. x! c, v0 R! s( ELinear correlation, 直线相关, E+ }9 A/ J& R* \
Linear equation, 线性方程
4 Z9 Q. Q0 H5 S7 f c, g; ^) c7 _Linear programming, 线性规划
- h8 L6 t6 @$ P2 KLinear regression, 直线回归
; @( h9 o: }* W7 F5 w0 D G; DLinear Regression, 线性回归! C" g$ w% r0 `5 `
Linear trend, 线性趋势
# Y- ^! M& y4 s) y% L! m6 lLoading, 载荷
# e: S- Y: G2 b( p! |5 K' aLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
7 ]( F: N" D& r, H' S, }$ TLocation equivariance, 位置同变性% N u8 X( Q3 c4 t2 t+ R
Location invariance, 位置不变性
. U! x7 t( S" MLocation scale family, 位置尺度族
; J& n4 z" y0 ELog rank test, 时序检验
- F3 E. a/ e6 ^$ ~5 R& ILogarithmic curve, 对数曲线
: {7 @9 C1 i2 _7 U+ G/ @+ x9 B( OLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
! k; Y) ?. k8 I/ |2 B8 |Logarithmic scale, 对数尺度$ w% E) m. n4 K) j
Logarithmic transformation, 对数变换
% w( W3 A" f' J wLogic check, 逻辑检查% G( ?2 C7 U" Z% T. B
Logistic distribution, 逻辑斯特分布' B2 M" E0 k+ m0 h
Logit transformation, Logit转换. |2 s" b+ k/ k2 H
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
, T5 i$ D+ E; b* W9 R mLognormal distribution, 对数正态分布) o! Z' e4 L" v/ g
Lost function, 损失函数2 p2 _8 v* T+ Z1 X- n1 }4 q
Low correlation, 低度相关* O r4 E2 Z6 X$ O u/ D9 I
Lower limit, 下限6 s8 Q1 P* T% c3 J
Lowest-attained variance, 最小可达方差; j7 t* p+ G" j& i: ^! {% ~
LSD, 最小显著差法的简称/ ^+ @: x+ D! Z+ q- C a
Lurking variable, 潜在变量8 w% R1 n3 |: K6 d2 D' Y( m4 u5 Q
Main effect, 主效应6 e. W; C1 u, w1 J
Major heading, 主辞标目) D; ?+ m1 e0 y( t5 J. B: b" Z
Marginal density function, 边缘密度函数
! L$ g/ r! g; O7 |) D& w qMarginal probability, 边缘概率
* |3 V/ ]9 |' L6 p" WMarginal probability distribution, 边缘概率分布/ v+ \+ y/ D ^8 l% ^
Matched data, 配对资料/ n# X4 @- Z' r' `; R8 U Y a! u
Matched distribution, 匹配过分布
! K. T: `5 _4 c2 S2 b W; K" vMatching of distribution, 分布的匹配& O9 n# z* a6 u1 l L
Matching of transformation, 变换的匹配
9 m0 R. h3 w3 SMathematical expectation, 数学期望. ]; D G! D8 v; r( a- t
Mathematical model, 数学模型& ]8 X Y8 h3 G5 ]) v3 y# L% I* B$ H
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
9 i! t0 I; u3 G. hMaximum likelihood method, 最大似然法
9 t4 R# r6 j [2 b$ s1 e1 }$ V4 OMean, 均数5 w) o$ F) m& W8 P9 P5 \% ]
Mean squares between groups, 组间均方
+ L7 B( w- A9 N1 zMean squares within group, 组内均方
* l5 {- ^: e: mMeans (Compare means), 均值-均值比较$ R6 ~- M7 u& E+ l3 k; _8 {
Median, 中位数
4 P& K0 J2 N" Z5 I& X# X) K: d3 ^' HMedian effective dose, 半数效量
8 ~; r/ I! B, Q# QMedian lethal dose, 半数致死量
$ I4 b- V# @) m$ i' c& y, ^Median polish, 中位数平滑2 N# r' v: R/ G: s
Median test, 中位数检验
( t) p2 W2 U2 {' ?6 \* \Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
/ N1 W" O+ p) ? IMinimum distance estimation, 最小距离估计4 U* x5 `, ]0 Q0 Q/ W1 c
Minimum effective dose, 最小有效量
0 Z+ u* ^1 ^! P8 j: iMinimum lethal dose, 最小致死量
; A" ?9 l) L, j( uMinimum variance estimator, 最小方差估计量
: h# o$ Y+ w7 W6 ]6 PMINITAB, 统计软件包
- m% b+ R- ?( L+ g ZMinor heading, 宾词标目# Y* F) J6 x. K5 |& o; G% o
Missing data, 缺失值% ?! b7 V/ C; z7 [) }, h: o
Model specification, 模型的确定/ ~. E/ a' E" i; f* h, p4 a
Modeling Statistics , 模型统计
/ K) _# V+ |0 E; FModels for outliers, 离群值模型6 R- ]1 C8 d) w
Modifying the model, 模型的修正
; {6 r5 N8 U/ J+ Z: s! vModulus of continuity, 连续性模
: H6 Q4 s( r9 D3 U d& @+ |1 YMorbidity, 发病率 4 Y5 j* u' f( {+ _* y' Z
Most favorable configuration, 最有利构形, P6 b7 ^' B! F* M- Z/ w' q# k6 d
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度$ d; l* e+ H, ^+ l
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
* j. y- e. y9 ?$ x8 \Multiple comparison, 多重比较
% x8 d7 t) w1 B* YMultiple correlation , 复相关
' q9 N; N9 f9 M- v, w @Multiple covariance, 多元协方差 Q% B8 q- C$ E% A; _! |
Multiple linear regression, 多元线性回归$ q: E" S3 d4 h9 W
Multiple response , 多重选项7 M3 t! E7 H. v" I0 |5 y+ E
Multiple solutions, 多解
# v: |- {; i% W+ |Multiplication theorem, 乘法定理/ q# h. [. }/ J1 t1 C
Multiresponse, 多元响应; e1 Q8 _8 P' Q8 F% Z
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
4 |, m0 ^( }$ J9 o* o$ _Multivariate T distribution, 多元T分布, g' `' ~8 T; y4 M+ u# J
Mutual exclusive, 互不相容. j( E& w8 v3 k# O
Mutual independence, 互相独立
+ h( B* X4 C( aNatural boundary, 自然边界
- l) p# F% u4 sNatural dead, 自然死亡
) }, o+ P$ O2 l. v# _0 Q7 INatural zero, 自然零- {2 b4 z+ l, @* o/ [" K
Negative correlation, 负相关
. l' }# r& f+ @% @Negative linear correlation, 负线性相关( u1 W; P1 ?' L5 ^. c7 g9 m
Negatively skewed, 负偏( K7 T! J! o. z' d' i
Newman-Keuls method, q检验- A$ ]+ o I5 j2 `* j1 b# c3 {
NK method, q检验* I" n5 o% ] [' y% {% G
No statistical significance, 无统计意义
8 T% g1 {' l1 d2 s0 nNominal variable, 名义变量
/ P- g" J- S5 D1 n1 A, wNonconstancy of variability, 变异的非定常性
+ h: {; e6 ?! K/ ?0 B3 hNonlinear regression, 非线性相关8 }/ ^: K! D. ?0 t+ s
Nonparametric statistics, 非参数统计
7 ` R+ K( `8 G( TNonparametric test, 非参数检验
0 `& o: {4 X' l/ eNonparametric tests, 非参数检验
# v8 j0 Z! B7 c5 t" N9 W1 dNormal deviate, 正态离差" K# `7 ?' `8 j# R9 L
Normal distribution, 正态分布
/ U; m/ i8 r/ @/ sNormal equation, 正规方程组
& R; q) P# z6 dNormal ranges, 正常范围! z$ w: F& y& j
Normal value, 正常值
( S2 [) E8 M* [' i! {Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数& O+ t3 V( h1 X1 B
Null hypothesis, 无效假设 I+ w [/ y( S: g+ b
Numerical variable, 数值变量
9 j7 z3 d6 V! U! G* T$ t+ ]3 OObjective function, 目标函数
1 j# U) V* C9 zObservation unit, 观察单位
7 n/ N6 b' p6 {5 S7 M9 G0 qObserved value, 观察值
; g8 F5 X% S6 o1 k! \4 K7 AOne sided test, 单侧检验
7 r& f6 D0 \ }4 |( Q; d) kOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
* \% l- O8 N" `7 b, l7 OOneway ANOVA , 单因素方差分析
& I+ V/ t6 \& l9 zOpen sequential trial, 开放型序贯设计. y0 |: g; b( v1 Q( j ?) Q( D5 M6 P
Optrim, 优切尾
; Y+ _1 m, S; `# WOptrim efficiency, 优切尾效率) r# f% |# f9 f' g9 \8 l) T* M
Order statistics, 顺序统计量0 g+ h6 S1 F" q6 W( v9 {& w4 H5 B
Ordered categories, 有序分类" x8 X; W" m: h/ B2 t2 j+ o
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
3 V3 {+ ^0 {2 S* y/ cOrdinal variable, 有序变量
6 z g3 l' m/ `0 ~- xOrthogonal basis, 正交基" {5 Z# [2 T) `7 l; K* O
Orthogonal design, 正交试验设计: J: ?& Z; z) a
Orthogonality conditions, 正交条件
/ b% A* _( k2 PORTHOPLAN, 正交设计
! t7 W, n$ J. w3 r Z1 mOutlier cutoffs, 离群值截断点* T6 v# F9 U7 g/ {" Y! B6 P% j
Outliers, 极端值
! Y- t& e% L. {3 b" sOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 / P8 N3 H' w( [: s
Overshoot, 迭代过度
- |# ?- V/ q5 c9 I/ yPaired design, 配对设计4 ~0 Y" Z& @' y( d0 x' [6 K
Paired sample, 配对样本1 k! R! @( g5 O( k6 r
Pairwise slopes, 成对斜率
* z7 i5 ~! J4 }$ U3 J# L/ gParabola, 抛物线
: u" z2 k1 M4 I9 s: lParallel tests, 平行试验- G$ C, F8 g1 y+ _3 w( P+ S1 g
Parameter, 参数1 E: T/ U. w- Q" C( d* p
Parametric statistics, 参数统计! \$ M) B' ]! j# z
Parametric test, 参数检验
8 O4 I5 b) J! G! I ?/ b8 JPartial correlation, 偏相关
0 Y7 d7 t! D \; mPartial regression, 偏回归8 m0 F2 L8 n& G, M- Z
Partial sorting, 偏排序
* @$ Z5 o8 ]% `, V b7 WPartials residuals, 偏残差
0 M4 l3 k1 b- U* L1 o$ RPattern, 模式
. v* c' a; O/ d1 j! G6 V- A. ?# SPearson curves, 皮尔逊曲线, o& ]% [7 B I4 U# s4 V
Peeling, 退层) L: ^0 ^& {4 k: o4 V
Percent bar graph, 百分条形图
! g S2 z8 J4 P( {7 u6 R$ A2 i+ VPercentage, 百分比
: h- K z/ e! c9 J& C& tPercentile, 百分位数6 f3 q. e4 P; q5 i
Percentile curves, 百分位曲线
' V, P1 d) [- j) b J! g2 f# PPeriodicity, 周期性. G0 O2 K/ i# F% P6 o9 Q
Permutation, 排列
# k5 v" t |" B7 e% s% L4 OP-estimator, P估计量5 J2 I! o, u2 U8 ^3 L' a% b
Pie graph, 饼图& G/ Q: h X; |" E: j
Pitman estimator, 皮特曼估计量
+ g5 H5 n2 w5 F; Y& l5 z0 c, F- f) kPivot, 枢轴量
a( {3 X9 \# T) n5 xPlanar, 平坦
0 _6 H! n8 n8 s, M2 p( ?Planar assumption, 平面的假设; \- U8 ^+ Y( E) s
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
6 k) v1 ^ J2 j4 cPoint estimation, 点估计
) |' p' `5 R9 V' g. }Poisson distribution, 泊松分布5 q/ R* W7 U2 c) ~9 N1 Z1 c
Polishing, 平滑
" b1 `& {5 B1 a7 Y- F9 P QPolled standard deviation, 合并标准差% I" C& N. J6 Z
Polled variance, 合并方差8 n" V% Q& ~ u0 s8 X+ j! \9 ^
Polygon, 多边图
' ^4 M+ t6 W; s* q S" N4 MPolynomial, 多项式% K/ S1 {& p+ ]8 `# x
Polynomial curve, 多项式曲线4 u+ m: g8 \/ B& m0 n5 R/ r
Population, 总体 V) h. j3 \, m
Population attributable risk, 人群归因危险度
4 r c/ z; @" Z# cPositive correlation, 正相关# w* ^' L, ^0 F o# B. p5 E$ Z6 @
Positively skewed, 正偏0 e, P5 V1 p% ^0 X1 H8 O2 B! l
Posterior distribution, 后验分布
& g, m* k0 V c% a! BPower of a test, 检验效能
8 z5 ^% |) S# g2 i! qPrecision, 精密度7 I4 t' T: i, k
Predicted value, 预测值
! b. d" z7 T5 m2 {" ^2 QPreliminary analysis, 预备性分析& T, v v9 ~, A( M. y% F) A
Principal component analysis, 主成分分析9 U4 M& p: A2 J, g6 A
Prior distribution, 先验分布" r+ A7 x' h* E# _
Prior probability, 先验概率
# A0 V" c6 v, d- d, j7 ]. b; DProbabilistic model, 概率模型
! S* s, q N2 nprobability, 概率
5 q% n) u% G2 x i) z1 w- AProbability density, 概率密度1 U( j$ F# O0 h' R' S5 f, s# H/ j
Product moment, 乘积矩/协方差
5 p5 t" L; [. }" K/ l KProfile trace, 截面迹图& j' D# ?5 b6 T2 R
Proportion, 比/构成比 i) D/ W+ e7 E, B
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
- g6 R7 G! x$ ^0 p8 |+ M xProportionate, 成比例) h+ a. r9 K6 O6 H; g
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量) d4 q9 Q8 ^" I! A6 i
Prospective study, 前瞻性调查
' j( t/ t8 a& q/ z4 P0 CProximities, 亲近性 ( W+ @! S7 Z/ u( R+ p: B$ u( I3 c
Pseudo F test, 近似F检验
) J- a1 t8 C0 A" v5 D! pPseudo model, 近似模型& F6 A/ I3 r% j4 ?# G
Pseudosigma, 伪标准差. ]8 m y; s5 w6 G5 g. z
Purposive sampling, 有目的抽样
- Y. B$ d- d' A$ s C! oQR decomposition, QR分解: q6 O% Z1 p0 b" Z: g* d- U
Quadratic approximation, 二次近似( ? `' I. P! f$ ]& J& U
Qualitative classification, 属性分类
* e4 |9 q( k/ J4 |$ YQualitative method, 定性方法
6 C) T. N$ c. yQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
, W8 ^% p) r4 o9 ^# m, wQuantitative analysis, 定量分析
# t3 c1 {6 F$ l+ }! h7 A+ ~Quartile, 四分位数! n: ^! b$ ]% x0 g5 k5 r2 g7 L
Quick Cluster, 快速聚类/ s/ B9 A; `4 |
Radix sort, 基数排序
% {; n6 i$ ~. O+ K: F/ T3 eRandom allocation, 随机化分组
; b; _" {/ D& W8 W* l: u$ Z1 vRandom blocks design, 随机区组设计/ p" f5 x$ J% M. E* q
Random event, 随机事件% _) h* S: W4 ~/ U
Randomization, 随机化
0 z7 c4 v7 c. P; d) ^: a S" A! SRange, 极差/全距4 g1 Q$ k; ]+ u
Rank correlation, 等级相关
9 l; @) v' n+ h( j5 F& b1 v$ YRank sum test, 秩和检验! J7 s$ j! G, S+ V3 C; P% i
Rank test, 秩检验) i( s: r5 }* X$ H+ Z, D6 G& F; U
Ranked data, 等级资料3 z d6 E- p0 J* ]* z4 h7 Q! Q4 {3 G
Rate, 比率
% @, {0 t2 N3 ~5 f4 F4 d1 ^/ q! q3 ^) VRatio, 比例
5 y7 Z5 _( O$ J3 Q; w! P' s' `Raw data, 原始资料
* L% y( n# v7 y) y. PRaw residual, 原始残差7 _( J( s0 z2 i9 U: a/ x6 h
Rayleigh's test, 雷氏检验
7 m y8 y- ^6 W0 WRayleigh's Z, 雷氏Z值
/ p; \' z" R2 @0 cReciprocal, 倒数( S/ s% @$ t- M# W# G
Reciprocal transformation, 倒数变换
0 U* [5 v$ c- VRecording, 记录' P# p1 K+ `3 Y4 D6 J3 [- y2 b
Redescending estimators, 回降估计量
% z% O9 ?* @7 GReducing dimensions, 降维
4 k8 ?* c) Y3 B h; SRe-expression, 重新表达( i. o& p8 j1 X" J5 r
Reference set, 标准组
/ y$ ~9 y! [& w3 {, V. ^6 jRegion of acceptance, 接受域4 r# H! {& j3 R$ s. k9 C0 l) I b
Regression coefficient, 回归系数# O, S B+ l$ ~; M5 x( ^
Regression sum of square, 回归平方和
# Q: X* E+ W. B3 Y. F1 wRejection point, 拒绝点3 P# ~3 T" B; f8 z% b; P
Relative dispersion, 相对离散度
% k0 d8 A. S1 P* H8 W8 qRelative number, 相对数- d( ?* X% Q0 A7 K
Reliability, 可靠性
" W: ], M3 E: X# C `; U. X. KReparametrization, 重新设置参数1 m, L0 |) c, M( k" R
Replication, 重复8 o* u, y( x2 E* Q% M. K
Report Summaries, 报告摘要( Q- @& `; g; e4 q7 z! `
Residual sum of square, 剩余平方和3 G0 C& i/ m1 E6 j3 M
Resistance, 耐抗性
; o* h/ n& F+ _: y" jResistant line, 耐抗线: k0 s( G/ {$ h1 }9 U# N# h2 L
Resistant technique, 耐抗技术
4 E' s l' {- A* Y- CR-estimator of location, 位置R估计量
1 Y# _4 O2 d$ k2 {: p+ KR-estimator of scale, 尺度R估计量
8 u+ Z/ U8 o, w) w5 FRetrospective study, 回顾性调查4 G# g8 ? H# q+ d) X9 g4 G7 ^, P) B
Ridge trace, 岭迹
! _8 Z) q& ?, m9 T* p) c4 ARidit analysis, Ridit分析8 Q/ I a) U$ U4 f
Rotation, 旋转
9 K& u: H! z" {8 X1 Y; ]Rounding, 舍入
- y/ G6 x+ g4 Y& k+ [Row, 行
* g. H6 n+ N+ p$ v9 Y2 g" ]Row effects, 行效应' b( y0 s8 y3 k' t
Row factor, 行因素# K9 Y4 C0 c, c. p
RXC table, RXC表
3 x# |5 u; ?" L+ jSample, 样本! ?' c7 s3 g9 N: w' j
Sample regression coefficient, 样本回归系数
: j* l* Q/ L( t, [* jSample size, 样本量
; S. G! m" `" YSample standard deviation, 样本标准差
' X4 R f% x, z W# F% c/ @4 @: {Sampling error, 抽样误差
6 G) ^7 L; V, f4 GSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包) ?* c) j6 V7 i( J
Scale, 尺度/量表; e# s9 b/ }6 A6 k+ D; A
Scatter diagram, 散点图
, ?' q9 B5 v: b/ Q2 TSchematic plot, 示意图/简图
. t' ~% ?- D7 ]! C& N& nScore test, 计分检验
9 Y& i p, n4 sScreening, 筛检
( a" P5 K( h5 O0 b* MSEASON, 季节分析
7 h) Z* p' h" v3 i! S$ ^Second derivative, 二阶导数4 |4 M( X5 c& R# B% Q) p7 K
Second principal component, 第二主成分
7 B4 K; A/ m$ I7 _SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ' F6 V9 U% E+ ~/ M
Semi-logarithmic graph, 半对数图0 M. _0 ]% L4 V y' q
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
- q# u5 V9 B. t1 u$ L9 uSensitivity curve, 敏感度曲线& [* }3 r; T w: d/ l
Sequential analysis, 贯序分析
: m$ o/ |7 J: {Sequential data set, 顺序数据集7 z3 ?7 x ?5 d7 v
Sequential design, 贯序设计+ f; }# o. l. B% f% F$ n
Sequential method, 贯序法
. D9 k2 q, L6 W/ L" xSequential test, 贯序检验法# F& P# _) s s) e$ D
Serial tests, 系列试验
* L$ J& S& P/ e$ ?Short-cut method, 简捷法 6 y2 x9 R( J, ]' z- v
Sigmoid curve, S形曲线& G& ?$ D% e, C0 I1 A# h' @
Sign function, 正负号函数
( E' N$ V6 N P; o; E+ ?Sign test, 符号检验" r4 ?% \% Y' W, F
Signed rank, 符号秩
) x- E- U# O3 T6 lSignificance test, 显著性检验
- n: X- O+ @, ~/ ]$ b9 q) f* \Significant figure, 有效数字$ @! Y2 u6 s8 u6 P" K% ^. W
Simple cluster sampling, 简单整群抽样& r- Z, w* d7 q7 a
Simple correlation, 简单相关" S8 w& M# b& ~: l
Simple random sampling, 简单随机抽样/ X h v% S5 z3 i( j* n# Y- g% Q
Simple regression, 简单回归
" ?* D x r) D n9 q' }- Nsimple table, 简单表
2 U3 E+ x: S0 E; M6 Y. VSine estimator, 正弦估计量
/ ?; ~; r# y( m, S* H. I1 K' }Single-valued estimate, 单值估计# G, R/ z1 c2 o: O7 ?0 M. ]# a
Singular matrix, 奇异矩阵
# `# F; o7 a3 }. u GSkewed distribution, 偏斜分布; d a( @( g' Z. ^9 P5 i! g' q Q- {
Skewness, 偏度7 K! `0 `# O9 k ]0 ]. X/ X
Slash distribution, 斜线分布1 s7 S7 _! ]- K% C3 v" V( f: q
Slope, 斜率
4 R8 K8 B! o' s! LSmirnov test, 斯米尔诺夫检验* f8 X. R5 b' E5 f
Source of variation, 变异来源
: Q$ |# y. V& S A* mSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关) y2 d0 Z$ N! u0 ]& D! S9 X2 s8 K
Specific factor, 特殊因子
7 Y& X5 u" a1 C" K3 i# s1 zSpecific factor variance, 特殊因子方差/ H) y( s# N4 ]
Spectra , 频谱
' g6 V1 W0 t" {0 z @5 o; SSpherical distribution, 球型正态分布
5 Q7 t8 W1 L4 Y8 O: CSpread, 展布 A1 U/ ~7 y$ X0 E& ~
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
1 @# R+ l& x( s S$ r, sSpurious correlation, 假性相关
5 d9 H$ B5 k( E. `& l0 y; YSquare root transformation, 平方根变换: ?7 c; ~0 c, q. W
Stabilizing variance, 稳定方差7 R8 ~& R' V' n( O
Standard deviation, 标准差 g6 @) B/ n( W/ e& h. W- i2 u, k
Standard error, 标准误
1 b" {0 n- A: P) H: uStandard error of difference, 差别的标准误3 c9 w- f0 R% p
Standard error of estimate, 标准估计误差8 J) t+ E M5 n) x0 \* f9 |
Standard error of rate, 率的标准误3 y3 y; r; W* i6 Q; V9 I0 I- {
Standard normal distribution, 标准正态分布* x5 q+ p) v7 X4 p/ L) V6 G5 j7 p
Standardization, 标准化* T0 o4 T; q7 N% b2 |
Starting value, 起始值5 ]7 o6 v& N; _( t6 n" j, j! r
Statistic, 统计量 `1 Z; D& H3 p. y& E
Statistical control, 统计控制) A& d* a3 {, K# S
Statistical graph, 统计图
0 F% g4 _; D9 v$ `Statistical inference, 统计推断9 a$ G4 p& Y1 Q* V2 D
Statistical table, 统计表& v2 r9 D, ~" X- c
Steepest descent, 最速下降法
O: j- N% k9 b! O" R. XStem and leaf display, 茎叶图
3 u9 c/ h, X$ Z6 cStep factor, 步长因子
' M: j( G: Z8 N; UStepwise regression, 逐步回归, A! `+ [" Z6 T8 Z3 M
Storage, 存
2 F, L4 V& r. E+ a3 sStrata, 层（复数）
8 t# [% c- A2 ^Stratified sampling, 分层抽样+ Y% C7 H' O) b8 p) E6 V
Stratified sampling, 分层抽样! O8 _( c8 m' F0 R% ?% t
Strength, 强度
# c7 O- Q0 N+ T: fStringency, 严密性% \" c E5 F- u% Z# c$ R( D2 h
Structural relationship, 结构关系# A. x. S1 I0 c# q( X0 @
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
2 s) \ o2 ?% v5 QSub-class numbers, 次级组含量* @$ @9 }" l1 s2 U
Subdividing, 分割2 ^1 u9 M t% v( M' q5 K4 e
Sufficient statistic, 充分统计量
, P" _0 w$ ?$ D3 I! ]) _Sum of products, 积和
, G; z' h6 q! L n. Y$ JSum of squares, 离差平方和1 z5 O" E/ }" N$ r: r
Sum of squares about regression, 回归平方和
4 C$ u' e$ ~# P& x4 P8 ZSum of squares between groups, 组间平方和
% j5 q9 Z! ]# H( n' D0 ESum of squares of partial regression, 偏回归平方和
5 ]8 l' e4 d+ \* P/ |* ]: {; C7 SSure event, 必然事件
" G8 W& y! M. MSurvey, 调查* D. u1 U# A' T/ V& Q8 j
Survival, 生存分析
6 L& d; {- H$ E( mSurvival rate, 生存率
( I5 \& }7 ]5 V9 mSuspended root gram, 悬吊根图4 ^4 ?$ w" E! G7 O9 I) x
Symmetry, 对称
* o/ u. j9 _6 U* ~" P6 _1 {+ ^Systematic error, 系统误差5 P; d9 Q" I5 l8 C0 \( _+ y
Systematic sampling, 系统抽样3 S5 b. v* l4 \, r5 }" p
Tags, 标签; g0 e8 i# }7 E; {! S0 f' ]$ a" n
Tail area, 尾部面积
$ g1 c. a: d cTail length, 尾长, `, j, J/ `/ @+ S4 z3 G8 g
Tail weight, 尾重
{; [8 ?- u2 m' z. T" c/ A4 QTangent line, 切线
+ J# ^0 |1 C# Y9 J& Z& l# GTarget distribution, 目标分布# x8 f7 c' g( C4 G
Taylor series, 泰勒级数
7 I. S& c6 t; g! [6 |* ?# i# \Tendency of dispersion, 离散趋势
9 t4 z6 B, n% n* |. J* |Testing of hypotheses, 假设检验
/ A# k; ^; i4 L2 wTheoretical frequency, 理论频数8 M, P2 J) U3 p
Time series, 时间序列6 }$ s6 Y- R% r+ R/ `, u8 k+ ?
Tolerance interval, 容忍区间# R, ~9 i+ |/ B H% G7 b2 f
Tolerance lower limit, 容忍下限" }# S# [$ ~/ k% `* S, Y+ q$ _8 r E
Tolerance upper limit, 容忍上限
6 w8 r# `' i9 w$ WTorsion, 扰率
% ^) i M3 S' C# } \% ~Total sum of square, 总平方和
5 ~1 c7 g% K; ~. ETotal variation, 总变异& X5 i. H: Q6 A1 R) I' X' ?/ W
Transformation, 转换; }6 {5 ~5 z' Y/ e
Treatment, 处理7 E" O4 c6 x k1 O9 t/ {
Trend, 趋势
1 h3 `6 |4 \* v! f! i' STrend of percentage, 百分比趋势( Q; D" Q$ l# E; e9 m: b
Trial, 试验& N0 C' R* M8 j" {7 P# _
Trial and error method, 试错法) M2 ~3 t9 u O: r" L$ ?: c
Tuning constant, 细调常数
7 g" g1 t* b$ qTwo sided test, 双向检验/ d/ q U. Y% [; B+ E
Two-stage least squares, 二阶最小平方
: F ?' p! S' oTwo-stage sampling, 二阶段抽样6 I- H& S+ W$ X; \- o3 a* g
Two-tailed test, 双侧检验
! n$ Y+ z$ e/ l& h# Q0 fTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析1 k0 }' L, |& e% K+ G1 Q
Two-way table, 双向表' R9 T. ~$ G' g- V* o
Type I error, 一类错误/α错误% g* L7 Z! N; y d
Type II error, 二类错误/β错误
% q6 ?6 _' o) k: o7 xUMVU, 方差一致最小无偏估计简称& R! o. E# Y& T3 T+ \
Unbiased estimate, 无偏估计
) g' Y, J2 B; [$ ]$ U7 x. a5 BUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
# m3 O2 |( y9 f/ PUnequal subclass number, 不等次级组含量
9 [1 c4 f) b/ d: K2 g5 tUngrouped data, 不分组资料' g/ q1 m3 S; R) }
Uniform coordinate, 均匀坐标" R; W) [3 A# g! M& W- \, ?
Uniform distribution, 均匀分布
* `9 T9 o p2 t; kUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计- H% ~2 E6 D9 r/ h5 h
Unit, 单元0 l! N; R( N5 K" W' q+ A) {& ~- \
Unordered categories, 无序分类1 |9 S; M# h n% T) j( ~
Upper limit, 上限
1 K/ E9 H) @6 OUpward rank, 升秩
4 a: \* n+ s! G o# N: jVague concept, 模糊概念" q1 V, r5 R& d4 a: `1 ?
Validity, 有效性
6 H/ |. A2 n) M* D4 z, A8 r) TVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计) L9 B9 `0 X. Q8 L
Variability, 变异性
7 U, \ P& I; H+ y) OVariable, 变量; C. J' y. H4 c8 u8 I" i( p @
Variance, 方差
, o; X$ z& w- J s6 e) k2 }0 S ~Variation, 变异7 Z/ u7 U- e3 a8 H5 r& l
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
# C4 M F/ E6 f# MVolume of distribution, 容积
$ X- V! w6 V( E7 m! M: AW test, W检验! j# F! u2 h( g* M( U! r7 _; v. [- k' ^" P
Weibull distribution, 威布尔分布
0 B0 r8 h! |/ ?) WWeight, 权数
/ l; F0 ]! S: p( s PWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验6 D& d& ^1 a9 j) U3 J" m
Weighted linear regression method, 加权直线回归8 i; w/ f# V& L+ f/ T0 y0 z6 C$ I
Weighted mean, 加权平均数- X& h0 S) h. D9 H" ^% S, G: o) B1 R
Weighted mean square, 加权平均方差- I* E; M9 l4 m3 ~ D ^+ S1 ~4 Q
Weighted sum of square, 加权平方和
4 N3 I' `, j1 q6 R; }7 ~Weighting coefficient, 权重系数
9 C3 T4 O# t1 P0 F# NWeighting method, 加权法
% V- A& `) t3 r2 jW-estimation, W估计量% w! V. a, v3 Q# {- h; Q4 b; n
W-estimation of location, 位置W估计量8 e' l$ x/ ]2 h/ p
Width, 宽度! `) ^* A9 {3 o, S' f& P* W
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
( P2 h. Z% B; _* g' D2 _Wild point, 野点/狂点
) ?% u$ F( H _: VWild value, 野值/狂值
. u/ x- E3 S( `7 ?7 F; q! FWinsorized mean, 缩尾均值! `. j1 t1 X" }% l/ l
Withdraw, 失访 ) P. p6 g% c( f& R9 G
Youden's index, 尤登指数
9 r4 Q: {: g F* U( K/ I# K; hZ test, Z检验; ]* k9 c& G. C1 Z% k4 b0 ^
Zero correlation, 零相关
2 r- ^5 _0 J) F. \8 \Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
