|
|
Absolute deviation, 绝对离差8 N* \9 x M, c. b6 A' X0 p
Absolute number, 绝对数* B2 d5 N6 `4 I
Absolute residuals, 绝对残差
2 F% x9 Y! q' MAcceleration array, 加速度立体阵( @/ L* N) f$ v7 o( p
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度+ |/ a# d! r9 M3 |2 p- ^8 Q
Acceleration normal, 法向加速度
4 O& H) t+ o3 @& EAcceleration space dimension, 加速度空间的维数' j* q$ ~( y& l- k+ c7 w
Acceleration tangential, 切向加速度1 a' X/ T. F! V2 y- X2 y& G6 }& q
Acceleration vector, 加速度向量6 F! V4 Q% v% k3 v7 s
Acceptable hypothesis, 可接受假设
5 k: e3 y6 v( ?6 \" y& R& ]3 qAccumulation, 累积
/ ]2 d) }0 u& U# _7 _9 U# WAccuracy, 准确度
; I: c( k% w; J6 I! QActual frequency, 实际频数, f# W' v: T' b% J
Adaptive estimator, 自适应估计量& W' h6 E6 w) R% E; b+ y& M+ h
Addition, 相加& H1 y; c- \7 N( d* R- H, o" ~
Addition theorem, 加法定理
( g) n+ ?: E5 r0 G: oAdditivity, 可加性9 g: G2 a* T0 s
Adjusted rate, 调整率
/ {9 e1 X+ p8 b" {7 u/ m8 IAdjusted value, 校正值 M1 O0 n6 [1 L
Admissible error, 容许误差5 ^, k- J& M3 B3 Z4 C; r8 {9 I
Aggregation, 聚集性
0 K0 j6 G/ K- Q; UAlternative hypothesis, 备择假设$ s* U6 f* S6 J, f* z# H6 U2 }: f# t
Among groups, 组间
2 k2 o* |( |, z( z: {' t9 E, FAmounts, 总量
# K/ p v8 v# e; |4 DAnalysis of correlation, 相关分析
: T0 e# u- k2 H& q& vAnalysis of covariance, 协方差分析
: v9 G2 C/ i9 Q: j; {+ DAnalysis of regression, 回归分析
4 ]+ r6 Q- Y1 n2 B9 w* Z: CAnalysis of time series, 时间序列分析' d" p( P0 s/ ~# h( o7 S9 B$ l2 Y
Analysis of variance, 方差分析3 O9 Z! a+ \" }
Angular transformation, 角转换
9 h: |' A6 G) _4 e- n, W) uANOVA （analysis of variance）, 方差分析
$ F: {# f6 S5 I! IANOVA Models, 方差分析模型8 z, w1 ^3 E& t) ?1 K
Arcing, 弧/弧旋
6 E# H; ^: j/ h1 t7 k5 _# [9 qArcsine transformation, 反正弦变换
' v4 b5 K& F" }2 g* \! i) fArea under the curve, 曲线面积" `0 m; p& ]: S, b: K1 Z
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
, o3 P. u, _ sARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
0 X5 ? P. [1 Y, r" b, JArithmetic grid paper, 算术格纸/ u$ b: x, M$ r
Arithmetic mean, 算术平均数& p$ I' _( O M" G+ ^4 ~
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
# J( ?0 p1 M- r* O! K; NAssessing fit, 拟合的评估4 `& l+ V$ Z- @) x" G/ _
Associative laws, 结合律" F0 G& j/ K2 V( k9 b
Asymmetric distribution, 非对称分布
( ^1 B v1 {' h3 V5 j# C& I. a. ?Asymptotic bias, 渐近偏倚
9 E4 J( q4 |) j; L kAsymptotic efficiency, 渐近效率
0 y- z" O8 x0 b3 u2 AAsymptotic variance, 渐近方差* I5 j- x3 o. X& h/ g+ A
Attributable risk, 归因危险度1 G5 U+ O4 N* A% P! I
Attribute data, 属性资料
1 B, i8 F7 G1 F4 l" F r9 j4 sAttribution, 属性
* m3 K4 F6 \( b- [Autocorrelation, 自相关
+ A3 W9 J% c ^) k% B$ o; n h0 q% hAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
5 L( Q" i5 @8 X' F9 Z! mAverage, 平均数
5 ]; v, R& a& z5 @) WAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
1 o5 z" S& a% X! ]9 [7 NAverage growth rate, 平均增长率
" |" ?6 l; s8 D- |# _9 W7 mBar chart, 条形图
+ R$ D' d) p, ^" |! }* }0 cBar graph, 条形图
& H7 q& Z% v, C' S0 g2 d' e+ g, HBase period, 基期
- H7 Q. n# I' q) _4 o' j+ NBayes' theorem , Bayes定理5 P. c7 q3 \' L
Bell-shaped curve, 钟形曲线! H: E; M1 f. ]4 ]3 d$ {" p
Bernoulli distribution, 伯努力分布
* p: @7 Z+ O9 u0 n& A1 ? nBest-trim estimator, 最好切尾估计量/ l r! Q7 r! p6 g H: s6 ]
Bias, 偏性+ N( D7 G; i5 J4 {& u- K D
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归' @9 {" B# R6 S6 V4 _+ z
Binomial distribution, 二项分布4 w( k R( [+ H) G$ V
Bisquare, 双平方
) K9 ~; K( G4 x- ]5 {; D' T2 SBivariate Correlate, 二变量相关
1 i0 [! n- q, j* ]Bivariate normal distribution, 双变量正态分布/ B/ O8 N1 w m7 j9 t' p* g5 S9 h
Bivariate normal population, 双变量正态总体7 \$ Q0 d4 t5 f% w
Biweight interval, 双权区间
1 n5 w1 I' Z/ g) C! YBiweight M-estimator, 双权M估计量! D2 L8 x$ H% t2 a6 r5 V& E
Block, 区组/配伍组
$ [; A( c1 b. @, z+ s! ZBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包. @ J% F6 H( q+ K: ]& k
Boxplots, 箱线图/箱尾图
$ X6 @: M; z% y7 Z) u7 OBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
; _1 h5 ]/ M" k2 E6 A3 e# ^8 ECanonical correlation, 典型相关# T6 s! f3 k" k( w+ i0 R0 `
Caption, 纵标目
7 |6 R& p* u, x& X, m4 ZCase-control study, 病例对照研究
) D- M! C' N9 R; sCategorical variable, 分类变量1 W3 Y( n, S( v G0 {0 F. ~
Catenary, 悬链线
0 H# R% `# d7 G6 N& c1 A$ `, _Cauchy distribution, 柯西分布
: `$ N# m) u, x1 XCause-and-effect relationship, 因果关系9 w3 x8 {0 [1 K) u! z1 Y$ E
Cell, 单元
7 h! X6 m4 T4 UCensoring, 终检
3 y, ?. R. L) t* M1 F8 RCenter of symmetry, 对称中心
4 m# f3 L& }8 hCentering and scaling, 中心化和定标6 {( Y. R. i+ W% b5 I
Central tendency, 集中趋势
' Z. t+ e3 T1 U- K6 KCentral value, 中心值6 w) |1 T- u4 z' x, U u/ J
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测4 \6 _9 [% l" X$ F0 r
Chance, 机遇
; r4 A2 U. G5 _" C# iChance error, 随机误差# h6 y$ C! r% j4 Q" O
Chance variable, 随机变量; u+ L4 J/ T( o# o0 C9 J& h
Characteristic equation, 特征方程: ]- z9 g0 y( J& ^; e
Characteristic root, 特征根( M6 w; b- |+ V5 U5 S# f, q
Characteristic vector, 特征向量' {) S8 Y3 c; b
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 m" i! e X' n+ L [Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
4 O n' b; {$ L+ q9 rChi-square test, 卡方检验/χ2检验
- {! X/ }/ ^* NCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解: O: \' l; i! U, M3 r k: i
Circle chart, 圆图
' r2 b! c8 ^! W$ uClass interval, 组距* h- e# r1 ~% Z5 p: q
Class mid-value, 组中值! p: H. t+ u9 |" j* O
Class upper limit, 组上限2 Y9 u: q% a: L' t! w7 H" d1 G' n
Classified variable, 分类变量3 Y2 Y a4 o! a P# U5 C1 A; }; d U
Cluster analysis, 聚类分析" r0 A0 x8 [2 `, N6 l
Cluster sampling, 整群抽样: _% v8 X9 T& Y
Code, 代码
$ G# Q' l, D, Z1 \7 _) w* B$ tCoded data, 编码数据
" O+ Q. r8 c9 C0 p8 SCoding, 编码
9 t7 M! E/ Q0 D6 o+ m5 R9 S( l* wCoefficient of contingency, 列联系数
6 ?% A6 k* V% {; ]+ }6 TCoefficient of determination, 决定系数
6 u- K! l" @% P1 jCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
2 ~" t( A" o9 r! A$ I- Z1 QCoefficient of partial correlation, 偏相关系数7 ^4 @2 i8 F7 @# M7 w# H5 C T
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
* { M, A4 x1 q# h! ^0 jCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
$ S' f! ^! v; q- kCoefficient of regression, 回归系数+ e+ j8 I2 {- m( R& ?
Coefficient of skewness, 偏度系数/ V0 {$ `2 z! L( c
Coefficient of variation, 变异系数
8 H1 j1 G5 F/ s5 p& F4 }Cohort study, 队列研究1 C {' T% n6 M' T+ a p
Column, 列2 ?; |! G6 f+ Q2 Y
Column effect, 列效应
! t; l z' n$ k7 b9 ZColumn factor, 列因素" n9 I& a& H0 v5 ?! n! w
Combination pool, 合并
, o* J+ M+ ^: v4 p+ X7 BCombinative table, 组合表
9 S$ p, \- z, U0 }Common factor, 共性因子: {" V- e$ T7 b" a* U
Common regression coefficient, 公共回归系数2 i7 p4 w4 R$ K$ C. Z
Common value, 共同值
2 U z' H* o- s/ l$ @Common variance, 公共方差9 C6 Q: {0 u/ w( e1 \, Z' d
Common variation, 公共变异. h- w4 }2 s6 S0 C
Communality variance, 共性方差
& l, L, K' b+ y: UComparability, 可比性
& I6 }/ A5 K2 c( w0 tComparison of bathes, 批比较- M( U, T) D, Z3 Z) y
Comparison value, 比较值
8 c0 O4 I' E, S" W# p9 Q( f u! M! dCompartment model, 分部模型3 e$ E0 S9 [) M7 d
Compassion, 伸缩
( \& b E6 H7 c: t. C$ r/ m' d) {, LComplement of an event, 补事件
3 l! h1 |6 g+ k( w x o% l lComplete association, 完全正相关( k& z+ `! R9 g* v3 w
Complete dissociation, 完全不相关
2 d7 e. U% X- B# MComplete statistics, 完备统计量
6 k. B$ v! l+ [6 n0 GCompletely randomized design, 完全随机化设计! H! s3 f1 g1 f* S1 T$ A
Composite event, 联合事件# U# H1 E7 Q3 i2 j4 n* p
Composite events, 复合事件7 i! T- \& ]! j4 ?3 u& A- ]
Concavity, 凹性
/ L! n4 H3 g% kConditional expectation, 条件期望
5 Y0 S. r2 Z v; d, RConditional likelihood, 条件似然
+ \7 A: P3 x& F& H' K0 U* d4 r x5 c9 vConditional probability, 条件概率$ S& ]1 K2 J. j& D
Conditionally linear, 依条件线性6 {# X' |5 l* k, F* B( h
Confidence interval, 置信区间
& S9 {" C' ]0 N; K5 fConfidence limit, 置信限) T* u# ^/ z' v0 \+ ?- q
Confidence lower limit, 置信下限
8 b3 _4 P% g: O$ bConfidence upper limit, 置信上限
7 B& R7 L6 V+ \7 ]Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析0 U9 G7 I6 H: V8 a q' h& _) x
Confirmatory research, 证实性实验研究
" K( U- K- f7 Y2 r2 zConfounding factor, 混杂因素0 {" A/ p: L n' i5 l
Conjoint, 联合分析
; F1 b- o8 \2 W6 h4 }Consistency, 相合性& N0 O$ d% `$ i- p- G4 m3 _" f" u
Consistency check, 一致性检验
, ?, H2 T. Q& R9 N5 f" mConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
. M: ?, l/ r5 ]) i0 H3 o% OConsistent estimate, 相合估计
& Z b) o7 M, XConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归8 [# x, U6 p7 r) o# p" Y4 o
Constraint, 约束 ], F6 Q2 | H# S d
Contaminated distribution, 污染分布
1 U( t) ]8 E; d a8 l6 a9 G# rContaminated Gausssian, 污染高斯分布
! v" _6 c2 T5 S' D3 ]Contaminated normal distribution, 污染正态分布
; o; X& V& r9 U* i, lContamination, 污染
6 s0 c- c; @5 X4 j2 nContamination model, 污染模型0 y# n' W- K& b. K$ Y
Contingency table, 列联表
; B2 R# ^% ^) A5 L" O; m) qContour, 边界线& C, f2 N% q# r: M# p
Contribution rate, 贡献率" J4 |0 w% a/ m" | |9 @
Control, 对照
4 N. ^6 D! D4 T, g+ w% `Controlled experiments, 对照实验( I* o( q" H$ K
Conventional depth, 常规深度
2 G. K' J' O0 F% w" I! sConvolution, 卷积
8 j* q: r' x$ [& p q7 SCorrected factor, 校正因子
! Z- o4 B! ]& \& m" L# I' j9 ^Corrected mean, 校正均值& e: B1 F- u, w$ l9 p8 F* Z
Correction coefficient, 校正系数( r9 m" K" p& ~1 o8 g* \
Correctness, 正确性$ b4 f, Q# J1 L+ X: g
Correlation coefficient, 相关系数) C9 |9 z2 Q# J% ]. V8 n0 `
Correlation index, 相关指数! j* h2 n& H) C4 P- h6 X- q
Correspondence, 对应6 j) S$ @* X z$ ]
Counting, 计数
* |1 [; D T/ F2 |: R) HCounts, 计数/频数
' j2 n3 p0 h2 p$ |9 I4 v$ ~Covariance, 协方差
. n; K. g0 N" ECovariant, 共变
- m' {+ e& s GCox Regression, Cox回归
% m+ F7 p' o1 _7 x UCriteria for fitting, 拟合准则& ? g7 R8 ^( V# n
Criteria of least squares, 最小二乘准则( h9 e9 @8 l+ j' n4 z/ n. p
Critical ratio, 临界比4 N1 g7 n& }/ h/ [ e
Critical region, 拒绝域- n A3 `. j W
Critical value, 临界值
6 W" T3 `: M# m, `8 f) iCross-over design, 交叉设计
8 Y9 l' i4 z& r& O4 H" f7 F$ SCross-section analysis, 横断面分析
: @* O( E m1 h; x1 v- FCross-section survey, 横断面调查0 |9 Z. y1 J2 [% ]* ]5 K7 v
Crosstabs , 交叉表
/ x$ S$ S7 ^" Q* DCross-tabulation table, 复合表4 {: ~& N$ g# v% u3 N2 h
Cube root, 立方根/ W% i7 R8 R2 s8 N( s$ o. O( i
Cumulative distribution function, 分布函数1 t- Q+ E# R6 w7 p
Cumulative probability, 累计概率+ G4 k- y0 Z7 E
Curvature, 曲率/弯曲6 I8 u9 _) t+ q6 L
Curvature, 曲率* v3 Q; o0 ]9 y) a g
Curve fit , 曲线拟和 ' O( Z, J# @3 U. [- l
Curve fitting, 曲线拟合5 M, V. A6 G. `3 M: e
Curvilinear regression, 曲线回归3 d+ h4 m, O/ r; Y5 X
Curvilinear relation, 曲线关系, Y# u9 q6 K& s$ g
Cut-and-try method, 尝试法2 M! n6 k$ O" s1 W8 U8 B
Cycle, 周期$ B. Z- y. H" h4 h; V* ?6 n- i5 E4 O
Cyclist, 周期性
7 k" j3 |. F9 Z2 l3 w$ dD test, D检验
4 B+ d0 n* v5 wData acquisition, 资料收集3 z9 }. a0 d W8 h% ?" c9 E% [) w
Data bank, 数据库
, h+ [5 E0 M. N( V% `- [7 }/ RData capacity, 数据容量
9 w% q2 v# c4 K& S. a2 UData deficiencies, 数据缺乏
3 C8 R7 f( k- a6 n+ m5 l& NData handling, 数据处理
$ X) U( C" a0 N1 ^Data manipulation, 数据处理4 f7 Y3 l# ]! S; M% U4 M2 S6 y
Data processing, 数据处理, i7 t9 f* _) q- G9 M5 q6 U
Data reduction, 数据缩减
* K$ H2 x* d( Y1 N" M- q0 AData set, 数据集/ Z$ S" B: K R& q% ^
Data sources, 数据来源# [8 x5 l5 j9 {8 D! T: `7 k* G; F
Data transformation, 数据变换! M! @' s+ @' G4 y9 x- K {
Data validity, 数据有效性
* `+ S4 c8 i3 O3 e- U, p8 M1 qData-in, 数据输入
$ |* L5 U. p; a1 LData-out, 数据输出
1 v. L C3 f- X# IDead time, 停滞期# j* ^4 h7 r7 N! \/ h- g* G4 r* |( u
Degree of freedom, 自由度
8 g. x0 d* B# rDegree of precision, 精密度+ N! Q: i# j1 m& Y: q
Degree of reliability, 可靠性程度
5 a( q H% \& Y/ rDegression, 递减
* [/ v! f {- A/ o% iDensity function, 密度函数
# w( E& f7 T: y9 IDensity of data points, 数据点的密度
0 ~- u7 U% F* Q r) nDependent variable, 应变量/依变量/因变量. a1 d, E3 _2 A+ r2 L: ~
Dependent variable, 因变量
7 g3 K( o6 y; t# x& @3 VDepth, 深度9 E$ I# }: A' Y
Derivative matrix, 导数矩阵
; y( J4 a( L" `Derivative-free methods, 无导数方法
# A7 z4 }& h# T$ j9 u! {' GDesign, 设计
5 A/ c' v/ N& ZDeterminacy, 确定性5 a7 S1 a% h9 h" K2 s' Q; K C6 `
Determinant, 行列式- Z2 G8 e# k. o5 ^+ `4 V
Determinant, 决定因素
0 k) b% }7 O( s8 g; o8 @Deviation, 离差
$ D S* t2 `; _* {, P- ?, bDeviation from average, 离均差: v2 \4 L: T0 d A
Diagnostic plot, 诊断图/ d2 |2 g5 D- l3 ~/ _) Y& \9 p
Dichotomous variable, 二分变量* U9 M) z8 l! I
Differential equation, 微分方程" h7 E% H& j9 r7 D
Direct standardization, 直接标准化法# s( I, w* z R( [0 g7 A$ `
Discrete variable, 离散型变量
5 `8 f! A2 ~# y& x( \" b+ a9 u* D2 YDISCRIMINANT, 判断 7 W( a' M7 Y3 @% u
Discriminant analysis, 判别分析- L/ w5 P$ `% s3 q9 _2 o& o! r
Discriminant coefficient, 判别系数 ?5 E# m: _' o5 C& H
Discriminant function, 判别值! z5 r! K) z* l( e; m+ X, i
Dispersion, 散布/分散度5 U2 C1 u; b/ s% u
Disproportional, 不成比例的( L8 {$ p% C) U# F9 I& F1 l
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量6 C* j$ x5 b" B4 z1 B- s6 B
Distribution free, 分布无关性/免分布
/ s1 e4 l4 G ^5 t& xDistribution shape, 分布形状
) _4 i$ M" m3 F/ bDistribution-free method, 任意分布法) E9 f' {3 @6 a" y& e5 I! m5 s
Distributive laws, 分配律
9 U5 S" z& _0 G) }% YDisturbance, 随机扰动项
/ d9 A$ ]& G8 A& O4 q; |/ SDose response curve, 剂量反应曲线
' ?0 P! U, n6 O2 QDouble blind method, 双盲法) E+ Y8 A$ Z' U5 U" S, `
Double blind trial, 双盲试验7 P9 h) p7 z! G7 z4 _( X8 C0 R7 T
Double exponential distribution, 双指数分布: @) ]/ B Q" c, z
Double logarithmic, 双对数+ v a$ Z# o$ ?# Z4 z; r
Downward rank, 降秩) q/ X/ u O9 i1 O! J: C: @) G; t
Dual-space plot, 对偶空间图
9 J& h V* f' J7 ^- U4 ~2 c6 f5 W/ \DUD, 无导数方法" \4 A: m% _, m( o3 D) o
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
+ W. b6 X* T( v' X5 b. QEffect, 实验效应2 F2 i" E) w+ x! m$ H/ J
Eigenvalue, 特征值
$ z/ Z0 Q' K4 s( o2 CEigenvector, 特征向量' ~8 n6 h& O+ B7 J& \2 X& s
Ellipse, 椭圆: @4 p, W+ J7 Z
Empirical distribution, 经验分布% R. i6 r) _7 e/ ?" h- @+ A1 G
Empirical probability, 经验概率单位" z9 J6 m( \6 ^, P
Enumeration data, 计数资料4 @) Z, R/ A5 U" ?8 O, m
Equal sun-class number, 相等次级组含量/ }. E: \# B+ ?* T8 F* ]$ U& y# g
Equally likely, 等可能: Y! Z& O: E, ~; R
Equivariance, 同变性
4 D' {* e3 J- a8 C8 W* FError, 误差/错误' E4 j0 y9 y! r7 S8 n$ q
Error of estimate, 估计误差
( `' H* _, v7 _. |Error type I, 第一类错误
0 w5 o/ I9 ~ C, u3 OError type II, 第二类错误
; o m& p# H; q0 |- {Estimand, 被估量4 Q6 N9 c) C: k, l
Estimated error mean squares, 估计误差均方, x6 F2 F4 C. {6 ?( T( u
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和6 z" p* S9 J# z% `, d2 Y7 S/ ^7 d" x1 J
Euclidean distance, 欧式距离+ S0 M: G+ H3 S/ m( D+ a
Event, 事件4 F0 {% L5 m) |
Event, 事件1 F1 K3 p9 H, Z" E* S; a
Exceptional data point, 异常数据点8 @+ Z* ]$ U/ @1 k0 |* {! C% a
Expectation plane, 期望平面% m% H# L+ {" }+ b
Expectation surface, 期望曲面
4 k, `" A0 f9 S7 ~3 B0 E0 {Expected values, 期望值: x& D3 W3 k G( H
Experiment, 实验6 ]% b' @, X8 ?' G- C: m6 ]% Y; ~
Experimental sampling, 试验抽样
, k# i3 o! Q/ x. Y0 V; R. `0 dExperimental unit, 试验单位) l5 B& A! K6 [1 E' P% |9 A h+ o
Explanatory variable, 说明变量* `5 t( F( w( |. v$ @( z! k
Exploratory data analysis, 探索性数据分析2 @- a) j9 C2 |, H# H+ t
Explore Summarize, 探索-摘要% ]: E4 g# C6 @: }0 x/ G) A: C
Exponential curve, 指数曲线
7 i; p, @: e7 h x- ^Exponential growth, 指数式增长
) \0 _* c3 H+ }. Y& A# ?EXSMOOTH, 指数平滑方法
0 X9 ]9 K% H7 q3 mExtended fit, 扩充拟合' f* f/ a# I$ B3 F0 x) b( |
Extra parameter, 附加参数
* ~& `9 E# K# l5 L {/ e. ]Extrapolation, 外推法
( ^ }' c+ D& g% k2 l1 IExtreme observation, 末端观测值: |3 G1 z' r- {/ L# C
Extremes, 极端值/极值
3 N. H& L% F2 W# ]% G9 v2 D7 [! @F distribution, F分布
0 ]( c3 D7 U y7 u8 LF test, F检验
* M! E S$ n, ?; E# ^5 w0 h/ JFactor, 因素/因子
- Y4 e2 \, R+ S! R* k& T, {Factor analysis, 因子分析2 A$ D! ~: w9 ~3 T2 V& a3 a6 r
Factor Analysis, 因子分析0 E$ l9 H0 i p
Factor score, 因子得分
; x8 ~. Y$ y% W1 w0 u# aFactorial, 阶乘0 B& U3 ?) r1 o1 R1 }6 U& e
Factorial design, 析因试验设计, K( l+ m8 _! x5 a' h: U* E
False negative, 假阴性% `- O2 J2 X1 }" j) Y7 n6 Q
False negative error, 假阴性错误
) p' j: z, G6 X6 QFamily of distributions, 分布族
4 \, w% i4 n F) Q0 `% B; o! rFamily of estimators, 估计量族2 F) x8 c _# z9 [+ Y, L
Fanning, 扇面
# @; I# U% I# H+ H2 W& ^: m, tFatality rate, 病死率! O" U3 e+ n5 L- A' x4 T
Field investigation, 现场调查. |0 r' K5 z! ]2 W9 D9 A& X
Field survey, 现场调查
/ D* v* {3 D7 m" p) w qFinite population, 有限总体
' b0 u5 M t( D/ X; p0 bFinite-sample, 有限样本. E7 t# B: X. M! j2 _) w8 e
First derivative, 一阶导数
$ `# Y @% [; w, CFirst principal component, 第一主成分
% C( v" x7 x, E1 X3 r4 w" N$ i! TFirst quartile, 第一四分位数% J* j2 L. `5 R+ \4 X
Fisher information, 费雪信息量
: \5 a! F! I8 S0 a# F! d: WFitted value, 拟合值
% W' X1 y8 u# P% @6 j0 ~7 a5 qFitting a curve, 曲线拟合5 Y# o( W0 S5 P% J2 v9 j
Fixed base, 定基6 ] {2 @" E) ^& o; A! x: N
Fluctuation, 随机起伏' t( ^1 } @$ @8 J' e
Forecast, 预测
7 K3 V; F6 @! |5 V# K0 w/ ~6 j w. h: t2 AFour fold table, 四格表+ S( o1 \) P' w% t
Fourth, 四分点, e f1 r% l& J) {0 r! [9 H) ]
Fraction blow, 左侧比率
9 ~( T7 p3 d4 K6 ` ]8 y( wFractional error, 相对误差+ q' b1 Z) o9 l0 C
Frequency, 频率
( l( Y. D4 U& K, uFrequency polygon, 频数多边图7 w" r! S9 f4 o. V% {
Frontier point, 界限点/ a n) `, n9 i2 h: L; C2 n
Function relationship, 泛函关系1 j* g# _: r6 C# F5 \7 x$ d9 Y
Gamma distribution, 伽玛分布/ O: @# k6 g( w0 N: p0 ~' H! H
Gauss increment, 高斯增量2 F* N3 N8 U( k) p
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布- N2 m( C$ O0 J8 T+ a
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量* q" f1 k' ^. H6 V! i' w" n' @) o& y
General census, 全面普查4 H. U- e& f/ n& v! \8 p% D, X: u$ U+ p
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
8 `1 ]" F/ g/ N' U, i# x) q1 LGeometric mean, 几何平均数
* e9 |3 t2 \! g$ iGini's mean difference, 基尼均差
9 n4 r4 i4 t, U/ FGLM (General liner models), 一般线性模型
0 R! A' o' a+ G8 QGoodness of fit, 拟和优度/配合度
0 a4 x' @; m: S; s8 E; B/ Z- PGradient of determinant, 行列式的梯度2 n0 V/ q% U: N
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方6 }4 c) H6 \4 z o' t
Grand mean, 总均值: Y( r1 K U# s* R3 R" T; P- i
Gross errors, 重大错误) }6 M3 B1 N; ~- o9 J
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
% o# {/ s: ?; S! b! kGroup averages, 分组平均
) M M# q$ z; rGrouped data, 分组资料
* |: i. l% i9 P- Y3 v4 L6 wGuessed mean, 假定平均数5 A' G# {( B' ]/ E* q8 b3 {+ ]" y
Half-life, 半衰期
4 \, [- g, e, O& M1 UHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
4 C/ V& l. K" x8 P: T: J5 k) aHappenstance, 偶然事件8 y5 b( l6 q$ u# i9 U- s
Harmonic mean, 调和均数
( \0 N# O; [' Q3 wHazard function, 风险均数
f1 t, Z9 f1 G5 l& f$ S0 c) jHazard rate, 风险率4 q: p h% V5 t7 [+ N* w( A2 B
Heading, 标目
8 U0 b2 ~; {* d4 _, r( vHeavy-tailed distribution, 重尾分布
' `' H( Y/ {) z8 FHessian array, 海森立体阵
- K1 }' P8 J( i' h) q$ l) e4 NHeterogeneity, 不同质
z# X" V, L; c5 o* V0 CHeterogeneity of variance, 方差不齐
$ u/ y: X1 [- z! `0 ` S' @3 t! eHierarchical classification, 组内分组5 {; d3 C K+ g# R$ ]2 ~
Hierarchical clustering method, 系统聚类法+ \: w2 L H+ c2 l
High-leverage point, 高杠杆率点: a1 u9 ]1 Y: G' v' L4 V7 |( P. f
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
& B1 x5 y) g5 i; RHinge, 折叶点
' y& e$ {, a/ a! l- z. RHistogram, 直方图' l ]/ L- S0 J. s: ?. W1 B
Historical cohort study, 历史性队列研究 & T# {- b' |# E0 G$ a
Holes, 空洞. ?* @. n* x8 E+ Y% U- c- n
HOMALS, 多重响应分析$ S3 A8 B! P d9 U5 ?7 }
Homogeneity of variance, 方差齐性
& W+ w2 H- g- R" @9 C( N |Homogeneity test, 齐性检验 h- K/ G' k% e" |0 \
Huber M-estimators, 休伯M估计量& b, ]" [4 s6 x0 f
Hyperbola, 双曲线9 [4 b2 ~' i( ?# e6 D
Hypothesis testing, 假设检验
# A% U \( o" yHypothetical universe, 假设总体' O' _! | k9 q( H
Impossible event, 不可能事件
4 J* ?5 b' t% s$ \* \) e4 \Independence, 独立性) R! i' m( F, L: m8 Q5 @
Independent variable, 自变量
+ O+ R% {& c4 KIndex, 指标/指数9 K3 r# `7 m! m* o
Indirect standardization, 间接标准化法6 y6 u) U: w: `# H6 p
Individual, 个体( Z- r* r# F" [6 @; q! t
Inference band, 推断带
$ U( J: d0 ~) B* Q' x. hInfinite population, 无限总体& c a& f1 p6 g' x' X
Infinitely great, 无穷大$ N0 V; v' e" a* V$ x
Infinitely small, 无穷小
" e0 l5 w( J2 o' LInfluence curve, 影响曲线
: ?+ k& s, [, w& N2 i1 Y/ xInformation capacity, 信息容量
* n5 A4 j- f. ]6 _5 RInitial condition, 初始条件& \ l# ]( j6 S0 y6 A8 {3 S
Initial estimate, 初始估计值- V5 W5 ^- ^4 P" q: F! s
Initial level, 最初水平$ H u- ?6 q- Q9 B( F3 ]
Interaction, 交互作用
2 Y! u7 O: p) yInteraction terms, 交互作用项
& S/ b" r" M% k1 l' `3 _' ^$ ?Intercept, 截距
: K) \ g3 `2 e8 s4 f1 }% P; S! f5 eInterpolation, 内插法1 t7 r' B/ A2 `9 w- y; s$ B8 k
Interquartile range, 四分位距
9 F# q7 p; t8 hInterval estimation, 区间估计) U1 c. O6 S0 U( c% o7 I% [
Intervals of equal probability, 等概率区间
! K, ^$ [+ f% X6 B MIntrinsic curvature, 固有曲率
* L |+ q9 n+ _5 v0 w% b t2 o$ gInvariance, 不变性
* x6 Y1 ?! l- Y! X+ jInverse matrix, 逆矩阵0 L+ [" s3 ~ n* z9 ]
Inverse probability, 逆概率
: q' C* Z9 J- o, ~* Y9 ?Inverse sine transformation, 反正弦变换5 k5 Z) v$ j4 R/ }. R8 R6 r5 {' r8 t
Iteration, 迭代
; A( | d7 P4 U. WJacobian determinant, 雅可比行列式
" g* n C* v R4 I$ U yJoint distribution function, 分布函数
/ p; E/ q; K7 @" gJoint probability, 联合概率
" A1 Y" Z2 L+ T# h( U) GJoint probability distribution, 联合概率分布
4 a$ T, G* _3 F0 K& EK means method, 逐步聚类法
9 f# C( [2 j* {2 zKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
& Q! h+ G8 s7 V* YKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ n) m0 _2 n) g9 K, SKendall's rank correlation, Kendall等级相关! C0 L8 Y" u1 z0 L) Q5 h3 ~: x
Kinetic, 动力学% e( o$ ?! X% E$ W# p( y. G
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
& n3 Y! Q$ Z/ Z8 V4 v8 J8 wKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
0 ~. H b+ I5 v; b. cKurtosis, 峰度
q; H. ~8 K& i8 ~4 i( s# K/ I3 qLack of fit, 失拟
! A2 ]% u0 H2 Y8 ?* OLadder of powers, 幂阶梯
+ O }6 L, z) y4 J* b" RLag, 滞后5 I; ^3 q9 [( m9 }4 B
Large sample, 大样本: A, _' R% i0 \; t5 W) g5 f
Large sample test, 大样本检验
+ X) e, ^" X; qLatin square, 拉丁方/ C% o* X0 C' w' F
Latin square design, 拉丁方设计3 ^: ]" [; Q9 C! m/ w
Leakage, 泄漏
1 z9 M8 m) A/ B0 y5 GLeast favorable configuration, 最不利构形
2 I3 d! d% l# ?% Q6 L- ELeast favorable distribution, 最不利分布6 @3 D8 K7 ?$ J" i) b
Least significant difference, 最小显著差法! \3 D$ m' O# `4 C% Z
Least square method, 最小二乘法" ^2 E- w j2 ^/ `# s1 g
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计( b1 {- Q5 K" ^0 B5 Y4 }. f: V/ |
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合" t0 g! V1 f1 \
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线) g+ c, E/ E* F' c; ]0 Y
Legend, 图例% o; w$ n. G( ^0 L
L-estimator, L估计量3 _! w. b/ f" _+ J6 |7 D
L-estimator of location, 位置L估计量
( i/ I1 W4 j8 e! Q9 [4 z' jL-estimator of scale, 尺度L估计量
4 h) p; \) S0 g; \0 B* iLevel, 水平
( S7 F x# h% T3 gLife expectance, 预期期望寿命3 E4 d T3 e0 }6 u' G
Life table, 寿命表6 `, G* ^* g- N$ Q- v2 m
Life table method, 生命表法- F7 h3 U- ~* a" W# U
Light-tailed distribution, 轻尾分布6 m, a+ ^0 { O7 \9 G1 i" T8 r
Likelihood function, 似然函数
1 W0 K$ g0 g3 Y5 O$ Q# S' ^Likelihood ratio, 似然比% Y b9 y% x, I: t; g F' i: h
line graph, 线图
2 \- Q( x4 }; X/ ` M: dLinear correlation, 直线相关
& v" M7 W: y( [' R& O9 M5 ?. O$ F- @Linear equation, 线性方程( X% u W n3 P* k( X) c
Linear programming, 线性规划
! }" w2 J! f; yLinear regression, 直线回归+ y( s6 N4 b& b
Linear Regression, 线性回归
3 {& N( l) }* y% _* bLinear trend, 线性趋势
# l- F: n+ v/ P2 [9 b' vLoading, 载荷
# d0 }& b- s4 s" QLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
) x/ e' @! C/ c$ g' M S0 _Location equivariance, 位置同变性
3 o0 q4 I6 k' E, ?Location invariance, 位置不变性
: n f6 P, c$ \" O/ C% yLocation scale family, 位置尺度族
9 S1 A2 c# K' TLog rank test, 时序检验 , I- p E$ _% z: E, x
Logarithmic curve, 对数曲线
2 i/ Q9 r g8 K4 N2 R. V% f1 SLogarithmic normal distribution, 对数正态分布" F7 ]. V9 N$ t
Logarithmic scale, 对数尺度
1 u+ T( u2 D# gLogarithmic transformation, 对数变换& K, Q4 d* N1 J( A/ |: T- \0 F
Logic check, 逻辑检查
/ I7 C: d0 E( B3 V# U9 xLogistic distribution, 逻辑斯特分布
4 g: [$ t8 {) u' e5 q& t* \Logit transformation, Logit转换
6 j- |' w% E7 L& ^( j, JLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
; V: j2 d1 e" N+ S: i# zLognormal distribution, 对数正态分布
* O2 I8 A" U( k1 z$ |2 uLost function, 损失函数
: A7 R5 Q: r/ T% X4 X1 o' D( ILow correlation, 低度相关 [7 K5 `7 r9 V% B7 ^) t
Lower limit, 下限) ?& C% [( S$ s$ i/ |: u
Lowest-attained variance, 最小可达方差* u! d& G! w9 Z9 Z4 C/ e& k
LSD, 最小显著差法的简称- I+ H9 e" L: ^+ S
Lurking variable, 潜在变量6 Q# s7 j) G2 K M7 [4 e- ~
Main effect, 主效应" h- ?, a) b+ P. X6 W2 ^% k
Major heading, 主辞标目8 _6 z) {# S$ s' R! h7 s# K
Marginal density function, 边缘密度函数* a% C5 A( l: P
Marginal probability, 边缘概率
( z: M1 A \8 mMarginal probability distribution, 边缘概率分布
' f# p3 I9 j. C& i* xMatched data, 配对资料# B) R* N( d4 ?
Matched distribution, 匹配过分布6 R y4 k7 k0 o! Q( i' k6 J
Matching of distribution, 分布的匹配" F2 V: |: \0 b
Matching of transformation, 变换的匹配: |" r$ R( m4 e7 e# B5 n
Mathematical expectation, 数学期望5 }6 C t' U9 t6 J/ M' \6 r
Mathematical model, 数学模型
# e; z9 }+ R! v6 p! J5 FMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量! T2 \8 s! J9 |5 l. C3 a! b; }8 W" u
Maximum likelihood method, 最大似然法
+ z. P2 u0 {9 @) G2 aMean, 均数; e0 }- h( t: ~' U' X
Mean squares between groups, 组间均方
( C) m# ^9 w* fMean squares within group, 组内均方
5 K$ n, S, D: v9 L/ _Means (Compare means), 均值-均值比较 n" P8 q5 _- `9 j* k/ w
Median, 中位数" n1 P2 u2 N$ B5 [
Median effective dose, 半数效量
* T! m- G7 h6 t2 }Median lethal dose, 半数致死量
, W$ P' s9 |: w- Z- e, j; ~Median polish, 中位数平滑0 w6 X. A! A! I& N" @$ S6 D
Median test, 中位数检验, U8 |1 p) l9 z# r
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量% [* s# u# E" v$ }
Minimum distance estimation, 最小距离估计3 g$ K1 W& B3 `, ^; c+ T! u( O
Minimum effective dose, 最小有效量
* w- | k5 y: D w" ]Minimum lethal dose, 最小致死量/ n) O% T; O) H) p: {
Minimum variance estimator, 最小方差估计量0 t" L- ]9 S/ @) }
MINITAB, 统计软件包
' v4 [, M- R9 vMinor heading, 宾词标目
: w4 E, J, v% @6 t! nMissing data, 缺失值
( X: L( D+ M" G h4 z. wModel specification, 模型的确定
/ U+ D ]" w. NModeling Statistics , 模型统计5 W* F; Y6 g+ s9 ]( |8 O4 R# J
Models for outliers, 离群值模型 N) E/ U2 B8 ^0 m7 i7 U4 a
Modifying the model, 模型的修正5 r1 B" G# }3 L4 W2 \% C
Modulus of continuity, 连续性模
1 S' b! o& [( G: s8 MMorbidity, 发病率 ~5 p9 q" i5 X
Most favorable configuration, 最有利构形
4 `/ E! P& T4 Z& \Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
2 o2 O) K y1 V9 S" xMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
! {8 S4 A& l* s3 RMultiple comparison, 多重比较
1 \9 h) Q' y" W6 v! \Multiple correlation , 复相关4 P* h7 m" E- ? P& A. k$ P/ V5 a
Multiple covariance, 多元协方差
. ]! Q; R0 D& UMultiple linear regression, 多元线性回归
9 Z. d7 u( \+ e: jMultiple response , 多重选项8 l. e: f0 @2 s1 A, d! D5 G# e
Multiple solutions, 多解
# h7 t' W- ] b5 [' C* FMultiplication theorem, 乘法定理
2 }+ i& y- o- ?9 ?Multiresponse, 多元响应
6 Q( c8 }& i' j8 yMulti-stage sampling, 多阶段抽样3 v% ^/ ^3 @, v) c# z3 z
Multivariate T distribution, 多元T分布
# e( v/ x% A4 e3 TMutual exclusive, 互不相容, b& o1 X# n) X1 n* @, P# u
Mutual independence, 互相独立2 Q5 |3 i8 n7 W) l& F I3 K
Natural boundary, 自然边界( f+ `! a- `1 ?0 K
Natural dead, 自然死亡
U) H/ q7 p- d4 h, kNatural zero, 自然零
+ q: r( V6 o9 g* T8 ` `% u* `6 xNegative correlation, 负相关
. _: G1 p) w: jNegative linear correlation, 负线性相关* U( {" o+ p) \! h3 N6 B2 z' S
Negatively skewed, 负偏( I* e$ J0 t( j. q* u2 E6 [
Newman-Keuls method, q检验
% [% G$ j" K& x+ FNK method, q检验, ~' N6 e y2 R7 ?- [
No statistical significance, 无统计意义8 F! t( b/ ~; T8 a3 R+ F
Nominal variable, 名义变量
/ c0 Q( |$ ?/ |* S ~% |Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
, _6 t- D7 k0 l$ o# ^Nonlinear regression, 非线性相关
. T1 l% Y8 J6 y4 rNonparametric statistics, 非参数统计
" q+ G1 @ u/ S( p+ r% U- O! PNonparametric test, 非参数检验
+ P/ f: q+ T2 G1 bNonparametric tests, 非参数检验$ J# b7 H7 Q( ]$ z
Normal deviate, 正态离差. @8 d0 p7 }; r
Normal distribution, 正态分布
6 g# J6 l1 z7 ^2 o" ]1 M+ w* vNormal equation, 正规方程组
3 n7 f2 I8 y2 R2 |* VNormal ranges, 正常范围
& A: |4 N0 f* D0 aNormal value, 正常值
# I3 e/ F N' }Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数$ w- P# Z9 F9 f+ z
Null hypothesis, 无效假设
O8 C4 B; ?( s2 @. i) dNumerical variable, 数值变量7 R- W& Y$ r" J1 U
Objective function, 目标函数8 |( s# c1 F9 m \0 m/ P
Observation unit, 观察单位
6 X1 A4 l! H# b. B) B4 r1 iObserved value, 观察值3 U$ a9 k( H3 r7 s0 u2 H
One sided test, 单侧检验2 D: Q1 M5 }! {9 ^) ^2 W+ V( C+ P1 \
One-way analysis of variance, 单因素方差分析% v* n3 ^% Q) J0 E9 X2 o+ I
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
3 }+ U7 `- V: V, K: mOpen sequential trial, 开放型序贯设计
6 W4 C9 l0 G) Z7 T* D' POptrim, 优切尾
6 V5 U1 T* b* [. COptrim efficiency, 优切尾效率
' U; u; z! S1 A, Q8 \% [% f0 p; Z0 wOrder statistics, 顺序统计量
; U) j; p: I% p" e3 f1 K- q3 rOrdered categories, 有序分类9 x- }8 @' b1 y+ v2 P
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归3 f6 B7 ~% X5 @
Ordinal variable, 有序变量5 g+ U4 U0 N( u A% Y3 X
Orthogonal basis, 正交基
* S: S }4 m; d. NOrthogonal design, 正交试验设计
: ~. U/ \$ O6 |, S n8 b+ p) r6 dOrthogonality conditions, 正交条件
" U! S h% c: O5 fORTHOPLAN, 正交设计 4 Y$ [8 M3 R3 k Q5 ]( C
Outlier cutoffs, 离群值截断点
& i- y/ l* D/ G2 H4 G) SOutliers, 极端值
4 ?7 H1 G$ O ~4 QOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
' ?: ` A' z* T; VOvershoot, 迭代过度# @$ \2 F* _! X/ v X1 V/ N* A# t
Paired design, 配对设计, I# I$ e- E- C0 R
Paired sample, 配对样本* m, @; K" Q- C. o
Pairwise slopes, 成对斜率/ w9 d( S/ r' x3 Y7 D, n& U# ?9 k
Parabola, 抛物线" d4 e# V0 p( b4 I. v, b5 w" O7 d3 p
Parallel tests, 平行试验
( P1 m" l0 O- UParameter, 参数4 ^4 L7 V3 D9 a- h: z T7 n" R* P
Parametric statistics, 参数统计
% ^' B0 j0 @! ?, AParametric test, 参数检验
" R6 Y6 V. q1 [. B' gPartial correlation, 偏相关
* D" F0 ]0 _3 X' x" gPartial regression, 偏回归' l( P) E+ h! t+ w# y
Partial sorting, 偏排序; n2 X7 r, r; a J
Partials residuals, 偏残差
! A5 M6 _, g3 U6 APattern, 模式; V5 Q* Q8 m. g" y4 q
Pearson curves, 皮尔逊曲线
1 c6 F2 z7 V; a, v( s8 | P; qPeeling, 退层
% q7 Z& B- `& Q4 JPercent bar graph, 百分条形图8 J& l7 L7 K0 `$ c6 v* W
Percentage, 百分比! @, F0 \' `4 }$ \
Percentile, 百分位数7 i- {; \& w, m8 l; _5 F2 \7 Q& T
Percentile curves, 百分位曲线! w/ ], h6 n( s' T- {! [9 U
Periodicity, 周期性9 t6 c7 j5 R2 r( d
Permutation, 排列7 {: g" C4 i1 q$ k% V+ A* h
P-estimator, P估计量" F4 r9 \+ C8 e4 p
Pie graph, 饼图
9 W2 B2 W/ W2 k ^1 CPitman estimator, 皮特曼估计量9 [# s0 ]& ~: j) J7 ~4 Q! Y/ y
Pivot, 枢轴量
4 S' O4 {6 U; \, }0 {2 K( d9 r" kPlanar, 平坦
4 I& r- \" R! l* k. R( EPlanar assumption, 平面的假设" J& L0 p# z% [0 k; }6 K8 H
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
- e& E) b0 r1 SPoint estimation, 点估计
8 E9 d: \8 d2 i6 Y* Z( m% w, IPoisson distribution, 泊松分布
$ J+ p9 J6 j# Z/ jPolishing, 平滑
6 c4 c9 |; v4 K1 j& |+ n. RPolled standard deviation, 合并标准差
+ D! v9 f( [ j1 s- FPolled variance, 合并方差4 w" D. k- k, h n: t
Polygon, 多边图
1 G$ C" K2 e* {+ Z# a9 ~) Z+ QPolynomial, 多项式
& i D+ e$ b4 [. gPolynomial curve, 多项式曲线
8 ]% D$ g% E" JPopulation, 总体. E& i6 t- B" J* u. |+ K' [$ ?
Population attributable risk, 人群归因危险度. l4 S! X4 N: [2 f( ~' K
Positive correlation, 正相关
2 @* N7 e) v* B2 N* ]Positively skewed, 正偏/ ~2 e @# j- S4 ]9 N
Posterior distribution, 后验分布
! @% @, u' [0 p xPower of a test, 检验效能
W! S7 G2 ~# J8 o- [& z1 UPrecision, 精密度
. c. V. o- U! `4 DPredicted value, 预测值
$ R5 `$ ]0 h/ u& h8 `3 F. _% E; KPreliminary analysis, 预备性分析
7 \; ~$ k* T4 M$ p2 i5 C# qPrincipal component analysis, 主成分分析
& y4 P& u% ?2 @! q0 K- I1 H, cPrior distribution, 先验分布3 T1 Y, w! b/ K( F' `* w8 |
Prior probability, 先验概率
' D& I2 S7 j! u% r: nProbabilistic model, 概率模型 }7 M% ?# E R2 [& Y9 i, G
probability, 概率5 B5 k3 K( j% n3 v4 P5 I! V6 ?
Probability density, 概率密度0 \+ O( X! q8 n& m, A" n* S
Product moment, 乘积矩/协方差5 A: \) s/ x3 N8 _) z1 u( j
Profile trace, 截面迹图
7 l0 ^2 v+ U3 r7 d1 m yProportion, 比/构成比# m+ m- B8 }) j2 Y. w/ a
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
* X7 t6 |2 h. a4 ^/ d" IProportionate, 成比例
# Q+ R8 r. D/ G- j3 i# wProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
/ p! g3 Z* X' g# q% K! z* M0 fProspective study, 前瞻性调查3 {5 v: I! @$ z, C! r( G3 z
Proximities, 亲近性 ! D7 ]0 L$ P/ ?4 a, Z% @2 [6 r* U6 z0 ]
Pseudo F test, 近似F检验
7 U g& i+ m M! ZPseudo model, 近似模型0 C* V9 N7 t3 K! [1 b p) E6 o0 @" o
Pseudosigma, 伪标准差0 X: H5 Q- g7 ~% f
Purposive sampling, 有目的抽样/ t3 p3 q+ |- h/ Z$ ~' g
QR decomposition, QR分解
1 r$ p7 m Y* W$ S- VQuadratic approximation, 二次近似" I6 s* V0 `4 C, a- ?
Qualitative classification, 属性分类+ E& u' }, O2 H$ ^: d
Qualitative method, 定性方法
' J4 ^; h W, w4 Y# ^Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
$ ]! p1 F' \ TQuantitative analysis, 定量分析
' t( l0 X$ A3 N" mQuartile, 四分位数; L( r! V5 _ J0 ]+ M* f, v
Quick Cluster, 快速聚类
. q* m9 E6 d8 o* |Radix sort, 基数排序
( U# k8 K# \( V) mRandom allocation, 随机化分组3 }# h! M" T: M' u; T( T
Random blocks design, 随机区组设计) @$ a9 z. C0 g3 K; R% s/ z2 O
Random event, 随机事件
! v3 _ V! ^7 u8 a: ARandomization, 随机化
( j: A: K1 F' }) F4 {Range, 极差/全距
: T- ]3 v! A m/ w; c. GRank correlation, 等级相关! B1 z+ H) m6 T. b; K3 @0 p8 S
Rank sum test, 秩和检验" ~8 T; }4 d. ~9 O
Rank test, 秩检验
: P' q& O: M- R, Q# QRanked data, 等级资料* n% C" n. I8 Z
Rate, 比率& F- v8 R; P5 W) s8 ^; u, X
Ratio, 比例) l0 D) U0 m& ^. H
Raw data, 原始资料, l3 v: q3 v3 c8 s4 j
Raw residual, 原始残差
1 b9 g" y' e) v' x p* SRayleigh's test, 雷氏检验( [' U/ d8 ~, A$ L- c4 s; Z& t
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 3 ]/ S! j1 F4 w2 P: b; |1 K* }
Reciprocal, 倒数6 X% }4 z+ T4 q. H2 T; T, p4 W }
Reciprocal transformation, 倒数变换9 b, d+ ]# y0 M5 Q
Recording, 记录3 @/ R4 z( N& j& I
Redescending estimators, 回降估计量
6 b! x h4 v/ y0 [7 vReducing dimensions, 降维* { L! B* |& u1 q9 V0 G6 V" P
Re-expression, 重新表达4 ]% R& R- u- l: M: p
Reference set, 标准组. A8 m7 H8 U' h$ l- D9 z1 w' _
Region of acceptance, 接受域' J+ b) Y9 M! X. {6 `* `
Regression coefficient, 回归系数8 ^4 \* b9 B+ C! R g8 ^/ g5 O
Regression sum of square, 回归平方和
4 e. a/ t9 C `9 A2 \0 W# `Rejection point, 拒绝点4 E i' C* A ?* O
Relative dispersion, 相对离散度' z) r, |& G o2 ?7 ^' z
Relative number, 相对数4 x2 `1 N) B- ^
Reliability, 可靠性2 b; D# z. R+ z, m0 P" P9 K
Reparametrization, 重新设置参数) P8 }, c. @. b; B6 ^6 s- W
Replication, 重复; p# Z5 u, Y n0 r) |+ B3 U
Report Summaries, 报告摘要
" {4 X% S* e9 _/ \Residual sum of square, 剩余平方和
7 U+ H: [: F. x9 G+ _' wResistance, 耐抗性! i1 o0 C; U; v
Resistant line, 耐抗线
: B" f5 B2 b9 K J5 Q/ B3 s) HResistant technique, 耐抗技术
. q( q/ h1 M {) SR-estimator of location, 位置R估计量
9 y2 y* F! j0 S9 ]3 gR-estimator of scale, 尺度R估计量1 d* R, H* T. \/ }
Retrospective study, 回顾性调查
; p! K2 O- D& R p6 HRidge trace, 岭迹
& D5 J3 e8 B+ ~Ridit analysis, Ridit分析* x3 i+ C, s' R
Rotation, 旋转
# D; E( F0 J; T4 [+ L2 e) a4 zRounding, 舍入
# z- {8 h3 z* Q! I8 uRow, 行
6 S$ @1 H: q5 q/ y6 b# xRow effects, 行效应
3 p R8 E+ i3 j$ DRow factor, 行因素
6 I: [' m9 n1 z7 |' n! i% tRXC table, RXC表4 h: @ O% {* Q1 I" D* |5 U
Sample, 样本
1 [& V* } }% J' H& N4 ~Sample regression coefficient, 样本回归系数- i" z$ B% W8 v0 ^& O9 L$ L
Sample size, 样本量
; r& a8 O- {0 Y' J! J) gSample standard deviation, 样本标准差2 _, o& c! [% S4 g
Sampling error, 抽样误差
% U" X4 j5 ]+ w* R" |9 f: H TSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
% P+ y% g) @- o+ I4 A$ aScale, 尺度/量表5 b* ^6 c# D5 G. Q& E* P
Scatter diagram, 散点图
+ p& m( |+ `* nSchematic plot, 示意图/简图
; ~ b/ Z T5 c0 q1 GScore test, 计分检验
# b" [) Y& m0 JScreening, 筛检
* o t1 |" m( I BSEASON, 季节分析
7 B3 }2 \6 ^( f+ i: a/ eSecond derivative, 二阶导数
9 ~$ Q& o! z, f( m' F7 GSecond principal component, 第二主成分
& }% E# s9 N' zSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
6 b2 y) r3 R5 p8 C# m7 TSemi-logarithmic graph, 半对数图' J2 w* m* y/ }# }
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸' {5 J7 ^/ B. y9 w2 Y+ X- |
Sensitivity curve, 敏感度曲线
& i- g+ r4 U, y, d6 y" hSequential analysis, 贯序分析* R" G2 J h; w. Q7 r+ L" T: `% d
Sequential data set, 顺序数据集
( I2 `% }3 a" `/ J! ^9 O( KSequential design, 贯序设计
; ~1 r8 F- V$ |Sequential method, 贯序法
, ?: d1 z9 _4 z# e9 CSequential test, 贯序检验法; |) I( m g) S5 B( N
Serial tests, 系列试验, s& Q1 p& i- w" K4 S7 Q8 m+ G
Short-cut method, 简捷法 e; r5 w' p1 a, [+ p9 B
Sigmoid curve, S形曲线
& t( i. }7 C/ }2 e2 B" f+ VSign function, 正负号函数$ k1 S6 b/ L! [, n9 M5 ?
Sign test, 符号检验# W9 B+ ~* c* l1 a
Signed rank, 符号秩3 K3 ]3 {# F/ ^) t X P+ f
Significance test, 显著性检验/ h) @+ L8 O2 d, |7 \5 v
Significant figure, 有效数字 G8 c! P+ w3 l+ Y
Simple cluster sampling, 简单整群抽样6 B& f) M- `! Y8 E7 x- d+ g3 G
Simple correlation, 简单相关5 U3 I6 p( v" b8 K% \1 @
Simple random sampling, 简单随机抽样0 j* F2 @+ t( C- g* g5 d2 y, ^# V a& M
Simple regression, 简单回归
" D3 e L! L1 i; p0 R# ^- L Z8 M, N" Esimple table, 简单表6 t- {0 B1 b {5 x) k. {' H
Sine estimator, 正弦估计量0 Y1 Q+ a& o3 V) q- o2 A
Single-valued estimate, 单值估计 R8 u6 o4 w3 l& `- X! C. f) j+ L2 \
Singular matrix, 奇异矩阵
( f3 k0 ^0 g0 FSkewed distribution, 偏斜分布" s O+ T3 r7 ^7 f: c5 Q l
Skewness, 偏度
* i9 B, }/ i i# zSlash distribution, 斜线分布
+ m, P4 k0 t8 y4 H! o% X6 h' ]7 aSlope, 斜率
. B D: {1 G ?* _/ nSmirnov test, 斯米尔诺夫检验 p. w: {, u9 H7 W
Source of variation, 变异来源
5 K3 ^& p, M5 t( u2 QSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 o6 N( K0 {6 h0 }
Specific factor, 特殊因子1 f+ t6 X: P6 e2 u7 S% k
Specific factor variance, 特殊因子方差8 L4 {8 Q0 j9 m6 G4 e2 l
Spectra , 频谱
+ p _9 L5 P5 a" {: uSpherical distribution, 球型正态分布
. n/ A( F$ a/ |; v0 CSpread, 展布
) ]: ^) w: S$ P9 ?9 gSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包' w s, h1 z p0 ]
Spurious correlation, 假性相关
' l$ h, V' l# U9 }Square root transformation, 平方根变换
, V6 Z$ ]; p8 B! F8 p; JStabilizing variance, 稳定方差
& }9 l t6 x2 sStandard deviation, 标准差
: ]7 [6 ~9 o+ G' aStandard error, 标准误
J* A" ^6 j0 S: W1 @) VStandard error of difference, 差别的标准误6 J) B; E$ c3 i% w. v& W/ T; g. K
Standard error of estimate, 标准估计误差; v( S, N. F$ q- ~8 u
Standard error of rate, 率的标准误
/ a" q i, p0 J6 T; a. EStandard normal distribution, 标准正态分布
, G" k2 g6 |+ fStandardization, 标准化4 p U* l8 A( w, T
Starting value, 起始值
1 ]) Q8 O- o9 pStatistic, 统计量5 R& t; l8 K, p; B# ^8 e0 x( G
Statistical control, 统计控制
5 ~+ b5 u/ X5 }, S- j5 QStatistical graph, 统计图4 A: t6 U! h$ g {, S7 v& {5 p9 S
Statistical inference, 统计推断; e3 K; N O Q# I/ P4 G
Statistical table, 统计表
, ?1 ?7 Q5 y3 x( S5 }Steepest descent, 最速下降法
- {% c4 d- }1 L& d2 V8 lStem and leaf display, 茎叶图
* T6 m( C, G6 g) iStep factor, 步长因子
- D# Q; h, s7 bStepwise regression, 逐步回归8 `3 _9 z9 K. g- W
Storage, 存" h/ D$ S$ H; S8 B! s9 t& z
Strata, 层（复数）
& c( P/ p# S1 {9 X; T6 i: x# p- lStratified sampling, 分层抽样+ m! E2 U" Z+ d& g' A
Stratified sampling, 分层抽样
- T0 Y, B" ]( \! cStrength, 强度0 I- D* d- l0 ~: F! Z0 J* j
Stringency, 严密性
" N4 T2 ]4 N3 b yStructural relationship, 结构关系
0 P8 j9 a% O) t/ b$ s, fStudentized residual, 学生化残差/t化残差
- c% o. `% p6 d8 A* b2 @Sub-class numbers, 次级组含量7 z& {: u" e! f s" \ M6 u
Subdividing, 分割) ]1 K. M9 V3 J4 ]
Sufficient statistic, 充分统计量# j# _6 y: x$ U
Sum of products, 积和 ^8 ^+ n4 j0 w* m1 e' D
Sum of squares, 离差平方和) C8 ^ h5 H( o; A$ \% `
Sum of squares about regression, 回归平方和& ^6 E( r& Z3 t0 i/ s! W. _
Sum of squares between groups, 组间平方和
: o! k w" M8 y$ x: }5 M1 uSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
$ [% v0 ~3 K' |, T( ESure event, 必然事件
; P1 Q `# G& @2 Z0 nSurvey, 调查0 m; m$ v4 i# x V( q
Survival, 生存分析6 S; w3 M9 Y+ s% W5 ^
Survival rate, 生存率
9 Y4 L4 V/ X# s* v* X" kSuspended root gram, 悬吊根图& N! S* v! m. D4 s
Symmetry, 对称' E9 j2 k3 `4 E4 s8 e! r% l
Systematic error, 系统误差
$ v! y2 c& n# W \+ OSystematic sampling, 系统抽样
$ G# q- J5 ?2 ^ GTags, 标签& G; I8 O7 H( F: @& Z; ?( F; k+ p9 X
Tail area, 尾部面积
6 M/ d" \% A9 e4 z0 X- p. e; fTail length, 尾长* U$ e$ @* x9 ? ~% V
Tail weight, 尾重0 D+ ]( O2 u; r0 _2 @$ |* W
Tangent line, 切线
% W Y, t0 }* x( A0 {Target distribution, 目标分布
: S- M3 f" f. K W! F; PTaylor series, 泰勒级数
7 g) d0 W6 J1 iTendency of dispersion, 离散趋势
! q6 J# L4 J% C, G. g3 lTesting of hypotheses, 假设检验
7 ^) D" y2 h1 _4 L \: u" rTheoretical frequency, 理论频数
, y1 a. s4 T# NTime series, 时间序列
: t' n: t, |' w& f! y2 b0 R5 @Tolerance interval, 容忍区间3 v4 p6 e; v+ |5 K6 G+ h
Tolerance lower limit, 容忍下限
* ^3 n3 T7 B; s% U5 YTolerance upper limit, 容忍上限: P. d9 R+ I! d4 E1 v
Torsion, 扰率
* h3 z& T% z6 F T3 dTotal sum of square, 总平方和) N) o$ G. q2 G. B J
Total variation, 总变异
" Q! ^8 v9 P: E- K6 ?) CTransformation, 转换
3 M7 _& A+ C; E1 ^3 Z7 x+ {1 tTreatment, 处理
& V6 D, `9 N4 G" O; C: WTrend, 趋势
8 i: T4 M2 \# t4 @& wTrend of percentage, 百分比趋势5 e. t8 a. q1 W6 B& d
Trial, 试验/ u2 I" l3 y: ?# }
Trial and error method, 试错法
1 ?9 Q6 c% _7 T- I& N- d7 \( K5 VTuning constant, 细调常数, ^( f& t6 S9 k5 S, s7 \
Two sided test, 双向检验
- I" Y, i# W3 Z6 O" ^$ q6 o* fTwo-stage least squares, 二阶最小平方
1 N' L- t% \0 GTwo-stage sampling, 二阶段抽样
7 o8 U6 R. J8 `! e8 ATwo-tailed test, 双侧检验
. e8 a4 B3 g4 g4 PTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析0 ^. h7 P8 c0 q, G* Y
Two-way table, 双向表/ O* {( ?# t5 Y$ i6 `: y
Type I error, 一类错误/α错误2 r; Z9 ~* i2 i) a
Type II error, 二类错误/β错误# L$ y0 [2 T3 `" |5 H- S% ~4 H8 ]
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称9 M! Y( h9 ~+ R# F$ v3 I
Unbiased estimate, 无偏估计
5 [( l$ v5 v& u$ t# Z% JUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
7 v" y+ F9 K. c) I: g% EUnequal subclass number, 不等次级组含量7 f) t! A2 A" x) K P7 ]
Ungrouped data, 不分组资料$ I% k% _5 s; D/ _+ @' L
Uniform coordinate, 均匀坐标
' J) H) ]. f* r# sUniform distribution, 均匀分布
, U2 B) f& F/ g3 iUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计: |) | s- n2 {' _& u
Unit, 单元
% \9 K/ w" T& A+ P8 |* L) T* k/ U$ aUnordered categories, 无序分类
5 y, F( B }6 J: j: Z c7 PUpper limit, 上限
! d1 g: N, f f, s3 s0 ]- uUpward rank, 升秩' x3 O8 C( K4 R8 ?# v5 q' l
Vague concept, 模糊概念
8 B8 ]- A( [8 g* @4 QValidity, 有效性
" ?: o' d$ A' y4 E: B6 ?VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
( M4 C' c3 m( N) i+ nVariability, 变异性
4 p- r7 F: N" y; F( IVariable, 变量
8 E. x! @# J4 v6 a0 ]9 k rVariance, 方差
- O2 o. @3 f3 v- c6 k# ^Variation, 变异. a7 d- g1 \6 j4 {, C/ v" B4 E
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转& p$ E5 B: h, e3 W7 z3 F
Volume of distribution, 容积) P5 P' w, N" U/ W6 U9 i6 e
W test, W检验/ A. o3 R( n. W
Weibull distribution, 威布尔分布
/ W, ^" v9 V& M$ D) DWeight, 权数% [0 b- b/ ^/ c- C7 d2 Q$ D
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验9 u+ T8 W% w) _$ i4 @ r+ t0 v
Weighted linear regression method, 加权直线回归4 w P+ L, ?5 w# o
Weighted mean, 加权平均数
( x0 W) l7 H3 a) c$ X0 }. kWeighted mean square, 加权平均方差
( G, K: f3 o8 A/ Y# vWeighted sum of square, 加权平方和
9 @7 S% d- P2 X3 F1 p4 D- x3 _5 `Weighting coefficient, 权重系数
# r3 W3 D. b* V: l u6 gWeighting method, 加权法 , N$ i, L% i3 a% T
W-estimation, W估计量
0 ~% _* k& s9 w, KW-estimation of location, 位置W估计量
' c& N& Y( c5 f: W Y0 UWidth, 宽度
) l2 y e5 S9 t) XWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验/ H3 G' J3 `4 ?+ R3 l* k
Wild point, 野点/狂点
- s$ J% z5 |5 Q' PWild value, 野值/狂值
8 F6 a4 E3 h4 V$ N& I5 NWinsorized mean, 缩尾均值( O6 K1 D* C C- C6 I
Withdraw, 失访 9 Z7 S2 z$ l: S9 y5 y8 M
Youden's index, 尤登指数
/ l0 ^7 n9 f5 [. \Z test, Z检验) B8 u% w- l6 t6 S3 |
Zero correlation, 零相关
6 ~6 m3 v6 J& r( Y% f. V% s- DZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
