|
|
Absolute deviation, 绝对离差
5 a1 B$ [6 s/ ^0 SAbsolute number, 绝对数
/ c0 l, G& P, b, G' d5 R; ?Absolute residuals, 绝对残差
1 k7 l+ }" `) @! N* y3 s( dAcceleration array, 加速度立体阵
+ P. r, W3 U$ X2 F' B* h3 i5 A0 oAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
' N K1 y- n, f6 X9 _Acceleration normal, 法向加速度
2 z7 u( m* o4 k2 [2 D1 LAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
6 X* s( x" c- E' U6 a& {& H+ AAcceleration tangential, 切向加速度6 w& L; }( b+ { B9 u
Acceleration vector, 加速度向量
& q' l) [) X8 q3 W( S( FAcceptable hypothesis, 可接受假设) V/ n% Z$ X! J: x
Accumulation, 累积
$ X, z, u' A0 t) KAccuracy, 准确度7 S8 ], f- ~ N/ y e$ k
Actual frequency, 实际频数5 k0 F% C9 Z% d6 q5 L. N3 Z- C
Adaptive estimator, 自适应估计量
" n. ~4 j. l! e8 F- t3 }% m3 o. LAddition, 相加1 q3 {$ e, }( B. C" W) @: I
Addition theorem, 加法定理
% N- w# `, D1 h. [- mAdditivity, 可加性( B; c# {5 I5 P* g" i- l5 G% [, E
Adjusted rate, 调整率/ }+ m8 c1 Q) {' j1 \
Adjusted value, 校正值$ t4 f& m7 {; D/ \2 X2 a: _
Admissible error, 容许误差
: _7 v3 f7 D; P/ Q P( }; }Aggregation, 聚集性8 T9 @5 s" u: G8 A5 J
Alternative hypothesis, 备择假设2 v3 [( T2 R4 q3 ]: _7 B9 ~
Among groups, 组间- R8 J/ B* o. K( d) n' m* P
Amounts, 总量
+ F/ @$ d# s) AAnalysis of correlation, 相关分析
2 Z. m& Q! f" V# ?$ B( xAnalysis of covariance, 协方差分析) z! f0 L' R0 A
Analysis of regression, 回归分析; R2 W& F2 r+ ~# k$ e
Analysis of time series, 时间序列分析
! D" Z, E" H, H8 R# e& M1 kAnalysis of variance, 方差分析
6 w5 F& L# R4 E# W( U& qAngular transformation, 角转换
0 ]4 x9 s' ?8 g0 r7 c$ IANOVA （analysis of variance）, 方差分析" a3 g! B% M' `; G7 {" T
ANOVA Models, 方差分析模型. w, K& \ {- _3 y+ E) F" b
Arcing, 弧/弧旋8 _+ y; @9 p# W6 K, E1 Q
Arcsine transformation, 反正弦变换+ K6 e' I* ]1 F( G3 p; s
Area under the curve, 曲线面积7 l% N8 i, Z: `: c ?
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
9 C4 B# ?1 |# ?) a% BARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 _! s# D$ E: P- vArithmetic grid paper, 算术格纸
# g: e: g& W: ^2 rArithmetic mean, 算术平均数
* N, z/ ]: |$ b% U7 l! O0 n3 {( FArrhenius relation, 艾恩尼斯关系* r4 S9 _: E8 L3 j: F7 u% _& ?: g
Assessing fit, 拟合的评估7 Z3 }" H l, P+ J
Associative laws, 结合律0 ^- z; S9 n! V+ n: A& m' l
Asymmetric distribution, 非对称分布1 C5 U1 U$ M" o0 F3 W6 a9 [
Asymptotic bias, 渐近偏倚( d* ] z+ x2 t3 C- \8 A' V
Asymptotic efficiency, 渐近效率0 {% d8 h# H7 r) s4 r1 j3 L
Asymptotic variance, 渐近方差7 E" ~1 X: S: S! ~1 [
Attributable risk, 归因危险度
. c+ h- V) i: {( }Attribute data, 属性资料
# N$ a7 l! P' A! ~/ b2 ZAttribution, 属性! b2 j" [. l6 j9 ]0 d
Autocorrelation, 自相关: ]4 O! ]5 u) T
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
7 l: ^2 b+ m5 X$ k, t8 H- n2 j& o5 }$ A) OAverage, 平均数# F. W( w9 b# ^( B2 H
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
( F( @+ Y/ ], @, |% {; ]9 }Average growth rate, 平均增长率
' Y' L, {- z2 fBar chart, 条形图
3 g" K7 h; U/ ^ c( s: X- L" ?Bar graph, 条形图
6 X' X8 Q- o; o* {; `( B4 MBase period, 基期6 d# [8 A: o# M5 o+ k# {4 g, E
Bayes' theorem , Bayes定理- ~+ _' x$ [; R+ N( I
Bell-shaped curve, 钟形曲线
2 f* Y r1 V1 B3 u$ k4 Y' u- [6 t& ^Bernoulli distribution, 伯努力分布7 Y# ^5 l: w* |* M
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
4 k- g8 h2 _$ Q# {8 q. EBias, 偏性! P/ ?9 z2 U* ^* N3 m+ W
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
. A( G" e, o8 l& ]; Z# j. RBinomial distribution, 二项分布
' M" n! c: C1 ~: J9 `0 e. IBisquare, 双平方
$ D1 a4 d) m; t1 C6 OBivariate Correlate, 二变量相关6 J) [. P4 ` R5 _' h/ F% T
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
1 a9 n1 w+ ^1 C y8 a/ ]Bivariate normal population, 双变量正态总体$ g7 [' A4 }' v4 a! D' p' y2 q. y
Biweight interval, 双权区间0 O, l+ C6 V/ L
Biweight M-estimator, 双权M估计量
7 G+ D8 W7 @# F2 m. i; ]/ y) A) b8 ZBlock, 区组/配伍组' s- Y8 i7 M2 }' r* O3 H
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
* q0 t8 P" S7 o- {Boxplots, 箱线图/箱尾图
0 h: d; X* j/ K b+ G% `Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点5 [: h# |( i7 S& }7 r' R
Canonical correlation, 典型相关4 g' {" ?' @4 q
Caption, 纵标目1 x4 K: u9 f, O- @( g1 e
Case-control study, 病例对照研究! Y, c; u, E: s: r6 N; N, B5 ]
Categorical variable, 分类变量
5 N+ C" e; _ m$ `+ `Catenary, 悬链线
3 v5 F0 e/ d. v6 j. dCauchy distribution, 柯西分布; @" j4 ^2 Y% C" Y/ H2 Q5 j
Cause-and-effect relationship, 因果关系6 z* O+ L# x; S
Cell, 单元
}/ P/ W% }6 A) WCensoring, 终检" R1 r5 W7 M! k, Q" c, j: o
Center of symmetry, 对称中心* ~- `: O6 C$ E6 o
Centering and scaling, 中心化和定标
2 _6 S3 W" p0 ]" C) g- |8 ZCentral tendency, 集中趋势, Z7 C8 C8 y) s# N4 t& w2 x$ A
Central value, 中心值2 q" r. y6 o- P- g i1 p) C4 {
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测' s c: y$ P- Z. A9 I3 k
Chance, 机遇
3 B% k/ v+ b5 l# i+ [* _% A# z, mChance error, 随机误差; m% {, B0 i/ B9 }* C9 n
Chance variable, 随机变量, C }6 J$ V% i4 f4 p' f0 R
Characteristic equation, 特征方程
0 }8 a, d; f+ bCharacteristic root, 特征根
7 F; J* k/ \4 D, I5 i9 N& X. G8 VCharacteristic vector, 特征向量: f7 R* X6 _4 s1 ^/ m* I
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
m2 m2 F0 V( BChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图( U/ f p9 I3 S* e$ W6 L( F
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
/ h/ y6 _2 j6 F: @Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解/ p; e+ z- k( q# z* J4 R8 {) X4 X- _
Circle chart, 圆图
& s# }& d( R( H eClass interval, 组距; \, C3 [& I" L0 K
Class mid-value, 组中值
! _3 O3 X" e$ h& x. e6 MClass upper limit, 组上限3 x t7 l4 ~" M, S6 w1 T. w1 [( t! v
Classified variable, 分类变量# r* l* |9 g8 Y
Cluster analysis, 聚类分析; p9 ~+ x$ t* T' g) A- U) K3 m3 D
Cluster sampling, 整群抽样# Z6 l }2 g9 _% D% O" v
Code, 代码- V2 j6 f+ X% k: H) t* P7 c' H
Coded data, 编码数据
L7 t3 G% U+ q# A; S/ A- W, o0 x' xCoding, 编码
" a0 s' K( C& K4 @# ]Coefficient of contingency, 列联系数. m5 H: w$ T5 p4 u2 R0 C
Coefficient of determination, 决定系数
3 G% H# b" N; Q4 FCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
1 _ F+ g( I. q) oCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
: K6 I$ w/ Y# O% q- UCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数; k, g4 H( ^6 N; R) R+ [0 V- K3 u# ^, Q
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数7 }2 ~' g! Y3 V! w1 }
Coefficient of regression, 回归系数: Q. g |1 W1 A) p
Coefficient of skewness, 偏度系数
1 d* {* r) i6 [: l9 y# v* ~( uCoefficient of variation, 变异系数
, l& z9 L4 D. d" J7 j8 hCohort study, 队列研究
4 p- j0 ^# ~$ }6 {7 LColumn, 列
5 a; T8 V* K- R9 |' @, HColumn effect, 列效应
: o3 q7 G/ ?9 Q% E8 E# l0 AColumn factor, 列因素
' |3 P# q6 N! R5 U/ M+ ^Combination pool, 合并
4 y# ]! W. z2 E9 D0 v" lCombinative table, 组合表
9 |4 M: r4 y1 w0 Z1 h: eCommon factor, 共性因子/ F3 G+ a1 W% s* F4 v: K, X& K& S
Common regression coefficient, 公共回归系数
8 x9 _, H3 B; n; P- ?9 HCommon value, 共同值" @( ~6 f. A6 ?! o& Y6 k
Common variance, 公共方差
- x( b+ Z: H% |+ a fCommon variation, 公共变异3 W8 e+ T( d: N% c5 \; c1 {
Communality variance, 共性方差
c0 e" D/ T; ^4 ] IComparability, 可比性
9 |* s) b/ P$ H- `: F: h' P* lComparison of bathes, 批比较! l4 {% `6 Q- k/ m. U! M& B: R# }$ |
Comparison value, 比较值
8 G: o: n6 z- nCompartment model, 分部模型
$ t9 W; q8 l$ SCompassion, 伸缩
/ Y4 v7 p9 `' v2 {; y" HComplement of an event, 补事件
& Q: Q, [& T6 h; l0 NComplete association, 完全正相关
" T1 _: i# {6 V5 q: c9 i) N6 z8 BComplete dissociation, 完全不相关
) _6 \8 U7 u1 f/ V% |' zComplete statistics, 完备统计量
; H/ i9 g& i+ z4 }Completely randomized design, 完全随机化设计+ U) Z% o6 B8 t) I( E. P
Composite event, 联合事件6 u* w, ^ }, `$ G
Composite events, 复合事件
+ z a7 V/ O& `) ~; OConcavity, 凹性
; [$ b8 w" u9 h1 Z8 q1 k/ tConditional expectation, 条件期望
+ [9 W6 C1 c0 c3 o! ?( EConditional likelihood, 条件似然
3 I5 z. C- W2 S0 ~0 M# s( qConditional probability, 条件概率
- `7 H+ Y4 e/ h& `* {" v [Conditionally linear, 依条件线性) `& J) i1 x; `# K ?& _3 D; b0 z
Confidence interval, 置信区间8 W: X0 X; Z( j: C7 _: A5 k% P
Confidence limit, 置信限) S6 b$ x! x. R9 \8 v6 Z% ?8 J
Confidence lower limit, 置信下限
5 j# e. v9 I$ \8 \& e' W' EConfidence upper limit, 置信上限* ?- t1 j. ^# s) ~
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 l% U% ?. h1 _- t, a K0 kConfirmatory research, 证实性实验研究
8 R+ ` F8 G$ X Y: l. q; P* `" g- RConfounding factor, 混杂因素# y5 u4 b' ]# x( S, O! D5 v7 e
Conjoint, 联合分析1 I0 Z! h& R+ f0 u) }, r) }- M# Y4 o
Consistency, 相合性
9 f0 h/ I, j' J i# S5 P$ eConsistency check, 一致性检验3 \- x8 j3 \" l% c' i# y) j: x
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计! R- I% g" d# ^. q3 d* h
Consistent estimate, 相合估计: o- R, {- P. [( [+ m/ I; b0 G
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归# T: @4 Z- O# C; A) }
Constraint, 约束
4 A& c* J4 F" U6 y" p1 v$ Z: A$ S; xContaminated distribution, 污染分布0 j& n( N" B9 S( j% B) t
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布. q0 V1 G. p. T( f
Contaminated normal distribution, 污染正态分布8 m3 f( U+ [! x3 z
Contamination, 污染2 @/ Z0 f ^% K8 S& E3 ?
Contamination model, 污染模型: [, a, A! y! G* h6 ^
Contingency table, 列联表; k1 b+ r0 V( ]
Contour, 边界线3 M. V2 H4 q7 `8 f& W1 g" k
Contribution rate, 贡献率
0 d& N5 _* ~+ Q9 b5 b. xControl, 对照6 F j" O9 \5 t
Controlled experiments, 对照实验
# c3 v& w, U) m0 k' R1 }Conventional depth, 常规深度- R; u! S. T/ R, {* C! X$ D+ h `
Convolution, 卷积
1 h4 `) G5 V7 B# k2 wCorrected factor, 校正因子
: D5 p; W* o, g! H/ c. PCorrected mean, 校正均值/ M; y7 |( L1 Z6 ^3 c f% a% v# S
Correction coefficient, 校正系数: C0 Z6 j( F* H* I$ Y( k& R
Correctness, 正确性' x) J! r5 I b5 Y. {" v" P
Correlation coefficient, 相关系数' w9 b6 w; w0 H y1 |4 G
Correlation index, 相关指数5 J# }7 ^* ]0 M8 ^# L, [
Correspondence, 对应
4 j/ Y+ C# `$ A5 L" P8 V+ qCounting, 计数5 [* m- h' M, q" V3 ^( w: i! K n" K
Counts, 计数/频数
+ E3 r g3 ^2 p, w0 VCovariance, 协方差- H4 G1 l; J* v' K- W- P1 Q
Covariant, 共变 6 P1 e: Q a8 _7 w# _" G
Cox Regression, Cox回归
, Y5 N/ l% A8 r% F6 z2 `$ M, cCriteria for fitting, 拟合准则" I4 \- C1 r' r3 z) j1 F& p
Criteria of least squares, 最小二乘准则5 B* X9 K& G8 V- Y8 s, f! O
Critical ratio, 临界比/ V( q& g, _; Y$ i8 B0 d
Critical region, 拒绝域# ]! g5 i2 d9 H) U- I( e" n: U5 T
Critical value, 临界值
* {7 P- I6 Z. n# t7 O3 T( p, \Cross-over design, 交叉设计
2 G7 X' f- N! L( aCross-section analysis, 横断面分析
/ w; o' m, I- oCross-section survey, 横断面调查
0 q) r% ]+ z6 {5 Y: b S3 `Crosstabs , 交叉表
9 n$ j+ P# u* l: I5 x9 ^: O( C3 sCross-tabulation table, 复合表, i u9 M7 j/ q x
Cube root, 立方根# H0 m$ c5 L, W* x Q+ L
Cumulative distribution function, 分布函数' T* J- \2 s& S$ w* z. L W
Cumulative probability, 累计概率) _: c( t; A& m9 C
Curvature, 曲率/弯曲
/ [! L& {$ _( M( R9 \Curvature, 曲率4 M& `# H. u0 ]& a8 M) v% V- J
Curve fit , 曲线拟和 . C7 Q% u4 E7 S2 H
Curve fitting, 曲线拟合# n" ] T9 k8 g- O
Curvilinear regression, 曲线回归! \: R2 p& U5 D! x
Curvilinear relation, 曲线关系
7 L* r. L# |. A8 N* _. _, @Cut-and-try method, 尝试法
' W, W4 w5 N' `; NCycle, 周期8 b O0 d s, k. i/ s* l% k, D6 K
Cyclist, 周期性
( O# e3 n$ x2 w: V' h" wD test, D检验0 ^3 L7 l$ L9 p' _! M3 z
Data acquisition, 资料收集
' r! A- u0 T! F6 y. eData bank, 数据库- I. z- E5 _% }& P% X
Data capacity, 数据容量
" ]! }# E, c: C; X9 R! y4 FData deficiencies, 数据缺乏% [4 G0 P2 ?5 U$ w" e# E
Data handling, 数据处理6 Q T+ ?4 ]5 j j, z7 a' x+ E! J
Data manipulation, 数据处理
8 r; t8 q; f2 D% b0 P9 WData processing, 数据处理5 w7 |+ Z1 A" Y& u0 d
Data reduction, 数据缩减$ R6 W- x' Z7 l; P6 J+ O1 z4 B8 X: b
Data set, 数据集* b* E/ c- x8 A& U1 c
Data sources, 数据来源
" [5 p5 M4 m$ o7 a6 s8 G4 BData transformation, 数据变换
) I, N6 y4 G* o( n2 a4 n6 x" [Data validity, 数据有效性" p4 U9 U6 ~/ P9 |
Data-in, 数据输入& P8 H# i# v0 h: F6 k
Data-out, 数据输出
" v4 C& A0 r O' d' fDead time, 停滞期
6 S7 S. r0 h2 s. h, M& j4 wDegree of freedom, 自由度% v7 b3 ]8 i, F2 s$ \2 }
Degree of precision, 精密度
' V3 a; g; B. I [) i) CDegree of reliability, 可靠性程度$ O: @9 P3 ~2 K) g- l
Degression, 递减- z! V7 y* [/ P7 }- M
Density function, 密度函数
' H+ X0 J# K: L5 QDensity of data points, 数据点的密度
- {& y9 N! m$ {. O$ E" v3 }Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
$ w( L; w: T( G5 wDependent variable, 因变量
p' Q, T/ U$ w7 H e9 ~( eDepth, 深度1 k( C6 g. M2 S$ z8 w. |
Derivative matrix, 导数矩阵
8 Q: E( X/ d/ T) oDerivative-free methods, 无导数方法
' n6 L% a! v- {7 s; ADesign, 设计) F; m7 s* A# ^3 w
Determinacy, 确定性
6 w$ U+ K8 S+ X1 Y* G; ^0 aDeterminant, 行列式
7 i6 B, F2 G3 s$ x/ ?. w- \8 jDeterminant, 决定因素0 C/ g: }) Z" D+ w- h
Deviation, 离差
& U# g& I2 {; u+ B. r. m, GDeviation from average, 离均差
' M9 f. d S/ g6 xDiagnostic plot, 诊断图
' w/ } d n2 k8 Z" J; QDichotomous variable, 二分变量. S8 k! ]9 g8 L- F! o/ f( x
Differential equation, 微分方程
2 {5 |9 n$ b7 D) o4 s& ~Direct standardization, 直接标准化法& o1 \9 @" G5 L" a
Discrete variable, 离散型变量
; a c1 W" L9 c. ODISCRIMINANT, 判断 , _; I* p7 A4 T3 e
Discriminant analysis, 判别分析
8 c0 C0 ?- d6 y/ t6 Z6 xDiscriminant coefficient, 判别系数
. l% O/ W1 z u) mDiscriminant function, 判别值
: e3 |$ f. A$ }5 T1 ]) JDispersion, 散布/分散度
" v7 ?; `6 I' o/ DDisproportional, 不成比例的
3 g( K+ C1 \% X6 R& cDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- k3 G f+ ^, a! P. `# BDistribution free, 分布无关性/免分布
. Q4 O7 l5 z% C1 J( mDistribution shape, 分布形状! e" K9 I6 q+ A" C- ^
Distribution-free method, 任意分布法
$ m6 J, N1 G9 A0 [Distributive laws, 分配律
' l: M4 Q9 _1 ]; o+ ]' }, H# BDisturbance, 随机扰动项
: x0 R/ P) a1 `. A3 _9 ]" UDose response curve, 剂量反应曲线9 D( X" X: g, N; D) ]1 W
Double blind method, 双盲法$ E# a. J p1 B# s) X( P
Double blind trial, 双盲试验" G- m' Z8 [ F4 z
Double exponential distribution, 双指数分布
: `8 n% L" ^7 K0 {# w/ zDouble logarithmic, 双对数! ?5 J+ J2 q* G
Downward rank, 降秩
. C4 S$ s- E, |' xDual-space plot, 对偶空间图
4 c+ o' u1 O$ F' w3 jDUD, 无导数方法
7 E" S6 g9 X+ z8 ^4 `Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
9 w7 Q2 ?4 N+ z: \! P' B; ?Effect, 实验效应( s$ |1 N' Z% J. {% ~, b9 j
Eigenvalue, 特征值
7 `# b h2 R% }4 f j- { f% [Eigenvector, 特征向量
3 K3 X( L2 R- d0 i/ P# |' r7 hEllipse, 椭圆
6 A, w# o T9 O7 \, TEmpirical distribution, 经验分布( F' c1 h4 Q, f( Z' [$ L& {
Empirical probability, 经验概率单位
) P7 l1 _9 n- u9 q1 ]/ iEnumeration data, 计数资料
8 V9 n; s6 [$ l& @# A$ tEqual sun-class number, 相等次级组含量
3 p9 r% c. B# m. jEqually likely, 等可能
& m6 p9 S- _% f, EEquivariance, 同变性! Y/ H8 R; u4 o. r8 i2 g
Error, 误差/错误/ H( f% }$ j3 \; U/ X1 `3 e
Error of estimate, 估计误差, q! r$ O- |( A2 h6 _
Error type I, 第一类错误
; S/ T; o9 Z) t/ h8 NError type II, 第二类错误) H: i; L s" T3 p; D y) r
Estimand, 被估量
+ G- E1 g/ J e jEstimated error mean squares, 估计误差均方' a& B, }- v" c4 Z. [: X2 ?
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
& x% H/ i% U- F; A' j/ MEuclidean distance, 欧式距离8 n- G8 D7 e+ A
Event, 事件& B Z8 f* B, ]* ?0 m+ @6 n" u
Event, 事件, m! z! n6 m! k8 r* q# Q" k
Exceptional data point, 异常数据点
$ y# I1 e+ p& X- q9 U1 j6 K7 d0 |Expectation plane, 期望平面
3 u" j) B! I( B* T" NExpectation surface, 期望曲面
4 N- M6 F; C$ Y: A( kExpected values, 期望值
, S! s8 {! [& |' X& o8 v: U" CExperiment, 实验! U3 v5 J7 {( ]( P- `. g& Z3 \
Experimental sampling, 试验抽样
1 u3 I3 r# X$ L3 t+ m1 ]) s, x: tExperimental unit, 试验单位
( \ @- p _4 G+ w( u: i3 x+ EExplanatory variable, 说明变量! {9 K- X# l0 V% x% S
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
* F \- B1 X% o+ l3 u- w' q6 A" AExplore Summarize, 探索-摘要
) U1 {" G; i+ p. ^( v% s) T0 bExponential curve, 指数曲线
) \9 p( s! K/ y, U4 p+ k5 PExponential growth, 指数式增长* p k' |. n- F/ p, G, `' [
EXSMOOTH, 指数平滑方法
2 t: ?' k6 N8 t4 L/ C# hExtended fit, 扩充拟合
5 f5 Q& {! g; K$ n) @1 N$ K5 P- kExtra parameter, 附加参数
& k3 G1 C* q8 K; ZExtrapolation, 外推法
7 z' ]3 t- A; N- u' iExtreme observation, 末端观测值" H! m+ m x; O0 c: e& `5 G8 O
Extremes, 极端值/极值
; A# r' Q6 {0 c% i) W6 LF distribution, F分布
|; k7 P- P: |F test, F检验2 U( m8 e3 O D% V3 H: h
Factor, 因素/因子
0 W# e: }+ C; n3 ?1 n3 SFactor analysis, 因子分析; ?5 w2 F( w$ x# p
Factor Analysis, 因子分析' _/ Y. Q- z! y3 v
Factor score, 因子得分 " l- E: m4 \7 H0 C
Factorial, 阶乘* Y7 o- m2 B4 S# [: U
Factorial design, 析因试验设计
+ i' `' i% Q3 A! K" _4 \6 lFalse negative, 假阴性
* m% n& g L8 n, o7 U% lFalse negative error, 假阴性错误% I" n& \/ A8 Z6 L: e8 z
Family of distributions, 分布族
- h4 t1 A7 n5 i4 g0 p$ C% O- hFamily of estimators, 估计量族
- F7 r' B& d, e( B& T. oFanning, 扇面
& g4 Q! Q) C! |. Q6 I8 `. TFatality rate, 病死率- `5 \3 h3 @' E, O2 c( M
Field investigation, 现场调查
# |5 Z6 Q+ X0 [" w) T; `Field survey, 现场调查7 r. H+ o4 _ _7 h s3 B
Finite population, 有限总体3 P" v5 A. T7 H2 ?1 v) ?( L
Finite-sample, 有限样本
2 x1 Q5 D0 c e. dFirst derivative, 一阶导数
' n8 ^( }$ w" ^8 H3 {First principal component, 第一主成分- A3 t! b) S& x# E; ]
First quartile, 第一四分位数) d2 e7 A. s+ [
Fisher information, 费雪信息量
% l0 G' }; r7 G. pFitted value, 拟合值. `1 _ a+ X% D& V) o4 d6 [
Fitting a curve, 曲线拟合: i- h6 C' L, X0 f/ A6 K% m d. T
Fixed base, 定基
1 i, {9 H7 U& o0 C4 ~9 jFluctuation, 随机起伏" r8 @2 X4 w' c2 w
Forecast, 预测1 f, S! K( F" w' \! V4 d! g/ m
Four fold table, 四格表
, ^+ V w' Q0 O% ?Fourth, 四分点, h$ p5 b' D- n$ o4 p) t0 I
Fraction blow, 左侧比率
* g" g; _" `7 \" P4 r# L( u: OFractional error, 相对误差
9 s& u& V) {) t+ Y- HFrequency, 频率0 k5 M+ \; G" m8 w7 N! U
Frequency polygon, 频数多边图
1 t3 u2 a/ V" I9 {2 YFrontier point, 界限点* ~7 p! ?" J. |8 G* G5 x
Function relationship, 泛函关系* _0 d" r0 t6 z: v4 {
Gamma distribution, 伽玛分布- W- O# U( y& t. H6 p) D, E
Gauss increment, 高斯增量
$ X' n9 n1 _7 b( {9 BGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
1 a" r* F1 o5 s0 s: F0 I7 ]Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 B5 {) J6 {+ [0 c+ j7 \6 Z& f( pGeneral census, 全面普查2 Y; k$ Q6 }+ z/ Y( ]
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
, h; b% C5 _- B- i+ gGeometric mean, 几何平均数) {6 `( p. E9 E+ Q% T
Gini's mean difference, 基尼均差
- Q5 ~# _& h% }2 hGLM (General liner models), 一般线性模型 4 X8 S t: k8 s m5 k2 M0 b; B$ |2 L
Goodness of fit, 拟和优度/配合度7 E$ B1 \: I/ X8 |; J# M" ~0 D
Gradient of determinant, 行列式的梯度
3 s0 D; N& f$ m: r0 B! i- oGraeco-Latin square, 希腊拉丁方& F. ?8 e# o! l
Grand mean, 总均值
4 j# ~: n% _9 K3 ]2 D3 C* b: }; [; lGross errors, 重大错误/ m# U" L- ] \5 K* M" c+ C7 X
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
& n7 |* x3 P2 D$ Z5 A- qGroup averages, 分组平均7 b% n- M, k8 Z1 E
Grouped data, 分组资料 Q& V1 Q9 u" w4 Y) O# A
Guessed mean, 假定平均数
, L9 e! {* H& d1 j8 AHalf-life, 半衰期* m% v& j7 x+ a5 ^: c! j0 k: i( H
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
+ W9 J/ a' d1 x2 q- @4 ]5 a' e' RHappenstance, 偶然事件
: i4 g* B3 U3 d$ I6 q. G9 E k1 [5 AHarmonic mean, 调和均数
X; y7 _5 C( M! |) c4 J8 SHazard function, 风险均数
8 p/ @" A) G2 ~4 d, T) R0 aHazard rate, 风险率
5 H5 ~: ?- L+ p, G7 cHeading, 标目 ( r3 L, I5 @5 n# L# _0 C5 l( {. f
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
- T8 V( m% E. w6 X; a% F8 O! y* nHessian array, 海森立体阵0 R+ n; w2 e2 K8 r }/ ^
Heterogeneity, 不同质
5 j2 S# e' Q3 \1 r, Y& Q G+ \" xHeterogeneity of variance, 方差不齐 / Z# U1 {9 C2 C# h
Hierarchical classification, 组内分组' W& \7 S. h6 E& I* k1 W' k4 }+ v
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
* g: V6 @! h4 d9 c% u6 ^High-leverage point, 高杠杆率点- m4 ]$ X1 ~9 O1 e+ S/ |
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型1 Z2 c$ l; ^; V2 s: n' N& C
Hinge, 折叶点' G+ S/ v/ e/ |- A! G L
Histogram, 直方图- w* t$ x8 j# \3 U0 _2 ?2 Y
Historical cohort study, 历史性队列研究
& q1 {' k* g0 \% U5 SHoles, 空洞
( A7 U5 G0 j* p1 N$ \HOMALS, 多重响应分析8 x6 ?5 b6 s3 u
Homogeneity of variance, 方差齐性
, ^/ u% R% h' z2 w. X( J) g* q7 `Homogeneity test, 齐性检验2 \* w& o0 B+ J! B9 a8 X' n+ k; j
Huber M-estimators, 休伯M估计量
) y+ q( s4 h. x) ~: H4 ~$ kHyperbola, 双曲线
( i; ~' F1 K7 P+ y& NHypothesis testing, 假设检验8 S+ {: W0 g0 p( Y( h" `$ N+ q7 K
Hypothetical universe, 假设总体9 P# a9 Y5 K% i4 x+ V
Impossible event, 不可能事件
3 ~0 X6 m; Z5 e0 h: S, ^/ ~Independence, 独立性
N5 d$ L+ l: ?1 jIndependent variable, 自变量) E. R- F4 _1 u$ M: I# y- V0 g
Index, 指标/指数9 A0 M7 F' q3 k9 p
Indirect standardization, 间接标准化法: l; l' n5 a4 |0 X* }
Individual, 个体
) }' _( ~+ T6 i7 X* W: dInference band, 推断带
( s' B F* |8 o- g/ sInfinite population, 无限总体- c/ v5 H5 G- y% h
Infinitely great, 无穷大8 d3 u+ D; Y& L" `8 S9 H4 Q. t
Infinitely small, 无穷小/ F8 y/ T' b7 I& `
Influence curve, 影响曲线
; e/ y0 p5 W' kInformation capacity, 信息容量
, c" c/ J( r+ X% [. O* ~Initial condition, 初始条件
7 |6 Z6 f; r! Z# i# g* V$ LInitial estimate, 初始估计值" X; A9 I/ ]6 ~
Initial level, 最初水平; ~. ?$ J$ u; l% I0 ?7 v) X" c
Interaction, 交互作用
6 ~: b9 c: S. r! w) aInteraction terms, 交互作用项( i- H( B6 ~$ ^7 S
Intercept, 截距
1 @' k7 w1 d* x2 fInterpolation, 内插法
+ A8 X& f- h" n% xInterquartile range, 四分位距- d I' y9 T% g6 j. e: g0 F
Interval estimation, 区间估计6 R% }8 ]& |4 |6 x5 m7 y
Intervals of equal probability, 等概率区间6 O S1 O, Q: m, Z
Intrinsic curvature, 固有曲率
" d; }) J+ H% A9 [ T& vInvariance, 不变性0 z$ u1 G9 i4 R8 d. V
Inverse matrix, 逆矩阵2 g5 { M3 @, ]* w" F, J
Inverse probability, 逆概率: i* v1 Q" n7 M! m
Inverse sine transformation, 反正弦变换# m* u# [0 E+ u( U
Iteration, 迭代 ' b& s( g& J$ i: S) w, j9 X
Jacobian determinant, 雅可比行列式1 N7 N9 k5 Y3 Y3 o
Joint distribution function, 分布函数) g/ w8 N3 A% e* ^+ O/ v8 Z/ H
Joint probability, 联合概率
' f3 T( d0 _! ]* i/ X3 ?3 l E3 lJoint probability distribution, 联合概率分布1 G }, ^3 [! M& e9 L( ^8 ^1 z
K means method, 逐步聚类法# s- ^' D! U8 O% E" @1 [2 u: G
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 3 W0 O4 C, g3 g l7 ? d4 o. m7 x, V
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图2 Y, m B! L( }7 ?! ]0 R
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关7 M1 m+ \+ s6 m0 J& l" P2 l: r( D5 P0 ^
Kinetic, 动力学
- ?) T }! b0 G- r$ H' _Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
5 Z$ j9 m& t- f/ ^Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
" h7 L: J. {: Q5 r) ^Kurtosis, 峰度8 ]+ k- d o7 ^6 L( p
Lack of fit, 失拟; k4 z2 o/ |2 C" `- m$ h
Ladder of powers, 幂阶梯* B9 B+ j' Q @0 p, X q
Lag, 滞后
$ @$ F' n. O2 a9 y6 t/ m* iLarge sample, 大样本
7 o" {4 D7 z2 \5 {' DLarge sample test, 大样本检验 H7 r, W: X4 v, Z! J0 C1 f2 ^# s
Latin square, 拉丁方' S1 T7 \8 }' G) ~ D: Y7 M
Latin square design, 拉丁方设计
7 e9 g6 U% }- P2 h1 j' VLeakage, 泄漏. a- t# G; G4 I! S) V
Least favorable configuration, 最不利构形, w" T' T7 ?+ [/ p3 O6 T" k& W% T
Least favorable distribution, 最不利分布$ I" }5 ^; K9 K/ y: ~$ i
Least significant difference, 最小显著差法' }7 G# O6 u0 G5 s; W! X; V
Least square method, 最小二乘法5 Y0 d/ K ]/ ~/ |+ ?( D0 ~
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
2 l1 C% {% J8 d5 N: e+ \# ^Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
, V8 X% o/ U% c0 p7 u' qLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
' d2 k R$ V1 O6 k' o4 X0 N+ YLegend, 图例
( F4 V3 Y% T; \! pL-estimator, L估计量
. Q1 K* z$ t% k% C+ @2 a& YL-estimator of location, 位置L估计量3 Q- K2 p" M1 \: C' Q/ r
L-estimator of scale, 尺度L估计量! T, @6 x4 B$ W5 W. e
Level, 水平$ ]% G( f4 T. ?* }; b: X
Life expectance, 预期期望寿命- B" n; p7 s1 s3 n, e
Life table, 寿命表
7 m5 v& A- M7 f7 CLife table method, 生命表法! V% I/ t( C2 w/ @4 [
Light-tailed distribution, 轻尾分布, J9 d9 M( r5 b! N; R
Likelihood function, 似然函数
; l0 Z3 I- {2 K! U. @ pLikelihood ratio, 似然比
' q5 k$ W+ u, ]0 i! bline graph, 线图3 a- d7 h5 p3 e- \. ^
Linear correlation, 直线相关, H: N4 c! T& i, ?
Linear equation, 线性方程9 Q5 K& _* c" P" T# P
Linear programming, 线性规划
% J8 ^6 I' o2 r- ^1 bLinear regression, 直线回归& W" E) ^1 K% x& H; f$ f. v# Y
Linear Regression, 线性回归
, a8 M) V0 L4 ]% |! B/ uLinear trend, 线性趋势* \: M. x# j: |1 r2 P ]
Loading, 载荷
0 J/ P" { n: U* ?Location and scale equivariance, 位置尺度同变性$ H6 Z0 L5 U- t, g+ X% P9 n
Location equivariance, 位置同变性2 `; w3 M U+ r5 t. g5 M; D v& [
Location invariance, 位置不变性5 P1 ^0 n2 z- k% J
Location scale family, 位置尺度族
' s& L N) s. Z4 _4 b8 `Log rank test, 时序检验 9 T: w4 T' f: I& @4 W
Logarithmic curve, 对数曲线
4 D' t: |: Q" z4 cLogarithmic normal distribution, 对数正态分布. k+ \" a$ h8 W2 L `4 m- Y3 ~2 N
Logarithmic scale, 对数尺度
8 e V& N- u4 d" P, a: R# dLogarithmic transformation, 对数变换
1 u0 y& L. o; u8 r5 g/ x! O( \Logic check, 逻辑检查
" e r0 ?9 L1 j @& M3 J: fLogistic distribution, 逻辑斯特分布" f3 [' @; I. W+ s. E
Logit transformation, Logit转换& _3 |$ u2 d1 A
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 + F' j9 A6 S6 P _9 n& S- M* {0 b
Lognormal distribution, 对数正态分布
. k$ A; x( d! o$ W5 aLost function, 损失函数' y8 J0 [# o6 C7 ?
Low correlation, 低度相关& D& y# b7 y3 C+ [3 ~
Lower limit, 下限- R5 R5 F% B1 ~+ w3 x' M% D/ g
Lowest-attained variance, 最小可达方差5 G+ R `8 T$ {& o
LSD, 最小显著差法的简称, d5 @8 L" x2 Z' k0 O' r$ g
Lurking variable, 潜在变量2 T9 b( b" ]6 g8 v
Main effect, 主效应, ]0 I5 L: m H
Major heading, 主辞标目- {# A" _3 O* B5 a7 P8 u. j
Marginal density function, 边缘密度函数
# t8 r4 W! F, _7 `# gMarginal probability, 边缘概率
- i% B& x0 X# ?! P/ R3 W# t- \Marginal probability distribution, 边缘概率分布
& N+ o5 O9 f( h) ?0 v2 D# [Matched data, 配对资料
$ u. \, }2 a: L# Q* VMatched distribution, 匹配过分布- O9 n4 \" i2 E* x {" t% U
Matching of distribution, 分布的匹配
7 x/ T* M" z2 Z7 R( Z9 e, Q6 z* zMatching of transformation, 变换的匹配( M# G! {% H2 b& d
Mathematical expectation, 数学期望# v& Y* r" V$ a* m
Mathematical model, 数学模型3 v( e- C# i$ y# o6 i: e' i
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量5 X% I9 D% E6 Q" ?' b7 e# U, u; Y
Maximum likelihood method, 最大似然法
5 C1 b7 k& J L- F: TMean, 均数
0 Q7 \" N& o& g8 ~+ E/ QMean squares between groups, 组间均方8 B( I- R- h) W& e
Mean squares within group, 组内均方% p5 ^7 u- i$ t+ P& W/ O
Means (Compare means), 均值-均值比较
1 Y' g8 x: ^5 o6 w3 J( U9 ]Median, 中位数
) i) k0 I* G$ FMedian effective dose, 半数效量8 G0 T) c, {5 L7 f W
Median lethal dose, 半数致死量( d3 D' I: V$ w5 [* B1 \# L
Median polish, 中位数平滑+ U: u7 f; R* T ]( _
Median test, 中位数检验
2 A/ B/ l# t% ?* j6 xMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量) ?( @) a$ N& M- Q
Minimum distance estimation, 最小距离估计
* m$ [, T$ O2 [- s1 n% X. IMinimum effective dose, 最小有效量
/ L6 l: c& @% ?8 [" tMinimum lethal dose, 最小致死量8 B$ S2 e8 Z. O" u# e
Minimum variance estimator, 最小方差估计量; p! J; V, j$ r7 a; E( a+ T% S) _
MINITAB, 统计软件包( T3 T& e5 Q: S( k7 q( @) G, @5 f
Minor heading, 宾词标目7 o$ Y6 Z5 w# P) o
Missing data, 缺失值
. L" c" B9 Q$ P. i/ eModel specification, 模型的确定" m1 l; i8 F& J7 n( d. Q8 r
Modeling Statistics , 模型统计5 k5 P% m# q F0 G. f
Models for outliers, 离群值模型) P; R* `0 F8 |$ Z( z$ j. D& k
Modifying the model, 模型的修正0 |/ b1 a4 `+ H/ K% R. @) q5 n. L
Modulus of continuity, 连续性模( g) p' i" L: F# \7 ~
Morbidity, 发病率
) [9 c$ B( d( T7 J( h: R! TMost favorable configuration, 最有利构形. `5 ]% J% L: r7 C4 X* F0 P
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度+ T p: {* a8 n2 z
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归0 ~" H: y: E7 Z/ ^: K& ^
Multiple comparison, 多重比较
2 H! B) X: T) s2 s% ~% VMultiple correlation , 复相关
. s! P& C" N/ E" nMultiple covariance, 多元协方差
, g3 t X* I; v {% x7 I5 I4 HMultiple linear regression, 多元线性回归7 w% N$ y9 o% a; a8 \
Multiple response , 多重选项
' ~% ]5 `, @) G) R% _Multiple solutions, 多解" ]: S3 T' u4 q+ C( [2 w" C( G+ T
Multiplication theorem, 乘法定理# H! Y# |& O3 I9 J
Multiresponse, 多元响应 D: r% A. g1 ~) C
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
9 b, ~+ }( t. ]- x+ g HMultivariate T distribution, 多元T分布
8 g" X7 j D& d, y2 LMutual exclusive, 互不相容
# A- ~- A* l {* }: \Mutual independence, 互相独立
% \- h! Y; g( wNatural boundary, 自然边界$ F, Z; U1 n' h8 C8 m" {8 u, {
Natural dead, 自然死亡
6 ~2 z! p3 H! j5 UNatural zero, 自然零# X; r3 I3 c0 I3 g2 t
Negative correlation, 负相关$ F2 G4 x9 Q0 B! W' E( x
Negative linear correlation, 负线性相关
7 o; K0 t# E) z! U% k. s1 U' }% ?Negatively skewed, 负偏% [6 w1 B) ?& ^' O& w
Newman-Keuls method, q检验
1 G; V5 s9 S6 |% P7 I XNK method, q检验8 w" U+ @8 Q9 m& f7 z
No statistical significance, 无统计意义2 w( `9 b* y: F1 H7 f% d, n$ P; v
Nominal variable, 名义变量
$ J% O" j" R- \Nonconstancy of variability, 变异的非定常性9 H8 I4 i) U, s
Nonlinear regression, 非线性相关
* D D5 Z% G! sNonparametric statistics, 非参数统计
, o0 z, I3 w. L( [" B" w. XNonparametric test, 非参数检验
* U# a4 m! U2 J: G/ Z% e. }% rNonparametric tests, 非参数检验! V8 ~2 l- S9 Z& z( e# }
Normal deviate, 正态离差$ `6 A K* S% | W0 e6 f* r
Normal distribution, 正态分布+ i+ r5 M2 v$ u3 I2 Y6 ?
Normal equation, 正规方程组# D; N" Q9 |9 } [/ A& r7 R' H
Normal ranges, 正常范围
! q5 n, |3 ~ V! r) v% j8 qNormal value, 正常值
9 s5 F9 R q4 i5 ^Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数 @8 p7 M" f" O5 \
Null hypothesis, 无效假设
' a- N9 Q) @7 N9 H) }Numerical variable, 数值变量- o( o q. |$ l) U4 Y$ C
Objective function, 目标函数# D0 H; r" ]5 |' r1 d
Observation unit, 观察单位; P( `+ l* s: g) i7 x
Observed value, 观察值& b: M( Y6 [& b7 \! e1 H* c' o
One sided test, 单侧检验
! ~0 v W( A) p4 v% D! ROne-way analysis of variance, 单因素方差分析
/ c8 z0 j7 w+ O7 R# sOneway ANOVA , 单因素方差分析5 @; S2 u, h& p, j* ~1 [# H1 b
Open sequential trial, 开放型序贯设计3 E& h& _0 V/ ~5 @ I! j- s' A5 e) V
Optrim, 优切尾+ P( l6 C: {6 y* N. a1 i/ u- Z' Y
Optrim efficiency, 优切尾效率
2 L2 u6 E- `( G* \Order statistics, 顺序统计量 L" O6 x$ z% l" x3 u( w$ d, Y) V2 i% ]
Ordered categories, 有序分类
' g# q V z: \% I/ p* p/ `3 q% QOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
{$ W2 |: l1 k; v: E2 p. vOrdinal variable, 有序变量& f* T' f2 B4 m
Orthogonal basis, 正交基
3 B z. x7 f* K! R: e& Q: h6 jOrthogonal design, 正交试验设计7 \+ k8 u) E" U- Z& j4 b+ P! V
Orthogonality conditions, 正交条件
& ]9 T1 c3 W; \- ~' FORTHOPLAN, 正交设计 2 j$ {6 c* B" T$ w
Outlier cutoffs, 离群值截断点/ F) l: R) `- b6 S
Outliers, 极端值
" P* y8 |8 @- |) I9 ~OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 v, Y0 F# o7 C/ e" e! _ ^Overshoot, 迭代过度5 g3 S Y7 e7 o6 o& }0 R( {) Y7 |
Paired design, 配对设计
5 E1 }. Z- B% [* r" UPaired sample, 配对样本
% B5 x# p) m) r9 x3 }: YPairwise slopes, 成对斜率
: v1 O7 L- J( a. R2 ~. eParabola, 抛物线3 G3 i! Z+ {6 @1 V- g1 ~
Parallel tests, 平行试验
6 W% V' g# O* W7 TParameter, 参数
6 e/ j7 i4 J7 \6 z8 s) r+ PParametric statistics, 参数统计
7 ~/ `# P' a5 ^- tParametric test, 参数检验0 J, |' K' O4 W) I% C' P9 B; q
Partial correlation, 偏相关
7 l' J8 D; `0 OPartial regression, 偏回归
2 w4 H5 ~9 e, W% z+ F( ~Partial sorting, 偏排序
: I" a# \! m: p& ZPartials residuals, 偏残差' W& _3 G* S0 B8 E, i9 Q
Pattern, 模式' `8 K9 g2 g. o
Pearson curves, 皮尔逊曲线
% u# K8 v4 n+ Z9 ]" I9 TPeeling, 退层
7 D+ o4 E1 w8 ~' X8 SPercent bar graph, 百分条形图3 ~9 V9 T: C" C# [7 j0 p0 F
Percentage, 百分比
' _" ?% p( k" O5 }' J0 a- WPercentile, 百分位数1 K" K" L2 C/ U
Percentile curves, 百分位曲线
5 D8 y; a' P! V* f+ RPeriodicity, 周期性9 t( s" f/ k' [
Permutation, 排列
; v% W7 P% V/ i0 G# x9 x) _7 y$ {( `P-estimator, P估计量* J7 L' A- @! \& B/ C, d
Pie graph, 饼图
& S* t( V$ ]9 k3 JPitman estimator, 皮特曼估计量
. v. U* @* k% B, ~" oPivot, 枢轴量
& a7 O) d0 }: _0 cPlanar, 平坦
7 o' R/ Y7 L- j; ^; GPlanar assumption, 平面的假设
2 `5 p& M* x" b7 ePLANCARDS, 生成试验的计划卡# p% ~9 K/ u6 W. g, g
Point estimation, 点估计
9 Z) K4 m& ?8 q' j APoisson distribution, 泊松分布! K/ _" R9 |, G
Polishing, 平滑
- q8 k8 L8 k4 h) TPolled standard deviation, 合并标准差5 K7 i* C/ A' S4 t
Polled variance, 合并方差
- ]. L6 L( Z- d0 MPolygon, 多边图. [% p/ c% c" a6 N
Polynomial, 多项式. Q y8 G- m3 H R3 `' J
Polynomial curve, 多项式曲线
6 f. S b0 C: X" EPopulation, 总体
4 E& `- R% }+ C/ H) Z% s RPopulation attributable risk, 人群归因危险度
& \# e9 \, w$ @' q6 ?( aPositive correlation, 正相关6 H; s3 L$ c1 Y' x% d4 a
Positively skewed, 正偏& y/ x9 x3 t) V. j
Posterior distribution, 后验分布
! e; l0 W& K# XPower of a test, 检验效能$ ?# Q) g2 x. G8 d( ?6 h$ F2 d& V
Precision, 精密度/ O9 B1 f8 S" N- f* M) `" D: V
Predicted value, 预测值& }" f) m/ ?1 W9 O2 Y. x0 K
Preliminary analysis, 预备性分析1 j' v+ P! X& |6 M0 C& a
Principal component analysis, 主成分分析' h* L( _3 z, j" K8 S/ [
Prior distribution, 先验分布
+ q A, c3 P1 B* b$ XPrior probability, 先验概率5 K" k7 o: H b* Y
Probabilistic model, 概率模型
4 s6 s! N7 S8 b5 N; ]probability, 概率
+ ^2 v9 J2 u6 rProbability density, 概率密度; p1 q5 U0 D2 V0 |
Product moment, 乘积矩/协方差% n4 D$ o1 j8 F f- \
Profile trace, 截面迹图
' D- b) m( T# g0 L4 c7 IProportion, 比/构成比
1 K0 [$ I) ?- Q5 o- T0 RProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: d m$ ~- q5 M" w+ Z3 Q; D; B5 k
Proportionate, 成比例( k0 B9 p) J$ W% Y
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量! n" ?' n2 y: Q; G' m( u4 m4 c; g
Prospective study, 前瞻性调查
! U* k! V) Q% W& Z' sProximities, 亲近性
. ]% E$ }2 o4 l3 tPseudo F test, 近似F检验! N: j5 o$ ~4 o9 F6 V. q! t& `
Pseudo model, 近似模型) g, q# y7 N! r0 T0 S
Pseudosigma, 伪标准差
3 T: V3 v6 d3 f; Z4 c$ F' y$ UPurposive sampling, 有目的抽样
# f2 ^( L9 w5 u5 {7 v+ q) RQR decomposition, QR分解% T$ a$ E$ n/ p2 p, E
Quadratic approximation, 二次近似
; z+ J9 ]" p; QQualitative classification, 属性分类, z) C8 @0 {8 c/ h: R% u
Qualitative method, 定性方法' n1 d4 j( A3 ]6 d- a( W* u, n1 ?
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
8 l t2 E7 J) h8 [Quantitative analysis, 定量分析
4 y1 z7 d0 T4 g, D" h7 AQuartile, 四分位数; I* X$ D/ U! S% x1 F7 j' i1 K
Quick Cluster, 快速聚类
g8 p7 L) R: p6 r8 |# N3 mRadix sort, 基数排序# g) G9 P) o) H/ k5 F7 x( b
Random allocation, 随机化分组2 F) A+ e2 |+ O# v, V
Random blocks design, 随机区组设计
. T& ^( K5 t( t: F9 m2 _* ZRandom event, 随机事件
! l6 W# V* i) C2 w! B& r& H+ vRandomization, 随机化
" k3 D: t6 u4 a# E9 TRange, 极差/全距 j% T7 t1 R+ H
Rank correlation, 等级相关
3 w2 v. t: x& c9 x9 WRank sum test, 秩和检验7 K. x! t; j/ L" k* y7 }
Rank test, 秩检验
4 [. B" G9 G2 }1 n" D7 S1 B- {Ranked data, 等级资料
6 {8 A6 P* l) S1 s% _Rate, 比率. M7 |9 s5 h, k1 t% {& Q: T
Ratio, 比例
& J( N5 V. ~# pRaw data, 原始资料. B" w) R& r" ~' V, V
Raw residual, 原始残差
: ]3 D& X% h* M+ E1 vRayleigh's test, 雷氏检验
% f1 Y- k p% e: w* A- JRayleigh's Z, 雷氏Z值 - t3 W; N. k* J" T5 R2 m; _& }, e: S
Reciprocal, 倒数, X3 d8 E6 y1 f; p. U
Reciprocal transformation, 倒数变换
& ]. A2 K' D3 v. T/ B$ mRecording, 记录& S; O8 a8 T$ I$ r9 |& b7 \
Redescending estimators, 回降估计量8 U& V6 \% @) Z" C
Reducing dimensions, 降维6 r7 W+ q1 D+ }2 B% D
Re-expression, 重新表达6 S1 U$ S. L& i5 N& e5 l
Reference set, 标准组
( ^- I& R5 N2 {, c! hRegion of acceptance, 接受域4 V4 v! k( h) ~( V5 k: ~
Regression coefficient, 回归系数$ E) d& f$ t \- K0 L2 y
Regression sum of square, 回归平方和; B) z+ w4 T- R! L
Rejection point, 拒绝点4 m* U+ T5 ?1 a3 i0 ^; J
Relative dispersion, 相对离散度+ n) X# A) F1 ?0 L
Relative number, 相对数0 u# g, L: L% l
Reliability, 可靠性0 r) e2 R& i y- W# z! D7 \3 ^, m4 Q
Reparametrization, 重新设置参数! T/ N/ m4 O( W+ L
Replication, 重复
) W* F. z& P2 l: Z4 VReport Summaries, 报告摘要. X% F( m* H0 o- V( N
Residual sum of square, 剩余平方和
0 s2 O# C) I) C, ^8 q9 fResistance, 耐抗性
; B" S( R3 |& W- s% p" tResistant line, 耐抗线
( ]& z+ P4 V2 I5 C- Q3 D5 O6 DResistant technique, 耐抗技术
d8 x# w. _8 d/ C% J+ g$ ?3 \( AR-estimator of location, 位置R估计量! ]8 a0 i0 G2 z: V2 l! J _' F
R-estimator of scale, 尺度R估计量( A! T3 H/ c- L: b0 ?
Retrospective study, 回顾性调查
* h, Z' l# m. @3 m6 iRidge trace, 岭迹, d: {6 O. d0 z
Ridit analysis, Ridit分析
( p2 A! t/ z! g- B, qRotation, 旋转6 ]3 X ?; `" v I
Rounding, 舍入
6 q3 F) o9 o0 W+ j5 rRow, 行
8 n2 o1 \5 O5 |Row effects, 行效应+ M+ T: e8 t8 v7 {; C% t% r G
Row factor, 行因素
$ z6 t0 H2 Z. g: L$ j" z: vRXC table, RXC表
. F, l1 {4 h4 N% D/ s0 j1 @Sample, 样本
4 }$ S5 Y4 n) l9 B- }Sample regression coefficient, 样本回归系数# [5 X: J7 d0 a" Y
Sample size, 样本量8 H9 n& \- Q2 m4 V. \
Sample standard deviation, 样本标准差+ e' Q. t* K" r4 _2 q
Sampling error, 抽样误差
$ I5 k1 w4 }! h/ USAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包( O/ A. F4 O2 { ]
Scale, 尺度/量表& d9 y% y. b' K( z0 L8 `/ T6 w* z
Scatter diagram, 散点图9 A, e2 q, R5 s9 }; B1 k: y
Schematic plot, 示意图/简图
3 ]4 e! l( x; P) ~4 o2 i8 L! WScore test, 计分检验
6 ~1 j+ n* y r% P* ~1 y: ?: zScreening, 筛检, R) Y T6 M9 g
SEASON, 季节分析 / S7 q0 z! R0 W
Second derivative, 二阶导数
7 _$ L; B- H% ] _- [0 Z# aSecond principal component, 第二主成分
D3 s! y$ _ {; C8 B' LSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 2 A% X1 e1 w8 f; G% ~0 C; c9 c
Semi-logarithmic graph, 半对数图. C; Z4 K1 V) o6 E9 Y
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸7 ?$ S& M6 T8 M9 C- w# p
Sensitivity curve, 敏感度曲线
! D! Y8 n& y9 j; Z3 ASequential analysis, 贯序分析) E/ o" t9 S' s8 H( H
Sequential data set, 顺序数据集
. [" R! @4 M, Y7 K% j/ b; I+ ASequential design, 贯序设计
4 Z" d- d9 h0 q; YSequential method, 贯序法
" l( o3 T& W+ u+ l1 m3 sSequential test, 贯序检验法
/ b* n" m; H" J0 S$ U. L7 D) OSerial tests, 系列试验% T% \1 B4 \7 A- R% F4 B- A
Short-cut method, 简捷法
, F, V J4 K/ G7 SSigmoid curve, S形曲线
, m( Q t! G6 t; eSign function, 正负号函数3 p9 J6 K% O, j. v
Sign test, 符号检验
' m2 Y& P* h! H7 M# ]1 `Signed rank, 符号秩3 Y2 G4 O6 S f
Significance test, 显著性检验
9 L3 _$ o* _) ~! mSignificant figure, 有效数字
' m% D6 w& Z8 F* a" p2 z' ]Simple cluster sampling, 简单整群抽样5 ~! O8 r7 D+ |! Y. a$ U. @3 G
Simple correlation, 简单相关5 {: c( k$ K, f. Y6 D: E, U. U/ O
Simple random sampling, 简单随机抽样
[8 F( \: P/ aSimple regression, 简单回归
( u2 f' T- f$ m& }4 ~- isimple table, 简单表( r( x A Z% {& m
Sine estimator, 正弦估计量
: @$ Q! h9 Q+ n% w( _9 FSingle-valued estimate, 单值估计; ?( a3 T5 @4 x* p/ @
Singular matrix, 奇异矩阵# {: V) u+ H. a! R7 X8 |, Q! U
Skewed distribution, 偏斜分布& \2 h: c8 v, v6 ~! B5 i0 n
Skewness, 偏度% ~. Q+ K0 }, J2 n; A
Slash distribution, 斜线分布
; z8 d7 Z4 M( G2 i* A5 wSlope, 斜率/ L P4 S4 M$ n$ s
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
2 j5 C( Y- n, q$ YSource of variation, 变异来源6 [3 T! X9 O6 [4 v/ C y: B; ]
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关* k0 M) _4 W2 A o# j
Specific factor, 特殊因子* _+ q; ^% ~& [$ j. U x+ e" Y5 Z- h
Specific factor variance, 特殊因子方差" [& E7 y Z d( C" I
Spectra , 频谱' C) v% V3 _* G" V |' g8 }
Spherical distribution, 球型正态分布# w5 Q3 ]. c1 E8 W
Spread, 展布
% i% L5 h6 t# I$ f6 A9 S; `SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
! |1 }9 m- q' m! ESpurious correlation, 假性相关3 K; b, m0 n, j1 r0 ?
Square root transformation, 平方根变换+ O( C& f' h6 H/ u: t
Stabilizing variance, 稳定方差
' s5 i# w' u" XStandard deviation, 标准差- y8 ?# L4 _/ V# Q. V+ ]/ s
Standard error, 标准误
) L$ }7 @1 s; G6 ?/ hStandard error of difference, 差别的标准误
2 v9 l2 u$ d, @/ F8 z8 o9 MStandard error of estimate, 标准估计误差
" u7 P5 [2 D: `Standard error of rate, 率的标准误* `, _0 o* z8 @" D) O
Standard normal distribution, 标准正态分布
+ S* X& J$ }0 S/ O0 b/ kStandardization, 标准化, Y. H2 s* h- Y4 S5 F
Starting value, 起始值
, l( {3 E, U2 v# l: ?; SStatistic, 统计量 z; \8 I, O9 C' b8 ]. h4 O
Statistical control, 统计控制( w+ B# k; s- C u5 y4 A
Statistical graph, 统计图1 C& R, f* i# i1 v0 v% b
Statistical inference, 统计推断
9 ^) P2 A5 |) e+ r. K4 ~Statistical table, 统计表
0 L+ |; i& J' Q! m- C7 P% sSteepest descent, 最速下降法$ P/ `! X& ?7 Z4 o
Stem and leaf display, 茎叶图( A& v K, N# F/ Z4 Y/ t3 ~
Step factor, 步长因子, G2 |, n( S4 }
Stepwise regression, 逐步回归1 a: K( O/ E z& Q! I9 F
Storage, 存
9 i2 B) }4 G- h7 N; ?Strata, 层（复数）: {" i1 M/ E; _+ D8 K% _9 I! y0 @
Stratified sampling, 分层抽样, h/ x) T+ n# c+ \
Stratified sampling, 分层抽样+ E/ C) g' M: x) U
Strength, 强度
; [8 K% Z0 f m7 {0 d9 q; qStringency, 严密性
) `+ v# d( f, b4 XStructural relationship, 结构关系
7 A1 p4 f! U" T6 T _4 L) @; yStudentized residual, 学生化残差/t化残差
$ P% {" l/ @& e; z# @$ }Sub-class numbers, 次级组含量
6 o- w3 r5 y! G) S. j4 e# T3 V9 v7 wSubdividing, 分割' d2 r# |4 K8 W" t9 O1 t: K
Sufficient statistic, 充分统计量
. c0 h% Q6 l( x/ @Sum of products, 积和
# n% z) E6 @; L# a% }. aSum of squares, 离差平方和
) M$ o, v6 `. B6 i. KSum of squares about regression, 回归平方和* @, R0 Z. ~. ^9 t* W3 n
Sum of squares between groups, 组间平方和; i8 g7 u; l7 B
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和; H# ?" H1 ~6 i+ ~# {" x
Sure event, 必然事件
3 x1 [ l. d, e6 x8 USurvey, 调查4 K; V9 E" y+ J: H9 Y8 s) r
Survival, 生存分析 t5 v( X9 G! G6 _" x
Survival rate, 生存率( ~! T1 ]2 \; v/ i2 s$ u
Suspended root gram, 悬吊根图
+ z7 L0 s& F8 }Symmetry, 对称. m4 A7 Z; [: B. |5 W
Systematic error, 系统误差
, a1 r; F; C& W( D" iSystematic sampling, 系统抽样" h8 I) n3 k3 e( L' p" M; _
Tags, 标签$ ~% A, C4 K- b& R q
Tail area, 尾部面积
0 ^) |, y0 F+ a7 ITail length, 尾长
1 E8 D5 [+ k9 Z8 q2 tTail weight, 尾重, s) l2 P: i. M/ d& k W% w9 ^
Tangent line, 切线
. h$ ~ {0 @5 z6 I- o6 {Target distribution, 目标分布* y. I& n! k! C$ ]
Taylor series, 泰勒级数
. o+ _' ]0 f$ E) u8 \Tendency of dispersion, 离散趋势( K" |0 F: {* S+ a' L
Testing of hypotheses, 假设检验
2 s8 ?7 Q3 n. p. f" VTheoretical frequency, 理论频数
, [6 u- e# b0 M5 I+ G- v+ h1 x3 v6 aTime series, 时间序列6 y' N3 K- Q9 `
Tolerance interval, 容忍区间4 a; {1 G* j9 J+ m7 @+ a7 k
Tolerance lower limit, 容忍下限
6 g. b# o# J5 L; \Tolerance upper limit, 容忍上限
, j8 k2 B( X: m$ E. F: Q ^; D8 f4 Y) mTorsion, 扰率
' q& ^3 M' w& c; y3 P9 @9 w/ [1 ATotal sum of square, 总平方和
, f6 P4 @' K8 i* O8 ?- O# Z4 NTotal variation, 总变异
$ v* [' m S6 I; fTransformation, 转换
! _; J# T( |7 z7 K' u- V" n8 qTreatment, 处理
7 S) [) X4 U2 }( F5 o( ]Trend, 趋势9 }- e8 ~% {8 [+ F
Trend of percentage, 百分比趋势* d; f, }8 x. O% O' E3 q+ l$ h) W
Trial, 试验) U+ h4 L4 i# D7 _; @( ~
Trial and error method, 试错法! W9 K* w8 ^: g
Tuning constant, 细调常数; z6 X) @' m4 N9 c7 K% U9 K# y1 P
Two sided test, 双向检验6 C, [% P7 S( n& A! k. Y
Two-stage least squares, 二阶最小平方 L) d* C1 r V' `8 O
Two-stage sampling, 二阶段抽样
2 @# O \+ H V1 {Two-tailed test, 双侧检验
+ _9 |4 I3 I4 E* r3 N: a! d: VTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
5 s `# ] [/ Q" ?: Z- v+ l) l0 ?Two-way table, 双向表
v9 U' { K7 ~9 _ {Type I error, 一类错误/α错误7 b# \2 g9 [- e2 ~
Type II error, 二类错误/β错误
+ M: h9 A* J. eUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
8 L5 t6 F1 v' j. Z0 pUnbiased estimate, 无偏估计9 H4 d" g" M, I% N, j& `( O! [5 q% F+ T
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
* y6 r# l6 |" g& A4 jUnequal subclass number, 不等次级组含量/ l+ s' Q7 j9 u
Ungrouped data, 不分组资料6 U: h, [4 l; y
Uniform coordinate, 均匀坐标3 u4 u1 h$ X' O0 i! p, l; T5 a" S
Uniform distribution, 均匀分布
0 \4 P! o9 U7 U0 G. H' I' oUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计% ^. `# s- o, F4 _; I
Unit, 单元. j. |" r) p$ i/ P
Unordered categories, 无序分类# x8 j: C% ~$ z3 A9 s- R
Upper limit, 上限
0 c3 C! p3 l2 XUpward rank, 升秩
9 y* A) f {1 `4 O8 QVague concept, 模糊概念
6 M8 ?: k8 {) K. n! a' vValidity, 有效性
. m' q6 ~( t I9 S* Z: P$ yVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
/ g' W) o2 B) r5 K/ W! wVariability, 变异性1 t. U2 {% \ }6 z' J3 g. L
Variable, 变量2 t- m+ h+ A( e3 ?9 A5 f+ C
Variance, 方差1 g$ Q P# Q4 q3 e2 b
Variation, 变异
8 Z. s/ I. x* nVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
3 y6 {& w8 g+ m, B( y) mVolume of distribution, 容积
& V' r% v1 D5 l9 TW test, W检验
% I) _* c) x) |5 Z3 y& cWeibull distribution, 威布尔分布 R+ @9 x; n1 a! e9 |, T
Weight, 权数
2 r+ `% C3 F$ @( x5 b% FWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验" \3 J/ y: z/ d* F" E
Weighted linear regression method, 加权直线回归$ D9 s7 U R( ?
Weighted mean, 加权平均数
$ E' s; r6 U7 EWeighted mean square, 加权平均方差: Y$ J% ?+ c% j
Weighted sum of square, 加权平方和2 n* Q) n8 ?. u$ a h$ t9 T/ E5 _" V
Weighting coefficient, 权重系数$ {6 ~* W g. B `- U) Y
Weighting method, 加权法
: W7 M9 a$ N! p9 HW-estimation, W估计量 e2 m" I8 t4 m8 v/ _
W-estimation of location, 位置W估计量
0 p2 \/ L- Q& U! t- K) W# Y- q v7 @* ^Width, 宽度: s, S) z1 P7 U' q+ U0 `5 n
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
- T% J$ \6 i/ NWild point, 野点/狂点
# Z% ?) y, Q, G, dWild value, 野值/狂值
( V$ Z3 Z; ]# C+ e( b- MWinsorized mean, 缩尾均值
' g5 q& Y; x6 [; tWithdraw, 失访 3 }; w) d& a6 Z' f) Y/ w+ ?- C/ A- b
Youden's index, 尤登指数
& Q p; D" l% U' a' r' s ]% r' U& R2 \Z test, Z检验2 g" `' B) r$ I) h! V) O
Zero correlation, 零相关
+ P' ^$ N( R! n- c DZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
