|
|
Absolute deviation, 绝对离差+ y: p+ u+ h- v4 j2 I% Q/ t2 w
Absolute number, 绝对数
) `. y8 J( \3 l; p* y2 DAbsolute residuals, 绝对残差/ K' i* ?" U( S) N# Y8 G. }
Acceleration array, 加速度立体阵
3 s' \+ `" b1 z7 x; [0 {- h/ Z1 nAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
+ l# l4 g* U l" F1 g* t+ N: _; IAcceleration normal, 法向加速度/ N0 m( S8 ^8 F5 T
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数* [* n" W8 Z% _
Acceleration tangential, 切向加速度
* N* @( ]6 B' UAcceleration vector, 加速度向量1 ?: R5 _/ d) A7 O5 K) m2 e. b
Acceptable hypothesis, 可接受假设/ w, v5 U# u, J. _# }, x5 j) n
Accumulation, 累积
, T7 i N# P7 e: S9 B G0 P3 N5 o! DAccuracy, 准确度
# z0 O7 r% S$ l, @3 H3 MActual frequency, 实际频数
! A% P" a- G9 L6 OAdaptive estimator, 自适应估计量
1 `. g3 p: g4 m" f! nAddition, 相加
6 T; A% p4 Z$ V$ S- T8 A0 L, KAddition theorem, 加法定理, _6 P* o) u+ n. w
Additivity, 可加性% a' L6 b& D6 L" {, z6 R/ O# ~
Adjusted rate, 调整率/ P' K2 g, }( V/ H2 d
Adjusted value, 校正值! B7 j! u3 L3 C8 t: _! a9 q
Admissible error, 容许误差2 L; e' L, b% N/ H$ O1 x
Aggregation, 聚集性
{- ]! A/ L0 r1 G: d f. n, R6 ~Alternative hypothesis, 备择假设
4 _0 n4 J8 W ?( C( W! t6 c9 {Among groups, 组间/ x$ A; C5 y$ L3 X( l+ }2 S2 ?8 Q
Amounts, 总量7 l$ h4 D- T- p7 O
Analysis of correlation, 相关分析
* q2 K9 [! A1 K! f' y9 WAnalysis of covariance, 协方差分析
* Y7 G6 `1 r' U6 D9 ?6 v, RAnalysis of regression, 回归分析% c: o* o" N4 A6 ^7 L
Analysis of time series, 时间序列分析. W! F/ S2 V- Z- l+ T2 U
Analysis of variance, 方差分析 ?# s* V# D; L2 Q
Angular transformation, 角转换 k' F2 K" f& J. S# z: g8 A
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析4 ?5 H1 \/ U7 t2 C0 K. G2 L' o# C
ANOVA Models, 方差分析模型/ d/ _ l0 y/ q* S! u F8 }
Arcing, 弧/弧旋
" l/ t1 u9 P: D- ~Arcsine transformation, 反正弦变换
9 p! U+ E. ~2 w$ F4 q( cArea under the curve, 曲线面积
2 ?) u) {5 }, f& W2 PAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
$ ^( P7 D U$ ]& v$ e) {ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
- ~" J# R, X. J1 F1 F VArithmetic grid paper, 算术格纸
, C e1 Y1 G, E7 V/ K; |Arithmetic mean, 算术平均数 k x4 m' H, V" R
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系& b0 ]8 l, I3 s( [- h* U4 a
Assessing fit, 拟合的评估
& _8 U \4 q( y2 T- B1 |. r' gAssociative laws, 结合律% y: H2 n7 b9 I; o+ ]& D- B
Asymmetric distribution, 非对称分布
. }$ p+ t2 M' [% h2 [# ~4 b+ M& V8 PAsymptotic bias, 渐近偏倚
6 \; M, H5 L; V M* z) q1 O2 PAsymptotic efficiency, 渐近效率$ b* I3 w# f$ b$ h
Asymptotic variance, 渐近方差7 k0 U5 @: w9 k7 X! i5 B
Attributable risk, 归因危险度
; s& x1 E2 ^3 \! K" Y. hAttribute data, 属性资料
) i# e& r& C' S( rAttribution, 属性 Z; n* R) {+ p: T# e; G
Autocorrelation, 自相关
4 U, y8 `* i. W- J! S2 X! W( jAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
+ z3 J3 {' K! U9 jAverage, 平均数
" V% d/ S" Q X8 m1 nAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
/ }5 w( y) g/ uAverage growth rate, 平均增长率, v* ^% H' b K( Z0 ]) Z
Bar chart, 条形图
) A+ p' ?% h+ D" t, ]( KBar graph, 条形图$ T# b; Y, F6 l; F2 H3 q$ g: ?
Base period, 基期& I% I$ `- X4 y1 s1 _3 X9 h
Bayes' theorem , Bayes定理
' a" L: ], ^; w1 [Bell-shaped curve, 钟形曲线6 T" H& Z& d. t3 Z0 ~
Bernoulli distribution, 伯努力分布: ?3 A6 s0 m5 F% G: Z7 u
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
^; A* E0 c( C" @, C0 HBias, 偏性
2 h$ Z Y6 T2 [2 P- T% ~" M3 BBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
+ Q+ F5 Q/ ~/ }& H/ Q& T/ A9 BBinomial distribution, 二项分布3 f/ y/ q0 \6 x# n+ ?) v+ a t) z( }
Bisquare, 双平方
& ?. P7 a& j0 b2 y, I2 Y8 |Bivariate Correlate, 二变量相关- ^* L( t. B. o3 I( ~# c0 Y
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布. d+ k/ ?7 @& @" w
Bivariate normal population, 双变量正态总体
4 p% u8 C L9 t, k) [" h" wBiweight interval, 双权区间
9 U' B$ y, X1 ~8 \6 V$ }6 FBiweight M-estimator, 双权M估计量
& D# [5 n/ I) n7 I$ j5 jBlock, 区组/配伍组
* |3 X# ?4 Z1 z( v/ FBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
- V$ c' v2 P* c+ ^* U# s kBoxplots, 箱线图/箱尾图
* [4 T) A+ x0 k. [9 p0 iBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点' C7 N; N3 Q7 K c2 ~
Canonical correlation, 典型相关
. @/ Q9 [9 @1 @' c) D. w3 OCaption, 纵标目% v' I6 i8 r! Q0 [, M" K% L
Case-control study, 病例对照研究; m6 {# ^ `$ f0 `$ T
Categorical variable, 分类变量+ R9 @+ ~4 P2 @( l
Catenary, 悬链线, U. p1 R' b( i- W# i
Cauchy distribution, 柯西分布
3 U$ B# z; F0 tCause-and-effect relationship, 因果关系
' i0 L# u# e% t7 v5 A T% |Cell, 单元; `8 {6 e M' z8 G2 @* G
Censoring, 终检1 W7 E1 ]* e7 V
Center of symmetry, 对称中心
2 F- d, y# s) U0 RCentering and scaling, 中心化和定标+ T1 W8 e; X' l- C; q, Z
Central tendency, 集中趋势% t7 ~! u# k6 H9 P. Y; c4 G% T4 h+ p
Central value, 中心值
" {6 e9 U& a; m! w" A/ Y7 z" HCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
5 H+ `- O, E, n& ^Chance, 机遇
+ W; {/ R$ R$ v: D1 ^Chance error, 随机误差$ r- [4 R7 i5 A" Z" f
Chance variable, 随机变量) v) ~0 r& @! j y" V
Characteristic equation, 特征方程
7 W* f, F) c8 r7 A# yCharacteristic root, 特征根" n1 ~# E% P% E8 z5 U
Characteristic vector, 特征向量! \: }! T6 L2 I7 B9 j" J* T
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
8 O8 o7 e8 X5 H l1 ^! XChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
( J- O: P1 }" P+ ]7 L+ fChi-square test, 卡方检验/χ2检验+ i( M; ^- ?6 C, Z
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解( E& f6 N( N) S/ @8 w
Circle chart, 圆图 3 x- `6 \( Z; {( U& F0 X/ |8 t
Class interval, 组距
& t. h& ~/ Q, j" N! QClass mid-value, 组中值
& b" c* b% H1 BClass upper limit, 组上限 a6 l2 x! Q/ [( [% B
Classified variable, 分类变量) e: [. y. V( s
Cluster analysis, 聚类分析
6 S7 z$ v( A. [+ E# J' L: m# o/ WCluster sampling, 整群抽样; B3 S3 ~$ o( t$ M0 r8 [, O
Code, 代码! J: B! u @- O1 l
Coded data, 编码数据3 I' m. M" t8 p
Coding, 编码
% w$ d$ ~) g/ @& t$ ?( HCoefficient of contingency, 列联系数 J% m8 k6 g$ a8 ]0 j4 Z
Coefficient of determination, 决定系数# ^5 d" Q; q. x. V$ p
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
; ]# `8 R. o# n6 F* r* qCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
4 W1 k" n$ b- ?9 ~- l" j( DCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数' o8 H. R5 c; K
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数9 @% Z1 k4 J% J7 s! A0 M
Coefficient of regression, 回归系数# T6 d. M# V9 J8 T6 N
Coefficient of skewness, 偏度系数; _3 `' Q! @. k; E& i9 r7 A
Coefficient of variation, 变异系数- j: u6 M4 @: k
Cohort study, 队列研究
# ?" P' i- {5 B5 NColumn, 列
2 V, j) P! t/ n- V0 a# s% k2 ?Column effect, 列效应
9 A$ w% a' _$ O5 h! FColumn factor, 列因素; W0 C- |+ E* x' G
Combination pool, 合并0 g K3 X, X7 D
Combinative table, 组合表
" a1 b4 p( d& I1 YCommon factor, 共性因子3 o& @" m- @* v" r. r
Common regression coefficient, 公共回归系数6 n' J! g$ Q9 n5 G2 m; H
Common value, 共同值1 u3 e+ @0 D6 r; {
Common variance, 公共方差
/ O; d7 P) b3 a7 ~1 Z) J n2 d- ~2 g: \Common variation, 公共变异2 c) Q B- C# C8 S4 ?4 f
Communality variance, 共性方差" F, ]/ S R( [+ r) }
Comparability, 可比性
% f' l4 a4 C' uComparison of bathes, 批比较% ]0 }# x% o1 o9 ?/ y
Comparison value, 比较值
2 E) Z& k4 H+ oCompartment model, 分部模型
! @3 m2 x- R, ICompassion, 伸缩
8 \3 O; O2 R+ {3 mComplement of an event, 补事件8 K/ M! e/ e0 v1 Y) u' D
Complete association, 完全正相关1 R+ r+ [0 H* b( l4 K
Complete dissociation, 完全不相关
5 t( g/ H+ H7 y! h' n7 L( E* lComplete statistics, 完备统计量" X/ J/ W8 A6 ]
Completely randomized design, 完全随机化设计7 M% f# ~1 c% J" P
Composite event, 联合事件. G/ c- y% V' \
Composite events, 复合事件5 w, p$ w* D* m* @ W0 \
Concavity, 凹性& f ?7 j& ` }& x& l: r! n
Conditional expectation, 条件期望+ z+ {& t" f; c! D- Z- H
Conditional likelihood, 条件似然
. Y, e3 C) l# q& w, D) VConditional probability, 条件概率" d9 D3 c0 j8 _% t+ p& X
Conditionally linear, 依条件线性& t" ~$ P) p9 @6 I6 O
Confidence interval, 置信区间
, v6 j/ P# c+ ^$ b% M) v0 s: _Confidence limit, 置信限
: h* M$ I# M! ~Confidence lower limit, 置信下限
, Y. I8 q5 T8 N) jConfidence upper limit, 置信上限
6 Q+ o4 r. }" Z# ]Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
0 W) Z2 A" U- e+ s( R1 ]Confirmatory research, 证实性实验研究3 j; \: R1 _* e% n! @# a% r
Confounding factor, 混杂因素% E8 b& B; z+ d+ J4 m' p" s& c
Conjoint, 联合分析
" L" o' W! Q. W& lConsistency, 相合性1 v6 q! y2 \# }. i0 H( J! n
Consistency check, 一致性检验% u$ l# N! |6 h i) _# C0 }
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计# a- R: @9 ]( i! Q' ]
Consistent estimate, 相合估计
* W" F. U* `, eConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归1 I. t& F$ F3 H! V7 ]
Constraint, 约束
8 L/ Z6 s; j' d- pContaminated distribution, 污染分布
* q' q* i+ |& E4 N$ o* y1 u, @Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
; }1 p B$ K" S, y: _/ TContaminated normal distribution, 污染正态分布1 a- }2 [4 N" m6 d. ?
Contamination, 污染 R0 R+ v. Z% r8 u
Contamination model, 污染模型0 C5 _) W2 d1 O5 C' q
Contingency table, 列联表
; T* F' u: u* G" f$ h2 xContour, 边界线8 ^- K/ J! u+ D
Contribution rate, 贡献率
. v2 d4 H" y6 S8 WControl, 对照; @6 }; O+ M, l: i1 [: l
Controlled experiments, 对照实验; O) M$ s7 W3 ]2 j9 o6 a$ G5 _, \& j4 q
Conventional depth, 常规深度
$ F0 W2 Q1 M8 W) x2 f* vConvolution, 卷积
+ D! v2 {9 Y+ _# ZCorrected factor, 校正因子/ S! L' e$ h# i+ v! A
Corrected mean, 校正均值 e y. H8 d) a0 e5 V
Correction coefficient, 校正系数+ I) x' [, B! q, N2 e! @8 ^
Correctness, 正确性
, H5 C- ^- W1 q0 [: VCorrelation coefficient, 相关系数, x% l$ G/ B! l) ]) S5 |1 A; Z
Correlation index, 相关指数) @0 l7 y% s% ?
Correspondence, 对应
0 @5 O* r) N1 h9 o0 V* J& @Counting, 计数
8 v& U+ u8 e- xCounts, 计数/频数
8 K( p4 [. P) \) Y2 A0 f/ F& a) r, r& Y) TCovariance, 协方差
0 v; L% h2 r5 ~# Q; w3 mCovariant, 共变 1 ? k# Q% N( g% q& Y1 P
Cox Regression, Cox回归
% L4 i2 k" n+ H% q, y: L7 E$ qCriteria for fitting, 拟合准则: n$ L: O7 i$ |
Criteria of least squares, 最小二乘准则
6 Y# F: _5 P; z0 tCritical ratio, 临界比 G! g5 o+ y8 ]; S* ?% N
Critical region, 拒绝域' i. I1 H, X% j
Critical value, 临界值2 X: Y8 G- i2 o" _
Cross-over design, 交叉设计
9 f- b/ q+ |' y0 u: DCross-section analysis, 横断面分析3 |! x1 r9 s; G/ x" ?& ]+ _
Cross-section survey, 横断面调查5 j6 ]: Y6 y% x- n2 E) R
Crosstabs , 交叉表
% X0 X) n$ @8 P# e3 |: r: ~Cross-tabulation table, 复合表1 f5 I# o9 X# s. k% k4 z3 l6 d
Cube root, 立方根
]" p) L; T9 v9 C' T" g, oCumulative distribution function, 分布函数- B$ `9 K; O6 R
Cumulative probability, 累计概率
8 o& k4 h7 K$ Y$ B6 T9 o8 PCurvature, 曲率/弯曲
3 ]& ]% K: T' U; z& _+ P8 ]9 x! R( GCurvature, 曲率
2 r, [* l5 r3 V. ACurve fit , 曲线拟和
. ~. m/ F7 @: c: `( p7 z, _! O) H: qCurve fitting, 曲线拟合; `, N, N N0 v2 W- a' C2 ~
Curvilinear regression, 曲线回归" J# l2 F$ {" y; f3 k W/ I
Curvilinear relation, 曲线关系% a5 s+ }6 E5 D+ r" `$ k* B- T
Cut-and-try method, 尝试法
/ H" p5 y( b# Y' Q, G3 tCycle, 周期
: M9 r9 m# }7 Z/ GCyclist, 周期性: ~7 D0 s5 D& t8 p8 }
D test, D检验: |) @* i& P2 M
Data acquisition, 资料收集8 p' C3 `2 v, o5 `! K8 t
Data bank, 数据库
" H; R4 c( G6 nData capacity, 数据容量8 b) `! p4 X- Z+ K, G
Data deficiencies, 数据缺乏- s0 @0 |% d- s2 N. L
Data handling, 数据处理
0 s4 U, o& ?9 d( @( QData manipulation, 数据处理
6 d2 A$ I) j% zData processing, 数据处理& g% O5 `2 V# t9 B# G
Data reduction, 数据缩减! _) _9 ]% q7 C1 M% d$ C
Data set, 数据集
9 X9 O8 {7 A8 ?/ z( t0 J! cData sources, 数据来源/ d" u0 E/ A- a/ }- O
Data transformation, 数据变换
7 i! A% k- d F. gData validity, 数据有效性6 g4 E6 k! [5 z) C2 r/ d
Data-in, 数据输入 | s: ^& f$ j5 u$ S7 W! m, m1 n
Data-out, 数据输出
7 e9 P: [" J9 i0 A' N: C" EDead time, 停滞期
: y t1 X3 J! ]3 K. s* l+ T% hDegree of freedom, 自由度
4 P; L* A! M2 z2 x2 R% pDegree of precision, 精密度
* E0 M# f2 _" j: oDegree of reliability, 可靠性程度$ C# D7 _' |: |* C/ N7 F1 G
Degression, 递减) W; D6 f. m" I" b4 N+ Q( [
Density function, 密度函数
% X5 \% ?+ e- a# r+ B0 uDensity of data points, 数据点的密度/ f9 U, f% J# y- f
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
]9 n6 m. p# _; n3 L5 J( DDependent variable, 因变量& @7 z( z8 e8 S5 c
Depth, 深度% f4 f& _9 R {7 C& Q0 T, q) c5 z
Derivative matrix, 导数矩阵
$ i0 j; F5 d$ D# Z$ H) }Derivative-free methods, 无导数方法; _% \+ C3 J7 s+ S1 P7 n r
Design, 设计2 ~3 N9 G9 B9 N) z- O$ _" G! o8 O
Determinacy, 确定性! G# @' J: E$ C. [
Determinant, 行列式
' e$ c0 c p* e6 Q7 HDeterminant, 决定因素, O2 l3 [2 _# ~; ]
Deviation, 离差. L; p9 T. K% k8 [- S* P+ e
Deviation from average, 离均差
1 O8 k& o8 y0 S& f9 }9 p, gDiagnostic plot, 诊断图" L) b: D1 k( W9 F- \8 V
Dichotomous variable, 二分变量
$ ^' X, n' L* K; _/ s0 qDifferential equation, 微分方程' K( s# z: U1 ^1 o M
Direct standardization, 直接标准化法; G% r/ D3 u0 D6 n% z5 C+ |& a
Discrete variable, 离散型变量
/ } n* d! y2 W+ D% O( YDISCRIMINANT, 判断 9 ~ c' d9 @ Z6 }: q; M! n9 F
Discriminant analysis, 判别分析
: ]# V$ R) g% ?9 \! BDiscriminant coefficient, 判别系数
: @9 z% ?) k |$ U; a) g) S; i8 `Discriminant function, 判别值
7 O0 t# m7 c' v. B" nDispersion, 散布/分散度
$ _/ X8 E n FDisproportional, 不成比例的
: g, @- _8 A9 g! ]( {; ZDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量& F% w8 K( I' Q6 W; Y
Distribution free, 分布无关性/免分布/ M6 c4 P% {% E4 j8 D
Distribution shape, 分布形状
& ^( Q7 g/ z. z) A4 R8 \& DDistribution-free method, 任意分布法
/ T1 C; Y3 ?/ C6 B. b6 h) MDistributive laws, 分配律. u' \0 g5 J/ _( J8 `7 j+ i
Disturbance, 随机扰动项
+ V: g/ L1 _- Y# k5 A. I& oDose response curve, 剂量反应曲线" z% f; ~' d0 E6 @% L; z& V- S' \
Double blind method, 双盲法
& T: q2 J: V% y$ NDouble blind trial, 双盲试验1 x# B! \! L/ _0 Y) T7 b
Double exponential distribution, 双指数分布9 V. N, V) u# O5 u) L
Double logarithmic, 双对数
Z: G: p, E( h/ h) Z# j2 ?Downward rank, 降秩
0 d, {; o) x, w4 ~; e. EDual-space plot, 对偶空间图
& x3 m( ?8 s( Z% fDUD, 无导数方法/ M+ n, d6 ~- j1 C
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法( ~: M/ r h4 [3 s$ I# P
Effect, 实验效应
. e% ~& |9 U$ [: P0 M+ A6 BEigenvalue, 特征值
' Q' U- ~, e8 W3 g0 yEigenvector, 特征向量
* o5 A- |) ~ x- O8 \Ellipse, 椭圆
1 u& V* i- I+ w* \* N8 r3 }Empirical distribution, 经验分布
6 v3 X; b% H9 r/ U$ V3 ^Empirical probability, 经验概率单位
. C) F5 o) o/ K# G' A2 d0 z+ KEnumeration data, 计数资料
) k: k- t2 e$ {. CEqual sun-class number, 相等次级组含量9 b( {* P& O3 P, f8 m8 ?! Z& J
Equally likely, 等可能5 i+ v, q2 K$ n/ L9 i+ c. t: Y3 Y
Equivariance, 同变性
8 E0 Z- r8 `0 K O' vError, 误差/错误8 Y% u# T+ |; N6 F
Error of estimate, 估计误差8 l/ O( U8 t% j- G, W/ G! G" N1 v+ q8 n
Error type I, 第一类错误
. x- {$ m: Q" T! {; T E% v9 i1 @9 RError type II, 第二类错误
0 M! e- k& B8 D, w8 yEstimand, 被估量
8 _9 M7 _) G; p/ REstimated error mean squares, 估计误差均方
# {5 j4 Y" l1 }% [+ ^# uEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
* C+ H1 D6 o( Q( M j5 ]+ F+ p+ Y1 P' TEuclidean distance, 欧式距离
" D, E7 A. g+ t hEvent, 事件) X* p' W% w7 S7 M, e) Y% G) p
Event, 事件
& J, ]) |$ B# T- kExceptional data point, 异常数据点
# z. l0 ^" ?6 L/ `Expectation plane, 期望平面! q+ @0 r: R8 N. s7 `
Expectation surface, 期望曲面
* m* |( |$ L# X/ o6 `Expected values, 期望值
* I w& x- I! {! ^1 r( OExperiment, 实验
9 |, V& F/ ^' _. M! VExperimental sampling, 试验抽样
* m6 ?+ Z& G0 L- j/ b1 X" PExperimental unit, 试验单位3 J1 P. D& E/ }' C$ C! j1 _$ h
Explanatory variable, 说明变量
0 O. [* Z7 s' |# y" @( e- x5 v3 U/ kExploratory data analysis, 探索性数据分析
9 D9 A! F& i8 B( vExplore Summarize, 探索-摘要
& |1 i) O1 f# _; l/ Z+ g7 g& pExponential curve, 指数曲线3 {% O- w; T7 V- A% V3 O
Exponential growth, 指数式增长
& _: P+ M, f c" p8 d# sEXSMOOTH, 指数平滑方法
" H4 y) q0 }# a5 i& l' c0 m7 NExtended fit, 扩充拟合
! i1 V; h0 y' mExtra parameter, 附加参数" K) d& {/ `, b( b/ @) L5 J3 |
Extrapolation, 外推法
" B% [( l2 o4 E# v X* j% iExtreme observation, 末端观测值* K5 t [2 S# L) v' G+ w0 V& G
Extremes, 极端值/极值
# U. R+ n/ ?/ L N9 y( X9 a7 iF distribution, F分布& ~3 ^# v7 `7 a& n3 s. |0 Y, S& J; f9 v
F test, F检验
/ r+ |. W* }0 c; i. }; ]: V" XFactor, 因素/因子) I/ }) D1 [5 c. Q: O" V' I
Factor analysis, 因子分析
& H% \6 i2 X+ p& QFactor Analysis, 因子分析
# `! q+ [2 U' {, Z$ {Factor score, 因子得分 8 m& S* `; V! R
Factorial, 阶乘
& E5 B" C- t5 C$ F" BFactorial design, 析因试验设计
a! g- \. ~3 P8 |* S( YFalse negative, 假阴性7 h( s& V: u2 d3 J# b
False negative error, 假阴性错误7 \3 D4 O+ D% c+ I* G, |! C
Family of distributions, 分布族- P- ?8 c3 j# C0 [" D9 `
Family of estimators, 估计量族
1 f" u0 Q6 e8 R* ]/ {Fanning, 扇面
/ k$ |- i8 s8 Q6 J$ wFatality rate, 病死率
" N( I: _( D8 B2 D# v( EField investigation, 现场调查2 ?% F8 I6 ~. _9 B0 H
Field survey, 现场调查
+ N3 d* T- r/ \0 @' C- F& AFinite population, 有限总体
/ H, \/ k( H( q! a* uFinite-sample, 有限样本
$ C2 |. A6 _; S! mFirst derivative, 一阶导数
% H; L9 b$ n& ?) K8 MFirst principal component, 第一主成分
$ p' a* t' e$ h; P5 D/ h( HFirst quartile, 第一四分位数1 y( c1 r4 q6 p3 y- j9 k
Fisher information, 费雪信息量
7 T/ E2 w2 ?2 y- iFitted value, 拟合值1 d. y5 t" t% ~2 W4 V: _5 Y
Fitting a curve, 曲线拟合, h9 C- M8 m/ A5 h7 Q3 C. Z; R
Fixed base, 定基6 e# q* |6 |$ }$ t7 O3 q
Fluctuation, 随机起伏/ d; n5 q w5 j2 H- c- N
Forecast, 预测
7 E: s2 b' ^5 i% L3 M, Q0 X3 {Four fold table, 四格表
4 x, }0 V+ |. q2 l; n/ k JFourth, 四分点
" G7 p. N" i7 ~$ l2 G& U6 kFraction blow, 左侧比率* Y1 @/ ]/ h! ]
Fractional error, 相对误差, C X0 u! Q; k: W/ ~
Frequency, 频率) S- c1 }+ X$ q- C# B- r0 Q
Frequency polygon, 频数多边图' _$ L( m9 Q/ V2 w" l6 T
Frontier point, 界限点
; L) K/ z7 I( P/ x9 HFunction relationship, 泛函关系
4 \# K8 H9 A, k2 B" M; nGamma distribution, 伽玛分布
# ?, ?7 \* e5 R- L9 Y8 K4 q" GGauss increment, 高斯增量
4 s; v+ g7 S9 k u4 R( nGaussian distribution, 高斯分布/正态分布/ w# q2 h I3 g' u7 g
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量+ M; ?; V" O: [! V! J" H# x, W) ]0 I
General census, 全面普查4 H% X8 s3 ?5 l
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
1 C$ v% v; w3 YGeometric mean, 几何平均数
# G1 X9 a0 v! u7 uGini's mean difference, 基尼均差
$ x8 v. P! w: v" E# p. ^GLM (General liner models), 一般线性模型 7 J. ?& Q$ P+ D/ ~( P
Goodness of fit, 拟和优度/配合度2 {7 U8 z% }) n. H4 V1 n
Gradient of determinant, 行列式的梯度
# {) F7 {, z- F7 y3 RGraeco-Latin square, 希腊拉丁方2 w# }: G* x. ?* _8 t) { ?
Grand mean, 总均值/ n% e5 ^8 x$ \1 {/ q: `% Q) @
Gross errors, 重大错误( a7 F) f" t. X5 B3 n" V% Q8 C
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
: w' t0 t+ P% h; NGroup averages, 分组平均, R' l0 E9 e) o, t' R
Grouped data, 分组资料0 W q* H7 p8 U& V# {
Guessed mean, 假定平均数) `1 E: q7 z& Z/ s4 O) i
Half-life, 半衰期7 _8 X& p( p8 G- \
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
( j/ _; \+ p S( s) eHappenstance, 偶然事件" p; A0 E6 A" _6 T% S
Harmonic mean, 调和均数% P7 c9 s- o; T
Hazard function, 风险均数 t3 u( W+ D# u" X5 T6 W
Hazard rate, 风险率
6 n0 V5 u" v1 \& A0 {Heading, 标目
; |; e( j) z1 Y: vHeavy-tailed distribution, 重尾分布
9 E6 L: z7 j2 E8 |8 ~% z1 KHessian array, 海森立体阵
6 u" B( \1 A _. v4 fHeterogeneity, 不同质4 b4 n" s1 p, E* n
Heterogeneity of variance, 方差不齐
! ~! P) s7 O# G' A% lHierarchical classification, 组内分组
4 q3 z: q4 a( p9 B h9 j$ t5 r8 s- ^Hierarchical clustering method, 系统聚类法) y+ y/ t( b Y5 c* O! o
High-leverage point, 高杠杆率点2 N& F# C/ }5 L
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型8 U# @/ @ |9 e+ G! f6 w; F, c
Hinge, 折叶点
6 N s( L1 z4 x- i4 |2 \Histogram, 直方图) J3 w! G% D. S3 u3 q( R$ M% [
Historical cohort study, 历史性队列研究 3 _! P0 x$ N+ {5 G, o! T
Holes, 空洞& j) i" o/ n8 L
HOMALS, 多重响应分析 F2 ^( |1 G( W+ W6 Q5 m9 @
Homogeneity of variance, 方差齐性' W) [) c r( W2 A
Homogeneity test, 齐性检验 x9 M6 ]8 s, S3 q& F* l& Y
Huber M-estimators, 休伯M估计量
6 \! D, [( _; u" h! gHyperbola, 双曲线 ^& L. I+ o' |$ N5 y. o e: d2 z" J
Hypothesis testing, 假设检验: _) p2 t9 ~; d8 f
Hypothetical universe, 假设总体
6 R* c6 L/ @0 P# p) q- DImpossible event, 不可能事件* z# x3 T( k6 N" g2 x5 U
Independence, 独立性( K7 h& {' T. c- O& G- c8 T2 E$ H
Independent variable, 自变量
% b5 c0 k# c4 u. `5 J4 d3 oIndex, 指标/指数/ K f2 L! y, m& H- X) E3 m; E! T
Indirect standardization, 间接标准化法+ U8 O/ [2 B. |! I, q4 I
Individual, 个体
5 r) [4 a/ h2 Q+ tInference band, 推断带
+ G7 V- H1 g1 |! V! G$ L4 f% RInfinite population, 无限总体
) r. z) _+ W* S5 v9 CInfinitely great, 无穷大
0 @; X0 t2 z" Y9 L5 k! D2 s BInfinitely small, 无穷小' `' F6 w6 V8 g* z
Influence curve, 影响曲线5 ^- T1 @0 x2 K9 J$ _
Information capacity, 信息容量( `' ^8 G5 I% e4 d5 L5 B ~; }. @
Initial condition, 初始条件
7 s E( h7 Y4 z- m( I: XInitial estimate, 初始估计值" x# t+ t) A" [* a" m/ T
Initial level, 最初水平9 z+ p5 X( W# \5 y3 P& g
Interaction, 交互作用6 d2 U! G( s- Z: E. ]
Interaction terms, 交互作用项
3 ~/ h0 w0 g. n, zIntercept, 截距
1 s( a- A' u V" fInterpolation, 内插法
( ]7 Z' i* {/ v6 ~/ A! NInterquartile range, 四分位距
' o3 e& }( k+ n6 R0 X- h" E6 @Interval estimation, 区间估计
, l! c' V T% p/ LIntervals of equal probability, 等概率区间
5 r1 f6 ~, e$ c" d3 \7 b" a9 I) zIntrinsic curvature, 固有曲率
" R, M |1 {+ _6 {Invariance, 不变性' S5 Z) I( r% Y( k. U" h: c
Inverse matrix, 逆矩阵7 _( X: E# t/ S" I
Inverse probability, 逆概率) f6 J. x$ F5 V/ k" P4 Y- T O
Inverse sine transformation, 反正弦变换
4 `. i& |: Z/ ?3 h: {% jIteration, 迭代 9 z% o7 p) h8 M/ e: f' p8 ~& ]/ L3 i
Jacobian determinant, 雅可比行列式
8 u; c8 F& I- X- ^Joint distribution function, 分布函数
9 V6 K0 A1 R. Y8 b2 Q2 A% y6 q5 P# OJoint probability, 联合概率" @3 E8 [. v9 F/ ]6 h9 A
Joint probability distribution, 联合概率分布
/ P2 Y0 d3 @# g- ^K means method, 逐步聚类法
9 x+ Q: L; P9 p" j) p( o& ?Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
* d9 P9 ]1 x' VKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
9 |3 y W/ j: \. O# i5 WKendall's rank correlation, Kendall等级相关2 k4 _. X4 t6 W( F5 \+ i" A5 A
Kinetic, 动力学
' ~7 w/ D. e3 \& ~" e2 i2 S# x+ fKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验, G, U n1 G+ f5 e
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
V7 z; T$ \6 I8 R/ `% w. YKurtosis, 峰度( J% ^1 A; C, e$ a. \/ o6 t+ b
Lack of fit, 失拟; ]: S+ I$ {/ K. k
Ladder of powers, 幂阶梯
5 V7 I( h+ `. xLag, 滞后
# u5 u$ b0 N) G7 \: Y1 w- i, LLarge sample, 大样本8 B1 P: K9 [6 w
Large sample test, 大样本检验
% `, s( B' _0 w G9 vLatin square, 拉丁方# l7 c5 w/ L5 G
Latin square design, 拉丁方设计
; X1 Y+ i, o! Y* M' W2 p, tLeakage, 泄漏
$ \" j/ R" h. `& c r, j- `Least favorable configuration, 最不利构形
+ o8 G! S$ s. L) W$ S0 CLeast favorable distribution, 最不利分布
$ S: z( }- D8 V2 Y" F) {Least significant difference, 最小显著差法
2 x' ^- X5 s q2 KLeast square method, 最小二乘法) x! z; k# K. T( r0 M5 c; k4 u
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计: [/ A s" w% |9 ?9 P4 o
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
2 E8 E2 f- l* W: O. QLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 B! @+ O$ q0 N8 NLegend, 图例
% U6 y- X% u3 e& j4 m" WL-estimator, L估计量
V0 l) H, C, zL-estimator of location, 位置L估计量) I: G) D; M4 i
L-estimator of scale, 尺度L估计量0 ]8 A! g0 i% V v
Level, 水平
~9 `3 A& j$ P' T- b g2 q* ]7 YLife expectance, 预期期望寿命' Y( a+ Q$ g- D' r/ C0 X0 E
Life table, 寿命表
! J2 A. n4 r }2 q7 l( Z3 N$ G+ OLife table method, 生命表法
; V; S/ O- b, v2 PLight-tailed distribution, 轻尾分布* f H R' R/ Q9 |3 A' ^; A
Likelihood function, 似然函数/ t! f: Z! o$ U: |2 {2 t9 D7 q
Likelihood ratio, 似然比7 D/ a( i5 }# h$ \: N1 ]
line graph, 线图
" g! ^! Z0 |% ELinear correlation, 直线相关' n2 L) m) l0 c s0 ~% o5 ?8 _0 R
Linear equation, 线性方程
3 O$ k. n+ U; i, [3 Q3 f5 xLinear programming, 线性规划8 ?7 A6 V/ {. t' f- P* V& X: X" ^/ M+ P
Linear regression, 直线回归
4 d" Y" K. @9 v: W: ~7 NLinear Regression, 线性回归
) y, K% T& j8 ?+ TLinear trend, 线性趋势
2 E; p' d3 W+ T( Z" ^Loading, 载荷 ; I) T+ U- U$ @$ B3 n" j
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性" x) {6 W: \+ J+ [, O, ^5 H
Location equivariance, 位置同变性* {$ z, e4 p* S( v1 m
Location invariance, 位置不变性, P4 i9 M$ ^4 C
Location scale family, 位置尺度族
; E2 z) o y! E& ]6 GLog rank test, 时序检验 ) r* R. }, y* T- M
Logarithmic curve, 对数曲线/ D) s+ F% q( E2 I+ S) W. N% o
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
\- s% o0 [- n7 M% X5 W8 j8 O! GLogarithmic scale, 对数尺度
& I1 Y. o' H: |( sLogarithmic transformation, 对数变换
2 o& j, t+ [ e, ]; L0 F9 g5 |Logic check, 逻辑检查/ n1 a% i- _0 |* w' P
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
: }$ _/ @/ Y" o7 T% s8 u' u2 ALogit transformation, Logit转换) Z: h2 N9 V+ ^8 M& u
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
" C3 ~. J( I Y j/ \, CLognormal distribution, 对数正态分布8 k' C9 x" ]9 e( {+ D) A
Lost function, 损失函数% a: e) @! J" n
Low correlation, 低度相关
b" D! _" p4 BLower limit, 下限
$ \0 X: Z I3 {+ R% P) m4 J# P lLowest-attained variance, 最小可达方差
8 s7 Q! }, d5 ]3 u) x; s: LLSD, 最小显著差法的简称
2 T) m6 u6 ~2 ]' d; [! i! NLurking variable, 潜在变量
# M" Q" I& f$ R0 ^Main effect, 主效应
2 }7 G0 l' k8 H% v! ?4 z% F' E0 JMajor heading, 主辞标目
8 a/ E J( A* E) [Marginal density function, 边缘密度函数, F+ M3 i6 c8 b# [6 s# C0 M
Marginal probability, 边缘概率
7 u, }% _5 f* J: D, RMarginal probability distribution, 边缘概率分布
5 J% @& J" H Z0 a/ c7 g) `8 J3 [) ?' |Matched data, 配对资料
* D( w1 A, G: \Matched distribution, 匹配过分布
. C7 K6 f; ]6 }* [; Q, s: F; ZMatching of distribution, 分布的匹配' ]; g3 L s! Z' U
Matching of transformation, 变换的匹配& S: e4 P6 a/ {7 `1 e' N1 W
Mathematical expectation, 数学期望, p' M" S9 y4 Q* f
Mathematical model, 数学模型
P9 S' I9 y6 i* q% i0 ]0 g) ]Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; i! F! D; u1 u% kMaximum likelihood method, 最大似然法
) @% A5 ]5 T$ Q/ G) UMean, 均数
' ^( m: t/ x9 F! E1 ~# ?Mean squares between groups, 组间均方5 S" f9 S& N, K5 J
Mean squares within group, 组内均方
) d* \, M$ m3 J) ]Means (Compare means), 均值-均值比较
( Z1 C6 I" ]7 h. Z2 u- H! oMedian, 中位数
8 N/ i G$ A2 n8 t |: c: OMedian effective dose, 半数效量; j( ]+ G! H# b/ A6 i; N
Median lethal dose, 半数致死量
# w; `! z2 P' _Median polish, 中位数平滑
+ T) ?: y9 v& H& Q% ~# e5 Y# XMedian test, 中位数检验, {- K- S9 b: p% w; D
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量' N7 I- {; n' h* D& X
Minimum distance estimation, 最小距离估计
9 w7 \& V; `/ A& [6 SMinimum effective dose, 最小有效量, J: N, y* p, n6 G7 }7 R7 J
Minimum lethal dose, 最小致死量
* V& @ z1 ` i; sMinimum variance estimator, 最小方差估计量. t: _! @5 p5 q; T8 G, K
MINITAB, 统计软件包8 b5 E* C- \2 L! [0 L/ q
Minor heading, 宾词标目+ G0 Q9 M* y1 z
Missing data, 缺失值
0 x: i. P2 f$ J+ J6 M) mModel specification, 模型的确定 e% H; n9 ^$ z8 q$ R( R) T
Modeling Statistics , 模型统计( o+ L% B. T; r% l
Models for outliers, 离群值模型
8 \$ q9 W4 D; h- H8 _Modifying the model, 模型的修正
# g( b1 p7 E/ R: y' d" I7 @Modulus of continuity, 连续性模 Q6 H8 t: M% C6 r& C
Morbidity, 发病率
; z r8 P% a' Y! w) RMost favorable configuration, 最有利构形
6 p6 I" l5 |" n: V- j2 YMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
% C! j1 |4 G+ y/ Q; M9 p" zMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
2 A! S. A; S* oMultiple comparison, 多重比较
/ r8 d- U4 f8 H( w) z; A- _9 TMultiple correlation , 复相关
7 s- ~4 p+ F* H! WMultiple covariance, 多元协方差
" g1 K7 k2 C! h" r1 ]1 DMultiple linear regression, 多元线性回归$ X1 Y/ m2 E! W; V* }4 v. K' w
Multiple response , 多重选项
/ [8 B- P# G `$ K0 ~! lMultiple solutions, 多解
$ P" w$ q/ ? ]9 I/ w1 _7 ]Multiplication theorem, 乘法定理* K- h1 G/ q. d$ M7 d( k) E
Multiresponse, 多元响应
/ G& ]/ Z" D) C4 EMulti-stage sampling, 多阶段抽样
. p& t* F% d. c" T+ cMultivariate T distribution, 多元T分布 W) L$ n- J7 n0 W
Mutual exclusive, 互不相容
( O7 T( q2 h6 O$ gMutual independence, 互相独立8 i* B8 i* R/ ~6 v5 ^0 h
Natural boundary, 自然边界
$ t# \1 | ]- [. s) b, l' aNatural dead, 自然死亡
# P g* J/ h0 L6 G7 }, o5 U6 L) W: yNatural zero, 自然零
) J' z- @6 |$ R* Q! yNegative correlation, 负相关
( O4 [- P3 P1 F. R( k }7 Y) c( }5 ZNegative linear correlation, 负线性相关6 z" U& L. |7 h. n6 D/ n
Negatively skewed, 负偏
5 B7 W; B% y9 r; bNewman-Keuls method, q检验
, D: u9 t+ ^* ENK method, q检验$ e; b7 a$ ~1 V" P! H$ b" W
No statistical significance, 无统计意义
9 O) C: z* k. L# j5 Y1 n# uNominal variable, 名义变量3 \, q# H: N6 B. L
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
* I' S* G; j1 z/ Q8 c5 J' xNonlinear regression, 非线性相关+ G6 X0 n) i) ~1 t1 L! e8 u# T
Nonparametric statistics, 非参数统计' q& C; e( h# J3 p; Z
Nonparametric test, 非参数检验
7 f- P2 ~+ a) u5 w0 |Nonparametric tests, 非参数检验# K; C3 D# N* ^
Normal deviate, 正态离差
+ n* \! K! J% t3 z; a; p8 ^Normal distribution, 正态分布
5 M0 {9 E6 l* PNormal equation, 正规方程组
( I- \: p) Y$ `3 }1 w# I8 f. K1 y# INormal ranges, 正常范围
+ C( j9 F6 y3 \, D e. bNormal value, 正常值: i* x4 n1 I. j8 ]
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
5 c* i/ e: m& C8 y' Q2 y1 `Null hypothesis, 无效假设
) c4 q& q* K7 O5 G; G) _$ l5 G9 [Numerical variable, 数值变量# F! H3 b. v9 I+ v+ E* j2 q( o* ^" O5 r* e
Objective function, 目标函数
}6 j) B& H/ h8 v8 UObservation unit, 观察单位3 k3 d. a7 X; D2 [* h2 X6 P
Observed value, 观察值1 e: e8 ]/ W% P8 p
One sided test, 单侧检验3 D) h$ Y s3 W4 x. a
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
9 a% s; Z9 R9 m4 i2 }5 SOneway ANOVA , 单因素方差分析
9 A# c$ c7 d# W) A$ wOpen sequential trial, 开放型序贯设计4 o& \3 j4 U v' `
Optrim, 优切尾
* z3 K) V8 H0 u* Z. m5 NOptrim efficiency, 优切尾效率
& O; O" X' a/ w; c7 d1 dOrder statistics, 顺序统计量$ Z) V/ T( E& [. {
Ordered categories, 有序分类 G7 X+ V0 v* }$ R- e
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归# m' z/ Z* r# _2 a- V k( S
Ordinal variable, 有序变量! Z, @/ g) E7 K* ^9 Y+ t
Orthogonal basis, 正交基
0 m8 a3 J: t5 m# }/ [6 `' X! QOrthogonal design, 正交试验设计
1 D- A7 [/ I% X* ?8 v& k; NOrthogonality conditions, 正交条件
# ?' c6 k, V" r7 J4 s, C' O1 MORTHOPLAN, 正交设计 5 e2 [* }; B5 w# b; ^- _
Outlier cutoffs, 离群值截断点
( D+ B L# N: v# W9 }Outliers, 极端值
: E% o) @ M: u% POVERALS , 多组变量的非线性正规相关 + M' T# r: [4 P) Y1 s+ u
Overshoot, 迭代过度5 a! Q/ y6 e& a, @$ O
Paired design, 配对设计
! f/ }% V) Y. {; h. u; N$ KPaired sample, 配对样本" Z! C9 |% r6 D S2 T
Pairwise slopes, 成对斜率1 r5 p/ y2 t& L& |
Parabola, 抛物线! \2 f, F! \# l# f
Parallel tests, 平行试验8 x% E7 \ {7 ~% @ @8 O
Parameter, 参数: x6 c) v V/ W! C& L1 U
Parametric statistics, 参数统计$ _3 s3 C+ o/ Z& \, o$ ~
Parametric test, 参数检验
% f* X6 x6 D9 V$ l6 @$ |3 J, DPartial correlation, 偏相关
, l% @7 \- n# Q. u* j& G+ IPartial regression, 偏回归 O9 B" }7 y) y( i( F
Partial sorting, 偏排序
( I1 l: E% ~9 ]0 I UPartials residuals, 偏残差
# P& B7 A( k3 S' y/ r+ U* `: KPattern, 模式
0 s# n h5 L! f4 V" C& B y( ZPearson curves, 皮尔逊曲线7 @* u7 R1 t" M* p1 W
Peeling, 退层1 a6 e5 P4 N9 }9 \5 A: S
Percent bar graph, 百分条形图/ [% k5 z7 u* v& T% e
Percentage, 百分比2 U6 i# z" n6 s. U9 s
Percentile, 百分位数
2 r/ Y& H/ u4 v- k( l: P2 s0 zPercentile curves, 百分位曲线
2 n# L( \# u8 p/ A& u5 m+ bPeriodicity, 周期性. k, m5 N- f* p
Permutation, 排列
* b: z: P. l+ D+ Z) o3 W9 @! YP-estimator, P估计量
2 k$ Q- Y" J+ Z0 E# uPie graph, 饼图. s' Q9 ~4 K, G+ C6 P: b' O
Pitman estimator, 皮特曼估计量
9 B* n( u4 _! v. F' F. w y) _Pivot, 枢轴量$ w0 C- q3 W. G0 y! Z/ Z
Planar, 平坦/ v7 L' I9 u- T
Planar assumption, 平面的假设/ T* z- n2 D& k3 S8 Q$ M
PLANCARDS, 生成试验的计划卡& A- ?3 _" |' V# Q; E# S% e4 G
Point estimation, 点估计; j5 B8 _7 f' n# ]* K- J- S
Poisson distribution, 泊松分布4 B; C% g1 d. t, B6 |( J1 }: B( G+ V
Polishing, 平滑
2 N6 d K+ b; UPolled standard deviation, 合并标准差/ T2 k7 j6 A: `0 M8 C- L1 d
Polled variance, 合并方差
& m6 W! f+ Z5 N* x/ v2 |) sPolygon, 多边图
: |0 H5 |! g% _3 A1 IPolynomial, 多项式
/ ^# G/ C- a0 q% zPolynomial curve, 多项式曲线
7 i4 N9 S9 q4 h* \% E7 LPopulation, 总体! s z$ ?" x/ t# U: M
Population attributable risk, 人群归因危险度
3 G) j! W* k7 `" HPositive correlation, 正相关
8 B& q: l. k- g$ wPositively skewed, 正偏
& h( T2 H/ T) q7 A: y) yPosterior distribution, 后验分布
3 G+ D) K l* @" k% a, QPower of a test, 检验效能# B3 G. U( X) O+ c" g
Precision, 精密度
2 q* a$ M2 u8 W$ l: l9 zPredicted value, 预测值: G! c5 F3 i i2 i! Y1 L9 m2 p
Preliminary analysis, 预备性分析
: ]; D( N6 w# \' {$ n9 dPrincipal component analysis, 主成分分析
0 H, _ y% e8 C- k5 SPrior distribution, 先验分布
_3 k; J, x4 r& A# GPrior probability, 先验概率
9 n2 h3 M. o+ ]1 V) _2 EProbabilistic model, 概率模型
0 ^- `2 ~( l a' u( ]9 u4 ]probability, 概率" k3 @6 p9 m+ G8 |" H) m
Probability density, 概率密度% j* {. v3 a& Q
Product moment, 乘积矩/协方差* ? _3 N7 O3 W2 \
Profile trace, 截面迹图
9 Y. q3 V/ Y& Y0 h RProportion, 比/构成比
% ~; V7 X+ l. [% } w: CProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
|2 R$ {3 a5 e; CProportionate, 成比例
! V$ Y/ f2 @4 J+ g, N( sProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量. R) U$ a4 Y, y+ E J9 }2 f! k3 }6 T
Prospective study, 前瞻性调查
' i5 u4 x" G) Y. A, \# p8 l5 @7 KProximities, 亲近性
* }. D7 [$ o# z# U% i2 _) j! fPseudo F test, 近似F检验
' e, _! W. J* c" L7 Z" NPseudo model, 近似模型! \9 h) d; F/ n
Pseudosigma, 伪标准差
$ g; I% H5 ^' h8 d& e( yPurposive sampling, 有目的抽样( r3 n) S4 b! d4 [7 j/ ~6 W
QR decomposition, QR分解. P7 H! S. u; c& u9 _0 L
Quadratic approximation, 二次近似
% e9 q3 P$ j) u$ L+ G+ mQualitative classification, 属性分类
! q; g1 u( m! ~& eQualitative method, 定性方法
4 m% I1 W9 c4 ~: BQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图( s' c4 u5 a" o8 L: p6 ^
Quantitative analysis, 定量分析* C# u! i" |& n% m7 Q
Quartile, 四分位数% P) e& }5 W1 R
Quick Cluster, 快速聚类
7 M8 F* f9 M; Z* _: NRadix sort, 基数排序1 [8 x8 x) `) i+ a5 Z R
Random allocation, 随机化分组
* m/ _- u& ~. u) Z6 @" ^Random blocks design, 随机区组设计
9 H& G7 m1 m. _6 |# A2 [Random event, 随机事件9 ?1 V- G& Y* w- Y, v& {( k
Randomization, 随机化
/ A l- ~& W; L# TRange, 极差/全距
" j& H* o/ Z3 ?3 c! `. {& nRank correlation, 等级相关
) N9 P, m: l/ V9 KRank sum test, 秩和检验
% d" s8 H; M9 MRank test, 秩检验
1 [3 d8 O, _7 c! ]9 y, `# NRanked data, 等级资料" X5 B4 Z& k& I' i. f, q0 P
Rate, 比率
6 v* h9 `2 e& R( N @: } H: t! u: BRatio, 比例
, V" c& G. D/ o4 E# GRaw data, 原始资料" y8 ^) j* D0 u: U5 c
Raw residual, 原始残差9 [9 S/ n8 Y: @* F. b
Rayleigh's test, 雷氏检验: w. ]$ c6 U" F3 d" s! h+ h
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 N4 P" x0 {) J. X- a' A7 @
Reciprocal, 倒数5 s( M+ }" D0 |. F- A" u+ l
Reciprocal transformation, 倒数变换
3 K# g {5 A0 d' U* }4 WRecording, 记录
8 m/ I6 z1 m/ e( _Redescending estimators, 回降估计量! o& i3 |- }4 D+ b
Reducing dimensions, 降维
) u1 H$ J- ]7 {. \: x7 xRe-expression, 重新表达- ]' E/ a$ p L3 y+ v, Z0 t
Reference set, 标准组
/ y: z# t+ ~( O) \1 D, ZRegion of acceptance, 接受域
0 t$ Z7 K3 ?6 }& u- kRegression coefficient, 回归系数; `4 m3 _7 ~$ u9 s
Regression sum of square, 回归平方和
- g) c8 l# T0 a3 J8 C7 P7 W" IRejection point, 拒绝点9 K% h* Q# c3 b- t9 v
Relative dispersion, 相对离散度% _1 b S4 e/ O, o* f( M$ d
Relative number, 相对数
" q ^/ l8 o" G3 [Reliability, 可靠性
; v% z' I* b$ yReparametrization, 重新设置参数; \' Z' U- E$ m/ E. p# f
Replication, 重复; s9 Y" a1 [' t# o! g
Report Summaries, 报告摘要
$ g! n" q: w6 t& {Residual sum of square, 剩余平方和
1 V# c7 Q" |0 b6 IResistance, 耐抗性
% N( H( W! c5 N& K& C6 [) L iResistant line, 耐抗线
/ ~( l* S m; d) a* ^& F2 w+ C- EResistant technique, 耐抗技术
6 P* y/ f& r; A q8 ?R-estimator of location, 位置R估计量( f& K5 g) V, T# ]
R-estimator of scale, 尺度R估计量
4 P" a. J! h: zRetrospective study, 回顾性调查
$ [% i8 U, H1 F7 J: {. _Ridge trace, 岭迹
) h5 | k. v0 V2 I6 Q9 U( FRidit analysis, Ridit分析
) `0 @- c) i. _$ [& U- nRotation, 旋转6 k+ K4 |) d! Y. b( Z+ ?
Rounding, 舍入$ P2 P. j7 W/ V0 _1 v
Row, 行
5 d. L0 w P: h, d1 Y, M7 ^Row effects, 行效应* P% z# ]- O' ?) H9 ~5 U# j6 p
Row factor, 行因素
# D* v! L$ G. w* Q4 T* SRXC table, RXC表
( f2 K4 H" m& T% S4 T5 O; m- TSample, 样本+ Q% p4 V8 r5 B) Y; A3 X5 |# ^
Sample regression coefficient, 样本回归系数
7 m: x2 }+ p. m2 {. {8 DSample size, 样本量9 S. Y( d: @. \: \# {7 I7 K
Sample standard deviation, 样本标准差
1 e0 E. i5 i( h4 K: q$ R3 DSampling error, 抽样误差; {, f; L+ }: J- X! \
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
. e. V, D8 ?5 G/ K1 kScale, 尺度/量表' l1 Y m' W. b- S9 l" L
Scatter diagram, 散点图6 f2 N) P, c6 l" a' g$ J: @
Schematic plot, 示意图/简图
: Z5 a$ f8 P( t* B6 c2 LScore test, 计分检验
: w! c/ W1 }6 I9 s9 C/ u0 z" U6 ?6 yScreening, 筛检
+ i7 g5 Z+ `- u3 t6 ~SEASON, 季节分析 * J- N- q# h, f5 e J0 \! A1 \$ j1 r& o
Second derivative, 二阶导数
. Y( w, M' i4 s0 w/ h6 _ Y3 B! TSecond principal component, 第二主成分/ o) L2 b% ?" f
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 3 }( d+ g$ s) H0 ]& m% K
Semi-logarithmic graph, 半对数图
0 S/ h! }; F( \( }, X$ R2 aSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
% z# `$ ^# ?3 F+ PSensitivity curve, 敏感度曲线
0 z& j8 t' v* C% wSequential analysis, 贯序分析" y( `2 f5 p9 k, i) e L
Sequential data set, 顺序数据集* C! y% y0 o6 d9 K7 R4 z
Sequential design, 贯序设计1 Q q( X4 j1 R& J" i7 y; u
Sequential method, 贯序法9 x& H9 S& w" b: t; {
Sequential test, 贯序检验法$ D! r7 d4 C) O( j& y7 o
Serial tests, 系列试验4 D/ ]( x6 v5 c3 f9 N, k5 j7 y
Short-cut method, 简捷法
J- X4 q& x" q# @% h6 ASigmoid curve, S形曲线
$ v U+ P( k J" E) u& HSign function, 正负号函数
/ M# w2 N& `( _; k' t$ P& x4 e9 YSign test, 符号检验4 L' ?3 P' x) x O k3 c
Signed rank, 符号秩& k2 Q2 `4 Z8 [% F1 J( D3 h/ ~+ ~
Significance test, 显著性检验
0 a3 g4 B5 L7 USignificant figure, 有效数字. Q9 ]% I( v7 c1 B: x
Simple cluster sampling, 简单整群抽样& w+ [) t9 W) }
Simple correlation, 简单相关5 j- I9 w1 G" \* Y
Simple random sampling, 简单随机抽样
m8 I4 l0 r+ I6 M( rSimple regression, 简单回归
: R' l, D' i. C; Csimple table, 简单表+ |4 @( u( [' X* O4 N
Sine estimator, 正弦估计量, @5 ^6 I) D0 D l3 _. e1 ?
Single-valued estimate, 单值估计
7 H/ r( d, q' I. lSingular matrix, 奇异矩阵6 w: {& }: j& m% L4 m
Skewed distribution, 偏斜分布
# Z* b$ v$ W gSkewness, 偏度& A/ c) o3 d& X* m! ?1 [( O
Slash distribution, 斜线分布
$ ?- `4 F/ J8 ]- @% J' n7 gSlope, 斜率
# A! V9 V/ q4 l$ eSmirnov test, 斯米尔诺夫检验* M6 f* I& t( k+ k/ |; U! j
Source of variation, 变异来源
( b. H$ I. q9 B1 N7 ^" n9 ~Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
n# Z% I; j1 Y% X2 e8 D1 q" ZSpecific factor, 特殊因子: m( a9 D8 W E" v1 M
Specific factor variance, 特殊因子方差/ r& R% k. o4 P6 I4 Y* q! M R
Spectra , 频谱3 W5 X0 m- a% F0 Z& e; g+ V
Spherical distribution, 球型正态分布
! ]# x6 T2 T$ ]Spread, 展布
+ K' J! |. V0 S8 H a% tSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
4 `4 M \ `. G9 o$ b5 k, YSpurious correlation, 假性相关
' z2 M) |: Z3 J2 GSquare root transformation, 平方根变换- b1 k5 a1 p* E W
Stabilizing variance, 稳定方差
3 t! X. T3 K0 Z1 ^. s4 Y) zStandard deviation, 标准差# Z5 ^3 D% }3 {) Y0 m' {7 \. E
Standard error, 标准误
2 n5 d% [* l7 }! zStandard error of difference, 差别的标准误) ~# r2 t: s/ P, \
Standard error of estimate, 标准估计误差* N6 C- q% @* o3 j
Standard error of rate, 率的标准误/ E8 a& f) G2 g
Standard normal distribution, 标准正态分布
1 `- s" s5 O" Q; H8 bStandardization, 标准化5 W2 P. a' x/ I% E T' N+ J- a0 V% `
Starting value, 起始值" [' P, s- P6 @) W$ e. L! c
Statistic, 统计量
- v# I# ]# n' R7 tStatistical control, 统计控制
! f* R5 S0 j% Y" QStatistical graph, 统计图
$ s& f( r3 b3 N& Z% A3 zStatistical inference, 统计推断1 H8 v+ Y) v3 m2 r; s
Statistical table, 统计表
0 W* s% d# e% [5 R0 V! V8 V% WSteepest descent, 最速下降法2 O% g1 w4 x f: c; \+ I3 |3 N
Stem and leaf display, 茎叶图( Y1 M7 Y6 y+ z7 C
Step factor, 步长因子" X& O; Y( N9 Z6 S
Stepwise regression, 逐步回归* o' O; j( e& p, t0 U, i: L: \
Storage, 存5 P4 p7 m: Q, D+ ^ d
Strata, 层（复数）
6 u4 T6 r, R& [8 |Stratified sampling, 分层抽样
E3 U# c# k/ [$ J. g' V, P/ ~$ LStratified sampling, 分层抽样' G( e# w( q+ ?- N' l
Strength, 强度7 W8 D" M; m* U/ K9 F
Stringency, 严密性
! k# e1 q% [" Y0 ZStructural relationship, 结构关系
7 H: d1 B7 P. qStudentized residual, 学生化残差/t化残差 Q$ n$ f" Y0 {& ^) ]
Sub-class numbers, 次级组含量4 U& g- X5 ?9 p6 y
Subdividing, 分割
! ]/ w( y) Z2 V( `( p: |Sufficient statistic, 充分统计量
3 F$ \3 C# |5 }9 t8 _ JSum of products, 积和+ O! Q$ _( X5 Z3 w3 g5 p) v4 }
Sum of squares, 离差平方和, J# U! a( }4 Y% R
Sum of squares about regression, 回归平方和 F V* b% u! t
Sum of squares between groups, 组间平方和
! @2 `: b# _; B- k7 WSum of squares of partial regression, 偏回归平方和( K, @. U2 m0 a$ U9 l
Sure event, 必然事件- o( v8 c: i4 {% j R Y
Survey, 调查
/ L: r5 ?* s! [- B' \Survival, 生存分析
* h7 e6 v; Z8 f6 o! J+ T" L7 n7 ~Survival rate, 生存率1 \- q. J+ S, x. L( @
Suspended root gram, 悬吊根图
* R# b u) ~; zSymmetry, 对称! y; ^/ A: k# e: a
Systematic error, 系统误差
" x' d9 a! N" [: R% ESystematic sampling, 系统抽样
! x; s' H) Z9 Z. R3 k6 {+ w% z1 ~Tags, 标签
7 B0 f$ O) C$ zTail area, 尾部面积
7 }% y1 A! m! [: H/ RTail length, 尾长0 Y, A' ]: w4 `
Tail weight, 尾重$ C0 S+ t' v' K' ^7 ^. o. Z
Tangent line, 切线6 d8 H$ H3 Z3 n; d0 ]
Target distribution, 目标分布
1 Z2 |: s6 h6 f% oTaylor series, 泰勒级数
& w; _4 w: R% h CTendency of dispersion, 离散趋势
h0 j/ D$ x y5 T( D) HTesting of hypotheses, 假设检验
& l" e; U8 s aTheoretical frequency, 理论频数' d1 z2 T) C* S1 J+ b/ C$ x
Time series, 时间序列: f L8 x9 _# g% o- o, q
Tolerance interval, 容忍区间8 _. N" T6 Q2 a; a
Tolerance lower limit, 容忍下限2 Y7 _5 F8 M, X8 b. X/ o1 Q
Tolerance upper limit, 容忍上限
- R$ s+ v* G7 S% R+ l# d& f }Torsion, 扰率
: o- \: r8 u2 }( D4 O p% }5 HTotal sum of square, 总平方和# f9 u/ D) j2 j+ v2 S
Total variation, 总变异9 } B' M+ f- r
Transformation, 转换: }* O! Z. s- _5 Z
Treatment, 处理
6 i& `3 _, j! iTrend, 趋势
% S8 L" N" x7 I# ?Trend of percentage, 百分比趋势
. [' g6 Q0 b3 P# c# o6 a8 @Trial, 试验2 c9 ~+ j, [. ?4 F& z; t
Trial and error method, 试错法
L4 x0 }3 r& P6 T1 D5 X P( dTuning constant, 细调常数
! ]# V; y* S( v* |Two sided test, 双向检验
( _( y1 t5 v+ x, G" e3 ]3 f( p6 ATwo-stage least squares, 二阶最小平方
" l5 R. y6 g2 L3 A( GTwo-stage sampling, 二阶段抽样) p& D5 ]8 h$ g" y$ v" _: x
Two-tailed test, 双侧检验
* v% q3 E9 F4 X2 u) z, kTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
3 T7 S1 T* U+ G9 `# |8 f" H" Q, N9 kTwo-way table, 双向表+ a K' X- S, m2 _4 N; [; D# p
Type I error, 一类错误/α错误6 P, o! [+ x' Q% A9 t
Type II error, 二类错误/β错误' D; s' }( d y- _+ _+ ~8 _
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
, S O% A7 W9 C, F4 e- V7 FUnbiased estimate, 无偏估计8 L% |* q, J% ~) Q9 W2 S+ Q, v+ n
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
) ?' x" H" K) j. ?( PUnequal subclass number, 不等次级组含量 s4 w* ^2 B) H6 [6 [7 V" X
Ungrouped data, 不分组资料0 \" W4 ]& {6 H% W
Uniform coordinate, 均匀坐标
5 E# f2 W$ v! W2 c) uUniform distribution, 均匀分布5 V, a+ |& a7 |: }! ~0 g- |! E! F
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计* \0 k- ?% A( o0 e1 L! ]
Unit, 单元
: |& ]7 e# a' O6 W3 BUnordered categories, 无序分类7 S- I# a' \) _( C! w# C% r
Upper limit, 上限
6 n" D$ v* m% R6 w( ^Upward rank, 升秩 q5 S6 `; z5 A$ H2 J/ o) w
Vague concept, 模糊概念6 H1 ~4 Y: N9 e/ n, O
Validity, 有效性1 x" i0 j1 z% w, A6 p5 P
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计/ O% y+ O+ C6 n+ W8 h4 }$ W2 d* K
Variability, 变异性
/ m6 k9 Z9 n, N, ?* `Variable, 变量
; C3 [6 c! i, v, J( y$ @Variance, 方差; N+ |& ?: D' d
Variation, 变异
* B& n# X6 B f8 DVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
* n1 Q j# m' c: t5 P6 g$ M/ PVolume of distribution, 容积/ {* f* S: o$ n, f0 o6 b9 |+ Y
W test, W检验1 a, r5 j4 T- m. C( q& u0 j1 s
Weibull distribution, 威布尔分布9 W5 V: {% O, B1 _+ ?1 d; \* L/ I
Weight, 权数, W6 s# d8 W S" }5 q0 x. V
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
. E% s4 [6 e0 O; [Weighted linear regression method, 加权直线回归
" c+ H$ a# I* p3 S5 bWeighted mean, 加权平均数/ e" D" U& W! S9 B8 Q: x# F4 `
Weighted mean square, 加权平均方差1 x+ _* P/ D+ s/ D8 k) a+ y) Q9 Z
Weighted sum of square, 加权平方和& ?& e. t* s7 I/ ] k& R; S& o
Weighting coefficient, 权重系数
0 B% P3 H0 Q+ T9 J7 RWeighting method, 加权法
) g. o. S9 k4 z! H* T1 M+ A# xW-estimation, W估计量
6 t% C/ {# R! ^# C& Z0 Z+ mW-estimation of location, 位置W估计量2 b) J+ i4 O4 C5 D
Width, 宽度2 T( e2 n( o9 N1 N( T) F
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验; g5 P1 C! W% I( ]! T; [; \
Wild point, 野点/狂点" g) z4 b, `" n) L5 I
Wild value, 野值/狂值
7 \' X- R) A; {$ ^! B: XWinsorized mean, 缩尾均值
) _- W' M" P6 o( H) ]9 _Withdraw, 失访
" X# P: _8 w5 PYouden's index, 尤登指数9 w# x* t- ?3 f3 ~
Z test, Z检验3 p0 r% A4 |3 z9 {
Zero correlation, 零相关
5 k- B' y% n7 |5 wZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
