|
|
Absolute deviation, 绝对离差$ }* t5 X- P& N, R M; B* H! D
Absolute number, 绝对数
4 _ U$ W4 t. D, k% h/ d& OAbsolute residuals, 绝对残差
; `3 l1 X' z p k8 r. d" MAcceleration array, 加速度立体阵6 `$ Y7 y2 |5 I9 k% t) f
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
$ C, u/ O5 l; p8 [) H: m8 q5 BAcceleration normal, 法向加速度
# s: v8 Z1 r; X7 U5 dAcceleration space dimension, 加速度空间的维数4 v5 |. _# W& s- g( @ V( l3 k2 x) u
Acceleration tangential, 切向加速度; {1 C( p6 R. e, b4 x) Y
Acceleration vector, 加速度向量
: n+ t2 t& w3 m7 L4 bAcceptable hypothesis, 可接受假设
$ m7 N% k- \2 _7 {) P3 kAccumulation, 累积
# r) Q$ Q |! ^9 FAccuracy, 准确度: Q; R2 `) h6 y" N
Actual frequency, 实际频数
! F+ |+ g: ]; M& ~$ CAdaptive estimator, 自适应估计量: P5 G8 H/ i$ o0 `
Addition, 相加+ h( ]2 @' j; P' A$ r0 i6 _
Addition theorem, 加法定理4 d/ q1 O) r- m7 x& W
Additivity, 可加性
/ B" c. M+ Y- w; y V+ K% BAdjusted rate, 调整率
$ W9 e' W8 m p8 QAdjusted value, 校正值
+ ~# z+ b9 L0 k0 U- x& M" ]" }# cAdmissible error, 容许误差! L5 U6 P0 z) x# H. g4 K# Z3 r* t
Aggregation, 聚集性9 d* q7 R) k% c" o
Alternative hypothesis, 备择假设- ^2 v0 A/ Q3 {$ }) m( N
Among groups, 组间8 G* q/ c/ Y0 r j9 \3 c
Amounts, 总量2 C) X# ]8 t: |) C
Analysis of correlation, 相关分析
$ N. u7 W- w( x' z9 [Analysis of covariance, 协方差分析
% ~6 R4 S- M3 k' G, TAnalysis of regression, 回归分析
" T" s6 P( Y! q* eAnalysis of time series, 时间序列分析
; A" Y V5 H, R; D6 ~Analysis of variance, 方差分析& N: m: q& W% V7 \/ J5 e( `
Angular transformation, 角转换$ e6 {. l. J) r i& e/ b+ L
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析% E9 w I) z9 d- {
ANOVA Models, 方差分析模型
+ \0 `) d4 B; N: w+ XArcing, 弧/弧旋
% X+ {3 T* n1 r4 A" @. R, [Arcsine transformation, 反正弦变换
% M- }( y0 r. [) C$ ]9 {1 w7 \' tArea under the curve, 曲线面积
2 b4 X+ G% w' }( L& h- b* M0 qAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 - @5 \# [& `" u) S6 |: _
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 / L* E' x( @* o ]. d' T8 E
Arithmetic grid paper, 算术格纸 L" o8 Q4 J* d" }
Arithmetic mean, 算术平均数
3 |" X+ W) N& O4 e8 {5 oArrhenius relation, 艾恩尼斯关系9 ?0 N6 N3 }- ?/ j4 y
Assessing fit, 拟合的评估# h* _5 ^& t3 Q7 o$ Z* Q: d, e
Associative laws, 结合律
9 I9 G0 n4 D# ]! B: z/ {Asymmetric distribution, 非对称分布
8 {* V! N0 ~" ?3 I* T) cAsymptotic bias, 渐近偏倚
6 E" S8 a) W/ X1 GAsymptotic efficiency, 渐近效率4 [7 r& F' I& U' O# E+ V
Asymptotic variance, 渐近方差
! X" A7 z! P" {2 ~! ]8 R: vAttributable risk, 归因危险度# H1 x' A9 X- A0 [3 ]: A
Attribute data, 属性资料
1 r5 l5 |8 I0 k; O' m, n ?4 sAttribution, 属性7 i1 F- B; B* g* @5 `" l8 B
Autocorrelation, 自相关% E4 \) t3 U% f3 e2 D
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
8 A1 n# J p* `7 w( A2 Y( iAverage, 平均数; P& q! B% T2 V% w; B/ h0 f" C4 \
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
+ I' }! w; I7 }3 I* t7 ~Average growth rate, 平均增长率
/ N! u5 c( O* ]' X) uBar chart, 条形图
6 E' `2 ]+ @' s7 a4 a6 g; UBar graph, 条形图& o- D, d, y* c% V7 ]( g G! h
Base period, 基期
9 y: w* i' T9 c& fBayes' theorem , Bayes定理$ o5 F$ H3 m1 E8 y
Bell-shaped curve, 钟形曲线
7 s; p. ~- i; b' |7 V7 |% r% b8 n' CBernoulli distribution, 伯努力分布4 ?; |+ X8 G. F
Best-trim estimator, 最好切尾估计量; W6 B6 Y6 R$ E2 ], _5 l* h3 l3 b: i
Bias, 偏性
2 \/ Q: Z+ ?' S0 U3 q! p, Z) \9 RBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归5 W! C# H" J$ `0 P; a
Binomial distribution, 二项分布) V1 C# K; E% G- F9 _
Bisquare, 双平方$ T% I2 o; h* y& |4 f+ R0 @8 U
Bivariate Correlate, 二变量相关
* `9 e2 Q$ u& y* r: gBivariate normal distribution, 双变量正态分布6 G, x7 d/ c" ^% r( f0 C7 _# K
Bivariate normal population, 双变量正态总体3 a9 E6 P6 y4 e# k2 L3 k- s& k1 ?
Biweight interval, 双权区间
( C! @5 o# R, WBiweight M-estimator, 双权M估计量3 J3 O8 L3 r" F+ l3 H
Block, 区组/配伍组) S/ \" t7 G7 ^& a- ~( e; C% z
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
0 n* M0 q1 v1 W/ c* qBoxplots, 箱线图/箱尾图
# b: ]3 \6 R/ {Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
8 s5 |3 S+ v% m9 ]; _Canonical correlation, 典型相关- q6 [# j6 g- k6 E1 V- C! J" v
Caption, 纵标目
' [6 o) M* s) S7 X3 _ ECase-control study, 病例对照研究
j0 a. K" `. ~- q! R! E8 tCategorical variable, 分类变量8 K" w6 V u1 W; f/ L, }; ~
Catenary, 悬链线
0 a0 y( G' |, t: E% o8 H& KCauchy distribution, 柯西分布
7 E# n2 D3 e O/ ?% g4 a; d( mCause-and-effect relationship, 因果关系
) M8 G( a' w+ ?1 |Cell, 单元
/ O( q+ v* B7 }7 y( g" ZCensoring, 终检7 d- W% r2 F, u. l* Q$ x5 f- w
Center of symmetry, 对称中心
2 U. I& i2 X; q! x( C0 ^! GCentering and scaling, 中心化和定标
" `! `$ ~) k4 X7 G X% b3 dCentral tendency, 集中趋势& n I+ g9 k3 t1 P- p) U
Central value, 中心值
, d0 S/ n1 O. H/ W4 R8 N# G7 YCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
; l+ V5 d; V3 E/ P2 b4 r% p0 IChance, 机遇
# c6 B3 i: ^( z( c' j( V' [ h2 [Chance error, 随机误差
8 e; X ]- b7 M- H- ?3 v; j# R, aChance variable, 随机变量
Q2 X, b/ q5 O2 m. |2 V3 ~% C3 k5 kCharacteristic equation, 特征方程
) S5 F/ E4 U3 x0 q- Y( fCharacteristic root, 特征根
/ P. }" I4 Z1 w2 k U# Y' gCharacteristic vector, 特征向量3 D3 e6 \- k: E4 u- f5 [
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
" r$ n9 W* r: RChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
# y/ p6 z' }' x1 B7 k# BChi-square test, 卡方检验/χ2检验
" V/ f) L( k2 cCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
; k' E# z) G4 }( DCircle chart, 圆图 - I, i: w1 J. T s( Z& p8 o
Class interval, 组距
+ a% W( i8 f( uClass mid-value, 组中值
$ A# w( T+ b$ dClass upper limit, 组上限# m% f6 O( E& H3 J2 \4 p
Classified variable, 分类变量
& K( o9 s0 c% O0 c3 E, U3 v* yCluster analysis, 聚类分析
$ k' u5 Q# _% UCluster sampling, 整群抽样8 c u: K& h; o
Code, 代码
/ A* A1 T4 S7 x3 Y! HCoded data, 编码数据. K9 _( |" Y) z1 i/ b! h; {4 h
Coding, 编码
7 o* ?" k2 ?$ W6 `Coefficient of contingency, 列联系数# L Q. ^9 n% J4 t) v0 t* M
Coefficient of determination, 决定系数
% k: g+ l" D- P6 T2 s6 tCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数& v, n: c v% K, a Z
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
/ V1 F w7 e+ ]4 X0 ICoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
4 X# A* d+ ?/ |2 j/ \2 ^$ c& N6 \1 e$ I2 OCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
' e/ s0 O5 T: r2 X$ }0 L3 f% wCoefficient of regression, 回归系数$ r& E$ O* X5 V: a$ A
Coefficient of skewness, 偏度系数% e6 B4 a$ x& |1 G6 a8 ]2 s: @3 E
Coefficient of variation, 变异系数
" @. I* q) q6 i2 ^/ j( V+ s1 yCohort study, 队列研究: G K/ }- ~. ?$ E
Column, 列
8 {/ ~2 B/ }3 n3 ^) e. zColumn effect, 列效应
& G2 P q9 H# q5 i; k3 @2 P5 EColumn factor, 列因素* t, }9 L+ {3 c3 z
Combination pool, 合并
2 N: F* T( M( MCombinative table, 组合表
1 I( }3 G5 t5 t4 gCommon factor, 共性因子3 _( J% u: m% ^- P; m
Common regression coefficient, 公共回归系数 b7 t" x2 n3 Q% n; v6 M
Common value, 共同值
% C. _8 U( x3 a( G2 B5 y3 L2 Y( PCommon variance, 公共方差
% }2 q9 p9 Y l, j' H2 L- }Common variation, 公共变异
# t, p0 u' ]2 ^ b) O+ m0 `Communality variance, 共性方差; F. n7 L# P k4 k9 m5 `
Comparability, 可比性; c% o! D; R2 P# F u4 C& \
Comparison of bathes, 批比较& I3 Q: D5 p( f" R2 R, z/ S. B
Comparison value, 比较值
" c% _9 @/ F8 ]3 o) f( NCompartment model, 分部模型
0 o8 [2 D2 m8 g( b/ } ?: z& rCompassion, 伸缩
: q" W( Q$ E2 M2 ]8 M6 W' FComplement of an event, 补事件/ C- \" K. j2 w; O9 m" \
Complete association, 完全正相关
$ g- t4 d" j+ SComplete dissociation, 完全不相关8 v ?4 n# Y1 y! {
Complete statistics, 完备统计量
5 f2 a, h; \* f3 z8 ?( ECompletely randomized design, 完全随机化设计
5 [; ^) f6 ^' i* WComposite event, 联合事件& `2 n6 K; P; n+ p6 f
Composite events, 复合事件4 H2 p$ R3 R2 d. M# ~4 {
Concavity, 凹性8 Y d5 e. _- m
Conditional expectation, 条件期望
: d( k& R0 i ]4 x; T" `* x# |; KConditional likelihood, 条件似然
; q3 i' o* ^3 X5 H( T. yConditional probability, 条件概率 ]) o8 r5 n3 A1 H
Conditionally linear, 依条件线性
6 A6 J5 q+ P2 N' }7 ?Confidence interval, 置信区间
( t9 d4 Z& H: iConfidence limit, 置信限# ^; U( O5 i4 v0 c7 |. s
Confidence lower limit, 置信下限0 ^' L' k7 r8 n/ T6 h2 }
Confidence upper limit, 置信上限: z$ O& l- T% m/ y9 s
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析/ b- O* D5 B7 i: \/ d+ y
Confirmatory research, 证实性实验研究1 R- g7 O. g& V$ o- }
Confounding factor, 混杂因素- L0 {+ }! t$ S! J h l9 k9 U
Conjoint, 联合分析" M- f( a ~9 h
Consistency, 相合性
* m0 w3 _9 I! X- M$ nConsistency check, 一致性检验
# o/ z1 C9 t3 IConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
- `. w2 G& |! u% c. s8 V1 @0 jConsistent estimate, 相合估计
" `5 D# s+ a) e- Q$ uConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归- j5 a- i5 J1 ?# G2 d
Constraint, 约束
# ^ k0 u7 o: N3 o) j F) R, }Contaminated distribution, 污染分布
& ~" m$ |+ Y k+ |/ QContaminated Gausssian, 污染高斯分布
, }" a4 D& V9 oContaminated normal distribution, 污染正态分布- @4 _; `7 D& |# I# q- E
Contamination, 污染8 G& h: I) w. F, M k
Contamination model, 污染模型
" U" V! G9 Q( X& U1 W; v2 qContingency table, 列联表* @2 V; f' @+ c. ?1 b! m
Contour, 边界线4 d# i( }* s0 K/ C/ g% x% O
Contribution rate, 贡献率& p" o/ e) l# P# Y4 h! P0 v ?4 _2 V
Control, 对照8 s B* s, O3 M) r1 n
Controlled experiments, 对照实验
0 A Y3 k/ g* f3 _2 B$ ^Conventional depth, 常规深度
( U- a3 s; A' Y4 c! E. p$ R) zConvolution, 卷积0 I" a) g# [; s% _4 m
Corrected factor, 校正因子
! w: {/ O+ Z2 f! w! a5 U. X) qCorrected mean, 校正均值
! q" X. F# N& @* R kCorrection coefficient, 校正系数
+ G: ?3 R7 G: vCorrectness, 正确性
W' Z; L# T7 y4 W* W+ ]8 ]; h2 }) yCorrelation coefficient, 相关系数* m0 u3 l- H! n* a5 T }2 _/ b/ o: \
Correlation index, 相关指数0 y7 E4 S6 ]; A
Correspondence, 对应
8 f7 L; |% q! L# _8 sCounting, 计数. n# f: K7 l3 Y0 z/ S% u
Counts, 计数/频数* o8 [- Q. e2 ?, V
Covariance, 协方差
- R9 q4 x+ [8 p. d3 L8 w& @Covariant, 共变
$ W% @6 [1 ]( z" aCox Regression, Cox回归5 Q! e6 q6 ~, D- z9 C* L$ B
Criteria for fitting, 拟合准则
0 F5 e+ H7 {4 r2 A1 W! [Criteria of least squares, 最小二乘准则
* N# ?8 `# w' e1 E$ v+ D& P7 oCritical ratio, 临界比; w5 U7 f7 z/ v. @4 h$ p4 @1 [
Critical region, 拒绝域% B4 H7 R5 ~" w7 D
Critical value, 临界值
% b$ k6 V" F V3 mCross-over design, 交叉设计. t8 z; ~4 _( U3 b' v
Cross-section analysis, 横断面分析
+ c+ ^; ~5 I0 Q( K" I0 S( cCross-section survey, 横断面调查
; J6 |$ L6 G: z& mCrosstabs , 交叉表
# |8 }/ g& D& g0 N* k3 E5 y- wCross-tabulation table, 复合表
& J/ P7 q7 H; [0 u kCube root, 立方根
/ ]+ l/ n! I C4 t& y1 ^! W0 zCumulative distribution function, 分布函数
l6 t% a6 M( jCumulative probability, 累计概率/ W- l0 x; c/ I3 L
Curvature, 曲率/弯曲
|2 L) ^* d7 U; KCurvature, 曲率1 d2 g& b( x& d( i* a& t1 I2 ^4 M$ z
Curve fit , 曲线拟和 ) l( V" |7 Z3 I8 {2 r9 t
Curve fitting, 曲线拟合
3 R9 h+ W2 E M- s; R+ bCurvilinear regression, 曲线回归
% d; U8 J C0 yCurvilinear relation, 曲线关系5 G% ?# \# q$ K/ r' j
Cut-and-try method, 尝试法
% w5 M7 {0 m7 n4 x9 c+ h7 s# T8 U$ cCycle, 周期
( G# m8 ]& g i- z3 O4 JCyclist, 周期性: l8 d3 R6 m+ K' O; j' D
D test, D检验
$ ~( I; |. G" d" c5 G+ sData acquisition, 资料收集+ t& C8 G2 ?, v, A- s7 h& l; W! _: i7 [
Data bank, 数据库
! i; p d# K% _- ~! KData capacity, 数据容量
* W2 N% n5 z) G" @5 y6 U* {Data deficiencies, 数据缺乏% k( E1 p, s2 r1 b0 m8 `! }& Q* H
Data handling, 数据处理
! P4 f$ _8 a& z, x' \9 O3 `2 J6 [# tData manipulation, 数据处理) ]3 B/ a$ B, z; D. P# G6 m* @
Data processing, 数据处理2 L9 m* V5 t& K; W- W- H0 c
Data reduction, 数据缩减
& \2 T: r6 A5 ^8 ^ D9 T7 r) `4 FData set, 数据集
$ H, i, Q- x& wData sources, 数据来源! n7 r4 G4 V* v' i' |
Data transformation, 数据变换: k3 |& W* E5 l: S" y5 l$ A
Data validity, 数据有效性
4 k% U8 u$ @' ^$ p0 D( ^Data-in, 数据输入
0 @7 ]* J/ T/ O$ t! H9 {Data-out, 数据输出
' k# k$ i/ F: m' TDead time, 停滞期
( F% c5 w/ E/ b$ Y/ C8 J2 _6 YDegree of freedom, 自由度
/ h# q: c/ M$ d+ X, zDegree of precision, 精密度
/ _6 A# X6 t, R0 q# a$ Y$ C+ M8 a7 PDegree of reliability, 可靠性程度( w5 n& f# z* R/ p0 T
Degression, 递减& N& y1 a D, K9 L4 L
Density function, 密度函数
+ f9 i; B9 i1 x# V& o8 K/ sDensity of data points, 数据点的密度
8 I7 K: H* s6 i# K9 KDependent variable, 应变量/依变量/因变量
4 a1 U4 F+ j' z) l7 DDependent variable, 因变量3 T; }3 K& }. y- T0 y! y
Depth, 深度
- i6 q! Y3 c5 bDerivative matrix, 导数矩阵( a2 L* g! H! C# q8 O; M1 l
Derivative-free methods, 无导数方法6 R9 D3 P7 }6 O6 v5 u
Design, 设计! A4 x; q+ q ^7 Y2 S
Determinacy, 确定性5 X0 z! S% u& o0 I
Determinant, 行列式
; F7 W. `9 c( uDeterminant, 决定因素# I" _# H( H! X8 A; j
Deviation, 离差
8 L: u( r% x& [6 D: j$ X1 a6 kDeviation from average, 离均差
+ z8 X& {% ]: H8 E M' c+ H1 wDiagnostic plot, 诊断图# N: s% a+ d! D* y# U* `) ^
Dichotomous variable, 二分变量3 x4 ]. N) b% V& M6 {
Differential equation, 微分方程7 N6 Q) q, D. x Q6 H& @5 W4 P: K9 v
Direct standardization, 直接标准化法
4 z) G- x2 w, hDiscrete variable, 离散型变量( f1 q: X$ y+ Z$ ?# y
DISCRIMINANT, 判断 ( {- w; \9 @) ^8 d
Discriminant analysis, 判别分析8 m* P! o+ H* |9 A3 s
Discriminant coefficient, 判别系数% r9 V8 R, C; Z4 J' Z w, C
Discriminant function, 判别值
8 S; F' I/ W% b. Y* x% y0 Y5 e) K& ZDispersion, 散布/分散度" C b k8 C. Y/ o# ^
Disproportional, 不成比例的
$ v" g6 B' a1 y& |) V4 H: ~Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- X+ n, w4 e T3 M/ _/ W2 WDistribution free, 分布无关性/免分布
5 y1 b9 e \( v7 j- rDistribution shape, 分布形状6 {+ G" v8 M. o L* M" m
Distribution-free method, 任意分布法
) u; Z- T5 e- g' G$ o* A IDistributive laws, 分配律
( N; }4 C6 O9 Q- QDisturbance, 随机扰动项+ ^; r7 K6 H% k! U+ g
Dose response curve, 剂量反应曲线7 J+ M" o+ h r# y* W6 F
Double blind method, 双盲法
. A; Z. s- B8 z S, B( y* V! [Double blind trial, 双盲试验& c0 a( A; h- r
Double exponential distribution, 双指数分布
# _3 R$ ^& S+ M' ]7 WDouble logarithmic, 双对数- B L5 N, K' D7 d
Downward rank, 降秩
) |5 j" M# ]1 o, ?! D7 LDual-space plot, 对偶空间图
" {) Y/ ]( b4 k- N' {6 wDUD, 无导数方法) d" o' C# T& b* m: ]
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法1 r" W( t8 a( X S
Effect, 实验效应
* {! n/ _1 ^( y6 D( K; eEigenvalue, 特征值$ E& m0 n' i8 r( v+ B
Eigenvector, 特征向量5 ^5 `: v U1 o! s7 k/ p# a
Ellipse, 椭圆3 z1 `; q5 y& }, u6 z- `
Empirical distribution, 经验分布
2 R0 @& {$ O" X7 GEmpirical probability, 经验概率单位0 E; f6 J9 p3 I7 s' _) @
Enumeration data, 计数资料. n! D' k/ ~6 N( U: F+ [% s
Equal sun-class number, 相等次级组含量
/ v3 @% q% d8 h% e! @& S' {$ J5 lEqually likely, 等可能
7 j3 K5 {$ A% ?0 iEquivariance, 同变性* B$ j$ v1 M( z6 S5 Q# \" Q
Error, 误差/错误; C9 j6 o" [1 e
Error of estimate, 估计误差
2 H& \/ y2 U" M" g. Q$ o/ l3 b6 bError type I, 第一类错误
5 j' p: h9 H N( T5 R; N' O4 K. j. U6 PError type II, 第二类错误6 z" l* T5 w6 Y% O) ^! s. v
Estimand, 被估量
- q7 P, T. `, R1 S6 o3 ^Estimated error mean squares, 估计误差均方
, x, U4 M7 ]0 t: oEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
# [2 X6 U, s+ t7 QEuclidean distance, 欧式距离
1 e- w: I: A4 ZEvent, 事件
. \5 j* g* x+ N. C7 E6 S/ p/ WEvent, 事件. O0 g0 l' u. B: j% a2 T+ h
Exceptional data point, 异常数据点8 j( C5 T5 Z. I2 o$ o9 {% \
Expectation plane, 期望平面
+ [* K* U+ L ~Expectation surface, 期望曲面! ^' e2 m$ R+ Q: P; v' ]* h& Z
Expected values, 期望值
, s, P8 B/ D$ \" X& l+ kExperiment, 实验8 }3 n7 n& R& A/ ?5 n
Experimental sampling, 试验抽样$ O2 q* I. y# z% J8 c
Experimental unit, 试验单位- U8 H) T" t1 U3 \0 A' H
Explanatory variable, 说明变量
, P5 h6 o+ Q& z" F4 @Exploratory data analysis, 探索性数据分析( E* f4 S& Y1 M a0 O8 P; D, i
Explore Summarize, 探索-摘要. n/ V5 ^! }/ H3 f; z) q5 Y8 `
Exponential curve, 指数曲线
# j+ O( u$ y8 |. P6 ^# V- `Exponential growth, 指数式增长5 m. C# b$ Z: ]4 D q4 T( Y
EXSMOOTH, 指数平滑方法
, d, i' Q% v% h( ?( n8 cExtended fit, 扩充拟合2 c: J u1 w1 C& a
Extra parameter, 附加参数
* @6 v. a" N, u) u Z5 I- A% iExtrapolation, 外推法& Z! X \9 K \/ V
Extreme observation, 末端观测值
: B3 m+ ~$ m8 q% l$ l, O* Q/ L0 jExtremes, 极端值/极值: c8 X9 q- [/ p$ r; o5 i G
F distribution, F分布4 Y" s; D3 s. Y
F test, F检验
3 X1 E3 R5 [+ j' s7 e; MFactor, 因素/因子
8 z5 y, H. @ n% OFactor analysis, 因子分析9 y$ u) m- y0 Q( ` C% J/ `
Factor Analysis, 因子分析9 |+ u$ ~# I- Q, W
Factor score, 因子得分 % y u* h& H1 @% s
Factorial, 阶乘5 ^/ d9 T- V- k' W
Factorial design, 析因试验设计
; S0 {! f9 ^$ L7 ]8 W! |False negative, 假阴性
$ ^4 s: Y x% @, q8 @) IFalse negative error, 假阴性错误
- ~0 ?* F( i+ E# i( x* N2 T" UFamily of distributions, 分布族
! o T. M8 {% FFamily of estimators, 估计量族
! b5 f. u: b+ fFanning, 扇面/ q5 G- I! p `# _
Fatality rate, 病死率
3 g8 E/ N1 e" {$ cField investigation, 现场调查
, e$ ^9 d- n# P* X" {0 qField survey, 现场调查
/ D8 E: o9 E8 \1 A4 M5 pFinite population, 有限总体
3 E& @" `3 k j' MFinite-sample, 有限样本; \" X0 r2 j3 z2 I! [
First derivative, 一阶导数: z$ f# q+ I* ?+ r
First principal component, 第一主成分
9 l- P' W, d* ?8 {2 [First quartile, 第一四分位数
# t* o' d4 j! h7 m [Fisher information, 费雪信息量
0 v7 ^7 A1 n- X% mFitted value, 拟合值1 R" k- R( c3 v
Fitting a curve, 曲线拟合! l+ M( A. p9 f/ g7 o4 a! q
Fixed base, 定基
+ Y7 H9 m/ v7 o# }7 o+ x L" ZFluctuation, 随机起伏
3 |! R3 f- X# C4 y1 G" _& ZForecast, 预测" W! g h- B& Z
Four fold table, 四格表. z6 r% \% Z( c( y1 B. z* h
Fourth, 四分点
5 \3 j) f) a" H. d; H0 ~, B+ EFraction blow, 左侧比率
c& q$ c5 i5 M1 b, UFractional error, 相对误差
; y0 j6 c* o7 k0 Y2 ?$ o2 w HFrequency, 频率
( q9 ~$ T, z. e2 n/ O e6 g$ WFrequency polygon, 频数多边图5 x; }9 s, s/ b0 z( }4 F$ O
Frontier point, 界限点7 {+ V, s+ w4 v' C* B
Function relationship, 泛函关系$ J I" |; \' Q, p H
Gamma distribution, 伽玛分布
6 T$ W4 [; q. E4 mGauss increment, 高斯增量
, Y5 c. U! ~6 J- B1 F4 J- _Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布. c. c* _% K' d. O: [7 m
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
0 [9 [2 e" b( w; O/ [+ H% T1 G, XGeneral census, 全面普查+ V2 `9 S8 p$ m( N) ~" R
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
8 }3 n9 C2 T6 X, jGeometric mean, 几何平均数6 O+ Z# ?8 j1 L7 ]& k& P) C+ a( }
Gini's mean difference, 基尼均差/ N. t. A9 M: }' f3 g2 H! [" |% b
GLM (General liner models), 一般线性模型
3 y- Z+ [5 Q- L) p6 |; _Goodness of fit, 拟和优度/配合度4 y9 y' {: @$ R( _. K/ v/ f
Gradient of determinant, 行列式的梯度, |8 u1 w) V% d
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方4 P& x9 M3 T, u* p) }) A2 t
Grand mean, 总均值, R2 _! Q6 g( \8 m x. y
Gross errors, 重大错误. u5 E+ H% N. Y
Gross-error sensitivity, 大错敏感度: n5 `) b2 e6 Q2 N
Group averages, 分组平均( K* o3 x9 P( h! L' b8 |9 G
Grouped data, 分组资料# ]$ Z* ]9 A* b, k. G
Guessed mean, 假定平均数: b" D k# {; Q( V7 I
Half-life, 半衰期
4 @/ \0 _0 P/ `% U! {Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量2 N3 S" h& `& K5 |7 R# F
Happenstance, 偶然事件
& D; H# j& C) |; W$ @. v1 QHarmonic mean, 调和均数3 V! O: F9 V8 _* B' j9 y5 }' Q" z7 Q
Hazard function, 风险均数
@' ?: l P: L; Y& `7 QHazard rate, 风险率
4 l6 H# M7 p# FHeading, 标目 & F6 t# r+ b1 q5 i$ Z8 g1 ?
Heavy-tailed distribution, 重尾分布" u% p/ K' j+ e; g
Hessian array, 海森立体阵
% G) X8 ^; G) K* J+ W4 X# vHeterogeneity, 不同质# W9 F9 u7 K+ f
Heterogeneity of variance, 方差不齐 ! p3 q4 T0 `; z# {8 T
Hierarchical classification, 组内分组, Z) `) o% t& H) n1 u9 P
Hierarchical clustering method, 系统聚类法; D5 a9 B: {, W7 Z2 s
High-leverage point, 高杠杆率点: {9 B5 S+ |0 _* M
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型5 ^# E, V+ h- B, w" e( Y( j
Hinge, 折叶点4 P* q; m |, N0 v3 N1 ?
Histogram, 直方图4 ^: y- ?) ?8 F* H$ R2 c$ T
Historical cohort study, 历史性队列研究 & i, D4 {( i9 w) p) V
Holes, 空洞
+ [8 J |$ ~# \% R3 p0 ZHOMALS, 多重响应分析
3 U- M( I" g( ^% r/ xHomogeneity of variance, 方差齐性
" o2 N5 c; X* y2 `9 C4 O) vHomogeneity test, 齐性检验
9 J$ t4 [* A/ u" a3 eHuber M-estimators, 休伯M估计量
) t5 p8 g% ]7 K+ ^' _+ DHyperbola, 双曲线* e! u# q2 K( I) k! ^ J6 Z6 I
Hypothesis testing, 假设检验 @ D/ }/ v+ z$ y# N. o8 Y
Hypothetical universe, 假设总体! O2 I9 M1 q8 b& m J1 t
Impossible event, 不可能事件
+ {+ s9 N& L& lIndependence, 独立性
+ G6 M. T* ]6 nIndependent variable, 自变量
* D# u/ _. y" X b& G* ]; M7 `Index, 指标/指数3 ^6 o' k/ R+ ], D; i
Indirect standardization, 间接标准化法
) J5 F0 N, b7 wIndividual, 个体
- I* C9 @ {8 }+ H6 c% RInference band, 推断带& l7 F" |' ~4 G) D2 H
Infinite population, 无限总体: H% u- I4 i# e S2 C
Infinitely great, 无穷大
4 w- V, P) C" Y1 h. r, d* FInfinitely small, 无穷小
+ ]' {2 n3 F* s! bInfluence curve, 影响曲线
: j# Z6 c1 o5 V) OInformation capacity, 信息容量
% _' @4 g8 Q& G8 |, mInitial condition, 初始条件
& J$ _. w9 p; o2 B9 ZInitial estimate, 初始估计值/ f2 S0 Y6 `$ I& M6 m
Initial level, 最初水平; U( I" b* |' F0 N/ r7 p( _/ o
Interaction, 交互作用. l6 A j* @' t D
Interaction terms, 交互作用项; K$ n+ t; p+ \" W+ w
Intercept, 截距" {/ K1 \8 t1 e6 F, D. Q
Interpolation, 内插法
0 ?% ^% |# G. j6 x7 DInterquartile range, 四分位距
) s5 p4 s& t6 l* {! VInterval estimation, 区间估计; i7 g) S9 z/ P* L) l
Intervals of equal probability, 等概率区间% j( x3 S/ q# o- L( }4 N: G
Intrinsic curvature, 固有曲率' W$ h1 ]% o- j$ X2 `
Invariance, 不变性0 x" G1 j" A4 N
Inverse matrix, 逆矩阵+ f) o' f- U9 b
Inverse probability, 逆概率
+ m0 R8 k: E- g( |6 S# PInverse sine transformation, 反正弦变换
; P9 i6 X6 E8 p) ~/ k6 w7 gIteration, 迭代 + R$ F- m2 P! v. P. [- I0 ?
Jacobian determinant, 雅可比行列式3 T, u* i+ X8 M Z9 w5 W- D
Joint distribution function, 分布函数: ]2 o; H3 X9 ^- v$ w
Joint probability, 联合概率
" Q8 ^2 g4 v' `( IJoint probability distribution, 联合概率分布
/ k. ?5 p- ?, g& O' o8 G% hK means method, 逐步聚类法
% L2 }' W @' K3 uKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 " A0 M% D9 @& C
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
7 P+ r0 ^2 Z/ L# XKendall's rank correlation, Kendall等级相关- j& j4 @2 O2 l0 Y1 Z$ J% b+ _
Kinetic, 动力学
! B" ^; W1 I$ _- D; x% vKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验- n1 U6 O- k* p, V! J% C/ ^! s: a
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
9 e- V( X. o5 L0 b9 t* `% ~Kurtosis, 峰度9 A1 V$ e8 D( w* H7 U
Lack of fit, 失拟: K! p& {2 u4 L; P4 g' n' a y5 \
Ladder of powers, 幂阶梯; c* k: A# K5 N& |) e" a
Lag, 滞后
* }! R F, s' A! ?* T. O3 RLarge sample, 大样本7 z" p, t, W& a# s& y
Large sample test, 大样本检验
. S" j. a* b( X+ KLatin square, 拉丁方7 _! \& y2 h$ U
Latin square design, 拉丁方设计
4 I. d6 ?$ q# a8 J# H, E$ x, wLeakage, 泄漏
5 ?% S+ G) p1 lLeast favorable configuration, 最不利构形: p6 D6 C K. b+ v+ J4 D6 }
Least favorable distribution, 最不利分布
( Z0 d6 U8 G% V# D/ QLeast significant difference, 最小显著差法
" }; O8 G" \: ^0 K5 _, y% pLeast square method, 最小二乘法: E# @! n" V( e4 t
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计- m" r5 W# {/ f0 H8 B, ^
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合! q4 S7 R$ L, a1 V u
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
7 }/ v9 x" Q! u4 g/ lLegend, 图例# T$ Q0 B& p: a# u. z
L-estimator, L估计量
& J( U- ?8 x$ k3 |* BL-estimator of location, 位置L估计量# R }& z O5 B
L-estimator of scale, 尺度L估计量
0 H! `- W: N8 w JLevel, 水平
@1 Y8 \# B+ Z. KLife expectance, 预期期望寿命5 T5 t: }: w- d. D( H* f; Q
Life table, 寿命表, D4 V$ G8 R C1 `3 C* ~& U: y* k) t- e/ B
Life table method, 生命表法
; Y- R# j# Y8 b% h/ P+ Y7 cLight-tailed distribution, 轻尾分布 o: q% ^- D; u @' @
Likelihood function, 似然函数
: I' b- M" y9 x/ bLikelihood ratio, 似然比" u6 I0 Q; l* C7 U# J! G- D
line graph, 线图/ @5 h1 g7 J; V% {3 q7 m& c
Linear correlation, 直线相关
" P2 i+ K! \, I6 gLinear equation, 线性方程, \) j6 ?2 w& X: ^5 g
Linear programming, 线性规划1 b+ r4 ?# o$ X" C" G9 f
Linear regression, 直线回归" E0 J+ w( ]1 `" F# W6 M
Linear Regression, 线性回归+ i8 x: o. M6 F
Linear trend, 线性趋势1 @9 ~7 p% G# a6 {
Loading, 载荷
$ M; e1 L5 k2 P3 f8 U- OLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性) E) A4 R* Z& y) E. N& B, x, V8 w
Location equivariance, 位置同变性+ c6 S: {- K6 \9 O( x( e
Location invariance, 位置不变性8 D8 S+ O6 D8 J& i
Location scale family, 位置尺度族
- ~6 U/ G7 d: FLog rank test, 时序检验
% m! q x `+ v1 n: J qLogarithmic curve, 对数曲线$ ~7 @8 r$ g4 S7 a7 w
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布# A. e* M9 t- _4 v. ^* \2 w
Logarithmic scale, 对数尺度- @( d2 ]: Y2 M; r# `4 ^3 P
Logarithmic transformation, 对数变换/ J& i# j6 a9 n! P9 U0 E
Logic check, 逻辑检查3 h4 s; G. B: u- Y
Logistic distribution, 逻辑斯特分布" I4 t' N1 _0 p1 b k" B" ~
Logit transformation, Logit转换4 {2 o" d7 H# ^2 n- h
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ) w% N+ F5 H# J# T$ P
Lognormal distribution, 对数正态分布: H n; ~: O% d! z" f1 v% g7 u2 ~- [# q
Lost function, 损失函数
% E+ _# p' M/ o3 @5 u' rLow correlation, 低度相关
% J4 [ u6 B; j2 p( ]6 Z4 uLower limit, 下限
" T( N" L6 e# p+ m) m9 I# I; gLowest-attained variance, 最小可达方差9 `( G: q, [& S, i
LSD, 最小显著差法的简称
5 C* u$ J, B) {4 b8 H0 a" ~2 xLurking variable, 潜在变量' i& t; {' d+ A5 [% J$ C
Main effect, 主效应$ b, R2 g" O! a( z8 n8 B' @
Major heading, 主辞标目
! S0 I' j7 p- q. e9 TMarginal density function, 边缘密度函数
! u0 o7 p" z3 C3 sMarginal probability, 边缘概率
3 s! B# x& ]# _& eMarginal probability distribution, 边缘概率分布 T! y e# V: N1 ~) L3 ]
Matched data, 配对资料
0 h( A: u$ j5 @, V ~1 j( N6 _Matched distribution, 匹配过分布; u0 S5 h! `1 c }' Q# G
Matching of distribution, 分布的匹配/ Z H" z/ s6 s9 W& i
Matching of transformation, 变换的匹配
5 s0 F5 M7 G5 h5 T5 e3 [Mathematical expectation, 数学期望
, y0 W. P. f1 Q, H4 \) r1 [Mathematical model, 数学模型1 W: o' \1 J' c6 t" k6 e
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
7 O6 s" F m$ tMaximum likelihood method, 最大似然法
& t, h( E3 S2 \' v, h Q3 n- lMean, 均数9 u+ e* Z( u0 O$ a; D& a& J
Mean squares between groups, 组间均方
3 W1 @3 g7 a' w0 SMean squares within group, 组内均方$ f) I! Z- }4 v2 G0 S7 t3 c+ s' u
Means (Compare means), 均值-均值比较8 y1 R' M: C1 \3 x+ f" E8 h+ |
Median, 中位数
7 G, T3 u5 b4 a7 iMedian effective dose, 半数效量
) D2 F( h; m0 h* M( gMedian lethal dose, 半数致死量
$ i6 B. A m. H1 _0 U5 r2 xMedian polish, 中位数平滑/ \' |2 ^8 ]" X' d3 J. C! Y4 {- {
Median test, 中位数检验7 x8 q0 N3 y9 E" o5 X5 E
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量) T1 a5 ]/ g' g; c- E
Minimum distance estimation, 最小距离估计
; U3 g4 I( I3 y4 y1 V$ ~* \Minimum effective dose, 最小有效量2 Q/ t# V! j! F1 H* T* l
Minimum lethal dose, 最小致死量
( s% U) j5 o* E. o* oMinimum variance estimator, 最小方差估计量
) x1 u7 j E/ R& ~9 }# R! v* tMINITAB, 统计软件包
" p$ |6 L* Q# l- l8 F# g7 DMinor heading, 宾词标目
( T: J2 ?' ]4 x; ^3 k; `% _Missing data, 缺失值
+ h/ X: Q2 W0 B( n+ n9 xModel specification, 模型的确定
- E$ J8 A5 K! i1 Y; iModeling Statistics , 模型统计, D: ]/ V& w% N( X
Models for outliers, 离群值模型
/ P# C, E# @" s9 s" k0 DModifying the model, 模型的修正 G2 i4 e0 W4 p
Modulus of continuity, 连续性模
$ D' ?2 }4 N# c! R3 \Morbidity, 发病率
; M% j$ k0 P4 ?. f- c7 AMost favorable configuration, 最有利构形' e- y+ `/ B, W" B# @9 E' g/ r
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
}- Z( l1 n4 M- y2 XMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归8 S" e9 H7 ~/ o) j
Multiple comparison, 多重比较& n6 a& f* |2 S V/ n5 t
Multiple correlation , 复相关
* w4 B8 b5 S- i2 vMultiple covariance, 多元协方差
4 `/ X3 X) a# S1 V) vMultiple linear regression, 多元线性回归; U6 f6 i4 i" ?" R( p
Multiple response , 多重选项& @3 I! a5 h/ o7 p: L+ ~
Multiple solutions, 多解
4 A9 ^( Y# I& d: `+ _, \, j7 }$ vMultiplication theorem, 乘法定理: a8 o& S, o! t z
Multiresponse, 多元响应
) V# f$ w$ ~/ m2 ]2 H1 wMulti-stage sampling, 多阶段抽样. a( W# R+ ]6 X
Multivariate T distribution, 多元T分布
1 P3 _: o q, h- G# PMutual exclusive, 互不相容
/ C6 K1 {3 @: Y7 U6 P0 nMutual independence, 互相独立8 h1 ]1 J9 o4 A O2 n( Z! D
Natural boundary, 自然边界
: y& e9 z4 s- l9 H* i2 a. gNatural dead, 自然死亡5 s7 } a9 ~5 F
Natural zero, 自然零
6 T7 ^6 p9 V) k- \Negative correlation, 负相关
7 L" J3 |# D2 A+ W4 V+ BNegative linear correlation, 负线性相关
# B0 P% K3 ^. l/ t3 h! G+ `Negatively skewed, 负偏
. v$ I X1 J$ p0 ~2 z% R3 j' |Newman-Keuls method, q检验
" n# s2 m) l- H8 \ a' k; }NK method, q检验
/ Y9 _4 r/ @) n* a8 v+ h- @No statistical significance, 无统计意义' J' M. a1 {- q
Nominal variable, 名义变量, x! F3 ]* k& j8 @3 d
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性1 @$ O* ~! E, X# v
Nonlinear regression, 非线性相关
8 a+ c+ }1 [5 R+ R1 Z! ?* cNonparametric statistics, 非参数统计- p* Y7 s6 L/ _" o; @: f
Nonparametric test, 非参数检验
* r" B% `% v0 ~7 ?Nonparametric tests, 非参数检验
1 l; ~$ E/ j; x5 nNormal deviate, 正态离差
* \8 S( N! w+ W9 Q2 \" XNormal distribution, 正态分布
4 h, i, Y V9 P/ D2 `Normal equation, 正规方程组* G4 b# C1 w; Q# D! C
Normal ranges, 正常范围, V! U5 R' O P, h$ j
Normal value, 正常值3 z4 p( Z( [8 ]3 E
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数. p$ K6 |9 W+ d# _
Null hypothesis, 无效假设
7 r8 p' l$ O; p" q* @Numerical variable, 数值变量
8 [4 R7 G8 J* m1 H! e8 Y& a5 Y1 _Objective function, 目标函数
' o; C1 ?+ b% D- K! uObservation unit, 观察单位
$ L5 k- u: n% o6 gObserved value, 观察值: k9 y9 g" I2 h' A# i
One sided test, 单侧检验
" L# J6 D5 S4 p4 N9 S9 |! ]# mOne-way analysis of variance, 单因素方差分析- _$ a$ W* N6 _/ p. X$ E$ F3 w' i( K
Oneway ANOVA , 单因素方差分析, m& Q( {5 h; s
Open sequential trial, 开放型序贯设计/ [: ~& A" ], {+ ?+ a4 \5 Q; c: h
Optrim, 优切尾
3 E0 K3 a8 H9 f& tOptrim efficiency, 优切尾效率) _1 M3 r. {5 Q: Q- y- a# U; ]3 R( v
Order statistics, 顺序统计量
$ g: Y" X8 P7 h$ e+ U: s' `) P: ^Ordered categories, 有序分类# O8 z) F& N( b' f, O# |
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归' }7 i) A. Y+ W* i" W7 |& b
Ordinal variable, 有序变量
$ a8 ^* {6 [$ G% B( g6 pOrthogonal basis, 正交基7 f7 U# ^3 v$ Q7 B
Orthogonal design, 正交试验设计
3 Q; N2 {' M3 G1 C2 i2 qOrthogonality conditions, 正交条件3 ?, H0 r7 o5 @4 a: g( z
ORTHOPLAN, 正交设计
/ @6 J# z$ X) l6 W8 VOutlier cutoffs, 离群值截断点
$ j2 K" L) @1 [7 V* m) XOutliers, 极端值
/ {2 }7 H( a6 y& y! }! u1 v& ROVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ! A- C; E. c# h- i1 T
Overshoot, 迭代过度/ _2 A8 O0 ^$ n) S4 E* V$ q. ~6 L
Paired design, 配对设计
n" k& a, P/ x* t( _Paired sample, 配对样本1 |. f9 Y, J; P+ N0 ]' g8 i
Pairwise slopes, 成对斜率) M! Z* w) a/ \% ^# `1 A, Y1 f
Parabola, 抛物线) E$ @8 V% R/ Z
Parallel tests, 平行试验
- M4 g- l- S/ A- U* o6 CParameter, 参数
; i6 S' M9 f+ ?! y7 EParametric statistics, 参数统计
/ h6 p+ X4 E& HParametric test, 参数检验 ]& ]( P0 a+ c7 G8 h% j4 E
Partial correlation, 偏相关/ m/ U3 A& J Y q# Y
Partial regression, 偏回归. B. \& e3 `* k7 g q
Partial sorting, 偏排序* \3 `( ^7 e+ }! a
Partials residuals, 偏残差
- W" a- H5 V3 |; F% c/ O6 ^/ O+ nPattern, 模式7 [$ N. D, ]% Y7 O8 @$ j+ _
Pearson curves, 皮尔逊曲线6 j; f4 [* H; t: m0 O
Peeling, 退层; V6 x) S4 f6 A: E, a
Percent bar graph, 百分条形图
6 q/ A4 v' h# d o: `6 qPercentage, 百分比
3 U1 \& k2 p( _- l; ]7 LPercentile, 百分位数' S/ C' v( k* k1 y) c, u
Percentile curves, 百分位曲线6 J% i Q4 A) O3 R g6 l
Periodicity, 周期性
! \- B" d- }9 e! D$ MPermutation, 排列
! X$ \) P, q' W% L1 {0 zP-estimator, P估计量
{* j: [! G# {9 F; ?Pie graph, 饼图
' |9 G5 o6 g% S7 R% ^Pitman estimator, 皮特曼估计量! E( ` x" p j3 X' K
Pivot, 枢轴量
, U$ B* y/ h* v# ~' `. F$ MPlanar, 平坦# o% _1 X( ]4 n+ \% h: k/ t
Planar assumption, 平面的假设! B7 }- l- { M6 G: n# p
PLANCARDS, 生成试验的计划卡/ Z% V& @. v: }3 M# y
Point estimation, 点估计
* J' n; m/ {+ dPoisson distribution, 泊松分布/ N9 e9 P$ `$ t ^/ v; A1 b% L
Polishing, 平滑' r3 A4 I! L0 i9 p) L% j
Polled standard deviation, 合并标准差2 P* x2 I& u: H& P1 ~3 X
Polled variance, 合并方差; M! a8 @+ V; ?+ I
Polygon, 多边图
6 _1 _8 x$ [) a Y) Z$ f' \ U4 ?Polynomial, 多项式
; L! A$ G. o; T4 i, iPolynomial curve, 多项式曲线 U5 g B5 M/ {# u2 E
Population, 总体5 H2 k# z" {0 }1 R8 y5 E6 r
Population attributable risk, 人群归因危险度
0 y. L- A7 W- o4 @# nPositive correlation, 正相关, I; |& O+ M I/ i
Positively skewed, 正偏
3 j4 g. [4 \3 h$ vPosterior distribution, 后验分布" V- @' k0 L0 D. B6 ]* \) H
Power of a test, 检验效能
; T3 A5 I: i/ C" Y# xPrecision, 精密度 [7 {! C: N! \: W- i# y
Predicted value, 预测值
5 K8 n% a; U; x: z W1 FPreliminary analysis, 预备性分析
T' u1 f% `8 m/ H0 ?Principal component analysis, 主成分分析
+ t* E+ R* ?+ V( j, w7 |# Y( MPrior distribution, 先验分布
. t% | {9 ]6 V6 c# q4 K. z2 mPrior probability, 先验概率
$ C. D& f; p3 r! ^' m+ B ?4 C! SProbabilistic model, 概率模型
9 A8 ^0 C# ]* X4 s: Dprobability, 概率
1 _, ^ D; X$ t9 v1 t5 WProbability density, 概率密度; J9 ^& E- K1 d* W# E
Product moment, 乘积矩/协方差. B5 A2 K) m# m2 W% O
Profile trace, 截面迹图
: E& T; c1 G( Z+ H) ~6 O# S# NProportion, 比/构成比
4 b8 ^0 T j U0 E; A; F# SProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
& h0 h4 [: t- y( _2 ]Proportionate, 成比例) A8 K$ r! O% d( j- L: I g
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量, i# O: p* Q; M) U( j" V0 k$ O
Prospective study, 前瞻性调查
9 e( {* a7 @( _$ P# F! c p! U2 ^Proximities, 亲近性 / \9 K- R$ z- a7 e
Pseudo F test, 近似F检验7 b$ C8 z, K. J$ L- M. k |
Pseudo model, 近似模型
: }; \( P" F$ h! S9 e; e: gPseudosigma, 伪标准差
, P- Q/ @: ~+ U: R- X; hPurposive sampling, 有目的抽样
3 U# a# y% C, z; n" Q' q; k/ y, ^QR decomposition, QR分解
# Z5 }; [0 B8 }9 R+ }" L+ nQuadratic approximation, 二次近似: G. M/ x+ i) y3 Q3 a
Qualitative classification, 属性分类
- ^( J( U* Z& m8 X3 TQualitative method, 定性方法3 l: S8 g' t7 h5 @
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
& Q; q/ Q4 I V& NQuantitative analysis, 定量分析
% e$ D( }! v, ^& S8 Q3 G3 tQuartile, 四分位数5 B" a; P: K( C) g) z
Quick Cluster, 快速聚类
9 F2 [1 ^! _, H1 k1 ]* a$ ?Radix sort, 基数排序
4 V- V! U# ]2 N3 k8 c2 URandom allocation, 随机化分组! h1 X; J8 X, h0 a
Random blocks design, 随机区组设计
0 S5 V) j3 `; x1 g' G- r/ n' |. nRandom event, 随机事件
2 N0 P/ P0 O$ H. ~$ z0 ?0 L6 uRandomization, 随机化& Z: F% o8 i) O4 B- u
Range, 极差/全距& P: V# e ^6 B. O8 i
Rank correlation, 等级相关: |& D+ H7 K5 `. F4 Q+ r
Rank sum test, 秩和检验' T( y- @+ m+ \/ `
Rank test, 秩检验
) E1 {- |" h- P1 cRanked data, 等级资料
# E; G. U9 H3 p$ f: jRate, 比率
4 t3 G" ~9 I; MRatio, 比例6 [+ h& j5 }7 [9 _
Raw data, 原始资料
& {. o2 {5 o" ~. o5 {6 r0 `Raw residual, 原始残差. Q, |( t8 B4 r# b: j
Rayleigh's test, 雷氏检验5 N+ M* k+ g1 Z3 v* z
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 / u7 q0 o) Q0 p+ @ u. z0 A- U
Reciprocal, 倒数
! Q# ?6 [) P# [8 R6 J* o# ]1 jReciprocal transformation, 倒数变换7 T8 ^/ k9 F, e; a8 T
Recording, 记录
1 L( u6 H6 H/ r5 Q) s9 _* Y2 `Redescending estimators, 回降估计量
( F7 s$ W0 y" s* vReducing dimensions, 降维$ T% v$ S' x3 u5 l8 Y
Re-expression, 重新表达* E. b5 F8 W5 `3 [( b1 S
Reference set, 标准组
- h$ N2 K2 L/ b& F5 l3 \% IRegion of acceptance, 接受域; w( m: w5 F' R! }
Regression coefficient, 回归系数( p0 h6 |2 G9 P- N& f
Regression sum of square, 回归平方和% d! S3 l& K+ M' T
Rejection point, 拒绝点
& H. B+ m1 Y' C+ C. URelative dispersion, 相对离散度
4 d- h5 l/ b/ y" D' O7 |- W: {Relative number, 相对数. ^2 a9 E1 R, V+ F0 z; T* {8 J
Reliability, 可靠性
, G) W1 g. i6 c1 D, a" }: ZReparametrization, 重新设置参数
* A" l ~# d" e wReplication, 重复
5 ~8 d- _7 [: I6 BReport Summaries, 报告摘要
( l+ d. x: r Q, ?8 m' V/ kResidual sum of square, 剩余平方和5 r! l8 W6 P8 D' m- w
Resistance, 耐抗性
; B4 x- `3 J# X; r' T( j6 pResistant line, 耐抗线
; o6 e' ~. ^( f( c, y* `Resistant technique, 耐抗技术
5 t; c1 @! b1 f' `% A, S, ZR-estimator of location, 位置R估计量3 y. l( g, J0 \5 G
R-estimator of scale, 尺度R估计量
1 l; B$ d7 `/ Q/ \( H2 LRetrospective study, 回顾性调查
8 r) a: Z) I) u& O; K, VRidge trace, 岭迹9 D* I) r3 H6 Y# D8 u
Ridit analysis, Ridit分析( Y5 W' J6 ?4 s- R+ n* G
Rotation, 旋转
$ P- X# z9 H( r6 `8 Q: N4 G/ j& BRounding, 舍入8 ?1 @- Q: [: Z; o5 L
Row, 行. P* m8 M \4 V$ I5 @
Row effects, 行效应9 [- ^, `/ t1 |$ |9 U& Y0 C+ o5 k7 c
Row factor, 行因素
5 N4 W" x, D" [3 L# o/ H. u% eRXC table, RXC表
3 T/ g" l* t. `: n: N: K1 Z. RSample, 样本" S$ C7 @# T( H1 m3 r
Sample regression coefficient, 样本回归系数+ _& n) R0 z" k
Sample size, 样本量
7 A$ \% d) `4 ZSample standard deviation, 样本标准差
# |. r4 b j/ x% P7 ASampling error, 抽样误差0 o1 y) U5 i1 D: b0 [* P
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包3 X1 N T6 k- _6 ~
Scale, 尺度/量表
1 z" u+ H- E8 `1 L( v: e cScatter diagram, 散点图7 N9 m3 d" u! L7 `: i8 A
Schematic plot, 示意图/简图3 D. w+ b7 f: W7 T
Score test, 计分检验
( Z! j8 W. o8 t$ }1 bScreening, 筛检$ K6 _, n1 v) F: N
SEASON, 季节分析 7 s6 {4 h' R% |( {% [6 O
Second derivative, 二阶导数
1 v6 ~( u1 |7 ASecond principal component, 第二主成分% M4 v! w/ B* L0 r6 M/ ^
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 / J" b1 P t+ b
Semi-logarithmic graph, 半对数图" D; c' G, T2 ~% @+ I4 r+ u
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
- ]4 x( Y1 }" d5 n$ Z5 X$ t! vSensitivity curve, 敏感度曲线. r6 f9 o$ l% E: k. t6 W
Sequential analysis, 贯序分析
9 v' ^* D3 Z# |Sequential data set, 顺序数据集# G; h0 k$ y; K0 [+ t m
Sequential design, 贯序设计7 e, X7 G! g t" F, |+ n G
Sequential method, 贯序法
! h4 K9 \( u: d Q m7 M: f. QSequential test, 贯序检验法
: ^% Y8 Z5 [1 [/ s. J9 p) S7 Y0 TSerial tests, 系列试验
; ^' z8 t4 { L" ?$ w6 l; BShort-cut method, 简捷法
8 g0 {& A* g' ?- p; v- QSigmoid curve, S形曲线7 N/ C9 H4 @* b$ I( Z9 y8 ]& S
Sign function, 正负号函数! S3 V& C, T; V8 F
Sign test, 符号检验4 S H. I0 e' p4 c% K
Signed rank, 符号秩
5 s) d! X5 L6 H7 m; L5 m3 v& ^# gSignificance test, 显著性检验) Z4 H, v9 u0 |
Significant figure, 有效数字
5 u3 U7 A& }3 w/ m! A' J/ t- ^5 fSimple cluster sampling, 简单整群抽样
" ?! f! z7 f- _" J2 VSimple correlation, 简单相关
( p- i a( Z: R3 i5 y. ^: }8 KSimple random sampling, 简单随机抽样
5 U* g+ R$ v4 V2 _9 n' \Simple regression, 简单回归/ s ^1 F; X4 k" {( x" q
simple table, 简单表- N6 S( X( J% E* m3 {' Q7 s6 J
Sine estimator, 正弦估计量
" }3 n3 x \/ d" ]% gSingle-valued estimate, 单值估计
+ ?6 S& q7 y6 L+ K& M6 j9 BSingular matrix, 奇异矩阵
. @0 x# M( \& R1 V0 R: USkewed distribution, 偏斜分布
! J& ^+ E, b$ y0 H5 z* A' w6 USkewness, 偏度
$ C% i5 L7 J9 U: Z* g1 p# t1 S' t; tSlash distribution, 斜线分布
% Z- F; b7 C6 f' O- I9 d! U! }9 FSlope, 斜率
+ [+ M- M2 W; o" X0 k; m5 bSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
" v3 L# v# |0 Q: n" Q6 x4 M5 n9 [Source of variation, 变异来源& L# d. f3 Q0 x# \
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
$ a- Y0 e# f% V! i; m5 x, V6 V; qSpecific factor, 特殊因子
@0 n' w; |1 e" ~5 |- USpecific factor variance, 特殊因子方差# b0 W, I; ~& [% c I, i6 E, A
Spectra , 频谱
3 }: E A9 |4 y' ]; eSpherical distribution, 球型正态分布9 m a' z/ v i4 |; d& T+ ?- W
Spread, 展布
: f+ K! ]' g- eSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包. P5 a1 U8 h! }5 p
Spurious correlation, 假性相关
& {" {& B1 e1 K9 p# qSquare root transformation, 平方根变换
! R4 O E0 V5 t0 I9 yStabilizing variance, 稳定方差. T0 X j8 Q, b" V% o& o
Standard deviation, 标准差6 @$ C+ w' J2 K3 b
Standard error, 标准误
5 t$ B( \( D' M" sStandard error of difference, 差别的标准误, b+ l! b1 b% }6 r) o* z
Standard error of estimate, 标准估计误差
% m. C7 G9 Z# v p2 `& dStandard error of rate, 率的标准误. x( K# l) [ W+ S1 `! E- r
Standard normal distribution, 标准正态分布
7 ^' s& s$ C |5 f6 E7 M7 ZStandardization, 标准化
4 {- B' T* p5 E V3 hStarting value, 起始值! Q7 h' O" Z; [1 ?2 F3 B9 B {
Statistic, 统计量5 ?* W2 Z- w- H/ v6 L) U
Statistical control, 统计控制2 w' z% @3 W/ t: v
Statistical graph, 统计图 w! A, Y5 K- z4 Z, K) E
Statistical inference, 统计推断+ P; I* |; b- ]
Statistical table, 统计表
- R* }& O. P. Q8 ^- B8 sSteepest descent, 最速下降法
; D2 M% s! H& L7 MStem and leaf display, 茎叶图1 u* B2 m$ g' F/ z/ e
Step factor, 步长因子, l! r7 b& b" g0 J
Stepwise regression, 逐步回归5 \. c, a8 o4 b9 y2 s6 ~+ A- C
Storage, 存9 }1 @9 N( C# c; P
Strata, 层（复数）% X! W1 m/ K- \4 ]% C& h$ d
Stratified sampling, 分层抽样
9 L- g& S# M& j$ y0 _9 h {5 pStratified sampling, 分层抽样/ f6 T! F V% L+ t4 {$ O
Strength, 强度
) \& P: Y) ?& W& aStringency, 严密性
4 G, L1 w3 L+ w( M- r/ {3 bStructural relationship, 结构关系
- |& R0 c3 i5 P. s; L& K9 E! eStudentized residual, 学生化残差/t化残差6 H: J- G! Z9 c- i! q! D; {
Sub-class numbers, 次级组含量
1 T" b" Y1 E5 W( BSubdividing, 分割
4 ~9 d5 W+ e" t9 B; ^" XSufficient statistic, 充分统计量3 Q& x0 X/ E: s d* B R
Sum of products, 积和* M ^7 }4 L5 r
Sum of squares, 离差平方和
/ m/ y+ c, T# h5 X% ?/ ^Sum of squares about regression, 回归平方和; l$ k( Y, ]5 j$ ~# x7 n. `
Sum of squares between groups, 组间平方和
+ I& [! A% I: `8 e% GSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
2 \( V- p: m0 D4 v4 XSure event, 必然事件
8 Y5 t7 n, U' J3 i @1 zSurvey, 调查/ M/ f- B, D: u$ u
Survival, 生存分析
# q7 y: s+ Y7 R S: J7 ^Survival rate, 生存率
4 S" H y" b, z# Q9 w5 I- eSuspended root gram, 悬吊根图
/ A% z9 z2 J T, }Symmetry, 对称
q8 B8 l' p9 ]9 z2 }) ]Systematic error, 系统误差+ J' _1 T* B8 T4 C# T
Systematic sampling, 系统抽样0 R; \: _8 D" _; N, v
Tags, 标签
# H8 A1 F: q. u/ W# k7 Q4 H2 vTail area, 尾部面积
6 u% c( k8 E$ L0 lTail length, 尾长
2 T- v' @; ?- e( h, |Tail weight, 尾重0 m/ i; @& B9 ^$ }
Tangent line, 切线
- ?9 I2 A+ t5 [! z3 W* {Target distribution, 目标分布
9 @: W; ?5 j$ B2 pTaylor series, 泰勒级数
5 N1 V( w1 u- ~/ \+ F. a0 BTendency of dispersion, 离散趋势
' v6 Z% G- E+ kTesting of hypotheses, 假设检验
0 t) p) p2 l9 L1 |; hTheoretical frequency, 理论频数& W" t& e1 d( ~# p8 S
Time series, 时间序列
& B- V5 E) d7 w& E' x0 eTolerance interval, 容忍区间) c' y g8 Y* e8 H1 o0 h- O% c- E- e& w
Tolerance lower limit, 容忍下限4 \* V; x8 m4 O: R! B+ y& X4 A8 D
Tolerance upper limit, 容忍上限1 P& m a% r9 g2 M/ `( w8 {
Torsion, 扰率+ I. e4 M* |" X! j; L$ q; O
Total sum of square, 总平方和
5 e' r. K' O, b/ p2 j mTotal variation, 总变异 X/ ^! y& o: G8 v, ^9 m
Transformation, 转换, K. T8 O) q- J
Treatment, 处理8 A1 e! A. M- ~2 S5 V) J# j, E
Trend, 趋势3 a- {& [* M K5 o8 Y; J
Trend of percentage, 百分比趋势
) M K; o' m1 _Trial, 试验" q0 S, b6 \2 M- U5 d) U
Trial and error method, 试错法/ C2 R7 X& a# @6 k. z
Tuning constant, 细调常数1 S ~7 z; v0 e2 O( E% }
Two sided test, 双向检验
. u, J5 v" k; ~1 ATwo-stage least squares, 二阶最小平方/ y4 u9 N5 S+ \- q& o p0 x+ D
Two-stage sampling, 二阶段抽样
! G! @$ k! }- | j6 _% V8 w# gTwo-tailed test, 双侧检验
- z8 G* v8 d2 ~( [Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
, l# }: V2 O& j$ G d- MTwo-way table, 双向表! t7 G+ W1 V' `- ^
Type I error, 一类错误/α错误
9 A& \/ s( {3 jType II error, 二类错误/β错误, l, f7 u4 @* z% f2 p) x$ w
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
% D$ ^' Q# l$ `8 b, y7 dUnbiased estimate, 无偏估计
/ _% p. @$ Y9 l# [0 @% L+ i) yUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归# R! q2 d+ w2 ]7 e# G h
Unequal subclass number, 不等次级组含量
! b" t3 y7 _* G9 _Ungrouped data, 不分组资料
9 ^% M5 z# E7 ?: B) tUniform coordinate, 均匀坐标
{2 O4 S7 q$ S$ @, S, RUniform distribution, 均匀分布2 A# L& q+ q7 J7 }5 y( K# {
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计 B7 i& H ]! @1 _' i
Unit, 单元
) m) P x5 V0 t, j' uUnordered categories, 无序分类7 p2 {0 `) L8 S' \$ `# F
Upper limit, 上限
1 F9 x, T, F& Y! a- J _Upward rank, 升秩' x# u+ S9 z+ X- ?. f, v
Vague concept, 模糊概念
) f0 D, ?0 T9 {! z, g8 e" t$ CValidity, 有效性: _1 t' O+ i' A0 o5 x. J, E
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
8 O9 e) M/ m2 J& AVariability, 变异性
/ W: l4 s& ~* S1 v# `# LVariable, 变量6 i) U" S/ R( ]2 S7 p* e
Variance, 方差% [7 y; p6 m2 y* T, ^
Variation, 变异' N/ U+ K4 a1 f; b# b
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转7 f6 {" b, v% }/ U
Volume of distribution, 容积
& r! k/ T7 X2 E E6 wW test, W检验
4 Z5 I7 Q7 ~. Q: `6 |: l8 p HWeibull distribution, 威布尔分布' J. z: N9 o2 {) L7 G6 L/ ]
Weight, 权数
7 A2 ]0 _2 k* ?7 |Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验, L2 p" S1 q: v% |
Weighted linear regression method, 加权直线回归
" P7 q ~9 [; K' i& |6 u. L" oWeighted mean, 加权平均数
2 L4 i' w0 {, u' Q: \Weighted mean square, 加权平均方差* w% ^0 X- S7 ^. r
Weighted sum of square, 加权平方和
* [' f4 ~7 s. o: MWeighting coefficient, 权重系数
/ y3 Z% V7 o+ D5 vWeighting method, 加权法
" t, A6 R% z4 [, w) f4 NW-estimation, W估计量
( f7 L" I% n: R; w) WW-estimation of location, 位置W估计量8 v* m( Q% M4 X/ @
Width, 宽度
$ x7 K0 Z! U; q+ @8 sWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验- d- y! T. r7 B5 K
Wild point, 野点/狂点5 s* N- I& H" f5 z9 u) u o
Wild value, 野值/狂值
) o0 z% ~9 G* l3 mWinsorized mean, 缩尾均值
: M W, V- I2 Y* C; O: k/ ~! D0 @Withdraw, 失访
- s1 Z3 G6 A( n1 z9 RYouden's index, 尤登指数, d! u( s) F3 b4 t
Z test, Z检验
' |# F5 ^2 \, W, J. E& UZero correlation, 零相关! }, C6 V7 t& n9 R& `/ X
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
