|
|
Absolute deviation, 绝对离差
& y( C6 [8 o. G5 }5 @Absolute number, 绝对数 G8 ]8 I' }. M! c- }1 {
Absolute residuals, 绝对残差
6 `5 |( i5 D5 Y2 AAcceleration array, 加速度立体阵! }7 S4 i8 z! k/ @+ J! b0 Q3 u
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度& _" Y4 V1 k7 g9 @
Acceleration normal, 法向加速度. f+ d; t7 B5 l) W
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数6 c' D/ v& z! ]9 B+ a' D w0 W) Z
Acceleration tangential, 切向加速度0 K& q8 B: l8 O8 M* F
Acceleration vector, 加速度向量
& T" @, U; M- X3 lAcceptable hypothesis, 可接受假设
Q* z( x9 t. bAccumulation, 累积4 c' W( R4 t, q4 n- d% b2 t
Accuracy, 准确度0 o! p* q v7 e0 S. |
Actual frequency, 实际频数
3 T; r5 }7 I, X, Z# M) iAdaptive estimator, 自适应估计量! \$ A) u* Q) z: f! y3 L% {
Addition, 相加: _' v, U c$ O6 R* o! Y
Addition theorem, 加法定理
' n8 N0 F, L! R; c6 n- Z% ^Additivity, 可加性
9 D* d% z# \' \+ ^Adjusted rate, 调整率
* k9 K9 ]: g/ R6 O* F& H c6 KAdjusted value, 校正值
8 U' D7 x6 p3 g- \Admissible error, 容许误差, z# g% O) B) G. n* b6 z5 L
Aggregation, 聚集性
8 W, Q. P0 t$ r' }& FAlternative hypothesis, 备择假设4 R8 X5 ~1 I9 B
Among groups, 组间
' B" c4 X2 w- x k# V; xAmounts, 总量
/ b9 a% I/ l. E: oAnalysis of correlation, 相关分析
! X& U+ H; z. |3 c- v6 MAnalysis of covariance, 协方差分析 W% w0 c0 M4 S x
Analysis of regression, 回归分析
6 B" _, z5 ]" n% P8 r6 M4 \! IAnalysis of time series, 时间序列分析
# Q8 F2 Y O* a) Y, [Analysis of variance, 方差分析8 m% a$ v- T1 l3 v* y
Angular transformation, 角转换
7 F$ I5 [' c$ a; N# R' W9 P4 KANOVA （analysis of variance）, 方差分析
\" g/ F l$ i i7 g- B1 jANOVA Models, 方差分析模型
" S, R4 j- {. B% h/ h0 ?Arcing, 弧/弧旋" S T Z; o% U( k
Arcsine transformation, 反正弦变换
+ t- |8 H: u2 {Area under the curve, 曲线面积2 l1 C2 R' L) t% d. b
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
( e! d1 V' Z: D, oARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
* n8 }. j8 y5 y) d V- [" G' M: T: sArithmetic grid paper, 算术格纸
% l0 x7 h8 _0 T* _/ k+ HArithmetic mean, 算术平均数
. e- g/ t {4 A6 WArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
& B5 R% \; `+ J$ M- U- jAssessing fit, 拟合的评估: b3 F$ e+ p& I! |" w( C
Associative laws, 结合律: J) I7 @4 L0 L. W
Asymmetric distribution, 非对称分布
7 G7 X+ T5 Y/ I. t) q2 k' MAsymptotic bias, 渐近偏倚
( {" i' j3 C. c. G0 kAsymptotic efficiency, 渐近效率/ m f, V" c& N
Asymptotic variance, 渐近方差
* _* d2 r# \4 h5 k5 dAttributable risk, 归因危险度% J+ \* g$ b3 b
Attribute data, 属性资料
2 ^, |, K3 |$ I FAttribution, 属性- [! V& ^& {# ]) m% A1 U0 l) T
Autocorrelation, 自相关7 O% {; @, ]! }
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关/ G% u% ]7 V+ x- z
Average, 平均数
9 g- _" s) d- m3 z+ y' @4 VAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
4 X H: \1 P/ L$ XAverage growth rate, 平均增长率/ i+ L. Q3 g( t6 e% }
Bar chart, 条形图
, |1 e+ x1 w. ]5 |Bar graph, 条形图
1 f4 J3 E1 V3 I9 WBase period, 基期% J) c, L, }& z h0 _. F
Bayes' theorem , Bayes定理 p4 `$ i: X4 O) p7 M0 l" h& z3 G+ l: {
Bell-shaped curve, 钟形曲线
1 O5 |% L, F4 p. v% h1 i6 Z; wBernoulli distribution, 伯努力分布! v! }5 z. ?; j+ U
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
" |# ^ p, p- R1 i0 A5 UBias, 偏性4 W. H% R2 `6 i" ~; B. h, U+ c
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归" P* g& Q% V( Q- p/ p+ H
Binomial distribution, 二项分布0 E# R* {2 N- {" k9 K
Bisquare, 双平方
: P' i7 M/ Y7 t1 }6 h" X* y$ eBivariate Correlate, 二变量相关
4 S/ v4 i% i, {6 A2 X4 ABivariate normal distribution, 双变量正态分布0 [' X# h9 C* n* i8 p$ F" i i8 M
Bivariate normal population, 双变量正态总体
* _: F1 {* D) b- TBiweight interval, 双权区间
" a. u1 l9 Y' qBiweight M-estimator, 双权M估计量
/ u& b$ B' `3 C- j( ?6 [7 G! LBlock, 区组/配伍组
1 E I0 y+ s* y# E: m+ s! \( R4 FBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
% C" a9 C8 ?9 a# Y6 oBoxplots, 箱线图/箱尾图- s: p% v+ Q) l7 P: ` y
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
" j6 ~4 F% V5 z3 U3 w/ aCanonical correlation, 典型相关
" x# ~5 R& `( G8 I- z% MCaption, 纵标目& h3 e$ O* N1 I- \8 {
Case-control study, 病例对照研究5 I0 G1 K/ A" l8 w( f* A6 h. i
Categorical variable, 分类变量
% v( F3 E9 f+ E$ ~2 n7 W) QCatenary, 悬链线 _8 x( H2 G/ ?. q
Cauchy distribution, 柯西分布
+ D- q9 k( t1 UCause-and-effect relationship, 因果关系- [. H+ y& O" r; r' J: z
Cell, 单元
|! d3 H8 U" i+ j- `% v3 z# R( rCensoring, 终检
) W! n5 w6 f% B" D0 u# T: ]Center of symmetry, 对称中心0 O) E% K: C, e( K- ]7 u) s
Centering and scaling, 中心化和定标
9 e. V) P* |0 v' v& z: n7 s7 xCentral tendency, 集中趋势
- V# B' f. r4 dCentral value, 中心值
6 m3 s$ D. h0 ?6 o4 {CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
. ~9 x x9 u e( qChance, 机遇
1 i% x+ h% B8 bChance error, 随机误差: W# F' R8 M3 l# T' }
Chance variable, 随机变量0 p! b: E5 x9 j* H. v- N A) D, Y
Characteristic equation, 特征方程7 I; w9 [2 w6 w, b; u" j
Characteristic root, 特征根
0 S: ?; Y. ]9 A; oCharacteristic vector, 特征向量9 y) D# q+ R$ n7 k# a' E* M
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则. L- K% I" T2 W1 Q* {, K. k' v) M, s9 `
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图$ O/ j( d& f. J
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验7 |: b9 n3 E0 E" f. _4 ~
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解2 a5 L @: r( _
Circle chart, 圆图
4 F A+ N" ?& J: o& HClass interval, 组距5 j m F) `- T9 r4 n
Class mid-value, 组中值
. n! U5 s+ D% Y0 l- _2 RClass upper limit, 组上限
$ I/ P( j( [# F# I8 @4 @% \Classified variable, 分类变量! L; X/ z- }! r4 c2 k4 R- ~" W
Cluster analysis, 聚类分析
8 ~% }2 q3 U$ w. W# W6 O: m5 iCluster sampling, 整群抽样% W% V. m' `! Q
Code, 代码
3 W0 B8 _1 p# P+ ~Coded data, 编码数据
7 s4 l0 f3 z& |2 _/ mCoding, 编码+ p, Q% G3 W+ A- `3 I" y q, q& Y7 u. @
Coefficient of contingency, 列联系数) m5 `0 p' X: d! K; j! }
Coefficient of determination, 决定系数, q6 S8 j8 O! Q. j( A
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
4 l: g6 w: `+ Q1 P5 u E: pCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
( [* j; J+ c; X; p. {0 yCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
2 V+ [% s2 @9 }* y! c/ e; TCoefficient of rank correlation, 等级相关系数7 ~0 K$ \1 Q. V; ^
Coefficient of regression, 回归系数
1 `: v4 {% Z1 r xCoefficient of skewness, 偏度系数) a- w. |+ w; ~# D. j
Coefficient of variation, 变异系数9 i {* Q- i8 g2 k
Cohort study, 队列研究$ ?8 A0 X5 M3 H
Column, 列/ D% X" q; L! Y7 h2 a; W: x: l
Column effect, 列效应# X% ^! R: J4 _ o5 |$ m
Column factor, 列因素7 y/ O! ?" S n. L# v# Q# V# y; F; c
Combination pool, 合并
+ [% K4 O& ^1 A5 b F7 vCombinative table, 组合表. Q1 C+ ?# d# H
Common factor, 共性因子
0 S' \' P" R% `# V( j3 [" v# JCommon regression coefficient, 公共回归系数& j- g9 n+ A) K
Common value, 共同值
* N+ G/ ^- {! A. v; nCommon variance, 公共方差4 E, F- H6 B4 U: F3 P
Common variation, 公共变异. g/ Y2 d: e: t6 O0 D8 v7 t" L( @
Communality variance, 共性方差1 c% `8 `& O2 i9 l. Y3 `
Comparability, 可比性5 u3 v I8 r( w7 K6 s. Z8 {
Comparison of bathes, 批比较
8 i( O# e" U9 N: G' k% IComparison value, 比较值; \ F2 y0 w( n; Q9 D8 K* J
Compartment model, 分部模型
, }2 G8 Z2 X! ^. J9 G, Z% oCompassion, 伸缩
+ q2 {/ o* I* E, aComplement of an event, 补事件
( i$ q6 ` i* EComplete association, 完全正相关
2 g" R4 j) P8 k8 o. XComplete dissociation, 完全不相关
( j- a/ @6 q) J$ ]3 l4 tComplete statistics, 完备统计量
, c0 Z( x7 t( r/ W* i. fCompletely randomized design, 完全随机化设计& i$ |- a" r* V% ^- A3 y( r
Composite event, 联合事件
6 S* y- m0 L& iComposite events, 复合事件6 t. q% i- |/ I# H- L
Concavity, 凹性
5 |3 h9 _. }0 ?$ T5 H# E/ x- m5 mConditional expectation, 条件期望$ @" Y" K# s9 Y5 Q3 r4 W* a
Conditional likelihood, 条件似然. j4 p5 Z" E- z/ {! t6 b
Conditional probability, 条件概率
8 F; ]+ a8 V# S: T" q3 |Conditionally linear, 依条件线性& Z$ r" ^6 \$ B! s2 t- N% P/ O( K
Confidence interval, 置信区间
@: i. r, u( R$ H% v1 b+ P; x0 j9 LConfidence limit, 置信限
- j" m+ d- J/ S: z a* K0 W rConfidence lower limit, 置信下限
9 |8 S. @; E5 l4 dConfidence upper limit, 置信上限
c# ^0 H( F4 x n: O0 SConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
9 A8 ^- A2 `5 t5 hConfirmatory research, 证实性实验研究5 Q: U" s! g0 g I0 R
Confounding factor, 混杂因素
1 K1 d# {1 Z6 \, w& Z ?0 b) a3 DConjoint, 联合分析
) U4 O5 h4 F6 X1 n, f! ?+ u1 }Consistency, 相合性
; V8 p" O& `. v/ c! r2 b8 h2 OConsistency check, 一致性检验
9 h! k7 y( R1 W# o& f: ~Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
2 ^+ S6 B# Q& `9 R' K- BConsistent estimate, 相合估计4 V, e) p% R& ?6 g8 q! \1 L/ }
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归9 r: J6 d, D# I( ?8 j% _ K& k
Constraint, 约束
* M: G+ J* g: @9 j4 W; xContaminated distribution, 污染分布- M/ z" K6 o4 t1 v' k! ?
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布8 a9 L7 b9 M o# l. A7 S( k
Contaminated normal distribution, 污染正态分布. ] m" ~5 Y+ V
Contamination, 污染
. ~' A! G+ ~- M# Y3 b' [Contamination model, 污染模型. ]. F$ F) f) ]# e: B5 \. Y
Contingency table, 列联表
+ w8 X' V) ~/ k q& G0 BContour, 边界线
# F. a& P5 O& l! ?/ h$ TContribution rate, 贡献率
" |9 K& ?5 ^" B% Y" B! ^Control, 对照9 F9 p& D8 T9 u: q) n, j
Controlled experiments, 对照实验
& P5 ~1 n2 L! Q1 ~: f; RConventional depth, 常规深度
9 {; s/ W2 | ?8 b! C8 t P6 {9 M+ E0 [Convolution, 卷积- e% T+ ~0 n2 n
Corrected factor, 校正因子
% T7 d( h" X+ \% u2 R pCorrected mean, 校正均值
- m1 e; p4 D, ^) p/ S+ o- k' @# VCorrection coefficient, 校正系数
) D, n3 r3 d" m. r6 qCorrectness, 正确性0 ?* r) k2 u6 j! I% {
Correlation coefficient, 相关系数 t9 b# C! b% ` r2 G
Correlation index, 相关指数( z6 [) E, o X/ _' i* c6 u
Correspondence, 对应
: ~( ^- J9 W& A- UCounting, 计数
7 E) b: }% `& B2 x9 J0 f ]Counts, 计数/频数
7 t0 j; k6 U3 H" K6 z6 oCovariance, 协方差
+ C) v) c$ R6 M8 YCovariant, 共变 ! `% F+ ~2 n3 Q- s# B
Cox Regression, Cox回归: R! w d. k' D3 O. I# X% _- Y5 t1 g
Criteria for fitting, 拟合准则6 `$ w, t5 F# V t
Criteria of least squares, 最小二乘准则
$ @4 \7 T& w* e6 X/ iCritical ratio, 临界比
% ^* {$ b$ t) @ ZCritical region, 拒绝域
- Z. {- _/ x$ t( y- H1 [' r( B* T9 RCritical value, 临界值" ^% ]+ ~* p F+ ]% h9 x7 |
Cross-over design, 交叉设计
8 ?" {8 M8 f; u; g" fCross-section analysis, 横断面分析7 l6 Y( c, e( y8 t
Cross-section survey, 横断面调查; ]) b2 O+ B* H3 V
Crosstabs , 交叉表 # c- a4 q E) J* [( T6 A
Cross-tabulation table, 复合表
% f3 ^1 i& d. D1 K% rCube root, 立方根
* M8 }' T) [2 |. m9 E/ G% [Cumulative distribution function, 分布函数
& U0 T8 i0 [7 j- Y4 M/ ECumulative probability, 累计概率
& x9 E/ F+ m( {% ^. h: BCurvature, 曲率/弯曲
. ~3 T- M/ ~0 e, W$ W4 _9 l' RCurvature, 曲率
6 _; \5 j, L) Y7 SCurve fit , 曲线拟和 ! f; M" f; J; }
Curve fitting, 曲线拟合) b: I& v {/ \
Curvilinear regression, 曲线回归
9 m! O: U7 j. E6 S8 Y2 zCurvilinear relation, 曲线关系+ x# c9 g7 L8 U
Cut-and-try method, 尝试法- g! |0 s b' L6 D; }1 c
Cycle, 周期
9 ?8 K* R' ], iCyclist, 周期性
" r% i: \+ P) M- u3 ND test, D检验
' p7 N7 v, \) w+ i, P9 g* RData acquisition, 资料收集
" [, m& |7 Z0 F0 i7 AData bank, 数据库1 V# W6 ^2 r, k+ f8 E, J
Data capacity, 数据容量$ N& `' g! T, ~" \$ `
Data deficiencies, 数据缺乏7 Z+ m1 G* k3 [! T
Data handling, 数据处理
* F) [1 n4 i- X$ U& K' pData manipulation, 数据处理1 Z, d* _, R8 S/ r! ?* O
Data processing, 数据处理
/ H+ r$ b% G4 _3 fData reduction, 数据缩减/ A3 s: {! k1 ]6 k' u, y
Data set, 数据集 e# a0 q& e/ {6 {# u; ?
Data sources, 数据来源
/ S6 q- D0 [+ d$ Z# K2 j7 U$ uData transformation, 数据变换
* J8 v4 E, W4 C; a4 e; ^Data validity, 数据有效性+ L J' g8 x. S8 q
Data-in, 数据输入; W9 x$ M( ?$ ]) K3 }2 L
Data-out, 数据输出$ N; N: Y) `5 @: f
Dead time, 停滞期
/ F8 g: t0 ?7 e0 ODegree of freedom, 自由度
2 z/ H% r1 j, e7 `6 A: t9 UDegree of precision, 精密度
/ ^. x6 h4 I$ ^1 v0 d; |Degree of reliability, 可靠性程度
6 o6 |" Q4 @% h7 n2 q fDegression, 递减
( ^- O+ }# L, _. { \Density function, 密度函数0 k4 Z, a9 d& |# N; `
Density of data points, 数据点的密度& ], Q* O9 R/ J0 E. K
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
# O- j4 U0 d+ U/ ]0 wDependent variable, 因变量
; `+ Y8 I' C* |& A& j! RDepth, 深度
, L1 B9 H) |2 ]. G3 SDerivative matrix, 导数矩阵
$ c7 q$ C+ n+ C! Q. r XDerivative-free methods, 无导数方法
# y9 s2 p4 y3 U8 Y3 h% t4 E2 vDesign, 设计
7 }3 e: s6 P2 A9 O' x. uDeterminacy, 确定性
/ [* |& r4 u; [Determinant, 行列式$ ~8 @* L+ T' j$ E0 Z2 e2 T/ ^
Determinant, 决定因素
- B, k1 P9 J* F' UDeviation, 离差
# e7 ]3 x9 | }6 A/ |' n7 _Deviation from average, 离均差
; B9 ]( N" h: Y" A- `0 N$ I/ \Diagnostic plot, 诊断图' ~9 b S8 b) k* |* {
Dichotomous variable, 二分变量! t7 V" v) s$ n$ G o0 t% B
Differential equation, 微分方程
$ j4 w' j: d: |2 i( tDirect standardization, 直接标准化法
: o0 N) n1 z( Y5 ]' o6 L M3 ]- F; _Discrete variable, 离散型变量+ ~/ G p4 a) M1 u1 l: v3 f
DISCRIMINANT, 判断
$ ]! k3 W( O% u1 v" ]8 D/ x7 p8 ^0 RDiscriminant analysis, 判别分析4 L m6 G. ]+ X0 ^/ `( g. Q
Discriminant coefficient, 判别系数* K/ J5 ~, C% B" k5 \0 E
Discriminant function, 判别值
. D: A, ?: m9 e, YDispersion, 散布/分散度. q. Y; Y6 @9 i
Disproportional, 不成比例的
/ Z: z, k% `! V% v1 C, GDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
" r6 W- P$ i, j& [0 c3 p* WDistribution free, 分布无关性/免分布
# ?4 l& Z' K& i- a" Z9 DDistribution shape, 分布形状
9 k; _, M: d9 c( mDistribution-free method, 任意分布法# X" Z8 D* H9 W$ m8 e
Distributive laws, 分配律6 I5 x$ t1 I- j
Disturbance, 随机扰动项2 b: E. x) `, i# h7 J' h+ y
Dose response curve, 剂量反应曲线' T3 T& k% G# A' l6 }
Double blind method, 双盲法* J3 x, y ?0 H
Double blind trial, 双盲试验9 }7 O% i) i2 h% i. j/ Z L, m
Double exponential distribution, 双指数分布7 ]( N9 F% m) F' m
Double logarithmic, 双对数
% n5 k; M/ h) iDownward rank, 降秩
9 D8 B4 r+ k+ A/ e' `( J! V3 t0 S' HDual-space plot, 对偶空间图' Z, U- t, c- \/ q7 ?, \
DUD, 无导数方法& C& k$ s: H7 N; ~7 G! r
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法/ M" Y, N3 S4 f/ Z& L( V
Effect, 实验效应
( I" x/ ~) V4 N3 a. q% nEigenvalue, 特征值2 Q1 G, P, e, t
Eigenvector, 特征向量
+ A9 x# k; q# ~8 t" d. F# BEllipse, 椭圆9 E; Q6 `( h, k, i# e1 P
Empirical distribution, 经验分布$ M; y1 k1 m0 s4 N; b. m
Empirical probability, 经验概率单位7 ~+ }& r0 ]) D/ W3 H
Enumeration data, 计数资料6 b; S) ^9 [8 o( p* x
Equal sun-class number, 相等次级组含量
0 }4 A' o, T. uEqually likely, 等可能
% t! ^! p* r& Q4 `/ \* rEquivariance, 同变性6 s! R, Z/ ^7 j l
Error, 误差/错误
* Z4 C5 ]! h6 }& v0 O& _Error of estimate, 估计误差
" x# f2 O& q5 H4 n! K" w! ?- R3 [Error type I, 第一类错误
. M- z0 t& F6 m9 PError type II, 第二类错误+ \$ P- P2 j1 ?( Z' G. P
Estimand, 被估量5 C8 S' k1 C, o5 [5 L
Estimated error mean squares, 估计误差均方
, x" R2 y. b) C5 ~2 f: r* ^. U1 f3 K/ jEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
* ^5 ?; W+ L4 T5 `4 YEuclidean distance, 欧式距离% F3 P. k; h% ^/ U
Event, 事件3 v/ A7 ^! @' s
Event, 事件
/ M4 h6 @! |; g9 m# hExceptional data point, 异常数据点: j! z* E0 x, Z( Q3 `+ k
Expectation plane, 期望平面. E! }# S% j# V9 M: q; \, D
Expectation surface, 期望曲面7 Y$ i, i& [ Y" D$ @
Expected values, 期望值
, H" E' x% m6 `) t9 ~Experiment, 实验9 G! {( i/ Y! V9 D
Experimental sampling, 试验抽样
5 o/ U b/ M3 K* w! t6 u. @3 nExperimental unit, 试验单位4 V% ~. J" X4 g0 B% W& [( |% H7 h" z% r
Explanatory variable, 说明变量
. b# y/ t" A5 h6 l- l* dExploratory data analysis, 探索性数据分析
8 E! w2 X O3 U6 y+ D1 a l# K" u. b) {Explore Summarize, 探索-摘要
0 h2 {& [6 F* @Exponential curve, 指数曲线
# M8 I6 a" N9 F& B4 u" Z/ S: MExponential growth, 指数式增长 c& i& a% C) O& L" M
EXSMOOTH, 指数平滑方法 8 A$ A1 p Z% j( x q
Extended fit, 扩充拟合
% B' w" U( U- d9 L. _. [0 RExtra parameter, 附加参数
% T- t9 q' c) Q R) f; NExtrapolation, 外推法
0 o" T+ m0 h( m, k( J) KExtreme observation, 末端观测值$ W1 }. f2 l, C' {/ K
Extremes, 极端值/极值
& S+ x/ R. S* ZF distribution, F分布
( P j' @7 E& D8 h# wF test, F检验
+ N0 n- m% f# O7 aFactor, 因素/因子
) ^$ O! C' D, t s9 RFactor analysis, 因子分析1 g; N& R7 |2 ~' L+ {; V U
Factor Analysis, 因子分析
. @9 d) y# Q4 Z& H& l9 m& M5 ?# ]Factor score, 因子得分 * l$ i; S8 E9 P$ [
Factorial, 阶乘7 D2 C; z1 Y" c, C. ?
Factorial design, 析因试验设计
/ q& ?# J! z D! P4 ?) W4 k* u0 s! zFalse negative, 假阴性% N0 r$ z" @& F1 R h, g
False negative error, 假阴性错误( G# Z4 w5 p6 R
Family of distributions, 分布族
( M- Q- @2 V. a( `Family of estimators, 估计量族
& V6 L9 i8 o% W3 bFanning, 扇面- @2 m$ e- V9 ~! x2 S) o" b
Fatality rate, 病死率- }( v" B# D* r
Field investigation, 现场调查. W0 r7 U. r# k' l
Field survey, 现场调查
# m" s) u/ l. w$ GFinite population, 有限总体
3 c- O2 r6 A; Z4 B. M1 UFinite-sample, 有限样本
/ E3 A+ k. o' v+ pFirst derivative, 一阶导数8 T, [5 {& L3 k6 `2 o3 ]( S
First principal component, 第一主成分. J4 b# _+ g3 P Q1 n
First quartile, 第一四分位数1 W" u* U% A. s+ I i) ?
Fisher information, 费雪信息量
/ g5 z; O' @3 R$ D( f1 tFitted value, 拟合值' d& u9 L3 O- p1 o' t6 r. M! @
Fitting a curve, 曲线拟合
+ a8 U5 x, A# @! x* i0 UFixed base, 定基
! E2 @! }6 Q3 i6 ^9 ~Fluctuation, 随机起伏5 k, k5 T- d3 r7 s5 G
Forecast, 预测
' r" _0 U" M! l; b5 ]2 M( G5 ~7 WFour fold table, 四格表0 z2 V/ r9 r! y: {1 r
Fourth, 四分点
- M! h+ P+ s6 v8 kFraction blow, 左侧比率
' S1 u3 W( H: I' r/ F, bFractional error, 相对误差& e5 Q; y2 U5 }$ f/ c+ ~
Frequency, 频率
- h7 N K( u* p$ G. R$ l) Z0 KFrequency polygon, 频数多边图2 Z+ l& `) I; u% `! N
Frontier point, 界限点& q9 \0 }/ _" T8 v. {# Z9 T. [) }8 a
Function relationship, 泛函关系
+ z0 R4 o0 l, r3 R( NGamma distribution, 伽玛分布
0 h y9 ]8 r+ e: Q o7 gGauss increment, 高斯增量
j) c0 D3 ]' F. kGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
; |& a5 [* z5 N9 H7 }/ o I1 fGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
( | i9 I) @, |6 m, qGeneral census, 全面普查( M% c0 q. I8 ]; M$ h9 y5 Y9 ]
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
' Z& m% x: d* mGeometric mean, 几何平均数2 A9 E8 R# k! G9 I" U J
Gini's mean difference, 基尼均差
s6 Z; q. ^0 `. ^ ?GLM (General liner models), 一般线性模型
& m v" i( e$ b" ~5 o2 EGoodness of fit, 拟和优度/配合度
% c( B7 C- A. M; r1 w( {# GGradient of determinant, 行列式的梯度 s" l2 N5 w# {5 k! t( p
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
+ u- F# P# r7 ^# wGrand mean, 总均值
9 s4 v, h3 v/ ~' r$ Q8 }* E1 UGross errors, 重大错误
; [8 N' e6 ~* s4 z) D$ wGross-error sensitivity, 大错敏感度
: C4 N4 I; A! L% Z' v" j5 z+ NGroup averages, 分组平均
9 j8 z4 ]; l5 O: N; [Grouped data, 分组资料
7 a7 h8 {( ~% `/ IGuessed mean, 假定平均数' K- m1 D9 o; @& H
Half-life, 半衰期' m2 m4 v8 |& F# S& g3 ?
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
0 w( U' d0 M( T9 a S5 D+ d! \Happenstance, 偶然事件. j1 D* P: A( P8 P, G
Harmonic mean, 调和均数
! q% O* ]! i9 h$ u6 UHazard function, 风险均数0 R, M' ?+ ^8 ]8 z B" Q
Hazard rate, 风险率 T0 M/ Q5 J: H
Heading, 标目 % `# T6 N' I% @2 p/ x4 |
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
& W. M" n9 G& C8 {8 D! @Hessian array, 海森立体阵
$ l; C* K( D9 C4 I0 QHeterogeneity, 不同质
; \; o3 r- J6 ?3 h; ?2 JHeterogeneity of variance, 方差不齐
% ? e" ~# L4 m/ @ M) S7 T1 lHierarchical classification, 组内分组) A4 L9 M- m$ C: ~
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
8 i! [7 a' w3 D$ r# qHigh-leverage point, 高杠杆率点
; i" x- V6 @5 k' g. CHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
: b! f. k, s" Q4 e6 {7 P; b* K$ R% hHinge, 折叶点; Q0 C! m5 q% r& V
Histogram, 直方图& j, X! ^3 H8 e' m+ t
Historical cohort study, 历史性队列研究
' z7 S# p% I4 F2 g! F$ DHoles, 空洞
0 L) d& g$ F6 Q! A3 e1 o7 Z% pHOMALS, 多重响应分析
) O, T. r3 K3 f$ O) k2 A! E Y2 FHomogeneity of variance, 方差齐性
7 K8 C5 D2 M; P1 RHomogeneity test, 齐性检验8 D4 X8 }5 z8 q
Huber M-estimators, 休伯M估计量
9 ]* d7 i) a) Y' G; @; S; rHyperbola, 双曲线
* |$ k5 _8 I7 i1 D( J$ {Hypothesis testing, 假设检验, o! t3 J1 Y9 M! z, ~
Hypothetical universe, 假设总体, a8 L2 E- ?. e; Q' u
Impossible event, 不可能事件0 T% x8 S( a( Q2 Y
Independence, 独立性
" L. D. u& v0 X# u6 kIndependent variable, 自变量) |1 A; w7 L5 s' Y
Index, 指标/指数
5 f, F5 X. e3 h, r+ k# M2 V. sIndirect standardization, 间接标准化法
; N& w/ i3 b3 @ e% m+ F! E- sIndividual, 个体
& h8 C! n( c4 Q7 c1 J7 eInference band, 推断带
1 k, O/ O1 ^- WInfinite population, 无限总体% b" m/ K$ m8 R1 }% N$ _
Infinitely great, 无穷大
' G# H: ~* U! A7 {Infinitely small, 无穷小) B0 [3 O) {2 Y
Influence curve, 影响曲线
* k) E" l$ A9 u2 `& QInformation capacity, 信息容量7 m+ ?5 J$ T0 U( b
Initial condition, 初始条件
9 w. v5 H ^. Z; g$ E% y2 gInitial estimate, 初始估计值, Q; I& y7 r ?* n4 e+ L
Initial level, 最初水平* ^! P9 V' F, i; T4 N+ P6 r
Interaction, 交互作用
, v: w8 x, v5 }. AInteraction terms, 交互作用项1 G1 j! `. X6 C# h3 W6 K2 {
Intercept, 截距
4 O V$ T$ Q; u* m: zInterpolation, 内插法7 e7 @4 c& k' A" T% V% s$ f$ R" ^
Interquartile range, 四分位距0 w- [) [9 V% D1 `9 l2 _# z
Interval estimation, 区间估计
2 |; }, [( m0 _* OIntervals of equal probability, 等概率区间/ h- r% g8 d' a& c
Intrinsic curvature, 固有曲率
: t1 A- s" m! E1 A# PInvariance, 不变性( a/ u& q* l- ]; e7 @. v" ~# d
Inverse matrix, 逆矩阵5 z/ G* w+ Q+ ?
Inverse probability, 逆概率# ~5 P% u# P, n. h* S: p) S! }, ?
Inverse sine transformation, 反正弦变换+ J7 ^7 l6 X' u8 ? s
Iteration, 迭代 + _2 Z4 L! F, I5 F, ~+ P& Y( h% Y
Jacobian determinant, 雅可比行列式
9 L$ H2 F- t% E. q5 W$ TJoint distribution function, 分布函数
. Z$ x. w! A: v/ S% P& N1 c/ YJoint probability, 联合概率
, H W# Z8 M2 x3 QJoint probability distribution, 联合概率分布
3 t0 |/ r1 B7 K, s+ _; wK means method, 逐步聚类法
8 X) v! r) }. R. \* XKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 7 T+ A$ B3 S/ i3 H
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
) b0 [# v8 T; A! w. ~1 EKendall's rank correlation, Kendall等级相关" R# s' e+ j% D1 d+ c
Kinetic, 动力学
: R2 b6 m* T! F" LKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
% m! U, Y b" a0 @6 N# \+ PKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
# D+ b' n# }% [( T$ p+ XKurtosis, 峰度: z4 ?3 `) x' k. ]/ K9 w
Lack of fit, 失拟5 V ]# V/ u# I. W( l8 v+ g( x
Ladder of powers, 幂阶梯7 Y0 k/ f& g3 z2 m
Lag, 滞后- G4 {4 O, H: y& W( i1 }
Large sample, 大样本, q( Y3 K' r! w
Large sample test, 大样本检验
: g/ d8 O5 j: K {Latin square, 拉丁方
; P3 v% r3 [7 K; Y0 i3 G- L0 pLatin square design, 拉丁方设计$ f: _# s- t# _+ p
Leakage, 泄漏
- I' l7 Q: v2 x' ?2 Z5 FLeast favorable configuration, 最不利构形
& b- H# S0 P) S, q, G* LLeast favorable distribution, 最不利分布4 z t! E0 Z; e% F; u
Least significant difference, 最小显著差法
C5 O0 W! o3 q5 K. L, @5 W# i2 m2 \Least square method, 最小二乘法* N; T% S4 @/ ~+ w
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
! _* s- |3 g: w0 g5 }( pLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合; Q" k! v- v9 X: U2 h
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
" b& C% _4 L) H3 iLegend, 图例, u# C! i+ R, d* N" }# u
L-estimator, L估计量
% T( X) w8 a: @L-estimator of location, 位置L估计量
0 n( n+ H2 K5 X+ e! c$ W/ zL-estimator of scale, 尺度L估计量
9 s* Y% U8 l4 _1 X8 \1 `Level, 水平 I% k" I* I2 E4 [3 S
Life expectance, 预期期望寿命* W; x8 ?& r( N# U8 E
Life table, 寿命表
" P' E. }( B. k# c: g! ^# i# u PLife table method, 生命表法# d7 l A" {. i
Light-tailed distribution, 轻尾分布
; v7 W/ C5 q0 o2 x: uLikelihood function, 似然函数
: H! {/ k0 |: W4 ~; c+ PLikelihood ratio, 似然比 F7 d' v# h8 k- ^: k
line graph, 线图
' @4 \1 X; f2 Q! E; ULinear correlation, 直线相关
9 p. E" Y# j. N6 J) ~Linear equation, 线性方程2 C6 D% _: x6 W; q4 s4 Z, E
Linear programming, 线性规划; h- T+ N9 V/ S, Y9 d T$ g7 W
Linear regression, 直线回归
+ j$ L6 z! ^7 a. K2 DLinear Regression, 线性回归+ L8 O) I. v2 o, ~$ V5 D
Linear trend, 线性趋势
* k: ?* c2 K4 l% Y+ ?Loading, 载荷 7 h2 o, o `: c! @8 w; L
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
p! S. |' X- X! }+ K4 p6 x/ c. d; HLocation equivariance, 位置同变性
/ H9 X8 q( r# B3 N7 o& J$ N' L. KLocation invariance, 位置不变性+ {# h, C- |4 C) V* y2 y
Location scale family, 位置尺度族- j: a i& u: |7 }8 P% }% z! {: Z8 P% }
Log rank test, 时序检验 # [8 e- `5 n( m8 c& `, z5 _8 D- f
Logarithmic curve, 对数曲线
3 V2 N1 { b: J+ x3 s# P) rLogarithmic normal distribution, 对数正态分布! d( ?7 l+ F% s5 c$ {3 p3 V
Logarithmic scale, 对数尺度, q/ J1 D- }7 s' D( n
Logarithmic transformation, 对数变换& g8 ]0 @" \) P% n# H; N3 z
Logic check, 逻辑检查5 Q! ?: s+ G$ P" b
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
! W# [: M- M7 U$ N8 K6 HLogit transformation, Logit转换: `& B5 F) v Z1 P
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 - q5 v; e1 M- s. T6 s
Lognormal distribution, 对数正态分布% ~: K- {" I" C
Lost function, 损失函数, ^5 V% q$ ^# \
Low correlation, 低度相关$ W2 E, ?" I1 L. |, ?
Lower limit, 下限" f/ S# B5 x3 L# Z
Lowest-attained variance, 最小可达方差
; O8 T5 T2 r; F" P# r" u8 p7 A$ VLSD, 最小显著差法的简称- ^# ], }* S7 u* h* P: q
Lurking variable, 潜在变量* C' [- {, }6 I7 C
Main effect, 主效应
% N) b: {2 @; I: J& y3 @ j, MMajor heading, 主辞标目0 s5 d0 m3 f2 G5 \$ a
Marginal density function, 边缘密度函数- t5 j+ q! @4 _
Marginal probability, 边缘概率! w; O! n" X$ Q( X9 B
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
! M8 I! x5 a+ z# VMatched data, 配对资料" \( ~6 T+ s9 p, o
Matched distribution, 匹配过分布
4 e" z# a5 u m: L; @8 ^Matching of distribution, 分布的匹配# p" a0 T& L# }0 z, g" j
Matching of transformation, 变换的匹配( `# t7 d9 P+ ~* C- E3 \
Mathematical expectation, 数学期望. I1 r0 J) y8 j" P
Mathematical model, 数学模型
; B* `% |& o: j9 eMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
: |( R; b' A7 iMaximum likelihood method, 最大似然法
7 i! O/ Q" n( F% t3 SMean, 均数& @5 i( X0 k! e1 }2 f/ G- T' q
Mean squares between groups, 组间均方
$ V5 @/ ?$ E4 K+ n |Mean squares within group, 组内均方
( N0 |" H, f4 W+ ^' _Means (Compare means), 均值-均值比较1 a! [( z( W/ e( j. b/ J
Median, 中位数
- [$ M# f7 e8 E$ N$ D$ {Median effective dose, 半数效量
5 ~% ]- b4 E; g3 s- Y' F- H; Q/ qMedian lethal dose, 半数致死量
2 e& q) k( O4 kMedian polish, 中位数平滑+ ~. W& p9 j, U5 w- W/ Z
Median test, 中位数检验. H4 p8 D8 e, {
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
9 m/ h9 k% ^7 h: N8 ]# E' aMinimum distance estimation, 最小距离估计7 B5 q. R; D9 q
Minimum effective dose, 最小有效量5 Z) o* F7 ^: K2 i" V
Minimum lethal dose, 最小致死量
# W* I' N- e: ?* t. l$ c( iMinimum variance estimator, 最小方差估计量( I+ W, A, o. c" u+ b! R
MINITAB, 统计软件包" O0 q0 m7 D( K2 j$ {; O' C
Minor heading, 宾词标目6 K0 J, a {. C% o
Missing data, 缺失值
6 u& H! `0 G n* T3 R$ y, Y. a. b' jModel specification, 模型的确定0 A8 F+ o/ L8 r7 V; C- J3 }1 e
Modeling Statistics , 模型统计
3 r6 u6 C5 F/ WModels for outliers, 离群值模型
2 }/ L$ z, U0 o7 yModifying the model, 模型的修正
u; J6 x# W8 ]! ~, tModulus of continuity, 连续性模
% {3 V6 B M V4 M t- b: R& iMorbidity, 发病率
; a" s S) `2 YMost favorable configuration, 最有利构形
0 t6 m& N# t2 _2 f: ZMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度% m) Q# \6 V$ v& S+ P1 R, F! \) ~
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
- W- b9 F+ |& _. u8 O! f' }( vMultiple comparison, 多重比较
9 x1 D' Y% Y/ u) oMultiple correlation , 复相关3 l0 j; p' m7 H- q
Multiple covariance, 多元协方差3 O" ]0 b1 Q: u- G8 T( I) {
Multiple linear regression, 多元线性回归8 |. l% @3 V" \8 w6 q1 m
Multiple response , 多重选项
1 j9 w) }9 h% A4 u, s$ l/ T$ A, OMultiple solutions, 多解8 c9 {: T, q* {4 Q7 c+ r N4 |$ X
Multiplication theorem, 乘法定理
# u& i# E4 d% S; L, h" oMultiresponse, 多元响应
* f. v! f9 P( r& n$ a, tMulti-stage sampling, 多阶段抽样
g6 Q6 e1 x) f H+ T& M$ bMultivariate T distribution, 多元T分布
4 s- S, S6 P' _9 B# n+ ` YMutual exclusive, 互不相容. X& C& _% N4 e% w* O& j
Mutual independence, 互相独立* g' s2 {9 H- R! v
Natural boundary, 自然边界
/ B, h: I8 r4 Y+ D( Z& gNatural dead, 自然死亡3 H' `6 h% p, r; x
Natural zero, 自然零
% U9 A* Q( F* n7 S& Q t& gNegative correlation, 负相关/ U- n4 j+ Q. K3 D I
Negative linear correlation, 负线性相关
, ]* ~# s: f* v6 KNegatively skewed, 负偏9 H( S2 l& G6 {# k! H! |& V- N
Newman-Keuls method, q检验
9 s5 k$ R" `! |; R' Y$ WNK method, q检验4 g8 f3 }, R6 Y, P! |) T
No statistical significance, 无统计意义
; s7 L" w0 L+ N& L4 PNominal variable, 名义变量6 B' q9 x' W6 K9 ~& b8 W7 x
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
# z' p" y. v. [: vNonlinear regression, 非线性相关
- \/ V. b7 I. j3 s" W0 V. tNonparametric statistics, 非参数统计0 r' D# ]- S% {, h3 R4 M1 E
Nonparametric test, 非参数检验
, R( u! E6 e. R2 R( t' i* g" FNonparametric tests, 非参数检验
L7 H+ L9 ]4 j: m: p2 K0 yNormal deviate, 正态离差) A: M9 o- `0 y# v5 a4 m5 k3 L
Normal distribution, 正态分布8 ^; x0 Q2 g/ y! n
Normal equation, 正规方程组
4 H; E' _. S7 j8 \+ V; w3 UNormal ranges, 正常范围/ ?, F# U0 A6 ^" E4 q1 F( e
Normal value, 正常值1 e. Y9 d& U1 }1 x$ F
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
8 S1 K" b, Z, b+ D0 G4 oNull hypothesis, 无效假设
& W J0 y; C5 o ~Numerical variable, 数值变量7 q1 V. K$ A& Q3 g
Objective function, 目标函数9 v. W/ P$ F* u5 v
Observation unit, 观察单位
, ^8 A% h0 r" e" k p- kObserved value, 观察值4 U' ^: x/ E( y" |
One sided test, 单侧检验
$ r3 B5 B: {1 \3 n- b* TOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
* j3 a1 F+ x* m" ]8 x8 X* s VOneway ANOVA , 单因素方差分析- [0 k/ X1 v# Y2 s+ }, H
Open sequential trial, 开放型序贯设计
4 }. B" q9 }" v5 l# n) `" VOptrim, 优切尾
1 j0 }; D9 t# ^, Z/ _ pOptrim efficiency, 优切尾效率
) `0 p; ~4 a& j# SOrder statistics, 顺序统计量
' S) J2 l2 e. ~; FOrdered categories, 有序分类+ Q3 {1 {2 k5 r/ O! ?2 f# M
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
- Y: x3 |# o" u0 w ^. ]Ordinal variable, 有序变量* |4 o- |: B2 S7 e W& `9 Y6 \
Orthogonal basis, 正交基
+ h7 U' N1 w3 J, q/ j" [Orthogonal design, 正交试验设计& }; J6 R" E5 q; n
Orthogonality conditions, 正交条件% p# d1 Z% n6 s0 k6 r1 Z
ORTHOPLAN, 正交设计 3 F+ m) U" u2 ]
Outlier cutoffs, 离群值截断点
4 G* E( z% Z2 j) o1 |Outliers, 极端值
! _2 x1 W+ p$ } V0 fOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
' |7 s' R5 T( O _2 ?5 {Overshoot, 迭代过度
# o0 N# ^# p. `7 H( y, OPaired design, 配对设计5 [" z, e" L- }' ^* D
Paired sample, 配对样本/ Q1 L# q8 v( r1 d! n- n( V
Pairwise slopes, 成对斜率
1 {' o- X' H1 f' ]' }3 jParabola, 抛物线 _& V4 u8 b: X5 p
Parallel tests, 平行试验
! ?' t" F( S g* i. S. NParameter, 参数
. K1 @! l1 O0 uParametric statistics, 参数统计* \# I9 j4 o( D4 d/ J
Parametric test, 参数检验& h1 g, ?0 U5 A/ y; g
Partial correlation, 偏相关
7 `( \( j# b% r6 P3 IPartial regression, 偏回归: t9 I' [( l! R/ X* w
Partial sorting, 偏排序* X8 k% `. C" q5 ^
Partials residuals, 偏残差# \+ ?' P3 I7 O/ @7 U
Pattern, 模式% v$ }: c7 U# [. l- ]% }
Pearson curves, 皮尔逊曲线
/ Q1 R( \! i cPeeling, 退层
( a+ B/ d9 M! Z ]Percent bar graph, 百分条形图
) X0 O/ C( M4 L3 P* V" D* CPercentage, 百分比1 v. }# g: w( R9 N
Percentile, 百分位数
5 j! U. s& _3 _4 h7 V/ [Percentile curves, 百分位曲线
1 \1 H7 s- s, V& P8 J# {: ?- U( gPeriodicity, 周期性
' i9 [/ [% a7 j- t- ~% NPermutation, 排列+ |: ~) l: q1 f5 d
P-estimator, P估计量
8 c2 @: W/ Y+ v) DPie graph, 饼图8 J @* A: S2 x# p1 }
Pitman estimator, 皮特曼估计量
3 w/ y. m( m" q8 I6 M3 p/ l/ GPivot, 枢轴量5 O( Q4 r5 Y' m) n0 a
Planar, 平坦/ q; c1 E9 q5 R4 \
Planar assumption, 平面的假设( y1 Y! X- }; X6 K2 ~- `. x
PLANCARDS, 生成试验的计划卡4 R* J7 N3 T7 @/ C5 \
Point estimation, 点估计% j, U+ ~. S: j5 z6 s
Poisson distribution, 泊松分布
/ G: d2 x0 l, l) R% P5 [: l. XPolishing, 平滑2 J A& h3 a- Z8 i) \1 V
Polled standard deviation, 合并标准差6 O* o- C/ `6 P" v! ?' {
Polled variance, 合并方差
9 J4 d* P H$ k4 yPolygon, 多边图: N- ]0 R; |: C- u% |
Polynomial, 多项式
: `. M9 O" [8 j+ j' NPolynomial curve, 多项式曲线& J% D7 N9 w7 z: \/ _
Population, 总体
9 l! ?+ X0 _+ K2 \* EPopulation attributable risk, 人群归因危险度
1 t% H9 ]7 ]8 K- A" e) [- [7 e9 YPositive correlation, 正相关8 a+ ?' T+ }- n4 u+ P% j
Positively skewed, 正偏
; Z: J$ p: G% ~1 z+ l9 r" OPosterior distribution, 后验分布
/ g% I: b; Q* i5 T1 p h$ }) ~/ wPower of a test, 检验效能
6 P, `2 h0 T( ` a7 @5 d# X7 ?Precision, 精密度
( n$ @$ w5 Z0 S% k8 X" t) F; f8 lPredicted value, 预测值
1 q2 ]& l* n5 w2 o% N gPreliminary analysis, 预备性分析7 A4 a, A6 H( d" t/ m( b5 }
Principal component analysis, 主成分分析
- f7 T* C* F0 C! V0 _+ g2 zPrior distribution, 先验分布( |* b5 N1 B6 H( g) c
Prior probability, 先验概率3 N5 }8 {1 t% D D
Probabilistic model, 概率模型, g, |6 T d r
probability, 概率
& q: |: w, q7 N9 W8 vProbability density, 概率密度7 S! v8 M; A2 M0 E {* g! a6 r& g
Product moment, 乘积矩/协方差/ c5 s7 K9 [8 m$ J7 e
Profile trace, 截面迹图 j) q0 U' l. j1 H: U
Proportion, 比/构成比4 E6 J y% d( }7 i5 |3 {& n
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
% o8 Z0 W3 H6 [( {3 ~$ oProportionate, 成比例
# q1 v# g. s3 f9 @; `Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量2 c+ I7 D# g( {4 p
Prospective study, 前瞻性调查3 N; `! k7 j a9 m4 W! c
Proximities, 亲近性 * W, [9 `7 y8 d
Pseudo F test, 近似F检验. k2 ^2 e3 J' C+ z1 S
Pseudo model, 近似模型% [$ R% R( X' l0 b
Pseudosigma, 伪标准差
& B7 O' ~3 B2 G/ R7 }9 A4 D: ~- K! bPurposive sampling, 有目的抽样. g. B2 }* a. `: u! x# c
QR decomposition, QR分解# n9 D. ~. }. X7 B# T" R$ G7 G
Quadratic approximation, 二次近似
( R$ c' n& B- I- h" y6 HQualitative classification, 属性分类
# M( V$ ?! }: y. AQualitative method, 定性方法/ C7 A! b; s1 s+ V. k/ d3 L% K
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
5 i8 B1 _$ R- h! w+ Z1 DQuantitative analysis, 定量分析: h, [/ ]. P, G4 s+ ^! U" ]
Quartile, 四分位数
c" n. D& c% Q/ ^ Q/ V2 pQuick Cluster, 快速聚类
! [! M, k5 Z* y% B, RRadix sort, 基数排序- }! k" A% w$ g; }6 Z! z9 l+ D _
Random allocation, 随机化分组! ]: A/ `; N* k% |0 C; O1 P
Random blocks design, 随机区组设计+ X+ @( Y: n. \8 }
Random event, 随机事件
( {$ _/ k8 U1 LRandomization, 随机化1 T0 ^+ n5 N1 p2 g! t( N( Y
Range, 极差/全距7 T4 x7 p& k1 I' k
Rank correlation, 等级相关
' a. v. ]+ @) \, j4 Q; BRank sum test, 秩和检验
' A0 k2 w0 v$ D0 f0 j7 @Rank test, 秩检验
1 y2 U4 t, G4 O' \( Z3 Y9 a& CRanked data, 等级资料
$ I. h/ S. O9 L; J. V" f" tRate, 比率
/ n7 X. [8 b) v1 d L0 NRatio, 比例# N' j! ]- O5 v& D
Raw data, 原始资料
0 r: P/ @8 g, J$ NRaw residual, 原始残差! n- L& |% P. ~/ e) A i
Rayleigh's test, 雷氏检验
( N3 q' t# U# H, `, M2 FRayleigh's Z, 雷氏Z值
2 c: {1 h; F5 KReciprocal, 倒数2 i# ^5 I" h8 Z0 c( |" G) J/ V
Reciprocal transformation, 倒数变换
. Y' u' v- b- l5 [Recording, 记录
; g2 ?$ n. e* U5 h! V, t% QRedescending estimators, 回降估计量
. ?0 i* r9 z2 Y: n5 rReducing dimensions, 降维5 f9 C+ B" Q: {( p& G( n
Re-expression, 重新表达1 m5 ^, e1 v) w6 _- M4 Y
Reference set, 标准组 G' d/ E# [- `: F; C; I' l. [, ~3 r
Region of acceptance, 接受域 S6 ]& J9 v g$ |" O
Regression coefficient, 回归系数
! L# C; g9 n# YRegression sum of square, 回归平方和
: ~3 T$ ^3 i2 A" n2 jRejection point, 拒绝点
8 ]$ o* H2 U7 Q4 z& |Relative dispersion, 相对离散度
4 l0 b6 Y9 `; p/ R! VRelative number, 相对数* | P2 b n* b6 T5 U, y: e
Reliability, 可靠性8 D' u6 r6 [9 R' w
Reparametrization, 重新设置参数
* E( p) G0 c8 A8 |5 p: e7 ~Replication, 重复1 o, }+ @5 y+ |$ k; S
Report Summaries, 报告摘要4 W1 e6 _2 r$ T
Residual sum of square, 剩余平方和
( x s4 Y# |& g( U- M8 {Resistance, 耐抗性' @0 @3 d0 t0 V5 L( I
Resistant line, 耐抗线
. T+ _" j" i: ~7 l0 M+ dResistant technique, 耐抗技术
; Z) H! S; J3 BR-estimator of location, 位置R估计量: @4 s- \* s3 r
R-estimator of scale, 尺度R估计量
2 Z3 U4 h2 v% M' f2 LRetrospective study, 回顾性调查
: e' R$ }/ ^7 R( k9 u" nRidge trace, 岭迹
' q" X( F; ]: [0 X$ xRidit analysis, Ridit分析: B9 z" ^* _6 T7 W: B5 N
Rotation, 旋转
" o5 c/ y- }0 f Y, e2 IRounding, 舍入0 T; Y, U4 f# n& h' v) S+ m1 F- I. T
Row, 行, h) c- ^) P* |- V
Row effects, 行效应9 L8 l' G: }. W* O
Row factor, 行因素
3 P4 {0 b+ W+ W+ x% G' oRXC table, RXC表
' n+ E) G$ m5 e- H& C# u9 p+ H) l5 ySample, 样本& c$ T- s; u* \2 d# ~# c
Sample regression coefficient, 样本回归系数
' W% |/ u8 \% e7 [, O1 H1 qSample size, 样本量
( W3 ^; l/ _4 d& ?# Q8 DSample standard deviation, 样本标准差1 C3 K9 q: T* l w Q
Sampling error, 抽样误差) W, | B* `5 b* }( D* l
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
" |! t. e9 h: T3 T% B$ mScale, 尺度/量表, A: g4 ^- y8 |$ ~
Scatter diagram, 散点图
) B3 h; q+ m( {3 ]0 JSchematic plot, 示意图/简图- [0 Y! \2 l1 H- R- C
Score test, 计分检验
' V' d# \: K( T5 YScreening, 筛检, I" Q& ^1 s$ K' u" ~2 ]
SEASON, 季节分析
) W m9 u* O+ GSecond derivative, 二阶导数
7 m5 P, y7 O6 O, PSecond principal component, 第二主成分
6 O( t+ M! G8 I4 `5 I3 s8 xSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ; k; F, R v9 T
Semi-logarithmic graph, 半对数图
9 q' q( F6 p* [& h6 `& P" \Semi-logarithmic paper, 半对数格纸0 o# w8 }6 W; b- E3 `
Sensitivity curve, 敏感度曲线 Z% G; A' K0 J- _! {4 x1 d; J4 z
Sequential analysis, 贯序分析
7 y q1 U" t2 n( K3 A4 D j3 [Sequential data set, 顺序数据集& M7 W4 Y5 `1 j
Sequential design, 贯序设计
) ^4 _: x6 j4 I: k* OSequential method, 贯序法
0 q, y9 ^% {* ]. Q' |Sequential test, 贯序检验法, V9 N% a5 T1 [
Serial tests, 系列试验' w+ Y1 J' X$ U: Q: p
Short-cut method, 简捷法 + t) J z1 J7 I. B* ~
Sigmoid curve, S形曲线
8 s" c3 I; F+ |) d. mSign function, 正负号函数
9 W/ |; m& E5 d7 TSign test, 符号检验
, F! B' D u2 b) J# ~" RSigned rank, 符号秩
8 U6 `+ C5 Y' L! X/ M& ?Significance test, 显著性检验
, }; {( e. R) |3 s4 l, W, O2 BSignificant figure, 有效数字1 N& X6 U5 g4 T1 r9 O
Simple cluster sampling, 简单整群抽样5 g2 ~) j. S7 k8 F; _
Simple correlation, 简单相关/ Y5 C C+ Z( R& C
Simple random sampling, 简单随机抽样
8 E4 F% C5 @9 c* a YSimple regression, 简单回归( Q# u, b- V2 @* z% R
simple table, 简单表' P U. A! x0 q4 F0 C
Sine estimator, 正弦估计量$ H* F" `% r9 p) t* [# n
Single-valued estimate, 单值估计2 S( P) C7 C* F, [" R
Singular matrix, 奇异矩阵
. W6 k& ^# c% y& H6 p; vSkewed distribution, 偏斜分布
+ R' f* p7 }% n- T: bSkewness, 偏度
1 T$ ?+ H: ~* i! j0 pSlash distribution, 斜线分布0 h: _9 i$ l. M2 ? E/ u
Slope, 斜率
! _ M5 v: x6 z2 Z, _+ w3 w- ASmirnov test, 斯米尔诺夫检验
! u( ^" C" F3 {Source of variation, 变异来源1 j' c' b, P/ [
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关; F; A9 L4 {$ {9 }$ R$ X0 |+ ]
Specific factor, 特殊因子
( e) u( z3 E1 r/ WSpecific factor variance, 特殊因子方差! r0 j* o- F# B2 d4 A8 m6 o
Spectra , 频谱+ W' N/ b- p, [" ?1 p! ?
Spherical distribution, 球型正态分布, E8 o- U# ^3 ^- O8 z" o7 f
Spread, 展布7 Z, h4 g1 V+ Z! W: j4 n
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包% N2 F0 e: _* M$ Y7 R% d
Spurious correlation, 假性相关
1 b' C6 M% A% W, \1 `& JSquare root transformation, 平方根变换& M; H2 C4 p' D1 ~" F/ M2 l
Stabilizing variance, 稳定方差
3 |( k. J) D6 OStandard deviation, 标准差
2 U1 d. t3 I6 F( _8 ^3 JStandard error, 标准误' S! c7 [7 f' }! U! D* J
Standard error of difference, 差别的标准误* I5 K# |$ g( `7 x) [
Standard error of estimate, 标准估计误差
* R) q9 m5 w& G) yStandard error of rate, 率的标准误" Y7 }& E" P1 _" |" Q* I
Standard normal distribution, 标准正态分布
% W5 G( G! G) }' [Standardization, 标准化
5 I$ H6 v2 n/ Z; ]6 DStarting value, 起始值
( z4 W1 s: Q5 o7 ?Statistic, 统计量
! u: r9 t: N" t3 ^* n8 JStatistical control, 统计控制' [4 p& t6 T/ O( A$ K. h) z6 V- ~7 l
Statistical graph, 统计图
1 w4 q5 [7 B" @3 S5 P2 ?) GStatistical inference, 统计推断
X9 }; j, A3 I3 W' e$ fStatistical table, 统计表7 _- d) ^* Q5 N" ^( [
Steepest descent, 最速下降法
. J6 ^- C3 h8 n# Z# L4 Z( fStem and leaf display, 茎叶图7 G# p. U7 {$ `; G
Step factor, 步长因子. Z, s/ [" S# l, q. y
Stepwise regression, 逐步回归 _" j8 U9 ]+ q) |. i
Storage, 存& V6 k" P0 U+ f$ C1 @
Strata, 层（复数）, ]' `/ c" h9 k6 P$ o8 A$ t. L
Stratified sampling, 分层抽样$ I4 k5 N8 ]# b) I; _# n9 {# ?
Stratified sampling, 分层抽样
( w. X3 t5 q) e8 sStrength, 强度+ \* R/ ?" f! b$ w
Stringency, 严密性# [0 r' x( V b: c4 P; f: o
Structural relationship, 结构关系
+ ]# z2 _! H# C- ]4 C% Z# T7 H OStudentized residual, 学生化残差/t化残差
1 V( p3 }8 V( ~' J3 R! U# y$ zSub-class numbers, 次级组含量
# V6 ]% h; R, L" Y8 DSubdividing, 分割
! W4 ?; X4 h6 ?Sufficient statistic, 充分统计量, P* y. X; L9 p6 Y2 q
Sum of products, 积和
5 n, M7 M, w1 g% Z3 Q; ]0 {) USum of squares, 离差平方和
! _- Q8 W( a$ C6 V3 o; OSum of squares about regression, 回归平方和
/ M# X- [0 y3 { d( I- Q: u8 |7 eSum of squares between groups, 组间平方和- b2 f l7 @( i/ q' W; U" t
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和* z& Q% F& d, r- s( S
Sure event, 必然事件, Q0 a, D# J1 Z) w( w1 I
Survey, 调查
/ c+ C4 `% l8 u4 C5 ~( MSurvival, 生存分析, S) }2 j% i- x$ o0 r
Survival rate, 生存率1 f u$ e$ M% o" J- R6 {
Suspended root gram, 悬吊根图$ G/ [& A' H( C4 `+ m
Symmetry, 对称+ I/ o/ i, s- h R& w# l3 M6 ^
Systematic error, 系统误差
+ K& e9 j- u/ x: X& ]; O4 GSystematic sampling, 系统抽样5 a" m& \+ y. S, Q0 d( U q! Z
Tags, 标签, P" k/ Q0 W8 Q% G& _+ w8 Z0 I
Tail area, 尾部面积" B' Q! Q6 ]) ]8 a8 o
Tail length, 尾长
+ F4 g3 @" T/ a+ JTail weight, 尾重
# z/ {1 l' X7 k5 f3 Q0 M$ x$ gTangent line, 切线% N& f- A% T& \$ r
Target distribution, 目标分布
6 Q+ \, V6 L$ i; aTaylor series, 泰勒级数" K! t& w% W5 l) N- K! ^
Tendency of dispersion, 离散趋势
& {+ u4 S0 Z; X* f8 z) R8 t* MTesting of hypotheses, 假设检验
. z% a3 v: I+ LTheoretical frequency, 理论频数 ^' b) h6 I/ V$ T% h
Time series, 时间序列. k0 g" ]' s# R. Z& s! @2 C
Tolerance interval, 容忍区间
. ~3 e' [1 U0 N, X8 RTolerance lower limit, 容忍下限
% M% v" j- U3 @Tolerance upper limit, 容忍上限8 y t0 k s* c0 C% A& L
Torsion, 扰率
& Y4 I, f# F4 I( n; wTotal sum of square, 总平方和
1 F1 V- _) j" [, xTotal variation, 总变异
0 B* J5 D) D7 G/ d9 p& V' BTransformation, 转换
o3 b, ?4 W% h- yTreatment, 处理- `" `( r, U& D7 Z. y1 v/ G" O1 g
Trend, 趋势/ E# C7 A, |6 S
Trend of percentage, 百分比趋势 U9 n/ M/ V: Y2 i
Trial, 试验
, {& F# t$ B* R5 h( S6 N8 dTrial and error method, 试错法
+ L u1 k3 V# j" m' |3 CTuning constant, 细调常数1 v+ ?8 h( o4 ?0 e2 S/ {
Two sided test, 双向检验; R) O. f6 | j, B4 X: U
Two-stage least squares, 二阶最小平方9 E9 c. M8 x4 u3 U/ P
Two-stage sampling, 二阶段抽样
2 }3 Q8 O' b k' w1 \Two-tailed test, 双侧检验" e8 g; O$ w, s7 p( F$ i; v
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析" d! `9 y. }# o& t
Two-way table, 双向表 d- F4 W) g5 G+ w2 L; @
Type I error, 一类错误/α错误. F$ n, M3 e2 o$ O1 p6 @) s
Type II error, 二类错误/β错误% W7 I/ s/ M4 C$ d" K" ]0 l
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称4 x( @, W. u! Z1 E( g
Unbiased estimate, 无偏估计- I8 T7 i$ \2 k5 O# S* L
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归, z& g0 U. Y6 b) O
Unequal subclass number, 不等次级组含量; I- p9 n, T* I4 C* U5 G# H
Ungrouped data, 不分组资料+ Y, k1 |" R2 d* E# u
Uniform coordinate, 均匀坐标) e6 v/ W( o; p( o5 H
Uniform distribution, 均匀分布# u0 u8 f1 u5 W+ ^/ k( i
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计) n! D( }) M/ _; \6 w/ d0 r$ @
Unit, 单元1 |" [0 R' I# J) b D
Unordered categories, 无序分类
2 D: b4 d& C- eUpper limit, 上限
. [2 D. t" U0 ?3 }/ n- H- [- d3 t1 r: I$ bUpward rank, 升秩1 D( v5 z4 N" \, ^
Vague concept, 模糊概念
3 U, Y; S1 \) v5 L9 LValidity, 有效性& g+ Y; ~9 i8 X* {
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
?" K* P3 }" ]& X4 A, A: CVariability, 变异性: a1 o& w" r, Q: o$ c8 x
Variable, 变量
, h2 L8 s5 p9 ~- L" cVariance, 方差: Z) e! [7 b) W( N
Variation, 变异/ Z) i+ g8 ]* j% d+ i$ i8 A' y2 m
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转/ O: j/ o+ p4 R% I& W
Volume of distribution, 容积5 F1 r0 h/ L o$ x# z3 L3 h
W test, W检验
8 L6 A( X( A" c% {( NWeibull distribution, 威布尔分布
8 @9 ~8 g5 x6 G" MWeight, 权数( u0 x" M# T2 T( E) g' X: M
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验- T, d9 ?/ ~0 L
Weighted linear regression method, 加权直线回归4 d- G7 ?3 d& L+ d( B
Weighted mean, 加权平均数
! x- Q2 T# l+ G; h4 W- OWeighted mean square, 加权平均方差
% m6 q8 ^+ Q% a GWeighted sum of square, 加权平方和4 J5 e7 ^4 f8 p$ {3 Z5 _' j
Weighting coefficient, 权重系数% ?. i4 J/ G- |) N2 H' Q. D* L2 w8 C
Weighting method, 加权法
" P" F. ]3 G# ~W-estimation, W估计量
Y: ^; U, y8 h; r4 T( g! ]2 gW-estimation of location, 位置W估计量
7 L: N, B7 q4 E3 ]% X5 vWidth, 宽度6 w, W# L0 y; _' s/ K- B" o
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% M. y: H t: A f _9 X/ i
Wild point, 野点/狂点 |7 h' i' O2 j! V" w8 B) T' [
Wild value, 野值/狂值3 d6 E! W9 f6 w+ ~2 {( f9 t
Winsorized mean, 缩尾均值
& \% u% m( e8 B' E' yWithdraw, 失访 1 m0 U ]% j0 ]: J, |9 v0 u3 F
Youden's index, 尤登指数* V- Y+ D2 y1 `: a8 M- \; B: r
Z test, Z检验/ C* A9 p. j3 k; G$ ?& \) b: r+ o
Zero correlation, 零相关
$ g2 ] q) ?) u" rZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
