|
|
Absolute deviation, 绝对离差
) Z0 F) s! d7 E" c3 WAbsolute number, 绝对数8 P* ~; R% I, E, f2 s0 \
Absolute residuals, 绝对残差: j1 i+ g! [8 g* q) u) u
Acceleration array, 加速度立体阵
7 W+ x5 t0 U1 y* l* ^) T" [, o8 uAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度" P" ^# w' D& }( v
Acceleration normal, 法向加速度; C( o5 q! H5 V$ O4 E0 P$ j8 f: C
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数7 N( y2 w& a; w. f. F
Acceleration tangential, 切向加速度
3 C. X% v& N6 I% JAcceleration vector, 加速度向量& O: s' z9 c0 H- b9 G
Acceptable hypothesis, 可接受假设
& V' f w9 b9 t3 ]) N7 y6 v2 ~! OAccumulation, 累积
7 I- x/ y: H* n0 uAccuracy, 准确度7 N. m, v! n' _# ?3 l2 J
Actual frequency, 实际频数2 u, W. J; O' o3 V
Adaptive estimator, 自适应估计量7 D$ J, L3 H5 B( E1 E7 k5 D
Addition, 相加
9 P3 r1 N, A9 ^/ ]! RAddition theorem, 加法定理# F6 z+ I' ^9 H, y w" p' M' a9 l
Additivity, 可加性
1 ]& N* {+ _. mAdjusted rate, 调整率
* b3 o5 R, e* ]Adjusted value, 校正值. Q! G( B A9 G4 R0 v) t
Admissible error, 容许误差
# Z& C0 g+ f* B2 B; ?& W9 {Aggregation, 聚集性0 z% R1 b& D& y3 P9 [
Alternative hypothesis, 备择假设4 U- s; A1 r4 e, w' s
Among groups, 组间; @5 L- d9 Y/ t- f7 T/ g- y4 K
Amounts, 总量; o g* r- W+ O$ v
Analysis of correlation, 相关分析
( Z+ e6 t- ~$ _8 w3 K1 \. BAnalysis of covariance, 协方差分析
9 ~/ \6 ^6 @, l; L' f! DAnalysis of regression, 回归分析
% E) C& d3 Z3 X/ w% QAnalysis of time series, 时间序列分析
, X1 E' }" y6 c# P0 ~, t L/ A# NAnalysis of variance, 方差分析
1 S8 Y; s+ s3 m6 N g7 n3 U fAngular transformation, 角转换8 l& \# E. a+ l
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析+ g5 {+ q# R& r, G% O
ANOVA Models, 方差分析模型0 V$ ^4 H! g* C6 S$ R1 a9 X
Arcing, 弧/弧旋
1 |. |3 L9 n5 f% yArcsine transformation, 反正弦变换. l3 l ]5 @. W* X1 ?# ^) C
Area under the curve, 曲线面积
; U* E% }) X# @! BAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
4 t. A+ p U K* j1 `5 ?/ d* s% hARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
2 m9 a. L$ q9 K& p' xArithmetic grid paper, 算术格纸( k! X) [! K# z' R0 B/ L" P
Arithmetic mean, 算术平均数
- W8 K# ]% m' ^; P' x7 tArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
0 R1 Q' I3 c/ H2 ?3 LAssessing fit, 拟合的评估
4 c& A3 a1 h; b/ _0 v0 B/ ?- tAssociative laws, 结合律6 X, E0 x& {- U7 v
Asymmetric distribution, 非对称分布
; p& g: r+ J% p) ^, O) @6 bAsymptotic bias, 渐近偏倚! _6 \# e5 U4 c& P! E5 x9 V& R
Asymptotic efficiency, 渐近效率) [1 l) c1 z; \; g
Asymptotic variance, 渐近方差
5 O; y" _$ F; k; [4 C$ {Attributable risk, 归因危险度6 n9 \6 P( B, u; V; ~ T% Y X: ?
Attribute data, 属性资料; q* E1 g8 w! @! ?/ h
Attribution, 属性" E* F! U6 L$ T* e$ M. C
Autocorrelation, 自相关) y7 F8 V }3 E6 v% C$ T; z# T
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关$ p! C- K' p' J0 ~% j5 t% M
Average, 平均数
( @. x! W3 e; D$ XAverage confidence interval length, 平均置信区间长度8 v) j( n2 W- [. i; p* P' D
Average growth rate, 平均增长率
- q$ g" Y1 o% F$ u( ?7 YBar chart, 条形图
. N5 @# Q7 U* o6 {0 o SBar graph, 条形图
* T. y% X- m5 b5 f# i: XBase period, 基期# p& U1 i- z4 ~! n# a) v
Bayes' theorem , Bayes定理
' j. i, Q/ i# I2 C& o" eBell-shaped curve, 钟形曲线
6 M( h' l( q8 q- r! NBernoulli distribution, 伯努力分布# }$ }& `" b9 S( S: w2 R! Q5 O
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
* z+ H) i. ^# M! ?Bias, 偏性( f6 R! z, I }% A- M7 c
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归$ z* ]3 L, g2 E) t/ v- |& ^3 H! s
Binomial distribution, 二项分布8 ]6 C# Y$ G. h- }( o
Bisquare, 双平方$ H$ g# P" g$ G1 k" Q! f
Bivariate Correlate, 二变量相关8 N) T2 |4 E( U, G& l+ ^
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布3 D: W* I, o" q
Bivariate normal population, 双变量正态总体8 u" B; C( n) ~: H3 ^
Biweight interval, 双权区间
) n) W; V7 E" D6 [8 @Biweight M-estimator, 双权M估计量* O7 C! H0 {5 j* V) W
Block, 区组/配伍组
9 d- Y2 J* {' Y* q# O- ~) zBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
+ j. \* b- E( B; W3 P- ~3 ?Boxplots, 箱线图/箱尾图
2 X* V$ c7 I: \3 TBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点2 g( ~1 k! A2 f @1 a; x
Canonical correlation, 典型相关2 Z0 f- A+ b" y% a! j$ V! m$ ~
Caption, 纵标目. x: {6 k; F# z" ?8 W" w1 P" c$ T
Case-control study, 病例对照研究# p! \& v5 C5 s; y# ~# H$ V
Categorical variable, 分类变量
; n: l- @0 ], R( {Catenary, 悬链线
* L8 X6 |( ^' g+ z9 x3 fCauchy distribution, 柯西分布9 Z$ p2 \' K U' D# o
Cause-and-effect relationship, 因果关系
* @% y5 M' [, C! ACell, 单元. f5 q: _% ~2 x8 [! F% U
Censoring, 终检
& q, v, _: Z# Z2 L. [( ?) KCenter of symmetry, 对称中心! d2 g2 w s' j: G5 K
Centering and scaling, 中心化和定标
: U! m- Z$ B1 BCentral tendency, 集中趋势3 o$ b. `% R8 p& j" b% z
Central value, 中心值0 ^/ \, t7 ^; S( n- g8 I: g
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测2 w! G' p6 _/ Z/ S2 A
Chance, 机遇9 P v' l" `6 m& k0 d
Chance error, 随机误差5 t3 ~$ u( q5 a5 @2 O
Chance variable, 随机变量
5 q4 c* R3 `& U+ HCharacteristic equation, 特征方程( i# S: w5 c4 X- h8 p
Characteristic root, 特征根
3 }0 ?% U3 P! |3 E2 z' i3 X* dCharacteristic vector, 特征向量
6 g) M; F6 Q2 M E# XChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则& U. M( q+ x" w0 ?
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
2 f4 a# t' @) L/ XChi-square test, 卡方检验/χ2检验
" s" u( X+ ? g$ P3 Z& ^0 ACholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
8 b9 g7 {+ h! H+ ?2 d5 I6 i( SCircle chart, 圆图 + p. I; F1 A8 I
Class interval, 组距
) u5 v1 s: v2 G; b' r0 _' s/ PClass mid-value, 组中值
1 i* N q0 n& S5 R% A. p. \! hClass upper limit, 组上限: y% [% p U# ~- @
Classified variable, 分类变量
# }0 b6 N- |0 c, r. ?2 TCluster analysis, 聚类分析
! b) |/ u) ^/ A. B4 Y' ]; iCluster sampling, 整群抽样0 D+ F0 |2 Q1 K/ y& a
Code, 代码
. d2 r9 Y8 N1 P, A6 [& RCoded data, 编码数据
6 K+ o7 R/ C y cCoding, 编码% T8 M' s9 L7 a
Coefficient of contingency, 列联系数$ G& }6 h; q* N5 g9 R6 ^
Coefficient of determination, 决定系数
! P$ I$ V: u4 f4 O3 mCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数! Q" y( d. S3 X h; d# v5 Y
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数: f2 z) d# j8 y( ~" O, ~) c
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数+ y. N& \- J/ o* R% M/ } _
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数8 T6 Z- v. v0 B, h8 }6 P
Coefficient of regression, 回归系数
) f9 [# h5 A7 Y, U# {- GCoefficient of skewness, 偏度系数
6 Y, E! D$ Z/ s! A7 XCoefficient of variation, 变异系数+ @! q6 _$ [1 t% O
Cohort study, 队列研究
c# A2 \+ V$ lColumn, 列- A/ o. `& e6 Z; P5 T2 q
Column effect, 列效应
7 r! F: D4 q; u2 o6 p& X4 y3 O6 [5 oColumn factor, 列因素
9 L: x2 s# l0 |6 E eCombination pool, 合并$ C+ f! ^# W4 I$ E" X
Combinative table, 组合表
9 X7 f; N- d: N( D% y& H2 w! [: bCommon factor, 共性因子
; s: n, i9 V, n# iCommon regression coefficient, 公共回归系数5 R% u( q9 u" d
Common value, 共同值7 [7 C; _/ H% s1 x1 u/ N- p
Common variance, 公共方差
$ I$ ?4 j4 k1 b3 ]- m/ Y, f w8 w' [Common variation, 公共变异. @$ j) C ]3 |
Communality variance, 共性方差/ s \& M0 o3 G! l. m5 s1 L
Comparability, 可比性
3 F5 F5 Y- F& VComparison of bathes, 批比较3 j) g$ _- E4 Q/ l* O
Comparison value, 比较值
7 g+ X: e; @4 BCompartment model, 分部模型
& G7 z& |, Z4 S8 @3 A4 `0 JCompassion, 伸缩# s: C$ } m7 M) V2 a
Complement of an event, 补事件
4 h. l5 I3 Y1 }& I) G: W4 fComplete association, 完全正相关/ Y. t% w/ m# n
Complete dissociation, 完全不相关' m: V5 z: l! q( V$ s* v$ z9 x
Complete statistics, 完备统计量- T1 m, R$ B- h. W. }
Completely randomized design, 完全随机化设计
" A, ~6 o @7 S' ~' a, KComposite event, 联合事件! I7 t! d5 F" O6 b. W
Composite events, 复合事件
?( C" L, Y% f. lConcavity, 凹性' Q* Z8 w1 [* J
Conditional expectation, 条件期望+ y: G5 {, \& ?7 v- {3 `, |
Conditional likelihood, 条件似然
& q$ T9 L* ~9 ]$ G4 M; Y& nConditional probability, 条件概率
% `5 q. a( r2 o$ a9 e( QConditionally linear, 依条件线性
2 z, r/ w% L, tConfidence interval, 置信区间
: b$ Z. K% Y% N B+ p2 zConfidence limit, 置信限
0 x8 q+ C$ A6 r, BConfidence lower limit, 置信下限( `8 V4 l& B7 a. q5 f, I0 f
Confidence upper limit, 置信上限
1 W/ v' b4 X/ d, x: L* I: w2 d% kConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析# _. a) w7 q T( o( B
Confirmatory research, 证实性实验研究4 E. W3 q" x/ N6 t& N9 J' W
Confounding factor, 混杂因素4 t4 Y3 F+ f+ \3 @
Conjoint, 联合分析
9 q* B& M, Y8 z' VConsistency, 相合性( a) M: }6 Z8 Y' T
Consistency check, 一致性检验
: p% b6 \% @& B W3 \Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
6 a4 y. }4 A, n) v( Z; h n% s* MConsistent estimate, 相合估计
! N3 I( |( Z" S) ?Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归0 S+ G* Z( |0 S
Constraint, 约束
6 f' r/ C9 S# x0 J' W1 M) c" I: ]Contaminated distribution, 污染分布6 f7 L9 g7 M6 B6 d6 F3 b7 K
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布$ i# O3 `+ X. h6 |0 d0 s$ [
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
( X* z5 s; [- F; A. @- Y* vContamination, 污染
% W x4 p' g! |, F. o) KContamination model, 污染模型8 I) h% }7 `) N/ O
Contingency table, 列联表
% C& o$ \( F0 \Contour, 边界线5 x" p* W" T [# t6 d
Contribution rate, 贡献率( ~8 i. _% w3 Y/ ?" T, _0 E
Control, 对照! j* y7 g) L w e3 Y7 h5 v
Controlled experiments, 对照实验
# ?) z& H: Y6 Q0 gConventional depth, 常规深度* ]5 Q! i4 b. D% i9 U$ U, Z3 W
Convolution, 卷积; ~/ a: I9 R; F3 e9 a8 J5 Z
Corrected factor, 校正因子
3 Y; F3 P" u7 t5 ` e" aCorrected mean, 校正均值: ~, }$ G! E1 P9 }3 h" ]
Correction coefficient, 校正系数
2 |/ S$ y" _& C, vCorrectness, 正确性
) R7 E# E7 d; g) k" `. c: kCorrelation coefficient, 相关系数
* N4 z2 G- u W) ]+ ^9 N; D) b! PCorrelation index, 相关指数
. c7 G2 i7 N' R0 i) ACorrespondence, 对应; ~. }- i7 v+ L( `# } H
Counting, 计数
6 b w; ^0 Y8 \Counts, 计数/频数& c/ l) [- T2 `3 g% Y
Covariance, 协方差
3 u% i& _( Y$ sCovariant, 共变 . D4 e' x3 Q. e/ O; r' E5 T2 j
Cox Regression, Cox回归/ d" s b& R: P1 @6 W
Criteria for fitting, 拟合准则) {+ N* Z8 x7 x6 Y
Criteria of least squares, 最小二乘准则
* o6 W K/ ]0 K; D H& D2 ?Critical ratio, 临界比1 ~6 v- H* v; E' U4 @5 m
Critical region, 拒绝域
+ k0 z! [/ o( P4 f- lCritical value, 临界值
- D: H# o- R+ o$ Z8 H$ p7 S9 Y0 UCross-over design, 交叉设计
]4 R! _ o: R) z3 TCross-section analysis, 横断面分析
& V7 d, U7 l7 m SCross-section survey, 横断面调查
% R$ Z+ l* k. C- r6 ~* hCrosstabs , 交叉表 6 u5 ^( U) }' s4 N0 \; I; f
Cross-tabulation table, 复合表
; X9 T2 i5 U; E4 g/ Z2 c! M& R DCube root, 立方根' X$ q! T7 A# A3 p P
Cumulative distribution function, 分布函数
/ d/ ^8 o& Z' E0 Y4 H5 eCumulative probability, 累计概率
) v5 ^ B& Q" e. {- W" ECurvature, 曲率/弯曲
( ^6 i" I/ b- M ] K1 K, n/ Q1 S5 nCurvature, 曲率
! m/ ?0 J+ U y! Z$ Q+ |7 rCurve fit , 曲线拟和 ! A- z1 d$ e/ U% B0 V
Curve fitting, 曲线拟合$ [9 r6 M" W" D9 J; ?: ]' T
Curvilinear regression, 曲线回归2 n3 d& R) B! c6 M1 ~! C7 z
Curvilinear relation, 曲线关系
2 U8 D$ ^1 ~( c: O4 w7 B8 xCut-and-try method, 尝试法
) r$ p# n' S- \; z# T: ]8 J$ F- B; ICycle, 周期
4 x" ]. e3 p0 f# a: R- QCyclist, 周期性7 J9 D7 U1 T( H
D test, D检验: T. I$ u6 u/ a. t/ f3 q; g7 L
Data acquisition, 资料收集
1 i. L; d* s1 R' w/ W8 H2 H- oData bank, 数据库3 u6 ~' @" {1 U* k( `, h
Data capacity, 数据容量
0 p, L. n3 _7 F) }& |! Q- LData deficiencies, 数据缺乏
( M/ I! {2 w- E, }+ y% q# nData handling, 数据处理
& H' d$ _/ F4 \/ G+ j; w* {: lData manipulation, 数据处理 y' Q2 _* e& L0 N
Data processing, 数据处理' D7 `3 l' _8 ^
Data reduction, 数据缩减( V2 a, r ^: ?; D$ I5 \
Data set, 数据集
' N9 p! u0 S8 v0 fData sources, 数据来源3 O6 [! ~' F% }. E0 K. z: O
Data transformation, 数据变换8 `6 Z% O0 K( N7 Z" R" _
Data validity, 数据有效性& N; [: _1 U3 U2 p$ ?8 F2 Z8 _; v
Data-in, 数据输入
2 e5 ?. B! E7 F) ]" kData-out, 数据输出
/ c6 z5 N5 |8 \ j2 RDead time, 停滞期
2 Z9 G* e; W# i2 GDegree of freedom, 自由度7 y) f% f2 t4 _: K- _1 w0 v
Degree of precision, 精密度( ?" ^$ h4 k. C0 O5 Q7 m
Degree of reliability, 可靠性程度" n4 q4 P4 y% L3 C
Degression, 递减
; b& Y! H3 y6 UDensity function, 密度函数
2 C6 m, y, ~) D' \& j4 qDensity of data points, 数据点的密度# [, j, G G l- `# W; L
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
# W" K) W2 `8 C! ^8 k7 n: m- CDependent variable, 因变量
2 \4 o g+ m6 \' h/ eDepth, 深度
- A3 Z, e+ i2 ]9 C# xDerivative matrix, 导数矩阵
; L& |3 ~ ?' ?Derivative-free methods, 无导数方法
% N- r7 t4 W' B& f" t1 p0 @4 bDesign, 设计$ Z8 V9 W$ F3 M& }
Determinacy, 确定性
% I9 x9 M1 D" d5 F# b4 ?9 i ODeterminant, 行列式; O1 i, p R9 a
Determinant, 决定因素
+ q; Y9 a6 ` M ?5 y! P- EDeviation, 离差
6 @4 i, O$ l0 Q7 x* @Deviation from average, 离均差
' o9 }0 n5 p: J4 w- i3 `# C% aDiagnostic plot, 诊断图5 k# m$ S, g+ i5 }
Dichotomous variable, 二分变量
4 \, R& {$ a5 k) D0 x" F0 e' m# aDifferential equation, 微分方程/ V9 m$ L9 l" N2 p+ g! `$ s
Direct standardization, 直接标准化法
& s9 M/ Z2 M; D; G8 A1 |" ^Discrete variable, 离散型变量
: a7 i+ C- P& @1 o9 I9 l3 zDISCRIMINANT, 判断 2 n. M- z# i, E
Discriminant analysis, 判别分析% c8 \% R s: S2 ~% @3 g2 \
Discriminant coefficient, 判别系数
1 Z8 j1 G; d0 U/ h* WDiscriminant function, 判别值! C- B2 \% t: F) d; }/ x7 l
Dispersion, 散布/分散度
3 o$ r: M. [) U1 V, W! U* dDisproportional, 不成比例的
- ?6 r9 ]$ \ a$ F$ m7 nDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量 O, s) e6 y$ v) Z T/ g# ?, g
Distribution free, 分布无关性/免分布
/ d( s! M( R8 u7 P" @Distribution shape, 分布形状8 e# m5 L. e; b
Distribution-free method, 任意分布法2 p) x; p' G* k
Distributive laws, 分配律' \. C; _9 N( j8 Z! `
Disturbance, 随机扰动项" [. ], `! e. ^6 j: O* e
Dose response curve, 剂量反应曲线
4 q$ y8 X: c! W& ^Double blind method, 双盲法/ w2 Y e- M7 h1 F
Double blind trial, 双盲试验# p1 L5 f t7 _5 i2 c: ?- w- L
Double exponential distribution, 双指数分布* _# H5 k) l# F: t3 n G4 }
Double logarithmic, 双对数
! _9 `9 }: T( r, I6 R9 YDownward rank, 降秩
- j" t" z" g; i5 C& w- r! n& CDual-space plot, 对偶空间图
1 ^$ l, G% g& R7 J5 P1 y6 u/ C& jDUD, 无导数方法
2 {3 d( m5 R6 D( \, }1 J4 f' ?Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法+ Z8 G: w% R) o; G* e$ ~ t
Effect, 实验效应$ C9 R# h5 Q( ]' q% V8 L# n
Eigenvalue, 特征值& C* z: S C- @7 c- ~3 G
Eigenvector, 特征向量( F2 X9 Q. |+ K$ K
Ellipse, 椭圆
) y4 ?: `0 w1 nEmpirical distribution, 经验分布8 d! ], g; B2 @# u7 j3 C
Empirical probability, 经验概率单位: O$ J* i3 P* O6 i' V5 y' E! h
Enumeration data, 计数资料6 ?- L; N# e! N! m9 r; C
Equal sun-class number, 相等次级组含量& M0 ~3 |8 @: X* m ^
Equally likely, 等可能
& \/ X" Y& `4 f( ~: o& hEquivariance, 同变性& w) j: Z4 N6 n
Error, 误差/错误
/ `( X, X* z. x$ nError of estimate, 估计误差7 a* j V- w* h3 H, [, T& i
Error type I, 第一类错误: Q. V) G9 ]; K+ J
Error type II, 第二类错误" E& Q! a1 `# o( |, w
Estimand, 被估量3 w2 t7 N( L7 w3 J, x& R2 ]! G, l
Estimated error mean squares, 估计误差均方5 E6 G( K: ]; M# q* Y z- b' y. H
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
! w( U& T) D# O" nEuclidean distance, 欧式距离
+ {) a: F- k, ?1 [3 wEvent, 事件
: j( l+ O7 n% e9 H5 C+ KEvent, 事件
* j* ^( K& C% J+ [4 WExceptional data point, 异常数据点
$ w$ D7 E& \: G2 Q. v5 _) `Expectation plane, 期望平面
" {( y) S& L( h8 h) _2 I7 }Expectation surface, 期望曲面, A" Z. D' Z5 A: ]; ?+ i
Expected values, 期望值9 r9 Q. l) O) w% u" [7 k/ m1 ]/ C) w
Experiment, 实验( `4 h( U, D M! L5 _
Experimental sampling, 试验抽样
. k$ v2 n0 U; G0 _: G. R5 [" P% qExperimental unit, 试验单位( G; F+ d6 \% `# _6 r$ A+ M! P; }- W
Explanatory variable, 说明变量4 d- u6 ~. A, O+ H! D5 E) H
Exploratory data analysis, 探索性数据分析3 d. Y/ \$ U! }6 M O/ S+ N9 _
Explore Summarize, 探索-摘要4 g( P9 f4 n! B/ R+ d, K
Exponential curve, 指数曲线
M/ z+ `7 Q: e& w4 _Exponential growth, 指数式增长
: j- ]. ]& c$ uEXSMOOTH, 指数平滑方法
. O J" j' u1 {$ a5 u# r1 qExtended fit, 扩充拟合
# U: \. C1 m+ k# ?Extra parameter, 附加参数
! z/ V: V: M- `/ x1 XExtrapolation, 外推法
# P! g* y9 p1 {Extreme observation, 末端观测值9 f q1 O6 K5 O+ X9 i5 S, V+ l
Extremes, 极端值/极值! h, M3 f! n& d' Z. W
F distribution, F分布
( \: y3 T D8 ]. L4 T) Z' |$ rF test, F检验! z3 M3 t* q* z" n, E. o( Q
Factor, 因素/因子
$ L4 C" x7 n' N( k7 u% d" q3 F+ I, yFactor analysis, 因子分析2 s: q: C+ k+ Z& D- T0 A
Factor Analysis, 因子分析
3 W& W$ F! Z5 x r4 M& j- y2 `Factor score, 因子得分 " r. }& I5 a( X( {9 Y
Factorial, 阶乘. n5 q) X6 F+ |# a/ N/ X1 @
Factorial design, 析因试验设计
" g) s& _6 B jFalse negative, 假阴性
# [+ l! G* Z# ~False negative error, 假阴性错误
% W8 l$ s& B' Y$ w0 M6 M: uFamily of distributions, 分布族
2 _* i. A& G) E) yFamily of estimators, 估计量族
& @+ O% p( k1 bFanning, 扇面0 \; W. w/ k3 a c! M$ K
Fatality rate, 病死率
! s& L$ P$ y: g _Field investigation, 现场调查
+ ^* ^9 q: D+ w% WField survey, 现场调查
# J9 c) J/ a/ [Finite population, 有限总体
9 r; D1 C$ J$ z4 Y4 A% YFinite-sample, 有限样本
# D% |% |" S% u( n' f; ~ ]First derivative, 一阶导数% a: h1 F. H& L6 ^; i
First principal component, 第一主成分
$ ~& B$ z( r/ L' P$ T/ Z4 AFirst quartile, 第一四分位数
6 ?- `4 s! ]7 B2 e4 K8 c6 @# @" EFisher information, 费雪信息量
+ g1 G2 ^8 i0 z S' o7 zFitted value, 拟合值, {* e1 L: ~" d% @. x
Fitting a curve, 曲线拟合4 u9 Z- B) A& j- F
Fixed base, 定基
9 V' F: J- m% h% l. vFluctuation, 随机起伏7 _4 O9 l: X5 q1 R" q z# I
Forecast, 预测
5 `7 P. t( R! u& \, v6 X: XFour fold table, 四格表
. j, g# l+ J" V" E0 u& X+ U- `/ HFourth, 四分点5 A7 ]% b. X( I) X' ?8 v. H) S
Fraction blow, 左侧比率1 n" J/ _7 C5 ?8 p7 o
Fractional error, 相对误差
2 x* K5 y5 a# [. o3 PFrequency, 频率! X; ^6 ^5 } q; ~+ A) G( n/ E$ W
Frequency polygon, 频数多边图, {* V: B+ ]" c- A
Frontier point, 界限点
$ G6 h0 W* e6 p6 q+ C# P3 ?Function relationship, 泛函关系
7 _5 t8 S# h, G _; W' BGamma distribution, 伽玛分布
2 ~3 e: u6 p I; |7 t; E9 cGauss increment, 高斯增量
9 J( s Z% f0 D2 f! T8 Q! {Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布) `, A; S E9 q9 A
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
& u" Z# o+ h) {7 k* ~General census, 全面普查
( N" o; [3 Y4 [, Z% Y* n! G5 A- rGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
" g! ^0 q6 @3 a }8 ?0 O9 OGeometric mean, 几何平均数/ u) {0 m. w& Z a1 q8 I5 G
Gini's mean difference, 基尼均差# V6 a9 Q( p$ u: C' d. T
GLM (General liner models), 一般线性模型
I$ F$ `) W+ T0 M1 XGoodness of fit, 拟和优度/配合度
1 F2 T( d7 E) b4 S; P' S) PGradient of determinant, 行列式的梯度& Z F0 J5 h1 ^' M$ D
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
. u0 j8 \8 n6 H3 A$ U+ U: l# z4 FGrand mean, 总均值6 ~2 L) T+ G7 K. s9 o L2 x
Gross errors, 重大错误4 Q" c! u& [& b3 j* `( g* V
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
( e6 A$ {9 q% `& j7 T2 Q) ?Group averages, 分组平均; k7 W3 P! X' n+ [( d1 ~( [
Grouped data, 分组资料
+ d' q7 m/ X, s$ s dGuessed mean, 假定平均数
! m' v+ }, A& s$ P% MHalf-life, 半衰期6 X: X6 }' B2 q
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量: A6 F- D# H+ n2 z _
Happenstance, 偶然事件9 u4 Y- g% K/ f
Harmonic mean, 调和均数1 Q( h6 M' Z& C" Y8 O* `
Hazard function, 风险均数6 e7 s5 j* g# i( w$ M# K5 y
Hazard rate, 风险率9 `! m8 x8 ~8 X; P
Heading, 标目
# b V$ ~) K4 o [ G; ^Heavy-tailed distribution, 重尾分布/ w# [9 T, u1 S( s/ G! V
Hessian array, 海森立体阵+ p& \ W1 G9 A" ?1 q4 _. T
Heterogeneity, 不同质: l3 v4 v: V& S6 ?% X
Heterogeneity of variance, 方差不齐 5 J- S, e7 ]5 O3 u
Hierarchical classification, 组内分组" x0 T7 L+ d9 u% z+ w; N/ X5 \1 D
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
! G( _) I2 _$ EHigh-leverage point, 高杠杆率点
# e, x( c7 R* a* q/ K; l3 A; P, i, rHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
" ]+ ^1 T) ^4 F6 O. S pHinge, 折叶点3 Q, u: z5 F" Q9 v4 k9 U
Histogram, 直方图
; I; d$ N$ i" @) B8 I: RHistorical cohort study, 历史性队列研究
' |& h( b2 p* p/ X/ V3 L% c1 {Holes, 空洞0 n* z/ q' K( m0 X/ l
HOMALS, 多重响应分析5 T# u. f ]" v1 Z. G
Homogeneity of variance, 方差齐性
; {; b- q; e' tHomogeneity test, 齐性检验. p" |. G! Z# W$ I
Huber M-estimators, 休伯M估计量
: Y2 X# \3 U# x4 UHyperbola, 双曲线
* ^5 v% t- y0 w( q2 ^% |Hypothesis testing, 假设检验! i* V& v# }8 }$ H" q, T8 T
Hypothetical universe, 假设总体
d9 ~4 O4 t- o2 iImpossible event, 不可能事件. x6 s/ a. z$ f
Independence, 独立性. {5 [) l8 `" k8 k6 m0 d
Independent variable, 自变量, P5 ]! }6 b: ^* l/ E3 k6 p, h
Index, 指标/指数) b9 R8 s, K# h! X3 ^
Indirect standardization, 间接标准化法
0 K4 c$ y% U9 uIndividual, 个体
9 M7 W# f: h! S5 V, G8 zInference band, 推断带* r% j* D$ ^- I: n' x6 Z
Infinite population, 无限总体
+ a- X- a0 q5 B6 d4 f+ a% v; `Infinitely great, 无穷大$ `# M( N, h N; r$ r
Infinitely small, 无穷小+ q9 b5 g. S. \& O4 A0 P+ w
Influence curve, 影响曲线
& z" d* _/ ^2 lInformation capacity, 信息容量
3 S0 {4 S% W( bInitial condition, 初始条件/ g' a# e) |, m. z$ @* y
Initial estimate, 初始估计值" K# D; ]2 m# u+ ^8 v. A1 Q; h
Initial level, 最初水平9 t2 p* r W) q3 L& t2 V
Interaction, 交互作用6 p# n: }5 J! T/ F# h
Interaction terms, 交互作用项
K7 [( U4 y+ I+ h+ H7 oIntercept, 截距
7 N* U1 q0 X }: M- R9 uInterpolation, 内插法
/ h7 J! D- E2 I$ t0 e& AInterquartile range, 四分位距* o9 B+ @0 t/ Q$ l
Interval estimation, 区间估计0 A; \' U3 F9 c# o. g
Intervals of equal probability, 等概率区间
- Q6 W/ z7 I, t$ F+ V; K) EIntrinsic curvature, 固有曲率
' k7 h& p! p/ E! u4 ^Invariance, 不变性; [8 `6 `0 @( c0 B: X; m# q
Inverse matrix, 逆矩阵
7 L6 a1 q) I9 ^1 e: \Inverse probability, 逆概率
& G c9 Q* d1 h" y8 P0 |Inverse sine transformation, 反正弦变换- X3 M* K9 w2 t( \8 h8 H# P. u X
Iteration, 迭代
$ i4 G& Y, t; `2 g. JJacobian determinant, 雅可比行列式1 p$ O+ t; D! H' |' g
Joint distribution function, 分布函数
5 H$ l# Z" |8 Q; hJoint probability, 联合概率$ V- _( j; _7 E! K$ B6 _6 u
Joint probability distribution, 联合概率分布
3 F+ W' @4 ?1 {$ G& u2 f1 a& ^* y2 MK means method, 逐步聚类法
" @6 S' l+ z6 O2 z# D% S( E9 VKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
' J( O- e4 j7 s& S, \; aKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图: B" j6 l, p9 I! M
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关" i2 o- O# c# \* C3 c- n
Kinetic, 动力学- z2 T3 `8 C2 o0 {5 C: t. A& ^+ V
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验* m0 C' \" J& _ N: X! b0 ]
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
' I" a+ l$ s2 n6 r) k- w6 `5 H; tKurtosis, 峰度
3 D& O. z) R3 N3 {* X5 KLack of fit, 失拟' x- ~! R; t! ]! [1 [
Ladder of powers, 幂阶梯
( `8 E( T V7 F! DLag, 滞后 M6 p8 ]& m0 T# _6 `, W
Large sample, 大样本
1 R+ A" D! F5 W9 s) }Large sample test, 大样本检验* K6 [1 r8 [$ F$ g! Q
Latin square, 拉丁方( a/ r0 A, W. z4 F( D+ _1 E/ G
Latin square design, 拉丁方设计
5 Z* E) I# R1 J/ J* [Leakage, 泄漏8 l% j7 i; U& U9 n8 F/ {4 X: Y
Least favorable configuration, 最不利构形4 I9 x4 `0 m2 D8 q. L2 B4 ?8 R6 J
Least favorable distribution, 最不利分布
! n1 D+ ?7 x( J" p1 J# GLeast significant difference, 最小显著差法
, G8 n/ @# ]% LLeast square method, 最小二乘法& D0 r$ G- F3 I$ L. K7 }
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计: v% N# Z6 S. W ]' r
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
% }! U! {2 {. I* B( Z. ULeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线1 r4 ^0 p- U6 _2 e4 e, p
Legend, 图例: U) R" P6 `' y! l" x. O
L-estimator, L估计量
, `4 [. H5 u1 ^* }L-estimator of location, 位置L估计量
5 y. {' |( r& R# ~1 o( p& b, SL-estimator of scale, 尺度L估计量
" C! v. {% w9 V& G6 b0 v1 lLevel, 水平
1 H4 j9 S, _* H; X6 `Life expectance, 预期期望寿命
$ q6 F: n% _- @! ~ I4 ^3 ?4 N. uLife table, 寿命表
! l; R8 U3 {" h z- g# I- X( |Life table method, 生命表法
- b. b2 I# }0 e4 aLight-tailed distribution, 轻尾分布$ x5 @( @3 O5 C6 k0 A9 d2 C, Q0 p
Likelihood function, 似然函数5 u; e6 C0 p |% T9 z Y8 s6 q
Likelihood ratio, 似然比
3 N# M3 i" Z+ d+ Aline graph, 线图; ]$ C8 _! V, n0 g) t5 s
Linear correlation, 直线相关8 t8 S. Q0 H- `' f! |
Linear equation, 线性方程
! q$ Y1 a3 Q( {3 eLinear programming, 线性规划* S$ g0 i8 I" x1 Q( L2 t
Linear regression, 直线回归' x8 p8 u4 F* U
Linear Regression, 线性回归: Y6 z' u% a4 Z0 H8 s8 A
Linear trend, 线性趋势3 l; k1 O7 I7 W' a, o
Loading, 载荷
) M/ E# k9 Q/ B. J) x& C XLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性9 ~) j7 J( u! [
Location equivariance, 位置同变性
% f* t9 c0 J5 e* f) u4 ^( v2 u9 gLocation invariance, 位置不变性5 Q* R3 Z8 n0 f q- V5 l `8 g/ O
Location scale family, 位置尺度族# W& r0 @! k6 u
Log rank test, 时序检验 9 S2 S8 Q5 d4 t1 }4 m
Logarithmic curve, 对数曲线& J* G& Q' W8 H% y
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
9 U# Y5 k: P4 g, n" q5 J V3 a- JLogarithmic scale, 对数尺度
2 e( J' Y& p9 R/ l, Z$ a- HLogarithmic transformation, 对数变换6 Z8 o; h0 {/ X9 j% j% P. f, N+ U0 w
Logic check, 逻辑检查
6 {9 s; G# \5 N' p4 \% JLogistic distribution, 逻辑斯特分布
+ ?0 a5 q1 C% D; @$ _* FLogit transformation, Logit转换4 Z; ~( B" Q1 I; y8 v& O
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
+ r# f* w1 g7 v9 Z/ tLognormal distribution, 对数正态分布
4 _* r1 s7 Y9 ^ Z, a; eLost function, 损失函数
+ S" T$ z! k3 G% J8 }3 o8 r( S& MLow correlation, 低度相关6 l4 ^) g* k( d+ ^( E Q( U/ n4 F& B
Lower limit, 下限: N0 I4 o! n$ R6 J" F
Lowest-attained variance, 最小可达方差
) r( W% ^, G9 `) S! |8 ^LSD, 最小显著差法的简称0 N# b4 r# k* A1 Z
Lurking variable, 潜在变量' u8 k- k8 l' r) g3 y
Main effect, 主效应9 S/ [* B. G( {" \# p
Major heading, 主辞标目0 z+ H7 L. E( }# a" Q4 o
Marginal density function, 边缘密度函数
; p* g( [9 R4 }6 lMarginal probability, 边缘概率
f# }8 z% K) I' p" u6 o0 h+ L, }Marginal probability distribution, 边缘概率分布
8 a8 x- g2 _* WMatched data, 配对资料
. J5 Q. b- \& @Matched distribution, 匹配过分布
% `: r/ w$ {0 [- g* w4 BMatching of distribution, 分布的匹配+ T4 Y0 H) `% E6 j8 b& U
Matching of transformation, 变换的匹配
& }: u* I4 }$ N' p: L& k/ v) NMathematical expectation, 数学期望( j$ i- O) t1 M9 V# {/ ]3 l
Mathematical model, 数学模型
" ^9 `9 [! @1 I- p# z0 p2 IMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
8 i% V& z* Q0 A. Y5 c/ ^. fMaximum likelihood method, 最大似然法
! a- U+ }& }5 s6 w# I6 Q5 E* J! RMean, 均数
`6 s3 @7 E4 P! d; d4 W0 fMean squares between groups, 组间均方7 H+ A* }) m, x; l' c% z: U" ~
Mean squares within group, 组内均方
5 j5 [8 u2 v& P& ]1 {* q! g8 ]Means (Compare means), 均值-均值比较
2 I+ M, r# r+ c( S! i" jMedian, 中位数1 w, e6 H/ C2 {/ B: q2 P
Median effective dose, 半数效量) F, U* X3 H7 B3 [4 i; \# D( G; P) \: P
Median lethal dose, 半数致死量4 N' Q8 N1 `. `' g$ X h
Median polish, 中位数平滑0 J' v: p B4 i2 n& V! _8 m5 W3 {
Median test, 中位数检验4 H6 f5 a" ^' |+ w y) q, m
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
* Q! n5 L: L ^" BMinimum distance estimation, 最小距离估计
* u# \, p, w: P, l$ _8 S+ G2 |Minimum effective dose, 最小有效量
4 O @3 ]. _0 `$ r, W7 _7 S' CMinimum lethal dose, 最小致死量" B4 a0 O3 ~% _, j6 h
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
9 q. e# s( ?* QMINITAB, 统计软件包2 g$ ]( z3 b1 D+ H# r/ J3 ?3 [
Minor heading, 宾词标目
* G2 V+ r* g; m {% M1 wMissing data, 缺失值
- ?6 j: ]) |7 F+ qModel specification, 模型的确定
* D* E; l, s! Q6 V) z+ T2 pModeling Statistics , 模型统计
6 Q8 r$ E$ b5 M* K, y) XModels for outliers, 离群值模型
2 k. k5 {5 o) H( ^Modifying the model, 模型的修正
/ s8 i( s( O4 B$ xModulus of continuity, 连续性模- ]0 L9 |( j. @* c V6 u
Morbidity, 发病率 7 T' y- G4 g% {4 A5 c
Most favorable configuration, 最有利构形; f3 k; w$ X! L- V* ~( f$ M
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
' {* f4 f1 Q9 X2 Z, Y& ]' sMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
7 w+ |' }# L% I2 aMultiple comparison, 多重比较
8 R; s. [+ M6 aMultiple correlation , 复相关6 U! }' g% I( H# Z
Multiple covariance, 多元协方差
* s- H6 W/ F& D( l' ~0 o$ E* c0 yMultiple linear regression, 多元线性回归
- A- n( f- G, c: d# z) NMultiple response , 多重选项; H5 `$ T! x" r4 e; D, {
Multiple solutions, 多解! }1 w- A @* I; x: E, S x5 h, @
Multiplication theorem, 乘法定理
, i3 @: Y: k# N# s$ w% A/ aMultiresponse, 多元响应
8 H, M6 n1 j8 v) NMulti-stage sampling, 多阶段抽样
' j# s( T! K( F& G3 EMultivariate T distribution, 多元T分布
, k+ D% ?+ M' _' N$ B( ?Mutual exclusive, 互不相容! a4 F ^/ [9 w) n* y5 W
Mutual independence, 互相独立$ Z2 \* c* Z$ Z: ?' q1 K1 X
Natural boundary, 自然边界0 t: F# \6 K, W( @# a @
Natural dead, 自然死亡
3 d" E. T. a7 U) E9 {7 K6 f3 I% INatural zero, 自然零7 V- x+ H) t4 c$ N' B- _6 P1 V+ S
Negative correlation, 负相关1 r2 _5 ^; l) a
Negative linear correlation, 负线性相关
; o: u+ ?; ~4 zNegatively skewed, 负偏* S5 d! Y5 S5 e& R
Newman-Keuls method, q检验
( ~8 v* c" }2 k8 p$ HNK method, q检验
/ V) }5 B$ f0 TNo statistical significance, 无统计意义4 }/ L% V, e2 G \; m4 J; K: p
Nominal variable, 名义变量# V$ Z3 e: `5 N. i% Y3 H, W
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
! \: n1 ?, c. z7 i& rNonlinear regression, 非线性相关
/ m4 B% [7 r* rNonparametric statistics, 非参数统计% u e; [' d: [$ i; Q, G( i, U$ X
Nonparametric test, 非参数检验
; } r& a. B% d* t |3 u. w; N. ZNonparametric tests, 非参数检验/ R" `5 L8 G0 W
Normal deviate, 正态离差4 _ O8 V) b- x: p$ P" y ]
Normal distribution, 正态分布7 Z* h" \% a+ _/ m+ F7 |
Normal equation, 正规方程组
* }7 `( a5 W* s' j! C5 |; P4 |Normal ranges, 正常范围: B9 ~5 o# X7 i% q0 C* ^0 V
Normal value, 正常值" z6 f# y# r' l& M" ?
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
5 p! O; q6 b9 t, R' s" hNull hypothesis, 无效假设 & s, j) X+ r1 m5 U
Numerical variable, 数值变量
8 D+ t# l/ ~7 }" }Objective function, 目标函数
2 ~/ w# }- V% K1 s- ?: uObservation unit, 观察单位
y( M- O7 Z# E- j- e) d/ W3 VObserved value, 观察值
# N: X9 f) S) N1 b/ m- NOne sided test, 单侧检验
/ `0 k. h$ M0 m3 ~! dOne-way analysis of variance, 单因素方差分析8 d8 H3 S. V0 X. ^
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
, E7 A+ @& t3 d: \/ MOpen sequential trial, 开放型序贯设计) ~5 x; M8 }3 o1 M$ s
Optrim, 优切尾
* g9 o: E5 s& i8 o! b z, dOptrim efficiency, 优切尾效率
& w7 S+ m: b8 F& eOrder statistics, 顺序统计量% u# w L+ B6 U3 j, k6 x& @
Ordered categories, 有序分类
: c- d$ Z# Y# D1 A' D3 w" R4 XOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归: H4 n {3 z3 e
Ordinal variable, 有序变量
3 A- \/ S* o* v7 BOrthogonal basis, 正交基
) u: S1 W, ]# s2 N+ t. N3 p$ A3 pOrthogonal design, 正交试验设计) o$ ?# G, W* R1 m
Orthogonality conditions, 正交条件8 H# u, k( \! t( J8 W: [6 ]# ]2 Q' W7 }
ORTHOPLAN, 正交设计 ; E. |& q& A/ r5 ]: }( |
Outlier cutoffs, 离群值截断点; U) J% A: l+ v: t5 q
Outliers, 极端值
. n$ h7 X4 {" z8 ^* TOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
7 S) K9 d/ o$ ]8 _! |& b* ]Overshoot, 迭代过度+ O# G/ [3 T3 e! k5 H- ~- t
Paired design, 配对设计
9 r0 M& }5 r* A7 N9 j7 ^Paired sample, 配对样本
0 u# @3 `5 T, V& k+ {Pairwise slopes, 成对斜率- R, h' E7 Z, y, `4 i" ?4 K
Parabola, 抛物线& _& P& r: ~3 `3 [$ y6 b/ i& J
Parallel tests, 平行试验/ d2 B7 A" t1 q. X4 `
Parameter, 参数
2 ^0 x; v( w6 r8 ]$ A/ x* i9 x# cParametric statistics, 参数统计
: h/ Y" O5 j, _: gParametric test, 参数检验: I; ?1 _) ?1 K5 q$ m6 k! D
Partial correlation, 偏相关
1 q, Z- t% g7 t0 s& h9 z! Y! M) SPartial regression, 偏回归
; X& V" b$ t5 b9 D" @& @Partial sorting, 偏排序, @- y c* P' ]
Partials residuals, 偏残差1 \1 D0 k' ~1 E$ N- `$ j
Pattern, 模式9 W. C4 t- K0 U. l6 n0 ^# N- Y s
Pearson curves, 皮尔逊曲线
, o* Z3 a1 @/ E7 NPeeling, 退层
" B& j) k2 q% VPercent bar graph, 百分条形图
4 Z7 L) K$ t5 ~Percentage, 百分比3 N+ w9 |) I8 h( S( ^8 b
Percentile, 百分位数5 N2 {0 [+ x( O- E( Z' D2 o$ B$ o
Percentile curves, 百分位曲线' t8 Y5 `1 o% ^! j
Periodicity, 周期性
3 F! K& B/ k* V4 p0 S y+ z1 ?; _Permutation, 排列
1 O. J+ R: q4 D8 PP-estimator, P估计量
/ E% W8 A) l8 q, _- z4 DPie graph, 饼图
, S8 a/ T& t( T9 \# O8 T& m3 J8 \Pitman estimator, 皮特曼估计量
0 S8 U% A2 D( }) w0 r8 l6 kPivot, 枢轴量
9 G7 A- \/ Y7 y+ a. p7 M* @Planar, 平坦
7 {$ V7 j( i+ q+ l1 D' v; k! q" `Planar assumption, 平面的假设
& w1 J0 N2 m& |; }8 B* mPLANCARDS, 生成试验的计划卡" M" Z9 y( c6 r3 ?
Point estimation, 点估计
' t4 L5 [0 Z# r. v, EPoisson distribution, 泊松分布
% y- |* g4 ~, r2 }Polishing, 平滑
8 B: F, i, b+ r; mPolled standard deviation, 合并标准差
9 `: o1 q% d& K; x( E w( APolled variance, 合并方差
p' u. T+ d) YPolygon, 多边图0 \, ^6 r. H, ?6 m2 f( R9 S; h2 x# J
Polynomial, 多项式
8 q$ d. C' q, _Polynomial curve, 多项式曲线1 l7 f# }7 ]) r" F: s% _' W
Population, 总体
$ k1 w* j% T8 V+ i" {; a! z( O5 i' w+ iPopulation attributable risk, 人群归因危险度6 N, n- M4 y9 s% Q% A; p5 ~$ E9 b
Positive correlation, 正相关) O3 j' x$ p$ I* ^8 \0 E# s, [# g+ S
Positively skewed, 正偏6 G3 h- r- q+ o! N8 ^
Posterior distribution, 后验分布
5 [5 m: }( e' O+ P" E pPower of a test, 检验效能
9 A' R# O4 T6 H* HPrecision, 精密度
8 Y h9 d+ D$ l. J EPredicted value, 预测值
+ w' i- ]1 s7 S0 W- qPreliminary analysis, 预备性分析$ u* c M# c: c" m0 q. B
Principal component analysis, 主成分分析
/ q$ r& q+ t" _8 q% Z7 SPrior distribution, 先验分布. [$ x! D! ~( D9 A
Prior probability, 先验概率2 m' I: h# |5 X% t( M- Q
Probabilistic model, 概率模型( h5 ~: R/ a: f( {
probability, 概率
0 B% Q2 k5 p3 W+ F/ c7 [- V5 XProbability density, 概率密度
: }) R2 s3 {6 [- KProduct moment, 乘积矩/协方差
4 x) P+ y. x) B& N1 M0 Q; w- x' gProfile trace, 截面迹图
: Z% m$ R1 e' H( YProportion, 比/构成比
, l% D2 A) k8 _+ k6 J/ SProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
T( r# A: N. {% Q9 b. G' i* m4 FProportionate, 成比例
, P k0 V4 l. LProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
+ T5 ?" P0 `; ~5 JProspective study, 前瞻性调查
9 b% w+ V5 a& C2 R7 e' q4 O, }! uProximities, 亲近性
4 W2 E/ b5 k; J3 zPseudo F test, 近似F检验
, R9 B; g: Q V4 q2 QPseudo model, 近似模型. @& t4 f. z+ }: m- r$ W* O7 g
Pseudosigma, 伪标准差
; B& I8 P) L9 r# Z8 EPurposive sampling, 有目的抽样
/ h0 M& s, L# k- L9 FQR decomposition, QR分解- L2 m$ ~) f% K* F6 ]
Quadratic approximation, 二次近似1 G+ C( _; h0 P, q5 h1 u/ s
Qualitative classification, 属性分类
( h9 R- Z! T6 ]; W$ aQualitative method, 定性方法
: ~9 G k/ o0 E3 j+ |0 I+ aQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图2 O/ V! R1 G5 d& }# L1 x# A
Quantitative analysis, 定量分析- M6 N- ]2 q; q
Quartile, 四分位数
) d1 U" E8 V1 T& k8 HQuick Cluster, 快速聚类
, J: o$ o+ S7 n) m3 Q2 Z- S' ^! oRadix sort, 基数排序
3 X* I2 z6 _/ ARandom allocation, 随机化分组7 H0 ^3 z$ Y& D% g3 J# W, ~
Random blocks design, 随机区组设计
) s) v& {+ g; E6 z* y& z. YRandom event, 随机事件2 j2 Z- a2 @2 O# k3 U& w/ N' m
Randomization, 随机化. Y! n6 V; G5 Q: x* }% G1 M: O
Range, 极差/全距9 j1 Q9 }& g5 _3 n
Rank correlation, 等级相关
! F/ w6 U) f& J$ Y9 E& B2 ^3 ?Rank sum test, 秩和检验
3 X* V5 O, t; T5 |, G+ x. S! tRank test, 秩检验
, D: `( _8 i9 {1 G8 `9 N! \- q% ZRanked data, 等级资料4 |2 q3 j: `; [
Rate, 比率
. W& z7 s6 r* n- E) Q; ?' ~Ratio, 比例+ _ y* c9 ^1 |. j) E$ n& p8 {
Raw data, 原始资料
: ^7 N" G2 d3 \ cRaw residual, 原始残差
- V6 v& x( @2 `$ S( SRayleigh's test, 雷氏检验& C7 K6 p0 Y# q# v2 P
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 5 v e& V- M8 G2 r
Reciprocal, 倒数
/ x2 N% ]- C2 w' s% a: h. ]Reciprocal transformation, 倒数变换
" ]2 x( U5 Q' t; v) E# eRecording, 记录
, K- {; T. a: b! PRedescending estimators, 回降估计量
: p5 L! l6 J1 ]3 uReducing dimensions, 降维1 W* P5 L0 J7 w
Re-expression, 重新表达
5 s, {& P9 p8 Y, z' ^1 I5 [Reference set, 标准组
0 X7 i5 _3 G4 P& oRegion of acceptance, 接受域
, B/ J! o6 Z$ f* s" p" J" R* qRegression coefficient, 回归系数
L; V! |4 Z1 A6 Y3 KRegression sum of square, 回归平方和
; m6 p* I; F( I2 B3 g- [Rejection point, 拒绝点
) p3 X# f$ V/ E+ W* gRelative dispersion, 相对离散度
7 e% y `8 P A l' @' _Relative number, 相对数
3 u; ~) o8 b$ H% w* v6 [Reliability, 可靠性
. J% M/ X$ M: P! F7 A) ?: V( iReparametrization, 重新设置参数/ h q( B. U0 f# P9 o
Replication, 重复
% \$ i7 r {- ~& E6 M5 aReport Summaries, 报告摘要- a1 a2 A2 }- B$ W
Residual sum of square, 剩余平方和
! |" k9 T8 N; O5 N0 z- DResistance, 耐抗性: u4 V7 P% C( D& `/ A' {
Resistant line, 耐抗线
/ J8 V# t$ L: F9 x: [% f8 `- qResistant technique, 耐抗技术) c2 q- q+ V3 e* c4 f) W
R-estimator of location, 位置R估计量. c% B+ [7 G$ I" Z- \ K5 L
R-estimator of scale, 尺度R估计量
3 e/ @, \. f6 R6 gRetrospective study, 回顾性调查9 k8 y2 G# p& R% H
Ridge trace, 岭迹
& q) S3 u7 l# G3 nRidit analysis, Ridit分析! R+ O. @. M8 q7 _7 z& i
Rotation, 旋转! ?; F {% B) |8 I
Rounding, 舍入4 ]9 H1 f$ U3 _5 [0 O$ Q) k6 c9 l
Row, 行
1 M7 ~7 z3 ~* ^, I3 ]: h) R# GRow effects, 行效应8 G3 x/ _; [8 w; p7 G9 @7 ?
Row factor, 行因素
- x+ P: p! ]9 k( E0 G1 v4 X9 N$ zRXC table, RXC表
; Q- U% P# O& K) q+ P: a F( jSample, 样本; Q; n1 }! H/ C$ `
Sample regression coefficient, 样本回归系数
! \% _/ `* S6 d9 w$ l7 N4 _! JSample size, 样本量3 R; @/ b6 y$ r& J/ e
Sample standard deviation, 样本标准差
- S2 { B+ z6 iSampling error, 抽样误差
x! g! T2 V" h7 _8 eSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包" f' ?, ?1 o: x1 K
Scale, 尺度/量表1 j% e' B R/ W, |% H7 h
Scatter diagram, 散点图
: A+ ^: e, E4 D- ISchematic plot, 示意图/简图
9 n) b$ p& d1 u. _' r) vScore test, 计分检验/ B6 A& l8 L* V# e
Screening, 筛检
6 _# g$ X. ]1 W4 f1 g# VSEASON, 季节分析
2 ?) h/ U+ \( P7 O, N1 G( V. tSecond derivative, 二阶导数 L7 P8 g8 q! l& T
Second principal component, 第二主成分
# v, ^0 t7 W. U3 jSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
$ s2 x! q6 M1 Q6 R1 TSemi-logarithmic graph, 半对数图 x# L! q$ m0 ~8 H6 p; }
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸; y9 V- u1 s7 M" M! N% M* i; k' u
Sensitivity curve, 敏感度曲线
6 l$ G# z% w ESequential analysis, 贯序分析
, g: F0 }. }3 X+ z) v1 d3 G9 M' D' PSequential data set, 顺序数据集
9 n; c$ ?$ m8 V; L; _Sequential design, 贯序设计4 y& } ?9 ~3 n. S2 f! k* s/ \
Sequential method, 贯序法
: ?& b# S) P! X8 b1 T. LSequential test, 贯序检验法
9 Y2 v, J' s A1 i |. e1 ASerial tests, 系列试验 s: ` V9 q) `: a2 }
Short-cut method, 简捷法
. D5 s$ r X/ `7 B6 sSigmoid curve, S形曲线
& u* l- `7 G4 ]Sign function, 正负号函数; }+ f! N+ f% E: E
Sign test, 符号检验
' m8 |+ K. J' o+ O, h* S! vSigned rank, 符号秩
/ R. V, F* w- c+ \; Q, [ eSignificance test, 显著性检验
( j% d- P1 y) B6 U8 N9 V2 i( JSignificant figure, 有效数字% A) g; N6 `+ V# p5 U
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
( K1 K: t5 c) a& w; uSimple correlation, 简单相关
c* p0 _: O: N1 i6 eSimple random sampling, 简单随机抽样
d" U6 a& c- F) a4 O+ r* B9 f, OSimple regression, 简单回归
6 L1 j. Q$ c( A0 m& Z4 nsimple table, 简单表
+ z& S7 M. q6 r. q) ?7 JSine estimator, 正弦估计量8 D% ]* \* a6 ?; K& v. Y8 X
Single-valued estimate, 单值估计1 d) T* N$ ~ V- S
Singular matrix, 奇异矩阵; {2 X# L, k8 V4 H+ m# d
Skewed distribution, 偏斜分布9 t' u9 I% p+ r) r
Skewness, 偏度& |9 G6 D& j* D7 P) K
Slash distribution, 斜线分布
5 T y' n( n- p% LSlope, 斜率# |3 ]8 m- F& W7 ?
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
& b- B" U- n, ]! s# r' ~& c& gSource of variation, 变异来源
: M) g( x( q& F; m& T' r% I$ a' aSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
2 v T1 p% o% D: vSpecific factor, 特殊因子1 I6 C) @; I( b
Specific factor variance, 特殊因子方差
! C9 M8 f. A$ JSpectra , 频谱
/ O3 |6 o# H: ]6 `3 n8 O% bSpherical distribution, 球型正态分布0 s5 U Z7 f$ F1 R1 `
Spread, 展布' G; u) {5 Z# V4 G5 j
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
P* A- N! w S$ L* S, HSpurious correlation, 假性相关; l4 E- |+ \7 h
Square root transformation, 平方根变换3 n' A1 i* ]# ?0 l5 u
Stabilizing variance, 稳定方差
' p. N1 _ P8 B7 w1 nStandard deviation, 标准差
" w# Q$ o! s1 \# G2 F& {Standard error, 标准误
2 T5 ]( |' G$ s& e9 \4 RStandard error of difference, 差别的标准误
- A$ `, b' J4 {3 yStandard error of estimate, 标准估计误差9 W9 A- O" a) V$ y# _" _ U
Standard error of rate, 率的标准误
$ @ J: V- B/ k7 q o$ D3 N3 s/ lStandard normal distribution, 标准正态分布
6 w. Y# L: }7 J8 @Standardization, 标准化
1 o5 L6 g' r8 O7 r5 R9 VStarting value, 起始值. b7 T' q+ s/ l$ S9 V+ v
Statistic, 统计量
* e* I; ~ T: FStatistical control, 统计控制
/ g* q; A: Y1 b; ?Statistical graph, 统计图
) T. n* M4 W, O! |- tStatistical inference, 统计推断
0 \7 b* F! k% V9 _' J% e& tStatistical table, 统计表
: L! `+ O! O8 M2 h8 mSteepest descent, 最速下降法9 ?% ]6 u5 ?8 l* w9 ?
Stem and leaf display, 茎叶图
$ e; }8 T; e2 y" ^, _, @: J0 Q; v# nStep factor, 步长因子
; }" m, _! u9 f$ rStepwise regression, 逐步回归2 _8 y% K9 ?2 C5 ^4 n" x( O% a3 j
Storage, 存
( |; E& I, @1 K1 Q7 LStrata, 层（复数）
% b7 i; | j2 t, {Stratified sampling, 分层抽样
4 k1 R4 E: D$ J4 w& g- DStratified sampling, 分层抽样) ]3 j3 z B5 C& i1 \/ v" _7 D# B
Strength, 强度
& z7 n" V$ D6 l3 x8 b0 p$ m: zStringency, 严密性6 l9 r! K- Z* ]
Structural relationship, 结构关系
/ V; A7 b$ p# J uStudentized residual, 学生化残差/t化残差
, k' U( e; Y7 _' |Sub-class numbers, 次级组含量# v, n% E7 h. K# m) J6 @/ {8 f
Subdividing, 分割
9 s5 ~# \. |% {+ j- _5 j* i1 E. y2 CSufficient statistic, 充分统计量3 y! `: [3 U5 Q! _9 o4 e$ s& @0 \
Sum of products, 积和 R: X2 y/ N! t' I3 y
Sum of squares, 离差平方和
8 v; a% B, R& g# XSum of squares about regression, 回归平方和
6 r/ t# N' i0 p. U' F8 z' ZSum of squares between groups, 组间平方和
* d% o8 I# X" qSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
! n& X( i2 @( a' b1 e+ T( d/ `3 XSure event, 必然事件
/ l( l; m8 b2 [- y; F& ?Survey, 调查
' J& z8 Z2 l8 \* e5 ^0 o+ c8 JSurvival, 生存分析
* K) J# c8 c, x9 zSurvival rate, 生存率
* o8 v) S# b. X, [% BSuspended root gram, 悬吊根图4 x4 e' [7 m- L0 c1 H' m$ j
Symmetry, 对称/ c. _, m' ?. x/ _0 ]5 |
Systematic error, 系统误差
3 c- M; m3 v, |& i4 J9 d$ G0 RSystematic sampling, 系统抽样7 ?' I: b8 j5 `* c
Tags, 标签$ W9 S# N% L; {
Tail area, 尾部面积8 |$ l/ g) K% H# l0 P5 B3 P
Tail length, 尾长! y) Z& S( A I, D) x% E6 d- ?
Tail weight, 尾重" l% i9 L; Y/ q' ^" l2 c
Tangent line, 切线
- @. H) ]# r1 v$ @1 r! MTarget distribution, 目标分布
- V) G" H/ Z% i. T2 Z# iTaylor series, 泰勒级数6 l z& n) f. m9 d- e2 U- U
Tendency of dispersion, 离散趋势
! f5 t! |2 G/ Q# U3 S) bTesting of hypotheses, 假设检验
6 s# K" r9 ^+ S: ~$ G$ h5 _9 dTheoretical frequency, 理论频数& E/ ~0 t2 S1 X6 n- [
Time series, 时间序列
1 P+ |% m! J |Tolerance interval, 容忍区间
) c; \9 r7 y5 \8 tTolerance lower limit, 容忍下限
q# A% i p# u9 S1 D1 _Tolerance upper limit, 容忍上限' A' W( U) o0 @. Y( W9 q
Torsion, 扰率
5 t9 c) U6 ?2 K% |: KTotal sum of square, 总平方和6 e3 ^ Y) k, D, R5 \2 b4 e
Total variation, 总变异' a4 j9 _+ O" u) s+ ?* @; J ~
Transformation, 转换
% R4 Z O" e4 LTreatment, 处理
. _4 M* ^* \- V; L: mTrend, 趋势
8 ?( i g: a% S+ d- R' ?, lTrend of percentage, 百分比趋势
& {- \+ T4 N8 Z. x/ L( j: BTrial, 试验5 O l3 k# s# P5 Q5 c9 t& A8 k
Trial and error method, 试错法/ ?' [' Q* r0 W5 A u$ E" T; j
Tuning constant, 细调常数# m9 }# e( w& A9 k4 G4 F
Two sided test, 双向检验) t9 f: [0 x9 |/ P8 I& I* P
Two-stage least squares, 二阶最小平方! S' s* T! M& U2 K: S2 O
Two-stage sampling, 二阶段抽样
& H9 T" L6 z6 E+ n" WTwo-tailed test, 双侧检验9 f, r& |, d% V' D
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
2 K) P. d% q, s6 jTwo-way table, 双向表' V6 x T. ]6 `: D$ _3 F t4 @
Type I error, 一类错误/α错误
5 w/ `7 K" _8 w. Y( w" j. bType II error, 二类错误/β错误
, j! J! A! u9 XUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
4 a5 _8 {' Z1 F5 WUnbiased estimate, 无偏估计; v3 z& o+ x7 m: L' `2 L
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
" a1 m2 j# v6 v0 U- P; G8 L7 oUnequal subclass number, 不等次级组含量
# b' b) r: A- C- ~) J( o8 Y- } V2 {Ungrouped data, 不分组资料
o4 g9 x1 g& }# xUniform coordinate, 均匀坐标8 I: O2 Z8 d# `" w# B6 K
Uniform distribution, 均匀分布0 `5 |: l# W3 j0 j: u
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
) u* b( s* ~( u4 e# j, L, nUnit, 单元
' r9 n* J2 f9 SUnordered categories, 无序分类
( p1 I- ?& `8 A' A2 O0 V' M; rUpper limit, 上限
% k3 e8 V$ R. {+ Q# o* ?) QUpward rank, 升秩
1 d! E. n, h& g. N- lVague concept, 模糊概念
8 d( J. A$ ]5 T& oValidity, 有效性 z3 F+ V& g ^* M" z5 |, b
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计+ f, L" C3 _. ~
Variability, 变异性, j2 x) m& s) ^" k Z
Variable, 变量) M9 f7 m% L. @5 L4 j
Variance, 方差
9 P q1 F# J& D( |' {Variation, 变异
; t2 Z" H/ u' hVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转& u; V0 G5 w9 G% O: D
Volume of distribution, 容积" b- X+ {0 _; [4 a* f
W test, W检验( L7 R4 m- ]1 s9 p. ~
Weibull distribution, 威布尔分布
7 @, q& N1 m, N6 I2 I) EWeight, 权数
+ y$ n" p. d- {& |% V$ iWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验" u6 Q, T3 j5 U' M4 {! C$ R
Weighted linear regression method, 加权直线回归5 X/ w+ Z. j8 F# n+ K1 c0 B3 h
Weighted mean, 加权平均数) A+ A% V, j9 l# R
Weighted mean square, 加权平均方差! y$ F" X, p& K3 Z8 A& k* [
Weighted sum of square, 加权平方和& `+ u9 C& j0 r# D
Weighting coefficient, 权重系数, R1 C7 n3 o$ \
Weighting method, 加权法
+ i5 H- `4 a6 @( F6 ]7 H: M' FW-estimation, W估计量 U4 f( D4 b; B+ B
W-estimation of location, 位置W估计量
, A6 I" j+ ]# x0 A* B! i& s( aWidth, 宽度' q. c+ `# i6 C& m4 {
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验$ a5 Z. \: r+ u" ~1 @: S
Wild point, 野点/狂点2 G4 s( Q& Z* R' b) J
Wild value, 野值/狂值& w! v: ]1 N& S( A
Winsorized mean, 缩尾均值- G0 Z- M% c6 \% H5 J3 C) w8 B, O+ E
Withdraw, 失访
3 ~8 d! m& y4 N: @( ~Youden's index, 尤登指数* ~) a: H5 Z/ L! L/ Q
Z test, Z检验# @- k' J: |( H% d, E: C6 U
Zero correlation, 零相关! p; m* Z1 G$ R
Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
