|
|
Absolute deviation, 绝对离差" `! _* [# |0 P+ E! J
Absolute number, 绝对数& Z# g8 E0 Y/ ^/ a$ f% w( i! Y
Absolute residuals, 绝对残差: H, |& p! q7 O0 R
Acceleration array, 加速度立体阵* y6 i: s6 ^2 T! F: O
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度) `2 E6 p6 y4 z% Q
Acceleration normal, 法向加速度3 r$ u2 @, X2 R
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
) ^6 A4 h5 p# Y+ h5 E4 k bAcceleration tangential, 切向加速度
' A8 S# K2 S2 @. u9 M AAcceleration vector, 加速度向量
, G) v0 Z3 T* U: C N5 M xAcceptable hypothesis, 可接受假设
; w% [8 E5 ?" s. M" c6 AAccumulation, 累积2 u* i/ v$ ~6 H" V3 h
Accuracy, 准确度
$ v/ |9 M0 N8 _Actual frequency, 实际频数
J0 z7 E7 w0 J# RAdaptive estimator, 自适应估计量! b# t8 M3 ]; E I5 V- `
Addition, 相加7 c5 F: E) l/ b# L4 k
Addition theorem, 加法定理
y- _# h9 |7 G( IAdditivity, 可加性( N1 N" A( X/ ?: P- i9 e7 _% N
Adjusted rate, 调整率8 o: L9 `: {% Q7 |1 R* S$ Z
Adjusted value, 校正值" Z) }3 p3 n! r; f
Admissible error, 容许误差. M1 n% p% n* W) c6 G* l% P4 ?" J
Aggregation, 聚集性 j& Q( c8 ?* M5 `+ o- p7 }+ g
Alternative hypothesis, 备择假设! N3 t4 S, V3 c7 v" q0 `0 r
Among groups, 组间
' l) a8 ?# o% \: ~Amounts, 总量
/ r' a9 g Y8 YAnalysis of correlation, 相关分析
% a, Z, z* j B+ l/ ]Analysis of covariance, 协方差分析$ H. I: A# F7 ` P8 l* G
Analysis of regression, 回归分析
; h4 Y4 n: ~9 b' J( m/ nAnalysis of time series, 时间序列分析8 ?' p- k1 y2 Y6 |) @& Q- A3 P
Analysis of variance, 方差分析; y) V( d. [( `
Angular transformation, 角转换5 ^ r* ^% R" o& m* h
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析$ t" p! ?1 T( S% U
ANOVA Models, 方差分析模型( D) y- J7 K3 N5 `4 w: K# d
Arcing, 弧/弧旋# Q, a& ~- y) J7 [ c' Z
Arcsine transformation, 反正弦变换# C T: w$ m' j: A) H
Area under the curve, 曲线面积
8 t% F% N5 j5 t/ h) cAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ( y3 X1 V( _1 S2 ~, {& O
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
' O0 j& ]4 d b- W4 _/ ]# ?Arithmetic grid paper, 算术格纸
$ ]0 B7 O! v: Z" U- hArithmetic mean, 算术平均数2 X8 V* V1 D+ ~7 ^# n
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
: m3 n& ?1 h$ V- C- w nAssessing fit, 拟合的评估( N& s: S: |5 M5 h% s
Associative laws, 结合律
; l; l5 [; u0 L8 |* F: M' ?Asymmetric distribution, 非对称分布% h0 T7 G- @& Z( b* H& C- U
Asymptotic bias, 渐近偏倚/ h# `: m2 Z" n5 u- ~
Asymptotic efficiency, 渐近效率
+ H# G+ ]" l. k1 q( w7 q) |& Z7 cAsymptotic variance, 渐近方差
) L# i8 H* O" FAttributable risk, 归因危险度
! j7 B/ d) A. U3 B5 F8 FAttribute data, 属性资料
9 n2 e# E4 X. e6 S' O' MAttribution, 属性5 b1 m$ B2 t7 }1 R& t* O* s
Autocorrelation, 自相关
7 v |: ^# K% A, g6 R3 Z! UAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
5 ~, L; p9 Z* f; GAverage, 平均数. I* Z2 A7 W h2 p% C- {, m
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
$ i% K# g0 o& ?+ \Average growth rate, 平均增长率" J; d7 B) l5 I4 F6 s# T2 T
Bar chart, 条形图' Y7 I( l: Q# D/ f4 }9 P7 p
Bar graph, 条形图
6 N5 r l! ]; E3 [, ^1 u9 M' f& ?* T3 dBase period, 基期
5 n) ]7 }2 w3 R1 ~2 VBayes' theorem , Bayes定理
) z6 X% G5 \! z* ` fBell-shaped curve, 钟形曲线
/ O% _) F& U' X- y' E: fBernoulli distribution, 伯努力分布! L$ L. ^/ L, a. E
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
* O1 _5 J' g! n' G0 T" `+ k4 QBias, 偏性" t" A5 ]3 D, S2 B$ v& E
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归3 J6 ^5 O/ O- ]- H; K3 \' w
Binomial distribution, 二项分布
/ C) B1 g$ Z s( z. RBisquare, 双平方
. X9 x" \7 W0 IBivariate Correlate, 二变量相关
6 V. J. G% y& @+ O/ J* sBivariate normal distribution, 双变量正态分布: M# y* M* j0 r4 X
Bivariate normal population, 双变量正态总体( ~. @; }2 q8 f4 X, v0 E' M* T. }
Biweight interval, 双权区间' `0 P% ]" v1 O
Biweight M-estimator, 双权M估计量/ {* {3 y0 v6 |! H7 ?
Block, 区组/配伍组# ]; o" z; I% Y! @. T' N
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
3 A4 ~* ~; r, yBoxplots, 箱线图/箱尾图
, P3 M: U- h' F7 U0 N% i3 OBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
- I: Q9 g3 d+ e5 J zCanonical correlation, 典型相关2 E1 H1 F3 o8 R) n& y( Y' I
Caption, 纵标目
( R5 I, I Y& d& @Case-control study, 病例对照研究
' m* b- J" [" PCategorical variable, 分类变量
: e% a+ w' b X; U5 z$ oCatenary, 悬链线# G2 C! ?2 j# ?, R5 D
Cauchy distribution, 柯西分布
/ z' P9 X) s5 a5 mCause-and-effect relationship, 因果关系
! O; u: S' j" U- NCell, 单元* M; R& `$ ]* ~+ C0 e# g8 a
Censoring, 终检6 y; b, u/ ~$ |% o. e# [. X, C3 c
Center of symmetry, 对称中心
$ r5 @2 }1 D) ]$ O( h' ?" UCentering and scaling, 中心化和定标2 Z5 t4 b' G" {0 K7 ]: _7 o3 R- A* N
Central tendency, 集中趋势
3 k( Y: H" }' v" n, nCentral value, 中心值# V- c) x) b. l: Z( q& n$ ]( m
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测% |5 \2 u* Y& b; u: Z, W
Chance, 机遇
4 e& q/ c2 j/ t3 FChance error, 随机误差0 O! H* N3 o: Q7 }3 ?; {9 k2 J, x [
Chance variable, 随机变量) O0 B2 ?7 p+ b r( {7 k; D
Characteristic equation, 特征方程! X: o5 z+ C/ x0 e. S
Characteristic root, 特征根% U, k3 K1 M& x: C
Characteristic vector, 特征向量7 p6 Q8 O- q& |4 ?! P+ n
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
0 e, c+ {" A5 Y- E+ y( M6 MChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
9 R' ^& X! X3 _Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
5 R0 ]. f- \! U) B& C; ^Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解0 }8 d: V' a/ h" y; f8 f8 T$ U
Circle chart, 圆图 5 Y' n$ b" G$ ?5 }! a9 d+ ~8 v
Class interval, 组距
0 J. c+ T! j, x* R1 k; HClass mid-value, 组中值
4 @8 s) ^9 n. i3 ]3 ?' y8 C" TClass upper limit, 组上限
! C' Q3 I$ F! f% L2 SClassified variable, 分类变量* [* I8 p0 J+ w c* Q+ b
Cluster analysis, 聚类分析
* O0 v; N+ `% J+ L, s9 `Cluster sampling, 整群抽样
" W# n6 }0 ]' Y& A9 A- fCode, 代码1 W! c+ m2 G+ g
Coded data, 编码数据# J' x- V/ j7 l# R( y7 c6 }" t
Coding, 编码; j+ f" N7 _3 f: g4 @# W4 s" P
Coefficient of contingency, 列联系数
* p6 p0 e4 t1 _Coefficient of determination, 决定系数2 F) t+ `4 v I$ Z, [9 M( K
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
! s0 R* i) h# V2 `/ Z% z- l) P R( [Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
& a+ B5 G7 e: ~. N& A! ^' A" Q: CCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数7 x; ]0 m, q2 f8 Y# T* |; o# [5 v" j
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
* C6 N+ F0 B( Q1 N4 u7 s2 {Coefficient of regression, 回归系数0 P( W, L7 ?3 ~' O* k. |9 Y6 d2 I* c$ b
Coefficient of skewness, 偏度系数
: e# o* u* d* J1 pCoefficient of variation, 变异系数1 r4 u8 Z% x) T5 b$ |! F6 M" a
Cohort study, 队列研究+ B& S+ i2 T `; {
Column, 列5 P+ C* R6 Y, H O, F4 S
Column effect, 列效应
! Q1 N+ g4 i8 U b9 b1 PColumn factor, 列因素
/ q* P' p. C- T: i0 R7 xCombination pool, 合并1 ^- _2 x2 w9 m
Combinative table, 组合表
' ?1 ]+ k6 M% V. eCommon factor, 共性因子
; K2 F1 I$ `+ `5 V! b( \Common regression coefficient, 公共回归系数
9 E9 n4 Y6 {7 c# ICommon value, 共同值
2 f7 ]& b' P. b- t% dCommon variance, 公共方差+ u7 I, X& X5 n% v' n
Common variation, 公共变异
L; J5 `8 C7 p$ y+ a: eCommunality variance, 共性方差! w) {9 E( ^# P6 e. o5 z
Comparability, 可比性, |2 A: f& J* m1 T+ J, L2 V) |: D
Comparison of bathes, 批比较' L; H+ H/ y4 w' i
Comparison value, 比较值. F( K3 }2 ~9 G, L7 K& F: [- X3 Z
Compartment model, 分部模型4 A5 X2 p7 v0 P, z+ _* S* W/ c
Compassion, 伸缩
# t* ~# W7 M% K) w/ U! LComplement of an event, 补事件
6 t8 k+ n6 w qComplete association, 完全正相关' `$ _$ n9 z: @" a, z% \- }, L
Complete dissociation, 完全不相关
7 k" c/ Y. R4 j) t5 k& xComplete statistics, 完备统计量 X8 u+ D$ I; m1 ~1 P9 a( k
Completely randomized design, 完全随机化设计- l# O } x2 Y9 i: E
Composite event, 联合事件
" ^' J/ P9 {# \5 ?8 mComposite events, 复合事件
' d% T7 r7 d) ~) Y; ?4 s, ?1 `Concavity, 凹性
. y; m) x: B( S s) s" j( rConditional expectation, 条件期望
: y6 u- J% Q, u9 ^# [) OConditional likelihood, 条件似然5 q4 v r: K8 B% d- |7 X M q! T- l
Conditional probability, 条件概率+ _& ~) m0 k0 u- v3 @0 ?& I1 F
Conditionally linear, 依条件线性
0 v! V; k$ I. q3 b5 [Confidence interval, 置信区间
: w; x- h- R1 x! E! E8 IConfidence limit, 置信限. T1 k/ A% S0 j6 b
Confidence lower limit, 置信下限: }6 H+ l- p- h P. v, W4 V
Confidence upper limit, 置信上限
4 R4 ?" a% d! E" j; Q7 T# K; zConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
5 D0 G, N' p4 x+ Z2 B) nConfirmatory research, 证实性实验研究
; n. n1 u7 o$ A5 l4 @+ V/ y# ?Confounding factor, 混杂因素
3 Z% A5 j7 q' s- L) K5 `6 V0 _Conjoint, 联合分析
0 I, H: N$ M# y+ kConsistency, 相合性& q5 R+ X. Z* @- N: p6 U3 G1 H
Consistency check, 一致性检验
0 z: Q9 Y: P2 ~* @Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
6 j K" a5 T9 Y9 v/ U) {Consistent estimate, 相合估计1 `& W, r4 u$ d* B
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归( A5 Q3 c. M s$ A
Constraint, 约束, i$ f a5 ?8 e( X
Contaminated distribution, 污染分布1 O# z" |3 Q0 F" Y/ ?! L, s5 r! v& T
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
7 G) B/ f! w, `4 [) c* [4 hContaminated normal distribution, 污染正态分布0 E: q" M& x5 } s: ^* Q
Contamination, 污染/ Z$ w3 D0 q4 q0 d# _; s
Contamination model, 污染模型0 D. ^7 K1 h+ s! _/ d3 i
Contingency table, 列联表
5 X7 h' K+ ]7 R1 s$ XContour, 边界线
7 s4 d, z1 b8 I- QContribution rate, 贡献率9 G- e0 Z, ^, @# X _. C4 j2 J
Control, 对照
4 J; b, K) U% s$ ]2 ~% SControlled experiments, 对照实验
1 H9 f2 d( m/ p& i B: |; AConventional depth, 常规深度
$ G2 Z. I$ l+ ?, d i z: QConvolution, 卷积
5 b9 P9 B2 Q$ K7 [ T! w, T/ ZCorrected factor, 校正因子
0 P) V& I& W( O9 aCorrected mean, 校正均值1 A R! x1 U" Z4 C& n" r
Correction coefficient, 校正系数4 \8 F1 i/ s6 f3 Q1 J
Correctness, 正确性5 v1 k; K# B* ^' r
Correlation coefficient, 相关系数: v; P% W/ D6 [4 t6 e$ b# x( x+ m# h
Correlation index, 相关指数
1 D2 c' }0 J+ t- D4 f5 m; X3 dCorrespondence, 对应
% y9 _# ]& A1 J% [& bCounting, 计数7 o; S! ^( c6 G5 G' S% B
Counts, 计数/频数
, C9 Z$ Y0 t# s( RCovariance, 协方差
2 c) G! J2 W' u+ X3 n: o8 jCovariant, 共变
+ ~9 Y2 r# I3 j: [ S( ~, @, @' N" jCox Regression, Cox回归3 Z/ Q0 F" M/ {2 \& C* d
Criteria for fitting, 拟合准则
" X! B/ d+ U" C5 LCriteria of least squares, 最小二乘准则
2 G& e% F4 g5 c5 V; {& @+ `9 FCritical ratio, 临界比) \' x6 I. o4 E: G
Critical region, 拒绝域
; P, }7 J/ I9 W; S& z- BCritical value, 临界值
( `% D. C( Z$ j, |6 ?& r9 kCross-over design, 交叉设计
9 U# z3 x; E7 _4 ECross-section analysis, 横断面分析% ]6 s6 W4 ^8 Q* A6 C, I' _
Cross-section survey, 横断面调查
( f5 u6 r- y; Y- SCrosstabs , 交叉表 ( j2 x. i2 _, ^3 U
Cross-tabulation table, 复合表5 a4 f3 ?/ l3 C( [* Q
Cube root, 立方根
" g' R) i! r4 H$ t1 I2 |Cumulative distribution function, 分布函数7 l7 `; M; I D4 h' Y! E# Z
Cumulative probability, 累计概率 Y. G$ M [ B0 {+ o
Curvature, 曲率/弯曲# Q- X. O9 v% r; c; l3 ]3 c$ r
Curvature, 曲率
# @5 V: E1 k( O5 J5 h& }" PCurve fit , 曲线拟和 : g7 h: x, s9 m& _
Curve fitting, 曲线拟合/ t- R/ U* `5 {4 n- r- H P
Curvilinear regression, 曲线回归 ~: Q3 O4 b& n5 j
Curvilinear relation, 曲线关系
9 I% j) b- V5 F K8 YCut-and-try method, 尝试法8 S; ]8 f4 y$ p6 E! o
Cycle, 周期
" g. ~5 v5 @6 l$ A4 V7 U+ }, ECyclist, 周期性
# r/ t' q$ g& E7 jD test, D检验
* \9 {5 ~0 y B1 M. {Data acquisition, 资料收集: Q ^ h O) g: _
Data bank, 数据库) H9 _0 X+ F( b$ Q% @: ]9 h
Data capacity, 数据容量7 j! P7 c0 m2 L9 O8 j
Data deficiencies, 数据缺乏6 I" t$ B: b; |
Data handling, 数据处理" V- I( R7 g9 v* g4 R6 r
Data manipulation, 数据处理
6 |4 ]: I! G9 p* |" `Data processing, 数据处理8 u: p" G9 ^) O: F. g
Data reduction, 数据缩减
! |5 X$ x2 O! u, `( F2 k( _Data set, 数据集
- I$ T' i- z8 w i vData sources, 数据来源: W8 t9 F! J1 E
Data transformation, 数据变换4 J, C- U2 I/ D# Y( g P
Data validity, 数据有效性$ o& g* o# t" ^4 n; {. x! E! U& ~' ?
Data-in, 数据输入
! N: Q) ~: q0 `5 E, `( }Data-out, 数据输出) D1 x5 i' ^# O+ G, ?" }
Dead time, 停滞期
b$ q* P4 |, wDegree of freedom, 自由度, Y7 x7 V1 v, c; J0 T4 c, y$ [$ A
Degree of precision, 精密度
) r& W2 V. n- \0 \' Y3 c: q! xDegree of reliability, 可靠性程度
# U, {; W2 ]- k' M- nDegression, 递减
! q( c2 d. X# f$ f! g, Z- S2 A. r. fDensity function, 密度函数! P+ S; K2 x. s/ g
Density of data points, 数据点的密度5 R* G7 t; n! u1 f0 L
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量5 j) D9 Z7 {, j! Q' R
Dependent variable, 因变量, ^$ S( l. c" e- `
Depth, 深度
+ f' n9 W: Z5 ~- ~. TDerivative matrix, 导数矩阵0 t) I( V4 D5 i0 B
Derivative-free methods, 无导数方法$ o) v; @& o# ?" m* Y, b# S- _
Design, 设计
9 Q! b; Y: | q2 i2 ODeterminacy, 确定性8 K* c! \! T$ g2 M4 P. j1 i
Determinant, 行列式
' ^9 ?, | w! J! O) wDeterminant, 决定因素' K6 K' N$ V b; A5 o, Z
Deviation, 离差
" q3 w( J/ j* G& {) ZDeviation from average, 离均差+ c2 o& j. D/ t* z$ U6 y
Diagnostic plot, 诊断图4 W! b3 g' c0 _' N2 e
Dichotomous variable, 二分变量
, ?8 V: d: d1 u5 n! W$ @" w2 v7 HDifferential equation, 微分方程
7 I) ]0 T8 E$ \# q Z3 rDirect standardization, 直接标准化法
( U+ [2 a1 U) a; j7 nDiscrete variable, 离散型变量1 U* c$ m. l3 L' Z1 H5 B5 Y/ c* ^' y
DISCRIMINANT, 判断
1 Q& A7 e# M+ BDiscriminant analysis, 判别分析) |+ z' o2 M) D2 ?* Y7 `
Discriminant coefficient, 判别系数
9 n7 }' F! X) kDiscriminant function, 判别值
4 R2 d1 W- [9 kDispersion, 散布/分散度+ i& y" V1 ? T( y
Disproportional, 不成比例的
8 \ H1 V* y3 J& H4 \0 fDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量2 D3 L- M" r2 m4 M, `5 I2 c6 ~
Distribution free, 分布无关性/免分布
0 X; C3 q) p4 V$ w! f0 UDistribution shape, 分布形状
7 r2 }# r+ A5 a4 d( RDistribution-free method, 任意分布法2 }6 g. K. E B" g- v# d
Distributive laws, 分配律; z& [5 [9 g5 c9 J
Disturbance, 随机扰动项
( T6 Z) k% e4 n4 ]0 p2 L, [Dose response curve, 剂量反应曲线" N$ t5 E9 r- M6 T
Double blind method, 双盲法* ~2 b Z8 L/ C. O
Double blind trial, 双盲试验
2 Q" b; D3 L- C, y5 ^( iDouble exponential distribution, 双指数分布4 K, f, i; U; G0 B$ u: G4 O+ x
Double logarithmic, 双对数
% J; H! u, U+ K) I$ |Downward rank, 降秩# _. v) X9 `% h/ U" S/ [ j: e
Dual-space plot, 对偶空间图& d8 n5 ~+ L6 C3 i! B- L$ o5 P" u' e
DUD, 无导数方法
- s O% W- v! _+ F# z0 f4 i6 P+ \Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
; b% v+ u" |" KEffect, 实验效应
. N. Y0 N; e4 q0 v1 i1 TEigenvalue, 特征值
' ~1 N$ x- I/ g% Z0 m$ U/ bEigenvector, 特征向量1 {$ M6 R w: P3 C+ e& u6 R% F8 q( [$ j
Ellipse, 椭圆/ h3 p$ d1 s) b$ b! K$ _
Empirical distribution, 经验分布
+ E6 ^% Z6 i) v, D9 `9 R/ u( ^3 \Empirical probability, 经验概率单位' ~. ~% n* D( {; ~1 K9 h
Enumeration data, 计数资料% N- {8 H" C3 O
Equal sun-class number, 相等次级组含量
3 T# S* g# z7 Y3 \Equally likely, 等可能8 o* Y) W9 W: B1 h6 J9 e! _
Equivariance, 同变性4 j- z9 p( z8 n; C7 L
Error, 误差/错误' l6 d& ?- b' x2 H7 e" ~) a0 R
Error of estimate, 估计误差
, {8 w' c$ L" }. nError type I, 第一类错误; ^/ H& l% l4 o7 \
Error type II, 第二类错误
2 V1 i3 c" [8 MEstimand, 被估量) Z; S7 B& ]9 J
Estimated error mean squares, 估计误差均方5 J8 z8 |; Z+ n' n/ R) I
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
$ ^ Q( h+ o9 Q3 }' bEuclidean distance, 欧式距离
( `8 i0 Q# u) g* c# S1 u) u7 ]Event, 事件" R7 b) B9 `. k5 {4 o
Event, 事件4 Y) p, j4 T* T) T: x
Exceptional data point, 异常数据点; i0 ^2 Q$ Z) P$ Z- n ?5 j( e7 D
Expectation plane, 期望平面
- \4 _* h: Z r1 K c2 dExpectation surface, 期望曲面: y3 o8 Z9 ^. G* ^: H
Expected values, 期望值
+ J, ?6 O0 }8 X" d) d9 Y$ pExperiment, 实验; C& N1 D2 ]" x: A
Experimental sampling, 试验抽样/ b: ]: n. ^8 T. n! x) c1 I
Experimental unit, 试验单位; M! X9 F5 l; J+ t' m& U) d
Explanatory variable, 说明变量
) A" B/ w$ {, K6 z3 M7 d" l$ [Exploratory data analysis, 探索性数据分析
" i" N3 t9 W, y; {( jExplore Summarize, 探索-摘要' U/ d# G6 |- K! ~2 x8 x! r
Exponential curve, 指数曲线. G, G4 F4 i. M8 P
Exponential growth, 指数式增长1 j; d: j( p. v* n- T
EXSMOOTH, 指数平滑方法
0 @: a X7 M; F; _Extended fit, 扩充拟合
0 {# y, K8 W KExtra parameter, 附加参数
" w; u+ V, O5 |+ e7 Y+ e# aExtrapolation, 外推法
( m9 C5 g z3 O u. O- I- {% ]9 \Extreme observation, 末端观测值
6 g0 }" D3 k! g: hExtremes, 极端值/极值
4 k$ j7 q9 H1 r- k/ m4 W; DF distribution, F分布
/ f9 N, b E8 W5 F/ G1 C' H, ZF test, F检验
& {# z0 H7 x9 @& YFactor, 因素/因子
/ h B6 P5 g! |( q" p# @Factor analysis, 因子分析
+ v4 T. Z; B8 w. O2 N+ e3 F! }Factor Analysis, 因子分析
, i1 p4 V1 E" b; v% qFactor score, 因子得分 , j2 F2 V( C7 V3 C% {4 z3 S
Factorial, 阶乘
% _) p( w; \& r0 X$ qFactorial design, 析因试验设计
* x( b" Z) e% ]7 fFalse negative, 假阴性
0 C0 B7 \7 q0 H0 lFalse negative error, 假阴性错误
. K* R1 p% d$ K$ V3 d0 _Family of distributions, 分布族
) y1 Q1 {7 E$ u$ X% Z* x3 oFamily of estimators, 估计量族
$ L+ T2 ?$ b+ |' W/ w) Y" cFanning, 扇面; z) `7 J2 z2 ~( N0 x
Fatality rate, 病死率
" |3 ?7 o2 o1 |; n! ?) j* yField investigation, 现场调查
* g# H4 e$ G. x. RField survey, 现场调查
' G8 j% i8 b0 }Finite population, 有限总体$ q* D2 {! c$ A4 b6 D L/ E
Finite-sample, 有限样本
/ O% q$ _4 J. E U5 o% kFirst derivative, 一阶导数3 o% s& @9 Q* X8 l5 s
First principal component, 第一主成分
9 n9 C! ?8 W- @1 | O7 yFirst quartile, 第一四分位数1 I& J+ s" O9 O
Fisher information, 费雪信息量% Y! d3 v+ y4 L: ]
Fitted value, 拟合值3 X0 n2 g/ R1 N+ \
Fitting a curve, 曲线拟合5 v. X7 |( o: y, b
Fixed base, 定基# |; e+ W/ h3 V1 O) r
Fluctuation, 随机起伏5 F, o. H3 [/ f4 H3 T4 o
Forecast, 预测2 O/ z- `; s0 R# ]5 E2 w
Four fold table, 四格表
' g* H- S% |9 x7 G* HFourth, 四分点" n. @ h% [4 l4 Z1 p/ o/ V: s
Fraction blow, 左侧比率' | n9 g* I0 J, m' ]$ H. S1 c( L( U. e
Fractional error, 相对误差
3 r, c- C0 J$ fFrequency, 频率
" z& D( Z( T6 d% h' p/ ]Frequency polygon, 频数多边图
9 [; K" ?* G# R! f/ o5 \2 \* |# GFrontier point, 界限点5 _/ a/ k0 i. D# u+ ]
Function relationship, 泛函关系
; g2 d [/ Q8 W i! [Gamma distribution, 伽玛分布. v5 I4 e6 O% }1 P; {8 v8 K1 C
Gauss increment, 高斯增量1 c8 i1 h/ \+ d0 A( ^ r5 A
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布; @( V, K9 o( V2 \; _7 D" k. q
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
0 N2 c3 `: _% E! _& i& wGeneral census, 全面普查1 g/ b+ {% u- j) G; @
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 9 n% C/ A, p. h
Geometric mean, 几何平均数" y5 ? ^+ ]% ^" e, G0 t, Y
Gini's mean difference, 基尼均差
. z! |# u* t: P: W4 uGLM (General liner models), 一般线性模型
7 T1 { L: ~* t' |+ c4 n& |; b# xGoodness of fit, 拟和优度/配合度5 v* U% T# q4 O/ ^
Gradient of determinant, 行列式的梯度
0 b; o( A" @5 k' v' {Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
, j5 K9 q: |9 A$ H3 j) j+ h0 a" ^Grand mean, 总均值
' p" `( Z, a9 x5 cGross errors, 重大错误
( K) R, M% s, G# W% JGross-error sensitivity, 大错敏感度4 U. D& s( i" y" m8 x! H- l- Z
Group averages, 分组平均
1 Q* }9 I; a2 p- L2 C! }Grouped data, 分组资料" {' A" C: S' r/ e. q" K
Guessed mean, 假定平均数
$ v( s: g4 h; S+ ^ w' X! BHalf-life, 半衰期+ m* ]3 g2 ?3 b
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量' F6 T+ e, G* U' i( S% E% [# C
Happenstance, 偶然事件
+ c E1 q( I3 e: q1 p0 Y. aHarmonic mean, 调和均数
9 K% Q0 ], d/ v" q; D" A9 `7 |Hazard function, 风险均数
! p( A' ]0 C$ m' {3 O( M' cHazard rate, 风险率* e8 S7 D9 ]$ L2 y+ F0 @% X
Heading, 标目
, t: A2 E l; g, L6 a) NHeavy-tailed distribution, 重尾分布# N1 b8 b$ ^2 O) o
Hessian array, 海森立体阵5 c8 a6 q8 H# H, Q% f/ }* [3 d
Heterogeneity, 不同质
C( G& }- b5 K+ d0 g: |2 v+ r9 fHeterogeneity of variance, 方差不齐
+ g7 j F8 N: b7 l5 XHierarchical classification, 组内分组
% [- l, C2 L2 ?; I$ lHierarchical clustering method, 系统聚类法7 F6 @* r J# I7 E& g7 Q! c" R
High-leverage point, 高杠杆率点- \% k2 K- {. \2 S/ }. [7 e
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型* G# \ a9 L0 k
Hinge, 折叶点
3 m1 D! s, f T( T$ YHistogram, 直方图
3 T4 P5 z+ ]- {* b4 mHistorical cohort study, 历史性队列研究
, _# F6 |- O g# z" |' x/ S; \4 z# `Holes, 空洞
# U1 k+ b6 b: B9 G6 \1 K' A2 lHOMALS, 多重响应分析 q# c% o" u: Z* a y
Homogeneity of variance, 方差齐性7 y7 i0 ^7 c, w) A0 E+ I
Homogeneity test, 齐性检验5 U; ?* ~- i ~8 I2 \" g' B
Huber M-estimators, 休伯M估计量
5 H" N% Z( h6 ?( B9 P5 ~Hyperbola, 双曲线* {" o+ p2 m( t9 F5 J% v
Hypothesis testing, 假设检验* `8 V; Y- _5 X6 j+ x, W2 F$ |) D/ ?
Hypothetical universe, 假设总体
. {8 E* h5 \, G# [Impossible event, 不可能事件
6 D. j9 L) H* @3 T% e; ]( xIndependence, 独立性
) E6 @+ C5 `& S- LIndependent variable, 自变量5 v2 b0 g( E- c
Index, 指标/指数
9 o. I4 V1 o( ]/ s; OIndirect standardization, 间接标准化法4 L7 P; l, R$ g1 W
Individual, 个体
( V/ }& B' s; W4 }/ U! \Inference band, 推断带
3 t; O8 y H/ b% H0 V: E/ tInfinite population, 无限总体. O4 r2 d& u& R
Infinitely great, 无穷大
* i- x" E* a! }! KInfinitely small, 无穷小0 I+ y' y' O1 r) T3 N1 a
Influence curve, 影响曲线; l: G4 N2 ^( J" T2 {" J
Information capacity, 信息容量) p# ~7 ?5 h' ]6 ?& l# O( p
Initial condition, 初始条件
. ?8 Y) R6 z/ A+ w. {Initial estimate, 初始估计值
- B. i( }( \2 w2 U2 }Initial level, 最初水平$ a7 q, d2 v# a$ ?) w( k. q
Interaction, 交互作用7 ?8 u' B- o5 Z s$ c
Interaction terms, 交互作用项 W( ]$ W; r0 b# o
Intercept, 截距
! G' a! f" p) [/ |9 lInterpolation, 内插法. w: h9 |) [0 B% ?6 X2 R' G
Interquartile range, 四分位距3 ~& I7 q/ g) r3 Y; e `5 [ U
Interval estimation, 区间估计5 W8 f4 t1 H9 U! Y4 k" z
Intervals of equal probability, 等概率区间/ h7 X: _% U, C9 B2 W: o! W8 t3 k
Intrinsic curvature, 固有曲率# z& M+ A4 {. K: t
Invariance, 不变性' ]6 b4 n$ P1 A @ \
Inverse matrix, 逆矩阵
2 a) P, ~! B9 N; s+ k4 o3 dInverse probability, 逆概率$ {3 x6 C& r, Y3 S+ C, @: q
Inverse sine transformation, 反正弦变换% u4 _9 B7 ^0 w# K3 @3 m6 x3 t: w+ d
Iteration, 迭代
# h8 G. z% W% W4 \Jacobian determinant, 雅可比行列式! h) ?; B8 S" x
Joint distribution function, 分布函数
+ z2 G2 H. d3 k4 u! N& m$ UJoint probability, 联合概率
7 v$ L( C8 @# ^& A8 _8 a+ U* cJoint probability distribution, 联合概率分布
+ E0 e% o& t& S& rK means method, 逐步聚类法
, c: n0 X/ A: s: E6 c! xKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
" M. K H" f3 G _9 f# d7 R& }9 \Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! a* C7 G: n: S' G* `7 s
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
) s! s+ Q1 v$ P4 j# k( }) \4 W1 QKinetic, 动力学2 g2 O* @9 C; g2 |# H/ g6 T
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
2 b- }" ?' f% L6 D7 [4 J$ TKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验1 ]* p; o7 B1 [" r/ U4 o) z& ~
Kurtosis, 峰度
4 e# G- W' K7 U' I' \' A6 eLack of fit, 失拟! A; f" _- d/ V. Y
Ladder of powers, 幂阶梯
+ t! ]" i0 d, G6 i" g( B% O: vLag, 滞后, c1 o6 y# j" f' f6 F- P* p. i
Large sample, 大样本
# `! ?' \4 c% V) G5 DLarge sample test, 大样本检验1 v, |. j9 e" }
Latin square, 拉丁方
S( F, c7 p. }2 W6 e7 ULatin square design, 拉丁方设计
8 r. ^+ \$ Z9 ^# E0 l5 n4 VLeakage, 泄漏% y. Z8 Z, j& K4 \1 G3 V/ M
Least favorable configuration, 最不利构形5 K5 t5 P! ~% t6 N1 b8 v
Least favorable distribution, 最不利分布
& M& W0 O9 N, i; z$ ]+ B! jLeast significant difference, 最小显著差法7 U. g2 M, U+ ]# O4 ~* U
Least square method, 最小二乘法
1 \2 J$ |& q( U4 R% A3 mLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) _3 G7 `- D* M9 O7 x1 QLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合: d. m% u- x; W7 N, o
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
: {/ ^ H8 e6 v5 s* iLegend, 图例
; |: q; c) R% f( fL-estimator, L估计量/ r$ d( a6 W& d: `0 p
L-estimator of location, 位置L估计量! e _+ R# B2 L+ B! r
L-estimator of scale, 尺度L估计量
! F4 [! a& L) t* v7 g6 iLevel, 水平
: Q' A8 I: v& z" v! SLife expectance, 预期期望寿命
* V! ~# v: o5 l$ e) l- g1 i7 SLife table, 寿命表
( W5 q4 H6 u4 u4 y7 @# I. gLife table method, 生命表法
% l- b7 {7 z, Z' n; D1 \% MLight-tailed distribution, 轻尾分布
: y1 X8 `) l8 s8 J/ WLikelihood function, 似然函数- s. f2 \) Q/ d
Likelihood ratio, 似然比
/ i$ O9 V! A" S" q8 ]line graph, 线图
0 V' m' ^( E7 X3 l5 {) qLinear correlation, 直线相关
# g# x! @) l" H {3 ^1 ]! ]' ^+ ELinear equation, 线性方程( s! T: q4 e% ^! n& k
Linear programming, 线性规划) z3 K. N N1 W# ~8 O5 o
Linear regression, 直线回归+ n1 v$ ]7 L) k
Linear Regression, 线性回归. ^8 p9 a* g0 q! Z
Linear trend, 线性趋势 u2 P- R. _2 \& M8 y2 Z
Loading, 载荷
1 @. B3 O" U1 ]* W4 S4 CLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
! `! B) f& H7 u% p: OLocation equivariance, 位置同变性2 D: m s* J5 V' P9 V# m) H% S
Location invariance, 位置不变性0 L+ {+ T/ j$ ~
Location scale family, 位置尺度族
j9 ?/ Y9 ~" g! Q: H& m# q3 cLog rank test, 时序检验
0 \- O. E# ^7 W+ }- z) w. DLogarithmic curve, 对数曲线
6 g7 Q, d7 O( r* n8 M" fLogarithmic normal distribution, 对数正态分布1 F) X. M6 ^) p5 X* b% ^, O) o
Logarithmic scale, 对数尺度( m: _1 U( U! c. ] ?6 S& n8 k
Logarithmic transformation, 对数变换
8 c! r- V3 V& g9 pLogic check, 逻辑检查0 J& m$ v2 F: _8 `1 {4 u1 N
Logistic distribution, 逻辑斯特分布% v" v' q$ d9 w0 N/ |4 U
Logit transformation, Logit转换; H5 p$ Y- E% U0 W
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ; y- J6 E3 c, V5 I8 W1 n
Lognormal distribution, 对数正态分布6 A; h. t% S! P4 e$ M
Lost function, 损失函数
5 D% W7 j# a& I0 KLow correlation, 低度相关. d, m% T0 Y$ h$ M+ O+ i' o: k
Lower limit, 下限
0 [& |; X9 J# g, gLowest-attained variance, 最小可达方差* L# `- J! \3 [. X) z Y* H9 T5 b
LSD, 最小显著差法的简称
/ h3 i$ z- K( T9 V% P4 k RLurking variable, 潜在变量, x Q' m$ \3 y
Main effect, 主效应
- u# s \" R9 v b9 T* CMajor heading, 主辞标目. Z# u" D+ ~* O7 |7 z h! I
Marginal density function, 边缘密度函数
5 ~8 K* d* `9 f3 I( E7 L: Z& ~( PMarginal probability, 边缘概率0 j6 y) p H' ~' k/ c
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
" c( m0 \3 @2 }" RMatched data, 配对资料) [, v/ D5 g2 s1 @& g: [+ y& o. \ V
Matched distribution, 匹配过分布
9 z1 S- W2 W6 P& C; f1 l( GMatching of distribution, 分布的匹配1 o4 D5 `2 b2 l' q4 T7 L
Matching of transformation, 变换的匹配" n9 L( N3 s( n3 l- G8 b" j- c- c
Mathematical expectation, 数学期望
) J# O1 I2 Y8 t9 D! t$ @' w/ YMathematical model, 数学模型 R$ E: X* h( t) j% ~6 B
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量8 I8 p# H, y+ I' D: \
Maximum likelihood method, 最大似然法
: p3 }& T) q8 Y5 X2 N2 FMean, 均数3 v0 n. `( J* ^+ ~8 Z, T0 p
Mean squares between groups, 组间均方
; m, C. d, o# a* Y5 [7 BMean squares within group, 组内均方- l& b7 s# q5 i/ b
Means (Compare means), 均值-均值比较' Z5 {; L! D( j. y
Median, 中位数
& L4 p" t) V1 E& x( iMedian effective dose, 半数效量
/ |; s6 H6 A _' ]" v. @0 PMedian lethal dose, 半数致死量
& i0 o+ i7 _, v9 x1 A. Q2 A3 AMedian polish, 中位数平滑
+ X( R/ f. u& }. hMedian test, 中位数检验3 c/ f i6 R( w$ n
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
$ U$ Q/ v; u Y `1 Y9 ^6 e) VMinimum distance estimation, 最小距离估计
: v9 m& \, ^0 r9 w% jMinimum effective dose, 最小有效量+ @8 y) Y: ]+ \$ B5 @$ O9 G
Minimum lethal dose, 最小致死量+ | @$ W! G0 o3 P D* s; i
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
- Y' q. X! n- v cMINITAB, 统计软件包1 c4 k; z& W3 C, p6 b) ]
Minor heading, 宾词标目" z) k3 g! `8 B3 l8 ?% z
Missing data, 缺失值
/ p" H! d N( ?7 \9 n7 |9 `Model specification, 模型的确定 q( a- |, g. z" o+ @
Modeling Statistics , 模型统计
& g' x! S# R1 w! [Models for outliers, 离群值模型
0 [2 j1 U, ?7 ^2 QModifying the model, 模型的修正
+ ], d( T; s" L# d6 R$ }Modulus of continuity, 连续性模: q0 ~; ~' |; v; Y9 q
Morbidity, 发病率
$ c" m+ s- a( ?! eMost favorable configuration, 最有利构形. r* n/ _0 [8 V
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度& r5 {# v e# r) o% k' D/ a6 T0 H$ K
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
+ D+ l2 @6 x6 f9 K7 V& s, EMultiple comparison, 多重比较
4 B! m6 F) D4 l. C& d( ^Multiple correlation , 复相关' S/ K/ z! G |$ Y9 O @
Multiple covariance, 多元协方差
% {# a& t5 ^; X: J+ X7 i RMultiple linear regression, 多元线性回归
$ Y- ^; E/ h( ^# M% {6 kMultiple response , 多重选项# V M; w% g& i1 ?
Multiple solutions, 多解 \4 r) C3 u& B/ H
Multiplication theorem, 乘法定理1 |* C& E4 H2 {' C) p3 q
Multiresponse, 多元响应
" m) E0 f) j- [& G# H! }/ E* ^Multi-stage sampling, 多阶段抽样' j! k8 @6 T6 @' E! |- a
Multivariate T distribution, 多元T分布
8 J' l' Y& P8 ^+ rMutual exclusive, 互不相容
% @: `1 T# G, o& lMutual independence, 互相独立0 `0 o; c3 ~9 R/ }# r2 n: o
Natural boundary, 自然边界
" o6 Q0 f5 ]5 x4 o" m+ ^Natural dead, 自然死亡# Q4 C8 ~; o4 X) o
Natural zero, 自然零
* W. [) f/ h4 g# y9 s- mNegative correlation, 负相关/ e9 N0 Y% j9 f5 b' }
Negative linear correlation, 负线性相关
% R5 i4 G6 i; M; b/ m/ M) x% vNegatively skewed, 负偏! ?2 C: s Y: k; ?
Newman-Keuls method, q检验
6 V3 T1 N0 J, l# L0 s: d/ y% tNK method, q检验
8 t) b) m6 ^/ U/ E4 e& c- ENo statistical significance, 无统计意义
/ N. i$ ~$ Q3 h7 D; N$ VNominal variable, 名义变量9 a' b7 E- ^% K5 u5 y
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性% P; C2 Q# f6 ~8 _+ v
Nonlinear regression, 非线性相关
& ~2 Z0 w! _" M7 l! c& T8 ]' aNonparametric statistics, 非参数统计* M# d: _% {5 L1 j2 w
Nonparametric test, 非参数检验
0 E4 U8 Q0 }. i# I" O Y5 dNonparametric tests, 非参数检验& {( \2 y- U+ k# b, |) ?! ]! H. h
Normal deviate, 正态离差
! J# G# |! f. R% v2 t8 H* kNormal distribution, 正态分布
) x5 G9 U% W) iNormal equation, 正规方程组+ ]$ c3 W5 \, V% ]0 `* {
Normal ranges, 正常范围/ k( Q. w6 l- W* Y9 H" A
Normal value, 正常值
- \. { Q) l2 QNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
( I$ @4 x) K/ U4 N- }9 E. K4 ZNull hypothesis, 无效假设 ; y. Q) ]9 \. u% L# ^4 `, Z
Numerical variable, 数值变量8 h% \8 t( G0 m! e
Objective function, 目标函数7 `& j' r7 |+ ?- a `( X+ |
Observation unit, 观察单位
: T( R3 K( l9 p7 O+ `Observed value, 观察值9 W. R. D- [0 Y% v- g, ~
One sided test, 单侧检验
( d8 N" o3 `7 aOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
9 ?! x* l' i7 [+ d; x8 x7 qOneway ANOVA , 单因素方差分析, v9 W4 v/ K1 u6 t# D; [
Open sequential trial, 开放型序贯设计/ ^, |) m* G5 f) `, e7 G
Optrim, 优切尾
' b- q+ e- R. n0 jOptrim efficiency, 优切尾效率
( d0 t! l- V: n* TOrder statistics, 顺序统计量
& N; f* @$ C2 H4 n* D7 `" }% F; K8 COrdered categories, 有序分类
3 N. o; V4 ^4 z" \8 X0 @' {Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归& K- z: q$ Q6 @; C
Ordinal variable, 有序变量 S0 U! U& e6 ^3 _- X6 o. |
Orthogonal basis, 正交基
4 J2 h) q& B$ \& Z8 sOrthogonal design, 正交试验设计8 @/ n; `) h# ^* n5 X
Orthogonality conditions, 正交条件
' T5 D! |9 B/ u2 l* H7 v B2 |+ UORTHOPLAN, 正交设计
; J/ y' _( j" C. BOutlier cutoffs, 离群值截断点8 m! X. w% `: i0 h1 b" B4 B ^
Outliers, 极端值
$ _: F' T5 k7 V7 J$ x; ZOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 $ N/ Q2 ]2 M% M9 E4 y
Overshoot, 迭代过度5 X% R# H) n0 V2 B4 ^ u. n
Paired design, 配对设计
6 l1 y$ ]8 T8 f/ C. f9 r" sPaired sample, 配对样本
8 O4 k. H& N- b& _Pairwise slopes, 成对斜率) L6 B; W/ M' Y: k; h E4 e. O
Parabola, 抛物线+ ?7 @: s* O: I
Parallel tests, 平行试验
5 j+ I1 r: I- U! zParameter, 参数
; ^8 A$ O8 E( M+ m$ T5 ^Parametric statistics, 参数统计* ~0 m/ D- s! ^ ~# L% o1 \( M
Parametric test, 参数检验
8 h' X" N9 Q, n( A! Q% cPartial correlation, 偏相关
8 l+ u9 E/ e: R( @) ?/ ~Partial regression, 偏回归
a3 i8 U9 C3 n- VPartial sorting, 偏排序 z( Q- G$ |; S3 L6 @/ A5 Z. R2 Y
Partials residuals, 偏残差2 C+ n3 k9 t7 V' C# E( j! m- B
Pattern, 模式1 N) w( r: F" t2 |8 |
Pearson curves, 皮尔逊曲线
% S: E( Q8 u: _7 P" l- K( F! tPeeling, 退层$ C5 J4 E4 t3 Q* }- n4 b7 y
Percent bar graph, 百分条形图
* G1 k9 m; Y6 X2 n0 BPercentage, 百分比6 G) _. V3 J$ E3 z% m0 X
Percentile, 百分位数3 ?' h# F. N" C9 ] @
Percentile curves, 百分位曲线
1 C& a6 m$ L8 }0 H$ a; i0 fPeriodicity, 周期性2 o9 X, R1 t/ o! G2 }; ~+ B
Permutation, 排列
& W# X$ H* m8 c, r- |P-estimator, P估计量7 X+ N- I# J$ k! C/ m+ u
Pie graph, 饼图
8 k- R+ ^( D+ ~1 @Pitman estimator, 皮特曼估计量. N& X9 K' T' e# }& O
Pivot, 枢轴量( u+ Q$ S$ d$ y4 _
Planar, 平坦: S" {: R3 ^0 v5 x* N2 D
Planar assumption, 平面的假设& i( h! Z( z" _' T' Y1 j A
PLANCARDS, 生成试验的计划卡! `, _2 Y( M" P% W" U2 \( X
Point estimation, 点估计
( b! A1 f! A z* }: iPoisson distribution, 泊松分布
7 Y/ a! N2 w* u9 W( WPolishing, 平滑
! k+ ^/ ?2 e- U: C/ XPolled standard deviation, 合并标准差$ i/ D/ X2 g n* L7 y
Polled variance, 合并方差
8 ?7 P" S0 e) U; Q7 ~Polygon, 多边图% f0 r- C2 z- h5 d, D: j
Polynomial, 多项式3 n6 _$ P; @; E7 N* N
Polynomial curve, 多项式曲线. q3 c0 }( O# E+ \4 B# z7 W) m) E
Population, 总体, V/ b l! P B$ S5 \* m7 [) Z- E
Population attributable risk, 人群归因危险度
" _8 s) T6 Y/ F6 Z: g. ?/ ?Positive correlation, 正相关! `+ W( Q* T$ D( V0 Q
Positively skewed, 正偏* B, ~+ o7 Z' V7 ~" e' w
Posterior distribution, 后验分布
5 h6 z. L2 C7 d6 v; w8 q% VPower of a test, 检验效能
+ ?, a3 o/ D T8 w) M7 zPrecision, 精密度) f' F1 C( {+ _) w
Predicted value, 预测值
) b% ?" b% H) P( i7 o+ {Preliminary analysis, 预备性分析
# V) d) q$ ^2 F1 L: z% _' pPrincipal component analysis, 主成分分析/ K0 `4 w p$ E- m2 l( B1 Z
Prior distribution, 先验分布: g2 P# n5 B( g# V6 T
Prior probability, 先验概率. j- k% B9 r5 N5 J/ e) I
Probabilistic model, 概率模型& P: J' ^9 q" Z8 H7 [
probability, 概率
4 W4 |( A1 x/ a) p. a0 SProbability density, 概率密度
4 B1 a) F: p2 K T$ Y; r, SProduct moment, 乘积矩/协方差
+ _: a9 O: L' O& [Profile trace, 截面迹图, Z! T+ m( w( E" U5 }; j: f
Proportion, 比/构成比 w/ E4 Y( |% U9 i4 Z
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样' Y& [7 c. G/ n/ m+ h) e4 Z7 g
Proportionate, 成比例
8 u7 W0 X2 ~3 s4 `! O+ cProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
: m9 a3 C `, P% N5 fProspective study, 前瞻性调查
. g$ Q# j2 J' m; }Proximities, 亲近性 2 S0 a' Q8 Q% T) n5 K
Pseudo F test, 近似F检验
( l8 e+ b5 V: j$ U' _3 @Pseudo model, 近似模型
Y' J: c+ n, b+ w4 W" PPseudosigma, 伪标准差
6 D4 O2 _, C( `2 b2 zPurposive sampling, 有目的抽样$ g; s7 t7 \+ ^7 V0 ~6 Y
QR decomposition, QR分解4 z5 g$ S. x% T6 y! p5 O! B
Quadratic approximation, 二次近似
% ]6 ]0 b& P5 RQualitative classification, 属性分类
: P8 f" l9 A$ T8 q2 O; F+ RQualitative method, 定性方法
) V$ z% o4 @, q \3 r$ z. VQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图$ z% }1 O- j* J$ @0 X
Quantitative analysis, 定量分析' `) ~0 ?* [: I v
Quartile, 四分位数
, J; @# k" @$ I* E6 a$ oQuick Cluster, 快速聚类
* D6 G3 e5 D |6 hRadix sort, 基数排序
0 z5 ^ c; Y# o: o1 GRandom allocation, 随机化分组! m: N, W0 v @" e n4 y, s9 r
Random blocks design, 随机区组设计
. J; p4 S# B! nRandom event, 随机事件
1 g( l2 j5 }, YRandomization, 随机化
' o o5 x! z0 ~4 M" @+ L8 w4 P# S0 NRange, 极差/全距, ]& ~$ d& @. P- o2 }
Rank correlation, 等级相关5 V% f$ b$ h' ]- j4 P: F
Rank sum test, 秩和检验( ], A; r# b4 K& \ w6 M% f4 K e* |
Rank test, 秩检验" D2 k6 M% {, n2 r; H) e! ^/ W
Ranked data, 等级资料% @2 j. ~9 p6 d
Rate, 比率
) u& ]6 f* @" ]; Z' t. Y5 A. kRatio, 比例0 m8 {$ L5 C% S) m/ n/ g( R8 D% Z4 J( |" l
Raw data, 原始资料
0 e, f4 S W( \/ v8 ]Raw residual, 原始残差
/ S* j X) \, E5 k9 z( ~Rayleigh's test, 雷氏检验
7 O7 s1 S$ E# A* s! xRayleigh's Z, 雷氏Z值 ' D( | ]. ^6 Z% R0 w9 `8 N
Reciprocal, 倒数
6 f! O ?$ @+ K* X5 X3 QReciprocal transformation, 倒数变换
1 D5 A. O" o2 M0 ?5 DRecording, 记录
/ E6 g: x6 c: V# O' y* ?Redescending estimators, 回降估计量- h9 u- W% q8 A) S |+ u! S8 a
Reducing dimensions, 降维& [4 t& O( h2 n8 p: }& N
Re-expression, 重新表达4 e( L' l; b2 l7 @8 Y+ T
Reference set, 标准组5 D& m* r* l B2 a. g4 l
Region of acceptance, 接受域& [0 D6 e2 C$ `" [7 B( ?
Regression coefficient, 回归系数, A8 w) [ u4 r2 t4 O
Regression sum of square, 回归平方和
0 E% i' F L& T' V6 u" A K/ YRejection point, 拒绝点9 E0 ?. o7 I+ `. p
Relative dispersion, 相对离散度, x4 \! U2 D$ _6 w& l
Relative number, 相对数: r5 @6 d2 \9 f" C
Reliability, 可靠性 M, k, s6 M6 C1 S! K
Reparametrization, 重新设置参数' j/ c F N L$ L" m
Replication, 重复
8 t- H0 O) _: Q) aReport Summaries, 报告摘要
( R8 h; G: s0 H1 T* v' v" zResidual sum of square, 剩余平方和
7 L1 | q( H0 m7 K6 |* yResistance, 耐抗性# c3 L, t3 X5 D. `2 a
Resistant line, 耐抗线
9 R2 s3 h; g3 R- Q1 ~! B" gResistant technique, 耐抗技术$ b5 V$ u- ^, {1 |8 K/ N* R
R-estimator of location, 位置R估计量: E1 c# N7 L+ u0 o
R-estimator of scale, 尺度R估计量
+ Q8 Q1 u2 O% g1 j6 h) [Retrospective study, 回顾性调查" x, a4 M' A$ M
Ridge trace, 岭迹; M6 t7 `; p: H0 H2 ~) d- L
Ridit analysis, Ridit分析
/ K2 q" ~) V' }: v uRotation, 旋转
+ i+ k! q" r* r. A- v9 _9 }! k; V9 bRounding, 舍入8 g2 M7 u% N2 k6 V
Row, 行
$ `, G8 E, c" n0 l q7 JRow effects, 行效应
8 B9 `+ U9 q0 N! yRow factor, 行因素/ ~$ I g- c: D5 R# Q+ n
RXC table, RXC表1 L; i" F4 y W. O* i: a
Sample, 样本
5 k. U% Z# u7 |+ u5 p' w! ZSample regression coefficient, 样本回归系数. {$ F9 n' f0 E) Q2 a% V/ d
Sample size, 样本量" h4 a8 s! M7 y5 `' h
Sample standard deviation, 样本标准差
1 p' A7 ]4 C0 S, w3 Z, uSampling error, 抽样误差
. K7 v! h1 c* nSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包0 r& y4 A3 b) {! d1 [0 p' m) x
Scale, 尺度/量表2 q$ q) [( Q8 u' B5 m3 A" d
Scatter diagram, 散点图
0 s+ B4 P; W! A# L4 TSchematic plot, 示意图/简图2 o3 h2 y+ R6 u% q6 f4 [
Score test, 计分检验
8 }3 P: M( j6 q+ u( D0 n+ yScreening, 筛检: m, i# G& w' Q! G5 f
SEASON, 季节分析
, [8 `( R, J) QSecond derivative, 二阶导数
) A! Z$ K3 x( S/ j& a* nSecond principal component, 第二主成分4 J, w4 M" J) ]$ v! s7 F7 A$ H! e
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
1 S, Z% @; \3 {- bSemi-logarithmic graph, 半对数图
. Y4 h/ U7 P& X7 v9 ^Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
! E6 h0 O, x1 kSensitivity curve, 敏感度曲线" d" U$ m4 W% C3 m& d
Sequential analysis, 贯序分析
: t7 R. d- E' D9 y7 F( TSequential data set, 顺序数据集
: V9 l& M) K' Q/ n( W+ }Sequential design, 贯序设计
- d6 F8 s s% a+ w$ \Sequential method, 贯序法
" e B; `% P2 _% C1 `; d9 y( ^- ZSequential test, 贯序检验法
/ {/ Q7 m4 [/ C+ mSerial tests, 系列试验
) m# I! U+ R" e4 k: l/ d m+ n xShort-cut method, 简捷法
- `* ]0 l) L2 T) h) i2 k9 `Sigmoid curve, S形曲线* w: B# t" L" J ?. L* j7 b
Sign function, 正负号函数6 s4 f4 V" p; F$ ]
Sign test, 符号检验
/ T, Z: j) k( P' @6 PSigned rank, 符号秩
( a8 X3 s. K' t- g- oSignificance test, 显著性检验; f N+ [, Q/ B B. d
Significant figure, 有效数字& n+ V% D5 C- S5 L. \
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
; I5 A$ z' ?0 p- TSimple correlation, 简单相关
# s4 ]% K! E' dSimple random sampling, 简单随机抽样! D, N& d2 H) Z# b
Simple regression, 简单回归: I6 h1 e6 R. W! `! r- {8 |
simple table, 简单表
3 [: t/ N- ?0 x- X0 O8 Q3 uSine estimator, 正弦估计量 B2 o2 Q( B7 l/ H+ V9 b; L
Single-valued estimate, 单值估计
" j8 U) v4 n6 JSingular matrix, 奇异矩阵
2 Y* o8 }6 T- ]9 eSkewed distribution, 偏斜分布
& B9 g& D9 P" w+ VSkewness, 偏度/ ~9 `4 Q2 S7 h3 F. H7 D
Slash distribution, 斜线分布! M4 |( U$ ^+ o4 y9 {3 n
Slope, 斜率
% G$ r* T" A, q7 [( a' @Smirnov test, 斯米尔诺夫检验$ R' `: i, l5 l0 z( \# W
Source of variation, 变异来源
5 D4 M0 W5 A1 a: N$ G) K! M9 o) X4 n: Q& bSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
6 j# O4 A T6 zSpecific factor, 特殊因子
4 [. J- }2 ]9 ]4 {( Y5 K uSpecific factor variance, 特殊因子方差# d/ y$ e7 k# y I5 h1 o
Spectra , 频谱8 O4 D( z5 L8 M7 D
Spherical distribution, 球型正态分布6 ]9 Y+ W% k4 ^( v1 ?
Spread, 展布( H c! e. N E) q* l. v; ?9 r
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包5 z2 o( X+ I0 \9 [
Spurious correlation, 假性相关& N8 Y) y0 F L) b, H- {6 q5 ?7 y
Square root transformation, 平方根变换) V8 y; l% |4 P% g, b+ q
Stabilizing variance, 稳定方差
( K1 Z9 S0 O4 TStandard deviation, 标准差
: J1 y R& |! M5 l9 DStandard error, 标准误
U- Y- R: ~) y' ]Standard error of difference, 差别的标准误
h! R7 x8 p# \0 S9 Y6 [Standard error of estimate, 标准估计误差
1 K5 P t; t. F% S- ]4 EStandard error of rate, 率的标准误( g R: p+ _9 O& O& l; E" j' T" {
Standard normal distribution, 标准正态分布
/ J0 |( R7 w1 t0 ~# \( jStandardization, 标准化! v6 W# E9 X; B" X
Starting value, 起始值1 n/ b3 z7 \% P, A! ]3 W
Statistic, 统计量
% F A) `/ D+ [& _0 q$ vStatistical control, 统计控制
& I. \$ @4 G* H! l; XStatistical graph, 统计图
' G' ^' Q2 K9 Q# T$ ^5 ~% HStatistical inference, 统计推断
; @; Q6 T7 y( u! ]3 g, B& h2 v) sStatistical table, 统计表) F- }# o5 S% E* \* B
Steepest descent, 最速下降法
2 L* k4 K; I& s( m$ W& FStem and leaf display, 茎叶图
; B5 U$ y' ^+ @/ r/ c7 D0 U% w2 MStep factor, 步长因子
r$ N9 P: _$ L+ c7 YStepwise regression, 逐步回归
7 Z1 ^8 q7 C3 I! w* a0 G* xStorage, 存- Q% V* W! _! s/ ^: Q* ]: z2 X
Strata, 层（复数）
1 @' G, e# i1 D- VStratified sampling, 分层抽样; r5 v" q5 z+ Z, b2 @+ A! `3 ~% ]! b
Stratified sampling, 分层抽样
% t4 B9 B. A9 ^: [( NStrength, 强度
1 F' x9 ?* `; g1 q0 |# rStringency, 严密性1 J; |: W2 Y. i2 ]/ S5 q) t% |
Structural relationship, 结构关系
0 V* Z8 s9 s0 e; B; YStudentized residual, 学生化残差/t化残差
; z9 k3 E, U- ?Sub-class numbers, 次级组含量 Y0 |& }- c2 d' g# L
Subdividing, 分割
: I: z7 M0 A3 c; ~" h6 [8 z' {$ tSufficient statistic, 充分统计量
" b& j% {; R! z1 k$ E; q. A$ mSum of products, 积和
4 j% [8 E1 b/ aSum of squares, 离差平方和
! O7 P+ a& t# _( Q$ n+ w: s8 cSum of squares about regression, 回归平方和5 j' E/ t$ V( u: g5 E9 C
Sum of squares between groups, 组间平方和
1 l! _; s7 N& B7 [+ r+ i/ cSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
% c6 F/ y, K, ^/ Z' {; e+ xSure event, 必然事件
2 z' I& G" M. m" _Survey, 调查
4 H! h0 `4 z# g7 uSurvival, 生存分析, D; `/ m' [) Q, O; Z' K$ w7 J
Survival rate, 生存率
' l3 K M, r6 ~Suspended root gram, 悬吊根图 l) @" U1 U# h" o
Symmetry, 对称
# c% m2 s# Q) pSystematic error, 系统误差
- I( `) g, {- G8 h% M. q6 VSystematic sampling, 系统抽样6 c( ?* i7 N1 @
Tags, 标签
* X% s9 D2 f, x( `, P t( R7 [Tail area, 尾部面积
( g9 A1 r1 \' P! c$ b7 OTail length, 尾长1 V; P) T* I, d; v/ y5 j9 `2 V
Tail weight, 尾重* b4 F! u) C s4 i6 c, _& n
Tangent line, 切线2 U: q6 w: o7 Q# z) _4 o0 Y
Target distribution, 目标分布- y0 X& q/ W; E7 ]6 t6 Q0 f
Taylor series, 泰勒级数
4 b$ u2 z3 l& C0 G: }9 A9 {: i9 pTendency of dispersion, 离散趋势
8 _! b: C1 j. _/ A! ^! t+ ]. z8 lTesting of hypotheses, 假设检验
, \8 @! V& q& }; q& \, n& e) Q; gTheoretical frequency, 理论频数
% Z* X' h' N* r: nTime series, 时间序列$ a& M4 ]6 K; U/ Z% W; w
Tolerance interval, 容忍区间2 I! |% @% v1 T% `4 A8 X
Tolerance lower limit, 容忍下限
+ [ f; d- j7 c- aTolerance upper limit, 容忍上限
: R5 u* W+ v, f! J) D9 n: i% w9 oTorsion, 扰率
" M0 ^5 N( M Z4 X" Z9 ITotal sum of square, 总平方和
# [3 d5 q% K L O# e, vTotal variation, 总变异( J1 ?" t" J( x5 e/ F2 A
Transformation, 转换
* e! j9 f1 b: D1 F+ I) L! E' E6 r7 p4 bTreatment, 处理- U8 W3 t: }( v3 _
Trend, 趋势( }8 h! ~# _2 u; R
Trend of percentage, 百分比趋势
( r9 C: H) ]8 v; u% i) t% [/ dTrial, 试验
% h1 t e# ?; W$ E# u& ZTrial and error method, 试错法" t. m( H" O" Q( [6 V
Tuning constant, 细调常数9 A$ O% \- r' O) \! }& d
Two sided test, 双向检验0 C" e+ Y+ ], I& c8 q+ Y
Two-stage least squares, 二阶最小平方7 t! p1 l/ e$ r) t! T
Two-stage sampling, 二阶段抽样0 z! P* N6 z- o2 o, Q
Two-tailed test, 双侧检验1 n& b! }1 q% M) v* E3 S
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ p D5 Q" y# j8 O8 b d( YTwo-way table, 双向表0 N) K3 r0 U( R) T3 A
Type I error, 一类错误/α错误, Z/ ?& n5 p# O8 n7 @7 v
Type II error, 二类错误/β错误& V+ `( t3 ~* l; I8 u4 j, L# ~8 s- \
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称5 h7 Z. n9 a, C8 r. }/ c6 X2 O
Unbiased estimate, 无偏估计; p6 G( r* f) c7 Y, q
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归( n# p/ t+ A3 C* ~& E6 {. p+ R1 R- e% k
Unequal subclass number, 不等次级组含量
6 C# i4 k) l" W# p1 B" eUngrouped data, 不分组资料4 V/ K1 F8 B9 |2 b: B
Uniform coordinate, 均匀坐标
/ g$ ^4 P! ?, K6 f0 c, }0 aUniform distribution, 均匀分布
4 F4 {/ x) ]* e4 Y+ CUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计6 Q9 s" T; ^ Z3 G( I9 P* H
Unit, 单元) [% V" t$ S( E% i) u. x
Unordered categories, 无序分类
: B! f* o3 p$ e4 v; b: X: K/ ^Upper limit, 上限: W3 x7 ~' O# Y$ G/ L
Upward rank, 升秩- f" O; G M' i* z# e2 W) B
Vague concept, 模糊概念' L: ~- y% A9 e0 I0 B# S# ]
Validity, 有效性# `7 {8 g3 v" C! }" F
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
% k- v; S' x$ v% ?* D1 nVariability, 变异性
& X/ g4 [, x u0 v0 p# qVariable, 变量4 Z% J2 ~* `' q% |: \
Variance, 方差
b9 h6 D( n5 M+ }6 SVariation, 变异1 q5 |% c6 N3 T+ @( z U
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
" T L+ n6 n- W0 N2 sVolume of distribution, 容积
/ u8 e0 {4 W3 U- L5 U7 tW test, W检验! h7 d1 R6 e8 h4 T, F5 M2 I
Weibull distribution, 威布尔分布
G$ l: x* s6 HWeight, 权数
2 t( D( J5 w9 R" K! k9 \Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
( }, a( Q, d& mWeighted linear regression method, 加权直线回归
8 n) K+ X0 h: a2 `6 t% ]* Q" sWeighted mean, 加权平均数+ E+ ~* {1 r, r/ Z! z* U
Weighted mean square, 加权平均方差' K8 x/ q3 w7 W6 A. }" n) s
Weighted sum of square, 加权平方和
4 v# Z( l/ F( eWeighting coefficient, 权重系数2 C( b. a0 ?' m7 O5 t: W8 I A n
Weighting method, 加权法 9 X. x0 E3 i* g; q/ Z9 P
W-estimation, W估计量, y l* O7 E, F
W-estimation of location, 位置W估计量
; o' @9 N9 {, A( T$ R( B# AWidth, 宽度/ ]4 U) W. l+ z; E, j7 }2 c
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
2 d( T: [3 z2 H+ Y0 p" B& @' Z& jWild point, 野点/狂点
5 f+ j: m0 N- g, g6 B7 f: CWild value, 野值/狂值6 T. _+ |5 r3 C# V7 |
Winsorized mean, 缩尾均值) q0 A0 R, }7 ?( N; e+ [
Withdraw, 失访
7 y. I! b# A- X! `3 P$ p6 D- M) FYouden's index, 尤登指数
1 a1 I8 w7 x' A* ]; qZ test, Z检验
?6 z$ d2 V: L! wZero correlation, 零相关( d- b2 }0 T0 |
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
