|
|
Absolute deviation, 绝对离差5 y: {' q% ~, ~8 K
Absolute number, 绝对数7 i5 r" [: M' F
Absolute residuals, 绝对残差
9 R" G/ Y# t) z7 E) JAcceleration array, 加速度立体阵
# e+ S9 ~ u! U) F' n7 ]Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
6 }. ^. h, I( `8 R8 ?8 W; r2 mAcceleration normal, 法向加速度$ T6 T0 r8 `* b. i+ w( d" g
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数" T* ?2 D- q, H" A" \
Acceleration tangential, 切向加速度; d) [3 o* \( }4 D
Acceleration vector, 加速度向量
3 W; ~6 c& j! s# Y; jAcceptable hypothesis, 可接受假设5 X& B+ S4 v, \! D
Accumulation, 累积
) K. w7 c* s$ `! SAccuracy, 准确度
: L+ l- r$ U& V, S& xActual frequency, 实际频数4 w: c" R: f3 h: e
Adaptive estimator, 自适应估计量
0 V3 B% Q8 B3 ?' K* V, `+ SAddition, 相加: c& Q. U, h# b: O5 I
Addition theorem, 加法定理# i$ U5 f5 U$ I' @' o3 v
Additivity, 可加性
! ^( Y5 [6 G F- W8 X1 cAdjusted rate, 调整率
8 D4 D& E. x* i2 s2 C0 ?Adjusted value, 校正值0 b: {/ }2 e" c! n+ [" F* L
Admissible error, 容许误差
8 _. g+ i; N M& ?$ @Aggregation, 聚集性5 Y" P% d& R& a7 E' d6 z
Alternative hypothesis, 备择假设0 w& T/ {# F5 e; C7 ~/ u4 o* [0 h. t
Among groups, 组间
( F, k1 u8 R; q/ V1 t/ CAmounts, 总量
! z8 s1 Y: ?( Z" f% b9 T! NAnalysis of correlation, 相关分析+ p4 I# N! x$ x
Analysis of covariance, 协方差分析
/ P: V+ ]/ f8 O4 H- n+ u DAnalysis of regression, 回归分析0 T. {0 p* A# a M- `/ X8 Q
Analysis of time series, 时间序列分析
% w) ^4 k8 g9 m$ |Analysis of variance, 方差分析
' j, l* s2 z4 f3 zAngular transformation, 角转换
. u& g' g# R9 @ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
" l/ d2 i& Y, J7 J) ~ANOVA Models, 方差分析模型
& @* @6 ?5 F, l6 O9 a8 j' L4 V% [4 pArcing, 弧/弧旋1 P* h+ N& U/ \, J
Arcsine transformation, 反正弦变换" M1 ?- A+ v6 E; k6 f
Area under the curve, 曲线面积
2 Y: Q$ \4 H9 `4 ?7 lAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 , ^2 {7 p# l0 |6 C s3 Z
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
4 h7 B( F; D$ F8 T6 H+ F$ mArithmetic grid paper, 算术格纸
1 |/ T2 I+ J! [! V5 \Arithmetic mean, 算术平均数# s* p& T' u2 \ v: h) v( _
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
7 w0 H" d+ E) c, g1 d+ iAssessing fit, 拟合的评估% a* n: B$ _1 r
Associative laws, 结合律
7 X5 X, Y9 l/ |% p0 q- lAsymmetric distribution, 非对称分布& P- R" z1 y' n9 k4 j$ s+ T. E
Asymptotic bias, 渐近偏倚/ i- j( I6 i5 R9 k9 ]1 J
Asymptotic efficiency, 渐近效率
, u9 t9 |, S+ S0 p& gAsymptotic variance, 渐近方差1 ]$ A) G% J; P% t5 \
Attributable risk, 归因危险度
: X8 N: o% U, J1 ^) U8 iAttribute data, 属性资料4 \1 _! W2 k7 `- _! H; R. h, J! C1 B
Attribution, 属性
5 M3 e4 q: A/ R$ y) s: R7 EAutocorrelation, 自相关
! _: f, P/ W2 Z" N& dAutocorrelation of residuals, 残差的自相关) A: H) |8 t& T$ ^
Average, 平均数
8 H/ U6 d3 i- Q5 o/ l1 qAverage confidence interval length, 平均置信区间长度5 A* Q& l! X2 k f
Average growth rate, 平均增长率& n, w' C3 x+ k! E8 [
Bar chart, 条形图
' X0 c1 U( l) f9 xBar graph, 条形图) v# G) T. H4 x l
Base period, 基期1 p' }/ n+ j |6 d8 V g
Bayes' theorem , Bayes定理
- L, o1 g6 L1 ?Bell-shaped curve, 钟形曲线
" q" Q' Q6 Y% QBernoulli distribution, 伯努力分布" X' z( z+ K+ P/ Y7 k
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
( c4 z7 A2 j9 g1 X4 z- V! I' bBias, 偏性6 I* C3 H s0 x" {) B) m( g+ |
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归1 t0 `8 }, K+ [ L! q o) R
Binomial distribution, 二项分布) R- t" \, n. M8 z5 T. X
Bisquare, 双平方
# P v' _7 r! Y$ mBivariate Correlate, 二变量相关
! K) S1 l( K. k3 ~+ M2 H3 YBivariate normal distribution, 双变量正态分布+ O& u1 Q& Q; {
Bivariate normal population, 双变量正态总体1 q; c. J4 D# e& V2 U# n' q
Biweight interval, 双权区间- A# Q; S/ q& i$ u; l% T5 W+ x0 p7 {, }
Biweight M-estimator, 双权M估计量
" G5 T, l, d! ~Block, 区组/配伍组
, _, a% H( N. a( ~BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
, l( W! a0 y2 r. R* U' k* F( qBoxplots, 箱线图/箱尾图8 k) Z) i6 s6 @! `8 p+ y
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
' p. W' n: z1 W M" w$ ^& xCanonical correlation, 典型相关6 o/ |& B& W) I4 p8 |4 U
Caption, 纵标目/ O( L' W% A7 Q' z) P. ~+ z
Case-control study, 病例对照研究- n, ~0 T% i+ C* C
Categorical variable, 分类变量
% b' }# n1 ]; n* e+ pCatenary, 悬链线
# d9 x! e% K G( ]2 L7 B& `Cauchy distribution, 柯西分布
, n- j+ D# A: N8 f0 X& sCause-and-effect relationship, 因果关系. ]8 w# B, z6 ?7 q' B) ?0 [
Cell, 单元
% r9 @" s& q. v+ \: [% PCensoring, 终检
, c# E0 Q* n1 L$ ^6 WCenter of symmetry, 对称中心9 p, b& @& j j$ n3 F
Centering and scaling, 中心化和定标
/ h6 W; _ l4 h, r$ f1 P0 zCentral tendency, 集中趋势
8 Q0 B1 g- y: d" N6 ZCentral value, 中心值3 Y4 `2 Z, w2 G7 i. M, M
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
) F4 @1 w6 L1 J7 Q. iChance, 机遇
, G: F6 u3 T1 f" ]Chance error, 随机误差
2 Y9 Y3 e' c0 c x; @; ]Chance variable, 随机变量
# G$ J1 [: h& K4 dCharacteristic equation, 特征方程/ j: |- a$ S" O
Characteristic root, 特征根
7 U# ~! G) G& GCharacteristic vector, 特征向量
- p5 d. E7 F$ e; \$ O# Q7 _/ GChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
* T b p3 c* O9 q6 H; v. g! qChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
: d( R+ H3 f6 { S3 I6 V8 bChi-square test, 卡方检验/χ2检验
9 R3 F. D2 C( r7 X7 Z/ _1 }/ OCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解, |8 `: |" G& D) J& d+ r
Circle chart, 圆图
: u1 u$ l' f* ?5 A% Q8 u6 aClass interval, 组距
2 W9 X- w j" V/ QClass mid-value, 组中值
7 r/ G0 x2 L/ j: Z# t2 R9 i8 gClass upper limit, 组上限4 M/ W2 U3 B1 y7 d- a6 u Q
Classified variable, 分类变量$ {( \ v" K; }$ @+ w
Cluster analysis, 聚类分析% v! w8 x7 C/ s2 E/ ^/ I& j; H
Cluster sampling, 整群抽样
* e# B4 D' |- x+ o. ~Code, 代码3 D4 L) k, z$ l0 t8 Q9 o
Coded data, 编码数据
$ ^- m b0 V- V# bCoding, 编码
2 P. j* }' K, xCoefficient of contingency, 列联系数6 [% g* [- {+ `
Coefficient of determination, 决定系数
) W% I- G) W/ e" cCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
! ]0 u3 j" Z4 ?' N5 d& FCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
7 G1 b" ~: r8 c5 P3 C0 Z5 r. J. VCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
8 V+ z' q& O) O T( MCoefficient of rank correlation, 等级相关系数1 n. U. i; R" G
Coefficient of regression, 回归系数8 |7 S5 C7 P8 o
Coefficient of skewness, 偏度系数8 k8 ~+ M5 I2 _9 s# d" U
Coefficient of variation, 变异系数& x5 s9 o) [' Q: X2 M/ O; H# d0 n0 X
Cohort study, 队列研究
, H9 E! f9 W" u& n1 N! dColumn, 列
9 y+ }( M$ G, N [; ^Column effect, 列效应8 A0 f5 H/ ~- z6 y6 F v
Column factor, 列因素
$ A' b. X4 E2 f$ Z/ a5 c& R, P# [Combination pool, 合并
7 D3 X' t1 S W- o7 JCombinative table, 组合表' U: S7 e& T. J
Common factor, 共性因子
7 g$ c/ W' S; i! y# UCommon regression coefficient, 公共回归系数
2 [ r/ d5 T" P$ l- K3 RCommon value, 共同值
& z; f) ~, Z1 ]# W B- UCommon variance, 公共方差
! s8 ]* W$ ]! ?Common variation, 公共变异
8 s- G, W6 v ^" s2 C8 R! b! }7 ~7 f8 ECommunality variance, 共性方差+ y/ j, n; k9 l6 r6 C, g9 a m
Comparability, 可比性# E$ J: U2 A2 {. O( g
Comparison of bathes, 批比较
( |9 X( G+ d$ O6 E4 w5 ^0 H" {Comparison value, 比较值2 E6 L' e6 Q5 e& N
Compartment model, 分部模型
; [1 O: j0 O# f1 x. a+ pCompassion, 伸缩) \9 f" Q8 ]0 e9 B+ m
Complement of an event, 补事件
7 f6 J% E; w2 O' B" `1 w( H1 hComplete association, 完全正相关, Y2 U! |* e0 {( C* F
Complete dissociation, 完全不相关
0 z; y* ]5 M) [6 }( eComplete statistics, 完备统计量
7 e: W7 _2 T: l1 w v; l) [Completely randomized design, 完全随机化设计
, x/ B" ^$ V' qComposite event, 联合事件! C" ]$ U- V9 E4 x
Composite events, 复合事件
5 ~) s' n3 \, J* PConcavity, 凹性, {% u: P) s( N k3 K. w+ T
Conditional expectation, 条件期望7 h: |. q6 O! _$ n$ l, x
Conditional likelihood, 条件似然 |( O# x0 X7 F R0 L
Conditional probability, 条件概率9 @: Y0 U1 ^5 [1 G
Conditionally linear, 依条件线性
% O( a+ v0 c: c5 I0 n# [Confidence interval, 置信区间
& `: E l; K% v2 k9 eConfidence limit, 置信限
, U- h: |, D" m1 qConfidence lower limit, 置信下限
) q. i4 ?' {( O# r" K- W. x; \Confidence upper limit, 置信上限! z/ Z \, H1 k6 n
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
1 ? s/ r* I$ p2 @3 F) b/ sConfirmatory research, 证实性实验研究( I7 l, ?: f; ]5 v3 g! u* y" V
Confounding factor, 混杂因素
; F. |+ d) C7 O/ j' @6 i( fConjoint, 联合分析# }4 a7 N5 l2 E: o3 ~, {" R2 ?- i
Consistency, 相合性
, W t1 f5 W+ O% r( X/ nConsistency check, 一致性检验
6 U1 P s- ?* I; `Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
, q! F# `8 l1 @- t7 MConsistent estimate, 相合估计
4 w- L+ D8 s: ^4 B. CConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 K; g$ i+ o( L
Constraint, 约束
0 Y/ W6 y1 \- X6 g% Q' L* q( [& ^Contaminated distribution, 污染分布* g, Z5 P5 F8 @& e1 A
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
' G! r7 b! Q- Z) e% P3 u9 R- ]* wContaminated normal distribution, 污染正态分布
# x/ `* I) a( JContamination, 污染6 u) ~# |* G- M6 L! A0 b0 T, x
Contamination model, 污染模型
& ^' h1 \5 b( V* g% OContingency table, 列联表 c% S, p. l3 Q" z' h6 W" `: h+ w
Contour, 边界线
) P; Z+ v6 k( @! ?% w" c, {Contribution rate, 贡献率
6 w, a- ^2 [! ]5 f9 X% HControl, 对照 C9 u( S) [2 o, r/ m
Controlled experiments, 对照实验+ b- K3 m$ S1 q4 z+ [1 T
Conventional depth, 常规深度7 L( ^9 I* g5 f# V! ~5 m
Convolution, 卷积8 Y! |+ A2 o9 ~5 b$ U/ O
Corrected factor, 校正因子
5 d3 e2 W# [- _1 \7 h7 ^Corrected mean, 校正均值
0 r8 k4 R2 J" |8 l* o0 e: ICorrection coefficient, 校正系数
4 r* k7 y5 M \" ?+ nCorrectness, 正确性
1 @0 L3 o3 j; a9 l0 x) sCorrelation coefficient, 相关系数 K9 u8 T I/ `* [) p2 [! \
Correlation index, 相关指数
" z" N- x/ z2 n& MCorrespondence, 对应
0 O0 d4 |1 N5 M# N+ U* X+ S% oCounting, 计数, O* p; c* C6 o
Counts, 计数/频数5 m+ r6 v; I( n
Covariance, 协方差
' q1 w- G- a8 t% `% N1 fCovariant, 共变 ! Z: [( `( {3 L8 J
Cox Regression, Cox回归
( S3 G5 `, g# e; n6 uCriteria for fitting, 拟合准则5 r6 T. g e% Q8 I% w; G
Criteria of least squares, 最小二乘准则
( z) P2 ~9 i# v0 }Critical ratio, 临界比5 R$ y2 F: ]5 W! T! H/ V; z
Critical region, 拒绝域9 l- S( ?% b* o8 d+ O
Critical value, 临界值
3 G9 W+ X" h0 g8 D c. ICross-over design, 交叉设计
2 I$ r0 q" h" r* d/ I8 }/ b. P0 M7 xCross-section analysis, 横断面分析7 C$ y0 B( _. y: e+ N3 c
Cross-section survey, 横断面调查
) P; h( N4 E1 b& C% m, gCrosstabs , 交叉表
4 B2 f) I" m. }5 \0 y9 o' dCross-tabulation table, 复合表
8 `1 Z5 f" Y E, T2 f, BCube root, 立方根- y# G" h6 a9 f2 Z
Cumulative distribution function, 分布函数2 L: h, `" X' X1 r; d( L
Cumulative probability, 累计概率! t; y W; s* J/ M# e
Curvature, 曲率/弯曲
4 m7 [* s$ a5 M& }' WCurvature, 曲率
) _: z; u& C7 [% `5 ZCurve fit , 曲线拟和 ) z: m F$ t* G
Curve fitting, 曲线拟合
- F# a J$ l0 m2 k$ v4 S2 n$ M( R3 bCurvilinear regression, 曲线回归" u- U1 R& Q6 ^9 ] o: p
Curvilinear relation, 曲线关系1 t: }) \* S D" t
Cut-and-try method, 尝试法
- w& G* E) f+ G5 hCycle, 周期! T C/ q+ x. h- f) I4 y) {9 n
Cyclist, 周期性
0 l- v' ^+ ~$ c, o& c* @9 K; sD test, D检验, g8 J6 q! x1 G; q) f2 e, j& B
Data acquisition, 资料收集
$ @* s0 A) p( iData bank, 数据库( I+ U* x4 [9 U, v1 g% m; B; C) A
Data capacity, 数据容量0 t4 _5 C: V) L8 r9 y/ I7 A
Data deficiencies, 数据缺乏
+ j+ d, b: ^8 b- o' gData handling, 数据处理
% N9 D. l/ N i. H" b' FData manipulation, 数据处理
$ i( m( u B& ?" f3 h& pData processing, 数据处理2 C, l9 l* f' T. P) v. c$ }
Data reduction, 数据缩减7 J4 O( T3 U. {7 n3 ?7 C& `2 I
Data set, 数据集7 L1 Z/ I# K& C3 V
Data sources, 数据来源0 j; ?% \) }" [* G M7 K& R1 b* P& r
Data transformation, 数据变换" D! {/ Y0 z# m; Q2 O
Data validity, 数据有效性; x9 c" M7 a) t
Data-in, 数据输入
6 F' x6 O4 i Y4 jData-out, 数据输出# h! O& l$ D4 H+ x# [2 Y& u) \
Dead time, 停滞期
9 e! p2 b! z8 g; b8 DDegree of freedom, 自由度1 N: g* U( }3 B" R" N( s
Degree of precision, 精密度
4 Q- a0 \& S }% m* k( G X6 j/ N4 EDegree of reliability, 可靠性程度
$ k3 X: _2 h" E# Q S% YDegression, 递减
+ y/ ]7 _" e3 j v$ a; X# P0 JDensity function, 密度函数
( U* D+ m* R6 g C8 w i; u6 pDensity of data points, 数据点的密度- _! L- `4 v. X+ S8 d# c
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量8 {4 ~1 m' g g& Y$ a8 u9 D* ^
Dependent variable, 因变量$ `0 d- |. {$ N: K8 F
Depth, 深度
, Q6 a$ k& s0 J' QDerivative matrix, 导数矩阵
& A; _6 c0 g- l$ NDerivative-free methods, 无导数方法' T* {/ I1 _" R" T$ Z" Z! x9 y
Design, 设计$ c7 d* B" o9 N9 M$ `8 u2 p, p/ @% j
Determinacy, 确定性( ?1 M* g4 z8 p- ^" f
Determinant, 行列式/ P. h: C& x, ]2 j/ o- e
Determinant, 决定因素
: J3 E- B# J% }- vDeviation, 离差8 E! ?) W) a, v
Deviation from average, 离均差: x- r6 Y) o5 ~( k
Diagnostic plot, 诊断图
( P3 B+ u s* ]+ [: NDichotomous variable, 二分变量/ @! L5 D t8 Y
Differential equation, 微分方程
4 M8 W& s! B9 QDirect standardization, 直接标准化法* ]1 ?3 a3 p2 q1 ]& G+ N2 o4 u/ A
Discrete variable, 离散型变量6 U! b- c k1 w6 Q$ U# U5 t. ~3 c
DISCRIMINANT, 判断 $ ?- q# O P- K& x- G$ z1 y* f* z
Discriminant analysis, 判别分析3 V+ m& i% J& P W) ?4 V1 H3 l
Discriminant coefficient, 判别系数3 A5 a7 F `, H3 S3 S9 N: X9 U
Discriminant function, 判别值
( R. o4 n7 ~! jDispersion, 散布/分散度
6 `( K7 I) J3 |6 K4 kDisproportional, 不成比例的
" ?, a9 l6 @& e: c& C1 ?Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
+ y! W! p/ p- ~Distribution free, 分布无关性/免分布% o+ y% j0 i2 T6 P5 A, H' S- X
Distribution shape, 分布形状
0 Y" X2 k( g0 jDistribution-free method, 任意分布法
! P3 Y; G! w# n2 _1 c( GDistributive laws, 分配律% u, K+ Q1 _2 n2 s$ `
Disturbance, 随机扰动项
3 \/ p2 V/ }* m1 HDose response curve, 剂量反应曲线
/ B3 y) d5 h+ H {8 U% n* QDouble blind method, 双盲法0 v. W* R9 h+ F6 w1 v: D! ?
Double blind trial, 双盲试验$ N5 W8 Q U% Q# W2 S1 k1 g
Double exponential distribution, 双指数分布
7 S+ v& u5 z, X( BDouble logarithmic, 双对数
* \5 v* r+ a- U$ C( ODownward rank, 降秩! X" o9 R% U q7 b2 f1 s: ^+ ?
Dual-space plot, 对偶空间图6 p, T3 M& }6 J! X
DUD, 无导数方法/ Z# n- [( @4 v( J
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法/ D( I& L @5 S2 c8 L2 x3 Y/ t
Effect, 实验效应$ L3 c8 o4 @& H7 | ?9 Q! u
Eigenvalue, 特征值
* \/ N- R4 o ]Eigenvector, 特征向量
X9 H* _) w; gEllipse, 椭圆; R' {- i0 P- W7 a: \3 m& B/ Y
Empirical distribution, 经验分布% c# R8 l1 T! a$ _
Empirical probability, 经验概率单位5 d# O/ R' Q# ~5 N3 O' d% y a
Enumeration data, 计数资料
0 {/ d; u+ b( H7 U7 [6 }, P; wEqual sun-class number, 相等次级组含量
9 A: O1 ]6 W9 A1 G8 CEqually likely, 等可能% \3 I' R1 w* J3 Q, T! {3 \
Equivariance, 同变性) z. k) z# W2 ^& E7 K6 U: l/ t
Error, 误差/错误
$ D8 H0 s% T7 ^5 [) i pError of estimate, 估计误差: y9 v3 c9 L7 G- m4 ^2 Y
Error type I, 第一类错误* ^# ?7 E& a0 {2 z- b( A( H
Error type II, 第二类错误
5 d2 ]& @ S1 g# WEstimand, 被估量
! F0 H5 v: I, _6 rEstimated error mean squares, 估计误差均方/ a( v4 G D$ b. |& q% n5 @$ w
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和! ?4 b/ B {2 ?3 s; P
Euclidean distance, 欧式距离8 o8 ~2 k$ c3 M; @/ c. b, s$ E
Event, 事件
( g* q# w6 X, S5 Q6 J6 M0 UEvent, 事件( g) A, r2 l. W: y! o! f: S7 ^/ J
Exceptional data point, 异常数据点 C" {$ I$ b& Y* d4 f0 d; n! n4 H
Expectation plane, 期望平面
) X$ [0 H S0 T3 x% CExpectation surface, 期望曲面
. m S6 r$ M$ U: f; GExpected values, 期望值 `0 F# M9 j) ]5 b# o: W2 }
Experiment, 实验
2 m1 S$ X; I+ R3 [! x; LExperimental sampling, 试验抽样
$ G$ E2 t1 E% IExperimental unit, 试验单位 ~/ L) ?. d# S/ r. x4 m
Explanatory variable, 说明变量
% d' ^/ q7 R, K* wExploratory data analysis, 探索性数据分析
$ K0 T# O! `$ k$ EExplore Summarize, 探索-摘要
) j( | P! m. q/ i/ kExponential curve, 指数曲线
7 i) q, i0 {5 ]Exponential growth, 指数式增长
. `1 V1 |+ G$ |EXSMOOTH, 指数平滑方法 ; c5 }0 v8 n0 c* H& ]
Extended fit, 扩充拟合
4 y! ^) @& o$ m% r, A- }: gExtra parameter, 附加参数
! Y. \6 N! `- ~4 j9 j" w9 NExtrapolation, 外推法: `$ S, u* n+ {1 b
Extreme observation, 末端观测值
5 `0 h# x; b ~. m3 N; WExtremes, 极端值/极值. V1 h7 v* Q4 f( [# l
F distribution, F分布
6 h7 X. m5 s0 \, h& |F test, F检验# |2 P- y4 v, N) t
Factor, 因素/因子
( j! Y) E& E: c" f7 o9 U$ TFactor analysis, 因子分析
. l$ o) d* ^% I% Z) J" ?Factor Analysis, 因子分析
8 C6 s* Z( S+ u; P; ^$ oFactor score, 因子得分 4 l3 i2 q( I J1 H7 D4 o: J. {
Factorial, 阶乘
* m0 f0 A- T' A9 ZFactorial design, 析因试验设计
" k( Z* a$ k* B8 pFalse negative, 假阴性
5 u0 |& u, X2 K) p6 D8 r; XFalse negative error, 假阴性错误
# z! o0 q5 P8 OFamily of distributions, 分布族6 Q. q( s7 |, o: ^5 _
Family of estimators, 估计量族. P# W: j" P) _: |3 E" Y* G6 g/ `
Fanning, 扇面# G3 \+ D" ?7 @: ?) w
Fatality rate, 病死率- v& P" E7 G+ f0 n1 G
Field investigation, 现场调查
, S S! Q1 v) b4 J1 V" V, `Field survey, 现场调查* _. C4 p/ U! |: s N! ^; I
Finite population, 有限总体3 y7 W. W4 c2 E+ }
Finite-sample, 有限样本
8 K) k) x7 c' B$ j2 l+ A) ~First derivative, 一阶导数5 [! P( e- ]4 |( t, l
First principal component, 第一主成分8 i7 m( ?9 [+ M3 {
First quartile, 第一四分位数
' m' x* W7 \% w8 l: ^; e& |+ N2 zFisher information, 费雪信息量
; p$ A! N1 c3 R- yFitted value, 拟合值; R3 X! a. O" b+ E
Fitting a curve, 曲线拟合# `. A5 S/ Z! a+ }& K0 b `
Fixed base, 定基5 P$ w- B _. C7 V; z) ?
Fluctuation, 随机起伏 A; F) X6 g7 V; E1 @+ Q
Forecast, 预测
# Q! T/ X/ K& o0 L @. VFour fold table, 四格表& D! l+ K1 ~& i& p
Fourth, 四分点. k2 Y8 ?; f; `# x; V
Fraction blow, 左侧比率
& e4 m3 [' f3 d2 ^Fractional error, 相对误差* C( {+ x( S& _4 Y2 W7 |
Frequency, 频率, a# y% K% G2 j& ^& \
Frequency polygon, 频数多边图
1 J& a( B+ [6 a& s' T7 IFrontier point, 界限点9 C' h5 {& a! W/ H! w5 D
Function relationship, 泛函关系
' F$ X5 ~6 }: t4 M, v* J! uGamma distribution, 伽玛分布: n. I* @* J2 d. V. N+ d/ J: M
Gauss increment, 高斯增量; O9 ^+ d! @1 {9 m. u5 S
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布) C; N8 R+ }+ s+ |' n: u; m S
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量; e: T5 b$ b6 f, f* L4 z
General census, 全面普查
; _" V3 R; M$ y9 T3 xGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
7 S+ h# u) q6 J! P: Q% N( MGeometric mean, 几何平均数
i; O" W7 {7 SGini's mean difference, 基尼均差
& k* y3 l% F8 c0 f7 VGLM (General liner models), 一般线性模型 / B) `2 y$ x! w& W, ~9 p$ x0 j
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
$ [! F- E9 Q+ s. f3 r/ c3 _Gradient of determinant, 行列式的梯度! g N) C, d: X
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
; X4 }/ s- R" i/ w& [3 h4 bGrand mean, 总均值
; G! X2 b$ p/ u$ J+ \3 hGross errors, 重大错误- z4 ?' ?7 P6 m! ?* J
Gross-error sensitivity, 大错敏感度3 P8 e/ l$ [0 J9 N
Group averages, 分组平均: z. j4 P0 n7 h7 C
Grouped data, 分组资料5 `% ?+ V( U- a9 f: T5 Q
Guessed mean, 假定平均数. p& _) `! l" [& ]
Half-life, 半衰期
, {% o' L6 p+ N7 @' r: H. r% @- z5 oHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
. j$ T3 L# s- H2 B/ rHappenstance, 偶然事件
v. \; S% j0 u6 KHarmonic mean, 调和均数
1 J7 m7 m6 ^. a' v7 ~Hazard function, 风险均数
, I$ T; t* P6 V3 `, ~Hazard rate, 风险率
# h1 y8 O( a* P- M& _1 l: W8 jHeading, 标目 / j3 u! i$ @! |. r- X& Z' e, p0 p
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
: L. ?! d' K: ~% L, W' oHessian array, 海森立体阵) \1 S( Z# D+ _
Heterogeneity, 不同质& ?) _# R1 X# h! n6 i7 ^
Heterogeneity of variance, 方差不齐
! L. L" O/ K9 l$ _; THierarchical classification, 组内分组
9 J0 M6 Q. C- vHierarchical clustering method, 系统聚类法
# N" _2 d d4 V i4 K* AHigh-leverage point, 高杠杆率点# H) I% u- H9 ]. Q4 f% s1 j
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
3 |# q4 Z, `% n x8 yHinge, 折叶点2 k/ m6 S1 [( h; |% w+ V
Histogram, 直方图
; w* p) I2 T7 P1 d: {: b4 _Historical cohort study, 历史性队列研究
! D6 J: y" c- M; A0 ~Holes, 空洞; D9 \3 T4 I! d7 a6 E, C
HOMALS, 多重响应分析
% g: V2 Q, ~- EHomogeneity of variance, 方差齐性8 y E, y5 M( Y: F/ W
Homogeneity test, 齐性检验
* E" e$ w& q ^! v( UHuber M-estimators, 休伯M估计量3 S& Y+ A+ y, P+ }' M' \! ^" u- ^
Hyperbola, 双曲线) C$ F0 A3 T2 p
Hypothesis testing, 假设检验3 H$ R/ F& o% {3 G
Hypothetical universe, 假设总体
! ~# v1 W8 Z$ M) n, [+ eImpossible event, 不可能事件
9 {4 `- M$ H# V; [9 LIndependence, 独立性
& K; d! i# f% J/ q; [: }; f" F6 hIndependent variable, 自变量
2 q4 L- R) x- n0 @2 ~Index, 指标/指数! {& p$ z+ h" `5 c
Indirect standardization, 间接标准化法$ C: i& P8 V3 o" w* z0 j% C! K) g
Individual, 个体
. h- B" v( Q9 E3 }Inference band, 推断带
+ r9 J1 ]0 u9 x" A3 DInfinite population, 无限总体
) \: [3 B: G( s! cInfinitely great, 无穷大
* J- e8 L* W8 ]$ YInfinitely small, 无穷小
$ j! q X- n" A1 K1 V, Y2 ~Influence curve, 影响曲线
2 T3 ^- ]3 V; n3 l8 V4 AInformation capacity, 信息容量# n. I" g0 p4 i. _& @
Initial condition, 初始条件 U5 H4 r9 h7 [( T% a- Q
Initial estimate, 初始估计值! W. [0 | I( v2 r0 D6 e: C
Initial level, 最初水平
8 J: s2 G* P+ s4 N$ E8 Z! P9 iInteraction, 交互作用& w' `. x/ j6 O/ Y, q& x& M9 J
Interaction terms, 交互作用项
, i; _& `, w* T8 I( ZIntercept, 截距$ }$ a2 U6 M* x [3 B' P9 {
Interpolation, 内插法4 P8 Z+ O J) _* W* c+ J0 p( T
Interquartile range, 四分位距
2 T/ Y$ G! [# ~/ o. EInterval estimation, 区间估计; W; E2 I+ C/ K& c; N6 {4 ^
Intervals of equal probability, 等概率区间
# G; Y# {. [, j1 l, RIntrinsic curvature, 固有曲率
1 j+ r# G; h P' j- j$ lInvariance, 不变性
4 \/ w# k$ R' f2 x$ iInverse matrix, 逆矩阵& Q6 o) z$ F2 X( t
Inverse probability, 逆概率- Q0 F6 C& j [7 D, g9 ]6 P7 s
Inverse sine transformation, 反正弦变换
Z% c/ X% s+ w4 R0 A/ H AIteration, 迭代
9 v' `: t: H, Q, ]2 mJacobian determinant, 雅可比行列式7 d1 [0 }. X a( ?
Joint distribution function, 分布函数5 v' n" x4 V- H
Joint probability, 联合概率* i' x K$ B- W. ^1 D! i* I4 R
Joint probability distribution, 联合概率分布
9 z# z) B3 f+ Q7 i- \5 MK means method, 逐步聚类法: U& n" z# k2 w" q
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
8 k5 I# u+ B# n0 AKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图, s% h: [# w( }4 Z
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关: O+ q5 y# U2 W8 g: r* r
Kinetic, 动力学( c2 z- E6 l0 I5 d
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验, T8 C8 T9 o2 T) q" x
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验+ p7 T$ L0 m$ G- I H1 i
Kurtosis, 峰度
5 U2 j7 x0 b1 @6 I# }Lack of fit, 失拟
6 J2 d/ n% V3 x4 C) [# t( uLadder of powers, 幂阶梯 _4 T$ ?$ l4 W
Lag, 滞后
3 S3 Q, ~0 M) v9 t! QLarge sample, 大样本1 m' k6 u1 S9 {6 C: P2 m
Large sample test, 大样本检验
6 j: d- [' m! B* g5 K0 c+ \Latin square, 拉丁方
; B; v& \ e( K* i. CLatin square design, 拉丁方设计5 y/ f6 p3 u, ]8 S/ R' }4 W: s' N
Leakage, 泄漏: ]5 \9 A& \" M' e8 ~0 b' j
Least favorable configuration, 最不利构形; C {! ?1 R- e2 z2 L+ B, y) D/ [
Least favorable distribution, 最不利分布0 N- `9 R2 T2 f3 K! D% }* F) P/ {
Least significant difference, 最小显著差法6 d& H! W% s) L6 [; j
Least square method, 最小二乘法
- k% _: J* f7 F$ Z6 B: }- HLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
/ K5 G2 C8 Z% s! X$ T ULeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
8 O4 p ?0 G1 v4 N1 c3 [* w- pLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
& j/ ^' n! U% `- Q7 c& ]Legend, 图例
1 y6 [' \: M% c7 iL-estimator, L估计量
7 q8 j" Z8 r* U: G1 rL-estimator of location, 位置L估计量5 z* V# B5 t7 y) x3 d& |5 ]" |
L-estimator of scale, 尺度L估计量
& R( ^# u& [# f( | d3 G( |Level, 水平6 W% v% u6 j% G/ G, H C
Life expectance, 预期期望寿命! | v( Z0 I* N6 `3 I d" U* X/ S
Life table, 寿命表0 Q/ @; F9 D- [
Life table method, 生命表法% c/ I6 S2 w- W* }
Light-tailed distribution, 轻尾分布
# b. q6 n3 U( O* ~. eLikelihood function, 似然函数
) L/ o2 ^! K7 oLikelihood ratio, 似然比
/ g$ L, W! m9 ?9 {+ L$ yline graph, 线图
% ^" W; X, B2 f8 LLinear correlation, 直线相关
S4 J- [3 S) Z- H2 SLinear equation, 线性方程
4 J; K3 o4 c$ d: y; S; x0 uLinear programming, 线性规划
( s, e; J0 h) F: i/ I2 Q+ ?' q: jLinear regression, 直线回归
Q# K( a' h, U* n+ u( A8 x$ Q! PLinear Regression, 线性回归( ]4 @5 ^2 d+ x5 I; l! A5 |2 y! ?8 S
Linear trend, 线性趋势
! i7 o9 k5 m0 s b- ]6 ?8 BLoading, 载荷
6 Q* D' x3 J& W+ V* Z& iLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性/ Z0 c' G: f, Y
Location equivariance, 位置同变性1 o4 @3 O" P. F6 M* s- E- J+ a' p
Location invariance, 位置不变性: z8 s+ m5 P' w/ ?2 j- T) \
Location scale family, 位置尺度族
$ v9 M& ~0 \* {$ F/ J3 v6 n JLog rank test, 时序检验 / U$ O+ {6 \, g7 X$ V) B! K
Logarithmic curve, 对数曲线
0 I. |% I! a2 y( u' }% ~+ v3 i% f3 @% fLogarithmic normal distribution, 对数正态分布. ~' H }1 I0 I2 w) l' s% l
Logarithmic scale, 对数尺度
1 l+ w) e9 Y3 h7 Y3 ULogarithmic transformation, 对数变换
" @3 q4 e( I; n! v( |% CLogic check, 逻辑检查. C& e/ j6 w$ S$ s
Logistic distribution, 逻辑斯特分布+ l( _# N- z" Z, J3 p* i5 Z
Logit transformation, Logit转换1 D. H+ g* }8 a6 \6 J
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 & E" G1 O# D; W! b8 f$ b! _
Lognormal distribution, 对数正态分布/ A5 z+ O1 x! {
Lost function, 损失函数6 h( l' u" W9 J. C F: e+ y
Low correlation, 低度相关( O/ X$ f# v4 |$ {; f
Lower limit, 下限8 J- A, L. k" w. Q! ]6 h5 L
Lowest-attained variance, 最小可达方差
) A! D: x+ h1 G) U- p- S2 s1 eLSD, 最小显著差法的简称# h2 M" K1 r7 c* L/ U
Lurking variable, 潜在变量
6 e, V9 ?: Y. r: }9 l( U3 M6 yMain effect, 主效应
4 P, @" H* J8 j( e6 JMajor heading, 主辞标目
: k( f9 W/ r9 d0 G) aMarginal density function, 边缘密度函数7 H; H+ V% I3 |
Marginal probability, 边缘概率
3 C- P3 I- d9 `# Z& `Marginal probability distribution, 边缘概率分布 W; `) y) u4 A
Matched data, 配对资料
/ J" w2 f6 F* J8 ~1 J, j SMatched distribution, 匹配过分布8 b0 E; o& Z3 I& n- F
Matching of distribution, 分布的匹配
0 @" w7 K% O5 z, `( kMatching of transformation, 变换的匹配
1 U- q, t' z$ p3 p& J) RMathematical expectation, 数学期望
7 a, m/ |* j0 z4 P' X6 O$ S4 |Mathematical model, 数学模型: X- q( `( W4 F
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量( d$ V- \6 A2 d0 g6 O1 D+ ?% ?# q
Maximum likelihood method, 最大似然法2 \- x( k$ O9 u1 R' M; j2 j+ S& |
Mean, 均数
- q: t0 y9 g5 k7 O7 v- xMean squares between groups, 组间均方
. I3 l- y# g D9 I: QMean squares within group, 组内均方
& p% N4 ^- f6 E; p7 j2 NMeans (Compare means), 均值-均值比较
9 B: x" D2 q+ f0 S9 \6 IMedian, 中位数
# |$ R+ G: {: B, mMedian effective dose, 半数效量. y3 e% Y5 `! q7 I" F& h' ] C) X
Median lethal dose, 半数致死量4 G. D( }5 D8 a5 K+ ~ G
Median polish, 中位数平滑
" N% S) q9 @4 Z. `2 g+ kMedian test, 中位数检验6 p9 ^1 ^9 {7 p+ `3 E/ b* X
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量7 J6 _6 ]: E1 @0 s- Y
Minimum distance estimation, 最小距离估计
4 z9 q$ v5 K8 U/ Q- C/ _3 eMinimum effective dose, 最小有效量# }7 Q3 S& \3 x
Minimum lethal dose, 最小致死量
- }/ V) b7 E: v( T, uMinimum variance estimator, 最小方差估计量& x6 {8 [) ^. n8 z0 |
MINITAB, 统计软件包
% W' L/ Z" x, l' R' m* pMinor heading, 宾词标目3 v4 |% X4 `% R* d% G& n# g
Missing data, 缺失值
; v" V' c5 J, P7 \Model specification, 模型的确定
$ ~% ?; F; M) @9 PModeling Statistics , 模型统计: Y3 |1 E3 u5 \! \
Models for outliers, 离群值模型' c4 \, \7 i" x5 a8 q# C
Modifying the model, 模型的修正' I' {6 g: o! ^
Modulus of continuity, 连续性模
- k( W5 l r7 r6 U% |( X, b" FMorbidity, 发病率
1 _' R$ \1 } f! b# b YMost favorable configuration, 最有利构形( M) Q+ s6 U+ F, H, M$ O
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度; E- O/ X6 _' N+ g
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
& R( k2 v( I8 [0 b: AMultiple comparison, 多重比较; S |" b/ z8 q. k! y( P- R
Multiple correlation , 复相关
, D2 g8 L( f5 I( l A2 vMultiple covariance, 多元协方差
& ~1 D2 V; S8 g; e% iMultiple linear regression, 多元线性回归
) ~# y, k6 L0 Y q" J0 g8 cMultiple response , 多重选项& Y- C- m, N* S$ G
Multiple solutions, 多解
" q' \4 _( C2 X# mMultiplication theorem, 乘法定理
( {! l5 l0 t; R$ [) AMultiresponse, 多元响应# y) t/ v4 a+ s+ e8 x
Multi-stage sampling, 多阶段抽样$ w- e; |( a, y5 q3 l; n; n
Multivariate T distribution, 多元T分布- N0 j. c4 E' G r0 ~2 |3 f8 S% S
Mutual exclusive, 互不相容. c1 c' R I* }$ L
Mutual independence, 互相独立
, P/ C6 x, O; b# ], `Natural boundary, 自然边界
) O8 m' _$ W$ I4 Y# @* WNatural dead, 自然死亡
% D. p5 T$ e. K. Y* K V# f0 O* nNatural zero, 自然零 X* C" w+ A. x0 g. j
Negative correlation, 负相关) k* ^% k$ y. j% H3 [) I
Negative linear correlation, 负线性相关
1 I, m0 c/ S* J( ] q( t$ q. X7 G2 ZNegatively skewed, 负偏
1 T$ P2 E* `* F! v+ |, V; J3 SNewman-Keuls method, q检验5 x" z6 B2 L0 Z4 n+ K4 T( f
NK method, q检验2 n# ?$ u3 O, F4 _
No statistical significance, 无统计意义
( |/ J0 H* e$ FNominal variable, 名义变量2 L7 g2 X7 x0 i0 _4 t9 R( Z# Q
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性+ |% B* p3 G( }6 c% x) k; M/ ~9 y
Nonlinear regression, 非线性相关6 s+ @7 P0 O3 s$ f3 K/ c" o- D
Nonparametric statistics, 非参数统计8 f, B8 N8 p4 d. P0 C; s
Nonparametric test, 非参数检验7 O5 v" w8 @+ x: X
Nonparametric tests, 非参数检验
( T1 t$ b0 R, X& m7 `$ [% l: oNormal deviate, 正态离差
) I+ n" i9 l9 E% C9 n FNormal distribution, 正态分布+ u' T$ S1 ?, K& d$ k. D
Normal equation, 正规方程组6 s6 ^8 G. b1 T" u4 O1 V
Normal ranges, 正常范围" `5 {% f) W) p0 D( o q
Normal value, 正常值
) i3 N K+ F, b& t# vNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
4 i( R" F: } h VNull hypothesis, 无效假设
' t) {0 d6 N% b: w: B/ `Numerical variable, 数值变量7 F* P0 [1 X: c. N' L9 y& D, `
Objective function, 目标函数
/ R! `: }: E* H# _% ~/ a; aObservation unit, 观察单位
: V( j' b9 @$ B& ^2 V) G* p7 {Observed value, 观察值
- r) O* s& P, _5 q9 U3 {4 j" q* DOne sided test, 单侧检验
; K3 C l# R1 ]3 HOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
; G8 p e' l* w' P& W8 @Oneway ANOVA , 单因素方差分析
$ ~! ~ ?; D! H# E2 ?Open sequential trial, 开放型序贯设计
* q4 c$ s2 G' d6 O& Y; [- t" ?( |3 XOptrim, 优切尾
$ `6 _9 |1 f6 h3 e+ b! C1 YOptrim efficiency, 优切尾效率! v, \2 j! t- T9 R) L
Order statistics, 顺序统计量
. H) j/ L, t& }3 a3 Y1 D- ZOrdered categories, 有序分类
2 _4 b$ {+ @4 o7 jOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归1 }. V5 o3 u* Y8 L- }+ F6 T
Ordinal variable, 有序变量
0 W* a4 z$ t8 W8 H& @Orthogonal basis, 正交基
$ ]+ x9 e: U0 G+ @& ]( {- HOrthogonal design, 正交试验设计! h) B* k5 W' r0 Y. w' H+ W
Orthogonality conditions, 正交条件9 [% d( Q2 f) q( T1 O6 a; H( D0 Q
ORTHOPLAN, 正交设计
0 R2 h+ i; O( @- N) \1 pOutlier cutoffs, 离群值截断点* |% Y' Q, D+ [+ k# o9 V# a
Outliers, 极端值
5 v& D; g: ~! ~OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 [6 q1 k% [# i& D' x Z( a0 jOvershoot, 迭代过度
+ a6 ~1 B8 W5 WPaired design, 配对设计
+ o: G3 t" J9 B& x5 x K& fPaired sample, 配对样本$ Z, b" s; j' z1 t* f$ }8 f# m5 w( S
Pairwise slopes, 成对斜率
! ^" K+ E9 ^) h: h+ b$ m; pParabola, 抛物线2 M" U$ d6 H3 c$ O: }& s: ~
Parallel tests, 平行试验. M/ C7 }% c8 u0 G/ F4 x
Parameter, 参数+ y0 s) L- u3 I0 I
Parametric statistics, 参数统计
; Z* I5 l4 R$ T0 A6 }1 TParametric test, 参数检验
3 V6 b0 Y( S( E3 g- t" {Partial correlation, 偏相关
n- |: H+ j0 S0 HPartial regression, 偏回归
' W, A# n3 s, y" _Partial sorting, 偏排序
; ~, f2 s4 }. Q& Y5 `8 H$ A' w4 @Partials residuals, 偏残差
2 T( B J K; Z! l% g2 t& b0 lPattern, 模式
& d* w( D( h6 j0 bPearson curves, 皮尔逊曲线0 n0 B) K8 h: ~1 l$ Q5 t. w
Peeling, 退层# ]6 x# F+ R. C% E: D x
Percent bar graph, 百分条形图
" f& z1 u: D4 bPercentage, 百分比6 O$ T1 ?9 A& G2 E4 ^4 b; G( e8 h. ~
Percentile, 百分位数& K8 [" C: S& ^* T3 C$ c" _
Percentile curves, 百分位曲线
; ^" m+ j# L: |+ G8 VPeriodicity, 周期性! `/ C' h: |- |. T" m- y7 _( ]
Permutation, 排列
, k3 Z( B' l8 }2 g6 FP-estimator, P估计量
% b- c$ Z. Q( P# e5 I$ {3 N! }0 gPie graph, 饼图
% j3 q4 F4 _4 q( OPitman estimator, 皮特曼估计量
6 U5 r" |2 @6 YPivot, 枢轴量
! ^- R3 j: s. a; ?, O! t o. R& {Planar, 平坦
, M9 k2 z6 _" d8 r' dPlanar assumption, 平面的假设
" o$ i. h3 R: E+ H5 HPLANCARDS, 生成试验的计划卡
! a8 R- c l) Q" Z# J2 J4 j$ VPoint estimation, 点估计, i. E7 ^& u q% p% E" M
Poisson distribution, 泊松分布1 @5 w* x' E% ]$ g
Polishing, 平滑 F; A0 {0 V; K* j, T* o6 x
Polled standard deviation, 合并标准差) s/ q5 g6 l* |& @9 w
Polled variance, 合并方差' N% [7 @- m: J, d
Polygon, 多边图3 J" J; ~# }, e. Y
Polynomial, 多项式
0 a0 |! g; \% L6 I" F+ g! JPolynomial curve, 多项式曲线5 e9 ^4 c7 B1 Y9 v
Population, 总体+ u7 {3 `2 a' `1 t3 ]$ X& o
Population attributable risk, 人群归因危险度
2 n2 @8 Y+ p7 n$ BPositive correlation, 正相关
2 L2 K: c, `/ vPositively skewed, 正偏1 Q4 ]. @0 ]$ _2 ^* g! ?' o! V& N/ S; v
Posterior distribution, 后验分布
+ T, V N" y- g9 Y0 \* dPower of a test, 检验效能
& m# ?; M" k5 h+ o" nPrecision, 精密度: X* ]- |: C# w3 ~0 Q. u
Predicted value, 预测值! i$ O$ N3 j' J# Q( ? Z0 b% c3 g4 U
Preliminary analysis, 预备性分析) R k+ X. J# l' `* D c
Principal component analysis, 主成分分析
5 r5 k2 A4 u1 m4 p& a/ H4 C9 E9 V( Q- @Prior distribution, 先验分布
7 o1 E$ u; E( |6 I. `4 N/ \Prior probability, 先验概率 G* \# U8 X; w) M4 M& S
Probabilistic model, 概率模型
, Q4 L" k9 V' v! X0 i* Gprobability, 概率: U3 e+ { z5 n. h% M9 b! m( ~$ x
Probability density, 概率密度
: [! W' X: `& _+ P) I) rProduct moment, 乘积矩/协方差
6 g; ^2 W- v5 [Profile trace, 截面迹图7 x( z" E8 k' o
Proportion, 比/构成比
1 O+ v2 X0 m5 A1 wProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
! ]) k! o4 } _* ?$ o% p0 }$ fProportionate, 成比例
/ m9 \$ G% k: iProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量* j; D( `' r. [; t1 h$ ~4 T
Prospective study, 前瞻性调查) o; C+ A T: H4 j4 V
Proximities, 亲近性 # S6 i7 b! @) L+ p
Pseudo F test, 近似F检验
' q7 x' b* F; v6 OPseudo model, 近似模型
/ c# r2 p e; iPseudosigma, 伪标准差
8 T$ Y- ?; d% u( W# T# MPurposive sampling, 有目的抽样& b Y! q) l0 t, |5 }
QR decomposition, QR分解4 F" t& g) S+ k5 p& O
Quadratic approximation, 二次近似- \8 W- N* Y- }/ n8 F
Qualitative classification, 属性分类: w4 J$ w) v7 J$ u* ^0 ~# O3 i' F
Qualitative method, 定性方法
* a( z3 X. @0 z$ `1 L9 g) ?) \Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图& ~- a: R( e8 `/ H7 a* B
Quantitative analysis, 定量分析7 k: R" \& W+ A+ }
Quartile, 四分位数
4 h9 H9 q! l6 g2 G8 J+ m1 U$ RQuick Cluster, 快速聚类
~0 c( y, ~6 ] R! b! bRadix sort, 基数排序
- A& o: B6 b s: }: ~% L0 YRandom allocation, 随机化分组
0 Z" I2 u5 Q4 k3 t' o! V# K) aRandom blocks design, 随机区组设计6 U1 M8 d+ W7 ]) T( Y0 K" J
Random event, 随机事件$ S5 H: \& L# t" f8 M g+ t
Randomization, 随机化4 J$ B) B" }* N- T8 f
Range, 极差/全距+ X; M8 n) f/ W/ d* _9 y f# _3 p
Rank correlation, 等级相关3 x; c6 S' r" T
Rank sum test, 秩和检验
8 O6 r: g7 F$ {. u' B- e; B6 ]) dRank test, 秩检验
' M8 z9 D% m, t( I% [+ tRanked data, 等级资料9 a+ G3 D: n) R3 K2 y6 @: V& |
Rate, 比率( i; R2 E: Q# [0 D* X
Ratio, 比例6 W) f8 `* [+ J
Raw data, 原始资料
' X$ U, I1 i' Y4 @! qRaw residual, 原始残差' o6 S* M. o$ k9 g$ S
Rayleigh's test, 雷氏检验
% L0 b+ j& |: G5 rRayleigh's Z, 雷氏Z值
1 Y" T" d k, k' LReciprocal, 倒数# [/ m2 W$ r% \% S x
Reciprocal transformation, 倒数变换
/ A; U6 y* d) B* @2 M( m2 e& uRecording, 记录
3 U6 \! I! E8 ?2 i1 gRedescending estimators, 回降估计量# _1 D% Z# J- z7 l; p
Reducing dimensions, 降维* D/ l% L3 R4 q) J3 U0 |' ~$ U
Re-expression, 重新表达
( A- s/ b. k( f& `" l* BReference set, 标准组
4 z; O8 }$ \& v& K7 HRegion of acceptance, 接受域
! E" g: ~! {# e+ K5 c2 j, tRegression coefficient, 回归系数8 W9 R" d$ F' L4 ]8 H1 p6 q
Regression sum of square, 回归平方和' `) C/ M0 g, n9 ^5 W5 G# X6 Q
Rejection point, 拒绝点6 i% `3 |) b2 x- P( n
Relative dispersion, 相对离散度
2 T- f4 m7 d% y. k2 t- a& p3 I2 jRelative number, 相对数* b; P" ~1 O8 K U
Reliability, 可靠性$ K J% l8 f3 D8 L E, [
Reparametrization, 重新设置参数$ q( @) r+ u8 c
Replication, 重复 _+ E! [3 r0 h9 ?$ f! Z" i
Report Summaries, 报告摘要0 o9 O4 A; K. \ I7 H
Residual sum of square, 剩余平方和! \( G% [0 Q7 p+ [) X
Resistance, 耐抗性
/ {# }1 O- P% _& y/ {, CResistant line, 耐抗线) U! j, _3 d# `, V$ U- N
Resistant technique, 耐抗技术0 ? `0 Q* e" o) D6 B
R-estimator of location, 位置R估计量
( @" {- T+ S# Q, i& E! ^' WR-estimator of scale, 尺度R估计量. P G: d) ]4 K+ D
Retrospective study, 回顾性调查
9 N2 v* \( ^. z: Y7 `Ridge trace, 岭迹 b; }1 Y N& b/ v7 E. Y
Ridit analysis, Ridit分析
6 G9 o; i# v% H- I0 Z NRotation, 旋转
+ y, |* U z2 u+ w+ |5 a/ Y- hRounding, 舍入5 b6 h! p7 ^" k: W, M) M. C
Row, 行
2 \& V. B7 |' D# a! [Row effects, 行效应
3 i1 a$ z3 i+ _! cRow factor, 行因素& Z" T! e, F, H. O& K' G
RXC table, RXC表
9 N# ` _, z9 A- {Sample, 样本
5 Y2 H" {6 f* ~7 BSample regression coefficient, 样本回归系数
' X; _; k9 ^% H- ~Sample size, 样本量
$ }* g( I- i5 H wSample standard deviation, 样本标准差
8 @2 h7 Y3 z) HSampling error, 抽样误差/ {! b) J$ N# j: }/ a
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包4 [: I* r7 G! g+ K3 ]2 y; Z* V
Scale, 尺度/量表' y1 n8 A& \- v- x1 \
Scatter diagram, 散点图
; Q; ~# Q+ Z. }* VSchematic plot, 示意图/简图
! }# `, [7 j5 c$ o( xScore test, 计分检验
7 N6 U+ J1 ]0 a# dScreening, 筛检
8 Q" a# i) G$ M3 j4 K4 l( V8 ISEASON, 季节分析 8 p9 H' p7 V8 z. n8 K
Second derivative, 二阶导数 ^: }5 V0 h! R; p+ Z
Second principal component, 第二主成分) I! y4 e) z, s2 d) ?
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 " u/ q. n' u y- I* d( c, D
Semi-logarithmic graph, 半对数图, W" S$ w# y* N) H
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
0 A9 k: ~$ R/ T" @. LSensitivity curve, 敏感度曲线
/ _4 Q# W* N ]0 z/ E9 ?$ `7 @* N* hSequential analysis, 贯序分析# I, k, ~" y- k: n) ?8 t4 `
Sequential data set, 顺序数据集% R& {* ]; l2 o. [1 F
Sequential design, 贯序设计/ s8 O5 V+ x; q5 Y
Sequential method, 贯序法- A' ` F! R# S8 n9 G
Sequential test, 贯序检验法) b9 _/ E: `& {6 ~4 k+ z
Serial tests, 系列试验' j7 q! I' T& l1 V3 E: T8 C
Short-cut method, 简捷法
* L- H9 F0 w# d7 r4 O8 PSigmoid curve, S形曲线
4 S9 A8 z" I2 M9 Q: Q \5 v+ lSign function, 正负号函数
/ k0 e; k9 G3 E! e. D! bSign test, 符号检验
4 ?1 a5 t. V! c" J6 v) bSigned rank, 符号秩
" L: I0 ]+ F2 h1 n& m; E5 \ PSignificance test, 显著性检验
, b) k# @ ]$ d9 t! p# \# VSignificant figure, 有效数字1 Q1 a: E! u4 c+ I
Simple cluster sampling, 简单整群抽样* |" T2 q* Y9 R: W1 S5 Y
Simple correlation, 简单相关
# Y% e/ W/ |. \- w" vSimple random sampling, 简单随机抽样
7 V, ]) A2 {1 t' K$ FSimple regression, 简单回归3 s A% v% E0 Z- j$ V/ i
simple table, 简单表( W% \4 S) Y0 G
Sine estimator, 正弦估计量
8 r, \( R3 s* l$ `) w. cSingle-valued estimate, 单值估计; F' g3 h! H! P- x- u9 h
Singular matrix, 奇异矩阵2 Y& ^. q9 r" y4 _+ s( }6 |. B8 x
Skewed distribution, 偏斜分布: M) v/ a$ m6 i* z2 h! ?
Skewness, 偏度: k2 `, @ u' d5 ?8 W2 e
Slash distribution, 斜线分布
! I. y# x6 C" r) c- R/ fSlope, 斜率+ {' \0 e5 F# N8 a) m
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验7 d# Y8 R8 \( ]* F% k/ A( Z; w
Source of variation, 变异来源( w: {8 t' K' |. v0 q! } S8 O
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
& G2 S% L+ i8 V5 o; LSpecific factor, 特殊因子( q9 X: `# {7 S4 V" w
Specific factor variance, 特殊因子方差
, @6 y4 z% n% N/ n l9 m1 VSpectra , 频谱
! p! D# ]* p: q( NSpherical distribution, 球型正态分布8 b! J4 |# i: B7 b/ k
Spread, 展布$ k. k5 h) r1 M, s) W; t4 {- v
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
" L0 }9 V& I- x6 Y* `Spurious correlation, 假性相关
. U7 X6 n! v5 N, x9 BSquare root transformation, 平方根变换
) t! \* u3 }1 e: K+ c* GStabilizing variance, 稳定方差
5 b+ A/ m* d' S( B: D- J7 nStandard deviation, 标准差7 W$ h4 z2 v( m$ ]( T: S# m7 A* v
Standard error, 标准误! W& c! e! v, @3 p& E# Z9 l3 F" I
Standard error of difference, 差别的标准误2 `% [3 a7 D7 e' C6 {* L
Standard error of estimate, 标准估计误差
$ B( b. P# d. P7 O( d5 [6 VStandard error of rate, 率的标准误 A/ n$ V6 d3 s
Standard normal distribution, 标准正态分布7 T Y C! a8 C: G& u
Standardization, 标准化
2 o J* _7 X p0 cStarting value, 起始值
' s; G: X. J a# ?' ]6 NStatistic, 统计量* w3 ^8 \. c/ l- `5 k# u2 i
Statistical control, 统计控制
5 a- W% [# n. @Statistical graph, 统计图
% G( y! S9 p! v- @( u3 aStatistical inference, 统计推断
! F9 K+ a7 H) RStatistical table, 统计表
& X# p6 _- K$ bSteepest descent, 最速下降法# ]$ R' c5 F' w" M4 b
Stem and leaf display, 茎叶图- G5 j( l4 m5 N; A3 j+ G
Step factor, 步长因子# P1 A! N) O1 L& H' ]% Q
Stepwise regression, 逐步回归
2 g7 z* m; f$ WStorage, 存! o4 o9 J( A& b* g& K2 U' Q- E/ U
Strata, 层（复数）+ c: a7 p m- k6 t1 [
Stratified sampling, 分层抽样5 W( @2 \! J- K
Stratified sampling, 分层抽样
6 w5 u0 l& r- uStrength, 强度
- l) y, F3 h% H# |/ S. d- yStringency, 严密性& j% y+ I, v2 `
Structural relationship, 结构关系
% ^" ?6 C* I9 HStudentized residual, 学生化残差/t化残差' B! g, |) p1 q8 k% l# ^
Sub-class numbers, 次级组含量- V* w, ?' m5 o) I6 k5 x9 c
Subdividing, 分割: e8 u8 E2 ]6 K! @- g+ Z* ^
Sufficient statistic, 充分统计量
/ S- l! c0 T/ b gSum of products, 积和
& O3 R% m+ N4 g, @( [Sum of squares, 离差平方和# X, W* G' T" n. n5 Y5 Y) u
Sum of squares about regression, 回归平方和7 b9 C! B8 o/ z
Sum of squares between groups, 组间平方和
# p3 |- X7 W% T* b: f' W8 f& dSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
- T$ A0 i3 l7 `( XSure event, 必然事件# b5 e& z) z% }$ _+ s
Survey, 调查
, f1 U7 ?7 `% f3 [6 CSurvival, 生存分析
c) h# E3 j& E# e; j' |Survival rate, 生存率
4 D6 x6 U- X$ O: w5 P! K, y7 LSuspended root gram, 悬吊根图
. d _3 H$ a9 B8 P. LSymmetry, 对称3 H Q& e9 t# Z5 g; k
Systematic error, 系统误差
) H+ u" O2 x( h9 `Systematic sampling, 系统抽样
- D0 t+ E$ O. w/ \1 B8 g. Z2 sTags, 标签
8 k. Z5 i/ ~8 k- oTail area, 尾部面积/ Z2 _2 b; f6 C6 [
Tail length, 尾长
6 C* T/ R9 O( m5 _/ vTail weight, 尾重
K4 l3 y: I, mTangent line, 切线
; m9 B3 ^& i/ |! B8 R! tTarget distribution, 目标分布1 B2 ?0 w I X( e! g2 M
Taylor series, 泰勒级数$ n- ]2 I* k% D$ I/ F
Tendency of dispersion, 离散趋势
1 y$ g4 i/ L) j6 s/ r$ jTesting of hypotheses, 假设检验
3 R9 _! i0 A' B" X; c$ t$ VTheoretical frequency, 理论频数
/ b, ^' b* @' G( P& Y; ~% jTime series, 时间序列
: t+ s) P/ y$ rTolerance interval, 容忍区间
2 f I* @% O: E) Y2 ^Tolerance lower limit, 容忍下限
: A7 Q9 u9 j9 e; D' x7 }( DTolerance upper limit, 容忍上限. ^" D( T6 U1 C- F" b
Torsion, 扰率: n1 E8 e1 x" c. Q5 i. G+ H E9 `
Total sum of square, 总平方和( z i+ ]- o$ O& R9 w
Total variation, 总变异
1 l* F% L% j; R& L7 X& P. eTransformation, 转换( k3 b7 ^) l; O; C
Treatment, 处理* P' d2 u# k& {( c
Trend, 趋势
/ J: O4 \7 F4 V% b: i4 `Trend of percentage, 百分比趋势* o# S! b# s* ]1 d
Trial, 试验0 l: y3 A' R3 h+ o2 M
Trial and error method, 试错法/ C4 @- @0 Q% \: W* k
Tuning constant, 细调常数
9 n9 q5 z0 o+ dTwo sided test, 双向检验
7 ?* Y2 j' G- _/ X* A: w$ ]3 xTwo-stage least squares, 二阶最小平方
3 q" Q* U2 c" Y: F3 jTwo-stage sampling, 二阶段抽样2 j& f: s$ _3 S _
Two-tailed test, 双侧检验6 t, X3 K5 I: b, d- A
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ p) K) ~ @( t2 n6 a# ~Two-way table, 双向表
/ x& l" w, m! [; fType I error, 一类错误/α错误8 [: H& U/ R9 d3 e* e/ i3 d
Type II error, 二类错误/β错误 {& m3 K$ `" ~2 U5 W
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
h" X0 w* q+ H0 ?8 V2 l; U6 yUnbiased estimate, 无偏估计
) [2 G% T! W' _* h2 i. DUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
- H0 s; ~2 U. h$ q l- Q! ~6 NUnequal subclass number, 不等次级组含量( a3 W( F. W# a- T( @6 z4 i2 f
Ungrouped data, 不分组资料
# G; R) c& B" n5 `8 U& _( FUniform coordinate, 均匀坐标3 F5 _5 ~9 V& L9 \% L% V
Uniform distribution, 均匀分布
( K& E& G/ D9 P3 s& FUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
( b( v" h6 }+ y1 v5 A- Z6 dUnit, 单元
! Z- H I) v% G) g. {, KUnordered categories, 无序分类
+ w; m- h% h, {+ |# K9 V! y4 KUpper limit, 上限0 V; H- P* x" ?' l
Upward rank, 升秩
, H% _" h( a* j3 JVague concept, 模糊概念" s" \! l# i+ k) b# ?! {
Validity, 有效性
) A8 a% G/ y) {, M, wVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计& r# v2 s* \( R6 P5 a
Variability, 变异性% s0 Y8 |* ]( {4 w
Variable, 变量
. l7 I$ `5 v% k3 ~ }0 C1 h* w2 ~1 qVariance, 方差. a- y1 Z1 _, Y8 E Y6 O' a
Variation, 变异$ a* L* h! Z' i0 o8 |
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
; Z% i6 c* P3 y6 SVolume of distribution, 容积
+ p! s d1 o3 D9 k8 h3 o$ w QW test, W检验
5 L. x! n4 Y1 S$ [5 `Weibull distribution, 威布尔分布
8 V) M' d; @$ J& F5 RWeight, 权数
$ H ^) o X/ \1 a5 BWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
! r3 e- B- y- pWeighted linear regression method, 加权直线回归
/ ]" ]2 |9 J: HWeighted mean, 加权平均数
% e& c! p; d& H% ?2 SWeighted mean square, 加权平均方差
9 t' V( r t. M: J) G0 rWeighted sum of square, 加权平方和4 _: b* o' [- g( D. m( b. w0 |
Weighting coefficient, 权重系数. I( \6 l5 Z2 h
Weighting method, 加权法
. T" l$ g0 S8 ~- I/ O$ ^' G! iW-estimation, W估计量( k$ m& B4 ? M5 t& V$ M* N( h
W-estimation of location, 位置W估计量$ m- m1 o: S5 o/ q& B
Width, 宽度
; O; j" i! _, ]: P5 c9 d3 j1 FWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验; H- _$ {# u4 m1 S1 F8 i2 C
Wild point, 野点/狂点
' V% g+ s+ ?& V! I {* @+ [Wild value, 野值/狂值
. r5 l9 l2 G. q' R* H8 }Winsorized mean, 缩尾均值
' a9 q$ U* N/ Q! O, oWithdraw, 失访 ! g# o: f0 l$ `
Youden's index, 尤登指数% {# S4 j1 @- G8 l" J! s* Y
Z test, Z检验7 b$ r7 @; H9 F- o) W8 l
Zero correlation, 零相关
* f- ~7 ?# S( S- [) t NZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
