|
|
Absolute deviation, 绝对离差
% i5 P8 x# i l, O: x M- RAbsolute number, 绝对数0 o" H$ @: ]7 V" N$ l- M2 H
Absolute residuals, 绝对残差
( L4 C9 r7 a+ A* n5 i6 LAcceleration array, 加速度立体阵
! g! g! ?4 E6 o2 }Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
( @' R) d+ O' W6 MAcceleration normal, 法向加速度' i! W3 E3 j% e& g( Q. A: H2 c+ r4 g
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
" g. d" N7 x! N2 y3 k9 ^* tAcceleration tangential, 切向加速度* U( }. o. f$ i6 V% S$ ^4 n2 M3 q
Acceleration vector, 加速度向量
; y2 p; i/ ^2 v9 Q. A* m) _Acceptable hypothesis, 可接受假设. P# |# @' w; U$ V
Accumulation, 累积
! a% J5 V V. h% `/ J5 pAccuracy, 准确度- m% q2 E& O3 G y$ D
Actual frequency, 实际频数/ N& V+ {/ h$ O8 O r4 r0 N. o
Adaptive estimator, 自适应估计量* }) r, z% r' J) f
Addition, 相加
. L) w7 }1 ^- w# |2 A! VAddition theorem, 加法定理
# L% k# {! J: f' QAdditivity, 可加性
, T1 I6 ^% W! d; v/ E8 I3 R/ RAdjusted rate, 调整率
$ ^: S' P. H0 v2 v( p- BAdjusted value, 校正值
; U) T( c' f/ ?8 HAdmissible error, 容许误差; R1 t, R0 Z; ^. F; k! t. Q; |6 X
Aggregation, 聚集性$ W) Z8 ^7 F! r" O9 [8 V7 j
Alternative hypothesis, 备择假设. m% o0 M8 }& t% `! |4 K) o# w
Among groups, 组间7 o) l4 f, w+ F- D& G
Amounts, 总量! a7 A! `4 v! }. I& |* H6 Y* x
Analysis of correlation, 相关分析
3 |+ a0 h% ?: r7 Z; z, d8 kAnalysis of covariance, 协方差分析+ J; s2 a9 N; e* _
Analysis of regression, 回归分析1 G/ i, T( E9 w
Analysis of time series, 时间序列分析
- x3 |# m- `3 o1 g; |Analysis of variance, 方差分析
; z1 E7 q# N9 N4 k' E7 }8 i1 y" q1 gAngular transformation, 角转换
& _# z: ] [1 g# R$ }# _ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
# E4 K6 w/ R! [ANOVA Models, 方差分析模型$ x* |8 T1 @/ s
Arcing, 弧/弧旋
+ C3 k; f1 {/ d5 l: t! MArcsine transformation, 反正弦变换
/ m/ L$ o I3 k, k1 pArea under the curve, 曲线面积% W& k) T% g! ^
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
: I9 {* @0 L6 |$ n* K1 U/ ~ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 7 D5 p! y9 g1 f9 L& ~
Arithmetic grid paper, 算术格纸2 q4 b1 {. b& w' N$ H# r5 {
Arithmetic mean, 算术平均数
: a v; d5 P3 l4 [# J8 zArrhenius relation, 艾恩尼斯关系 E( h$ q7 l! _
Assessing fit, 拟合的评估
) R: J# ^4 d& R1 E2 g7 pAssociative laws, 结合律7 h. ]; a' B+ T `' e- p
Asymmetric distribution, 非对称分布. z+ H8 m% g' ?% w
Asymptotic bias, 渐近偏倚
3 K- r! ^5 X6 B5 O$ BAsymptotic efficiency, 渐近效率
9 D6 `, L/ M# Y2 C( v9 j _Asymptotic variance, 渐近方差
X6 R! B( ^5 F& `. IAttributable risk, 归因危险度" V7 T! p# a/ R; r& N# T
Attribute data, 属性资料
6 n# A5 s$ }, l/ O1 dAttribution, 属性2 [) O: X2 o% P; V0 c S
Autocorrelation, 自相关
: P' o% x- y; }7 G5 WAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
# Z( k) e7 l- x7 q6 K+ TAverage, 平均数- j! J: O S& [$ n K' l
Average confidence interval length, 平均置信区间长度5 ]$ | G" U1 H9 K- c% B7 \
Average growth rate, 平均增长率
% }" s/ f& E. r9 Z! f$ U4 SBar chart, 条形图
- B: W; E1 o# Z! h5 {Bar graph, 条形图2 B. }+ ]" h7 c2 V
Base period, 基期
$ ^6 L" U' q2 S3 c* ^& D) Y; qBayes' theorem , Bayes定理
% p9 I+ J( s8 Z( Y3 r) tBell-shaped curve, 钟形曲线# P1 A) [) m, a8 }1 _9 r7 w, X- V
Bernoulli distribution, 伯努力分布
: b! k: m$ c4 M; |Best-trim estimator, 最好切尾估计量1 |8 m$ P" Y' M3 I) {) l- k
Bias, 偏性
3 n# u! B; S' u6 W" a( ABinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
9 d5 ^5 U) B$ N' `2 U% O% BBinomial distribution, 二项分布
) w. @ Z, R. N5 X' }; N% ?Bisquare, 双平方) ]- W- a5 o. d$ r3 s% x9 V
Bivariate Correlate, 二变量相关
! \% @5 e. e- {( Y5 B oBivariate normal distribution, 双变量正态分布( i; `" z, ]; e& U6 ?" r
Bivariate normal population, 双变量正态总体
* A5 [" F( y; [0 N5 @; YBiweight interval, 双权区间
3 U* B8 j% k; cBiweight M-estimator, 双权M估计量
. q% R' y" T3 O! ^1 |! [5 zBlock, 区组/配伍组
; v" k* u5 W5 r& CBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
' Y: i4 b. |0 S# m/ j1 dBoxplots, 箱线图/箱尾图
+ q- U/ l6 @1 v; k; _Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
" N/ Y- H& {: h9 f* W$ n" XCanonical correlation, 典型相关
) {+ i3 \( e$ v9 @( Y, uCaption, 纵标目
4 k0 b" w7 d9 }1 I6 ]Case-control study, 病例对照研究
/ ?' X+ J5 g4 v C4 O* }! YCategorical variable, 分类变量+ k8 s7 G, G% b; b& Z, \; W
Catenary, 悬链线% M7 `5 G: @4 I! f e; m% M7 m
Cauchy distribution, 柯西分布
5 l$ y2 |) V$ K k1 ?- v* J8 XCause-and-effect relationship, 因果关系
i/ B6 Z w, X$ N3 Q kCell, 单元+ L% S6 Q; n% }/ W& h
Censoring, 终检
( C% c, k W- L0 H+ i' WCenter of symmetry, 对称中心
8 u8 w$ D' W; P8 }" d! t6 aCentering and scaling, 中心化和定标
. b, P8 `3 R; n8 ICentral tendency, 集中趋势
3 Y3 Y( u# y! c, `8 WCentral value, 中心值5 W S, [& a0 A$ p6 |% y
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
( M) ^$ [: Z0 Q' m i' F' x. J( G8 G& DChance, 机遇
2 j E! M% `6 O" K/ I/ vChance error, 随机误差
$ F& y& J1 n5 Z9 y. wChance variable, 随机变量+ L4 j- v$ [4 O( K1 f/ \! k8 Q! D
Characteristic equation, 特征方程
Z% ?$ n1 K7 _- n) A# h, g: cCharacteristic root, 特征根* b1 q8 T, f& ^% H$ @ U
Characteristic vector, 特征向量
" F7 q6 Y3 o# O, S+ T2 p5 h MChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则5 ?' b) h4 J }* S- Y# x3 i# U! u. i
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图2 G8 O8 _6 { w2 G1 [3 C
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验1 ]4 ]( i' G$ b- ~1 s# }
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解7 [. w" ]. M f
Circle chart, 圆图
$ ]' B* P1 B9 t- k+ `Class interval, 组距4 C7 N% {! W8 i2 U
Class mid-value, 组中值5 E6 q( q; W! I4 ]; Q
Class upper limit, 组上限
; ` o7 E* P$ v- Z m. f' rClassified variable, 分类变量# K9 t H8 I5 v, U/ r0 e+ }) b
Cluster analysis, 聚类分析, R; I. B6 ^- i% x0 Z6 Q5 Q
Cluster sampling, 整群抽样
, n* y* {% `% p+ m% Y4 ^3 W4 VCode, 代码
* Z. {8 G1 W0 z _- V3 l- J2 i$ [Coded data, 编码数据2 [: |5 m% @1 ~4 d ?- Y
Coding, 编码
4 J0 B5 b6 C/ R7 J; w: ZCoefficient of contingency, 列联系数+ m& M6 ]- b- n2 x! D( }" D6 Z! z
Coefficient of determination, 决定系数
: T0 B( b, t. d+ e0 D; ACoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
* H( w, r- U: Y9 k+ H* dCoefficient of partial correlation, 偏相关系数- ^ d6 H, n$ g6 V6 C* y( \
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
7 J8 N+ C' _, a6 L4 PCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
* b! z# L1 ]6 v% i7 g+ Q$ |Coefficient of regression, 回归系数! X. S! K- X$ U# Z
Coefficient of skewness, 偏度系数2 a6 @9 U$ _; k
Coefficient of variation, 变异系数' @" @5 x& k/ @' {
Cohort study, 队列研究
! b# p+ M3 i" _Column, 列; _5 j- j: b' w& F5 J
Column effect, 列效应
) b4 o. j/ H' F; BColumn factor, 列因素
% Q( h7 ? I0 a$ WCombination pool, 合并8 F0 C& l( A; j2 p: S3 p0 E
Combinative table, 组合表
0 H4 m7 Q' d; }% H2 pCommon factor, 共性因子
( \/ q1 \5 `. s, p+ lCommon regression coefficient, 公共回归系数! L0 O0 ~1 E- d) I
Common value, 共同值3 ?. I# A' E+ P* q; t* u
Common variance, 公共方差
8 {1 q* s+ s" ~) t6 B/ eCommon variation, 公共变异
) |: w8 s' n4 _, n7 C) z9 d- p+ BCommunality variance, 共性方差
. V) B- C% S$ j Q) g& P; iComparability, 可比性
9 O) G6 r/ j4 a. T$ }Comparison of bathes, 批比较
3 ~1 z: _/ i! i: K" Z q. ~$ NComparison value, 比较值, `, }. t3 B% S$ @; l7 o
Compartment model, 分部模型5 e1 |3 `" ~! Q+ {
Compassion, 伸缩
) {- Z/ O* R7 l7 ]& CComplement of an event, 补事件4 B5 N+ b4 A" j" z( |6 a
Complete association, 完全正相关" [/ T1 O% |4 |
Complete dissociation, 完全不相关4 h$ K$ E" R9 C& }. t. A% j
Complete statistics, 完备统计量
1 o' v1 }5 M. U5 _2 X+ gCompletely randomized design, 完全随机化设计# x: \0 ?2 e* I* H+ M+ o% H
Composite event, 联合事件
+ A0 d/ T$ B5 \8 v9 y/ SComposite events, 复合事件
5 R" R, B% o/ ~9 }; Q$ x/ \$ b6 MConcavity, 凹性
( h9 H" H/ t: R; W0 Z; ?Conditional expectation, 条件期望
9 Z* z. `. o! w1 O8 M$ |# sConditional likelihood, 条件似然
7 Y- o3 j) d1 v: c! h; M8 J+ L- WConditional probability, 条件概率; w1 [3 b" |/ Z; X; c
Conditionally linear, 依条件线性/ A$ d5 E) l4 ]$ H4 g$ `5 X6 o; U
Confidence interval, 置信区间
/ i a. p A6 k" ]0 k* E! UConfidence limit, 置信限
# }% H2 `5 ]- EConfidence lower limit, 置信下限
8 T% ~6 a" R6 L u2 EConfidence upper limit, 置信上限
7 |, f" G1 Q2 g- e9 nConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析0 T' C6 Q& Z N z3 g
Confirmatory research, 证实性实验研究
/ [7 t9 Y. E' {$ t/ @7 w- e: YConfounding factor, 混杂因素
; U/ Q7 h5 z7 C: \Conjoint, 联合分析
/ E: j& e$ O6 s' z3 y1 t; h) SConsistency, 相合性
. r& k& _. T. G9 X" RConsistency check, 一致性检验4 ?: y6 f) A0 X0 u$ l+ _
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计! o+ K3 p9 x9 p( f" o/ W7 j: \! x" P, o
Consistent estimate, 相合估计
8 [0 I. `1 B* S; n& lConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归. H3 A* B; `2 y9 K, b4 M
Constraint, 约束0 m) n$ R+ F' H+ d
Contaminated distribution, 污染分布3 b( l- K: g. N# P$ T3 R
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布8 @: v- |6 A1 P4 O6 o
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
8 `' i: g8 `' c4 S$ ^Contamination, 污染& \% A/ b* e% {1 ]; g( {% H, z8 c
Contamination model, 污染模型
* K/ B5 q: y2 E/ v& |8 A8 F1 L6 a' XContingency table, 列联表2 S5 N5 D. w8 { s6 c2 ~( F0 I
Contour, 边界线
: b& |' E+ ]9 D. C! d5 S2 jContribution rate, 贡献率, a/ H! |; y2 E# @$ m
Control, 对照
( ?5 H' u2 c" h; d/ uControlled experiments, 对照实验- [& ~: ~! y; K1 F
Conventional depth, 常规深度& L: ^1 |6 a$ f. J3 v
Convolution, 卷积* ^* C- |" J) `, o B7 K& B( U+ K
Corrected factor, 校正因子
" f K8 }" f3 C1 A7 YCorrected mean, 校正均值) l( J; ]6 b$ s) P/ t; }" L
Correction coefficient, 校正系数2 S; |9 E( w4 m6 @) F# G" B! Q3 P
Correctness, 正确性: F [% ~( K1 w) l$ v4 A8 X
Correlation coefficient, 相关系数3 F4 u. F$ C- E6 f+ ^# O0 q$ M
Correlation index, 相关指数
4 U6 L. I9 ?4 o3 kCorrespondence, 对应$ o' y2 g0 H0 V$ _0 a
Counting, 计数
2 R+ u' a/ I' u2 Q4 D! f- ~& a4 R! pCounts, 计数/频数9 L7 u3 W2 [2 X& t0 J' c
Covariance, 协方差* P" R* X( Y. O/ d/ N, G- v# W
Covariant, 共变
. r" t' u) O9 S7 P- `Cox Regression, Cox回归& h- `- s! @9 ?1 p
Criteria for fitting, 拟合准则* _/ R1 v" G. S2 Y, r: `
Criteria of least squares, 最小二乘准则1 X0 ^6 d. I, W4 G
Critical ratio, 临界比 Z5 f1 k) j+ c! i* `( {. ^* d" H
Critical region, 拒绝域# K" w: h [8 o) I: j* M
Critical value, 临界值
/ o( q" T& |9 p8 O( V0 HCross-over design, 交叉设计
6 B5 z5 g. w# U' ~: g* Y1 f* p5 U4 PCross-section analysis, 横断面分析9 H0 Z1 [# g- c% s
Cross-section survey, 横断面调查
% x7 `; W" g) G: ACrosstabs , 交叉表
0 C; r$ ?' ^" Z1 v9 ]Cross-tabulation table, 复合表
# ]% [! e4 F& @ u5 WCube root, 立方根$ o+ u/ A- ^2 @: h6 m$ z
Cumulative distribution function, 分布函数9 P. W8 i& C4 ]' V8 R
Cumulative probability, 累计概率
2 u e5 Q0 G5 V( I1 [Curvature, 曲率/弯曲
7 @! D: S) ^9 }3 A7 d( \3 oCurvature, 曲率3 U% p- b( n5 K4 a0 c: S- Y8 W
Curve fit , 曲线拟和 ) g6 l: r, W/ a" u, {
Curve fitting, 曲线拟合/ H0 c/ M5 x1 S }$ A( `
Curvilinear regression, 曲线回归2 M# ~( V C9 [) Y6 q( @% z3 G1 A4 _
Curvilinear relation, 曲线关系9 V' q! s& {$ J/ r( e! V2 l9 T/ N
Cut-and-try method, 尝试法
6 G: o! l# _ K; \ ?+ NCycle, 周期
/ z* e% [# F, TCyclist, 周期性# N4 ~5 b; g0 }" t) T0 N! R
D test, D检验- g7 T1 p) K7 U1 B- m% G
Data acquisition, 资料收集 ?' q* D) \" l- @- t
Data bank, 数据库" j& m R/ p. V6 U- V4 N8 R. A
Data capacity, 数据容量
( r+ v6 `( }" B# O0 k% [& w; _( p+ dData deficiencies, 数据缺乏0 @& T4 j A' m" P7 e( R3 {+ i
Data handling, 数据处理
$ @. \5 n! ^2 L$ j0 I6 j$ C4 _Data manipulation, 数据处理( _ o+ [1 e7 p( m
Data processing, 数据处理
' m' Q& }' T/ I0 s- h' w/ OData reduction, 数据缩减" |! N6 P7 {# @& F. a3 t
Data set, 数据集
5 q( a3 {$ L8 X3 ~0 t- f; TData sources, 数据来源7 T i7 i& ~: T' I6 V* k
Data transformation, 数据变换
8 q0 [6 @- ~; R$ |- y4 wData validity, 数据有效性
0 t+ `. D2 E4 a0 ]# n' yData-in, 数据输入$ {! [4 m% a( ?) q
Data-out, 数据输出1 h7 |( V9 {3 j! d: p( `& I
Dead time, 停滞期. |: B& U: | b: M0 U# x
Degree of freedom, 自由度' x" O* d6 C# e8 Q. h% D# M
Degree of precision, 精密度
" r2 N( s) ]; X$ ^Degree of reliability, 可靠性程度& t+ U, b" k) o* Q
Degression, 递减
" v1 j2 s) O2 p% {( M- l% e& {Density function, 密度函数 ^: p' u9 |- g. @. c( o/ W7 {
Density of data points, 数据点的密度9 J% f7 n6 q6 e
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量8 Z0 | M9 u+ q2 n9 N
Dependent variable, 因变量
4 q' A, D2 A R$ ?6 v6 U5 U" R- m2 XDepth, 深度
7 I/ o2 w8 V2 ~$ D( j$ eDerivative matrix, 导数矩阵
' }; ~+ E7 x. x, P i- \Derivative-free methods, 无导数方法, r5 W- q+ V# v/ [% ?# Z
Design, 设计0 K6 x) g6 t) B6 b' O
Determinacy, 确定性
t1 u b) t* `0 JDeterminant, 行列式
8 l7 _8 J$ S* b- P, \8 a; _Determinant, 决定因素) ]. i# \$ s& K. X* g+ Z7 D
Deviation, 离差
7 W' @/ w1 o. m/ E) u ^% BDeviation from average, 离均差
& k% V; w: ?0 \, WDiagnostic plot, 诊断图7 A" c( S2 x) k) U
Dichotomous variable, 二分变量( \# a2 t( I% R+ B" J2 f: T* C
Differential equation, 微分方程
8 z5 L; t/ l, v) jDirect standardization, 直接标准化法; [: X) `! `5 x. o6 L4 f9 b
Discrete variable, 离散型变量- w% V* ]' |1 h/ M: E
DISCRIMINANT, 判断
0 V4 ]* P& I% c. M% nDiscriminant analysis, 判别分析
; _6 ^5 L. {5 n1 N2 r7 qDiscriminant coefficient, 判别系数0 D9 e5 C t2 m9 f$ b7 X! _
Discriminant function, 判别值
" u, f1 G+ A) {1 v; m, b3 qDispersion, 散布/分散度
3 j A/ ]6 w! VDisproportional, 不成比例的
7 v6 g: c) o9 y7 Z h( {Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量6 [' J3 t1 X9 B" R. Y0 I4 h# T
Distribution free, 分布无关性/免分布, N* b& p+ f3 w w
Distribution shape, 分布形状
& A8 e- d5 o1 \: L) @9 ^" d' r1 YDistribution-free method, 任意分布法, a3 P: y+ [6 n
Distributive laws, 分配律1 n( D8 H o0 @( x9 C
Disturbance, 随机扰动项! D. H; @, U$ {8 I2 U E z
Dose response curve, 剂量反应曲线" b" }' k. F V% j d
Double blind method, 双盲法
. {: A" V! i& L- d3 KDouble blind trial, 双盲试验
+ e% C7 g! n3 W/ eDouble exponential distribution, 双指数分布
# j3 x6 }& @: Z# WDouble logarithmic, 双对数6 d3 V. k( R# r: z! U
Downward rank, 降秩% K. x8 |$ x) K. O; e/ d
Dual-space plot, 对偶空间图9 p+ r m j5 o1 |2 i
DUD, 无导数方法
- x1 {1 j! z6 TDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
) c# l. _+ ]1 m& aEffect, 实验效应% C% ^4 h5 p5 y9 b& Z/ W5 @
Eigenvalue, 特征值
3 k9 {- A2 p; }$ P5 |" p# p0 V. QEigenvector, 特征向量
% W' b2 F, x! ~: z; z, D; oEllipse, 椭圆
/ O0 b8 c* ]- NEmpirical distribution, 经验分布
$ b) N' c5 o qEmpirical probability, 经验概率单位4 r1 n; l# B# e# t: ^8 t9 J
Enumeration data, 计数资料
( `' A$ R9 C, w5 TEqual sun-class number, 相等次级组含量
3 G' c& k: c) |" h: i3 XEqually likely, 等可能, T8 x: p0 m( k; F4 k9 q
Equivariance, 同变性- f; E/ L5 b0 p3 Z! [) t; U
Error, 误差/错误
% x8 c) ^. _. t: b7 ~2 n/ OError of estimate, 估计误差5 \8 U. f' J3 K# z
Error type I, 第一类错误
! b5 m( E* l" f* T: sError type II, 第二类错误
7 \- {, N9 T& N" S* w7 qEstimand, 被估量0 u7 K5 r0 _) g
Estimated error mean squares, 估计误差均方
; g% j% _% {7 ?2 y) B/ |Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
% N6 Y5 Q4 C2 s' b! fEuclidean distance, 欧式距离- n: Q5 e& i: c
Event, 事件
0 n2 z( N4 w4 C9 i8 m$ Q3 }! aEvent, 事件
! |# Y0 A) D3 `Exceptional data point, 异常数据点
5 g, p# Y. Z& e/ pExpectation plane, 期望平面
2 c7 i$ T% g5 ~$ k1 q: YExpectation surface, 期望曲面
+ v9 ~+ O' i5 c2 sExpected values, 期望值
" A) ^6 Y, S6 J1 v# v. Q7 iExperiment, 实验
. ~* u: y6 j' n) p: UExperimental sampling, 试验抽样- \7 U' q' X/ E
Experimental unit, 试验单位. e; J1 d, \2 g
Explanatory variable, 说明变量
1 L' @! Y1 X' MExploratory data analysis, 探索性数据分析) ^% E p7 q: J5 g
Explore Summarize, 探索-摘要. G) g) v1 j( Z* }/ T. P
Exponential curve, 指数曲线
$ E- ~+ Y+ L4 d3 A: A$ wExponential growth, 指数式增长5 V" `$ d2 E* `0 t& U
EXSMOOTH, 指数平滑方法
# Y1 o: I7 i" C. z7 v& C A$ tExtended fit, 扩充拟合
* j1 p9 V$ o. `6 nExtra parameter, 附加参数
* n5 ~. [( j3 xExtrapolation, 外推法
. j) U) F# }" e, LExtreme observation, 末端观测值 t# l! V- r0 Q0 i
Extremes, 极端值/极值7 O6 o0 y9 l6 ]5 h8 `- T- b
F distribution, F分布4 K+ C4 m( ]: L" c' }1 n( `
F test, F检验' M1 t# f8 r* G5 q
Factor, 因素/因子
8 Z: d8 j( F, D5 y8 YFactor analysis, 因子分析
; M0 v$ a* V& }6 k* U# HFactor Analysis, 因子分析7 l+ @ b% B8 ^2 B. E
Factor score, 因子得分 , k: @- K, n9 J% f8 K. P
Factorial, 阶乘
; w+ t! ~) a8 W1 y( UFactorial design, 析因试验设计& R b8 M7 q z5 D0 g7 N
False negative, 假阴性4 ]- h1 T0 u, }5 Z2 b& N
False negative error, 假阴性错误
/ [8 f! l6 c9 H% gFamily of distributions, 分布族) V2 b+ X4 b% C
Family of estimators, 估计量族2 J# y! i" N0 d' @! |% X$ p
Fanning, 扇面: K4 l) X, w/ b* e, {; v B$ L
Fatality rate, 病死率& T5 \/ Y% Z& z1 {3 ]
Field investigation, 现场调查
X/ Q+ d3 d+ H [# u; i8 c7 ]# wField survey, 现场调查8 n3 f6 F8 {, `, x; ^
Finite population, 有限总体! L% Z( @( A% p8 |+ l+ N7 ?4 u# J
Finite-sample, 有限样本' m$ t; c& @' u F2 [/ L
First derivative, 一阶导数# l$ k/ y* C% _8 h/ N
First principal component, 第一主成分% {# l# F2 ~8 U4 q6 @. v
First quartile, 第一四分位数
5 y. q# V- N/ w% C& zFisher information, 费雪信息量
4 B/ g% ^8 U: ~1 H. M1 MFitted value, 拟合值
' H4 x3 O3 F n8 B$ \8 yFitting a curve, 曲线拟合
2 B/ f! x$ |+ I- f2 @Fixed base, 定基! Y; q3 C+ j4 E( \; l' [
Fluctuation, 随机起伏
3 [2 A* M" I! v# o, u6 K, U) p0 XForecast, 预测
& `; {. C/ B* r5 YFour fold table, 四格表% e! u5 H9 L7 P* A$ Z
Fourth, 四分点
" ^- F) O$ z w1 _Fraction blow, 左侧比率
; ]5 g N# p# H5 k2 V; Y6 mFractional error, 相对误差
0 A3 D5 @/ @& @& _ F1 d$ CFrequency, 频率
5 H! w8 G( |1 L7 ]4 Q; [/ KFrequency polygon, 频数多边图
' P* w! V3 ]& h2 h. @Frontier point, 界限点; o) k- Q. J; g$ ]' X% s
Function relationship, 泛函关系7 p& \5 b D# T1 X. y* w
Gamma distribution, 伽玛分布
5 ~5 }- B# P2 ]3 kGauss increment, 高斯增量
2 D- x, s: O8 f/ R; vGaussian distribution, 高斯分布/正态分布3 ]) t) [5 V% ]* e% u' J' I5 ~
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
; V8 t1 U! w% p" X/ C' Q! A* YGeneral census, 全面普查0 i$ N- g5 w4 I. b4 {* _4 e
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 # E- L* H& |3 v: D' [
Geometric mean, 几何平均数7 M: B+ T& m; Z1 {: G0 e
Gini's mean difference, 基尼均差
& a# y& @% o/ S, M8 ] hGLM (General liner models), 一般线性模型 1 C' B: r) Z% K( Z/ L
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
3 |" |) p! b. S: X3 d1 w0 gGradient of determinant, 行列式的梯度
2 C) a0 A. d. n6 V" h2 _Graeco-Latin square, 希腊拉丁方3 E8 y4 {% a1 A5 X( P- F7 K
Grand mean, 总均值
0 [; u. [( r2 s% z! w+ q" C+ o$ pGross errors, 重大错误; ~! S4 @, N8 ~! N. {( P h
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
$ G$ z* ~( i; `0 d! YGroup averages, 分组平均
5 x2 E9 I B* _& G' QGrouped data, 分组资料
M0 C3 X( K" R+ c; [+ V1 U% BGuessed mean, 假定平均数
, W0 G& V7 Q" u8 B* ?, ~+ p' QHalf-life, 半衰期: r/ f* r7 J$ L8 z6 F: A
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量' c4 h$ K$ `% @8 x
Happenstance, 偶然事件) M- K/ u0 G; R4 v: z# ^3 n. x
Harmonic mean, 调和均数
) q7 i5 G; W e0 d" a( ZHazard function, 风险均数4 e; b8 ^. t0 }7 e0 s% E, [1 q3 e) R
Hazard rate, 风险率
" l! L" v. D( k% x7 oHeading, 标目
+ U8 Q. v# M# @6 l# Z' \) S+ WHeavy-tailed distribution, 重尾分布
& \9 ~( G3 J* U qHessian array, 海森立体阵
8 B/ P) E7 X# e4 o8 e7 sHeterogeneity, 不同质
' x6 Q7 v. G1 ^; O# o" tHeterogeneity of variance, 方差不齐 . W$ O( g7 c4 b2 |# I! X& R$ q8 G
Hierarchical classification, 组内分组1 L# {1 w' a( q: b$ N2 \
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
1 B. k; h; Q' e; x T$ @High-leverage point, 高杠杆率点
* J% B8 Q# N. h4 |HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型+ H5 x3 u# M8 Y" r6 u8 Q
Hinge, 折叶点
/ d+ y6 R) B" gHistogram, 直方图
) s* w6 L, O. ~- R3 a8 oHistorical cohort study, 历史性队列研究 4 v) _7 [! m: J" z% v7 Q: e
Holes, 空洞2 [9 B0 i( Z, V& ~; v2 Q! O; l
HOMALS, 多重响应分析. H& I X; b8 c) i5 y" P
Homogeneity of variance, 方差齐性% ^7 A) ?& `; v, A6 P
Homogeneity test, 齐性检验
) t/ p) X& `6 [, s& OHuber M-estimators, 休伯M估计量5 l/ |3 [1 K* Y# F" s
Hyperbola, 双曲线9 s( l: R$ c: o [
Hypothesis testing, 假设检验
2 T$ r+ M2 L2 c( q5 p WHypothetical universe, 假设总体
2 a" q) m" S* F- IImpossible event, 不可能事件) M! ?& l% \( g' u+ j
Independence, 独立性1 p n0 I5 v K+ @2 s6 `$ R$ i% ^; d5 y$ w
Independent variable, 自变量
8 k3 b1 f7 i' P. [. Q: zIndex, 指标/指数0 V$ o4 i1 q& n+ X
Indirect standardization, 间接标准化法
' _" O5 U* C9 y' m3 AIndividual, 个体' X9 u; D$ b; g% j
Inference band, 推断带
6 v! u5 i' J; o! @' t& KInfinite population, 无限总体; g( L) N, E3 a6 Z
Infinitely great, 无穷大% v! s# Z1 T5 t" p
Infinitely small, 无穷小, g- C( c* M5 C- X% l: q+ O, M
Influence curve, 影响曲线
5 f! t+ t& ]3 s3 K1 Q. [Information capacity, 信息容量
, i: ?6 }7 E! ~* aInitial condition, 初始条件- Q$ r) T! v2 B3 F4 v% e0 A/ V
Initial estimate, 初始估计值0 Y# Q( ?5 i7 d+ b6 W
Initial level, 最初水平, Z0 {" ^. t9 p5 V3 c* h
Interaction, 交互作用 A3 X3 E8 v( q! n5 j- o
Interaction terms, 交互作用项
" f8 }: s' V" f; t4 ~Intercept, 截距
9 U" }; {0 l6 l5 N) BInterpolation, 内插法
5 s) |3 r% ? ?0 m9 T$ fInterquartile range, 四分位距$ P7 ^) ~1 ?3 q0 i
Interval estimation, 区间估计8 A2 C4 `7 S$ J% }) c, `
Intervals of equal probability, 等概率区间3 v' R4 o9 U6 l2 s9 ]& \; p: Y
Intrinsic curvature, 固有曲率
, \- C0 M# Z$ n! M4 [% SInvariance, 不变性. E$ k ]+ Q* `# m5 j' N- ?- r
Inverse matrix, 逆矩阵4 c9 g+ ]. _, C: p. N X7 f V
Inverse probability, 逆概率9 M* I5 [# f- c( m& o. x
Inverse sine transformation, 反正弦变换
9 N* Y$ F9 C5 w/ P# w5 U: K P6 }/ \Iteration, 迭代
# z: k$ j) G O' N$ T3 WJacobian determinant, 雅可比行列式
) \) u3 r; o3 Z% EJoint distribution function, 分布函数& N, P: l9 T/ R7 G& ?) Z
Joint probability, 联合概率6 N6 o7 _- M0 ]
Joint probability distribution, 联合概率分布7 J# t/ d$ n; ?2 V
K means method, 逐步聚类法9 j7 f- z+ F& x; q* y0 i4 ^
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 0 B9 O3 r/ b- L( p
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图9 P* R* |; U/ [( Z
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关/ {8 M( m! ~% i" Q" k" ^5 C$ s
Kinetic, 动力学
X+ h3 A& c4 y# kKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验6 o: M" S( h2 _2 [8 d
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
0 p# E' [5 b0 z6 A$ }# z) gKurtosis, 峰度) z' z1 _: b) ?+ M7 m2 A' O
Lack of fit, 失拟 F; m! \1 B4 j8 B
Ladder of powers, 幂阶梯
$ c& a8 t4 ^9 n$ cLag, 滞后
3 K8 B4 H4 V, z1 M, b7 Z. dLarge sample, 大样本, H3 b' ]8 C' N" q# U
Large sample test, 大样本检验" A# |* K3 ]- L2 B6 e* I+ J
Latin square, 拉丁方6 ?, p, H% @" ]4 s' U
Latin square design, 拉丁方设计
/ A" e7 d4 v Z% H! wLeakage, 泄漏) y* y8 M, h5 P& F8 j
Least favorable configuration, 最不利构形% x7 s) ~. k. E& o; z8 t
Least favorable distribution, 最不利分布: {$ G6 J0 ~5 i
Least significant difference, 最小显著差法
" M% l" e) k/ Y; [# l4 s3 w2 M: ^7 Y) ALeast square method, 最小二乘法( N5 p5 c5 V( y
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
* m0 Y$ i5 P7 b( |8 I9 t+ U6 QLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合* T+ ]8 }3 ~0 z5 b* v; { a/ z
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线( S. U1 B, f0 I) A* {& C7 o+ S
Legend, 图例- _- G7 n( l, a6 h" }9 u; \
L-estimator, L估计量
7 ~3 y6 W7 l% h- l, k9 ~& \5 nL-estimator of location, 位置L估计量3 P @6 g( Z G, t( ~) B$ r5 g- h
L-estimator of scale, 尺度L估计量
- f4 D8 p* V$ O0 K' `Level, 水平7 R% Y. F& H; ~- ^$ J+ I' E
Life expectance, 预期期望寿命
- h) f; f# m5 Q" jLife table, 寿命表
! c1 e% {2 A& `; jLife table method, 生命表法( m1 t$ g+ x9 l$ Y
Light-tailed distribution, 轻尾分布
: E3 f8 a; Y! c) C' ILikelihood function, 似然函数
/ l3 b" B; Z% wLikelihood ratio, 似然比
, _+ e- h+ U; l' U; Y* \& D1 c8 Pline graph, 线图
) C8 @' m! ~7 Z" PLinear correlation, 直线相关
% ]1 J2 }5 ]2 ?# m/ {Linear equation, 线性方程9 R4 v: r( b# I4 B- T1 n3 W
Linear programming, 线性规划
# z! @& I3 c: k# iLinear regression, 直线回归, q1 K* y& D' ^6 h
Linear Regression, 线性回归' K$ j' o7 v5 l$ I' J
Linear trend, 线性趋势) h- L7 B% n9 D3 l
Loading, 载荷
9 A8 ~8 z$ k7 H2 k3 |* R3 bLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
/ n- S# R0 u, t$ ]$ ~4 ALocation equivariance, 位置同变性; y1 v0 m3 S2 s$ ?, g* z. u* E+ f% X
Location invariance, 位置不变性
- G a5 q/ D& p) m) S1 j% uLocation scale family, 位置尺度族
{+ H/ t3 ]$ `: t" `' N+ L( PLog rank test, 时序检验
# |: |: l3 R( q" qLogarithmic curve, 对数曲线) L( \, a' `+ f9 I3 C* q, D
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
8 L h& }3 k( t: u% b8 V5 wLogarithmic scale, 对数尺度6 v6 I8 I: g5 Q9 @& a! h% G
Logarithmic transformation, 对数变换* L# |( T% _5 m% ^$ R" ^6 L( T5 e4 y
Logic check, 逻辑检查
- i+ u" X. K8 r8 E1 TLogistic distribution, 逻辑斯特分布; Z+ u1 W/ S' K4 I
Logit transformation, Logit转换
6 A+ v+ G8 ?- T1 A7 eLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 . `' I% C1 A3 F2 s- u$ t
Lognormal distribution, 对数正态分布) {/ q' V/ O+ p+ [9 n e( H' f
Lost function, 损失函数
" g1 t# @; R* M% d/ [Low correlation, 低度相关2 g' l1 o+ a0 Z# H/ G* @
Lower limit, 下限: b. y( @: T* m+ a9 B4 D' }
Lowest-attained variance, 最小可达方差" K. l" c3 o' t+ Z) V2 X% L
LSD, 最小显著差法的简称* {1 e3 V- R3 Q* f6 O
Lurking variable, 潜在变量
7 i( E7 n: x/ B3 Y# u2 I1 |Main effect, 主效应0 N! r/ n$ b* f3 s& p- r
Major heading, 主辞标目
8 N& y D3 l7 YMarginal density function, 边缘密度函数
( y$ V; m) J; z" [ r" L, d0 e/ t3 RMarginal probability, 边缘概率
, @2 O( J4 _9 u) T+ jMarginal probability distribution, 边缘概率分布 {5 d4 M5 {# d. Q# P. R0 W
Matched data, 配对资料& }" \, m, v1 H" c4 z
Matched distribution, 匹配过分布
. W8 l4 y) W8 Z. [* IMatching of distribution, 分布的匹配
6 D+ D% J+ [& @/ i% ?$ v6 K, sMatching of transformation, 变换的匹配
' @( M" ~, [ _3 M& lMathematical expectation, 数学期望
& T y7 v1 ?& O% ZMathematical model, 数学模型6 ]2 r# o. k# O3 V. H# z% P5 b* x
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量; ]- T4 G7 |" {$ u) c9 A
Maximum likelihood method, 最大似然法8 W, x) ~" U& u, E
Mean, 均数' T! Z( l, X- F. g
Mean squares between groups, 组间均方
* x& C+ M# J! e5 TMean squares within group, 组内均方
1 q& y4 N V3 V0 z; rMeans (Compare means), 均值-均值比较% L8 }6 `( i Z/ [: N/ r
Median, 中位数* n1 T2 l% x T6 k; A9 C
Median effective dose, 半数效量; g. T* `' T' @* R! ]$ a
Median lethal dose, 半数致死量- R q) C5 } _2 N: _/ W$ V
Median polish, 中位数平滑8 E$ E" q0 H6 J2 ~; Q, }: f$ q
Median test, 中位数检验0 g* _: |. V& A& I' b8 L2 t
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量/ [4 \! n6 N: W7 k3 j
Minimum distance estimation, 最小距离估计* Y" b3 L; d+ D1 r# K
Minimum effective dose, 最小有效量5 B4 c1 f7 E8 g! S4 {
Minimum lethal dose, 最小致死量
) ?! ]8 j+ i3 ^% b0 kMinimum variance estimator, 最小方差估计量
$ \! b5 P9 x s& X1 R) Z2 jMINITAB, 统计软件包
& b$ W6 R- ?! O8 ~' oMinor heading, 宾词标目2 l& { n) j x8 u% i/ _, p: Q
Missing data, 缺失值3 Y9 L, h$ u% L) C$ p$ r' E1 u
Model specification, 模型的确定
- B; e! P2 ?2 ~1 }4 q( dModeling Statistics , 模型统计
2 }2 U8 E# s! DModels for outliers, 离群值模型5 V( g _) T1 D' Q0 x* }6 _
Modifying the model, 模型的修正
) k; ?/ B5 C, c' ]( \+ xModulus of continuity, 连续性模
1 |' |" x. K) U SMorbidity, 发病率 3 {" T9 K) w" t4 Y/ }; r- a' Z% Q0 d
Most favorable configuration, 最有利构形% \; u# e* X6 u/ G j
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" P) }. b. A f8 q- M; O+ ]Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
f% `) g: U0 l2 j: XMultiple comparison, 多重比较2 ^ ]5 M! R# m
Multiple correlation , 复相关
' [) g8 e9 F( u7 k1 t) `Multiple covariance, 多元协方差; \8 P% M$ Q' F
Multiple linear regression, 多元线性回归
2 N1 K# S: I* D2 ZMultiple response , 多重选项# d; v: S/ J5 W& i: f+ ~. [0 Y
Multiple solutions, 多解$ z/ v `' A2 ]" C" X# u+ |% D
Multiplication theorem, 乘法定理
) t6 f+ M; C8 Y0 E% J# G: aMultiresponse, 多元响应
- z( g5 B, N: S1 G; IMulti-stage sampling, 多阶段抽样
: d' ?4 X q3 y# f2 xMultivariate T distribution, 多元T分布7 N7 j6 W& m8 @- v7 n: N9 F
Mutual exclusive, 互不相容7 M: R8 Y1 o; v2 V4 X! `
Mutual independence, 互相独立
l) _/ B4 Z( i) Y1 L5 k8 }Natural boundary, 自然边界
2 D+ j! |# P8 ?' f6 z7 R; v8 {Natural dead, 自然死亡
7 I$ Q5 t* d9 w! k+ {Natural zero, 自然零
3 P( o# ^% _- U D3 h" pNegative correlation, 负相关
7 P' _$ M: F! g |' nNegative linear correlation, 负线性相关3 S$ @ g+ H$ R& J& T
Negatively skewed, 负偏6 u: g' p6 K8 V7 A
Newman-Keuls method, q检验, `& y" ?' k/ H% d3 v! H
NK method, q检验
9 V/ z$ r+ G: u; R3 D' ]No statistical significance, 无统计意义& e' L! N# J5 R
Nominal variable, 名义变量 k& V7 E- F, `
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
) O; r: z2 _/ W6 ?! `Nonlinear regression, 非线性相关
" C4 U1 M/ {3 B( Z* jNonparametric statistics, 非参数统计
: R8 z3 _: E8 j. u. aNonparametric test, 非参数检验+ J/ x$ O0 G# i1 ]
Nonparametric tests, 非参数检验1 ~) h$ d8 x1 T* e0 D. b
Normal deviate, 正态离差# T, G: v7 \& d: O4 _5 Q4 g
Normal distribution, 正态分布
7 Q8 W& t; f- n& l& {Normal equation, 正规方程组
7 j& ^* \4 \$ W$ [Normal ranges, 正常范围% Y9 M# [, a q: N
Normal value, 正常值) w8 B0 t6 `" r
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
0 F" k7 A$ }+ T* v5 KNull hypothesis, 无效假设 ' ?3 P4 E w5 O1 o9 H% f
Numerical variable, 数值变量
4 N( L0 w+ r* m# S7 BObjective function, 目标函数8 Y& u2 m+ s R8 X1 S
Observation unit, 观察单位
- v2 \3 H q) g5 x2 p" mObserved value, 观察值6 Z; X# O7 o( y8 z! C0 z9 Y
One sided test, 单侧检验
' }9 a6 S4 A& M0 L0 z1 \: p) o# fOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
* U. R6 L$ t9 K+ F2 `! D; h2 Q7 dOneway ANOVA , 单因素方差分析$ ^( g$ R6 X! O" Q* o ]
Open sequential trial, 开放型序贯设计
8 }( f& O1 g5 K$ k* d# o4 ^Optrim, 优切尾
2 o: s- ~4 @7 k0 A$ ]Optrim efficiency, 优切尾效率
+ @) O) D M& r, U% X* AOrder statistics, 顺序统计量# N$ J! L9 T( Y- g7 ~
Ordered categories, 有序分类
1 ], ]% ?2 |) Q' V- A* {3 HOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
A2 M5 f' c* L7 A' lOrdinal variable, 有序变量
g3 K! Y) ?+ O9 n& p4 oOrthogonal basis, 正交基+ ^3 [5 S: D1 E" x- W
Orthogonal design, 正交试验设计/ @0 C, a( v7 @$ H' _
Orthogonality conditions, 正交条件! ]: ~) w2 Q, Z4 G
ORTHOPLAN, 正交设计
! Y' @: j4 ]9 U7 ~7 MOutlier cutoffs, 离群值截断点
# \+ m, I" U- P& R) wOutliers, 极端值- F* {1 N5 N, e& P6 n
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
2 I5 D, E/ e+ s1 Q9 rOvershoot, 迭代过度' j6 S: I3 \. Q' T" A7 m
Paired design, 配对设计
6 `) n9 B# z) A& N. SPaired sample, 配对样本
3 ]. u1 |" t! Z4 W1 UPairwise slopes, 成对斜率+ q! n5 q p/ n8 ~+ z D
Parabola, 抛物线6 h+ \& `# P; c0 q# M
Parallel tests, 平行试验2 W% I z! o s1 e1 A
Parameter, 参数$ i# c! [$ s9 u7 J
Parametric statistics, 参数统计
- W& c1 r" d9 D2 e, W. \Parametric test, 参数检验9 S1 Q# N1 I! K% y, d
Partial correlation, 偏相关
# s* ]0 \$ U" s# i0 Z# uPartial regression, 偏回归
7 C0 H1 T, E# k) D5 ?! UPartial sorting, 偏排序3 v2 G3 L# _8 C0 g/ b6 F
Partials residuals, 偏残差) z" t' c& e& g8 V+ F7 J \
Pattern, 模式* y: M4 i" ?/ R7 G
Pearson curves, 皮尔逊曲线
) t/ X; X% q$ Z1 w* a- u5 ]) zPeeling, 退层
' M9 z$ v9 L7 G. }8 \3 vPercent bar graph, 百分条形图4 ~! H( t) J$ c# Z+ A# b% Y
Percentage, 百分比. p0 Q/ b7 }( v. \1 P; {
Percentile, 百分位数
/ n6 L2 d& Y* B! Q- @/ `& KPercentile curves, 百分位曲线8 Y3 ?0 O5 e" q! J% C7 _
Periodicity, 周期性
5 A, s0 @8 E; ]4 l+ N0 Y/ Y( zPermutation, 排列
/ o W& w2 I- T1 U$ A+ cP-estimator, P估计量/ `8 r4 c0 t+ ^
Pie graph, 饼图9 ~6 y5 J( O0 m; | {
Pitman estimator, 皮特曼估计量
+ n1 o6 f8 ~6 d C" q( HPivot, 枢轴量
2 K! h3 p) E6 H! N- T. r7 h g) r, E9 VPlanar, 平坦/ Q: ^3 [; n' c3 L" `1 l
Planar assumption, 平面的假设! \% ]) M) z. B8 k/ Y3 A4 |4 b
PLANCARDS, 生成试验的计划卡, Y& U+ B! b9 _
Point estimation, 点估计
0 ^( @, Z) @4 d; o" E8 B1 K( CPoisson distribution, 泊松分布
9 M+ Q( F+ [2 ]' G: S+ C7 r! I4 |Polishing, 平滑1 |* c$ g2 n- _6 ]# E
Polled standard deviation, 合并标准差
5 w) f+ k4 k7 z4 K" z. C2 h# a7 WPolled variance, 合并方差
' [8 y+ h$ B7 I- D/ D: e8 aPolygon, 多边图/ D; `) v8 m: C& W/ w) T( Z4 d
Polynomial, 多项式
8 K9 m: P, V4 t$ Y' S0 UPolynomial curve, 多项式曲线
5 j4 W/ A5 |% CPopulation, 总体
! T5 b# Z2 `) S+ u6 k: Y9 b, o7 J. APopulation attributable risk, 人群归因危险度
7 r) I9 O i# i( Z4 q/ U, XPositive correlation, 正相关# P; e1 @/ B8 e) f
Positively skewed, 正偏
! q. S' h5 }1 f0 ]* l3 i* T' uPosterior distribution, 后验分布( U/ ?. P4 z- l& p+ N' u. x! K
Power of a test, 检验效能6 W1 t8 x& e( `0 K0 M; D5 V( I' O5 u
Precision, 精密度: h3 B. z x A% U1 p5 T
Predicted value, 预测值
0 E7 S; g: P w4 A2 E) F9 }Preliminary analysis, 预备性分析
7 m* N7 a9 }4 @2 ?& k0 G1 CPrincipal component analysis, 主成分分析; P7 e; d- v8 g: `
Prior distribution, 先验分布3 k& B5 F4 z1 l1 ]3 v/ E$ U
Prior probability, 先验概率9 W+ E) f7 P+ `
Probabilistic model, 概率模型
k+ f1 g8 J; H- P; e9 _$ G& ~probability, 概率
9 E$ ?1 T! s5 v+ U( u$ lProbability density, 概率密度& r5 F) q( e9 E( [* A
Product moment, 乘积矩/协方差1 N1 f# Z8 g/ @) v1 Z3 i
Profile trace, 截面迹图
* @ c& O2 p8 p+ W, [# f$ _& `Proportion, 比/构成比
9 w3 b) j3 |5 aProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
4 C$ @6 N4 N( v& |9 G( \Proportionate, 成比例
, a1 G$ z9 D lProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
7 n* I: _% r* {2 E3 f/ i- O( Y7 H- oProspective study, 前瞻性调查
6 I% f' d: p' i$ [' j. r7 b- gProximities, 亲近性
4 H5 E7 T1 q6 y* a# zPseudo F test, 近似F检验- B: C A9 ~4 _' S! N
Pseudo model, 近似模型 @% `' r6 V! {$ L9 S0 Q
Pseudosigma, 伪标准差, j/ q, C- k; a. d. W8 ~- _
Purposive sampling, 有目的抽样, l% J' O7 t$ Y& |6 W! E
QR decomposition, QR分解: E3 ^4 p9 P6 Y' L: E
Quadratic approximation, 二次近似
. P! N# `; M& @9 m8 N! ` eQualitative classification, 属性分类
4 g9 X* f) t* Q) SQualitative method, 定性方法% l% [2 h. `* V/ `. H2 ], `
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图* Q: _- _8 B6 ]4 I( E5 a! K0 r
Quantitative analysis, 定量分析
|8 v+ Z. z! R9 U- ^# |2 G N {" `Quartile, 四分位数4 U, F1 }# m& z* t7 \+ n5 V
Quick Cluster, 快速聚类! k9 I! g/ P$ F: i" M5 e/ K$ b
Radix sort, 基数排序/ j+ U) P7 z" H4 Y; \0 O( V
Random allocation, 随机化分组$ w: |9 B0 \& b! k/ M/ a
Random blocks design, 随机区组设计2 }" x! \" l* L; V4 V
Random event, 随机事件
9 K+ P$ z: z5 {/ f `3 \7 qRandomization, 随机化
+ c: C6 e; K6 [Range, 极差/全距7 X: H, x" J/ n0 `8 F t# B, @
Rank correlation, 等级相关( S( q8 r; ]8 {1 e2 H3 V
Rank sum test, 秩和检验
9 G. u( Z7 O+ Z! A9 WRank test, 秩检验
5 `3 \) E! d) C+ f2 d+ ORanked data, 等级资料6 O4 ^6 w2 h4 y1 d
Rate, 比率
) s, }' b) j# }' pRatio, 比例
4 \" J( x% q2 m0 ^# SRaw data, 原始资料
# Y8 [& k, G6 rRaw residual, 原始残差! ?" h& f! L, \
Rayleigh's test, 雷氏检验: Q9 |: m$ N ]9 y( i% j7 \* j2 O
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
& D o+ M! Z$ s& {0 z, rReciprocal, 倒数/ k# K" N/ X' ^! j/ z! G
Reciprocal transformation, 倒数变换
' R7 z5 O, z, C1 C. D# HRecording, 记录5 h( H' n* J8 _7 i- @
Redescending estimators, 回降估计量
3 V6 y7 p: N# D! F: DReducing dimensions, 降维
# s0 D2 I; }$ [* {" K5 z( CRe-expression, 重新表达( k% B e9 x& |1 d/ x
Reference set, 标准组) ?1 c! |+ y# i& o/ ]
Region of acceptance, 接受域
- L/ }0 @* j( G" t0 RRegression coefficient, 回归系数
0 C# A/ g0 G/ B! E6 ^7 URegression sum of square, 回归平方和, Q( W+ O% ?2 h
Rejection point, 拒绝点7 P, F r4 q% V) ^
Relative dispersion, 相对离散度. j! d; d8 F' [( t7 k. j& r) | H
Relative number, 相对数5 d0 A- k5 y$ c
Reliability, 可靠性& M# Z3 w3 z: [/ V) n
Reparametrization, 重新设置参数6 C" e' N T; s6 ]% x" R1 L, L" Z
Replication, 重复
; P W+ k1 G+ w- G1 V: fReport Summaries, 报告摘要8 J( W& b5 Q( y+ @2 [3 S- r* b! y' e1 |7 _
Residual sum of square, 剩余平方和5 f% `6 N/ a) ?6 K( A
Resistance, 耐抗性
) z( [$ X6 ^$ ~/ PResistant line, 耐抗线
# i2 K! m$ d# i) zResistant technique, 耐抗技术$ N4 Y C' a1 f2 ~5 M
R-estimator of location, 位置R估计量
: J! `4 f' g* p8 j7 X$ wR-estimator of scale, 尺度R估计量
6 l4 O# K4 t1 x9 vRetrospective study, 回顾性调查
' a- J/ b8 |: RRidge trace, 岭迹6 i' c, ^: `- P- k9 i9 J/ h' a2 f# Y
Ridit analysis, Ridit分析
) a6 @* k" B( A1 y" O5 S2 c1 zRotation, 旋转
' G2 L% m2 f: T2 \% A2 D) ]Rounding, 舍入
, F! I$ |0 F, F+ p! DRow, 行) O1 T: t8 m& o. [: N# @
Row effects, 行效应
. X( Q$ ]. s% v5 B# z- V! iRow factor, 行因素
7 _ G' d9 a/ R; ?% R" JRXC table, RXC表, `, R, n5 z( `/ I
Sample, 样本7 D& r; i8 R1 ?# d) }- k2 n2 v
Sample regression coefficient, 样本回归系数
: }1 Z' |4 S% R& h, ISample size, 样本量
) Y1 k$ V2 G) z, s! E0 c% V( F1 hSample standard deviation, 样本标准差7 `3 I" z7 z. i5 `) _4 |
Sampling error, 抽样误差7 L6 g3 }" `3 G$ H) ]
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
& {6 A: f- c0 \& E* hScale, 尺度/量表% o% a V* }: C4 q/ Z$ q& S0 s
Scatter diagram, 散点图
# z- E: z* `. D* sSchematic plot, 示意图/简图8 W3 k1 w: E4 P
Score test, 计分检验, p# b, p" G$ l1 R
Screening, 筛检
# W0 G" r/ x" X! S/ p$ t TSEASON, 季节分析 e, g+ W5 }: o' y
Second derivative, 二阶导数: Z: T8 B. z' ] n& W
Second principal component, 第二主成分
; z0 H9 w, a( N& ySEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 7 N4 Z9 t% `( L3 W' U
Semi-logarithmic graph, 半对数图
" Q8 `4 w7 C+ g S8 L" C5 Z6 _Semi-logarithmic paper, 半对数格纸$ s- \, { x' K
Sensitivity curve, 敏感度曲线
8 R& n! P2 X6 k3 zSequential analysis, 贯序分析
& A+ U4 }+ S4 p! e& Y( ]Sequential data set, 顺序数据集
B9 c! M5 B& X* r% B6 W0 Z5 k( SSequential design, 贯序设计
! ^& ^0 j' v% E6 m/ _7 W- }* xSequential method, 贯序法
% V" }! F3 Z: S% D1 I- SSequential test, 贯序检验法
& S8 M3 c5 C" s5 S1 nSerial tests, 系列试验
. M1 q/ K; |7 ]: a8 ?Short-cut method, 简捷法 9 G+ B" V! M K' `( Z
Sigmoid curve, S形曲线
3 ?0 {# I, S9 O2 kSign function, 正负号函数
0 `) R1 E n7 f& M: F% GSign test, 符号检验% L, p, l5 \% M; a0 o4 T; W
Signed rank, 符号秩( _6 `2 \# H7 E; [7 h9 T; u0 n9 R) _4 b5 r
Significance test, 显著性检验
2 \2 t( Y% w* x) n% p/ CSignificant figure, 有效数字+ V; E6 t* p) p0 [3 d
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
0 M( i" R8 a1 y* a0 bSimple correlation, 简单相关. t7 k$ x) u- B: l# K
Simple random sampling, 简单随机抽样
) j# g2 K% M. j( W9 a3 s' R" [; d% sSimple regression, 简单回归
9 s+ z, ^! i3 [5 f: }$ z, v2 |simple table, 简单表: V, D2 S* ~% T4 P
Sine estimator, 正弦估计量
4 }! ^; r! o+ z) L. bSingle-valued estimate, 单值估计
, ]4 v- ^0 P4 H3 H5 d3 @Singular matrix, 奇异矩阵
7 v' G$ ^1 @: ]4 [% X7 H& ESkewed distribution, 偏斜分布
, o& s! e7 J, D! [4 ~: }( Y0 M8 LSkewness, 偏度
5 ]/ Z# `& e! W8 _* c* t5 JSlash distribution, 斜线分布
+ L: n- w- r' `, C7 f VSlope, 斜率
4 ]& ]' }) T8 F0 KSmirnov test, 斯米尔诺夫检验8 s2 l5 _5 I4 i& ?: F0 B& f
Source of variation, 变异来源$ m4 N4 a9 O5 ~. G
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关% _* N( K$ @2 D& {0 y
Specific factor, 特殊因子. R! D8 E$ E! w& V: g
Specific factor variance, 特殊因子方差
- B! m; a+ W" e" X0 o E/ GSpectra , 频谱9 n$ _6 d) s) i/ C! l6 l
Spherical distribution, 球型正态分布
2 a8 U0 G0 x1 A% ]! [/ OSpread, 展布
0 w8 w* F* i4 \$ E/ |# B( H" U" `SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
7 T- q7 e4 {3 }- I7 G2 j5 y2 ESpurious correlation, 假性相关
; T- J! J& J3 `. \! rSquare root transformation, 平方根变换4 Y4 d7 S' h" }
Stabilizing variance, 稳定方差
- X* b- \. o3 L8 x# G- G! t. ^0 DStandard deviation, 标准差. ~! P+ Z8 k4 k" P6 v6 c9 _" G
Standard error, 标准误
6 c' p3 n* P5 B7 v0 F# }Standard error of difference, 差别的标准误
3 [, Y3 z+ y8 U# X% L% \Standard error of estimate, 标准估计误差$ k" L8 p( e Z# q, t
Standard error of rate, 率的标准误/ E( q+ M1 p2 r
Standard normal distribution, 标准正态分布3 }/ V$ D& a" M! z8 `
Standardization, 标准化$ w# J1 e8 C: ?5 J7 J3 q/ U' H
Starting value, 起始值
) x/ ]+ H, G' }# ~8 v# |' ZStatistic, 统计量; J" d9 G5 {0 v
Statistical control, 统计控制 G( R, K6 r. a d) y6 M8 n
Statistical graph, 统计图; q7 [) X5 S1 L* S" }5 D
Statistical inference, 统计推断
9 @* l9 [/ C6 q3 T. \) L1 {4 {Statistical table, 统计表
2 b3 u. b0 k+ d! }Steepest descent, 最速下降法+ W' H" r4 K4 b+ a; J, ^% U
Stem and leaf display, 茎叶图: i' G( B. r0 q( ^
Step factor, 步长因子: v3 a7 j6 F% L7 H) }: u# N
Stepwise regression, 逐步回归- c3 S8 s) w/ U) A6 K
Storage, 存: \3 ]' U& f( l8 D% I* y/ Q( C* k
Strata, 层（复数）
; |' \: K/ Y- ?+ @- z, D: Y! g0 Y) O6 aStratified sampling, 分层抽样
1 y1 f, n- A+ ?' E. n1 `Stratified sampling, 分层抽样
\0 H. r( Y5 q- E0 M; tStrength, 强度
: {, E3 W) ?+ d; d4 MStringency, 严密性6 ^6 q6 Y& s$ W+ w. ` T
Structural relationship, 结构关系
8 E. o7 i2 }* V3 Q( jStudentized residual, 学生化残差/t化残差
% H# q, i0 H* T; n& d, {Sub-class numbers, 次级组含量
4 O5 S4 S/ T8 @0 KSubdividing, 分割* e( y: U5 C" ?: n0 w6 p
Sufficient statistic, 充分统计量4 ^, b5 g6 t2 C: }
Sum of products, 积和! i) t# M2 E: P, j
Sum of squares, 离差平方和$ H. |. e* V [1 d; E% }+ z
Sum of squares about regression, 回归平方和. L+ d6 ~8 c/ n1 {; V* y+ P3 m
Sum of squares between groups, 组间平方和* h5 a. {0 T9 W9 U" R: m, d0 I
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和8 T& W5 M* T) W* s. c% x$ i/ x+ R
Sure event, 必然事件
2 H4 `5 M" J" \' d$ d* x5 C2 ~! f" t3 CSurvey, 调查
4 B; S2 Y* z0 J" O8 F1 c. ?+ s" i" \% ISurvival, 生存分析, V4 K1 `5 C2 k
Survival rate, 生存率$ [" h( a4 N& x7 u7 _; m
Suspended root gram, 悬吊根图
8 x/ W `6 m% N& LSymmetry, 对称4 X: p- }2 b: ?) F% A$ j$ v4 U
Systematic error, 系统误差5 R6 p N( p+ S; O, l1 i
Systematic sampling, 系统抽样
. z& e" ~, T5 x% X3 c7 k( }Tags, 标签" [) \; T6 }4 Z# z/ s2 O
Tail area, 尾部面积: p X' ^: W* H
Tail length, 尾长. |2 ^! v/ o/ Y, w* X7 @& A
Tail weight, 尾重
& t) y3 }$ \5 G6 b& _+ \# nTangent line, 切线$ U! c8 {% Y1 r
Target distribution, 目标分布
9 I& E- ^7 ?& h: C5 ? ZTaylor series, 泰勒级数
+ c8 n) C6 k) a5 R& g8 o+ g0 BTendency of dispersion, 离散趋势) r: e- o. D! L' }" X
Testing of hypotheses, 假设检验9 M3 t; k5 i4 t. F; w
Theoretical frequency, 理论频数
6 c- w3 m" q8 ?+ STime series, 时间序列# s) O6 r( n/ \/ H* m9 d
Tolerance interval, 容忍区间
6 }, M2 `3 x. V! h. vTolerance lower limit, 容忍下限 [4 `% i. j7 P: `
Tolerance upper limit, 容忍上限! R: b: p2 |/ P, u( o1 s" V+ C
Torsion, 扰率
# ^6 N) u' D* ~3 \# N# A6 oTotal sum of square, 总平方和! K+ T6 t, M" R* H) ], Q" i0 y
Total variation, 总变异
/ f- A9 o6 O% j& v! _. nTransformation, 转换$ Y* ?0 K( @ w5 b$ o
Treatment, 处理
. r6 r) } m" g$ oTrend, 趋势5 Q, r" f: A2 X. M
Trend of percentage, 百分比趋势! h) r- z9 N0 l2 v# y
Trial, 试验! V- c3 O& w# V3 `3 l, V
Trial and error method, 试错法5 D- P3 i+ M0 a7 {- A2 B2 C% v
Tuning constant, 细调常数2 l/ E4 Q2 N" r1 I- {
Two sided test, 双向检验% t) O/ ]( `5 q9 o, ]
Two-stage least squares, 二阶最小平方
. F3 k1 n% d; D) G" A0 o% PTwo-stage sampling, 二阶段抽样
, a& T' ^ I' a# k3 o- F$ q5 {Two-tailed test, 双侧检验
% G+ _8 c' k* _- `6 [& nTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
+ T: o- E+ G& QTwo-way table, 双向表
! H. N+ q# f: { w5 i; @# h& UType I error, 一类错误/α错误 b5 U$ x1 `9 R! m9 L
Type II error, 二类错误/β错误
9 b9 q' F+ y5 C" qUMVU, 方差一致最小无偏估计简称1 B- O7 @( X: y" m E
Unbiased estimate, 无偏估计" G) L) T* o: Y: ~6 N: {! j
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归 p: h' E) \ e4 ]! }* c/ o |
Unequal subclass number, 不等次级组含量
* L- z! I9 v5 Y2 t/ K6 WUngrouped data, 不分组资料
" M, `6 |! s9 G( y, {Uniform coordinate, 均匀坐标
/ n0 m1 | U2 DUniform distribution, 均匀分布1 O$ z$ ]: G+ D! l& `1 V
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
7 }. M& W5 _ L( i) ?. DUnit, 单元, S! o9 S- c2 {/ D1 G5 I& ^6 m3 U
Unordered categories, 无序分类
5 C2 K2 W9 ~9 ?1 o$ z* ?' N% yUpper limit, 上限
: p8 w4 e4 Q3 F4 lUpward rank, 升秩
6 A' g% p2 q, q1 d; }, @5 ?Vague concept, 模糊概念$ L, `) ]+ \( n2 f( F- u, J
Validity, 有效性3 b; J/ R+ b! B H0 w
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
5 K2 p# O" y: g& Q; Y4 TVariability, 变异性! I+ I J9 Q" N- a d
Variable, 变量
9 E$ x: P1 T9 R) fVariance, 方差
( \2 d6 @ `1 V" PVariation, 变异/ J& t- H3 X( a. v
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转0 T% x; J8 ~5 Q, v% f
Volume of distribution, 容积$ X+ i- I" N# j/ [
W test, W检验 G. @& J" O* w, h# Z" W" M
Weibull distribution, 威布尔分布
6 F* J! b: G6 PWeight, 权数
( I- N1 y: R1 _5 ]Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验/ Y0 N4 g9 L* u
Weighted linear regression method, 加权直线回归: r- s7 ?( e, g8 J$ X* ^. r
Weighted mean, 加权平均数9 T* M( j5 h J, @# m7 \) i0 ^
Weighted mean square, 加权平均方差
( g* N' E% R: ^2 U) ]/ L2 lWeighted sum of square, 加权平方和
$ K" }6 [. j7 N. T4 |1 tWeighting coefficient, 权重系数* w! c9 e; g8 e8 x) G, b
Weighting method, 加权法
; ~! ?3 X2 C, U6 x: ?0 }2 oW-estimation, W估计量
* ?& u# a5 z( @9 i' N8 K+ a0 L/ vW-estimation of location, 位置W估计量& t; u/ x4 r% A. G& c
Width, 宽度$ Z% H, ]5 ?; A. k$ ^* u# R
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验/ n4 A& V! k# K0 Q4 w4 Q
Wild point, 野点/狂点( Y$ z$ }" w- A
Wild value, 野值/狂值# x# c5 S- p( K; M0 `; h Q
Winsorized mean, 缩尾均值3 g5 A+ g$ Q4 ~( ^) G
Withdraw, 失访
; Y( E& _( w: `: K6 HYouden's index, 尤登指数2 Y2 G3 ]/ M9 v" C, X
Z test, Z检验
# M4 s/ O& f+ _2 i. h# JZero correlation, 零相关1 b8 Y# \( _5 ~6 t0 `
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
