|
|
Absolute deviation, 绝对离差7 @" W7 }+ H1 u; I- W
Absolute number, 绝对数
& a7 x# r2 J6 q) _% b( IAbsolute residuals, 绝对残差
* t. t2 @8 z6 A* B3 m( HAcceleration array, 加速度立体阵2 V) [6 T6 K. D+ j7 ^
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度- b/ V$ m) H, p6 G
Acceleration normal, 法向加速度+ \6 o+ D( d5 F) ?( X5 A5 K: c
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数 p) Y& ^1 ^# v$ [/ X- J7 w5 x
Acceleration tangential, 切向加速度
7 A: B- g! n/ i- sAcceleration vector, 加速度向量0 Y1 C$ t; x" L. z G5 M
Acceptable hypothesis, 可接受假设% P) e8 |+ I7 D6 P0 D6 Y& O/ `
Accumulation, 累积, V0 I1 m! I1 f! f! ]: j
Accuracy, 准确度
/ e7 p; g9 @) p9 f4 \) s% s* M3 cActual frequency, 实际频数
` T& ?( S2 N, r+ XAdaptive estimator, 自适应估计量
7 A% T' v0 e: S0 d2 o4 S$ yAddition, 相加% D+ g" N; P/ X; ^
Addition theorem, 加法定理
9 [8 p7 Q. [5 u$ i+ }+ tAdditivity, 可加性! f1 b* Y8 w3 J3 v- y; @$ h
Adjusted rate, 调整率, I2 g) ^5 }- E1 A. a( K
Adjusted value, 校正值$ F. N" K' L1 b2 ^
Admissible error, 容许误差( c/ S4 H- X1 R$ o' x, g/ z
Aggregation, 聚集性
& S7 s$ O0 V# O7 F) @# HAlternative hypothesis, 备择假设
) ]( \6 |# |+ ~! WAmong groups, 组间& z6 w( k- y* H7 e6 h& e
Amounts, 总量$ g8 F0 w1 q3 U) ]7 c6 Y
Analysis of correlation, 相关分析
! H. j7 o- r& x# hAnalysis of covariance, 协方差分析
3 i% s5 y3 n( V" D& t, G0 D1 H2 RAnalysis of regression, 回归分析. C# Q3 X4 B) k" K! @7 q; V
Analysis of time series, 时间序列分析
# L. g+ ]% x! C0 [" p$ c8 s( LAnalysis of variance, 方差分析' ~, }, n- D9 c3 i
Angular transformation, 角转换2 C2 |1 ~0 T/ U; T& x* Y; B5 K% O3 y
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析7 _6 s) |) m" C* k5 f- \6 x
ANOVA Models, 方差分析模型
% v/ Q& `& |: T5 w* _5 M* |Arcing, 弧/弧旋+ \0 I. i$ r1 w
Arcsine transformation, 反正弦变换
( Q( l- @" [# Z% j" IArea under the curve, 曲线面积
2 b& m; x1 w6 u% N7 H rAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 / k$ {( z( v y' w
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
$ a* l3 Y6 I, w" v" }. s4 V8 PArithmetic grid paper, 算术格纸7 Z4 q% u* J3 w) L
Arithmetic mean, 算术平均数, H) c) ]7 g& X: F7 X/ e
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系. H5 B* \/ P( ^
Assessing fit, 拟合的评估
1 @* ?; r0 q7 y4 V# e9 ~Associative laws, 结合律) w' _- J# v$ P$ s) E' e
Asymmetric distribution, 非对称分布
' I$ ^. Y/ g* [1 t. iAsymptotic bias, 渐近偏倚, _- G. \! t2 _+ X1 j6 q
Asymptotic efficiency, 渐近效率1 f7 k6 Y1 ~/ W1 [
Asymptotic variance, 渐近方差
8 I) V. Y$ M: `" AAttributable risk, 归因危险度+ |" T" V$ a$ m# p
Attribute data, 属性资料
3 j; U5 g# B2 C# N) N; FAttribution, 属性
( T, I, l* X, Z" H) l$ H* YAutocorrelation, 自相关% N+ y2 m9 u" F7 w2 s' l9 H
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关( T) ?. |5 c( A4 r3 g G
Average, 平均数6 `& h: c" A% q, J3 Z, u; j
Average confidence interval length, 平均置信区间长度 \. d- P% R0 g8 p) U0 L3 A8 X7 o1 l
Average growth rate, 平均增长率) a# H% r0 ~! \
Bar chart, 条形图( D) B# k6 U% h- a
Bar graph, 条形图
3 r/ a; k U5 T8 g& tBase period, 基期
) P. [: V$ u9 |$ J M; OBayes' theorem , Bayes定理
! e: z0 G9 M A3 w% K) EBell-shaped curve, 钟形曲线
# Q* Y/ ^, G/ O2 l# SBernoulli distribution, 伯努力分布
# Z9 n9 q+ ^* p9 B* ~Best-trim estimator, 最好切尾估计量) D* w. M2 } q% ?" d; U$ r
Bias, 偏性' m5 f" b Q9 @' A# K4 u
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
( k( @8 I% O7 q% Q4 FBinomial distribution, 二项分布
0 o2 t8 {3 p8 V- k( ~ eBisquare, 双平方( O! z/ p9 W- b3 g7 |2 b
Bivariate Correlate, 二变量相关9 G% C( w3 x) m7 Y! g( f. R
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布% a+ o8 d- H. Z% M" h+ ^
Bivariate normal population, 双变量正态总体. h' T, s/ `/ D$ l
Biweight interval, 双权区间$ q$ j% @) e H0 z
Biweight M-estimator, 双权M估计量
6 R9 z* M. W4 d+ l+ n2 zBlock, 区组/配伍组
; s0 S" U. K0 K+ QBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包1 p; g! R9 C) _; ]. A
Boxplots, 箱线图/箱尾图
' F/ C. s" g$ H0 J9 C1 q% ]7 lBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点2 e; a" x+ H3 ^, c
Canonical correlation, 典型相关
/ B0 D7 {9 c* d9 uCaption, 纵标目# W) S. g. I/ f$ q
Case-control study, 病例对照研究
, `% r: i3 |% D; k8 a3 {5 M1 \Categorical variable, 分类变量% h X& M( c, T' r0 h
Catenary, 悬链线
- {% J4 F6 P7 X/ }+ ~Cauchy distribution, 柯西分布
, V. s% N. B6 R$ \ V5 O XCause-and-effect relationship, 因果关系$ P0 n9 m1 x; A1 M/ u# g
Cell, 单元- ~! U z' ?( G( L1 _) C) p$ W1 s4 }
Censoring, 终检' n0 ~; U! ?4 l* S" h0 ?
Center of symmetry, 对称中心5 A9 {/ {; R( G$ c
Centering and scaling, 中心化和定标& Y2 r" I8 \, o
Central tendency, 集中趋势
, X5 R9 K" r& f) i& S/ RCentral value, 中心值
' N# R+ j! V2 ?' X. r- Q4 sCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
% D. T- g, O5 G; [Chance, 机遇0 H0 ^6 a3 P" y& K9 {
Chance error, 随机误差
+ n `3 @3 f- Z- TChance variable, 随机变量$ r. G) E- |, q% M; S: |" m
Characteristic equation, 特征方程. ?* j/ v; K, G. ~; h; ~
Characteristic root, 特征根# {, {0 i7 Y8 f. s
Characteristic vector, 特征向量; t: \( V! l" Y. U# b, n! s3 p6 {
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则( g; q" c3 z+ F" i& i3 T/ n
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
( ]4 D6 w! L# v& ^Chi-square test, 卡方检验/χ2检验- h& i6 z1 o( v8 s3 G4 o
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解, Q1 V8 R4 R! C+ d7 q5 H- h
Circle chart, 圆图 ( { q; M6 B2 ^& p8 s
Class interval, 组距
7 t7 F, W2 M4 M' E& S6 jClass mid-value, 组中值' H# a) l% \# g+ ?% B
Class upper limit, 组上限
5 D+ ~9 D; V7 f- v% C. GClassified variable, 分类变量% s. D5 k& W B: R
Cluster analysis, 聚类分析: W! X2 x+ S1 n$ [. l1 z1 {5 n
Cluster sampling, 整群抽样
- B" e f* A! k6 w8 N( z6 ECode, 代码
3 Y' D+ p" a& h7 g. |) t+ bCoded data, 编码数据. @6 `2 }5 m- L& ~( a- v
Coding, 编码' C5 y8 ?; k6 Q( f& u8 g# m# T. g
Coefficient of contingency, 列联系数
9 V0 ~4 r9 Z' A/ f: s" Z" c+ LCoefficient of determination, 决定系数
7 R7 W' E" s$ oCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
) u0 Y" M" d. W! cCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
' z* T2 v, E" uCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
& w# H& e% U( R* e: Q; _Coefficient of rank correlation, 等级相关系数3 q1 W9 g- \ J; B8 ]" D% c7 N
Coefficient of regression, 回归系数
9 x! h% G1 P$ l3 R: t9 tCoefficient of skewness, 偏度系数
) [ L. P9 }8 A3 \( j6 D& u/ cCoefficient of variation, 变异系数
& G& D) e; F2 M! R, T1 QCohort study, 队列研究
; `9 Q# F% W) i1 EColumn, 列
. p$ a4 |4 F p/ q6 aColumn effect, 列效应 i' }4 \$ v7 o( z0 n; w
Column factor, 列因素
! u7 c* n0 S3 \8 N( V& T* o! h1 [1 HCombination pool, 合并
& y; T$ B& R5 |& {" PCombinative table, 组合表: \4 w6 S8 ~7 }6 X# _, t5 \
Common factor, 共性因子5 M7 u$ G, A( N0 L
Common regression coefficient, 公共回归系数
4 ]( \. j/ ~2 P$ y8 Q& qCommon value, 共同值
+ l! O8 c. k" s) |5 X0 ?Common variance, 公共方差7 s9 c _- @; ^% U8 l
Common variation, 公共变异9 y! p* D3 b0 I: J# {: q% v' R- c
Communality variance, 共性方差& \: x( A+ P8 x9 o& _
Comparability, 可比性- h. w" R$ b* F- t+ Y
Comparison of bathes, 批比较- s, |3 @( A: y5 U! l
Comparison value, 比较值 @" ]$ ?& k- V9 M( i" Y
Compartment model, 分部模型8 j, |9 {3 ^' y; L
Compassion, 伸缩
# G8 r* t6 A9 `+ \! SComplement of an event, 补事件
4 E2 O4 B* x* i! G; }/ C$ D3 dComplete association, 完全正相关: }7 ^2 r5 L/ Y
Complete dissociation, 完全不相关, Z6 f: i; g$ k
Complete statistics, 完备统计量
" @, N% u3 S5 F; Y3 J0 m* KCompletely randomized design, 完全随机化设计
3 t0 m: C4 L NComposite event, 联合事件
5 d3 p: `3 [! V; B @5 R2 ZComposite events, 复合事件( {7 f: l$ }6 f1 Z1 d
Concavity, 凹性
. W/ _2 A0 _( w" B2 | gConditional expectation, 条件期望
' y% _3 K, T9 t( ?. O; xConditional likelihood, 条件似然& d; @% m1 |2 J& x4 E% _( ]
Conditional probability, 条件概率
; h4 i9 H+ K* [8 J% M& fConditionally linear, 依条件线性2 j; v0 _8 \% }4 H5 _1 b
Confidence interval, 置信区间
_" |6 p) J$ t: L8 i+ wConfidence limit, 置信限
7 d! P# p( @4 t3 q% l% IConfidence lower limit, 置信下限6 {' N" g/ v; q7 x0 K
Confidence upper limit, 置信上限
c) f9 y' x. C' l& B3 g W: z4 tConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析. Y/ e. u- X2 P/ e9 i4 Z
Confirmatory research, 证实性实验研究
! R0 L p/ Z1 F# lConfounding factor, 混杂因素9 [5 E/ Z" S! O( [$ ~
Conjoint, 联合分析+ y- p$ C/ M- i& z1 \
Consistency, 相合性$ e, J7 {7 G, R) W4 b# o( f
Consistency check, 一致性检验5 G4 A: d: J9 w* L6 w: y9 x/ |
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计* j5 O) e2 J: b4 Z' d: c
Consistent estimate, 相合估计: Z4 R( y/ J4 w+ j% r
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归) l" p3 x/ {9 P5 K/ P3 X p
Constraint, 约束
5 v; Q1 K' S4 U% n( D6 RContaminated distribution, 污染分布; t1 V* f- K: h0 f
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布4 c2 d+ H& b1 q7 O) Z
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
u: W# g5 b; W1 k$ U1 [& LContamination, 污染
/ U, ~2 T* j# m& V6 Z: GContamination model, 污染模型7 [6 r( r; {7 q
Contingency table, 列联表
& W2 u8 Q/ E5 x: xContour, 边界线$ y( {2 X, Z% \ @2 Y; l
Contribution rate, 贡献率1 i) `) V" r+ }! o* f) r2 X) [5 Z5 d
Control, 对照& g% G- a6 y7 ]# K! H) _
Controlled experiments, 对照实验3 Y8 A' {, q y. e- l: X+ l
Conventional depth, 常规深度6 \8 ]- d+ m" Y3 E8 C) F& n; d
Convolution, 卷积
) s" B% ^0 q8 j* Q, Z7 ~Corrected factor, 校正因子
. n$ d# f: r' `Corrected mean, 校正均值
* e9 ]6 P- Y& _0 M: t/ F& _; xCorrection coefficient, 校正系数0 k$ s$ q% x' ]- W
Correctness, 正确性# Y% I& n$ }: J
Correlation coefficient, 相关系数6 f# U* x1 M) B q; I, B. [, O% z
Correlation index, 相关指数2 @" g2 S: T+ p# i4 \3 c8 l Q
Correspondence, 对应- X2 H4 T' `5 H. O6 F, S
Counting, 计数
' R3 C: v; p6 D3 N) vCounts, 计数/频数
% l9 N U, [* h) K2 sCovariance, 协方差$ R6 \, _" j7 S
Covariant, 共变
0 Z6 p. Y) p: Z6 ~0 I8 l0 iCox Regression, Cox回归2 R# t6 `2 R5 G3 O3 r; A3 E
Criteria for fitting, 拟合准则& a/ f6 o. `5 A a! p$ S
Criteria of least squares, 最小二乘准则( L( R4 B5 e7 R% U2 \) v
Critical ratio, 临界比3 H# V& P6 `0 r7 a' U
Critical region, 拒绝域
: U( t9 i4 b x6 ~Critical value, 临界值
2 t' L9 D. z( C6 g0 TCross-over design, 交叉设计
2 O, e8 H2 Z6 u9 r: OCross-section analysis, 横断面分析
, X7 w& ~6 X! H) c% N' O9 ACross-section survey, 横断面调查
" n7 d& D8 h$ D) F. i4 ^9 n; Q( e9 bCrosstabs , 交叉表 8 @& ]7 G0 Y! v ~; v
Cross-tabulation table, 复合表6 }0 L; o4 O; ?; F
Cube root, 立方根
+ J7 E: v2 E6 ^4 L- Q3 h" Q0 PCumulative distribution function, 分布函数
% Y! ^+ @* H* J- d( zCumulative probability, 累计概率
/ |2 L& p5 W$ |7 m7 l5 eCurvature, 曲率/弯曲8 F3 |- ^5 v3 V8 P2 O% Q) c8 G* }2 l
Curvature, 曲率
P" i! z/ D1 BCurve fit , 曲线拟和
# P7 W& z7 S5 l: zCurve fitting, 曲线拟合
" ], I6 g) B: Z' ^' N& T3 q0 BCurvilinear regression, 曲线回归
& t) x ?& S& f: H. L: r2 KCurvilinear relation, 曲线关系
( q( Z. \4 L7 z: t4 `Cut-and-try method, 尝试法7 \: n( i: f: Z
Cycle, 周期
* \" y9 w2 F' ~/ R2 UCyclist, 周期性
^2 b3 d7 @) c; Z2 PD test, D检验) ~- X ?5 D: @+ w$ Y8 B
Data acquisition, 资料收集9 J; N$ L9 i& ^# y: C$ B
Data bank, 数据库7 Q0 E6 ?0 T1 v. F- {1 x" x* d6 D+ L4 [
Data capacity, 数据容量
4 [: A2 j) S/ z7 S$ Q4 l U3 XData deficiencies, 数据缺乏
. a4 g5 N7 j2 C1 O8 ^ uData handling, 数据处理7 a0 [. }, R. U) o/ k$ m2 q
Data manipulation, 数据处理
M" ?; W1 b3 g2 h( ~6 r7 E& b$ t' SData processing, 数据处理
1 |. v1 u6 I- a0 kData reduction, 数据缩减/ r# G0 {$ j2 G8 r, _
Data set, 数据集
% N: p& A; m: U+ `, {8 L- lData sources, 数据来源
$ ~/ F5 s) q$ p7 }: k0 XData transformation, 数据变换
# U5 d' p4 k, L# T! R# }' s5 }7 ]Data validity, 数据有效性
* J( N1 M# D! r; xData-in, 数据输入
3 L1 \1 \3 z& vData-out, 数据输出# x( n2 T/ B' J$ A1 u" t8 S* l& ~
Dead time, 停滞期
2 O. m) M5 N% oDegree of freedom, 自由度
" \3 J: F7 `+ o/ PDegree of precision, 精密度
9 E8 L' j" b% r1 {% q) mDegree of reliability, 可靠性程度
8 @. A0 v6 f4 m hDegression, 递减$ a) Y2 E7 f7 q; {
Density function, 密度函数4 W+ F( x* O; n, q" u: I
Density of data points, 数据点的密度* x( {2 P4 n1 m, K& ]( @+ G- [
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
! T s$ K4 a4 rDependent variable, 因变量0 z: E/ ]3 L* m. |; y
Depth, 深度
# g8 T n9 Y9 }! C2 GDerivative matrix, 导数矩阵7 Z8 Z4 s2 M: l3 [ k' K
Derivative-free methods, 无导数方法
3 q c( a x y' q6 Y$ t4 ADesign, 设计
: X0 o* |9 n; ?7 M, U2 ADeterminacy, 确定性
/ ^4 z& q; a1 D; ]; E, d1 h" HDeterminant, 行列式7 h& H q4 K$ ]5 A$ R- U! ~
Determinant, 决定因素
" H7 T% @ ]6 q( Z+ yDeviation, 离差
( o+ q: E0 H: g3 tDeviation from average, 离均差) m3 z% q5 A: e9 l
Diagnostic plot, 诊断图, V* Y9 `2 j& i& b/ N7 T& o& H
Dichotomous variable, 二分变量% ^* \2 z/ }: w# v9 T
Differential equation, 微分方程7 l" i$ K7 |2 l3 M0 o4 T, T
Direct standardization, 直接标准化法% t$ Y- u* D8 r$ t
Discrete variable, 离散型变量) C, ~1 b% _5 T# z9 B& P
DISCRIMINANT, 判断 , X l, U `9 u. E8 H$ A. ]
Discriminant analysis, 判别分析
% T; }, ?, h9 k5 [7 v" b3 v; ODiscriminant coefficient, 判别系数
- r: q2 i. s2 k, L$ fDiscriminant function, 判别值
& u0 N1 v% a6 HDispersion, 散布/分散度
& k& y7 h; \. N/ c) rDisproportional, 不成比例的
( i6 \& \ c9 |$ \5 G% W, r+ uDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量+ L$ Z$ W2 r6 U9 j/ E$ A
Distribution free, 分布无关性/免分布; G/ z2 B3 m1 b# W* u5 A
Distribution shape, 分布形状
/ f. z' v. a) M% V$ I) v' cDistribution-free method, 任意分布法
7 w! b, G) u9 t- x& E, u+ n5 ^Distributive laws, 分配律
9 D4 a+ Y8 j7 ADisturbance, 随机扰动项+ E3 C: j$ U# l
Dose response curve, 剂量反应曲线
- T( t! B5 ~9 i. c9 B! Z5 }8 ?Double blind method, 双盲法7 d8 Y( C# J$ I$ G- \& i( C
Double blind trial, 双盲试验) f% [! i7 `3 {1 `' M
Double exponential distribution, 双指数分布
B. g# M Z8 }& \* M( oDouble logarithmic, 双对数' D7 T! I- @! d+ _4 Q( }# Z
Downward rank, 降秩; {) j1 Q6 \8 y. O
Dual-space plot, 对偶空间图
2 U! Y3 f7 }0 _DUD, 无导数方法
! R: @+ c7 t" _( lDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法) a# G: z2 d9 [1 H2 r2 h8 y7 y
Effect, 实验效应, Z$ t6 J: E7 [6 e& Z: L
Eigenvalue, 特征值8 ?9 U. J" m% R% L2 W
Eigenvector, 特征向量& W% G3 o% q* o
Ellipse, 椭圆
3 i+ r/ T8 X, E, F$ w6 pEmpirical distribution, 经验分布$ y1 }4 X3 h7 F$ ?
Empirical probability, 经验概率单位
3 ?" q& u9 E3 i+ {) z* wEnumeration data, 计数资料8 ]3 Q+ U8 s' M
Equal sun-class number, 相等次级组含量
/ Z) d3 H- l; l! R( LEqually likely, 等可能3 V" E+ I5 \! [' C+ _8 I5 ^
Equivariance, 同变性
+ ^; F! g& m3 t/ {Error, 误差/错误% f* H; U! v" W4 j( `0 V
Error of estimate, 估计误差
. O9 f& P& f+ R9 a9 AError type I, 第一类错误
. ?2 W; p8 {8 o) W# n( `0 nError type II, 第二类错误
+ E7 e- R. G- LEstimand, 被估量
: ~) \2 H9 j6 @) L0 _8 \- `& jEstimated error mean squares, 估计误差均方
; v8 p7 {/ Z! h5 s- b7 N" P2 |Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
. m w/ o4 [& xEuclidean distance, 欧式距离
0 `9 \& q0 j. f: O( Y7 G# b0 I* ?Event, 事件! W$ `( g; s% U. U! O& d
Event, 事件8 a* K0 c1 l9 c" G
Exceptional data point, 异常数据点
) s$ k( k8 A2 d' e2 o* Q0 G1 z3 yExpectation plane, 期望平面
/ C) Q1 i( r6 E9 K) ]Expectation surface, 期望曲面
) D# b6 J- l0 [4 L {" jExpected values, 期望值
) M; V1 u' L o- e& KExperiment, 实验
% p' N6 n. ]2 c) n; r* c; e! mExperimental sampling, 试验抽样
. ]/ P6 |! Z0 _- WExperimental unit, 试验单位
9 y8 K7 J" Q" ^) I$ H% W- yExplanatory variable, 说明变量
% H; R' v3 w) c/ RExploratory data analysis, 探索性数据分析
7 Y; H' k$ b+ i2 g- j. K& d: Z' ZExplore Summarize, 探索-摘要
7 W( i( X3 D6 c5 ^; SExponential curve, 指数曲线
+ V8 D, y3 K9 T8 q+ Q; @3 r/ u' D/ M6 q8 ~Exponential growth, 指数式增长
[! I- b9 a) ]/ H) e+ A) `) KEXSMOOTH, 指数平滑方法
2 o: L7 A5 U/ m# w2 MExtended fit, 扩充拟合/ l# w" r) [& H# A9 \3 F
Extra parameter, 附加参数
: y/ |' c* M1 E: IExtrapolation, 外推法: \ D* ?6 X% `) D$ c" R
Extreme observation, 末端观测值/ o$ S, q: H7 m4 n
Extremes, 极端值/极值
3 |" Q/ r3 @+ K- [F distribution, F分布5 k" x' F- d$ a. b5 S$ d
F test, F检验# D% m* k# c7 Z! Q. c2 b
Factor, 因素/因子 L/ Y" V& y8 o2 C
Factor analysis, 因子分析
# }; t6 H8 N; {; m) Z- cFactor Analysis, 因子分析$ ~& }$ I# t1 m6 p8 Q4 E5 @
Factor score, 因子得分
3 |, f" f- P& Z, g/ J$ JFactorial, 阶乘7 N) S* Q- [2 c: B4 \
Factorial design, 析因试验设计' R4 E# a/ G$ q- V$ i
False negative, 假阴性
% r& Y" e4 R, }. `1 xFalse negative error, 假阴性错误
4 C$ l; K# O& x* M2 h" ZFamily of distributions, 分布族
?$ @9 w$ s& F) G$ e: A( T, e0 DFamily of estimators, 估计量族
' J' A- r9 ~3 |* t0 b) t# qFanning, 扇面
& @+ y; g3 w. |/ X+ S6 g$ ]% fFatality rate, 病死率
6 O- E$ t/ z$ w& v" @) jField investigation, 现场调查
0 O- z- ]: B+ c3 |" HField survey, 现场调查/ v- W q7 B9 B/ M8 v6 s, w
Finite population, 有限总体
3 Z7 C# ?0 c! c- C: ^Finite-sample, 有限样本( N2 v/ m1 q7 s) k1 I1 l3 g! O5 Z
First derivative, 一阶导数
/ Z* z& z9 \8 \5 _: a }First principal component, 第一主成分
( N- B. ^/ O$ m5 T* ?2 C& F- AFirst quartile, 第一四分位数$ g7 X& b* T' D% {2 p. r
Fisher information, 费雪信息量9 k4 t7 ~( y- v$ J
Fitted value, 拟合值9 S$ v& v+ q: F4 W2 r9 `9 S: V
Fitting a curve, 曲线拟合$ A9 i, c: w6 c
Fixed base, 定基3 `! L3 H; f1 ~$ r; R
Fluctuation, 随机起伏
2 H; b: B# U5 B1 C% w- RForecast, 预测
1 O/ ?$ L% t2 ?, t7 z- t( v$ DFour fold table, 四格表6 U! h$ [) C4 x. U# t4 t( j% E( A
Fourth, 四分点
1 Z8 b7 Y( _) YFraction blow, 左侧比率' g4 G( f0 s7 w, C3 v, C# k
Fractional error, 相对误差5 y- Y! }) O2 i" o
Frequency, 频率9 Z+ E# X6 A4 \& O- O9 O! c
Frequency polygon, 频数多边图
# [5 w ?1 T) `& T8 e+ U6 D. mFrontier point, 界限点
1 Z! W5 a% F& I9 m7 @Function relationship, 泛函关系4 F+ L" |! N' s+ ?% A
Gamma distribution, 伽玛分布
- T9 J P( D2 i# r* h9 QGauss increment, 高斯增量
; M8 l+ t Y& PGaussian distribution, 高斯分布/正态分布9 ~ Q8 J) i; j5 J4 B
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
5 u6 b1 l7 ^/ I( k' P$ ?General census, 全面普查2 e% f+ h+ v0 S! J
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
0 j. W1 A7 R: _& P$ m6 oGeometric mean, 几何平均数
; J& _. z0 }1 l& U& Q; e+ w+ xGini's mean difference, 基尼均差
6 }0 @$ ]$ v7 j7 DGLM (General liner models), 一般线性模型
; q: @) l6 B) BGoodness of fit, 拟和优度/配合度
6 d* _4 ]5 v5 c; jGradient of determinant, 行列式的梯度6 D6 C, o! k/ M( ~3 d0 f5 J0 b7 O
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
0 j) _7 B, P# L" iGrand mean, 总均值, x& F' e! x; _, l5 e8 P3 a- E4 `
Gross errors, 重大错误( E8 ~* l9 b" z0 J
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
6 C' x5 m/ l+ o! N% o, PGroup averages, 分组平均
. U7 {1 X! a0 @Grouped data, 分组资料4 |5 e* `/ B+ ^& v \8 v
Guessed mean, 假定平均数# K/ A; c& I9 _7 \% C5 c
Half-life, 半衰期5 [1 I. c4 q8 g6 W8 T
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量) ~' J/ D2 ~0 G& s& {0 k% X
Happenstance, 偶然事件+ K( a& M/ u+ X# J% ^: J% n
Harmonic mean, 调和均数0 D4 [2 M/ n3 I
Hazard function, 风险均数! s: X- ?3 m8 a! I) T1 Q
Hazard rate, 风险率
) r$ u* h( b6 w! }Heading, 标目 4 m) O3 N- ?0 M) L
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
3 c3 h3 ^3 N9 ^8 ~8 _( o: t* xHessian array, 海森立体阵; B7 ~' v( J- }0 `8 T
Heterogeneity, 不同质
+ n, a3 F7 l9 a4 [Heterogeneity of variance, 方差不齐 & r( H7 _; m. m" n) }1 }
Hierarchical classification, 组内分组
; Y& ^% C8 g' u8 LHierarchical clustering method, 系统聚类法
- r. R2 B- G5 O8 X; `. ]High-leverage point, 高杠杆率点! U) |; h* Z& @) \
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
# }$ ~$ F: i1 }3 q- t t9 }. E7 OHinge, 折叶点# F7 _4 W4 a1 Y
Histogram, 直方图8 f0 }9 {0 G& M9 B" h
Historical cohort study, 历史性队列研究 2 X; j+ U. X7 h; f
Holes, 空洞7 s% g/ H3 I2 f9 s4 g
HOMALS, 多重响应分析
4 C. J- e6 t& XHomogeneity of variance, 方差齐性% V1 }: F: ^% w6 |0 [" E
Homogeneity test, 齐性检验" v0 Y# y5 d. A7 A1 i$ d2 U
Huber M-estimators, 休伯M估计量
6 B; F( @+ M z* UHyperbola, 双曲线+ k5 ]3 b: ]7 z( f5 v
Hypothesis testing, 假设检验
- G3 P8 t# j) ^: eHypothetical universe, 假设总体/ ?. _2 I" p; r4 c l4 v
Impossible event, 不可能事件: Q+ c4 A4 t6 {% [. R
Independence, 独立性
4 c9 l' n' p2 x3 f; S% MIndependent variable, 自变量
3 q" ^6 }7 `/ K7 K! t( J rIndex, 指标/指数: `% z! U* s6 Z' z9 _
Indirect standardization, 间接标准化法: P1 l* d' Z8 |6 b) w
Individual, 个体2 Z3 L) v, w, D% F, \, b
Inference band, 推断带/ m( E+ ]/ w, E7 r5 m0 `
Infinite population, 无限总体8 E# f P m5 s; [, g
Infinitely great, 无穷大' ^6 u: j: X0 t! T; f' l# R
Infinitely small, 无穷小
" ~7 F2 B, n1 L" [Influence curve, 影响曲线7 e1 x- R8 N q
Information capacity, 信息容量, W- E! ?$ d" O( Q! B0 D
Initial condition, 初始条件+ L; u* M2 r& z) q# t
Initial estimate, 初始估计值
* v4 a; {& l, [8 T" V. ^6 uInitial level, 最初水平
8 m/ X" ^. C s$ w$ Y# Q3 ?" bInteraction, 交互作用$ _9 a) n( P6 b/ @0 J% W& x5 k
Interaction terms, 交互作用项
( Y8 n5 x3 m. I8 L" AIntercept, 截距4 W# J3 A- O. R2 N" x, |
Interpolation, 内插法
" w$ l5 ?/ N9 `9 ]2 c" V# VInterquartile range, 四分位距: {9 ]: C- j) x& q4 s+ u+ |$ b. f( E
Interval estimation, 区间估计
, I3 ^& B- _8 C; i3 R$ sIntervals of equal probability, 等概率区间- ~8 N9 J R, K: t8 X' ?$ F
Intrinsic curvature, 固有曲率
6 W3 G3 g' M) mInvariance, 不变性7 J E; n$ \& ]/ M }. i4 I7 x. e
Inverse matrix, 逆矩阵
" u. x. N! g: G# nInverse probability, 逆概率1 F. f& u& k$ {* K
Inverse sine transformation, 反正弦变换
V2 o. b1 j6 _9 EIteration, 迭代
! o# Q, }) `8 wJacobian determinant, 雅可比行列式$ H q/ M# t/ B3 P. |6 `: J
Joint distribution function, 分布函数) g7 ^/ c" |- u5 y% a
Joint probability, 联合概率# ]$ {- }/ L& c5 A5 P& d
Joint probability distribution, 联合概率分布
0 G9 ?9 F' s+ M) c. K! \3 vK means method, 逐步聚类法
# Y: U y' C8 g1 G0 UKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
4 P7 i+ S( [3 ?+ i( G+ E# y$ vKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
: V$ Z, c/ q$ q5 j* ^Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
; F4 B8 ]) Y* ~# n; H" J( DKinetic, 动力学
3 s5 A9 u5 [0 |Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验) B/ h" f+ b$ ~0 h5 r
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验8 `# n# f* V) i' i
Kurtosis, 峰度. G" @0 Q- \7 e6 u0 G6 |0 @
Lack of fit, 失拟
: ?5 G1 S; V5 L, L% j1 fLadder of powers, 幂阶梯, |) ?3 S1 W% H5 x+ a' s' i. k }0 ^
Lag, 滞后
% ]0 }% z v% ALarge sample, 大样本: t- x! g ^5 P* \8 n) m* ^
Large sample test, 大样本检验0 Z0 c; G2 S. E! N
Latin square, 拉丁方
0 t$ b' M9 d) R q: h. yLatin square design, 拉丁方设计
* {0 }, X, L6 v! X9 N% Z7 ^( e. N i5 LLeakage, 泄漏- E& |: ?$ [, Q' d u& F* u& h
Least favorable configuration, 最不利构形
/ |- q$ h! H( X5 \4 C4 H& oLeast favorable distribution, 最不利分布/ i( \# }- f- P
Least significant difference, 最小显著差法+ i4 V# i0 K& D) B5 M$ \# o: l5 Z
Least square method, 最小二乘法: ~$ d5 F) Q! R5 z' b1 N6 G: l: A
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计9 d4 K5 Y7 L* z4 v
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
8 \% h; B% q. l% eLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
" g+ j8 f/ a# Y$ [, S K) rLegend, 图例
) L4 N$ m& Z3 j- R, s5 V% ^L-estimator, L估计量0 U7 {* f9 N& T7 v) [
L-estimator of location, 位置L估计量7 Q6 _: M/ x. C
L-estimator of scale, 尺度L估计量' \% D' l) T& B+ R3 s" _
Level, 水平
7 z6 V8 E/ t* R7 p. s$ uLife expectance, 预期期望寿命
+ o, o4 o) e5 R; u. R' ?7 n' k) gLife table, 寿命表; c- p1 R& |! u" C5 p# X0 @
Life table method, 生命表法
9 y. z% H* g* o% a8 N% ULight-tailed distribution, 轻尾分布( a! [/ E; n4 M+ l' }) a+ v
Likelihood function, 似然函数2 n* v6 s" D( \5 n5 u
Likelihood ratio, 似然比
$ P# w4 e: F& C6 e9 Lline graph, 线图( M, Z3 l9 B% m
Linear correlation, 直线相关
$ X' r0 ~. M, X+ `Linear equation, 线性方程
c* u) W! `0 M6 a3 \Linear programming, 线性规划3 _- {- t0 y7 a$ d' o
Linear regression, 直线回归& V7 u1 `! h% m4 Y, n) J/ R
Linear Regression, 线性回归. Y3 H% x3 s2 g! p6 @
Linear trend, 线性趋势+ Y; ?: g5 F7 Z; Y. H l
Loading, 载荷 3 F9 N; c* V$ \9 D( |, Q/ p/ }
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
6 b/ H& U o ]% O4 P- V+ D) D: X! FLocation equivariance, 位置同变性! a+ o6 } V( U8 k! q: P
Location invariance, 位置不变性$ D5 X4 z. Q% n# O8 O9 ?
Location scale family, 位置尺度族7 h+ o1 n2 }$ d. G; H" v2 P
Log rank test, 时序检验 { ?/ H% y2 D$ T% W
Logarithmic curve, 对数曲线
0 y# F4 ~2 k9 V8 SLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
# s) I" |2 \" v# n m8 ~4 { JLogarithmic scale, 对数尺度
- w6 Z W) f0 x. BLogarithmic transformation, 对数变换; N6 L' i, m8 H1 Z+ M
Logic check, 逻辑检查
9 ?- j. s4 M' q$ v9 A0 ?( j" e* MLogistic distribution, 逻辑斯特分布
( @3 }) [' T! @ n& J# @Logit transformation, Logit转换
" P, i/ U: } f3 T4 w$ [LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 $ H& J* e& Y9 n, |( ?4 U# d
Lognormal distribution, 对数正态分布/ q) `1 k9 B7 e: [1 L
Lost function, 损失函数
8 s+ n5 \4 F7 b* ?Low correlation, 低度相关& B/ I2 C9 y6 T5 O. W5 y/ x8 l3 o
Lower limit, 下限# x; `7 F# j# q( ~7 n" C2 ~5 N
Lowest-attained variance, 最小可达方差
# h0 S( J% ^- ]( u; C, M# U* ^) cLSD, 最小显著差法的简称% m. Y8 \+ o, C( p1 C5 `
Lurking variable, 潜在变量; U- O2 M+ D# E
Main effect, 主效应% {9 P) C* c- t* ]
Major heading, 主辞标目! q8 J, c- F1 P0 o
Marginal density function, 边缘密度函数% q% u- M5 y( p4 A3 n! ~
Marginal probability, 边缘概率9 g S$ p% C6 V- W2 V; ~+ r W
Marginal probability distribution, 边缘概率分布3 f5 |* o2 }' E. }; X2 {* L4 K
Matched data, 配对资料
& H- p3 O: D# l. Q X U+ yMatched distribution, 匹配过分布
3 y! v S* s C/ M: V3 MMatching of distribution, 分布的匹配: u9 ^, K: k6 Q1 ]) k W# a
Matching of transformation, 变换的匹配
: K- V/ w* Z' u: tMathematical expectation, 数学期望
1 E6 [( e* ~0 p: S8 a7 QMathematical model, 数学模型
2 `' m: O, F4 o3 ~9 XMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
8 `7 ^7 z0 t0 @, w+ `7 y( YMaximum likelihood method, 最大似然法
% `: G' t. W4 l0 R; p, U& oMean, 均数
& p) n7 K) F v3 }Mean squares between groups, 组间均方, J3 W2 L5 d8 x7 G8 |. X1 U
Mean squares within group, 组内均方! f; N2 b0 y3 V9 B" e( |, z
Means (Compare means), 均值-均值比较6 ]1 m. J2 X2 ]
Median, 中位数
: W/ W$ L# @: P# M; O# ZMedian effective dose, 半数效量
. x4 L3 Y: |, P7 qMedian lethal dose, 半数致死量( q9 U+ F& n5 \1 {- a1 p4 m
Median polish, 中位数平滑
- f8 G, ~2 J3 C& Y- DMedian test, 中位数检验
( Y( i7 Q& m1 i% J9 D- C0 X$ AMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
8 O6 y3 w" U% |& G3 F: uMinimum distance estimation, 最小距离估计/ x6 c" k' G: V
Minimum effective dose, 最小有效量
) d2 `- A2 [- f2 I; ~; d" xMinimum lethal dose, 最小致死量
" V+ U7 L1 N' F) B3 E" h3 jMinimum variance estimator, 最小方差估计量
; m% V, u9 @' V1 W: P, p& WMINITAB, 统计软件包. D5 k6 |& t9 g- n
Minor heading, 宾词标目5 i% N/ v+ i# w2 e4 f; Y: _7 }
Missing data, 缺失值6 [( t! J+ L) d9 ?' b
Model specification, 模型的确定; W7 X! Z4 P/ |7 {
Modeling Statistics , 模型统计
+ v2 E) ?4 Z+ K% TModels for outliers, 离群值模型8 c' ^7 p5 b. {1 D1 Z5 n6 u
Modifying the model, 模型的修正
& V( p! w; U3 g& tModulus of continuity, 连续性模
( h# ~4 s' W$ G+ BMorbidity, 发病率
3 u/ m* @) U( H! _$ @& ?2 sMost favorable configuration, 最有利构形
7 e& g' u2 e0 s: hMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度$ i" f ~; @- E, L8 o2 S" Z" v
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
; Q& r; t( D, O; p$ H wMultiple comparison, 多重比较: e& t2 n: K% k# E- g+ `) j/ p
Multiple correlation , 复相关5 B" z2 a `$ z( a! x( L
Multiple covariance, 多元协方差" Q5 `' w, e/ _' V; s
Multiple linear regression, 多元线性回归& }/ l( n' T8 N8 n2 h& k
Multiple response , 多重选项
: L1 { P G5 _: bMultiple solutions, 多解2 [$ ]2 n0 Y4 y5 r9 k% P; s
Multiplication theorem, 乘法定理, v4 f- E9 p4 S5 s1 u& O& i# I' O
Multiresponse, 多元响应
. @1 |! s5 C, G) Y6 z! CMulti-stage sampling, 多阶段抽样% q7 D3 m2 C: J$ }
Multivariate T distribution, 多元T分布% {! n$ [$ _' S, e7 l' O. o
Mutual exclusive, 互不相容" T! E; u. E! i) P. R }4 ]5 |
Mutual independence, 互相独立
+ [, s% g( N1 r! sNatural boundary, 自然边界! v4 y! R' L4 T9 b6 h
Natural dead, 自然死亡" d0 @8 Y4 W; `+ Z8 f- s# i
Natural zero, 自然零
" `* s3 u; n0 F2 {Negative correlation, 负相关
: D% Z, H4 E( GNegative linear correlation, 负线性相关
( r1 G0 `/ U. J4 }8 [+ ?Negatively skewed, 负偏) y, `. C# p# z" o [
Newman-Keuls method, q检验9 u+ a; C% d# t
NK method, q检验
- f& I% z( J" T5 d! T- [No statistical significance, 无统计意义
" T2 i3 J. d0 \' C( i7 \Nominal variable, 名义变量$ g+ ~$ O! X) s/ l" U
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
) T; l) H$ u# V$ I! hNonlinear regression, 非线性相关
) }4 P6 C& |9 K+ ?: ?Nonparametric statistics, 非参数统计+ |- ?$ F8 F$ L
Nonparametric test, 非参数检验
" ^, N$ r* o, x. j& v6 eNonparametric tests, 非参数检验3 W! a6 m- l7 U$ {: A0 g
Normal deviate, 正态离差- \3 k- h7 Y7 O, s, s8 E
Normal distribution, 正态分布8 o2 H1 i! L. Y
Normal equation, 正规方程组
8 t$ h4 p! Q: X/ ~$ UNormal ranges, 正常范围
- g5 C! W) t9 x$ \- @2 eNormal value, 正常值" E# p7 \, {6 a y+ g8 q4 o' w
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
; F, v" c7 d3 x% O! m1 Z H% `" _Null hypothesis, 无效假设
+ b$ x. r7 R! ^9 ~! i$ N9 c% H3 nNumerical variable, 数值变量
4 d+ W9 G- b x5 o% K7 j! W$ sObjective function, 目标函数
1 w# {& v- j& ~* @& XObservation unit, 观察单位
, F/ e9 Q2 C D4 q4 I+ t3 aObserved value, 观察值
+ R$ n2 g' g% [- q/ g. pOne sided test, 单侧检验6 Q1 P- [+ w, q0 m
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
" r, j% C0 n$ `" w7 _- AOneway ANOVA , 单因素方差分析: W. }, ~% A; x G! Z3 }. ^4 m1 q
Open sequential trial, 开放型序贯设计0 v3 \: h+ k1 ?0 c0 w# I4 @, W
Optrim, 优切尾
# B- {. \+ S0 r" ~Optrim efficiency, 优切尾效率' }% o9 N4 T) e. ^" x8 h
Order statistics, 顺序统计量3 [3 `2 ?$ A! [4 @% {, K: L, c. \
Ordered categories, 有序分类
9 x1 z2 Y4 X' QOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归. Y8 T+ I5 o* z1 |
Ordinal variable, 有序变量
' |/ X3 u4 @) e" n8 V9 u% dOrthogonal basis, 正交基
' o5 q* { ~9 y$ d4 yOrthogonal design, 正交试验设计8 G1 E" c) b0 ^
Orthogonality conditions, 正交条件
" R3 t. _, z2 V* E# @# Q# D: NORTHOPLAN, 正交设计 , G. ~/ m- j0 b; a% T8 c& r
Outlier cutoffs, 离群值截断点
) V* x0 _4 b' y" ^* S* qOutliers, 极端值
" t/ l; p3 _/ h7 a! ^OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
) Y. j9 s( H5 O$ EOvershoot, 迭代过度& ?( B; p- D2 [
Paired design, 配对设计3 Y, E& y t0 k
Paired sample, 配对样本
+ v, ` F) x0 S, {, b# H3 lPairwise slopes, 成对斜率% E1 q2 O* X1 p/ e8 C$ E
Parabola, 抛物线
k2 v, O, @ p: D+ j' @& a% R- YParallel tests, 平行试验
' E# ]: h/ u8 _3 `! pParameter, 参数
# [! V% Y" P+ e) j+ m& zParametric statistics, 参数统计
# x/ G4 ?: c8 M2 aParametric test, 参数检验5 w4 S5 s* S" L i
Partial correlation, 偏相关
4 K8 s+ m% @2 v2 p$ fPartial regression, 偏回归
$ }9 x( a5 V0 Q+ OPartial sorting, 偏排序
: [4 c+ U- ~5 s/ z1 }& TPartials residuals, 偏残差* f( i3 v l- @* ^- f
Pattern, 模式/ ^! \$ a9 S: F% v: B
Pearson curves, 皮尔逊曲线
) \5 ]6 @( x( R, S! L6 fPeeling, 退层% j+ Z; B5 @. J7 S9 m5 L6 P
Percent bar graph, 百分条形图( Y) w W0 a d3 X4 o6 S0 k0 L/ L
Percentage, 百分比
# }4 B5 A. W3 N' `, ?: YPercentile, 百分位数$ q. E; a6 e( `. t
Percentile curves, 百分位曲线% _- e8 C! D/ [+ |0 S& ]
Periodicity, 周期性
* m* _+ M. ?- `: W: ]Permutation, 排列+ b1 _9 J3 R5 |% P6 E
P-estimator, P估计量1 e+ [. R7 K5 d: A, c7 m
Pie graph, 饼图 N7 z. x* z" C! k: p- e( `
Pitman estimator, 皮特曼估计量; a2 J$ E' o$ [7 ^7 J( R
Pivot, 枢轴量
) T1 D, e7 ~ f& CPlanar, 平坦. D1 H5 z$ u/ x- u% Y5 ~" c
Planar assumption, 平面的假设
& o1 r9 t( J9 c3 ?6 G( ~PLANCARDS, 生成试验的计划卡
1 K( |5 H; x) V& LPoint estimation, 点估计$ `" V( F) y* Q
Poisson distribution, 泊松分布
, R& [* E) m; \$ A. QPolishing, 平滑
, W/ e) y$ _2 |( W6 _- cPolled standard deviation, 合并标准差8 S# m t( e1 [, n4 a8 K$ T# l
Polled variance, 合并方差
# I7 l( J( G. dPolygon, 多边图
* H6 p# h3 p- p8 ~' F6 S8 g1 }Polynomial, 多项式
# K+ Y+ e. q0 Q) h& d; W+ P$ |Polynomial curve, 多项式曲线
: \1 Q5 Z' p2 @2 z( _1 }* W i8 |Population, 总体
, V: A; x( ~: E/ |& p. ]Population attributable risk, 人群归因危险度
/ i( R( V7 o- y3 q5 rPositive correlation, 正相关3 D, x* z/ V0 L' k7 I
Positively skewed, 正偏! |% Z5 ]1 D# [. E Y
Posterior distribution, 后验分布
* j3 c o9 [- q) ]$ o* z. ~- mPower of a test, 检验效能
- o% S( l8 M9 p$ WPrecision, 精密度7 N# q$ R& f" L) z3 R' D
Predicted value, 预测值
8 D" v( V, E2 C+ C8 V0 {6 I. z H* U% HPreliminary analysis, 预备性分析
, W1 w+ o: g0 APrincipal component analysis, 主成分分析
! ^: D: W5 R. b, |% v0 M7 p% q$ QPrior distribution, 先验分布5 U% V9 J/ a. F: q6 i" n
Prior probability, 先验概率/ x# |6 s. J, K' A8 d2 ?! P
Probabilistic model, 概率模型
* y2 b6 o8 H" F7 Iprobability, 概率
5 [! N+ N( b' }/ c( a# bProbability density, 概率密度
; E8 s% X8 [, S. L9 L% lProduct moment, 乘积矩/协方差* a( p$ W; i2 u
Profile trace, 截面迹图
& I$ o6 A' j3 z/ z. L2 GProportion, 比/构成比
( o' a* M/ b6 ^5 a w7 }% F5 LProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
/ B9 N# A* P' [& XProportionate, 成比例5 e2 z6 ^. ~5 G
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
D4 o! Q4 l/ w b9 G: DProspective study, 前瞻性调查4 c3 V X/ L( S4 ?3 y0 o
Proximities, 亲近性
- s2 K( c; ?" Z U. SPseudo F test, 近似F检验" {7 b0 ~, u+ L' `' A% ~
Pseudo model, 近似模型' r% }8 J0 U" p
Pseudosigma, 伪标准差 V" u& k5 Q4 J
Purposive sampling, 有目的抽样
3 n3 s9 Y/ r( w) ^( K6 r% X4 nQR decomposition, QR分解
* h9 F% N/ k# t% v5 u$ ]0 oQuadratic approximation, 二次近似
5 c/ k3 b$ j: o. QQualitative classification, 属性分类
# p* ?. T# f4 o) z% t! ^# _Qualitative method, 定性方法( m% S- x/ m/ L* b( d1 a1 W
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图& l4 w g! w" u, y
Quantitative analysis, 定量分析
9 }) I9 a8 o% L) C5 Y& X! bQuartile, 四分位数
4 T" U0 |0 D: pQuick Cluster, 快速聚类2 H- g2 H A W3 U Q- r/ j
Radix sort, 基数排序( a7 l# @! A9 n: Q0 r
Random allocation, 随机化分组, _5 R0 @( W2 t* C3 @8 g
Random blocks design, 随机区组设计! K5 [; [) \2 z# d, t# O
Random event, 随机事件/ `5 \1 v& k6 h( @/ }3 y
Randomization, 随机化8 u* P# L* \; ]1 X
Range, 极差/全距
8 |/ q( }( g' CRank correlation, 等级相关
. b+ o O) M* w! lRank sum test, 秩和检验
+ W. l1 e$ y: |( |4 {( D! BRank test, 秩检验
2 n7 v' N! U$ _4 O nRanked data, 等级资料2 \* e$ A5 g& I9 V3 f
Rate, 比率
3 E" u: T" T! t8 ~Ratio, 比例
" U$ n' |& S" I7 B; g+ HRaw data, 原始资料
1 H; |" G) j" t# |5 G$ U, b! xRaw residual, 原始残差
0 h$ m1 S8 N" U( z! b2 s- QRayleigh's test, 雷氏检验
- g9 i* W! w5 ^- `8 Q8 N! ?2 mRayleigh's Z, 雷氏Z值
! n6 B9 m/ K8 { h# lReciprocal, 倒数
- z+ X9 X! X e& uReciprocal transformation, 倒数变换* x" ]8 A0 P' ]
Recording, 记录
* T/ |7 M# W+ h& h# K; vRedescending estimators, 回降估计量
- c- F* w9 T9 ^Reducing dimensions, 降维
7 d- q7 [/ P f+ Q) J! k nRe-expression, 重新表达5 q5 Q2 N* Q8 _6 F" h3 C; [8 S5 i
Reference set, 标准组
% c% ]9 w5 L7 L2 aRegion of acceptance, 接受域
& P# n2 d# G+ u! f! QRegression coefficient, 回归系数2 Q6 C+ ?1 B& L0 t; M7 u) B
Regression sum of square, 回归平方和6 j7 n: {4 h2 I8 {' ]* G+ z
Rejection point, 拒绝点6 t3 ]9 D" k9 e0 h3 v3 S
Relative dispersion, 相对离散度' D0 c. D; }6 {4 a$ {, ]
Relative number, 相对数
2 U' W0 U; K; Q# k4 _0 }5 X" lReliability, 可靠性
" f& G& K* d! \; ZReparametrization, 重新设置参数
% Z+ Y3 C& a; s' s! F& @Replication, 重复% M1 R& c S) y7 c8 t$ u. X2 F3 {5 O4 o) v
Report Summaries, 报告摘要
/ A% B8 K# ]- F2 B$ ~8 z( V! _: j% NResidual sum of square, 剩余平方和
. M+ G$ f4 P$ m& p) } O6 qResistance, 耐抗性3 W( F/ N! s2 m* Y% n: M) [/ i+ r
Resistant line, 耐抗线
- ]6 l* N5 H: hResistant technique, 耐抗技术2 F* N# n0 O: X; u; X: q
R-estimator of location, 位置R估计量
2 I; ]% \! i. Z" o" y/ U0 Y5 `R-estimator of scale, 尺度R估计量. ~. |6 Q. ]. z% S
Retrospective study, 回顾性调查
, w" d. u- D! O; URidge trace, 岭迹; K {: n& P4 u/ c6 L( ^0 q
Ridit analysis, Ridit分析
8 H8 S& c1 p, d9 q6 [$ _) q# R0 F: ORotation, 旋转
1 k3 o. L& ] D: l5 C$ G& _% zRounding, 舍入( s3 d# d# d L l5 l5 B0 {: g
Row, 行2 i# C$ W( S/ S& b3 h
Row effects, 行效应+ g8 Q- S J) V# @( _# a& j* y
Row factor, 行因素9 v: s& }1 I0 a4 Z: k
RXC table, RXC表
( c' Z7 k% t, A1 Y+ ~Sample, 样本+ D5 F2 H7 j) h+ N
Sample regression coefficient, 样本回归系数
: I4 o/ j4 W8 R9 DSample size, 样本量% i. l5 K' u* r3 \$ ]) P
Sample standard deviation, 样本标准差8 j/ ^; S9 d' `: O" x
Sampling error, 抽样误差8 ]5 c2 s& L; j& K6 j
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包* R& s* O u1 h
Scale, 尺度/量表
. B9 j5 m" p! PScatter diagram, 散点图
3 z3 s$ J' F1 VSchematic plot, 示意图/简图
' j8 q% c9 C# K9 d8 U2 z; _; ]Score test, 计分检验
$ ?. B. c3 \8 A' E1 M% v4 @Screening, 筛检3 M' L, S8 T& U2 {# ~
SEASON, 季节分析
1 Q) r9 R, m# S$ {Second derivative, 二阶导数* N+ ]3 m6 w6 ]* T* R- P. _; r
Second principal component, 第二主成分
3 w: x3 V. X6 @SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
4 c1 W" g) q/ e, ^Semi-logarithmic graph, 半对数图
) _, Q' _# L( N) H `- pSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
}# n9 C: O1 k( m4 x4 |Sensitivity curve, 敏感度曲线
L8 Q9 y7 v; C% t& S& I" z% s' ?& hSequential analysis, 贯序分析# h4 b$ F, c3 ~
Sequential data set, 顺序数据集5 e: E2 o( c3 g9 f/ M* d) b
Sequential design, 贯序设计
J2 |) k$ w% V; d5 r4 k- ^& [$ XSequential method, 贯序法
Z0 f; y5 h* M( FSequential test, 贯序检验法6 s, k s' W! D# M8 F
Serial tests, 系列试验
; y* S( C$ l& A0 S% T* @" W( u, {Short-cut method, 简捷法 : f1 B' ~, r8 B4 g
Sigmoid curve, S形曲线
" `* c, F8 K& ]( U6 K1 z5 y5 ~; Z, USign function, 正负号函数
8 M/ s" [& d9 A1 K ]Sign test, 符号检验* r, |1 O+ v a2 i) h/ v# ^. x
Signed rank, 符号秩
8 i) b( J1 M( tSignificance test, 显著性检验
8 g% W# i! n* cSignificant figure, 有效数字# j2 \" [+ F, v( b
Simple cluster sampling, 简单整群抽样2 l3 {% C7 [+ R4 S
Simple correlation, 简单相关
5 e* t0 h/ A' n1 [5 vSimple random sampling, 简单随机抽样# Z( Q1 m3 O* X2 R
Simple regression, 简单回归1 ?* P+ S- B& y7 [5 m2 ~8 ]
simple table, 简单表1 F8 D. \& v3 G! M V6 f
Sine estimator, 正弦估计量! n0 P1 y* [: X( _8 V7 F# q6 c
Single-valued estimate, 单值估计' o% m0 B& V' ?% t6 W7 f# j
Singular matrix, 奇异矩阵2 F+ ? @) H) G# u+ Y5 x l
Skewed distribution, 偏斜分布
+ y5 b, C2 x7 F4 E) e! v" c1 H0 Y! ASkewness, 偏度0 N, L) W. G) m. C
Slash distribution, 斜线分布
" v$ h I% k: D( sSlope, 斜率
" a: Z) ?; {4 E- lSmirnov test, 斯米尔诺夫检验3 _- L( y& ]5 j5 p
Source of variation, 变异来源) ]! x% w2 L4 m
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
/ y. I; {* K' m8 W% t+ n' ], PSpecific factor, 特殊因子3 q1 O8 t# ^( [, l* n6 j5 \
Specific factor variance, 特殊因子方差0 A+ P* ^7 w. J. Y5 O0 }
Spectra , 频谱* y( y- \# ?1 A+ l5 I
Spherical distribution, 球型正态分布
% _" u& g. ~9 fSpread, 展布, l& n* C' p6 l3 @; y6 g2 |& l" ?5 ]
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包- C& Q( s( W3 T4 ^
Spurious correlation, 假性相关. J. n6 p+ E6 {9 F7 Q) R9 {
Square root transformation, 平方根变换
* J0 x0 u" b. E3 d( NStabilizing variance, 稳定方差8 n: g1 |2 q. H- r9 `- Q
Standard deviation, 标准差
+ p( l& G2 p5 q) yStandard error, 标准误
: G+ e5 g: P8 M, T0 a) R3 kStandard error of difference, 差别的标准误
# N9 [4 z; ~+ A. _+ LStandard error of estimate, 标准估计误差
# @0 ~9 J7 W1 KStandard error of rate, 率的标准误- x% W6 X8 b' a0 [: f# n( x
Standard normal distribution, 标准正态分布
. D+ }) | h) H% q( uStandardization, 标准化
2 g( I2 f! [9 W( tStarting value, 起始值
, u. Z, n4 m; LStatistic, 统计量: d2 Y1 d( l, n% Z6 X4 w
Statistical control, 统计控制
5 Z/ N0 u3 I3 aStatistical graph, 统计图
2 l5 g/ r- l' n+ uStatistical inference, 统计推断) P* x& q. J- A& J. ]; @
Statistical table, 统计表0 i& Y( H- z4 x) E8 m, N# k. a" E
Steepest descent, 最速下降法* v7 I3 P! K* J0 \
Stem and leaf display, 茎叶图* n$ ^+ b; H3 f1 R2 f
Step factor, 步长因子7 f3 O* s% ]' i
Stepwise regression, 逐步回归8 I! E6 G2 @2 y* n* l0 v, C- {/ Q
Storage, 存
9 U4 a# B. n4 ?! L7 FStrata, 层（复数）+ T* }5 j5 O* N2 ?$ i+ R- J8 J8 w
Stratified sampling, 分层抽样
7 k U( c, c: \) E3 h$ ^Stratified sampling, 分层抽样
3 Z2 r8 R$ I1 i1 p/ Z: ^/ b7 `Strength, 强度
' v8 C: h- c$ U5 _: SStringency, 严密性8 R+ c' P: D2 w5 E
Structural relationship, 结构关系5 d6 j* p6 v% F% L* P/ a* C
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
4 D7 G0 f% V% M5 L* H( d# RSub-class numbers, 次级组含量- k' m6 G( Y0 v f3 e: G; F* p0 t
Subdividing, 分割. `9 O6 J& W: Z7 g9 y2 G" H$ J
Sufficient statistic, 充分统计量
3 s0 l) Y" d. X% |5 S: k& vSum of products, 积和$ {2 z4 T+ B5 X7 v; h) M
Sum of squares, 离差平方和
$ y9 ]1 u$ I1 |$ K6 JSum of squares about regression, 回归平方和
6 U0 V! K5 [& p, o4 P" cSum of squares between groups, 组间平方和) h4 \" {$ N6 S f, x
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
6 q/ U* M( m4 F+ @5 o O+ KSure event, 必然事件2 S5 b4 P1 K9 w* N5 X y* s$ K0 z
Survey, 调查0 S% w2 ^9 U! |( E b$ y
Survival, 生存分析
8 _: t2 T+ |: C9 DSurvival rate, 生存率: w* W! l* ?! I N5 o
Suspended root gram, 悬吊根图: I7 ?- Q% x+ s6 ]" d& F
Symmetry, 对称' H, M1 N2 w: R% \$ Q! o
Systematic error, 系统误差/ m# p0 e4 l1 t8 e! H# w
Systematic sampling, 系统抽样
5 H% k: W" v; @- F+ f9 R. YTags, 标签# g) [# V# ]- m3 k' x, X# z
Tail area, 尾部面积 L3 G# J$ L+ K/ ~
Tail length, 尾长3 C' }. l' p! u1 L( i3 @# F
Tail weight, 尾重
( R L" P3 O. r- e3 J0 e7 H* g7 Q8 I, xTangent line, 切线! v9 P4 Q6 y( C
Target distribution, 目标分布; x! t2 @$ I6 l f
Taylor series, 泰勒级数6 _: B1 ]! g, q; T* k2 s
Tendency of dispersion, 离散趋势: z v/ m, P' z0 ?# @: j
Testing of hypotheses, 假设检验* a% ]; ^( ~& V* X5 p6 A
Theoretical frequency, 理论频数
1 F1 L' |9 X/ L6 `" \Time series, 时间序列3 a9 Q v/ f. x) ^- ?. a6 L" w# V
Tolerance interval, 容忍区间
* l3 K4 }) D7 G) W0 HTolerance lower limit, 容忍下限4 s2 a# F7 P1 m& {' n0 P8 |- N+ D& A
Tolerance upper limit, 容忍上限
: ]" H1 i1 P4 D, g" x2 L' {' G rTorsion, 扰率1 _* L5 U# [* v) ]. e0 o" I
Total sum of square, 总平方和1 D: R+ r7 l8 E: V' v3 \
Total variation, 总变异. W. U3 r- w2 u" T# K, X' u
Transformation, 转换2 P' x' o% s" q6 I8 M9 [; a* t1 U
Treatment, 处理* Z N: c! a2 V. h; K) ?; ^ R
Trend, 趋势
, H: n1 W% O, p' ]2 cTrend of percentage, 百分比趋势' m2 o( q$ _" J& I' x$ |( l( L8 i. |
Trial, 试验; i) e# Y; D. ?
Trial and error method, 试错法
1 E1 v6 `' U( t- nTuning constant, 细调常数3 u* ~# [& X0 U
Two sided test, 双向检验8 ^. o l6 e6 m L4 `
Two-stage least squares, 二阶最小平方
- Y( o! C+ l5 \! n* _Two-stage sampling, 二阶段抽样! ^5 C: y5 z* v: E
Two-tailed test, 双侧检验6 }) `6 e5 c( t- }- k( m
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析 Y( H. V0 _# y W
Two-way table, 双向表
% B- ?% \" U/ ]2 j7 r0 m hType I error, 一类错误/α错误
: J' _ _7 r; O7 m$ a1 bType II error, 二类错误/β错误
* M8 X! U$ Q7 U6 b8 l5 qUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
3 Q8 p: A+ X( p' Y8 {. Q5 q+ _Unbiased estimate, 无偏估计
0 S9 n6 K& Y+ e4 c. ?4 y, eUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
7 `" U: r5 r! S) A/ M- F; _. @Unequal subclass number, 不等次级组含量
5 x/ `7 b; B. uUngrouped data, 不分组资料
7 e3 k0 S. ?( ]8 S; PUniform coordinate, 均匀坐标; E ], F) r1 [4 p5 _" D
Uniform distribution, 均匀分布+ D; M3 F+ ^4 a) Q& q
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计5 O/ \" j4 k! p: Q, D
Unit, 单元
% [+ H# L2 C2 H6 h, ^( u% mUnordered categories, 无序分类
0 K0 [. w" P) A2 a: J v V3 V7 gUpper limit, 上限 ?6 _6 ` b/ O& F
Upward rank, 升秩
2 E3 t+ ]9 p {, @, cVague concept, 模糊概念
1 l+ L8 ] O5 YValidity, 有效性
, E8 ]: S7 N) Y$ l) |/ dVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
, y n; K. x2 MVariability, 变异性
9 p$ S8 R4 ^2 y: J& M6 UVariable, 变量
# y; L8 Q( u* X8 s$ e5 OVariance, 方差* C' @# U0 d2 V: Y% ^
Variation, 变异* [. ^& L0 r" i$ N$ v" B
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
6 O- ~/ d1 U+ d- _( iVolume of distribution, 容积
& q- v$ q L" o: G! x% `2 A0 h" ?W test, W检验. s( i0 P* m; s& M
Weibull distribution, 威布尔分布' ?+ e d% V0 p
Weight, 权数
: [' R" k" G: T( [ {Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
& | _+ i$ s4 o6 B) E. {Weighted linear regression method, 加权直线回归
' @1 V0 D* h0 H$ g" QWeighted mean, 加权平均数
# Y: K6 f0 ^" R( B1 `Weighted mean square, 加权平均方差
6 y( M- z2 I8 Z, Q! o1 q uWeighted sum of square, 加权平方和
+ P X6 |0 M5 ^2 HWeighting coefficient, 权重系数' {( j' L. H6 M) L, D( Z$ }
Weighting method, 加权法
/ t4 B4 v$ e$ S7 M1 P( d2 FW-estimation, W估计量
" U, v5 [& W& L, J6 }/ {W-estimation of location, 位置W估计量
5 P, v2 V1 ~/ O( A4 [Width, 宽度( f/ ^0 r) N- L7 a- Q2 p
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验0 @2 P& S* E' E% F9 f
Wild point, 野点/狂点6 T- k$ M6 J6 @4 ~- p, t
Wild value, 野值/狂值) W1 b/ @% q: E5 a7 Y/ n
Winsorized mean, 缩尾均值/ ]( D5 i) @/ ]3 L
Withdraw, 失访
) ]5 V, R" I: n, \Youden's index, 尤登指数! K7 d8 U9 Y( Q! p+ \8 I! D9 K; S; t; M
Z test, Z检验
) y1 j$ `$ J: z/ ?+ s2 YZero correlation, 零相关6 v: t4 A# j/ w# I/ J& B
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
