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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
  p& l  X) G0 B9 t. i9 \Absolute number, 绝对数: I& z3 ?( G2 a9 l& B
Absolute residuals, 绝对残差
' Q7 B& c( n% T: D7 ^! y' p. vAcceleration array, 加速度立体阵
( y& ?  m7 R5 \5 g/ XAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度# h$ T2 c/ V+ }- V, j' r* G
Acceleration normal, 法向加速度
6 a* b. T. ?' a" M# }& hAcceleration space dimension, 加速度空间的维数- F) ^. k( Z, \# b! Z1 E5 Z- X7 p
Acceleration tangential, 切向加速度
; Q: f. ^  b1 n* rAcceleration vector, 加速度向量3 V) c. j* L5 W5 b
Acceptable hypothesis, 可接受假设1 J" \7 h  n- H
Accumulation, 累积5 c- k& v) [0 W7 h3 ?" @
Accuracy, 准确度; B5 V' X; O6 G3 l& T4 Y8 ]& X
Actual frequency, 实际频数3 ~* y9 Z1 S' f. A: j8 s% g
Adaptive estimator, 自适应估计量1 M# B4 G# Q, L* d6 p
Addition, 相加
0 s7 o8 n6 V) ~: s. _) Z  pAddition theorem, 加法定理% r, c# h4 }. E- S* d
Additivity, 可加性
5 x8 p' H! l( E6 W& x9 g! Y. q7 e1 ?Adjusted rate, 调整率. ~. j, w( [; y  }+ L+ L
Adjusted value, 校正值2 a5 y* @, d8 A% K. c  s& R' t
Admissible error, 容许误差
" Q/ P; p( Q& b* {Aggregation, 聚集性
- ]' h; m& U1 V7 t' n3 n* ^# tAlternative hypothesis, 备择假设8 {0 U* Z3 L" j! q5 n
Among groups, 组间! I# m+ }4 p/ E& ?
Amounts, 总量+ Q- x3 M4 D3 Z# z2 n; {/ l
Analysis of correlation, 相关分析
/ A& e+ R/ d" O" v' m$ tAnalysis of covariance, 协方差分析
4 V( S4 `  B, u6 w; {3 GAnalysis of regression, 回归分析
6 E5 X: [, U0 }Analysis of time series, 时间序列分析% H6 f, R, l( }) \
Analysis of variance, 方差分析- X2 j9 ?# u- o- B4 k
Angular transformation, 角转换' @6 a7 {8 c1 d0 R! e
ANOVA (analysis of variance), 方差分析# v+ q+ e( _( @4 M
ANOVA Models, 方差分析模型8 w* g3 g1 p9 Y: }
Arcing, 弧/弧旋# o9 s) ^# i( V0 W# m
Arcsine transformation, 反正弦变换
$ o0 ]1 V" ]. }7 qArea under the curve, 曲线面积
  J- n+ l2 G, p/ V' wAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
4 b8 `; F8 P; k9 C* \5 N8 \ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
3 r7 n7 A/ h/ f5 [0 m$ \Arithmetic grid paper, 算术格纸, m1 k8 R- w( x& `
Arithmetic mean, 算术平均数: ~/ T: h. v9 t
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系: F3 K: {( O  u6 z
Assessing fit, 拟合的评估: Z% d! b0 i, [! N
Associative laws, 结合律
& J- O; @. h' n5 H+ Z. |: eAsymmetric distribution, 非对称分布
; W: ^# F3 u6 MAsymptotic bias, 渐近偏倚
9 A: Y4 E& N# ^& sAsymptotic efficiency, 渐近效率
0 V7 [9 n& h( k4 |8 P& uAsymptotic variance, 渐近方差
0 n$ N: N6 c+ g: T* n# i* W! o/ P) C2 aAttributable risk, 归因危险度
4 ~9 ~. {- l3 M. ^Attribute data, 属性资料
0 t; W) `- K  o0 ~/ W2 C; ^Attribution, 属性5 l: v2 `/ w0 x, O# `
Autocorrelation, 自相关
( A* I! f# e, KAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
7 ~  o( f- D' o! ^6 ], qAverage, 平均数2 @5 _$ v% P& H9 z
Average confidence interval length, 平均置信区间长度% Q! Y, g4 C: U2 l' Z# q
Average growth rate, 平均增长率
* w4 w: c; ]8 B7 `9 i) e- p! b& h$ ?Bar chart, 条形图
- x, B! A' V: g2 g3 N9 hBar graph, 条形图
4 R) ?  ^( ^7 T7 IBase period, 基期  S6 Q+ v. B  a7 F
Bayes' theorem , Bayes定理
4 M- Q5 S4 u5 R0 v" oBell-shaped curve, 钟形曲线* N4 i( m2 P2 G2 E( ^) @
Bernoulli distribution, 伯努力分布
0 C4 e1 F: l7 \% p9 f6 r' OBest-trim estimator, 最好切尾估计量
# J' q- c6 ]/ \6 mBias, 偏性  R" ]4 @8 C+ J1 J+ b' G' ]9 G
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
8 ^, r+ Y2 Y) J- k7 s2 r% y3 xBinomial distribution, 二项分布" H  E5 d' ^; H4 W( }9 ]; p
Bisquare, 双平方$ w+ m9 r- k2 Z2 ~
Bivariate Correlate, 二变量相关
  A+ _- c$ h! ~. z+ B3 nBivariate normal distribution, 双变量正态分布
7 S" @: f1 Z. ]5 n  a' Z, RBivariate normal population, 双变量正态总体7 k2 }/ j4 q0 u
Biweight interval, 双权区间
7 F- q" N% f! |' x1 L( @* u1 ~& nBiweight M-estimator, 双权M估计量
5 Z# a) M# k5 t6 F* b7 ~$ dBlock, 区组/配伍组
" \! l8 o7 Z9 W# Q+ vBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包$ L' s$ g  s! l3 Z" x; [: p
Boxplots, 箱线图/箱尾图
9 z- }5 w4 a2 b) r5 F* FBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
  M( m7 q- p) m* N. CCanonical correlation, 典型相关
; K# t  z8 S$ g- XCaption, 纵标目( {( P( O9 [( }/ }+ S, b
Case-control study, 病例对照研究
* P% n/ u; h# m0 r: HCategorical variable, 分类变量
* c. P! Y# ^" a" y7 `+ UCatenary, 悬链线' c9 `! E9 e: T; l8 {' z! i! V
Cauchy distribution, 柯西分布- |! e: }7 h% A) t% T, a2 f
Cause-and-effect relationship, 因果关系+ n7 h% I1 H( }/ T4 Z: V
Cell, 单元
5 L4 H; {' v8 w% l" ^) I8 bCensoring, 终检
* g5 L7 j) ^' b8 H/ O3 WCenter of symmetry, 对称中心5 x! a! u" T3 U, y! m% D1 s
Centering and scaling, 中心化和定标
! m% X3 M# S# A9 @& P7 X  R$ N2 QCentral tendency, 集中趋势- C( V/ E: D# v4 l( q5 V1 u+ w% g- n
Central value, 中心值9 b6 w3 u. S6 w! `9 s7 g& z" V
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测% E: F% r6 C3 u2 _+ m! t2 Y
Chance, 机遇6 x% ~! c9 A' V
Chance error, 随机误差
- H) k- @, P* Z- x. LChance variable, 随机变量# T% z* c* `2 w/ c6 m! X7 H
Characteristic equation, 特征方程& |9 P7 N, }4 I3 R- r: j
Characteristic root, 特征根
# c, ~( }" [  f1 F' U* U2 yCharacteristic vector, 特征向量
& w2 b3 b1 c" R, _, TChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则; I( o8 Q" y: _( M
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
6 F* Q0 b8 j* o1 iChi-square test, 卡方检验/χ2检验
/ {) B. _, }3 a4 d: P( w; ECholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
/ ~7 d/ g' h% F  gCircle chart, 圆图 ) m; n$ c$ f( A
Class interval, 组距
# ]7 U3 V0 m$ u8 y  I& ^Class mid-value, 组中值& W3 Q3 L# x, D4 Z3 a* z+ t$ }# c
Class upper limit, 组上限( F. |0 w! [2 l" H2 o
Classified variable, 分类变量
1 C1 g+ b$ R0 f! @4 I! ~Cluster analysis, 聚类分析! z' T8 _2 \8 F  N
Cluster sampling, 整群抽样
6 ^% L( x4 F7 ^2 }: @* v7 [Code, 代码4 ?9 _$ O) q, `  U( ~
Coded data, 编码数据
$ |& A* T# |: ?, k) WCoding, 编码3 C8 x% N" z. G) ~- G
Coefficient of contingency, 列联系数
" T% z( a: P$ l; N! bCoefficient of determination, 决定系数5 |/ k8 S9 Y% ]9 o5 o/ T
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数8 p/ _) h; t/ }- j# K) R- h; f$ l8 G8 H
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
/ M7 M: a* A0 d% q% eCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数6 F' U- F, }* s" ]$ ~/ n7 J
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数9 N% k5 ^" C1 ~) Z$ ?& F' j- C
Coefficient of regression, 回归系数3 t$ y3 }9 P6 X7 j# [3 `: c
Coefficient of skewness, 偏度系数3 A* J3 ^3 v  P6 f( z7 l
Coefficient of variation, 变异系数  J" q: l- L4 `; A+ l5 l
Cohort study, 队列研究  A0 I/ V  M6 R$ ?) N: p0 |7 R
Column, 列
1 E0 u* _) C. n! K$ [& pColumn effect, 列效应3 a" e7 N9 Q5 c8 O/ R" {! x% R
Column factor, 列因素: i2 x' ^! z  c6 W+ L6 i2 g6 h5 h; }0 P+ B
Combination pool, 合并+ N/ N( o, p* `9 ?: R7 e
Combinative table, 组合表
6 r; B9 X% z* u+ _Common factor, 共性因子
, ?1 ?" Y& l3 B4 e" S+ |! l6 ]Common regression coefficient, 公共回归系数
1 x2 @$ }$ r% }4 T7 iCommon value, 共同值
% q/ `1 m. U. e6 r* fCommon variance, 公共方差+ T6 T/ O$ k* Y/ h
Common variation, 公共变异! \, z! M! R  n% y
Communality variance, 共性方差
5 i" x( E& p0 R$ K" `6 _6 H- c7 ^Comparability, 可比性
/ v8 g0 q9 X5 U7 UComparison of bathes, 批比较7 M7 z, @3 s% A5 C0 P0 T
Comparison value, 比较值
9 a3 o5 d$ b. Z0 O% U$ HCompartment model, 分部模型2 c, B7 C6 G" L
Compassion, 伸缩" u# y5 ~6 e  `
Complement of an event, 补事件
+ [; |+ l2 [: \Complete association, 完全正相关' c( b$ C3 p: s- `* H) Z8 e
Complete dissociation, 完全不相关, d/ H! m1 s' r$ z7 O4 s3 B
Complete statistics, 完备统计量. l' q3 ?0 E& g4 V- w# s
Completely randomized design, 完全随机化设计4 G( R8 q; z2 h. V6 ~# |$ S6 F
Composite event, 联合事件
2 [/ n5 \& ?$ ^3 W* G5 O- m, m2 dComposite events, 复合事件* ]3 F+ l' f5 v; k9 t0 ]
Concavity, 凹性) ^$ M/ f. }5 O% I. V/ _, M
Conditional expectation, 条件期望
/ ?0 L- \1 _/ b" l8 c1 ?) zConditional likelihood, 条件似然
$ X9 T& X% u. DConditional probability, 条件概率( i: E; H( e4 b/ w1 N% X" F& J* J
Conditionally linear, 依条件线性/ E9 x4 X$ F& A$ \. @
Confidence interval, 置信区间
( j4 W3 f4 b. I0 [2 DConfidence limit, 置信限8 ^2 b4 H) ^4 V+ q. w! |  o
Confidence lower limit, 置信下限  Z7 U6 Q8 t- Q
Confidence upper limit, 置信上限, ?+ \, \% B1 b% l6 A1 q
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析$ Y' J: l% c9 x5 Y, `: r- W
Confirmatory research, 证实性实验研究  }( S8 A; o/ ^- Q5 R3 U3 g/ V
Confounding factor, 混杂因素: b8 ]# k$ \' W1 i' V# L  u
Conjoint, 联合分析$ O* B, E0 `/ |
Consistency, 相合性
# L( n  {' J$ @+ G+ Y  \Consistency check, 一致性检验2 ?( U- P5 C0 z$ l) Q
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计) ~; B/ L8 T6 {* _  |
Consistent estimate, 相合估计
) C. m' N3 J# {/ B( g8 G* xConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
8 D/ l4 [  J& z, dConstraint, 约束
+ T9 ~2 K0 d2 G; X$ ^Contaminated distribution, 污染分布
$ ?; B/ i$ {3 L9 Y6 [Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
! K7 l+ A8 s; S( `Contaminated normal distribution, 污染正态分布; j. c% V: U$ a; N' p  v
Contamination, 污染
) o% V6 x* L8 @: V* g2 P7 t3 D. P) E/ VContamination model, 污染模型
. m; [5 D' o( ]; S: g/ CContingency table, 列联表) E$ G* Z& W- F, u& A2 M" y, ~
Contour, 边界线4 u' e5 v0 x' z; U5 y* u1 Y: f
Contribution rate, 贡献率/ V" O9 o7 E! F& o
Control, 对照- L( p+ Z! V( N8 a
Controlled experiments, 对照实验& W  V4 \% q" ~% O8 z
Conventional depth, 常规深度
* _6 j$ F: b. X+ o# l  G1 LConvolution, 卷积
/ C5 U- ^5 E1 J8 J3 o3 fCorrected factor, 校正因子
- R9 E, Z+ J+ F1 T; H/ vCorrected mean, 校正均值/ s% B+ q% w2 o( Z8 F& ~- E) d4 N
Correction coefficient, 校正系数
) L& j5 n. K, M: [Correctness, 正确性
" t' s: u, o$ U9 GCorrelation coefficient, 相关系数
4 A- V; T/ `' L: Y/ QCorrelation index, 相关指数
+ s( S0 v2 k3 v4 P6 v/ s0 u. JCorrespondence, 对应
  v0 m0 i5 f$ _  @2 hCounting, 计数
$ }. Z- g; B# k3 q( ^; V7 {& UCounts, 计数/频数
; Z( B/ U' _+ a" h! PCovariance, 协方差, a8 C/ V. F9 R; c' m, Y2 M+ E1 |
Covariant, 共变
9 I4 C4 o& D+ H) G" U: Z# GCox Regression, Cox回归
. d. m4 \9 \  _2 M! j# Q$ n" FCriteria for fitting, 拟合准则+ \; P  L4 ^$ C1 O: B' q5 |$ U& ^
Criteria of least squares, 最小二乘准则
. ?; X3 S' m9 m" N  f6 SCritical ratio, 临界比) d' p. d. `3 Z9 d) `
Critical region, 拒绝域
1 l+ Y5 A( M2 e5 c8 [' G- xCritical value, 临界值
- g) N: b1 g" J) o6 b, i5 lCross-over design, 交叉设计: {  n! l- ], r
Cross-section analysis, 横断面分析. ^3 o+ S6 K+ {6 U/ ^$ S
Cross-section survey, 横断面调查# [& _0 G8 Q) C9 q4 G
Crosstabs , 交叉表
$ k) {6 S( ~' X1 O3 A4 \; lCross-tabulation table, 复合表; G+ D( d' o: f8 x* K
Cube root, 立方根
3 j. L& R8 \3 y* c: BCumulative distribution function, 分布函数
" e4 |! u/ R/ i# E" @" }( T+ p/ pCumulative probability, 累计概率4 A$ w/ j* g0 ~$ O
Curvature, 曲率/弯曲% e" H! N' f7 C( m, r* A' T3 c" c( `
Curvature, 曲率0 t" s* s( y+ [# j2 F, B% u
Curve fit , 曲线拟和 7 i8 H; w1 G% [6 O& C* q: b
Curve fitting, 曲线拟合7 m( t% s; B8 X9 A9 Q$ q6 U) z; O: e
Curvilinear regression, 曲线回归+ P" @0 R3 }3 |/ Q6 _- L9 v
Curvilinear relation, 曲线关系* z8 E' `/ I. d3 g2 G" B4 N
Cut-and-try method, 尝试法
* M! @# F9 \0 d2 oCycle, 周期
* o5 J+ Z; H+ m: _Cyclist, 周期性
$ s" L  [' f' d' y- ?D test, D检验; i+ Y& x9 Z) @1 y0 E4 T, K
Data acquisition, 资料收集1 @; J. r" b$ {
Data bank, 数据库! V/ S+ c5 \* C- P
Data capacity, 数据容量- _! u" @* e6 Z- G
Data deficiencies, 数据缺乏
2 N* N1 Y6 \8 b! E" [9 {* mData handling, 数据处理: \" l2 _7 M. `9 n( V! Q2 }, H2 h
Data manipulation, 数据处理/ D' Y/ f) F5 Y, [, A/ F7 m
Data processing, 数据处理, v& j% h" L: |+ f) T: T2 h2 V, l
Data reduction, 数据缩减
8 ]# |/ X5 J# q! d" W% }Data set, 数据集
, H& X, l1 O/ Q( m& F4 _, Q: `Data sources, 数据来源* A) Q7 W# W- F  L7 \
Data transformation, 数据变换
! \' z4 ]4 _, G& jData validity, 数据有效性
' W" z  r- d  nData-in, 数据输入: A9 a! |; c6 O' N
Data-out, 数据输出3 {6 B  ]2 p$ }0 [- L- [; g
Dead time, 停滞期6 G# k- }$ s% m! _, M0 \1 c
Degree of freedom, 自由度: |) `8 y8 f: K) a" @9 W( t
Degree of precision, 精密度
* t' @: V3 |; ^! y* c. u" F% C6 EDegree of reliability, 可靠性程度
! m! S* r1 d( e3 I! Y# IDegression, 递减' r1 V  |* D( s9 C) Z+ F
Density function, 密度函数. z/ ?' b6 g% F* G1 C: |
Density of data points, 数据点的密度4 B. k3 s5 P$ L- S0 U9 {/ W% ^8 |6 x
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量8 o$ t+ Q* e* ?
Dependent variable, 因变量
( T2 h8 _2 w+ `, c! N! R% f8 ?Depth, 深度
, r! Z, p  [$ B6 U  P# oDerivative matrix, 导数矩阵) N# R. O3 b  B6 r+ H" q/ Y
Derivative-free methods, 无导数方法+ z. b) k& l% J2 S# e. f
Design, 设计& D. M# c7 A' O  ]: }
Determinacy, 确定性9 G* X8 ~, `$ J, y
Determinant, 行列式
; z$ G. k6 \7 }0 o4 O3 o$ jDeterminant, 决定因素
7 b$ z" E2 W* n7 L2 _4 d& HDeviation, 离差0 ~% p; o" X. G. D4 f- ]& r! \# C
Deviation from average, 离均差
  K9 A# ~& H& N" J6 ?( V2 hDiagnostic plot, 诊断图" w% b! o2 z4 O, E) Q4 W  t- Z
Dichotomous variable, 二分变量
+ [" ?& g5 n; T# u! ?Differential equation, 微分方程& n  }9 ]% l, x7 k9 |, l# ]
Direct standardization, 直接标准化法
! y2 N9 t! U5 V  b5 j7 ZDiscrete variable, 离散型变量$ y" u1 t$ ^: k" P$ n
DISCRIMINANT, 判断
+ [0 Y3 b/ b$ V* h4 D5 uDiscriminant analysis, 判别分析
. W3 X! N, Y3 [$ |& cDiscriminant coefficient, 判别系数
, q! k/ l  d( j* |+ k! qDiscriminant function, 判别值
+ R* t3 C/ {! U1 [/ xDispersion, 散布/分散度$ X3 t' U  y4 E9 I
Disproportional, 不成比例的& W0 C+ B% E- F. H& v& T) U- Q' J
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
2 T) A& m& @7 A7 V/ CDistribution free, 分布无关性/免分布7 I; C  \/ s0 Y  B% Z
Distribution shape, 分布形状
' U7 e( a9 A5 t2 v5 PDistribution-free method, 任意分布法
% `6 t/ \* V+ }% HDistributive laws, 分配律) C2 n' P* a: ]
Disturbance, 随机扰动项
/ ~$ g# p2 a: q2 |: H7 W3 a3 lDose response curve, 剂量反应曲线8 \* H. y) a( F4 p- e0 P* o9 G
Double blind method, 双盲法
- x& ~4 g. j- q+ u( t) ADouble blind trial, 双盲试验
2 A1 M% t2 o! V/ _7 D. |4 {Double exponential distribution, 双指数分布5 ~8 Q8 S# [6 i
Double logarithmic, 双对数
" _7 ^# p6 _' w' s6 e+ hDownward rank, 降秩# l& U7 T$ N1 b, L
Dual-space plot, 对偶空间图
) s0 s4 R4 n$ ?. IDUD, 无导数方法
1 y% |7 J2 s+ o; w" S+ ?Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
% }! K* M0 c# X: n: p) x  }3 l& hEffect, 实验效应9 v. P+ b* Y: g" W' J: J, `
Eigenvalue, 特征值, |, J) z( P/ X1 X8 b# e. ?
Eigenvector, 特征向量
( ^4 G$ j! G1 i0 l1 t: _& ?Ellipse, 椭圆
8 B7 P5 `+ r3 ]# xEmpirical distribution, 经验分布# K0 L# t( R" Y4 P5 A
Empirical probability, 经验概率单位" D! y5 P1 h; j4 ^
Enumeration data, 计数资料
( g. A/ L- P6 yEqual sun-class number, 相等次级组含量4 ?* f5 n( ^8 C( R
Equally likely, 等可能8 T! I- z7 K4 E* N
Equivariance, 同变性
; C( L7 O+ @$ W  @* e1 UError, 误差/错误
! L; S+ D, H/ D6 H. \7 HError of estimate, 估计误差
' ~4 {; H# \8 G* V! _Error type I, 第一类错误; D9 t, N+ n* W5 W" o, J/ d+ [! M$ y
Error type II, 第二类错误* O6 y0 M0 U' n0 n- F
Estimand, 被估量
+ k) W* h) ]/ U. ?- k4 bEstimated error mean squares, 估计误差均方
, H) A- ]& }  r9 m0 TEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
# n2 t2 V" _  v& ]Euclidean distance, 欧式距离
1 A6 S% @. ~3 F3 c$ zEvent, 事件4 E) P8 |: X& a! f( }
Event, 事件
) r- m: t) N# C; PExceptional data point, 异常数据点
( K' `; D2 s- X4 B( ?Expectation plane, 期望平面
# ^2 K. p. o. C5 P9 P# XExpectation surface, 期望曲面
& M4 i( l1 P; g5 WExpected values, 期望值! a& |% Z7 n0 T' Q
Experiment, 实验* |/ @7 o8 @. Z3 F) z  r
Experimental sampling, 试验抽样
: O5 R4 k+ v7 B! @- DExperimental unit, 试验单位
# k3 o) Q) ?" _* ]  \8 l+ p, A3 BExplanatory variable, 说明变量
. e5 T8 G& k* ~% P( P5 C6 W5 BExploratory data analysis, 探索性数据分析
+ ~& W- B% @2 z+ K4 GExplore Summarize, 探索-摘要
8 x' c! ]( G' e3 h9 KExponential curve, 指数曲线
  q; a( X6 C& a2 E4 aExponential growth, 指数式增长
2 Y4 R7 }4 ~: T. h( HEXSMOOTH, 指数平滑方法
' s7 v0 x$ U; ]! T5 Q6 ]; R2 C1 o3 SExtended fit, 扩充拟合2 i. y0 G- j* H5 k: |5 c# t7 i/ I* k
Extra parameter, 附加参数& {0 g0 `$ p. G7 g# H
Extrapolation, 外推法+ K/ X) l. Y, t! G
Extreme observation, 末端观测值/ e2 T, }0 }% _0 P& A; i$ \
Extremes, 极端值/极值
2 h4 h9 m+ ~  M" |: u( JF distribution, F分布
* K4 H" p+ p/ g: q) p# ]5 l( dF test, F检验
. m1 K, W; Y/ Z+ u/ r6 m% UFactor, 因素/因子8 `4 w) t% t0 C; z) G1 \* A
Factor analysis, 因子分析2 o6 \' T& {. d
Factor Analysis, 因子分析
. ?' L0 ~- D6 f5 C2 OFactor score, 因子得分
  p  ?& R" c. M; mFactorial, 阶乘% V  t. F" Y- K) B; w! a
Factorial design, 析因试验设计
1 n# T% p4 t- b" _False negative, 假阴性2 [! }3 ^/ H% B
False negative error, 假阴性错误% d9 j- i' `+ i1 t; q  g
Family of distributions, 分布族0 r' M2 n# D# ~1 X/ R# K# Y
Family of estimators, 估计量族
# g+ |+ V0 h. N) R9 h5 G+ u: ]Fanning, 扇面& k- {, }4 v2 b% k$ i* U0 F! Y
Fatality rate, 病死率
7 ?- U  U5 V: Y/ V* F8 GField investigation, 现场调查
5 B, r) \& H; Q! W" nField survey, 现场调查7 [0 i0 s" K" n8 H8 Q5 U: s# [
Finite population, 有限总体
- i, l1 O1 Z% c% W- o- o3 m& ZFinite-sample, 有限样本
' d# r( Z! \2 J+ h' B5 {, C7 b  n. dFirst derivative, 一阶导数
4 ?' c0 T$ ^/ g+ X) Q1 w, y* xFirst principal component, 第一主成分
' i) {- R) B: K7 l3 o! B  j$ EFirst quartile, 第一四分位数; B# G0 G2 X. Z, n
Fisher information, 费雪信息量
$ B! z3 Y" `5 x# h  ?, U) OFitted value, 拟合值
! ?8 _  U* |( q* ?Fitting a curve, 曲线拟合" b0 J* R" N! b$ b4 d4 e) E- G
Fixed base, 定基
1 N5 z. o- @1 }' xFluctuation, 随机起伏
- {& W) ^9 m( DForecast, 预测. E" H; V' A. ~9 V4 x
Four fold table, 四格表0 ^) b& f! t5 n6 T
Fourth, 四分点
' {* H0 u0 G7 IFraction blow, 左侧比率
0 D+ D9 J( R8 n- L0 `" yFractional error, 相对误差
! o5 R/ u" U6 p" NFrequency, 频率2 ]5 K; `& \/ U$ l: f
Frequency polygon, 频数多边图0 ?% D7 p  g7 I! V2 e& [9 E: z
Frontier point, 界限点; Y& u: z& h( m5 D% e* q. t
Function relationship, 泛函关系; s  e: A* b+ _$ T* O
Gamma distribution, 伽玛分布( n1 j& u: S" c  t9 b
Gauss increment, 高斯增量: ~1 N- {, j* w7 i- Z" k6 u" Y$ m
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
  \5 F0 z2 M6 ]% O: G) x' `Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
+ y& f- N+ H8 ^9 vGeneral census, 全面普查
' }" w' V2 ^0 p% H* [* @1 dGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; E, `' K+ k) ^" P' i" D
Geometric mean, 几何平均数
) k" f# H3 H: u4 P% i- zGini's mean difference, 基尼均差3 e" u7 d/ v, z. m1 n
GLM (General liner models), 一般线性模型 6 h# J1 T7 N  b9 l8 c5 [
Goodness of fit, 拟和优度/配合度1 M0 W( o# b% ^4 k  O
Gradient of determinant, 行列式的梯度
& i  p) J2 a! b+ [6 _: GGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
) h$ t4 M' L8 }3 J/ KGrand mean, 总均值3 @* F' N* i$ s5 v; L9 H
Gross errors, 重大错误
* A0 e* e- d0 j, }8 J8 zGross-error sensitivity, 大错敏感度
* q& s, E2 f- d6 ]% `8 {Group averages, 分组平均
0 h; E. p* G, l- J6 x8 H2 F; @Grouped data, 分组资料% L# ?9 y" b2 _9 B& w$ s
Guessed mean, 假定平均数
  T) c1 `- H2 q. ]Half-life, 半衰期# y. ?: U5 L" d- ~+ |8 A
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量* |0 W& J& J) [  m: T3 i. n
Happenstance, 偶然事件& z# O6 I! x% F( ^0 b. Q) |
Harmonic mean, 调和均数1 t6 b" G& z! I: j  |2 t
Hazard function, 风险均数
/ q/ s3 g9 n# j# Z3 d$ MHazard rate, 风险率
( e$ w* U' P2 wHeading, 标目
1 |. s) Q6 C2 K( U+ YHeavy-tailed distribution, 重尾分布% ^& o+ f* Y1 B6 O  c# O
Hessian array, 海森立体阵" o) l) e4 V& @- `# y6 |6 Y
Heterogeneity, 不同质
4 u3 y- {* P& U. |Heterogeneity of variance, 方差不齐
4 B  H& @" q# K$ A9 J0 ^" JHierarchical classification, 组内分组9 ?5 c, n- r/ O; ^& t- R
Hierarchical clustering method, 系统聚类法/ X$ T1 R" b. k' ^
High-leverage point, 高杠杆率点' }+ k# p* k8 c' b
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型& s4 K& E6 P; b  y$ W& g
Hinge, 折叶点, f5 D$ U$ q" ?$ W; v6 v
Histogram, 直方图2 {0 s% m. I1 r3 G6 b. n
Historical cohort study, 历史性队列研究 ! \/ g9 m$ T4 \. S
Holes, 空洞
$ H6 Z2 i; R1 ^4 LHOMALS, 多重响应分析
; s) _2 E; d6 D; X! rHomogeneity of variance, 方差齐性. j+ h, W- P% K8 l/ U7 G
Homogeneity test, 齐性检验
4 K' T% L' {2 `8 C& ~Huber M-estimators, 休伯M估计量5 e0 R5 X+ q6 c1 ]
Hyperbola, 双曲线% U) N( g. q  l5 |
Hypothesis testing, 假设检验
7 {& t! ^+ l" q5 dHypothetical universe, 假设总体- r; W0 X: @3 L) x! H3 s
Impossible event, 不可能事件2 A' `4 |2 r7 V0 W% Z; m
Independence, 独立性+ F% @4 v; N" p# V2 m/ H4 y% N
Independent variable, 自变量/ ]* ?- j, r( u3 t8 H% X& S8 D& {# n
Index, 指标/指数
$ O/ p0 o/ P2 e1 j5 rIndirect standardization, 间接标准化法& b8 ^% y( C' T% [
Individual, 个体
, K: H$ g. c; F$ |Inference band, 推断带% Y# E: w7 H/ l) P. w+ T7 M
Infinite population, 无限总体
& s- B. m0 W- r* f( q3 y9 wInfinitely great, 无穷大
( j' X: s1 P; X2 [5 mInfinitely small, 无穷小
5 o% @& S5 F: [" U4 w4 }* ~Influence curve, 影响曲线
+ s4 k+ @: H% ^& r: w) {Information capacity, 信息容量
. [! O0 R7 z- b- Q4 tInitial condition, 初始条件3 d& B( H9 k7 ^+ d9 t% w
Initial estimate, 初始估计值
. {: s6 d$ @1 G& m  B$ Q$ zInitial level, 最初水平
# O) _0 q6 q6 L/ wInteraction, 交互作用
5 z3 \" x; q* ]Interaction terms, 交互作用项
" U7 Y! T! s7 w0 l4 [) N7 R" nIntercept, 截距
7 j1 d3 g8 M1 T: sInterpolation, 内插法
4 `& g% b' {6 g' ~' DInterquartile range, 四分位距
2 {' }% G6 I+ A- O5 YInterval estimation, 区间估计; {  l% k$ y4 s* A+ T: d
Intervals of equal probability, 等概率区间; C. X* a& q: G/ F* k+ A
Intrinsic curvature, 固有曲率
9 ~9 x6 ~9 w6 ^5 O( s) C1 `& \Invariance, 不变性. J7 [" B# s+ Z$ D+ a% I6 I
Inverse matrix, 逆矩阵
8 U  F( R/ P7 A% l0 I& ]. P: ^$ vInverse probability, 逆概率
+ H. H$ T8 {5 h/ Z1 e$ kInverse sine transformation, 反正弦变换
  x. d& P0 a0 H- d. ?+ I8 b& |Iteration, 迭代
- h0 Z* _0 R1 X; b% I, B- J8 n& c- oJacobian determinant, 雅可比行列式/ d% W: Q) ]  ^& P* `. Y
Joint distribution function, 分布函数
0 C: d5 w3 z) p9 P% n* n& nJoint probability, 联合概率3 P' z3 c: [4 Z* p1 x" f# k! q- S
Joint probability distribution, 联合概率分布
) B- R/ u  c$ y9 U7 y) f. c% b  mK means method, 逐步聚类法
9 y  s- y# C2 y) P7 Q+ RKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 % v9 H: W) [: T; _1 }2 _3 w
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
0 [5 C) M# b% V$ F& V: Z0 eKendall's rank correlation, Kendall等级相关
: h0 L# i0 Z' ^- D# f' ~  \Kinetic, 动力学  B1 b( V' h- e5 |
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验& \7 ?$ J; j0 K% n6 m
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验. z0 ^% E( Z7 |2 M2 L% h) p
Kurtosis, 峰度! i% B+ S  g1 h: b! l; W
Lack of fit, 失拟% Q% u7 p5 ~3 F) }, V0 T7 d  p7 M% @
Ladder of powers, 幂阶梯
& }. g% B/ g' m  G; TLag, 滞后) c) D& B' t* D7 ^
Large sample, 大样本
2 ]$ e* \7 I& v) k$ y3 Y9 R. a4 \Large sample test, 大样本检验/ a0 A3 n0 C8 G, d8 U& V
Latin square, 拉丁方, z8 Y3 c$ s* f/ _4 R7 e
Latin square design, 拉丁方设计' U7 b/ h; _0 _! D* `+ a) k$ K
Leakage, 泄漏! W- ]1 H! x+ Y
Least favorable configuration, 最不利构形0 G* ~) w# B) E9 E
Least favorable distribution, 最不利分布0 j  r; n* I2 ]) |1 E
Least significant difference, 最小显著差法
- c6 H- |+ ~% x$ r) ZLeast square method, 最小二乘法8 v. k% g6 k! r2 r
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
  m: _; w! Z3 }! [0 D) G1 z: FLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
& H) @7 E5 O7 V% rLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
- t' m4 h+ x+ u/ LLegend, 图例
. P  p9 P/ a. DL-estimator, L估计量& N9 T* \7 d+ Q) g4 {6 h3 j# a. d
L-estimator of location, 位置L估计量. s9 ]- S. J; m$ I
L-estimator of scale, 尺度L估计量
+ L% a5 T( b* M8 QLevel, 水平7 ^0 e* D7 h9 a8 G
Life expectance, 预期期望寿命3 s- T, R7 W1 V8 d
Life table, 寿命表* u, j; _7 ?) I1 X: D
Life table method, 生命表法) w( L; ?; T1 ]* D
Light-tailed distribution, 轻尾分布1 c5 H' m* p" K* J" g: T
Likelihood function, 似然函数
% T% s' z6 x2 KLikelihood ratio, 似然比
& Z1 {. s& W1 E7 R4 b+ Pline graph, 线图
2 T- O5 o/ T% X1 ]Linear correlation, 直线相关& V0 _7 S9 y5 J; x% o. C! |, |
Linear equation, 线性方程# m: N" E6 i8 b  y0 h$ g/ Q
Linear programming, 线性规划6 ~/ Q8 j& H* g- F# b5 T
Linear regression, 直线回归9 V8 M% B! ?2 A3 g9 F
Linear Regression, 线性回归
0 K0 Y6 Z0 J. E* m9 s. rLinear trend, 线性趋势# f( }: o4 H5 S! e' u" r- m7 ^* N
Loading, 载荷 5 H: k$ H; y4 O' G8 t2 u
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性% C$ [7 i, K: g+ X% a2 Y
Location equivariance, 位置同变性
0 Y8 [3 ?% H& f9 fLocation invariance, 位置不变性
7 T4 z+ f- Q7 S, U5 m" ?Location scale family, 位置尺度族
* c0 L9 e* c3 g4 BLog rank test, 时序检验 8 r; Q  X2 Q6 M  O$ N) A
Logarithmic curve, 对数曲线, @7 ^! s6 i  V5 T- m( F
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
/ Z3 U/ _; s1 p; hLogarithmic scale, 对数尺度+ B8 _; }% S/ F- D: ^: ?- @7 D
Logarithmic transformation, 对数变换# W) L3 ]$ v. H0 ]3 ?% C
Logic check, 逻辑检查
% r9 i( u: T4 E# GLogistic distribution, 逻辑斯特分布
  t( Q' E( |; S: j/ o3 ILogit transformation, Logit转换
6 ?1 Y0 W: Q6 _7 Q8 V* ZLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 9 Z* M$ k4 `2 {3 m& Z6 ~5 c
Lognormal distribution, 对数正态分布  P1 @- t- T6 n9 o6 f* `
Lost function, 损失函数
5 ~, g- S( i' U' u: JLow correlation, 低度相关5 p& p6 E" p' x3 p9 D1 p
Lower limit, 下限4 w; f" N) z0 X4 n8 |/ ~9 x
Lowest-attained variance, 最小可达方差2 @% |+ n  x/ D' P
LSD, 最小显著差法的简称! z4 F' ?- K' _; ~+ h3 b  B
Lurking variable, 潜在变量& Z  e3 J# I/ |# x
Main effect, 主效应
. u& s1 P0 {' ?& y; IMajor heading, 主辞标目3 u' c, B9 K; M4 M. T  ]
Marginal density function, 边缘密度函数0 l) z8 f! x! E
Marginal probability, 边缘概率3 J3 J% x' ^( \  l' ^/ z
Marginal probability distribution, 边缘概率分布" \7 v1 M" z/ H/ k8 N8 j  g
Matched data, 配对资料6 T! }! Z2 }, c
Matched distribution, 匹配过分布5 V* U( p: f! d4 r$ K! E
Matching of distribution, 分布的匹配8 J  G: b! T  I) {8 ^$ ^, f
Matching of transformation, 变换的匹配
, d2 o4 p2 b; n  b3 T( y8 C* l: \! WMathematical expectation, 数学期望
, X1 u+ L6 n& _0 L8 j0 P4 m, xMathematical model, 数学模型
& s# b. Q$ u2 ~% P6 h! S6 u/ R' [0 T2 eMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量# `. q& ~$ U( a4 L
Maximum likelihood method, 最大似然法
* Q) _% x" W& K6 J) VMean, 均数
" R$ O6 U" j; HMean squares between groups, 组间均方1 w* K* A3 V( i" s
Mean squares within group, 组内均方/ @) j; B  D9 ?4 X& a9 _* f( K- Q
Means (Compare means), 均值-均值比较, e0 [" C5 f: |
Median, 中位数
  W7 n& L0 v. f# RMedian effective dose, 半数效量
- {2 Y7 z+ Q' J. f, X$ e+ @Median lethal dose, 半数致死量! N& ?0 c8 A5 X) X3 H, h
Median polish, 中位数平滑
+ Z: B7 G& @8 Y- f) AMedian test, 中位数检验
" g* [2 s$ W/ @( ?5 a4 LMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量% _0 A/ ?& v4 d& g* f& I9 y
Minimum distance estimation, 最小距离估计
4 G8 B9 }. g+ H% C+ I" q* mMinimum effective dose, 最小有效量
/ @' i9 k7 H1 @" Z) R, fMinimum lethal dose, 最小致死量' @0 I. h5 j1 r8 M
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
' v6 y- m/ s. y8 kMINITAB, 统计软件包
9 \# ?/ ^9 q9 I; d1 tMinor heading, 宾词标目2 O- G" ^+ N8 f/ [
Missing data, 缺失值6 b  w" k4 j. f0 X+ f
Model specification, 模型的确定
; E- i# E5 X# t4 Q1 pModeling Statistics , 模型统计
! T0 I( y+ x# j$ _Models for outliers, 离群值模型3 x. l+ i# S+ Q0 j
Modifying the model, 模型的修正0 u" I% t2 m/ O0 i
Modulus of continuity, 连续性模
0 c; m5 A  p+ u& i0 ^Morbidity, 发病率
& d  s  T0 D6 l. |& v# KMost favorable configuration, 最有利构形
$ y. B9 Z/ K7 A/ v6 h6 f7 `9 zMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
, d/ T9 ~% ?- H1 y& yMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归$ @6 q' e& T8 m# l7 ?: K, L
Multiple comparison, 多重比较- a. Q# G, S. L+ C, Z) ^
Multiple correlation , 复相关7 @4 U; V: R$ l' W# j# ]& G* Y; H% M" x
Multiple covariance, 多元协方差
9 e8 Y, {0 W9 S# mMultiple linear regression, 多元线性回归
* g( l2 q0 ^$ d$ w0 }9 @' gMultiple response , 多重选项3 y) J1 d: b* E( z4 A- |" ^
Multiple solutions, 多解
8 E$ \! i3 {# z  v4 h5 uMultiplication theorem, 乘法定理
1 H" p/ A; @- m$ {( v( sMultiresponse, 多元响应9 w3 \4 V' _/ ^& S5 R4 N; m
Multi-stage sampling, 多阶段抽样! b2 v, }, F" T7 H  [8 O
Multivariate T distribution, 多元T分布
! K4 [; E: ^' a6 v2 _, G$ |Mutual exclusive, 互不相容$ ^! \* Q& S- ^$ |6 p
Mutual independence, 互相独立
9 S; m, u; G, q. }, I3 M6 [9 WNatural boundary, 自然边界& R. m/ Q; V; I9 V
Natural dead, 自然死亡  f2 c) F. Q$ S, @; L2 z
Natural zero, 自然零: ]" P- K0 z( Q; F% [. p
Negative correlation, 负相关
+ @" H) B0 R. g7 HNegative linear correlation, 负线性相关
" Q% e1 @! H6 o6 j! w2 I- Z% }Negatively skewed, 负偏
8 m2 E7 d" u6 u* ^; m* ?Newman-Keuls method, q检验
8 `; W% M* E$ g3 k! L+ @NK method, q检验$ A* W! n$ R+ D2 i
No statistical significance, 无统计意义/ u% V. o1 K2 _) m  w; T2 ]
Nominal variable, 名义变量. J; `: `! ^9 Z; Q4 T( L
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
& [6 t9 H/ y3 b. G7 \( TNonlinear regression, 非线性相关" h7 i8 @" m0 d' b
Nonparametric statistics, 非参数统计
3 m0 Y  o' M3 I/ ^Nonparametric test, 非参数检验
* u3 L: k" ]( R9 M0 [Nonparametric tests, 非参数检验
+ z% |) f2 @2 X2 t. o) x5 ENormal deviate, 正态离差
$ h1 ~3 f' F# M7 @Normal distribution, 正态分布. |) ]" ]. O2 o: e" R2 ]7 _  c/ ~
Normal equation, 正规方程组5 }  ?8 Q* \5 [! x
Normal ranges, 正常范围1 ^! l/ X* \# j) N3 j" F
Normal value, 正常值' r' h) `/ |/ d9 _/ V
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
& r2 ^0 f. B5 Q  RNull hypothesis, 无效假设
: ^) m' q) P& S3 Y- l3 DNumerical variable, 数值变量: |  z/ ~- M" y! w$ S3 t. ?; P
Objective function, 目标函数* k4 U! z+ I7 j$ P4 `6 ^% G. n5 k
Observation unit, 观察单位
/ s* E2 K* j4 N$ sObserved value, 观察值
! `+ h: ]8 T2 D8 p. w  s( yOne sided test, 单侧检验
! p, ]8 ^1 Y; ]; L2 ~+ qOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
) m, C* i2 C& C( _9 W! TOneway ANOVA , 单因素方差分析
; K+ X- l: X: w: ?  l5 X* q  vOpen sequential trial, 开放型序贯设计& y7 g4 a8 t4 s  c% E1 L2 L
Optrim, 优切尾' J: K+ a% B0 Z. G8 J
Optrim efficiency, 优切尾效率
8 g. U. K% M, `8 F0 WOrder statistics, 顺序统计量
. P$ R  N% N' s6 R) h, cOrdered categories, 有序分类
) [! S, E0 S6 H4 E9 L& r" w6 COrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归* T' r  ^/ F& z2 h7 v
Ordinal variable, 有序变量0 H/ i9 g! u7 x/ Y, H) A* B
Orthogonal basis, 正交基1 N( J4 F' x4 ^/ e* g
Orthogonal design, 正交试验设计8 M9 Y5 B7 h( j$ I  s  ~
Orthogonality conditions, 正交条件
% H$ s3 f! l+ RORTHOPLAN, 正交设计
+ ?, Y, H3 c# _9 x' ^Outlier cutoffs, 离群值截断点5 Q2 j( X% e2 d9 X# B+ @. X
Outliers, 极端值" h8 T1 m/ x9 ~, F8 _
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
5 k! g+ h1 w& \4 iOvershoot, 迭代过度
; I1 f6 W! f+ Q; s4 j+ QPaired design, 配对设计
0 B8 J7 W. Y4 iPaired sample, 配对样本3 o1 Z1 n: {7 v! Y  P
Pairwise slopes, 成对斜率. z% t1 H! V9 p
Parabola, 抛物线" Y$ \; [) p% B: x0 Z
Parallel tests, 平行试验
0 a+ A! y2 z3 r6 }Parameter, 参数7 }+ I: B  a( z2 w3 G
Parametric statistics, 参数统计5 ]6 z, z1 g  G$ y7 w6 U
Parametric test, 参数检验4 z& ~8 G4 U% B: M6 q: k( t' K
Partial correlation, 偏相关
' T0 t$ l. [* V& iPartial regression, 偏回归& y! ^# R$ |* _
Partial sorting, 偏排序! G' _- m1 k, ~: h' o
Partials residuals, 偏残差
' \7 ?. o. G0 ?Pattern, 模式& V: a- N5 t4 |- n1 ]7 ^
Pearson curves, 皮尔逊曲线
6 x* @9 }3 S# d9 V3 v7 fPeeling, 退层2 w9 x3 t0 v% K
Percent bar graph, 百分条形图
7 P4 e4 s3 U$ W6 N. |# F8 @5 mPercentage, 百分比
2 x  K& `: X: q- PPercentile, 百分位数
( W* \1 l6 x# I: z0 F7 _  J6 zPercentile curves, 百分位曲线
/ W, x; L5 y1 z: rPeriodicity, 周期性/ ~0 B0 u- ?$ T1 d
Permutation, 排列
& s9 c  |/ n! o/ k( v# C; |P-estimator, P估计量0 \8 G; f" U* d. a: X6 M
Pie graph, 饼图
; a0 i( b+ c" c: SPitman estimator, 皮特曼估计量
( b$ n' B2 p2 ^) o/ Y6 i, V! h1 k% NPivot, 枢轴量
2 Q3 B0 t2 C( }/ E1 ~3 A; tPlanar, 平坦
7 e0 l3 E0 R* M, \+ ^* q8 E; ?Planar assumption, 平面的假设/ F) S1 d& M1 |# |# o- J
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
, `  s! l8 o0 g  `. I5 TPoint estimation, 点估计
6 [. Y$ M0 r* O% m' n3 XPoisson distribution, 泊松分布
& \& \& K5 ]9 l' ?* B5 c  QPolishing, 平滑
+ q' ?% r4 w& VPolled standard deviation, 合并标准差, k# L+ K4 s* u: |, R
Polled variance, 合并方差
' F$ y; l3 g4 jPolygon, 多边图7 f8 S! y# c( r- q7 L* e
Polynomial, 多项式5 E+ {- L8 s) N! z
Polynomial curve, 多项式曲线  g4 C- c/ ^6 W0 ?! b
Population, 总体5 z7 ?8 ]& U( J
Population attributable risk, 人群归因危险度
/ O9 G+ x  ]2 `! N% ?' ~, xPositive correlation, 正相关& f2 w: M+ A, c
Positively skewed, 正偏
0 Z4 `$ \* T# }5 K- v4 hPosterior distribution, 后验分布: [% l% K# ]1 i) v/ y
Power of a test, 检验效能
) L( }; m2 z: i5 j, Z: q( M) D/ NPrecision, 精密度
3 _& l. J$ ?: v" b8 R% QPredicted value, 预测值
  p: m8 b: D) Y6 `0 ~6 p7 ~Preliminary analysis, 预备性分析
! p" I3 v9 Z% x9 h6 jPrincipal component analysis, 主成分分析
( B* X+ ?! M7 p3 IPrior distribution, 先验分布
0 I" }5 A; d* a: W' E+ ^0 J/ fPrior probability, 先验概率: F! z( |7 p( ?  _: a
Probabilistic model, 概率模型7 o  ?: ]* P0 S0 `2 k: O+ e
probability, 概率7 _2 D$ r5 \9 p/ u: q
Probability density, 概率密度
/ D3 V$ t3 q( ?( p9 |& `Product moment, 乘积矩/协方差4 Y1 a# u, w/ x
Profile trace, 截面迹图. r6 H8 k& @8 K  t) c
Proportion, 比/构成比
7 G  ?$ |6 a& SProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
% m# r8 ^! f0 r& \% hProportionate, 成比例$ g2 U0 ^( a8 _1 [
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量; v0 P4 j5 x* Y* X/ ?2 g2 @: b
Prospective study, 前瞻性调查6 j* w* h3 x% k
Proximities, 亲近性
; l; M: \; [3 _! Z/ E& i1 O( rPseudo F test, 近似F检验5 v( ]- C0 Z8 ~" f
Pseudo model, 近似模型: J+ B" J9 u& s. r6 }' a
Pseudosigma, 伪标准差8 l8 V: ^6 `1 A& m$ l9 Q2 u7 P
Purposive sampling, 有目的抽样
5 w0 g  @' E- S* ^QR decomposition, QR分解6 K: F) \; @/ e1 G- y" N& Z9 f
Quadratic approximation, 二次近似
! p" T& C8 M0 q( @! ]Qualitative classification, 属性分类0 C6 r4 ?; q8 x3 {" W2 L( G. B
Qualitative method, 定性方法& C* Q3 _) c/ v% B- h
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
) b! v- s5 D' zQuantitative analysis, 定量分析
4 u  [. z+ q6 I3 M9 VQuartile, 四分位数* G- U' ?- U0 I* l0 g
Quick Cluster, 快速聚类: \* y$ u( l' m! ^# H
Radix sort, 基数排序
& f  D1 O! i  ZRandom allocation, 随机化分组
0 p, X4 s9 w/ W7 c8 O" @. Z( R- K: PRandom blocks design, 随机区组设计* H) c6 o2 j9 t( q0 H' m
Random event, 随机事件. u8 Y) `- i" K5 |
Randomization, 随机化
* X1 Z* Z" `$ V" `- g; kRange, 极差/全距
8 B- q3 [/ M' M2 L2 jRank correlation, 等级相关
0 d% L8 l' t: |* L$ ]/ bRank sum test, 秩和检验
- P+ T% V4 W* |Rank test, 秩检验! B2 \& B! Y0 x7 T& }0 G
Ranked data, 等级资料
8 z' @: |. b: \5 @Rate, 比率
/ i, X/ H; q. r/ C3 o. s! @) _/ \2 URatio, 比例
/ \' j. V3 y) j7 @- N3 bRaw data, 原始资料0 x0 l" m0 }, f6 W2 h, i/ l
Raw residual, 原始残差: N4 C9 i: u) |* j, @& E- g
Rayleigh's test, 雷氏检验
# Z' w9 h1 p5 A  q0 Z$ M/ ZRayleigh's Z, 雷氏Z值 8 O7 O  w/ z2 b# \3 B) k; P7 u
Reciprocal, 倒数2 o% v3 S. l0 p1 a, e
Reciprocal transformation, 倒数变换
% V, a) o4 _- O8 ?! L# gRecording, 记录% p1 x$ w  b- ?% c$ z
Redescending estimators, 回降估计量. @2 h" c2 E2 N# Z$ Y- z9 {5 N4 \
Reducing dimensions, 降维
) ^" `9 g: a" `, w7 _# _) `! }+ HRe-expression, 重新表达
3 a( z, }2 d: e* m4 S) R* CReference set, 标准组  J3 f, ~$ L& r) w8 w. X  Y1 v; B
Region of acceptance, 接受域
( T7 G1 L& s* G/ {$ CRegression coefficient, 回归系数
' |9 Z& d' ]& Q! SRegression sum of square, 回归平方和) g4 A; d% ]/ H0 H" p. B( C9 e6 `7 x3 i
Rejection point, 拒绝点
) L3 ~0 \9 J; R4 {  P* e7 q& ZRelative dispersion, 相对离散度/ o; q9 \) S! i
Relative number, 相对数
/ |6 f' L8 \) Z" l$ L! oReliability, 可靠性
! P- }2 k4 c2 @; T2 mReparametrization, 重新设置参数$ E' u) D6 G9 j6 t
Replication, 重复
5 F" ^, V- a: W/ VReport Summaries, 报告摘要, s& l# j+ B4 S* A
Residual sum of square, 剩余平方和0 U1 _4 \# i9 @. |  p+ Q
Resistance, 耐抗性. Y5 f3 r2 z* S! P. [* L& J
Resistant line, 耐抗线' J& n% x7 u! q. X: b+ A
Resistant technique, 耐抗技术$ t* A3 J; A1 f" }' z
R-estimator of location, 位置R估计量& a, }$ d! [% k1 W+ C4 k' z
R-estimator of scale, 尺度R估计量' p8 X" u* @, V1 X1 J
Retrospective study, 回顾性调查9 m& }, ?( P" l' X: g
Ridge trace, 岭迹, n4 _( {1 y' F! J% R* n
Ridit analysis, Ridit分析
# b3 w8 @) J  ~6 c( ]7 hRotation, 旋转
' Z/ J0 t- c5 BRounding, 舍入
/ x8 d$ i$ ?# rRow, 行
! T* n% \" B6 ?' }# u8 y4 dRow effects, 行效应# V& K1 @% p( f0 J8 @. i
Row factor, 行因素
0 o4 h1 |# B) i- ^& b& p+ {# \) eRXC table, RXC表" {3 u3 s. |7 N; U! }( U# g8 I
Sample, 样本
8 e2 x5 @' t2 w4 @1 W- ZSample regression coefficient, 样本回归系数5 K# w' b0 \3 J
Sample size, 样本量
/ M/ i. e  [5 _; d" }0 @8 ?Sample standard deviation, 样本标准差$ T! t# m+ @0 o1 P. u
Sampling error, 抽样误差, Q! h( {6 @0 `1 s  `
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包' k4 {, n3 P: B3 y
Scale, 尺度/量表8 f! U  p0 {7 S" r$ g5 I' B
Scatter diagram, 散点图! e. m. @4 O) k) ]/ m3 s
Schematic plot, 示意图/简图3 [/ K* Q: X7 j6 o: u+ w. [0 N
Score test, 计分检验
. ~- E6 V  D$ f# [2 PScreening, 筛检0 R# p' R0 O$ x2 I. I5 L
SEASON, 季节分析
/ m" Z- _4 g( K, FSecond derivative, 二阶导数8 U$ G& f9 t) |" a, I* o8 Q5 _
Second principal component, 第二主成分- g) ~" |2 i' G# w
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
* B9 R. @4 l1 Q/ x( SSemi-logarithmic graph, 半对数图- ~; M7 `& j: M9 v+ i3 T: w
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
. n( [; h# n7 n$ kSensitivity curve, 敏感度曲线
8 M$ r# b2 s0 SSequential analysis, 贯序分析
. c; A" R7 J  v. ?! u/ c; Q7 ?, gSequential data set, 顺序数据集7 G0 Y9 H" n+ ]+ u
Sequential design, 贯序设计
; }9 Z5 a1 ^( nSequential method, 贯序法& l! N7 x6 e) M7 _! e, t
Sequential test, 贯序检验法
7 x6 B. ~8 f8 w1 cSerial tests, 系列试验
3 l! B4 G9 W) e4 {2 gShort-cut method, 简捷法
2 r" L4 J7 F/ X3 N% E! ]# e* p: }Sigmoid curve, S形曲线
9 k) N8 S5 i: N- `Sign function, 正负号函数# a+ Y8 p. s" I. H! I# f0 G( B
Sign test, 符号检验
' N% s' ?$ K6 Z8 E! zSigned rank, 符号秩- _# r* ~3 L1 q5 F+ D4 @1 G# E5 m
Significance test, 显著性检验
! W2 f1 V5 \4 ?3 {Significant figure, 有效数字
+ v1 m* {( C- MSimple cluster sampling, 简单整群抽样3 l2 V! l, o9 a- E+ w1 K3 K6 N
Simple correlation, 简单相关
' R' G' t* z- c/ K2 i4 ISimple random sampling, 简单随机抽样3 W# q4 d+ c8 E2 x' y9 u4 {0 B
Simple regression, 简单回归/ S% K+ D& Z9 b# u
simple table, 简单表
6 ?5 B* ]8 Y: l! H  @- n& nSine estimator, 正弦估计量1 E( b$ L) p) W" j: ?
Single-valued estimate, 单值估计
& g, Z+ }2 k' {  a& P  O5 RSingular matrix, 奇异矩阵6 |! o; l' s: L$ i/ P
Skewed distribution, 偏斜分布
! |# t5 i$ p# o) oSkewness, 偏度2 G- {6 ^$ z5 u* e+ C$ h
Slash distribution, 斜线分布
4 T0 W  ?5 m: k; O( PSlope, 斜率
0 |! |6 [& v& t5 G* _6 QSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
; ]  \( x( |7 l% _2 p5 }* f' f+ LSource of variation, 变异来源
2 B! u( L( u/ m1 t. r! b1 O5 HSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关; M; p* R* f- O0 [. O
Specific factor, 特殊因子
; I  r5 \% i( m2 D+ WSpecific factor variance, 特殊因子方差
# Q1 V' m! ~+ A! t* jSpectra , 频谱6 P- {$ r6 n' u/ r3 A# ^- j  k
Spherical distribution, 球型正态分布. o/ H; g( [2 U) q% e! j' Q
Spread, 展布
" E) z" A1 ~* L0 |SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
$ l# Q8 X. }# |, @) }( o; Z4 ?Spurious correlation, 假性相关, f3 J) p" o$ {3 R+ D+ |+ v
Square root transformation, 平方根变换# O) m& y/ J0 x7 R: `  ~
Stabilizing variance, 稳定方差- d& P4 Z+ k# t2 Y7 H# ], G
Standard deviation, 标准差8 A3 R. y- I* @0 U" e
Standard error, 标准误
$ ]& m4 u' a7 C) }3 P. |7 {Standard error of difference, 差别的标准误# r' V; C$ c8 `% v) d. `1 a0 x& j0 j
Standard error of estimate, 标准估计误差
9 k; j+ A% ^1 B0 z. JStandard error of rate, 率的标准误( M7 _" f( J* z$ x0 Y3 i
Standard normal distribution, 标准正态分布
8 s/ P+ ~/ n* W- D' S- ]" }Standardization, 标准化
4 G- a4 y; v3 a% o5 ?7 E; \$ UStarting value, 起始值2 z" p& Q9 u7 b- _8 ~
Statistic, 统计量9 c$ ]/ N. d2 x% n  C- m( E
Statistical control, 统计控制
+ K) u" d/ p) W+ {5 x& |8 W2 oStatistical graph, 统计图5 x, J3 `0 V' s2 k/ ]# m
Statistical inference, 统计推断
: s$ {: R) x& k" Q2 a: JStatistical table, 统计表, r8 f! m, N0 T5 U+ D
Steepest descent, 最速下降法: N, A' [5 O! b5 J( v: b
Stem and leaf display, 茎叶图3 U4 n8 J6 a% J5 V
Step factor, 步长因子
; o% s! R9 {& U( r! h  hStepwise regression, 逐步回归' |! ?  J9 H, h2 L3 f
Storage, 存7 ~, F! g6 m8 y2 M: R# G, K
Strata, 层(复数)4 t4 r! y6 u& V) S
Stratified sampling, 分层抽样. }3 T' V' n; y, Q
Stratified sampling, 分层抽样
  t4 n7 m, i) F% vStrength, 强度$ v5 G9 H; ]& g, e9 s# r) S9 `
Stringency, 严密性
9 d- p& X# A. ~3 E$ ~9 x4 XStructural relationship, 结构关系
0 l" Q2 Q2 n: d* H, ~Studentized residual, 学生化残差/t化残差! ~; [( g, p) X% u% j5 F
Sub-class numbers, 次级组含量
) A* r, _7 \6 }8 p- K+ _' _, f$ F  vSubdividing, 分割
* V" t' q2 `( C7 m* }, PSufficient statistic, 充分统计量
1 l% ^9 r2 N8 o8 q4 w8 v  ^% rSum of products, 积和% z8 s% E* q, g" E
Sum of squares, 离差平方和5 }4 I% _2 b# K% |
Sum of squares about regression, 回归平方和
* t8 H1 @1 [( kSum of squares between groups, 组间平方和7 @1 G; s9 B6 O5 w3 Z1 r
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
7 f* u2 `0 Z* ]( O: D  ySure event, 必然事件
0 I+ c9 A- J. ~0 [" I5 b% u! wSurvey, 调查
% t/ F) F% ^1 K& G- tSurvival, 生存分析6 K' L8 J3 H# o- ^( U' x
Survival rate, 生存率
6 ~, V; W1 y) e  _& U! ?Suspended root gram, 悬吊根图' `2 Q# ?% @" z
Symmetry, 对称. l6 ]$ Z# ^6 B1 S7 H# W
Systematic error, 系统误差6 q6 `7 j4 z, g, ^8 h
Systematic sampling, 系统抽样. g* j1 V5 M% q  {
Tags, 标签
( Z) M0 j0 x1 o- b" q* y  L' lTail area, 尾部面积
5 T& E# s0 ^- S3 WTail length, 尾长7 p& |% E. f- _0 p; H
Tail weight, 尾重; o7 I1 f. x; T3 s  I* o' k* n
Tangent line, 切线
: ^# ?3 b, ?  P" XTarget distribution, 目标分布) u# Y6 H2 g7 B. [
Taylor series, 泰勒级数
% g7 q0 K& O# \9 {6 \  vTendency of dispersion, 离散趋势% [# s; C2 E9 u: U4 `  F' R# Q
Testing of hypotheses, 假设检验! U! S- f1 y8 R: d
Theoretical frequency, 理论频数. E& E2 g! x5 q' y
Time series, 时间序列1 C( u& y; o2 e1 Q, l
Tolerance interval, 容忍区间' x) c: G, j/ e" O; w) u
Tolerance lower limit, 容忍下限: U- g+ m: p) j" r- s* X; `% W( @
Tolerance upper limit, 容忍上限
! Y) o! y  `8 \5 V$ b7 e# CTorsion, 扰率: C$ ~& B) D4 ]. t0 k0 y0 B3 o
Total sum of square, 总平方和
0 T0 S) M4 F; ~9 X4 WTotal variation, 总变异  _/ s8 A# H1 u7 q
Transformation, 转换
4 r# U# J$ ?4 U- R# {7 ETreatment, 处理
4 k  X3 |# O& M9 k4 D4 m( [) r% XTrend, 趋势
) `# T7 ^) P6 `: O2 J) N) [Trend of percentage, 百分比趋势
' \$ q/ R- @0 aTrial, 试验: B: v" d2 N2 x9 H
Trial and error method, 试错法
! A1 z6 ~/ p- }" P0 HTuning constant, 细调常数
7 j) f2 y" p+ Z3 A! kTwo sided test, 双向检验# B% N% U. E8 Y8 f+ J# P
Two-stage least squares, 二阶最小平方
- s: Z! h0 G  `7 f! wTwo-stage sampling, 二阶段抽样
+ Q1 G( s0 v9 {0 ~( c2 |2 J  }5 E6 BTwo-tailed test, 双侧检验
# A% o6 T8 Z, H# N" wTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
- a8 N7 k' }6 u$ F/ X5 O% ETwo-way table, 双向表
) h" X3 J0 {9 \6 P/ I5 WType I error, 一类错误/α错误
; a. g+ w1 a) Y4 D# \Type II error, 二类错误/β错误/ x+ v5 }$ q% s+ W! X4 Q
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称+ ^# Y/ T6 @5 N5 i6 m. m( P+ Q9 F+ }
Unbiased estimate, 无偏估计
; j% C' @# }' a& q# P" ^Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
( p! x% [2 t! E$ Y/ d2 l! GUnequal subclass number, 不等次级组含量( c$ p7 r, u& w/ {/ [) t
Ungrouped data, 不分组资料  w- ^! I4 [  t: x) P) R6 g4 R
Uniform coordinate, 均匀坐标
$ E! u6 O, W- }3 xUniform distribution, 均匀分布, ?5 N  U; w( j; E- I+ W6 w
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计9 j, z# X8 q; T  z5 r
Unit, 单元" w9 k9 [- q3 y' [9 c
Unordered categories, 无序分类
# l; f' W* l" g; p3 s$ EUpper limit, 上限/ b- `7 s  h6 C# r% G; O; }
Upward rank, 升秩/ e: N6 }  f. U  o! e6 M9 d
Vague concept, 模糊概念0 N* {. x  n* T& v/ V! `& ?
Validity, 有效性/ r' R/ l+ ^( g3 N
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计1 U6 q8 b8 Y% e+ Z
Variability, 变异性1 e4 z( x( B$ g4 K0 H
Variable, 变量9 ^8 ~. m- L6 q0 `+ i" y& ]
Variance, 方差
+ S* b8 n, L, `) J8 m* b; w9 SVariation, 变异
- k1 u4 A4 B: r9 K+ n2 PVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转& ?+ ^- ?7 A9 T4 r* a  `  ~
Volume of distribution, 容积
& s( f5 T' }$ F* S3 I. B$ c# UW test, W检验5 l1 G& z* P; \& }$ ~9 d- V$ Y
Weibull distribution, 威布尔分布% d  [* M8 Z/ e" ]2 J: {( c0 Q- r
Weight, 权数
. h  {/ A+ ]2 A3 p0 l1 ]Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
) q0 O: F  v; w0 ?Weighted linear regression method, 加权直线回归# j7 A7 ^+ F( P% @8 h" {! H, q0 q
Weighted mean, 加权平均数
2 c- ?8 E3 v" I. H* N+ w0 }Weighted mean square, 加权平均方差
& e; J3 n, |' n: p7 r% r$ s0 LWeighted sum of square, 加权平方和
; y$ N1 U2 J4 C8 yWeighting coefficient, 权重系数* b* p0 |  P) H" _# b( l: K
Weighting method, 加权法
5 J# O+ E5 E+ c% MW-estimation, W估计量
2 m8 R3 _. B  ZW-estimation of location, 位置W估计量& w( b- a2 S- r$ y- w3 O1 j
Width, 宽度9 G( m( i. Q6 |) j
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
2 r6 {  R2 n# j+ V6 nWild point, 野点/狂点: K9 G/ p1 U0 h
Wild value, 野值/狂值: S$ f3 x( L0 R
Winsorized mean, 缩尾均值
% b" C9 `/ j# l* f  uWithdraw, 失访
9 n7 a7 {. W( F! v. \$ dYouden's index, 尤登指数/ C: G( V- B; E. J& Q, W$ R
Z test, Z检验
; p8 l0 k& i6 u/ m* k' I: o% f0 S! rZero correlation, 零相关
( L& n- M3 x- H) o  ^5 XZ-transformation, Z变换

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