|
|
Absolute deviation, 绝对离差
/ f- q5 ^ |- \! K0 E( {Absolute number, 绝对数
6 ^' T% w6 V* f$ u, LAbsolute residuals, 绝对残差
$ ] _% H( o( e$ p3 d, I/ R6 lAcceleration array, 加速度立体阵# X% H8 u' Q. s, ^9 \% w. X/ v
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度( S8 T9 E( y T- s; v+ ^$ n ]
Acceleration normal, 法向加速度7 \3 N% f; K2 M3 L/ W$ o2 ^
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数2 ~4 n- r: K8 R$ @! c) ^, }: B# f7 [
Acceleration tangential, 切向加速度3 l7 n) ~6 |# \4 y; A9 Y
Acceleration vector, 加速度向量* t0 V' e, Q; g1 f/ }' [
Acceptable hypothesis, 可接受假设
! P! F. _+ Q c' R5 Y" j- y. Y' GAccumulation, 累积2 {" l/ ^$ O! g) u+ ~
Accuracy, 准确度. K Z. \! S! X
Actual frequency, 实际频数
( l) s& A) ]5 c% }; UAdaptive estimator, 自适应估计量
# _1 ]' `& n: z6 mAddition, 相加
% v- z' |- H2 C) n9 I2 @3 ?Addition theorem, 加法定理; k2 n1 @5 g, Z9 E' t0 z# R
Additivity, 可加性: V- c" P$ L) [0 U" _. N4 k
Adjusted rate, 调整率
; c: \3 f, t8 eAdjusted value, 校正值$ \: _$ `; O. S9 `' p O6 w5 i4 U
Admissible error, 容许误差 t4 } D+ y; t6 w! e
Aggregation, 聚集性
* [$ A$ l, \ W2 KAlternative hypothesis, 备择假设
" ^* H7 [* _8 s( Z, q( g5 }Among groups, 组间
* @& \: I% e* O5 G! h0 Z! i6 U' eAmounts, 总量
1 b9 f# p M' vAnalysis of correlation, 相关分析) _1 o) w7 T- F7 C/ f( F
Analysis of covariance, 协方差分析
8 P+ t4 F" D0 v" D. l+ `Analysis of regression, 回归分析
, a: s9 g6 A% B; p$ c6 uAnalysis of time series, 时间序列分析
2 o, r5 ^) V' MAnalysis of variance, 方差分析
0 V1 p# W( l8 a! d* k3 V/ {# [) a# GAngular transformation, 角转换
4 m6 F) \+ V& K0 H+ IANOVA （analysis of variance）, 方差分析) R* _2 |9 e7 ]
ANOVA Models, 方差分析模型- ?- j) R( V, `
Arcing, 弧/弧旋) i" J+ L! i4 ^9 L5 o, z7 s
Arcsine transformation, 反正弦变换
% V8 k0 ?$ @9 l5 _3 T6 \4 QArea under the curve, 曲线面积( Z) R) v6 x p1 O3 `4 p R3 w, T
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 % a! x l9 O* ?. I
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 4 } o& K$ Y* s" m- Q& r" ?2 F: g- @
Arithmetic grid paper, 算术格纸
) b3 H5 }# J8 e- m. sArithmetic mean, 算术平均数. L3 U! O! K& s3 E6 `9 d& ^
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
. Z* b# |! z( T) j* \( Y5 NAssessing fit, 拟合的评估
9 Y* ~/ A3 u8 YAssociative laws, 结合律9 \* ~ d4 ^" u! M7 k! c+ R
Asymmetric distribution, 非对称分布) s" {1 P/ R6 h# k
Asymptotic bias, 渐近偏倚/ ~3 }0 K# F2 j. T& i7 K
Asymptotic efficiency, 渐近效率
! ~5 A- t: c" L# r8 @; K1 g$ uAsymptotic variance, 渐近方差
6 y \ t; ^3 |% k' T! L _Attributable risk, 归因危险度
1 ~8 w% Q n1 ^& zAttribute data, 属性资料# j- l s0 T3 p
Attribution, 属性$ d# B$ m3 n, x: y
Autocorrelation, 自相关
2 _* |7 `! Y% c j L/ bAutocorrelation of residuals, 残差的自相关, @- f, H7 f% a$ L6 L
Average, 平均数
& `; x1 h* e" bAverage confidence interval length, 平均置信区间长度) V" R G* T6 w: g5 @5 D3 h
Average growth rate, 平均增长率/ V$ `% H% D6 z) @0 s# E
Bar chart, 条形图/ Q# \+ T/ `% c+ e: v, i
Bar graph, 条形图1 l* N) D1 t+ Z! j$ q
Base period, 基期5 U. B+ K4 B& s/ z
Bayes' theorem , Bayes定理
# |3 F" V7 H: iBell-shaped curve, 钟形曲线 n5 a0 Y4 W* ~
Bernoulli distribution, 伯努力分布
1 ^6 P0 g( G; d) B+ NBest-trim estimator, 最好切尾估计量
6 _ Q$ F9 j# G' J& HBias, 偏性+ }+ Z' C# H& g Z4 o% K$ Z _
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归- @: y' c/ ^& a! s! w9 Y
Binomial distribution, 二项分布* ?% k& Q5 R+ U; M9 C# {" m3 w0 Y
Bisquare, 双平方; {8 g. N4 ~8 ^8 m9 t& E
Bivariate Correlate, 二变量相关
- S$ d K- G3 rBivariate normal distribution, 双变量正态分布9 \% ~5 `" c! b3 v- w0 D
Bivariate normal population, 双变量正态总体5 l% q8 S, W( @1 s) {9 t
Biweight interval, 双权区间
7 o4 y4 P. K8 t; [' U1 |3 pBiweight M-estimator, 双权M估计量: M5 t) [: n0 C8 P5 [! ~+ Y
Block, 区组/配伍组 j5 M. \. j3 P f
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
7 p( P# x* l+ f: sBoxplots, 箱线图/箱尾图( \7 V: X4 r: {0 D! W; ^
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点1 M8 j* u5 J" N
Canonical correlation, 典型相关 M# S- {, b- g+ @; _! z! u! p
Caption, 纵标目
7 H) ~, F% V: h" bCase-control study, 病例对照研究+ n9 o0 H0 A# ?7 s; Q- M" Q/ u U
Categorical variable, 分类变量. G4 b9 F! `7 C: h" x
Catenary, 悬链线
$ w1 I$ \2 w5 o3 `Cauchy distribution, 柯西分布
R1 s% M. b8 X. p( i4 B- v- [6 CCause-and-effect relationship, 因果关系4 }! L L5 i* u, p* V1 [
Cell, 单元1 a& ?1 I0 S! ^! d& p8 }; M
Censoring, 终检
+ h6 R0 u8 H2 ?2 h. v8 _Center of symmetry, 对称中心8 F# g: M+ d. w
Centering and scaling, 中心化和定标# k) k6 N; B! ?7 ?/ A
Central tendency, 集中趋势
" x: Y+ }5 R& @; u; }: }# [Central value, 中心值* b. P- X# I7 y0 N' r3 X
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
! e; S5 J& n& FChance, 机遇9 ` | J, H9 D, k+ Y5 D5 C
Chance error, 随机误差
( }" P% w) F9 v3 t& M' H3 oChance variable, 随机变量
6 s- Q) F G: r7 \: T5 B& oCharacteristic equation, 特征方程3 X, @; \; p# N9 H% A: c9 {7 H6 p
Characteristic root, 特征根
; B" K8 }! C0 m0 R9 j. t j7 O+ b: dCharacteristic vector, 特征向量9 P* l( ^! Q; f8 G% ], ^
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则! e3 g& h8 ~; @9 `
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
5 _0 a) q# k; C( Z4 sChi-square test, 卡方检验/χ2检验& V4 M' G0 \% t6 K' a* y
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
( z- y' Z" P. R' BCircle chart, 圆图 5 E9 z/ r6 A2 t# R* j
Class interval, 组距- t2 S( j3 d. G
Class mid-value, 组中值" n4 C& j6 X. I2 h# K* t$ z7 r
Class upper limit, 组上限4 Y7 j+ E' s- A8 L- [% Z. I; G
Classified variable, 分类变量
* S+ N2 @3 E& mCluster analysis, 聚类分析4 K1 C7 D# c6 I f d9 G& N
Cluster sampling, 整群抽样% b7 n1 K N$ C3 [
Code, 代码* p; @# P3 R/ Q, o9 k) ]$ p& T6 }2 S3 w
Coded data, 编码数据
8 P7 Q8 H4 a G2 F+ q# eCoding, 编码
, s9 ~% L# x1 e9 U- x. w1 M( BCoefficient of contingency, 列联系数' x/ r, s! ^* r
Coefficient of determination, 决定系数3 L/ {) i4 K0 L$ g0 q5 m3 `. T9 a7 Q
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
5 t! A' _) Z9 e6 k4 z# B: n3 ?" {Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
' L; z2 E% l+ X4 ?$ j6 oCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数" a9 j. f8 v. n# V/ s
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
' @+ e: d; @1 o) r0 {Coefficient of regression, 回归系数5 K/ f* m" |1 j, ^
Coefficient of skewness, 偏度系数
8 l* q* c* N( b" Y i1 XCoefficient of variation, 变异系数
9 u8 \# d" Q1 k+ l. D, ZCohort study, 队列研究, b4 ^% Y. a- M& h8 o% c
Column, 列
* N/ V2 D* d) a! }( XColumn effect, 列效应
2 S( u0 E, r2 NColumn factor, 列因素
( a8 S* f, I0 v" p% hCombination pool, 合并& Y w! R3 Y3 `6 s2 ~& u/ _
Combinative table, 组合表
1 ]( L3 _4 y; B. OCommon factor, 共性因子
, h1 @7 q6 @# y, a9 M LCommon regression coefficient, 公共回归系数. _! ^) p& Y5 J
Common value, 共同值
6 j# i# O5 u+ a4 u; U I+ OCommon variance, 公共方差
( d0 C$ W$ u* ]) \& t% yCommon variation, 公共变异
1 L) K+ ?0 Z3 G G3 w3 r$ f& eCommunality variance, 共性方差
5 I, Q+ S8 O3 _* n4 {Comparability, 可比性 _* o: G2 _( |" L
Comparison of bathes, 批比较
# K+ U! Y2 ^+ E6 bComparison value, 比较值
! J0 ^. x+ e# O4 g4 `; _Compartment model, 分部模型2 L2 v, P, `* C a5 @
Compassion, 伸缩0 I& o9 n' x' d5 t; u' S, |/ O) g1 D
Complement of an event, 补事件
- F3 T% E" ~& N+ K/ PComplete association, 完全正相关
$ K$ l+ O, ^" R( y' J) lComplete dissociation, 完全不相关
& d% w- o3 w9 `9 k {Complete statistics, 完备统计量
( S' c! I4 D8 p" l0 NCompletely randomized design, 完全随机化设计' B; x7 C) b/ H1 b! W9 H
Composite event, 联合事件' L& h$ D' x ]1 y) f4 }
Composite events, 复合事件
" A3 I3 v2 P% j; i2 [Concavity, 凹性
6 z5 i9 ~3 I4 ~: J, K& {+ s4 ]4 KConditional expectation, 条件期望
! Y! |8 o4 a# i+ I7 ?+ Y# l! WConditional likelihood, 条件似然( o4 m2 p' c- F! N& _5 ]
Conditional probability, 条件概率% }% r {7 ^- A; j
Conditionally linear, 依条件线性
1 ?7 ?8 p- A1 W# V0 XConfidence interval, 置信区间
$ P2 e0 U- G+ ?, z* t2 r3 V, \Confidence limit, 置信限
9 D+ |$ z) n5 a0 @' D4 z& @Confidence lower limit, 置信下限
! r/ l2 b+ w8 p' |5 z, x- D0 W0 vConfidence upper limit, 置信上限* T! Y- O2 s* f J
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析 l4 L$ U {/ e% T# X+ ]9 g
Confirmatory research, 证实性实验研究
; I7 u J* x& S3 M2 }Confounding factor, 混杂因素
* E2 L7 N' {1 _Conjoint, 联合分析2 H" W x/ a/ o* ~; E) r5 f: x# @ L
Consistency, 相合性
) P; i/ o3 O4 _# W V5 H# L9 bConsistency check, 一致性检验) Y6 f( R- }; |% m% |
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
" Z$ m2 }; K8 |# DConsistent estimate, 相合估计0 h; q+ M r$ K2 H- O3 f
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归2 k7 @) l+ b F& B( |' D* n
Constraint, 约束
' ^) x% s$ O/ w; D6 A5 [Contaminated distribution, 污染分布
1 F0 `7 i( p% j9 D9 L/ KContaminated Gausssian, 污染高斯分布
$ I2 d8 a( p; e& n1 {2 mContaminated normal distribution, 污染正态分布
6 x4 B) t1 Z; c7 p1 F- h9 {- SContamination, 污染+ @: k( s- X0 F% @
Contamination model, 污染模型
; y; g. }* z* u" l# |Contingency table, 列联表) f* @* w8 l: {% b, m- W
Contour, 边界线 E! T, D2 f- i8 A3 r
Contribution rate, 贡献率, R1 @0 e) i& p/ J3 H0 M
Control, 对照
" n' y/ p A# t% bControlled experiments, 对照实验
5 C1 G( P0 ?! l8 [- H k5 BConventional depth, 常规深度
8 E' V( y5 ]. g7 |9 E' Y: ~Convolution, 卷积* t) s' @# ]! a
Corrected factor, 校正因子2 V; c. ?- y6 C) n5 j6 t" m* ~
Corrected mean, 校正均值
0 ^% C# Y1 t* x9 k( F7 W9 XCorrection coefficient, 校正系数0 u: y7 `9 g- x! z- Y6 M
Correctness, 正确性: D- i" W7 }) c/ [, e
Correlation coefficient, 相关系数4 v" h" G% d K) r8 u
Correlation index, 相关指数& X8 H6 K3 W2 e8 Q! U9 s
Correspondence, 对应9 X- a2 D. I7 T5 W
Counting, 计数
. X- N! p1 e5 K5 }; q; MCounts, 计数/频数
6 d. G9 w( L. uCovariance, 协方差
" R+ C; Q) ]- V4 z4 F& ?2 x/ DCovariant, 共变 5 W8 j( W. d# @4 s) ]% k
Cox Regression, Cox回归, Z5 |6 E( H# O6 P8 |
Criteria for fitting, 拟合准则 Q& v( U: T1 ]# c7 s+ Z2 Z
Criteria of least squares, 最小二乘准则& e2 u" \6 J: C& c% O+ p
Critical ratio, 临界比' N8 \" F- {# i8 P# Y
Critical region, 拒绝域/ R' p# u6 k0 h* Z U2 F4 n P
Critical value, 临界值
5 O8 _1 h+ v% n. M, s$ Z9 A( e( o2 eCross-over design, 交叉设计7 j- }" W# j, L% P9 N; b
Cross-section analysis, 横断面分析
0 `+ }5 m2 n I* KCross-section survey, 横断面调查
! k8 b& `+ a* i3 o @7 dCrosstabs , 交叉表
( D1 H U: B, L0 oCross-tabulation table, 复合表
% p0 [( h' Q" {Cube root, 立方根+ @! T) [1 E+ }! M6 u `
Cumulative distribution function, 分布函数
* u3 A4 [: R( u' I. eCumulative probability, 累计概率
6 `% T+ T9 L5 v" y. mCurvature, 曲率/弯曲, E. o; y1 F$ O- q! z( Y8 @
Curvature, 曲率! { L' y1 }6 H* X h6 F0 d8 y
Curve fit , 曲线拟和 : W' e# w, \6 T4 L* t) U) Y. x$ \
Curve fitting, 曲线拟合' q; s& t$ Z4 ^) ?& Q( I
Curvilinear regression, 曲线回归! t" T# x. R. t0 m2 ~! `+ F6 [
Curvilinear relation, 曲线关系
: W( h9 W( D" U6 U! x: l9 jCut-and-try method, 尝试法: L# r7 ?3 r( N4 P2 D+ k/ l% a6 d
Cycle, 周期
: G; a) E4 g4 w' eCyclist, 周期性
2 V" e( k) ^( j g' wD test, D检验
# @. h8 X3 M$ e1 CData acquisition, 资料收集
3 b) T4 E/ ^" r4 fData bank, 数据库
0 Q1 c/ D( q" X' l3 k0 c9 K$ [Data capacity, 数据容量
9 @- Q* W2 }# M9 M" YData deficiencies, 数据缺乏# E; z" Z) i) y; H6 H6 B) E
Data handling, 数据处理2 x S$ _$ W7 X6 K# _ L5 E
Data manipulation, 数据处理
9 k, r* R2 H& z/ UData processing, 数据处理
" \: S3 r' c J0 CData reduction, 数据缩减1 s, `+ e* U' B B& d8 k/ H Z
Data set, 数据集( v( K y N1 K: `: O7 l' e+ t
Data sources, 数据来源
' [. v5 o4 P7 }/ A5 Q0 I. e7 ^+ d: hData transformation, 数据变换( B9 o; h. b A' M9 s' X
Data validity, 数据有效性
. Z& `- D4 l8 L5 A# nData-in, 数据输入
, U2 j# N8 g( W8 d: d, rData-out, 数据输出; J5 r0 }* Z' S2 ?- [
Dead time, 停滞期5 e: }$ Q# y% G3 f i& x
Degree of freedom, 自由度; S5 X! O+ h8 H x
Degree of precision, 精密度& \0 e/ {; [. z5 h
Degree of reliability, 可靠性程度
+ U- {0 S4 o& v" dDegression, 递减4 l/ l. I. [# m& L: K( _
Density function, 密度函数8 U& v) e1 V8 [6 [$ c' {5 c
Density of data points, 数据点的密度
: n" U2 C! J0 IDependent variable, 应变量/依变量/因变量0 t! E4 u7 C1 ^
Dependent variable, 因变量
0 g4 r9 n) T6 V1 P7 V' k9 TDepth, 深度
& e8 E8 \/ a. ]. l6 K/ s7 jDerivative matrix, 导数矩阵
2 b1 Q/ s% o9 `& vDerivative-free methods, 无导数方法 p! [* @! [2 O6 Y
Design, 设计9 N, P# a* Y( ]- V$ S% {+ v* B
Determinacy, 确定性
u% _( @, |3 [2 d! l' y2 ~Determinant, 行列式8 Q0 A, p1 U# O( B1 o; D
Determinant, 决定因素
! b5 _- g- _% @* j0 t. _) V6 {Deviation, 离差
) x& Q7 W1 l5 s) J0 BDeviation from average, 离均差
5 c& j4 ^# `; A4 L4 fDiagnostic plot, 诊断图1 X# y$ a" y9 b
Dichotomous variable, 二分变量( N& o* q$ s0 x1 k% U4 l6 s7 @
Differential equation, 微分方程! H% ?! J3 e+ s6 _2 [: x. f- z
Direct standardization, 直接标准化法
! Q2 _: E' P' T" sDiscrete variable, 离散型变量2 C) Z w3 ~! l" ~+ F }+ B/ t
DISCRIMINANT, 判断 8 [1 }( q0 N4 d9 n, z- N
Discriminant analysis, 判别分析
) w4 s' Z% d$ B+ u3 HDiscriminant coefficient, 判别系数
, d! U2 s& N! M- u, S; D jDiscriminant function, 判别值6 ?9 y7 L) e# ^% ?" T% ^/ P
Dispersion, 散布/分散度
; E0 Q5 M& H/ w$ L: h" lDisproportional, 不成比例的+ |4 i# ~& E3 g) @" J* ~
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
3 i/ K8 g5 r& y1 w8 qDistribution free, 分布无关性/免分布2 U( h9 Y0 p" [2 [- \! z% i) \$ U$ t* o
Distribution shape, 分布形状
% z+ K$ D/ n: y4 `. P) IDistribution-free method, 任意分布法3 q5 V+ G/ k `- O
Distributive laws, 分配律
+ @/ x$ w3 L8 L8 r6 hDisturbance, 随机扰动项1 ?+ K) W, b3 B8 o5 a% T
Dose response curve, 剂量反应曲线, _# J: ?9 A9 t4 r
Double blind method, 双盲法8 m; B# s" t( I: d) _( `+ m1 q0 T
Double blind trial, 双盲试验. E4 k0 r! o1 L8 t h' f
Double exponential distribution, 双指数分布
, {$ R1 P7 J/ y: p& Y6 |6 ODouble logarithmic, 双对数9 Q" C' F( G5 Q
Downward rank, 降秩7 x# W2 W& ^/ a5 A0 k
Dual-space plot, 对偶空间图
/ j1 @. U4 m+ V/ A, {DUD, 无导数方法
- s E# P! @! L) {( g$ U U" zDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
+ y$ V p$ d; ~2 o+ r: X$ J, OEffect, 实验效应
6 k% S& Y" Q2 ]/ z- [# }Eigenvalue, 特征值
% K+ t9 x0 C% D; S$ M% s% DEigenvector, 特征向量( L8 L+ V0 l7 J; j: |* ^
Ellipse, 椭圆
1 u' q4 @% m. GEmpirical distribution, 经验分布
8 Y4 O8 r* f8 \1 `. Z7 w1 w# V: kEmpirical probability, 经验概率单位
) q5 o- J1 `. ZEnumeration data, 计数资料
7 I( s% ~' \9 a8 kEqual sun-class number, 相等次级组含量
9 Z7 Y9 k- d( Q3 REqually likely, 等可能
8 o _1 {% I' I2 _: ZEquivariance, 同变性9 ]& {$ r! J% P) u/ s6 q/ R
Error, 误差/错误
7 z* }! f- P* y* Z2 e6 W' zError of estimate, 估计误差) _( k% B' h7 G* y; Z7 m0 d' Q* Z# \
Error type I, 第一类错误, ^2 J3 s' {! r. m
Error type II, 第二类错误1 y( P5 z$ {& s3 R, V! g
Estimand, 被估量
7 h2 k9 Q: K9 o' dEstimated error mean squares, 估计误差均方
( D% c5 y/ a; L8 m, KEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
- s" N6 e) u# Q9 J* W3 Z6 e4 a( ?Euclidean distance, 欧式距离# s, @" V# M; X- t( Q" H/ b8 h3 S
Event, 事件
: b' p" s8 c3 B" q- L6 oEvent, 事件1 a# d: k9 I! }8 n' e
Exceptional data point, 异常数据点$ M, P) y$ R+ @; D
Expectation plane, 期望平面
1 L3 D6 N( j5 ?' [Expectation surface, 期望曲面
) P/ ] J6 |' nExpected values, 期望值
, \8 I" u8 B' A/ p! H% A+ A/ e; c8 BExperiment, 实验: [8 Z5 R, _, @2 e v% y6 Y2 S
Experimental sampling, 试验抽样
6 l G" M: E2 ]4 \9 oExperimental unit, 试验单位; |7 ^% z& ~2 f
Explanatory variable, 说明变量6 G8 s& X. r b+ `# P
Exploratory data analysis, 探索性数据分析/ g O$ `6 t9 U. r* u" L% B
Explore Summarize, 探索-摘要3 Z# Z p$ r* O( F* ?1 U
Exponential curve, 指数曲线
* u/ z* D v- N6 g5 S" E% pExponential growth, 指数式增长
7 S/ A3 Z2 b" zEXSMOOTH, 指数平滑方法
7 v3 M; u$ F6 rExtended fit, 扩充拟合
4 z4 [! P( \2 _Extra parameter, 附加参数
( t0 Y/ q5 X5 ~' P( x1 GExtrapolation, 外推法, R' B5 U) h0 H3 K
Extreme observation, 末端观测值
3 d) G% M0 p3 h" x& SExtremes, 极端值/极值
3 U- L+ n( b" @" E; Z1 Y6 ~F distribution, F分布* {. w" I3 ^4 d& f) n5 O! ]9 V1 a6 S
F test, F检验
+ p) ]! P F. t: a- V1 nFactor, 因素/因子, W: @& m# Y+ m" A1 N, I
Factor analysis, 因子分析# m: ~& E0 p7 ?# Y
Factor Analysis, 因子分析
0 f7 O6 N0 u# y+ S: ?4 zFactor score, 因子得分
; P4 }/ K! U, Y* T. K. o/ Y( IFactorial, 阶乘# j: n* z% ^/ \8 n: l
Factorial design, 析因试验设计
' l2 I$ P0 l. ~: b8 h/ LFalse negative, 假阴性# |" i/ h( [* \- m) C6 D* d3 }) F
False negative error, 假阴性错误" `, w) F# U& t3 w3 x2 _4 T
Family of distributions, 分布族
$ w8 o: D; T% t: M+ L( m5 d" N. xFamily of estimators, 估计量族: j7 ?2 _0 Q6 t9 M; ?) J+ o: [' {
Fanning, 扇面- a" k' v3 A% c- \7 Y, g- g$ G
Fatality rate, 病死率
: V0 H9 ?- F) y5 `6 j9 nField investigation, 现场调查5 P" p+ Y9 a1 E
Field survey, 现场调查2 t9 }/ T. M/ g9 T. F1 }8 q
Finite population, 有限总体6 E& }5 F! [) n9 m) i) ]# j, Y
Finite-sample, 有限样本) t c$ |: p( L( R
First derivative, 一阶导数
+ {- g1 v* y8 A4 O8 l; Q: o! kFirst principal component, 第一主成分
' f0 S: v* {/ w6 w# h0 XFirst quartile, 第一四分位数' _1 i2 H3 C( W& m
Fisher information, 费雪信息量
; A S9 U+ b- l- X( ~5 b; R8 sFitted value, 拟合值
- A8 k/ {. u/ N# b: ]6 g; d- Y' VFitting a curve, 曲线拟合8 D6 N: z W6 J7 [0 M" q1 o C0 a( N$ X
Fixed base, 定基, Q! p( ?& t" a, [# k
Fluctuation, 随机起伏* S6 b2 W# R9 \; L6 b; f
Forecast, 预测
, [7 z) [2 I7 }6 G" f# hFour fold table, 四格表5 t( {' `* x2 }0 L
Fourth, 四分点) a; p% s0 S0 c( J2 |- F+ O
Fraction blow, 左侧比率# B4 V) m; w7 y
Fractional error, 相对误差
& \* _- A/ W1 y. IFrequency, 频率
7 T# ]; A; U$ k" ]Frequency polygon, 频数多边图
1 C+ u4 i3 d0 U: [) l9 pFrontier point, 界限点
8 q( d! M4 C2 bFunction relationship, 泛函关系) E x. l9 j. H, R. E8 }1 M/ y
Gamma distribution, 伽玛分布
) Z3 k, Y* o0 U2 a" CGauss increment, 高斯增量7 Z9 V8 I& W* B
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
2 L; r1 z2 W/ TGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 O9 V, G/ |7 {General census, 全面普查6 _* e1 U& R8 k( b) t
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 - U& i, c4 B' A1 h6 G
Geometric mean, 几何平均数8 m* j8 V9 Q3 z6 e8 k% C# ?
Gini's mean difference, 基尼均差: c& j9 i& ~0 y
GLM (General liner models), 一般线性模型
+ _3 S4 B: Q" n7 @' ~Goodness of fit, 拟和优度/配合度- B! G- J* a+ T$ r: o
Gradient of determinant, 行列式的梯度
5 O: d1 Q3 W: y$ G. v% fGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
( d9 ?5 ^% b# FGrand mean, 总均值
: H4 P8 f# x! Y) t+ MGross errors, 重大错误3 x' W6 L( U- @
Gross-error sensitivity, 大错敏感度2 x; r+ M, A% j2 M& p
Group averages, 分组平均
) K. I, b! B+ q) x6 CGrouped data, 分组资料" ` u" y [/ q6 p+ D
Guessed mean, 假定平均数
* B4 J! F F, H8 G3 FHalf-life, 半衰期
7 h8 o+ Z M, ]# v! ^Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
6 P1 [% c" j. K$ P& d4 |Happenstance, 偶然事件/ S1 U' i) R1 e( j* G7 A1 J
Harmonic mean, 调和均数
9 M! l6 P+ v- W& `! [. iHazard function, 风险均数; D/ c! L) b* g- [- c6 [* ^
Hazard rate, 风险率
0 n1 p* V1 f: N# N2 u0 OHeading, 标目
' [" q) [! V3 m, WHeavy-tailed distribution, 重尾分布
' c% O' r: |) U: T( _: iHessian array, 海森立体阵
; E+ e. ^0 u2 o8 X4 fHeterogeneity, 不同质$ d f1 c, v' _2 J& P& R+ F
Heterogeneity of variance, 方差不齐 q9 Q2 j, a6 }* w6 ?# l% [
Hierarchical classification, 组内分组
$ W- X+ o m3 l. z0 CHierarchical clustering method, 系统聚类法9 \5 ?9 L& R8 k2 m5 h) z* o( p" z
High-leverage point, 高杠杆率点4 r; Z6 x0 E& l5 v0 q
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
' ?, W$ D0 x; E' W, O$ r. l$ u- H5 h9 jHinge, 折叶点
7 j% T! \3 E1 `6 I4 A. X. u1 m1 ~/ AHistogram, 直方图2 D y% I8 }) d, N3 P( E; f
Historical cohort study, 历史性队列研究
: v+ C! Q. V0 I7 c. i) k) Q+ G! vHoles, 空洞3 R u9 L6 k8 A5 Y& y
HOMALS, 多重响应分析( [* M3 f3 Y( N* }
Homogeneity of variance, 方差齐性" @) c& [# ^% X2 F
Homogeneity test, 齐性检验4 {0 v& i5 x) Z- j( \/ P0 t
Huber M-estimators, 休伯M估计量. @# Z- c( v8 [2 w. ]
Hyperbola, 双曲线7 t& M1 @% x" G( Q' f
Hypothesis testing, 假设检验
2 [6 ?" m; S) ^$ S4 G3 `$ D% IHypothetical universe, 假设总体
: i8 E% U9 ~, q& F2 [" vImpossible event, 不可能事件
8 D: ^; o" X: PIndependence, 独立性
$ T1 V! P3 H) u& ]% H7 vIndependent variable, 自变量
C8 u/ O* e; W! m3 VIndex, 指标/指数; t" b8 }: N2 ~
Indirect standardization, 间接标准化法
8 p9 J% C: W2 e4 w! M. | KIndividual, 个体1 A# m" `" @+ J8 ^
Inference band, 推断带
" N! B) z5 T* t( J: i, ZInfinite population, 无限总体8 V9 Z- z' @# I! ~% y
Infinitely great, 无穷大
' v2 M% s7 D+ lInfinitely small, 无穷小# ~: j! W# }' i S2 R
Influence curve, 影响曲线6 O9 C$ Z- e, p9 L" J* H
Information capacity, 信息容量9 B ?, H/ o; y& V2 o, n8 _
Initial condition, 初始条件9 M6 R( C4 |3 j! o8 \' ?& h
Initial estimate, 初始估计值! m6 p, m6 ^: R5 D, j
Initial level, 最初水平! D, D% A, P2 S/ f% e" W) X
Interaction, 交互作用
5 }/ D, m% q" k1 zInteraction terms, 交互作用项
: w# _! e: E0 A2 E4 `5 F+ aIntercept, 截距0 [/ R, [8 w3 U* z/ h) J
Interpolation, 内插法
& `/ S5 i# q+ {3 l8 a9 gInterquartile range, 四分位距
6 `/ M# C: ?6 l- C* tInterval estimation, 区间估计7 G9 m+ [% n8 a+ {! t; N
Intervals of equal probability, 等概率区间
% i. u! }/ s( U/ p0 k8 Y4 rIntrinsic curvature, 固有曲率
9 v3 F \# ]0 p7 wInvariance, 不变性) H/ W5 u9 E8 I m, _1 e5 K
Inverse matrix, 逆矩阵
6 h- ]8 M$ i0 Z# E+ lInverse probability, 逆概率$ l( H3 l6 y; V
Inverse sine transformation, 反正弦变换
* G1 j: @% @5 w' q( [& E: b# W0 @8 jIteration, 迭代 5 C- ?9 [+ h/ ]- T+ N1 W1 s5 y% a
Jacobian determinant, 雅可比行列式: J% a/ g+ N) R# ]0 `
Joint distribution function, 分布函数
9 l- A/ P5 }/ U2 _Joint probability, 联合概率
( Z4 K4 I, l' N$ ]0 J" pJoint probability distribution, 联合概率分布
% Q/ C, q" |# d/ uK means method, 逐步聚类法" n, P+ ], B$ x! {4 e7 t y
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 - E1 L) q0 _" l
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
) |: D( ^4 |" ZKendall's rank correlation, Kendall等级相关' c, c% Y- x$ Y9 C
Kinetic, 动力学
! g2 [' V% r" NKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
- I1 ^; e! U9 q# `& mKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
! l. ~0 \0 k9 n" E; w9 `- {: X& EKurtosis, 峰度
" S% l; ?7 d! v* |) }6 xLack of fit, 失拟
2 U$ @$ P1 P8 K4 XLadder of powers, 幂阶梯/ e' g' o: F0 }5 {4 T
Lag, 滞后
! _/ D4 d( w( S- z# ]( SLarge sample, 大样本5 V( W% O" i! T* }6 e- |$ j3 K
Large sample test, 大样本检验; ^0 i* K$ D$ D, Y+ X
Latin square, 拉丁方
3 p8 [, g$ e6 j) P/ v# sLatin square design, 拉丁方设计* B9 o) |* C: c0 [
Leakage, 泄漏
! _/ f$ C: U. kLeast favorable configuration, 最不利构形) l( R- c: S1 w7 v, ?, m
Least favorable distribution, 最不利分布4 [, E1 D! H8 g" |/ ]" K/ g
Least significant difference, 最小显著差法
) z# U# G" A4 \* vLeast square method, 最小二乘法& l d) z3 I: h& d1 I
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
. ]7 i$ I5 h6 C$ Y% c1 O: v* E8 ELeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合1 T+ M B: Y X( z$ u; V% c
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线# o% n" y+ Y, l6 O. k
Legend, 图例
8 G7 `# ^5 M. b9 |2 n. O5 VL-estimator, L估计量, ~% W, E! ^0 l" c6 C
L-estimator of location, 位置L估计量
: t2 C* Z, e; o2 o- b9 z1 ML-estimator of scale, 尺度L估计量$ Q% M6 Y( y. x1 V0 k: |
Level, 水平
; N2 S; g1 M9 m; F5 ^" y4 V/ MLife expectance, 预期期望寿命/ p3 G8 {3 v- \& X/ d
Life table, 寿命表4 @- ^ z( S- N# N
Life table method, 生命表法" I# }& i+ T9 r2 ^- D! `
Light-tailed distribution, 轻尾分布
) L, L! @$ Q) a- f3 aLikelihood function, 似然函数
* O0 S8 N; q. {; fLikelihood ratio, 似然比 `/ n4 ^# V9 K: M* ?0 z; X+ ?2 o/ i
line graph, 线图9 X) S3 H" x/ w* z; u
Linear correlation, 直线相关
2 q% s6 G/ E% C( |4 m( a! u" o8 tLinear equation, 线性方程
$ g0 x6 K9 I' K2 _7 pLinear programming, 线性规划
6 e: n" P2 V" V& r+ H3 yLinear regression, 直线回归
2 d; {4 r& m8 ^# a9 ~$ w) ELinear Regression, 线性回归
0 C- v6 v/ |% V' s$ q- q- a# qLinear trend, 线性趋势, j$ g8 M& v7 R! ~( U" {
Loading, 载荷
2 F2 `6 N2 B' dLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
0 u* O8 ?: j0 P9 GLocation equivariance, 位置同变性2 E2 O& ^8 b% p9 m! ~% c' H5 o
Location invariance, 位置不变性8 G8 `1 s5 o' H- B. X4 u
Location scale family, 位置尺度族 M% L/ { R% L% X4 U
Log rank test, 时序检验 $ t+ Q" g* K2 U
Logarithmic curve, 对数曲线
2 Y2 i, y; Q4 Z+ ~; Q. \- A- kLogarithmic normal distribution, 对数正态分布, s2 \, q6 V% c H: j6 y* P
Logarithmic scale, 对数尺度
- f9 D$ l" ]% e1 d3 O( _Logarithmic transformation, 对数变换- j7 n( y3 g; Y# r
Logic check, 逻辑检查6 T h5 y3 U# v. e; ^
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
8 A! s& y' z# DLogit transformation, Logit转换6 \7 c* l% Y% |4 V/ L2 v) r; V
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 4 u6 g# d- F0 q% j; R L6 P6 i0 U
Lognormal distribution, 对数正态分布1 D1 ^ B4 ?. a3 ]& Z% x; ^) a: T& n2 j
Lost function, 损失函数
& t+ g. |4 I9 v5 @9 i: zLow correlation, 低度相关
! g4 s6 P, }$ pLower limit, 下限
( n* S( S6 B/ k/ T4 {& a8 P- A, cLowest-attained variance, 最小可达方差
. D% [- Q+ u8 h+ O$ ?9 b, qLSD, 最小显著差法的简称
0 Q4 J7 r1 }7 N: i @$ zLurking variable, 潜在变量
3 `( T: V7 [8 v& N- wMain effect, 主效应 ^4 ~' T7 C" V5 f" b$ A/ a
Major heading, 主辞标目+ D- p' R$ j; _3 {- x V
Marginal density function, 边缘密度函数/ E8 i2 c6 q2 x% g) S( d/ @+ H( D
Marginal probability, 边缘概率+ A, q( y6 U: j# V
Marginal probability distribution, 边缘概率分布& F6 ~! h; _2 |6 H: H
Matched data, 配对资料
^0 R* ~% B5 a4 a" T8 CMatched distribution, 匹配过分布# n+ q Z' ~+ t( \. {# \ t
Matching of distribution, 分布的匹配- Z6 g2 Y$ d2 n6 M) X, I4 T9 A
Matching of transformation, 变换的匹配
$ [8 j7 l( ?$ Y' |6 gMathematical expectation, 数学期望3 i5 Q$ K5 {, \( N
Mathematical model, 数学模型
$ Z1 k8 x N1 e/ u7 _# g% W0 h- eMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量) ^9 _ u4 z% P+ _; M
Maximum likelihood method, 最大似然法
7 s: s" q2 h( {) q/ R& n& y+ cMean, 均数5 J4 O1 s) g. E+ _: Q
Mean squares between groups, 组间均方
7 @+ i: [( z' G* t* fMean squares within group, 组内均方/ B( V' T6 p7 l8 E) X8 f" K
Means (Compare means), 均值-均值比较
6 l, E2 h1 S+ V' Y) L% @+ L% rMedian, 中位数
7 `- o) ^( m* A3 y; N" Z4 k4 @9 cMedian effective dose, 半数效量, y! S1 V: g: @! h( J
Median lethal dose, 半数致死量
1 i1 H2 a5 |5 E! u$ \Median polish, 中位数平滑
4 B$ R, ~! D2 A- m3 q$ f" A' NMedian test, 中位数检验+ Q$ y5 Q$ y o5 s' s; D4 O
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量& ]% H, H$ ]1 L
Minimum distance estimation, 最小距离估计9 R d0 G2 _1 E; k$ u/ ]
Minimum effective dose, 最小有效量
3 d/ u* D- n1 A RMinimum lethal dose, 最小致死量. {; k' k& l# m8 D
Minimum variance estimator, 最小方差估计量3 I( Y- f5 i4 P* ~/ V3 Q( P
MINITAB, 统计软件包% S7 k/ c. X `4 Y7 a* E K
Minor heading, 宾词标目. |$ M- m3 L1 L
Missing data, 缺失值8 b; a: B( _$ q: _ D m$ F+ M- i
Model specification, 模型的确定
, L F, w' ~0 B! }; NModeling Statistics , 模型统计
Z' }8 y2 m$ D% QModels for outliers, 离群值模型2 p" `/ [+ t, r, [: Y$ B
Modifying the model, 模型的修正
3 q9 D) @" D3 |# x6 _7 PModulus of continuity, 连续性模
" U/ I% j6 Q( T8 v% R9 E* w+ a# }$ Q; EMorbidity, 发病率
. c* Y. p( y+ Y0 V+ S7 rMost favorable configuration, 最有利构形5 P$ I. ^" S# i7 Q
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
* J5 G2 v+ g* W9 \; kMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
g$ f: J) _$ |. r# |Multiple comparison, 多重比较
. ], A: x* i/ z# x8 A5 sMultiple correlation , 复相关
; H& r0 i, k! l/ m3 `2 z) f* cMultiple covariance, 多元协方差4 M8 S. s0 s5 [' T( ]5 ?, m
Multiple linear regression, 多元线性回归
0 p; F. {% v' o1 X7 H3 YMultiple response , 多重选项3 Q( c: E" Q* h* X# V- v( W
Multiple solutions, 多解7 }! K* I- I* |7 h' P" N: B
Multiplication theorem, 乘法定理0 o% x6 g( V# r- s1 d; d
Multiresponse, 多元响应
Q5 H. Z& n; x! U; k4 h7 z# EMulti-stage sampling, 多阶段抽样7 I& {3 B% f0 l0 m3 m3 T0 S
Multivariate T distribution, 多元T分布( l' u1 h8 N3 c- @1 L
Mutual exclusive, 互不相容) X6 [7 v/ Q3 x* k
Mutual independence, 互相独立
& e# P) {) S2 R# F) P- y; [Natural boundary, 自然边界
$ w# k! W# Q; x6 S2 ~, L9 E2 }Natural dead, 自然死亡. g6 S0 |- T9 m2 i
Natural zero, 自然零- d4 V# u6 N8 p9 M( d% K, X6 G
Negative correlation, 负相关7 U5 h. C5 t9 {" U- q3 i
Negative linear correlation, 负线性相关2 X9 S+ W6 k) H& p1 b/ M1 H
Negatively skewed, 负偏
3 y x! I+ z- [+ P' O% pNewman-Keuls method, q检验
2 r6 `1 k0 C" Y0 ]9 M' f' mNK method, q检验7 |7 v; X5 {- I6 @# N* {0 ~
No statistical significance, 无统计意义# f0 W, J* A k/ @% H" N
Nominal variable, 名义变量2 o0 x6 D( u+ y' w
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性! o2 a/ s, B7 L; Z
Nonlinear regression, 非线性相关
) d: g* k: a) b' c1 ^! GNonparametric statistics, 非参数统计
5 R1 V$ [& [% N2 V; Z5 `& m( q3 f- JNonparametric test, 非参数检验
: W" M% R6 ^+ ~9 h" O0 SNonparametric tests, 非参数检验$ c$ H! P+ r7 B4 |1 L
Normal deviate, 正态离差6 L/ f, [" J* n% O- }: P1 {
Normal distribution, 正态分布
& P6 Z( Z, Z' L: Y4 l* ~* |4 mNormal equation, 正规方程组' ~7 i+ C$ X% ^! x9 c3 g1 T _% `
Normal ranges, 正常范围
% v! _- B% c9 u* c( [Normal value, 正常值, J2 E6 G3 Y% } w1 j
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
2 ]" ` l* r3 zNull hypothesis, 无效假设 9 n5 b4 h _/ T, X3 U( u* Z$ F
Numerical variable, 数值变量& r6 P3 x* A! N; r! b
Objective function, 目标函数
. X4 O" ^9 f* Q; t {5 _! \Observation unit, 观察单位
- v* `. ?6 N5 KObserved value, 观察值. H+ c' u G! ^: H
One sided test, 单侧检验
: o% [. X6 d) p5 o, ?! J6 NOne-way analysis of variance, 单因素方差分析7 U9 C' Y" x; s, t
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
# ~2 t9 z/ ~, y: a. u; Q9 OOpen sequential trial, 开放型序贯设计
. s% B; K" p3 ~: E: ?Optrim, 优切尾+ [& f2 u! r, a/ ?3 B4 A/ |! ]
Optrim efficiency, 优切尾效率
& _9 h/ ^6 i1 y( e: g E$ mOrder statistics, 顺序统计量+ r9 t* P; u( v2 z" O: l1 z
Ordered categories, 有序分类
% |# F' \$ A7 O6 t( ]3 iOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
# V; j; h3 C4 L" s% gOrdinal variable, 有序变量7 N6 m+ Q7 n( @1 J# a; m5 L0 q
Orthogonal basis, 正交基! i: Y' M% n) d4 P" H
Orthogonal design, 正交试验设计( I6 f) i y6 t# D
Orthogonality conditions, 正交条件
. i2 c8 W+ g$ xORTHOPLAN, 正交设计
* }; ~% P9 Z. ^6 z, `* x$ oOutlier cutoffs, 离群值截断点
1 ?9 \( O$ {. ?1 C! n( d, Q2 h+ f% nOutliers, 极端值
% s8 a8 U2 h g* D, {/ o( b. p5 UOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 5 c/ r. d- S m% n5 D! l' G
Overshoot, 迭代过度
- N( Z" u7 [1 _% c. G) ]4 rPaired design, 配对设计
; F' T* @7 }4 z5 [' w, ^! N9 qPaired sample, 配对样本) U, h8 g# `( A0 U6 e8 S1 }
Pairwise slopes, 成对斜率
- W+ y. j. ?1 W6 _Parabola, 抛物线
0 W- @0 u* ~7 p% [0 ^Parallel tests, 平行试验
0 j, l" e" o5 DParameter, 参数
. N. o" H7 i0 R9 I' e' F! jParametric statistics, 参数统计; S( p$ w2 I' R2 a7 v1 v+ g
Parametric test, 参数检验+ D/ ], m& F4 W- M, e) E* ?: N
Partial correlation, 偏相关7 n- q& c3 ^ N# [- ]& g
Partial regression, 偏回归) X, p- K& C* f2 u2 _
Partial sorting, 偏排序
, t8 ^/ C) ^8 k6 t& g1 ]Partials residuals, 偏残差
1 a5 O9 l6 a+ U1 Z% SPattern, 模式' b$ O3 R2 i& |+ q' ~' C' F
Pearson curves, 皮尔逊曲线+ ^4 F; I, I! Z9 K5 g
Peeling, 退层
7 T, T. D7 Q9 a4 ~& G2 e3 BPercent bar graph, 百分条形图
/ T3 Y* H0 v! Y" V6 A7 y; RPercentage, 百分比
4 A( v7 C4 u! s0 ^Percentile, 百分位数& q1 v$ e. j* G" H( H/ E
Percentile curves, 百分位曲线
9 d; G# V1 T, y; m. p' J6 w6 q) vPeriodicity, 周期性( N$ w8 i: |( w* j5 p- Q
Permutation, 排列5 T, U: d- k& f! }' F1 _8 j _
P-estimator, P估计量
}2 j, ]) f3 s3 i" X. F& YPie graph, 饼图
) L* }9 U' F6 @ fPitman estimator, 皮特曼估计量- l5 ~& y8 O0 x, G0 i
Pivot, 枢轴量
8 V/ n& b, ]* l: E, ?1 R% RPlanar, 平坦& k; _ {) r, u% T, k) ^' d
Planar assumption, 平面的假设
" ~7 h0 Z. N' M0 XPLANCARDS, 生成试验的计划卡
9 z! `/ w. M# N! G/ Z( g4 BPoint estimation, 点估计; \/ L; d7 \* H& e4 p( D" ~
Poisson distribution, 泊松分布
4 A+ E N: p7 M' g+ [Polishing, 平滑
% e g( V+ G* H J v* E$ [Polled standard deviation, 合并标准差4 ] e X* D o
Polled variance, 合并方差
6 M3 J9 v$ V9 ^6 O; ~Polygon, 多边图
$ B% d) k0 E7 I6 z7 n' N4 wPolynomial, 多项式
# z0 ~; r# L4 b6 a, OPolynomial curve, 多项式曲线
9 ~( y9 t0 }* m; f9 s7 aPopulation, 总体
0 \* ~) p# x: UPopulation attributable risk, 人群归因危险度6 _/ y X0 v6 i0 m
Positive correlation, 正相关
* n4 H% i8 w% o8 L8 bPositively skewed, 正偏& h7 O/ K) @; z+ E# H0 j. x! S" |
Posterior distribution, 后验分布
9 h8 @; b7 J7 Q) T' q3 B4 JPower of a test, 检验效能3 ~5 Y+ d- B! i w
Precision, 精密度: r6 W" ]; T1 k# u5 j4 x
Predicted value, 预测值, x1 t' W1 t) ~9 o+ I- q, Q
Preliminary analysis, 预备性分析
# a ]0 U+ p2 l6 [3 [Principal component analysis, 主成分分析
& N+ k5 h: j. W/ _1 |4 RPrior distribution, 先验分布
2 K' D; d p2 h, @9 kPrior probability, 先验概率/ q: }1 T5 Z! V+ k( o9 V, V
Probabilistic model, 概率模型
# K) H8 f' `4 `9 L+ Cprobability, 概率) X0 f5 _# L2 G* [: }) ?, s6 k
Probability density, 概率密度6 O$ X7 P0 `! ?' q4 [
Product moment, 乘积矩/协方差 j* ^0 `/ V+ E! W* d9 j" c
Profile trace, 截面迹图
. Z8 f* B$ G/ S. fProportion, 比/构成比
$ t7 t8 k. {/ rProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
" Z) X5 b+ s( T8 ]Proportionate, 成比例
( }4 n% ]% e$ S1 J4 H2 vProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量. V1 l3 x- J; o H4 @# G5 ]
Prospective study, 前瞻性调查
. p5 d( u. w0 V; ?9 [1 ]3 cProximities, 亲近性
3 U- z9 K' V& f k5 L# SPseudo F test, 近似F检验- i" |- r* B" q9 I! Q0 E% U
Pseudo model, 近似模型* [0 x- k5 |- t v) ^: X
Pseudosigma, 伪标准差1 M0 T- d9 R. x+ E
Purposive sampling, 有目的抽样1 A1 j$ T0 d7 f; K r
QR decomposition, QR分解
$ l0 y5 d+ ^( x/ dQuadratic approximation, 二次近似
& P7 A9 \% D; X( \, z+ @5 EQualitative classification, 属性分类0 ]1 [5 I2 R# r; y" y/ L7 a
Qualitative method, 定性方法, a" b6 z: }" z0 Q
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图7 [# o! b' c) D
Quantitative analysis, 定量分析5 ^& x( Y1 }) p& s' D% ]7 y
Quartile, 四分位数! W$ \& I3 z: u! r* p1 \
Quick Cluster, 快速聚类/ d: e( D6 z( A6 ~
Radix sort, 基数排序
0 T/ l* R. K# q. x) LRandom allocation, 随机化分组3 A6 p9 Z/ L0 A9 f! l
Random blocks design, 随机区组设计
% k; `( q: U2 V8 M% e6 x; ZRandom event, 随机事件* f7 D* p9 }4 Z( l3 Q
Randomization, 随机化
O8 b0 ?( N( y# rRange, 极差/全距
- C$ h; o: S7 N& q, t( YRank correlation, 等级相关
* f; ~0 T6 v2 M1 eRank sum test, 秩和检验
5 G2 t# Z1 s, \# m- \0 K7 x% F& E. ], mRank test, 秩检验
6 X- ]0 L, @3 B' X/ PRanked data, 等级资料% d: i" a5 {& |. W+ f$ {& e
Rate, 比率6 B! ^- e6 F' e/ c4 E
Ratio, 比例
' w) z; P6 x: z* b$ T) PRaw data, 原始资料
/ j1 D ^3 N/ a! ^7 t: g1 O# MRaw residual, 原始残差
% N4 u) v* d& [. l# qRayleigh's test, 雷氏检验
! Z+ O- s5 C+ f5 Y# e7 c! sRayleigh's Z, 雷氏Z值
5 h) l2 }$ w* J) ]7 a) |# G$ C+ g% PReciprocal, 倒数: U2 N( g0 P8 @$ u7 W. D. a1 F4 {
Reciprocal transformation, 倒数变换: s& `. n9 q n, e0 W
Recording, 记录
* |& U& r- {' M: \6 y/ LRedescending estimators, 回降估计量2 ?! P6 N6 S2 H5 Q, g. B$ K
Reducing dimensions, 降维
: V8 ~: H( g1 s, \* _Re-expression, 重新表达
# K; r. }% y: q: ] n/ ^3 ~# QReference set, 标准组
3 ]. v3 {5 Q- ?! p. h! wRegion of acceptance, 接受域+ T! w' }4 t5 j5 J: V
Regression coefficient, 回归系数( [, j$ t$ R8 a
Regression sum of square, 回归平方和- ]0 L# |, S2 y
Rejection point, 拒绝点
& Q M6 r- I4 U o6 V. ?5 IRelative dispersion, 相对离散度
1 \- E) o: ?$ nRelative number, 相对数
/ n1 ^7 h& A* Q0 e, Z3 iReliability, 可靠性
5 v+ F4 O* f) H1 CReparametrization, 重新设置参数
" ?' o: L) n8 | h1 }Replication, 重复
3 T' _. J. |* B! MReport Summaries, 报告摘要0 Z3 g' e4 b# h7 g. V7 Z4 K O
Residual sum of square, 剩余平方和! y9 S4 e- C5 M: k
Resistance, 耐抗性 m k9 v+ l5 T/ `2 ~6 c" g S
Resistant line, 耐抗线
( a& R7 x4 q0 u1 Z4 i$ ZResistant technique, 耐抗技术- l$ m- g% Y8 [: s3 V6 ]
R-estimator of location, 位置R估计量2 D* A' r6 E) [& L
R-estimator of scale, 尺度R估计量
+ J" }1 |4 \$ j1 L7 C1 D/ {Retrospective study, 回顾性调查' J5 H0 A/ @" G& ]5 Y4 _5 Q
Ridge trace, 岭迹$ g3 x1 C, P. _- G/ _' v9 \4 P
Ridit analysis, Ridit分析( U; `! J, v3 ~+ V
Rotation, 旋转5 q) O8 q& s* y: ?' D% c
Rounding, 舍入
3 I+ X. C$ V0 y( BRow, 行
( w% ?$ I* X2 pRow effects, 行效应8 y& J3 |! v% b, t8 G! Q7 c# F
Row factor, 行因素
( `$ x& L+ D8 w/ T; e* y: VRXC table, RXC表
) o! C3 S/ O( T. W, g, A7 T- @Sample, 样本
2 J5 h9 h; X( K4 ` fSample regression coefficient, 样本回归系数
& Q" C" ~7 i1 D* _: q0 I/ ISample size, 样本量
8 H& y- R: v" N; e7 lSample standard deviation, 样本标准差
& S. e6 c& |7 H" p2 ]6 J- YSampling error, 抽样误差- H- R! n0 F3 ? @, B ~
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
: M* c: A8 L9 N2 O: hScale, 尺度/量表5 n' v6 b9 y7 y: M& S
Scatter diagram, 散点图
# R: z. m' B% y q9 WSchematic plot, 示意图/简图& ?1 j }& p$ V7 L- S8 o
Score test, 计分检验
* b* E& ~6 P+ A5 u$ I2 a6 j6 @Screening, 筛检; g" m7 x' U1 M1 ^6 W7 m) g7 L
SEASON, 季节分析
/ P' u# l( d" X9 U, BSecond derivative, 二阶导数1 U& e/ s7 L- y- f/ d' Q' Z) Q
Second principal component, 第二主成分* {' j0 m6 H: t+ x- I: }$ l
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 " i+ |: q. F y9 S6 O$ j
Semi-logarithmic graph, 半对数图
( _2 l; `$ l2 H8 K; ]% R& ESemi-logarithmic paper, 半对数格纸
' D- w2 Y% @; C5 ISensitivity curve, 敏感度曲线0 e6 a, D) T |+ O
Sequential analysis, 贯序分析
6 P. B/ S% n- J3 b- xSequential data set, 顺序数据集# N3 W3 }7 e! @7 d. s l x
Sequential design, 贯序设计
! l, F7 {# y, T, S7 H# H5 zSequential method, 贯序法2 P+ z( _! e5 y0 F/ F, ^" W2 M ]
Sequential test, 贯序检验法3 h" b3 X0 i, N9 o1 M- l. N: p
Serial tests, 系列试验( M$ p/ b' @. J5 d) e! A
Short-cut method, 简捷法
- W) t9 d0 V2 u+ A& JSigmoid curve, S形曲线: ^" T1 ^$ _! ]. f% o8 }/ T7 [
Sign function, 正负号函数
- z' s9 l5 `* s; V9 r4 dSign test, 符号检验0 f! p, Y# f, L( F
Signed rank, 符号秩8 N8 x( H# s. P @2 H9 i# J/ r
Significance test, 显著性检验1 e1 H4 f/ E" W. K
Significant figure, 有效数字4 }2 A8 E- i! \$ x% _1 A3 W
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
6 h/ |+ F# ^5 p- {# y' zSimple correlation, 简单相关
8 t" S# S% t$ t4 Y( ?* I" USimple random sampling, 简单随机抽样
0 \' q8 i* O1 E/ o$ K- I# VSimple regression, 简单回归7 H; T' x' a9 L5 Z7 h3 q) W: q- N
simple table, 简单表0 u8 d: }- Y5 ]
Sine estimator, 正弦估计量
! |! P$ N9 V7 I( zSingle-valued estimate, 单值估计
( S7 I( i" y# D5 A% oSingular matrix, 奇异矩阵, {+ e3 }" ~" f1 r! \
Skewed distribution, 偏斜分布4 e' l7 h7 n% h7 R$ r, R
Skewness, 偏度; k4 i: ^- H& }9 m
Slash distribution, 斜线分布; J& K1 E' k1 O# P6 k6 B6 ~, L
Slope, 斜率
, T4 e: i" J c! rSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
; O& Z1 ?& |- {- ISource of variation, 变异来源
( q; Q9 Y3 @# e$ j& p4 @9 C0 y% bSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
4 [! m4 z/ K: ]- d; g9 LSpecific factor, 特殊因子
/ b7 h9 T+ f* {. O# Y) g, ^, e- ASpecific factor variance, 特殊因子方差
" ?% H) U/ L% v9 O, @+ OSpectra , 频谱% j, r0 U2 s2 N9 t, M, i; ]
Spherical distribution, 球型正态分布$ C8 X, ^4 Q2 x4 o# q
Spread, 展布7 L" u& o( h# E$ ]+ @' q7 N
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包2 U. d. \9 p2 A2 K+ d, a
Spurious correlation, 假性相关
9 Z S4 g ^% c$ \8 w8 j$ sSquare root transformation, 平方根变换
9 J4 K1 \7 l4 Q+ h, _# @( y3 _Stabilizing variance, 稳定方差
; Q2 h, C# \* K# y" K( L0 ?, mStandard deviation, 标准差
; t# i" C$ {, \5 z& m/ OStandard error, 标准误$ `- b# N3 u. `4 `" L; j
Standard error of difference, 差别的标准误
4 e' L! Q, C& ~/ M) v# s$ jStandard error of estimate, 标准估计误差
; ]4 [6 E. v/ R! y4 U+ k( UStandard error of rate, 率的标准误6 ~* H6 S# u4 [# }% v' q
Standard normal distribution, 标准正态分布" G& p6 ] N9 g( E- v) p3 H
Standardization, 标准化4 d; R3 I* `+ x$ v/ G8 l C% E8 Q
Starting value, 起始值
" {) M( b7 S7 X6 i% x- ?Statistic, 统计量
9 s: @1 F& l7 T: `3 }2 ?$ ^. iStatistical control, 统计控制
9 a% O% O* E8 H+ z" y- k( k) uStatistical graph, 统计图
) z$ O* [% j$ T' jStatistical inference, 统计推断" Y$ Y/ y, I- v
Statistical table, 统计表; V, @& V N2 }# Z. r& a
Steepest descent, 最速下降法
+ j+ T: m/ Z3 D& v' Q0 WStem and leaf display, 茎叶图( D; A0 t7 R+ j# j' w
Step factor, 步长因子; `& r5 F; k; p6 ~5 J
Stepwise regression, 逐步回归3 ?4 l& x5 D) }% _# ]4 M* \, o
Storage, 存
, ~# r# G3 V, Y0 c/ V: rStrata, 层（复数）& p4 }. a, T2 e* N3 a F
Stratified sampling, 分层抽样8 a$ ]" p8 V+ k& ]# x
Stratified sampling, 分层抽样" c' ]# i/ R- K
Strength, 强度" K1 h' b( c7 O/ ~2 q6 u7 I
Stringency, 严密性
* [" G- C5 m. ~5 S* e" ^( sStructural relationship, 结构关系/ S( R6 |: K" {8 b7 n
Studentized residual, 学生化残差/t化残差 N7 L- \3 `6 W o% {3 f( m5 z
Sub-class numbers, 次级组含量
! r1 r' e2 u3 U( H6 c/ m" GSubdividing, 分割' m0 Q9 ^( A" p% S5 O4 D% n
Sufficient statistic, 充分统计量
- N3 h# O4 k; R, \Sum of products, 积和- K3 x% j; x9 i% P$ ]
Sum of squares, 离差平方和
& I; L( ~9 x- |" k3 V1 h+ G+ b: eSum of squares about regression, 回归平方和% z0 B; J M5 M
Sum of squares between groups, 组间平方和
6 V% [6 A* F0 Y9 xSum of squares of partial regression, 偏回归平方和5 ]) K$ m6 R! A5 f: G& b2 w$ i9 q {
Sure event, 必然事件
. I' p. v( p" ~7 }! j( CSurvey, 调查
/ ?7 r8 b7 E- j; U u. m" @Survival, 生存分析
! _$ {1 W D! xSurvival rate, 生存率
0 T o) Z& E+ j2 }2 L) A( z2 uSuspended root gram, 悬吊根图
& ?3 U1 E9 n5 B5 aSymmetry, 对称* C( @+ p6 h) s& ]' |
Systematic error, 系统误差
; I @5 ?9 g" ?& s3 @Systematic sampling, 系统抽样& {4 ?9 \9 v1 [9 G+ f' O8 H
Tags, 标签
& T$ Q1 t7 U* E% Y* E8 TTail area, 尾部面积
* A: O5 K; H- }2 W0 zTail length, 尾长
! y, p. T+ K: ?) d3 BTail weight, 尾重
& X9 J- w8 {4 F+ ]0 eTangent line, 切线5 ~. V; @# R/ ^ R
Target distribution, 目标分布
- j7 F( q# R6 i8 m- @4 GTaylor series, 泰勒级数5 s! [# b" D- U3 J' V& P3 c
Tendency of dispersion, 离散趋势
7 T8 d8 D+ n( A; \2 X* [5 e/ N; A7 TTesting of hypotheses, 假设检验/ @8 q1 j/ q( V6 N: U- p, P3 X
Theoretical frequency, 理论频数
1 x1 V3 {3 f4 ~+ W, N4 I2 jTime series, 时间序列2 l$ z5 T5 u/ ?4 ^' e% o
Tolerance interval, 容忍区间
2 D8 F- J2 T+ N8 | W4 A* ATolerance lower limit, 容忍下限, y" Z1 ?. g$ ?
Tolerance upper limit, 容忍上限" h' _* Q. B0 a, D/ m) q6 [
Torsion, 扰率
# f1 I( B5 ?( t/ g) }, @/ w6 e% sTotal sum of square, 总平方和
2 u$ u. A3 Y! _+ cTotal variation, 总变异
. @/ e+ _$ n, B3 q. P6 \4 o9 mTransformation, 转换- i1 z) A, n4 G; _- S! r
Treatment, 处理8 w) o3 b: D% H/ ?* y# s
Trend, 趋势
* R8 |( {$ x. d* S1 o7 xTrend of percentage, 百分比趋势4 [+ c6 t, ~7 j+ l( F1 [9 y
Trial, 试验
7 V' S' p6 W( yTrial and error method, 试错法. ^4 V8 g" e( q0 i
Tuning constant, 细调常数
) O: e9 o9 J. K! G# T) lTwo sided test, 双向检验8 |/ {3 W6 J2 M" I" U" k
Two-stage least squares, 二阶最小平方
7 O- A6 M8 r9 @Two-stage sampling, 二阶段抽样
7 k( w* M& Q3 h1 |( @% z4 pTwo-tailed test, 双侧检验7 k' O# b$ R& v. S0 j! d' e# j. V
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析: [$ G9 M, A5 [% W% Z& k
Two-way table, 双向表
3 \) W# }: Q) a! N! [# DType I error, 一类错误/α错误0 g3 X# f# D, |
Type II error, 二类错误/β错误( w' }. b/ F5 Y9 T/ [* g P* y1 U% v
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称# V/ F/ _4 Q/ t; w
Unbiased estimate, 无偏估计: h2 L C" i9 _, f( H4 x' ?
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归! w V9 I4 i A
Unequal subclass number, 不等次级组含量8 B+ y7 _0 a4 Y0 Z' E2 S% z# D; X
Ungrouped data, 不分组资料
: |& Z& t* z' G4 h9 Q( o4 _Uniform coordinate, 均匀坐标) a% S& N7 Y, v7 U2 U7 F
Uniform distribution, 均匀分布$ k+ l' H' ^$ Y. K# l, Z
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计' K# M" V* ^+ T; X7 e1 [2 f
Unit, 单元
. T2 g6 w+ y% K1 O& V4 [Unordered categories, 无序分类0 x7 x1 V1 o4 h0 {. Q
Upper limit, 上限
k u* Q, B$ R: E! b% S5 lUpward rank, 升秩
; e6 r, r9 }% l9 lVague concept, 模糊概念, u( U/ m/ y- v
Validity, 有效性$ r2 r; Z7 G$ I9 G# Y$ X; j
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
- C6 @3 j0 a5 Z7 w: d& X# P: I# lVariability, 变异性, E) h" E8 H$ L. t0 F, H
Variable, 变量# ~$ V3 B0 I3 a& z7 ]' D$ J0 y
Variance, 方差' G0 g+ |* j, S, \1 x1 p( U9 x. P
Variation, 变异
; {2 c7 ^% a" w7 tVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
4 J# A2 F# {' f7 s1 m4 [Volume of distribution, 容积
% J6 I9 P6 H1 y- G/ e iW test, W检验$ I# S2 t M/ { s+ P
Weibull distribution, 威布尔分布
: w' i" R/ p# a! p# \ iWeight, 权数
- x/ a1 h6 w0 s' f8 r/ D3 qWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
# h$ H1 B' n& A. _Weighted linear regression method, 加权直线回归: u& y0 p7 Z6 @
Weighted mean, 加权平均数* W* h- @/ C& L. S- ]
Weighted mean square, 加权平均方差/ q* \) {6 h$ r! i' D6 n* X
Weighted sum of square, 加权平方和
! a8 y- I- u- X7 ^, p+ ^Weighting coefficient, 权重系数! o& [. O- {& ^3 q
Weighting method, 加权法
4 n. e( I7 o8 S2 ]' U" |) Y1 aW-estimation, W估计量
" V2 m) G6 D, p! W+ J3 f! vW-estimation of location, 位置W估计量
& t" B! a$ u6 V" FWidth, 宽度
# \- X- P" c8 H. h) E! F! o/ ~3 lWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验; ]+ w! F& i5 [: Y9 O
Wild point, 野点/狂点
% n' w0 l3 N c0 \Wild value, 野值/狂值5 x. x, g5 J+ U, f
Winsorized mean, 缩尾均值4 ]) E6 Q; t3 ]9 M$ W0 Y2 N
Withdraw, 失访 0 T$ t" w( Z' d2 h* _) ]3 {/ B
Youden's index, 尤登指数
6 B" Y M5 m9 f7 k+ `+ A& ZZ test, Z检验" \& w% [$ Y/ [+ a
Zero correlation, 零相关
7 K" z! U( s6 s7 u8 iZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
