|
|
Absolute deviation, 绝对离差
# K) S) B" E2 J9 K2 sAbsolute number, 绝对数* t( A! L/ z4 x9 t4 b+ h' P- `
Absolute residuals, 绝对残差0 T- ]2 T! H \$ R9 `- n
Acceleration array, 加速度立体阵* B+ L, M2 T( _3 d! I l, E4 G
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度' N- P; P* U* [& `5 M1 Z2 [- _
Acceleration normal, 法向加速度
7 T L) O9 L+ GAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
. s8 N, F$ c5 z1 D5 g" r/ kAcceleration tangential, 切向加速度) L( ^* g8 Q+ a a2 T# B
Acceleration vector, 加速度向量2 c6 Q& a, D' x0 Z* ]
Acceptable hypothesis, 可接受假设
; Y3 z# f; e2 ^, RAccumulation, 累积
! ^/ a7 i" R% `( w- Y& EAccuracy, 准确度; o0 r2 B3 k% Z3 t- E' K; {
Actual frequency, 实际频数
) A% j. ?9 W$ U4 ]0 ~. e+ h+ R8 DAdaptive estimator, 自适应估计量
7 E# e( f) e! _! t) m; x& AAddition, 相加
, @% p- ^ ?3 C& lAddition theorem, 加法定理
. k W* l; q; N2 ~- Q! jAdditivity, 可加性( n$ C6 o) K5 {$ H, P. V
Adjusted rate, 调整率5 ? {$ x* Z6 I' l0 v4 u: d
Adjusted value, 校正值
' g2 K$ l5 A1 pAdmissible error, 容许误差
2 n2 G* b$ j' w& ZAggregation, 聚集性
7 f: [; K: B: `, Y bAlternative hypothesis, 备择假设
3 x5 i# ^6 Z3 v$ `% o4 \! IAmong groups, 组间
( z; w2 d9 Y2 `( ^Amounts, 总量
1 B/ c( p" h* S! h# B0 vAnalysis of correlation, 相关分析
% g- s. b* r4 Q2 @0 l3 [: lAnalysis of covariance, 协方差分析8 J J9 m! @) S% q I! ^4 U- J
Analysis of regression, 回归分析* D3 a. ?" o; i7 f
Analysis of time series, 时间序列分析
9 D( c7 [+ t+ f0 Z+ yAnalysis of variance, 方差分析 |: Q. n0 m- z
Angular transformation, 角转换& d3 i+ N \" q8 A3 O1 H. |* I
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
3 A$ |7 E' g' y6 n& ?7 s' h9 wANOVA Models, 方差分析模型- n2 _* I' i1 e7 P& x
Arcing, 弧/弧旋7 X8 J4 h0 \9 L# }# ^7 O
Arcsine transformation, 反正弦变换
- W6 Y) q2 |. s0 I2 S% g) v2 ^: kArea under the curve, 曲线面积
0 F# R; b5 Y% p; V8 a zAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
" W$ |% p3 q4 f, }ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 * S- w$ G4 K1 m, H0 k2 U
Arithmetic grid paper, 算术格纸
5 l; _/ t4 z+ S: H! T$ P3 UArithmetic mean, 算术平均数* o7 n# v9 P! L
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
, j' O% F# C0 s+ ^: B3 {) M- zAssessing fit, 拟合的评估
3 V5 v0 ]8 W/ F8 B& F6 q9 I7 @Associative laws, 结合律
2 T: X$ b/ F- {2 q( P* l0 G9 w2 OAsymmetric distribution, 非对称分布
% x) _ ], L9 T8 DAsymptotic bias, 渐近偏倚, M/ X9 A# H- G, A
Asymptotic efficiency, 渐近效率( P7 T8 ^) R' q( z5 b' @. |1 K
Asymptotic variance, 渐近方差3 k+ b4 e) G' z/ y) s8 m c
Attributable risk, 归因危险度
* ?( v( }1 C* F8 z, ?& MAttribute data, 属性资料1 J/ w( c7 x8 h
Attribution, 属性
3 K j& d8 J( c" s' PAutocorrelation, 自相关# E4 |4 T6 B p o3 C/ k
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关/ s/ l; u* ^/ g. T% D
Average, 平均数
% f) {! w$ n' \; w2 D# sAverage confidence interval length, 平均置信区间长度& _1 a' l" r$ C e+ A
Average growth rate, 平均增长率
0 \/ Z( B- d8 [, Z4 V- eBar chart, 条形图
B& Y! z+ _/ i6 KBar graph, 条形图
) r6 q5 j9 k& b* j2 _; c' {Base period, 基期
$ M4 \* L0 h" {4 |* lBayes' theorem , Bayes定理
% B- w! \& t% {1 K P. l" M+ ?& zBell-shaped curve, 钟形曲线
) P9 Q+ K- m/ Y% aBernoulli distribution, 伯努力分布" `3 O2 O1 e8 ?7 Q2 N
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
) T4 B. k! H1 j& o d$ t) zBias, 偏性
$ E) b L" c% K1 Q; ~Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
2 i) c' |) F4 jBinomial distribution, 二项分布8 A, [3 V& W) U! w
Bisquare, 双平方
. X: q. N* G) S: K# YBivariate Correlate, 二变量相关
6 k0 Q' R- }' lBivariate normal distribution, 双变量正态分布
) b4 p$ R y. FBivariate normal population, 双变量正态总体8 R: S' B* E' o9 O( k5 a
Biweight interval, 双权区间# d7 G0 s1 w/ N& j
Biweight M-estimator, 双权M估计量
; G9 M* k' \ ^/ xBlock, 区组/配伍组
7 ?. b2 l5 G4 H8 T. |BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
$ ^- P+ D& a, C: rBoxplots, 箱线图/箱尾图
* z! F! Z. a) j6 iBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点( B8 I" I* F) {) L
Canonical correlation, 典型相关
- F1 p; K5 `2 E8 bCaption, 纵标目* z$ l7 W7 y. B% z8 _6 Q, b( L
Case-control study, 病例对照研究 b2 G# J y7 f8 g7 K0 e u2 q; Y
Categorical variable, 分类变量
$ p) Y. c* r" y: i; W" X) [Catenary, 悬链线
+ Q& Q% R i& W& L3 l5 zCauchy distribution, 柯西分布
3 |! C6 _; X( M" G" JCause-and-effect relationship, 因果关系
8 t1 v8 L) l6 D6 {# @2 q( yCell, 单元6 F/ h6 r9 D2 |! }8 S( A9 [# A
Censoring, 终检" m# p( N9 [1 ?0 [
Center of symmetry, 对称中心* u. z6 c, r" ~7 ^+ I, D8 s' ~
Centering and scaling, 中心化和定标
& _0 c( h9 d( oCentral tendency, 集中趋势0 t1 d2 e. c( Q: I" G
Central value, 中心值
$ }/ @9 E% g% L/ O( @( C; j# LCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
$ b, O# [6 B& m/ dChance, 机遇
6 T* A. [+ V7 k6 FChance error, 随机误差
( v% M9 R Y6 c- \Chance variable, 随机变量 _+ [7 \5 |4 m
Characteristic equation, 特征方程; V' m0 h# ?; y2 v/ v
Characteristic root, 特征根. a0 }; A6 P* _' Z9 ^2 H! H
Characteristic vector, 特征向量* ]8 T$ L$ K9 ~+ C6 C4 R5 b
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则7 f2 r+ \* p/ Y( |/ V2 H$ n
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图2 k! `! {) Q4 T0 Y
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
& K( f7 ]0 s; m! i: j; G6 m/ pCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解3 X3 E; u2 G2 D5 b# \: E5 s) J
Circle chart, 圆图
. [' u4 V S: E7 q/ f }Class interval, 组距
5 o2 v+ R& K. }: @4 k; QClass mid-value, 组中值% U8 B9 ^9 b6 E% g* e
Class upper limit, 组上限9 G! `& n' u+ c6 q/ T* z" ~: a
Classified variable, 分类变量
2 j/ T. D; K) {8 M4 |; ?Cluster analysis, 聚类分析
& H6 Z# Y! B2 g6 XCluster sampling, 整群抽样: K) W: @0 \+ u! r. ]
Code, 代码/ B( I* Y5 Z2 _* X
Coded data, 编码数据+ G3 c/ T- g$ v9 z0 ?: ^
Coding, 编码
- \ J0 ~# u& YCoefficient of contingency, 列联系数
/ Y2 h# Q4 D- D; u! _) r6 aCoefficient of determination, 决定系数
8 c. Z) _: c# w9 z. z a6 dCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数: R) j, ` }9 v9 I, P/ B2 R* n
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数$ b" {1 q m2 Y' g( K0 W2 P/ x
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
- ? Z1 J6 g7 [- D. B* t4 i P( q7 ECoefficient of rank correlation, 等级相关系数
" |; ^- |, ^. h( WCoefficient of regression, 回归系数
2 @9 W' H; p; SCoefficient of skewness, 偏度系数
' v% L+ J, J% U6 u4 \! F2 qCoefficient of variation, 变异系数+ f% m3 }2 G$ ^
Cohort study, 队列研究
" S/ p& U# `& n5 J6 WColumn, 列" _8 u0 m9 n7 r
Column effect, 列效应
) W- ]; x& Y" n5 |' z( eColumn factor, 列因素1 ?" Y- p1 N# M9 V6 P
Combination pool, 合并
! F; z0 z! j8 y8 P' l8 ICombinative table, 组合表: m6 ?* Z: I7 e
Common factor, 共性因子
) w% s! s9 k4 }4 D" J- P& V# L9 }1 GCommon regression coefficient, 公共回归系数
! m# Q2 B# N( G" n0 jCommon value, 共同值
$ I$ F( [/ [: }9 {# Y0 L6 BCommon variance, 公共方差' H2 t% W1 [0 x
Common variation, 公共变异! i4 w: F1 l+ M& }
Communality variance, 共性方差2 v ~9 U0 A7 `; W
Comparability, 可比性
4 ]2 w @ [! rComparison of bathes, 批比较
; D g/ ^& w4 u( GComparison value, 比较值
- E2 ?9 u* z! D$ {) F+ ECompartment model, 分部模型1 B3 E. }- h8 M5 ^. f9 ^0 W( S( c' d
Compassion, 伸缩& N$ F2 X* d7 [0 c+ J [8 Z
Complement of an event, 补事件
: w* n1 C e. V# o/ z4 a) q& DComplete association, 完全正相关' `9 C( U- D u# N
Complete dissociation, 完全不相关
$ x! H+ [) q- M! c! j, V9 sComplete statistics, 完备统计量) }' ~9 e9 Q8 K0 j9 r- M8 W
Completely randomized design, 完全随机化设计6 h+ s& G' z7 t8 ]" X& F Q
Composite event, 联合事件
- Y i# l' i% k2 Y, ^Composite events, 复合事件& Q! r' |7 O4 v5 N9 A. D+ g+ ^" n
Concavity, 凹性
a4 }9 q/ q7 ^/ w3 |Conditional expectation, 条件期望
" _" L* B0 e3 I0 w0 f8 [Conditional likelihood, 条件似然
- l+ w% B. k$ W: Y5 m/ O$ TConditional probability, 条件概率$ r2 ?/ s, Q ]( e# G( j
Conditionally linear, 依条件线性
9 L3 g: o. U& `Confidence interval, 置信区间
! q' l- K e/ }* i" N! H8 U c8 }Confidence limit, 置信限
2 \! p) a4 ~8 Y& n1 K* JConfidence lower limit, 置信下限
1 e5 S" j: H, q7 f6 P6 p+ l2 r, J ?. GConfidence upper limit, 置信上限
/ ~; S# n& x) y: o/ ]. O* O. mConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
Q# {1 `) K& f1 i* q2 MConfirmatory research, 证实性实验研究1 m% z4 d. G# U% c' ]
Confounding factor, 混杂因素
1 ]8 b1 h! _% [( {8 TConjoint, 联合分析
9 M3 B7 }2 x1 E& x) G# ]) o; Y5 I$ aConsistency, 相合性' l$ `4 r( Q; D: l( m. Q! Y
Consistency check, 一致性检验- l: k0 j+ S; p
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计( t0 u4 ?8 ~ O' C3 _4 m2 h
Consistent estimate, 相合估计
% \3 C4 f: }) C5 `Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归% |" s* J0 Y* w N9 W+ r
Constraint, 约束' }* v" m: {1 w. C% E
Contaminated distribution, 污染分布* M$ h1 ?- f* r- B$ i: y
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
! }; p' @0 k. i5 uContaminated normal distribution, 污染正态分布& i9 k) d" v* o! u2 l
Contamination, 污染
; u1 s2 F" T1 n8 g8 PContamination model, 污染模型" F7 ] L, U% q
Contingency table, 列联表8 D6 H+ f. @) o: u3 w; T) P- ?
Contour, 边界线" \! ~2 v ?" i6 I* W: {
Contribution rate, 贡献率 R5 \# a$ y+ G! E# Z% r* ~
Control, 对照
" G! p2 F4 y% X# J, q+ r- r+ {& `/ LControlled experiments, 对照实验, g5 f) {: i6 B. T" K* O+ T
Conventional depth, 常规深度$ D! f0 a/ d1 X9 _) C" Q+ x
Convolution, 卷积# C5 G L% K6 V' L r8 j" s
Corrected factor, 校正因子, }7 Y h$ d4 Z/ f& C0 E+ b
Corrected mean, 校正均值
( O4 `6 C& ]3 T, X2 @! X( N! YCorrection coefficient, 校正系数
v d9 ~# C2 ~2 ?" E' I; K0 LCorrectness, 正确性1 \% B; T ^. h* L3 I: M
Correlation coefficient, 相关系数
2 L6 o/ a" m9 v1 D% nCorrelation index, 相关指数) e4 F/ w+ q1 W1 b- E5 o3 l
Correspondence, 对应
' W" V9 S9 u0 ^6 _9 N6 rCounting, 计数
2 o5 Z2 G# A8 Y: X nCounts, 计数/频数$ ?( @2 B, D) ]" W0 k
Covariance, 协方差
6 {% K$ e- H4 K/ @Covariant, 共变
( g. X6 q: X7 y' A! c( KCox Regression, Cox回归' o7 u% |4 s& J3 q
Criteria for fitting, 拟合准则) U$ O/ M/ l3 Q b z3 f
Criteria of least squares, 最小二乘准则; B, Y; ]+ R; [: d4 j9 |
Critical ratio, 临界比
$ f$ P W6 O7 o! v- mCritical region, 拒绝域: K+ H4 A2 ~2 Y/ I, d, n
Critical value, 临界值
; h& K4 S' ]5 YCross-over design, 交叉设计% |) a0 N1 z' ]& J; F7 J
Cross-section analysis, 横断面分析 ?( K: s) z9 U9 R, U
Cross-section survey, 横断面调查; T& Y$ c& s( d- ~4 ?# k a
Crosstabs , 交叉表 ! x( j Y W3 H L/ u
Cross-tabulation table, 复合表2 n" h! V; v0 r) w. Z, D, a2 d6 z2 A# W0 {
Cube root, 立方根4 @* C5 B/ a' C: F
Cumulative distribution function, 分布函数& f O- V% ~, A
Cumulative probability, 累计概率
& d+ ]9 e. V. C0 t" P$ S. ACurvature, 曲率/弯曲
" e7 {8 P( J) c* Q, u1 dCurvature, 曲率3 a+ Z+ i+ i! l9 K, Q, v* ?
Curve fit , 曲线拟和
: o' C& \3 w& I% ~Curve fitting, 曲线拟合; {2 u( F" d$ N$ A
Curvilinear regression, 曲线回归8 p4 t3 E( z: M8 J
Curvilinear relation, 曲线关系& e# U" S) g, Y: H: |
Cut-and-try method, 尝试法1 u, N5 O V: ?& L2 v
Cycle, 周期) C; A3 C6 m2 d! b. I& ?3 X# i# @
Cyclist, 周期性* n% @1 |$ i: R% H
D test, D检验
: v. ^- C5 f5 D/ _- yData acquisition, 资料收集+ r# _8 P3 `* N K/ @+ x2 ?7 a$ _
Data bank, 数据库* C& _4 J4 i6 `2 i+ E
Data capacity, 数据容量
W2 [8 T! `8 B; }. uData deficiencies, 数据缺乏, M3 e9 _; b6 s" m' ]% Y; N4 G3 e) d
Data handling, 数据处理
$ D" V0 j' t7 k. Z. PData manipulation, 数据处理( W7 ^* @$ r& _8 h6 a
Data processing, 数据处理
8 _2 b! Q; p; d& f( x+ aData reduction, 数据缩减
9 c4 e6 w8 l# q: b: r/ X3 S" L, JData set, 数据集
7 g) J ~9 |# _6 K. QData sources, 数据来源
f9 m2 Q# t$ {$ DData transformation, 数据变换
+ H+ m1 ~5 B5 i8 U! s' }Data validity, 数据有效性1 r T4 q% D8 Z! d
Data-in, 数据输入- x3 }; ?( d/ x* q) J+ X1 f- o* q3 t Q
Data-out, 数据输出, |, |3 S- q$ i% Z; S4 {
Dead time, 停滞期; \& O2 F$ ?% P q/ `
Degree of freedom, 自由度
0 I0 \4 E1 H% c L8 C7 P$ iDegree of precision, 精密度! a+ ~8 t+ [8 N% Q2 B6 ^
Degree of reliability, 可靠性程度
' v/ i3 G3 G. f- t, A. d4 r# Q/ O; xDegression, 递减+ a' p; s6 g( s1 m7 e
Density function, 密度函数, A* Z; J6 N$ D; g
Density of data points, 数据点的密度( c1 S. o# @# S3 L5 C0 ^
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量1 f5 k. F7 N- O# Y" Z- u
Dependent variable, 因变量
! E) Z- I* H3 l) \- d) B6 VDepth, 深度
5 M- R6 b$ {" _$ \, n# g/ m- QDerivative matrix, 导数矩阵
! @! `% {% ^! H6 | N- jDerivative-free methods, 无导数方法
* k. d* J* }( ]; P# TDesign, 设计
* | D3 f ?; B3 S* u% _5 V, F& m5 wDeterminacy, 确定性
; D/ O# C4 \, V) t7 ]( Q& ?3 ^Determinant, 行列式
* F% U# m O* d% ]Determinant, 决定因素
; t+ u- d, y dDeviation, 离差
g: S7 f( `7 @" ZDeviation from average, 离均差5 z- h+ v5 _: m
Diagnostic plot, 诊断图
0 W! B! I. T4 p2 \ J7 O8 ADichotomous variable, 二分变量5 ]# Z2 k7 [8 X, b$ n
Differential equation, 微分方程) v C9 l- b- u3 {) r# |4 _
Direct standardization, 直接标准化法
% g3 u! `8 K% @Discrete variable, 离散型变量
2 t/ F. T: S* `1 X6 oDISCRIMINANT, 判断 $ I2 R: s+ X5 h+ s6 S* w
Discriminant analysis, 判别分析
, o0 |6 _! I: o* A2 gDiscriminant coefficient, 判别系数
* p6 K4 g3 c" F9 P9 uDiscriminant function, 判别值
. a: \5 H3 v. |Dispersion, 散布/分散度3 Y$ u; b% l$ `3 g
Disproportional, 不成比例的 N0 t9 |: u4 w$ B9 h% c$ O
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
+ p( H: s- E' P0 T. wDistribution free, 分布无关性/免分布
) a6 W; _* F( o s5 W+ nDistribution shape, 分布形状/ l, v/ E% I/ t. R( {$ i) b: S
Distribution-free method, 任意分布法1 F( Y {9 B. Z2 \: ]9 a, Y: s
Distributive laws, 分配律
* N8 D% Z( x# @; _Disturbance, 随机扰动项
( Z) L# G* [* x1 q0 ]Dose response curve, 剂量反应曲线5 I- e6 T2 x+ v% V8 [
Double blind method, 双盲法
6 K/ G0 E! [4 c. A$ YDouble blind trial, 双盲试验
+ N3 O/ E$ I- @/ C9 c1 zDouble exponential distribution, 双指数分布
/ i7 u6 L5 U0 ]8 ?& u. JDouble logarithmic, 双对数# c4 h, [ p% ^2 V z' c4 D
Downward rank, 降秩8 C+ V3 S2 C6 f* v N. U
Dual-space plot, 对偶空间图5 q4 y1 e- y1 G6 e1 B
DUD, 无导数方法
' J5 R& d5 n' U( V# `Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
5 m- l* u) F+ }( ]6 e) R% N% dEffect, 实验效应
! w% }" a+ e* a% q9 d2 `& nEigenvalue, 特征值- E! Y/ _( W, w% B- c
Eigenvector, 特征向量, }: [' N8 z% o& r
Ellipse, 椭圆" N' f' M. ~' e g9 P3 |
Empirical distribution, 经验分布
4 N9 V3 m) K! f) {' p3 PEmpirical probability, 经验概率单位! Q8 q* q' q: \6 E- N; O
Enumeration data, 计数资料
/ f6 q* b" P4 SEqual sun-class number, 相等次级组含量
. _4 s4 n' A1 ~% X9 u0 W: c0 oEqually likely, 等可能2 |8 A- S/ U2 s# z- ?( S% X
Equivariance, 同变性
$ O1 R0 \4 i2 t. X/ x, D+ lError, 误差/错误- ^. k& ]4 t( x" ^
Error of estimate, 估计误差4 `$ r) ]2 h' ~5 {6 z( q
Error type I, 第一类错误) D4 S& C p3 X6 A- y8 m# r
Error type II, 第二类错误
2 \* O8 K, ]: G! M' _4 BEstimand, 被估量
' K* f8 _+ E d$ PEstimated error mean squares, 估计误差均方
% h5 P' S4 y# \" U7 e4 SEstimated error sum of squares, 估计误差平方和2 p$ \: r, R& f: e: e
Euclidean distance, 欧式距离
5 \' g8 f7 i6 q6 U; LEvent, 事件
3 K1 z% a* h8 t4 F: yEvent, 事件7 ]3 N$ J4 h- x5 B* X, G
Exceptional data point, 异常数据点 z) g3 B1 p& m
Expectation plane, 期望平面
: ]9 i! I! D/ Y7 |$ U- jExpectation surface, 期望曲面8 |+ k- k: ? i+ H9 O3 [* a e. N
Expected values, 期望值
$ T! N2 y/ `5 |3 j! ^8 F; O, wExperiment, 实验. @# S- O4 {5 D/ e
Experimental sampling, 试验抽样
0 B! i9 w2 m0 B9 `; m5 G* w. nExperimental unit, 试验单位
% q. I+ g" L0 `% Y% S% n5 S0 R3 rExplanatory variable, 说明变量3 G, T3 y5 o2 K) D& }$ D
Exploratory data analysis, 探索性数据分析( c$ ?1 l$ h9 j% a8 |
Explore Summarize, 探索-摘要& R# B1 _( Z7 E
Exponential curve, 指数曲线
' S1 w# n7 F# ~Exponential growth, 指数式增长
2 b. j) s& E- ]+ k5 bEXSMOOTH, 指数平滑方法
3 @4 v) G3 f0 [Extended fit, 扩充拟合
4 d+ G! C* g$ |$ Z* f d& FExtra parameter, 附加参数
4 @( D+ d% f; W$ jExtrapolation, 外推法
7 i& t3 O5 {: V* L& a6 a c; C, N7 ZExtreme observation, 末端观测值
& \+ I0 u! I* N0 S* U. yExtremes, 极端值/极值
2 x$ _& ]" t# p5 _4 a2 b$ GF distribution, F分布
( E. ~0 d9 T# L7 ~F test, F检验
3 f- J1 h* Y8 F* u$ YFactor, 因素/因子0 ~6 m! c( N& G( [ e
Factor analysis, 因子分析
/ Q; O) w5 [0 SFactor Analysis, 因子分析
6 h5 b3 q2 }) e+ P; kFactor score, 因子得分
( _/ X6 W( J: p! Z! v* j7 P7 c9 IFactorial, 阶乘
9 m+ x3 j. U. h3 ?Factorial design, 析因试验设计6 R' g9 b! k+ N9 U
False negative, 假阴性5 g5 m& [6 _1 S6 ]
False negative error, 假阴性错误9 p% y! v3 n9 U$ z) H- I# Q4 J
Family of distributions, 分布族
) R. r8 l! O3 D. d! zFamily of estimators, 估计量族, V, P1 P0 a; g6 l$ l% R, C0 [
Fanning, 扇面+ t4 v5 ]; D! t9 p+ P, y
Fatality rate, 病死率. h7 y# o: e' H6 [2 K
Field investigation, 现场调查8 f* {0 Y/ s& n5 k. d
Field survey, 现场调查
/ @/ D2 ?% k) A0 ]! J5 K: bFinite population, 有限总体
8 t$ d' N/ K! \! C* AFinite-sample, 有限样本
1 }# g6 e9 ^3 ?! qFirst derivative, 一阶导数
: U. Z2 l5 n% S. f: ?First principal component, 第一主成分 U% Q7 P; F" `1 a1 F6 |
First quartile, 第一四分位数
+ S& S% O' y. `; `0 ]Fisher information, 费雪信息量8 c' \. i w& o- [. u, w1 U
Fitted value, 拟合值
9 u( Z! @% g$ x% B8 NFitting a curve, 曲线拟合2 _' T* S0 i' K/ w$ b
Fixed base, 定基* v/ a) V: r4 [& ~; v
Fluctuation, 随机起伏3 b& ]1 F5 H- X/ |# ?' B
Forecast, 预测
( v# w5 Y) y" FFour fold table, 四格表
( C9 n8 Q1 t) i F3 AFourth, 四分点
8 @* f4 m. d# MFraction blow, 左侧比率7 @8 M% q4 i" E: r8 a, K3 a
Fractional error, 相对误差
% B4 I; E$ k9 r$ b8 ]Frequency, 频率$ T; u0 D, X ~! ~; d
Frequency polygon, 频数多边图0 I' _3 R! r- J
Frontier point, 界限点* m' k3 y* J. @, d5 N
Function relationship, 泛函关系
9 `4 u, r; r* Y5 p3 b/ ?Gamma distribution, 伽玛分布
: F$ k2 {; M1 C/ v0 pGauss increment, 高斯增量2 Q6 |; v, z7 g: o1 d4 J
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
" o" X" _. \3 D) ?6 _$ E( J9 L5 aGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 `# [1 h, J$ {, O* gGeneral census, 全面普查
. I) {7 e$ n" ^2 g* x7 GGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
; J' Z6 {- H3 ^$ ?+ |- HGeometric mean, 几何平均数
$ h/ L7 B- q& N& z% i# kGini's mean difference, 基尼均差6 `# O, [/ w* K% T) ]
GLM (General liner models), 一般线性模型
; L% V* _* {8 d" G2 p# j& qGoodness of fit, 拟和优度/配合度
; M$ r; b, v( z7 R+ |Gradient of determinant, 行列式的梯度8 s& ?" g% C, i; a! L0 b
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
~) D0 b+ Y% J0 ^0 v; vGrand mean, 总均值
z& C9 d# @: H9 w$ PGross errors, 重大错误' k1 }0 @, x. C! `; A8 u
Gross-error sensitivity, 大错敏感度8 w& a, W* a& l
Group averages, 分组平均
3 O8 B+ w: F, BGrouped data, 分组资料2 c4 I3 Q6 h/ y1 c7 U) R8 Z
Guessed mean, 假定平均数
+ f+ J; o& v( w# ^/ uHalf-life, 半衰期- H4 f, @( x o9 {/ o
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
3 S8 @3 k) F. H) @Happenstance, 偶然事件' G' r! {2 I6 x( }
Harmonic mean, 调和均数
9 ]3 K' J( c; R# E: D2 tHazard function, 风险均数
2 d0 C4 I; [ L/ lHazard rate, 风险率
5 O1 a- x4 d t( X6 Q* R0 m+ C4 {Heading, 标目 + @- o; `" E0 }6 L6 D1 o; g
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
. t' S- P+ }8 w1 J xHessian array, 海森立体阵& S: a5 K n7 U- W B2 h, M: u
Heterogeneity, 不同质4 p$ I9 u) x2 Z% v/ u; v
Heterogeneity of variance, 方差不齐
! f r; r; \0 Z7 V* JHierarchical classification, 组内分组1 U! t+ i: U8 |0 S4 z6 A/ W
Hierarchical clustering method, 系统聚类法* u9 v2 F" ]/ j
High-leverage point, 高杠杆率点
5 A& r! R7 d8 k" ^; yHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型$ K9 \& e# o3 n; n! ~, T' e
Hinge, 折叶点& N T7 L/ u2 j! @" f2 K9 M8 F
Histogram, 直方图# o. L6 C& Z1 `
Historical cohort study, 历史性队列研究
6 c5 T4 L) J2 q% O! VHoles, 空洞
& O, \! Q- Z) W9 c+ o- }HOMALS, 多重响应分析8 o9 ~4 V k0 m
Homogeneity of variance, 方差齐性
% s3 a( G% I5 G; F8 |Homogeneity test, 齐性检验1 H* H* P* W8 z8 Y$ }% U0 d2 X
Huber M-estimators, 休伯M估计量9 ]' }# t3 G: w
Hyperbola, 双曲线
8 A1 P) b- O9 ^! |- u; a7 @1 L, X: YHypothesis testing, 假设检验7 a! l' h' ^3 ^
Hypothetical universe, 假设总体
+ f: J N/ ~/ W E3 W. B$ LImpossible event, 不可能事件# P( Y5 f) U7 p. k5 E \3 z
Independence, 独立性
/ j8 a* n% \' }8 @' U7 T7 C0 sIndependent variable, 自变量$ e* g4 V( t A1 @' p* c% r. ~
Index, 指标/指数- |/ x V2 V1 d9 p
Indirect standardization, 间接标准化法) S, c* M% E" M9 h
Individual, 个体
, a' s9 o* ^1 n3 LInference band, 推断带) ~3 R, ]7 i* @8 a$ O( C
Infinite population, 无限总体$ J6 Y: `+ y. T
Infinitely great, 无穷大
6 \/ H& [7 C y9 |7 mInfinitely small, 无穷小. ~9 h; ]6 u9 l6 M
Influence curve, 影响曲线# b* V. \3 y+ e9 n. k
Information capacity, 信息容量
0 f1 h# }* s/ i, b J, \( WInitial condition, 初始条件
. p- o4 T% ~$ E6 R6 h1 oInitial estimate, 初始估计值( h" }. F' W0 k3 g
Initial level, 最初水平
3 A& m8 G6 t* JInteraction, 交互作用
. x# C) {) I. c# I2 bInteraction terms, 交互作用项
- e: v, q+ g' l, P8 l1 sIntercept, 截距
9 f$ ?1 a* r' r2 ~# ~ zInterpolation, 内插法
# M( g5 {2 H/ F: a; f. {5 @4 I" yInterquartile range, 四分位距9 ^5 P$ N! ?& p# O) O
Interval estimation, 区间估计5 f# j: k( f, T- Y
Intervals of equal probability, 等概率区间
8 F1 X1 z/ q- wIntrinsic curvature, 固有曲率
/ j1 _! L7 q; [/ h& c9 TInvariance, 不变性& j; f/ q- `. e4 C* X
Inverse matrix, 逆矩阵3 b; M7 [# |% J& a1 [8 m, E* i+ m: E
Inverse probability, 逆概率
1 |, K N* \, b1 n. y1 J7 Y1 OInverse sine transformation, 反正弦变换0 y& Z; ?, z! K
Iteration, 迭代 ' l! W: h% e+ Y9 i3 z
Jacobian determinant, 雅可比行列式
3 l& ^0 u: G; L" G4 d3 h; t4 O. OJoint distribution function, 分布函数
- O- [( w) v4 g2 A) f7 N- fJoint probability, 联合概率 u& o& \/ U' ? J8 @) ]! Z
Joint probability distribution, 联合概率分布
; m' d4 r3 B+ x4 l Z8 ]8 [8 b/ uK means method, 逐步聚类法" N/ A6 V" ~1 n, j7 |
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
* Y. a1 u2 y8 J' [6 ZKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图6 D& ]/ @7 d( R* n
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关, U8 |8 _/ k8 u' N( r* Z- p
Kinetic, 动力学/ i" A* E& k' m. S
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
, H6 \$ [5 g% m) n0 bKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验" ]) ?/ A: w/ ` C# h
Kurtosis, 峰度& @0 L3 a! H3 Y8 q+ N" w7 F m8 [' ^
Lack of fit, 失拟9 c2 Q" k' J" I3 ~$ w' C
Ladder of powers, 幂阶梯
+ U1 W. S# ^( [& I: QLag, 滞后
4 y1 l0 K- R1 m0 M/ ^% I* rLarge sample, 大样本, P+ F3 g0 P& z& l
Large sample test, 大样本检验
. ` I- ]# ^7 C) tLatin square, 拉丁方+ @/ Y# O. z0 \# p3 R
Latin square design, 拉丁方设计0 w: }) G( V$ S( g/ d g. k
Leakage, 泄漏/ y; K8 L. E A/ ~5 U
Least favorable configuration, 最不利构形
' d) d, F9 v' {0 v6 u3 @% ELeast favorable distribution, 最不利分布
% K9 J5 ?+ p7 W9 L( jLeast significant difference, 最小显著差法' K/ M& x& v' C7 t2 \% m2 H
Least square method, 最小二乘法; v& ^2 \/ G7 S4 ^& v( k
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
# ~% L! @4 M; u; mLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
+ y! t r% M K. q$ d% X" qLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线+ l3 M, Z. v- g. r7 _4 W
Legend, 图例
R- ^4 f+ L+ ]9 R# X iL-estimator, L估计量
+ ?6 z% j6 ]: O1 aL-estimator of location, 位置L估计量
5 t8 }2 [+ J; y. J5 D8 Q3 ]L-estimator of scale, 尺度L估计量
m( M0 c$ k/ n% \8 TLevel, 水平9 g2 v: H, N! B2 G
Life expectance, 预期期望寿命/ d, t% m& v) Z% j* Y
Life table, 寿命表
7 @( a+ ^7 a& u9 O8 M/ I/ S$ ~Life table method, 生命表法9 h ~3 J' t8 X
Light-tailed distribution, 轻尾分布
! [- m% U; L& a5 N1 \" tLikelihood function, 似然函数
& W g* V$ C9 Z0 [3 R0 WLikelihood ratio, 似然比4 Y4 z; S6 Z1 x2 M' c9 I
line graph, 线图" J2 f0 R; R" Y3 L
Linear correlation, 直线相关9 c9 A9 f! p8 L. A y6 w) I
Linear equation, 线性方程8 a- q) j; Y, `1 S( J- R
Linear programming, 线性规划
) ]3 f* X7 @1 uLinear regression, 直线回归
8 h' o; j5 n! T, v) ~% |. }) gLinear Regression, 线性回归
/ O [$ a- d+ Z0 o/ J M0 f& m. r6 TLinear trend, 线性趋势
/ V+ T' d0 I* l0 h9 L2 PLoading, 载荷 2 t) S1 Q5 Y- x
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性0 K7 A8 c- @# @# i% ^" ]
Location equivariance, 位置同变性
3 N' a# o# @* O0 }# hLocation invariance, 位置不变性0 @+ E: J1 R2 i: f( J, K
Location scale family, 位置尺度族
0 l0 M# P1 o. ~. D- ?Log rank test, 时序检验
$ N4 ?$ U2 L. Q( Z6 {. _) j1 ~Logarithmic curve, 对数曲线2 W n. N r# o4 o* y4 C5 @
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
6 Y/ @) y8 k9 g" R6 W2 oLogarithmic scale, 对数尺度
2 F3 e8 z1 d' ^" u0 E8 vLogarithmic transformation, 对数变换
T: X2 t6 U- U3 sLogic check, 逻辑检查5 y3 ~+ N1 Y- Z7 k" M+ _. ?
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
0 x! e, X8 {3 y, ~- |- CLogit transformation, Logit转换( K$ I0 W) I! _0 g$ Q9 c, c
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
5 @: l9 I% [% A3 N% T6 qLognormal distribution, 对数正态分布6 j! p8 V1 l9 e9 a( u0 s
Lost function, 损失函数 I3 r7 q0 y5 `8 X/ c
Low correlation, 低度相关) h7 }/ Y$ K6 A$ u$ P
Lower limit, 下限0 {! k$ h7 ~ u" C6 T4 k
Lowest-attained variance, 最小可达方差
# L5 o1 z* E! f" P' D0 i6 L/ aLSD, 最小显著差法的简称% q2 K, h$ m7 a
Lurking variable, 潜在变量
2 ~. L9 L" d# U+ P' c0 \9 KMain effect, 主效应
' C" U9 A! ~1 F3 p# C: Y9 C) a" BMajor heading, 主辞标目6 c3 l, f5 h) Q' Q$ ^4 e6 e2 X( g$ U
Marginal density function, 边缘密度函数7 P5 {' M- n9 ]7 V
Marginal probability, 边缘概率2 b! I) l( H% r3 M* ]
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
" B' ~, O$ |! M/ i) v0 qMatched data, 配对资料! L; l5 _% C. P9 _8 O; E
Matched distribution, 匹配过分布
# [( p* H8 Z" M6 `Matching of distribution, 分布的匹配
" E9 N/ G3 C$ p0 B8 F' @) uMatching of transformation, 变换的匹配, S1 r4 n) c$ s) ^/ d
Mathematical expectation, 数学期望
1 Y3 s6 G" Z/ L9 SMathematical model, 数学模型$ a* m. W* r# Q% q' c% n
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量4 N. l8 N# {$ |4 n' ? d
Maximum likelihood method, 最大似然法! D" ]) m6 `$ G/ V* J
Mean, 均数
% M, @" C: R' Z8 E0 T* SMean squares between groups, 组间均方9 R* V4 J0 c4 j# y
Mean squares within group, 组内均方; q' h9 O1 S& D9 H ^) \
Means (Compare means), 均值-均值比较# h$ e9 g. J& n" s( [4 U
Median, 中位数
/ {" }1 P% U# Q; v0 I7 f" J# b) BMedian effective dose, 半数效量" D& Y+ t7 ~% s, w( F
Median lethal dose, 半数致死量8 n" A0 D- ?9 M& y/ g7 b
Median polish, 中位数平滑2 E; b t2 w8 J
Median test, 中位数检验
# ~0 A( j( Q; D- }! j9 R4 r0 zMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量! ]* S( X$ m) w' [
Minimum distance estimation, 最小距离估计
@2 |' }# ~ u, t# lMinimum effective dose, 最小有效量) q1 Q$ p, b5 f7 ]
Minimum lethal dose, 最小致死量3 j& b6 ` o6 E% ~9 l# S v! o/ ?
Minimum variance estimator, 最小方差估计量4 K6 N! }& G+ m1 y1 l e
MINITAB, 统计软件包
# y3 d |: ^ P" ^; _4 [3 B: ^1 bMinor heading, 宾词标目
9 i- d2 [1 R1 ]) s* T4 ~Missing data, 缺失值
) ? g1 g2 y5 l+ BModel specification, 模型的确定8 _9 g5 r! P* q' ~5 `& S/ s# t
Modeling Statistics , 模型统计5 o- y, z5 d0 f4 o# L
Models for outliers, 离群值模型
" X, {0 L$ b( Z) U, L; V8 oModifying the model, 模型的修正- g, N1 ?' ?9 u6 [- i
Modulus of continuity, 连续性模5 Q# U$ n' A2 _% G0 m
Morbidity, 发病率
4 K9 B2 Y/ a/ a# h/ ~6 s9 ZMost favorable configuration, 最有利构形 Y- b% i% l$ V$ l5 J4 W$ r* C
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度' b1 V+ w( Q1 H
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归2 E1 A5 N6 `) H9 H
Multiple comparison, 多重比较
3 G6 } p# C _# S, q2 AMultiple correlation , 复相关; ~( ]. f' s$ o/ z0 Z. A
Multiple covariance, 多元协方差
U w' [9 F9 r4 cMultiple linear regression, 多元线性回归5 @8 u1 \" S5 _+ w, S- Y
Multiple response , 多重选项+ L X9 U& N$ n* \" O' P0 m
Multiple solutions, 多解! F# \3 J% {" d6 H1 }- h
Multiplication theorem, 乘法定理. a8 ?3 n" Z9 O. W
Multiresponse, 多元响应
) a, }9 q6 Z% @7 H2 kMulti-stage sampling, 多阶段抽样6 x9 N; P a* {; }: ]
Multivariate T distribution, 多元T分布0 j# v- N, Z# q4 L4 J2 R
Mutual exclusive, 互不相容4 q4 E& V2 x6 E% l
Mutual independence, 互相独立
" P( Z& v( ]5 |# j1 n' E- LNatural boundary, 自然边界" V* s1 M0 Y& t) y9 ?
Natural dead, 自然死亡
" y" `' H/ ], H5 C1 A7 yNatural zero, 自然零: g; M0 r# Q( ~ h4 r2 q3 l; X
Negative correlation, 负相关
: T9 J) j3 I' K( i& H0 yNegative linear correlation, 负线性相关% W4 d/ q- M' \2 U: f
Negatively skewed, 负偏' J2 W) g. b9 E M8 X' r' S
Newman-Keuls method, q检验
' ], K) ~/ y! dNK method, q检验/ S! N" Y6 o0 v. y3 U1 w4 A
No statistical significance, 无统计意义# S: J8 l7 e8 ]
Nominal variable, 名义变量, \) n2 o. d/ ?+ G
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性4 }/ l/ f: x; u- X* z; E
Nonlinear regression, 非线性相关
$ a9 z8 m& d0 iNonparametric statistics, 非参数统计
* Z3 y+ C s7 C4 INonparametric test, 非参数检验
7 |8 |- O: |0 {* V9 F9 Z" cNonparametric tests, 非参数检验
: R' C4 I0 M2 F( {( V* O+ k! `( h! nNormal deviate, 正态离差
! D- g0 M+ c0 N; K/ ?& A6 M. ?Normal distribution, 正态分布
* B0 @% S+ B* T% _3 \1 V( dNormal equation, 正规方程组: z! \6 l4 Q/ ^/ ~, y9 j, d" c' t
Normal ranges, 正常范围) M% B+ u6 Z! D1 D
Normal value, 正常值6 z, U ?' }9 ?0 w7 \0 N' I
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数% `) r3 L+ N. e8 ~
Null hypothesis, 无效假设
! K- r. q* K6 d; ~2 mNumerical variable, 数值变量
/ H& R0 q$ {) IObjective function, 目标函数8 t$ b5 C. j! B! [' {) @$ P2 o
Observation unit, 观察单位
( c% l8 e4 {, A8 k$ @8 oObserved value, 观察值
7 c9 u( Q, Z( P( M- iOne sided test, 单侧检验: T4 X [) ^: N+ k) `+ N- h! M
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
8 d6 l# ?7 y4 ^. G* Z$ K; ZOneway ANOVA , 单因素方差分析
8 O' z/ h% ~, o, T2 s- IOpen sequential trial, 开放型序贯设计: I/ U& C- @. P+ e& S
Optrim, 优切尾0 I' B0 Y- A0 Z1 z7 n- G6 L
Optrim efficiency, 优切尾效率: ]) I d$ E; W
Order statistics, 顺序统计量
2 d, ^9 O {' P# \/ AOrdered categories, 有序分类
- x/ }& l# i' k3 Z3 T# pOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
* M9 a* x4 k7 r$ D7 ROrdinal variable, 有序变量
6 I6 x+ u Y4 e. b t; k/ \9 h4 WOrthogonal basis, 正交基
( q8 d2 u* E$ R& q7 X- k' nOrthogonal design, 正交试验设计, X. q' }& x0 M7 a2 Q# Q7 R, j+ W
Orthogonality conditions, 正交条件- v9 H0 a5 f' Q
ORTHOPLAN, 正交设计 ) ~& D+ J; p- |; `. Q: Q
Outlier cutoffs, 离群值截断点/ y. O, X3 u% `4 f+ M( M8 ~
Outliers, 极端值
( C) a5 T$ H" I* K( L& M& [OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ! o+ Y# }4 T g8 |
Overshoot, 迭代过度/ C% h% h# D! n& C! j5 z, l% c
Paired design, 配对设计
# K- t w- V% d% JPaired sample, 配对样本2 i1 u3 b: g- Q4 p& ~7 o% j& a1 @
Pairwise slopes, 成对斜率
( M% v6 I7 y1 sParabola, 抛物线5 E: J9 t& s6 C0 |
Parallel tests, 平行试验% X; n( y' p, i; F% o7 Q( v
Parameter, 参数
5 F1 s& Y+ x" R% w( J D) g! x1 Y2 zParametric statistics, 参数统计) O2 m2 m( h: X1 J7 R x/ s
Parametric test, 参数检验 p2 u$ \: @1 I. S% F$ D7 [
Partial correlation, 偏相关- E% d7 j' C$ d: A8 P
Partial regression, 偏回归, B( i: ^0 E$ C" a7 k- @
Partial sorting, 偏排序
( G F5 u) i8 T4 B! oPartials residuals, 偏残差
& w! s9 `% G7 K" B- ^1 gPattern, 模式
" m/ Y' L+ z) o+ A9 u( x/ IPearson curves, 皮尔逊曲线1 \ z) Y( i5 `5 |9 n& T7 [
Peeling, 退层% G* \& Z, G) o1 q. g
Percent bar graph, 百分条形图; z) j- n9 g4 Y
Percentage, 百分比2 }/ E9 ~" k4 j, ?, I# n
Percentile, 百分位数
: d* k( b& v( M" @: a" J- t% N vPercentile curves, 百分位曲线( u h i, k; Q# f8 I
Periodicity, 周期性
. Z. ~" B; P9 w2 FPermutation, 排列
2 N' D* X* j9 P( ^, ^- z; ~. sP-estimator, P估计量
' M( R: ~/ _; J8 W2 }- }. a7 WPie graph, 饼图) i4 p, P8 s" f4 b& S6 Q
Pitman estimator, 皮特曼估计量$ U5 V# \, O2 y+ [* z
Pivot, 枢轴量2 [$ h+ g' a) j1 o! W' z; j
Planar, 平坦
2 x8 Z" R) d8 {Planar assumption, 平面的假设
( V4 H* r6 Y, a/ _9 e& SPLANCARDS, 生成试验的计划卡- y9 H% c% f6 W
Point estimation, 点估计) x- i4 @# M) v0 N1 g% i) e
Poisson distribution, 泊松分布2 \6 i+ ]( @" @) |) k1 J
Polishing, 平滑
# T F9 V! ?5 g* N# j: p/ EPolled standard deviation, 合并标准差
$ l: i( V2 \- r5 x1 G$ s4 GPolled variance, 合并方差
4 I2 i5 \/ O% o0 j' v- b% F. Q# c* ePolygon, 多边图# K5 w# i$ Y" x1 g3 M
Polynomial, 多项式
& ~8 ^: x5 o5 t/ b( F. CPolynomial curve, 多项式曲线
. j1 x3 I& `1 h% w. E- t$ ]# I* hPopulation, 总体
! K% p: ` |. Q9 c& m: p3 Y W7 o D: U1 |, sPopulation attributable risk, 人群归因危险度2 X! F: I1 R1 `
Positive correlation, 正相关2 ~0 u3 e4 s# J0 C& b0 u- m
Positively skewed, 正偏
) d9 j6 V/ m8 d' K% a) CPosterior distribution, 后验分布
( j- u$ Q5 F. q( v. h4 \Power of a test, 检验效能
4 i6 N7 w) j# j2 T$ yPrecision, 精密度+ D& Y- c! g# w) E5 C
Predicted value, 预测值
1 [/ r7 D1 j9 D$ [7 `Preliminary analysis, 预备性分析
% y$ g2 y* \, Q$ N1 u* PPrincipal component analysis, 主成分分析
; i% w4 o4 E& \* y; U0 {! hPrior distribution, 先验分布1 |* u* W5 g2 T% \! P% o2 [
Prior probability, 先验概率
7 [2 E3 q! x5 f8 c- J6 Q6 HProbabilistic model, 概率模型
9 h/ v3 w3 U4 U L( Jprobability, 概率
6 g3 z6 |/ h: D p- RProbability density, 概率密度
- K; H p/ N _. B) O& }% N3 R& AProduct moment, 乘积矩/协方差- m5 Y' \+ y1 N' K. i
Profile trace, 截面迹图
5 t0 h* b! H) g: D. K. i# A' \Proportion, 比/构成比! F% u" p0 v( F/ @
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样; p) l+ p! {& U8 d* l2 o8 W
Proportionate, 成比例+ E( W" E1 F( E# B
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
6 V% l- i& f h, g0 N2 LProspective study, 前瞻性调查: W$ U5 s( ?3 W, o l- j/ o
Proximities, 亲近性
, O6 }) m+ y6 W/ u. K( pPseudo F test, 近似F检验2 t! U5 [! \/ @$ Y2 o
Pseudo model, 近似模型; L& `2 O/ G2 s: o
Pseudosigma, 伪标准差- T1 l6 H' I: g _. S; V5 @0 |
Purposive sampling, 有目的抽样
: A- f1 k# O1 N/ V- WQR decomposition, QR分解- b# G4 \0 Q8 w
Quadratic approximation, 二次近似8 V6 N5 y# C" }
Qualitative classification, 属性分类, A% v: D2 M/ q+ E: g: q9 H
Qualitative method, 定性方法" V& V$ y9 I, e. S2 {7 ^
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
9 `9 e5 m+ [5 K [Quantitative analysis, 定量分析
5 l3 q2 A3 E. z6 G: OQuartile, 四分位数7 d: i5 e4 h' d
Quick Cluster, 快速聚类
9 P; _- D1 k8 B3 m8 `: _Radix sort, 基数排序
3 {" a- O5 w! r& W NRandom allocation, 随机化分组; w5 y) Z9 y3 ~, ~3 M) U6 z
Random blocks design, 随机区组设计
c. E& A, y! Q, d/ \( @- LRandom event, 随机事件* \/ P1 b0 j# o3 V1 s/ W- A
Randomization, 随机化
* e3 b1 O, m a, [9 sRange, 极差/全距0 u+ h5 k# n& q+ I
Rank correlation, 等级相关& H* l: M- d% X2 r! Y
Rank sum test, 秩和检验
! e6 G9 O( x! O$ }# Q0 @Rank test, 秩检验
5 e& T& [% I9 dRanked data, 等级资料
+ X2 ? y% {# S; ]Rate, 比率3 P3 d3 F3 ], S0 F$ _
Ratio, 比例
2 O( j5 @9 P4 M2 z2 ?$ r LRaw data, 原始资料
1 f" N/ f! g/ F" m2 [0 zRaw residual, 原始残差
5 U1 O! ?4 G# ]; Y1 f5 yRayleigh's test, 雷氏检验
8 [2 P# G' T2 c- dRayleigh's Z, 雷氏Z值
4 q$ T- p9 |- {Reciprocal, 倒数3 I5 i6 e) c" f3 L$ t0 `: o
Reciprocal transformation, 倒数变换# M" G4 M# M! g f1 j( ?
Recording, 记录4 ?5 J- j& c! [3 m; i g
Redescending estimators, 回降估计量, O) {! C! y8 B
Reducing dimensions, 降维
8 u. i2 b6 v/ L+ B+ F; @Re-expression, 重新表达
5 d5 y& ^* A2 D8 |, XReference set, 标准组
! V; H0 ]5 [ ]/ U7 e3 M' SRegion of acceptance, 接受域
' L; c4 y5 k" c9 z) s) fRegression coefficient, 回归系数. R( D( k. }( D, q3 Q( K) T! g
Regression sum of square, 回归平方和
. g6 A! U; c7 K0 k% `. v1 VRejection point, 拒绝点8 K1 h7 Y+ N/ q* Z6 Q
Relative dispersion, 相对离散度$ s+ N& O- ^) Q% m) \) x$ K
Relative number, 相对数
4 s. |( v2 q# T% u, o4 d' fReliability, 可靠性! `9 Z/ E$ J; S: d( y. V& t
Reparametrization, 重新设置参数
6 H# C+ X4 {) A1 E. v& I0 @2 x8 `Replication, 重复
8 l7 m4 | G2 _! p/ E) x* tReport Summaries, 报告摘要
+ P0 q7 N2 R+ t$ z/ }6 S: Q1 y6 KResidual sum of square, 剩余平方和
$ w, h( c# Z1 G1 i5 a+ OResistance, 耐抗性/ H3 p' j8 |4 I' n
Resistant line, 耐抗线
1 T0 W. K5 W7 yResistant technique, 耐抗技术
* k! c8 c: T. b; [8 cR-estimator of location, 位置R估计量 h- ?, l4 |# f# l$ U3 n
R-estimator of scale, 尺度R估计量2 K. I* P' A" }& ]+ `+ m
Retrospective study, 回顾性调查+ V: J8 |. q% E' z. L
Ridge trace, 岭迹9 M% D0 I' W' U5 y$ I! O" o
Ridit analysis, Ridit分析# L6 `- M/ d0 z% j! J
Rotation, 旋转) |! h0 K ]& Y: `
Rounding, 舍入
: s" K9 P8 h6 tRow, 行' I @: W3 q( W0 Z
Row effects, 行效应
$ g& u# X% y+ m* {# }5 h& S* g0 ^Row factor, 行因素
) V! @& a: J4 K* i s0 s- SRXC table, RXC表' e0 _% }0 Q5 n
Sample, 样本
$ }. ^; |& L9 P! O: kSample regression coefficient, 样本回归系数# h: d' [" |& O+ ?: i2 s4 P
Sample size, 样本量
* j C* T$ ^- M4 I& o1 K" _+ nSample standard deviation, 样本标准差
$ |& ]1 {$ M, |- ^/ A9 nSampling error, 抽样误差1 B& q0 f! q. A7 k9 d$ D
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包- x* K$ T" S; ^$ P
Scale, 尺度/量表
$ ?+ j$ w1 B# g* X3 z% ^/ BScatter diagram, 散点图
6 Q: H8 m! Y) ]! ESchematic plot, 示意图/简图. d/ M" F4 k7 \7 a( _, d
Score test, 计分检验! @" V$ L8 \0 S) i$ q! c% A o
Screening, 筛检) r- Q# e7 P- W
SEASON, 季节分析 5 G( c) I c& L# q1 @
Second derivative, 二阶导数
9 J, N9 ?; O& e& k& ]8 eSecond principal component, 第二主成分3 O8 V9 R* q" V% {& d8 E$ t
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 : p" ?- O Z- h9 E9 f- P" q2 g
Semi-logarithmic graph, 半对数图
' Q( M6 A) Y$ |: H/ ^6 qSemi-logarithmic paper, 半对数格纸! i7 j8 Y2 L* ^' N7 c. w* }# K
Sensitivity curve, 敏感度曲线
b0 Y5 [6 t/ y5 m6 _Sequential analysis, 贯序分析, T7 K3 [9 u8 g. a
Sequential data set, 顺序数据集
' W" ]5 f! n: ], `$ O; QSequential design, 贯序设计
1 Z. F; k$ r3 D% \Sequential method, 贯序法2 m5 o4 e( e1 z0 _4 x) Q
Sequential test, 贯序检验法' Z" [6 m( c( S- N
Serial tests, 系列试验
3 s' q2 e( p; G& c/ N4 wShort-cut method, 简捷法
. h* |$ `4 u1 n7 Y( V) N9 \% ]Sigmoid curve, S形曲线8 `/ E7 X7 z# _( |
Sign function, 正负号函数8 [$ c/ e: V9 p5 Y+ l$ H( o2 \
Sign test, 符号检验7 w: z- o, Z" O3 O5 P
Signed rank, 符号秩
! B. d" K8 ?+ Y+ ^, h6 V8 n) iSignificance test, 显著性检验( j# ~: \; Z! i3 h
Significant figure, 有效数字5 I6 e! @) J+ f! @, g
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
$ j+ d5 ?- p, N- q- \+ E- \Simple correlation, 简单相关
8 q) x8 Y$ b1 x9 oSimple random sampling, 简单随机抽样
* d. Z" U# v% w- i" vSimple regression, 简单回归5 O% k! e7 a6 q, m1 J
simple table, 简单表
& M! T. A9 ?* R9 ySine estimator, 正弦估计量
6 A; E7 c2 p% \/ L( g* oSingle-valued estimate, 单值估计" b: s2 L( l/ B
Singular matrix, 奇异矩阵5 {7 ? G2 Q t2 ]+ z$ y
Skewed distribution, 偏斜分布9 J/ x) r* m7 F" _( Q6 o
Skewness, 偏度
" f/ o: |7 a! a+ R: |Slash distribution, 斜线分布: ]% g& W% f) ]$ x
Slope, 斜率. F3 J2 L- A7 O& a7 Z
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验1 G0 v* I8 b* s9 q$ f
Source of variation, 变异来源6 b* G+ e! u; z
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关( f+ E: [4 `+ `4 F
Specific factor, 特殊因子) v, o2 `8 {" s' a3 i5 y
Specific factor variance, 特殊因子方差
: z) m0 j6 [' d& E2 n. a' `Spectra , 频谱, N1 |( n$ b$ k) t1 U% a9 v. }
Spherical distribution, 球型正态分布( S2 `; P+ }8 j: G
Spread, 展布
# `; l! U" `3 x% q7 M5 gSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
. H0 v1 j# j' p. U$ I* [* _7 J# C# |Spurious correlation, 假性相关
# S' B; [3 x+ b& u$ aSquare root transformation, 平方根变换
$ C% E0 B; G7 ]( g) M' tStabilizing variance, 稳定方差" v9 \; N. ^, l$ R) \6 _) U
Standard deviation, 标准差( z1 Q, v1 g. J( f! ]
Standard error, 标准误# }- a; [2 @, O8 Q- V
Standard error of difference, 差别的标准误
3 Y T: [2 M* t+ D' p; Z1 F7 zStandard error of estimate, 标准估计误差
4 i$ B; }% z. P* h* C# p3 fStandard error of rate, 率的标准误
- U! ^8 s3 n. @. r% N/ h; m7 t: `Standard normal distribution, 标准正态分布
- F" h$ {4 z3 ~$ _8 N: IStandardization, 标准化0 f( ~# J0 h) p6 e
Starting value, 起始值
1 c+ z' j# L) c B7 a# U7 MStatistic, 统计量
) F) Z( u% {0 Y( `, L1 A7 pStatistical control, 统计控制2 l5 {$ Y0 s- C' y
Statistical graph, 统计图5 j% g I. ^6 p% w1 O- r/ R% {& p
Statistical inference, 统计推断4 o0 v( ]- [5 P* h2 O7 s0 C
Statistical table, 统计表
2 d/ `* d1 h- DSteepest descent, 最速下降法+ A& L3 c* V. E# a! H0 Z
Stem and leaf display, 茎叶图 u8 z$ \: \ v
Step factor, 步长因子- _/ [) M% g9 z5 H
Stepwise regression, 逐步回归
; a/ g: @" i. F1 m7 dStorage, 存2 H# F: \5 O) q/ X; Z9 k
Strata, 层（复数）7 D* ^: X, R( `
Stratified sampling, 分层抽样
" B/ p% \. o; U% b: T ^# m: vStratified sampling, 分层抽样
* l+ c3 @1 H8 z$ |5 v [Strength, 强度
4 L4 e6 E0 t) p1 Z% n9 aStringency, 严密性
' w+ d- ] S% t6 z ~6 S) ]$ yStructural relationship, 结构关系) N% |( U4 K3 U9 I4 p' D% ~
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
8 S. A q4 C8 N6 t$ u* s/ j+ ^Sub-class numbers, 次级组含量* g M, F2 U( I$ U4 h4 t$ u+ X
Subdividing, 分割
, o3 O3 G; k$ s( J) fSufficient statistic, 充分统计量2 b$ x# l( _: _: A, h
Sum of products, 积和# n0 l. V# \ A0 F5 X( e+ q" t. Q
Sum of squares, 离差平方和9 f6 u; ^! H8 `5 Y0 W* T$ z' y0 N
Sum of squares about regression, 回归平方和
Q! @' V7 Q9 T+ m& ~3 VSum of squares between groups, 组间平方和' K1 O: u/ V3 C& N: S. V% I
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
2 A8 Y9 I2 P, p5 X _Sure event, 必然事件' P2 D; e6 l& i+ t/ ~+ P
Survey, 调查8 _7 z' ]& m/ F @$ x: D
Survival, 生存分析+ E% V2 g- A- t6 p3 x) k6 q/ y
Survival rate, 生存率
+ }' |" H5 |$ L y jSuspended root gram, 悬吊根图& E- `/ S0 J/ s4 I
Symmetry, 对称
6 `7 {. u" m) x/ E ASystematic error, 系统误差
* ~; I5 U+ _( h+ z( lSystematic sampling, 系统抽样; ]4 r- ^/ |8 F' `% ~, ]
Tags, 标签
, E% q2 f; G DTail area, 尾部面积7 T) Q8 t8 T: v2 N0 r4 \! E
Tail length, 尾长1 a* b2 ]" L$ F8 e/ h
Tail weight, 尾重
. \8 g" ? m0 o0 ^Tangent line, 切线
2 M9 J* ]) U4 ^5 l& N$ ATarget distribution, 目标分布
/ B1 f, q/ D/ S UTaylor series, 泰勒级数* d" i; z' o9 d) C4 `
Tendency of dispersion, 离散趋势9 s& G, c. y, R) P8 Y2 \
Testing of hypotheses, 假设检验" a d& j! J. ]$ o5 x
Theoretical frequency, 理论频数, S- n* [' m" j8 s
Time series, 时间序列6 o, x$ F, E" Y' ]- Z4 H* I
Tolerance interval, 容忍区间
; X, p% |# i) }# n+ T; aTolerance lower limit, 容忍下限' n6 e. B- C' X; l% [3 Q
Tolerance upper limit, 容忍上限* H0 X7 }. w0 S. [8 d$ C
Torsion, 扰率$ w3 z( V/ [# c& u
Total sum of square, 总平方和
8 W& a3 Y7 J+ u p; l+ R3 W ]Total variation, 总变异0 q' h( E" ~2 Q! _6 r
Transformation, 转换
/ d/ O- Z; y+ u B) sTreatment, 处理5 F/ {8 P4 [2 [$ G* F
Trend, 趋势- c: r7 R4 e3 ]8 x- D( D* ^1 t2 g
Trend of percentage, 百分比趋势
& {0 O) t) o/ p& ~Trial, 试验1 Y" G; U# @& R: }3 x1 M3 M
Trial and error method, 试错法8 I8 W3 s4 e( m7 O
Tuning constant, 细调常数
0 j& b7 w/ D* t) @4 c) fTwo sided test, 双向检验
) u2 N7 u4 r( `/ b* D' Z3 k& a, ATwo-stage least squares, 二阶最小平方
- H" x8 D ^- N$ A1 U% ETwo-stage sampling, 二阶段抽样* D& z3 b# F7 U8 Z4 ~+ s8 p
Two-tailed test, 双侧检验0 k" L' q. d3 H% R
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析$ }7 e' o) z1 n0 Z* w
Two-way table, 双向表
1 T- G: s2 T: I0 Q' S6 |2 EType I error, 一类错误/α错误; L" y7 ?. u0 {
Type II error, 二类错误/β错误
; u8 q2 A- H: ^: q$ }) d+ dUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
6 u5 z* M+ n1 ^, V RUnbiased estimate, 无偏估计
7 `" ~6 H) q! Y% \9 M# ^Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
' D( x8 A: C- k! Y% W5 a, nUnequal subclass number, 不等次级组含量
+ \( j& O; A9 {# UUngrouped data, 不分组资料
2 d% x) O5 m, Q jUniform coordinate, 均匀坐标
7 Z$ J2 l/ D) Y# q: j+ q1 E* _Uniform distribution, 均匀分布
2 e; [/ e* g0 \9 sUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计5 @- c4 R2 Y6 f$ P- w) i
Unit, 单元
6 ]4 M6 ^/ y& w- L3 t$ b: U( kUnordered categories, 无序分类
; Y+ ^1 Y! e) w0 ZUpper limit, 上限
, g: O. E0 d1 ^) }0 ~+ x9 nUpward rank, 升秩
) J _8 ?8 Y, hVague concept, 模糊概念
7 ?% ^+ Y- v a( S. K) @ GValidity, 有效性8 t7 u3 G2 j3 L& }# F0 r
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
0 |1 S) [! S; d4 _Variability, 变异性' K* e$ n6 M6 W' I+ o% U6 M
Variable, 变量
% u" S& M( D1 X! r3 Z+ DVariance, 方差
; d/ T, |' e; U# [ YVariation, 变异
# y* a/ d, Z3 r+ f/ I- Z! P6 RVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转' Y. v# }! Z! D3 o! b
Volume of distribution, 容积% P( Z9 F* C) `6 ~" }. Z
W test, W检验* h% r7 R8 k( q
Weibull distribution, 威布尔分布; s: ]) ]- q, ]6 i
Weight, 权数" W4 I+ n! c- m4 e) k/ z2 k
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验6 f- Q# a/ b: Y: k8 S' [+ c# w
Weighted linear regression method, 加权直线回归- f0 h& F) t" f+ z
Weighted mean, 加权平均数
v' d0 d& T1 |- BWeighted mean square, 加权平均方差5 i0 ^/ D4 i& t" s
Weighted sum of square, 加权平方和. @) _ W P2 p; @( \5 b
Weighting coefficient, 权重系数9 S4 s o) w. Y5 x$ g
Weighting method, 加权法 5 G$ C4 _! q! |* W/ d7 y0 Y8 f
W-estimation, W估计量
1 W) o. k) ^, r) q5 M3 U4 oW-estimation of location, 位置W估计量
% Q1 {: e l; ?* g5 I+ T( }* P% {2 _Width, 宽度
$ l) S0 j: i* j8 kWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
0 Q, L* ~' I2 K$ w* W- W) r# mWild point, 野点/狂点) r* }, c _ O$ @+ O' G$ |, l
Wild value, 野值/狂值
: V) a" l" _: q b2 uWinsorized mean, 缩尾均值! o; ` c, |( e9 Q" b
Withdraw, 失访 : h4 R+ E! P7 U* g/ T
Youden's index, 尤登指数% I# f: d& B/ [# g6 T. t
Z test, Z检验: A& N: z- ~ Y } i
Zero correlation, 零相关" M: ~5 k6 Q, |/ T6 q. k
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
