|
|
Absolute deviation, 绝对离差% \& @" Z/ o1 y: w) v$ W1 I
Absolute number, 绝对数: [( `1 g9 g; b- O& x
Absolute residuals, 绝对残差6 _7 W/ P9 U( V, u
Acceleration array, 加速度立体阵
+ P, N+ W6 ?, j9 mAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度/ X9 n1 F7 P5 G# J7 q
Acceleration normal, 法向加速度
* M& E! @2 a0 W5 |% rAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
" j$ w2 c+ ]3 U3 nAcceleration tangential, 切向加速度' J8 L+ f" o8 f
Acceleration vector, 加速度向量( K- R) J; f# ~% ~* j
Acceptable hypothesis, 可接受假设
- D; v8 g; A' b" A% x. _) ^& Q9 n3 _Accumulation, 累积/ _$ w" U! u3 G l
Accuracy, 准确度0 d, Q# q2 F1 i# A8 j; G3 M
Actual frequency, 实际频数, P5 w+ M8 R) C4 u" v* ?4 [
Adaptive estimator, 自适应估计量/ ~/ Z) M9 j7 D5 ^" X
Addition, 相加# }3 P/ u2 b1 o. z; ~! U5 Z
Addition theorem, 加法定理 k3 U* P: V2 r/ F; G/ O
Additivity, 可加性
9 x) A7 F6 ^9 R3 H9 Q) E* IAdjusted rate, 调整率
% V8 |5 ?$ \5 L' E( g9 L/ h6 SAdjusted value, 校正值9 p$ D) V7 b7 a P' _# m4 H2 J
Admissible error, 容许误差* Q9 o. P( P* R
Aggregation, 聚集性
! b2 E# t& E/ \$ j6 O# f3 |Alternative hypothesis, 备择假设: h5 c& j8 y, e
Among groups, 组间2 Y/ |7 g1 h3 ?6 p' N
Amounts, 总量
* m" }; H: ?- E5 ?. v. p& nAnalysis of correlation, 相关分析* ?- X5 k, } C
Analysis of covariance, 协方差分析
- \* U+ P, f0 R i5 c* iAnalysis of regression, 回归分析
. I! M8 U8 N4 t5 x& X& J; AAnalysis of time series, 时间序列分析
/ `0 T0 q; f( H! dAnalysis of variance, 方差分析- H4 d: D) C, [1 P/ D7 G7 l; z
Angular transformation, 角转换
# `, y- l/ b. v" C, F# Z6 DANOVA （analysis of variance）, 方差分析
) e5 ?: @# w( H$ L+ s# ~3 x3 zANOVA Models, 方差分析模型! Y6 ^3 V! ^# ^
Arcing, 弧/弧旋
( V( G2 Z5 M }" [ K& lArcsine transformation, 反正弦变换
8 ~2 S r( j& }9 h( vArea under the curve, 曲线面积
! ^6 j0 m. {8 e$ Q" dAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 , T. A, k, P4 W) V" i) q+ X$ U$ R5 Y
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 - H! ^$ E1 C" |( L V. y
Arithmetic grid paper, 算术格纸1 ^7 C) V3 M H
Arithmetic mean, 算术平均数, y3 B- A& D. v. @& n6 [& L
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
0 h q! u! A& \Assessing fit, 拟合的评估2 l! k: b5 d T( p
Associative laws, 结合律
& p( z {* \, h* `, XAsymmetric distribution, 非对称分布
8 Y: ^% P' Q( u+ L! C4 @Asymptotic bias, 渐近偏倚. O, W z5 |5 m* }4 Q4 O! q
Asymptotic efficiency, 渐近效率1 f& j2 V& |: N0 l3 o$ f
Asymptotic variance, 渐近方差
. d5 \$ n9 M( _- h' C! Y: pAttributable risk, 归因危险度' F# O5 {: i# M2 O- ~* M6 w2 i$ Y
Attribute data, 属性资料' t8 Y, W c8 v! T7 Q2 `1 [
Attribution, 属性
0 x8 T4 z- U+ W2 ?: P& w* |+ \Autocorrelation, 自相关. c" o1 Q0 N' ?' |- R$ J
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
! g1 c$ ?8 k* e' aAverage, 平均数
3 c" U4 n' h$ gAverage confidence interval length, 平均置信区间长度- a1 }: E; Z4 p, U4 ~
Average growth rate, 平均增长率, q( V) y) C) e$ C9 w. U4 V
Bar chart, 条形图5 E; `8 a% q5 _# J
Bar graph, 条形图+ M* o2 ~# l( r. \
Base period, 基期
* v1 M* P) B6 dBayes' theorem , Bayes定理9 Y/ X+ x0 n2 C d
Bell-shaped curve, 钟形曲线
; y% o! b7 c. _5 YBernoulli distribution, 伯努力分布
1 f5 A! b3 M* Q, a: {Best-trim estimator, 最好切尾估计量
4 A) Z7 N) E" B( ?4 U8 Q7 a' YBias, 偏性% s& i- n. I e# |8 D
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归* o* R- |9 z8 J2 }
Binomial distribution, 二项分布
a) g& l/ m. s# _6 {Bisquare, 双平方
, t. j; x' e2 |% Y. ^. _7 R2 oBivariate Correlate, 二变量相关
; k. ^% T4 h0 l& K2 l3 \Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
/ @. G! F, E( y- c. k# CBivariate normal population, 双变量正态总体
" j# d3 \0 g" ?; p; I9 _Biweight interval, 双权区间
8 c T0 S) E c; G# DBiweight M-estimator, 双权M估计量
) W. v7 {* F+ a% xBlock, 区组/配伍组
: M. _& ~9 U& u* p8 O) N4 ^6 EBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
1 x |7 e4 F& nBoxplots, 箱线图/箱尾图
$ h7 N1 H! ]. [# j# ^# D% QBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
6 R \- D( b5 W$ [ k4 A3 ACanonical correlation, 典型相关% h2 t5 _- o$ m) Q5 E# B+ E3 `1 e2 @# e
Caption, 纵标目
( u5 m9 d- s6 n n# t8 C8 ^Case-control study, 病例对照研究, a; }6 n" F( ~$ K; |+ D
Categorical variable, 分类变量8 X0 w$ Q' } |) i) d
Catenary, 悬链线
" B6 F! T% m2 U7 N5 m8 A: e& iCauchy distribution, 柯西分布* U) L7 H0 {3 _3 p* o
Cause-and-effect relationship, 因果关系6 S1 i, J5 q {" T I. e5 a( `$ X
Cell, 单元6 Y3 f5 \( v* F i- Y7 k, C
Censoring, 终检
2 d( f7 u3 m% R0 p- W& |# L$ t# JCenter of symmetry, 对称中心( @* D- e, g0 e& X6 z
Centering and scaling, 中心化和定标: S5 l- ?2 h! c
Central tendency, 集中趋势
8 u2 @" @2 e8 JCentral value, 中心值+ R/ E( U/ p5 ~6 e+ | J# q7 R
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测( `" @2 ~6 ^. j$ v3 H7 F
Chance, 机遇1 ?0 `( M$ ^5 p+ o! O
Chance error, 随机误差3 H3 R( O! @/ a7 _2 W
Chance variable, 随机变量2 }/ }6 Z( f* g5 l) K+ a4 e: i( D: a
Characteristic equation, 特征方程
; c4 ^" y& Z2 l/ r$ j7 k. SCharacteristic root, 特征根
% h% `; s+ N: WCharacteristic vector, 特征向量
: \( @2 u( I- QChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
# Z6 a/ A& g( G8 x3 _/ a8 pChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
" Y; b0 Q* a& r4 C$ TChi-square test, 卡方检验/χ2检验6 e+ q9 ~0 ?5 Q7 t- q0 ]( p& c5 z
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
; ^* s6 r; }+ G3 V, _! v0 Y% r5 T8 U( U) QCircle chart, 圆图
. p& S. E+ c; P: C1 k) lClass interval, 组距! S, K/ j. S; L, m# F
Class mid-value, 组中值
$ D) q1 k; R) Q' jClass upper limit, 组上限
+ K' u5 S" ~: y- ?. ]Classified variable, 分类变量
/ q9 H$ H2 `5 X* Z7 K$ MCluster analysis, 聚类分析
3 S: E- y# J- h8 K/ X1 f2 GCluster sampling, 整群抽样
; j5 z) C$ X1 iCode, 代码3 \, K3 m, q8 h" }7 k& N
Coded data, 编码数据9 }% G8 [6 {5 y6 x$ `. w* l
Coding, 编码" u. v, ~/ P& X' W# w& D
Coefficient of contingency, 列联系数
b) r. S, t1 N* y) MCoefficient of determination, 决定系数! N# a& d) F' R, M# O4 W
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数+ w2 c/ {3 {7 H/ b& B E N
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数8 ~. @4 }$ |' V' U% n& g
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
( `' k$ h" C. g1 |Coefficient of rank correlation, 等级相关系数: p5 {& J& z" |. L$ U: } E! F" r
Coefficient of regression, 回归系数
; R4 s9 \5 k0 \2 R+ L8 vCoefficient of skewness, 偏度系数
( y2 h- K7 X$ k, J% o' BCoefficient of variation, 变异系数
( L+ N, o" `4 ` E- D: X S0 E- xCohort study, 队列研究3 p& g* J# Y- r1 K6 Z: i
Column, 列' ?4 s! [0 t) J, P: Y
Column effect, 列效应
7 D5 R; o4 g5 PColumn factor, 列因素
; p J' g( q. H) K3 _: gCombination pool, 合并1 p) B; T+ \3 F! Z. X
Combinative table, 组合表6 ^+ b* l! U1 L" g) p& e! i
Common factor, 共性因子
# h( F( C& H9 j* r, y V1 FCommon regression coefficient, 公共回归系数
. F* i4 S% B4 W( o4 ~, `Common value, 共同值, m# _4 [2 n9 `0 t" d1 _
Common variance, 公共方差
1 v! h. m) s8 H# J" I8 WCommon variation, 公共变异$ h0 U- H& T6 [, `1 J/ [
Communality variance, 共性方差3 v4 C4 h1 l! i, b! e: M B: Y
Comparability, 可比性7 C0 [( m$ O* d% b7 y
Comparison of bathes, 批比较0 B' {$ h2 s% c* N8 B" M$ \, J
Comparison value, 比较值
" H0 Q% V+ s" V6 JCompartment model, 分部模型
/ C# j! C Y" N9 y8 `" M! i2 G* ACompassion, 伸缩
4 k8 A( ~3 }- z- j$ f l& f! _: }Complement of an event, 补事件
/ \5 \: R3 G# D5 p1 _/ EComplete association, 完全正相关
$ ?6 B4 M6 l5 k: A. dComplete dissociation, 完全不相关7 N% y0 q1 U* y! D. d, X9 v+ c
Complete statistics, 完备统计量" B8 G& C7 m) d" m
Completely randomized design, 完全随机化设计- L+ L# I% T5 j
Composite event, 联合事件
% o; K" {8 L! l1 `' y' gComposite events, 复合事件
) W% c4 f/ u+ L1 x9 VConcavity, 凹性
8 V# N4 q. K% Q7 P8 h) `Conditional expectation, 条件期望% X) r$ T. ] {, j5 ]4 C2 g+ d9 N2 h
Conditional likelihood, 条件似然
+ w! _1 X7 z& x/ Q* ?, g3 VConditional probability, 条件概率$ [3 \6 B0 D- b$ o- L
Conditionally linear, 依条件线性
5 }; {5 S1 F; ]5 \% g9 a% cConfidence interval, 置信区间- ~- p- X$ {5 @1 P+ T! u
Confidence limit, 置信限
6 X# W; W: n$ _3 P X- f RConfidence lower limit, 置信下限
: T' C M2 i: M" w, j% nConfidence upper limit, 置信上限. T, p8 V n# Y# e# `! Q
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析; f! ?. V5 Y8 V2 i9 @- v3 H: G
Confirmatory research, 证实性实验研究! U9 r @' t6 b5 T3 o
Confounding factor, 混杂因素
1 I5 m% `- M! q* fConjoint, 联合分析
% J$ W' N5 s& hConsistency, 相合性
, U/ i2 w8 `" `+ uConsistency check, 一致性检验) e( ^% |# c: V( C6 L
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计" F3 e+ R, F4 V' _8 n9 i& y- A s
Consistent estimate, 相合估计
! M1 H- M6 I6 |) N# fConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归4 ^9 @+ b3 [8 X8 p, c
Constraint, 约束
8 j( U- ?( I" x- ?; Z, a" q5 K1 C3 |, SContaminated distribution, 污染分布( {' A( {" C( r& k( R! b
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
0 ]5 L4 u* o" o; ]! G$ |Contaminated normal distribution, 污染正态分布0 p0 a' w+ `, S0 H! C, i; Y
Contamination, 污染
6 G; ?7 J, A5 Y0 j5 n1 TContamination model, 污染模型
& h X8 d2 _( r" B/ V+ fContingency table, 列联表$ X9 k t; j3 B C1 E) P! _; _+ a
Contour, 边界线7 o# B- r6 B+ I/ t1 X: G
Contribution rate, 贡献率8 c; E# d2 B" `
Control, 对照
* ^8 ^3 v4 P6 p- [# IControlled experiments, 对照实验+ ?( P/ |3 i4 p1 `' U' ^
Conventional depth, 常规深度
n* F8 I# B( d# `) a! X( HConvolution, 卷积
4 h2 y! q1 [* }2 SCorrected factor, 校正因子6 b) r, N/ r- g4 U0 C3 j6 w
Corrected mean, 校正均值4 ^& P* l h* d' L: I
Correction coefficient, 校正系数- N5 X1 A5 ]- V! [3 n
Correctness, 正确性
E5 H% a4 V( P& SCorrelation coefficient, 相关系数; ?7 P9 m1 u5 d
Correlation index, 相关指数4 Z( P' A" |4 G9 P, Z6 l+ m
Correspondence, 对应
, X# p- }9 p. z# d! ^2 X& sCounting, 计数7 ~: ?+ z% ~/ L- y- x
Counts, 计数/频数
^" d5 p+ ~$ {# OCovariance, 协方差0 D5 T3 ?: z0 N
Covariant, 共变 9 w0 ^' E5 _4 z0 g- N' ^# L
Cox Regression, Cox回归
; W K$ r1 K! d$ S0 ]Criteria for fitting, 拟合准则% x7 n/ U; ]. Q3 u, H; l
Criteria of least squares, 最小二乘准则
* `! S4 C& n" T% g1 P' ZCritical ratio, 临界比
G0 I( X8 Z+ S2 C5 aCritical region, 拒绝域. }9 [7 f; @, c, Y
Critical value, 临界值
6 U6 Z; a% u RCross-over design, 交叉设计8 t7 j/ S% w& x( C9 J: F4 O% T
Cross-section analysis, 横断面分析& O, l( U- Y7 |* ^% y) i
Cross-section survey, 横断面调查* {6 ] D: b" `& s9 t5 D
Crosstabs , 交叉表 & Y4 E$ T: S5 c2 r! T9 X# T% G* H
Cross-tabulation table, 复合表/ H6 Z3 P8 D. E) L4 R! G U
Cube root, 立方根: q: G) x& u8 H& i' A7 v
Cumulative distribution function, 分布函数
6 e q- q9 h4 V# LCumulative probability, 累计概率: u2 _# j& {5 {. r$ P
Curvature, 曲率/弯曲4 T( m% d- m8 \3 R
Curvature, 曲率
. V- _7 m& ?3 q! Z: e4 wCurve fit , 曲线拟和 ) ]0 C' {% _/ _2 z1 X! b. B
Curve fitting, 曲线拟合! R* n! [2 L; j4 l& M
Curvilinear regression, 曲线回归
3 N. \1 g: Y' u. }+ `7 r: cCurvilinear relation, 曲线关系5 }% }9 \: C- V! r% t/ h& a# c
Cut-and-try method, 尝试法* i! S ?$ m4 A- Z& e2 X
Cycle, 周期8 x6 w2 Q7 t" [7 z& V. e4 g+ _3 q- I* A7 J
Cyclist, 周期性 K& y3 |: W, ^1 q
D test, D检验9 v) M8 m) n( a. J* L8 @7 k4 V2 v, f
Data acquisition, 资料收集" `- I, k& j) L) }
Data bank, 数据库
) j" ~, u/ A' d1 pData capacity, 数据容量
" @5 q3 f% F: k3 `5 z0 o8 @9 G9 k) ^Data deficiencies, 数据缺乏* I8 W5 s! ~; X6 S+ N0 {$ G2 B
Data handling, 数据处理" a( n6 o5 f& L9 o5 d& K; b
Data manipulation, 数据处理
7 L7 r6 o* N! m* Z( dData processing, 数据处理
% M: f1 }+ m) _2 ?, j3 s6 lData reduction, 数据缩减5 \: w, A8 Y2 s+ O" _, i
Data set, 数据集
" B" v: U/ |. A V0 qData sources, 数据来源9 V0 L# f: c! F, e7 u4 a
Data transformation, 数据变换
6 R! Q$ ~0 X# [/ s$ |& \# MData validity, 数据有效性" q/ |- ]" ~( X4 G3 Z
Data-in, 数据输入# s1 \( V8 C6 t" ~
Data-out, 数据输出4 _0 @) K Q, W: W& B; @
Dead time, 停滞期. q1 c1 L/ d7 D! m5 J
Degree of freedom, 自由度
! y! ]1 n8 p; f' C2 bDegree of precision, 精密度$ f0 h) C" j0 C/ p, A. P
Degree of reliability, 可靠性程度$ T' W4 O7 o x9 q2 r) Z
Degression, 递减; R: l5 O! f, Z, \& _6 l
Density function, 密度函数, V0 F( e! {8 k b. P5 @. ~
Density of data points, 数据点的密度
3 W; u& j! u: Q, P6 hDependent variable, 应变量/依变量/因变量
5 E" y; P$ I. E5 g9 m! @+ wDependent variable, 因变量3 q" o6 ]% k' ~# K, [: y
Depth, 深度
% X D: n2 d2 {2 dDerivative matrix, 导数矩阵- f0 o2 o' l" Q! k/ w O5 Z0 E# l
Derivative-free methods, 无导数方法; ^) C- o: m2 Y4 F
Design, 设计
8 H# ^# J9 n4 ?, qDeterminacy, 确定性9 X2 Z2 v2 N5 I. c
Determinant, 行列式3 U' @: W, u0 F4 n# V, L
Determinant, 决定因素
% Y6 m4 }# g2 s I: P) N6 B( RDeviation, 离差& y$ c" i4 D/ ~& T5 ^; B0 J
Deviation from average, 离均差; ]) J+ E; h- r- C
Diagnostic plot, 诊断图
3 w6 z$ e3 C- y- c* s- h0 G, t( |5 y, HDichotomous variable, 二分变量% p6 y7 f5 j& G" ?8 b- d f
Differential equation, 微分方程
. {8 M2 X4 z) m7 pDirect standardization, 直接标准化法
2 M. _3 X8 j, _3 S2 [Discrete variable, 离散型变量" a# Y/ U. E8 F) J5 j
DISCRIMINANT, 判断 * m" M0 _/ E8 ~( A5 t6 O: e) g5 `6 W% X
Discriminant analysis, 判别分析. F9 }2 |. n6 y+ y# v
Discriminant coefficient, 判别系数
0 E/ U, e* W# g) L/ wDiscriminant function, 判别值) u# C- T) t, ~
Dispersion, 散布/分散度: Q9 n, N1 I* t6 `% K& G& ^
Disproportional, 不成比例的9 Z: j& w8 P- J- x+ O
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
9 R1 @0 M1 ]# W: F% i8 O! ?Distribution free, 分布无关性/免分布5 O, W; o3 M! Y3 X
Distribution shape, 分布形状
& R# |4 y o, p2 @; [' [) ?' _; HDistribution-free method, 任意分布法8 i& o" ^- M! e# m
Distributive laws, 分配律
4 Y/ T) M1 _1 K2 S( F2 `Disturbance, 随机扰动项- m* A8 n/ K' j" C& A! \# I
Dose response curve, 剂量反应曲线' d9 @* u! n; I" ]1 `- l9 ]
Double blind method, 双盲法
$ K C. i: y) V/ M* V0 Q! j0 L# i! UDouble blind trial, 双盲试验
7 u# I+ | p" M# C$ S/ yDouble exponential distribution, 双指数分布
* N6 G, v2 v0 ]" J: Z+ ~Double logarithmic, 双对数
$ X) B0 _& n/ _; D. n/ QDownward rank, 降秩* u, g* N- f, a, E' s5 p% {
Dual-space plot, 对偶空间图
- e& P2 o7 E& K4 Z$ t% B1 NDUD, 无导数方法
8 y8 ~ k" B6 y1 Q* m# V0 v4 b7 M4 gDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
# ^7 h+ s( y* {$ ]' k6 OEffect, 实验效应) a+ e( D. U( x* m6 D" r
Eigenvalue, 特征值7 |; y3 ?) o% `4 T& ?7 f u
Eigenvector, 特征向量1 f- L2 Y* b4 V$ L" h' H
Ellipse, 椭圆
# W3 A% v- L+ W$ TEmpirical distribution, 经验分布
; U0 Z6 E* O' @8 _& wEmpirical probability, 经验概率单位$ x! j2 A0 i% v" f
Enumeration data, 计数资料) ~8 \) I. `5 K) z# p, j$ t% W
Equal sun-class number, 相等次级组含量4 ~( B" b7 U" q1 r% J6 s2 u
Equally likely, 等可能5 T5 Y: A5 h* x& t$ t# s
Equivariance, 同变性
& p4 W. q% O. B& j* |" ~9 a( |Error, 误差/错误
4 C0 b$ h( [& a0 s0 o- o' J8 TError of estimate, 估计误差
1 x5 B: ~7 c8 m; `5 c3 E3 nError type I, 第一类错误; n2 y+ ^" a; H
Error type II, 第二类错误5 A3 d2 q4 G; p4 K, R( D7 {' p
Estimand, 被估量/ `$ g% W: Y2 r0 B# j& r! z
Estimated error mean squares, 估计误差均方
3 U7 U' r' s+ o; K$ N! L; Q; lEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
% s9 I& h; j. H LEuclidean distance, 欧式距离1 ]9 x; g3 |! U
Event, 事件
- m( { J( n, I* c- K# @; sEvent, 事件& z, r% g: T' r4 y! g
Exceptional data point, 异常数据点5 ~$ F8 o: j2 A+ P' n; [% ^" u
Expectation plane, 期望平面
" b% f8 k, t# |0 f1 ^; @5 q6 dExpectation surface, 期望曲面: F1 b. t5 b' U1 r& y% k" i5 @
Expected values, 期望值 W. D }0 n" s- v# u* f3 f$ M& K3 }
Experiment, 实验0 w- _* a5 P* p: ^
Experimental sampling, 试验抽样
8 s R! v6 m7 {7 u% Q3 HExperimental unit, 试验单位 `0 q7 U0 g Q) n" ?2 {9 M
Explanatory variable, 说明变量
/ g/ e& C. y- ~5 z2 I2 vExploratory data analysis, 探索性数据分析5 o0 v$ t, w) U+ Y# p
Explore Summarize, 探索-摘要
, f5 H' e0 x9 A; k- _/ GExponential curve, 指数曲线
5 e; s/ u: k8 {: T' g5 A" D: nExponential growth, 指数式增长+ I. K& Z/ w8 G3 s
EXSMOOTH, 指数平滑方法
% ?7 |: m6 m4 M! f8 ]Extended fit, 扩充拟合# T- S7 w6 d& W3 H: u* V7 y
Extra parameter, 附加参数; ?3 i! ?* {' s% Q6 }6 ?. X3 K2 `
Extrapolation, 外推法
3 }- _/ {+ w2 x( g- n9 o: g$ g9 IExtreme observation, 末端观测值! }, H5 T7 B3 B
Extremes, 极端值/极值" I8 e, ^' U9 Y; J' J0 `6 k& d3 B
F distribution, F分布
# l' { L5 T( n' ] S+ K7 zF test, F检验' `: s! D1 x" l1 B
Factor, 因素/因子2 c2 C% Y( F% Y2 U* I, ]
Factor analysis, 因子分析
9 F6 `/ p% v$ C% l! F, d0 @( MFactor Analysis, 因子分析
# J4 Y |1 V; T, e. \6 CFactor score, 因子得分 - R$ Q' q% D& W7 x2 c
Factorial, 阶乘
7 d5 l+ z Q0 F5 U+ nFactorial design, 析因试验设计0 R: k4 W/ t. ~6 m8 m0 N. p+ Z
False negative, 假阴性
; r! k$ e1 T$ PFalse negative error, 假阴性错误
' Z3 s# m3 H* Y! p9 i8 h/ zFamily of distributions, 分布族# X8 S) d% H# X1 P- f/ @
Family of estimators, 估计量族
# {+ l% [7 b) a- D1 BFanning, 扇面/ ] x( C" t3 D/ D/ L6 K8 P+ Y
Fatality rate, 病死率+ m; m) H2 x/ V6 O
Field investigation, 现场调查$ _8 ]6 T8 @. R& p6 z
Field survey, 现场调查1 _$ Y2 C! c; s: x) g5 p) L
Finite population, 有限总体1 z6 z: T+ S' Y5 A: P: O
Finite-sample, 有限样本
8 r2 [3 s! k" rFirst derivative, 一阶导数2 n! Y h. `% w/ |3 y/ J* r- {
First principal component, 第一主成分
6 Z7 k! f6 i- U+ R! KFirst quartile, 第一四分位数6 c3 m1 C, B1 ?0 `0 v) N
Fisher information, 费雪信息量, d' { g7 ]1 |& _7 r# q
Fitted value, 拟合值2 {8 d) f# s) z- F; H( V: S( j% Y
Fitting a curve, 曲线拟合
% y/ ~8 X* a4 v qFixed base, 定基' D; \. Y+ {1 [) c8 E2 c. T: {
Fluctuation, 随机起伏+ K/ ?! [9 [( J' i7 i& A6 s
Forecast, 预测
. d4 n) b! ]5 ~Four fold table, 四格表1 H/ B6 C n$ L8 Q2 W. }- E8 ~" u
Fourth, 四分点
* M4 B- R# ]3 Y( n( UFraction blow, 左侧比率
" O: D2 @. \( Y. t8 V/ X# s4 D% X) HFractional error, 相对误差
8 P4 E" v0 [9 V! \7 k7 n) hFrequency, 频率
6 a, H7 {, m: ?* x3 JFrequency polygon, 频数多边图) z5 }& e) z5 ~ `8 f. K
Frontier point, 界限点* U7 O* V5 m P* R4 t; A# @
Function relationship, 泛函关系
! F3 @8 U, b( \( |0 F; K# g8 Z5 TGamma distribution, 伽玛分布
& E- V* h! }- m* j% n( [Gauss increment, 高斯增量8 _/ Y1 l" ^- J i( C b9 V
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布 E* j" l% Q4 x* o" i) v! w6 h
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
P" ^5 B2 t& d0 s3 yGeneral census, 全面普查$ T+ g) F- I# i$ k, H4 ~
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
/ \' \0 i9 Y# ? IGeometric mean, 几何平均数3 k5 K7 t9 r3 P# B( W8 Q
Gini's mean difference, 基尼均差
0 j& p0 {. {: i2 G- b' o. ?GLM (General liner models), 一般线性模型
8 a5 @6 M7 P7 x; j' mGoodness of fit, 拟和优度/配合度
2 K& r. C, \5 t$ J" LGradient of determinant, 行列式的梯度' b" X9 V6 u2 u1 j' p% [" K
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方" X( h+ Q4 r! d0 ^7 Y+ P
Grand mean, 总均值
2 i/ d6 C3 p$ E! e! T. }# n! FGross errors, 重大错误
/ [8 Y4 i$ O4 }0 l/ B* v: M8 I ZGross-error sensitivity, 大错敏感度8 e4 x' d/ \# g# S, G, o/ A
Group averages, 分组平均. u/ P% ?* w2 e1 r7 a* p
Grouped data, 分组资料1 [) ], q6 z m8 _' [
Guessed mean, 假定平均数
3 N+ [* F6 B6 ^! i: u& S* R2 R" x! f' B; |Half-life, 半衰期
" G, p# D6 J N# \. q" VHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
/ b5 M9 w9 B5 Z$ Z4 P2 \9 r7 ~Happenstance, 偶然事件
v6 ~9 E" r% F7 Z4 ~Harmonic mean, 调和均数
3 Q, u4 c( `1 Y) l4 tHazard function, 风险均数
. s1 m Q* y/ a4 m6 KHazard rate, 风险率
6 N) @+ d8 h4 K- lHeading, 标目
5 C! y( V3 p9 {; c CHeavy-tailed distribution, 重尾分布8 [, ^( q4 [7 t4 }' T3 y* d
Hessian array, 海森立体阵; L9 N" c+ ~; J
Heterogeneity, 不同质
9 P; y' Y- e$ H8 r2 R2 v9 VHeterogeneity of variance, 方差不齐 ) g% N+ \9 Z4 ?1 @2 |
Hierarchical classification, 组内分组
* F0 j5 ^ [( @- r; nHierarchical clustering method, 系统聚类法
7 a$ y9 c: V @; PHigh-leverage point, 高杠杆率点1 g% f( \$ U! M
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
+ D; W8 s1 g$ k8 _Hinge, 折叶点+ Y$ P! X5 J' b# Z
Histogram, 直方图5 W) v" b- Z1 ]4 ~* w/ W1 D2 `1 f
Historical cohort study, 历史性队列研究 + a" [ b2 n( T7 y" v
Holes, 空洞+ v0 ^& w; \! {' m
HOMALS, 多重响应分析% U1 G; I8 t! J0 _7 n$ J
Homogeneity of variance, 方差齐性
8 a* }( |. x }Homogeneity test, 齐性检验0 A- E+ ^1 O/ U4 }! _" \$ U
Huber M-estimators, 休伯M估计量2 d0 a4 n* n; M9 n/ V8 o% f; F
Hyperbola, 双曲线, T# w8 o! N5 C, c+ w+ _, Q
Hypothesis testing, 假设检验
. B4 }5 G* h3 N. ]Hypothetical universe, 假设总体
) q% g, ]& z' I5 x0 b- h% [Impossible event, 不可能事件* k' r5 S: Q/ x4 w8 S2 f
Independence, 独立性
9 ~6 U" W+ j! X; z$ U: IIndependent variable, 自变量
' X; {( f$ `1 z# v5 xIndex, 指标/指数
7 Y# S b% l) nIndirect standardization, 间接标准化法
, c3 C' h3 f) b9 ]4 h- G8 XIndividual, 个体
- @2 S) k8 @9 \$ ~Inference band, 推断带: q- ?4 E9 g6 x# q
Infinite population, 无限总体
5 X; L+ M. p# Q0 V( j& F( {Infinitely great, 无穷大' x# Z6 `, M4 V
Infinitely small, 无穷小( A6 h; _# o4 Q& N/ z( U
Influence curve, 影响曲线
) x# b( j- x# B& y$ m. zInformation capacity, 信息容量* l5 |" f) t' l: d7 A, }3 o
Initial condition, 初始条件2 j1 {8 c$ H1 X. A2 G% s
Initial estimate, 初始估计值. l o: y' y I: m% f2 K
Initial level, 最初水平' f2 V5 X1 |/ u, S9 B* ]
Interaction, 交互作用9 d" C5 O' B1 b# r8 a% L5 D
Interaction terms, 交互作用项
1 L8 N/ a& U6 b3 c [Intercept, 截距
% q+ K: P% m7 gInterpolation, 内插法
9 r1 Q0 M5 v- O' Q/ g6 [Interquartile range, 四分位距( S( p1 v6 N* s6 w+ ^/ L
Interval estimation, 区间估计1 W7 S+ ^! a; F* N8 v8 W
Intervals of equal probability, 等概率区间
3 H% P9 c( u* `% u5 [, R: t8 tIntrinsic curvature, 固有曲率' a$ V# x( E; [7 c, L: x
Invariance, 不变性7 w$ t8 T. D2 ^5 Y# Z3 N8 W d" q
Inverse matrix, 逆矩阵4 z& H4 f& [8 b9 ]9 T
Inverse probability, 逆概率5 @5 w, y7 V7 i+ @
Inverse sine transformation, 反正弦变换% X" ]+ P+ f- B" B/ l! Q+ ~* T. ~
Iteration, 迭代
1 c' `) E4 {' K- F' S0 A2 ? ^* [0 ^Jacobian determinant, 雅可比行列式" r- U. T; ^/ [0 Q8 |- J
Joint distribution function, 分布函数
% T X5 g5 J, kJoint probability, 联合概率
' T" d, A4 [) d, u+ b( cJoint probability distribution, 联合概率分布- Y7 Q, E E' O
K means method, 逐步聚类法
& f9 d! ~7 Q) y5 [+ J: o0 [Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
- y; [4 W0 B1 D* W2 L+ ~Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图& p0 q- u' ~' p
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关$ x( t3 B _! r/ E2 z/ A! ]
Kinetic, 动力学0 O# @- \2 f. }
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
A6 u* r# |" `: QKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
. t( c$ [1 l/ D9 P/ i) EKurtosis, 峰度
) O4 w$ A4 k! E' h5 f4 OLack of fit, 失拟
, K6 Z" N& x% NLadder of powers, 幂阶梯% L" |' n+ b. j8 C) F- r
Lag, 滞后
( V& {; `3 v: M6 [Large sample, 大样本
) }! Y( X+ r I. GLarge sample test, 大样本检验3 E; K: T: d) S, w8 t1 s
Latin square, 拉丁方! R7 A# O" m: _7 K4 ^
Latin square design, 拉丁方设计4 t3 q1 `& s8 _. L6 u8 `
Leakage, 泄漏
/ ?- R5 [, [* p* qLeast favorable configuration, 最不利构形
: A2 U8 g1 y8 s9 Z$ ~5 PLeast favorable distribution, 最不利分布
( r* i Q0 ?2 hLeast significant difference, 最小显著差法/ e5 [2 E2 Q" {( u% N
Least square method, 最小二乘法
& S$ V2 w1 p4 n! @5 C4 uLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计# {+ T' h* y8 p1 d* Y$ c7 r5 t
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
0 v' g% x5 x- j% |4 r" ]Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
( a: O2 m$ k1 n/ U" R* cLegend, 图例
( y5 Y+ N8 X& |8 KL-estimator, L估计量
6 ~9 H4 l. l( k. Q5 kL-estimator of location, 位置L估计量
7 S5 x$ D7 b. ^! J3 V' s3 j5 HL-estimator of scale, 尺度L估计量
0 N1 E8 j e' a( ZLevel, 水平
. t) M/ @0 L9 r- m2 P* ^4 VLife expectance, 预期期望寿命; w' K* O+ ]# v+ e% g
Life table, 寿命表
& s# q! C' ~0 m# G/ p; C1 c( WLife table method, 生命表法( |" U# t: ~$ E; N: s
Light-tailed distribution, 轻尾分布
" M4 h- H4 f2 u+ a! KLikelihood function, 似然函数$ O, M8 s4 W9 x) J( I# c7 Q8 x
Likelihood ratio, 似然比1 B4 Q' i% @$ X% \! I5 b2 `
line graph, 线图
3 ], {8 f) a/ z* H/ QLinear correlation, 直线相关4 w, Z8 U) u; S8 _
Linear equation, 线性方程4 e* \0 A; u. O k) a* V
Linear programming, 线性规划+ F. {' D- D6 O& o; w5 X6 i
Linear regression, 直线回归
6 y6 y) N0 J wLinear Regression, 线性回归
4 S4 M9 j$ C8 r- tLinear trend, 线性趋势
9 J( l7 Y* W& c3 a4 G+ o0 w% ]Loading, 载荷 / W0 a1 o- m q, @ }6 Q7 ?
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性: E' Y$ l! |! b4 X5 V
Location equivariance, 位置同变性
; u9 E5 V+ v. t6 H- W1 K- b; w6 X, mLocation invariance, 位置不变性
( o- e/ T' I( L5 Y% C: k. XLocation scale family, 位置尺度族9 X- }8 u$ M+ F! G. Z- K) L
Log rank test, 时序检验
- H4 N7 `! {& O( m3 N) O1 ULogarithmic curve, 对数曲线- F1 O1 `6 Z5 ^7 d: {
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
# v, c3 @: A' _7 fLogarithmic scale, 对数尺度) S& A& c3 p) @5 c0 z3 Y8 r R; W
Logarithmic transformation, 对数变换
1 L; c# D8 z1 T0 G' WLogic check, 逻辑检查
( ^" r# k, B- k8 FLogistic distribution, 逻辑斯特分布
+ V" T$ x# `) _0 c5 o) G3 _! t" QLogit transformation, Logit转换
+ w* q5 b) b! X% P3 BLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ( x& g: ^. Z# B) j" r
Lognormal distribution, 对数正态分布
; |( U7 b8 P7 R0 TLost function, 损失函数2 g; R1 D& j2 L4 x2 B
Low correlation, 低度相关
# S3 d/ H# d9 z) P: N4 g! oLower limit, 下限
- z/ a% i6 {" T8 t# \. D6 X. CLowest-attained variance, 最小可达方差
3 _5 K( W5 q) t. sLSD, 最小显著差法的简称
7 ]2 P0 J, G5 e }# [Lurking variable, 潜在变量
( p6 F; m. c! x1 \ \ \4 y: GMain effect, 主效应' T: `% W& {( X) u
Major heading, 主辞标目" ?5 [( N) {% V0 L7 I8 S
Marginal density function, 边缘密度函数# l3 p3 [, l4 F+ J) X1 ~
Marginal probability, 边缘概率) p7 p, `0 p X' I
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
& ~4 ~; f) g z6 F" cMatched data, 配对资料6 E0 W l2 ~; {& {3 D0 W, p) r
Matched distribution, 匹配过分布0 G, i5 @ a x5 A
Matching of distribution, 分布的匹配
4 M) Q6 E& g. L* n' C( HMatching of transformation, 变换的匹配
L% t; D9 s8 d hMathematical expectation, 数学期望% M0 J! S7 _! k
Mathematical model, 数学模型4 |9 ~9 j+ }" `- c5 c& n' i
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
% W. _1 i+ S3 R( r2 [Maximum likelihood method, 最大似然法' G4 Q+ L4 b8 Y$ I' h* Q. g1 c
Mean, 均数- B! e! L `) N! M& |7 b3 o
Mean squares between groups, 组间均方
, O4 r( ?* C! N) d a( PMean squares within group, 组内均方
: I1 ]- o8 T/ G, Y8 U$ \Means (Compare means), 均值-均值比较
% i4 R- I3 a3 OMedian, 中位数" [' V4 N3 k u$ x7 Z! X
Median effective dose, 半数效量; b$ ?' y7 t! K' q) n; q# o. X
Median lethal dose, 半数致死量
9 p: c+ p b9 |Median polish, 中位数平滑
6 ^/ }- e5 \% n7 Q( K8 DMedian test, 中位数检验
) b" o1 {5 E0 O4 Q! K4 S; pMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
/ ~1 X/ W) u3 mMinimum distance estimation, 最小距离估计7 i- m- E+ A0 i8 Q
Minimum effective dose, 最小有效量( y; k$ [+ F F1 f& l
Minimum lethal dose, 最小致死量% i3 B* Q! |1 u/ V, ^& f. a9 e( S
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
/ G$ L) U! @3 p8 r) EMINITAB, 统计软件包
6 Z8 m- N5 t3 ^: W" z6 r, O+ [Minor heading, 宾词标目
+ ~2 f1 n8 I7 i8 i+ [3 S3 aMissing data, 缺失值2 J! a/ s+ b# K" |" a
Model specification, 模型的确定1 g1 }$ U+ ]% p8 B* [
Modeling Statistics , 模型统计& X) x% {/ o. {' e5 Y5 y K3 B* T4 Y, m
Models for outliers, 离群值模型1 r Y: \ V! S0 a/ ?
Modifying the model, 模型的修正
. H& |6 v- p: p$ PModulus of continuity, 连续性模
! j* D5 B+ ~; i' k" RMorbidity, 发病率
: D, z }: m' e: @' _Most favorable configuration, 最有利构形
( b+ q: X' N3 `( a$ \7 w% qMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
7 p5 N% L, m/ H3 Y% tMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归( m& }$ D! O3 ?
Multiple comparison, 多重比较
. G% d5 a) E0 Q' l& iMultiple correlation , 复相关
4 q+ k- g" a, U# ~/ gMultiple covariance, 多元协方差0 T! @% D4 A9 F5 Z! o5 w9 s
Multiple linear regression, 多元线性回归
4 k$ H, L1 w0 _# B0 o3 [- {8 FMultiple response , 多重选项% I+ h1 h/ ]' A) N8 D6 t: o
Multiple solutions, 多解0 x" V9 m( T# ] L) I
Multiplication theorem, 乘法定理1 `1 p" Q. M+ |. W% Y4 ?( s
Multiresponse, 多元响应9 y3 P( p7 L: k8 E
Multi-stage sampling, 多阶段抽样: \. Q4 k# C7 j6 \" D* @# \8 R
Multivariate T distribution, 多元T分布
( q; W2 y1 C s. a. [7 {Mutual exclusive, 互不相容3 k' x! Q+ l4 V
Mutual independence, 互相独立1 H! X: s! Y: ]2 ?
Natural boundary, 自然边界+ f, D' s, u' w0 q4 y! h- i
Natural dead, 自然死亡
8 E1 K1 e, j1 { NNatural zero, 自然零, w! R1 u7 i4 N6 z" P9 X; w
Negative correlation, 负相关; u2 \4 J& V" J' \+ G& b |; C" v
Negative linear correlation, 负线性相关! u! W1 @+ H4 y/ U, v8 C9 z( B
Negatively skewed, 负偏
$ G. M' @) `6 Y" _Newman-Keuls method, q检验
$ }: b8 [! i' y9 B! @( |NK method, q检验
' o( n# J) P2 }4 UNo statistical significance, 无统计意义6 N T* _* l$ D1 }
Nominal variable, 名义变量/ P# S- L" Z, y; Q! I# \
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
! U5 P2 N2 W) R- tNonlinear regression, 非线性相关2 \' b* C- R0 d) g
Nonparametric statistics, 非参数统计$ Y) @5 r8 h2 G
Nonparametric test, 非参数检验
8 f2 }' ~- h5 Q; s3 nNonparametric tests, 非参数检验
3 I7 {( F* H% {Normal deviate, 正态离差: }/ M+ h' ?3 b2 h# [
Normal distribution, 正态分布
# `0 q5 W* Y7 n \/ ~; i* l ` HNormal equation, 正规方程组
) z, s: f3 v6 }/ f5 ?# qNormal ranges, 正常范围+ {) {8 h0 d$ Y7 ~8 Y. R6 E9 \& I' s
Normal value, 正常值& f$ U" p9 H5 J
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数3 J! \* ?. O( c# f# X) J+ {4 H( k
Null hypothesis, 无效假设 8 M" I0 |6 F) C2 v- ?( ]$ d7 X
Numerical variable, 数值变量
& o: v- G+ k4 @& yObjective function, 目标函数
1 Z1 c4 @, K7 w3 q A- H/ LObservation unit, 观察单位 K+ O$ v* [! b
Observed value, 观察值
' {! C* }/ h- ~; [5 VOne sided test, 单侧检验
! R$ J7 F# K7 A% J8 @, m0 o8 ^+ yOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
" V' ~2 \0 g3 y: |: K+ bOneway ANOVA , 单因素方差分析
2 w: _% j+ z/ o$ A [Open sequential trial, 开放型序贯设计
' `% F# X/ g4 {3 l1 [0 AOptrim, 优切尾9 y+ D1 T" S* }# F4 _6 A
Optrim efficiency, 优切尾效率# Z$ Z9 a5 u9 |+ a) H
Order statistics, 顺序统计量
4 I9 ] v+ f; y# kOrdered categories, 有序分类
* z5 w' F4 W5 `, m1 y9 KOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归* s ]6 n$ g( q. w# g
Ordinal variable, 有序变量
* {& ~4 X: h% n0 ^( O% f# UOrthogonal basis, 正交基
3 b5 e. i5 I$ k& M5 WOrthogonal design, 正交试验设计- B9 o& g) _- g2 ?
Orthogonality conditions, 正交条件! N a/ b" b! I2 y( b
ORTHOPLAN, 正交设计
( o! t1 b; y/ ?1 M& W& P' \2 SOutlier cutoffs, 离群值截断点5 \1 u# e$ m \( r1 x! ]7 ^7 h
Outliers, 极端值8 |& t' @4 O- K
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 5 `7 m) u$ S5 M( [
Overshoot, 迭代过度
, w! C- h3 R( X0 ~) lPaired design, 配对设计% @2 M+ K- G, M9 P% Q9 A A
Paired sample, 配对样本
( p8 `5 ~7 y! I& |9 t& MPairwise slopes, 成对斜率1 f. E# L# ^) [! t8 S
Parabola, 抛物线3 @: |: f# F0 \# ^
Parallel tests, 平行试验1 S6 l" O8 J4 E+ _6 @! D
Parameter, 参数
5 o) T/ \6 F* W. r5 qParametric statistics, 参数统计
2 s- [7 s" [/ e; ZParametric test, 参数检验
4 I& w- j- }7 n8 B0 V% g7 zPartial correlation, 偏相关
, s3 P1 _% z: W5 ~Partial regression, 偏回归
$ `/ i9 @; ^# j+ ]$ k" \Partial sorting, 偏排序
( k( H: Z) ~7 A7 ?2 h# }Partials residuals, 偏残差. a8 [" j6 ]/ t* c) x* l
Pattern, 模式- z8 w/ o4 e) m: b) L2 _6 `
Pearson curves, 皮尔逊曲线7 U c! {, S( k/ E/ L
Peeling, 退层2 w8 y8 ?! E2 \# N" j# X$ F
Percent bar graph, 百分条形图
' `8 C7 y( x" G* [( V2 tPercentage, 百分比) k& J4 o0 }! x& `2 q+ j
Percentile, 百分位数
+ b2 f( u9 m9 X1 ]Percentile curves, 百分位曲线' k) C6 x0 L( P, C! i/ T
Periodicity, 周期性! H" r0 ~: S7 o5 I, v6 f9 I2 B
Permutation, 排列1 X& d, B, k" p0 m* M
P-estimator, P估计量+ P0 t/ v; t8 r/ F0 l
Pie graph, 饼图
% O1 r% z1 T; f' o: H6 IPitman estimator, 皮特曼估计量
2 u4 s, H' a( a- w1 VPivot, 枢轴量
, V8 O5 ~% R8 o! ?2 J* R' HPlanar, 平坦. E3 q0 C0 q+ @3 V) c
Planar assumption, 平面的假设
* P I: I, H% N( z8 k/ u7 jPLANCARDS, 生成试验的计划卡
. S! b$ `9 _, n* @! p* N% RPoint estimation, 点估计
" r+ R- Z2 \0 c( |3 S0 r* lPoisson distribution, 泊松分布
# v X3 Y d0 u) sPolishing, 平滑
- U4 a* J n, k0 ]5 N4 V R7 wPolled standard deviation, 合并标准差
9 l- c% `' Z5 r* S7 V) iPolled variance, 合并方差
7 S: V8 n2 s, q9 X. m/ Z2 U3 K+ i8 yPolygon, 多边图
, b' n: @5 M2 @, ^% g* P3 aPolynomial, 多项式; F# ?5 i+ K9 A/ Z
Polynomial curve, 多项式曲线+ l( T4 w2 \2 X1 ^; |7 W
Population, 总体
! P- B! p+ C$ r7 VPopulation attributable risk, 人群归因危险度" u0 H3 }6 k+ T$ w
Positive correlation, 正相关8 M1 u9 w; f+ n; ^
Positively skewed, 正偏$ h! v i( k: t( C, ?5 O' K
Posterior distribution, 后验分布
" I7 D1 [, W! m- D9 iPower of a test, 检验效能
2 q( R: r( u! F: H. aPrecision, 精密度5 c- y i4 c8 E c1 I6 r" z( l
Predicted value, 预测值
: C7 I' E) {! [$ _" a6 U0 a- Z JPreliminary analysis, 预备性分析
2 I+ \# B8 ~" P% _( z: FPrincipal component analysis, 主成分分析
! u$ u0 I, Z4 N& {Prior distribution, 先验分布/ X6 u/ m% p8 \2 x4 ]
Prior probability, 先验概率
8 v* c5 ^* f; `7 d" Y1 HProbabilistic model, 概率模型
0 w5 v8 H. w# u& Eprobability, 概率4 y- w- i( L3 p; W3 k, f
Probability density, 概率密度, p, B% J* I' _) F8 _
Product moment, 乘积矩/协方差) C' [ F" ~' j; [
Profile trace, 截面迹图+ c9 T7 X8 Z |0 g0 K- y2 T
Proportion, 比/构成比9 ?1 t3 q- F6 |' n
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
+ @) d1 e' g5 k% C3 T2 kProportionate, 成比例
: C' b9 j, g. O8 }0 EProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量6 j; y1 W1 ]# ?1 R8 n; d
Prospective study, 前瞻性调查
8 j$ p! o, O5 _; z" H2 k- eProximities, 亲近性
/ e E$ i/ f# `; |1 k0 U0 e9 ^; G. n+ }Pseudo F test, 近似F检验) J( v9 M: D+ J2 @, J$ v
Pseudo model, 近似模型3 Y9 E; K7 O! M( v8 c
Pseudosigma, 伪标准差7 X* F0 o* ?, r5 P" `
Purposive sampling, 有目的抽样
0 z6 C0 T$ D, A; dQR decomposition, QR分解
7 D6 {& |7 p' S" L9 yQuadratic approximation, 二次近似9 _) V0 q+ ]9 B) N. t" T
Qualitative classification, 属性分类
& C, p. x; D' L! b% e, q6 Z7 XQualitative method, 定性方法
" f) O% h0 E DQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
3 d# r) o B3 o& S9 _. _# W hQuantitative analysis, 定量分析
# U4 M: O* A9 TQuartile, 四分位数
, s# o8 S7 V; R# nQuick Cluster, 快速聚类
; ^% S1 P) R4 B. |& TRadix sort, 基数排序. l% r, p5 |% R x0 Q$ C
Random allocation, 随机化分组9 e0 m9 |5 F5 f# ~, p
Random blocks design, 随机区组设计# W+ j1 Z, o! X6 q' ?; \
Random event, 随机事件
; s `% T/ P: J% ~( C2 DRandomization, 随机化2 I) x1 e( D; g x
Range, 极差/全距
4 f1 R; t ]7 f% D. uRank correlation, 等级相关
6 a; L$ r! T/ MRank sum test, 秩和检验
! K( g6 ^+ F& a9 x: [3 A3 bRank test, 秩检验
* Z* e+ O9 ^2 xRanked data, 等级资料# i, R$ ^: t* \. c6 q4 }5 h
Rate, 比率3 @2 b& l; m0 z) j: C5 P
Ratio, 比例9 F/ Z: H5 p' O
Raw data, 原始资料3 m6 h* A( w% C" V0 |' v
Raw residual, 原始残差8 \: Y! K) H7 H. m- y4 D
Rayleigh's test, 雷氏检验5 o$ y& T$ U0 j a
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 & w1 ^$ ]7 L7 u4 P% h6 H
Reciprocal, 倒数
$ i2 L- t, i: {$ i1 VReciprocal transformation, 倒数变换0 E4 ~7 w6 {/ J1 u4 i$ C: k) U0 b
Recording, 记录
# f' n; D w/ SRedescending estimators, 回降估计量. U* j: `4 G8 _. t
Reducing dimensions, 降维9 ~* M: f: f0 L: w; {, c$ T7 O
Re-expression, 重新表达% P! @( U- s; s$ y8 e/ ?
Reference set, 标准组- ?. ]' P" [0 Q. V* p* k
Region of acceptance, 接受域+ [' i# X! {. b( G! k
Regression coefficient, 回归系数* |0 t8 b+ f! a/ t! ^4 p+ t
Regression sum of square, 回归平方和" r" M: b2 O3 I4 ?+ t
Rejection point, 拒绝点
$ L7 U" i2 O9 h( tRelative dispersion, 相对离散度
5 N5 q% m% p2 [) E8 h' D* V; QRelative number, 相对数
* D2 ]2 V% @# B3 z B- L, K5 eReliability, 可靠性: y2 T/ U( o* H( a8 q! B( a \
Reparametrization, 重新设置参数
7 F# z. i/ V5 s9 N4 t2 P: uReplication, 重复
+ j7 U. B" H0 a' j8 p0 XReport Summaries, 报告摘要
+ i+ L; V" w1 F. N* P" q9 j( j$ C& M* gResidual sum of square, 剩余平方和- a7 O# b$ m7 ^4 W/ c4 ?. h' f
Resistance, 耐抗性4 {& k$ }& e: g7 A3 l7 E6 b
Resistant line, 耐抗线+ d! x. h5 t$ ?) C8 |# W# H, L+ Z, e
Resistant technique, 耐抗技术
, |0 T0 s. J- V; [% Z$ P; cR-estimator of location, 位置R估计量$ n! M$ w {, g1 C; P; j
R-estimator of scale, 尺度R估计量
% H5 t9 I# j6 _9 ERetrospective study, 回顾性调查
; v i$ a; R- \+ e7 E% ?Ridge trace, 岭迹
7 R$ y% n! u6 U V7 D0 mRidit analysis, Ridit分析- ~- e& z7 t5 Y; b
Rotation, 旋转7 Z% j, i& W# c. d
Rounding, 舍入9 P. y: ]* U* J3 I
Row, 行
3 M3 v* e" R1 w. r5 c9 PRow effects, 行效应
+ e. t3 O8 o/ lRow factor, 行因素
0 v2 _4 L% A( U% h+ cRXC table, RXC表8 E2 p r3 w2 a% c) g
Sample, 样本/ e7 q, M& k2 i& J4 `1 B9 V: C
Sample regression coefficient, 样本回归系数, d) C( g0 x# M5 L" J
Sample size, 样本量
" A6 w, v/ @$ e' _9 }1 x) Z5 t6 lSample standard deviation, 样本标准差
3 g2 p, n( F1 U) ^; pSampling error, 抽样误差/ z% n8 y0 Y2 c8 @3 W; ~" d* a9 M
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
& d. w( y5 }' N; _& ?Scale, 尺度/量表5 D- G X4 D6 P: T% c+ j6 i
Scatter diagram, 散点图
8 E: S7 }) c7 Z2 QSchematic plot, 示意图/简图
9 L7 G" g$ H* H5 v: oScore test, 计分检验/ j+ l/ h/ y2 E# Y
Screening, 筛检% R: H$ Z5 p' ~0 w1 R: @7 m8 s
SEASON, 季节分析
: O7 J( l) y, ~+ l i* D2 KSecond derivative, 二阶导数
3 y5 C" h% p/ B3 X8 P. dSecond principal component, 第二主成分) |7 F& v$ l. M4 C. \2 @
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
" ^9 W' ]8 W$ F# J6 [3 FSemi-logarithmic graph, 半对数图
& a% B- y, q8 i4 j, i0 x$ ESemi-logarithmic paper, 半对数格纸
- y3 U; Z& ~! k" I4 ySensitivity curve, 敏感度曲线, q" r. z( m8 p0 c! L
Sequential analysis, 贯序分析
# ^0 v0 k. W& Q6 q+ | _8 S) fSequential data set, 顺序数据集
; F) P. n! z7 b5 hSequential design, 贯序设计
$ P l9 Z. R& P$ xSequential method, 贯序法6 G# F- b/ `0 H+ c* M- X
Sequential test, 贯序检验法: @ C( @( A% C3 z8 |9 F
Serial tests, 系列试验
. u/ Z! `; K, I0 MShort-cut method, 简捷法 ' |+ J) m; p# W$ R- w7 J
Sigmoid curve, S形曲线 m1 {3 j) O$ B+ q
Sign function, 正负号函数7 g2 L% w& t ?4 w6 B2 z
Sign test, 符号检验
1 ^8 Z7 Q3 c% K! ^9 O' dSigned rank, 符号秩
* y' {0 |7 q+ C+ z0 R* B+ o4 HSignificance test, 显著性检验+ b6 ?" C/ z9 @2 H5 |# ~
Significant figure, 有效数字
% H0 E; N) g; U' V/ m7 kSimple cluster sampling, 简单整群抽样5 U/ _- W9 m( t( Z
Simple correlation, 简单相关: i" W$ \0 f- O: ?$ I* d' t
Simple random sampling, 简单随机抽样 J0 |& f5 P6 } {* E9 t
Simple regression, 简单回归
2 F% m+ l) y8 }simple table, 简单表" y9 z" t+ [3 |3 A# V, n
Sine estimator, 正弦估计量
1 _( f" E' y& H' k! X& T1 P" Y6 i7 SSingle-valued estimate, 单值估计! w4 [2 C( C: l J! x* w
Singular matrix, 奇异矩阵
; F* b2 T8 r2 `8 W% Q8 B5 b% [& b6 zSkewed distribution, 偏斜分布
3 ]! C0 q4 }6 }: t* p' z4 YSkewness, 偏度, @( u1 H# h! E- R+ u8 [8 j
Slash distribution, 斜线分布
9 {+ O; B; f* Y% W L0 ~Slope, 斜率
& I' w% r: z6 L; dSmirnov test, 斯米尔诺夫检验( l, k4 ^% r1 L, }5 x/ a) `4 k
Source of variation, 变异来源
( A2 y: S" s5 i; c- gSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
. s7 e7 ]! M) RSpecific factor, 特殊因子3 Z: q0 r4 g& m z
Specific factor variance, 特殊因子方差( ~9 u0 {6 Z/ @4 H
Spectra , 频谱 ^# q8 C* y1 X+ M
Spherical distribution, 球型正态分布4 w; |, i- N. J; }- V
Spread, 展布
" W, q0 c e: ]7 g, c- p2 h* w# PSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
7 M, B$ L! P/ s( g5 }# a9 ~Spurious correlation, 假性相关5 o z" ^! ]7 M/ t1 q
Square root transformation, 平方根变换" j; T" j3 D2 t3 @) H
Stabilizing variance, 稳定方差* K6 U# x5 H: w: \# w
Standard deviation, 标准差
8 ^6 G5 O& e2 D4 OStandard error, 标准误
9 T0 `$ t- M; |" A; zStandard error of difference, 差别的标准误# u6 I: F" @, ^. N( V8 ]" x$ u; \1 ?
Standard error of estimate, 标准估计误差
{) z8 E+ ]% j" G( ?Standard error of rate, 率的标准误$ H" i0 a6 n! n- v* Y$ R1 M
Standard normal distribution, 标准正态分布
- z2 V7 C% H- E7 G1 S$ TStandardization, 标准化
# d* l* _' Q3 W: E. ZStarting value, 起始值
* P+ R7 z: H. f/ q' d( W$ ^9 q+ ~Statistic, 统计量
$ k! f5 _1 ?+ o$ cStatistical control, 统计控制
6 M+ S0 V+ w5 b! \8 IStatistical graph, 统计图
; m/ w' f0 L% N4 P- K) jStatistical inference, 统计推断; W) L0 d6 t$ @! Y' p
Statistical table, 统计表* s& p3 w' J$ ?1 Z7 J! z
Steepest descent, 最速下降法0 J) n: _$ ~% }) I1 w
Stem and leaf display, 茎叶图' ?" F" B6 t: A: J S7 z
Step factor, 步长因子
: ]% [. K" J7 J, mStepwise regression, 逐步回归
: v: F+ o6 z9 [Storage, 存$ a2 \0 Z4 x! v; y2 T1 k( D
Strata, 层（复数）4 K9 s! ?0 ^5 x1 }+ L, t# Q
Stratified sampling, 分层抽样
1 R( E5 z9 g) x* w0 }8 DStratified sampling, 分层抽样0 L$ S( s' X! r; U- r |
Strength, 强度
: Q# O; I d6 W* ^0 k FStringency, 严密性
9 _5 b1 y% F3 a' W" H$ ^; OStructural relationship, 结构关系
/ Y! |% j# V# a2 l wStudentized residual, 学生化残差/t化残差
0 v% i' c+ i( X$ JSub-class numbers, 次级组含量
1 f2 \! \( Q7 V. S S( y7 v3 ^$ qSubdividing, 分割
# s* t0 V1 L8 t& RSufficient statistic, 充分统计量
# Q f( T/ i$ c4 ZSum of products, 积和% h4 V& d D2 T
Sum of squares, 离差平方和
3 |! y U% T$ x4 s. g+ fSum of squares about regression, 回归平方和
0 d4 O8 U3 n) n- n; @( S7 \Sum of squares between groups, 组间平方和; x2 d% n: E6 j3 x. t
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
, B2 \. _ ?' NSure event, 必然事件
- G& G2 A0 Q f! l, m- g5 VSurvey, 调查, U" T3 U5 l A3 x) b) _
Survival, 生存分析. n+ X8 {1 z" y! N% q3 b4 |
Survival rate, 生存率
0 k# f' J& C* H6 ISuspended root gram, 悬吊根图 V& G" g9 @1 s: h- a' c9 _
Symmetry, 对称0 J+ B6 K- V/ U; J1 ~& f6 q
Systematic error, 系统误差
" p5 H9 H7 P5 i/ Y8 BSystematic sampling, 系统抽样
9 `6 }" ^9 I8 D, p: ITags, 标签# b! Y2 n- T9 l/ t8 G. f
Tail area, 尾部面积
. C I5 ~% K( J; JTail length, 尾长8 _% a4 W) j- _& F+ A1 |/ }/ c
Tail weight, 尾重
& r# v3 _8 m+ B! o" M. |7 BTangent line, 切线 |( G$ i2 a) J6 b1 E
Target distribution, 目标分布
. R, b& R4 Z' d9 OTaylor series, 泰勒级数
# e8 b! }( l6 m2 sTendency of dispersion, 离散趋势
) U5 x" V8 p8 O/ kTesting of hypotheses, 假设检验
" N0 E7 U" |1 [' P3 K$ UTheoretical frequency, 理论频数. y0 d V3 v* e6 n9 m6 Q8 p( e% }* H
Time series, 时间序列! \- r+ M! y$ C, q0 c
Tolerance interval, 容忍区间
4 Z Z# J- \' [# o: WTolerance lower limit, 容忍下限# x. G9 P* R$ v, r" _
Tolerance upper limit, 容忍上限9 U# w; E5 t, s" }+ [( S6 l S
Torsion, 扰率7 ?" Y! R7 e+ _. }+ @" b
Total sum of square, 总平方和
# ~2 f; a0 M( H! P( ?: {5 E/ fTotal variation, 总变异
9 B; z# Z3 b6 D# |! fTransformation, 转换$ p. M- I7 t! v8 B
Treatment, 处理" Y( I) g# H0 a7 s
Trend, 趋势' {" i2 V* _1 w3 c) g4 Z0 B6 E
Trend of percentage, 百分比趋势
0 @# ^5 l6 r- O. [8 C; \6 [1 rTrial, 试验
& \- [0 q* x% {- l. YTrial and error method, 试错法
! o+ q3 O4 _6 X. N0 D$ qTuning constant, 细调常数3 P6 x; V8 K+ Q) U8 s
Two sided test, 双向检验. ?; E+ C) d: m7 U' m4 C) S
Two-stage least squares, 二阶最小平方
2 |& S& h0 @4 k9 \/ zTwo-stage sampling, 二阶段抽样/ @6 f( q* V7 P* L, m7 G
Two-tailed test, 双侧检验
5 B" j% e0 w3 U9 h) w0 ^1 |* GTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析3 w I! s* I5 e+ o$ w0 r. D
Two-way table, 双向表
% i$ X3 ?" V6 [& T& }Type I error, 一类错误/α错误0 q% Q9 k- T- c% T' V
Type II error, 二类错误/β错误
/ B) u1 D" y# ]" z0 q# U% GUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
~7 H$ o9 C4 Z3 P- Q4 oUnbiased estimate, 无偏估计1 }& A* K; P; D4 E" ?- n+ i- q
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
# U9 n! ]3 g7 K- f' ?) jUnequal subclass number, 不等次级组含量+ A6 M8 `- t' _& c6 M: Z7 U# | O
Ungrouped data, 不分组资料
. X: Q6 L8 R! [6 [1 z& TUniform coordinate, 均匀坐标
4 P6 ~% Q* c2 H% F! f- T* dUniform distribution, 均匀分布
) |4 }2 F/ X( K- U' IUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计8 I9 y6 }; `# t( ~( S8 p/ N
Unit, 单元
; w" r3 p) U6 I0 u6 u+ WUnordered categories, 无序分类$ D: v( p+ k0 G7 n% }" |" z: Z
Upper limit, 上限" y- U( V+ }. \; h
Upward rank, 升秩
% o* k6 s q. N/ G; VVague concept, 模糊概念( z7 s7 j# [- V3 H9 C" U
Validity, 有效性
! h6 N a. S- qVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计, r( R8 f7 @0 p/ e. V( c# J$ y
Variability, 变异性1 g3 |# H5 ~ O. d
Variable, 变量
& Q) r% c) Y1 MVariance, 方差* ~; g4 X$ ~+ L8 q
Variation, 变异) G& S! p! ]+ Q& h p2 Q! j
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
. j% h, r# O5 [6 A- Y$ [' mVolume of distribution, 容积% i3 H% }7 q7 Q- Y B
W test, W检验, O2 [2 c, L; `+ s7 E$ l c
Weibull distribution, 威布尔分布
0 i [5 r; | q6 T* M# h! n5 ]9 ?) oWeight, 权数- ]6 x( ]% T' j5 k: R
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验, Y/ N) p) k4 M2 s1 u: W0 f
Weighted linear regression method, 加权直线回归7 H1 i% e6 ]0 [$ [- q9 l, D
Weighted mean, 加权平均数
N* F; X- B0 l3 e% ~! bWeighted mean square, 加权平均方差
% d' e9 F6 d+ Q" C4 `) YWeighted sum of square, 加权平方和
: I% A. x" }% ?1 p; N6 ]& HWeighting coefficient, 权重系数$ P/ d; t1 l7 `- I
Weighting method, 加权法 * `3 @) }+ b1 Q8 z
W-estimation, W估计量
* b: R: }1 r+ X/ `% GW-estimation of location, 位置W估计量7 D' D5 q2 C3 A; B
Width, 宽度9 I8 U5 o- }* }% n/ G
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验# Q5 `2 C* r, b J$ I
Wild point, 野点/狂点+ r1 J" e: I/ R1 Z/ i, ~
Wild value, 野值/狂值
1 [- _: f. h: {0 ]% UWinsorized mean, 缩尾均值/ T& C( J$ _+ N r& f; t
Withdraw, 失访 " G: o) e, K( G
Youden's index, 尤登指数
6 Z7 j+ A1 v; i3 q% ^5 {( l- g% c- gZ test, Z检验
- y5 d" `% s4 c0 Q f$ ?Zero correlation, 零相关 J$ U4 N, k9 A' q" Q: [
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
