|
|
Absolute deviation, 绝对离差
# w( h, X& V, i% `1 z3 o6 s+ _4 qAbsolute number, 绝对数" |' R6 `# h0 c4 I9 r# e5 @
Absolute residuals, 绝对残差! u( x% h/ R) P
Acceleration array, 加速度立体阵
7 ^* b; q$ l5 h/ R( ZAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度. @1 i3 m. O7 J0 w5 |7 s5 j
Acceleration normal, 法向加速度
" f" y6 D/ J8 \5 d; IAcceleration space dimension, 加速度空间的维数4 f+ C) f1 t+ ?% b2 B
Acceleration tangential, 切向加速度
% Y; k5 ^0 z0 {4 I' gAcceleration vector, 加速度向量
; K) B2 b4 K5 s( W! v, H# m" PAcceptable hypothesis, 可接受假设8 D; y' d& N) E6 w: f
Accumulation, 累积
! p( F' t/ [) F5 `9 D3 c A+ ZAccuracy, 准确度
) U" {" o- @* T5 ~# [# FActual frequency, 实际频数 K3 n+ ~* l0 ?, r- g
Adaptive estimator, 自适应估计量' p K. d$ g; ?9 V9 A9 v
Addition, 相加. V( `8 W$ E( S
Addition theorem, 加法定理
5 w$ z* z% Y3 Z8 {. pAdditivity, 可加性. |5 n/ k) A+ B
Adjusted rate, 调整率) z2 ^7 g- |: _: j. Z
Adjusted value, 校正值
5 R7 G$ U e) w0 Z% |4 j/ tAdmissible error, 容许误差8 O V) N# h, d- x
Aggregation, 聚集性+ w# W, L7 b! ^9 ?; e: b; `. B" W
Alternative hypothesis, 备择假设
- Z4 X; K. w1 P% |Among groups, 组间
6 y3 J& Q9 A, ]3 EAmounts, 总量
7 N1 F+ [8 _4 @( d. jAnalysis of correlation, 相关分析1 S8 r, @1 n* G3 m: }
Analysis of covariance, 协方差分析
9 x5 k2 b+ t' r% B O6 z7 |Analysis of regression, 回归分析( n& K) B* Y* i4 H, E1 M% J/ u% }3 d7 h
Analysis of time series, 时间序列分析
1 O! {4 a5 p# mAnalysis of variance, 方差分析- p8 F- y) l9 G
Angular transformation, 角转换" ?' S$ W% f2 M+ s5 i6 b
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
; V- n" j8 C* A2 ~" FANOVA Models, 方差分析模型8 x/ S z3 r, k
Arcing, 弧/弧旋8 y) l7 Z. M `* Q
Arcsine transformation, 反正弦变换
1 C ^) o0 J* l! w6 I: RArea under the curve, 曲线面积
4 |( q* U* G, h2 F$ E9 S+ uAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
/ Q5 o5 Y: h& A( b: c! jARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
4 w8 L8 x. N" U) n5 EArithmetic grid paper, 算术格纸
! K; e+ a1 Z/ y9 i" r1 aArithmetic mean, 算术平均数
& U! s* ^0 d8 Q; D' b4 c2 [Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系. F; K5 w8 D( ~/ |3 ?% V
Assessing fit, 拟合的评估
8 E+ C' O0 l0 n+ L% Q, `# AAssociative laws, 结合律
8 d# B g% h- }; v% hAsymmetric distribution, 非对称分布' y, e( ]4 N/ x9 A( ]8 i( ^
Asymptotic bias, 渐近偏倚2 B/ z; o7 }8 j! Q2 w
Asymptotic efficiency, 渐近效率; y& `5 e; M0 U& K! Q
Asymptotic variance, 渐近方差
8 }) L1 N; i/ Y& wAttributable risk, 归因危险度) w/ h5 w. K8 S; Z3 e! ^' y3 ?
Attribute data, 属性资料
. V; m) C; `: }6 Y" D+ ]Attribution, 属性2 N3 j: L# Z+ F( \
Autocorrelation, 自相关$ D/ p6 G7 ^; K5 T3 s2 q, d. L; U
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
# M' t7 Z1 x% m# @6 PAverage, 平均数, ]/ z( I3 K& P$ d) D9 u
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
+ r! c6 u1 S$ u0 e1 rAverage growth rate, 平均增长率
3 o" T8 C& Y- e; Z) c3 I4 Z, K8 zBar chart, 条形图, E2 u# @* q1 E1 b2 W3 Y
Bar graph, 条形图
. j* i4 y+ M S0 C4 z- EBase period, 基期
1 z! b3 m( ~' ~8 r6 b: ?Bayes' theorem , Bayes定理& [' r; F& ]1 G- W* F
Bell-shaped curve, 钟形曲线! ?7 ?- Y: y- R: l
Bernoulli distribution, 伯努力分布8 W8 e) `/ g5 d8 f! x
Best-trim estimator, 最好切尾估计量, r3 ~* M E. i* \0 G u# v
Bias, 偏性6 k# E" T4 U; U( Z2 n3 u
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
- Y, ?3 U* m$ r7 TBinomial distribution, 二项分布
$ |9 u# ?3 n+ H* T7 {Bisquare, 双平方: O9 W5 A* z$ V* L( Z1 s3 d4 l
Bivariate Correlate, 二变量相关# a9 K7 k, `; k/ ]4 |6 Q/ X" M
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
' b5 `7 _/ |" D# g& c0 JBivariate normal population, 双变量正态总体
A7 l- |8 V9 }; X$ PBiweight interval, 双权区间3 ]- }( v1 \( g9 C1 F6 ?
Biweight M-estimator, 双权M估计量8 W3 R% T; \5 ^. ]
Block, 区组/配伍组) I& G8 P1 l, B) z
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包+ G B; n) ?9 ]) N, V3 V
Boxplots, 箱线图/箱尾图
. _4 i$ D9 A9 lBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点9 ^) m4 N; Z3 d# k' y3 o$ K% e
Canonical correlation, 典型相关8 z( d# d. j" _9 l3 q. r1 e
Caption, 纵标目
+ A: r( o3 P$ x" B' pCase-control study, 病例对照研究, M! h) w- s0 y1 E# c, H
Categorical variable, 分类变量# H# t& w9 F+ z* V5 t2 J4 A
Catenary, 悬链线
! U% g# p3 \5 F+ A$ QCauchy distribution, 柯西分布
9 T2 p9 n: ?. P" a8 b bCause-and-effect relationship, 因果关系0 W9 F0 u1 b5 [* d7 C7 G$ Q( d
Cell, 单元* E" d! d. ^6 v$ l- D' r
Censoring, 终检2 N+ m2 a: Y; f! x
Center of symmetry, 对称中心
, i7 i$ A" _7 FCentering and scaling, 中心化和定标; E$ s$ s5 x5 C" g4 C
Central tendency, 集中趋势1 |! r7 Y5 s4 B4 c* F2 r
Central value, 中心值
7 k+ W$ X( e1 H, H6 N5 \4 ^CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测& T; Y. u1 q, `! |/ T
Chance, 机遇
6 a& T( S) k/ O* Q& ]- N& G+ x. gChance error, 随机误差/ [# ~8 ~! d9 B
Chance variable, 随机变量+ M8 j) _, M. Z4 B
Characteristic equation, 特征方程- O: n+ Y. p/ Q8 l7 u. B/ N& X
Characteristic root, 特征根; ~5 ]2 a/ k V) Y0 k2 s1 R
Characteristic vector, 特征向量
$ P2 _5 S; A; W4 d5 a" B" ~Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
. ~( `' u, E, i9 P: @. q" GChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图- I! {- m; z, u! }, A5 I
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
) \6 _* x- O% u2 _4 H% p' W; aCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解) w% {. j; D" Q
Circle chart, 圆图 3 z, B2 o8 @: J: \- J
Class interval, 组距8 a) D, x$ }7 O' U3 U$ N( U5 S
Class mid-value, 组中值
5 U* a1 B; L/ _# q$ b* D5 IClass upper limit, 组上限
f* C/ @( C7 \' W8 O( x! EClassified variable, 分类变量7 `# [* O9 k+ L2 S6 k" n
Cluster analysis, 聚类分析
3 z* j" @$ r9 x/ k' q2 k2 U0 oCluster sampling, 整群抽样% R+ v2 M# [ o1 J- r( M# |8 S
Code, 代码2 ^6 h1 b; \6 Z8 }% ]
Coded data, 编码数据
( B- p8 u R3 B6 P( nCoding, 编码
; s" c3 Y+ B' C# @, q5 J9 FCoefficient of contingency, 列联系数
+ k l" A/ L" |1 Q4 ?Coefficient of determination, 决定系数
/ y$ `" b& ?( V4 pCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数# e3 l: a, C5 i% P8 x% V3 N
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
% v9 y/ ^9 `1 D( |1 s& p ACoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数! H4 h! M5 }2 S" \' T5 Q. S& W
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
3 r9 o5 h' q6 H7 }( t7 w. m5 `Coefficient of regression, 回归系数) y& D _! a+ Z; i
Coefficient of skewness, 偏度系数( J$ o. P5 U' ~
Coefficient of variation, 变异系数9 y4 ?# l& e# m+ U
Cohort study, 队列研究7 o3 J, E1 i! _5 ~9 z% P
Column, 列
, e5 ]. ~+ y$ i8 qColumn effect, 列效应
; Z [5 k0 Z, l+ N5 m6 |6 B$ k' ]! n% kColumn factor, 列因素
% {* i* l, \* _7 u3 E! \+ R5 Z% rCombination pool, 合并
1 a) i' ^6 ?# n1 oCombinative table, 组合表* |* X1 @# c5 N0 D; c7 U3 }
Common factor, 共性因子, a1 B3 N( \9 p( _. f
Common regression coefficient, 公共回归系数
, }8 J) |4 j: `+ y9 V9 f$ [% }Common value, 共同值
2 n; i& g, L6 M7 U) a/ \2 A3 `Common variance, 公共方差
5 C/ x6 h5 T& A+ z+ i6 OCommon variation, 公共变异& z E8 ]' ]9 U6 V' y
Communality variance, 共性方差
9 e7 d' M7 ~8 y2 X7 Y- f$ _Comparability, 可比性5 `2 x3 A, z" J" q9 |9 }5 i
Comparison of bathes, 批比较/ c( {8 `1 p% s, }
Comparison value, 比较值
- R2 h+ T* Y; j- ZCompartment model, 分部模型8 P( t, w O# h( C1 j: c- A
Compassion, 伸缩
* k7 A% c7 r4 f" S( u4 |8 t- QComplement of an event, 补事件
% s! _, N9 @0 a% WComplete association, 完全正相关
7 ^9 I5 ]" b5 bComplete dissociation, 完全不相关
' ] M3 c2 H( [1 \; P0 Y- l, DComplete statistics, 完备统计量
; d1 o& G/ w; A# k" K5 MCompletely randomized design, 完全随机化设计
! i) f- @9 G$ W" V4 ~8 kComposite event, 联合事件4 V+ I) K# ?+ K4 B
Composite events, 复合事件0 d8 p; `. u% ]
Concavity, 凹性
# O9 t9 o% k' i9 Q- _1 u& B# DConditional expectation, 条件期望
) o/ c ?% B2 D1 P; qConditional likelihood, 条件似然+ j! Y; ]8 F% P* e5 T
Conditional probability, 条件概率9 ]6 b( I- \( g/ H
Conditionally linear, 依条件线性
/ D8 j, r/ m" ?# y3 E' S1 p7 bConfidence interval, 置信区间
( C5 i+ m' x6 }Confidence limit, 置信限
: O/ A J6 D) m% `Confidence lower limit, 置信下限2 V |, q) A2 z
Confidence upper limit, 置信上限: K+ w' Z3 e# Q1 ~
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析: I) v# O2 x% m' r- K
Confirmatory research, 证实性实验研究
$ R6 p7 n$ }! k4 yConfounding factor, 混杂因素& d) p5 K3 P/ o; g; w/ p% W
Conjoint, 联合分析
9 _& V, y; V5 w9 C4 j# h7 ?Consistency, 相合性
9 R7 C: @5 H% EConsistency check, 一致性检验! D0 f5 {8 M/ U7 Q" P" p$ v0 A
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计* G5 d# m e( G7 Z4 n l
Consistent estimate, 相合估计6 W, w9 t( c+ e' ^7 [* n. ?/ ~) D9 Y# D$ J
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归 H. z( s* z- e! v/ i3 \, F
Constraint, 约束5 ]& J* s F: U/ T
Contaminated distribution, 污染分布
$ P' l# j3 s" W1 c* aContaminated Gausssian, 污染高斯分布4 z2 H L A! j
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
5 ?" O$ h3 b# v6 n3 H1 ]2 O. PContamination, 污染' e7 b2 l9 @2 x
Contamination model, 污染模型
# v) R5 I% g) v0 I, eContingency table, 列联表
: J# g3 q8 Z& {$ nContour, 边界线& p5 j" }3 j$ Z8 y- C$ ?( N9 g* j
Contribution rate, 贡献率% A: E4 \. b D2 B0 y- r1 K+ M
Control, 对照: y5 d7 W6 W) ]% g$ l' o
Controlled experiments, 对照实验
0 {: R" q- B- i: YConventional depth, 常规深度
2 }6 _3 }% F' U/ E& o- D8 G" iConvolution, 卷积
X! ], y/ _+ N; i( j. k1 H& JCorrected factor, 校正因子0 t# s6 }2 p5 _1 [) i6 A
Corrected mean, 校正均值0 d, L- U2 u" H. A m( s" e
Correction coefficient, 校正系数
+ j' ?5 m3 q; @" c& V7 v( ^! V( o3 h. xCorrectness, 正确性) t+ [" Z5 U3 F+ e6 V
Correlation coefficient, 相关系数# E, Z% o2 u5 u3 y- I+ y8 p, J
Correlation index, 相关指数
7 _$ f- O( E, x' N0 i4 y& ?. MCorrespondence, 对应& J, o$ |' K2 x" s( b
Counting, 计数
; n( M8 b& d3 BCounts, 计数/频数
9 X4 Y( f$ X6 _/ S) JCovariance, 协方差) G; w+ o) `/ ? s! r. h+ }
Covariant, 共变
6 I& M- F! E3 v+ Z* K: F5 C. ]Cox Regression, Cox回归2 F2 L+ A$ C: r' E. }* e* n3 t1 J
Criteria for fitting, 拟合准则
' T# N( a4 b8 H( L1 l/ pCriteria of least squares, 最小二乘准则. V5 ?! X: u2 ?, s8 _3 \0 }6 }0 f
Critical ratio, 临界比
( P" T# ?" l" s1 tCritical region, 拒绝域* E4 G, r$ h& M' x& p5 s
Critical value, 临界值
- c$ ?) R; U$ d3 M& B5 MCross-over design, 交叉设计
1 G0 R) e; F O6 X; {6 h9 ECross-section analysis, 横断面分析, b7 ^* A. ^# r+ ?
Cross-section survey, 横断面调查
% \7 n( Y8 k# Y. A8 FCrosstabs , 交叉表 : ^/ @' W* E- w+ Q( M+ g" {( a
Cross-tabulation table, 复合表
: D3 w! \( j" `0 bCube root, 立方根
2 b" B+ S# `, ?9 `Cumulative distribution function, 分布函数( j: N0 I+ C- y1 K6 {/ I7 s* n
Cumulative probability, 累计概率
% F1 `0 t( M2 b1 e% M+ MCurvature, 曲率/弯曲# E$ A. N5 M6 U" |
Curvature, 曲率0 j2 I+ |' z7 ^. \" m
Curve fit , 曲线拟和
9 R4 D O8 G0 [( {7 `1 ]# F' ]; _Curve fitting, 曲线拟合
. o3 d, B" k$ g) Z0 ?Curvilinear regression, 曲线回归. O! E3 m* {9 m4 s+ v; M
Curvilinear relation, 曲线关系
/ X" D, \# F3 R; ^8 xCut-and-try method, 尝试法& z4 K; S2 X; k$ `7 C( \/ {
Cycle, 周期
7 P. h2 {; m6 yCyclist, 周期性% b& C. W3 H) J; t( e, A3 b
D test, D检验
4 s, v% n1 a B) UData acquisition, 资料收集' j5 g/ E- U' L
Data bank, 数据库# C; \- i+ D' t# Q
Data capacity, 数据容量
% V- j- x7 N+ s/ o5 N, EData deficiencies, 数据缺乏0 h$ K$ _8 r f, @6 d
Data handling, 数据处理9 [, c, O; \ q1 h, j2 n
Data manipulation, 数据处理( X- G8 A" w9 _- R$ }! E( B
Data processing, 数据处理4 W" H8 p2 _% D( {. o
Data reduction, 数据缩减- ~+ l6 a$ t! ~
Data set, 数据集
; U' }8 S, `+ e, e! l) o/ [Data sources, 数据来源
) g: D& h% f, O3 Y2 `Data transformation, 数据变换
- {0 l0 j# z, L% ?& p+ QData validity, 数据有效性
, N& P8 _& f, s0 WData-in, 数据输入
/ S/ s( `7 h4 C5 x8 I: JData-out, 数据输出6 m5 {5 L4 M( W! b; r+ S, A
Dead time, 停滞期
8 b8 o- i* `% M; \9 U$ ^# E, ~9 ]Degree of freedom, 自由度
2 ~& H7 l9 \- i$ V) Y/ |; w, qDegree of precision, 精密度+ x$ k& o% i4 T: Q- U& P( d
Degree of reliability, 可靠性程度
! ~. Z& w2 M/ |5 H$ N# a7 q) sDegression, 递减
7 L f( G2 s9 F' N& x3 YDensity function, 密度函数5 b; ~$ t. ^# H, \9 ^
Density of data points, 数据点的密度
" i5 s& Y3 L% S* n' F p7 LDependent variable, 应变量/依变量/因变量( Y& o j$ U% B8 U/ a' l3 G
Dependent variable, 因变量
1 l7 Z9 p* L. k! _" pDepth, 深度
( W% P( ]. C: }' wDerivative matrix, 导数矩阵
9 m; H! H4 c) W+ x( u) FDerivative-free methods, 无导数方法
0 o/ R: O- J6 ]" g, k( F, r0 BDesign, 设计2 u5 m& h/ k3 l; D
Determinacy, 确定性# g# U# G, Z. v8 a6 n8 A& r' X
Determinant, 行列式
2 M0 R8 v; y- c/ ZDeterminant, 决定因素
1 `0 d2 \7 q) s. d% ?( D: ZDeviation, 离差
* ^" b& I5 j, J% {- \* |! PDeviation from average, 离均差5 l+ F: _# N1 i# N4 `& O
Diagnostic plot, 诊断图% c% G6 b5 G+ [
Dichotomous variable, 二分变量3 \2 W5 @% k8 i, @0 I0 f
Differential equation, 微分方程3 D$ H2 `. u2 b
Direct standardization, 直接标准化法3 H4 C. d* a4 a# L. c! ], c
Discrete variable, 离散型变量
# ^+ ?; \0 J8 P+ w/ R6 R1 R+ y* l9 rDISCRIMINANT, 判断
7 V) C! r& J7 a3 JDiscriminant analysis, 判别分析
# j, W( n8 V: Y! L2 i1 cDiscriminant coefficient, 判别系数
: u! U1 ?) Z# u2 f4 M4 A ] o) t5 ^Discriminant function, 判别值$ H4 {' _. D9 p1 @
Dispersion, 散布/分散度, v3 d( U5 H# @, r D
Disproportional, 不成比例的
* U& T9 C1 S& h, {: g: G9 i6 gDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量- U5 `" I9 m2 t7 z ]3 M" ^
Distribution free, 分布无关性/免分布
- I8 G' Z/ A/ b: q7 r/ VDistribution shape, 分布形状 S [3 m0 d. z: _ W# e8 Z
Distribution-free method, 任意分布法
! N9 e( a2 U6 ?: V: L& BDistributive laws, 分配律
" {6 P# e* a- h4 E- ]0 }2 qDisturbance, 随机扰动项1 \4 p V+ `6 [
Dose response curve, 剂量反应曲线: ~ P6 U- f7 J2 h* n9 i! O( x: X
Double blind method, 双盲法: A0 }! x" ]3 ~* n; c" ?
Double blind trial, 双盲试验! y1 u! Q9 @. S, j: w
Double exponential distribution, 双指数分布
& y( R, K% O' }Double logarithmic, 双对数
: h' Z- y% @1 G g RDownward rank, 降秩* r! A4 r& l% Z+ @; a
Dual-space plot, 对偶空间图' p( S7 ] C9 f% L7 k6 d' P! y) W
DUD, 无导数方法
7 y6 |. n8 r9 B( g7 `6 vDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
: |7 j _, _3 vEffect, 实验效应; W2 Z# d1 |& c' S2 k& ~* R b
Eigenvalue, 特征值5 W$ f" L- X7 q' O4 k6 u
Eigenvector, 特征向量
& Y; ^+ [' M& F: o REllipse, 椭圆
1 r6 o z8 u3 R$ V! UEmpirical distribution, 经验分布0 z1 k- o7 d E3 i p7 k8 H
Empirical probability, 经验概率单位
! s/ y3 {/ M* h9 NEnumeration data, 计数资料
( H6 z2 V- P5 j# q, F' Q& Q# `Equal sun-class number, 相等次级组含量
) z7 J: q# A; ^, {8 lEqually likely, 等可能
7 q, {: d8 e9 A, f/ ?Equivariance, 同变性
- R, u& e+ t2 V6 ?7 n2 s% tError, 误差/错误& R& C, e' o5 `, ]
Error of estimate, 估计误差
9 @& h4 j5 u. @& N' W& uError type I, 第一类错误2 h0 o: j/ N4 m* `; J% L/ D
Error type II, 第二类错误
3 ^" O, T: h4 `- E" i) SEstimand, 被估量
+ b+ F/ [7 n: d( v/ J5 `, jEstimated error mean squares, 估计误差均方 T' w4 s9 q# n" c5 o2 d+ F# P
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和- O s+ Z% ~# F0 @6 B( V) W
Euclidean distance, 欧式距离6 p0 Z" Q6 H9 f, T7 `( c" n7 ?6 Y
Event, 事件
6 k6 e9 X9 J5 H5 m" ^; b( [0 z9 kEvent, 事件
$ g& L l+ L0 w1 E( p* M! VExceptional data point, 异常数据点$ n1 m. L; Z9 Y0 J
Expectation plane, 期望平面. I4 q x$ D; K k- k
Expectation surface, 期望曲面$ @7 M/ J% q" p
Expected values, 期望值
' j! P4 j' @ D* Z7 iExperiment, 实验
% ?( N) k1 ]% mExperimental sampling, 试验抽样3 S2 R$ N4 r* T( A- r4 R1 u
Experimental unit, 试验单位
; \ E6 F) V; {# D4 h6 yExplanatory variable, 说明变量/ O0 b/ N5 W, f* w$ T; G9 m
Exploratory data analysis, 探索性数据分析$ i/ C# C' P5 s. Y0 w
Explore Summarize, 探索-摘要6 }. e, Z- |) w
Exponential curve, 指数曲线
% G2 \9 u m, S7 G% SExponential growth, 指数式增长
: I1 U. n" S8 c; gEXSMOOTH, 指数平滑方法 2 O- Z% J" U' A9 l9 [, X
Extended fit, 扩充拟合
! {# {5 H5 `2 ^Extra parameter, 附加参数6 U" k2 d. j: K+ `6 p
Extrapolation, 外推法1 e/ e+ i. t9 d) X9 A: x
Extreme observation, 末端观测值
/ e! c# I/ }4 k9 |( ]2 x# i0 n- aExtremes, 极端值/极值
( T3 X8 E9 g% [; C9 Q9 p* ?F distribution, F分布& r* j( }# I+ V% F
F test, F检验: G% p0 O3 |1 {
Factor, 因素/因子) }2 W8 y Y" f/ w$ K
Factor analysis, 因子分析; A3 p+ l1 R* }3 `, i" h" o8 J
Factor Analysis, 因子分析1 h# h+ ~+ p/ U' \9 t2 |4 X
Factor score, 因子得分 2 y$ @+ Q2 T5 A( q# _) h1 w% t, `
Factorial, 阶乘
]" B. d/ x& V, x) ~Factorial design, 析因试验设计
' N* X% ?3 I3 R9 [; k* O2 c+ [False negative, 假阴性
3 C8 r3 j, _0 o; ~False negative error, 假阴性错误4 x4 i4 e d8 B# h
Family of distributions, 分布族
, r" J$ R9 {7 G4 u0 s. hFamily of estimators, 估计量族
5 f9 D7 U8 M9 f, h4 \/ m; IFanning, 扇面
$ w% E' ]% n1 b* a l; u& U* {Fatality rate, 病死率1 P4 z6 v9 A3 i$ x* z
Field investigation, 现场调查
7 t( G& P& N# T. l+ p6 n& U0 ~ }Field survey, 现场调查) f6 b9 m3 Q. f% Y
Finite population, 有限总体
) ~" D& V$ y' N* L7 rFinite-sample, 有限样本' z" S! V: m: j# A
First derivative, 一阶导数
% L) f6 }# v, ?$ T* U8 ?$ VFirst principal component, 第一主成分8 g! \: u# V9 C* j0 @' a5 H7 y" K$ b
First quartile, 第一四分位数
B0 B* z* z3 ]0 o" A' t$ FFisher information, 费雪信息量 d4 x( M- [4 s1 t% b
Fitted value, 拟合值9 y' k p. c% o/ E) |! |3 V% Y& A6 w
Fitting a curve, 曲线拟合
) G$ ^5 c+ p- R: k/ c) NFixed base, 定基
: M% \2 X2 R! s u/ b; F0 k. }Fluctuation, 随机起伏
" h: N) J$ C, Q' Z' a jForecast, 预测
5 P0 ~' ~, ]$ B. o! S# E$ f( PFour fold table, 四格表5 Y* v% l" @5 D& Q( Q5 y
Fourth, 四分点
! Q: `: g" r3 R$ L+ v+ c- vFraction blow, 左侧比率
) ~! y) U9 s0 }Fractional error, 相对误差
- D4 u* ]* B: _8 M0 L eFrequency, 频率
t9 ~9 t, N2 x' P4 V: MFrequency polygon, 频数多边图( b X- b6 p& k
Frontier point, 界限点
" t/ m) z) u! c6 dFunction relationship, 泛函关系/ _) C# j5 E7 r) ]7 |
Gamma distribution, 伽玛分布
" N$ N# i# n3 V- @+ l% v0 h2 _Gauss increment, 高斯增量- F7 a/ o6 b- q) v9 U" j$ ~
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布1 e0 A" o9 I- z' C/ o% m
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
" f3 s7 M& c' m, y- F+ FGeneral census, 全面普查
8 l* v' n2 W4 x1 {8 m( k' o! ZGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
' y; [+ e$ S% y: g/ }Geometric mean, 几何平均数) e! m% o! d1 E! G8 i2 f8 L
Gini's mean difference, 基尼均差6 x3 b& ~% r, A* \; h3 N
GLM (General liner models), 一般线性模型 / e9 F: i) g- s
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
# f: f3 s! c, P' m& d, L3 _4 CGradient of determinant, 行列式的梯度: m0 x+ n& u& E5 H7 j2 E
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
) R- C4 k0 z2 a9 x8 g9 C; W4 TGrand mean, 总均值
. j2 Y: d$ X& l& |Gross errors, 重大错误& }9 w& }4 y! S3 z6 a. I6 O5 ~
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
: q' s! \* Z2 D; ^2 sGroup averages, 分组平均: ^, m3 e% H& X4 u# Z( v8 r
Grouped data, 分组资料
& [7 _% Y5 D9 R$ x$ ]) EGuessed mean, 假定平均数
( n) {+ ?/ \; C: KHalf-life, 半衰期
4 b7 E- q6 `* l1 N; b5 jHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量+ ~6 C: g$ ~8 o0 K0 z. n
Happenstance, 偶然事件
, I( W1 Y- Q: p T7 bHarmonic mean, 调和均数
: b4 z0 ~/ }4 u. x9 FHazard function, 风险均数
$ F/ K$ k. J& [2 mHazard rate, 风险率4 n* B: R) [0 q
Heading, 标目 $ ~; e* _' j: N+ s0 q' k
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
2 V9 Y0 M. k; I! lHessian array, 海森立体阵% R9 {5 _; \: E8 I0 ^- q8 B! o
Heterogeneity, 不同质
) [, e2 p$ T, ]Heterogeneity of variance, 方差不齐
% Z$ R" S6 C, |4 {Hierarchical classification, 组内分组4 }# Q* N2 @. F1 k! x
Hierarchical clustering method, 系统聚类法2 n1 D" J+ j; B0 O2 v
High-leverage point, 高杠杆率点
5 ?$ ~- {' O9 v0 t- dHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
0 N4 X7 n- S/ t6 a4 J0 C/ JHinge, 折叶点
. X9 q2 O1 b: n& `4 I5 I5 [7 S) z3 F* jHistogram, 直方图
# v+ a6 i* }: H7 Z( CHistorical cohort study, 历史性队列研究 ' x3 G0 z: b" ?
Holes, 空洞* L5 ? z! K; }$ e6 H' \
HOMALS, 多重响应分析
8 I* C2 l; G. pHomogeneity of variance, 方差齐性
* k4 p* C* x! l# ^1 yHomogeneity test, 齐性检验
# ^ K- x; _" S8 H' h, g$ LHuber M-estimators, 休伯M估计量
( e# z+ U- j2 [& x# M( UHyperbola, 双曲线: w7 ]+ J/ W1 X/ ~
Hypothesis testing, 假设检验% s3 f; y0 a3 x7 H! Q+ S4 F1 g
Hypothetical universe, 假设总体7 q: T r: F5 {" f3 G) `- C& C
Impossible event, 不可能事件4 ]/ G: |2 v* i% k$ @
Independence, 独立性; R4 z- g0 y6 W+ `& H; I& D5 h
Independent variable, 自变量/ {" [) ]1 o1 B# `
Index, 指标/指数: [' a& d1 F; r, q
Indirect standardization, 间接标准化法
& {! \2 m% |) M% B% q" c: DIndividual, 个体
* D& V5 g# v0 S0 u8 \% O; JInference band, 推断带
# c$ @8 ~) ~# Q5 I9 l/ ?8 JInfinite population, 无限总体% j+ W4 n9 y1 t7 b2 }+ V5 d. ]/ X
Infinitely great, 无穷大6 t0 J7 |2 B9 D
Infinitely small, 无穷小
% i) Q- F; k% D, \0 m4 ZInfluence curve, 影响曲线
, Z9 v! b" O4 v8 CInformation capacity, 信息容量& s1 T6 E4 e. `/ r$ [9 M5 O
Initial condition, 初始条件
: f0 `, @# {0 P% |Initial estimate, 初始估计值. S3 f) j: }0 I8 Z2 r7 z; O
Initial level, 最初水平
9 ]! P9 F' W6 ~) K9 x, I kInteraction, 交互作用! M; L3 P- D; D- s5 l
Interaction terms, 交互作用项
8 }+ H) d; [) n2 ~4 O' F( \! VIntercept, 截距, G7 w4 Y7 T8 i4 S$ G
Interpolation, 内插法& h( k2 ~3 x! e0 P
Interquartile range, 四分位距7 ?# X C+ Q3 e$ P L; g$ [! A
Interval estimation, 区间估计
8 M: u1 u. ~5 h8 x+ ]- mIntervals of equal probability, 等概率区间
6 Y& {/ F5 v0 x& U! C f! JIntrinsic curvature, 固有曲率- w1 ~ E4 R7 B! P" g. l' ]
Invariance, 不变性
* e/ O5 x8 u3 `; ^/ `0 @9 Y1 zInverse matrix, 逆矩阵
6 n$ T, i. s3 m- Q. ~, L2 @6 H% ?Inverse probability, 逆概率
/ O$ r* R8 ~( F3 l" [Inverse sine transformation, 反正弦变换
. G1 D- n. q4 t, J7 rIteration, 迭代 " K' X0 F( f- ]5 l" X
Jacobian determinant, 雅可比行列式
" c0 `: R& U% U7 Q8 z" ~Joint distribution function, 分布函数' W8 I; l' a( X& i0 f5 T* T
Joint probability, 联合概率
9 c+ E! s1 ?4 \4 ?Joint probability distribution, 联合概率分布
6 S1 D; g" e# B' B4 @K means method, 逐步聚类法
& O! n& ]( S' d1 s6 {4 C, LKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 K5 H) ?- h7 x3 T1 J# C+ C, {Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
5 g5 B7 r' u. C. ?- m XKendall's rank correlation, Kendall等级相关; a9 j/ H' l. z5 ]: h' j9 c! \
Kinetic, 动力学$ l/ \6 J( g# n# O/ G
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
" B% M- g- Y* q- w% iKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
! V6 M) s/ u+ H! u; i" uKurtosis, 峰度- m4 _/ d) P) q) I3 a2 C
Lack of fit, 失拟
w8 j, p: ] F0 S% U, j; JLadder of powers, 幂阶梯7 U- {; [& U* f0 Q: p7 _6 t$ m' [
Lag, 滞后
, F/ S/ _: b- [9 e9 oLarge sample, 大样本) H- {1 r, M# L7 p5 s$ V
Large sample test, 大样本检验' Z1 w" ^6 ?3 d, ?
Latin square, 拉丁方& Q' ]5 g8 i: y0 |, D
Latin square design, 拉丁方设计( o" U& Q# ^" V) p/ ?2 z: [( V7 H
Leakage, 泄漏
O; c- g( N. B# _( PLeast favorable configuration, 最不利构形
9 d+ V1 e6 w: p' B% DLeast favorable distribution, 最不利分布7 T8 L4 T0 k I2 ^( U: n6 S* F
Least significant difference, 最小显著差法0 K& J3 }2 O3 s9 @! f3 r& ?
Least square method, 最小二乘法1 s6 ?1 g' {! h/ a! K
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计6 s, f2 G" S8 h0 I# |
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合( I6 v8 F+ o: C2 U! e, W
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
/ ^: H: J5 Q% m, H2 m3 c1 a. d5 oLegend, 图例
% s2 J* P. ]5 m% IL-estimator, L估计量! r! j7 o Q7 S/ r" L) c- `
L-estimator of location, 位置L估计量9 ]2 [" ]# N6 U% }9 S. V
L-estimator of scale, 尺度L估计量
. m; ^6 z, |7 s" X7 f# j+ ~7 lLevel, 水平& \* ?% ~- R) n
Life expectance, 预期期望寿命$ }- y$ ^* h' @1 M1 {5 j/ _
Life table, 寿命表! p4 S2 @% L x$ e8 p0 ^6 ]* X
Life table method, 生命表法
' K4 T& [" _. V8 t6 @) I5 d sLight-tailed distribution, 轻尾分布
& {$ _+ ^: z! L4 [Likelihood function, 似然函数
9 g" |8 q+ k4 F0 d3 h6 nLikelihood ratio, 似然比# Y8 i8 g5 W1 P" f6 `5 S/ W$ L' {
line graph, 线图6 d P* C: z* e8 L; x! F
Linear correlation, 直线相关5 p1 D+ l" a( x6 T) `# G! z; J1 ^
Linear equation, 线性方程& Z9 o1 h9 ?( | W6 ]/ S- P
Linear programming, 线性规划
/ s5 W, H: i8 ]- I1 ?4 oLinear regression, 直线回归
; e' F1 i$ j7 ~4 N5 DLinear Regression, 线性回归" @0 E& V2 ` ]) W
Linear trend, 线性趋势. X& c8 m! \/ [" R0 ~
Loading, 载荷 + M9 y: \' I2 S9 g) l5 Z2 H2 `1 g t
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
2 A0 `, \; C5 @, I3 ~ E5 W, TLocation equivariance, 位置同变性! ^& t, Z4 @8 T6 j/ o5 y' T" ~
Location invariance, 位置不变性
j# A- }( M) ?1 e" J% hLocation scale family, 位置尺度族
$ w$ i$ l) C/ ~* t2 @, OLog rank test, 时序检验 & ]/ a5 C+ } D: |: Y
Logarithmic curve, 对数曲线# s/ l8 j p j( }9 q. B' I+ t
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布2 v0 i& K2 K0 l) }/ J! t' n
Logarithmic scale, 对数尺度
" o5 \& c h0 i9 ]) d5 `/ ZLogarithmic transformation, 对数变换5 O# H9 K+ Q. Y, H+ v, \
Logic check, 逻辑检查' ?! n0 n, I0 n3 i0 P
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
& a! i0 P1 i& z% JLogit transformation, Logit转换
# ]. F2 \5 ^$ [, ^LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 7 y; P, D- \: [$ [% P
Lognormal distribution, 对数正态分布
+ }7 W- l0 h3 G& W8 g/ G) iLost function, 损失函数2 `. i, E; Z# ?; K9 o
Low correlation, 低度相关( T0 f* q" L" A
Lower limit, 下限2 {) m- N4 A: y' I
Lowest-attained variance, 最小可达方差" r& ]3 J) M, H+ K% t
LSD, 最小显著差法的简称2 r! H% P$ i: |
Lurking variable, 潜在变量
) h' \2 {- {1 Y; K: j5 {Main effect, 主效应
: J+ L# i- }9 d+ _, eMajor heading, 主辞标目
. O i, a9 R0 c6 O+ G9 i, J6 o& gMarginal density function, 边缘密度函数; b3 g( {; S/ E' G# I8 J! c. f: x" s
Marginal probability, 边缘概率
. n1 v/ |$ \$ Z# bMarginal probability distribution, 边缘概率分布! m2 a3 i) n* m5 K3 q5 {0 E* d
Matched data, 配对资料
4 A4 [8 ^) ~( vMatched distribution, 匹配过分布
9 v) ^2 D0 U6 ~9 I. NMatching of distribution, 分布的匹配1 o. ~) k2 N N) X4 |; @( o
Matching of transformation, 变换的匹配8 t0 N8 S/ ^! Q7 s! G7 H
Mathematical expectation, 数学期望
) G+ V5 n6 ^+ b" NMathematical model, 数学模型 z" X9 e' [2 U( l& D
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; J2 E' Q/ T2 s2 lMaximum likelihood method, 最大似然法6 z3 f% k/ F. |& Q6 e& W" |
Mean, 均数
' N# Y& b; r$ G! ?Mean squares between groups, 组间均方
e) T# [8 P- hMean squares within group, 组内均方( I4 K: j5 F5 }
Means (Compare means), 均值-均值比较& F; N! r9 M& N2 W, v
Median, 中位数
( D( T1 H* o7 z# S. Z8 L7 M1 RMedian effective dose, 半数效量
; e5 d+ v: k" Y0 g2 N' R& wMedian lethal dose, 半数致死量
2 w6 G0 R: [( G) iMedian polish, 中位数平滑: |+ n3 V. ]& N) `
Median test, 中位数检验0 k' i0 [3 Y' I( }$ M9 f
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
. ?# L: G$ ~8 g3 a: a) a3 wMinimum distance estimation, 最小距离估计
4 l' F: b8 N0 }" \Minimum effective dose, 最小有效量
; C) c& j% U& iMinimum lethal dose, 最小致死量. Z# h! Q3 G6 n% [3 W
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
1 \" D: J/ l* X6 xMINITAB, 统计软件包& j6 k' ~% S$ Q1 U, O
Minor heading, 宾词标目+ U' H) L$ U* }+ @" U6 c& c) K- y3 @
Missing data, 缺失值
+ S- F M! K: _6 p9 B( Y" h NModel specification, 模型的确定
! n( z% e; [4 P/ g8 s/ Q# \0 wModeling Statistics , 模型统计" f8 ~& S# d8 v9 \8 _
Models for outliers, 离群值模型( H- ^# C' c* e
Modifying the model, 模型的修正
# d' ?2 s5 ^( c8 P. FModulus of continuity, 连续性模0 ^8 i/ N: P. ?$ d2 \& V5 K5 {2 x- q
Morbidity, 发病率
0 N! Q, m1 E- N/ e$ iMost favorable configuration, 最有利构形
' Y( p2 I2 t! Y% k6 m1 E+ bMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
6 G) L1 p* D9 `& QMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
9 J. t1 n# b+ JMultiple comparison, 多重比较
% k- b( B3 {, r' CMultiple correlation , 复相关
" k# L+ d# d9 X# KMultiple covariance, 多元协方差
9 F) W! }' i' I" PMultiple linear regression, 多元线性回归/ y6 R3 _2 a/ b. y& g, J
Multiple response , 多重选项
4 |" R, K! |9 F4 F# d. KMultiple solutions, 多解; s+ k% |- v4 }8 U, W
Multiplication theorem, 乘法定理
: U; ]: F. w2 A' b5 H, O3 I( S) FMultiresponse, 多元响应5 ^8 I# ~3 c8 [6 _* F
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
( T6 s. z: g" \Multivariate T distribution, 多元T分布
) O. {9 g; ]6 h4 Y) g MMutual exclusive, 互不相容7 `$ Q( \! w3 s% R. M/ S' W0 _* l1 e
Mutual independence, 互相独立
' A7 v% C" H' zNatural boundary, 自然边界
3 V4 ?8 \: m+ X4 y9 LNatural dead, 自然死亡
) l9 S0 v+ ?7 h2 j% ANatural zero, 自然零, H% e, _' C# q$ k- d p& z
Negative correlation, 负相关, U4 _) W1 @/ t
Negative linear correlation, 负线性相关
, h4 W6 z4 H" N( Z2 vNegatively skewed, 负偏
" I, w. J% x7 H [. ]Newman-Keuls method, q检验( L c4 P% M4 W5 e
NK method, q检验
) [1 L7 ]) J# k+ b2 p. KNo statistical significance, 无统计意义2 Q# Q- O6 E$ q8 F4 U
Nominal variable, 名义变量
4 G" a7 p6 u& F( Y! yNonconstancy of variability, 变异的非定常性
3 p. d6 d0 w+ A$ G( m* n: N5 oNonlinear regression, 非线性相关
+ _' H# g. @0 ?8 u7 n# D& k$ LNonparametric statistics, 非参数统计6 h" g* |' e5 G8 @) c4 j, R+ P
Nonparametric test, 非参数检验
# j7 \$ r+ t$ T9 h ]Nonparametric tests, 非参数检验- a. P- l& X0 s% g, B; q& Y
Normal deviate, 正态离差) `) ?( }! n# Q
Normal distribution, 正态分布3 |& \* ?% R$ X) z5 Y
Normal equation, 正规方程组
+ Z, Z& ~/ W f& Y, ^) SNormal ranges, 正常范围4 i9 b! x/ a2 I: Q H3 _
Normal value, 正常值
6 U: X: @8 g0 H& Q3 l* _Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数0 o% @0 m- P5 f5 o, e
Null hypothesis, 无效假设 1 L( s9 S2 X) @, Q, {# C' u2 B( H- u% h/ C
Numerical variable, 数值变量
6 b% w1 m" g. z2 D! w F, L F+ EObjective function, 目标函数. J; w" c2 `( m
Observation unit, 观察单位4 ~5 O: a E9 |! T" ^# @
Observed value, 观察值# O2 j6 a) H2 `( e! x
One sided test, 单侧检验
) }9 T# T/ l/ z l" l" aOne-way analysis of variance, 单因素方差分析- d8 T; U3 w, |+ g9 f
Oneway ANOVA , 单因素方差分析0 ?& x8 f( M0 z1 J; D4 T' F" h; }
Open sequential trial, 开放型序贯设计" X+ v" L% B: D* Z, M! m0 z6 Q
Optrim, 优切尾4 ^' m3 D2 o3 Z$ Z* {9 N
Optrim efficiency, 优切尾效率" u3 P) t5 m/ ?5 E# G
Order statistics, 顺序统计量4 h% }. ^( g B2 a5 ~, O4 ?! c
Ordered categories, 有序分类: m. y8 }' [3 p3 S" I$ ^6 a
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
9 V6 D/ a! D3 E) xOrdinal variable, 有序变量
5 [5 Q8 y" q9 S+ [ f8 m. d& }+ I7 dOrthogonal basis, 正交基
$ y9 |: A. ^$ p" ~9 \Orthogonal design, 正交试验设计* D e9 P" h: U- n9 P7 N w" R/ ]( c
Orthogonality conditions, 正交条件
1 s A l9 D, B& G' j( F( OORTHOPLAN, 正交设计 9 S5 J# }: f8 S# A5 h( H( B0 v
Outlier cutoffs, 离群值截断点
/ A7 R6 b$ l/ f+ b- V6 D4 \Outliers, 极端值; f6 L. S$ v/ u" }' p
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 2 i" j; W. f @5 ~
Overshoot, 迭代过度. I+ v5 s$ f6 [; a& Y
Paired design, 配对设计; [+ x1 ~1 S( b# |) b6 {* R3 k
Paired sample, 配对样本( R3 N2 K; U3 b+ y. G9 \" J) g/ _
Pairwise slopes, 成对斜率
. H" l$ f1 L0 R: H( \( y# _Parabola, 抛物线
' n" Y; [& ~& s( YParallel tests, 平行试验
3 X( Y! j& t6 `Parameter, 参数
0 J4 ?2 P% ^7 F) \: u, aParametric statistics, 参数统计
5 P) a$ u* p. [; r" |* K( BParametric test, 参数检验& m) j# B4 K5 h' N6 h
Partial correlation, 偏相关
1 E, O, ?- k" _" C, @4 GPartial regression, 偏回归
/ ^+ a: r5 g9 a& D% a7 ZPartial sorting, 偏排序
: Y( a/ Z9 m Z# D, o7 xPartials residuals, 偏残差1 O$ B, \* K0 r; d0 S, G# _
Pattern, 模式
& x* R7 O$ H: D; dPearson curves, 皮尔逊曲线7 u" Q( o8 D: v
Peeling, 退层
2 L# S( |% t) s& DPercent bar graph, 百分条形图
: j5 @+ W% X! g! R6 |* tPercentage, 百分比5 h+ [7 H* r4 N% p2 p7 M8 h
Percentile, 百分位数+ L4 o; a' ?/ [
Percentile curves, 百分位曲线
2 E) G- d5 V+ G7 fPeriodicity, 周期性: O& e* x! X3 m& G
Permutation, 排列
/ S' K3 |, K ]8 T3 GP-estimator, P估计量
E4 o2 R+ l0 A! i6 @Pie graph, 饼图
5 K: I2 \+ ]; D& TPitman estimator, 皮特曼估计量4 V5 A1 Q& a& ~! z$ ]1 j
Pivot, 枢轴量6 T) G) F/ p! V W; m5 U7 O. ^
Planar, 平坦/ f" K. A- E* }+ d! F- L
Planar assumption, 平面的假设
) r! {- |/ X9 e3 k' ~: @+ R( yPLANCARDS, 生成试验的计划卡- M# O( D0 \( N U3 t+ P. _
Point estimation, 点估计# G9 G8 [* { u0 y8 i, |
Poisson distribution, 泊松分布4 S' w: I- u! h' V
Polishing, 平滑
" ~: T v* h" g: ]* i7 m& s6 {Polled standard deviation, 合并标准差
- O" f7 y- }& U. s/ P, \ W$ h7 UPolled variance, 合并方差6 R* [0 h: A- r0 K$ j
Polygon, 多边图
' [1 l/ L1 s" H2 y5 I G4 sPolynomial, 多项式
: U( ^! F2 F- W9 j0 w( UPolynomial curve, 多项式曲线& l6 v m8 v: ]$ t
Population, 总体; {8 k. b) l( y# C% c4 F9 Z! x
Population attributable risk, 人群归因危险度) X, d3 Z; H4 h8 E4 K' t8 I
Positive correlation, 正相关- w# t) I. T. V6 K; U' I5 M
Positively skewed, 正偏
+ r9 x& F4 ~0 h! f% VPosterior distribution, 后验分布
# L3 M) X( ]* ePower of a test, 检验效能( R9 O; h+ J$ @2 u* `
Precision, 精密度; r9 ]+ f1 J" @4 s4 X
Predicted value, 预测值- t7 m& i: O: n4 `, v: b
Preliminary analysis, 预备性分析
! c+ V, O) O j( ]Principal component analysis, 主成分分析
3 [$ X8 P! U' i" wPrior distribution, 先验分布
0 a$ m% h) o+ p( i, @. rPrior probability, 先验概率 \ Z/ _2 g. x! Q+ _8 D
Probabilistic model, 概率模型3 }- K8 \2 A- S$ F y
probability, 概率
. E- P! n' p! ZProbability density, 概率密度1 y7 j1 k3 y4 x& p
Product moment, 乘积矩/协方差2 r0 |1 q5 @; v
Profile trace, 截面迹图
& w: w4 h: i5 _7 ^5 ^Proportion, 比/构成比2 u, {3 y6 z4 e8 r2 i$ N/ J- w
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
+ W% V B# M7 X9 q, j" ^/ ~Proportionate, 成比例
& j' q- ^% }6 B6 X- V* j8 v4 F$ w! lProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
8 ]$ d; x0 D* O1 ^6 f# W6 V+ O0 b/ IProspective study, 前瞻性调查( X3 ?/ Z# I5 u) C5 S2 K
Proximities, 亲近性
; q# U9 H' O7 i8 i! f/ M5 Y: BPseudo F test, 近似F检验: y7 a" T* a7 x) r
Pseudo model, 近似模型
' z+ n0 d2 }5 r6 C9 cPseudosigma, 伪标准差
0 H) E4 M2 }: ~4 LPurposive sampling, 有目的抽样
: G6 r; Q, F! i- G- {2 QQR decomposition, QR分解& N3 X a% ~- }
Quadratic approximation, 二次近似$ R" v1 y* k( \. }4 p
Qualitative classification, 属性分类
& |7 m" J6 T, s" B3 h! g& [, W( ~Qualitative method, 定性方法
; _! n/ j/ k" y* v3 \Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
! D4 e, |, p3 w/ I/ Z( D% S' T: EQuantitative analysis, 定量分析! f( |8 R, k; y" f" T- W
Quartile, 四分位数
5 t8 P% ~6 U) @3 a. e1 A: JQuick Cluster, 快速聚类
8 `0 p- a4 E' D! LRadix sort, 基数排序" ^; ]+ J0 i/ S
Random allocation, 随机化分组
" C0 s/ X6 u5 G8 S6 Z! JRandom blocks design, 随机区组设计
$ M5 R& G8 S2 I, P d {; N zRandom event, 随机事件
4 {! I7 ]: w2 _) o# ^0 {Randomization, 随机化. Q1 K* _" V' C$ Z+ p5 c. R" c
Range, 极差/全距
8 h: S/ h1 `1 `1 V9 R! u! dRank correlation, 等级相关
6 U; ]$ P- P7 u F# L" z% gRank sum test, 秩和检验
3 [5 {1 D- t* r0 U X" MRank test, 秩检验
4 l8 k, r' R) d1 p+ RRanked data, 等级资料
$ y A$ D% e* l! S' LRate, 比率. U" `# @4 X& i F6 f
Ratio, 比例4 L+ t5 K3 A& [, [
Raw data, 原始资料) T- t( X1 d3 g+ Y/ b. Z+ T* @# }
Raw residual, 原始残差
, x5 a" Y( q! a- mRayleigh's test, 雷氏检验
$ D! T" r: s$ z( r3 kRayleigh's Z, 雷氏Z值 % c) A7 B! Z8 d' d+ M [' R/ S
Reciprocal, 倒数
; Z( S2 A4 t+ d6 [7 r2 sReciprocal transformation, 倒数变换
8 j* s) w! q. A0 w8 @+ [7 r* lRecording, 记录0 G6 X8 j& [: t5 O6 f. c
Redescending estimators, 回降估计量1 y" U9 S4 k9 ]9 A
Reducing dimensions, 降维
3 c4 _6 l, Q- {6 ARe-expression, 重新表达
: v( I" }( ?3 C* N/ S, rReference set, 标准组8 Q* K# @& u$ s
Region of acceptance, 接受域
" g3 H0 a0 Y( U4 SRegression coefficient, 回归系数
0 x/ x7 h! \% j& U" h' b" z% W8 wRegression sum of square, 回归平方和
# o, O$ y! d* ?2 ^' fRejection point, 拒绝点
! v# F' l) @& k+ B: l& Z1 eRelative dispersion, 相对离散度3 g* `/ J: a, ]$ S: R+ S# k
Relative number, 相对数9 W- C0 u2 j$ E! B
Reliability, 可靠性, R8 i; E/ P* Q. O8 X$ N; l4 j2 D
Reparametrization, 重新设置参数3 E( u* R, p0 \: T
Replication, 重复
2 y u7 ]( j8 u+ f1 FReport Summaries, 报告摘要) U$ R3 e& H- o; B2 U3 Z9 r9 W" q
Residual sum of square, 剩余平方和" j3 b! h# o8 @& p2 M( ]1 N8 w0 G$ O l
Resistance, 耐抗性
" i1 d% [4 s0 FResistant line, 耐抗线
$ ?% ?9 _" P0 n3 m# PResistant technique, 耐抗技术$ t9 X2 q3 Z' x6 ~- c' C
R-estimator of location, 位置R估计量
: W7 T5 d) @3 `R-estimator of scale, 尺度R估计量
: l. w n8 {/ m+ RRetrospective study, 回顾性调查: E0 N: L7 k' p9 j0 }" R1 J& y
Ridge trace, 岭迹
2 r" Q. E4 V8 [% H6 v' p4 RRidit analysis, Ridit分析4 l' n$ L, z, x; i7 X
Rotation, 旋转
3 M: \, P V6 m* ]9 E! VRounding, 舍入; A9 Y* Z# V/ x! z: k
Row, 行* }! @% |, h0 R
Row effects, 行效应
, Q3 [) u3 o3 I. s! mRow factor, 行因素! {- E& B, I* Y: H; t
RXC table, RXC表
! ~ [/ x9 B' k# NSample, 样本
+ q- [0 A$ C* C6 ySample regression coefficient, 样本回归系数$ L% n6 Y7 u5 T$ o
Sample size, 样本量 o* d ^# b, k# h5 w0 R2 v" M
Sample standard deviation, 样本标准差
% _+ `2 ^2 l# C2 |Sampling error, 抽样误差
1 N' R; F n3 q/ ~) tSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包8 D+ ~0 g2 w" k9 u# M
Scale, 尺度/量表
3 K: G- \' S5 \9 f6 {# H; UScatter diagram, 散点图* b4 `/ S* ~5 C. w1 {
Schematic plot, 示意图/简图
8 P' e3 F3 G$ `3 i, t. n. AScore test, 计分检验7 X3 H! ?0 k- C3 @
Screening, 筛检
0 V+ J- s. P) u8 i" g4 [9 _SEASON, 季节分析 . u" t6 w4 h& ^4 h; R
Second derivative, 二阶导数
3 f* S! ^* V0 {/ d. Y0 Y! jSecond principal component, 第二主成分
9 P* o( q& i6 L2 P" R0 r) BSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ! q' ?+ t$ u1 l" l+ P' p% z
Semi-logarithmic graph, 半对数图
4 L2 Z$ i4 C6 f; M+ Q# Y: @Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
' A0 t9 v( a& L$ YSensitivity curve, 敏感度曲线
3 k7 r9 h2 A" M/ vSequential analysis, 贯序分析
. \7 U) ?9 |+ h* TSequential data set, 顺序数据集6 ]+ w' O" _* f. E. E
Sequential design, 贯序设计
" F* a6 [9 J; g& [Sequential method, 贯序法+ y$ n# t: n/ Q7 @* O
Sequential test, 贯序检验法
) o7 L) J4 l, u1 I, _9 v6 t) y8 Q, w* ?Serial tests, 系列试验
$ P3 i9 P, d; \" Q9 B$ hShort-cut method, 简捷法
+ U3 b d& f3 s9 ISigmoid curve, S形曲线& y4 D [- e$ p+ Z, P% J
Sign function, 正负号函数
1 a' n$ r0 u3 m( pSign test, 符号检验
: k9 C! F+ p4 r7 K$ H7 kSigned rank, 符号秩
4 z$ \, Q* X4 ^7 t. ASignificance test, 显著性检验
1 Q8 F( Y* n2 N+ W8 h8 H, V& ESignificant figure, 有效数字5 O. j" h$ D) W! B# @
Simple cluster sampling, 简单整群抽样( J9 Q; V$ L5 b9 @9 Y- ^) X
Simple correlation, 简单相关
, R+ W# C- a# h+ ZSimple random sampling, 简单随机抽样
) }+ k, R, e( q$ S( qSimple regression, 简单回归; n# C; G2 i$ Z7 W$ j' B. ^
simple table, 简单表- H, C+ d: X" h
Sine estimator, 正弦估计量1 B0 m" j6 Q% m: n
Single-valued estimate, 单值估计5 ^. ] P7 ^8 i% ?9 E1 A
Singular matrix, 奇异矩阵
`) ?7 ?0 R/ H' s6 `Skewed distribution, 偏斜分布
6 F' {* e4 z3 U2 N; d) u4 f [1 Y MSkewness, 偏度* h8 ^; v- v6 ]! }& P
Slash distribution, 斜线分布" k$ T. H- L7 u; p/ M
Slope, 斜率
: x$ o @& m7 v! J# N6 q9 n" S: }3 cSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
, A2 g0 R4 o9 o* L1 d% v+ @8 oSource of variation, 变异来源
& k! L5 `! L, H* C- t9 x8 oSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关: u9 e& o# E/ F; D8 ?- W, M8 e
Specific factor, 特殊因子( P3 T, m0 Q+ _8 g
Specific factor variance, 特殊因子方差
% I; g& F( B: K9 T% fSpectra , 频谱
3 ]( B# f/ p! Q3 J6 O, P) c+ cSpherical distribution, 球型正态分布7 x) o8 X: W& o; O: x2 r
Spread, 展布8 ^4 }. h3 X" Y& f
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! Q+ C2 b+ R, _6 F: j# s( `* d( y
Spurious correlation, 假性相关
U' L! ^2 k0 B8 cSquare root transformation, 平方根变换* ]( J$ V# D" F0 [1 E: |) {
Stabilizing variance, 稳定方差* R7 A& L% ]/ }8 \
Standard deviation, 标准差5 y2 S/ L, V% P8 [; m' T5 T- }6 I: r% |
Standard error, 标准误
1 i( b9 j: A# xStandard error of difference, 差别的标准误1 r) r% G- A$ S j
Standard error of estimate, 标准估计误差5 n# _! n6 U' N2 t$ L T
Standard error of rate, 率的标准误/ N* _$ |9 T) j$ \* i; g9 s$ w9 k
Standard normal distribution, 标准正态分布- x6 `& f. C1 _ j `3 v. t
Standardization, 标准化0 P8 ?* S6 f# F5 A& y
Starting value, 起始值$ V1 J4 L9 }2 r& _1 @
Statistic, 统计量
% v0 _' J2 d" i3 OStatistical control, 统计控制! x4 t% j9 _" B& _: o3 E9 Q: w
Statistical graph, 统计图
( v# v3 M3 }$ m2 P6 e$ l, x$ `: YStatistical inference, 统计推断
5 y8 A2 M3 B/ VStatistical table, 统计表
' d/ N5 Q$ p/ A1 J* pSteepest descent, 最速下降法
N% Z7 i. S0 i2 zStem and leaf display, 茎叶图
) Z) |% W' X, g0 ?, h" t! fStep factor, 步长因子
- N: B, }0 ?8 r0 A; H+ p' uStepwise regression, 逐步回归
" {+ ^2 o9 z$ Y, {Storage, 存7 y! K; ]7 R3 P+ a* j
Strata, 层（复数）
& j% ~' c$ k: K, q: AStratified sampling, 分层抽样" ]6 e" _2 m- i9 V8 M3 Y
Stratified sampling, 分层抽样+ A+ Z# c y/ {+ b4 A& B8 t
Strength, 强度0 R) {; ~6 ~% e: \, w" P
Stringency, 严密性
* B9 Z8 y7 [! _: PStructural relationship, 结构关系
6 G: `' J$ Z- VStudentized residual, 学生化残差/t化残差1 [8 F; m9 K! m/ y
Sub-class numbers, 次级组含量
- @! m& J% w8 S" b- j0 HSubdividing, 分割
/ T0 ]4 x1 Y1 m9 q$ ySufficient statistic, 充分统计量
7 W" }) y2 g, pSum of products, 积和
+ h+ `# I. i: a+ ~4 Z' f7 l) M, @Sum of squares, 离差平方和& c) z& M* [) P2 F: S
Sum of squares about regression, 回归平方和 B8 w. s0 M2 E3 i3 i
Sum of squares between groups, 组间平方和, e* R& ~" J1 b$ [, B
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和3 N/ w1 h- q1 n' T4 T' C% X" ~9 D6 E
Sure event, 必然事件
" b* |8 x' V/ N, N/ u/ tSurvey, 调查1 [& d! s. H2 X6 t4 p% a
Survival, 生存分析6 F5 [: f- E( ?* B1 { n
Survival rate, 生存率+ K3 r6 `+ @ \: g
Suspended root gram, 悬吊根图
. \6 |' Q. `; [$ H8 N2 TSymmetry, 对称
4 _2 x: t7 R9 U0 [Systematic error, 系统误差2 E7 v& D4 s8 i& W
Systematic sampling, 系统抽样
2 v! Z3 f$ b8 ?/ PTags, 标签
+ u- |: j L" m1 Y0 {+ l- xTail area, 尾部面积
9 ~/ |2 p3 C& g4 `0 K# kTail length, 尾长4 ^: g7 z2 Z- x3 S' a
Tail weight, 尾重( T" a8 Y( v, `$ j4 k
Tangent line, 切线1 p. r% w1 P& G8 v" \
Target distribution, 目标分布6 N6 n b; E* V3 H1 H; F4 g$ ?3 I
Taylor series, 泰勒级数
5 t6 n5 M# X$ f+ ` eTendency of dispersion, 离散趋势
( j6 @8 M* X; h! ?Testing of hypotheses, 假设检验
! s. w \. i) mTheoretical frequency, 理论频数) E3 c7 D. ?/ z; @4 `
Time series, 时间序列* @$ R7 R, U3 T( }! C" _
Tolerance interval, 容忍区间) w( ?2 t E6 k" d+ g# o7 t# {8 `9 q
Tolerance lower limit, 容忍下限% H9 k7 Q& f k2 x& f
Tolerance upper limit, 容忍上限. Z! R8 }9 b& R( ]# y1 F/ A
Torsion, 扰率
2 j: H* D! o, q) v, d( Q' }Total sum of square, 总平方和3 l4 D L7 W/ K6 V, u
Total variation, 总变异9 A3 V+ s* @; [& w1 d: i e
Transformation, 转换
% v* r: B1 N& m! ?4 `: TTreatment, 处理 Y1 Q# r8 e/ b/ T1 l
Trend, 趋势
, [9 w+ r: k& H* B' vTrend of percentage, 百分比趋势
, z6 H: o/ O. {$ X9 K% C5 YTrial, 试验8 R3 R8 ^( E) t) E6 Z$ U8 c
Trial and error method, 试错法
) [+ F7 A- r/ T; h7 i1 R/ u7 WTuning constant, 细调常数
: g. ~% J1 {: \( G2 ]% u7 Z3 aTwo sided test, 双向检验
: r) M# ~0 \) D, f$ |! W' [6 Q1 ATwo-stage least squares, 二阶最小平方5 g. u% Q# z9 q" U. e7 H2 _
Two-stage sampling, 二阶段抽样
& X1 A. @0 ]! x0 ^2 F; s/ qTwo-tailed test, 双侧检验
( M' O* C" Z6 @, t% BTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
6 ^, ], _7 Z1 d- MTwo-way table, 双向表7 _+ S% Z+ ~0 x O8 D8 w2 v
Type I error, 一类错误/α错误
) I6 m5 k% ^1 ~1 }$ OType II error, 二类错误/β错误
3 f$ f& \* q6 W6 i7 EUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
/ i# g! `* S6 w" X1 YUnbiased estimate, 无偏估计7 N: b, e3 @5 P4 d# X, P
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
) N2 x/ o! U. A# b& R& y8 ~Unequal subclass number, 不等次级组含量
4 a) {) S, w- f+ k9 W2 HUngrouped data, 不分组资料
' J: o/ c3 y6 nUniform coordinate, 均匀坐标
% j6 @* f% b0 J4 p# J# QUniform distribution, 均匀分布: A4 q) N, P5 x) ]- X! |
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计7 T5 Q+ N) V) D2 N( p3 E1 W! Y
Unit, 单元
- C- p* s5 D) z! F3 V0 hUnordered categories, 无序分类9 k+ K5 H' U- X2 V2 h
Upper limit, 上限; a. g6 z" t* S% I
Upward rank, 升秩
7 A1 ^" ~6 y+ k9 R6 tVague concept, 模糊概念5 n, c1 t Y: K9 X# p3 N( q/ P
Validity, 有效性
% A0 A' N: Y$ M8 tVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计3 ^6 Z0 G/ h0 }5 _+ _/ r! v5 K
Variability, 变异性
7 n# g! K h& B4 f- ~0 R% U% EVariable, 变量
7 R0 y U, b! ?- _' HVariance, 方差
: b# e* s4 B PVariation, 变异3 W3 L8 u7 Y; @# g
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
) @8 u Z5 }$ R' `) LVolume of distribution, 容积+ l# K$ g0 Y$ I2 I N, \8 p1 p" g, F
W test, W检验* _" _0 m k# S" j- H8 ?
Weibull distribution, 威布尔分布" G9 g; `% x$ n+ t! |6 m# n( ~
Weight, 权数: g% o4 j2 f. W
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
% w8 e; |/ B! Y* K$ [2 B3 ~6 ?Weighted linear regression method, 加权直线回归 v$ Z8 f% @, Y% Q+ O
Weighted mean, 加权平均数
$ M0 o9 G) V) n. }" n5 [Weighted mean square, 加权平均方差
! R, z% z0 P. Z! H8 s; I( K. AWeighted sum of square, 加权平方和
/ N' ?! o7 x, q, {* E, ^) XWeighting coefficient, 权重系数
7 C- T- J+ K2 H) k/ A# N! |/ \* SWeighting method, 加权法 ( W* u/ M+ I% R' U
W-estimation, W估计量9 E$ \' j$ z: R- L: a; f
W-estimation of location, 位置W估计量" R& ~3 K9 P4 b* C6 x( l
Width, 宽度
" b4 p4 c# _; ~8 @1 w* i6 o0 nWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
) @+ [, Q$ J; Q: W( |" FWild point, 野点/狂点
2 u" P$ ]* O* @. \" DWild value, 野值/狂值& {+ q2 e2 N% D5 ]! s) ~' ?
Winsorized mean, 缩尾均值. C- H; X: y% U$ ^9 ~2 ?
Withdraw, 失访
1 w; q, ], u% _1 HYouden's index, 尤登指数' w- J: E. h4 F% h" g4 ]+ `0 `
Z test, Z检验
6 b# t& R" ]4 ]8 H, d% AZero correlation, 零相关2 ?: `/ l1 C, y- J$ K! `( d
Z-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
