|
|
Absolute deviation, 绝对离差- ^; X+ v( v+ A! X! X
Absolute number, 绝对数
* N6 i$ n. x+ E7 J$ L0 iAbsolute residuals, 绝对残差
( W$ P( i/ q! Y% y- Z% LAcceleration array, 加速度立体阵
( }6 j4 g$ Z! H: p3 j3 XAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
9 K4 S+ F2 ~/ I) V/ W# oAcceleration normal, 法向加速度( A- X( ?8 {2 U/ |- Q( x
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
0 J9 K! [' g+ a# C( q! b$ _Acceleration tangential, 切向加速度
" n( S! s) c+ ?% i, N" z2 cAcceleration vector, 加速度向量2 o' y( \3 c! G6 d6 s! L0 _
Acceptable hypothesis, 可接受假设
9 S, b: K1 R. l7 }Accumulation, 累积
) a8 e( U, P0 Y% u3 ~: d! LAccuracy, 准确度
- B5 X8 z5 z2 F2 a' G2 O. Z4 |Actual frequency, 实际频数0 ^7 t3 E _. N2 b3 C: C
Adaptive estimator, 自适应估计量
& N1 {, F0 l! Q; t3 k8 rAddition, 相加$ O) O& Y& \# \$ C% p7 `
Addition theorem, 加法定理
' b( S8 `9 R: D) j gAdditivity, 可加性
; F) s( @0 a. U7 \Adjusted rate, 调整率4 g [5 ~# Q) n+ h: Q4 l% k
Adjusted value, 校正值' y0 \& ~9 O; k; H! U0 w
Admissible error, 容许误差
, e0 [2 u7 F( M: [0 ?1 _Aggregation, 聚集性- A3 G. {% _& L `% U
Alternative hypothesis, 备择假设
$ N- B3 p- \9 B5 ^: C& J3 SAmong groups, 组间# f1 S4 `! t( u4 }
Amounts, 总量/ }, K8 ? [/ W; [3 k) Y
Analysis of correlation, 相关分析* Q6 p$ ~0 M% y7 q. U
Analysis of covariance, 协方差分析# |( X$ Q% U2 |- s7 }* Z+ Z
Analysis of regression, 回归分析
$ S/ _+ d6 q# qAnalysis of time series, 时间序列分析
, y4 ^) j) p4 }$ RAnalysis of variance, 方差分析
2 K* W) U) o# v6 [Angular transformation, 角转换
a" y( g1 u' g: |ANOVA （analysis of variance）, 方差分析4 [0 s! L! S0 F% P0 M
ANOVA Models, 方差分析模型0 M+ r* l, m5 ]3 c# U' f5 V7 }5 u
Arcing, 弧/弧旋( R I. Z& t. w1 V
Arcsine transformation, 反正弦变换% }: x$ R; Z, c2 c) B
Area under the curve, 曲线面积9 P# a0 c3 B! m! _9 ^6 E
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
+ v' {+ e6 {0 \2 P0 K. w, X/ }ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 , h; ?. O4 Y9 p, H
Arithmetic grid paper, 算术格纸
Q3 t" K% l: T+ l" p$ T# I$ ZArithmetic mean, 算术平均数
& M2 i1 I1 x. R6 ~& ]' JArrhenius relation, 艾恩尼斯关系6 {: M. F ~" X6 C% L, B: X; \: B
Assessing fit, 拟合的评估: }2 R, l, w8 F# P
Associative laws, 结合律% L& {% T! d# R0 ]6 R
Asymmetric distribution, 非对称分布" K( X2 H* h1 W, w3 r# }( I
Asymptotic bias, 渐近偏倚. m1 u' m: L: ~; C
Asymptotic efficiency, 渐近效率3 [0 x* z- S. J l
Asymptotic variance, 渐近方差9 m0 L3 R4 j/ z& P. ?
Attributable risk, 归因危险度
5 x3 B3 B) Y* n! E1 }Attribute data, 属性资料7 m2 J0 z5 ^: [6 O! U
Attribution, 属性, v c' s$ K5 f$ x
Autocorrelation, 自相关& g: j! C, }, U8 o: K3 k1 R
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
" f: \8 i) s5 P, J& S; P" k% {* lAverage, 平均数' v/ h9 \8 w$ K! j
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
$ p9 P6 q1 }4 {& Q* ^Average growth rate, 平均增长率
/ ?/ o4 c; K+ z; g6 t$ @1 _Bar chart, 条形图0 ~# z$ x! x" s' f* y' s: m
Bar graph, 条形图/ U' `4 f$ K- ?9 `' b3 G# j1 }
Base period, 基期) \3 z% `( `" F/ i
Bayes' theorem , Bayes定理
( j8 Z0 J5 G" KBell-shaped curve, 钟形曲线& \9 [0 u# W8 Y* G e
Bernoulli distribution, 伯努力分布
$ ~ Z+ @4 ?! k6 {2 Z8 V0 }1 ^# _+ l. f" BBest-trim estimator, 最好切尾估计量) L% z8 ?- x4 {
Bias, 偏性
: u. J& Z% e8 Z3 jBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归9 p7 ]9 H. U8 J5 u: O; { B1 |3 I+ R
Binomial distribution, 二项分布
/ B( O, O. r( h4 J, G% r" ?% k/ E5 @Bisquare, 双平方) j- N8 H3 n* j9 W& q- q, d1 {& o
Bivariate Correlate, 二变量相关
5 ~7 h9 M0 R7 H! r L0 tBivariate normal distribution, 双变量正态分布6 M$ M# ~8 r+ j) G" L+ y
Bivariate normal population, 双变量正态总体0 n0 U9 T) B! u7 T, J! ?
Biweight interval, 双权区间+ f3 e( B: l+ x
Biweight M-estimator, 双权M估计量
& ~3 R5 Z. R {! Y0 IBlock, 区组/配伍组# Y7 F T: P7 \. Q7 j, p
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包% h ~$ e/ |! S0 i
Boxplots, 箱线图/箱尾图' Q9 g; }) g" A+ N/ U$ {
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
0 v% s" y1 R+ @( Q& fCanonical correlation, 典型相关
! j$ c D Y4 v6 Y" I3 z& JCaption, 纵标目
9 y8 n- }" V& H6 v5 I r+ Q/ ZCase-control study, 病例对照研究
' r8 [4 P8 G! `3 l) S0 aCategorical variable, 分类变量
- p0 m# Q+ ]& ~, c1 fCatenary, 悬链线
+ o# G& ?0 h/ H1 y, J) SCauchy distribution, 柯西分布4 H# E( f- H" P) B7 E6 I
Cause-and-effect relationship, 因果关系1 ? ?! P6 ]+ E7 l; Z3 K
Cell, 单元
' @+ |6 @" z! y, sCensoring, 终检( @0 I4 n( N! p7 {9 `6 g! M
Center of symmetry, 对称中心. y: D. S$ L" {+ E
Centering and scaling, 中心化和定标
6 |/ G4 i% w/ U" H" {Central tendency, 集中趋势; p3 v" i& K7 u. Y% l+ m
Central value, 中心值
# K8 ?& G) \5 n" X6 X2 [3 u/ e9 UCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
8 v/ }) P+ f. ~Chance, 机遇( F S: {6 G4 q9 i1 W
Chance error, 随机误差
0 K2 _% K$ H# r; z6 ]Chance variable, 随机变量5 @, H" J! ^) M
Characteristic equation, 特征方程
& C# v& U6 |+ j( ?$ ?+ X& S9 pCharacteristic root, 特征根8 R, L7 K- t7 o
Characteristic vector, 特征向量
5 q" u1 a1 J) p' T3 o3 TChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则" y; n0 L/ r; p" y
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图( m" b0 |" B @! Y( z9 i
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
! l' J+ N5 _4 D; x kCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
; ?1 B, L6 P! r, O! SCircle chart, 圆图
$ |+ A1 N( l8 x. r6 Q: q5 pClass interval, 组距
( r0 b7 j2 ]9 n- q+ _) m8 nClass mid-value, 组中值 z' h4 x; ?4 i
Class upper limit, 组上限
; V" W! g" e) f/ z$ i9 {Classified variable, 分类变量: D: Q( m" c7 u" Z/ ^. c. h
Cluster analysis, 聚类分析 o4 I3 C g% L# M" k9 }) P4 x/ J
Cluster sampling, 整群抽样% i( |3 {; n- s( S2 T' l. {. x7 w5 e
Code, 代码
$ Q C% j& e' dCoded data, 编码数据+ G; _# u: n R* b) k
Coding, 编码
7 P: I {. ^7 q' vCoefficient of contingency, 列联系数
+ V) [- z; m) g; \. Y7 BCoefficient of determination, 决定系数
( \) c( n7 A) [/ ~* w) iCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
+ Y7 [) O5 M& u( zCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
1 r, X9 J# D6 ]. }3 j$ P& |) wCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数, {, A t# b: {7 B8 }# A
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
/ |- L) z5 H6 a& pCoefficient of regression, 回归系数
6 C3 n" W2 E0 J4 P$ z2 b% fCoefficient of skewness, 偏度系数& P1 O2 G6 R# u6 U+ v2 x
Coefficient of variation, 变异系数) [+ d$ C8 b! q7 P" H& B2 O P
Cohort study, 队列研究
* k6 D: T6 u; u$ r; uColumn, 列' y; ^, `: d& K% n$ Y* b
Column effect, 列效应
( l8 @/ Z" O0 y5 cColumn factor, 列因素+ S7 j, c/ s! U+ j, M( w
Combination pool, 合并+ e: I, i8 [9 H5 [: `
Combinative table, 组合表
) E) s4 E0 C3 LCommon factor, 共性因子
- z' k5 m% J2 Q, CCommon regression coefficient, 公共回归系数
! W5 N) p/ m v% j+ g yCommon value, 共同值
' e8 b, |+ V; S8 t1 M! UCommon variance, 公共方差+ e2 W @3 m6 f4 x9 ?
Common variation, 公共变异& g: ?6 D; [) j) Y: d+ m
Communality variance, 共性方差4 {2 c+ m& o4 B- L6 X% v
Comparability, 可比性
. q# ~4 l/ ]; h/ U2 A1 tComparison of bathes, 批比较
% l6 O1 R6 t) Z& SComparison value, 比较值
/ t c: ^: f1 F. N4 w& b4 nCompartment model, 分部模型- Y6 o- w4 T- n# T+ u0 H9 ?
Compassion, 伸缩
4 P0 C8 E& h- k# zComplement of an event, 补事件! r- W/ m- n$ r( ]+ `
Complete association, 完全正相关: K* v7 m! ^5 \8 d& t; N
Complete dissociation, 完全不相关
* I5 j T6 s' XComplete statistics, 完备统计量
! d* s& f O# B( ~8 n' g [8 vCompletely randomized design, 完全随机化设计
2 ^1 I$ k0 Y" zComposite event, 联合事件1 _6 ^+ H$ e! R- q. J; r
Composite events, 复合事件2 r/ k. T, X J2 ^" F7 Z
Concavity, 凹性
0 R4 N8 R6 g0 p/ SConditional expectation, 条件期望, V% N) @" [% k. H7 x
Conditional likelihood, 条件似然
& ?0 V( G& q- u$ NConditional probability, 条件概率4 b) R: @( }" ~- V) \6 l Q
Conditionally linear, 依条件线性( A5 a1 t7 Q! ^$ i, j* }
Confidence interval, 置信区间
0 \2 W$ @4 v, hConfidence limit, 置信限
! k) l8 ]' [ Z" w( LConfidence lower limit, 置信下限! e5 D' P( ]$ P' C" W( F7 z$ a
Confidence upper limit, 置信上限0 P1 z; }6 D- \* T2 `
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
* f! F6 t7 Y mConfirmatory research, 证实性实验研究5 C, _' E- V% u1 T. Y7 l* u
Confounding factor, 混杂因素
, I/ _( \1 [4 _) Y) HConjoint, 联合分析$ u4 b+ @7 u2 k8 x# j& X
Consistency, 相合性
# ^. A2 } A5 Q' LConsistency check, 一致性检验
+ [! L) |/ X/ V- fConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
$ P% g( s) p$ S% C+ d6 AConsistent estimate, 相合估计
: m! m/ f8 W0 e9 ]$ S4 FConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归9 ]$ i; d, T' g9 g
Constraint, 约束
, y8 W8 h9 `( Y) B, o( C4 aContaminated distribution, 污染分布
4 H1 K% z/ h* L) N- V% R1 F# W) E2 cContaminated Gausssian, 污染高斯分布
# B. G$ b7 o7 _ t; k0 F# SContaminated normal distribution, 污染正态分布
; J5 T$ N* L: o1 ^; p1 RContamination, 污染
$ [2 d0 O/ r5 b% T; \' gContamination model, 污染模型
5 h1 y- j, D. `5 N/ OContingency table, 列联表6 Z7 n; r% \2 G' f
Contour, 边界线/ m4 O. N- c/ j
Contribution rate, 贡献率
; D4 C, \; S" W* W2 w0 d( mControl, 对照( [6 ^- v0 |: k8 r
Controlled experiments, 对照实验
$ c8 |! ]8 F. y% R4 Q& `Conventional depth, 常规深度
/ e' q1 c- |* [9 _4 j* zConvolution, 卷积" q* o w( P; F8 v8 Y# a
Corrected factor, 校正因子; | L8 E& b3 w( g6 M
Corrected mean, 校正均值
* q& [& q0 ~5 l$ t+ i+ m2 zCorrection coefficient, 校正系数, t6 L4 p: |6 C: _7 G! X
Correctness, 正确性- ?7 c- g% y3 {9 }1 A0 `! ]
Correlation coefficient, 相关系数
6 @6 Z. m) g2 c- W2 f! CCorrelation index, 相关指数
) P: s' n! \3 ]1 TCorrespondence, 对应0 M# p3 a# f, w1 x5 v
Counting, 计数: g) q& V9 Z J8 m: O
Counts, 计数/频数* O8 S" j- C: k
Covariance, 协方差
2 Q) j& ^5 W* ZCovariant, 共变 " e5 _1 a- z- T0 m* R
Cox Regression, Cox回归' J- B4 R& F' g
Criteria for fitting, 拟合准则
3 }& ~8 [( H' p/ F! HCriteria of least squares, 最小二乘准则. i; x! k; k& A" g; L
Critical ratio, 临界比4 A, @( Q9 S4 D* W" H/ A
Critical region, 拒绝域: E+ C# M% T- q+ q0 Y
Critical value, 临界值
/ ?: k6 ]/ d" N* j4 r$ y7 yCross-over design, 交叉设计8 R1 w" u) C3 q* S
Cross-section analysis, 横断面分析' M& ]2 W2 D3 w/ l# @. p
Cross-section survey, 横断面调查
& {4 O* K9 I$ e- v" HCrosstabs , 交叉表 , b, A8 q0 @1 j5 q0 j5 _
Cross-tabulation table, 复合表
0 z9 g3 F6 `/ Q2 R* @: y' A& _Cube root, 立方根
; h3 |, z8 N L+ NCumulative distribution function, 分布函数
6 `1 J3 e0 `$ C1 T' KCumulative probability, 累计概率
# K3 m% Q$ q% D6 [/ o1 K* KCurvature, 曲率/弯曲
! ?* ]( R6 x8 B/ vCurvature, 曲率+ F8 x6 c2 U" X7 _& s6 S
Curve fit , 曲线拟和 , T* _* ]; r l5 e# h
Curve fitting, 曲线拟合
1 x2 W) C% y5 qCurvilinear regression, 曲线回归4 n+ D/ E/ z0 n8 X
Curvilinear relation, 曲线关系
5 Q" \7 l% N' @ l2 K; hCut-and-try method, 尝试法7 Y% Q, \) X+ ~5 s* k5 R. Y
Cycle, 周期" U: V! _0 }# K6 S
Cyclist, 周期性
3 H# R4 o* J& R3 Z! [- h. J+ rD test, D检验 ]* w$ G O/ D( E! r0 \% n
Data acquisition, 资料收集
( I( L) P% K% `# C! E/ N" ~; w; IData bank, 数据库
?) v/ e; v# Y |: U' S+ qData capacity, 数据容量
5 H; [6 `& q0 d& t8 @4 |/ mData deficiencies, 数据缺乏
. {* R0 e, n2 M5 v W! vData handling, 数据处理
( v. e; L# S* Y* F& _5 V7 W/ Y/ fData manipulation, 数据处理" b4 L9 R' b3 m8 {. m; ~' r' p
Data processing, 数据处理* B& |, S# R$ U4 c! Y/ V; j8 J
Data reduction, 数据缩减
! @/ g ^. W" U+ `3 I3 H+ ^Data set, 数据集 s. e) j3 H5 m5 R
Data sources, 数据来源
& e# Z; g g1 ~9 f, U& rData transformation, 数据变换3 W7 q0 Y, y/ p
Data validity, 数据有效性
5 x. X% T6 C7 eData-in, 数据输入! Q& g3 t" F; M! v# V W7 m- a
Data-out, 数据输出- h: j" E% s% c
Dead time, 停滞期/ M8 |9 r- [! ~# Q$ c
Degree of freedom, 自由度
0 p3 c' }1 t+ a1 P0 O6 A3 |Degree of precision, 精密度6 A$ `. D1 d% s [
Degree of reliability, 可靠性程度$ i: r& O, M( Y0 I( Y3 ]
Degression, 递减0 O& a+ }$ U6 T$ c
Density function, 密度函数
4 R. b0 h s' |: `! TDensity of data points, 数据点的密度0 n/ _' @/ q @* T. I
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量4 S/ T" {$ d+ w6 O3 ^
Dependent variable, 因变量8 z8 o$ m5 q5 N
Depth, 深度
# H9 V- N+ r+ RDerivative matrix, 导数矩阵
/ ?$ i4 X1 y! Y oDerivative-free methods, 无导数方法4 V4 @& f( d8 N# H2 M/ {/ C4 _
Design, 设计3 j% V+ e5 L0 S% v9 q- ~
Determinacy, 确定性6 ]: f( }$ {( v; b- x& {6 Y0 @
Determinant, 行列式1 O0 O+ D$ u! n0 t$ ]. A5 G
Determinant, 决定因素" W% s1 t5 f/ t `) N4 i0 g
Deviation, 离差! }+ j1 R9 } h- p" h
Deviation from average, 离均差
+ q" ~* o5 Y: T$ U7 ^; mDiagnostic plot, 诊断图* i: V+ k0 K3 u; _; ^
Dichotomous variable, 二分变量
9 Z+ l3 \' O+ L8 w- }* vDifferential equation, 微分方程
* v, e* N: z# P) o* `3 a/ KDirect standardization, 直接标准化法
- j' M. v. w* N$ a$ E/ N' KDiscrete variable, 离散型变量8 x g6 a) D* [- V/ O8 ], w
DISCRIMINANT, 判断
. v0 ~+ w# C$ E1 O6 m z; xDiscriminant analysis, 判别分析
: ]+ l$ f5 v) o+ ?5 ^' CDiscriminant coefficient, 判别系数2 I/ \' |# ^1 O9 A9 n% b+ c9 d2 {$ K
Discriminant function, 判别值, j0 H2 }* J- A. }8 C, K* Q- g/ Q2 `
Dispersion, 散布/分散度
( O/ w! _; O8 C% m6 }! SDisproportional, 不成比例的
2 H1 \) |# y* d" \* ]" D4 p& j. b8 y0 P WDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量0 \( c) W7 J" [
Distribution free, 分布无关性/免分布: j% k5 D: K+ f c
Distribution shape, 分布形状* u" F2 _/ k- J1 L; h4 b" k2 ^
Distribution-free method, 任意分布法
( K3 c; j; R# k; f/ ]/ |) \Distributive laws, 分配律
+ T" N& z8 f1 G' CDisturbance, 随机扰动项: z/ o6 Q1 F. [
Dose response curve, 剂量反应曲线5 q( @, g8 O4 }! D) A) v: Z. P# l n
Double blind method, 双盲法
- C2 G* m8 x3 vDouble blind trial, 双盲试验
) X4 K- f8 q& u+ s% J+ k: sDouble exponential distribution, 双指数分布
) S3 {1 F o+ p7 @0 U1 h. BDouble logarithmic, 双对数" o# u) E, `; l: R/ ~
Downward rank, 降秩
4 l4 I! ?5 \1 V3 C7 c5 N/ _Dual-space plot, 对偶空间图8 X0 z( w9 U: V" P
DUD, 无导数方法
2 @. U: `- r% |; L. ]; n- QDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法. V- ~1 L! W9 b! W9 ~
Effect, 实验效应9 R" a8 H! l* w
Eigenvalue, 特征值4 [6 b6 O, ?; ^' U: W
Eigenvector, 特征向量
0 c. K. `+ f: O0 e% U6 o8 w8 ~4 gEllipse, 椭圆3 j5 b+ R6 k9 h f7 Y: ~
Empirical distribution, 经验分布5 f5 I6 ^, R+ ?* x& B
Empirical probability, 经验概率单位3 d1 E) q1 b6 S# N5 ]4 p2 D( l
Enumeration data, 计数资料! g/ f' _1 M* p
Equal sun-class number, 相等次级组含量; y* I+ X6 z' |! x
Equally likely, 等可能' J, a0 j2 v. m3 D8 p" b4 t% K$ A
Equivariance, 同变性 u7 V. m3 L: k
Error, 误差/错误) V! Q( D" T6 A
Error of estimate, 估计误差
/ w2 h# J+ K0 B QError type I, 第一类错误2 a& Z5 B9 V$ m% |, P
Error type II, 第二类错误
. T. p9 f' Z8 k: m7 r5 |Estimand, 被估量0 Q7 m( {; q) f
Estimated error mean squares, 估计误差均方
# C* ~# Z0 g% A( O' {Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
9 u) |0 p# g# O5 hEuclidean distance, 欧式距离
- ~6 w' \; N2 J% P5 n. ?Event, 事件
. s7 H" t* g7 R% ?. m* x rEvent, 事件
) W: _$ i- `2 L! i* dExceptional data point, 异常数据点+ Z( j; o. o8 X4 M
Expectation plane, 期望平面
% l: Y5 t6 C. c- P; aExpectation surface, 期望曲面
6 q$ B6 [, y0 ?( o& F% l! OExpected values, 期望值' x! G9 r/ ~+ h
Experiment, 实验9 ~3 W# K: ~( X3 M8 K2 I: E8 ~
Experimental sampling, 试验抽样
# b4 T0 j: d5 f8 {5 }Experimental unit, 试验单位
! W: ~* u/ ^. \, WExplanatory variable, 说明变量8 ^9 t5 q# l9 W( u6 b
Exploratory data analysis, 探索性数据分析( _/ w9 u. u- l; O+ t' \
Explore Summarize, 探索-摘要8 L- f$ c9 W& p) [0 |- ^2 g( N
Exponential curve, 指数曲线" t' s- Q& Q! W1 I$ C6 k2 p
Exponential growth, 指数式增长2 |' \7 h: D- [* h" M
EXSMOOTH, 指数平滑方法 3 X3 y1 q1 S1 z; m
Extended fit, 扩充拟合! r! K; k9 {" F6 A/ v2 V7 m' s
Extra parameter, 附加参数4 T" l0 s q o; Z) C# N
Extrapolation, 外推法
0 o$ B* g" E& x; I+ P) nExtreme observation, 末端观测值" `7 X; p( {. ] N; }
Extremes, 极端值/极值
( L6 m) a1 l6 n, P& q( {F distribution, F分布. i" L! K( x$ T! e: p8 N& P
F test, F检验
- A5 \! o1 G# c* e' K+ p' ]8 Q/ d- gFactor, 因素/因子4 x4 y* k: a0 a4 f- V, L8 V
Factor analysis, 因子分析8 _+ u. K5 S: v1 p; z6 b
Factor Analysis, 因子分析
" n; T; A; z( c+ Z( d& RFactor score, 因子得分 - C0 z; o. D0 J5 s1 W* B: F: x* a/ A
Factorial, 阶乘7 O/ z) F, u; a
Factorial design, 析因试验设计& e( P9 c6 V+ g! a
False negative, 假阴性
; `) |$ P! p7 W! [) [( k% p2 V% sFalse negative error, 假阴性错误
+ y# F% L3 V5 H: y% `Family of distributions, 分布族
+ e& Y# \8 M" F/ H2 z8 B. e. sFamily of estimators, 估计量族
6 ^+ X' ?) b2 lFanning, 扇面2 C% m- ^4 q% x% h6 Y" }2 `
Fatality rate, 病死率# W1 ?* a) i$ [4 I+ \0 Y
Field investigation, 现场调查* t+ p& Z' H' E# D, q% C8 s) z: W6 q. h
Field survey, 现场调查
2 X) a. Q" E0 X7 I# W1 xFinite population, 有限总体9 A, @& i% x$ W6 I; O
Finite-sample, 有限样本* }8 }6 w' ]7 d+ A4 @" o4 m: [# ~
First derivative, 一阶导数 a1 Q5 M/ O/ v1 r% D0 P
First principal component, 第一主成分0 c; q( X6 t7 z" d' J; `
First quartile, 第一四分位数
& z2 R7 q4 J2 M4 o- C$ L7 ?: U- Q% HFisher information, 费雪信息量
; A% r- f7 I' q% M0 v* F4 z' \Fitted value, 拟合值3 I- U h( z6 O3 p, }, q5 J2 W
Fitting a curve, 曲线拟合8 }; N+ T2 S* t) A) a4 [( e: z
Fixed base, 定基3 f! u5 N+ P7 z2 x( N
Fluctuation, 随机起伏3 D6 v2 I4 h' U/ L1 m3 v0 m3 K
Forecast, 预测
7 G- M; {) Z3 g4 k; r1 nFour fold table, 四格表; I& D+ I Z C! z5 c0 u
Fourth, 四分点2 O1 {8 Y9 Y+ v
Fraction blow, 左侧比率
9 F- k! A% X+ x, sFractional error, 相对误差' M; W% E( v% z! T8 K
Frequency, 频率' Q1 l; x6 i2 f" g
Frequency polygon, 频数多边图
7 O( Q7 h. u/ IFrontier point, 界限点
# S1 @- O5 ?8 l4 CFunction relationship, 泛函关系* q/ ^8 s0 O4 L: T7 p% j* B
Gamma distribution, 伽玛分布
4 ]7 A. y6 p: A3 L: mGauss increment, 高斯增量
- d. N5 m+ f- B6 n7 N: g8 dGaussian distribution, 高斯分布/正态分布3 [1 m8 m( N+ X4 z; k4 E8 I3 T" k
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
% Q$ ]" W) P) r# A& I$ J2 RGeneral census, 全面普查6 T5 c1 r+ v( o( j7 P
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 # c( c5 r) ~+ |" B) V: W9 j
Geometric mean, 几何平均数7 c# t' r& @: g" ]
Gini's mean difference, 基尼均差 j W( f4 {' H
GLM (General liner models), 一般线性模型 7 I& s0 \ a7 P7 W4 o* X/ M$ Q
Goodness of fit, 拟和优度/配合度3 O! D# m; s* V- u5 i+ \$ T
Gradient of determinant, 行列式的梯度
: \$ o) Z- Z! w" |: AGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
& R' K( x& x- z T4 Q# y5 a6 UGrand mean, 总均值
1 r4 f6 w+ ?, P( f( [Gross errors, 重大错误! l5 e8 O, _3 @
Gross-error sensitivity, 大错敏感度0 g E6 Q4 c, L3 |
Group averages, 分组平均4 e# H$ k( I3 h* B3 L
Grouped data, 分组资料
, q( S! I H9 [4 t1 IGuessed mean, 假定平均数
6 f" F% x* `9 d, MHalf-life, 半衰期
1 Z* S* A! v& U. \$ k! ]Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
. Z5 E2 g: D& S6 c) tHappenstance, 偶然事件
. w: Z6 u5 E4 X) v6 j ?. IHarmonic mean, 调和均数
- I/ Z \4 h( ?6 Z& RHazard function, 风险均数- L. S: T: |3 m& i( ~0 d, M# @* B
Hazard rate, 风险率+ y0 y/ [% j# O
Heading, 标目
9 ]- U6 i b/ y. ]) z8 oHeavy-tailed distribution, 重尾分布1 ~: w( |, J! W; |( S
Hessian array, 海森立体阵$ Y. b" _/ j$ w6 f5 i, x8 V+ ~* O
Heterogeneity, 不同质
3 I1 c* m: ? l5 e& s: m- qHeterogeneity of variance, 方差不齐 6 C5 X1 X0 s, O5 n2 q* \
Hierarchical classification, 组内分组
( p& k. X+ w/ z$ x, yHierarchical clustering method, 系统聚类法
3 N( P! D3 ]$ q! }/ Y: kHigh-leverage point, 高杠杆率点
, r9 @: N& p0 K- D' JHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型) C! Q7 M; A, |3 ?7 ?8 g1 f* w
Hinge, 折叶点
* b7 W0 b2 V THistogram, 直方图4 H) y. O$ a, ^/ G9 Y
Historical cohort study, 历史性队列研究 6 z- _( P4 ~8 E- p9 b. m
Holes, 空洞
8 I2 B! z* i0 @- CHOMALS, 多重响应分析
) t" M3 L; Y" ?Homogeneity of variance, 方差齐性
+ n1 q, |( N# w* P* S" F, V6 ZHomogeneity test, 齐性检验5 w* t$ M" h8 Z( B
Huber M-estimators, 休伯M估计量+ z4 F* c1 {/ H$ T& [' N* S6 a$ R
Hyperbola, 双曲线
$ G0 s& s- j! b8 { ]7 BHypothesis testing, 假设检验8 _5 e) S4 t t( B: Z
Hypothetical universe, 假设总体- g# B- J" ~% z/ g8 X' G$ w
Impossible event, 不可能事件5 U4 O; ?+ I4 \( x
Independence, 独立性4 ?, s4 W' o# R( U6 D- S7 y- m
Independent variable, 自变量
( j9 L" B; T& I2 q ^: X; yIndex, 指标/指数
9 s5 V; f* ], y( PIndirect standardization, 间接标准化法
: v F7 E! c) `Individual, 个体
; k* W9 A9 G. j' g' H( J, HInference band, 推断带
4 b6 ^5 r: [: n# n! P6 EInfinite population, 无限总体% n% P! `, b' n+ Q, W* |
Infinitely great, 无穷大
t# b: L$ J, Y; iInfinitely small, 无穷小# B% T4 v" K( [, K
Influence curve, 影响曲线0 B9 v( Z/ m% `1 {( B
Information capacity, 信息容量8 ?4 K& X7 L2 x3 q8 m% ^2 h
Initial condition, 初始条件5 b# F7 V+ g, w: G4 [1 N$ X ]1 e
Initial estimate, 初始估计值! L; @% E& l3 C3 X
Initial level, 最初水平
2 ^. _- a/ N+ j5 J6 pInteraction, 交互作用
4 Y5 [) \9 ^7 b" XInteraction terms, 交互作用项
" i% R" I! L) L2 G- oIntercept, 截距
9 @* b$ |) \6 \: G% R/ }, UInterpolation, 内插法& d, q3 Q! S5 \1 d6 n- \
Interquartile range, 四分位距- q+ f* H. b- m& C0 `0 m. T8 K
Interval estimation, 区间估计
: N9 Q3 F& l0 G6 |* b3 U% T/ kIntervals of equal probability, 等概率区间8 W5 k5 H* c; m5 d W- S2 j' {4 Q
Intrinsic curvature, 固有曲率0 X) o0 }8 X) _' o
Invariance, 不变性9 q% d% D& q u7 T* ^
Inverse matrix, 逆矩阵
: \7 q6 s' z$ z; S- a, P1 pInverse probability, 逆概率$ {, \2 ~6 [ G
Inverse sine transformation, 反正弦变换$ z) j; i0 d2 N$ p* N7 f! D
Iteration, 迭代
( ]& Q' { r9 X: e2 @0 pJacobian determinant, 雅可比行列式
b1 v3 v- x! Z6 {/ X5 MJoint distribution function, 分布函数
* V7 C- [+ s* W/ wJoint probability, 联合概率: L' _: P0 C `0 L5 S: A; ~
Joint probability distribution, 联合概率分布
: z4 `; B# @: B8 w' i6 \5 j* S7 `K means method, 逐步聚类法
4 u. s5 b- J* sKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 % F3 ~+ M( j$ I6 p
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
) c5 U3 [5 f5 j9 t BKendall's rank correlation, Kendall等级相关
% A3 B. W8 u3 ?- I- ^Kinetic, 动力学
1 O1 \% T) E5 D) A4 z/ X6 }7 H3 \Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验$ z9 H; e: b2 G1 C& X; `+ l* N
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验/ Z$ s3 E; C' f9 T" [( g
Kurtosis, 峰度! v) p3 f- {% \: Z( g
Lack of fit, 失拟
+ ]8 e( I8 _" s% b. CLadder of powers, 幂阶梯1 @5 _ b% q- J5 i
Lag, 滞后. Q4 W8 n7 b4 s" r3 U
Large sample, 大样本4 d* a% [2 V+ ]' j
Large sample test, 大样本检验7 ?" g& l& ^& u2 _0 w% \( N( ?, v& k& }
Latin square, 拉丁方, _8 W2 x, f& A1 `, K
Latin square design, 拉丁方设计
0 Q) A/ P' ?- s7 v; ALeakage, 泄漏
" s( w. ^. P( n5 J' s" E# ]( mLeast favorable configuration, 最不利构形* V G: l) ^* N+ F! L
Least favorable distribution, 最不利分布7 W' i1 C( t* j
Least significant difference, 最小显著差法6 U3 T) J' A. B1 |& @9 m! T! h
Least square method, 最小二乘法* E9 L# [$ y$ S- W* N
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
1 ~- v( E0 F# U, ?* o- TLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
) X% l. o) A4 U h9 T K% Y0 V2 }2 uLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
/ s3 g8 g( L) [8 {* c; u1 gLegend, 图例6 [+ C2 N& l' ^4 `
L-estimator, L估计量
; T' Y- u. D# cL-estimator of location, 位置L估计量6 K6 j/ ]( {7 W8 y# R
L-estimator of scale, 尺度L估计量1 a2 Q! |$ f; e. Z) K7 X& G* M# _
Level, 水平' S" I& w7 l6 E) k7 i
Life expectance, 预期期望寿命
1 W' w! ?( K. cLife table, 寿命表$ F+ r4 N- z. }8 \' T
Life table method, 生命表法$ f& V9 F3 ~) U* }/ h
Light-tailed distribution, 轻尾分布) I4 ]4 q6 X4 @0 y O) N# X0 q9 n) w
Likelihood function, 似然函数. }1 T# {3 D1 D7 C
Likelihood ratio, 似然比
5 w' c9 z2 A3 s$ r/ v/ Tline graph, 线图8 o1 v6 f$ K L$ w! L) v' F
Linear correlation, 直线相关$ `$ }( J$ T' U; c. N
Linear equation, 线性方程7 F% R' y9 G) v# l. E
Linear programming, 线性规划
( f- a. k3 V3 M; C6 ^Linear regression, 直线回归
$ |( E+ z3 x/ H0 JLinear Regression, 线性回归1 ]0 G6 u: h: J2 a! e" v. J( J
Linear trend, 线性趋势
. F' f2 R. @& p( v; P _- _: C1 }Loading, 载荷 & p0 b" |; q u& ]9 R1 W1 Q
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性1 y9 b! K8 h& ?. t! J5 T+ |
Location equivariance, 位置同变性1 L @0 x6 d8 X
Location invariance, 位置不变性
- T( |4 b* u4 VLocation scale family, 位置尺度族3 H2 Y+ v1 Y" x5 H) U7 Z
Log rank test, 时序检验
: {' N( a2 Z. ]Logarithmic curve, 对数曲线) Y6 Q+ m5 D) s4 k
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 l j/ [( V. ]2 k& O) H( e, nLogarithmic scale, 对数尺度
2 D; o, S. ]0 ~$ mLogarithmic transformation, 对数变换
0 L$ ~8 e) j$ u) ?; X7 s" dLogic check, 逻辑检查" i6 q7 _7 t' f
Logistic distribution, 逻辑斯特分布0 G( s- L/ P$ _7 C' m+ J6 x
Logit transformation, Logit转换
: z# i Q( c6 M0 F( s$ C6 a/ D* LLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 5 V4 w, G8 E! u& S/ f T
Lognormal distribution, 对数正态分布; _' f0 C1 c0 x' u9 i
Lost function, 损失函数! @3 G# `0 r$ k+ _# O3 Z
Low correlation, 低度相关
, r" u! S' d% `, @& s& hLower limit, 下限
+ `% O. \/ q! J$ c1 eLowest-attained variance, 最小可达方差, C. ]: j+ I3 c( O1 B
LSD, 最小显著差法的简称
9 w1 B( K3 F* d- yLurking variable, 潜在变量
. G+ D$ j a- s, s6 j1 ]& ^Main effect, 主效应
: w9 }: O- y M# ~3 z9 JMajor heading, 主辞标目9 L6 v! a' N' P
Marginal density function, 边缘密度函数
) f6 L# b$ f/ xMarginal probability, 边缘概率
( A9 g7 d4 M- ?, sMarginal probability distribution, 边缘概率分布
3 |* _& Q% ^% Y4 c1 LMatched data, 配对资料, B% Y( z, m: I. v
Matched distribution, 匹配过分布
$ l' w" z2 W* H$ R9 S. R1 J/ pMatching of distribution, 分布的匹配
0 W4 T8 G r, c9 VMatching of transformation, 变换的匹配 |& R8 ~$ }9 W
Mathematical expectation, 数学期望9 L2 L. i) `) t8 K7 P
Mathematical model, 数学模型
G& ?" U( w4 Q! x, Z0 A/ d/ XMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量' Q& t6 j, l# p; D
Maximum likelihood method, 最大似然法
9 z# t, m) A3 d1 B% UMean, 均数
) k/ n3 p" M. ]- B( ^0 q, I# oMean squares between groups, 组间均方
3 h7 Y7 D/ Q4 yMean squares within group, 组内均方3 W# g, b8 }- n
Means (Compare means), 均值-均值比较 l. F1 _' v# q1 U! \
Median, 中位数
+ `1 M0 t" O. K$ z" zMedian effective dose, 半数效量
% d! X1 l; D+ U: W: WMedian lethal dose, 半数致死量- y* O0 p8 ?+ n2 D
Median polish, 中位数平滑0 |! ?( S7 m5 T+ V+ b
Median test, 中位数检验/ d5 E# R* g5 c$ k. N
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
0 v, y) m/ j% B8 H3 I4 R S% T- XMinimum distance estimation, 最小距离估计1 ` Q: O' e, T* b4 i& ?) p, x
Minimum effective dose, 最小有效量
" o* V& H" A2 l1 zMinimum lethal dose, 最小致死量0 ]# k* x) [4 `0 ] I
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
" Y9 |7 B* I/ x( r4 A* `MINITAB, 统计软件包6 c0 |% Y E$ Y
Minor heading, 宾词标目
; y' l7 e% M* W3 GMissing data, 缺失值, \, d5 i1 J1 S9 h C0 f: x. ^' Q
Model specification, 模型的确定
" I7 C8 N7 o* j3 a4 {Modeling Statistics , 模型统计- D5 F- U3 n9 ?# e6 i4 V) u( j
Models for outliers, 离群值模型
- o4 o/ z4 r$ X' ~! g! n# yModifying the model, 模型的修正
) z, j$ l4 b8 e( ~2 y6 LModulus of continuity, 连续性模
* `+ N- s/ X5 K4 g7 A, ]Morbidity, 发病率
8 X2 Z, z/ o8 T+ z% a! e8 Y4 wMost favorable configuration, 最有利构形0 {4 W4 f# g4 ]7 _
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
8 P1 b1 ]* m, ?% p$ kMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
4 T/ Q& R) B+ i. j. n6 r5 w3 s$ dMultiple comparison, 多重比较. M6 u$ A' z6 c
Multiple correlation , 复相关
; M" `: H1 x/ ~# r8 j$ `Multiple covariance, 多元协方差
, l4 A8 S- I" m1 z9 X' F) JMultiple linear regression, 多元线性回归
. k4 p7 m; P* O$ o/ ]8 Q& {Multiple response , 多重选项/ q4 N7 C8 c0 [8 S5 e* o# k
Multiple solutions, 多解
( e h( z/ ?- G9 H4 SMultiplication theorem, 乘法定理6 u+ D/ ]6 a- a; K
Multiresponse, 多元响应
G# R5 H# E& w. m1 T: x2 c) E0 g0 zMulti-stage sampling, 多阶段抽样+ }" Q! i" s# d( {' p
Multivariate T distribution, 多元T分布# P8 |2 }7 T# L! ^% A* X
Mutual exclusive, 互不相容$ q* n/ c1 t' S4 ~. m* M/ ?4 U
Mutual independence, 互相独立/ b; Z/ d) ~* z+ f, h, w
Natural boundary, 自然边界
e {' P) |! P, ~Natural dead, 自然死亡3 \7 ~& O2 H$ C4 [
Natural zero, 自然零9 ^8 X8 b0 h5 m# \
Negative correlation, 负相关! g, W* A9 r1 L( D! s: X2 @
Negative linear correlation, 负线性相关( c7 z. K: m i2 A
Negatively skewed, 负偏
( P# P4 L6 j& x# W/ [9 }3 E3 M1 kNewman-Keuls method, q检验( k2 W- H3 m# Y1 _6 N: M
NK method, q检验 n- d/ p# u! x; w& Z7 ^
No statistical significance, 无统计意义0 i$ G7 {' x( X3 R+ d6 Z
Nominal variable, 名义变量2 l+ P; H) v- a1 y
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性" X3 b. P+ W8 f: k" B9 L: a
Nonlinear regression, 非线性相关
1 ~ [. d. j: VNonparametric statistics, 非参数统计
0 A1 U) K% m6 c( J iNonparametric test, 非参数检验! M3 T9 A/ V+ o9 ^/ z Q) G: B
Nonparametric tests, 非参数检验
) U# @/ |* [. E4 e. U* c/ cNormal deviate, 正态离差: t& \ x7 f8 f
Normal distribution, 正态分布' Q# w& D- B9 h- V+ _
Normal equation, 正规方程组
8 u7 d6 p+ G/ dNormal ranges, 正常范围
. D% u0 X/ M8 {0 {: T2 x% h( d2 FNormal value, 正常值
6 y0 w ~, r3 f6 ~Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
+ ^9 ~+ }: D: D1 R+ ?* E' G FNull hypothesis, 无效假设 - i3 q i" @+ {0 s
Numerical variable, 数值变量7 V9 Q1 T. [2 k$ d
Objective function, 目标函数% {% I9 j5 A, @! x
Observation unit, 观察单位
: B& Y2 b+ I# w- b2 FObserved value, 观察值
2 t' Z! a. _3 g+ {2 }2 \9 h6 }One sided test, 单侧检验
% P- W# Q- _: b/ O/ sOne-way analysis of variance, 单因素方差分析; A: {5 G" s) n+ _$ G* [% @
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
. D K+ f; L3 Q7 OOpen sequential trial, 开放型序贯设计4 ~9 a& m4 Y7 H0 j$ C; X/ l
Optrim, 优切尾; p, d! p3 y; V9 T
Optrim efficiency, 优切尾效率
0 |2 f2 g1 L% r5 E5 [! R- r. M4 ]Order statistics, 顺序统计量
( Y. o9 W7 Z4 R8 V2 O" xOrdered categories, 有序分类! {# P. X1 g7 e* a H" U2 m
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
1 I* a" N' Y O# u$ p( w1 Q0 t iOrdinal variable, 有序变量' ?9 C# j7 v. n& J3 [* R
Orthogonal basis, 正交基% {! s3 t! w1 }( a, n3 ?+ Z" Q
Orthogonal design, 正交试验设计2 t* M0 D9 f V8 T
Orthogonality conditions, 正交条件
7 w) v9 k* e, z6 AORTHOPLAN, 正交设计
* H, @" Y+ ?6 I* b: xOutlier cutoffs, 离群值截断点. r q: a% t& o1 \" U- N+ R9 G
Outliers, 极端值5 |' w8 e8 Z5 e' U9 w H3 f" A
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 5 A3 V$ [5 b; F3 {" e
Overshoot, 迭代过度
9 Y$ L+ f# d. U& YPaired design, 配对设计8 n6 S0 }: A$ ~/ ?
Paired sample, 配对样本
0 p; D' d' _# B1 B P4 bPairwise slopes, 成对斜率$ W; D7 E0 g, Y5 y a# V
Parabola, 抛物线, y5 p+ b' O1 j
Parallel tests, 平行试验
W2 J) }( k0 i; s* h1 fParameter, 参数
) o# H6 c) z' z* }8 {! _6 B2 qParametric statistics, 参数统计
8 K- P3 \$ ~, r$ }. Y+ IParametric test, 参数检验/ ~% o, F/ }: B O
Partial correlation, 偏相关
F' s/ f- k! ?$ ePartial regression, 偏回归2 @+ b( ?/ x! m% J9 H
Partial sorting, 偏排序
$ J0 g F% _4 r( g6 C$ lPartials residuals, 偏残差) B% C- \* r$ @$ d$ ~0 z) a
Pattern, 模式6 m. }7 u8 X$ a1 J) v- {9 q8 A
Pearson curves, 皮尔逊曲线
7 i- C* F2 \" e5 jPeeling, 退层
8 ~+ z& ]0 y8 ^: XPercent bar graph, 百分条形图, f# k2 p5 }0 z% \2 ~
Percentage, 百分比
4 i9 L/ H( }' p |2 yPercentile, 百分位数4 P* c- X! \5 t& i
Percentile curves, 百分位曲线; ]3 o8 U; T: j$ F/ E) ^* L
Periodicity, 周期性2 A0 p* b7 U7 \" N: u- w) K2 |
Permutation, 排列
; P6 {6 D$ Y O$ h+ Z/ nP-estimator, P估计量, q: Z7 }$ y: D H
Pie graph, 饼图
" j2 o S6 h# b; ~; i1 @Pitman estimator, 皮特曼估计量' Z% P: P; h9 X
Pivot, 枢轴量' x* m5 F$ r1 N: K2 e) J& R/ d
Planar, 平坦8 S# Y7 V* w% ]; Q
Planar assumption, 平面的假设
$ H- E! L5 ^9 {2 q0 N' W1 xPLANCARDS, 生成试验的计划卡$ m- h- f* _' C0 J {" I7 ?# k
Point estimation, 点估计
, a. H' ^& {; CPoisson distribution, 泊松分布
" s ?# v+ f1 U ]3 WPolishing, 平滑
$ _( ^, Z0 ^* K6 _) tPolled standard deviation, 合并标准差( y! |, `. d0 Q( r
Polled variance, 合并方差: y/ g. M$ h% ~ j
Polygon, 多边图+ y) U' R) }- e( s9 |+ Z0 a
Polynomial, 多项式8 B0 t( q1 e0 g" H- s
Polynomial curve, 多项式曲线5 d ^' E m# e2 W* ` M
Population, 总体
8 U9 ]6 E9 ?# X5 `& l1 hPopulation attributable risk, 人群归因危险度
" W. C, i! y4 C& X2 x% FPositive correlation, 正相关9 B9 z& F z. o( K
Positively skewed, 正偏+ v* c* r& h6 D G1 I, x
Posterior distribution, 后验分布
3 e$ f3 K1 T' o/ _6 g2 r0 F0 C- }Power of a test, 检验效能( T+ p) K7 v7 d! \ z Y. j( U
Precision, 精密度7 Y1 Q( Z0 ^5 c! f. R
Predicted value, 预测值
5 N' q1 L. E. }. \3 ~& [. p0 LPreliminary analysis, 预备性分析/ T% T8 S/ Y8 U2 G' U) n
Principal component analysis, 主成分分析5 q& I$ K& Y/ y& C% i$ K7 ~$ g
Prior distribution, 先验分布
, p* |5 I" A; {; F) BPrior probability, 先验概率
2 {+ n& W5 I. W, V% AProbabilistic model, 概率模型 ` _5 U( r* u& B+ ~$ x7 j! z! O% I
probability, 概率! s# n1 U% C" [3 W1 i5 N9 G
Probability density, 概率密度
6 j/ a$ f& L2 k; d8 k8 ZProduct moment, 乘积矩/协方差
4 k" M# d' ~0 H. W' ? TProfile trace, 截面迹图
% t4 S6 `9 z5 i: [Proportion, 比/构成比! E& d/ ?. q0 D. }7 f
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样5 \4 d3 V# ^$ f( x; r O2 p# J
Proportionate, 成比例
6 f+ J" K0 A3 x: o" yProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
& {, u9 K7 [3 MProspective study, 前瞻性调查, b- y. `8 Y6 s5 }8 A& @
Proximities, 亲近性
9 h* u- v# U/ S. a" mPseudo F test, 近似F检验
! U5 R, R$ d# DPseudo model, 近似模型; R5 T' V. T/ J! h& D, t9 }
Pseudosigma, 伪标准差* b) e% m1 E. L" N' q3 n
Purposive sampling, 有目的抽样3 Z/ ~, s, }; h9 \7 a3 `
QR decomposition, QR分解
1 }4 A* f6 k; @- s0 B9 T# ~Quadratic approximation, 二次近似6 d) I+ J2 }& Z; D) U& |) s# X
Qualitative classification, 属性分类, v. [) \% B4 ~0 ?& k" a
Qualitative method, 定性方法
7 Y) v$ N2 W* @Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图# w, J) {$ {( Y7 @. S
Quantitative analysis, 定量分析
K z. V+ r( P5 O4 ^) t; ~Quartile, 四分位数) z+ k" u; X: Q: M6 D+ [! c, v
Quick Cluster, 快速聚类0 ~) `! }3 E- E) l
Radix sort, 基数排序
& G7 [/ V* a: S' _& e: ARandom allocation, 随机化分组 T% A' {# {7 c
Random blocks design, 随机区组设计
* F. k# g) v* t( Y7 ?7 SRandom event, 随机事件# u9 d0 \% v& n. [
Randomization, 随机化1 ^* t9 p F+ A, G/ h
Range, 极差/全距
, N( N% k- W/ i+ V3 iRank correlation, 等级相关
: p0 D0 A3 G! I' pRank sum test, 秩和检验
" A* U7 a) I+ V" b$ d5 B7 }Rank test, 秩检验9 n! X0 L' K& g! r3 F5 R6 K# u9 \
Ranked data, 等级资料
# r1 s! w1 {8 T$ d& VRate, 比率
0 q2 R# ^7 @; _/ l$ dRatio, 比例
1 A8 Q7 x0 e6 S, z4 B7 D6 {: |+ q- JRaw data, 原始资料
$ I" ^5 P: N# u/ m% |Raw residual, 原始残差3 s' ^3 n( u$ U( d
Rayleigh's test, 雷氏检验% T: w- l& M2 `) o% U3 P0 {
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
/ j# _6 i# l& L4 [& IReciprocal, 倒数, V6 I* l) a u0 ~4 f
Reciprocal transformation, 倒数变换1 S! R8 E$ T( |9 S" m$ X
Recording, 记录
, J8 `. t# b' i1 e: O: M; f3 pRedescending estimators, 回降估计量" i& S' C# J# ~+ g6 m. r
Reducing dimensions, 降维
9 J! C5 Y- g. W. VRe-expression, 重新表达) P6 H9 m$ r9 x6 U
Reference set, 标准组' i5 V7 m ]( b! y7 |4 a# m
Region of acceptance, 接受域
$ p3 @2 S/ h4 Q7 `! r" iRegression coefficient, 回归系数) @2 P; j6 D9 A( e
Regression sum of square, 回归平方和2 j& m$ F8 u) R ?7 p4 w
Rejection point, 拒绝点9 a! G8 @8 u. `; B- C# n& K8 R5 e0 t- u
Relative dispersion, 相对离散度
4 J2 s7 J1 {. nRelative number, 相对数
: b* t" K8 B2 m0 b' pReliability, 可靠性9 E) j' @! ~. w5 ^7 n
Reparametrization, 重新设置参数7 o0 T) p3 p6 r5 ]/ w
Replication, 重复
5 I x* g3 }- h/ F; i4 {Report Summaries, 报告摘要! W* D+ s# U v, E! H: o) }
Residual sum of square, 剩余平方和
0 t/ w v+ h4 x, T+ l2 HResistance, 耐抗性5 d$ d8 B% Z9 I6 D
Resistant line, 耐抗线
6 _8 j& d4 L3 C) A9 x' GResistant technique, 耐抗技术
3 [; d7 A5 x! [5 bR-estimator of location, 位置R估计量1 i) P& d+ W2 A7 g: m
R-estimator of scale, 尺度R估计量6 Y) a6 d* D" p6 h
Retrospective study, 回顾性调查* K1 u- X$ x" X
Ridge trace, 岭迹
$ |! M+ e- d$ G, r# G' @5 U& MRidit analysis, Ridit分析- m, w; p: j; |) \( N
Rotation, 旋转- X9 Y' U0 E( b2 [
Rounding, 舍入( I% i! ?8 e2 G
Row, 行
- m* e: N" \8 b" W1 lRow effects, 行效应/ P8 n1 V1 p4 r3 f' G Z
Row factor, 行因素
) B7 M7 Y9 u x7 J7 RRXC table, RXC表( d; Y! v& h y' R/ E: r9 u
Sample, 样本$ F0 D' t3 X- W1 ~
Sample regression coefficient, 样本回归系数
+ P0 G9 C& G5 s# l+ @) T& |Sample size, 样本量( t' j/ c) d" i* O$ r- ?
Sample standard deviation, 样本标准差) F: p1 j; _7 L/ x3 `1 ?, w
Sampling error, 抽样误差4 \8 v, S! `) N
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包! d. `$ K2 j: c
Scale, 尺度/量表* q4 d5 `$ O0 _/ H) ?6 l
Scatter diagram, 散点图
- R# d& f5 d: {! h0 [. L6 n5 cSchematic plot, 示意图/简图5 p5 t: S& K* ~, J
Score test, 计分检验
1 v7 E/ S$ }3 z OScreening, 筛检+ n3 W: x1 \9 S" c
SEASON, 季节分析 7 }" s$ i( Y9 r) K$ Q- o7 `% B
Second derivative, 二阶导数
8 z9 k- I- H6 T) E3 M6 U9 ASecond principal component, 第二主成分; f* p! j& Q1 t$ V' l
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
2 ]4 K3 n- J2 q4 s: O5 P8 _. GSemi-logarithmic graph, 半对数图; W/ O0 h7 r. u4 H
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸2 g; J2 R* q$ h& O# b
Sensitivity curve, 敏感度曲线( g* j4 a, [7 e
Sequential analysis, 贯序分析
+ k% M/ o; S8 E) ?7 r6 FSequential data set, 顺序数据集2 y" d k+ M( O6 S
Sequential design, 贯序设计+ b& r9 t0 s8 N( o( i( @; ]
Sequential method, 贯序法1 k4 k& @( L7 W( e/ I" ~/ \
Sequential test, 贯序检验法
% x/ G2 `8 t& R [9 tSerial tests, 系列试验: w0 t2 l7 F2 s
Short-cut method, 简捷法
/ }+ f: |, `* MSigmoid curve, S形曲线
7 l4 d6 L n$ W6 CSign function, 正负号函数
7 {: G$ x: D# X6 JSign test, 符号检验' ~7 g+ l# I' M6 R, E
Signed rank, 符号秩
8 A) I& M# G$ e, `Significance test, 显著性检验
" {2 f6 }2 S7 e- R+ C. u6 wSignificant figure, 有效数字
3 g' A* Q/ S: lSimple cluster sampling, 简单整群抽样
* L( r7 r, j5 U' b/ K0 Q5 @. o; oSimple correlation, 简单相关
) w1 g2 w- p/ X$ d: _Simple random sampling, 简单随机抽样! ~% R& [$ p1 q- S+ X ?1 @
Simple regression, 简单回归8 F, Y' L; j% l9 z# Q- R
simple table, 简单表
# ?3 \, T2 s, c, i$ ]; YSine estimator, 正弦估计量3 r1 N* }4 i, Y# u0 i- Y
Single-valued estimate, 单值估计
, _7 O6 Y" p) P( Q& g: {Singular matrix, 奇异矩阵
& Q% l. l6 p. h0 {, L8 v* vSkewed distribution, 偏斜分布
6 u% k9 H. }' T* {* `Skewness, 偏度
9 ^" ?; L* _* J: S% MSlash distribution, 斜线分布
! A c7 N8 Z* i7 j2 RSlope, 斜率
9 T% Z3 ~7 V' P. ?& uSmirnov test, 斯米尔诺夫检验( } c4 R$ u# q" Y0 e. B. K
Source of variation, 变异来源
- ]$ |# O# x2 H* ~7 e4 R1 N- f/ B9 x1 DSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关9 J' W& P3 y5 B& g/ u6 M
Specific factor, 特殊因子
; _ R& Q3 y0 t$ n M5 nSpecific factor variance, 特殊因子方差
: P2 d9 z( @4 D- y# c" v5 X" VSpectra , 频谱! T! B1 z3 \. z3 Y s
Spherical distribution, 球型正态分布& l3 A6 X( T0 z7 V4 c: [
Spread, 展布) d0 c' [ M" W3 ]) y5 K: |9 k
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包# a- S: A- e* A' ]% M# u2 k
Spurious correlation, 假性相关2 c F" ]( `6 p/ f2 A: `% m
Square root transformation, 平方根变换! y0 j( p8 u; O+ b$ X( g
Stabilizing variance, 稳定方差9 D+ O f6 B$ H& J
Standard deviation, 标准差# L( ~/ ^4 b2 J" d% X( e& q
Standard error, 标准误: K% ?% R+ |9 e: o) a' O
Standard error of difference, 差别的标准误, N2 p3 ~+ f2 V* o7 [4 t
Standard error of estimate, 标准估计误差
- m% Y! m( x% `! XStandard error of rate, 率的标准误' \: y; }0 v2 {2 X* c5 X9 ?" D9 o
Standard normal distribution, 标准正态分布9 \5 P+ B0 H3 v7 o# x. {0 {
Standardization, 标准化2 ]0 p" @+ [9 c: ]4 J! m$ J: M# C+ J
Starting value, 起始值
9 L" a( I) F* ]5 s$ b5 UStatistic, 统计量
9 x' Q% v$ R6 I6 p' |Statistical control, 统计控制
* V, y; T! Y) h. n1 j/ VStatistical graph, 统计图
+ V% u! y) }9 Z* P+ g, `$ ZStatistical inference, 统计推断
4 C+ N( x: |0 X0 uStatistical table, 统计表' |( {8 X+ w- d# q
Steepest descent, 最速下降法( @; }! C8 C+ u. K, Q2 J4 l- P
Stem and leaf display, 茎叶图/ v, a! ^; j1 X. }$ \ Z9 h0 b
Step factor, 步长因子
@# Z/ {$ o- H5 o+ t$ D4 h& |Stepwise regression, 逐步回归" _9 t1 {1 v6 s* V0 Y6 h
Storage, 存/ n- @: S6 U: H9 h
Strata, 层（复数）4 ^( |+ c1 A& [; Y( g+ a
Stratified sampling, 分层抽样
$ x/ _: u/ k6 C0 SStratified sampling, 分层抽样# V+ z2 {0 z! x7 w f$ U' Y V
Strength, 强度
% p" h* j! u9 FStringency, 严密性
. S d' y* U8 z! A& D0 EStructural relationship, 结构关系
* G1 E- y5 N/ y& f" B- mStudentized residual, 学生化残差/t化残差0 b W& l- x1 M: R/ H9 O$ Z
Sub-class numbers, 次级组含量( ~& ?" X2 R1 W$ `
Subdividing, 分割
% Z! L& G( S$ `$ V5 USufficient statistic, 充分统计量
8 e5 U/ p0 z. F: v1 o0 pSum of products, 积和4 d8 j4 l) E' A0 U3 X
Sum of squares, 离差平方和. U1 J& a5 Q7 W9 ?( |
Sum of squares about regression, 回归平方和
' d w/ K9 A% V i/ J/ i5 oSum of squares between groups, 组间平方和
8 U1 _: }; D8 c' g7 ~Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和! y: \" f ^1 o
Sure event, 必然事件# _# w. C6 D* U6 s; Z
Survey, 调查7 _. |3 Y0 W p& I- p/ B
Survival, 生存分析
2 e- u; h; u- v# ZSurvival rate, 生存率
" v. p- e' [# ?9 d5 i4 C9 O& bSuspended root gram, 悬吊根图
0 R; T2 _8 I$ G1 gSymmetry, 对称9 V$ }# w' C) [' @2 E; M4 y
Systematic error, 系统误差5 A% A" q3 S5 J/ k5 G
Systematic sampling, 系统抽样
0 P4 A6 S% \* C2 _& _8 VTags, 标签
7 O1 ^( S' F. i z6 JTail area, 尾部面积
) y/ z% w4 j) j# y1 H% h8 NTail length, 尾长
. G; m v G2 Q5 ITail weight, 尾重
. Z( i$ j2 \! X8 WTangent line, 切线
8 t, K. n/ s6 |" m/ Z& `! HTarget distribution, 目标分布! C ]- }1 \1 x
Taylor series, 泰勒级数
- _8 n2 x# m( }4 F: k* L" sTendency of dispersion, 离散趋势$ R- s6 T" W1 b$ X+ x
Testing of hypotheses, 假设检验
1 Z+ Z+ C4 a/ X2 ?: Y# pTheoretical frequency, 理论频数
' p. E, z7 e8 @Time series, 时间序列
6 ~ W/ V0 u* Y& X7 t* `Tolerance interval, 容忍区间3 C' R$ s& n7 X0 a$ ]& H! \
Tolerance lower limit, 容忍下限
/ e( n+ O5 T7 H% x: ^Tolerance upper limit, 容忍上限6 O' r# Y# Z( k5 }
Torsion, 扰率
) T' K k& k1 \7 B0 s4 x1 CTotal sum of square, 总平方和* D ~% U e; E5 C4 h
Total variation, 总变异: L9 G: v5 G5 H2 P# @
Transformation, 转换
( X7 S+ ~) }* M# ?Treatment, 处理
2 M+ v5 A. v7 v/ ~Trend, 趋势* k$ G- |, C0 B
Trend of percentage, 百分比趋势0 ]# Z( D& s0 m- t+ H1 G
Trial, 试验
6 ?2 A5 B* b( T1 w: R4 gTrial and error method, 试错法0 S/ H* z C1 @
Tuning constant, 细调常数
9 I' o- S; H# ?* J" @) H& wTwo sided test, 双向检验0 g W' I9 i* N; v, G) K/ i7 @
Two-stage least squares, 二阶最小平方
. G- w5 ^7 c* s8 Y' ATwo-stage sampling, 二阶段抽样
# r2 o3 k* }4 W% STwo-tailed test, 双侧检验
4 N# E7 X/ F2 z# Z% BTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
; `9 Z& l- B1 V& w/ C0 R. VTwo-way table, 双向表
! K% r2 W% n, h( J' ?Type I error, 一类错误/α错误
, e' Q0 B6 m+ ]; G7 aType II error, 二类错误/β错误
( r9 ~' t8 f' }, d4 zUMVU, 方差一致最小无偏估计简称/ ~" c* f4 \! ]4 b5 t5 m+ J
Unbiased estimate, 无偏估计
+ ?. D+ x! O5 G: `" L% p4 h' fUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归3 t* i, S* U4 W' y+ G
Unequal subclass number, 不等次级组含量7 A0 F. i5 T/ W) S+ H' Q, `
Ungrouped data, 不分组资料
+ J; B- L! q) b: oUniform coordinate, 均匀坐标
: @6 Y8 W& y6 [2 KUniform distribution, 均匀分布0 Y% h" l3 [3 B1 ~ Q
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计* y8 F6 X9 ~* i8 c7 D
Unit, 单元0 k* S' t" b2 h, X6 t& V- Y
Unordered categories, 无序分类
/ L& P Y. ^5 u, L3 p# c% d/ YUpper limit, 上限
& u, X% q3 x5 l* {. N6 b4 r+ a2 a# U# E& ]Upward rank, 升秩1 Y, R' c/ r8 C
Vague concept, 模糊概念
# Y! B# L6 k6 gValidity, 有效性
+ Q* B0 J4 \9 I( b* A9 v. SVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计, u( }+ O7 @, I3 e' x1 Q0 |" @
Variability, 变异性
% K) ^* V0 e5 M0 q* `Variable, 变量1 P1 h9 x# n9 Q0 U t. W9 `
Variance, 方差2 V o; \9 r5 W9 A! w! b+ H
Variation, 变异
. Y* q6 u9 P6 R% \Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
+ d9 A1 K' n) X4 |- }. vVolume of distribution, 容积
* Y7 ^* s( w7 `6 Y4 f: oW test, W检验
9 }3 r; b- @) d8 w% | pWeibull distribution, 威布尔分布
' ^; V9 Q" R/ C7 _ xWeight, 权数
- A: v, F, U% o4 S6 f LWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验" T8 W- o; b0 S8 u( s
Weighted linear regression method, 加权直线回归) }* ^) g: A' x- A+ O3 j* v0 Q
Weighted mean, 加权平均数; K: W- [! e1 v) _, n- P' l) }
Weighted mean square, 加权平均方差2 P" w( i; I6 Y- |& [7 C" T
Weighted sum of square, 加权平方和; a8 u7 F# B: t+ K) @7 C
Weighting coefficient, 权重系数* }( h4 I# p R j Y F
Weighting method, 加权法
/ n0 x0 G. P- X; J0 zW-estimation, W估计量
7 \3 s7 H' f% p6 L" aW-estimation of location, 位置W估计量8 y6 R% L4 l) g/ ^3 M- o; _
Width, 宽度
4 D$ Q+ y; i) Z3 {5 \* y$ X9 d3 T' CWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
1 Q# r5 k6 z# s$ F, hWild point, 野点/狂点
- v7 X0 H. u. w7 ~6 Y i8 W% I2 yWild value, 野值/狂值7 j6 q/ a0 h- A2 X! U
Winsorized mean, 缩尾均值' e( m1 B$ u& a0 |' G( u
Withdraw, 失访
o# f% i1 G. d7 W% n3 S# K2 JYouden's index, 尤登指数0 G5 s \8 ] ^6 ?# a2 y
Z test, Z检验
9 w' H" }# T5 d. ^7 }Zero correlation, 零相关/ z4 y% t( O( y ~+ e/ h# l4 K; C& L
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
