|
|
Absolute deviation, 绝对离差
& D% I4 `! ^ m+ aAbsolute number, 绝对数
: q) U0 T I& c% T {Absolute residuals, 绝对残差
4 t5 K1 ~! d n ?Acceleration array, 加速度立体阵
8 M$ a `( q& f( ~* \) T9 B$ [Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度 u# _4 B5 x( m) G# S( e( o0 i, j
Acceleration normal, 法向加速度' _0 \" f+ i# _
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数; r! g8 y6 H0 h# f2 s' C9 Q$ I* i
Acceleration tangential, 切向加速度
6 I5 d# F4 V5 Z& ~Acceleration vector, 加速度向量; z5 X3 D1 c$ ~4 p7 P# p
Acceptable hypothesis, 可接受假设- e2 t- ~ c5 Y. z
Accumulation, 累积
8 y3 U9 P% X+ L- K, x* ?- \Accuracy, 准确度
+ D5 J: K$ f$ {Actual frequency, 实际频数% r+ }2 C) n1 R" M* L- O
Adaptive estimator, 自适应估计量8 D3 R( a: s: d8 r0 L$ {
Addition, 相加: o6 c( @4 O2 i4 e# e! F' o2 t/ B4 s$ z
Addition theorem, 加法定理 ?0 W+ k3 {6 {3 ?4 P
Additivity, 可加性1 O U3 v( T7 T! z+ h6 x4 f( l
Adjusted rate, 调整率5 J7 [7 X, N3 H$ p+ z$ T6 s
Adjusted value, 校正值# b# Q+ w- z4 m1 ^+ J4 p( u
Admissible error, 容许误差
2 _' f% s2 r( |* U( u# L% ]Aggregation, 聚集性
6 \0 l7 F4 Q0 g4 }% }Alternative hypothesis, 备择假设
! ~5 R' t4 I) q/ v7 UAmong groups, 组间
& a7 N9 R# }& X; b5 s" p. @4 _Amounts, 总量
( b! c! @! i, g$ QAnalysis of correlation, 相关分析
2 p& A/ E3 L) nAnalysis of covariance, 协方差分析
! a' n5 V% u2 a LAnalysis of regression, 回归分析
' _* q: b$ Y/ ~! b) W) P: s1 BAnalysis of time series, 时间序列分析
( U9 i V, b( A. N( hAnalysis of variance, 方差分析
/ G8 [4 w2 H' [: M- NAngular transformation, 角转换
?: j5 ?! q: d' T7 eANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 F! Z$ I/ V) T4 ?& p0 K0 W) eANOVA Models, 方差分析模型6 d/ m# y! t: U( E' S
Arcing, 弧/弧旋0 G h5 [" W- R
Arcsine transformation, 反正弦变换
* b4 K0 j+ O$ F! O4 aArea under the curve, 曲线面积7 L) p8 j! \$ D4 q5 k3 Q
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
; E# b7 I, n7 B; {9 q( ^4 rARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
& a8 ]2 K% s$ I; D" _Arithmetic grid paper, 算术格纸% t9 Y+ X3 I- Y8 m2 K) a- w
Arithmetic mean, 算术平均数7 _- I% ^) K @' ]) \( n
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
" @ _& R9 v* `% d- f: [, s! pAssessing fit, 拟合的评估' W( X$ n( [- u& p( M8 D
Associative laws, 结合律
& m6 F8 B7 q% C( XAsymmetric distribution, 非对称分布
P H0 Z W6 P& n6 m# W7 V) JAsymptotic bias, 渐近偏倚
3 j. g" Z$ O3 yAsymptotic efficiency, 渐近效率
$ [& ~& F+ q9 v- n( KAsymptotic variance, 渐近方差, E. l! c) U) K" w
Attributable risk, 归因危险度; `, n. Q4 G: r! ~( E. t
Attribute data, 属性资料
3 q# S8 w4 _9 X/ }( ?$ ?Attribution, 属性
$ m, m# n) {/ j" @6 IAutocorrelation, 自相关
. Z! i' l% [/ C. F7 [Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
: o( Y% K" F; r3 G8 SAverage, 平均数( `7 r* X( B/ L! W* q9 n
Average confidence interval length, 平均置信区间长度3 D r% Z- V) T1 q' \ x
Average growth rate, 平均增长率
K8 J3 g' r3 eBar chart, 条形图7 `/ W% U/ k* L
Bar graph, 条形图
* W1 c% m3 c2 S' `$ q$ N* {Base period, 基期: s; }7 R, b; E2 k. y! H9 K- b# |9 D
Bayes' theorem , Bayes定理5 H& z+ S( S# B. X+ z% r
Bell-shaped curve, 钟形曲线2 a {. i, q1 Z' v, w
Bernoulli distribution, 伯努力分布1 g, U9 s1 a+ Y; j" z; h1 o7 @5 i; i
Best-trim estimator, 最好切尾估计量0 D3 G5 q8 i4 M0 e: ~
Bias, 偏性
1 ^, k2 ~/ ~: lBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归' T/ M( E; ?- q' |% ?
Binomial distribution, 二项分布, g+ G: E) G7 n9 k
Bisquare, 双平方
0 Z; q/ t1 d) w1 X# A& s; M- C3 XBivariate Correlate, 二变量相关. K2 X, D3 W: b) L; N
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布% `, P3 Y9 Z! f- i: {
Bivariate normal population, 双变量正态总体
E5 N* Q* i1 Q% R! ]5 E' uBiweight interval, 双权区间
y7 g) q8 u2 k9 m/ Z' RBiweight M-estimator, 双权M估计量
4 p7 J- Q j4 ?2 G: ?Block, 区组/配伍组
4 f2 l& B! X7 P' B# w6 D; xBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包8 j8 V* Z5 j* Q- [- {. M
Boxplots, 箱线图/箱尾图
. X+ G8 a' |$ A. p; m0 |Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点1 J, Z/ B% E2 k4 u4 y
Canonical correlation, 典型相关
- I! B, I7 H5 kCaption, 纵标目7 ~, L* Z" T, Q, p' G
Case-control study, 病例对照研究6 g( p: L K; @
Categorical variable, 分类变量- Y, g6 k$ ` ?1 r" R8 ^
Catenary, 悬链线
* ~! ~) u1 r( t! `Cauchy distribution, 柯西分布
2 ~+ \. }9 Y1 g4 aCause-and-effect relationship, 因果关系$ N" r, F2 ^4 _/ `" O
Cell, 单元9 f' b) F; u. v4 D" S0 T
Censoring, 终检
& M: W4 t3 [( J$ `5 XCenter of symmetry, 对称中心- \8 \. G! v% M9 w, n
Centering and scaling, 中心化和定标
8 @* e4 i9 r+ v/ {Central tendency, 集中趋势8 I& q- H6 z* z9 ]' v8 q. j
Central value, 中心值6 R0 }" C, f2 o" F2 A+ v
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测& I4 H) J8 w% u) Z) e7 D. X
Chance, 机遇
4 W% O: V# l) FChance error, 随机误差3 A5 P: V0 u( H6 f! a ` X) g+ `
Chance variable, 随机变量
9 I k+ D+ a9 Q, WCharacteristic equation, 特征方程
# M, I9 t2 Y9 x# F: y6 CCharacteristic root, 特征根# j& d) C2 R6 u5 E4 Y0 \
Characteristic vector, 特征向量
8 d, S# K% E8 ?- ]2 u: T" D' [6 lChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
) d8 T! h) m, s% I4 @Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图4 J8 ?8 l8 F2 O; D
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
9 x0 y+ z- y3 _# b! xCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
; Q$ J1 a' o: |+ f! e2 w! H( HCircle chart, 圆图
+ f" Z* v3 k4 C3 OClass interval, 组距! r# e! F% f/ n. E
Class mid-value, 组中值
* q Q$ d1 E0 Q1 p# r. KClass upper limit, 组上限
( S6 J5 H6 m$ eClassified variable, 分类变量
. A+ l$ Q/ B$ }. n' KCluster analysis, 聚类分析
# l1 H1 }3 \4 l, r% G- ECluster sampling, 整群抽样
4 ^3 v/ L6 c5 KCode, 代码
' p9 \( a- H" W( ^) Z$ ICoded data, 编码数据, Y3 L" q. J" p0 p. A
Coding, 编码' y& l" n9 \5 f+ Q& v
Coefficient of contingency, 列联系数' U. S: D9 T# y3 U% M8 E9 L {# d# o) H3 ]
Coefficient of determination, 决定系数4 G" H* \. w4 _
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数9 S6 m% a1 ]& K4 b8 B
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
: I& Z7 e- s, }$ Y( {3 ]Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数$ S ?/ @( }( r8 M. ?* `7 K
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
+ _3 l, L; I4 [Coefficient of regression, 回归系数/ L+ L3 Q9 e( U: h4 B& z, g0 K5 a
Coefficient of skewness, 偏度系数- C1 m0 F) D7 e; p
Coefficient of variation, 变异系数9 H" Y' e, f0 c
Cohort study, 队列研究- s2 [. k( C' F( U+ W
Column, 列! P; c" l/ Y8 z5 w) g
Column effect, 列效应! p+ M3 R" E! W1 v) c* h. C
Column factor, 列因素
3 c7 C$ f* E6 _ b1 hCombination pool, 合并
7 W* h, j7 q0 e) [Combinative table, 组合表2 E; \' n7 ?5 d! ~
Common factor, 共性因子7 N9 P* X9 S" I& H5 \0 Z; U0 z: x
Common regression coefficient, 公共回归系数
4 h) G3 Z3 h3 O. ZCommon value, 共同值, F0 Q/ `2 k$ T; z' m" l. m
Common variance, 公共方差
4 E3 E! c4 l9 _4 ]% KCommon variation, 公共变异* E8 j$ N7 H7 c$ m { p
Communality variance, 共性方差
% W% e4 m. e$ y Y1 `5 GComparability, 可比性, ~% Q0 q0 ~. U: T: I9 K* A& F
Comparison of bathes, 批比较9 s- T6 u; `; {
Comparison value, 比较值6 |3 E* W8 d( g A& L
Compartment model, 分部模型
' \9 H5 h4 h$ b7 Q7 ZCompassion, 伸缩
& @# r c" f9 B5 E- DComplement of an event, 补事件
6 I g6 `; _% t1 ]2 BComplete association, 完全正相关
8 N& Z$ O, \& J5 i1 S9 nComplete dissociation, 完全不相关4 K" l0 F- p7 R: y
Complete statistics, 完备统计量
9 B/ J }; g% }1 e! ]Completely randomized design, 完全随机化设计
6 ]& O- H5 m" x1 L- |; O8 [* J$ [Composite event, 联合事件
/ m7 x4 F; N, t6 |2 lComposite events, 复合事件+ P) ~* `! n: t8 r( \! m" D
Concavity, 凹性
R q' }* H9 uConditional expectation, 条件期望
5 M- o! |! q9 G$ [" ^Conditional likelihood, 条件似然+ K# D: M! x. [$ b
Conditional probability, 条件概率& ^2 V( C4 M# W4 P
Conditionally linear, 依条件线性
) E+ }) Y' }* L' W) h( S( q2 CConfidence interval, 置信区间
$ E6 @8 w. Y- w ?+ e+ R3 mConfidence limit, 置信限
; }& ?% ~' f2 B/ J! {4 ^Confidence lower limit, 置信下限
1 p/ ]1 Z6 H, P& i; r! j1 eConfidence upper limit, 置信上限7 h1 K2 G6 d# ^2 {/ i2 P# T% V
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析" v2 i, u0 P& R6 u8 t1 o- K
Confirmatory research, 证实性实验研究, y: {( i, G1 n) Q6 \' H
Confounding factor, 混杂因素
! G( ~9 N* C$ E9 p5 t8 h4 ZConjoint, 联合分析" h7 U F4 w7 w2 D
Consistency, 相合性1 I: D$ R+ w0 P3 w9 Q
Consistency check, 一致性检验
. u' Z5 n* j% ~" J W6 aConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计' q. ]5 P1 a: u% J: p2 }7 ]- M% d
Consistent estimate, 相合估计
3 }1 Z9 x" L9 ~" KConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
: E5 h5 z: o' {9 @5 J) x3 YConstraint, 约束& }( f3 h4 c0 U- q
Contaminated distribution, 污染分布, x' W B( [3 c- p0 I( O; e n! m
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布, [: W% |+ z7 [" t/ c7 I$ d+ t/ A& U
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
4 [% u6 V3 C6 R# s8 Z- XContamination, 污染
& E/ v! _4 [. v. B' ^8 HContamination model, 污染模型& Q6 Q7 P! O1 g( G
Contingency table, 列联表
: L) ?' ~8 d& K1 ?Contour, 边界线
0 [" g& _9 o ~% D. F7 ` cContribution rate, 贡献率* @- ]1 G: ^& T) |
Control, 对照
' V: j' s( e: ZControlled experiments, 对照实验, C- A0 j) T" R6 t
Conventional depth, 常规深度9 t' K$ x8 P" y3 A* p" Z$ l" q: K
Convolution, 卷积
/ [% ~) U8 p3 I- j( pCorrected factor, 校正因子
8 [; F' r5 l, R! @7 N' j3 C4 a& }2 ICorrected mean, 校正均值
3 c! a8 f) Y S( O+ BCorrection coefficient, 校正系数
, ~% p1 a3 f! L1 N6 UCorrectness, 正确性- T6 {, U- ^% b5 H- }
Correlation coefficient, 相关系数
8 u3 | A- q9 b! @) p+ qCorrelation index, 相关指数
& l' n, K- `" D, [Correspondence, 对应
* {/ x8 ]: p Y4 u+ O; `Counting, 计数
! X$ C# s! _% V# D" Q1 ]Counts, 计数/频数( V' Q5 s; }9 X ?- E y
Covariance, 协方差
' `2 O% F2 v1 C1 |Covariant, 共变 + P4 \0 e" p: x I$ m( {" E' _* K
Cox Regression, Cox回归# h4 h: f1 Q# h h# z& g
Criteria for fitting, 拟合准则% z7 @ T, f/ \$ Y- |9 A6 [
Criteria of least squares, 最小二乘准则
, _0 ~; q" K" f/ ^9 K% V; ?Critical ratio, 临界比
, H/ |3 l. G& ]) X" y( {Critical region, 拒绝域3 r' X- g5 W& n/ v
Critical value, 临界值9 Q" d2 A% q9 B
Cross-over design, 交叉设计9 D0 |$ d; b1 c
Cross-section analysis, 横断面分析
( G4 {2 P) K% D: _ N7 Z0 vCross-section survey, 横断面调查
- H* `0 O, @! }" y* uCrosstabs , 交叉表 ; q6 E9 H. ]4 y" w0 {0 p: @
Cross-tabulation table, 复合表
: U. O3 f4 y& x" \/ ECube root, 立方根
' @/ i' q! U" d" w! _Cumulative distribution function, 分布函数
- ^, z' u8 t( e2 {2 T, G) S$ PCumulative probability, 累计概率) s. M% e2 k& P
Curvature, 曲率/弯曲$ J1 q4 e1 J2 y; J3 }, m$ U6 u
Curvature, 曲率' x8 G8 H% O( |4 W: ]8 u
Curve fit , 曲线拟和
+ v4 h! M: n: L; VCurve fitting, 曲线拟合
( ?9 z' A1 l0 d% ~( ?Curvilinear regression, 曲线回归
* [" A& v3 t, h5 vCurvilinear relation, 曲线关系
3 h- n. B, P% E# G4 F) I2 o* K# ?Cut-and-try method, 尝试法
- e" N" `6 z, z% }Cycle, 周期- |6 c6 Q/ j$ A1 A
Cyclist, 周期性4 h- c5 K8 \2 | u0 o. G
D test, D检验6 w( I) n0 x; r6 y; i, Y
Data acquisition, 资料收集; t7 y7 G/ `9 `2 S
Data bank, 数据库5 Z8 o! j$ b9 d# K: \. m/ L8 x$ |" A
Data capacity, 数据容量/ p, k V- f1 Z
Data deficiencies, 数据缺乏
i- R, Y8 [0 {7 e- L9 fData handling, 数据处理' J% g2 U! a9 H. \- \7 ?2 H
Data manipulation, 数据处理: _# Y2 `8 `/ |- e, k
Data processing, 数据处理$ a/ B$ W b, V) G9 j
Data reduction, 数据缩减
1 s" _/ x# V3 O8 f( M0 pData set, 数据集( F: R3 L' `" m' h8 [6 Z& u/ }5 z
Data sources, 数据来源
) t/ x1 ~2 ?# q. lData transformation, 数据变换
* o; {; N1 N( w% y M. D7 a2 KData validity, 数据有效性
1 e8 F- D/ a! |; \) c( Y3 k* J/ bData-in, 数据输入
% X5 {2 G9 ?9 U( eData-out, 数据输出
( Q. f# e' P2 P, b) k0 DDead time, 停滞期
8 b4 f$ T0 Q0 `Degree of freedom, 自由度
) {3 u& }! w8 _0 K; R1 F& dDegree of precision, 精密度. K! J, W0 V7 X; N6 _
Degree of reliability, 可靠性程度" C/ q/ X/ J# Z/ A6 B' K
Degression, 递减
$ S+ n. m4 g$ t( a& QDensity function, 密度函数
7 u/ L/ m5 t4 S, CDensity of data points, 数据点的密度
- D% ~8 r" S6 f+ ?4 YDependent variable, 应变量/依变量/因变量+ x8 s3 m+ |' _+ T; d$ }
Dependent variable, 因变量* a0 Y, O2 o! y$ R/ f% p
Depth, 深度
, ~6 e+ O' E, W9 KDerivative matrix, 导数矩阵
1 T# @0 o/ }8 N. {: }Derivative-free methods, 无导数方法7 f* u/ l3 G& n* n
Design, 设计2 i4 T5 }) I4 `+ e# N
Determinacy, 确定性
, C F- W; Q3 A+ |Determinant, 行列式
Z) u1 y( G- q* b- DDeterminant, 决定因素
2 E5 b5 _9 `) @& U# t4 M$ EDeviation, 离差
1 r( X' A! }# u z+ G( BDeviation from average, 离均差
& H7 V, i) C! P& VDiagnostic plot, 诊断图3 M/ e* b, F/ n, Z4 Z
Dichotomous variable, 二分变量
+ C ^$ b0 W) x; a1 z6 \Differential equation, 微分方程
3 L8 d$ w0 _2 [7 T& s" EDirect standardization, 直接标准化法
) x* G/ l6 M) [! R6 u+ r, eDiscrete variable, 离散型变量
p$ a, P9 U; D1 h/ i: K" |DISCRIMINANT, 判断
) B9 _3 c1 Z, e" b$ y# yDiscriminant analysis, 判别分析
9 D$ ^2 a- R A& D2 n. m$ V0 V5 VDiscriminant coefficient, 判别系数
4 b4 ~* w. Q. y: H- U8 Y% U. P$ v- pDiscriminant function, 判别值
$ W6 c' E8 N. r; s3 c8 bDispersion, 散布/分散度$ W( {$ K* F2 _3 Y! {) B
Disproportional, 不成比例的7 p* V" p' l# ~& j- E# i- m- q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量- H7 ]( r( q* C
Distribution free, 分布无关性/免分布
% o4 o R- L7 x) W0 H) t: MDistribution shape, 分布形状
( o6 g# C- b/ e! M' N7 QDistribution-free method, 任意分布法% Q5 K( J3 u3 r2 ~1 F
Distributive laws, 分配律" {, w6 r1 A/ h; Q7 N* r
Disturbance, 随机扰动项' \8 i' K6 K0 w5 b. I$ I8 a. |
Dose response curve, 剂量反应曲线8 @1 [1 N( y& ^" n* E* X+ E( R
Double blind method, 双盲法! j1 A1 R g3 p9 \1 W# P2 i7 w
Double blind trial, 双盲试验# Y" B- ~3 m i7 d
Double exponential distribution, 双指数分布
o/ K2 U/ g5 J% g( z$ s2 ?Double logarithmic, 双对数6 ~% k8 z) i+ t) A1 R
Downward rank, 降秩
* G& u2 k. f8 M: GDual-space plot, 对偶空间图1 e- y# `' T4 A/ R
DUD, 无导数方法8 C' h3 b3 Z W# X0 k
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法/ u3 s% Z( D5 \
Effect, 实验效应. V+ f$ `, C; n; G8 i% {8 s
Eigenvalue, 特征值
. {8 K8 Y( B1 k' _Eigenvector, 特征向量* I3 X4 l& e0 D1 z l
Ellipse, 椭圆
4 Y, ^! U9 G& `8 VEmpirical distribution, 经验分布5 V7 B& C( A4 X& Q" i
Empirical probability, 经验概率单位
% _! @/ k: ?1 F2 U. fEnumeration data, 计数资料
0 R( `3 g4 K7 ]# v5 O! `1 X8 l7 fEqual sun-class number, 相等次级组含量
4 Z; @ K7 E" W1 H6 a4 k- v! eEqually likely, 等可能* t& O y( d) F
Equivariance, 同变性
' v" w# u+ e, L0 C) TError, 误差/错误7 a6 N R. \/ ^% N9 @% z
Error of estimate, 估计误差1 Y4 k5 n" T5 J& n: j0 C
Error type I, 第一类错误
8 }5 k7 |' C3 PError type II, 第二类错误; `9 l2 P. i: ~9 s; ~$ W
Estimand, 被估量
6 L& d) t" K9 XEstimated error mean squares, 估计误差均方$ u" Y6 X, @8 e
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
) r9 f! u2 j! PEuclidean distance, 欧式距离4 ?! D7 t6 B( z; h# Y
Event, 事件/ S2 i! [ B# L7 |1 S
Event, 事件4 @ G! N1 U/ [1 ?2 u
Exceptional data point, 异常数据点. Q4 X" d; A. z& Q# q" q, Q( t
Expectation plane, 期望平面. N5 p: u) y' x# [+ J
Expectation surface, 期望曲面& B. z2 f; h7 P, L5 g0 X6 N) {+ {) J
Expected values, 期望值
# C( N& l' F; \' m& \Experiment, 实验( R0 n6 S6 i) l3 \" i; B2 Q* A
Experimental sampling, 试验抽样4 _+ p2 V) N' g+ v
Experimental unit, 试验单位- N, v3 Y' x9 M$ u& }
Explanatory variable, 说明变量) M8 j. c6 q6 l5 z
Exploratory data analysis, 探索性数据分析4 w. S' j6 i3 T+ v
Explore Summarize, 探索-摘要5 p6 |- j( L* S, M
Exponential curve, 指数曲线4 ]! z m- i9 B
Exponential growth, 指数式增长
7 \7 u# ]6 G2 o" dEXSMOOTH, 指数平滑方法
J# [( ]4 Z5 I9 p1 d" P/ tExtended fit, 扩充拟合4 C. a1 D$ r; ]; b7 [( g1 a9 n, R
Extra parameter, 附加参数' X% y& B+ l) s) A$ A
Extrapolation, 外推法% Y+ H0 c2 d9 {& R& ?7 S$ L
Extreme observation, 末端观测值2 L; V) X' M m8 R$ o
Extremes, 极端值/极值0 v4 n4 @4 O N6 [# s# a
F distribution, F分布5 {! O' O! u5 m
F test, F检验
4 |, f8 D1 I# F x2 ^Factor, 因素/因子2 A& R Y4 c" l/ [1 B* X$ y8 I
Factor analysis, 因子分析) s1 B M9 V! p, B/ R3 T
Factor Analysis, 因子分析
o Y2 t9 P! O& jFactor score, 因子得分 % _# M# w9 r# x( N" _, F
Factorial, 阶乘
; \6 a& ?) w7 }0 W7 O7 bFactorial design, 析因试验设计
2 x5 B8 Z8 L" [, T+ X8 SFalse negative, 假阴性
8 B/ _2 ~- f, g9 x( w+ QFalse negative error, 假阴性错误
; H. t H l5 R: S% XFamily of distributions, 分布族" P! Q. k4 J# j
Family of estimators, 估计量族& m7 h6 G) i Q$ X* K; W, t+ O
Fanning, 扇面% N& H8 R0 b4 E
Fatality rate, 病死率
6 |$ K' W* j1 e/ C4 F% a4 j$ X5 D3 jField investigation, 现场调查
# l! s0 E5 U7 {- F4 O! F% M+ OField survey, 现场调查
. Y9 N3 P, x* h, a. JFinite population, 有限总体
% I, J0 o1 N" P {! H; m% x/ GFinite-sample, 有限样本
9 ^9 d0 m/ p; n) ZFirst derivative, 一阶导数
, |2 f7 _( @5 g% t1 HFirst principal component, 第一主成分
4 L6 B) u/ d% T E4 ]/ @- N1 CFirst quartile, 第一四分位数
% {- a9 g2 V! ^ yFisher information, 费雪信息量
( P. `& }, y! V6 X/ e UFitted value, 拟合值 S! B* O/ u, E+ g
Fitting a curve, 曲线拟合* R' m* g4 X; y
Fixed base, 定基
0 i$ Z, u! ^) Y7 S- FFluctuation, 随机起伏+ {7 s( H# W& ?; w7 u
Forecast, 预测
% m/ a3 a0 H7 O4 ]9 YFour fold table, 四格表
, ?' ^4 `7 a" e. i5 }Fourth, 四分点
) Z4 X# V2 F a0 QFraction blow, 左侧比率, h2 C. a/ n9 Z" g% Y
Fractional error, 相对误差0 \3 Q9 O( X. F1 S( A
Frequency, 频率8 G2 j G( }1 @- F# @0 D6 d* y
Frequency polygon, 频数多边图# Q3 w+ d1 {4 h2 q+ a
Frontier point, 界限点
% J, h" s/ D/ X8 M% {% n5 u5 gFunction relationship, 泛函关系
1 q) y% p( ?+ qGamma distribution, 伽玛分布
`( b0 Y7 p# w: Z& E# |/ IGauss increment, 高斯增量( P6 j4 h9 R) O% U0 b; r0 }
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布5 {9 k7 I0 {8 Y$ Q
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量0 @# Y/ b- v8 s& {' @
General census, 全面普查* Q% L. K/ n |; X; T# p
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 7 q, A7 S$ P' _* z
Geometric mean, 几何平均数2 r0 H: ?7 z( x' G" C# f# B8 X
Gini's mean difference, 基尼均差# E& ]% K& q4 K2 h8 z
GLM (General liner models), 一般线性模型 9 {& V8 j" ?) R" \ A
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
5 k% F7 H; B' }Gradient of determinant, 行列式的梯度! I8 b7 U: k1 j1 @2 l' M, k7 w+ i
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
# A3 E5 ]! w! gGrand mean, 总均值
' E2 @4 T) H# z3 V( G" z4 bGross errors, 重大错误8 I' E. f8 s f6 X) A+ ]+ G5 L+ P
Gross-error sensitivity, 大错敏感度+ G( w7 r& D% b- c4 h$ a/ M
Group averages, 分组平均
* g+ d2 ]3 k; oGrouped data, 分组资料
$ \" e% }2 d' k' X5 ]! }. iGuessed mean, 假定平均数
- e( L4 B9 [' I$ z/ P4 mHalf-life, 半衰期
; d3 K3 ~: k, ?+ |/ q9 |- w+ e1 |$ Q) xHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量: U7 ?# @0 |- z
Happenstance, 偶然事件
# M( d& s3 O0 UHarmonic mean, 调和均数
+ d$ W0 W4 M, y# D% V0 r+ ZHazard function, 风险均数
& i$ J @5 S. K0 NHazard rate, 风险率" B( D/ T, g! H5 z' A- X
Heading, 标目
: e' x+ L \# dHeavy-tailed distribution, 重尾分布+ R7 }0 F6 L1 `$ h& `8 Y
Hessian array, 海森立体阵" e& N9 E" y! W, l5 b
Heterogeneity, 不同质- N. m5 W# ` w B2 h
Heterogeneity of variance, 方差不齐
2 i- d9 ~: u! _: L& ~- RHierarchical classification, 组内分组 K9 h) p: i' ?# X' A
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
3 G* V* _- o' QHigh-leverage point, 高杠杆率点/ R6 n" ?# o* h5 N6 m
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
% s, q9 \; [3 uHinge, 折叶点
) w8 E$ T+ [# {+ h, gHistogram, 直方图/ ]5 i) h6 ?/ P- l4 u9 _; T! J3 W& N) K
Historical cohort study, 历史性队列研究 - i" P3 D) K1 G, T( p5 q- I
Holes, 空洞9 L6 l0 S1 }# j% m6 L( \
HOMALS, 多重响应分析
1 \9 E8 X1 w4 y/ b* FHomogeneity of variance, 方差齐性
. G& T& A) Q4 k6 UHomogeneity test, 齐性检验" U$ E: p6 _) o, T
Huber M-estimators, 休伯M估计量
, j c2 O% v+ p% U! ~3 rHyperbola, 双曲线" {/ Y' P) ?+ x5 s
Hypothesis testing, 假设检验
; X. s. A& ?0 V: xHypothetical universe, 假设总体7 E; c8 c$ @: |% P
Impossible event, 不可能事件$ \( W# r) G6 G& p( K6 V" e
Independence, 独立性
8 o- ^' q4 i+ _0 n# @$ R' DIndependent variable, 自变量
+ f& H% Z6 r0 aIndex, 指标/指数
$ p, p' B; q" m5 g! E# w5 iIndirect standardization, 间接标准化法
; ]8 O, T) W# _' B3 k# G! D# l: CIndividual, 个体
, O! V" G! f3 V# H+ ZInference band, 推断带
5 w# W4 a _' }1 l! S" XInfinite population, 无限总体
( N# O$ [6 z, Z7 m. `1 j4 s: q9 fInfinitely great, 无穷大
$ i7 q( {4 S1 R" qInfinitely small, 无穷小3 U$ v" [) C7 U$ a
Influence curve, 影响曲线2 J! d* c. k$ F4 {7 t8 I. r" B1 w
Information capacity, 信息容量
2 D4 L; n7 d2 J& T i, @Initial condition, 初始条件( X P( v, \1 W7 l+ i ~
Initial estimate, 初始估计值
) `3 x! V; j- g0 O' J8 T$ YInitial level, 最初水平
) g. X; r* j# l# S5 O6 {5 EInteraction, 交互作用
k9 X8 |1 P# R& \" J! p6 D$ SInteraction terms, 交互作用项0 j9 A8 y2 a# V) ]8 C$ K. o. G
Intercept, 截距
' u+ `8 Z) _8 C1 A1 _" _Interpolation, 内插法5 C5 r! D6 D& r6 [
Interquartile range, 四分位距+ S2 q+ E0 Z0 e; ?/ c. ^
Interval estimation, 区间估计3 V4 X& E( O5 X
Intervals of equal probability, 等概率区间/ M3 l0 @0 }" o
Intrinsic curvature, 固有曲率
: a( \6 @/ {0 o- e. sInvariance, 不变性
7 v2 `6 J" K: k/ k5 B+ ^$ Z0 AInverse matrix, 逆矩阵1 F& q k, u: I8 u' W! G
Inverse probability, 逆概率
2 X# w- M; N) c7 r+ PInverse sine transformation, 反正弦变换8 x4 a: \$ e0 y7 ~5 |0 v# m
Iteration, 迭代 9 \, K: ^% e' E$ q2 E8 j( ]& O
Jacobian determinant, 雅可比行列式& \! ^. j7 t. H8 a
Joint distribution function, 分布函数4 S* B) g% g7 [8 i0 g6 D: g
Joint probability, 联合概率
6 @4 p9 j" ^/ w7 y4 nJoint probability distribution, 联合概率分布
* M4 B; D' h% |9 h, t: lK means method, 逐步聚类法% ?4 R' U8 U' [8 S; a3 I# m. J
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 + d9 V: F: M9 R' E5 l% B
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
: k$ p5 K& g" E3 v6 lKendall's rank correlation, Kendall等级相关0 B) R6 a3 L/ M x
Kinetic, 动力学- F( A7 r& E0 L1 f" ] F
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
0 w. d4 k4 t# c3 g y3 }* b7 aKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验% Q3 G& \& |# p7 U. Q) ~) F/ d
Kurtosis, 峰度
9 ]( \5 b1 |- r$ O( YLack of fit, 失拟6 ]! [" S3 q) ^% t( N2 |/ \, Z
Ladder of powers, 幂阶梯( h* O( y1 n; V
Lag, 滞后! c. C ~& ]5 b9 J0 Q4 z
Large sample, 大样本1 `9 I3 a k! D
Large sample test, 大样本检验
6 F' z5 ^! p9 v, T" A+ dLatin square, 拉丁方* }/ E1 z! R- i
Latin square design, 拉丁方设计
1 e0 p+ z% q, \' H7 m1 y F9 Z( BLeakage, 泄漏
/ G* K/ P' n3 B1 {2 pLeast favorable configuration, 最不利构形7 ^1 U& {5 H J
Least favorable distribution, 最不利分布& N+ b2 q" s" n. N# g6 T, W- A
Least significant difference, 最小显著差法9 P) U- q8 l- P9 ?: L" k, A
Least square method, 最小二乘法
. u) ]2 e Z) p* gLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计; b3 a0 f7 M6 k$ B0 g; R
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合( ~) i# ^$ T" U9 e6 P M0 _4 _. a
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线6 h+ f t; ]2 w8 W) d! U$ i- g
Legend, 图例% \: c" {4 }- ~8 D3 A" d
L-estimator, L估计量/ X( e/ f% w; e( `! Z' n& v" }8 Q
L-estimator of location, 位置L估计量
8 v2 q# D7 f( L8 |3 U4 @L-estimator of scale, 尺度L估计量
0 O( Q; s+ `7 tLevel, 水平 H6 {0 [' [. W
Life expectance, 预期期望寿命8 q+ J- F5 n' `8 N* a& v$ Y/ ~
Life table, 寿命表# G$ W* Y; {3 \$ I' a# I: ~
Life table method, 生命表法7 M6 J0 {* m9 L1 T' v
Light-tailed distribution, 轻尾分布( }# n# B, s' \* M+ {# ?/ s/ c
Likelihood function, 似然函数: W- S* J( [0 a) ^% v
Likelihood ratio, 似然比
+ g% w" ^$ k- G( _: L* f2 I# ?# `: N" Xline graph, 线图+ X0 ^7 X% y2 c+ c3 _
Linear correlation, 直线相关7 ?! N) R1 J6 W
Linear equation, 线性方程
( B8 F& B& V+ ~Linear programming, 线性规划
2 G- {8 M/ v2 `; b8 oLinear regression, 直线回归 Z0 N# Z5 k! a# I+ f ^5 N
Linear Regression, 线性回归
" P( D9 H* n8 _) p9 DLinear trend, 线性趋势
: M+ D; X0 D4 z3 R* F4 R5 rLoading, 载荷 * a: y1 {7 M- a' q. ]
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
3 P* ^ d/ W& C) t, ?% A$ K0 r9 |Location equivariance, 位置同变性
, J% v. Q2 P) y y+ ?4 ?Location invariance, 位置不变性
) z$ s- q! C0 m$ M7 ILocation scale family, 位置尺度族% g b+ L' _6 V: b
Log rank test, 时序检验
( c% Q% y0 u0 y: wLogarithmic curve, 对数曲线) f# ]* t/ o! N. s
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
, K3 A c9 y8 h+ @Logarithmic scale, 对数尺度
5 c) M' ]0 Y+ ~" e$ JLogarithmic transformation, 对数变换
: F, h/ W" B6 d- z$ }6 Q+ zLogic check, 逻辑检查" A3 l7 u3 F( ~: w/ @
Logistic distribution, 逻辑斯特分布' a- H& D% q; f+ F
Logit transformation, Logit转换
6 J: M. d* H2 w' u$ pLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
" s" h" B9 l9 X+ v4 H' t/ W5 k+ SLognormal distribution, 对数正态分布
+ k. S7 @% R. h* Y8 l4 @Lost function, 损失函数0 k: J' D# j; t5 O6 Z
Low correlation, 低度相关
4 Q4 K* M5 v" |8 J- lLower limit, 下限' ^; {9 u2 L X- Y& b
Lowest-attained variance, 最小可达方差/ |" T0 m! f! b2 C% ~# W3 ^$ p
LSD, 最小显著差法的简称
9 e4 R# v& m/ u, a+ o. hLurking variable, 潜在变量
! a7 z( A( ?, ~Main effect, 主效应
+ t7 F! o6 p4 x$ p$ yMajor heading, 主辞标目
0 O! c m% O" CMarginal density function, 边缘密度函数4 k: g+ o# ^7 {6 @/ |: a4 b* ?
Marginal probability, 边缘概率
% O" l* `, B1 d1 ~! N X# t! g% pMarginal probability distribution, 边缘概率分布
/ r: Q$ B; x' X( H6 v; c3 E2 ]Matched data, 配对资料
) u3 o. a0 q+ B- Z9 N! W4 }; M* lMatched distribution, 匹配过分布: b& j8 t+ V/ k* [
Matching of distribution, 分布的匹配5 ]7 [ s: x7 Z" J: G% l) g9 f% ]
Matching of transformation, 变换的匹配8 W q$ f/ f8 W1 D F' r* N
Mathematical expectation, 数学期望
: e; p( Q& r7 j" X3 p% oMathematical model, 数学模型! e" D1 J; b! |' A+ `
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量; w3 n5 Q$ ?& D- n9 v
Maximum likelihood method, 最大似然法
9 @ N: u3 z4 h0 t+ {7 y9 y; _. y, SMean, 均数2 u* j9 a' Y5 E3 O6 {
Mean squares between groups, 组间均方
9 C9 g; \; i5 {" [- H6 b+ { eMean squares within group, 组内均方. m$ C0 [: |9 D% H; `2 _
Means (Compare means), 均值-均值比较
% ?- ]" P/ \+ U4 {Median, 中位数
( Z( t, B5 i0 u. E: CMedian effective dose, 半数效量
5 n$ p( X' L9 ?+ b: k8 f( G7 g1 eMedian lethal dose, 半数致死量& o$ t: z3 v% |" P ]7 R! E
Median polish, 中位数平滑
8 Q2 g$ m4 L- x. n5 [Median test, 中位数检验3 ?, w# l; @; \" L$ {2 H
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量' [" N0 H3 j' g" o( e
Minimum distance estimation, 最小距离估计: _7 w" l' W2 }7 j8 B+ _# L
Minimum effective dose, 最小有效量
5 |7 w, O" R; B( zMinimum lethal dose, 最小致死量
+ Q3 j( z; v4 i9 m* mMinimum variance estimator, 最小方差估计量8 h+ j# B5 L2 _9 Q" R# ?+ [9 r
MINITAB, 统计软件包
/ D- h( Z2 k3 t: M# c, v& ^+ TMinor heading, 宾词标目 p- j- {# q& `# E
Missing data, 缺失值5 N) W$ `/ ^% b3 I# x
Model specification, 模型的确定
* G+ c" v( Q5 n# X# }7 b, dModeling Statistics , 模型统计4 O! E( y8 S) G0 k, n
Models for outliers, 离群值模型
, X0 u. Z0 j: C. SModifying the model, 模型的修正* m5 I2 o( V9 S7 s$ _4 I2 p* L! |
Modulus of continuity, 连续性模- S7 G$ m; \+ u3 s
Morbidity, 发病率 1 o/ H1 v/ i# _
Most favorable configuration, 最有利构形
; v) b5 u, ?1 [0 G( ~* o+ Z3 PMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度- e+ [; x) O3 C2 I& M1 K
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
M8 J3 U: K$ D; qMultiple comparison, 多重比较
3 n7 E: R! u6 }. UMultiple correlation , 复相关
6 k) B! s6 v; B5 iMultiple covariance, 多元协方差
|8 r# ^+ K; {* Q4 c- Q% NMultiple linear regression, 多元线性回归" _2 F& |, C* {3 a
Multiple response , 多重选项
c/ P U* D. Y8 Y8 _6 t( eMultiple solutions, 多解
! P. F. m7 A5 N) K& g& _6 Y) nMultiplication theorem, 乘法定理
6 G. P! n; h/ N2 tMultiresponse, 多元响应
2 r# u0 ~/ g6 C1 iMulti-stage sampling, 多阶段抽样
" {8 I2 `# P- gMultivariate T distribution, 多元T分布) T* @. E1 {0 p1 f: C6 n
Mutual exclusive, 互不相容
: _9 r B* m# g- xMutual independence, 互相独立5 c m O ]+ L+ L7 x$ j/ V6 [/ v
Natural boundary, 自然边界8 j7 _1 H. g! y* d: ?
Natural dead, 自然死亡, K! ]: x9 \9 U2 w6 \1 e: f
Natural zero, 自然零
; ?0 U4 T3 Q/ bNegative correlation, 负相关( i0 z2 \0 B" R) t- P
Negative linear correlation, 负线性相关
) j4 a2 P1 K; N" L1 E2 dNegatively skewed, 负偏6 P0 \2 I1 F% \! R& Z
Newman-Keuls method, q检验
. F0 q$ {! I+ s& RNK method, q检验* P9 e! a- h; D* @+ X3 b/ A! R& u
No statistical significance, 无统计意义: \7 ~2 ^5 w# i; l% j! ]
Nominal variable, 名义变量* T/ ?% C: a6 _4 q& f! P
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性* q( Y6 A# Q/ b4 A; o
Nonlinear regression, 非线性相关0 [( H$ _0 U& @! [
Nonparametric statistics, 非参数统计
/ s1 [; _; E7 A7 B8 R# ]Nonparametric test, 非参数检验
+ {2 c0 m# M7 D- V8 [- jNonparametric tests, 非参数检验
& O8 l) _3 ?& |/ ^" j3 R3 @Normal deviate, 正态离差
5 N/ W: @: Z. o! ]9 cNormal distribution, 正态分布) ?9 B5 P) O' O5 c, J
Normal equation, 正规方程组
' O3 @; b4 _" i6 F+ v* lNormal ranges, 正常范围# H5 W) n% h& [9 R4 G% W
Normal value, 正常值/ [' H5 Z. h0 z. ]& Q' z# E" K0 O
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
! F: p) ^& _7 u$ [& _$ tNull hypothesis, 无效假设 ( {9 [ X% T, r! e: [
Numerical variable, 数值变量
. p/ {% O8 K, ~. p6 cObjective function, 目标函数
! M9 J# N- l5 w5 F$ [Observation unit, 观察单位
4 w8 E2 B! ^ \ z& lObserved value, 观察值5 }3 [; M$ V; T8 Y S+ q( V. d+ N& ~9 n
One sided test, 单侧检验2 B- @0 Y/ C' f* r* I
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
9 |; d4 N, r m1 pOneway ANOVA , 单因素方差分析
- \+ w/ r% J* s1 YOpen sequential trial, 开放型序贯设计
/ t' [% P8 O8 Q, EOptrim, 优切尾
8 n5 R0 H- n5 m0 V* F) ] dOptrim efficiency, 优切尾效率, E+ ~# B& W& j0 T* ~
Order statistics, 顺序统计量
3 b8 ~* B# w9 O% `9 t8 ?Ordered categories, 有序分类3 U" {: V0 P8 I R
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归" u& \, I+ W6 b# N: v
Ordinal variable, 有序变量
- a$ {0 F$ O) B. B% jOrthogonal basis, 正交基
& H3 I/ ?0 P6 {Orthogonal design, 正交试验设计
2 \& x7 C' y+ ^0 C+ J% t6 l# l1 q" _Orthogonality conditions, 正交条件 k( b0 d7 B6 w3 u9 X; L1 b" g: u
ORTHOPLAN, 正交设计 3 b9 J) ^; V6 J. {
Outlier cutoffs, 离群值截断点) m. `4 z. {1 O @: Y2 Q, ~
Outliers, 极端值) Q# I2 U: t8 @" a: ^4 J7 i! Y
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
. T0 @5 o) Z" y4 G' `$ JOvershoot, 迭代过度
, _# Y5 W& b# k6 m, p4 I; ]; QPaired design, 配对设计
( I! c) J' Z& @, N3 V1 |9 @0 MPaired sample, 配对样本9 u& b7 k' H8 l% h" K
Pairwise slopes, 成对斜率
" e* `* A& [! S0 z" FParabola, 抛物线
9 N0 ~4 a9 e B" I; i; FParallel tests, 平行试验0 `0 d! S1 H( p5 A* D6 M: E5 y
Parameter, 参数
! m* ~. q* K+ ?0 n4 `; g, I, |0 dParametric statistics, 参数统计" b y" g' Q2 t/ i; o
Parametric test, 参数检验
! }" |" O0 m2 D' d# Y# B( SPartial correlation, 偏相关
/ t5 {, b4 F( V4 i6 l3 _% \# BPartial regression, 偏回归, k: v: O/ n6 N
Partial sorting, 偏排序
) I% n0 S3 b# B: H8 dPartials residuals, 偏残差' f/ t6 u- R; o/ B
Pattern, 模式
' v& K) ]% y! T. ]3 kPearson curves, 皮尔逊曲线
l* \9 V6 E, v0 S m) n7 gPeeling, 退层3 w O$ ?8 F% b' Q/ K7 Y
Percent bar graph, 百分条形图! {) R6 u) c* }2 I# d7 C
Percentage, 百分比
/ \* ^0 y, ~7 I5 s) o. tPercentile, 百分位数. \8 ^: O8 t6 e$ Z" B
Percentile curves, 百分位曲线. R$ _) i3 b L0 J: a
Periodicity, 周期性
; [. [6 F* r9 \2 xPermutation, 排列4 W+ H X" k, h2 G; D+ K
P-estimator, P估计量
) ]' f4 m6 k% P, s8 ~1 `Pie graph, 饼图
) l& F, O4 I% CPitman estimator, 皮特曼估计量
5 M) f6 p% [% X3 S) HPivot, 枢轴量4 B0 @0 O& U& _& l; }; ?; A
Planar, 平坦
0 a1 Q5 Y! q" _Planar assumption, 平面的假设- b2 f- m6 E9 e( g
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
; {; A. ?0 i' U( bPoint estimation, 点估计' t. A/ `6 u7 T7 y# m: a6 t. f
Poisson distribution, 泊松分布: e I3 j% U# w) Q3 Z. @/ e
Polishing, 平滑 z; Z" W9 L- K
Polled standard deviation, 合并标准差4 Z, `4 U& V a4 q
Polled variance, 合并方差
( c4 ^7 B1 n0 g0 a( C, LPolygon, 多边图
$ D8 Z0 V m# U) p! X8 `8 ~Polynomial, 多项式$ N& N0 E! W: m- h8 f& j
Polynomial curve, 多项式曲线8 L" c9 j. u- `- p) O
Population, 总体 A) k$ h' V! J; U2 @9 S
Population attributable risk, 人群归因危险度
: q2 }. w/ W: \Positive correlation, 正相关
4 j( p8 _1 W0 G# X7 Q+ lPositively skewed, 正偏" G* Z- z; a4 H- j: w' \
Posterior distribution, 后验分布1 ~2 A% ~% X- `
Power of a test, 检验效能
5 z. p* e1 q6 Z. Q: p- H2 V& |8 \Precision, 精密度0 i4 z/ M6 [0 b& I
Predicted value, 预测值7 x2 ~) d/ M$ y$ \$ y0 o, B
Preliminary analysis, 预备性分析
: s; a9 {# E2 y+ s6 \% q. wPrincipal component analysis, 主成分分析& M7 Y, {% Y4 v8 F% i
Prior distribution, 先验分布" x$ q$ t! ~% B/ G! ?1 { a: {2 H* p
Prior probability, 先验概率; M- x. P/ V% n( I
Probabilistic model, 概率模型
# `9 M1 v1 H( i1 }probability, 概率
! J0 @2 p5 Z. g& }# KProbability density, 概率密度, w s2 r3 |1 z% ^1 `
Product moment, 乘积矩/协方差
; L7 Q& g% H8 C6 q8 BProfile trace, 截面迹图
( Z- j* O% M3 u, s9 xProportion, 比/构成比
$ `5 K5 A" J3 q4 VProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
1 t8 {" O. [ f# Y- ?5 B. {Proportionate, 成比例
( A* {; U) m4 y8 m' r/ @Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量- s4 R3 S& R# Y. O) p$ o9 g, U; j
Prospective study, 前瞻性调查
4 l, J7 x: R, @Proximities, 亲近性 ; {" \/ [' s" w [6 o
Pseudo F test, 近似F检验+ z7 K2 h) p3 A B' L5 o
Pseudo model, 近似模型
$ m! M& B$ P, ?$ O4 W: ?Pseudosigma, 伪标准差
o6 R3 z9 y) k2 EPurposive sampling, 有目的抽样
) F: ~$ k) x9 z% Q3 sQR decomposition, QR分解
3 j5 S5 Z* h" \- |Quadratic approximation, 二次近似" N) n- R7 k# s& @8 f
Qualitative classification, 属性分类
* K+ D2 o# R( v6 f1 g$ G. lQualitative method, 定性方法: D* S" o# @) E4 |) r
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图( J) c L1 b: k3 O @+ R( n
Quantitative analysis, 定量分析" h+ F% |- S- O+ Z3 W; O6 c
Quartile, 四分位数3 A9 s4 Y% z6 p% g9 k' W
Quick Cluster, 快速聚类
6 \$ j& h2 R: ?2 p) GRadix sort, 基数排序
4 o) B9 @% b& P! ERandom allocation, 随机化分组
; i1 {& u. u7 B* GRandom blocks design, 随机区组设计( `# c( ~0 y* a4 D
Random event, 随机事件4 t6 j9 n7 d/ ^. w& y. [& X
Randomization, 随机化
# G# Z! M5 @$ S+ E1 WRange, 极差/全距
+ o2 e# x1 O E1 C' W* dRank correlation, 等级相关: u- ~: V$ `/ T; U! t) {' ?6 [0 y/ r
Rank sum test, 秩和检验+ R: P% z. V) D! b6 l
Rank test, 秩检验
% t3 P% }# G% P: oRanked data, 等级资料
% o& v8 z) j3 {0 t) `" \; qRate, 比率1 k6 N! u* {4 L& G, l- c
Ratio, 比例
m' O' ^* b8 q( w, ~* O% JRaw data, 原始资料4 V7 E. W/ S/ f/ r p
Raw residual, 原始残差
/ L) u2 Z) |* H* g. b6 `# j5 dRayleigh's test, 雷氏检验
: c! D8 }* b5 J( Y* K& FRayleigh's Z, 雷氏Z值 * I B$ Z& z* z( \$ p2 y4 C
Reciprocal, 倒数
# V, F6 ^. g ]" sReciprocal transformation, 倒数变换% C- x/ L% u. k( b
Recording, 记录: u7 R6 L/ P0 W6 _! J8 l
Redescending estimators, 回降估计量" D8 _. A' r2 {, c1 S j' l
Reducing dimensions, 降维
$ F& I. w6 m5 }& F ~. ZRe-expression, 重新表达
/ E) u* C1 j0 H1 Q% G' |Reference set, 标准组* S0 @$ F+ Z e: i4 I7 t
Region of acceptance, 接受域
& C7 F( x# ]! j, M# |+ n- HRegression coefficient, 回归系数, s* I! q N4 f2 D
Regression sum of square, 回归平方和' l$ u6 O1 P& W8 Q* p
Rejection point, 拒绝点; e% ~: _% c) R' ?
Relative dispersion, 相对离散度
- p6 O! F* d7 W2 o0 ?Relative number, 相对数# g( K) o. j* ^ `) J- J& a
Reliability, 可靠性
& y1 h: t, H1 ? PReparametrization, 重新设置参数# M! K2 K+ B4 Q# O- a$ z& U8 Y6 j# E
Replication, 重复
, z$ d( p4 g; C8 F9 RReport Summaries, 报告摘要
4 V8 P5 O% w R/ B. b9 EResidual sum of square, 剩余平方和
6 D1 B3 @ `7 ]" s4 D: R) r5 W& sResistance, 耐抗性
. k9 G( y( d9 tResistant line, 耐抗线
! T) d! K" b! V9 }Resistant technique, 耐抗技术$ U5 }8 H0 ]8 ]
R-estimator of location, 位置R估计量! e6 {, C+ m' V {; e
R-estimator of scale, 尺度R估计量, b: H& Q6 U; D: _0 I8 P# v
Retrospective study, 回顾性调查% ^( b9 s$ z8 F |6 \
Ridge trace, 岭迹
; N7 E, v2 ?, c/ b2 n K% c/ d. {Ridit analysis, Ridit分析7 W' g; x: x4 ^( T) ?( Z6 @1 Q
Rotation, 旋转
. ?* }$ {; g' V4 o% W8 e% B8 L0 SRounding, 舍入
. f c5 U G [+ Y9 e7 Y2 ?Row, 行) [5 j. i, f+ H
Row effects, 行效应
2 m" p. } v, F5 V3 j7 PRow factor, 行因素5 i0 z6 M6 `' T) x/ O: ]
RXC table, RXC表
( O {, ^0 O7 j5 ?Sample, 样本
% v3 b d4 G+ d: t4 _" K+ k2 @Sample regression coefficient, 样本回归系数
, ?. R" Y6 H4 u- W$ X) v8 V" D( |; T8 CSample size, 样本量
8 y* W& x' `; I) O2 FSample standard deviation, 样本标准差- w6 O% U) X: L4 {
Sampling error, 抽样误差+ U' z9 X: |/ t
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
! P5 w3 i; r, C" Y( D+ aScale, 尺度/量表$ ]9 q& v+ J: J- `' \2 r- z
Scatter diagram, 散点图
, p) ]- T* B4 T, l/ jSchematic plot, 示意图/简图 |5 I! c* M& U1 \0 k5 e
Score test, 计分检验
+ N% d4 l; m' S E) Z9 k0 E ~Screening, 筛检0 q- g: w; G) Y# i; [0 K
SEASON, 季节分析
* \7 O9 c i, \ `$ ]Second derivative, 二阶导数
- t* ~' L$ l" _- S( }9 ZSecond principal component, 第二主成分6 e- C8 s- y$ N
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
* ]- ~8 v" ]% Y g8 X5 Z Z) xSemi-logarithmic graph, 半对数图' b7 A# D; v+ q( P: o9 _' o
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
7 l7 T0 j/ r% n2 W2 p1 U0 I% n, @Sensitivity curve, 敏感度曲线
2 M5 Q; C6 C& \Sequential analysis, 贯序分析8 t6 Z- ~5 U& ~
Sequential data set, 顺序数据集2 x# [* m) k$ ?! y) G, u
Sequential design, 贯序设计
. U' C( Z6 u4 Y5 \# D' a8 V7 FSequential method, 贯序法& R+ k$ L4 b; t- T' a: E' v
Sequential test, 贯序检验法
& ]( ]: r% w/ d! c) K" y, i# O4 J. fSerial tests, 系列试验' [1 e9 O1 h% D7 Y
Short-cut method, 简捷法
! m: M# `& R2 B3 Z) G' aSigmoid curve, S形曲线) s3 s& K1 g s. ?) j% A
Sign function, 正负号函数
% ?) \2 C& }7 wSign test, 符号检验
4 _ S6 j0 |) i* X+ MSigned rank, 符号秩
) s" V) e+ D3 k( Z4 @+ e( ?Significance test, 显著性检验$ f& K/ G4 ^- q6 t0 r
Significant figure, 有效数字& P, Y' B' U A' b+ L8 S( w% r
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
# o% e( w, [- x; k' l' h- {Simple correlation, 简单相关! g* U1 s2 L8 W! }% m, g" X( Z
Simple random sampling, 简单随机抽样/ d/ e4 Z1 g# Y4 g& n
Simple regression, 简单回归( X( d3 w5 u- q0 G I4 f: ~
simple table, 简单表
5 |" p$ @4 B0 C" YSine estimator, 正弦估计量9 }' o3 J* i4 N+ a
Single-valued estimate, 单值估计
4 c& P' u2 {- nSingular matrix, 奇异矩阵* ?( K6 {* B) c! E+ D
Skewed distribution, 偏斜分布& H) c1 ?) ~9 y, B
Skewness, 偏度/ r+ n% t. R. S( F" X
Slash distribution, 斜线分布
_' K7 j2 h& _* m0 qSlope, 斜率. q/ U) h0 m! E" {& h: F
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验( O6 f `5 N; j, O$ F+ }! d7 f2 S6 m
Source of variation, 变异来源
) L, S7 ^# l6 J2 A. g. J, YSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关( [/ {% Y8 F. ?6 x
Specific factor, 特殊因子
. _2 l8 {0 i2 |/ qSpecific factor variance, 特殊因子方差: W( [ T- n, A4 P3 ]* g
Spectra , 频谱
3 r% D8 V' i/ @8 pSpherical distribution, 球型正态分布
# i5 z. b* }1 D! _8 zSpread, 展布* B. H1 D+ t0 i- K
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包8 g3 C6 Z$ t/ j
Spurious correlation, 假性相关
0 c$ w5 d/ F. \# i& qSquare root transformation, 平方根变换
8 O: C$ D9 q8 C" XStabilizing variance, 稳定方差/ h7 ]/ F4 V" q5 \, s c. z: _3 w
Standard deviation, 标准差$ k" i8 I- M+ V' g' f
Standard error, 标准误9 }. m) D1 o; ~9 q: D% b4 Q
Standard error of difference, 差别的标准误2 h0 k, f! F+ w
Standard error of estimate, 标准估计误差( i& S, O) s' w: R: Y9 S
Standard error of rate, 率的标准误& M# ?3 N2 z8 A7 ]. \9 f8 D
Standard normal distribution, 标准正态分布6 n% j; v4 L7 V/ S' o
Standardization, 标准化! N- `8 H: n6 c
Starting value, 起始值0 L. {7 o _ D) r0 |
Statistic, 统计量
. D' b2 H. |$ M0 T4 t& |8 JStatistical control, 统计控制
) W/ D9 C: s) j$ z# p8 e8 tStatistical graph, 统计图
. ?- J2 p" O. p. M& t9 Q$ \ KStatistical inference, 统计推断4 z9 X7 d/ I! \) Q& L: w6 w! @4 m
Statistical table, 统计表! v4 `, W* `6 B: d5 a* [9 V
Steepest descent, 最速下降法
7 H# t8 U% Q- }# R# o( Y, l0 ?Stem and leaf display, 茎叶图
. B7 l" G. A% F# ?% YStep factor, 步长因子
" S8 \% K1 R( s# ^1 m- s, D" J: mStepwise regression, 逐步回归" p* _! ~' v: _ e k0 v
Storage, 存
# |) _3 Y* X5 X: d' `Strata, 层（复数）
2 O. Y6 l, S2 gStratified sampling, 分层抽样
`1 W- N7 C# ?' [/ G* WStratified sampling, 分层抽样
. x3 r9 h* o$ J& E U' C9 f+ ]) fStrength, 强度3 t/ B1 ]: n4 k/ ^' A2 Y
Stringency, 严密性
8 g5 B7 ]3 x9 j6 r7 Y/ I5 oStructural relationship, 结构关系: O5 q8 O7 X6 _( S1 e) u
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
) g0 @& x! i" X! USub-class numbers, 次级组含量. [ e v9 Z6 N; M0 G# H' e
Subdividing, 分割( _) n6 P" z5 P5 v7 j
Sufficient statistic, 充分统计量
4 K& X L6 X( S( X5 `3 l; `8 |/ y! @Sum of products, 积和
0 r- ]+ w( P; D' d% P6 iSum of squares, 离差平方和
3 y% X6 ]2 G* i0 W# YSum of squares about regression, 回归平方和
8 ?' |1 N: P" Q; p% m% n; h$ aSum of squares between groups, 组间平方和7 }/ N t3 t1 x+ e
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
/ x) S8 D6 _% x5 _' [" q9 Y$ a3 USure event, 必然事件
% y- L2 K( }5 fSurvey, 调查" N+ o: p( b% P, ^
Survival, 生存分析
, Q* u' Z# B1 v" K! I; [Survival rate, 生存率
$ z) m( F+ j8 b PSuspended root gram, 悬吊根图
; r$ b0 T6 Z- i6 R& jSymmetry, 对称3 Z5 N/ h* g/ l
Systematic error, 系统误差* P9 m& R& Z: n# m
Systematic sampling, 系统抽样* i! H- S$ V' ^* x$ f
Tags, 标签
. I1 }& v) i" r, i1 J' u+ Z6 M8 VTail area, 尾部面积
8 W. g7 y* Q+ y* o! KTail length, 尾长
) m1 y8 ?- U1 I1 }: _Tail weight, 尾重
/ o2 T5 h* e- P* n5 ]$ e# UTangent line, 切线3 {6 R7 x5 m4 C9 g
Target distribution, 目标分布+ n/ i5 f2 X) L' D1 u; j3 L; x
Taylor series, 泰勒级数
/ Y7 W$ C/ ~& c. P" f; M0 a( R: KTendency of dispersion, 离散趋势) q- o$ j9 | X, {' Z+ q: J
Testing of hypotheses, 假设检验
+ f) n9 b0 \; UTheoretical frequency, 理论频数7 x; h+ E5 z. y. z
Time series, 时间序列. Z' b# k( w6 X
Tolerance interval, 容忍区间5 K' m( h# R; f( k/ u" v; @
Tolerance lower limit, 容忍下限
. H. R% y; ^7 } W3 O, |Tolerance upper limit, 容忍上限
, X0 H3 a' X xTorsion, 扰率
: _# r+ P& g1 CTotal sum of square, 总平方和
3 S8 C1 e8 v5 w( H+ p0 \Total variation, 总变异) \( s& k, |& f: [1 o- i) O4 K
Transformation, 转换5 @1 d" m9 D/ v7 @7 F8 M/ N" k/ i' P
Treatment, 处理
+ h% j8 s4 U1 o3 S# J3 O9 p2 _Trend, 趋势
+ s4 F3 X/ V. e' K0 z, B. STrend of percentage, 百分比趋势. B7 X1 k( M& F: v, M2 T& N1 R
Trial, 试验" E: G0 o# i; Z+ B2 S
Trial and error method, 试错法
( s2 G' r* \4 r8 C5 d- RTuning constant, 细调常数+ D/ [$ E1 w" r/ o v* a7 t% q
Two sided test, 双向检验$ G) J# x* g$ ?1 b6 `; c8 [
Two-stage least squares, 二阶最小平方0 g2 n4 h9 G+ y4 i/ Y! q
Two-stage sampling, 二阶段抽样1 e6 \3 { N" B# \1 q: m
Two-tailed test, 双侧检验' C* P' w. T, e9 I3 P+ W* i
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析& E- u" _7 D# Y; g( t8 G2 v/ ~
Two-way table, 双向表
( A- [ W4 D. d1 ]' rType I error, 一类错误/α错误
9 \9 e) n) A5 E' c/ d, U1 d. F) eType II error, 二类错误/β错误. H% z; K O3 @
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
% ^) a; V6 {* W8 [' c5 _Unbiased estimate, 无偏估计* K" S0 v d: N) |, U2 W
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
* i. g- ^$ a' B9 b& G. QUnequal subclass number, 不等次级组含量$ Z. G9 [! k8 N2 b9 ^' x
Ungrouped data, 不分组资料
4 V5 G% R) x: |6 Y) V# ?' kUniform coordinate, 均匀坐标0 F7 P9 v0 p' E# A7 s2 K- n
Uniform distribution, 均匀分布
6 m: K3 \* p0 [4 L4 P7 x5 \Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
/ R q, s% |. n- i% [Unit, 单元
- {: q' b4 F0 G9 m8 V mUnordered categories, 无序分类2 X4 x2 h6 J2 ?2 z
Upper limit, 上限
$ n9 ^4 }* R7 z4 }4 HUpward rank, 升秩5 w# d! G7 B; a) A! U% {# V: O
Vague concept, 模糊概念+ _( |2 {/ u0 i y U/ R+ T
Validity, 有效性5 L% v* W! q0 |5 s
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
7 ~4 o7 |( B1 x8 hVariability, 变异性6 m; O [# J! D7 Q5 X7 m
Variable, 变量8 J9 w5 m- {- I/ D% ^
Variance, 方差
. d7 ^ x2 E2 E8 q: @3 |5 fVariation, 变异
) `" V- A, d; HVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转0 }* _" [! E; t, X
Volume of distribution, 容积$ O0 ^- b. g8 a! w |. i+ f. H
W test, W检验
7 a. h0 m1 ]$ j! b6 vWeibull distribution, 威布尔分布 u D. m. W7 y6 r+ ?. i
Weight, 权数
5 G; }& B+ C, A) A/ |2 Y2 I; r' BWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验3 S; o& P+ E7 B& Q) D3 o
Weighted linear regression method, 加权直线回归
, C H* `9 U0 I; a3 j+ uWeighted mean, 加权平均数9 f6 Z7 L/ i0 f/ c* \% x' q s* ]
Weighted mean square, 加权平均方差
, |' a7 m; c7 q; mWeighted sum of square, 加权平方和. Z: h- K. e. ]0 m
Weighting coefficient, 权重系数
2 ^$ t6 a, Q5 [Weighting method, 加权法 4 w3 Q* q# S' S+ ]2 }
W-estimation, W估计量7 M- a( `* \& O' `5 J7 S
W-estimation of location, 位置W估计量% F# x$ y( K. W1 a3 t
Width, 宽度
3 E# F% ~+ @$ S, y% f3 u3 @Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验) Q7 d" U* w: v; J' P
Wild point, 野点/狂点8 A, M( C0 ?3 A# r* Z- a) ?, W" ]
Wild value, 野值/狂值
* r- D2 a' L5 L9 L! f2 GWinsorized mean, 缩尾均值/ R) Z. T, n+ z, B
Withdraw, 失访 2 Q7 c7 s" A- V! x: l
Youden's index, 尤登指数
& b }: G g8 A2 `Z test, Z检验) Z: u9 i3 P& u! p y8 C7 r4 [* c
Zero correlation, 零相关
: q& ^2 l8 l9 I% ~Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
