|
|
Absolute deviation, 绝对离差/ r* o+ s' K' ?% C
Absolute number, 绝对数
' F5 `: [3 y1 uAbsolute residuals, 绝对残差
1 T" L# Y, |/ ~/ t) s7 F! h) b8 JAcceleration array, 加速度立体阵
1 ^' _; t R: j% U7 S6 Y) mAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
6 J0 r, c; _9 ^3 S' w- rAcceleration normal, 法向加速度3 u; N- q' v! y# W5 h
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
7 `3 r* a* z$ w- z: bAcceleration tangential, 切向加速度- m$ A* U" s2 v+ d: s
Acceleration vector, 加速度向量
* z3 x0 O3 B% ~2 f9 CAcceptable hypothesis, 可接受假设
' `* |- C$ Q1 d& CAccumulation, 累积
2 N, x: S0 S) _Accuracy, 准确度
+ c0 U+ A% G2 y( }/ qActual frequency, 实际频数
: n) k+ A0 S! B9 m' i1 C( Q! [Adaptive estimator, 自适应估计量" M6 k3 e+ k) [6 s. }6 `
Addition, 相加
6 z5 k+ h. P; VAddition theorem, 加法定理
. T9 \' S: a1 w9 fAdditivity, 可加性
8 z* z+ f6 w( PAdjusted rate, 调整率
4 y9 ?" T# L8 c! n; vAdjusted value, 校正值
" b/ q5 G: t0 E! G6 QAdmissible error, 容许误差
; T/ r# v2 _* P& MAggregation, 聚集性1 @+ U ~) M' w) u
Alternative hypothesis, 备择假设, {, k+ s* A, {8 k ?6 g4 e
Among groups, 组间
* J" @+ d' ?* d5 G+ w/ s' {3 t+ WAmounts, 总量' m0 O% _4 N( o ?3 H7 f
Analysis of correlation, 相关分析4 Z7 V5 o- I+ |; p n, D1 N) e3 O: {2 O
Analysis of covariance, 协方差分析, p( C, N; ?% F, s) v
Analysis of regression, 回归分析2 f, ^4 e' D. C* k2 [6 i, R
Analysis of time series, 时间序列分析
, G0 }9 H, }9 C5 m4 ~Analysis of variance, 方差分析* X0 V5 n* @9 U
Angular transformation, 角转换. O/ r+ r) _6 G! B
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
( v" Z: t" v6 y% W1 M5 e! @0 J' ZANOVA Models, 方差分析模型
8 ~6 G" |# a+ AArcing, 弧/弧旋$ }$ z( w1 g' u0 a8 s3 y
Arcsine transformation, 反正弦变换
, C9 ?/ Z9 F) B$ K+ j( Z/ ZArea under the curve, 曲线面积
" O8 {1 o) Z1 W% k5 HAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# T6 ~7 z, K# x$ m- I& ]ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
$ J! {2 B3 h4 U% w8 N) xArithmetic grid paper, 算术格纸
s8 b6 z4 X% D& v N4 cArithmetic mean, 算术平均数. f5 R; |) z: Z
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系, y) }0 M1 }2 P: p, M K+ V; b
Assessing fit, 拟合的评估
" L/ d" o* ^6 G5 S( L8 WAssociative laws, 结合律, v) T2 O. b. c3 u
Asymmetric distribution, 非对称分布
/ s% T4 u2 V8 O! r; l- I1 G- DAsymptotic bias, 渐近偏倚
% O- \7 t' d4 r6 \Asymptotic efficiency, 渐近效率' |6 P8 ^/ e9 v' N3 S g
Asymptotic variance, 渐近方差3 d6 W6 g& g. p3 f" ?# K b! l/ o
Attributable risk, 归因危险度5 J# ]* L- R# j
Attribute data, 属性资料
7 A3 {% ]9 ~: R2 q- K/ UAttribution, 属性2 k c3 H7 i# I) Q
Autocorrelation, 自相关1 S! j, C' [" k" G7 r
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关; r0 C3 f4 a X
Average, 平均数" O9 E" y8 w( i/ z' y, h. c
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
4 m5 \: {5 U" P5 p2 u0 YAverage growth rate, 平均增长率. Q$ P; V" I* Y/ K8 a6 [4 A+ |
Bar chart, 条形图
1 n% `% Y& `8 z+ E+ i# vBar graph, 条形图
. P. W5 m0 [$ rBase period, 基期3 {3 `+ r0 V+ S+ m, ?
Bayes' theorem , Bayes定理, }+ q. _) g% c1 h) c# V, D
Bell-shaped curve, 钟形曲线
5 l& J! f" n1 ~$ [& W5 B4 ?$ g' t" WBernoulli distribution, 伯努力分布3 Y) }' V0 \7 I/ J3 _+ r& o/ d
Best-trim estimator, 最好切尾估计量$ _; a3 r) N& E
Bias, 偏性
4 b' s4 y' _5 {' E; Q9 H1 j& hBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归0 u3 M3 N- g* P. {8 o& j
Binomial distribution, 二项分布' P, T+ k/ f8 E2 y
Bisquare, 双平方
1 W2 E+ U" `7 QBivariate Correlate, 二变量相关
0 @$ X) h, o: Y5 T) wBivariate normal distribution, 双变量正态分布
9 ^1 d& k1 n y; B- T+ oBivariate normal population, 双变量正态总体
1 O5 q- K5 J9 n0 d$ ^1 g* tBiweight interval, 双权区间
! l. L2 |" P/ E& S0 OBiweight M-estimator, 双权M估计量
7 g6 k; g. y5 d9 y" vBlock, 区组/配伍组5 ?# h* W. Z3 q$ p3 C
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包! F( u' e/ B% T$ p D" s- b
Boxplots, 箱线图/箱尾图
# W9 {% O3 K- B" w- EBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点( r+ J% R2 s6 N: {* g% o: o
Canonical correlation, 典型相关
4 P1 {& j- e: `5 o9 ~; g: U1 u5 mCaption, 纵标目
, k# j/ y8 w }" J. ^Case-control study, 病例对照研究
5 r, i/ K! L; P8 ~& k' b+ b+ WCategorical variable, 分类变量
5 X6 ^0 Y" T$ ^: c% d6 QCatenary, 悬链线, Y5 H$ O2 v2 \$ e `* O
Cauchy distribution, 柯西分布
$ P/ t& b: k5 a+ G2 L) o. sCause-and-effect relationship, 因果关系+ E- ~2 P9 O R+ F$ X& q4 K2 `: L3 T
Cell, 单元9 {" Q3 q8 N# T
Censoring, 终检% ~) z2 k) x- J+ j
Center of symmetry, 对称中心- }" v( L4 f+ e# G8 v
Centering and scaling, 中心化和定标
R3 c5 g! C9 }" @, V: ZCentral tendency, 集中趋势6 t4 T9 M8 O! M7 L+ x. E* W
Central value, 中心值
9 ^7 V( i2 S X! l7 S0 z0 G/ J! ACHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测3 |* F; f' k2 w) Z: h Z$ v
Chance, 机遇
4 K) {0 D# x/ I" K0 vChance error, 随机误差9 J" k$ K- [$ V7 Y! F
Chance variable, 随机变量' X) X+ |% z' ]( T' G
Characteristic equation, 特征方程
9 s1 f) H# A' b& R! u5 ?+ Y/ G( F0 fCharacteristic root, 特征根
* f! g5 s) c8 e% u8 k# I( l* S8 tCharacteristic vector, 特征向量
1 d* Q5 J; l" d+ UChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则9 L4 @$ V, x. C$ W. H* |
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图, M- u. o. q" ]* I
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验% E; @" ] w& F/ q% j/ Y. y: m" b
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解+ }5 e( _% B; R! @5 l/ ^: J
Circle chart, 圆图
% Y$ a. K5 n6 b# l5 W$ _Class interval, 组距# A! O8 k: k; g9 }! K
Class mid-value, 组中值% w. ]8 b. Z0 K4 P- r
Class upper limit, 组上限
+ y! j( C' q* S0 x) `( Q9 lClassified variable, 分类变量
5 _ j4 l- s c N( k( @! r* o+ qCluster analysis, 聚类分析2 Q% y: i5 i7 W
Cluster sampling, 整群抽样4 I e3 Q* S5 V. R8 z
Code, 代码
( W5 _5 a4 n$ v7 JCoded data, 编码数据8 }+ y5 n2 ?: G9 g- c% ]9 F
Coding, 编码* L4 e( |6 y9 o# V
Coefficient of contingency, 列联系数3 l* T3 Y2 \) b: Y2 K! o3 F
Coefficient of determination, 决定系数) O2 _. b, \( n6 ?
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
$ `7 l( N/ j* A ^' P* J) Y9 hCoefficient of partial correlation, 偏相关系数' r! W6 I: T' P; A
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
: B% J" {8 y1 M3 m5 @1 |Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
8 w3 _6 T! R3 t) V/ ]Coefficient of regression, 回归系数. U1 O" _' ~+ |1 y
Coefficient of skewness, 偏度系数; K8 H3 _- R. O% X! L$ r
Coefficient of variation, 变异系数
& e* s$ y0 Y" t9 J* ~) U1 M3 y5 \Cohort study, 队列研究7 W* m% ^% U4 E( R
Column, 列
' o4 U/ r# W& ~: L/ `0 \" yColumn effect, 列效应$ ~& x+ A1 ^3 N
Column factor, 列因素' y' c5 B$ N! ]% ?# f$ x+ K
Combination pool, 合并+ k5 n( d1 n/ z O l- P
Combinative table, 组合表4 R0 }; O. L! \
Common factor, 共性因子
: H' i" o- a7 qCommon regression coefficient, 公共回归系数
! t% i: u. h4 z) E; R. jCommon value, 共同值
9 y* v J, j4 \/ x' G2 p* JCommon variance, 公共方差# @4 x/ y1 X$ g2 R5 S* s) B) r# h
Common variation, 公共变异. F7 ~& t: I& I, a0 e1 X6 m/ X
Communality variance, 共性方差
4 t$ \1 H, G: [ ^) d* v+ WComparability, 可比性
" U) L& W) t& R8 CComparison of bathes, 批比较
3 ?/ g4 t1 R/ Z! wComparison value, 比较值
) h+ i% r2 B6 C+ H# I# u9 _6 gCompartment model, 分部模型
. E; S8 b/ P1 v5 b- i" g' mCompassion, 伸缩
; W, Z, F, R9 b$ ^# V3 SComplement of an event, 补事件# ]8 u! ?- {9 ?, @ S
Complete association, 完全正相关9 ^- \/ y( ]( r: @% \# |- r
Complete dissociation, 完全不相关6 N$ N1 J% h0 g' |, i% @
Complete statistics, 完备统计量
# Q+ q- k; ~! j1 Q1 m8 X, ZCompletely randomized design, 完全随机化设计
- J' U, _$ Y# P; {Composite event, 联合事件
: W( h z1 t* R+ q! p7 E5 iComposite events, 复合事件
, ~1 `6 y" {; u2 s0 l! wConcavity, 凹性
) B" O) j2 z4 fConditional expectation, 条件期望
0 A* R! F! O: m% k0 \& cConditional likelihood, 条件似然3 B) Z6 ~0 G$ r+ Y+ Z8 f
Conditional probability, 条件概率
I2 T4 P( Q1 q7 k s$ Z$ @3 SConditionally linear, 依条件线性. z1 U) \- ]7 |# N' V
Confidence interval, 置信区间$ V+ |! \4 L- R, c
Confidence limit, 置信限& G' Z4 w& ^* S! g* Q$ C, S4 d) V* b
Confidence lower limit, 置信下限
' c( \, i$ v4 u4 g: t) FConfidence upper limit, 置信上限# B5 y b. [, b% G7 G" }
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 C# }+ a5 r4 E, H' V# wConfirmatory research, 证实性实验研究
9 a9 t4 X2 \, @8 U9 d9 g0 h! ZConfounding factor, 混杂因素 k1 L) k/ p: u, s& Y8 o7 F
Conjoint, 联合分析
( [& l- X. t( Z+ fConsistency, 相合性$ Z' j# i( f; C' p
Consistency check, 一致性检验
0 G; A0 x" C- S/ R" x( v* A IConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计7 E9 r" J# O* u4 J" {2 n6 b, @
Consistent estimate, 相合估计
$ Y2 k8 z9 x& jConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
6 F5 l0 u! Z. t: [8 _Constraint, 约束# p4 Z$ `" _$ a6 c5 }3 V6 M: p: b
Contaminated distribution, 污染分布
% Y8 [: _1 C& J' A! ?1 O% PContaminated Gausssian, 污染高斯分布6 S; Z+ P2 K! H
Contaminated normal distribution, 污染正态分布7 q! U* `+ F' e6 c) d! h: T" R
Contamination, 污染
5 `% S; `5 m. ?$ DContamination model, 污染模型
/ D" I# _* y* L. |Contingency table, 列联表
1 h( B {4 N" M* {& o7 }4 t+ PContour, 边界线
- c7 B" k0 N1 v% D3 w- WContribution rate, 贡献率
* {1 h/ n0 U: }/ d' d* j3 A0 L7 G0 g% kControl, 对照
: P& T+ l2 _2 a6 c, { u/ AControlled experiments, 对照实验' \+ A4 W- ^: c* f- Y5 w/ C
Conventional depth, 常规深度+ Z8 w5 |: @4 y3 l' T) p$ v
Convolution, 卷积
7 T6 Z. `* y7 ^7 P% W! OCorrected factor, 校正因子' j7 j q8 f- Z) A
Corrected mean, 校正均值
9 k4 y2 l9 b5 Y% YCorrection coefficient, 校正系数
, _- n0 t8 N2 q4 s+ P6 _/ K+ X) xCorrectness, 正确性- k" J; Y% j* x7 h' m2 ~' w7 v
Correlation coefficient, 相关系数
# g! u6 v* ]3 O6 ^$ oCorrelation index, 相关指数
3 M$ x7 |! n- q$ b, Z- CCorrespondence, 对应* u9 H8 }2 @2 D/ ?/ p' B
Counting, 计数
. h$ W; q, V; P% S5 A" UCounts, 计数/频数
0 F w7 w3 U( i& cCovariance, 协方差9 l4 e8 S `0 a, v- i
Covariant, 共变 / y3 h& V' D% g, S4 D+ V2 ^1 [
Cox Regression, Cox回归
! S% I% j* f# c- Y* I0 ^' b7 z% ZCriteria for fitting, 拟合准则# K. A% {9 d; E4 P' V
Criteria of least squares, 最小二乘准则4 ^5 r2 ]" w- `; A
Critical ratio, 临界比8 k8 i9 n2 J9 v- [0 a/ K5 ?' Q
Critical region, 拒绝域, a# r. O; q! P, p4 N
Critical value, 临界值- x3 g5 i! L6 h0 G; D8 c/ H
Cross-over design, 交叉设计+ f- d5 j; h0 \) _1 Q4 x
Cross-section analysis, 横断面分析& P* k3 S2 i% [3 G. h
Cross-section survey, 横断面调查
- t+ [/ W4 N$ k5 o" \1 tCrosstabs , 交叉表
- ~8 q) S+ ~5 Y3 a+ @Cross-tabulation table, 复合表
3 W$ ?, K* q; g6 o& d1 u. @Cube root, 立方根
, s: {7 b- N, z% _* Q. P+ h l$ OCumulative distribution function, 分布函数0 r# S7 a* E. M$ a" W" f+ q
Cumulative probability, 累计概率
7 \" C7 s# s, r, y% bCurvature, 曲率/弯曲
4 K$ W& R7 c. ^0 T0 q3 UCurvature, 曲率) _3 K# q# X+ W8 ?+ n& S( u
Curve fit , 曲线拟和
& O: x! D+ h1 G, X7 z8 WCurve fitting, 曲线拟合
) E* q* X' U X+ BCurvilinear regression, 曲线回归
- [% N( z% w1 o" H' q/ ~Curvilinear relation, 曲线关系4 Y# B% M7 r$ I0 t, f
Cut-and-try method, 尝试法
2 e! X) x* R. y: CCycle, 周期 g$ J1 G+ b) ^% D
Cyclist, 周期性
& w" G# X. h5 j/ t1 Y4 W: `( rD test, D检验4 W) |1 R( S+ M" W0 r
Data acquisition, 资料收集8 q6 H# K! c- A E2 J: v$ O- a
Data bank, 数据库) J9 R# [" z" P7 T [5 {
Data capacity, 数据容量
4 H7 u. J: L6 d5 C w2 n1 p7 uData deficiencies, 数据缺乏% d$ e* P. i1 E! }/ A
Data handling, 数据处理
. h1 U7 w8 ]4 X9 z$ C6 ^8 XData manipulation, 数据处理8 I' Q9 y' L2 D/ \
Data processing, 数据处理) g0 X" n w$ A
Data reduction, 数据缩减: O# p% D, H, M, b- \. N# x9 h
Data set, 数据集% z& S5 D7 R t/ v& c
Data sources, 数据来源
! v- i: ?( p$ Q5 M& uData transformation, 数据变换. J$ H( O* |% k* c
Data validity, 数据有效性 g, U; j' Z1 O, ]/ l3 G7 P
Data-in, 数据输入
# H5 q$ m) s5 J. x7 IData-out, 数据输出) d% U% T: \( m
Dead time, 停滞期 W( b! H1 t6 _7 ?3 s
Degree of freedom, 自由度
/ w( z& z7 Q" w% t: ^4 KDegree of precision, 精密度
; F7 G3 {! g$ v' |) L' o0 oDegree of reliability, 可靠性程度* \2 p+ X2 K0 A! A U1 y
Degression, 递减
/ o5 \2 y5 y% L( X# \Density function, 密度函数
: h3 O; e2 @ u/ _Density of data points, 数据点的密度- C, ?+ ]+ V1 L
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
' S) W' [ f4 e8 o1 D$ Q( U5 JDependent variable, 因变量
4 y) g. w/ Y: `& z) {: j LDepth, 深度
: M1 E* N- Q* |0 MDerivative matrix, 导数矩阵- z o" J8 @% p2 z) I3 Y
Derivative-free methods, 无导数方法
$ F: z5 \4 i7 d- z0 c2 SDesign, 设计& M9 f5 ], y$ M& z* q+ G
Determinacy, 确定性
5 D' a! ~# E) {$ ADeterminant, 行列式
, `! ^5 T3 D5 }" M! C. ADeterminant, 决定因素
" V h% I+ F' D8 _6 d9 X7 y$ y, P" KDeviation, 离差: `+ e- e" U( k: d* }: S
Deviation from average, 离均差6 {) c: I( ]! s4 ~, `
Diagnostic plot, 诊断图6 x8 b7 A) F, y3 D9 r* O- `
Dichotomous variable, 二分变量! K" _% T( {7 |; t: K- H
Differential equation, 微分方程8 o; O4 Y7 D& L
Direct standardization, 直接标准化法
6 g, h5 J T0 dDiscrete variable, 离散型变量
/ D; Y8 g$ X8 J$ n" M1 P$ MDISCRIMINANT, 判断 ; E$ H0 S* Q9 g' O
Discriminant analysis, 判别分析
$ v, Y/ B7 N: PDiscriminant coefficient, 判别系数
) R# F4 U, \7 k& uDiscriminant function, 判别值) K5 T/ L1 @- G. x z: s5 x
Dispersion, 散布/分散度7 M$ h: F/ }: f
Disproportional, 不成比例的5 g3 h9 u% j1 o9 ?7 i4 T, c
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量! j& s: }7 n* B, j
Distribution free, 分布无关性/免分布
+ [3 X9 j u1 {4 kDistribution shape, 分布形状2 c2 \8 ?9 Y) C" D: |7 Y
Distribution-free method, 任意分布法
% ]2 K5 _$ R. l/ IDistributive laws, 分配律
- `* d. G/ `0 V" j' J6 e1 d4 ^Disturbance, 随机扰动项
A6 Z8 K& q5 U. Q- B" bDose response curve, 剂量反应曲线
5 f' l f7 v* ~6 B2 ~8 _Double blind method, 双盲法( j. R9 T8 z) f1 k9 O/ h9 _. `
Double blind trial, 双盲试验
6 [' O6 z, _! s! s' Q. I3 sDouble exponential distribution, 双指数分布) i% y" n! {& O/ G. c( C$ \7 I; U/ n5 x
Double logarithmic, 双对数9 u d+ Y4 |0 Y# k
Downward rank, 降秩. a- T" O0 o9 f# v' k3 h
Dual-space plot, 对偶空间图
' s; O( K! O s' o$ `5 JDUD, 无导数方法
) Y, U. Q1 Y& i. }$ J6 U( m& oDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法# n$ {+ G3 Q6 n8 \7 i" q
Effect, 实验效应
0 M( p- ?( f8 QEigenvalue, 特征值0 I& t& A- Z% I$ X1 [
Eigenvector, 特征向量$ n3 D7 ]4 P5 _
Ellipse, 椭圆
' @. h0 z0 [8 n+ v; k9 ^( bEmpirical distribution, 经验分布/ f7 U+ T$ Q1 ~3 d! `: L
Empirical probability, 经验概率单位
7 `. H1 f6 F' t/ J D( w* ]0 MEnumeration data, 计数资料
/ w- ^. j0 g: Z7 i. XEqual sun-class number, 相等次级组含量4 _; r2 u% l- W* y7 F
Equally likely, 等可能
. U O6 {) M" D4 V$ L: n! G2 [/ nEquivariance, 同变性
# n" j Z6 E8 `! w" CError, 误差/错误/ I7 T/ b% `! a3 P4 {% ~4 p& m
Error of estimate, 估计误差/ L& k: g6 _+ L# R
Error type I, 第一类错误
. S( X# N% E6 i8 R3 FError type II, 第二类错误/ d3 E4 W3 u! E+ ~. b4 |; p
Estimand, 被估量6 A6 w3 ?& m( [7 E) V+ u
Estimated error mean squares, 估计误差均方
$ T6 O1 t% U1 F0 K2 K! zEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
! Q/ ~, d& C' e* TEuclidean distance, 欧式距离
* N4 @* I3 K8 m5 SEvent, 事件/ \. H1 t# Y( ?% F
Event, 事件! `( S: @0 C, L' i x
Exceptional data point, 异常数据点
- b4 l$ E: e8 k' \+ c1 O# qExpectation plane, 期望平面) l% F$ P+ u' P7 [& B7 W
Expectation surface, 期望曲面
: }* Z% M" S4 b+ EExpected values, 期望值
$ A! X4 f' U1 S* u u9 [8 rExperiment, 实验
9 s R! A; u4 v9 u8 h0 sExperimental sampling, 试验抽样
( ^) Z4 ?: [( C) |. SExperimental unit, 试验单位
" d f) C0 o! ~( ?6 X4 H6 iExplanatory variable, 说明变量
' j/ q- }/ X- j; x7 D8 JExploratory data analysis, 探索性数据分析
6 G- V) M- x7 `" \: t# }2 cExplore Summarize, 探索-摘要
; d! v3 @+ R6 J1 g% @; L aExponential curve, 指数曲线' o: ~" g7 G# {* [$ b
Exponential growth, 指数式增长
. t( I c$ Q. m/ \$ d# A- Z8 ZEXSMOOTH, 指数平滑方法
+ O0 y, I M4 z2 O9 gExtended fit, 扩充拟合
" u/ \3 X. g( U2 SExtra parameter, 附加参数
" c2 {* \) N* F3 m& n- Y9 SExtrapolation, 外推法
$ O" G- I8 w" s0 C, f3 dExtreme observation, 末端观测值! r( s1 W5 _8 o: [" h* u
Extremes, 极端值/极值2 f8 d/ O1 _; E, V3 M8 j
F distribution, F分布& n9 `/ {2 |; s, L
F test, F检验
' Q9 ^4 o) {# M+ D, r) a* ~Factor, 因素/因子
! s" e; |# y9 G2 ~8 y/ `- m2 s, eFactor analysis, 因子分析
* M6 m( t( `8 d; d: TFactor Analysis, 因子分析
9 }% z" j4 B4 F; v2 p$ _/ DFactor score, 因子得分
$ z2 n+ X; J' z% Z: f4 l: s/ G+ yFactorial, 阶乘+ A# w5 N0 M* Q0 U- v5 W
Factorial design, 析因试验设计
2 @- D9 O2 ]8 M+ j) j/ E) UFalse negative, 假阴性
4 y% w- ^1 K( X) }2 u/ ^6 qFalse negative error, 假阴性错误
/ H' _) Q2 @9 W8 U% kFamily of distributions, 分布族3 V B4 R! Z' E0 M
Family of estimators, 估计量族
/ I% l' w7 N3 k& ]Fanning, 扇面7 ~& f0 ]* N d9 W- W4 F
Fatality rate, 病死率
9 n2 I6 d8 p# F# O$ |Field investigation, 现场调查
7 @2 Y: k! g- w Q) z$ ~2 w$ E5 w! JField survey, 现场调查3 b1 j& Z3 W; i; e# P; j
Finite population, 有限总体
- {/ c% r, `4 f2 X0 dFinite-sample, 有限样本+ d- c- O5 r, F8 d+ _
First derivative, 一阶导数
0 | P( T$ I3 a2 b0 B& JFirst principal component, 第一主成分' g8 Z1 P/ `7 F! C
First quartile, 第一四分位数9 [. d: x2 h% s8 e4 s2 G- L
Fisher information, 费雪信息量
7 W ?$ O6 n4 s! T8 dFitted value, 拟合值# V) _: x1 u1 c8 v) m
Fitting a curve, 曲线拟合 x& Y" T$ t5 X, x* i+ a! h9 K
Fixed base, 定基
' L( F1 \8 G+ ]- i$ jFluctuation, 随机起伏4 J8 Q$ d2 @7 t; z
Forecast, 预测
4 M5 w! i* L4 ]) i$ |9 JFour fold table, 四格表
l9 r( v& ]& rFourth, 四分点
' H& f# ]! u/ p$ OFraction blow, 左侧比率! ?% p W& X3 [( J* L
Fractional error, 相对误差8 ?5 H" |: B6 \6 `; v, l
Frequency, 频率
7 D( Z+ @# G2 ]# ]5 W% j0 C8 [Frequency polygon, 频数多边图' N- l4 }" J- @0 ^
Frontier point, 界限点4 k7 G: f* p4 Y. N/ F
Function relationship, 泛函关系
4 L0 s) Q5 ?" n: A. mGamma distribution, 伽玛分布
8 D2 J5 Y8 a; T. Y: ~: D" m, UGauss increment, 高斯增量
* ^. t" u. x6 {9 {" ^2 s, nGaussian distribution, 高斯分布/正态分布. N! u: _0 A( K$ u1 x+ I9 P( P: D
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
! x( x- D2 O5 A: p; dGeneral census, 全面普查( q: O' S3 x9 a: T7 L- }6 M' R
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
; B- @2 B5 \6 j. y, NGeometric mean, 几何平均数
" ]/ `1 u, w& Z/ _7 SGini's mean difference, 基尼均差* {- b- F% _1 x( Q
GLM (General liner models), 一般线性模型 / h& H* ?. {7 M& V" e
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
+ S' d+ L7 B$ m5 k. c' h0 sGradient of determinant, 行列式的梯度
: J7 H) `; ^/ rGraeco-Latin square, 希腊拉丁方, ]( l% M6 `: [3 S$ ]0 g
Grand mean, 总均值# t( S5 k/ W |! Q# @. r o& d& c- e
Gross errors, 重大错误
/ A4 p5 S+ C( T0 k' JGross-error sensitivity, 大错敏感度
V* I1 C4 B8 [Group averages, 分组平均$ b; i" y9 y% z6 f8 U
Grouped data, 分组资料
X* y3 `3 o* D4 eGuessed mean, 假定平均数+ F a! N) u; x! X! q4 K
Half-life, 半衰期# H% {$ i- h; f
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量 U. |. j8 Z5 N
Happenstance, 偶然事件
: ^% b* I9 a! P. @0 N6 N r' UHarmonic mean, 调和均数
+ `+ v0 R7 |3 u oHazard function, 风险均数! [2 |$ N+ B, v
Hazard rate, 风险率
0 S1 \, {/ ?9 J9 H! {: ?Heading, 标目 9 q7 t) M1 B% n, T
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
5 }- H, }; N. T) N' OHessian array, 海森立体阵$ L9 n1 {! U; J. s- S6 q1 U/ b& s
Heterogeneity, 不同质
3 W2 D5 B3 X; ]+ JHeterogeneity of variance, 方差不齐 1 `( a* S9 }5 n! J: X1 ^$ E
Hierarchical classification, 组内分组
- P5 W( R* g+ X# t9 jHierarchical clustering method, 系统聚类法
' L( R' G! g; mHigh-leverage point, 高杠杆率点
4 u* }2 R8 o7 U2 l! eHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型! F- K5 ^& m- o$ Y& N
Hinge, 折叶点# G) V& i: R- z2 Q0 e8 H5 d3 R& |
Histogram, 直方图8 u. g+ y, r- C
Historical cohort study, 历史性队列研究
( C0 c! s; U0 x" jHoles, 空洞
( T6 v! V6 \( Y7 tHOMALS, 多重响应分析5 G9 M/ ?; |9 W2 U
Homogeneity of variance, 方差齐性: d2 l3 P( g* N! p# n: m5 T
Homogeneity test, 齐性检验; e" c F' h$ B' M
Huber M-estimators, 休伯M估计量; E+ @/ {" E- f/ b: j
Hyperbola, 双曲线1 ]9 ^' o& F, ^3 q1 H, j% s+ ]
Hypothesis testing, 假设检验
3 W1 {$ x/ w; rHypothetical universe, 假设总体
1 b3 j z2 x; {$ v2 h& d0 yImpossible event, 不可能事件
' F; j+ d' ^ U8 m9 ^: F% \Independence, 独立性
8 U/ N7 @! X5 c a: kIndependent variable, 自变量/ U3 m/ I* q, G5 k- c. [' K4 I
Index, 指标/指数) y# o! E0 J, `
Indirect standardization, 间接标准化法
. p l5 Z1 b: E2 {9 W* C2 T9 W+ {Individual, 个体
4 {1 f3 h2 s3 W* cInference band, 推断带& P, @. ?) }! o$ c6 i/ a; O
Infinite population, 无限总体
' ]# k. I# v3 CInfinitely great, 无穷大
3 ]8 e2 I: E$ V& {& j0 mInfinitely small, 无穷小0 Q' U( ^9 \, ~7 J' ]0 u: S
Influence curve, 影响曲线
* i. N* j: t4 E' }! ]Information capacity, 信息容量
# g( [( L' E0 O, {7 K3 d/ JInitial condition, 初始条件
0 t0 f5 d1 m6 I3 [$ kInitial estimate, 初始估计值
! d7 o, k4 q8 MInitial level, 最初水平
4 m, G% ?! f& DInteraction, 交互作用& g% y1 ^: E8 `: e
Interaction terms, 交互作用项
3 Q( d: n+ F7 K- i+ P* e1 KIntercept, 截距
( W: e0 L3 r" |6 N& d% wInterpolation, 内插法
: d) \5 t% Z! O6 kInterquartile range, 四分位距
/ ~) Z' j% {3 {% \, m# j ^3 MInterval estimation, 区间估计, M+ y* a9 L* m1 h2 X- [0 q
Intervals of equal probability, 等概率区间/ S& h( j% T6 F& D3 \' [4 j
Intrinsic curvature, 固有曲率4 ?7 H+ S# \9 X6 n1 h, n4 Y& _3 `
Invariance, 不变性
' h: s; d1 J; c& |" \% s" b" I- SInverse matrix, 逆矩阵" x% s7 a5 e& T& m8 e
Inverse probability, 逆概率
; P" ~1 D) { v7 u8 e: ~+ f! GInverse sine transformation, 反正弦变换$ h8 [7 w& {2 c8 R- a8 Y
Iteration, 迭代
& _4 c ?, s" V* \Jacobian determinant, 雅可比行列式
7 E: g7 p; }: @, V$ N+ MJoint distribution function, 分布函数# N: B' E5 a* B7 ^! c
Joint probability, 联合概率* h1 X! F# M/ }* C- J8 h0 p& B
Joint probability distribution, 联合概率分布
3 {5 ^3 w- [1 j \K means method, 逐步聚类法
3 o0 {4 }; h; @Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
# D/ @% A. E9 J* t) {, ^Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图' }) \* ]% k3 S; a" a7 W! [0 T" v
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关6 W& D) p, B* w0 T
Kinetic, 动力学
4 h+ S% f. G! m8 B2 |" ZKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验5 O! @* R6 P0 E' G! d
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验' c7 K6 E5 C7 ^) N( H8 {
Kurtosis, 峰度7 U4 _5 L1 I4 ` _/ ^+ Q% Z
Lack of fit, 失拟
% ^, Y6 r0 p! M/ LLadder of powers, 幂阶梯, n1 w3 ]& \9 j" H7 M5 q+ R
Lag, 滞后
F, `9 U6 z1 j* LLarge sample, 大样本
- O8 Y5 O5 {2 P: I/ x8 [; xLarge sample test, 大样本检验
, n2 x! ?- z# x% iLatin square, 拉丁方
I e- t# B0 v$ cLatin square design, 拉丁方设计
f/ R$ @* Z: ^: I$ u5 ?Leakage, 泄漏
9 d% g# H3 W( S: T' @" jLeast favorable configuration, 最不利构形' s: E" z" `& t) i, z
Least favorable distribution, 最不利分布
: j5 g1 R0 s* m% a9 dLeast significant difference, 最小显著差法. D3 a+ F5 y) U0 |% ?# R
Least square method, 最小二乘法
- Q4 g( P8 D* p1 K4 d% YLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计. c# j- P- v* y' a6 U( J
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合7 G B7 n1 j) i1 g8 n0 i3 v
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
( D. w6 u ^* _2 M& r7 dLegend, 图例( D0 M# W. v" ]# a+ z" j
L-estimator, L估计量
9 }7 X5 h8 C4 ]$ bL-estimator of location, 位置L估计量
7 @- b5 V( t. NL-estimator of scale, 尺度L估计量# Z7 U: c6 P* |* {* c' k; |: P
Level, 水平
3 I& ~$ R4 Q2 O W) dLife expectance, 预期期望寿命
) @; ?( V; G% f! z; n+ J2 eLife table, 寿命表! z6 _, b* R, Z* \2 J. L8 C
Life table method, 生命表法
3 n9 h4 s4 t5 P. }' t% o4 @- CLight-tailed distribution, 轻尾分布
: K1 y; W% |- ?1 O! U$ pLikelihood function, 似然函数* S% X7 B& Y; W3 X
Likelihood ratio, 似然比8 T8 Q. r2 l. x2 M: R0 H+ P
line graph, 线图
5 }2 K! M. I5 a- H. [Linear correlation, 直线相关1 i, t' ] @$ ^* k9 t2 L# T
Linear equation, 线性方程
5 {; z$ r: u( @. T1 QLinear programming, 线性规划* K7 x0 G) m; j$ ~
Linear regression, 直线回归( S+ D; Y% i# i- o
Linear Regression, 线性回归
5 |/ K' m4 Z. U/ J' d: tLinear trend, 线性趋势
1 p( y3 M1 M) q7 \# gLoading, 载荷
; X2 X7 |2 u& y h1 t" X5 ELocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
5 p( `- W! _9 h2 fLocation equivariance, 位置同变性
! Y K8 Z5 L8 s3 q5 A6 n2 WLocation invariance, 位置不变性; {% b8 H# e" ~! \. Y0 B/ A
Location scale family, 位置尺度族
) _! s$ [" U2 F& `, I1 C lLog rank test, 时序检验 3 Y8 V" K7 T; z: Z; }' k* ?
Logarithmic curve, 对数曲线
3 G1 W9 z6 l) Y0 y% ?2 U y/ ALogarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 T2 l. I, I# t2 ~4 s3 r! HLogarithmic scale, 对数尺度
. W( t7 y5 ~; J$ B: g2 _; d4 A3 GLogarithmic transformation, 对数变换6 B6 s2 j! f4 ]5 g, G* q
Logic check, 逻辑检查- v5 q8 V7 z4 u$ c# b" Z
Logistic distribution, 逻辑斯特分布* `9 N1 h* B$ B* k+ v# Q/ B
Logit transformation, Logit转换, [7 I# N+ z9 t* m7 `
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
7 ]8 O% v3 {4 _) m9 R' A8 DLognormal distribution, 对数正态分布- ^$ H( t" U/ U6 ^: u6 ?& i
Lost function, 损失函数1 H5 b# ?3 K" f0 i5 ~! K) u0 l
Low correlation, 低度相关3 O, \3 j, R" r0 [
Lower limit, 下限
9 w5 V4 T8 z2 H7 T# `+ y, m5 k; mLowest-attained variance, 最小可达方差
- w; d1 d3 w6 s4 N9 XLSD, 最小显著差法的简称- `& p$ s# J$ E3 V4 W' H8 k, k! S
Lurking variable, 潜在变量: P: S0 f& a+ Y# U% v! ~" k
Main effect, 主效应
: H, v5 l9 {* @! h; eMajor heading, 主辞标目2 G3 E% g ?/ U7 C" ?' C
Marginal density function, 边缘密度函数
% t+ [7 L+ s- I6 D+ [- P% _Marginal probability, 边缘概率 i8 B) g: ?# j; V& V; v
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
: @0 W+ G; I$ N3 \/ @: JMatched data, 配对资料
# t$ t6 Q$ u6 V- ZMatched distribution, 匹配过分布
7 [" s) b! {, \- rMatching of distribution, 分布的匹配7 r' V4 s2 S$ v7 r, U0 F2 I
Matching of transformation, 变换的匹配
0 B( | G( }* r9 `- R- ^7 g1 I0 aMathematical expectation, 数学期望* ~) y* O P c- M7 Q& H# y" j4 t
Mathematical model, 数学模型
* w9 i; x2 U4 x# [Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
4 R3 W0 c' d2 Z, `Maximum likelihood method, 最大似然法
4 E3 j: m- b3 e b0 w( \Mean, 均数$ L5 k& u' v1 {0 a; Z1 i% X( Y
Mean squares between groups, 组间均方; x+ X# Z A; j. m0 x6 A
Mean squares within group, 组内均方0 H2 P/ W: M; `
Means (Compare means), 均值-均值比较
[4 z6 y1 b& |( [- S3 v/ nMedian, 中位数
% l% d* A: c. p# i0 W9 ^Median effective dose, 半数效量
( y% s% b _# t. M1 g: sMedian lethal dose, 半数致死量
: B! U7 S* K5 p0 H! KMedian polish, 中位数平滑
2 { J7 E# X% D4 Z3 N+ T/ lMedian test, 中位数检验' [# p; ~7 V7 s4 G
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量9 Q$ V8 X2 u5 e- j( `/ z1 t' A, w" J
Minimum distance estimation, 最小距离估计
( y0 w6 u/ C9 \- E" {. B/ q2 JMinimum effective dose, 最小有效量 v! o- p3 E2 Q2 {' f
Minimum lethal dose, 最小致死量
. P; @& H) i! I2 `) C* F# OMinimum variance estimator, 最小方差估计量# j6 |0 y: Y/ D3 H- s1 c
MINITAB, 统计软件包
6 _# c3 z3 @2 KMinor heading, 宾词标目' \/ S6 l( @& g o* V- Q- D$ Q9 Q
Missing data, 缺失值" e) c' N( l+ z
Model specification, 模型的确定
0 V. r) {" [% C, c( |% _& L- ]8 vModeling Statistics , 模型统计
% S3 ^" @2 Y( t1 N; N; S. [7 A* IModels for outliers, 离群值模型1 k3 B! {$ H1 a6 L1 C' L. I9 `) c7 G/ A4 o
Modifying the model, 模型的修正& ^1 ^' J4 R( r3 O3 [
Modulus of continuity, 连续性模% R* ^0 H {% i: ?. ^6 r
Morbidity, 发病率
+ j9 \" L# u, L2 o( _ d8 IMost favorable configuration, 最有利构形2 l1 W1 G/ _/ L& M6 b5 W
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
1 D) ~& D, h$ V1 ?% ~Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
! S; X+ x6 C) K$ ]0 mMultiple comparison, 多重比较
9 q- y2 M7 e4 f. t: n7 m( ~Multiple correlation , 复相关# o: h- f4 c w
Multiple covariance, 多元协方差" x! c' H0 {7 c0 V: g
Multiple linear regression, 多元线性回归
. B" k, P0 D$ ^Multiple response , 多重选项
- Y% ]: z# L' g- n; J$ tMultiple solutions, 多解
% Z f! b5 M) xMultiplication theorem, 乘法定理
4 ~& @7 ~4 {9 [, |# w. r( RMultiresponse, 多元响应, t$ q$ k: N _% t1 t7 Q
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
9 ]3 S1 t7 R0 e6 a. k' O9 U. FMultivariate T distribution, 多元T分布/ J1 Y( O+ s# y- X8 A
Mutual exclusive, 互不相容
7 \4 `! {5 V# y. f% m& IMutual independence, 互相独立2 F# S3 F/ D& @1 z
Natural boundary, 自然边界
' j# I* E9 }( y( M" C% \- xNatural dead, 自然死亡' T3 E- v1 e5 S$ y+ R
Natural zero, 自然零9 W# E; k* W( Q2 \& x% z2 i* g2 s5 \& p
Negative correlation, 负相关' M+ E9 e0 j" [/ E
Negative linear correlation, 负线性相关/ N" w8 Q3 X2 U5 t: V, q3 R D5 Y
Negatively skewed, 负偏
$ B. `+ G/ K6 \# p7 BNewman-Keuls method, q检验
1 s& s! V$ `# I) y, m, @NK method, q检验' W, d* o; H! T
No statistical significance, 无统计意义
, f3 q/ L1 |- k) E% l% S+ v6 `! t1 b* z! hNominal variable, 名义变量+ ~$ }3 ]8 B1 K
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
& `+ f) P' R1 `0 [" j( o4 `7 N2 VNonlinear regression, 非线性相关. V& J* W0 N8 ]
Nonparametric statistics, 非参数统计3 w0 a; T3 d2 S* ^ l" ^' n
Nonparametric test, 非参数检验
: g/ D: ~$ v/ d3 W( b) ]Nonparametric tests, 非参数检验+ t! @" c( E1 c$ V* H* f
Normal deviate, 正态离差
6 _6 \5 j4 [ m" d* K4 F* rNormal distribution, 正态分布
# `7 l3 w6 ^6 D" RNormal equation, 正规方程组
2 p9 Q' h0 [& b0 NNormal ranges, 正常范围
4 m" A% @, I- Q. f. N' t" rNormal value, 正常值) U. h( u0 @; i4 ]8 K. Q% Q# \
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数) I6 ?6 x1 a! N3 E( Q" U
Null hypothesis, 无效假设
' z" t3 ^& U' [0 v- F9 e. |Numerical variable, 数值变量
2 [4 P) s9 d0 bObjective function, 目标函数
$ y- K+ V/ Y9 FObservation unit, 观察单位0 s9 V2 O9 C; H* X+ V- ^ B8 t1 r
Observed value, 观察值
7 Q4 t3 [: C$ f# MOne sided test, 单侧检验' Q5 C2 n: I: |- K+ @( A1 ^
One-way analysis of variance, 单因素方差分析9 x4 e2 \! {* _) n2 x. D) G) E
Oneway ANOVA , 单因素方差分析4 O7 S" [, `+ g( K$ p+ D
Open sequential trial, 开放型序贯设计+ L9 {: e+ \* S: f3 w
Optrim, 优切尾
: b- r/ u! f( J( b& r8 ROptrim efficiency, 优切尾效率
8 r+ x3 [( G! k! }. f! I+ AOrder statistics, 顺序统计量4 ~2 {+ Y0 H8 G% S
Ordered categories, 有序分类
- T# O( {# |8 ?3 V. A% }5 v2 ROrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
, [1 W" a$ y2 m+ y6 \6 R$ LOrdinal variable, 有序变量# b) k$ k2 r0 ~0 e6 ]
Orthogonal basis, 正交基
2 e6 @, k4 H+ pOrthogonal design, 正交试验设计
+ P9 p. f8 F4 AOrthogonality conditions, 正交条件( |3 d( A5 d6 r& g M, c
ORTHOPLAN, 正交设计
) [0 o3 s% L6 P! g4 LOutlier cutoffs, 离群值截断点" D" I8 _/ K* I: [/ p
Outliers, 极端值
! f. W: z3 h6 U) p8 }2 A! jOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
1 @, ~# ^5 r6 ~8 y5 z: SOvershoot, 迭代过度3 @" L) r, ^( @9 V O5 ~1 K
Paired design, 配对设计) x2 Z6 d* v7 b4 V
Paired sample, 配对样本
, a$ M/ d1 w, O2 n: J8 EPairwise slopes, 成对斜率1 ]2 ?, }2 Y" C4 B/ O3 V
Parabola, 抛物线
: O5 m. ?/ s+ M, B4 ?2 L$ j+ ~Parallel tests, 平行试验8 c+ V$ w& S) K
Parameter, 参数. B2 C' m7 T' C8 v5 |, s
Parametric statistics, 参数统计
" h0 X6 }( L9 B3 UParametric test, 参数检验
' C# K+ Q! a# z* XPartial correlation, 偏相关
, Q; q4 s( ]# Y JPartial regression, 偏回归- J# B" N D- M7 s
Partial sorting, 偏排序; C5 G7 O" j9 [1 A
Partials residuals, 偏残差
v9 u w6 B2 I) Q2 ~Pattern, 模式# \8 h" \6 e* x9 _
Pearson curves, 皮尔逊曲线% p" X% u: Y, T( N3 V) f
Peeling, 退层0 _/ _: D* V# A
Percent bar graph, 百分条形图) ?) _3 x7 t$ Q) H& T/ N1 ~7 c p
Percentage, 百分比1 E' I" c8 p B1 Y6 z
Percentile, 百分位数
* i' Z4 U* [' H6 ~) i) W% W6 m) _Percentile curves, 百分位曲线
! \- T! [1 n; m/ j Y- CPeriodicity, 周期性
9 L" }3 F5 ]* E! M" I. w# U6 |) `Permutation, 排列
6 C! v; g" F' D; D u7 H* \: ^& o4 [' vP-estimator, P估计量! F: m( c) Q7 N2 r r. c
Pie graph, 饼图( y. k! D2 ^* @ N
Pitman estimator, 皮特曼估计量
' v* [3 m+ `+ g+ }% v" ^( T9 DPivot, 枢轴量# Q$ \! ~) m6 Z; t
Planar, 平坦
+ i, n! F' M# Q' G# k6 xPlanar assumption, 平面的假设
; F6 K9 J4 R/ W" q9 J3 A6 v4 I$ RPLANCARDS, 生成试验的计划卡
, t5 O- ]2 b* k/ p& |Point estimation, 点估计
& @" [' i" Z0 lPoisson distribution, 泊松分布
9 `& `' O, Y, l1 |Polishing, 平滑; x! J' {: Y; T8 {& `
Polled standard deviation, 合并标准差! k- \+ ?! L; w$ Q
Polled variance, 合并方差8 e% K# |5 J; x3 I/ B( n/ j; ], P
Polygon, 多边图; h& S+ P* j- x& K
Polynomial, 多项式1 l( l3 |/ `) h) [
Polynomial curve, 多项式曲线2 q5 d- x4 u% k7 T6 o
Population, 总体
# @) F9 v( l+ ~: T2 D1 GPopulation attributable risk, 人群归因危险度
: |6 j9 q$ N) jPositive correlation, 正相关( h9 x0 d# b" ]0 C$ h
Positively skewed, 正偏3 C, t0 k; e5 ^) m3 i+ ]
Posterior distribution, 后验分布) f/ X% W6 d7 f" k
Power of a test, 检验效能! u6 o; a7 r$ y. B- d
Precision, 精密度
- m; R1 ? \ |) C: zPredicted value, 预测值" g9 ]- Z" C* S7 a
Preliminary analysis, 预备性分析1 w9 }% p( w; s$ @+ h* j
Principal component analysis, 主成分分析
# [ y4 o2 M" t zPrior distribution, 先验分布% l# n. p1 P5 z& n/ o& K; @1 y5 U
Prior probability, 先验概率
( `& w7 l/ I1 n* dProbabilistic model, 概率模型' | B& ~! O. _$ x
probability, 概率9 b/ f3 f, p' f5 a% N
Probability density, 概率密度
, c$ V2 j9 B) ?3 v9 }' bProduct moment, 乘积矩/协方差
+ k3 {# G' p# n3 m) l7 ~6 }Profile trace, 截面迹图
3 M4 H( r& }" V8 [* t( |Proportion, 比/构成比1 ^4 E) @8 f* U- p
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样/ h+ ^( V: x% f1 D6 ]% m4 \% y
Proportionate, 成比例$ z9 f# y8 r* i
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
( D! o0 |2 l1 SProspective study, 前瞻性调查
, u- B; H% j+ w @' nProximities, 亲近性
8 D/ H+ h( w3 s0 H) VPseudo F test, 近似F检验3 b5 p1 A4 J; k! b& W3 j; j
Pseudo model, 近似模型
1 w3 c! ~; ~6 b+ [0 C9 rPseudosigma, 伪标准差
* Q( b+ y) I, N- APurposive sampling, 有目的抽样; u6 @) H, H# d8 h5 f) x1 C. G6 R
QR decomposition, QR分解
) W& I( y+ B" j4 A5 lQuadratic approximation, 二次近似7 J) U; h! Z( Z, X7 V5 t$ ?- y
Qualitative classification, 属性分类
" v# C1 D* L; A n+ ZQualitative method, 定性方法
V( m( k) Y$ i: y0 Z0 \7 jQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图% y6 I/ d4 w# a
Quantitative analysis, 定量分析
8 ^( J: W4 e: E, k/ w* NQuartile, 四分位数
* {2 W! n% u1 O- R7 T; CQuick Cluster, 快速聚类6 U: y5 R9 o9 G9 E9 L& u: }
Radix sort, 基数排序( ^! N3 I$ ~/ s% v$ t9 U2 ^
Random allocation, 随机化分组
! l- T. g; }2 T/ `* |: w/ s- S. w9 X zRandom blocks design, 随机区组设计
/ y* t- J: M2 x- PRandom event, 随机事件: v' T; C/ V/ w5 k# `
Randomization, 随机化, s, M" }* E K0 V4 T3 U. `8 e
Range, 极差/全距/ L6 I5 U# m. b8 t
Rank correlation, 等级相关
3 c+ c! [0 O q& DRank sum test, 秩和检验
, M+ J7 i; Y# J% `, d9 jRank test, 秩检验
+ r2 I+ f0 b# A( n6 eRanked data, 等级资料
6 R2 U, p! S2 z, a: f; ]0 a+ XRate, 比率
& w( i/ J- l- J7 o( Z1 eRatio, 比例% u/ U6 f2 }& S: B5 B
Raw data, 原始资料
) W+ j) [. R+ c6 m' Z$ IRaw residual, 原始残差& r9 t1 {1 F/ b) Q, ^! Q( ~
Rayleigh's test, 雷氏检验
0 J0 ]5 @6 F) B) t+ I& |5 o& GRayleigh's Z, 雷氏Z值
6 ?# h0 X6 t5 N' mReciprocal, 倒数) e7 ^/ G- D5 b: f& ~
Reciprocal transformation, 倒数变换: u+ M& b& w& h0 O; M
Recording, 记录
, a$ E7 g4 u9 m7 P1 G& yRedescending estimators, 回降估计量
& z4 t- `* E- p, YReducing dimensions, 降维
/ \! K4 C+ Z. e+ jRe-expression, 重新表达 v+ b' w) f+ z+ u: U, ~
Reference set, 标准组
/ S/ j' q* ?4 i" VRegion of acceptance, 接受域
8 D* p. P5 N! n$ C/ SRegression coefficient, 回归系数
2 M) b4 p9 C1 RRegression sum of square, 回归平方和
7 T% p7 d' {$ Z3 A( a3 M: B* ~Rejection point, 拒绝点1 E: H, J, ]& s3 g3 x; m9 [# o* b2 Y
Relative dispersion, 相对离散度7 ]0 c( `# ?7 @+ {* S1 u& f5 ?' X
Relative number, 相对数- `, w7 a' q) C
Reliability, 可靠性! e1 W4 h) \; G
Reparametrization, 重新设置参数
R& h) b! _) d2 g% L' u" R$ M8 Q1 kReplication, 重复" X6 \. Y% I! H% s/ `- f0 i1 X
Report Summaries, 报告摘要
, M; u3 x' _8 u$ [6 b3 t& ]8 P( NResidual sum of square, 剩余平方和
' h# b d$ i; ?" T$ L/ m$ H+ y, GResistance, 耐抗性
% \" i( f" t" F6 nResistant line, 耐抗线
E% r1 I n# y, [6 cResistant technique, 耐抗技术
0 Q( c, b+ G( x5 D5 d/ m5 SR-estimator of location, 位置R估计量* ~& {; }- I) t( R1 |$ l! S5 {3 G
R-estimator of scale, 尺度R估计量
$ D3 L$ r+ o# Q& tRetrospective study, 回顾性调查+ p7 x7 b/ l4 A; I( v" R
Ridge trace, 岭迹
" x* Q6 C7 c, m# eRidit analysis, Ridit分析: j" W- ]8 n' B( j4 y; w: x9 H
Rotation, 旋转
& T4 R, z6 `- Q8 aRounding, 舍入
/ p- c' ^9 Z/ n" g9 nRow, 行" ]$ C' U: K. V
Row effects, 行效应5 R4 q& J% J3 C
Row factor, 行因素8 L7 z8 C& h; ]; ]
RXC table, RXC表' T, d- t a+ h6 i( _
Sample, 样本
5 A6 C* k$ p6 t" h, fSample regression coefficient, 样本回归系数# u5 a. D' _7 B0 D. k2 e8 G% L7 B
Sample size, 样本量
6 V A g, v/ j- k7 GSample standard deviation, 样本标准差
+ s. V% Z5 A! Q0 D8 \Sampling error, 抽样误差8 a4 v; M3 l% b: E/ A: C
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
0 p% ~! J5 l G r. lScale, 尺度/量表
$ C8 U: A7 b' D, XScatter diagram, 散点图
; ?# C' k) B2 KSchematic plot, 示意图/简图# O+ V0 }3 ^& O$ t1 s
Score test, 计分检验
: P# R. X5 i% a" ^: y) CScreening, 筛检
6 a# E( k3 h9 T% Z8 q& w$ \SEASON, 季节分析
) y3 \0 D# _* [! z8 ~: k SSecond derivative, 二阶导数( m- m( `) q5 o( d
Second principal component, 第二主成分
~% p' ?% M1 E& c. ]. D9 t4 OSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
0 V# k0 J; Q* SSemi-logarithmic graph, 半对数图, G* N' R9 ?+ x2 Q# C
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸0 T" w, K9 S$ q
Sensitivity curve, 敏感度曲线7 w- M% m, U9 F" E( H' w
Sequential analysis, 贯序分析
+ n$ v( ?/ I* _+ [( ]7 uSequential data set, 顺序数据集7 l& P( c" s/ P9 m
Sequential design, 贯序设计
- n& O& s$ H7 P' |0 J4 O5 ~. `" {Sequential method, 贯序法! `: u! [1 O5 }$ Z2 H- d) E
Sequential test, 贯序检验法# ]4 @% N& E* A3 _, f# x
Serial tests, 系列试验8 Q6 O( U4 r+ C# s- h
Short-cut method, 简捷法
3 ^$ m2 K2 @/ b8 CSigmoid curve, S形曲线
9 w! H0 |2 i( x$ k* Y+ s. YSign function, 正负号函数* r1 U+ Z( S- h l
Sign test, 符号检验
' Z4 I4 p; e p7 f4 q& A1 DSigned rank, 符号秩
7 H8 N; T' T7 }( d8 rSignificance test, 显著性检验- u! `; e! |2 q. x7 W6 k2 [
Significant figure, 有效数字7 _7 z& H# U& u! s
Simple cluster sampling, 简单整群抽样+ y6 A# @" ]/ W2 z$ K! u
Simple correlation, 简单相关
, J9 [- q7 ]: c: tSimple random sampling, 简单随机抽样
8 c# M9 x' I9 X0 s6 F4 r3 _Simple regression, 简单回归& u& K- j" A) C$ a0 t
simple table, 简单表6 D0 p4 |8 J5 }; q& t* r
Sine estimator, 正弦估计量
4 P* Y0 l! U" ~. uSingle-valued estimate, 单值估计: h# f8 g) a5 y9 z1 {# l
Singular matrix, 奇异矩阵
5 _/ L1 q3 G* J; w# lSkewed distribution, 偏斜分布. V) H' x1 E6 q, d' C
Skewness, 偏度. d1 [7 c$ J' }' [& I* P
Slash distribution, 斜线分布; r/ O* @' y6 ^ S2 u
Slope, 斜率, B. W2 I8 H- x0 K8 l: ]
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
4 i3 J7 z5 H% s% ^% Z4 L: h/ X) w7 `1 rSource of variation, 变异来源1 ~+ h. r% z- y2 m% l
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
0 H' [& a4 p3 _; O2 T( J6 jSpecific factor, 特殊因子
. D+ z( |4 m& j- ^Specific factor variance, 特殊因子方差
* y& w! Q; w8 h. vSpectra , 频谱; D, W, h2 H/ z$ l3 M
Spherical distribution, 球型正态分布
' r) l7 e2 x# m9 ~* }Spread, 展布: a3 e) N- ]) O; P
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包' I4 p' h5 U$ V+ d9 a
Spurious correlation, 假性相关
9 B- M2 q) x% \0 y O9 y, ^Square root transformation, 平方根变换
$ B* d8 M% t5 _Stabilizing variance, 稳定方差* I" {! z+ c; C" I' H* j8 G5 Y6 [
Standard deviation, 标准差5 C0 }6 B/ U. x
Standard error, 标准误" [4 h0 N) z, \9 m
Standard error of difference, 差别的标准误9 p& W _" p- L% V$ U3 W' Y
Standard error of estimate, 标准估计误差
% i+ ~& r! }* r) N$ `Standard error of rate, 率的标准误
( \( D# s" L2 IStandard normal distribution, 标准正态分布' o( j/ s- U0 ?
Standardization, 标准化 Q% ]0 E* U8 h+ ?) ?0 x
Starting value, 起始值8 ~7 s% x! }9 D% W; o, C
Statistic, 统计量
4 e7 V# U( ^! O C6 m; E/ aStatistical control, 统计控制3 M! S4 I' P" t8 p. z3 J* [
Statistical graph, 统计图' ^, z9 M$ H" I/ ]+ m+ v8 y
Statistical inference, 统计推断: r( p3 ]7 j7 `/ \: X, ^' a* S
Statistical table, 统计表& v- [" K! F; o! m* e8 X0 [4 _
Steepest descent, 最速下降法
1 e1 D1 C" m' OStem and leaf display, 茎叶图
. q7 V M9 `, c9 \5 O3 MStep factor, 步长因子3 ^1 R/ U6 s# u1 O) A
Stepwise regression, 逐步回归
3 u0 A# }+ O: s1 w7 iStorage, 存
" L) \% ^* `- J5 w* r" E# kStrata, 层（复数）
: J& d( o+ r5 R7 n; ]7 e2 O/ G, a0 d6 AStratified sampling, 分层抽样6 q0 S+ j; [0 U- z0 X% s
Stratified sampling, 分层抽样
4 I' P* q- d$ `! v' f4 d* iStrength, 强度
% V+ E9 ?) V* T" e/ W# cStringency, 严密性7 s( n; z4 @8 q6 z
Structural relationship, 结构关系- \3 T+ k9 b; B8 N' A7 a
Studentized residual, 学生化残差/t化残差- i( F0 @" N' c6 u) ]! |' y/ i/ w0 C
Sub-class numbers, 次级组含量
& h: v# y, j1 R3 \% h5 RSubdividing, 分割; u* w: s+ S9 g' s1 p7 b1 ?
Sufficient statistic, 充分统计量
% X2 z& R$ h! u0 |! OSum of products, 积和
N4 _* X$ {2 C( `Sum of squares, 离差平方和( G. d2 P- J% {+ A4 z% U; i4 Y
Sum of squares about regression, 回归平方和! |1 Y1 K* U F5 A5 a a' ]
Sum of squares between groups, 组间平方和9 k" r! [6 } o$ L
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和: G# U3 w. c, O, ]
Sure event, 必然事件
" t H# {+ c) ^6 D5 F+ XSurvey, 调查
) H( a3 q; I: B( tSurvival, 生存分析
9 h& B- {# G0 x4 M: NSurvival rate, 生存率
( Q/ ^4 Q7 u, ?1 D; l OSuspended root gram, 悬吊根图- _$ E+ W& G% G9 y- W
Symmetry, 对称
' O& [& L% U4 A+ b9 WSystematic error, 系统误差$ D; S( Z1 s; g, O4 ? N* c# g
Systematic sampling, 系统抽样
, k6 G- X" J% uTags, 标签5 ~; @3 W7 m5 r0 h
Tail area, 尾部面积
* [' c5 ]& @, L8 J6 [: J- DTail length, 尾长! C) v; Y4 A+ h9 u& }
Tail weight, 尾重
" ?& B3 V1 P$ r2 \2 O, w) ?Tangent line, 切线2 u9 F! }- s0 k) A1 G: Z4 {
Target distribution, 目标分布- s: ]8 n" S$ m+ J; v& }2 m
Taylor series, 泰勒级数& R7 x, ]' J* o, r9 W z
Tendency of dispersion, 离散趋势
' A F2 C+ p7 `$ O9 sTesting of hypotheses, 假设检验
' w1 [3 d0 Z( Y! N; rTheoretical frequency, 理论频数
4 d" B |6 k( D1 }! sTime series, 时间序列2 z1 o$ f% H: ]3 W2 X# ]# i+ a
Tolerance interval, 容忍区间
% }8 S* B9 p& hTolerance lower limit, 容忍下限
" F" I B# v) J5 v: N/ I1 q' q: STolerance upper limit, 容忍上限) t* O; C8 S$ |+ h2 F2 @. o4 M
Torsion, 扰率
/ `7 L! z3 K4 d, y& _ P- q* @Total sum of square, 总平方和9 r; e0 V9 n- H( x
Total variation, 总变异
% }+ N9 j3 _0 _% `7 B/ [" V; {Transformation, 转换# g8 Z! b c- q. I2 c) z
Treatment, 处理6 S. H1 v, t( I6 s$ W
Trend, 趋势6 g% x6 v% y$ i" ^- a2 V/ @# c
Trend of percentage, 百分比趋势
]0 q' w# o/ B' X z* \( [Trial, 试验
6 @1 T. b6 w: X, b" D% T- ZTrial and error method, 试错法( {' d! q+ D5 ~( d4 o* U
Tuning constant, 细调常数) g( D3 t2 h" C& m! \
Two sided test, 双向检验
, E% [1 J/ Q+ }! m' ^) PTwo-stage least squares, 二阶最小平方
2 K2 \3 y0 l, D0 y- M* bTwo-stage sampling, 二阶段抽样" Y' N* b% o+ y. }% l
Two-tailed test, 双侧检验
0 {0 p8 a8 g# r% |2 S U- QTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析/ s# H7 S! q0 r4 e% d5 P
Two-way table, 双向表+ o+ k! ^$ ?& i
Type I error, 一类错误/α错误7 i% ]6 v6 O, a" |$ N& F
Type II error, 二类错误/β错误
+ ?1 X2 B9 ?& u1 ^, F4 m; X, i0 O: K+ OUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
0 B1 Q' ?" v! V3 }. j5 f0 e) uUnbiased estimate, 无偏估计# T' o6 a" r/ g% d& {
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
; O( E9 m& v# Q" M1 ]( bUnequal subclass number, 不等次级组含量; H$ Y" B; P7 n$ Z& ^) X. e- j& X
Ungrouped data, 不分组资料
5 |$ F' i; f) I; VUniform coordinate, 均匀坐标
, f" j- r: I# A8 J: l, cUniform distribution, 均匀分布, t" b( I1 [. A9 b6 N5 J2 J- R& ^
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计% I+ j/ k) s0 S
Unit, 单元
3 S+ B4 b8 j V- o0 T$ t8 I$ JUnordered categories, 无序分类- }1 D7 t- `: T6 M! T
Upper limit, 上限
4 E9 d2 a4 M7 u( Z5 pUpward rank, 升秩
9 h9 ]0 }* P% t/ ^, K! x1 \Vague concept, 模糊概念. @7 }" z3 q; I9 _1 \
Validity, 有效性
) S; r" G w" H1 X1 u: L% { xVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计/ A( V5 C% h0 O; O! ?) F
Variability, 变异性# ?9 M! W) D) \' X1 f
Variable, 变量
5 F2 l' Z8 X& {0 @' l) {Variance, 方差# d: d$ }& c* E5 {
Variation, 变异+ O* n( \9 K0 C
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
5 {* g+ N4 p" E7 {0 r+ Q& fVolume of distribution, 容积
2 C- Q9 |/ _! q9 A1 _W test, W检验
3 o/ {1 q6 l6 b! _! _$ JWeibull distribution, 威布尔分布+ D1 v/ Z; x( K& A2 ], S2 j
Weight, 权数
w8 n2 F7 Y# z6 E+ P- | ?( XWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
# E0 j( d2 [; I4 a; D, sWeighted linear regression method, 加权直线回归
) d1 B* A/ n: A: jWeighted mean, 加权平均数
b! @6 k! \1 U6 I9 V# WWeighted mean square, 加权平均方差
4 V9 ?7 L% a! K/ y! ]7 o2 PWeighted sum of square, 加权平方和% P9 E( W A- |2 P
Weighting coefficient, 权重系数
6 {( n6 v8 I2 h+ Y8 U+ q; xWeighting method, 加权法 1 E2 ^9 j( h4 n; {; c7 Q" U
W-estimation, W估计量
! [- B2 G1 _* kW-estimation of location, 位置W估计量
8 y5 t; \8 k8 D7 _& AWidth, 宽度
5 V2 ^, h5 D' N# ^! R7 p1 ?/ CWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验% B7 U. S7 d8 o3 B$ K* _
Wild point, 野点/狂点
; z/ f8 ^( S1 Y7 wWild value, 野值/狂值
; A1 c% ]/ J" q- O- CWinsorized mean, 缩尾均值2 }; }6 L1 s, {4 d
Withdraw, 失访 % g8 p7 Q9 F/ R
Youden's index, 尤登指数
; s0 j1 L1 H& \! U* ^/ BZ test, Z检验4 C4 Q$ Q, U' W/ @4 g- ?1 g$ Y# i
Zero correlation, 零相关. r& x0 m0 i. h8 k7 S" P
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
