|
|
Absolute deviation, 绝对离差1 q/ u8 }6 Z$ V0 \ G2 L/ ?: C
Absolute number, 绝对数7 B7 c: ^ {, i- V2 D
Absolute residuals, 绝对残差; E2 k8 j& L+ S" t$ d0 {2 z
Acceleration array, 加速度立体阵$ i4 F2 L4 {& E' `
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度' |6 t' @( p/ J8 r& j5 n
Acceleration normal, 法向加速度& f) v) @* O1 j- Q4 G% v; n, E
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数7 q+ m2 k% |1 P' [5 ?" c
Acceleration tangential, 切向加速度
: k+ O1 v: U' J, u' A# A5 ^; AAcceleration vector, 加速度向量
5 J3 c7 v' D& m) L* nAcceptable hypothesis, 可接受假设
( W, g$ f7 z2 {4 F9 u9 xAccumulation, 累积. u7 {: m8 O( d# K2 t) o9 N2 {
Accuracy, 准确度 y# T! z7 i; T
Actual frequency, 实际频数7 X/ L$ y0 C9 K" T! y! q5 f: c7 m
Adaptive estimator, 自适应估计量
. Y8 a! ^* Y. Q! ?! GAddition, 相加
. I% R5 H+ g sAddition theorem, 加法定理, n* s0 H" z1 U& _
Additivity, 可加性# K# J( x* A3 @) Q8 G/ b1 i4 O
Adjusted rate, 调整率
3 U' s6 t9 ~4 P* {Adjusted value, 校正值% G' b$ [# k {! ~1 F
Admissible error, 容许误差" N3 ^4 D0 G7 w$ q9 g" b
Aggregation, 聚集性
! d$ e4 W' X% s0 Y3 JAlternative hypothesis, 备择假设
?4 N: h2 H' JAmong groups, 组间, [0 P" Y2 W' _: N- D: ~. u4 P
Amounts, 总量
! h5 r( W! ~5 V5 xAnalysis of correlation, 相关分析- f" L: U& ]9 b0 V7 N( u
Analysis of covariance, 协方差分析
& [# p1 I4 R' a+ T! MAnalysis of regression, 回归分析
7 f: F- q' R7 ~Analysis of time series, 时间序列分析
7 u$ P6 l* P$ B. gAnalysis of variance, 方差分析; Y; H# [( M5 k4 n- s8 @- U$ S9 Y
Angular transformation, 角转换
: h6 e" r4 O# n+ J$ X. @ANOVA （analysis of variance）, 方差分析8 @* H4 ^/ r! t4 K% T8 n
ANOVA Models, 方差分析模型: Q/ t- }: ]* N7 B7 R, g; o
Arcing, 弧/弧旋4 S4 U8 x0 D- S
Arcsine transformation, 反正弦变换/ N R- H0 |; P& b8 F/ g* ?
Area under the curve, 曲线面积
& q+ R4 r# W% t, G, G* [5 WAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# i# ]' k" t3 x& y- F3 B$ oARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 6 E/ i+ _ v8 C9 |0 N8 n
Arithmetic grid paper, 算术格纸! g- q; E% T3 r6 C3 i& Y
Arithmetic mean, 算术平均数
! V- G: z; ?; u3 ~2 n7 MArrhenius relation, 艾恩尼斯关系+ P( _. u6 x+ k. v
Assessing fit, 拟合的评估; n* a8 r( x& c0 B
Associative laws, 结合律- d" q2 e' f! t$ F/ j0 r
Asymmetric distribution, 非对称分布
. c, | a! i, n5 @8 F' r) [% aAsymptotic bias, 渐近偏倚
v2 T7 c3 w& s" _6 a5 B8 mAsymptotic efficiency, 渐近效率: T: F; x3 [5 t. @8 |" z! \7 N
Asymptotic variance, 渐近方差% M. I% b3 D' w/ Z9 L2 |
Attributable risk, 归因危险度
: R4 f; B( A8 M3 u% l! H( CAttribute data, 属性资料3 V+ R$ \0 T- s/ |- u4 g
Attribution, 属性
4 U# a1 `4 s9 ?2 Q2 F3 @ I& `7 NAutocorrelation, 自相关
/ v) c0 d5 A6 Q1 O+ \. {& p u( qAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
# u* {7 J9 w V( d: m* _4 D& t+ E5 DAverage, 平均数# q0 i2 d) F2 f1 n* t
Average confidence interval length, 平均置信区间长度. C, r9 f8 {1 J) C0 H/ w$ J+ B
Average growth rate, 平均增长率- T2 k3 j3 s+ X0 P5 `. p$ W* ~
Bar chart, 条形图
3 X4 ~; y# V& h, x/ ZBar graph, 条形图# {* t/ K) x9 s7 D
Base period, 基期
! _2 X. F. {( QBayes' theorem , Bayes定理5 u& N* b0 ~6 Y6 a: ~7 d
Bell-shaped curve, 钟形曲线/ X8 Y$ k! V2 L a
Bernoulli distribution, 伯努力分布
( M6 r: a1 w) O+ `0 B1 C$ R! e1 KBest-trim estimator, 最好切尾估计量4 u3 G7 f* A! B1 r
Bias, 偏性
/ T! |: Y" J' N4 k# g, o/ KBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归) ]( p6 t Y0 J. w' r4 t
Binomial distribution, 二项分布
6 \0 v1 _- A eBisquare, 双平方3 P, B0 K, h1 e2 H/ b
Bivariate Correlate, 二变量相关) E- J9 n' o6 M: h
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布1 z. `: ]" E4 r) f" N
Bivariate normal population, 双变量正态总体' _5 ~- @* f2 z' O0 I! k, C0 f2 U
Biweight interval, 双权区间
& R* r4 Z" I0 f% C' i. C; V' QBiweight M-estimator, 双权M估计量
; u' P. `& `* `' c U3 S0 kBlock, 区组/配伍组& O' ~6 O) T: c" p7 }' e
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包0 O, J" j3 K0 C: d
Boxplots, 箱线图/箱尾图
' o4 N1 F/ N* J! F; f# [! mBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点# c$ S& Q3 \# }. ?3 B
Canonical correlation, 典型相关
3 E" b( s" f! ~Caption, 纵标目- C: m1 [! T; s' I. \- Y' s2 d* m
Case-control study, 病例对照研究% e* G* R! r9 n. Z/ M: Z2 e0 Z
Categorical variable, 分类变量( L' s* v+ f0 x7 k! t4 ?4 l
Catenary, 悬链线. Q' T1 y% n8 Y' f5 V& R, q
Cauchy distribution, 柯西分布' h: n! E7 M0 s( H% n, q
Cause-and-effect relationship, 因果关系" Q1 y+ r0 _1 l- l1 X7 ^
Cell, 单元% m0 K1 d, U$ {9 O2 o
Censoring, 终检
+ `# m9 [: w' P( i; O- wCenter of symmetry, 对称中心0 u" C0 E! s: ~; K3 b+ V
Centering and scaling, 中心化和定标: E6 @) T( ]5 k1 W4 [+ L0 D; p
Central tendency, 集中趋势4 Q, U5 p ~7 k$ u; q
Central value, 中心值) {& S2 e n# N( M4 j
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
. @* R& o9 J/ o. o* r M- o. _ CChance, 机遇( ~' J7 u* H5 g, v: w7 G; K) w9 a
Chance error, 随机误差& @8 W+ C0 F8 Z5 M. g# _+ e
Chance variable, 随机变量0 }) e8 p. s) y5 Q
Characteristic equation, 特征方程
( Q1 J( j7 U/ v8 qCharacteristic root, 特征根; F: V0 T# U4 ? |0 x& Z
Characteristic vector, 特征向量
# ~( L5 y" H: B6 SChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则0 S& n0 k4 t9 ?# c, W
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
C( J) `$ C" D( l$ R7 z1 F7 iChi-square test, 卡方检验/χ2检验1 Z D N5 I. L: O5 C. a- q3 L K
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解" ?4 c9 I4 o! ]. Y: c7 u/ ?
Circle chart, 圆图 + \. {' v! N/ a/ w- D
Class interval, 组距) _; S; @# \; |. Y
Class mid-value, 组中值: r6 y/ l2 N; b! M8 ]1 S3 ~+ v
Class upper limit, 组上限- Z" S ?6 f/ p R
Classified variable, 分类变量
7 [: B- t& A! i6 @! A: @* |$ fCluster analysis, 聚类分析
8 { J% a4 i; d# V# N) G$ h2 iCluster sampling, 整群抽样5 a9 W1 t9 W8 i0 ?
Code, 代码4 ]* @; D" ?- F- ? r
Coded data, 编码数据 E! c5 G0 D/ U+ a4 n; ^3 `5 g
Coding, 编码/ v# E, E; Q: E- I% o; b# g9 }
Coefficient of contingency, 列联系数! N* u- O/ d) {1 E" e
Coefficient of determination, 决定系数. Z d7 B- g7 j8 N2 E# y
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数1 e: G" \+ E; u7 h
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数1 S' }# D" e, ]1 g4 U
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
7 Y8 g, N- N2 b. qCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
' z* z" z2 P# v4 @Coefficient of regression, 回归系数
: c) l2 Y8 d2 }9 M: M! ZCoefficient of skewness, 偏度系数
/ x6 n0 t9 F- nCoefficient of variation, 变异系数
) ^- r1 M1 F* ICohort study, 队列研究
) E5 X1 O v% N: O& ZColumn, 列8 j9 N9 o$ D1 k2 h" r5 Z
Column effect, 列效应, r* M# e, M1 g: z
Column factor, 列因素
) W& R6 h% J& _4 J. k- G, K0 GCombination pool, 合并+ v- q5 L# ~+ s; O* h3 z; G
Combinative table, 组合表+ k, G+ X8 ]5 A. ~
Common factor, 共性因子
+ j' L) w0 X& g8 X4 ~Common regression coefficient, 公共回归系数
3 x. Y: j7 b6 _. S. XCommon value, 共同值9 W- S1 p4 n; a8 N" p9 \% `
Common variance, 公共方差 f: t& B/ N& }- [+ `% u7 a
Common variation, 公共变异 J2 m1 l# Z2 Y: T' G& ?
Communality variance, 共性方差
^$ {! U# S- l/ BComparability, 可比性
3 s+ g" c4 g7 v) lComparison of bathes, 批比较6 m) Y: e. t0 D* P) |3 J, i
Comparison value, 比较值: ~) n0 z/ M% g) l
Compartment model, 分部模型
( b4 [- G2 s7 yCompassion, 伸缩
5 s1 ]: M* w; |9 s& B+ OComplement of an event, 补事件
! n3 T# ~! E, z8 k& |1 t JComplete association, 完全正相关
/ }# \3 s# ~" P+ l6 MComplete dissociation, 完全不相关
" b! y2 `/ O8 F/ |Complete statistics, 完备统计量& m4 t0 M( X7 Z+ G7 u
Completely randomized design, 完全随机化设计
_; m# d$ ^3 @3 {2 s# vComposite event, 联合事件
) k2 C L* d7 o( E" ?Composite events, 复合事件2 Y1 u. C: F5 Q0 v
Concavity, 凹性, I$ N* `! m# X
Conditional expectation, 条件期望2 P0 h1 r. u% F5 Q7 Y
Conditional likelihood, 条件似然) `, E0 \/ \( i# V$ ?
Conditional probability, 条件概率
; {7 o! n3 f7 f0 L) o6 h4 EConditionally linear, 依条件线性8 r* T# k( d; r2 z5 ?
Confidence interval, 置信区间
4 ]- V& B" b, C, ]+ @( ^$ |Confidence limit, 置信限6 Z+ X+ [0 R9 o4 S- X
Confidence lower limit, 置信下限
3 @# X9 u# g) f& e1 k7 TConfidence upper limit, 置信上限
) Q0 |" M+ K8 k* R; JConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析' d& _- n# q7 n% b/ x. |) u; V
Confirmatory research, 证实性实验研究9 x7 Y+ Q9 Z2 S4 ], ^ U
Confounding factor, 混杂因素. p) J" Y+ }" C4 L& P" P
Conjoint, 联合分析
R; @, ^6 i$ g8 Z; AConsistency, 相合性
5 Q1 e6 j" J9 S8 l' s! O% X( EConsistency check, 一致性检验% A, ^4 M/ {$ [/ J
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
. {' k6 N+ g1 }$ L. OConsistent estimate, 相合估计& R6 ?9 }2 Q) X% Y b. i; P7 v% |( [
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
3 k, M" s& M" S9 s" \& ?/ J. ZConstraint, 约束) m* h) h0 H" i& o/ d2 |
Contaminated distribution, 污染分布. n( J+ k$ @6 d8 a
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布5 M6 m6 p1 Z$ V
Contaminated normal distribution, 污染正态分布( _: l f6 W7 q% p4 i$ q& b
Contamination, 污染
- L1 Z1 _- n( z7 P1 e1 KContamination model, 污染模型
8 ^) s! i. M5 OContingency table, 列联表
0 x! K: _& V% G5 R3 e3 _- L) `1 |Contour, 边界线
- d4 u( m& L" o+ E8 ]; c. HContribution rate, 贡献率+ o5 e1 h& W% R- S/ k r8 L
Control, 对照
' v9 b/ u6 S8 z7 a! G9 m) r7 n/ YControlled experiments, 对照实验4 L ?' ]& `( j! q) G. O2 J+ g6 m
Conventional depth, 常规深度
0 n! h& l$ G& E/ @Convolution, 卷积) H2 y- W- D e5 a" p! S
Corrected factor, 校正因子
. b$ d, g# k' s' l4 S: BCorrected mean, 校正均值5 e# M- k% A) g. [! o0 @" c
Correction coefficient, 校正系数* q, v7 M8 V5 x. w% {
Correctness, 正确性
7 E" S6 f- z5 o; eCorrelation coefficient, 相关系数# L, F7 @: Q6 u/ \, e5 I' d$ |
Correlation index, 相关指数 B& P* |' [2 J0 Y1 A
Correspondence, 对应3 _9 d6 W- C* y* j9 e
Counting, 计数
; A M9 z# P9 \8 O. B. T; \Counts, 计数/频数
2 L/ t/ o. C- y, i( a6 SCovariance, 协方差
8 j; K/ @, [# }: R4 Q2 cCovariant, 共变
& j& q. n% Y' }8 v. V1 g3 e, ?8 {Cox Regression, Cox回归
% q# E F) u1 K# V, k, x9 ~; r0 fCriteria for fitting, 拟合准则
* {! x7 a3 y" aCriteria of least squares, 最小二乘准则
- m, [) d# [8 G- P8 t- LCritical ratio, 临界比4 ]# S9 _; y4 g- J
Critical region, 拒绝域
# a" A0 o$ Q4 M1 b# s0 R- t* C8 WCritical value, 临界值4 k, |/ [ N0 [5 q* ~$ a( U
Cross-over design, 交叉设计
/ T/ k2 K* F2 l0 G3 Z; J: U# ^, oCross-section analysis, 横断面分析
0 _. h2 X E ~6 yCross-section survey, 横断面调查# b$ D+ }% W, T6 H! ~
Crosstabs , 交叉表
X# t9 \7 r) L& }$ FCross-tabulation table, 复合表& z0 \# G$ G) X4 t" E& i
Cube root, 立方根, n7 r$ T6 `% n4 E: U5 C$ C
Cumulative distribution function, 分布函数" T' K. Y1 C, w. B5 q. ]/ h
Cumulative probability, 累计概率; P9 f e! s; j
Curvature, 曲率/弯曲' _8 `# Z" e! M) ~1 M! i8 p, ~
Curvature, 曲率% S0 Y2 Y: _& p" y; c
Curve fit , 曲线拟和 & b0 C) k0 s; U" r& z
Curve fitting, 曲线拟合
% }- H9 w3 F+ g2 G2 f1 U. `; ?Curvilinear regression, 曲线回归8 l) z/ N4 z( w+ @% }
Curvilinear relation, 曲线关系/ _! Z$ m5 W9 m }9 L! s& b
Cut-and-try method, 尝试法
& s% B+ e( n+ BCycle, 周期
" M& E. u6 r6 ]0 t* MCyclist, 周期性+ X. R! R; ~6 l! t5 }
D test, D检验
$ b* B- ]+ y; D- s5 v6 g1 U- o8 v+ yData acquisition, 资料收集0 N0 S- t- j! i4 K+ y' b$ r# z+ {/ A
Data bank, 数据库
) L1 N/ k$ d* W& i/ pData capacity, 数据容量
8 o5 x' S8 K' n+ K/ ]$ u2 qData deficiencies, 数据缺乏
: Y9 n' i- s2 I3 o6 d# VData handling, 数据处理
' R. X$ o# @6 U5 tData manipulation, 数据处理
1 a7 M- r. U) P9 G) d: IData processing, 数据处理3 [% q9 j; r7 K
Data reduction, 数据缩减- u6 X" H; t0 s' u
Data set, 数据集4 f0 O0 V* C# R/ H6 ?. j1 o
Data sources, 数据来源, w3 G4 I) N$ T% B. ~# }
Data transformation, 数据变换$ D' U9 C2 a0 i5 q
Data validity, 数据有效性' m+ p, B+ D- o; W. I; c+ C& a1 D t
Data-in, 数据输入
6 X6 g, m5 n: o+ vData-out, 数据输出; e4 C" V1 Y$ z- s: ^% }+ N2 e
Dead time, 停滞期
; h: q$ V" m q- jDegree of freedom, 自由度
( {; c9 [& u) R$ E, tDegree of precision, 精密度
- O/ b* k( {2 e& }2 S, \! C; RDegree of reliability, 可靠性程度' Q; N0 T3 Y2 V% m/ }
Degression, 递减5 N% `' v- B7 S, ?9 Q {. }
Density function, 密度函数 T4 X- K9 z4 Y6 F3 I6 q
Density of data points, 数据点的密度" z) ]& ~, o5 h) h1 {
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
|- S) ~$ \* A1 [0 {; HDependent variable, 因变量
4 D% S& O' d' T9 D: ^: qDepth, 深度
. w5 i* E) O7 h; B% V9 x, \- UDerivative matrix, 导数矩阵! [& J. u) _# V
Derivative-free methods, 无导数方法8 ^. Q3 D; e( g4 \; s7 o9 t
Design, 设计
& J. e3 V; q! U! _7 ^4 m6 KDeterminacy, 确定性* C: d; ?$ e4 B* Q
Determinant, 行列式, S9 u8 i% N8 b. r
Determinant, 决定因素* l! g$ U( V! B& B; u* ~/ w
Deviation, 离差
: g# E. B& P5 Q- e% ]5 ZDeviation from average, 离均差/ P/ i1 h9 I+ \; J' y1 ~
Diagnostic plot, 诊断图! B5 m6 s/ Z; }3 a2 n, z
Dichotomous variable, 二分变量
. |. B2 U" e% b. D8 RDifferential equation, 微分方程. F# p/ s3 n4 y
Direct standardization, 直接标准化法
0 Y* O" I0 ~& j" O2 u; I( C2 U1 sDiscrete variable, 离散型变量
+ Q E- H( i4 f3 A& \) V" L9 {* _DISCRIMINANT, 判断
5 W g" P- e% L- UDiscriminant analysis, 判别分析
8 b* G# U% q8 C0 U0 h% p% rDiscriminant coefficient, 判别系数6 u. Z, o' W% B/ V& C" H. c$ t
Discriminant function, 判别值0 B7 J$ h* b1 u, [' j
Dispersion, 散布/分散度
6 P( m8 w& B1 p$ @Disproportional, 不成比例的
2 I$ K/ `- J2 V7 t2 J3 v9 L9 hDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量4 X+ \. j$ k) O9 o( `# E6 E
Distribution free, 分布无关性/免分布8 i1 @+ \$ w* D5 A/ ?2 }9 _
Distribution shape, 分布形状
# [7 Z8 Q) ]' n- f0 ^Distribution-free method, 任意分布法3 X% Y6 f t/ M
Distributive laws, 分配律
$ o% } M1 @% F; Y, RDisturbance, 随机扰动项3 o: I3 q( V4 r* V% R& }
Dose response curve, 剂量反应曲线1 e0 \7 D# ]" G0 F) F
Double blind method, 双盲法; b/ X' o: E4 s$ L. z3 m. G- i
Double blind trial, 双盲试验
+ U v- x. {3 }# ` k1 oDouble exponential distribution, 双指数分布0 I" |9 S6 i, h8 q; v
Double logarithmic, 双对数9 V( K. u4 X3 j1 `
Downward rank, 降秩
2 f1 r' B- \! C9 ?8 _9 H* ]Dual-space plot, 对偶空间图
4 W: `2 ?4 H5 G1 l5 u# \DUD, 无导数方法
: m* A7 W2 l( eDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法3 y8 q$ i$ Z2 T- v6 C) X
Effect, 实验效应 m) P {4 p4 H: b3 a6 X
Eigenvalue, 特征值
6 q8 q1 J0 v) j) TEigenvector, 特征向量. P$ y; W" `0 _$ f7 R% E4 G5 |0 `
Ellipse, 椭圆7 t& K/ t* Z8 [
Empirical distribution, 经验分布
7 o4 [0 g( ]6 q6 K) u+ ^+ FEmpirical probability, 经验概率单位
4 V4 `9 l2 V) E* }$ GEnumeration data, 计数资料3 E# A2 H0 n8 U& x8 o
Equal sun-class number, 相等次级组含量
' q& E0 E1 V, T' |' m! jEqually likely, 等可能
- f5 X2 @1 O+ Y' J: O, jEquivariance, 同变性
" t0 W; ?9 S/ ]Error, 误差/错误; m* b: `0 O" H4 M# F
Error of estimate, 估计误差
. S$ u9 G/ l+ K% m( U! Z5 kError type I, 第一类错误
6 j0 R8 ?4 ]; h$ m2 OError type II, 第二类错误
- N9 O7 Q) k6 m3 _0 n6 Y1 OEstimand, 被估量
( D4 x7 m# R3 ]8 A$ t+ i9 m. hEstimated error mean squares, 估计误差均方+ n( t3 U( Q& r, z3 R( [0 N
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
5 K# ^2 ?/ S( t- d2 q. XEuclidean distance, 欧式距离
2 C2 W: q6 D& } t. T3 y$ _) _) |Event, 事件
T* X: w3 [( W" U: a! c' H0 j2 gEvent, 事件
, J) E3 a( d6 AExceptional data point, 异常数据点9 Q* Y# J! W; _6 M
Expectation plane, 期望平面
( P T0 \. W: T& x- \4 ]% Y6 bExpectation surface, 期望曲面
" F5 O8 J, d1 w1 }7 q# ]& mExpected values, 期望值/ P6 l$ S7 a5 A5 a9 M) D3 B
Experiment, 实验
1 r& C! `8 r& D5 o# G9 vExperimental sampling, 试验抽样2 | @3 ?, p8 t. p/ Q# h
Experimental unit, 试验单位
/ w ^2 u- X4 q0 P3 A8 w3 L1 NExplanatory variable, 说明变量8 r& q& x( y& i& ]: j) ]
Exploratory data analysis, 探索性数据分析& K! J) a- W" ?. F4 D
Explore Summarize, 探索-摘要
/ }1 u3 [9 S5 ~6 D( q& nExponential curve, 指数曲线
. V, x( `% G/ y. }0 w) K \Exponential growth, 指数式增长/ n1 x) U( b% G4 a* Y
EXSMOOTH, 指数平滑方法 4 M1 F6 H2 L+ F9 M
Extended fit, 扩充拟合
+ u5 M( u" e0 ~+ r7 a/ @Extra parameter, 附加参数
2 y& ~% Y; r0 b0 O5 v/ GExtrapolation, 外推法
# o2 s" m3 n9 P# TExtreme observation, 末端观测值' ~2 n5 k4 A. \, f* M* P, G
Extremes, 极端值/极值
- z8 j) O, Q8 DF distribution, F分布$ J7 B& q2 X& n3 a
F test, F检验
( L1 f2 w _& @7 ^2 d2 A+ GFactor, 因素/因子9 l. V# g9 {1 \ u
Factor analysis, 因子分析$ e" J) F' A! ]( v* [# p
Factor Analysis, 因子分析! K* i0 [" l1 F/ I' P n* l9 n+ J. ^- p
Factor score, 因子得分 6 Q! A5 [3 W' N( {- `+ T
Factorial, 阶乘! V- t! U$ F. Q! b
Factorial design, 析因试验设计
0 p6 n6 i( ]4 O# Y+ n9 nFalse negative, 假阴性' h, b$ L2 O; K, V) s2 {# h
False negative error, 假阴性错误
% e: N1 B4 I3 G" IFamily of distributions, 分布族
7 h0 \& M0 D& ?* U$ @Family of estimators, 估计量族+ D1 o$ g! {! m4 u8 b4 D& G. `
Fanning, 扇面4 d+ n. \0 F( e- n7 c$ C+ j2 N
Fatality rate, 病死率* q+ r/ @3 N7 B# ]3 |
Field investigation, 现场调查
1 G; D* V: {$ mField survey, 现场调查$ K6 ?, X8 X; p
Finite population, 有限总体5 Z3 [" T W# w+ ~
Finite-sample, 有限样本8 ~( Y6 O0 A; `# n" L
First derivative, 一阶导数
) c# i/ I1 n% e- _First principal component, 第一主成分
4 K4 p6 ]1 n6 G/ nFirst quartile, 第一四分位数
1 C+ Y- n) M$ CFisher information, 费雪信息量4 V, a' z( s9 w. p6 o# R$ ]
Fitted value, 拟合值, x+ g& z2 B7 H2 \, S4 J
Fitting a curve, 曲线拟合
% w5 x, N7 R. S( |0 E" aFixed base, 定基! [0 Q, }6 s3 ^9 Y8 p5 m5 `2 p7 x }
Fluctuation, 随机起伏8 x3 g! [! }5 U! x, ]% N" e
Forecast, 预测
4 ?( l: t* C; U; i) E& LFour fold table, 四格表, w' S5 m" \2 Q/ W
Fourth, 四分点
% A: d3 H3 e9 t& H. b" ^8 I& vFraction blow, 左侧比率
9 R2 l1 _+ n: YFractional error, 相对误差
# {5 h, x9 i% T) ?9 d) W$ qFrequency, 频率
% S. r8 E3 c- E+ x3 \0 N* [Frequency polygon, 频数多边图
3 i" i. f; a! [/ X. L- m( iFrontier point, 界限点' c) w) ~6 P5 k2 w4 b
Function relationship, 泛函关系3 z; | q; T- v+ b4 @
Gamma distribution, 伽玛分布+ N1 V( s9 }/ ]; `, g. [2 A7 y5 g
Gauss increment, 高斯增量6 Q4 `6 T( p! I, W8 b$ W9 t
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布' U' R1 Y6 r3 E; r
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
: U* p) z0 Z+ g: @ n& \9 MGeneral census, 全面普查
$ B0 C( n3 G: z/ Y* z4 tGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 5 e$ D) Z; y/ R( V u/ C9 @. ~
Geometric mean, 几何平均数$ H, _- s* v9 z+ `* T' F5 `
Gini's mean difference, 基尼均差
+ `6 \ \! {! F* I( ^GLM (General liner models), 一般线性模型
* ?1 `) `& {* J) G/ P6 \4 {Goodness of fit, 拟和优度/配合度% @- D( ^7 D/ u, R9 W# X
Gradient of determinant, 行列式的梯度
5 N7 _! B! ^4 c, VGraeco-Latin square, 希腊拉丁方+ s1 S5 l8 \8 o x. U
Grand mean, 总均值
8 A4 U k N; jGross errors, 重大错误/ H- T8 \' E! w: M/ }9 f. C
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
; @1 ~8 x' v4 I, {! T9 QGroup averages, 分组平均
, n! @+ C) ~4 ?; B$ w jGrouped data, 分组资料
* R0 I" Z8 v# _" lGuessed mean, 假定平均数: m1 m7 ]8 X- K+ |7 ]1 ~5 V j
Half-life, 半衰期
* X. j, o. `- B7 C2 uHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
0 @. L' c4 C$ A9 u0 {; UHappenstance, 偶然事件
9 k8 l. [) y1 ~Harmonic mean, 调和均数
" Q# F) Z1 f; C6 z( DHazard function, 风险均数
0 h# a( m, A7 bHazard rate, 风险率
! o( W% b& x- Y1 @4 |2 fHeading, 标目 ! k* V+ X4 w6 c% L, y1 ~
Heavy-tailed distribution, 重尾分布% J. r: ?8 h7 x, S# s. F5 ?. z# O
Hessian array, 海森立体阵; U0 W# N9 r3 ]& n
Heterogeneity, 不同质2 B" E4 j2 m9 L
Heterogeneity of variance, 方差不齐
" Y" A& t) r0 H: `# VHierarchical classification, 组内分组
" K3 e* y' }! SHierarchical clustering method, 系统聚类法
M G4 u; ]* Y! Y1 u* |7 kHigh-leverage point, 高杠杆率点. O( o/ |, @7 P9 [$ N) _
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型) Z1 r7 K/ m: M w( `! }" G4 e5 p; g
Hinge, 折叶点; t$ H( K# ?5 i6 d# c0 r2 \% Z
Histogram, 直方图
8 w: F+ Q$ ^3 r% x4 v( V% x8 bHistorical cohort study, 历史性队列研究
) D& N1 N9 ~* s# C( CHoles, 空洞, ^( N: L# j) t. e! P* Z
HOMALS, 多重响应分析
8 Z4 w( E) M8 F/ J4 mHomogeneity of variance, 方差齐性
; V+ I; G, D5 s. k" ~* Y4 g8 bHomogeneity test, 齐性检验
* a. P8 X6 I$ H' S; b; E6 K; NHuber M-estimators, 休伯M估计量
( |; h" A: F2 K. F7 z. z4 _Hyperbola, 双曲线8 ~2 U, A1 Z& v& h- T, G
Hypothesis testing, 假设检验2 C" w: K6 I% W# n
Hypothetical universe, 假设总体9 P$ T: A3 m6 r
Impossible event, 不可能事件" `" i' ~: _1 g; _0 ^
Independence, 独立性
' C( d0 s/ v/ @( X1 H2 \; ~& yIndependent variable, 自变量3 e/ Y3 Y9 i2 j) W# l: J
Index, 指标/指数
5 E' h5 N& [) ?; @0 ~9 ZIndirect standardization, 间接标准化法$ ? I& }" g$ @. N" H
Individual, 个体4 F; ?9 P( |* S: D9 p* ^& c# ?- Q
Inference band, 推断带
9 N/ r! ]" u5 ^, P, n/ x# HInfinite population, 无限总体
. W" K" M) y6 nInfinitely great, 无穷大
/ X2 R1 B5 f% qInfinitely small, 无穷小' i: @2 w, \, _
Influence curve, 影响曲线8 a. ~1 R0 a, j; n1 f% ?1 o
Information capacity, 信息容量8 V" u7 f0 T4 ?, g: C$ V) m
Initial condition, 初始条件
; ~& Y$ Q; s* }4 l G- g8 Q3 E3 vInitial estimate, 初始估计值
3 G8 ]# Q+ k v3 P, j- i! pInitial level, 最初水平
5 g7 }% K) D1 ~/ iInteraction, 交互作用, H3 h$ e6 f5 @# Q8 t# l
Interaction terms, 交互作用项4 Y* q- ?' X4 W* J, \3 y
Intercept, 截距 j* o6 [6 z; w
Interpolation, 内插法
! c; z5 Q% v: XInterquartile range, 四分位距7 I: G! M4 S, K+ p0 L+ e
Interval estimation, 区间估计
, M" n. h+ b: d& I0 {Intervals of equal probability, 等概率区间
/ ]4 v4 t4 j# `6 s, S7 {* G) SIntrinsic curvature, 固有曲率: m: D* U$ ^( Q( b' t1 v' Q
Invariance, 不变性
6 _! H/ W9 \: a. P7 c3 E3 W1 MInverse matrix, 逆矩阵( ]8 [, W1 p! x. y
Inverse probability, 逆概率0 @% M: J+ @: G8 Q1 H! _, V
Inverse sine transformation, 反正弦变换( ?: K! h5 \# I+ D. Y9 A' w" o
Iteration, 迭代
, u+ j* x0 t: z1 F CJacobian determinant, 雅可比行列式 {' {( o a" c- {
Joint distribution function, 分布函数
' I2 P% [+ T/ n+ y- n: S. h2 R. _Joint probability, 联合概率8 s% t0 n+ {) Q
Joint probability distribution, 联合概率分布
/ p4 n# F& f! Z- s& @0 mK means method, 逐步聚类法( A; d4 z% Y3 `. d) p* x$ R
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
; I! C$ u e* yKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
2 B& K, k+ v- mKendall's rank correlation, Kendall等级相关) Y/ {, M2 d% k
Kinetic, 动力学
) g6 y& V4 u# B! R) U/ l( xKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验" {& r5 f+ V+ y1 h! @# U
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
" N2 B/ G) a1 Z ?, c2 C; aKurtosis, 峰度
$ C/ ? I% @. q& ?Lack of fit, 失拟
$ E9 n2 }: f# @) `Ladder of powers, 幂阶梯
/ X- X1 X' }# B1 GLag, 滞后
; ~1 i, i* E. I0 o& JLarge sample, 大样本# ~% V" A9 |3 p' E, y
Large sample test, 大样本检验& r$ Z D/ B# I0 [
Latin square, 拉丁方. q. @* _! K6 y
Latin square design, 拉丁方设计
2 l& i2 X' r8 M3 I7 w; u6 D# tLeakage, 泄漏0 {. j& U3 k/ R; ~( A
Least favorable configuration, 最不利构形, J e5 ~3 K: E! F: J5 H% a
Least favorable distribution, 最不利分布
: @# A5 J& Z6 W# O2 ~* I+ YLeast significant difference, 最小显著差法- Q0 ~# C, r. V) w
Least square method, 最小二乘法+ a: j/ E; m7 e* K
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
& U7 g7 b# O- u! B% Y' s3 sLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合4 {# P, P5 h" l) n
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
- w9 ]/ b8 F' N5 t/ sLegend, 图例- s, c( E* S8 u9 E* R2 ]
L-estimator, L估计量+ R! X, |8 [1 Y$ v
L-estimator of location, 位置L估计量+ v: F m) |3 d) J5 ?: O: Z. ^0 b: v6 D
L-estimator of scale, 尺度L估计量2 E( l/ Q0 ~( i
Level, 水平
: z! A3 y, n, K% cLife expectance, 预期期望寿命7 r6 v0 Y( c( \, ?! J& l6 o; f
Life table, 寿命表
. B6 H3 S. i" JLife table method, 生命表法
7 c" h; ~3 a! SLight-tailed distribution, 轻尾分布; l [( p+ F, I: _
Likelihood function, 似然函数% j; u! d0 F9 Z
Likelihood ratio, 似然比9 j+ k: A0 c8 h) e- Z( u! F
line graph, 线图3 E: w/ e9 l& M+ u5 s9 {
Linear correlation, 直线相关
Q- q1 y& E/ ^/ BLinear equation, 线性方程
4 C0 S! H$ `( e; Z9 l/ ]' B, X- JLinear programming, 线性规划$ {& M7 d3 p* q
Linear regression, 直线回归
n# f5 j( G6 x- _# x+ W% lLinear Regression, 线性回归& X2 U* O+ S3 i: H
Linear trend, 线性趋势
" b3 t+ a6 v) T) WLoading, 载荷 8 i, B- y9 k- Q/ f o& h
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
- C8 n7 Y% E& B6 J0 nLocation equivariance, 位置同变性6 r" S. K9 c7 }+ Y3 }- p
Location invariance, 位置不变性, v/ F; W2 V B
Location scale family, 位置尺度族
7 l& d' |0 A) n7 W# E, P* d @ LLog rank test, 时序检验 . R4 S- h; K" x
Logarithmic curve, 对数曲线0 [& N3 r" z* s, ]/ L
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布7 T( B( m! n, J, D$ V: y
Logarithmic scale, 对数尺度5 S& {; F, k1 B7 Y. P9 k* |
Logarithmic transformation, 对数变换
; q8 Q: d1 G- L" B! nLogic check, 逻辑检查) M: Z r# |: F" y
Logistic distribution, 逻辑斯特分布+ R# @" Q" I) N$ b( J* O1 M( W, ?6 {! A
Logit transformation, Logit转换$ p6 F+ v1 x# B1 Y+ ~2 `! I
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ' ~$ G/ u! b) Z* I( x# ^; g
Lognormal distribution, 对数正态分布 k% T4 Y% N& ~; X
Lost function, 损失函数 `. `5 b6 B% W" Q5 {
Low correlation, 低度相关: g" e$ c% S. C. j& ~9 ?& s( ] l
Lower limit, 下限" p N2 R5 }9 W8 Q# @
Lowest-attained variance, 最小可达方差
1 m& K- V, Y0 ZLSD, 最小显著差法的简称! ]7 ?9 w$ G! ^+ H; ~
Lurking variable, 潜在变量0 l- b$ Y& d; K( \" M/ \5 ?
Main effect, 主效应( X$ \. r. V3 i8 c3 w/ K& _
Major heading, 主辞标目1 Q9 k0 Z& m( w& [0 m" W
Marginal density function, 边缘密度函数+ ]: X. Y( d$ ~) \
Marginal probability, 边缘概率: d3 I9 y. y4 m! ]1 R* ?' k# t
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
$ e; C3 F2 A0 a" l6 kMatched data, 配对资料
6 O1 e6 j+ r P% W* j# vMatched distribution, 匹配过分布5 t3 ~0 Z7 L# T) D* N/ e& ^: V2 d1 ~
Matching of distribution, 分布的匹配6 ]4 U# i* f2 w1 g. p3 e( B
Matching of transformation, 变换的匹配
) v6 r# h0 t M- C8 O+ G+ oMathematical expectation, 数学期望
" e% |2 Z7 `% a* V; aMathematical model, 数学模型( f; L8 b! y0 V- M1 `4 |9 v' s
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量9 J+ f8 C3 J( E: P
Maximum likelihood method, 最大似然法
6 x6 y8 P. `) y( j# pMean, 均数- z; y2 L) e* N# R Y
Mean squares between groups, 组间均方
6 O9 g T& E/ l$ D/ s: rMean squares within group, 组内均方, n- D$ n" t# h/ C
Means (Compare means), 均值-均值比较/ J. Y. D; `: ~ d6 O
Median, 中位数! \: `8 w4 |4 {2 D
Median effective dose, 半数效量
& C2 ?8 c5 m e% e, n8 E7 UMedian lethal dose, 半数致死量0 U2 l' k( N) @( ~7 n. H; ]
Median polish, 中位数平滑
/ B! t: I: G' c/ N; n( wMedian test, 中位数检验
1 ~* P2 v) K6 u# P! wMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
7 H1 z3 e: E' \8 E) `2 ?Minimum distance estimation, 最小距离估计
1 h9 h. l" c; c) mMinimum effective dose, 最小有效量* u# d( F, K) _ T9 s2 u3 g
Minimum lethal dose, 最小致死量
6 g+ `2 J1 A4 Y. |' ~* ^. g" j+ l$ JMinimum variance estimator, 最小方差估计量
/ C }4 M8 {0 t; p3 V5 e! VMINITAB, 统计软件包
1 R2 K. I" ~# f" t# b. nMinor heading, 宾词标目
2 z/ J9 c1 L5 i0 A; |( g, jMissing data, 缺失值' C h) w! _0 g4 S9 H4 s
Model specification, 模型的确定3 w* V4 n2 p5 J) }/ |
Modeling Statistics , 模型统计
% \. f7 R# k, L- L% GModels for outliers, 离群值模型. ]4 A8 p b; p7 W2 n) w0 j$ i
Modifying the model, 模型的修正
( j% l1 d% L4 d% m: ^6 `' r5 AModulus of continuity, 连续性模, n' ~5 p' L' J+ x
Morbidity, 发病率
: a) d" H4 Y3 n& `Most favorable configuration, 最有利构形
8 [; T7 S Q6 C# LMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度9 a8 A" e# a8 ?9 U1 ^" X
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 X1 b9 ?$ ]( V; V5 q) `4 AMultiple comparison, 多重比较
p5 Q3 \! ^; d' _* `- aMultiple correlation , 复相关
. B/ ~" O7 \$ h4 JMultiple covariance, 多元协方差
% i# [ D. W. g) J6 N- M* BMultiple linear regression, 多元线性回归- y# W% _% m! J- y' i) U8 T% X5 h. U1 u, L
Multiple response , 多重选项$ Q' q7 y+ F3 j
Multiple solutions, 多解6 W0 u7 ~+ ^ S) k/ e* }( w
Multiplication theorem, 乘法定理8 K* f A# V/ A a
Multiresponse, 多元响应6 U `. a7 `% \# S7 `' _* T) F7 e
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
9 Z y+ o2 c' v6 gMultivariate T distribution, 多元T分布
. P& j/ t$ h W; C+ A r3 i& k" d- ]Mutual exclusive, 互不相容
' E+ Q+ i6 y! {# j' \2 }. ZMutual independence, 互相独立9 A- g8 J3 ~ Z% }& l, \/ H
Natural boundary, 自然边界
: a/ x' _& @# J N1 DNatural dead, 自然死亡
2 }: K8 Z7 {" H5 a* J1 c* HNatural zero, 自然零
5 M9 r) X9 M3 @8 ~( {- ONegative correlation, 负相关
6 f3 s2 x/ t% ^% N. n6 ^ {Negative linear correlation, 负线性相关 ~1 q* j& T$ _; e; I! G
Negatively skewed, 负偏" ~* H, L) D* q/ ]) ]
Newman-Keuls method, q检验
5 ?2 f0 m0 O3 z' v& Z+ w+ CNK method, q检验1 l6 Z5 n+ X9 o6 b9 x4 e9 K) g
No statistical significance, 无统计意义
- i2 M" Z& x) }' N: T1 z0 S% _Nominal variable, 名义变量/ F5 e3 q f6 i$ B
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性/ u9 ~+ q. ]+ X& K) n% F
Nonlinear regression, 非线性相关
& `; L; h c9 {Nonparametric statistics, 非参数统计
+ S7 u" x: L" A, WNonparametric test, 非参数检验( u) N6 ]0 Y) a# P* T
Nonparametric tests, 非参数检验
. M+ _" u1 d O6 ?9 B9 B, Z6 }Normal deviate, 正态离差
9 p; U5 C& a8 h# B7 @ bNormal distribution, 正态分布# e! ^7 l8 g" \- B+ T3 Y9 B
Normal equation, 正规方程组0 |4 V% T3 |+ u3 o# ?" R5 l$ ]0 a
Normal ranges, 正常范围: `! ]+ V' w4 z4 B
Normal value, 正常值; B) I" P! O! R# w: `# N" c3 ?: n5 }6 b
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
8 k0 s# }8 e* n! ^ B/ p$ VNull hypothesis, 无效假设
4 F- t& q: T7 [- RNumerical variable, 数值变量3 j/ D. D' C6 P& Z/ B% N" v2 g7 S$ J
Objective function, 目标函数0 l$ g3 ?3 a4 ?5 _* j. N L
Observation unit, 观察单位
6 m' D; v" R, D( u" rObserved value, 观察值
, ~: i" Z# |. }5 FOne sided test, 单侧检验
( x4 |. f0 s( r+ a9 I- YOne-way analysis of variance, 单因素方差分析3 q) }0 }5 ^1 y( L0 B+ Z. H
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
+ m4 K2 b$ [( |" X7 i `4 i4 i4 y+ dOpen sequential trial, 开放型序贯设计, n; d* f" q$ v
Optrim, 优切尾1 g8 _+ V7 W" B, ]3 z1 `0 T: i
Optrim efficiency, 优切尾效率
+ M% m, `; {# \! YOrder statistics, 顺序统计量9 U6 W9 V1 l( {' v2 Z
Ordered categories, 有序分类' U {; f" h% n& n- U/ f1 p
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
% ^/ D& {/ l# l8 }: f- d+ DOrdinal variable, 有序变量
0 N4 W0 ?! L. D COrthogonal basis, 正交基
% X6 s0 n6 O+ u( }+ \0 v4 n6 a+ TOrthogonal design, 正交试验设计* p* r) m2 ~' Y$ q' G) a1 Y# s
Orthogonality conditions, 正交条件
# s' X$ c# H4 q3 j$ D9 s% OORTHOPLAN, 正交设计 $ } ?3 A$ w# v, d6 ]
Outlier cutoffs, 离群值截断点' A6 ^8 y; _% k% p/ \$ X# e- V6 w
Outliers, 极端值& a' Q6 i0 C. \+ f% G& E8 X3 ^
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 1 w Y: o4 D, W8 I7 g' d) K3 u; K
Overshoot, 迭代过度
' j: p; C1 y# V1 |0 Q, W6 kPaired design, 配对设计
2 b3 H: i+ W! L$ zPaired sample, 配对样本! K& N) o" q0 E$ ? m4 ^
Pairwise slopes, 成对斜率( |( A1 k7 A" n+ V. p( |
Parabola, 抛物线6 D# J$ x4 ^% b) m
Parallel tests, 平行试验
7 u, Q: {' `/ E( e- b3 gParameter, 参数
2 l0 V0 ]; d8 w) S& tParametric statistics, 参数统计
; ?8 X- R2 Y' F$ `# \! }Parametric test, 参数检验
: S8 W# k l! s+ ~, X0 MPartial correlation, 偏相关
" [+ N6 ^ K. e5 ^; [% W% K1 LPartial regression, 偏回归8 l, E0 p) J6 _# U- r" p7 j
Partial sorting, 偏排序, X, t2 R( b1 K; f) b$ g8 W
Partials residuals, 偏残差
# o# A2 J' Y) ^; DPattern, 模式
$ {9 D2 }2 I: k* E- D( KPearson curves, 皮尔逊曲线
5 B9 w+ A( I4 F0 k: j6 S B/ Y' }7 DPeeling, 退层4 c( |4 {' x: Y7 R9 q7 d' \2 P
Percent bar graph, 百分条形图
; h8 Y; `! L4 o2 EPercentage, 百分比0 d0 Q* R: R. V& D3 c9 Y
Percentile, 百分位数
, D q" _+ l( L4 e; nPercentile curves, 百分位曲线. G2 t( w, O' f# ^6 s, d( w
Periodicity, 周期性* F8 b; [/ J! O
Permutation, 排列6 _3 ]" ]. b ]! x% w* x2 z
P-estimator, P估计量
( n/ t. w: j) T4 r$ Y' o) J. _Pie graph, 饼图
$ y8 g3 N: u# ^1 }" O: o# ^( U# |Pitman estimator, 皮特曼估计量
7 r" E' M' Z7 Y- S3 O0 RPivot, 枢轴量
! M. c! B# m, m2 r% n xPlanar, 平坦
( n4 V- r1 ^1 A: JPlanar assumption, 平面的假设
" \1 B0 v+ C) y( q- Y; S% k8 O; LPLANCARDS, 生成试验的计划卡
0 e/ {8 Q+ v2 n9 B- O9 [Point estimation, 点估计
7 P8 X7 W7 `5 W" C6 v/ a- h& E/ QPoisson distribution, 泊松分布+ I& T, W( d6 \. ]1 i4 J4 t# l8 j9 D
Polishing, 平滑# V2 K$ g+ L ^) B( ^% A8 n2 v a
Polled standard deviation, 合并标准差
1 t% t) T/ o) y( V: f8 B4 Q' g( F6 vPolled variance, 合并方差0 n& p. y9 {% @& `- q; B
Polygon, 多边图
! P7 @9 }8 ]; ~Polynomial, 多项式
9 L0 d* [8 A# V( s8 yPolynomial curve, 多项式曲线. W. A* }( B/ m8 J a9 f
Population, 总体
1 @& z+ b a8 Z0 b; I6 IPopulation attributable risk, 人群归因危险度8 B# m( V! K( O, \7 Z
Positive correlation, 正相关
" v5 l6 B! u+ |6 w0 m: H5 LPositively skewed, 正偏6 H$ o/ o$ k3 _- C! B# M
Posterior distribution, 后验分布3 a& h A" }+ o* M( c, P
Power of a test, 检验效能
- e E+ T: J- W: r5 HPrecision, 精密度# i" ~0 G S7 A. X5 {0 G
Predicted value, 预测值8 n( W; I( b/ \$ A$ [$ P
Preliminary analysis, 预备性分析3 J; m, z* Y$ I" U7 v* h$ G1 T+ T
Principal component analysis, 主成分分析
4 R8 q4 ~ l# APrior distribution, 先验分布
5 o8 U! |; }# U+ pPrior probability, 先验概率
$ w0 K E0 u1 j' `* i" ^- nProbabilistic model, 概率模型
% }; `. {# N9 E" }6 Hprobability, 概率
% F2 Y. k/ [; y( B8 B" M7 Z0 }Probability density, 概率密度
Q9 h7 i! D& w* p, QProduct moment, 乘积矩/协方差6 V2 k5 V: H1 [: W( J
Profile trace, 截面迹图
5 D3 s# e( S' q. HProportion, 比/构成比6 L+ v6 D9 F! a+ @/ Z! @) }
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
# M R+ g% v. EProportionate, 成比例' b! m4 U% ^' F; q7 Z+ W, E5 T& y
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
0 F" \, U% C1 F C+ R3 AProspective study, 前瞻性调查& |8 w) n0 |! f1 j7 M# A
Proximities, 亲近性
2 ^. g+ t2 N) y X9 fPseudo F test, 近似F检验
- k6 _$ b! F* J/ I, oPseudo model, 近似模型
" ^9 H. `3 ~ W- t- MPseudosigma, 伪标准差
. i) q% K8 y- F+ ]: VPurposive sampling, 有目的抽样
$ }+ K2 E. n! p! M( e3 F K) [* bQR decomposition, QR分解3 s- p4 h j+ B; d, \
Quadratic approximation, 二次近似
8 l2 t& `1 F' M0 VQualitative classification, 属性分类
. G4 x% ]7 q8 U/ h6 ]Qualitative method, 定性方法: C5 O& o1 ~1 r* G$ W+ O% [/ m& b
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图9 k2 G* q6 G! a0 O. w- t
Quantitative analysis, 定量分析
1 N8 P- N) N- r0 d+ q ~% @Quartile, 四分位数1 w- y; b5 d8 g3 ^' P9 {( e
Quick Cluster, 快速聚类. N- I) V, m8 i+ ]
Radix sort, 基数排序5 p* g/ L' x: U; j2 Y" Y
Random allocation, 随机化分组
) L5 q& [. t: }. x8 Z+ qRandom blocks design, 随机区组设计
0 ]7 I: w8 }# H* E3 f0 \6 [Random event, 随机事件
$ ]+ k W! s1 j/ LRandomization, 随机化
; c9 Z7 e- `0 m% J, g, {7 H! }. bRange, 极差/全距8 C9 I2 ^! \5 {4 c [8 K8 i! I
Rank correlation, 等级相关2 c# ^' J. }! b) X0 }
Rank sum test, 秩和检验
# C6 F( i! V1 l5 HRank test, 秩检验/ H/ Q8 ?0 w1 v& z; [. z$ R
Ranked data, 等级资料, M' i4 N1 r) k8 w, V
Rate, 比率
: ]! G# ?* `* qRatio, 比例# N8 p1 }- e7 a: S, v p
Raw data, 原始资料. K6 ~+ Y8 ^4 d; ?
Raw residual, 原始残差
. T$ _ R$ t4 P3 L! K* sRayleigh's test, 雷氏检验 q3 K( ^( ]5 }% w I1 n# n' a; V
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
- C, ?& {) [( ]0 h" x! d; IReciprocal, 倒数
+ l: ^. Z: H- R- y0 ?; BReciprocal transformation, 倒数变换
; }% g9 ^0 ]: M( WRecording, 记录$ r Z h* J3 n T4 y4 C( c9 {
Redescending estimators, 回降估计量$ }, z; ~5 L: T1 R
Reducing dimensions, 降维
( }+ E4 h9 v0 URe-expression, 重新表达) u1 {, l& S+ x$ C" C) k- s7 [
Reference set, 标准组" g+ H# X5 z7 A
Region of acceptance, 接受域
$ D1 V& ~2 j5 K/ |+ e" pRegression coefficient, 回归系数
* P3 Q: H' B- u1 \2 J% J0 m& Z cRegression sum of square, 回归平方和0 f: {- e# {/ i$ w1 s. I" z
Rejection point, 拒绝点9 o# c/ Z* Y6 P/ p. n/ G
Relative dispersion, 相对离散度
6 {# T/ K" R6 T9 }: YRelative number, 相对数
6 @; f: [/ E& L i6 [' q8 T% BReliability, 可靠性
6 [- L: C/ |/ X: Y* Y' h9 EReparametrization, 重新设置参数1 @ @, N; Y; S5 u5 W
Replication, 重复5 b6 E$ }( O) r2 c8 P+ N
Report Summaries, 报告摘要, Y. P1 H4 n% i2 m0 e8 F8 c# @0 b
Residual sum of square, 剩余平方和" ~! \2 b) f- |9 X
Resistance, 耐抗性
' U" b9 F& g$ b7 A8 I* ~' a0 b4 DResistant line, 耐抗线
$ Y9 A( e* K8 i9 A) FResistant technique, 耐抗技术
; b+ K6 R2 ~/ v6 P) z5 Q# DR-estimator of location, 位置R估计量
) M8 {+ D# @$ c6 \# eR-estimator of scale, 尺度R估计量 W" R, E% L. S3 y
Retrospective study, 回顾性调查
/ ~* [9 {# |6 O5 @9 YRidge trace, 岭迹
3 ^9 \! `: N9 A5 h$ JRidit analysis, Ridit分析
) T3 k. R: ~3 E% _Rotation, 旋转
c3 i% |$ K+ y$ a; E. r. G0 aRounding, 舍入
% \, E3 f0 |! qRow, 行
& \6 k8 W4 H9 z6 i& bRow effects, 行效应
( {" }. T& X& n+ [2 @, K3 G. w+ wRow factor, 行因素# H/ b8 E& {& @7 B9 c6 [/ d/ o
RXC table, RXC表
: H/ I, O/ R! ~, a& i- RSample, 样本: L7 N/ K. g0 h# l" O2 T
Sample regression coefficient, 样本回归系数4 X; K$ [3 ^( d0 }5 ]8 h
Sample size, 样本量
1 y, O/ q( _ a; aSample standard deviation, 样本标准差* G6 r l4 ]% B3 ~# U- \
Sampling error, 抽样误差6 k4 t) K9 W/ \+ U' K
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
' { F* l7 {+ M# s$ m& X, w, N! _3 pScale, 尺度/量表2 p- O$ f: U% o: M
Scatter diagram, 散点图+ b2 }- g: P( {6 @# ~
Schematic plot, 示意图/简图& n1 N: l6 q9 x: p9 n& L/ l
Score test, 计分检验
: L0 q$ t/ \# a. a3 l. I% S0 v( LScreening, 筛检. V) s( s" w" E3 t
SEASON, 季节分析
! Q7 c$ R" O, F# H2 I% o p" cSecond derivative, 二阶导数
# |3 n3 i( @% L' I, @Second principal component, 第二主成分
* T; ]) ]& p/ U2 e8 n/ Z! y5 u- qSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
+ j, f* v; l% }0 r. \/ r0 Z, OSemi-logarithmic graph, 半对数图
6 M. i3 S9 |6 O. cSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
6 G; o0 ]. s3 _; kSensitivity curve, 敏感度曲线
5 h8 A+ L9 ~) R1 W( BSequential analysis, 贯序分析+ x# Z% |+ q5 N$ g
Sequential data set, 顺序数据集
6 f. m) V$ { oSequential design, 贯序设计
6 k `/ b* s1 h! {& ^/ JSequential method, 贯序法
. R9 q U6 x/ p4 b- a* \Sequential test, 贯序检验法9 e5 q2 C( y! z' g: |
Serial tests, 系列试验& R) B9 \ R* n. J$ D7 i! W
Short-cut method, 简捷法 + W$ V( e1 C! f3 g
Sigmoid curve, S形曲线
; Q$ l+ w: _1 g( e/ aSign function, 正负号函数0 h( `5 I3 }! |; y Q
Sign test, 符号检验
6 S& d/ r/ D! Y% [8 lSigned rank, 符号秩, P- O! X& V1 Z* ?4 B3 \) a
Significance test, 显著性检验7 K( \ W; N# i; q) q) M0 `, C
Significant figure, 有效数字
0 H: e8 o5 c4 p) A, oSimple cluster sampling, 简单整群抽样
/ q X* a/ c: S' V% j. Y& cSimple correlation, 简单相关
& \( X2 h n8 t! C6 n- ~+ RSimple random sampling, 简单随机抽样$ k# L- I9 H" f0 j0 Q$ t- T
Simple regression, 简单回归
, ^- R4 H& X$ m$ f% Bsimple table, 简单表4 r6 q9 ^$ n- W
Sine estimator, 正弦估计量
: a7 Y) L; E6 j" r" gSingle-valued estimate, 单值估计* T3 R7 Z# T$ b" W2 k/ R- ^
Singular matrix, 奇异矩阵
$ g+ `0 e8 }- v3 }; @3 `* a) GSkewed distribution, 偏斜分布; m# e7 n. Q/ k( ~
Skewness, 偏度
4 ~$ F0 Z* [ `% K6 z' }) C" rSlash distribution, 斜线分布) A3 w' _* J7 j
Slope, 斜率
6 K& r: M5 A0 vSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
9 \5 r& {! c/ x0 o/ x7 {& qSource of variation, 变异来源6 u# p% {6 h( n! f, p% `9 F- d
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
/ o. ]8 D: E( F2 NSpecific factor, 特殊因子1 }2 E7 n- d6 L5 x& ~; D
Specific factor variance, 特殊因子方差
2 a0 M4 J8 |& y, Y9 _: N/ tSpectra , 频谱
) q& f7 H7 ]+ |; h, LSpherical distribution, 球型正态分布- l- q, } ?2 p
Spread, 展布0 f6 d9 J, v9 P6 n! z% b1 Z
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包6 f, R* f' J6 W8 Q0 c/ d% d1 L
Spurious correlation, 假性相关
/ o, a: |- x0 j$ S( ^4 NSquare root transformation, 平方根变换3 n( R% Q/ ~8 K, O
Stabilizing variance, 稳定方差" E+ Q) ^: y% y9 d
Standard deviation, 标准差
! E; [: u* m7 L+ B# O: \" jStandard error, 标准误
; i4 ~9 H- n$ C% UStandard error of difference, 差别的标准误
( ]( v' O2 T. k& e# w5 U' WStandard error of estimate, 标准估计误差
4 Y W0 N2 r% M' G( ~Standard error of rate, 率的标准误
; a! d& X( k4 R0 B$ \Standard normal distribution, 标准正态分布8 V+ l* E6 E, K& q
Standardization, 标准化( ~ b' i5 @4 Y" o
Starting value, 起始值) L8 e+ E. N+ H' M% h& W4 C
Statistic, 统计量1 f5 r# l4 J4 _$ W* N! H
Statistical control, 统计控制7 U% C8 f. F- L x) M
Statistical graph, 统计图9 }+ n" Z6 q0 A
Statistical inference, 统计推断
+ F+ L* F( J. _Statistical table, 统计表
6 y: X% A$ b) V+ C# NSteepest descent, 最速下降法
. U: d5 U. c& G+ A! H0 Z" OStem and leaf display, 茎叶图
7 S0 j. c+ i E$ _( ?Step factor, 步长因子3 o1 M ], h) {' W% \
Stepwise regression, 逐步回归
" u5 t( G+ _/ l& E+ D+ zStorage, 存
) ^3 I/ i: r q WStrata, 层（复数）
) G0 t7 H. g: q3 BStratified sampling, 分层抽样( X4 Q& g& R( }6 A
Stratified sampling, 分层抽样
. ^) o, n& _- q: f( M# a, hStrength, 强度0 m q! L7 `% F H
Stringency, 严密性1 H7 w' Q+ x. e/ x5 X% m. T# N4 x
Structural relationship, 结构关系+ Y# i* [: Q5 L6 t( i! L7 T
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
6 g% d# T0 f! e0 P$ d- B1 [Sub-class numbers, 次级组含量
2 T. X% v8 E8 BSubdividing, 分割1 |, s& U6 \; k% }" m
Sufficient statistic, 充分统计量/ g6 M$ ?! J- {% r0 H
Sum of products, 积和3 v4 c( C3 R. e- e1 E8 X
Sum of squares, 离差平方和, m; O2 M9 ~2 H9 n5 Y, E0 ^+ |- V
Sum of squares about regression, 回归平方和
1 J2 a# Y0 R. }7 o8 ^Sum of squares between groups, 组间平方和
Y$ a( c* K l; B" D- VSum of squares of partial regression, 偏回归平方和+ k6 g/ g1 `8 F9 }4 z" z' j: V
Sure event, 必然事件; X' d5 K' P( @- H. ?
Survey, 调查) F' x: W8 h$ t0 S% h
Survival, 生存分析
% M0 G% ?+ u2 M" YSurvival rate, 生存率
h! b: Y6 _& G' kSuspended root gram, 悬吊根图 Q1 H9 `, @# m3 S7 N
Symmetry, 对称* L: f3 O# k) A; Z- j
Systematic error, 系统误差
: ~3 i5 t+ ^. \( W+ ~" ?0 sSystematic sampling, 系统抽样- G* i J6 t3 K6 n/ L
Tags, 标签- M' k# N/ e: A( s8 [$ [
Tail area, 尾部面积, B3 K' `* e' v4 S9 p
Tail length, 尾长8 ]& r/ Y+ b. L, N
Tail weight, 尾重0 D; U( m1 S: J' R: g
Tangent line, 切线
. a* K, K, h% B; W5 f7 aTarget distribution, 目标分布+ \# a. W: |. h
Taylor series, 泰勒级数2 @7 j/ D& a1 j
Tendency of dispersion, 离散趋势0 q6 k, @! N9 D1 ]6 C
Testing of hypotheses, 假设检验
! _3 U; {0 M. _: _) e$ I" aTheoretical frequency, 理论频数* o. j. v: g' Z3 ?+ L
Time series, 时间序列& O& M* o/ ~" \& F+ ]
Tolerance interval, 容忍区间* P: B' \) ~3 T. G2 }# R
Tolerance lower limit, 容忍下限- b) T" l+ X+ Y2 v
Tolerance upper limit, 容忍上限1 E# T5 p0 u6 J' Z
Torsion, 扰率
- A I9 H$ h- V; M. K: WTotal sum of square, 总平方和
1 Q# y3 X5 g3 {! A3 u' j4 G+ ] XTotal variation, 总变异
0 B" n& P7 }# g; @2 {, J4 MTransformation, 转换
. w" L0 ^" \, K1 a7 S$ tTreatment, 处理3 `4 k& ~& [' X0 t* h
Trend, 趋势. A8 B, ?8 A: Y$ o& Q# q
Trend of percentage, 百分比趋势6 D, a1 Y2 V+ E
Trial, 试验/ N: n& g! p" R4 q
Trial and error method, 试错法- }' S3 k$ f( ^ Q- C# G
Tuning constant, 细调常数
- M$ R3 k% r2 o* i. @- u( ETwo sided test, 双向检验
* s# i) k; @- R- NTwo-stage least squares, 二阶最小平方
# x; m/ k4 l/ ~Two-stage sampling, 二阶段抽样
1 F6 G) L9 C( O2 f- wTwo-tailed test, 双侧检验6 \; d9 J2 d: u9 A
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析+ r& S7 ^* l5 Q o5 z( \; @
Two-way table, 双向表! l2 j5 j4 x5 t4 l( J! Y, B V
Type I error, 一类错误/α错误
; Z) Y+ E4 m9 ^* _3 R$ L- D0 I! _Type II error, 二类错误/β错误4 _/ N1 F# F6 K3 C
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称- p" ?+ U: E% n$ q0 g2 }
Unbiased estimate, 无偏估计1 n3 H$ ]5 v$ L
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归6 T7 {: v) k D1 z4 K p
Unequal subclass number, 不等次级组含量. Y' k& d, K" z |6 i
Ungrouped data, 不分组资料7 k1 f6 q. ~& _# a+ `& X" a
Uniform coordinate, 均匀坐标
7 X' L/ ] A' m3 R2 {6 OUniform distribution, 均匀分布! Z5 m \! q. j i
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
4 R; s8 o9 w: U( A/ ^; ~- g/ LUnit, 单元( B$ I+ w1 u8 \' V# A/ |7 F
Unordered categories, 无序分类
0 [ Q+ |* |) K* \Upper limit, 上限0 Y3 p( ` g2 W0 Q5 w6 _+ T( H
Upward rank, 升秩
5 d6 i5 a, H# |2 KVague concept, 模糊概念# U, [7 D# Z, }3 e1 X' X! o
Validity, 有效性
8 Q5 S! G! R6 E; Q V2 S* V: ^VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
+ _( ~" _- b2 y- Q2 p+ m1 }4 OVariability, 变异性
I+ m( O$ K8 W4 V" hVariable, 变量
/ w3 g7 o! [& L0 S! M* ^/ U, ZVariance, 方差
8 f, e0 c, T* x- b% _Variation, 变异
; l, S: k3 b1 M+ E6 GVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
3 v( g p n3 s5 o% }$ JVolume of distribution, 容积
+ y0 w1 w( @# C& }, F$ c7 }W test, W检验
8 [2 M" o9 }$ E6 i6 UWeibull distribution, 威布尔分布/ U1 \! ~8 J9 d
Weight, 权数
) u |. Q, R% x# B% _( V4 CWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
7 m, F z1 I. CWeighted linear regression method, 加权直线回归
5 L9 l( v& Q7 L& B! f" OWeighted mean, 加权平均数. e* Y/ n: t# b9 J) g7 b6 Y
Weighted mean square, 加权平均方差1 f$ i8 u' i! r# V2 G) n8 i, u' {/ h
Weighted sum of square, 加权平方和8 i& ^) ^/ l4 o# t' N" y
Weighting coefficient, 权重系数; {8 N: i3 o& z
Weighting method, 加权法
6 F$ V" {3 |: Y2 k+ bW-estimation, W估计量9 D0 V9 f% k {/ B
W-estimation of location, 位置W估计量
$ @% i' b u/ C, X8 NWidth, 宽度
* n5 F3 N4 y) R$ o: \Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验4 {$ u. ]8 K4 C, Y: X. j
Wild point, 野点/狂点
& \1 a' f# x" v% aWild value, 野值/狂值" {8 H/ z+ W+ E5 Y
Winsorized mean, 缩尾均值
: @/ f* U/ N% uWithdraw, 失访
2 a. W2 u3 }7 H, I* d) fYouden's index, 尤登指数# B$ [/ ^1 _" W) H( m
Z test, Z检验8 z# J% t X) i' S9 E9 m* p' Y
Zero correlation, 零相关
7 J& O- G' I! H2 {# i2 s2 e/ sZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
