|
|
Absolute deviation, 绝对离差
2 m6 e6 L2 J( R" z4 r! ~Absolute number, 绝对数
4 K3 k9 r j) t7 rAbsolute residuals, 绝对残差3 C: v3 j6 ~. J* t% g. [- B
Acceleration array, 加速度立体阵
3 F8 U6 x/ C, T! l) h; q1 ZAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度" T& z9 \8 `2 C! F% J3 [2 K$ X1 t& m: s1 [
Acceleration normal, 法向加速度4 ^& ]) `8 a8 K/ p! Y. w1 ]: Q
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
" f. H( e1 S: v5 [Acceleration tangential, 切向加速度
# f# _# j3 {; \5 A: \1 Y4 T* sAcceleration vector, 加速度向量
9 P- X5 E$ ~+ w5 v$ u7 C7 aAcceptable hypothesis, 可接受假设* I \9 ~* P1 ?) q9 B- U
Accumulation, 累积6 ~6 D: u9 ~ M1 P& d( V1 l
Accuracy, 准确度
% e! O' O$ V9 l+ i7 I& T9 xActual frequency, 实际频数
1 A" E+ u4 h* l- j- XAdaptive estimator, 自适应估计量
4 R) g! D; g- ~( j! c# r. N c' A) A$ ?Addition, 相加5 C: ^7 y+ }0 D4 O, c
Addition theorem, 加法定理6 z8 \" k7 ~5 f- y8 w! A) A
Additivity, 可加性4 a, p3 p* L+ M7 M$ H
Adjusted rate, 调整率
8 G; N% P1 n! \Adjusted value, 校正值5 [* b/ v0 V, ` f
Admissible error, 容许误差2 F# t& k" y0 r6 h5 D F. S
Aggregation, 聚集性
0 e. m/ @' E4 F- V8 }# d9 z( p! s* iAlternative hypothesis, 备择假设
2 P; C( E" Q4 p2 f5 m( Y8 c$ n# QAmong groups, 组间# e, c& P' S9 Z G6 g$ D+ F) n8 \
Amounts, 总量
+ ]5 @4 e( I- J( J- h; _Analysis of correlation, 相关分析
( u, L, i' v4 R+ lAnalysis of covariance, 协方差分析# ^% [" Q2 i8 D. {) }! R* \
Analysis of regression, 回归分析6 T$ T8 X$ |% Z) |( d1 l
Analysis of time series, 时间序列分析
/ j9 I' b u# r- CAnalysis of variance, 方差分析
6 Y1 V" w# v6 ~4 e: cAngular transformation, 角转换
1 h+ t$ Z' d. s6 ~( r1 m& y' jANOVA （analysis of variance）, 方差分析
2 \7 U2 l0 ?+ P% z4 Y" sANOVA Models, 方差分析模型
2 D! J" V+ J5 |( W3 qArcing, 弧/弧旋7 c- O! ]9 p) h" R. m- E
Arcsine transformation, 反正弦变换4 s. w& _' |0 ?
Area under the curve, 曲线面积% G8 t4 B: L! [) v
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 & B/ W4 D9 }" D6 @/ P( E
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
, h; _( l, A/ @/ eArithmetic grid paper, 算术格纸
% }1 g: ?7 C8 k0 C9 N+ _9 AArithmetic mean, 算术平均数& v) l/ V2 W. i9 O6 N
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系 f, n! a& a+ J1 J( \; X; y
Assessing fit, 拟合的评估) v" p+ X ?7 f) K8 _4 t- C
Associative laws, 结合律! R! k1 M/ P: k
Asymmetric distribution, 非对称分布
9 J# L8 ]) y' v! I* fAsymptotic bias, 渐近偏倚
' i7 ~3 e) V% X9 E- PAsymptotic efficiency, 渐近效率& c, {+ {1 H0 R9 s: K
Asymptotic variance, 渐近方差
5 M4 v3 _0 k, Z0 ?Attributable risk, 归因危险度. E4 Y% ^" z$ B& a
Attribute data, 属性资料7 L; h- q% N/ z* C7 M5 M
Attribution, 属性
$ N) ^( J* K! Y2 bAutocorrelation, 自相关) {% Y0 K9 V. C5 n
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关" A% `* w# ?; r
Average, 平均数
4 u5 \2 ~3 c" S& ?8 mAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
9 S/ k6 g H2 \* s6 y$ h4 HAverage growth rate, 平均增长率
$ q8 g( `- I6 F+ [1 E+ a' \, ~Bar chart, 条形图
7 P( i: C6 f* V3 ]# wBar graph, 条形图& F$ t5 R, R) M; e
Base period, 基期
2 Q" u: _* O* l1 |& FBayes' theorem , Bayes定理
6 g2 e5 Q5 v" r e. N- f4 jBell-shaped curve, 钟形曲线6 s- k1 m2 v+ r! D) {( B* B1 t) |
Bernoulli distribution, 伯努力分布
1 V* Y5 U2 r) x8 G/ k6 e' PBest-trim estimator, 最好切尾估计量# T) W9 Y8 @- @ ~ _, m$ S9 j/ Z
Bias, 偏性
& a' R/ @& S3 ~$ O; CBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归8 V' H5 [$ T9 y1 j t
Binomial distribution, 二项分布4 q0 n' v3 g+ M5 |: s- H+ O: @
Bisquare, 双平方
. l2 h/ w+ {5 \7 Q$ fBivariate Correlate, 二变量相关
0 p3 e) W+ ^6 R; }) d4 ~Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
e# ?8 ^+ h# n! U. ?' t6 o/ y( VBivariate normal population, 双变量正态总体
- t5 J) H K6 F+ X8 N5 J( N* TBiweight interval, 双权区间
7 s- P% i* i E& C8 t6 z; VBiweight M-estimator, 双权M估计量
, B0 h9 c- v# W/ G, ?Block, 区组/配伍组
0 }7 u& C. m2 p; M* f2 TBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包: S$ |0 ^/ @: O& `, K6 s; _
Boxplots, 箱线图/箱尾图3 Z4 w2 K; `3 u
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点7 d3 A: u. N$ @# ]8 Y
Canonical correlation, 典型相关- A" w- V, n. G' ~& H7 m ^5 E' m P
Caption, 纵标目# P- b' Z- s$ Q0 q
Case-control study, 病例对照研究
6 w& Q5 j& k* [/ v) z* r5 q1 tCategorical variable, 分类变量
5 m0 b, h! p3 ] S# B4 `; [Catenary, 悬链线
6 ^3 y/ E: }3 T) u$ YCauchy distribution, 柯西分布
5 d6 T2 T5 N, o; h7 _+ q8 xCause-and-effect relationship, 因果关系* v& j, S _3 @- ?
Cell, 单元
3 ^/ N0 x) k, UCensoring, 终检' c; h8 }8 u' t+ y
Center of symmetry, 对称中心
+ v4 c* U9 _. R7 } H0 QCentering and scaling, 中心化和定标3 e- K1 U5 A6 v$ j; `- \
Central tendency, 集中趋势
" b! H- p- @. u( P+ XCentral value, 中心值. E/ |: d& X4 H: n4 [; H! E
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测7 d4 ^! ~9 {) M6 }2 U1 h
Chance, 机遇
% N2 d0 G _3 L0 d. N+ }( X# {Chance error, 随机误差3 h/ m5 G' n9 u/ u* d
Chance variable, 随机变量7 G0 c) U: q+ T5 W k) W
Characteristic equation, 特征方程- _ P* O5 V7 V
Characteristic root, 特征根9 V1 T* }# C# o) l) S8 |# z* [
Characteristic vector, 特征向量
; y4 h( o! _: q1 eChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
: Z3 c9 ]1 x3 }Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图$ T8 i2 j' k0 @. p9 B2 u5 U1 g
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
- G4 K C B! A5 KCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
; l0 K( b/ V( E* h$ k O/ NCircle chart, 圆图
7 s; S! |1 ^5 S7 L3 ]* C, _) W, dClass interval, 组距
' J9 w8 R. h& T( L8 XClass mid-value, 组中值$ c X- Z5 }, g. K+ {) R
Class upper limit, 组上限: Z3 h: Y" I7 E. c& c
Classified variable, 分类变量3 {/ {7 m/ e2 ^) \6 O
Cluster analysis, 聚类分析8 W! _. {2 B! Y
Cluster sampling, 整群抽样: m! g$ a' X3 g
Code, 代码
# i6 Y8 o( t/ C4 M WCoded data, 编码数据& t7 b+ \' Q6 i6 ?1 U
Coding, 编码# t" R) r$ B4 \% T6 `( }
Coefficient of contingency, 列联系数0 h6 M! b' [/ K8 Q0 \& N9 S
Coefficient of determination, 决定系数: V' ^2 I4 Z/ ~0 v, g
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数1 N3 m8 f+ i$ n! J: C
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数. P/ y! }+ S& R2 t! z% t
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数/ C0 q4 l0 T3 d- O, T# e
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
$ Z6 m i |/ S- q1 kCoefficient of regression, 回归系数
: ?) M! V* w" U0 ?/ {Coefficient of skewness, 偏度系数0 ]3 m: ~3 R6 I
Coefficient of variation, 变异系数0 w9 U$ X5 M+ ~4 X9 j
Cohort study, 队列研究
6 y$ i' d6 H0 B+ n2 wColumn, 列- t! E0 _0 `2 I8 `2 A
Column effect, 列效应* v; b. [9 I: [% n
Column factor, 列因素
* k9 v& N0 I0 R/ dCombination pool, 合并# z* w8 O6 y% k. m! E
Combinative table, 组合表9 o5 n, m! C7 m: [ o8 B
Common factor, 共性因子
( g8 c0 ^! n G8 C* A% L$ DCommon regression coefficient, 公共回归系数" w; ~3 b! v+ K' n
Common value, 共同值
& h' n0 N: s3 w( C' J2 t+ aCommon variance, 公共方差
2 R; \. Z8 W0 b" bCommon variation, 公共变异" M" v; u" G1 L- _8 Q3 w: W
Communality variance, 共性方差
1 H3 a4 \$ U) ] F% bComparability, 可比性) l# L' O% w8 r) s* N' n
Comparison of bathes, 批比较
, h3 [% o4 d( ]Comparison value, 比较值. A/ F; i9 M& g
Compartment model, 分部模型" `' [6 @3 _) G- n" w. B
Compassion, 伸缩6 B6 p7 |( g m$ h, V- B
Complement of an event, 补事件: I! K4 y0 C; K! L* z
Complete association, 完全正相关
# m- M1 O' a5 g7 u4 }3 x3 DComplete dissociation, 完全不相关
. B$ d) x( _9 O V2 @. v7 _Complete statistics, 完备统计量
- K: f: B0 N/ h' w& _: W* U" sCompletely randomized design, 完全随机化设计, L0 I/ s! X1 m4 `4 Q& O5 U6 u
Composite event, 联合事件
1 R/ D2 H9 F B9 D( lComposite events, 复合事件 b5 M8 f* ^; j, Z2 d5 N* g1 I
Concavity, 凹性 k, e/ C% ^; F; `/ A& B. B
Conditional expectation, 条件期望
$ E, R- I) U& F$ c/ g, nConditional likelihood, 条件似然: ]0 }) J3 i. B' O2 M
Conditional probability, 条件概率
( d! d/ F* t! PConditionally linear, 依条件线性
: ~8 a/ ^0 ~) M6 p! z- Z4 k) T0 xConfidence interval, 置信区间
m5 \3 x/ @; ~3 |8 s) W2 z4 XConfidence limit, 置信限! @, h4 B9 U0 ~) M
Confidence lower limit, 置信下限
! a2 Y. N& J, R1 C! `3 SConfidence upper limit, 置信上限
* B: _( b9 e2 t- kConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
+ M- _. B: d5 |( IConfirmatory research, 证实性实验研究
7 }/ U$ d& W4 GConfounding factor, 混杂因素
6 w& w% e3 X: l& s9 C& cConjoint, 联合分析
- c l) L& Y' y9 }Consistency, 相合性. s" \* P( G' O s6 A2 i
Consistency check, 一致性检验
; T6 Q5 a; G) H9 ?6 ^Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
4 n, L5 H: u( ~8 I2 o2 w# ?Consistent estimate, 相合估计
* w5 `' A2 w0 {Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
$ x! ]- Y* M! Q! e: UConstraint, 约束: x% u' |* y/ L3 Q
Contaminated distribution, 污染分布. M1 J. H5 n ^. ]/ Q' ?1 e
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布6 ?7 `' y" `; h5 T' t% k( [3 ^) |) f
Contaminated normal distribution, 污染正态分布0 N* ?6 M5 x8 F- Y. s
Contamination, 污染! ~5 N, K9 }5 K" S4 {
Contamination model, 污染模型 E1 \7 @2 e$ H$ d& d g4 B2 z. ?- S
Contingency table, 列联表6 w; d/ h( ^+ S. Z; q" X1 ~% O
Contour, 边界线
+ |! Y8 h, f+ T0 j* u) b1 O$ cContribution rate, 贡献率
# k; W$ B8 o3 v1 S; u! r' u0 WControl, 对照% X/ @3 c6 j e9 c) \! \$ y; O
Controlled experiments, 对照实验8 l6 l0 n6 h2 d% K6 C' Z
Conventional depth, 常规深度$ T! q& \4 k2 f% b0 }$ P# ~0 g5 \
Convolution, 卷积
+ Y+ p5 R( a# I, MCorrected factor, 校正因子) ?9 ^& R; F- E; M
Corrected mean, 校正均值
4 ]* v* C% h: \# b9 jCorrection coefficient, 校正系数2 ^; a* g# O: F, S3 N( {
Correctness, 正确性8 ]5 T! c( A5 `8 b, {2 X
Correlation coefficient, 相关系数
$ @0 T: T7 l! e* I- J/ ]* `5 K/ iCorrelation index, 相关指数
+ H- U! b! k" {5 W4 e) hCorrespondence, 对应, v0 H/ ^/ h* Z+ a1 M8 B; c
Counting, 计数+ d$ E- W/ \: m( x9 ~6 a6 f1 e. R5 o1 h% z
Counts, 计数/频数' z3 n) o3 x+ e: e/ Q
Covariance, 协方差2 l5 k( M4 E' ^( Q- Q
Covariant, 共变 ' ~! @8 a: f! C; h8 _4 P9 m- ~1 V; m
Cox Regression, Cox回归! x- p% D9 a$ x$ T5 e+ H
Criteria for fitting, 拟合准则
$ I( a1 ^ d4 ^( gCriteria of least squares, 最小二乘准则2 {2 Q r# s( T. H0 O! D
Critical ratio, 临界比- ]1 v" O- r! C8 l! @1 \
Critical region, 拒绝域
1 c# {* C8 A6 b+ d0 A M, E9 M3 ]. QCritical value, 临界值
5 c" p) x1 e/ }Cross-over design, 交叉设计
6 r2 `. q/ R, l5 FCross-section analysis, 横断面分析, l& ^0 Z+ a; j r+ }- L
Cross-section survey, 横断面调查
6 w* p8 V, h0 sCrosstabs , 交叉表
: {/ q; G; T4 p: r( y8 j ECross-tabulation table, 复合表
: o8 y/ a/ O+ J9 T) b6 C7 N sCube root, 立方根4 j3 i0 y o( l# ~2 N- t+ x* c" l
Cumulative distribution function, 分布函数0 E, O1 F+ w+ c1 h& P( w' z
Cumulative probability, 累计概率
S( |0 w# X; [6 w7 s0 V \Curvature, 曲率/弯曲
& L7 M9 n5 ^6 DCurvature, 曲率
6 D8 a1 a" Y3 h3 ]1 QCurve fit , 曲线拟和 " } I! Z7 I& J1 L& r! d# {; g4 g
Curve fitting, 曲线拟合
9 V5 A! W y" Q$ v; J& O- lCurvilinear regression, 曲线回归; Z+ \' N2 C5 u
Curvilinear relation, 曲线关系
~1 [& [/ j+ Q3 CCut-and-try method, 尝试法8 H) W( X u- |
Cycle, 周期
$ D1 p/ K+ U0 w- r/ l ICyclist, 周期性0 S8 l1 A+ Q- a0 f9 h# O! F
D test, D检验) O' s' M$ O6 H* I
Data acquisition, 资料收集( n6 X C( G0 q+ r( m9 i
Data bank, 数据库7 I8 O8 `, ]+ n% t4 J
Data capacity, 数据容量7 [; ^3 Q$ @* c/ `9 s. G
Data deficiencies, 数据缺乏4 o2 N: ~$ m& p7 b$ _+ ]
Data handling, 数据处理0 ^; i; q+ ?% b$ o# a
Data manipulation, 数据处理) @" l8 S* h. g6 S+ ]5 u9 |
Data processing, 数据处理- Q5 Y. ?/ Q) ?+ H
Data reduction, 数据缩减 `: n, u X7 ]5 t |
Data set, 数据集
1 j0 E' a# P) T& m; k9 UData sources, 数据来源
! G- ]$ K$ |% b2 k3 v U! ]3 D+ xData transformation, 数据变换
/ E/ x* ~! b( B4 jData validity, 数据有效性
, w. x I: R3 a- D$ g% S8 n; ^Data-in, 数据输入9 v8 g# v5 e' I6 X1 a2 }
Data-out, 数据输出
- ^! Z* i9 F1 t* E1 k. @Dead time, 停滞期
* z$ ?% ]& I( c3 d" d$ j4 [+ ?Degree of freedom, 自由度
. m7 L& }% ?* j6 YDegree of precision, 精密度& c: Z: [. S Y+ `. T" i- w+ f& A
Degree of reliability, 可靠性程度8 \6 u* m7 n3 H" e/ M
Degression, 递减
2 T- b9 Q$ C1 m9 n( _8 b1 g* ~7 p- YDensity function, 密度函数
, s5 f3 [0 i8 @8 t, sDensity of data points, 数据点的密度# D& B& L( i2 S
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
2 V' @' h: [9 B5 W' p' m% XDependent variable, 因变量
- W. q0 X2 o- K2 a+ ]& RDepth, 深度5 r5 a- L3 x% |1 l( x
Derivative matrix, 导数矩阵
3 w5 N6 [, U3 c4 R) h5 M! `# eDerivative-free methods, 无导数方法8 g z# ?/ S5 ?0 Q
Design, 设计
8 F6 x- i2 [& j, EDeterminacy, 确定性7 c0 g( S+ }. W7 R
Determinant, 行列式
! Q' d A+ F8 f2 ?2 Y/ `2 ]0 fDeterminant, 决定因素
$ E5 Z( P* M3 S& r* @+ vDeviation, 离差& l) F4 K+ O4 P5 K# T6 w; d: y" i2 T
Deviation from average, 离均差
7 e4 N4 {* |7 F7 S: e# h- @* ?Diagnostic plot, 诊断图
- o3 T% s2 I6 I5 y: q1 IDichotomous variable, 二分变量
# n) b a' h: b7 R' o; tDifferential equation, 微分方程- S8 c; K8 W/ B ^6 E7 S: l/ ]
Direct standardization, 直接标准化法
! l* c2 H" w, ^6 ]$ eDiscrete variable, 离散型变量
& V# w% |" x9 z$ F. uDISCRIMINANT, 判断 2 i( H; C, y& c! a# D! x
Discriminant analysis, 判别分析, L: _, {, Y* t# M
Discriminant coefficient, 判别系数
2 K# E9 s; a' @6 q7 f+ rDiscriminant function, 判别值
7 t2 c, U0 }, [& S$ H# R7 Z2 yDispersion, 散布/分散度
9 i8 G M% A: gDisproportional, 不成比例的
]6 v d, b$ r0 F; b% @# rDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量# @8 O0 K* s" b h0 U2 [
Distribution free, 分布无关性/免分布- `0 j5 J3 G X: m M4 c2 a
Distribution shape, 分布形状
. K+ o0 ?1 x5 F. e: n0 u) sDistribution-free method, 任意分布法: B8 L8 K! P" p, v& G# m0 G# b
Distributive laws, 分配律; l" e* z! Z, y+ L1 f( X
Disturbance, 随机扰动项
+ P5 T; O& R- |* c+ c% TDose response curve, 剂量反应曲线
; }0 S/ y" I3 j- u- I4 I% _Double blind method, 双盲法
8 V4 N/ E' X% s s1 fDouble blind trial, 双盲试验
% z9 n0 ~7 I& EDouble exponential distribution, 双指数分布
7 I/ q- C/ s- D0 NDouble logarithmic, 双对数# D+ F0 C; U0 \9 h# p- a7 E4 g
Downward rank, 降秩5 n8 P, q3 b8 |% g, A+ T6 X! e
Dual-space plot, 对偶空间图" S: P7 I+ ]/ Q4 u: T
DUD, 无导数方法
! P+ H4 M' l# }, e7 ADuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
/ O# `- u; M, Z3 N5 z. J4 YEffect, 实验效应
* x: |* N' t& vEigenvalue, 特征值$ o% _1 t& k% s% H, e
Eigenvector, 特征向量, v* u2 t# X. H$ e% i
Ellipse, 椭圆
1 F/ Z' J- z9 ?- G$ u% z0 p) q' PEmpirical distribution, 经验分布6 x& I8 U4 h- F: [ K. a# Y$ r/ C
Empirical probability, 经验概率单位- `( ^+ L8 Q+ H# ], S
Enumeration data, 计数资料
7 n" H+ s- X: U2 ~ k. lEqual sun-class number, 相等次级组含量
4 c0 s, u3 W# XEqually likely, 等可能
4 p6 U" {: Z" ~$ T7 ]% e' ` a* xEquivariance, 同变性
; I* v5 F4 j( t5 WError, 误差/错误
7 W- o2 F' R3 o7 OError of estimate, 估计误差/ Q1 v* p$ \( e9 l. K1 C0 H
Error type I, 第一类错误
3 S, @$ u/ }& e' D6 x% a: b0 tError type II, 第二类错误
2 M3 ?" {# ^6 _- L" L; SEstimand, 被估量
' r% r( V r$ I; a+ OEstimated error mean squares, 估计误差均方
0 r; H2 W4 z8 W, c$ yEstimated error sum of squares, 估计误差平方和5 B9 p1 f( [6 h
Euclidean distance, 欧式距离& U( C8 M7 M1 Y: Q+ X5 M( |+ o
Event, 事件
; B3 }6 B7 f3 J) |+ ~6 FEvent, 事件6 @1 k! T( M' o% z% A6 ~0 j o
Exceptional data point, 异常数据点
2 ?6 X `# q; B$ |Expectation plane, 期望平面
% E. Y" R$ H& f( SExpectation surface, 期望曲面
6 {' k i$ A) e% fExpected values, 期望值) K8 j/ t! g3 r e$ {- [( ~5 H
Experiment, 实验
3 T. J( c/ F- n: h" z3 dExperimental sampling, 试验抽样
) o& K0 e5 e0 y0 C9 T( g: l: rExperimental unit, 试验单位8 v' m; s* V$ p, L( l7 C: E
Explanatory variable, 说明变量
9 g! Q, S6 k0 c5 HExploratory data analysis, 探索性数据分析( Q) Q" f, i* Z
Explore Summarize, 探索-摘要$ I& K% r% o3 K; o5 |3 @" _+ v
Exponential curve, 指数曲线
9 {( {2 g# [( a4 Y: X' o2 zExponential growth, 指数式增长; l0 H, g" A: |; F( y
EXSMOOTH, 指数平滑方法
7 k* k( j: \4 c1 D& k r/ kExtended fit, 扩充拟合
; h- z0 Y7 c9 m) ?9 [7 [Extra parameter, 附加参数3 F* K' w/ b- u j) E9 E$ S
Extrapolation, 外推法% a8 f2 Z& w* Q7 K4 f
Extreme observation, 末端观测值
9 F6 Q$ {1 p/ F' K* p5 _# WExtremes, 极端值/极值
. Z4 ~ \( X1 t; BF distribution, F分布
9 ]# w; m9 d3 f# ZF test, F检验3 ^6 L/ q7 P! q$ y( W# p2 _5 w
Factor, 因素/因子9 x, i5 n: G% c7 D/ j
Factor analysis, 因子分析
. }* F8 C: ?; LFactor Analysis, 因子分析* `* y, c% Y) g8 Z/ T: k
Factor score, 因子得分 & Q# a8 Y5 h! S" X0 e& b
Factorial, 阶乘7 D; o# p) }4 g5 Y. V+ o, `
Factorial design, 析因试验设计
8 }+ {9 \: v& ]8 ^. m" k. F! `False negative, 假阴性$ B* M9 E4 t% `) I- o0 F
False negative error, 假阴性错误
5 I) Z6 B0 T9 W$ Y3 P9 r9 q! p3 fFamily of distributions, 分布族* m+ s7 }4 W4 y) t Y5 K
Family of estimators, 估计量族
: R; ~5 ~! g( LFanning, 扇面+ l* h, x1 b, M0 C) B
Fatality rate, 病死率3 D. f7 V2 k' E$ |0 Y
Field investigation, 现场调查& Z. ^4 U( r9 P8 I" N- ]
Field survey, 现场调查
& ~& N; e5 s* P2 S4 TFinite population, 有限总体$ K k* [' d+ t8 a
Finite-sample, 有限样本- i# F" \; A2 E1 M5 I' P
First derivative, 一阶导数/ i' g3 O" P' ?5 w1 Q6 _1 Z
First principal component, 第一主成分3 R# D: L7 c' S3 F t
First quartile, 第一四分位数( \% X4 _9 M8 h- ~
Fisher information, 费雪信息量
3 `/ {% {: B' M8 n0 m2 eFitted value, 拟合值
: ]) o" P0 c4 V, j) NFitting a curve, 曲线拟合% H+ \# h& O. b$ J0 P! f5 L
Fixed base, 定基8 ^( F H( p6 K
Fluctuation, 随机起伏& G2 d2 |6 B1 S/ C7 _
Forecast, 预测) h# k8 ^( U V+ C8 R
Four fold table, 四格表
|7 u7 |' r& J. KFourth, 四分点# H4 D/ w& S; V- S5 K7 U8 v# X
Fraction blow, 左侧比率
g1 P& r) Q. K! _Fractional error, 相对误差% R) V5 n& Y2 j( K) B+ O
Frequency, 频率
8 v1 X6 f: r! a5 [Frequency polygon, 频数多边图
# E! Q/ `; ~' k2 c& BFrontier point, 界限点
' ]# j" e& }7 C1 C( Z9 j9 c+ ^Function relationship, 泛函关系& ?6 e y H o
Gamma distribution, 伽玛分布, q% w5 V k/ D! K
Gauss increment, 高斯增量; E% r9 S7 m6 z
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布8 @/ o4 J8 Y' o2 h3 m, s
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 g9 b8 D* y+ G4 aGeneral census, 全面普查. s/ d: j0 }! B% E% S: K0 g4 C, u' \
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 4 H* q* U7 N5 o3 H+ o
Geometric mean, 几何平均数
; \7 f& L% `' g! _' I/ YGini's mean difference, 基尼均差
0 ^& F5 U6 t$ E* K& CGLM (General liner models), 一般线性模型
2 n! w2 ^- F n+ H9 _Goodness of fit, 拟和优度/配合度. m9 Y+ A4 W* g, n2 f
Gradient of determinant, 行列式的梯度6 q$ t* n& l8 m3 M8 \. q8 a
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方- a- n4 m d) s0 Q; P
Grand mean, 总均值
+ f4 e, f/ p2 j' kGross errors, 重大错误* o8 l# M( a7 |# [% t4 O5 F
Gross-error sensitivity, 大错敏感度: l1 \4 r' O8 V
Group averages, 分组平均
- s+ `& o0 q! iGrouped data, 分组资料
5 r3 ^7 i% o% {- j1 ]Guessed mean, 假定平均数
' A; Z& m. I6 l3 w. I, |- n' bHalf-life, 半衰期
& b/ w( T# B4 KHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量6 R6 G% A* b" ]* _& i
Happenstance, 偶然事件' Y- ~+ }, z3 z9 Z. l5 L6 D
Harmonic mean, 调和均数
8 H& X+ `% W0 ]Hazard function, 风险均数* }3 E" Y8 `9 @# `
Hazard rate, 风险率
+ J3 r0 j* [( }- B P/ P, QHeading, 标目
; @2 \9 A2 ?0 k s3 x% ~5 _Heavy-tailed distribution, 重尾分布: ?; z4 N2 d. x
Hessian array, 海森立体阵( t( x0 _& w& D
Heterogeneity, 不同质! P# D: y5 q! E$ S; s
Heterogeneity of variance, 方差不齐
' H" ]' m9 o. u& n7 V3 XHierarchical classification, 组内分组1 R9 d6 H' P2 W# z8 ~
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
7 a! `) X( g/ U; k6 X+ {: h/ H; z0 {High-leverage point, 高杠杆率点0 L: v# T; w. B: H7 x7 A
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
; P( I' d" x" A" }9 z# @- iHinge, 折叶点) N0 J3 _* m! n& L# d
Histogram, 直方图$ H1 E. X- I% s1 g, w& O
Historical cohort study, 历史性队列研究
4 l' q8 T$ n1 ~* ZHoles, 空洞
! i# `0 Z' o) n: b) f/ XHOMALS, 多重响应分析
0 G$ |0 g2 ]/ U" ~. `Homogeneity of variance, 方差齐性- y$ d, u0 q0 K: w! i$ l b0 b' Q
Homogeneity test, 齐性检验: j- O! V! ~3 v) b
Huber M-estimators, 休伯M估计量0 H3 g3 r) ?% E( g; {9 a
Hyperbola, 双曲线
# A. o0 w. J7 E' |/ L. wHypothesis testing, 假设检验: t& x/ x) W; K% t( F. i
Hypothetical universe, 假设总体
/ Q: z7 e7 Q, ^& k, T- vImpossible event, 不可能事件
; B' r8 R l4 V* YIndependence, 独立性
: I: F, Q" o/ _! K' q/ aIndependent variable, 自变量
2 f+ D4 @4 H4 P9 R. IIndex, 指标/指数
, W; F4 d( H, kIndirect standardization, 间接标准化法0 y$ X% y/ }6 z8 @- g- w
Individual, 个体9 t0 G- c- u* }
Inference band, 推断带$ }% @6 |7 x; I. ?* V8 D
Infinite population, 无限总体: n2 Z) Y* e$ b; H; X
Infinitely great, 无穷大
9 R; G+ _- }8 W3 mInfinitely small, 无穷小0 ]( [0 ]8 d& \4 Y
Influence curve, 影响曲线
8 y/ q2 M# a: ~' v5 O7 A* iInformation capacity, 信息容量6 [/ ~# b9 Z" Z+ B4 {% Q. l/ N2 x! K
Initial condition, 初始条件5 K5 V8 d- G9 B! x
Initial estimate, 初始估计值
9 t8 T: _- i, W! sInitial level, 最初水平
. A9 x1 N7 P; r) P) F- IInteraction, 交互作用
* Z) C+ Y) v* Y0 q. Y' ^Interaction terms, 交互作用项
$ Y+ E! ?9 g: iIntercept, 截距4 h* [ X/ X$ J. N# x- s' }) D
Interpolation, 内插法
+ s+ Q/ t5 d' |1 v. gInterquartile range, 四分位距" h+ E- W0 I# Y0 o- o2 U; E6 ^
Interval estimation, 区间估计% M" Z0 l* J$ i$ P+ R+ a
Intervals of equal probability, 等概率区间
1 ]# F8 ?1 B8 g. ?# hIntrinsic curvature, 固有曲率
& K* \- m A& YInvariance, 不变性6 u; g4 D7 D6 h' I6 P; j8 n7 N; _, G
Inverse matrix, 逆矩阵) p3 _+ A" G# ^& [, o
Inverse probability, 逆概率) T% V5 q; i( m6 W3 V: Q
Inverse sine transformation, 反正弦变换5 G h+ m8 F: _
Iteration, 迭代
% K- j( v1 t% L$ ]" P/ r qJacobian determinant, 雅可比行列式) a& `9 W' S; E3 q
Joint distribution function, 分布函数
* G# q$ L' w$ t8 jJoint probability, 联合概率
+ b8 P& B, Z$ s' {/ ~: `0 S& VJoint probability distribution, 联合概率分布6 D! z9 @! u4 a, X- Z, A' m
K means method, 逐步聚类法! \% q& U% k1 h/ k% n$ @
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ; s! X% ^6 c' Q
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
1 T' j+ |+ f9 _) CKendall's rank correlation, Kendall等级相关0 E3 I% V# Q, i* j
Kinetic, 动力学
* i \ I' C1 O- g9 YKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验# y6 `1 e0 ?) t! n/ c, ^$ E& E
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
. `$ n D) F8 s" vKurtosis, 峰度* O/ }9 F( B/ z O
Lack of fit, 失拟
: o8 F$ D* y) BLadder of powers, 幂阶梯4 C$ \" q/ O* z( @; q
Lag, 滞后
/ u) Q( ^7 L/ G/ pLarge sample, 大样本
6 K+ P) H. I& }4 e6 J4 _6 `) DLarge sample test, 大样本检验6 h8 x8 y+ `- ^0 [. O
Latin square, 拉丁方
& |( R9 Y* I! A* @5 y4 ELatin square design, 拉丁方设计. u r6 ^6 |6 G8 O2 p4 Y
Leakage, 泄漏) Q/ M8 I" K1 }" [
Least favorable configuration, 最不利构形
; p- e; _8 w3 Z1 \ ]* k" OLeast favorable distribution, 最不利分布
/ [7 y2 E+ w5 jLeast significant difference, 最小显著差法
; [% S, I. g; W3 w; h/ |1 ^Least square method, 最小二乘法" U, K" P" F2 C7 U) x
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
~" _1 J5 @9 R6 GLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合) G% j" W4 |5 y% n* j" a
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线( u, f' c6 i- ]9 B* X
Legend, 图例; b' x9 b9 ~7 f
L-estimator, L估计量
) r0 o' s$ J" W }4 |1 ~ PL-estimator of location, 位置L估计量
8 T# m9 m6 o- x% F* [" N* tL-estimator of scale, 尺度L估计量; U; x z& g* [6 ^3 @3 e3 r9 P
Level, 水平- H8 g5 C, S8 p# K
Life expectance, 预期期望寿命. A+ b4 X2 O: c) ~& C3 k
Life table, 寿命表
: t- I9 Q# [* T* }2 D$ KLife table method, 生命表法
1 V( c7 ]$ @) S# s+ }8 |Light-tailed distribution, 轻尾分布% Q; m2 M: I: B5 |; G- s3 v
Likelihood function, 似然函数# M" a+ F0 L6 f6 w' H) W, P. [1 x
Likelihood ratio, 似然比
A0 _: s; S( r0 b% fline graph, 线图4 U4 k3 x0 ?. r7 o# D1 S3 E
Linear correlation, 直线相关
& ~* O! ~$ m9 R' k! A7 f; }Linear equation, 线性方程1 n1 k: e7 M2 v& r! ?
Linear programming, 线性规划 U0 o! C3 T( s( O
Linear regression, 直线回归
' S7 T* t" }4 I! f; D& @" N$ T: hLinear Regression, 线性回归
/ ^' r; }+ d4 ^8 C+ R: WLinear trend, 线性趋势) v" L p3 s+ P3 H% {1 Y. X, v1 B
Loading, 载荷 3 L1 ~& s5 \7 M" Q
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
6 o* P8 n5 O/ o0 k: i* O4 tLocation equivariance, 位置同变性9 h0 @3 l: R1 i1 b
Location invariance, 位置不变性
( l) u4 n. T& @$ {7 ULocation scale family, 位置尺度族+ Q1 J5 N4 g0 r& u! w# O9 v
Log rank test, 时序检验
; L6 E2 F n( N, O9 B) U2 NLogarithmic curve, 对数曲线) Y" K) K6 h- S8 M
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
! b' k- ]- `5 h: lLogarithmic scale, 对数尺度
0 E) v; M. v! p) i' jLogarithmic transformation, 对数变换
7 w: Z+ @) O2 A. \/ i p2 BLogic check, 逻辑检查
" V9 ?! @; B: s/ L; T, yLogistic distribution, 逻辑斯特分布- v# o- n- ^; W4 |9 o y/ ^0 _
Logit transformation, Logit转换4 u) K6 d; n! y- S
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 5 I. `2 Z( H5 K/ }
Lognormal distribution, 对数正态分布
1 ~5 b6 |3 ]+ ]- a( g+ hLost function, 损失函数7 Z; P& B& R2 H) q/ O5 z
Low correlation, 低度相关$ v+ ~2 A5 |+ S d- J
Lower limit, 下限2 e' Z( X; i8 L: }8 |
Lowest-attained variance, 最小可达方差
" ?% ?0 W& c m) }' TLSD, 最小显著差法的简称
$ k+ C" ~* X$ `Lurking variable, 潜在变量 B1 h+ p- W9 W i
Main effect, 主效应
+ m' L7 L( d( O- @9 }Major heading, 主辞标目# Z0 N' N$ m1 M4 v! [ T+ s( H
Marginal density function, 边缘密度函数
% t, N( C% Z) s: j9 v) f8 Q) L+ V2 u, {! GMarginal probability, 边缘概率
: k. }' E% n6 S. f/ n+ qMarginal probability distribution, 边缘概率分布1 }4 ~. V- ~7 u6 F# \4 M
Matched data, 配对资料) J$ }5 E! r$ C5 u5 L2 b
Matched distribution, 匹配过分布
4 P6 |" D0 `3 r7 t s4 ~6 SMatching of distribution, 分布的匹配' q9 k% X3 u G& d: b9 t M' a
Matching of transformation, 变换的匹配
# u! U6 G) N6 y5 Z7 D4 i8 CMathematical expectation, 数学期望
6 I6 @4 |9 j; l. e, vMathematical model, 数学模型
7 V/ E. L$ H* XMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量" a7 H( o$ g0 G) o
Maximum likelihood method, 最大似然法7 I5 g/ V0 O# d3 @
Mean, 均数
' h0 k$ ^+ |3 G" gMean squares between groups, 组间均方3 n9 u/ U1 S% x' S) t* u
Mean squares within group, 组内均方# W1 n9 O; |6 {1 _( J" d0 v+ V
Means (Compare means), 均值-均值比较& _( d) ^/ Y$ T
Median, 中位数1 ~3 a& h6 E1 q4 W; J; f0 j( L
Median effective dose, 半数效量. Z6 w& a! U; t' x! E1 ~
Median lethal dose, 半数致死量
: \: D8 U) F! OMedian polish, 中位数平滑
+ d& g& r* u# D' Y+ |' eMedian test, 中位数检验( a" K0 {, Z* n' D' J) b N% d* Q. |! }
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量2 z5 g ]( j1 n" T4 B% O" H2 Q
Minimum distance estimation, 最小距离估计6 h. Q( Y. y; W U* |+ E
Minimum effective dose, 最小有效量
( x0 a& b8 d. L5 jMinimum lethal dose, 最小致死量9 d _8 j/ | E! H1 Y" l# O9 l
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
- z6 [: r5 n5 m! z/ FMINITAB, 统计软件包& a+ _: a; h" f, N# E6 q z( B
Minor heading, 宾词标目
6 J3 B3 ]* r9 B% \0 n3 I2 ], N* lMissing data, 缺失值! i/ v5 P1 v" v7 J5 @, T/ z
Model specification, 模型的确定0 \. M) ~" u, k( ?7 B
Modeling Statistics , 模型统计( G+ Q8 o) n3 K7 ~, {, O4 @
Models for outliers, 离群值模型/ b- R$ a$ e2 O; c5 U
Modifying the model, 模型的修正8 f# M, Z! u) p
Modulus of continuity, 连续性模: a9 U( n, H/ P$ _; P; m
Morbidity, 发病率 " y+ e7 z& b! a7 A
Most favorable configuration, 最有利构形2 q/ e' U; Z5 h8 X$ J
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
, M2 X0 }! G) ^* \& G3 _Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归" A' _2 j \8 k5 |' c8 N& w
Multiple comparison, 多重比较
# b* P, \. ~- gMultiple correlation , 复相关
" o) {6 O' y; Y: wMultiple covariance, 多元协方差: t2 C# ]+ Q* \7 X; K+ G
Multiple linear regression, 多元线性回归* `2 u; Z. W( g. S8 t. ^
Multiple response , 多重选项% e/ e- \5 H5 Q5 v
Multiple solutions, 多解
" C- \$ O/ I: q* S# E+ h! DMultiplication theorem, 乘法定理. S6 y2 {6 O2 S4 m! n/ |" N5 n
Multiresponse, 多元响应
6 U5 I0 V2 R3 z Q) z- yMulti-stage sampling, 多阶段抽样 L5 o8 K4 }+ c' s6 X
Multivariate T distribution, 多元T分布
6 r) v1 o/ ^* d1 w6 b3 a1 kMutual exclusive, 互不相容$ b& F( m4 l+ P/ e
Mutual independence, 互相独立' \. ?8 P5 n7 j* B+ S1 D
Natural boundary, 自然边界
8 s* H$ J- [4 b2 ^Natural dead, 自然死亡
: Q& A8 n o) |- r7 V& a' m1 y4 rNatural zero, 自然零3 S1 [, i/ X$ M6 E J
Negative correlation, 负相关) L& y% u7 K% F) u# a$ m
Negative linear correlation, 负线性相关. c3 H* j2 S6 n& ~6 s
Negatively skewed, 负偏
! _6 E7 {7 L4 m: x* K% l& NNewman-Keuls method, q检验3 b0 k3 G2 }) C9 h; _5 }4 W
NK method, q检验
+ z1 n G8 M1 T# |. x! t0 b' T8 E" L; ?No statistical significance, 无统计意义/ w; d" R4 I4 O" {
Nominal variable, 名义变量9 }* O0 c. v: N) J2 j
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性- I+ A6 X! ]$ B( X
Nonlinear regression, 非线性相关9 s- t$ B' t& X0 z
Nonparametric statistics, 非参数统计/ B X" P: Q# o. m
Nonparametric test, 非参数检验4 l% t5 ?2 k, k! H
Nonparametric tests, 非参数检验
- T1 L/ S8 N! n* jNormal deviate, 正态离差
! M- S0 s8 @3 o" H9 ?7 O9 c$ ~. x: UNormal distribution, 正态分布
. M/ Y: \$ g, T; L; V3 A8 e' INormal equation, 正规方程组
2 {% m/ N# O4 f1 \" wNormal ranges, 正常范围/ a% o$ w/ g4 t3 a
Normal value, 正常值
l0 [! y, h. @& \; qNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数$ N7 d0 B4 ~. w/ O. k/ n) M( d2 O9 T
Null hypothesis, 无效假设 3 z1 O0 K( c6 S2 a* s
Numerical variable, 数值变量
I. Q8 [$ S" y4 hObjective function, 目标函数
# k/ Z# n8 [# fObservation unit, 观察单位
- \) D }! Q: `8 R" ~) d" AObserved value, 观察值
3 H1 A7 b5 Q$ D( @" S$ mOne sided test, 单侧检验; g+ _& J3 h+ g1 y: f% V: i
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
6 A; a0 Q9 o) {9 ]" yOneway ANOVA , 单因素方差分析$ b( q, @. q9 H. L: l
Open sequential trial, 开放型序贯设计. b6 w$ j q- S
Optrim, 优切尾- i. j# q/ s' ~2 B% g- M" k
Optrim efficiency, 优切尾效率
! E# I7 ~3 _( p) R) O% L/ YOrder statistics, 顺序统计量
|2 T! Z- J) Q3 ?4 wOrdered categories, 有序分类
8 J: M( C( X1 wOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
% m" G' r2 ?' dOrdinal variable, 有序变量
" _# y) i' O6 X: SOrthogonal basis, 正交基 r# Z5 n; Z w8 r5 U, K5 y
Orthogonal design, 正交试验设计
: p: M' @$ }$ ^% I! d% U8 B3 i' WOrthogonality conditions, 正交条件
, Q. A$ Q1 j" y N+ H9 pORTHOPLAN, 正交设计
; x( C/ J6 t, y$ H' ] XOutlier cutoffs, 离群值截断点
- h. k7 m7 ]1 _, Z! xOutliers, 极端值
/ h1 ^1 G5 l6 n4 u; i- v- {3 zOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 : D$ f9 s. l, Q& r# L
Overshoot, 迭代过度
. O/ d5 E: m: \4 B& w. KPaired design, 配对设计. y2 G5 v2 t6 B9 K) u
Paired sample, 配对样本/ t# S+ H' Y9 [' B- |
Pairwise slopes, 成对斜率
7 A3 p- M* w- ~9 o5 Q, i4 M' RParabola, 抛物线
5 p6 r7 ` M( T8 X, _ [/ NParallel tests, 平行试验
; {. ^6 ~( L* c# hParameter, 参数$ @0 J$ x' M- q8 y1 a0 n
Parametric statistics, 参数统计$ r6 |+ ?9 `* |$ f# ^! {
Parametric test, 参数检验
4 Y0 h, G+ x5 C6 w' s, r3 e: _$ |Partial correlation, 偏相关( j/ J3 P7 g3 b! a& d! w
Partial regression, 偏回归
# E2 k3 p2 H- s% _8 J0 z- [Partial sorting, 偏排序" K7 Q. p1 f$ l$ |4 N
Partials residuals, 偏残差
7 ~+ R7 E( g; O0 {5 z& ]( I) mPattern, 模式9 b6 t$ O9 ]7 M u/ e- Z
Pearson curves, 皮尔逊曲线
8 v: _# o5 v2 [, o7 g* OPeeling, 退层5 _* S8 L$ j5 a/ v# s+ |6 g
Percent bar graph, 百分条形图6 F2 \" V- G- O# E' |* x
Percentage, 百分比' ^, v$ r& A. s8 w& N. S2 f; M
Percentile, 百分位数- N5 M$ E: ?4 o6 C+ C D- p& ?- A% B
Percentile curves, 百分位曲线# ~5 A; T5 v. ?' j3 b, W
Periodicity, 周期性# Z5 F8 G5 ~/ o# }; x
Permutation, 排列# o1 @& }! R4 r. f$ B6 |
P-estimator, P估计量; J' K; Q0 \, U8 j! Y* k. Z! I
Pie graph, 饼图- f% c1 {6 L$ s
Pitman estimator, 皮特曼估计量
7 m, H0 P( b+ d1 U$ oPivot, 枢轴量
# X: ]& P+ R# O0 PPlanar, 平坦
6 O7 J# E- t6 x1 y1 U. kPlanar assumption, 平面的假设
9 U5 l5 Z" ^ @PLANCARDS, 生成试验的计划卡
3 ^6 y, k; i) n' R$ ?) v* IPoint estimation, 点估计, m; E% Y- ]6 J# b
Poisson distribution, 泊松分布
' h, C' [+ Y) n i/ ] l6 HPolishing, 平滑* t& y$ v) |! N! s3 R j
Polled standard deviation, 合并标准差( D0 G9 ]! }# K; K5 }" m
Polled variance, 合并方差0 h+ [" |0 a- m6 ^
Polygon, 多边图* ?, J- N* x4 N
Polynomial, 多项式
# r3 n% ?# N9 P% d8 [( j! [Polynomial curve, 多项式曲线
4 i9 V9 {2 `, Q6 E6 PPopulation, 总体
) V: q/ x4 B0 O" T' J) M7 _Population attributable risk, 人群归因危险度
5 b0 U+ {7 j$ E5 d8 MPositive correlation, 正相关
: R* L" I2 C1 W, pPositively skewed, 正偏
' H6 Z- ^& v* j4 O2 r# XPosterior distribution, 后验分布- I0 Q; @9 @, S: n, H$ C$ d6 Z
Power of a test, 检验效能; g' ]7 V0 k2 ^6 q& y+ G. P
Precision, 精密度
# ~! z: `/ k! P3 d) {3 fPredicted value, 预测值
! C1 A) D1 w) ^# m) \+ u7 KPreliminary analysis, 预备性分析
1 C, X7 V) A" q6 l8 nPrincipal component analysis, 主成分分析, m+ i+ `7 E2 T$ @8 A% q
Prior distribution, 先验分布
' f' i9 T9 Z# |, {( KPrior probability, 先验概率
7 _3 L, ~8 B5 w" p: q/ IProbabilistic model, 概率模型9 D7 x' S6 }2 @6 V2 O
probability, 概率
) c) X; ]' X8 h' w. m/ y2 aProbability density, 概率密度
4 o8 E- Z% R4 x+ F [/ KProduct moment, 乘积矩/协方差
% [7 |0 H/ [7 N, p! `" i1 {. y# sProfile trace, 截面迹图
/ }* a( ?! k. VProportion, 比/构成比
) d! y Q( z9 g) C9 e6 v3 FProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
( G- X% k' X* a( BProportionate, 成比例, Z* Z9 @- ^. Y+ a; x7 B2 B- f
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量% l1 Q* e; |+ ]! W2 e' h
Prospective study, 前瞻性调查* o: m0 G- a5 D
Proximities, 亲近性
- j1 g3 M3 ]5 g3 X- z, xPseudo F test, 近似F检验6 y9 F) N0 o# {$ q {5 g& n
Pseudo model, 近似模型+ a/ V# I4 m6 _: C7 ^- o, N* A
Pseudosigma, 伪标准差
$ A9 l* B/ b) G0 s3 w% yPurposive sampling, 有目的抽样
" X" x4 S A" u- P5 fQR decomposition, QR分解
" G1 n' ~4 Q4 r3 o) P. YQuadratic approximation, 二次近似
) G8 K( U" `5 k/ r1 _" uQualitative classification, 属性分类- `3 i+ @/ M" g. I2 O, ?
Qualitative method, 定性方法; ^! \- h4 @( u0 H1 W w7 J
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图/ U% U; B$ y9 q! p
Quantitative analysis, 定量分析
* \+ h, D" V0 o9 [Quartile, 四分位数% y) b6 l, ^2 z! {: \9 E T3 D) I
Quick Cluster, 快速聚类
$ k/ p" ?- m2 w$ rRadix sort, 基数排序) M% l9 @4 {$ M0 z U$ T D7 W/ I
Random allocation, 随机化分组/ v1 t* x' O2 q2 A; |' ]
Random blocks design, 随机区组设计5 g9 H. r' o( c4 O
Random event, 随机事件0 _. N5 g8 g# l' ^
Randomization, 随机化* m1 u, ?4 n9 D/ w/ K3 ]9 o1 l
Range, 极差/全距6 t7 Z- J3 D Q( X, B
Rank correlation, 等级相关
, ~" B) ~) \9 L+ c8 x" mRank sum test, 秩和检验
6 F! j* |. {; A0 v6 jRank test, 秩检验
0 r) }: h/ g: @2 P# V- L+ G' d4 YRanked data, 等级资料& \7 }: q* O# Z/ J3 i$ a$ B& H
Rate, 比率
" z% y& o' h: gRatio, 比例1 r3 _$ T% ~' a: f8 h/ z# s" Y9 @
Raw data, 原始资料
( L' p# C+ n" j3 JRaw residual, 原始残差
' G$ O/ u0 m9 C7 N! y9 eRayleigh's test, 雷氏检验* ~3 d; K0 E, T
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 / |& A2 O/ ~% [5 P
Reciprocal, 倒数
0 J; A- A3 h2 b4 U* E- TReciprocal transformation, 倒数变换7 N) H2 o# O. Q: g7 @# g
Recording, 记录9 B: Y1 k. ^; F( @: w9 o
Redescending estimators, 回降估计量
2 W2 I9 {; |, k e+ ~! @& YReducing dimensions, 降维
/ k% F) o6 E6 M: V, G# P1 w% sRe-expression, 重新表达5 S1 b% m3 z* _7 t. f- j' ~
Reference set, 标准组
5 g, ]- [7 i/ N& G% N" fRegion of acceptance, 接受域
" C5 V; x# N3 \Regression coefficient, 回归系数
1 ~& Y% l; b0 Y! S" o! KRegression sum of square, 回归平方和. E% v6 y x. p: {- |8 r) y6 C
Rejection point, 拒绝点4 H0 d! A1 U% a5 M) S$ D; `
Relative dispersion, 相对离散度
6 E a8 P( I8 R0 _+ D( ~: _. tRelative number, 相对数9 l- r3 g+ m4 S: T( n7 P, C5 Y- G
Reliability, 可靠性: N5 p$ o$ C! b. p% x5 `
Reparametrization, 重新设置参数4 ?0 Q% A; u# V2 G9 I: M9 ~/ H& h
Replication, 重复% e! y* L8 S# _8 h+ E
Report Summaries, 报告摘要
* b% d* e! q6 I- B7 ^Residual sum of square, 剩余平方和' {) m9 i" x; h' V0 o' r+ K
Resistance, 耐抗性
5 Y9 {% a# s2 w: l5 ^6 X- jResistant line, 耐抗线1 F7 |: c9 o" _6 t, K
Resistant technique, 耐抗技术$ N/ i" c% n+ f! S; a# a# H
R-estimator of location, 位置R估计量
* S* y8 ^" O1 o( a' @4 ?0 x5 A1 d9 @0 D" nR-estimator of scale, 尺度R估计量
; u# G5 c6 V" C X' QRetrospective study, 回顾性调查( ~0 m6 M6 t% s
Ridge trace, 岭迹/ _0 Y5 t/ k3 f' P8 U
Ridit analysis, Ridit分析6 u, `2 j+ V# N. n/ \4 m8 _4 y* \- m
Rotation, 旋转1 a: i) s5 f4 @+ L
Rounding, 舍入/ T& H/ E1 p) @4 ?
Row, 行
# B( V7 _9 d8 CRow effects, 行效应 `' j/ Y0 O: h% e. e
Row factor, 行因素
8 Y; e0 b- P# Y" }RXC table, RXC表: G6 [* {' E: t8 H# s6 _
Sample, 样本8 v2 {! h$ A! h0 y/ a
Sample regression coefficient, 样本回归系数
3 k1 X8 s( A1 z3 }7 M8 OSample size, 样本量) }) l' _$ R* h; @
Sample standard deviation, 样本标准差 ~; V. M; j R# b7 S- j' J
Sampling error, 抽样误差. J% Z4 W1 e9 d# X
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
0 o, x' ^* e0 K1 ~' o% ^, [; DScale, 尺度/量表7 M; ~5 b" J; l
Scatter diagram, 散点图' h+ Q& v9 E* m4 S) S. ?% L$ W
Schematic plot, 示意图/简图% z6 a; U# U4 K( _ |/ ~) a3 c7 F
Score test, 计分检验
8 T. R: q K ~6 z% c4 _9 TScreening, 筛检
( L# `2 W& X9 c9 F( n# ySEASON, 季节分析
M' M' x7 ^3 p3 N/ @* nSecond derivative, 二阶导数
# d9 A, N% U i2 jSecond principal component, 第二主成分" [1 D( v% Z8 }; ?% j+ R/ G7 |
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
9 Y+ t1 N9 s3 q4 @9 c) k8 Z# MSemi-logarithmic graph, 半对数图, s" J1 x- i" ]) }2 v; j
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸- N0 j" C: p( `1 y1 }
Sensitivity curve, 敏感度曲线% H R* a. o" l- u* x7 x/ C
Sequential analysis, 贯序分析
2 A. Y) m7 Y6 b) R: h9 @Sequential data set, 顺序数据集
4 {3 k" R9 C" R N) b$ RSequential design, 贯序设计
, O3 d A- t- o% ZSequential method, 贯序法! s2 L) B/ F4 z7 Z0 `& I
Sequential test, 贯序检验法: Q+ W3 N1 j! p) M4 Z6 z# w0 e
Serial tests, 系列试验6 `! X" W8 b9 ?- O
Short-cut method, 简捷法 # V* `" X- y( A4 q- z
Sigmoid curve, S形曲线
6 V8 j c5 K" h$ l# W3 I1 E7 pSign function, 正负号函数; a- w: W+ e; H M
Sign test, 符号检验1 U. N8 h1 d& k; I4 T; n) T! M
Signed rank, 符号秩
8 ?1 ]- J8 v7 F9 s( aSignificance test, 显著性检验& ^! I; O( f4 x! X+ ~$ W/ z: `
Significant figure, 有效数字7 Z- G: g) ~3 W$ Y$ c7 m( S
Simple cluster sampling, 简单整群抽样6 k4 l' w, }8 [- X4 n; }
Simple correlation, 简单相关
3 g( \2 @ Z q3 a8 QSimple random sampling, 简单随机抽样
]: s. o8 B9 C8 \ GSimple regression, 简单回归$ t3 T' e4 n$ m) a, V
simple table, 简单表0 U2 R v K3 e0 d
Sine estimator, 正弦估计量
. h5 A' I* Z! H$ g KSingle-valued estimate, 单值估计
$ I9 k e/ Q# H4 C8 Z- Z* ?Singular matrix, 奇异矩阵
% Y0 W* p' W8 SSkewed distribution, 偏斜分布
* u# ~/ U. J' p4 ASkewness, 偏度
7 R) x5 Z7 F+ o* A8 y7 u& I1 oSlash distribution, 斜线分布4 p* Y9 ~! w9 J* r2 ]% L& h/ P U2 c" u
Slope, 斜率
b7 J" o! A( u B/ P. j vSmirnov test, 斯米尔诺夫检验% ~9 x$ a6 C% l7 x& D2 k
Source of variation, 变异来源
! c7 E& ^4 q0 f/ d& k9 z' ^Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
' F }% T/ Y7 F2 u! V' KSpecific factor, 特殊因子
: a' ^4 Q- s" L7 D* j RSpecific factor variance, 特殊因子方差
' q1 x) n# ~+ K* SSpectra , 频谱5 S( K4 O6 e1 u V) d, c
Spherical distribution, 球型正态分布+ L% q8 A6 `/ C% c- t# n/ Q$ n
Spread, 展布+ h# u* P7 s; d; E! I, a+ D& ~! s
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包4 C' u1 U6 u- O( G K' K" n
Spurious correlation, 假性相关 j: C, r( k3 G- c$ V
Square root transformation, 平方根变换
* a" s6 T. d9 M8 i0 g$ KStabilizing variance, 稳定方差; X: `% O/ v# }# u4 F
Standard deviation, 标准差
, R7 z* w6 `( a5 xStandard error, 标准误
4 ^6 [. Y8 k& cStandard error of difference, 差别的标准误
- T- L2 J- S+ r7 ZStandard error of estimate, 标准估计误差
& p9 l5 j3 Q5 D5 iStandard error of rate, 率的标准误9 _( j& m9 z: @: J+ C$ D0 R
Standard normal distribution, 标准正态分布 N2 K7 r: q# ^9 Z6 o2 e
Standardization, 标准化( g9 G4 U6 t+ b k4 I
Starting value, 起始值/ D2 }$ F: `2 M9 k0 o3 f& K
Statistic, 统计量' B3 w9 K7 V% y3 E( n4 ^
Statistical control, 统计控制
Q1 e! g3 y" V- `. D4 D+ tStatistical graph, 统计图
1 H: o4 ^9 F2 ?! }* {" SStatistical inference, 统计推断% B, ^4 ~3 T3 E, J& `# m
Statistical table, 统计表 m- T( x6 D& o2 s G( {- [$ g
Steepest descent, 最速下降法
5 D" k" U9 X; T4 y. E, {9 `Stem and leaf display, 茎叶图
! q; v I1 `9 M- y" oStep factor, 步长因子7 j$ t, {# {7 C( b" I2 I% g
Stepwise regression, 逐步回归7 x( d( P7 ~6 c7 F
Storage, 存( q8 n: t, X2 T% [0 \
Strata, 层（复数）
5 }' ^8 D/ B) L0 ]Stratified sampling, 分层抽样
" e; E% E! p9 @7 L' K* n7 oStratified sampling, 分层抽样
+ w$ a4 U! B$ E' hStrength, 强度
' t0 ]. z, T) eStringency, 严密性. w5 |' I: ]$ K9 ?3 S
Structural relationship, 结构关系
5 a2 T: j# P# i8 e" V4 _/ DStudentized residual, 学生化残差/t化残差% }7 g$ D" r/ \
Sub-class numbers, 次级组含量7 x& s3 _7 A0 e
Subdividing, 分割
' S1 P8 S% Q- z2 x$ u" G$ p, nSufficient statistic, 充分统计量
: j6 b: z l" J9 v& p l9 l( qSum of products, 积和
1 v4 J8 x+ ?7 Q5 [3 s4 u# R& ?Sum of squares, 离差平方和; o+ O' @: P1 L6 G1 D( ~9 G
Sum of squares about regression, 回归平方和$ n. z/ i# k7 T8 [8 b6 i
Sum of squares between groups, 组间平方和+ l! F1 u9 g, M7 K7 ]8 R
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和0 `$ L" ?, s- `: A% x) r0 N0 h
Sure event, 必然事件
) W! f4 `1 C2 |* U! {7 y0 XSurvey, 调查
8 Q( `) u6 d. ~, A: U) _, {Survival, 生存分析
, s. s5 X! M8 x. I2 q% ^" uSurvival rate, 生存率( B. t7 `% z, A9 [, h
Suspended root gram, 悬吊根图
, ]* t4 i% ^+ D: Z" U* mSymmetry, 对称+ n' g9 @5 J( U# G
Systematic error, 系统误差: R5 L. G0 {7 @+ C
Systematic sampling, 系统抽样
& W6 J; c- {! t B" i- s# STags, 标签
3 |" W- ^1 S: n$ U O# v3 L! |$ `Tail area, 尾部面积1 I: [/ H, v0 Z( q: V5 O6 _7 Y
Tail length, 尾长! {! k1 y( }$ k
Tail weight, 尾重
$ q5 y" O% b lTangent line, 切线
: D5 V" _* W* v8 D2 B1 z. ^3 i9 WTarget distribution, 目标分布0 E s4 t2 P% C" R8 G
Taylor series, 泰勒级数
- A+ q; D0 [, K' Q# i* j& VTendency of dispersion, 离散趋势) C$ {1 \: X2 i0 A' y0 u* a
Testing of hypotheses, 假设检验
! Z5 Y' E4 @; ATheoretical frequency, 理论频数
0 D$ w+ E% T! R0 ~Time series, 时间序列. M* n" f& \- a |: P1 d9 i: S
Tolerance interval, 容忍区间
2 K2 S) h# ~# C% L/ y. R2 BTolerance lower limit, 容忍下限
( U9 w5 f% V! [$ l: h6 h2 S! fTolerance upper limit, 容忍上限4 c- I+ }$ M# t& _
Torsion, 扰率
$ Y/ j& o% V, }0 `7 d% n+ ETotal sum of square, 总平方和
- I) R6 l. d6 L b9 ]- U, c |; ATotal variation, 总变异
# }" w' J; H$ p1 K3 v0 ]Transformation, 转换
8 r d; |; j% D; _! ~% ?2 _Treatment, 处理
9 ` s/ p& O( cTrend, 趋势
9 G' O7 N0 [: J' e6 z4 {- vTrend of percentage, 百分比趋势0 @ I3 p8 |) r$ G. a
Trial, 试验
. c( p* Q+ E! J$ d* G: QTrial and error method, 试错法6 [2 b5 G! Z6 X" N/ q2 t
Tuning constant, 细调常数- i3 Q% f1 I2 g5 [/ f. f
Two sided test, 双向检验
0 }+ ]- p( k5 g8 |8 C+ _ p3 s1 CTwo-stage least squares, 二阶最小平方
0 N+ n3 y; f: [Two-stage sampling, 二阶段抽样
& U! h* d' l( R' PTwo-tailed test, 双侧检验
' W/ J( {! g ]9 Q A& K! M$ kTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ O6 B3 E+ \: E& a9 tTwo-way table, 双向表4 [, ~- w# _- r' e2 G- q& K7 T6 |
Type I error, 一类错误/α错误% S# k I+ q7 T8 f
Type II error, 二类错误/β错误- i) s9 q) u1 G" H+ S
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称 J5 u+ e7 K/ C1 ]8 K
Unbiased estimate, 无偏估计
( F( b3 B0 q6 }Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归3 q! a; D9 f2 B' c' C
Unequal subclass number, 不等次级组含量
) g$ C5 c5 U: X$ ^; ^: @Ungrouped data, 不分组资料
- s: E+ x4 a- j/ K0 g: J/ HUniform coordinate, 均匀坐标
% F4 b1 n/ R9 d1 o8 uUniform distribution, 均匀分布
3 Z$ b2 k7 n) @$ Y( U) ^Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计% A" r' T' K2 e! f
Unit, 单元% Q' c6 d# T. |+ l$ L
Unordered categories, 无序分类
( g0 T) @3 A( C. mUpper limit, 上限- a. Z5 F- G( a3 Z, L) r8 A
Upward rank, 升秩
7 J% \& U+ [& Q- f% G; aVague concept, 模糊概念! `1 D1 L; f8 F1 X" V% g/ c: ?, Y
Validity, 有效性
& S( q+ j' m+ q: S$ fVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计1 k5 u0 P! _5 h
Variability, 变异性
* b. v+ j4 i; X2 z. _Variable, 变量" r2 K7 b/ B1 u
Variance, 方差
$ J2 Y4 f2 f' W; c+ p5 AVariation, 变异
9 n8 S% `1 h D: a: RVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
- W0 H0 x9 r! ]" W8 N# WVolume of distribution, 容积, `3 _* ]6 I' J
W test, W检验
. \7 {! C8 X3 j# dWeibull distribution, 威布尔分布$ i7 |0 M# n2 y
Weight, 权数
+ \6 n4 z& O- ZWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
8 ]; \ w8 V4 C8 eWeighted linear regression method, 加权直线回归
! F. p' F1 S+ zWeighted mean, 加权平均数
2 Q: M1 v* j& S' ZWeighted mean square, 加权平均方差, J. j1 E" ~6 Q6 E# L8 ^
Weighted sum of square, 加权平方和
( I! ^8 C, R; t6 S9 MWeighting coefficient, 权重系数) H& L& W) o2 W9 K. p" f M3 E
Weighting method, 加权法
" W5 j3 z- [/ D/ R* g+ hW-estimation, W估计量
9 D# g1 E+ E2 a6 g4 B9 U2 i. PW-estimation of location, 位置W估计量
) w2 F& J s/ n4 L1 y: y. FWidth, 宽度0 g: a2 s9 M3 U% A1 \$ ]) i
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
* L7 p' U% c, U8 FWild point, 野点/狂点
, I( L) R, ~+ V6 h E. Q& TWild value, 野值/狂值: l7 B d. o% |- P$ j
Winsorized mean, 缩尾均值
. J9 Q7 T5 p5 |. H4 K' JWithdraw, 失访 7 s* B5 J6 K+ o8 c$ Q, g" u ]
Youden's index, 尤登指数
/ [$ i; y) @( U2 G. KZ test, Z检验3 M8 H' O# f; X9 ^ L+ F& ~
Zero correlation, 零相关' N4 U& X) } ~/ T
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
