|
|
Absolute deviation, 绝对离差
0 z1 w# E9 h; |1 LAbsolute number, 绝对数" I- b7 f7 ?9 P. p4 Q0 d
Absolute residuals, 绝对残差# v: Q+ N! ^0 o" A
Acceleration array, 加速度立体阵 [2 I% E; h% _% j
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
: w( `, _; O* l+ M3 cAcceleration normal, 法向加速度: A5 n' }# X# U2 g3 N
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数5 f) B0 Q5 B: h
Acceleration tangential, 切向加速度7 H9 f# [2 H" s! V0 X
Acceleration vector, 加速度向量
# S& l4 j$ u1 l6 S" CAcceptable hypothesis, 可接受假设7 [, Q9 j1 u3 j3 Y/ ?+ z
Accumulation, 累积: {! q5 {# E; U( D3 M; C
Accuracy, 准确度
6 L1 n3 G5 D5 k d& c- \) p) \9 \3 z' g) XActual frequency, 实际频数' s- J6 c# p q3 ]$ u' x
Adaptive estimator, 自适应估计量
" k* y2 B% a! h# U& |: QAddition, 相加6 }& ? m$ ] j# o y9 P) H
Addition theorem, 加法定理: B4 ]1 H( P6 t8 N7 s) n
Additivity, 可加性% H8 H, f7 i o$ g7 r9 d! w
Adjusted rate, 调整率' \; F$ r" ~( X7 Z5 Q1 {
Adjusted value, 校正值5 @/ d5 P' b G4 P/ w& B( Y6 i
Admissible error, 容许误差$ f1 T8 [! H$ ~, }* o2 p
Aggregation, 聚集性9 E5 S4 o A; s9 D6 { c, K
Alternative hypothesis, 备择假设5 @/ `4 f7 u& G+ P0 K7 D
Among groups, 组间
. `% t# X2 o6 T+ ]2 W6 fAmounts, 总量: n, q1 M- T$ w& s% o& R
Analysis of correlation, 相关分析
1 u) t, u/ d- k" j) iAnalysis of covariance, 协方差分析# R$ Y- M6 g) C. q- A
Analysis of regression, 回归分析
- c4 |8 j& l8 i0 U$ E1 B. M9 kAnalysis of time series, 时间序列分析
& t3 D# s: L$ p! H P, c: AAnalysis of variance, 方差分析
8 Q* ^4 F& v! |3 k/ ZAngular transformation, 角转换
9 X3 |3 `1 `9 o. QANOVA （analysis of variance）, 方差分析
8 r2 N! a7 n" w1 c6 Z! AANOVA Models, 方差分析模型! U( D v5 d3 o5 v- _
Arcing, 弧/弧旋0 z. |. R9 I% T4 Y: s$ ~
Arcsine transformation, 反正弦变换
/ {4 J6 h2 z4 k1 w& `# R& R( jArea under the curve, 曲线面积
) J( ^' z* U: a# bAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# i, t3 a# H8 t6 Z; uARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
6 Y- q: i- h3 B- Y& T) oArithmetic grid paper, 算术格纸
8 y1 C0 Q: c3 r0 I+ s3 cArithmetic mean, 算术平均数. W8 j5 A9 R( @ A, c
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
+ u# Z3 H; X' e; K# zAssessing fit, 拟合的评估
" W3 D' a3 k* }8 M UAssociative laws, 结合律
, g: }! w/ y7 s4 }* W0 A4 }8 CAsymmetric distribution, 非对称分布
; @8 C3 N/ v$ t: M# Q' I5 Z gAsymptotic bias, 渐近偏倚" h% [& t2 A Q7 b7 G% j
Asymptotic efficiency, 渐近效率
: }5 l! v9 f- m- UAsymptotic variance, 渐近方差/ V4 s& L, N1 s
Attributable risk, 归因危险度
& q4 ?& r/ P" i7 x" h$ X6 a9 wAttribute data, 属性资料
! z- l6 |: Q. HAttribution, 属性# l. _0 c5 B2 J
Autocorrelation, 自相关
. v- |8 ~2 f( ~5 f* I$ XAutocorrelation of residuals, 残差的自相关# N. C% Q8 d/ N0 x/ `9 x/ r6 _
Average, 平均数8 q, L2 |' |& S1 h. a
Average confidence interval length, 平均置信区间长度1 G, r* K' h$ ?) q
Average growth rate, 平均增长率/ n6 ~' K) q w. Z! b3 X
Bar chart, 条形图
5 s/ z. Y4 Q6 ~0 uBar graph, 条形图9 M3 G: O3 _- Q4 H% C
Base period, 基期) a2 v3 E8 M: W W# z
Bayes' theorem , Bayes定理6 l' g( R7 p0 ^2 e" Z# M$ Q% C
Bell-shaped curve, 钟形曲线. @4 s; w4 S' J$ N8 x
Bernoulli distribution, 伯努力分布8 [) b8 O- l. ?; f4 K: b1 \
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
" G! e% f% Z7 K$ X' y6 aBias, 偏性
; ?* R1 g8 P& S. b4 MBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
; H, {+ w' n8 ^+ Y" I! K# HBinomial distribution, 二项分布5 n8 R) S# J& J% c
Bisquare, 双平方
3 A! N. s6 Q8 J, M6 FBivariate Correlate, 二变量相关
; y0 y" g0 b. n0 e" N2 L$ `6 g+ P/ wBivariate normal distribution, 双变量正态分布
7 [' K0 ]! g; IBivariate normal population, 双变量正态总体( Z: |; h' `0 P. K
Biweight interval, 双权区间
6 n+ k5 g$ e4 n( B* uBiweight M-estimator, 双权M估计量
, Q) }' b9 @5 w, h) S* JBlock, 区组/配伍组
9 R. }& w0 `# M$ f$ j# {) {BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包; @2 \ k# @& }( v) U$ G
Boxplots, 箱线图/箱尾图
* J( u6 U8 A8 U' h9 j* l9 ]5 f1 n$ ?Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
4 {, ?3 g% e4 O+ q- i! xCanonical correlation, 典型相关
' y a( D5 |9 L/ dCaption, 纵标目. a5 ?; @6 W6 T7 q2 u
Case-control study, 病例对照研究
) |5 b3 c; ~2 R8 J, ~! q0 Q) T8 LCategorical variable, 分类变量# J0 g" v6 U. X4 f* v6 ?8 z
Catenary, 悬链线
8 Z& {: N0 g+ oCauchy distribution, 柯西分布3 i/ u1 o" M) T
Cause-and-effect relationship, 因果关系# ~9 }% p# z# e% J8 `/ m( O
Cell, 单元
; `7 E( c* M% q9 j OCensoring, 终检
& Q" b+ t9 f$ H' ACenter of symmetry, 对称中心
, m. \( w2 l3 C. d' b& MCentering and scaling, 中心化和定标
2 E5 ^2 [' p2 }' ~Central tendency, 集中趋势
1 n3 s2 g, {4 U8 v V4 E" SCentral value, 中心值: R8 N, l1 j% X) H4 ]3 B
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测0 y$ C* `9 f5 F0 h. @
Chance, 机遇7 w; }* w7 i0 g- C- c5 f
Chance error, 随机误差: D( L* O, h( `$ A; b5 a% w3 q
Chance variable, 随机变量
7 V* u, ^. R0 C1 A: z9 t0 H" pCharacteristic equation, 特征方程! o7 J2 w, x' c& |
Characteristic root, 特征根! M$ Y) m' l/ X
Characteristic vector, 特征向量% C( {2 H1 {2 }" X% z. ~4 f' r
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
8 Q& |" F4 X" @, `3 f- ]& U' GChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图6 ]# L8 A% O: l* R7 J' {
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验( K+ A, ?4 X1 P6 a
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解5 y+ h: e' a3 j/ q! t4 o
Circle chart, 圆图 4 Z- s) y+ {4 ~' Z3 ~! S8 i
Class interval, 组距
2 Q' v9 \ d1 ]6 N" oClass mid-value, 组中值
4 [; d8 a, E/ r. f. ^: {$ t% t1 nClass upper limit, 组上限- s# Z% L0 d* G) b
Classified variable, 分类变量% }# C5 P9 X% ~/ J( t
Cluster analysis, 聚类分析& r& R, N# r+ `! J
Cluster sampling, 整群抽样: M) i3 L2 p& C$ U8 D
Code, 代码
& w+ b% }% | A: p! j$ uCoded data, 编码数据) M5 `5 u# o+ a* N5 V4 G7 w" ~
Coding, 编码
- J T- G/ ~& NCoefficient of contingency, 列联系数! z J& P, w z9 O; ~% _! r% D
Coefficient of determination, 决定系数
. O% b% v$ A3 dCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
' L0 w+ {5 c: q" T* _* W) _Coefficient of partial correlation, 偏相关系数 c9 {" Y' I% O: y- y1 b9 G, M
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数* ]* g: i) b; |0 O
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
3 u% k: _/ F) z; o- }1 y; XCoefficient of regression, 回归系数" i/ w! U$ d7 [$ n1 V
Coefficient of skewness, 偏度系数
7 K! B" H) q8 I5 t# V3 S2 fCoefficient of variation, 变异系数
3 u2 N3 ]( {- T9 w; ]# w+ FCohort study, 队列研究
8 d% M4 a/ X- J' I. d# T% CColumn, 列
5 A. ~% [' m' W. L1 GColumn effect, 列效应6 R- V/ z& A. |4 V
Column factor, 列因素
3 ?/ y P u+ U! d4 JCombination pool, 合并
`0 f5 Q/ y/ T2 K( ~Combinative table, 组合表4 o+ L3 A" Z& ]$ _7 p# H
Common factor, 共性因子( y1 X3 D/ b4 ^- Y
Common regression coefficient, 公共回归系数( k5 g/ ] M& s/ C" ~- i
Common value, 共同值
8 g( f' ^* C9 }" ~# r+ a# NCommon variance, 公共方差$ G+ @+ E5 R7 e$ y$ f
Common variation, 公共变异
8 V0 |6 Z0 F) y0 KCommunality variance, 共性方差
: h$ X5 K; b7 L3 X% B0 KComparability, 可比性
& [# X3 N5 d) d+ m) q* vComparison of bathes, 批比较9 S" T. Z" J+ ~5 n: h
Comparison value, 比较值$ H/ Y! f& q7 K& \
Compartment model, 分部模型" i0 F' I- B6 W8 {1 B2 a/ x4 ?
Compassion, 伸缩
- U2 z+ ]( j- pComplement of an event, 补事件# e; z5 s5 `9 |
Complete association, 完全正相关8 x7 H: m8 l# s/ w' A, w' K
Complete dissociation, 完全不相关$ T, W7 I4 ^. C# k% @: k
Complete statistics, 完备统计量9 z6 b/ U9 c) O
Completely randomized design, 完全随机化设计( @; [# m! @0 v; C
Composite event, 联合事件
) F- C7 @2 g3 U% w8 cComposite events, 复合事件
* W; B# I- l- n3 O7 G) QConcavity, 凹性( u ?% o3 w. E$ l4 E; T
Conditional expectation, 条件期望& T4 N5 w; K6 S
Conditional likelihood, 条件似然* h! b* l/ ?! f3 @' Q" P- i6 T
Conditional probability, 条件概率6 P( [9 s5 e- w* q
Conditionally linear, 依条件线性# A: G" C1 G, U* H
Confidence interval, 置信区间0 q2 e4 I7 l9 G r' ^. U* ^1 {
Confidence limit, 置信限2 C+ b% Y, g) a
Confidence lower limit, 置信下限
# p9 X# r7 r* @3 U) g3 ^Confidence upper limit, 置信上限
8 h8 {: j( h$ h2 D# R! gConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
& e& {6 k3 t2 b6 J' SConfirmatory research, 证实性实验研究
5 K, ]2 t# L: o0 {9 u$ y" tConfounding factor, 混杂因素
" `+ E: J- A+ @1 `# a5 pConjoint, 联合分析
& C4 i) @2 w$ w j8 _Consistency, 相合性( \; f# Z$ P- L' B& ?$ h/ J
Consistency check, 一致性检验
: k( O! ?+ a7 a- i9 SConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计3 R7 s; l1 ?# Z
Consistent estimate, 相合估计; H% K) |4 N+ `
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归$ d' W! B! Z$ b! R) C
Constraint, 约束
5 Y/ e+ t- L' e& W6 iContaminated distribution, 污染分布# d8 Z/ T0 x! @" B5 U
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
, E. [4 j# Q( q/ ^ _& w$ W/ KContaminated normal distribution, 污染正态分布# m$ z( ^( T1 H! t- r
Contamination, 污染
: e* _6 @$ \9 r/ P* ?9 L6 [+ xContamination model, 污染模型
$ m/ B% C5 r; N- X7 ^8 GContingency table, 列联表8 J& e- r$ H) u
Contour, 边界线
1 C' a0 o# b% ^6 O; qContribution rate, 贡献率. N5 T/ T, P+ I f- s
Control, 对照
8 k, [# B/ C. ~7 N/ @: nControlled experiments, 对照实验
- M6 `9 x8 H eConventional depth, 常规深度
4 n& M, Q4 a8 [3 i$ C1 n& I/ nConvolution, 卷积" N6 Q- v& I$ c" b- A0 ]- Q6 a
Corrected factor, 校正因子( m C2 E! C5 [' a9 T
Corrected mean, 校正均值: S) U. O; K5 H" ^! S
Correction coefficient, 校正系数
1 V8 s$ e4 h3 _1 @+ W) ~Correctness, 正确性
5 C: i/ S9 R T, t; ~# q; V% oCorrelation coefficient, 相关系数$ B2 d+ ?* Y: x9 A; j
Correlation index, 相关指数8 S2 B2 E2 {. e$ y2 j {
Correspondence, 对应4 L- `# t- V9 X0 ?. t
Counting, 计数7 c, h7 o- Q; c% o% L& l
Counts, 计数/频数$ y: z. I! y! e% W5 r ^
Covariance, 协方差 a6 s$ K* }' Q# i3 ^
Covariant, 共变
4 \% Z5 r/ H. S, s4 s: o9 aCox Regression, Cox回归' K: ?$ }, }5 m" F3 Z5 n* B" J7 a
Criteria for fitting, 拟合准则
" h) e+ q1 N3 F7 e7 F1 u {1 zCriteria of least squares, 最小二乘准则1 f$ p& J7 q( f3 ` U( U2 x! k
Critical ratio, 临界比
1 N, M) R$ Y n' ACritical region, 拒绝域, N# b; k7 r, @9 F3 D# p8 S$ a' x2 q0 l
Critical value, 临界值; \1 l0 E; `. Q; M
Cross-over design, 交叉设计
2 y2 j9 E. ?: d9 ~7 N* SCross-section analysis, 横断面分析
; S& Q) C5 x& F; NCross-section survey, 横断面调查6 r6 ~/ O) ^3 Q- u
Crosstabs , 交叉表
1 t9 I) ?1 ]3 R5 L: \, I. UCross-tabulation table, 复合表5 B) w# A+ G3 `
Cube root, 立方根
; b5 z: k6 f7 _& m8 UCumulative distribution function, 分布函数2 B5 `. w6 I1 S4 [0 `* g6 b
Cumulative probability, 累计概率
+ k0 t8 s9 Q1 SCurvature, 曲率/弯曲9 n3 T [, {- ]5 U# ]
Curvature, 曲率 j; m1 _" L# L2 h$ C# b g
Curve fit , 曲线拟和
]. R2 n; D$ k4 ^Curve fitting, 曲线拟合; w% m; B+ x# m9 q D1 L) } T
Curvilinear regression, 曲线回归6 D1 a& R7 B. l7 t* [+ Q
Curvilinear relation, 曲线关系% R0 d" d8 @, J( Y$ B7 @( ]
Cut-and-try method, 尝试法
/ C$ L/ v; v5 r+ A" P$ qCycle, 周期
. S& p; w+ n7 F5 r1 E7 b" j6 ]Cyclist, 周期性
8 E0 i: r% h/ }! x. d+ qD test, D检验
1 e* b: m1 p# D/ R; A6 U2 HData acquisition, 资料收集' y1 q5 f' V$ p
Data bank, 数据库
8 T6 h! F" L2 v/ nData capacity, 数据容量# V8 g5 {- @. |9 q/ P# j
Data deficiencies, 数据缺乏7 i) w# b0 A# o8 _: V- }3 J% E
Data handling, 数据处理
6 h$ J( F7 K2 j5 BData manipulation, 数据处理2 b b; @; l6 e7 k2 q
Data processing, 数据处理 s# h( n( B4 d* C- {& q
Data reduction, 数据缩减
: M2 y8 ?& a2 c2 y4 N3 V) |% oData set, 数据集: C6 V3 h3 U0 X: C, P( R
Data sources, 数据来源- }- W. _9 G; t l# I- b$ x0 m8 S
Data transformation, 数据变换" x# k" A4 R2 Z' z4 H
Data validity, 数据有效性
: Q. Q3 Z+ k* ?7 C% zData-in, 数据输入! D. E/ Z0 I, X# r" ~
Data-out, 数据输出( b( A% \2 ~, T' B" p4 R
Dead time, 停滞期+ L% K6 m- ?/ j. S7 Y: J
Degree of freedom, 自由度
) X& j4 ?. H {( yDegree of precision, 精密度0 L% \& e! `1 q; t
Degree of reliability, 可靠性程度
) L6 U# m' n8 f% c" jDegression, 递减- l- A# X# u: k g4 }: ^. f
Density function, 密度函数# Y3 `/ P% \3 A
Density of data points, 数据点的密度
, p9 G6 A: V f- {/ vDependent variable, 应变量/依变量/因变量4 A9 n3 z0 k. W z* i
Dependent variable, 因变量; |0 {+ ?2 c- Q z# ^8 N. w
Depth, 深度
# P4 P h) |- n3 w |Derivative matrix, 导数矩阵
' |. k. r/ F6 L& H9 f' {" _Derivative-free methods, 无导数方法3 t7 K- f$ n! N) f
Design, 设计
1 ]3 G7 ~* A8 O) i( _: cDeterminacy, 确定性
5 ~0 ?1 f }) m& VDeterminant, 行列式
, X# Q6 L* _% L# G( hDeterminant, 决定因素
7 g/ N' D1 i( Q" c ODeviation, 离差
* R5 P8 @* Y- B* J5 N1 I% q% hDeviation from average, 离均差
7 x( }9 c; E4 @7 _# FDiagnostic plot, 诊断图& j6 t8 B4 o8 p( R' c1 U- G( m
Dichotomous variable, 二分变量% r3 V4 S: q+ Z. R/ {% @5 u
Differential equation, 微分方程7 ~; v; u$ v9 }0 n' k% U5 \, ^
Direct standardization, 直接标准化法7 n/ p0 w( F: [ q
Discrete variable, 离散型变量% Y3 Z5 c- J! |, e
DISCRIMINANT, 判断 $ F9 A0 ~+ g9 ~# q
Discriminant analysis, 判别分析8 h7 i, u, e1 l; U
Discriminant coefficient, 判别系数9 [0 ~5 I) C2 ?" [7 |% p
Discriminant function, 判别值5 R8 o2 T+ k, A
Dispersion, 散布/分散度; W) |/ h8 D6 l- S: p2 l# |- k
Disproportional, 不成比例的4 H2 }. b* v7 m/ L) v& B/ L% H: m
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量4 ?/ Y) L/ B7 j
Distribution free, 分布无关性/免分布$ A, F8 K& U5 |4 s" E
Distribution shape, 分布形状2 i: j Y$ B% F6 y3 ?. r' F
Distribution-free method, 任意分布法
b. J0 w' u- N$ G% h& g: G5 T2 TDistributive laws, 分配律& D; Q& O( m% g* J K
Disturbance, 随机扰动项
. S2 f, B) [) Q$ G3 z( xDose response curve, 剂量反应曲线
8 d" H* ~) y5 IDouble blind method, 双盲法% ?+ a- }5 B- |: j) B3 M! E2 r
Double blind trial, 双盲试验
: b8 T2 d5 @. Q ]7 T9 t6 R- Q( ~Double exponential distribution, 双指数分布: x+ F/ X' j* h
Double logarithmic, 双对数) @, q! f% S+ G) K
Downward rank, 降秩
2 l; r, F7 Y( sDual-space plot, 对偶空间图
& ]% M$ v: d5 K4 S2 v! XDUD, 无导数方法
], b4 c9 W; V+ e' r- |Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
1 J4 C1 r7 Q4 c6 N8 i+ U+ sEffect, 实验效应
# b: s# s5 h4 Q0 v1 [6 zEigenvalue, 特征值
5 q4 C, K3 O# Z; O8 NEigenvector, 特征向量
+ ]' W& i \8 _Ellipse, 椭圆# m2 E7 g5 {0 ~1 Z5 P4 p
Empirical distribution, 经验分布5 @3 \+ {4 @- ?5 @7 @- \- Y9 E
Empirical probability, 经验概率单位
, n8 z; p6 J8 [- x8 `9 e3 CEnumeration data, 计数资料
, u7 J% n6 u$ q3 n* V& o1 O* zEqual sun-class number, 相等次级组含量4 {; |8 o" t$ v @, ~1 F7 g* _& C
Equally likely, 等可能* ]; m& K% V6 e
Equivariance, 同变性
4 n* m$ Q2 ], w! f: |: vError, 误差/错误
w9 x* D; a! Z) o: IError of estimate, 估计误差6 x$ L+ H0 g1 S. e; T5 Z2 i E
Error type I, 第一类错误
' E7 f. a" u4 H* a8 ]. Z$ eError type II, 第二类错误+ z! |$ o0 v! J% j) F9 N0 q$ e
Estimand, 被估量
# L1 W4 t6 K) x& P& T4 VEstimated error mean squares, 估计误差均方* t* G1 A5 P% p+ H; Z
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和; w1 K' W4 }" v/ O/ `2 C
Euclidean distance, 欧式距离* Y- B0 ]8 Z: Y$ A
Event, 事件3 `. }# A4 N( C6 b$ v
Event, 事件
( `. j/ p: h- z( r% @& {! mExceptional data point, 异常数据点
7 E) x. P0 b9 W( Y% QExpectation plane, 期望平面
4 i3 c6 E' Y9 H4 m4 k! e* QExpectation surface, 期望曲面1 I0 c4 G6 C" x; p
Expected values, 期望值1 T& T; u3 A, _5 Y) W
Experiment, 实验! m/ d9 n! q' o( X# J( t; Q
Experimental sampling, 试验抽样( Z d3 C! i3 f( q9 ^
Experimental unit, 试验单位
' t4 e7 i4 ]% B" M1 l# |Explanatory variable, 说明变量
, O [% w+ u! T1 zExploratory data analysis, 探索性数据分析
! q6 {: i/ J s eExplore Summarize, 探索-摘要0 V: [) u; B. |% k2 _1 r0 z
Exponential curve, 指数曲线
# ?0 ]- Z+ x: {8 F$ _" `! O, hExponential growth, 指数式增长
3 p2 p: M. t1 F) w O! X+ i; W7 WEXSMOOTH, 指数平滑方法 , v% a* u. \6 d4 Q0 a4 C9 O
Extended fit, 扩充拟合
% N' s6 \( K L B6 A5 ]. @Extra parameter, 附加参数
( a3 O5 e) s" ]/ o9 b) bExtrapolation, 外推法
( u; F/ @9 s' t g. ?Extreme observation, 末端观测值
. g0 E) t: k* L# zExtremes, 极端值/极值
! R# W! V: p2 c$ h6 m# UF distribution, F分布
% g/ t I3 z+ X) pF test, F检验
: w- A* q2 E: _5 c; L! rFactor, 因素/因子- Y+ }! T1 ?4 O9 q7 v$ ?( K
Factor analysis, 因子分析; y3 P* g& a) m: i) x8 o, u
Factor Analysis, 因子分析& V$ u1 r/ N4 x4 _* R- G0 }- A
Factor score, 因子得分 0 J" U7 d# U3 F0 O
Factorial, 阶乘
& E6 J; s! T! ^Factorial design, 析因试验设计7 \* n5 Q. y% d6 b1 o
False negative, 假阴性 \* N4 x: e3 b0 S
False negative error, 假阴性错误/ z$ M, e- {4 p$ U3 X, v8 Q
Family of distributions, 分布族
1 O$ ^# t; a$ e. WFamily of estimators, 估计量族: P, z. g' |& P
Fanning, 扇面0 R. y0 S d: Y( e9 G/ `7 f y
Fatality rate, 病死率
) K) V% | [; V4 WField investigation, 现场调查2 ^6 b# @+ U3 T I! |
Field survey, 现场调查6 t# _0 |) X* u/ {% I
Finite population, 有限总体
9 x% n! g* [( ]$ X) n! p+ v$ {7 ] FFinite-sample, 有限样本0 v# u H" T- [$ I
First derivative, 一阶导数0 S2 F8 Y$ V1 h q! z3 B) h
First principal component, 第一主成分1 @* j) z3 e4 H- Z9 L: s
First quartile, 第一四分位数- X- p Z, ~* x8 Z* b+ ^5 X( W5 u
Fisher information, 费雪信息量# f, f+ Y# j: p+ t
Fitted value, 拟合值% W( ?! R) G5 a7 g( Q \
Fitting a curve, 曲线拟合
+ L w* v' o( W+ z1 z% aFixed base, 定基! o) @) A$ T+ ]* V! J, `
Fluctuation, 随机起伏* O& X* T; B- {
Forecast, 预测) U8 p5 r* |, l) q4 K* D4 S
Four fold table, 四格表; W1 a, U5 f# Z _8 h# D6 B
Fourth, 四分点
& n0 u% {& J$ u L; _Fraction blow, 左侧比率1 V: k8 a+ k2 g8 o% c
Fractional error, 相对误差! I, Q' t, |) s5 S
Frequency, 频率8 P* ^$ r' d; f' Z1 D- I8 t
Frequency polygon, 频数多边图. N' M! ^ g& @# E* g n: {4 t. J
Frontier point, 界限点2 o6 F% B1 o# R4 C2 q( O: ^
Function relationship, 泛函关系
; P( k% R- e6 ?! t5 s' JGamma distribution, 伽玛分布( l! \( Q9 v6 Q: O
Gauss increment, 高斯增量/ u- p$ ]/ a! J* T# S
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
/ m% H+ {2 \& P* W OGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量( N( Q/ [3 q$ {6 x& H
General census, 全面普查, @ U9 b! Z& g3 a7 ? ^
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ) m" [+ [( v& t, r9 \/ ~
Geometric mean, 几何平均数% x; I4 e$ L, j6 {% `2 ]8 l4 p
Gini's mean difference, 基尼均差: W% L5 k6 d% p& \. F
GLM (General liner models), 一般线性模型
2 r, [0 x3 T1 i. \1 n$ kGoodness of fit, 拟和优度/配合度
4 a( u5 t$ _# X/ UGradient of determinant, 行列式的梯度
6 I) Z* D' H5 ^8 h) L' eGraeco-Latin square, 希腊拉丁方4 h' X8 D) f* p; ~7 A/ |3 Z0 f& A
Grand mean, 总均值( j1 W0 I$ i+ h- F! E: L/ u0 T
Gross errors, 重大错误6 f, @% ^/ h0 z6 x( x9 M0 Y- o
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
, m& K6 X) N4 x; l- c1 AGroup averages, 分组平均, b5 }8 F( ?3 A/ f/ x
Grouped data, 分组资料
. s' ?4 ~+ @% w5 D" RGuessed mean, 假定平均数
+ m6 I2 g/ T2 i; n+ I$ @( W+ NHalf-life, 半衰期- }' u9 S+ I) c6 o( g
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量0 m* [" C: b! i' W- _9 F. @
Happenstance, 偶然事件" C% Z$ G, D# o) O p
Harmonic mean, 调和均数
( ]3 i: I3 p0 c" j" @) g- e7 ?Hazard function, 风险均数4 H6 D# y) o. p; H
Hazard rate, 风险率: R) b; D k/ E! i
Heading, 标目 . f7 a( p3 j3 Y% I: [$ t
Heavy-tailed distribution, 重尾分布3 H6 x: u: w, x. c$ i
Hessian array, 海森立体阵5 s8 e% b2 U8 m8 J4 @3 R
Heterogeneity, 不同质
+ S, C$ w# o* ?; E8 P% k. ~Heterogeneity of variance, 方差不齐
1 X( [0 j1 B$ r0 V3 l) G- hHierarchical classification, 组内分组
2 z4 t' J0 i6 bHierarchical clustering method, 系统聚类法! r( W3 `6 |' S4 |/ g8 x2 L; f( p2 n
High-leverage point, 高杠杆率点
9 C K" ~( f3 p4 N5 B$ XHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型: R8 X2 T& D0 o4 r( p9 o# U. \! N
Hinge, 折叶点4 q; _1 l/ h/ e) v: b: @8 T
Histogram, 直方图. K# S0 N. K; r1 p7 C1 `. K
Historical cohort study, 历史性队列研究 : H/ F7 W7 d% P( v0 c1 y% _- y* A
Holes, 空洞
8 G; [3 C; y6 q# a. W0 ~0 vHOMALS, 多重响应分析 L( C. `/ E6 J; ?
Homogeneity of variance, 方差齐性1 P7 V* K2 M9 R( I) v! v
Homogeneity test, 齐性检验
7 L1 `, m8 ~* ]8 ~# B/ b) dHuber M-estimators, 休伯M估计量
% D6 ?" M) ~: x- Z3 FHyperbola, 双曲线
/ t* w! ?' s: Q5 I9 e' r' lHypothesis testing, 假设检验5 l& p# h( L. }# g9 X: d p
Hypothetical universe, 假设总体
+ l z- U8 k9 o" q& g/ dImpossible event, 不可能事件9 v8 i( J' P! l
Independence, 独立性
4 _9 }9 f0 l/ {# [: }7 D* nIndependent variable, 自变量2 l- [$ s8 ?. [' e% ~/ b2 i5 ?" M
Index, 指标/指数
! L/ @5 v+ `5 X3 r4 @8 c0 S- z1 vIndirect standardization, 间接标准化法& s$ L/ z( Q/ ^! r, X Q
Individual, 个体6 [) ?: Q) O2 \7 S
Inference band, 推断带8 m7 Q N- S& [7 d
Infinite population, 无限总体
' i+ g+ C w$ {! H: }$ ~Infinitely great, 无穷大( V( @* C- i0 h8 r4 x( L
Infinitely small, 无穷小
0 Z+ h8 _8 U+ E' ^. XInfluence curve, 影响曲线
A/ @" }5 J2 R: H$ Z) p0 f* \! N) EInformation capacity, 信息容量# l+ d. K" I5 N
Initial condition, 初始条件
# o* B( F0 z; V4 g6 DInitial estimate, 初始估计值$ r8 R- e) q* ~( o
Initial level, 最初水平
4 n' R: f* T( P! ^2 SInteraction, 交互作用& }# t1 {* H T9 s9 k: b
Interaction terms, 交互作用项
. B$ S* x, V! J9 P4 [6 S" n9 _( [Intercept, 截距
4 _/ Z' f( ]/ @( L( W" _7 vInterpolation, 内插法
/ L0 R& G& B3 P3 h! j1 FInterquartile range, 四分位距8 t. Z! ~+ _8 d: b( Q+ a/ x) X
Interval estimation, 区间估计! T, y5 o4 o, W: K& i/ M( y% l( d
Intervals of equal probability, 等概率区间) I5 X7 D( m9 U8 r6 y F) L- p
Intrinsic curvature, 固有曲率
# f2 D9 Q6 Y: y4 n7 YInvariance, 不变性3 i5 g6 G* ~2 n& |1 m1 Y; V: z
Inverse matrix, 逆矩阵
6 T( o% f. \; m+ }Inverse probability, 逆概率3 d. }) \9 o a! O% f- m& D4 x
Inverse sine transformation, 反正弦变换9 E7 ~- G6 d8 K3 ?0 E3 E. w7 W( Z5 i
Iteration, 迭代 * n# ?' I# Y7 m0 Z5 U) _, w& o. Z3 t
Jacobian determinant, 雅可比行列式
" }1 ?, S% q$ `3 A4 QJoint distribution function, 分布函数
/ x. ^# t* }. u! TJoint probability, 联合概率. ]2 N6 }8 K9 J5 x
Joint probability distribution, 联合概率分布
& Q% g, E! @/ r2 ?* VK means method, 逐步聚类法, E5 M! D- {* H2 p' }# N' a5 Q
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
# y* _0 c$ S# O; b6 E+ |) e: J1 sKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图( o9 Q- j' Z" j) E$ d: \& u
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关1 B/ G1 f& V2 Y" f
Kinetic, 动力学
" K/ G$ ?" Y; KKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验% b/ J: j" W- L# m) W9 E3 b3 g4 ?
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验$ ~! z7 x: r5 x, r9 @1 A7 N/ _/ f: S7 h
Kurtosis, 峰度* g5 q. H1 [/ H" ~+ x2 E" }/ f
Lack of fit, 失拟4 [" E1 Y: l; N7 g9 \& y
Ladder of powers, 幂阶梯
: G. w9 z+ q. c; i3 \Lag, 滞后
/ R: ?+ O+ W: pLarge sample, 大样本1 \2 ]- C: C8 u- q, o8 _
Large sample test, 大样本检验
4 F, X; V) g- k$ O* K, S4 OLatin square, 拉丁方8 k3 i; H8 C% j8 _4 d& x
Latin square design, 拉丁方设计/ @! C- | ~. D4 y) B
Leakage, 泄漏 V' G9 ~5 T4 ^
Least favorable configuration, 最不利构形
/ H* ]5 L0 Q8 n0 ?2 D0 _Least favorable distribution, 最不利分布
+ P Z& w @# T: i( i! MLeast significant difference, 最小显著差法# K0 o5 A u! I2 U% ]
Least square method, 最小二乘法
! ^9 x9 }2 w) \ X1 SLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计7 V' H$ I: T0 Q
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合$ S; C( |. J* h
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
3 P3 x5 \9 } n) F" G" ?Legend, 图例" j: M" ? _5 u1 C
L-estimator, L估计量
- {* R, i6 u" L' ~1 X& E J9 GL-estimator of location, 位置L估计量. h% Z% t2 a3 J k
L-estimator of scale, 尺度L估计量( [$ ^, w; r& D8 L4 M( P
Level, 水平
; P& H( {9 j; E d6 H( RLife expectance, 预期期望寿命
. w& r* G- B# M, K/ TLife table, 寿命表
4 B& p' f$ w9 E1 MLife table method, 生命表法
* F/ I0 [3 h8 ~9 _' fLight-tailed distribution, 轻尾分布
6 W) W+ m6 |5 |+ |Likelihood function, 似然函数
8 u8 P; W) K0 Y& I$ _Likelihood ratio, 似然比
) M( O5 z# f- v7 Oline graph, 线图) s9 p8 [# m6 U' u6 [0 Z
Linear correlation, 直线相关5 y& X* m9 K! n+ v3 l' z4 p* W
Linear equation, 线性方程
$ K" {7 V5 F8 x4 QLinear programming, 线性规划$ D e$ W% g7 M# a
Linear regression, 直线回归
2 x2 ^6 P5 |" N3 sLinear Regression, 线性回归( V( R0 c) k1 G; h1 U& u
Linear trend, 线性趋势7 d0 Q l* _, |3 i5 G
Loading, 载荷
/ w s8 `# f) @4 o* @5 a2 ]Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
9 K/ i' z- M+ r) Q9 M' ELocation equivariance, 位置同变性
! G7 p' o3 M! y9 P* b+ H/ z( @Location invariance, 位置不变性
1 t5 h# v8 H* N" O) g0 z' E2 nLocation scale family, 位置尺度族, i9 t7 [7 u3 u" z+ t- q' q: F% I
Log rank test, 时序检验 " w: T1 w' c1 K: }. i, f
Logarithmic curve, 对数曲线
8 X: p* j& R( u+ s% bLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
# t5 I) p5 @- _; ^: U- B. WLogarithmic scale, 对数尺度, E4 X$ P }- l, Y" g' M2 @9 E8 K
Logarithmic transformation, 对数变换; c7 N8 b' r K3 [
Logic check, 逻辑检查
6 K5 K7 J! m, @& o0 Y" [Logistic distribution, 逻辑斯特分布
, h( d) a- l- D9 c' M6 V/ aLogit transformation, Logit转换$ b2 _' H: ?: f7 u. Y8 ^+ v
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
3 x- l4 G/ H6 o/ q' H+ O! VLognormal distribution, 对数正态分布% \: A H8 M: g8 s3 i& U3 g$ ~
Lost function, 损失函数
6 M* ~3 G/ m' H9 SLow correlation, 低度相关& n3 m0 q8 a% W5 u: j* Z' {
Lower limit, 下限
/ \. S; |6 U/ r3 H1 i- r/ ?Lowest-attained variance, 最小可达方差
' g- H& ?; _" w$ y) FLSD, 最小显著差法的简称2 E! |. H' C' k8 R% G! U" G$ m& {: D
Lurking variable, 潜在变量
1 ?# g6 F! ~) h; LMain effect, 主效应; y/ Z$ G! u3 Q& ^! s
Major heading, 主辞标目
4 t. Z M4 J. E2 s- J+ i- M( Q! kMarginal density function, 边缘密度函数
; N& |' U8 x7 {: l GMarginal probability, 边缘概率
' Y" B t$ E2 W" e3 G3 }Marginal probability distribution, 边缘概率分布
6 s+ v0 C" C) o1 ? e9 gMatched data, 配对资料
' L8 |# c# L" kMatched distribution, 匹配过分布3 S; j2 b4 j; a, U3 `$ c: q
Matching of distribution, 分布的匹配
* Q- z. `# g; d2 y+ uMatching of transformation, 变换的匹配
5 v/ I2 {! t( `Mathematical expectation, 数学期望
6 Y8 t0 u0 q6 i% u& w* \Mathematical model, 数学模型# l* a& N+ m1 ^. O0 l
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量( u5 f& v# d! B `. E1 S
Maximum likelihood method, 最大似然法! M+ i' T' A+ a
Mean, 均数
0 S& u9 j2 k2 }; u# fMean squares between groups, 组间均方5 }: L) r, D- ~
Mean squares within group, 组内均方' \/ M& B* X, I; Z9 D' M
Means (Compare means), 均值-均值比较
( x% U5 o2 @1 z6 ^Median, 中位数
: b# d( E- w7 T0 y+ yMedian effective dose, 半数效量
1 [$ v. u* B- C+ _/ T, ^Median lethal dose, 半数致死量
5 M, |+ {5 ~0 y) `! J1 t% `. BMedian polish, 中位数平滑! u) ^' f. B6 x! H6 N* u
Median test, 中位数检验" B1 V: }/ b6 ~0 V* _, q! Y x* f
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量4 Z# ]8 s$ k& f6 g5 R
Minimum distance estimation, 最小距离估计. Y2 L& o( v- f% T- y( [' w
Minimum effective dose, 最小有效量
3 ^7 W& H0 {. U$ I6 c' D. ]. r2 @6 JMinimum lethal dose, 最小致死量8 F) Y& c4 X$ Q9 G8 D: b$ [9 n( V
Minimum variance estimator, 最小方差估计量; @5 W( F) G3 T5 Z9 e. N( p: ]
MINITAB, 统计软件包
, P4 K$ l2 y7 e5 t4 [+ K) h \Minor heading, 宾词标目$ ?* g" l4 k+ ^* q8 h, x2 J
Missing data, 缺失值
2 T& b0 Z( Z) J+ ]' bModel specification, 模型的确定
9 @4 K8 O& y8 H ]Modeling Statistics , 模型统计3 B) A. p7 f( v, c
Models for outliers, 离群值模型
) \" B8 t7 U+ i: ?( XModifying the model, 模型的修正
! I1 b$ s( ^6 _' f" b& e. wModulus of continuity, 连续性模
: V8 T! Z: I: e" j* {3 `# q6 PMorbidity, 发病率
) ^- h6 P/ H; ]7 c: yMost favorable configuration, 最有利构形7 Q# Y w- V% Y7 c) |% i
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
5 z, B/ s2 V+ e- |Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
3 J& i7 I7 K3 d. YMultiple comparison, 多重比较0 M" Y, W1 t0 W2 F; {$ H
Multiple correlation , 复相关
, f: V" H- E- a/ H# U& B, mMultiple covariance, 多元协方差
( [2 r* [, Z+ c5 b/ fMultiple linear regression, 多元线性回归
1 @& @; z/ n' ?. [' r' q: N% P+ EMultiple response , 多重选项# b; E/ _3 ~% V
Multiple solutions, 多解$ |" R* c% [ b2 }* a7 u% g: E1 x
Multiplication theorem, 乘法定理
1 m# q$ x& G. s+ CMultiresponse, 多元响应1 I2 D1 Z4 c+ _7 J
Multi-stage sampling, 多阶段抽样. P: z( m9 R, o# q* a7 X
Multivariate T distribution, 多元T分布& \. c& f2 v: U3 ~3 C5 d
Mutual exclusive, 互不相容
0 Z- O; ~: k7 e3 w# K) sMutual independence, 互相独立
) M# C! @0 G% I- t7 ]Natural boundary, 自然边界
2 s6 p o) b1 N: _3 tNatural dead, 自然死亡
. a9 A; l% b" Q* GNatural zero, 自然零
* B- L6 K/ B$ _# j5 m rNegative correlation, 负相关' c" f8 F$ G- R5 ]. e5 x$ ~
Negative linear correlation, 负线性相关
1 ?, t( ^0 @; h2 z$ h& T0 vNegatively skewed, 负偏# b- {! s6 ^' h6 r" Y
Newman-Keuls method, q检验! w0 A0 u$ r9 Z2 p) T. O
NK method, q检验& K' P3 y" z2 ~" J1 J
No statistical significance, 无统计意义
& J1 J; s1 x8 U2 S" \" ^Nominal variable, 名义变量0 y7 s" d7 u5 v7 e8 ?# f6 j, C
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性, f0 {% X& S# E. @$ f' k' s8 _- c
Nonlinear regression, 非线性相关
3 w5 H2 Z! c2 |5 v6 J9 h1 {4 I; HNonparametric statistics, 非参数统计) g+ O4 M M. W8 j1 k. E
Nonparametric test, 非参数检验
3 e. s& l, t: k1 n1 S# W& GNonparametric tests, 非参数检验
) r0 ^+ H6 j3 V. lNormal deviate, 正态离差' d& `3 X0 M8 x' V' _' y
Normal distribution, 正态分布
/ R& B& g# j# R% @& D# sNormal equation, 正规方程组
7 W- c+ \7 A( n& C2 H1 nNormal ranges, 正常范围
. s: u' B m7 p7 i8 jNormal value, 正常值
5 Q- k( j4 p% INuisance parameter, 多余参数/讨厌参数 e- x: F3 ?6 }! Q
Null hypothesis, 无效假设 * P1 k& p2 c. |. X
Numerical variable, 数值变量, k% W0 `! M/ g; G4 d8 k
Objective function, 目标函数
8 c/ [% T: Q3 U8 S6 V3 X, B$ d. gObservation unit, 观察单位
+ ?+ O# ?) k l. z" W% RObserved value, 观察值
2 M1 y Y# p3 v1 o+ l9 POne sided test, 单侧检验
3 ?7 O+ ^0 }# t% \One-way analysis of variance, 单因素方差分析! E5 `+ H. T0 F' b, g" }
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
3 n2 t2 X" g7 @( q( r) UOpen sequential trial, 开放型序贯设计
2 @/ i6 m( \; b! Q: L% C$ @( f f( r3 lOptrim, 优切尾
' k! v$ d" _8 O2 HOptrim efficiency, 优切尾效率
2 R# H k6 ]6 j9 e$ OOrder statistics, 顺序统计量% L1 W9 m) O5 s# R; ~; @
Ordered categories, 有序分类
; p) d" [# P4 _/ Z; @Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
, j5 ~( {% O8 M# b: Q" Y3 \Ordinal variable, 有序变量- Q& o% a& u) s/ o
Orthogonal basis, 正交基
L/ V" ^2 B' r xOrthogonal design, 正交试验设计8 Z% [) \9 q* o" P% W% G, k
Orthogonality conditions, 正交条件) t1 v, R/ W% L: b1 ^0 d2 i# f! n
ORTHOPLAN, 正交设计 * s [! @% `2 E$ ]* R
Outlier cutoffs, 离群值截断点
- m$ [) z7 K/ K% y$ C$ _Outliers, 极端值
6 G B, e r0 \4 n- POVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ( f9 }" u8 `) d" y; X6 @. C9 n% F- Y
Overshoot, 迭代过度. ?) s. g& ~7 Z7 }: l% @
Paired design, 配对设计+ L5 ~1 n7 C' z$ B. h' `. Y) d3 r
Paired sample, 配对样本6 U; N# v* L c- P
Pairwise slopes, 成对斜率( P2 V h. i. {. u' S( g% O
Parabola, 抛物线
# c: z& H$ v: J- k7 WParallel tests, 平行试验
2 f& X) m: C- j3 c- W6 t* `7 uParameter, 参数1 c" U+ Y+ _- w5 I
Parametric statistics, 参数统计
7 V, e: D2 o: P3 kParametric test, 参数检验
% ^3 U( y( e" o" lPartial correlation, 偏相关
5 W6 w+ {& q) j$ y1 mPartial regression, 偏回归" [ U8 |- R# @# w/ G1 N
Partial sorting, 偏排序$ A& ?9 _3 o- ?3 F2 h6 L
Partials residuals, 偏残差8 X' c1 I5 u/ o
Pattern, 模式! k- B0 ~ }- q! G2 f) O
Pearson curves, 皮尔逊曲线
1 x; F1 H* O9 o& _; @Peeling, 退层
3 C6 C& z( ~0 j0 n( ]8 bPercent bar graph, 百分条形图- Y0 M9 }) z u" Z! ]
Percentage, 百分比
: h' _# z, U6 e0 s4 r9 k, P! uPercentile, 百分位数- i8 K5 W% Y! S' o A2 P1 l
Percentile curves, 百分位曲线
9 ~$ H/ ^" F3 J& `1 S& E* PPeriodicity, 周期性
0 E; d8 e9 H0 WPermutation, 排列
y2 i' `/ r D7 q# ]9 IP-estimator, P估计量0 \. }$ C- z8 {* q
Pie graph, 饼图4 {! Q+ R. i w8 k1 Y) c3 F. I
Pitman estimator, 皮特曼估计量
4 o; r/ K# d' b. Z1 D9 qPivot, 枢轴量
1 [2 Q# K C: h& N" OPlanar, 平坦
* Q9 n2 | k8 L" T: hPlanar assumption, 平面的假设 C9 i/ T2 B# {% R7 m$ t+ L+ O5 T+ E/ r
PLANCARDS, 生成试验的计划卡4 w8 M% v0 [% g$ p1 Z( C
Point estimation, 点估计# U; a5 q+ U0 P# _7 I9 a
Poisson distribution, 泊松分布
% O1 v' h* m& x- z+ c& J2 WPolishing, 平滑/ \1 e4 \6 r7 G3 b8 [. I6 S
Polled standard deviation, 合并标准差
+ j: I4 B) S: C$ rPolled variance, 合并方差
; _, D& [$ ?! r( S+ s# OPolygon, 多边图
9 s4 ]0 S# K7 |& t% }Polynomial, 多项式
* W/ U) [1 I- l1 B& G4 aPolynomial curve, 多项式曲线
0 u7 V6 k2 G% J! `- g" |& \& ^Population, 总体
$ T7 y7 I( [2 b* b3 m7 x+ XPopulation attributable risk, 人群归因危险度" K$ ?" y/ H J; L3 Y5 l, o3 f- ~
Positive correlation, 正相关5 R' ^9 u' x+ m
Positively skewed, 正偏( b# c* n, V' u$ C/ W* R
Posterior distribution, 后验分布% R' I8 b, [8 h. O! @ q# n
Power of a test, 检验效能; t5 |7 v- o6 D9 t
Precision, 精密度. @% S* U$ I* V, b" ^ e
Predicted value, 预测值! H# Y" e; |+ ]
Preliminary analysis, 预备性分析
+ G4 q+ K1 c+ q2 o) s* gPrincipal component analysis, 主成分分析
x$ D( V4 X- y" ~1 M6 _7 N2 GPrior distribution, 先验分布
' T% O2 b0 x) u6 F% O$ GPrior probability, 先验概率
/ g* D& A) h4 G2 i( hProbabilistic model, 概率模型
3 C! r# [5 m ?3 Rprobability, 概率
2 [' D8 M( n. k# N& eProbability density, 概率密度
) W t+ D5 H% PProduct moment, 乘积矩/协方差
$ y' } t$ i, o3 JProfile trace, 截面迹图7 u* }# o& m/ {1 k
Proportion, 比/构成比: R. O4 n0 s7 F: X" I P
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
' C Y% L9 A3 s0 `: d& }1 t6 Q) qProportionate, 成比例
7 d2 T! F3 ^7 J# W' `# FProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
# e' _5 e5 p3 gProspective study, 前瞻性调查+ M2 L7 N+ `! C
Proximities, 亲近性 , C0 C: g- S6 b# X" Y' b
Pseudo F test, 近似F检验
* s7 s7 Y% [) U o6 i$ EPseudo model, 近似模型
+ b, x/ h* h* b7 C3 QPseudosigma, 伪标准差
% S/ q3 W$ \3 ] v) SPurposive sampling, 有目的抽样
V2 H1 Z8 L2 u3 P6 [+ bQR decomposition, QR分解
, f. J2 }( R5 R" l$ N; `% D6 UQuadratic approximation, 二次近似$ |. i$ m% h3 w! C, e' O( S
Qualitative classification, 属性分类6 g( z7 o5 y+ o. g! H
Qualitative method, 定性方法
9 X: A0 O! z) ?% `2 M: ]) P2 JQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
9 G7 k: K2 M+ \: L* A& |1 i- ~Quantitative analysis, 定量分析
4 J7 K! d" Y4 W( E' v2 PQuartile, 四分位数
5 a6 ~0 _0 M. z# vQuick Cluster, 快速聚类
4 y7 G1 |* n, \, jRadix sort, 基数排序, W H X# X; @- ?3 C( ?
Random allocation, 随机化分组( |# B( ?- P, L6 M8 x
Random blocks design, 随机区组设计
0 [' V8 N/ T4 d# W3 ]8 E$ BRandom event, 随机事件& A" J# B. x5 B& R& E
Randomization, 随机化# B8 v# T2 B' a( B) k
Range, 极差/全距9 Y$ M' K' i/ p6 Q& e5 n
Rank correlation, 等级相关
) `2 b+ B- Z2 D7 ERank sum test, 秩和检验
& I3 o( q% Y0 s, nRank test, 秩检验9 y# C6 a7 a: Y( D1 L. m9 W
Ranked data, 等级资料9 v$ v& ~& n. J0 L+ h- S) B7 G
Rate, 比率9 S9 R5 s( d5 u7 O7 B
Ratio, 比例
O3 M) \. W3 E1 TRaw data, 原始资料
3 t2 U+ j: {; H/ FRaw residual, 原始残差
/ p) i- l3 c$ c+ O1 z+ X* QRayleigh's test, 雷氏检验3 e( c: w+ D! _5 @! n
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
@! u3 \ Y6 I% Y( @3 @$ lReciprocal, 倒数
) c2 [+ w! j2 ^6 B' v( `/ {; EReciprocal transformation, 倒数变换8 i+ P1 h$ R7 w3 s, c
Recording, 记录
# P9 ^: b( v- Y; _Redescending estimators, 回降估计量) C, A/ D& n+ @8 W6 Q: v- V; [! Y* \
Reducing dimensions, 降维
: O0 l5 f6 F+ ^1 l2 A3 j: JRe-expression, 重新表达
' l( M& B" H8 V/ x9 wReference set, 标准组5 ^+ I/ v# t/ Y: w
Region of acceptance, 接受域
6 \! ]+ z" [/ oRegression coefficient, 回归系数
) C {2 u# n- a) }) k" ]9 L. y$ CRegression sum of square, 回归平方和$ J' _( L. `, D/ T7 Z. I1 D* ^5 w' Y
Rejection point, 拒绝点
) C5 ]. \4 h. e/ X; x, g; @% Q* e8 sRelative dispersion, 相对离散度; `2 H. A0 \* v+ S: D
Relative number, 相对数. s# J5 H2 U; k T
Reliability, 可靠性' Q- B( G ~ _. d9 D8 y c
Reparametrization, 重新设置参数0 T8 Q+ C, g3 |* b
Replication, 重复
B. G0 I8 o" X3 wReport Summaries, 报告摘要9 m# q& q& @- p+ Z
Residual sum of square, 剩余平方和1 Y* s, h5 T+ o; Z1 V( f0 o1 I* f
Resistance, 耐抗性
0 ^# D- N1 E5 v; \) T+ f6 j4 vResistant line, 耐抗线
6 a$ b v" Q0 q* jResistant technique, 耐抗技术6 a3 ?; g$ ]% i% T! O
R-estimator of location, 位置R估计量
$ s$ j7 k4 ?% j" W; AR-estimator of scale, 尺度R估计量
3 f6 `* Z' M6 U& KRetrospective study, 回顾性调查
" a( u8 ]3 w, q. hRidge trace, 岭迹
: }& {. [- Z6 c, ]1 o/ D" V6 |Ridit analysis, Ridit分析) a8 J- N& q* Q+ f
Rotation, 旋转1 h. o8 x: w# R0 G. d7 [' F" j0 ]( J
Rounding, 舍入
+ G' i2 S2 s. C5 `Row, 行1 O9 V p u" q$ q& L% ]$ d6 m+ x0 j
Row effects, 行效应( R) J6 f2 q* k+ j+ ^
Row factor, 行因素
) W8 [! x9 a& E m* n- \8 H% DRXC table, RXC表1 u. |3 Z h, F! Q: [. c8 e9 Z! ^% [
Sample, 样本: Q7 H2 Q, g: w' H: r" S
Sample regression coefficient, 样本回归系数
" `5 W( P$ u4 o" P8 R5 H7 RSample size, 样本量; w% @! R* w3 [. v- y# T
Sample standard deviation, 样本标准差: X; _" W/ }. W5 _: Y
Sampling error, 抽样误差
- j* m8 e& N% T y( q8 L3 u, P: cSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包- U/ L' I# Q F/ d4 [: E% P
Scale, 尺度/量表2 |! K; ~9 O1 j+ b* L7 a
Scatter diagram, 散点图
1 N, F) X1 P/ a+ t3 A; ESchematic plot, 示意图/简图5 L7 h, ?- P4 |
Score test, 计分检验
/ b, ]9 I( X6 Y ^! NScreening, 筛检- G! }4 T( J- h7 O! s7 r1 _
SEASON, 季节分析 : ]8 U/ [( d' L6 O
Second derivative, 二阶导数; S" Z3 E. ]6 a/ x$ f; }
Second principal component, 第二主成分* n8 i; i" O+ S" _* N( e6 l+ Q
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
) T7 F! x$ E& A" h8 c# R* v2 qSemi-logarithmic graph, 半对数图7 n L- _6 B6 g! c; J8 o
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸8 r( ]2 Y2 X# d3 U6 v- J
Sensitivity curve, 敏感度曲线& a5 R3 s" |9 h5 q6 d3 l1 ?" P
Sequential analysis, 贯序分析
5 b! D* t( I0 n. x, RSequential data set, 顺序数据集
+ s5 n" C; y& q. p/ ZSequential design, 贯序设计( J% H; l! d) w* O; i/ j5 C! I
Sequential method, 贯序法
0 P3 j: q/ s, T7 HSequential test, 贯序检验法
, ~: t( b9 X& ]$ Y9 m1 `3 JSerial tests, 系列试验
4 L9 ^" ^' \7 u5 U$ h4 v5 N8 C- `Short-cut method, 简捷法 * {3 Z. [7 u& H- i0 Y
Sigmoid curve, S形曲线
$ a/ q$ \' ]. W' V. N1 {Sign function, 正负号函数
1 e: M$ C3 ~' |5 _" t! r* @# I) cSign test, 符号检验0 r1 m: y% X5 L, [% l, ]
Signed rank, 符号秩
8 m2 u! i% e, C: USignificance test, 显著性检验' _. d( L" y. x" v- W1 ?$ t: v
Significant figure, 有效数字 _+ s3 D& W9 _2 x0 |$ ^, O$ x
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
( {8 e- H9 }5 VSimple correlation, 简单相关
" r' E( c+ G' E e, I# Q8 F! kSimple random sampling, 简单随机抽样) g; D( u$ Y& M. [1 H6 q
Simple regression, 简单回归
' m; d1 N5 I o9 Ksimple table, 简单表. h- u. k5 h' p2 h' N3 O+ e
Sine estimator, 正弦估计量
; Q+ E% f* ^/ |8 n- K! S# p @Single-valued estimate, 单值估计
! {' c6 Y& l% u/ w7 FSingular matrix, 奇异矩阵
& j( x* W4 @. X# Y. u) kSkewed distribution, 偏斜分布& f4 _2 e. H! |. v% c+ P F
Skewness, 偏度
% {( N+ c, U/ |0 Z7 U& D% MSlash distribution, 斜线分布 b6 G3 d h' O; \ P
Slope, 斜率
& |7 U1 j+ i' Z% u4 c. d9 J+ fSmirnov test, 斯米尔诺夫检验3 v: N9 H9 ?, W6 Z5 a( S1 w* A
Source of variation, 变异来源4 f# r* |* D+ |( w# e. {: t4 Y
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
0 {0 T6 Z" S6 s2 \. Q, vSpecific factor, 特殊因子3 N8 S8 s) `6 D5 t( j2 ~( r
Specific factor variance, 特殊因子方差0 k2 N% S8 b4 S4 y4 q7 N% z: T4 j: U2 v/ E
Spectra , 频谱3 T; ?: x: q5 |2 C
Spherical distribution, 球型正态分布
+ ^9 n. \4 U/ \6 eSpread, 展布# f( t j2 ~6 y4 L5 l
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
! N: ]. Z8 W& w8 Q" H- S# \Spurious correlation, 假性相关
: h5 M2 [4 R1 y% o7 A- B9 t. fSquare root transformation, 平方根变换
0 ?6 \) N( ]) s+ JStabilizing variance, 稳定方差, \( q: `+ U; }4 u5 y
Standard deviation, 标准差8 x0 d1 L3 {, S: |6 `& J: e0 [
Standard error, 标准误
) n6 n* V" b3 _. ?Standard error of difference, 差别的标准误
; g/ v* @$ H' u* CStandard error of estimate, 标准估计误差
) B0 l& G: s/ {) H; G% ^Standard error of rate, 率的标准误/ J9 S0 ~ @$ j0 g" M
Standard normal distribution, 标准正态分布5 f. M2 }0 H1 s, c( z! y U
Standardization, 标准化
+ }* E5 v- S c& }+ _Starting value, 起始值
( R# q; i0 h7 q$ d1 VStatistic, 统计量
9 K6 `5 L9 J. e- X9 zStatistical control, 统计控制1 ]! v8 J# [( u) E' l# d
Statistical graph, 统计图
# _ J+ y( \ ^+ y) ^$ {2 bStatistical inference, 统计推断- U1 `2 \3 q( \) T* b$ f
Statistical table, 统计表* E$ K+ b1 t) v# S5 o4 K
Steepest descent, 最速下降法* j9 I! L" v/ r9 L, c
Stem and leaf display, 茎叶图$ x K9 t) l" o8 h
Step factor, 步长因子7 e3 [4 y& ?, u. o B9 R
Stepwise regression, 逐步回归
0 u3 _0 V# T' a+ V/ K% ]+ ~Storage, 存! K! b. d) J7 y" P2 Q3 c* m
Strata, 层（复数）! D) Q+ K6 x z4 W3 T- `1 Q8 B
Stratified sampling, 分层抽样
- U9 S& S: ]) x( N$ t/ a. UStratified sampling, 分层抽样
! U8 s) Z1 C0 d! M# f. M& E$ UStrength, 强度
+ j* |3 t3 u( V8 |) |* @Stringency, 严密性
! c! M: v$ A" M6 iStructural relationship, 结构关系
T2 H# _7 \8 O# T* r3 XStudentized residual, 学生化残差/t化残差2 _0 k& R- {6 F7 Y. |) N$ L8 H6 {+ N
Sub-class numbers, 次级组含量
4 {* D2 l' ~7 FSubdividing, 分割
$ [% f; x2 J; Z9 Z% t" VSufficient statistic, 充分统计量
2 x8 f4 @6 J+ m. k5 } a# pSum of products, 积和
; [9 N! \/ I3 `# W' LSum of squares, 离差平方和3 }9 z/ @9 _( h/ @6 w% y0 C% Y
Sum of squares about regression, 回归平方和
$ g9 W. \) c1 A% E: C- R, nSum of squares between groups, 组间平方和
3 ]3 A4 w2 I0 f0 d: c5 ISum of squares of partial regression, 偏回归平方和
! g2 S# [7 Z3 U$ lSure event, 必然事件
% F* c% G7 d1 ?# |Survey, 调查
9 X( P6 Q( ~" h$ k, DSurvival, 生存分析9 o% ?3 r2 @ J$ d2 G+ d% I
Survival rate, 生存率- {$ Y/ z( G4 i1 w a. B
Suspended root gram, 悬吊根图$ I: P" |/ c0 z. y8 T
Symmetry, 对称
. e& R( s7 V6 v3 o$ nSystematic error, 系统误差! }+ ]+ U/ Z8 n
Systematic sampling, 系统抽样
5 M T- Q1 V/ `9 S' b S# FTags, 标签
2 i8 }# M- G$ i U/ |) ITail area, 尾部面积* p. `8 K1 i, Y. h6 y
Tail length, 尾长
! e7 _3 j) A' p% A; bTail weight, 尾重
0 J5 s1 }( p- _% xTangent line, 切线
( _* L( v }% v v1 F5 d; @, xTarget distribution, 目标分布
, l7 A: B) ]/ B! m+ X2 Y6 B5 O4 xTaylor series, 泰勒级数
% p' j2 `, w! nTendency of dispersion, 离散趋势& m, s0 C" p B2 S9 @& v. \
Testing of hypotheses, 假设检验
; [( |* ^+ _2 o2 U. M- UTheoretical frequency, 理论频数8 O* r: b1 ], h$ q% N2 u' i( e7 L
Time series, 时间序列* ]2 e) A* T. t) M
Tolerance interval, 容忍区间
, N' f1 t7 o4 i1 gTolerance lower limit, 容忍下限
$ q) g% n% Y! Q/ @. I6 X ^Tolerance upper limit, 容忍上限
0 j) ~0 z5 [ `. uTorsion, 扰率+ L+ H0 f: U3 y
Total sum of square, 总平方和
" n( h- }9 N, ~5 G. }1 g2 bTotal variation, 总变异; g- F: p" @& w! f) Y5 }( f
Transformation, 转换* D5 V1 p% V( K$ a0 r- C
Treatment, 处理. s, W5 y8 }0 q4 W$ |+ u6 D+ s
Trend, 趋势0 q$ M( ~! F" O0 A+ e, l0 J; C
Trend of percentage, 百分比趋势
, k. O7 W- u! w2 f9 \8 |4 H; D$ `Trial, 试验; M4 d/ s4 Y5 o+ Y" O7 ^
Trial and error method, 试错法: X" F9 f) V* R$ S% K
Tuning constant, 细调常数9 H* J% d' x$ X) y I
Two sided test, 双向检验
* ]( |, `; @# b3 w' l' g; ~2 lTwo-stage least squares, 二阶最小平方
+ t4 X' K' A! e* C9 h4 M: a2 aTwo-stage sampling, 二阶段抽样5 u! B+ J, K1 S
Two-tailed test, 双侧检验2 L5 | B" q; {0 G
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
8 C- S6 d( P: Q8 f9 }Two-way table, 双向表# o4 b( \/ h1 E8 b* M' t, L
Type I error, 一类错误/α错误
# U' I# }& f9 _, V f) J2 O k2 C& tType II error, 二类错误/β错误
' j: h! y9 N6 ?: {UMVU, 方差一致最小无偏估计简称' u6 Z, u, o. t
Unbiased estimate, 无偏估计) F& n2 c% ?' m! h1 j7 o
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归$ H% i, f! _: t" ?! @: I
Unequal subclass number, 不等次级组含量, g a ~9 \& v9 z8 }3 u8 K( r; C' G
Ungrouped data, 不分组资料
" f' B: \. u, W1 E: k) tUniform coordinate, 均匀坐标: S% s& b$ z) }) q
Uniform distribution, 均匀分布0 m7 K; ~" U) X
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
& B- i. |: \/ R! ~Unit, 单元
5 L7 K$ x X0 a% t/ [ GUnordered categories, 无序分类( C: C- i" o* _5 y
Upper limit, 上限# o! ?) k5 E! s; ?( r) N
Upward rank, 升秩
8 d# ?* w$ r& W" r* j' Q gVague concept, 模糊概念. T+ W i+ P# v
Validity, 有效性
) j0 N5 i+ U0 f: s7 @ gVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
3 A+ c- F& a% `/ P' F/ i% d7 }Variability, 变异性' f K/ n T% G2 M8 a e
Variable, 变量
) \& S9 L, e/ p- c vVariance, 方差
; [3 Y. F! o( [* e. a* K$ _; d. p, R7 U: EVariation, 变异
& h; u& D+ h4 B' c: LVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
( W7 B( z$ Y5 QVolume of distribution, 容积
4 L% ~" r0 M' bW test, W检验
3 ]5 G4 M. j; C# DWeibull distribution, 威布尔分布2 Z* J3 e$ c' J2 z* T, b
Weight, 权数/ _% h4 g1 @' S2 ]6 |! n2 [1 j
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
3 ?! X5 }( o z8 \8 }Weighted linear regression method, 加权直线回归. v H' \0 m! P: F
Weighted mean, 加权平均数# Y" m6 @9 e9 b/ j
Weighted mean square, 加权平均方差# s* M0 n& M! e$ u: q( s* @5 E$ Q
Weighted sum of square, 加权平方和2 A# ^3 s/ w7 \
Weighting coefficient, 权重系数
7 r0 T1 a6 v$ g3 PWeighting method, 加权法 $ K# ~2 d! x$ S* J1 L5 C
W-estimation, W估计量. r$ f2 b! j$ U7 z# ?* w
W-estimation of location, 位置W估计量
* y- ^ S6 n3 J7 O6 @9 SWidth, 宽度( G& o; Q4 K9 c1 `5 l
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验4 E% u, W {( ?6 o2 h% a0 r d
Wild point, 野点/狂点
( e7 ]1 V }! k( M ~0 ]Wild value, 野值/狂值. ?7 B/ m, I- O: W8 Y" E
Winsorized mean, 缩尾均值
* n6 t. l" N& ~6 |' W6 sWithdraw, 失访 ' w& E Z8 Y p4 |- v8 o' F
Youden's index, 尤登指数, E+ K4 E. `3 X! b# g
Z test, Z检验
1 f) V$ m/ r, b- p/ D" X& ]Zero correlation, 零相关
, ]4 ?4 R8 ]0 N8 M1 {$ T9 m# j" y; JZ-transformation, Z变换 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？注册会员
x
|
|李越老师直播间|清流社工网
( 苏ICP备19044186号-1 )
发表于 2009-1-6 22:05
