|
|
Absolute deviation, 绝对离差
2 m4 _6 C* l, d8 @2 n. W7 rAbsolute number, 绝对数
~' [, Z* \3 ]+ vAbsolute residuals, 绝对残差( }8 _ r) K3 v
Acceleration array, 加速度立体阵
. C) d r2 B1 iAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, v! l! g4 g* W+ d
Acceleration normal, 法向加速度
! o9 h% n# O L# |Acceleration space dimension, 加速度空间的维数9 E! W2 C1 A1 }* g
Acceleration tangential, 切向加速度$ y; Y6 f( b) b3 t' F6 I0 v3 c
Acceleration vector, 加速度向量
1 F2 M+ C' r; P: H/ a* _. gAcceptable hypothesis, 可接受假设
5 d$ X! F8 W6 J9 g2 b) t+ xAccumulation, 累积8 N& r5 u: `! R
Accuracy, 准确度1 C6 B6 m) b# @+ e
Actual frequency, 实际频数& K; d/ ]; k5 V! E M, }
Adaptive estimator, 自适应估计量
* D6 l4 ~2 P. f; m U2 e7 BAddition, 相加
9 \5 Q/ }' _5 G9 r- I9 a) [0 ^Addition theorem, 加法定理 E/ U; c+ w, |2 _* g" A% n2 C" ~
Additivity, 可加性8 c6 ~* m# v6 G" t
Adjusted rate, 调整率
! Q2 X; _1 d4 H/ q' h2 Q3 M+ bAdjusted value, 校正值8 L9 Z! j( p# k4 n' p3 Z9 o Q) @' i( r
Admissible error, 容许误差" g& i/ @$ n, ~* q# w
Aggregation, 聚集性
7 n5 ?8 l* o- {6 _$ G, {2 |9 xAlternative hypothesis, 备择假设& X% i" A% q7 Y5 v
Among groups, 组间% C. `, x* r$ E2 B& o
Amounts, 总量$ ]* H) @" P8 i9 X; ?( i
Analysis of correlation, 相关分析% s" ^$ {; e& R+ G9 `, A
Analysis of covariance, 协方差分析
) p: H) ?( ?+ z2 m5 H6 ^, uAnalysis of regression, 回归分析8 h( n9 E- P% C5 I
Analysis of time series, 时间序列分析9 T, M) x8 F) y5 m
Analysis of variance, 方差分析! j* r S q* i6 P' f3 J- i6 ^
Angular transformation, 角转换
. P: @- W( r. r, h) T7 k+ dANOVA （analysis of variance）, 方差分析
5 T3 R7 C9 l6 W, E* u# \ANOVA Models, 方差分析模型
9 d" H$ U9 A/ C! N2 ]4 d/ N% p' wArcing, 弧/弧旋
: N1 O; Y' a! |! nArcsine transformation, 反正弦变换
/ H- E' t0 t6 T/ d9 O$ n% iArea under the curve, 曲线面积
5 G0 S1 v" B' JAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# O. V4 {' w+ L& i( gARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
y6 ~' \% P: H# R6 l- y% r6 x9 ?2 iArithmetic grid paper, 算术格纸( p) U) ]) Z9 u2 L; a; n8 _
Arithmetic mean, 算术平均数1 n- l4 d J6 o/ W7 Q/ X, F
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
: u: L5 V" T/ s6 \1 gAssessing fit, 拟合的评估
) u3 ~7 v8 s |6 t8 g5 g2 V' l! UAssociative laws, 结合律' ~" u* w$ U" b8 Z+ S
Asymmetric distribution, 非对称分布& L" k0 V: w& p7 E9 ~8 D
Asymptotic bias, 渐近偏倚( O& j2 [6 T1 h$ N0 U# Q
Asymptotic efficiency, 渐近效率
2 ^1 R5 Y# q1 g5 dAsymptotic variance, 渐近方差1 D' \5 p5 v+ ^- @1 R- T
Attributable risk, 归因危险度9 b2 f$ ~6 C* b3 ?
Attribute data, 属性资料1 K/ g% n: S2 Y+ c0 U# B
Attribution, 属性
1 S8 ~+ L f% q6 u4 q3 ]7 QAutocorrelation, 自相关: S2 f! I- `: o% }$ p. o# l9 x
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关4 e' u; T# y3 J/ Y+ w+ b
Average, 平均数
5 }: P4 Y" X% l0 v WAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
n: C7 g) Z2 K' d8 O! h yAverage growth rate, 平均增长率1 e6 \1 v6 F. c5 E
Bar chart, 条形图1 d! Y" b: V0 _. k5 Z
Bar graph, 条形图2 x% x: A6 Z0 L3 S
Base period, 基期
. Y2 ]$ P( p6 j. v5 f5 c9 S: O# N" eBayes' theorem , Bayes定理
2 w, q( I [7 f F+ mBell-shaped curve, 钟形曲线! q4 d3 e7 Z/ w8 j( E! N0 V' _
Bernoulli distribution, 伯努力分布
; R' D, b, B# {" d" H2 kBest-trim estimator, 最好切尾估计量+ \3 Y) u4 j4 s! F1 a7 h
Bias, 偏性
' b$ a6 u& |' [! P. L$ M/ GBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归1 Y J* f' T1 [' D. n D
Binomial distribution, 二项分布! c; s$ Y0 L' K1 F" A" N
Bisquare, 双平方
- i0 T! y j; k j, `Bivariate Correlate, 二变量相关) ]! L6 X; }7 f
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
5 C7 ], T% D0 S' P! wBivariate normal population, 双变量正态总体0 G# j% _6 ~" e! V5 V
Biweight interval, 双权区间
+ j* F4 m( g4 u/ U. {$ H+ rBiweight M-estimator, 双权M估计量$ w) I7 E6 S. N! m* O/ E% F
Block, 区组/配伍组
+ I, E7 J+ b/ z! ~2 s, pBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包; ^7 _- X9 S1 L' ~
Boxplots, 箱线图/箱尾图
9 [% q2 ]6 G! l' ]/ _/ |2 P" a6 EBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
, k" i |% N' ^! |Canonical correlation, 典型相关
8 P$ H% @% n% i I$ dCaption, 纵标目6 t+ ?* m) Y* n& d0 K1 d( m: b/ x
Case-control study, 病例对照研究
8 i1 x$ F4 P) D2 oCategorical variable, 分类变量( a9 u: [$ v3 I" U
Catenary, 悬链线
, l1 X6 f, H. f4 H& ^, t% d8 FCauchy distribution, 柯西分布3 r! T9 J+ M ^- P" {
Cause-and-effect relationship, 因果关系9 Q1 ?5 T4 q; o, a4 G5 i
Cell, 单元
9 N& }" W! n n/ ^Censoring, 终检
" W& K# V5 K7 k" J$ P+ xCenter of symmetry, 对称中心
: F, w% |% M: j6 rCentering and scaling, 中心化和定标
! y/ K- A) B, [% o% y DCentral tendency, 集中趋势6 v' w0 {/ i: j8 p2 I+ b# o
Central value, 中心值
! i1 k9 D1 W/ i8 U; xCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 W6 B" c" a! p w! V) L
Chance, 机遇6 \; n9 b6 Y: {3 w3 r
Chance error, 随机误差
5 Z; M# g; G% j3 E' ^/ A& mChance variable, 随机变量
3 X& v: \& T. N* E% gCharacteristic equation, 特征方程
! j; B- ]# @: N; ]Characteristic root, 特征根
5 O" z- I- F& v1 @2 a. a# p x9 ECharacteristic vector, 特征向量 p: p6 w3 Z) r) s, A x# X
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则8 l. a$ h" W4 T: d$ ^9 e
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
9 K R: G- ?( r C RChi-square test, 卡方检验/χ2检验: g$ \, |" t" @+ C! f) V1 [) z
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解/ W7 ~* Z c7 C9 g+ _
Circle chart, 圆图
* M( q& A2 U. i. U" @5 F1 }7 CClass interval, 组距4 @3 l# d3 F7 r% v
Class mid-value, 组中值/ P+ P4 F* N4 n8 i, u6 s
Class upper limit, 组上限
+ B; \9 e# H5 o4 L7 F1 MClassified variable, 分类变量2 l n8 X4 H/ w- H5 A
Cluster analysis, 聚类分析
, J3 b4 u( _. E- s/ ]( l7 Q! SCluster sampling, 整群抽样- T$ I4 M! y/ U. ~; b. j, c! A
Code, 代码 K! {( y2 V6 L' Y; s
Coded data, 编码数据
& B. j" C' `, J8 Y& C8 A" _: eCoding, 编码
+ n2 N* r$ z& E) nCoefficient of contingency, 列联系数
( c9 w& g) Q3 {( ECoefficient of determination, 决定系数9 b5 k2 y- g% W1 N5 R5 L
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
# i4 i- ^+ r* |- X# vCoefficient of partial correlation, 偏相关系数2 f( K; H4 E$ S! Q% Q/ a' d- h; v
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数9 L! }$ W+ T+ U ^# [
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
7 _; S1 E: Q8 |* _) fCoefficient of regression, 回归系数# J3 g; }7 u4 Y
Coefficient of skewness, 偏度系数+ [8 n) n2 Y& h3 b
Coefficient of variation, 变异系数% B \. L& _ p" _ T
Cohort study, 队列研究4 a" k0 l. B+ {6 y) }* f7 w7 L
Column, 列' l5 Y' l; w/ N
Column effect, 列效应
8 ^( ]; z4 u5 }8 e+ {Column factor, 列因素
3 S6 t; a' C9 x$ NCombination pool, 合并. A% D7 Q$ x- s9 ]- k
Combinative table, 组合表
! K; K: P4 ^3 b6 X1 KCommon factor, 共性因子! R% M4 A& ^) R! p
Common regression coefficient, 公共回归系数! M& }' V; F9 M# r* o
Common value, 共同值6 c5 m/ i! [9 F+ s) @( Q
Common variance, 公共方差9 E5 }: ^% g. ?' @% v
Common variation, 公共变异
2 |/ {$ P6 m' E ?4 E- q3 XCommunality variance, 共性方差
2 y( d5 r6 S6 o( x3 q# pComparability, 可比性& |% r& e3 ~2 _/ x" m, m
Comparison of bathes, 批比较! \( m& R. C! K* n( m/ }
Comparison value, 比较值
8 r ]) T' o& `; d5 lCompartment model, 分部模型
q& ~' E* d8 d1 i0 Y+ ZCompassion, 伸缩
# t! [4 r* Z: E+ s0 p- U8 mComplement of an event, 补事件+ L& d' X9 J" \6 N
Complete association, 完全正相关0 i f: P( f; t0 p' S/ ~
Complete dissociation, 完全不相关+ f, }( H% d! Q5 r" n
Complete statistics, 完备统计量
' P: ] |; a q9 ]9 X* o% k2 YCompletely randomized design, 完全随机化设计 J- g. N, q1 U: b
Composite event, 联合事件
! O' |3 g* O a5 B) \, X& kComposite events, 复合事件' a5 l6 D0 A6 R4 C& r" |; f
Concavity, 凹性
, O4 q, r0 Z1 uConditional expectation, 条件期望; ^- f6 h# @* s) A$ m: _0 X
Conditional likelihood, 条件似然
$ Y0 h: h4 i! ^+ p/ ?( jConditional probability, 条件概率4 W7 ]7 }& u4 K' h& B
Conditionally linear, 依条件线性
6 J S9 x7 [) A% }) m5 fConfidence interval, 置信区间
9 C9 ? V3 m/ H5 h7 n* }Confidence limit, 置信限6 M5 e- a7 y9 }! _2 T
Confidence lower limit, 置信下限
$ e9 L8 A3 y' J; x9 ]Confidence upper limit, 置信上限
/ T$ e$ F% v5 gConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析: r. V$ c S6 M" Y
Confirmatory research, 证实性实验研究
& S4 d$ }% f5 S6 e$ u u1 iConfounding factor, 混杂因素
6 E0 k3 U% n1 s6 ?Conjoint, 联合分析
" Y f) Q$ ^5 C8 ~ eConsistency, 相合性9 i; ~" s- `8 E3 @+ Q
Consistency check, 一致性检验
G( ^% Q+ I$ o) `7 x! oConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计: ?5 @0 J. M$ q7 ]
Consistent estimate, 相合估计
9 ?' e" W' u3 e# M" X8 _, QConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归0 w7 W/ E K+ M4 O0 \
Constraint, 约束9 c4 Y1 j3 X* D! S/ [& `
Contaminated distribution, 污染分布
- v2 i5 t) m. n* ` QContaminated Gausssian, 污染高斯分布
3 ^* d% y, w7 `4 M( }( c: l2 NContaminated normal distribution, 污染正态分布
) r7 \" D3 _! A# F* g6 j% q1 F% JContamination, 污染' g5 ?! W x- J5 {5 u3 K
Contamination model, 污染模型5 u$ c6 v) k2 B/ C% _/ D- |
Contingency table, 列联表
: M6 K# E1 P0 b" ?! x6 KContour, 边界线, X# p8 n& u. Y" {' \7 o
Contribution rate, 贡献率
2 C( I; Q% n9 J. k! f( ?/ l. u+ lControl, 对照
2 @1 T' y9 M: W) f; L8 A' yControlled experiments, 对照实验
. F8 u2 Q1 J6 Z* p& v+ w: yConventional depth, 常规深度: h6 @- I# S0 k, d7 T7 h( X1 `
Convolution, 卷积$ p9 E; n- q6 x
Corrected factor, 校正因子
. Z% x0 T% F0 l& x9 a9 uCorrected mean, 校正均值
0 F. G" f3 A0 {' _, oCorrection coefficient, 校正系数 T% e, v7 V5 ^* [# c2 l- f, D1 \
Correctness, 正确性; n& h: A6 I9 ?+ e7 o$ U# z. Z
Correlation coefficient, 相关系数! F2 y/ D; Q: `% x! z
Correlation index, 相关指数
3 O5 j- J+ x( S+ [% Y6 I& UCorrespondence, 对应, [( k. m$ ]- w
Counting, 计数' ]8 f' K" A* x1 U
Counts, 计数/频数) G* w/ x# I$ [; c
Covariance, 协方差+ j2 P: ~% q+ k5 W
Covariant, 共变
: S' }/ b3 f# \3 s4 Z, qCox Regression, Cox回归: K! Z! y4 a- U! U7 z
Criteria for fitting, 拟合准则
% _' Y/ n+ E# m' kCriteria of least squares, 最小二乘准则8 {# Y, s! @" A( `. F3 ?. |
Critical ratio, 临界比
) l [; k, E& u8 R% i* dCritical region, 拒绝域
. J, z8 b1 |" ~4 M& D$ V1 P- WCritical value, 临界值
- M% {% C3 j( K& d, _* F s- UCross-over design, 交叉设计9 ^0 H/ n% h* _
Cross-section analysis, 横断面分析! P R5 t+ D' l3 W
Cross-section survey, 横断面调查
! ?; Z0 k9 Z/ V* f/ _/ `Crosstabs , 交叉表
* H4 k* O; E7 `0 Y! [9 c' j/ WCross-tabulation table, 复合表
' @5 n3 q* p xCube root, 立方根
; Y; r8 D7 R& s& F* hCumulative distribution function, 分布函数
5 l8 Q" S3 I& E" O0 h: U& ACumulative probability, 累计概率* _$ O" K: h4 ^* K0 @0 V$ Y
Curvature, 曲率/弯曲! \1 A! X+ ]0 w. V/ G
Curvature, 曲率) X+ D* q8 H! ~6 X; G
Curve fit , 曲线拟和
' J/ P9 B) [6 ~$ o' n4 VCurve fitting, 曲线拟合) b O1 k5 r0 K0 o. k
Curvilinear regression, 曲线回归
. a+ _0 f1 |2 T. bCurvilinear relation, 曲线关系2 _ \8 v" N2 W" b6 R
Cut-and-try method, 尝试法
3 s/ P! Y3 Z: |- ]' fCycle, 周期
# ^( r. K6 I6 d" i$ }4 x! bCyclist, 周期性# P) X* K% r$ }' L, z! z, B7 A* P
D test, D检验& w/ @! K8 ?4 X0 v: v3 B9 C, `- X
Data acquisition, 资料收集; W% B% U: r6 ?/ [3 T0 V2 P
Data bank, 数据库2 u+ h5 M5 ^' s- i5 R/ e6 A
Data capacity, 数据容量# V( [) O! Q, j7 n
Data deficiencies, 数据缺乏
* a }7 P( V3 }* k: m! M: rData handling, 数据处理9 f+ _2 g. I0 a
Data manipulation, 数据处理
+ u( d7 L2 O; V8 D& Y2 T3 }Data processing, 数据处理
) ?0 u) o5 f6 R1 W/ z( R( u6 wData reduction, 数据缩减; J4 C- y' V. ~1 `. @2 H# S& U# q
Data set, 数据集# y( U7 B7 W/ y5 `+ O
Data sources, 数据来源
8 u$ \2 N" n W Y; @* p: iData transformation, 数据变换
/ ?) A/ h. ]2 KData validity, 数据有效性
& {7 M$ }' F8 T6 R% `Data-in, 数据输入1 N* P* k) g9 i, M% l# a' J
Data-out, 数据输出! }; O) Q6 e; ]* x
Dead time, 停滞期
7 K7 d% S; j! r2 `0 t2 c- t- vDegree of freedom, 自由度
) D2 }( O" c1 n; d8 u; P. kDegree of precision, 精密度
5 l( }/ G$ i( z9 iDegree of reliability, 可靠性程度
1 x$ r' K7 V( yDegression, 递减/ u' b0 M% b- B7 @/ `
Density function, 密度函数
& G( N# I# U2 b8 iDensity of data points, 数据点的密度
4 B8 X) c( \* B+ X/ D4 b7 W# PDependent variable, 应变量/依变量/因变量
% `/ D( S4 @. P* l* ^/ @0 R" [Dependent variable, 因变量' k" I P5 m2 C$ p+ E8 P
Depth, 深度0 v2 I$ f3 F; d/ s8 t% ?
Derivative matrix, 导数矩阵
, \$ C# @1 y a4 ?7 fDerivative-free methods, 无导数方法
8 b& N% D0 T1 @1 U: FDesign, 设计; L4 Z+ T4 n. g( r0 q# b
Determinacy, 确定性
5 s! _5 V5 a. z# vDeterminant, 行列式
F) T. q: R0 _0 A' o( ZDeterminant, 决定因素
1 @% v: @5 Y7 T3 u( A! P1 H: J; q% jDeviation, 离差8 p+ k% g. f5 [; I* b: b. X/ ?; r
Deviation from average, 离均差
4 n i& C7 N" }% qDiagnostic plot, 诊断图
" A- w) x8 I: v( S8 HDichotomous variable, 二分变量
/ N, S) O8 w A/ XDifferential equation, 微分方程* h3 s. S! y$ J/ Y- m' ?
Direct standardization, 直接标准化法
1 `% B8 ^0 @. T) X; w) \" O4 d' nDiscrete variable, 离散型变量; H4 O4 m( f" W: h. y& `# i- n/ i
DISCRIMINANT, 判断
. P4 A0 x! i/ Q; r! h6 \Discriminant analysis, 判别分析6 [" n8 B9 q1 L8 Y1 ^3 o3 o6 `0 n
Discriminant coefficient, 判别系数
. x( t" ~( C6 M/ T+ M$ YDiscriminant function, 判别值! l7 _& I( m" }
Dispersion, 散布/分散度
6 t G/ o! X4 b+ ?6 \3 v# J$ ~7 FDisproportional, 不成比例的
& v1 O! [- Q# a8 }, x) y3 ]Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
; I) f3 ~0 E! ~0 B1 ?2 k, D9 X0 ]Distribution free, 分布无关性/免分布! q9 p% K' U5 u( w; x8 _
Distribution shape, 分布形状0 H) ^0 v7 z$ M B0 J
Distribution-free method, 任意分布法) i: G6 y4 Q( r- ?, g
Distributive laws, 分配律' S/ x+ ^* u) L: q, F6 z& e" H& O
Disturbance, 随机扰动项% ]0 X$ X" r: x
Dose response curve, 剂量反应曲线
! K9 ?: O2 L6 }Double blind method, 双盲法
: x; U6 x% P4 V+ P$ D W0 tDouble blind trial, 双盲试验1 C5 i& j1 s* A( E6 Y/ l: r6 h
Double exponential distribution, 双指数分布
' L7 o6 R1 b0 }; Y" t9 r w: _* Z# {2 ]Double logarithmic, 双对数
. a0 f# H+ ?9 ] sDownward rank, 降秩2 L2 L3 t) J5 d% K) n
Dual-space plot, 对偶空间图' Y" N. a* f4 Z7 P5 F+ i0 C4 J9 Y
DUD, 无导数方法
' j8 D& ^9 H! _8 y5 XDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法/ u% g- y' `. G/ \0 R2 n
Effect, 实验效应) ]$ D4 B5 u/ r* ]9 R5 `7 k, N' K, @
Eigenvalue, 特征值
; Q* C/ p1 {: z2 xEigenvector, 特征向量
4 q- L- v7 G4 t. j% _( SEllipse, 椭圆- I% ?) a; c8 F+ B- y& z9 r
Empirical distribution, 经验分布
% E |4 r+ s. p6 b/ J: KEmpirical probability, 经验概率单位7 B1 ^6 X% [% X! s
Enumeration data, 计数资料
* r p* ?) l9 D( @) j9 _0 R5 VEqual sun-class number, 相等次级组含量4 [+ m3 u4 G* O5 |
Equally likely, 等可能$ d- V( k2 t7 h& Z3 Z& H/ _* |3 C
Equivariance, 同变性
/ {, i& ^- S+ v1 u; e( t; ^4 ?( hError, 误差/错误
: z1 ^ Q& I. ?Error of estimate, 估计误差" t+ x4 e3 ]( P3 J
Error type I, 第一类错误: z; t3 u; ~) O2 l* n1 E; ^1 t
Error type II, 第二类错误. D& _& A) B1 u; L: e
Estimand, 被估量
/ q6 [/ \3 x, R) X; C* T8 h$ A sEstimated error mean squares, 估计误差均方1 Q3 s% S5 K0 G/ A8 G
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和3 k/ P$ L2 B4 h- h2 y
Euclidean distance, 欧式距离/ H+ e' s+ q1 n9 T* E1 B
Event, 事件
& W- a- y0 k" bEvent, 事件
' f p7 g8 X" K6 ?6 U+ M! k- hExceptional data point, 异常数据点, p( @% j( d, D+ R' E) ?3 U9 E7 _: h# W
Expectation plane, 期望平面
' N7 c) R# w; _' c* pExpectation surface, 期望曲面
! {8 X( z/ r8 M4 O6 \+ QExpected values, 期望值. D6 ?5 X9 E8 U6 p
Experiment, 实验9 a3 W. j; ]8 m4 g: [: T
Experimental sampling, 试验抽样. i+ C: M7 m0 [) C V9 [7 @, F
Experimental unit, 试验单位
5 b+ ]: ^; l2 J S& W7 E+ s+ ?/ IExplanatory variable, 说明变量 Z# @/ m4 k$ z7 w( F
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
: @; ^5 i; A1 A4 u! {Explore Summarize, 探索-摘要6 U1 a3 {5 [+ s* c1 M6 |; k
Exponential curve, 指数曲线+ ?) G: @: m" ]2 u: g7 ^* A _
Exponential growth, 指数式增长+ V: J; [. Q: ?) f
EXSMOOTH, 指数平滑方法
1 `0 N) N5 Y7 D- RExtended fit, 扩充拟合( \+ w3 ^) @6 w! g! }( w9 ?5 O
Extra parameter, 附加参数" E, l1 q: D0 f3 _# u3 [3 b
Extrapolation, 外推法
" L) C! l1 W6 p2 A$ dExtreme observation, 末端观测值% C n) Z# m; s% D A- _( K% A
Extremes, 极端值/极值
. I y: J' b% b$ ^- ]4 W, X) UF distribution, F分布
W: I) u# f4 N5 I0 h6 kF test, F检验 H6 i& d+ [* o$ T3 v6 @
Factor, 因素/因子7 G& n& ^$ Z2 f
Factor analysis, 因子分析
2 q$ k+ G0 ?6 z" r) G VFactor Analysis, 因子分析
4 _! O& R X+ z1 P% z P6 oFactor score, 因子得分
3 `) A$ n" [2 d+ Z EFactorial, 阶乘
$ G' h! g# `# ?0 E# l' mFactorial design, 析因试验设计
" R, v1 d: l* k' E- R4 vFalse negative, 假阴性
9 A* y' j( b! \False negative error, 假阴性错误
3 I- \" G y" C2 u2 D+ v/ T zFamily of distributions, 分布族2 `7 N" i9 a) R3 ]5 I) e8 j
Family of estimators, 估计量族- V+ P& s( Y% Q
Fanning, 扇面
2 \, [8 g4 i, D8 j: @0 d2 ?Fatality rate, 病死率
7 T" y! \$ R) r* nField investigation, 现场调查
0 x$ h' H' e3 V9 r" RField survey, 现场调查; K& s& Q' \' z1 q* P
Finite population, 有限总体
5 m1 [% P; p7 I7 UFinite-sample, 有限样本
! Q' |( t4 A5 R: b7 |+ YFirst derivative, 一阶导数0 c" r4 E, p4 y& C
First principal component, 第一主成分
5 Z+ T4 T4 |6 n7 ]First quartile, 第一四分位数1 P2 O" X2 \- S) q# @! Z
Fisher information, 费雪信息量
5 \9 s5 ~3 ^' q& \4 EFitted value, 拟合值) e2 ]6 @3 c4 ~/ U% a% U, F/ x p
Fitting a curve, 曲线拟合
; Q2 q ^' A; ]. {3 r- }7 Y8 {" cFixed base, 定基" O& `9 k: J5 A
Fluctuation, 随机起伏
& b$ R0 D2 J% }7 r. y% P* GForecast, 预测
6 [6 t6 k$ ?/ oFour fold table, 四格表0 |# j# ~5 S$ [8 {
Fourth, 四分点, {+ n. R% U$ l ]* h
Fraction blow, 左侧比率
# F3 q9 \; p& \- A9 _, G% CFractional error, 相对误差+ L( G; s h; N: p! V$ c
Frequency, 频率
. t/ ^7 H; b. ^! `! [6 U. {& X' _Frequency polygon, 频数多边图 r7 l! n. H7 V$ [* h0 u4 v- Y
Frontier point, 界限点6 U" M$ R% V7 P% h- { s
Function relationship, 泛函关系# j) R7 B6 I/ w" v: G* S& N
Gamma distribution, 伽玛分布 y5 [5 N5 ?: u$ z- a" L0 H; H
Gauss increment, 高斯增量
" Y0 Q" K! x& U9 {0 ?, YGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
' o# [+ {* g: Y" \" BGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
; P' U5 M4 [; d! M' M+ UGeneral census, 全面普查: {! a8 K8 u8 M, x
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
" O8 U7 L* C( E$ eGeometric mean, 几何平均数
# m9 p, S7 p# R# o/ pGini's mean difference, 基尼均差8 P, W. f. ?7 U+ c+ W: w6 s% ]( H5 T
GLM (General liner models), 一般线性模型 2 p1 n% j% O* E6 Y% L: W
Goodness of fit, 拟和优度/配合度/ F% H6 i& P; g; `1 X1 g) R) o) x0 ~
Gradient of determinant, 行列式的梯度/ Z) h/ ?! a0 H5 u; N* Y
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方# O, C& u% [: d& d+ K
Grand mean, 总均值
5 @7 p+ f/ }6 c1 F3 |4 ~9 nGross errors, 重大错误
3 P- g0 P* S: r1 }Gross-error sensitivity, 大错敏感度4 P! T" J; Y, S5 b. J l+ G
Group averages, 分组平均( s* J- O3 s. o# @5 A
Grouped data, 分组资料+ {9 Z2 Y3 l5 B; m$ A
Guessed mean, 假定平均数) {9 f0 d( j. I1 V. P
Half-life, 半衰期
_- {) P( J9 _. Q; ^& G. AHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
& p3 H1 ? X7 b* C0 W5 d7 T+ `" }( A7 HHappenstance, 偶然事件! B) [# |8 a4 t5 S
Harmonic mean, 调和均数" [% Z: I6 r" h( _8 Z2 t
Hazard function, 风险均数; e9 I8 n+ z: P9 w/ Z. z
Hazard rate, 风险率" `5 m3 r0 ?& g! P' F9 P
Heading, 标目
& n! ]! W, ]4 w1 e' ?Heavy-tailed distribution, 重尾分布7 \) d5 S q/ _& x
Hessian array, 海森立体阵4 G7 l; ]+ r; a+ O' J* |) K& `0 v+ d
Heterogeneity, 不同质 k% G& B( j) z, a$ m" V& x
Heterogeneity of variance, 方差不齐 , a- C3 U( I5 m
Hierarchical classification, 组内分组
+ U2 q7 b1 I5 [, x5 H5 P9 v$ RHierarchical clustering method, 系统聚类法9 u- w( s2 a3 d# |0 g/ D
High-leverage point, 高杠杆率点
$ c9 h4 a. q/ w( g+ `9 B# FHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
8 G4 e0 W% V/ rHinge, 折叶点. t$ h" P( A( I; N- E/ y
Histogram, 直方图
6 U# K% w& L* T+ P- x$ eHistorical cohort study, 历史性队列研究
' V8 O1 u$ T' ~+ y: U/ \Holes, 空洞
9 ?) r/ H2 H) n+ ?4 [+ NHOMALS, 多重响应分析7 I( f* t7 k" \* l! i
Homogeneity of variance, 方差齐性
2 c+ I- C" q# ?' N7 sHomogeneity test, 齐性检验- x" M1 w/ L2 p+ R t
Huber M-estimators, 休伯M估计量& z9 N% {1 D( Z/ V
Hyperbola, 双曲线: M7 a7 t$ a3 U* v e' U+ c
Hypothesis testing, 假设检验
0 m, e2 ?/ J4 _4 I7 THypothetical universe, 假设总体
* O. j1 y0 _3 m& T) wImpossible event, 不可能事件
5 U* T6 M& a8 ^ d, _Independence, 独立性+ m: M* n1 H1 V. {) l- m0 a: `
Independent variable, 自变量
$ y4 | l( _. S8 L! QIndex, 指标/指数
+ s. Z. `- s2 \1 h z! _' K3 M1 UIndirect standardization, 间接标准化法
! L* R7 J* b. sIndividual, 个体
2 W; H/ n) x: q$ W- N$ PInference band, 推断带
0 q0 H$ j6 S5 u6 q8 Y6 L/ X. RInfinite population, 无限总体
, |/ U; v/ \# {( k& \Infinitely great, 无穷大( ?1 u& A' ~$ |4 p4 Z0 D
Infinitely small, 无穷小1 A. v2 _( ^; ], E9 s
Influence curve, 影响曲线 { j2 |1 ?" ~% o$ |- P
Information capacity, 信息容量9 _- Y% ^0 d& ]7 k5 K
Initial condition, 初始条件
$ U% a1 F. c9 m" fInitial estimate, 初始估计值
( m& S8 M# w. e; [Initial level, 最初水平
0 U% L4 ~# o! Z9 t. z1 j: D- jInteraction, 交互作用
$ R- d/ R4 [- \5 W+ Q' VInteraction terms, 交互作用项9 R' G8 ^7 n4 J2 v) W) r# w& n
Intercept, 截距
6 r* v2 S" H: F" f. O4 zInterpolation, 内插法
. O6 @* r$ B9 ~5 H7 }' RInterquartile range, 四分位距' c4 f7 }4 K6 l
Interval estimation, 区间估计
% V( w7 N3 V- E1 Z' u2 o5 n6 M uIntervals of equal probability, 等概率区间" G& @. U+ W8 X8 V
Intrinsic curvature, 固有曲率$ r$ r0 C( _ R
Invariance, 不变性% E$ Q. y+ m! W4 N
Inverse matrix, 逆矩阵
/ q$ P8 X* \7 D) t8 O; ZInverse probability, 逆概率
9 C' E3 D1 V* l/ m# v; ]* ` l7 TInverse sine transformation, 反正弦变换# A2 H+ H6 o2 o% {% s) K
Iteration, 迭代
) Y( m1 k. f: cJacobian determinant, 雅可比行列式" m' f* [1 G. U% n
Joint distribution function, 分布函数- W( n# m4 K4 C/ P/ U" }
Joint probability, 联合概率
. Q3 p5 {0 h* j% PJoint probability distribution, 联合概率分布
) n8 X# g; F7 F, \* t' nK means method, 逐步聚类法, m }% r# }* w! w+ |
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
/ h3 d& z* ?' g# j* S1 d2 \Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图+ M) r/ b- }; { l
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关2 N/ v2 ?! E; Q6 ^
Kinetic, 动力学
! _, N; t9 U$ }& D" mKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验0 h6 y. E* r- r. Z% l6 D
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验; A! A# N/ s2 b" s1 N5 f& U; u
Kurtosis, 峰度8 l) F% ~' q7 y2 M$ E
Lack of fit, 失拟) D: S% r9 F8 w8 D$ c$ l. j
Ladder of powers, 幂阶梯
* V8 K+ U% l" j, d# m/ R9 hLag, 滞后
2 L' A! H9 F- X3 W! j& P3 MLarge sample, 大样本3 U, `- K' x# x2 E% ~$ }4 e
Large sample test, 大样本检验4 I7 l/ ^' ^$ I. w# w
Latin square, 拉丁方3 p& B0 m0 ^% v* ]- G+ u% I( X! B
Latin square design, 拉丁方设计: x; j' w. n1 ^2 G7 b( L- y
Leakage, 泄漏
! R5 v8 |* | y: OLeast favorable configuration, 最不利构形# @% `, b6 j% T1 W9 w
Least favorable distribution, 最不利分布5 o; R$ b! v9 h8 \& A/ e) Z
Least significant difference, 最小显著差法
' ~2 i- t; I& B B1 |Least square method, 最小二乘法
) K# r3 g9 w$ w5 s7 x( p; |, j6 uLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计) Y8 j3 o" {- ~
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合1 I. k* c. W& b% J" q3 R
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
9 V9 N+ [/ C6 q+ D: }6 VLegend, 图例
; J+ r% S! S& M' O, N9 DL-estimator, L估计量- L; f* q; t4 l2 c7 ~- m) Q6 L4 B, a
L-estimator of location, 位置L估计量" V. U7 D7 a5 T* O! ~
L-estimator of scale, 尺度L估计量. g. r6 P; C: r4 z" ^
Level, 水平
2 B2 }' ]# @& x- \% \Life expectance, 预期期望寿命4 O! l8 _$ d! ]7 z; r5 Q' F" j
Life table, 寿命表
' b: w t) p1 SLife table method, 生命表法
# Q* c& w. w6 m1 _5 O2 R; eLight-tailed distribution, 轻尾分布
9 L! A; f- e% p, vLikelihood function, 似然函数3 g4 d- J( Y V; c! b! f1 Y
Likelihood ratio, 似然比
/ G# g9 j0 h* H) I/ z. `line graph, 线图9 o8 ~2 Y; n& y6 H \: p/ i y( U5 ]
Linear correlation, 直线相关
" q5 ~( Q! f% i1 o; k2 x/ WLinear equation, 线性方程
3 w% a9 V q; L' k2 D" ]0 o& G9 gLinear programming, 线性规划
3 P/ b& }& [3 T1 s9 l# e1 M( ]Linear regression, 直线回归) A; T8 L& s. s% \7 Q% b3 c
Linear Regression, 线性回归
, s$ K! X5 z* N5 d& U' N# VLinear trend, 线性趋势' d9 [2 s& u$ e1 N
Loading, 载荷
' g2 y9 i5 C, VLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
' I/ Z' f1 u/ M. m1 q# F: hLocation equivariance, 位置同变性
& @; A! ~! e0 N6 YLocation invariance, 位置不变性! ^/ X* l3 u$ _5 w/ G
Location scale family, 位置尺度族
8 g5 J5 J5 Y1 o( V# h# V! P5 `Log rank test, 时序检验
2 ^1 A# I+ l: ? b1 H" LLogarithmic curve, 对数曲线
9 C: @ _, ^! R4 l# YLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
' F+ \) f+ G* S- OLogarithmic scale, 对数尺度
8 E+ @2 S) v' |" I% e% HLogarithmic transformation, 对数变换$ [ b1 Y9 d5 Z( v. ~, \
Logic check, 逻辑检查
; a5 E. q$ s7 {# M3 ?Logistic distribution, 逻辑斯特分布
0 _+ f6 B" k6 ^, Y4 `Logit transformation, Logit转换
9 e5 e0 T. a/ ^9 @* z" Z. ^LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 - n4 A! W; t2 j3 b7 E' r
Lognormal distribution, 对数正态分布
6 c* v2 A9 G+ H& P& hLost function, 损失函数
' b% G5 l- B2 L4 ^' B m8 m( g4 [Low correlation, 低度相关
: M2 e' a9 q/ sLower limit, 下限
$ B6 T7 k% N. I: Z3 q+ i0 X) c [Lowest-attained variance, 最小可达方差
& J5 N/ u# N; b' p% fLSD, 最小显著差法的简称! l5 F! d: B' } K6 ^" q1 B
Lurking variable, 潜在变量
, u# T3 i, u- z, |+ }Main effect, 主效应( X& u" R: ^ j6 @+ J# E6 J- u
Major heading, 主辞标目
5 e8 {4 j$ D% t* t: C! XMarginal density function, 边缘密度函数: e1 L9 \, w2 V4 i5 d' W0 k+ h
Marginal probability, 边缘概率: j) t/ p5 X, S) s3 \" |; ^
Marginal probability distribution, 边缘概率分布% p) A+ y5 T( S% m7 @
Matched data, 配对资料
7 B2 c: Y) [5 U7 _4 E6 X, K- XMatched distribution, 匹配过分布) g5 {: ^$ b9 b2 F) [% [
Matching of distribution, 分布的匹配
1 E4 y6 [2 s1 J- JMatching of transformation, 变换的匹配: h& S; W5 X( C
Mathematical expectation, 数学期望
, _- x( ~# `* b6 O6 ^& r- DMathematical model, 数学模型
8 r7 O' G$ D/ W* }0 w% \Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量3 R" S& ~# ~: ^( f$ {& W: y
Maximum likelihood method, 最大似然法
/ t! d% S" a4 x6 iMean, 均数$ [3 v& P/ X; w% C$ _/ e0 i2 \0 J5 U
Mean squares between groups, 组间均方0 [8 ^; E9 M( K: ?! K. f
Mean squares within group, 组内均方$ H/ x7 K* h! T, S& C
Means (Compare means), 均值-均值比较; `: f; C# b5 f/ ^' @
Median, 中位数* Z$ G; }" z0 V8 X% i
Median effective dose, 半数效量3 p5 f* y. C" {" v1 \# c
Median lethal dose, 半数致死量
?3 r+ V' x# W cMedian polish, 中位数平滑# N x z0 z* c
Median test, 中位数检验
5 x% S% D4 d/ a+ F- GMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量, C& P1 [: ^$ a. w: E9 d, d
Minimum distance estimation, 最小距离估计
7 O% `. E6 C7 H( YMinimum effective dose, 最小有效量
1 \3 O) v/ _1 ~9 u3 X; b+ ~+ \2 mMinimum lethal dose, 最小致死量
9 F; O# m1 j6 h9 f' PMinimum variance estimator, 最小方差估计量5 ?4 f# ]- ]+ W0 N7 P% s4 L- L
MINITAB, 统计软件包
, g; o) ^6 B% D) aMinor heading, 宾词标目
5 q/ q$ Q( b( {) @# f' f. z F' mMissing data, 缺失值
. f$ g% i2 o" V+ P3 U! P, H5 eModel specification, 模型的确定
9 |$ }2 n3 z% b# N% g2 I% tModeling Statistics , 模型统计6 P6 C! t2 x7 ~* \- x
Models for outliers, 离群值模型
" [$ E* R) `) n* _' @! zModifying the model, 模型的修正" a1 L. [! W3 f. b; g5 \6 V3 N2 B
Modulus of continuity, 连续性模/ S# \7 Y2 c, d$ F( r
Morbidity, 发病率 - y% X8 j* K: e$ P' m/ v
Most favorable configuration, 最有利构形% q6 p2 h; t7 }
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
$ s; r6 B' |+ k+ N1 y( eMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归7 k' m- M& J2 {
Multiple comparison, 多重比较( L0 Q6 D. B q1 P
Multiple correlation , 复相关% k3 [/ r: c! l0 r1 d
Multiple covariance, 多元协方差
& R4 q4 D$ z, N( C/ m+ CMultiple linear regression, 多元线性回归0 U2 ?1 V4 T* { S7 V) H0 u; A
Multiple response , 多重选项
" e1 N$ n3 M5 JMultiple solutions, 多解
) }4 S/ w" ~8 p9 G; X" aMultiplication theorem, 乘法定理1 T5 u! x6 Z6 ]. E4 k
Multiresponse, 多元响应4 s/ q2 y- i- y6 s4 a: B0 z3 F
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
7 L1 i7 O! j* U' J. H2 n4 KMultivariate T distribution, 多元T分布8 T* f- R! s" H9 V& D1 y
Mutual exclusive, 互不相容& x. o7 t; M4 x/ g
Mutual independence, 互相独立! c5 Q, ], Z6 v& s
Natural boundary, 自然边界, [* P2 q6 D9 y9 O; o7 d
Natural dead, 自然死亡" I9 |. Z g+ j) N) H' c! W
Natural zero, 自然零
3 o- S. c9 H5 b* |Negative correlation, 负相关7 U" w2 C* r8 @- a
Negative linear correlation, 负线性相关3 u" y3 C0 r% g& p
Negatively skewed, 负偏( u% `' I" P4 Z I: T8 N
Newman-Keuls method, q检验: f, _3 M: W2 S0 _# {
NK method, q检验: r0 c! n( Y: P* e" i: G+ |- [; }
No statistical significance, 无统计意义
/ q! K1 H* Z, y$ y$ f0 X5 A: KNominal variable, 名义变量: [: ^; c. T6 V0 F, A
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
: Z" c* j1 _7 I e( g* YNonlinear regression, 非线性相关" y1 W# q8 U( V; p1 u
Nonparametric statistics, 非参数统计2 X- J$ F( A. r/ @ M& k# g, s
Nonparametric test, 非参数检验
5 z+ z7 `: K0 P" H" H, u4 w' v j9 LNonparametric tests, 非参数检验- p; S$ z) c" l& R. I6 Q
Normal deviate, 正态离差/ x3 P4 V+ H" p% y/ M( |
Normal distribution, 正态分布
/ [8 ^& O* f+ a& r2 ONormal equation, 正规方程组
( B0 K: e- I- R6 a! c% @' D' R9 v" YNormal ranges, 正常范围- p R$ P ?- H7 f- S( D
Normal value, 正常值9 V; {. u4 }) W0 s# @+ t& j
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数' K) ]1 Z6 E' Z; A2 m
Null hypothesis, 无效假设 # z# v* B7 Z5 i$ Z0 x3 T) i- h! a
Numerical variable, 数值变量
3 K D3 q* M' D; w; `; uObjective function, 目标函数1 C/ Q) H5 O# d' h! B; t& B0 r$ q8 i
Observation unit, 观察单位
3 G" w: W2 m) J+ d- lObserved value, 观察值# P$ S7 R' Q2 c6 [
One sided test, 单侧检验" E6 S0 k6 \. f/ K; z/ l9 a/ W
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
2 I/ m9 [# M9 o$ w+ oOneway ANOVA , 单因素方差分析& G% L; o# s, Z T) c
Open sequential trial, 开放型序贯设计
4 N9 g# R" g8 @/ D3 a6 COptrim, 优切尾; F- {5 ~% E, k. n; O
Optrim efficiency, 优切尾效率
|- f9 T& g2 SOrder statistics, 顺序统计量
2 V, ~5 G+ a- z5 r* VOrdered categories, 有序分类) g9 ~: |5 o8 U8 q
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
. t" u+ D- V3 U2 c* c, V$ cOrdinal variable, 有序变量
. O) w+ @1 I ]$ Q; Z" jOrthogonal basis, 正交基
9 b$ f. R8 D" ]Orthogonal design, 正交试验设计
/ Q6 u' E: ?4 H! L, bOrthogonality conditions, 正交条件
4 h/ R0 S R- E- }7 gORTHOPLAN, 正交设计 3 b) J4 n4 ]3 f$ k
Outlier cutoffs, 离群值截断点
' H! e [5 i4 a& I6 @% O/ oOutliers, 极端值) `% n4 J7 A; {) \" F
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ' d/ ~, \+ ^2 l0 F$ K% o
Overshoot, 迭代过度
' D( y) n7 ~+ KPaired design, 配对设计
- n, A* V2 m3 w4 V: X, iPaired sample, 配对样本
7 r, ] s8 ]* F4 G) KPairwise slopes, 成对斜率4 u( A, s- F |+ h1 \4 B
Parabola, 抛物线
- O" Z& w+ C. u: ?7 W, ?% B+ d5 x: tParallel tests, 平行试验4 m8 ]$ r% l" ?! D, k
Parameter, 参数
1 O' J: Z' o3 M* Z+ [Parametric statistics, 参数统计& ?8 L2 |+ G: w$ T+ ^, ~/ k J
Parametric test, 参数检验
6 Q9 Q1 F8 s* F# ~( {- v' \Partial correlation, 偏相关: Q7 ^% [- W& L( U
Partial regression, 偏回归
# Z) [( l9 Y" _; e1 E+ Y7 K; R( PPartial sorting, 偏排序9 ^& E; R' y8 `9 { l9 |: \$ p
Partials residuals, 偏残差& k$ J. A" D8 u, S) B
Pattern, 模式
7 C9 x! Q5 l! D1 t- |+ l9 c: \Pearson curves, 皮尔逊曲线
' l" l2 \, F# D4 n. FPeeling, 退层
7 J e1 ?9 ~; {! s9 W: ~) O/ rPercent bar graph, 百分条形图
" o. U8 O2 [+ |& r4 o! j3 mPercentage, 百分比
% K6 V( h- i4 `. \' G" sPercentile, 百分位数 h; L+ | i( F- `: v. ? u
Percentile curves, 百分位曲线
2 r+ @# }4 V1 v2 C! u0 | H( {6 {# yPeriodicity, 周期性
/ O9 {1 p ]- T; t' o" tPermutation, 排列
3 g4 [8 a- Z6 Z! _: \0 |0 N1 [3 wP-estimator, P估计量; ~! R2 f0 T! ]' t" s2 {& M
Pie graph, 饼图
, ~, R% J& Q3 G+ Q1 `Pitman estimator, 皮特曼估计量
/ G4 a# u2 s3 v4 |Pivot, 枢轴量6 e+ ]- B) c* c0 f! w! O
Planar, 平坦
_$ j. B( _" p3 T; g8 NPlanar assumption, 平面的假设# P7 K! G: z$ S; C5 p0 T0 b, Q
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
2 ?* i S( u% x( t+ ~5 j9 uPoint estimation, 点估计
# {" m/ _4 c& {9 @" z; K( OPoisson distribution, 泊松分布
# y* e4 T( p( j) ?& _- A% @* ^+ w ePolishing, 平滑
4 q$ @& Q; M5 ~! p, X3 _+ pPolled standard deviation, 合并标准差: d( R# A: U2 H3 L9 m/ H6 w Y
Polled variance, 合并方差
& \/ T. V5 i& o. S1 o" o KPolygon, 多边图
& W" u: y" z4 z; MPolynomial, 多项式) y" u% i, X' M7 D/ k& Y
Polynomial curve, 多项式曲线
3 X/ L! W: e- u3 wPopulation, 总体9 `' y8 }# n/ R+ Y, t: h
Population attributable risk, 人群归因危险度
$ t2 A' [7 c" S) T$ H0 v4 DPositive correlation, 正相关/ V4 u9 E" C& O
Positively skewed, 正偏5 w: s, [! y! P/ K# ^( j
Posterior distribution, 后验分布
; W& X& M' i6 r, m. gPower of a test, 检验效能2 m8 c* u0 M* e
Precision, 精密度6 y( e, Q& {6 S$ `9 ~# B
Predicted value, 预测值1 T1 u/ Y/ y$ h9 |
Preliminary analysis, 预备性分析
2 Q0 p4 @* q) A* o* _- d- _Principal component analysis, 主成分分析/ k1 D |3 s! c2 ^8 S* J8 d
Prior distribution, 先验分布$ f, u3 p6 U* L/ v) e0 a$ q3 N+ N
Prior probability, 先验概率8 n. f; G* o/ r: ^7 w, l
Probabilistic model, 概率模型! x5 p d( f* j$ q
probability, 概率
+ H6 ^$ _* H/ ^# k% K* n6 @Probability density, 概率密度1 _+ V$ G$ w9 |% N( G
Product moment, 乘积矩/协方差
* u( _7 J' t" B r6 N% k* q% LProfile trace, 截面迹图
1 T: S a7 ]6 lProportion, 比/构成比
: d- @3 i* y# r+ p: L5 FProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样( i% P1 p, S' U h' _5 Q% F
Proportionate, 成比例
, L3 E: N7 z8 B; Y+ R' ^5 \Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
$ C0 d; P) q! Q% z, r; A' `0 PProspective study, 前瞻性调查
0 n' r5 x( D$ C" @' t4 f+ gProximities, 亲近性 & m9 ? J! ^* M3 ?
Pseudo F test, 近似F检验1 e! g* b6 u0 I2 B
Pseudo model, 近似模型
0 S; e( u& `: h$ t: pPseudosigma, 伪标准差6 z7 k5 E- n' _
Purposive sampling, 有目的抽样6 X; l1 ?8 J w3 x/ d1 [/ h# x
QR decomposition, QR分解
2 A* j2 Q0 ]% q6 j* A T0 } T* }Quadratic approximation, 二次近似
- A4 u4 q! H5 aQualitative classification, 属性分类* ]- a$ S, c' B$ z0 l6 |
Qualitative method, 定性方法" m' F% i$ ?" B4 M9 w
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图. S' \6 d! B4 `# H8 N$ W! K: v
Quantitative analysis, 定量分析
! _) M5 G. l4 P! TQuartile, 四分位数1 y! M, _# W1 d+ n/ l; R" t
Quick Cluster, 快速聚类
, D! U! p/ k3 \Radix sort, 基数排序
8 H$ c) h& B3 {% |Random allocation, 随机化分组
- ?( r1 C/ m. D1 ?+ t$ u: ERandom blocks design, 随机区组设计
+ G6 w, E5 ]( cRandom event, 随机事件
4 W. _8 u7 U7 z8 ]) j0 MRandomization, 随机化' o8 S, c# m+ I- s: I' I
Range, 极差/全距0 H" @' Z, ]- Z/ n, x: ~$ H9 `' y! |# b
Rank correlation, 等级相关
3 {' f( o* y }% D: pRank sum test, 秩和检验3 ?) d, H# ~. X5 @- z2 S0 B# ]
Rank test, 秩检验
4 b0 z! _ J( f" T! DRanked data, 等级资料
9 [6 v, g' G& qRate, 比率/ Q3 W7 h1 F1 G! q
Ratio, 比例- a/ q v1 I; o1 _7 r# e
Raw data, 原始资料' ]0 r8 k6 |$ e6 _
Raw residual, 原始残差5 p( S: |6 r. `* }1 _
Rayleigh's test, 雷氏检验
: F4 T3 q; f7 n5 iRayleigh's Z, 雷氏Z值
' b: q" I+ {3 fReciprocal, 倒数
6 q4 p* i+ J. j5 P! T! B1 K8 F' cReciprocal transformation, 倒数变换
9 H4 q0 r7 J1 ?+ D% YRecording, 记录+ Z( [/ W1 E ?* ~: m1 L
Redescending estimators, 回降估计量% _( y y/ O2 ?) w$ a
Reducing dimensions, 降维5 Q' K4 V% n" g+ Z( A# |* ?
Re-expression, 重新表达
1 n# a# L5 x! @" lReference set, 标准组4 N# |3 i! {4 M
Region of acceptance, 接受域
( x0 z0 U1 ? L% KRegression coefficient, 回归系数
, E; B* _" v2 R) x2 t. @Regression sum of square, 回归平方和
" P- i) @/ _$ I& JRejection point, 拒绝点
! k* e( b' R! D5 _7 h$ NRelative dispersion, 相对离散度- ?9 V, g7 V* |
Relative number, 相对数
/ }1 Z1 B. P; }Reliability, 可靠性
2 p# m3 U) f! v. K0 R+ v0 t1 H, e9 JReparametrization, 重新设置参数
' J+ ~- f z; w7 l) x" ?8 oReplication, 重复
0 h% z$ [- |: @5 e1 lReport Summaries, 报告摘要
' L% U. L4 y5 ~0 U, W& QResidual sum of square, 剩余平方和3 F L$ l* m9 q: L1 f
Resistance, 耐抗性1 N& I; ]5 \; o5 e2 _$ _
Resistant line, 耐抗线8 p' i0 V8 d, P Y5 H$ t0 z0 k
Resistant technique, 耐抗技术) V9 v7 R w; t0 j0 K3 o7 N- u
R-estimator of location, 位置R估计量0 b- B |" ^9 }6 w4 Q( L
R-estimator of scale, 尺度R估计量$ J2 {& d8 o" u% j
Retrospective study, 回顾性调查
' [' e+ X; S" Z8 \5 ^5 x8 H- bRidge trace, 岭迹. U2 ^/ I) \! S7 `# Z
Ridit analysis, Ridit分析
- i% V9 N9 ?. ?" r FRotation, 旋转6 y$ v2 w2 @5 X
Rounding, 舍入
7 d0 _! [% y4 g9 YRow, 行
S2 _; K1 C) D9 TRow effects, 行效应
# k/ M7 v! z! T( vRow factor, 行因素
( Y; _# e4 w% T( x; sRXC table, RXC表! @0 P. A9 u/ L
Sample, 样本" {) e6 X2 Q4 S, }6 q0 K! k
Sample regression coefficient, 样本回归系数! Q9 @( j6 t1 j0 K5 [; i
Sample size, 样本量
! O: @ \" Q/ R9 Z' s( X. v% vSample standard deviation, 样本标准差
4 A( y( W0 c$ T6 O9 G: P- T) nSampling error, 抽样误差/ h8 Z1 N4 d/ X! ?# @" }
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包8 }6 {* {. z6 N
Scale, 尺度/量表
4 z5 g" p% W( R- s6 [# fScatter diagram, 散点图
. \( U& e8 Z# ] YSchematic plot, 示意图/简图; B$ f, D" X6 D! ^0 F$ M1 z
Score test, 计分检验+ u4 i. _4 S6 M4 Y% A: b
Screening, 筛检
7 q: p( s. l- L O3 z: t; WSEASON, 季节分析 1 w# E1 A; k7 N: s5 D. D# Q5 @
Second derivative, 二阶导数6 |0 b- ]2 T) C, a* c
Second principal component, 第二主成分( e* O4 T8 P7 H2 k* D1 t: ]4 Z
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 7 _3 r7 ]8 ]" w7 v, z
Semi-logarithmic graph, 半对数图
" f/ J5 y8 B* [Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
% k/ P' `0 d* C3 W7 hSensitivity curve, 敏感度曲线
( ^0 G' R N) ^& zSequential analysis, 贯序分析 Q# S6 A: b0 t' C8 C% i# b6 j
Sequential data set, 顺序数据集
2 O0 V8 s. R5 H0 gSequential design, 贯序设计
6 D; `! b+ T7 hSequential method, 贯序法
/ [+ z% U' ~# B, Y+ w# ~Sequential test, 贯序检验法1 K+ j' T, {- H& F2 n
Serial tests, 系列试验
! @. H& b) x7 V: }Short-cut method, 简捷法
* y) i4 h% I/ L$ H0 K; M. p' G9 [Sigmoid curve, S形曲线
& b/ E3 |& N- U! G; `8 H' Y3 USign function, 正负号函数# W' ~4 W2 ]1 ^2 A3 I
Sign test, 符号检验* d" L4 P3 r) h4 I b7 S) B
Signed rank, 符号秩
4 Q+ ?5 ^! N0 J( x/ }Significance test, 显著性检验9 W$ j5 I$ O. Y6 F$ b
Significant figure, 有效数字# X- l; q# `/ h! R2 X6 Y# Y
Simple cluster sampling, 简单整群抽样 y( S; g! m3 c
Simple correlation, 简单相关
4 k" ^/ [' r5 I: [" i" xSimple random sampling, 简单随机抽样4 U& d3 P+ z8 m6 \! R6 H
Simple regression, 简单回归# t9 ?" W' z+ @: y9 B3 L
simple table, 简单表& u# e% y: `! K2 ~0 p# O7 x
Sine estimator, 正弦估计量7 u4 b8 [; \7 C. {9 N
Single-valued estimate, 单值估计8 E6 |; u, G0 E5 P$ e" x% Q3 o
Singular matrix, 奇异矩阵# y# B# G L" g( P
Skewed distribution, 偏斜分布" @( H* U! k8 U9 o
Skewness, 偏度1 c! e" e/ L% w: q5 w/ n; z
Slash distribution, 斜线分布6 u4 u2 h/ d' ] d. f( w
Slope, 斜率! i: S- T& O/ K+ P+ H: p
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验, r/ e" ?- q* o/ i
Source of variation, 变异来源& c h' A. j* z
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关, H2 v0 Y& e7 ~, D' v, e
Specific factor, 特殊因子
, C2 P0 I# z6 T1 _; Q2 u F/ S5 QSpecific factor variance, 特殊因子方差7 i6 j' U4 W& p6 Z
Spectra , 频谱- I4 N- L* O5 S/ N3 l
Spherical distribution, 球型正态分布
4 C5 i' g5 I8 w8 D7 mSpread, 展布6 a/ n3 Q u) F; @- X" C5 ~
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包% H( }0 V% d% Q
Spurious correlation, 假性相关
3 }# Y: f4 J3 ?6 N7 s6 j! `- G, \Square root transformation, 平方根变换0 D- h g( W) s. N6 x
Stabilizing variance, 稳定方差/ u, k0 Y: k" B& J/ R* u6 u
Standard deviation, 标准差9 i8 @" |% |6 d* N6 w! C
Standard error, 标准误0 \: c+ v% {: f9 f- ^
Standard error of difference, 差别的标准误
5 l$ C) |& @+ Z8 }& WStandard error of estimate, 标准估计误差+ Q( |, t4 c/ b0 J$ h
Standard error of rate, 率的标准误/ _: e7 Y* Q# X) ?9 ?
Standard normal distribution, 标准正态分布
( ]) ^, b$ s6 ]+ }" pStandardization, 标准化
* R7 l1 H- _: AStarting value, 起始值* Z0 w" l9 `( P2 O6 o
Statistic, 统计量# {; J% T* O4 B0 s
Statistical control, 统计控制/ K% s j0 T# S2 D% W* m
Statistical graph, 统计图8 U' Z: S, v: L) z& s) Z
Statistical inference, 统计推断. q6 K$ s7 B, `; }) j8 |6 U) F
Statistical table, 统计表/ B5 `8 t; y8 i
Steepest descent, 最速下降法" R5 w6 E2 B" d W
Stem and leaf display, 茎叶图
* K4 @' H" c, M3 F5 kStep factor, 步长因子! C, Z$ F. ^- W C! [; c4 L
Stepwise regression, 逐步回归2 ]6 q$ o! g7 n7 z& F7 [: S
Storage, 存7 a2 |" K5 A- @5 Z( f7 A+ ?
Strata, 层（复数）
9 l# G) C: r- {9 ~Stratified sampling, 分层抽样
! L) o S; Z$ }/ y. g6 tStratified sampling, 分层抽样' R7 x7 d/ M6 T, Z: w/ V) a% b
Strength, 强度
4 S0 N9 N; E7 P! [. EStringency, 严密性, R0 n- k* g* n" d0 [! C
Structural relationship, 结构关系" T$ Z) Z) b) u
Studentized residual, 学生化残差/t化残差! I7 ?" T& n% H
Sub-class numbers, 次级组含量
6 ]% W2 O5 k& o6 kSubdividing, 分割* @" j: }% M/ f# U- n5 p5 e: i
Sufficient statistic, 充分统计量
" }: l* a& b, C8 |5 p0 V1 HSum of products, 积和
" s) n7 B$ A( A( n3 M2 B* FSum of squares, 离差平方和
: `+ g9 n# j$ {7 W7 [6 ^- p, zSum of squares about regression, 回归平方和
' y, x8 d' q& {4 I' U2 v6 iSum of squares between groups, 组间平方和( T2 G$ a0 h; J O3 A4 Y) h2 |
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
X/ H/ d* q) U$ B. }3 T7 E" aSure event, 必然事件
* V) I3 Y5 \- \Survey, 调查
- I: D6 S4 d: x: i( [" q! hSurvival, 生存分析
/ S, r' R5 d# M; n- \1 ISurvival rate, 生存率
) D, ~! S) K4 ]- e& dSuspended root gram, 悬吊根图
4 J- D* O5 \: W/ W0 _Symmetry, 对称" h6 v0 Z( h- _- \
Systematic error, 系统误差
4 r; { J. L2 z6 bSystematic sampling, 系统抽样& Q _& p$ q: ^% }6 t
Tags, 标签: x) R6 B+ a; ^
Tail area, 尾部面积
1 q3 I" J5 k: L! r$ [Tail length, 尾长
1 ^" u& T: r% MTail weight, 尾重
$ _; N6 e9 u: E2 NTangent line, 切线
! n1 K' y5 k- |3 g/ V; JTarget distribution, 目标分布" A u4 x# j* B7 \/ n! D; Z
Taylor series, 泰勒级数: w6 l/ f/ L ~8 m/ ?5 I
Tendency of dispersion, 离散趋势
; l5 B; z3 o! a( J0 bTesting of hypotheses, 假设检验
' D' ]; Z5 U; z- f' p8 _' yTheoretical frequency, 理论频数
3 s: d3 D, b- A) ]/ KTime series, 时间序列# r: j& s/ Q- I* e
Tolerance interval, 容忍区间
$ C+ i+ ~8 t' Q9 D F: o. `/ a; N* o) OTolerance lower limit, 容忍下限
7 J' H* {0 t9 J. ETolerance upper limit, 容忍上限
4 C! `) T" [3 [$ ?% g$ g- nTorsion, 扰率& F+ K: n: l3 A- y% B7 _
Total sum of square, 总平方和3 v$ b5 ~9 C$ P7 J& x
Total variation, 总变异
- C+ h Y! Q1 O. T. dTransformation, 转换
$ C3 W: {! S; P9 s% [- {* hTreatment, 处理/ x- V2 H$ x" h8 l$ M
Trend, 趋势
" P/ o; m- D8 S3 R+ i3 MTrend of percentage, 百分比趋势/ |7 \5 ~+ ^' O+ @1 @, s6 R5 h6 X4 s
Trial, 试验
# n3 Y/ z; ?0 |4 A5 y1 K7 ]Trial and error method, 试错法
* t+ ~: t: j: p4 K$ CTuning constant, 细调常数6 Y& e( | |0 W8 `8 G$ [5 Z0 o9 R3 x
Two sided test, 双向检验" v; a& [: k9 p! z; X" }
Two-stage least squares, 二阶最小平方
1 T$ {: W6 G3 U( ZTwo-stage sampling, 二阶段抽样
' h6 U9 P5 H* C1 L1 CTwo-tailed test, 双侧检验
7 q# L: b' @2 F- D( h$ yTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析+ V: O. y- L; n3 B7 A
Two-way table, 双向表
2 o7 l9 j( d; y+ Q4 M( PType I error, 一类错误/α错误
1 z3 y, M/ ]. x1 bType II error, 二类错误/β错误2 M# ~$ B* D K0 F" E6 ?
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
% V# `: v9 p$ m( S% k4 A5 LUnbiased estimate, 无偏估计7 k$ @& t X5 s {: a
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归; ^ \7 E- u$ q8 A- S J
Unequal subclass number, 不等次级组含量
f, V+ }. m" z* v" H/ k$ jUngrouped data, 不分组资料' S! h1 f$ ~# D5 h
Uniform coordinate, 均匀坐标
% G- V$ ~; H. l2 i" Z' h0 _4 NUniform distribution, 均匀分布
5 b, ~1 G8 x( t$ OUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计! {" s2 F, C2 s q8 q& v
Unit, 单元
2 v3 \. w; v2 ?$ qUnordered categories, 无序分类
% n R I+ B4 t( t6 I) W6 AUpper limit, 上限5 e- m3 c! `5 \" _
Upward rank, 升秩
) A& }, C w8 T' r% AVague concept, 模糊概念. T4 n( C- [6 x w) ?0 Z
Validity, 有效性% H: e" g- _% [) N; A7 z
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
' o+ A8 I9 E! S2 BVariability, 变异性
9 Y7 a# E- _) @7 q6 T, pVariable, 变量; C5 K. Q, l: B2 W; z) h% m& Y
Variance, 方差5 i$ e( q4 F8 h$ M' g2 m& N
Variation, 变异( T r" F& i4 O. n$ P! W/ g4 }
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转; B( y6 j$ k- o7 I1 S- @
Volume of distribution, 容积- F1 T& F% p9 k* A7 ]
W test, W检验
. s% |4 e) Q+ d% ~ IWeibull distribution, 威布尔分布
) Z: `7 k) \$ I E+ lWeight, 权数1 h' p4 _" J: b4 U
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
0 J" n4 c2 z3 x* V; o1 MWeighted linear regression method, 加权直线回归
6 J+ Z; m6 i1 I: C" fWeighted mean, 加权平均数
- C9 a+ ]& m) k6 a% L/ {* Q2 DWeighted mean square, 加权平均方差) f5 ?1 b# Y% ~, X2 j, @
Weighted sum of square, 加权平方和
! I% _ H9 D+ H- |) FWeighting coefficient, 权重系数
, r( A( Z7 |3 T* m% r& G- Q, _8 bWeighting method, 加权法
1 l4 B9 }( |) h/ JW-estimation, W估计量6 `/ ^: D( J* f5 R# v* l3 @: E8 ]
W-estimation of location, 位置W估计量! x5 o1 ~0 P1 ?: S8 e
Width, 宽度
+ k; N8 |1 B8 w- C0 pWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验 S: p) p) @, [1 ]7 h. S; ^1 y
Wild point, 野点/狂点
/ X' e4 y2 M9 u* iWild value, 野值/狂值
: T- B& F) m6 @7 m* V- ^, TWinsorized mean, 缩尾均值5 C1 `. f# M! j/ V4 u5 \
Withdraw, 失访 5 J; ~0 Z4 q( S/ f
Youden's index, 尤登指数0 X( t( n, w9 f! ~ B" z j
Z test, Z检验% P' e4 l3 ^$ U% v
Zero correlation, 零相关5 `, V( W3 Z1 G4 q$ K9 f" ~: G2 X
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
