|
|
Absolute deviation, 绝对离差
; Q$ Q, J' l u+ LAbsolute number, 绝对数6 I. u4 z X# D0 P
Absolute residuals, 绝对残差# |) X5 z* T. O, G' O+ p6 r" s& q" G
Acceleration array, 加速度立体阵
9 x% Z4 t0 Z+ sAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, h8 S1 I; I, M# Q* G6 r2 d" o; m8 n
Acceleration normal, 法向加速度
. o& L* ~/ M: O' ~8 L# k" S/ M: VAcceleration space dimension, 加速度空间的维数/ \3 ^ X$ ?' F4 |
Acceleration tangential, 切向加速度- B! O% c$ |2 f3 R% v& o
Acceleration vector, 加速度向量% p [; w. w! I. Y
Acceptable hypothesis, 可接受假设
/ s9 E% n8 [5 E4 A. L- U& h$ ?8 OAccumulation, 累积
% B- _. S# Q9 Y; A$ nAccuracy, 准确度( L8 h/ T% V: ]& v. T) V* v4 [4 k
Actual frequency, 实际频数
/ G( p4 J" N$ ?3 Y' G6 L6 ~$ g2 jAdaptive estimator, 自适应估计量
# B" ~6 k4 b# B1 U- f9 F FAddition, 相加( P$ F; _+ v0 }9 p6 ?' W3 B
Addition theorem, 加法定理3 C! l9 p: c: t8 E& V8 O
Additivity, 可加性" }$ ?/ G# ]* X$ A @
Adjusted rate, 调整率4 R% H& K) x3 Y
Adjusted value, 校正值
) U' |; t) y. k' ?Admissible error, 容许误差
$ }6 p$ I/ y0 {# f5 [$ pAggregation, 聚集性
! f! L _9 G3 \$ J- r! bAlternative hypothesis, 备择假设- u5 u6 X4 C0 T; }! r8 R) r
Among groups, 组间
- }% I7 Q4 ~. [, w/ ^7 JAmounts, 总量 h9 Z% h' Y5 E
Analysis of correlation, 相关分析
% y) K6 Z7 k7 i3 }Analysis of covariance, 协方差分析
8 \" v. J( h) _/ Z& J' K# }. cAnalysis of regression, 回归分析
. D: q8 n- S7 g X6 N* Z- pAnalysis of time series, 时间序列分析
* I) a. q0 O7 k" y; j7 W b2 AAnalysis of variance, 方差分析
9 w- M/ X7 @2 Y7 k! e8 \/ U J, tAngular transformation, 角转换1 B3 D9 N7 Q6 q4 @
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
7 |1 ], _$ h4 m% p7 \5 uANOVA Models, 方差分析模型
4 f! n" l$ ?2 h+ K' h: \1 gArcing, 弧/弧旋
# \' O. C3 \- @1 j/ f) sArcsine transformation, 反正弦变换
! a4 r" G1 B, v! l8 p, tArea under the curve, 曲线面积2 B% O- x- y- {- r1 i$ L, [# l3 f
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
! c2 y3 v; N. pARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
9 V8 J" T4 `$ _Arithmetic grid paper, 算术格纸
+ V& J. G& J4 _1 [Arithmetic mean, 算术平均数2 P, q) a; ?2 J* c! z
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
9 u5 U2 U4 S4 [! V9 nAssessing fit, 拟合的评估
9 @% H; O" @7 B! HAssociative laws, 结合律9 Q# F6 ]6 v4 e+ [
Asymmetric distribution, 非对称分布( z0 V* l9 J" `4 B1 X6 n
Asymptotic bias, 渐近偏倚
, @! U, z/ R2 ~! i# LAsymptotic efficiency, 渐近效率
' D% @: M9 T' R0 MAsymptotic variance, 渐近方差
6 ^4 i+ u+ c! U# G# I+ p! TAttributable risk, 归因危险度
! b, i) o, l1 C. nAttribute data, 属性资料" o" e& o& j( F( L E; \1 x7 c5 S# K; v
Attribution, 属性6 t2 L3 R% O. _. u+ K
Autocorrelation, 自相关
2 b3 r8 I4 U) m& j" [3 v. ?Autocorrelation of residuals, 残差的自相关/ j7 M9 ^1 Y5 m3 {8 K2 O6 ~
Average, 平均数( s6 Z. B5 o7 \6 j6 F7 r
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
W6 l- s/ k! s- V- W: q5 vAverage growth rate, 平均增长率+ e, Q5 h3 u& Z
Bar chart, 条形图
0 P! \! z. \; K% s d8 X; z" FBar graph, 条形图. x& o6 K, _9 @
Base period, 基期8 Q# O5 f" e6 a
Bayes' theorem , Bayes定理4 i O3 c- t7 p2 l2 \( P" ~
Bell-shaped curve, 钟形曲线
5 q2 P' J7 G r9 }0 ZBernoulli distribution, 伯努力分布
. n8 ]" b2 t% ~* J( u0 Y% nBest-trim estimator, 最好切尾估计量' _1 K) w: l Y7 I- o$ ?) e
Bias, 偏性
( R2 i- R) A- `' d% C7 ABinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归; J3 m. Y1 F: o7 q$ A" v% [6 Z
Binomial distribution, 二项分布9 A) _) O: F& d3 f* Z0 T4 X
Bisquare, 双平方# I& I$ _# a) ]
Bivariate Correlate, 二变量相关
& h1 [9 `9 ~0 g; aBivariate normal distribution, 双变量正态分布
- B/ b8 k& s) a R! w. c/ cBivariate normal population, 双变量正态总体
- P9 Q2 j$ b; t. ZBiweight interval, 双权区间2 j8 g8 B1 Z& s1 B6 I5 z$ X
Biweight M-estimator, 双权M估计量$ R9 X% Q3 e, h: }& r- l& z* s$ I t' Y
Block, 区组/配伍组& t3 a3 l0 y0 V. M' S
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包0 X( W: {: `9 F/ _& L, i, k7 h
Boxplots, 箱线图/箱尾图
+ R, B# k' H5 W* c3 VBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点0 D& b( s$ V" @1 I# Y- U l
Canonical correlation, 典型相关0 f8 n2 o8 g8 W& X/ v1 V t! |2 v V
Caption, 纵标目
: o) D- G$ `& d% O+ [( xCase-control study, 病例对照研究* f2 W! Q) V; V8 o/ P) k
Categorical variable, 分类变量
4 b0 L( c( G* V% J: k. K+ r% B2 ]Catenary, 悬链线
$ A7 X+ E% f) h/ X6 ~+ N% eCauchy distribution, 柯西分布
+ F9 T4 c( k0 \! _2 `! jCause-and-effect relationship, 因果关系
3 `& j; v: y& ]6 W% sCell, 单元& b) A M; ]& M
Censoring, 终检: s# |7 t) F- ]% j3 P+ _$ @
Center of symmetry, 对称中心
1 {' i1 d# N* pCentering and scaling, 中心化和定标7 B/ T: x2 m- N) K: G) x
Central tendency, 集中趋势
; R! u# x _2 B4 ZCentral value, 中心值% @$ r. ~2 {+ _
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测& i7 E. ?' B; }+ g6 u
Chance, 机遇
1 V( U5 k, N, ~( p4 W; |& l& T% WChance error, 随机误差: H& `3 Z2 E* ^. k( v1 @2 A
Chance variable, 随机变量& g% W% n1 Y+ k0 v+ g r( M
Characteristic equation, 特征方程& o' N+ \( l, G1 F; x
Characteristic root, 特征根# ^: |! @% R+ ]/ i
Characteristic vector, 特征向量9 \0 s5 i. t2 G" D8 g
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则- x4 P, W( q3 t" p
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
/ F8 o7 T( M# [% `/ G& k) Y8 Z2 AChi-square test, 卡方检验/χ2检验
: D5 @4 a5 }* Y1 v+ N- |Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解4 J5 R2 l E5 o! J6 {/ N3 \1 ]
Circle chart, 圆图 5 S1 [7 O0 ]! l: ]
Class interval, 组距$ Z. }% G% S4 V6 `) }
Class mid-value, 组中值: @- r4 N, o. v
Class upper limit, 组上限) U1 c! @, Z* {+ j3 i
Classified variable, 分类变量. }# E) m1 P G
Cluster analysis, 聚类分析. O1 E9 G _3 l
Cluster sampling, 整群抽样
/ Z* \# Y- R' |* w5 Z/ [Code, 代码
& M- t3 U7 c0 w9 yCoded data, 编码数据( ^4 i+ T" U: @ a
Coding, 编码
* X+ F" T0 {( q, gCoefficient of contingency, 列联系数( J; A: H' }" ^5 d
Coefficient of determination, 决定系数9 K5 u }' h$ q
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
8 ?* }: V8 m$ o" A# CCoefficient of partial correlation, 偏相关系数/ G& M. \4 x$ D$ A- g- h
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数9 Y! E1 v; u o0 {) y4 ?
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
; O' j: H/ m* rCoefficient of regression, 回归系数$ b5 _7 [/ X: X* H8 r# `
Coefficient of skewness, 偏度系数% z% r, \- P; k5 ]& c/ m( F1 f
Coefficient of variation, 变异系数
, Y s: W5 e' Q7 Z; }% L4 j4 K+ TCohort study, 队列研究
$ e$ Q" {. z2 t0 NColumn, 列: G2 `4 t/ s( B# g C. K% i" m" |
Column effect, 列效应
/ W( s+ e+ e( |- z, A' AColumn factor, 列因素
- [ y( P& I' I( CCombination pool, 合并5 [7 n% S8 w3 y0 z7 A. g
Combinative table, 组合表6 u; ?+ l4 h2 I, I
Common factor, 共性因子5 p1 a1 |6 Z$ E5 r
Common regression coefficient, 公共回归系数
8 k& k B: l* K6 p& XCommon value, 共同值
! q: }* x9 ?" M' V! aCommon variance, 公共方差. j* O" [2 ^& `3 L9 Q2 e
Common variation, 公共变异$ k( L V2 ]# Q! J; g* U; k, p. M8 m
Communality variance, 共性方差3 t9 S! E; h: i6 p
Comparability, 可比性
' G+ K3 h$ e9 ~5 `7 B: Q7 V# qComparison of bathes, 批比较
/ U) ?; u; A i3 g9 eComparison value, 比较值) ^$ X k/ n4 L
Compartment model, 分部模型9 O `- _; k9 l' t( n
Compassion, 伸缩
9 }& x# q0 W" V, P$ O& A' m9 q+ hComplement of an event, 补事件
, ~0 X: V7 j3 p3 E k/ ?Complete association, 完全正相关3 U' \" D) ?" J5 k6 r# h: \$ `* J& t
Complete dissociation, 完全不相关
4 X) Y9 L: _( A3 S2 QComplete statistics, 完备统计量
9 |: m1 s' ^. ]1 [Completely randomized design, 完全随机化设计
. n# V9 e: x8 L+ q" l* EComposite event, 联合事件+ a. a, D1 D( d5 p
Composite events, 复合事件
$ N/ @7 K9 G7 j2 gConcavity, 凹性7 R7 F; D' F5 w: [4 A# @' ?
Conditional expectation, 条件期望7 n) p% W" [2 U3 c1 S1 U
Conditional likelihood, 条件似然
; `* d" N x, A H- w$ |Conditional probability, 条件概率5 [9 z1 o) X w; i
Conditionally linear, 依条件线性/ u4 v7 T2 B v7 }. R
Confidence interval, 置信区间8 d! K$ D/ T1 y& M5 Q4 S
Confidence limit, 置信限8 |+ s8 |$ {6 `/ ?5 g
Confidence lower limit, 置信下限
% a9 O9 [, \- \% KConfidence upper limit, 置信上限
2 ?7 a9 N! Z8 N sConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析9 t: x% {* n* z( [: e0 w( v. ~
Confirmatory research, 证实性实验研究
" X/ e: B6 g( n5 UConfounding factor, 混杂因素+ |* h! }# E9 `5 i6 j& Z& N
Conjoint, 联合分析
7 Z1 T, {% F( @1 OConsistency, 相合性
* W. G3 X8 ~9 Q5 xConsistency check, 一致性检验
' ]6 L( V* Y- _ R( AConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计0 z4 i% T# t; Q! }; ^. j; H
Consistent estimate, 相合估计
: `3 _$ w5 f* kConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归" m' E- \- ~9 z" O' X5 h$ V2 v4 f% C/ M
Constraint, 约束( V: A9 S) g+ q, v1 o1 r
Contaminated distribution, 污染分布% g; G% f- E9 S+ x" }
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布$ J9 d, l) u' l3 d6 b
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
! ~# k( ]. S' L7 \Contamination, 污染8 A% _" f4 D: ?
Contamination model, 污染模型
3 X' v6 { s+ ~ p/ ?. v$ DContingency table, 列联表
) N2 P0 ^ a% `! qContour, 边界线
3 g! @# U6 w/ S8 lContribution rate, 贡献率
$ Z. X! D2 Q/ d' U# sControl, 对照
# u5 i& P1 ?! G7 Z" @Controlled experiments, 对照实验
. E8 ?- p2 v$ t- y* x/ ^6 d7 FConventional depth, 常规深度1 o0 g" W0 _- {2 f/ g
Convolution, 卷积3 t3 B$ d# C) k* h% x
Corrected factor, 校正因子3 j" P3 x! }" H2 ~2 m
Corrected mean, 校正均值
& J/ N& S, _( t" D; M2 ^4 kCorrection coefficient, 校正系数1 j5 J3 l2 j, _' f- ]9 E4 v
Correctness, 正确性
$ ^7 w3 G# Y2 VCorrelation coefficient, 相关系数
" l0 L0 z) c0 C7 B6 t! \, wCorrelation index, 相关指数, P& F/ h% M# ~/ S+ s7 b. v
Correspondence, 对应: r( k, `" v$ n0 Z3 X
Counting, 计数/ Z, F$ q, V! B. z V
Counts, 计数/频数
6 N, ?1 D D, G sCovariance, 协方差
5 J ]* h- g3 o# ICovariant, 共变 8 |2 m% h3 y- ]9 H
Cox Regression, Cox回归
, \- h6 s& ^+ @$ b# f: MCriteria for fitting, 拟合准则
6 R2 x7 K6 g8 G) bCriteria of least squares, 最小二乘准则
' `. s. g, ^# `, g) i7 zCritical ratio, 临界比+ S5 @& s' x( u$ X+ o7 i+ R. e7 ]
Critical region, 拒绝域
4 x8 D. N4 Q' w- G+ T& F& tCritical value, 临界值* e5 _$ q! W( X, f2 J& ]/ o
Cross-over design, 交叉设计6 m) n& a$ j" {
Cross-section analysis, 横断面分析
" @5 c; z) B, L1 Z7 jCross-section survey, 横断面调查
3 M+ r9 B; w2 P) l6 L$ A( RCrosstabs , 交叉表 5 Z. l6 K# [( V4 T! e$ I
Cross-tabulation table, 复合表
) F5 D) D* S3 c9 \, L4 U, OCube root, 立方根) D" G* S) M/ D% }0 B2 U& Q8 X
Cumulative distribution function, 分布函数
+ _; f3 d. }' k5 XCumulative probability, 累计概率+ ^& b8 U7 r# ~/ U8 ^
Curvature, 曲率/弯曲
" A# y2 u1 X3 ]8 x: X" L& N. wCurvature, 曲率& Q2 d$ G; J) e9 }2 p
Curve fit , 曲线拟和 + ~7 Q' p. e! E
Curve fitting, 曲线拟合5 G' b& [( n% T7 _
Curvilinear regression, 曲线回归
2 w( `" g9 t8 l5 k! M+ _! F# ?Curvilinear relation, 曲线关系
6 w9 y$ {" w& O4 E) MCut-and-try method, 尝试法1 M# {5 V0 i6 U( _8 K* n& h2 b
Cycle, 周期
: }/ J4 H; c- P/ `Cyclist, 周期性
( |5 S8 Z, O. r4 m' |' ND test, D检验$ r3 V8 _0 Z G* z
Data acquisition, 资料收集
5 ~2 K5 `! O! k* EData bank, 数据库+ U# M/ C3 ]* H) e4 b. G) z' A
Data capacity, 数据容量
+ Q' R' V$ J1 `Data deficiencies, 数据缺乏 o) P) w8 j. I$ F; F! L
Data handling, 数据处理
% `8 f& K% O2 t$ bData manipulation, 数据处理2 i$ J+ N$ g9 i0 `5 m
Data processing, 数据处理
. a( i$ N. D$ ?# WData reduction, 数据缩减/ ~; e1 b" Z4 y$ p1 D. @1 F6 h* c
Data set, 数据集* D( q5 u, R* u4 K$ V- f
Data sources, 数据来源
& K8 F7 M z$ `9 k* P" wData transformation, 数据变换2 D5 u6 y7 |7 ]! }) j
Data validity, 数据有效性; [3 J; j K% F" j. P c
Data-in, 数据输入
, ]) M! K% H zData-out, 数据输出/ B5 F# i+ t% Q9 H) v6 }
Dead time, 停滞期
0 t+ b& z6 W" }! z2 @" A/ a: gDegree of freedom, 自由度* G' W4 G3 f1 p4 ~0 ]9 Z" N! N8 c' [& F) V# o
Degree of precision, 精密度
3 i3 V M- q4 F; K6 DDegree of reliability, 可靠性程度! M; j7 \9 {7 [6 ?: M
Degression, 递减( r) s7 z" E3 R2 {
Density function, 密度函数
# e: k. `' l; N8 ^) A. }$ w. J6 uDensity of data points, 数据点的密度
) m0 U7 ~: y0 d, x2 iDependent variable, 应变量/依变量/因变量# O) c5 S# {* s9 C0 ^" i! I
Dependent variable, 因变量6 ?8 i2 x( P! @8 }
Depth, 深度, p& d9 D5 ?. S* i u' F& m x7 W( Y3 Z
Derivative matrix, 导数矩阵
# Z9 T3 _8 B! \+ m- iDerivative-free methods, 无导数方法) K! M& H& e9 k* N& v7 ]" Z
Design, 设计
6 z0 [4 ~! G- }1 q7 fDeterminacy, 确定性
& U0 V+ w) h! gDeterminant, 行列式
9 C1 L2 H5 [1 p8 tDeterminant, 决定因素: k7 a- R) j4 V9 Q+ G5 Z
Deviation, 离差% W3 P7 [5 L( q
Deviation from average, 离均差
4 ^8 R" }9 {9 U5 cDiagnostic plot, 诊断图
_ ~$ U5 _1 r+ Y' i! NDichotomous variable, 二分变量 u% f6 V8 W: D& |7 V2 U8 c" Q0 c
Differential equation, 微分方程
6 g( q% z; J& J1 B6 c G6 [Direct standardization, 直接标准化法
" k' @! w. W. f8 _2 E4 u9 rDiscrete variable, 离散型变量 z. c! m+ Z1 W- E+ |* R9 N
DISCRIMINANT, 判断
/ U4 z( _$ ^& o# D( C! ~! pDiscriminant analysis, 判别分析* D/ @$ G9 n7 y8 H
Discriminant coefficient, 判别系数, u4 C1 v3 V7 L1 n
Discriminant function, 判别值
# c7 J- D# @: X- @, T b6 t( b1 h, zDispersion, 散布/分散度
) {- {5 S4 l$ _5 D. w e; bDisproportional, 不成比例的1 u) K1 ^2 k$ @% Q9 i3 f
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量9 k# v- t' K% Y. W9 ~8 W) c
Distribution free, 分布无关性/免分布" D+ k1 Z9 w, {% D9 `
Distribution shape, 分布形状, z% m+ T1 ~$ c; s
Distribution-free method, 任意分布法4 d( L! G. c( X. P+ g. |8 ^0 Y5 B
Distributive laws, 分配律
. B- ^/ b/ |6 g4 ~' f4 lDisturbance, 随机扰动项
- z: f" S5 v! C% ODose response curve, 剂量反应曲线0 g3 q; f5 b7 B6 l- h2 d" J+ P
Double blind method, 双盲法" Y4 { X' P$ E/ T' q9 J
Double blind trial, 双盲试验8 ]# T1 Y3 G; ~1 g. G _
Double exponential distribution, 双指数分布
5 z2 o. Q K% MDouble logarithmic, 双对数
' D* U% y7 O2 W3 ?# a, |1 XDownward rank, 降秩
0 V% o0 w, R6 m6 o/ ]Dual-space plot, 对偶空间图* N! W# _0 `. K* f8 R
DUD, 无导数方法
# H! J0 m4 R: T) Z) b0 YDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法( F v1 M. W' w! ^9 I: ^& {
Effect, 实验效应
, x+ \5 l" J8 k) D' i0 wEigenvalue, 特征值
" d; K0 |3 e( T7 ~1 w; |4 K3 YEigenvector, 特征向量
. J W2 D4 E+ J# Z' PEllipse, 椭圆) O% w5 u- C- o" d D
Empirical distribution, 经验分布
4 G" a: `2 z$ W2 J8 tEmpirical probability, 经验概率单位
* j/ D. R; }! J5 `4 g. _Enumeration data, 计数资料" G" j8 K/ ^% Z. Q; J
Equal sun-class number, 相等次级组含量
( [ P# H( R8 }5 GEqually likely, 等可能6 z0 `9 Z5 n6 o
Equivariance, 同变性
) [' F% Q" Y/ `7 P @! t0 _Error, 误差/错误9 L0 p* M) U1 i j# e4 A* Q
Error of estimate, 估计误差7 T* Z# |4 x" [
Error type I, 第一类错误
, U6 a$ D' |/ p* mError type II, 第二类错误& n$ I3 l J& A5 q* @
Estimand, 被估量
9 l9 w/ b7 {+ |Estimated error mean squares, 估计误差均方
+ P5 A9 g3 h# | a4 T/ ~* A- _" LEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
% N$ \3 J# H* i7 L r0 j, u f( DEuclidean distance, 欧式距离, p' i( h( |" d$ t' ?
Event, 事件
$ b1 v) C* Q# u7 a E4 e% {1 s+ n6 i0 MEvent, 事件5 j3 @- V$ F# J! A+ k7 I7 |
Exceptional data point, 异常数据点. p8 s6 s4 R8 D, H* J8 `
Expectation plane, 期望平面+ d- K5 r) @* K; i) R
Expectation surface, 期望曲面& M0 u6 R9 P2 F9 ]3 S
Expected values, 期望值
9 h+ }* Y( h; W H r# }; z; ]' KExperiment, 实验' j- x, y4 Y. ^) i$ X
Experimental sampling, 试验抽样( \+ ?# U/ g1 p" P
Experimental unit, 试验单位
# l: c7 w6 |; e) c5 TExplanatory variable, 说明变量
2 X+ P8 n5 _7 n3 K3 gExploratory data analysis, 探索性数据分析
8 n' [5 e) p8 [Explore Summarize, 探索-摘要1 O5 c0 p9 I9 c! }4 E0 K- O2 ]
Exponential curve, 指数曲线2 j: J, v T% x5 _$ N
Exponential growth, 指数式增长2 N- ?) ?, \/ `. x! P' @3 p
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ! G5 G$ l+ U8 _/ |! t2 Y m
Extended fit, 扩充拟合
$ y2 X6 }6 K# \3 k/ `" XExtra parameter, 附加参数3 L5 m1 G" }2 ?' V; X9 U% @
Extrapolation, 外推法
7 J ?1 D+ r% m) o" OExtreme observation, 末端观测值% P" S5 x# n, x) G# R, P
Extremes, 极端值/极值
. s- G, v- u5 ~) rF distribution, F分布% ?7 ]: k+ {/ h9 U
F test, F检验
7 s* h/ ]; P; r! e( Q8 x) ?9 SFactor, 因素/因子
+ [( h. J5 X9 N5 |. q# _Factor analysis, 因子分析
0 B8 ?& s) ]2 M$ p4 r9 fFactor Analysis, 因子分析: D# I% {1 Y# M- \! d- p0 B
Factor score, 因子得分 2 r2 F6 Y3 y& p# p& w7 J
Factorial, 阶乘
- W# Q+ t3 p8 e+ J) g. oFactorial design, 析因试验设计3 O. t5 o6 ?$ F& R
False negative, 假阴性
0 _1 x+ N& S* S: XFalse negative error, 假阴性错误
' M/ L7 }6 T4 u0 TFamily of distributions, 分布族+ M: e! V4 f) o1 W; o( j
Family of estimators, 估计量族
0 z9 A0 R! g* B# A8 y/ MFanning, 扇面1 l/ C! `7 ]7 z$ X2 q0 O( g
Fatality rate, 病死率
" V! S( \" O) ~" RField investigation, 现场调查
[0 Y. B7 ~3 P+ r- g; _" j# |+ jField survey, 现场调查
% y. |6 o$ M" ]9 t7 ~; g6 \. \Finite population, 有限总体& v4 n- w, a$ h% R. H
Finite-sample, 有限样本
% H3 s6 ~+ [8 x! P: x- F& wFirst derivative, 一阶导数
6 t z9 R- n1 b' tFirst principal component, 第一主成分+ @1 W; B. F$ P
First quartile, 第一四分位数. F* ?( }1 n" ]' r/ V6 K: H4 U
Fisher information, 费雪信息量
' n! Y% O1 C( x! ?% IFitted value, 拟合值
4 E c6 L( s: W$ ^! mFitting a curve, 曲线拟合
. m8 q6 D' S8 y& L" }9 wFixed base, 定基
9 ]" `) Y8 I" A0 `; UFluctuation, 随机起伏
% W# Q" S9 t7 i& r5 }* v: E$ w" q, }9 `Forecast, 预测
0 u$ i% {$ e( y9 B5 TFour fold table, 四格表" a# E1 G8 Q, \1 E5 U
Fourth, 四分点. u. l# ^- g [0 k, V( R
Fraction blow, 左侧比率
- i( C8 P2 Q3 R9 O4 \9 E7 S* iFractional error, 相对误差
5 T- a' i: L3 K IFrequency, 频率
$ N3 W6 S7 W7 T4 iFrequency polygon, 频数多边图
0 l2 `/ @/ g4 |Frontier point, 界限点' C, E l- b' n3 \5 X0 C
Function relationship, 泛函关系1 k, S& N9 K# q1 q4 L4 E( p) @
Gamma distribution, 伽玛分布
( h, L2 d0 v+ ~& ^; qGauss increment, 高斯增量3 H/ `+ {1 u6 K" u6 }
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
# c) a" n! C8 D6 l$ p" RGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
; Y% m& ]5 y& ~. ^+ I8 Z& H4 c& B# MGeneral census, 全面普查& @0 x+ z3 M% {0 s/ y% d* j
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 : c, ~! _ h9 Y% ^" p( [. C
Geometric mean, 几何平均数) I/ O( V; M9 A8 I- R: ]4 o* ]7 p
Gini's mean difference, 基尼均差) M" r- s9 I# ^; F- i4 l
GLM (General liner models), 一般线性模型 2 M- ~7 P" `: g4 i8 @
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
, o \9 _- i9 J5 b" w0 o8 zGradient of determinant, 行列式的梯度* A7 X; ~; a7 M. e
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
. {* ^, E: T2 Y4 R/ z& UGrand mean, 总均值6 y5 k/ I- J8 \% x/ q% C
Gross errors, 重大错误
* u& r' A" k/ j. I# ?Gross-error sensitivity, 大错敏感度
) b6 `2 d3 L: N6 e x- t& vGroup averages, 分组平均9 [% A+ k) O1 o* Z( `
Grouped data, 分组资料
8 i* T5 ?, x+ j6 U3 `. g* R, L% H# gGuessed mean, 假定平均数* ]# i; {* m/ w
Half-life, 半衰期
% N/ O2 ^, `; l h/ |Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量: i4 p9 e# \3 }- b& G
Happenstance, 偶然事件
3 ]6 G( @' K: f% lHarmonic mean, 调和均数* z8 f/ e2 t9 Z9 H, R( V
Hazard function, 风险均数8 B0 D; H9 t( R: w' o% n0 \. c
Hazard rate, 风险率
2 O0 E. |, l. E; tHeading, 标目
$ D0 C) ]( ]- N* I! CHeavy-tailed distribution, 重尾分布
: ?! K3 K) P1 x+ D3 d2 DHessian array, 海森立体阵
) I8 @$ e4 y, s: G _ @5 G6 aHeterogeneity, 不同质
! l, D6 X) v0 vHeterogeneity of variance, 方差不齐 3 S) k, D8 i9 e Q9 y# p
Hierarchical classification, 组内分组# s& h I; ?: e2 r; O; y! `
Hierarchical clustering method, 系统聚类法+ f0 @: q g; p3 x
High-leverage point, 高杠杆率点
& A |" m7 K( F4 Y8 d# ~7 |HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型 n. s5 D5 R+ U2 q# w/ W
Hinge, 折叶点$ T. ~! @# m" I; I+ s1 _6 E
Histogram, 直方图
' r* R, d3 Y6 Z4 J; g: \0 F* NHistorical cohort study, 历史性队列研究 9 t) h, p. q1 @3 w) _$ ^
Holes, 空洞+ m( s0 N& w( u# T: E+ x* U
HOMALS, 多重响应分析
4 W0 u6 I9 Q8 ~( UHomogeneity of variance, 方差齐性
! Z6 k. W J5 G3 xHomogeneity test, 齐性检验
8 a0 X! v# W& f0 |3 |& U- @Huber M-estimators, 休伯M估计量" G8 T# g( ?. l7 o U" M) }- f% X9 b
Hyperbola, 双曲线
% F- j7 X" \- E$ JHypothesis testing, 假设检验, r% U6 e: p+ i& S' x% G' I; g
Hypothetical universe, 假设总体% Y5 g5 l- |" H' [( z; ?) _
Impossible event, 不可能事件, X! ^4 W, } u' r0 [( K
Independence, 独立性
+ J' h& K J3 _% ]% CIndependent variable, 自变量7 _, }1 g6 H3 @1 V' b z7 J
Index, 指标/指数( x, K1 ]8 z6 |8 j& d [( }
Indirect standardization, 间接标准化法. Y p( |3 e% C' Z% l7 t
Individual, 个体) ^" q# u0 D/ Z# f/ s, r
Inference band, 推断带
3 v9 y/ G1 R2 c7 H9 RInfinite population, 无限总体
: f) C/ x! Z7 WInfinitely great, 无穷大 K W; y5 f0 n: Q; S. i i" K+ Y* n
Infinitely small, 无穷小0 j3 |( f# Q2 y
Influence curve, 影响曲线
) e5 v! d, s+ ?Information capacity, 信息容量- k. c) u i' v9 k, g
Initial condition, 初始条件, Y, Y/ K$ W5 N p1 {2 j: B4 q
Initial estimate, 初始估计值# m) R' N. w4 ]3 n
Initial level, 最初水平
5 w5 s* a# f: j# `" H9 A, ZInteraction, 交互作用
9 z8 ]5 M7 a# P0 RInteraction terms, 交互作用项8 i% b. g7 P& p+ u
Intercept, 截距4 b6 `3 d6 e- Z: P9 ~
Interpolation, 内插法
) ?$ e5 ^! g1 _7 \% Y! I L. jInterquartile range, 四分位距
5 i9 u1 T* Z" G6 Z e# n+ {Interval estimation, 区间估计3 Y j! y# t# @- c6 L% `3 W
Intervals of equal probability, 等概率区间
! A- k! V( |- YIntrinsic curvature, 固有曲率
6 `" N$ w' K6 T' i# }Invariance, 不变性
& o( S; h8 t9 `* C. d2 a9 |6 R; PInverse matrix, 逆矩阵
' T" [# p, I2 i! a' I5 E& _' ?Inverse probability, 逆概率" ?' S; ]6 [! U+ P
Inverse sine transformation, 反正弦变换
- Q3 G/ L" A- @6 N( P$ _0 I, XIteration, 迭代 - ^8 z5 g1 i' O3 j9 b# k: a# B
Jacobian determinant, 雅可比行列式: Y, P* R' v5 X( o; W4 U! f
Joint distribution function, 分布函数
4 S7 g6 }4 I6 d9 T1 dJoint probability, 联合概率: ]' ]( g- m7 V4 }
Joint probability distribution, 联合概率分布
, C# n. `5 }9 G6 o3 a% X) FK means method, 逐步聚类法
2 G6 T0 Z* n5 Q$ \Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 , P& `6 ]5 u. i5 y$ ^! A i
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
7 M/ I7 N* r9 n" M- D8 @5 Q8 L( fKendall's rank correlation, Kendall等级相关1 A& p& j, L9 n8 G [! O
Kinetic, 动力学
a2 n4 D+ f( v! O" q% PKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
2 r# O4 A3 u j9 h s" a2 }3 iKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验6 G( B, h5 B' g
Kurtosis, 峰度
6 v8 e$ T) G# ?5 G% ^Lack of fit, 失拟' w& u E( m+ ^3 S; s
Ladder of powers, 幂阶梯
" Z4 B, _' y- d& A) w/ SLag, 滞后
/ v, U* }2 l0 v! U# D0 i( N3 aLarge sample, 大样本
) G" y; g& D2 \ a& F" [: t n% R$ s. b CLarge sample test, 大样本检验
3 I7 G4 j& d( t% X, i, @# uLatin square, 拉丁方
/ x5 Q; b k0 d% LLatin square design, 拉丁方设计9 W$ y5 ?7 U( l. p; i
Leakage, 泄漏
+ B% I3 v h& }9 U* _) X0 |Least favorable configuration, 最不利构形$ r6 V5 p3 { e) ?- B
Least favorable distribution, 最不利分布
3 i g1 A* B% a5 j# |Least significant difference, 最小显著差法
7 L5 O5 J! s1 bLeast square method, 最小二乘法* V3 }# C. W3 M9 W8 ]
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计4 G+ t* j( ~$ I0 l
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合3 T( K, U- h5 I5 J2 ?
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线3 d6 I, _* x: M
Legend, 图例
D2 d4 g: U) n% J0 CL-estimator, L估计量8 z- s% m2 u' f
L-estimator of location, 位置L估计量: ^, Q4 U2 N6 i0 w3 Q
L-estimator of scale, 尺度L估计量4 ^) ?( |4 T: k" b3 h
Level, 水平" Z0 L: D2 p1 U5 J- u
Life expectance, 预期期望寿命
# \' g$ i/ j7 L- \ gLife table, 寿命表& p6 o- |- @+ A+ r
Life table method, 生命表法: Z# f6 _( }4 ^$ J+ Q
Light-tailed distribution, 轻尾分布
9 G: h! m. r/ m3 o5 eLikelihood function, 似然函数
! z5 a; x4 e5 D, W: h* V# hLikelihood ratio, 似然比
! E+ w2 W3 L9 Q; m6 j" Dline graph, 线图
! W u' s6 T0 L& _Linear correlation, 直线相关* {0 J- W( k6 o; @' J: ?
Linear equation, 线性方程
4 K6 F3 q/ k+ {Linear programming, 线性规划% ^( E0 n3 ?* r! `
Linear regression, 直线回归3 k0 t% a" u9 m2 }( l
Linear Regression, 线性回归- C( [) d! d) f2 K2 w8 i4 r) \) ?6 Q
Linear trend, 线性趋势! p% |6 Y' B1 p' s' u$ X, \3 y, Y
Loading, 载荷 ; D- R6 l6 r. U4 S. x0 e% u
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
' r3 ]+ O6 h7 uLocation equivariance, 位置同变性
5 ?" X1 @2 o, o, A# mLocation invariance, 位置不变性
9 Z# W' x6 {2 Y( z% E% ^- q. BLocation scale family, 位置尺度族
% C% s$ J' ]7 p2 r4 P% {Log rank test, 时序检验
+ K2 C3 G! K! A+ xLogarithmic curve, 对数曲线
5 r4 S6 r. _' s1 `, ~" E- ULogarithmic normal distribution, 对数正态分布
- O* ^! u" Z* h/ eLogarithmic scale, 对数尺度+ s" b, {& M- k3 u, |& C3 ?! a; x
Logarithmic transformation, 对数变换
( U3 M. l) o. {2 K9 P) Z+ HLogic check, 逻辑检查
" C0 v: o" o5 X( t% HLogistic distribution, 逻辑斯特分布
' C5 G, h7 V1 ]( L, ^Logit transformation, Logit转换
3 H7 ^' X- s& o( R A, CLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
6 k* x* h! f5 ~' zLognormal distribution, 对数正态分布! y7 j- E6 s& F: k$ K6 N, X
Lost function, 损失函数
# F, U' }. M' o7 nLow correlation, 低度相关# e6 N) t7 l6 R3 y
Lower limit, 下限" r$ L) |% }9 o! E3 n! m8 Q
Lowest-attained variance, 最小可达方差3 t0 M2 b4 T% Y: H
LSD, 最小显著差法的简称3 ~# ^0 V; d _# Y; D- m
Lurking variable, 潜在变量
. A/ B; ^9 R' j9 n( m* ~Main effect, 主效应6 H; w/ p9 ^8 h. e& n9 ~
Major heading, 主辞标目
, a6 h1 R8 m' |" Q/ O2 OMarginal density function, 边缘密度函数7 U( L: K0 m! c7 J6 a
Marginal probability, 边缘概率2 R: L9 V! C. L
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
& a; @! j9 G8 V0 lMatched data, 配对资料( f- s% R* n. z) ^- a/ E: W
Matched distribution, 匹配过分布) J* g8 R1 G( Z
Matching of distribution, 分布的匹配
' j% \8 U1 ]3 [, tMatching of transformation, 变换的匹配
/ Y, A% X' p9 F( k/ r& QMathematical expectation, 数学期望
7 I7 {% p, I8 z9 J" DMathematical model, 数学模型
! W9 y8 J5 ~, I! C HMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量; r3 q N+ S. R' ? S' t. C
Maximum likelihood method, 最大似然法, Z" n' D( a) v2 D8 E
Mean, 均数
; ]" V" ` m& r) Z& _" z- K7 G+ |Mean squares between groups, 组间均方! I9 g0 {" v! o0 ?
Mean squares within group, 组内均方2 f0 }. f) J4 H4 G) M0 C/ [
Means (Compare means), 均值-均值比较7 W& r, n/ }% K2 \! ?; H
Median, 中位数& A, C! j/ ^- q
Median effective dose, 半数效量
& D- j6 M& z/ x9 B2 VMedian lethal dose, 半数致死量
) `1 u0 }# B+ l3 xMedian polish, 中位数平滑8 W1 g8 u1 ~) ]: x- O I6 b; V! |
Median test, 中位数检验! F. O0 y6 o3 R# M! a
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
/ g" u9 m/ b. w9 k7 m8 DMinimum distance estimation, 最小距离估计
4 E& I& g1 I tMinimum effective dose, 最小有效量4 p5 n, C& y% k2 T3 |
Minimum lethal dose, 最小致死量1 w5 l e+ g+ Y. u+ M* _) q
Minimum variance estimator, 最小方差估计量* K+ e! y4 L. g9 ]; W
MINITAB, 统计软件包
k- u6 b" e9 ? R8 U/ ~Minor heading, 宾词标目
( x% B" k1 ?4 P% \Missing data, 缺失值
* U. M5 e! c2 o' f, b1 c5 bModel specification, 模型的确定5 Q0 F; R7 y; r" k5 W
Modeling Statistics , 模型统计
( z+ l* Q) e' |( [Models for outliers, 离群值模型
3 [4 Y# f+ F" M6 s" }Modifying the model, 模型的修正
; h) R6 K: |1 y0 A6 BModulus of continuity, 连续性模
: a9 ]) L% a6 A9 [( T0 {" YMorbidity, 发病率
: n$ {) e; J: d* S0 Q5 e3 B" k6 UMost favorable configuration, 最有利构形
8 j6 Q8 a; d/ ~" XMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度$ J! {/ D( U( L: H
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
7 Y! d/ ^" E) G" n( Y6 o: iMultiple comparison, 多重比较1 w7 |, ^' l" S# Y7 j
Multiple correlation , 复相关
9 }5 ~1 M& c- P F1 [3 u! `% DMultiple covariance, 多元协方差
- ^' o$ ^% y ^7 k8 ^3 |Multiple linear regression, 多元线性回归
" d6 P7 V2 }- e4 j! n4 A4 O: hMultiple response , 多重选项
' L% \8 A/ r. K. w, _Multiple solutions, 多解
/ a8 h5 I* z9 ]8 m* c' WMultiplication theorem, 乘法定理
) \& y4 G( U' y: ^: i6 r9 s- _3 rMultiresponse, 多元响应
# p" D; r( F7 h9 yMulti-stage sampling, 多阶段抽样
! j5 V8 m" b& V2 _Multivariate T distribution, 多元T分布# F8 l0 l E( w0 e* v
Mutual exclusive, 互不相容1 f! N+ N( } K5 m! I1 P# }2 |! O
Mutual independence, 互相独立; ]+ n% @ U0 n7 l% |
Natural boundary, 自然边界
- O. T% L+ a1 ` ?Natural dead, 自然死亡4 l) O* {$ `# X$ x1 L
Natural zero, 自然零
: f a s' R2 `. QNegative correlation, 负相关
% C- m+ v7 F/ r! R* K+ ]0 a8 [/ UNegative linear correlation, 负线性相关
. l n7 ]( L# M1 D9 G8 y/ WNegatively skewed, 负偏
+ l8 y$ p) \# K0 dNewman-Keuls method, q检验/ l1 y" L1 Y5 `
NK method, q检验* k- B4 [0 `; Y' M' Q, [ W% Z
No statistical significance, 无统计意义) Z7 o: x$ e# F( U+ ~1 r) U
Nominal variable, 名义变量* u4 O2 E- ^! Z0 ]! q
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性 N5 V3 n, e V$ B
Nonlinear regression, 非线性相关
( D3 w; q* P/ W mNonparametric statistics, 非参数统计* e# ~' n$ K# t
Nonparametric test, 非参数检验
; A6 B) N( n7 n- mNonparametric tests, 非参数检验1 Y- q6 }& e3 Q% }" Y+ ]
Normal deviate, 正态离差# b) V. ]/ e/ x* q
Normal distribution, 正态分布
: X) _: M8 B, ~8 J9 u: mNormal equation, 正规方程组- k, _) {& m! n' k
Normal ranges, 正常范围
7 ?' l5 T# M# a$ f- h R0 VNormal value, 正常值
$ [ J+ o# e- TNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数- ]8 p0 z# g7 J! N
Null hypothesis, 无效假设
2 L$ ]; N' r3 x* s1 |8 g8 J- Q) y7 YNumerical variable, 数值变量
; Z5 e( N/ u5 |. j; H$ ~! mObjective function, 目标函数
/ x) Y2 r2 s3 z1 W m4 z: gObservation unit, 观察单位) D5 h4 r/ d0 i$ e/ e8 P, k. s6 w! o
Observed value, 观察值
0 s+ H! r5 E# LOne sided test, 单侧检验7 R) C9 H: n$ H
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
1 {3 v( P: X& ~% IOneway ANOVA , 单因素方差分析
9 L I8 H% X' E- ~Open sequential trial, 开放型序贯设计
& C6 O. R S, v# J7 d: _Optrim, 优切尾. @ ]) S0 s+ \/ e7 n6 |/ x
Optrim efficiency, 优切尾效率
0 g) o! R* J8 e+ ]( TOrder statistics, 顺序统计量
( O, P+ Z5 w: dOrdered categories, 有序分类8 k( _. p- _6 O2 n6 G
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
; E1 |! J: z ], w6 {. N9 LOrdinal variable, 有序变量
! ^- M% J$ S. {- A/ o+ l5 A2 AOrthogonal basis, 正交基
' d$ e1 f* Z: x7 t# v( rOrthogonal design, 正交试验设计
$ x) C3 _9 O) F# UOrthogonality conditions, 正交条件+ G0 P+ h$ U' \; M7 o* g. F5 Q& G
ORTHOPLAN, 正交设计
# f" ^2 r0 F) F: a( T( T4 ROutlier cutoffs, 离群值截断点
4 }( K& k; H- l. [: l: JOutliers, 极端值7 M7 [$ U5 Y( j- j/ x' ]
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
0 a, c) R4 V, I) }& oOvershoot, 迭代过度
3 {) R. ^, i2 @) VPaired design, 配对设计
/ E6 r" o8 ^+ ]2 C0 \4 nPaired sample, 配对样本3 G7 O: K+ Z) s7 a9 n' b
Pairwise slopes, 成对斜率
# M, W5 H5 \6 c# yParabola, 抛物线! I" P3 Y$ e5 L( p3 v
Parallel tests, 平行试验, h& X6 l! P4 w2 `7 h9 p3 I+ O+ `
Parameter, 参数& E4 ~5 E/ U! e( _
Parametric statistics, 参数统计
4 @$ k2 v5 Y, p. W+ G9 C& V2 DParametric test, 参数检验
* t: r* N# U g. T v Z5 f% nPartial correlation, 偏相关
% U( a4 B7 t* u6 r1 q2 Q6 }0 LPartial regression, 偏回归
7 n* _- \2 c- r ^4 S: h7 dPartial sorting, 偏排序) k J3 x1 g8 {8 j8 y R$ R- V# ~- | f
Partials residuals, 偏残差- V) j# k% P; b, P0 v8 r0 G9 T. w
Pattern, 模式
; p5 r ]+ U# y' G) {Pearson curves, 皮尔逊曲线
+ e5 f+ _ Y' t2 fPeeling, 退层 e% Y$ a h3 }; |' M
Percent bar graph, 百分条形图% w* ~- u$ {' ^, v! G, Z
Percentage, 百分比9 r5 Q" f+ }* x; w$ f/ ?
Percentile, 百分位数
: l M$ L3 [; RPercentile curves, 百分位曲线9 G% b/ G7 F/ `9 B* u+ l2 E
Periodicity, 周期性
5 O1 ~5 ]# f! V$ B: VPermutation, 排列% Q( s9 ` `- Y. J# }
P-estimator, P估计量/ [/ c4 v$ o; Q* _1 Z
Pie graph, 饼图
% Z/ k6 F- c( `+ Q' EPitman estimator, 皮特曼估计量
& H( @. a* E" a2 x+ DPivot, 枢轴量
( s+ Q% Y' ^1 p4 S6 n/ mPlanar, 平坦8 \( \( n7 C8 i9 j6 @, g! [ j
Planar assumption, 平面的假设- J4 E! M# V+ @2 `- H
PLANCARDS, 生成试验的计划卡9 H0 p! F9 Q! y3 q' r3 X4 x6 K
Point estimation, 点估计1 V3 J+ A7 A* G. L# d
Poisson distribution, 泊松分布8 P, \6 w5 h1 _# k3 f
Polishing, 平滑( T6 s$ Q. Q1 u, \; o% q! g" x# w
Polled standard deviation, 合并标准差
. R5 G R5 T7 O. ZPolled variance, 合并方差* t, l. [) X$ C, {) H
Polygon, 多边图
6 v1 x, t5 G- Y$ n% ~Polynomial, 多项式
) c$ j: U* g2 L6 wPolynomial curve, 多项式曲线
l/ M" s$ O' T) ?3 e) O' KPopulation, 总体
6 n# G0 V+ ?% K/ w: tPopulation attributable risk, 人群归因危险度( Z: r7 ~5 ]! B3 N1 Q
Positive correlation, 正相关' B2 I9 a2 L, D2 q- p
Positively skewed, 正偏
5 |9 a1 `2 q9 M6 S( v8 SPosterior distribution, 后验分布
3 L$ M6 C/ N3 S6 O0 n7 }Power of a test, 检验效能. w* k: v z/ O0 Z$ Z
Precision, 精密度
4 |* E2 A+ c) y0 m1 _0 W4 SPredicted value, 预测值5 K1 e9 d# t# |; h
Preliminary analysis, 预备性分析
6 ^: b, j$ x$ r3 @2 NPrincipal component analysis, 主成分分析5 u+ ?) \" R. [5 `" B
Prior distribution, 先验分布+ i' }# R( h3 ?* C0 z0 N
Prior probability, 先验概率- ]' E( U9 d( @' N0 z- m
Probabilistic model, 概率模型# n3 M2 w ]3 t4 z0 ]. y
probability, 概率& m% C: S" ~( Q- C# J. w. {
Probability density, 概率密度$ `7 r9 C) h) s; V% a2 w; f/ g
Product moment, 乘积矩/协方差 o1 M& e/ {; n0 Q5 P
Profile trace, 截面迹图
3 `. G/ O; o" R) h9 ^. p1 U5 JProportion, 比/构成比
0 E2 f. ]( ^( r# {2 {Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样% U8 \' [7 N5 p9 |+ z- S+ ~" o
Proportionate, 成比例
6 Y: c4 }! f6 f: y7 J1 A" wProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量; o6 l5 z+ d# L8 K' u# B
Prospective study, 前瞻性调查
, O+ }* K/ v. e o& W5 b) Z( `Proximities, 亲近性 6 R2 ~8 _+ G1 L. I9 y& h6 W ?0 T
Pseudo F test, 近似F检验
3 Q1 ~) x! }2 o1 i, APseudo model, 近似模型4 W/ i. ^$ ?- U6 h h. h- {3 }
Pseudosigma, 伪标准差3 q: e. l1 c/ s
Purposive sampling, 有目的抽样' T$ X/ J* x" k
QR decomposition, QR分解
7 O& W, k: e! Q; e' g; E3 LQuadratic approximation, 二次近似
- O( c7 u$ C+ g& r5 Y7 c OQualitative classification, 属性分类# X* r7 N9 X- G7 T! p: ]
Qualitative method, 定性方法& o% {2 T# [' `0 h
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图8 Z. W7 C( p0 P0 v
Quantitative analysis, 定量分析
4 a3 ?. T$ M, I6 `' v* `5 u" fQuartile, 四分位数+ a+ n6 P" F/ C' l
Quick Cluster, 快速聚类/ {. {# b Q2 r" d& C: y5 Q
Radix sort, 基数排序5 f& V: j: _ ]( f# V' m, {9 U( Z
Random allocation, 随机化分组
4 H' C2 J! c( @Random blocks design, 随机区组设计
; K% R% n% ^( @* @" FRandom event, 随机事件5 a2 x6 d2 }1 }1 s! p9 c6 k
Randomization, 随机化2 Q" [- c& d$ b, E1 |
Range, 极差/全距) S! T$ s* k: V$ |0 o0 l
Rank correlation, 等级相关
Q- x0 i# Y5 p$ y5 J2 W5 |; _Rank sum test, 秩和检验
1 [: v: p# |4 a: E- x! \! sRank test, 秩检验
" c! I) m0 c; T" pRanked data, 等级资料7 ?6 u& I2 |, i+ d* V& v- F
Rate, 比率
2 J3 l u$ x; @4 Q/ YRatio, 比例 S0 i# Z2 a5 h3 K) A% X
Raw data, 原始资料
: K+ G: r' q* b: A3 T/ j! PRaw residual, 原始残差
# e" K* Y3 F4 g/ C( LRayleigh's test, 雷氏检验" f: \8 o! ~# L! ]( o
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
/ o5 M, E: I; J% j1 o6 KReciprocal, 倒数
: A3 }) G% U$ H" B' O+ E- K8 QReciprocal transformation, 倒数变换) H( [5 r( U. H7 ]' z
Recording, 记录
5 l0 L/ F8 Z% L5 l* K! ]Redescending estimators, 回降估计量9 T! |- [# Y9 G& w; I& S8 }
Reducing dimensions, 降维
5 H' T. D+ K. g. L0 WRe-expression, 重新表达 ?$ d. {" u' i* C
Reference set, 标准组# D( `% ~" M# h' `# X' x7 Q8 n6 q
Region of acceptance, 接受域. X- a2 H8 q# x
Regression coefficient, 回归系数6 X3 k' w- }" a
Regression sum of square, 回归平方和! I3 S6 N: K9 L
Rejection point, 拒绝点
% T, K7 C R: m% ?0 HRelative dispersion, 相对离散度. n( @* f$ {- q8 Y1 {
Relative number, 相对数
$ H9 K4 n h5 K% p3 ZReliability, 可靠性
# `4 i% B* ^& eReparametrization, 重新设置参数6 N; D, @) _& ~
Replication, 重复
* V) [% I, j3 K' p7 d# S) z1 G; x- wReport Summaries, 报告摘要8 [5 E* o* T1 P
Residual sum of square, 剩余平方和
) R2 u0 y% O0 ?' T$ GResistance, 耐抗性
5 F4 j1 ~3 ]* B$ t; I* YResistant line, 耐抗线1 j* H+ D- n; z, B
Resistant technique, 耐抗技术5 U. i2 q9 C4 x6 m4 |: \
R-estimator of location, 位置R估计量
' c9 S1 t4 W$ K' cR-estimator of scale, 尺度R估计量
2 h* k" I! N# b' _Retrospective study, 回顾性调查
5 E% e. U/ P8 R! j4 U0 E! }' N0 k3 yRidge trace, 岭迹
' _7 _; }. X3 J2 d! SRidit analysis, Ridit分析
% t8 b9 V3 Y+ z1 e1 P) GRotation, 旋转
8 ~- b3 n6 W/ qRounding, 舍入
# J$ [" o: Z2 _Row, 行
/ h1 D4 Q2 |+ Y, j7 \5 o9 cRow effects, 行效应
8 z! Q1 A5 ~8 z2 A! J+ FRow factor, 行因素# |* t6 g) @3 |; @3 l9 |
RXC table, RXC表
6 p$ E( _% N$ z+ ?5 i- MSample, 样本
4 S0 C" j. G0 J$ O. L) |0 q `Sample regression coefficient, 样本回归系数8 M" e4 r: j* {. b1 r, R5 I( [
Sample size, 样本量
2 R# C( F- a6 J; y. Z' T; cSample standard deviation, 样本标准差* Z; p6 o3 W8 v: {4 q$ c6 c& A, Q8 G4 ~
Sampling error, 抽样误差, Z6 ~% B8 z) l+ Z
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包) w" i7 b+ g' R* V
Scale, 尺度/量表
- l V' E! p" ~" K1 ]% r! P) jScatter diagram, 散点图
$ L- s0 h$ D! \Schematic plot, 示意图/简图
2 y& X7 u8 {6 e# O4 jScore test, 计分检验
% S* J1 k. w3 y: } s2 fScreening, 筛检
! L b) L* O3 p- `6 ^* I! ?, ASEASON, 季节分析
' f: [: ~3 n/ X7 Y( Y! {7 }$ a/ l qSecond derivative, 二阶导数/ N1 L5 O9 A1 ~
Second principal component, 第二主成分$ E5 k' |" I' }* a5 g* n9 s) p
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 6 u6 ?7 \% ]8 [( F3 l$ B
Semi-logarithmic graph, 半对数图
# V' q* M. y, e3 r2 ^4 WSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
2 R% n. x/ }! C6 i# A# ]Sensitivity curve, 敏感度曲线7 a. I9 M6 d z" O5 g
Sequential analysis, 贯序分析- T9 V3 ^0 s) M: q" L
Sequential data set, 顺序数据集
. s9 ]7 {. {$ M: U: u( n1 SSequential design, 贯序设计
6 l" I) P- H# B$ E: wSequential method, 贯序法- ]1 a$ h) s3 F2 X/ \+ q: a
Sequential test, 贯序检验法+ [% V* o, u' l; N
Serial tests, 系列试验0 k; c r$ C2 B$ R
Short-cut method, 简捷法
9 r0 l, Q0 f. o/ mSigmoid curve, S形曲线7 O$ \0 o8 Y! `, @& C. ^
Sign function, 正负号函数
# i8 Z; r, H9 ?% PSign test, 符号检验
3 ?6 t( y _- [3 W, DSigned rank, 符号秩3 W- V, E: Q2 w- b' s5 y
Significance test, 显著性检验4 h4 G, h3 r) C5 ~& o+ f3 G
Significant figure, 有效数字9 f, Y3 G* i( V
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
) n ?3 G4 D6 {( T8 T8 QSimple correlation, 简单相关
U2 O) J; b8 a, ?Simple random sampling, 简单随机抽样
" |! k5 T! `2 U7 BSimple regression, 简单回归$ e7 v0 _, u. i; ~( a
simple table, 简单表
, i- o u1 N6 ySine estimator, 正弦估计量
3 ?! o( l. e' d5 Q& SSingle-valued estimate, 单值估计- _: ?# x! V# U1 @
Singular matrix, 奇异矩阵
0 K) Z: r. ~4 P3 CSkewed distribution, 偏斜分布
4 X3 O) Z, `8 i) OSkewness, 偏度$ E9 M3 |) ~, |* f
Slash distribution, 斜线分布
% h0 g. n, n" g( U: m7 D- Q2 K3 }Slope, 斜率! u( b8 x o2 k% ~+ e) g i
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
' _5 P6 O j% s' g- o1 ~+ xSource of variation, 变异来源
1 ^; u( X: [3 ~6 YSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关9 p' @, ^* V# \, Z
Specific factor, 特殊因子
$ J# W$ G& D5 OSpecific factor variance, 特殊因子方差5 J+ |2 m5 |* R- d. Q
Spectra , 频谱
0 R/ `9 A( v# C4 n* u+ cSpherical distribution, 球型正态分布
1 h# U$ ]# H# A. RSpread, 展布4 ]3 ?6 s0 Z4 b( Y1 A
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
* X% \, ]+ L0 QSpurious correlation, 假性相关6 M8 h7 y5 W" y2 ?- @
Square root transformation, 平方根变换: d' A8 a3 A+ |: |6 V9 O
Stabilizing variance, 稳定方差+ b V r6 u D1 y2 w
Standard deviation, 标准差6 \. m0 d: a i* |+ {
Standard error, 标准误7 }6 f6 b% k: G' g# P2 H: e
Standard error of difference, 差别的标准误
: m! i; d: I Y. n! EStandard error of estimate, 标准估计误差
- h$ }1 O8 x3 I2 T {0 b5 hStandard error of rate, 率的标准误% Y a7 u7 t3 |4 H) I* k
Standard normal distribution, 标准正态分布
9 Z/ b8 q8 R, \, ]Standardization, 标准化; C3 z+ H( j+ V0 X
Starting value, 起始值2 K* b y0 o) N' N# U: ?3 s; p( L1 b: F
Statistic, 统计量* H- U$ H1 V7 s9 H8 q
Statistical control, 统计控制
7 W; b( w6 |/ ]9 u$ UStatistical graph, 统计图 h* }1 K% B3 O T
Statistical inference, 统计推断" l4 m. R( ^5 _% [$ |6 }' Y
Statistical table, 统计表
0 M! R) M7 |4 i3 d5 G2 V8 hSteepest descent, 最速下降法6 J( m. ~. v. p* S! B& [
Stem and leaf display, 茎叶图
# v! f+ C. U" s5 b! H. vStep factor, 步长因子: z# |5 P2 z6 r) k
Stepwise regression, 逐步回归4 o% p# h4 f# w1 |# V, C
Storage, 存
+ ]6 ^# J' B0 Q, Z: ?Strata, 层(复数)
* R: [. v; S- w6 u, J" Y% LStratified sampling, 分层抽样# s4 R' l; G3 t! M6 F1 s
Stratified sampling, 分层抽样
5 j1 T1 y. p2 V8 ~7 \7 J5 CStrength, 强度" m% y1 v" G6 ?- L5 G( n
Stringency, 严密性
; \ G C/ e% L QStructural relationship, 结构关系/ l0 O$ b1 c+ R
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
/ T8 }! H& A( k" u" LSub-class numbers, 次级组含量; M: q1 E R- w6 n
Subdividing, 分割( t3 D5 X5 q8 i Z6 u
Sufficient statistic, 充分统计量: T% i0 a1 K3 o; X% {
Sum of products, 积和
- z4 N) |# F5 h! USum of squares, 离差平方和
^( k/ j( `; p& d I; w. J6 ?4 W) GSum of squares about regression, 回归平方和& ]$ S6 k k1 c2 ^7 ?! E% B+ k
Sum of squares between groups, 组间平方和1 X; \) X. o: n1 J5 N
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和* s/ T) X' I$ C. K+ M: |2 S
Sure event, 必然事件' _, r2 g+ A, h1 ^: R: l
Survey, 调查
3 [- X8 Q1 B& [6 s; G3 rSurvival, 生存分析1 H, K% K6 j; O2 f; l; `
Survival rate, 生存率
: k9 w5 P4 Z/ u4 a# rSuspended root gram, 悬吊根图0 N8 l/ v' [7 ^3 k" s! p
Symmetry, 对称
7 U; W' Q; Q# D8 K3 qSystematic error, 系统误差7 y. X* [) E" L+ |' b4 b
Systematic sampling, 系统抽样
' h, q @5 V& A1 VTags, 标签
7 {7 g; |4 h3 |- z# g B, v0 n1 UTail area, 尾部面积
8 c1 Y! i' ~2 V3 ~3 Y" J9 A9 \! uTail length, 尾长! M- Q* j1 o. x1 i2 Z7 A
Tail weight, 尾重: b: d- G/ w+ Q
Tangent line, 切线) @+ n3 r) u" A8 k& @& V2 b; t4 \
Target distribution, 目标分布% c0 t, A$ l6 A4 @8 i7 r5 m
Taylor series, 泰勒级数2 z3 N) W( J: B# B
Tendency of dispersion, 离散趋势6 q; s& B p3 U- l- f( Z
Testing of hypotheses, 假设检验
, ]3 k6 m7 g* N! VTheoretical frequency, 理论频数
( j3 w3 c+ Z+ YTime series, 时间序列
: L! E6 h% E% M! W0 I- QTolerance interval, 容忍区间
7 i: X. y, X5 b" Q: D# M" g, rTolerance lower limit, 容忍下限
1 g1 d" i: U" mTolerance upper limit, 容忍上限
9 [/ T+ ?/ T; J4 S1 YTorsion, 扰率
+ U) Z' {; l! \" H+ ?Total sum of square, 总平方和
& n4 X0 w+ l2 O0 n. E, f0 \Total variation, 总变异
N0 q2 J- A M% r+ {Transformation, 转换
. V4 i2 S+ K4 h7 ?3 `7 f7 N fTreatment, 处理2 `4 E5 d; x7 E. p: Z
Trend, 趋势1 I8 G) k, N0 A" `- D7 M5 U
Trend of percentage, 百分比趋势! l- {* `$ _6 S' V. c/ P! g
Trial, 试验# }- ]) q+ u5 S5 P" Y8 N! G- V) B V" A
Trial and error method, 试错法
6 T# E9 K0 P! _7 ^- @1 ~Tuning constant, 细调常数
+ c+ d- V. r5 MTwo sided test, 双向检验5 D/ s" v+ h1 U+ Y2 g8 S
Two-stage least squares, 二阶最小平方
4 O* ]. K( O( w! [7 I3 |5 P$ ?Two-stage sampling, 二阶段抽样
" W8 l. x+ M- h* xTwo-tailed test, 双侧检验
0 q/ U9 i: L4 n% ^4 v7 K# ]' JTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
7 @* ]" b) j9 q6 G) K4 c7 u* RTwo-way table, 双向表4 X/ C- }% a1 ?/ r1 V
Type I error, 一类错误/α错误: c' B7 p! p+ X) k+ g
Type II error, 二类错误/β错误
) H$ O$ P$ D q% i' _7 [UMVU, 方差一致最小无偏估计简称: M6 v3 X* W' D( F- F& N& x& N
Unbiased estimate, 无偏估计- L W# u, l2 t& ~2 U8 _
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归9 X- a: I+ z+ L( A( N% i0 U
Unequal subclass number, 不等次级组含量
7 A0 k2 ]6 J' y; h+ mUngrouped data, 不分组资料6 \+ c7 }# t, d4 W
Uniform coordinate, 均匀坐标' ?4 c2 `" O6 \3 x4 G8 Z t0 h
Uniform distribution, 均匀分布
5 {8 R% J8 R0 |" J6 H9 x( d5 c" nUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
" d9 g: m; i, jUnit, 单元
% r+ p$ e# Z$ g. L6 `' v c$ GUnordered categories, 无序分类; K* b$ T7 i0 l
Upper limit, 上限. z* ]8 S. q" i% G S: c1 Q+ f
Upward rank, 升秩
; Z1 ^+ r/ K/ Y& h0 KVague concept, 模糊概念
6 ` @3 o# ~4 j& A7 G% A0 c2 V4 xValidity, 有效性
& ]' i& S8 ^) d& O6 eVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计7 j1 @) p1 D2 R; G# I6 y
Variability, 变异性" A' Z5 W) q/ e& m( a
Variable, 变量+ p1 d- @) S. F+ t
Variance, 方差' D6 l9 y, C- J2 Q
Variation, 变异
; N: G1 F f! LVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
0 S n( g' B L0 o2 S# vVolume of distribution, 容积
0 X& T. B7 I, k# V8 tW test, W检验5 D0 B" D, S2 ]; l1 Y- K+ f8 D
Weibull distribution, 威布尔分布
% y0 O* N* ]' \Weight, 权数& }) f# [4 H( _3 T: m
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
# ~8 h8 x5 k2 G9 t% E6 k& }* lWeighted linear regression method, 加权直线回归
% w' F4 M* c) y6 jWeighted mean, 加权平均数
7 Y, j, J# [- h" f8 l4 HWeighted mean square, 加权平均方差$ ~/ h0 D, |* g* U+ d
Weighted sum of square, 加权平方和$ B0 T3 Z h- W
Weighting coefficient, 权重系数6 k: m8 G7 o% ~& v: O
Weighting method, 加权法 0 `0 f& s( ?2 M* c9 o
W-estimation, W估计量
' M2 X' ]2 I1 x. }W-estimation of location, 位置W估计量
3 |2 H" z- X) x3 {Width, 宽度
. i2 m8 e5 i5 ^* ~( f5 VWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
0 ~% x% _( o3 U) |! _Wild point, 野点/狂点. W, [$ C! q5 G: x8 X! J
Wild value, 野值/狂值( H$ u4 f% Z, s# x2 K
Winsorized mean, 缩尾均值
. k$ c9 @* q% Z% bWithdraw, 失访
/ c1 a) H; G; l* _Youden's index, 尤登指数7 \ N! `5 F( s" n8 X
Z test, Z检验, r, e) Y& R: d# ~9 i4 C2 S. l
Zero correlation, 零相关
5 X8 O. [% |+ s T9 hZ-transformation, Z变换 |
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