|
|
Absolute deviation, 绝对离差1 \/ K3 }- E4 ` G* N' x
Absolute number, 绝对数
; H. I8 d# Y/ g) Q1 NAbsolute residuals, 绝对残差
6 w8 p8 K4 o5 q8 R/ q6 t( QAcceleration array, 加速度立体阵
( t* l$ R; _$ n" ?4 S# X3 |8 {Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度$ f6 G1 s: s4 J `/ n/ Q8 M
Acceleration normal, 法向加速度
M+ S. J" z; {( K! Y5 |: ]Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
& j/ m+ x" i G# ` J; a$ g( A# _$ GAcceleration tangential, 切向加速度
& \ o" S2 F$ G5 ] e( GAcceleration vector, 加速度向量8 F; q* w5 V7 ]6 k5 r2 \* Y+ _
Acceptable hypothesis, 可接受假设
- g3 u/ O# N; n1 g% gAccumulation, 累积* \4 e$ V. Q+ Y1 R1 O1 I* j- N$ E
Accuracy, 准确度
. B" U8 L/ ~1 N; S4 H: J6 CActual frequency, 实际频数
+ N5 z6 ^3 Z( zAdaptive estimator, 自适应估计量, g, c! i# I7 @4 k$ U
Addition, 相加/ e) x2 M7 j2 o. I% y
Addition theorem, 加法定理
0 a$ J1 l0 N4 R. \# Y9 }! AAdditivity, 可加性' X v: m7 @7 z% {- [- ^$ z% a* N
Adjusted rate, 调整率
, r/ M# M7 Q6 VAdjusted value, 校正值
% I: G. s( W% E( g+ HAdmissible error, 容许误差
! b* h, p2 p1 V3 p4 U% Y, AAggregation, 聚集性
: D+ `( i, f/ B3 _Alternative hypothesis, 备择假设% F+ D. P) r. g; x! Q" G! T
Among groups, 组间. O6 A$ } s' C" [& Q; i
Amounts, 总量
" l7 K2 {: Z# y& q7 m- z( JAnalysis of correlation, 相关分析
1 D, C- B' O' ]- gAnalysis of covariance, 协方差分析
5 ^8 Z+ w z; l9 j2 _Analysis of regression, 回归分析! `9 C6 I7 Z3 N1 K3 x i3 A Q
Analysis of time series, 时间序列分析
/ P) w, }4 }5 {% GAnalysis of variance, 方差分析
$ K, O7 M9 X) ~ C/ PAngular transformation, 角转换6 w0 q: h+ [0 U& X3 _
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
9 h- ?* X3 @7 C3 W7 ~7 y7 J( a7 U+ vANOVA Models, 方差分析模型% [0 S$ @" v# S( B6 ~
Arcing, 弧/弧旋8 ]2 S# u$ s+ W
Arcsine transformation, 反正弦变换1 I* ?9 K M; u7 n% Z& f% l1 H
Area under the curve, 曲线面积0 p2 N5 j# R9 o" s' U
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 # q$ p7 ^! I3 w! b b/ S1 R7 S
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 7 g8 J3 d8 d. ~. }- W1 h( S" ?/ Q
Arithmetic grid paper, 算术格纸
+ h4 \. X7 R5 [3 o A+ V. f/ oArithmetic mean, 算术平均数" k, I3 u* B) O+ U1 h$ z
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
7 z5 }# J1 B% Z" a& J2 ZAssessing fit, 拟合的评估
- z7 d3 y. w' f: R" [Associative laws, 结合律
/ d- u# E2 _1 |5 ZAsymmetric distribution, 非对称分布
) k% }3 W# T7 ]; i' U9 YAsymptotic bias, 渐近偏倚( Y: F/ y# I5 e' b6 F1 P) E9 z
Asymptotic efficiency, 渐近效率: r$ V1 t' k. j: {/ d
Asymptotic variance, 渐近方差
' |8 y- _, I( p/ K1 }Attributable risk, 归因危险度
" r$ n4 e( W. jAttribute data, 属性资料
- O# A2 ~5 M, p/ Q6 ZAttribution, 属性8 F- Y3 z6 n% c
Autocorrelation, 自相关- C$ l$ U4 s) k4 [# S1 u: m
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
% e! Z5 g8 E) `4 lAverage, 平均数
! z6 P/ X8 X+ t) Q6 l" `/ E- \Average confidence interval length, 平均置信区间长度
% {% ^! w/ p8 ~# W) LAverage growth rate, 平均增长率4 e% U+ d+ c4 B$ h
Bar chart, 条形图) f, f' v% N2 H- X8 T! b8 o; W
Bar graph, 条形图
& n9 @5 W" j( o3 U; s( SBase period, 基期
) \7 I' m1 T9 U' rBayes' theorem , Bayes定理* i- B1 b: c- q+ Z5 J, Z/ [
Bell-shaped curve, 钟形曲线1 |! O4 O$ N. F4 V
Bernoulli distribution, 伯努力分布4 @2 I" a+ ~* D! O% @* `
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
3 A' o L5 f" q; g; N5 [Bias, 偏性2 E i, p- @/ g1 {% |
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
3 a* @# Z7 E5 k( \4 z6 [Binomial distribution, 二项分布8 D: I2 j3 ]: w# Y1 i- @4 U
Bisquare, 双平方! t ?. m5 M( r" V
Bivariate Correlate, 二变量相关$ Y7 ~! j1 J9 T+ G8 l
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
- U- [; j5 P0 r6 _9 VBivariate normal population, 双变量正态总体7 B* z& }9 Q Q% @4 R" i9 F
Biweight interval, 双权区间
" Q2 i! T7 C$ MBiweight M-estimator, 双权M估计量
7 ` p2 [' s% N5 a0 jBlock, 区组/配伍组: E% ?4 f7 v( A* c9 S2 C }
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包) y) j* l: H& x+ A
Boxplots, 箱线图/箱尾图) k) ]' \, i- p) ]0 T0 n4 v4 {6 R# D( }
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
2 N6 }# L6 d8 l* q* I* ^3 TCanonical correlation, 典型相关
( u8 o* F9 V+ d& r7 W5 Z& RCaption, 纵标目
8 i5 ^' `# i' S. f' MCase-control study, 病例对照研究
& h; p) F. p: L0 c( S- P! B" F& b# ~Categorical variable, 分类变量
1 [, H7 _; m) k6 Z; hCatenary, 悬链线
' q x, }* _, B {' p! ZCauchy distribution, 柯西分布4 T3 [3 }3 X$ s9 L( {5 F9 _
Cause-and-effect relationship, 因果关系0 _+ P' q; _5 y. m
Cell, 单元# W1 V$ k2 X3 K @, |
Censoring, 终检7 @8 k u8 }/ k; j
Center of symmetry, 对称中心
# o5 P4 W. x; L' rCentering and scaling, 中心化和定标
3 h& C$ p; w: m! O: D; oCentral tendency, 集中趋势
1 V: i, v q7 F; U9 [Central value, 中心值
4 ]3 G& j5 N& k* T8 oCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测' d; d- A# V# ? h, a3 X
Chance, 机遇
, W" t6 W# D! E Z; G+ vChance error, 随机误差
! ^8 m0 w" [+ r/ v1 A# ~Chance variable, 随机变量
( O* j6 A; @1 L- ?8 \( r7 H0 VCharacteristic equation, 特征方程
) n9 ?8 w/ C+ r3 j& [9 DCharacteristic root, 特征根
- j- o% a- m! y1 {1 MCharacteristic vector, 特征向量
" N3 ^4 d9 Y9 x6 e, {# h/ |Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 @6 |8 k, j- w/ a; ~( iChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图6 ?1 U' y. V, U
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
- l9 i L/ I, `/ w4 O9 T0 D4 ZCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
+ G, y& s9 i& f8 x& M+ XCircle chart, 圆图
9 o9 t( A6 r2 b7 l* oClass interval, 组距' t8 ?) Q8 T( F
Class mid-value, 组中值4 V0 J! `3 o: M! i/ b& C Z
Class upper limit, 组上限
4 q, i$ j7 S0 S/ _, Z6 mClassified variable, 分类变量 s# A1 v0 Z& e* u$ m- N
Cluster analysis, 聚类分析
7 @7 o A% V# ?# B0 {7 YCluster sampling, 整群抽样8 }3 H5 R! c" [; T! U8 X7 f
Code, 代码
2 {! m" h3 x# Y: |Coded data, 编码数据4 x& c- M! r. h1 O0 p" g
Coding, 编码
7 q, @4 e( o7 Q9 l' [+ @. yCoefficient of contingency, 列联系数
0 b0 l5 A& J! cCoefficient of determination, 决定系数
- u% z* A M- k- _7 VCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数! w q; y0 h1 N9 t: N3 v. H
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数- d, B9 t% H( \/ j( }* c& k
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数# o) e+ d4 \) C
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
7 b$ G: k f2 \6 Y3 F7 F, aCoefficient of regression, 回归系数
: c# l* h* l4 [6 u9 u, q0 o8 aCoefficient of skewness, 偏度系数
$ U1 S: v1 C }$ _- GCoefficient of variation, 变异系数$ s7 K% P7 W1 @. c. n
Cohort study, 队列研究
|9 I* P0 t4 b# F, c3 w# TColumn, 列) M1 ?* {4 @! ~$ {# B
Column effect, 列效应( z5 b. k- D8 R0 y) Q
Column factor, 列因素
( u8 m" H0 O0 rCombination pool, 合并 t; p1 q0 ?: o3 l9 [2 b
Combinative table, 组合表
- \: v2 b' T- G: w' d' D' v- bCommon factor, 共性因子
. m8 |% U+ E" Y1 oCommon regression coefficient, 公共回归系数
; s: w. `5 l; V% l3 c, MCommon value, 共同值, W; S, _) B% R1 x
Common variance, 公共方差
) s) Z i+ l6 z ECommon variation, 公共变异
. T `! p$ u/ b( QCommunality variance, 共性方差
# y7 N) ~' ^+ r% w$ MComparability, 可比性$ d2 N% ]3 X ]% l& T" ]8 e" T! z3 Z
Comparison of bathes, 批比较% u1 `% N) ]0 g
Comparison value, 比较值0 [ |6 J |+ y1 y" s8 {: Y
Compartment model, 分部模型
4 z( j0 R7 {) m h. _" z0 DCompassion, 伸缩( ?/ T% k9 o9 w y% b3 v# Z/ \
Complement of an event, 补事件
. W! c$ C6 Z8 EComplete association, 完全正相关# D6 N( Q& _! Q+ T
Complete dissociation, 完全不相关& i1 p1 a* \# ?: F7 {1 }( p
Complete statistics, 完备统计量0 O! l. @7 h# d4 A1 f2 ?( c/ a* C( @
Completely randomized design, 完全随机化设计
1 b/ p; ^9 x# j) o' OComposite event, 联合事件
2 I" b' j: F8 ?1 {+ O7 K, P: eComposite events, 复合事件: G1 j7 _$ N7 ~3 ?1 N- k" p. \. g
Concavity, 凹性+ N/ _( R3 R" |9 d+ W
Conditional expectation, 条件期望
) W# y: s2 l0 AConditional likelihood, 条件似然
" x, T2 |8 c! |Conditional probability, 条件概率8 ~, H7 }- q! A- n% s) l$ c6 K
Conditionally linear, 依条件线性
- R5 D+ _( @$ q9 w, i/ xConfidence interval, 置信区间$ i5 j5 z3 ]- v* d
Confidence limit, 置信限 Q4 J7 X1 X" g. _8 J
Confidence lower limit, 置信下限
% Q( X# a' s* `! zConfidence upper limit, 置信上限- b2 i3 n m. h2 K; y ]5 g
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析; F, W( J/ u \- ~+ b
Confirmatory research, 证实性实验研究9 b3 r, \, _, e0 C/ T
Confounding factor, 混杂因素
. H- I6 R- K5 `- X. pConjoint, 联合分析. ]4 t; |3 L( @" ]/ j) [. C
Consistency, 相合性' y d+ i$ G! M9 Y5 O! y9 f
Consistency check, 一致性检验* O5 ~" {6 Q5 D Q
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
3 e# v) r7 B+ hConsistent estimate, 相合估计! b1 T7 \7 W v1 }
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
# S0 h3 a$ W8 W; T8 U4 b% X/ J8 m* hConstraint, 约束% O, V% L8 t) \; H J& r/ k
Contaminated distribution, 污染分布
a5 o. b' `: e6 s- A( ?: |& FContaminated Gausssian, 污染高斯分布6 a. s2 m, Z: C! U# Y) m; \
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
9 o, O# G3 C; l5 F5 L4 k" E& VContamination, 污染
! \& p- o" |7 B" O7 PContamination model, 污染模型# D# G) l; G+ g$ G7 g4 R! k
Contingency table, 列联表
) X6 T5 a3 j: |) `4 v- {7 AContour, 边界线8 q3 w5 {. c8 B4 L& L9 ?
Contribution rate, 贡献率
2 D1 N. ]- \& R4 y0 O Q# tControl, 对照
# q+ a. q. j. A% s) b3 \Controlled experiments, 对照实验$ W! c9 L, X* Y3 r' c7 u q2 W
Conventional depth, 常规深度
. B( Q+ I |$ }Convolution, 卷积# e/ ?- n, @2 y8 W5 H
Corrected factor, 校正因子
( g' {! B' ^3 e; t/ d$ a' L0 ?/ x6 FCorrected mean, 校正均值* f) G2 v! Z# ~* M+ S5 ~
Correction coefficient, 校正系数: _4 U$ ^/ n: V4 ]3 I1 J, E& x
Correctness, 正确性
& K7 o+ I9 L8 n/ C, nCorrelation coefficient, 相关系数& K* Z9 I: j; P/ J+ a; ~
Correlation index, 相关指数6 v5 H8 n% K9 E o7 v9 ~/ R6 Y
Correspondence, 对应 x9 S) o$ [- J* r9 y! l* M+ N; }
Counting, 计数, l+ P, g; C7 b/ o! ?
Counts, 计数/频数
3 ?6 g0 J2 v5 G. S6 QCovariance, 协方差 ?7 x2 o; f$ z2 H( O) {
Covariant, 共变 ( ?% t) ?% |# s% J& a, m
Cox Regression, Cox回归
* x% z" N* n+ |1 CCriteria for fitting, 拟合准则5 k2 Z& P) s; n; C( q
Criteria of least squares, 最小二乘准则
7 B# g5 b" u9 h( O7 t$ tCritical ratio, 临界比
3 V: x$ l2 C3 Y9 u8 \Critical region, 拒绝域
! _/ x7 m8 r9 S3 B' a& h- T1 RCritical value, 临界值4 w, y* q6 M+ G0 ` _/ ^6 W
Cross-over design, 交叉设计
; _ X- ?! n. K7 m& g, YCross-section analysis, 横断面分析: O; ~- z7 d1 Z0 u- `1 k/ R V
Cross-section survey, 横断面调查2 o/ [' t2 H6 f! `$ e6 Z" }
Crosstabs , 交叉表
. Q9 |# S. q7 L( M5 E" uCross-tabulation table, 复合表
O. P7 {9 R% ~( N, TCube root, 立方根# E/ A- R2 N7 B, e7 b
Cumulative distribution function, 分布函数
. v- B: y; y. s3 D0 J- t8 o. rCumulative probability, 累计概率
# J) O& S: D- C& b+ I+ z, VCurvature, 曲率/弯曲% L8 |: {* o6 _: {# Q. I, ^( D, [' n+ N
Curvature, 曲率2 \" Z. x+ i* u# c
Curve fit , 曲线拟和
1 ?* Q: ~! I1 ?& O$ c3 ~% k! WCurve fitting, 曲线拟合
; \* Y$ L5 b* b+ ^6 K, p4 L$ Q- M+ rCurvilinear regression, 曲线回归
& u) t/ k. L' l6 mCurvilinear relation, 曲线关系) U1 _1 O- i/ {: m) ^% R
Cut-and-try method, 尝试法
( ]- o- }$ G2 c' ?2 i! {, h5 H3 XCycle, 周期8 c7 g$ n5 W7 J5 n K- s: B, w: d
Cyclist, 周期性
: X b. C B7 j4 N& t/ {D test, D检验
0 x4 ~: ~# d5 b& m. C8 ?% LData acquisition, 资料收集
4 \1 Y+ x3 W! ?' s( dData bank, 数据库
3 M, x: y/ C) d# oData capacity, 数据容量
( b! j! V* J+ f$ v% sData deficiencies, 数据缺乏$ h) Y" x) Z D7 {( J
Data handling, 数据处理- s: }2 i. g# f" A7 X; I9 |% Y3 T- l
Data manipulation, 数据处理+ U% u) Z8 [( l( \2 Q! | m7 T
Data processing, 数据处理
, ]& c: {+ g |) T- |! K1 g# }Data reduction, 数据缩减+ n$ I% p* a) i+ D
Data set, 数据集
6 O9 _# S! ~+ z( h; GData sources, 数据来源9 e+ n( `/ O& R( N3 B5 {, p, ?
Data transformation, 数据变换
9 ~/ W" E* V* W5 r( g5 \7 t, \Data validity, 数据有效性
& n4 y9 r- {# r" c0 M$ [$ aData-in, 数据输入: Q M# X* h) o3 \( {
Data-out, 数据输出$ ?7 C) d( K" D- _
Dead time, 停滞期
/ Z6 i+ J+ c4 t5 ?# uDegree of freedom, 自由度# d3 ~( r- R( v c
Degree of precision, 精密度
0 B6 c0 t; h$ M4 G# s5 e" s# D# {0 R% [Degree of reliability, 可靠性程度
8 m3 \; q) w* X- q8 qDegression, 递减
: D$ @& Y6 q" m2 n: q {Density function, 密度函数
: y7 @2 \3 I* J. J# J% XDensity of data points, 数据点的密度% r* ]7 e) G6 h* S5 v+ W
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
! F8 e i1 _5 o; S! ^& M$ l" wDependent variable, 因变量
8 B6 ^% y' Q. \- P* oDepth, 深度
9 e0 L) N) o$ `" S; CDerivative matrix, 导数矩阵8 m6 ~8 a' V( ] g$ P( \! u
Derivative-free methods, 无导数方法+ n3 w+ {: B1 M( r0 f
Design, 设计
$ j& M% v3 Y2 \, n; LDeterminacy, 确定性' T. G% D: P2 r
Determinant, 行列式
8 ~! ~ R$ u+ c/ B2 HDeterminant, 决定因素
" c `, @; A v2 m5 cDeviation, 离差
4 l1 T. @3 {, @( LDeviation from average, 离均差6 F, G2 C4 P+ h% r8 C- H
Diagnostic plot, 诊断图9 N1 ^/ T" r% H, n
Dichotomous variable, 二分变量
1 C, X7 X; |6 U6 n# yDifferential equation, 微分方程
, ^; A1 m( a& h3 E+ gDirect standardization, 直接标准化法
% G* H8 y( m3 `; S. d* T( uDiscrete variable, 离散型变量9 g4 C& `: n$ g! \2 S
DISCRIMINANT, 判断
- v0 i$ x# x+ ^* R% eDiscriminant analysis, 判别分析3 H3 U/ n) l9 D) I5 u
Discriminant coefficient, 判别系数5 Z9 i5 p3 @0 j% ^: R) _; m
Discriminant function, 判别值1 U; A+ D& D/ L" ^7 u
Dispersion, 散布/分散度
3 ]- I7 O0 w; H0 k- O WDisproportional, 不成比例的. B, B8 |5 N) P7 @& E
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
2 ^8 D6 \/ o( E# ~: v! lDistribution free, 分布无关性/免分布
1 b+ ?' s% f' Z% J! n7 S# C, l/ {) |Distribution shape, 分布形状
& I* J( b8 f7 F4 vDistribution-free method, 任意分布法/ h2 N9 f( h- K% `( |
Distributive laws, 分配律
% t% \6 Z/ l8 Z/ l6 `/ FDisturbance, 随机扰动项/ Q- v; N/ A- q5 u
Dose response curve, 剂量反应曲线
1 V, N% I7 X3 KDouble blind method, 双盲法! E$ n; X% Q9 g4 e
Double blind trial, 双盲试验( g; k( }- P$ D1 J7 y! a
Double exponential distribution, 双指数分布0 B7 b9 Z7 ~( I% m$ z
Double logarithmic, 双对数
4 G j; I& S7 z4 r4 ^) HDownward rank, 降秩! ^1 a+ T) A9 f5 M# o; e
Dual-space plot, 对偶空间图
. n7 c. |) s8 H( Y8 M; p* dDUD, 无导数方法& b1 K0 m0 H9 {: `# G
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
/ [ G# }. F) LEffect, 实验效应3 U: _4 v/ _& j' V9 f
Eigenvalue, 特征值! R( o& J0 w+ h' X4 J6 `
Eigenvector, 特征向量+ H: F' ^! K9 P, H
Ellipse, 椭圆) u/ B+ j2 L: z: [9 l+ T6 L& ]' _
Empirical distribution, 经验分布% u1 _' y$ D% a7 V( p3 j {# m0 [
Empirical probability, 经验概率单位) e* \$ o6 G8 B
Enumeration data, 计数资料
) O% N5 v/ b. n9 z# z% ^Equal sun-class number, 相等次级组含量
- n M ?# o4 K# E2 L6 }& Q6 B+ U* `! ~Equally likely, 等可能: D3 O- w+ s( X, r: T, h
Equivariance, 同变性
& D4 E2 T' Q0 h) ?Error, 误差/错误
- T4 l: _' f: K& S1 rError of estimate, 估计误差* M) m- j8 b- O& ~# k" V) b/ d
Error type I, 第一类错误
/ Z3 e- ?6 u, i9 T3 a. yError type II, 第二类错误6 m8 R' h% [( R" M5 `! C, }' E
Estimand, 被估量
( ]: C1 _+ j, M( I8 O0 }Estimated error mean squares, 估计误差均方
' N; _- _! s1 c5 @7 P5 z6 D6 A V2 cEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
8 @( O& m2 g: ~0 y* kEuclidean distance, 欧式距离) n. X, L% h5 A* z; h
Event, 事件
0 f$ U1 l: |) eEvent, 事件9 j1 N9 ?2 ~8 |: H$ ?& @
Exceptional data point, 异常数据点 A; r& ~: \" r, T5 g
Expectation plane, 期望平面, _; @' R* b5 k" t& F4 q
Expectation surface, 期望曲面
8 S/ y. a$ c4 S& H3 T, EExpected values, 期望值- ], Z; m" @8 D
Experiment, 实验
3 X; l1 ]' Y4 B# A7 A0 bExperimental sampling, 试验抽样7 e/ q0 }, b- \7 z6 G
Experimental unit, 试验单位5 S% V2 a' u& \
Explanatory variable, 说明变量; K3 J; F% q. X9 u' W3 R; B+ `
Exploratory data analysis, 探索性数据分析6 J$ {! n$ p, w8 z8 }
Explore Summarize, 探索-摘要7 r$ K- ~$ I- o M6 |
Exponential curve, 指数曲线7 J2 ^( J# H7 y2 i% Z
Exponential growth, 指数式增长
1 a" ~2 s, r2 B0 U1 eEXSMOOTH, 指数平滑方法
, d* z# @$ E! EExtended fit, 扩充拟合
v1 R7 P2 r% VExtra parameter, 附加参数' Z" X5 [) P( Q( j
Extrapolation, 外推法
+ u+ ?2 V: r4 n8 B4 r6 fExtreme observation, 末端观测值3 z+ a1 V Z( Z5 b3 O* j+ b
Extremes, 极端值/极值3 W2 c- D _, a3 x8 b j
F distribution, F分布* \' ]1 X: \6 B5 s9 W. D
F test, F检验8 M% l6 D1 N( X1 _7 i' u
Factor, 因素/因子
$ D5 m5 u' u4 ~& ]! jFactor analysis, 因子分析
5 A1 L7 t) w1 E& j' C5 M0 r7 Q/ Y) G' YFactor Analysis, 因子分析3 V, d' m. o& [" u. b
Factor score, 因子得分
/ j7 D' K8 y$ v% a! jFactorial, 阶乘
1 o* B, ^" S k9 IFactorial design, 析因试验设计3 N/ f7 j, a1 Y! V, f& d3 t+ m
False negative, 假阴性
, F8 y6 [% ~# @, j1 j7 IFalse negative error, 假阴性错误
# ~6 p7 i4 t x6 o" j8 dFamily of distributions, 分布族
5 t5 z8 Y2 O# oFamily of estimators, 估计量族/ P$ F, J7 X( F( l$ K
Fanning, 扇面6 Y! R% e7 {. e i
Fatality rate, 病死率% g8 c1 B* A, A$ k5 _! ?0 \
Field investigation, 现场调查$ X- V, h7 G1 Z- k3 }& d: b7 s6 T1 I
Field survey, 现场调查, D4 `- {2 u% {8 _/ a% N
Finite population, 有限总体
$ a% f2 S/ Q% EFinite-sample, 有限样本. W( c D+ g6 p9 ]
First derivative, 一阶导数! U7 X; O# w- d
First principal component, 第一主成分
5 z0 g+ `7 ?0 T. {/ r/ jFirst quartile, 第一四分位数
9 d( Z8 S4 u! FFisher information, 费雪信息量
5 Z7 A. f# V9 oFitted value, 拟合值
/ A* I4 {6 }2 e/ w6 d! |Fitting a curve, 曲线拟合. ^' S6 @* r# Z' O0 T: c4 s
Fixed base, 定基" a3 Z8 O2 o: W
Fluctuation, 随机起伏
1 q S4 C# A2 D0 yForecast, 预测- D& W) S5 d8 D+ G" ~4 q& f
Four fold table, 四格表
5 J& @3 m5 ?/ Y/ r/ pFourth, 四分点
* s; l6 Q" l' f7 @ TFraction blow, 左侧比率
1 m8 h( ~& {! n. tFractional error, 相对误差; [ [; M, G0 @/ I; ?) u
Frequency, 频率; X. ]: ?" [& h0 Q* i/ N1 h9 H
Frequency polygon, 频数多边图
; Q2 b8 \; R2 b8 T2 \ ]& xFrontier point, 界限点 j: R/ z4 B- U$ B; W! @& v7 C
Function relationship, 泛函关系) n6 Y* u- v [( k: K0 e
Gamma distribution, 伽玛分布4 i' D* A+ O) X: B
Gauss increment, 高斯增量5 J/ F( I! ?4 `+ U* l& p( x: j" S. \
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布 U2 p7 S }7 ^- [
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
. n& m* ?. b- t$ T9 w" r) {6 J! w7 TGeneral census, 全面普查$ G) v$ z; E/ a6 t' S+ i
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
% ^+ L* y) `* Z% r5 Z- n( hGeometric mean, 几何平均数
6 y9 @, b1 Q/ CGini's mean difference, 基尼均差5 U8 ?+ u3 g, R1 O; u& u3 o5 I4 g
GLM (General liner models), 一般线性模型
: t2 d4 E. Q4 l* c) Z3 ], D( rGoodness of fit, 拟和优度/配合度
! c& x# | `; _2 H6 J8 | C/ Q- hGradient of determinant, 行列式的梯度
" `9 Y! m$ P0 P( ^1 q4 N# IGraeco-Latin square, 希腊拉丁方0 P* f, Y7 j# L4 f3 ^4 H: x% j
Grand mean, 总均值
2 t3 |: S7 Q$ r& C7 A/ g' dGross errors, 重大错误
9 b5 W$ m. U9 {& f7 J/ }" ~Gross-error sensitivity, 大错敏感度! C& ~% ?5 R, e7 s
Group averages, 分组平均& d. z8 m6 d$ Z- W: j2 d6 B" m
Grouped data, 分组资料
+ U0 |" R! u% e# F# [) E$ b ]Guessed mean, 假定平均数
3 x# J% T$ h' \# iHalf-life, 半衰期7 `+ N+ l+ V; r- }' B( K' n
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量% b) m3 q6 |* N7 |6 ?7 M; Y
Happenstance, 偶然事件5 c/ E4 F- ^6 E6 f
Harmonic mean, 调和均数, k4 ?$ F' d0 }" o$ S- r7 ^6 c
Hazard function, 风险均数
* p9 o, M* d' e# w2 u1 O$ y+ s# OHazard rate, 风险率0 F, [! Z( e8 ?& w5 z2 M* N
Heading, 标目 ; X' Z; O7 g0 f& Q
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
: `3 {0 ~. D0 r. s6 UHessian array, 海森立体阵5 i. H7 m+ W! w( a9 E0 Q
Heterogeneity, 不同质& u5 l9 X3 w. V* H
Heterogeneity of variance, 方差不齐
" J" g/ Y: p$ YHierarchical classification, 组内分组# {0 ?# D( i- V) a$ _9 @5 c @% q
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
! G6 N3 Y1 K* `# Z/ {; nHigh-leverage point, 高杠杆率点
. L& I6 J& C7 l u }+ W sHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
# L6 s. B( H4 q- v3 VHinge, 折叶点
: w( t# @5 ]# m" hHistogram, 直方图; U& ~6 t* I; \- U! ?
Historical cohort study, 历史性队列研究
. H" c8 o) n/ M7 {, vHoles, 空洞' U" \; @3 ~/ d6 q
HOMALS, 多重响应分析5 X0 v+ ?( M& U* L
Homogeneity of variance, 方差齐性
+ q7 z: l, v/ Y% sHomogeneity test, 齐性检验7 x; J6 M5 F+ a# {7 v! K
Huber M-estimators, 休伯M估计量& {4 d, `$ F5 P0 k+ H# N/ S2 }" w2 U" T
Hyperbola, 双曲线
/ t! w# K' l# s F2 z x$ O" O8 XHypothesis testing, 假设检验 J% A$ J$ P) u/ |7 o5 q7 g# B
Hypothetical universe, 假设总体
7 B5 g4 I- O6 l, r+ jImpossible event, 不可能事件
$ m- X* b R9 kIndependence, 独立性
/ _1 J, k% b/ ^2 S xIndependent variable, 自变量! X& `! F( m3 F, ~8 X) ]' I
Index, 指标/指数
8 Q$ I' l+ S4 L) ~7 T' _. eIndirect standardization, 间接标准化法
: Z' s. a0 P: G* vIndividual, 个体
6 g+ x: g' c z! g/ NInference band, 推断带
4 h ] t' H* M$ l9 ?8 ~Infinite population, 无限总体
) f& t g" Z \Infinitely great, 无穷大
. i$ f" x' j7 HInfinitely small, 无穷小
) W- U4 X* J. x$ n3 |; m% I: v+ nInfluence curve, 影响曲线- L$ ^ s( J h, S( C" _
Information capacity, 信息容量5 [- P& t: p$ t( N
Initial condition, 初始条件9 k! N( f% a W. ]- u% ]# }% j
Initial estimate, 初始估计值( [, ~. X. k" j7 t; i
Initial level, 最初水平
7 s0 L. e: S; P* q CInteraction, 交互作用
! F4 h' N, L1 W/ n5 ?1 dInteraction terms, 交互作用项5 C( i s% _8 h& g+ D5 L
Intercept, 截距
9 u# p1 ^- i, }) J' t) BInterpolation, 内插法
& y4 Q. _' g, mInterquartile range, 四分位距
P% u; C3 c6 K6 ?1 NInterval estimation, 区间估计: e7 s7 n, J) T; V1 L; ]
Intervals of equal probability, 等概率区间( j. n; ^! \4 Y2 }+ U4 g* P, n, ?2 U
Intrinsic curvature, 固有曲率
4 R6 ^+ W6 Q6 H1 UInvariance, 不变性% ?2 B8 Z V5 u: f4 f
Inverse matrix, 逆矩阵% T z( `8 u. B; e% N
Inverse probability, 逆概率0 M: c+ P3 u$ J( j) J
Inverse sine transformation, 反正弦变换
/ ?1 P* c& F, J" a0 z6 fIteration, 迭代
, B7 {" c" a! v9 f! j- |Jacobian determinant, 雅可比行列式% i' {! Z0 r2 a5 W8 d ]
Joint distribution function, 分布函数
6 ~$ E: x1 l5 B( ]: L! K5 d AJoint probability, 联合概率' K) K% I" T- [% N: Q9 b1 A
Joint probability distribution, 联合概率分布
8 O7 y7 k w; V' f- h; S: aK means method, 逐步聚类法
" w2 {6 n! @* D" A% O* g2 qKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ) z9 F* N! Y" P
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图) t0 h! S) K4 L% y& Z
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关5 i* R: V |5 q6 C7 _) p
Kinetic, 动力学
/ W; |! O+ G0 J4 Z, h5 fKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
) s& ]/ [, p ~8 wKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验9 h: R V8 z# J: n% Y$ k: E8 q
Kurtosis, 峰度. Y" `& C+ ^2 f0 J9 J
Lack of fit, 失拟7 K8 K6 k* u: F1 b7 @% Z2 [ `
Ladder of powers, 幂阶梯
' N+ n6 r j( A) \: `Lag, 滞后
7 @3 ~9 |+ e. X6 o& p. sLarge sample, 大样本! T5 o `+ P, \ d
Large sample test, 大样本检验, h0 o4 X' V4 I9 n1 E' I. w
Latin square, 拉丁方
2 O# R: w- V% o* ?- ]- h6 FLatin square design, 拉丁方设计3 A# a" m, O3 i ^( B7 s7 I$ ^
Leakage, 泄漏
4 B5 N$ @/ g: W% P+ PLeast favorable configuration, 最不利构形6 r9 z0 f; f9 r5 m
Least favorable distribution, 最不利分布
& d4 T' h# J* y% p3 WLeast significant difference, 最小显著差法' }1 v- y. a6 ~/ l( s+ P
Least square method, 最小二乘法
6 @6 ]* d+ R0 Y4 eLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计8 g$ B# K9 u. y9 w# E3 g
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合7 _) o7 k; F0 r' J/ e
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
: |; p# U6 I M3 B6 e: I; QLegend, 图例$ O6 h8 t7 f5 U. |3 Q
L-estimator, L估计量. g+ }% k/ i+ c' {$ b" Q
L-estimator of location, 位置L估计量
$ l4 V- U" x) \/ q& HL-estimator of scale, 尺度L估计量
- `7 `) K @8 J- C. _4 }Level, 水平: {- n, b- P* U. j2 {3 [8 h/ _
Life expectance, 预期期望寿命
7 d/ d) M9 p, }3 B5 e+ h6 ALife table, 寿命表9 s9 O, T. p2 K* x' v0 P2 l
Life table method, 生命表法3 W5 `0 v* D/ x# n7 t
Light-tailed distribution, 轻尾分布
* W, k7 U n: N( Q% cLikelihood function, 似然函数
' J- I/ o9 J, L% z4 |" lLikelihood ratio, 似然比
P0 R* ]4 P6 t7 b8 O* |1 }' `& @1 v0 s+ pline graph, 线图
) z% M! `) ~) J& P3 DLinear correlation, 直线相关
1 K* o' j' Q. y2 T/ u0 |Linear equation, 线性方程( z! z0 ?4 J3 G$ B- g' p% ?- b
Linear programming, 线性规划3 t. p; E5 h1 e# U0 I0 }4 F
Linear regression, 直线回归
, d# Z1 E. g4 e* B8 ]8 ZLinear Regression, 线性回归
3 m& E+ z- z5 [# LLinear trend, 线性趋势
6 b+ k* q \& j, f5 vLoading, 载荷
+ o$ G7 m' s# O5 B9 R" W4 ALocation and scale equivariance, 位置尺度同变性1 m$ ]0 P8 y# ^( q) L# m
Location equivariance, 位置同变性0 O, e6 b0 e, N5 c) S7 o
Location invariance, 位置不变性: K* a( p9 w' f! G! Y
Location scale family, 位置尺度族* v5 J, I( I, u6 T
Log rank test, 时序检验 6 J$ R1 D. y! J7 y7 G2 F! F
Logarithmic curve, 对数曲线
* H) l! y J @$ y N' B% l. XLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
# I1 A- T+ _1 l& ?1 ]! _" mLogarithmic scale, 对数尺度
( N5 O% R) a5 S+ \Logarithmic transformation, 对数变换% d# ~( x3 @, ]7 f. s
Logic check, 逻辑检查
. t) Z! n% N9 @. LLogistic distribution, 逻辑斯特分布4 D; m# s0 E, s9 E4 z; W1 D2 s
Logit transformation, Logit转换
, K; Y# `# l- N$ K1 }. fLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ( c# J) B6 o" L$ K
Lognormal distribution, 对数正态分布 L2 g# l' s Y/ R/ {4 n
Lost function, 损失函数9 s' U. {) y' n. d! u2 ~
Low correlation, 低度相关
7 y" k8 C6 F" j2 MLower limit, 下限0 m7 w7 e% I3 h9 Q/ e9 E# k
Lowest-attained variance, 最小可达方差) K; V( g, S* S* U9 v' V. i
LSD, 最小显著差法的简称% U9 G8 X3 V% {0 z4 x5 A: r
Lurking variable, 潜在变量
. v1 e$ P5 e' v, L- d- |6 y4 dMain effect, 主效应/ c& H. x1 D5 J. }. S ~# \
Major heading, 主辞标目
9 y- e* M0 n3 r% Y8 G3 VMarginal density function, 边缘密度函数
, s9 B. f# z# Y2 c; PMarginal probability, 边缘概率6 E0 ^$ \$ O6 l; I6 o& N: ^% l& {
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
; D4 z5 z* B5 i5 _: u) D9 a+ OMatched data, 配对资料
; i' v+ X# S& L) H6 `; D# CMatched distribution, 匹配过分布
' @9 P* o8 z/ I3 `Matching of distribution, 分布的匹配* d; s* I% h' N4 E7 c
Matching of transformation, 变换的匹配/ C# t/ Q C+ s) B
Mathematical expectation, 数学期望
3 V" z y" L9 y$ b( x. ]Mathematical model, 数学模型
k8 W% n/ S; O& {Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
: x, g, x$ |' m2 pMaximum likelihood method, 最大似然法
. I4 P- G; n( T+ M. E# N+ T) vMean, 均数% N3 |4 { x1 b2 q! ?2 H; J' S
Mean squares between groups, 组间均方
/ y- h& f" H5 G# g/ ^Mean squares within group, 组内均方% T+ L- E0 b! J( L
Means (Compare means), 均值-均值比较6 U- H3 C4 x- b
Median, 中位数3 S k7 N4 ]+ K2 Z& k# V# {( B
Median effective dose, 半数效量
; y2 f8 u, Z6 M1 N0 ]Median lethal dose, 半数致死量& n+ f: ?; H2 F9 M/ I. T
Median polish, 中位数平滑4 x! [4 ^6 n3 g9 f
Median test, 中位数检验6 m1 l. s2 F6 L" D% b8 S3 `
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
$ y0 X/ ?7 ~. }# s: u( ?0 R: CMinimum distance estimation, 最小距离估计& F3 M$ J+ E3 F; ~9 _4 M# I( a! U; E6 q
Minimum effective dose, 最小有效量
, H. I5 m& q7 @) v6 n4 R: gMinimum lethal dose, 最小致死量
! N v$ j. q. g/ kMinimum variance estimator, 最小方差估计量2 O" v/ C; }! r `& ~, D
MINITAB, 统计软件包
7 u& F) M) Q" @1 _- G% C9 N0 ^. JMinor heading, 宾词标目* U3 \/ x* S1 O6 K
Missing data, 缺失值' x: L& b7 H; r, }5 S
Model specification, 模型的确定% q s V8 Y( ^3 c
Modeling Statistics , 模型统计
! k+ H) Q, F4 T O" LModels for outliers, 离群值模型/ U2 Y7 x: r0 R7 o6 `: _5 G
Modifying the model, 模型的修正' Y& x, X& `. U1 n9 l
Modulus of continuity, 连续性模
- O" V: k/ P5 Y, |3 ~Morbidity, 发病率 3 r6 N' X" K& k2 [. h3 V$ Y: q, r
Most favorable configuration, 最有利构形 [7 I5 X7 W" X$ d2 s
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
& r8 H, |2 a k, _! d" wMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归& n7 W& j1 V0 p! g& K1 P* f* Z: {
Multiple comparison, 多重比较7 L" i4 }5 T. q
Multiple correlation , 复相关
) Q" o' R( Q* ~0 z+ o- eMultiple covariance, 多元协方差
$ O. M* F, \# gMultiple linear regression, 多元线性回归
5 a% S8 ?+ m g) t! `+ h9 GMultiple response , 多重选项( I g* ~6 d# Z, n) C7 T8 T
Multiple solutions, 多解; v/ x- _% O7 p5 s r. n. S! b0 z
Multiplication theorem, 乘法定理+ `- F$ T D- K4 C3 y% L
Multiresponse, 多元响应; I! a5 x& x- F/ B0 o& @" y: ]) d
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
, q6 c: v0 }: F5 [( W+ xMultivariate T distribution, 多元T分布
! j: K3 g2 o' u/ F; _0 Q6 aMutual exclusive, 互不相容; y' H) s* N! D1 n+ A1 B( \
Mutual independence, 互相独立
' g& t$ o+ p/ A' p5 r6 hNatural boundary, 自然边界
" A: e6 ~' D/ }Natural dead, 自然死亡
/ t( |; o5 ~% Z; f" i$ y# F7 i6 c4 FNatural zero, 自然零5 y; I: L6 w7 [
Negative correlation, 负相关
: Z+ V4 a8 A2 j" A: N# KNegative linear correlation, 负线性相关
' W h' J" X8 P [/ c4 V$ J3 q7 bNegatively skewed, 负偏
0 p* ^9 L: c1 m$ _9 n* n" i" UNewman-Keuls method, q检验
7 L: B! Z- E* c' VNK method, q检验
6 L* r3 h5 U6 F, _. ANo statistical significance, 无统计意义
; Z& P' }% {; ]1 `, b7 \1 gNominal variable, 名义变量
( Q, J Y5 @& F5 cNonconstancy of variability, 变异的非定常性
, l( T4 t) ]$ i$ k9 HNonlinear regression, 非线性相关6 A7 X7 x' n, @* w$ k. e
Nonparametric statistics, 非参数统计6 E# @: v4 |7 p! {
Nonparametric test, 非参数检验% _% M$ [' J! X$ |) Y
Nonparametric tests, 非参数检验
1 S8 B6 g6 F$ U- i. z2 _Normal deviate, 正态离差
6 A, w* B' r* sNormal distribution, 正态分布9 S) e8 `" M8 y' G \* O4 l) r l
Normal equation, 正规方程组$ k" z0 j+ _5 Z6 B w
Normal ranges, 正常范围) \1 C9 ?, z+ ]6 c! T/ @- r, v9 w
Normal value, 正常值
* V/ C+ `0 s9 ^: y4 d) K# Y eNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数4 c5 E/ u* @" r( d( b- V3 T% T
Null hypothesis, 无效假设 1 ?7 l9 z* k# Y9 u; b
Numerical variable, 数值变量% `3 b; e. t) z/ c
Objective function, 目标函数( N. E' ~6 `/ S, o5 d) K% @
Observation unit, 观察单位
0 @ o0 p! ]1 G- aObserved value, 观察值
1 I3 p% R/ K o$ v# i( s! VOne sided test, 单侧检验: j8 f) _4 K6 N. y8 P6 U
One-way analysis of variance, 单因素方差分析7 V% D& u* H$ s4 y
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
* v& U% E2 K* i- E' WOpen sequential trial, 开放型序贯设计
$ @ L7 m9 A% W4 m! T% j' J% HOptrim, 优切尾
( M1 o5 W W0 [- U/ l7 Q7 c6 JOptrim efficiency, 优切尾效率7 q* J* s9 d: M8 i2 V
Order statistics, 顺序统计量
: w) f" J) V& a0 zOrdered categories, 有序分类
0 U% Y& I2 c) ]- m6 OOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
) [& G# e3 o: c% x/ {+ k+ yOrdinal variable, 有序变量
# E' S, {2 i6 q. n( xOrthogonal basis, 正交基
; @$ _: v8 V) ` S; r- ~2 N, ~Orthogonal design, 正交试验设计
i. M* }& L! wOrthogonality conditions, 正交条件, I# x' j4 y9 y3 H8 J
ORTHOPLAN, 正交设计
1 Z3 i8 ^1 c+ h6 H2 {Outlier cutoffs, 离群值截断点7 `, K; u6 {. w# ^4 L
Outliers, 极端值
! F8 |. b _6 X9 n8 sOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 6 D, F! _7 W$ K: L' y9 x
Overshoot, 迭代过度$ C) j) W2 x' ~
Paired design, 配对设计
7 n, B# u0 R& v% j# k$ h$ G% zPaired sample, 配对样本
m4 o. m6 ~: P) s7 k1 U" {) DPairwise slopes, 成对斜率
/ ^! O; E2 f1 Y( X4 I: B1 E6 ZParabola, 抛物线/ m' ?! ~) F1 T& c, m7 @. V- ~/ W
Parallel tests, 平行试验
) ~* E" r/ V0 S! Z+ I, Q7 MParameter, 参数
9 W. v$ ^2 j) N( JParametric statistics, 参数统计
8 Q$ P6 R- P* K+ S0 N) sParametric test, 参数检验% F2 H( m9 R9 }2 e( v# P! P
Partial correlation, 偏相关" \4 P+ q7 @* \; m; @+ P1 n6 A( B O: O
Partial regression, 偏回归
" _3 S0 H" R$ @8 B4 `, |- uPartial sorting, 偏排序
* g O8 z. L6 U# a8 m/ ZPartials residuals, 偏残差
l, X# |8 H" l8 D* e. uPattern, 模式' ?4 b; ~1 U* ^: t
Pearson curves, 皮尔逊曲线4 F5 Y4 z" k% _3 ~0 Z
Peeling, 退层
# i) ?+ Q# r9 ?; K0 h5 Q( _2 fPercent bar graph, 百分条形图) P6 A1 h7 U- E2 ?$ u
Percentage, 百分比5 Y$ P3 `" d# i2 K
Percentile, 百分位数' b) h: [/ q! Y) T2 e V+ p; T$ k
Percentile curves, 百分位曲线
1 b, B. H: y' X" c0 XPeriodicity, 周期性, p, Q# l1 I; ~ V4 W
Permutation, 排列
/ w/ c. F: c# T$ q9 l7 x" T* wP-estimator, P估计量
* Q5 @0 f* h) ^" m3 m, u+ O' p- l# g' xPie graph, 饼图2 c- Q( L! q! U
Pitman estimator, 皮特曼估计量, W0 w4 M. u) |- a( l5 q
Pivot, 枢轴量* i) f% r- U% I" l$ G; G" f4 E
Planar, 平坦% _3 p) X4 l! J6 }( X( K
Planar assumption, 平面的假设
$ ?8 O& q5 o; x4 i2 @& APLANCARDS, 生成试验的计划卡
* G' Z: n+ Y9 m Y7 _+ [Point estimation, 点估计# ]1 N. o7 |; J3 r9 e
Poisson distribution, 泊松分布1 G# k" ~6 m( ~: f4 m" F! s
Polishing, 平滑
$ @9 [; ^ h6 M7 R, _9 CPolled standard deviation, 合并标准差' D! L9 P: s: `, D; o; J
Polled variance, 合并方差
3 ^% Q0 Y* b1 x8 {3 A6 ?7 BPolygon, 多边图
- }( M" z, l; O) j1 @6 qPolynomial, 多项式, M& \* w) Y* W6 N ]- Q
Polynomial curve, 多项式曲线8 q5 m" B5 J; ?* ~. O5 |( ^& V+ A
Population, 总体! q" E$ U" f+ r
Population attributable risk, 人群归因危险度3 {- H- M: A A2 x0 |) V$ v W8 A
Positive correlation, 正相关2 B/ S) j3 I9 O/ f( _+ K9 f; J
Positively skewed, 正偏
8 e% \: G P8 Q2 U/ r0 I3 gPosterior distribution, 后验分布
- c# u3 [- M3 r7 x/ x) kPower of a test, 检验效能. Q7 j3 R1 e3 L( ]
Precision, 精密度
2 M+ `! e9 @) Y6 _3 l O2 j4 pPredicted value, 预测值
9 F3 H6 J. [/ G7 C! ?Preliminary analysis, 预备性分析
) m# U7 R- H2 yPrincipal component analysis, 主成分分析8 G" z, F9 a+ X, T& P
Prior distribution, 先验分布
1 a/ E: K9 k G8 \Prior probability, 先验概率) C# O* V: t, T, y5 ~0 o2 y4 N5 C
Probabilistic model, 概率模型8 F* D( M" K) ?0 B$ j
probability, 概率
' H/ U2 Q) q% f. d) k2 F4 {1 kProbability density, 概率密度
) g! y; b1 A6 H- {Product moment, 乘积矩/协方差5 j7 G7 x. u" [/ C |
Profile trace, 截面迹图3 c4 g# u: P3 U
Proportion, 比/构成比
- p3 G/ H* ^! r' BProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
& X1 f+ u- r9 O4 u8 d5 K9 IProportionate, 成比例! Z u& d- d$ ^3 u# K
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量: X) c! y6 @& u* d: L* {& F. p& I! g
Prospective study, 前瞻性调查
& O e- s; G6 O/ sProximities, 亲近性 : b) T% z6 S; b) x
Pseudo F test, 近似F检验
! M2 Q- D( T7 w* j. M9 KPseudo model, 近似模型% u8 K$ o( P4 M% k, h) X
Pseudosigma, 伪标准差
; L3 ?. D+ T) \/ L J- B7 _$ FPurposive sampling, 有目的抽样# w' I# D+ r( U* u
QR decomposition, QR分解
2 _* l P5 k4 MQuadratic approximation, 二次近似
1 I. j: }2 b+ uQualitative classification, 属性分类( Y7 G% ]! z- U& [/ L
Qualitative method, 定性方法
2 t# C1 b5 ~4 ]Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图% W8 @' _5 a* @4 h2 v, {& F
Quantitative analysis, 定量分析) E. p5 \* D/ ^ D9 z
Quartile, 四分位数
8 m8 ^/ v" Z% y' G( K( ^! E; E8 Z0 }Quick Cluster, 快速聚类1 f! x, i: a0 [7 K. D
Radix sort, 基数排序
8 ?" B1 @, T% [! m+ g" a! b$ rRandom allocation, 随机化分组 k d0 i$ U( S* l9 t3 N
Random blocks design, 随机区组设计7 N4 ?3 g# ~4 j
Random event, 随机事件
1 R) ~+ R( h5 a! q. dRandomization, 随机化( y4 [, ^* F! m s
Range, 极差/全距8 t7 C7 N6 p- x/ i! M# d. ^5 R
Rank correlation, 等级相关
) S9 U& D. y1 x- B! O+ `Rank sum test, 秩和检验
/ W0 e% U9 F! h/ s- ZRank test, 秩检验
2 {& t/ ^! ]7 h1 b' k7 [! zRanked data, 等级资料
5 P7 ?- B1 Q# c" H1 z$ mRate, 比率
* `5 n5 K4 A* W) l3 r. K- mRatio, 比例
' \5 ]: J/ S/ WRaw data, 原始资料
9 I2 `4 m7 G$ Z- k2 ~/ `9 `Raw residual, 原始残差
( l& ]. ~% \$ ?+ ^+ GRayleigh's test, 雷氏检验
$ o1 c+ E* D; ?Rayleigh's Z, 雷氏Z值 4 u& B& v7 |+ ^3 p3 @) m( V" ?% b, f
Reciprocal, 倒数
u5 G Z U X2 X9 A+ M3 O: XReciprocal transformation, 倒数变换
; b) [6 X$ |6 s" k* y" PRecording, 记录
8 D6 z- R( V9 k; gRedescending estimators, 回降估计量
6 r6 o5 _) k3 h" y* wReducing dimensions, 降维
; E- U% m, t4 |8 m; i3 {6 d1 CRe-expression, 重新表达, `3 K3 Q% F: E9 H* g4 H" Z
Reference set, 标准组
) d6 I8 r( A5 y7 r* W9 P/ ORegion of acceptance, 接受域
: `) ]2 ?. g1 G' V l. N+ w' _Regression coefficient, 回归系数
& m/ N% \4 ` g8 I6 [8 _Regression sum of square, 回归平方和- g5 L2 F9 z* y: g/ w/ \1 I) \
Rejection point, 拒绝点' {- X+ R5 a5 R& F
Relative dispersion, 相对离散度
7 \8 |+ f/ W/ u. s9 WRelative number, 相对数
# d, N: f0 J0 s: uReliability, 可靠性( u1 J! f r* F8 |& J
Reparametrization, 重新设置参数
1 l1 Q. x6 W' V6 O4 w/ {0 p iReplication, 重复6 y) J/ O. J$ I# {7 i
Report Summaries, 报告摘要) B* N7 W: g/ ^! U3 q
Residual sum of square, 剩余平方和$ h3 o3 k1 X1 i, \/ \4 ^
Resistance, 耐抗性
! {1 L4 @* [& xResistant line, 耐抗线/ ^/ Z8 C1 \# J3 N+ _
Resistant technique, 耐抗技术 d3 s1 i! F, z# z, m) p
R-estimator of location, 位置R估计量
/ @5 A+ ~: {! k' }3 F+ J0 b( _' fR-estimator of scale, 尺度R估计量
4 h% }) Q' ]5 iRetrospective study, 回顾性调查
# o1 \4 @: l* a1 CRidge trace, 岭迹
9 N' p1 }7 k/ I: u" {& {, [Ridit analysis, Ridit分析
% }, i8 g, }- S6 bRotation, 旋转
! I; q$ @! ^ q+ N2 HRounding, 舍入
8 h4 S0 d) M$ K' c. `& f+ H& wRow, 行
: @9 A" y8 D+ W) ~ qRow effects, 行效应
! U5 ?* {( l+ o+ }, YRow factor, 行因素9 g7 x( K& T6 ?7 K7 O9 \
RXC table, RXC表
! T: F! X7 o) g* FSample, 样本
/ E3 u) |% G4 k/ W4 H8 T1 {Sample regression coefficient, 样本回归系数2 R; n# k; l9 a1 J, t* Z
Sample size, 样本量% t1 a7 I) [* r% @
Sample standard deviation, 样本标准差2 n0 [" }4 e6 q* T9 d8 M
Sampling error, 抽样误差
8 | Z/ G. |* e5 h4 kSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包" \5 l5 h: J( n* ]3 T
Scale, 尺度/量表7 G# ?% j' W6 `) z) p/ \; O
Scatter diagram, 散点图
, I. b/ r0 u# s/ hSchematic plot, 示意图/简图
( T# h; f5 M7 L X- V! ]/ {Score test, 计分检验! g/ W4 B: k; N
Screening, 筛检
/ ]3 ^# q9 ?) {5 _: d0 ]SEASON, 季节分析 ' F1 ]( y% ]" r3 Z: w9 Z/ p
Second derivative, 二阶导数
8 R. }! }4 B% b: d" [Second principal component, 第二主成分
9 @1 b& y/ e3 I5 @7 oSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
" O) y0 i# h. K2 QSemi-logarithmic graph, 半对数图
2 ^1 E3 O. K- p' H6 D; d# F' @9 ZSemi-logarithmic paper, 半对数格纸. @5 m; C' u% `. U
Sensitivity curve, 敏感度曲线
4 v3 @* }6 p7 V1 S! \, xSequential analysis, 贯序分析) T3 h+ C1 l3 P# N$ ]6 Y
Sequential data set, 顺序数据集
1 v1 o6 y6 o% ?4 d$ Z. XSequential design, 贯序设计
/ @3 u% V5 h, Z. d; q) [Sequential method, 贯序法
+ R1 H+ a" ?- r; U) g) CSequential test, 贯序检验法* |7 Q6 G! {% R! z, Z
Serial tests, 系列试验1 I$ |' ]3 U6 n8 y3 \
Short-cut method, 简捷法 5 a/ {6 G5 t* D- \& _/ p5 ]
Sigmoid curve, S形曲线
$ y) t8 f% j" G% g% R* jSign function, 正负号函数) T: j' W/ W Y" T. v7 Q* m
Sign test, 符号检验4 ]( z& n" G$ d5 D# g0 H
Signed rank, 符号秩
* b% n7 L/ v, C* ^* X7 ZSignificance test, 显著性检验! u. Y/ b# B: T1 M8 ~' s" \, g
Significant figure, 有效数字, ~; C z( h$ E3 n9 u% h7 c. q
Simple cluster sampling, 简单整群抽样4 E3 }3 Q; h3 x
Simple correlation, 简单相关( j6 Z* a! I1 k$ L {+ d, S
Simple random sampling, 简单随机抽样
! A6 q! h9 _+ v4 H' KSimple regression, 简单回归
( [( V9 a+ Y5 i% O% qsimple table, 简单表' m% U, n+ n: r5 A; T. T0 i
Sine estimator, 正弦估计量: e9 \( e3 b9 t `/ Y- @9 W
Single-valued estimate, 单值估计7 ^& ]6 |8 W* R+ W6 o/ T0 L
Singular matrix, 奇异矩阵
8 X0 T# A$ f- o. M7 F |8 b ]Skewed distribution, 偏斜分布
n8 y2 C5 T. H9 k' C5 {" C" ASkewness, 偏度% G4 I" n+ x; a7 I; u8 S) ~0 D
Slash distribution, 斜线分布8 K5 u/ o" Z# ~1 ], P3 ~4 x
Slope, 斜率3 b% A& ~' Y( K$ D5 Z" I
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验1 e$ }0 R% ^; Y8 `# J6 O
Source of variation, 变异来源
- I, o$ c% Q3 U. K' LSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
! t. U v6 a3 r/ W! K* V, b9 ZSpecific factor, 特殊因子
, ?. k. v, Y* _2 i0 @& v# g# XSpecific factor variance, 特殊因子方差- L9 }1 D7 [( Y! m+ k/ I
Spectra , 频谱- B) m3 I I! x0 D% Y! R% `
Spherical distribution, 球型正态分布
# ~ S! P/ ?# f$ wSpread, 展布! w2 C8 Z+ y/ l$ N4 |' i E2 u( C
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
* k. E+ `# W7 z% h; _Spurious correlation, 假性相关
0 K* T, r& M9 D8 ?5 i0 d QSquare root transformation, 平方根变换
! a% l( u6 n6 u4 aStabilizing variance, 稳定方差$ {; p# }; T/ V! V- m+ P) V. m
Standard deviation, 标准差
3 Z8 e9 T% q# w$ G8 _0 lStandard error, 标准误
, [" q5 r/ A, U& y1 \: O+ bStandard error of difference, 差别的标准误
" q! L5 b, n$ K9 T( T gStandard error of estimate, 标准估计误差
k$ Z( ~+ a |3 r) DStandard error of rate, 率的标准误
- n3 f, r$ T6 u" a1 O: nStandard normal distribution, 标准正态分布
# s: K1 D) g; }9 c% LStandardization, 标准化4 t& R+ F4 f, N
Starting value, 起始值5 U; C# O! M0 V H$ L/ p; S( E
Statistic, 统计量
9 ?1 A4 S$ `/ MStatistical control, 统计控制
, b5 }" }% t/ w$ o. LStatistical graph, 统计图 n( i$ O9 ~6 s% e2 Q
Statistical inference, 统计推断
( Q% T1 t$ R! \* n2 W8 Q) g9 a: aStatistical table, 统计表
/ J6 i/ ?( z: x0 sSteepest descent, 最速下降法) z" e. y+ p) g/ C
Stem and leaf display, 茎叶图8 B: v* X( b6 Q) Y2 f) N0 o, u% h
Step factor, 步长因子
1 [: d, \9 ?$ ?. tStepwise regression, 逐步回归4 e r" ^$ C" J# \1 G% x8 e% Z
Storage, 存% G2 z* E2 u4 h1 O, D
Strata, 层（复数）3 g4 j- o( ?1 e2 ~. i, g- z
Stratified sampling, 分层抽样
2 U4 Q$ }8 F% K: X! U: K0 K( v1 n7 ?, kStratified sampling, 分层抽样6 W5 h- y' m3 A& j. r( ]
Strength, 强度
4 K9 G6 ^5 c* r6 F/ ^Stringency, 严密性, X4 d; T& k8 _+ g
Structural relationship, 结构关系
" |4 L' ?) f% R* yStudentized residual, 学生化残差/t化残差0 m! ]$ I9 h& V' M2 Z
Sub-class numbers, 次级组含量
! X. q) i+ S. H$ NSubdividing, 分割
. T& K7 @# H( U x% T0 O- kSufficient statistic, 充分统计量( c7 j+ S% X# F2 T
Sum of products, 积和
@# Q! J' a% N0 T- e. r; \3 Y! [! }Sum of squares, 离差平方和/ w' m2 } M9 P. `9 C- y7 {! z
Sum of squares about regression, 回归平方和7 B2 \( p1 |* v* K
Sum of squares between groups, 组间平方和* e$ F" `" s2 `; }( o" p
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和( R- S5 B+ t' L' N$ F* I
Sure event, 必然事件* y7 V% y' _. b; h
Survey, 调查
9 K$ P% ^% {3 e1 oSurvival, 生存分析9 R$ ]6 l! @. [8 l8 v6 y
Survival rate, 生存率( g0 h7 a; L* i! H
Suspended root gram, 悬吊根图
( r/ t: m; O0 \2 YSymmetry, 对称( d9 s! I# k! J3 o: S7 D
Systematic error, 系统误差
* l# w X* W& S* ISystematic sampling, 系统抽样
: l$ g F2 i R4 k4 L2 a$ ~Tags, 标签3 M8 D, p* K( f! X/ p, O3 E7 Z8 j
Tail area, 尾部面积
9 y) Y$ I9 R+ |; v S* W7 GTail length, 尾长
) b0 e/ e% N& S" BTail weight, 尾重
% _) U8 K! k* STangent line, 切线, z" D& u+ d4 S
Target distribution, 目标分布
1 T. j1 C) {* S, g7 CTaylor series, 泰勒级数7 w! o; z4 {" |& x D1 h1 i
Tendency of dispersion, 离散趋势' R1 [/ @9 |; k
Testing of hypotheses, 假设检验
; R7 w4 i" ]. J, yTheoretical frequency, 理论频数' H( s& R1 R% K6 T
Time series, 时间序列2 {0 ?. i! u$ Y( N
Tolerance interval, 容忍区间: T6 H R) O& O
Tolerance lower limit, 容忍下限
* [! q8 x! c6 j: E8 ]( a% D1 E" KTolerance upper limit, 容忍上限+ U+ S5 s$ C. i' }# X* h
Torsion, 扰率7 X7 x( D1 A1 b" Z8 [
Total sum of square, 总平方和5 }$ R# v2 R0 L. E1 y7 f6 O- o* [
Total variation, 总变异
' ]/ [/ x* ]+ {: Z* e0 P) VTransformation, 转换$ E# m1 m E, K4 v
Treatment, 处理( Y. v, O' y9 v
Trend, 趋势1 ]( D- t: g1 d3 O: m% }$ w: g( G
Trend of percentage, 百分比趋势6 o* b, j! L% W% m& f1 X( H# X( H
Trial, 试验
) @6 x4 Q. j X9 gTrial and error method, 试错法
1 C* ~* M& g. v q/ P- Z4 m! }! m) XTuning constant, 细调常数
- Z: _* ]8 y( lTwo sided test, 双向检验1 _1 D/ s' ?! J A9 W
Two-stage least squares, 二阶最小平方
+ _+ m6 r; t6 QTwo-stage sampling, 二阶段抽样. @9 C- E. e% P6 b8 @; o' n
Two-tailed test, 双侧检验
, B* ?+ j, I. n2 @5 |Two-way analysis of variance, 双因素方差分析0 f7 V! C6 D; X0 V, g
Two-way table, 双向表
5 `$ i% [# v( m4 s' `Type I error, 一类错误/α错误4 ?2 M- u) ~0 `3 j# W
Type II error, 二类错误/β错误9 e4 H6 b* p% U7 |3 }" p
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
" r" F3 b; ?# H7 D+ }8 WUnbiased estimate, 无偏估计' N( S) i/ `3 o+ v0 m
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
: D' x6 w7 I# ]4 d, z7 K5 kUnequal subclass number, 不等次级组含量 H* |4 S5 y6 P) n1 x
Ungrouped data, 不分组资料2 B5 M* ^ @2 N! J9 n( z, q, X
Uniform coordinate, 均匀坐标( {; O( d' [1 { h2 _- S
Uniform distribution, 均匀分布2 J+ N l0 u! P3 H' P
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
- p+ }0 Z' ~, Q2 [3 j- XUnit, 单元( F/ B# Q/ _; f' E/ r" c
Unordered categories, 无序分类
: u/ ^/ G/ i& C0 r, KUpper limit, 上限2 B3 e, ` a; M4 ~8 x/ I; K% m
Upward rank, 升秩. x2 g& ^: C S* S3 `1 a
Vague concept, 模糊概念. {% H* ]% }! _0 x! O9 L
Validity, 有效性
$ K9 _; ^" B7 V) i9 yVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
! Y( N' `" f6 l6 h) i, R7 p8 Z( c% L0 Q) J8 IVariability, 变异性8 p4 E7 k1 A$ t7 x: B2 @: y* _% ~
Variable, 变量) F$ A( E2 ], {# }# Y
Variance, 方差 F3 e$ z. V6 F- p
Variation, 变异9 g( ?2 D6 U/ v4 l
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
1 B* K2 E7 P4 [Volume of distribution, 容积2 R3 [3 `3 P1 Y9 ^9 @
W test, W检验, E' e% n. }4 l- |7 k1 L+ {+ { g
Weibull distribution, 威布尔分布
7 W1 Q% a2 Y! `- j3 |* DWeight, 权数
" W: J* E0 S1 w1 X1 xWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验2 X' a+ H' P4 W3 g
Weighted linear regression method, 加权直线回归1 W5 G9 Z- W) c$ B$ Z- n
Weighted mean, 加权平均数+ V$ s, L$ B2 h2 l& s
Weighted mean square, 加权平均方差6 w. k( @+ J) ?
Weighted sum of square, 加权平方和* D4 n3 @; x/ p. g/ V/ d+ {7 X
Weighting coefficient, 权重系数3 F$ b' _% b3 `" r& Y
Weighting method, 加权法
% V" o4 @1 `" T+ a% _! V$ s+ [" b7 o$ rW-estimation, W估计量. d* ?% X( i' B& p! G
W-estimation of location, 位置W估计量+ ~0 w8 X$ t" O. b
Width, 宽度7 v) v( x) ^$ [0 O- d$ r
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
& s" q& H6 o3 o7 j- u8 I r& oWild point, 野点/狂点) ~* f& q4 b+ m, S) ]
Wild value, 野值/狂值
. ^; q9 z; k# ?9 y# t$ a% v3 T! I" R0 nWinsorized mean, 缩尾均值
( R9 S# M4 B3 O# q# ~2 ]' wWithdraw, 失访
* T d+ ^ I7 D) {- R1 M7 GYouden's index, 尤登指数
- p& H f v1 x0 J8 X* X1 vZ test, Z检验! b- B' f& k0 R; ]5 L
Zero correlation, 零相关
6 k: O. x9 o' W" V- @4 e6 o w# L) {Z-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
