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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
% V1 S! p1 M0 v- iAbsolute number, 绝对数
1 d8 M. ~' k/ P; G9 zAbsolute residuals, 绝对残差
1 b# T# k  F+ l$ ^+ Q+ ]# r  oAcceleration array, 加速度立体阵" H; E6 a9 M1 P9 a
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
' a( @; c" g, d. x2 AAcceleration normal, 法向加速度8 z, B9 |# k- C4 j5 A/ Q7 b7 V
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数3 j% [+ l. G2 B& V3 _1 a
Acceleration tangential, 切向加速度) f. a! \1 \# f( u3 R1 @+ d
Acceleration vector, 加速度向量
% ~8 i( q- d& Q: RAcceptable hypothesis, 可接受假设
- S1 O; K: b" x& qAccumulation, 累积, U9 ]5 ?" u6 j2 _9 \4 o
Accuracy, 准确度( K  i: X1 W8 x& {6 m  y
Actual frequency, 实际频数3 k1 M& @( x5 {; I
Adaptive estimator, 自适应估计量
/ n$ `: f7 W' e2 XAddition, 相加
4 a+ H* i+ d" H  j/ I* qAddition theorem, 加法定理
9 L0 `% C3 [( ~( q1 ZAdditivity, 可加性& P- k9 h+ d; H  I; ]2 a
Adjusted rate, 调整率. l' g2 ?0 y7 ^4 x
Adjusted value, 校正值
* j# i/ A' b" y9 `% {Admissible error, 容许误差' s6 a- M; \: y
Aggregation, 聚集性
/ e1 S: p1 ^8 b! b2 zAlternative hypothesis, 备择假设
% ]( z) Q0 _  v) G! GAmong groups, 组间% n' k' K0 P* P: ?# Y* ]
Amounts, 总量  l# H1 K! n1 \6 K5 x* P# }
Analysis of correlation, 相关分析" W6 E4 u) j! X3 r
Analysis of covariance, 协方差分析
- e7 J3 B5 S; y# }3 s/ AAnalysis of regression, 回归分析$ i: e1 v- X# K  y& |
Analysis of time series, 时间序列分析
+ G: e" i) ~. x' c) w" uAnalysis of variance, 方差分析
  k/ d# u; d5 w# `0 {1 ^+ \2 P5 pAngular transformation, 角转换% L$ d$ Q7 i! z; g% B, |
ANOVA (analysis of variance), 方差分析! ~7 A9 s4 i8 ^0 C6 @; r
ANOVA Models, 方差分析模型, l. R4 X' X/ w) u2 i3 a, [
Arcing, 弧/弧旋# d( {- n7 S0 A
Arcsine transformation, 反正弦变换
* y4 K: N; F) y, A" T2 ^Area under the curve, 曲线面积
- G3 f# c) B4 }- TAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
# a0 u$ Z. d  }" u0 }. JARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ; {  }  p" A; D& `
Arithmetic grid paper, 算术格纸
$ L/ v8 i9 e0 l! ?6 S5 J; v$ ?, Z6 cArithmetic mean, 算术平均数
" z9 J" o% J; B$ i( {; [Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系/ q. y6 c: N& D* J2 o
Assessing fit, 拟合的评估: H+ b6 J8 T$ Q# ~
Associative laws, 结合律
, w! J, R' Y9 ]4 b4 I1 t" CAsymmetric distribution, 非对称分布; G- Z# S$ U# |, Z0 a4 G
Asymptotic bias, 渐近偏倚
, e# ~: S; \+ n1 o3 }4 u8 gAsymptotic efficiency, 渐近效率
% S& |& @+ m/ v- p- i8 P( BAsymptotic variance, 渐近方差7 C# r$ p$ q% m4 W" f& A& ~% O
Attributable risk, 归因危险度
) k  m1 @6 t4 \. ~/ W# I1 O/ X9 _Attribute data, 属性资料6 Q" B- n& b5 D
Attribution, 属性
1 @8 e6 C: ]0 b' K$ n: j- yAutocorrelation, 自相关8 d8 P& ^' q/ [: t
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关8 S. M- `2 Y* R# ~5 F5 `5 J0 {8 m
Average, 平均数
) o) R) H' z1 ?! ~! ~, CAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
! Z6 C% O- r! z$ rAverage growth rate, 平均增长率
6 u. s7 H8 S# F& p7 qBar chart, 条形图: s$ z  r7 C1 C, m% }
Bar graph, 条形图
" d* w# m) o& _3 VBase period, 基期
- K+ H' J3 q* x. P9 {Bayes' theorem , Bayes定理# n, q8 I! y- z5 a1 |& m/ f) e) A' F
Bell-shaped curve, 钟形曲线
7 Y% A7 d; C1 ~4 {! M* aBernoulli distribution, 伯努力分布
! F! `# J+ J- A0 mBest-trim estimator, 最好切尾估计量
4 B2 h0 _) y) B. |$ J1 `Bias, 偏性& \: A+ b+ Y3 O' N& s( N" K9 P0 x
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
! C% l, J3 W; J* {4 qBinomial distribution, 二项分布2 }+ T: K, n; h; `' f& \  {
Bisquare, 双平方; z* o3 S* B; L: |1 _4 v
Bivariate Correlate, 二变量相关5 F. h0 t- l% J% j' G
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
' U: X* {, R9 l2 z' ~Bivariate normal population, 双变量正态总体
' w) P) x  U4 }1 fBiweight interval, 双权区间
* {' C+ E# X9 b5 C6 x5 y1 Z+ Z0 |$ |Biweight M-estimator, 双权M估计量
: I0 @+ ~- x* N2 w3 ?2 I* xBlock, 区组/配伍组
" R* B. R9 R! u# ?( ~, pBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
4 p; V0 F3 F, N& S: gBoxplots, 箱线图/箱尾图
5 k  ^+ \6 z) a4 w% Z* LBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
+ t5 E3 @8 f7 G& f" a2 vCanonical correlation, 典型相关& f8 f) c9 q! e2 w
Caption, 纵标目
- j+ d9 E( i$ X4 N# P- QCase-control study, 病例对照研究. L+ a. l! I& I, C1 [3 v
Categorical variable, 分类变量
$ _/ ]3 T9 ~5 }- R* _7 y( F  }" \Catenary, 悬链线, A2 C/ Y6 X. E9 J% Z
Cauchy distribution, 柯西分布1 C. f. y. F. V. N& \: y+ T* j, s0 [
Cause-and-effect relationship, 因果关系
5 D0 j% p+ Q: M" k6 `Cell, 单元( i9 |% V" M9 l% {3 h2 L: {
Censoring, 终检
7 k8 F# w6 R, M, t2 SCenter of symmetry, 对称中心+ }( h* s- f- e
Centering and scaling, 中心化和定标
7 A6 {/ S& f( U5 C% cCentral tendency, 集中趋势; k5 U1 n1 J5 [" p& q
Central value, 中心值' C1 c4 v  ~- r! @! ?/ b2 L1 T
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 y4 e% s( C. `7 z( B0 h4 o
Chance, 机遇
1 X9 b/ P& o1 I6 |4 dChance error, 随机误差! x$ T3 H4 }( U5 X, {' d2 Q: m
Chance variable, 随机变量# Y/ e2 d7 P* c( P9 O- B$ E' l
Characteristic equation, 特征方程  {4 j+ z  D- }0 V% z! v% D
Characteristic root, 特征根
5 e2 n( B: f& p0 w! BCharacteristic vector, 特征向量
2 f$ m, ^- L% B3 gChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则4 S( H6 a6 B7 \0 U+ [
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
( f+ x* E8 E+ BChi-square test, 卡方检验/χ2检验" ^' H8 ^. e1 @. E4 M
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解- G3 R1 u, G1 V  i
Circle chart, 圆图
2 Q" v6 h& l2 E1 r0 T2 vClass interval, 组距: B7 L$ B7 y7 P$ S7 i0 w
Class mid-value, 组中值5 Y( W8 k6 m1 [# O9 L& T4 h% y
Class upper limit, 组上限/ M( u/ l5 }/ C0 U( X3 M
Classified variable, 分类变量
! U# Y7 x- @6 P3 ]. `1 wCluster analysis, 聚类分析. C9 C# [/ N9 A0 I- _  v: G
Cluster sampling, 整群抽样8 x: e5 D1 B+ N' u
Code, 代码6 ?& v% I# L4 D, [7 D6 b3 T
Coded data, 编码数据' d2 C# [: h6 s4 r
Coding, 编码
2 X1 A4 ^) S" C3 B2 KCoefficient of contingency, 列联系数
5 E( a/ j2 d+ e% O6 f; F7 x2 K) ZCoefficient of determination, 决定系数
+ W2 D( T: v: W' ], I1 m$ MCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数" ~! f0 T/ p- X
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数' }( m$ [  a8 D0 n: E
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数- J% ^; r7 E: ^1 a( W
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
: C# |8 P0 \3 _, K8 Y% SCoefficient of regression, 回归系数; W9 W9 r. @) E6 b% [) u+ \0 [2 T
Coefficient of skewness, 偏度系数  g7 i2 ?5 p2 l
Coefficient of variation, 变异系数
: z& O" r* J0 N0 L- [/ ^* c: _& VCohort study, 队列研究" t! U; [+ H0 X/ b' n! |
Column, 列6 H0 Y5 S6 c4 p4 j/ W  V
Column effect, 列效应
5 g$ |. K  _7 g1 N) @Column factor, 列因素! U. |7 R1 X  F. Q) Q: S9 m( s
Combination pool, 合并0 E3 u) O9 ~* e- ~  O
Combinative table, 组合表
9 H' M/ s- O! `8 V9 p. S% R/ y1 ]Common factor, 共性因子
. v8 X+ e  A" [* X6 n/ iCommon regression coefficient, 公共回归系数$ w+ x3 R" A7 T% J% G1 s: P
Common value, 共同值
* u& p& Y2 P* s, nCommon variance, 公共方差9 l/ j* @/ s/ _5 u
Common variation, 公共变异0 }& k+ }8 Z2 d1 e/ K6 T
Communality variance, 共性方差. q/ J' y' h$ l( W! j* `' b) s
Comparability, 可比性) I5 Q  J7 W! ?, ]) E3 t* x
Comparison of bathes, 批比较9 f+ Z5 G2 U8 o) M: ~" q$ n
Comparison value, 比较值
, C$ X$ h3 T7 TCompartment model, 分部模型+ L( |0 w0 e% H
Compassion, 伸缩0 Q  S% c0 @+ \* Q6 }
Complement of an event, 补事件
% h% w  c3 q; q1 oComplete association, 完全正相关
0 u: B* Y; g) u  LComplete dissociation, 完全不相关
9 g" g* a' P4 S! |2 W) B+ T) i$ ^Complete statistics, 完备统计量
! v9 e4 P' \& E+ J. u. M0 WCompletely randomized design, 完全随机化设计
  v1 q, G' \6 k+ D; ]Composite event, 联合事件
( m6 s; }* K' i4 ^5 xComposite events, 复合事件
& K7 y- t2 r' r# v4 v" N7 l) s6 AConcavity, 凹性8 k6 W8 T0 X6 \5 g4 l
Conditional expectation, 条件期望
3 D: ~1 ]4 ?% _5 ]2 {+ f# s0 ~, NConditional likelihood, 条件似然; l" g. {6 W/ s1 c
Conditional probability, 条件概率+ A: c6 ?+ Y- r4 N0 a
Conditionally linear, 依条件线性
9 j8 Q4 ?- E8 m) d( hConfidence interval, 置信区间+ V, z/ n8 @7 S/ r9 X
Confidence limit, 置信限+ T. m- S0 d2 @3 k% A9 @
Confidence lower limit, 置信下限; Z* @, J/ h! B" W9 ]
Confidence upper limit, 置信上限
6 Z4 m( x2 z  R- GConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析1 p3 U3 P4 s( J  F
Confirmatory research, 证实性实验研究
4 i9 B1 ?! W/ k) V' L  f# h& bConfounding factor, 混杂因素: F; k& \) C* g5 k; ~+ x+ u' @
Conjoint, 联合分析
9 c- w3 o" Z2 O0 z: o' \Consistency, 相合性
/ c# t: ]% i6 y5 t0 G1 PConsistency check, 一致性检验
% g0 }/ W3 k/ j8 X- K* jConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计$ \+ I9 [9 O! A+ J, i- q
Consistent estimate, 相合估计# M! e: w4 C& e5 V1 _# f8 x6 V5 m
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
1 o: l1 c9 ]$ a' n7 p8 V# eConstraint, 约束
5 ^! g6 y5 y7 U* }4 ]2 iContaminated distribution, 污染分布
7 `( B0 ]$ [$ a5 K2 O$ kContaminated Gausssian, 污染高斯分布4 R  w6 g2 V: H. b8 V8 C
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
& F9 G; l( B' tContamination, 污染
& Z% l9 G7 X/ y4 T& uContamination model, 污染模型
; n1 t2 X. m+ g7 yContingency table, 列联表
  J- z. A4 d2 c( r, e' a: f) w4 [9 FContour, 边界线
; R$ e* _. V8 v- s% Q  }& `Contribution rate, 贡献率5 {1 L3 E8 o2 O: V" @
Control, 对照4 V3 d; J# P6 C  P, g
Controlled experiments, 对照实验
, c8 v, a7 j* [% X) jConventional depth, 常规深度
: @. O8 ~: i7 Q; G. R, A5 C0 kConvolution, 卷积5 b* h7 Y! E/ e! ?  E3 ], v
Corrected factor, 校正因子7 u4 F& u/ W. E0 I% h3 k0 q
Corrected mean, 校正均值0 m; h2 z/ b4 q9 ], C9 r
Correction coefficient, 校正系数
) |8 V1 }* ~1 w" @, [/ VCorrectness, 正确性6 T0 Y. |  d: D) Q% N0 ~
Correlation coefficient, 相关系数8 f$ v0 s6 M6 X, y$ C
Correlation index, 相关指数/ E7 o7 C, t6 x8 X3 \1 c
Correspondence, 对应
$ b$ o- p! @0 a+ t+ {* q9 OCounting, 计数5 S1 E6 H7 s9 q& [+ H4 p0 C8 y+ p
Counts, 计数/频数6 d! j/ J2 O8 f- \
Covariance, 协方差
( O& Z! g  ?) x4 n# ?/ l/ C; ~9 x4 fCovariant, 共变
( I8 t- r4 N" K1 h( z# p" F$ iCox Regression, Cox回归
* E* U9 ~9 w( P' D/ j# ^/ `. eCriteria for fitting, 拟合准则
6 \( n' S8 E' G/ Y1 ]* ZCriteria of least squares, 最小二乘准则, H( l. z% w1 U1 y2 c  |# h
Critical ratio, 临界比
0 j5 E8 ~! @7 b; }3 {: FCritical region, 拒绝域
! O  X: \3 G  P5 z7 f' SCritical value, 临界值9 h4 W3 |" Y% A( E' }1 C) H
Cross-over design, 交叉设计
' @0 z! ~/ H8 i9 F9 B+ _Cross-section analysis, 横断面分析
0 P! [! l5 M" g: d. g' T* h2 Z8 S0 cCross-section survey, 横断面调查
- M: n" k/ m, i9 ~7 p+ ~) KCrosstabs , 交叉表 - B  [; i; {3 ?& w+ i: {0 p( M
Cross-tabulation table, 复合表2 e" }* q5 H4 ?. {1 @0 ]
Cube root, 立方根8 g: P4 J6 [+ b1 ?1 i
Cumulative distribution function, 分布函数
1 ~  a( u+ ^# v4 ~0 Y1 E9 s3 x" UCumulative probability, 累计概率
) |7 h, S6 d5 I9 W$ {Curvature, 曲率/弯曲
: @- K5 \' ?, k7 Z& a5 f3 |Curvature, 曲率5 [; V& x$ q  s: @
Curve fit , 曲线拟和
$ @2 t+ Q6 P2 J/ A* F* {Curve fitting, 曲线拟合
# s4 L) E# H3 `* t+ j1 f5 I% D# qCurvilinear regression, 曲线回归
) w: U) H( h4 c6 HCurvilinear relation, 曲线关系4 I- }* U( c! Q- j  l0 l
Cut-and-try method, 尝试法
6 [* ]6 E. M1 s$ H! f$ WCycle, 周期6 R5 a4 [: ~- Y1 S
Cyclist, 周期性
% s5 w; E* B) M  dD test, D检验
8 w6 [9 S1 |  A! A& TData acquisition, 资料收集
  ^+ w% ^) |  q; O/ d/ r( ]Data bank, 数据库
7 s2 e0 `& @% D  J) h% NData capacity, 数据容量
5 d0 C2 q2 c6 Y7 ?% E* hData deficiencies, 数据缺乏$ r6 _# }( b- J2 U: [
Data handling, 数据处理: |7 |% o/ O* J. t4 x* K$ {8 `# m
Data manipulation, 数据处理
6 A, @2 W& m% M# U5 K) `; `' zData processing, 数据处理
9 i9 @2 j. ]  tData reduction, 数据缩减
3 M) B" A0 B' \Data set, 数据集
+ K2 i( Z. y/ D  [8 y9 cData sources, 数据来源9 u$ t: j) k& j% e5 A! Y
Data transformation, 数据变换
, j( Q8 T7 M% T* S# m! JData validity, 数据有效性
* q% A' T2 i7 \" k) S5 o8 HData-in, 数据输入& _0 `) |+ C; y1 G( C/ G) o
Data-out, 数据输出
) U0 o3 a' v- q8 _Dead time, 停滞期# `2 ^$ ?2 n  b! I5 t
Degree of freedom, 自由度1 E% i4 _" h3 L2 I
Degree of precision, 精密度
4 t7 h7 R0 t0 G% E2 pDegree of reliability, 可靠性程度+ }6 N; Z6 p" K) d7 P
Degression, 递减7 a8 v/ N) X; s4 e+ Y6 |" X5 Q
Density function, 密度函数3 r- K8 z- R# `1 L7 c9 O6 `6 A1 r# ^
Density of data points, 数据点的密度
1 n. Z; C2 U/ }# `0 eDependent variable, 应变量/依变量/因变量0 m7 y5 e6 a: e/ `& L; j
Dependent variable, 因变量& ?" m( ]: u' P3 {
Depth, 深度
1 T0 b& o) v2 w4 g& a* EDerivative matrix, 导数矩阵4 V# S! n) Z& i( u. T5 O
Derivative-free methods, 无导数方法; ^1 \7 e. |+ D7 ^
Design, 设计
' K" j$ J+ \& k$ o1 _3 [- R1 P' f8 z! FDeterminacy, 确定性9 A% ^% C4 ^  D; M# E; u
Determinant, 行列式* N0 x$ C; q5 E) E$ P. |, N
Determinant, 决定因素
( B8 X- |3 v9 R) s2 {" _Deviation, 离差# j$ J) C8 ?3 \$ A( W, C  R
Deviation from average, 离均差
' b/ F$ l' M+ U$ ~% U3 tDiagnostic plot, 诊断图3 M- l0 W  k. W5 T
Dichotomous variable, 二分变量, j6 ?/ X( ~$ z
Differential equation, 微分方程" G+ V: h1 c, W! X' h: f+ ?
Direct standardization, 直接标准化法
+ ~  u" H$ B$ r3 b0 S  a# JDiscrete variable, 离散型变量0 R. _" j; g; [2 l* H! C+ M
DISCRIMINANT, 判断
& K+ a7 w9 |0 h% w3 j1 tDiscriminant analysis, 判别分析
* Y, Z  G! H8 m1 s1 y+ VDiscriminant coefficient, 判别系数
/ }& w1 ]8 K  ?" q$ f0 P6 JDiscriminant function, 判别值
! J3 G  S9 Z  W& ^0 B. J1 `Dispersion, 散布/分散度
8 T) m/ F5 ?( pDisproportional, 不成比例的0 o9 I4 T: \4 E; n% ?* B
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
, B5 U  _4 J' U, _2 G5 H9 IDistribution free, 分布无关性/免分布% t9 E0 F' Q+ f5 V
Distribution shape, 分布形状1 U* ~: P: C( T) v# @5 e8 Z% @; c
Distribution-free method, 任意分布法
# g1 d( l: T2 c5 `. y* [) TDistributive laws, 分配律0 H9 ?) Y6 s. [
Disturbance, 随机扰动项6 t* r( C6 Z; O' Z. O
Dose response curve, 剂量反应曲线, h9 S8 b( Y9 F0 L7 }3 Z% y- z
Double blind method, 双盲法0 {( g/ ^0 t* G0 t7 B
Double blind trial, 双盲试验
- i1 f: b8 p  n& Z3 ?Double exponential distribution, 双指数分布
6 n- V( i& H. H  v/ L# T2 XDouble logarithmic, 双对数
% P3 B7 `( v1 Z; e. Z' BDownward rank, 降秩( Y& `! T6 v6 t! E) t5 t
Dual-space plot, 对偶空间图
! |. T7 R1 `; H# J6 B7 |DUD, 无导数方法: ?) c3 h( J. J& @; W
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法2 h- }; R* M( \' f" v! t" L. L
Effect, 实验效应
5 r2 {; u+ m6 m# g- VEigenvalue, 特征值
+ P0 q3 Q6 l* C5 E- d' {, eEigenvector, 特征向量
5 C4 e/ @( c* LEllipse, 椭圆3 F) j9 ~- m- b  S* L
Empirical distribution, 经验分布+ T7 ]3 v4 k0 r# X& q7 {; r
Empirical probability, 经验概率单位0 B! u. X, X! t
Enumeration data, 计数资料
, V% h. @, o) r0 q* w9 a* F/ YEqual sun-class number, 相等次级组含量
$ N" M7 ^3 v0 r. u$ a% K2 k8 S2 _7 [Equally likely, 等可能
; N) Z' ?) P0 j' p! j* q6 EEquivariance, 同变性
- @2 B+ s& z! J( [4 B- r$ c- {Error, 误差/错误
+ r/ k! J$ S8 MError of estimate, 估计误差6 D, ?& g6 v4 B5 S
Error type I, 第一类错误4 E9 `/ Y# K# g
Error type II, 第二类错误1 }; C! {0 {% _* q6 Z5 c# v
Estimand, 被估量! ]) |7 T" O, M& h4 G* a
Estimated error mean squares, 估计误差均方
, j6 \, K) J; C8 v9 I! |Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
& R) J1 X6 l- Y0 [% K8 s, yEuclidean distance, 欧式距离5 u& a+ s/ {( a3 o3 V- g
Event, 事件
9 u* o! h) h. }/ ~. aEvent, 事件
* G/ s& m7 L+ E6 {/ S+ i, DExceptional data point, 异常数据点5 P/ |8 f% W7 _% _+ n
Expectation plane, 期望平面. X% E1 J1 b6 d) R/ g+ X
Expectation surface, 期望曲面: Y9 @5 }% ?0 R) ^2 B
Expected values, 期望值
, o7 C! u" q+ c; IExperiment, 实验
" H1 I$ o! [+ e! v3 B! m1 BExperimental sampling, 试验抽样
0 A  Q9 l$ M" P1 M0 B  kExperimental unit, 试验单位; j8 s2 {6 B* u7 _0 k; W' U
Explanatory variable, 说明变量
+ o+ G! h/ }3 g, Q+ ?Exploratory data analysis, 探索性数据分析
* l' C: N$ F! J6 u; Q; t* nExplore Summarize, 探索-摘要
5 ?' W) y4 {! I6 b* U3 ^/ ?+ V: q  vExponential curve, 指数曲线2 `  u0 S5 @; e+ A1 |1 d
Exponential growth, 指数式增长
. g6 c0 i+ X* I! A& S1 R( _EXSMOOTH, 指数平滑方法
4 u. @; }: h. ^# `' [- g9 \1 F/ SExtended fit, 扩充拟合  c- R- d' ^0 n, n1 K$ y5 s0 I
Extra parameter, 附加参数
0 J2 S, m9 E/ l/ \3 a# Z$ rExtrapolation, 外推法5 }# K& Q  w/ N) ^' @" K2 Q  q
Extreme observation, 末端观测值
7 y% V, [' E  }3 |+ B$ ?5 Q( yExtremes, 极端值/极值: ]5 o4 l8 x2 Q" Q  U
F distribution, F分布
1 w+ E: X5 j( z; v. \# g# IF test, F检验* ~+ {$ _( W* }0 ]: q  t
Factor, 因素/因子8 A' ?2 i. _! D: k: E+ E  Q: L: M
Factor analysis, 因子分析  b; c3 r% ~0 I) _4 `
Factor Analysis, 因子分析
. X1 S& `/ d% u+ N7 u: n0 X. ]Factor score, 因子得分
9 Q; `/ F4 j; V7 L$ P3 [Factorial, 阶乘. M& s# t9 k0 L* ~% A/ }! q
Factorial design, 析因试验设计
6 q+ v/ ~6 v% I0 ~7 TFalse negative, 假阴性8 d% T; a/ y0 w4 e1 y/ Z9 [
False negative error, 假阴性错误
) i! M1 r& s1 JFamily of distributions, 分布族
' ^3 H# K9 r. F4 J$ o9 w0 eFamily of estimators, 估计量族
3 |7 d5 k9 U! `4 GFanning, 扇面) d0 V" A; j( U. X8 p
Fatality rate, 病死率
* r6 s! E* w% o. O1 A& iField investigation, 现场调查1 o4 _4 L2 M2 w7 z: q. Q' U3 {
Field survey, 现场调查' Q8 ^( F2 E+ m! ]( @1 T& f" G* ~
Finite population, 有限总体9 ?6 f( ]+ ^9 V/ W$ q% X/ p
Finite-sample, 有限样本
5 f4 ?2 m/ b1 V4 Y. q- d% _: O3 TFirst derivative, 一阶导数+ w- B$ h; X; t. Q; X; e! H) W
First principal component, 第一主成分
9 g1 e8 y% R, {, hFirst quartile, 第一四分位数, C% q* b/ w* j% V- o
Fisher information, 费雪信息量5 P1 x0 i( n; L9 e/ p4 g# s
Fitted value, 拟合值$ O  E) p9 k& f7 g$ @% t/ ~
Fitting a curve, 曲线拟合, t3 w& @* v- C
Fixed base, 定基$ u5 @0 E: m2 Q- s7 _
Fluctuation, 随机起伏
4 S# |+ P$ p* YForecast, 预测/ t4 e( X9 }1 K+ d  I& v( Q% N
Four fold table, 四格表; M% P/ g& i$ ~
Fourth, 四分点+ c2 n1 E; b; o! B* H. d
Fraction blow, 左侧比率! [" m" n9 a& k
Fractional error, 相对误差9 g' F4 x7 n6 O2 p
Frequency, 频率
0 z" `& P' o: I% u" ?Frequency polygon, 频数多边图, ]5 l# W' X4 I
Frontier point, 界限点
( X) ]$ x/ O$ n5 ]5 hFunction relationship, 泛函关系
- v4 f3 x: f) d( i) b1 {Gamma distribution, 伽玛分布
. I0 T0 Z, W# M4 F: ~Gauss increment, 高斯增量
/ z9 O) V  P! j) k6 z0 Y" oGaussian distribution, 高斯分布/正态分布% ^* _7 R/ y: o6 g
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
- u/ \5 ~, G0 AGeneral census, 全面普查/ |$ z% Q) \2 @9 W! h; F
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ; Z' A) A1 A% R  U
Geometric mean, 几何平均数
4 F# q# W" Z# |& e/ i( JGini's mean difference, 基尼均差4 ~0 ]" F6 h) W, h* K9 e
GLM (General liner models), 一般线性模型 7 [2 I  m+ ?! F
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
; c8 [* u# H5 _, S$ N9 g- ?% c- g. AGradient of determinant, 行列式的梯度
/ Q8 H, ]3 }# bGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
6 B6 m( b1 _+ e* O3 LGrand mean, 总均值
5 b! c! w8 o; n# P: W; Y" N' pGross errors, 重大错误
% B# |% M; W  U& F! d! ]# gGross-error sensitivity, 大错敏感度
7 R1 Y! H" d( DGroup averages, 分组平均
* m. Q- H' E" C2 W$ k: yGrouped data, 分组资料
% k! @+ Q) T& Z* U; q0 w) S  x2 @- o& zGuessed mean, 假定平均数, `. M# s0 o) L; G8 c" e  P" M0 g
Half-life, 半衰期+ [' t# J* X" p& Y( w6 `- w: g
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
  i! Z5 \, X, V3 U- sHappenstance, 偶然事件- E# a8 X+ ^+ m8 m! U& h
Harmonic mean, 调和均数
9 v' J1 n7 Y2 ^2 z8 I- d8 LHazard function, 风险均数
% P) D; F$ ]& S9 g' y3 A; |: ]Hazard rate, 风险率5 \1 {" U# v$ @& L, y, f! ~
Heading, 标目 / Y# @$ [# i% o8 O+ {5 r
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
; _6 A0 }& X, V/ K. Z5 hHessian array, 海森立体阵
6 A; z! w4 N- T7 G3 O0 H. KHeterogeneity, 不同质5 f5 x% e3 J. T
Heterogeneity of variance, 方差不齐
3 \6 q5 D& J. ]3 ^( xHierarchical classification, 组内分组
9 B, N# x4 Y, O5 S3 L+ ]Hierarchical clustering method, 系统聚类法* i: Y: E/ H/ G5 E* y
High-leverage point, 高杠杆率点
6 G1 \; _+ A2 P' iHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
0 A2 V+ W: Q+ }5 \8 AHinge, 折叶点
5 Z* C/ q( \. L8 P, Q/ iHistogram, 直方图1 ?0 m' o/ R* t( {& |* J; Z
Historical cohort study, 历史性队列研究 # k- R4 B# m8 o3 V% ]* H8 w" m
Holes, 空洞& F% d7 K' n4 w9 P7 z4 ?
HOMALS, 多重响应分析& b* Y! p5 ]) {0 |( E
Homogeneity of variance, 方差齐性/ O' H2 ~& }  g1 k! a
Homogeneity test, 齐性检验' n& [- q# u$ b2 D! K1 g
Huber M-estimators, 休伯M估计量% b9 u2 B4 r" _! F5 Y# X- x
Hyperbola, 双曲线
+ [- S* L) ?8 KHypothesis testing, 假设检验
1 H7 O9 ]1 Y/ L; _. H( C4 wHypothetical universe, 假设总体) c3 y4 Y+ |% N! h" I6 k. c
Impossible event, 不可能事件
. X# M. J* E5 J0 A- QIndependence, 独立性
, }! p8 M; g1 }2 Z; w+ m6 m; Y+ BIndependent variable, 自变量
. |4 @+ p" `" d7 K4 u% EIndex, 指标/指数# k* X9 y, W! c  y7 f' j+ g. L* f
Indirect standardization, 间接标准化法
- N/ @  Q0 w2 i3 n- k" N9 NIndividual, 个体
' c4 R) }+ |  H/ o% aInference band, 推断带
  H* G; h% w# aInfinite population, 无限总体$ x0 U1 y  B9 M4 b9 k$ ?" u
Infinitely great, 无穷大4 J+ ]. W8 `" B( `1 J
Infinitely small, 无穷小1 ^' K+ m8 p6 L2 n# H( H. A9 n
Influence curve, 影响曲线' \% L  D, m+ |
Information capacity, 信息容量( S0 T( W, M! ^1 R
Initial condition, 初始条件  l' r& t# `# h7 X& x7 C  c$ Z
Initial estimate, 初始估计值9 w$ D( B6 j* y6 [. W5 `7 l
Initial level, 最初水平3 O& @- I# w: H+ |. V
Interaction, 交互作用
& Y8 ~+ I+ ]' [+ ^Interaction terms, 交互作用项
( Z6 ?5 v$ [' ~) X4 h  A# _4 xIntercept, 截距6 ~, b! `% W. A" j! X$ t$ O% X
Interpolation, 内插法
) {% B5 q  |( A, _. o8 ~Interquartile range, 四分位距* E4 V4 }9 t  w/ ?: V7 Z. z4 ^
Interval estimation, 区间估计
) b3 N- H# B' R0 G4 e5 B  t0 dIntervals of equal probability, 等概率区间6 I! e* B/ m9 Y! _9 J) }) M
Intrinsic curvature, 固有曲率7 J9 ]1 y& c4 g8 G! }7 p
Invariance, 不变性9 i) Y( x2 H( A, c: [0 F1 C
Inverse matrix, 逆矩阵$ X5 t  S- v; z" ?
Inverse probability, 逆概率
: y/ H8 B3 L0 U' J0 aInverse sine transformation, 反正弦变换
& \! J, Z! a) }* b- B9 OIteration, 迭代 % A8 [5 F# b" b  u
Jacobian determinant, 雅可比行列式
, M( k0 ~7 y. \: M' W/ a$ K, I+ ]Joint distribution function, 分布函数
( Z  f$ J# }/ ?2 t2 ?( J3 Y6 p; rJoint probability, 联合概率8 n/ [; e' E2 @/ X% s1 R
Joint probability distribution, 联合概率分布  a* Q* K" O7 s; \! n
K means method, 逐步聚类法4 u9 I& `' l: e7 N" S' E
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 - c- m5 b) `2 U7 U6 o  {& ]
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图: p$ J; {, i1 P: J3 i+ d
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
& V$ P+ j- D- [, \. e* n  f# O/ J! m; cKinetic, 动力学& D% Z$ O/ _: R3 q
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验* V! q" Y3 ?0 z6 R8 c6 d5 j
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
% K, ]! d% ?# f4 ^Kurtosis, 峰度* X( e% U) T# g% t% e$ t) p
Lack of fit, 失拟
; s  n5 W" e7 ~  H/ m, {$ v1 KLadder of powers, 幂阶梯! p) d* m4 L& c8 b
Lag, 滞后% p+ f% r% _' |! s6 B; P. a7 K7 X
Large sample, 大样本
. H* ]% @- z- v! SLarge sample test, 大样本检验
! D) ?/ k5 x6 O0 h& H# bLatin square, 拉丁方
  w! L2 Y! y8 y$ tLatin square design, 拉丁方设计
9 B& ~9 {$ L7 O, j; \Leakage, 泄漏+ L5 t! g( f/ ]' Z6 K
Least favorable configuration, 最不利构形
1 O1 O6 c5 r: A% |: \Least favorable distribution, 最不利分布( n5 ~9 k6 f* C' r- O9 ?
Least significant difference, 最小显著差法
2 Z; |! \1 `* k4 o# O( |Least square method, 最小二乘法$ I1 u% E$ V! K  b5 z  ?) y
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计9 f: L! Y" Z0 x. H. J$ \
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合# Z9 @( F+ m. c- K
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
& g7 e3 X/ _/ s: ^8 P# L; GLegend, 图例
3 o  r' A1 p5 Z6 RL-estimator, L估计量2 ?5 ]( J' G2 ~5 k( [: u# ~
L-estimator of location, 位置L估计量# f' y1 X' {, D
L-estimator of scale, 尺度L估计量, |" A* X' ]8 u
Level, 水平/ g# w5 L- v( ~4 J
Life expectance, 预期期望寿命* @' o) K# Y, ^) A9 a( \
Life table, 寿命表5 i& T; |# l+ ?$ J- X$ }! v
Life table method, 生命表法
  Q4 r7 ]0 B! @* ^Light-tailed distribution, 轻尾分布8 h  y  O( x3 H/ k. P
Likelihood function, 似然函数' W& W# P( M, _
Likelihood ratio, 似然比
- j* O/ x7 i" |6 Fline graph, 线图
4 E. d+ P3 L$ I- r! W1 NLinear correlation, 直线相关
( I% `, E# i4 l1 b" C0 Y# tLinear equation, 线性方程
. |# Z" J  i( j( R' b  DLinear programming, 线性规划2 w, `! P2 X+ U+ h# B; X" R
Linear regression, 直线回归
/ r( a, U6 Q" W) R! p9 NLinear Regression, 线性回归* {) x8 i$ T$ m
Linear trend, 线性趋势
; u" h8 |& T" i* j0 ZLoading, 载荷
" B, l$ M( f5 e' V' t9 X. H& {Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
+ ^. [7 w0 O% N+ c; \Location equivariance, 位置同变性$ g) l* ^% I( T
Location invariance, 位置不变性: h" Z# P  e5 }3 B! ~( U( k$ l8 M
Location scale family, 位置尺度族
. y4 F: l/ q8 lLog rank test, 时序检验 , c5 l1 c' {- R$ j& f+ J9 N1 q
Logarithmic curve, 对数曲线
$ v9 ^9 i. c- Y# x1 P  f  ZLogarithmic normal distribution, 对数正态分布1 L9 T, H$ O% E  X5 r
Logarithmic scale, 对数尺度1 W) p6 G1 E4 ^8 P3 ~
Logarithmic transformation, 对数变换
1 Y7 q! N5 H- ?Logic check, 逻辑检查
$ V1 w6 V2 q' c9 `; s" j2 TLogistic distribution, 逻辑斯特分布! c) u" F$ _( X
Logit transformation, Logit转换
3 E; ~; C1 K' |LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
# M' S) g5 c% P  {+ S1 LLognormal distribution, 对数正态分布4 @0 u& _9 h9 c
Lost function, 损失函数
7 z7 d% w) R  yLow correlation, 低度相关$ U4 @% t/ s" I, d' c/ e
Lower limit, 下限! I0 V! A! d2 ~
Lowest-attained variance, 最小可达方差5 U% s3 Y# q- r- P& a
LSD, 最小显著差法的简称
# V5 z& D# z/ w; pLurking variable, 潜在变量
7 v: l6 o* o* v; ~Main effect, 主效应
% z  Y1 L0 H, ^  q8 o/ \8 mMajor heading, 主辞标目, P: N( l! R" I6 X8 k, V* Y
Marginal density function, 边缘密度函数6 X" u6 Q6 r% ~
Marginal probability, 边缘概率0 M) G. ^7 ]. o& I: F
Marginal probability distribution, 边缘概率分布% x( |1 F/ H3 G, R6 G- Y9 K
Matched data, 配对资料2 d4 t7 `, N: K1 `0 l, j" V
Matched distribution, 匹配过分布
4 C6 y: R' ?# _Matching of distribution, 分布的匹配
% P6 N' i- K# w6 W0 Y; cMatching of transformation, 变换的匹配, z1 v1 [( ~- v) A
Mathematical expectation, 数学期望
! X( v0 H! g6 B) A( f6 ~Mathematical model, 数学模型  W+ J* U, X6 s4 K4 @8 t  O
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量/ j% h: O' ?5 F2 Y; D
Maximum likelihood method, 最大似然法6 w8 g. a2 y9 {& V
Mean, 均数
0 j" {$ O3 ~) s6 E% `4 E5 pMean squares between groups, 组间均方
9 g3 ~% X# `& vMean squares within group, 组内均方
) |: Y5 {0 s2 Q6 W9 L5 [Means (Compare means), 均值-均值比较
' K( G1 x* v2 S3 [6 g7 D0 tMedian, 中位数
; q" S! Z- ~/ {. p+ F9 L; QMedian effective dose, 半数效量  M% a) C6 Z; c# x- ?8 k7 }
Median lethal dose, 半数致死量
3 m+ k2 q: ^* GMedian polish, 中位数平滑
, R5 a' V! y# \8 Z* y& XMedian test, 中位数检验4 G; R% b% s! q- c* j
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
8 S8 {5 V5 G9 V" K% RMinimum distance estimation, 最小距离估计
' O% O, h& r! Z' k4 KMinimum effective dose, 最小有效量( w' x& [3 K( @% o8 B1 e, w
Minimum lethal dose, 最小致死量7 \0 s2 Z7 ~! b1 a" O
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
) E0 A: m0 s+ s- T2 z$ dMINITAB, 统计软件包+ `' |( l% ^; B: `
Minor heading, 宾词标目
2 T0 D4 Y, d4 cMissing data, 缺失值
* q4 w5 H2 V5 ?Model specification, 模型的确定+ C" D2 S  I% c
Modeling Statistics , 模型统计9 k4 x: y" d1 g  T
Models for outliers, 离群值模型% d2 D2 V  d+ W" u: V  \8 V4 m$ m
Modifying the model, 模型的修正
% Z/ K0 }2 y. [( EModulus of continuity, 连续性模
( p7 y: G+ H+ T* A3 RMorbidity, 发病率
8 |  }  Y! I' Q' bMost favorable configuration, 最有利构形
! Q2 X3 h7 L, U% Z" O- OMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
8 r/ ^8 n% |5 A8 NMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
0 B7 \: o; ?! [# T# V0 n  i% e4 |Multiple comparison, 多重比较8 S' m1 C& I* q" A
Multiple correlation , 复相关$ {, l, c6 r0 ^1 O4 `9 a
Multiple covariance, 多元协方差
* [( D8 M! I5 mMultiple linear regression, 多元线性回归- \# _- F! B0 p( |) }- m; G
Multiple response , 多重选项
0 b: P+ I9 F; o' p3 M% Y  |5 k' YMultiple solutions, 多解1 g+ ~/ i; M1 d) {5 Y
Multiplication theorem, 乘法定理
6 M- J) l- {# g: S2 T4 U, m$ wMultiresponse, 多元响应5 S' R! L7 u8 c6 ]4 V% p: ?9 _2 S
Multi-stage sampling, 多阶段抽样; `8 P: [$ M+ H7 n7 l
Multivariate T distribution, 多元T分布
$ X5 G; K) u  dMutual exclusive, 互不相容
. Q5 Q/ A7 E/ W5 B6 GMutual independence, 互相独立# Z* _" F  |$ ~
Natural boundary, 自然边界( r# W* Y! z; {- U: ^- d
Natural dead, 自然死亡
3 E8 v* O1 c8 M1 @0 G* N2 \Natural zero, 自然零
7 {* ]8 j3 I1 l- PNegative correlation, 负相关
/ K7 a& ~2 ^/ X# Q5 c3 l# d) fNegative linear correlation, 负线性相关
+ q, Y1 d: O8 {) q% v; GNegatively skewed, 负偏
2 E* y9 s5 u/ s( Z. i  d$ XNewman-Keuls method, q检验
, s9 l# Y- p2 iNK method, q检验
+ k/ J. _( j2 ]% B4 UNo statistical significance, 无统计意义
2 L# X$ [) B1 H2 w  bNominal variable, 名义变量9 u  H) o9 j- P. ?# B
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
, N$ Z% B* \- t( G, KNonlinear regression, 非线性相关
0 x& e! ^& s' Y  {8 c; HNonparametric statistics, 非参数统计
' p7 \5 b8 I4 q! x% j2 {Nonparametric test, 非参数检验  p0 M! P' _& V' ?" \) d' x- U7 b- X% m
Nonparametric tests, 非参数检验
5 b1 _3 S: k5 j, [Normal deviate, 正态离差( i+ v' T+ V/ ?) I2 O2 e7 E! _
Normal distribution, 正态分布
* r* y& i; ]5 k3 `) L% e( BNormal equation, 正规方程组
6 c, j/ k  ?1 S8 LNormal ranges, 正常范围" ^- u* T% I" A! t8 Z
Normal value, 正常值: B  h5 f/ F' }/ n. t
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数, f- k1 i) H2 Z5 }* m, G% v
Null hypothesis, 无效假设 6 A+ f% B* l- D: d
Numerical variable, 数值变量
- q0 i; R- O- q) B% oObjective function, 目标函数: H0 q: C0 N  [$ R3 ?- H6 v$ {' u
Observation unit, 观察单位5 N. p, ^3 C, w5 V9 X% Y
Observed value, 观察值
9 c5 @8 \- R0 O6 ~& T2 E4 M8 R7 ]( bOne sided test, 单侧检验
1 R8 m& G6 S# B$ k4 J% ]One-way analysis of variance, 单因素方差分析
) u  V8 U5 X$ A  V, P! tOneway ANOVA , 单因素方差分析
  z; `2 s+ y5 `2 q$ \/ q8 {Open sequential trial, 开放型序贯设计4 v# _" q% u1 G7 v
Optrim, 优切尾
1 k% |8 B+ j8 c2 J! }) `Optrim efficiency, 优切尾效率6 S4 T. P. f0 G, v
Order statistics, 顺序统计量8 H5 Z. h/ h/ z* p4 s7 z8 D
Ordered categories, 有序分类
  f  x6 W$ d- d5 L' HOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
2 m" F# Y3 {2 }2 O: f+ ^Ordinal variable, 有序变量8 d% o: H* A% T; l$ p* W8 @: y6 Q! L
Orthogonal basis, 正交基
" Z( w' K/ U" M5 XOrthogonal design, 正交试验设计: P2 y5 J- k2 D. ~. l9 M
Orthogonality conditions, 正交条件7 G, {# F  I1 t1 ~: [% O
ORTHOPLAN, 正交设计
+ u1 \0 ?  G0 D- Z, D# S% q4 wOutlier cutoffs, 离群值截断点
; V( n" k1 [$ U3 uOutliers, 极端值' Y: D1 w# y& x7 J2 h3 T
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
# V% ~! ]: N# g6 \* C& k, nOvershoot, 迭代过度
, \2 J- F6 ]  m& K2 e  r  WPaired design, 配对设计7 B% {1 Z3 d. D" r& s" ?
Paired sample, 配对样本; f- E3 X; C5 ^& b  {& W9 O
Pairwise slopes, 成对斜率" I1 K! \! y* [" R% A% E! G/ @
Parabola, 抛物线
4 U- w, @& ^8 yParallel tests, 平行试验0 c  h, D( d5 f" e, }
Parameter, 参数
: ~( m  S' m: g& w- [# wParametric statistics, 参数统计
. T/ q3 |5 @0 h6 i7 Y( w' C4 YParametric test, 参数检验/ q/ }8 {( H; e$ ~) h# q
Partial correlation, 偏相关
8 z) H  G# F' wPartial regression, 偏回归
" r$ {; E. g2 ^8 W  bPartial sorting, 偏排序) v# }/ W2 \3 k4 p+ `# V  L
Partials residuals, 偏残差1 U, ^1 j, a" b- n4 n2 v
Pattern, 模式0 L9 p8 j5 s" W$ [  _4 b
Pearson curves, 皮尔逊曲线
. R( W- a7 G4 X- F9 q' g+ dPeeling, 退层
$ o" T0 Y6 q" R% ~  A+ O, XPercent bar graph, 百分条形图
7 b4 u& ]! y) T  q1 h3 X" N) O1 qPercentage, 百分比
1 c6 d# D0 t' ~; a+ N* EPercentile, 百分位数/ A' Q' P, o/ Q3 I5 k# m
Percentile curves, 百分位曲线
7 A+ _* [2 t+ m7 j6 l1 ^  a" PPeriodicity, 周期性2 ^5 ~# r6 s5 Q
Permutation, 排列9 ~$ Q) e4 g7 r- ^- ~- i
P-estimator, P估计量
, L; g% x1 [, B" P, YPie graph, 饼图7 g! F, G$ a: [
Pitman estimator, 皮特曼估计量9 ?5 Q- z3 a4 t9 e+ |( {+ L
Pivot, 枢轴量
; `4 Z6 d6 m- A! z) k1 p" OPlanar, 平坦5 A6 b5 J3 a- t8 y% V+ V  j( m
Planar assumption, 平面的假设
: M! D- k& M1 l9 s  ~9 rPLANCARDS, 生成试验的计划卡/ W- {0 I0 V' V; ~7 h0 s
Point estimation, 点估计7 D4 Q2 J8 [( ?6 P( ^
Poisson distribution, 泊松分布
% X2 \4 E! p! ~* F' F7 [! y/ k; j' |Polishing, 平滑
* ]9 _, e( S4 z; p( p! ]7 fPolled standard deviation, 合并标准差
$ `! H% x) Y/ M! tPolled variance, 合并方差6 B# V% ?7 a1 r& I$ ~* E) q- h
Polygon, 多边图
, k) n# M5 G6 C1 I8 UPolynomial, 多项式) n$ C( c+ ^/ ]7 v8 R
Polynomial curve, 多项式曲线1 F' T8 P: g5 y  M
Population, 总体# x% s0 A) Z* x. R. V  m
Population attributable risk, 人群归因危险度
: y+ C5 P6 v* A7 A/ ]Positive correlation, 正相关6 I  ~- o8 u9 [
Positively skewed, 正偏
' Q9 f% _/ ]" T+ L" C' ^; cPosterior distribution, 后验分布, I% ?' W6 |7 |3 Z2 V6 E# p
Power of a test, 检验效能9 N/ @! F. M) [# C2 Y' e1 w
Precision, 精密度
' T( u% H3 j7 b2 \4 ?0 iPredicted value, 预测值
) k0 f( W# q/ Y: ]" U  JPreliminary analysis, 预备性分析
2 H" D2 O: r' J+ t( vPrincipal component analysis, 主成分分析' ~; O& c2 f8 ^$ k6 {
Prior distribution, 先验分布
3 w) }" t0 f8 Q8 P% fPrior probability, 先验概率
6 P- j, e0 _  fProbabilistic model, 概率模型" \1 g9 Q/ g1 j3 f: z  W
probability, 概率
0 V! ^  l9 ~1 `2 h9 |Probability density, 概率密度9 T3 ]& ^9 |8 s$ K
Product moment, 乘积矩/协方差
1 g( ^$ F8 p- t; E, XProfile trace, 截面迹图
$ P) A0 o. s3 E1 B% rProportion, 比/构成比6 `/ {5 C+ E/ v5 F/ z% j
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样. C, g2 b" m6 p; L2 \9 m
Proportionate, 成比例1 |- ?: U* D' d0 j* ^
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量, a! G: C& D+ I2 v7 s$ T. n  d
Prospective study, 前瞻性调查$ O$ C8 ^: q3 ]' l& N
Proximities, 亲近性
/ F* R/ l  k1 oPseudo F test, 近似F检验0 F( B" P6 B! _% I
Pseudo model, 近似模型4 F* K  ~4 T  j+ @2 p& c
Pseudosigma, 伪标准差
+ z# E" o8 g* e- L" l9 ]Purposive sampling, 有目的抽样' f/ ]) ^% y/ B; X8 K
QR decomposition, QR分解
* H/ Q. [$ \9 T0 m  z4 TQuadratic approximation, 二次近似" y6 y! G/ \) F* L' K' Z$ K
Qualitative classification, 属性分类1 Q4 I) i7 ]% M0 u5 I
Qualitative method, 定性方法' l; i- {- m% b
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图0 V( ^- b% |/ T/ ^
Quantitative analysis, 定量分析" ^- `5 _8 P1 B* j% F3 F& n2 n* \
Quartile, 四分位数
: K5 o+ b! s6 K( ?9 C7 JQuick Cluster, 快速聚类
' P* _$ y- W/ [- aRadix sort, 基数排序% w: G8 s2 a; t: r3 ^9 q6 a# h6 p
Random allocation, 随机化分组
) `3 c$ {+ L* DRandom blocks design, 随机区组设计- k" c4 o" i% I! U* r" |
Random event, 随机事件
; o) s3 ?& i; `9 S+ y5 O0 t0 \$ KRandomization, 随机化& z/ s+ h/ F  ^. I
Range, 极差/全距3 J4 f& W  @& m. n! f
Rank correlation, 等级相关/ p1 i' R5 T; r3 G9 Z  _2 `. l* v
Rank sum test, 秩和检验- \  [  S3 b: k7 U0 F6 r' e$ A8 ^
Rank test, 秩检验- n9 T) N3 n6 M" f6 _, K
Ranked data, 等级资料
% m! ~) f2 `3 ^Rate, 比率* @) Q( j, _) ^3 M! V7 _
Ratio, 比例" L. l& `' k# Y7 \+ o
Raw data, 原始资料) R5 z5 K  _; ^
Raw residual, 原始残差
  A) h2 Y4 s$ ]4 ~8 A" @Rayleigh's test, 雷氏检验) p" G% h* @% X
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
. R! `; e5 h1 }6 c4 A  w! aReciprocal, 倒数. ~! V0 |2 |4 O3 l. l0 H
Reciprocal transformation, 倒数变换
: W$ H. Q' `6 d' b  \Recording, 记录- l5 ~5 n5 d2 ]% ?7 |$ z
Redescending estimators, 回降估计量0 ~- b, V8 F* W8 X4 F( v
Reducing dimensions, 降维
6 N! G3 G  P8 v  b+ o) {" @( z/ b, PRe-expression, 重新表达
9 u) Y# [) i0 E9 P3 E: YReference set, 标准组
8 E: \+ h8 k9 F5 `Region of acceptance, 接受域
  o# m& j6 {) V- G) F  YRegression coefficient, 回归系数
/ ], S# c% _( U* wRegression sum of square, 回归平方和7 L- ?+ o  u  G& T6 {' k5 k! B' @
Rejection point, 拒绝点7 e8 ~1 r2 C8 `2 X9 X3 y6 m
Relative dispersion, 相对离散度' ^* n7 R' C* @, j% J- m& |
Relative number, 相对数
. ]5 M$ W" V5 k& |; XReliability, 可靠性8 ?) J8 |6 I8 x6 a8 ~4 R
Reparametrization, 重新设置参数0 _  X5 Y$ }( J( O$ c; p4 o
Replication, 重复
4 W& J+ D4 _% U8 G6 @( XReport Summaries, 报告摘要5 ?2 x/ K! \! v
Residual sum of square, 剩余平方和! ]3 N) e( b1 w% B# Y1 c2 a" K3 M
Resistance, 耐抗性/ k  [8 G7 G9 Z7 E
Resistant line, 耐抗线3 V& V- \" E! m% x& X, \
Resistant technique, 耐抗技术$ l( c5 u# _3 l/ I; B
R-estimator of location, 位置R估计量
# E1 |4 c1 n+ x! E4 `R-estimator of scale, 尺度R估计量
6 |4 w4 f2 `/ G3 S! QRetrospective study, 回顾性调查
  F  U( k2 ]2 ~Ridge trace, 岭迹
, O- H! i' w9 }9 ]* k; O; a& jRidit analysis, Ridit分析
% m4 D: z- n: `! e- ]Rotation, 旋转1 M) @/ e! V4 N  Q# ]2 A
Rounding, 舍入( k% c, z& `1 l$ N3 z5 Z1 y' Z9 T
Row, 行
! y( h& K  b1 }+ c! C+ P" tRow effects, 行效应/ C4 }) b- D8 P5 E5 O- T
Row factor, 行因素' }0 e& q2 h8 Y. n0 u# w
RXC table, RXC表
1 ?% D+ F2 [: J; r9 c* l# HSample, 样本
$ Y8 x5 N1 `2 g" i% r. S. F& o' ESample regression coefficient, 样本回归系数
5 k2 X% g4 I7 m/ Y" N4 R9 B+ vSample size, 样本量0 O2 j" f" h* Q3 `  K  C; d, Z3 |
Sample standard deviation, 样本标准差  g$ k! ~. f9 o, M" s
Sampling error, 抽样误差
3 F2 h) Z; I% c$ [8 oSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
1 Y& r' k& \0 C/ ]+ s, SScale, 尺度/量表
6 c: g! G0 n6 `4 d7 {. j6 \Scatter diagram, 散点图& [  B3 U& T8 I4 G+ i
Schematic plot, 示意图/简图- n+ E! j# o1 E/ \# D8 m0 [
Score test, 计分检验
6 x8 X9 |$ m/ @6 oScreening, 筛检( H3 C$ w: L6 ^3 y
SEASON, 季节分析 8 B; K1 Q) N6 \5 X! v7 t  Y
Second derivative, 二阶导数3 {( H, ~: w& W6 {1 G
Second principal component, 第二主成分
/ V- G3 i- i  B' w7 dSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
  G& O1 C$ r# v$ |# R  B3 fSemi-logarithmic graph, 半对数图
* t$ e& A7 z) g; ?$ rSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
' G: o% Q8 [! h2 ]1 v' iSensitivity curve, 敏感度曲线9 l- @+ \& n$ G$ D/ F
Sequential analysis, 贯序分析
2 D* Y2 `4 \4 c3 L. qSequential data set, 顺序数据集
5 ]& x; L) f, o8 e8 YSequential design, 贯序设计
7 D! i" P$ ]+ n( \, TSequential method, 贯序法6 X: p9 p# Y# Q
Sequential test, 贯序检验法
' x3 X6 a% e5 O$ D2 L* ~4 {Serial tests, 系列试验
$ p& [+ m1 c/ u, x/ r  ~  |/ uShort-cut method, 简捷法 - K9 J1 V! ?' R, n8 V/ V1 y
Sigmoid curve, S形曲线/ E: e! ?0 f# z: H* D7 {
Sign function, 正负号函数3 c6 C! R+ E4 q# v# B0 G
Sign test, 符号检验
5 Y+ y) m/ @1 `  ^8 a( K" R% t. D( RSigned rank, 符号秩
2 x# c" D4 N2 H' ?( @- B: B( wSignificance test, 显著性检验5 h% M: h' U) w2 F( `
Significant figure, 有效数字
) l+ T% f8 v9 p3 w% N4 }Simple cluster sampling, 简单整群抽样
( Q/ q" T! {( d' p; c) BSimple correlation, 简单相关2 O* e; }; S4 y8 p- j+ p
Simple random sampling, 简单随机抽样
" y. B! y$ T& c' ?Simple regression, 简单回归
- z8 V( `/ I4 i( k& p/ X  @simple table, 简单表
4 C+ N- k) ^  k5 Q1 s' XSine estimator, 正弦估计量
; P# B1 Z1 X* u+ L& z+ [3 fSingle-valued estimate, 单值估计
4 M2 K9 m6 X0 m) s6 ySingular matrix, 奇异矩阵8 d" V* `) t& B5 r6 o, W1 k
Skewed distribution, 偏斜分布) V$ G: j' W* d
Skewness, 偏度
% ~# P! r$ F% p: m' j2 `Slash distribution, 斜线分布  s9 I, i- ^$ E- j! _% n" t
Slope, 斜率5 B& E! A3 X" E+ D  X, L% k, ~# K/ h
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
6 s/ q. H9 j; ~Source of variation, 变异来源& g4 ~0 y5 M6 `
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
. T9 U8 I: Y* sSpecific factor, 特殊因子6 o* Q8 @+ f2 \6 O5 E( A6 y
Specific factor variance, 特殊因子方差5 f( \. u0 ~! ^: e# W
Spectra , 频谱1 H: e' G. M* h9 p# Y( x! t
Spherical distribution, 球型正态分布
2 O# H. I2 z$ G& J3 `9 X1 \8 F/ OSpread, 展布
' M: _  M1 r% ]! a! Q& v% @SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
. b0 s' T3 x2 x' {3 USpurious correlation, 假性相关4 K. Y2 t4 p" [8 P4 Q% X6 l7 l$ k
Square root transformation, 平方根变换3 |3 A4 a# A- O: @2 E
Stabilizing variance, 稳定方差" D5 g4 ]: y% b
Standard deviation, 标准差
2 T+ |' `6 S- x; qStandard error, 标准误
  r8 S; G* e, MStandard error of difference, 差别的标准误' u) b& F: j$ K3 O7 [0 y7 E
Standard error of estimate, 标准估计误差
- Q3 P% ~  Y; j4 ~3 w: qStandard error of rate, 率的标准误) h' b. d. r8 j3 C/ i
Standard normal distribution, 标准正态分布3 _2 N$ B2 Y: p1 g0 n, [
Standardization, 标准化
9 c; h9 z, {6 E, F2 G; VStarting value, 起始值9 F* |  Q  M% F: u- U0 a" C3 Q
Statistic, 统计量; B5 J/ E' ?! t* [: R
Statistical control, 统计控制! n! }# ^7 z3 {6 S6 \& F% `
Statistical graph, 统计图" B4 [* L: }3 ^
Statistical inference, 统计推断: v  r: j4 f/ ^! B8 a- \% W; _5 ^* E
Statistical table, 统计表
% T2 j  u4 z. Y- K# KSteepest descent, 最速下降法
: k. z0 E: r  f% b: B) IStem and leaf display, 茎叶图
4 T3 U" K0 G5 O/ G8 p7 v' ]Step factor, 步长因子/ B2 \* w% C8 A) t' v
Stepwise regression, 逐步回归
2 P: p! J7 W! L+ ~Storage, 存. j9 x: {' |; Q! U
Strata, 层(复数)$ ^: W+ B4 h5 y7 t, ], o
Stratified sampling, 分层抽样5 ^2 ?/ E. J& `* I
Stratified sampling, 分层抽样
# Y- ^" [  x$ A0 \. XStrength, 强度
4 T$ @3 M; [0 k1 K- VStringency, 严密性) Z3 k/ @( ~, O- j4 n& d' j
Structural relationship, 结构关系
! m. A2 h( ~% J; DStudentized residual, 学生化残差/t化残差" ^( W& d+ @( C$ A9 ^
Sub-class numbers, 次级组含量
. m( |. O8 q, V& bSubdividing, 分割. M# \, e$ N3 a4 M
Sufficient statistic, 充分统计量
  O8 }3 W" v8 N9 USum of products, 积和7 J- [7 ~# f  q# [- E' N
Sum of squares, 离差平方和
) n1 P! z6 b( F$ h& NSum of squares about regression, 回归平方和
2 I- _6 g$ T+ O' ?) \3 WSum of squares between groups, 组间平方和  e$ V, ]1 o3 s8 a' s; t9 I
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和/ V, T4 Q: m& M% Y% y6 P
Sure event, 必然事件; x2 R$ B. `' f  J
Survey, 调查
( h4 }! f5 l/ s( h& r0 HSurvival, 生存分析
# C, n* ~7 s: K2 S1 |Survival rate, 生存率
9 n8 Z3 }+ Q# Q9 ?Suspended root gram, 悬吊根图
+ Q6 Q& {7 w8 }Symmetry, 对称
6 e/ r$ J1 N! |% aSystematic error, 系统误差
8 G9 ^6 t; W' \; oSystematic sampling, 系统抽样  [2 S3 X. {5 J6 o
Tags, 标签5 E* p+ r! N, b" m* a( N9 S& w
Tail area, 尾部面积
6 P3 \; ~7 i- C& S# bTail length, 尾长
: W: n$ a) p/ oTail weight, 尾重8 ?$ _; m. F! G+ Q" a( f  {. u
Tangent line, 切线
5 i9 ]& T- R3 `( R' R# @Target distribution, 目标分布, b3 e+ h5 X$ D. H8 K4 h9 y2 s. ]
Taylor series, 泰勒级数1 F  G' N7 {! n# ]/ h
Tendency of dispersion, 离散趋势6 B, G7 _* e- E
Testing of hypotheses, 假设检验+ n2 J4 n/ K% R
Theoretical frequency, 理论频数5 V7 _; h1 ?* [+ r: N
Time series, 时间序列
% g% ]4 d1 l* e% @! ^Tolerance interval, 容忍区间
; }) Y; N6 q* C3 WTolerance lower limit, 容忍下限. P8 K: W8 I* D( f& K( E
Tolerance upper limit, 容忍上限" ~9 R% a! `7 G; {# q
Torsion, 扰率3 z  D8 w% B. x2 L* r: k. ]
Total sum of square, 总平方和
: ]1 n% i6 H7 V: aTotal variation, 总变异
4 I/ C' f) Y/ S" t" {% V4 A" d1 R) x  E/ hTransformation, 转换! G7 v' L. K5 M: `9 Z
Treatment, 处理
% K6 I; I/ i: U8 h2 P; KTrend, 趋势
" M% h% F/ U3 U5 m: eTrend of percentage, 百分比趋势
( A* H5 `) j' ~: \* yTrial, 试验" l1 A7 _) j5 V' q8 l
Trial and error method, 试错法
! h5 {/ P' l$ F! E0 VTuning constant, 细调常数
; F# G9 ]% u9 N& kTwo sided test, 双向检验
/ g/ r; }, L1 iTwo-stage least squares, 二阶最小平方
& j1 D! B6 n# Y2 B+ C. J% GTwo-stage sampling, 二阶段抽样
# i  Q1 B. S* E& d. X% UTwo-tailed test, 双侧检验
& N3 J& t! g& E, c0 L6 r0 tTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析+ ?( {$ Z' s% m8 h/ X5 @
Two-way table, 双向表
5 W1 H; u9 E! }6 g( C# wType I error, 一类错误/α错误' A: _: D/ G5 r- Z
Type II error, 二类错误/β错误/ U3 u# R& P; P1 X; W
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
; {. j; D: w  a. D+ g. Q: jUnbiased estimate, 无偏估计
3 d5 f0 _+ Z: {% mUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
+ ~/ O& Q, Q; QUnequal subclass number, 不等次级组含量: ?- o+ q( Y. e5 I; e' u; ?# x+ ~
Ungrouped data, 不分组资料) A5 e2 Z# e* P4 w$ p* e( h
Uniform coordinate, 均匀坐标1 s+ c; h6 o: M; F' J8 k
Uniform distribution, 均匀分布4 g. H0 I; Q" o1 k, f+ a( K
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计4 m7 S8 |/ r  L5 ]* V) r/ X
Unit, 单元
& {' V$ {; Y1 Q3 bUnordered categories, 无序分类
* P* u" y1 }# b) CUpper limit, 上限* d$ o/ o# R  v* t* N& F. t
Upward rank, 升秩5 E7 w2 N1 r+ L* P
Vague concept, 模糊概念
, b7 P, E" p$ l& o; ~Validity, 有效性
9 p6 c9 Q1 l9 y% J7 A0 Q- J+ mVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
4 R( k4 _8 o. o3 z/ sVariability, 变异性
+ ~0 B3 u8 ]7 C) i" {Variable, 变量
$ m1 j# u. ~% P7 _Variance, 方差9 c1 A$ {* O: Z* a
Variation, 变异
# n6 p& K- c3 W% J$ a6 eVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转1 N. K7 @7 J- w/ v* F) w
Volume of distribution, 容积; p' {( q7 P1 [$ Q$ }: M, c( a4 x
W test, W检验! X! I/ P7 j+ R" e. U
Weibull distribution, 威布尔分布/ T0 H. \% e3 h- K9 H
Weight, 权数
* P+ U  u: V3 d' _* j$ FWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验2 y% T3 K- v! t9 E, A* n6 c
Weighted linear regression method, 加权直线回归
$ e  Q# l+ F' M7 u% x7 rWeighted mean, 加权平均数
2 N0 k' f$ ?. BWeighted mean square, 加权平均方差6 V) v" I1 B9 I. s- }, B4 q
Weighted sum of square, 加权平方和. t/ O2 a1 z# `
Weighting coefficient, 权重系数1 {; I1 z# L) Q/ B8 g" z* L
Weighting method, 加权法 6 n0 k( t# |' d. v: |& i4 k
W-estimation, W估计量
0 Y! J. }7 G( B% C6 M2 l& Q" HW-estimation of location, 位置W估计量
& H$ Q- R1 {. I3 mWidth, 宽度
) p3 [8 C2 ~/ X1 ~6 M. B* |Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
) F) a& d: p; W8 PWild point, 野点/狂点- @% |5 O2 y+ N8 s
Wild value, 野值/狂值& n3 Y$ |' ]: ^
Winsorized mean, 缩尾均值# t9 R- V7 p# `  n9 ]
Withdraw, 失访 4 i: q' o7 N1 ?& J5 K# ]
Youden's index, 尤登指数* a9 r0 _) i' u8 e
Z test, Z检验" E/ e( ?! ~+ {" k2 l
Zero correlation, 零相关
- q  z0 @9 ~# f& P" @Z-transformation, Z变换

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