|
|
Absolute deviation, 绝对离差: H* d6 ~8 f2 d) f) h
Absolute number, 绝对数
$ b2 i8 k! ~5 S) b' W! a7 m0 |0 GAbsolute residuals, 绝对残差
3 w' m: q* J5 l* @6 d- uAcceleration array, 加速度立体阵8 O( c3 {$ X6 M. r0 b5 a' E9 u
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度; L+ x4 K, J! P" P9 \, H& I
Acceleration normal, 法向加速度
0 ^6 B" S" Z, _& ]6 iAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
% B& T4 X1 K @5 X; R7 xAcceleration tangential, 切向加速度. N! C* W( S. i) A. d, f7 o. a
Acceleration vector, 加速度向量
) s) A, P) f' I' q' m p/ Q) `Acceptable hypothesis, 可接受假设
' _% l' W, u, q" ~0 y: R8 c5 iAccumulation, 累积5 e7 L5 ]+ X! F8 Z3 ?8 a% b5 r7 D
Accuracy, 准确度
- X2 [# {& z8 y& U& }1 y) EActual frequency, 实际频数6 j% x) {. R" z1 }, ^, |
Adaptive estimator, 自适应估计量- D, u% D: K. a- ]- i. T
Addition, 相加0 N4 T0 h& h: i- P( h
Addition theorem, 加法定理
; p) v; Q! y+ K% I/ V. X. D3 {5 vAdditivity, 可加性. ]+ [) K- v$ A+ q S
Adjusted rate, 调整率2 c9 u4 c9 R2 E: b: B+ E- m
Adjusted value, 校正值9 v9 w# ]. S& R2 S2 Q! H& e
Admissible error, 容许误差
! }8 p' ~) ^7 \! Y) hAggregation, 聚集性
, A# ~; o8 y' d) JAlternative hypothesis, 备择假设
; |2 i( c5 p0 ?, B& WAmong groups, 组间& c3 y& o& e* b$ ]0 M! J
Amounts, 总量
- D; I! ^" H5 G) }Analysis of correlation, 相关分析
1 ] N% j. T y" V$ RAnalysis of covariance, 协方差分析
+ m9 s+ k/ }2 u. HAnalysis of regression, 回归分析
4 T8 j2 o0 V9 n) PAnalysis of time series, 时间序列分析
n6 @9 ^" g# e# Q6 J! pAnalysis of variance, 方差分析
/ R% f% h% T' b2 `6 l7 J4 qAngular transformation, 角转换( z( |% l( |" ]4 m
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析& u9 I. f7 F2 `0 j4 N
ANOVA Models, 方差分析模型
' O |. x7 \0 B0 {. @7 BArcing, 弧/弧旋1 `' B3 g; a( X: c0 o+ Z. N
Arcsine transformation, 反正弦变换" s- d) P' j- ?7 z
Area under the curve, 曲线面积
) t9 ~8 N/ n8 \. C/ BAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ' n' E- C5 Z1 M7 v0 L* @
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
9 L/ r4 x) @/ V0 a0 w. nArithmetic grid paper, 算术格纸
9 I+ p0 f- { i- @5 h; Y( QArithmetic mean, 算术平均数 ^3 K( Q5 r8 \- ^9 C
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系1 g% p" U2 p. |1 _1 i1 p& d" ^! ]
Assessing fit, 拟合的评估
6 c. m. n6 g$ g: R8 h% q1 ~Associative laws, 结合律
' g* s" j: j, O' X$ g% `, b" {Asymmetric distribution, 非对称分布
; C) {# p* V. ]. c4 o( {/ @Asymptotic bias, 渐近偏倚
! x# J7 i( M5 \+ r5 W: y% L2 Q) BAsymptotic efficiency, 渐近效率3 e5 Q2 R7 O$ b8 C
Asymptotic variance, 渐近方差
6 }+ k6 W8 W, ]! d3 Y! Y8 _: C9 KAttributable risk, 归因危险度" B! W( A" a" A3 b: L4 f# I; r# P
Attribute data, 属性资料
+ S* [# e* B, X6 r7 P" BAttribution, 属性% z, [7 L" U4 y# a
Autocorrelation, 自相关0 O: q3 I! f. N0 j( z
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
' h3 X. V u. aAverage, 平均数
7 `+ S7 A+ C: n2 m$ V' f, |4 N) T: VAverage confidence interval length, 平均置信区间长度7 M0 B' T- P6 _9 P" `9 l
Average growth rate, 平均增长率; \) x# a7 [, e2 w
Bar chart, 条形图
! f! k5 i, q8 \/ D( IBar graph, 条形图+ @% `* u; ]9 i0 L5 s
Base period, 基期4 O1 d) K1 U1 r9 [8 e; ?/ z
Bayes' theorem , Bayes定理) N% h! F7 B! e! R
Bell-shaped curve, 钟形曲线
2 Z' g. V+ c, j+ X. ~; J( IBernoulli distribution, 伯努力分布/ z& u8 t$ O$ |; `
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
! K8 P, f% u; l V5 lBias, 偏性
! n2 p. n- Q% nBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
! A4 q6 F% u& S; DBinomial distribution, 二项分布5 S& Y. D/ _0 W1 D4 R- K- p
Bisquare, 双平方1 w$ K% x: v$ {8 a; ^
Bivariate Correlate, 二变量相关/ y9 v: Y5 C R2 E* O& \( H
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
* f2 q% l+ v' N8 F" B9 I# {# MBivariate normal population, 双变量正态总体- [1 T" ?; D* \& C& n2 K
Biweight interval, 双权区间, k. x0 m( {6 e" T; F% R
Biweight M-estimator, 双权M估计量7 M0 ~/ U1 ^5 V- D- w
Block, 区组/配伍组
+ ? i0 e( E( C X0 s. a+ IBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
' r% h/ N: w* H3 SBoxplots, 箱线图/箱尾图( N! \ F7 R7 q1 c! t
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
4 `* s6 p( a2 m, e. W9 ?Canonical correlation, 典型相关
4 ? [) w; J% F$ x% WCaption, 纵标目
' g* G' B. ^8 x6 Z3 o8 O# zCase-control study, 病例对照研究0 z1 E: n9 r, e( n, b" a4 c1 P
Categorical variable, 分类变量) _( F1 R1 h6 L$ S. e" O# G
Catenary, 悬链线. z- I9 u, V2 l' Z+ ^7 C M+ l& g
Cauchy distribution, 柯西分布
4 {7 H7 f v3 T* J* g; g5 Z2 h& HCause-and-effect relationship, 因果关系
+ N+ I9 M( r2 v2 U+ kCell, 单元+ ^& ^5 w& B2 l+ |# @
Censoring, 终检1 v, X6 y6 ^& N
Center of symmetry, 对称中心
1 o f# k9 x5 d/ z W4 Q5 Q3 R j) I7 eCentering and scaling, 中心化和定标8 h) A6 T( n: i. A
Central tendency, 集中趋势
" V. T. i" z9 }( t8 o) `Central value, 中心值 w/ \( H+ ?* z0 R2 o" H2 d5 O
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
% a& f, k- R& I( D5 PChance, 机遇
* L. `9 w! X) J% G" D, f0 aChance error, 随机误差
' i% w7 Q1 b9 M/ r# pChance variable, 随机变量; W4 G( r0 G$ b. v! i0 Z
Characteristic equation, 特征方程' [' d( U4 W. V4 r( [8 d
Characteristic root, 特征根$ z- g8 }, D6 ? ~
Characteristic vector, 特征向量 Q8 U6 e$ q) U3 z
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
9 `+ E; _6 w1 I$ F3 qChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图5 Z6 L" q W* B& k6 r7 e2 Q
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验) ]1 h* B2 P% v$ s. }4 Q) Z2 l
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
0 P) Q8 ?9 u+ F( k. pCircle chart, 圆图 8 e3 a9 S5 x7 U+ v0 d* K2 A# j
Class interval, 组距* b2 E2 |, ^* x+ C
Class mid-value, 组中值* N0 I( Q% ?0 F- @, c3 K
Class upper limit, 组上限# M6 M( y& l2 W+ z+ e% j
Classified variable, 分类变量
7 y1 S$ G6 p0 Q, _- OCluster analysis, 聚类分析
/ x- n, g% e9 W$ `5 B; pCluster sampling, 整群抽样# E& i B0 w( z9 E
Code, 代码
" p3 S% J j! V0 u9 L5 FCoded data, 编码数据! G' p2 O3 W5 I: w/ D
Coding, 编码
) f& \8 ~* U1 }6 R& t2 W8 xCoefficient of contingency, 列联系数) L8 |4 X( L( ?
Coefficient of determination, 决定系数$ C, w1 D; }. ~8 O
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数: t" z. ?' f" Q: `4 s, L' X( x2 J
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数' |0 i0 q# t1 w3 ]
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
0 e2 Y3 `( s" L4 a, a' r4 q/ P2 nCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
3 ~/ ]/ f5 q! N, J9 ?' V: \Coefficient of regression, 回归系数% | c+ f* j+ }, D
Coefficient of skewness, 偏度系数
3 F7 \1 t3 J0 ]; J) i* M( XCoefficient of variation, 变异系数# _/ p }3 M. t6 @$ d& t+ l) Z" @ U
Cohort study, 队列研究) ^. [1 N! p3 e+ J
Column, 列2 y' \4 {- K0 p# S! [/ m$ r
Column effect, 列效应
: ^3 W* X9 n* e6 bColumn factor, 列因素
- C$ n* x8 ]% A8 Q' wCombination pool, 合并
" B( f! m7 I' L- T1 c% TCombinative table, 组合表
; Q' A' l1 B/ a0 H* ICommon factor, 共性因子
3 q/ y9 Y; N a4 e/ c3 c* ~Common regression coefficient, 公共回归系数
/ U0 V" `5 M1 \& GCommon value, 共同值7 V" Y) y; ?1 k. B7 d5 |2 w
Common variance, 公共方差
: `8 |$ |7 V+ X) ]Common variation, 公共变异" J& R q0 M3 g" \' V W2 L/ l
Communality variance, 共性方差2 O% M$ I: s5 G9 E5 C
Comparability, 可比性8 g- y7 ~- b, v H7 ?8 w
Comparison of bathes, 批比较" E/ t8 c+ ]; [- \
Comparison value, 比较值
# N4 t" E- c3 W- P- j2 NCompartment model, 分部模型! e& W3 b( ]8 ~
Compassion, 伸缩7 @+ A9 z* b9 o. F0 H9 k
Complement of an event, 补事件
6 H) J n/ Z; a& g: M. M! vComplete association, 完全正相关1 t7 X! s0 J; F" t* m
Complete dissociation, 完全不相关
! K* j) o* B) T1 a2 F! W8 DComplete statistics, 完备统计量
. I2 y1 d! _& n1 NCompletely randomized design, 完全随机化设计( V/ f: m! F$ U
Composite event, 联合事件
- S- c# P: y0 [4 o/ S5 G; r f6 n1 ^+ xComposite events, 复合事件
/ B G/ I: C) a7 ^4 z* @5 hConcavity, 凹性
' S( F. K, O0 e% o" p4 WConditional expectation, 条件期望
& t E y0 e1 h) `, t: KConditional likelihood, 条件似然
) E! s2 i' K9 @7 R: J/ ~9 I6 PConditional probability, 条件概率' V! y- w7 H. b: j% d
Conditionally linear, 依条件线性
# p5 z+ F, K8 h4 \. KConfidence interval, 置信区间
% ?: x" k3 _) {( Q# A# JConfidence limit, 置信限
& q. m& z# V! r7 P% iConfidence lower limit, 置信下限
$ v. D# n) ^: g- V% U$ cConfidence upper limit, 置信上限7 T/ U# X2 t# F* }! r+ [+ {
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析: |6 a: w$ Q* M+ ~2 t
Confirmatory research, 证实性实验研究
+ Q9 `* _$ z2 L6 h$ p( L6 e$ N0 aConfounding factor, 混杂因素' j& b3 ?9 u3 t8 j9 w7 G2 c
Conjoint, 联合分析
# O9 ? f* n( C) t. f" z6 xConsistency, 相合性
/ g6 Z! V7 Y4 g4 \Consistency check, 一致性检验" y7 x+ \1 k- \# b U4 R6 ?+ M
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计1 ]: A, ?2 R3 n0 v
Consistent estimate, 相合估计& H( V4 L9 x, q1 Z6 `
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归5 U) H a# I$ E+ y: h/ e6 N) P' O% V- }
Constraint, 约束
; ]1 i; x6 O/ b+ N" B E# j, G, SContaminated distribution, 污染分布
- I1 }- f- M; z+ ~. b" Y: WContaminated Gausssian, 污染高斯分布( ^5 k+ c0 V' e' M: N
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
4 k- n/ u. N1 r' G+ R- vContamination, 污染% a. Z; R0 S2 r9 w# B* _
Contamination model, 污染模型: A$ ~$ ~2 E0 J7 R' X7 L) x1 b o
Contingency table, 列联表0 v+ s* F% m1 [* F" S; v2 V# h
Contour, 边界线2 J6 x$ G' [! ^/ A2 Z6 ?* M. E
Contribution rate, 贡献率2 Q/ V- ~1 D% f6 ~; U; h4 m8 r& B% ^
Control, 对照
& n6 v0 @$ ~$ z5 C' b* FControlled experiments, 对照实验+ M5 U' z- n# I
Conventional depth, 常规深度
3 e3 k) w5 n; Y: wConvolution, 卷积
7 Y/ W8 \ E( A4 i8 P( LCorrected factor, 校正因子- b& L5 T( p1 K0 [
Corrected mean, 校正均值! k6 v0 c8 U* H$ H" l8 Q$ n! X
Correction coefficient, 校正系数5 N0 n9 h" G' K" X' c* U- v
Correctness, 正确性0 a! R& i) S) j* }3 s( r6 E, x- x
Correlation coefficient, 相关系数
, t }( f* N: ^/ x; |0 z# pCorrelation index, 相关指数8 V% W% g$ L* w
Correspondence, 对应3 _/ ?5 w5 q" G" H+ `( @# f
Counting, 计数( J2 Z* O3 m3 l3 R8 q0 J2 i
Counts, 计数/频数# |( i' e9 M8 S2 {! ]: H
Covariance, 协方差/ f4 ^7 @9 o- ^7 c# D6 W& r& _
Covariant, 共变 5 U8 \% `2 U; s
Cox Regression, Cox回归
+ K7 q9 j1 P9 JCriteria for fitting, 拟合准则8 [; v7 ^! v/ Q3 Z1 r, p
Criteria of least squares, 最小二乘准则
" J1 j6 |/ b% B! [9 c6 x- dCritical ratio, 临界比
; W0 M8 C8 z* }& h& _; G! zCritical region, 拒绝域% j. Z4 C! ~2 E8 V5 N9 Y
Critical value, 临界值8 s: _6 N4 O. b4 h
Cross-over design, 交叉设计% M4 G. D& ]9 @6 d
Cross-section analysis, 横断面分析% m, G& ^' ]9 D2 ]3 p1 Q: _
Cross-section survey, 横断面调查
7 l1 ?! [/ l2 m1 HCrosstabs , 交叉表
+ \5 y) ]/ o' e7 A5 o1 ]6 HCross-tabulation table, 复合表! j, i+ E1 {( e! B/ [; j9 Z
Cube root, 立方根
- ~# T: Z9 h" T' @1 c. jCumulative distribution function, 分布函数$ D8 p2 d* a+ F* R5 k
Cumulative probability, 累计概率
' S. h4 I/ t# _" ]( Z. pCurvature, 曲率/弯曲
2 w' F- T2 k7 I. g" M# m7 kCurvature, 曲率8 h6 H8 L: |* ]; A# _ v- B/ @% q
Curve fit , 曲线拟和 5 |6 H8 r9 J$ X2 \
Curve fitting, 曲线拟合
9 X: z: h7 T1 G- N5 x5 ^Curvilinear regression, 曲线回归
3 @2 r i( m3 W$ B0 h: o1 n( ]/ d0 ~Curvilinear relation, 曲线关系" F! V& L" i, W2 t% _
Cut-and-try method, 尝试法- k, B" L {! \
Cycle, 周期( C) B- K' X8 Q; C5 ], o0 o
Cyclist, 周期性
" ^5 }7 u0 Y5 A) R- c& i! a, aD test, D检验
4 N$ |- P8 I) @0 Q$ W- ~Data acquisition, 资料收集
7 G& k- {. r0 m% q; YData bank, 数据库" l3 |( n% \! B Z; O0 ]
Data capacity, 数据容量4 ?. P. i, Z2 d! u6 t
Data deficiencies, 数据缺乏
r8 x' @; V P+ v6 u% @( ZData handling, 数据处理
" J0 e# J% Q7 FData manipulation, 数据处理
, E, x& D% W$ F# `" FData processing, 数据处理
. C% v' G z4 QData reduction, 数据缩减/ O2 u! B" d8 H; _4 G& V) C0 O
Data set, 数据集
4 J& l( R9 B; c+ D' k4 TData sources, 数据来源
8 R* C8 W' r; |( m& vData transformation, 数据变换
) D' Y) S# L) }' p/ d Z: `Data validity, 数据有效性; ^3 g- p" o' q9 q3 r+ D4 W
Data-in, 数据输入5 r' j7 C6 O4 `9 b8 x
Data-out, 数据输出
* C0 Q* w9 q. N/ eDead time, 停滞期
5 S" ^. b& c0 qDegree of freedom, 自由度
: T% A; p( c* E+ RDegree of precision, 精密度
0 |& D- X% U" P7 M" F; cDegree of reliability, 可靠性程度
5 u; @. q E# |Degression, 递减1 o: Z8 s. S4 h4 R7 g7 S4 q g8 W
Density function, 密度函数
' \% p" w7 f" ^: cDensity of data points, 数据点的密度& O& k/ }0 t! ]
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
. }8 j% `9 t& z& IDependent variable, 因变量. F# R4 p/ V6 |; l' @ B& ~* x
Depth, 深度
# E) N: d, r Y# c$ jDerivative matrix, 导数矩阵" F. q, C1 o: s
Derivative-free methods, 无导数方法
9 Z: z6 i, r% m: N; P; QDesign, 设计5 i) K: a4 @& C9 @7 J
Determinacy, 确定性( {$ J2 E! m# n" s1 {
Determinant, 行列式9 U# A( j5 w8 r. ^% y
Determinant, 决定因素
3 J7 C( ~4 s/ n/ W* I. r# L# GDeviation, 离差1 i* @3 Y) t* w& f, n
Deviation from average, 离均差% {* Y* t) m; `. e% l
Diagnostic plot, 诊断图7 l( L* X% X+ }8 Z
Dichotomous variable, 二分变量
/ C5 h2 t2 Q+ j' f7 S; B* I) WDifferential equation, 微分方程
- H4 v# q) T: YDirect standardization, 直接标准化法# |' J$ x2 R9 T: B* G' p' Z
Discrete variable, 离散型变量0 K9 K4 z+ E( S1 U; u
DISCRIMINANT, 判断 * q' `7 s* _; k7 P! r( {
Discriminant analysis, 判别分析4 y) R1 e. c/ n) c; d
Discriminant coefficient, 判别系数* s& B" [. m2 c8 r
Discriminant function, 判别值+ g1 B; J h9 G7 m4 D2 ~6 ^
Dispersion, 散布/分散度
( G3 _3 G5 J; a& ?Disproportional, 不成比例的
' s# S- g' m; E* j2 N- VDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量' F! I4 Q3 q1 } _7 I
Distribution free, 分布无关性/免分布
5 Z6 J4 b0 n) k/ qDistribution shape, 分布形状
# G9 ?# i1 l- @( E4 w& t# A, QDistribution-free method, 任意分布法
" {7 H$ @6 A( u1 `5 pDistributive laws, 分配律
1 Z" x: ^! ~, v4 p1 O% FDisturbance, 随机扰动项
$ w2 D4 I* K% E& r) V1 O- S3 iDose response curve, 剂量反应曲线2 t! Q7 G, \% T8 ]1 ~' L8 k f
Double blind method, 双盲法2 ]% i4 E S6 i0 P8 M( E. B
Double blind trial, 双盲试验
2 ~ ]3 t0 H+ G: LDouble exponential distribution, 双指数分布; r3 `9 P' o& h" a. Y
Double logarithmic, 双对数
7 T& J. g. c$ h. o: g8 U+ v& dDownward rank, 降秩
; }" ?) s. a' ~+ H+ c6 o" iDual-space plot, 对偶空间图" p ?# l7 c+ L0 r
DUD, 无导数方法
' P2 U4 m/ r2 o; {4 O l4 V- G; @Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法8 Q8 ?9 t( J: K
Effect, 实验效应+ j1 ?9 M k# H4 z2 ~/ m& q/ J
Eigenvalue, 特征值0 w* t7 W! _7 J3 u* d. Q% z
Eigenvector, 特征向量; a# w& T3 R- S* O4 o
Ellipse, 椭圆5 j4 @) F" s3 B
Empirical distribution, 经验分布! j( W& d* k: [9 x
Empirical probability, 经验概率单位
% z4 t6 \, r5 n3 N2 tEnumeration data, 计数资料
: _$ e% D: Z& u$ h/ h. uEqual sun-class number, 相等次级组含量5 S- i0 ^3 I& i8 G
Equally likely, 等可能
5 Q `0 \; O0 M$ b) Z7 [, WEquivariance, 同变性# f! Y3 r3 z: j: B: i
Error, 误差/错误9 s0 a2 f8 y/ W. z7 }" j
Error of estimate, 估计误差
2 h0 c4 K1 Z8 T; F. ?. mError type I, 第一类错误
/ Y% `3 H0 f7 H5 W) n6 X1 L+ E& Q, QError type II, 第二类错误
+ s+ |/ K% Z3 s0 L6 H3 S& ^Estimand, 被估量
0 H" H2 V! s+ E, l$ \5 GEstimated error mean squares, 估计误差均方
" X( Z4 b' V$ G& a$ o, v* qEstimated error sum of squares, 估计误差平方和. I5 _) g. ]0 r1 {( c4 \
Euclidean distance, 欧式距离
- v3 I# z- Z# W) l. X) z/ ^5 J( aEvent, 事件: j+ L- S% n) B
Event, 事件
- Z3 K) M1 T9 V* U' A6 _7 q" wExceptional data point, 异常数据点7 W# v' }5 S; Z6 }0 N' r1 o) K
Expectation plane, 期望平面
X' p( S [( C" }% rExpectation surface, 期望曲面4 N$ V$ C) s5 y+ ~7 I% j3 K* I
Expected values, 期望值
& v/ C' o: [3 x, e5 bExperiment, 实验
6 s2 t6 |, ]# K8 g2 [+ e- ^Experimental sampling, 试验抽样/ G0 F; c) N* J. s1 R# P
Experimental unit, 试验单位
9 ?. o- b+ h2 S: `! OExplanatory variable, 说明变量
8 h( e8 ` R; I5 O; q+ GExploratory data analysis, 探索性数据分析
. M- ^- O& `! y9 WExplore Summarize, 探索-摘要
5 F# f4 I/ X% _, ^: A/ f( ~1 KExponential curve, 指数曲线4 L& k# Y$ ~/ i" x' z l% O
Exponential growth, 指数式增长
8 F. B# Q$ C, p9 S% ]/ b- @EXSMOOTH, 指数平滑方法
2 _9 C: b9 b7 ?: K0 PExtended fit, 扩充拟合& F* c3 o9 K4 z/ _& `# J9 a
Extra parameter, 附加参数
; q% R( s$ i' c3 e) C c, SExtrapolation, 外推法" Z1 v% I) f& p
Extreme observation, 末端观测值3 |" L! ]; Y, Y4 P& ^2 P6 ^
Extremes, 极端值/极值' D5 x& F d* u! I. C: n/ J
F distribution, F分布" I4 s2 K1 B g+ \" y/ h- X6 E
F test, F检验1 ? [, N8 X2 O( L) P( v) ^# p# M
Factor, 因素/因子
w: U: n8 {* a+ fFactor analysis, 因子分析: s9 }2 Z4 A/ S6 U3 r9 K* `
Factor Analysis, 因子分析8 z7 F' P3 n( q c) n
Factor score, 因子得分
3 }2 d- O# v, M. a3 g9 _/ oFactorial, 阶乘: e9 h" K) ]8 o+ n
Factorial design, 析因试验设计9 Z" w9 T; b. B% Z
False negative, 假阴性2 r3 b$ Y8 B* k4 a6 ^
False negative error, 假阴性错误+ u, F/ U) n0 g# D2 W
Family of distributions, 分布族
2 G. q7 I% s4 V7 L* r# r" L6 SFamily of estimators, 估计量族
9 o2 r4 P% w% o3 f4 F% h: qFanning, 扇面
4 ~- T8 _4 ?# ^( vFatality rate, 病死率
7 N" Y! \6 r! k6 t/ m6 PField investigation, 现场调查
7 s7 \+ d. T1 Y9 e& q& A S. P! fField survey, 现场调查9 E% M+ L3 o. f2 _, G& X1 S
Finite population, 有限总体) h) x0 r+ A [# f" D2 H
Finite-sample, 有限样本
w1 y4 @* v/ c# i2 KFirst derivative, 一阶导数
- J7 C0 [- a- {7 h6 NFirst principal component, 第一主成分* S9 h; Y- [- a9 _+ h" P
First quartile, 第一四分位数
+ \7 `$ H0 c" ?4 T E8 F" |Fisher information, 费雪信息量
/ b9 g! r+ ^: h/ ]* I5 I u$ AFitted value, 拟合值3 Q, p" s7 x: q6 T: W& Z7 g
Fitting a curve, 曲线拟合
: n. X C8 L: O7 k- WFixed base, 定基* L$ n: D6 e# n& \
Fluctuation, 随机起伏3 @; n3 V! S- c2 Q- E1 a0 i
Forecast, 预测) d5 G; d5 P: Y7 y
Four fold table, 四格表
0 @9 T$ x5 @) z1 v) `! [Fourth, 四分点
: G( j7 _( H! xFraction blow, 左侧比率5 I: Z* ` H) B- E; ]' n
Fractional error, 相对误差
* k1 Q3 Y0 i; ^% lFrequency, 频率
" S9 L9 U; g0 U* D2 d+ NFrequency polygon, 频数多边图/ g& M4 q- Q3 j0 F( s! H
Frontier point, 界限点
6 x& ~+ D, n' \* j8 g4 a' I M& i% W0 wFunction relationship, 泛函关系8 t8 `! G# {& \9 T3 P! s( D
Gamma distribution, 伽玛分布
/ ~( g S! b6 ~. |& QGauss increment, 高斯增量
' t; v/ L5 t7 W. s( aGaussian distribution, 高斯分布/正态分布4 y+ `5 D& e% a* W9 B8 f2 u
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量+ M8 k5 z6 |+ y8 [2 s
General census, 全面普查
4 ?' x/ C% v1 G7 k7 X) aGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ' {: G/ H+ C. b) F" U
Geometric mean, 几何平均数
1 w: n4 v& n. N6 {5 ^Gini's mean difference, 基尼均差
: s" q8 U: J3 {2 L# i O( C% eGLM (General liner models), 一般线性模型
* U$ x a4 K" z+ V. N! L8 fGoodness of fit, 拟和优度/配合度
% [8 i O3 i7 ~; [Gradient of determinant, 行列式的梯度6 u4 d6 p% u0 Y1 M# f, i6 J
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方" p/ e" M9 T' P5 S4 `4 V5 G" w3 z v
Grand mean, 总均值7 e) M$ L; t- @+ R
Gross errors, 重大错误
6 H$ P1 K( t0 n7 [- ^Gross-error sensitivity, 大错敏感度1 P/ g5 D+ `9 Z: F& z7 J5 q
Group averages, 分组平均/ i: X6 n0 R2 i8 b( L: B
Grouped data, 分组资料
3 D9 j" X5 S+ t: A: u# {5 J( wGuessed mean, 假定平均数; i8 ~/ W, e" _4 X
Half-life, 半衰期' o- N9 F0 }7 \/ S. \3 o
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
, r3 n) V: j7 ?Happenstance, 偶然事件
% n! g3 M B( X$ m+ LHarmonic mean, 调和均数% Y" x& B1 ?' \; C; L, D4 T$ ~
Hazard function, 风险均数
' N- }# c- J1 q( KHazard rate, 风险率
4 T) [) e8 m* t6 M) m ?Heading, 标目 7 {5 h7 o1 n" e1 n% V" _
Heavy-tailed distribution, 重尾分布( v* d; @5 ?: `; Y* M1 z
Hessian array, 海森立体阵
6 g+ G& M1 G) g; ]Heterogeneity, 不同质
8 n( D( m O; ?. r% m2 fHeterogeneity of variance, 方差不齐 3 d% o |9 [4 a, Q
Hierarchical classification, 组内分组8 f2 d/ K A- g! k
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
( A" d& `) O( x+ Z6 V- {3 QHigh-leverage point, 高杠杆率点
8 W6 k1 z: a- N: d$ QHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型9 ^; g9 ~$ U) K4 Y! S- N' V
Hinge, 折叶点
; v8 S9 _6 N {* ? ]5 e) j9 ^Histogram, 直方图+ c% O; a, ?) q4 Q: R1 u9 w. R, ~- ?: m U
Historical cohort study, 历史性队列研究
" ?/ M9 U; L; w2 f, I0 X0 h6 ^: AHoles, 空洞
( W0 K) D( l- o mHOMALS, 多重响应分析
& r/ ^! I# B2 b' y6 rHomogeneity of variance, 方差齐性/ v+ }; i8 z: O; @
Homogeneity test, 齐性检验
, p5 \ m C( S; S S5 d: rHuber M-estimators, 休伯M估计量
' B' j* z9 k$ U9 fHyperbola, 双曲线
& z$ u9 a5 ^* X5 w- A+ ?Hypothesis testing, 假设检验
$ G% n& U# N- K/ r" nHypothetical universe, 假设总体% Q* q7 i/ j, b
Impossible event, 不可能事件
0 h1 R# x. h1 B! ~; h- {4 F: C+ b; VIndependence, 独立性: g: A4 f. t$ X- C0 M }
Independent variable, 自变量
& A k1 E" l" CIndex, 指标/指数% d# t" p- b; N! V- W
Indirect standardization, 间接标准化法
0 L w8 I3 y+ XIndividual, 个体& N8 a6 @; [( t4 E( X" h
Inference band, 推断带: m: s' ~) g- M; r' I2 M1 @
Infinite population, 无限总体( \. a6 I; P6 Y
Infinitely great, 无穷大
+ Y; u/ X) ], N) uInfinitely small, 无穷小
7 U% O/ o9 [4 a- d2 T% n2 CInfluence curve, 影响曲线! H) [! j3 A* O+ M z
Information capacity, 信息容量! i# R4 K2 l0 ~
Initial condition, 初始条件
5 }, i% i* W9 T f, aInitial estimate, 初始估计值
9 d4 [5 j* G. i0 r* v; d' uInitial level, 最初水平
0 Q* k( K& G& _2 N6 I. o! [Interaction, 交互作用( n5 V- ]; O. t7 A
Interaction terms, 交互作用项
0 J" @3 @: z9 |! r- uIntercept, 截距8 V0 e. ]4 c# V" l
Interpolation, 内插法; t% x3 h; i( t6 N
Interquartile range, 四分位距+ K/ P3 E5 M$ V/ m
Interval estimation, 区间估计* _ n& Z0 ^) O5 b. X" }3 X
Intervals of equal probability, 等概率区间
7 a/ ]/ w1 N8 Z! DIntrinsic curvature, 固有曲率
& z5 p/ g" r9 F" o8 bInvariance, 不变性
* M3 {6 B& ~ wInverse matrix, 逆矩阵. X0 U' E* I5 C' u
Inverse probability, 逆概率
- H$ d. _% p c$ YInverse sine transformation, 反正弦变换
2 j; h! X6 k. t s9 e% |Iteration, 迭代 ! @& H# ~ G" B+ j' h# c4 o) O
Jacobian determinant, 雅可比行列式! ^& J% _. z# }, j$ r, s# m: I" g
Joint distribution function, 分布函数
1 r# x7 }, P8 |& m( _; g6 TJoint probability, 联合概率
2 {2 P1 K2 P9 [" `; }; ~( a3 XJoint probability distribution, 联合概率分布
, p; p6 g8 S5 YK means method, 逐步聚类法* ?) G- Z+ B7 e0 e9 P* \2 d
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
/ `/ G$ S0 O- M9 N7 S" ]Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
# I& Y; ?# O1 e- OKendall's rank correlation, Kendall等级相关
; o# j3 X; ]5 w+ P* F% eKinetic, 动力学
9 O% m, Y7 c4 a/ E, {Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
% Y5 z4 C, Z* h" o" bKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验4 i+ J3 C& O% O) M, ~4 r8 T
Kurtosis, 峰度
" Y& y0 a" Q7 Z- u* q) H/ FLack of fit, 失拟
/ z- u @+ O8 L; s+ C- uLadder of powers, 幂阶梯- c W [& E6 Q1 o$ D+ u- O* ]1 |
Lag, 滞后1 L2 o0 Q* j) `
Large sample, 大样本$ [0 \9 A. E& W5 G- M( @5 j) r
Large sample test, 大样本检验
( l3 {! L6 z; Y5 l8 J; I4 u! GLatin square, 拉丁方
, J0 H) D2 W1 l& i* c L* ALatin square design, 拉丁方设计
6 X8 O6 j* Y: {; v, tLeakage, 泄漏
) [* i% [: F; nLeast favorable configuration, 最不利构形; r' w6 u; V* j6 L, U. f6 t! o0 I
Least favorable distribution, 最不利分布
( t* H: S* H- s cLeast significant difference, 最小显著差法
6 i( M. B# r2 `2 p3 eLeast square method, 最小二乘法) E2 O* }8 F6 G
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
% r# h8 c4 [: p/ w/ e& ~Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合6 d+ i& z2 o# C8 ]
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
5 \% J+ B$ ` i l3 J. zLegend, 图例
& ]+ E4 o5 N, ~5 d1 }2 bL-estimator, L估计量6 P3 Z/ n% u A; K1 f$ }
L-estimator of location, 位置L估计量
% S& {6 I1 |% _. y3 \) s. c! P. eL-estimator of scale, 尺度L估计量, \% V9 N9 d* q$ K5 q0 [
Level, 水平% r& g' o! _7 }* P; R
Life expectance, 预期期望寿命
& b) S1 ^/ C$ RLife table, 寿命表, H( Z0 V6 }$ s4 H8 J
Life table method, 生命表法2 |6 @$ O( E$ U/ ~7 S
Light-tailed distribution, 轻尾分布
! b5 S) }- M7 @' D3 B5 TLikelihood function, 似然函数
8 ^# q5 r9 `$ i0 G5 j( u: xLikelihood ratio, 似然比 ]3 ^) |7 w+ g- Q4 ?4 s9 b+ w3 v
line graph, 线图! @+ L. G! ^+ S, [0 ~) f
Linear correlation, 直线相关
$ ? r1 Y7 Q+ Y, GLinear equation, 线性方程) x7 l7 \# W: u9 {* ]- n
Linear programming, 线性规划7 I9 i# X/ p' U3 y8 d
Linear regression, 直线回归4 r" l+ C6 [+ S4 O
Linear Regression, 线性回归
0 z/ _+ ]) }5 @$ j& q& uLinear trend, 线性趋势' z3 @% p2 O2 j
Loading, 载荷
; w% t+ }- [, a- H7 D; T# A6 _Location and scale equivariance, 位置尺度同变性: h0 Z9 S* x- u+ Q. f, v; `- Q
Location equivariance, 位置同变性4 `4 Z" v; ^, q0 e7 V
Location invariance, 位置不变性- A" V9 D/ R7 e9 P
Location scale family, 位置尺度族
/ t; z @* D3 v9 W- kLog rank test, 时序检验
! ^9 J+ D/ L" ]+ Z- o7 L' zLogarithmic curve, 对数曲线
5 p) ~ E; X6 n+ O ]1 M& TLogarithmic normal distribution, 对数正态分布 Y/ {. D2 d9 ]5 I& I3 @) r+ J
Logarithmic scale, 对数尺度
- P# g2 d7 F5 a) `" eLogarithmic transformation, 对数变换' F5 b: z' A; N$ `9 X' \
Logic check, 逻辑检查
{# I0 v) k0 G# rLogistic distribution, 逻辑斯特分布! u' K1 ^" ~1 j$ }
Logit transformation, Logit转换
) Q2 T. p3 P5 U l9 JLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
`# {0 T( m9 S% u% q% {5 |Lognormal distribution, 对数正态分布2 \$ x1 K, y8 ?8 I
Lost function, 损失函数6 W1 _( E9 _2 I8 @
Low correlation, 低度相关" Y5 b) O# q) ~! j% t: }1 N
Lower limit, 下限
! q8 S) z$ w" o" Z( gLowest-attained variance, 最小可达方差
6 h! r5 F4 O- i {/ r2 n% @4 eLSD, 最小显著差法的简称
' i- b' \0 v+ ]. r9 L4 qLurking variable, 潜在变量
6 V1 x K/ W; pMain effect, 主效应) u! ]& ~( ^6 Q' P3 i
Major heading, 主辞标目$ i4 g( X6 d% w& R' F
Marginal density function, 边缘密度函数1 @; w# P7 K+ D; V
Marginal probability, 边缘概率 k% P& d7 r& g: ]; @ @7 W
Marginal probability distribution, 边缘概率分布3 K0 T* Z5 B9 h
Matched data, 配对资料" \8 [% |+ q$ L2 x( [
Matched distribution, 匹配过分布! X# \" N0 D" q- r
Matching of distribution, 分布的匹配
6 c+ R1 h; A3 g" k5 d6 r4 K3 a# mMatching of transformation, 变换的匹配
+ m8 B* F, a4 B% _Mathematical expectation, 数学期望
' k& S5 f7 e# t. N4 f; ?8 N7 OMathematical model, 数学模型 n3 B. d. F x5 u
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
- V& c( _3 E1 h7 |3 ^) [1 {2 CMaximum likelihood method, 最大似然法
$ L8 _& G. u" x$ O+ A* Q% GMean, 均数
' s3 m% P3 r' t' `2 m. {% lMean squares between groups, 组间均方: {; X/ v c* W1 z' Z" Y
Mean squares within group, 组内均方9 _; o+ u% {) y8 T" ~
Means (Compare means), 均值-均值比较
* F, i* M. O2 F. JMedian, 中位数
8 G# z% a% Z0 K9 q- d% k( aMedian effective dose, 半数效量# y( ^4 v% s; ?( {' ^5 g2 e
Median lethal dose, 半数致死量
: o2 G4 W. |" y4 _" _- i2 HMedian polish, 中位数平滑
; \$ w5 Q9 x* KMedian test, 中位数检验. A6 m6 u$ A# K' _
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
3 I6 `% w6 ]! s% w% h1 yMinimum distance estimation, 最小距离估计
+ ^- m' E- ]5 u3 rMinimum effective dose, 最小有效量
- h; S- p& w5 P! [. m9 n4 o- FMinimum lethal dose, 最小致死量
' g& S$ ~% p7 X1 MMinimum variance estimator, 最小方差估计量
: X2 Q0 A3 i7 N4 B4 X4 nMINITAB, 统计软件包$ T+ B( ~3 z, J1 I+ B8 y4 M' g" I
Minor heading, 宾词标目4 x8 r* R7 e1 }/ |
Missing data, 缺失值
7 F. j# H: d: yModel specification, 模型的确定5 z' B# ]7 U W% c7 f
Modeling Statistics , 模型统计
0 |8 w0 F: P5 \. hModels for outliers, 离群值模型
$ U/ X) _$ d. i1 s/ h' aModifying the model, 模型的修正" }6 W" }# k# E2 s$ `) K
Modulus of continuity, 连续性模 ~6 w/ j$ M1 {4 `# |: ^' q
Morbidity, 发病率
, C: s8 H @8 U- m! m9 s( T# |3 NMost favorable configuration, 最有利构形, x) ]2 f/ G) M$ U. p" r+ Q
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度! w5 V% b/ G- [) j5 W
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归1 i/ n. I2 @. ^( V9 l
Multiple comparison, 多重比较0 m6 y3 f1 U, V
Multiple correlation , 复相关
9 M4 O4 t: \. x8 K. I) xMultiple covariance, 多元协方差1 ^, i2 @5 L5 t
Multiple linear regression, 多元线性回归
7 n# g7 E$ P' l8 qMultiple response , 多重选项
, {% D9 ]) p& i j. t! J" LMultiple solutions, 多解
8 G' q+ G+ l' j+ B3 V7 RMultiplication theorem, 乘法定理
2 W& \8 s+ v, j: C7 U) lMultiresponse, 多元响应; N& p8 L! s: {1 m+ s0 ]* R
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
) _* \2 u9 |2 ~4 R: rMultivariate T distribution, 多元T分布
! T+ x u: {( W( p) @9 }% ^Mutual exclusive, 互不相容
# k7 o2 U0 T, SMutual independence, 互相独立& ^# o3 L0 k1 A$ V; }" M3 t& Q
Natural boundary, 自然边界4 u- v& D$ A, n- @
Natural dead, 自然死亡
, V& P$ q, z* o* f. I/ yNatural zero, 自然零( ~1 M2 ?5 s3 W3 m% L2 |
Negative correlation, 负相关; g# G( R6 o# I
Negative linear correlation, 负线性相关
( n/ Y+ b% m+ p1 n. E" tNegatively skewed, 负偏7 u& E4 n6 b+ _3 f* D
Newman-Keuls method, q检验
/ ~0 O- d$ s5 `1 c7 dNK method, q检验" G: v- o% L* V0 ?
No statistical significance, 无统计意义
" p% m3 }6 D! ?. gNominal variable, 名义变量6 y+ s4 g3 d+ j3 G+ \1 w' a1 X
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
: b4 I: U8 D% S, V& pNonlinear regression, 非线性相关
) [. X: h( t6 q6 Q' cNonparametric statistics, 非参数统计
( \; g( q7 m2 ANonparametric test, 非参数检验- m! n" V8 F; s7 J# a" [& y2 @' B
Nonparametric tests, 非参数检验
" {+ b8 h$ Y% x) Z1 ]Normal deviate, 正态离差
4 N2 m2 E1 C+ e5 h& KNormal distribution, 正态分布9 d* h2 z1 o0 `+ }# C
Normal equation, 正规方程组! v* O: p6 z( X! f6 Z- z4 l2 m
Normal ranges, 正常范围
* {3 g7 [) R+ K: a5 `Normal value, 正常值
5 D0 Y& q; Z# s; p7 S4 R4 u1 _Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数2 \- |" p- m) P+ P u+ G
Null hypothesis, 无效假设
' W1 [$ z; e; @6 `4 yNumerical variable, 数值变量. D( n- Z o- ]6 U
Objective function, 目标函数: h* t" j& s( K W, `; r
Observation unit, 观察单位; \7 y( \; g/ A* Q! b2 N# ^
Observed value, 观察值
- Y8 I q9 f7 o% MOne sided test, 单侧检验
5 ]/ R5 t+ P- w8 s0 NOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
: k6 K, q: a$ aOneway ANOVA , 单因素方差分析
3 t3 s' U/ y3 S0 j* p TOpen sequential trial, 开放型序贯设计
! u0 X1 Q7 r, Y: B6 ~* BOptrim, 优切尾6 m+ p! M3 R4 x" n, s ]
Optrim efficiency, 优切尾效率
$ L7 c1 p( U: {7 p- |8 i) dOrder statistics, 顺序统计量
; p( p* g) Z: Z, eOrdered categories, 有序分类) ~% G- P1 z& W' R5 R( X3 K
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归; M- n* G/ l% R4 J! M
Ordinal variable, 有序变量
3 c' b: R7 Y' p- R) n- NOrthogonal basis, 正交基! _5 O' c+ U- Q. K( ^2 R; t k
Orthogonal design, 正交试验设计4 A$ _+ z/ D" u; {5 X" [( ~, I: F
Orthogonality conditions, 正交条件
0 p& A" x4 t9 I% a( H8 \9 S8 fORTHOPLAN, 正交设计 \; L* U* ^. b8 [3 P( y X6 K
Outlier cutoffs, 离群值截断点
1 H' r/ b+ L! Z. V+ ?) vOutliers, 极端值
1 R: i2 B" w0 g/ Y7 y3 o# D' vOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 - ]0 V) f3 ?+ c: f+ Q3 E
Overshoot, 迭代过度
& j& ]5 M; S( w( U* @/ kPaired design, 配对设计
8 ?' I7 g* F8 g# v, hPaired sample, 配对样本
H) \3 J8 F( o" BPairwise slopes, 成对斜率: F: L, [7 }% C4 }9 B) P
Parabola, 抛物线
9 k l! x! K3 ~: E2 e7 r; HParallel tests, 平行试验' f5 t3 F$ O* t
Parameter, 参数
7 x1 B* H* y" ]Parametric statistics, 参数统计
& P: `- ~# o s" ~Parametric test, 参数检验- \' I1 ~' U5 o* ]- E- n: K @
Partial correlation, 偏相关
6 t7 d5 P1 M- dPartial regression, 偏回归
8 a; N5 H" K" o+ O9 |8 HPartial sorting, 偏排序7 W3 U) W' x4 i# ?& s5 T
Partials residuals, 偏残差
1 |! c+ ]# u ~6 q; {5 RPattern, 模式
; W0 c% \4 ~* ]9 p6 a( x; PPearson curves, 皮尔逊曲线
& U; g: @8 i! P* K/ _! S$ Y; ePeeling, 退层
, n% p& i! w* S- D0 SPercent bar graph, 百分条形图+ [; P, l# h& W
Percentage, 百分比
8 v+ i6 }- Z) O) x/ \: e4 a; N APercentile, 百分位数* Z" u/ H1 H; J# }+ a# m- v7 L* C
Percentile curves, 百分位曲线3 U& y/ D5 @+ w- V% W% ?
Periodicity, 周期性+ v. T1 u- O3 D/ S, R
Permutation, 排列5 i U: H5 z4 S6 T! d2 O% M
P-estimator, P估计量
" W1 _% p% p- x/ ]1 b8 c. Y; tPie graph, 饼图
% S2 K: |, E# HPitman estimator, 皮特曼估计量7 B J5 w$ v5 ?, v
Pivot, 枢轴量+ k O" G" |7 b4 s7 W! Y6 p' [* s
Planar, 平坦
# E9 U7 O1 n7 rPlanar assumption, 平面的假设
4 v% w `8 P1 _PLANCARDS, 生成试验的计划卡* o z& [& w8 ]8 q l% F. a( i8 Z
Point estimation, 点估计# L& i! e! W: ]1 J* F) r9 a
Poisson distribution, 泊松分布
" c5 d& g2 B: iPolishing, 平滑
- b: [. Z5 N7 N( aPolled standard deviation, 合并标准差
( \- P4 L8 `( }7 A& t& {# Y* w3 PPolled variance, 合并方差
! x4 u0 j5 g. jPolygon, 多边图
/ y7 d; T5 j& {& m I' @% W' MPolynomial, 多项式
2 a, \0 V& s- hPolynomial curve, 多项式曲线
+ f, |3 p$ e( R* \: lPopulation, 总体
. i8 w" c2 r+ m0 H* f3 ^# C* w sPopulation attributable risk, 人群归因危险度
0 [' i' N9 q j4 o% f& v3 p, gPositive correlation, 正相关
# ?) u/ P# e% N6 m$ aPositively skewed, 正偏$ \2 t$ t9 W0 G6 k7 \! x/ ^4 x
Posterior distribution, 后验分布6 w) \+ G+ M. T+ Z1 P' X! l
Power of a test, 检验效能 Q& D+ j7 c, F) V. O. J( R7 {8 x
Precision, 精密度' ]$ j* @4 N ` L
Predicted value, 预测值$ e8 d/ `4 _! M: \; B. e% i" w, x9 U1 |
Preliminary analysis, 预备性分析) a2 p5 l6 M5 N
Principal component analysis, 主成分分析: @1 l3 E \5 x& V1 D6 |
Prior distribution, 先验分布8 i- u! m* o! I s5 o
Prior probability, 先验概率$ m* B$ i3 p; D8 K
Probabilistic model, 概率模型
6 n A) l w8 `! u; M" r9 g. Pprobability, 概率' Q7 I# z% I4 R/ }, j r
Probability density, 概率密度, t7 i7 M7 q0 _6 s4 @
Product moment, 乘积矩/协方差* d2 r0 d! G% l& F$ W3 [* O
Profile trace, 截面迹图* `) R( H% a9 p* U) ]' t
Proportion, 比/构成比
: S f- G( U$ V3 J; @3 A% D. @+ [Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样$ d8 O& b( e. M& b" M+ v+ l8 r
Proportionate, 成比例
) w: {9 n. O: `Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量- W, b; v7 d% |, U
Prospective study, 前瞻性调查2 n4 H6 k3 q" Z6 x( \+ u( V! o
Proximities, 亲近性
K$ ~; E( w8 `& ^0 cPseudo F test, 近似F检验
7 L8 m7 L3 i1 n! B. APseudo model, 近似模型1 J; v" s G$ }5 v3 w
Pseudosigma, 伪标准差
: Q2 o1 v p0 y' Q; CPurposive sampling, 有目的抽样, u4 `- t- N0 g5 Q# d% T
QR decomposition, QR分解3 w& P) _) b+ D/ k8 ?. k
Quadratic approximation, 二次近似& g& c8 Y9 V% _& N
Qualitative classification, 属性分类% p, B" W2 v# U
Qualitative method, 定性方法. p T! y4 t6 Y: f0 U
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
' M* I: E+ E4 R) g/ Q3 m H" RQuantitative analysis, 定量分析* U4 V) s' U$ s; z0 C- n7 _9 _
Quartile, 四分位数% U( U1 p1 [3 J6 u1 u7 ^
Quick Cluster, 快速聚类
1 n" V2 b( F" I* F5 f) HRadix sort, 基数排序9 i' R7 z# L" w& k! N( n/ q2 L
Random allocation, 随机化分组5 _2 k a+ @& u, }1 J
Random blocks design, 随机区组设计
$ ?& g9 M* P2 BRandom event, 随机事件
2 G0 C+ m( P! p) g8 xRandomization, 随机化
9 j& I$ v2 ^7 e, I5 QRange, 极差/全距9 w! \" D. \( R7 Y$ S- h0 _
Rank correlation, 等级相关. @- _: @' s- w0 Y- `
Rank sum test, 秩和检验
5 h* X7 v# I, d! [1 T; `Rank test, 秩检验5 i$ |0 K0 Y0 i# l
Ranked data, 等级资料- _9 E; |- w" k Z6 |4 G! @. S
Rate, 比率( y4 }, P3 i2 h1 N9 b% \! {) i
Ratio, 比例2 @- p9 q8 k5 p1 ?' s
Raw data, 原始资料
1 h9 I2 M* f+ @9 J0 ~Raw residual, 原始残差/ ]9 V0 w2 v! ?; g, K& E# h* `& ]
Rayleigh's test, 雷氏检验, u" `" M- }6 Q' S" e$ _
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ! \5 t( z& T; x# H% ^
Reciprocal, 倒数! Q' S1 v1 P* W8 S
Reciprocal transformation, 倒数变换
r/ S' T a' h2 R7 A" q; NRecording, 记录; Z+ m6 `5 k8 b& w, N
Redescending estimators, 回降估计量
$ B: \! o1 Q( j, b3 n% kReducing dimensions, 降维
( \( p P- i. T* P' gRe-expression, 重新表达
. g r2 c2 w6 W$ OReference set, 标准组/ l* E. A; R6 l" ]. U
Region of acceptance, 接受域
5 D9 a2 ]2 t% i+ }Regression coefficient, 回归系数% s4 t( N$ O. t) i
Regression sum of square, 回归平方和4 A# T$ h7 D5 `# s! \5 \+ x7 l
Rejection point, 拒绝点5 w" r+ u' D s& ~- I6 k5 Y
Relative dispersion, 相对离散度
) D% _' B l% V/ _! _5 @6 {Relative number, 相对数
- n7 Q, j7 f8 \" Z4 L+ w. v0 CReliability, 可靠性, l3 r* Y8 @- }2 q' | H3 K1 C4 A
Reparametrization, 重新设置参数
* W( h+ V. ]3 x; MReplication, 重复
6 N4 x$ p! S( o/ c3 C# N3 B1 QReport Summaries, 报告摘要
- [5 w' K& t1 n! PResidual sum of square, 剩余平方和
% b; g8 R \) @( e3 YResistance, 耐抗性 `* l4 r2 ^9 i6 r, f
Resistant line, 耐抗线
, N2 V% Q& s( ^; _0 v& F/ BResistant technique, 耐抗技术8 _- p$ X1 T0 Q4 p, ]9 V
R-estimator of location, 位置R估计量. M1 R" g$ {: I6 G" B" R
R-estimator of scale, 尺度R估计量
8 {8 V8 A! X& M3 d, u5 @Retrospective study, 回顾性调查
5 l" j) ]! N8 p( J: `Ridge trace, 岭迹' w% G* @3 N7 A8 L, g/ k
Ridit analysis, Ridit分析! o2 ]& s) S* f; W# O0 u" R
Rotation, 旋转
& K: m3 R# j! K2 m6 ]" YRounding, 舍入
* q+ E. d9 k, {( y+ JRow, 行% r, g8 `( f- B X" k3 u
Row effects, 行效应
0 W# G3 q5 T& zRow factor, 行因素
8 B- Q! V+ R; B2 e8 ^RXC table, RXC表3 B% c% E, Y2 c5 s3 u7 p2 K a
Sample, 样本8 }$ u' C8 U% i
Sample regression coefficient, 样本回归系数
2 ?; p& z d3 R+ u9 HSample size, 样本量
8 f" i6 e; o, [! I1 @. @Sample standard deviation, 样本标准差; N. F: Y! E: q6 z P1 m
Sampling error, 抽样误差1 q. F4 s' N3 U" A( I0 Z/ e
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
) G$ r) E H9 Z: D5 PScale, 尺度/量表
6 F6 B7 S1 L, n1 ]- }/ lScatter diagram, 散点图
' G2 B& Z! K; ?# b+ FSchematic plot, 示意图/简图
5 X8 r" j7 a+ q; t. SScore test, 计分检验
# R: ^0 J1 J# c% ]# t$ b7 jScreening, 筛检) n- c* v. Y" d: I2 h3 y
SEASON, 季节分析 - I* ~, S* d1 k
Second derivative, 二阶导数
% C9 S. B# S7 L( R, h1 T; q$ g3 r dSecond principal component, 第二主成分7 f5 e7 W7 M* b h5 _
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
& m8 v' T2 |( M. YSemi-logarithmic graph, 半对数图
: B* T r/ [6 z& x$ R) s, QSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
- t% V% Q% D# D$ ]! I1 `Sensitivity curve, 敏感度曲线
1 _! k" e+ U' Y# \4 \2 t4 f6 TSequential analysis, 贯序分析
6 ~$ P% @! Q, p) Z9 |) JSequential data set, 顺序数据集* h7 K4 Z- J$ f, G
Sequential design, 贯序设计( `8 M0 R9 a: @
Sequential method, 贯序法
# o; `- i! L9 |3 U& NSequential test, 贯序检验法* O; |" ^$ R& f
Serial tests, 系列试验
9 f! y0 _' p' L6 _/ N, _Short-cut method, 简捷法 + b* h' v# O* _4 `& |
Sigmoid curve, S形曲线
# A; g; Z; l& [, q" _% bSign function, 正负号函数
% [3 y/ l/ ^8 HSign test, 符号检验
H$ J4 o1 H4 F7 M& RSigned rank, 符号秩. F9 G0 k* }( G4 w7 N
Significance test, 显著性检验 s+ L, O0 C- T3 j; @, K
Significant figure, 有效数字. }$ G: S( t) y5 ^1 p, d
Simple cluster sampling, 简单整群抽样: L h2 q6 w# n) u6 a
Simple correlation, 简单相关- a& n/ k4 b$ g9 Y0 s" N* b
Simple random sampling, 简单随机抽样2 b* u+ T, i' r) f) S4 M
Simple regression, 简单回归; p* v2 r3 F6 A/ U2 ~) J
simple table, 简单表! S0 N- j6 k, ]
Sine estimator, 正弦估计量
" n" r1 }8 v2 C+ y4 w- I8 hSingle-valued estimate, 单值估计
' N- W+ n3 M- `1 G* z! F1 [Singular matrix, 奇异矩阵1 a5 w4 C. q! z+ A
Skewed distribution, 偏斜分布
1 D5 y0 L& t; I# \Skewness, 偏度
3 ^2 a0 v$ K. wSlash distribution, 斜线分布& E* {/ i, F V$ z/ l* \
Slope, 斜率0 J! a! F) D2 H. W+ z0 I
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验8 X+ i' x- i* @" t4 u# Z- s
Source of variation, 变异来源
: B. i6 l8 W$ I: h2 j4 y- `Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关+ m* ^) R6 }* o' q: P- [* x
Specific factor, 特殊因子, N( I' {" G1 Y! t9 G
Specific factor variance, 特殊因子方差; D; K: j. Q' z
Spectra , 频谱
; b2 Y2 n. V; R1 `0 m! Y8 cSpherical distribution, 球型正态分布
5 M- m U8 c. v: d) l1 ]Spread, 展布
" e8 A, `& G6 g% s! S C- OSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
; A% q$ ?% n* D1 BSpurious correlation, 假性相关4 G0 U( J, A1 F
Square root transformation, 平方根变换4 p- c9 m5 o2 O: Y, h
Stabilizing variance, 稳定方差
+ H' C, d, H |& D* `- Z5 H! vStandard deviation, 标准差
. i$ U5 |& W; L' }& CStandard error, 标准误! R$ t% A( r( S6 B. O1 l/ u6 d: P+ R
Standard error of difference, 差别的标准误$ K9 R) S& _( J- m/ u4 v: j: U
Standard error of estimate, 标准估计误差
, [+ n8 t% f( e& E+ F% v/ hStandard error of rate, 率的标准误
. w/ f3 B% E o9 nStandard normal distribution, 标准正态分布
8 ^/ K2 \3 C- f- d6 {0 ?Standardization, 标准化1 o3 u$ i! ]+ s1 v3 ^- {# X
Starting value, 起始值' B* k; [2 A" f) S% }% H7 ?
Statistic, 统计量. t1 }1 C3 N& O/ m" G2 W; v
Statistical control, 统计控制
, i1 R3 i4 C' s' U! fStatistical graph, 统计图5 u) I9 d* @: a+ F' J) r
Statistical inference, 统计推断
( X, u& X$ J9 W1 m& `" @! wStatistical table, 统计表
5 C0 d4 K) c2 n" b" @Steepest descent, 最速下降法
; O4 `0 f& s' \- ^% a: i" G& V( [Stem and leaf display, 茎叶图5 i! W& Q! H, y& L. |" X
Step factor, 步长因子
, c+ F. A0 k; T& U, M4 I8 t3 c2 bStepwise regression, 逐步回归
# o4 U d, z( c' c0 V) P+ H6 jStorage, 存
. f4 {' o! Y; O. p0 {2 jStrata, 层（复数）9 z5 Y" |2 ]. J7 V; n' |. t
Stratified sampling, 分层抽样
4 s! [, g( o/ V+ h* pStratified sampling, 分层抽样( a, [* t! o5 f$ Q* T& ^
Strength, 强度- z. F2 Z/ \. s% _3 b8 _
Stringency, 严密性6 T6 s& f& D. y7 Z
Structural relationship, 结构关系
" w: c" t. w6 b2 `$ H fStudentized residual, 学生化残差/t化残差9 K" B) K/ V p) u
Sub-class numbers, 次级组含量- `# H' o3 `8 Z4 j* e
Subdividing, 分割! ]4 ] m: R6 s8 f* `
Sufficient statistic, 充分统计量
( | U0 s) J7 N* ]6 X& ?/ fSum of products, 积和. q! O8 d! d1 D- M: K" W2 S
Sum of squares, 离差平方和/ I, L- V& ~. s( _0 [: a
Sum of squares about regression, 回归平方和; L* Y5 N. I5 E' ?: D- G- m" s7 X
Sum of squares between groups, 组间平方和, y/ E/ @$ a; _, G( V G
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
8 P* S4 t. } C6 }3 X/ u# RSure event, 必然事件
5 |) J6 V8 N* o9 L& ]! \+ z3 pSurvey, 调查" b- e2 I7 r! D+ S: D9 E
Survival, 生存分析8 N; ]; a( U1 I7 H
Survival rate, 生存率, H4 T% p3 P0 J3 o
Suspended root gram, 悬吊根图/ F1 H. w* F! X- o
Symmetry, 对称$ K' r3 `9 A) J: p
Systematic error, 系统误差
& I# P+ ~/ Y: s& H' L! H: {Systematic sampling, 系统抽样3 i2 S- R5 ^" ?" H- y9 y( X' N; D
Tags, 标签. G; s- M" |4 H9 ?
Tail area, 尾部面积
/ i7 u+ h& B. w. c$ j5 ETail length, 尾长 o+ a8 L- F# U& c7 E8 V) i
Tail weight, 尾重
: G- X* z2 S8 { `' d. \Tangent line, 切线
0 A' ?& L( y6 r$ [; o- J3 m0 ~Target distribution, 目标分布
. H6 P. T- w7 ^9 H5 n6 mTaylor series, 泰勒级数- Y/ ?1 I( O4 y- g4 E# ^( l/ B7 z Q
Tendency of dispersion, 离散趋势
5 X; Z' h! P: L9 hTesting of hypotheses, 假设检验
; j! f1 {; F- L3 E0 y) P4 eTheoretical frequency, 理论频数
$ o* d# }9 ^3 B. t/ R7 V: g+ L/ xTime series, 时间序列$ |& L. O, f0 w# p' O, X
Tolerance interval, 容忍区间. W+ Q" M4 [" c2 X$ Y% v
Tolerance lower limit, 容忍下限. t, o& o3 R C8 Y9 ^* k
Tolerance upper limit, 容忍上限
9 s1 e' S# D5 g0 z5 STorsion, 扰率
6 s: d& M7 m9 B7 {0 D& D/ QTotal sum of square, 总平方和# d$ w, c4 v; o& N ^0 W
Total variation, 总变异
$ Q" M) y1 }4 s0 Y3 A- B XTransformation, 转换; n) i& X( a) M
Treatment, 处理
$ h- h9 u; Y$ a& l) c+ \Trend, 趋势2 k) b. l) T1 D1 o% f9 ?
Trend of percentage, 百分比趋势6 k4 c- R' U. s" B, Q* @
Trial, 试验
. J* x$ H- D6 p$ {5 [Trial and error method, 试错法; n9 R( Z( z' y. C4 e! J% s
Tuning constant, 细调常数7 p! R4 y' n! y- ?5 ]
Two sided test, 双向检验* F: R0 K" C1 w/ p
Two-stage least squares, 二阶最小平方
# i U6 \, z. qTwo-stage sampling, 二阶段抽样$ o2 T1 |' ~* |* A/ e8 I) r
Two-tailed test, 双侧检验
1 w% S- J$ W. O5 A8 ~* J% hTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析9 b/ t" u/ [& y- R7 h5 u( T4 Z
Two-way table, 双向表
5 f" r# i2 V8 j! r% C ]4 P7 A2 ?+ UType I error, 一类错误/α错误7 s4 O c8 v- z
Type II error, 二类错误/β错误
/ ?0 _0 G9 ~7 K) A5 I; HUMVU, 方差一致最小无偏估计简称2 X3 s/ `4 j# v% ]
Unbiased estimate, 无偏估计
, E: R& k: e( n! `1 s+ eUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
# a, J$ C* N R6 q, k# JUnequal subclass number, 不等次级组含量
7 p8 Y& z, h. }4 F! U9 d9 bUngrouped data, 不分组资料
U/ S. N1 e$ lUniform coordinate, 均匀坐标
8 I, P% s( T, @8 t ~6 P, GUniform distribution, 均匀分布6 N# [1 g# m) P5 q: ]7 F
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
% U9 _7 s0 Y+ K7 B, ?% x3 MUnit, 单元
- h# y* K8 i5 K! i* Y1 hUnordered categories, 无序分类
8 r. G. ?% I% w/ ^* G! yUpper limit, 上限
. V+ e& D/ B& u# b1 oUpward rank, 升秩4 ?. `( y+ z0 P, w# O3 E: U
Vague concept, 模糊概念
$ c: G. [" h) J' B! i3 a: QValidity, 有效性4 F: J7 e* u) X" b8 b( ]
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计+ H, y: z5 P! {: T& p
Variability, 变异性4 w" e1 p/ P* ?2 ]8 ^/ J
Variable, 变量3 z/ l, c0 S5 x, q7 A! I
Variance, 方差' G. T% {0 R3 c2 }
Variation, 变异
$ C- ?& ?" M0 P9 P9 ]7 `9 C( N* T, `9 i; lVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
5 t' D5 Y5 ^% `( H& \Volume of distribution, 容积) }# E* F( r0 x$ w0 ~* q
W test, W检验$ d1 I+ \5 A/ v/ _" h& ]! P. ]) w& p
Weibull distribution, 威布尔分布
6 R& y1 q1 I$ W9 ?- C- ]- UWeight, 权数' X; ?( y; ^9 _( M6 j7 w8 f
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
6 [) `" u6 B& T4 v" H" mWeighted linear regression method, 加权直线回归
! I9 L, [3 s: b" E* A mWeighted mean, 加权平均数0 \: K! a5 I2 b0 [. G$ t2 o; v
Weighted mean square, 加权平均方差8 t! r" @4 L0 g6 G5 I
Weighted sum of square, 加权平方和, M$ h- t: ]7 g: E5 G
Weighting coefficient, 权重系数
2 f. c* w. R0 e' q5 r1 E- L$ E7 gWeighting method, 加权法
" U! [3 b! R4 V9 \1 I) E5 HW-estimation, W估计量' {0 C9 M& ]: k0 _: @# O7 ^% O& W
W-estimation of location, 位置W估计量
6 r, P/ [' Y0 h7 aWidth, 宽度
/ p0 H- m/ `; HWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
: q! k3 D' Z j! Q5 RWild point, 野点/狂点
; D$ g0 p1 }1 R+ E) d/ sWild value, 野值/狂值- U* f" T1 Y" U( v: E
Winsorized mean, 缩尾均值
X! ^7 J& Q: C K1 L: \Withdraw, 失访 : C) h3 u9 n8 |, i' j8 j# H
Youden's index, 尤登指数: s' d5 [0 S( W- u+ \
Z test, Z检验
- ?) m3 ~5 I' p- s! B" U; h" h$ }Zero correlation, 零相关
' u0 L3 K, q4 I. \. r' Q! {Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
