|
|
Absolute deviation, 绝对离差! A/ Y( C+ p% X- \
Absolute number, 绝对数
6 X1 `5 p' w! \) J5 d- H+ F' ]& xAbsolute residuals, 绝对残差/ {( ~. ?" R& w. A% e
Acceleration array, 加速度立体阵' J: c, h) B7 Q# @; W; G V
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
4 n/ d G. W: }' l: [! f, Z6 SAcceleration normal, 法向加速度
, l8 {' {/ L8 \$ Y7 ^0 i s4 cAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
( Y, Q4 M2 {3 BAcceleration tangential, 切向加速度
7 Y" {3 Z& d- K! O( P! KAcceleration vector, 加速度向量
2 j- p" F D' q3 C8 D3 c6 @Acceptable hypothesis, 可接受假设5 u) |/ F) n% B+ Y/ N
Accumulation, 累积
. Y; [; }. C1 UAccuracy, 准确度) g l% N1 K1 |. \% \, s9 ^& @
Actual frequency, 实际频数
4 Z) [- [+ P1 C# W* NAdaptive estimator, 自适应估计量6 v7 Z8 U9 O- e7 K. q! u
Addition, 相加# V: @8 }4 i/ P. f- j0 H' Y- l
Addition theorem, 加法定理 F/ j+ [4 F/ k- Q3 k# |3 [
Additivity, 可加性5 S' @6 m* t( t9 \1 y) n5 z2 R
Adjusted rate, 调整率
" [$ H% I7 G5 i1 ?Adjusted value, 校正值
# l# y' C, v! g' |, ?' t/ DAdmissible error, 容许误差
# L0 y* o. K. {8 WAggregation, 聚集性
% D0 F* j) U) ^0 K( vAlternative hypothesis, 备择假设) D# Z G1 V7 \
Among groups, 组间3 |7 Y0 q3 y4 i1 L; ^+ S/ j
Amounts, 总量. Q& T! ~) n/ Q! |5 a2 V9 @+ k* n
Analysis of correlation, 相关分析2 m- p4 H2 `$ ~# n4 |) n& R) M7 D
Analysis of covariance, 协方差分析 w: f! C! P- t+ t
Analysis of regression, 回归分析; d! j7 [& L" } t0 p) r
Analysis of time series, 时间序列分析* g" a) q/ k$ i8 U. v- t
Analysis of variance, 方差分析2 ~- J" q% I9 L. L
Angular transformation, 角转换 z: _, J# U+ I- t5 v' m7 Z$ @4 h" x5 F
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析8 X: q& c- v( n W
ANOVA Models, 方差分析模型
. Z; T: o) ]3 e7 O8 T- cArcing, 弧/弧旋
7 O5 j* O4 K. |; n& u9 `Arcsine transformation, 反正弦变换2 T; x( @5 V8 i+ a
Area under the curve, 曲线面积
. b. c" V7 f( `5 T0 a: OAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
% m: j4 K- ?1 {$ e) ]ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ! d! n& r4 J8 c; l( j8 O
Arithmetic grid paper, 算术格纸
' ~7 \9 M+ M7 D, A; D$ HArithmetic mean, 算术平均数7 Q1 Z! e2 _% a3 y: r
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系- @( l' Y* J2 s) A9 n& J/ E! B
Assessing fit, 拟合的评估
/ n) C9 V/ d, aAssociative laws, 结合律; F/ K+ Z5 N" H1 s% F; O
Asymmetric distribution, 非对称分布
; X$ ?7 o2 q* d' LAsymptotic bias, 渐近偏倚: l3 P- K3 G9 j+ V6 v, R
Asymptotic efficiency, 渐近效率
) W* v& P! y9 o: L( p& f: ZAsymptotic variance, 渐近方差* b9 O/ u0 h ^
Attributable risk, 归因危险度, i z' _# F1 M
Attribute data, 属性资料
, ?) m. D' R- M& A0 b2 bAttribution, 属性' i( n( E% t2 `. x$ ^* \9 b
Autocorrelation, 自相关+ p+ T+ p- g* c% T8 S: u
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
: x! k! S+ i5 ]) e3 {3 z E/ xAverage, 平均数5 N' r9 B9 c( [4 |
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
3 V& v/ u% U$ `. S8 s$ tAverage growth rate, 平均增长率% p, o, H% x9 O. K
Bar chart, 条形图
# j7 i7 e% u: vBar graph, 条形图4 n( m( p# B7 R K
Base period, 基期
6 K' ]* e; E0 |5 f: X8 F# cBayes' theorem , Bayes定理
/ r/ a# L( I1 O" iBell-shaped curve, 钟形曲线
% S1 U9 d" I- _6 gBernoulli distribution, 伯努力分布8 G% i) u4 ]1 A: \: F6 A
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
. j, e. @& y, s5 ]; xBias, 偏性
* m% u6 w' b# [0 ]; v8 \1 s* ABinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归7 [* m* C* [# v0 N) z e3 N
Binomial distribution, 二项分布7 ^3 n) Q8 ] |: j
Bisquare, 双平方
q; ?( ^! Y/ a6 R6 vBivariate Correlate, 二变量相关: Y$ G# O/ B, r# h
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布6 f6 ]# I @. O. w" _! T
Bivariate normal population, 双变量正态总体0 m5 y7 Q: h2 Y W" A) H
Biweight interval, 双权区间
6 u( y+ y: g2 ^5 PBiweight M-estimator, 双权M估计量0 @$ Y: q# R. w7 L: C8 w
Block, 区组/配伍组
. N9 n4 `- ?2 ~$ k! N" `% cBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包, X/ ^% z0 q; k" @3 b+ T
Boxplots, 箱线图/箱尾图
s# w: x4 g4 N% o0 TBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点( `% m1 ?( G% _ V
Canonical correlation, 典型相关; i/ F) Z7 e; H
Caption, 纵标目
) C8 J9 t" ]# m4 Z$ @Case-control study, 病例对照研究' D6 B4 x `6 h' x
Categorical variable, 分类变量
2 q6 O6 n1 T* W! e( \Catenary, 悬链线. n* f7 ]( L5 {. p
Cauchy distribution, 柯西分布: p1 D9 a6 e! @8 b1 O
Cause-and-effect relationship, 因果关系: j) q4 D# s" q l% s/ W. Z% i, b9 w
Cell, 单元
2 `; X2 Y, P' S8 |) W$ \) pCensoring, 终检% s+ g" f: n: c: p
Center of symmetry, 对称中心" J. [3 b4 ~+ U' d7 A6 c
Centering and scaling, 中心化和定标- l2 n6 v) Z2 t; @1 O9 |* a9 N& b
Central tendency, 集中趋势# Y5 K& E5 o0 R, ]+ c
Central value, 中心值
* d. e7 }$ \: ICHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
- k {4 G! N* h$ ~Chance, 机遇
( f+ L5 i* x! @# f' I$ _Chance error, 随机误差
& K9 v+ A2 t! Q2 g/ w- h- iChance variable, 随机变量, w9 ]/ I0 o* o8 G
Characteristic equation, 特征方程 \ Z* J. S1 a
Characteristic root, 特征根
* J# {4 R5 Y5 y4 E) Z' }1 sCharacteristic vector, 特征向量2 f A8 t2 w* M5 ?) M
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则( ], d* n% D, `9 j1 n t
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图: f. v( r! }5 ?$ g
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验9 A, s& |8 q& w( q: ^6 Q
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解) L+ o1 g+ c @2 r! X2 U T9 N
Circle chart, 圆图
3 A# W+ R h# \1 tClass interval, 组距7 [2 u: m/ ]6 u" E0 L# f% V1 N/ n m" f* }
Class mid-value, 组中值1 Z) M8 z: H6 n$ H6 M1 M& D
Class upper limit, 组上限
7 P! E [* A2 _+ W2 @( |$ ]# m. NClassified variable, 分类变量
0 c; U8 k2 V) I1 pCluster analysis, 聚类分析. ^* Q$ } _1 V2 A' I+ v- k7 O- E) N
Cluster sampling, 整群抽样) z) f. J+ q7 c9 ^4 b9 U
Code, 代码& z `- x& g- Q% R: h% r# \
Coded data, 编码数据
" C. }! D5 R! ~ ]: ?1 lCoding, 编码
+ \+ c1 k* p9 Y C- }+ n- c, ]. lCoefficient of contingency, 列联系数3 [3 G5 u8 ^; J- l
Coefficient of determination, 决定系数
- B$ q! i% h% f9 I. SCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数6 q2 F% g6 k. A% m2 `/ n" b( D' |0 y
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
6 n$ x8 s2 L4 H- s) v5 bCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数* A5 q7 T! f9 { g* O9 |
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
: G( M4 k% z8 j; rCoefficient of regression, 回归系数
& j8 a8 Y( S6 ?0 fCoefficient of skewness, 偏度系数
4 u! B# {0 W+ P. L2 l7 @; ICoefficient of variation, 变异系数
( V3 w. z, ` w3 o$ a- j, ICohort study, 队列研究' x# H! N6 `6 J4 ~& l- a W
Column, 列
7 m) P( K3 a- j. X* JColumn effect, 列效应8 Z2 C* t7 i& f2 Y6 f/ C2 J0 O7 s
Column factor, 列因素; g+ [+ x1 e+ q. `$ e$ r7 I
Combination pool, 合并
: k$ E i7 P& r. }Combinative table, 组合表
" M3 Z$ c4 D7 C, U0 g' |' [Common factor, 共性因子3 |7 f1 {4 |% F+ D& I
Common regression coefficient, 公共回归系数, R5 b% ~" t$ U7 ` K- ]( F' N: T# w
Common value, 共同值: @% G+ e2 B2 A/ ]: o
Common variance, 公共方差
4 c; h5 n, U4 o" `% a( D/ w: tCommon variation, 公共变异% S" y& y# U/ r" N
Communality variance, 共性方差8 Z# e- J/ R1 R: j @8 ]! R2 p N
Comparability, 可比性
& h# `( t5 [: Y# G) b% M. jComparison of bathes, 批比较) z- q0 ^ R9 j5 D: D: `1 F# }
Comparison value, 比较值4 m# B/ g" b' A+ s/ S. j
Compartment model, 分部模型
' h( u0 P% a4 u0 d/ k) G" kCompassion, 伸缩& Z, n1 V& c5 d) a# Z5 L; f; q
Complement of an event, 补事件
% i9 W( D, w/ x+ aComplete association, 完全正相关+ Z Z5 {: U% b2 K% m/ h$ {8 x
Complete dissociation, 完全不相关* P' K2 N1 U* d' ^
Complete statistics, 完备统计量
) \( c0 z; m4 V- n* a9 RCompletely randomized design, 完全随机化设计9 }' {: m$ Z; G) A, F
Composite event, 联合事件7 U I( S5 n9 P1 L3 O
Composite events, 复合事件 s- r, h7 r2 e! J8 J
Concavity, 凹性
5 o5 x4 m0 E! Z/ [: C4 y+ RConditional expectation, 条件期望4 i! E) z- n2 \( f; @
Conditional likelihood, 条件似然9 A5 D3 m4 ~- o
Conditional probability, 条件概率2 _3 n6 ^" |* w4 w
Conditionally linear, 依条件线性9 B1 a0 R1 x5 d1 A$ ]4 s
Confidence interval, 置信区间 E. D9 z, e @# l. u$ H
Confidence limit, 置信限3 I- |7 P# _. a0 O2 ]/ e) ^
Confidence lower limit, 置信下限$ J9 d- [0 U: W. r, w3 E) h. U
Confidence upper limit, 置信上限% T5 V- L, V/ w# w5 i
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
1 Q- @# z% \) i' O/ v" QConfirmatory research, 证实性实验研究
3 x. d0 s! Q' Z9 BConfounding factor, 混杂因素
2 \9 u; l) q& |9 S# HConjoint, 联合分析3 _0 V# F8 H; j
Consistency, 相合性7 J5 S' b6 w. K9 c9 K
Consistency check, 一致性检验
* @% ~* V( S" F2 S7 uConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
& F% E4 X6 N1 ~9 P6 B" s5 R6 XConsistent estimate, 相合估计9 G; S# z% y0 h C$ z% O
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
# Y. \9 c* h, [6 h5 I7 GConstraint, 约束
3 h8 w; R6 d$ @, [Contaminated distribution, 污染分布& ]- }- ]6 G7 ^" F/ k; N5 B0 f2 |/ o
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
3 ]. F; h) p- _8 D- AContaminated normal distribution, 污染正态分布
2 m/ ?% ~8 m# u* R' HContamination, 污染3 K+ j* b5 w9 } j. F0 z
Contamination model, 污染模型0 ^( U6 O3 g4 d
Contingency table, 列联表& c/ I- z ?+ `/ ~! i- G& f
Contour, 边界线6 ~* n' w6 i$ u% z+ T9 i; I
Contribution rate, 贡献率2 N% ^$ F" {0 j) ?: p9 S0 w" ?+ @
Control, 对照+ L2 b& ^" ~ [; S2 M/ L
Controlled experiments, 对照实验& E5 X9 ?) P" {; x& m
Conventional depth, 常规深度6 n' D- }7 q4 h6 {6 ^4 [7 d
Convolution, 卷积0 R, _% G) t0 i! ~1 q
Corrected factor, 校正因子
6 ~' `: O5 H+ R0 \Corrected mean, 校正均值0 u+ z/ m% D7 F# \% ]
Correction coefficient, 校正系数
9 B4 C* y% Z, I! @+ l9 d* iCorrectness, 正确性
' x5 q- i! ]( d+ DCorrelation coefficient, 相关系数5 _$ m/ V! }9 P' J a$ `" `
Correlation index, 相关指数
" c! q: ^1 J# [ q1 ~Correspondence, 对应! F7 | [- {9 h1 T
Counting, 计数( I- c' Y8 x/ N
Counts, 计数/频数+ a2 u0 l3 [# O* h" m, U9 G
Covariance, 协方差 _, k, X7 I4 N6 n# B1 R
Covariant, 共变 . w- x7 }; P6 W# b
Cox Regression, Cox回归- W3 Y2 Z+ {/ I( z+ z( g1 l
Criteria for fitting, 拟合准则
& K4 m: n: [; ]- w8 {+ s$ W, B/ vCriteria of least squares, 最小二乘准则
k- B* X6 q) z% i/ @ _" ICritical ratio, 临界比
1 A% c. K$ n; E1 @* V, S8 ]2 W0 lCritical region, 拒绝域, {% V# ?0 O7 s6 K3 k; @
Critical value, 临界值9 n3 @$ }6 _, M+ M6 ]
Cross-over design, 交叉设计9 m0 s7 B/ } M/ |1 ^
Cross-section analysis, 横断面分析
0 F) L' J0 k2 G+ f0 l/ qCross-section survey, 横断面调查
7 S2 W9 R( v, vCrosstabs , 交叉表
% a3 ^- J( w" o; tCross-tabulation table, 复合表
- I: a5 q1 |6 q0 j$ u5 t& tCube root, 立方根
; A- A9 B. h2 iCumulative distribution function, 分布函数
; U" e# F: T X' J! ECumulative probability, 累计概率: U2 t# \, X1 }! U" u
Curvature, 曲率/弯曲
) `1 @& Y; }. h) uCurvature, 曲率
, L$ M T) m: S2 ?Curve fit , 曲线拟和 - I3 X/ r( V% [4 [4 q: y- \) W5 O# Y
Curve fitting, 曲线拟合4 `" A6 Y: o! J7 M+ P, a5 P8 u. y
Curvilinear regression, 曲线回归
4 {8 Q& w- k; n4 Z) S8 i& Z- DCurvilinear relation, 曲线关系
0 C6 J7 y( i0 v1 i& k7 aCut-and-try method, 尝试法" Z& _" U' z7 C
Cycle, 周期
" n z" J+ X' A" `7 Q; lCyclist, 周期性
! m4 z$ L( x( T# Q6 z: ]$ FD test, D检验
) N9 j- {7 V, P6 A) n( h h% R+ T3 UData acquisition, 资料收集
7 e5 P2 ]3 e4 a/ AData bank, 数据库' Y( y A$ G0 [$ y3 G
Data capacity, 数据容量
% {+ \/ d4 _) p( h: uData deficiencies, 数据缺乏
1 t8 q7 m$ z! b ]Data handling, 数据处理
! r q5 J7 G: T" s% o4 B7 Z, ?3 VData manipulation, 数据处理" [) c; G; x3 v# J$ ~2 r$ j
Data processing, 数据处理) K7 z w8 b/ D [) I& `7 {% L
Data reduction, 数据缩减3 P! _8 h# i1 {( g% L+ f/ \
Data set, 数据集
7 m5 X5 G1 Y* |0 e/ NData sources, 数据来源
4 |: [) q5 ?% n. m+ g7 qData transformation, 数据变换 \7 l) X0 u2 H) f& j- `, y
Data validity, 数据有效性+ V- o( x* K. y/ u' h$ N
Data-in, 数据输入
3 q# K+ A; R3 G* ]/ ^6 uData-out, 数据输出- {5 c, w1 R* L9 F2 A2 [0 \
Dead time, 停滞期- D1 z+ l" s0 y l3 k8 s, \
Degree of freedom, 自由度6 X5 Y/ l/ O0 I3 U+ q
Degree of precision, 精密度) }* _5 ~8 J( _: Y- J" H9 g
Degree of reliability, 可靠性程度
" B% I/ k% ?( o, g3 wDegression, 递减
' ~! f b j. mDensity function, 密度函数
+ R6 v' w' w3 l& ~Density of data points, 数据点的密度 h9 ~: a* t+ J% z9 X+ m8 b
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
0 Y3 u8 B' _# k# Y/ i0 s& B0 Y! |& Y6 JDependent variable, 因变量- a7 V$ G% Q' c. m2 @$ Y" P
Depth, 深度) u0 @% L& j+ }* T4 a
Derivative matrix, 导数矩阵
@9 Y! a# {+ u) Z8 EDerivative-free methods, 无导数方法
0 W5 r9 U- w4 S- |8 E6 EDesign, 设计+ o3 m; m: f5 t5 ?" ?/ j- E8 d
Determinacy, 确定性
7 S& R7 z6 g/ ^. QDeterminant, 行列式
- \5 \0 i2 \* e) }# k7 K, \5 gDeterminant, 决定因素
2 [% q1 j6 m: [' tDeviation, 离差
* Q* q& f& l" F% M4 SDeviation from average, 离均差# R; i, r: Q, f1 b5 E
Diagnostic plot, 诊断图( ]- \% m5 i; a2 m* W% W
Dichotomous variable, 二分变量
- n9 D p* N: B" k7 ODifferential equation, 微分方程
% E0 d6 P( U y a1 fDirect standardization, 直接标准化法
9 [9 @" v6 d. w- @) {8 hDiscrete variable, 离散型变量
: N1 D* ]' b" IDISCRIMINANT, 判断
$ B& \* y9 ?; Z" w# {Discriminant analysis, 判别分析1 K; M1 b0 ^% Q/ w# F$ { V6 ^3 k Q
Discriminant coefficient, 判别系数2 U, L' n8 A$ W
Discriminant function, 判别值
0 V+ o* I3 i/ q7 @, vDispersion, 散布/分散度
% p$ K* ~7 f1 @% _* dDisproportional, 不成比例的4 y/ z8 b$ D8 G, o! e/ e! {
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量5 o: P( l% P% ]8 h) _
Distribution free, 分布无关性/免分布
4 p4 s z* R* k( |& w0 O, ODistribution shape, 分布形状
1 w5 Z" V/ b# p# ]1 JDistribution-free method, 任意分布法
, q* J" {+ V; Q) W0 U# d+ o. @3 QDistributive laws, 分配律
6 D! q7 a' u. cDisturbance, 随机扰动项
, C% P$ R9 X& `# G/ iDose response curve, 剂量反应曲线
8 r# r" n. }; ^ q( ~% TDouble blind method, 双盲法
2 A4 |% S% A. A5 Y" ^/ g' ?Double blind trial, 双盲试验
9 p( o3 L1 ^2 B& M" }( Q9 O% ^Double exponential distribution, 双指数分布
# S! _# I. {1 @1 |5 eDouble logarithmic, 双对数' E3 y6 k, n) T; D6 n
Downward rank, 降秩
. t1 I0 ~' ]1 e2 Q- e" Y/ A7 b' eDual-space plot, 对偶空间图
: ^6 C% e; W' O7 w( N7 BDUD, 无导数方法
6 o6 T' B) V) DDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
* b3 ]! s5 F: @% p \* uEffect, 实验效应1 ^+ q$ G6 ^% E) z! G( R
Eigenvalue, 特征值& ` I, j& r6 A1 b
Eigenvector, 特征向量$ B. E" \% J& {
Ellipse, 椭圆% Q9 ^" d% C: E
Empirical distribution, 经验分布
# `( z3 q& K) G5 y5 b0 CEmpirical probability, 经验概率单位
: l0 S5 K* z- v/ q" r" f( _Enumeration data, 计数资料
& T [ L( i, w' DEqual sun-class number, 相等次级组含量
]& v) u1 M$ mEqually likely, 等可能
! i" Q/ M) E* w' t. @( l5 sEquivariance, 同变性9 d( j) B3 B. u3 r ^- F* s
Error, 误差/错误$ A- b" ^ n, F; [3 w3 ~$ _
Error of estimate, 估计误差
; Z; Y3 G9 i2 K5 BError type I, 第一类错误
8 K/ H+ B1 b: _Error type II, 第二类错误
' _0 C* I( C5 TEstimand, 被估量( z' O! \- F$ h; _' k
Estimated error mean squares, 估计误差均方) }% E, Z$ @% w# D* f. j' e1 T- `& l, |
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
2 i* L# A" e+ F/ J( I1 u* LEuclidean distance, 欧式距离/ `3 }$ {9 W4 [( O6 t3 S
Event, 事件
% L' X* T) a/ kEvent, 事件
3 K, y0 s# N( `; C9 C: K8 qExceptional data point, 异常数据点
/ x+ ]* t) ~! G6 }! O. CExpectation plane, 期望平面: y( h6 M% \4 |
Expectation surface, 期望曲面- r" m7 c: W9 L7 X8 e4 g. ~7 A
Expected values, 期望值
; a( G* ~, T% [6 b' h( O: x: FExperiment, 实验& e6 G3 D+ W) i" x i2 S2 I
Experimental sampling, 试验抽样
: D0 S8 Y; `; U. S ?; y$ h# xExperimental unit, 试验单位! x# z- k# p4 U. x- C6 ?9 {2 v
Explanatory variable, 说明变量
7 V5 v9 K$ R! F0 D) o% E& e3 HExploratory data analysis, 探索性数据分析
8 q" g4 U1 N+ y4 I6 h& [Explore Summarize, 探索-摘要
^' b" e5 j5 y7 S; ^" n# OExponential curve, 指数曲线
L& N! T/ Z" ?1 T" rExponential growth, 指数式增长
) h7 i, p. o0 X3 fEXSMOOTH, 指数平滑方法 ! a9 x/ c0 g2 y: `! B& v# u7 D2 j7 M! I) _
Extended fit, 扩充拟合
3 j2 Y0 K, f+ f3 U+ i* RExtra parameter, 附加参数+ o# ]5 n+ j$ j D
Extrapolation, 外推法
6 }! g! Q3 b: Y8 Q4 o* n. gExtreme observation, 末端观测值) F6 H0 }1 T# P! P1 ^$ L3 b5 ~
Extremes, 极端值/极值& l$ D1 X3 ?0 Y7 x7 C
F distribution, F分布
0 T2 h7 u; \% ~F test, F检验
0 |1 M# ~7 T( S3 y& iFactor, 因素/因子' w1 e* m; o `
Factor analysis, 因子分析
) f; v5 e8 y) Y! H* S+ lFactor Analysis, 因子分析
: M& i$ a9 ?# xFactor score, 因子得分 - B" i5 M4 g% Y* N' q
Factorial, 阶乘+ R5 s; l% P) l% Z- i1 l% ]
Factorial design, 析因试验设计* B9 o7 e" B9 @
False negative, 假阴性
2 c+ P) o4 C) z. O0 e8 n/ cFalse negative error, 假阴性错误" D. F0 l: v+ Z. ~( P& y
Family of distributions, 分布族% B* u8 x( a9 h/ m- \/ G' y$ A4 q
Family of estimators, 估计量族
* t7 t% j% p" p8 H4 K6 FFanning, 扇面$ N8 ~4 S1 a* K0 i1 B1 A, |1 w
Fatality rate, 病死率
* y' p1 z6 [. I6 E8 s7 cField investigation, 现场调查
- e+ h: t( k X) {5 u+ b" J( \Field survey, 现场调查$ Z0 V: T. \9 P
Finite population, 有限总体( w n- a# x3 R/ e7 I9 V8 _/ x
Finite-sample, 有限样本% S2 N- ]+ S6 j# o1 R# b% F2 s- P' m
First derivative, 一阶导数' z; t/ p/ [+ n
First principal component, 第一主成分7 i* Y9 E5 k% _: M7 U0 o" H
First quartile, 第一四分位数
2 Z, t" e- Q% j8 ^. ~Fisher information, 费雪信息量
$ D5 @! b* P7 B3 L$ T2 EFitted value, 拟合值) {* H* j/ L. q# ]5 n% ~
Fitting a curve, 曲线拟合4 J4 I9 j5 H& h+ C* u$ l
Fixed base, 定基/ `# I, l8 \; T* v
Fluctuation, 随机起伏
& p9 |( [. m5 ^- y G9 n( IForecast, 预测) G' J9 `% ~+ x" Y4 M9 Y9 G3 r
Four fold table, 四格表' z, }8 j$ Z! J& {3 F0 c1 |* r
Fourth, 四分点! ]# N- ~( r. W% q2 p
Fraction blow, 左侧比率
- C+ x9 X2 H6 Z! r& `( R( CFractional error, 相对误差7 A% N; ]; D# I# `4 g! w# I
Frequency, 频率7 x* l( R" i& ]1 B' f j
Frequency polygon, 频数多边图
0 o2 s. p2 T9 _+ PFrontier point, 界限点
1 t6 ?. w8 J, j. IFunction relationship, 泛函关系2 W6 u2 m$ Z# P' o3 s% v
Gamma distribution, 伽玛分布
: j R" E3 ^4 W) _2 d3 A2 p: Q7 VGauss increment, 高斯增量
# V: f& q1 f* r; z( l0 HGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
' A6 S( E" b+ _8 t9 O/ RGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
3 ~ Y: g" R" `- D6 \General census, 全面普查
6 u; ? m! z- P" rGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
$ p' R6 b4 {4 Y, p; I7 z9 lGeometric mean, 几何平均数9 R& e4 W6 ?3 @5 Z5 ~5 ^: A
Gini's mean difference, 基尼均差
: C" x4 t0 w# e" z4 |7 DGLM (General liner models), 一般线性模型
1 `8 i, g5 }2 z# M2 ?+ ~! B% ZGoodness of fit, 拟和优度/配合度
5 z1 f ^2 d4 E% U; YGradient of determinant, 行列式的梯度
& P+ E, H0 Z, q( c% U4 q" q! bGraeco-Latin square, 希腊拉丁方. g s B2 U* J: J y! L
Grand mean, 总均值$ n5 D2 Z8 Q# _* n3 \
Gross errors, 重大错误
0 h1 J# `# K' A' v7 TGross-error sensitivity, 大错敏感度
. ^3 {9 p y3 {' C* G* F/ u! E3 EGroup averages, 分组平均
4 Y S, V% _4 S5 z- Z% b2 bGrouped data, 分组资料
. @, G3 w$ P$ `( [6 t3 LGuessed mean, 假定平均数9 i0 {& M4 D: U1 p
Half-life, 半衰期; ]4 C9 s a0 B" I2 b8 K, w
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
1 T$ @! z8 `/ HHappenstance, 偶然事件9 ~2 \: ?0 U. r; h/ M
Harmonic mean, 调和均数- Q# n) G! g$ k
Hazard function, 风险均数
3 z: u( X# t+ lHazard rate, 风险率5 q8 Z0 J+ ~1 m7 [8 M
Heading, 标目
& a& _6 H) K4 X( P4 ?* {Heavy-tailed distribution, 重尾分布$ W# }7 W7 x- _9 O8 D. {0 ?2 N! a+ q
Hessian array, 海森立体阵
" y& v$ I* e" w2 N& }8 a- q+ CHeterogeneity, 不同质3 t- q g2 \; I$ a9 @
Heterogeneity of variance, 方差不齐
5 m3 q q7 `8 |8 S1 B2 uHierarchical classification, 组内分组
+ M7 Q7 D6 R: t; mHierarchical clustering method, 系统聚类法
c; k6 Z8 y4 r% Z+ o SHigh-leverage point, 高杠杆率点
( w5 V: y r0 T# @$ h6 ?; BHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型* d" {1 \5 f, ~$ Z7 _
Hinge, 折叶点
T, ~& c5 i$ A1 V' u) Q! NHistogram, 直方图3 ~" D B: q/ a, P7 V
Historical cohort study, 历史性队列研究
; U( X9 h9 T: MHoles, 空洞# v1 A* m/ w8 `: l! \: r" G
HOMALS, 多重响应分析$ ]2 g* w* R/ j' j0 r7 u- Q' p7 W
Homogeneity of variance, 方差齐性
1 S4 N, s; i2 t- |: dHomogeneity test, 齐性检验" M+ N* D' O, z4 {0 [/ _5 m
Huber M-estimators, 休伯M估计量$ \ M8 N% e* i) M
Hyperbola, 双曲线; Q) \7 Y M. t; j# g
Hypothesis testing, 假设检验
: d. |( U- @* THypothetical universe, 假设总体
% P- r; n; ~& z2 j% nImpossible event, 不可能事件
# S2 H. W% S& p' ~$ `: l4 d8 u( K9 IIndependence, 独立性
" S8 v2 n) n# K) c- a2 U# [Independent variable, 自变量
. M- x+ K1 a) @% ~. U, k6 LIndex, 指标/指数
) k' u& \, K7 z7 fIndirect standardization, 间接标准化法
+ V" r3 [3 j& [, r b u' zIndividual, 个体) M6 W- W7 a* @# |7 J
Inference band, 推断带4 e! z! m1 I) E4 d' X* _
Infinite population, 无限总体2 P! z4 V# E7 T# \, j% A- w+ c# Z7 I
Infinitely great, 无穷大
, |3 e6 u+ N) [+ G( j. a% \Infinitely small, 无穷小
7 P7 ?* [4 c' e# t( KInfluence curve, 影响曲线
/ x `: y$ M2 g% j& t8 QInformation capacity, 信息容量
' x4 @' g5 U9 w) j' WInitial condition, 初始条件 R% o+ W$ V3 S; J% r
Initial estimate, 初始估计值
1 K' K' g6 D) W4 M/ V, qInitial level, 最初水平) p2 h% z9 U b1 D) ~
Interaction, 交互作用
5 ~6 G, F9 u' }* `Interaction terms, 交互作用项* k/ n0 L6 k) Z: @
Intercept, 截距
) Y4 j' K, z% A4 u# D# b# a/ hInterpolation, 内插法8 J% b i: w. _2 ?
Interquartile range, 四分位距, `% A P" h7 Q0 @8 G7 v& }
Interval estimation, 区间估计
. z% Z8 Z( }! e; }9 r0 UIntervals of equal probability, 等概率区间
8 _2 N5 Q% y; A- M( u2 pIntrinsic curvature, 固有曲率* s7 Y4 T3 O. a
Invariance, 不变性; F& b$ z! C. D8 M" T! n
Inverse matrix, 逆矩阵9 m# H* o7 \9 b% q- E7 @
Inverse probability, 逆概率8 Z4 t& h/ J; `6 ]! F
Inverse sine transformation, 反正弦变换
' N& g( G3 h; j* a5 ]Iteration, 迭代
8 M9 R. Z# J1 t" g i6 e& C" g9 h% OJacobian determinant, 雅可比行列式% l4 b7 q, J; s) h+ e& Y. n- [
Joint distribution function, 分布函数
3 p* Z6 Y) w* y" IJoint probability, 联合概率
2 B" R8 x% c& hJoint probability distribution, 联合概率分布
. P, ]6 t9 F* dK means method, 逐步聚类法
) S8 Y" u; ^8 ^. W9 L8 i. tKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 1 C+ t/ m6 t: c4 G/ P' q. C
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
' m# y5 c2 `( W5 ^Kendall's rank correlation, Kendall等级相关. g+ r" l- B* [% i' h" X6 I7 T# N6 I
Kinetic, 动力学
( E4 D4 j& @+ d3 g3 ~Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
1 m0 S* e9 b: {7 Y4 r, uKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
; U: K6 w1 ~4 X% G1 Y6 ZKurtosis, 峰度: X. l, X$ ]( {* s3 r F7 I- p/ i) U
Lack of fit, 失拟
* E5 Z5 \( c8 a/ [Ladder of powers, 幂阶梯
/ Y0 B3 u" W/ K9 Y5 ?* G! I) gLag, 滞后
/ p4 h0 F2 p2 j0 ^* kLarge sample, 大样本
$ F2 R" K; w- U% r& S$ _1 }4 I" _Large sample test, 大样本检验' U# a, B5 E4 u8 h/ R5 ~% ?$ G
Latin square, 拉丁方
1 b- O* U% y) w# [: \+ V5 }" E8 WLatin square design, 拉丁方设计
' t+ L% P" V* f- S2 [Leakage, 泄漏3 c9 c. z7 M k' Y
Least favorable configuration, 最不利构形
: J2 Q- X; e; H2 i7 uLeast favorable distribution, 最不利分布
* G; Q# L8 i( R8 `. ILeast significant difference, 最小显著差法
5 s. h9 Q: O: C d3 G7 kLeast square method, 最小二乘法5 E: u& R9 W4 a& I4 P$ d
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
# @3 u& i0 R1 u" F; x; L, @Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
: P5 j9 {( i* S7 |; J+ KLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线- Q0 B( Q& L! L% v7 Y) ?
Legend, 图例& A$ ~& n6 @9 {. Y
L-estimator, L估计量6 F: A5 J8 E' Z7 ^. {
L-estimator of location, 位置L估计量) I' [1 [4 M2 B* v
L-estimator of scale, 尺度L估计量
6 ?- h9 I' Z1 g$ v; ZLevel, 水平* }7 j3 U' }2 c
Life expectance, 预期期望寿命
6 U6 |, i6 o/ D \6 {Life table, 寿命表/ a% T( J# M. |* A+ C
Life table method, 生命表法: d; S' x5 s) d9 Z7 V- x4 W
Light-tailed distribution, 轻尾分布4 r2 g" } v8 B
Likelihood function, 似然函数: f$ v. \+ F* I" K
Likelihood ratio, 似然比& q. L0 h$ Z% a
line graph, 线图
1 ~$ r- A' |% M' {Linear correlation, 直线相关; b$ P& M& j4 l( Z3 E
Linear equation, 线性方程 C/ d0 r6 C* l* f7 A/ W4 n) R( \
Linear programming, 线性规划( f4 N5 B q3 s; @- P4 g I3 g+ q: ]
Linear regression, 直线回归
% B0 t3 q. M2 {) R7 QLinear Regression, 线性回归' [2 e' I9 w2 b4 _
Linear trend, 线性趋势; ~) t# N( G1 [' Q2 Q8 h/ T
Loading, 载荷 ) ^) a5 `4 J7 O! B
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
; y: ~. Y2 i" g# I0 B& S) F' FLocation equivariance, 位置同变性
2 y1 ~" [& A: G" }) ULocation invariance, 位置不变性0 X5 X' R. m! Q2 ~! i
Location scale family, 位置尺度族
% Z# s6 [8 e9 m. A; ?; ULog rank test, 时序检验
}1 p6 j, r" C1 }2 {. d* ALogarithmic curve, 对数曲线
' L4 A, X7 x. F* K7 [Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 i$ `2 t C& HLogarithmic scale, 对数尺度1 g' B+ d* p7 O& o5 ^1 V
Logarithmic transformation, 对数变换
# @1 r4 a) a4 |, r2 c/ Z. V5 iLogic check, 逻辑检查: q, M1 \% o5 T5 x2 }# `2 x
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
! O$ Y8 O: b' @% ULogit transformation, Logit转换1 \& P/ [' }! r
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ' M( V$ p0 a4 z( ?3 T2 }$ B
Lognormal distribution, 对数正态分布
0 q/ _! A% T ]Lost function, 损失函数. { A* Y2 _5 Y: s' H, k C
Low correlation, 低度相关
& ]% D% ^- |& m7 QLower limit, 下限* F, {5 K) Z, w3 a) k8 ]9 |
Lowest-attained variance, 最小可达方差
1 J7 o& j4 N* ?2 a; `LSD, 最小显著差法的简称6 b p; I2 \. M/ T
Lurking variable, 潜在变量! i+ G6 _2 H) B) w+ Y3 j
Main effect, 主效应
* \9 ?4 d1 Q) G1 u, WMajor heading, 主辞标目
* o" ` m& u/ W' Z- ^# W3 nMarginal density function, 边缘密度函数, z* z2 R% ^, J! G- L3 |1 V
Marginal probability, 边缘概率
/ V) g6 e9 ^3 C4 u( HMarginal probability distribution, 边缘概率分布+ @8 q% F; t3 ^3 ]8 V6 `* j0 P" v7 U
Matched data, 配对资料
, d5 g+ w. q; ?% I9 ~2 _5 c0 GMatched distribution, 匹配过分布
. M8 V; q$ ^; q/ g7 m0 n% S$ VMatching of distribution, 分布的匹配
+ @/ ]: X. u# Q) p! h% v4 j7 ~6 eMatching of transformation, 变换的匹配. @+ i, R+ O1 Q, ~
Mathematical expectation, 数学期望( ~3 g2 X. q3 T3 I0 n$ F5 W/ `
Mathematical model, 数学模型
9 U7 \4 f, |" ^4 i( }. T7 AMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量3 h4 r/ W* w2 q; k! y% H
Maximum likelihood method, 最大似然法: \% @* Z; K( {0 ~ v
Mean, 均数' V+ N6 z+ [& V# _# N1 `6 y
Mean squares between groups, 组间均方/ U4 B" I' K! @: p! Y4 \' I( U
Mean squares within group, 组内均方
: I* K3 [9 h5 K, lMeans (Compare means), 均值-均值比较- Z% f! y6 g& Z
Median, 中位数, U7 `- `! y: R- b
Median effective dose, 半数效量4 Z0 B- U: ]8 y' p+ }- _( i
Median lethal dose, 半数致死量
) Q1 b9 @5 w2 t* {4 [Median polish, 中位数平滑
8 o2 X7 r0 o8 ?) q+ {( ^5 ~ mMedian test, 中位数检验
6 J) Z! s q: j& M) l2 R* eMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量& ?- c, Z* k. E* g8 R9 t* X5 I- u
Minimum distance estimation, 最小距离估计% P: s/ @# v1 `$ V' E8 R
Minimum effective dose, 最小有效量
2 K" z. M& F, ?0 yMinimum lethal dose, 最小致死量8 P& h% J' K6 J; U$ J- B1 `" Y+ P2 _' D
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
2 L+ d: v' O$ m7 ]+ wMINITAB, 统计软件包
% S1 Q$ v5 S6 Q% t( f- AMinor heading, 宾词标目# r- A7 n7 o9 Y8 i8 i& q' D3 \' U
Missing data, 缺失值
& @! K0 V% D4 b! r. v9 m+ [Model specification, 模型的确定% x$ E. ?. X1 g0 t# T
Modeling Statistics , 模型统计
1 ?- o7 V. t3 wModels for outliers, 离群值模型: M/ a6 c4 @3 ^' z6 t
Modifying the model, 模型的修正& Q9 y$ W, k& ?
Modulus of continuity, 连续性模
) _5 U) a7 O6 M- J4 Z, V+ h+ qMorbidity, 发病率 ) S$ S4 s0 |3 Q: J# k6 p) L
Most favorable configuration, 最有利构形8 {+ k2 C6 k4 a+ W! X$ m0 S
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
) D0 R, x7 A! x4 C" k+ g8 j0 F. QMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
, V# Q! l3 `8 `" B yMultiple comparison, 多重比较
. g) L! F4 @' M+ D$ {Multiple correlation , 复相关
1 O. z( g0 m) ^% C/ s: q: w/ ?Multiple covariance, 多元协方差: c( w9 u9 [' C9 q% `4 y8 Z
Multiple linear regression, 多元线性回归$ G8 J4 a& U. m& r) \% r
Multiple response , 多重选项) M. x q' x7 C' h; e0 o+ s& j
Multiple solutions, 多解. e+ t2 _1 Y/ o( i$ I
Multiplication theorem, 乘法定理
" y3 S, A+ c4 x5 b: jMultiresponse, 多元响应
' t/ Z4 c+ s. ^Multi-stage sampling, 多阶段抽样
: X. E+ Y: k5 H+ Y4 O) {Multivariate T distribution, 多元T分布* S& h# s; @- C1 `! N m& N/ t% q1 g1 q
Mutual exclusive, 互不相容
' [, f+ X q* j/ B" Q1 VMutual independence, 互相独立
3 p3 X) p; j1 mNatural boundary, 自然边界
% `8 d# z" B, r/ rNatural dead, 自然死亡
! x! P& h# [- _ _) a: ANatural zero, 自然零5 T" y9 x! w# p% g
Negative correlation, 负相关
9 B, z5 L% |% H, cNegative linear correlation, 负线性相关
( V" n) L5 o R% d; h6 p, [ M/ rNegatively skewed, 负偏4 p; s* C) m; v. S! ?; \
Newman-Keuls method, q检验* X0 d" D9 }/ |
NK method, q检验
, g# M: ^! _8 f) r6 d' F' f! m# ZNo statistical significance, 无统计意义
; W8 j, S7 W( N+ Q5 sNominal variable, 名义变量
7 C& d( H: `1 `) VNonconstancy of variability, 变异的非定常性
9 @4 b% E- M7 @- D7 ~, nNonlinear regression, 非线性相关
/ S4 M6 @5 |) _1 eNonparametric statistics, 非参数统计
/ ~) ~6 {) R) @, C6 _+ A$ H% XNonparametric test, 非参数检验
& d9 q3 r' g" G U# C( U; _# y0 v) QNonparametric tests, 非参数检验5 u' X$ ]: Z+ q2 m7 Q6 Q( D2 Q
Normal deviate, 正态离差% a2 Q3 p( i; e; k* O) Z' o
Normal distribution, 正态分布+ v8 X9 {" @! L+ b& N
Normal equation, 正规方程组7 e8 z6 c4 O9 _2 T( n+ D
Normal ranges, 正常范围 L5 `2 v, g1 {7 A
Normal value, 正常值0 X% e9 D" k5 ?! j- N5 l" [
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数& U) c+ x0 [! {
Null hypothesis, 无效假设 $ S6 V* L# C% O( @. F) O
Numerical variable, 数值变量2 L0 P- r O9 f" F8 j3 w
Objective function, 目标函数# z. R$ g9 E) ]# V
Observation unit, 观察单位& M0 ]# h3 k- m: q: |; K6 i) W
Observed value, 观察值
- H, y- Y3 b+ ]3 ]& @One sided test, 单侧检验
: q4 u! d3 u3 d# W' UOne-way analysis of variance, 单因素方差分析: ?% @0 b5 y* O
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
; K3 Z! j# ]+ V u1 x) w) D1 ]; P- QOpen sequential trial, 开放型序贯设计$ @2 P' {( J& B: Y2 A
Optrim, 优切尾
/ I( A5 H4 W' o% j) COptrim efficiency, 优切尾效率( H8 n, q/ |, c5 V
Order statistics, 顺序统计量
$ `4 E% s% A9 t! }, C- `% YOrdered categories, 有序分类
6 {+ v( M2 h) V0 A$ F) R; D, Q8 Q$ wOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
( F- {& T. M5 F# B: E VOrdinal variable, 有序变量
! u7 i) H& |) V$ e ~Orthogonal basis, 正交基% | z. e, [9 |% B6 }3 p9 z
Orthogonal design, 正交试验设计
3 ?8 T8 P4 a, tOrthogonality conditions, 正交条件" k( g1 E& {, O7 h4 P0 p) b
ORTHOPLAN, 正交设计 / i+ z9 \1 R1 {" Y
Outlier cutoffs, 离群值截断点2 f5 n m" P8 q6 i4 G& k6 Z2 o& j1 r0 k
Outliers, 极端值 [! ~% Z* B9 O! H2 j
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 * v* ^) _& K. `& q# y. R
Overshoot, 迭代过度 H: A, c* v: J$ l9 z, G5 m' s
Paired design, 配对设计
) F& x: R( l o N4 zPaired sample, 配对样本; h( Z) F D- ?
Pairwise slopes, 成对斜率) R1 [ w# G# ^' j& E; U9 W( u
Parabola, 抛物线
7 O3 c4 H. G! S& @0 `5 VParallel tests, 平行试验
1 w! Y: c/ u2 F7 ?- e% T0 ^0 C8 w, GParameter, 参数
* N+ ^* }9 |. I. m7 t2 |- VParametric statistics, 参数统计
8 J m( P1 d" ^4 y% d. |Parametric test, 参数检验/ y# }+ U! Z7 W- g2 T
Partial correlation, 偏相关 x% w- Q' ]4 U! \% g
Partial regression, 偏回归& d, v, [: H) I/ ]3 p% w
Partial sorting, 偏排序
; H. h) V0 s* U, k* pPartials residuals, 偏残差9 Z5 g+ s6 _/ \1 K8 Y
Pattern, 模式4 E3 x+ q( V! C
Pearson curves, 皮尔逊曲线
/ r% e9 D* J _; l( b6 iPeeling, 退层, V$ ]5 Z! M8 |& U" B7 S
Percent bar graph, 百分条形图
1 L6 ] u, D* i4 r" NPercentage, 百分比, p' D9 d$ i) Y( _
Percentile, 百分位数
4 A# m: n6 |( k8 iPercentile curves, 百分位曲线
! w$ `. ]2 f! S& D, \; ^0 |( jPeriodicity, 周期性% s) o/ ^! E J+ b$ e
Permutation, 排列7 X2 f# z. b( Z% K7 L
P-estimator, P估计量
( y( j' l, m" b/ lPie graph, 饼图
# |' ?( Q% t P( \& [4 }! vPitman estimator, 皮特曼估计量0 q) G+ J: C# D5 p q3 r6 Q' G
Pivot, 枢轴量
! A8 X5 m5 H( e# n" x8 @) D, XPlanar, 平坦
% @1 h$ s: Q- R. ?: ~- W- hPlanar assumption, 平面的假设
: E# \3 ?( L( J" ?PLANCARDS, 生成试验的计划卡8 D+ z L8 j# i \9 Q! C0 J* {
Point estimation, 点估计6 g# c0 Y3 ^# X" V9 f" X% L/ p
Poisson distribution, 泊松分布1 S- m/ ~9 ? O/ W% [
Polishing, 平滑2 j6 r' B, c# T8 y& Y1 C! f
Polled standard deviation, 合并标准差
* r" t2 L$ \' fPolled variance, 合并方差; `2 X) T1 ~1 @' X) y
Polygon, 多边图
- C1 d% W2 w0 `" VPolynomial, 多项式/ {6 _" D! P! z% }' K a0 o' B; P
Polynomial curve, 多项式曲线2 N$ n2 n, M- `* u2 u6 c# t
Population, 总体( V4 m. K$ X7 ?/ |& V5 r
Population attributable risk, 人群归因危险度" E" P/ W0 d' w; }% c0 ?
Positive correlation, 正相关' j j1 {" y0 Q! Q- C& p5 Z
Positively skewed, 正偏% K7 H: C# J: F1 P: j- q! j
Posterior distribution, 后验分布
1 L5 P) s9 @$ w: F: ?7 m& @2 {7 gPower of a test, 检验效能
9 M' l0 C# u+ _$ r; qPrecision, 精密度
! G5 q4 K2 ^$ Y# |7 q( J ?2 r+ O' cPredicted value, 预测值8 E' {& h; }- g% c+ P
Preliminary analysis, 预备性分析1 @9 ` u- e7 ^
Principal component analysis, 主成分分析
& O! ^ q+ s! N! r a3 UPrior distribution, 先验分布0 Y- \( m' E" c2 g' w
Prior probability, 先验概率4 m6 i' z- i9 B s, K j
Probabilistic model, 概率模型8 `0 L- } _; w4 S- G
probability, 概率7 E5 d" i: ~6 k4 j
Probability density, 概率密度
6 Q* h a7 y% r2 }8 t" M/ B4 ZProduct moment, 乘积矩/协方差 r/ P/ V9 A/ W- |) F9 `
Profile trace, 截面迹图
; C7 M' T5 @& T& L: @0 zProportion, 比/构成比
" J; g0 E0 E) z4 { M. N3 t$ eProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样7 T- u0 k) s4 P$ Z
Proportionate, 成比例
1 \! P4 T* Q; q7 G% PProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量9 k& f. {: e/ v/ `$ X- }- z
Prospective study, 前瞻性调查; ` _1 c, x8 Q4 W
Proximities, 亲近性
9 p+ f, }( s1 T% x/ }" gPseudo F test, 近似F检验" g$ _1 H( v- x
Pseudo model, 近似模型6 c, d5 t0 {9 F: B9 z. W' R
Pseudosigma, 伪标准差9 a$ ?- d3 [9 I: g
Purposive sampling, 有目的抽样
8 S' C9 \6 D5 v( s6 p1 \QR decomposition, QR分解
3 l" I6 B8 ]! a! l1 AQuadratic approximation, 二次近似
" w: | _9 g& l+ k, DQualitative classification, 属性分类
( W$ l# f' G0 m j1 _Qualitative method, 定性方法
! _) f$ g0 D0 s5 XQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
- ?4 g& y; f) s0 v$ u+ FQuantitative analysis, 定量分析% Y% g* b1 r5 t' x' H
Quartile, 四分位数$ e% W# Y' R' U( ]% f7 h
Quick Cluster, 快速聚类
$ m, F" v1 z- [2 I( B6 }Radix sort, 基数排序
B; ~/ P+ ?9 a! }Random allocation, 随机化分组1 s( G8 c6 T$ h. t9 E9 q& B# C1 C S6 u
Random blocks design, 随机区组设计. K7 O. u" q+ e; b4 H# ?- P
Random event, 随机事件
H1 Y7 t* v% W+ ? ]Randomization, 随机化
& z) I& i- ~3 ^. f7 IRange, 极差/全距0 u# i7 e; c8 S; k) b/ r% T
Rank correlation, 等级相关# V1 ^, d& g! N! }$ l/ y
Rank sum test, 秩和检验
: E) U: y0 n1 u9 {4 Z( u0 h9 R: \Rank test, 秩检验2 t" _& @( z3 {# \- U- k, k
Ranked data, 等级资料
) m0 n8 f/ q0 g" w) c) }Rate, 比率
! o2 v! \9 Z; e, l' ~, tRatio, 比例$ h: m' C( _$ }4 y. n. C
Raw data, 原始资料
! }: _8 G: W: k5 tRaw residual, 原始残差6 m* U3 r% c8 b
Rayleigh's test, 雷氏检验1 W' e( x0 g9 ]& F6 v H: ~( e
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
! a9 D8 a2 r4 a4 G7 ^+ c' G; |Reciprocal, 倒数
3 ?& u: _* L3 x: i3 ]# ~/ G& |; CReciprocal transformation, 倒数变换
1 q6 [ a9 A. r$ @5 Y# eRecording, 记录
$ M0 b" z: \7 o% w+ _$ ]8 T( hRedescending estimators, 回降估计量! n( ~0 n7 k2 q) p1 T V
Reducing dimensions, 降维+ o+ M$ d2 C/ d; u: a' R8 x
Re-expression, 重新表达* ~2 F& {/ }, z: T
Reference set, 标准组2 M, J9 m! F1 A1 E( n0 I0 ?6 Y, G: P
Region of acceptance, 接受域
6 t3 u# c6 \& S7 d X. D4 s6 xRegression coefficient, 回归系数
]: w* x5 t% c9 y4 O- w T4 K5 p7 ^Regression sum of square, 回归平方和; ]/ c/ W* G# e7 F# x
Rejection point, 拒绝点
. b" R' P! ~; |5 a% W bRelative dispersion, 相对离散度
1 J# p; B" Q7 I7 |: QRelative number, 相对数
, C& q9 U; _( c6 VReliability, 可靠性
3 A: W* h) ~, t, rReparametrization, 重新设置参数
% X1 E3 I% b8 M" gReplication, 重复: ]( o! x% `+ d% L2 `9 [. o
Report Summaries, 报告摘要
% u* R- N' T& A9 R3 ~' QResidual sum of square, 剩余平方和
# e# B& | ^+ T c4 H! ~Resistance, 耐抗性
: y, R! y Y# E3 Q* \ C/ H/ lResistant line, 耐抗线
3 l& b9 ~# E9 x+ x% z KResistant technique, 耐抗技术
0 m2 H) F% c# D" \& @6 GR-estimator of location, 位置R估计量
, |" H! A a" NR-estimator of scale, 尺度R估计量
; c% e5 Y! J: v$ C7 x: GRetrospective study, 回顾性调查( j# i( K/ }4 h3 A
Ridge trace, 岭迹
T8 p/ [7 W: y+ B* j7 ORidit analysis, Ridit分析
7 h# k9 j+ e- |! H3 ~8 c' J5 K. qRotation, 旋转
% @- _6 x, i6 E$ hRounding, 舍入1 c$ T- F4 o" Q* S. I6 B7 h# ~
Row, 行
! _, N# J6 {1 Z- j7 \% ERow effects, 行效应
. t# f: M! N' a( H( zRow factor, 行因素
2 Z5 L6 h" w! v( n; Y( cRXC table, RXC表- @' S% Z9 G, D2 L+ h0 k
Sample, 样本7 E1 I% q' R0 D1 C) ~ V
Sample regression coefficient, 样本回归系数2 s3 q1 c1 t9 f: O y5 w6 v3 `2 ^: S
Sample size, 样本量
1 h6 ^+ B, |; ]1 | l$ zSample standard deviation, 样本标准差1 J4 i6 f- ~' P1 V
Sampling error, 抽样误差
/ S" P% K& j0 G0 ]: `SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
. [ ^& T! l3 x# O3 j8 tScale, 尺度/量表
5 \( t* [$ _7 |3 u5 n* u: IScatter diagram, 散点图
" t5 O3 M7 N$ w9 I, l2 b* b! J% L, Z: bSchematic plot, 示意图/简图
% ~* X6 ?# Y) U2 d$ iScore test, 计分检验
) `) V3 R: d5 A2 G. r, M ~4 _Screening, 筛检
- R7 K6 |# { b1 ^3 pSEASON, 季节分析
+ Y$ i% H/ v% Q( ^+ [( e5 uSecond derivative, 二阶导数
" Z+ Y2 u) b* Z( s x( N, F3 iSecond principal component, 第二主成分3 F; ^; J1 r: x ]9 V/ t4 j& A
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
) K9 S' X7 f% PSemi-logarithmic graph, 半对数图7 I% a7 s! W p7 W5 c9 \/ b
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
% ^! j+ Q, l' Y- E8 q7 MSensitivity curve, 敏感度曲线
3 K1 G D8 C* k3 }3 I8 x) h' {Sequential analysis, 贯序分析
: u: \, B6 V( `* g! MSequential data set, 顺序数据集' D0 K# M4 E/ ^0 l8 b
Sequential design, 贯序设计
& _2 @* k* H1 I/ RSequential method, 贯序法2 m6 R- k6 j: [1 V# j9 l
Sequential test, 贯序检验法
. M: J8 e0 v2 Y, S( \- kSerial tests, 系列试验
! S W7 u% i* gShort-cut method, 简捷法 ! Q0 V p. J; L5 e' f( v- K
Sigmoid curve, S形曲线
9 ~1 W( j7 p/ ~* V) ?Sign function, 正负号函数
: {4 H9 Q' c2 R$ KSign test, 符号检验/ F; V. a( C7 W1 P2 u2 y) \/ Z
Signed rank, 符号秩8 j7 @5 q+ ~/ y0 p
Significance test, 显著性检验/ \% @; B0 M3 C) x# T; X; A) k
Significant figure, 有效数字
& a, Y6 a7 U k# {& A9 M+ J% zSimple cluster sampling, 简单整群抽样4 y1 Y# C" U& ~+ k o
Simple correlation, 简单相关- p! Y0 {$ ~% b% ?
Simple random sampling, 简单随机抽样5 ^! t* E9 C, q+ J1 y
Simple regression, 简单回归- _5 Q/ c9 P% D7 d' {9 g
simple table, 简单表! z$ v4 g% o/ V& \: s* z1 ?4 v! u
Sine estimator, 正弦估计量; s5 i/ c1 x+ ?4 P
Single-valued estimate, 单值估计8 x) e1 e4 t$ R) a, C& A
Singular matrix, 奇异矩阵
# w6 K G+ T1 P& I$ @* [+ N4 A! \Skewed distribution, 偏斜分布0 f: q s+ \" e1 |0 \% p
Skewness, 偏度$ @5 u8 W" U8 o7 }2 u3 \: N/ p) a
Slash distribution, 斜线分布) O. f- T0 ~" \4 P& Z' t) F* p
Slope, 斜率/ k1 A$ A \2 Q. ]) [4 V
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验5 h5 z9 A% p9 p; ^5 r9 s
Source of variation, 变异来源; F5 B0 a0 {+ A! R* a% f
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
/ d0 V7 [+ l7 N7 A, V7 vSpecific factor, 特殊因子
M; R/ k0 G0 d. z' }( uSpecific factor variance, 特殊因子方差
D2 n4 E4 D; Q% [Spectra , 频谱
9 C7 u, W7 `! X; f8 ^& j5 ISpherical distribution, 球型正态分布- }& O* s3 s, k% {: h
Spread, 展布
3 _! ?/ x& W% T2 S( ]SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
# p0 J$ m5 A( [- V0 Z" [# C; qSpurious correlation, 假性相关+ ]& f- Z7 a: }/ c! `& x
Square root transformation, 平方根变换
9 |( X. S. g8 d$ H' q, @Stabilizing variance, 稳定方差2 w9 T7 b- K' m- M, `5 E
Standard deviation, 标准差) @" f* q# L, [! ?5 C8 C o
Standard error, 标准误
! q8 \: }: s- IStandard error of difference, 差别的标准误! ~# ]/ h( M: u# ]: L0 v+ x) w
Standard error of estimate, 标准估计误差
6 \6 ]" O' U4 M! CStandard error of rate, 率的标准误1 G& v: N$ c% F6 L
Standard normal distribution, 标准正态分布: i! ^5 s* @* S. |; {. X" P) b
Standardization, 标准化
^( X/ c- M5 ?. U# X: b, UStarting value, 起始值
: Q4 |5 e, I" g. E2 Z1 G# H4 Z) GStatistic, 统计量, q; n" g$ r& v) |5 A1 I
Statistical control, 统计控制
% G" b# H, \. K. nStatistical graph, 统计图/ N1 ^& ]. ]1 O. Y }4 F( l
Statistical inference, 统计推断
) i- b) N7 P: i. lStatistical table, 统计表3 n( Q5 J. T% K
Steepest descent, 最速下降法9 q+ T$ }6 D+ _. v$ f, C
Stem and leaf display, 茎叶图, t! J# S. H+ M
Step factor, 步长因子0 i% d& I1 ^/ I$ g3 b, p
Stepwise regression, 逐步回归, @4 h0 [8 Y" T4 A V- G$ O8 m
Storage, 存
) W& @) w) r2 Z& ` A+ LStrata, 层（复数）
0 X9 {4 ^: F/ U. z; DStratified sampling, 分层抽样4 h8 x/ X, E) P P
Stratified sampling, 分层抽样+ f m2 Y1 b" u5 ?+ S
Strength, 强度7 |9 R! L- k% z/ j
Stringency, 严密性
/ f" }& N+ |% Z; O3 j. |& aStructural relationship, 结构关系
1 d6 S' a2 I! ] V% w6 K+ DStudentized residual, 学生化残差/t化残差, @' c' m& b1 p" N2 i% {% h5 ~
Sub-class numbers, 次级组含量- a' X. g. w8 e% \+ ~
Subdividing, 分割
% P: V! W( F9 C' C8 l' w2 zSufficient statistic, 充分统计量- ?7 C0 s4 y; }3 M% D7 o
Sum of products, 积和
8 Q3 V8 N* b8 j" |% y1 H+ wSum of squares, 离差平方和9 u& k) T0 C* d, D9 ^2 w4 w
Sum of squares about regression, 回归平方和/ E) E- @5 y0 ]9 Q5 b+ A
Sum of squares between groups, 组间平方和
) h3 _% k- a' `9 cSum of squares of partial regression, 偏回归平方和$ `1 A2 ]* ?7 I/ n4 X Y; O7 j
Sure event, 必然事件6 V' C2 r% {/ P) B0 u6 @
Survey, 调查& u( W' I# J) G: s3 L6 @7 Q
Survival, 生存分析# m" c; y$ M) x- Q k: g1 w
Survival rate, 生存率3 f' J# @$ G, a% W: N! E5 t
Suspended root gram, 悬吊根图1 t2 h9 C, r e; _0 L
Symmetry, 对称. p$ N8 ^! y- {6 ~5 K% f6 U
Systematic error, 系统误差% v' j$ J7 Y- P) `
Systematic sampling, 系统抽样. j/ A, H l) \$ w3 K
Tags, 标签% W* F, Z; q9 m& u
Tail area, 尾部面积
# P6 y1 ]0 d. H h, vTail length, 尾长
" i2 U- ?1 v) V. X5 |% |0 ^% `Tail weight, 尾重* B# O% Y9 r+ d7 }0 m" }
Tangent line, 切线
; y x g2 y- X: H. \Target distribution, 目标分布
8 ?5 i' A0 ]9 b( NTaylor series, 泰勒级数
- P9 U& y- ?+ \- n, \, L* _Tendency of dispersion, 离散趋势: C( s2 ~2 n( q# O0 x* _5 [
Testing of hypotheses, 假设检验# n2 q: q- j N5 W2 n
Theoretical frequency, 理论频数$ M G: }* E% ?, v% Y! k J. l G& I
Time series, 时间序列$ w0 s( h9 z/ ~
Tolerance interval, 容忍区间7 S( K, D {& u$ @. G5 H
Tolerance lower limit, 容忍下限
6 x* K& m, K+ S: A& C! UTolerance upper limit, 容忍上限- z4 J, ~0 @6 H) {% y6 l; H
Torsion, 扰率
. { X; o5 @/ F+ t5 nTotal sum of square, 总平方和
, l$ f9 q( ]5 f( Y# v' s* v7 s9 F1 u4 HTotal variation, 总变异
9 R4 y0 V( i. e. R% j4 S7 Q4 DTransformation, 转换6 t# U& m( D6 I* l
Treatment, 处理
4 ]8 A& S7 h$ m1 X3 T. L% KTrend, 趋势
- ~) [7 R$ n5 K0 ]! N- H& |% QTrend of percentage, 百分比趋势
: _+ G6 n s; q5 F8 sTrial, 试验7 W- h% s' |6 O- ]
Trial and error method, 试错法' r& }2 C; U8 g" }1 S4 G
Tuning constant, 细调常数
! x* {# F3 C7 _6 q! c4 zTwo sided test, 双向检验
& f2 I! @/ C; A) [2 _Two-stage least squares, 二阶最小平方: A/ E2 _/ r- @* x( e, j2 U
Two-stage sampling, 二阶段抽样
4 D- h/ ?3 e3 ZTwo-tailed test, 双侧检验7 e7 N, z/ R& U8 o2 ]' ?1 M
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析" ?7 X! H: _" p
Two-way table, 双向表2 ~/ d* L6 l: c( M. D
Type I error, 一类错误/α错误
( ^. t% `* d oType II error, 二类错误/β错误. n! x. E; _/ E4 P7 E7 c/ g
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称7 p/ m* L& ^) T' y( z# F$ k2 d; z" v/ W
Unbiased estimate, 无偏估计1 C+ ]: |: m5 ~ o
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归! e+ Z! g$ H; O5 @/ e
Unequal subclass number, 不等次级组含量' O8 B2 ?9 y: b9 b2 y
Ungrouped data, 不分组资料
; r. b! g7 T+ t0 V8 ^# K; g: S7 jUniform coordinate, 均匀坐标; y9 i% y) k# d: |4 F9 {
Uniform distribution, 均匀分布* g, Q, f) f0 _6 k$ r
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计! q/ K* M; O2 F1 _
Unit, 单元# @8 `! G% o* t+ n
Unordered categories, 无序分类( \; i2 i: E! U3 R7 m/ n
Upper limit, 上限
( i. B( C+ c( q& o+ oUpward rank, 升秩
# `* G9 Y$ W1 XVague concept, 模糊概念4 I8 x- z l7 o* D, f2 Y) g
Validity, 有效性
7 n: T0 H$ C( B/ PVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
. e" `! ?1 [+ J$ R# ]; c* iVariability, 变异性. ]% W* L4 G; i) i: @1 {# J2 _3 K) g
Variable, 变量
' p' I2 r8 J0 t" `& sVariance, 方差7 e- n, u$ B2 H! h, w6 U; D, L
Variation, 变异
x) \" V. \8 T1 [9 v% R8 F% `1 qVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
. Q( w! U( F" }9 W* ZVolume of distribution, 容积. V* C8 @6 e% B! A1 R3 d7 B
W test, W检验. T! _( U3 y5 Q, G9 i6 z
Weibull distribution, 威布尔分布
: U" k' k9 e( F2 s( x7 k7 y9 D1 c1 nWeight, 权数" F" G8 |! f: y5 f! {: f$ X
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
$ Q# E1 D" }- v) |9 o( pWeighted linear regression method, 加权直线回归# s7 h3 z" Q9 f' k
Weighted mean, 加权平均数
( V6 G/ t6 c+ F. @# {0 lWeighted mean square, 加权平均方差9 @) {/ w4 _/ X0 V, W
Weighted sum of square, 加权平方和
: Z& {( m* D* U1 JWeighting coefficient, 权重系数
2 G1 ^& k/ a" _7 z6 XWeighting method, 加权法 ( \, j' y& v* R
W-estimation, W估计量
$ [2 ~+ E% d4 q: R \; g5 XW-estimation of location, 位置W估计量
) {, c& {+ b, W/ i I$ ~2 s3 {Width, 宽度5 r1 m/ |. t8 x
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验1 d O J7 U; l$ |
Wild point, 野点/狂点
4 H3 r; q4 Z) xWild value, 野值/狂值! V6 v- u4 i& C1 Z) `1 N
Winsorized mean, 缩尾均值3 x9 T( `5 } V3 `4 n
Withdraw, 失访
. ?: w2 _5 Q* bYouden's index, 尤登指数
+ ^' {1 {5 Q2 kZ test, Z检验
; ^+ r. r, } b' |3 ^! h" LZero correlation, 零相关
( H) p5 h* R, _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
