|
|
Absolute deviation, 绝对离差
1 D, q" |( M" d; _( q( Z$ MAbsolute number, 绝对数5 a$ r5 e g& e2 V) w: {
Absolute residuals, 绝对残差
/ i+ W" A3 G) B% o0 ^Acceleration array, 加速度立体阵& M" X7 l: w3 _5 T! W" y1 S- J
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度 R; U7 j3 V( S* d1 h, Z+ x
Acceleration normal, 法向加速度& V! u3 k; t6 ^( n/ B
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数+ t$ K$ y0 _0 J, k
Acceleration tangential, 切向加速度2 h) P% A% x2 U6 a1 H3 ^ k
Acceleration vector, 加速度向量/ k2 B2 T5 `2 z8 ~4 o
Acceptable hypothesis, 可接受假设
# a! k; ]& l T& r# Z# kAccumulation, 累积
* z% J* U5 V( \# Z. X0 qAccuracy, 准确度
) ]+ m/ \9 S- DActual frequency, 实际频数5 M; u$ O: v$ |
Adaptive estimator, 自适应估计量, y! u; [: ~/ R3 e2 H
Addition, 相加
0 e: i8 W8 H6 q3 q1 vAddition theorem, 加法定理
% t* F+ | H( \Additivity, 可加性7 |* v: y6 S O" R; H, Z
Adjusted rate, 调整率
" y, P. X' j) G6 WAdjusted value, 校正值% O3 \6 J( a8 |' g7 A$ L- Y
Admissible error, 容许误差; h. v/ N; G) k+ A7 C5 D
Aggregation, 聚集性5 K# A4 d8 R; u9 _2 ^" m1 k3 I
Alternative hypothesis, 备择假设, z& C3 T. p) G0 d: V8 b6 K# f
Among groups, 组间7 [7 U o: Z }2 D! ?* I. j
Amounts, 总量
. q1 e+ Y( N3 O4 U3 u6 u$ s6 VAnalysis of correlation, 相关分析: c5 f6 `. q; k
Analysis of covariance, 协方差分析
2 j" J/ |( U$ `' Q7 {0 p% {6 c6 AAnalysis of regression, 回归分析( W( h \ z# X1 P4 U( y- C1 S
Analysis of time series, 时间序列分析. O' b1 a/ l* O: S. s4 L. Y/ e- i
Analysis of variance, 方差分析
N5 u) h. ?8 VAngular transformation, 角转换9 O( J2 `; }) g. { {; t& X
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
3 q% Y7 @# j* U+ e; u5 PANOVA Models, 方差分析模型
/ C' Q/ p2 s f% G( @Arcing, 弧/弧旋7 e0 S0 f8 M4 Z, C+ q
Arcsine transformation, 反正弦变换
; ~/ @% r, g* A5 yArea under the curve, 曲线面积
, D9 F3 z2 T, l3 \3 S9 y3 AAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ) B" Q3 v) ~; }* ]" R1 h' q
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
9 W+ ?) ~% C9 S" sArithmetic grid paper, 算术格纸
0 W/ ], b2 e% j% k& }& jArithmetic mean, 算术平均数
) ~3 O8 j! f/ I( R! nArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
" K2 y1 E# s+ C- mAssessing fit, 拟合的评估
- s3 J9 @ v; YAssociative laws, 结合律. q; D- D7 b5 _( M+ @
Asymmetric distribution, 非对称分布
3 j; ~; ~8 T) YAsymptotic bias, 渐近偏倚
( x1 W8 x7 E1 d8 D/ g$ n& s, sAsymptotic efficiency, 渐近效率
$ o5 ^+ m. y+ j. f# x+ GAsymptotic variance, 渐近方差; J: c: j4 I) h
Attributable risk, 归因危险度
7 Q, |, h' ^9 M5 gAttribute data, 属性资料
5 a6 \7 Z5 m0 f9 f8 g) vAttribution, 属性& Q k1 K {* z
Autocorrelation, 自相关( E2 q* Z) K: I4 C
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关8 Z$ W7 c+ s( @, A8 ?+ |4 N; z* _
Average, 平均数3 b' M0 G4 L# {7 z! \" L
Average confidence interval length, 平均置信区间长度4 w# k- t' L* h8 B
Average growth rate, 平均增长率8 C6 f5 S2 M# x2 ]4 [5 n; R; R
Bar chart, 条形图
5 c. `3 W: i+ T4 G1 ?" k, z$ Z; RBar graph, 条形图& T( s- ]4 k2 k2 b! w
Base period, 基期
7 r7 q% c* c9 g* J3 dBayes' theorem , Bayes定理) c1 m/ \+ r( S; z; k& C% R
Bell-shaped curve, 钟形曲线+ m- x* L& Z0 b( Z
Bernoulli distribution, 伯努力分布
, ?* i& v+ j: r/ f+ g9 p% U" P0 o6 WBest-trim estimator, 最好切尾估计量2 E# d' Q& ?& o. M$ m; t
Bias, 偏性
7 ]+ H7 p6 ~ g1 d5 [; ]Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
$ u) {/ Z+ B3 y' j& m* {$ y4 w1 Y0 rBinomial distribution, 二项分布
] Q1 L. ], C/ k- K C: G3 n/ HBisquare, 双平方% @1 y) N7 I: C+ u3 h. C% B
Bivariate Correlate, 二变量相关
r7 C" u1 ^7 J) M1 cBivariate normal distribution, 双变量正态分布( e+ K( t! O% Q% I- K+ w% z
Bivariate normal population, 双变量正态总体3 f: \ I1 o$ k' T) _
Biweight interval, 双权区间
. b! m' k0 m2 ^, ~" z- @' V$ XBiweight M-estimator, 双权M估计量
# X( l9 l7 w7 qBlock, 区组/配伍组- z" `( I0 X0 ?# [ a
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包" E/ Y4 r; h: t# j/ |9 i) E/ e
Boxplots, 箱线图/箱尾图
- f4 Z" {2 D) \ U( O/ `3 ^Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点# P1 }4 o% Z2 [" B' l6 a
Canonical correlation, 典型相关
5 H4 A: A; @! ICaption, 纵标目
$ u% i6 | V' lCase-control study, 病例对照研究# w0 m2 h ?3 b2 |) S# k
Categorical variable, 分类变量
2 N' o; o% B+ r; |, j- E) D XCatenary, 悬链线3 `" W4 n; |* B
Cauchy distribution, 柯西分布$ V" I7 c2 z% w! V
Cause-and-effect relationship, 因果关系
+ \' X# n) `; f5 h3 F7 D5 ICell, 单元
0 a+ ]# Z) U6 q2 Q) ]Censoring, 终检( v# ~0 E* A Z( \8 {
Center of symmetry, 对称中心7 Z4 S5 v8 h, |' j
Centering and scaling, 中心化和定标8 k) t' X. g% d/ I) r
Central tendency, 集中趋势- a* l: c0 u* N% D" {
Central value, 中心值' }. m# {, ^2 H: `
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' e1 ?( ]8 J- @2 _" F" QChance, 机遇
: E( k8 X' Y6 n- w, g+ AChance error, 随机误差
. K# K/ c+ Y i# s9 l F: r2 y) L. { X0 v' CChance variable, 随机变量3 h1 ^% ^/ [; @( Y' i
Characteristic equation, 特征方程% s9 R2 X, Q: L: d# r
Characteristic root, 特征根& z; q) r+ f" p; p& \
Characteristic vector, 特征向量
/ \+ O8 M& ]0 A5 X. b: d1 G* P' fChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
( A' }% s6 Z6 i9 O7 ~Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
u [3 l8 F0 k% YChi-square test, 卡方检验/χ2检验2 \; Y& _5 M. ]
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解9 s% E8 [) R+ s; s: X' p
Circle chart, 圆图
' Y: K9 |, k, d* @3 R6 Z1 zClass interval, 组距# q7 b$ L7 E( \
Class mid-value, 组中值; Q% R2 W% v% v. d w
Class upper limit, 组上限& F) y1 N, W3 q2 s! O- X
Classified variable, 分类变量
0 I2 l/ n* t/ ?Cluster analysis, 聚类分析* h$ F, T' m7 t3 j& y
Cluster sampling, 整群抽样1 l' |& K! l: c2 G; o7 U; g/ `
Code, 代码, Z" N3 C, \0 Z5 q9 W1 d9 b6 X* J
Coded data, 编码数据
X5 w. d' d; b6 `7 mCoding, 编码2 @$ c. c S' A6 R
Coefficient of contingency, 列联系数
% I, D! _* T' M1 I; ^* wCoefficient of determination, 决定系数 p5 M" h& J0 Y: ~
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
W" I5 O, K4 n i4 |+ L# v& dCoefficient of partial correlation, 偏相关系数; ]0 h b. U- i+ T8 C8 \
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
) N' J0 x# m+ U u$ c6 d2 XCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
J, \' D# |$ \- L& q* q! ~3 `Coefficient of regression, 回归系数- y' k% [- `6 Z0 T& b
Coefficient of skewness, 偏度系数
" E& p- b; r$ M! KCoefficient of variation, 变异系数
. O7 _! G& l$ }: eCohort study, 队列研究
. w& d; f, t% \5 G& c% S* G6 gColumn, 列/ v2 w' z$ y: ~0 ^: q% a
Column effect, 列效应6 s$ v) s8 X; L9 n. U
Column factor, 列因素
5 Y. H" h- v4 nCombination pool, 合并3 g6 O8 Y* |3 v% d5 W- f9 w1 q! k
Combinative table, 组合表. }6 o# K; s0 {& t
Common factor, 共性因子' { h7 o/ n0 Z* d6 e3 ~* g3 r
Common regression coefficient, 公共回归系数
, L9 U3 a; n2 y* cCommon value, 共同值- i( a2 O- S% N. v {+ P
Common variance, 公共方差
& A$ T! H5 F) _$ x% TCommon variation, 公共变异
x0 \, z1 z* C) m: ]Communality variance, 共性方差
. j/ [ b/ w7 x1 F5 T5 zComparability, 可比性
0 Y' ~4 m( V. A5 eComparison of bathes, 批比较0 N- _) d+ p) t9 m/ I4 ]: v- l
Comparison value, 比较值
. p0 v1 g5 b% u6 Y7 l8 h/ v9 X( aCompartment model, 分部模型" v! S0 X3 e( Q
Compassion, 伸缩2 T- a/ p3 R4 W0 I0 X4 x$ `! Z0 |
Complement of an event, 补事件
: _8 n1 {1 u5 Y2 s CComplete association, 完全正相关
8 g$ c( O' O, A2 ` ]Complete dissociation, 完全不相关/ K- t6 B5 `# A! {
Complete statistics, 完备统计量
+ O* R% r5 t/ S' rCompletely randomized design, 完全随机化设计3 r4 B' }4 Y5 t, u- R4 E% q/ V( p
Composite event, 联合事件5 Z) s1 ~7 S! |
Composite events, 复合事件
' A3 p: f! y6 o# [; i6 ~9 o& XConcavity, 凹性
: k1 f' J5 Q: m: n$ H8 WConditional expectation, 条件期望
6 D$ e- }: A2 A1 JConditional likelihood, 条件似然
; O8 M$ d' i5 x- `0 O1 TConditional probability, 条件概率" ~7 e6 a" i! r5 P8 f$ c! R6 ]
Conditionally linear, 依条件线性 y1 X7 x5 S) o! Y7 ]
Confidence interval, 置信区间
6 e9 d K% Y5 C4 `, E' l' }Confidence limit, 置信限. e1 p2 T) p" _' @
Confidence lower limit, 置信下限8 _6 T/ }+ b" M q
Confidence upper limit, 置信上限
4 u3 x3 I: b, V4 |- |: z8 GConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析9 I* l+ K5 |3 [1 u2 J) C. f% R
Confirmatory research, 证实性实验研究
8 S+ `/ C8 e" b1 M2 v# tConfounding factor, 混杂因素+ [2 d3 c. e: ?* `1 s/ m) _: [
Conjoint, 联合分析4 M+ d! d I2 f- \. @
Consistency, 相合性) ?0 q5 F* d. l
Consistency check, 一致性检验5 N. r- f, c/ ^1 H/ y' J
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计" ~- d" v* p8 }5 c- O, H
Consistent estimate, 相合估计" A, O* m7 d) f( N& O9 O6 K- V
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归! O( R' @! t( I- A$ q
Constraint, 约束+ M I% |1 }3 F
Contaminated distribution, 污染分布
" q' E" q( c7 A1 ~ q- dContaminated Gausssian, 污染高斯分布
5 C+ M$ _ o. a! N9 A+ U9 RContaminated normal distribution, 污染正态分布, P( Q {/ O1 N+ J ]6 c. h
Contamination, 污染4 f+ e6 Y8 z! m/ A' I
Contamination model, 污染模型
" b" D% [. S6 [& {" AContingency table, 列联表
' R+ l; b% T3 b8 [% RContour, 边界线$ f& @# q1 [3 d- y
Contribution rate, 贡献率
; m, e6 f9 m9 gControl, 对照2 D5 u \7 p% l% k( V% x( n9 C
Controlled experiments, 对照实验" H) T) W0 s0 Y I
Conventional depth, 常规深度% M) f' j# u, i: T M
Convolution, 卷积
) X: n: B* }1 d: HCorrected factor, 校正因子
" g6 F) b3 v( I9 aCorrected mean, 校正均值: h5 q7 ]; q$ Q. E8 Q
Correction coefficient, 校正系数
) a6 Y9 L' s) ]+ o& UCorrectness, 正确性
0 M3 X: l# Q& A' B% ~& \$ ?Correlation coefficient, 相关系数$ x% u8 L0 r/ a1 S6 I
Correlation index, 相关指数+ J" a; C- J$ K' Y r8 y$ G
Correspondence, 对应
& q) x c% e: Z2 u/ r* J2 BCounting, 计数
! M* g+ c8 {* n2 w% [Counts, 计数/频数% ~2 d; s' t E/ o
Covariance, 协方差
, c7 s6 ^, M+ ^5 C6 _; \Covariant, 共变 1 G2 J8 b& W. S$ S' H" L6 D
Cox Regression, Cox回归
# n3 s8 G7 s/ @6 V% e; xCriteria for fitting, 拟合准则9 c+ G V# G4 A2 i
Criteria of least squares, 最小二乘准则' z8 Y# j) B/ u- S
Critical ratio, 临界比$ V& _" a! h+ V8 Q
Critical region, 拒绝域( ~9 Q9 H+ Y* ] }% \
Critical value, 临界值
2 G/ ]2 a% m2 w$ R# gCross-over design, 交叉设计
6 u! {: z9 ]: Q7 j) J- kCross-section analysis, 横断面分析
; F7 ?2 T T$ ]" B- d" D" wCross-section survey, 横断面调查- u! }( S; P+ O! W0 g6 H
Crosstabs , 交叉表
: I3 L0 m$ P5 n& l/ H; qCross-tabulation table, 复合表
5 I' y; d, \+ ZCube root, 立方根) {+ j$ S4 D9 h# K! J2 V: @
Cumulative distribution function, 分布函数2 W. p: ?2 W0 N1 w0 ~5 p; p
Cumulative probability, 累计概率( J1 M! `1 h( n- q3 e
Curvature, 曲率/弯曲
9 V6 S' C" ~! g3 uCurvature, 曲率
) h$ q% z) ?; O* I, u cCurve fit , 曲线拟和 4 }1 U4 F7 I4 w3 g& U
Curve fitting, 曲线拟合4 |8 `5 Q3 p+ z9 p: {2 w
Curvilinear regression, 曲线回归0 Z% b% q* {- r R
Curvilinear relation, 曲线关系, t+ h( G$ ?9 g7 x
Cut-and-try method, 尝试法
1 A8 ]* }" i% b- z2 V- L7 @Cycle, 周期
8 H+ \' i; a6 U' X! n6 I+ hCyclist, 周期性
5 v* Z5 w1 Y2 ]7 bD test, D检验
4 k, @7 R' u6 p. Y' Y2 `3 {Data acquisition, 资料收集+ ^7 e( V4 w( Y9 y+ E& a4 M; |
Data bank, 数据库( X& V$ c$ E# {, `9 x
Data capacity, 数据容量3 Z: @3 F$ m y& J# R- `- U* Z t( T
Data deficiencies, 数据缺乏
: |9 O0 H, Z# \, D, M) F1 ^Data handling, 数据处理0 o* c3 D# r1 u# o
Data manipulation, 数据处理; Z ^' d/ A3 c/ W0 B8 F
Data processing, 数据处理
& M' f& x3 u6 ?' T9 y6 f* XData reduction, 数据缩减, j8 _' o5 C- d
Data set, 数据集
& F- d2 {# z2 f+ g5 R' A, HData sources, 数据来源$ F: A* T# I& [. z4 m6 r0 D; m+ E
Data transformation, 数据变换
( m4 |9 n; @2 t9 {& KData validity, 数据有效性$ h8 h: W( } f( f
Data-in, 数据输入! U8 l1 V& ^$ t% ~+ B2 o
Data-out, 数据输出8 Y9 [6 e% \6 I: ]
Dead time, 停滞期
0 P; d1 Z9 a9 ^" L$ q% ? HDegree of freedom, 自由度6 i, `, a) `2 Q* z; o, v
Degree of precision, 精密度
5 [3 \4 T+ v+ p5 KDegree of reliability, 可靠性程度% r3 @$ f3 ^5 J" d/ s$ n t
Degression, 递减
+ t3 N, r6 Z' O: G! d- LDensity function, 密度函数
+ y2 V3 S) R$ k$ uDensity of data points, 数据点的密度
: b( [( f& `1 w" o/ n' JDependent variable, 应变量/依变量/因变量
+ `! G3 v1 F! \( zDependent variable, 因变量
, o1 ?& Y p4 }1 n3 xDepth, 深度' P0 `% V4 f: p3 t7 G" Y
Derivative matrix, 导数矩阵1 d0 j% i- y; W+ ]7 ]8 T8 @
Derivative-free methods, 无导数方法$ p9 c& d' u' B7 Y& ^
Design, 设计
. ]2 s5 s8 S8 c; L4 fDeterminacy, 确定性
) m6 \) B( L: Q( ], a% ~Determinant, 行列式
& G' y& J' q7 s, [/ ?6 ZDeterminant, 决定因素
0 Q8 e2 L4 d9 ^2 `Deviation, 离差
* i- ]# o$ Q" `Deviation from average, 离均差( l! G3 k9 D, f* q* f: C
Diagnostic plot, 诊断图 F; Y9 |6 ? r1 c; u e
Dichotomous variable, 二分变量. r8 r; \) X+ T: a. Y$ Z
Differential equation, 微分方程( \$ N5 Z( x' Z/ `) l( e( j
Direct standardization, 直接标准化法5 _, N1 h2 Q5 t7 z+ Q* L
Discrete variable, 离散型变量
, |' H7 _7 v! v: r6 S/ Z+ p1 {, ^DISCRIMINANT, 判断 ) X5 z( q; N$ U- M
Discriminant analysis, 判别分析; F: ]9 z3 e/ u* N, D
Discriminant coefficient, 判别系数- Q* i5 l3 ~8 N. X
Discriminant function, 判别值8 ?( ?/ |2 O+ u, F/ }& p$ j9 |
Dispersion, 散布/分散度
5 m/ \6 p. Y" o' ?2 b+ b: dDisproportional, 不成比例的
! M5 }0 S/ _9 ?Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量, @( q6 g) u: z, ~$ O+ t
Distribution free, 分布无关性/免分布
0 {* T* M. ?; X- v/ GDistribution shape, 分布形状
. s1 S' U. u, \1 iDistribution-free method, 任意分布法
8 X$ N! m. `+ B( j" hDistributive laws, 分配律
8 s/ v& \* E8 ~7 RDisturbance, 随机扰动项7 [5 D! [9 [; L, D1 R
Dose response curve, 剂量反应曲线7 @7 K6 p5 I6 P5 x1 Q9 V3 }
Double blind method, 双盲法
- c) ^! Q' r3 c9 y: B2 ZDouble blind trial, 双盲试验1 m. l6 d; N8 J5 l9 Q3 d
Double exponential distribution, 双指数分布
0 E9 _- D) W( l1 s% m2 b6 ?Double logarithmic, 双对数
) ]& I% y" S7 [! ~: }' f5 qDownward rank, 降秩% W8 ?( F' C& o; u( k" N
Dual-space plot, 对偶空间图
6 m1 t6 n6 T/ u# I" c3 i/ P" jDUD, 无导数方法
3 X* D+ c2 F% uDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
- Z2 x7 j9 I V: z0 P |Effect, 实验效应( n4 N* q! z/ [! m9 y" @+ Z$ |
Eigenvalue, 特征值 n4 C5 Q, w4 c( I8 c v( Q
Eigenvector, 特征向量 E+ k( s4 ~$ @& Y9 t; k
Ellipse, 椭圆
^1 I" E/ v {' o1 w. m* X' xEmpirical distribution, 经验分布7 R6 w& \4 _" _5 u9 J
Empirical probability, 经验概率单位
3 S1 s/ ], u4 u8 E' P. a; DEnumeration data, 计数资料6 N3 V' l6 Y8 F
Equal sun-class number, 相等次级组含量& h% [. X5 H- ?. q5 v8 Q) r
Equally likely, 等可能
# I0 L2 G( t4 k9 N% S2 QEquivariance, 同变性
4 F' C* g. j' I, _! n& v( BError, 误差/错误* b) A; f1 b. ?' e" `
Error of estimate, 估计误差- Y1 A# o, C& t; J
Error type I, 第一类错误
4 W2 m+ s. i% x }Error type II, 第二类错误
2 `" k) C: Y/ r( g8 Q$ @) YEstimand, 被估量
$ J7 n0 Z) S( T% O. d; D( lEstimated error mean squares, 估计误差均方
5 N5 n, K0 _$ J$ {) M% nEstimated error sum of squares, 估计误差平方和9 b; J( d, h. a9 @ m4 `' B8 y
Euclidean distance, 欧式距离
$ {( K# {8 J! q1 UEvent, 事件' m! r' l7 B! d6 i5 k& m) e
Event, 事件 R3 J$ E% B" ]! t
Exceptional data point, 异常数据点
0 f/ s5 J! D) K0 }& g2 mExpectation plane, 期望平面
& Q, L/ f. i2 G5 _; bExpectation surface, 期望曲面$ f1 }0 D! ~! x6 ?1 W8 j
Expected values, 期望值) L: c# D6 q4 ?
Experiment, 实验
- a+ R1 ]$ E% D! P1 G+ A9 C- kExperimental sampling, 试验抽样. Q; ]0 y& H' m% h
Experimental unit, 试验单位
: j0 k4 S0 M* ]0 KExplanatory variable, 说明变量8 w8 A0 Q; G, @) q
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
1 g p, n; y* X1 t8 ~' x* \* H& CExplore Summarize, 探索-摘要
* P3 t( L$ D) v8 TExponential curve, 指数曲线
* }- r- H* b4 q: q# ^5 w: w' q8 ?Exponential growth, 指数式增长
* U2 u2 y' X. O% l7 \* Z1 I* xEXSMOOTH, 指数平滑方法
& Z( x' d; Y, F9 J$ {* T7 T; rExtended fit, 扩充拟合- O. m8 b; j, ~9 g
Extra parameter, 附加参数
0 J- G! |3 h' e& }1 q; nExtrapolation, 外推法
6 i3 m) A! V2 KExtreme observation, 末端观测值
- R9 m1 i1 e1 q1 U& h: m8 dExtremes, 极端值/极值; T) {7 i: K9 `$ f
F distribution, F分布
4 H, V; {$ a) A! J0 L4 oF test, F检验
& [8 r/ `, i, {$ ?8 t6 x& PFactor, 因素/因子
8 _; v$ S: s2 Q$ a& C7 Y7 J9 M- V( K; JFactor analysis, 因子分析$ T( d! g( K. \) e- z6 Z7 ?
Factor Analysis, 因子分析& s; d* i; H0 g; X" U$ i
Factor score, 因子得分
3 J7 \+ ^% n E% R- VFactorial, 阶乘! s6 ^3 N& B1 B x' Z+ A$ V
Factorial design, 析因试验设计
5 C/ H: m9 \3 dFalse negative, 假阴性9 A4 R0 C+ [! S1 w0 g- F" f& U
False negative error, 假阴性错误
; h4 i* \9 b7 WFamily of distributions, 分布族% `. z! p4 c1 x/ c$ P' s* P
Family of estimators, 估计量族, e* d- v7 u; n! J# d; [# F
Fanning, 扇面3 U' {6 O# k6 Y! A3 n
Fatality rate, 病死率/ _9 Y7 s- x& ?8 s& I( N) G% l; v
Field investigation, 现场调查
0 x7 P4 `. @: t; c7 aField survey, 现场调查
& B6 D% E" n0 L4 R9 z. t; |Finite population, 有限总体
. x4 Z4 w6 \0 I" @* ^* @! yFinite-sample, 有限样本9 B/ D: X4 ]! S( t; w) ~4 Z" ~/ O
First derivative, 一阶导数
- J& C$ d$ G& j- X% H* IFirst principal component, 第一主成分
3 l; n, W. {6 m& H9 w9 E: AFirst quartile, 第一四分位数
% r! e0 Q9 D; FFisher information, 费雪信息量, ]# K& p& Y: i( j& O3 U4 h. F& n
Fitted value, 拟合值
* l2 O2 j1 C9 O( @Fitting a curve, 曲线拟合
, ?3 b% X4 m* A1 u5 \Fixed base, 定基4 {4 X; t" p' {+ H
Fluctuation, 随机起伏. Q& [# _- T) j- X8 q# C
Forecast, 预测 E/ `, P$ h t! d5 ]2 H4 U
Four fold table, 四格表
! b9 x. I1 L1 p' w% T/ n& d' qFourth, 四分点1 y# ^- {2 l& f `( o) Y4 ]
Fraction blow, 左侧比率
/ T3 E4 u( k! ZFractional error, 相对误差 [2 |* U, }6 L9 x% g* ~
Frequency, 频率- E% g6 B2 L7 o4 U6 T! B& H# i/ `+ d: |
Frequency polygon, 频数多边图6 B* w: d- U3 n# n W
Frontier point, 界限点( i* L+ R& v$ |$ S a- d
Function relationship, 泛函关系
5 o+ v: Y3 N" K- M) g, mGamma distribution, 伽玛分布
* B- _" _& t. iGauss increment, 高斯增量" m. |5 r" j. d* a5 Y1 p: H
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布$ j* S/ ^3 a& N0 I; B
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量' M2 A& O9 I: l6 F+ U
General census, 全面普查# G" W/ F1 R# \$ N: D1 I
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 # ^) v8 m9 W/ D0 `" [+ l/ ]
Geometric mean, 几何平均数
) y" B0 L3 [$ q- [- }; o7 qGini's mean difference, 基尼均差: m3 x3 v/ \/ |- a
GLM (General liner models), 一般线性模型 2 @! i5 T/ V2 a X0 f3 \
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
% A4 O: G4 z4 G0 c! sGradient of determinant, 行列式的梯度6 E# h; U( u9 w) @# I3 { z
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
4 ^* }* S* p7 O u3 DGrand mean, 总均值
) H) u- [5 c: d/ h' hGross errors, 重大错误
) r) I4 _! c2 sGross-error sensitivity, 大错敏感度, b. c; [# @, W8 E' q& C
Group averages, 分组平均0 R! c) P; |( f0 s& P, E7 j' q8 p
Grouped data, 分组资料
7 K& K# k D9 i) [Guessed mean, 假定平均数
- b' z0 _. e; ^: t& g! G" ?Half-life, 半衰期, |8 C1 U* Y. B' a. |
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量% @( L4 O2 z6 H2 e4 x7 R9 V
Happenstance, 偶然事件+ p( N# _ o3 i; E! [ a+ E$ m2 }
Harmonic mean, 调和均数$ d7 q; b* ?) i6 w$ B( m
Hazard function, 风险均数
4 |4 ?& }( H c, X4 ]Hazard rate, 风险率4 A; V6 X9 h/ T- I7 q6 `' f0 z4 C& X
Heading, 标目
, k, L+ d" ?7 y1 G N! G, d4 u2 yHeavy-tailed distribution, 重尾分布" A, F K* F. l$ m6 W
Hessian array, 海森立体阵8 L' ]' L9 e: X% G5 ?7 L2 ?: U
Heterogeneity, 不同质, m8 O6 z* G. ]3 g( `1 P( O7 h
Heterogeneity of variance, 方差不齐 ! I- o2 ^$ P3 O) c0 O
Hierarchical classification, 组内分组
0 K$ k& D# b7 J9 F6 [) U, t; @0 g7 {' THierarchical clustering method, 系统聚类法" ^: y6 N# T, M! M( t4 j! v
High-leverage point, 高杠杆率点+ {" C$ B6 L9 J a0 {7 n3 ~) F
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
/ G6 p8 Z0 k% d# i! c* j! @" ]4 T; lHinge, 折叶点4 X" ~! x( ]: [; p
Histogram, 直方图9 M0 r9 \7 f# X0 ~6 N+ T# R
Historical cohort study, 历史性队列研究 ) H! n6 {2 @4 o9 R. d2 ~
Holes, 空洞
! P# |$ S% y# [- L Q. V @HOMALS, 多重响应分析
& ^: j( k, r. c5 p2 }Homogeneity of variance, 方差齐性
6 W9 _3 W8 |7 |9 SHomogeneity test, 齐性检验% o1 _- _( o; Y
Huber M-estimators, 休伯M估计量
! w) l- o! M3 |( s2 g: S) NHyperbola, 双曲线
b6 A3 w! e9 jHypothesis testing, 假设检验; R1 n* w" W# x- b
Hypothetical universe, 假设总体
6 v; v7 r7 s# L8 LImpossible event, 不可能事件" \3 l. f# C( T# C+ i5 g
Independence, 独立性
+ T9 `# C! l- n# r5 r; n3 EIndependent variable, 自变量
, ~6 o( w* s6 W: @1 o' wIndex, 指标/指数
! K c2 ?1 T0 V( T0 O- RIndirect standardization, 间接标准化法
! h7 E6 l' a2 h' F, \! j' v9 KIndividual, 个体/ B, G) H0 Z) [5 g
Inference band, 推断带
7 V* J" W8 f, [Infinite population, 无限总体
& R6 {! x" V5 B; v4 T# @Infinitely great, 无穷大3 X: e' h% j' g2 G* t. y
Infinitely small, 无穷小% Q3 I* t3 |4 {0 C! u3 ?6 R4 i* P
Influence curve, 影响曲线
$ K4 p7 L% M" H6 K1 W2 `/ `Information capacity, 信息容量; X5 m4 E( m' G$ j6 N
Initial condition, 初始条件
) U- `" W1 m* J, I) h( X: M9 nInitial estimate, 初始估计值3 e, ^& P+ }' h' w* E8 z) T. D0 s
Initial level, 最初水平' i: U, v# l Z8 n, A9 T E2 b) X
Interaction, 交互作用
6 h6 g; U8 X8 y$ _% n$ K* XInteraction terms, 交互作用项0 R& A: |& s% v1 X* k& @
Intercept, 截距
/ Q1 y8 x1 ^! L; D. j0 z! dInterpolation, 内插法
" T/ \& x! a0 J! Q! d! EInterquartile range, 四分位距
% v6 ?3 ^6 ?+ e) oInterval estimation, 区间估计
o* J: `, Y1 C7 GIntervals of equal probability, 等概率区间
. a. O$ E2 X2 M7 S* r3 cIntrinsic curvature, 固有曲率# |4 |' D6 ?7 m
Invariance, 不变性$ S2 `# |4 G" O; v4 {2 g; N+ F
Inverse matrix, 逆矩阵' x* G3 ~$ l# k9 l9 s7 S
Inverse probability, 逆概率9 N, A) Q: j2 }4 O7 K
Inverse sine transformation, 反正弦变换
0 u0 I$ k. K, z# m! UIteration, 迭代 : X+ B& ]" q/ P, I1 l
Jacobian determinant, 雅可比行列式0 ~6 l4 J9 @& D; z( f m. }( j
Joint distribution function, 分布函数5 V5 m, [5 V: `: D( L5 P6 ]( k" j
Joint probability, 联合概率) t' H6 `% |1 R) l% Q" H, L# P
Joint probability distribution, 联合概率分布* R) {3 n$ n& S; a- Z3 N
K means method, 逐步聚类法" _; F W/ ]4 [
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ; v3 O# J8 F7 S0 w8 U
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图5 ^" u! O: C) n+ Z* W7 K3 ^+ K
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
: r% y" R) J% k3 t) K" oKinetic, 动力学1 s& ~ r7 c8 w( M( d7 O5 n
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验6 U& Q6 M' m6 F# h' {! J
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验4 y. g' K; _' L. O7 y5 R* d' P# @# m! A
Kurtosis, 峰度7 y" c* C0 P/ |8 u
Lack of fit, 失拟2 D! h; h' B; a$ \6 t* f ^# P
Ladder of powers, 幂阶梯
! ^' _$ L8 q2 V( ELag, 滞后
0 X, C$ B2 ^1 u9 W1 J) @0 O7 `/ nLarge sample, 大样本9 D0 a3 c" r7 K5 }5 T; v
Large sample test, 大样本检验
7 Y* P# L* k* d% K- uLatin square, 拉丁方
. l0 M2 ` Y* R6 H) U- K1 aLatin square design, 拉丁方设计
6 d6 K4 F; f. [0 Z+ _Leakage, 泄漏
0 `; {) _$ D& _Least favorable configuration, 最不利构形
6 y |" g' L* S9 n" mLeast favorable distribution, 最不利分布- Y1 S/ a: d* e- l
Least significant difference, 最小显著差法 _( u2 C/ S/ i
Least square method, 最小二乘法
2 S/ Q4 p' [$ q9 T& J* O0 d; }Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
0 k5 d1 p0 N) s, b2 ?5 P! C. o! |% j1 gLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合. A: T) @6 f# M& d8 I& v7 B4 P6 q
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线3 ~2 }& `( S, l) T0 h
Legend, 图例" w6 Q" A/ b" x! |. k5 X2 e, |( p
L-estimator, L估计量
2 T. U! K) {% o( h' w2 t! ZL-estimator of location, 位置L估计量
6 Q+ N% d {" K5 m1 BL-estimator of scale, 尺度L估计量
2 R$ G( f! I7 }) x' @6 J0 z. XLevel, 水平* }- {: f& _1 N: y: m& [
Life expectance, 预期期望寿命8 A' ?- }8 O+ {5 x" `- [
Life table, 寿命表
1 \$ o) q3 {- SLife table method, 生命表法. R3 g5 r$ G) F/ ^# @: Z
Light-tailed distribution, 轻尾分布8 ~/ b+ ?& ?, s9 D" W. P
Likelihood function, 似然函数0 N1 l6 k* h" @/ H) ^# R. L: u! U
Likelihood ratio, 似然比
% S) e" U; X3 bline graph, 线图4 J; k h. w" x" ?
Linear correlation, 直线相关
, ?8 `5 i/ _- s$ F9 N* WLinear equation, 线性方程1 r* N) U# D+ Y
Linear programming, 线性规划
2 U y8 s- Y0 {$ {5 {Linear regression, 直线回归0 u6 D% X$ r0 Q
Linear Regression, 线性回归' d: T0 V* L+ `3 E2 |; u1 n2 Q) @" x
Linear trend, 线性趋势# S- i+ g- q; x, P k) g8 n
Loading, 载荷
- b2 U$ ]3 L% p7 Q9 u) z) a1 d" KLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性, `( ]$ M0 F$ M6 j! N- ?8 a( ]4 h
Location equivariance, 位置同变性- N1 A2 R4 l7 N1 W
Location invariance, 位置不变性
9 w. K6 D! j I5 xLocation scale family, 位置尺度族
4 ]. I" y: I# z: t! |6 v' c) }! ^Log rank test, 时序检验 + u* q5 l/ Y( S' P
Logarithmic curve, 对数曲线
& i& P( {; b( r' `( E+ K5 L4 SLogarithmic normal distribution, 对数正态分布% x" d5 }7 f' Z1 ] p; m8 ^( |
Logarithmic scale, 对数尺度# I3 Z. K* X% ?# A4 y
Logarithmic transformation, 对数变换7 q* w# I) u3 C) O/ ~; y+ V1 H
Logic check, 逻辑检查
s. n! K0 \3 N& U9 o6 |Logistic distribution, 逻辑斯特分布
2 i' f4 d! l, XLogit transformation, Logit转换
$ Y/ g/ g, T5 h/ Q$ M7 {; iLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 ]) v7 G+ t/ W4 i0 n# ILognormal distribution, 对数正态分布2 {9 k% C4 A C. ~# t' ~( _$ `
Lost function, 损失函数
1 y! @0 ]* x# T" J' V3 c/ yLow correlation, 低度相关$ @7 ]0 L' A6 h( c! `! l* y
Lower limit, 下限; i$ n P! j6 v9 Q2 {0 X) ^
Lowest-attained variance, 最小可达方差5 s( ?' p* ?! D
LSD, 最小显著差法的简称
/ f# K7 \( e9 Q1 c9 |, K* z c. _Lurking variable, 潜在变量
) a, d9 M, q2 q( c6 SMain effect, 主效应
: T! I# a% M: i( rMajor heading, 主辞标目+ B7 ^; {8 N+ _& z( k U. Z1 S
Marginal density function, 边缘密度函数
1 k; [$ E+ w( V- LMarginal probability, 边缘概率: u5 b* X% Q9 M! x9 I- {% G5 N
Marginal probability distribution, 边缘概率分布( Q& k& C$ b1 Z# k" @: z
Matched data, 配对资料4 e1 p: u1 [8 d$ D, h. \2 i! K1 h1 e; ]
Matched distribution, 匹配过分布
~7 m: G$ m$ o) ]* P) qMatching of distribution, 分布的匹配 \# a1 x3 Q' J7 ^
Matching of transformation, 变换的匹配1 O% Y+ x- c6 M' \3 d2 J
Mathematical expectation, 数学期望( s7 D$ b1 J- R% @/ O
Mathematical model, 数学模型
4 \. O5 E( X% A/ P. E$ [1 b* DMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
, G( x9 s' P$ HMaximum likelihood method, 最大似然法
] }1 r8 U! eMean, 均数: Z r- g7 t* W, i
Mean squares between groups, 组间均方; u! S2 b' l* m, R+ b% G% l
Mean squares within group, 组内均方
7 o% T e# p, QMeans (Compare means), 均值-均值比较, Y" e M$ X# f6 q' @7 J
Median, 中位数' B- b$ T( R1 a, J
Median effective dose, 半数效量+ J& e0 l" G9 X3 ]
Median lethal dose, 半数致死量5 T. M" ]' F/ S) Q' g$ s- T% t* i! s* l
Median polish, 中位数平滑
1 w* c1 M4 d. {$ ZMedian test, 中位数检验
+ s; q5 P6 p. f0 l+ r3 yMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
! z/ X q# h* q1 V; J9 z7 HMinimum distance estimation, 最小距离估计
1 L5 Z( ]! r& f: [& h5 GMinimum effective dose, 最小有效量, g" u' D9 W1 Z7 E: B
Minimum lethal dose, 最小致死量- I7 T" _' P' h
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
' r+ q& v$ T# @. u- W7 _MINITAB, 统计软件包8 u9 v5 N% v7 K4 H
Minor heading, 宾词标目
) t( [" \; y3 YMissing data, 缺失值
& d$ D. T) K( _8 {" R# kModel specification, 模型的确定
3 x% ~/ {" q% c b& E# ?Modeling Statistics , 模型统计
7 U# q4 }, ~5 _8 [9 {8 l' ~Models for outliers, 离群值模型7 e! j) c/ `1 ?
Modifying the model, 模型的修正" [# O+ F0 g1 i1 `8 I4 n) c
Modulus of continuity, 连续性模
* o: V2 b# n# y+ @Morbidity, 发病率
A+ I& I/ i( p% M0 xMost favorable configuration, 最有利构形
6 d0 ^6 N' W; @( P$ U/ D% HMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
0 p5 i: ~+ S- D5 Y1 FMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
3 |3 V+ ~6 F* D8 MMultiple comparison, 多重比较
! i4 p _% x. M BMultiple correlation , 复相关
, ?' h- F( z* _% rMultiple covariance, 多元协方差* \: D4 R, W, c6 F, a/ z! \
Multiple linear regression, 多元线性回归
; c+ U' B" I* f0 t Z2 u) w& nMultiple response , 多重选项$ i! l( s9 `" l- D( X. S2 H: s
Multiple solutions, 多解: @& k$ t( J, p1 S2 q
Multiplication theorem, 乘法定理
7 x3 B5 z# }/ K& _8 M+ B) nMultiresponse, 多元响应! s* R8 U9 O, ~$ s @) w* ~
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
~; U9 ?) v. Q/ u$ xMultivariate T distribution, 多元T分布4 \- u ?, L: e6 ~# p1 H$ ~& l- b
Mutual exclusive, 互不相容
" S) c4 M, P) ~8 Z" P) i# x( VMutual independence, 互相独立2 V, q2 x. [% V7 T& \6 t" ~
Natural boundary, 自然边界
/ z! D0 r& L. [& x4 q' \- I- X6 pNatural dead, 自然死亡* T1 S( M1 [7 M% j9 y) K
Natural zero, 自然零) o8 z4 |* N6 E+ ]
Negative correlation, 负相关7 y: Y) U5 E4 I( m
Negative linear correlation, 负线性相关$ ^. v+ i' I1 {
Negatively skewed, 负偏
, \9 K; B" M& v* u& _7 Y! h. _Newman-Keuls method, q检验8 Q+ \1 v3 W. P; X: B: x0 e
NK method, q检验) S3 {, U5 w9 K; H
No statistical significance, 无统计意义
: Y+ [& w, C2 h& ~) iNominal variable, 名义变量
/ x) u+ G& l5 J7 ~* L8 \Nonconstancy of variability, 变异的非定常性/ k, {# i4 J3 k
Nonlinear regression, 非线性相关
1 ^6 Z+ r) t3 x. `6 g @Nonparametric statistics, 非参数统计7 X- D- j; D1 f
Nonparametric test, 非参数检验6 I# n( w# H/ m2 C0 c! F
Nonparametric tests, 非参数检验4 b4 c" X0 O8 Q B7 B
Normal deviate, 正态离差- c! K: r" w1 ]5 R w: I% `
Normal distribution, 正态分布2 M6 @ P) e3 n) v' L
Normal equation, 正规方程组2 f8 ~; L# r, F! e0 Y" w
Normal ranges, 正常范围- Q9 u+ M& f) [0 @+ c1 \
Normal value, 正常值
0 O' U; U! g, N0 e! z% BNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数# A3 _ O- v8 w2 l; V4 L2 H. ?
Null hypothesis, 无效假设
# |+ J0 ~5 s ?, _; qNumerical variable, 数值变量: E5 c4 R( q' s: U7 B
Objective function, 目标函数 h; w+ p/ |4 X! `0 `
Observation unit, 观察单位- P; M" ]: ^6 @0 P) j6 q6 Y7 p0 O3 R
Observed value, 观察值5 ]1 ~' ?, f9 W; E r
One sided test, 单侧检验
8 p/ D2 o) s/ ?0 N3 ZOne-way analysis of variance, 单因素方差分析7 A9 ~$ @- t! R2 ^
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
# w8 d; W# L5 X) R; m$ jOpen sequential trial, 开放型序贯设计' `, A% H& W- M
Optrim, 优切尾7 P% L; U# ^- q5 C8 n
Optrim efficiency, 优切尾效率
: y3 H$ k5 Q) qOrder statistics, 顺序统计量
# `( P! x9 Q! h/ {8 ^# I0 B9 HOrdered categories, 有序分类* T8 g, K, C0 v3 t
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归: y, ], I- |3 i; _( l9 O. \4 G8 p: {( l6 d
Ordinal variable, 有序变量( Q( H. u# J1 Z
Orthogonal basis, 正交基
, S' Y5 D& ?7 h& n! f( ^3 ?2 m7 J- `0 mOrthogonal design, 正交试验设计; H, o8 L S$ L$ V, g
Orthogonality conditions, 正交条件
9 p7 g# Z. `4 OORTHOPLAN, 正交设计 " Y& h# H) q( T1 J7 ]. N; F \
Outlier cutoffs, 离群值截断点" [3 B3 m3 f# R1 X* \( y( ~
Outliers, 极端值5 e6 n C S7 h% o, E) k8 ?1 {2 e
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 $ X0 p( I* N4 n
Overshoot, 迭代过度
' f4 ?8 D3 A% _9 GPaired design, 配对设计5 X) T( s( D% s% M3 x% }6 w
Paired sample, 配对样本
) J0 _' z% Q! J5 f! zPairwise slopes, 成对斜率
1 o# O9 [0 G. F2 n9 X- oParabola, 抛物线* V$ H. F! y: `9 z& n! S" A
Parallel tests, 平行试验) L" d* I1 T' Y" O& }/ n
Parameter, 参数
% M. [: S9 J. Z S9 TParametric statistics, 参数统计/ M: K7 \. b4 x
Parametric test, 参数检验+ _$ _0 A1 A3 `
Partial correlation, 偏相关
4 y) J: A( s2 J v r# Y- N/ JPartial regression, 偏回归
* |6 q4 f/ C; m% g! L: r5 TPartial sorting, 偏排序1 C: ^& l2 p( V6 U5 {1 C7 M
Partials residuals, 偏残差
! G7 {5 B) L# m9 N* ]3 n2 M8 ?6 l' wPattern, 模式
( q& L) ~6 m- n! MPearson curves, 皮尔逊曲线
! F! p4 X0 P5 C1 O JPeeling, 退层5 R! l1 {! \, k* S' G+ ]) N
Percent bar graph, 百分条形图
; J; s$ d% [4 J3 q; E3 p' n8 d; BPercentage, 百分比
* K/ j; o0 @2 F" _Percentile, 百分位数# W2 O3 f' {% c. ~1 N4 `' z% m9 X
Percentile curves, 百分位曲线* Y+ \8 C! [$ g2 g4 |- |
Periodicity, 周期性
1 @$ }: [# W% B( hPermutation, 排列0 t% G, c. O" U; |; |; ]" y
P-estimator, P估计量
2 F/ |% d7 q6 `) B W. fPie graph, 饼图
- i2 H8 Z" [6 R) r. i' u: E S& KPitman estimator, 皮特曼估计量
2 H: w: ?( G* ^ V& M9 sPivot, 枢轴量
; G* H! _; z7 Q' A% m) YPlanar, 平坦
* F$ d+ W" Q2 _9 p" [1 ? KPlanar assumption, 平面的假设
" ]& a( \3 E0 w KPLANCARDS, 生成试验的计划卡
. G. P& Z/ t3 S: Z& r2 f7 OPoint estimation, 点估计
" G! ?9 I. Q3 S+ r, i& ^8 wPoisson distribution, 泊松分布
& R) y' F% S2 ~; k! a" n8 T# F! n `Polishing, 平滑8 D# `+ K8 y& t7 L* q! s/ z
Polled standard deviation, 合并标准差
4 h: L" J6 j" V% x* o3 J# VPolled variance, 合并方差
% g9 ^9 z7 c% Z" mPolygon, 多边图, `; L- Q7 p- R! m: D6 ~
Polynomial, 多项式
/ J! x0 q1 V/ W* `Polynomial curve, 多项式曲线
* V8 ]9 x8 ]0 n" m; r, aPopulation, 总体
# p8 c5 t- {4 F! nPopulation attributable risk, 人群归因危险度
% ^7 K6 Q8 H' e( v$ l& Y, @Positive correlation, 正相关
# M% h; o3 `7 o3 R* z. V8 lPositively skewed, 正偏+ ?4 i4 H/ W2 x1 ]; i6 X( O- `
Posterior distribution, 后验分布
+ r$ D& \6 Q+ KPower of a test, 检验效能
6 d: a7 N& n6 W# e5 R8 dPrecision, 精密度
- J- m3 ?8 s3 Q: R9 ^# V- \0 _5 FPredicted value, 预测值% H; _( N! U2 c. |/ J c9 G# I
Preliminary analysis, 预备性分析
% k% h$ M0 @/ C/ c5 xPrincipal component analysis, 主成分分析
6 K* H. A, X. j6 ~) l, o: {" |Prior distribution, 先验分布0 j$ ^3 D% K. l
Prior probability, 先验概率
1 ^: T9 R* b: g& EProbabilistic model, 概率模型
) Z9 Q/ Y* R5 a n1 k( Xprobability, 概率
3 y, ]! f! C) B# cProbability density, 概率密度7 N' t+ V. x+ Q" G
Product moment, 乘积矩/协方差 G. {( B1 V# r. Y5 H
Profile trace, 截面迹图3 g# f% q. J; S' a) H; n* C& s
Proportion, 比/构成比) a) L, A% ]2 D9 T2 f/ G+ C
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
$ _ ~1 S* C2 _% J* WProportionate, 成比例
& i' W( l9 ^+ p% p) JProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
5 P; n, n4 x9 ^7 `/ |$ cProspective study, 前瞻性调查/ `& N C# Y4 v3 K+ V: ~% o
Proximities, 亲近性
! u0 d# t% i! l6 P4 jPseudo F test, 近似F检验
9 z) O7 R' ~5 Q5 X" x+ i% dPseudo model, 近似模型
5 }* W3 h( t2 y: W- u6 _& TPseudosigma, 伪标准差
$ b& D( o7 }/ M; T0 S$ _ D: yPurposive sampling, 有目的抽样
* T8 U, u" v3 Y6 u5 _' jQR decomposition, QR分解- @& \' G4 o! T/ x# J) B
Quadratic approximation, 二次近似
: B; y" i- m: {) A2 x2 |Qualitative classification, 属性分类
3 y. K. M0 P/ J0 tQualitative method, 定性方法1 Q( v) g/ _7 h+ B4 o E, C
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
0 j; j! y& Y: y7 @5 [: s% s$ GQuantitative analysis, 定量分析/ u- V1 C+ ]6 I7 v9 P M/ ?/ m
Quartile, 四分位数8 k9 g3 ]" K5 L: i2 e* R
Quick Cluster, 快速聚类
6 a4 }, D6 h I% HRadix sort, 基数排序( L& Q9 s5 G. D6 E( G
Random allocation, 随机化分组6 P5 u- I5 [2 |. ?% ^. {9 z
Random blocks design, 随机区组设计
4 s- E6 ^- {8 A' e* aRandom event, 随机事件 [, u; q" o7 k& w/ l/ o
Randomization, 随机化
+ ?) z2 O& ~- r; Z3 N* {0 [/ QRange, 极差/全距 x9 }( A! H; S4 o& l; K, _
Rank correlation, 等级相关4 N7 N; }& |* h3 u
Rank sum test, 秩和检验
( y' a. l* e8 F/ GRank test, 秩检验: ?1 P1 x: v3 [1 R1 y
Ranked data, 等级资料) j1 m. z% `. v7 l
Rate, 比率
0 J. u6 `% }0 _, {" o- i8 k$ W* VRatio, 比例
( j7 z& k. r% n# _( QRaw data, 原始资料
% Q8 h4 e# t+ x. ^: x$ ERaw residual, 原始残差
! ~. M4 G& j# O/ ?! ]" @Rayleigh's test, 雷氏检验0 f/ {# W* [1 Z9 B/ e8 u
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
; \& ^/ s8 F% V8 y2 @: F0 w* MReciprocal, 倒数/ }6 Z4 S& R0 n; \
Reciprocal transformation, 倒数变换
& e* S9 W) L3 aRecording, 记录" ~. x# s" Q- @7 H U
Redescending estimators, 回降估计量/ F+ K/ n7 s# z2 ^5 l# e2 J; C
Reducing dimensions, 降维' |. ~& N$ r( K( B1 x+ H
Re-expression, 重新表达! q0 t0 h: [( _( U; u
Reference set, 标准组8 N8 m( P& c/ o+ M) H( V, W4 Y7 H5 w
Region of acceptance, 接受域. ^3 G) [( r/ z' N) ^* O: v
Regression coefficient, 回归系数
% P# N b8 z0 r* s. u! ^4 @0 \Regression sum of square, 回归平方和
! Q7 r* I" ?: o$ j2 `$ l7 b4 DRejection point, 拒绝点% w- s3 r- F/ k$ d. z. J
Relative dispersion, 相对离散度
" X1 v: Z' C Y( o+ TRelative number, 相对数
% u, W; U: n% wReliability, 可靠性
* @1 U ?( V, e7 sReparametrization, 重新设置参数* J: t& D) L( \$ g: E/ `0 i
Replication, 重复
% T" _. C* \$ o& s; z; LReport Summaries, 报告摘要
$ R" u6 {* s+ s/ UResidual sum of square, 剩余平方和
% {- d3 n9 u MResistance, 耐抗性. n9 D' y" L$ C. @' G
Resistant line, 耐抗线
3 z% q4 _. p; L k" p/ K* N) fResistant technique, 耐抗技术
- y0 q: D0 H# YR-estimator of location, 位置R估计量 M2 `7 B. ~1 P2 L9 L. E0 [
R-estimator of scale, 尺度R估计量
j% R0 y k6 d5 v& _8 E# Q1 cRetrospective study, 回顾性调查
7 U; K& X3 ~) tRidge trace, 岭迹
# Z* a4 t' k7 oRidit analysis, Ridit分析
! m; x/ s9 n; o+ G B4 h3 j5 jRotation, 旋转/ M+ u! p5 L: s4 S
Rounding, 舍入
: \* M' e! b* i3 K9 w8 w4 wRow, 行
/ h* h9 z4 e4 O+ g5 D- URow effects, 行效应0 v, b6 V: V6 N5 n: b- T+ v. Y
Row factor, 行因素) L8 W% [% Y h& p% R" o
RXC table, RXC表/ Q4 Z1 N, E+ n: F
Sample, 样本
! f* u% T. d O W6 V, s% JSample regression coefficient, 样本回归系数
9 |: E/ `; J" m3 u6 u, ~3 mSample size, 样本量
6 j1 g3 t L- b6 X" p0 o/ k3 iSample standard deviation, 样本标准差, u j, c; P$ ?/ v8 R( Y3 R, J" o
Sampling error, 抽样误差! ?1 Y7 o* v! u
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
2 _9 B6 h$ L1 K. M( J6 M. b$ [ Y: HScale, 尺度/量表
' X, n- P' n: i6 tScatter diagram, 散点图
$ x0 f1 l; }% b: C# p% iSchematic plot, 示意图/简图
- n6 ~ v" \/ Y2 R! QScore test, 计分检验" w/ D6 \' x; `+ V9 G3 U# i
Screening, 筛检
/ |3 M ?1 f1 ~" i; |SEASON, 季节分析 * R1 W3 K- }9 z: P7 @
Second derivative, 二阶导数8 ^9 E2 _4 J' v. y5 ~6 o
Second principal component, 第二主成分' { W4 B( z9 A! F% Y
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
8 s% }/ D2 ?* j, ^2 V, ISemi-logarithmic graph, 半对数图
6 k3 l- @, E( k( q0 a8 i2 MSemi-logarithmic paper, 半对数格纸( m& q: p7 l; c7 s( _8 `
Sensitivity curve, 敏感度曲线
/ B" _, e1 C4 i$ u4 d$ v" iSequential analysis, 贯序分析
' C6 z! F+ A- ?3 N# ?Sequential data set, 顺序数据集" U; i5 Y% p; H# t6 B) L+ h l0 o
Sequential design, 贯序设计
% y& p; E( M2 @3 g: BSequential method, 贯序法
- w1 ~% o& O7 d2 {' OSequential test, 贯序检验法3 e+ C- K9 C i3 r4 N4 Z( s! j, ^
Serial tests, 系列试验
Y9 J o9 s6 r% X+ a; sShort-cut method, 简捷法
7 ]) M1 E0 n) V5 Q! h1 D! BSigmoid curve, S形曲线$ ^, V- R. |& [, U& U" i7 a
Sign function, 正负号函数
7 y; |: v s; Z3 rSign test, 符号检验 t# Q, ^4 q% @/ J: t; V
Signed rank, 符号秩
2 ]* `/ D1 h: P0 v% O- ?5 l* Y' iSignificance test, 显著性检验/ X \+ T% `5 W) j% |7 N
Significant figure, 有效数字/ g5 m$ [+ ?! A, ^
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
; @2 Z, |0 J3 k; f/ ASimple correlation, 简单相关, w8 [) E3 h: o. A: b
Simple random sampling, 简单随机抽样
5 u" j- M# B& w1 [& I0 ISimple regression, 简单回归& s4 v1 ~+ _% v$ \& U* x( O
simple table, 简单表
: y$ P( K* R, Y5 I( A0 [( q5 i! _Sine estimator, 正弦估计量
- Y! w: W: ~$ A' o% N0 k% \$ a! OSingle-valued estimate, 单值估计
a e, u$ e& k: a9 N8 Y7 F& r. USingular matrix, 奇异矩阵 j3 R4 W- f3 s- ~
Skewed distribution, 偏斜分布
! k( L7 B" D% Q9 S5 q U9 aSkewness, 偏度1 {" I s2 t; y) X
Slash distribution, 斜线分布; ]* z: b' Z; k2 v
Slope, 斜率$ p" v' s, o7 ^
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验% T6 E! f6 g5 F( v
Source of variation, 变异来源
1 \8 J) F! V2 J0 }1 p% ^3 K- P" g* wSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 m7 }9 N: ^ A" S9 y
Specific factor, 特殊因子
# f# r7 |# m8 i3 d0 vSpecific factor variance, 特殊因子方差( s2 L5 v& T! V/ g% O
Spectra , 频谱
, {' D/ D0 Y# _: f% j7 N8 Y; X( |Spherical distribution, 球型正态分布* B' G/ a$ C- G- z# R
Spread, 展布
# Y1 E" p9 |' ?; |+ x7 A. ESPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
) M4 c0 ^$ T* |8 R; F, {/ uSpurious correlation, 假性相关2 i( q- c& {1 Z* E1 S2 N$ ^! S
Square root transformation, 平方根变换
% R: U( M' _. A# RStabilizing variance, 稳定方差( w- P0 U& B. x. `
Standard deviation, 标准差
4 q- p; B8 H, z5 ]& LStandard error, 标准误# g" q0 P( i+ }/ L+ |
Standard error of difference, 差别的标准误, f+ D/ O( a5 y" T1 i, m. F' ]
Standard error of estimate, 标准估计误差
! V& T! y J3 g" ZStandard error of rate, 率的标准误
! T" |6 l7 G/ {Standard normal distribution, 标准正态分布3 N% {4 }# g8 m( A. [
Standardization, 标准化5 m# r% e# n* M! L! z B1 L. B
Starting value, 起始值2 G0 A5 ?0 N* H2 g
Statistic, 统计量
$ C; B- j. }& I# pStatistical control, 统计控制% K, v r" H7 u: A& Y
Statistical graph, 统计图
. K5 {: m" d4 j2 A0 [9 lStatistical inference, 统计推断
7 X0 h: O7 D' X4 g4 L9 n" dStatistical table, 统计表! k9 x) T8 P8 D, s. ~. J
Steepest descent, 最速下降法
0 }8 ]% _. Z3 m3 |% _: hStem and leaf display, 茎叶图8 _4 O* G8 |( Y( H/ U
Step factor, 步长因子
+ T2 h4 }/ p3 P) J( {Stepwise regression, 逐步回归
; i9 z3 ]$ d: y* c% j5 Q8 ]$ AStorage, 存3 @8 E# z2 ~( S
Strata, 层（复数）0 ]( W2 r% b$ p; r! z
Stratified sampling, 分层抽样3 N7 q) J# }" u! k; I$ j
Stratified sampling, 分层抽样
$ U$ i4 Q" a9 E- tStrength, 强度# e4 _4 Q6 }. n9 }2 @
Stringency, 严密性
$ r6 R0 L- i9 J/ F5 p% g, m0 OStructural relationship, 结构关系1 x8 U) L" C$ c4 u( C
Studentized residual, 学生化残差/t化残差 B& ~" @7 S$ M5 o; v
Sub-class numbers, 次级组含量3 U; u' Y6 `3 \: T, q, F& U
Subdividing, 分割
# U/ q$ k( {3 ]' p) c$ |, }' y/ nSufficient statistic, 充分统计量
0 D: J; Y: U- Y/ d& ?/ b0 LSum of products, 积和
' {3 b6 M# o$ qSum of squares, 离差平方和
/ w: |2 F, A+ Z/ R% F; NSum of squares about regression, 回归平方和
! m4 c9 h7 r# a* K/ `9 T4 zSum of squares between groups, 组间平方和
! Z1 J; _1 \: {" \Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和& q% F5 E# \2 Z5 E8 K V# D1 ?( f* r
Sure event, 必然事件8 U8 `3 c$ a1 J6 M! V; N
Survey, 调查( n6 Z& B) X6 n$ C# r5 ~
Survival, 生存分析
# z& e1 r) c* f$ v8 vSurvival rate, 生存率+ i7 u1 w3 H: a4 O
Suspended root gram, 悬吊根图( \' D/ z& I% C7 ]; ^
Symmetry, 对称+ t: `4 z- g# u4 O5 {: N& \
Systematic error, 系统误差
+ I/ @( X$ h3 lSystematic sampling, 系统抽样
. ~7 X9 C# ?1 U" vTags, 标签8 z- T) A5 A2 {! K7 f
Tail area, 尾部面积4 O9 }2 Z* |: E& P& F8 i
Tail length, 尾长9 e" n6 i) x6 z2 g% c1 ?+ L9 r! W
Tail weight, 尾重
" Q x5 j% I* lTangent line, 切线# R# w9 J9 R% t$ G0 \
Target distribution, 目标分布3 r# D v8 u. V" t2 r
Taylor series, 泰勒级数
4 n" ^# \* ^. K/ `: d1 |Tendency of dispersion, 离散趋势4 z1 K& T& ]# @7 [- U1 X" @& ~, L- O
Testing of hypotheses, 假设检验
6 `" V4 {4 o- p9 d% d4 y0 WTheoretical frequency, 理论频数
2 v# r4 V$ Q! B; gTime series, 时间序列5 I. |( H( p$ |" }9 n6 H) V
Tolerance interval, 容忍区间6 I1 y: {$ z( W, ^
Tolerance lower limit, 容忍下限( ^% C) a4 h: v5 R1 b$ N- q
Tolerance upper limit, 容忍上限4 o2 _$ D8 }- M% v, H
Torsion, 扰率
1 z. M& D/ k0 `& Y7 F! i0 bTotal sum of square, 总平方和
5 r+ k0 _5 P+ _1 U: tTotal variation, 总变异, e" l" {; ?( ]- s" p+ m# _
Transformation, 转换
1 E* Z5 D9 U3 G5 y: O+ W5 Y3 yTreatment, 处理
& H3 y. X! A$ W& t1 G4 j; x5 f2 {Trend, 趋势, o! `) ^% s$ X! h9 P
Trend of percentage, 百分比趋势
* O; W* ~. Q# R5 o1 rTrial, 试验
' Y, k! I; H- ?! [8 _/ t1 sTrial and error method, 试错法$ b3 T( `6 C; h4 q2 B4 g/ z1 J
Tuning constant, 细调常数, x5 I: v, n2 I
Two sided test, 双向检验
3 @; u- r; d* X3 [: k# ^+ z0 DTwo-stage least squares, 二阶最小平方7 V6 E7 R2 ~* W
Two-stage sampling, 二阶段抽样
, q/ r4 `. [0 bTwo-tailed test, 双侧检验
3 V1 ]* y5 R! z2 S% hTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
3 e- V/ u0 p; ^8 A: Z. N* ITwo-way table, 双向表
9 w" n4 d" O; |4 A7 `! I) V* AType I error, 一类错误/α错误
6 [* u: d$ j% D1 \" |" zType II error, 二类错误/β错误, U. N; Q: r) g8 y c! y
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称4 }6 h: _; V/ F1 H; |
Unbiased estimate, 无偏估计
$ j6 m# r5 g( w2 A( W& ~, f, `Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归: W% U7 P' Y* k+ N- l8 z# n
Unequal subclass number, 不等次级组含量! ^7 Z% I" J3 a! ]" N: W- \' m
Ungrouped data, 不分组资料
( l" v8 u' r+ b: Z+ A& b2 a- J& yUniform coordinate, 均匀坐标
- v. v' ]) w1 p* G# \9 VUniform distribution, 均匀分布
/ `" {$ f% p) h8 V3 ~Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计( ?1 t. ]6 _1 |& L
Unit, 单元% f% t; @, h0 k7 r" [
Unordered categories, 无序分类& N/ W7 G/ n! F( B; m
Upper limit, 上限: y. B& `# T' J# f
Upward rank, 升秩0 c! K8 _( t% V* k* |( {, q
Vague concept, 模糊概念4 \1 L, L( T6 d+ h
Validity, 有效性
3 z/ K; ]5 s* OVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
0 n3 \" @+ B8 m1 g* AVariability, 变异性/ E4 a" {8 V( A: s5 f9 a
Variable, 变量
( R2 X3 U, J& |( m }6 W" |Variance, 方差
. q$ Z8 b8 K: n$ |3 C* @# l# y. ^Variation, 变异
# ?. o, w) j% _+ f V/ X8 |4 bVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转( Z, ?. g( p9 |# {7 G3 c1 _! {, i4 s
Volume of distribution, 容积- S1 @, Y. [( Q" r& T
W test, W检验
7 Q8 f0 F/ f- _0 g3 o6 j% |Weibull distribution, 威布尔分布' f2 T1 n3 r5 L! v2 H) T
Weight, 权数
6 f: L2 V/ n! O* d8 V" d5 S' E0 a( rWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
# |$ \$ j, u) n5 eWeighted linear regression method, 加权直线回归
: c4 W" D; t+ n8 ^+ d3 zWeighted mean, 加权平均数: ~2 I2 X1 |& W2 s. F) R6 W
Weighted mean square, 加权平均方差( u* |. u1 F8 Y6 w# C! ?) G
Weighted sum of square, 加权平方和" n: O; r- Y+ W( N6 I
Weighting coefficient, 权重系数- d4 l! x/ q: _& T
Weighting method, 加权法
. @5 j4 L l! n# B5 {2 `- }. ?W-estimation, W估计量4 g* {9 v" o. U3 x) H, V! l$ u! n# x
W-estimation of location, 位置W估计量, q3 A/ l5 d4 t# x+ }
Width, 宽度" S& U4 x$ [* {5 R# m7 e, u6 p
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验& B: Z6 N- I7 m- S9 q
Wild point, 野点/狂点
- _( r+ L7 |4 r! `4 A' UWild value, 野值/狂值* I6 C3 `1 b6 S ?4 p; w
Winsorized mean, 缩尾均值
+ E z5 w6 W& LWithdraw, 失访 9 \" l1 h" ~. ^3 }7 B" a5 o
Youden's index, 尤登指数
$ j% R7 ?) f3 _8 u% O+ k" aZ test, Z检验+ G/ J, Q7 L. ?7 _
Zero correlation, 零相关
+ T$ H5 J4 S% Z" ZZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
