|
|
Absolute deviation, 绝对离差# i! T* F- Q9 ~8 m& R S# r
Absolute number, 绝对数
# K* S( _1 I- PAbsolute residuals, 绝对残差7 l3 [8 G, V* m0 }) q4 F
Acceleration array, 加速度立体阵 \; c0 h' t2 j
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度- L6 R9 ]8 z9 x/ [, F1 e' B. i
Acceleration normal, 法向加速度( K: I- q$ p) o9 W9 l5 L6 _* h/ r
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数5 @& u/ V; W- y8 K& m3 Y
Acceleration tangential, 切向加速度) ~7 U& ^4 L/ f2 N
Acceleration vector, 加速度向量. ^% y, t ], x$ E1 j* B1 C2 G1 \
Acceptable hypothesis, 可接受假设
9 U. |% S! T1 qAccumulation, 累积2 x1 j$ ^% W0 F% |
Accuracy, 准确度
$ G0 M: c% k' \0 o( {2 w/ }. ^- ^Actual frequency, 实际频数' k2 u( [- r; U8 d1 h1 I
Adaptive estimator, 自适应估计量
7 D# W7 P0 w, T$ w1 k9 y5 TAddition, 相加8 s+ `; z; G G6 n6 ]
Addition theorem, 加法定理! x3 r; _8 a; j/ m+ V9 e" A
Additivity, 可加性" P1 D) y: z% P+ m8 W( `( \8 L$ b, K
Adjusted rate, 调整率
6 p5 T# P, E1 H) p' [Adjusted value, 校正值* J# _ f) ~/ i# b7 n
Admissible error, 容许误差) C) e1 [6 ]; z: r! L
Aggregation, 聚集性
! ^ j: e/ m+ U& l( qAlternative hypothesis, 备择假设
' u/ E' J+ Y; K6 }) l; \+ vAmong groups, 组间
5 E1 a$ A1 e# a7 ?% [$ x# R0 HAmounts, 总量1 X1 V! a! L3 Q8 V0 E- K
Analysis of correlation, 相关分析
/ h* N% w9 X( HAnalysis of covariance, 协方差分析
' z V& q+ B, ?3 q% i' AAnalysis of regression, 回归分析: v) E4 \( H7 ?9 ]
Analysis of time series, 时间序列分析
5 E+ C; r: |9 J9 {0 z0 D! uAnalysis of variance, 方差分析) U6 u5 @6 s+ ~. x' {
Angular transformation, 角转换
* |" L$ c6 c( K1 IANOVA （analysis of variance）, 方差分析2 @. B% o: r; t8 s' N6 c
ANOVA Models, 方差分析模型4 B( s/ M1 w$ L: A$ ^0 v
Arcing, 弧/弧旋
( e5 X' K0 D" E: r$ V7 z5 J1 WArcsine transformation, 反正弦变换6 o0 Z, Z1 ?+ t* X
Area under the curve, 曲线面积$ f0 h, c# G) A, Z- w
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 # l e( j# A* v$ H, o; N+ C( U" p
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 5 ?* s; c7 R$ l; [
Arithmetic grid paper, 算术格纸
0 P, t2 n) T4 EArithmetic mean, 算术平均数
* q+ @( F( g9 W/ P7 A* _Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系: N) z3 C6 ~) d
Assessing fit, 拟合的评估
6 M0 f1 g7 ]+ Q: B1 DAssociative laws, 结合律
' f& @2 R: M( I- bAsymmetric distribution, 非对称分布# t; r! E1 m- W8 s
Asymptotic bias, 渐近偏倚8 P+ B9 U2 e0 y I! v
Asymptotic efficiency, 渐近效率4 M. S! e( X5 Q
Asymptotic variance, 渐近方差' h) j L1 I% Q
Attributable risk, 归因危险度
4 L! i! B$ _# S X! R1 XAttribute data, 属性资料4 I+ I% ?4 G3 P1 w% r/ Z6 `) {. W
Attribution, 属性; @7 Q& b: b& J, s- W; N
Autocorrelation, 自相关
c( t U) o7 y8 a+ D' O( H' \/ [1 bAutocorrelation of residuals, 残差的自相关0 \6 S4 W- g* {7 x
Average, 平均数
6 l# y1 o; \8 Y0 x2 I; k1 MAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
9 x( e7 v2 h$ l8 u( rAverage growth rate, 平均增长率# ^! l+ |3 d" L( `. ~$ w9 P3 x
Bar chart, 条形图5 B5 T, F) d8 d/ n) ^: D5 m
Bar graph, 条形图1 ]0 C( A1 P ~$ J! l( `
Base period, 基期) d. L+ P6 b% p1 j
Bayes' theorem , Bayes定理4 P) v2 V& p2 P( t t" D' v8 y
Bell-shaped curve, 钟形曲线0 J0 O; K K+ L9 V5 P
Bernoulli distribution, 伯努力分布
% n4 O ~7 n- X% aBest-trim estimator, 最好切尾估计量5 E; p$ D2 N, j' ]: `1 ?6 B
Bias, 偏性3 [9 }0 O6 i, R" _! n$ g: j
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归. J8 x) I) p' {. a5 v4 b
Binomial distribution, 二项分布2 L7 O( Z/ @+ R* l! z/ m
Bisquare, 双平方3 A& H: J% t% t! I* r. G4 p! r+ S
Bivariate Correlate, 二变量相关3 _, p9 e7 v t; E; J! t
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布( B: Y% {! n& _7 l
Bivariate normal population, 双变量正态总体
3 i& I4 J4 r) y: p& e; dBiweight interval, 双权区间
K- r" w9 C! A, E) _. ?4 L% jBiweight M-estimator, 双权M估计量
; g/ p8 a! T6 Q U5 e& `/ e" E) pBlock, 区组/配伍组1 X1 S4 l) L& L% U8 [ s
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
8 b# e+ i1 M( n, k, @' _Boxplots, 箱线图/箱尾图
% Z: A+ x+ P6 H3 }0 ^9 J; sBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点6 q8 Q: y0 ~' b* D
Canonical correlation, 典型相关
! {2 |7 g8 u. b4 j$ vCaption, 纵标目7 e1 h' ~' U5 v0 r J
Case-control study, 病例对照研究
/ {& N6 g2 W8 Z$ x7 uCategorical variable, 分类变量
6 Z* T1 D4 k, p+ |4 \Catenary, 悬链线5 m; U# g! A3 b" V% y7 V/ _ Z. A
Cauchy distribution, 柯西分布3 L" q( b& Q& w/ c w# |$ r
Cause-and-effect relationship, 因果关系
; L% p( `5 a7 u( n8 t4 xCell, 单元
! b/ i- X: [- MCensoring, 终检
4 T: \9 x/ t: d: z2 oCenter of symmetry, 对称中心; @/ F- B6 T- T: q
Centering and scaling, 中心化和定标, `. G! U, t D1 ^# [: |
Central tendency, 集中趋势
+ L" N2 C! }8 j/ K+ fCentral value, 中心值
5 w# Z! n! W' ] _0 q4 RCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测9 j5 P9 v$ X. V6 p/ t9 X
Chance, 机遇( U" s# a* ^; l
Chance error, 随机误差
6 ^0 j+ b! n F7 w: n+ @9 W# FChance variable, 随机变量
! l' b' h9 Y& w1 J5 I0 [% jCharacteristic equation, 特征方程2 v5 |* O9 k: L: R
Characteristic root, 特征根. I# M8 J3 b* i
Characteristic vector, 特征向量
5 c u& _/ r8 ?9 p; b8 a+ I/ B; jChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则4 J# w2 C/ x6 }
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
: V4 L- K! }4 e$ ~6 E$ MChi-square test, 卡方检验/χ2检验
7 A' A) v- X: {& c/ H" C TCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解% h z9 V1 b, a
Circle chart, 圆图 1 y; Z! j) L, O, U7 P
Class interval, 组距9 R3 _9 D) _# Z3 X" ?
Class mid-value, 组中值
+ S9 x: |) H; s% HClass upper limit, 组上限; _0 H- T; X, U3 D
Classified variable, 分类变量1 P" m4 Q: J5 Q; x
Cluster analysis, 聚类分析+ j+ }% D; `0 S. d$ u" d& u
Cluster sampling, 整群抽样5 ^: x3 r* ^( E+ s2 k3 h
Code, 代码
n8 [7 t; o7 u+ BCoded data, 编码数据1 B3 s& F) a) `( b8 A, w8 z
Coding, 编码& y7 Y3 z6 f. X9 x" `; E, l
Coefficient of contingency, 列联系数3 S# U) ~' u5 K
Coefficient of determination, 决定系数* I* F" e$ G Z3 b @6 \
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数! n) e7 H: ^1 S3 P
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
0 @4 G9 @# y. aCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
) V. i. T, ^# |5 GCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
u6 m9 i6 ?! `& O W) OCoefficient of regression, 回归系数
/ Q) j) m" \8 K' }% H4 X9 l8 ?Coefficient of skewness, 偏度系数- P1 P$ a# a4 K3 A3 t& Q( Z. [( I
Coefficient of variation, 变异系数
& {* ` k0 ]- H/ B& B- bCohort study, 队列研究3 ^! E" N, C# ]
Column, 列# C( Q' W5 z$ H) G, V8 O0 {9 E; W
Column effect, 列效应) F& ?) {; R$ x. ^3 y f: b+ d
Column factor, 列因素1 m5 C A" V3 m- z+ _' ^! f4 e( w
Combination pool, 合并9 i3 q4 i2 Q E5 _& Q
Combinative table, 组合表3 Q" r2 Q3 ?) L) l2 E' k; r" Q# p
Common factor, 共性因子
$ F3 }6 X7 D4 |1 k9 ECommon regression coefficient, 公共回归系数% {' F) t, `* ]; b8 P
Common value, 共同值
* d0 N5 O1 Z4 Q# @% oCommon variance, 公共方差) }2 a" I! h( A* r1 c+ j
Common variation, 公共变异
$ D' B5 @+ |$ D( LCommunality variance, 共性方差
/ t3 }! T5 X6 iComparability, 可比性, D- C) D- D. [4 g; m. S( y
Comparison of bathes, 批比较
, \& R8 G3 A$ ZComparison value, 比较值* {, i: @( }' q5 N1 z+ P
Compartment model, 分部模型7 q8 S% l; Y, w8 A" X$ i) D
Compassion, 伸缩
$ k/ D0 U8 s. r4 r) A% YComplement of an event, 补事件
) U. X# { M1 aComplete association, 完全正相关) E6 `( B: D S4 c: h; s
Complete dissociation, 完全不相关( o n; X1 x8 M! S0 ^/ S
Complete statistics, 完备统计量
3 e7 a& a7 K6 ~Completely randomized design, 完全随机化设计
0 j5 ^; _/ b7 I. yComposite event, 联合事件
6 o$ d, j5 L; ?. V3 z7 Z0 X3 |Composite events, 复合事件) c5 `* `* d! V' d, E* a- h* A
Concavity, 凹性
( J( g2 M- k/ O9 h% l/ H3 qConditional expectation, 条件期望; u. n2 a( s1 X1 p5 G
Conditional likelihood, 条件似然
: V: A% |: y5 R; VConditional probability, 条件概率* h M" z0 }2 \" |' I7 H
Conditionally linear, 依条件线性- s& t4 v6 d+ C/ s
Confidence interval, 置信区间
7 r+ i4 A0 f6 N4 x& L/ o) ]; ]Confidence limit, 置信限
# d3 I$ H# ?# X0 @Confidence lower limit, 置信下限
1 b8 A: o5 a% @# I7 [6 Z' A& LConfidence upper limit, 置信上限
0 x0 o0 S* j- q3 o2 F* d( i+ b, ?! xConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
( V8 p& b- G: \1 S: g/ H" X, QConfirmatory research, 证实性实验研究
) }% q0 F5 S" i8 I" N' J' RConfounding factor, 混杂因素
. ]: W, Z/ V# J. e. |Conjoint, 联合分析3 E2 V/ l& L* k M! ~
Consistency, 相合性
4 h; f% I) m, }5 Z$ B5 jConsistency check, 一致性检验3 c5 s; n0 C+ m8 ]6 D
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计5 L/ S- X6 Z6 Y" H" u
Consistent estimate, 相合估计
7 \4 y& D# T2 ^Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
6 I+ i3 c9 r" ^5 q9 ^ _Constraint, 约束
. [: ~9 n' f( xContaminated distribution, 污染分布) Y3 f+ h# O/ j7 j
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布( V) z- }! `5 J) {
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
: m5 H {5 ~, |& U+ yContamination, 污染
/ z' J0 k$ b* I9 u( i$ p) ~Contamination model, 污染模型3 ?8 x$ N: x0 L
Contingency table, 列联表! ^! c9 T1 M* P7 v
Contour, 边界线
* L% D3 v/ o! L5 KContribution rate, 贡献率
, @7 D. P* Q/ S$ o5 ZControl, 对照7 H% z6 U( `6 S1 w
Controlled experiments, 对照实验
- ^& g( J( N6 M+ ` E' VConventional depth, 常规深度
: g9 | e5 h, `- EConvolution, 卷积# B) P) ?1 G1 C
Corrected factor, 校正因子* @+ d$ @& z7 V, p7 Q7 q
Corrected mean, 校正均值( {: i9 ]3 ?& x0 ?
Correction coefficient, 校正系数; E J+ Y& b% s( u1 w3 s
Correctness, 正确性
% s; e# A, l/ X& @( }/ A# z9 QCorrelation coefficient, 相关系数; u" x7 m7 g) y- T
Correlation index, 相关指数
+ @/ W1 q1 f: e% w9 W5 zCorrespondence, 对应
& `0 \' }( C9 i4 U+ f DCounting, 计数( i6 @. { Y. E1 G
Counts, 计数/频数8 L) w$ E' c p4 a# Q% s+ G" g: P7 C
Covariance, 协方差
0 J! A& o0 b) h# H8 `, b* C0 O( UCovariant, 共变 : W& O9 C. I* g9 ~
Cox Regression, Cox回归5 B* B, l. s9 g9 n. C( n2 c3 ]
Criteria for fitting, 拟合准则
3 W, W- E n" ~Criteria of least squares, 最小二乘准则- I3 B2 j# G7 I+ Z5 N
Critical ratio, 临界比( M4 w b7 J9 R& D( V
Critical region, 拒绝域. R) e+ G7 i! d) r
Critical value, 临界值9 {& {! {: I% n) j9 R6 }' B% q+ w
Cross-over design, 交叉设计: D% M7 K$ ^4 G) x" T
Cross-section analysis, 横断面分析
. v' W$ S" z# DCross-section survey, 横断面调查
6 n( Y/ Q9 ]' T: ?Crosstabs , 交叉表 : q0 x$ @. T8 Q7 f' `
Cross-tabulation table, 复合表% |0 }3 E9 ]) s
Cube root, 立方根
2 j8 R& w) g5 b$ q) o! hCumulative distribution function, 分布函数; c5 F5 ^. R4 G. V3 X
Cumulative probability, 累计概率
3 Z5 m& E* ?* }; s( ?Curvature, 曲率/弯曲
; p1 D, X) x4 C# o" N! TCurvature, 曲率! I* K) p4 ]$ Y7 b. e
Curve fit , 曲线拟和 ) c- U" H8 G/ Y/ _
Curve fitting, 曲线拟合
: i& q% ?- p4 x" v- cCurvilinear regression, 曲线回归8 ~/ g1 r N: `, h* n6 p- S) _
Curvilinear relation, 曲线关系
8 U, j$ g! a6 X* J1 A6 H, [& YCut-and-try method, 尝试法
1 p) \/ Y0 s4 s, h1 F. u& Q; l+ K: KCycle, 周期/ z, }' r& S2 y6 x' `
Cyclist, 周期性7 B7 e9 p1 \! o; {$ Y5 {9 f
D test, D检验9 ]$ F* r' m( f; w9 Q7 S0 I* ?% j. Q4 p
Data acquisition, 资料收集
; n! r8 p$ x5 z: {7 ] HData bank, 数据库* j' F7 _$ Z, c2 Z- m# I
Data capacity, 数据容量
7 e& G" X9 J1 U$ ?. P1 L* h* ?8 z. LData deficiencies, 数据缺乏2 a5 F: \7 h* ]3 O# B/ T
Data handling, 数据处理
4 b- `$ w; P; U2 e1 W7 EData manipulation, 数据处理
: h$ _: B- {' l8 @; Z: ~/ pData processing, 数据处理
. s+ Z7 k1 V+ y4 Q; t& x# GData reduction, 数据缩减& C) C! x5 ^! C1 \/ a- n: [
Data set, 数据集
; [+ C& e' C/ Q) H- c; r$ _3 hData sources, 数据来源
* P5 f& Q& a' P/ h o/ `& yData transformation, 数据变换$ R7 W& ~" h6 j& @' X
Data validity, 数据有效性
6 R+ h2 j7 L; ]: EData-in, 数据输入
% S8 I. D3 ^% T' |Data-out, 数据输出& C3 j0 r' g" s/ F7 o8 x
Dead time, 停滞期
( M9 U% @. V SDegree of freedom, 自由度
, j" s' q, y) G) i3 f \Degree of precision, 精密度/ s4 m7 z. t7 @* d- e
Degree of reliability, 可靠性程度3 z/ a: W- @% D7 h) X; }0 ^
Degression, 递减
1 F2 B9 B) [5 S# q: U3 WDensity function, 密度函数
; Y' D( F: x2 i8 M) ^7 @Density of data points, 数据点的密度6 f$ y' | P: Y6 w
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量2 [! I [2 d; t% _ {
Dependent variable, 因变量
8 f( p4 b# @& i( |Depth, 深度( J, r! s* ^- }7 K3 s; o5 b6 K5 ?
Derivative matrix, 导数矩阵
) c4 L8 U( e! U8 yDerivative-free methods, 无导数方法
$ s# A. Q0 x( P" l1 _9 @7 yDesign, 设计' k5 t; `4 [/ j7 n7 I9 Z+ I
Determinacy, 确定性1 P4 t6 n5 P" h1 U2 D9 f# T
Determinant, 行列式) {! i3 I1 b3 I8 W4 k. V, L _8 w5 |, |
Determinant, 决定因素4 B* }! a$ h3 M$ _: D
Deviation, 离差
1 F1 N: O. S" Q; F/ a; I+ c0 `/ zDeviation from average, 离均差
3 z( G1 F/ R- c2 G2 F4 K, h }Diagnostic plot, 诊断图
9 l' N: i, X# k5 `+ m! rDichotomous variable, 二分变量
" d9 X0 l2 o& M' SDifferential equation, 微分方程
( u9 ^, Q% l) k1 i! c: [Direct standardization, 直接标准化法5 A# P" a' y. X0 N% N
Discrete variable, 离散型变量& l3 n. }7 A5 n/ W( _: t V
DISCRIMINANT, 判断
% X+ N2 @' A, ?5 A/ tDiscriminant analysis, 判别分析9 l" h0 X' z2 U9 |. g7 {0 D( d
Discriminant coefficient, 判别系数0 z w# f: |6 `; \
Discriminant function, 判别值5 H) _3 T8 A7 ]0 P$ \) x( M
Dispersion, 散布/分散度
; I; |( d& I: ~1 K0 f) }Disproportional, 不成比例的
% I N$ j7 ^! U7 Z# IDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
3 w. R4 v8 {+ P+ [Distribution free, 分布无关性/免分布
% x8 ~ U6 p* p d! ?3 IDistribution shape, 分布形状% I5 s) l3 @6 P2 N* f
Distribution-free method, 任意分布法! j/ e* P; N \ S2 d. Y9 O
Distributive laws, 分配律
; y- S6 s" i1 uDisturbance, 随机扰动项# y7 d/ q& o2 _% X+ g/ a5 t
Dose response curve, 剂量反应曲线" P5 y; g; l9 } ?+ V9 N2 E5 ]
Double blind method, 双盲法
4 A6 V& s2 g7 F- N. | \Double blind trial, 双盲试验 N/ R" [( c/ o/ | n" r7 W
Double exponential distribution, 双指数分布
# @) c5 f* J4 JDouble logarithmic, 双对数/ y0 @0 u3 P, x7 ~$ Q& u* f
Downward rank, 降秩7 d8 n' U9 @' m! x$ R
Dual-space plot, 对偶空间图
! e) a+ K7 F% N9 d s, MDUD, 无导数方法1 f1 w* ?( w+ [! V' V
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法, ~1 h8 f- e' x$ D
Effect, 实验效应8 K3 q) d- `% S8 b8 N
Eigenvalue, 特征值
% I" L+ I4 a0 `4 C9 E: I1 R) qEigenvector, 特征向量1 r( \; T/ T- T& m) B3 v
Ellipse, 椭圆( l9 v2 ^& _; p
Empirical distribution, 经验分布
" L, u9 ?! ^ @, ?Empirical probability, 经验概率单位
' \- a3 K$ B) J8 R$ R6 x* B2 UEnumeration data, 计数资料3 _9 b" L5 U# u; ]8 I1 C' U
Equal sun-class number, 相等次级组含量7 m& _! \) g6 ]" v. j
Equally likely, 等可能
3 P( w. |- k0 G' O5 }! xEquivariance, 同变性* a2 h4 e9 L: h* C6 M* T
Error, 误差/错误
, ~1 I7 I( O- x+ L2 mError of estimate, 估计误差
8 ] I$ \9 D! `# ]. C7 ]7 k' N" ?: p& cError type I, 第一类错误; D8 @+ W6 y2 B3 ~
Error type II, 第二类错误- ]) x, d) o7 Y7 X
Estimand, 被估量
" N# c8 @' n8 v) OEstimated error mean squares, 估计误差均方7 u8 ~$ g$ Y" ^+ J% M+ ?. ~
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
; c m( P* N4 { Z c3 @+ H' @Euclidean distance, 欧式距离* T- e7 ^9 m$ j3 n/ r% x
Event, 事件
- N" D1 T7 i$ L, c" H# X! F* j% }Event, 事件
! l* c. d9 O: ~5 D* [# m! d3 _* jExceptional data point, 异常数据点: G* q* Y: U. J/ f
Expectation plane, 期望平面
! z, _4 W" \9 ?0 c: uExpectation surface, 期望曲面 {! G/ U- z: q9 R
Expected values, 期望值
1 q" j; G1 ?* h, H3 l/ F& ~, BExperiment, 实验
, G4 k: a+ V' z( X! [Experimental sampling, 试验抽样8 H( d2 H3 k6 ^/ f+ J
Experimental unit, 试验单位" k/ e$ r) J! A+ o
Explanatory variable, 说明变量1 |8 G4 O7 K# K# \$ a. |! }) v
Exploratory data analysis, 探索性数据分析0 F4 |! R' W( t7 A! q
Explore Summarize, 探索-摘要4 e& }6 \, l8 }, P& x
Exponential curve, 指数曲线
3 Y" o0 B9 J4 E2 H+ z* O2 A* fExponential growth, 指数式增长
0 E' T7 u+ |1 u+ t9 h% OEXSMOOTH, 指数平滑方法
0 {" y8 L. ?' v* ^+ NExtended fit, 扩充拟合8 w3 U5 M/ g7 V( x* G& S1 T
Extra parameter, 附加参数8 w) O4 L# Q! i2 S9 P
Extrapolation, 外推法7 f8 b3 V9 @. F8 E
Extreme observation, 末端观测值
- |2 p7 e6 x0 q' X# L% cExtremes, 极端值/极值
- n; ]( L( _! H7 u1 |- `F distribution, F分布
2 B; `$ e& w9 X+ n' mF test, F检验6 s* P8 k5 ]* o( _! k
Factor, 因素/因子8 } c8 L: x7 I! ]1 e* N% Y
Factor analysis, 因子分析
) }4 D. \ B# z Y, l& YFactor Analysis, 因子分析' _% _/ b- F9 E3 }; v2 R% L8 \
Factor score, 因子得分
1 f, x5 Q& O. o) RFactorial, 阶乘
) F1 K+ v4 o% a# Y) l8 B( Y. QFactorial design, 析因试验设计4 q# j! y2 y: y% U
False negative, 假阴性. {6 R! y6 F, q7 {( q! R
False negative error, 假阴性错误, r2 D0 n: l6 ~$ w2 E; E
Family of distributions, 分布族6 |" C0 J( h8 ^5 o
Family of estimators, 估计量族+ G) d! N, ]& k' W3 V, T& H2 @$ h
Fanning, 扇面
, T4 X# K& u3 V w4 hFatality rate, 病死率- ?+ t. l0 M1 i
Field investigation, 现场调查
1 Y" i! C* X8 @8 W9 r. s, z- y3 ^Field survey, 现场调查
% i6 t' O9 e' p6 I: iFinite population, 有限总体
1 G8 _" g- {+ C7 {* sFinite-sample, 有限样本
0 f2 @) s! z7 y3 l2 I8 q* zFirst derivative, 一阶导数
) C6 R, ~# B) _' C( R {First principal component, 第一主成分! E7 X4 G5 ?; |4 A1 Q: b1 _4 d2 Q
First quartile, 第一四分位数
( d& K9 Q# p8 R$ q1 dFisher information, 费雪信息量
; g, \1 X0 w* s, CFitted value, 拟合值+ ~- }$ w7 l6 L) R6 M2 h
Fitting a curve, 曲线拟合8 {) U& K# j+ L$ h9 p
Fixed base, 定基; X) q3 n+ W: k* ]# ^
Fluctuation, 随机起伏9 u$ i4 c Z; c( z. q
Forecast, 预测( O8 R/ V4 A+ H1 x2 p
Four fold table, 四格表2 K1 K" X) |2 U
Fourth, 四分点) y, K; w+ Y. P6 h: q
Fraction blow, 左侧比率
6 i- n4 [3 h" I+ Q4 KFractional error, 相对误差4 X- s7 Z) R& _" U
Frequency, 频率
- d; f5 R+ f& b( }/ h6 x' g& q* PFrequency polygon, 频数多边图" q7 @& K- m: S
Frontier point, 界限点
% v1 l8 t, W3 dFunction relationship, 泛函关系
6 d% B P3 u, {& S! i( K' z; vGamma distribution, 伽玛分布
' A/ Z( e# B' K2 m3 P1 r3 RGauss increment, 高斯增量' Q6 Y3 ?! u% O$ n% n$ y0 w
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
; e% z8 G3 |) t( G( i; p. YGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量6 n6 ]1 w. f) [4 \; ^$ n- V
General census, 全面普查# N5 W, ^5 T2 r k( g' @
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
- i9 V7 u1 f* R, h& t. J2 kGeometric mean, 几何平均数
& A, n5 v% Z+ pGini's mean difference, 基尼均差1 M9 `% p3 W" x5 C; ^& N; L
GLM (General liner models), 一般线性模型 0 W. P) u/ s& U& X2 H9 s
Goodness of fit, 拟和优度/配合度; K/ O* h5 s6 |! i2 j, j& T
Gradient of determinant, 行列式的梯度* O7 b6 A1 \ ]# O+ @
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方* G! n/ v8 s* W% P% x! E' V
Grand mean, 总均值
( e: w2 p: i5 I2 n9 S$ Z( P) ?Gross errors, 重大错误* K8 p7 j& |+ P/ M) b
Gross-error sensitivity, 大错敏感度$ ~: m- G; K: E3 F; R K
Group averages, 分组平均 d1 E+ y2 f5 d) L9 L8 ]
Grouped data, 分组资料6 j1 d# I+ F4 Z, a) K0 L' w/ y
Guessed mean, 假定平均数# i( E. a: m2 p# i( I
Half-life, 半衰期
; b0 b2 x: t. XHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
X2 F0 L1 C: ?5 { L4 \Happenstance, 偶然事件) D; R5 v9 n! ]6 y/ b
Harmonic mean, 调和均数
2 A5 x" C4 y2 ~Hazard function, 风险均数
% `+ J# V' G j$ a9 kHazard rate, 风险率
. ?# W% q! `# P0 M& `Heading, 标目 8 {3 [* R* }* b1 K7 h; B6 O
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
+ F$ _4 Q" O1 S) @4 A6 a, F1 bHessian array, 海森立体阵
/ h, c6 T& u, \% zHeterogeneity, 不同质
1 S9 r* L- [+ V' e# e# \Heterogeneity of variance, 方差不齐
8 K) i7 j$ P/ N9 c: g/ zHierarchical classification, 组内分组
M' j' ? c* s5 yHierarchical clustering method, 系统聚类法+ d* ?+ P; W0 u
High-leverage point, 高杠杆率点
+ O5 o8 Z1 \/ N2 z# ~HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
+ D! K, t, e' t4 ]5 @Hinge, 折叶点8 X( |" L1 f$ ^" m
Histogram, 直方图. R2 z+ w1 l) ^4 r
Historical cohort study, 历史性队列研究
% ]; _6 T6 a9 \& o- l. g# E% mHoles, 空洞
2 R! I; {6 w# ^5 T+ A' t7 p YHOMALS, 多重响应分析
/ Z& I3 C+ n0 X2 LHomogeneity of variance, 方差齐性
' q Q* j* H+ r. `: w8 ~7 gHomogeneity test, 齐性检验
( a7 K, g$ k( B: @8 s8 QHuber M-estimators, 休伯M估计量
/ E& b1 }) `; T9 u' |! {0 jHyperbola, 双曲线
" |, i' ?3 ^) h# [Hypothesis testing, 假设检验
5 R1 G4 @) R5 }- jHypothetical universe, 假设总体
. G& s, w0 Z. ], o! w$ ?Impossible event, 不可能事件" U4 @% H' G _7 G
Independence, 独立性; {- i% ^/ T0 d
Independent variable, 自变量
* C! p: R; ~0 |5 AIndex, 指标/指数2 e0 y+ H1 p8 a8 P: t
Indirect standardization, 间接标准化法" W7 |2 K; h2 e4 |7 G0 B
Individual, 个体4 t& e/ B' F9 F7 Q
Inference band, 推断带
3 d! W% O/ v" `0 p# }1 V! P. P( o( PInfinite population, 无限总体4 b- o, q8 O7 H" A j
Infinitely great, 无穷大3 d$ p, }/ v2 w' f' a1 t) u5 `+ L
Infinitely small, 无穷小# ?# g* [" i- g6 O5 f) B) d
Influence curve, 影响曲线; M6 R% c' `9 J; h: r$ X( Q! @
Information capacity, 信息容量
! x( \$ h7 i, }, c' K/ ]Initial condition, 初始条件0 h [) n+ ~+ x+ D- ~. ^
Initial estimate, 初始估计值
0 X: B( V5 l5 I! q5 z$ pInitial level, 最初水平
/ i& O9 N# U8 _& @Interaction, 交互作用" _$ U1 M: w+ o8 N9 e0 E U* v$ D3 h8 M
Interaction terms, 交互作用项
7 F* _# X* J* n: tIntercept, 截距
) b7 m# l: Z' O6 {5 ?% z* e8 a- gInterpolation, 内插法
6 N1 F4 g, W0 N$ ZInterquartile range, 四分位距
! `' E0 t& Q. e! Y* o1 m, CInterval estimation, 区间估计
3 M# [) q9 f& ^7 K) DIntervals of equal probability, 等概率区间
$ t5 [' U1 E+ y- p, J2 n9 d# gIntrinsic curvature, 固有曲率
, Z; K; u% R; I. _: ~Invariance, 不变性- b* o, Z9 E1 {7 X1 Q. j
Inverse matrix, 逆矩阵
% q2 y9 I0 c7 `( o j: `# G, yInverse probability, 逆概率
- }1 R* p9 Z0 S# p. gInverse sine transformation, 反正弦变换" U) [8 G, ^; ~, I1 j0 h0 C
Iteration, 迭代
, s1 J4 o( s, n! qJacobian determinant, 雅可比行列式/ P- ]4 `( o! e9 F* a5 ]
Joint distribution function, 分布函数. B. i: u% I5 D
Joint probability, 联合概率
1 e3 f. R0 f9 _6 R- nJoint probability distribution, 联合概率分布
5 m6 v( o1 I/ H2 \+ ]K means method, 逐步聚类法
& c8 ]0 `, G& c+ E; h+ aKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 / n0 M+ {) n$ g0 U
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
2 i+ T* R$ ~+ C6 r# i0 nKendall's rank correlation, Kendall等级相关$ O P1 y% X+ w% M
Kinetic, 动力学- w3 f m/ d" N0 S- Q* e1 k
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验: u. d: `: V: V4 d" }
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验* \( ?$ M; d5 I( q5 @: i
Kurtosis, 峰度/ \+ }5 r/ B R
Lack of fit, 失拟4 D+ C+ q: p5 x# `# n
Ladder of powers, 幂阶梯9 p2 @) _5 W; Q% f
Lag, 滞后. j5 h6 ~: p; Q5 r& \
Large sample, 大样本
0 A' u2 C$ V& cLarge sample test, 大样本检验
8 e6 Q2 G; B5 D7 Q5 qLatin square, 拉丁方+ N/ O, E) m3 x9 w+ Z
Latin square design, 拉丁方设计6 N6 z8 p- W( U8 T3 d% |8 g
Leakage, 泄漏7 a( c9 U; ]3 z6 |
Least favorable configuration, 最不利构形1 x2 T: d8 @9 J( ?/ t0 {+ E) Q6 `
Least favorable distribution, 最不利分布" O( y9 J' o/ d+ j
Least significant difference, 最小显著差法
# C" U' C3 }( K: H4 D( u) G5 jLeast square method, 最小二乘法# y# G. Q! @5 c; r: s, w* A. Z! Q
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
! O! P2 {% M/ u! @& x/ Y5 [9 bLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
e, s' z' V4 c" ~) z$ N; HLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
0 i6 K/ O Z3 ?, k% L/ R q, BLegend, 图例7 q: |* V3 A* ~0 G6 w1 {$ [9 W- F' i
L-estimator, L估计量! D: x R" W* g& g( j( o+ O6 S3 C
L-estimator of location, 位置L估计量
?; N" e, L6 g, Y% o4 GL-estimator of scale, 尺度L估计量
$ G( E$ q' d2 e. b6 W1 ~1 OLevel, 水平4 i7 ^2 a0 R5 ? w
Life expectance, 预期期望寿命
# ~3 ]3 ]8 M: O0 r$ iLife table, 寿命表
* P) j! M' J L0 ]Life table method, 生命表法
9 B! n3 l6 k. y) u$ wLight-tailed distribution, 轻尾分布
, h5 g( ?. F L3 W4 V6 p$ R$ sLikelihood function, 似然函数
: X0 z" }* B# o6 j' p" e# B" P# i( ALikelihood ratio, 似然比. t& V/ f& j% y5 l$ l
line graph, 线图
2 e. s6 M, G& V# A* [Linear correlation, 直线相关
% [! k) m/ q* D% JLinear equation, 线性方程+ L: s+ ^6 b& Q3 N: R+ F
Linear programming, 线性规划 p3 n1 D7 Y* T
Linear regression, 直线回归
: `+ D% V; _7 ?3 s) D JLinear Regression, 线性回归
5 H; f' B' t% lLinear trend, 线性趋势2 r+ s) i& c. R& i' H: C3 l, G. x0 j; Z9 z
Loading, 载荷
+ c& u! D; K; A9 o! NLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
( k( h, U- s6 ?+ g# qLocation equivariance, 位置同变性" o8 |( @* o7 t
Location invariance, 位置不变性( P6 L ?6 O2 e' l
Location scale family, 位置尺度族
6 S3 l) E* X2 Q8 A* LLog rank test, 时序检验
+ i7 f3 g6 z3 M2 q" w3 P4 HLogarithmic curve, 对数曲线
! M% l; P4 P1 v( [, ]9 bLogarithmic normal distribution, 对数正态分布/ I, j) K8 |( D
Logarithmic scale, 对数尺度 i/ _4 k$ M9 s" e# n! s) @3 \& S* o. {
Logarithmic transformation, 对数变换' N" W4 A, z- c, |- i! x1 _
Logic check, 逻辑检查
' p0 p' J6 T! h! ?Logistic distribution, 逻辑斯特分布* c, Z& |- I' f
Logit transformation, Logit转换- U) ~1 H' U" ]& E; P7 j: N
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
7 b! F. T7 l( A V; m% Q0 _- n, k1 dLognormal distribution, 对数正态分布
0 c1 p, G; _+ g$ I" y) s+ zLost function, 损失函数" Z% y' y" p% H+ [ j7 y
Low correlation, 低度相关
( b _: Y6 Y! e* o; WLower limit, 下限
" L! C- Q! u& C9 B- W% k9 D4 {Lowest-attained variance, 最小可达方差
. p) N/ y9 Q0 T7 c! g3 c! ?LSD, 最小显著差法的简称
' I/ c/ p5 Y2 A* mLurking variable, 潜在变量
% b5 l* t e! L2 S4 ], gMain effect, 主效应
4 E, d- C# M0 K) yMajor heading, 主辞标目4 V# H1 V. P. L/ l8 j
Marginal density function, 边缘密度函数6 _7 k/ E* A8 x
Marginal probability, 边缘概率3 x9 z" E! h# g# r1 M4 o
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
1 J$ U: p; I6 ^; X' UMatched data, 配对资料
$ a$ j% u1 X5 U9 L& h: i$ B3 E% zMatched distribution, 匹配过分布2 \/ f6 z2 K K
Matching of distribution, 分布的匹配
- X# N$ \/ n6 V# [9 oMatching of transformation, 变换的匹配, D7 S1 y. y4 f$ j" q
Mathematical expectation, 数学期望) q0 O! W, a) I7 j) v
Mathematical model, 数学模型/ @4 t6 Y8 F. Q4 R" a
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量# O, C0 u2 S3 }% J! E* e0 A# ^
Maximum likelihood method, 最大似然法 B9 A1 R+ ^$ \/ Z* n6 H( L9 ]( }: [
Mean, 均数( ?( Z% u2 s! m& h4 E
Mean squares between groups, 组间均方# M4 I2 G! w) b8 a7 P4 e
Mean squares within group, 组内均方/ Y- ]9 }8 B1 N
Means (Compare means), 均值-均值比较
- T1 z& I7 b! V5 V1 H7 `Median, 中位数2 l7 W4 \* X: {" _2 U
Median effective dose, 半数效量
9 t/ c4 q% d! E# b$ V- ?Median lethal dose, 半数致死量
( x6 F- T6 ]2 ]: H) IMedian polish, 中位数平滑
( |. t/ l% x3 u6 A T/ ]Median test, 中位数检验! G( C' p/ ^8 |; n' o4 _+ t2 `
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
+ T2 y* o: x- u7 l: G$ pMinimum distance estimation, 最小距离估计
1 ~& U3 q( g/ g5 Q5 T) ?2 S+ _Minimum effective dose, 最小有效量
- Q1 y( N1 P3 YMinimum lethal dose, 最小致死量
! t$ ]/ \2 _$ x5 n& W( N2 bMinimum variance estimator, 最小方差估计量" Q' j& Z# e/ ?, A' k% d
MINITAB, 统计软件包
; |) B! ^. O7 h& ^) FMinor heading, 宾词标目; w5 B9 l$ L+ G! L/ P. n
Missing data, 缺失值- [2 _) S# T6 T5 O6 t2 [9 f
Model specification, 模型的确定
% \4 E1 y( ~( T) ~8 KModeling Statistics , 模型统计2 W8 p, `/ t4 X" G1 | |; L
Models for outliers, 离群值模型9 H, R) p) P' j
Modifying the model, 模型的修正- S Q" w+ @/ H0 B1 O) [3 p
Modulus of continuity, 连续性模$ l- l3 j/ W8 n% i! O/ F( `2 `$ a
Morbidity, 发病率 " M; x+ N# g0 }5 d8 R6 q
Most favorable configuration, 最有利构形
' Q l, @9 C9 p2 C; qMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
4 u& ]" H: U% P8 Q/ LMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归& F% V* L" _/ d; x
Multiple comparison, 多重比较0 d* `2 `8 o: h, X( v# c
Multiple correlation , 复相关
- Z* ~8 l& d* y* V5 X% M/ CMultiple covariance, 多元协方差
7 k7 Z S' m! c3 a" M9 t6 n7 I" IMultiple linear regression, 多元线性回归
+ P9 @1 @! d4 Q6 a X8 k6 w, ]( j+ oMultiple response , 多重选项# h9 T1 X: r' F' B
Multiple solutions, 多解( ]& C4 ]- e( e" z" J& _
Multiplication theorem, 乘法定理
: E( K+ b0 c" L! S6 _Multiresponse, 多元响应
9 k! \2 q) A6 V; qMulti-stage sampling, 多阶段抽样
$ C7 N4 g2 R A4 iMultivariate T distribution, 多元T分布+ D4 B* n" I! p/ t! v
Mutual exclusive, 互不相容
; I7 t3 t6 s% P/ XMutual independence, 互相独立& x ]$ K; D" j+ a
Natural boundary, 自然边界2 A! }9 e D4 l; u& j
Natural dead, 自然死亡
0 I0 E) i3 u' TNatural zero, 自然零
) l! M9 H9 B0 l! g$ n# ?" ^Negative correlation, 负相关
! z; X. k9 P1 qNegative linear correlation, 负线性相关
7 _: `6 E, |& I5 dNegatively skewed, 负偏: W$ l! W. ~4 G5 v: F
Newman-Keuls method, q检验
$ |; `, }7 w w! ~% a, }( l% {NK method, q检验- I w/ V/ J5 `! }
No statistical significance, 无统计意义
- D7 c; W. }$ F4 z, |Nominal variable, 名义变量
1 }* _/ F! g# N8 I9 N; D& q3 T; Q6 M( GNonconstancy of variability, 变异的非定常性
. a/ Z, d' V* HNonlinear regression, 非线性相关
3 \0 |' t% A6 V) S; M3 {9 y8 CNonparametric statistics, 非参数统计, T/ V$ n0 S8 p$ O
Nonparametric test, 非参数检验) O/ W7 I' R7 {6 ?
Nonparametric tests, 非参数检验
1 M( I3 B8 o4 r/ S1 \$ H; B2 J' N9 INormal deviate, 正态离差
) ^7 r; D. U8 D; q2 mNormal distribution, 正态分布4 _5 c1 A3 `* t, N. h
Normal equation, 正规方程组+ n) ^1 \) W6 k6 b4 z
Normal ranges, 正常范围
" e& N* \; E: l( C9 x XNormal value, 正常值& D+ B$ ^1 G8 T1 E; ?, v" J6 D. m& S
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数' l3 {5 W' |8 |: X+ ?# w( [
Null hypothesis, 无效假设 4 ~2 k6 g. U0 j. _9 b
Numerical variable, 数值变量
; u' a+ H& r* t" z6 n4 l: M" e- xObjective function, 目标函数
6 [9 ~0 A* @ |0 S- s. N; u- LObservation unit, 观察单位
: M; \+ y9 i+ o9 uObserved value, 观察值
( I' d, M0 g5 H. {! W: \One sided test, 单侧检验
* z$ A3 T4 { ~; ^* }! BOne-way analysis of variance, 单因素方差分析) S- L# ~: W0 a$ d' w& Q v
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
* o3 V& F/ u2 p. w$ DOpen sequential trial, 开放型序贯设计) n$ j, b: X$ U( l0 L' Q
Optrim, 优切尾# U4 w9 M2 i9 ^4 i7 p0 z3 k3 R3 Q! M
Optrim efficiency, 优切尾效率* f0 M. V! {' f5 B2 z
Order statistics, 顺序统计量
' ]; \7 B0 ?3 @0 MOrdered categories, 有序分类: ~% Z$ k- N- V( x1 L: I+ Q
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归9 X% ]$ j6 \5 \( s9 f
Ordinal variable, 有序变量, A' D" {0 s0 c; }
Orthogonal basis, 正交基; j0 w4 ~7 e% J- h2 H
Orthogonal design, 正交试验设计6 ^ i3 m+ Q; d' Q: M
Orthogonality conditions, 正交条件
3 x! G, c* k) t2 |ORTHOPLAN, 正交设计 / @: G1 @1 i; P2 ?" C0 {) b6 ^2 C
Outlier cutoffs, 离群值截断点- S1 m/ s% \; C! H8 Z2 w8 E
Outliers, 极端值
. w5 Y8 D3 G: z8 G) L6 Y# {OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ) I% h! o+ B& ~& g& p9 w
Overshoot, 迭代过度# H5 K9 |0 j3 ~9 `& E5 e" v$ t
Paired design, 配对设计
$ }* _7 \ }* ?( [Paired sample, 配对样本' A8 a. J e& I+ G
Pairwise slopes, 成对斜率0 e7 [( j( {- \+ D; X$ i
Parabola, 抛物线
9 U5 ?( t5 n# Q4 H+ Q) {* iParallel tests, 平行试验2 i F6 V, z6 ^5 W6 n( u
Parameter, 参数
6 B4 A1 x+ z% H+ w1 wParametric statistics, 参数统计
/ {% {, i8 A" w- X* _& bParametric test, 参数检验5 d* w6 j0 V& s' h
Partial correlation, 偏相关; _' e% l9 A6 Q+ f1 w
Partial regression, 偏回归1 e. t' V% I1 N, S
Partial sorting, 偏排序
P( W) W( N1 h8 o+ ^, ePartials residuals, 偏残差
: q, q4 ?3 n- E6 K/ w4 EPattern, 模式
* ~4 ~% V/ Y3 D OPearson curves, 皮尔逊曲线
( s! @! y# q% b) FPeeling, 退层% ^4 `2 C& b% o2 Y: { w" k
Percent bar graph, 百分条形图
- L8 b7 Y3 h3 f* O& m% p% }! [Percentage, 百分比
, e$ H) G& l/ G0 O0 V5 fPercentile, 百分位数
" n8 j0 v% H; K/ L3 I1 kPercentile curves, 百分位曲线8 g/ s4 x8 Y* {% n! z1 Y
Periodicity, 周期性* D6 _: [. A, ~% R( S5 E# q7 B8 o
Permutation, 排列
' H5 J' L7 T. b4 k) A/ c6 F1 v3 kP-estimator, P估计量
% Z3 u+ H4 m2 W' WPie graph, 饼图
* S9 k) n j9 _) \/ jPitman estimator, 皮特曼估计量0 e, g8 ^( `% B0 ]+ z# S( `
Pivot, 枢轴量) S6 C0 E9 y. _, P/ e+ ?8 Q
Planar, 平坦* O7 z# \0 U, `
Planar assumption, 平面的假设
2 N0 Y: p! j1 W/ N M( p0 ]# M" d3 QPLANCARDS, 生成试验的计划卡
. L0 @1 Z) I0 {, y: JPoint estimation, 点估计8 N& @! r8 F7 c1 X; H( z
Poisson distribution, 泊松分布1 V) h+ U# ? G0 q0 w. {: h
Polishing, 平滑
8 e8 g" k9 T/ OPolled standard deviation, 合并标准差
$ o2 P* i m) w3 f% e' ]- |6 }% o+ pPolled variance, 合并方差
; d- z9 q( |/ C6 KPolygon, 多边图
( H* @: u2 I1 g" wPolynomial, 多项式8 c) z+ l. D+ h% D2 J! Z/ T
Polynomial curve, 多项式曲线
) `( v9 f, Q6 Y' i; u8 ?* QPopulation, 总体
5 }' Q1 O s# p% DPopulation attributable risk, 人群归因危险度
# m' M. |) r$ j* |2 nPositive correlation, 正相关
: R7 F* s1 @- U0 s) J# u b. ?Positively skewed, 正偏0 e5 @3 E- W9 R
Posterior distribution, 后验分布2 @0 V/ |0 t- x8 k* f4 P9 q
Power of a test, 检验效能! n; f# ]% U. X. Z {+ R7 J+ x
Precision, 精密度
' r3 _$ R0 y. v' f) m( u3 LPredicted value, 预测值3 W7 Y4 i2 E9 D: G" j0 B$ `5 ^' I& b
Preliminary analysis, 预备性分析
( T2 g$ I# J+ z1 Q- kPrincipal component analysis, 主成分分析! K3 v7 C, S+ s; [" t4 p- Z0 X
Prior distribution, 先验分布. r- L' B ^$ j( o9 P
Prior probability, 先验概率8 b" m/ t! w9 ?/ L9 V
Probabilistic model, 概率模型: i4 n/ S9 t- j$ Q
probability, 概率
# l( M" H/ c# LProbability density, 概率密度. |- r3 q/ X1 r
Product moment, 乘积矩/协方差1 X# I7 L- x6 W) d! `$ m
Profile trace, 截面迹图
9 v: v2 R D' E6 ZProportion, 比/构成比6 t0 h' A3 x0 c Y3 P
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
0 `$ m* }* c6 xProportionate, 成比例0 @9 g* ^1 C- _; [3 h; q4 @
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量: X& s/ K! b- J/ o% [6 H# }
Prospective study, 前瞻性调查
. E" V6 ?+ s: n8 r) S T6 e7 BProximities, 亲近性
3 W/ r l* @2 a* X/ X- Q2 `% cPseudo F test, 近似F检验
1 |9 g$ E9 n! m; p6 UPseudo model, 近似模型
/ l7 d6 b% D# g0 h) `7 M: ^Pseudosigma, 伪标准差
, s3 s7 V' V9 C1 l$ n; fPurposive sampling, 有目的抽样
/ p9 `" `3 Y3 l2 hQR decomposition, QR分解
i: X2 F; v R% P8 |0 XQuadratic approximation, 二次近似& p8 t! c3 _/ X! D" W
Qualitative classification, 属性分类
8 {- O \2 t8 p/ vQualitative method, 定性方法
0 |, q0 W* k! G8 l" OQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
7 [* E% L1 f2 h1 @Quantitative analysis, 定量分析1 X* a9 b5 ^* d1 {% ]- _
Quartile, 四分位数
, ^& C7 ?" h4 F0 f! CQuick Cluster, 快速聚类
& C4 q" G) R" _" ]Radix sort, 基数排序
2 ]7 A1 {# F) B+ ?Random allocation, 随机化分组
! o) G: b% l$ w8 m0 x* \Random blocks design, 随机区组设计5 s* s/ W( r8 ~ l6 S n
Random event, 随机事件
; m) b- K- B6 T% u1 `Randomization, 随机化. b4 s2 I* G) X Q8 L" N
Range, 极差/全距$ [/ v& ]$ U/ U; S
Rank correlation, 等级相关' w! v% g' x: @4 W6 u
Rank sum test, 秩和检验1 V8 W* K7 T& N% e4 _
Rank test, 秩检验
/ z) o9 s2 x# ^ F2 v: @# ?& vRanked data, 等级资料
' y0 f6 X8 F1 c$ IRate, 比率7 T0 v, a# b' D7 I
Ratio, 比例
) X" R; H) h$ s, eRaw data, 原始资料7 H$ k0 f' R @) z
Raw residual, 原始残差4 g9 C7 A2 L" j: b! A
Rayleigh's test, 雷氏检验
8 K4 R6 O$ s4 YRayleigh's Z, 雷氏Z值
1 W6 @3 m N; \8 K+ m/ J( D9 SReciprocal, 倒数2 w0 C f3 }6 c( Q$ J8 f
Reciprocal transformation, 倒数变换
2 F. ]: d% `1 C4 c! b X( O3 YRecording, 记录& O# L. `& e# \
Redescending estimators, 回降估计量7 r, p4 m) h6 u: A7 Y
Reducing dimensions, 降维7 h1 S$ P% U9 g; D9 o& w
Re-expression, 重新表达# m. r, h0 ~7 Q- y
Reference set, 标准组, s' }% q( a4 u7 R0 p8 k; q
Region of acceptance, 接受域2 @; `) D+ @& `) y* u8 Q- K% b' I
Regression coefficient, 回归系数7 l, }4 j( F7 L4 m4 V3 C
Regression sum of square, 回归平方和$ w6 [/ L- {# |1 k$ o
Rejection point, 拒绝点9 ^, o* I2 ]. c% \9 ?5 u
Relative dispersion, 相对离散度3 n- Q8 K' r5 f: b
Relative number, 相对数. c$ U& o' V/ V9 M7 ^+ K8 c
Reliability, 可靠性
+ p, k' Q3 a% O6 k$ w) LReparametrization, 重新设置参数
/ ~2 [9 @; q7 m+ e5 ]# T+ d0 lReplication, 重复9 u: ?; s1 g% M6 ]; e0 A
Report Summaries, 报告摘要
( V. u; X& i2 t2 U0 _! R% J- WResidual sum of square, 剩余平方和
0 X% m2 e3 N) DResistance, 耐抗性
: _- k# M' o0 zResistant line, 耐抗线* c2 U6 F B8 s4 |+ _3 s
Resistant technique, 耐抗技术
1 R6 K, }. y' e2 U0 z6 B5 `2 F0 `- XR-estimator of location, 位置R估计量. O' `! i: R2 o3 @" o5 f; d
R-estimator of scale, 尺度R估计量
$ T8 U. \, m9 ?8 F. uRetrospective study, 回顾性调查% b: D% `/ V# I" s8 [
Ridge trace, 岭迹
, h o( P5 Q. _Ridit analysis, Ridit分析. h+ R6 I1 z# }8 Y$ a
Rotation, 旋转/ o3 v0 q9 @' |. x6 R4 i
Rounding, 舍入
: W5 {( U6 r- q) v O/ O5 xRow, 行( U, Q# S& V/ |- }- M( m1 K. E" g
Row effects, 行效应/ B w/ N* m3 q" {6 q4 U; |
Row factor, 行因素
0 r8 W# Y* t8 |. c! kRXC table, RXC表2 C; k1 r. D) P& ^3 s# X( u% r
Sample, 样本
* W1 _0 G( L t" F% ESample regression coefficient, 样本回归系数+ h) X* c/ [" o' I3 r
Sample size, 样本量9 d b* B. D; T! x4 e) N
Sample standard deviation, 样本标准差
% ~7 W% S! g2 R) L, aSampling error, 抽样误差
) @% ]7 s& w$ e# [6 L9 T' Z2 gSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
: R6 d0 f6 ?8 h, q8 L" F4 gScale, 尺度/量表
# v/ H4 G9 N6 @! y0 RScatter diagram, 散点图% {" o% f D, d
Schematic plot, 示意图/简图
n7 Q0 ^+ t! WScore test, 计分检验 V) x0 I) P. {4 F9 ]3 F2 Y0 K
Screening, 筛检
{, g9 `$ }" d U' W( m& T6 ]SEASON, 季节分析
5 c- |! w, G& X$ n% m- ISecond derivative, 二阶导数# L; X2 \5 T4 C5 U
Second principal component, 第二主成分* l i) M* w3 J/ E- c) h
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 0 @2 |6 O8 o8 W- l9 Y; h( e& @" R I
Semi-logarithmic graph, 半对数图9 B+ E; P. j6 X) b2 T& T
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸+ I# `3 Y/ ?8 O) h) q
Sensitivity curve, 敏感度曲线2 u/ R& s9 E" _' B* Q$ k
Sequential analysis, 贯序分析
- I0 s, N' w$ {; _0 gSequential data set, 顺序数据集
; Q9 z. @) g; i3 Q. E2 PSequential design, 贯序设计; ]. A! H9 E) K" @
Sequential method, 贯序法
( G0 l5 P& k! T8 i2 `Sequential test, 贯序检验法
9 c: v& _* Z) W1 J2 |, U& CSerial tests, 系列试验
$ E5 k! _ H& q. u0 N! BShort-cut method, 简捷法
' ]9 {- |5 S! t. z- a2 m8 rSigmoid curve, S形曲线$ [( t7 \3 t$ N# _; H% z
Sign function, 正负号函数
) E! p1 F' U3 FSign test, 符号检验
5 J q3 @) e8 _Signed rank, 符号秩- K+ Q$ u! l, Q+ z
Significance test, 显著性检验
0 G" W" f! ]8 j& A2 ^$ D$ SSignificant figure, 有效数字. K( i( K f# H) T0 j8 X+ C9 S! h
Simple cluster sampling, 简单整群抽样; j- i+ ?; _- I" q) o2 b6 O
Simple correlation, 简单相关
: r# w- D0 X2 p4 o4 ]; M uSimple random sampling, 简单随机抽样: Y+ A, a2 X% A
Simple regression, 简单回归
* U. M) q( [+ `8 asimple table, 简单表) C. Y: {2 B. m" I; o
Sine estimator, 正弦估计量
+ w/ W8 g) J- BSingle-valued estimate, 单值估计
: p# q5 q) o4 x [& [! M2 ZSingular matrix, 奇异矩阵
6 S! B& L) a8 cSkewed distribution, 偏斜分布
* @. T' V; O% ^/ ISkewness, 偏度, c: ?( z3 I# q$ s/ t# f( L0 W
Slash distribution, 斜线分布. [1 q8 V, J2 `" {! d
Slope, 斜率$ j" _" L' ]3 o5 [6 Y* l5 [8 v X! j( |
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
$ Y* ^4 W+ \) z6 Q5 rSource of variation, 变异来源' ]+ I$ G. K* o; k2 T, w
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
0 B8 F: H" W; O! y/ I7 l" B4 }6 NSpecific factor, 特殊因子
0 n1 }1 A) m& L4 J: QSpecific factor variance, 特殊因子方差* {+ n3 T& ?% c, L) T- o
Spectra , 频谱
V4 z9 n$ J8 f% Y* rSpherical distribution, 球型正态分布
# T9 r! C1 V: U' _( o" USpread, 展布
/ {1 i; @ c$ h, mSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包7 D/ n* V( e4 i" F
Spurious correlation, 假性相关% E, O6 [- G A% { k$ a
Square root transformation, 平方根变换9 z! M. k: c4 p _9 p# r
Stabilizing variance, 稳定方差
% m9 Q% Q- B' \) A% P/ t0 WStandard deviation, 标准差
6 v9 M, r! s8 G9 UStandard error, 标准误
# A- l0 t7 E M7 T6 GStandard error of difference, 差别的标准误& @3 T. z9 [# `6 r4 Y7 n! t
Standard error of estimate, 标准估计误差/ A+ l% I7 C+ T2 w7 Z5 ~" I
Standard error of rate, 率的标准误
+ Y4 ~0 Q0 A4 Y" K6 u% W0 tStandard normal distribution, 标准正态分布
" ~. u' C9 m1 {( q$ sStandardization, 标准化9 u$ u0 o, Z3 G7 B- n' H2 g
Starting value, 起始值7 h, o+ g5 i) N
Statistic, 统计量
# _* L4 T' p& X9 y( iStatistical control, 统计控制
( N) J/ K. D# q9 I+ s) G) C$ ZStatistical graph, 统计图! @3 R! c4 ]& C2 \; C
Statistical inference, 统计推断/ F% s' G2 [ ?+ {% Q$ W8 U
Statistical table, 统计表; X& i) A* M2 Z. O6 P3 P. a0 v- n/ `
Steepest descent, 最速下降法( y/ t- L' D, ^; S4 i- W
Stem and leaf display, 茎叶图
9 \4 g% ]7 X( c5 {Step factor, 步长因子) b2 e: b$ a- J% O
Stepwise regression, 逐步回归; H. Z; O/ c+ ^6 T; s
Storage, 存" R+ `2 m6 [) h3 E2 |* z
Strata, 层（复数）
. }' U7 L. O; w M8 B0 pStratified sampling, 分层抽样
) E! I. j! c7 q: |7 X( v8 sStratified sampling, 分层抽样5 A+ c" s+ \" h! w1 D3 `
Strength, 强度8 _. P- j+ C, H, g) \, H9 k# {
Stringency, 严密性
* M& M( k/ b' B) DStructural relationship, 结构关系
1 W1 P& f) p* q. ]- J& g& l. }Studentized residual, 学生化残差/t化残差
3 |- A# N, D2 T$ FSub-class numbers, 次级组含量
2 E; |. p+ F$ ?/ GSubdividing, 分割3 t. R; H# i* k" S
Sufficient statistic, 充分统计量 ~% [0 H9 K1 L. P
Sum of products, 积和2 g1 L6 X7 I1 r, w: a) j
Sum of squares, 离差平方和
6 [& p8 i0 ^0 q/ ]Sum of squares about regression, 回归平方和
# E; F& A+ a7 ` L+ j- v' eSum of squares between groups, 组间平方和
) A4 v7 g3 c- j( _8 o B& lSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
7 f5 ~0 X! A: {4 A' |0 RSure event, 必然事件% M) B6 p- J* Z
Survey, 调查1 e- _( W6 ?2 s% x# x! ?4 S
Survival, 生存分析" t( k7 {2 ^# u9 t
Survival rate, 生存率" U7 M" i$ z. C p* X% ?
Suspended root gram, 悬吊根图
0 N# Q( U0 r5 r, GSymmetry, 对称
# N6 l+ B( G9 s2 d( y G4 J. K9 oSystematic error, 系统误差
* M0 W3 G2 g; ^6 i3 p/ V2 pSystematic sampling, 系统抽样- ~# J; i# x, _6 o: W2 i, a' G
Tags, 标签
* e% l3 p( @0 I6 o' N8 ]Tail area, 尾部面积, o. A+ P6 g6 C0 I0 ]9 m* h$ K
Tail length, 尾长: Q% L% N4 O6 m B; _: M
Tail weight, 尾重& w6 `" y1 P4 t& _
Tangent line, 切线, V0 A# i" t# [9 C% b# I2 \3 o
Target distribution, 目标分布1 G7 e* \: S% S0 D- l
Taylor series, 泰勒级数2 L2 A- d v" V; \
Tendency of dispersion, 离散趋势
- s4 V& ]: [6 y9 \6 w3 CTesting of hypotheses, 假设检验8 |6 }2 q! M3 P7 b; H! v0 |) y7 R
Theoretical frequency, 理论频数
: [( y$ d# H# E! X( {" b0 CTime series, 时间序列! O2 b4 m" d* J
Tolerance interval, 容忍区间
% @/ e0 V, N( i* H8 X X- b8 H( aTolerance lower limit, 容忍下限1 ?7 q6 {1 H8 m& w( a. N' g
Tolerance upper limit, 容忍上限
$ M' m; @% S# O/ D" VTorsion, 扰率( f( |& z; |/ x) F3 v
Total sum of square, 总平方和* C' m* k r; B R0 N# m
Total variation, 总变异
$ F- ]( H8 }7 m% ITransformation, 转换
7 g' G a7 v% `Treatment, 处理3 g$ U- M" n6 P8 W4 }: y4 `
Trend, 趋势3 d& C5 P- r+ x! s. Z0 k
Trend of percentage, 百分比趋势
1 h6 o3 K# Q8 JTrial, 试验3 ~4 {& b/ s/ K
Trial and error method, 试错法/ Y* b h4 R1 N3 o- d4 N
Tuning constant, 细调常数5 F; O4 k/ }* y; R
Two sided test, 双向检验9 q8 z9 z5 y. }4 Q0 e: b
Two-stage least squares, 二阶最小平方
* T( O$ `# S7 }. }! ATwo-stage sampling, 二阶段抽样+ h4 Z: W- [+ f* _
Two-tailed test, 双侧检验' \/ I" r. K- {' Z
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
# Z$ ~6 P' s' j4 s* CTwo-way table, 双向表& Q* r- P" v" v9 y. p! i4 ?
Type I error, 一类错误/α错误
- p; D4 q3 g( l' OType II error, 二类错误/β错误
8 P1 B3 p# i B1 uUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
e" ~7 X- P6 R7 X8 pUnbiased estimate, 无偏估计
* ]( j+ V! w# t1 [" ^$ L- lUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归1 s7 f0 j. P1 L
Unequal subclass number, 不等次级组含量3 U5 V( ?. |4 h6 f+ R
Ungrouped data, 不分组资料
5 V, V8 b# P/ Y' L$ J2 jUniform coordinate, 均匀坐标
8 e6 \1 l; ^7 K. p2 {% [Uniform distribution, 均匀分布/ v# C3 s5 J6 U: R c" B8 L2 y
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
/ n5 f) h7 l* `7 q; p% W8 j$ HUnit, 单元" q& Z9 J6 @- D' ~. S6 d
Unordered categories, 无序分类
- L6 ?& U! `, z p( BUpper limit, 上限
0 n( b2 z5 |( c# b4 iUpward rank, 升秩* B( k; b( X, y( q$ R; [& \
Vague concept, 模糊概念- ~6 a7 O3 F4 W8 T" h) u
Validity, 有效性3 S0 x" B. @8 t5 @! M
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计1 @1 |3 y! I3 l7 P: N. x
Variability, 变异性
) `$ X, N( }- q# d& tVariable, 变量
! c Z0 w# {4 {; eVariance, 方差
$ d f8 i, X+ Z1 q- C3 UVariation, 变异6 z5 ~8 t9 J3 s/ h' y6 X) I
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转& p* } ~0 g$ g6 R2 I% I( h
Volume of distribution, 容积
: D; ^2 D4 }* ^1 BW test, W检验
6 u" M6 D& `, s; }1 H5 r+ @% ^: ~Weibull distribution, 威布尔分布( \2 Z$ c+ c6 e6 ], t
Weight, 权数. t5 j0 w2 K- _- K
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验6 D- C# W4 S2 ]9 K; R, [# U3 h" ?6 \
Weighted linear regression method, 加权直线回归6 {* D8 w: c4 e
Weighted mean, 加权平均数, N4 i) R! O% q0 T' S
Weighted mean square, 加权平均方差2 B4 { i5 O5 f s9 H; C) n
Weighted sum of square, 加权平方和
- g' L1 v" t0 JWeighting coefficient, 权重系数
- M! T/ ^4 n/ b5 r1 R9 tWeighting method, 加权法 % t4 k1 Z. V) p* N0 f4 i6 Y
W-estimation, W估计量2 O; S: ]1 ~) R
W-estimation of location, 位置W估计量) g/ J3 Z9 @1 y, ^2 L& g) [, y# L J
Width, 宽度
- N9 i% @$ x$ C8 L# cWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
: E& h0 n/ l; W; s) }Wild point, 野点/狂点: ~2 d) ?% y) W. `7 d+ W1 K
Wild value, 野值/狂值$ |# o' D6 R& c7 V/ [
Winsorized mean, 缩尾均值% r u0 K r$ ^7 M# t/ \& I0 r
Withdraw, 失访
: ^" h* J) l" f. U( b/ A; ~Youden's index, 尤登指数1 C, ~# |# \' w6 N
Z test, Z检验
) |9 Y8 s; c% q/ i- tZero correlation, 零相关0 w: ~, l% m6 G% p. ]
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
