|
|
Absolute deviation, 绝对离差
' S) a0 h5 j; s: E& p4 G! KAbsolute number, 绝对数
v8 m/ q3 _) U0 m, z Y% FAbsolute residuals, 绝对残差
; w8 c: j( P1 x1 K0 q+ RAcceleration array, 加速度立体阵
7 Q+ y- s- {2 h8 H6 L1 g! VAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
' b3 ~ Y& ~( H, @7 j; u0 FAcceleration normal, 法向加速度
# S0 p+ r# y' n. F# I' MAcceleration space dimension, 加速度空间的维数7 G" ~8 |9 n! w$ R5 I1 `$ {
Acceleration tangential, 切向加速度
# ~; {9 V9 x4 ]# o8 sAcceleration vector, 加速度向量8 |) h1 A( y9 e' I7 I
Acceptable hypothesis, 可接受假设
p! r; \0 ~/ F, l5 B9 J" O- mAccumulation, 累积* ]! H5 I/ S! \$ E- u3 b ]# v
Accuracy, 准确度
6 G7 @! w. L0 }5 _( ]5 P, gActual frequency, 实际频数0 {6 J% i& m9 d; a; ?7 A
Adaptive estimator, 自适应估计量- O0 g5 Z4 C( B
Addition, 相加% a3 f6 {- j& a8 x6 m1 D2 f# v2 p
Addition theorem, 加法定理 \8 @4 K2 A; w& g, I$ @
Additivity, 可加性. _8 ~* X' H. a6 u3 w3 z% H( m% w+ `
Adjusted rate, 调整率
; o5 e) m1 g" j# R* i, x( z0 k0 W4 ]. wAdjusted value, 校正值
$ {+ k7 {+ H% \8 _6 ?/ C1 LAdmissible error, 容许误差
$ V+ g5 S5 R1 t4 RAggregation, 聚集性
" D2 Y9 `- r' Y2 i OAlternative hypothesis, 备择假设
; ^. `5 ?* Y) d3 \# n# q6 hAmong groups, 组间" B. H# G7 j9 @: W; y, K
Amounts, 总量" i! Q/ Y7 r8 l
Analysis of correlation, 相关分析
0 i3 k6 {- R5 L6 F* NAnalysis of covariance, 协方差分析0 |- X7 {6 r2 g
Analysis of regression, 回归分析! Q1 U# ^% s" d0 t9 R, s0 J+ i
Analysis of time series, 时间序列分析
3 z' p4 C* H+ r! FAnalysis of variance, 方差分析: G- Y: z' a/ D- W, ]& J
Angular transformation, 角转换
- t- G/ b2 m& f9 Q- I$ EANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 T- P- W" W- [ANOVA Models, 方差分析模型) {" l# O: ? ?
Arcing, 弧/弧旋
3 C% E+ a3 |: YArcsine transformation, 反正弦变换
% r; n; G/ G8 z5 M# G5 uArea under the curve, 曲线面积
/ D Z" ]. X' k3 i0 g. u1 K# QAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
% S5 h/ c5 Y1 A; B% y! }ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 : s8 x& `/ X8 B. k
Arithmetic grid paper, 算术格纸
# e @/ }8 n% c; R, p* ?! k. TArithmetic mean, 算术平均数
; r" b1 l" x& U% W, f- A" Y7 Q4 oArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
" m2 f7 ?9 v6 |6 B% BAssessing fit, 拟合的评估
3 e* _7 ^1 {; _ |Associative laws, 结合律
/ D2 E, ~, M# T" G& w9 eAsymmetric distribution, 非对称分布
; e+ O& N A' N, `! T: hAsymptotic bias, 渐近偏倚
?3 N2 L* ~8 m; A0 F; m: j/ |Asymptotic efficiency, 渐近效率
% \/ T+ ?( c. T$ e0 `Asymptotic variance, 渐近方差
* |, @) v+ g# X5 i" ?Attributable risk, 归因危险度& g3 y& }- d4 }4 p; ]
Attribute data, 属性资料8 d2 }$ g8 V! Y: Z% x0 O* ?9 w6 c
Attribution, 属性
0 m) q, B- [6 p0 H: k9 m& C0 zAutocorrelation, 自相关
" N- X8 H. K7 C; T6 N. UAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
( d8 b! V, |% [& j4 y0 S. PAverage, 平均数
D0 `3 `4 U9 x! }( bAverage confidence interval length, 平均置信区间长度' f% M/ o/ l% M
Average growth rate, 平均增长率
# m" p1 q( a+ S. R, ]/ y; iBar chart, 条形图5 G# w3 |- V# p0 L- B. f. u( X$ Y" ]
Bar graph, 条形图- o5 W& x& }' f# q! |& C; @
Base period, 基期1 d8 ~& `# ^0 I3 ?) p9 z& D( h
Bayes' theorem , Bayes定理
0 u( ^' t- a' p" w' EBell-shaped curve, 钟形曲线& S2 |/ x+ K) z: y
Bernoulli distribution, 伯努力分布
5 I' K7 \* P& q8 VBest-trim estimator, 最好切尾估计量- p9 d4 x1 E3 v1 {; K/ g6 b
Bias, 偏性% M2 {' A3 v! ?
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
* E* [2 J( {% R3 l: N8 f' ABinomial distribution, 二项分布
3 h5 r- X N; s. jBisquare, 双平方5 Z" d% H! m Q& s+ m- J4 m' X
Bivariate Correlate, 二变量相关+ D# H u; h7 h! D. Z5 c2 S
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
, v. ~6 b8 P: ^6 u& ~Bivariate normal population, 双变量正态总体
# f5 e5 h% \/ E w! _/ N0 V. mBiweight interval, 双权区间$ z7 z+ [ i) P& s$ K
Biweight M-estimator, 双权M估计量
1 s" Y5 [: `$ Q2 Y9 @* ?5 VBlock, 区组/配伍组
}$ `" W) M) {4 T3 ABMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
1 t! c$ i7 V3 E$ \Boxplots, 箱线图/箱尾图
3 \. H/ J& f0 p2 ]5 K+ a9 O6 P5 OBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
0 K+ P; y& |3 V: w$ V" @! eCanonical correlation, 典型相关
: l, `; B& p8 { @Caption, 纵标目
% Q& f& W3 {* h' Q# WCase-control study, 病例对照研究' N* a/ e- V( J7 ^, C( B
Categorical variable, 分类变量
' G' D8 p6 z) \8 R, v9 @. |# JCatenary, 悬链线
% g/ ]/ H7 }3 {+ aCauchy distribution, 柯西分布; g* V) r+ O) R$ V" N
Cause-and-effect relationship, 因果关系
$ h- Q. p; x& A+ p* d% HCell, 单元
) Y# R! n7 ^; h$ J/ m! v1 ^Censoring, 终检
( H# L5 M4 j! G9 a. S6 ^! {Center of symmetry, 对称中心, J* ~& F7 i/ [% A
Centering and scaling, 中心化和定标
0 \' G1 y9 C5 a/ x/ v; dCentral tendency, 集中趋势# `8 q9 v' G8 A$ P8 n0 H7 \& {2 C
Central value, 中心值
+ E- @7 G" D- p3 d4 RCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测+ n$ T6 @0 r8 ?, b; C0 ?
Chance, 机遇
! c" O* Z5 d* L4 C: G3 UChance error, 随机误差
- {1 ~$ E1 {3 S2 ^Chance variable, 随机变量
' e8 Y8 `6 y$ B: U8 a5 FCharacteristic equation, 特征方程 ~$ H- r) {1 W1 B
Characteristic root, 特征根
9 L Z) x( a+ @( ]Characteristic vector, 特征向量
% ?) L( v! x4 s: x5 F" g. L/ IChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
' `# Z+ O1 `! U) cChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图' \3 j3 h2 n! d7 w8 j7 `6 E
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验7 K- O5 }4 a& b
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
5 C8 E% q+ I# T9 h( c% l5 w& aCircle chart, 圆图 8 j) \7 r* D0 ]: D; H- D
Class interval, 组距" h' d$ U8 z, C! x d V2 j
Class mid-value, 组中值+ Q7 N+ d# g% n# N7 A
Class upper limit, 组上限0 i! t ]+ Q) L/ k4 Y1 C( F) D
Classified variable, 分类变量( [1 b; F1 Q+ B' @" T
Cluster analysis, 聚类分析
: v% L% m8 U( O, a. |" gCluster sampling, 整群抽样8 B- y0 ^: ~7 ~' g* W; j
Code, 代码) p' L2 c& s. D
Coded data, 编码数据% z) B; X; G$ p$ n+ U
Coding, 编码
2 j1 J- C$ |1 w, Q+ m+ rCoefficient of contingency, 列联系数; e9 F! C! `, L7 |4 L$ S( X9 K
Coefficient of determination, 决定系数
3 l4 x, i$ W( n' o4 CCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数0 B3 ]4 ]0 Y8 S4 m0 Z \
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
/ |" c3 u" Q5 G/ ^+ i9 HCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
( a P/ m" m: vCoefficient of rank correlation, 等级相关系数4 v+ s* F6 ^6 R* W( E0 z+ Q
Coefficient of regression, 回归系数; a- B3 A! o1 S: z" c1 ?
Coefficient of skewness, 偏度系数
0 x: I" m. w$ O9 F5 lCoefficient of variation, 变异系数
( U( B- N+ B2 \ e0 \Cohort study, 队列研究
7 X' n' q3 V' `2 c# t1 FColumn, 列4 N- D, B, g. L2 u
Column effect, 列效应
& s, g5 Y# @. [! d5 q$ vColumn factor, 列因素! S* n2 }4 w) ^' d( g/ T
Combination pool, 合并9 B- k- A- @7 c5 G4 H1 F# u
Combinative table, 组合表3 M8 |9 K" w5 d& M
Common factor, 共性因子7 c" P/ K! U; s2 j" K4 Y+ F" c
Common regression coefficient, 公共回归系数
+ ]& j5 A7 P1 c% d E5 HCommon value, 共同值
: ?5 J% P; O8 L; }1 @* C8 ^" ^' XCommon variance, 公共方差' M6 W' t$ R8 N2 w6 p5 I8 p
Common variation, 公共变异
* J" K5 w( _( {0 I" |/ i' S6 zCommunality variance, 共性方差) Z! ~8 @: N" n+ v% n6 g
Comparability, 可比性
: m4 f1 B0 W6 u- }4 O' ZComparison of bathes, 批比较
' f% ^! u' w0 C. EComparison value, 比较值
* P2 Y: z0 j& v5 d* c8 ACompartment model, 分部模型/ m4 {' u% J; F* d( k7 }
Compassion, 伸缩1 B: ~+ w1 e* |. Y7 g8 }4 _
Complement of an event, 补事件1 H% g* W. ~3 \. o5 q
Complete association, 完全正相关! ]1 o I: v% Z2 d1 m" D
Complete dissociation, 完全不相关
7 y' a8 o( @# ]7 i8 O: }Complete statistics, 完备统计量
2 y. q1 f! A( U Y. qCompletely randomized design, 完全随机化设计& @0 t$ k: S7 h7 ?( t+ `9 W
Composite event, 联合事件
) q1 r0 R9 C+ ?* {; VComposite events, 复合事件, e u5 C: S# D& I% k
Concavity, 凹性
# R) k" L& ?, M4 |* P" a0 |6 zConditional expectation, 条件期望$ N5 ^' w, ], u
Conditional likelihood, 条件似然9 ^1 ^3 i2 s# j& X0 {
Conditional probability, 条件概率
. E: x" Q3 o6 w, G- tConditionally linear, 依条件线性) ^/ R4 u5 M- Z- p: a- j
Confidence interval, 置信区间
' e3 }7 o' A) ?' O/ H- ^Confidence limit, 置信限) P1 {# ^, o f1 k0 b2 o8 M0 @' d
Confidence lower limit, 置信下限 C1 x& k6 M j n
Confidence upper limit, 置信上限1 b# ?2 @5 P- ~( W
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
; Q1 \3 x* m( J, @+ h. e3 q$ }Confirmatory research, 证实性实验研究
: G* P2 o, q) N: KConfounding factor, 混杂因素
, c* v5 _! _! S4 m: X" SConjoint, 联合分析
) B. f) T: n0 J) F2 NConsistency, 相合性
. ^8 P$ E7 w5 s( @! wConsistency check, 一致性检验
, |2 ?' x# [# ^4 C m2 F. R+ lConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
$ r- i0 e/ j* [4 o7 J. I! J4 UConsistent estimate, 相合估计
+ y* R! I0 U( t6 C- `& \6 }Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归( v3 `/ y- T+ b6 ~
Constraint, 约束
& k' v1 K# |1 E* X1 Q( x2 a9 c" LContaminated distribution, 污染分布
* D" B7 v$ `& |( ]' C% qContaminated Gausssian, 污染高斯分布
1 Z; ?$ m, w( \6 s9 d0 n4 k9 ?- ZContaminated normal distribution, 污染正态分布
: J8 _9 b( ~8 r* vContamination, 污染
0 g* C% b+ ^' w" M7 E, ]Contamination model, 污染模型4 o+ E( A' B! D) U7 J% }# B. z
Contingency table, 列联表
9 I9 a& d! P: I4 Y VContour, 边界线
# M+ @9 a2 B0 x* m" y) i0 U8 @Contribution rate, 贡献率+ N: y5 t1 L; E+ [3 ], a* a
Control, 对照" g( v G3 b+ M8 o/ i
Controlled experiments, 对照实验5 e6 \6 S( u& H# O) m! R
Conventional depth, 常规深度
; D' ~( C5 M7 s0 K5 x& N* oConvolution, 卷积' @9 y8 z: Q {1 A; P
Corrected factor, 校正因子6 L: [" p( P% K: e; q8 A7 J6 w
Corrected mean, 校正均值9 v: S! l% i0 O5 @
Correction coefficient, 校正系数
: p3 Q! p9 B* p! G. C6 tCorrectness, 正确性
) z/ V/ P4 p% s; \% H4 a, o5 SCorrelation coefficient, 相关系数
8 E1 p+ E- _& p- W; W; ]1 y4 n( \Correlation index, 相关指数
& l7 k! }8 w2 K" K6 E+ x, gCorrespondence, 对应
- z. n& N! F2 ~1 Y( X6 ICounting, 计数! d1 P* c+ M: q7 [
Counts, 计数/频数
' P4 z+ w0 d0 ~0 _$ |# ZCovariance, 协方差' Z# e1 ?; A( A( M8 j# I
Covariant, 共变
! \0 ^8 C& c; }& b3 Z( O# p! _Cox Regression, Cox回归
) b- X- ^) z, q. D1 o: E3 aCriteria for fitting, 拟合准则; m" L4 P! o! ]- l+ x; S% t! n
Criteria of least squares, 最小二乘准则+ u* b8 h/ j6 d1 D* r9 i
Critical ratio, 临界比
( n/ u4 A$ N+ jCritical region, 拒绝域
& f. p" B+ E. cCritical value, 临界值
; ? i8 L5 ]" R$ V, YCross-over design, 交叉设计
; C0 x5 u5 u3 ^+ l+ N5 Z" p' T5 @Cross-section analysis, 横断面分析8 k* g1 x) l3 R# {
Cross-section survey, 横断面调查
/ I+ Q$ [! S4 l3 f; f2 wCrosstabs , 交叉表
* b9 I, a2 a- F: }Cross-tabulation table, 复合表
- X; p& |& v1 Q- q8 g7 E* NCube root, 立方根
t3 t9 W2 B! aCumulative distribution function, 分布函数* ~% P# B8 K5 ~( f; Q1 q
Cumulative probability, 累计概率, r0 E# V4 `$ r2 F, G+ ~
Curvature, 曲率/弯曲
2 g% \3 y. H! H# Y |9 {5 |Curvature, 曲率3 c) {. L! M4 R2 F+ a- z
Curve fit , 曲线拟和 * c' O3 g1 ?4 A
Curve fitting, 曲线拟合
) E2 }: ~" b& R) D0 mCurvilinear regression, 曲线回归
6 a; s' a7 p X2 o" LCurvilinear relation, 曲线关系
& Q' X0 B) P2 B2 f6 i: }/ {7 K. X7 sCut-and-try method, 尝试法
1 [8 s' m5 Q! v6 q3 SCycle, 周期
# {0 o/ S* P, J# jCyclist, 周期性
1 V1 s5 p. Q' p+ X3 z+ R0 HD test, D检验
% g: A. g% ~1 G* \Data acquisition, 资料收集. [- O+ f% N$ K+ Z% e* o
Data bank, 数据库
4 m# c7 L. S+ |3 PData capacity, 数据容量/ c& ~5 h$ p. O( y2 Y
Data deficiencies, 数据缺乏
1 G) g& P# e9 r; MData handling, 数据处理( j- |/ F2 K( `; P+ u2 e9 J
Data manipulation, 数据处理
* M5 W# h: R5 }0 g iData processing, 数据处理
+ [3 x, M4 p0 t% HData reduction, 数据缩减4 n; J* P/ R p/ _5 V- A
Data set, 数据集
5 H7 u& A4 z% F4 @5 Q0 [Data sources, 数据来源
6 g) \1 |; Q: D8 B4 s4 b: VData transformation, 数据变换 ~4 m* E8 d9 l/ O$ c5 Y; S' R
Data validity, 数据有效性' C t3 z6 D$ P
Data-in, 数据输入' E0 q S/ j$ |% h% f' K
Data-out, 数据输出5 @# i8 ^% i9 F; Q
Dead time, 停滞期
' F6 m0 W& a9 C1 xDegree of freedom, 自由度3 v9 U9 M8 V/ N$ G$ {! C
Degree of precision, 精密度
) {( P1 d3 b7 Q$ [* o9 UDegree of reliability, 可靠性程度
0 Y) m5 I3 |+ dDegression, 递减+ t+ N9 G) M# G7 k5 N
Density function, 密度函数
4 y, x4 G: o* i6 fDensity of data points, 数据点的密度
! e ]* R2 ~, j( BDependent variable, 应变量/依变量/因变量% L( L& Y7 \' K. X% B/ t
Dependent variable, 因变量
8 U- W, p$ ]2 @+ Y9 dDepth, 深度1 i# X: K, Z$ E8 `
Derivative matrix, 导数矩阵 q) L3 G3 j3 n& \6 q% R( D
Derivative-free methods, 无导数方法% W9 G5 u% q1 a+ d1 v
Design, 设计
6 H" N+ @0 t! `3 oDeterminacy, 确定性( h+ \( d! T) y1 `$ M% W
Determinant, 行列式7 ~+ u1 m+ ?, U4 ?/ X
Determinant, 决定因素
7 L D, w5 `' G. C; bDeviation, 离差
; A. z( @% G# \* X- n* BDeviation from average, 离均差; `: _ R( u# S! B H4 r* X
Diagnostic plot, 诊断图9 J3 ^, n) _- A4 k
Dichotomous variable, 二分变量+ Y- O+ N( P. t3 e$ ^, T2 L f
Differential equation, 微分方程/ [- a1 R( g- k4 q
Direct standardization, 直接标准化法6 @1 x5 g) c+ o* c/ \
Discrete variable, 离散型变量2 a' T, i/ x2 y$ y$ }6 p2 E
DISCRIMINANT, 判断
# R6 _; h& w, ^Discriminant analysis, 判别分析3 r3 g0 ?6 J! t1 G7 ?
Discriminant coefficient, 判别系数
+ V) U; T7 I9 o, n0 n! m7 F* yDiscriminant function, 判别值 j+ ^ k- j, y' o) q- U: J4 A
Dispersion, 散布/分散度
7 i3 d# J- n% l4 ?3 }5 |! G5 GDisproportional, 不成比例的' e) ?- u; N6 r; P* ^
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
. R% r# m. t- g2 R; }- N" DDistribution free, 分布无关性/免分布5 `! q2 g1 ]# ^& R' P' F4 K& x
Distribution shape, 分布形状
5 {% U. A& N' X# @; ?( GDistribution-free method, 任意分布法* `4 G9 w ~1 M2 U, \0 ^
Distributive laws, 分配律
- b) b/ g( p" G4 n, h' T) iDisturbance, 随机扰动项/ K( ^8 v/ m8 n; W
Dose response curve, 剂量反应曲线
: n b1 B n! b2 z+ g0 F$ Q; rDouble blind method, 双盲法- y7 i0 r$ {0 n
Double blind trial, 双盲试验
4 G8 m* v0 L3 z& n* X1 F7 P! xDouble exponential distribution, 双指数分布
; W9 I. L" s. C, o0 N7 w3 ADouble logarithmic, 双对数% H0 C6 n5 X/ r- O1 ]
Downward rank, 降秩+ t/ E& A- V* Q+ ~# ]2 X& s8 V7 ?
Dual-space plot, 对偶空间图) U3 \( b/ \4 e
DUD, 无导数方法! t3 E; q0 p3 B
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法# ]+ ~2 T8 n6 R D2 D
Effect, 实验效应
" f; D0 l3 V1 X1 n# bEigenvalue, 特征值
4 T' t- r' Z2 W0 m0 PEigenvector, 特征向量2 T9 U) B1 f0 |) s& M6 J
Ellipse, 椭圆0 b# C0 a: g x- s- ?
Empirical distribution, 经验分布+ Z, ~0 l6 ]5 s2 r9 f4 H: [
Empirical probability, 经验概率单位6 S$ E* g0 P! r$ Y
Enumeration data, 计数资料
4 _ e* A, R: \% V" X* Z$ V" pEqual sun-class number, 相等次级组含量. h$ r% a$ ~0 q+ M
Equally likely, 等可能2 w: g; T7 A) c! `& M9 P
Equivariance, 同变性. } _6 q# x2 }: v* s
Error, 误差/错误* R* O# n, m# v- f$ i/ @& Y
Error of estimate, 估计误差$ @$ U/ v9 R, \% [& {6 ?6 {$ i
Error type I, 第一类错误& C9 c: ~" a9 j1 |* E
Error type II, 第二类错误
1 |/ \2 y/ ]$ K r# P" UEstimand, 被估量
5 h7 l4 i) [9 y: p% N) a& u: OEstimated error mean squares, 估计误差均方" y, B- B8 V# T' x$ F
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
; G5 D& g( ?# S4 n9 e0 d+ p2 f7 yEuclidean distance, 欧式距离3 D! O# ~3 F# O& R: q
Event, 事件
9 O/ k, P" ~: }$ c7 h2 VEvent, 事件; }9 T3 P" |" H
Exceptional data point, 异常数据点
5 X* H# q4 L( t7 H# j" f8 jExpectation plane, 期望平面1 k) ]: e0 L6 T6 e
Expectation surface, 期望曲面
, a) p7 Q1 R1 j, n8 YExpected values, 期望值
# E/ H+ }* i. C1 @3 VExperiment, 实验- f, _. v( W5 ]; O/ |
Experimental sampling, 试验抽样
% |; ?0 X6 X' q( r) X3 OExperimental unit, 试验单位/ W# q& ?; k+ E y7 N7 d7 d
Explanatory variable, 说明变量
7 l% }* n; a$ v/ i6 |) e1 X. sExploratory data analysis, 探索性数据分析
% x M- L6 n' Z9 I) M+ ^# l X% KExplore Summarize, 探索-摘要
, c% S" d# O( {9 }! L" R6 DExponential curve, 指数曲线3 W: y+ U/ d' t) O- U4 e9 t
Exponential growth, 指数式增长
( K; e& j; s7 b6 I. o; [; i6 |EXSMOOTH, 指数平滑方法
" `+ [( V M6 `: B7 F5 sExtended fit, 扩充拟合
4 ]1 j( n5 x* o/ OExtra parameter, 附加参数
6 _5 J4 h3 o+ _Extrapolation, 外推法" a' a0 m/ J% w6 s
Extreme observation, 末端观测值5 t1 r# j8 \7 I- H! q$ u" U
Extremes, 极端值/极值
" v' w- x9 P' u" LF distribution, F分布
& u# L* W! u8 e1 F) z: @F test, F检验
& h8 }2 p% x4 G# `Factor, 因素/因子
1 Y! O. @8 A- C0 `; ?Factor analysis, 因子分析. ?% r$ _; K1 ]7 B& p
Factor Analysis, 因子分析
: i) ~% Q3 I+ W5 s# b: LFactor score, 因子得分
. y3 p+ Q3 [4 x1 g" r/ }' pFactorial, 阶乘
& }' \' ~6 D4 V7 G% PFactorial design, 析因试验设计( T! D2 f! {, X
False negative, 假阴性2 @) Z" R# s: r6 H3 ^# I
False negative error, 假阴性错误
. @' B; e3 n7 x# E' r2 NFamily of distributions, 分布族
M* W: ]% _0 @, s' |Family of estimators, 估计量族
7 j/ L. z9 [: m9 ~7 sFanning, 扇面" m, l: k$ Z+ R
Fatality rate, 病死率+ }) P9 D! J9 J6 G& L8 G0 g9 k
Field investigation, 现场调查
/ d6 X3 D; U( |Field survey, 现场调查3 w3 u- M) w. a+ p( l. E0 v$ i
Finite population, 有限总体
* Y- N2 b2 F. j4 \3 F( IFinite-sample, 有限样本
P1 t$ t7 S% R0 b; Q3 N8 M3 ^: |First derivative, 一阶导数
[/ h3 V8 n% P5 bFirst principal component, 第一主成分, g( e7 `% X7 V$ g
First quartile, 第一四分位数$ c) H2 e: g. ]4 v6 u
Fisher information, 费雪信息量+ k/ [/ W4 ~7 f) M, k9 `8 y
Fitted value, 拟合值
# @ r7 g! g5 r- E: eFitting a curve, 曲线拟合' y ~: H3 C, p# y/ u
Fixed base, 定基
4 Y8 J3 Z. l7 N+ h9 D5 DFluctuation, 随机起伏2 S9 J! j9 z9 u2 D8 r
Forecast, 预测
* [) X! l- ^0 {5 l/ o K+ k) \Four fold table, 四格表
+ Y% j+ J7 K( b7 j L" [+ gFourth, 四分点9 Z, c3 v* _3 |0 D/ a& s
Fraction blow, 左侧比率* Z: h! a. D4 Z) T% ]3 Q. _
Fractional error, 相对误差; s4 y, A# z2 I" \' t% [
Frequency, 频率
8 c! D( {% t8 C9 {# s n+ WFrequency polygon, 频数多边图
( A" [, Y! W6 O: G' i" E5 dFrontier point, 界限点
6 I0 @: t$ V: bFunction relationship, 泛函关系
5 V% ^$ R* p8 m) fGamma distribution, 伽玛分布1 f: e* E* S- e) g2 H" E
Gauss increment, 高斯增量
: c; p/ b' K3 [9 T; dGaussian distribution, 高斯分布/正态分布& |/ `& [, l0 n$ W
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 J, S3 g7 \+ U& N) A& LGeneral census, 全面普查0 y# y/ Q& }! f6 p) r
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 6 |! N/ f* n4 w w5 ^( m, E
Geometric mean, 几何平均数
+ i2 e) }+ r9 iGini's mean difference, 基尼均差
* N0 `/ o* H1 R# ZGLM (General liner models), 一般线性模型 + W# f9 H1 _$ T( M9 u7 _% k
Goodness of fit, 拟和优度/配合度- M, }6 R6 i5 U) o C
Gradient of determinant, 行列式的梯度" I+ V! n8 u2 K6 u1 [. R6 ?, V
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
6 u( |, i2 D. }; u+ u2 BGrand mean, 总均值
1 g- Q- ~ Y* C0 VGross errors, 重大错误
; M9 r' _' M) `) C+ G* GGross-error sensitivity, 大错敏感度
q, E* |/ v* H6 z0 V' yGroup averages, 分组平均0 c7 O4 N' n0 K
Grouped data, 分组资料
7 F+ U9 ~" |! TGuessed mean, 假定平均数& c6 a+ ~' X7 K/ ^" J( s
Half-life, 半衰期
) \* X! W9 V! J" u IHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量" a4 t: m9 |5 H4 n( J6 e7 M
Happenstance, 偶然事件
4 a& f2 q% z8 A# qHarmonic mean, 调和均数8 J2 P6 n* `4 c' {4 p$ r
Hazard function, 风险均数# `& g$ ~& t+ t9 l& w
Hazard rate, 风险率9 o! ?8 [2 D0 ?, }) `3 u
Heading, 标目
; B& _+ h4 d* |. uHeavy-tailed distribution, 重尾分布8 [0 ` `' Z4 c) A2 z
Hessian array, 海森立体阵8 E2 N5 o d: C/ B6 ^& @
Heterogeneity, 不同质! A; Z# g6 S7 K( z; d5 ]0 \
Heterogeneity of variance, 方差不齐 % V Y0 i+ [# ]0 N; J Z* Q
Hierarchical classification, 组内分组, ^! Z# u" Q5 D5 d: n% d
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
( d. H( }8 g0 _ ~+ A4 MHigh-leverage point, 高杠杆率点
# \# O7 g. z4 E$ E& EHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
F' ?& N8 _- f. b( dHinge, 折叶点
* ]# r, i6 A7 o' Q: k- j- B [Histogram, 直方图, g0 ]" l d& u1 w# F
Historical cohort study, 历史性队列研究 & M: M( \0 x& j) t4 l
Holes, 空洞
: ?0 P! a1 P S3 XHOMALS, 多重响应分析+ P* O3 F3 n' @% x: \6 d) z& p' D
Homogeneity of variance, 方差齐性
* N! U$ M+ G/ Z* W/ D9 RHomogeneity test, 齐性检验
& e$ Z! e' s8 A' Y( G& N: rHuber M-estimators, 休伯M估计量2 g0 I1 u" s, E/ F
Hyperbola, 双曲线
7 @3 N9 k: ~0 l$ s' vHypothesis testing, 假设检验
; H0 B& I- y& B) M* ]$ M# E+ D4 UHypothetical universe, 假设总体, J$ M; a$ g) w, r$ n/ B
Impossible event, 不可能事件/ g7 H* C$ o% s2 n* s( m
Independence, 独立性! G( U6 s5 P) S
Independent variable, 自变量! m6 U; I% n$ u: \; l! v- V
Index, 指标/指数
5 N1 _9 X4 j- \& `7 MIndirect standardization, 间接标准化法
! Z7 c0 y" F$ U+ l4 [3 w: N. g1 t2 VIndividual, 个体
) K+ t( B, c$ d% U, Z6 iInference band, 推断带* F3 O. }" T! X7 P
Infinite population, 无限总体$ P$ ~+ R9 v- g _/ B% p# x
Infinitely great, 无穷大4 k: }3 j5 H7 H8 Z! v0 T
Infinitely small, 无穷小6 K1 {! j4 j1 _- y. g# c% ^9 n- P5 _- F
Influence curve, 影响曲线
8 f0 }: ]0 h* W5 M+ [4 j nInformation capacity, 信息容量
, J+ V7 s% r- H5 wInitial condition, 初始条件
A6 \/ G5 Z+ K# e* R$ ^Initial estimate, 初始估计值
( _* ]/ a8 I8 n7 |+ sInitial level, 最初水平
* X" R' n, Q: s* E+ s- tInteraction, 交互作用8 [% a$ o, b: L9 }/ w @
Interaction terms, 交互作用项! S- A: a; h) z1 }7 t& [
Intercept, 截距
. B9 W! A# B0 z P# t- a( RInterpolation, 内插法
' M0 b1 s( l! s: C) }9 XInterquartile range, 四分位距
: n& v, h, d3 E3 Q# WInterval estimation, 区间估计! e7 {5 C. ?3 {7 S3 d# h) L+ ^
Intervals of equal probability, 等概率区间' y9 {) v/ H" E% `* ]! P5 d
Intrinsic curvature, 固有曲率2 `/ ~$ b# k9 Y/ r2 W' X& f
Invariance, 不变性 r8 ]3 f( M- f w E# X3 Q
Inverse matrix, 逆矩阵3 B" y! t* \2 Q5 l- s% I- \2 f
Inverse probability, 逆概率
) S! n z2 _& z* X6 @/ DInverse sine transformation, 反正弦变换
. X, ^( r; \5 \& |/ R0 MIteration, 迭代 3 Y" Q n5 \5 e( v1 c
Jacobian determinant, 雅可比行列式3 k4 p# L; ]$ }7 X
Joint distribution function, 分布函数# z, w8 k& P& a6 d0 d
Joint probability, 联合概率) v5 `6 t4 L( G: W1 l* [+ P
Joint probability distribution, 联合概率分布1 h' N1 r8 K$ c0 G7 y, i
K means method, 逐步聚类法
7 a) H( l0 r1 D# H. V2 aKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
/ E5 y& P& [7 j/ v1 MKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图4 u! C: L9 I" \% E* E
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
3 e$ F5 K0 l( D& UKinetic, 动力学
3 u- x' }/ @0 X- xKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
3 }& C E7 h; ~7 RKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
/ F. N7 H" p3 ^: _1 z, q' IKurtosis, 峰度
' ^2 o- b. A* @1 TLack of fit, 失拟2 o: d; Y, d3 o# M! R
Ladder of powers, 幂阶梯( R3 S. u$ k- {- N: ?; h$ V0 i
Lag, 滞后
& T" q' E; ^4 }: ~Large sample, 大样本
' z7 C( m9 c7 u. h; CLarge sample test, 大样本检验, \" @: q9 i. X+ }+ N$ n% f+ L' Y
Latin square, 拉丁方
" v5 Z! N. W/ e/ MLatin square design, 拉丁方设计
- a- s6 a3 E! i% |. @# c# {0 z* V: ALeakage, 泄漏# G5 `. q" S& f7 w2 g/ Q
Least favorable configuration, 最不利构形
2 Q. h8 W) J/ \Least favorable distribution, 最不利分布
# w/ X' J2 H% e3 w, i* y& bLeast significant difference, 最小显著差法- R! N+ }3 i, J5 n* J3 [' V- b
Least square method, 最小二乘法
+ F. \4 w% c$ G2 I( o% q+ ~% wLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
; o. E% I v/ i; s, Y& _Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
+ q6 T3 Z: p! d+ J2 F+ K: `Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
- U( F) c+ G# j" g# |3 BLegend, 图例
! P( e9 J ^; r) `: hL-estimator, L估计量
/ U7 t% f/ E7 F7 r# L& `L-estimator of location, 位置L估计量
! L0 c/ f9 p4 ?3 ]* ?' Y2 ZL-estimator of scale, 尺度L估计量
- ~4 b6 S. x* T; Y lLevel, 水平
+ M; H) v7 E8 j0 KLife expectance, 预期期望寿命3 [4 v( L3 f4 L4 o* @$ `8 m
Life table, 寿命表
; X' f' v, ~( E7 _# [1 o+ H7 c' BLife table method, 生命表法
5 {7 z* `0 `% k& B4 e- qLight-tailed distribution, 轻尾分布
9 U; o7 _+ P9 eLikelihood function, 似然函数
+ M# g5 Y; X v+ p1 ILikelihood ratio, 似然比
# V$ e$ ]1 h8 p& i, c& vline graph, 线图
8 G+ J& i5 [# n$ y M! N/ [# z) r5 mLinear correlation, 直线相关
; |, S! L- y8 |: {$ v; E9 \Linear equation, 线性方程
! w; J6 \1 C; y/ ?Linear programming, 线性规划
* @+ {# V) s7 R6 G! _Linear regression, 直线回归& m) d% s( e E5 z7 C2 U' ?/ ^7 h
Linear Regression, 线性回归
4 v, Z- b1 H2 e; ?4 {Linear trend, 线性趋势
! C* {$ B7 E5 T. ?* qLoading, 载荷
; Y$ \8 `0 v6 d. BLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
+ Q/ A% B w! P( u$ a6 \) i, u& gLocation equivariance, 位置同变性
' }/ i* A4 @- V ULocation invariance, 位置不变性2 |5 E2 r/ R* h: B b' y
Location scale family, 位置尺度族( z* A- g: a, S9 b( \7 u
Log rank test, 时序检验 4 ~2 L+ Z/ {. r+ _5 H! T9 u. o
Logarithmic curve, 对数曲线
' p9 Q( @" U: b3 D3 k# a5 tLogarithmic normal distribution, 对数正态分布9 ?! h0 ` X: l2 B1 @4 o% u: |
Logarithmic scale, 对数尺度( ~) \5 z4 c+ w! B- h1 o
Logarithmic transformation, 对数变换% p. g6 ^$ J8 b+ X: Y
Logic check, 逻辑检查5 i1 f9 k+ `) [9 z7 U- K5 r
Logistic distribution, 逻辑斯特分布/ ? p; A# I2 y7 k A( D! }( l
Logit transformation, Logit转换
$ i0 Q- q" A, {6 qLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ; r m6 y# T0 e3 q$ }5 _) e4 j: }" u
Lognormal distribution, 对数正态分布
, V- a- i1 d+ @! ]Lost function, 损失函数
' ~3 s, N: ? S7 }, sLow correlation, 低度相关; \2 a" J; h; e7 _4 f) C
Lower limit, 下限' d* e5 E- h9 J* L; `1 ^: U6 q
Lowest-attained variance, 最小可达方差
6 T4 |7 E! F+ v [: v. }LSD, 最小显著差法的简称
( `7 ` v3 g; e6 `0 e1 N+ HLurking variable, 潜在变量1 v5 ~4 X7 [5 i4 V+ w
Main effect, 主效应2 S- X w# j& V+ Q8 S
Major heading, 主辞标目
% E, L! k) V3 }: x4 `+ a6 ]Marginal density function, 边缘密度函数1 [2 V" S- m1 a1 M+ @0 `& Z2 W
Marginal probability, 边缘概率
/ v. Q. |6 ?# W+ K2 w+ t. LMarginal probability distribution, 边缘概率分布* g" u9 S$ |+ u: N9 q3 f7 J( M
Matched data, 配对资料$ ~( \+ v) w. ^$ o& H$ v0 I9 Q# e
Matched distribution, 匹配过分布7 ^' l' j. ?5 u }
Matching of distribution, 分布的匹配
- Z0 L9 J5 D2 w" }8 b0 s+ |Matching of transformation, 变换的匹配6 j0 R7 |1 ?# e) U7 @
Mathematical expectation, 数学期望' X: X) _2 t# [
Mathematical model, 数学模型% Q, y# j, o2 b* p1 n
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
+ g Y9 K0 @4 o4 T2 MMaximum likelihood method, 最大似然法
. v \5 ?& e8 YMean, 均数5 m. Z$ |" k. {
Mean squares between groups, 组间均方
1 }7 G/ a' y" o( zMean squares within group, 组内均方
1 G8 k) F0 k* X7 U% UMeans (Compare means), 均值-均值比较; w0 l [: \" a7 W5 G
Median, 中位数
5 m- m. D- C5 T) p6 aMedian effective dose, 半数效量) ]+ T/ R; p* y; Z
Median lethal dose, 半数致死量% e5 D5 j' y: g
Median polish, 中位数平滑
4 W6 y" \) V9 Q- NMedian test, 中位数检验 P1 U* m* r. {0 ~# t/ m5 [
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量- f9 o$ G- p* R. Q( u. I, W3 g. _
Minimum distance estimation, 最小距离估计- S6 Q; Y I( x$ V$ l( t; Z( P
Minimum effective dose, 最小有效量6 r2 z: R. \: W. T+ b/ c# l7 r$ W
Minimum lethal dose, 最小致死量
9 t: _, w% u4 c+ h# CMinimum variance estimator, 最小方差估计量
% V6 L- q) o7 m! e7 zMINITAB, 统计软件包
# P, c* A8 m$ eMinor heading, 宾词标目: |- J( f1 K9 q' K( Z- ^
Missing data, 缺失值1 V7 O ~0 D4 L, r7 y% C
Model specification, 模型的确定
+ q% q! D+ Q4 W% e* P1 N, QModeling Statistics , 模型统计
5 {' A' s: Z2 ^7 p( MModels for outliers, 离群值模型
# d8 T/ A* f# ^1 C2 vModifying the model, 模型的修正
& E( K1 w1 Y" i \5 q$ UModulus of continuity, 连续性模- d6 p& Q& h" O. e+ h! O f; l
Morbidity, 发病率
% |+ \0 E- U6 ], w6 S5 WMost favorable configuration, 最有利构形
6 Y0 D3 I1 y7 X. ]: ^# E: YMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度+ ]6 T0 h! S) f; d
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 `- Z" ?7 U% [2 g7 Y- H2 ZMultiple comparison, 多重比较
/ {5 m8 S; h: J' F* @2 F5 @Multiple correlation , 复相关
+ i8 a( m( i+ s$ C# z* _& [Multiple covariance, 多元协方差1 ]+ p7 m5 ]( g
Multiple linear regression, 多元线性回归
5 O: S3 N& @( k1 i( Y& D! O% U4 vMultiple response , 多重选项/ R) @; F) ~3 b {# i* A
Multiple solutions, 多解) R7 a, i. m! J! j4 B0 v$ U
Multiplication theorem, 乘法定理8 ^$ D3 t+ v; Q" @
Multiresponse, 多元响应
, t! Z& ]2 n) r5 m5 n; {2 n* a: jMulti-stage sampling, 多阶段抽样
0 o7 B5 e$ b9 RMultivariate T distribution, 多元T分布7 G1 a/ `0 N: f @/ {4 i
Mutual exclusive, 互不相容- G: R& H) e- S) L# j( \5 D
Mutual independence, 互相独立
1 S$ a! z# L4 j, L3 _Natural boundary, 自然边界$ C" h1 x( N; q
Natural dead, 自然死亡
4 m) i: q/ {8 B5 f DNatural zero, 自然零; q7 g j4 n# r" I0 i, _7 J
Negative correlation, 负相关
6 {) o% [, W" ]2 S) {Negative linear correlation, 负线性相关
2 F4 p$ i6 {& k) s; XNegatively skewed, 负偏- Z" L3 m- T: y% _ j. Z* _% F& @) ^
Newman-Keuls method, q检验2 a& z9 X, m4 w, r
NK method, q检验, e9 h! Q) S: ~3 V7 _; H
No statistical significance, 无统计意义
9 J, ]+ r; @0 y ~Nominal variable, 名义变量5 B' T2 }- ~- U6 [6 E
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
z0 \5 k% Q7 q/ H) a4 g8 ?Nonlinear regression, 非线性相关
& p3 ~6 U: r$ T1 d' ?' h; B( iNonparametric statistics, 非参数统计" F: t/ N3 }/ a0 Q1 J8 Z# i, I9 X
Nonparametric test, 非参数检验
4 `" Z. y1 \3 z# I0 DNonparametric tests, 非参数检验) [: k6 d; ~& q" R- m6 E( }
Normal deviate, 正态离差; V+ T+ R+ ~4 }! N- w5 I
Normal distribution, 正态分布
2 L. @3 k3 J) y% J1 G% {" C% uNormal equation, 正规方程组
% ~, z3 R: J! D4 \* |" i; lNormal ranges, 正常范围
7 Y! r6 O# r3 d3 KNormal value, 正常值 P4 u! _* I: R
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
W Z; ]- D6 ?' N& p* a! Y8 FNull hypothesis, 无效假设 0 Q% |1 q: J. a0 G! e, O' B
Numerical variable, 数值变量* z, ^! T" S/ P+ m6 Q/ g
Objective function, 目标函数
& Y" w% x" z( f* e. DObservation unit, 观察单位! P4 [/ a1 R+ x
Observed value, 观察值
5 z4 H- I# [8 ?/ s/ B# W( T" LOne sided test, 单侧检验
N5 n6 y0 d7 }' A' Q) N- \One-way analysis of variance, 单因素方差分析
8 _9 O' U: a! }' W& _7 M5 a% M6 rOneway ANOVA , 单因素方差分析
! R5 K1 O4 }& m# W; V- iOpen sequential trial, 开放型序贯设计( e3 L, \1 P8 }- E
Optrim, 优切尾4 d W* E' Y! z( Y* A0 b1 @
Optrim efficiency, 优切尾效率/ M1 `- i8 F+ n& x Q
Order statistics, 顺序统计量
' d# C5 _" c+ @8 I# ZOrdered categories, 有序分类4 F3 K2 M7 V6 x5 {
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
5 B K6 j0 }, j( v; ZOrdinal variable, 有序变量" D1 i+ \. ]4 ~ E4 z# O/ Z+ v
Orthogonal basis, 正交基
5 z* k9 t( ]9 P/ N2 `! Y' oOrthogonal design, 正交试验设计
1 ]) v- O9 Z2 o, L1 i. f" z! u" ~3 yOrthogonality conditions, 正交条件$ M0 }; v/ M- Q" Z `& m
ORTHOPLAN, 正交设计
) H: X: }; ?8 O4 h2 nOutlier cutoffs, 离群值截断点
7 c6 o5 f O" q6 x2 ?Outliers, 极端值; A+ d! ^! F3 N) T+ [% s
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 0 U5 _* a/ Q( q& N, R
Overshoot, 迭代过度( t5 \: m, r4 Z1 w
Paired design, 配对设计* ^$ L/ n0 Y; i' I
Paired sample, 配对样本
4 \3 n! P& ?+ q7 [# KPairwise slopes, 成对斜率
8 E7 q: X; u0 B( E' C) Y, T- TParabola, 抛物线
9 p' s) o, g, h% i5 N% i& KParallel tests, 平行试验; Y5 x! B* S/ r* F; ^( t
Parameter, 参数& J* ?& N) G/ E6 d: s
Parametric statistics, 参数统计
: e' J4 }5 G' U+ s0 N+ gParametric test, 参数检验/ O& ?4 A+ x/ M, X/ F
Partial correlation, 偏相关$ ]" m. c$ I) A
Partial regression, 偏回归0 w' l8 D) \- O, Z( F7 Y
Partial sorting, 偏排序
( { p+ ?3 ]) Y$ p: z4 t0 YPartials residuals, 偏残差0 B3 S9 j/ @! o) c
Pattern, 模式" C9 ]2 N9 U# n* m+ ^/ ]
Pearson curves, 皮尔逊曲线
8 \. G( Q0 [5 ]Peeling, 退层 d8 H4 ~7 A3 C8 w& h8 g7 A
Percent bar graph, 百分条形图
, ~6 a: N6 Z$ [) o I% x vPercentage, 百分比
5 d2 e @) r1 v9 j/ ^; E. ?5 ^! DPercentile, 百分位数
4 o3 {4 l! a2 x9 a) V% h h4 W; MPercentile curves, 百分位曲线
x+ k% _3 ?$ T5 e- j1 m ~7 APeriodicity, 周期性, q: q1 _9 y3 D
Permutation, 排列
; H1 N2 J4 a/ R+ }2 vP-estimator, P估计量
9 d ~) [, t( W" L4 Z& o+ F$ WPie graph, 饼图4 K4 J( N8 K" b
Pitman estimator, 皮特曼估计量
6 L4 r O# E* a% g, CPivot, 枢轴量/ r9 d7 L( A0 J% V% X
Planar, 平坦% [4 i( G' s9 z& w
Planar assumption, 平面的假设3 L! l0 s# {5 W% O
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
7 V, r% F9 U: F* h% vPoint estimation, 点估计5 i4 h" M# w) L; n* L3 F3 t) q
Poisson distribution, 泊松分布
! Q. m4 O. M5 \; n; s( xPolishing, 平滑
( R$ Y9 [# _: E( \Polled standard deviation, 合并标准差
1 t) k$ U9 }* p& g# Q2 A0 K: XPolled variance, 合并方差1 ?8 @" N) _( s8 |3 l, ~- s
Polygon, 多边图
5 l% x, T. N+ ^% s- kPolynomial, 多项式
5 {( I1 t" k" R6 f6 \0 d% PPolynomial curve, 多项式曲线
! g+ J A5 D3 W; iPopulation, 总体
6 @. a, s. I8 BPopulation attributable risk, 人群归因危险度
- L) b) i1 t5 A" _8 p8 i: Z% d2 EPositive correlation, 正相关
, }' P; L5 u# z# q2 R- y5 bPositively skewed, 正偏- A% ]0 G6 g! T; ?8 S
Posterior distribution, 后验分布, D- U' l, j/ M7 I) N. e
Power of a test, 检验效能3 y- c5 R( c% Y& q
Precision, 精密度
8 z* j; w7 z' p; LPredicted value, 预测值0 B0 U2 v- Y1 n9 b
Preliminary analysis, 预备性分析
8 G3 ]0 M# f. W2 d& nPrincipal component analysis, 主成分分析
; t$ r5 {& c( _$ E# o, oPrior distribution, 先验分布
5 t4 Z0 A e* Q s0 ^8 k3 r- WPrior probability, 先验概率9 J+ K) ^! a; L) o
Probabilistic model, 概率模型0 x# @/ _( [. F: i9 U# `8 L
probability, 概率
, G5 O% X- F# R- N- a( fProbability density, 概率密度: `0 z/ R- k0 k3 x9 U
Product moment, 乘积矩/协方差
* U0 _4 F; G: o- q9 P: t" O2 NProfile trace, 截面迹图
8 e$ S5 g- Z2 C- c; c9 I. O' tProportion, 比/构成比
1 y; y$ a- J0 l6 i- l0 n* F6 SProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
" ^ [& B7 j5 w$ |1 OProportionate, 成比例% C; [" _6 D2 c
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量9 V7 U4 f2 o% y/ W4 ~3 k0 E
Prospective study, 前瞻性调查# r# t) O) \3 P" B. M( Q
Proximities, 亲近性 / H9 y: @2 g, r- `9 l4 D( y
Pseudo F test, 近似F检验, |6 |7 ?+ ]+ S0 s- W
Pseudo model, 近似模型
9 f9 E. E, t: a& F3 G" I9 PPseudosigma, 伪标准差. Q4 q, } {/ q8 l2 q* j7 \2 W
Purposive sampling, 有目的抽样9 S, h1 w1 t+ v; ]( P* F
QR decomposition, QR分解
6 T! D1 h: s# |: w0 YQuadratic approximation, 二次近似5 {& M* Q. }0 p, Y! y( k$ ~5 J
Qualitative classification, 属性分类
0 E5 V# b; F: G$ NQualitative method, 定性方法
' y" S% z7 X, V# p8 AQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
7 [4 M0 W3 G/ _: X8 |5 j+ w1 DQuantitative analysis, 定量分析, d1 g- { O! O" M
Quartile, 四分位数
% K! z4 |' Q! V* x" ]- _1 g& \Quick Cluster, 快速聚类
7 }9 P1 J6 c) tRadix sort, 基数排序
# X- E! K8 M* BRandom allocation, 随机化分组
- Y' G; \6 |9 y: W( SRandom blocks design, 随机区组设计
( r2 E9 b$ d; E3 T7 j; _Random event, 随机事件
5 Y; w) M. E4 f7 o: ]7 z* M" cRandomization, 随机化7 O. L8 E2 N( e5 y' }
Range, 极差/全距
# H* {1 @7 Z+ ERank correlation, 等级相关, Q8 [3 C0 `: m. n( ~
Rank sum test, 秩和检验
z8 S! G% q- B: kRank test, 秩检验
1 |& @7 d& W* T& G' Z9 b1 mRanked data, 等级资料2 ~, ~) E/ d2 _, j7 @3 L
Rate, 比率8 E2 a/ `2 e; G5 s
Ratio, 比例( g6 r& _3 t. y* a) h4 |
Raw data, 原始资料$ V; W9 `. _+ `
Raw residual, 原始残差
7 h% w# p# Z, \$ F8 `& T2 TRayleigh's test, 雷氏检验) u' e3 q$ D& f r, z* h
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ) {6 b, A0 ?) Y! E! g
Reciprocal, 倒数
% w i5 Q* _& L' RReciprocal transformation, 倒数变换+ W/ n9 h; d/ @2 ?% w
Recording, 记录8 p c/ l) W; Q! d# a2 Z
Redescending estimators, 回降估计量
1 i" z+ r, z* u) q8 q' C1 k ?Reducing dimensions, 降维- x" u+ Y% m+ ^) `
Re-expression, 重新表达
5 Z8 T f& `( G0 JReference set, 标准组 B L$ G3 I& J; X1 r9 o- g) t
Region of acceptance, 接受域
0 U! ~! E5 f! t/ q; U* wRegression coefficient, 回归系数' J+ C4 D* O* d
Regression sum of square, 回归平方和4 S( {( b) x5 B3 Y* x5 N" m
Rejection point, 拒绝点( G- M' t6 ?- _, F7 r
Relative dispersion, 相对离散度% m& U3 G; e: r; x& r6 U% J
Relative number, 相对数
7 Q3 `! e' R& xReliability, 可靠性 k9 ?0 Y2 S$ ^' }5 B. ]
Reparametrization, 重新设置参数
+ F3 C% r4 O* y5 m5 \ aReplication, 重复
0 ^. g1 M1 X5 iReport Summaries, 报告摘要
* u* w; T4 N7 {# t2 n! o5 |% BResidual sum of square, 剩余平方和! B2 _; W5 Y$ J2 R
Resistance, 耐抗性
5 f$ s& V1 z# y! m9 MResistant line, 耐抗线0 W& a$ b$ Z- E0 ]. S* E" V
Resistant technique, 耐抗技术: Y3 v/ F1 k: z
R-estimator of location, 位置R估计量
; y! J1 j+ d. ?) T' ]) {- b/ DR-estimator of scale, 尺度R估计量
5 l: v3 w8 m9 q6 URetrospective study, 回顾性调查1 H4 \* z$ o2 f
Ridge trace, 岭迹
( f7 z( B6 y$ g& O+ FRidit analysis, Ridit分析) u! W1 }' c3 p' R) I* U/ {7 |
Rotation, 旋转' |8 l- A& p. Z( g2 U& T
Rounding, 舍入& ^8 N- Q2 ~# t) f! U0 `
Row, 行& D* \+ W" l8 q+ n
Row effects, 行效应& E; n. P0 {3 p# r
Row factor, 行因素
/ ?! |. W' O# B/ h9 A- t+ GRXC table, RXC表9 z7 M/ Q7 Z$ G& `1 S# E- [
Sample, 样本8 |. S5 h4 l( X6 b9 g
Sample regression coefficient, 样本回归系数2 F. k$ @! t3 Y8 z, i S2 v. F
Sample size, 样本量- j3 m; l n0 O; h4 o
Sample standard deviation, 样本标准差) P( C! l; f3 o0 e
Sampling error, 抽样误差 `9 e% y* N; k- r {3 a
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
1 \' L1 L) J' [! s# }, nScale, 尺度/量表2 Y' `* @' l X# K7 G" i$ a
Scatter diagram, 散点图/ w: k% B. y( \, Y6 f$ a- e: Q- B
Schematic plot, 示意图/简图7 M0 ]9 B# l' R) o0 B0 }6 R& r# M
Score test, 计分检验6 [9 m5 z5 V" K- ^0 h6 z# Z' `
Screening, 筛检8 m( ]$ f9 o( y X) _- l# {
SEASON, 季节分析
6 A! _+ I* i, Y7 ISecond derivative, 二阶导数
& k* M K i, `/ f: JSecond principal component, 第二主成分$ T, k# A# O, |. n
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 % g8 E( j- ~8 B. F$ y- q, l
Semi-logarithmic graph, 半对数图
9 F/ f$ y- G. J- i% JSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
9 K; G) |8 `! E) bSensitivity curve, 敏感度曲线
b8 q. ~4 ]% K% W+ ASequential analysis, 贯序分析# Z. D# I0 x8 Z4 k" |
Sequential data set, 顺序数据集: s2 B/ |. a8 E: b9 x
Sequential design, 贯序设计
6 _) a# X- D) e# BSequential method, 贯序法' c; x& W% ?5 |* N% g
Sequential test, 贯序检验法
8 \( Z3 Q* Z: K5 ]/ h {Serial tests, 系列试验) X" R& q( Q. H g4 F
Short-cut method, 简捷法
8 a- g8 \) T7 }# O5 e8 u0 C; J$ eSigmoid curve, S形曲线
' N H, V# }0 b6 \ T9 A% ^Sign function, 正负号函数
4 _7 x- Z3 _5 Q' y# N+ ^6 hSign test, 符号检验( @: q' D1 ~; Q, Y5 s
Signed rank, 符号秩
; f6 J" z2 f/ VSignificance test, 显著性检验, m0 G& a& r& ^* Q& W: v, L' @
Significant figure, 有效数字- \; |. r2 Z9 S1 ^- p6 q* g
Simple cluster sampling, 简单整群抽样9 Y( s* s2 u# ^! j& @8 J8 k5 g
Simple correlation, 简单相关: M9 n. F, y8 ~" @4 t/ i& P
Simple random sampling, 简单随机抽样
/ P6 D$ P* l/ ~4 B# c8 MSimple regression, 简单回归8 V- J6 f7 z3 Q* z
simple table, 简单表
" n) `8 s4 ]# z) u7 C0 mSine estimator, 正弦估计量0 m V9 F' [! f: p7 \
Single-valued estimate, 单值估计
+ h5 t9 F, f5 X, l# e6 aSingular matrix, 奇异矩阵' g% A+ c# u2 n& i
Skewed distribution, 偏斜分布+ |: b, K. m" Q8 S0 _& P
Skewness, 偏度
; y* Z+ `0 {0 D: q( O/ O& K0 `Slash distribution, 斜线分布
' ]% O, V$ g% F3 s' {: A WSlope, 斜率
) p4 k! ]3 f9 M ~) }Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
1 c X% d) ?" D0 `( h- ?6 @Source of variation, 变异来源
* d9 }0 f$ a3 G! U f0 ?' }+ D7 F3 pSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
$ ? E+ g. w, p7 Y9 ~Specific factor, 特殊因子
. w& f9 T9 K! l/ D. ISpecific factor variance, 特殊因子方差
0 J& O& }$ j" ~" tSpectra , 频谱
: |, `1 F7 t3 t8 E" Q! r) O+ gSpherical distribution, 球型正态分布5 k# M& ? t; q; X) N
Spread, 展布
8 u8 c7 d" }/ E$ ^5 G( bSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包, V$ {8 j- p3 U* ^: G
Spurious correlation, 假性相关6 C% W8 ?: q; w4 ?4 y2 @$ _9 y
Square root transformation, 平方根变换
9 h* k5 S- A0 p3 h- V% }Stabilizing variance, 稳定方差
/ i/ a. Q. h' X" YStandard deviation, 标准差
/ m3 i( ~! e- k9 e0 w7 E& wStandard error, 标准误
; E7 @6 X7 A7 b. ~Standard error of difference, 差别的标准误9 m$ j( ^& C+ H4 g+ g& v
Standard error of estimate, 标准估计误差; W, _+ }7 r' J1 \8 i' ?3 m
Standard error of rate, 率的标准误+ y- l- T! C3 ]
Standard normal distribution, 标准正态分布
/ a' k3 B+ x8 D0 kStandardization, 标准化
6 W6 t: Q" @2 h* @3 oStarting value, 起始值
/ a& M0 p1 O: W ?. s" h2 v. EStatistic, 统计量
" v8 ]* ~. z0 |; m* wStatistical control, 统计控制* P: O3 v' ^1 V4 N
Statistical graph, 统计图
+ R: q8 x2 P# [. Y `7 s4 aStatistical inference, 统计推断+ w# T- x. V; Y
Statistical table, 统计表. n8 d0 \4 }. L: i/ f( H) T
Steepest descent, 最速下降法1 p ]/ j; o( U6 c* _
Stem and leaf display, 茎叶图
2 f# O! E4 `& l+ q z _Step factor, 步长因子; L0 L5 F8 |" m9 y8 X# F' P
Stepwise regression, 逐步回归2 Y. g! S, q# f+ ?2 E( x
Storage, 存
2 `- E1 t; v# O9 j4 H7 K( U, zStrata, 层（复数）# [( C2 a* L3 T! ?9 N2 W% k/ r
Stratified sampling, 分层抽样1 m+ h& N X+ ]
Stratified sampling, 分层抽样
& c# h' L" n j8 ?/ R; ^: g! BStrength, 强度8 T' C. I0 w' u- I! g% P6 c
Stringency, 严密性5 j& w# V: |7 o2 c. ?4 X
Structural relationship, 结构关系
. H1 ?! {7 Y- {/ n, oStudentized residual, 学生化残差/t化残差7 i3 A; U% @ N0 s7 F6 V
Sub-class numbers, 次级组含量- S" i) y8 d, |/ H
Subdividing, 分割0 l. g8 Y9 G3 o8 C2 @. T
Sufficient statistic, 充分统计量. i% ?9 F$ n# B4 g/ m- N
Sum of products, 积和
0 q# ^* `' a9 \4 \9 V, a4 DSum of squares, 离差平方和& ~6 w/ E0 X# h) @5 ~5 y. r/ j
Sum of squares about regression, 回归平方和
8 ]" V! C4 A2 N5 w; w3 L# kSum of squares between groups, 组间平方和$ v" Q8 @$ T/ F4 h9 I* Y
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和5 a1 l" p# Y$ R I7 L' N6 u6 G
Sure event, 必然事件- I# X! l: y0 Y, a
Survey, 调查
& @6 U5 q' p3 T7 |& N' n: BSurvival, 生存分析4 I. Y! ]2 N0 u) X
Survival rate, 生存率( L! ]- G; u$ g: b4 J% s
Suspended root gram, 悬吊根图0 |3 j. P3 g! G* Z6 _( c
Symmetry, 对称/ `6 D9 W* B/ x* O+ t% m
Systematic error, 系统误差$ e2 o6 M0 L) G. n
Systematic sampling, 系统抽样$ \2 ? D" |/ ^, L
Tags, 标签
% O, a0 ?- x# N" T- F( BTail area, 尾部面积7 a l% K( J3 B4 y5 A/ a9 z
Tail length, 尾长: [8 a A9 C) d$ y9 m# g
Tail weight, 尾重
) k) ]4 d* f' a1 yTangent line, 切线
9 _" O3 C$ R4 o. bTarget distribution, 目标分布7 H- w; X- S: ]! I! |% }4 |
Taylor series, 泰勒级数7 p8 E" |* i$ i5 M5 d4 F/ l6 J
Tendency of dispersion, 离散趋势
L, J, N" \, D; ?& W, DTesting of hypotheses, 假设检验
9 m' X8 b! o! E, ZTheoretical frequency, 理论频数. @, ]$ b5 ]) v' ?4 w
Time series, 时间序列
6 }$ K4 }# ~5 h) r; lTolerance interval, 容忍区间' E- R) h# b- Z" X0 p- n/ q9 W
Tolerance lower limit, 容忍下限9 i5 L! m" z0 ]) F5 v% \& {
Tolerance upper limit, 容忍上限( x7 a/ V1 [* ?
Torsion, 扰率
7 q0 \5 m6 z* R; k# ]8 a$ C9 UTotal sum of square, 总平方和0 g" k! o& Z | E+ I+ J D7 R
Total variation, 总变异
( n0 h' j( x, F# G; B; e; @. QTransformation, 转换
2 w4 J3 k: ]/ ETreatment, 处理0 o- m8 Z& q! D, x
Trend, 趋势
[% U' W4 A- p4 H) ?# Z, W* TTrend of percentage, 百分比趋势
. A: j! R0 N- }9 d0 v9 r: FTrial, 试验
' [5 C+ @' M9 X" `' K3 HTrial and error method, 试错法
4 J+ B( ^; Z+ d- }# [. H* nTuning constant, 细调常数
9 s0 E- z$ ]$ B1 S2 p/ J/ iTwo sided test, 双向检验$ c! {& M8 I6 R5 e1 M- e q5 ~4 m
Two-stage least squares, 二阶最小平方
: T1 N8 a) L& g# _4 i: s- bTwo-stage sampling, 二阶段抽样
" C6 l* _/ Y5 pTwo-tailed test, 双侧检验6 g3 S# {5 W6 k7 a# H' s
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
7 A; O$ w$ H7 V y. v9 YTwo-way table, 双向表/ n$ E7 V1 X6 M' g+ N
Type I error, 一类错误/α错误
# {6 A" a( q+ V t# D VType II error, 二类错误/β错误" Q- q, q! \3 X% G# [
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
1 Y* T) Q! ?. T& j: D& ^Unbiased estimate, 无偏估计
4 V3 N t) M: g w5 L0 wUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归* s D( r5 ?$ x1 h S6 `0 C
Unequal subclass number, 不等次级组含量
& M4 v/ h2 i( }3 J3 {" ~$ kUngrouped data, 不分组资料
- i9 a# m3 z6 `8 j( o1 i5 x& k }* WUniform coordinate, 均匀坐标! V, Y" G" `: e% o
Uniform distribution, 均匀分布1 M! D; t7 g( l
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
/ Z4 O. v1 ]9 S% NUnit, 单元0 |- d6 |) d0 X3 F9 W3 Z3 E" B1 W/ ^
Unordered categories, 无序分类
' Z( N; L3 ?- L- L% _Upper limit, 上限" r" \1 o. v& m2 x0 n3 R
Upward rank, 升秩' q9 R# B$ X8 ~
Vague concept, 模糊概念
+ t7 |' ]+ q7 L+ r6 wValidity, 有效性
5 ]7 Z" J& ^2 g* b, x9 M: `VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
. Q5 Z; P) E4 e& y/ SVariability, 变异性
7 i0 @0 j4 U3 h4 _) M @, O8 UVariable, 变量* Y' X& i! r8 A( V2 p4 r0 w
Variance, 方差/ @7 }! i1 l0 j4 H$ @
Variation, 变异! x& ^) H; E2 o! h
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转* L' r) n+ |2 ^" D+ U' r
Volume of distribution, 容积
. n) o1 e$ z0 W9 F4 k% I! ?4 Y: jW test, W检验7 [0 ], R z, S% I4 O: R
Weibull distribution, 威布尔分布 T! u$ S" ?# B! F
Weight, 权数; z# z" }8 E' z7 H" g
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
+ l' I: `, F! Q1 k% W* p' G2 A' |" MWeighted linear regression method, 加权直线回归
7 Y, Q( P2 ^* d1 Z1 @$ K5 h! ZWeighted mean, 加权平均数
, t& e/ V! d" f( ^$ ^Weighted mean square, 加权平均方差0 ?; Z* b5 l/ m; w% h; X) c
Weighted sum of square, 加权平方和
4 [- k2 D6 A3 {3 O! JWeighting coefficient, 权重系数
, |8 Y: ?/ J" q EWeighting method, 加权法
' ?; s: r: A! OW-estimation, W估计量/ _) N( O `* n! R- F
W-estimation of location, 位置W估计量
! u2 Y7 ~" h; \4 u7 r8 sWidth, 宽度
5 G5 I# M$ r/ U+ V! L- ^5 h- V! WWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验8 ~7 v1 i; t/ v+ K; m7 Z, R
Wild point, 野点/狂点% ^. \3 ?0 s, Q8 O% ?+ Q
Wild value, 野值/狂值
! p; `9 ^. i- |+ O. J, fWinsorized mean, 缩尾均值
/ |5 o' R* f' N5 W& wWithdraw, 失访
/ J# k3 c8 T; _: i% zYouden's index, 尤登指数
- G! h8 M. i6 g4 XZ test, Z检验
6 U8 L* U" K* l/ ^1 d: o0 OZero correlation, 零相关
# `6 @4 E/ r7 e* f% Q1 I1 N. @Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
