|
|
Absolute deviation, 绝对离差9 h! a* E3 D1 P& `
Absolute number, 绝对数
, E2 @/ L! h: Y$ n7 qAbsolute residuals, 绝对残差
% k5 I. C" v7 y- H% b1 Z# C6 XAcceleration array, 加速度立体阵- Z6 q& F6 K. W$ m# _
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度% l# ~$ R2 s! q$ Q
Acceleration normal, 法向加速度6 c7 N6 n8 V8 J$ R1 S0 {0 r5 V+ v. M
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数# f4 X$ [/ P( t, O. S
Acceleration tangential, 切向加速度% d2 V0 Y: Y" c5 u) D3 Y$ w4 q0 ~
Acceleration vector, 加速度向量& z! i% ]" x$ E' O1 W
Acceptable hypothesis, 可接受假设2 s5 h, ?% T' D
Accumulation, 累积
/ t- K, b& G8 _0 MAccuracy, 准确度5 t4 a: Q j, O" p0 H. G
Actual frequency, 实际频数
: U# J& J& v) t! l7 `# \3 }- aAdaptive estimator, 自适应估计量4 C9 f1 O- o4 e* t
Addition, 相加
- C* |' S9 M% g; H4 @3 M; x7 NAddition theorem, 加法定理
* e; R% F) M5 K H5 U! j0 I l$ ]Additivity, 可加性* E, \) M) r( f& _4 ?
Adjusted rate, 调整率
8 S Y4 l( w5 AAdjusted value, 校正值( \' m; V( f0 D: V) X; h
Admissible error, 容许误差
! f. M4 _9 p# y+ I3 A3 y6 A+ vAggregation, 聚集性
& o( C$ C3 a' s: {5 @! @3 l; oAlternative hypothesis, 备择假设
Q7 |6 t3 @6 ^- Z* Q, A* r8 v7 JAmong groups, 组间
3 _) b( C6 `8 [2 lAmounts, 总量
7 Z0 U# B- l. U) }; CAnalysis of correlation, 相关分析
0 a4 i9 R8 n9 O$ u, r* k4 XAnalysis of covariance, 协方差分析
4 X8 T! O) _. c5 u" I' gAnalysis of regression, 回归分析4 M6 K+ v |1 a4 ]
Analysis of time series, 时间序列分析
k7 h" ~6 `6 J {" mAnalysis of variance, 方差分析
; r* I5 e0 {/ e4 {/ UAngular transformation, 角转换7 A1 Y) c% w6 E6 P$ }% S% l
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
) }" J& J) j6 }ANOVA Models, 方差分析模型. [5 U8 [0 T- M1 b! Z2 j( R3 {0 w+ f
Arcing, 弧/弧旋' Y7 ~1 t5 {7 @9 [
Arcsine transformation, 反正弦变换
( b- o+ U0 D D6 QArea under the curve, 曲线面积
( d" w2 \- H" g0 o4 Z Y( L$ E# FAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
0 ^" U" j6 N" C N6 J2 R' |ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 - }2 `- w! g& g
Arithmetic grid paper, 算术格纸# r+ `2 @% b% I
Arithmetic mean, 算术平均数% ^( s8 ^' G# u' b3 O
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
8 M0 _& p/ [. E4 {) `% qAssessing fit, 拟合的评估
& O" A/ w2 S, P/ w4 {3 {* f( WAssociative laws, 结合律7 p# g) \ j R. T7 I8 J
Asymmetric distribution, 非对称分布
/ m2 [7 L7 o0 ]1 J- iAsymptotic bias, 渐近偏倚
, a8 F4 r+ q2 WAsymptotic efficiency, 渐近效率0 I& Y# t9 C% V& R
Asymptotic variance, 渐近方差# X) Y5 y9 J9 \+ B8 A& o0 P
Attributable risk, 归因危险度: u, h6 K U0 I% J3 e
Attribute data, 属性资料/ q) v) I( ^1 A# @ g
Attribution, 属性
0 }4 l8 r5 T7 M6 s$ Z; iAutocorrelation, 自相关
0 ~5 m }. C- m' RAutocorrelation of residuals, 残差的自相关0 }8 X8 b/ ?* X5 m9 K: H# t
Average, 平均数
& s. ^7 t6 B1 \! [8 q0 G9 [, O6 kAverage confidence interval length, 平均置信区间长度# w8 J" _5 Z( Z
Average growth rate, 平均增长率# v3 W- M' I" k& C9 n( J/ V9 e6 S
Bar chart, 条形图 ~* m+ q" n6 z0 ~6 h
Bar graph, 条形图4 v* x6 ]& }2 H8 {! m
Base period, 基期
8 f% k: Q8 ?. T6 V; l# i9 k+ IBayes' theorem , Bayes定理% e! {3 G3 N, ]
Bell-shaped curve, 钟形曲线" O a( j* L, P3 i b
Bernoulli distribution, 伯努力分布& v. a+ B/ p3 j6 W& s" I
Best-trim estimator, 最好切尾估计量4 ^7 [# X. {. {: Q4 p' f
Bias, 偏性% S/ _$ J V& ]0 I# D$ v
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
8 y B- H$ \% r8 S" d* JBinomial distribution, 二项分布
# t9 p3 d3 ^3 YBisquare, 双平方
- S, ^% G; O% L/ T; D5 SBivariate Correlate, 二变量相关
' t$ S3 N" d9 H8 z5 }3 T# LBivariate normal distribution, 双变量正态分布
6 i. Q" }4 ^4 k3 L6 Z; r* T6 bBivariate normal population, 双变量正态总体) _" {$ b, N$ ]! k7 w5 i6 F6 N) x! v
Biweight interval, 双权区间
9 n) d* C% z8 Y9 RBiweight M-estimator, 双权M估计量
: J; }0 {8 m) o! R6 w5 n0 _Block, 区组/配伍组
2 { C* A8 {5 t: kBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
+ l& ~8 e4 N9 GBoxplots, 箱线图/箱尾图
3 ]# @* {/ j, U3 U4 i* j) c: NBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点) s! ]# E' \% g6 s' k
Canonical correlation, 典型相关" U7 S# U1 q2 |5 Y: i3 u* R
Caption, 纵标目
5 d; R5 b/ a o8 D2 L( GCase-control study, 病例对照研究
( ]4 y0 T8 _* BCategorical variable, 分类变量. B0 Q) A0 B D
Catenary, 悬链线, d: M& l J, \* M# Q3 o
Cauchy distribution, 柯西分布
5 R! T8 }* z$ D6 s4 kCause-and-effect relationship, 因果关系, R: Y( M U9 K
Cell, 单元
# Z. L7 _9 A& k- eCensoring, 终检" u; K( \# K1 [, p+ L) _8 A, r3 g; e _( |1 ~
Center of symmetry, 对称中心: ?# v7 p: c7 g
Centering and scaling, 中心化和定标0 q9 O4 R( }, F* }! p- D4 @% N, x
Central tendency, 集中趋势
# A2 C) k5 g" u& \. g1 SCentral value, 中心值0 R* ~# A, P, | c
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
4 m8 _9 i1 h3 F! D1 F1 z2 g6 h9 iChance, 机遇
$ a# X ]0 f7 M* f; P$ |Chance error, 随机误差8 D8 ^4 [5 {$ E1 H
Chance variable, 随机变量
! ?0 F/ ~+ W4 L5 v9 TCharacteristic equation, 特征方程" N& J7 t, N5 ]( H
Characteristic root, 特征根
7 W- ?+ B$ ]$ [* e, a; [Characteristic vector, 特征向量
1 Q! z# V7 }# @# PChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
$ t2 t* t! M4 w6 HChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图' O( I" m* A* k3 `
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
7 ?3 H' m8 }" X$ I2 o ECholeskey decomposition, 乔洛斯基分解5 a0 k( s. ~! G. |
Circle chart, 圆图 0 ?; Y6 p) W" M; U" Z4 T1 d0 P
Class interval, 组距 o9 S) l! r- \, q/ N: `+ F& c, ?. d
Class mid-value, 组中值( c/ ^) ^& I$ `+ Q |- o" u4 d
Class upper limit, 组上限7 L" E* | l& u1 K0 n- h
Classified variable, 分类变量
: x2 a# x. M/ q4 E# y$ K, dCluster analysis, 聚类分析
9 |6 T) q6 j1 y- S3 Y2 B4 ^! FCluster sampling, 整群抽样; N( f1 L. G' L7 y) c2 `+ P
Code, 代码" f9 \/ U9 A( I! _8 D( w5 k
Coded data, 编码数据" `$ e1 N5 p0 x$ B
Coding, 编码
" K+ G0 @* y) l" KCoefficient of contingency, 列联系数8 v. \6 s( D w% z
Coefficient of determination, 决定系数
' U$ E+ h/ w3 O8 z& L5 j& TCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
$ F) W6 x- l. a9 e; ?Coefficient of partial correlation, 偏相关系数. x, ?; j7 W5 R* O3 l( m
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
: c" M1 z1 k L2 xCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
3 P: m8 s3 A1 n2 a- U0 Q( pCoefficient of regression, 回归系数
2 t+ [# j9 w9 X+ ` H. X; k& X8 S" GCoefficient of skewness, 偏度系数. X8 g# C) a7 l) C
Coefficient of variation, 变异系数
' [0 i5 ~! S1 lCohort study, 队列研究
$ W9 p# G9 o4 d/ f4 N7 X* ^4 SColumn, 列
. [6 I6 p* S) q! {! `$ U" pColumn effect, 列效应
3 G; j' x, @0 D( ^4 }Column factor, 列因素
! f7 z/ y$ X4 K& lCombination pool, 合并
( c4 K' c0 l, p- s" j7 kCombinative table, 组合表
8 p$ m) [; {8 U' ]% j- }( zCommon factor, 共性因子
! z# k# _5 ~3 R; `1 tCommon regression coefficient, 公共回归系数
1 I; p. N1 L% ~4 a$ LCommon value, 共同值- D; D: {+ y A- s! I. h
Common variance, 公共方差
) D, U% {3 J7 G0 UCommon variation, 公共变异, G% [. b( p& i+ B2 C% o7 Y: y8 p
Communality variance, 共性方差4 X% Y: A7 |# h5 e
Comparability, 可比性' q$ X; P/ ]. Y4 G! r5 W; h% I
Comparison of bathes, 批比较" \" @6 h; h3 b5 j+ j: ^- r
Comparison value, 比较值; M& q$ S7 b' Y V
Compartment model, 分部模型
7 j3 j2 k7 `- B2 l, s- n+ \6 aCompassion, 伸缩# A. x$ n |' l' B
Complement of an event, 补事件
h. \; L0 X9 p2 F7 T! } U c6 cComplete association, 完全正相关& ~- O2 E7 A$ y1 E1 K$ x' M. v
Complete dissociation, 完全不相关
& G M4 Y" ~" D( M, \Complete statistics, 完备统计量
5 Z! ~8 k$ b1 F5 d! P3 d+ |Completely randomized design, 完全随机化设计9 L" i$ [/ k( ^8 M& ~9 J
Composite event, 联合事件+ K) k5 q2 [! B2 V
Composite events, 复合事件. G$ H1 U' h( Q4 I
Concavity, 凹性: ?3 q( Q6 K/ k1 r" P2 [
Conditional expectation, 条件期望
2 G( ` R& `- u1 w) hConditional likelihood, 条件似然4 F$ s) F1 r" f& b# R3 i+ y
Conditional probability, 条件概率: E1 U5 I1 i! t( V. D. M
Conditionally linear, 依条件线性
3 {4 @& ~; u e8 K- _1 F, ~* x0 R' t$ pConfidence interval, 置信区间- I! W6 I# O9 x
Confidence limit, 置信限6 }" Z0 _$ Y/ g. W. j+ H
Confidence lower limit, 置信下限' X1 @: _3 v' m8 `- s) Z% p
Confidence upper limit, 置信上限8 Z& l) ?+ W$ |# ~$ ?0 M
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析7 M. f$ i& ^ ~5 S) S7 E
Confirmatory research, 证实性实验研究! D8 P3 a* [( H6 L$ d
Confounding factor, 混杂因素/ x, H3 l# r6 z5 p0 S
Conjoint, 联合分析0 u9 D' X6 a9 g2 s; Y" {1 M' `
Consistency, 相合性2 @" e b( }$ j) Q) D
Consistency check, 一致性检验
- y, w' G% L( a5 C) r$ uConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
a* ~# N0 a- }' h1 e7 N1 bConsistent estimate, 相合估计" ~/ A! L, G/ h+ V% N
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
" J7 Q% K7 ]+ k! S! ~Constraint, 约束
% O- X2 v& P- N2 ZContaminated distribution, 污染分布
" R& a1 `! N' C" x. BContaminated Gausssian, 污染高斯分布
0 A2 r1 W9 b9 z( P0 UContaminated normal distribution, 污染正态分布
& ~ l. ]. s, F- h) k7 B: K8 X$ NContamination, 污染6 ], \" k! {) _5 V: W6 a+ D
Contamination model, 污染模型8 }6 r, `8 W" Z
Contingency table, 列联表, t. I0 b7 @ _
Contour, 边界线
$ H& x1 d; F5 n% [7 bContribution rate, 贡献率
; @ T0 Z% M' lControl, 对照
& u1 _, \ Y) j! Z5 m$ R/ {2 A0 T. iControlled experiments, 对照实验$ s/ e+ r' U4 d) Q9 B
Conventional depth, 常规深度# f/ e! `3 m! Z6 y
Convolution, 卷积5 M4 i I) T2 O& t j6 G
Corrected factor, 校正因子
1 t% T# K% y3 |! w, u ACorrected mean, 校正均值
/ ~) D- T7 C1 E# n; m% `4 O: ?. p9 XCorrection coefficient, 校正系数 m! n d0 n# ^" B
Correctness, 正确性
& c8 I% R/ s$ L7 H) F, A' {) q' ICorrelation coefficient, 相关系数
, C5 y9 }+ X& n8 W$ Q' iCorrelation index, 相关指数
: ^: [7 b8 n [# A7 r# K/ aCorrespondence, 对应
' v& z' ^# C: Y+ E0 l1 s8 LCounting, 计数5 f6 P3 V' V. A( Q2 b! w
Counts, 计数/频数3 ]/ v4 r* W3 p. V6 X
Covariance, 协方差! O9 K" ~5 l! l9 n& N
Covariant, 共变 ) C; p1 a- L/ P0 t& C
Cox Regression, Cox回归8 O0 Q, @0 x' C
Criteria for fitting, 拟合准则
+ `6 ^* C% I9 J& j; J# i2 wCriteria of least squares, 最小二乘准则
0 t( d* I) j/ B% F/ I; o9 oCritical ratio, 临界比
, ?' o: ~, _( B9 r9 u( SCritical region, 拒绝域$ |7 [7 E4 @+ z ^; e v
Critical value, 临界值% V7 S' ?) L+ L0 P
Cross-over design, 交叉设计. `2 j; C4 ]1 i9 G
Cross-section analysis, 横断面分析
$ F: U4 t6 o r# D3 \' T' v7 ?) ICross-section survey, 横断面调查' p% x/ V" @% W' o. f' f
Crosstabs , 交叉表
% P3 \" A# n. p& d- H) f' {4 c, ACross-tabulation table, 复合表- f1 ]( d3 @7 r7 k% [0 P) ?( s
Cube root, 立方根
6 j$ y; D3 {3 f. z3 R, R( BCumulative distribution function, 分布函数
D5 F- y# z9 i8 Q \0 {Cumulative probability, 累计概率
4 X: M2 f6 y. D0 uCurvature, 曲率/弯曲
2 D9 s$ G7 b+ SCurvature, 曲率1 X8 o& D, v/ P6 j4 E! t
Curve fit , 曲线拟和 " i" y; m1 K( }2 s% i3 m' r
Curve fitting, 曲线拟合
- \4 J5 y0 T' N, u+ LCurvilinear regression, 曲线回归4 H2 l2 e; i8 X/ x
Curvilinear relation, 曲线关系$ b1 i' {* W) n6 j9 ^
Cut-and-try method, 尝试法/ j! u! Y( @' F) l& i1 P: _3 W- w$ r
Cycle, 周期0 p4 X C- ]5 k- X+ D6 `5 {4 x
Cyclist, 周期性
& o7 y3 K& _% l% A( |* A. Z1 tD test, D检验2 m0 r! U o- g; c( U! o
Data acquisition, 资料收集' K7 ~1 S) j9 v/ [6 t+ p/ T. j
Data bank, 数据库9 s* X# Z6 k5 ~/ W; `1 Z, j, X
Data capacity, 数据容量( D5 h; A5 T, \, u* V. N* W$ [
Data deficiencies, 数据缺乏
+ O# _% }" ^6 b) F }Data handling, 数据处理
5 I" X2 @8 P. o# R! n' EData manipulation, 数据处理
# [+ O6 S u) q, w3 AData processing, 数据处理
6 y6 _# J6 N- k3 Q7 LData reduction, 数据缩减0 {$ P S# v' O& o4 K: u7 F/ ~
Data set, 数据集3 ? r: [/ N' n3 P; S9 @
Data sources, 数据来源
, L5 e. |# h8 ^: j- l" tData transformation, 数据变换3 [% X1 y. _' G( U" q, }
Data validity, 数据有效性6 v$ g1 I% h7 W0 y
Data-in, 数据输入, `$ c# o$ ^5 q, Z
Data-out, 数据输出' G) H9 s, \1 o, y
Dead time, 停滞期+ m/ Q: P0 H, h2 d
Degree of freedom, 自由度
0 w8 ^3 r& h: i* v1 TDegree of precision, 精密度
4 c9 _: v4 u- k. ]Degree of reliability, 可靠性程度
' H+ ?6 s& s. j. EDegression, 递减) x- s! ?1 Z9 w" f0 u* O/ W# G9 T
Density function, 密度函数& Z3 A$ o% E* }; |9 \6 `4 i
Density of data points, 数据点的密度8 \0 y' r* V- _
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
1 O+ Q4 c$ |4 v/ kDependent variable, 因变量
2 b! `1 F4 k" m+ G2 F+ CDepth, 深度
: S& O* d6 A/ @0 S% k6 A" f8 aDerivative matrix, 导数矩阵* P( L$ k$ M& a% V1 |- ^" o# z
Derivative-free methods, 无导数方法
' S& k- W$ m- u: w3 Z% g) nDesign, 设计; B4 C2 A O2 t# a" q
Determinacy, 确定性
' V6 }! Z$ p1 {8 }Determinant, 行列式: A4 i0 @2 ^: l/ ] ?
Determinant, 决定因素* e# U# d; D. f9 J* u( u* ^* u
Deviation, 离差
5 n8 S, B* o9 c- j/ ^, Z! d5 QDeviation from average, 离均差
# R* t* ~/ a5 i" j7 k8 IDiagnostic plot, 诊断图
$ a# o9 Z. v9 ]5 A; oDichotomous variable, 二分变量& s4 \, @1 v" f% `; v1 I# j
Differential equation, 微分方程) }- W) \2 w7 q
Direct standardization, 直接标准化法
' n' C7 h/ k- XDiscrete variable, 离散型变量( j7 o. _' u; M8 }# S) e
DISCRIMINANT, 判断 : u& T5 i$ t2 }& L6 Q4 s( W' V4 S; Q1 ]
Discriminant analysis, 判别分析! s, ?% _7 T0 N% E. y' {0 `$ ^; r: @
Discriminant coefficient, 判别系数4 h4 m2 f) N! P* c9 g
Discriminant function, 判别值% S# S- R. M! N& h7 |8 G+ M
Dispersion, 散布/分散度
/ }1 N2 n- s# Y# G+ G( r+ h+ oDisproportional, 不成比例的9 K1 C5 Y9 Q- t+ O6 v" ]8 A
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量8 o8 s2 Z9 K+ ]
Distribution free, 分布无关性/免分布
( b) ?( T; ?. v3 _4 w% X/ uDistribution shape, 分布形状
; X% ^/ i! F; KDistribution-free method, 任意分布法 r5 i$ V5 v% A" V
Distributive laws, 分配律
, B) _' h7 J( g) |+ I' y. n& rDisturbance, 随机扰动项. U6 O& v# P+ r/ p
Dose response curve, 剂量反应曲线
# _7 n- E# W! T* PDouble blind method, 双盲法4 p1 |. j [ U" c
Double blind trial, 双盲试验2 H+ r2 h f9 I# h7 T) h+ T# J9 R" e4 p
Double exponential distribution, 双指数分布/ L, o9 X, p' P Q$ ^
Double logarithmic, 双对数2 E6 M2 m9 ]) Y
Downward rank, 降秩 f2 |' n( M9 s, e9 n+ {; ~/ Y* x
Dual-space plot, 对偶空间图
4 Q! E/ E4 T; KDUD, 无导数方法) A7 ?- R+ n, z: d, _* u
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法+ H5 G. l$ E2 d/ m
Effect, 实验效应2 ]" B+ C, \" @5 |. H
Eigenvalue, 特征值
3 U+ @/ M& M! c4 WEigenvector, 特征向量
5 n1 s1 _3 c6 T* u2 U; f/ w1 ~Ellipse, 椭圆
6 p# h' A% P) E& Y6 UEmpirical distribution, 经验分布
, ?- @# }8 q7 `# e4 v6 kEmpirical probability, 经验概率单位# E* W4 t+ d- k! V$ J
Enumeration data, 计数资料
7 j/ G. A1 Y8 Y* LEqual sun-class number, 相等次级组含量
0 [- S. y. _$ A. k/ UEqually likely, 等可能
0 d! ~- G) C) E# B$ i# U! f6 N% yEquivariance, 同变性
. h M/ Y7 [- E4 q4 [# o( {, e6 AError, 误差/错误
% Z2 O% Q: j' m# SError of estimate, 估计误差
' r: S l, y8 ]" P1 Q; `Error type I, 第一类错误
( m s1 C( i& r5 ?! ?6 P3 SError type II, 第二类错误- _8 m$ v+ g3 r+ G. _
Estimand, 被估量
! X+ W. C* u+ pEstimated error mean squares, 估计误差均方
, P m' \7 I! _* ^4 `Estimated error sum of squares, 估计误差平方和% z* D3 C' y4 q# j. S
Euclidean distance, 欧式距离
) l! a c4 J) eEvent, 事件
8 M# N5 g. a6 ~! p kEvent, 事件* ~7 |9 w A- [( O! j, v
Exceptional data point, 异常数据点
5 C! \4 e6 N/ z3 [5 B/ qExpectation plane, 期望平面
$ E" b4 T! S' E# CExpectation surface, 期望曲面
( K( h* K# c% d- GExpected values, 期望值 I' k, O) C% M' |
Experiment, 实验
3 s2 @) y, X" D, v9 NExperimental sampling, 试验抽样4 X [& b4 Z! e$ c8 A0 }# Y
Experimental unit, 试验单位
. x' M+ L" i+ |" mExplanatory variable, 说明变量
% ]( h' ~) _ T' R: e- ~1 B5 [' `Exploratory data analysis, 探索性数据分析% ?$ ]9 K$ U4 A/ d
Explore Summarize, 探索-摘要, k6 ^; \, k! A6 g) k( }. v
Exponential curve, 指数曲线9 U; ^- b+ b9 A1 |
Exponential growth, 指数式增长
# N- N+ T' g- s- ^+ cEXSMOOTH, 指数平滑方法
0 x \1 S; \3 Z9 x; o9 HExtended fit, 扩充拟合
/ m( ~0 c1 ?6 [% Z: l3 J4 nExtra parameter, 附加参数
& H; h ]8 u6 |* h6 V: r$ J; UExtrapolation, 外推法
' o, L5 p3 z3 m( p0 t/ f1 M6 E# SExtreme observation, 末端观测值4 b) o9 n. E. L$ u9 b3 B7 b
Extremes, 极端值/极值8 e' O0 `$ p0 o
F distribution, F分布
, K( D. ~8 k. }3 T! i* V( r2 cF test, F检验; c* h/ G& X: |
Factor, 因素/因子; g9 k5 o e2 W+ r' F' E0 I& W% G% g3 r
Factor analysis, 因子分析
$ R2 b) L) Y/ Q) @* X4 JFactor Analysis, 因子分析
/ B" p2 @/ W) A8 A9 h7 b5 TFactor score, 因子得分
: Q8 A0 D: O+ ~6 B$ B4 O$ TFactorial, 阶乘; T7 v# Z3 \, o% F
Factorial design, 析因试验设计
( V# ~) h |9 m. m# Z3 mFalse negative, 假阴性+ E& k$ |( B# h/ A# z
False negative error, 假阴性错误8 M8 t* L* H J) B1 K6 ^
Family of distributions, 分布族
& s4 e6 D. a7 l% v! r6 oFamily of estimators, 估计量族
1 c z# ]# i: X4 g1 ^8 mFanning, 扇面5 E/ W5 q* l' N( X% X4 w
Fatality rate, 病死率) W5 l% Z" r2 v) z) w
Field investigation, 现场调查2 {& R& `) U6 w0 ^! d
Field survey, 现场调查
" V% E) L( P. Z5 _* \ ^ vFinite population, 有限总体, m2 _* r- W, H" }1 s3 Y
Finite-sample, 有限样本* x7 m3 ?0 M+ J
First derivative, 一阶导数! t4 f5 F8 k/ I) F
First principal component, 第一主成分
$ T2 q3 Q7 a- L5 @* y2 IFirst quartile, 第一四分位数
7 l. b8 `% T$ l, f9 p* B! s2 yFisher information, 费雪信息量
: H7 F) K3 @7 Y u* HFitted value, 拟合值
1 y9 V- B/ M& R |' @% LFitting a curve, 曲线拟合
, j9 }1 B; _- H; |Fixed base, 定基
5 F3 x8 b- | q. z3 i. r2 ]Fluctuation, 随机起伏 p, B2 v* A' e" @( T
Forecast, 预测7 H: J, X8 z. ~' x2 B/ i
Four fold table, 四格表
8 I4 ~1 r& ]7 }; z% [1 e6 aFourth, 四分点
- d$ z: F" d9 _. ?& r0 dFraction blow, 左侧比率
; {* f: b! f- p+ M" `. wFractional error, 相对误差( |5 Y8 ?5 S) D; c; }2 `( Q) `
Frequency, 频率* M, s, c i# F& Y
Frequency polygon, 频数多边图; _0 m' |+ h9 m& I
Frontier point, 界限点) C2 i4 A/ U" t0 b1 y8 N1 Q
Function relationship, 泛函关系
( G, M! f' ^; q5 i* DGamma distribution, 伽玛分布3 B+ L5 v9 @3 ^$ [
Gauss increment, 高斯增量4 W1 i# B" P; X6 k
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
I; F- Q! X" \" P+ A3 c6 |0 g+ hGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
, K( k( u% D2 \9 R4 GGeneral census, 全面普查, i' r# y& Y! X, y. l0 x
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
% J# f/ F: ^: m. VGeometric mean, 几何平均数* b& ~ d% J. E' u
Gini's mean difference, 基尼均差
1 W' s+ J) J! }+ ~6 k; z. o# EGLM (General liner models), 一般线性模型
2 N! s- [/ }1 m8 [# {Goodness of fit, 拟和优度/配合度
1 k1 Q P: P; ~, Y) aGradient of determinant, 行列式的梯度; [: @6 j& y" x; x0 ?
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
6 M4 \1 N* W; x0 r9 tGrand mean, 总均值
; s; z2 t. t/ q7 U( y7 k! ~Gross errors, 重大错误3 Z) d5 @+ [) h+ V( ]. \
Gross-error sensitivity, 大错敏感度; |; b% m3 ~; w4 K M4 t8 r+ W
Group averages, 分组平均 U+ |& ?4 U: s) |# X
Grouped data, 分组资料: H6 F1 @7 \- M8 j/ ?# @
Guessed mean, 假定平均数
) D2 r) \) {2 ]. C7 L3 M% b4 wHalf-life, 半衰期
% _+ k( M/ k0 B) A* k; rHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
, X+ i# @, b! lHappenstance, 偶然事件# ^$ Y+ d. J" W8 u$ |
Harmonic mean, 调和均数" _, C9 q4 Z6 r
Hazard function, 风险均数$ f* Y; _. M% Q1 s% X% `1 d
Hazard rate, 风险率 t' J4 d1 L% u& w
Heading, 标目 ; I" b. j) v9 k) C! T5 t; K& {3 ^1 x
Heavy-tailed distribution, 重尾分布' s2 d, Y! n* v5 {% ~& {
Hessian array, 海森立体阵
" V1 x' I1 F' m' k# CHeterogeneity, 不同质
) {* P/ ^$ S: @& GHeterogeneity of variance, 方差不齐
0 L2 Y9 V# |# U. l) dHierarchical classification, 组内分组
s2 n7 V# K1 E E. BHierarchical clustering method, 系统聚类法
6 p% ^6 R% A) dHigh-leverage point, 高杠杆率点
% ]' {# l& c' w- [: m5 ~7 PHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型+ @! e4 v9 L5 @" d
Hinge, 折叶点
4 ]% o5 o5 [6 gHistogram, 直方图
4 _0 q2 W8 b" t9 _4 _Historical cohort study, 历史性队列研究
# P) G+ C$ W2 ^. I HHoles, 空洞) k5 G7 Q9 [2 \* i# H( z+ n0 w
HOMALS, 多重响应分析2 s" Y: L" x) z. g
Homogeneity of variance, 方差齐性
/ S6 |3 {( G4 j3 H0 p) OHomogeneity test, 齐性检验
' U% E; `/ O% Q' r! ^$ ?- d3 J9 @Huber M-estimators, 休伯M估计量/ P+ V+ Z$ {1 ^2 W2 C) k( |5 }! {
Hyperbola, 双曲线
- g4 r" h6 G, u6 i( w$ E- oHypothesis testing, 假设检验
9 B z( e+ c2 J$ EHypothetical universe, 假设总体+ q$ C Z. I+ v- [, ?
Impossible event, 不可能事件
+ B2 G: C8 J' f W# mIndependence, 独立性$ C5 t% z0 ~4 A4 l- a
Independent variable, 自变量
$ }( z4 _$ x* i5 m# _Index, 指标/指数
3 Z4 u+ G) u0 Y; RIndirect standardization, 间接标准化法& Q. h' d$ j! x8 K
Individual, 个体% h; b$ i# s( ?0 P9 H" s' L
Inference band, 推断带
) G' [) p9 z2 t& zInfinite population, 无限总体
3 z) S. c- g, K7 p- h$ h! w% b7 CInfinitely great, 无穷大
1 `% m* L2 @; m" t3 AInfinitely small, 无穷小
! u# D2 r; o) @. yInfluence curve, 影响曲线
1 r5 ` b# I1 AInformation capacity, 信息容量% A! V$ E5 h2 R; w
Initial condition, 初始条件
' z$ y- v" h8 C: mInitial estimate, 初始估计值
/ O: u' Y- ^8 N& P0 r4 ^Initial level, 最初水平 q, L( L3 X; U+ }4 B
Interaction, 交互作用6 }- W5 a, q, P( G9 o, R
Interaction terms, 交互作用项
" J& C' F g0 Z6 y% _3 ~Intercept, 截距! l0 Y, h" X5 g
Interpolation, 内插法
' f$ @8 Z& R4 L$ V6 h7 F1 q4 ^Interquartile range, 四分位距
. L# @6 \" U0 CInterval estimation, 区间估计
1 s7 K2 m- e7 C. l- ?Intervals of equal probability, 等概率区间" y: O) O( C7 }$ P8 b! S
Intrinsic curvature, 固有曲率! l' l" Z2 m5 D/ ]6 D1 T
Invariance, 不变性
9 g3 `" G4 u8 RInverse matrix, 逆矩阵; M) i( p/ q7 p+ A& d* _
Inverse probability, 逆概率
~+ s# f2 v" @( b# z0 e9 qInverse sine transformation, 反正弦变换+ A8 b# r' y0 P' Y
Iteration, 迭代 7 _& O; H' z; x5 c" ^ U) m! s
Jacobian determinant, 雅可比行列式3 W" M. ] {" x# J
Joint distribution function, 分布函数
6 y v/ `- Z( J' z7 YJoint probability, 联合概率' Y5 E4 q3 j3 c! S# e
Joint probability distribution, 联合概率分布
* F" U- V) N9 mK means method, 逐步聚类法
+ P; t. b* h$ p) UKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 8 s8 o. n6 e" F: Y ?( H9 a! I
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ t3 D) W2 b( H, b. u4 W8 [# wKendall's rank correlation, Kendall等级相关/ E9 R9 W7 T; c k
Kinetic, 动力学
8 |8 Z* u" I1 t4 M! ^: w% _) fKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
3 x' m- _! J) b6 y# X) ]2 FKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
9 l* Q4 q. ?, m$ \# qKurtosis, 峰度
9 ^! N7 Q+ s& t# f2 DLack of fit, 失拟# ?1 E. p2 r4 _$ c" u
Ladder of powers, 幂阶梯1 ?) y* p, p o) o) n% C) S
Lag, 滞后7 L7 W5 }; j) Y) D+ O1 y
Large sample, 大样本: X5 z" k' ` [$ {
Large sample test, 大样本检验1 A. E; A4 N$ P! q* v* f" g/ D6 a8 ^
Latin square, 拉丁方
, i# a; p: i N" tLatin square design, 拉丁方设计. m+ c. \4 h# c, A9 Z" D
Leakage, 泄漏
% i( U& Q! G# }. w# I) C8 V5 A( SLeast favorable configuration, 最不利构形# R9 }* L g& [( z/ d6 T
Least favorable distribution, 最不利分布
$ l, p" s* i8 FLeast significant difference, 最小显著差法) p% _( E& W" f: u, P5 j9 {4 t- a
Least square method, 最小二乘法% \* ^) P: P! Z# i, `0 f
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
; _: d) c2 V+ @" RLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合/ p. p' j6 o, {6 I
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
5 W* ~ ]+ |' {6 lLegend, 图例, Q3 [( n* J7 t5 Z: m! R0 D2 I
L-estimator, L估计量
$ A" T" i+ f4 a% @5 RL-estimator of location, 位置L估计量9 I! ~2 x( J& s z j* T
L-estimator of scale, 尺度L估计量
, K4 G, G8 o2 i, S; S7 sLevel, 水平9 O; Y& h5 `) p! C# j
Life expectance, 预期期望寿命
4 @. D( U; u4 l% b8 M& `0 eLife table, 寿命表
) T( Y9 T0 \: C* E b+ ELife table method, 生命表法
4 ]8 o1 h5 ]# i. cLight-tailed distribution, 轻尾分布; p% S2 ~. z$ i. V- t7 @
Likelihood function, 似然函数4 m9 P2 z! r6 F( Z1 G* Q0 z. `
Likelihood ratio, 似然比4 v9 h# ?+ X4 G0 `) H
line graph, 线图
( l6 U, b; |0 Z* |/ MLinear correlation, 直线相关) K0 `% W0 O5 I5 R+ F
Linear equation, 线性方程) X" w( c0 z! f2 X% l& g
Linear programming, 线性规划
" P' P X. Z6 n6 Y0 MLinear regression, 直线回归 v$ M4 [& u0 H' ?: P
Linear Regression, 线性回归
/ G" Z/ r& z+ B4 ~5 QLinear trend, 线性趋势. T2 _' D4 i# r- ?7 Y
Loading, 载荷
# W* C7 B6 T- d4 ^3 b8 @Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
7 N3 u; M: ?1 U8 YLocation equivariance, 位置同变性0 U5 ^' h4 H% ^$ m. }
Location invariance, 位置不变性! n8 e. s. } |1 U) [
Location scale family, 位置尺度族
& C3 ?* R" G: `0 t! T6 ILog rank test, 时序检验 0 v$ d' ~6 z- @( {: ^+ g
Logarithmic curve, 对数曲线
. n/ g5 s/ U' y, M- n0 @# yLogarithmic normal distribution, 对数正态分布: b7 S, J1 Z8 f# |' m& ]! \
Logarithmic scale, 对数尺度
2 U9 c. ~" D) X+ c6 N' ?2 B& ?Logarithmic transformation, 对数变换) Q2 a4 L8 k# @8 k. ~0 I- w( {
Logic check, 逻辑检查
6 p/ f* t! N) ~" n1 q7 xLogistic distribution, 逻辑斯特分布
) K! h3 p, [, A# Y w2 CLogit transformation, Logit转换
4 h2 g6 Q ~! S/ |/ ~! ZLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 2 Y$ f( }$ J ]* J/ z
Lognormal distribution, 对数正态分布
. i8 ^5 p! n1 v3 Y% [, BLost function, 损失函数
' t0 J5 ]1 U5 p9 b0 M2 X# ZLow correlation, 低度相关
! Y$ ^0 C5 d! \7 `7 A4 N4 _3 FLower limit, 下限: s! I9 A4 T* C! p( c$ {2 h' [
Lowest-attained variance, 最小可达方差
4 u [) s6 c9 TLSD, 最小显著差法的简称* T% g& f& t4 N2 b
Lurking variable, 潜在变量! C3 f7 o3 h$ G6 @- u
Main effect, 主效应" u$ [# m { P# s, R1 d8 G# R
Major heading, 主辞标目
: h% \5 D- n: f* h$ s$ A2 a$ f( O, }Marginal density function, 边缘密度函数
, Y1 I# y# X1 w% _) PMarginal probability, 边缘概率
6 [5 j" g# {. E- n8 J' Z# u2 `+ {Marginal probability distribution, 边缘概率分布- N! h8 E& C1 ]: g/ }
Matched data, 配对资料
# V, | u% e" Z7 d/ l, E0 gMatched distribution, 匹配过分布
2 G8 H3 a% Y8 o0 d5 w( fMatching of distribution, 分布的匹配
. P3 Q& k! t( @0 M5 K3 EMatching of transformation, 变换的匹配
& o: A7 @- Y- M8 Q; f2 D; vMathematical expectation, 数学期望
) Z" ?* z2 ^$ x, F3 U wMathematical model, 数学模型3 o. ?" p* v. y2 _4 g* K( A7 y
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量) w2 |* N: j2 g0 o, h
Maximum likelihood method, 最大似然法' P. u' ^( ]& |' R, G4 ~6 C, n! @
Mean, 均数
^* v# w, J& L9 _Mean squares between groups, 组间均方! u$ J/ v/ g4 i# \2 h% D0 E
Mean squares within group, 组内均方
# s4 t& ^0 { b/ |$ C6 n* s% E/ RMeans (Compare means), 均值-均值比较# T+ z% c3 f$ Z
Median, 中位数/ Z- ` ]7 @, t( ^+ ]
Median effective dose, 半数效量
" a! f: U: }% Z+ N. ^1 o. Y/ n0 lMedian lethal dose, 半数致死量
; U% Q# j; n" j8 b% s' N9 T2 yMedian polish, 中位数平滑& `- K& T( Z: l5 ~
Median test, 中位数检验, D1 O7 @( j/ o/ x" f f( N7 K
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
& E" W5 B7 k1 h8 x+ N. v+ oMinimum distance estimation, 最小距离估计
. J2 m, w* p. I) XMinimum effective dose, 最小有效量
% O _! {, ]$ A: ]6 K4 kMinimum lethal dose, 最小致死量8 I$ l. ~% m4 H% M7 S" X
Minimum variance estimator, 最小方差估计量7 Y& v0 \ B! D2 B% Y( ^9 S) T; X2 P
MINITAB, 统计软件包8 _: t3 Q; u- l4 c; q
Minor heading, 宾词标目7 h @7 ~( a D# \+ \+ t5 v- ~/ H) ^5 y
Missing data, 缺失值+ Q0 g6 A; D8 l1 K+ x
Model specification, 模型的确定% Z M( L' J$ @9 a# _! b6 _% i
Modeling Statistics , 模型统计+ Y0 [0 [5 D" K K( x& [* Q; I
Models for outliers, 离群值模型
* m& w2 U! X: kModifying the model, 模型的修正
& Z( t) h- R9 T: {- O+ O& SModulus of continuity, 连续性模
* E* H8 U2 M' W7 S0 DMorbidity, 发病率
* S/ M7 Y3 ?4 Q5 k$ O s8 qMost favorable configuration, 最有利构形- F, Q; Z8 E' b+ O7 B+ ~5 e2 s( M
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度1 P3 C U2 A4 c2 k! Y9 I L# q" ^
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归% L* z( T7 a6 x
Multiple comparison, 多重比较! X1 D" x- a' m s( C& s+ [* E( b
Multiple correlation , 复相关
" r- t; C* `( m, v, N$ @& o. x( hMultiple covariance, 多元协方差
: o* M3 t t, L: p {: G" i" s) lMultiple linear regression, 多元线性回归( ]8 Y4 x7 M2 t6 r6 p$ |: I: h' \1 B
Multiple response , 多重选项
7 }' D6 M0 p5 ^* ~. FMultiple solutions, 多解
$ l# n; [6 A2 Z' ?Multiplication theorem, 乘法定理* Q& I; m) C, ~% A, u
Multiresponse, 多元响应% a- B) T1 G8 h2 _4 l1 {
Multi-stage sampling, 多阶段抽样1 v7 z0 z4 {: Q O3 G) v
Multivariate T distribution, 多元T分布
+ ]/ d8 d- m) I3 V2 ^* W. lMutual exclusive, 互不相容8 R% Y9 G9 Y- |
Mutual independence, 互相独立& f" T. n5 f8 w8 W* N
Natural boundary, 自然边界
* o( Q8 \8 ]4 r/ Z" N* |Natural dead, 自然死亡
7 o+ K) y! @, _6 tNatural zero, 自然零
. s# t) w+ a T( ZNegative correlation, 负相关
3 L3 {$ W- D, x7 s1 s! WNegative linear correlation, 负线性相关
0 a& P8 `1 B8 [' Z' ], ~3 \Negatively skewed, 负偏5 W( r2 o, h, A, ~ U3 W
Newman-Keuls method, q检验
3 i% P5 v' M6 INK method, q检验
7 X( D4 v: g- W4 {4 {No statistical significance, 无统计意义
# j/ i- A% r2 V* N/ KNominal variable, 名义变量7 W& {( e3 w/ p) Y, Z
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
# B: ~0 c# U) o! {4 @) YNonlinear regression, 非线性相关
2 ]6 z* ?8 ~/ E5 P! Y: M% B3 {Nonparametric statistics, 非参数统计
+ ]: p3 n; h1 K: M. m4 GNonparametric test, 非参数检验% r6 y7 F" B0 Q5 S9 v% Q! a: @ N/ ^
Nonparametric tests, 非参数检验/ n4 N8 l) X* |# d5 X
Normal deviate, 正态离差
6 t O1 f# X! e, d: t3 JNormal distribution, 正态分布
1 ~! i; o) m# `" a5 aNormal equation, 正规方程组! P7 H! {8 c& z$ t
Normal ranges, 正常范围
1 Z3 Z' x8 q) G% x* s; ^Normal value, 正常值) p O6 n: a: O( B4 F C
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
) W- Q, _1 F( O3 C% D0 }1 nNull hypothesis, 无效假设
/ q0 |; H7 I6 h+ ANumerical variable, 数值变量+ l9 V, c0 B- Z: K' z2 d
Objective function, 目标函数
: ^/ V: i A, }' rObservation unit, 观察单位
3 ~: f6 t1 ?6 O/ w' M) T$ \" @Observed value, 观察值* I! B7 `( \: L. V% w
One sided test, 单侧检验
' ]( c( K! J. c# s5 aOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
8 L3 _# S. p1 a+ ?. ROneway ANOVA , 单因素方差分析) F& f# _6 X) j9 r
Open sequential trial, 开放型序贯设计
1 c: X5 X9 H+ w$ _% ROptrim, 优切尾
4 r9 l* |- }5 C2 ~4 o% TOptrim efficiency, 优切尾效率$ T6 T U9 w5 j9 ?( C6 p
Order statistics, 顺序统计量
$ F* X' b/ |! Y% r, k1 nOrdered categories, 有序分类9 y1 k& {1 h h* K5 b& w
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
- |! `1 {& N8 O& E" Q: wOrdinal variable, 有序变量* ]& A; E; Z- k6 V; W: s, E( A
Orthogonal basis, 正交基
6 U+ h/ i. k# IOrthogonal design, 正交试验设计) C$ B) z7 r6 ^7 B" Z5 m
Orthogonality conditions, 正交条件* ?9 s, X/ n" ]# P4 ~
ORTHOPLAN, 正交设计 ! _/ v# C" n8 n0 p+ ^+ l
Outlier cutoffs, 离群值截断点: i* ^: ^* o7 E! `; v; G& z! F
Outliers, 极端值
& I3 o) k, z9 r; POVERALS , 多组变量的非线性正规相关 + y. x# n$ _2 }2 f) T! ]( t: z( L
Overshoot, 迭代过度
) |! k g( z( s8 \1 i% r% d- mPaired design, 配对设计
8 T; S# t1 `% Y) J* S4 VPaired sample, 配对样本
$ G3 H! {% j6 [7 d: b8 h# LPairwise slopes, 成对斜率
' E* T o" Y6 j1 i; [Parabola, 抛物线3 ?; w( n" Q" d5 |, }0 t
Parallel tests, 平行试验
* L7 a5 u8 D0 h/ D$ r6 [. [Parameter, 参数
, H n* f0 e/ b& {Parametric statistics, 参数统计
3 h; V! U' F' p' wParametric test, 参数检验
: j( @! }7 i9 |3 w8 NPartial correlation, 偏相关
8 t2 q. O. T9 C- YPartial regression, 偏回归! C. B1 Y7 x8 q6 ]. p3 m
Partial sorting, 偏排序& ]8 v2 f# n9 m! X
Partials residuals, 偏残差 I: K. L3 s& V% b0 a& b- X5 y
Pattern, 模式6 E5 o1 U$ K( B
Pearson curves, 皮尔逊曲线2 a- N9 Y; `- H5 W! y) g3 C; T+ e
Peeling, 退层
3 ]" Z1 c) ]4 w# cPercent bar graph, 百分条形图
" s& Y, ]0 Q0 U; F' sPercentage, 百分比
& Y3 o8 G& N1 ^Percentile, 百分位数' G2 X, {7 y* ^7 z
Percentile curves, 百分位曲线, k! j; ] e4 s9 w0 l% @
Periodicity, 周期性
. X* Z' p! s! FPermutation, 排列
& Y4 k; z+ [& IP-estimator, P估计量
2 a* E; V4 U% y; v7 NPie graph, 饼图; T9 v9 p N# @3 y3 X5 K
Pitman estimator, 皮特曼估计量
3 O/ ~9 j, C3 h/ S5 |7 Y% ~Pivot, 枢轴量8 h! k1 Z; q- X% R
Planar, 平坦0 P, ]. U, v# T: y& k; l
Planar assumption, 平面的假设
5 [# F9 I7 E' B1 U; |; @: d& LPLANCARDS, 生成试验的计划卡- |+ |$ n- N8 H
Point estimation, 点估计0 a3 K# F* o. X, u
Poisson distribution, 泊松分布0 K" j- ?* U5 Q) w2 R5 ]1 V
Polishing, 平滑% [& k1 Y; L' Y$ {$ _% D% ^) x; _) P
Polled standard deviation, 合并标准差2 {& f1 I: d/ x9 Y2 l/ v; E$ d) {3 Q
Polled variance, 合并方差0 o. \/ P6 _1 Y9 k$ c
Polygon, 多边图% @3 ^6 ?1 {2 E% Y
Polynomial, 多项式
. q; e, R, \( Y. I9 VPolynomial curve, 多项式曲线
. \4 C+ M, ~& i' Z& EPopulation, 总体
- R# }9 f/ }5 M( ^9 e8 S8 UPopulation attributable risk, 人群归因危险度! m( I2 b% u6 P- I
Positive correlation, 正相关
* b9 i# Q) Y' f7 h) r+ GPositively skewed, 正偏
6 D6 s+ i+ Z0 |$ s" ]+ lPosterior distribution, 后验分布$ M" P, }+ P; v9 V& j0 n( y) a
Power of a test, 检验效能
# J3 y2 {1 I2 L6 Z0 oPrecision, 精密度$ _. q5 i* O3 Y# Z& Z
Predicted value, 预测值" r2 T3 @ D% _% n, i
Preliminary analysis, 预备性分析0 L. b/ \& _2 ~
Principal component analysis, 主成分分析
/ |1 ~7 X# d+ K! h6 K7 QPrior distribution, 先验分布
3 v8 [ o9 ?" [) h! I/ ]Prior probability, 先验概率" J- {' t) d/ G8 [: L
Probabilistic model, 概率模型8 I* _3 q. H/ K# \. z
probability, 概率) w6 u, h0 r- S q8 D. ]7 P
Probability density, 概率密度
3 V, @% h3 z/ Y- K1 zProduct moment, 乘积矩/协方差
3 W' c! s- R$ _' g$ D, c4 NProfile trace, 截面迹图) n3 U5 k Q! V9 f! E
Proportion, 比/构成比; {! k9 g0 q# E/ ~* b; o! x! G) O4 H
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样" y6 B! C1 F5 i( ?. Y
Proportionate, 成比例5 Y0 ~# d! D- D
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量$ c& {1 f% T, \6 O0 m
Prospective study, 前瞻性调查6 }7 d' {* M5 p+ i" y7 ~# I
Proximities, 亲近性
+ s. s4 D8 x6 n5 w& d) HPseudo F test, 近似F检验& V9 x( S% d! i) k
Pseudo model, 近似模型1 T4 q+ x0 m( S8 y
Pseudosigma, 伪标准差
, G. m/ b& g% \9 ^: nPurposive sampling, 有目的抽样
3 r. j0 e; ]0 \- U! I/ jQR decomposition, QR分解, e/ V* l Z9 ^
Quadratic approximation, 二次近似6 N/ K8 G) v% n" J
Qualitative classification, 属性分类1 D ^2 b/ ~/ C& E+ ]# H* y
Qualitative method, 定性方法# z- I$ H9 Y# I5 b
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图: y/ M& t6 ~" Q5 _ B8 g- a
Quantitative analysis, 定量分析! M3 W4 P. Y6 }& r
Quartile, 四分位数7 u& {, v6 J- f; G
Quick Cluster, 快速聚类- s7 v) ?! d, s1 I+ m9 H
Radix sort, 基数排序! Y5 f( k/ H: a2 H0 p
Random allocation, 随机化分组1 Z& |! ^" j, k8 ?8 @( \+ q/ z
Random blocks design, 随机区组设计
4 E: v& C$ _: B1 DRandom event, 随机事件
1 ^0 ?7 |1 K* MRandomization, 随机化
7 W* p. B1 d8 |2 A% y& GRange, 极差/全距5 s e7 d/ x; r6 t
Rank correlation, 等级相关
$ H. k: S# ?" fRank sum test, 秩和检验
, {3 q+ a5 ~- s4 u; h+ R7 G$ Z# JRank test, 秩检验1 [: ~* V7 a% e1 R& L
Ranked data, 等级资料
( k) P) Z0 N1 Q% \/ a, ?Rate, 比率
& g, n9 ~7 T$ V. h* w% S* qRatio, 比例
$ t, L) T6 i w( f8 i0 z$ S' YRaw data, 原始资料
* k- y. v+ ^, O5 {Raw residual, 原始残差6 Y5 X5 t4 i9 j" Q% B0 y' G; R5 }
Rayleigh's test, 雷氏检验
3 c5 z; V$ v q7 YRayleigh's Z, 雷氏Z值
7 m1 y: J6 x4 m; `- UReciprocal, 倒数
; S; o8 Q9 Y* P# E: Z' y# h0 _! ?9 TReciprocal transformation, 倒数变换
% B; K, h/ J, yRecording, 记录
+ a" W7 [; w6 |4 D+ B" ^8 `Redescending estimators, 回降估计量
& y' x6 N! v; N, \) {Reducing dimensions, 降维& F. y- d: U/ J5 q x( o& I
Re-expression, 重新表达
7 X- Y! D1 j9 h3 |4 ~2 bReference set, 标准组
2 m( n2 X! d h5 HRegion of acceptance, 接受域
0 k: A" W( h2 QRegression coefficient, 回归系数; S/ l9 }$ y" z! V, u
Regression sum of square, 回归平方和
, m v6 z2 Y1 k% r. dRejection point, 拒绝点+ i4 }4 s. p7 @7 d$ p- `
Relative dispersion, 相对离散度
/ X7 b+ y- h6 TRelative number, 相对数
( H! H! e$ f7 O- qReliability, 可靠性
t: |% | l$ a l- L! Q/ ?Reparametrization, 重新设置参数/ M! z5 `' [; _1 |: o- l
Replication, 重复
; i# H: }4 N$ I# g/ BReport Summaries, 报告摘要
4 R0 h( e, c3 e) ?% \% T5 t8 v( NResidual sum of square, 剩余平方和4 b4 @: W6 T0 ^% }& ^1 `* f9 H) \
Resistance, 耐抗性
8 u# j: w% {( [Resistant line, 耐抗线
+ Q+ V" E' C3 C% S3 VResistant technique, 耐抗技术
0 {" H( g: |, f, h' A BR-estimator of location, 位置R估计量( k1 u0 z" q9 Q4 R
R-estimator of scale, 尺度R估计量/ ^8 h+ O" M \; n
Retrospective study, 回顾性调查4 U/ ?+ \9 z6 F8 E
Ridge trace, 岭迹
2 c8 j5 ~% d# e* x9 V6 a* uRidit analysis, Ridit分析
* |3 N ^0 G& g x- j: |9 a" QRotation, 旋转
# Z8 W7 I L# G& U: @, s) R" iRounding, 舍入
9 w% e+ r7 s7 L# I$ p* h" a+ ERow, 行
9 _6 b+ X' Q$ ~) t, `: P9 ~Row effects, 行效应
M" @! |( p- X! p/ N7 ?Row factor, 行因素
: t) F) f2 \! g' L5 F2 Q5 n& KRXC table, RXC表
% |$ N# Y, s9 m- `3 O& eSample, 样本) M( d, H( o. b
Sample regression coefficient, 样本回归系数: i1 o- |8 \$ R3 N7 c: `% S1 B
Sample size, 样本量
# O9 p, {: r8 E, zSample standard deviation, 样本标准差
9 H5 J- I4 R' i( v( z7 \Sampling error, 抽样误差 j+ }: r8 `' P4 g+ _) _- n- g
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
$ A0 {* \7 f, T* zScale, 尺度/量表$ S4 J( k/ V) ^5 @/ C# r/ `
Scatter diagram, 散点图
. h: c: X e5 FSchematic plot, 示意图/简图
8 R: b2 i' z3 `& o0 b1 G8 f- BScore test, 计分检验
9 X9 j0 @6 Q7 C; `Screening, 筛检
2 W$ c4 I4 Z+ dSEASON, 季节分析
8 K" ^% ?8 ?+ y/ g, nSecond derivative, 二阶导数 ^$ Y) v! d+ L \7 f
Second principal component, 第二主成分
k1 B6 ?' l" A; U8 QSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
$ e7 m/ P* |$ @2 l/ _4 fSemi-logarithmic graph, 半对数图3 G) n" U) s" J$ L! V; f1 {9 J
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
0 |: S( I9 `6 ?7 o7 K3 M0 t0 fSensitivity curve, 敏感度曲线
4 g$ x2 R) n6 ISequential analysis, 贯序分析
; |, b% T$ W9 F+ P* S; iSequential data set, 顺序数据集
2 b" G/ z7 J% m6 r5 dSequential design, 贯序设计
& P* s3 Q2 U8 A) f+ g6 h8 ?9 TSequential method, 贯序法
- h+ I5 w- I( S$ C/ gSequential test, 贯序检验法1 S# Z# @" {! @4 h7 A; C
Serial tests, 系列试验
1 a$ ?1 Q M5 l. c! _9 kShort-cut method, 简捷法
- H& C" s* l. }$ h5 `Sigmoid curve, S形曲线
, J; s' U# L r a2 _; t, I1 USign function, 正负号函数$ k1 I% u9 p+ h- c
Sign test, 符号检验
# a! c3 f+ }& w2 F. s8 g* mSigned rank, 符号秩
5 t) q2 z% P2 GSignificance test, 显著性检验7 W6 w8 |5 |9 g+ S2 J; x' b# u
Significant figure, 有效数字
4 v: O: Y/ a: {. _Simple cluster sampling, 简单整群抽样
6 c! O/ `+ f; c+ C5 M1 oSimple correlation, 简单相关
$ _$ D2 `- O- m6 ^Simple random sampling, 简单随机抽样6 K: ?) c# [& `8 D
Simple regression, 简单回归$ G) s! ?9 O1 @: O" h. D; S" q
simple table, 简单表
7 v& x+ X9 Q) pSine estimator, 正弦估计量
1 C' F2 a7 E: L# YSingle-valued estimate, 单值估计
" a2 ?0 ^+ b) rSingular matrix, 奇异矩阵
' c! T- V+ [+ PSkewed distribution, 偏斜分布- x* e' |" |; w
Skewness, 偏度' W! U; u9 Q3 {+ n; i9 ?5 k! x
Slash distribution, 斜线分布
7 Y* a0 b+ _* n6 B- k, a& M# z9 B4 U1 USlope, 斜率8 \$ v& A* P% [, J; y: L$ i. h% r
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
0 z/ A- o% d2 x0 S, xSource of variation, 变异来源4 F$ x- ]+ s Y. }6 |
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关5 n- [$ \; y. i' {, b. T1 c
Specific factor, 特殊因子
# q/ S9 m+ K$ i' K# Q+ tSpecific factor variance, 特殊因子方差# Z; P' y$ y7 }0 v% [9 q- J7 ?) {
Spectra , 频谱, f0 w! C7 q/ ^+ W1 }( e4 M
Spherical distribution, 球型正态分布: u! \( _7 \: g% ^
Spread, 展布
! `* c2 e% h- N) d, `& Z. CSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
3 ]& V- A% |) L8 F7 X4 C0 aSpurious correlation, 假性相关0 O* C; `* M+ G8 T4 |8 j
Square root transformation, 平方根变换
" @ X' o. F4 p0 h0 F8 yStabilizing variance, 稳定方差7 h% G, ~$ B5 ^, w
Standard deviation, 标准差4 K- H1 O) q3 x% `1 ~3 p& ~
Standard error, 标准误; ]: {/ t2 o8 k
Standard error of difference, 差别的标准误" L( k$ n+ ~7 K
Standard error of estimate, 标准估计误差8 A2 M- i4 ]3 ]: N3 e, f
Standard error of rate, 率的标准误
4 \; I* Q; O' fStandard normal distribution, 标准正态分布
6 F' x/ f% o4 v; `0 n9 iStandardization, 标准化8 P* A9 ^' k5 B! x' i
Starting value, 起始值
! ]1 e! M, ^- V" p) AStatistic, 统计量
3 u7 Z! r, O5 i- J8 b0 a* H |' t3 MStatistical control, 统计控制2 G0 c6 K# ~4 @' j
Statistical graph, 统计图
; `0 H( a! ?% t J# sStatistical inference, 统计推断, j' n3 u' [/ O2 g1 \* ~. w
Statistical table, 统计表& N* b" `2 S! M; l% b) X+ Z0 y! D
Steepest descent, 最速下降法9 O; U' }* _; n
Stem and leaf display, 茎叶图# X( G' l4 U9 ~
Step factor, 步长因子6 E9 Q" X% h5 a8 [* f$ `4 I1 ]
Stepwise regression, 逐步回归
' ]$ ^* A5 _ D, N5 `0 j- eStorage, 存
, _6 \7 _, [8 T2 o4 B4 F: aStrata, 层（复数）
: ^/ X( P5 q! x, _Stratified sampling, 分层抽样
9 P4 w# S# I8 P6 DStratified sampling, 分层抽样1 Z" E& N+ \7 i r( |; R
Strength, 强度
/ m, ~* |+ Y; x/ m |* p) M& jStringency, 严密性& c9 [2 ]3 b6 M* [3 G6 P. W
Structural relationship, 结构关系
/ G) k6 T' w. s% D3 HStudentized residual, 学生化残差/t化残差+ |& ^7 i6 y |! ?5 w2 a& H9 \
Sub-class numbers, 次级组含量& B" p0 f8 `* A6 R# t" m+ Z* |
Subdividing, 分割
' J/ }2 i6 }# N. U) B) H9 K) pSufficient statistic, 充分统计量6 k" L5 p; I8 v9 m
Sum of products, 积和
/ ?3 P5 {/ W7 ZSum of squares, 离差平方和/ |$ K* K8 B+ z/ g; L+ u
Sum of squares about regression, 回归平方和 C. T1 z) h' F
Sum of squares between groups, 组间平方和
# n9 ?% u9 e+ G R, wSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
- J7 g+ F3 J$ Z' O' r4 A8 A& QSure event, 必然事件* n, h- o. R8 ? t# D5 l! m
Survey, 调查# z/ W% T5 y9 x" B. B
Survival, 生存分析
4 p) Y) M9 D8 a: }Survival rate, 生存率
5 Q D8 E2 [ }, ySuspended root gram, 悬吊根图
/ F2 ?: I& t* H6 j# O {# q# ASymmetry, 对称
1 R6 T# h7 P; b6 m$ l* ^Systematic error, 系统误差7 E v+ q0 N* F* L8 x% Z
Systematic sampling, 系统抽样' [( _' B! i; d4 R% O. S! r8 Y
Tags, 标签
; ?! Z6 ]! @1 PTail area, 尾部面积
9 Y3 q& M: X' {( Z* G ^Tail length, 尾长
6 l% z R/ U. ~& ^; \: WTail weight, 尾重
- {* {3 s! V+ x; f1 I! I- qTangent line, 切线4 A2 n9 B; V+ [- N) c7 L& c
Target distribution, 目标分布( o9 v- d% T# x3 ?) e* h( }, b% F! z
Taylor series, 泰勒级数
$ T1 [5 u* g1 O' C" vTendency of dispersion, 离散趋势
, r( k; F) Q0 lTesting of hypotheses, 假设检验
3 E& J. A, v, f) j7 A) VTheoretical frequency, 理论频数2 h6 C/ n6 f; m1 \
Time series, 时间序列
$ m$ L: J# f" a( F6 q' K# KTolerance interval, 容忍区间
! S8 c! p* f8 `4 K. z& ?9 oTolerance lower limit, 容忍下限% G/ A( f" L$ S3 W4 b
Tolerance upper limit, 容忍上限
$ J. C. P9 G/ o8 PTorsion, 扰率
' N v3 m4 \# |' aTotal sum of square, 总平方和
6 d: b% Z, n/ Z9 ], x5 ITotal variation, 总变异6 ~7 s+ v# F" ]: _' Y: t
Transformation, 转换4 V; t/ O8 ~0 U, U( _
Treatment, 处理
; V0 v6 C" [9 ^" q' tTrend, 趋势9 }7 e/ W- g: v8 E3 d4 W* N
Trend of percentage, 百分比趋势
( w2 }% M5 ~3 q" J. x# K" STrial, 试验
! `( Y- M8 U% y% U, ATrial and error method, 试错法
1 p+ L1 {- z7 X5 z6 x2 {, G, A" FTuning constant, 细调常数
9 n! }1 B* q2 S* DTwo sided test, 双向检验/ @. W: m0 S0 f3 s V# Z0 T
Two-stage least squares, 二阶最小平方; G7 S* O5 a" V2 _6 L9 L1 }
Two-stage sampling, 二阶段抽样/ {& K0 y) g8 w4 j- s3 @
Two-tailed test, 双侧检验$ x2 s( a7 G3 K/ i& R
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
, w+ I" T% l( mTwo-way table, 双向表8 n% D0 K' D: b- Q
Type I error, 一类错误/α错误) p+ J) W. X# e6 |% g
Type II error, 二类错误/β错误9 O3 O; v' N: C! M
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
. }3 T. q- z7 ^& Z3 y( E2 K$ QUnbiased estimate, 无偏估计
' W0 @$ z" ?1 L; vUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归 ?: }8 X$ O A; S8 G5 ~' i# ^ W
Unequal subclass number, 不等次级组含量
* A) G# b: k: t2 E' A. | t! C& [Ungrouped data, 不分组资料2 N5 ]0 U' F: K, T9 d
Uniform coordinate, 均匀坐标
/ i8 P% I3 t- r" T" A8 {( _Uniform distribution, 均匀分布3 j) Y; E% V5 Y9 p6 Q* t8 y
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
% h) h- A# V! y: d0 CUnit, 单元4 M5 T0 s! T' N! b1 r$ d
Unordered categories, 无序分类
0 T% E, ]+ ~5 F& S3 u* d7 G; K8 GUpper limit, 上限6 t. n+ g& y8 k; B7 D2 m
Upward rank, 升秩
+ C6 ]9 Y4 I3 ~7 [" o. [$ {Vague concept, 模糊概念
. ?. U! h( I+ fValidity, 有效性% M9 ~! n, ^# t. _+ K$ g( s6 z' e5 P
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计2 s) t" {$ P4 `
Variability, 变异性' b. u( z4 ^2 c: z
Variable, 变量
0 O4 }9 q: ]# \3 NVariance, 方差
3 g( Z8 t8 ]+ ], U5 T1 `Variation, 变异6 r- H: m. @+ }+ I5 U% L
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
, k3 e4 c$ Y/ K5 {4 O& L& q. sVolume of distribution, 容积3 U: J" S9 }. N; m% E. @, J
W test, W检验; R# j: Q0 c J4 `" G. v
Weibull distribution, 威布尔分布' b; Y# d! q( X1 u/ |& }9 w
Weight, 权数0 Z6 E; A" O) r* Y2 C) K7 Y9 ~
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验, y5 F% ^/ w+ K- Q7 O
Weighted linear regression method, 加权直线回归9 z6 `+ x5 b, o8 r j! `4 A
Weighted mean, 加权平均数
3 f7 H, V0 n8 rWeighted mean square, 加权平均方差
3 c% j; F2 p% h+ J7 u- B! `Weighted sum of square, 加权平方和
: a% ~6 m k- \' T% EWeighting coefficient, 权重系数7 l1 [, g9 H0 H, F2 l$ z8 W
Weighting method, 加权法
" |9 U' l( z% ^/ b; X# WW-estimation, W估计量
7 L' ^+ J3 K/ V9 ]W-estimation of location, 位置W估计量
: J1 B1 r1 k( O1 SWidth, 宽度
- B2 p2 n7 \9 Q$ z" e0 O b( tWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验' d1 _6 ]. k( R. i5 P5 \$ Q
Wild point, 野点/狂点
' k+ X0 c8 @9 D6 HWild value, 野值/狂值
0 f/ D. {% H! w+ }0 A* A, x& d, WWinsorized mean, 缩尾均值: r4 Q+ F8 W) Q8 X" D1 Q4 |$ S
Withdraw, 失访 2 J# p. t, f- v+ z5 z+ S1 e
Youden's index, 尤登指数
5 X7 f; Z* b( `! OZ test, Z检验
1 Q' s9 ^" J: m& \Zero correlation, 零相关
3 x5 \3 g3 E) e- T2 y( @Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
