|
|
Absolute deviation, 绝对离差
- i% z G& e1 {8 B r3 IAbsolute number, 绝对数
3 x5 T* y, c6 K( _/ ]Absolute residuals, 绝对残差
$ z5 }6 i' L: h3 ]+ aAcceleration array, 加速度立体阵; ?' D E( ^9 T) n3 g& v
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度; ]. _) K N' s: n; J
Acceleration normal, 法向加速度& d" R u3 J6 @6 K2 ] X6 X
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
$ I- V1 c; ~3 u- xAcceleration tangential, 切向加速度
4 n9 d( M0 v" B) \6 s9 cAcceleration vector, 加速度向量
3 q) p/ {( I% R' qAcceptable hypothesis, 可接受假设6 l% o, h8 V2 g9 F! ~! @
Accumulation, 累积
6 U2 m; D- c/ @/ a/ ^Accuracy, 准确度' a# f5 y& ^& u Z$ a
Actual frequency, 实际频数
' q9 h; a# U* t* |- r3 [) f' r8 \% m. K/ jAdaptive estimator, 自适应估计量
% o8 A/ X' u! B5 C# QAddition, 相加
; u$ Y0 V; @5 Q% b" y4 i) u. IAddition theorem, 加法定理6 [4 t( H; k9 y4 r. P% |6 M
Additivity, 可加性
' u3 q9 t7 ]4 ?: Z9 VAdjusted rate, 调整率
' r: I9 F- P' Z) S/ t& H- U) `! ~Adjusted value, 校正值
9 { ]1 a- Q, oAdmissible error, 容许误差
* e/ k2 h% }5 p7 oAggregation, 聚集性 y9 m3 @3 T" ?7 S. @& x. @
Alternative hypothesis, 备择假设
) K; p* l8 I+ k* X; l- t% DAmong groups, 组间
% H- a" ?( G6 B' U0 WAmounts, 总量
2 D$ o+ w# b" Z, |* ]/ k! ]) XAnalysis of correlation, 相关分析" k1 x5 { B- U B) F
Analysis of covariance, 协方差分析7 E8 P* f) e ^
Analysis of regression, 回归分析
/ q3 Q3 ]: E$ w7 UAnalysis of time series, 时间序列分析+ B* L! n6 p3 d8 f9 @7 |6 i) f
Analysis of variance, 方差分析& e1 ?5 \* r1 c7 h& ^
Angular transformation, 角转换
9 P0 V* j* j/ \3 O# jANOVA （analysis of variance）, 方差分析
) m/ O( X" ~: Z7 ^8 f: }/ wANOVA Models, 方差分析模型/ L+ @3 l" R% e; T8 N
Arcing, 弧/弧旋6 n# Z/ a2 d+ _2 Y; G3 h$ L3 d- j
Arcsine transformation, 反正弦变换
$ ?/ \+ \# X j3 q9 GArea under the curve, 曲线面积$ W8 I3 n \. m# s! Z2 ~. n X
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 . `1 _' M, H0 G; p5 k
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 7 K+ k f/ c6 f2 |" b: v
Arithmetic grid paper, 算术格纸
1 p$ _" [3 s5 d [, O3 aArithmetic mean, 算术平均数5 H; G& k; ]8 a
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系- u+ J3 C, X& h& Y N% i6 ~& E) A
Assessing fit, 拟合的评估 b1 O5 U$ N3 x; `) E( `5 G
Associative laws, 结合律0 M) M+ O$ A7 w" {4 l$ x
Asymmetric distribution, 非对称分布
0 g3 c9 o: |* D% E$ }2 r9 S8 b7 B1 MAsymptotic bias, 渐近偏倚* g* V0 v- M0 }+ {- Z
Asymptotic efficiency, 渐近效率
0 I$ w1 W/ T0 m6 z8 bAsymptotic variance, 渐近方差
/ Q# \4 y9 U0 G3 {: H' iAttributable risk, 归因危险度
# N3 e0 Y* Q5 P, b1 e) R. ~4 KAttribute data, 属性资料
; O* T0 z! L% v9 _7 g6 G0 C3 Z7 Q2 j& ~Attribution, 属性; C" w) }) H" o0 Q2 K
Autocorrelation, 自相关 }6 F# | m* t* @6 Y4 e7 ^
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关; i! n3 ] ?. J
Average, 平均数
9 G8 c6 ]1 ^2 F2 g: [5 cAverage confidence interval length, 平均置信区间长度- ~0 J4 w3 [# h8 V4 S- X6 F
Average growth rate, 平均增长率
4 D8 T, _" w+ J# eBar chart, 条形图
2 {* i& L. x$ m$ B% W- T% j8 aBar graph, 条形图
5 I! |* a6 f9 }2 {4 W' N Q jBase period, 基期3 o* X/ b G# \- V3 z g
Bayes' theorem , Bayes定理
" i o2 d) [* s; d% E' S4 \Bell-shaped curve, 钟形曲线' S$ J. }) P$ w0 I( j2 w
Bernoulli distribution, 伯努力分布
4 s* }6 u0 S7 W- wBest-trim estimator, 最好切尾估计量
" F2 B2 q, h) P. a/ u. X2 m/ W7 OBias, 偏性6 x2 s+ L1 ~ W5 B( \. H# j. P
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
* C5 O- ^/ v# \4 h3 O; UBinomial distribution, 二项分布, k# ]" c5 B9 J, {
Bisquare, 双平方
$ S, m9 P* ~ v1 t2 ^Bivariate Correlate, 二变量相关* E7 g: ?" k) O3 `. ?
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布& o2 V% @0 r8 g" }+ o& v
Bivariate normal population, 双变量正态总体( l4 n- C$ J' y2 o9 \
Biweight interval, 双权区间
/ u/ ~0 K; N/ b3 nBiweight M-estimator, 双权M估计量/ F$ W( O3 {) q0 N7 L& G6 [
Block, 区组/配伍组
, f+ }2 o% ~6 F' s( y0 J' j8 Q7 {BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
8 v) ^, C: G, u+ p2 |1 yBoxplots, 箱线图/箱尾图9 s* W' G& G8 g3 |* {
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点" \4 T# a2 i9 c Q" |& \1 y! P
Canonical correlation, 典型相关
' |1 I5 H+ o. i$ l' G% pCaption, 纵标目
0 ~9 M/ _: `4 cCase-control study, 病例对照研究
' a7 [9 L+ ~' t8 FCategorical variable, 分类变量
* O/ o* ^& |2 hCatenary, 悬链线. \- s& a+ j9 {: Z
Cauchy distribution, 柯西分布
- G7 R2 I7 D# g* ?0 RCause-and-effect relationship, 因果关系2 J0 e1 B4 v& R9 q
Cell, 单元
# l1 {$ A* i+ SCensoring, 终检+ r- G9 S1 X8 v; W
Center of symmetry, 对称中心: d# m* |8 d6 P! P7 r
Centering and scaling, 中心化和定标
3 m! U" T$ @7 `3 h, RCentral tendency, 集中趋势
. j7 K+ [3 L& `: K! A+ vCentral value, 中心值
: X' J, _6 e! C9 v8 U' T v( }# XCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测# u7 ?' l+ k5 M) a+ E9 F( }
Chance, 机遇& m+ V* q5 s' o
Chance error, 随机误差
9 H6 W H+ \! e, U# Z( q; g/ ^- CChance variable, 随机变量
+ O9 o- J$ h6 K" A, dCharacteristic equation, 特征方程- L' X! n$ \2 { d& Y: N7 ]
Characteristic root, 特征根
: q! b- Q; V! UCharacteristic vector, 特征向量
, s) m5 U7 X @) U" MChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则0 ~; L `& m' o5 {) k: v. C8 s
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图- X E* n, b, ?0 @; J: w7 {
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验1 j( u/ H% e: J5 H$ ?
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
6 M' O7 g- L7 x' TCircle chart, 圆图 1 M! i1 H9 f: X. F# R
Class interval, 组距/ Y; u6 g# Y- }4 R5 q
Class mid-value, 组中值
. E3 [+ ~; G! b- c9 Y! AClass upper limit, 组上限
+ `7 u) P8 N+ h) t5 P8 GClassified variable, 分类变量
' T% g; Z, s6 Z% i; A) R1 ~* ?2 m7 QCluster analysis, 聚类分析
6 @5 S7 T$ T! q1 R! S, ?9 T/ XCluster sampling, 整群抽样
1 D- o6 \4 `4 X, a' K+ r3 zCode, 代码
' I' C# t0 \/ Q7 }3 U8 ?Coded data, 编码数据" A' k, O* _1 H2 U+ K
Coding, 编码
# W+ P3 a8 s& Y+ z4 y" [2 xCoefficient of contingency, 列联系数& s4 F( K S9 r; ^
Coefficient of determination, 决定系数# U: @) N# E; H) T' V
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数& a; T- `0 C5 q& r) u7 [
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
, M. H" s2 U* a5 _. {/ t0 \0 m1 QCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数2 X! i& i; }, Q7 M/ l# _
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
$ a. ~; [( a/ j* F0 _; C' E cCoefficient of regression, 回归系数! y, R0 j( ^7 O* D
Coefficient of skewness, 偏度系数
5 l: A }' l: _. HCoefficient of variation, 变异系数3 X% H! H7 d/ t
Cohort study, 队列研究
& P6 h* P7 l. M) y; yColumn, 列& M; B; ]4 B! {! t4 T. E1 t6 ]. c
Column effect, 列效应0 D) B9 B. t! a
Column factor, 列因素
5 X z, J4 X0 E7 A% tCombination pool, 合并
' @- j; U! U8 c5 p* S8 o8 CCombinative table, 组合表
4 y/ V/ A; N! F' uCommon factor, 共性因子 g1 w! y( J2 E8 h: W5 _
Common regression coefficient, 公共回归系数
6 n* i/ L- I" E0 _1 c" T- l7 BCommon value, 共同值/ g* {% K+ T( @4 _& ]
Common variance, 公共方差
4 [; |* @" Z; c% r4 X1 CCommon variation, 公共变异
9 h) M4 Y# S" _) F2 [Communality variance, 共性方差
1 T( R# ^/ W% Y4 O |$ ]Comparability, 可比性
! m {4 q1 J+ sComparison of bathes, 批比较6 \9 W6 |; a$ {- j( D
Comparison value, 比较值& C# \! d- x" m* [% K* V
Compartment model, 分部模型
! D3 S! Y! W0 u. R# C XCompassion, 伸缩" }! u5 o5 ^3 m% }0 _2 i% X' U
Complement of an event, 补事件
" Q4 }/ n* G* k& s. fComplete association, 完全正相关% Y& \5 a1 o6 q2 K3 t9 T4 q
Complete dissociation, 完全不相关
' S0 M6 N; p) ^6 P3 RComplete statistics, 完备统计量
( | h$ _/ E$ r1 mCompletely randomized design, 完全随机化设计, |8 R2 _+ d$ g; r" G! v
Composite event, 联合事件; F3 Q' Y4 K1 i+ Y0 A( h. D0 E# G
Composite events, 复合事件
5 k- [/ Q# k. A3 R( QConcavity, 凹性9 a; ]+ h4 b4 V" A* @1 i4 [
Conditional expectation, 条件期望
9 p s& ?1 l9 @! m% XConditional likelihood, 条件似然
# J. A8 n P9 } @: ^& S, T3 GConditional probability, 条件概率* m% t5 ^/ X- W/ A8 H# g9 N |' q
Conditionally linear, 依条件线性
6 N, v) R& v/ E4 d: cConfidence interval, 置信区间
3 f: A. y( p2 c+ |0 TConfidence limit, 置信限
" R* P$ F0 f' b8 M$ l8 CConfidence lower limit, 置信下限( t8 c9 @# N- S2 C% A
Confidence upper limit, 置信上限' X8 K: M; T7 ~% B8 W' n
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析" t1 }" d; G$ H( A2 r7 N
Confirmatory research, 证实性实验研究! `3 R% \6 R) }- T
Confounding factor, 混杂因素
0 b' C: ^7 E. m3 ?+ @/ N+ [Conjoint, 联合分析
) q# L7 P. V+ VConsistency, 相合性
, ~) H% W: g7 W! c$ SConsistency check, 一致性检验9 H8 g; i# f6 h3 [6 \
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
, ~6 g: R8 }" _, y6 Q% IConsistent estimate, 相合估计! U; p) e3 k8 D# q
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归8 K/ b7 n% F( ?* {* B7 R, q
Constraint, 约束 `$ T1 t' t8 ?# K
Contaminated distribution, 污染分布
) J# [& K" d* q$ ?% fContaminated Gausssian, 污染高斯分布
, P6 }8 h& Y% Y5 y7 G( B% I& RContaminated normal distribution, 污染正态分布' U) [) p4 q$ }8 t0 x7 b T2 a5 o
Contamination, 污染
9 D2 O, A' a2 o6 s* u9 Q" A% b+ G0 `Contamination model, 污染模型
4 g2 \3 }' ^7 C3 B" FContingency table, 列联表% ~/ M1 x% e) z( m% T4 M
Contour, 边界线+ M: A) M! h8 U8 ]: W( |" ~
Contribution rate, 贡献率8 {+ q7 o8 f2 X- Q
Control, 对照+ m( f, W# f$ F" x9 b) }* {
Controlled experiments, 对照实验4 n( G+ \ `) k8 z8 w1 e# i
Conventional depth, 常规深度
I3 K" _. P7 ]/ Y! N/ v8 A( pConvolution, 卷积$ z) n- N" U7 o4 R& u) ~# J. z
Corrected factor, 校正因子
4 h: H$ [% K0 ^( o8 XCorrected mean, 校正均值; K: g7 V u& `/ ?
Correction coefficient, 校正系数
% t. g7 n3 {3 \0 ^' L8 u! XCorrectness, 正确性* a$ {& F y$ O, E; y* ~- `' z
Correlation coefficient, 相关系数( O9 ]# B4 h: R1 k9 s$ T f
Correlation index, 相关指数9 ]+ t( A9 D, ^% [1 p; W
Correspondence, 对应
# ]* O2 Q0 R; y/ H# jCounting, 计数; P$ ?5 u/ r+ E) |8 `1 E
Counts, 计数/频数; q7 a* l o" ^7 O0 p: b& r
Covariance, 协方差4 Q1 f) x3 _) R, S# B
Covariant, 共变 0 H3 l9 U i8 K) v9 f- K, H
Cox Regression, Cox回归
0 }. R$ |. L) e) k( G, g2 zCriteria for fitting, 拟合准则
) m0 e- ^4 V9 Y' I) J6 m/ eCriteria of least squares, 最小二乘准则
8 C J4 E" A3 a! }Critical ratio, 临界比
& ^& A2 x. E A) Z) W7 U. `Critical region, 拒绝域- |. T7 s$ b3 X* G6 S" ?
Critical value, 临界值
$ m" u( w( Y& E6 Z4 U% YCross-over design, 交叉设计
. @ [ l" ?3 m' Z; x/ JCross-section analysis, 横断面分析5 _7 V2 i0 M% n$ }
Cross-section survey, 横断面调查6 B7 j6 D7 K N& E3 U( \, l
Crosstabs , 交叉表 8 S# U$ {) H/ a& J# A; v
Cross-tabulation table, 复合表
] _0 j" t# zCube root, 立方根
' c* R0 E" v S3 \0 }; n3 m; PCumulative distribution function, 分布函数
& s: H5 w8 e* R4 d* Z+ d- bCumulative probability, 累计概率) C7 ~6 o2 V( s' `+ z8 R3 T, | i
Curvature, 曲率/弯曲/ C' D9 U% Y) |/ _, Y6 T! `
Curvature, 曲率( @ e1 J: S- f+ d. R
Curve fit , 曲线拟和
! Y$ Q' g1 b2 Q% h( DCurve fitting, 曲线拟合
4 X# {3 _3 P% h0 z. z; V. H! ]Curvilinear regression, 曲线回归" g! n+ m1 j' i; d) u. E
Curvilinear relation, 曲线关系
% T* @* p0 J0 a4 `+ |% w, K' I' l" }Cut-and-try method, 尝试法7 [2 f! T4 g# K' t" E8 C0 Q8 J
Cycle, 周期
( s# p: v6 T7 |Cyclist, 周期性
6 p1 w, o, Q( d0 |+ fD test, D检验
. V) D S7 i# R6 X. rData acquisition, 资料收集4 G9 a7 Y6 U) e
Data bank, 数据库 g f: {8 A# I$ S7 v/ W. A
Data capacity, 数据容量
8 @. S. y7 ^9 Y" i: [( ^Data deficiencies, 数据缺乏
: U- g! S0 \, J& LData handling, 数据处理
7 N# a+ F1 [( e4 j+ sData manipulation, 数据处理! v7 P+ T0 W1 W$ m
Data processing, 数据处理- S1 l2 T; i) Y, _( a' c$ L3 m4 o
Data reduction, 数据缩减. I9 z/ ~; T: i' O5 q" n$ H9 w/ G# U% n
Data set, 数据集
+ ]1 Q( y- y2 v4 T$ |2 AData sources, 数据来源 T! }, w) p9 j
Data transformation, 数据变换
4 k, u: e0 V" | g6 S( \Data validity, 数据有效性
) l/ d0 Z' M j. r* T* w4 ^# s) UData-in, 数据输入
1 i) }+ s9 z; Z+ ]# ZData-out, 数据输出
2 c- w: J C m" zDead time, 停滞期6 G, z6 e0 H; x7 b; b7 p: L
Degree of freedom, 自由度
+ b4 y6 e! K* s( wDegree of precision, 精密度
% s( Z5 s+ ^; ?+ Y# tDegree of reliability, 可靠性程度
j0 a# D! d8 o3 dDegression, 递减
p# O# d2 \! KDensity function, 密度函数: A4 O! \7 V/ b
Density of data points, 数据点的密度' m- x' ?3 k. B3 y9 J: g& }
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
% {) d3 h1 r9 H; F% h8 Q6 `Dependent variable, 因变量
# t5 ]/ ?/ F9 T4 u( L. z/ CDepth, 深度
9 t: A; U" ~+ M: Q1 kDerivative matrix, 导数矩阵( C. ?0 i( n" G' e: _
Derivative-free methods, 无导数方法4 Z- J" z) @# Z* G8 T& r8 k. v
Design, 设计
8 M" j' R1 M3 a+ U9 p& q0 l qDeterminacy, 确定性
+ l2 p P6 J. GDeterminant, 行列式! k7 m9 J' x2 m( E8 D
Determinant, 决定因素- g! v* g( Z& }; Q% B
Deviation, 离差
' `5 @( X6 J" P, d; b6 G/ I* ~5 h2 s. aDeviation from average, 离均差
! C8 I" ~; E( y: y6 Q3 G) ]Diagnostic plot, 诊断图
. N- \9 y3 ^. L/ D' j( J: d) CDichotomous variable, 二分变量/ B6 |1 w" D1 r/ s9 h
Differential equation, 微分方程
6 e4 H! e! D. b/ |/ ?* n" T, d- s& }Direct standardization, 直接标准化法7 B! e, E9 d& `3 q! G7 t! O; J% z
Discrete variable, 离散型变量
+ `# a& G; ?2 i z s. D7 sDISCRIMINANT, 判断
8 ?# v3 _5 E5 J" S. J' h& eDiscriminant analysis, 判别分析
9 L3 _* J* g# h( r% o# TDiscriminant coefficient, 判别系数! Y6 w# V# Z5 B- v
Discriminant function, 判别值
0 l' z3 L/ |* n8 O. b" a8 ]Dispersion, 散布/分散度2 g3 R! y( B E
Disproportional, 不成比例的
4 i1 X1 L3 t, D' D6 ]* n5 ~Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
7 S% M( H0 y( B/ x1 ~, R) UDistribution free, 分布无关性/免分布
1 P! r9 K! O! p$ z0 r" d2 ]Distribution shape, 分布形状4 \; w2 J' P) x# d" }+ i
Distribution-free method, 任意分布法( b% _5 I! N6 d* c
Distributive laws, 分配律
' p4 @) k! W6 y) P2 H5 v5 @% eDisturbance, 随机扰动项
" U. N5 _6 e' f. ?$ x: C7 fDose response curve, 剂量反应曲线5 V6 ?! O) n+ `( Z& X" \: B
Double blind method, 双盲法- n L$ o+ l# U/ z
Double blind trial, 双盲试验; ^1 i) g* i8 V* e( X+ D" S& ]4 z7 W
Double exponential distribution, 双指数分布
2 h# g: x1 d1 h: D/ U" q, K! ]& QDouble logarithmic, 双对数
* h& f) |! ?' D, YDownward rank, 降秩
1 g: X( p$ c) ?- V4 w/ }Dual-space plot, 对偶空间图- n ]' j- l$ a! w/ Y/ m
DUD, 无导数方法, U& H: e D) C+ W4 N& T
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法+ n4 z0 l9 |" B0 @7 m' R
Effect, 实验效应- a- |; B6 ?( b% C/ ~" z$ P+ c5 c4 Q
Eigenvalue, 特征值
( e- T- f2 g+ f) c5 b: V, C3 w" g1 sEigenvector, 特征向量
k& ~7 D0 y% S$ u( d8 m* I1 VEllipse, 椭圆1 W, J ], U& }2 X7 e* X
Empirical distribution, 经验分布6 `8 u F* M+ w2 Q
Empirical probability, 经验概率单位
3 G' M2 q; n& T2 Q$ ?% [) CEnumeration data, 计数资料. a7 Z# }6 j8 Q$ l, M- e
Equal sun-class number, 相等次级组含量( Z1 A4 v2 o2 Q, F" O5 N
Equally likely, 等可能" @* C( i1 O0 e4 E, ? A
Equivariance, 同变性6 I: k; j3 U8 L u( @5 c0 J5 y/ \
Error, 误差/错误
; x& C ~' S4 I* BError of estimate, 估计误差
* f* n4 b J3 n# y6 Y6 A. x& [Error type I, 第一类错误7 Z* v3 u; g( Z( [* l7 y
Error type II, 第二类错误
6 _0 B' w% Q- lEstimand, 被估量! |3 g% I R$ N7 I
Estimated error mean squares, 估计误差均方! U+ B$ b4 I; H* x
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和 ]9 n* W7 g# e; Q+ z- q9 W
Euclidean distance, 欧式距离
0 s" c: L$ F: t: ~+ }6 gEvent, 事件9 v4 W3 l6 O( ^' g. {# }3 d
Event, 事件5 q7 k7 Y) A5 w- `
Exceptional data point, 异常数据点
/ y8 n% A+ G9 U. d' GExpectation plane, 期望平面$ S! m4 l0 c( W
Expectation surface, 期望曲面8 G6 i8 ~1 S2 j1 R0 K: A) x6 d
Expected values, 期望值! b$ p# B4 D1 P! Q# X
Experiment, 实验( Q4 D" U+ V S9 i' _) P
Experimental sampling, 试验抽样2 Y' r3 ^# N* G m7 V2 A
Experimental unit, 试验单位% m1 A, k1 s# e/ |9 H
Explanatory variable, 说明变量7 n2 J* O* l- s P, L
Exploratory data analysis, 探索性数据分析3 ~, ]3 [* c6 G$ s& y
Explore Summarize, 探索-摘要 c& v9 v- v! K7 C: n
Exponential curve, 指数曲线
; G0 W) C2 T5 I- L! W# {8 a- KExponential growth, 指数式增长) n0 j' R3 y1 S. ~ f1 J' K$ ~$ D
EXSMOOTH, 指数平滑方法
; g0 c. ?7 \( z5 o7 x' s. HExtended fit, 扩充拟合# |: o$ H# v- e7 a
Extra parameter, 附加参数2 g: F6 X" v) F% T% g3 E9 ^- }( C
Extrapolation, 外推法
`+ W" Z! M) H5 S9 g. u7 w) oExtreme observation, 末端观测值
2 U8 X4 }% u$ [; HExtremes, 极端值/极值) C, L, ?2 y) i0 y8 ?
F distribution, F分布
% d5 U9 G) Y- g2 VF test, F检验
4 b* d2 U8 m$ ?( {/ ^% J. g) W7 nFactor, 因素/因子
! ^4 k/ ^8 }8 m2 ~) bFactor analysis, 因子分析
; k O/ S( N4 i x1 k9 PFactor Analysis, 因子分析5 D4 S0 v( {* Y$ r
Factor score, 因子得分 6 G# T8 h( g5 L/ H2 z
Factorial, 阶乘0 I: [. R: ^) x
Factorial design, 析因试验设计
, i+ ?7 |) m3 L$ }+ C9 g- vFalse negative, 假阴性
0 g2 t$ j( E; A$ ]; Q8 h3 m* VFalse negative error, 假阴性错误
0 a8 L% D& q& b5 C8 T$ }Family of distributions, 分布族
8 P O. l' g5 BFamily of estimators, 估计量族& w7 N7 \6 J" N2 A. l7 \
Fanning, 扇面
7 x' I7 s5 c1 i# T. R* wFatality rate, 病死率8 f9 t6 {0 _, s' e( @* U1 d
Field investigation, 现场调查
* g0 f* Y: }" H6 {6 t3 c( d3 dField survey, 现场调查
$ c9 l, l5 M( c: RFinite population, 有限总体- F$ a$ U$ ]& |( X# P
Finite-sample, 有限样本5 _8 t" a- y% Y5 Z! s2 }
First derivative, 一阶导数
- s2 Q: ]+ x# ^1 d9 f7 J; N, v" GFirst principal component, 第一主成分
* B# x! J" P" F: dFirst quartile, 第一四分位数2 y i; S" R. @
Fisher information, 费雪信息量; W. l5 g/ D1 N3 y* w# ]0 |
Fitted value, 拟合值! ~0 U' G8 D4 G8 g' X2 }$ N
Fitting a curve, 曲线拟合3 P1 I! v8 r" J( h+ q* o
Fixed base, 定基
6 Q: V2 \0 O! V7 v Q0 ZFluctuation, 随机起伏
; v1 ?- }+ ?8 ]8 B% N; wForecast, 预测
; V0 H1 v' K- [8 K1 u6 a' ~& wFour fold table, 四格表
8 V) G1 q' j- pFourth, 四分点8 N1 I# H5 |: t- Q' f* o( }
Fraction blow, 左侧比率- P1 A# _: ^; \- }. @, X+ Y# h
Fractional error, 相对误差. J' I3 s; ?8 B3 f
Frequency, 频率1 w" s+ P. @, k0 a) y3 O! [
Frequency polygon, 频数多边图
+ S+ V' r) i3 P% R7 MFrontier point, 界限点
% b, O" R0 S) Z5 k! }5 s! YFunction relationship, 泛函关系1 r/ T1 H; k/ V- q. T! T
Gamma distribution, 伽玛分布
0 U, w# G7 [2 P" d" B8 T$ PGauss increment, 高斯增量
% P8 ~ ^% G* l; v' HGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
) b( K7 k Q; H, Y$ S' T2 n iGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量; n$ b, b& O- N7 p! U; i$ C
General census, 全面普查' R# [8 e7 W7 m/ X. ~
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
! S9 z# u/ J; ~8 DGeometric mean, 几何平均数
- d: z8 [* v9 i( C4 K2 ZGini's mean difference, 基尼均差
! h$ L6 a+ }' O' Z9 _/ z6 rGLM (General liner models), 一般线性模型 8 _1 Q6 ~# w3 K
Goodness of fit, 拟和优度/配合度0 V& V) Q2 R! v
Gradient of determinant, 行列式的梯度
0 }2 b8 O* M* A5 u, jGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
7 H U% @$ J D" C7 oGrand mean, 总均值; G6 x7 e- f+ r8 ], H, g% k
Gross errors, 重大错误( e$ K5 ^: }& b3 X
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
. A. T7 I+ Q0 V wGroup averages, 分组平均% T! Y# l$ C3 R" B- \) h: }3 c
Grouped data, 分组资料3 f* W; `3 o- t5 g+ |3 T
Guessed mean, 假定平均数
2 F& p% f. j; b0 L8 bHalf-life, 半衰期& t' [' ~) d1 a0 x2 P" p
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
0 W8 A1 p3 O0 K+ J! A9 HHappenstance, 偶然事件4 d k! t* n- y4 M6 W. T
Harmonic mean, 调和均数5 V7 \' S7 O) W$ G1 G% X5 v
Hazard function, 风险均数7 h0 E, z& z6 T/ v
Hazard rate, 风险率3 V' H2 s8 e( M3 N' @, s. V7 ~
Heading, 标目 $ r! B9 a( D8 W
Heavy-tailed distribution, 重尾分布0 k1 c! j: F0 P5 F3 N. y( _# E
Hessian array, 海森立体阵
) ]' x5 m# N6 {# r- C8 h- a, Q5 KHeterogeneity, 不同质
) b; M0 e7 J6 }( n- l* D. R3 ?* Q# NHeterogeneity of variance, 方差不齐
4 H$ U4 o$ m H2 G4 ~' A: ?Hierarchical classification, 组内分组4 o% J0 z0 N- w( y; d6 w. }
Hierarchical clustering method, 系统聚类法) J1 a2 @" H& p/ e- Z, n
High-leverage point, 高杠杆率点3 H1 S% z$ K& R! y; q/ b% y5 t9 t
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型4 [) ^4 h$ d( ~7 B* D; r
Hinge, 折叶点
+ ?3 e, F) ?- x9 z/ `- y% ]- _! sHistogram, 直方图
- r4 \. j: j+ U$ S7 G, vHistorical cohort study, 历史性队列研究 4 F2 t. }$ ~ |/ D- `- K) [
Holes, 空洞: {# H7 h3 r% M9 i
HOMALS, 多重响应分析
7 }0 s- r5 h2 a0 K( |8 [& MHomogeneity of variance, 方差齐性
9 K3 t6 c) C8 E& T5 A! EHomogeneity test, 齐性检验+ K( c5 ]+ P* D& N9 K. c5 B8 {& d
Huber M-estimators, 休伯M估计量9 a( [5 |2 ~7 Z
Hyperbola, 双曲线& U2 z2 h1 }: S$ ?/ R+ Z
Hypothesis testing, 假设检验7 `& }: H& F5 n' s) |2 i1 _
Hypothetical universe, 假设总体+ o: W" O8 Y! q4 m
Impossible event, 不可能事件3 r- t8 p3 q+ g( u& b2 a$ T
Independence, 独立性
+ C- B5 v. ]3 B E9 n! F, iIndependent variable, 自变量' y5 F- p% f" ^
Index, 指标/指数
% f% Y8 i7 [3 u1 K! ?Indirect standardization, 间接标准化法
7 N& l L; H- S- WIndividual, 个体
7 _% C! O2 r; g+ S+ i$ S e0 EInference band, 推断带
; W3 H# _+ V8 v) F- p' fInfinite population, 无限总体2 ~$ Z/ d( }* K' J6 n A
Infinitely great, 无穷大
# w2 K0 t: K* x. Y6 jInfinitely small, 无穷小
8 F% j/ m1 ?6 y; P$ tInfluence curve, 影响曲线
8 l0 S/ g3 @6 [, Q1 b$ rInformation capacity, 信息容量2 D) D0 B2 X) G+ s5 c
Initial condition, 初始条件0 ^" ^* ~3 r- X# E9 Y# k& h
Initial estimate, 初始估计值+ r2 w o, | y. o! p4 G
Initial level, 最初水平
; s% p) b, [6 b) fInteraction, 交互作用% z' M6 W+ }# t) h" M
Interaction terms, 交互作用项; n( }5 c( m! g# z+ y& I# w- Y
Intercept, 截距
) a! X8 Z# g O5 O1 |. X: `1 GInterpolation, 内插法
! G5 h% h5 d% v5 k# u1 n5 [7 \' k0 OInterquartile range, 四分位距
0 L( n7 A# c- [Interval estimation, 区间估计
) e9 g: }3 W2 HIntervals of equal probability, 等概率区间
, K$ Z6 k7 {# VIntrinsic curvature, 固有曲率
8 X$ G) z4 L8 Z" r6 H. _Invariance, 不变性2 |, G3 K9 Y5 n. o
Inverse matrix, 逆矩阵1 H. R B5 j! |! Z3 K8 }
Inverse probability, 逆概率
" @8 J. } i! Y# C" u c. p& ?" qInverse sine transformation, 反正弦变换
0 I, u, M; F" [# t/ u- b3 `Iteration, 迭代
2 b8 \) a, Q a3 J5 f& SJacobian determinant, 雅可比行列式- ?4 a9 p' q! m& d6 d/ w$ z+ N
Joint distribution function, 分布函数. }* O7 ~+ j& s- q% \8 l
Joint probability, 联合概率
; H' y/ x5 q* j4 v8 _1 ~- e6 YJoint probability distribution, 联合概率分布
9 O: i! n. G& |) q' }K means method, 逐步聚类法, ?$ A1 U; _9 W& o( @
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ( l1 I. G' m3 \6 q r% W) I
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
+ B) s5 Q4 U f, k: s% s% J+ i0 AKendall's rank correlation, Kendall等级相关& r0 e0 y( A& Q
Kinetic, 动力学
7 s. C$ N5 R: ^ ?4 wKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
; W3 E$ }$ Y& jKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验; H5 I4 \/ P8 |1 A: t$ O& s- w! j
Kurtosis, 峰度3 ^& K9 r$ ]4 \. M7 b
Lack of fit, 失拟
2 K6 c1 s8 M# t B+ \# v# E) i8 }Ladder of powers, 幂阶梯' P9 p( }+ M3 T& P9 u! E& W
Lag, 滞后
z% M4 f! j( I& h4 v3 ZLarge sample, 大样本; d2 o- v# L, }- R0 J
Large sample test, 大样本检验
6 ?% W4 Z1 d% q: l9 iLatin square, 拉丁方
1 b E# q% \( b" K' FLatin square design, 拉丁方设计& Y" A j5 D O& y9 F
Leakage, 泄漏
, O; Q2 N) ~9 SLeast favorable configuration, 最不利构形
9 b7 A8 h# l, F" ALeast favorable distribution, 最不利分布
. b6 G* C6 W' ? X) \ u3 gLeast significant difference, 最小显著差法
$ N6 N: t- [& LLeast square method, 最小二乘法
! F9 b$ M' J3 B) c3 A& t! PLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
1 d; h! ^; S/ F6 G9 o( M0 QLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合( [$ F3 N- }- z
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
. N* ?: r) M. h7 B3 {Legend, 图例
3 ?- `- V+ p! v8 SL-estimator, L估计量" B5 }1 h& T% A) Q4 S
L-estimator of location, 位置L估计量9 d$ z! A, }' A i1 I2 E4 Z
L-estimator of scale, 尺度L估计量: O$ v3 \ e7 } A, }/ {+ s1 a
Level, 水平
8 Z" u8 r0 a% W! D: l" z7 gLife expectance, 预期期望寿命
% J0 [0 ~. M! o8 p6 @. h- I* F4 }Life table, 寿命表# X% X/ i$ B' |4 a2 v l' ?
Life table method, 生命表法
4 v" ^- t7 [8 s- aLight-tailed distribution, 轻尾分布% w! d3 x: M5 x6 w
Likelihood function, 似然函数% _7 O" @" C1 x6 @: E7 \# m
Likelihood ratio, 似然比
8 F' G U! @, q0 H1 |- N3 |. R4 Cline graph, 线图
+ [7 y& Q/ x% Q; mLinear correlation, 直线相关
0 p: ^5 J* @2 h% Q5 X2 bLinear equation, 线性方程
; h; N' b2 r' r/ k; f) ^* qLinear programming, 线性规划9 M3 }( Q4 w( ^6 z' M# M5 |
Linear regression, 直线回归
$ N- a6 a+ J# H8 V# I @Linear Regression, 线性回归
4 }; J) P& }- z8 hLinear trend, 线性趋势
4 n4 f4 z4 A" u& ULoading, 载荷 9 X6 v; m! G) _9 y
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性% i# j4 m! F; _8 p) A2 g- a4 [) d
Location equivariance, 位置同变性" s3 b: ~( q. x. e
Location invariance, 位置不变性# I8 ^ U: f7 M. K7 M
Location scale family, 位置尺度族
B# C6 x8 a. V* y9 oLog rank test, 时序检验 , \5 H" O; h. C6 j! ?9 k$ Z
Logarithmic curve, 对数曲线
. ?9 E( N* x7 Y* @+ N3 G) BLogarithmic normal distribution, 对数正态分布' F. |" t$ I5 e- r" R+ u% T" O
Logarithmic scale, 对数尺度
8 ^8 {! K! R( X1 mLogarithmic transformation, 对数变换' ?$ f) `- Y E# R. W. |
Logic check, 逻辑检查
0 o* M8 v/ O/ ^: }! I. u$ [Logistic distribution, 逻辑斯特分布
& a+ x7 ]3 j; F7 a0 ]4 l' wLogit transformation, Logit转换+ \- _6 ?4 ~2 U' B- {, Y
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 & @- U- E- E) T
Lognormal distribution, 对数正态分布% Z/ ~, {9 E+ I+ n8 _) F6 f
Lost function, 损失函数. N9 _1 E/ J4 C: S J( ~1 Z
Low correlation, 低度相关
( ]7 B! p) W4 \4 ?7 ^: ]Lower limit, 下限$ ^ x4 f9 d* J" U# z G' N- A
Lowest-attained variance, 最小可达方差4 c/ Q. v( I! E$ n8 r
LSD, 最小显著差法的简称
T* ~6 [7 z: G* ELurking variable, 潜在变量: l F0 w: s, P) l J
Main effect, 主效应
5 `9 {& o$ M+ l# j, kMajor heading, 主辞标目+ t( s- c5 n; n' u1 p6 p
Marginal density function, 边缘密度函数' F; G7 [2 m* Y8 Q7 B, I. O
Marginal probability, 边缘概率+ N1 p; {( g M- z; ~
Marginal probability distribution, 边缘概率分布0 S& P. t0 ]9 C6 ?, L+ n/ P- L
Matched data, 配对资料! h& n* c( X7 d6 V
Matched distribution, 匹配过分布
% w- I; [$ Z$ \Matching of distribution, 分布的匹配
5 V- Z( d! E4 f0 Y6 o/ nMatching of transformation, 变换的匹配6 N0 Q. U1 \% _$ R i p2 B; R
Mathematical expectation, 数学期望
O, D `* W, ~- bMathematical model, 数学模型 z" p' U! f: o4 Q
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
* L* e% q! d- @Maximum likelihood method, 最大似然法
8 A% a4 O( i1 z6 ]- I0 PMean, 均数2 ?+ J7 X9 O1 V( J4 ^5 F
Mean squares between groups, 组间均方
% I6 _ h5 J# u) y3 _9 n- v- LMean squares within group, 组内均方
- m5 i5 p8 `& w1 @+ F9 ]$ uMeans (Compare means), 均值-均值比较: m# M- n7 G2 s9 ?# i$ z
Median, 中位数' @7 `, L$ i% k2 |
Median effective dose, 半数效量
% @& x$ _. i- l2 p: YMedian lethal dose, 半数致死量" w+ R9 p' J6 h& Z# J% \! u0 g/ ?- \
Median polish, 中位数平滑* R6 f5 ?9 U$ `- j
Median test, 中位数检验 e6 F: G6 s2 z
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量) Y% F7 n5 E( ^ e" q
Minimum distance estimation, 最小距离估计
: b9 f. q' y6 K1 ^Minimum effective dose, 最小有效量
4 {/ q$ o! C8 t JMinimum lethal dose, 最小致死量3 P& R: t6 o9 C- Y7 D8 W- c) k. j3 R, D
Minimum variance estimator, 最小方差估计量$ _& ?% I3 F1 d( d
MINITAB, 统计软件包8 t" p6 n5 w. L1 t" ^6 q! g2 L
Minor heading, 宾词标目2 E: J& U: Z( d7 v$ z e/ o
Missing data, 缺失值/ T; t) L3 \' v* P6 g5 a* D2 f
Model specification, 模型的确定; L) `8 D5 E( z1 [% k/ p
Modeling Statistics , 模型统计
' ?& I, F% p6 D. U" _. |Models for outliers, 离群值模型; p/ m- e1 n7 l7 v
Modifying the model, 模型的修正- E" p6 |" Z/ u% C0 J- u$ f9 \1 {
Modulus of continuity, 连续性模
: `2 V6 l3 D1 @+ E7 M# EMorbidity, 发病率 ; O( C4 p8 x0 \5 v1 D" v# w: g
Most favorable configuration, 最有利构形
. W v, p. ?1 f bMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
( K" s6 [3 G# bMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 k$ o: Y- v8 K) g7 A5 ]Multiple comparison, 多重比较
: k# X" k1 d0 z# U9 b( j/ n9 V9 u+ eMultiple correlation , 复相关
4 l V# [5 r& R; h- t- d/ nMultiple covariance, 多元协方差, o. P7 E5 h; q7 _% k2 y
Multiple linear regression, 多元线性回归2 t( M! g) Y& k H, q0 d- C. |
Multiple response , 多重选项
6 n" K2 q! T$ f( bMultiple solutions, 多解5 y3 [+ N' u4 g& ]. a
Multiplication theorem, 乘法定理, L9 D/ @6 r" @ n$ `
Multiresponse, 多元响应
r5 v0 k$ ?+ A2 j; GMulti-stage sampling, 多阶段抽样
& F3 t. c5 X, zMultivariate T distribution, 多元T分布
& X- i' p5 l; I* dMutual exclusive, 互不相容2 u8 K N( {- C% @* \( Z
Mutual independence, 互相独立3 I" o" w: \. U5 Y% ~
Natural boundary, 自然边界
7 r. n+ q+ P. MNatural dead, 自然死亡
6 e1 o2 S: O' C/ fNatural zero, 自然零
0 R9 ^4 T3 ^: P- TNegative correlation, 负相关' M+ T; ^1 K. L* ? U T% C# y# z" M
Negative linear correlation, 负线性相关
7 l z% i V: }# L- ~Negatively skewed, 负偏8 T8 {; R9 y7 I# @4 B
Newman-Keuls method, q检验" h- C& o6 U3 m, b
NK method, q检验: d w Q: {6 w; q
No statistical significance, 无统计意义& F8 {% y" P! m7 A) ~" V
Nominal variable, 名义变量" _- S w- _+ D5 v+ ?: m
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性/ { S( x6 O& M! V5 R* r
Nonlinear regression, 非线性相关
: s+ r. P# A3 rNonparametric statistics, 非参数统计
4 e* K6 \, I! ]6 e6 Z! ? LNonparametric test, 非参数检验, [+ K: X: g8 {; O# f" k/ `1 G
Nonparametric tests, 非参数检验' K5 Y. M1 I, H7 a- L
Normal deviate, 正态离差4 E( V* O7 m B4 b
Normal distribution, 正态分布
' y3 p" H2 o2 `9 ~Normal equation, 正规方程组
. F, Z6 [* E8 V& d) cNormal ranges, 正常范围7 Y" i! S% P3 h: I2 }. b
Normal value, 正常值
1 H( _1 }& }/ e; P& K8 WNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
8 ], _6 I$ G. f* j' zNull hypothesis, 无效假设 ( Z" k7 u" E1 p; G9 `* P
Numerical variable, 数值变量
1 _ h( \4 |; k" e0 C8 s( xObjective function, 目标函数; b9 b O! J) d9 E0 E
Observation unit, 观察单位
4 n. k2 j8 E% _* a) s$ S( Q" S% IObserved value, 观察值+ R: Z0 b1 @) ]7 ~+ t. v7 B! g2 A/ \
One sided test, 单侧检验
+ v% E5 q2 j0 m! |5 n i' s1 QOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
0 I3 {9 B$ m/ @& lOneway ANOVA , 单因素方差分析# ?. e4 Z& K& I; ]& g4 _
Open sequential trial, 开放型序贯设计
0 \/ |- ` ?2 MOptrim, 优切尾
. o; U5 f$ l' y4 OOptrim efficiency, 优切尾效率
" u. R3 `; C- h9 e3 gOrder statistics, 顺序统计量! ^% p0 [6 f4 t5 L9 V* s3 V
Ordered categories, 有序分类. Q0 T1 q6 R$ {9 s6 F
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归! i# n) j4 {2 N- B& Z
Ordinal variable, 有序变量
# E' y" s1 x4 ?% DOrthogonal basis, 正交基" F7 K/ P8 G$ y% x# q
Orthogonal design, 正交试验设计 ~ \! S( o! o: l
Orthogonality conditions, 正交条件
+ X; K. i; l7 x, iORTHOPLAN, 正交设计 g* }+ F, J y# o1 e2 H5 C
Outlier cutoffs, 离群值截断点( \( z1 Q. X! t( B$ A% e& K
Outliers, 极端值
, o( N5 B1 U X9 K' z0 |) rOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ' s' o8 }2 V% p7 f' r& s
Overshoot, 迭代过度% w& k0 [) m8 ^; T5 @$ M& a
Paired design, 配对设计3 \& ^* |) {/ C2 _+ n
Paired sample, 配对样本
4 I4 Y7 {8 Z( MPairwise slopes, 成对斜率* R! w5 ?* W% L' U9 j% b5 F( v
Parabola, 抛物线
* m4 C* Z8 Z x( PParallel tests, 平行试验
# R8 L4 L) W* M- V. \8 f( XParameter, 参数* C2 w0 o( ?4 D2 v9 t7 h0 F
Parametric statistics, 参数统计; v2 X) S# X# @/ }
Parametric test, 参数检验
3 I) h$ |( S6 `& U* v7 M- VPartial correlation, 偏相关
$ H3 K! I8 D3 E2 ]* rPartial regression, 偏回归- X9 j* f X- M1 P( o
Partial sorting, 偏排序
3 K/ P! A k! DPartials residuals, 偏残差
% ~2 K4 r' N3 T. F. _- GPattern, 模式4 D. O% t: f$ N& B& A Q b4 K- S( M
Pearson curves, 皮尔逊曲线1 y) i$ M( ]# O1 m: G9 e+ g
Peeling, 退层
5 Z; y8 [, `; }5 ], Q/ aPercent bar graph, 百分条形图: }0 U& f; ^; t, I9 j/ {1 {! Q
Percentage, 百分比% {. A1 J: J' E0 u+ x. |
Percentile, 百分位数
6 M; W; o4 R! c* L7 Z# oPercentile curves, 百分位曲线
) ^6 b: V) R2 i# s7 X) \5 nPeriodicity, 周期性
9 ?" c9 N2 l% Q& A2 X; CPermutation, 排列
* _4 q& Z* H7 ?( p( e8 iP-estimator, P估计量. w: P+ R" L5 h2 L+ J8 j `; X% K. J
Pie graph, 饼图
. W' u) k' k- E' {8 LPitman estimator, 皮特曼估计量2 r; \+ H: ~& ?7 Z! ]. W
Pivot, 枢轴量
# ]; P9 c8 H/ [& W( LPlanar, 平坦, t" G! J8 K$ q% J0 b
Planar assumption, 平面的假设# I; D/ [+ l, d- y! Z2 c" g
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
( T5 D# i6 \# hPoint estimation, 点估计9 P( {0 a+ l) ~% t! V) @, W7 o
Poisson distribution, 泊松分布. V0 }1 u) q2 t+ K6 Q2 G7 `
Polishing, 平滑, }& ]" [' ]- Y( J0 m2 O5 K
Polled standard deviation, 合并标准差9 o1 m) {; s$ S9 E+ r6 D) q
Polled variance, 合并方差
. R& \1 O! X: R- \6 E! ~Polygon, 多边图5 r: n9 e3 F" L/ M$ d1 ?
Polynomial, 多项式, u4 q& D5 D! L$ `% k$ q
Polynomial curve, 多项式曲线
/ ]0 c( \1 s6 P$ H6 f3 R4 ^2 uPopulation, 总体% M. W D1 E0 d7 O1 [2 ]
Population attributable risk, 人群归因危险度3 _0 e5 k% k( i% @$ T
Positive correlation, 正相关5 d7 |* k; y6 m8 ^5 k# K0 A
Positively skewed, 正偏" g2 |9 X5 u9 f1 i4 L; t
Posterior distribution, 后验分布
( {4 e: M8 z \* M" jPower of a test, 检验效能( u/ l& B5 C& |" V
Precision, 精密度
0 J0 }' O; V9 e; b1 SPredicted value, 预测值
! z- @( u: J2 V' d! xPreliminary analysis, 预备性分析) H1 _. a- h4 z
Principal component analysis, 主成分分析
+ U1 s- n" p- x# y9 EPrior distribution, 先验分布( C( b% O6 ?% b T$ e" B) ~% ^
Prior probability, 先验概率, h# J. w" U! S
Probabilistic model, 概率模型+ M0 J9 D" F2 d
probability, 概率
' h. q P* j G6 i9 E; n2 GProbability density, 概率密度
+ e1 j3 M+ U5 m* gProduct moment, 乘积矩/协方差
8 Q P. W8 ~7 k3 l' K' l3 dProfile trace, 截面迹图
, Y: |1 m ? cProportion, 比/构成比. m2 x$ ]! K! c, h9 i" H
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
( X3 G; f2 W% k* W- E# dProportionate, 成比例
: _" V$ d; C% G& l( _8 X6 Q# @Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量4 L" [5 e4 T: m, U' e* b
Prospective study, 前瞻性调查
5 k1 U) e2 [3 v4 KProximities, 亲近性
+ v# ~) l' Q. U$ r2 l/ R9 MPseudo F test, 近似F检验3 c7 |3 t& ^4 j# i' @
Pseudo model, 近似模型
, W) ~0 h+ V a; _: |Pseudosigma, 伪标准差
/ ~; m1 H3 ^ K8 `5 a& kPurposive sampling, 有目的抽样' ?' A& t# m% J( p9 Y) M% P
QR decomposition, QR分解/ Y+ X6 n% z; N0 ~9 G
Quadratic approximation, 二次近似
! v6 G3 m8 o# ~Qualitative classification, 属性分类
7 L6 i( ?) I/ l' @Qualitative method, 定性方法
5 S0 J3 a) u FQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图7 g! `1 T) d Q2 D$ |3 r
Quantitative analysis, 定量分析
4 l# L+ X0 h' v! D5 yQuartile, 四分位数3 Q: h. C7 q+ r( C" P
Quick Cluster, 快速聚类4 p# o V" M3 s. w, l; p2 v
Radix sort, 基数排序& P; D; I; O7 i. a$ v
Random allocation, 随机化分组
* D( \2 _# E& eRandom blocks design, 随机区组设计. d2 [6 p5 p" x% c
Random event, 随机事件 z6 b M0 t/ ^& V
Randomization, 随机化9 }, _5 u8 }7 O
Range, 极差/全距
4 G% H" X$ k2 d' n& S6 hRank correlation, 等级相关- x0 K+ ?6 m" R7 `
Rank sum test, 秩和检验2 Y7 H! k# c! ?1 v. x. L" M! n
Rank test, 秩检验2 d; f* |8 s/ H8 ]) w! ~* L. ?
Ranked data, 等级资料0 b3 x5 W& s9 S2 ?) _% C- n6 a
Rate, 比率& `2 G' l. `. b3 d2 I$ B. i8 f
Ratio, 比例+ P3 J* c1 ]0 C
Raw data, 原始资料" ]3 j1 _1 L+ ?, [3 c \* a
Raw residual, 原始残差
7 \( L4 u5 L% ERayleigh's test, 雷氏检验9 t: b/ P$ v7 l! D" k: r
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ! p/ g# _( w( k0 K. p; H
Reciprocal, 倒数
. M9 x+ z0 J% m3 e; hReciprocal transformation, 倒数变换
/ }. p/ z3 g) K5 s, ~Recording, 记录! @) \. d" M3 J% {
Redescending estimators, 回降估计量
! e$ ]. x( X4 V* [Reducing dimensions, 降维
; c9 j* Z( D0 m( X2 j5 o/ kRe-expression, 重新表达. a2 W! g. K: V3 [4 Z3 `, R
Reference set, 标准组5 z, @4 m6 y3 Q( V+ F( S& i
Region of acceptance, 接受域
& U& d: E3 Z" Q6 `4 KRegression coefficient, 回归系数
! d4 m& H1 U; `8 O: A; Y- k- XRegression sum of square, 回归平方和* i6 ~1 H3 G6 I( k1 I# y, p! l% ?
Rejection point, 拒绝点
* c, @1 h* ^% \9 p/ hRelative dispersion, 相对离散度
8 y! V( T& E6 {$ U$ Y4 ~3 ]; IRelative number, 相对数
# `+ b s$ a1 G6 h3 [( z7 |$ aReliability, 可靠性6 U0 `/ Z" H. T8 z
Reparametrization, 重新设置参数- Q* \* ~& A- A
Replication, 重复
, M" U+ h9 \4 C1 `" l. rReport Summaries, 报告摘要. `: B5 |: `. g7 |8 q; Y$ s5 e/ s0 M
Residual sum of square, 剩余平方和2 w- R3 P2 O8 Z% l( r5 T
Resistance, 耐抗性
( w' ~0 Z2 n3 K0 o3 i [Resistant line, 耐抗线1 T# ~3 N, F& a0 |, l
Resistant technique, 耐抗技术
4 u8 v- v* g d$ kR-estimator of location, 位置R估计量/ ~# j( D0 t# S, v$ I' ^- H" J
R-estimator of scale, 尺度R估计量% [$ w+ k F4 q% ^) |; I0 @& I# s+ \
Retrospective study, 回顾性调查2 r; f0 i2 \2 P. m
Ridge trace, 岭迹
6 ` q- q# T# O. ~1 [Ridit analysis, Ridit分析
3 I7 P: P; g* S5 Z3 ~: pRotation, 旋转
$ h9 i4 G3 n' a2 O7 x' \Rounding, 舍入
; Y5 L; Q. q5 y% {Row, 行
, D% n7 D" d1 |8 X( ]0 K, QRow effects, 行效应2 C7 |+ c4 g) F. h; B
Row factor, 行因素
/ A4 H2 O+ D/ |- HRXC table, RXC表2 h( m2 d& p( h; v
Sample, 样本/ p) v* N( o" W- a1 P1 g: R
Sample regression coefficient, 样本回归系数
$ f( u* y4 A6 v0 f% ISample size, 样本量, Y$ D. E" M3 R1 B4 H6 U" [
Sample standard deviation, 样本标准差
v2 V, E5 ?# JSampling error, 抽样误差# J5 t/ ^9 L. o6 ]# G
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包# o- U, K4 q$ C+ i; W
Scale, 尺度/量表* D* i0 B7 }5 J h; y) E
Scatter diagram, 散点图6 G h# D) `) K7 U( {
Schematic plot, 示意图/简图
5 ^6 x8 |& d* u# D& WScore test, 计分检验; R" N% P+ I+ N5 M* P/ e) M
Screening, 筛检
. h+ z8 [4 I$ E0 V) F+ LSEASON, 季节分析
9 s0 E8 {' q5 \- j3 FSecond derivative, 二阶导数: j8 ]% a- l; ? T* g
Second principal component, 第二主成分
7 k* h6 c* t5 @8 p4 o8 |, iSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 + }7 W \0 T) w- M/ d- X7 p
Semi-logarithmic graph, 半对数图
% D/ v S. F6 v/ u& V& Q0 K( }- USemi-logarithmic paper, 半对数格纸3 C$ c6 }* E; Y0 D8 s$ T% k
Sensitivity curve, 敏感度曲线 h4 K6 N& e2 |; G( C( p; K2 O3 @
Sequential analysis, 贯序分析" v' c) M1 @0 c J
Sequential data set, 顺序数据集. Z: V+ q+ A0 g2 n' J* T0 v
Sequential design, 贯序设计" v/ O. E2 d/ B& X9 x# p# Z8 U
Sequential method, 贯序法
: ?% [; B, H7 y! G- s1 {8 z% O3 ySequential test, 贯序检验法
9 i/ q1 W9 ?/ ]! j8 U+ \9 cSerial tests, 系列试验
9 w7 d# n: y0 M1 lShort-cut method, 简捷法
) a4 X2 i% B0 b- S4 Z% x8 n0 ySigmoid curve, S形曲线
. V+ k/ ?2 X& ~' x. [; M9 [Sign function, 正负号函数1 D( p% H% F0 B& T5 X w# j4 g% ~1 B
Sign test, 符号检验# h2 `+ Z% }, L k
Signed rank, 符号秩
. }3 _5 ]$ K! c3 [( @$ S5 K7 aSignificance test, 显著性检验! k0 H7 |, x; u' N) w
Significant figure, 有效数字% Y% d2 ?7 ? ^" W2 B% P' E, s
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
6 l5 l% t4 f4 ^1 ZSimple correlation, 简单相关# S+ a$ y% @( K H
Simple random sampling, 简单随机抽样* U! j7 {/ Z I% t l+ Y* e
Simple regression, 简单回归
9 l1 _7 B$ s5 ]; jsimple table, 简单表
/ {2 c* K8 i# jSine estimator, 正弦估计量
, Q2 w$ t V! g5 D- f; Q6 \Single-valued estimate, 单值估计
( F2 u: C1 r7 rSingular matrix, 奇异矩阵2 I! l- E7 r! g) C
Skewed distribution, 偏斜分布
! n4 D' c6 S! d' BSkewness, 偏度, A8 ^6 b" e" r+ z3 Z
Slash distribution, 斜线分布
, B6 j+ b) Q' OSlope, 斜率
9 t+ o; C! @ k3 t0 _0 O* L5 qSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
6 Q4 Z% j3 k7 U0 HSource of variation, 变异来源: C+ H8 M; t; A( H9 d& h+ n
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关( @1 s, t! V; l) ^' T$ J% |
Specific factor, 特殊因子+ z2 n) ^1 J* ]/ e: [! f6 M
Specific factor variance, 特殊因子方差& M9 F, _: l/ E2 i# Q0 _' e: M2 p$ k
Spectra , 频谱
/ M9 N; o- r2 v& k' H8 k2 sSpherical distribution, 球型正态分布
0 v& o1 ~: K2 H* b. k! ]+ E; ^, qSpread, 展布3 q2 O ~8 c% V0 w
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! J) i2 s1 C/ j3 ~' _# i
Spurious correlation, 假性相关
' U/ w0 X0 L6 {/ h kSquare root transformation, 平方根变换
! Z; I( q: B2 [" w1 n% ~9 hStabilizing variance, 稳定方差
+ i! U: x. z+ N$ ?" q/ MStandard deviation, 标准差# g4 [5 J! a0 W8 k# ^8 [
Standard error, 标准误* R% K8 s0 q/ @/ |0 H, {
Standard error of difference, 差别的标准误; |5 F4 R ]' O$ m. b! H
Standard error of estimate, 标准估计误差
. Z! q5 g; x6 e' k* M% C: {5 IStandard error of rate, 率的标准误( s- F3 t, K3 h$ e; F4 H
Standard normal distribution, 标准正态分布/ j% l% Z0 Y# [9 g' q5 T: b
Standardization, 标准化0 S1 S9 J1 ]/ V: ^5 H6 [
Starting value, 起始值 j% e1 {1 Y2 t7 E
Statistic, 统计量* O1 s1 Q* h8 I( C& [
Statistical control, 统计控制( n+ ~! G9 w: b8 i( \/ s- T
Statistical graph, 统计图
- ` U: g; w) FStatistical inference, 统计推断2 d0 N$ k# r; _- ], i# _, W' Q
Statistical table, 统计表
4 o a/ V% X3 \ l# k# tSteepest descent, 最速下降法
% P8 M G4 ^* o$ B$ f8 o0 lStem and leaf display, 茎叶图9 V2 R- s/ G/ b1 f/ W \) v$ h* w
Step factor, 步长因子
# d2 \7 a' C8 q* N* ~9 M) J+ O' lStepwise regression, 逐步回归: U. |$ t, c2 z6 l: W
Storage, 存
3 {- z1 k) {# G. AStrata, 层（复数）' p& A) j, F3 u
Stratified sampling, 分层抽样' _) i/ }6 x$ c* H- `
Stratified sampling, 分层抽样
: N6 }. F, ?2 |& MStrength, 强度
. Y* p# \! V( Z9 o/ HStringency, 严密性
/ X: d- T- N" U3 PStructural relationship, 结构关系8 b& ]3 ?5 W- J ~$ p' p2 @
Studentized residual, 学生化残差/t化残差/ N( W9 K1 W4 W; A, c
Sub-class numbers, 次级组含量 t- B/ y2 ?+ ]0 ?7 v
Subdividing, 分割0 e9 a0 D) b. j8 P0 n- z+ b5 f; d; C
Sufficient statistic, 充分统计量4 q7 I. H( H- s( X) h
Sum of products, 积和9 G" j& K' j$ u
Sum of squares, 离差平方和
' s2 v) a6 T2 H2 S3 J. C4 fSum of squares about regression, 回归平方和
* n# C6 _5 o5 C7 }: ?Sum of squares between groups, 组间平方和7 _3 H" r( d" E4 Q1 q
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和3 a% v7 @. F' Z9 h' L+ D
Sure event, 必然事件
! h( h; q- q$ ZSurvey, 调查
6 Q; t! _0 Q% Y, ^# {Survival, 生存分析
0 M/ A4 `) t* R+ [8 }Survival rate, 生存率* K' b) L! ?3 N9 X5 q
Suspended root gram, 悬吊根图8 Y( e" E/ b3 z3 g' N6 ?4 x
Symmetry, 对称
. h1 `( j9 n) }& p& D! QSystematic error, 系统误差
& ]6 ?! X6 z. I; cSystematic sampling, 系统抽样
6 i" o0 ?+ l6 m! a2 m5 BTags, 标签. E" z+ u* @9 B3 N0 f) `1 L
Tail area, 尾部面积7 v8 l) k2 O9 o
Tail length, 尾长- z9 B, E4 z. Y9 A4 C0 i
Tail weight, 尾重
. O0 |' f9 E ]0 z& }$ G; VTangent line, 切线
: I4 I' F3 j0 R( t KTarget distribution, 目标分布! D9 D! e" F/ K$ l# Q/ A/ D9 E0 j
Taylor series, 泰勒级数
% A1 ?- T8 R# o# Q. z2 RTendency of dispersion, 离散趋势
+ P: }% m! K x2 V6 n3 e1 {2 ETesting of hypotheses, 假设检验5 w7 [; B0 b6 n" M i* k
Theoretical frequency, 理论频数
/ l% p3 Q* w" G$ CTime series, 时间序列
m. e: Q P3 PTolerance interval, 容忍区间+ _5 u3 e9 X2 U# j! d0 p( L+ M
Tolerance lower limit, 容忍下限7 X7 E- p. z: g! h) A
Tolerance upper limit, 容忍上限
' @0 B7 |0 t: GTorsion, 扰率
( P7 d" ]9 \3 E Y: wTotal sum of square, 总平方和
4 g q% d& C* \0 WTotal variation, 总变异, c+ l4 R5 b! P' w h8 X: t& j
Transformation, 转换* [" L* ^4 E# \* c9 ]. h1 F1 _
Treatment, 处理7 x8 e1 P2 v$ y- ^0 q* c* O
Trend, 趋势 {- `% H3 m; L% }* {( p
Trend of percentage, 百分比趋势
4 n4 H# J5 h& D6 b, _Trial, 试验 k( A* E4 c. ] @& Y9 }! u) G
Trial and error method, 试错法
~- e+ X, C5 ]! ]2 y3 lTuning constant, 细调常数
, ~0 ^5 f. ~5 d# D7 \; x( K; m3 vTwo sided test, 双向检验9 G7 A2 l* ^- k3 a& a
Two-stage least squares, 二阶最小平方; M6 \6 u4 E- F0 ~% x% b' H7 a4 y3 i6 z
Two-stage sampling, 二阶段抽样) h e3 k, q- C
Two-tailed test, 双侧检验
, C3 l' ^1 a$ U: X. j# F% u; ITwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
' m. x1 p3 {1 FTwo-way table, 双向表
2 Z$ \3 |( X! w2 i9 X- S7 k/ mType I error, 一类错误/α错误
. A9 w- Q' \4 n% k2 @! zType II error, 二类错误/β错误 ]6 d4 ~" G, D' c5 {1 C* p
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称* ^; V* j- O6 ^* \% d0 f: L1 Q2 D
Unbiased estimate, 无偏估计
4 \& u" B2 t; e' x" k3 g" RUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
! q8 a+ v8 q3 j' N7 mUnequal subclass number, 不等次级组含量
8 d( A6 N/ s. ^5 lUngrouped data, 不分组资料
7 I% f, V r$ L* hUniform coordinate, 均匀坐标
. n! L2 S. o& Z& k. A9 ?: JUniform distribution, 均匀分布
" o) a/ ^5 Q( C& p5 i, zUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
$ I% j: F7 ]7 P0 W" k) v; K% zUnit, 单元
5 O: O, w5 t; I1 _# [" UUnordered categories, 无序分类
. c. ]7 n" c8 B( z& {' t" n* p4 }Upper limit, 上限, A E( r# b* x& n" p3 ]# l6 @8 D
Upward rank, 升秩
; ^9 G' N( O" V; VVague concept, 模糊概念
0 z _$ a3 d) y( ]6 TValidity, 有效性
2 r, j/ t4 T. N5 l/ oVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计: n% F' v$ i' C& t5 q% l
Variability, 变异性
. z) q3 B* W: a' d* ^+ VVariable, 变量
& t. c# b2 t; {; kVariance, 方差, q# ^1 I( s* J& [4 z8 P
Variation, 变异; l0 C2 r3 e. f% w
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转" M5 N2 i# Q# e" `
Volume of distribution, 容积
8 R }+ }" B, ]3 j% BW test, W检验
& [. }- W4 E. N6 L5 U! Z3 lWeibull distribution, 威布尔分布
* K8 Z7 l! j1 |5 U: Y- w" }Weight, 权数3 o2 `6 b7 D% N: R! b) ^
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
) P) K6 k' a1 |1 n* WWeighted linear regression method, 加权直线回归
9 {4 G- _3 m; f3 U: l) jWeighted mean, 加权平均数
& I$ m& ]+ j# t g9 D; g2 ZWeighted mean square, 加权平均方差 ?7 Q3 M4 r& l* E f* h
Weighted sum of square, 加权平方和
: R5 H0 x0 t# H5 o9 F2 JWeighting coefficient, 权重系数5 ~( _1 J% @) d+ n- l* l
Weighting method, 加权法 * c! u7 u% Y4 a: w9 ]+ S
W-estimation, W估计量0 j1 J B; \. ~5 Q2 A
W-estimation of location, 位置W估计量" Z! Y! O& n# I+ W" Q1 X
Width, 宽度' E6 ^4 l& D3 @
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验- G$ ^3 U; R% z p" R
Wild point, 野点/狂点1 T- V! q: o( w! Z; Y
Wild value, 野值/狂值+ n" W6 r4 n! F7 \5 E; ]
Winsorized mean, 缩尾均值
' {5 A/ g _, C+ ]4 bWithdraw, 失访
! D, ~* W6 [6 G9 o" GYouden's index, 尤登指数
: E2 D3 l9 q' i/ [1 g$ [$ `6 ]Z test, Z检验
+ p3 f5 k. q {8 o0 zZero correlation, 零相关
8 L% a8 u2 z' v" a7 h4 SZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
