|
|
Absolute deviation, 绝对离差! V" Q6 s8 n0 a; r/ k. y
Absolute number, 绝对数2 Q% y3 @; }# B8 w8 @! U# T
Absolute residuals, 绝对残差
! s; m$ R: m4 T" C; gAcceleration array, 加速度立体阵
+ d* c F- x: sAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
7 Y" N& ^5 d: OAcceleration normal, 法向加速度+ l Z( M# r f% v+ H7 X
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
7 b8 q; A+ Q9 Q/ YAcceleration tangential, 切向加速度
c8 n- u# r7 u1 Z/ H3 P" v9 [Acceleration vector, 加速度向量
( e4 _5 P& Q; bAcceptable hypothesis, 可接受假设
, D1 Y' Q5 K* v/ N5 BAccumulation, 累积$ h/ Q+ z9 a3 m% \* N+ l/ T
Accuracy, 准确度& h+ w' `5 F, e( w: a
Actual frequency, 实际频数$ `5 B) ]% P% J1 B
Adaptive estimator, 自适应估计量- B6 q) Q5 ~& g, A6 h" U
Addition, 相加
: k# g6 Y8 g# n3 gAddition theorem, 加法定理
9 \# M6 N/ H- i1 a J/ A' VAdditivity, 可加性* S/ R, m: ?. b0 D4 `
Adjusted rate, 调整率
1 w7 k0 J( i9 G9 ~9 o; Y; y, sAdjusted value, 校正值
" ?7 _) i2 ?2 ?! n# D$ T4 dAdmissible error, 容许误差- p$ N! n* X% z) z8 d6 A; B
Aggregation, 聚集性! n+ U# @ A# l% l$ P5 Y* k& h. ^
Alternative hypothesis, 备择假设$ \$ e6 b/ P8 C: R- h! V. P
Among groups, 组间/ C6 Q/ I! q0 u
Amounts, 总量* {$ R$ r9 I& @1 ~
Analysis of correlation, 相关分析1 V& @; I H) Z8 q# m& c! O1 ?
Analysis of covariance, 协方差分析
# ]1 d R3 [8 Q& H" [Analysis of regression, 回归分析% c O2 e( q& ?, _) d% n$ X- S
Analysis of time series, 时间序列分析, A; {* C; L4 D) g$ c# ~3 A
Analysis of variance, 方差分析& R# k& c/ Q- g& R( B" F
Angular transformation, 角转换
% J+ W" H" i2 |% r0 B/ P5 a" gANOVA (analysis of variance), 方差分析2 J4 U5 i$ z8 }' ~! n8 e; C
ANOVA Models, 方差分析模型
& ~( _' Q. s4 N$ |7 p/ eArcing, 弧/弧旋+ d; C$ e, W8 P% H3 ]& v: L
Arcsine transformation, 反正弦变换( G; u7 s0 F0 M! x9 a& s% {
Area under the curve, 曲线面积
! a2 {: t0 S2 X. Z5 k, \ u6 ?5 GAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
3 s6 \: ~# S( GARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
( H/ F2 t9 _" k: YArithmetic grid paper, 算术格纸
) x/ p+ R {% K0 g* AArithmetic mean, 算术平均数
7 U+ e1 Q. t( Y: `6 BArrhenius relation, 艾恩尼斯关系5 h' o' ^, [: x, M! W5 l/ O
Assessing fit, 拟合的评估: q+ A# ~) W+ b. ^2 D9 g+ U
Associative laws, 结合律
, P. h. J; @$ e8 MAsymmetric distribution, 非对称分布
/ k- A" E y: n1 qAsymptotic bias, 渐近偏倚% f }2 V B! \
Asymptotic efficiency, 渐近效率
- G9 p! e$ A6 V: i. x6 {, g$ g ]Asymptotic variance, 渐近方差) _; W* K# {/ {9 T: h% Z" S9 _
Attributable risk, 归因危险度
4 m8 F& d) \" x, B4 U# oAttribute data, 属性资料 j: Y# S$ x) n
Attribution, 属性
2 e+ `/ n8 B3 R- A1 i6 H" C2 BAutocorrelation, 自相关 C6 C3 U/ W% Y1 v
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关6 U4 ?, n8 }' O5 q7 R9 l$ a \7 f7 J
Average, 平均数; o7 G& f) T8 G* @ ]7 Y! }" \
Average confidence interval length, 平均置信区间长度4 H& N H5 s3 T# `$ @( U
Average growth rate, 平均增长率$ f8 @7 s. h) Z% \; [' A' |, P" s" l
Bar chart, 条形图
/ ^) T' ~' ?$ z% B lBar graph, 条形图& t/ i' E8 k" J9 o4 i; K
Base period, 基期4 g7 i8 K6 u+ B
Bayes' theorem , Bayes定理' S$ M9 q& f. M/ m5 r w" g
Bell-shaped curve, 钟形曲线
/ e/ n9 j6 D; wBernoulli distribution, 伯努力分布
4 s% N( T: V2 T5 f3 @Best-trim estimator, 最好切尾估计量' A* [; ]- i1 I u
Bias, 偏性7 b1 r) ?' s( c& s' O
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
* u8 h- E9 ~& ~, ~ RBinomial distribution, 二项分布
% @9 f8 V9 R( \% q# G' d- UBisquare, 双平方# q( Z6 ~- u, o; h% \% ]8 K
Bivariate Correlate, 二变量相关
3 y* U* U1 v7 j4 {Bivariate normal distribution, 双变量正态分布! E4 K! E1 F% [
Bivariate normal population, 双变量正态总体
* T/ j8 e8 b/ W( T1 GBiweight interval, 双权区间/ f) X8 h. v/ Z$ b* S
Biweight M-estimator, 双权M估计量+ \, J+ g* l* `: M
Block, 区组/配伍组
; V+ E( y! V, ~* ` d0 Z/ zBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包- t8 `2 j& k0 y8 u0 p
Boxplots, 箱线图/箱尾图2 g8 L8 _% r6 u7 h2 C9 V
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
- V, q4 V* }0 U2 R& p9 O8 @Canonical correlation, 典型相关9 @0 |* `9 C3 `7 n
Caption, 纵标目
$ ~6 z1 j6 ^3 J3 A7 w3 eCase-control study, 病例对照研究
, l5 Q, |% c7 ^6 O+ {Categorical variable, 分类变量5 w$ L( T* F; Y% i. U r5 ]8 O5 J
Catenary, 悬链线
3 U! |$ w) ?% Z4 nCauchy distribution, 柯西分布
3 Z; m, a$ F/ [% P9 eCause-and-effect relationship, 因果关系
; z2 l4 I0 n! N% z6 fCell, 单元
4 K5 r* D+ w) U B" ^/ G$ lCensoring, 终检8 D$ W6 z0 @1 q; q X
Center of symmetry, 对称中心7 a. |: G! A, k, |9 j
Centering and scaling, 中心化和定标
# Q- p/ j; S- Q$ WCentral tendency, 集中趋势2 N1 ~0 h1 E0 b1 ?3 @
Central value, 中心值
/ `; u4 i2 ^( H$ yCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
2 B! n" T' Z2 SChance, 机遇
5 r7 H. P S6 o$ b7 n8 G9 }Chance error, 随机误差
& c* k- J! |2 T0 H: z5 B& n: T5 yChance variable, 随机变量1 U- _1 L7 f( Q `6 c
Characteristic equation, 特征方程
/ Q8 Y% `0 `1 r( K/ D: gCharacteristic root, 特征根6 l7 ?: W# G; _
Characteristic vector, 特征向量 `4 m. R0 ^2 a/ U8 v
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
1 h6 x: @$ }5 @: T. V3 I* \Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
Y% p8 E8 {, E6 @! O3 MChi-square test, 卡方检验/χ2检验, B! r# V& _& L" ]+ @+ t
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解, J, S5 b# m1 ] q. O7 H$ }
Circle chart, 圆图
* Z4 t% t6 F) x) wClass interval, 组距
9 m9 K# z( Y5 y( BClass mid-value, 组中值3 v* W$ `7 i: t8 D0 x D# D
Class upper limit, 组上限 U+ K% X$ P! a; K, p% d% A" J
Classified variable, 分类变量
) q/ H, R$ L3 h7 ZCluster analysis, 聚类分析: `$ R* x% V. m( _
Cluster sampling, 整群抽样/ ?4 Y% x- m. O8 m k' k8 k" t
Code, 代码% f' p5 X8 L" R2 k Z6 O1 z8 ~
Coded data, 编码数据8 V; D2 T; }1 c4 w& Y6 N
Coding, 编码' g6 T6 I$ h! l8 [' |$ c% I
Coefficient of contingency, 列联系数
; y) x5 L9 a' U. c) \. L1 n/ oCoefficient of determination, 决定系数
6 L$ r( D# M' D" k8 gCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数' v: o1 [7 q0 @7 R
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数0 y1 s' n! T. [1 |
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数! |2 z% M# |6 L. z" ?; B. j
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数, Z! X( C8 r$ H( \3 j* [
Coefficient of regression, 回归系数
5 F2 G9 L5 |. ~3 n$ n+ ZCoefficient of skewness, 偏度系数5 W+ Z8 N; f4 L" @# e' q0 \
Coefficient of variation, 变异系数) K7 k1 Q$ Y! S6 m
Cohort study, 队列研究8 |( r) a( H0 s0 b/ L7 D3 s
Column, 列/ a- r; l; b3 g, J% j5 i
Column effect, 列效应+ q, Z$ a5 ?7 V% X3 `, p2 \
Column factor, 列因素1 C$ f5 ~8 z$ x" a1 F6 f
Combination pool, 合并
1 g) ]- k% T- L( SCombinative table, 组合表$ M2 g. \1 d5 E) G
Common factor, 共性因子
+ i: A: ^3 P9 J1 s. e% @Common regression coefficient, 公共回归系数" A) Y; Y2 O, g& s
Common value, 共同值8 D! a! k% m# v+ o9 |
Common variance, 公共方差# k) S5 l( H2 o1 ^0 O! s, ^
Common variation, 公共变异! M& m Q- g2 J
Communality variance, 共性方差
5 C. S4 _4 u4 U1 N# DComparability, 可比性8 N2 y' V7 H) t6 [7 z# m
Comparison of bathes, 批比较
$ S; H5 }" L# r( [Comparison value, 比较值
. M+ D" v' a6 a' m: R; V- W' v* ?; hCompartment model, 分部模型
4 H- h, v: @- h% n' }! O; X' a& tCompassion, 伸缩
: x# D, j; W% D+ `1 q, jComplement of an event, 补事件
0 K0 T+ Q- R/ U# B3 ?& Q$ r# ~Complete association, 完全正相关
4 ^ ^" i) M: n3 F; rComplete dissociation, 完全不相关
( p- s ?$ b. J: ~Complete statistics, 完备统计量
; r' p( o" @5 O$ f& ~Completely randomized design, 完全随机化设计5 Z* F8 F( t* K% P! \7 ~2 Y# n2 p
Composite event, 联合事件+ C' b" x4 G4 ~4 L, V8 c! g
Composite events, 复合事件* M9 A5 H# y' L8 ?9 x
Concavity, 凹性/ N$ d( I; ] F2 @
Conditional expectation, 条件期望, o+ s: H& ?9 ^4 S& |7 G& r
Conditional likelihood, 条件似然$ M) p5 D A6 L0 {1 v" { L* _1 H
Conditional probability, 条件概率& |- E/ P# z: a" @' a3 a
Conditionally linear, 依条件线性% }% |5 i1 P0 J* p6 w8 I
Confidence interval, 置信区间
1 I7 `0 e8 t# N, \Confidence limit, 置信限
% Q* I# A5 X! C$ _% l7 {6 QConfidence lower limit, 置信下限
# [& v( `" |9 K0 C# i% O+ z0 pConfidence upper limit, 置信上限
5 K4 {9 k4 R6 K: }+ A) u9 }/ @7 Y2 FConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 T; |6 x6 B- Z8 sConfirmatory research, 证实性实验研究
8 Z* X+ ?" h5 J' o) TConfounding factor, 混杂因素
( x) ^4 O8 s' dConjoint, 联合分析4 P3 g) E# g% c; K/ a/ ]1 L. K
Consistency, 相合性1 t. g6 w9 A8 }% b, R% |
Consistency check, 一致性检验& E. T, n7 K s+ E* j+ C
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
; J$ M5 [0 ?- ^* q$ i* F5 @Consistent estimate, 相合估计
2 @* S' a8 B- F5 v7 R8 fConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归% H( @0 N. g' w: X, }
Constraint, 约束2 h# V c4 B6 g5 I
Contaminated distribution, 污染分布
8 p8 ?' ^* b7 ~5 T4 K5 uContaminated Gausssian, 污染高斯分布; w! y) A& P: O
Contaminated normal distribution, 污染正态分布, J+ V8 |9 q( U4 C7 Y1 X4 v" Q8 N1 D
Contamination, 污染
+ \# R- C1 I- A" KContamination model, 污染模型
4 L' G- z0 o# y+ x/ L1 p4 W6 MContingency table, 列联表" p+ o$ s( u. ?
Contour, 边界线
) ~5 u4 H' D8 {" z0 n" VContribution rate, 贡献率8 K9 X* K, k+ ]2 c7 s( b
Control, 对照; _ Y7 w! [% O. U: h* v. [* @9 E
Controlled experiments, 对照实验7 j+ O% ^6 ]# v5 r) L6 I
Conventional depth, 常规深度
2 F/ w- Z% w( t0 P7 _) QConvolution, 卷积
: D, A7 O6 v; o2 O" F8 LCorrected factor, 校正因子
! X& O4 Y( z ~" P0 Z5 ?& g, PCorrected mean, 校正均值
, t3 T! B1 X! QCorrection coefficient, 校正系数
: c7 R9 u3 p8 T$ t$ e# N DCorrectness, 正确性
. L6 g% ^3 V$ TCorrelation coefficient, 相关系数
0 H8 K; F m l2 u$ i; rCorrelation index, 相关指数
3 E Q v, a) L8 E/ q; bCorrespondence, 对应
: X- L8 L+ T* d. ] y C+ FCounting, 计数5 W) n1 r9 n* l; m3 I
Counts, 计数/频数0 _: B% R0 L( l3 h- _
Covariance, 协方差2 ?8 U( ?; K% ]* \# U
Covariant, 共变
3 S$ V6 S7 O' H' `Cox Regression, Cox回归0 O- h* e/ s1 p' _& T
Criteria for fitting, 拟合准则
% P6 F% D; _) }/ \; s1 h: {Criteria of least squares, 最小二乘准则* D' o: |' m6 B& W# j
Critical ratio, 临界比
: [/ o' {6 H5 }Critical region, 拒绝域) i" z( ]! U2 o. k
Critical value, 临界值
, l q/ h: G9 _0 w: P2 v+ zCross-over design, 交叉设计
! z5 b( E% ^- a2 I0 ZCross-section analysis, 横断面分析, S: D" T! @9 ]/ |
Cross-section survey, 横断面调查
" t$ c1 h; P2 \! i7 MCrosstabs , 交叉表
$ F! b, d# C+ ]0 \Cross-tabulation table, 复合表
% s2 H- z1 V8 r- P$ J2 X& zCube root, 立方根
t6 R7 ]1 f$ |% p: d) cCumulative distribution function, 分布函数, e6 A) W5 x, V: p8 R: }0 B
Cumulative probability, 累计概率
) [# R: p# n5 I/ D$ Q, e" ACurvature, 曲率/弯曲0 n% Q- l, m x/ F" N! R
Curvature, 曲率
# U- ^5 k ?7 d2 r5 PCurve fit , 曲线拟和 0 Y( W4 ?. j; W6 A4 P
Curve fitting, 曲线拟合! R& b- ~; G" c9 v% p
Curvilinear regression, 曲线回归
- V }; N/ k: v7 VCurvilinear relation, 曲线关系" Q/ [- s) r- |4 o+ V
Cut-and-try method, 尝试法
/ x% Y" a1 h4 o3 `2 NCycle, 周期
7 F% t9 x" N5 F: d! p* f) L X4 FCyclist, 周期性) q7 i; ^. a& T% p; b4 k( v+ L( x
D test, D检验
: d9 V E! B p% ?Data acquisition, 资料收集, ^9 c0 j; f8 D& J
Data bank, 数据库9 E; v5 E' t* ~! t% E q" L) U
Data capacity, 数据容量% C9 j* ?% H0 H; m: v2 Z0 {2 B
Data deficiencies, 数据缺乏( D) B R Z1 M( i
Data handling, 数据处理
" @ ^+ ~% C9 m, J9 V- R% `Data manipulation, 数据处理
, W9 Q% d8 N! t* n" vData processing, 数据处理) v* ]7 E' A7 g" s" ]/ ]
Data reduction, 数据缩减+ P3 F0 w5 m: q7 o8 l
Data set, 数据集
* E5 |* t' d9 }9 q2 P( Y/ MData sources, 数据来源% E2 P* k8 F- Y, \
Data transformation, 数据变换
2 e k/ [( \) V9 m: I7 {8 uData validity, 数据有效性
/ Z0 l' N8 s- K' \: yData-in, 数据输入
% Q- k, y, w% \/ j' U* w1 K& l4 PData-out, 数据输出
4 ?4 f4 J8 R7 B# Z5 HDead time, 停滞期
5 u3 {6 I. }: q$ u& w) @Degree of freedom, 自由度8 U: P4 p8 l- ?7 X
Degree of precision, 精密度$ ~, J9 P L$ z) Q' t# r; X
Degree of reliability, 可靠性程度
& s7 @, ^6 R% }5 J- XDegression, 递减
. _7 Z% F: \( j4 GDensity function, 密度函数
- g% X X1 @& q M. a6 v+ }& pDensity of data points, 数据点的密度
8 M# ^4 P) O* I9 nDependent variable, 应变量/依变量/因变量* y, z* }/ D+ s
Dependent variable, 因变量
2 |& j/ |! b) |6 TDepth, 深度; q2 r/ O8 k9 [1 `) ~
Derivative matrix, 导数矩阵
9 p$ P4 n. ~% z a* [0 UDerivative-free methods, 无导数方法
5 F$ Y) W1 J8 I+ `+ W' a7 TDesign, 设计+ B+ R$ p I+ `( v8 D
Determinacy, 确定性2 f7 i% D5 J# o" l. K5 T
Determinant, 行列式! D% I- o0 Y# l# D! m
Determinant, 决定因素
d6 y/ W8 {* m2 PDeviation, 离差
4 |8 j3 x$ D( u+ H+ DDeviation from average, 离均差
# i! J( ]9 S; H! ]Diagnostic plot, 诊断图; w: ?! v$ l) d
Dichotomous variable, 二分变量
' X1 v# U& M0 ^1 h6 V6 hDifferential equation, 微分方程
, y7 }1 W: H) s# x" A9 ^* v; }Direct standardization, 直接标准化法% s" D6 V9 z( t
Discrete variable, 离散型变量
! c1 m/ _+ y, I P0 HDISCRIMINANT, 判断
( w2 I# F) K* e7 s5 m4 EDiscriminant analysis, 判别分析
4 b4 K, Q& X5 I! r+ m v- j2 ~Discriminant coefficient, 判别系数
5 G7 u z! n9 h% f, BDiscriminant function, 判别值1 F, y K9 k/ N% c5 P4 S( L
Dispersion, 散布/分散度' M- D! O1 h& H) O4 J' d
Disproportional, 不成比例的$ Y% C S* }& f1 E2 ^/ J6 }$ Y
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
4 b7 J; i' f- d+ t% b" WDistribution free, 分布无关性/免分布
' h+ d) X* ]2 t5 C/ S' xDistribution shape, 分布形状
& `( Y+ d: z7 `3 I; yDistribution-free method, 任意分布法7 u+ L. d9 g8 U1 I& w+ C' `! Z
Distributive laws, 分配律8 R- S3 ~8 U, O! l7 }9 Q
Disturbance, 随机扰动项
8 h/ B4 b t& z4 X# ?) MDose response curve, 剂量反应曲线
0 `2 `/ V" a$ @1 {3 @Double blind method, 双盲法
8 M) s9 s) R( H, M- E9 }; {3 _Double blind trial, 双盲试验% Y$ b( k# O; l0 ?9 c- Y7 X
Double exponential distribution, 双指数分布- u, |% G# i, P, i, j
Double logarithmic, 双对数
: J3 b4 |$ b8 [$ q9 ^Downward rank, 降秩
6 G& P8 W4 k$ b$ Q; l% w6 V7 ~Dual-space plot, 对偶空间图$ H. ~& h' o2 N3 d) a) B
DUD, 无导数方法3 J- {+ ]8 v2 h: \# q7 I
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
. k0 a+ `5 c- X* wEffect, 实验效应# k. b9 ]1 U: c# \ I# r% J% a) P
Eigenvalue, 特征值, l8 U | `9 t7 y" K4 s
Eigenvector, 特征向量$ X& n4 h+ w- m7 a& e# d+ a
Ellipse, 椭圆
3 r, O3 [! g4 g$ t3 ?- PEmpirical distribution, 经验分布
- l* j# t) f) aEmpirical probability, 经验概率单位
) j( b' {- p% y( M' D& r `Enumeration data, 计数资料6 @ |* ~$ L" F, v5 ]" Y/ \8 ]
Equal sun-class number, 相等次级组含量
' J. A9 S7 s9 S! y$ SEqually likely, 等可能
9 I; \- M4 {( F0 `( K1 Z+ uEquivariance, 同变性4 C1 c0 i( j, S) S
Error, 误差/错误
" M7 |; Y$ n& n4 r, r4 v$ qError of estimate, 估计误差
8 l& s" ]- B+ tError type I, 第一类错误
! H+ j2 z/ A$ j" v+ v. ~ H2 oError type II, 第二类错误
2 p8 A8 c \2 r/ U8 v* ?Estimand, 被估量
! t9 Q3 w R, b% W4 o. Q4 EEstimated error mean squares, 估计误差均方
- h1 G: P0 n0 l @Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
5 D" w+ L) K5 z! dEuclidean distance, 欧式距离$ [& j+ c' g8 r# v
Event, 事件; b; V8 V* ^' a( y( ^* `% u
Event, 事件
2 ^: b4 R3 P( s$ W3 ?; ?# hExceptional data point, 异常数据点4 v+ }1 b5 p: @) ?/ i7 N
Expectation plane, 期望平面
# }: \& r* q) e/ ~5 x$ qExpectation surface, 期望曲面
9 l0 `8 c k3 H- H1 Z# n/ AExpected values, 期望值
/ ]2 x$ _" n+ d% U' p* P! ] gExperiment, 实验
, ?/ m: \2 w) w2 c. GExperimental sampling, 试验抽样* k3 {( g, | J
Experimental unit, 试验单位
9 q1 j% ~+ H, A. @" cExplanatory variable, 说明变量
# }9 Y8 u/ B1 h9 _' ?# ?& [Exploratory data analysis, 探索性数据分析
. @, m% Y% R& I6 b1 y! KExplore Summarize, 探索-摘要
+ x+ W* ?2 J2 QExponential curve, 指数曲线
7 I: O% |1 c( h6 fExponential growth, 指数式增长3 K( }9 }: K! S: n( {7 w: q
EXSMOOTH, 指数平滑方法
3 x5 [' F3 I1 c2 l) \Extended fit, 扩充拟合
8 ~) i" u! s" }! s) v. Q8 A& OExtra parameter, 附加参数
+ T9 u! Q' z. p+ R1 nExtrapolation, 外推法
5 M H+ o! `! EExtreme observation, 末端观测值
) Q i$ Q! P6 cExtremes, 极端值/极值: `( \4 @ ~4 ~6 @
F distribution, F分布
]% a+ N2 ^9 T2 L' O" | GF test, F检验
2 m' v( [8 R }2 H* ?0 D, AFactor, 因素/因子
! y1 V! z2 j& {7 b" c V$ wFactor analysis, 因子分析" Q! n h5 l F, y2 L
Factor Analysis, 因子分析4 S; i& D/ \, B3 b7 y! b
Factor score, 因子得分 ; t! Z1 T2 H' e/ p' I# ]
Factorial, 阶乘( F5 m. ]: l: m% x4 U* R
Factorial design, 析因试验设计
* W! G, ]2 ]- o# M* k: RFalse negative, 假阴性1 F) U1 j; t; r* h1 [% j
False negative error, 假阴性错误1 J+ Y# M& Z& P) S3 H8 A; c" g4 m6 d
Family of distributions, 分布族; ?7 `4 f2 p2 z: Q/ {
Family of estimators, 估计量族
$ t, J& G/ i3 O |( |Fanning, 扇面7 R& ~! \3 L+ m8 J1 h
Fatality rate, 病死率
+ o% g$ C1 b5 fField investigation, 现场调查
# m! q: h0 e; `9 F1 P! x4 d" HField survey, 现场调查! q9 A0 v8 ~, A+ l
Finite population, 有限总体
& `0 @# c) G+ T+ I+ cFinite-sample, 有限样本& |% h& w: h, \7 n" \$ j5 }
First derivative, 一阶导数
% P6 h, d5 P4 C! e2 [9 ]1 E+ o. L" zFirst principal component, 第一主成分
4 y( ] I2 X8 \% W zFirst quartile, 第一四分位数
7 l6 v* s: d. p8 yFisher information, 费雪信息量
" F9 l# j$ {8 q0 G4 p/ _; E$ iFitted value, 拟合值
( _$ p6 \0 i& m1 l$ cFitting a curve, 曲线拟合
3 f7 Y/ v0 h) ~5 n [+ ^Fixed base, 定基
; M! D7 j' c' s5 }4 R6 c% F1 T |Fluctuation, 随机起伏9 Z) T8 @& X4 K& D5 {4 ]
Forecast, 预测8 N; F. y" W6 b" @& b+ Y2 r
Four fold table, 四格表" J5 W5 ` ?6 o/ u/ }" h9 Y7 l
Fourth, 四分点# a( v. F6 |! f+ N1 A
Fraction blow, 左侧比率8 E5 q% E, v5 ]. @0 C
Fractional error, 相对误差
, R% I5 K8 E8 u5 k; P6 n1 _Frequency, 频率' E. X9 t, ]6 w5 [1 [
Frequency polygon, 频数多边图4 g6 k/ i5 {" Q% D }. V
Frontier point, 界限点0 b+ D# B% V1 C, p( L# K/ Z: K
Function relationship, 泛函关系
' u5 E8 c$ g' r" g7 x/ bGamma distribution, 伽玛分布
4 U1 Z/ h' }* HGauss increment, 高斯增量
9 M" c3 B: {* {Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
. _; U+ H" u: g, u3 b; H+ p; c4 ~Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
1 K& | Y$ f: a' w7 X# `9 K5 lGeneral census, 全面普查3 P5 J9 [! C! l% b" L( S/ v
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 9 X+ m& r' x8 W% F% K
Geometric mean, 几何平均数1 @) g, \8 A2 A$ i. G {& T
Gini's mean difference, 基尼均差
( S8 o- u3 e6 b% g& J2 q) [GLM (General liner models), 一般线性模型 5 g2 X, s D: Z) z# B8 }& g; r) v8 v
Goodness of fit, 拟和优度/配合度9 n( r2 l, c; N& c# M3 f5 J' u) g
Gradient of determinant, 行列式的梯度( P7 q" G+ v& O; U, s1 `
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方; W' R7 U% i g/ {8 f' ?2 I
Grand mean, 总均值 K' Q* k0 \9 A
Gross errors, 重大错误
1 Y; r% f) J2 tGross-error sensitivity, 大错敏感度, v' I7 p; X* C
Group averages, 分组平均( j+ z! I8 L# i7 b1 L9 w- l
Grouped data, 分组资料
7 q9 \2 C. j* y* ?& dGuessed mean, 假定平均数
( K: q. c$ | dHalf-life, 半衰期
, ~9 E' b5 A4 i7 k& cHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量$ t9 E2 X) U8 V5 x7 W
Happenstance, 偶然事件, F& g+ I1 S/ m6 N0 s
Harmonic mean, 调和均数2 r; b" b, r/ b$ n3 ]# h# f$ k
Hazard function, 风险均数
$ V" Z. r( K$ Y# ~( K! r7 LHazard rate, 风险率
8 v% k' m4 D& h* b4 f& K0 KHeading, 标目
! n- Y& B) c1 I- z/ o: lHeavy-tailed distribution, 重尾分布: R& O4 m3 t2 n! i" e
Hessian array, 海森立体阵; H* S& ^" J9 w t1 u8 _
Heterogeneity, 不同质9 |+ D3 s- ]: ^/ U. M* i
Heterogeneity of variance, 方差不齐 ( ?7 h3 j& o" U
Hierarchical classification, 组内分组
/ n3 w2 ~! G- o: b4 AHierarchical clustering method, 系统聚类法. n" Y8 T, O$ ^ [
High-leverage point, 高杠杆率点7 Y! ^$ s* k* y
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
, ]& g8 ?$ h$ B# }$ l: ~Hinge, 折叶点) b- w6 G+ X8 d. E* ^9 P
Histogram, 直方图
+ t# W( x2 ~7 E& M/ y9 m0 @Historical cohort study, 历史性队列研究 ! |' \( r+ ~ B/ X$ C2 q
Holes, 空洞 T( M9 f, c6 F) R6 u" |
HOMALS, 多重响应分析
; M! \5 t$ `4 P: u- F' o3 P% uHomogeneity of variance, 方差齐性
: ^0 s+ l9 l1 K9 O$ `Homogeneity test, 齐性检验
7 L! B- N3 ~# O, q' L6 K/ vHuber M-estimators, 休伯M估计量2 g% F" m7 Z/ l+ W1 n# N( O. e
Hyperbola, 双曲线
. f2 u2 r9 p. ~5 x* v9 T N5 g/ xHypothesis testing, 假设检验
; }/ E9 f' C8 _( I) c, lHypothetical universe, 假设总体
* r* O4 [' s" b+ R5 vImpossible event, 不可能事件
, k( }9 l( e) t# s LIndependence, 独立性
/ W; Z) L0 B; D# ~3 ?% q: LIndependent variable, 自变量; d( d0 C0 B W- C" `
Index, 指标/指数
" e# b8 J* }- vIndirect standardization, 间接标准化法
/ g/ [) C i5 v5 PIndividual, 个体& d( F' P; h6 C6 b# R4 O/ G! Z
Inference band, 推断带
; U0 b+ Y7 P. |) R7 B: J9 \7 MInfinite population, 无限总体
$ M; P3 i, F6 Y- oInfinitely great, 无穷大
2 n6 {8 e0 L- ^1 Y5 nInfinitely small, 无穷小( p+ C+ w: s9 o7 d
Influence curve, 影响曲线; D+ y+ W5 P) [; l
Information capacity, 信息容量
8 @: \5 D+ ~! X) k: fInitial condition, 初始条件; a! P: D7 X [' a- X W7 W
Initial estimate, 初始估计值
0 D: N0 z" ?! fInitial level, 最初水平+ \- y& f9 z/ L x1 P- t( s; g
Interaction, 交互作用6 p n6 R2 N, _5 s; u
Interaction terms, 交互作用项' x1 Y( {9 V S3 G
Intercept, 截距
% C$ `5 k- t+ {! m5 a+ _5 EInterpolation, 内插法( R9 V9 G- Y/ ?' G% @8 X# A6 u
Interquartile range, 四分位距! ?( b+ g: k7 @- x
Interval estimation, 区间估计( x2 T3 z* L3 y3 A
Intervals of equal probability, 等概率区间
6 r: u7 `7 e7 p" E+ D3 b- p S# [4 JIntrinsic curvature, 固有曲率
3 L6 d6 d' m; h3 dInvariance, 不变性2 z9 B+ i/ i) j
Inverse matrix, 逆矩阵
/ ]& N( h& N4 R a9 ` Y* U0 VInverse probability, 逆概率% Q4 `! [: U3 w
Inverse sine transformation, 反正弦变换) Y i; V4 f' A
Iteration, 迭代 , [. W# F% Z: a- ~* ], ]5 c: M
Jacobian determinant, 雅可比行列式( [* \( [* g0 E: |
Joint distribution function, 分布函数
( d5 {: G% H5 F+ ^0 DJoint probability, 联合概率
" U" x. ]6 S. [5 M& L- }+ ]/ D8 ^Joint probability distribution, 联合概率分布
8 Q/ y/ ^+ I* X. g# v% Y( I$ [4 `K means method, 逐步聚类法
8 k! N0 E7 A, K" o1 U6 o3 ^Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
) r6 A! @4 X1 _0 E) w+ `: UKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
4 _0 x: y p+ d) S) }Kendall's rank correlation, Kendall等级相关0 e5 K$ V# |% b+ R1 `9 I
Kinetic, 动力学7 |8 k' U; ?# X: k0 O: @1 `- t
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
+ m9 k" S) k& \0 \5 [Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
4 d% I/ |/ h; b" P8 X* _Kurtosis, 峰度8 s) h5 o' W/ e( R5 J' |
Lack of fit, 失拟
3 i! \5 T( t* j& {9 h0 P! |2 m9 V: iLadder of powers, 幂阶梯
) o" p) @4 w! t/ h0 s9 C# N0 FLag, 滞后
( E9 g3 a3 a+ hLarge sample, 大样本8 e! f: U, G& u+ ?
Large sample test, 大样本检验
?: f; `9 P7 Q; ?6 X9 CLatin square, 拉丁方
8 p2 [6 K8 }, @7 ]9 q0 y3 ~Latin square design, 拉丁方设计7 {* M% f5 A$ d( o
Leakage, 泄漏
: Z0 q4 t7 z* J: l' nLeast favorable configuration, 最不利构形 L0 z1 e, A$ O- I
Least favorable distribution, 最不利分布
: v6 H- i( l- R. G: ZLeast significant difference, 最小显著差法
; z' \$ j8 I1 d* ^9 TLeast square method, 最小二乘法
% _$ ^$ e* k. D2 b) ^Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
" E2 `3 J: W6 ?5 J, L* P3 uLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合* |; x( }* R, x
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
+ h% J/ O( w O- X- V: X1 hLegend, 图例
( A- x' g% \+ BL-estimator, L估计量" n" I4 F: Q0 K. g0 g+ {( _8 W
L-estimator of location, 位置L估计量+ ]5 s2 j) s1 K* H# t7 m& H
L-estimator of scale, 尺度L估计量6 m, p8 H) }( v3 p+ s6 O- c) ?
Level, 水平% b* `0 [, R5 ^6 g! U
Life expectance, 预期期望寿命6 [2 L3 _0 A) ?4 N& I
Life table, 寿命表) [* l: Y4 ?& {6 N
Life table method, 生命表法5 _- {! u7 Z! [
Light-tailed distribution, 轻尾分布
- c& t ?5 i+ K$ I" D/ J% t: GLikelihood function, 似然函数
* a/ t6 ?% x. s* g& V2 I7 dLikelihood ratio, 似然比* r) X6 b# d3 ~5 A8 ~
line graph, 线图: ?* k' G9 y9 W; ~
Linear correlation, 直线相关
9 L* L! F! \& S, N7 X, K( BLinear equation, 线性方程
; ~! X5 @2 t- R& MLinear programming, 线性规划: m9 O! a. ~5 M s% `$ F( F
Linear regression, 直线回归
$ G0 n& v8 I5 S2 |Linear Regression, 线性回归
8 N9 E8 b6 _1 i: Y9 G/ ~Linear trend, 线性趋势; y7 I7 W/ j7 o2 [) o
Loading, 载荷 . W1 D' M B( r8 x8 d- g2 m" j
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
5 B$ w/ h1 K& a" Q% y' MLocation equivariance, 位置同变性
" P4 y9 w3 q) f; ?3 Z8 ~* x; ]! FLocation invariance, 位置不变性
8 y# C1 y( Z) u! @; `. U( PLocation scale family, 位置尺度族$ j7 q: A5 Z1 F q1 B9 T
Log rank test, 时序检验
0 @* y& I1 ^9 L" U$ G" s3 yLogarithmic curve, 对数曲线
5 v" ]% T5 j+ k+ C- K5 hLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
+ I ]7 K g! S" G- t/ kLogarithmic scale, 对数尺度# U% u- Y6 j2 F: c* f& d7 @
Logarithmic transformation, 对数变换
& u+ S. u, X' D/ u: r+ [Logic check, 逻辑检查* M% c# `) a2 o/ w# W
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
# f+ l0 ~; ~( a ULogit transformation, Logit转换
8 ~5 U5 D9 U& }0 oLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
7 f; i g$ b" G" o' bLognormal distribution, 对数正态分布
! u2 S& K+ x8 G! C2 \" ~4 a- I& i. oLost function, 损失函数+ y. R& B. V' m- J
Low correlation, 低度相关5 A% R' y4 l9 v4 [& \8 V
Lower limit, 下限
0 d5 a( [3 i' s xLowest-attained variance, 最小可达方差
; V2 ]' Z8 h% q$ _LSD, 最小显著差法的简称& h7 P( h T* T2 }! T4 }. Z
Lurking variable, 潜在变量
; a* V) F2 ]$ RMain effect, 主效应
- g3 W/ B; [3 }/ ?Major heading, 主辞标目
* I. [( W$ B( S3 p9 ]& O4 R DMarginal density function, 边缘密度函数7 J& M, D, L/ H# E0 I
Marginal probability, 边缘概率
5 e' J# I3 {& N; h. A+ ^8 dMarginal probability distribution, 边缘概率分布
) g5 F0 C4 G8 Q/ E5 C% ^- c, J9 fMatched data, 配对资料
/ A' @, G6 L8 [3 x( H% VMatched distribution, 匹配过分布 v% e/ D5 i, Z4 a% p1 b
Matching of distribution, 分布的匹配
4 z4 {5 ?2 @) U- R. xMatching of transformation, 变换的匹配8 ?$ Y9 B! {, A
Mathematical expectation, 数学期望
1 _5 W6 a! v2 M, \% T' }& X2 N, z" yMathematical model, 数学模型
' k( P5 o7 i( N- w3 J2 qMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量, y$ Z+ Q' ~- x) \4 n! H( \" d
Maximum likelihood method, 最大似然法6 o; N% ]+ R, I- A, M' M, |' {
Mean, 均数
; G- i+ }6 M1 s6 a: xMean squares between groups, 组间均方8 S$ y' I9 j, @3 [) T) k
Mean squares within group, 组内均方
Q; G& Z# L4 ]0 i! ?5 ?1 FMeans (Compare means), 均值-均值比较
) z6 H4 T8 U c3 {% s2 R3 KMedian, 中位数
5 |& Y7 V" L/ ?- N& @+ zMedian effective dose, 半数效量
) l T( p4 b7 k! Z5 w. @Median lethal dose, 半数致死量
- b/ c2 V! c I: U6 @0 m$ QMedian polish, 中位数平滑" P! d+ P" n& I( O$ E
Median test, 中位数检验
. d. A( B# p# J# UMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
! U% F2 l' ]) T |3 H+ z ^Minimum distance estimation, 最小距离估计
+ X# t" z; w' xMinimum effective dose, 最小有效量- e: I3 S2 F3 v* D% ^$ r; ]
Minimum lethal dose, 最小致死量
7 w- B+ t; J$ ~5 N6 MMinimum variance estimator, 最小方差估计量6 B9 P- \) h$ @7 C1 T) q7 [
MINITAB, 统计软件包7 o- q5 W9 T; K" X- L2 }" m
Minor heading, 宾词标目+ d7 ?3 d, u& J& N* a, w
Missing data, 缺失值- G: R b0 q% z1 o/ h5 N
Model specification, 模型的确定
# _4 l# X; m1 A$ {# u1 t" sModeling Statistics , 模型统计
7 R6 |2 ^. J6 E; wModels for outliers, 离群值模型
3 M0 E) M; n+ A6 BModifying the model, 模型的修正' D6 P$ e& g, {. c! w
Modulus of continuity, 连续性模6 w* a' e( K% y4 ]- z
Morbidity, 发病率 * H1 Z2 m9 L5 b% ?+ M' ^
Most favorable configuration, 最有利构形( _2 O& C: g; B6 [ s- W
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
' m% q# R0 H* W1 W: w8 \' {Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归. H1 K/ h8 l" c( [4 ^" ~
Multiple comparison, 多重比较
/ C8 m( u7 f. [' L/ Z+ @- ZMultiple correlation , 复相关
& e% J) |8 e3 }8 zMultiple covariance, 多元协方差" J5 y- M/ E( K& B0 {
Multiple linear regression, 多元线性回归+ |% n) Z* C! x. E" T$ L! |+ C
Multiple response , 多重选项
* i3 s% W0 P z/ M5 a9 f# CMultiple solutions, 多解
) g5 u, c1 U9 k6 rMultiplication theorem, 乘法定理( D9 l9 u) n! W2 F0 B
Multiresponse, 多元响应
' Z$ @3 n2 N+ W9 q- z+ Y& sMulti-stage sampling, 多阶段抽样
" G2 @% k) x: Q6 a# w, M, gMultivariate T distribution, 多元T分布
* t- j$ a4 ]" F s, W; SMutual exclusive, 互不相容% A" v$ P+ X' W$ w7 J e' N5 M
Mutual independence, 互相独立6 c! E H \- Y8 b* Y
Natural boundary, 自然边界3 S4 s1 j$ K4 F
Natural dead, 自然死亡
% g9 T8 \/ B' N9 zNatural zero, 自然零9 G* I/ c- @% X2 s, h$ o
Negative correlation, 负相关
* O5 T0 x# |! H) TNegative linear correlation, 负线性相关2 u( Y9 D9 _- w0 K+ u. d) R& g
Negatively skewed, 负偏
7 D1 Q. C7 X; i( |4 JNewman-Keuls method, q检验
0 g8 m, N* a- X9 zNK method, q检验
7 V. v* ]$ |- ]4 [/ p! [No statistical significance, 无统计意义( _! @0 ~, P0 G/ K) N0 D
Nominal variable, 名义变量
% T) P5 ]0 E6 J0 H/ b/ MNonconstancy of variability, 变异的非定常性
* @. N3 H9 v9 PNonlinear regression, 非线性相关& Z& _7 t' t( z: d
Nonparametric statistics, 非参数统计( f( z( a- b& D; v9 m3 l3 E
Nonparametric test, 非参数检验
`9 ~5 c* [, c4 m# C: hNonparametric tests, 非参数检验6 [# | [; R) O
Normal deviate, 正态离差
( {' M/ A" i( }3 Q. M/ b8 yNormal distribution, 正态分布
& j% G) W" g0 o @+ ^: |Normal equation, 正规方程组- p$ j! r# f" Q# Y/ {. B0 q/ [) F
Normal ranges, 正常范围6 x3 i, I8 a. z4 h. M S
Normal value, 正常值
. I" h/ [, Q( zNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数, D `6 Q0 w* G, P+ ]; v
Null hypothesis, 无效假设 ' I8 o9 f ^; x: @3 o" K3 d i1 C
Numerical variable, 数值变量
6 U: Q/ R7 Y% ?# n9 w6 o$ Y3 G$ N' bObjective function, 目标函数" v& ~. H7 j: k% L
Observation unit, 观察单位
, G' \0 V" N/ a5 {Observed value, 观察值
. `+ _- L" b; _* K; ]1 T1 SOne sided test, 单侧检验* t8 [! u; @' ]% _8 y
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
1 Q1 D6 |* E7 v) p% n$ L- uOneway ANOVA , 单因素方差分析
% r- h& @% m5 J, dOpen sequential trial, 开放型序贯设计
3 m; `: B$ A# B7 JOptrim, 优切尾
' Y$ L; w5 _/ _, C$ V# ^Optrim efficiency, 优切尾效率# Y- z* J) o/ G9 e7 \
Order statistics, 顺序统计量
7 v' {, r5 k. I& f" _) E+ }1 BOrdered categories, 有序分类
) g" V* ]6 \& x( O& t+ |Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
1 O7 R! ~ I( C N) QOrdinal variable, 有序变量/ j$ C" g" H9 U V2 w& L/ c
Orthogonal basis, 正交基/ |, d9 `$ u/ w) k9 H6 y5 J% P+ i
Orthogonal design, 正交试验设计6 O8 R1 F9 j: D& ^/ G
Orthogonality conditions, 正交条件1 H" p$ v$ Z' b" Y) j$ m3 K. {7 z
ORTHOPLAN, 正交设计
8 f& f1 ]" z5 l: O) v/ T: i2 WOutlier cutoffs, 离群值截断点
0 K& y8 T6 M! K" Y* |% ~3 P; iOutliers, 极端值
+ d$ B2 ^- o1 J) {( \$ R/ H& _OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 : j9 U- k+ m; b
Overshoot, 迭代过度
0 g2 W4 O: |6 R8 E3 N( l9 J, y# V2 J/ qPaired design, 配对设计% f! C" v& t! w
Paired sample, 配对样本
* e. N: F$ R1 {4 f r$ xPairwise slopes, 成对斜率# Y! y" ?4 ^) `: K* p* [
Parabola, 抛物线
& i5 ?: s; m6 Q; F. P& e, kParallel tests, 平行试验, k2 d7 S6 \( M$ V
Parameter, 参数" e8 a: h3 T( |) }2 ^
Parametric statistics, 参数统计& s" n& r- q4 p$ q- b1 e% ]3 ^+ H
Parametric test, 参数检验: R( }. Z2 v- N* @5 D l
Partial correlation, 偏相关
/ e: B7 h! g$ @- V- L% T( [, [Partial regression, 偏回归
# N' G2 N4 B1 }2 VPartial sorting, 偏排序
" y X! ~2 |. Y) H0 a! P% hPartials residuals, 偏残差
% c- ]3 d3 p; kPattern, 模式
! k+ }( c$ h' E1 ]3 u ]Pearson curves, 皮尔逊曲线9 T! V' B& |/ v8 Z3 i7 M
Peeling, 退层; b% V/ S' _" M. m8 z1 }
Percent bar graph, 百分条形图
- s6 o0 }+ S: B v. m# uPercentage, 百分比
. m8 S9 z3 [' h# ^$ G6 d6 hPercentile, 百分位数: N; i6 d) S4 n' H3 {
Percentile curves, 百分位曲线
0 |: Z) R1 w8 y5 r8 M( lPeriodicity, 周期性
& g/ m5 @& H7 H5 r) h6 JPermutation, 排列) @+ N' ?8 g) i0 u7 E; u: |8 Y
P-estimator, P估计量0 r' z; ~5 J5 }0 c* c, J' ^0 J
Pie graph, 饼图
( {( R7 c! { f. Q" N- p% |Pitman estimator, 皮特曼估计量
# m/ ^! Y2 }+ ~/ z, P6 [Pivot, 枢轴量 \* _7 X ^( x/ J$ q8 F: h
Planar, 平坦
& C$ _8 x8 H. R' e% L/ s& T% tPlanar assumption, 平面的假设
. J, N7 P3 C- R% s [1 Z$ CPLANCARDS, 生成试验的计划卡3 J- {2 @8 P6 u8 f5 D& ~! R
Point estimation, 点估计
/ Z5 U" @* f0 M+ c& J9 iPoisson distribution, 泊松分布3 c& H$ d- G: F
Polishing, 平滑3 ]5 J2 ~- w' s) M G
Polled standard deviation, 合并标准差$ k1 N6 z* d/ _+ B# M- ]
Polled variance, 合并方差. R2 t: O7 h4 w* q1 [
Polygon, 多边图
p5 m: ^9 r2 Q2 |& k( B- Z! gPolynomial, 多项式: X5 k5 ^ t+ z& m
Polynomial curve, 多项式曲线
9 T# F& I9 g6 p' t$ H0 ]Population, 总体7 c& w" i4 p: r- \: J3 I) e7 r2 p
Population attributable risk, 人群归因危险度
N8 U* f1 H* r! T6 JPositive correlation, 正相关: M- t2 `4 z6 a& m" h: J3 B8 v
Positively skewed, 正偏/ k( ~) G" I% G' k
Posterior distribution, 后验分布! }: _) j7 X" |' E4 M5 d
Power of a test, 检验效能( X1 N. _* I& {! ?) E/ Y9 b* o
Precision, 精密度
& p( |$ Q" A1 S9 x" i% P1 Y8 Q0 CPredicted value, 预测值, e F+ x g# m/ s; H
Preliminary analysis, 预备性分析
( y$ a# x. [: P' k2 vPrincipal component analysis, 主成分分析4 x g# q/ ]) [3 Q5 \: t
Prior distribution, 先验分布9 b2 v" i8 V. W# Z7 B! X, H
Prior probability, 先验概率- J: r9 \# q/ p" E3 i E9 M5 M
Probabilistic model, 概率模型
3 Z8 |5 m9 I, t4 h7 mprobability, 概率, j) D: h& G/ G6 N
Probability density, 概率密度' I" X5 u% t3 Q F9 z
Product moment, 乘积矩/协方差" C, S1 E# D, s+ O2 W
Profile trace, 截面迹图
/ R7 [- c- o+ @; m* r! ZProportion, 比/构成比$ ~' ?+ O, g0 i& g7 ~) r' i2 ?" N
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: e6 ~; y( { w9 `% K$ z+ W. ?
Proportionate, 成比例
) M: Y5 q' y# x% eProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量8 x U' A5 ~' O( ?
Prospective study, 前瞻性调查+ t8 [' d$ U5 j# [
Proximities, 亲近性
' W3 U+ c! f) ?" d0 D( ePseudo F test, 近似F检验+ _5 E" z" t: V( A% x7 H
Pseudo model, 近似模型
1 q5 F8 G5 E) Q3 W1 L' iPseudosigma, 伪标准差7 z1 C) b# J- l$ s- O, M
Purposive sampling, 有目的抽样* f- u" l" f2 _& B2 F6 W
QR decomposition, QR分解
2 `) W: L- m# h% r, `Quadratic approximation, 二次近似
' `8 i+ H; h% P4 X+ W( OQualitative classification, 属性分类9 ^; W H% K6 k4 G# X6 U& H* X
Qualitative method, 定性方法
# m2 L. \" ^2 O# O+ r6 KQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
4 g! k. D# x! q( vQuantitative analysis, 定量分析4 T9 y7 r" F$ O: ?3 z5 g* l8 J
Quartile, 四分位数& t: c* R6 v* y# D
Quick Cluster, 快速聚类
. Y/ k' R# `; l" y/ aRadix sort, 基数排序
1 X7 K: J; W e8 L, I3 ?Random allocation, 随机化分组
6 o, G( x0 L3 ~6 r. {Random blocks design, 随机区组设计! q5 E9 q0 \$ Q# e9 j# C, ~$ h7 N4 H( h
Random event, 随机事件
4 ~8 z' G" Q. D; ~Randomization, 随机化# F$ I5 k* [6 m, Z, `2 S
Range, 极差/全距3 V4 z: j% p& O4 Y
Rank correlation, 等级相关* e. Y' m: g& P! A% v$ G. x
Rank sum test, 秩和检验2 L! N/ T }, a0 `
Rank test, 秩检验8 q/ R) V; w& K! h
Ranked data, 等级资料
( ~1 D0 i1 m& f- JRate, 比率
3 b1 Y! Q7 N1 C i; R% M/ G: nRatio, 比例' N+ p$ `/ d6 T
Raw data, 原始资料
) ?' X! s( L( A. e1 ?+ `9 N% pRaw residual, 原始残差4 b# j" m6 x3 [
Rayleigh's test, 雷氏检验$ v8 J0 ]1 ~6 y" H
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 * d k& m% w7 A4 {
Reciprocal, 倒数
9 F/ N6 i- C. j* N8 f3 IReciprocal transformation, 倒数变换
9 M4 {( s1 B2 |( P+ m0 nRecording, 记录
0 n/ z3 I0 J6 u% X! J# A* b$ gRedescending estimators, 回降估计量
, b/ g. k# g% }2 P; WReducing dimensions, 降维
" h {" n* X, ^. JRe-expression, 重新表达
6 e: c: N R$ o5 V a2 aReference set, 标准组
2 l0 M$ Q0 N- S0 q# i" P7 ARegion of acceptance, 接受域
5 S" ? r) x; R4 `Regression coefficient, 回归系数7 a% H$ ]3 `2 j1 v0 k, N
Regression sum of square, 回归平方和
! h$ X9 A% ~6 N! Q! yRejection point, 拒绝点2 y# o! P. d; z* y% D4 T N
Relative dispersion, 相对离散度( a# s9 c" f$ w7 ?
Relative number, 相对数! d8 H, v$ B' T5 M3 a, B
Reliability, 可靠性, W- m, C' t; i M& E4 Z9 v2 y
Reparametrization, 重新设置参数
) h" k2 t+ d, u {$ P7 }Replication, 重复. W* h! L' v% A8 q* `* e3 X
Report Summaries, 报告摘要" z \( [4 T' B$ z8 p
Residual sum of square, 剩余平方和1 w/ [5 _* x- D' p; x+ y
Resistance, 耐抗性+ P/ g- w( J2 Q" h5 G7 a
Resistant line, 耐抗线9 s: `: `+ O$ H$ i% N
Resistant technique, 耐抗技术 S) P. c, F2 k! T
R-estimator of location, 位置R估计量
1 u- v7 k! I7 q! ] \0 L9 k( n% b8 ~R-estimator of scale, 尺度R估计量! i* R1 f! s# C6 v& O, l
Retrospective study, 回顾性调查
5 N, L: a. h, E* O, [Ridge trace, 岭迹1 `' [( g0 ]9 t
Ridit analysis, Ridit分析
/ P5 q& J) i8 P/ d) uRotation, 旋转! c7 O# c4 v2 S e0 _
Rounding, 舍入
" `0 P) V4 V$ z, ~2 K* Y, h# hRow, 行
; }; X) _+ d2 j) [, A: N9 r, ARow effects, 行效应8 [5 K) k% b/ W' D" p. j. n
Row factor, 行因素( W6 K2 P; c, Z2 }- Q" N
RXC table, RXC表 j' k3 N' o N2 a
Sample, 样本0 I* x9 I5 x7 E+ X) h4 i
Sample regression coefficient, 样本回归系数
$ j% J, ~: i6 t+ p# o8 sSample size, 样本量
- ^2 p8 Z8 h$ C4 r* Y( k3 s$ w5 xSample standard deviation, 样本标准差+ L" b2 o l# Y G9 ~4 r1 X
Sampling error, 抽样误差
5 g$ R- i- ^: ~/ W7 \SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
) S) R( V; d- T" Q" y+ }' `Scale, 尺度/量表. N( p. U% D1 `$ x4 M! e
Scatter diagram, 散点图' _& V" S% _% {8 ~/ t' v* @( \
Schematic plot, 示意图/简图; \& U! g Q c) h
Score test, 计分检验" j: X8 V" J/ j- [/ c o$ U
Screening, 筛检" D9 g* `4 ^4 m
SEASON, 季节分析 9 N2 F& s- r% c& N, r; R$ y- j
Second derivative, 二阶导数
. _' o2 H' N7 USecond principal component, 第二主成分
. i' U0 z/ P/ _7 A" aSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 3 [7 w+ c6 f8 q% J: T7 e
Semi-logarithmic graph, 半对数图
4 }' @, ?; c \9 oSemi-logarithmic paper, 半对数格纸. _8 l$ Z& }, _: \# [/ ?4 T n% {' G
Sensitivity curve, 敏感度曲线
6 P6 }8 r! Z0 S4 RSequential analysis, 贯序分析
3 s- a% U( {+ S7 TSequential data set, 顺序数据集1 \) R9 n6 G' E5 b+ i
Sequential design, 贯序设计
+ d# x- R( g/ Y2 ]- n1 cSequential method, 贯序法
% m/ _9 t s. l2 ]Sequential test, 贯序检验法
! R8 G9 W" D# TSerial tests, 系列试验
' o' `2 u" M2 Z& kShort-cut method, 简捷法 ( g" j4 @; G( U, w& `# y
Sigmoid curve, S形曲线
& @% Y$ ?- m# KSign function, 正负号函数; w, D0 `: D' P# Z; @9 P6 f
Sign test, 符号检验
" r7 C- z, I& h5 @7 r. NSigned rank, 符号秩
2 [$ Y3 \" ]2 G0 uSignificance test, 显著性检验
2 d) o) U7 A+ iSignificant figure, 有效数字; P3 _8 @) Z" b$ H
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
& G! L9 \# N& z+ }% gSimple correlation, 简单相关/ I/ b2 `2 d. G8 y; B7 v
Simple random sampling, 简单随机抽样
) E! f7 ]- b( v; k; a7 e: _Simple regression, 简单回归
8 X) L9 e( k. X' s5 Wsimple table, 简单表1 } H* H1 ^, M
Sine estimator, 正弦估计量5 r V5 n( ]9 \0 e/ q6 [. p2 y
Single-valued estimate, 单值估计$ e2 m! [+ x* j+ K& b" w1 H- t
Singular matrix, 奇异矩阵7 z/ h2 R: Y0 O' y( M7 O% B1 b/ e
Skewed distribution, 偏斜分布
2 p/ r2 D8 J0 I0 A- g' W) ?Skewness, 偏度
+ z1 r4 }0 M5 R+ b: jSlash distribution, 斜线分布
( ?) B1 _* F2 O# v8 _Slope, 斜率
5 _3 C) o* T4 F USmirnov test, 斯米尔诺夫检验7 c; A8 O0 ^* J
Source of variation, 变异来源
# ~& A. M7 P4 ^8 XSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
! d6 N$ J) n2 p1 i. @5 b6 D MSpecific factor, 特殊因子
( K0 t' c7 Z I/ r' p4 J* CSpecific factor variance, 特殊因子方差
! l; t% b; z& ~, H3 H7 f3 s# VSpectra , 频谱
8 y1 t! T6 X! f- `4 ISpherical distribution, 球型正态分布
, {$ W; r; q& @' @Spread, 展布' t# b+ K. w" T7 O, l& @+ w# I
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包1 W0 m! W0 F# g- V
Spurious correlation, 假性相关% C! o, h8 |( Z0 T7 L8 `) l
Square root transformation, 平方根变换
' ~9 J% a9 q U" e9 m, ]Stabilizing variance, 稳定方差" I. ]/ L! |. d6 H H/ H
Standard deviation, 标准差
9 I; `% k. i, [! zStandard error, 标准误! r2 e0 o# x& D9 x& V: {# ]
Standard error of difference, 差别的标准误
5 C/ u9 P9 h, d6 h; `/ nStandard error of estimate, 标准估计误差, c# d# E+ I& X: ]0 L- U
Standard error of rate, 率的标准误# E$ a% t3 Q/ Z* R, `8 _/ P
Standard normal distribution, 标准正态分布
0 B# b# m+ F: A; a% [Standardization, 标准化
, w0 \7 g7 Z& U" [) e; Z8 wStarting value, 起始值: p/ t2 ?! z3 K
Statistic, 统计量
5 r3 l; [! N! v: W# jStatistical control, 统计控制
$ K+ @9 J. m+ w" x0 u% VStatistical graph, 统计图1 B: {9 @) b2 _! Q) \2 k" D% N9 v
Statistical inference, 统计推断7 B( }: m8 ]9 r- S
Statistical table, 统计表
" R0 r' y: G' G$ {Steepest descent, 最速下降法
( s2 u0 I% g2 e" _: TStem and leaf display, 茎叶图- y1 ~/ }, j$ n- `
Step factor, 步长因子: D: G' D, ^3 L( ?
Stepwise regression, 逐步回归0 G! q+ m9 x& Z" J' S& f! W/ X
Storage, 存
8 x: M) r5 q6 T: h) v, n1 |8 XStrata, 层(复数)8 d4 p6 z1 n5 h' H* p, f
Stratified sampling, 分层抽样
) T1 {: m+ f' R. ?/ CStratified sampling, 分层抽样9 \' Q+ E1 {* f' Y( D" ?
Strength, 强度
: n" V- u' z! b. Y0 oStringency, 严密性; q9 H! ^+ [) z
Structural relationship, 结构关系
, F+ J, h: @( h6 }8 K' KStudentized residual, 学生化残差/t化残差 q/ D X' | f0 @: D! N
Sub-class numbers, 次级组含量
9 p2 a& u/ c8 m8 u# v" KSubdividing, 分割
: o( I( Z' _* h0 _" |. lSufficient statistic, 充分统计量) [* l$ w; E x9 j
Sum of products, 积和) M9 `+ T0 h1 n" Q- _+ |! l/ E4 `1 Q
Sum of squares, 离差平方和
: _' n% f% {7 c: bSum of squares about regression, 回归平方和" h+ A8 |+ a$ ?8 ^# g( ]
Sum of squares between groups, 组间平方和6 d" E$ G- l& c% `5 _
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
5 X6 ~1 G7 x) N9 a: MSure event, 必然事件) p/ I7 O2 D/ u3 B$ A1 I I
Survey, 调查. @/ X5 b6 u3 e- e% [
Survival, 生存分析) Q% g$ B9 i& I
Survival rate, 生存率
4 ~9 i) y! V$ Q' z z" s# CSuspended root gram, 悬吊根图" m9 d) x8 C: N
Symmetry, 对称
3 G2 _2 E0 O& F0 n( d" E: O* ?Systematic error, 系统误差
; {& ]& j; B) |" L1 P5 ~5 t4 YSystematic sampling, 系统抽样
& D, n. O* P8 ~Tags, 标签
2 y; h( x+ E* ^. e$ jTail area, 尾部面积
1 L7 \+ `+ e X) t, w" _3 t" PTail length, 尾长. ?5 [* {1 J# q1 v' K
Tail weight, 尾重
# D# z# S$ x( [% _, dTangent line, 切线% j) q- R0 l! w0 S- x- N
Target distribution, 目标分布
6 R6 _) |) I8 `) k# J$ c3 i+ BTaylor series, 泰勒级数$ n# o( ?* C7 Q/ J
Tendency of dispersion, 离散趋势
) z/ H! p. l: y' ]. ^Testing of hypotheses, 假设检验 O4 Q# c' d" {5 C8 f0 s
Theoretical frequency, 理论频数' X& _$ `5 U; }+ u8 m
Time series, 时间序列
) z- |1 L0 W$ k2 }& X. V" i! PTolerance interval, 容忍区间
7 M6 ? i" v; _6 k) c( X7 VTolerance lower limit, 容忍下限$ L6 n f) @2 ]3 O3 x
Tolerance upper limit, 容忍上限
! H9 j r6 [$ c8 RTorsion, 扰率
1 _% W" F2 m- BTotal sum of square, 总平方和
- N: ]0 T: T; t- W0 W+ XTotal variation, 总变异+ _5 n, J3 @ |/ P. A. u3 h- A
Transformation, 转换" F4 [ i5 u/ p& o2 d* I1 L9 v& y
Treatment, 处理
) c3 c" G$ G, |, }/ d* tTrend, 趋势) W% O! M$ l7 g( F6 u# n
Trend of percentage, 百分比趋势$ {; @& a7 N4 [$ @. r! l/ X
Trial, 试验
6 z/ t, s) t, }5 cTrial and error method, 试错法
4 f. W0 U+ o \+ U' P: |. e0 q) \Tuning constant, 细调常数9 g4 e8 J# v% t( o9 B7 K, `
Two sided test, 双向检验 ]: i" X3 U( P& H
Two-stage least squares, 二阶最小平方
3 [1 U2 l. W2 K! j) x5 TTwo-stage sampling, 二阶段抽样
[+ M4 f. t: X2 W+ @6 ETwo-tailed test, 双侧检验
% K4 M4 L" ]" b. v1 B0 xTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
1 s8 [9 X8 n5 L4 b9 q8 I4 YTwo-way table, 双向表
* ?1 J% D" B( u# {* hType I error, 一类错误/α错误
. f, T* v% T7 g; v3 gType II error, 二类错误/β错误$ W: O6 _! E7 V/ ? G. p' [9 _
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称+ N% ~, ?/ s$ s" W: l c& k+ {
Unbiased estimate, 无偏估计; x8 x6 M! r1 Q% A8 b( x8 k5 ?. ^
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归9 K4 z9 ]) E( l8 ~! @* |5 g, A$ ]
Unequal subclass number, 不等次级组含量5 A3 X+ t+ v" W( O @. A
Ungrouped data, 不分组资料' { E q3 s3 ]" s- x
Uniform coordinate, 均匀坐标
: }* u- \# N' ^6 l' O! O7 `: T2 FUniform distribution, 均匀分布
$ b1 k$ T. j9 k3 o* Q1 T' M$ a7 OUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计: h+ v( z9 K! z2 b% \
Unit, 单元
! [: Q6 w& u3 L4 H: v$ pUnordered categories, 无序分类
! f! R4 g- U( v& B# S1 h( k" X& A, A# jUpper limit, 上限
/ _/ ^6 u" R! h6 }Upward rank, 升秩 \8 J1 p' x; ?! X5 R0 y3 y* E
Vague concept, 模糊概念
/ k& p; P% ^# ~. O# \* Z8 k5 L3 sValidity, 有效性
- I P" V p# w% Y$ c8 }VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
) J/ t1 X! H: x/ _Variability, 变异性1 q% [2 d/ s, ?+ U
Variable, 变量
$ _% K$ }8 P3 x0 h. R* M0 gVariance, 方差" U! r @; n2 j' _2 J$ J, C3 F! j( I
Variation, 变异3 P7 O$ g. H: K, n T8 x/ U6 [- d
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
, D5 u( B! E7 NVolume of distribution, 容积
9 k: R1 b* J& K7 b# {! H l" |W test, W检验
3 \2 Q# h+ m# m7 ZWeibull distribution, 威布尔分布
1 z h; N( [, a* zWeight, 权数
& f" D- Y/ a9 ~! aWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验- k5 e. O; W `' v3 [9 V9 P6 D
Weighted linear regression method, 加权直线回归
* P( Z2 t' l: dWeighted mean, 加权平均数
# z4 U8 s _ S6 a8 H0 g* vWeighted mean square, 加权平均方差
) n0 ]' h/ i) {0 X5 K% _/ }Weighted sum of square, 加权平方和
$ G9 R" ?3 L% Y% K5 d) g- kWeighting coefficient, 权重系数
0 `2 u3 |( n+ V' D; U# s- cWeighting method, 加权法 8 l+ V& ^; C5 |! }, o! l3 {
W-estimation, W估计量. v" B+ G1 T s* H% E8 N2 L
W-estimation of location, 位置W估计量
2 B9 F0 a) g6 X- RWidth, 宽度
% v& W7 t. m% o$ @) gWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验9 _1 D' {! |& x3 ?! f4 O, G
Wild point, 野点/狂点
. k# B" s5 H7 G! u2 CWild value, 野值/狂值( p @8 \2 G/ A8 i5 S
Winsorized mean, 缩尾均值7 ?% r2 u \' b3 v* ]& g
Withdraw, 失访
) O: A2 `# V+ j& LYouden's index, 尤登指数, Q" A/ U1 T) A5 V% X! _
Z test, Z检验
+ E# U5 m* ^ g+ c4 v! sZero correlation, 零相关
" P% d/ ? Z8 |3 d* WZ-transformation, Z变换 |
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