|
|
Absolute deviation, 绝对离差
1 ^+ {# x# x, U; K& y. `2 ^+ @Absolute number, 绝对数
1 n7 P! r6 q2 w) |9 ~: r2 p4 ^0 LAbsolute residuals, 绝对残差
8 P: o( V% A" `- q. p2 U% bAcceleration array, 加速度立体阵" M: g6 v! M" ~7 {9 ]1 r+ {! {
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度0 }/ O/ p/ ]9 F. Q; g' o; G
Acceleration normal, 法向加速度
) c' n& ~& F) PAcceleration space dimension, 加速度空间的维数" ~& [! k6 x/ l% h: x/ }, U
Acceleration tangential, 切向加速度, H( o& E- ]+ u
Acceleration vector, 加速度向量
8 Y3 W* z" ?; `4 R7 f( FAcceptable hypothesis, 可接受假设0 M* S, o# D+ x( i3 _9 X
Accumulation, 累积; [8 K" ? r( T6 G' ^6 a( m, |
Accuracy, 准确度% B" ]7 B+ _* o: f2 }
Actual frequency, 实际频数
! s* [; E4 K; ]2 r, Y! U! CAdaptive estimator, 自适应估计量 c" o3 a1 B- X) e
Addition, 相加
z( P/ d1 L6 b; S8 Y6 CAddition theorem, 加法定理
: `9 v. J1 g2 v7 A6 S& q1 ZAdditivity, 可加性2 v" G) I# S7 X! y5 p; T3 d
Adjusted rate, 调整率
/ Z- K. p2 }) ?0 f7 ^Adjusted value, 校正值. B0 x- _! t( n& ~ E9 H% R7 P
Admissible error, 容许误差
% k* H2 `$ l I% P/ Z# lAggregation, 聚集性
: e: |% W& S, h! AAlternative hypothesis, 备择假设
' I6 @, f' a. @* N- j t. L! fAmong groups, 组间! }5 k) w4 H- A/ I
Amounts, 总量
4 O* w8 C+ T( d9 ]+ P! kAnalysis of correlation, 相关分析
! v% i1 N. c) b+ PAnalysis of covariance, 协方差分析
$ Z% ]3 Y% S# `Analysis of regression, 回归分析
. \; F' U6 K8 S3 uAnalysis of time series, 时间序列分析
/ T H8 V) [( A0 O6 ?+ B% \Analysis of variance, 方差分析1 K0 ^4 o& u) K/ x. e! B
Angular transformation, 角转换- d" Z/ g# |5 u. {$ K: d
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
1 Q/ Q7 S# l2 `9 vANOVA Models, 方差分析模型
& G6 V7 r% j. ]Arcing, 弧/弧旋
4 [& q: y& y& `' ^Arcsine transformation, 反正弦变换
8 G) x- ?' i) W4 [6 wArea under the curve, 曲线面积
' i- n2 @5 H3 s9 OAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 . r. l7 `2 q9 ]# C7 l
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 0 s+ e, f6 C! X% V: y" c
Arithmetic grid paper, 算术格纸( j) R. |# H% F* v! Y: X1 I4 k
Arithmetic mean, 算术平均数
w* k- a( i i9 g5 I* g( {Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系+ P9 o! N9 i6 z5 @; g% @4 g
Assessing fit, 拟合的评估8 G- E- g& |9 v* m: H$ Z: X
Associative laws, 结合律. @) w' `4 Q8 q7 t' W+ l& K: ?# \
Asymmetric distribution, 非对称分布
, X/ R# x4 W; J/ z! ^Asymptotic bias, 渐近偏倚
( D6 W! L2 L5 K0 L3 }# PAsymptotic efficiency, 渐近效率
& x1 _: w6 p. ^. |2 wAsymptotic variance, 渐近方差% T, m+ k7 M' e* @" }
Attributable risk, 归因危险度
- z0 X( u' f& f0 I2 o$ TAttribute data, 属性资料
- s9 E0 I( K9 `. QAttribution, 属性( ?' z8 ^! `+ K6 l7 ^: T x
Autocorrelation, 自相关4 X/ S4 `: N) K
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
) g5 \( p9 p/ E; |& lAverage, 平均数
$ V0 W2 _, X! n. G, f% ]% w, g+ lAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
7 h$ i7 M$ }" Y) [9 Z7 QAverage growth rate, 平均增长率
% ~; a# m, W* b, I6 n4 UBar chart, 条形图
K. x) h- ~; i7 X o4 d9 ?Bar graph, 条形图
& K8 H5 B' q# M, K, O: W* ZBase period, 基期. u- ~: R( Y: a4 A
Bayes' theorem , Bayes定理
+ Q* l) W. [2 |& q5 U- qBell-shaped curve, 钟形曲线0 T8 t& M+ G) S; s# t/ I
Bernoulli distribution, 伯努力分布
' T$ \; w! a$ a' H, I% G* j0 E) lBest-trim estimator, 最好切尾估计量$ |2 K/ q3 E/ P: C. F. B9 C$ A! l
Bias, 偏性$ T* J7 u1 i) E2 ^/ Y% C% @+ q
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
$ D u* G6 p b) \Binomial distribution, 二项分布) y/ L0 W5 v; K$ n
Bisquare, 双平方
0 O$ H+ _- ?% W3 G/ F8 Y9 I: ~9 \Bivariate Correlate, 二变量相关
7 ~; @1 l/ u1 ]1 M1 T! e3 mBivariate normal distribution, 双变量正态分布
; E) g: q4 u: |- l7 CBivariate normal population, 双变量正态总体
( E# Z+ ]' s8 G5 xBiweight interval, 双权区间8 _+ O' H# O3 O, E. L' u7 _" q( p6 `
Biweight M-estimator, 双权M估计量9 l. n! ?# f0 {( j+ r5 W& M
Block, 区组/配伍组
. u9 \2 `! T0 K* G) c+ {BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包% e, d+ f3 \/ ~& ]
Boxplots, 箱线图/箱尾图% k" P: l; Y5 `
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点, f0 b; o# {0 Z( n! l* q
Canonical correlation, 典型相关+ T7 {+ F* h# ?/ m( L4 D
Caption, 纵标目) J( ]* l/ f. C$ p
Case-control study, 病例对照研究
. J9 i5 E' ]' ]% cCategorical variable, 分类变量
$ u5 i5 O: d" u2 eCatenary, 悬链线
' G( D, O9 E2 G( f$ t$ F# `3 |Cauchy distribution, 柯西分布- G. q) I1 z& J7 F; ^- b! S
Cause-and-effect relationship, 因果关系1 o8 F, z3 c: \, b8 p
Cell, 单元
1 s/ T7 L& @" _: ?+ kCensoring, 终检) o/ C& X" W6 Y8 z+ [
Center of symmetry, 对称中心3 R5 b8 j/ s/ j* A$ E2 ?& \8 H; R1 n
Centering and scaling, 中心化和定标! Y& n3 H5 s7 h: K' S# x
Central tendency, 集中趋势. T: M7 g+ F9 }) h |% r+ H8 D& X
Central value, 中心值
; n8 p4 R& h4 D3 ECHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测% Q8 V! u. A% J" T
Chance, 机遇
$ b1 ~& m& H$ b' D: q% _Chance error, 随机误差
5 J0 {" N, Z3 ^" ~0 L3 d1 I, `7 wChance variable, 随机变量0 F% X( |! I; @" _; M
Characteristic equation, 特征方程3 |' u2 I! h' j
Characteristic root, 特征根
" Z1 C* e& ^5 L tCharacteristic vector, 特征向量
7 V* f% C# j! a t3 `. tChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则! T; Z6 ], w4 {& B7 _
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图& _4 A1 t1 q7 E- Y
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
5 J, R. Z+ Y" ~3 x# @. p5 E! D* HCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
1 r: f" g: z. LCircle chart, 圆图
t0 M- ?+ c: ?/ I& WClass interval, 组距& R2 K3 E7 S7 S$ L e
Class mid-value, 组中值
+ E9 U" y) L/ B1 B# M, { ~Class upper limit, 组上限0 [& ~1 d+ ~" ~$ N. \
Classified variable, 分类变量7 F% p0 ~+ M7 O7 C
Cluster analysis, 聚类分析
3 j( G& B* c) }; o9 P; XCluster sampling, 整群抽样0 ~/ z" Y/ h% I' K0 W. c$ p
Code, 代码
a, @0 V, I- M ]6 L& y% ]( O' PCoded data, 编码数据( d8 }9 n3 X/ ~) ]
Coding, 编码3 k) C) p' j+ {3 p3 R3 l
Coefficient of contingency, 列联系数
1 |% U: w" T P! B" u% DCoefficient of determination, 决定系数$ ~5 n8 j) F+ V! `
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数# i+ M$ N6 {/ C) ]
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数9 V ~( i/ X/ k4 ?0 _
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数9 X- {- `) A& W( A2 [% J' ]
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
/ x' m8 ]: d/ l4 B. ZCoefficient of regression, 回归系数 [; H A* \# Q- @3 f/ A* N) z: a6 @
Coefficient of skewness, 偏度系数 p( n% ^& j2 r# z8 E
Coefficient of variation, 变异系数+ y! t$ g7 H- Q: _; `+ O
Cohort study, 队列研究$ a5 x/ S- M+ o
Column, 列: ~7 ^. m0 D! y; B, i
Column effect, 列效应
" C, }3 P4 V. ]Column factor, 列因素
& \& W4 a9 \- y, y, ICombination pool, 合并
5 A2 g( S$ y U; r1 D' K: mCombinative table, 组合表
4 y# B. Q5 F0 p/ J. H5 ^- ^Common factor, 共性因子
$ V! y8 w: r8 Y2 m0 y& b& B- MCommon regression coefficient, 公共回归系数3 X$ W& V; `0 d; v5 o
Common value, 共同值
* |) O! O) b% Q8 C$ tCommon variance, 公共方差6 J' I' y) t5 Q9 X% g1 I
Common variation, 公共变异
# T" @: x% p2 Z( A- A3 [; c* TCommunality variance, 共性方差
# h9 [* G3 S/ g8 S8 \* vComparability, 可比性
3 H* k* x6 U, A n& FComparison of bathes, 批比较" L/ _9 s* _% Q8 C/ {
Comparison value, 比较值/ K O6 h1 N0 J. S5 w3 _
Compartment model, 分部模型9 n8 |" T7 c( j8 c4 X
Compassion, 伸缩
# c8 V, O6 ?2 i: o' dComplement of an event, 补事件9 a% ]. m# E y) l/ Z
Complete association, 完全正相关
, Q% @0 Q+ _0 nComplete dissociation, 完全不相关
# `* x4 K6 l# `3 i* n9 D7 [Complete statistics, 完备统计量 a; {, v7 x4 A5 `8 _- v
Completely randomized design, 完全随机化设计8 A( `& _$ a( H6 y% C
Composite event, 联合事件6 G- b6 I2 d: v, ]
Composite events, 复合事件
; u1 I8 C8 G# v$ p3 ~Concavity, 凹性: M$ V9 J: E( F, j! Z$ N' ^
Conditional expectation, 条件期望; \8 ?, c, `- ] X
Conditional likelihood, 条件似然$ N# p6 E X6 H9 o8 [: ?5 h
Conditional probability, 条件概率0 z' k2 A7 ~2 q5 X$ ?
Conditionally linear, 依条件线性
; x8 `( T7 d1 ^) M! \, _8 F, KConfidence interval, 置信区间; f n1 @6 `- | T3 l
Confidence limit, 置信限& U# W }- w( v: F; X
Confidence lower limit, 置信下限
! X2 ~; d E% H, A3 B& Y0 S7 |Confidence upper limit, 置信上限$ @* ?! r4 E' W0 v
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析: m( T: x* w4 Q! }' T
Confirmatory research, 证实性实验研究- z# M4 P! T0 @$ F7 w( j
Confounding factor, 混杂因素
+ {2 t) S$ S7 A) [) F1 \3 JConjoint, 联合分析& @! r! t& d! A d( B$ f; |
Consistency, 相合性
( ]( b9 i$ _% o# D: o) wConsistency check, 一致性检验
6 q* d- n; X) T t; I DConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计( S; o9 W8 S! H v+ E7 B- `% R
Consistent estimate, 相合估计
$ n/ ]" j) Q6 |* T" [$ QConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
7 f. H6 s& d, S1 J# i# V1 pConstraint, 约束
3 J: h, h$ w1 iContaminated distribution, 污染分布
( O1 V) ~! s* ^/ sContaminated Gausssian, 污染高斯分布
9 c$ p5 [3 ?1 ]Contaminated normal distribution, 污染正态分布
: l2 H- A6 T- x2 [0 {Contamination, 污染 w, L' C) T9 f& J7 ~5 l; H
Contamination model, 污染模型
& k D- m/ R0 ], ZContingency table, 列联表
) y2 K! {; B3 ?# g. m, @( jContour, 边界线* @6 j- G+ e, e
Contribution rate, 贡献率
# l, R# u N6 k! V$ l7 T7 gControl, 对照
4 Q( e: X- X# U9 Z7 VControlled experiments, 对照实验
3 [9 {9 q4 I" E- r# t9 j9 m/ o) _, TConventional depth, 常规深度, H: ]' s- F) ]1 w* z# D
Convolution, 卷积
, i4 ^/ {8 v G* m; q; [% W% dCorrected factor, 校正因子
% f7 G* ^8 T: A8 w: vCorrected mean, 校正均值/ B* @3 z; q3 v
Correction coefficient, 校正系数
9 a- s4 u- Z- M; T6 p UCorrectness, 正确性5 P9 {% l2 G$ d2 _1 j
Correlation coefficient, 相关系数
/ ^+ Y9 W5 _6 x4 J# x2 TCorrelation index, 相关指数
3 P' S/ i& ~/ D: BCorrespondence, 对应
0 s: i5 [1 q- PCounting, 计数
7 M* E8 v3 t. W% JCounts, 计数/频数
; t8 A9 @& H! `6 s7 t' tCovariance, 协方差6 x5 \# ^9 j3 R* D- e6 w3 s
Covariant, 共变
e9 C' `3 B6 l5 S# ]Cox Regression, Cox回归
/ u8 U, T) E& u+ ~" i X5 z' _Criteria for fitting, 拟合准则) b/ S# V9 g( I5 ?0 F
Criteria of least squares, 最小二乘准则+ L+ c, x) U) @" p* \+ q- v
Critical ratio, 临界比
/ t, ^! ~5 ?' |* Z p4 FCritical region, 拒绝域
/ Z5 b. T2 Q- {& f" S2 O& c# X. q' DCritical value, 临界值. W" O/ W8 l Q9 P
Cross-over design, 交叉设计% x: w( {9 `. J0 i2 K- U8 z, b
Cross-section analysis, 横断面分析# m9 p* J- x- T' C, V; o1 K1 ~
Cross-section survey, 横断面调查
" f# j; L( P9 K' }3 r$ L% |) mCrosstabs , 交叉表
4 N6 _5 E$ S+ \Cross-tabulation table, 复合表
: r0 l1 D; O: {) fCube root, 立方根
4 F, C4 n4 y9 m% A1 B6 k- _Cumulative distribution function, 分布函数
4 l- v# B$ ~( v5 OCumulative probability, 累计概率
5 t- _8 j7 B8 {: F4 {/ oCurvature, 曲率/弯曲
0 K6 n% x; o- `4 o' E# m" |7 XCurvature, 曲率8 R5 `/ t4 c/ R+ g' k. |, w
Curve fit , 曲线拟和
) [) H$ H3 \( P+ {3 qCurve fitting, 曲线拟合
; E4 @! Q: l! o% p {1 UCurvilinear regression, 曲线回归" l4 J1 ]# J2 ^
Curvilinear relation, 曲线关系. g! u" _2 V I0 k5 G& F) H
Cut-and-try method, 尝试法
& m* A& h0 X& R" S7 U; g# xCycle, 周期
: Y& a- o1 t! X: f. F; Y, DCyclist, 周期性
u$ l3 |' b W tD test, D检验6 k8 b5 E3 [$ @" X8 d- e
Data acquisition, 资料收集
+ p& x, U+ a$ oData bank, 数据库
& i2 d9 s& Y6 I( iData capacity, 数据容量
5 e( `# [9 Q F9 _7 A8 BData deficiencies, 数据缺乏
% N( c8 I4 e% A3 \; U$ |Data handling, 数据处理
7 G; d0 c' Y- AData manipulation, 数据处理
1 R! s. p. p# ?4 t0 N& F' C/ MData processing, 数据处理% Z v' m4 |5 ~0 K3 f: a+ ], G
Data reduction, 数据缩减
0 j' I; G0 Y) g& _- x% ~1 _Data set, 数据集8 n4 q" ?8 p; C8 q2 K* L
Data sources, 数据来源
& k1 Z L! }4 K$ vData transformation, 数据变换. h! F0 G9 ]5 l& }$ ]
Data validity, 数据有效性8 N- P' |& k4 |5 m" ^' v9 \
Data-in, 数据输入
) d# g, l( b+ TData-out, 数据输出' B F# R3 ~: C% ?# Z4 }$ j5 R2 e
Dead time, 停滞期
( _, {& h; q) QDegree of freedom, 自由度
! I8 `: @% d- P7 j$ m" _Degree of precision, 精密度7 T4 g3 K+ [. Y" I9 T) C# K0 r8 W
Degree of reliability, 可靠性程度* Z; y- I5 a, w* }7 g% [
Degression, 递减5 ~9 n# U' {# Y/ J5 H) M
Density function, 密度函数 d/ W& C9 r, \% o# z5 `! _. H
Density of data points, 数据点的密度6 k i& W* K) t
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量. G& B, A) Q: D% `( w+ @6 W
Dependent variable, 因变量
2 a" r0 L* m6 T! gDepth, 深度
" U( w+ {& s* U/ T+ r& n- L; WDerivative matrix, 导数矩阵
4 ~9 e. _$ H8 N- J& }) H, ^( c+ a* }Derivative-free methods, 无导数方法
9 X& O% e' m) B( r2 EDesign, 设计
3 P! I% o! [' o2 Q% a+ ADeterminacy, 确定性
- U8 o( Y, r+ y( B0 e+ H$ {4 F+ ODeterminant, 行列式1 y( a6 u! k9 q2 J+ e8 z' U+ l
Determinant, 决定因素+ m4 R+ |1 i5 N* B. g
Deviation, 离差
7 M1 H1 `# g% W7 s/ |Deviation from average, 离均差
4 S X$ M0 b+ N: k( gDiagnostic plot, 诊断图5 {% h }1 b/ L( z$ j
Dichotomous variable, 二分变量& q$ m5 ~! g* {# B. y
Differential equation, 微分方程
, p$ [- \7 n4 o; W9 _! ADirect standardization, 直接标准化法
! J; a& r; b3 q6 n# s8 hDiscrete variable, 离散型变量: y( Z$ D5 I1 U1 u
DISCRIMINANT, 判断
1 n/ R& @. e5 H- v' zDiscriminant analysis, 判别分析+ z' v- Q0 g. b3 i# J9 m
Discriminant coefficient, 判别系数" K! G1 Y1 k9 N! b. L
Discriminant function, 判别值
3 e3 ^) _5 T9 p$ h7 YDispersion, 散布/分散度
- l% o* {4 c5 N/ r4 s3 p4 TDisproportional, 不成比例的
: P) y: {0 @ V0 R, ODisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
7 |( {# d8 j/ @' n9 HDistribution free, 分布无关性/免分布* P- p1 @9 X7 j z
Distribution shape, 分布形状
+ Q& I* |: z2 |$ x/ n$ @Distribution-free method, 任意分布法. C" T+ F `; f/ R+ P9 S% y
Distributive laws, 分配律3 E5 \5 a* I, W$ x+ m% H% G- G; S; Q
Disturbance, 随机扰动项
: \2 _! W. X+ r; N0 b. ]& b( S7 NDose response curve, 剂量反应曲线
9 u( e2 m7 F- b& e9 SDouble blind method, 双盲法
: a& Q! V0 d7 F; K' TDouble blind trial, 双盲试验7 X+ a9 Q1 M$ g4 p h8 b
Double exponential distribution, 双指数分布) Q* `# C9 a& Z0 F& i. K. p; e& l4 s5 N
Double logarithmic, 双对数0 g' r* W* u' Q9 U
Downward rank, 降秩
; n8 K7 D' S- V& ~9 LDual-space plot, 对偶空间图, ]5 L3 f4 s0 ]# T( _
DUD, 无导数方法4 i" G% X) e; V9 n: p* i7 {
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法 c9 C7 A$ }) p% X5 `5 @5 w
Effect, 实验效应* [) @% B6 D3 ?( v% Y( S# H {' e
Eigenvalue, 特征值
: Z7 _2 t1 s" i1 I6 iEigenvector, 特征向量& x5 x+ \. l3 q* c/ h6 }
Ellipse, 椭圆0 G9 p+ }. t2 K
Empirical distribution, 经验分布
. y; j% b8 [5 u* F/ }Empirical probability, 经验概率单位# E' [ \% k6 t# G+ D+ g( L
Enumeration data, 计数资料4 `) q4 N0 j2 D! L; P
Equal sun-class number, 相等次级组含量7 F: M/ r) {( k" ?$ t+ A9 U
Equally likely, 等可能
9 x; A0 {8 v8 m# s7 uEquivariance, 同变性
8 L& D7 h4 H9 \2 zError, 误差/错误
6 y2 P) h' b9 }$ v! r& fError of estimate, 估计误差; e" c2 u7 J, y* L! ~
Error type I, 第一类错误9 Y! o5 C$ g5 B6 g
Error type II, 第二类错误3 v7 `; z* @/ q W/ M: `5 [& H* S
Estimand, 被估量2 `, @: x2 s0 v& f: ?+ r0 T' g/ Q
Estimated error mean squares, 估计误差均方
% ?' t% C# _+ w x, {Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
7 A# q; t; G/ r' DEuclidean distance, 欧式距离, m8 c4 y6 {* j5 s* M% v/ J
Event, 事件
+ c' j! R$ ?) D6 _Event, 事件
0 T, o* P+ Y$ {8 V% ]Exceptional data point, 异常数据点
* s, ~) {, c4 r. ^& hExpectation plane, 期望平面' ?/ N( C9 y5 a( ?1 n1 d( h
Expectation surface, 期望曲面" W# r5 G7 q* ~7 J7 a, C+ q9 b
Expected values, 期望值" Y/ G5 g1 Z, L A4 M9 q
Experiment, 实验5 I- o( P/ t$ z
Experimental sampling, 试验抽样
/ }7 o/ @: E) k' fExperimental unit, 试验单位
# ?/ m4 I1 ]2 u6 Y% B' ^1 ZExplanatory variable, 说明变量
* n" K& r c/ Q `( eExploratory data analysis, 探索性数据分析
. `2 Q) ~6 e* wExplore Summarize, 探索-摘要& l t3 L& t( R; y& _6 B1 h
Exponential curve, 指数曲线
$ d; y+ x' E" R$ YExponential growth, 指数式增长
9 Q8 {' Z( U/ l6 rEXSMOOTH, 指数平滑方法
! ` d+ e1 l; \# d5 U2 Q3 }3 vExtended fit, 扩充拟合
- b) Y( [& k/ X1 i/ n& sExtra parameter, 附加参数
' a; h4 ]1 s# @) K7 w2 zExtrapolation, 外推法
; `: y4 }. o3 H( t' \7 oExtreme observation, 末端观测值3 p/ t% U s6 P; u
Extremes, 极端值/极值
& ^- _- O6 T5 c: Q2 T4 \F distribution, F分布$ m- W, Q$ E5 O) K3 a/ J: V$ C
F test, F检验- Y: U: v7 {: N
Factor, 因素/因子
" D7 P6 ~4 X" r/ V4 y. ] nFactor analysis, 因子分析( g* `: ?- L+ ^% S8 l; {$ p8 y4 r
Factor Analysis, 因子分析
2 y6 Z' X6 v# A1 x% R* D; }9 pFactor score, 因子得分 5 z2 H/ q0 z& t
Factorial, 阶乘
4 `& ?8 ~* f" h+ u' w. oFactorial design, 析因试验设计
% W* |0 |3 B E N6 V- j LFalse negative, 假阴性' s: B* z, S. {8 F
False negative error, 假阴性错误
6 Z' K4 g: O& A! n) a: BFamily of distributions, 分布族1 \- k& `2 f. j1 B5 k
Family of estimators, 估计量族
, ?- r, S$ y9 `, A& KFanning, 扇面, c' P. E% M0 W8 z
Fatality rate, 病死率
# j; L0 r( @8 D7 Z/ n+ _Field investigation, 现场调查9 P' m( S2 ~8 m n1 V8 R1 ]
Field survey, 现场调查- W# l* ^& p) A5 I$ y- A: O
Finite population, 有限总体
, g; [5 Q+ b2 P( y, k% OFinite-sample, 有限样本
) ]7 L2 F( h$ K: dFirst derivative, 一阶导数
+ m# R! G, @3 M9 kFirst principal component, 第一主成分' x: ~; ?" V) k K
First quartile, 第一四分位数3 Z, D1 V/ T& b3 |/ w7 ^% N
Fisher information, 费雪信息量
+ K4 ~& q! h ~. V8 [) f. CFitted value, 拟合值- c# K' ]8 e+ ?. ]
Fitting a curve, 曲线拟合
) N) s/ |$ ?4 j, v. ^0 M& cFixed base, 定基" n5 l7 t; { G" h5 V
Fluctuation, 随机起伏# T/ _! Q n4 i% l+ ^, d
Forecast, 预测
[ `! q: |5 [* C7 ^Four fold table, 四格表
, ^2 z& I' O1 G# R2 JFourth, 四分点
2 V; o. B; i O, j& _" D" ~& PFraction blow, 左侧比率9 B, ~* G0 K1 _5 Q+ H
Fractional error, 相对误差& t5 f6 @% U( Y# H4 T; S
Frequency, 频率/ H& p1 I$ M* ]# j/ ~
Frequency polygon, 频数多边图: H y3 L' R0 ?
Frontier point, 界限点
* g, V% ^+ O/ ?9 h# S# P Y# t* cFunction relationship, 泛函关系
}# M- N6 u; Q( M W' a/ w0 a- {Gamma distribution, 伽玛分布
2 G7 n2 t6 T c0 F4 q& O( u2 {9 t; bGauss increment, 高斯增量( t" Z/ h0 `) \
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布% A U H7 q# J* |, l5 B! f
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
, v; w% C5 z7 Y$ W' H0 q; {+ K3 jGeneral census, 全面普查
. @0 U" O) L& J( X- h) F/ RGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
6 A0 i$ }4 f$ W4 }Geometric mean, 几何平均数
" I, ]: [$ u+ r9 X1 cGini's mean difference, 基尼均差: ^/ y5 q+ q6 }. W% w: d9 g9 o
GLM (General liner models), 一般线性模型
7 Z3 i# p1 b& G/ f1 |; G% AGoodness of fit, 拟和优度/配合度+ M7 t/ F8 b$ K; k+ T) ?( w
Gradient of determinant, 行列式的梯度
' a6 N; J9 a. k) N* ZGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
5 ~ ^7 a& i2 h/ XGrand mean, 总均值
! v) R1 v& m6 h3 g9 xGross errors, 重大错误
5 O6 w) \, O( ?4 y2 u, q+ M1 e! n* gGross-error sensitivity, 大错敏感度; V. j m" F8 c' q Y' y0 q3 \2 y& E
Group averages, 分组平均 W5 T4 L+ `! |
Grouped data, 分组资料
J! S" @- U' r! |! zGuessed mean, 假定平均数& J# H0 ^- q$ \) O* k3 Y4 i* c
Half-life, 半衰期4 ?" P. C2 Z6 i' R
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量7 } e7 K) z0 y! N) |$ U4 [7 w0 t
Happenstance, 偶然事件
) d: s: @ ^: U% D: @Harmonic mean, 调和均数
8 K" |6 ~+ |7 a* D# m+ X# p, X1 \# THazard function, 风险均数
- h. X7 t& h+ x+ i9 S% I$ a& xHazard rate, 风险率- P# ]( r7 v; G3 ]8 W* f- m
Heading, 标目 ( ?% {5 a' R8 K# z/ K
Heavy-tailed distribution, 重尾分布5 w m/ S L( z
Hessian array, 海森立体阵
6 U* U& _' l" f- OHeterogeneity, 不同质
z0 P# R6 P" l6 J: P9 ?% Z5 DHeterogeneity of variance, 方差不齐
( R- o) S, P1 t% FHierarchical classification, 组内分组
0 D3 G7 m9 K3 }3 BHierarchical clustering method, 系统聚类法# [1 e1 b' _2 C# @" s# J: w3 X( H7 }
High-leverage point, 高杠杆率点5 W7 q! K) D& F* z7 H) n
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型' G; h t) i/ V$ Z: K
Hinge, 折叶点' W( I1 @# g% ~2 \
Histogram, 直方图
( z- w! K! o5 T% A8 {2 P7 ^7 ?, b- p1 KHistorical cohort study, 历史性队列研究
0 T5 u, v9 X* c0 xHoles, 空洞; j4 s, y5 `0 d
HOMALS, 多重响应分析
. H2 s1 o# k7 f$ j8 J8 W' JHomogeneity of variance, 方差齐性0 o. T5 r4 h. z
Homogeneity test, 齐性检验
3 L7 l5 S8 t1 e- ^Huber M-estimators, 休伯M估计量
$ f( z- I& Y8 u+ c$ SHyperbola, 双曲线
1 A3 K% D* t2 Q6 K7 P5 N! |" F* }" QHypothesis testing, 假设检验5 P: D' a! f& E! p& D( Y
Hypothetical universe, 假设总体3 i+ ]+ z9 t* @1 L; `7 c# }: J
Impossible event, 不可能事件. P% }% q0 a6 S$ D
Independence, 独立性9 q2 _" g E& Z( I6 e) U
Independent variable, 自变量
) F+ r3 X7 M9 U7 eIndex, 指标/指数) ^' T- W: l/ ]" ] b
Indirect standardization, 间接标准化法# u7 i6 r7 C! X# Q. n
Individual, 个体: K! D1 ~7 ^) N M
Inference band, 推断带. |2 n* U0 w/ ]7 r
Infinite population, 无限总体
) n9 l% S3 m* p8 J, I- y. ^! V0 B" mInfinitely great, 无穷大
. J' A, B- ?) {7 KInfinitely small, 无穷小0 C" V" k |4 Q/ @. B0 O
Influence curve, 影响曲线6 d# O% @, t7 j' c1 N
Information capacity, 信息容量
6 H7 H" f7 ?& ^4 ~! YInitial condition, 初始条件# Y/ t% V- b& A- B( s; ?3 ?
Initial estimate, 初始估计值
1 ]* B8 |- |: |2 m" Q u9 n; zInitial level, 最初水平5 [1 B+ Z; m* c& y3 Z! A% W, g
Interaction, 交互作用
) |( p* r3 }+ p: F( b" KInteraction terms, 交互作用项* \+ M% R* F7 Z8 @$ S
Intercept, 截距5 b. [% C' m6 Q
Interpolation, 内插法
9 x4 |8 [+ a' B9 w5 q; Z! t- lInterquartile range, 四分位距% `) r9 E6 m: V9 @/ z8 j
Interval estimation, 区间估计, t1 u/ o/ ]0 W/ B
Intervals of equal probability, 等概率区间, [% I) w! w( N! \. ?) Q3 S$ E
Intrinsic curvature, 固有曲率9 W" o% S( ^( J4 W
Invariance, 不变性: I0 I3 L% A* z
Inverse matrix, 逆矩阵
9 j6 i& Z- t1 GInverse probability, 逆概率4 ~2 O. |, o) j e/ Z
Inverse sine transformation, 反正弦变换" d3 Z# n- n4 y4 k( E5 Q; @1 h
Iteration, 迭代 6 o5 w6 Q7 W, p! A& D
Jacobian determinant, 雅可比行列式' u- W8 }0 I% B# q" |
Joint distribution function, 分布函数' R6 I. r! r" D; u6 }
Joint probability, 联合概率
+ ~( t& L- j* f s4 @6 ?Joint probability distribution, 联合概率分布
2 D# m; k8 V. vK means method, 逐步聚类法
2 l" {3 B+ u, `# C% X# oKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 o, ~: w) g3 g2 E4 Q# bKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图$ w: o+ A7 z3 o6 p: a6 O- S" q
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关; F8 m8 k9 r" ~; t% w, i4 r
Kinetic, 动力学) t% F/ a, v4 l) P: O% I
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验$ I6 f& G3 u8 b( p% e+ p7 h: Y
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验9 Z# a! d& g( P+ j$ z
Kurtosis, 峰度
7 s4 E% Z3 a8 {1 aLack of fit, 失拟
( z6 C4 N9 r1 |6 g6 hLadder of powers, 幂阶梯
. \* m9 D6 l6 Z& B4 dLag, 滞后
' H- R; q; ?, Z+ X* rLarge sample, 大样本
z/ f9 Z5 ^: d$ S* c& W1 RLarge sample test, 大样本检验
0 m6 \2 M( R3 d6 d" ?' \Latin square, 拉丁方9 M$ N! ~8 T% r$ Q
Latin square design, 拉丁方设计
: T/ i; n3 J& w( k4 j. ]' r/ jLeakage, 泄漏5 g- m/ t2 |* d6 g8 U, H
Least favorable configuration, 最不利构形
- b2 O9 _# F$ S% M" gLeast favorable distribution, 最不利分布1 ~% w( V6 c+ ?6 q2 J+ ~
Least significant difference, 最小显著差法
5 \/ O* |& y, YLeast square method, 最小二乘法4 I! c( @; S j% b2 {5 ^
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
0 k. V9 \" [, S, w6 oLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合; l3 Z6 U7 [$ a$ z" K6 u( C
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线* V* T: C3 s) _& U* j
Legend, 图例
+ E* Z: l' y6 GL-estimator, L估计量
% H$ U3 r2 q. r# ~& M9 _: VL-estimator of location, 位置L估计量
3 V! }7 d* P; i6 ML-estimator of scale, 尺度L估计量; c/ J2 y( R& _4 f+ U
Level, 水平
' p& `! a6 O6 \" j* M1 bLife expectance, 预期期望寿命7 i/ L- T9 S, I5 r u: D
Life table, 寿命表
' b" h! L y, @; V2 L& j, |Life table method, 生命表法1 v0 t3 R! M9 Z# u. _$ n" p
Light-tailed distribution, 轻尾分布- R( Q# C. z) ~ ~4 @3 c8 N+ A8 e$ U
Likelihood function, 似然函数
% A# p8 L, u8 d0 v, Y) U- n, lLikelihood ratio, 似然比
, s, A( S4 b. h% c0 U Uline graph, 线图
; _3 ~0 Q) ?% V9 VLinear correlation, 直线相关1 y- p* a3 |: t. d. ?# p- M5 N$ @
Linear equation, 线性方程
& r% r) [( T G; Y$ K' A0 z& gLinear programming, 线性规划7 c9 t* \5 A: H& q: V% A7 n l9 e9 Z; Y: B: ^
Linear regression, 直线回归
" Q- m# G: `$ }0 B! m; ULinear Regression, 线性回归4 ]7 Y2 x% F, q- I
Linear trend, 线性趋势" Q3 q( R s* g
Loading, 载荷
' ^5 l0 x. v$ n* W2 y- D3 |Location and scale equivariance, 位置尺度同变性; Q- B2 a0 R3 ^6 S
Location equivariance, 位置同变性% ]) V# C& O5 f. Q- c$ `4 o) Z
Location invariance, 位置不变性
% F5 z3 Z8 ^% ]# gLocation scale family, 位置尺度族1 q3 r i5 B; S/ J7 |2 r
Log rank test, 时序检验
T# X7 E- ?& R9 f- ?. |Logarithmic curve, 对数曲线
3 U0 J7 g9 ~- ~# B/ O! a- MLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
# O2 b/ E$ b+ [. ^4 `Logarithmic scale, 对数尺度
4 s9 {# s! [# N1 e4 ~' ]1 u" J& ?Logarithmic transformation, 对数变换7 d5 ]- s: n; f7 `8 }
Logic check, 逻辑检查
4 Z2 w& {* `" l* zLogistic distribution, 逻辑斯特分布
; A) \. F. D) R; V0 hLogit transformation, Logit转换
) S# i8 |* x/ q( {; d) wLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
7 h( v: K: x) K" g: D' p% q7 GLognormal distribution, 对数正态分布* O$ ]7 R" [( s5 ~! b8 G7 B6 m
Lost function, 损失函数1 D1 } W: x& x d
Low correlation, 低度相关 Y7 n( J, p! x& Q/ F# E* J
Lower limit, 下限: k, l5 o$ M0 y/ D: f$ C: ] q
Lowest-attained variance, 最小可达方差( d z6 s' I" M. B* O
LSD, 最小显著差法的简称
; m, q! Z/ ]5 Q5 D! [3 PLurking variable, 潜在变量6 U) E, {: `; n* z2 t
Main effect, 主效应
9 I8 ]2 p8 {: {( W* xMajor heading, 主辞标目0 x3 s, \$ @% W9 O2 }: a
Marginal density function, 边缘密度函数
2 ]5 g0 {! b uMarginal probability, 边缘概率$ `2 @+ N, o5 {" q4 r
Marginal probability distribution, 边缘概率分布4 X* B$ t; d: X" I
Matched data, 配对资料
9 E: `( G$ G1 r; s1 s6 JMatched distribution, 匹配过分布) K- |! N U; G
Matching of distribution, 分布的匹配7 b5 S) h( q; O! K& a$ J2 \
Matching of transformation, 变换的匹配: j8 |6 c F' Q n* Y$ \
Mathematical expectation, 数学期望9 ^2 `! {: H; n" y% r
Mathematical model, 数学模型7 X8 C) M* F2 @" \3 R" A
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量 g* S# ]7 M: d9 _: s7 x
Maximum likelihood method, 最大似然法
0 R* @9 J" Z- M. C( f/ \Mean, 均数9 x5 B T# y |& {. `0 J, {# H
Mean squares between groups, 组间均方
0 V: v: x2 _5 K7 \5 c; F/ N& A( O0 tMean squares within group, 组内均方
5 V* x2 o7 J0 [# U) zMeans (Compare means), 均值-均值比较* p, q: n+ F( i+ L
Median, 中位数
) v+ d3 g; r& g7 _Median effective dose, 半数效量
y2 K _, B( F4 l% c. D8 iMedian lethal dose, 半数致死量: Z& f2 o( H6 e2 u% w3 m; q) m
Median polish, 中位数平滑
2 d) I G, O/ D. [Median test, 中位数检验, Q. J0 m- ^# q' a( |' z
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
5 C( i, k: m0 I( T5 QMinimum distance estimation, 最小距离估计
/ _% Q# R7 U$ N2 kMinimum effective dose, 最小有效量
0 x! y( r! ]: fMinimum lethal dose, 最小致死量
x; w* u6 E, W4 {% q! H5 p \/ [' R4 rMinimum variance estimator, 最小方差估计量
9 ~3 i. U" T6 }: v# uMINITAB, 统计软件包
^& @# u* L% ?$ X8 _Minor heading, 宾词标目
0 O+ F' x5 h* S: R4 _: i8 V! LMissing data, 缺失值
) ?6 Y1 p( Q& \+ |: kModel specification, 模型的确定
: Q. `( F$ K- ?! C zModeling Statistics , 模型统计
8 w' d+ m& ?( Q6 [Models for outliers, 离群值模型
3 E' }: C$ m% {- iModifying the model, 模型的修正
2 k* N6 {' p. Y4 L" mModulus of continuity, 连续性模# M, V) I- F: g! M
Morbidity, 发病率 - b& t; z0 j4 l, Z S+ X; ]
Most favorable configuration, 最有利构形
6 I m% n1 m: k* S3 R. m* m* SMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度 L1 `; O# Z9 ?1 Y8 t
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归7 \( b) w9 Y5 V: O O) ]- Z: \7 T
Multiple comparison, 多重比较
1 Y3 O# _$ G, Q5 q, vMultiple correlation , 复相关
. v/ O% ] c' @/ pMultiple covariance, 多元协方差3 u6 a; N# v, M, a& w: w6 C
Multiple linear regression, 多元线性回归# ]- [, u0 C! b0 A% [
Multiple response , 多重选项
# ]4 A, u' o8 [, ~ E5 R2 zMultiple solutions, 多解
* f" C1 ?; J# D; C( `Multiplication theorem, 乘法定理
2 q3 f& K6 V: x; kMultiresponse, 多元响应
# j* Y9 D- @) G7 \. EMulti-stage sampling, 多阶段抽样$ H9 s9 }0 b/ J {
Multivariate T distribution, 多元T分布4 I/ N* [' ]; i
Mutual exclusive, 互不相容
6 Z$ n' U6 A# S2 H( fMutual independence, 互相独立+ [, X) ]! M$ n6 i& [3 D
Natural boundary, 自然边界
0 w4 J/ B" k! K* M, J" |3 kNatural dead, 自然死亡# h9 N1 k+ W) Y$ L5 C
Natural zero, 自然零
, A+ b# {) z) x3 G7 MNegative correlation, 负相关1 i/ c0 N" \# Q6 t7 R. ]$ X
Negative linear correlation, 负线性相关
6 E3 m1 y) L1 v2 L$ R' Y, Z. O' L( wNegatively skewed, 负偏
, U( K2 W; L. E3 o- [- n- Q+ \) ~Newman-Keuls method, q检验. ]9 i+ [6 P8 u" x! i3 f7 V
NK method, q检验" D* P5 Z* x% Y7 H% S. e5 j
No statistical significance, 无统计意义
" ]. c8 }) r: P' V* Q0 yNominal variable, 名义变量5 Q* T9 G: h/ b
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
2 ?. j: y' B4 D" H2 O' j& _Nonlinear regression, 非线性相关7 \4 J5 d4 P; J1 L6 g3 r. i3 }
Nonparametric statistics, 非参数统计
; h0 O h0 y) W7 i# a: m, n5 ~Nonparametric test, 非参数检验
* c1 n* L1 g y' ONonparametric tests, 非参数检验* `+ c* d1 c5 x% L
Normal deviate, 正态离差
5 M5 l; g1 \( f! o UNormal distribution, 正态分布
" O1 i& J3 ?: L: b6 F7 i& T! |Normal equation, 正规方程组
- e( y) v7 T. W: t8 e8 m1 FNormal ranges, 正常范围, p) ?) |. U5 l- X2 [
Normal value, 正常值
V' `0 ^. W7 d3 Q- O* a5 w! UNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
& M7 `8 n! M* F4 B i; fNull hypothesis, 无效假设
5 @; E" t: b4 y2 Q& r aNumerical variable, 数值变量5 Y4 o; K/ }( @9 }9 N- w7 Y( X% d/ \5 f
Objective function, 目标函数- b" k' X. J1 x1 Z
Observation unit, 观察单位
, @% o( N8 }1 C+ w. R+ bObserved value, 观察值; c: N% O1 @$ o7 u# G9 c
One sided test, 单侧检验
6 k3 u- W$ x% v, \) aOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
( O) f9 [5 U3 L* B8 A) W% D+ |4 hOneway ANOVA , 单因素方差分析6 |6 p; y; j; k+ P, h
Open sequential trial, 开放型序贯设计 u6 c. J) F8 i
Optrim, 优切尾9 i' i, I. J. j' r
Optrim efficiency, 优切尾效率& z4 C, I3 P7 }" j, P
Order statistics, 顺序统计量+ F8 b. P3 W6 p" |
Ordered categories, 有序分类, W% V y1 }3 h$ G
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归 {' k! x0 E0 C0 c
Ordinal variable, 有序变量8 F5 i6 i0 v1 A- y6 c
Orthogonal basis, 正交基2 q+ _! R* ?& S' _8 @, k
Orthogonal design, 正交试验设计
' _7 T, q P3 K' ^, eOrthogonality conditions, 正交条件8 T" J. k9 J( z4 p. ?6 ^6 A' ~( n
ORTHOPLAN, 正交设计 0 |' W" h+ M2 U' `3 ^1 s& x
Outlier cutoffs, 离群值截断点' V. z1 q) q9 t& @# I5 e- V0 C0 J
Outliers, 极端值
# A5 U+ ?) O9 F$ Q+ w% iOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
- { _9 |" J# O* D6 [Overshoot, 迭代过度5 g: T8 R" X- _" @
Paired design, 配对设计7 b* |5 H* R$ T! ^0 L- G
Paired sample, 配对样本
/ h. L+ p6 V& {Pairwise slopes, 成对斜率 ^: E. d k9 r# ]7 z$ p! m
Parabola, 抛物线
) d, `8 J& S1 ~" G% TParallel tests, 平行试验
- u2 V+ j( Q% j: j7 p4 W+ tParameter, 参数# C4 i5 k6 o' X. I5 u; j
Parametric statistics, 参数统计
1 v8 s c4 }6 `/ Y9 Q$ tParametric test, 参数检验
) l @" T1 [- @' W: R2 @Partial correlation, 偏相关! X6 G" Q# {# j
Partial regression, 偏回归" v; ]$ c5 n3 ^
Partial sorting, 偏排序. a: `- Y q8 L" F0 J, c
Partials residuals, 偏残差+ L; N) P5 Z p3 t- A
Pattern, 模式
% ^& [7 ^" L/ H: \# ^8 hPearson curves, 皮尔逊曲线
E. U$ m( A0 Z: d% v& W1 S% y1 ]8 g5 RPeeling, 退层( \+ m2 ~5 a, I- J: B) }9 y6 C
Percent bar graph, 百分条形图2 L0 o% Q: j* ~# l
Percentage, 百分比
# v$ s% v! k5 s/ P" MPercentile, 百分位数
- I# f8 L9 Q7 g, d6 A% a) u: ~Percentile curves, 百分位曲线/ z7 [2 U& u4 P: j; m) E7 M
Periodicity, 周期性( T/ G1 p, t3 H" a; F0 T4 q
Permutation, 排列6 e- m- L! J$ A/ G* ~# k: ?
P-estimator, P估计量# Z/ q) q& S" R. R7 g
Pie graph, 饼图! ^$ o2 D- r, s9 e. O/ e7 s0 F* O
Pitman estimator, 皮特曼估计量
. F" Q: ]+ n' ?5 t+ LPivot, 枢轴量6 s* U" u- j, Q0 q
Planar, 平坦
1 i7 w, h+ U& k: g, U t& Z7 ^7 FPlanar assumption, 平面的假设
0 V5 U L4 J& T' _+ F7 EPLANCARDS, 生成试验的计划卡
* z* P/ H# z: @+ [0 DPoint estimation, 点估计
- G/ z3 B7 z c! O& t/ s3 r7 u, ~. d4 y" xPoisson distribution, 泊松分布/ w- l7 T# S& D, i3 K* N4 w
Polishing, 平滑+ K/ J- q6 b/ T) n% a
Polled standard deviation, 合并标准差( {$ C* a9 P5 E! v" p
Polled variance, 合并方差* z5 K" J5 x$ O1 u, {
Polygon, 多边图
# A8 a' ~7 t- |5 P5 o/ z+ W7 uPolynomial, 多项式; @5 [9 X4 Y* G, @# W Q, D* _3 W
Polynomial curve, 多项式曲线
3 ~8 @, O @- D) D% ~1 K% aPopulation, 总体
9 k- a9 j" L4 `+ mPopulation attributable risk, 人群归因危险度 F( J3 s# A$ Z; p8 N
Positive correlation, 正相关) S6 ^/ o2 f! b& ?# S0 D
Positively skewed, 正偏
, ~& n; n/ c/ _& q% v- m q3 CPosterior distribution, 后验分布
! [, @$ T5 `+ S, D0 N. iPower of a test, 检验效能
* r& y. d* G! o+ e: q0 h- ?& DPrecision, 精密度9 j8 I( V: ?2 ?7 X" s# ?6 t
Predicted value, 预测值5 }9 x! X& n( s$ r0 y5 S
Preliminary analysis, 预备性分析7 V# w7 Q& U& k1 Q9 k2 V
Principal component analysis, 主成分分析
9 h, M$ V7 \( u! l# z5 r' [Prior distribution, 先验分布
. a# P; k( ~# S% JPrior probability, 先验概率9 W( p- K9 k+ O$ V8 g9 A$ L! f
Probabilistic model, 概率模型
. F! |/ s; v2 F& Wprobability, 概率
8 ]; X- v; b& W: T( ?& n' PProbability density, 概率密度
" Y5 n% h, X' B' I) A: S' h$ OProduct moment, 乘积矩/协方差
$ F$ _/ ] {# {1 FProfile trace, 截面迹图( A0 C- u9 Y+ D6 n; z* k; V5 I
Proportion, 比/构成比
7 L3 U$ {, f8 m dProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样# x1 C0 \" d7 Q, K7 I* ~
Proportionate, 成比例
; P+ E. {( B! N1 f t% J# ~3 IProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量1 R( T6 M9 E( R& g# s
Prospective study, 前瞻性调查
. d( O9 g6 E5 h2 U8 }0 M% DProximities, 亲近性
2 E' P: ]9 ?* j* |3 s# ePseudo F test, 近似F检验
' ^8 `6 M: C) X, p' bPseudo model, 近似模型
: z* }# x0 H9 k4 _' TPseudosigma, 伪标准差
9 J* T6 N/ {* TPurposive sampling, 有目的抽样
5 f" u- j) e/ ?& w& i1 _4 wQR decomposition, QR分解
, ]+ g3 L$ P1 D+ [Quadratic approximation, 二次近似8 k. f& i& r* c3 ^
Qualitative classification, 属性分类
2 I1 t( e7 T/ _4 M3 J. nQualitative method, 定性方法
$ ]. X* V4 T7 N: t# {8 LQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
5 }0 w0 y* _ IQuantitative analysis, 定量分析3 p$ C" \4 }. ]8 \/ N. M- P
Quartile, 四分位数- G! c/ Z1 G7 {# Y/ b- X9 T
Quick Cluster, 快速聚类8 x: Z2 l3 X8 V' a
Radix sort, 基数排序& v; v+ l, f$ r1 [
Random allocation, 随机化分组
9 H5 i: X3 i+ R5 u; f3 T$ U/ s. v3 BRandom blocks design, 随机区组设计- a8 w' s' E" @8 ?5 M% Q" ~
Random event, 随机事件
0 X0 ?2 t+ r- {7 O0 e! r c' |Randomization, 随机化: I, _; r" c* ^
Range, 极差/全距) a( P( M$ Y+ ~" I( N! P
Rank correlation, 等级相关
- ?1 Z5 F; Q+ e' u0 p; jRank sum test, 秩和检验* R0 j) Q( T T' K, r
Rank test, 秩检验& S7 t- w8 @5 Y- P
Ranked data, 等级资料; l K1 _- E3 L# b& G; }! k
Rate, 比率; ^8 ^8 e( m8 Y X) O
Ratio, 比例
% Y# ^/ E% V" }. l" NRaw data, 原始资料) d# d7 o X* l4 M
Raw residual, 原始残差" H1 ^- E- m. ?0 j5 i& x4 H+ ~
Rayleigh's test, 雷氏检验4 y0 J6 U" S" w5 F x |
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
& n; o: H/ a0 M" J9 ?Reciprocal, 倒数
/ I0 q4 p+ W! W( FReciprocal transformation, 倒数变换. S# o- J' J! g8 g9 n0 W
Recording, 记录+ p1 t4 M/ J% {; Z k
Redescending estimators, 回降估计量
! X$ Y' ^3 y3 H' |3 S( @5 WReducing dimensions, 降维, z5 W, k, ^& l* v
Re-expression, 重新表达) }( ~! C- t2 L4 L- V9 m
Reference set, 标准组
h* j4 _' B) d: ~& nRegion of acceptance, 接受域
1 N# ]% }: I& F* yRegression coefficient, 回归系数0 d4 b) [1 a L
Regression sum of square, 回归平方和
1 E% i; O c' j. T, ERejection point, 拒绝点
8 N, x; O1 o8 RRelative dispersion, 相对离散度( e# b( @& V, D' }0 g1 ^( O' ~
Relative number, 相对数
" S4 _' B% S2 MReliability, 可靠性$ v, ~; |' p5 i0 o
Reparametrization, 重新设置参数
4 @. f) e {9 V. z) C" {Replication, 重复
9 q7 T2 X2 e. J9 K# [0 @Report Summaries, 报告摘要; I, Z4 `* G0 `0 r8 o2 A" i
Residual sum of square, 剩余平方和
' B4 a3 l' f) w! `. ~Resistance, 耐抗性
8 y0 w" S' }( q: L. i! BResistant line, 耐抗线
& P% T7 ? R2 M) P+ P* k; q2 z0 IResistant technique, 耐抗技术
0 n) F2 }# q% O8 A4 ?- CR-estimator of location, 位置R估计量+ I- a1 z) f }% I/ U
R-estimator of scale, 尺度R估计量
8 @+ _* m$ `8 c* g5 @) v; \! a: VRetrospective study, 回顾性调查) J- _% k: m6 }8 _( J
Ridge trace, 岭迹- l" f/ L) w% d+ B8 C7 A( Z
Ridit analysis, Ridit分析! n8 Z j5 J y4 u+ k- R0 T2 }
Rotation, 旋转$ s; h3 k! r, l
Rounding, 舍入5 X5 B9 d7 ^, }; p0 f& a, K3 H
Row, 行2 G! ]7 L6 X% n$ r. I; E! Y
Row effects, 行效应- V! K7 g9 H2 w8 D8 ]
Row factor, 行因素
8 Y4 q6 ?' Y/ b3 j: d9 I: tRXC table, RXC表% K( z3 g x3 [1 S( l% d
Sample, 样本" A/ I5 e! W) X, @: S, r5 o
Sample regression coefficient, 样本回归系数 f/ p8 e4 `0 w4 K; z
Sample size, 样本量
" q1 U5 J7 v3 F* Y1 K: q3 W8 p) kSample standard deviation, 样本标准差
$ q3 O3 R6 K4 V% q, ^9 |Sampling error, 抽样误差% k8 L" r9 {+ x7 b
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
* r7 ^* f8 G$ V: |4 p- {6 w3 JScale, 尺度/量表' Q# d7 Y* p8 l$ u
Scatter diagram, 散点图( b" d; g/ T* h1 c
Schematic plot, 示意图/简图
! A3 [* O" A9 G' A$ H- O6 B) lScore test, 计分检验* T% g% T P6 h5 f4 ?; x" O" w' }
Screening, 筛检! R4 d3 \; J- j; F
SEASON, 季节分析
# Q* W/ [7 B9 Q$ W% B- ~Second derivative, 二阶导数
$ b! I0 F) }" p' P& iSecond principal component, 第二主成分8 a/ A, Y5 S: E/ t* Q4 r2 c6 }& }3 ~
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 + Y7 L P: ?% `1 G% T& \" K6 d1 t/ g
Semi-logarithmic graph, 半对数图; N. |2 _% w5 p9 }# n
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸9 E: ]- x" z, e% U6 B
Sensitivity curve, 敏感度曲线
* i$ z) C. ^# H) w. _8 YSequential analysis, 贯序分析
J; h4 A, Z; r( N# s) H# NSequential data set, 顺序数据集
6 B- m. L! g3 o$ z$ qSequential design, 贯序设计1 D1 A( L& D% R2 [# \7 I
Sequential method, 贯序法
. y% f1 r0 `) h/ ~9 xSequential test, 贯序检验法
) e/ [- G' A4 L: J; N( R5 s& B6 ^Serial tests, 系列试验
- a2 c- f9 ]4 r# O: ?: y$ \Short-cut method, 简捷法 + W( x/ h: C1 G' F/ R( f- a/ ]. z0 ~
Sigmoid curve, S形曲线$ S9 \) ]/ W3 _" N# Z; C+ _5 J0 t
Sign function, 正负号函数, @* A9 z. E8 U8 V) ]
Sign test, 符号检验& ~+ T2 h( Y* U. y2 Z
Signed rank, 符号秩4 O( E) P$ A5 H, Z$ J' G- y- c
Significance test, 显著性检验! d4 C; z( M1 J+ q( k
Significant figure, 有效数字2 k7 T7 C8 H. O5 e$ M8 q
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
6 ^. G' p! B+ E7 g5 _3 NSimple correlation, 简单相关
& T7 T# b8 Q) JSimple random sampling, 简单随机抽样
# O& \3 {- E. T9 y _4 K+ l1 K+ C8 v# `9 VSimple regression, 简单回归: C' `! I& O5 P- X
simple table, 简单表
& G% T9 E( d! C1 l( \9 M' N* zSine estimator, 正弦估计量( ~3 u$ B I- Y E2 E8 |" ?4 U
Single-valued estimate, 单值估计# A1 v. N+ n6 A# O
Singular matrix, 奇异矩阵
# T* m0 Q2 W& @$ c. {/ ?7 {% rSkewed distribution, 偏斜分布8 e3 X+ t$ n9 Y5 p; p/ i8 W
Skewness, 偏度
| @" \$ q3 q$ Y" @$ Q/ FSlash distribution, 斜线分布0 N* |9 h; c. `! L- Z' o& J
Slope, 斜率8 ?; I* ?- X( f, j5 E, P5 D, f$ X
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
2 B9 G% F, Q* a0 m1 ?0 h& |Source of variation, 变异来源4 X1 f `/ K* l( h& d
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关; w C9 o5 P {# V! D# v
Specific factor, 特殊因子
2 M _3 f0 w% p. ]. g% S; C) v% [Specific factor variance, 特殊因子方差
3 ]1 ~- F% z( D6 s! kSpectra , 频谱
7 f8 ~+ o' ?9 C0 O" |Spherical distribution, 球型正态分布8 f' p }4 _$ s6 i0 H" k6 |
Spread, 展布1 h: v% j5 O! @9 J, V. [
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包9 X: m: r- l2 k @, B, V3 H
Spurious correlation, 假性相关& I6 O; N7 K f6 w
Square root transformation, 平方根变换- q/ q7 J/ [8 _" e
Stabilizing variance, 稳定方差
. i9 a3 [3 p5 f' J1 @# W- P7 OStandard deviation, 标准差
6 j; ]5 d# Z, N8 k6 e0 ?8 [Standard error, 标准误8 m: \2 ~( p/ H# u
Standard error of difference, 差别的标准误
$ T h% @7 ` @7 k' D) w, HStandard error of estimate, 标准估计误差
5 z; k o1 L/ a$ U0 I* rStandard error of rate, 率的标准误
# i0 g+ I; U* B2 |+ m! `: g1 Q' DStandard normal distribution, 标准正态分布$ C7 u. c3 h* w& K5 [
Standardization, 标准化
) n5 v- f( ^7 d# z( J# \# ~ E3 eStarting value, 起始值7 |1 O" Q5 a2 O8 D: \
Statistic, 统计量
6 }* ~2 S) L* s4 h5 P; VStatistical control, 统计控制
* M- ?8 t- I- E. q( C. [1 b6 nStatistical graph, 统计图
; z& B5 R. i) o% K( W/ h+ j( w6 ?- zStatistical inference, 统计推断
( b8 w/ c/ K( H2 ~* | `' L6 cStatistical table, 统计表
7 ]- A1 l8 \" P* ?0 o$ ~3 FSteepest descent, 最速下降法
1 q0 b% U2 D. o5 {. C! B/ cStem and leaf display, 茎叶图7 X4 w8 p$ X7 x7 c' g% }( E" s
Step factor, 步长因子
6 a8 [; W- n3 |Stepwise regression, 逐步回归( W' g) {& O- p8 b- e
Storage, 存& k4 y+ c3 f/ \: o y# p
Strata, 层（复数）
2 K v0 i/ k1 ]( ?Stratified sampling, 分层抽样2 e b7 j8 p9 @6 B
Stratified sampling, 分层抽样
+ o/ w3 |; Z" SStrength, 强度7 @* O# g( a. T) {6 s
Stringency, 严密性0 U6 K. D/ Z- W, f& c! ~
Structural relationship, 结构关系. p5 M D' M$ K) x+ i6 r
Studentized residual, 学生化残差/t化残差6 w* B/ i0 N2 C5 j( v
Sub-class numbers, 次级组含量
' j+ m- K5 M9 ^# H5 b+ T8 |Subdividing, 分割9 {4 s" e, t3 C" o7 C1 a9 Y
Sufficient statistic, 充分统计量4 w" W! I5 h; @: D
Sum of products, 积和
/ W. q8 F& L! V: pSum of squares, 离差平方和
7 ^) ~' s( V* r. T CSum of squares about regression, 回归平方和
+ H& y" q" c/ k7 O/ U- F% KSum of squares between groups, 组间平方和# D. e( s: y, U
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和& H* B" y% {. L
Sure event, 必然事件
( U8 D) x7 x/ ]& YSurvey, 调查
2 n1 W! W# B' u \Survival, 生存分析4 ]* Q; D1 b3 o4 N7 H, _0 y
Survival rate, 生存率0 c* z5 L/ T& }2 s6 _! Y. Q8 N) J
Suspended root gram, 悬吊根图
1 t. e' x3 ^& w# z$ v. k: R" pSymmetry, 对称9 G; a7 a" n8 z! U$ t
Systematic error, 系统误差# q& K, n0 F0 |" {
Systematic sampling, 系统抽样
7 {5 j$ e& K$ C$ O) i) rTags, 标签
( C* J7 r$ O& h; c+ c. N6 dTail area, 尾部面积
# z+ W# _/ \$ \2 b/ g6 r; jTail length, 尾长$ T5 {3 U* | k9 |
Tail weight, 尾重3 L* [; u5 N* O) l" D5 ?
Tangent line, 切线# q# _6 I- F# r+ v& K, }% G5 J
Target distribution, 目标分布
8 @+ k4 p0 f6 Y! P$ F; sTaylor series, 泰勒级数) @8 n, y3 F$ D$ [6 V
Tendency of dispersion, 离散趋势
3 |0 h: ?7 Q2 d6 i3 A/ l: h5 `Testing of hypotheses, 假设检验
" a, y, h% }% t( f+ d0 t! F, s+ oTheoretical frequency, 理论频数
0 v" ^3 \3 o* H- S L6 {/ CTime series, 时间序列
6 x8 j( Y M1 l0 ITolerance interval, 容忍区间5 L/ Q A1 x' m% J
Tolerance lower limit, 容忍下限
# l) j% ~7 |6 ETolerance upper limit, 容忍上限
# g& w7 C2 A# s# a) j$ [Torsion, 扰率% \7 k; F/ ]( u0 ^5 T2 ~: s
Total sum of square, 总平方和
& z: M5 C2 l* J# h: H* y4 j* xTotal variation, 总变异
5 y B$ j4 X1 c9 f% H: x5 gTransformation, 转换
7 e7 p0 ]2 r* P# o- MTreatment, 处理
+ k' M* D6 M2 l2 p: V1 e1 @1 z5 OTrend, 趋势
' a' }, z% o- J2 h# V0 u& sTrend of percentage, 百分比趋势
0 X6 ]3 H a2 S7 h) N& iTrial, 试验- G/ @$ @" I1 r/ V( s1 f J4 w6 Z
Trial and error method, 试错法7 Y; Z, ]! ^* p* z. j$ g/ J6 w: l7 G
Tuning constant, 细调常数. [3 o7 H! v; e
Two sided test, 双向检验
/ h4 t, q7 z% V/ N/ NTwo-stage least squares, 二阶最小平方3 L# j5 K8 H3 x8 k5 P0 p- d' [* R
Two-stage sampling, 二阶段抽样; b! \$ s5 C. o& q9 G5 }) U
Two-tailed test, 双侧检验- `! T( Z0 q. D% \* O
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
( C% t( T, q, \7 l6 X U/ M3 I9 t, CTwo-way table, 双向表* U q( j; a% c( Z: K
Type I error, 一类错误/α错误" M- N P, z; R3 P( Z2 h
Type II error, 二类错误/β错误3 O7 c, c0 D% W$ n
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称0 E) F2 w6 S+ }7 i6 `
Unbiased estimate, 无偏估计1 ^: q2 ]( F* o4 f" I
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归" g/ x2 a9 B0 d6 Z& W
Unequal subclass number, 不等次级组含量
# G+ `' E+ D0 I7 q4 mUngrouped data, 不分组资料9 L8 V+ S) |' g9 R! L! C( m9 ~. n; U
Uniform coordinate, 均匀坐标
1 o L. f( K h" VUniform distribution, 均匀分布/ B: N1 k8 U6 i9 r/ ?' J
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
$ j6 o- T3 W, H- l- qUnit, 单元4 M2 E2 R5 C2 I, @
Unordered categories, 无序分类
: K% Q7 }3 {8 }$ PUpper limit, 上限* F* ^0 ^6 d# e: _1 c
Upward rank, 升秩) i5 ]0 x4 u6 h( v2 q
Vague concept, 模糊概念
- |7 g1 |& m& l" I0 t, aValidity, 有效性
& a, a7 L; i. L l7 UVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计5 n6 g; I5 Y; k+ ^8 ]8 X
Variability, 变异性
1 H0 N3 W, w# AVariable, 变量
3 b9 Y$ {& p) V2 b5 N; k: PVariance, 方差
" {* U& s1 U$ p. E. `Variation, 变异
& r3 M8 B1 S; Z* K, V dVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
+ i7 E( p0 C. [4 Q( \. XVolume of distribution, 容积
7 N& n9 B5 w# H3 Q8 ?W test, W检验' m) N' q3 U5 O* p* }5 x+ s
Weibull distribution, 威布尔分布/ J' P* Y: ]2 @6 B
Weight, 权数
% X. v- S/ X% s) i3 J/ K" r$ ^Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
' |4 k. l X7 J tWeighted linear regression method, 加权直线回归- d( K. R) I# I* P
Weighted mean, 加权平均数& c( H; E' R. ^0 B( r
Weighted mean square, 加权平均方差% C0 _4 F2 X: P) I# t
Weighted sum of square, 加权平方和
: C$ |7 u7 i) O% A- ^. f' SWeighting coefficient, 权重系数
# D! f: m# V* G# B1 GWeighting method, 加权法 4 n! b9 b f+ k M- ^/ i
W-estimation, W估计量
0 O) O& r0 Y5 K7 cW-estimation of location, 位置W估计量% M" h% M- w1 l9 }8 {
Width, 宽度
' z. X j& N" YWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
2 `& n# w M% [/ `/ m8 N" u+ PWild point, 野点/狂点
1 N! y* N. d R8 k) X" wWild value, 野值/狂值
" Z: z8 O+ m& Y1 x( J0 wWinsorized mean, 缩尾均值' [) h/ d5 j, g; J5 v: u
Withdraw, 失访
5 V& M. c' l( x) ]2 {Youden's index, 尤登指数$ |) E: @' p& Q: k
Z test, Z检验" }7 G" f, X/ q1 C% y
Zero correlation, 零相关
/ Q2 m2 } n' W" kZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
