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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差# T% @4 V! |, O5 N
Absolute number, 绝对数
" V$ m  U1 i5 {Absolute residuals, 绝对残差
8 n9 ^: a: \! r% `. E- PAcceleration array, 加速度立体阵
6 |% d, T! O9 ^3 s5 yAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度! U! j3 N3 H6 M! e) q3 l- j
Acceleration normal, 法向加速度& A+ I) s1 I5 W' {( G
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数1 r8 N$ v7 ~3 ?6 z" W4 @9 ]; G
Acceleration tangential, 切向加速度
. E8 f. J' W* S5 v) u# MAcceleration vector, 加速度向量5 b# B+ @- X* Q! l
Acceptable hypothesis, 可接受假设
' _! u- X% k( U$ I! Z; h- aAccumulation, 累积
4 i- h/ g! k0 O( g7 yAccuracy, 准确度
1 ]* r' c2 h0 U3 O  J' D# XActual frequency, 实际频数$ E! D! ^% Z, x
Adaptive estimator, 自适应估计量; w/ G/ M( \4 B( \: |4 v5 c
Addition, 相加
; _! @, ]- C/ f+ `Addition theorem, 加法定理8 \) i: O5 O- {, T1 G7 D) ~
Additivity, 可加性( X6 ~) f; J0 ^5 B
Adjusted rate, 调整率* G9 _; W7 G  \/ I
Adjusted value, 校正值
$ k# F$ X: @, ]. L/ f9 x5 O  ?; hAdmissible error, 容许误差
: U, h. Y( @( G( r' TAggregation, 聚集性
, }! _0 L! b1 {/ _8 d8 m  I  i9 ZAlternative hypothesis, 备择假设& Z, A( g: }) C; g. J1 G
Among groups, 组间( t) f. |' Z8 @6 W
Amounts, 总量  N& E( y* ^3 `
Analysis of correlation, 相关分析
: P! S+ C) g  A* p* J$ WAnalysis of covariance, 协方差分析0 r- I9 N5 {$ w6 L9 r& ?9 ]
Analysis of regression, 回归分析
6 o' I+ I, ]) vAnalysis of time series, 时间序列分析) M7 ]: ~+ u" n
Analysis of variance, 方差分析
& {) p) a% H" ^3 l0 I' _7 XAngular transformation, 角转换
! ?6 B  R# y* i* r. tANOVA (analysis of variance), 方差分析
' I* m9 G4 z3 b: z8 OANOVA Models, 方差分析模型& A1 e- t0 u/ ~0 U& O1 X/ w$ q
Arcing, 弧/弧旋4 G4 S+ `8 S: E9 W, \8 e5 v# H, {
Arcsine transformation, 反正弦变换; z0 F4 m$ U* \7 T" t- J& N
Area under the curve, 曲线面积6 z) h* J9 R+ i& m: Q
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 & h4 S4 Y+ i3 {- k' H# _0 @
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
7 o; w1 s; l7 u4 H# \( L, `Arithmetic grid paper, 算术格纸9 @/ h1 K# d+ S; r+ n
Arithmetic mean, 算术平均数# h. P) c7 o) f& P+ o5 U( J
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系, w- ^6 e1 l3 X' l2 B
Assessing fit, 拟合的评估
' D9 w( g2 T/ F8 _% X( q0 {Associative laws, 结合律! }7 q: T6 P4 T+ r  o
Asymmetric distribution, 非对称分布
! L7 k) O4 I1 k$ u$ U# JAsymptotic bias, 渐近偏倚2 X( Y0 L# \7 t2 F  J3 b+ x6 ?
Asymptotic efficiency, 渐近效率! ]# E* ~( a4 ^; l8 _% ]
Asymptotic variance, 渐近方差& @( Y: K7 F) d  {& |+ m+ J5 {
Attributable risk, 归因危险度9 J. z- r" \' J, ~8 |) D. l
Attribute data, 属性资料
6 T. ]' [- W7 }# E6 f# DAttribution, 属性* H6 g) I1 A; u4 z! o
Autocorrelation, 自相关
0 F$ {5 ^7 J7 x6 t  w0 i- x& B, H$ WAutocorrelation of residuals, 残差的自相关1 L& L( e( V) v+ \4 X
Average, 平均数& Z( q" ?/ N- W0 G8 J8 l
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
/ w; M8 ^9 f0 [5 Z( q' NAverage growth rate, 平均增长率1 \! T( T/ H. L, V* g8 a
Bar chart, 条形图
; H8 Q; Q  ]+ T" |, ?! I0 tBar graph, 条形图
1 F* O: ~  ~5 ?5 F7 u/ e- w  e$ z9 kBase period, 基期/ Z* l" a% q- X/ l3 F2 c
Bayes' theorem , Bayes定理
$ F: [& Y1 a" I9 K& h: Q3 W# gBell-shaped curve, 钟形曲线7 q0 K' q% c* S6 Z* q
Bernoulli distribution, 伯努力分布
8 _0 z) s" Y" U2 A; U$ a3 m9 F: PBest-trim estimator, 最好切尾估计量
8 Y6 X2 d% W, _8 \# `" yBias, 偏性
* Z) o! ?, N& S: OBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归& t/ K6 P8 l* l/ o" Y9 p
Binomial distribution, 二项分布% f7 n5 k7 o' G5 W# ^* h
Bisquare, 双平方
- C! S6 s. g/ o% E5 ^Bivariate Correlate, 二变量相关
4 X  _0 i7 o8 ^8 oBivariate normal distribution, 双变量正态分布
* u% q( N9 v3 q, ~& fBivariate normal population, 双变量正态总体3 [0 K6 U( S. L( I; i2 n6 K# ~
Biweight interval, 双权区间
$ y) e( i3 m* i# HBiweight M-estimator, 双权M估计量( z" }' h( O5 a! G% r+ B
Block, 区组/配伍组% B* [- b" ?8 F
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包, I1 _! F$ f( h; G% D* W
Boxplots, 箱线图/箱尾图
, n5 C& t0 u: p+ MBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
) W& R3 Z5 Q7 z8 e, R" ~! y0 }' ]1 oCanonical correlation, 典型相关
. d/ J% b# \" y/ \  l7 S4 GCaption, 纵标目, {' \& E- J0 i) E8 s
Case-control study, 病例对照研究6 x6 W% m0 i% M" T5 w2 u
Categorical variable, 分类变量
' z8 L, U1 Y, Z$ [( m0 y) _Catenary, 悬链线1 `# n" l# ]6 `6 g) Z
Cauchy distribution, 柯西分布8 p7 m& a6 W& K# h5 V/ X! L# i" [
Cause-and-effect relationship, 因果关系4 j5 p( l# f: h
Cell, 单元
3 C4 k- e! v6 Z* t3 C/ j- w. TCensoring, 终检3 q; D4 C$ {  s' s# e, o! C
Center of symmetry, 对称中心8 }2 g0 c, N( @5 l; W; v
Centering and scaling, 中心化和定标
# _+ ~6 l0 U1 y, M0 L+ VCentral tendency, 集中趋势
( ^" Q* ?4 V  O. u- dCentral value, 中心值
7 _0 r0 \' t6 B1 e5 uCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
5 I9 w1 F4 H' P: }5 B8 IChance, 机遇
8 h" H  u/ C. t" x/ \: e' `; w$ `( MChance error, 随机误差
8 ]  o  m# T$ Z8 G( d3 C9 ~Chance variable, 随机变量
0 O' {& e) ?! ~. H5 u9 X3 ?) Y2 _Characteristic equation, 特征方程
; p  }! B  t% k3 q' tCharacteristic root, 特征根$ `* q8 ?5 z) C
Characteristic vector, 特征向量: j( M# s9 a  l1 N
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则/ H" u0 c7 y- s+ l; k% J
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
* _1 x1 F* ~7 v: M- b) V" P& L, |4 iChi-square test, 卡方检验/χ2检验; d* \6 O8 _6 u
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
- ^( V% |- T5 `* K3 T; ZCircle chart, 圆图 6 d5 W& \$ F' ^1 R! Z) a5 y% Q
Class interval, 组距
  i0 l% q+ ]6 C- ?$ j; F! ?Class mid-value, 组中值: K: H( O% e1 K6 g0 P
Class upper limit, 组上限$ Q! G# t* g1 w- b( T  _
Classified variable, 分类变量2 m7 ?% Z" R+ s
Cluster analysis, 聚类分析1 ?7 G  r9 \7 D1 g/ G
Cluster sampling, 整群抽样
9 s1 L, ]$ H& e) tCode, 代码6 ~, B: i% g& h$ z' y
Coded data, 编码数据7 P) s# i# g0 q' j1 v- \# C
Coding, 编码; m$ K6 ^" V& @
Coefficient of contingency, 列联系数
+ O1 E8 c3 |* H$ B+ a. U8 dCoefficient of determination, 决定系数/ D, F( B" {% k- c" Q
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数" X3 B7 C/ ^' p0 W! z1 h
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数- U6 ]3 f( x9 g' F/ @/ h) d8 o
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
. o8 ^* M& G( z5 `4 |2 yCoefficient of rank correlation, 等级相关系数. S9 y2 q$ }# O+ H
Coefficient of regression, 回归系数
9 u. C- Q( U6 O: dCoefficient of skewness, 偏度系数7 V1 c3 n- [9 e: c
Coefficient of variation, 变异系数
! L$ G1 t+ X$ M  i3 K( q' |3 zCohort study, 队列研究
" H1 J9 a" b& Q0 gColumn, 列
$ Q3 A' R3 Y, }: LColumn effect, 列效应
2 h/ p) p0 z$ D9 [3 M1 MColumn factor, 列因素
6 u- }( L! H1 I/ m# ~, f& r$ ]2 m# tCombination pool, 合并
" _7 ^" h3 ~! a7 S9 R4 b- xCombinative table, 组合表6 f. ^! s" E4 |% H/ a4 k0 S
Common factor, 共性因子, h" [! S# E1 ~* U
Common regression coefficient, 公共回归系数
  q0 ^% G  }+ y2 r8 T! {Common value, 共同值/ {4 {% S/ \/ j, g8 R" j
Common variance, 公共方差
5 I+ b& u7 y9 S* q  b  GCommon variation, 公共变异& d: }$ t' m7 k: H/ q' ~6 ^
Communality variance, 共性方差
- ?& P7 B1 w; i  v" l) D; jComparability, 可比性2 I5 d$ M/ e0 T9 H/ ]
Comparison of bathes, 批比较
2 ]; @" @$ r& `/ @; TComparison value, 比较值# I% I  R# x+ b
Compartment model, 分部模型& y! p$ p5 X) R, Q
Compassion, 伸缩
0 o$ x( u, z$ q- [  g; i! SComplement of an event, 补事件$ V1 y: @1 C, p. V7 r8 G
Complete association, 完全正相关
5 i0 V, y6 ?, F+ n/ X4 s. E7 qComplete dissociation, 完全不相关3 z# F% O1 c( h* p% Q, ], n
Complete statistics, 完备统计量  S3 j- B1 W1 m! Q
Completely randomized design, 完全随机化设计
/ R3 Z% @' j0 u& D  Z0 ?% Q. SComposite event, 联合事件" a7 H5 t$ n& r/ x' R$ r) R
Composite events, 复合事件7 m* L2 L1 H; `7 ?; r9 D0 U" _
Concavity, 凹性
- M* {: H! r1 b7 O  WConditional expectation, 条件期望
- _0 ?9 L/ t5 V) O0 \' ~; RConditional likelihood, 条件似然
! Q+ B2 X* N, B4 iConditional probability, 条件概率
0 k+ ^$ n$ S0 ?5 SConditionally linear, 依条件线性
* k8 I! e% S" P# Z9 d) qConfidence interval, 置信区间
; @; c; g+ Y. s* FConfidence limit, 置信限, n& ~! M7 e$ p! `: u
Confidence lower limit, 置信下限, H8 W6 t, C) ]5 U+ ^( V: ?
Confidence upper limit, 置信上限
; f+ [  M- N' i3 Q, s+ l1 U! v. S% D. hConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
; V: ?8 c5 A$ U& \Confirmatory research, 证实性实验研究
+ i4 A  j+ F: s" c, nConfounding factor, 混杂因素
, j' l2 P/ s2 L) S! HConjoint, 联合分析
9 R/ f1 m8 B. o  IConsistency, 相合性4 x1 [( G6 i6 w9 p' f6 m- x
Consistency check, 一致性检验
- w8 O( ~; D! b' qConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
/ \" L# Y: g6 e6 ?1 F0 e" I/ y) KConsistent estimate, 相合估计
0 E5 T/ {% H- g$ u$ [7 j1 pConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
2 i6 V- b5 \2 j! `9 H- @5 ]Constraint, 约束
# p! }. b2 i1 L3 S( yContaminated distribution, 污染分布
6 ^# I* x6 o! _7 L% K8 f( E1 OContaminated Gausssian, 污染高斯分布
$ m4 q) o5 m2 s5 d, LContaminated normal distribution, 污染正态分布+ q4 ]' Q8 r- H4 P4 P% e' G' F
Contamination, 污染
+ g  P8 x% M* s' I8 E1 q4 |Contamination model, 污染模型+ e3 t- V" V* M! K, j$ p" V
Contingency table, 列联表
' g' H; E& W& \( ]Contour, 边界线
9 e1 T# d0 a6 w2 X+ X3 @Contribution rate, 贡献率; J+ b1 X, f+ f& V& L3 [- c
Control, 对照# v2 n7 d/ r' z5 c
Controlled experiments, 对照实验
, Y9 i$ F4 M" i  Z. o' ]0 ?/ O& MConventional depth, 常规深度* Z4 M6 D/ d; O, t) R4 h
Convolution, 卷积$ E8 q& _  ?( r7 n9 ]; m
Corrected factor, 校正因子0 c7 _( ?/ Y6 x( _* t* h& a
Corrected mean, 校正均值* c  p+ ^" N) ]. Y  b4 ?' _$ g; S
Correction coefficient, 校正系数5 L; x% ~5 Z2 M9 E
Correctness, 正确性6 H" x" x; ^5 b9 g* E
Correlation coefficient, 相关系数
1 X: Z2 i  i. X6 p- RCorrelation index, 相关指数
4 K6 Q) U7 B* d! S3 hCorrespondence, 对应& {/ s7 a2 w7 |/ Q1 b  G
Counting, 计数
9 Z/ f7 p& y8 Z/ |$ x( pCounts, 计数/频数* C% I0 B" }4 ]' {* X
Covariance, 协方差
' J0 A% [& @2 t) x! tCovariant, 共变 * S  V4 R7 z0 ?+ b+ k. I1 c' ~# i
Cox Regression, Cox回归
- @3 T1 P5 G" t  ]Criteria for fitting, 拟合准则2 L: P8 c$ B  W' j4 B9 h
Criteria of least squares, 最小二乘准则2 c" x2 B7 a- }. o# h
Critical ratio, 临界比
% M, n- A+ e% d3 W$ xCritical region, 拒绝域2 {$ }  g- l% x
Critical value, 临界值/ D3 c8 [0 W5 I- t3 i
Cross-over design, 交叉设计
5 l! P4 j" r  y/ d" v9 Y1 hCross-section analysis, 横断面分析
, ]$ x3 Q8 b% T: wCross-section survey, 横断面调查
" B, Y8 r% q+ P7 P* {Crosstabs , 交叉表 8 H0 R; p2 _5 h. U2 |5 L
Cross-tabulation table, 复合表( U: t0 S! M, e0 e
Cube root, 立方根
2 j' L; ]7 S0 A% ^% GCumulative distribution function, 分布函数% @; J/ B$ R5 s& V: `. x
Cumulative probability, 累计概率" O0 I* I# c9 _1 I8 c; e
Curvature, 曲率/弯曲2 t, k2 X: Z# P6 F2 p: d
Curvature, 曲率
9 w9 V( i0 w, I4 f4 ^/ VCurve fit , 曲线拟和
& ~; c" h* h/ Q  c4 KCurve fitting, 曲线拟合
7 I6 Y$ T; x, Q6 Z7 H/ |$ a: _8 ECurvilinear regression, 曲线回归' W/ O2 Z* X8 L  j7 M
Curvilinear relation, 曲线关系+ M: y% ^7 p; Q/ H1 [( w0 E: e! n  R
Cut-and-try method, 尝试法4 w& l( y' s9 A1 [
Cycle, 周期
: T9 \; L8 z2 q3 Y5 Y9 MCyclist, 周期性. c& C# [( j7 U9 G6 z2 |
D test, D检验
7 K0 v- v- B) b, ~2 R$ w; HData acquisition, 资料收集5 L' ]( p/ l$ U% @$ p
Data bank, 数据库
6 Z8 H  i+ c" A4 fData capacity, 数据容量
5 I$ y' [' v3 s. Y8 l4 s, nData deficiencies, 数据缺乏
6 E& Q/ h8 D" o2 d, sData handling, 数据处理
3 x* Y7 r% n& M8 ]1 p6 CData manipulation, 数据处理
$ K4 r, s. _+ G4 nData processing, 数据处理/ D# _2 k; S" Z# P- \  r
Data reduction, 数据缩减& [- H) ?  x$ i; G3 q& k8 K
Data set, 数据集
8 Y* z: J: E' x9 b% I7 ZData sources, 数据来源
8 E% R5 C, G. Y$ |; Y% hData transformation, 数据变换
8 ?- L' k6 j& l1 K4 jData validity, 数据有效性
- k" T/ j& E  aData-in, 数据输入
: M( e' |9 ?1 p! J: v" o% Y" sData-out, 数据输出
# j4 F) B1 q1 O) `: GDead time, 停滞期
2 x! [/ M! j# h' VDegree of freedom, 自由度9 \5 R$ P" ?3 [0 e, q, I0 I* v9 U
Degree of precision, 精密度5 Y% V/ x# F( R$ u4 @
Degree of reliability, 可靠性程度/ K1 q4 R/ @; `3 C- L5 x
Degression, 递减, W; o  X/ }8 P' ~0 \- k
Density function, 密度函数
7 @6 z8 f/ z$ S& xDensity of data points, 数据点的密度
" @' }! O: o8 n# ]$ J3 C# MDependent variable, 应变量/依变量/因变量5 C, J; F" H8 u3 k* Q, N$ Y/ H- y
Dependent variable, 因变量) s7 X% m' Z; J
Depth, 深度5 A  ?% u: f. O( S' |) U1 n
Derivative matrix, 导数矩阵) `( v! J: D+ a, [7 l
Derivative-free methods, 无导数方法  [% v' I2 e$ I( e! n
Design, 设计
# ]6 C4 ^" h! n3 @Determinacy, 确定性* d# `/ n: c8 K" }; h
Determinant, 行列式
+ N( k4 M( n$ M/ S8 dDeterminant, 决定因素; \$ C; X4 o9 L2 ]0 z% K  |) s
Deviation, 离差
5 x- i. r: `9 T% l% mDeviation from average, 离均差
+ e; O) U9 J$ X% `2 b7 _' aDiagnostic plot, 诊断图
8 G/ ]6 X0 g' [4 NDichotomous variable, 二分变量3 g% _$ M/ J+ {) I/ P: o
Differential equation, 微分方程0 a+ j4 U( W3 O) m5 j; @
Direct standardization, 直接标准化法: q3 o0 r( y" A( [, f% ~: o1 o
Discrete variable, 离散型变量, [: ~/ j  r, K) t+ G6 O) u; g, X
DISCRIMINANT, 判断 - v8 [5 C5 W3 N3 Z/ a0 H* g
Discriminant analysis, 判别分析' w+ W0 @& J! o2 |, B( X/ t- p
Discriminant coefficient, 判别系数& }- c, s! L. b9 E. n# E
Discriminant function, 判别值% v+ @: H; Z, `( T: t5 O5 l, J) r
Dispersion, 散布/分散度2 K9 ^3 ?8 C9 e# g0 Z% p3 D1 {
Disproportional, 不成比例的
8 z& R9 X+ h1 u2 n- d% _Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量9 O! h9 W7 e3 r/ f' ^! G! J+ @! }
Distribution free, 分布无关性/免分布: f" ?7 R$ n' }7 A- X- S
Distribution shape, 分布形状- @4 k, ?$ _% V5 u# N. a
Distribution-free method, 任意分布法
9 n/ O- a" d7 N1 A" T' o2 ]# }Distributive laws, 分配律
9 S: e6 [& Y) EDisturbance, 随机扰动项4 c! n, s# b% k$ u
Dose response curve, 剂量反应曲线
$ T0 N8 [7 ^; u( O) `6 oDouble blind method, 双盲法* F. m5 i0 N/ x! Z# B) u/ ~
Double blind trial, 双盲试验
9 A8 Y5 E( r# m2 F% e; ^Double exponential distribution, 双指数分布
8 W( ]$ P# r3 H& ^Double logarithmic, 双对数
1 n9 s1 ^: M0 h; s5 q2 H6 J/ {) C% [Downward rank, 降秩2 v+ d4 j2 K( t7 d
Dual-space plot, 对偶空间图
' ?& [8 ]5 ^/ y$ gDUD, 无导数方法! ^5 @  {% D! |6 s) t0 Y
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法( g: B0 q' M( u/ e+ ?
Effect, 实验效应
$ S- h" D0 s% L# |# ]3 X. t) h" WEigenvalue, 特征值3 o  F. _# X3 w" S8 x# |
Eigenvector, 特征向量4 ?1 X* I/ |6 `6 d
Ellipse, 椭圆
& U% `5 S5 M( T0 n" F! Q; [6 iEmpirical distribution, 经验分布# u4 D2 ?1 E  s- L3 V
Empirical probability, 经验概率单位
! n5 a4 d' V1 ]$ x) I1 mEnumeration data, 计数资料& G5 B' ]/ r4 j) `0 j0 v
Equal sun-class number, 相等次级组含量
% B4 v0 R3 {9 P% N# f- {" ^" yEqually likely, 等可能
0 o3 ~/ }9 x7 ?9 s( b4 p; v3 ~- T9 wEquivariance, 同变性+ H# ?) n- F" W3 c9 }! k, B
Error, 误差/错误$ E. q4 w' B+ U, ^% }; B$ `* z. @6 T
Error of estimate, 估计误差2 V  U9 {9 V7 G) D; k3 q$ g8 ~* Y' B
Error type I, 第一类错误
7 r7 V' c* s# V- y! s5 E7 `! i4 KError type II, 第二类错误
9 n4 r4 F. k6 b% {4 h2 y6 eEstimand, 被估量
0 S' I7 J! v  r0 A) BEstimated error mean squares, 估计误差均方7 M# H5 G# P: n6 L4 q; B1 t
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
. X5 `1 S0 @6 N- {( s$ QEuclidean distance, 欧式距离
* d+ p. o" |0 _1 ^7 xEvent, 事件
, U2 k, v* Q" g( n# ?. |. \Event, 事件. E3 n$ ]: ^* U  w& k* F( @; S* l* G
Exceptional data point, 异常数据点) G/ }! o9 A7 m
Expectation plane, 期望平面9 e2 i. t; E) A  g# g
Expectation surface, 期望曲面
; e- F0 ]( g9 [7 a4 GExpected values, 期望值
7 c& B+ X3 L  S' s6 g5 b+ U( O( ?Experiment, 实验
( v7 V4 ~  R: H3 cExperimental sampling, 试验抽样+ D) g, H; Z- N2 Q# U9 Y1 ^
Experimental unit, 试验单位
1 K& W: D; `: N# ^$ k* UExplanatory variable, 说明变量
" C  [  H6 s% R0 g+ i: i9 oExploratory data analysis, 探索性数据分析" q8 Q" p7 E7 f0 c# r* z
Explore Summarize, 探索-摘要. Z% ]1 z7 H) D& m4 X
Exponential curve, 指数曲线
) o& I  u! t& X) v- \; v! QExponential growth, 指数式增长+ i# @5 A% D6 N: \- ]
EXSMOOTH, 指数平滑方法 - ~1 L2 E* v8 Z0 x) x; ?
Extended fit, 扩充拟合
- S: u1 F  C" r% yExtra parameter, 附加参数
- R+ Q3 u1 g1 l( PExtrapolation, 外推法3 k# z. a- E3 @  k/ y. Z: N
Extreme observation, 末端观测值3 x8 a; f/ w, P
Extremes, 极端值/极值, e  h7 f& w6 F) s. o
F distribution, F分布" y/ c  _+ j  j) ^
F test, F检验/ H8 {! S' u; e( N: M5 @. g2 ]
Factor, 因素/因子
5 N8 V# |' |, z! |% P5 `. P" mFactor analysis, 因子分析" E* t% N* z9 ?% z2 Q3 F
Factor Analysis, 因子分析
: g; T' N* G; C; |: c" RFactor score, 因子得分
) J3 \# S& z" _# ~7 A/ ?) L/ O4 {Factorial, 阶乘; L4 w) m# u/ a; Z, d4 }
Factorial design, 析因试验设计
! x: o8 }9 D% v, M$ `; K7 }  VFalse negative, 假阴性
* N  {8 `" x  @5 }1 O- H0 V" AFalse negative error, 假阴性错误
+ L  q- b3 F7 O, d- ]' x" wFamily of distributions, 分布族# m9 U0 d# N0 x  k
Family of estimators, 估计量族
7 A5 ^) q* w9 W8 D+ t* sFanning, 扇面+ Q8 Z8 j& F+ k$ r: ]
Fatality rate, 病死率
( a1 |, \. d. K  v& VField investigation, 现场调查$ d3 E" w/ g3 j( w9 S3 ^
Field survey, 现场调查8 ]6 F( {; d0 b4 p  J; w$ s0 {
Finite population, 有限总体2 P% j- {  |. A0 {2 U9 j$ a
Finite-sample, 有限样本
4 f8 {/ X/ O5 }. ~  r1 Q5 ~First derivative, 一阶导数
1 p4 R1 O) @2 J! a2 xFirst principal component, 第一主成分& M$ E1 p' j! ^# p* w- s- K& n
First quartile, 第一四分位数  N% _% p2 ?6 P& ~% I8 _
Fisher information, 费雪信息量
" t1 ~. M3 I# ?6 j: M. r' SFitted value, 拟合值
$ l& @# `7 Z- XFitting a curve, 曲线拟合6 ?; e# E4 B: l* S& z
Fixed base, 定基$ O+ |& X, N* b, |
Fluctuation, 随机起伏% F# c1 i, l1 u- G
Forecast, 预测$ ~* w/ Y; t* c" B" b2 [
Four fold table, 四格表- r! D$ O- G# E, S
Fourth, 四分点+ _8 m6 c" |# R  v' X
Fraction blow, 左侧比率+ D1 M, Q, {2 u9 T. e
Fractional error, 相对误差
8 \0 b  `" V. {: _Frequency, 频率$ O! R- ]) }0 k1 D" I9 V# F
Frequency polygon, 频数多边图* C% f' }# G0 [
Frontier point, 界限点
+ w! \) P. G# z9 c/ j& @$ c2 ~Function relationship, 泛函关系
9 o' U9 C8 S: m" w# D2 L; GGamma distribution, 伽玛分布
% ]4 v! @  L8 N# b3 _- x* IGauss increment, 高斯增量
" W( Y4 Z& |* e% s! g7 YGaussian distribution, 高斯分布/正态分布: B& x! N1 Q( t0 d' A
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量; O( p6 }8 k1 @7 B1 o
General census, 全面普查
7 L: m$ ]8 m2 k) NGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
* _4 i# C% r; p8 m( [, t# C$ }Geometric mean, 几何平均数# S) F& O5 Y3 @9 z" {
Gini's mean difference, 基尼均差
* O% G6 y- K. v3 Y& _; sGLM (General liner models), 一般线性模型 ) s- i" f/ H( p
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
! T1 _7 Q; _/ hGradient of determinant, 行列式的梯度
$ S6 f- G( G6 @- ~Graeco-Latin square, 希腊拉丁方- v. c* @/ f& i+ L
Grand mean, 总均值) `$ q3 F9 C/ T  f
Gross errors, 重大错误
( l& ^2 ]# y7 N7 y0 ?: uGross-error sensitivity, 大错敏感度8 O; ~: m5 n  r
Group averages, 分组平均; _8 o) h4 S8 t3 @/ H$ a# r+ z8 Y
Grouped data, 分组资料# |9 @2 N2 b- n0 f" u
Guessed mean, 假定平均数
3 c* P1 E$ t( O! |8 mHalf-life, 半衰期
0 C' ]5 L( k' E' {' rHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
+ {; V, ^% Y  s( o, ~6 L  KHappenstance, 偶然事件4 Z* b9 @6 B- R# M- k+ H
Harmonic mean, 调和均数$ E3 a& G) s& c( D
Hazard function, 风险均数
$ }9 H" |# F6 r: ~( z6 d! lHazard rate, 风险率
) l( E, V9 \& B( D' vHeading, 标目
  i1 P5 G6 m' @/ @$ jHeavy-tailed distribution, 重尾分布
$ U1 W  j: |* BHessian array, 海森立体阵* t  t: I9 }' W. y
Heterogeneity, 不同质' M7 r- w2 Q% K0 G6 \' w9 y* g4 C. u
Heterogeneity of variance, 方差不齐 - B' {7 E. Q. B& R
Hierarchical classification, 组内分组
* V+ ~, h& b- j0 FHierarchical clustering method, 系统聚类法
6 ^8 S9 V# @* [/ _High-leverage point, 高杠杆率点# @4 P5 n4 ?6 W* D* D/ D9 w
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型. T  w  t0 A( {9 P" V- o% l
Hinge, 折叶点
0 ]" `& ^$ j" n2 i* y" i6 T9 C; e, gHistogram, 直方图2 }* }2 b, {  J5 K6 ~
Historical cohort study, 历史性队列研究
# o$ y3 ~- P, ^+ k# LHoles, 空洞' {: _& Y8 E6 u) x
HOMALS, 多重响应分析' P+ B/ u; W& h2 u( W3 C
Homogeneity of variance, 方差齐性) D, P5 @  `8 V; e: e1 l
Homogeneity test, 齐性检验* d; a& u/ b) A- o. l# c! F
Huber M-estimators, 休伯M估计量; l$ c+ x0 w  t* _# ~
Hyperbola, 双曲线+ D1 Q" ]6 S0 ?5 O, H0 L1 P' y
Hypothesis testing, 假设检验6 y, c) M" D1 O7 V- z# [6 M/ K
Hypothetical universe, 假设总体
( z" X9 W0 M5 \4 @' h6 IImpossible event, 不可能事件, \7 t7 ?! G" g) `  j! U1 b" T
Independence, 独立性7 U8 a4 p% h  k1 P$ j
Independent variable, 自变量: i6 Z  p8 W6 B( u9 ^6 |% h5 E, \
Index, 指标/指数
5 M3 x/ v- o6 B1 d5 p% OIndirect standardization, 间接标准化法
" s3 y4 X! X/ _, j$ bIndividual, 个体2 t. R; d/ l/ c: ~0 `6 k* t1 G; f
Inference band, 推断带$ B% P, ~7 a; W
Infinite population, 无限总体& A- y3 J1 @0 H; M  P3 E0 u% R; {
Infinitely great, 无穷大
3 D7 N3 r6 |0 c9 _3 QInfinitely small, 无穷小5 o* o% }) v. p+ r6 R
Influence curve, 影响曲线" n4 o! ]' ^; Y8 H- B: u, {3 u
Information capacity, 信息容量
4 a' q, Z3 P2 p' |" T' LInitial condition, 初始条件7 e  \% T1 j; }+ M8 f* m" l7 H6 Y4 U. `
Initial estimate, 初始估计值/ z$ Y9 a1 Y$ m7 Q2 @& U' P
Initial level, 最初水平4 t% B. o4 x$ M3 w' y+ |
Interaction, 交互作用" X3 q: @- r, D# U1 ]
Interaction terms, 交互作用项% u. g9 c8 S& X) Z. x  f9 K( e
Intercept, 截距" w: f- z  m$ h3 t
Interpolation, 内插法# r/ l1 ?! z# b0 [! Z/ O( y
Interquartile range, 四分位距. a( @* N3 V  f* y3 Q: x, v4 L
Interval estimation, 区间估计
- C4 I: A7 O% t) _Intervals of equal probability, 等概率区间: s1 m' E/ J. H( m
Intrinsic curvature, 固有曲率9 W% |0 X& k! m: e9 @1 U2 ~
Invariance, 不变性
3 Q/ Q& X4 Q, h: A+ c+ I+ sInverse matrix, 逆矩阵! H2 Y* H& A: B9 z% B# Y1 @$ O
Inverse probability, 逆概率
( Q' o4 p- U" M$ C3 qInverse sine transformation, 反正弦变换
3 a/ \1 F* w1 j2 F9 yIteration, 迭代 3 K1 I) p8 k2 ~1 g; o' s
Jacobian determinant, 雅可比行列式* \' M6 C: _- G5 M% B
Joint distribution function, 分布函数& c# K2 y: P1 j; O8 _* ]2 ]
Joint probability, 联合概率7 I, M, ]5 A7 C# Q  W3 T$ j
Joint probability distribution, 联合概率分布; M2 M* M. v% |
K means method, 逐步聚类法
% T$ Z9 Q! c0 t( [Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 - x$ |7 d. o3 U8 Y
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图" ~* o+ `% i1 o% `) Y  D0 u
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
% B; E. S( p& F% k! m9 W1 R* uKinetic, 动力学# i+ y. I0 N! ^% G( s8 T
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
/ V( d6 i( J" |; X7 L; jKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
. p: v+ E, s" }+ t; aKurtosis, 峰度
* Q( G! \& d& J+ r" G; \Lack of fit, 失拟8 E. p2 M5 K% d) f  ?7 g
Ladder of powers, 幂阶梯) H. _" G" a) h
Lag, 滞后  [" @3 s( L7 L+ r2 M  p
Large sample, 大样本2 n' i- k: s1 Z5 r- h! l
Large sample test, 大样本检验4 H1 X5 Q+ h2 x% p% a, b- b
Latin square, 拉丁方/ R0 Y( B# d6 q2 d6 U9 v9 v
Latin square design, 拉丁方设计
' v7 e0 _8 O! s: F. k) N4 S' H0 h& rLeakage, 泄漏' P1 l; R1 T. [3 L& x# H8 n
Least favorable configuration, 最不利构形+ o$ @9 n6 z* F/ y% p8 y4 G
Least favorable distribution, 最不利分布
) p3 U9 h" ?3 A% G0 a& wLeast significant difference, 最小显著差法/ G5 o* n2 D& u' K
Least square method, 最小二乘法7 e. y& g, v, s4 u
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计/ N$ D3 G: M" H* y5 K
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
/ @% z" L' Y: S8 q$ y' j8 s  j% RLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
+ B: D. m( M% a9 Q4 cLegend, 图例( S& t/ W4 B" F" ]4 v1 e
L-estimator, L估计量3 H+ F# ~/ m2 T! k6 ]
L-estimator of location, 位置L估计量
5 m, d" q7 q) L' B, ^1 DL-estimator of scale, 尺度L估计量& ^2 S; \; p) i1 _0 G: ^) _" a' j
Level, 水平
6 M* c6 k6 c% @  ^Life expectance, 预期期望寿命
# L! W3 X) L+ S$ ?6 w4 i  aLife table, 寿命表
+ ~- T# K" W- _/ tLife table method, 生命表法
! O5 s  ^- ]0 b  t* g( _+ ?# H7 oLight-tailed distribution, 轻尾分布
& C3 f: L2 D- R$ [* `5 o" TLikelihood function, 似然函数
3 a, y/ J' s( _: t' G, iLikelihood ratio, 似然比% F5 H/ ^. t, @
line graph, 线图1 ^' X- Y- F9 g" U* |9 L
Linear correlation, 直线相关
: W. b4 v4 L- a. _  |Linear equation, 线性方程
. i" L; s% z- V. CLinear programming, 线性规划
7 [8 U+ W6 i# \, F0 rLinear regression, 直线回归
2 T8 k% d6 U% X0 p& yLinear Regression, 线性回归  H* y$ p4 |0 t" L! [9 g
Linear trend, 线性趋势  n0 v8 w3 [5 h, L, I4 w' k4 O& N
Loading, 载荷
3 }& j+ h; f+ V' s# cLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
3 [, f/ o$ |) x( ]- Z8 mLocation equivariance, 位置同变性+ b/ ?$ r- ?6 Q9 R* C0 N/ w
Location invariance, 位置不变性
5 {6 R3 w" @( j# O! NLocation scale family, 位置尺度族8 \) m1 w4 F' H& H% ~6 J1 \
Log rank test, 时序检验
! \& L/ y  l7 V1 e) oLogarithmic curve, 对数曲线
+ N! G9 {1 R' f5 V4 r/ ~Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
, x9 w+ N6 Q( L6 E" ^5 CLogarithmic scale, 对数尺度
# }) N7 _0 E4 y9 M" B  C) FLogarithmic transformation, 对数变换+ b6 I# `! ]- k* q1 k( Q& y
Logic check, 逻辑检查$ {; g( Q5 s) ~- ?0 u: V5 N# g4 L3 N
Logistic distribution, 逻辑斯特分布) }: s& v  |* e( V+ Q
Logit transformation, Logit转换
, W  P. X9 o7 ]( z/ PLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 / Q+ Z) o- j1 d% Z) S- a
Lognormal distribution, 对数正态分布
  D7 ?3 p, r6 u6 l* r4 BLost function, 损失函数. |8 U, h! _3 @# k) A
Low correlation, 低度相关
$ i+ v% b9 t& e3 c' [3 d+ cLower limit, 下限
. A1 \4 ^& B; ?* D" }: D; H8 LLowest-attained variance, 最小可达方差! O3 @( O% J3 |) b) _
LSD, 最小显著差法的简称! \. r1 y  S/ x) A2 K  e8 W
Lurking variable, 潜在变量
1 F" V" }9 r/ K: p# XMain effect, 主效应
2 L, `5 L& B# yMajor heading, 主辞标目
! X; Y  C0 H6 V% u  fMarginal density function, 边缘密度函数% W2 ~8 c5 l5 U' s; H7 \1 d" Q
Marginal probability, 边缘概率! H; M. W  x& g9 M% S
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
& P, j! m/ o# f! [% f" p/ U6 `5 CMatched data, 配对资料
! E2 V5 O4 s3 ~Matched distribution, 匹配过分布' {3 H. G0 s) v' P. q5 k* r
Matching of distribution, 分布的匹配
% C, k( O: c. F. m3 y  aMatching of transformation, 变换的匹配. ^$ Z. e% I+ n- W7 `3 N. S8 _% G6 m, @
Mathematical expectation, 数学期望
/ a# y* a, S& f+ s( n* C' W4 {Mathematical model, 数学模型
  J  F4 P2 B9 E! P; ]- pMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量1 j1 \" c! r, [0 ?/ E
Maximum likelihood method, 最大似然法
1 |5 d; u. [  K& q8 y9 y' [2 b/ o( H, kMean, 均数
) \' x5 V. X  [6 j# i# {! o; hMean squares between groups, 组间均方
* S7 x4 u  U! m5 IMean squares within group, 组内均方
/ ]' J; r! P' f/ n9 D9 iMeans (Compare means), 均值-均值比较" ]8 c( S" {1 v
Median, 中位数
5 Y. I  c/ k; z/ c7 N! {Median effective dose, 半数效量) `& V3 Q: @" V7 c
Median lethal dose, 半数致死量
0 `: H3 S; r+ y& y! _# sMedian polish, 中位数平滑8 A4 v1 I. l2 |# T3 ~& i
Median test, 中位数检验
7 [% K  W) a) s- F) eMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
) C3 `, e8 [3 C% F" R% e3 I% aMinimum distance estimation, 最小距离估计2 S: Z9 w; ^$ _; I8 C
Minimum effective dose, 最小有效量
+ W6 s3 w' \: g. T, c. l& a+ s1 TMinimum lethal dose, 最小致死量
3 O( p1 o# Y( l& i( O, ^' _1 |  mMinimum variance estimator, 最小方差估计量  x1 z( y& k4 F$ ?
MINITAB, 统计软件包5 l) n- @3 B* V$ ~3 ^
Minor heading, 宾词标目* j0 ?) E4 O1 b% j; V% Y6 J
Missing data, 缺失值
0 K8 Z0 [1 p0 p! J  q! p4 JModel specification, 模型的确定8 U) s1 ]9 _" C9 X2 G
Modeling Statistics , 模型统计
% g! s5 ]8 {3 ~2 q0 ^0 T! T) X2 NModels for outliers, 离群值模型: @/ J( c" R" O! Q  E3 k- T
Modifying the model, 模型的修正
3 \0 S7 Y3 [: }* z9 dModulus of continuity, 连续性模
, a; \( i* p" [) Q% ^) T" D& [4 cMorbidity, 发病率
, s7 i3 x" K' z: Z1 X9 pMost favorable configuration, 最有利构形
& n0 Q4 q# p% A* IMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" n+ T/ E0 p; f  R& X* JMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
( `2 e0 H) d2 C7 `Multiple comparison, 多重比较
" G1 z0 ?5 o2 ~: t# [0 UMultiple correlation , 复相关
& O1 v8 g# A2 z/ ]! g2 AMultiple covariance, 多元协方差
, y1 F- @1 h  `. ^5 cMultiple linear regression, 多元线性回归$ S4 G3 F: x# q1 f; `7 \- u
Multiple response , 多重选项# J& H" r- |* ^2 P3 Z
Multiple solutions, 多解
& F* a' n; H4 b4 S" `Multiplication theorem, 乘法定理
3 H) U0 E6 G  Y8 T. @' I& \+ QMultiresponse, 多元响应( `/ W! A+ @( z+ \5 ^
Multi-stage sampling, 多阶段抽样0 P$ `; S8 A" o  j
Multivariate T distribution, 多元T分布
0 e$ y) Y- d( T+ I5 FMutual exclusive, 互不相容
# I0 q! w# U- f4 a4 S3 N6 Y% \Mutual independence, 互相独立! W5 i% K- E0 X
Natural boundary, 自然边界
( j( {/ u  @' w$ ^  y4 UNatural dead, 自然死亡
4 x/ {$ ^. [' ~, {, eNatural zero, 自然零# W# D: v, U2 P0 E; ^
Negative correlation, 负相关) w, r4 d7 o& Y. r
Negative linear correlation, 负线性相关: \+ X+ G" v# |  l. c; Q4 p
Negatively skewed, 负偏
3 |* `+ r% z+ |9 a: U) GNewman-Keuls method, q检验
" K: e; z: P+ Q3 F4 {/ WNK method, q检验6 Y, `, a. H) {6 Y# i, ^
No statistical significance, 无统计意义
$ r: b+ A( r; eNominal variable, 名义变量8 ?: W- B3 X: X% G1 Q- p
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性- B' H6 Y4 U' u* n
Nonlinear regression, 非线性相关8 ?( L8 K/ n! g: W
Nonparametric statistics, 非参数统计2 l# L' O5 @) k
Nonparametric test, 非参数检验; @) \2 L9 z0 K7 E
Nonparametric tests, 非参数检验" W; t$ ?5 Y( P/ k3 x
Normal deviate, 正态离差
8 U; Z# j" c" L- `4 zNormal distribution, 正态分布% m, G; J7 i5 ?. f, F$ [7 E% P
Normal equation, 正规方程组
# o( j7 h* ^' X( k7 t; n% J) FNormal ranges, 正常范围3 O4 M* y( B4 ]& F3 x+ S; n
Normal value, 正常值
7 J* I  g, {: B- C8 I  w# XNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数7 J" N+ X$ X5 u' w
Null hypothesis, 无效假设 9 G3 F0 y" l9 Q) q7 Q' Q
Numerical variable, 数值变量
, H& N. y  i6 S0 u3 SObjective function, 目标函数
! v$ K/ o$ R9 R' ~. H. h1 LObservation unit, 观察单位
# S; O+ ]( U9 \- T8 u- eObserved value, 观察值
& f0 J" G# I4 g4 N# R# SOne sided test, 单侧检验9 e! s: f0 U# o8 f! I
One-way analysis of variance, 单因素方差分析( X  S3 T- b" j! @% `
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
% M9 ^  O9 ?0 _3 y/ s- N' SOpen sequential trial, 开放型序贯设计
5 D+ x% B5 ~6 o, c9 M# OOptrim, 优切尾+ S- O2 I: W+ `9 D" c
Optrim efficiency, 优切尾效率
: Q  L  s- o; s& K/ C' X9 }Order statistics, 顺序统计量4 d2 Z1 a. @7 f5 [
Ordered categories, 有序分类
0 D1 f5 ~$ h+ j5 {3 T6 Z, vOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归: T" U* ?" g, z+ @' y8 E
Ordinal variable, 有序变量# S  F% O/ U$ X6 a& \& m- c
Orthogonal basis, 正交基5 C2 T& w) g8 `- g) O% y7 u
Orthogonal design, 正交试验设计
- \# D: m8 B! w0 E0 yOrthogonality conditions, 正交条件
. Q3 `" [. z# ~  A, @% k" I: @ORTHOPLAN, 正交设计 ! H( q6 {: u# @8 ?3 M
Outlier cutoffs, 离群值截断点
7 H! E) X& c) EOutliers, 极端值" I! a0 e* [) O4 q" P# G9 Z9 O
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ; _' |. p* u0 Q% |1 x9 {7 ?& t
Overshoot, 迭代过度
  `, X- x7 Q' S5 [9 G% B% R8 \# QPaired design, 配对设计
+ ]5 c8 N; U" [( ?$ \Paired sample, 配对样本! ^5 y& S5 g% `
Pairwise slopes, 成对斜率# K& z4 B& m3 z! q  w$ y
Parabola, 抛物线$ M! s+ D! f1 a: X1 C3 S
Parallel tests, 平行试验5 a* U% J; V9 n7 c+ M
Parameter, 参数& q8 z' t) {' |* P6 Y( `0 H
Parametric statistics, 参数统计
  Y# P5 ]2 U: }5 q/ bParametric test, 参数检验6 X& f4 o& o6 z2 x8 p& M7 u
Partial correlation, 偏相关" a! O" l6 ^" ?
Partial regression, 偏回归
4 ?: q  t! a4 Z2 S9 nPartial sorting, 偏排序8 W1 ~+ |. w/ ?' g: v8 E4 q2 N
Partials residuals, 偏残差
1 q# P5 R7 s/ t( S) B: e; dPattern, 模式
1 y- T6 V  m% U: ~$ u. ?: U: X6 A9 uPearson curves, 皮尔逊曲线+ N( o; s6 {( H
Peeling, 退层4 {* P' D7 S+ f$ W& z& I1 L$ y( u* a
Percent bar graph, 百分条形图
4 `* V5 h$ m+ G$ W8 w9 SPercentage, 百分比
0 p! n  }: M: [( A$ DPercentile, 百分位数
7 }0 a. ?! ?4 aPercentile curves, 百分位曲线% V6 G$ |" B" J5 j1 [4 V' ^- j
Periodicity, 周期性
6 g& L5 K- p- F, r% ^Permutation, 排列, ?" E. }. C( d  r3 z$ c
P-estimator, P估计量
# B; d4 g. q5 P% h6 r$ v) H) {6 V( UPie graph, 饼图* w2 @: D, V6 {/ x. H
Pitman estimator, 皮特曼估计量
* A. f" N3 ]# O7 yPivot, 枢轴量
8 C9 v% z+ P# J. ~' {" W5 K# @Planar, 平坦# l+ V* @# y. r
Planar assumption, 平面的假设
  A) ~; ]4 S; c4 N) ^/ ^PLANCARDS, 生成试验的计划卡; Y1 ~, |) V0 k5 o, X: q
Point estimation, 点估计
) O" O, f8 s- d: Y7 b, oPoisson distribution, 泊松分布
: B4 o* v8 ?$ h  T" IPolishing, 平滑# w# O9 k) [8 v5 h$ N% }8 B3 t
Polled standard deviation, 合并标准差
4 D# d  ?- M; W3 I' PPolled variance, 合并方差% }8 S" @- m$ N" ~/ S3 y
Polygon, 多边图) M: e2 y" h0 `; j9 P( c3 a
Polynomial, 多项式# \, Z, \% m; _$ }% d- ^: A8 h
Polynomial curve, 多项式曲线2 {! _% C" @8 _7 o
Population, 总体9 w7 d  i8 F$ D5 b" s* y
Population attributable risk, 人群归因危险度
+ d& s4 I3 @7 U" r. C2 c! FPositive correlation, 正相关# n. A2 v* n0 Y" u1 R! n! o
Positively skewed, 正偏
# v( E# D( X8 A  r- V  y0 b! f: m8 z. uPosterior distribution, 后验分布! y! H5 l4 c* [$ g* m
Power of a test, 检验效能
. i9 F8 G5 F0 U1 ^Precision, 精密度
! l* f8 Z: y5 W6 K: L/ Z9 [Predicted value, 预测值  e8 t6 {+ d: Y: x4 F
Preliminary analysis, 预备性分析8 j3 F% s$ F) K8 _1 c. g: R% b
Principal component analysis, 主成分分析
( y- a& ]$ ]2 u" w  U$ _. kPrior distribution, 先验分布4 K  t) g7 o. [1 r
Prior probability, 先验概率" e' g& _% |0 [& A- x4 q
Probabilistic model, 概率模型
, A( x  _7 ^' t0 x# I3 [probability, 概率1 k- K6 b/ p; G6 X# ^5 `4 n
Probability density, 概率密度
6 |+ g$ L( P/ `; c1 WProduct moment, 乘积矩/协方差7 A# F& @( {& m" q: X& l
Profile trace, 截面迹图
! [( U! J2 a0 h+ Y; ]. \; v) Y# F+ KProportion, 比/构成比9 R1 w* A* {: Y4 g. X( k& x( A: j
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
4 H6 I, D& L$ eProportionate, 成比例
+ E" g1 O$ k( yProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
+ b1 p, U; I5 gProspective study, 前瞻性调查
% Y9 W  j1 K& j  X( aProximities, 亲近性
$ e- i* F' Z) L5 B' }Pseudo F test, 近似F检验2 e8 }7 H2 ~/ @: V0 S
Pseudo model, 近似模型
5 O1 J9 s  \) IPseudosigma, 伪标准差
: F, f/ C9 \6 J  i( W* w. ^Purposive sampling, 有目的抽样
  ?2 T$ J" X5 y% V3 C. }QR decomposition, QR分解7 _0 `* x0 a+ A$ s. p& q9 o
Quadratic approximation, 二次近似( v7 z& ?, k. J
Qualitative classification, 属性分类
$ H: B7 g- A5 z8 V0 L8 VQualitative method, 定性方法  Q. @# |% Q+ Q" ]
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图6 M  H" g! O8 k4 w& a0 c+ n' E
Quantitative analysis, 定量分析; U9 H& R( c/ W9 o
Quartile, 四分位数
  R* V; \0 o! O) u- V" x3 sQuick Cluster, 快速聚类
- O; P- S# T, j3 xRadix sort, 基数排序
/ m, U$ o' e# e3 X: o& Y8 f: x/ E: jRandom allocation, 随机化分组
/ F, e# J; Z0 c6 QRandom blocks design, 随机区组设计. Y8 t2 m" z0 W# d
Random event, 随机事件
1 p! @3 x$ p) L/ _4 WRandomization, 随机化9 m7 v2 a' A  @; D/ x
Range, 极差/全距, F( M6 I9 X5 M! |1 J# {! b4 p, D
Rank correlation, 等级相关
& G% R+ \7 F- _  n0 E& P* vRank sum test, 秩和检验2 L4 b) W9 V7 Q
Rank test, 秩检验7 a$ X- Q. h% M
Ranked data, 等级资料
# _$ M0 g  z* W0 Q! WRate, 比率; f3 I1 t9 I5 R" f2 O* B( y5 \
Ratio, 比例
" t: L+ [7 D. PRaw data, 原始资料
3 R! h0 |" g9 k$ ^6 kRaw residual, 原始残差
3 y1 E6 h# G, k* SRayleigh's test, 雷氏检验5 d% `9 D  z# [6 w0 f) P
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
- X' ?2 B. n$ SReciprocal, 倒数
( T& D* p4 P& |/ S2 PReciprocal transformation, 倒数变换
5 ?' ^6 S: T8 ]. T7 R2 l2 ARecording, 记录
% ^' _3 C% X, {' S0 H! fRedescending estimators, 回降估计量
: q$ ]2 r0 d; A# h% w3 t8 O: LReducing dimensions, 降维
1 p' s8 O& Z* w) MRe-expression, 重新表达/ a/ d& p7 h" W- d" ^  p/ L- T
Reference set, 标准组+ F) g4 w1 }" l
Region of acceptance, 接受域7 u; T  B/ e/ b/ B# u
Regression coefficient, 回归系数
( l; w8 v* Q( m, h) hRegression sum of square, 回归平方和
7 D0 J. P7 _; T/ D0 d; f; }$ nRejection point, 拒绝点
4 Q$ {3 s7 g! nRelative dispersion, 相对离散度
2 y% p. v% D, I) _+ G6 WRelative number, 相对数
. e; `1 t, o1 b* w5 u- t9 fReliability, 可靠性
/ d: T) U  ~+ ]/ u; c1 ~% BReparametrization, 重新设置参数3 ^5 A3 p: u2 D# h4 I
Replication, 重复% X* @: T" k+ G% x0 Q
Report Summaries, 报告摘要/ K* ~- c4 u2 n  p9 m, s
Residual sum of square, 剩余平方和
  C6 e* ~& Z- M6 M0 }) qResistance, 耐抗性/ Y0 K1 i& s3 J! O: j) _
Resistant line, 耐抗线3 P: K7 V% I7 P% b# M: x
Resistant technique, 耐抗技术
+ s& n3 x- M6 V% v7 CR-estimator of location, 位置R估计量0 A" u% B5 E' F: q! p8 y+ P& W
R-estimator of scale, 尺度R估计量. V+ t) R' I2 I9 q( Q2 F
Retrospective study, 回顾性调查
" B- \: c1 R1 O7 u8 e9 l/ @Ridge trace, 岭迹
/ y6 c0 A$ u; u) r7 @Ridit analysis, Ridit分析6 Y& q6 x7 Y8 K( `
Rotation, 旋转" ?% B% C4 s; P* _
Rounding, 舍入% \, k, M( \9 i4 F+ a* w
Row, 行
: N- z5 u3 R1 y  hRow effects, 行效应
7 \, R0 i: ~' _- ?' xRow factor, 行因素. c1 F  E" X4 C( o' i# e
RXC table, RXC表5 ]% Y* w3 W0 c, O$ L: ~
Sample, 样本
* {/ U! v, B  ]9 o6 ~8 USample regression coefficient, 样本回归系数
$ Q* b2 V$ B8 MSample size, 样本量: f# E$ T0 |+ \3 ]8 {& f
Sample standard deviation, 样本标准差7 e) h. B7 ^0 r* T( ~
Sampling error, 抽样误差
) B; {4 w- O+ s! w( WSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包0 L1 ]8 U7 f. c1 j
Scale, 尺度/量表
" X0 t( V  r2 ~8 g1 H) R$ aScatter diagram, 散点图
. L7 R$ `7 {( D+ g+ |5 b2 U8 [Schematic plot, 示意图/简图. q0 r8 b; [* Y* R3 v2 V! N" J
Score test, 计分检验
2 M2 N4 J9 i4 vScreening, 筛检: z9 \/ p/ R' `2 I
SEASON, 季节分析 9 D5 z: L0 m0 O( j7 J! s4 ^; ?
Second derivative, 二阶导数
) p/ X; f: K4 ?Second principal component, 第二主成分$ Z% A- O& T& T0 i
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
( P% ?5 y' K  @' c( R/ U5 n& \5 dSemi-logarithmic graph, 半对数图
  J7 X) Y  u6 _0 `5 [8 E/ `2 bSemi-logarithmic paper, 半对数格纸5 K0 T# k" {; w5 T/ S
Sensitivity curve, 敏感度曲线8 ?& r. `! E' e: ~9 b' b
Sequential analysis, 贯序分析
( D9 S$ R+ [. B  ?4 u; Y' NSequential data set, 顺序数据集
' `2 U- P: _9 H7 wSequential design, 贯序设计
" Z! i7 U3 Q% g8 k2 LSequential method, 贯序法  a" M, M; }& _( Y
Sequential test, 贯序检验法; c! \& w2 R, F  M' B
Serial tests, 系列试验4 l: H$ d7 _% u. O* L
Short-cut method, 简捷法
& i3 ]  s+ G! m7 JSigmoid curve, S形曲线& a3 ~2 i: L- ?3 a7 G% p
Sign function, 正负号函数
9 w% m: A1 ]" _) J2 `Sign test, 符号检验
9 b  T4 [8 `. S2 m3 {6 ^Signed rank, 符号秩
8 O. ]( s; o  L8 n% x% _" u- @Significance test, 显著性检验
8 S& R4 `* B# V  a  ]Significant figure, 有效数字, b8 c7 W! D. l9 B6 M9 v3 w/ o" |
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
- j) x+ S2 I9 x! YSimple correlation, 简单相关
- s/ _, |* {$ O6 R+ D. a" u3 s, tSimple random sampling, 简单随机抽样+ n2 T% o! ^) R6 a( Z
Simple regression, 简单回归/ h& b- M  r/ T" h: ]" i5 F
simple table, 简单表
. c, o8 ]2 g" s' ~3 NSine estimator, 正弦估计量
$ x0 r- W- x$ C& V  x* `% Z- xSingle-valued estimate, 单值估计
$ m' Q+ _& z( V4 C# i+ `" b' oSingular matrix, 奇异矩阵9 P* E7 p% F& i
Skewed distribution, 偏斜分布. T" [. `3 S0 P$ u; S
Skewness, 偏度& m- K0 m0 W4 d
Slash distribution, 斜线分布' I1 w7 [; O/ E
Slope, 斜率7 [9 p9 S7 W. }) x! F' W+ G
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验$ o0 O' V' Z1 ~; h7 I) t( r
Source of variation, 变异来源( r8 [' T7 Z  J4 L3 W& b& E5 e8 g
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关6 ?5 F8 J# Y6 c# @
Specific factor, 特殊因子/ M8 K% Z5 {4 S8 A# e
Specific factor variance, 特殊因子方差
6 n! h* x* B/ U1 \Spectra , 频谱, ]. |5 I0 l& E0 j9 M; P, j
Spherical distribution, 球型正态分布
! p( }: ~! U6 @( V, u' mSpread, 展布
; O* \, \3 [& ?% e8 `0 B) sSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包/ v+ T7 [% h* C/ l, ]
Spurious correlation, 假性相关
2 [7 _6 z& g2 K; XSquare root transformation, 平方根变换
' T+ R, I9 e6 D: Y# @Stabilizing variance, 稳定方差/ ?% {  y& t8 v
Standard deviation, 标准差
" Q1 y+ B& V. \8 w9 P3 c$ [- XStandard error, 标准误
9 i+ @4 y' \3 c. }1 a% G. FStandard error of difference, 差别的标准误
3 F5 y  E4 z8 y" cStandard error of estimate, 标准估计误差
: e3 t, v" ^9 a4 V2 b& CStandard error of rate, 率的标准误) k6 Z# q7 s% l0 ?- u0 Y3 e- f+ B
Standard normal distribution, 标准正态分布, @1 g2 m7 S2 c  a. u# Z) u
Standardization, 标准化8 M/ t. Z9 z5 m0 A) p7 @
Starting value, 起始值  i/ G- _! r9 I) X1 ]1 t$ e4 h* D
Statistic, 统计量+ p: _* [$ ^; f# `
Statistical control, 统计控制
$ U5 _  O8 b" tStatistical graph, 统计图
" C% w7 s- Y9 n5 A1 P) BStatistical inference, 统计推断
" A: ^  B: [( B3 gStatistical table, 统计表; Y. ^2 [+ H7 K8 y% g) ?6 F
Steepest descent, 最速下降法
7 i2 I0 `; `! q, d9 ^Stem and leaf display, 茎叶图6 \* W) J3 A2 i. Q
Step factor, 步长因子& e, U) t8 P5 E  y
Stepwise regression, 逐步回归
5 t0 S% g, ^( Y- q. PStorage, 存
9 E' K/ z% }; c# E2 l0 aStrata, 层(复数)8 E) m( H: _+ r  i9 K$ b- [
Stratified sampling, 分层抽样
  T$ o& ?' P$ g; AStratified sampling, 分层抽样
+ o6 U4 X. v3 O( ?- gStrength, 强度( k# v3 l6 J9 `: S7 R
Stringency, 严密性- r$ c6 P. ?  `$ f0 V# O
Structural relationship, 结构关系
) G4 }5 r9 V8 ?# p3 N; b) [Studentized residual, 学生化残差/t化残差. G7 h. M% J- z) E& g
Sub-class numbers, 次级组含量/ ?7 i* `& T% p  }& m, i
Subdividing, 分割; o* ]$ j2 P0 M3 e
Sufficient statistic, 充分统计量
& l7 T! \( w! m, D+ @. ?7 |) P* b9 qSum of products, 积和
2 d2 @% O- N+ s! {9 K% e1 tSum of squares, 离差平方和
% v$ u/ w* i3 i$ G' g; ?9 b# R7 ~' lSum of squares about regression, 回归平方和
, d, H2 \& f/ l) @1 x' @6 OSum of squares between groups, 组间平方和
; H# g9 |3 w+ F6 k4 P- WSum of squares of partial regression, 偏回归平方和; r$ O& O" E8 u) p8 F& k& n
Sure event, 必然事件. ]* n8 y) J8 c% p; o; S$ h) J
Survey, 调查' D; {, @0 j2 |  r4 ]- A2 W3 v, {7 n
Survival, 生存分析
; s$ i: t6 R3 [  k6 wSurvival rate, 生存率
; M* N1 Y$ H& V' kSuspended root gram, 悬吊根图
' G  F' {3 F; D& k0 j% ^$ DSymmetry, 对称+ S, B1 N$ ^* g/ m& W: x: ]; |
Systematic error, 系统误差4 o4 r  A% c* x; w
Systematic sampling, 系统抽样
" v4 J; A: d( P2 ]/ b0 q% _" ITags, 标签. }+ V+ q- {6 T9 j  ~5 z0 Q$ A7 f
Tail area, 尾部面积
8 B- N; N& t# v  K7 J4 @8 `) E) {Tail length, 尾长7 X9 o7 x8 B8 V* @8 j$ F* R* Y8 R
Tail weight, 尾重2 E8 g; ^( Q) Z/ r7 [7 L6 T
Tangent line, 切线7 ~1 @* p  v8 M0 j9 F: d. A
Target distribution, 目标分布' q7 E% \  O. h" X2 [% F/ w( M
Taylor series, 泰勒级数# ?2 B! ]$ l, V) ?0 D! P  o- @' f3 O
Tendency of dispersion, 离散趋势" c# c% s9 d1 V8 w# w
Testing of hypotheses, 假设检验7 M- f' F) L( L% s7 M
Theoretical frequency, 理论频数' V0 _) L+ e0 F3 p
Time series, 时间序列% Z$ K) k) R8 F1 l; c$ I, t
Tolerance interval, 容忍区间. C& v7 a( h, Q/ ^/ _+ R2 X
Tolerance lower limit, 容忍下限: a: C9 ?. ?  C0 r7 p
Tolerance upper limit, 容忍上限0 U  U' C& ~- Q3 O4 X
Torsion, 扰率2 x6 P( Y% i! {3 F" I- }. ]
Total sum of square, 总平方和- {. B% L! g0 t8 S: D! {
Total variation, 总变异
; l5 ^% [6 Y# g7 VTransformation, 转换
1 l* ?+ w$ ~5 j( {3 Y0 a6 xTreatment, 处理
- B/ T6 Z9 \, b1 q5 N" MTrend, 趋势' r/ }, ]( j  `& C1 z7 v
Trend of percentage, 百分比趋势
; v0 ~" _+ ]6 N6 ~$ \Trial, 试验
7 U/ C  q  c8 c7 iTrial and error method, 试错法' D9 R& ~0 ^3 w  I" t# Y
Tuning constant, 细调常数
, [# D; o/ w8 `$ z; X, j) u9 ?Two sided test, 双向检验& W2 A& q+ l* G" x6 O, G$ s
Two-stage least squares, 二阶最小平方
+ u2 y' o- x5 RTwo-stage sampling, 二阶段抽样
/ z* j$ }2 ^3 o! o& X3 VTwo-tailed test, 双侧检验
. f9 W$ m: S) A- m  Y1 j4 [Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ u- s% [+ K+ Q9 j0 q) K" [) pTwo-way table, 双向表  S- G! T/ _/ O1 N) A$ a
Type I error, 一类错误/α错误& [& |5 c8 I) @7 K- c: \
Type II error, 二类错误/β错误
- _! W5 Q' d( c  A4 VUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
" R9 ^6 b: \* z0 I- rUnbiased estimate, 无偏估计
6 P* l2 @1 _. q2 eUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归! K) a$ a# A  y! c6 I0 ?) H$ x
Unequal subclass number, 不等次级组含量; Q# `5 ?( T; F- _0 O+ P( Y5 P
Ungrouped data, 不分组资料) ~- A* E. m8 d  i
Uniform coordinate, 均匀坐标
- k+ x" B/ L% _  z5 CUniform distribution, 均匀分布9 @1 B  @% s; v7 c2 O! [+ s
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
) a# u8 c* ]2 x% YUnit, 单元& }8 i" U5 N: }, E
Unordered categories, 无序分类
7 A' c% _8 G5 m4 n6 X5 D( z+ F" E6 RUpper limit, 上限, d2 ?* Y+ q: W3 Q* ~0 y/ }6 N. s
Upward rank, 升秩8 X) v7 |  H7 l5 _
Vague concept, 模糊概念9 t! F# P7 c+ R9 B
Validity, 有效性
' p  @1 E5 s- c# Y8 hVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
% a4 G- G- ?( l% b+ GVariability, 变异性7 h- |# v" \: f* j' ?# W7 [
Variable, 变量: N% F6 \  q) ^; T& E- c
Variance, 方差3 s4 r9 q6 x- h$ p
Variation, 变异
, N$ k% F3 G  g* V3 ?Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
2 N' w6 {( W" L% |# |Volume of distribution, 容积8 d0 A5 v1 T% f, R  c
W test, W检验
/ o( V: e; ]! _& p/ ~, bWeibull distribution, 威布尔分布
6 ^* M, i1 D8 ~Weight, 权数
: E; `$ j+ h0 ^+ eWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
7 F! \  X* |8 X7 p. L" ^5 N& @4 HWeighted linear regression method, 加权直线回归
, u4 |8 c' U( ~Weighted mean, 加权平均数3 J  ?# d9 B4 K9 p1 a& p
Weighted mean square, 加权平均方差
0 J$ Q5 B- p: }4 ~Weighted sum of square, 加权平方和7 z- K. V. u8 f
Weighting coefficient, 权重系数" g* r0 N. P: n# v- i- `6 K
Weighting method, 加权法 ! A; X( b9 I+ F& k1 b* P
W-estimation, W估计量
" R; s1 [( u. o$ x5 P# ~: SW-estimation of location, 位置W估计量
3 ]& h. }) O6 e  G3 D6 pWidth, 宽度
% }* A9 ~6 W, R! R9 N  _0 B3 ]Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验, N! s) Z" U1 V6 }3 T9 M
Wild point, 野点/狂点$ O* T1 ~6 y& z' ~! J$ h
Wild value, 野值/狂值
+ E. b* k, ?* l- c$ l/ sWinsorized mean, 缩尾均值( |8 @( S; M, A  {, }8 c9 W: ]
Withdraw, 失访
* T9 P- f4 P: c* N' c, dYouden's index, 尤登指数
% |6 o2 \  q/ q- k2 O( cZ test, Z检验
  B! M" ^9 R* LZero correlation, 零相关
' G, f  F3 X$ t8 eZ-transformation, Z变换

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