|
|
Absolute deviation, 绝对离差
! K& s! E# K- X$ WAbsolute number, 绝对数
- J7 n' K* V0 z4 Z1 l+ h! M9 XAbsolute residuals, 绝对残差
) ` N7 m; D6 x' BAcceleration array, 加速度立体阵
- k5 `4 m4 W; S) YAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
# q; C. o e/ ^4 y0 ] Y$ wAcceleration normal, 法向加速度
; K# S3 P2 _; q/ m, xAcceleration space dimension, 加速度空间的维数 m& c8 k4 _" P p8 R# A5 {
Acceleration tangential, 切向加速度
- b8 Q. x" e2 N! BAcceleration vector, 加速度向量
! t$ f9 t9 M# T1 G# iAcceptable hypothesis, 可接受假设
) F$ y% r" ]+ \2 u0 RAccumulation, 累积
7 c+ B; w H4 ^1 Q1 cAccuracy, 准确度
1 r( J4 k2 C; ~4 v w# Z0 tActual frequency, 实际频数
6 [% ~- |; v7 D% F5 \8 M; RAdaptive estimator, 自适应估计量! Q8 d V, ?# h2 } F. `- _0 m
Addition, 相加
+ g. g j6 Z# N! w. b5 }; \Addition theorem, 加法定理! e# B( @1 q, r
Additivity, 可加性- g) V4 g0 c8 e9 |. G( F' N
Adjusted rate, 调整率8 }; S9 f- Y2 D( S4 v( b. _0 _( ?7 r
Adjusted value, 校正值
z ~- f% s+ eAdmissible error, 容许误差+ I+ Q6 j9 v, W* }/ _4 ]; S+ ?& ~
Aggregation, 聚集性% p4 S. w6 W& Y
Alternative hypothesis, 备择假设% \' i/ w. Q- K. N9 |
Among groups, 组间0 i! w) s k) B _) F9 r) M
Amounts, 总量( U7 R+ |+ s9 b4 x/ X
Analysis of correlation, 相关分析& s; C* Q6 S2 A8 G7 t# i, a0 Q# @
Analysis of covariance, 协方差分析
& G( o' B4 ^; W: U( h- KAnalysis of regression, 回归分析0 z& I* F& i; Z; W, R4 {9 r" B
Analysis of time series, 时间序列分析
% o+ h% M- `8 o6 aAnalysis of variance, 方差分析
( d* ?* G8 Q9 x. ]' GAngular transformation, 角转换
+ B# v; e; u. S) K6 V+ v. N/ IANOVA (analysis of variance), 方差分析
! P0 s; E; S) nANOVA Models, 方差分析模型
% L2 ]) A& y' q! LArcing, 弧/弧旋- B, P- o4 P' g1 B2 R' `: B
Arcsine transformation, 反正弦变换! D0 ^+ j5 n6 X( _4 E; y( D
Area under the curve, 曲线面积+ n- R j+ v8 i" Y
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
8 t" h# q/ _. w$ L2 L2 Z! `1 ^- y8 `3 mARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
9 T! L _* i X0 a$ zArithmetic grid paper, 算术格纸, Y1 z% L- `3 D$ U8 i2 P
Arithmetic mean, 算术平均数% }( m! I% Y/ ^
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
! [ F3 g7 l0 b' @% _1 ZAssessing fit, 拟合的评估
4 a/ t1 K& x8 ?) \$ p$ lAssociative laws, 结合律9 V0 h5 `) g7 h# H9 f: b5 d
Asymmetric distribution, 非对称分布
( J+ s* q1 E9 {* U! g# ZAsymptotic bias, 渐近偏倚$ Z- F l1 V" x5 ]
Asymptotic efficiency, 渐近效率
0 M6 [) K: O# V" ~Asymptotic variance, 渐近方差% C6 F7 e8 m' p, k [# h
Attributable risk, 归因危险度$ K$ t/ d: k! C2 ~& w$ Z
Attribute data, 属性资料
# K }. B0 g! b$ Q+ cAttribution, 属性( O9 r9 @5 V5 F) a
Autocorrelation, 自相关
l9 {/ ~4 l4 i3 j$ n) D7 P* GAutocorrelation of residuals, 残差的自相关% P( Q8 k7 d! a4 p, X
Average, 平均数
* X3 \% _! T3 E& f2 Q0 @0 v gAverage confidence interval length, 平均置信区间长度5 P2 U: N, z' {# m
Average growth rate, 平均增长率
8 o- e+ ?0 o9 A5 ?/ ~* pBar chart, 条形图9 ~8 C& {' ^9 a$ M1 k8 Z0 F" t
Bar graph, 条形图; h) o1 j7 D& o3 g
Base period, 基期
+ W3 ?9 U: A4 |6 Z6 O9 JBayes' theorem , Bayes定理2 m+ H& r, v" V; Y- P2 K
Bell-shaped curve, 钟形曲线9 D% y$ O ?; V
Bernoulli distribution, 伯努力分布. g, I% m3 r7 E+ Q0 ^- q" d& K) f* T
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
% \/ V# m+ n4 ?7 l/ @Bias, 偏性
. m' ~1 O5 K) d# c) |& h' ~8 ~$ vBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归/ Z' e+ S: @- E" H$ A& y6 x
Binomial distribution, 二项分布$ ]& }3 b6 A" e4 v* [6 w
Bisquare, 双平方
1 |& `, f* C+ \; Z1 tBivariate Correlate, 二变量相关3 p3 p; z4 s' k# Q
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
3 x C$ K$ _' h$ |1 E0 x$ G) ?0 ~Bivariate normal population, 双变量正态总体
! s L( v2 a; uBiweight interval, 双权区间
' \' T) d& g" i" {Biweight M-estimator, 双权M估计量4 r, q! b2 r2 @, r3 c( w3 R
Block, 区组/配伍组% d- V8 g6 [( L) D6 _% `6 E
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
/ p( ]! d) f: f/ }& _Boxplots, 箱线图/箱尾图
4 S1 C; z7 h1 U% @" v6 \Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
+ E; f$ V+ T8 y# x/ XCanonical correlation, 典型相关
% }7 S) M# V' G. Z# N sCaption, 纵标目8 k0 L0 r9 G G% ^
Case-control study, 病例对照研究
0 S4 X/ x a& I: LCategorical variable, 分类变量5 Y/ e7 U2 G1 l# ]/ p' w
Catenary, 悬链线% t" \; a# R$ B7 r. K+ r! E
Cauchy distribution, 柯西分布
1 }) }2 ~/ a0 j9 pCause-and-effect relationship, 因果关系# s; o( a e* h2 v9 W3 V; l- q
Cell, 单元
! n# I+ @. s# I- v5 |$ z F2 ICensoring, 终检
9 O, \- t+ X% f7 U$ {; ?. S8 J2 ~Center of symmetry, 对称中心% n U6 I4 G/ Z9 ~) p$ P u3 a
Centering and scaling, 中心化和定标2 V+ B9 J' s! L
Central tendency, 集中趋势
( ]4 ?5 k" J8 [7 Y7 aCentral value, 中心值
" e! z5 h s2 E6 R' ]CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测' R, i1 K' [0 N: }$ y
Chance, 机遇 ? u1 b+ |+ c: |' T- a. G
Chance error, 随机误差
( B& g( [. e, L2 e* t" qChance variable, 随机变量- Q. p! U! x0 W% g" g! B8 c' ]
Characteristic equation, 特征方程
8 i! Y C( p# E) S, R$ [Characteristic root, 特征根
* H7 o' }( g L0 h# B$ ]Characteristic vector, 特征向量
* z( p0 R7 b8 {5 @Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则2 i( _3 n4 p) t
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
2 Y' ^9 c+ C. k" i B9 VChi-square test, 卡方检验/χ2检验, B& n3 h( f; l3 D2 J0 h! Z
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
8 ~9 p! i( p6 }9 O( j2 YCircle chart, 圆图 ( }% ~. q; G9 o2 Q( V( i
Class interval, 组距1 A" r' r7 f' ]) v
Class mid-value, 组中值
0 V _6 i- `7 c/ J3 @Class upper limit, 组上限
; @; p! m% y- A3 K2 hClassified variable, 分类变量
1 |5 \7 P0 |" A* KCluster analysis, 聚类分析2 C5 Y4 x1 ]6 h& a% T. M
Cluster sampling, 整群抽样% r0 d9 L/ K8 H4 T/ E! f
Code, 代码
) k- G& T' ]( T) |' W9 C# \Coded data, 编码数据
' J: C# I) E1 F6 V$ aCoding, 编码
/ ?( x5 U/ F& T$ M0 sCoefficient of contingency, 列联系数
3 ? M i1 E+ ^3 T4 B- LCoefficient of determination, 决定系数
# ]4 e8 ^2 Q# o6 m% Z w8 w) @Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
2 o0 ~. Y1 u; h u0 {Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
( D' V. u; C- E) V, q5 |: eCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
( p' A/ H, U- k& |- {9 [0 P* SCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
: W% \7 D* B: c5 c) J, M6 C2 gCoefficient of regression, 回归系数* }! J9 x$ m: s$ w( L
Coefficient of skewness, 偏度系数1 u7 x5 y' E. s
Coefficient of variation, 变异系数
, I; d6 g/ Z/ h/ R. W9 p$ wCohort study, 队列研究# L, R. G) G4 J+ l/ p3 Z/ [4 }
Column, 列
* F, |) V7 a5 r) D( k( P. S3 AColumn effect, 列效应
! ]- t) ]' q" C3 _8 C9 t9 LColumn factor, 列因素9 W* |0 E/ A& j2 p) t% G+ J' [ e& J0 ~% i; R
Combination pool, 合并
5 O# K$ x: J, O$ ~2 B( E6 bCombinative table, 组合表- G0 ?; M1 s2 f0 ^
Common factor, 共性因子
; k, f: `8 _0 w3 ?* UCommon regression coefficient, 公共回归系数
7 J; G7 I7 L- CCommon value, 共同值
5 B2 U8 m! f* y+ DCommon variance, 公共方差
0 X; H* \5 J" a2 F/ zCommon variation, 公共变异# Y2 ]1 i. v# n: O0 N! w/ |1 [6 P, r
Communality variance, 共性方差2 `3 L, a! M& B8 @8 P5 v9 u
Comparability, 可比性$ s m0 I2 K+ y F# u) ~+ e1 U
Comparison of bathes, 批比较2 W# ?2 |2 s8 {
Comparison value, 比较值+ u$ S6 Q1 B# d
Compartment model, 分部模型% K5 w; c# U: L8 K, }6 Y0 j
Compassion, 伸缩/ w+ W$ s! Z! t5 {
Complement of an event, 补事件) u6 u+ Z: A0 Q: |, z
Complete association, 完全正相关
% j* K8 @* P" V$ jComplete dissociation, 完全不相关5 e* N. Q$ D2 E6 h; ^
Complete statistics, 完备统计量+ i) s' N. W0 L+ C) l
Completely randomized design, 完全随机化设计. ]: p! f: w# F7 G+ O
Composite event, 联合事件% _( \$ B) o0 \1 r! U) r
Composite events, 复合事件& i* w/ `8 b/ N- E" a
Concavity, 凹性
; S0 m$ _! |$ LConditional expectation, 条件期望
; a( H! }% l- o0 \9 z! aConditional likelihood, 条件似然
' ]2 J( ^9 ~8 H% T: h, X3 P# [Conditional probability, 条件概率
3 q3 h2 I! N: x- }, KConditionally linear, 依条件线性! x t6 w7 t* E& R* y
Confidence interval, 置信区间# Q* ?# B. \# w( ?" J1 [: k
Confidence limit, 置信限6 P7 Q$ N& h2 @% v) d2 J2 f
Confidence lower limit, 置信下限
3 B" r; u* I+ J8 b4 a7 W4 eConfidence upper limit, 置信上限
( {3 P+ R2 j' c1 J- W8 bConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
+ Q3 y) G. O0 I3 x1 q. _+ P7 d; vConfirmatory research, 证实性实验研究
* I' w$ j3 ]6 TConfounding factor, 混杂因素
[' Q5 W9 w" y: J5 kConjoint, 联合分析( x; {; q& O/ L7 l* J$ R
Consistency, 相合性& P* {; g: K" l$ C' U) R
Consistency check, 一致性检验
7 O# U$ {0 X4 u3 J: ]. V( }3 cConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 Z/ V; z* s2 V ~; H
Consistent estimate, 相合估计- F; m: o, w# ?
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
2 E5 C7 O0 I$ dConstraint, 约束& e0 N( @% d& J! T6 }/ n1 v$ M! z
Contaminated distribution, 污染分布
9 S {, Y* Z* }Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
* Z: [4 D9 a; P' D, d2 }/ @Contaminated normal distribution, 污染正态分布
, n& r9 c0 O2 rContamination, 污染
~2 ?( x8 @: V6 ?2 F0 eContamination model, 污染模型0 r: c3 ` c' i1 y" m4 }* i
Contingency table, 列联表
! P9 E0 m% [6 C m4 h$ ?8 {4 MContour, 边界线# k9 b& b/ g# a3 L4 I2 A; ~' |
Contribution rate, 贡献率7 |& b' Z' l5 t2 t) m, j) d( e
Control, 对照
8 S6 W' X% {7 a( C( P3 L; c3 n2 LControlled experiments, 对照实验7 ?, ~( F$ G' u3 [6 W
Conventional depth, 常规深度
$ K) W, d( f$ `4 a- Z" [. D* |Convolution, 卷积: L' i% S/ d u4 H
Corrected factor, 校正因子( g7 j% l4 ]/ m$ |8 j% K
Corrected mean, 校正均值
1 t( @0 O1 Y) ^+ e& ECorrection coefficient, 校正系数" ]% a- z0 @2 }3 o- s# B, y8 i
Correctness, 正确性
! @+ F/ [9 ]2 K0 P9 r% H& zCorrelation coefficient, 相关系数
& P1 h5 p) B. I( e, `) G# I- dCorrelation index, 相关指数- f( D9 Y0 b; L# C0 j( q
Correspondence, 对应5 j1 S2 X3 v) T
Counting, 计数
+ R; | I! u: t% J$ JCounts, 计数/频数
4 }. t/ U! o$ E _9 Y# j( KCovariance, 协方差
# o# V, u! u8 BCovariant, 共变
6 M( v; k" k; X8 K, YCox Regression, Cox回归
7 `5 q4 d0 M8 Y3 [Criteria for fitting, 拟合准则
' {! H/ [8 \% z. V3 f. ?Criteria of least squares, 最小二乘准则9 v& ~( \4 U8 |0 u
Critical ratio, 临界比
2 \$ D3 f; \# w/ U1 aCritical region, 拒绝域( @5 H1 ~! G% W% k% i, s* f
Critical value, 临界值# F( {* y$ v" k. U2 y1 U4 |% R
Cross-over design, 交叉设计
! j% |/ d( v) A2 fCross-section analysis, 横断面分析
! I9 i! s5 ]- B9 \4 i3 |3 D: ?% HCross-section survey, 横断面调查& R7 o; n. X, |/ P6 B1 B3 p
Crosstabs , 交叉表 6 g% v- L. x( c3 X( `
Cross-tabulation table, 复合表
) z/ W1 b% [3 T4 R5 l. zCube root, 立方根/ d R8 P1 i* @$ } [ _0 r
Cumulative distribution function, 分布函数5 }) R" G" W" X U$ g" ]
Cumulative probability, 累计概率
' r0 x: |8 [+ h: R+ yCurvature, 曲率/弯曲
/ o2 {; j4 i5 x" N9 ?9 [Curvature, 曲率
2 Z2 X9 D; }3 b7 F# w. o2 g% A: bCurve fit , 曲线拟和
5 B! h7 s3 y4 GCurve fitting, 曲线拟合
/ C4 q' B$ m# `/ j. M2 Z: {Curvilinear regression, 曲线回归
: v; r- h9 f2 v9 eCurvilinear relation, 曲线关系+ n) x, n3 C; D; d5 k4 m/ A
Cut-and-try method, 尝试法
! L/ F; o# o% B O7 q- k. gCycle, 周期
1 F1 v7 e N6 G F, fCyclist, 周期性0 W) j$ Y! i7 G
D test, D检验 s0 Q, _- [5 p/ w1 _$ K6 d
Data acquisition, 资料收集
7 m0 ]/ ]/ j/ m% z5 H& A- G7 FData bank, 数据库$ x3 V5 U# L) Z" N% c" m5 K
Data capacity, 数据容量
7 g$ A6 k3 D" `! yData deficiencies, 数据缺乏
! R1 g, Z$ w& _8 W" m+ jData handling, 数据处理
/ x: F- D; S: \; dData manipulation, 数据处理
; B7 C4 J. W PData processing, 数据处理
) R5 p' c3 e0 n+ m- ^- vData reduction, 数据缩减3 K S6 S4 S- x( e% r9 c! X
Data set, 数据集
9 Y& P3 [, J! EData sources, 数据来源
% ` y5 e5 r0 X0 m4 x2 f# bData transformation, 数据变换
% V5 d' K; b9 LData validity, 数据有效性
3 f, ~' I+ N A, ?' r. ? w, uData-in, 数据输入4 j" H! ~2 j5 ?) ~" D! ]3 x
Data-out, 数据输出' @- S: N' A- e
Dead time, 停滞期3 Q: K2 K! X, P, _7 l, i" S
Degree of freedom, 自由度
2 ~9 c$ @- p9 u9 v8 D* v% I7 U. ODegree of precision, 精密度4 ~. L. w( E& Q# H! j; b
Degree of reliability, 可靠性程度
. [) d1 }# Y: b- l3 V b. `Degression, 递减+ _+ [+ u2 U# h' W) Y
Density function, 密度函数0 E+ ^% Z% F, _, N2 y+ F
Density of data points, 数据点的密度
- C. E9 `* \+ b8 I$ `/ m# ~- zDependent variable, 应变量/依变量/因变量4 ^/ D8 \) X& i9 E7 v4 ^
Dependent variable, 因变量# {" T! D! U7 m# ?3 b
Depth, 深度5 |! G2 u; B% Q! w3 m
Derivative matrix, 导数矩阵
% n: n/ o% X% |, e) UDerivative-free methods, 无导数方法' `' i" s* b: U' I! g3 P; w Q5 T
Design, 设计
7 V" O7 _; Q. u% JDeterminacy, 确定性; W$ ~% g9 K% v8 A0 Q
Determinant, 行列式
- W* ]. p# U1 C1 X! E/ |- BDeterminant, 决定因素( t+ Y- F- z0 @1 l m% F
Deviation, 离差
' X- b# v6 y" w3 Y3 \5 bDeviation from average, 离均差# O$ @; r& e* b" ~
Diagnostic plot, 诊断图$ r5 N& B7 T, C, R6 h/ I2 u; C# x
Dichotomous variable, 二分变量' _' V4 }/ h% L4 s
Differential equation, 微分方程" N% _& Z* P& X2 p
Direct standardization, 直接标准化法+ K8 N$ p# a. f
Discrete variable, 离散型变量
& w; d! b: V$ NDISCRIMINANT, 判断
% V/ S' u0 u$ P$ H" ]. N0 LDiscriminant analysis, 判别分析
0 d6 C& i8 ~9 e! u! t5 O0 mDiscriminant coefficient, 判别系数
8 N: o+ ~1 U3 sDiscriminant function, 判别值' X4 K2 e) N7 L
Dispersion, 散布/分散度
0 [; V! B! m D. \' NDisproportional, 不成比例的! c# |7 V8 C4 c( F
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量! `3 Z6 R j* ?2 c7 [$ Y, c& N
Distribution free, 分布无关性/免分布: V Q s. E8 K5 T( ?3 I
Distribution shape, 分布形状
" n& K1 V6 B2 w4 i& j' ~5 UDistribution-free method, 任意分布法
) l3 K% _+ \' u! D. fDistributive laws, 分配律
3 k8 R& w5 d' e" r* nDisturbance, 随机扰动项+ U. Q/ N v- L" m5 l
Dose response curve, 剂量反应曲线- E3 w; R) C6 i0 E9 J+ {
Double blind method, 双盲法
7 X" D5 e$ I. z) k ?Double blind trial, 双盲试验
8 U4 z* M3 R: W/ [ O% _Double exponential distribution, 双指数分布6 _8 N9 `3 {3 V2 }9 D, V( c
Double logarithmic, 双对数
; r7 t: `$ p+ |Downward rank, 降秩( B0 M# o+ ]( j+ a! f" g4 i
Dual-space plot, 对偶空间图
% `* o' T' n- e h9 v) d& u: HDUD, 无导数方法7 S0 M' q! s& O( g9 @, N( R. r
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
( b2 e" ^; e5 b7 }' y0 ]; QEffect, 实验效应
) e$ t$ n" O/ P+ t( ^. }/ G+ `Eigenvalue, 特征值% N6 R0 S/ H2 M% t
Eigenvector, 特征向量! H- n9 }( F) A* Y0 j6 p2 k
Ellipse, 椭圆
# P- Z1 ~! o2 ^Empirical distribution, 经验分布
8 A9 A5 ]* _( a# k( AEmpirical probability, 经验概率单位
" {0 C: ^0 |+ x3 L0 i/ @6 lEnumeration data, 计数资料
% b K; i: N9 O" K# `) |% k4 TEqual sun-class number, 相等次级组含量
' b) Z2 z" V, ?2 P. l2 yEqually likely, 等可能
D& O, Q# U2 Z3 kEquivariance, 同变性! k& M8 y# f( d* c( k
Error, 误差/错误
' H/ a ^' N/ C# t& u5 kError of estimate, 估计误差
% f4 U w' i/ U3 Q4 y2 A+ j3 ~. DError type I, 第一类错误
* F" Q* |, M HError type II, 第二类错误
% a- c# {3 Q0 c/ K/ }3 HEstimand, 被估量! V9 E+ }" L/ L# A5 ^, W* y
Estimated error mean squares, 估计误差均方
% ]" w6 \; ~$ eEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
; y' j$ _4 W0 S# p! p3 X- y' ^Euclidean distance, 欧式距离
' `- r9 [' m. f* ]+ {& ]1 lEvent, 事件" n9 C! F4 ~) b. w& z4 G1 J
Event, 事件
; c! b# i4 _2 t+ h( i+ BExceptional data point, 异常数据点# w& f# Z$ y2 h5 @* \5 U
Expectation plane, 期望平面
! m" R9 u X. t% i- y: T1 W8 lExpectation surface, 期望曲面
3 O" r3 e+ f5 bExpected values, 期望值
8 }0 m6 s+ P9 r* S! _- aExperiment, 实验
( ?4 X- Q! i' {1 ~2 S5 K/ fExperimental sampling, 试验抽样& b) B5 V; p% C9 `' W
Experimental unit, 试验单位
! k9 Q; }$ X# l" rExplanatory variable, 说明变量0 V4 x' I; k5 X' }! n& K; c
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
2 G& [% e% n+ G6 k# D$ Y/ j. TExplore Summarize, 探索-摘要
z( ?7 g2 N: W' T- r. KExponential curve, 指数曲线2 z5 T5 [4 Q- ], A+ M
Exponential growth, 指数式增长
; c9 K8 s/ t" h4 b ^EXSMOOTH, 指数平滑方法
* t6 X' ]0 i; E! h6 v7 D, w; {8 H. |Extended fit, 扩充拟合
! K. l, Z6 Z p5 ~: v. P4 aExtra parameter, 附加参数
7 B4 k( J( y* ^Extrapolation, 外推法
: F0 E, |( U! ]6 g2 L! {Extreme observation, 末端观测值
: R: M/ ]8 K+ T8 r9 y2 _Extremes, 极端值/极值" p& k# ~8 W+ b/ b- a* \! _
F distribution, F分布$ v0 l+ r8 I" ^5 ~$ J* H5 u- r
F test, F检验
) t. ^' E/ b% Q2 o K, MFactor, 因素/因子. f) G* Y! e+ R2 P% x
Factor analysis, 因子分析
1 p$ s& b* A7 Z7 gFactor Analysis, 因子分析) y0 F' z3 W. x
Factor score, 因子得分
8 K, X1 z0 D' gFactorial, 阶乘9 G/ u; k/ m) B% I; q: o
Factorial design, 析因试验设计
+ z" M0 w5 f& d( S7 B: k: EFalse negative, 假阴性
5 _% f' ^' ? x j2 k: Y5 ]$ o! RFalse negative error, 假阴性错误# R. v% S2 O4 z+ z/ V
Family of distributions, 分布族4 r; v; i( o' l" R
Family of estimators, 估计量族9 w; U F. |* c w& r; _3 v" s: x
Fanning, 扇面: h/ u7 F9 A- |
Fatality rate, 病死率
5 M5 t; }( L" p) ~, xField investigation, 现场调查
8 d; C C& l! Z& i2 e7 mField survey, 现场调查/ e# m/ E2 e. r
Finite population, 有限总体: s4 ]* g4 \/ Y4 s \* ]9 q6 k- Q
Finite-sample, 有限样本& t" V6 s1 g0 p @- D2 Z
First derivative, 一阶导数% O0 S- b0 l! u$ u$ S
First principal component, 第一主成分 j: f. ^) |9 N6 v1 Y
First quartile, 第一四分位数
% G5 H% I9 D- V( A V2 ?8 W+ pFisher information, 费雪信息量9 `1 n! M V! H2 [
Fitted value, 拟合值3 W& ?, u1 O" v" C- }" P
Fitting a curve, 曲线拟合
1 s' q# s. m0 a- GFixed base, 定基
6 b# f: [: n$ d& r$ DFluctuation, 随机起伏
" f3 B4 W, n& y6 K2 HForecast, 预测! Z S% }% [# e6 m
Four fold table, 四格表
+ K/ p! y; m5 J+ g, q% I/ zFourth, 四分点: T/ q ?& W& V3 F- L, j W& g5 p9 c; M
Fraction blow, 左侧比率
`$ g# J1 \% @) X+ HFractional error, 相对误差% K0 \5 u2 ~" x0 [& c% K
Frequency, 频率4 L4 v; s5 p8 z; N7 ]6 \4 _
Frequency polygon, 频数多边图
) T9 M$ K% N) eFrontier point, 界限点
5 g& G* h8 e( |6 U: rFunction relationship, 泛函关系+ m) p- q* k' I X+ M
Gamma distribution, 伽玛分布
8 u$ @4 j1 A- d. Q9 P, A8 [4 q4 YGauss increment, 高斯增量' D' S3 U9 H5 d, I8 S
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
5 g8 ~- w# T+ v/ B: \7 mGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
! R! E( T9 I4 j) p" [General census, 全面普查
. f8 Y" \% \" h: H& p2 h' RGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
I7 d& a H# [/ J# TGeometric mean, 几何平均数* j0 L8 v5 p s4 P# m( v' k
Gini's mean difference, 基尼均差
+ `- W/ g5 U2 W* aGLM (General liner models), 一般线性模型
: v5 s5 o7 F/ x7 M' b. QGoodness of fit, 拟和优度/配合度
# T" A2 j6 U8 x1 `! f4 c3 NGradient of determinant, 行列式的梯度# [$ J. |5 `4 U4 L
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
' @$ k: @9 [. s7 x2 x8 ~Grand mean, 总均值
. E7 W9 c! {3 UGross errors, 重大错误
/ Z( z Q5 r4 S, r6 q% SGross-error sensitivity, 大错敏感度+ _# a5 V! D t+ [$ s* G, v3 r
Group averages, 分组平均
' g3 ~' z) ?0 V9 M* l j* VGrouped data, 分组资料
( B% K& T; b" w1 G) aGuessed mean, 假定平均数7 O7 u$ P1 r$ X* J9 L9 A
Half-life, 半衰期
8 Z) N$ y6 J% P/ w% T1 i9 aHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量3 I% g, I: o0 O' S
Happenstance, 偶然事件
, w {) y$ }2 F9 } dHarmonic mean, 调和均数( {9 u0 b# V$ \: F; n- K8 _% q2 ]
Hazard function, 风险均数" H2 q) g, U4 b1 Z u Q
Hazard rate, 风险率
0 H" ^; c; {7 q, y( r* R* D2 O: AHeading, 标目 1 n7 g7 q/ ^- [3 Z0 [. w
Heavy-tailed distribution, 重尾分布% ~! X( L/ n# b/ s0 F
Hessian array, 海森立体阵
: \, m b2 s+ i% H+ m8 s! gHeterogeneity, 不同质 _3 |& k* p8 v. Y& b' o
Heterogeneity of variance, 方差不齐 / P7 G, Q' v9 g
Hierarchical classification, 组内分组( V/ R) L! t' u" m! D# D
Hierarchical clustering method, 系统聚类法) ?3 w1 ]" l/ S% m0 i
High-leverage point, 高杠杆率点7 E% x# ?0 J1 G! f, B) E! o
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型! U5 W. e0 d* ]; `0 Y/ _5 ?
Hinge, 折叶点# B3 c) s3 B! q" b0 n4 H0 S
Histogram, 直方图
* U: T8 F7 n# H7 P! L& MHistorical cohort study, 历史性队列研究 + W4 o& X x1 T1 s1 @1 t/ ^
Holes, 空洞
# n2 w, q- Q2 S9 B8 [, G- b4 |HOMALS, 多重响应分析
* E( p. E7 p6 `6 |0 u) S/ E% [Homogeneity of variance, 方差齐性
: K1 e1 ]3 a' ]6 bHomogeneity test, 齐性检验
U! u U/ N% z( {; CHuber M-estimators, 休伯M估计量
" ^+ d3 n6 {$ r) ]Hyperbola, 双曲线1 `3 G, I6 {8 w8 Q% b- ?
Hypothesis testing, 假设检验
6 m0 F, }3 f) @. Q" jHypothetical universe, 假设总体$ A; \- P' J! [
Impossible event, 不可能事件
- M: ^9 Q3 S, O- t# B7 {Independence, 独立性0 G7 X) B# C6 L" B6 O* X7 T: v
Independent variable, 自变量5 l# f( Y5 s% r4 J" C2 x
Index, 指标/指数+ i2 {3 Z+ K' V9 K+ g/ d4 i
Indirect standardization, 间接标准化法
- Y1 r0 I, p$ g. SIndividual, 个体5 a% R# n7 a* x% p E: C- z% Y7 n! H( y
Inference band, 推断带0 y: c" @! _. v
Infinite population, 无限总体
* T' H& ~8 D2 x) v2 s/ J& lInfinitely great, 无穷大1 I$ R3 ^( M) _
Infinitely small, 无穷小% G: w$ w7 `9 G5 X. [/ i
Influence curve, 影响曲线
4 ~* `- ~. \% l% C2 \Information capacity, 信息容量1 I' @* v4 c/ E0 P# t+ r+ a- x% S8 T8 p
Initial condition, 初始条件* E) B+ C: F3 ^& F" ?, M5 ^: O
Initial estimate, 初始估计值
5 N0 ~3 ~! Y2 `$ D' l- g- `Initial level, 最初水平, d# w8 x# ?: u9 d7 C* v. Y% g
Interaction, 交互作用
a% k, B0 w* gInteraction terms, 交互作用项
& o, G9 L2 }: Y7 _* EIntercept, 截距6 H" t* C# r3 o3 J
Interpolation, 内插法
2 C2 d: _$ K: v# ]) U8 t# DInterquartile range, 四分位距
7 s, ?- v4 _$ ? E F, oInterval estimation, 区间估计1 M, V' T J3 h) s0 H L
Intervals of equal probability, 等概率区间
3 _8 E' Q. G6 F9 k; qIntrinsic curvature, 固有曲率& R Q1 J9 B- s
Invariance, 不变性5 L9 {( f6 w/ N3 f8 _7 J1 y( H7 h
Inverse matrix, 逆矩阵
) `* Y, {: r0 ?: z% JInverse probability, 逆概率' `+ M: B( Q8 E: f/ Y. h$ U! A
Inverse sine transformation, 反正弦变换, ^; R) ^1 o3 x- Y$ y8 S
Iteration, 迭代 7 t8 P' S3 [! o9 h0 H
Jacobian determinant, 雅可比行列式
1 I l/ k+ H6 c+ z1 t! U! wJoint distribution function, 分布函数
) H, ^4 [8 G) k* W; ]: K1 C' xJoint probability, 联合概率
* Y! O9 _; Q/ fJoint probability distribution, 联合概率分布; ^# P8 C" F4 k+ @* }& L
K means method, 逐步聚类法$ l( _" m+ h( t
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 9 W3 N+ I; L6 k, U& z3 V+ `* |8 x7 \
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图3 U# x: H1 o6 W; H5 ^
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
- X6 D: B! X1 I9 a$ r; T/ y+ MKinetic, 动力学
& S: r* Y8 ?! P: UKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
: A# R6 y8 a! f& \& D0 vKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验( s! A- \! g# i+ t$ W9 }9 d" i
Kurtosis, 峰度
* l6 o% ]3 Y9 k& v' J! DLack of fit, 失拟$ q! _5 h7 S/ g6 h. W1 V
Ladder of powers, 幂阶梯7 S6 T) T2 A J' e. q
Lag, 滞后, F4 o6 F6 ]6 i+ p' J7 m) @" H7 O
Large sample, 大样本
8 {) Z0 C- U0 b. I7 M# B; ?6 g8 MLarge sample test, 大样本检验
9 {4 l$ A$ F, E6 L* q1 Y% ZLatin square, 拉丁方7 N, `" C6 A: W# h$ p
Latin square design, 拉丁方设计. K9 u5 M! b& y: P! {
Leakage, 泄漏
4 d, j- N: ^( h5 M X/ G& aLeast favorable configuration, 最不利构形
0 v6 A& Q- T! vLeast favorable distribution, 最不利分布9 ~/ q$ q( M0 h( |5 ]* _
Least significant difference, 最小显著差法
- H! V: }) e& a9 m& ZLeast square method, 最小二乘法
! B- V7 }1 H/ H2 h8 aLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计' [* g+ Y3 \& D/ W
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合0 m6 G% ^; h* @
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线* K, I" T: Y4 Y6 }: C
Legend, 图例
6 }) x8 T% V8 [L-estimator, L估计量
1 H( D& @" Y6 QL-estimator of location, 位置L估计量" K! @3 ]* n- B& K4 {, U
L-estimator of scale, 尺度L估计量
3 x9 y8 Z- L) oLevel, 水平4 i: H$ U8 a! Z/ K
Life expectance, 预期期望寿命7 h! d- k+ d/ ?9 M
Life table, 寿命表
+ v) b$ z0 p: H$ c6 F+ ^3 F5 bLife table method, 生命表法% t$ a* z# T# u" S @: @1 g+ p
Light-tailed distribution, 轻尾分布
" }: n }0 U! w C) \Likelihood function, 似然函数
! Q* C8 O' }7 i ]* _( gLikelihood ratio, 似然比
8 h+ K8 Y& m& Gline graph, 线图
: b, g1 G/ h& l0 j f$ {5 h7 bLinear correlation, 直线相关
& V5 r: |3 s/ Y- R! m9 ~4 fLinear equation, 线性方程
x% w5 o! u) C; z1 yLinear programming, 线性规划
- p* x( K; w5 ^# W3 d; m4 I* q; o# {Linear regression, 直线回归
' e8 U2 Y% ]3 Z0 ZLinear Regression, 线性回归' n: F9 d4 D9 t# X
Linear trend, 线性趋势" ^/ R" C5 ?# D3 G1 a
Loading, 载荷
3 I( C9 y: d ^7 ~4 h& NLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
5 @# x+ [- E7 ]+ \Location equivariance, 位置同变性8 L& S7 ]1 {+ H. B9 Y6 _
Location invariance, 位置不变性' L+ O+ a! K5 Z0 I; _* k/ \
Location scale family, 位置尺度族) g& i+ `; d7 j% _! @7 x
Log rank test, 时序检验 % d6 Q. T) J# m" U6 \5 p5 ]
Logarithmic curve, 对数曲线2 h" r7 [7 p! C" m
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布! u5 k0 Y0 V w: n! m3 L+ g# |5 a6 v
Logarithmic scale, 对数尺度
" x1 b( D& I2 l2 O& Q8 cLogarithmic transformation, 对数变换
5 {( i/ i2 T tLogic check, 逻辑检查9 a4 i$ Z) O) n2 R& Q& ~
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
) G+ E" d4 y2 N# q+ v- aLogit transformation, Logit转换. ~' e0 Q# h' |4 f% b9 X: Y& y: [- O, z
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
2 P. M5 `4 n1 ?. Q5 W1 gLognormal distribution, 对数正态分布
" m) B' O; i7 C, ~Lost function, 损失函数
* m Q5 W$ ?7 `0 o6 ?3 p! ]! r9 |Low correlation, 低度相关
r! I; U, M0 ?/ i6 \Lower limit, 下限
8 ?3 Q; E) ?1 \4 U- a' i% @3 @' W. LLowest-attained variance, 最小可达方差# i$ ?! w- g" E
LSD, 最小显著差法的简称
3 @1 K( l) \* R/ o/ ]4 W% h6 MLurking variable, 潜在变量% n; i' S9 n7 K5 G. j3 W4 y
Main effect, 主效应
8 a1 h% W" n2 n. L$ B. rMajor heading, 主辞标目
3 q0 B# ?9 {& H* K& r% JMarginal density function, 边缘密度函数
6 B' e: r! J% L: g: MMarginal probability, 边缘概率/ V) X4 |) e' B7 S8 c
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
6 Y# N" o* }: X; ]- d( MMatched data, 配对资料! l" J3 |7 T1 V2 s# G* R1 x- Y
Matched distribution, 匹配过分布
% Z1 r0 B5 C+ `0 S) N& rMatching of distribution, 分布的匹配6 R& {1 @: e0 A; j4 K
Matching of transformation, 变换的匹配4 q; x4 Y+ v- W0 [
Mathematical expectation, 数学期望
+ F3 z; ~3 C. vMathematical model, 数学模型1 {* ^) a6 [/ |! y% H6 k9 H6 @0 }
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
* o# `, |$ g' S9 L& A9 MMaximum likelihood method, 最大似然法1 v+ X5 e) D$ ]9 c4 T! k
Mean, 均数
: s7 ]9 a/ Z3 BMean squares between groups, 组间均方, B( t' H2 U7 O/ Z/ x
Mean squares within group, 组内均方( E8 D# I% J7 F/ `! _) R% [
Means (Compare means), 均值-均值比较
7 S p/ \2 S6 z, x2 uMedian, 中位数
; f) e1 o7 J0 |- X, P9 A% i9 Y, fMedian effective dose, 半数效量* k, d# x+ f9 K! q
Median lethal dose, 半数致死量
8 @1 e6 y& F' o! ?Median polish, 中位数平滑
s8 S: i; A7 cMedian test, 中位数检验
1 c9 e, ~( K' hMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
% K. y1 O3 S7 Y" }+ ZMinimum distance estimation, 最小距离估计
( j+ z) F2 h7 XMinimum effective dose, 最小有效量! M# S& a! Y3 K- n
Minimum lethal dose, 最小致死量5 X+ L3 w+ r) U y6 X5 ^( p
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
% q2 f" [+ g p, C/ _MINITAB, 统计软件包1 l7 C5 u2 R8 ~/ y* I$ S$ O B
Minor heading, 宾词标目/ E' X% r* ]8 }, Z
Missing data, 缺失值
# S# l( e7 a. }2 r7 wModel specification, 模型的确定
( F, X2 R0 h4 N. C1 I! hModeling Statistics , 模型统计* a" e. ]2 H& M' H# E
Models for outliers, 离群值模型
* y! ~) j+ t" t; |" G1 Y0 s0 u( X, UModifying the model, 模型的修正; b9 I; P |4 g T
Modulus of continuity, 连续性模3 ?0 L+ O$ J0 V: S& i. ]0 B
Morbidity, 发病率 p! a0 N. ~ [5 ?! h0 h
Most favorable configuration, 最有利构形
, L4 {1 d8 P2 b7 oMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
, L: Q7 R2 j g; NMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归/ i/ N- x, b8 Z# e- N
Multiple comparison, 多重比较
, G7 C) Q5 G; h& {Multiple correlation , 复相关/ t3 e: m; T$ C
Multiple covariance, 多元协方差; J) X6 m% E! _+ ~$ l/ X% y; }
Multiple linear regression, 多元线性回归
+ U' U' M, x5 r) O; A+ p' UMultiple response , 多重选项
1 ?8 `) P! ^' V1 f- H$ SMultiple solutions, 多解- @! }. Y+ W3 R
Multiplication theorem, 乘法定理+ a! @; k7 }1 \" m0 R5 m3 Q3 O
Multiresponse, 多元响应+ M7 N2 r* l; P% ?4 q
Multi-stage sampling, 多阶段抽样& d; R k7 y2 y
Multivariate T distribution, 多元T分布1 P& G# J' E9 B4 ^; E% L+ q2 a
Mutual exclusive, 互不相容/ Z$ @1 b# N* i" a8 _/ [1 b" t, v4 H
Mutual independence, 互相独立% I; d, P. K- p# D6 a6 @) {
Natural boundary, 自然边界
! Z* a: x* H3 m( TNatural dead, 自然死亡
" c0 p6 l0 w0 N- ~: E: T0 o gNatural zero, 自然零. ^8 Z! X7 |' m: t$ ] l; j& |
Negative correlation, 负相关
+ ?$ Q. X8 t9 W$ `' UNegative linear correlation, 负线性相关$ ^# {1 `$ Z G7 k9 B% w) } D! r
Negatively skewed, 负偏$ N! a$ l6 l' b
Newman-Keuls method, q检验5 B1 N. J- \! w1 p+ L. C! f
NK method, q检验6 l5 E: `( ~8 N* F% _/ \
No statistical significance, 无统计意义& d1 p' R; l- P+ P* c
Nominal variable, 名义变量* ~( c5 ]* T. H/ \
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性4 \- [0 j! `' I4 |# w2 o- T
Nonlinear regression, 非线性相关0 \# J7 |* F; |) X& A
Nonparametric statistics, 非参数统计
' g& O, A9 u w" t% ?7 o+ x6 PNonparametric test, 非参数检验
K4 M5 P) _/ T* E& G/ pNonparametric tests, 非参数检验
! F6 d) e; B$ ~% }Normal deviate, 正态离差
& d5 D# c/ c# K* N0 v+ fNormal distribution, 正态分布- F4 n, v9 t( N8 C) @7 O
Normal equation, 正规方程组1 g" H: j$ T/ u8 ^
Normal ranges, 正常范围
- N B7 G0 g r( y" _7 \- jNormal value, 正常值
, O7 v- ?8 w0 A& sNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数1 W8 s% Q! I" }9 A
Null hypothesis, 无效假设
* g7 i$ G/ Q) b. n0 L2 SNumerical variable, 数值变量& |( t$ Z5 S( N2 i6 Q8 }. v
Objective function, 目标函数
5 Z+ O/ S3 k- r) f) h: zObservation unit, 观察单位- T& W1 X- `! ?6 {2 x$ h3 _
Observed value, 观察值
% f. T; M. @- I& Z& X1 eOne sided test, 单侧检验
6 x- C+ C$ g5 NOne-way analysis of variance, 单因素方差分析' u( c% d3 d6 C$ F" Q( k
Oneway ANOVA , 单因素方差分析( h: [/ d- O1 F; t. V; V8 B
Open sequential trial, 开放型序贯设计
& A+ J% B- J* e, z* bOptrim, 优切尾* |& {" E6 T- A/ _5 O0 { M
Optrim efficiency, 优切尾效率) n; G9 @; f; p& G! n% H
Order statistics, 顺序统计量
g. e9 o* x* hOrdered categories, 有序分类
5 I5 Q8 d$ ^# p5 Q- i5 W, EOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归4 W; p, Q8 O- D0 l! m; G2 J: ~0 }
Ordinal variable, 有序变量* P# \5 R8 s% d1 b# _
Orthogonal basis, 正交基" l3 H+ m2 d2 i# H
Orthogonal design, 正交试验设计
4 b0 c- _- V% m; YOrthogonality conditions, 正交条件) z. {1 {4 R0 J
ORTHOPLAN, 正交设计 , R* Z' O& Q3 _+ y
Outlier cutoffs, 离群值截断点- K* i0 T& z" v: R# K# v: d7 S
Outliers, 极端值0 ~ e2 i5 _4 k( k2 l8 L2 b/ c! R
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
7 T7 `' \5 f. q: ~7 @# J) TOvershoot, 迭代过度& E( f" T2 s( V/ w
Paired design, 配对设计1 }% t' V. E6 X6 l
Paired sample, 配对样本: W+ `& L1 n6 C/ E2 ]
Pairwise slopes, 成对斜率: q* u1 P* g' c. b8 o: x/ m, Y
Parabola, 抛物线2 C& M1 ^4 S3 W
Parallel tests, 平行试验
; P q5 a. w+ H+ b$ @Parameter, 参数
2 H" h$ V" [* Z: R- L6 v& rParametric statistics, 参数统计* q9 A" ]; j7 |8 Z3 }0 z
Parametric test, 参数检验
5 C4 K3 a) D7 }- [5 W$ _/ _$ aPartial correlation, 偏相关
$ t* n" k j9 J. WPartial regression, 偏回归 U2 T2 R- H: v- ]1 a6 q
Partial sorting, 偏排序
+ [1 u9 {( \ z5 Q: H ` ?Partials residuals, 偏残差4 e8 t6 k# X9 [: K! C5 z' J
Pattern, 模式 q! p) ]& J3 J% n
Pearson curves, 皮尔逊曲线
, f2 L8 u4 K) n" CPeeling, 退层5 T9 `& c- ]4 Q) X# @
Percent bar graph, 百分条形图0 s5 n9 ]0 l9 U/ g; q' Z. y* q/ W
Percentage, 百分比. |9 w4 t+ Y6 R5 u- T! X8 [: C! }
Percentile, 百分位数
6 F6 L6 a J; k" W+ S% d- k. i3 ]Percentile curves, 百分位曲线
& K9 ~' C* o% yPeriodicity, 周期性
$ ~2 k- P( H. O* q+ @+ k( ]Permutation, 排列
R( L) c1 L) ?: l! I% F7 IP-estimator, P估计量, b7 M9 Q) k9 V, S& a* x4 _) y
Pie graph, 饼图+ d& L9 E4 I; j- M5 N" j
Pitman estimator, 皮特曼估计量
% m/ q, @3 ?! C1 Z8 FPivot, 枢轴量$ C* T* Q9 ^3 f0 u7 s7 q2 V
Planar, 平坦
0 E; t) n% n; [. dPlanar assumption, 平面的假设
' i, ?' D7 y y. O9 \PLANCARDS, 生成试验的计划卡. [! _1 u; x5 f* R; s3 Z
Point estimation, 点估计+ M z- J( q( L8 }% T1 ~& ]
Poisson distribution, 泊松分布
* N/ h9 J$ w( E" W2 C6 aPolishing, 平滑 F2 w; c) V5 P5 Z0 W6 S. x
Polled standard deviation, 合并标准差 s1 n3 }& i: g, o0 ]7 h+ b- p
Polled variance, 合并方差9 H4 H- d. N$ _
Polygon, 多边图! I k* `; Q V3 [9 J$ X
Polynomial, 多项式 h9 F9 q. d9 g8 v
Polynomial curve, 多项式曲线4 }8 _, y% z9 r- n' e
Population, 总体
1 P( E' c5 A. h& p: S, j7 }/ MPopulation attributable risk, 人群归因危险度+ i% T9 U. e" C% I' S
Positive correlation, 正相关
^1 k: R' W6 _1 J* Y' F: N/ ZPositively skewed, 正偏. Q6 H0 m$ y! C9 o
Posterior distribution, 后验分布
. K$ `* w4 K( r1 d/ x& xPower of a test, 检验效能
$ W0 p) y3 S- _) E# T! _Precision, 精密度
* M* ^1 j1 @9 X' j' k6 m" APredicted value, 预测值
1 }1 q) I1 @2 ?( z, b ~3 j+ pPreliminary analysis, 预备性分析
) d% s2 f$ R7 SPrincipal component analysis, 主成分分析8 d) L. T5 t) V% @7 W& X& l( @
Prior distribution, 先验分布: D4 e. b4 n2 x
Prior probability, 先验概率
% U- b) w/ ^7 F: f$ M' xProbabilistic model, 概率模型
9 O* e( F8 G+ x( ], O, j3 m/ vprobability, 概率5 E; T. Q$ [7 n/ ?
Probability density, 概率密度1 x4 N h) X& ?9 q
Product moment, 乘积矩/协方差
8 I( ~+ q3 [$ d, L) V: C: e! ]Profile trace, 截面迹图
- l3 i- f% v% {( P8 n) p J2 m6 tProportion, 比/构成比
! y% \* \% g/ @" d, WProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
: i2 S3 h# Y' v3 j- U5 XProportionate, 成比例
7 `3 V" g9 Z F* VProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量5 P- G6 `- Y$ \
Prospective study, 前瞻性调查' X" K. {5 b3 f# Q
Proximities, 亲近性
& P* W: W2 w" G9 d7 Y* uPseudo F test, 近似F检验3 V* f9 [5 b/ O3 A3 }
Pseudo model, 近似模型
) t! e$ k( a$ D* v" a9 s0 RPseudosigma, 伪标准差
' x9 a9 C1 J) v) X4 iPurposive sampling, 有目的抽样9 i. ^3 h3 q, C% K: v
QR decomposition, QR分解
) S1 x9 ^6 x+ d2 i: @4 _% C, r: HQuadratic approximation, 二次近似
2 v3 R; ]1 W% L7 ~, E3 o6 x( }Qualitative classification, 属性分类
9 {( t; X* G* bQualitative method, 定性方法- P5 f/ b: P0 O. ^0 v0 l
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
( }- P1 O+ W i/ Z8 A" w; d0 gQuantitative analysis, 定量分析! X# n j& f/ L9 F3 d* l
Quartile, 四分位数
) X( o% f+ R/ DQuick Cluster, 快速聚类2 O$ L# ~# E% A6 Z9 }. z' F8 {
Radix sort, 基数排序
& ^# Y v" v% y) _. t: z8 fRandom allocation, 随机化分组: ]4 ^2 H0 t6 k: p
Random blocks design, 随机区组设计% I, v# p+ }. O, S( J+ g4 J3 P" B
Random event, 随机事件
, B' ]/ A1 @+ FRandomization, 随机化+ R X- x( }6 d- G3 c8 d& r0 b
Range, 极差/全距
' q/ h% \) U @( y* F' RRank correlation, 等级相关- E0 ~" j5 [' L8 e
Rank sum test, 秩和检验2 H$ }2 \. y' ~; [
Rank test, 秩检验2 m6 w( g6 W' M: j/ c5 _0 V& [
Ranked data, 等级资料' `! b5 ?4 v) h6 v" Q: {, j
Rate, 比率
; Q$ ~! {- ^0 g( T7 WRatio, 比例1 D+ [, a0 A+ o- u% b
Raw data, 原始资料9 q: ]* y2 R7 h& d; A
Raw residual, 原始残差; d1 _0 j% T. H H; o+ d
Rayleigh's test, 雷氏检验
" B0 K) U4 X' y; O( j9 p V e. LRayleigh's Z, 雷氏Z值 * j( X: O/ d6 J: |2 R
Reciprocal, 倒数
. H9 D- ], x. k- N5 H2 F2 g7 LReciprocal transformation, 倒数变换
& _) `5 V9 ?# v; G6 dRecording, 记录! N# b5 A3 ^8 ~, t! ?
Redescending estimators, 回降估计量# p( D' o2 S' X/ ^6 V i
Reducing dimensions, 降维
1 F [2 ^4 i1 D/ ~9 D1 r8 Z: HRe-expression, 重新表达: q) _/ p ~& p& Y
Reference set, 标准组
+ O: t8 G) g( R4 IRegion of acceptance, 接受域
% P! c9 x; ^# ^3 l0 _. f" N- iRegression coefficient, 回归系数, A( {: j& [! n: y( m
Regression sum of square, 回归平方和3 h6 O0 f) u# X, o Q4 y
Rejection point, 拒绝点" e, Q0 O0 @' q( M( a
Relative dispersion, 相对离散度
5 \4 E$ M# Z$ hRelative number, 相对数
& s" G- s) R/ Q3 T( x" r tReliability, 可靠性4 _( a8 R# h, U9 Y* h& G
Reparametrization, 重新设置参数
0 b: P: S1 y" X, C8 }Replication, 重复0 L3 _# E5 V2 }4 v6 ]( o5 f
Report Summaries, 报告摘要# X9 G0 s+ @; X2 N
Residual sum of square, 剩余平方和5 E) O; t" g7 O. ]( u
Resistance, 耐抗性' ^7 o5 Q* d& `" a, z
Resistant line, 耐抗线7 K! x! W" ]% f) v, ~) @4 C9 y0 F
Resistant technique, 耐抗技术; \5 F1 {% B/ X
R-estimator of location, 位置R估计量
- d w5 i& g8 ?0 O s/ lR-estimator of scale, 尺度R估计量
6 } x) S1 X2 y n; D' p4 _Retrospective study, 回顾性调查
5 h" ~3 E' }( M; f/ f# {8 IRidge trace, 岭迹0 h3 J- M9 F' p4 {5 B
Ridit analysis, Ridit分析* Q' K* Q% T4 i$ P& _; d
Rotation, 旋转0 X5 d+ [9 S- x7 C6 z4 {% L) D* b
Rounding, 舍入4 V/ f6 A5 M1 v! a9 V5 c6 v
Row, 行% x- i6 I5 H; ` S, x: [/ c
Row effects, 行效应- b- O: o7 S% Y, q6 W" b
Row factor, 行因素
, f9 ^' w5 H) a- T% @RXC table, RXC表
. C& _$ Q" A# |Sample, 样本. E2 c- a5 I4 r0 n
Sample regression coefficient, 样本回归系数
2 b: T" k# R2 e' }2 o$ i+ vSample size, 样本量
: }6 L) j" N- R, V( R8 ZSample standard deviation, 样本标准差
- |4 }" k4 ?* ?: v0 o6 _Sampling error, 抽样误差
/ p9 ] ~4 Q( v; ?# t+ V: ~SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包" K8 e C+ U4 x9 Z9 N# u: q
Scale, 尺度/量表! R, }* E# P4 t9 n# ]' m
Scatter diagram, 散点图. B3 H) d: w; u. ^$ _
Schematic plot, 示意图/简图
/ C% O* V. H8 N& m X" UScore test, 计分检验7 X7 o% x9 ]. ~; [
Screening, 筛检
, T8 Y7 L' ~0 l7 F! vSEASON, 季节分析 ' _6 M+ y) t# ?1 z& t
Second derivative, 二阶导数+ {- C) x7 C( c4 V/ ~
Second principal component, 第二主成分
9 J! H4 N5 `' ]" \3 |7 OSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
+ ]( h. ?4 c3 p% }8 j( l3 e; T; c6 |Semi-logarithmic graph, 半对数图3 D! G4 `% T" p2 g. S$ X
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
( j7 P8 ~3 w3 b! D- jSensitivity curve, 敏感度曲线
' ?3 K4 ]8 n; `& w' PSequential analysis, 贯序分析5 p$ B3 o6 a: a5 W4 `; i
Sequential data set, 顺序数据集
9 Q8 U( e8 `- i/ m" E4 \Sequential design, 贯序设计
% L9 z. q( t) S8 O8 n$ KSequential method, 贯序法2 |/ h6 n4 r3 S% \" t
Sequential test, 贯序检验法
" R1 a; C" _+ q- E+ fSerial tests, 系列试验
# P4 s# B ~% x7 ], NShort-cut method, 简捷法
1 E n( u2 i2 }8 o% l+ CSigmoid curve, S形曲线
: y( ]+ B% d; l; b" _Sign function, 正负号函数: e5 N) R$ W% y1 B3 [2 f7 v4 W* Z
Sign test, 符号检验& V; R* Z. r6 q: g! k! g o
Signed rank, 符号秩
1 b. c8 B9 n3 V. `+ X! Q3 aSignificance test, 显著性检验! A8 F: t0 t- @. r
Significant figure, 有效数字
( y3 Q/ Q0 t! qSimple cluster sampling, 简单整群抽样
( O; @, B& W5 Q8 @$ j# LSimple correlation, 简单相关2 t$ ~; o! v+ H9 O5 _5 p% I6 H
Simple random sampling, 简单随机抽样
, H* J/ B2 N+ U: iSimple regression, 简单回归# a- d9 m3 M K+ [; |' b
simple table, 简单表7 [% [: e& b- H: a+ c
Sine estimator, 正弦估计量- X9 w6 O3 j3 E# |6 G
Single-valued estimate, 单值估计2 d8 S3 ~ E. G& ~8 N
Singular matrix, 奇异矩阵3 X" }; B. o# V$ l; _- S1 K2 G4 `
Skewed distribution, 偏斜分布
8 f; n. x7 O& FSkewness, 偏度! A6 r! d2 H3 G. V) l
Slash distribution, 斜线分布2 X7 Q5 F- h8 b5 C* j2 _$ L
Slope, 斜率4 H' j6 |; j& E n
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
& U" L" ^9 a; v7 `+ f0 iSource of variation, 变异来源
9 h' r* `/ M& K2 BSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
/ _5 v) ]0 v6 @6 @$ SSpecific factor, 特殊因子/ m, }" Z2 Z- L+ q' k
Specific factor variance, 特殊因子方差* L, ~* }' {+ k
Spectra , 频谱
$ d! e: R2 S5 ?Spherical distribution, 球型正态分布: K! K8 K+ ]; u! v. l
Spread, 展布
) D/ f& v6 \' I, oSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
; f" H' }! o4 I( ^2 @+ @Spurious correlation, 假性相关$ S5 {, P! d) B- ~
Square root transformation, 平方根变换* M0 e8 l3 _3 O- }/ F4 d
Stabilizing variance, 稳定方差
! F. L6 ^# e; x: _7 z! f# c+ H1 cStandard deviation, 标准差. p; P/ c" H0 t- E! [9 f
Standard error, 标准误
' i' h4 B. N q, f V; NStandard error of difference, 差别的标准误
7 X" r( [/ q- \$ a, H1 \7 ^ @) J7 _& NStandard error of estimate, 标准估计误差- I2 e% w$ r0 Y6 D# Y/ G5 n
Standard error of rate, 率的标准误6 t0 ^2 F$ V7 J3 h0 R e
Standard normal distribution, 标准正态分布
6 x3 i4 h' O, Z6 MStandardization, 标准化7 t6 h% s/ l' \! V( {
Starting value, 起始值
2 P9 e3 x" U) m8 `$ w6 EStatistic, 统计量8 h) T" R/ `. \. R( N
Statistical control, 统计控制
% k- X* v) K; u7 _: ^Statistical graph, 统计图7 d7 ?) t6 A! W6 p
Statistical inference, 统计推断
4 k9 @5 f3 Y5 M9 _) X+ oStatistical table, 统计表
0 z: z8 `+ y+ m) r' b; K, J2 g5 jSteepest descent, 最速下降法& d# D4 S+ a1 p+ E" q( b6 Z. w8 G5 [
Stem and leaf display, 茎叶图
" k# U8 g" |; w( u, SStep factor, 步长因子
4 p# _- C0 Y6 | H1 _Stepwise regression, 逐步回归, S0 n* _( a* _7 x, ?1 y
Storage, 存7 u2 r* T0 m# S5 N. r
Strata, 层(复数)+ w& A( o) Y! l, t) [1 y1 ~) t
Stratified sampling, 分层抽样
6 D$ Z- X; Z, j' _# N9 ZStratified sampling, 分层抽样
7 d% s. m2 V3 F4 M- X' ~Strength, 强度) \. M& |. A# s. A) ?! r' d5 h
Stringency, 严密性
3 h' h1 K+ \- y" ~: e [) R: N+ d0 ]Structural relationship, 结构关系2 t. b- P/ d# Y6 d _( B
Studentized residual, 学生化残差/t化残差8 r$ M2 r/ @4 R O$ B# |6 W
Sub-class numbers, 次级组含量1 S q$ S! L S* q3 B5 I- d6 @7 {% T
Subdividing, 分割$ D- x* |/ c$ g8 k- t+ z, z( Y
Sufficient statistic, 充分统计量7 i' D: I. d" T) a
Sum of products, 积和4 j) K/ k n: d, j- K1 c0 e# U8 O; M
Sum of squares, 离差平方和4 [& P8 Y$ \6 X5 p( b: s v( M4 }7 ?
Sum of squares about regression, 回归平方和! M. Y3 u# M4 R
Sum of squares between groups, 组间平方和6 x+ K V( M, ]( G4 v7 K* g
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
/ e0 }1 y H& |# A5 GSure event, 必然事件 u9 ? M9 X& D5 L! w( I: S8 w# J) M
Survey, 调查
. \& ~6 P* A& ySurvival, 生存分析" D# `/ M2 R( G; c. D
Survival rate, 生存率- `& d T( P, U, ^/ I4 P/ W
Suspended root gram, 悬吊根图9 Z( Z* x. q6 A* F6 i( F1 C+ O
Symmetry, 对称
E- U- C! V! y% KSystematic error, 系统误差. y5 o: b3 P) N( a- \
Systematic sampling, 系统抽样+ I3 [% _; s3 X8 {! C2 N
Tags, 标签0 m4 _3 {9 k( O& F( F$ |& {- ^
Tail area, 尾部面积. ]7 a q! v" s9 i
Tail length, 尾长( @* V1 q3 A7 ?
Tail weight, 尾重
+ |& n: Z G6 O% I+ V% B8 {0 WTangent line, 切线
+ B; D7 l) Q2 H3 i! KTarget distribution, 目标分布: x. f& }. c, z q, e1 M, V
Taylor series, 泰勒级数
" n+ {3 Y- s/ s# g3 N3 s7 C" O nTendency of dispersion, 离散趋势! p: x4 a; b8 W' {
Testing of hypotheses, 假设检验 P5 O5 X. \' c c) x/ g5 Y
Theoretical frequency, 理论频数
$ O9 l1 \2 m2 D# ?0 m/ {, j eTime series, 时间序列7 q7 T( g% X3 i
Tolerance interval, 容忍区间/ d6 F: @& A8 V+ n4 `" ]1 _/ l
Tolerance lower limit, 容忍下限- m; [) T/ B0 R0 l* _/ p7 Y
Tolerance upper limit, 容忍上限
. \5 u+ P3 e2 GTorsion, 扰率. ^2 a. j' j ^! d6 y
Total sum of square, 总平方和
! q( S. ?$ K" C6 S. nTotal variation, 总变异
" Z! ?6 j/ K; N" [5 cTransformation, 转换) Z7 k( k2 l @8 C
Treatment, 处理
# ?, [0 O6 ]) H1 T) q& KTrend, 趋势
& w4 ], c: R8 s6 j. _6 J& TTrend of percentage, 百分比趋势
6 H) L1 p) e" @! X9 S3 Z: tTrial, 试验( K3 p _3 n7 L, ]4 e
Trial and error method, 试错法, `5 b0 `& I# \& {7 {" g( T
Tuning constant, 细调常数
( O9 X3 u+ t3 n. P& \9 i" p1 O; HTwo sided test, 双向检验
2 E9 C0 F/ J( `; G" @2 b4 L" cTwo-stage least squares, 二阶最小平方0 V+ L9 O4 v- E- @
Two-stage sampling, 二阶段抽样
$ ?, m* b( C- O4 B4 F, I2 tTwo-tailed test, 双侧检验
6 B$ s3 H6 z: y2 t+ G: UTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析 n/ k, t; @) z7 y/ F
Two-way table, 双向表1 E, _8 M) q i
Type I error, 一类错误/α错误
- I0 S) o3 B) C' VType II error, 二类错误/β错误' D+ r: u3 L: d: E H4 `0 J1 I; k
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
, T6 P7 u$ t- c2 WUnbiased estimate, 无偏估计. [9 ]/ M/ n4 `* f. f ~- z1 p S
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
, o# W* h8 }/ v2 X2 UUnequal subclass number, 不等次级组含量
4 [' m8 `4 D* m, q2 YUngrouped data, 不分组资料+ m0 Y1 l0 i0 k, O# E [) }- [
Uniform coordinate, 均匀坐标. `7 R2 X( Q$ s+ R
Uniform distribution, 均匀分布
8 V2 R9 p" x; | u0 V" DUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计, g! Z) M" R$ ?2 N8 c4 J j
Unit, 单元6 t8 P; a9 j( D8 R9 W- @ M
Unordered categories, 无序分类: n' z: c1 c8 \" o" d$ L
Upper limit, 上限
1 g8 k& H2 i! k1 Q1 iUpward rank, 升秩
) h: h+ }* a* C6 l1 U# C q! ~6 OVague concept, 模糊概念' w6 | U. o! j
Validity, 有效性
- _6 V' I1 `' \+ rVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计/ B5 p, |6 N5 H4 T
Variability, 变异性
! z( v Z" ?4 r% ?+ S! SVariable, 变量+ z. x+ n2 @6 b# ^ ^. G
Variance, 方差
2 o- H* k9 n9 I( B, h. q5 p0 R( Q+ |Variation, 变异; U: q8 l, t! y C, X3 k6 V5 h9 l W8 X
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转) |8 K7 j# b; U* x" @9 e' E
Volume of distribution, 容积+ ~8 p X" C k
W test, W检验
& |: _. z8 y8 ` f( i, _; e' [Weibull distribution, 威布尔分布
+ B4 \5 E7 i; G2 b/ R9 ~Weight, 权数
2 c! i& ^+ _/ OWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验1 ~( R% _! O6 |+ @6 q# z/ i7 s" {
Weighted linear regression method, 加权直线回归
/ b. V& u4 D* {: t5 c- N) nWeighted mean, 加权平均数
- U# c* S _' _6 \9 Y( eWeighted mean square, 加权平均方差: U! r/ s5 y# }
Weighted sum of square, 加权平方和% {2 v$ O3 H# K% j9 K
Weighting coefficient, 权重系数
7 L4 O& ~4 B( C. |7 S" lWeighting method, 加权法
; q4 _- n. j9 kW-estimation, W估计量
! | S+ s# u) Y" G! R1 K; HW-estimation of location, 位置W估计量
4 ^! h9 F: V, m% j+ cWidth, 宽度: r* g5 `. j! F& F5 B4 ^
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验& B) @$ F$ a" u+ q* K$ ]
Wild point, 野点/狂点
; Y+ o) g& k# C$ M4 P: QWild value, 野值/狂值& j! B& x0 W2 m
Winsorized mean, 缩尾均值3 ]% o7 ?) g8 u: J- B8 D# Q
Withdraw, 失访
8 e, |6 g5 ~4 F; |/ C0 o, CYouden's index, 尤登指数5 R: x5 E" D2 n4 |5 D) b6 d$ c+ {
Z test, Z检验! B8 @. F9 ~! [& D0 Y+ m! X1 C
Zero correlation, 零相关# _( [2 M) w; u/ s% Y! d0 M
Z-transformation, Z变换 |
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