|
|
Absolute deviation, 绝对离差
J, |) m* a9 I& x. ^1 e: W: O# UAbsolute number, 绝对数+ d1 i( u: m0 ^4 Q/ O
Absolute residuals, 绝对残差. Q3 N3 n) L8 L. t, c. H) ?7 c
Acceleration array, 加速度立体阵6 V2 C" C' w; ~$ t8 c
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
2 Q# C! l( |& d" Q) Q7 _3 sAcceleration normal, 法向加速度4 P6 ]! d' t& }" O9 [4 Q
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数* M4 v& Z1 E, k) T5 ]- w
Acceleration tangential, 切向加速度: E% ~& _2 d" y# S
Acceleration vector, 加速度向量+ o; V- x2 t0 h) q
Acceptable hypothesis, 可接受假设
# d# y3 l3 j3 O* Y9 @# x) G' _7 ]Accumulation, 累积! X- K% o6 X- d( C
Accuracy, 准确度0 c" k! S+ Z) E4 Q2 ?. y% f E
Actual frequency, 实际频数
# C/ k# E5 K/ ?# J2 ^, h" wAdaptive estimator, 自适应估计量7 Z; c2 _) F' o
Addition, 相加 t" f: E; q/ v
Addition theorem, 加法定理
( P+ A' ]) Z8 w7 `! V9 IAdditivity, 可加性
/ c/ W0 [) ]% _/ o- JAdjusted rate, 调整率
, R8 A0 |0 _/ [5 i$ pAdjusted value, 校正值
0 q, a% X# B2 c; ]Admissible error, 容许误差 J& O: c) r$ p. s) G! Q5 C2 F* s
Aggregation, 聚集性, W8 N$ z- [ t
Alternative hypothesis, 备择假设5 u. u3 P. @; ~5 M+ a* W8 H) Z7 m
Among groups, 组间; u/ t7 I6 f5 a/ C- |
Amounts, 总量# ~# R1 X: ]7 i
Analysis of correlation, 相关分析" ]9 O7 h: j6 B" }) |7 z
Analysis of covariance, 协方差分析# c6 }: ?9 _9 B
Analysis of regression, 回归分析5 x) q+ v1 l, O& O# l% r& v
Analysis of time series, 时间序列分析, q0 i; J7 c8 E! ?
Analysis of variance, 方差分析
?# f& X: N* r, o, ^) [& T7 h# y) MAngular transformation, 角转换: n# _1 K1 Q+ x' v J. B0 _
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析( m# K9 x" U1 E- _+ a: H: k- z3 ?
ANOVA Models, 方差分析模型
5 f0 W" ^$ ?/ G* ~Arcing, 弧/弧旋" f) p* E3 s# n/ B* i
Arcsine transformation, 反正弦变换: i7 K7 Y) u+ Z3 R7 g
Area under the curve, 曲线面积
2 q% V/ ?* z1 K2 x( rAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
6 S1 f+ d9 {$ \, A, GARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 * }1 ~9 r8 p+ P+ P( {
Arithmetic grid paper, 算术格纸6 W, e7 {/ D. N' d+ d- ~/ P
Arithmetic mean, 算术平均数
1 C, `; |% }4 R6 E3 V2 u8 ~1 ZArrhenius relation, 艾恩尼斯关系6 I( { H( N9 \ ~8 A8 \
Assessing fit, 拟合的评估3 k! @( g- q- F& N; k
Associative laws, 结合律
' M5 R& g5 e5 g( N1 `4 \Asymmetric distribution, 非对称分布. ?* b, F- \) e5 r9 x% L2 c- }
Asymptotic bias, 渐近偏倚
' C# n5 M7 `! ~# d) n# jAsymptotic efficiency, 渐近效率
' B" P! \5 p0 ?7 w: v) fAsymptotic variance, 渐近方差
% C" d- a& s/ K. c: SAttributable risk, 归因危险度0 C: m5 Y4 b5 s9 W: ]& a0 D& e
Attribute data, 属性资料5 v+ W' p5 s$ A9 i z& {
Attribution, 属性! U- _) W( Q2 I* N
Autocorrelation, 自相关7 ]) }1 t$ S3 V$ c. M/ b
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
! T( n$ p$ |, `* v3 F& a' N6 R R' ZAverage, 平均数
$ b2 N8 C5 b0 D; |) p4 T' B$ iAverage confidence interval length, 平均置信区间长度9 s4 C P5 } ^% W# _1 u4 N4 o
Average growth rate, 平均增长率+ C3 j' o5 H5 L R; S! K$ i& q$ y
Bar chart, 条形图
3 }# }" G5 F) DBar graph, 条形图
, w/ r6 P% ?7 G- r k, h2 l8 |Base period, 基期
! G2 i$ K& y6 C' m- vBayes' theorem , Bayes定理9 D- Y5 }) b! K. v/ F! z f
Bell-shaped curve, 钟形曲线; i$ ~4 L! H; ]8 e. I$ D A- s
Bernoulli distribution, 伯努力分布
2 x* E ^( ?0 Z2 Z2 VBest-trim estimator, 最好切尾估计量7 l1 F8 k* z, t K
Bias, 偏性
6 ]& N& s/ Z+ y( OBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归( e/ b! q0 X ]1 Y8 I d% J+ d
Binomial distribution, 二项分布
$ e j4 M/ F _6 \+ v. m& i) uBisquare, 双平方: ~2 k( @8 K' L; K/ j" d
Bivariate Correlate, 二变量相关
# P( m" J- p! y S$ r: bBivariate normal distribution, 双变量正态分布
% X- ^) h4 t/ c9 b P( c8 xBivariate normal population, 双变量正态总体
6 \9 ^+ k' E N0 N0 N DBiweight interval, 双权区间
' T @3 Y( |3 I" XBiweight M-estimator, 双权M估计量) G5 u' E. K; B* g2 F% y8 S8 Z
Block, 区组/配伍组
( `6 T8 T3 D7 N+ I+ SBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
& _5 G- O" |6 o0 |Boxplots, 箱线图/箱尾图) h. D B! H( p
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
5 R* l' ~" Y7 Y$ f. Q9 _Canonical correlation, 典型相关: R$ U: h, n5 k/ I& o, f5 ]1 Q
Caption, 纵标目 u$ Z! f" F# N7 ?' j
Case-control study, 病例对照研究, ~ S8 R: n+ f" i, \1 m, D
Categorical variable, 分类变量5 A% I k: E3 J6 ?! I/ u9 m
Catenary, 悬链线7 g n: W+ C/ R0 J) |" X" t
Cauchy distribution, 柯西分布
# A0 H* E. [* a8 BCause-and-effect relationship, 因果关系
+ t4 F+ O" X: F9 o% y$ NCell, 单元
" T6 p- I0 d$ {# W" k; |* lCensoring, 终检
& x$ b4 ^3 S* J R" Y9 L% pCenter of symmetry, 对称中心) r3 U2 k r. H x: q' G
Centering and scaling, 中心化和定标
% }) @9 Y& D1 _" GCentral tendency, 集中趋势0 z3 P2 @& {' a9 _, } m& _
Central value, 中心值2 n: c# e3 ]4 J5 n+ k$ D$ v. c. w
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
( E# \. S# k# a; j2 x4 P$ mChance, 机遇: i" H$ Y% n ?
Chance error, 随机误差
Q/ l# T8 S1 m# oChance variable, 随机变量( Y5 r. b8 v& A7 h8 l
Characteristic equation, 特征方程6 G/ f5 c* D7 a6 y2 V
Characteristic root, 特征根
1 ?$ t- \ k/ p* @6 VCharacteristic vector, 特征向量
2 R6 c* w# y6 X. J8 v, FChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
. _# d2 N0 X( |+ F, }Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图9 B. A; `# i7 M3 G' ?: p
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
% ]1 B4 l b4 M( U2 t x5 R' OCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解! z* p# }, b, R4 b$ S% _/ q, x
Circle chart, 圆图
- }7 j, V" H z. wClass interval, 组距
s' V& ?) s9 C: V& dClass mid-value, 组中值
7 [+ V) p1 h- ~+ s7 v {2 YClass upper limit, 组上限
: O! D7 M* @% Y% {Classified variable, 分类变量) N6 m& k$ g( L5 X- i
Cluster analysis, 聚类分析
1 N2 I3 X5 Z- RCluster sampling, 整群抽样
& b4 f, B) }2 _, QCode, 代码* H8 o- X& G; g* p/ Y" R
Coded data, 编码数据
: i9 E) E6 |# u) s( D6 \) b7 ]Coding, 编码% B" z6 M# d2 F( c6 D
Coefficient of contingency, 列联系数2 E/ B5 V1 f; ~3 K, T# y
Coefficient of determination, 决定系数
* Y/ k. {) I" _Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
5 ^5 G+ s8 J7 C/ X* z0 z: LCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
8 o: t5 u' l" d$ FCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
0 ?! y; V/ N. l- QCoefficient of rank correlation, 等级相关系数8 P. J" n0 Y9 ?' o
Coefficient of regression, 回归系数2 h% u' y+ Q# A6 K B
Coefficient of skewness, 偏度系数
2 S" y0 }( X- H* t' e8 BCoefficient of variation, 变异系数
R5 M1 n! y8 a0 ]. KCohort study, 队列研究3 L7 m: ~- K1 k% X$ j' ^
Column, 列
: n# A3 }5 X$ tColumn effect, 列效应
2 a, B& X' e3 ^; y9 oColumn factor, 列因素7 l2 S# c% q; X, w- P' o
Combination pool, 合并 s& d8 A% U3 S
Combinative table, 组合表
b7 n% H; d. \' f$ s; LCommon factor, 共性因子
" B) r! G3 T3 x/ yCommon regression coefficient, 公共回归系数" u9 P/ k! {9 Q4 h+ h. K( i
Common value, 共同值* H# g- u/ y# Z: D- q( Q- R
Common variance, 公共方差8 @# v+ Q# Q$ f' M3 q& K
Common variation, 公共变异2 }0 j1 P J+ V( k6 F9 p+ N4 E
Communality variance, 共性方差
- W N! t7 R; m: D0 R' l" ~+ W& [. d: lComparability, 可比性
- R9 }1 i* n2 W7 b. c7 kComparison of bathes, 批比较
9 O: ?& w! h# ~# l3 ?6 i6 C, L7 O5 NComparison value, 比较值
2 Z4 J- m- Y$ N; ^: |Compartment model, 分部模型) Z" }+ J5 U4 i3 V$ U( t3 f
Compassion, 伸缩
9 L* I z$ l% ]2 cComplement of an event, 补事件
/ D: i4 `8 u/ y# @1 vComplete association, 完全正相关0 h. w v9 l0 e# v
Complete dissociation, 完全不相关
- n$ d+ p0 J' ^8 `! qComplete statistics, 完备统计量
; J4 j+ {3 s% q2 a' c# }Completely randomized design, 完全随机化设计$ ]; n: C4 |' y8 @3 Y& i: K9 Q
Composite event, 联合事件; j c$ s2 Q4 f# r% X! j# r/ p6 k( V
Composite events, 复合事件
8 @+ M/ M- x0 R2 `/ Z1 ^% MConcavity, 凹性
0 O& S$ Q: q$ Q bConditional expectation, 条件期望, R+ v& }7 w4 J1 \! B6 @
Conditional likelihood, 条件似然2 O/ F1 J, b. \3 _( ?* i
Conditional probability, 条件概率
! M; @5 e2 i( e6 ]Conditionally linear, 依条件线性
& `2 L9 C* P! g4 G6 m' [1 c9 _Confidence interval, 置信区间' ]! g C5 t" M, t7 e/ ~9 J
Confidence limit, 置信限- [! ]$ O3 d R/ _3 R
Confidence lower limit, 置信下限
& ^( R+ s) O# XConfidence upper limit, 置信上限
" U$ f$ x- H9 r* t( m" xConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析/ u8 j5 q9 I( M# N& k/ x
Confirmatory research, 证实性实验研究
/ ?4 w" }$ c9 v- @Confounding factor, 混杂因素
% i9 f2 O2 k! g" lConjoint, 联合分析
( B- a4 _% S6 i2 ` n% b* p1 u) I3 ]& _Consistency, 相合性* _2 z; p& X0 R% \0 q0 T. u. b5 c
Consistency check, 一致性检验
# L/ V8 j$ [# w1 k5 RConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
2 h( p# g5 \3 Z; R( B; [( MConsistent estimate, 相合估计
6 ?: _ d) G- d6 c1 B* m9 }Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归& s- |# |! M0 x W/ T/ C% o
Constraint, 约束% F" [7 k0 b3 n
Contaminated distribution, 污染分布
2 V/ M' Q( c- ~+ Y: ?9 HContaminated Gausssian, 污染高斯分布, E8 X8 x+ j& C! B1 k( Y k
Contaminated normal distribution, 污染正态分布' _! G: z% C0 k) J" Y N
Contamination, 污染: A5 N0 H0 e& Q/ \$ z, E
Contamination model, 污染模型
, h. C& c! o. `& q9 ~Contingency table, 列联表# p" V: o7 V" M8 f9 N
Contour, 边界线, a& t6 Q6 z$ X) v, F% s
Contribution rate, 贡献率+ l Z& R1 R7 c+ k/ S2 [2 O) V
Control, 对照
/ B* Q- R M$ x I) sControlled experiments, 对照实验( T x: W, ]- o, P: G1 q
Conventional depth, 常规深度
6 x& h% g4 u% N. _Convolution, 卷积7 U$ N0 b; r8 l0 f2 ]
Corrected factor, 校正因子- s# q9 x0 y( k6 q. A2 w- a; r
Corrected mean, 校正均值9 q' d! Q7 N* t: P% G3 ?% F
Correction coefficient, 校正系数% o- h ~* A, S z
Correctness, 正确性
, [$ w9 z1 j1 X0 y; Y. a0 sCorrelation coefficient, 相关系数, q$ r8 V* j+ s1 T4 X. w0 h! P
Correlation index, 相关指数
7 _" p' T& m4 o, sCorrespondence, 对应( q9 t4 s5 }( ^; o% f& y
Counting, 计数/ A" _* \7 i5 m) \. {' e
Counts, 计数/频数
7 `1 n$ v1 F- R/ p: X5 g+ a/ GCovariance, 协方差. r; F0 { V1 F8 L
Covariant, 共变
7 G2 U0 v; a5 [1 r/ d$ n7 B5 V. dCox Regression, Cox回归
: X" y& m6 c0 V1 n( {2 jCriteria for fitting, 拟合准则6 j( }' N$ C0 I C' Y
Criteria of least squares, 最小二乘准则
2 N! Q/ [8 B) P/ d4 @ ^Critical ratio, 临界比
8 T$ ]( p5 X* D- A- DCritical region, 拒绝域# v5 g- q* p4 [
Critical value, 临界值$ N3 q: n0 f6 @4 W, V3 ?; y, O2 w
Cross-over design, 交叉设计
$ {+ W& C! e" f# m6 mCross-section analysis, 横断面分析; W9 C" s" p. E4 U. v
Cross-section survey, 横断面调查
' `/ W4 Y7 K0 p9 V( \7 @7 PCrosstabs , 交叉表
8 R& s9 b: V+ Y# c2 JCross-tabulation table, 复合表
/ z& D% c* U1 ~3 hCube root, 立方根
- j. X( c; V! C+ m+ y$ PCumulative distribution function, 分布函数: a' e/ ^% |9 z2 C* }! q
Cumulative probability, 累计概率
& f( t; x7 s6 g8 A1 _; _2 PCurvature, 曲率/弯曲9 V3 _# t; l- G! u5 A
Curvature, 曲率
; H* q2 M, a! c1 a" HCurve fit , 曲线拟和 ' f+ D0 \7 o; u# y( r
Curve fitting, 曲线拟合: _! M% g( ~$ v% |0 {3 |! d
Curvilinear regression, 曲线回归4 O- P v3 ^ J2 K' t
Curvilinear relation, 曲线关系% B( A/ S/ M& L, b+ ], C4 h
Cut-and-try method, 尝试法
1 a4 J- [- E1 I. ]/ gCycle, 周期
# _ d' U+ k6 U- g$ x0 m" ICyclist, 周期性
) t$ w7 r' u1 RD test, D检验
* H# k& ~0 _- [7 \% G' oData acquisition, 资料收集7 ^) U; ?8 v& z8 E
Data bank, 数据库5 D6 T7 Q+ @ P3 o
Data capacity, 数据容量
* }; u+ A/ C: nData deficiencies, 数据缺乏; p- P5 ^2 N9 J5 H5 J$ o/ i
Data handling, 数据处理
. U. m' }6 i! z0 c8 L; V( C. YData manipulation, 数据处理
Q" P4 }4 t( ^# Z: F6 D0 U% _" eData processing, 数据处理
2 ?! ]& I7 g+ C$ A4 h0 ~4 l9 IData reduction, 数据缩减# B* y/ L! W2 S& Z% n
Data set, 数据集 E. O5 u9 M: o
Data sources, 数据来源
9 M1 i2 h5 A7 v6 b" f' h6 V8 BData transformation, 数据变换 X6 O. S U* U4 u4 a- N
Data validity, 数据有效性% n% f" R! }: p1 w# o
Data-in, 数据输入
2 h e3 q1 X) v K! p$ u* W4 _Data-out, 数据输出' |2 @* g/ Q/ R9 _7 \6 \
Dead time, 停滞期, o! v/ H- m2 u7 B1 \6 x
Degree of freedom, 自由度
1 K, x0 v W6 D5 wDegree of precision, 精密度
9 m7 X5 s* M) I; e5 e! h, ]! PDegree of reliability, 可靠性程度
& C9 V$ V, Y1 oDegression, 递减# C4 P ~) a% m* Z
Density function, 密度函数: s2 j# \ r$ c: W. W* @' V
Density of data points, 数据点的密度5 ?0 e1 L- H& F1 d: ^- j
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
6 J8 d! j+ I# K" i5 d3 JDependent variable, 因变量/ w% o) c# X. a3 E5 d6 c
Depth, 深度0 J- C$ e2 r1 _. [+ w
Derivative matrix, 导数矩阵
5 U3 U0 o0 x0 F" h3 f9 WDerivative-free methods, 无导数方法* P4 W8 @* m0 c3 j1 Z
Design, 设计+ z9 p0 ?- C* B( h
Determinacy, 确定性9 k0 B" Y/ ]' ^4 A( D8 r6 W
Determinant, 行列式
4 c! _ X& q4 v0 a% YDeterminant, 决定因素) n9 c- _( ~# R) j1 Z
Deviation, 离差* S: m6 l# D6 K4 W1 G8 O
Deviation from average, 离均差
( \" q$ e3 J) V4 {$ kDiagnostic plot, 诊断图
: Y+ P* A: u; [ M1 ?Dichotomous variable, 二分变量
1 [$ Q" O. |+ X0 wDifferential equation, 微分方程
0 w o4 N# t- Z% d% u% p8 t" [Direct standardization, 直接标准化法" ]) h2 i2 W+ I4 W+ i0 z) U2 x
Discrete variable, 离散型变量
# t' l3 @; l( }) ?/ JDISCRIMINANT, 判断 5 w3 ^2 Z5 H" J! r& F/ A, y
Discriminant analysis, 判别分析( |, g. ]9 }, r
Discriminant coefficient, 判别系数" ^& F) I! Z7 q L" j* B3 s$ W
Discriminant function, 判别值
1 n- C3 s7 [. u& X+ ?# \0 ?. rDispersion, 散布/分散度
# w7 T, L) m* p) m2 I( Y) KDisproportional, 不成比例的 }- D+ j* V: B# q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
3 H+ h) G2 Q! q, z3 x$ ]Distribution free, 分布无关性/免分布 F; o+ O# s' H5 T1 F
Distribution shape, 分布形状
9 k6 R+ Y# K2 ]Distribution-free method, 任意分布法
* j* ?) h5 I1 [8 T/ v4 t# |Distributive laws, 分配律" x) m2 T: _3 H6 b/ P9 r9 s* `
Disturbance, 随机扰动项
' M) M: w3 h) p5 j, vDose response curve, 剂量反应曲线
5 ]0 V4 c0 F: I/ {Double blind method, 双盲法
O1 x$ L3 w7 @; G( oDouble blind trial, 双盲试验! L' ^( F$ X5 a: ~$ p) @
Double exponential distribution, 双指数分布; g* @5 q' [9 i9 z
Double logarithmic, 双对数
) \# A: T. F B+ H& `) WDownward rank, 降秩
( x9 {, c* H. G3 vDual-space plot, 对偶空间图. M2 z5 X6 g+ L4 G3 b" _, z& [
DUD, 无导数方法
% J% S% L8 s! gDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法8 P# B2 G: j$ y# ~3 o
Effect, 实验效应8 T( ]2 O3 [# _; T' n
Eigenvalue, 特征值/ S: ?4 @6 v. {7 [0 N' o! U3 ~
Eigenvector, 特征向量! Z2 R4 e) h( f3 b3 m9 M/ t- c& f
Ellipse, 椭圆
& X1 T2 T! O1 M2 oEmpirical distribution, 经验分布
4 q9 M, }& P% }( T( fEmpirical probability, 经验概率单位( f' G6 @/ k6 z. `
Enumeration data, 计数资料
5 k0 n$ [9 N0 J4 ]0 d3 [) wEqual sun-class number, 相等次级组含量
* q+ v% ?1 P. d( u/ wEqually likely, 等可能3 J4 P: y; @' U9 | k
Equivariance, 同变性
" V+ \2 x9 V" OError, 误差/错误/ W2 Z5 w8 W- S
Error of estimate, 估计误差
7 d# A# _/ N' G% ^; F. Q% D) jError type I, 第一类错误
) L x( p0 Q- CError type II, 第二类错误( @" x- l+ d" A9 F
Estimand, 被估量9 X: m& n4 ~" m
Estimated error mean squares, 估计误差均方
1 j5 }) \. Q/ d" P/ ] L5 pEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
w; k3 b% Q! yEuclidean distance, 欧式距离1 y8 \( R, h" H% M% G& A
Event, 事件& I! l* b' m: y# i$ N: v/ K
Event, 事件
+ {+ \" ~3 t' BExceptional data point, 异常数据点8 @3 q9 }; s, H( K
Expectation plane, 期望平面
9 h4 h5 |) l0 G- QExpectation surface, 期望曲面
# j# ]4 _ y/ dExpected values, 期望值
. D9 P& |/ v ]; e; WExperiment, 实验
4 G; k7 M- }$ Y3 s' v) h3 X- cExperimental sampling, 试验抽样/ D, y9 z! E5 t+ g7 F
Experimental unit, 试验单位
) b! q0 o, `' Y; u+ yExplanatory variable, 说明变量
! ^8 q3 j0 V5 J [1 DExploratory data analysis, 探索性数据分析/ F; d4 u* ~' U% a) W, K8 S
Explore Summarize, 探索-摘要; Z% @8 U% C) w ]8 e* X7 B8 Y
Exponential curve, 指数曲线
$ r; z5 ~1 d& ~+ G; KExponential growth, 指数式增长6 L4 b2 z# v% _% O+ [1 ^
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ' l8 V; i' M2 |: n h
Extended fit, 扩充拟合
/ w6 B* A, m3 VExtra parameter, 附加参数& b! a/ v2 ~" v% \8 z# p2 j* R+ k0 y
Extrapolation, 外推法
0 W) O* K; m) A& J0 a8 l6 b4 @& xExtreme observation, 末端观测值$ C9 W" a' }5 @! K7 t/ @
Extremes, 极端值/极值
+ O: ^2 n5 u6 O( q$ ~( RF distribution, F分布( B ^& m0 N: Y: P/ ~9 z! d% \
F test, F检验+ ^( y2 N( y% l! o
Factor, 因素/因子
8 }9 y* s" R+ f: d* T7 WFactor analysis, 因子分析1 |. v: R9 W$ i, }" x/ P
Factor Analysis, 因子分析
# U" d, b8 f+ G- z7 f" I/ j+ i5 v' fFactor score, 因子得分
! N* P% d/ Q1 j" {. SFactorial, 阶乘
1 @2 X/ H8 H; d5 c+ @; }Factorial design, 析因试验设计
# s; x8 n9 c1 C7 P M; t( hFalse negative, 假阴性
; ]- l# v$ I8 ?3 F; |* }False negative error, 假阴性错误
! S h y) G- ~# a8 PFamily of distributions, 分布族, I4 P! w8 I. P5 ]1 [
Family of estimators, 估计量族
. W1 s$ ]8 X6 [, hFanning, 扇面
9 x, M. I5 z7 fFatality rate, 病死率
1 g, y/ L9 V. U+ HField investigation, 现场调查1 K% B, C9 U g* J: N+ z; u
Field survey, 现场调查
8 J& F- F" C7 A! nFinite population, 有限总体
& {. i$ U- V5 c4 Q" b* DFinite-sample, 有限样本
" C# t/ Z! ]6 g9 H; _First derivative, 一阶导数. P; ], t7 W" W: o8 H
First principal component, 第一主成分$ s, { Q% X1 j; p; V. Z& O
First quartile, 第一四分位数
6 _: S/ G, i) }+ QFisher information, 费雪信息量2 ]$ j: @' Y0 U7 \8 M
Fitted value, 拟合值
- q: X) ^: V8 f9 r9 d1 C8 Q* XFitting a curve, 曲线拟合
2 Y6 B4 A& }9 {Fixed base, 定基
( ~% _9 D7 |+ W3 {- I0 O0 LFluctuation, 随机起伏
: w# W$ B6 [7 B, V/ b, oForecast, 预测+ @ K2 `+ f9 ?8 b! w" H
Four fold table, 四格表
e: H/ d2 m- D2 x. ]; i+ vFourth, 四分点
/ b/ r4 v+ @% q, J! b2 b4 ?& MFraction blow, 左侧比率
# T; }) h% u6 _Fractional error, 相对误差
B8 Y$ ~+ z. q7 A4 m( d) SFrequency, 频率
8 t# M& V+ d+ Y" J0 kFrequency polygon, 频数多边图+ d- c; n6 P' v7 Q! t/ g! Y) O
Frontier point, 界限点$ }) y- ?' l/ f* ]" X
Function relationship, 泛函关系
& o6 q* X- P3 d! SGamma distribution, 伽玛分布
; M0 Q5 Q8 \. w7 u+ mGauss increment, 高斯增量
$ G* O( b" X) t( o& z- fGaussian distribution, 高斯分布/正态分布/ k" E( H/ G, `/ h. J0 `8 p$ f
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量. D! D6 {/ @1 l+ [. Z2 P$ h
General census, 全面普查: B$ X. q: R2 n5 V. F" R9 Z5 v
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 & a5 S9 r' g$ a) C# K/ r; d H3 A
Geometric mean, 几何平均数. L. J- {# M) F1 f9 G
Gini's mean difference, 基尼均差
1 u5 z% S' J0 w0 t m# [GLM (General liner models), 一般线性模型
# D b9 d$ I+ {& h* ]Goodness of fit, 拟和优度/配合度
% P% q! S/ y7 F( y' v2 i% BGradient of determinant, 行列式的梯度
/ u& P+ G. ~2 {5 I! l( IGraeco-Latin square, 希腊拉丁方9 L+ t$ `7 b- V
Grand mean, 总均值! T$ @" ]2 S. e9 c! x0 t( ?
Gross errors, 重大错误
" ^/ K D/ s4 H- ?% U$ i! FGross-error sensitivity, 大错敏感度- z$ m* R9 f8 y D9 w% ~- \/ C
Group averages, 分组平均
' m) P- Z; D+ j7 W$ qGrouped data, 分组资料
: @. M( C& p0 e) lGuessed mean, 假定平均数* L6 N8 K* p7 G6 b1 |3 q1 |
Half-life, 半衰期& s3 p/ R8 Z* [, m8 \4 x
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
4 L5 V9 [% a* u, DHappenstance, 偶然事件) D) [' Z: a9 S0 l
Harmonic mean, 调和均数
7 r( t* V6 H" m( s5 T8 [Hazard function, 风险均数: k4 F9 }3 y$ W- c+ _4 q$ F
Hazard rate, 风险率9 ~5 m# T! w8 u$ H! ~, l1 w
Heading, 标目
9 T% `+ g' e2 p, V8 x/ ^Heavy-tailed distribution, 重尾分布
& O7 o; y1 i8 u6 `2 JHessian array, 海森立体阵
0 D/ o4 f+ z! }2 r- AHeterogeneity, 不同质
0 |% p! }2 X6 i6 x( MHeterogeneity of variance, 方差不齐
7 J7 f* b' g& `2 |/ u. A6 Y1 FHierarchical classification, 组内分组: n3 q; o3 y6 M7 F, ?: G
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
" F1 `. m. p. P3 b9 O" QHigh-leverage point, 高杠杆率点) s$ ?2 x/ O2 h" [9 c( }
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型0 J& ^8 e5 l0 u. S2 Z
Hinge, 折叶点
0 @3 l( O, V+ v9 s" s: b6 PHistogram, 直方图
; i2 I3 g. A! p( j) }% K- z. X. u8 KHistorical cohort study, 历史性队列研究 6 r7 ~: ~: G6 e/ b) E! P6 w8 t
Holes, 空洞
/ C) G+ k1 d# N8 E0 `1 C# K. E8 _HOMALS, 多重响应分析
8 a, l; p/ Y( S M' lHomogeneity of variance, 方差齐性
3 f" B8 q0 L% k4 ]2 \. ]3 z' vHomogeneity test, 齐性检验
, i. l6 O0 {) Y3 }5 k/ NHuber M-estimators, 休伯M估计量
' @4 h! x8 F1 \5 p" tHyperbola, 双曲线
8 X) J5 O c2 C. c7 ?9 BHypothesis testing, 假设检验
. B s: u' R! J! lHypothetical universe, 假设总体
4 N* S2 Y6 N; U- R1 l1 CImpossible event, 不可能事件+ L) c/ w1 S7 b; |7 K' {! C, `
Independence, 独立性; Q0 e! g) b0 M) d& r
Independent variable, 自变量% c+ H5 J" Z8 t6 _- U
Index, 指标/指数; h* \8 ^, ^, b3 N9 }# q$ i
Indirect standardization, 间接标准化法
: I8 G3 b' U2 I$ \Individual, 个体 g! S3 y: V, h' p, a$ }; S- k
Inference band, 推断带. `% I- N# K' e) y* t
Infinite population, 无限总体
) w- S" K" J- c5 L0 {Infinitely great, 无穷大
: m* T6 H2 h3 E; d. r7 x5 OInfinitely small, 无穷小% M. ]9 N) I5 U6 N/ X: B4 b
Influence curve, 影响曲线$ s M _/ e2 H& b
Information capacity, 信息容量) m1 I) B2 q7 L5 c( ?- F2 \6 Y
Initial condition, 初始条件; s0 n% a3 d( e% Y' ~
Initial estimate, 初始估计值/ l( j3 p8 j" o4 O! M9 i9 `- J/ F
Initial level, 最初水平/ R% R1 M* K1 L& Q" ^: u! L
Interaction, 交互作用- o$ }) p: x- A9 X3 I( h/ j( X7 N
Interaction terms, 交互作用项
6 L4 g6 r- z& t: z( q& k" `$ jIntercept, 截距
) ?0 w. P) f& b' G# j! P- I0 M! YInterpolation, 内插法: D9 r0 K g+ O& W- l. v& t* ` a. Z
Interquartile range, 四分位距9 t7 W# q4 N! d. j9 K. l- c [. o
Interval estimation, 区间估计
^) n% }4 F* `+ L! j7 tIntervals of equal probability, 等概率区间& {3 S+ P3 E6 T3 q: |+ t
Intrinsic curvature, 固有曲率
2 l8 g$ q: Y @1 MInvariance, 不变性
; P- G+ i. r6 x- t* A% U" XInverse matrix, 逆矩阵
+ x- B8 H, P$ v4 t Z1 e8 ~( uInverse probability, 逆概率3 [5 b' o% v0 v* C `
Inverse sine transformation, 反正弦变换" Q ?7 ?5 j; C) s* d4 w$ X
Iteration, 迭代 4 g9 H/ r0 D' K6 l9 d1 a, S' _6 X
Jacobian determinant, 雅可比行列式7 K& D/ s+ G8 C- ?% t
Joint distribution function, 分布函数 Z$ |% r( m, Y
Joint probability, 联合概率
& v2 Y9 W4 O0 x2 h: n& Z( O3 tJoint probability distribution, 联合概率分布
. e! @7 x! `1 w7 v: |; ZK means method, 逐步聚类法6 _- m t9 i# H4 ~5 X8 w
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
X4 j% m4 i' n' WKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! L# ^7 `6 d9 o- z7 |7 O. V
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
& D- R, I/ S1 h6 RKinetic, 动力学# t( a6 i8 K7 h. n2 D2 O
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验2 a) b% K2 v' m4 o7 f0 U
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
{' j( \3 t5 v; ?Kurtosis, 峰度2 h& @/ B# I7 b4 l1 I9 u3 b, t0 |
Lack of fit, 失拟* D5 H* I4 ~% g9 s0 a
Ladder of powers, 幂阶梯
- N+ w5 c; ^/ }Lag, 滞后
( k6 |, T" H( K7 ^4 E, M2 ELarge sample, 大样本
3 P. W4 u) Q K0 x2 {Large sample test, 大样本检验
& ? E. F8 X0 ]" K- @Latin square, 拉丁方- O6 _) B* _! N# L. P! j; r9 b
Latin square design, 拉丁方设计2 H- J1 d$ D+ }. y5 p( Z
Leakage, 泄漏
8 {, T5 f' R) s, Z. Q8 O5 BLeast favorable configuration, 最不利构形
4 Y% A7 ], V" ?9 G( s9 G4 SLeast favorable distribution, 最不利分布% M+ x3 X( i" r# D5 p
Least significant difference, 最小显著差法
7 E; \: T5 S3 Q7 t4 _) e6 {Least square method, 最小二乘法
0 W5 ]0 z/ r% x; t; uLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) f9 {/ X! Q& n& t+ v+ }Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
) i Y; J# H2 jLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线7 f8 e; S8 j( }: X3 L
Legend, 图例
$ K. r0 F2 J0 F! \L-estimator, L估计量
2 F0 |; N# n- x. Q+ f- {3 w* _L-estimator of location, 位置L估计量& w) {" q4 O+ l- ]* p/ y1 K9 q
L-estimator of scale, 尺度L估计量% L) G8 T$ k: h! y: P
Level, 水平" w; `' Q$ l% a+ `- @3 @' t
Life expectance, 预期期望寿命
* d3 _5 v% ~7 c( ALife table, 寿命表% R- M( m( P8 o4 B3 ?3 Q1 n5 B: ~
Life table method, 生命表法! x) W- `/ F( E$ V; r% U7 X1 N* w
Light-tailed distribution, 轻尾分布
# x$ m) `0 @$ n+ dLikelihood function, 似然函数4 {( `- Y: Z( ^0 I8 H
Likelihood ratio, 似然比' f7 ^* R' x/ e8 b& |
line graph, 线图
- H! J' Z7 W+ Y$ L+ P4 cLinear correlation, 直线相关% Y( V( q0 [1 I" t! o
Linear equation, 线性方程( _/ ]0 R; d, p
Linear programming, 线性规划$ ]: c/ A- ^5 }) L5 v3 M
Linear regression, 直线回归
: _* p9 N# _; ~" fLinear Regression, 线性回归
; |) H( u U* H2 Z' I# s! fLinear trend, 线性趋势3 y* F: C9 a* H8 l0 ~" J/ f
Loading, 载荷
" k+ k# ^# Z8 B% e4 u, A }7 s! DLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性& X: N N. k+ C% I$ u I6 C
Location equivariance, 位置同变性5 D+ G2 S! F' o, p7 s& m. A
Location invariance, 位置不变性
: u# Q0 S0 Q$ q: xLocation scale family, 位置尺度族
1 D0 m) a& Z* Q9 b) [Log rank test, 时序检验 5 H3 v) k9 W- ]# x! N8 g- w0 B
Logarithmic curve, 对数曲线& d9 l) y( P8 f4 u" E4 x
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
! {, S+ m0 ~+ R( k, mLogarithmic scale, 对数尺度
& n& M J1 R6 {% N$ CLogarithmic transformation, 对数变换
+ u. Q6 r$ d1 TLogic check, 逻辑检查7 a3 l7 M- ?1 b, V' n2 X
Logistic distribution, 逻辑斯特分布& i& q( i& _8 u9 q, w2 t; n
Logit transformation, Logit转换+ H' }6 k7 A. N8 |) @% j) A
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 O& I& C ?5 e+ D% I1 |, fLognormal distribution, 对数正态分布
( \6 p2 D1 u3 }8 r; a- ^0 oLost function, 损失函数
: _ U5 `6 y' Q. K8 X- cLow correlation, 低度相关
* f) U8 t$ v2 k3 v) y# v1 ]; oLower limit, 下限2 a# w5 O% c& F
Lowest-attained variance, 最小可达方差
, j. J$ A5 w: Q3 y, x4 hLSD, 最小显著差法的简称6 I/ m5 e, U" a! W/ U9 @* `6 H- F
Lurking variable, 潜在变量
0 H# {; f/ v; xMain effect, 主效应6 A( S/ v& Y7 G8 L1 @
Major heading, 主辞标目( l* o& K+ z$ c& f X
Marginal density function, 边缘密度函数7 U% N' R( Y, _" c
Marginal probability, 边缘概率
7 J8 H Z" S$ ~) G& g* n/ ~4 {Marginal probability distribution, 边缘概率分布- Y+ c9 H/ z1 h, D, d4 k
Matched data, 配对资料( ~1 d3 P. m! h: {$ t7 C) z, R
Matched distribution, 匹配过分布
% y( D* E9 E" `3 M( lMatching of distribution, 分布的匹配" H3 u2 f' ?. X e
Matching of transformation, 变换的匹配 u' m8 ?0 `. k2 }
Mathematical expectation, 数学期望: U# S( w H! J4 G. _
Mathematical model, 数学模型5 l9 K5 O: V; W9 w, j# H
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量% c* S. J, X% M E: [
Maximum likelihood method, 最大似然法& y8 M/ S! p) Q1 L( @
Mean, 均数: D' B& |' i. g5 z
Mean squares between groups, 组间均方
: ?! S. `2 T. E0 S" xMean squares within group, 组内均方
" ^4 r2 \( N$ |3 B9 iMeans (Compare means), 均值-均值比较
4 x$ s0 k& d8 C1 y7 g5 `Median, 中位数
4 l' P e7 Y* \# B- u9 k! F4 j8 p9 } zMedian effective dose, 半数效量
! [/ U' x& Q0 @; p& CMedian lethal dose, 半数致死量
/ M- j/ ]: ~$ A) I% |Median polish, 中位数平滑; c" R6 m- u7 V
Median test, 中位数检验
( _2 q3 p2 z5 y U6 A: dMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量 o) y) c& C3 l: ~
Minimum distance estimation, 最小距离估计
9 K. s5 m- Y9 i" Y$ J$ xMinimum effective dose, 最小有效量$ }6 X3 V6 K1 {1 J1 K
Minimum lethal dose, 最小致死量$ V9 S+ ~, e# P1 k/ j
Minimum variance estimator, 最小方差估计量+ E2 i. ]! U! \
MINITAB, 统计软件包0 g; Y# p' X& l9 C) d" }1 Z
Minor heading, 宾词标目/ a3 V/ ^$ ^. U O; i
Missing data, 缺失值
# F5 D& c3 v# l" kModel specification, 模型的确定
D1 \% x1 p7 w: }Modeling Statistics , 模型统计4 J# l/ C$ D3 I2 J
Models for outliers, 离群值模型
3 e/ _3 t% ]" I. O f S1 CModifying the model, 模型的修正
6 T7 _1 {3 c9 |2 @3 ]+ }+ Y& O& pModulus of continuity, 连续性模3 P$ X2 K/ L \
Morbidity, 发病率
9 z2 g: h" m0 T( [, m3 k3 c' AMost favorable configuration, 最有利构形
" a& f7 ]/ X$ CMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度$ Y% u: H+ T6 D. S$ n; z) ?
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归! i; I$ U/ j; m. d* o* ]
Multiple comparison, 多重比较
5 ?' N, X- N2 B, i: h* r3 ^5 Y1 X2 F! ?Multiple correlation , 复相关
/ q3 z! j% _! N5 n8 ^( k& oMultiple covariance, 多元协方差6 m- ~/ f( M9 s: t
Multiple linear regression, 多元线性回归
* p% Q6 k) D1 C! J r( xMultiple response , 多重选项9 n- W/ U& j" f7 }! ] a& C
Multiple solutions, 多解
, t5 }. A0 i3 s2 l- I' _Multiplication theorem, 乘法定理
" ^- U! l. u9 PMultiresponse, 多元响应
H3 A! R6 P2 H1 J: E! H( eMulti-stage sampling, 多阶段抽样) i8 K2 g8 `& V. m: I
Multivariate T distribution, 多元T分布
& l7 f% `6 [* Q2 d" m: H( QMutual exclusive, 互不相容
* ]7 l% ]( K/ zMutual independence, 互相独立
# Q6 s& S0 m5 {( \5 z3 mNatural boundary, 自然边界
; r7 _5 X- G; L5 |/ M* ]8 `Natural dead, 自然死亡
4 ~: @+ B- M. FNatural zero, 自然零
, u. D6 j4 N- t* ~5 W. jNegative correlation, 负相关& ^$ r/ ]: E5 o' z! G2 Q9 m
Negative linear correlation, 负线性相关
# k8 Y. L4 ?6 Y/ S& C* qNegatively skewed, 负偏/ ]5 [( V7 ~) I# I p/ B
Newman-Keuls method, q检验0 N2 p# ~" C3 A2 Z
NK method, q检验. q/ v( T2 _9 ]6 y% q1 _. Q8 ?7 s
No statistical significance, 无统计意义( T2 m7 s4 R; h6 A) l( K3 K+ [' s
Nominal variable, 名义变量
5 V4 ^0 k2 H( @# T* T. \% DNonconstancy of variability, 变异的非定常性
F3 l! q2 m' I! {2 d" GNonlinear regression, 非线性相关
$ b1 f; ]. z% F: {" mNonparametric statistics, 非参数统计
9 \2 b8 |, u5 y2 YNonparametric test, 非参数检验. `0 g1 k* q; c. r4 ~# p4 J: k
Nonparametric tests, 非参数检验5 s/ k- D, _, J! z3 f- P$ @7 ?
Normal deviate, 正态离差
2 W! n' k- ]. u TNormal distribution, 正态分布
2 e& I8 t1 b# x- g3 ?$ hNormal equation, 正规方程组
. }+ m# w3 w% c: rNormal ranges, 正常范围
; x5 w) A' p9 G5 Y0 Q. jNormal value, 正常值
$ k% J+ G) V. t; l5 w+ H0 yNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
r6 a7 g9 Z) j$ @4 O6 l9 INull hypothesis, 无效假设 , N# a+ o2 y7 }0 S9 j
Numerical variable, 数值变量1 @. Z( w0 L1 C* H
Objective function, 目标函数! ], [7 k& @( G9 E
Observation unit, 观察单位
0 b4 h' D; {( d" Y, gObserved value, 观察值& X9 N. P( B# F' \
One sided test, 单侧检验( `2 _9 Z5 v( @6 h6 C: A6 }0 M& B7 ^: ^
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
4 H" j: y: r3 Z0 C9 Z0 iOneway ANOVA , 单因素方差分析
# D7 M3 b2 E% p% G4 @/ |Open sequential trial, 开放型序贯设计! a- T+ V$ t; `6 _7 e/ D
Optrim, 优切尾
, }. k2 [, |0 z, \# {& K1 KOptrim efficiency, 优切尾效率- o; l8 s( y, E" C: B
Order statistics, 顺序统计量
, |# B* |! R0 C# q& zOrdered categories, 有序分类
1 C* W3 s8 U: Q7 bOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
* v+ M, H9 I1 r# {6 [Ordinal variable, 有序变量
4 y+ ]' ], U6 dOrthogonal basis, 正交基
) o$ u5 T. d" e! z6 h8 V2 XOrthogonal design, 正交试验设计. G* L) J9 _5 X& |
Orthogonality conditions, 正交条件" b7 X8 j. Q% |* V9 ~5 e
ORTHOPLAN, 正交设计 . J, q( u& E$ M' S& i" i' g5 L
Outlier cutoffs, 离群值截断点
w7 m6 ~' Z, k! w0 k, COutliers, 极端值/ r3 L' S( s5 O5 J1 y
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 H5 K0 Q/ d/ [9 C
Overshoot, 迭代过度
9 [# _$ O E" ]! ?) P' f4 f$ i7 cPaired design, 配对设计
- ^ M" G, u8 ]7 ?4 h$ V7 lPaired sample, 配对样本1 E2 @6 B% y S, _! g
Pairwise slopes, 成对斜率
4 h" u V8 J( c U' A zParabola, 抛物线3 K: Q3 h7 `0 N( g( G6 ~- e
Parallel tests, 平行试验. d f/ p8 Q! I E ~
Parameter, 参数, } M6 J2 Z6 K" M# u2 z+ i2 h# n$ f
Parametric statistics, 参数统计
' ^$ H6 s/ [( f! \" b. ZParametric test, 参数检验
3 V% W" u" {) ]/ q/ \Partial correlation, 偏相关* O! `7 W) k* R# S
Partial regression, 偏回归( v% w; c8 Y2 o/ G- Y
Partial sorting, 偏排序
+ T' ]8 x) Y& z& t6 X& w' y/ c% UPartials residuals, 偏残差
2 B0 l, z+ \3 \( q( kPattern, 模式% {/ k( p) X& B* t9 D
Pearson curves, 皮尔逊曲线& b0 b( {# X2 P- b* d |
Peeling, 退层% P( C) z: _! E \& ~3 Q" C# [6 h6 x7 S
Percent bar graph, 百分条形图1 t& s. Y7 z- a+ P/ Z, H6 ^
Percentage, 百分比$ q0 }2 @- v) I
Percentile, 百分位数& T$ H( ]9 {, ^* U% \
Percentile curves, 百分位曲线
3 ~6 w! f* s- V% s: aPeriodicity, 周期性( |3 a9 r" b7 y8 C. |: W. E; k
Permutation, 排列
5 O" I8 W# R4 T/ M4 |. bP-estimator, P估计量
) D( _0 s. s4 @0 aPie graph, 饼图! {7 d9 E K( V4 V1 E
Pitman estimator, 皮特曼估计量
$ e5 g. [! U# ~, C, [" k+ C4 IPivot, 枢轴量% Z3 d8 t; e% Y" B- E; k7 v: N
Planar, 平坦7 F; _0 K# N5 r. J# r8 K
Planar assumption, 平面的假设
- X S5 Y$ S+ O' w* H, g6 ?8 {PLANCARDS, 生成试验的计划卡
) C. D/ f* p9 }: c0 XPoint estimation, 点估计
$ [* U& S) u; |" @* c$ S9 u. D8 g" R) BPoisson distribution, 泊松分布; ?0 h+ F/ U! X- ~! \5 T
Polishing, 平滑
?1 t4 z$ a" _Polled standard deviation, 合并标准差
4 I g; F X: X: {* _Polled variance, 合并方差1 h$ V' M" H) @
Polygon, 多边图! V: k+ i# W( Y6 v4 _3 J- N1 ^
Polynomial, 多项式# W" Q" d8 j& X5 z/ P5 X6 y
Polynomial curve, 多项式曲线
9 m! U9 z' i, L# R: I: RPopulation, 总体4 F& D; q7 R$ L* n5 E
Population attributable risk, 人群归因危险度
* {8 }* E1 Z0 B5 v& N8 o1 [Positive correlation, 正相关
) ~- U- \" B1 r0 r, t' K# W5 e @+ SPositively skewed, 正偏" E- I6 J# s5 F+ O1 r! P
Posterior distribution, 后验分布7 s$ `0 @. x5 }6 @2 u
Power of a test, 检验效能
& w; V1 G: Z; ~/ U. zPrecision, 精密度% `0 P* L6 D" F. Z) y& \ Y
Predicted value, 预测值5 N& r0 `& X$ X9 p, E& _# O
Preliminary analysis, 预备性分析) y _! D6 `: ]( p" d
Principal component analysis, 主成分分析, b2 C4 k3 j7 a9 Z0 | J- Z' J, r
Prior distribution, 先验分布! M, A' }, |3 f' t3 o3 V/ s5 c! ^3 B5 f
Prior probability, 先验概率
0 g2 O- L- ]& ?% Z) n! HProbabilistic model, 概率模型& u& f( x3 V. Y2 W8 g7 o
probability, 概率' J H0 a2 B2 g9 V- w5 T; T
Probability density, 概率密度
! [, L, ^/ x$ G! o) CProduct moment, 乘积矩/协方差
4 S; Z3 x4 e i+ t/ {$ a) nProfile trace, 截面迹图: M9 K% F0 k" J' n, P, z2 k
Proportion, 比/构成比
, j1 ?& f; z ]7 e3 l% GProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
: W- A3 }1 V4 E% O9 J0 u6 V' UProportionate, 成比例+ Z2 {& f; s2 U) m( C, m
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量4 p( h% M" ~/ {# F
Prospective study, 前瞻性调查4 N1 R9 a$ m7 V
Proximities, 亲近性 3 S3 k, h% R) a ?
Pseudo F test, 近似F检验
2 u' l3 [1 @$ Q; p- P, A, F2 ], fPseudo model, 近似模型9 @1 @( b6 v8 ?8 |
Pseudosigma, 伪标准差4 O8 m. G! M S/ f* L$ [; V
Purposive sampling, 有目的抽样
! K3 P8 I" U7 Q% n/ }7 _6 YQR decomposition, QR分解
8 A3 i) H( d' zQuadratic approximation, 二次近似 g2 S% A4 K* G' Q- Y
Qualitative classification, 属性分类
. E1 ~' \; i, o7 R' c, A" K' }) ~Qualitative method, 定性方法
; B* a' S$ |9 dQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图) A) P3 o2 u0 }4 K% n
Quantitative analysis, 定量分析
4 D' S8 o1 \9 fQuartile, 四分位数. {, @# ]& S5 p, |5 T
Quick Cluster, 快速聚类
( R6 A1 s3 h4 s- ]1 j, kRadix sort, 基数排序5 d' z: g8 |7 K+ e! W- y5 T+ m
Random allocation, 随机化分组 }8 I, d" q. g
Random blocks design, 随机区组设计. T" c9 @/ ]. M5 ~! d. N J
Random event, 随机事件* z/ U( ? i- P( ^1 G9 U9 E, i
Randomization, 随机化
- z2 t% a' z) QRange, 极差/全距" X3 ~6 U% u, t: p
Rank correlation, 等级相关9 q$ S! h. ~6 j& e8 |, x
Rank sum test, 秩和检验0 S# ^& K! h! W" k0 w
Rank test, 秩检验
! K( j% [2 _4 B0 y9 }. yRanked data, 等级资料
1 b. G6 P# ]0 f% B( A9 JRate, 比率
/ N" }+ F- j" E: SRatio, 比例0 F0 ?0 @& K% ~) E
Raw data, 原始资料
5 I4 C# ?. F0 i6 VRaw residual, 原始残差
# P* k7 c7 [5 ~4 ]Rayleigh's test, 雷氏检验. N7 M8 H- E- R# {
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
4 M/ _! ^* d2 Z& SReciprocal, 倒数
}* u0 q( z4 C( U+ bReciprocal transformation, 倒数变换
+ ^5 L# h/ k E, d2 \, \- J, A' ORecording, 记录# q9 _# x) R6 P5 s3 @# ^- |+ j
Redescending estimators, 回降估计量8 n3 H" F* H9 j' J/ }
Reducing dimensions, 降维
( @3 E! b( S1 H) Z" r! X+ XRe-expression, 重新表达' A- w. {6 }$ w# m
Reference set, 标准组
3 ?6 i' |4 b1 {" ^4 `" {Region of acceptance, 接受域
L1 F1 A+ k0 g% Q1 _Regression coefficient, 回归系数
3 o: d, X2 H5 p1 vRegression sum of square, 回归平方和" u' ]% G' s- h/ o( d4 _
Rejection point, 拒绝点
2 U/ D/ ?) U* E, P6 M+ F6 @Relative dispersion, 相对离散度
( {) k A! T8 v6 \6 LRelative number, 相对数: F* X( R8 [. U
Reliability, 可靠性3 r% O0 V/ |- u) [! @
Reparametrization, 重新设置参数1 p3 T1 w# A- e- k& X2 |" X, m `
Replication, 重复7 \) w/ ?1 ?2 d3 V9 J2 }: K: X
Report Summaries, 报告摘要. d: I9 i4 m' [
Residual sum of square, 剩余平方和9 r, v4 u* d7 L! h0 V2 @4 W
Resistance, 耐抗性) C/ N9 W, ~. h
Resistant line, 耐抗线2 a7 e9 C8 F2 T
Resistant technique, 耐抗技术
# }. ]5 Q' o6 p9 O# T/ r6 c# MR-estimator of location, 位置R估计量; e2 H7 m( E w' d4 f
R-estimator of scale, 尺度R估计量+ K K$ G/ E" F. m% }
Retrospective study, 回顾性调查
& {* W2 t6 W% X( HRidge trace, 岭迹" i, A- p7 h$ |( ]
Ridit analysis, Ridit分析
; Z7 M+ O4 j9 P- `# ^, _Rotation, 旋转
; I4 |5 q, Z; ?& \3 U" pRounding, 舍入8 j' l6 n) j* @# A3 Y/ w
Row, 行
1 O& x9 Y3 e. ~6 }6 }! V gRow effects, 行效应) y( z/ I3 F3 L5 Z2 g
Row factor, 行因素: Y9 E# K5 p. z* R0 Z# X9 ^! `
RXC table, RXC表
9 n# B: `* \" N0 E8 a! k% X# wSample, 样本& d- G- x3 D3 g: Q* b
Sample regression coefficient, 样本回归系数
7 l) {/ e- o' Y' TSample size, 样本量
% _ l# W2 C8 r2 G# k' |Sample standard deviation, 样本标准差3 h$ N# V8 u+ G5 E) b
Sampling error, 抽样误差: f. i& C. u3 q# r8 W! k0 C4 Y3 A
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
; Z3 Y2 _) m6 G0 A7 |Scale, 尺度/量表8 U7 \' V, y3 r0 s
Scatter diagram, 散点图
5 {3 @9 b# j+ G$ n) _% RSchematic plot, 示意图/简图# V. t; }& t2 l+ F5 {3 w _
Score test, 计分检验
; l6 b7 z0 K1 E4 }& HScreening, 筛检, w5 \7 g7 Y. T
SEASON, 季节分析 9 h5 q" O9 C( C8 \! ~, D2 @
Second derivative, 二阶导数) l k* L* g g8 p; H, I
Second principal component, 第二主成分
8 g2 e! Z. }+ U5 n& hSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ! W( Y$ u5 m- [% [8 @5 _' ?$ w
Semi-logarithmic graph, 半对数图
& [: U! Q, z$ iSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
$ k) e9 u9 g1 Z8 v" ISensitivity curve, 敏感度曲线
( g0 h3 p2 y' |# w/ WSequential analysis, 贯序分析
5 `" h4 b p' x) V- GSequential data set, 顺序数据集
u3 I0 P' i% W% q( G4 ?Sequential design, 贯序设计2 B: W1 y% ?( \; w/ Y" c
Sequential method, 贯序法
$ M: M8 b& J, PSequential test, 贯序检验法; k" t0 z0 W9 p
Serial tests, 系列试验& W; y( C& w4 G3 u
Short-cut method, 简捷法
]! {4 e) p- g; L( Q0 |Sigmoid curve, S形曲线
, t k4 [. Q- M7 K2 NSign function, 正负号函数
" R1 Y4 _# O# ]! d9 `* kSign test, 符号检验0 B. C* E) @ e$ l6 I
Signed rank, 符号秩
Z( ~3 Q8 H5 ?Significance test, 显著性检验9 T$ s$ _9 o( N& J' y. z+ z8 `9 V
Significant figure, 有效数字, l" S5 @5 _5 X- `4 |1 G; Z! z# u; B
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
5 D: |' c/ z3 V' J% M5 ~% nSimple correlation, 简单相关
: L5 L9 x: n! x! B; U; mSimple random sampling, 简单随机抽样
$ H& `3 p, P8 y, WSimple regression, 简单回归& c: o& ]! E; a' A4 E7 `, e6 \
simple table, 简单表) M |" I3 i$ y5 l# G) E+ X4 v% ?
Sine estimator, 正弦估计量4 a5 G0 `. V( i6 o
Single-valued estimate, 单值估计
) r) z5 c8 S7 {3 E1 @# x& T% @Singular matrix, 奇异矩阵6 T' G" ]9 \& a6 b5 ]
Skewed distribution, 偏斜分布! E! M. { k: C5 y1 J
Skewness, 偏度! Y, y- D' @& J
Slash distribution, 斜线分布
- A, _5 E) a+ a# u: h) ?Slope, 斜率
2 e' A) I% h9 ?' f" M! Q, SSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
( Z6 p+ V1 H, CSource of variation, 变异来源3 Y0 V8 \: O+ _( p' e
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
8 k* M9 U7 v1 ?. j; DSpecific factor, 特殊因子8 i# r8 W5 J0 t N. d) h
Specific factor variance, 特殊因子方差8 m: P6 X6 g1 R& h# v
Spectra , 频谱, Z% k# z! b2 x6 }2 s
Spherical distribution, 球型正态分布
# q" G& m0 E2 s7 p$ m# X% O1 T+ D" gSpread, 展布4 N$ v, m2 p0 ?8 N' N& I6 m1 z5 @
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
7 N# {: n; h$ o7 Z0 O$ I2 \) pSpurious correlation, 假性相关' n' }3 e" B( j& g
Square root transformation, 平方根变换
/ e$ K6 g) z; J" i" D" D* ^Stabilizing variance, 稳定方差
& j3 U. r: H& s5 X& o+ ^6 E5 i0 fStandard deviation, 标准差
: V+ _' W* H% f$ O- J4 \Standard error, 标准误
3 ~0 J* D* T Z2 P) v) QStandard error of difference, 差别的标准误
& y, ^1 E% ^2 T) i i* hStandard error of estimate, 标准估计误差
0 {/ F& e& y" |Standard error of rate, 率的标准误8 H% a/ G \+ ~
Standard normal distribution, 标准正态分布$ \% w3 x4 J" S3 r
Standardization, 标准化" ?. u$ c" n# w5 Z3 ~6 `& u, g0 C3 d6 K0 B) y
Starting value, 起始值
* `1 ?9 Z# E/ W* a! EStatistic, 统计量3 @0 u' s9 a) ]) b# _: V
Statistical control, 统计控制8 j4 I- Z: T; M
Statistical graph, 统计图# i( E- c$ P) q5 N5 [4 X
Statistical inference, 统计推断
4 J7 @; R! T$ bStatistical table, 统计表* @% v5 _- S$ c3 g5 Q# J
Steepest descent, 最速下降法0 J, l+ d/ |! G" | b. [7 T( u
Stem and leaf display, 茎叶图
( E5 M8 ?" n- V: f4 y% s8 ?8 rStep factor, 步长因子0 r" l7 R5 \/ _8 K V% F C) m1 }
Stepwise regression, 逐步回归! j5 L: N8 S: W. b0 |
Storage, 存0 R( z2 h# @. b$ f0 ]
Strata, 层（复数）7 ?- y# D) k f
Stratified sampling, 分层抽样
. L1 J2 R- y9 N1 \" ]Stratified sampling, 分层抽样
# u; h7 O, Z! X* x; u5 B8 ~Strength, 强度3 N9 M" o. t0 o. ^$ E
Stringency, 严密性+ C4 S% x6 V) Q8 W
Structural relationship, 结构关系0 v3 O, [0 g: V9 g
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
7 ?: P2 l! p$ m+ DSub-class numbers, 次级组含量
0 Q) A3 `1 F: L3 wSubdividing, 分割
+ E4 A/ ~4 a( {$ ISufficient statistic, 充分统计量
# o/ q% }3 \* l# I/ g1 O5 H USum of products, 积和* u$ @2 m4 o" T! M
Sum of squares, 离差平方和
4 M8 S6 o3 X, ASum of squares about regression, 回归平方和, K$ m% z4 U/ ~" w
Sum of squares between groups, 组间平方和- z# X# L6 v% m( G
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和2 {4 U8 J* i# G" T
Sure event, 必然事件4 X# I8 s- @6 @2 G* @( Z
Survey, 调查. x k$ M. r' y ~* ~! Q/ S
Survival, 生存分析
. @# c3 G0 P7 z2 L$ m# USurvival rate, 生存率
8 B8 u7 z2 q9 V+ O) wSuspended root gram, 悬吊根图
) q* U& _0 } ?: y0 [0 @Symmetry, 对称
8 J3 S' i% {; RSystematic error, 系统误差
) `# z4 u5 r- W+ xSystematic sampling, 系统抽样
3 T" a$ O9 F! u& E8 W; CTags, 标签7 F+ w: e# ]- c
Tail area, 尾部面积2 E3 q! d3 d4 i7 y& j- V
Tail length, 尾长( v1 Z: N5 u. f( V; h, C
Tail weight, 尾重3 D2 ?) W; t$ z0 }' b
Tangent line, 切线
" C8 {9 @% r. }6 B$ a) ?. OTarget distribution, 目标分布
. I" F$ L3 Z n5 O: UTaylor series, 泰勒级数% A: B/ z9 N( z. D
Tendency of dispersion, 离散趋势4 `5 G# C7 l4 ?" \# z' D% x
Testing of hypotheses, 假设检验
# \0 J0 N) O* N) UTheoretical frequency, 理论频数
5 J1 i) P5 Q1 U: k' U$ ~Time series, 时间序列
1 |% W9 W6 q) x3 }2 eTolerance interval, 容忍区间# s5 x8 O1 R1 E6 s* y {- Z
Tolerance lower limit, 容忍下限1 V6 ^" a. I8 [# \- I) }! ?8 D
Tolerance upper limit, 容忍上限% V) g/ l% N0 P7 ~ C3 J2 J2 g/ c
Torsion, 扰率
2 `3 Y6 k2 }% W2 D4 L* bTotal sum of square, 总平方和5 z1 o% W& F/ C6 q$ D
Total variation, 总变异 R, G" n" M5 U- b
Transformation, 转换( n5 t+ |/ J6 W5 o* ~* ]' \5 O
Treatment, 处理5 ]- t6 n& W1 {2 F0 Q
Trend, 趋势
4 O5 H' S' |% O0 T4 J. pTrend of percentage, 百分比趋势
' U7 U' F& k6 o9 `8 NTrial, 试验
" S6 m2 S) I: P( S" mTrial and error method, 试错法( m& y0 Y) O" a! X$ q# ]/ S# V
Tuning constant, 细调常数
# K/ @# D6 i" j5 i0 L& XTwo sided test, 双向检验
% K; @7 P9 y0 P1 j2 ? kTwo-stage least squares, 二阶最小平方
' ~* d/ h1 m- UTwo-stage sampling, 二阶段抽样1 E4 W2 W/ @$ [1 w, k1 I
Two-tailed test, 双侧检验
8 N: Y- T" a+ r0 T0 f+ C4 c) {4 h0 hTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析' l. W- Y# ~% G; W; l9 s0 [
Two-way table, 双向表
$ @4 t! ^- [0 u! M$ a+ z5 [Type I error, 一类错误/α错误
. n5 E1 q' n4 ?, j8 E, c0 w% r" SType II error, 二类错误/β错误) q; Y! V& Z# `
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称' C3 u) Q* d, I: R+ M
Unbiased estimate, 无偏估计
3 S& B' I# B: l: {( LUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
" k4 S6 L" ?) q/ ^Unequal subclass number, 不等次级组含量
8 h" N% y& k! g7 I% u' XUngrouped data, 不分组资料
- r: v. G [' V( I# t# |Uniform coordinate, 均匀坐标
2 N3 w3 K" H! S \/ xUniform distribution, 均匀分布
3 M" T1 `5 t+ S" ?7 Q8 CUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计: Y0 X+ y$ Q2 L1 S; K& b ?
Unit, 单元
0 a. G. [9 f( A( PUnordered categories, 无序分类
/ f" w/ q6 V0 q; H0 t3 a) iUpper limit, 上限
, e$ F/ I* V, z& |7 FUpward rank, 升秩+ M( o; x) |- h; T
Vague concept, 模糊概念
3 I( P3 f3 ]/ PValidity, 有效性: a Z5 _3 z: o
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
" U z$ J+ h0 Z. t+ r( y: A1 dVariability, 变异性
: @; I, w: X" f9 }Variable, 变量, J( |* }+ x/ y( p. z! V
Variance, 方差: q: W" S& G( J$ A
Variation, 变异
9 Y* Q# ?+ l3 aVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
; ]4 s* x1 H: g9 h$ NVolume of distribution, 容积
3 b8 F4 r5 w$ \* Y4 K7 VW test, W检验
" X1 A* u% v( _: F- iWeibull distribution, 威布尔分布! D" N# o3 {$ u/ n
Weight, 权数
# s. F% V/ f0 z3 S X& S9 g) f$ NWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
' z! T- I s/ HWeighted linear regression method, 加权直线回归) H d% b' \3 F! F5 q& g% e3 Q
Weighted mean, 加权平均数
+ b( M1 T& i' h# c# D7 PWeighted mean square, 加权平均方差
0 v" d" K6 U! _# ~; x' Z/ \" }1 BWeighted sum of square, 加权平方和
6 Y5 l5 T7 b% z( nWeighting coefficient, 权重系数
% ^$ r* m# a1 v& a, w; C# ~Weighting method, 加权法 ( ^. |% _ f/ d
W-estimation, W估计量4 a) S: W" W" c5 A
W-estimation of location, 位置W估计量0 H* K8 D1 w8 a+ x" ^" Z
Width, 宽度% ^- F8 q$ u2 {0 h: M# E
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验0 A/ e4 Y8 d5 V7 G$ y
Wild point, 野点/狂点
5 O7 P5 ]5 v% T( YWild value, 野值/狂值
! d1 G8 g& N& e' V" X2 _Winsorized mean, 缩尾均值1 R$ G" a3 a* A% K& ?6 v
Withdraw, 失访 + S$ Z' N/ j, V. c# J4 w$ I
Youden's index, 尤登指数! ^* h. E! c. J1 Q
Z test, Z检验$ d/ z5 a4 d/ z. Q7 R, q
Zero correlation, 零相关3 g* {/ S- O* v; U9 z( V
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
