|
|
Absolute deviation, 绝对离差' j0 I- s# F! o$ n: `8 R% R) y# m8 V1 {4 M
Absolute number, 绝对数
: I+ N3 v% c) i2 R4 {4 Q% Z! gAbsolute residuals, 绝对残差. X, u: T- Z+ m9 Y1 s
Acceleration array, 加速度立体阵7 A j: R5 S, a p2 X4 k
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
4 D2 k' K6 Y9 |Acceleration normal, 法向加速度
6 [$ W: T) J+ Y; i& |Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
3 D6 b% t( A# O% Y- WAcceleration tangential, 切向加速度9 U# R4 r7 I4 P9 f% }2 V9 U. n1 g7 I
Acceleration vector, 加速度向量% X# o9 e* w& r' ]) l4 ^
Acceptable hypothesis, 可接受假设' h# t, d) l: p% a1 k2 {# x
Accumulation, 累积; e9 d% d) r2 U" d' \& ]/ _, }) k: L
Accuracy, 准确度7 x; Q5 d3 [) a2 h
Actual frequency, 实际频数
0 w% b# ?1 o- EAdaptive estimator, 自适应估计量
9 L- ~' I' R) g6 {8 }% z. zAddition, 相加
* a6 Q2 a/ F* a0 @Addition theorem, 加法定理
$ I" g8 R. F# T7 \ T" iAdditivity, 可加性, [3 I4 S8 X9 \ @" ? @- S% D
Adjusted rate, 调整率
8 F+ X" A* J% j4 bAdjusted value, 校正值
3 F7 k2 ?( p4 U9 L# zAdmissible error, 容许误差
4 `8 a6 z) C; m- MAggregation, 聚集性# E0 {6 D# z: U
Alternative hypothesis, 备择假设
% E. z- |# a# |+ {$ r+ F& P2 |Among groups, 组间, ~. t! G( Z8 e/ c# ]
Amounts, 总量! V h D% e& r0 Q7 ~
Analysis of correlation, 相关分析
! s: ~9 w4 q- n& }* ?% WAnalysis of covariance, 协方差分析3 c5 F: d! [# x6 B
Analysis of regression, 回归分析4 W% m: F9 j! W. W, t
Analysis of time series, 时间序列分析
, q- S, J- Y, g k; p5 rAnalysis of variance, 方差分析8 D7 N( B/ k2 f3 z) @/ B: N
Angular transformation, 角转换4 A5 B$ G5 m9 B( L. z
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析- L J! D5 z" Z3 [& k
ANOVA Models, 方差分析模型) e8 k# V. Q2 L7 ^
Arcing, 弧/弧旋6 ?! Q/ C1 ?- N- W' C& L1 Y: J
Arcsine transformation, 反正弦变换6 x: p; w, o' `
Area under the curve, 曲线面积
& O$ w0 K) W' L$ F& yAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 : R$ U! S/ {8 I- Y
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
( Q) D: ~" f% e( ]: G( U- `/ `* m3 ^Arithmetic grid paper, 算术格纸7 } u$ y* p) l9 V
Arithmetic mean, 算术平均数
8 D+ w- T. V, _6 z' p( t. l# mArrhenius relation, 艾恩尼斯关系: l8 f9 L; P) _1 f7 l) E
Assessing fit, 拟合的评估, H% j, J) p. R$ e( n) c( b
Associative laws, 结合律% e( X& H" {* S; J" v6 p
Asymmetric distribution, 非对称分布
* A& \' r; B0 J# T0 V- Y# Q8 w4 eAsymptotic bias, 渐近偏倚
, o X1 B% r8 B" |6 PAsymptotic efficiency, 渐近效率
Q# B& z" {4 R x2 e0 V2 YAsymptotic variance, 渐近方差
( B0 u7 b6 Z' w- g1 K N/ o" cAttributable risk, 归因危险度
& q( q/ }( q% z5 @, UAttribute data, 属性资料
$ U5 W) Z1 ^0 [% n% SAttribution, 属性" j( x, X. @7 s; s4 Y6 k' f7 h
Autocorrelation, 自相关; v7 W8 y C& p3 \7 z
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关' w0 E H3 B- Y- M7 n0 [4 K
Average, 平均数5 N: ]$ U! S4 D) P8 K8 ]
Average confidence interval length, 平均置信区间长度" e% U# a& {6 s- \6 s \
Average growth rate, 平均增长率
5 ]4 o, n9 U o- s& e) _& F: QBar chart, 条形图
7 J/ x3 l: I1 w! ~Bar graph, 条形图* v2 {) ]6 \" p# O1 r
Base period, 基期' y. j7 o) |& ?+ w
Bayes' theorem , Bayes定理
) P$ [) V/ l% n, I5 A6 V8 SBell-shaped curve, 钟形曲线8 S0 N4 o' ~# Z) V8 E& Z8 c i
Bernoulli distribution, 伯努力分布6 a' R# a# I( H4 s4 \" Z
Best-trim estimator, 最好切尾估计量! z- H( q/ |3 Q: g$ g) Z, q
Bias, 偏性/ ~2 n( ?) e" s1 K) c9 O
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
/ `$ A4 z, q8 _$ T2 n" z( aBinomial distribution, 二项分布
, }$ @4 t9 v# G! V+ J' `Bisquare, 双平方
% R2 U9 [' v& D5 i2 ]. s5 ?( R, o* b% WBivariate Correlate, 二变量相关! ]) S, K+ n$ a8 d4 T
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
# a: Y& J0 R+ Q9 h, L2 ~# }Bivariate normal population, 双变量正态总体- H: [' J# F! O/ \
Biweight interval, 双权区间" |+ t! g/ n8 _" S. e
Biweight M-estimator, 双权M估计量
* T, Q( ]7 X# i8 _' C5 CBlock, 区组/配伍组/ w6 |; k. d+ `8 @( C+ b
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包/ F" e Y, H$ ^8 `* J
Boxplots, 箱线图/箱尾图
! f! i. _" m, l8 y, zBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点. H# y" f7 s+ y+ @ A' i
Canonical correlation, 典型相关
' \. k9 `7 V& _. p0 g+ r7 ECaption, 纵标目
8 K/ w6 e" n& p$ y, VCase-control study, 病例对照研究6 b4 t7 [1 b6 R d
Categorical variable, 分类变量
4 H# u0 ~# R1 B8 Z2 kCatenary, 悬链线: D7 F p( }. J
Cauchy distribution, 柯西分布/ ]1 y0 F7 S, S# j, c
Cause-and-effect relationship, 因果关系/ G/ Z- C' T! ^" @# j
Cell, 单元 H$ {+ l* x5 N5 V5 L! R1 ^
Censoring, 终检' G$ Q# m4 f: n
Center of symmetry, 对称中心+ Z( ~( A% h& E
Centering and scaling, 中心化和定标* t. |0 }, E1 y- b: V
Central tendency, 集中趋势
E( F6 _% V: `/ j4 t3 ECentral value, 中心值
. m% n' P+ H' sCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测* |# M) w; _; e. i, z* f- g) m! z/ z
Chance, 机遇6 b+ l% U$ ?: Q5 }
Chance error, 随机误差7 w' }, Y4 E9 C: A
Chance variable, 随机变量
' ^+ o) _) @9 q( f5 jCharacteristic equation, 特征方程 q! a5 e. g; ^# j3 _! L
Characteristic root, 特征根
4 ]% S2 e( d0 wCharacteristic vector, 特征向量
9 w1 ?( {" H, }3 m1 XChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则7 o6 k x+ Y- }* p2 z/ J$ c) ^
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图" E# s6 z; c \6 \6 n
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
8 s+ m9 x( D8 n& iCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
4 O0 y1 S8 s4 ^" d9 r. ~9 aCircle chart, 圆图 4 p2 [% x" N1 U4 Z, P
Class interval, 组距. h3 h% H0 x/ Z# ^& {' }: v, P
Class mid-value, 组中值+ \: T3 m0 |9 O: x
Class upper limit, 组上限: @6 R( ]3 @0 I# x& i- x
Classified variable, 分类变量
/ X7 U* D6 w8 FCluster analysis, 聚类分析
5 U8 z; H- \; L1 q, c- e B0 @Cluster sampling, 整群抽样% E5 u$ k M0 U' Y
Code, 代码
" H; K3 G8 Y; w( G7 a [Coded data, 编码数据: `& D2 P7 y3 O1 C
Coding, 编码
3 M0 }5 k5 G/ x6 E. |: mCoefficient of contingency, 列联系数 F8 f! u! b% R. y0 D: r1 O9 B
Coefficient of determination, 决定系数
8 ~3 D& T- A+ k- h& J! J; s* WCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
1 ?9 y/ c9 W, B0 ~) h$ z; a6 LCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
. h& q, g3 x5 s& M; i4 E/ SCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
/ X, W3 z. C; @. E. kCoefficient of rank correlation, 等级相关系数* ?8 U$ w; n; {9 {
Coefficient of regression, 回归系数
+ f4 Y* ]- b) U4 H7 l, ~Coefficient of skewness, 偏度系数) N" f5 S2 i, x" M0 L+ i( f4 M$ H
Coefficient of variation, 变异系数
% \3 m, t& E6 f2 `0 b- {- V" Y" Y6 bCohort study, 队列研究
1 ? u' k _0 d' V" U+ WColumn, 列
. H9 U0 b& X" _9 \. ^1 UColumn effect, 列效应; v# f1 w8 Y" g3 r" o* l
Column factor, 列因素1 G. I, M5 l4 \' V$ \
Combination pool, 合并
; b3 a- l; u3 A6 l* ?9 U2 x" lCombinative table, 组合表
. `/ r, X& T0 F+ Z; eCommon factor, 共性因子
. f, e- e* B6 o+ V/ l2 l$ _' ICommon regression coefficient, 公共回归系数
; H; E( g; L5 g! k! m' y" vCommon value, 共同值3 f: |1 U# m% h) S% s& t
Common variance, 公共方差; F* A1 a8 i/ @3 l
Common variation, 公共变异, f+ i" e, p1 U+ D7 H# Q
Communality variance, 共性方差5 b7 U l& S% G1 z* E8 x- u
Comparability, 可比性, o& o, a* c `8 N2 n% B
Comparison of bathes, 批比较
- [* f) T" M7 s: [' b9 cComparison value, 比较值
! q' o+ @5 W0 Q! D( s5 ICompartment model, 分部模型! _- j8 Y" x( q+ s6 ]
Compassion, 伸缩' U" W [2 Z, u) ?. M0 l0 i* h
Complement of an event, 补事件
1 z% k& l$ _, H' M5 \* x5 iComplete association, 完全正相关
3 L' ]) Q( W9 d$ @$ ^& T5 o/ tComplete dissociation, 完全不相关
$ Q' p! S0 M) f. tComplete statistics, 完备统计量
9 c% H* s4 J2 b! T$ pCompletely randomized design, 完全随机化设计
" {' X9 O! [! {! r4 @Composite event, 联合事件. H2 y' t3 d$ a" \
Composite events, 复合事件
" B8 W, I O6 P% Y" KConcavity, 凹性
/ Z, |0 d9 a I f# q. c2 {% BConditional expectation, 条件期望$ I3 _+ _) [. b( ~ V/ ?
Conditional likelihood, 条件似然# W+ [) R$ Z+ s7 D* T7 w# g
Conditional probability, 条件概率5 r. m" l) _- E: B6 f, }
Conditionally linear, 依条件线性3 m( D+ Y- D: a8 `3 w% M
Confidence interval, 置信区间
2 v1 _" o0 L5 E# |9 Q3 {Confidence limit, 置信限
0 f) _- u ^) o+ HConfidence lower limit, 置信下限; i% n% G' t% l: Y7 E9 B- Y
Confidence upper limit, 置信上限# A, y4 X' o2 ^& J. H& Q
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
1 x$ Q# V! o; b, ?1 ^8 `/ F$ JConfirmatory research, 证实性实验研究
) G( D3 J" O0 |Confounding factor, 混杂因素# B2 ^& D5 F. p
Conjoint, 联合分析
2 k z3 q, k+ H# f- GConsistency, 相合性
8 R" l% Q; `' `( d% ?0 B& f) kConsistency check, 一致性检验
/ u5 s# g5 z- W$ G- ^, \ ^) HConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
# J2 L8 C0 z8 ~4 H- e) p& fConsistent estimate, 相合估计) B# T2 w5 D, [3 U& T8 a
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
& t5 U5 [( ?4 |& fConstraint, 约束
& N1 V2 z9 t g C. a. QContaminated distribution, 污染分布
2 F& p% s# C7 k& F! |( RContaminated Gausssian, 污染高斯分布. H* N# ]: P- N& c
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
j0 d8 s2 m4 G/ {% G$ ?& j8 iContamination, 污染& o' A' b4 C W) ~4 m4 `
Contamination model, 污染模型* n9 ~% T6 m& `1 `" D' l
Contingency table, 列联表) o7 V9 k7 O4 Z, x5 H; c6 G
Contour, 边界线
5 t9 P& h' q( y/ w6 a, p2 E. d* OContribution rate, 贡献率
, l2 t" w$ Y& n3 S0 TControl, 对照
: S9 k$ o) B9 L6 W! P) WControlled experiments, 对照实验
: J( \2 S; a- x6 L( m# }- BConventional depth, 常规深度' R6 e9 s/ n+ K- [) H: F
Convolution, 卷积
# ~, q7 Y6 \, _) l, N" wCorrected factor, 校正因子) E! ?- S5 x( q! E8 z$ ?8 s
Corrected mean, 校正均值
^5 P9 ~/ K" R7 D" A$ ^6 A4 }Correction coefficient, 校正系数" k4 {/ }3 {7 q# V5 l0 f- V8 i) x
Correctness, 正确性. A7 v3 T( C; _! w% Z$ E4 l
Correlation coefficient, 相关系数
7 a" j2 b, Q8 Q/ z+ FCorrelation index, 相关指数8 d. b2 |6 }7 E/ e0 v) {
Correspondence, 对应
6 g! {2 Z9 Y0 ]% y! H- B3 \ OCounting, 计数
/ P/ i D; C6 q w2 WCounts, 计数/频数+ O/ a) D* d0 P1 S/ B! g3 P- J
Covariance, 协方差
& x4 O0 u8 o7 s; _# s) P+ wCovariant, 共变
4 V f& G3 z( D3 `, p. O4 PCox Regression, Cox回归
( m1 A6 y3 |2 a) f2 qCriteria for fitting, 拟合准则. f! q5 y% F8 f2 t0 A+ a+ Y X
Criteria of least squares, 最小二乘准则) V5 n) T8 G6 H n, x
Critical ratio, 临界比4 L; a4 i. d: s' B& \; z9 r
Critical region, 拒绝域
3 N( p: V8 X2 s" E) NCritical value, 临界值/ N( i) ]2 Y y \) b5 `
Cross-over design, 交叉设计# c% }4 ]) I. ]& T ^. ?+ g9 H7 c
Cross-section analysis, 横断面分析
0 }0 C* O# t) t, PCross-section survey, 横断面调查
$ A Y9 d( g* n8 T( pCrosstabs , 交叉表
9 M2 a- n3 a1 DCross-tabulation table, 复合表
: T8 r% I; y' e( uCube root, 立方根/ X+ c% `; Y J
Cumulative distribution function, 分布函数
! q; w, ^7 @9 X T; |Cumulative probability, 累计概率
2 N/ C" `& {9 z0 wCurvature, 曲率/弯曲
1 v$ o" t8 l/ a1 p& kCurvature, 曲率0 O3 D3 e. B) Q. j. Y- x6 K. ?. O) s
Curve fit , 曲线拟和
! ^( g a4 y* s d6 zCurve fitting, 曲线拟合! J. D/ S5 ?6 s4 G$ A# h% i
Curvilinear regression, 曲线回归2 T) T: _4 ^; B1 z2 k% {
Curvilinear relation, 曲线关系
2 Z/ P) H: \5 E. o% H6 s* ICut-and-try method, 尝试法
, {, V5 c7 ]1 ^) JCycle, 周期 T4 ~$ Y/ i: s5 b* P6 Y
Cyclist, 周期性
& R Q3 O7 V P) s; FD test, D检验: j9 B5 @* I2 G' ?5 q
Data acquisition, 资料收集
# }: t7 o, u+ q) Y: M4 sData bank, 数据库- `/ i, T- J) R: v( U; g
Data capacity, 数据容量
; g) y j6 ^* J, z0 d2 Y9 LData deficiencies, 数据缺乏8 Z5 b" }/ ~: J) k( ~
Data handling, 数据处理9 c/ S3 E5 i) [# ]! F5 C" E! M
Data manipulation, 数据处理
. }$ l5 v2 M, a" MData processing, 数据处理
: w4 g4 o. W- W9 p$ r7 DData reduction, 数据缩减
/ a) J9 E0 s, y" o) G2 iData set, 数据集9 P0 K3 b7 ]. \
Data sources, 数据来源4 y# J. C) ~9 j# `( h( A5 S
Data transformation, 数据变换
2 Q% B% `. R8 D5 dData validity, 数据有效性6 Z+ L. K; i; H4 m4 }4 s, `) H1 m
Data-in, 数据输入
# o, J( c5 B8 g) ^$ U% F$ NData-out, 数据输出/ s- `( k6 T" U0 a9 f0 i
Dead time, 停滞期
# f! d3 h3 K7 D% g8 v7 ]Degree of freedom, 自由度
) V( ]3 g& Q$ [; l! F/ _3 |Degree of precision, 精密度( C6 e8 V: ?2 Q6 y5 ^2 L
Degree of reliability, 可靠性程度
8 W2 O- S! a& d8 A$ zDegression, 递减" d- o1 l- [" B
Density function, 密度函数
- v' e/ j9 \+ sDensity of data points, 数据点的密度
) d! j/ i# j4 n, J2 z' D rDependent variable, 应变量/依变量/因变量0 l' F; {+ v" D6 X8 g) w
Dependent variable, 因变量" W- @6 m' y. o
Depth, 深度+ S7 t' g; `0 P# `
Derivative matrix, 导数矩阵, o; x% F4 W' J+ p: U9 o6 ]
Derivative-free methods, 无导数方法
/ V0 [$ i. i9 A3 [9 ^; w' U* dDesign, 设计1 V8 v2 `1 f# ?, c
Determinacy, 确定性0 [3 L6 d" e& c' B6 A: Y
Determinant, 行列式
& i" }( x/ E7 B% dDeterminant, 决定因素+ {% s- ]/ w/ K( ~7 C" k# Z
Deviation, 离差% n- f" i5 g2 Y/ o( r
Deviation from average, 离均差0 m4 z, Y: n) S" w; H
Diagnostic plot, 诊断图
# m2 B) }$ q% P+ Z) g/ EDichotomous variable, 二分变量
: r. z2 O, y( j Z" @1 y% V- m7 xDifferential equation, 微分方程. A. c8 }. v( x5 G# y
Direct standardization, 直接标准化法9 v- J c' F" M; E- ~% p# G+ v8 _
Discrete variable, 离散型变量4 `& v- ^! R' \3 E$ V B
DISCRIMINANT, 判断 1 m" f3 P2 R7 d) S- f- C1 @
Discriminant analysis, 判别分析
1 t2 m9 y4 W0 ?/ z. d3 O- NDiscriminant coefficient, 判别系数
# k+ j6 o* n% y2 W8 pDiscriminant function, 判别值
: Q7 K4 t: d/ C9 dDispersion, 散布/分散度& Z. X. b, m5 I& W$ u- w
Disproportional, 不成比例的: ?% ?# Q. z$ R: m1 l z( Q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- m8 b% ]+ R: n% }& U4 eDistribution free, 分布无关性/免分布: P" ]+ ]8 y" R8 A, G
Distribution shape, 分布形状
) X/ e7 v+ C7 M- ]% MDistribution-free method, 任意分布法% Z) E6 d4 W' L# j8 }
Distributive laws, 分配律& B: G* Z# F7 d; B1 n7 J
Disturbance, 随机扰动项
; u# R6 C( }6 S; cDose response curve, 剂量反应曲线' E$ U; Q& X" j4 I1 T E+ s% b
Double blind method, 双盲法
, v* S2 Y7 c$ l$ x. z8 u& fDouble blind trial, 双盲试验5 r4 T1 T/ q! P# _' F
Double exponential distribution, 双指数分布" x( w! d u( Z7 }
Double logarithmic, 双对数& T$ Z- H8 \9 y& B+ R7 y
Downward rank, 降秩& B& t2 Y2 W* ~: [5 F
Dual-space plot, 对偶空间图% T$ d& L3 k& ]0 |
DUD, 无导数方法
' S7 ?. ~$ @. q0 sDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法9 O; g' W% d/ ^0 h8 P/ f
Effect, 实验效应8 t4 Z/ t1 P( v, K6 d
Eigenvalue, 特征值! I, d! A# ~+ ~$ f
Eigenvector, 特征向量* v: h& V$ x+ _' P: P- r4 ~
Ellipse, 椭圆
1 c+ P$ o5 g$ ~# F! dEmpirical distribution, 经验分布
4 c$ x4 O; {" Y" N$ c# m9 |9 UEmpirical probability, 经验概率单位
) G, B, a" t8 Y7 J' B! KEnumeration data, 计数资料
! @% M* z' p- F4 v$ O# _# L* jEqual sun-class number, 相等次级组含量& z/ w9 E5 l. H+ z' u
Equally likely, 等可能5 U0 [/ g2 }) p" l) t$ M
Equivariance, 同变性! N, X7 `2 b3 a1 ^. M8 W
Error, 误差/错误3 `4 P4 P. b0 i* \, {% v
Error of estimate, 估计误差+ Y3 A4 B" u" v0 J
Error type I, 第一类错误9 T) g. c. f6 E6 v% J- F7 ?
Error type II, 第二类错误) r1 O {5 A8 K7 M% g7 {( @, p
Estimand, 被估量. N7 ?* L% c2 w. t+ g5 W; K
Estimated error mean squares, 估计误差均方
" j: H7 Y# V% ?9 SEstimated error sum of squares, 估计误差平方和; ^: O: R% n& }1 _/ S Q
Euclidean distance, 欧式距离
1 W k/ m3 g5 A6 ZEvent, 事件6 m5 i: D/ O8 s F$ G7 B5 q! L! |
Event, 事件" |" @9 o4 c* L4 s
Exceptional data point, 异常数据点7 a- u9 b- r* v7 S
Expectation plane, 期望平面9 V! L; S$ c+ l$ j$ i3 c
Expectation surface, 期望曲面
* E2 e/ o5 h. o/ ^9 V, RExpected values, 期望值
2 w' {- L) E# Z9 F _( f& PExperiment, 实验
) d$ p' V" v0 t- W/ }6 vExperimental sampling, 试验抽样
: j* q( U; E5 W6 Z J& I* lExperimental unit, 试验单位8 b$ X- x- F9 B7 U: F) E$ `# M
Explanatory variable, 说明变量
4 b8 R5 c$ `& Z' rExploratory data analysis, 探索性数据分析) j V% ~# u' |% ?4 _5 b
Explore Summarize, 探索-摘要( o2 v: s' o3 @( Z2 W
Exponential curve, 指数曲线+ V" }" I( B6 A! J
Exponential growth, 指数式增长6 N. B! o+ ^. Q: }
EXSMOOTH, 指数平滑方法
. a. ^0 K% H- t+ a" _5 [" c7 cExtended fit, 扩充拟合2 f' \, u5 x; _4 [
Extra parameter, 附加参数
! N4 S% O5 S. m- |* ~8 G. `2 }, p, qExtrapolation, 外推法
% n% H+ q: y& {* SExtreme observation, 末端观测值
m5 U0 _4 M# m. Y' UExtremes, 极端值/极值( J. A* [& ]5 M' w% p
F distribution, F分布
Q0 P$ w4 A8 w, G, cF test, F检验( D5 |( s: h5 y3 T1 S
Factor, 因素/因子. v1 v7 K) R4 x, D. x1 o
Factor analysis, 因子分析
8 c& Y" i2 A( Z1 l3 [7 {# C7 kFactor Analysis, 因子分析8 f5 m2 ?, H, \
Factor score, 因子得分 1 I& }2 m: y" y D" s6 Y) E2 i
Factorial, 阶乘
: s: s7 Z6 `. Z& wFactorial design, 析因试验设计
4 S5 S( W: V3 a) n2 k/ \( z9 }9 LFalse negative, 假阴性
/ k) S+ k) w' k2 _" P9 TFalse negative error, 假阴性错误
. w+ N, O% I J: [6 M3 zFamily of distributions, 分布族$ i1 {# |" E0 E7 F3 O- s
Family of estimators, 估计量族" Y! Q( b/ N' v6 e
Fanning, 扇面
8 W: r1 j7 v1 D+ L) [Fatality rate, 病死率. }; T5 u8 m; W4 M, X6 s
Field investigation, 现场调查
* S" @! }$ s' q, U4 v3 G: \% z9 m+ oField survey, 现场调查
5 p: y* ^' T) f5 ?, RFinite population, 有限总体# o& {% r/ ]6 T8 g. Z9 [
Finite-sample, 有限样本
) n. O1 E' t& F, a) B) B, X8 V9 KFirst derivative, 一阶导数' `' D! G: @/ }, R3 Z0 t9 N
First principal component, 第一主成分
% U( z, y/ Y5 A9 F0 eFirst quartile, 第一四分位数
" o" X, j4 i& ]. ^Fisher information, 费雪信息量
( N$ d" a/ A% f1 j" W6 r- b$ ~Fitted value, 拟合值0 w& V; ?5 s- Q: M
Fitting a curve, 曲线拟合
6 W& K0 y6 A' xFixed base, 定基" v/ `: t( s, }( G# T3 y5 C0 i
Fluctuation, 随机起伏
4 ~: W9 U9 O( b# bForecast, 预测
7 K9 j) P) }( B& Y- o' t# uFour fold table, 四格表: S' _. w6 V ^8 s4 X
Fourth, 四分点
# e: l* W# F3 D# |; f$ e. IFraction blow, 左侧比率
+ I2 ^8 G s+ o% g5 g4 V; SFractional error, 相对误差
1 h; n9 L, b+ [7 i8 t4 w# ^6 N: kFrequency, 频率, d, h. J- }, ]4 P N
Frequency polygon, 频数多边图: H5 R3 O. j- b. Z6 N( I
Frontier point, 界限点! A( g( b6 O/ f; R- R
Function relationship, 泛函关系
: K6 B' O. C( {* U z% YGamma distribution, 伽玛分布4 s; B& [3 s5 `5 G( e+ H
Gauss increment, 高斯增量9 A$ m, F! ^5 z& F7 n W( I
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
, v- M: w% m9 D1 c5 t5 Q/ qGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量) K% w) F3 F$ h
General census, 全面普查6 ]& }' F# b3 ~) A$ Q! U
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 : h$ Y; E% B+ V& ~1 a) y5 y" f
Geometric mean, 几何平均数
$ _0 |3 U: A6 e' N: w! J& ?; F- \Gini's mean difference, 基尼均差# a& _9 |% d) P4 D2 N! }( E
GLM (General liner models), 一般线性模型
3 G! H: K: B+ [6 n$ gGoodness of fit, 拟和优度/配合度( T* T- t+ s- V5 V0 {; K3 r( _. ~
Gradient of determinant, 行列式的梯度6 n5 q9 h; j: e
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
) S, ^% J" @# T! k" mGrand mean, 总均值 u9 f$ _% X) F: K/ j. ~
Gross errors, 重大错误4 Q; L& V) R$ w' y, X$ n! p! b
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
: ?# W5 o- z# q9 `: vGroup averages, 分组平均" Y) F! K; X/ L7 Q ^% V t0 t
Grouped data, 分组资料
; C0 y3 @% z# E, q4 X$ h. q% l& uGuessed mean, 假定平均数
' c5 `* ~3 y- ]& c/ J3 FHalf-life, 半衰期
6 a0 K; i5 D" O! p' K7 ]5 @Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
; K- J- N+ p% n/ G% vHappenstance, 偶然事件& ]4 [; K) Z2 N7 \! [
Harmonic mean, 调和均数
: f) X% s$ ]4 H3 _2 LHazard function, 风险均数- X" }7 i5 Y5 j) B
Hazard rate, 风险率: ~* V9 X1 E, k9 h7 e. \
Heading, 标目
7 v5 S$ g( d5 z& p* LHeavy-tailed distribution, 重尾分布
* x6 L( M% y" h/ e& {6 F: dHessian array, 海森立体阵* w; f5 z! @5 O1 g
Heterogeneity, 不同质
. F( b; @% ?5 y) d0 JHeterogeneity of variance, 方差不齐 w/ ], E- `' i4 M3 x
Hierarchical classification, 组内分组
, w d$ d. r0 e1 V0 V; K1 [) EHierarchical clustering method, 系统聚类法
* `& T; @2 z1 d2 EHigh-leverage point, 高杠杆率点
. o' y" j+ W2 f2 w! k; GHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型8 Q7 ?8 o: a# z$ l$ X/ `
Hinge, 折叶点2 l. a8 N6 o1 `
Histogram, 直方图# c; r" T/ ` k; S1 q, t+ g
Historical cohort study, 历史性队列研究 ; x" K0 q8 J0 Z1 t- s% B; d
Holes, 空洞6 v" u8 i/ e' D
HOMALS, 多重响应分析 y, E" j. H/ D, f3 H+ t. R! w
Homogeneity of variance, 方差齐性' a; y$ e2 u9 |2 l; I* l
Homogeneity test, 齐性检验
% T& o1 s/ |0 l% l# Q j) GHuber M-estimators, 休伯M估计量
% \6 x4 c5 R: f# @, i% VHyperbola, 双曲线% W3 k# J$ p' ]( V3 i* m1 m
Hypothesis testing, 假设检验, X# E0 o$ Z L3 H) q5 b
Hypothetical universe, 假设总体
& |% i- e0 c( K! z, e8 ]Impossible event, 不可能事件/ j4 \0 B/ E0 m+ _& K$ t$ a% L" T
Independence, 独立性+ n/ [! ~) l: G) Q, u) b! \) \
Independent variable, 自变量; }9 t+ f. Y. n" F! {' c
Index, 指标/指数
5 ]7 ]7 G" l. `& j( Q3 VIndirect standardization, 间接标准化法
0 U" D# O% ~# k+ n; fIndividual, 个体
* m9 M( j+ R4 s% E4 t. L* HInference band, 推断带
3 G$ B% G0 s* Z+ zInfinite population, 无限总体
8 ~( H/ W* ?& r2 aInfinitely great, 无穷大
( j. H3 \4 `' _+ ?' ?# LInfinitely small, 无穷小% m* U$ h v; v' T. \# W& O
Influence curve, 影响曲线, s+ R, k- W7 [: w, c9 z* N- |
Information capacity, 信息容量
) K7 f/ g' Q3 y% sInitial condition, 初始条件
4 m5 F }, J1 @1 QInitial estimate, 初始估计值4 Y1 m- w$ j' E H& X q( D4 U
Initial level, 最初水平/ s5 H7 ]1 j& g) h& x
Interaction, 交互作用
1 p: D' D5 r' I; C5 G: S' f* ^" XInteraction terms, 交互作用项6 B4 A E0 ?0 h7 x9 r+ y
Intercept, 截距
% g, U4 r& ~& }7 [0 NInterpolation, 内插法
/ J& G# d; ?9 d0 Y- i+ iInterquartile range, 四分位距
+ \3 t; o [% [7 V& |9 HInterval estimation, 区间估计
5 Y8 W% f2 N/ H7 l9 e* |Intervals of equal probability, 等概率区间
4 Y& l ?, l) h0 M7 ^) \6 D4 hIntrinsic curvature, 固有曲率4 m( G& b1 N- u) {) F# V3 c
Invariance, 不变性) r9 }$ D9 f6 x" I
Inverse matrix, 逆矩阵# i: X n4 r- f: ~5 o2 W' f
Inverse probability, 逆概率
& q6 z# T/ Q. h5 y" Z: i& IInverse sine transformation, 反正弦变换
$ D) f \2 U. w7 KIteration, 迭代 , v \, w+ `# J: I3 j$ V
Jacobian determinant, 雅可比行列式
& S, p1 q6 z8 f' }- r3 [Joint distribution function, 分布函数
/ k9 j( f/ @9 Q& u* J, ^Joint probability, 联合概率9 W: i2 z ?$ P8 d5 @: U. @
Joint probability distribution, 联合概率分布
$ I ~ o1 U* YK means method, 逐步聚类法
$ l" s6 A& |) IKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 ( q9 Y) Q7 W' h4 s' {
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图' \9 Z% t% u9 A2 I# k: {
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关+ m) K7 h% P. r: g5 U/ s! I
Kinetic, 动力学
2 M) f& B9 b& bKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! i4 p- |3 M6 w4 _- W6 u! YKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
; F f) _8 {, l& M7 G; ?- WKurtosis, 峰度) l8 h& Y/ j6 ^( x
Lack of fit, 失拟
2 C4 f# H/ b2 L/ i2 ^9 SLadder of powers, 幂阶梯
3 @3 u: g j8 q7 l3 [0 ULag, 滞后
& M2 E( V# h9 B+ W$ A, xLarge sample, 大样本
2 c3 ~( I: q$ N0 @Large sample test, 大样本检验% o+ C$ c9 \% Z4 A- M: r- _
Latin square, 拉丁方
* \. ~+ {" M- U, g; `9 p5 iLatin square design, 拉丁方设计
0 V! W/ F! L% D6 Q" bLeakage, 泄漏 E$ m6 }; T7 z8 {5 H- l$ K
Least favorable configuration, 最不利构形
5 U i7 e/ g7 d9 m* v$ QLeast favorable distribution, 最不利分布
, m' N$ c' c$ yLeast significant difference, 最小显著差法8 n( N' y. ]; I# }7 ^: N; m
Least square method, 最小二乘法. B! Q8 W2 c) G) N. @5 {
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
. N; w! U; z+ D" X2 ULeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合/ W# z* s2 l q# ?/ g. Y+ W
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线" p$ |8 n P. A! e- A" w
Legend, 图例' Y2 ^1 F$ K m
L-estimator, L估计量% m7 U5 H) |+ `
L-estimator of location, 位置L估计量% Z4 d- g$ l6 R4 t& {
L-estimator of scale, 尺度L估计量" v4 ]6 I0 }4 y2 o; {
Level, 水平 ]& @5 s3 f/ A7 ?0 x
Life expectance, 预期期望寿命
. X' s& W @ a! i2 l+ ^2 x+ a$ PLife table, 寿命表
' @1 Y$ j" r7 m( R8 D- G0 [5 gLife table method, 生命表法9 N2 \/ B8 \4 L, f- l
Light-tailed distribution, 轻尾分布
" ^6 U' L0 |: b( r/ rLikelihood function, 似然函数1 e2 R1 [& N5 R3 l% j5 `
Likelihood ratio, 似然比/ u) G; b" n ~8 `2 i% {$ g' p
line graph, 线图7 q- r1 I3 J- R9 l4 M5 c
Linear correlation, 直线相关
1 G# }) ~) K+ ^( F( ULinear equation, 线性方程. V' p L3 x ]( z
Linear programming, 线性规划+ h, G5 f' E# o' ]; P
Linear regression, 直线回归. V$ M: e5 J( v9 E6 C
Linear Regression, 线性回归/ [) `" `1 o3 F; M
Linear trend, 线性趋势
7 @( k6 }/ n( ?1 r7 S# DLoading, 载荷
) ^# r) y( c: _Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
, t5 G8 Q7 E- {8 `9 ^Location equivariance, 位置同变性' ~* N! C7 g% b/ \; P8 `
Location invariance, 位置不变性
% S1 ^+ { W# ^+ [) b1 Y' }! ~Location scale family, 位置尺度族
?% y5 T! }# ELog rank test, 时序检验
5 ~3 \! s& N. P' E; n% R" G; JLogarithmic curve, 对数曲线
6 J# f2 o. D, O9 n5 wLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
8 Z. p" N _# A" F2 y/ B ]# M* j$ vLogarithmic scale, 对数尺度
, L/ b1 x* g4 j9 F3 T8 Y0 vLogarithmic transformation, 对数变换
: Y+ l0 t- h q1 S$ bLogic check, 逻辑检查
& k/ s; j' V6 i0 D8 k$ e1 S) ALogistic distribution, 逻辑斯特分布" R2 [. E% w+ h" P% r) {) d! ^8 v
Logit transformation, Logit转换& i8 j; M! T+ w9 r& I
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 : {! _- @3 h" `2 I# t& T
Lognormal distribution, 对数正态分布; F: B$ E5 t& R4 }
Lost function, 损失函数
. l" n, q, H/ W2 E ^Low correlation, 低度相关; Z+ W: ^9 L. N0 k5 e& m
Lower limit, 下限/ [' e6 V2 F1 B3 n/ o0 a8 ?6 e1 ^
Lowest-attained variance, 最小可达方差" i: M4 v8 Q9 ]
LSD, 最小显著差法的简称
2 N, e) x0 a" ?, [: _+ Q6 [Lurking variable, 潜在变量 T. w9 D( D! `7 X3 A
Main effect, 主效应
7 ~; n8 _% c: y2 h5 v1 lMajor heading, 主辞标目- s% S% b4 ]3 Z% s2 Z% S/ c
Marginal density function, 边缘密度函数
. o5 ^- N# }, x* l. y! oMarginal probability, 边缘概率1 y& F' V% l2 ]% s) a
Marginal probability distribution, 边缘概率分布; o, v3 Q7 w( J4 j0 o% K
Matched data, 配对资料
6 T/ a6 ^+ M3 |) G+ u7 HMatched distribution, 匹配过分布$ {, P* l* l5 n* f- X
Matching of distribution, 分布的匹配
( F* g$ `5 b" B% h) F' |Matching of transformation, 变换的匹配
c/ O2 l2 E+ [7 j* Q3 ]Mathematical expectation, 数学期望
: Y* c. U8 }- ]) QMathematical model, 数学模型
, g& k0 _3 K7 \- [- hMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量/ M+ S3 l% g' D ]3 R, Z& ?& C
Maximum likelihood method, 最大似然法
' `5 d! I, V, [! z* l) K! bMean, 均数: X2 q7 Q5 s3 q8 a: n& i
Mean squares between groups, 组间均方
0 d2 U$ I% n+ C% lMean squares within group, 组内均方
" n1 m, U3 g# ~/ dMeans (Compare means), 均值-均值比较
7 P, X5 c# G4 oMedian, 中位数
& M k0 Y# \5 y7 M- H! J' c9 ]1 p [' V8 TMedian effective dose, 半数效量, S- k P1 D J1 P% F
Median lethal dose, 半数致死量
! C. B) p4 L: B0 @* ?* eMedian polish, 中位数平滑* Z0 d! ?* A( h, G& L/ V
Median test, 中位数检验
* ^: r2 P8 ?* V, q* C' {9 LMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量+ p, e" V+ W$ M/ B6 L
Minimum distance estimation, 最小距离估计
( u+ t& v0 W% k/ a! U" ?3 vMinimum effective dose, 最小有效量: r, a! N1 j7 v+ j2 v8 y
Minimum lethal dose, 最小致死量; k/ q1 ~$ |! d8 K5 E- u
Minimum variance estimator, 最小方差估计量! x8 P3 U+ ]# j# h$ u/ v7 F4 o
MINITAB, 统计软件包5 d( [* y+ C$ o# V2 g
Minor heading, 宾词标目
, }* S- N3 I; H/ G8 V6 |Missing data, 缺失值
5 x/ s2 N" E3 X+ ^( z+ {7 |Model specification, 模型的确定7 A$ {, P0 q, U$ ^: j2 c
Modeling Statistics , 模型统计
, X+ l* ~4 V1 G& \! H1 F1 ?Models for outliers, 离群值模型6 R7 Z5 v8 Y7 S6 |
Modifying the model, 模型的修正
* V" N3 O( ? s1 S4 |Modulus of continuity, 连续性模
8 o* O' [: u" `' [' A/ Y; r: R8 k, d) ZMorbidity, 发病率 2 [( O" _' v4 i& L. l/ c5 k
Most favorable configuration, 最有利构形; r; j, L* U0 o0 R2 E5 w8 k, d- T
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
; g e& |+ Z# W1 m7 GMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归- g# ~; r3 G; _ S$ V; F
Multiple comparison, 多重比较6 k* s' c+ S8 T8 Z% L
Multiple correlation , 复相关
# s3 j# H1 j: b4 p6 |: kMultiple covariance, 多元协方差 U! a/ }, x$ A' m$ I
Multiple linear regression, 多元线性回归
/ Y, b/ u: I6 a- \, s& H: |9 hMultiple response , 多重选项0 b; z/ d+ v5 O8 ]- y. b
Multiple solutions, 多解
2 k# h! a! W1 A' zMultiplication theorem, 乘法定理8 w* r. a1 b% ]: Z) F0 |
Multiresponse, 多元响应
, }' O' |" i7 }( OMulti-stage sampling, 多阶段抽样* C% t1 ? ?: ^
Multivariate T distribution, 多元T分布/ ~ s; _/ {+ ]( a
Mutual exclusive, 互不相容. p6 V( R5 E5 f' U$ H
Mutual independence, 互相独立
; ~9 b& T0 B3 v2 @% ^# P; s3 ?Natural boundary, 自然边界8 t" ^* C: z1 |( G5 E. i0 s1 U! W/ l- K8 |
Natural dead, 自然死亡
+ Z; Y1 ^5 p% T. Z+ w/ |2 HNatural zero, 自然零; Q B) z, Z7 r
Negative correlation, 负相关
7 ?- S: m9 i' c3 xNegative linear correlation, 负线性相关' ~' I) P3 P1 F
Negatively skewed, 负偏
$ D5 H" ]5 S9 C* y# _1 qNewman-Keuls method, q检验" E) r/ u9 F' i y* _7 @9 U: ]6 H
NK method, q检验
/ f" b7 ?4 g8 B! W7 `! @No statistical significance, 无统计意义! }0 }, c; n# f; b0 y) a% T0 N. W: S
Nominal variable, 名义变量
; q. F, I+ Z8 C, L) v6 ^ dNonconstancy of variability, 变异的非定常性
1 M _, v9 Y# }) iNonlinear regression, 非线性相关
7 T d! k% y8 y, ?Nonparametric statistics, 非参数统计7 ^! O7 T2 R( M0 R9 r7 m
Nonparametric test, 非参数检验
9 L- Y4 w$ m+ Q1 Y) GNonparametric tests, 非参数检验; U$ o; S) T6 Z1 t
Normal deviate, 正态离差: W* x# V# ~5 w. g! ?% [4 _7 i
Normal distribution, 正态分布
* u$ Z& R# O! ^" P8 l/ R# YNormal equation, 正规方程组
7 C( p: f- _0 t# x) ^6 @Normal ranges, 正常范围. v7 f# N, i5 ? z
Normal value, 正常值# ^2 X: F1 F8 x# l6 Y4 o! }: ~
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数6 [% k+ {5 }- `' t+ M. k h% r
Null hypothesis, 无效假设 # L% R! J5 B6 {0 _
Numerical variable, 数值变量& o, D8 b' Q" ^2 t
Objective function, 目标函数1 `- E3 J* [6 c0 t- m8 [
Observation unit, 观察单位
; f0 w' P. k0 h3 UObserved value, 观察值
( r; ?2 ?9 _; G2 a: z$ n2 \One sided test, 单侧检验
$ @% I; g% V& R7 zOne-way analysis of variance, 单因素方差分析( J8 F/ b' o) ^
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
, z6 a, q7 h% ? nOpen sequential trial, 开放型序贯设计
# V" C% i. ?+ z J' v: ^Optrim, 优切尾
' R+ g* n) h& G7 pOptrim efficiency, 优切尾效率
! O) t- U6 y* \# R* @6 nOrder statistics, 顺序统计量" o: j9 J7 Q3 z% d7 n9 K5 q# l( y
Ordered categories, 有序分类$ ~$ K$ o" N7 i% z
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归/ {2 E% ], u! p0 y# A$ D& r
Ordinal variable, 有序变量
2 H. f+ l" f' O) { WOrthogonal basis, 正交基
( W; `: q s8 N. ^: FOrthogonal design, 正交试验设计4 z! }% Q s. e! g% x3 [
Orthogonality conditions, 正交条件
: ^( C! |' E5 W! NORTHOPLAN, 正交设计 5 c5 ^* }& |8 A; D/ n
Outlier cutoffs, 离群值截断点7 }, j* V9 c8 L, e+ L I
Outliers, 极端值- G! L n. y" O! o9 b1 q
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
% N, A% F* j: S! YOvershoot, 迭代过度" S; r8 G2 P5 w9 j4 @
Paired design, 配对设计
% Q4 c% P U2 @! g9 ?( D- cPaired sample, 配对样本# [6 y+ A6 e+ h- {2 x
Pairwise slopes, 成对斜率2 I$ c0 }- N, Q- U
Parabola, 抛物线7 m* M# j$ J1 v
Parallel tests, 平行试验
0 K" O4 E, L GParameter, 参数
# w$ T, u2 m( }4 M! t$ ?7 c8 |; iParametric statistics, 参数统计
* B; |6 Q/ F3 {8 r( X( F8 pParametric test, 参数检验
0 u: @. c' |: K+ m6 E& [* YPartial correlation, 偏相关
& J# ?/ h2 f( G q- I' [! s2 |Partial regression, 偏回归9 X |; h5 c+ T3 ]' E- @$ t7 c& [
Partial sorting, 偏排序
+ N3 C5 p% @; g! f& f; IPartials residuals, 偏残差
+ P6 b. @4 I. C! m0 e3 KPattern, 模式
; G7 U+ U" o3 L2 |- j! {' WPearson curves, 皮尔逊曲线
( q+ @% [, n5 r7 ?Peeling, 退层+ O8 n+ D( S8 T- N1 I9 m
Percent bar graph, 百分条形图
' f A2 p5 e4 o: ?1 U4 sPercentage, 百分比: j. c& U2 H+ }5 E0 B5 Z" d( D' W
Percentile, 百分位数
: \2 h; Q5 E- n: P3 D2 \, g4 fPercentile curves, 百分位曲线
# d+ R# D0 |3 C/ {! O9 V# lPeriodicity, 周期性
/ f8 c2 o0 i- xPermutation, 排列
( X8 G/ v6 t# V6 fP-estimator, P估计量
& N9 q9 e5 ] O) LPie graph, 饼图- f4 Y8 w: Z% x! ^6 B, i# v
Pitman estimator, 皮特曼估计量
! i- F1 h* Q" D* l$ W' G* }: fPivot, 枢轴量$ b# a$ Z$ y+ T2 X+ u( p) M
Planar, 平坦
- L9 F# K7 {! W; ]Planar assumption, 平面的假设
, ~4 r% J+ b2 wPLANCARDS, 生成试验的计划卡
: n2 O; `( }8 _+ ~$ c+ { Q3 jPoint estimation, 点估计
$ _+ Q( F: a# t3 w" i3 JPoisson distribution, 泊松分布
3 M$ Y3 k+ s2 B, v; i# R/ fPolishing, 平滑
' q+ i1 W U* Q! nPolled standard deviation, 合并标准差
% {, S7 j9 E9 M* Q8 tPolled variance, 合并方差; A/ a5 A, c- N, I2 n) p! D9 ]
Polygon, 多边图" @4 L! v8 a$ G+ n2 w2 ^" T* W: x
Polynomial, 多项式
6 P! y" n r: I7 Q) `Polynomial curve, 多项式曲线0 Y; `3 M) u7 I; ^( u
Population, 总体2 S6 G6 b" Z3 Q0 Z; p
Population attributable risk, 人群归因危险度2 j% S1 C3 j- v( l% N' E o
Positive correlation, 正相关5 u" ?% S8 q/ b# g0 r. E- F
Positively skewed, 正偏
m8 P6 }* a3 @7 L1 v$ q2 KPosterior distribution, 后验分布
$ E* k, v- T I2 ], `$ h- VPower of a test, 检验效能$ M: ^/ g1 x; H& P- V" ?5 u6 |! F& b
Precision, 精密度
9 K: w- r4 b- n4 i* S' R |Predicted value, 预测值# r2 R) \/ P8 r% }- v( o8 ^- C% |$ n: L
Preliminary analysis, 预备性分析
$ Y+ v G; z, h) x. P9 PPrincipal component analysis, 主成分分析* p; A3 j7 S1 ~
Prior distribution, 先验分布 W- a6 B. X+ q9 B# V( S
Prior probability, 先验概率
9 O3 Z8 X# [% @- l8 kProbabilistic model, 概率模型
1 |* z v% k/ p* a8 y7 bprobability, 概率1 F3 W+ ~4 @: B9 ?5 G
Probability density, 概率密度
8 f3 R3 M8 \; T2 B- bProduct moment, 乘积矩/协方差+ C/ A; u3 M. ]9 f# _
Profile trace, 截面迹图
$ O7 [% l; p5 j, h' X) oProportion, 比/构成比
5 U' u$ f- B; j& Z( {# JProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: O) W+ ?+ f: X; f/ c
Proportionate, 成比例
8 V8 E( K* `8 h- E+ aProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
4 g% T% o- N, uProspective study, 前瞻性调查$ Q) T" t0 |/ d
Proximities, 亲近性
1 a1 K/ g |$ M/ q( o3 q' ^1 MPseudo F test, 近似F检验! g' v. j$ r* ?3 g7 D
Pseudo model, 近似模型5 K l) P6 K6 t* g" W
Pseudosigma, 伪标准差
7 R% n0 L, V' f% [8 RPurposive sampling, 有目的抽样
4 B8 m/ \& @ U" c. lQR decomposition, QR分解* e# a; ]0 ?3 m1 \
Quadratic approximation, 二次近似
9 H, h) W7 `9 SQualitative classification, 属性分类- {1 u' D* \/ j; H, D l
Qualitative method, 定性方法
/ F' w1 I/ q# Y% f. M* SQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图/ t! m% S* J) N* w0 D% n
Quantitative analysis, 定量分析. k( ?5 [6 m7 z. r- y; E) D2 V
Quartile, 四分位数( Y& Q* i4 B! u. @0 g$ b
Quick Cluster, 快速聚类
! d/ @3 k2 f1 l1 Q' s& R2 w+ oRadix sort, 基数排序
: X0 V; _6 ^" x# w) ~Random allocation, 随机化分组5 l* n+ P7 X, I- V `5 g
Random blocks design, 随机区组设计' B0 ]* F. m9 E% \/ S
Random event, 随机事件
3 p4 @8 c) G3 y0 h3 @Randomization, 随机化
% T; u4 q# i) T/ x! PRange, 极差/全距% b0 K+ D# @" p' k+ _! z3 h
Rank correlation, 等级相关
3 x$ ?+ b: z6 qRank sum test, 秩和检验
% s9 W8 ~; ^7 q; _Rank test, 秩检验: u' Z' Q( v1 ^" h
Ranked data, 等级资料9 G+ w3 h7 B' E& F* u
Rate, 比率
& }' ]9 [8 S* a) A- ~/ }! bRatio, 比例3 E: [' o u- X; v! `9 M3 S
Raw data, 原始资料
: o, x+ Q5 `) z2 ]! X5 nRaw residual, 原始残差
0 @ p6 e3 A# f2 VRayleigh's test, 雷氏检验; ?6 {. ~7 c3 P9 k4 C
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 9 I& ?! p. x2 J+ c9 h1 t
Reciprocal, 倒数" \; q# K7 Z$ H z5 K4 A
Reciprocal transformation, 倒数变换
: R0 s0 n7 T3 ]$ H% E7 SRecording, 记录
) K# ?0 E& @6 X1 }Redescending estimators, 回降估计量
" C" r0 d4 Z, _/ l7 {$ J4 AReducing dimensions, 降维
; B3 R( q4 _! D: R( eRe-expression, 重新表达2 }0 n6 c0 S- O0 l1 |
Reference set, 标准组
2 x5 Y( c* x I; _5 t! i# xRegion of acceptance, 接受域) [. f$ f; x1 C! Q6 M* N
Regression coefficient, 回归系数3 a0 m2 I( Y+ r9 q
Regression sum of square, 回归平方和; X3 Z: H) `1 Q9 H5 W: Q
Rejection point, 拒绝点
& T0 D1 {9 L0 o1 C: [- NRelative dispersion, 相对离散度
+ m n; g J( y" M, _( R. MRelative number, 相对数( [6 f0 O2 R( ]' [8 A
Reliability, 可靠性
" Z0 t( [ M$ B/ LReparametrization, 重新设置参数
6 m. r) e# u$ G5 \7 BReplication, 重复5 _- d! D5 h- m7 m- J2 P
Report Summaries, 报告摘要4 e8 z. l% Y1 m7 w, R
Residual sum of square, 剩余平方和
6 Z @/ B2 @( Y8 CResistance, 耐抗性
( E; S8 l7 h7 P7 yResistant line, 耐抗线
4 w! ^/ u/ ^+ bResistant technique, 耐抗技术
+ | H9 _1 l% e! O4 r$ bR-estimator of location, 位置R估计量6 n- }& r) n3 [9 a' ~6 S4 r
R-estimator of scale, 尺度R估计量3 j7 ~" v: L: d* f1 ]0 T
Retrospective study, 回顾性调查
8 Z( j$ g' r) C6 r# Q2 XRidge trace, 岭迹: h2 f" w! b) B8 E! x# `
Ridit analysis, Ridit分析
, v, e3 s, U% d- ]1 `Rotation, 旋转
4 @/ }$ J9 q5 U0 B8 x/ r8 nRounding, 舍入! x3 a! y3 D' c, O; H/ s
Row, 行8 l, N, w; I7 Y: L, y) M0 W" W
Row effects, 行效应# v9 R/ y) y& }$ [" i/ c
Row factor, 行因素6 X5 ]! b; j o. W4 h( x9 H' A
RXC table, RXC表
% C3 u0 Q/ @$ rSample, 样本
& `6 z8 V8 e) f6 B8 f" t" xSample regression coefficient, 样本回归系数
1 S) u. s. l2 j3 Z Y6 lSample size, 样本量( O7 K/ D: N4 t' F0 W$ S) s3 b/ M9 F
Sample standard deviation, 样本标准差0 X& V, u8 T9 Y7 Y2 o. _
Sampling error, 抽样误差
9 t) m" V7 r3 b# vSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包: R$ {1 i U1 B4 i
Scale, 尺度/量表
3 s7 s B, p3 E6 SScatter diagram, 散点图( V- T2 v; i$ l0 c
Schematic plot, 示意图/简图7 k. \ V9 h$ d# p4 ]6 h# j# a
Score test, 计分检验
6 q1 Q! N) q9 i8 Z9 b/ _7 H/ D3 xScreening, 筛检/ I2 \/ Q: s7 q! d% D% r9 S3 ^
SEASON, 季节分析 1 T. v0 a- |0 y% g& @
Second derivative, 二阶导数
2 y F9 Y# x5 E# _+ ESecond principal component, 第二主成分
/ C% k/ E# F0 Z$ w9 VSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
6 O: @( ^( u5 ^& ?Semi-logarithmic graph, 半对数图* T( g+ s8 I6 F$ r
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸; a5 s( a! R- c+ w, ?# t
Sensitivity curve, 敏感度曲线 A; O$ o* E* X$ b# ?7 ]
Sequential analysis, 贯序分析9 p0 `3 i a: G
Sequential data set, 顺序数据集
1 R- o) n, T r W, {/ @. S1 r6 W& U. [: oSequential design, 贯序设计, ^+ k+ f" o) I( W
Sequential method, 贯序法
H A1 {1 ~. S: Z( Y9 T5 rSequential test, 贯序检验法
/ Y* d) w$ H1 c! RSerial tests, 系列试验
, x' i+ V5 R, u, i) P* S' j- \Short-cut method, 简捷法
* k5 {% ?9 F- t6 QSigmoid curve, S形曲线
( |9 I- T; j- n; ~Sign function, 正负号函数
% p5 j: H; v3 |. wSign test, 符号检验5 Y$ e! I0 C: ?
Signed rank, 符号秩
5 n& [4 ?1 X: E" F1 G/ jSignificance test, 显著性检验
* Q, _& q4 I$ }, R, a5 z7 ]6 WSignificant figure, 有效数字
2 l) Y5 u4 C5 _" |Simple cluster sampling, 简单整群抽样, y8 J2 L# l: R" H& n
Simple correlation, 简单相关0 V) M$ v& ]* ~2 U k! Q5 @) p
Simple random sampling, 简单随机抽样+ \( Z" _7 b0 l5 l2 [: U' o* G
Simple regression, 简单回归9 X7 m9 L }5 G* k
simple table, 简单表. F! y3 i, R* _0 O
Sine estimator, 正弦估计量9 U7 H+ U7 w" K: ]4 n3 o& m
Single-valued estimate, 单值估计
" r$ \- F( s$ i! E7 FSingular matrix, 奇异矩阵( W# ?. X+ V; R- Q+ X/ k
Skewed distribution, 偏斜分布
' P( `4 ^+ M K1 [& L& `Skewness, 偏度
% f3 J, C; P9 ~9 Y% B, uSlash distribution, 斜线分布
" W! w) Z) v7 p( XSlope, 斜率
6 `. W# C$ Z: \) C' u7 h( d) C7 zSmirnov test, 斯米尔诺夫检验" [5 _% ~+ |" t( k3 t
Source of variation, 变异来源5 g! }! j1 {' A2 R+ Q4 ?4 s( M
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 ?4 h2 n! u6 v, [
Specific factor, 特殊因子
; ~+ w7 Z- B; V5 [6 B6 _Specific factor variance, 特殊因子方差
' f: k2 E4 m& d, j& i$ dSpectra , 频谱- a8 X% F( N' L. t) W( O- B
Spherical distribution, 球型正态分布
* d) D" R, A" f' vSpread, 展布
* ^7 z/ a( k7 i4 ?SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包; m, d: D A& ^7 J n, [0 L l
Spurious correlation, 假性相关
0 S4 Y% N3 H; i, u, p$ YSquare root transformation, 平方根变换
1 Q4 K! J! b: _1 jStabilizing variance, 稳定方差5 q) |' l9 u+ l7 H8 o5 d
Standard deviation, 标准差, U x7 }7 j% I4 a5 u
Standard error, 标准误
8 i e% W, F8 n7 | fStandard error of difference, 差别的标准误
) r0 P7 ?; u2 l3 V; bStandard error of estimate, 标准估计误差
: o3 P! A; a j& [& SStandard error of rate, 率的标准误' X8 F* u- b' g
Standard normal distribution, 标准正态分布 r# W9 _3 r9 E# T" h) s
Standardization, 标准化& l$ R* ~- ]- R* F8 W
Starting value, 起始值
; M+ u0 P7 S1 u9 u; _3 tStatistic, 统计量
. S, \% g/ D! W0 V# _. S6 mStatistical control, 统计控制/ c7 d9 J. k/ C7 d
Statistical graph, 统计图% ~; d' G7 f0 W. A0 l0 a
Statistical inference, 统计推断4 `5 x0 `& e# C# {$ f/ Z
Statistical table, 统计表
' _+ _3 O c! c8 \% Z7 bSteepest descent, 最速下降法
2 ^$ ~- h1 [% i' }/ P3 \Stem and leaf display, 茎叶图& ~' \% K2 d* ?1 U& b4 F& w; y
Step factor, 步长因子
' U2 H, M; p4 b0 i, J3 x, M& ZStepwise regression, 逐步回归
! ~- `! i n; i, `# [ dStorage, 存0 R8 r: i2 A+ ]. H' H' b
Strata, 层（复数）( @, L0 h# i7 o$ D; q9 I
Stratified sampling, 分层抽样7 Q% c p6 A9 O( g! R' i% Q
Stratified sampling, 分层抽样4 t! I4 ^7 M7 E, V+ N* `
Strength, 强度" W; X/ j) i% V. X6 ^2 A, ?& i
Stringency, 严密性
7 y+ G0 v$ y8 Y: c* A& YStructural relationship, 结构关系
: B# q- T' k. s" [" c% b. @8 mStudentized residual, 学生化残差/t化残差
0 t- o8 }( ?( J; v# r4 ` K# ESub-class numbers, 次级组含量. J2 I3 |% Q( ~4 N) i" t6 |
Subdividing, 分割
3 {6 y9 u; @0 y1 z USufficient statistic, 充分统计量; \% Y$ g! B9 J) Z& R0 h# y
Sum of products, 积和- M7 r7 d5 Z ~! M
Sum of squares, 离差平方和
0 o+ D. M! r! }Sum of squares about regression, 回归平方和. X# y0 j1 S5 M6 |2 m0 j
Sum of squares between groups, 组间平方和
' o/ }' P3 p5 j$ K, aSum of squares of partial regression, 偏回归平方和5 G( W$ K2 X3 F& M( t1 h2 Q% o
Sure event, 必然事件) u3 Y4 \' a8 a( w! @" A
Survey, 调查 P8 b2 X3 ?1 r: J( _8 E; E6 b
Survival, 生存分析! N, e0 O# h. U
Survival rate, 生存率8 z; ]: n( Z$ `# f5 H! |3 k
Suspended root gram, 悬吊根图
* \6 d5 T3 V) c2 s( n0 u* z) p" OSymmetry, 对称
# m5 b8 R0 x; g' w& W( LSystematic error, 系统误差& h2 n9 g3 Z7 |) W" r
Systematic sampling, 系统抽样
! o3 B( S. M0 x, }* x+ QTags, 标签
8 t( X& m; h, i& ATail area, 尾部面积
1 O w! `* } R3 D6 y3 u5 q* Q7 jTail length, 尾长
( v) S& d, \3 T3 o% U9 RTail weight, 尾重3 y, E, ~; o1 G% t$ h1 S! u
Tangent line, 切线3 B# a& r% f% ^4 M5 C
Target distribution, 目标分布1 W) _/ M, ?- ^7 B
Taylor series, 泰勒级数1 f. F) I6 A6 n1 l/ q" i% D
Tendency of dispersion, 离散趋势
. v8 Z* O& \! O1 Y. y6 t5 `& U# ^' _' `Testing of hypotheses, 假设检验. C/ q% q. Y% g& g4 M
Theoretical frequency, 理论频数7 k$ n9 |) C* M" Y: A
Time series, 时间序列$ j+ \0 ~4 x8 w. O
Tolerance interval, 容忍区间
' K& l* H; s# m5 zTolerance lower limit, 容忍下限4 v1 Q: z$ d6 m* }" T
Tolerance upper limit, 容忍上限
1 {2 e6 F+ l$ P" m G0 H yTorsion, 扰率
7 B, i" T0 I! v0 a. R \& J; v3 qTotal sum of square, 总平方和% p) Z' Q/ ]" j* |7 s: Z
Total variation, 总变异- C8 d0 n. N3 a/ [) |# [! Y
Transformation, 转换
. \! h8 o8 _) S5 H2 w% e5 N1 oTreatment, 处理$ s9 O4 _7 b, ]3 u$ c3 p
Trend, 趋势( T" `) o/ B8 E, ?' [: s
Trend of percentage, 百分比趋势
o m @& [3 U$ p/ M h7 K! {6 {( W1 uTrial, 试验
. s. b. } b4 ^, I o6 }" ETrial and error method, 试错法) b; U: m' i! ~' q; i6 a
Tuning constant, 细调常数
* N8 {( ?8 c1 h8 lTwo sided test, 双向检验5 d0 d7 J8 f% Y% }9 F8 h% f" Z" o* y
Two-stage least squares, 二阶最小平方
3 F5 @' ?% y1 E4 G8 R$ k9 S: s- RTwo-stage sampling, 二阶段抽样: D1 ^# Z' {* r
Two-tailed test, 双侧检验
' U2 R! m2 n: L4 o+ l4 b6 qTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析4 }9 h- {. f; [* _ v
Two-way table, 双向表9 f) r3 q5 e3 S' r) i
Type I error, 一类错误/α错误3 ?- p' }/ c' X
Type II error, 二类错误/β错误
" N0 M* q2 x* _* gUMVU, 方差一致最小无偏估计简称% `" N6 r6 C+ q Z
Unbiased estimate, 无偏估计
' f4 D$ l- A% mUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
5 V! A! D, o0 |9 k, I1 m. jUnequal subclass number, 不等次级组含量. F2 X# `4 b. p8 C0 t5 L) R& w
Ungrouped data, 不分组资料% u8 p4 W0 m$ ]0 o' F5 X1 ] ~
Uniform coordinate, 均匀坐标
! Z! S( y# B( o" M! F- \Uniform distribution, 均匀分布
: N. ]3 r" Z% M0 qUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
" b5 A/ j/ d5 ?7 n6 ^Unit, 单元( U: X; W5 j' a% G4 M; p& o
Unordered categories, 无序分类
$ {5 O+ c' y. A1 Y& tUpper limit, 上限
! z! U. g% c; r0 o; QUpward rank, 升秩
. a9 A0 {3 f8 r, Q ^; p" K$ y: OVague concept, 模糊概念
+ r4 d0 w. N/ t; t. cValidity, 有效性' D2 t+ n$ O/ G/ q( J3 P
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计3 b3 ?- j( s2 Y& T! J9 T8 ~
Variability, 变异性( K7 ?) j' S0 |+ ]
Variable, 变量
7 Y8 \& ~* l# s" DVariance, 方差' z; c$ ?- [1 G! H2 D' Y* T/ S6 b
Variation, 变异
# `) M" K. R+ Q" o, ~+ c. l( `Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转1 h) k0 R) U, i$ ]
Volume of distribution, 容积 z! T8 | w8 I. H$ y: s
W test, W检验
8 q6 U( P( l8 c! B. c G& D( \Weibull distribution, 威布尔分布- w! L1 i2 u& Q( z, ]$ ]7 L
Weight, 权数4 ?7 g! p$ k( G( k5 X* ?
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验9 m: b7 T, S; h
Weighted linear regression method, 加权直线回归
+ f* t0 e2 F) s: {; e) n" p7 AWeighted mean, 加权平均数
& B/ I9 z5 s( E& v/ d( g) x; UWeighted mean square, 加权平均方差
* p* H: @& I0 R6 K: _7 TWeighted sum of square, 加权平方和
4 E; `* t% N- O6 j* p5 oWeighting coefficient, 权重系数1 _, K4 A; a8 G
Weighting method, 加权法
$ b+ F8 c5 s& j8 \. G. C$ GW-estimation, W估计量( O2 W( t2 n! }5 V
W-estimation of location, 位置W估计量7 Q& b0 V; W1 {2 i7 w
Width, 宽度
/ e! [2 z! r& x. X, k; L+ LWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验3 J2 p0 P# n3 ?5 d
Wild point, 野点/狂点8 ~8 s+ b+ V* p# f
Wild value, 野值/狂值 K5 \* e: {9 Q
Winsorized mean, 缩尾均值0 i9 f4 e8 h& V4 r
Withdraw, 失访
1 r4 V4 |9 X' d/ r; w' |" \; J1 G4 B3 LYouden's index, 尤登指数
4 M6 J2 L( k- RZ test, Z检验
: e- f0 D& o% ~% l |1 _1 NZero correlation, 零相关 |# y8 h( `4 Z
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
