|
|
Absolute deviation, 绝对离差
* e5 ?0 U4 s( Q g' lAbsolute number, 绝对数
1 W- H4 K' P9 Y, W. w# n+ v' i( dAbsolute residuals, 绝对残差/ k; g& _. j* h2 D9 ~4 t9 s8 D# P
Acceleration array, 加速度立体阵
" \8 O9 P, u2 p* ?1 BAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度. j, x# p4 t N4 J7 j8 L9 } J
Acceleration normal, 法向加速度
4 m+ y+ Q8 l- Q: k; i' b2 N E' e# o: dAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
9 F( {. g/ V" z5 R( j1 }Acceleration tangential, 切向加速度; T1 X0 F+ z5 l/ y( v
Acceleration vector, 加速度向量
. s5 m4 C0 N- M! }# T# yAcceptable hypothesis, 可接受假设7 I0 \6 g. ], W; H$ f# g, \
Accumulation, 累积2 w" b, C; z x2 ^, {
Accuracy, 准确度
$ E8 P8 n0 q% }/ o1 m1 M" X; |' rActual frequency, 实际频数% d) W Q% Q" T
Adaptive estimator, 自适应估计量
! ?" g, e+ J* J# V; x$ n4 ^Addition, 相加6 @- {: g; I' d: |! U; \
Addition theorem, 加法定理
2 x: F/ F1 o( L. @0 VAdditivity, 可加性/ W {2 ~+ ]1 D1 A7 m1 M9 P
Adjusted rate, 调整率
- \# V: C! G; a/ q KAdjusted value, 校正值3 B( M- T+ u" c3 {
Admissible error, 容许误差; A/ @4 _) ]/ e6 a! u, T
Aggregation, 聚集性. h, X$ ]% x: s$ a& \0 Y
Alternative hypothesis, 备择假设
2 E P$ r2 @* M+ o# XAmong groups, 组间
# T& u+ k! p1 A4 D* |Amounts, 总量
) m" C& V6 [2 j7 d+ n! J' f1 i& xAnalysis of correlation, 相关分析
9 P, m5 ~6 n' i: _7 o# z2 H5 _Analysis of covariance, 协方差分析( p# o3 E8 s# L. R
Analysis of regression, 回归分析+ b8 W7 \0 d% }3 c; y6 x; G
Analysis of time series, 时间序列分析5 y# b% j G# |+ k. N
Analysis of variance, 方差分析. u9 S# r( B6 k. {
Angular transformation, 角转换
0 d$ w% S" Y" e5 L: tANOVA （analysis of variance）, 方差分析7 C/ P6 \* S8 e$ ^0 W7 f5 e
ANOVA Models, 方差分析模型
4 ~$ [1 U- l W5 K+ V! I2 _7 nArcing, 弧/弧旋
% w) R r# a' Q- K) @3 fArcsine transformation, 反正弦变换/ Y) b& _/ a0 ^# R' d H
Area under the curve, 曲线面积% E% D9 E. s7 S! e
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
- @7 d( T1 a: [ ^: U0 ?8 S) IARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
3 z% r- y1 ^7 K4 v$ k BArithmetic grid paper, 算术格纸1 }( q# W- m/ f, C6 s( S- r
Arithmetic mean, 算术平均数# P! T! e! i1 u" |3 e/ i
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系3 d# O7 E# ^( `" M* M; E
Assessing fit, 拟合的评估+ `3 k) Q. w( @8 B
Associative laws, 结合律 {9 q3 ^% n& a3 h0 t2 j
Asymmetric distribution, 非对称分布# P3 g* S, H* ]
Asymptotic bias, 渐近偏倚
+ E& P& \: P$ H: N; DAsymptotic efficiency, 渐近效率 ^. I) e# N& [' r/ X2 a
Asymptotic variance, 渐近方差
. A% B- W0 Q' W) U0 _Attributable risk, 归因危险度
: u% @0 A* @6 t/ u3 _$ N. nAttribute data, 属性资料
% D- Z) f/ S H3 e, y7 _Attribution, 属性
1 w& T' z0 ?2 [( {6 r# B: AAutocorrelation, 自相关
! H1 c# ]2 U9 Q, ^0 pAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
# Y1 m6 D) u7 `: |; p3 ?9 g: m" tAverage, 平均数# N9 g5 r" \3 U
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
# f$ d) S# u1 Q0 h" dAverage growth rate, 平均增长率* V. @+ N. V9 @& I4 ^
Bar chart, 条形图
, S: w+ X7 Z# b; Z4 w5 _0 LBar graph, 条形图* J3 A( H7 q9 O
Base period, 基期! Q5 d6 Q; n5 t0 B! f; L
Bayes' theorem , Bayes定理/ i* f" o7 P5 B* m9 [: O
Bell-shaped curve, 钟形曲线
' x4 q Q) I8 _* C% u7 XBernoulli distribution, 伯努力分布( r; |* z6 a8 D" v! b
Best-trim estimator, 最好切尾估计量# s0 n; Q ~6 M) T. K0 y
Bias, 偏性
+ I, l* K" d" X4 pBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
+ i+ e" s; p1 j# t* B, pBinomial distribution, 二项分布- v2 c: R- X2 G
Bisquare, 双平方
- o9 B% x8 S4 S. j. a9 e! I# iBivariate Correlate, 二变量相关9 U" K6 l4 u$ {" ~+ |
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布1 M6 S! J; @, x6 |. J; W% ?6 K
Bivariate normal population, 双变量正态总体
. ?+ A# E. Q) J2 t# B) a/ YBiweight interval, 双权区间
* I& j2 j7 B" {) {+ m3 LBiweight M-estimator, 双权M估计量 L0 _+ `* X: ^7 f$ \7 C4 L
Block, 区组/配伍组
- d4 _* k$ O$ k' [$ y/ eBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包( G5 ^9 Z* o- k, P
Boxplots, 箱线图/箱尾图( ^" U2 w* A9 }) F4 j: U
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点$ N6 {) ^ o: K6 q! O
Canonical correlation, 典型相关! l; J* ^5 K0 X8 P9 q
Caption, 纵标目
O) T% B6 O! N9 O# }Case-control study, 病例对照研究
! X" f5 y- P5 [) i4 D! PCategorical variable, 分类变量6 k j5 b m7 V
Catenary, 悬链线
# Z4 `8 g6 x. w1 f9 n0 {) VCauchy distribution, 柯西分布( m# I3 h5 \% | U0 I
Cause-and-effect relationship, 因果关系3 R! u: Q8 o* v9 g
Cell, 单元; V- ` p) O- k
Censoring, 终检
! d: A8 [# W" k3 L: H$ p( c+ j* vCenter of symmetry, 对称中心
4 z: a3 d! J! n% Q! o7 X% OCentering and scaling, 中心化和定标
" p) g' ~2 {$ O$ E9 u. ACentral tendency, 集中趋势# f3 a- E# I. x+ t
Central value, 中心值+ Q5 p1 Q: b7 ^4 a* P( C) J3 u
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
1 B2 h; }4 g5 n4 E8 ~Chance, 机遇4 N9 x1 D6 T' N8 _1 G5 R
Chance error, 随机误差9 s4 D) O& L% s% d+ ~% ~
Chance variable, 随机变量
- F; U4 t' P: D, P: XCharacteristic equation, 特征方程& I( s3 \6 Y3 y7 X, B
Characteristic root, 特征根* P6 y: g+ r9 v3 W2 _+ {
Characteristic vector, 特征向量/ b1 H. n* G6 q+ |
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则9 |! g( d4 l: F9 q% ^7 b' y; L
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图' P. c9 N, n; j! P* j! y
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验$ R7 [; y: ~. h4 @ G6 `! P2 l
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解6 x; ~3 w; t7 s5 B' {
Circle chart, 圆图 / }6 w. D- J O: v
Class interval, 组距 F5 v; L7 W! C1 X
Class mid-value, 组中值* ?9 A8 ^) I! ~& Q% z
Class upper limit, 组上限
% f7 L4 s3 z& k: _Classified variable, 分类变量; s+ t' L/ u4 w; Q1 K6 d; s' {
Cluster analysis, 聚类分析( s$ P, |3 s& l/ L' o0 _, w
Cluster sampling, 整群抽样1 M6 P/ v9 Z+ f: P9 V
Code, 代码
0 l1 b* N0 U+ ECoded data, 编码数据 B& C4 N1 Y& e" I( ~: D* q9 L
Coding, 编码
4 R4 q$ f: `8 R. b) vCoefficient of contingency, 列联系数
8 }) l, x* P& F3 [# l+ CCoefficient of determination, 决定系数* E! H9 }" y! B# P. i9 J
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数' Y" x. G. Z( I/ E; |3 Y' e2 Y
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数# [" ?' {0 N- L6 y
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
* W% |/ f a. H3 ^" D- {+ Q. @3 vCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
# K( w; V) T4 t8 {/ t3 _6 @Coefficient of regression, 回归系数: ~/ R' O$ F4 k6 C- p& X
Coefficient of skewness, 偏度系数
4 [, I/ i+ n5 T0 ]. cCoefficient of variation, 变异系数 D' Y0 [/ F8 l' q4 Y3 M6 C
Cohort study, 队列研究) d9 V; }6 h' h; @, |5 ~5 {- M7 ~; V! j& C
Column, 列, h- `8 T" L0 t' g% c& r. k+ Y7 y
Column effect, 列效应
/ \! ^6 M; I- K) w, sColumn factor, 列因素( N, q9 T, d3 |1 U1 W4 v& R
Combination pool, 合并
$ M4 ^9 q; e( t3 uCombinative table, 组合表+ b7 ^) J* p- I7 I) v% v6 B7 u
Common factor, 共性因子8 r- y$ s! w( L/ K
Common regression coefficient, 公共回归系数
5 c1 r2 e2 {6 x- t( T- WCommon value, 共同值
& c; U8 P9 t& S! U, FCommon variance, 公共方差! u4 g3 \! K4 B1 G" e
Common variation, 公共变异# F- t/ j( E5 Z3 ~9 f
Communality variance, 共性方差
/ W! e$ [$ E( d; [) _3 b4 V$ ^! c% dComparability, 可比性) R* H% l# j& ~/ G0 v4 E
Comparison of bathes, 批比较! l+ ?; U" ?* Y
Comparison value, 比较值& C2 i# `2 E \2 l5 _! W
Compartment model, 分部模型
( @0 Z& Q2 I2 y; BCompassion, 伸缩) u6 E: S2 Z- K. T7 c/ S
Complement of an event, 补事件6 U9 T- p0 @6 K) ?
Complete association, 完全正相关
3 P1 g7 }& r/ N0 R& ~3 I; F7 pComplete dissociation, 完全不相关
, \% w. A t8 d* D- ~7 `5 v9 i! mComplete statistics, 完备统计量0 S# x3 X+ }% n* _0 O
Completely randomized design, 完全随机化设计5 \4 b! q, O% C/ v+ a1 V7 ?
Composite event, 联合事件* o( Q6 R6 A% O$ ^; V* t: e$ V
Composite events, 复合事件
5 y) a3 a( K% zConcavity, 凹性' k3 A9 i8 V$ Y: q& G; n8 q
Conditional expectation, 条件期望
! ?# o) ?0 Z2 \% Z, a# H& H. lConditional likelihood, 条件似然, s. O0 w$ N! Y: }" j9 c
Conditional probability, 条件概率
% w8 G2 O3 \; hConditionally linear, 依条件线性
/ k9 E/ t6 Z3 |# mConfidence interval, 置信区间! q H- c6 \2 v* i0 l
Confidence limit, 置信限
8 l$ g" I" Z- ^% Z- y0 G) W. K3 R) \Confidence lower limit, 置信下限
. J9 s; s" O6 R' QConfidence upper limit, 置信上限
* z: C6 c5 B s/ eConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析5 _+ K; s9 x7 O' V0 d" p
Confirmatory research, 证实性实验研究
5 K' x( d5 m6 n1 o3 U/ D& KConfounding factor, 混杂因素4 l _6 o6 L, b% W& l
Conjoint, 联合分析+ k8 L3 K1 {$ f' A, k
Consistency, 相合性# R! o: z3 F( q b' H& h0 Q
Consistency check, 一致性检验
9 k; M$ X6 \) I% N: n5 [. @8 oConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
* z8 R) M5 Q( {* h/ X% OConsistent estimate, 相合估计
2 W! y. a- G" T4 S" rConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
. B# @! v/ \# i& }. rConstraint, 约束7 T" x1 R I( A* {% h
Contaminated distribution, 污染分布 g5 r% c3 r) q1 e0 q3 B8 ^5 H
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
% ]! \4 g4 c) {% y5 K! g% {Contaminated normal distribution, 污染正态分布
4 s; E( x0 y. W; D+ s' M3 CContamination, 污染
+ u$ H7 s* S3 Z* U/ a' AContamination model, 污染模型
. p6 C9 @; _. @2 V1 g% vContingency table, 列联表
$ H0 E7 }) l. i: n( P2 t& cContour, 边界线+ }; v9 L `1 p8 f
Contribution rate, 贡献率, V! d- R) F* M/ E
Control, 对照
4 R) Z. t6 F0 r" IControlled experiments, 对照实验
- J1 A4 \- [' y# L% C) FConventional depth, 常规深度9 M+ f4 y) i6 B
Convolution, 卷积: |: W8 F) h2 q1 g" w6 R( ~! ~
Corrected factor, 校正因子
$ ~# K5 u: z9 k- c4 h# M( nCorrected mean, 校正均值
5 W3 h4 S5 V. ]6 k; s9 TCorrection coefficient, 校正系数
, l( R, C' {. J9 l( GCorrectness, 正确性
& `* Y5 [+ R" b+ A8 M6 dCorrelation coefficient, 相关系数
( G' R( {& I/ V' CCorrelation index, 相关指数0 F8 n" v8 G5 K9 _$ y+ J
Correspondence, 对应& s0 q' K8 W2 ^( v* `: j( S& @$ g* D
Counting, 计数, A0 q$ Y- o5 B8 e% [
Counts, 计数/频数% `* A w, V$ q* p) s
Covariance, 协方差: h- F# d4 x7 v9 X- g+ w) Y
Covariant, 共变
3 r5 ]! [$ M# v- f6 a: QCox Regression, Cox回归0 n1 B4 S: k- }) |2 `
Criteria for fitting, 拟合准则& U& J) P3 a# ^) A' i& g
Criteria of least squares, 最小二乘准则7 M6 P2 z# T+ n0 V
Critical ratio, 临界比
- l9 R" e. H0 q" l. \4 q% mCritical region, 拒绝域0 H- `" Y; [/ c4 ~, _5 n1 ^2 L) n
Critical value, 临界值3 R4 U5 T; B9 ~5 ?% Z
Cross-over design, 交叉设计8 K" N" V1 y% H# h! g
Cross-section analysis, 横断面分析
! ~' m+ e& R/ p/ k8 ?/ BCross-section survey, 横断面调查+ p" t: L$ \+ A7 E+ ]) C: E/ D
Crosstabs , 交叉表 & ] A8 s2 F$ |# h8 D. I
Cross-tabulation table, 复合表; ~% g+ o( ?; B* }2 j& K" o' m" }
Cube root, 立方根& g2 u5 r; l" [& w8 Q! Q Z. U2 m4 e
Cumulative distribution function, 分布函数" E4 l/ N8 M8 o2 h* y- y3 `
Cumulative probability, 累计概率& e! y3 G% a& n; ~% e8 {, S8 j3 q
Curvature, 曲率/弯曲, i& f2 e# i* u6 J' y/ f* c' D$ h
Curvature, 曲率
/ n6 ~( g1 M" l/ pCurve fit , 曲线拟和
- ]% w' _7 a! n7 kCurve fitting, 曲线拟合
+ j& L' ?* u' b( lCurvilinear regression, 曲线回归
8 C2 t, i( D# V" N0 GCurvilinear relation, 曲线关系
! @9 O( v2 F2 A: E+ M' |Cut-and-try method, 尝试法
' @1 z3 ~ E$ [& YCycle, 周期6 W: b: Q' B$ Z0 H0 G* s
Cyclist, 周期性! n2 I; m+ i/ g; C" O
D test, D检验# ]) R( ^) u4 c1 J1 j# m
Data acquisition, 资料收集
, s2 ]7 Y& }2 G: MData bank, 数据库
* w0 i/ T0 ]' z* h9 V4 ^- uData capacity, 数据容量( @. W4 W1 y [- O- H) Y
Data deficiencies, 数据缺乏* Y) |2 l1 X. I" D
Data handling, 数据处理6 B" ]# {$ S/ E( w- A
Data manipulation, 数据处理
) P* A' J& B0 o d. M* zData processing, 数据处理" t& g% I0 t! \9 h, d, u
Data reduction, 数据缩减9 l; k% s c/ o+ T6 j! l1 _/ [! _; M
Data set, 数据集
x: }4 y9 j6 K5 l7 fData sources, 数据来源
! _* F/ Y: N. N/ |. KData transformation, 数据变换
3 u8 k2 t7 m( j* z) q. _1 j; G) RData validity, 数据有效性
7 d! ~) J/ g9 ]4 i, X; _$ aData-in, 数据输入
# x" g, {0 V" g/ }- H- o. E c6 pData-out, 数据输出
/ X5 {2 k% |5 E3 dDead time, 停滞期
. s' `/ E* x% e" W _9 i, u6 KDegree of freedom, 自由度
: f- ]. A4 t" ~Degree of precision, 精密度6 M8 z, X, ^# ~* Z4 ^, F! a5 K% U
Degree of reliability, 可靠性程度. {/ Q2 A4 O' k8 L/ ]
Degression, 递减
9 J# ]( T. x& c* oDensity function, 密度函数
P2 T9 @/ L* oDensity of data points, 数据点的密度 w B; k# ]: l& Q3 V+ r
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
& e N' e2 y/ i5 b! [$ IDependent variable, 因变量
) T# k& b: K" Y+ T7 y' tDepth, 深度7 G4 C; u( u$ L+ l
Derivative matrix, 导数矩阵7 y) U9 D5 e+ o' ^. ^/ i$ \
Derivative-free methods, 无导数方法) s+ V$ y4 W# _8 n$ Y3 m$ p/ e" S
Design, 设计& P1 ~; m M* Y0 e7 L* z
Determinacy, 确定性$ \# S& F( v' E! b
Determinant, 行列式! B7 V4 h% F4 x# \& j' o
Determinant, 决定因素/ o+ s7 g7 N3 D' R3 g" K
Deviation, 离差
" f: H7 H1 p2 k" V; u& nDeviation from average, 离均差
2 P2 n# u) l/ n. VDiagnostic plot, 诊断图+ W3 v v* s/ b( ]( j
Dichotomous variable, 二分变量
2 S' |' L3 v( f( O( pDifferential equation, 微分方程, D+ K3 t# s1 P, b ?" J0 |
Direct standardization, 直接标准化法; J3 m7 v; a1 a) e
Discrete variable, 离散型变量. M1 @# I- s6 s/ o% p
DISCRIMINANT, 判断 , f9 ?: s# N+ O3 }3 H/ `
Discriminant analysis, 判别分析
- t6 W. F( M. I @7 [! rDiscriminant coefficient, 判别系数' L. W: O2 [3 q% I/ o
Discriminant function, 判别值 @* V; o; r2 J7 W
Dispersion, 散布/分散度9 P# }+ t7 _6 @6 l8 F
Disproportional, 不成比例的, r/ N6 R4 W6 b- q
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
* x2 j1 L" ]& Y0 s( eDistribution free, 分布无关性/免分布4 h! E) _; N, d& i- \+ q
Distribution shape, 分布形状, S0 i- e% I- d) t, W+ C- m
Distribution-free method, 任意分布法 u7 i) l) k! _" ~' p8 E0 I
Distributive laws, 分配律4 N; _ \: u9 j' U# O+ t' m
Disturbance, 随机扰动项
' b- R. Y- K7 yDose response curve, 剂量反应曲线. p* w2 o5 E4 Q9 ]8 [- ~! O" V
Double blind method, 双盲法
" M% [0 r( w9 L" l, pDouble blind trial, 双盲试验
$ E6 X/ h0 y8 M# s& O" b& rDouble exponential distribution, 双指数分布
( P$ e" ?* C: D) u- c! y2 XDouble logarithmic, 双对数$ s' d# ]+ l' {4 J0 P) C8 N
Downward rank, 降秩
$ ^: |, H* x5 B( ?1 WDual-space plot, 对偶空间图# C+ i4 `4 e' F. n0 Y. C) U( {
DUD, 无导数方法
7 _# E' Q8 }: z5 BDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法: n' Q3 Z: y& w1 [
Effect, 实验效应8 l; Q# [; ~1 a3 B ?8 b
Eigenvalue, 特征值
4 W, G. q1 U( d. gEigenvector, 特征向量" L3 X7 G3 ^/ q& \& Q2 f8 \( T7 v
Ellipse, 椭圆
& s( Q9 t4 M- q/ _Empirical distribution, 经验分布
# {9 M3 P3 ?$ ?Empirical probability, 经验概率单位
2 l- s: F2 V$ p* b; yEnumeration data, 计数资料
! e; P5 L, o6 T/ a# ~* TEqual sun-class number, 相等次级组含量9 |9 _# w& c( H3 i
Equally likely, 等可能
" a$ l" g* L* e9 A) kEquivariance, 同变性
2 w% M' @4 j4 s' ]$ t8 NError, 误差/错误- V* @. r ~, Z
Error of estimate, 估计误差
' P! N* }1 D- d- Z% M& T* @5 oError type I, 第一类错误: K& e( e+ S; X3 M2 }. \
Error type II, 第二类错误, R* y. @, _7 W7 A3 L- o
Estimand, 被估量
% o, {# N7 q/ m2 s5 `# A" F! j( PEstimated error mean squares, 估计误差均方! e7 l7 n3 G4 C& x
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和2 h' P: V; ^5 P& v& u
Euclidean distance, 欧式距离
7 D u1 z3 V1 K6 U* PEvent, 事件
- L1 x$ ]" h* M; [Event, 事件
" l- R1 l0 ^5 {& }! w( x$ nExceptional data point, 异常数据点9 I* H' L8 b! Y# ~9 Z$ S
Expectation plane, 期望平面# T/ t; G8 H I( @
Expectation surface, 期望曲面
5 b+ Z |) \1 lExpected values, 期望值4 G% @1 y$ X/ x u- ?$ `
Experiment, 实验
% X5 F/ o# h# s% X) RExperimental sampling, 试验抽样; g& a2 j b" l$ `. y$ g0 K! w
Experimental unit, 试验单位2 o: ]" B2 M5 B. T/ K; a4 G
Explanatory variable, 说明变量* }% y7 h5 T q2 J3 G' l
Exploratory data analysis, 探索性数据分析+ Q! e8 g, @2 n4 `5 J$ h/ _5 D" t
Explore Summarize, 探索-摘要 C3 Z( S7 r Y- B* ~! a
Exponential curve, 指数曲线
# H6 V# Z- J! Q8 |Exponential growth, 指数式增长
- U. J" f/ l" ?8 NEXSMOOTH, 指数平滑方法
, v9 T: ], @0 m U3 _; eExtended fit, 扩充拟合6 V3 y; K- q1 P& g* R6 h( N
Extra parameter, 附加参数/ T" K6 T6 x+ k& a2 r8 P$ J3 v
Extrapolation, 外推法
8 r2 y- J; l6 k3 lExtreme observation, 末端观测值1 z8 q9 @9 ~. N, k/ H
Extremes, 极端值/极值
& L y( ]0 Q$ G9 \F distribution, F分布2 q1 q! g$ ~, `/ Q
F test, F检验" Y( r; K9 s" H( F! |( ^
Factor, 因素/因子, E- L& z& B }9 f b
Factor analysis, 因子分析3 Y8 w: G+ O2 B: b8 s2 z g' a# u
Factor Analysis, 因子分析
) N0 v2 N4 V/ d1 NFactor score, 因子得分 6 `( |) b+ K1 C
Factorial, 阶乘: d2 T. ]4 g8 Z( H7 k; W* t
Factorial design, 析因试验设计* O+ e' Q2 v' K: H5 [
False negative, 假阴性, J0 o& G4 O5 s+ w" `& V
False negative error, 假阴性错误
0 U& _$ o6 D I7 b+ \) yFamily of distributions, 分布族. e& I4 {- n5 Q( t
Family of estimators, 估计量族
1 t- }3 i# b, e9 |5 U& K2 a# J/ NFanning, 扇面
) n7 l3 ^! W7 h2 ^Fatality rate, 病死率, T% u6 P2 ]" J) T" [7 g9 ]/ g) M/ S
Field investigation, 现场调查
1 |! x0 g1 q2 e4 n0 v- z$ V4 [Field survey, 现场调查& s9 u* v, z( Y" Y) C8 o8 i2 M* M
Finite population, 有限总体
/ H1 }# n9 s( ]4 L+ }Finite-sample, 有限样本 v+ `/ J! F8 r( A D4 S, v! f
First derivative, 一阶导数
6 B2 F+ W2 [" oFirst principal component, 第一主成分5 W% M3 D7 O7 w! F6 u; ?4 q8 S
First quartile, 第一四分位数- v1 U/ N, D2 p& v
Fisher information, 费雪信息量
) A- b1 V9 b5 @0 w* g. FFitted value, 拟合值$ r! a$ g7 s# [+ [4 d$ @/ @; |6 m7 x5 m
Fitting a curve, 曲线拟合
. L' R/ {' i l8 f9 hFixed base, 定基" z% D- |7 W# i+ ~: n
Fluctuation, 随机起伏* k7 Z O: t0 A5 A' i% c- T
Forecast, 预测' J, M) L# q H$ X" }2 d* {, T4 A
Four fold table, 四格表
5 e d( f. ?. g9 n1 I8 T! fFourth, 四分点1 k0 i( q; p5 o' }$ D
Fraction blow, 左侧比率' |; U, J: k1 A, w9 N
Fractional error, 相对误差& n& H T0 `' e% W$ V
Frequency, 频率9 C# f& v3 h9 z, X( o7 [
Frequency polygon, 频数多边图* w( c$ E, b+ @) n4 i% P' |
Frontier point, 界限点
- R K% ?, l4 D7 @Function relationship, 泛函关系3 M! d" g0 i* @+ c( L+ Z: g
Gamma distribution, 伽玛分布
- F6 k) p) G$ [- Z. RGauss increment, 高斯增量
. q, m: B, M, o& U0 @) VGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
1 |! D# M, H# o/ MGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量9 z J6 m2 {! N8 D/ t
General census, 全面普查8 \: C x. `+ Z9 \ ?; o2 O
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 5 v9 i- s* @0 m6 }
Geometric mean, 几何平均数& R8 v9 i- ~: w, y4 Z! W+ W4 J
Gini's mean difference, 基尼均差9 ]; _( p% h3 ~; E/ ^/ q
GLM (General liner models), 一般线性模型
6 f; k6 I- k3 E! w! d% ?3 y, OGoodness of fit, 拟和优度/配合度
3 ~0 T$ ~% U, {1 F$ W! _1 jGradient of determinant, 行列式的梯度
3 _# G# R* q& L* R; ]: y0 QGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
7 |7 z; T) C. ?Grand mean, 总均值$ A* K& {) d9 L( g9 H M
Gross errors, 重大错误
( Q! `- B# M( x0 GGross-error sensitivity, 大错敏感度
Y7 z/ v9 t- Z( Q2 yGroup averages, 分组平均5 c/ s/ D2 N8 I! c0 k
Grouped data, 分组资料
! c0 k; _$ Z/ F: b7 r3 F1 ]6 wGuessed mean, 假定平均数
* M; F8 _% Y( A) nHalf-life, 半衰期
* C' ]/ E j1 p* Q; ?/ \4 i* hHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量+ V8 X `2 ~8 F6 N, g( L4 O
Happenstance, 偶然事件+ b0 b4 Q' b$ @2 E% R8 }! ~
Harmonic mean, 调和均数9 T6 j* Z6 i5 y- {& a4 Z
Hazard function, 风险均数5 x9 \& o- P( c+ @6 V% ^4 Z& p/ A
Hazard rate, 风险率
1 t& x8 f; ~( r0 p* F0 q* G qHeading, 标目 0 R) J' _. R. R1 n4 O/ i
Heavy-tailed distribution, 重尾分布1 Z1 F1 ?" _2 @4 ~% U! h0 G
Hessian array, 海森立体阵( G$ ?& n1 l# R g7 e
Heterogeneity, 不同质3 b/ r$ W( Y8 I5 P6 r
Heterogeneity of variance, 方差不齐 8 c2 {- {" Y3 R+ o1 T7 X$ ^
Hierarchical classification, 组内分组) L3 H! P- E9 ^% d/ D
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
5 }- i# k. ?6 i7 bHigh-leverage point, 高杠杆率点
* U1 G. t( X# W8 x9 r, oHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
# T2 K* K; N3 u& O9 o% E7 J" iHinge, 折叶点
3 p% q2 W& n( B) QHistogram, 直方图6 _$ E$ p6 e! Z: |' c2 Q
Historical cohort study, 历史性队列研究 5 P4 Y0 c; u2 v
Holes, 空洞# P+ w$ S. n7 v9 q& P; v, L
HOMALS, 多重响应分析" u. m- `4 Y/ N* Z3 }4 ?% G
Homogeneity of variance, 方差齐性0 ~4 K3 J) o) t" X0 ~
Homogeneity test, 齐性检验
7 a, [1 M" h2 m! KHuber M-estimators, 休伯M估计量
+ ]2 O- ^( }/ oHyperbola, 双曲线' b8 n$ X2 ?6 m5 u% j
Hypothesis testing, 假设检验8 R' h8 e) _, H9 [; g" d
Hypothetical universe, 假设总体
4 v) d+ {8 f0 ~. @+ y/ n6 o; C4 oImpossible event, 不可能事件( p* k- M( _6 C4 u3 d8 W& v
Independence, 独立性3 p T1 k; F5 r" w9 |1 E
Independent variable, 自变量
- A% b6 U* i, b3 JIndex, 指标/指数8 _6 l6 i8 X, n( F2 Q
Indirect standardization, 间接标准化法
1 k. H0 T% B8 h& aIndividual, 个体
, @2 _$ `& `# H' t& aInference band, 推断带0 i+ B- j$ C* B1 ]5 m+ a' a
Infinite population, 无限总体* u( j; i0 G- R1 o3 R
Infinitely great, 无穷大
& W- x/ ^3 r9 V) iInfinitely small, 无穷小9 q# E; P+ i0 S
Influence curve, 影响曲线# f- s& v W5 G. [7 d( P, w
Information capacity, 信息容量" g4 @7 n$ z+ {& Y: z
Initial condition, 初始条件. E9 K. m- }; t" l- J; f8 n7 C/ A7 F
Initial estimate, 初始估计值
8 O5 o$ D! {8 KInitial level, 最初水平
! n$ Y& C6 T# K+ U/ J! ~( \Interaction, 交互作用
' {0 f9 E6 Q$ u( U8 S% ^8 KInteraction terms, 交互作用项- h4 ~4 i5 }! e* @3 R# l* v/ a
Intercept, 截距/ ^4 e; ~ R1 p; m2 z0 S' z
Interpolation, 内插法* n$ P# X$ G+ N. H( _) o
Interquartile range, 四分位距
: u. o6 H; c- X/ YInterval estimation, 区间估计% k% b7 [( | B
Intervals of equal probability, 等概率区间
% {* I8 S' r3 x0 g3 ~% }/ |) kIntrinsic curvature, 固有曲率
$ {9 E& t; i" t0 W1 B5 TInvariance, 不变性
" w2 r& c# p: n0 J0 PInverse matrix, 逆矩阵; m: ? J/ i" h2 I: ]" S+ I* K
Inverse probability, 逆概率
9 {3 f# M8 y. n2 V) h) \, ]6 VInverse sine transformation, 反正弦变换
, w5 [9 W) y4 i! y, v: a4 i% B, J3 {Iteration, 迭代
- ^& M2 ? S- }& [3 D+ KJacobian determinant, 雅可比行列式- c/ z* H- b& S2 N
Joint distribution function, 分布函数) {& x( b' L. }1 k! E4 M
Joint probability, 联合概率
* V P2 [; j% c; }Joint probability distribution, 联合概率分布
4 z8 f0 \+ m5 t6 iK means method, 逐步聚类法
# e+ S$ G" L, i: p) GKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
9 |7 u% {6 o" Z* W$ yKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图! q+ M% Y1 ^4 H# E
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
/ r; S5 g) U AKinetic, 动力学
3 G# L# z2 a+ g" R; T* aKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
% G1 p& r5 Z8 \Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
+ m1 j6 B. ?6 `, WKurtosis, 峰度
3 {$ w0 I$ k/ {# B% ALack of fit, 失拟
8 e' B3 M" p6 _8 JLadder of powers, 幂阶梯
: p1 c6 X: V; D+ b, T- f3 ULag, 滞后
+ \' |! j& T( }3 \- m3 Y% xLarge sample, 大样本
. r7 k( ]+ c1 J+ D: {4 v6 B9 o DLarge sample test, 大样本检验
, h W: K$ G( L) ^Latin square, 拉丁方. h7 k2 `1 N# ^# v/ F! t D! d
Latin square design, 拉丁方设计0 A3 o& Y% p4 m# N" o( B0 z
Leakage, 泄漏9 b' t0 e, @- ^2 q7 v0 z) r
Least favorable configuration, 最不利构形
. Z+ @ M/ J8 Z5 r. QLeast favorable distribution, 最不利分布* P. F8 y* N6 a' t) S2 x3 K
Least significant difference, 最小显著差法
5 m6 R! P- L& g1 F1 ^Least square method, 最小二乘法
8 k8 z. `$ J0 l1 ]) iLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
* O. }5 [' C+ g& n$ O1 t& rLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
7 H0 q1 [# z/ a3 }( t- Y& ULeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
% U+ x9 n+ W- t+ [! }7 d' jLegend, 图例- C3 ~2 J! ^$ a7 a K1 I1 }) T
L-estimator, L估计量- A( t& b+ e1 J" p9 D
L-estimator of location, 位置L估计量# @2 p9 Q) a, p7 E6 B4 G5 x( B
L-estimator of scale, 尺度L估计量+ X% T/ P& ~2 t8 ~: _, g+ w
Level, 水平/ {( w, I! I' c w K3 v
Life expectance, 预期期望寿命
" W' y z' B0 n1 }Life table, 寿命表
& B. L/ T; a1 ~$ z( T: \Life table method, 生命表法
1 I9 n7 K8 ~* ZLight-tailed distribution, 轻尾分布
# n4 ~- L9 [- S3 qLikelihood function, 似然函数# y+ N+ r% n5 O2 }
Likelihood ratio, 似然比
5 e; ]2 Y' d' A* W7 [& N$ pline graph, 线图
% B; X9 {6 E$ N' ?7 QLinear correlation, 直线相关
+ E. P- t3 C2 \9 cLinear equation, 线性方程
, ^/ Z# ~' V6 v @Linear programming, 线性规划# o% k A, o% l+ ]( P
Linear regression, 直线回归
. r+ n$ H1 K' X q3 oLinear Regression, 线性回归
0 c2 n# t, }3 R* A/ O% XLinear trend, 线性趋势+ k( ^# I: F5 F/ {. V* G& Z( m
Loading, 载荷
, I! u# g5 w xLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
) J% j, n, G& K: D7 X; wLocation equivariance, 位置同变性9 {4 j+ |% g, d, g( |/ `1 l
Location invariance, 位置不变性
6 H% |( ?2 w8 u" j- HLocation scale family, 位置尺度族
! @3 T- [% W7 m5 |4 |Log rank test, 时序检验
2 h/ p6 q# V5 `, ]# [Logarithmic curve, 对数曲线
5 d# E& f) M- t/ c% n* v' A, lLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
' o: t7 H6 a/ h. xLogarithmic scale, 对数尺度
a( g( Q+ f/ O v. x& k8 c* rLogarithmic transformation, 对数变换
6 f- v/ d* P& m% H- J- iLogic check, 逻辑检查
, b: g! n; F4 o4 K4 s/ Z$ ILogistic distribution, 逻辑斯特分布
! J% y! T4 {; }9 S, }Logit transformation, Logit转换
1 |6 R- E6 o3 `LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
' X2 b c9 R# o# JLognormal distribution, 对数正态分布9 q( l6 d/ H {4 M7 \- B; A! J9 t
Lost function, 损失函数, H1 z9 T9 ^; k8 B; I
Low correlation, 低度相关
( M+ G3 I% Y& U+ G% Q# \Lower limit, 下限' N+ G" {1 D; r* ~& W! H# R N
Lowest-attained variance, 最小可达方差
+ [) ~( g6 ?) S @) R4 K) pLSD, 最小显著差法的简称
- m+ q. K$ Y1 Z0 XLurking variable, 潜在变量& V; M% z) U: S+ ]: o4 T% G
Main effect, 主效应; Y6 O: P8 ?" o6 V
Major heading, 主辞标目
' C. ?( J! A- w5 L9 kMarginal density function, 边缘密度函数
$ g+ A3 x4 h7 dMarginal probability, 边缘概率& s9 e/ @3 J/ \, p* u3 S) J/ `& I
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
1 V+ a2 K5 }" \5 U( X6 n* jMatched data, 配对资料, C' n5 D' T/ w) S
Matched distribution, 匹配过分布/ C( o+ q# w- |: y# Z2 Y
Matching of distribution, 分布的匹配
+ E. p9 ^! L4 fMatching of transformation, 变换的匹配
1 X0 c4 r' K( Z8 S7 xMathematical expectation, 数学期望5 P: p$ x' Q0 @1 V/ f' H; w) A! Y
Mathematical model, 数学模型
( q; {) X. S! N9 H! ~* QMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量1 c' ~( n# O" l5 u" a4 j
Maximum likelihood method, 最大似然法
6 J( Q# D+ `# e! q' q9 TMean, 均数
8 P: ~% V# ]8 z0 nMean squares between groups, 组间均方
4 K) y/ b J0 P) bMean squares within group, 组内均方
0 N @: _$ e% O5 w: L3 yMeans (Compare means), 均值-均值比较
6 d/ [5 v: q g. {4 y! IMedian, 中位数
9 B7 M2 o6 l, S% C* H/ z% OMedian effective dose, 半数效量$ w( C3 }5 o: N. A6 S" h- X
Median lethal dose, 半数致死量
% l! T6 q% E. Z# n1 M) P! JMedian polish, 中位数平滑0 p5 e0 u9 ~$ d o9 w0 F
Median test, 中位数检验
4 p9 x- ]. E2 |! s9 q% k2 n) X* b/ lMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量/ v" b( u8 \) Y+ y% q/ G9 T/ ~0 m
Minimum distance estimation, 最小距离估计
" _* j. P1 l! H# _1 g6 hMinimum effective dose, 最小有效量6 ~ }9 f" m# d; o
Minimum lethal dose, 最小致死量
, ~6 x" w- k5 E- `+ ?7 f; K! n3 N! s) HMinimum variance estimator, 最小方差估计量
9 [0 }0 L& y7 l7 BMINITAB, 统计软件包
; m0 [1 k. N, e2 l9 @6 ~Minor heading, 宾词标目
/ K' A, \# W2 Q3 AMissing data, 缺失值
2 Y% z9 W' g, X1 l ~Model specification, 模型的确定 X" i5 A/ I0 T: Y: F, l
Modeling Statistics , 模型统计, r% O2 |( N# r! K; @7 `" n
Models for outliers, 离群值模型; N' h& x+ U- ]+ W
Modifying the model, 模型的修正/ g" s6 X. \* k T8 B! L3 [8 `
Modulus of continuity, 连续性模
2 L# c. H, _" m5 b+ P: kMorbidity, 发病率
% t. t( f8 q$ s* Z, L+ R$ CMost favorable configuration, 最有利构形" e# A' R( Z; y ^3 c, c
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度( [) y# o0 H% Y
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
& P' J$ a& I R UMultiple comparison, 多重比较
, w# o% z9 e% b8 BMultiple correlation , 复相关
. t6 J2 f1 V( C) k1 l& ~' H( a9 [Multiple covariance, 多元协方差1 d9 y- v2 h2 z0 B4 p+ K
Multiple linear regression, 多元线性回归/ @; H2 v e0 L% R# D. D: R* F0 r; \
Multiple response , 多重选项8 A9 e- L+ X# _) r
Multiple solutions, 多解; h2 L: C5 |- G r- C
Multiplication theorem, 乘法定理( b1 X+ g! k& t, B4 ~/ v k
Multiresponse, 多元响应
5 d2 I1 E. N! E: n P! g8 d& pMulti-stage sampling, 多阶段抽样1 I' f# l0 a U P/ v
Multivariate T distribution, 多元T分布
0 X- v. v0 R% C* n% `Mutual exclusive, 互不相容. _$ R* y1 k: E1 C& V
Mutual independence, 互相独立
1 Q; D% C5 H" ]; G* VNatural boundary, 自然边界- i5 _5 e7 h' H$ [7 `
Natural dead, 自然死亡$ L' G: G8 Z, Y- ~: Q
Natural zero, 自然零
7 ^8 M. z, e7 Q0 r* o2 O* {Negative correlation, 负相关
2 g& {( n# z" ]+ g: B; ^Negative linear correlation, 负线性相关6 o2 t. K' \$ `/ \* n
Negatively skewed, 负偏1 h J+ x& V: h5 _' p" h
Newman-Keuls method, q检验; C# I1 ^3 r9 A8 @
NK method, q检验' X5 ?; F( W2 D* m1 H0 R1 x
No statistical significance, 无统计意义; v" Y, w$ V. v, n- T: N
Nominal variable, 名义变量
7 w- u2 D" m# e h1 t- J* cNonconstancy of variability, 变异的非定常性: j+ ?0 x+ }2 A0 `- L$ W/ T
Nonlinear regression, 非线性相关1 O- K: A0 g% A( d; \" m _2 n
Nonparametric statistics, 非参数统计" e7 D4 ?' F" ?% d
Nonparametric test, 非参数检验( G- I! w+ K8 ~& n0 f8 @0 j2 B
Nonparametric tests, 非参数检验
, D# I9 n9 W0 G. H- X8 lNormal deviate, 正态离差
. q2 d! `5 u9 v2 l! ~' M+ |Normal distribution, 正态分布9 u# B' ]/ T% M3 W4 S% `8 S/ m: e
Normal equation, 正规方程组( M) ?4 x! D! |. @5 g% `! W. ]
Normal ranges, 正常范围
+ z: b) P$ Y T; k' DNormal value, 正常值
: ^# I0 b7 [# v3 I; v' F2 i0 kNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
; O# ^) V5 f8 [% H! D# t, QNull hypothesis, 无效假设
* w O4 i. t4 O) [% X# NNumerical variable, 数值变量. A h$ m+ V5 E& j7 a9 l
Objective function, 目标函数
7 K, U0 J2 |, y! hObservation unit, 观察单位
. p: V: _$ a3 K" Y( L: s" y$ _Observed value, 观察值
q0 A5 @" _& V& Q2 K* I- [One sided test, 单侧检验0 {* _/ H w C! ?
One-way analysis of variance, 单因素方差分析$ V3 U h9 D1 }: F$ X8 x
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
) r2 @; Y0 j9 D9 p( i8 ^' t; NOpen sequential trial, 开放型序贯设计
R1 ^7 @2 l$ \( G( f: R6 m3 M% x, pOptrim, 优切尾
& p5 N3 D. \ d8 e9 ROptrim efficiency, 优切尾效率
, c: W2 \" r7 w9 w+ l+ O$ [% O- AOrder statistics, 顺序统计量
- F$ i9 o+ B9 _- YOrdered categories, 有序分类
; G: n" N! o# V! y, iOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
" y$ @1 [( l3 d4 m, S: S# }Ordinal variable, 有序变量
0 c9 |( _# l' T* \Orthogonal basis, 正交基
3 z; o& a, d6 P2 y2 WOrthogonal design, 正交试验设计0 D n# J; T/ N; b2 A
Orthogonality conditions, 正交条件6 f$ A, h( W# z" J8 i8 i
ORTHOPLAN, 正交设计 5 y; D( q6 c$ w1 t
Outlier cutoffs, 离群值截断点( R5 F0 x; g' S5 h3 N
Outliers, 极端值
6 T; V* _" ?0 W% Z: C% b! FOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
8 \- }# J6 {# R z$ kOvershoot, 迭代过度4 w# g2 k" A) J, ]) L1 N( X8 {
Paired design, 配对设计9 g# G% L, `" K
Paired sample, 配对样本
~' \ E( o2 D& w$ EPairwise slopes, 成对斜率
! g1 y6 ^: m, \. `0 rParabola, 抛物线
0 c; W9 V0 f; W: PParallel tests, 平行试验$ X, B' O7 C/ q. E+ G) g" I! G# @
Parameter, 参数6 R* K1 G! b( J
Parametric statistics, 参数统计
; a# W. ~+ N' XParametric test, 参数检验
! t! B& i* l& Z! X4 n& \Partial correlation, 偏相关; I4 {! X4 V% A4 V( c5 ?
Partial regression, 偏回归, q) H. L, d2 g' U9 l5 y
Partial sorting, 偏排序
, C% s3 m5 v& F- f4 g( d' S3 mPartials residuals, 偏残差
& b% f y2 K7 I- R8 e6 O2 b9 a0 r @Pattern, 模式
" I1 f A" G( G/ E" n1 mPearson curves, 皮尔逊曲线* U# F- ]& |8 v. F4 c9 U& L" b# Q
Peeling, 退层- P. L. N8 {9 s8 ?$ o4 `/ p! n
Percent bar graph, 百分条形图* ^7 B8 l3 r5 i3 q8 {
Percentage, 百分比' H" v S' u) ~6 K" B& P; J+ o
Percentile, 百分位数% }; }! m2 P+ o% j, {3 L
Percentile curves, 百分位曲线
( t3 W4 F2 V- cPeriodicity, 周期性% Y' b" `% ]8 `" ?) W/ j
Permutation, 排列
5 V: u' ^4 G9 {' C. i# YP-estimator, P估计量
" N$ _1 @! O8 YPie graph, 饼图; h- ?# ~* _0 j" O3 b. {% |
Pitman estimator, 皮特曼估计量
. Q& ~& D C. n3 q1 dPivot, 枢轴量
( |; e5 p9 `3 j) Z( APlanar, 平坦) f3 R+ q5 l/ c4 G1 t3 a6 z
Planar assumption, 平面的假设
5 T! z9 D: m1 G3 A( O# O* J; vPLANCARDS, 生成试验的计划卡
0 h+ I S: e& O q$ d' w9 [' ]Point estimation, 点估计
) R0 s8 Q+ q, A$ S, \Poisson distribution, 泊松分布3 R, W* v- z/ j# t) C$ C
Polishing, 平滑
' C; W1 N5 W8 f$ c7 w4 KPolled standard deviation, 合并标准差, c. _* G! O/ _% B1 {
Polled variance, 合并方差
, C* u" p6 p2 d' O6 aPolygon, 多边图
4 u7 L8 X( P- E- i- l* L* B$ SPolynomial, 多项式 l" T/ d* ~7 Q! h* J* H
Polynomial curve, 多项式曲线7 _+ R/ F1 U" `( T9 Z+ D
Population, 总体
7 t. Y G0 [9 o! e: XPopulation attributable risk, 人群归因危险度
+ O; V7 q3 ~4 R) E9 pPositive correlation, 正相关) L& r5 Z. Q2 P: z. \4 t1 U9 W5 V3 u
Positively skewed, 正偏
& i- z$ n' i" G$ g3 Z- gPosterior distribution, 后验分布1 z+ y" s! v/ V4 r3 z% u
Power of a test, 检验效能0 w/ X+ m5 l) c0 [! l- ^. C0 o: v. t3 _
Precision, 精密度1 f+ ?2 e) i" h: G
Predicted value, 预测值5 F& n+ T0 x# Y6 J- G4 ~
Preliminary analysis, 预备性分析, v8 t D: ]- F# U: P( I
Principal component analysis, 主成分分析
' Q; d4 ^9 T: L3 r0 s+ F& kPrior distribution, 先验分布& F0 r& q" L& x
Prior probability, 先验概率! t; a7 s0 C" ? e2 g* A% l: c% J
Probabilistic model, 概率模型4 d, U9 o( Q. q& B
probability, 概率
* I9 B% V; w- w0 eProbability density, 概率密度
( _2 I3 Y+ Y. z$ V/ p3 b4 N* EProduct moment, 乘积矩/协方差9 Y: Q1 |. N$ G- y9 a
Profile trace, 截面迹图' p& ~) Z& X* Q' r# B0 v5 y* t( V
Proportion, 比/构成比2 e% O1 D* }; y+ G
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
2 i$ r) {/ T* T, M' R& |0 zProportionate, 成比例. i% M$ e5 z& k+ t1 X+ ?
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
) z7 q4 O2 K i( N3 XProspective study, 前瞻性调查
# ~! t, w& K9 k" TProximities, 亲近性
5 E L! G$ u( y% D+ }' f# I' FPseudo F test, 近似F检验7 F* m9 C: m) Y3 X$ p! K
Pseudo model, 近似模型
$ W& Y" p6 M0 `Pseudosigma, 伪标准差
0 z; x% o8 \$ c! ?Purposive sampling, 有目的抽样
' {0 e, W9 d9 B& V+ wQR decomposition, QR分解" i7 T$ P# y2 @
Quadratic approximation, 二次近似
* P: d# ]0 t9 j) LQualitative classification, 属性分类
" j4 { q! B' A2 O$ QQualitative method, 定性方法; J6 H8 B% F) |8 ]6 Z) }. e4 h; _( {( e, D
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
. A5 @$ ]0 d3 b" G9 e% ^Quantitative analysis, 定量分析
5 Z [1 @$ v! A; yQuartile, 四分位数
: B, e* p! m4 x# W8 X7 j" i7 n) QQuick Cluster, 快速聚类' \2 J7 o4 Z" N- {; w9 H% `
Radix sort, 基数排序
- O/ l$ G' L2 U! F: BRandom allocation, 随机化分组8 [6 Z! w9 `; V8 ^/ ~8 X9 v
Random blocks design, 随机区组设计5 p% y) i" I4 [: z
Random event, 随机事件$ p g: t6 z1 o3 b' W( N! k
Randomization, 随机化3 o1 M3 O9 v# t, V! k
Range, 极差/全距# R2 n, ]6 m# _$ ^1 _
Rank correlation, 等级相关- B1 `8 H" r, q) Y ?8 W- V/ F' ~ Y
Rank sum test, 秩和检验7 B! z# U' F5 ~4 l+ w ?# j1 Z
Rank test, 秩检验
% i" G8 h6 S& ?7 n& T- i% T+ cRanked data, 等级资料6 m7 N! h: c& T- {6 F8 r5 T- s( A
Rate, 比率
) W0 a% y! ~5 v' O7 Y+ bRatio, 比例9 R, N$ P' d* w! C9 j! ]. I
Raw data, 原始资料
5 A3 L+ z+ `/ i f. iRaw residual, 原始残差
! f) Y' v# K Y+ YRayleigh's test, 雷氏检验# j+ J2 ?+ q5 ?+ \& n! Y
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 - }# F+ D A" Q8 m, S2 T8 k5 ?
Reciprocal, 倒数
0 Z5 {0 Y9 s& K! N% B7 E/ r" Q+ iReciprocal transformation, 倒数变换9 {! ?( y5 O1 e
Recording, 记录
; K t2 w) g1 GRedescending estimators, 回降估计量" l9 x8 h [- X7 |& T3 ]
Reducing dimensions, 降维
0 S* K2 j. | M; ^+ `( k) [7 jRe-expression, 重新表达8 ?% _; L, t7 x
Reference set, 标准组
' ?5 i/ S' e# _' Z6 KRegion of acceptance, 接受域
4 ^- a g2 G% D0 z+ uRegression coefficient, 回归系数
5 T2 C5 }0 V) vRegression sum of square, 回归平方和
, A! C" e; \/ i. VRejection point, 拒绝点9 G7 k: N/ _; ~8 H3 n9 v
Relative dispersion, 相对离散度
3 e6 z- I5 s$ X/ T6 ^Relative number, 相对数
V- x( m* }! Y6 ~: t; \6 aReliability, 可靠性7 `$ J7 p8 x( A! W& o* U* b* [
Reparametrization, 重新设置参数6 f! J, P% h, O5 \& D- @/ g+ x$ C
Replication, 重复
! N$ R+ |# o1 L2 dReport Summaries, 报告摘要
) a, c9 [5 _; M% @3 dResidual sum of square, 剩余平方和2 d9 f/ y5 ]5 q! Z2 U; Z0 D* b- J. M
Resistance, 耐抗性
$ A! `8 a0 C! w0 iResistant line, 耐抗线
2 H* C% O* m$ T/ p/ i' Q9 Z! y4 L5 UResistant technique, 耐抗技术
g0 l* R$ c: k/ X/ lR-estimator of location, 位置R估计量
+ q4 H$ a# I& h C) Z2 J! VR-estimator of scale, 尺度R估计量
& Z! F- w' _4 dRetrospective study, 回顾性调查4 H6 C2 p9 |, b. j: q7 u1 k6 y
Ridge trace, 岭迹
3 m8 Z" p/ b9 a, ?% ~, o' cRidit analysis, Ridit分析3 m7 O# V' L! w( ` p5 T. I* v4 d# @
Rotation, 旋转- ?$ ]5 {, ]( k! ~7 H5 p( T' V
Rounding, 舍入
5 K* |) H. |3 s0 W1 {: I' N7 H5 fRow, 行
1 O2 D5 ^7 \: s `$ QRow effects, 行效应
. F) T) V" d+ r7 hRow factor, 行因素
7 B, c* s% L+ ^- iRXC table, RXC表
2 o2 k1 c: o4 `' qSample, 样本" A/ l& z0 c$ h0 b
Sample regression coefficient, 样本回归系数. N' O3 m' x- V3 i1 C
Sample size, 样本量
) O x% o4 X0 x7 C. MSample standard deviation, 样本标准差
( t0 A0 Z, ?+ E* ^6 X* N3 k) A" n; PSampling error, 抽样误差1 _0 g0 T8 e4 |6 Z" l; H
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包* [! _: N5 c% ]/ H
Scale, 尺度/量表* O6 T# I# z/ u- g* g. @0 l
Scatter diagram, 散点图6 M" Z8 l5 i# f; A% i: x+ r/ w
Schematic plot, 示意图/简图
1 P" ]7 G" F z% v2 gScore test, 计分检验2 ^& O. J1 o+ e3 L) I& G/ m% c
Screening, 筛检
3 a. F* f# l8 U+ F/ USEASON, 季节分析
5 x" X" m. d& g2 \* OSecond derivative, 二阶导数
- a! G: |2 A7 j4 MSecond principal component, 第二主成分7 C7 t* e$ |1 F1 D2 U: w
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ( I/ i4 D6 l5 d
Semi-logarithmic graph, 半对数图
3 i; k/ g# e* ]- n9 \3 _7 RSemi-logarithmic paper, 半对数格纸% U9 ~1 L. C J" q! c
Sensitivity curve, 敏感度曲线+ D H2 R: `: `% B4 c0 E- a/ @
Sequential analysis, 贯序分析
2 q, Y0 }: f3 ^) u" wSequential data set, 顺序数据集. a6 p0 [( t2 H/ \/ a
Sequential design, 贯序设计" b* p( N- Y8 `/ M8 p1 f: j1 x( k
Sequential method, 贯序法/ q; y0 ^. g* t: P" M! P% n
Sequential test, 贯序检验法 d8 A# o( G8 w7 Q; r0 A
Serial tests, 系列试验5 Q( G! K# g) [, v1 D+ |1 M# E
Short-cut method, 简捷法
& S& j( L j' q9 S. sSigmoid curve, S形曲线
, g( c7 m6 w8 h8 Q4 {$ MSign function, 正负号函数
8 a. ?0 u- q# F/ h2 W" _2 p" x4 ZSign test, 符号检验
( ?& s$ ~# n0 {0 @" S; X" N5 t6 ]Signed rank, 符号秩 Y& W" V& O- w* W, L; \& ~
Significance test, 显著性检验
& z- D7 }& O$ cSignificant figure, 有效数字. K& U) P+ m( |# w
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
/ Y+ q7 A! O' R a2 e4 mSimple correlation, 简单相关
0 X$ @6 z/ ?* B! O1 }% _$ k$ l4 tSimple random sampling, 简单随机抽样; J# s2 r( p0 o8 {* Y+ W+ R
Simple regression, 简单回归
" h$ S1 e4 o" ^" H W9 [ gsimple table, 简单表
' V" U2 ]' H! I4 }' \0 s4 S- ASine estimator, 正弦估计量
/ @- G% M" q5 N( m+ j: U; l; c LSingle-valued estimate, 单值估计6 G+ }) t( f6 b. X2 u
Singular matrix, 奇异矩阵3 \& O# o/ o6 M/ d
Skewed distribution, 偏斜分布
' Z" Z7 v+ v. MSkewness, 偏度
& ^6 \' `4 g5 u# m4 e# USlash distribution, 斜线分布
3 [$ a: [6 \" ~9 k0 w; r1 K2 nSlope, 斜率1 t7 E2 n+ Y; ]+ K
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验) b5 H2 B$ c" `" ^; q+ N4 ?
Source of variation, 变异来源3 x/ F" \6 U# S9 f- O1 s4 |
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关. d. P2 } V( C+ i8 V2 n, W
Specific factor, 特殊因子
# R0 ]) G# W5 U& oSpecific factor variance, 特殊因子方差
3 j5 \$ O y0 N; C) k7 ]Spectra , 频谱. b3 M& H2 Z5 y1 ]6 c
Spherical distribution, 球型正态分布
# K9 \8 y& J. ~5 ^Spread, 展布" R' f, q5 D7 B/ l+ o' X8 C
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
! f! H$ X L1 K. ?Spurious correlation, 假性相关 b6 d/ _( E% y2 M' ?
Square root transformation, 平方根变换
/ c( N1 P; ?: I$ p$ N: BStabilizing variance, 稳定方差; E1 x- o! u5 i3 r; a N+ _
Standard deviation, 标准差
# L6 c8 x6 A0 ^8 ]: m5 p3 q5 q+ B oStandard error, 标准误
' T3 c$ e( p7 W" H# RStandard error of difference, 差别的标准误! l% }8 i& r8 {/ K5 b1 d, x8 R
Standard error of estimate, 标准估计误差
8 j" K$ y$ E$ d- T$ j; P- kStandard error of rate, 率的标准误
# q) Z$ e5 D+ a9 VStandard normal distribution, 标准正态分布5 s h$ J# s9 P* v( q
Standardization, 标准化
6 `2 P6 B8 ~# ]: YStarting value, 起始值, v: b# v- {4 `& u
Statistic, 统计量) U" _" d9 l; t4 z$ G
Statistical control, 统计控制* J8 o4 t$ k7 S6 e6 X' A$ t$ Z
Statistical graph, 统计图& h; |& U! S) m: z0 V3 M
Statistical inference, 统计推断
, W8 @; ^5 _5 PStatistical table, 统计表
; k. q- Q L5 z+ M* N" SSteepest descent, 最速下降法6 |9 g8 w" L1 B% R7 j5 Z
Stem and leaf display, 茎叶图
% V9 I. ^/ @+ Q( b4 oStep factor, 步长因子8 S, }/ k3 T) X) h( X. ?4 {7 n8 u2 V* B
Stepwise regression, 逐步回归
% m% D% t& D* m3 @9 f3 {Storage, 存
) K1 P5 l( |- v Q I) x2 ~2 bStrata, 层（复数）
* [. ]# k o+ L8 ^' z4 r1 m# sStratified sampling, 分层抽样8 w0 }' C0 G! Q0 W, |0 K& v
Stratified sampling, 分层抽样* p, e' f8 @6 r# Z% d
Strength, 强度
$ h# ?. x" X. f2 \1 k8 U+ oStringency, 严密性! L. y% G" w2 Y" [
Structural relationship, 结构关系/ `2 A0 A& e4 C# [
Studentized residual, 学生化残差/t化残差. { d* a4 `5 _) a+ y+ S3 f) X
Sub-class numbers, 次级组含量4 h" X+ X$ H. i. Z6 w$ m2 P
Subdividing, 分割
2 T: A4 t# {) G6 O( Z' z- JSufficient statistic, 充分统计量
% r+ M5 A* U( M- V# e1 s7 f8 QSum of products, 积和" u5 \9 ~. I, `5 D7 B
Sum of squares, 离差平方和* |9 {! O7 U% l3 g P g, B) ]! N
Sum of squares about regression, 回归平方和
0 _* Q. I" h7 d7 V0 F oSum of squares between groups, 组间平方和
4 D9 {' k* L8 ?- L! s7 q' fSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
9 f7 j/ `6 U$ USure event, 必然事件
1 }+ q8 C' C0 y7 U8 ^4 \Survey, 调查$ ^9 k& F# O9 r. X2 C2 S: P& g
Survival, 生存分析
: Y! N+ ]2 E x/ H) B' SSurvival rate, 生存率7 M# @7 c6 x, {' a/ M5 u
Suspended root gram, 悬吊根图
6 u2 k3 c+ D! ASymmetry, 对称
, j+ [; f& v3 ISystematic error, 系统误差
6 w) ^2 d1 p7 o/ _: D# ?Systematic sampling, 系统抽样5 e( S6 _, F4 v+ [
Tags, 标签4 K- i+ Y; z6 N/ b
Tail area, 尾部面积
9 y, K9 P: I0 z7 [" I) E# TTail length, 尾长7 `: d6 s L* i0 r
Tail weight, 尾重- w+ `# s4 C* Q
Tangent line, 切线
# ^. r3 E4 b0 pTarget distribution, 目标分布
0 }8 I, g0 ~: P) l" X: S% jTaylor series, 泰勒级数1 Y6 Q( L& @ H6 t: k
Tendency of dispersion, 离散趋势
6 T* H! Q% M; tTesting of hypotheses, 假设检验5 S1 s/ j+ _) p# d0 y0 y M
Theoretical frequency, 理论频数9 E, `' _+ ^8 L) j e: Y# N
Time series, 时间序列
N% x y4 I7 F! R% tTolerance interval, 容忍区间
# G- ?) J! `" m$ l* o( V* g7 x) ETolerance lower limit, 容忍下限
: b2 ^# G# @3 a' l; `; QTolerance upper limit, 容忍上限3 y* d5 t9 e6 ?+ F( {' V( e
Torsion, 扰率
6 j$ t; C+ r' V; A3 PTotal sum of square, 总平方和
; i' ^9 q' X! H2 BTotal variation, 总变异
4 ]# J U. R: gTransformation, 转换$ b, O( B7 W7 U2 v
Treatment, 处理, x/ M+ W/ H; h$ Q$ p
Trend, 趋势! g& T2 e: i3 F& F- G
Trend of percentage, 百分比趋势
# A$ q. O2 q, j/ Y7 O' _$ V |- Z7 }Trial, 试验# i+ Y. W) ]; f0 y/ _7 N, [/ k" t
Trial and error method, 试错法
- T; n2 k9 P# q, mTuning constant, 细调常数7 ^7 i3 R, ^0 v6 }' x% R" ~
Two sided test, 双向检验
, n" g$ D4 S) e" _, R( w/ R Y% |' F) ]Two-stage least squares, 二阶最小平方1 s0 U4 F$ V4 U7 Y" b% U" c
Two-stage sampling, 二阶段抽样
# p( c) m3 i0 f1 }. m s lTwo-tailed test, 双侧检验3 C! s% P0 t' j6 v, ^) s
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
3 K1 z9 D$ l$ K, w eTwo-way table, 双向表
' F' \0 M3 O$ g8 q4 {2 M q& qType I error, 一类错误/α错误
) B4 A7 T- t4 GType II error, 二类错误/β错误) ?& S9 [0 ?7 s, m& @$ o8 d* N/ v
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
8 \8 i; D0 a! C, X/ }7 X `Unbiased estimate, 无偏估计# ~' v+ ^/ C! t& Z" ]- H* N
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归" t" y' `7 o* K$ t
Unequal subclass number, 不等次级组含量
: d0 I. m. B' W; k4 |Ungrouped data, 不分组资料9 D! ?1 _7 K; e
Uniform coordinate, 均匀坐标0 J* m2 {* O. K* I
Uniform distribution, 均匀分布
# M1 O9 A/ n! b& X* k) HUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计. o; a) K" [" m# C/ I1 C
Unit, 单元 g! a% z4 [1 E# n+ _# @9 i
Unordered categories, 无序分类8 w/ s' `$ f" L( P
Upper limit, 上限
) J8 e& [" f( I$ eUpward rank, 升秩8 Y' A, N" K: h9 a+ ?
Vague concept, 模糊概念
5 A9 q$ u8 j, }Validity, 有效性
* R' a5 G1 ]1 S. c) HVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
9 N: l* e: R; NVariability, 变异性
; s! t) m2 J5 x N$ c! uVariable, 变量! `: ], n% G; S3 |2 C* {
Variance, 方差
! t5 ^5 {" v5 K) f: ?' I3 J) TVariation, 变异
/ M4 a; J9 k+ g2 uVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转1 b* N$ M* r* G% l: M
Volume of distribution, 容积
! t8 q' j& E( v- k7 v0 \) ZW test, W检验
- \/ G2 i: o! zWeibull distribution, 威布尔分布
% w/ C0 W2 q J9 M/ e1 B4 ?Weight, 权数2 Z( T% F' E! h( e" _
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验+ \/ t7 D: Z- P) F* l% f
Weighted linear regression method, 加权直线回归! g- \* e, H" ]4 a- X
Weighted mean, 加权平均数
[% x( a- {# BWeighted mean square, 加权平均方差
- L& H' K) U, S$ r1 yWeighted sum of square, 加权平方和
) e+ ]( K" _ |8 ?" e, R( AWeighting coefficient, 权重系数
! \2 z$ q- p% B$ b- M) C" g" [Weighting method, 加权法 % _" }7 w- w( n- T5 T( P D
W-estimation, W估计量
* e* m2 P c0 J7 UW-estimation of location, 位置W估计量
& L2 u5 Y! @( S% n* J6 jWidth, 宽度
! H' a7 o0 P& n0 v# JWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
U2 I! c3 f1 O! K3 T5 ?Wild point, 野点/狂点4 a- X) L, I0 B/ u6 D/ w. W
Wild value, 野值/狂值5 Z) @/ C" t; V: ?
Winsorized mean, 缩尾均值& C1 C. V) F, x( U7 z/ k
Withdraw, 失访 * e% Z' q9 q+ j1 k% @
Youden's index, 尤登指数* a0 c) z' m1 S8 y1 e/ i, a
Z test, Z检验! s* a/ X* P, p7 r' ^
Zero correlation, 零相关) D/ u3 C* C7 q
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
