|
|
Absolute deviation, 绝对离差4 q" w5 ~( e9 Q# d& T4 k5 ^
Absolute number, 绝对数1 E# a' G, g1 d- l5 \
Absolute residuals, 绝对残差
; v' J0 `* i5 |: A9 `/ `! Q: t/ sAcceleration array, 加速度立体阵: v) [( J4 h0 Q, C2 T0 N/ x5 D
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
! O7 U8 t. e( l2 E% bAcceleration normal, 法向加速度2 X$ [$ b. v9 r! y
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
- g/ \3 X9 h8 B: c1 G3 M0 N6 S1 J% d' BAcceleration tangential, 切向加速度
6 u g* L: @1 L3 @1 ~, eAcceleration vector, 加速度向量, p# U0 @9 i+ n* k
Acceptable hypothesis, 可接受假设
6 u& m, |0 v) Z4 U9 Z, XAccumulation, 累积
5 [, R* t# }" m2 B. ~Accuracy, 准确度
( ~* w p9 u- vActual frequency, 实际频数
8 l6 p; s0 i# w) GAdaptive estimator, 自适应估计量& E' |" F2 M% n3 |. u
Addition, 相加6 c1 g- p* t1 y: V* l( g# v* F
Addition theorem, 加法定理
" ~" X4 v! D$ R' H+ P1 mAdditivity, 可加性
0 n( g, ^( J6 w0 O- `: WAdjusted rate, 调整率 W% i0 M; \, F, S* B' ?
Adjusted value, 校正值3 A% v- Q- F6 s9 O1 Z- U
Admissible error, 容许误差+ r! s6 J5 [- \: t, Z4 [! X' X6 {: U
Aggregation, 聚集性
; @2 q8 @3 _; n- M& p. `+ gAlternative hypothesis, 备择假设$ p1 `: L( ~; E, j9 I1 R% Y# l
Among groups, 组间
5 I. N5 y# c U1 _Amounts, 总量; q' z+ L- ~1 G8 m+ I ~ [/ ]* o
Analysis of correlation, 相关分析
" h8 m) ?& h1 C) B% QAnalysis of covariance, 协方差分析6 F3 E( ^% [. R$ N: q( u$ M
Analysis of regression, 回归分析/ i/ J, S7 U& w- \' A" [$ H7 k! a
Analysis of time series, 时间序列分析
; u5 E3 k; K/ J. O9 [6 FAnalysis of variance, 方差分析% a* h9 v" ]' O, O P2 ?
Angular transformation, 角转换
& m0 `7 \5 z+ NANOVA （analysis of variance）, 方差分析& g5 A1 P5 q& S' I
ANOVA Models, 方差分析模型+ w, S7 A/ I+ z- v. h
Arcing, 弧/弧旋+ D4 K( [, O% h' `6 Z
Arcsine transformation, 反正弦变换
! r4 y% Q/ T, P' _5 vArea under the curve, 曲线面积: \" S6 M( i, B: s! N# W# x
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
5 S% L, ]* C# }) B; ~ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 " z' ~9 D: w, K5 w8 z6 L9 K% M- Q
Arithmetic grid paper, 算术格纸
9 c( u1 f7 `9 O7 s+ sArithmetic mean, 算术平均数* r7 [* Y0 p S( |' X7 j/ g* p& F
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
& F3 {5 s/ y# M* T" Q5 uAssessing fit, 拟合的评估
4 g/ ?; U: @. }5 R$ WAssociative laws, 结合律
2 o1 j: w! {1 s( z) \3 JAsymmetric distribution, 非对称分布9 h( n3 b" L& Q- ~! q' K
Asymptotic bias, 渐近偏倚
7 V6 F4 [: b) P, ~& _Asymptotic efficiency, 渐近效率! `6 L3 i) T' R5 E+ z. N I
Asymptotic variance, 渐近方差
$ X. Y3 U/ z( o2 {% \* d1 \Attributable risk, 归因危险度
$ A, q. w8 \1 Y0 u& {1 n9 |Attribute data, 属性资料$ r8 a$ u/ D- a* K) ^- r5 Y- h
Attribution, 属性
$ N+ t6 A9 [; N3 vAutocorrelation, 自相关" F7 A/ x$ y2 l. \2 P0 e
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
" ^# k$ W: z) h/ Q; B/ UAverage, 平均数
/ v) O- G* |( ?) }" H, \Average confidence interval length, 平均置信区间长度
5 W- v( n, W8 Y, d! j* i0 pAverage growth rate, 平均增长率9 o" l( d" S% Q) Y+ Z2 n
Bar chart, 条形图' _% e. C$ M) e; W. j
Bar graph, 条形图
/ H% r* d0 w4 {% MBase period, 基期
( S, W( @+ t9 m$ M6 {3 C* EBayes' theorem , Bayes定理
0 F* K) t& [3 c6 B2 G* A) O' PBell-shaped curve, 钟形曲线" ?8 E$ S) I; G+ z' E
Bernoulli distribution, 伯努力分布
1 ?$ t1 o) y" Y/ G$ D/ @7 N, p4 FBest-trim estimator, 最好切尾估计量
7 f9 g Y: o- o* R1 z% UBias, 偏性+ b# f1 e" n- Q0 {, T# ^" y" K
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归4 a$ u' m9 E$ B! o' l
Binomial distribution, 二项分布. Y3 O. E" Q$ B& c, y# W% ?
Bisquare, 双平方8 t* W" X3 r6 t" |; u L" L
Bivariate Correlate, 二变量相关+ ?* O7 |1 C( f! c" K4 q
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
s$ p6 F. @% H2 LBivariate normal population, 双变量正态总体
* c4 `3 D; K x# Z- _2 I5 CBiweight interval, 双权区间
! P' ?, O; t* M0 V2 A5 BBiweight M-estimator, 双权M估计量& _: g! f6 J( _' Z8 C$ R
Block, 区组/配伍组
1 H* D8 c: ` u# H: aBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包/ H* g6 C. v, _
Boxplots, 箱线图/箱尾图
8 t0 e Y/ C8 Z, O& {5 \6 `4 H7 A: ZBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点% V- j3 }5 Z" _- z3 x
Canonical correlation, 典型相关- K" n" |. a( Y6 Q/ |1 J9 ? g
Caption, 纵标目! p$ b1 B2 P& c' B& B: k8 i
Case-control study, 病例对照研究
/ R; t, Q- f" E* e* [3 DCategorical variable, 分类变量+ c9 y |6 |; K) |: i6 `5 l4 h$ l
Catenary, 悬链线7 q: \ F( t; F Y0 L) Y
Cauchy distribution, 柯西分布
1 _1 U/ J2 {9 V1 q& jCause-and-effect relationship, 因果关系
0 \' E: M) I4 m" [! S$ yCell, 单元- W/ M$ G4 r, v {2 A* A# G. o
Censoring, 终检* i- C2 w1 c4 j: l* l' `2 j1 @5 n# ]
Center of symmetry, 对称中心
}) Y6 z) Y! |: D4 f, `8 Y% ~Centering and scaling, 中心化和定标
9 v! n7 T5 o* S: x; `' ACentral tendency, 集中趋势
, S4 T3 R% r% G# m: \Central value, 中心值. p% y9 I! V* ~ s
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
) v. ^7 s# }9 A6 |! s3 w/ NChance, 机遇
1 C7 Y, a0 [5 W% A, [: {Chance error, 随机误差
7 N# x4 x6 P9 Z* X% H) I9 W( AChance variable, 随机变量8 c j' a0 k6 {; t, J
Characteristic equation, 特征方程
6 D, p5 g D% S0 n' JCharacteristic root, 特征根
6 a }* N0 A* t( ?9 W# r# yCharacteristic vector, 特征向量
+ _8 W1 R3 O5 p- ^- p; \Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
1 A; N% ?+ G# {Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
1 K. I2 E+ M0 }& v z' R6 ]Chi-square test, 卡方检验/χ2检验/ q8 \3 H" ~4 g& a+ C
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
6 g( a2 v1 M1 }& R& C4 o1 N- D: LCircle chart, 圆图
( @6 r" `2 o0 N( U( F* cClass interval, 组距$ u; d7 {, @4 O3 c% T
Class mid-value, 组中值
) @/ I% i6 c8 B+ @# E$ c/ iClass upper limit, 组上限, e+ s: X5 d) `0 a3 a0 J4 N
Classified variable, 分类变量
: u% y( q; h! s3 MCluster analysis, 聚类分析
8 N) C+ O5 S: B1 A5 SCluster sampling, 整群抽样
5 m+ t2 {- {9 v" W5 ?6 f$ p3 I- |/ u* ?. rCode, 代码( G; ]" @ D6 P" Z9 h
Coded data, 编码数据
6 ?0 F3 Q2 P/ qCoding, 编码
3 }2 k* q( m. h6 _+ QCoefficient of contingency, 列联系数1 o: `1 L! T/ [+ k3 |; u0 Q% h
Coefficient of determination, 决定系数9 ~" v6 S. M, C
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
7 X9 d' M3 z" i) ^6 x; O" [6 aCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
% I1 C, L: u# eCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
+ Z0 A0 n/ \) o0 T, z! I$ HCoefficient of rank correlation, 等级相关系数; E( Y5 t- m$ w" h) g9 H8 e% d/ i
Coefficient of regression, 回归系数5 z* E& a9 X7 E c6 Q* D. e$ M
Coefficient of skewness, 偏度系数# m& h2 ~ t7 i# {. Q. m
Coefficient of variation, 变异系数6 ~, x5 T4 {/ m4 T1 m' W
Cohort study, 队列研究
# b1 B. ] h% m1 R# ^4 KColumn, 列
7 q7 v4 k1 J; U9 C8 a- d* }Column effect, 列效应* D7 M6 C y! P j7 v; y
Column factor, 列因素
6 V$ z+ U3 j+ O' T- KCombination pool, 合并
& p" f$ r. H6 T. tCombinative table, 组合表4 i' A( x" [# h2 R8 F5 ^4 L
Common factor, 共性因子' e8 l! U2 _1 b: L' F
Common regression coefficient, 公共回归系数
7 v- J2 s0 C; T7 `/ c9 cCommon value, 共同值9 ]( P: e+ l2 _
Common variance, 公共方差
" Z* @& N+ f1 J! I% a, UCommon variation, 公共变异$ p% _! J, I) F# j5 a) l
Communality variance, 共性方差
# I2 V. y* g, [6 h( R4 OComparability, 可比性
0 c) x$ q8 ]2 ]Comparison of bathes, 批比较
) M& L% ]% y7 k4 t7 R5 s/ D5 H9 sComparison value, 比较值' p- N/ l; Z8 k; ~$ Z: _
Compartment model, 分部模型* b1 E5 D4 ~& C: w4 J
Compassion, 伸缩
3 v" v' y& |* t( V- B/ H( Y. X$ eComplement of an event, 补事件
' G M" L, b0 t+ wComplete association, 完全正相关
2 o( _0 v8 [0 \, D1 v6 UComplete dissociation, 完全不相关
+ X! ] x1 b- j2 h+ `Complete statistics, 完备统计量
T/ N P7 D5 \3 M2 U7 i' V JCompletely randomized design, 完全随机化设计
1 H7 q' }" S. I: F/ V3 lComposite event, 联合事件) j' F4 p5 u. T2 h
Composite events, 复合事件1 J! y1 b2 i) g7 Q) t
Concavity, 凹性
, i5 u/ @! l! h$ s% S( zConditional expectation, 条件期望
: t' {4 a/ X" W, n0 R- YConditional likelihood, 条件似然. d( I' O% {4 y2 S* y. r
Conditional probability, 条件概率
! Y& I9 _* ?$ O; t% j& |Conditionally linear, 依条件线性
* m1 \2 f0 F6 N1 D. r+ s7 M6 r/ |7 SConfidence interval, 置信区间
6 @9 m+ c, ^) H" C6 FConfidence limit, 置信限* U& o1 U& ^, U$ z4 C1 K
Confidence lower limit, 置信下限3 b5 d2 [) d1 @6 F2 A+ s) F7 G8 d
Confidence upper limit, 置信上限
5 ?' b+ Z2 S6 E3 f0 H' u8 IConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析2 `) ]2 r& M) y! l- @
Confirmatory research, 证实性实验研究
5 \$ s+ ?1 U- l$ yConfounding factor, 混杂因素# N) z6 y, A7 o0 n* ]
Conjoint, 联合分析6 x7 u* c+ x. |! Q% |% @; R
Consistency, 相合性. C- Y: l7 x" q. x
Consistency check, 一致性检验
! b$ \# Z& D; A: MConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计5 D9 @+ e! v/ [6 H) F: j
Consistent estimate, 相合估计
5 s% s) P2 B$ ]- X$ X# j0 y( H: zConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
' W0 ?! I% e5 V4 C6 LConstraint, 约束
2 x5 f# M) Y* J; q2 f4 FContaminated distribution, 污染分布
$ q9 O l* S fContaminated Gausssian, 污染高斯分布
/ ^0 v. K! N+ z' B' G9 H# Y+ _Contaminated normal distribution, 污染正态分布
# G, m9 [/ P, C6 Y: s( M* MContamination, 污染4 s8 F) U1 C) h* m: ]- ^7 p
Contamination model, 污染模型
+ M% d- l7 ~9 N5 Y. A/ ?Contingency table, 列联表+ T& {7 p1 X3 s9 q( V! G
Contour, 边界线
4 q* u' z% h+ Q8 t" _% n" _Contribution rate, 贡献率
- d7 _1 ~8 i5 hControl, 对照* k8 R. K9 c% p: A, @6 O" A
Controlled experiments, 对照实验2 Y. ]& d' w1 Z, Q: A
Conventional depth, 常规深度) [( ~+ x. J3 x2 a. v2 U# }' ~; Q
Convolution, 卷积
0 J3 X1 z& j( x0 L% l- RCorrected factor, 校正因子
$ q2 c5 x, k4 [2 ]# `$ [Corrected mean, 校正均值- K. U6 l# ]7 A2 f$ a
Correction coefficient, 校正系数) G( b0 w) h) E8 b
Correctness, 正确性
& S9 m1 P1 y" v+ W5 R" S: B) d. A$ v2 DCorrelation coefficient, 相关系数7 ~# `* a( s6 u2 p
Correlation index, 相关指数
4 U" H5 A$ j% O. h% }Correspondence, 对应
: m& V* J2 P1 j* X, A0 sCounting, 计数: H' m! V* R: W8 o9 r: E
Counts, 计数/频数
4 j0 n. l# b$ k$ n6 X) {6 ?Covariance, 协方差
, a0 H K& J, S/ ?. ]" @Covariant, 共变
" b# n' G/ e4 oCox Regression, Cox回归
0 h) I! ~0 Y3 q% P& JCriteria for fitting, 拟合准则 d. E; m* M, t! B& c
Criteria of least squares, 最小二乘准则9 W9 Y3 x* s) s y
Critical ratio, 临界比5 V8 B. F6 r+ h4 x- Z3 |1 W
Critical region, 拒绝域4 |' F8 {7 `! B) F, L2 _" k) k" O
Critical value, 临界值5 C. K) [" V+ r2 r. D" {
Cross-over design, 交叉设计
# a6 W# f6 U! D4 W8 v RCross-section analysis, 横断面分析/ m1 o& }& w: J& V
Cross-section survey, 横断面调查
* Q4 j' j! K s+ m$ VCrosstabs , 交叉表 ; E9 n4 t, o* D
Cross-tabulation table, 复合表
?( u S! h3 ]Cube root, 立方根
8 I9 {6 K" g+ R6 v' MCumulative distribution function, 分布函数' L/ j, n9 X$ y8 b0 H1 ^/ O% B8 {
Cumulative probability, 累计概率( @; T$ i% _& X9 E/ }8 V( p- z
Curvature, 曲率/弯曲
' }; n2 e8 o0 O2 p6 W; aCurvature, 曲率" C8 `# G) ?6 H- |' ]- U4 X# Q4 m$ K
Curve fit , 曲线拟和
- {9 x) a. d9 L5 g7 BCurve fitting, 曲线拟合) X0 L6 s6 x; ]& K. J. c" }( k
Curvilinear regression, 曲线回归) l2 `4 B, D$ {4 c0 `( n# D1 W
Curvilinear relation, 曲线关系; ^1 _; v( q0 A1 m+ D1 [
Cut-and-try method, 尝试法 I. b" H2 f, t4 F' r$ m% Q
Cycle, 周期
' L" H, k6 @) w! X3 }. ?+ }2 F5 R8 lCyclist, 周期性
1 I4 B% |) K4 c3 U, vD test, D检验* h$ ?+ e( Q- ~3 m( Y. V: j
Data acquisition, 资料收集
+ G* Z: J, h7 OData bank, 数据库$ S1 I% C- A" v7 `0 B& Y
Data capacity, 数据容量7 H8 B8 J0 s3 F( x2 b6 l' n. \
Data deficiencies, 数据缺乏
2 z0 S( t& b6 eData handling, 数据处理
& l' D5 d5 x' M- D4 L; A- LData manipulation, 数据处理3 ~' u/ p1 n3 i$ ?8 ^$ `2 K
Data processing, 数据处理
4 j5 ]- U- Q# H' B* s2 `Data reduction, 数据缩减- K; |7 l, x' a
Data set, 数据集
6 w& l% R8 u( fData sources, 数据来源' v( l! j5 ?& `2 f5 u% g, T0 ^
Data transformation, 数据变换' ^9 ~$ f0 @$ \$ H5 K0 }0 A! t( f
Data validity, 数据有效性
; g/ @9 n6 P& j4 B% \' SData-in, 数据输入( ?6 J# b2 E! S: Z
Data-out, 数据输出7 N/ N; q8 s: H6 A2 ]
Dead time, 停滞期4 q; D y# O" P, b- O2 @" p) G
Degree of freedom, 自由度
# T% }2 i+ B% R/ l; B* A& b9 q" fDegree of precision, 精密度
$ l% e+ p1 v( P4 mDegree of reliability, 可靠性程度: o. R j( a1 h' F
Degression, 递减; G! B% f( l* X3 k
Density function, 密度函数
, m) D, f. Q# l5 oDensity of data points, 数据点的密度+ A3 ~0 k4 k4 ~6 A6 P5 S
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量/ Q0 a* Y" z- r: d0 p7 M8 _) d
Dependent variable, 因变量! X$ n0 y# v+ r* ]9 D* v& {' |
Depth, 深度$ C }9 ]0 l6 e& G0 ~ _
Derivative matrix, 导数矩阵
6 |) a* i a' l9 C2 z+ DDerivative-free methods, 无导数方法( u- Q/ E( c, A! i2 _5 Q
Design, 设计9 N7 ^$ j9 \5 x& L& I! [9 l1 n% a5 y8 c
Determinacy, 确定性- G- B+ X+ q: T1 w; j3 D; G
Determinant, 行列式
" X: w J4 f0 R/ Z2 N! K, ~Determinant, 决定因素
; _5 X1 E* c' |$ m, o7 u% Z9 uDeviation, 离差2 P" Y/ }6 a7 z! l. [6 Y' x
Deviation from average, 离均差
- F( k4 n6 M; HDiagnostic plot, 诊断图
' A# j2 x a2 A1 c& P$ D- K& \Dichotomous variable, 二分变量
* k0 a. @: `( n) k5 |Differential equation, 微分方程
5 K) z! f) x" e gDirect standardization, 直接标准化法
& h" e/ `( S% b2 k1 ZDiscrete variable, 离散型变量" a- y9 w% V3 g( T2 f/ t
DISCRIMINANT, 判断
8 }3 U4 [( C0 n& ?. fDiscriminant analysis, 判别分析" P0 j5 E* W9 y5 b: b
Discriminant coefficient, 判别系数' S1 v0 l2 \- ]1 \
Discriminant function, 判别值
/ { t( {1 n* M# D! GDispersion, 散布/分散度0 [- {8 G( `3 R% U! K, Z4 p6 A6 d
Disproportional, 不成比例的
& s- t% W5 C1 M1 K* PDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
- @+ T" W# v% ]1 ?Distribution free, 分布无关性/免分布% X6 b" a/ l( R; Y: n& O. l
Distribution shape, 分布形状
" G: T' ]# c$ h* F7 o: O9 N: X& nDistribution-free method, 任意分布法1 _$ s. E5 K, ~3 `4 a" w9 `; G
Distributive laws, 分配律1 [. S, j/ l+ S
Disturbance, 随机扰动项: Y1 L# B' s5 I& u1 w+ E
Dose response curve, 剂量反应曲线
% K# E" |3 |$ gDouble blind method, 双盲法
U0 B; i9 k7 X( H0 \' L: Y! FDouble blind trial, 双盲试验
5 I/ K9 k% P+ S/ [Double exponential distribution, 双指数分布4 N1 }: I* i! @: |# M0 D7 d* M" J
Double logarithmic, 双对数
( N, E2 o6 T& e+ Z) `Downward rank, 降秩 C+ p1 a, p, f) C' C, Z1 M
Dual-space plot, 对偶空间图
& K2 g0 C+ h# Z; E7 qDUD, 无导数方法
0 f T2 X) v7 M2 P* y0 @0 TDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法% E: c8 |* w% k9 T2 ]3 Y1 s
Effect, 实验效应8 y+ c3 I- }% I. J
Eigenvalue, 特征值* b" g) b& b7 M4 i3 E
Eigenvector, 特征向量( Q X# \/ E( D4 h! n; M0 n
Ellipse, 椭圆
' w. ]1 n$ [; T/ S7 t0 s% o5 gEmpirical distribution, 经验分布; m/ R2 o2 S" K6 X; f1 L
Empirical probability, 经验概率单位
. y \/ P8 m# e+ O0 C& HEnumeration data, 计数资料& D) _0 }& E" s3 }
Equal sun-class number, 相等次级组含量
& Y- I" e. t; D7 TEqually likely, 等可能
' t: h# \0 p6 C( b, n) YEquivariance, 同变性
, g; ~; c5 O" c( g! `! }Error, 误差/错误( S3 K0 T4 J( s" o' g: k" q0 g
Error of estimate, 估计误差7 W! T: j' h8 a* I1 F
Error type I, 第一类错误
- z* B; ? l- \, d% f* m! SError type II, 第二类错误
5 U. a, ~" V- R) U3 iEstimand, 被估量
8 v8 W. d6 }0 wEstimated error mean squares, 估计误差均方! X2 _7 w" x5 k9 ^9 M6 [8 d1 m
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和/ ^! V# K5 a' j0 g4 j" f
Euclidean distance, 欧式距离& |7 |) P" E' O/ R1 Y# e' Q. p$ E
Event, 事件1 L8 M0 A' y; {
Event, 事件
; D! g% L; Z( t: FExceptional data point, 异常数据点& b: F/ P% K* M5 ^" q1 C
Expectation plane, 期望平面
" S0 |8 ^' A" a: }$ f" ?Expectation surface, 期望曲面
/ t( H! ], `* [1 ^Expected values, 期望值
( {8 v) A( l* w# D$ { OExperiment, 实验5 a) F' d m+ H& n7 H7 T
Experimental sampling, 试验抽样
$ R+ a1 T9 A; l3 X% X7 ZExperimental unit, 试验单位* o% G* w+ \9 j! C
Explanatory variable, 说明变量1 N2 c- n9 i& T3 `# d6 F. w1 Q
Exploratory data analysis, 探索性数据分析4 D- s; t4 v& S. ^
Explore Summarize, 探索-摘要1 R& `9 G! ]% T: ?: C
Exponential curve, 指数曲线3 D [. D: Y0 G! r1 d2 q0 I
Exponential growth, 指数式增长
; z9 K8 T4 a8 c" a$ G( REXSMOOTH, 指数平滑方法 . p% ?% G8 t' |3 n) U
Extended fit, 扩充拟合
. |6 m$ |- D4 G! e( O* zExtra parameter, 附加参数' c0 I9 I7 t% ~- B1 r9 g
Extrapolation, 外推法
- K9 z3 A8 _* lExtreme observation, 末端观测值0 H! S, @, W5 d1 s9 n: E+ r
Extremes, 极端值/极值8 g9 K9 O; t; Z6 Y( E L' Z1 A
F distribution, F分布5 O+ q* _2 l% I* x J- t: ]4 i7 \
F test, F检验 ^$ @6 E- x1 u; {- T
Factor, 因素/因子& T9 P! h2 D* O8 V. [0 h) h, I
Factor analysis, 因子分析1 @4 U8 X7 M1 g; ^! d& v
Factor Analysis, 因子分析. m( W! N5 W3 p& A
Factor score, 因子得分
! E% G2 ?4 @3 [) A5 x0 r. FFactorial, 阶乘+ v/ B! D B; x5 z
Factorial design, 析因试验设计+ O% Y* h5 L* z9 h, S
False negative, 假阴性 z0 M1 V7 M+ m h2 r! O5 \; w
False negative error, 假阴性错误
. E9 ?% m2 P9 sFamily of distributions, 分布族6 e3 |6 U/ n4 L3 f/ L2 u
Family of estimators, 估计量族
. k' g& m# O) X8 ]4 L( h8 s! hFanning, 扇面
; D# |( C0 [8 a0 A) Q" w- P7 K& M, UFatality rate, 病死率9 R Q! |( D- E- T
Field investigation, 现场调查
# S" V, L1 p4 j! X" r+ QField survey, 现场调查
6 l. I" p0 j) X" M& \- bFinite population, 有限总体$ T4 i/ f; s! x
Finite-sample, 有限样本. ?5 R) {: j3 z4 F- e# s, N5 y
First derivative, 一阶导数
0 S. o7 s) K A& D7 n* QFirst principal component, 第一主成分" ]5 ~% a, W4 K- u* `
First quartile, 第一四分位数 |3 @- h% |) u3 W3 j* h. }
Fisher information, 费雪信息量: ?. U: w' u# ?# _ k; F9 y
Fitted value, 拟合值2 o* H8 N# f2 _, R
Fitting a curve, 曲线拟合' d0 F' L- I* K% S
Fixed base, 定基+ Y- N" I% Q k# b! s) q
Fluctuation, 随机起伏+ S& G0 J& ~; | V# @0 D
Forecast, 预测: P$ g5 R, X/ \
Four fold table, 四格表
5 v2 o V/ E' B1 VFourth, 四分点
1 w; _. T5 m5 z* o: Q# b6 W/ wFraction blow, 左侧比率
! e% ~% H& s0 K% T& X, R- ]Fractional error, 相对误差2 s: U1 t0 R+ {- S. h% v! U* N' G
Frequency, 频率
5 Q- c% b3 Q4 \9 {# j0 oFrequency polygon, 频数多边图! R# \" `& R2 e* H# a+ k
Frontier point, 界限点3 U+ s1 Y0 ~6 D7 k- z( g2 f
Function relationship, 泛函关系
8 z7 C- s, _/ T; |: y1 eGamma distribution, 伽玛分布! f' e: l6 u+ R4 K) t5 U
Gauss increment, 高斯增量, g+ L1 Z( K; ~& }% [ Z
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布- | `& m* |! n! f- n8 m9 n
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量/ ?) r |2 M' t3 T+ q# Z+ l! n
General census, 全面普查+ S; O+ v7 ^! }" p% Z V9 ~
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
4 F( N$ ~; }* d. [0 uGeometric mean, 几何平均数
3 E1 K" L7 B& o* L3 z! h$ t% yGini's mean difference, 基尼均差4 j( |2 q7 w% ?3 P
GLM (General liner models), 一般线性模型
8 E( ~% i" H. @' Y, w; G+ \& a! O. z8 gGoodness of fit, 拟和优度/配合度: G# A4 @7 o/ R+ X
Gradient of determinant, 行列式的梯度
R! C' ]) s. {# s4 ?& z4 zGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
2 a% c: s( X2 ^9 O$ {Grand mean, 总均值/ c2 L0 I- c" e
Gross errors, 重大错误
$ ^9 J8 @- N: e' \2 I- eGross-error sensitivity, 大错敏感度
& ^+ }0 y1 l8 S" _# y) {9 oGroup averages, 分组平均, W5 O( h/ M7 i) W3 F/ B/ D
Grouped data, 分组资料2 \! z2 U+ R# c' O
Guessed mean, 假定平均数
3 C% Y5 N/ V( H) ZHalf-life, 半衰期
$ A4 I/ l- M3 D( Y/ yHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
* V. b* n) `( s1 e9 T' ]3 W9 LHappenstance, 偶然事件; ~. f9 U- r% b* S5 \
Harmonic mean, 调和均数
; C! y5 ?5 O1 }2 r1 f! I: A0 g, ~! EHazard function, 风险均数1 H+ F4 B6 R, n4 f8 V
Hazard rate, 风险率
2 J( s" a0 m% f; ?# aHeading, 标目 ( h' y& N" J8 x7 W2 |
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
9 I4 @7 ?. Q$ U) T8 V0 l6 QHessian array, 海森立体阵/ e2 D1 W& ^. E, A. I, z. i1 v/ H2 h
Heterogeneity, 不同质7 G, a/ D0 f8 s
Heterogeneity of variance, 方差不齐
' Z9 S7 L5 a* P7 d+ K! OHierarchical classification, 组内分组. U- T. ?# H; ]" U; J% Z; }
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
% e T I ?9 V& X" zHigh-leverage point, 高杠杆率点
R& z/ u1 j3 x6 W. }HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
# H$ Z# K& \3 i9 a4 }7 {: M. V9 CHinge, 折叶点4 I& }" [1 [" P$ Z
Histogram, 直方图
; r9 c1 Q. f9 H- P/ \) AHistorical cohort study, 历史性队列研究 6 p: w3 a Z- u- e: B+ Y
Holes, 空洞# j1 ^9 q/ m) {9 ~# C
HOMALS, 多重响应分析) G9 s7 E! A9 P3 v2 |2 P' ~: F( p
Homogeneity of variance, 方差齐性7 t& g7 n: h, b8 I0 @/ {
Homogeneity test, 齐性检验
$ p, @6 o: X* v) O: d6 MHuber M-estimators, 休伯M估计量
6 O5 Y4 d9 I9 c. J" D) l4 xHyperbola, 双曲线
$ Z2 L, Q" E" d. iHypothesis testing, 假设检验& ?5 _0 ~' [9 v+ a1 a5 [3 N' _
Hypothetical universe, 假设总体
# V5 \4 f! ^( E$ R- ]Impossible event, 不可能事件8 C1 w2 @& }3 x2 w; N
Independence, 独立性+ r2 Q$ N( M4 H6 e7 ?
Independent variable, 自变量, U4 x8 Q; x2 v7 N
Index, 指标/指数9 F2 H! F& e, O8 Z* i6 |
Indirect standardization, 间接标准化法
7 z! ~9 ?; N$ m4 B0 \5 [+ x& AIndividual, 个体
- k) s( m) ?8 |7 RInference band, 推断带
9 t. C, h9 z2 L; D0 y8 c4 C# UInfinite population, 无限总体- @- i9 _. Z' c. o1 ]2 a* [
Infinitely great, 无穷大
/ v5 t- e) G: K# I7 v5 mInfinitely small, 无穷小+ R" h) z! l7 e6 q1 a
Influence curve, 影响曲线& A/ F2 s9 G$ Z& r" B; F: \% c
Information capacity, 信息容量
) j1 a/ e5 k3 | L" w/ W/ qInitial condition, 初始条件
2 j. N' e, J9 H; N/ B# x4 FInitial estimate, 初始估计值 r( N5 J' T% W3 N2 T' V( S) R
Initial level, 最初水平! M5 ` i/ z. W. r. d/ y' V
Interaction, 交互作用
& q1 I" }5 b7 h. e, L. ]7 g& `Interaction terms, 交互作用项' W3 r; w( G0 `1 X7 R* e# w
Intercept, 截距
2 ~& n2 N: d9 Y+ B( MInterpolation, 内插法
$ M% p2 D4 A- u$ U! ]0 vInterquartile range, 四分位距
) [' O' I1 c0 e; LInterval estimation, 区间估计) M( u0 V, Y$ X, A$ N0 z1 v4 q
Intervals of equal probability, 等概率区间
7 E4 G; m! l l% ]% R/ ?( GIntrinsic curvature, 固有曲率
( u5 q H1 L9 e0 x% o5 i4 \Invariance, 不变性
& R1 ~0 J0 J( Z( O: L7 @Inverse matrix, 逆矩阵
0 m! }+ p3 |+ n" h3 h8 X0 F( pInverse probability, 逆概率
- {1 I# ?# g/ t) J% h0 g! K, |/ DInverse sine transformation, 反正弦变换
! e i0 f: i! E( ^$ Y8 oIteration, 迭代
$ @5 }2 V, |$ @7 _1 _1 pJacobian determinant, 雅可比行列式* s7 A7 Q3 n: K- S: ^
Joint distribution function, 分布函数
; A0 e6 {# E9 e7 y4 I y9 ~. xJoint probability, 联合概率* d. Z# n: F+ b
Joint probability distribution, 联合概率分布
$ M' W; S( d6 E% P& O. D* wK means method, 逐步聚类法* G" s) f3 _- k$ P0 y
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 $ i! y/ U& }, c4 _7 R
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图# r9 v' U* e" n& V4 T# s
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
5 M: O) P2 I6 V. jKinetic, 动力学7 `- @ i" v% z1 m
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
' P7 J2 g! j+ a* FKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
F, v; o* t, {* ]" @4 N, D) eKurtosis, 峰度' a; k. m, L. w+ e8 \7 D% _! V/ U% I
Lack of fit, 失拟6 i1 x6 c6 @: u6 v8 U+ x
Ladder of powers, 幂阶梯
( g7 n2 V/ \# ~3 vLag, 滞后
, u! l1 n6 i4 x6 O; I/ KLarge sample, 大样本
% V4 |# G( C* U9 B9 BLarge sample test, 大样本检验
% q- y& F* x' d3 G3 i" h: A. dLatin square, 拉丁方3 J" G( a* z+ ~6 K; h0 t: P6 a' r
Latin square design, 拉丁方设计
9 F3 P; ~' a) O% \+ C M; \Leakage, 泄漏6 z* z3 ~- T @) C' k
Least favorable configuration, 最不利构形9 G4 N, S4 Q7 i$ @0 x
Least favorable distribution, 最不利分布+ H. s; d9 _8 j
Least significant difference, 最小显著差法
4 w: V& z+ L$ {4 N* xLeast square method, 最小二乘法
5 `+ q- f2 P( |3 M: v0 E% w* JLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计) t% h7 t0 T2 t
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合% y' V2 u/ v2 }' l9 |: e
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
+ h3 O2 f* K9 k) k D6 sLegend, 图例
+ [7 X% }- b3 I5 `3 N1 J" F( ?6 NL-estimator, L估计量
& z( J' D. X) T8 B2 L% d+ iL-estimator of location, 位置L估计量2 @* }3 |: W( i+ q
L-estimator of scale, 尺度L估计量0 |9 Z, S& V+ s; h3 ?. F# h! [8 o
Level, 水平; |. w; g3 [! o' R0 z7 F2 }) F5 w
Life expectance, 预期期望寿命" E ]& c& X3 H
Life table, 寿命表
! }/ }$ S' m6 m- s& [Life table method, 生命表法9 ]; h: j) @7 E, X2 K1 h
Light-tailed distribution, 轻尾分布/ d; J) M9 a- ?: L# f
Likelihood function, 似然函数
Y* j" A l8 [0 A7 ^: pLikelihood ratio, 似然比0 M, q# l7 @2 q" n ~% e
line graph, 线图
) }" \; L) W& z/ [1 c NLinear correlation, 直线相关! h. T9 n! {/ O& _# j2 T5 @6 j
Linear equation, 线性方程' s& d8 @. v/ D# J
Linear programming, 线性规划
6 D% A4 Z9 v; y7 p0 r* JLinear regression, 直线回归
# Q" c3 {$ ?2 ^/ a- J& _Linear Regression, 线性回归. Q$ X8 V# H H
Linear trend, 线性趋势
8 b( x1 ~, @9 V( n2 \. H$ ILoading, 载荷 ) d9 W) W# _0 M; q$ P- ?! p# v. C
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
3 J- T& [( h2 E& P( }9 vLocation equivariance, 位置同变性
( V7 W7 t/ Q# ^/ |Location invariance, 位置不变性
& U( A$ y1 e/ _. ] W. x- a/ tLocation scale family, 位置尺度族" J5 P7 h$ V6 K9 V
Log rank test, 时序检验 # @- Q9 K$ ? p# t! H0 x' L1 s9 u
Logarithmic curve, 对数曲线
7 m! Y) y: }; }+ L* R- VLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
6 G' I& }& Q W. u9 ]Logarithmic scale, 对数尺度
3 ~+ [9 R7 U/ W; RLogarithmic transformation, 对数变换* J6 |: E1 t$ `: i* ?* W0 N
Logic check, 逻辑检查6 t v9 i& \: D/ R# e; D8 Q
Logistic distribution, 逻辑斯特分布4 c! `* r ~! d! H
Logit transformation, Logit转换
& w$ H U& |' b# N9 G" F- J+ KLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 : Q+ I: x/ s* h
Lognormal distribution, 对数正态分布
3 x) {: @/ B0 eLost function, 损失函数; k A2 S# f) Z! F7 t4 c l
Low correlation, 低度相关+ _/ @4 G1 S& n! a2 w+ C
Lower limit, 下限( b, C- {# a+ m$ Q U
Lowest-attained variance, 最小可达方差, Z* c# }% J# w/ _" l. x9 ]7 O
LSD, 最小显著差法的简称/ p6 z6 h) r& d5 H8 h
Lurking variable, 潜在变量
% }8 I' e+ a9 L$ o4 ]Main effect, 主效应
) b4 w- t7 R) w& u$ D1 c6 ~/ KMajor heading, 主辞标目) v) }$ B( o/ P, x; |0 a1 @
Marginal density function, 边缘密度函数: f" _: R9 W3 O' n& ]+ u- Z
Marginal probability, 边缘概率' J9 a$ @- F0 \0 N* G
Marginal probability distribution, 边缘概率分布9 {( g- E x' V- Y" u. K, v* r
Matched data, 配对资料
9 x! h; b$ u; d) N! y5 k+ x, `1 aMatched distribution, 匹配过分布6 ^1 w. h! N6 [* G! a4 r
Matching of distribution, 分布的匹配
! M; Z$ Q, e6 K- R7 l! t/ KMatching of transformation, 变换的匹配; r; M( c! U* Q5 S
Mathematical expectation, 数学期望
x/ A% l7 E; o& ~6 r% kMathematical model, 数学模型6 G4 w7 C; x$ G: s- M0 B) f
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
) r& |) j9 K0 ~' |# v$ @Maximum likelihood method, 最大似然法
" x; L& B; c, j0 _Mean, 均数
4 j, B# i! V6 d# v& H( \Mean squares between groups, 组间均方
x) s9 [% y8 X5 O5 C* q UMean squares within group, 组内均方
$ t1 X( ]4 `& }Means (Compare means), 均值-均值比较
' D7 [( `3 \3 w" k4 h% g$ G* {* m: DMedian, 中位数: [0 B3 G8 ` }6 J) N0 l/ t
Median effective dose, 半数效量/ T- a# C# G& H3 [( q/ B# t
Median lethal dose, 半数致死量 |, L( x n& m4 O) Z: j) g
Median polish, 中位数平滑
% t( u! P- F1 w5 ^ eMedian test, 中位数检验
0 a' c5 ?9 A; _( }1 ^( VMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
7 C) z* t, F- Y) J- eMinimum distance estimation, 最小距离估计* u% n& A0 b1 a7 _4 n, {
Minimum effective dose, 最小有效量/ q. F9 U( [8 P9 z5 ^6 n2 E5 e! S
Minimum lethal dose, 最小致死量
' ?4 W, M0 K, ]0 sMinimum variance estimator, 最小方差估计量2 E& ?% ^/ U1 G! z- `9 ~; T' z$ |
MINITAB, 统计软件包% n& e; ^; x5 f' E. D; h) A' ]
Minor heading, 宾词标目
% g0 N' ?6 G2 R- h' T+ |Missing data, 缺失值
' ~+ S& J2 A0 Z: }& q: f" OModel specification, 模型的确定
9 m5 U+ B2 }3 W2 J1 SModeling Statistics , 模型统计& m O+ Z+ t# W
Models for outliers, 离群值模型
* N" Q- g9 P4 C/ u% |Modifying the model, 模型的修正3 S& e! j9 i' z- ~
Modulus of continuity, 连续性模
4 @% R! }" r# ?" W/ h+ KMorbidity, 发病率
& O- P" l3 f6 pMost favorable configuration, 最有利构形
6 l/ z+ [ b7 |- ~# T' K; DMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度9 ?$ j1 T1 x" k
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
" m% R3 q% j$ ~3 `7 DMultiple comparison, 多重比较 n0 I& a% W5 a: B3 H8 {
Multiple correlation , 复相关
4 H& w7 R/ @( T# H9 K0 w: {Multiple covariance, 多元协方差) P4 [ h6 g% ]- A' t! D
Multiple linear regression, 多元线性回归
& b5 x, N% P# T9 C: xMultiple response , 多重选项
1 P& f& }+ n' V$ C4 p U$ NMultiple solutions, 多解# s2 P; j1 O3 o2 a. a4 w
Multiplication theorem, 乘法定理
k8 V' K+ \4 R8 V) \, j9 p5 IMultiresponse, 多元响应0 o% R! T; R' Z$ T }: {6 X+ C; E
Multi-stage sampling, 多阶段抽样+ S. h% X) N3 W/ N
Multivariate T distribution, 多元T分布
- b" ]3 q& _( D& T, W, IMutual exclusive, 互不相容
0 `# I+ ]) m; E8 x6 YMutual independence, 互相独立4 T/ ~7 F0 E* B8 \; u/ g6 i9 O
Natural boundary, 自然边界
6 M* {' s$ L6 D/ b4 x7 v' nNatural dead, 自然死亡5 u! T/ }4 d! W; d/ C1 G0 l! k
Natural zero, 自然零4 X* k2 T* L7 g. {6 Z/ y
Negative correlation, 负相关' b. @8 m6 A) X2 N1 e0 k3 b. v' d
Negative linear correlation, 负线性相关; K% @/ H) V# S# I Z
Negatively skewed, 负偏
8 X+ J+ [" w0 G1 U7 m* Y6 NNewman-Keuls method, q检验
: W. Q$ S1 t; N9 n, X, _/ ENK method, q检验
) v1 R: @: _( y% J2 RNo statistical significance, 无统计意义/ X5 B) v1 O% Y* Q6 [0 R, s
Nominal variable, 名义变量& K, |! \8 w& z& n9 D" N2 S
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
2 `6 I) w N$ X6 f6 KNonlinear regression, 非线性相关
: l! r& V2 J: v* bNonparametric statistics, 非参数统计* y* M" X- i h4 F$ Z/ l a
Nonparametric test, 非参数检验
& C. [$ {- g i+ [Nonparametric tests, 非参数检验
5 N; ]- Y/ j) I5 R- iNormal deviate, 正态离差& I6 d$ q1 q3 [3 s6 M
Normal distribution, 正态分布+ h" Q# U; H( z7 E4 ]1 L
Normal equation, 正规方程组
7 q! [6 @ F# l, G! DNormal ranges, 正常范围- ?5 m) Q, O4 W; X& O; q# o% w
Normal value, 正常值8 b" `( i$ ~% y' e2 V) B
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数6 L4 L# n R9 J
Null hypothesis, 无效假设
. g3 }1 g) V6 H0 T3 WNumerical variable, 数值变量
* n* I- \+ J( ~) z6 G& B5 CObjective function, 目标函数
* [( l# B4 `& e$ p3 iObservation unit, 观察单位
2 t5 M: M1 m6 i9 DObserved value, 观察值
8 U2 Q+ O, D7 sOne sided test, 单侧检验
2 A1 h/ d4 d6 O$ q9 j: |One-way analysis of variance, 单因素方差分析
6 ], o, C1 b0 K: T/ \& }Oneway ANOVA , 单因素方差分析
' o# F6 c, N: v2 ]3 ~9 C) LOpen sequential trial, 开放型序贯设计- B1 e9 h' [) M3 [$ y" H$ ~
Optrim, 优切尾6 O9 Z) x' x# p+ }# I
Optrim efficiency, 优切尾效率
* z! ^7 k+ Q; ?6 UOrder statistics, 顺序统计量
$ f& \! u3 X$ T# \1 FOrdered categories, 有序分类- {( r+ U3 x5 p% r
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
! K% o+ @2 I6 G: sOrdinal variable, 有序变量+ ]/ S# I/ d k+ Q5 `
Orthogonal basis, 正交基* U& n4 X8 p* F w9 _
Orthogonal design, 正交试验设计5 N7 a" o( V, W8 v$ X% Z
Orthogonality conditions, 正交条件
" g( C; |! H/ M: n: EORTHOPLAN, 正交设计 3 h. Z) L; m) p8 G" S, r
Outlier cutoffs, 离群值截断点: q _! N0 H$ |0 A4 U. }
Outliers, 极端值0 Q% @8 m. ^6 _" V2 C7 @( u% s
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
& F3 v/ F6 m& u' \Overshoot, 迭代过度6 K( L$ O% y8 [; A! T* s: _
Paired design, 配对设计' T& H9 F4 _5 V' Q4 [1 D
Paired sample, 配对样本, N5 H' S4 S" G
Pairwise slopes, 成对斜率+ W6 V) e, N( y i5 r& x1 Q
Parabola, 抛物线
/ n; S7 S1 n+ RParallel tests, 平行试验1 j3 Z! Y. \; _2 n
Parameter, 参数- u3 e8 @: W" N5 W9 o
Parametric statistics, 参数统计
4 v6 B! a4 \! V8 U7 O! N8 ZParametric test, 参数检验; A) r0 `2 e8 b7 v1 e' P# g
Partial correlation, 偏相关# {8 v% C9 n# D9 `' Q3 [# p# @
Partial regression, 偏回归
6 I7 g! b* `) F4 h7 R8 x& i2 pPartial sorting, 偏排序
% s% a* |* N" D4 }% nPartials residuals, 偏残差5 P# ~" S3 Y* ^; `! H
Pattern, 模式
( _2 U8 w5 T' N" UPearson curves, 皮尔逊曲线
" ^3 [- ?% p# DPeeling, 退层
2 ?; B: D: M% m8 vPercent bar graph, 百分条形图0 N! U; m+ M% e, B
Percentage, 百分比
! X2 Y0 x' x, q; R- \9 [5 N$ }Percentile, 百分位数
) W( W% N N5 e- ~Percentile curves, 百分位曲线
$ e3 Q S% ~2 l! s% ~Periodicity, 周期性
W, |! {3 d k* \6 p7 u( w2 ~Permutation, 排列! P( x2 S! P* I! j+ f2 e
P-estimator, P估计量
4 S; j8 y7 F1 G8 ]& R: K i7 S+ ]Pie graph, 饼图
* x$ Q8 q+ v9 E& F9 L' i, [( YPitman estimator, 皮特曼估计量
! u9 X/ [1 Z! L- R7 [# ^Pivot, 枢轴量
, F6 \) M" k5 p5 D% {4 H4 }Planar, 平坦
: _4 D2 T2 P9 _Planar assumption, 平面的假设 x% |8 {) }8 m# K/ Y2 ~& f
PLANCARDS, 生成试验的计划卡' S/ G: g/ W+ d# v" e- a0 E* b
Point estimation, 点估计
; Z# t8 F9 ~& N5 ~- ]Poisson distribution, 泊松分布
2 b* o6 P ^+ D- w4 f# XPolishing, 平滑
' [ w- t4 s; ~Polled standard deviation, 合并标准差
# e: ], I* v" b: i" pPolled variance, 合并方差
6 S. D- a7 i4 W/ \. q& `/ NPolygon, 多边图
+ m1 x- w+ F0 R, e+ {. K& zPolynomial, 多项式0 G6 M6 j8 Z1 o! p& B. q4 L/ N1 j1 x
Polynomial curve, 多项式曲线
( g0 F! d6 p' `: E! o4 lPopulation, 总体$ F3 ?( i+ h+ G1 F+ o# d* e
Population attributable risk, 人群归因危险度% k2 G3 A. b/ p+ y5 z1 S
Positive correlation, 正相关7 D5 X2 b P- O5 o, x
Positively skewed, 正偏. m; _' n0 A0 \
Posterior distribution, 后验分布
6 X8 s# v+ r' rPower of a test, 检验效能
3 d; F; G, a) i* bPrecision, 精密度
) {9 L: N6 k* ~2 W, R' q8 z+ NPredicted value, 预测值
% j$ a/ @) ~# _" h! C. V3 nPreliminary analysis, 预备性分析
. D. l1 X* M' \( _, u2 _Principal component analysis, 主成分分析$ \; w, s" B! X3 s E- o
Prior distribution, 先验分布
. `; c c' D. I4 v0 L9 A6 H* g* mPrior probability, 先验概率
1 |- I% V, [0 u% g5 |Probabilistic model, 概率模型
2 u: ]) Y/ W% \0 J! m$ o# Iprobability, 概率( x5 ^! y* U9 c; y( E: a
Probability density, 概率密度) E0 H0 Y1 [( m3 ]4 u
Product moment, 乘积矩/协方差: D9 {; f: X3 F) P2 u) P
Profile trace, 截面迹图. U+ c, k* U7 v2 p9 B) [
Proportion, 比/构成比& t+ x& k+ M1 j: B7 M
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样) I0 x4 E o. V+ m
Proportionate, 成比例
}7 y- J4 @- z1 zProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
4 \/ B9 {0 o4 v% m: ^$ ]Prospective study, 前瞻性调查
$ u( i0 X/ s% h" ?1 K: EProximities, 亲近性
) f" P' B' A. g* wPseudo F test, 近似F检验
; X( R" M4 \3 u0 p iPseudo model, 近似模型
/ T5 \1 b/ f, `! _/ O3 JPseudosigma, 伪标准差5 I! `4 b! R. U4 l, X" p" N2 @
Purposive sampling, 有目的抽样7 U( g8 f' r/ U1 `3 N$ O
QR decomposition, QR分解# H o& q% w) ]
Quadratic approximation, 二次近似# R- \& \9 H0 Z: V2 ?# w% \
Qualitative classification, 属性分类4 W- S$ \: n* U$ J& b
Qualitative method, 定性方法
3 S2 o$ S) J* B& ?6 ?, J' V! K- ]8 ]Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图! r0 L) T9 \6 q n2 `( G
Quantitative analysis, 定量分析, l! D& o+ v$ C. e/ v3 @
Quartile, 四分位数4 D3 e# K4 F- l/ T6 I
Quick Cluster, 快速聚类" T) G' K8 ^: F+ I3 E1 v) _9 O9 K
Radix sort, 基数排序
3 c" C4 k1 Z" h, q9 Y& K: |- kRandom allocation, 随机化分组+ Y$ {; w, k9 Z1 l
Random blocks design, 随机区组设计* y& r( \% p# G' h
Random event, 随机事件
7 G& G N4 M {3 u: A) ]3 pRandomization, 随机化
& k. h, H' o4 ORange, 极差/全距4 k" o" n+ ^: z) m' w0 b; @
Rank correlation, 等级相关
9 `) z6 J& O& D2 GRank sum test, 秩和检验
' X# e$ k3 @2 MRank test, 秩检验
+ u. V) H# _( r1 [# BRanked data, 等级资料
% u$ M+ p5 x: Y* S' [9 KRate, 比率
* W$ x M. V# i% U" }& ~: K9 oRatio, 比例) |- F' t7 T* ?, O
Raw data, 原始资料* d9 Q+ ~1 V- _& q: b$ ]& v& ~
Raw residual, 原始残差 k) d$ V" P2 p
Rayleigh's test, 雷氏检验
- D( Y, G- H! E+ vRayleigh's Z, 雷氏Z值
; A ?$ S+ g% B+ ~4 G' K4 IReciprocal, 倒数
& W# x. g9 y$ G; qReciprocal transformation, 倒数变换" l: @7 ?/ J7 Q9 \6 `# F- [
Recording, 记录
; `: R( c" M' |1 F9 f" U7 M/ GRedescending estimators, 回降估计量
' x6 g& z% T4 v9 Y; vReducing dimensions, 降维" J4 G E2 o1 ^# U' ~
Re-expression, 重新表达
0 j! G2 L" E5 t7 H5 Q, UReference set, 标准组
9 W. m) L: p6 i" @Region of acceptance, 接受域
4 E, v8 V- t8 H8 aRegression coefficient, 回归系数
' D V( C9 h& JRegression sum of square, 回归平方和- }9 u' H- ?. r1 t
Rejection point, 拒绝点: S+ I9 E2 q: b' }8 p q
Relative dispersion, 相对离散度
5 d% E* W9 }6 _( hRelative number, 相对数( q" d+ Z6 J) n: ~# O1 w' m/ m
Reliability, 可靠性2 B* W9 h2 R5 N$ w" Q$ w
Reparametrization, 重新设置参数! L W& L+ W" z O( f
Replication, 重复" H, q2 ^6 c) k$ A4 \. c7 B$ y
Report Summaries, 报告摘要1 o$ _' o& Q- p2 h9 Q
Residual sum of square, 剩余平方和
# o C# p: e" z' z0 [) R# u1 tResistance, 耐抗性
( i9 G3 N" C j8 O1 T9 ]Resistant line, 耐抗线- F+ l+ h; l0 e4 r D
Resistant technique, 耐抗技术
$ e2 F0 g' E7 o6 P! yR-estimator of location, 位置R估计量# z6 E. F2 p0 L# N7 J6 U; W
R-estimator of scale, 尺度R估计量
. ?9 k6 U7 P( F2 P3 d+ hRetrospective study, 回顾性调查# w) I3 A0 i! P( Z1 h3 O4 f8 \' P
Ridge trace, 岭迹6 w5 V2 l+ L) r7 k) R
Ridit analysis, Ridit分析
9 f% M# r0 F# l4 A6 PRotation, 旋转
7 V! a. j8 ]5 v6 ] NRounding, 舍入
' W J( M8 n$ w" e$ CRow, 行" Y5 `- T Y1 _. F
Row effects, 行效应+ D. k: t0 w7 ?
Row factor, 行因素
: l: i5 M9 k6 b. H: {RXC table, RXC表8 V0 {0 o) l. `, p
Sample, 样本
$ o# l& |- `( x0 ~" TSample regression coefficient, 样本回归系数5 P; a" Z3 e9 G
Sample size, 样本量4 Y( G2 y) U, o, _; ^' @* F
Sample standard deviation, 样本标准差9 ?6 V3 {( F" ?
Sampling error, 抽样误差
- `. B8 }% B7 l+ l% B& e! b" NSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
% G, Q8 ]/ [9 s7 J2 L! [Scale, 尺度/量表/ ~& P: r, S3 s8 R* L4 i- Z
Scatter diagram, 散点图# m9 {& v0 v" T$ \1 Y; L
Schematic plot, 示意图/简图( N, E1 D$ i! W" a: X' w% C( m! @
Score test, 计分检验/ U* u* s+ X8 h. X- _$ R7 Z
Screening, 筛检
* ]* U+ g4 G$ p1 bSEASON, 季节分析 - r& s; S& c' N. u" Y
Second derivative, 二阶导数
8 M2 Z: d% u+ g: ^$ |4 ]Second principal component, 第二主成分! H3 v& v" ?' c2 N2 ]: r
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 / j2 a7 E: j3 ]- o- {( `8 ?
Semi-logarithmic graph, 半对数图
( s; k: b0 M/ O- kSemi-logarithmic paper, 半对数格纸: h5 Q6 A @* X" P5 ~
Sensitivity curve, 敏感度曲线7 k: E! r1 x& f) b* J* B
Sequential analysis, 贯序分析
7 ~! J1 E; _1 X4 BSequential data set, 顺序数据集
( p' o2 B6 W! w" q" \; _5 NSequential design, 贯序设计# j# [) T7 V! m3 v" @# Q) e. k8 M
Sequential method, 贯序法
' P& O; C& g% X/ M7 \$ O, ySequential test, 贯序检验法
$ Y4 c- R( k; {# ]Serial tests, 系列试验 F5 R3 L r1 n: W a2 s/ g
Short-cut method, 简捷法
! A3 P: M9 H4 ^Sigmoid curve, S形曲线
& S% @: M5 r' P, g. mSign function, 正负号函数$ k( G2 }8 _1 u' F9 L
Sign test, 符号检验
& V3 T* |' L5 R% Q. q+ @Signed rank, 符号秩
' L3 G/ Y! U* V3 v7 ~# E& Y" RSignificance test, 显著性检验' p9 v, N& `4 a# y
Significant figure, 有效数字2 Y6 W9 f. r/ J$ ^0 K9 P$ @- t8 f
Simple cluster sampling, 简单整群抽样; C! N7 e7 |2 w3 V7 r+ B
Simple correlation, 简单相关6 g, i- ~% U% o" @3 R- L: X
Simple random sampling, 简单随机抽样
5 D& g. J( _" eSimple regression, 简单回归' t) h' y$ `0 y& [
simple table, 简单表
5 _% M: d7 L3 {# O) g+ JSine estimator, 正弦估计量
+ d* t7 t1 f6 k) q8 b0 P9 s8 `Single-valued estimate, 单值估计6 G6 [+ s0 S. C e+ y) f: C
Singular matrix, 奇异矩阵
( ~" C, J, s8 U8 }, ~" M' s% lSkewed distribution, 偏斜分布
+ `- u- J+ V% V: X0 E/ f& ASkewness, 偏度
8 j! ?! s- R6 ]2 \( XSlash distribution, 斜线分布6 M9 d) s" ~0 J6 T: a2 ]
Slope, 斜率
5 @9 d0 ?# `! P7 `1 a' V* @$ sSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
6 z( b/ h! U7 @/ C7 A: t% P Q( h) YSource of variation, 变异来源+ j# \! B8 R0 c c" [' t q# U
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
, }7 g- u0 ~7 D4 S# U0 nSpecific factor, 特殊因子
5 P( N5 S* p tSpecific factor variance, 特殊因子方差
5 W# w& f' V. D. z4 c0 J+ QSpectra , 频谱/ c2 d1 e1 c! g
Spherical distribution, 球型正态分布
; \1 [& q0 o, P" eSpread, 展布7 @/ O- r) J6 I3 E) ]+ D
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包! W' ^ E; V4 L: q. _4 k
Spurious correlation, 假性相关
" \$ C( |# {6 N9 R; uSquare root transformation, 平方根变换+ \- h# A8 B1 Z
Stabilizing variance, 稳定方差5 O7 Y* W) J0 G+ v. d
Standard deviation, 标准差- B- b7 f( C3 } h5 I( o- z, I, H
Standard error, 标准误
3 b( x! E( d5 c+ H% C. {: CStandard error of difference, 差别的标准误3 |2 D% O! L' q5 L4 q; r5 [
Standard error of estimate, 标准估计误差# b1 o) O" C7 b4 l
Standard error of rate, 率的标准误
$ U6 Z8 q' L9 F( C4 \6 cStandard normal distribution, 标准正态分布
k# Q: C! R3 b' |5 ~5 oStandardization, 标准化* U' x4 Y6 g0 D+ O5 S
Starting value, 起始值
7 ~/ E: t* ~* ]; AStatistic, 统计量
+ C1 g' K* W% J0 R8 @& Q) M1 j& UStatistical control, 统计控制
% F7 k; h) w. v& p5 S5 M$ f: ~Statistical graph, 统计图7 v6 x& J( R. f+ q
Statistical inference, 统计推断5 @8 }( A* X) N; X
Statistical table, 统计表
7 e a( `* x) F$ ESteepest descent, 最速下降法
! }5 ^) j) ?! t0 e% EStem and leaf display, 茎叶图# y" E6 ^8 q) F
Step factor, 步长因子+ X5 f) X9 ^+ g! N( ~9 ^& c
Stepwise regression, 逐步回归
2 B5 h8 M; n: C# }: G4 O4 LStorage, 存' Q2 k- K5 o7 O/ t G: b6 t
Strata, 层（复数）
4 ~; u8 y# i2 c% _Stratified sampling, 分层抽样
' J) c( `8 v1 W& y3 `Stratified sampling, 分层抽样' B( H+ G v. L) ]0 ^6 F9 x
Strength, 强度
- A3 V( o3 C, X/ V7 D2 rStringency, 严密性
. H! B% b9 g' {* rStructural relationship, 结构关系0 m! `8 a; }% |. c
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
f+ _/ a* X: X$ y; c: Y5 v1 g) NSub-class numbers, 次级组含量
1 ~! ?+ s: n! m2 ^9 o. mSubdividing, 分割" p6 k; s3 h* F7 Q% ^
Sufficient statistic, 充分统计量
$ Q" r7 F5 y! x7 m- F) X) sSum of products, 积和
# a/ R7 a6 [% @# W) cSum of squares, 离差平方和7 M3 P) W' f# h- o
Sum of squares about regression, 回归平方和$ y( z- R5 E* K1 x4 o2 T1 i. R0 c
Sum of squares between groups, 组间平方和8 y A1 K/ b$ T4 u1 }0 C0 ~, Z
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
) ~3 ~% @; y; M h9 RSure event, 必然事件+ b7 A# s, L$ N2 ]# s5 j
Survey, 调查
9 w) d% m' t' K* Y% j) U- zSurvival, 生存分析' \- J) i8 M/ O: Z# S3 T; i
Survival rate, 生存率
) Q+ E2 t% ?; T5 b/ c9 E2 e3 t% L; lSuspended root gram, 悬吊根图
7 }" I. e# x9 G6 L; N- @Symmetry, 对称! C, S |& K3 R3 R& ~. }. i
Systematic error, 系统误差' m$ i7 }# q( [0 }: n9 b
Systematic sampling, 系统抽样( h1 N" }2 F3 V9 b; G. V4 C. F' I
Tags, 标签7 G N5 b2 U9 F
Tail area, 尾部面积2 A1 H n( Q5 A' o" r
Tail length, 尾长; a+ S& E, p \5 K
Tail weight, 尾重% [$ R7 L5 G! l5 q1 ~$ [2 ~
Tangent line, 切线
4 j' H ]5 l# z: A0 {* KTarget distribution, 目标分布. Z* e7 U9 k, ], u$ J$ I
Taylor series, 泰勒级数5 l- O' v0 t) T
Tendency of dispersion, 离散趋势( q: r4 p; b( b% Y/ f2 W
Testing of hypotheses, 假设检验8 ]) e+ M6 l7 ]- P$ o. P' Y8 p
Theoretical frequency, 理论频数
9 i% h3 u- E9 c) i! ~* |6 N2 q! P9 ]Time series, 时间序列
A/ Y. T: W, Z- q0 u) XTolerance interval, 容忍区间
/ w! J6 a: J5 h# [Tolerance lower limit, 容忍下限
% T1 `. k: P& H! r" RTolerance upper limit, 容忍上限% [( e; q. _; }+ y- P
Torsion, 扰率9 [, `8 b b2 t) z7 l3 E
Total sum of square, 总平方和
$ W0 D( n5 O; O1 pTotal variation, 总变异
+ o( C# y$ A4 x% c7 e3 fTransformation, 转换5 v) L' P: t: l( R; L& d) {
Treatment, 处理! _* J/ G# S3 }! e- J
Trend, 趋势
) \ P; A1 Z, B- w# c& mTrend of percentage, 百分比趋势
( f, u+ \1 d. OTrial, 试验
: t9 k3 }* _0 _+ {' xTrial and error method, 试错法
$ j4 R' l4 ?4 Z4 NTuning constant, 细调常数
) z6 ]8 p2 k- s3 TTwo sided test, 双向检验
# W# Z9 V& s8 e) YTwo-stage least squares, 二阶最小平方+ E7 q* n5 i" I: _7 _7 p, }# K
Two-stage sampling, 二阶段抽样( i+ |0 v+ I W' U1 |
Two-tailed test, 双侧检验+ S" p+ w. B! Y
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
& {8 f/ u2 q5 Q. DTwo-way table, 双向表% c; `# Q' L' p7 w# a8 i( X7 m
Type I error, 一类错误/α错误
9 P) B$ R8 Y0 A4 I7 ^2 s9 |: ~Type II error, 二类错误/β错误( [' Y" t% ]& Z" k
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称+ m0 d. J- Y1 R- M, [
Unbiased estimate, 无偏估计
, g: L" ~9 s' ?Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
) x+ i1 `: P( M E8 f7 L, QUnequal subclass number, 不等次级组含量$ R5 Q, p# w, r; Q
Ungrouped data, 不分组资料
! Q4 R' B5 S* R" q3 _" o8 \& XUniform coordinate, 均匀坐标! R. A4 ~9 W2 O/ P
Uniform distribution, 均匀分布
3 w0 s: r1 j1 v5 j3 `Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计, o) f* q: |+ n6 Q. [, X
Unit, 单元
. a8 W7 h/ P3 o TUnordered categories, 无序分类
9 {+ _0 @# l: E/ FUpper limit, 上限& e& O* [5 M h$ J1 x( a$ H
Upward rank, 升秩
) A$ k. O+ l1 q) J5 ?: O- O, ?5 L+ ?$ y8 ~Vague concept, 模糊概念
! A( \3 {7 N: x6 B- S/ i# r- bValidity, 有效性* I" X2 \8 a: A4 o- t- W) p
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
: v( V5 o& v: w7 |- ^9 UVariability, 变异性
7 H% I7 j) ?7 G9 ~5 [! iVariable, 变量' ~5 B) m5 H& N
Variance, 方差
6 P& X+ }, H \+ k$ w) ?4 Y5 B( KVariation, 变异
0 E# P k$ |8 s8 F2 Z( p/ TVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
/ P* p" \# ~- t* ~5 n& l; mVolume of distribution, 容积
. e5 g: q$ c' Z- |1 oW test, W检验% i! [, x3 A3 F/ C5 B
Weibull distribution, 威布尔分布
7 z" W' v" `" E" tWeight, 权数% A4 ~% v. V! B/ b& k Q
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
( N$ y, x* y. tWeighted linear regression method, 加权直线回归
7 u7 }. y# H' g' x- `Weighted mean, 加权平均数
* g: _' d' L2 m: E" t( g' M9 iWeighted mean square, 加权平均方差
; R; p8 ? B1 o: P, _! ]. c- G+ yWeighted sum of square, 加权平方和* e! j# l* A; Z/ _7 @
Weighting coefficient, 权重系数; A% k# z8 H* Y7 b( I" K" E
Weighting method, 加权法 - p2 U9 z8 o1 x' c. `
W-estimation, W估计量
4 J0 |, t* O$ Q4 o6 Q' `/ t( }& bW-estimation of location, 位置W估计量
! r' k4 n. L; f8 ?1 eWidth, 宽度
/ `5 g) U8 A& r" T7 wWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验/ F" D+ p9 S9 d9 H. [: ^. |
Wild point, 野点/狂点' R/ }+ ^1 `" Z) [% i# I0 Z; |
Wild value, 野值/狂值
( T# z$ q# `/ v3 `3 K. P- Y( GWinsorized mean, 缩尾均值
: e; [' W/ l& O, @' kWithdraw, 失访 ) X) [1 J6 p G& j" ?. M+ |
Youden's index, 尤登指数8 r+ n; ~* {: W0 }3 k( _ M" Z
Z test, Z检验
3 [1 R% d/ Z5 R; C% Z! j( dZero correlation, 零相关) g' c. k* w7 S" v( n
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
