|
|
Absolute deviation, 绝对离差
: T# B2 g( c# h* N1 XAbsolute number, 绝对数
/ j6 A% m, E. x4 zAbsolute residuals, 绝对残差
& F' A0 x8 j, Z ~; F7 ?Acceleration array, 加速度立体阵& z0 I* w, [* ?' v$ ^
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度8 n+ B+ t( h9 P$ ~5 i9 Z
Acceleration normal, 法向加速度 f5 o* e& B8 \) F, e* A
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
/ G. k& z2 H, F4 y- [Acceleration tangential, 切向加速度
+ ?! K- W* `, X1 Z6 @Acceleration vector, 加速度向量
+ r9 t+ U, d1 I$ @) n- r9 [" EAcceptable hypothesis, 可接受假设/ H7 w* ?. q9 ~( g, V1 y0 i' w7 K5 P
Accumulation, 累积, I$ ^& k% X& D- Y" Z) t
Accuracy, 准确度
& m2 j9 p- S+ M+ \( W1 q/ LActual frequency, 实际频数
9 T8 g1 a8 N3 nAdaptive estimator, 自适应估计量. R( \) W- n# C5 ?4 y( p
Addition, 相加
/ x. H- U( N6 a0 h4 v: y$ PAddition theorem, 加法定理
& P+ W3 i- D; t$ N0 NAdditivity, 可加性7 W& G3 h: J5 Z) z& Y' G
Adjusted rate, 调整率
& _' z4 h. T N/ AAdjusted value, 校正值' A3 K+ R" t3 v1 ]$ F
Admissible error, 容许误差
; ~' F* T1 L0 \# m7 y& \' EAggregation, 聚集性; t" t1 |6 v; ^: Y# U7 d8 o0 Z3 |! |
Alternative hypothesis, 备择假设
9 p* u4 E0 p1 n( T5 P0 O4 VAmong groups, 组间
8 O! c' ]) G# Z) GAmounts, 总量
* m; ]8 b6 Q# z& }& v" pAnalysis of correlation, 相关分析
4 e5 |1 s9 f; I/ m5 [. Y# ` FAnalysis of covariance, 协方差分析
7 o! ]' T) `; A8 JAnalysis of regression, 回归分析
- r; \# v3 @* d- p; LAnalysis of time series, 时间序列分析7 r" Y. S8 @/ i- A! N: l7 A
Analysis of variance, 方差分析
0 |# I( |! M) C+ a( Y' C. j/ dAngular transformation, 角转换
( D, I$ n7 h z% a6 o4 l! XANOVA (analysis of variance), 方差分析
- O, ~$ ~8 x/ e2 o$ s% M m9 }8 YANOVA Models, 方差分析模型
. G& e# J! u& z$ \* D H& KArcing, 弧/弧旋' q- I/ k$ U; Z4 y
Arcsine transformation, 反正弦变换
3 |- S3 A% @5 J7 |6 t" zArea under the curve, 曲线面积
/ j2 D# V! p0 b2 C8 @# hAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ) ^2 B3 w4 R' \ S I
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 " e2 u) B# m7 T) A
Arithmetic grid paper, 算术格纸1 |+ |7 R8 Q0 l G: S! y
Arithmetic mean, 算术平均数
/ y. w/ j4 k7 o# QArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
3 N% |4 q1 j, n3 KAssessing fit, 拟合的评估. Y, E! A8 E% h0 M0 E
Associative laws, 结合律/ x2 m6 o [# r9 e, z6 _
Asymmetric distribution, 非对称分布, O# Q7 n+ n) m2 G
Asymptotic bias, 渐近偏倚: m: F3 e5 y: ^+ g0 Y
Asymptotic efficiency, 渐近效率
3 \5 H2 H* L3 }6 F( {/ ?0 s) |/ RAsymptotic variance, 渐近方差% B/ ^3 p7 i# x. E# t
Attributable risk, 归因危险度
6 u- K |* u8 |Attribute data, 属性资料+ `0 x8 Y2 n' f/ p) }
Attribution, 属性6 ~" @% w- n; | o
Autocorrelation, 自相关
2 m8 t) W1 U6 m; fAutocorrelation of residuals, 残差的自相关" p8 s/ \4 U% G( M! H
Average, 平均数
. o2 ^0 D) M! ^4 @7 K6 JAverage confidence interval length, 平均置信区间长度6 `1 v2 j3 Y0 V- @1 g$ \! {. U3 r& A* {
Average growth rate, 平均增长率
9 ~3 Y8 u: h6 lBar chart, 条形图
6 j& y. }+ F+ L/ z$ F/ lBar graph, 条形图) y0 _0 [; F( f/ e( O3 o
Base period, 基期# w$ L( G+ e; d$ n3 I
Bayes' theorem , Bayes定理
! ~# C& S2 C% x( S" T: r7 L/ y. PBell-shaped curve, 钟形曲线" ^, J) I+ O! @6 D+ r, X8 `- d' I
Bernoulli distribution, 伯努力分布
5 F @8 F. P: h, JBest-trim estimator, 最好切尾估计量
! b" Q2 V, \7 Q; U9 VBias, 偏性" ~& X" t3 g# v7 B4 f
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归( p" J: Z7 N& Y6 J5 `3 f+ l
Binomial distribution, 二项分布
. `$ y, C: X; s iBisquare, 双平方
0 S3 C9 y/ E: ~, V: W6 M! c- g8 jBivariate Correlate, 二变量相关) r# h" z/ r+ m: |- c
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布% W2 [# r! {9 D/ I; N
Bivariate normal population, 双变量正态总体; M6 G0 _ v1 S/ H! B
Biweight interval, 双权区间
% }, m2 \0 d+ [( \/ I0 [Biweight M-estimator, 双权M估计量
+ Z) K& Q) B9 m0 u- H/ m+ ` hBlock, 区组/配伍组' P2 R! W7 Z M2 P
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
* ` u; E" p& R: kBoxplots, 箱线图/箱尾图, q# I/ Z5 Z! f5 W7 N$ T5 p9 @
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点* n+ o9 @; q* U& N3 i& ~; l
Canonical correlation, 典型相关1 P. t4 D( |" _+ ]! o
Caption, 纵标目7 N$ ~4 z S+ m1 I6 w0 P' K6 ^; W
Case-control study, 病例对照研究, T0 L l; d# Y9 ~! j
Categorical variable, 分类变量" t- U; |4 {0 u1 F+ C
Catenary, 悬链线
2 Q- w% k6 R& X/ b) Z4 [# j4 H1 `Cauchy distribution, 柯西分布
6 _5 O* B# C2 ~4 F5 PCause-and-effect relationship, 因果关系% j0 Q7 l( b' ?6 R9 j
Cell, 单元
8 n) |* E' n5 Y5 y% LCensoring, 终检
- o. z$ b% n9 `5 b. yCenter of symmetry, 对称中心
9 w; p$ y" S R4 ZCentering and scaling, 中心化和定标
$ M. _. V4 D* J D: s: d$ O! XCentral tendency, 集中趋势
; n5 k3 }2 s' a: @ z4 \Central value, 中心值
" m5 K* J/ i7 ?4 J% [; s3 j! Y) ACHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
1 J% ^0 O7 ^; h, S3 t X( ~Chance, 机遇$ ^1 I+ d3 I( F9 M1 z
Chance error, 随机误差
7 }8 A4 x; k! W/ _; ~& }Chance variable, 随机变量, \ a/ j% R7 W! r% `! i7 _
Characteristic equation, 特征方程" S I0 V0 o/ Y3 ^) T
Characteristic root, 特征根
: M% H' |8 j3 j% ]$ n" JCharacteristic vector, 特征向量
! i3 k/ p! q/ I$ uChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
3 S. w8 g ^9 V) Z4 @2 q9 iChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图+ h, x* f/ x+ X w
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验: `4 H! k3 T8 f
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解9 N3 x' E: D5 c% G
Circle chart, 圆图
( l4 G; v) C4 U4 s. f' xClass interval, 组距
( m& ?9 I$ u5 Z" QClass mid-value, 组中值
; F3 K. b. ?/ P1 t+ I0 VClass upper limit, 组上限8 F8 l* ^2 Y6 a/ y( M; R+ \
Classified variable, 分类变量( @5 ]: d; P- X& A! f8 g
Cluster analysis, 聚类分析0 Z- f" q7 o. J
Cluster sampling, 整群抽样
/ D" u1 k$ l; wCode, 代码
& q+ p& c% \5 b+ I$ _Coded data, 编码数据
: n# y; | |7 ^3 WCoding, 编码9 M5 L4 i9 h# L/ n
Coefficient of contingency, 列联系数
( Y: h$ O6 `2 n6 i) BCoefficient of determination, 决定系数
9 @8 Z! v2 m8 M% R7 @! vCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
" {, g: g, h* l! _6 L8 ~9 n& y: w* CCoefficient of partial correlation, 偏相关系数1 f3 K2 d8 D8 N$ H
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
0 [) d0 D, U4 w R$ _Coefficient of rank correlation, 等级相关系数, N* u" D( R8 S z
Coefficient of regression, 回归系数
! C1 ?( N- R' hCoefficient of skewness, 偏度系数" ^- w% f+ W1 a q6 x, N
Coefficient of variation, 变异系数% e# I+ f/ `. Y3 u/ K8 a
Cohort study, 队列研究3 v3 A' u& |; U0 { Q
Column, 列
2 Z: O9 V, J. m1 fColumn effect, 列效应
+ b" X8 d7 }, l, {! ~0 P; CColumn factor, 列因素
- f6 Y/ z( U t2 }" CCombination pool, 合并
( f P1 Q! v' j5 G. D( VCombinative table, 组合表
8 K: \( l6 ]" E, t& [ CCommon factor, 共性因子) Q4 k6 C- U- g! g, z
Common regression coefficient, 公共回归系数$ a1 G5 q4 L2 x- ]1 }7 U- N' }! B7 T
Common value, 共同值5 y' t& T, L% r9 j' m0 e' g
Common variance, 公共方差
: W' S) \) Q% A) y" I, }0 Z- _; l% ECommon variation, 公共变异) j# s8 s# o& ?) a: C
Communality variance, 共性方差% H* I1 t0 ^$ U% F
Comparability, 可比性
, z6 M1 h" ?" YComparison of bathes, 批比较* Q# z8 G. ]# _) ]) Z
Comparison value, 比较值
6 }, {, y1 j/ W3 s( g( d. l7 ZCompartment model, 分部模型0 ?9 J% a' |& K$ C! F$ \% x9 p% g* j
Compassion, 伸缩
+ V5 d, n0 K( o- W! B( gComplement of an event, 补事件
1 r* y( P) \3 p. {1 s6 `" t+ k& cComplete association, 完全正相关
2 A+ R# \& h! EComplete dissociation, 完全不相关
8 T9 }# h1 g5 j3 @Complete statistics, 完备统计量
0 |3 d3 |' K) ?4 ^6 yCompletely randomized design, 完全随机化设计, l7 i, ^. j/ n
Composite event, 联合事件
/ k& u4 \ l1 [ g- ?% [Composite events, 复合事件
9 F0 A- ` {! C0 WConcavity, 凹性1 x1 u2 }$ b/ [4 U' L% H0 x
Conditional expectation, 条件期望
I5 V2 S7 Y" [6 `6 uConditional likelihood, 条件似然2 ]# D% [9 |( |- q
Conditional probability, 条件概率
/ {* R" b! R, A& G$ U ~; w' m6 uConditionally linear, 依条件线性
& e: ^) l( i; a4 eConfidence interval, 置信区间& Y% J$ d8 P+ v! e
Confidence limit, 置信限
, s2 J$ l$ `7 R& [( [Confidence lower limit, 置信下限
6 w; \+ K2 |1 J- GConfidence upper limit, 置信上限6 b, |+ t" u! @$ \% A" w7 J2 {$ o
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
6 F8 w l: [# \: b( B# U7 YConfirmatory research, 证实性实验研究( O# p+ K8 M- A# T n5 B: n* _3 V
Confounding factor, 混杂因素
. |6 Y4 t# L( b) oConjoint, 联合分析* }( Q G8 N+ n. q' T/ V
Consistency, 相合性9 X9 k2 @- i- V
Consistency check, 一致性检验) y5 F$ B. k: G! u Q
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计' l+ v- D7 Q2 k* Y+ x1 j2 g7 y
Consistent estimate, 相合估计! T- P: c( B+ v( s& x
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
) v9 X5 W6 O o @: `" K8 f( Z$ Y: oConstraint, 约束
8 ?0 a( s6 y' ]: @4 z$ {Contaminated distribution, 污染分布3 ~& q' U! |$ e0 `" U5 s5 a ~
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布; [7 A+ C9 c/ M: L [4 `7 m
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
( t& O: x$ ~2 i- qContamination, 污染
0 l4 M' y9 T: G: e: h# d5 B0 dContamination model, 污染模型
2 ?$ Y# C4 K4 v5 B3 ?. e/ l( aContingency table, 列联表
! n# P9 S8 i, Z9 {! `0 eContour, 边界线# P* y% u( s2 H* f1 P1 j3 B
Contribution rate, 贡献率
2 ~7 {6 m% g3 j& U( p& |1 dControl, 对照3 b! D" ^) J- u& e& l" t5 r [
Controlled experiments, 对照实验
0 M" O( [) x D8 I% @, p" Q; |Conventional depth, 常规深度; d2 W7 [+ t- R( n
Convolution, 卷积
/ C" I/ n& @+ Q4 h0 m& aCorrected factor, 校正因子
0 o. {5 M7 A2 d3 @8 gCorrected mean, 校正均值
$ D& @2 G' M# @" P$ vCorrection coefficient, 校正系数
% N6 Y/ r/ ?: A7 hCorrectness, 正确性 n$ [2 d1 f% w- j$ G2 g% W1 {2 C
Correlation coefficient, 相关系数
8 B3 }, R1 o+ O" z: `. b) wCorrelation index, 相关指数- A7 K, J/ X! G
Correspondence, 对应
, h0 A7 X6 C" m8 ~* R! n/ Y' S- M+ CCounting, 计数' k0 n' B" L4 o
Counts, 计数/频数8 K2 ^6 m1 O* m6 e- B$ m7 l* O
Covariance, 协方差# @: ?1 U! X* b `6 v$ r
Covariant, 共变 ( ]7 ?, e. O+ x. S# S
Cox Regression, Cox回归( G- _/ B4 Q: M8 U1 n
Criteria for fitting, 拟合准则4 z: e: Q9 _1 ?' l
Criteria of least squares, 最小二乘准则5 H! o. Q W1 j% p
Critical ratio, 临界比% [# Z7 A! q+ E
Critical region, 拒绝域6 K6 |3 c* [# x- f
Critical value, 临界值
+ W5 v$ R( L% o7 x+ r. J3 N" TCross-over design, 交叉设计) y$ T& x9 X0 j- ?/ E9 ^
Cross-section analysis, 横断面分析
# @$ {8 f% b; F" e9 L2 JCross-section survey, 横断面调查
$ m6 ] J/ z8 k* x; q6 }9 vCrosstabs , 交叉表
) z: H* T- ^. l9 }4 ?4 A4 @/ |Cross-tabulation table, 复合表
* j. n+ Z" B" PCube root, 立方根
6 G7 T @. g1 V# U- [* JCumulative distribution function, 分布函数
- v$ ^4 z( m. rCumulative probability, 累计概率! E0 @' n# E6 h
Curvature, 曲率/弯曲8 `- `. R; ^; G: W
Curvature, 曲率) c( |7 q+ b: X2 \, L
Curve fit , 曲线拟和 1 Q6 M) U1 o+ r1 X
Curve fitting, 曲线拟合
% E' `/ X3 M+ i- Y- z) dCurvilinear regression, 曲线回归
& _+ B. I% B5 U, yCurvilinear relation, 曲线关系+ u6 V! e% ?6 r- A+ ~/ C- a
Cut-and-try method, 尝试法4 o" q/ d V8 @
Cycle, 周期
4 S# H3 f' [* F I+ PCyclist, 周期性) S9 h3 @) |* M$ C$ q) o; l, U
D test, D检验
: z6 Z5 C3 S2 t9 ]2 KData acquisition, 资料收集% [1 B4 @( A- M4 F9 b3 |' h
Data bank, 数据库7 L6 } k) x; O- h5 S% L
Data capacity, 数据容量) h+ a9 `; M/ z& s) a
Data deficiencies, 数据缺乏* }; ?! L( j8 f& C5 T
Data handling, 数据处理
4 Q: M4 Z; t& H" i( o9 G. B' d9 W. |Data manipulation, 数据处理3 L& V, D& `9 y* S% [! X
Data processing, 数据处理0 z0 q7 t$ X& {/ `
Data reduction, 数据缩减
$ O k' j' j( H* N* m, n. MData set, 数据集
) b! w* r# W K- n. w! Q% UData sources, 数据来源
; q- i7 H7 Y* tData transformation, 数据变换
$ d- _$ j, c/ c. k/ t1 xData validity, 数据有效性
. i# @( G" q) [Data-in, 数据输入1 E$ u4 \ V- `' v& w/ }
Data-out, 数据输出
+ k0 n) d8 J8 u" tDead time, 停滞期
# e. E: r3 P) u3 P, z" {4 a& K; JDegree of freedom, 自由度
( J$ k0 V: x6 v- ~1 D! h4 }Degree of precision, 精密度
R. m* U! r" s4 ?$ J# v: v/ RDegree of reliability, 可靠性程度
9 U! G2 N+ i0 B( c, O% _2 }Degression, 递减
7 S9 B/ `, S3 XDensity function, 密度函数
) T- v: J9 i' I4 bDensity of data points, 数据点的密度
( z* w4 v1 d$ H4 u6 |Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
8 I7 p, J+ u% {9 T( BDependent variable, 因变量
9 b! [* I/ \/ n) d- J, Z3 H* ]' PDepth, 深度
5 g' l4 `3 S: hDerivative matrix, 导数矩阵
! I: R, H. D2 \3 a+ ~1 X6 vDerivative-free methods, 无导数方法
7 Q5 S( d* y. e; c+ BDesign, 设计
1 \2 c0 f# K, J; ZDeterminacy, 确定性
! q* X& D% g2 o7 v+ rDeterminant, 行列式
! L S4 {4 b6 c: O, |! Y+ yDeterminant, 决定因素
( I, W n8 j' k; [2 o( o( D# PDeviation, 离差3 u' G( _( Y& [1 x5 l7 g% i, M) G
Deviation from average, 离均差
3 ^% |' K) o" U! o' i4 WDiagnostic plot, 诊断图- r' _/ u3 m: B% P4 Q& X$ L
Dichotomous variable, 二分变量/ d2 r' _& j( V, f0 ?* E# ]8 H
Differential equation, 微分方程; B1 ~1 d" z' a. _% Z) K$ l
Direct standardization, 直接标准化法 s5 Q" }" E2 P' X z
Discrete variable, 离散型变量) I: C# {5 Y8 n& g% |
DISCRIMINANT, 判断
3 t7 E$ U* \1 n2 R: n& R0 B. O0 ^Discriminant analysis, 判别分析1 W! W. {3 T; `9 j% h7 b1 k% o
Discriminant coefficient, 判别系数3 l( a! u1 I6 _' m3 |3 h' ?9 `8 ^+ {1 r
Discriminant function, 判别值
- X: \! N# A$ a- I* JDispersion, 散布/分散度
$ h' b$ Q2 m' g$ n" a( \& N& NDisproportional, 不成比例的
/ w" ~) d$ f p3 KDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
; C3 n5 \1 w, a) t& C; T, u3 nDistribution free, 分布无关性/免分布
4 |) r R7 [% U( NDistribution shape, 分布形状7 o1 N/ S: q5 ]/ J6 o2 d
Distribution-free method, 任意分布法8 m$ _& `4 T. a6 j. A3 X' e
Distributive laws, 分配律
& B- a2 f1 z/ X* @$ V7 ^& KDisturbance, 随机扰动项
& {7 J% Q' n- q7 ~# UDose response curve, 剂量反应曲线
, r4 g& v2 o# x8 S5 g3 ~$ ?Double blind method, 双盲法
3 a+ L, K# x* a; D' ]" Q1 N) LDouble blind trial, 双盲试验$ y/ S% ?# z( m3 {
Double exponential distribution, 双指数分布( Y7 n o! u6 w% \; Q
Double logarithmic, 双对数- X3 P5 q0 K7 e2 K6 i
Downward rank, 降秩" X% j# v; P. p8 \! C" A
Dual-space plot, 对偶空间图
8 Q2 P! ^1 P: @0 A6 g" H7 W4 m. dDUD, 无导数方法
0 ]) Z! i7 A8 x& @8 LDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法- C& t/ f8 G! `+ f P, D
Effect, 实验效应* C! N0 \8 G+ m9 i, Y) C: M
Eigenvalue, 特征值( y& O2 g1 S9 ~& _* X# a
Eigenvector, 特征向量9 C5 J8 V: K+ o# Z! B0 ?' |6 y; i: A7 {
Ellipse, 椭圆: ]3 `! {8 d/ a. Q
Empirical distribution, 经验分布; s" \7 [: s6 q6 y: R, z" z
Empirical probability, 经验概率单位
" c) q8 G5 s9 M3 d6 x h( KEnumeration data, 计数资料: V+ T1 Q/ E9 V5 `
Equal sun-class number, 相等次级组含量/ V* R! M) ^$ z, {* U- ]$ J1 A* ? \$ r
Equally likely, 等可能
# j) i) c% V# d( v% _/ n/ V i$ mEquivariance, 同变性
4 W2 [& f* v* q& H! }3 [: ^Error, 误差/错误
% e, ?, [6 x+ v$ u& E {Error of estimate, 估计误差
2 n8 \. Q2 V, X& v# tError type I, 第一类错误
$ h- M, R _' P8 l6 ^Error type II, 第二类错误
5 B% t* \' F" u; M8 nEstimand, 被估量& ^7 _9 R5 j: d. s# t, B% D
Estimated error mean squares, 估计误差均方
. m/ [7 x$ P' yEstimated error sum of squares, 估计误差平方和* ?) z1 m) ?/ F/ T8 b
Euclidean distance, 欧式距离1 b- d8 G2 y* ^1 j4 S! C: f
Event, 事件" i6 B* Y3 {7 G& K/ q* d+ }& o
Event, 事件
" K2 S& {6 Y- M# JExceptional data point, 异常数据点9 I" m& u" V1 M7 a8 `
Expectation plane, 期望平面 a$ J: e. M8 x$ _7 s3 T, B! @
Expectation surface, 期望曲面
4 Q4 F! l) L1 t9 T2 @0 G- eExpected values, 期望值8 P7 O7 p. V/ S0 b# A" G
Experiment, 实验
. H4 C3 A) v3 E3 ]# IExperimental sampling, 试验抽样/ C, U. G- T! B! ~4 e2 A$ a
Experimental unit, 试验单位
! \8 i4 w5 R4 IExplanatory variable, 说明变量
8 s5 s: {5 [. K! w$ v/ Y5 p4 tExploratory data analysis, 探索性数据分析
. D. t! f: L& BExplore Summarize, 探索-摘要
8 X$ b" N c3 r0 p; F5 \' [" eExponential curve, 指数曲线) Q1 w: P: W0 \+ Z
Exponential growth, 指数式增长; |" l- m. Y" o
EXSMOOTH, 指数平滑方法
5 M' c" T2 p# w& y8 i5 ZExtended fit, 扩充拟合
. ~9 |) B$ {9 P6 D+ i3 oExtra parameter, 附加参数
; C9 z$ }' L8 a# \$ C a& B# U* uExtrapolation, 外推法
: I* S2 ?: ]1 m4 { t L; j1 e$ vExtreme observation, 末端观测值
' v/ K' b; P' X+ ~% u1 [- g: iExtremes, 极端值/极值" g9 c9 [4 w" ^) i) R3 e% m
F distribution, F分布
! i5 F1 w3 \4 O1 ~9 I% _# ZF test, F检验- h2 u2 T6 z) ^. a
Factor, 因素/因子/ x. _5 p1 d; T8 o5 P2 A& L
Factor analysis, 因子分析
* w, H1 {! L% O* ^& K) lFactor Analysis, 因子分析( l% a. X( ?0 m* }) W
Factor score, 因子得分 9 F, X h% f. p3 o4 m3 G
Factorial, 阶乘6 `' U, e c( {9 M3 z
Factorial design, 析因试验设计: q4 ^; I% m+ U6 W+ X! }; E
False negative, 假阴性
* W, z1 I c E! x: C( j1 OFalse negative error, 假阴性错误
# y4 P$ F$ l4 y* l: Z9 `Family of distributions, 分布族
/ w7 ~6 Z2 C& L0 R* h7 MFamily of estimators, 估计量族
( Y* {# }' n' H# ]; m; a3 N u2 kFanning, 扇面5 P) i- H. |- M, W9 B6 |
Fatality rate, 病死率
. j( U5 @( M% t: p$ W6 ^/ }Field investigation, 现场调查
) l! W& r5 |+ }5 ZField survey, 现场调查7 _7 F9 |2 C* f2 ]! l
Finite population, 有限总体
4 _1 a( t) b+ u7 V$ C5 l5 o4 o. DFinite-sample, 有限样本" }7 n" J- m, [; G0 I
First derivative, 一阶导数* X& N4 f% I& Z! m
First principal component, 第一主成分: @$ t# r4 s( h M: }
First quartile, 第一四分位数
# h) |# R" O4 YFisher information, 费雪信息量
, m5 ~, S( E7 Q- i! JFitted value, 拟合值8 V; V- u2 ]% _/ G8 b5 s4 e4 w
Fitting a curve, 曲线拟合
7 V/ l2 i- ]: x8 @/ [% XFixed base, 定基
6 W& X- i/ m, z8 \" C- xFluctuation, 随机起伏
X* H( u, ?, DForecast, 预测
( b; P1 G( {; r/ X3 g4 fFour fold table, 四格表
9 D, u! k' g( ~* B: eFourth, 四分点/ R/ [% ?9 M7 V* z, w! d
Fraction blow, 左侧比率
2 d" h! K# ^: Z3 z; g O5 R* ?; SFractional error, 相对误差
+ d8 P' @9 ?! m$ ?Frequency, 频率
& C3 c, E' m% e4 b) P0 e( MFrequency polygon, 频数多边图
1 c5 r9 a/ f) R% \ h0 S$ r2 IFrontier point, 界限点$ J% b" l* ?( ]- u4 ^
Function relationship, 泛函关系- W u- A- u# F! c5 G
Gamma distribution, 伽玛分布$ A' b2 W% T! O2 p- e
Gauss increment, 高斯增量1 s" {* W+ m9 K* t! n
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
2 F9 k* `% p6 K% SGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
8 s) S* b8 ~4 E9 ^1 Q7 v2 [General census, 全面普查
5 T( a. p- v5 t1 j6 c8 T9 K# @GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
+ p3 Z" |/ L2 z& f2 ?$ ZGeometric mean, 几何平均数
+ U5 ~2 R7 f5 E \: o$ E: O. [Gini's mean difference, 基尼均差
* t+ e0 F* J, g7 eGLM (General liner models), 一般线性模型 1 t6 c }6 }& R6 T( p* P; N
Goodness of fit, 拟和优度/配合度' O5 Z, H/ P6 f Y& @" _) M W b
Gradient of determinant, 行列式的梯度
; f% C) T2 ^) A0 I# m" ^% uGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
. v. g% C3 _2 v2 H0 F2 I. ^7 |Grand mean, 总均值
. W% a! @2 {2 e. t' }Gross errors, 重大错误3 y" \+ v3 v6 O! L
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
6 P3 i1 V! R# uGroup averages, 分组平均( U3 r! M) L! x6 R; S0 Y* _0 h( u
Grouped data, 分组资料5 k7 e7 U% n7 y4 T, z9 f
Guessed mean, 假定平均数5 d) W2 v7 |% H
Half-life, 半衰期
- {& ?# k/ ?$ k9 O, THampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
5 r4 ~6 Z: t t8 {7 D( pHappenstance, 偶然事件
, y) v6 z. L @Harmonic mean, 调和均数$ S9 V) E r" |9 `
Hazard function, 风险均数$ |: K( I" E. l& Z' N
Hazard rate, 风险率2 W, W. n4 B: w. p4 o3 h% Q" C5 ^# L
Heading, 标目
( i6 C0 j, O# j- D2 H THeavy-tailed distribution, 重尾分布4 }7 \' z0 V& m; c
Hessian array, 海森立体阵$ o+ \& E8 E$ K) H: } U
Heterogeneity, 不同质% {3 c4 U, q. C; Z: c
Heterogeneity of variance, 方差不齐
, F s4 B+ i5 K* ?. }- l( |Hierarchical classification, 组内分组
* w) S" k& ?; b+ Q# gHierarchical clustering method, 系统聚类法
* S$ y+ X# q' e' fHigh-leverage point, 高杠杆率点- J+ [ |, i- a
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
- m3 ?- r4 ]8 q! DHinge, 折叶点6 {7 [/ j' T: M; h
Histogram, 直方图0 q% z4 q8 p% |" |
Historical cohort study, 历史性队列研究 + E' }5 H9 B- v; K$ i
Holes, 空洞2 D0 ~7 P3 O. v8 U. w
HOMALS, 多重响应分析. @, ^' ^- m- |1 v0 J4 Y
Homogeneity of variance, 方差齐性 r% v5 F9 ?, ^' _0 ^
Homogeneity test, 齐性检验
. C* G# I( _* R! A9 a( U- [Huber M-estimators, 休伯M估计量0 E# `$ y! I+ F' R6 x) x2 a1 c( y
Hyperbola, 双曲线. {' j8 j: n$ E1 |# s* _* S7 N' P
Hypothesis testing, 假设检验, l$ g( d& y0 v& h2 x% g' P6 U- V
Hypothetical universe, 假设总体
/ w! Y7 z7 `. ^2 gImpossible event, 不可能事件$ P n( h* k" W& w( m
Independence, 独立性
) k$ k: f, @ nIndependent variable, 自变量
% }4 D* n0 i' R+ S' uIndex, 指标/指数
; i- I2 L# Z" E- m' CIndirect standardization, 间接标准化法
& s# b1 u% Y g# m" E0 }) t+ u( Y- |Individual, 个体
5 Z+ g" }7 I6 M) E1 M! R! e. NInference band, 推断带, C' m7 l0 v4 T7 V0 Z; O
Infinite population, 无限总体! S- I+ I0 J6 H+ B: e
Infinitely great, 无穷大
0 ]5 l( c4 \8 x, u2 l- mInfinitely small, 无穷小
+ d# ~$ p2 K( Z+ EInfluence curve, 影响曲线
& `, n( F* W Q* O7 q! `6 \Information capacity, 信息容量
3 f2 c" t$ x( r, d( M' nInitial condition, 初始条件) H9 Y0 @7 E+ |7 b
Initial estimate, 初始估计值
( K5 U& K3 O5 {$ kInitial level, 最初水平8 m" ^' S) z, Z6 K) |0 B. z; \
Interaction, 交互作用
" a) E. s5 u0 F/ q; G4 xInteraction terms, 交互作用项
# N, |& Z4 E! g5 ~& SIntercept, 截距
( W7 z$ z1 ]# U! GInterpolation, 内插法" { B. Z3 b& y6 b& C' }
Interquartile range, 四分位距
2 m. H# d5 Z' U6 d7 F$ f/ Q; yInterval estimation, 区间估计) F/ y8 z9 m$ |5 i- K' D& z3 }1 H
Intervals of equal probability, 等概率区间. F3 K, [0 b& L
Intrinsic curvature, 固有曲率
; C& Y. Y/ a0 m. a- E; w" fInvariance, 不变性
- n! t) T7 x$ [' AInverse matrix, 逆矩阵, P( T2 B1 z7 \
Inverse probability, 逆概率# u% o5 ?4 K# Q8 c, C
Inverse sine transformation, 反正弦变换* x$ R1 h- T# E' y% o; z
Iteration, 迭代
) x, }4 x* R/ A" p2 I' Z% aJacobian determinant, 雅可比行列式
, D& v7 Y% r! C% T& ?Joint distribution function, 分布函数
! x0 |9 P% Q, n) wJoint probability, 联合概率
" J- ^7 x8 U3 W8 j: a& EJoint probability distribution, 联合概率分布
8 S% `5 v# _; H+ |2 nK means method, 逐步聚类法
9 D" o! j- D% _8 ]6 ~Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 , B5 v' J. T3 h
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图- X. \6 P& t6 A& ?+ e1 _: v" }0 \$ l
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
& A7 D9 c1 E9 [( J; [7 [Kinetic, 动力学
H. }8 a/ }3 b2 y/ [) f6 \Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验9 A5 S9 S, f: ^$ I/ K$ H9 F- I
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验9 Q* G& U+ w! k, \
Kurtosis, 峰度9 ]6 p2 c9 d( C' s$ ]$ Q3 d
Lack of fit, 失拟4 C! g | |' }- Y' u/ S8 {
Ladder of powers, 幂阶梯5 K* @& W+ p) {2 `( m
Lag, 滞后% I/ h) P* M" a1 S1 u
Large sample, 大样本" p( D* Q7 S. L5 O- N' ` B
Large sample test, 大样本检验
, }/ f# ~9 `/ s* cLatin square, 拉丁方
$ Q9 F6 O V# V# P0 |Latin square design, 拉丁方设计
: C+ o% ?. @* R5 k: jLeakage, 泄漏7 V) {9 h! }# ]9 `+ D/ F
Least favorable configuration, 最不利构形- e5 ?0 |9 s% P
Least favorable distribution, 最不利分布, u) {2 o/ x! b; z9 Z' V
Least significant difference, 最小显著差法
0 H4 K D4 h1 S8 M# {5 N: BLeast square method, 最小二乘法
0 c% j( Y! r( kLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
7 ?8 y3 O5 k2 P9 y% O LLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
) v* H4 D5 t; W, v+ ?8 `Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
$ \+ z7 Z: k2 [. r$ P \; {7 FLegend, 图例
4 [5 P& d1 f. B2 R( @L-estimator, L估计量
& f' ]3 m$ z. ]! B/ w' ?L-estimator of location, 位置L估计量
, I* G5 J* o+ Z% {) SL-estimator of scale, 尺度L估计量0 v4 W# p& `8 P+ q* q, f! a
Level, 水平. a0 J( u5 a- x
Life expectance, 预期期望寿命
) P- e! f5 F0 W* {" J D. B9 R3 ZLife table, 寿命表+ Q8 c/ s& R1 H; z6 ^9 }
Life table method, 生命表法+ t0 s/ H# d% c( E& U2 u6 e1 t
Light-tailed distribution, 轻尾分布) ~5 s0 N5 e4 \% M- f5 p$ Y, e
Likelihood function, 似然函数
* L" [' D- x6 J, i% H6 kLikelihood ratio, 似然比
; _) T5 j6 U+ D& G( i2 E3 Fline graph, 线图
) R$ V: y; V; i! K+ C' @Linear correlation, 直线相关' z6 Z U6 \( }; F; O: b0 N0 ?
Linear equation, 线性方程
) t- j9 Z Q! wLinear programming, 线性规划; ]! v) h4 z& Q( w
Linear regression, 直线回归% ^) V" x3 v' K% ~% }8 x% ~& G- y2 X
Linear Regression, 线性回归
4 s: G, H v5 T1 g) M$ } ~7 u1 GLinear trend, 线性趋势6 S" q4 Z; |7 ~2 E5 t; c
Loading, 载荷
( Q2 h; L$ P% DLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
# i8 G/ I( R0 Q/ J+ h8 }+ {Location equivariance, 位置同变性
, ]( R( t% p1 [$ L6 CLocation invariance, 位置不变性* C6 T: ] s) O' H0 w$ C
Location scale family, 位置尺度族
/ X8 b. o- o7 \1 ?8 ULog rank test, 时序检验 . v6 f( [/ h, X, ?8 F. t- @
Logarithmic curve, 对数曲线/ ]. q8 H |/ M8 ]$ z3 c% ~
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
; a. ], Z( K+ p D" U7 T9 e6 R! TLogarithmic scale, 对数尺度
( S; x3 A) |$ PLogarithmic transformation, 对数变换
8 j+ U0 [% d9 Y. h XLogic check, 逻辑检查
. |% n, t, {' ^# k, L! BLogistic distribution, 逻辑斯特分布# s1 A1 L R9 K
Logit transformation, Logit转换
5 r: W+ V( i6 I' D+ N+ l. ILOGLINEAR, 多维列联表通用模型
# W8 P0 O: d9 dLognormal distribution, 对数正态分布
- g0 \/ m2 Q6 X& }Lost function, 损失函数
- w- ?! v' |/ s, p- H6 [ qLow correlation, 低度相关
" x L6 I" Q3 l+ c) b: c) ILower limit, 下限
. Q- f4 K. t' @Lowest-attained variance, 最小可达方差
: _0 O5 {) y3 V4 W6 A+ eLSD, 最小显著差法的简称: q& l% N% Y% c% W5 e
Lurking variable, 潜在变量
" f$ x6 f, r5 k9 O! iMain effect, 主效应6 x5 x* `; l9 e$ V
Major heading, 主辞标目* [- U. l' @! j/ L6 T* x& r! x
Marginal density function, 边缘密度函数
0 J* d2 U% G% t5 u4 I$ u- {, UMarginal probability, 边缘概率9 _( c0 L/ G+ ~4 E1 {" m
Marginal probability distribution, 边缘概率分布, R# K1 X2 i Y. S5 H& K
Matched data, 配对资料& e# ?; s5 U3 P
Matched distribution, 匹配过分布
7 i3 D& T* R8 LMatching of distribution, 分布的匹配- G4 \' }/ V) O% [0 F
Matching of transformation, 变换的匹配" x# h- y9 g9 {9 G
Mathematical expectation, 数学期望
6 f& X" ^2 }0 A- [Mathematical model, 数学模型
, Q6 S9 G6 F6 s5 Z* WMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量; [' E- Z! o# x7 k
Maximum likelihood method, 最大似然法
_) I+ x5 ?7 o# NMean, 均数
( {* I4 n2 |% }0 \1 r, ^+ ^' P0 B2 WMean squares between groups, 组间均方
. a8 G# i! X4 c k; T( v9 YMean squares within group, 组内均方1 G& P0 O6 Z! l3 r% h1 V9 e _
Means (Compare means), 均值-均值比较
1 F0 m! o: a5 dMedian, 中位数
; R8 F- i/ e( A- B5 XMedian effective dose, 半数效量
: ^& C( d6 v# J$ AMedian lethal dose, 半数致死量
4 h& _( j8 y2 P( AMedian polish, 中位数平滑" J" `# y" @* v+ s8 m+ H
Median test, 中位数检验1 V% t( }$ Z: J: S
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量9 w2 `! N) h2 |8 z4 c
Minimum distance estimation, 最小距离估计1 y; O, D0 V, P( k) X3 E/ B& S
Minimum effective dose, 最小有效量: C8 M; V& D0 J8 ^4 |( j
Minimum lethal dose, 最小致死量
* p- h$ p+ M3 e+ m1 k1 F, R/ _Minimum variance estimator, 最小方差估计量
: d' R. Z' y$ fMINITAB, 统计软件包; O8 T8 m g3 S, O/ i2 a3 V' G
Minor heading, 宾词标目8 p) e$ l5 \# W( \3 t; L% U0 v
Missing data, 缺失值( [' y) K; W' ^, r- N* A
Model specification, 模型的确定; t; ?8 r* v8 n" m6 |4 f
Modeling Statistics , 模型统计
* O( d7 | o9 y1 S% ^1 BModels for outliers, 离群值模型
1 h$ n# z7 W1 c4 E v; P3 g" J& gModifying the model, 模型的修正
9 F8 B a$ R# u9 A$ y8 m4 L# X& W/ [Modulus of continuity, 连续性模# v* ?1 k2 E0 b: g: u# ?8 l
Morbidity, 发病率 ! R( n8 Y: v K. T3 W
Most favorable configuration, 最有利构形
4 X5 J+ D2 M+ u: u/ ]# N2 uMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度; n Q7 y, U9 h( _' {* ^4 j
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归1 g8 m9 m3 R% k) P; `% P
Multiple comparison, 多重比较
6 V$ I3 h. z0 p9 S! sMultiple correlation , 复相关7 m' Y& [- \+ M! U; I* c
Multiple covariance, 多元协方差
6 n4 P' [5 ^ u: N! Z7 vMultiple linear regression, 多元线性回归
3 v2 y0 v3 f. zMultiple response , 多重选项 p7 A; a3 g5 D" v9 j; R2 [5 k
Multiple solutions, 多解
3 W r! ^% U% v3 Q! g7 A1 _; aMultiplication theorem, 乘法定理2 B9 S& W3 u* ?5 ~7 K; r) v8 [) |
Multiresponse, 多元响应2 g9 y6 B& M5 ]
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
- }" O% ~ b8 C* L tMultivariate T distribution, 多元T分布! l8 W# Y2 k# Y+ B" S/ y D+ o
Mutual exclusive, 互不相容; m3 X h" {: Y4 l
Mutual independence, 互相独立0 i8 c5 O# d$ b/ }2 e
Natural boundary, 自然边界
0 q8 m' `, p* q6 e9 W0 n3 r! P4 U" hNatural dead, 自然死亡2 {$ N4 U/ x, e) o) c) {
Natural zero, 自然零* s9 b1 A# |8 Y) I O, `$ ~
Negative correlation, 负相关. [: V/ i1 h- w
Negative linear correlation, 负线性相关( `/ ]& ^- G+ O' e% z
Negatively skewed, 负偏- q) H' _6 N$ L: w2 F& o
Newman-Keuls method, q检验
- ~4 D5 |" v' c6 p9 INK method, q检验. P0 ^& f# k/ W# \! ^( R
No statistical significance, 无统计意义/ o5 C! B6 L9 M
Nominal variable, 名义变量# F# h2 p, N) b y
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性1 |5 g7 Z% E B# H
Nonlinear regression, 非线性相关
' j: p% s0 S! @Nonparametric statistics, 非参数统计2 ?5 o+ F( w) W. G: o5 p3 J Z
Nonparametric test, 非参数检验0 m6 e5 A6 T1 y T, A+ S9 N
Nonparametric tests, 非参数检验
8 w7 |$ _3 H: F: B9 h) M$ L, n2 Z5 ?Normal deviate, 正态离差
6 }5 D' c" I% J% f0 C- w) v. \Normal distribution, 正态分布
. c( K1 ?4 W, y2 O3 } m$ d& {Normal equation, 正规方程组
8 D% W/ R" X/ u# X5 cNormal ranges, 正常范围
$ J V f1 `- }6 PNormal value, 正常值. |5 \+ O# i1 E1 E& m* N Y7 ~7 h; N* z
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
M! K0 D5 P, u7 P H+ VNull hypothesis, 无效假设
2 {3 |7 M8 i1 {7 Y: W5 q JNumerical variable, 数值变量
- i& p. N3 z. }6 o" i, y8 _Objective function, 目标函数
' w v& z/ O; a9 ?Observation unit, 观察单位4 N6 X! d# o5 ^( e' T6 @0 n
Observed value, 观察值; X; `9 b/ J3 y" F; [+ z
One sided test, 单侧检验 [2 P( q! K. O. {3 b6 ?
One-way analysis of variance, 单因素方差分析 w! `) w7 f1 @
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
6 ?, p3 Y. i4 W) K% N7 lOpen sequential trial, 开放型序贯设计7 N( }, p9 C; Z
Optrim, 优切尾1 O" ]& O7 S. T+ Q: v
Optrim efficiency, 优切尾效率! f3 E( w2 q1 l8 k) c) W; y n( L
Order statistics, 顺序统计量. x( |2 v( c$ b' C* m4 q* I
Ordered categories, 有序分类9 h9 x X8 `1 z, B) x" B5 |
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
* `8 `+ R3 P- z! \Ordinal variable, 有序变量
# m* x& J) d# @6 POrthogonal basis, 正交基
$ [' @. _! Z- {6 |: a1 H0 V$ EOrthogonal design, 正交试验设计3 e* a% \8 m4 _
Orthogonality conditions, 正交条件
: n+ f6 ~3 ^3 I& ]' |+ l1 F5 N4 IORTHOPLAN, 正交设计 & X8 s2 x. V' W5 a: D' S" L8 m
Outlier cutoffs, 离群值截断点
/ N' L7 c' i1 k' R8 K, COutliers, 极端值
6 ^8 X" H @1 d6 }( U( s3 M3 WOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
% p# G. s/ z: DOvershoot, 迭代过度" o4 K+ @4 w0 _9 I- P. J; A9 Q
Paired design, 配对设计: m+ S+ A' H# v1 C5 s
Paired sample, 配对样本 H" y) J J9 i1 N! D' k/ y6 @
Pairwise slopes, 成对斜率
2 o( e2 F4 ^) L& r% _Parabola, 抛物线
! A) r. ~' N" M! _) ^0 v3 j: ]Parallel tests, 平行试验
# v7 m9 ]. {: vParameter, 参数( X. l- ]/ O* G a: K
Parametric statistics, 参数统计! I/ V; B$ l1 c, l0 ?% l& ]
Parametric test, 参数检验9 _ G% f6 i8 O
Partial correlation, 偏相关' q5 L/ {7 b- i2 X6 M5 c
Partial regression, 偏回归
" s3 b( P/ u7 b" ^: x5 v9 gPartial sorting, 偏排序
# `& [ N1 R* k+ gPartials residuals, 偏残差
! t! ^, V) U" ?2 B7 qPattern, 模式5 l) Z) ^4 B; P" j! ]) N$ }
Pearson curves, 皮尔逊曲线7 n) _3 ^4 b( O3 Z0 S2 R, w. r
Peeling, 退层
& G5 N- \) G; }0 HPercent bar graph, 百分条形图
) j+ B9 e: m- Y5 J- v* x; xPercentage, 百分比3 J& i& H; ?/ c' x4 L
Percentile, 百分位数! I8 n! U7 o* }: q8 H% A
Percentile curves, 百分位曲线8 b, |$ Z h4 T& k. a* |" R
Periodicity, 周期性
8 ]- Z- j/ i9 M5 F2 ~# c0 }; C0 rPermutation, 排列7 \; ^0 }- u# g( i! u+ S8 S8 G
P-estimator, P估计量
8 ]9 o+ B$ @+ ~9 |, r0 x, H( fPie graph, 饼图
! b" r) X1 m) o' Y% B) [Pitman estimator, 皮特曼估计量4 E- O9 C% ?* h- T; h* C8 `
Pivot, 枢轴量6 e# q" c! c8 x
Planar, 平坦0 O& K" X7 h# r! D4 f% `4 S
Planar assumption, 平面的假设6 I0 r2 A( s' A: f* v) q
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
8 ^: K/ |7 `/ ^4 I* F; G! G2 VPoint estimation, 点估计
* k. u5 e8 z- |Poisson distribution, 泊松分布" `. Y: B8 {( m
Polishing, 平滑$ c, K9 ~8 t1 V5 Z# H, t
Polled standard deviation, 合并标准差; v, v; U; S* D2 J: s
Polled variance, 合并方差
3 O$ t/ d' u2 T9 H. Z9 xPolygon, 多边图
/ F4 m& C! r, z" x% T1 rPolynomial, 多项式3 N; I0 D" G6 {* b2 s L' Q
Polynomial curve, 多项式曲线
1 g' c3 {& ~6 V* |( z: k6 lPopulation, 总体9 C* H2 r* i0 T
Population attributable risk, 人群归因危险度3 z& b# w& ^4 [3 N! i; Q! v/ D& ?
Positive correlation, 正相关
; }' `$ P1 |3 C# {% `1 w# fPositively skewed, 正偏" r1 K( k/ u3 R' m
Posterior distribution, 后验分布
0 v5 F8 h1 R+ V! r" `6 IPower of a test, 检验效能2 n7 L' T5 D5 a
Precision, 精密度( p% w9 d4 A7 i
Predicted value, 预测值8 J8 w8 }, |9 ? P! w5 n: K( _& K5 W0 W, m
Preliminary analysis, 预备性分析
+ Y/ B. s) {2 N1 aPrincipal component analysis, 主成分分析
3 B: K9 h" ^3 u% {) n5 kPrior distribution, 先验分布
8 z" s, k, }% X( ~Prior probability, 先验概率4 P$ [5 R9 T$ q6 |
Probabilistic model, 概率模型2 a$ K+ \1 V/ G# {
probability, 概率
2 O7 M$ B# E; l* D4 V* \/ yProbability density, 概率密度
" g% h+ Q- ^2 D4 ~, H- g+ `1 iProduct moment, 乘积矩/协方差3 ]- i4 k) M* j+ J- N
Profile trace, 截面迹图! K- p7 }0 F& w& u+ f& S
Proportion, 比/构成比
. F$ b4 l% g/ H) b. ~Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样. d, U4 U% N3 T4 R
Proportionate, 成比例
" P8 p" k+ }- A; p7 A$ hProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
: N& X1 w" r7 D m, L d& VProspective study, 前瞻性调查4 x, M% [' p: W8 l g9 _% b9 L, ]5 }
Proximities, 亲近性
( i/ B* B Y+ P' T6 `% [Pseudo F test, 近似F检验# W3 @1 K$ _3 r3 }8 ^% C x8 d
Pseudo model, 近似模型
2 ~8 F1 O! ~3 FPseudosigma, 伪标准差
) [! z- E6 L/ H1 V! Y' L- kPurposive sampling, 有目的抽样$ o4 g/ k% @( w9 g6 W
QR decomposition, QR分解
+ t; _* N8 ?4 y9 C. c$ L# hQuadratic approximation, 二次近似9 C$ f% C: E! ~; J3 l7 P8 e
Qualitative classification, 属性分类
8 n7 X- E3 y9 @' T( d2 TQualitative method, 定性方法
" A; V# M5 r& r! E: G6 ?, S. V" SQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图; b% Q' i& W% {! ~/ F0 V% j! c
Quantitative analysis, 定量分析$ |$ Z v0 I3 c3 d5 n; I
Quartile, 四分位数
* }6 ^" v5 C5 H9 Q" Z6 cQuick Cluster, 快速聚类 G* i5 {+ g W: F: y: |0 T, f
Radix sort, 基数排序) F8 }4 X) c7 j$ }
Random allocation, 随机化分组6 |2 G% l' ]# t9 Q7 E5 @; p8 i' H* y3 Z
Random blocks design, 随机区组设计
3 l: `6 B D) y! i3 e! uRandom event, 随机事件& ^6 }1 k1 L& ^( I# V" w$ ?
Randomization, 随机化- C5 |4 h9 ^ a P& Y5 i
Range, 极差/全距0 U# U; n! |2 ~- p
Rank correlation, 等级相关' t. H( P1 X! T$ t& u" T* Q# D8 Z
Rank sum test, 秩和检验- T& M6 e7 O- M! m, }# V+ d. }
Rank test, 秩检验
. H. K- J9 J( P1 dRanked data, 等级资料" z9 x3 O/ p l: G9 y' Q8 A8 g; {) d
Rate, 比率% ~% r! u0 X9 j; a7 ~- m
Ratio, 比例) w2 ]& z2 r; x0 L3 R
Raw data, 原始资料
* u: D4 x# X0 GRaw residual, 原始残差) {; }! k" ]1 N
Rayleigh's test, 雷氏检验2 x( J d. i$ |/ R: |1 S
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 . {$ I* M! {) |
Reciprocal, 倒数" N8 u8 E' J+ k( R5 e, G6 N5 K
Reciprocal transformation, 倒数变换3 J2 O' ^# b+ E; W4 c- `
Recording, 记录
% `5 `* S7 \. T8 b* y; N( nRedescending estimators, 回降估计量
1 _. C8 x- x P3 h& mReducing dimensions, 降维3 @7 j4 g. m) q) D- O
Re-expression, 重新表达8 M; d4 y8 S- _7 i
Reference set, 标准组
% `( ]7 D( M) y, ?- M5 |1 s5 y$ XRegion of acceptance, 接受域
3 g1 [+ W T/ b/ J* zRegression coefficient, 回归系数
6 _. ]6 }1 q. N6 @0 ERegression sum of square, 回归平方和% W! V0 `3 U3 O! \: u
Rejection point, 拒绝点# s5 p, B% |8 ~2 p& q2 |; \% H
Relative dispersion, 相对离散度
. g: v0 [! D3 P. n( gRelative number, 相对数
; ^( d7 k6 I6 U# |6 s3 {Reliability, 可靠性
. l% f: T' z b. y- G& B: EReparametrization, 重新设置参数1 v) Z. z1 s) e$ E
Replication, 重复! d' C9 o; Z* i( `
Report Summaries, 报告摘要. s- G& c8 s' t6 \" o# {
Residual sum of square, 剩余平方和2 d2 J7 X4 k- G: A" j
Resistance, 耐抗性
+ [7 D1 ]- U" N; ] }Resistant line, 耐抗线- g" T2 c& v+ D0 l2 P8 H# L
Resistant technique, 耐抗技术( A8 l7 Q% E# A7 R! X' R) J# k6 n
R-estimator of location, 位置R估计量0 o4 R3 X3 f4 [! z
R-estimator of scale, 尺度R估计量! X/ [' p `2 u5 {
Retrospective study, 回顾性调查
- C1 Y7 a; O$ w/ U( }. M S# l5 P& g @Ridge trace, 岭迹
: G% W1 }! ]! @- v1 d4 A8 u8 iRidit analysis, Ridit分析
# I/ C% o( q- j/ u I% e9 F# J) mRotation, 旋转
9 [9 R# b3 [) p1 T1 nRounding, 舍入* e8 Z) w7 b1 N- U6 N1 _2 r
Row, 行& I5 N2 e% h% d V* Y
Row effects, 行效应
& O7 g1 @) g# H5 _Row factor, 行因素
" u( l M4 q6 O' ]RXC table, RXC表7 R E* E# ~$ n/ T
Sample, 样本
6 k4 M q; O& _, L; p; N' A" rSample regression coefficient, 样本回归系数9 K8 v8 o2 Y3 O9 d2 ^! k! _$ i
Sample size, 样本量
9 @, }- q4 J B+ y- N' bSample standard deviation, 样本标准差
. r" z5 L9 Y, J4 m+ K' A- _Sampling error, 抽样误差$ n/ H! S0 n1 J2 l; Y
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包) J# k& b. u8 j! {* ~! B4 p
Scale, 尺度/量表
W! @7 M' i) mScatter diagram, 散点图
$ ]; A$ B7 n! Z+ I& zSchematic plot, 示意图/简图. Z, [; q" {) Y, D; R0 s5 ~
Score test, 计分检验. x( g9 K- G" | S% J6 X* r/ G! a
Screening, 筛检
0 k( p. N, q1 O& h' W& t4 GSEASON, 季节分析
; j g5 H; d+ t7 ` P HSecond derivative, 二阶导数
9 }6 ?4 `/ k1 o! [Second principal component, 第二主成分6 N4 i4 H! [# p) m4 T$ f
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
4 w+ e+ [+ n+ H) \) D; ESemi-logarithmic graph, 半对数图. p4 O7 Y+ c1 i+ |
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸2 [( A& ]1 r2 }" b! _# a1 p
Sensitivity curve, 敏感度曲线
8 ?/ G6 P1 t7 n1 r( X2 hSequential analysis, 贯序分析7 P* a0 o0 Q0 _" ^0 Z
Sequential data set, 顺序数据集. }+ U7 X7 o) z- K2 Q8 E
Sequential design, 贯序设计
1 n+ Q, y* f8 W- fSequential method, 贯序法6 N' L0 {% E. ^+ K* F( b% \& o
Sequential test, 贯序检验法% G- {; @# F, x
Serial tests, 系列试验; ?- u" v. [! P# S0 l% C/ U% v
Short-cut method, 简捷法 - R& c) J9 k! {
Sigmoid curve, S形曲线
9 x- K3 N, e$ v3 SSign function, 正负号函数
( o) @! ?: R2 u* B* r# r- e' h9 _Sign test, 符号检验: r5 e) b) Z1 ^; D+ c5 ~7 K
Signed rank, 符号秩
; b" \- T2 O9 N: S4 k! P$ pSignificance test, 显著性检验, w& @8 P8 [" n
Significant figure, 有效数字& O8 d* ]: f" H: A3 q, j O) Z6 h
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
2 E2 F: m' u- \/ c/ I+ ISimple correlation, 简单相关% s# M. y1 M" r. m' T) e( _' t
Simple random sampling, 简单随机抽样
+ |6 f+ W# ?3 D; h2 T" VSimple regression, 简单回归8 L3 s1 i5 N2 }( I# W
simple table, 简单表5 L/ V, ?4 P# A4 w6 a
Sine estimator, 正弦估计量
; h5 ~2 K2 U+ N* d/ DSingle-valued estimate, 单值估计( e: C6 b3 Q5 Q! U' y
Singular matrix, 奇异矩阵* c6 `( e3 D& G
Skewed distribution, 偏斜分布- T% s h& z' V
Skewness, 偏度5 X6 z$ n0 }' ?' H# r
Slash distribution, 斜线分布" |/ o8 a; U& T% m' f
Slope, 斜率1 N0 P' |1 G( R. r. x; K3 O
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
: L& v$ S$ G$ S/ |1 c0 oSource of variation, 变异来源3 U$ p# q4 _& }
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
; E, D/ C* f T, rSpecific factor, 特殊因子
( d+ `" s0 ~5 {" ?Specific factor variance, 特殊因子方差
5 \& Z! K! g7 L8 ESpectra , 频谱2 c- P+ | q/ t( {; }. W9 x
Spherical distribution, 球型正态分布2 p, k# M5 \/ q2 z
Spread, 展布! d% B0 e% u( d' N, N( x" ~
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包+ \) [1 Y. Y" \6 A
Spurious correlation, 假性相关/ c; T% A) p" b- V1 ]2 B5 ?
Square root transformation, 平方根变换
% ~1 x& I' w' e3 g w. t( H5 LStabilizing variance, 稳定方差1 I% X; c' ]* R7 {. d
Standard deviation, 标准差
- j9 w5 ]8 P, H8 l: D. E8 z/ {7 VStandard error, 标准误3 ~2 N( ~0 X+ ~& \& Z' m
Standard error of difference, 差别的标准误
. q8 v' B8 c3 z) {0 ~Standard error of estimate, 标准估计误差- x7 H2 I* `& y) g; Y
Standard error of rate, 率的标准误
8 ?3 B4 H) |5 X$ ^8 M2 iStandard normal distribution, 标准正态分布
6 B, B2 |3 u# o1 l0 X" ]Standardization, 标准化
! z' e2 j! _8 ~ [' k* ^5 eStarting value, 起始值
( F+ d1 s* R+ `; s) |; F+ k$ H& GStatistic, 统计量- a# O! d5 F" M( h$ O4 Q
Statistical control, 统计控制
- t3 o- G/ s6 PStatistical graph, 统计图8 k) e0 _8 R8 g/ |7 M& W* S) t
Statistical inference, 统计推断
7 y" o, X3 E# jStatistical table, 统计表
7 M5 _/ W8 y" ~9 N% J: i. |Steepest descent, 最速下降法
; ^9 I4 R2 O s1 ~# {Stem and leaf display, 茎叶图0 `+ H0 @' V4 s- _: z
Step factor, 步长因子
6 Z2 x) d2 T$ a3 wStepwise regression, 逐步回归+ }" v/ c' h3 r
Storage, 存0 k2 _% P8 Z! u
Strata, 层(复数)
* H4 M9 w2 }& }& ~- _Stratified sampling, 分层抽样
6 G1 {$ A) s' d+ l+ t7 eStratified sampling, 分层抽样9 W3 X/ x) S& F& g0 @% _# ?
Strength, 强度
" X* _! x8 |; i7 o1 }) N6 AStringency, 严密性
$ o8 @) w3 c- R0 }6 [/ `Structural relationship, 结构关系& d7 R5 ^& k6 J0 I8 W( t9 L
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
# Z5 D+ X! p/ f* `1 YSub-class numbers, 次级组含量
4 t A% {8 i& e5 {' l5 w4 X. KSubdividing, 分割
# N# n, f; z+ y3 x; e9 LSufficient statistic, 充分统计量
0 [ a7 H5 E" R& q! ^! S8 ESum of products, 积和2 R2 y7 \$ o5 q0 ^2 Z
Sum of squares, 离差平方和
1 T, O5 a' \ S7 m- v& h) |Sum of squares about regression, 回归平方和0 |/ u" ^- R& M5 b# P$ K/ ]3 c
Sum of squares between groups, 组间平方和
, N; W$ @/ ~- b2 c6 r' W+ USum of squares of partial regression, 偏回归平方和
3 }! ^" ]! @3 _4 ?Sure event, 必然事件
: T# ^3 N. |" a- {! ~4 jSurvey, 调查
. O. y, t3 n+ ?1 W8 w9 Q |) g# VSurvival, 生存分析4 \/ H5 Q, U( @6 {" `, o/ ^
Survival rate, 生存率
* |; v& A6 Z; e* U* [( V+ p( ?: xSuspended root gram, 悬吊根图
6 ^9 e. W- O$ hSymmetry, 对称
7 J. }( }& C/ LSystematic error, 系统误差3 D9 `! B4 N8 M
Systematic sampling, 系统抽样
4 [* K- A- C2 Z9 S+ O! {Tags, 标签
& K W3 F5 p$ X4 |" I0 @Tail area, 尾部面积
/ g) X& {% C1 ZTail length, 尾长
1 E/ Z# I# u( e. \- W: ?, YTail weight, 尾重+ E( [: }$ G1 A% p# B% w
Tangent line, 切线8 b5 U' O/ b8 b M
Target distribution, 目标分布
0 B! Y4 n* F5 F. RTaylor series, 泰勒级数/ I1 p* {; x8 T
Tendency of dispersion, 离散趋势
8 V- g& M, `3 n8 k0 q/ ]Testing of hypotheses, 假设检验
- e# e$ _' U3 }/ V# PTheoretical frequency, 理论频数
, Y6 U0 S. i$ M4 LTime series, 时间序列. b: K, |9 y7 t7 @. u2 k; \. _
Tolerance interval, 容忍区间, H. e+ e0 k9 N3 q
Tolerance lower limit, 容忍下限
& l2 b2 B( ^- }1 ATolerance upper limit, 容忍上限5 D( K! T( C9 g! w1 n
Torsion, 扰率
% a6 L# _7 m/ O. gTotal sum of square, 总平方和
% y+ t; T# L/ E! Y B. FTotal variation, 总变异6 ]& J C7 X& C
Transformation, 转换8 h: i7 R8 [, M& M/ Q0 p. _
Treatment, 处理
S8 d8 Q2 x% l4 K* ZTrend, 趋势
& G! d4 T) ?* t5 @* m! bTrend of percentage, 百分比趋势. r8 m0 o; }+ O' ^, D# k! Z
Trial, 试验6 v J8 z3 J* Y, _: q8 q
Trial and error method, 试错法
% L) r" y4 P" z2 M5 I. p; oTuning constant, 细调常数
7 B& N' j0 r/ Y( VTwo sided test, 双向检验4 D, O5 A; y% P3 S1 d; @: c1 {
Two-stage least squares, 二阶最小平方4 q0 q& b: a7 S8 w
Two-stage sampling, 二阶段抽样% Z; x. x) q n0 B" r# p
Two-tailed test, 双侧检验' B8 }+ ], i8 V+ ]. \* N
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析# P7 V1 F! a) o) f% C. i) h% A
Two-way table, 双向表
3 u! b5 h8 |9 n5 z; ?2 h# F& xType I error, 一类错误/α错误
& B+ d" G! e# f0 e% b7 o+ n* lType II error, 二类错误/β错误8 n4 Y1 m; a1 b; n
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称- Z: M+ x$ A) H/ ]- p& `9 y
Unbiased estimate, 无偏估计
6 f) K' o' [( Q7 FUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
9 i- q" B( v8 N7 E/ J9 kUnequal subclass number, 不等次级组含量
1 J: K# }; ?# S' X, a" g* GUngrouped data, 不分组资料
1 L9 f# e+ P! ]5 [: oUniform coordinate, 均匀坐标
) Z) X4 l( {6 h, |4 @5 U) ~Uniform distribution, 均匀分布
0 q& e) |( f2 oUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
U [8 \/ u: E2 m3 V& B( mUnit, 单元
' w i8 r9 c2 S! A' l) j5 m! ~Unordered categories, 无序分类
/ O: F. h( B1 }' b+ A+ qUpper limit, 上限
' `, I* v. u7 K) V+ UUpward rank, 升秩) n4 }- Z8 t% j- U
Vague concept, 模糊概念
& @1 H# K2 @# `. h: U5 u7 ~Validity, 有效性3 ]$ T y; K" n' L7 E
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计9 l+ b3 G6 p! g7 r8 J
Variability, 变异性
; S) ^0 u: c% _; Q: V5 tVariable, 变量' i( o( H+ H' L! X5 X
Variance, 方差
g9 S. k- c: L7 PVariation, 变异
3 i0 P9 X: f5 EVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转( i! w1 d- N1 Y/ M+ ]4 e
Volume of distribution, 容积 C8 S9 w* M% R5 f0 R$ }) t. h
W test, W检验& C, S% F( i8 }6 d' `
Weibull distribution, 威布尔分布
0 Z2 R$ \' e) N, Z8 @Weight, 权数3 w1 \6 _. l( ^) t% C" q" K
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验/ w) A: r% C6 ~/ W- V
Weighted linear regression method, 加权直线回归9 v$ z2 S6 j& O! W( F
Weighted mean, 加权平均数
; r3 V8 O2 \% l& T6 aWeighted mean square, 加权平均方差
2 P& ^$ z. e. T9 L# W& V5 CWeighted sum of square, 加权平方和+ Z. [" [, R& m6 R2 c
Weighting coefficient, 权重系数
3 g) d/ k& d5 L: O% a3 r+ GWeighting method, 加权法
% w3 q4 K! S4 c5 p9 G# TW-estimation, W估计量4 L% j; \7 ~; q5 N: U9 \# |. O
W-estimation of location, 位置W估计量* \, `5 G* e/ \* L2 A- I
Width, 宽度
) Z; m5 {$ m4 }Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验/ n; S: z1 J# L5 w
Wild point, 野点/狂点
! T' D u* E Y$ o! d) r. G: xWild value, 野值/狂值; v Q# p( i4 d& g/ ?2 z( ~& ^9 z
Winsorized mean, 缩尾均值
- [5 K. {# ^7 Y7 K9 b: t; a! L. MWithdraw, 失访 $ j, \. y% [9 L8 a3 r
Youden's index, 尤登指数8 G( d. a! G( u. W* K1 k% X/ o
Z test, Z检验8 Y+ Q) R& ]& x8 Y! \$ s' F6 O% I- h; D
Zero correlation, 零相关
l+ U0 U0 `9 W" J, qZ-transformation, Z变换 |
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