|
|
Absolute deviation, 绝对离差
$ V+ l. v8 }& X( S8 y0 b1 PAbsolute number, 绝对数6 [7 l$ N& {) Y7 L# g) T
Absolute residuals, 绝对残差
0 I/ K: C; d$ O. xAcceleration array, 加速度立体阵! l3 P( f" _5 A6 r1 Z
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度, O' Q& X5 e7 j z/ d Q
Acceleration normal, 法向加速度% u" t1 @! b# P; H( e# a. b1 w5 C$ R% |
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数, w# x( B2 [6 z% }7 ]
Acceleration tangential, 切向加速度 T1 e' e* Z O( Y: I
Acceleration vector, 加速度向量 L4 W" a" a) j, e1 h% }. ?
Acceptable hypothesis, 可接受假设
1 n+ [/ [, l" t T% {Accumulation, 累积
a6 E5 w0 {5 b) a% C" [Accuracy, 准确度3 S% _- r4 i8 \* n* M( c( ~- n2 m% e
Actual frequency, 实际频数
. ]+ g+ t2 ]- i- VAdaptive estimator, 自适应估计量, u9 q( g- t# \
Addition, 相加
; [; E# y5 v/ s; @2 ]Addition theorem, 加法定理
8 }! x }9 Z1 FAdditivity, 可加性
# ]% D% Q* M% YAdjusted rate, 调整率2 e+ P$ H/ m& {, _) S1 E3 a- l x
Adjusted value, 校正值
8 k9 e e4 y- {* F- W8 kAdmissible error, 容许误差: m2 z7 n1 E. r- e
Aggregation, 聚集性
+ B8 C. s# P5 f7 l: ]Alternative hypothesis, 备择假设
+ T# P1 k+ ~6 T7 ZAmong groups, 组间
3 J& Q1 @- ^* V3 CAmounts, 总量
) y' F! F. H* y" `$ F/ K5 [( ]Analysis of correlation, 相关分析
; e* p0 I( [/ Q9 VAnalysis of covariance, 协方差分析4 w& D. |/ d' X% k7 x
Analysis of regression, 回归分析
0 x6 f2 Z. \. X! h3 S$ ?Analysis of time series, 时间序列分析. H" C+ D* T1 R* b5 f1 W
Analysis of variance, 方差分析
5 r! K6 ]8 Q1 H7 Y! @/ i, W# V$ QAngular transformation, 角转换3 D7 w; F( G; q9 Q
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析3 d/ j4 G; u$ C1 e8 t8 F" y
ANOVA Models, 方差分析模型8 Z0 u, @* k9 W9 a
Arcing, 弧/弧旋( Z: Z1 d5 ^# m" \3 P7 S. T
Arcsine transformation, 反正弦变换6 ~4 n! a8 r: A
Area under the curve, 曲线面积
5 ^- T9 P4 L. `+ L7 o9 t; DAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 9 K) Z$ u3 a0 D$ A
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
: ?: j5 a2 @* c9 m3 lArithmetic grid paper, 算术格纸
7 [& p+ Y0 |4 W2 H. C* I9 V: \6 {* zArithmetic mean, 算术平均数
( B0 i1 F2 m* K- TArrhenius relation, 艾恩尼斯关系 g* B4 ~% {8 }1 [- Z$ Q" ~1 C
Assessing fit, 拟合的评估$ Z# c( [( N, }4 X$ U' I, h3 i
Associative laws, 结合律 U1 L/ t9 n/ t0 i8 } f6 \
Asymmetric distribution, 非对称分布
6 Q; e6 L/ V1 q5 M% wAsymptotic bias, 渐近偏倚
/ ?+ s. l- O5 d* |; [Asymptotic efficiency, 渐近效率
0 y: n" ] Z/ Y) cAsymptotic variance, 渐近方差
$ S" H4 Q6 P1 ~: @# CAttributable risk, 归因危险度
0 f7 N' q+ o& N6 \# z( k. T8 xAttribute data, 属性资料7 L# G$ k( j# z- B9 P
Attribution, 属性
( L3 d J0 J+ ]9 U |/ M6 xAutocorrelation, 自相关
9 S6 U/ o- a+ y s7 IAutocorrelation of residuals, 残差的自相关/ Q1 b3 w2 Q) J' R* p7 y3 J
Average, 平均数' T0 M& A. j* X' u- _ }
Average confidence interval length, 平均置信区间长度5 z+ V" B. H0 P5 [9 s3 }+ L1 m: i9 q
Average growth rate, 平均增长率
, a$ P4 k( e2 x+ {. |Bar chart, 条形图
$ C9 t/ X5 I2 Q2 r# vBar graph, 条形图
' ?% s3 U& Z7 hBase period, 基期
* h, Z4 y4 ]# u) t& n, @! qBayes' theorem , Bayes定理4 r0 R' y8 q( [1 H, g! t; h' `
Bell-shaped curve, 钟形曲线( B$ o+ o4 W1 m
Bernoulli distribution, 伯努力分布/ B( |9 \. Q) b/ C# _1 Y
Best-trim estimator, 最好切尾估计量7 i8 M1 t' R7 T+ L6 O, x+ B
Bias, 偏性
& e8 @& O( ~# p8 v4 S5 YBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
- z9 u2 P* k3 Y9 p7 k) U" d; e- JBinomial distribution, 二项分布2 o! a5 F5 X6 t* h6 S2 c, c
Bisquare, 双平方
/ [" R) I+ r% U0 ]Bivariate Correlate, 二变量相关8 C$ w+ \9 O" [4 X0 C* g
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布% F4 {! g* \$ ~
Bivariate normal population, 双变量正态总体7 M" ^5 f A g2 b7 _
Biweight interval, 双权区间. v2 R3 O4 J( ~3 \+ r0 ?: Y6 ~
Biweight M-estimator, 双权M估计量
6 J9 T( Y3 A; ~6 ?) R2 Y0 @" O, BBlock, 区组/配伍组! g, [/ }+ J+ y
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包( ]: u: d9 W" m0 Y; w4 e
Boxplots, 箱线图/箱尾图* H2 D9 n% e0 [
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点! F9 D) `) ]' w" q4 E8 x& L0 ^' i
Canonical correlation, 典型相关
/ _2 v6 o( ^3 D5 u% r; z {! {! [6 kCaption, 纵标目
; ?$ z4 D D+ ^4 t. cCase-control study, 病例对照研究! C% u. Q% B, b" h
Categorical variable, 分类变量- S+ g; `" r, Y) W% i
Catenary, 悬链线
' a& [3 h/ }- ~, a0 i- BCauchy distribution, 柯西分布5 M- n' P" g+ }' e8 a4 e
Cause-and-effect relationship, 因果关系0 q9 z1 j$ T* o C( S, u" W2 V
Cell, 单元
) d% _) W, H. `. }, L6 TCensoring, 终检9 g# N' M9 U9 s9 T9 J: ?
Center of symmetry, 对称中心
. t& B/ g/ z% }5 X" ZCentering and scaling, 中心化和定标1 }: v0 t" Q R/ S7 d; r
Central tendency, 集中趋势
- O: j2 Z1 P" v9 ^. P* o0 B% f+ r8 ?Central value, 中心值
& v1 ~/ ~3 M7 N jCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
1 X% I7 z) v8 x, o! I) M: BChance, 机遇
) v; m3 n+ r; E( N6 v0 m. o* dChance error, 随机误差
1 S9 T1 n5 c6 H9 _* x* k9 [Chance variable, 随机变量
3 U1 p) J% v( Q( yCharacteristic equation, 特征方程
% |% `, L, K( g$ }' q4 j' rCharacteristic root, 特征根
& V6 A% n y: D2 X% o; f6 n) HCharacteristic vector, 特征向量- m8 G3 ^: _ b7 K# P/ k
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则) y e. i4 X, Z5 B
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图8 {9 Y+ S0 o0 X; P5 f
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
' E6 O5 u8 X$ `5 Z! S N' j7 p8 P4 YCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解& ]1 l' G% c% s/ z# P
Circle chart, 圆图 - ~& z$ O) H4 i' S6 t
Class interval, 组距0 Q& F9 |% s6 y8 A
Class mid-value, 组中值
" X" E' U. Y$ e# i! \Class upper limit, 组上限
% T6 P* ]5 m1 MClassified variable, 分类变量7 y% ~" w4 B4 }5 K: d
Cluster analysis, 聚类分析
7 n' U( d9 `. \3 GCluster sampling, 整群抽样4 W/ R+ ?$ I' G- C
Code, 代码
+ t6 R8 N% b& F, y4 v5 ]! ]+ tCoded data, 编码数据9 K7 N3 I4 r0 H& `6 F- x
Coding, 编码
) J) P0 I3 Y* r, CCoefficient of contingency, 列联系数! X+ L' Z: v3 Y
Coefficient of determination, 决定系数
( a4 |( d" K7 X4 ?" x$ u% C* \Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数1 |+ @5 Q9 f( p2 U* m5 Z
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数7 M5 w+ @* v9 K- X" i `6 K/ n
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
# W( G7 ?; }- `+ LCoefficient of rank correlation, 等级相关系数: [- c* F4 V" ?# Y0 a Y7 @8 _
Coefficient of regression, 回归系数; W: {$ t2 ~/ X" s9 K
Coefficient of skewness, 偏度系数8 G0 _/ s" b1 ?2 F6 b" _/ N4 c' R
Coefficient of variation, 变异系数9 K- |- G$ ]1 o
Cohort study, 队列研究
( M1 Z8 L; M1 z" L* y9 t5 l/ `8 [Column, 列" F6 B- P- I0 n2 O4 `
Column effect, 列效应
3 {2 P8 q/ ]+ M EColumn factor, 列因素7 T/ U+ F: z5 }. O- B, T
Combination pool, 合并
- I# B. U8 E# u9 oCombinative table, 组合表8 P+ o# o1 J/ \* a0 `/ n" s
Common factor, 共性因子/ B9 R! U# `$ X7 }# ~5 Z
Common regression coefficient, 公共回归系数
" n: k, e7 m% F* [2 g. }. jCommon value, 共同值
" A0 o/ z) e/ V6 h6 P* iCommon variance, 公共方差) d) n ?; E( l. p, a
Common variation, 公共变异/ l$ G4 p" v* X9 t+ p
Communality variance, 共性方差
( }8 k6 _* d% O3 Z( U' AComparability, 可比性
7 g1 _3 k( a3 f: a! R, t/ f- u uComparison of bathes, 批比较# W& d6 ^6 r' G0 H+ K) `
Comparison value, 比较值& V: Y ]* c7 c `
Compartment model, 分部模型
o9 k0 W% |' X8 t3 k$ ?Compassion, 伸缩
, d* G' n. F5 q6 v& T1 i1 y% zComplement of an event, 补事件
/ c$ d) x% ^5 B3 _" P4 @Complete association, 完全正相关$ W$ `) c- ^% D
Complete dissociation, 完全不相关- R0 u2 @1 N* V- A7 M
Complete statistics, 完备统计量7 \' ~5 m0 x# I. \: I2 j
Completely randomized design, 完全随机化设计
! K) J* E6 i6 LComposite event, 联合事件
* u% T3 ^8 @% x E# @; K nComposite events, 复合事件6 R4 w; T% [9 c" W: o! F. }: y
Concavity, 凹性6 a( q6 o$ l) {1 O8 M3 r1 F
Conditional expectation, 条件期望! W, W& J+ v( e. A a+ w2 M/ \
Conditional likelihood, 条件似然3 V# J8 D( U: p. l3 A
Conditional probability, 条件概率5 C; b& J& E3 A, L
Conditionally linear, 依条件线性 U: r; [" J9 @2 W; D. x6 I
Confidence interval, 置信区间# n' h; {4 n/ ~1 f" }0 n2 S- H
Confidence limit, 置信限
7 z/ N# k* D2 B5 R" w9 {5 `' W+ nConfidence lower limit, 置信下限
2 |3 z+ b+ n. H# ?9 yConfidence upper limit, 置信上限
5 f* r2 M0 n) n; {/ ^/ S( [Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析 V2 t+ D# c) M$ k! g' ~
Confirmatory research, 证实性实验研究
% z' Q2 N9 e; u: q- J, ?Confounding factor, 混杂因素
1 E* g9 Q- d3 u7 V4 `# g( B9 S% HConjoint, 联合分析
, ?6 N* X7 D! MConsistency, 相合性- B6 {( T$ m; z
Consistency check, 一致性检验
, |! s) w c% m" o; X% WConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计+ `* I, }0 v/ V; {4 h% b
Consistent estimate, 相合估计
' B/ C) T6 w" _Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
6 S( N3 W+ }, iConstraint, 约束1 u) k. B# V1 ?) ^9 S" V, R
Contaminated distribution, 污染分布$ d8 m1 f* t9 Q/ O$ m
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布$ z# V8 }2 ]: O/ s. R( I9 q
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
) @) o% A) s8 o. B; F; uContamination, 污染& A6 K0 d1 [& f6 \
Contamination model, 污染模型
" k# W3 }2 G' c: Q6 c; Y1 z! z3 PContingency table, 列联表, |) D0 G2 W9 o7 c
Contour, 边界线
0 e: G! T" Z4 U. wContribution rate, 贡献率
( a2 o% a+ m: e8 L7 r YControl, 对照
/ E, D& R5 ^8 ^8 YControlled experiments, 对照实验& R g# g+ N" d% Y4 T" w
Conventional depth, 常规深度" t& u) f0 d& A; @. y2 c
Convolution, 卷积2 B5 B- B/ p% o+ y1 ?# L: y
Corrected factor, 校正因子! f, \9 x4 ~+ w3 L; @) v
Corrected mean, 校正均值
' ~, W7 n+ n# \7 C- q. z. gCorrection coefficient, 校正系数9 x! c& l$ ~* c% y+ K$ }
Correctness, 正确性
J' s( d$ `, W' ^' F! bCorrelation coefficient, 相关系数
0 q, u9 m" @! v, Z% zCorrelation index, 相关指数& {0 q7 {" W3 D. e+ _# Y
Correspondence, 对应
7 Q) }& P- c n8 r& zCounting, 计数
0 p; s1 @. d- r& r( G, S. VCounts, 计数/频数% ]" [4 n7 M# t. Y
Covariance, 协方差& o2 e4 ~, r# K5 b! A3 w
Covariant, 共变
: B0 p$ \4 j0 `* O& [& a7 aCox Regression, Cox回归
2 E9 U; \) O0 E6 [Criteria for fitting, 拟合准则( n; x: W4 f9 m! o
Criteria of least squares, 最小二乘准则
- ?0 U) C. H1 }Critical ratio, 临界比( A8 K$ r; u6 d. c
Critical region, 拒绝域8 b2 d# \7 c2 u$ Q0 b
Critical value, 临界值: V6 B4 ]( b2 u
Cross-over design, 交叉设计
' d) W J+ E3 t# T* U& ]Cross-section analysis, 横断面分析$ E+ O2 B! m U8 L
Cross-section survey, 横断面调查& k2 x" p5 h7 v3 z. _
Crosstabs , 交叉表 4 p1 i4 C0 ?6 V. B9 |: t5 |) I8 [
Cross-tabulation table, 复合表+ u7 H, \# [+ D' o3 I/ V
Cube root, 立方根% v/ n6 ], G1 G" J$ B
Cumulative distribution function, 分布函数1 e1 F3 j+ w9 n* e# c
Cumulative probability, 累计概率# z/ J3 a5 A# @0 n# D
Curvature, 曲率/弯曲
% ?% h1 e* K8 Y% v, hCurvature, 曲率
" ]+ e/ y$ V+ |Curve fit , 曲线拟和
; t, E f* { q& k6 C" U8 [" QCurve fitting, 曲线拟合
& W' b- ^2 a/ g/ @3 h! G$ A. dCurvilinear regression, 曲线回归# X/ m# q& E/ E9 e. F! r' x: j
Curvilinear relation, 曲线关系
. r7 T$ O2 {- ?1 {. L# l% y; ICut-and-try method, 尝试法
3 P7 x: D! n ~7 u: m& t OCycle, 周期
8 Q& b( _7 \( {% `6 k1 x6 X, p# \7 eCyclist, 周期性1 U _: G% p, u. e, k9 |& y8 `6 K
D test, D检验" ^2 w1 U; k f# _1 p
Data acquisition, 资料收集( Y2 S0 ~# T: A! f5 C' ~4 O7 d" a
Data bank, 数据库! j' F) b7 y* p, D$ _; p
Data capacity, 数据容量
; B5 W, B" ^: n6 O x% N2 @ Y+ GData deficiencies, 数据缺乏
+ E6 V0 U+ W5 I' a. @& O: q. pData handling, 数据处理
- t( ~" R/ q0 l2 S d& EData manipulation, 数据处理
0 H* ~7 N$ o, |8 p% a2 [/ vData processing, 数据处理6 S: n" C% D. P; ^3 U) O
Data reduction, 数据缩减$ w6 q: g0 r) u
Data set, 数据集8 H8 O- j# p8 u7 P% Y9 G s
Data sources, 数据来源
6 ^+ T, Z$ y7 E, ?! L5 AData transformation, 数据变换
3 x# ~& y; C+ K4 S/ QData validity, 数据有效性
: v9 q7 B" a1 U. h, j' I) t+ HData-in, 数据输入
( X) ^; C9 }/ ]* S- a7 E6 SData-out, 数据输出
$ ?1 k ^$ N' TDead time, 停滞期9 x3 u: g7 | @- ~- t
Degree of freedom, 自由度
9 q8 x9 X1 z5 ^Degree of precision, 精密度9 |0 ?: t- {' L; r0 C; J# }
Degree of reliability, 可靠性程度
6 U7 l: a+ p/ |$ ]' H1 r, wDegression, 递减& J$ P* L3 ~1 @1 m- G; o9 B* p: E( {
Density function, 密度函数
( E- r8 j& R& d9 y6 C6 eDensity of data points, 数据点的密度$ \: f* H9 r6 a, ]/ n9 m% \2 s
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
3 M( N+ m+ l0 \4 uDependent variable, 因变量
/ ]6 u% s8 F4 x6 g8 lDepth, 深度
4 U: C2 t. a8 u3 X7 YDerivative matrix, 导数矩阵
8 p; P2 W; H& \Derivative-free methods, 无导数方法% i0 }. H5 p* l0 ]
Design, 设计
2 K) i0 P( S6 t! I' F0 JDeterminacy, 确定性0 g5 L; S' _# B. s# Z, l! m
Determinant, 行列式
9 Q" D% c: Q" A) e- U2 wDeterminant, 决定因素" Y9 M, w- v: Q8 M, Z) a
Deviation, 离差1 n6 l3 j6 `7 s* }- S1 Y3 m( b
Deviation from average, 离均差
" [ j& i( K: Z+ I0 nDiagnostic plot, 诊断图( k$ Z$ J: ^& l1 w+ _7 Z3 T2 A% E
Dichotomous variable, 二分变量
+ E# Z& V/ H: a; H% BDifferential equation, 微分方程3 F( W7 x8 ], Y2 a+ S) o( U
Direct standardization, 直接标准化法. g: y- h$ A6 P" _% e
Discrete variable, 离散型变量% j7 F. ]! \& |+ G) t4 G+ P
DISCRIMINANT, 判断
3 o$ b8 R4 |; l/ g/ K3 YDiscriminant analysis, 判别分析
& c& T( {3 {. M$ K0 o; TDiscriminant coefficient, 判别系数2 i5 f% B8 |" h D5 j; w
Discriminant function, 判别值
/ H3 N# m2 c" J3 }' d) s2 DDispersion, 散布/分散度
4 ?! r& N6 _2 m+ J, C; b8 \ V+ W) G% DDisproportional, 不成比例的
. q4 }* V3 h1 j7 N, HDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量: ?8 U7 W( t1 K! B) o. Z
Distribution free, 分布无关性/免分布$ g" b- V: t3 @% T5 I. u- e
Distribution shape, 分布形状. m7 V @4 m) ]% U! l0 S
Distribution-free method, 任意分布法
/ _# U! X5 O6 C+ aDistributive laws, 分配律
9 B* @; F6 t+ j0 QDisturbance, 随机扰动项6 R8 z d" D* D% z6 |& Q' s1 u. b
Dose response curve, 剂量反应曲线" m. O" o }3 p& I9 N [- V3 K7 x, q
Double blind method, 双盲法
0 o* f2 ?3 ?- D5 R6 L$ ]Double blind trial, 双盲试验# y, B! J$ r6 [
Double exponential distribution, 双指数分布
3 P* N6 c" H0 q* |' k! nDouble logarithmic, 双对数
* k. {0 V4 ~, k* }$ L9 E3 qDownward rank, 降秩
v. Z, M# i q& f2 J. B2 r) a# bDual-space plot, 对偶空间图
5 `3 H8 V) k) l& VDUD, 无导数方法
5 p$ ?) K/ N1 |8 LDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
; N' t9 e% X! z% B, @( JEffect, 实验效应
5 a1 Q9 U7 _6 p+ W1 W3 AEigenvalue, 特征值
( K. z. m5 g! q( M- n BEigenvector, 特征向量
9 g5 w; e1 E' ~; t3 A1 XEllipse, 椭圆
& b- ~- h9 [# T# i9 F- w I8 hEmpirical distribution, 经验分布: m" G5 i E; O6 c- z# g
Empirical probability, 经验概率单位
6 D2 R) J/ q9 v! K& {* n) \8 c9 W+ UEnumeration data, 计数资料3 l5 l4 M& D# Q! n3 v6 K; H* q
Equal sun-class number, 相等次级组含量% E) l/ D: [, D6 P( B* e0 ^
Equally likely, 等可能& [$ K% V* h' c X- T, S, Y/ \
Equivariance, 同变性
+ o0 c7 {' P/ b/ _; e* ^! mError, 误差/错误3 V4 P+ D! h6 f$ x: S& |! L* g
Error of estimate, 估计误差
5 N0 |8 J. f5 c+ ]# O3 [Error type I, 第一类错误) k, [: x- b8 a: x- J
Error type II, 第二类错误
( n2 w& {/ }* `1 I5 K! b* W1 FEstimand, 被估量
: X( S G2 w3 U1 bEstimated error mean squares, 估计误差均方
8 G+ s+ F; x1 g7 C9 S$ _. uEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
1 s, `4 U1 U( ~; P0 |1 ^Euclidean distance, 欧式距离
( J+ w# X, K& ?. U8 h7 V/ W7 AEvent, 事件. p( j; m& v2 L" H( U
Event, 事件+ c; L( F% }# ]4 x
Exceptional data point, 异常数据点
C0 y) M6 t8 P2 d! X4 W8 QExpectation plane, 期望平面
3 Q% O0 B# i) B3 q# t6 dExpectation surface, 期望曲面2 Z3 J7 p; Q' |7 L* J
Expected values, 期望值" j8 t9 J/ H3 S1 C
Experiment, 实验
7 x& l* w. W5 n; `+ Q4 KExperimental sampling, 试验抽样- R$ c# K0 D$ p4 [/ r
Experimental unit, 试验单位7 L5 n0 X& S/ [
Explanatory variable, 说明变量7 U& P" p- _0 f. m# a _' u
Exploratory data analysis, 探索性数据分析$ ?7 q% E( D% p9 s
Explore Summarize, 探索-摘要
0 Z4 v& \" }, X* O# M7 L7 nExponential curve, 指数曲线
) y" M! w$ j- }Exponential growth, 指数式增长
@9 G$ x! t8 |! U( \3 h6 b# ]! [EXSMOOTH, 指数平滑方法
4 ~% f+ z, T1 w, h9 cExtended fit, 扩充拟合: x: J( d" f. @1 A
Extra parameter, 附加参数, K: L# d, a6 D
Extrapolation, 外推法% C6 L4 U# h; }
Extreme observation, 末端观测值5 C4 G$ S! Q$ N; [5 W2 q9 E+ l
Extremes, 极端值/极值
' U4 _* W# z$ ~: \' g/ _: {$ @- MF distribution, F分布
. I, `9 f. I! E9 SF test, F检验
- Y# l- J+ u2 [0 P4 Q9 P! QFactor, 因素/因子" d3 P# U- I2 B2 O% D' m5 {
Factor analysis, 因子分析3 a& |' x* e3 F9 b
Factor Analysis, 因子分析# Q& C$ ]- i( a/ Q
Factor score, 因子得分 ( j) i/ z% n: Z, J
Factorial, 阶乘+ _% f6 q7 }, e
Factorial design, 析因试验设计
$ G7 Z* l% O, D( {5 NFalse negative, 假阴性
$ V- T( X5 [: p. w: ]False negative error, 假阴性错误- | p0 G6 H+ J- B6 x& w% R3 s8 e
Family of distributions, 分布族
" M( u' w& T! p/ j& hFamily of estimators, 估计量族
) x! U+ _2 e1 XFanning, 扇面
& L/ |7 Y) L/ B; g$ C* l; JFatality rate, 病死率: H3 a) Y9 a. ~2 I1 y) _% ?+ }
Field investigation, 现场调查& t: h; D$ m3 L/ L
Field survey, 现场调查4 v& H+ r( z7 `: @; n0 h
Finite population, 有限总体3 K; Q' o/ T* ]6 }- Q. E, z0 J- W
Finite-sample, 有限样本
( ~. A9 [" z( O7 ?5 _1 VFirst derivative, 一阶导数
! C+ H6 A: ?3 n: e9 MFirst principal component, 第一主成分
2 h( ]! @0 k+ { j! YFirst quartile, 第一四分位数7 w3 b* l: k# K
Fisher information, 费雪信息量
/ N c1 J6 \5 A; I4 VFitted value, 拟合值
( l8 y/ X4 Y3 k9 D6 e0 PFitting a curve, 曲线拟合
5 y8 P; K" A _- b+ H cFixed base, 定基% o; M" i; O7 q7 N* f: m; x* V
Fluctuation, 随机起伏5 m) a8 K6 j# @% o
Forecast, 预测! \* G5 ]/ c- _# D$ m( C
Four fold table, 四格表
5 {4 B; g& n' f1 P/ G& x" m2 N: tFourth, 四分点
# O5 |. S* n _Fraction blow, 左侧比率0 A; b7 o. E5 i; F& [
Fractional error, 相对误差
$ u! X- t" n1 [% Y# dFrequency, 频率0 O9 z$ h1 _/ z3 j6 N$ Y# T5 z+ V
Frequency polygon, 频数多边图
u1 w) a: g7 B v% j8 c; CFrontier point, 界限点
0 Q# J3 I* ]6 j- m0 mFunction relationship, 泛函关系
5 Q0 J, P+ s* }5 T2 l7 M3 l! nGamma distribution, 伽玛分布' r4 t/ J; t$ H/ |& X2 V' ^. {
Gauss increment, 高斯增量0 J% b7 m( w9 H) m& J' I
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布. a( \% d1 o. @' D* K$ ]
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
9 s% Z5 ^: h; ^0 T WGeneral census, 全面普查
3 c+ A! q: z9 ^6 E4 _( p% V% x$ EGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 0 i# R0 ]2 u/ J4 S
Geometric mean, 几何平均数6 ?: U# V! m9 X9 l" n. q3 o0 e
Gini's mean difference, 基尼均差6 }7 k2 t6 h2 `: ]4 D' y4 p O' P
GLM (General liner models), 一般线性模型 / O. J5 r, w) S+ `4 x
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
8 `) n7 \2 ?: m) F1 nGradient of determinant, 行列式的梯度# B9 `- m5 g5 k' ^& U
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
' R- s. h& J1 c% x7 J' ~- W1 eGrand mean, 总均值1 g5 H. {; h0 ~; D3 B# J
Gross errors, 重大错误
. k; m6 |3 L0 Z) s1 c2 I" e7 NGross-error sensitivity, 大错敏感度 _0 x0 T M8 S! o
Group averages, 分组平均( T% | s: q, S, s, U; [+ t
Grouped data, 分组资料6 v) J$ w: Y8 ~
Guessed mean, 假定平均数
, S& u! m, I6 @% ]7 d# q ~Half-life, 半衰期
6 l6 }' z4 u. ^, Y' f. WHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量$ ^0 w2 _+ ~/ o- H. {
Happenstance, 偶然事件
* r m( X2 _2 R1 c! N7 ~Harmonic mean, 调和均数
8 f, t+ c2 B6 {) l- b% L& K, Y) \2 fHazard function, 风险均数
. j& \1 v/ J4 aHazard rate, 风险率+ o/ @3 E8 A, e9 d' `- s
Heading, 标目 % W3 W6 t8 H6 d8 Q
Heavy-tailed distribution, 重尾分布% O" q9 f" y% M/ ^5 e! r* t
Hessian array, 海森立体阵' P; I- g9 E9 ^' [
Heterogeneity, 不同质
' _& d& E' B lHeterogeneity of variance, 方差不齐 3 W; }+ w3 \9 K5 Q
Hierarchical classification, 组内分组- T* B) _! G7 s, M% ^' i, c7 t8 ?
Hierarchical clustering method, 系统聚类法- m$ m- L p1 s6 t
High-leverage point, 高杠杆率点
( O. t' I4 {7 R0 F- }HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型6 w4 e- O6 E2 Q2 B
Hinge, 折叶点5 b7 M! g2 Q6 G2 A* N
Histogram, 直方图. [8 q% Q. q- _0 D
Historical cohort study, 历史性队列研究
) p! e9 k) F# b; w! N9 [Holes, 空洞
; U0 R" X& Y' s1 N' L# h( VHOMALS, 多重响应分析( }7 f/ k% ?% v- e7 }, ?
Homogeneity of variance, 方差齐性9 X+ X2 }/ |; F) h
Homogeneity test, 齐性检验% j/ a, |4 G2 a$ M% u2 ~! k+ H
Huber M-estimators, 休伯M估计量
1 z' a5 R& F! ]8 ^' ^) t5 J- nHyperbola, 双曲线7 `( x9 B- Q5 p3 V4 g
Hypothesis testing, 假设检验7 j) R+ N' y# a/ G' X
Hypothetical universe, 假设总体8 H6 e* w4 b3 D' C
Impossible event, 不可能事件
y9 P7 Q9 }- u% d0 E. q! r& cIndependence, 独立性, a) E4 ^3 Q. M. T
Independent variable, 自变量
7 F& f0 v! G$ C7 WIndex, 指标/指数
$ U4 ~2 u0 U% T( B: u. F. N/ t2 \Indirect standardization, 间接标准化法9 l; n* o6 j* _: e5 l4 Y
Individual, 个体8 l% ~9 t3 R/ w5 _9 D
Inference band, 推断带
4 K, G+ Y; E4 L6 J/ q4 N/ S; jInfinite population, 无限总体% K; l" x" p& w. H7 X( s3 h
Infinitely great, 无穷大/ f5 i k% @& H9 u
Infinitely small, 无穷小
' c% {1 f! V, O3 O& g* GInfluence curve, 影响曲线: ~4 f* @3 ^0 d) f/ U& o( s: z( m
Information capacity, 信息容量
! X8 T+ l4 f( ?$ u' qInitial condition, 初始条件
( u& \$ M% [5 \9 ~ hInitial estimate, 初始估计值
3 F) X# s- X5 mInitial level, 最初水平
+ Z0 X5 O9 M1 V! a' \Interaction, 交互作用
. Z9 x' ?) k9 o; RInteraction terms, 交互作用项
5 N% T7 ~' Y! l( D0 yIntercept, 截距
/ r. A; |9 x; J* C- ?Interpolation, 内插法
; o g" Y R" Y: d4 h hInterquartile range, 四分位距4 I7 p" [; u3 H: j4 s) S
Interval estimation, 区间估计
- e$ d7 ?8 m& E% \0 H+ [# o! r) uIntervals of equal probability, 等概率区间
) ~2 `+ e, n: a" M' W4 EIntrinsic curvature, 固有曲率
% m0 Q2 P. ]) G1 y! H. _+ n, TInvariance, 不变性
; J7 }* ^* h$ R8 VInverse matrix, 逆矩阵
3 \6 h4 I) F3 w/ R4 @Inverse probability, 逆概率 g5 N3 U" J2 P
Inverse sine transformation, 反正弦变换
0 D2 j5 L- D3 z% U8 bIteration, 迭代
; R" [# a7 V$ ?6 @2 \9 w* R) CJacobian determinant, 雅可比行列式
% f0 \, D5 N- N/ J5 l8 E: m! \: XJoint distribution function, 分布函数 D9 L7 {2 z& w" {3 S
Joint probability, 联合概率: }. B; R2 z2 u! k% z3 T& [
Joint probability distribution, 联合概率分布1 Z2 u# M- X! [( k% d
K means method, 逐步聚类法* F, D! L! \: u$ ?4 A: U( y
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
$ \' h* U6 h2 ]( BKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图; ^+ O. i; [$ ]4 m5 p. V- j
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关% t L0 z! @: Q9 Y! o4 F) r7 ]; P9 q
Kinetic, 动力学# M1 j- ]3 t4 A3 o5 {/ m9 T4 a; X
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
* m2 T+ ?. k& y$ Z i: UKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验2 a: N% x/ W/ m3 x( R N) o4 d3 s
Kurtosis, 峰度! j+ B1 N" p. @% z7 E9 H
Lack of fit, 失拟
1 Q" b& [7 X3 M9 k6 |) iLadder of powers, 幂阶梯
8 D0 Q3 w, m4 Y0 I; V- L0 |5 zLag, 滞后
2 U( w) `/ q/ X Q$ S6 \Large sample, 大样本
+ u M7 K' z( s; X8 o: S: o# U9 BLarge sample test, 大样本检验8 S9 h, v( K) z2 G, E6 T
Latin square, 拉丁方$ w. ?+ L$ N4 {' x" l- U
Latin square design, 拉丁方设计: W, b: ], ~& m9 P% B" H
Leakage, 泄漏0 U3 s) s: I" i, {. ^2 h+ e
Least favorable configuration, 最不利构形
* Z0 M$ c+ d3 ?$ v" s$ M# @% v. XLeast favorable distribution, 最不利分布
) v! T9 ?' n8 I9 T% t; i' B) LLeast significant difference, 最小显著差法, T& v8 i: x; R9 _9 E5 M( N1 l& R
Least square method, 最小二乘法' b5 W! X- I4 ^+ V5 Z
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
" l- B5 u& v2 D2 |- {3 w0 `# d4 eLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
3 Y) e& V8 T& @. ^( BLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
. J' T+ q# V1 v' O4 z, b) gLegend, 图例
3 d5 J" _2 `( ?L-estimator, L估计量
7 x7 e9 h# G6 \$ a/ y D lL-estimator of location, 位置L估计量
6 q2 P# P' Y4 N" ~' jL-estimator of scale, 尺度L估计量
) v. z: F8 X" a8 Q! c- fLevel, 水平. ?) ^- q; c$ T0 E0 w
Life expectance, 预期期望寿命) T' D. p- m- j' X
Life table, 寿命表
4 d6 @1 v3 k% V7 f9 qLife table method, 生命表法
1 D4 R1 G: s7 Z3 }Light-tailed distribution, 轻尾分布# Z5 d& P* r) h9 a$ P& u9 t
Likelihood function, 似然函数
. y- Z! } h9 F3 r) m0 LLikelihood ratio, 似然比
& ` K! D) [" Nline graph, 线图
- B( K7 d" C% W2 M1 qLinear correlation, 直线相关
- e. \; s1 j6 H/ M% ALinear equation, 线性方程, z% k+ P1 P8 p1 g/ R
Linear programming, 线性规划5 ]0 _! X/ f+ Y% Y z0 s5 S# Y
Linear regression, 直线回归
/ \' j( m* T0 L9 a% g( ]# W: W( `Linear Regression, 线性回归6 ^' z# Z1 _% T) f$ v
Linear trend, 线性趋势
- Y# L- `+ G) d! F! KLoading, 载荷
9 m/ f4 ~+ q- ]# r% A5 [Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
# c' z" T) r8 e% O: o8 C4 nLocation equivariance, 位置同变性
$ R1 U2 g& ?+ BLocation invariance, 位置不变性: i. ~3 y* m2 z1 z, H3 c
Location scale family, 位置尺度族
' D: ]) d- H) f# L; `8 s2 TLog rank test, 时序检验 : F+ w+ k8 y$ G5 r# \4 \
Logarithmic curve, 对数曲线
% x: O- D& J/ S5 H0 GLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 I7 b+ t( |5 r$ ?" z" KLogarithmic scale, 对数尺度9 P6 j H( s& j4 a3 |4 p
Logarithmic transformation, 对数变换
& g7 ^& w! ~& ?1 H+ ~6 g& |( x6 X1 wLogic check, 逻辑检查3 I2 }5 F' \4 M7 I
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
4 C8 s {9 P6 sLogit transformation, Logit转换 w- H; c# j. Z% N, B
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 5 t& J2 |8 O- t
Lognormal distribution, 对数正态分布
, Y& _! M) g! _9 Y4 |7 PLost function, 损失函数4 _7 j: `5 a* O) O( C$ S
Low correlation, 低度相关
, B; @; W, ?& H2 X+ k( S. T/ YLower limit, 下限
' i, a* U4 h# x0 L: P9 @1 yLowest-attained variance, 最小可达方差7 Q! B& b3 y& l. _+ x9 l' w! i
LSD, 最小显著差法的简称
. C! _: L; ?8 ^( s9 E- @Lurking variable, 潜在变量
; y& m# X8 I9 B: \% EMain effect, 主效应* B$ {0 h g& P8 G1 n- e% l. ~
Major heading, 主辞标目6 U! v& U. [( `( l3 n) o- i- j4 W _
Marginal density function, 边缘密度函数
" O0 E6 g3 P( |Marginal probability, 边缘概率
* \9 m* A# J6 K! V2 t$ n: O& lMarginal probability distribution, 边缘概率分布
2 c# A: l$ }9 U4 pMatched data, 配对资料# B& A- x6 c5 `5 l
Matched distribution, 匹配过分布5 E! H" R% V2 `& g. `6 b2 @# }3 |
Matching of distribution, 分布的匹配
3 I8 I( X, t& q) B0 c4 ^Matching of transformation, 变换的匹配
. s% G+ E/ E3 N2 [" W: D" {3 pMathematical expectation, 数学期望
, X3 H- h$ o$ r. C1 B/ p H! NMathematical model, 数学模型9 R: h7 w: O! i8 g8 a1 m8 x4 O9 `
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
* k% k' B A5 vMaximum likelihood method, 最大似然法1 _1 @5 G% u% w# O$ V% w- {
Mean, 均数
4 {& s" U% m1 A# V4 {! NMean squares between groups, 组间均方
: X5 R& g! r& g9 e/ x0 pMean squares within group, 组内均方4 F# v) i" \+ Z$ X
Means (Compare means), 均值-均值比较
7 } C9 |: d! a! J+ L( r% q- NMedian, 中位数+ B6 \5 k e1 m" H. e( y. U
Median effective dose, 半数效量
+ w) M6 K3 H' Q) D/ }3 OMedian lethal dose, 半数致死量
+ h3 i# U0 S: ^3 z9 YMedian polish, 中位数平滑0 w7 w1 P- t* W1 r
Median test, 中位数检验! {) }+ D% R; h+ e) y. M$ h
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
+ x7 r# U! Z3 b5 U9 LMinimum distance estimation, 最小距离估计
+ u3 G* X$ _8 X! y; xMinimum effective dose, 最小有效量
5 ^$ h9 s$ J0 y n2 {Minimum lethal dose, 最小致死量1 u! q0 `2 G& e; W" l3 z) y
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
2 M) {9 t, `3 eMINITAB, 统计软件包$ P% ~, A3 Q: y' l
Minor heading, 宾词标目 K" ]* V' e0 q/ R8 A3 i! i6 H
Missing data, 缺失值9 H# {* F+ |& K4 c- f
Model specification, 模型的确定, K, s, ]; l& v/ v h
Modeling Statistics , 模型统计
4 \8 A G- E9 d% c$ }( E; YModels for outliers, 离群值模型
% k9 m2 z9 w; Q1 P3 e, m2 kModifying the model, 模型的修正
; r" ]! w" M" { \2 n- ZModulus of continuity, 连续性模
9 J1 U4 v9 T: P6 O( oMorbidity, 发病率 9 V4 f0 H0 {* A3 q6 C
Most favorable configuration, 最有利构形9 k! @6 I D8 M' j
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度/ H- v& S% v" {
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
8 e3 M2 w+ I7 \3 L4 u- f8 O# xMultiple comparison, 多重比较6 o% f; B* j {" U7 A: O
Multiple correlation , 复相关
: v, ]$ l% G v" X5 |5 @Multiple covariance, 多元协方差
5 i; @' D" v% }6 m# T! I# SMultiple linear regression, 多元线性回归
7 z3 @( u5 a" P6 y0 C6 a" P4 bMultiple response , 多重选项
. z$ m2 t4 @; Y. Y" pMultiple solutions, 多解9 q9 F# ~7 e. E. I
Multiplication theorem, 乘法定理# h) X2 E8 d [- h4 F+ m( P! P
Multiresponse, 多元响应- r7 |0 c% K2 f- q, m
Multi-stage sampling, 多阶段抽样; m7 {/ X2 g- n# s+ L( j
Multivariate T distribution, 多元T分布
! C+ L7 y2 S8 a# FMutual exclusive, 互不相容7 r8 _- ]1 K4 o5 y' i5 L
Mutual independence, 互相独立
& s4 y5 G! E- V/ ?1 R& ]Natural boundary, 自然边界
0 U% f+ B! n' u9 B7 h' pNatural dead, 自然死亡
/ q& Q3 n; ^: S* lNatural zero, 自然零
$ L, s9 g+ W! R/ a$ U' c+ ~: INegative correlation, 负相关
2 \/ j+ \( r: n8 J3 b7 XNegative linear correlation, 负线性相关
6 `4 X$ z, F* @8 Z# sNegatively skewed, 负偏! M1 D+ i& r5 ~
Newman-Keuls method, q检验
# ~6 [6 w" r1 y" \; mNK method, q检验! | }# C3 \; ?) q- I4 }5 B, V2 y
No statistical significance, 无统计意义
) V* i6 I5 ~; k |Nominal variable, 名义变量3 g+ Y3 @% s4 w: ?3 v
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
% A% ^" U7 z6 o8 l4 \Nonlinear regression, 非线性相关
! t# Y. x% @% z8 g" Z0 Z& C. qNonparametric statistics, 非参数统计& g& N) ^* F6 I* s
Nonparametric test, 非参数检验" \; j' M& N% K6 B
Nonparametric tests, 非参数检验# N/ r+ L* C) y$ V' i
Normal deviate, 正态离差- T/ j8 n/ s4 Y6 ~% n
Normal distribution, 正态分布+ x" v$ j- P" }* R+ |+ ^ R
Normal equation, 正规方程组2 C/ D+ r0 g1 L1 p7 M3 \
Normal ranges, 正常范围6 ~% O+ h* C/ O; S1 ]
Normal value, 正常值
9 w( ~. @+ E cNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
# d2 U) r. I5 X. B% t N; {9 q( }Null hypothesis, 无效假设
% F! P4 o' {* M6 P& vNumerical variable, 数值变量
0 c$ g2 b5 k# YObjective function, 目标函数 w n) B8 n# Y# T& q8 w7 Z9 @0 U
Observation unit, 观察单位
7 B0 Y" M, s6 g: n% cObserved value, 观察值# F1 v% p+ Z$ s
One sided test, 单侧检验
) T1 @% ^) K @" r2 Z% A' H6 B5 V. |One-way analysis of variance, 单因素方差分析
5 c1 ]# B( F; R" x5 c( _Oneway ANOVA , 单因素方差分析 u9 J" g/ O8 [" U: H
Open sequential trial, 开放型序贯设计
4 F: v7 Q2 V1 m1 c: I9 z, {Optrim, 优切尾
0 j- y4 l4 }" F6 uOptrim efficiency, 优切尾效率
. i. @+ w) z+ TOrder statistics, 顺序统计量( g. m, m3 H3 I* u5 |$ w
Ordered categories, 有序分类
v+ N+ O" v& _2 U7 g nOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归+ N% {+ A, b+ E6 n
Ordinal variable, 有序变量$ z! c7 Q7 ?" Q1 i [
Orthogonal basis, 正交基
/ H5 Y/ p K' v7 IOrthogonal design, 正交试验设计
' J3 [; B) ]8 t3 H5 KOrthogonality conditions, 正交条件
( y" C% i" F' BORTHOPLAN, 正交设计 % l. g; C9 u- {
Outlier cutoffs, 离群值截断点/ {3 l/ r% f, \4 H
Outliers, 极端值
5 B; m3 ]/ t+ L3 b1 B: a% l9 Q, qOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 - A, z. d- j" h7 E9 [
Overshoot, 迭代过度* _: `% \* G$ ^) p, `& m
Paired design, 配对设计
7 ]* Z' P: P% i5 n6 z2 rPaired sample, 配对样本
) e, j: B; |- I: | z& H: QPairwise slopes, 成对斜率: _4 m# ]. K/ ?" i
Parabola, 抛物线/ R4 d* e, R+ V% x4 i
Parallel tests, 平行试验' n9 Z! f7 g4 ~9 u2 S2 U* D9 \8 G
Parameter, 参数% O. Q# [# n- ^) }9 L
Parametric statistics, 参数统计; S+ E) w" T( S7 b' z
Parametric test, 参数检验2 I% _8 g$ Z, ~5 S2 {
Partial correlation, 偏相关
7 Q2 e' A6 x jPartial regression, 偏回归5 ~( B( \4 @, `: r( f8 u# Z
Partial sorting, 偏排序. \" b2 L% B# {* V6 X4 b9 i
Partials residuals, 偏残差
* h3 g6 Y9 Z3 v7 D, ZPattern, 模式
4 ?' R4 N+ y# W' w9 x" S- Z/ t( fPearson curves, 皮尔逊曲线
) H6 U& |' l5 h) m# m" GPeeling, 退层0 i% t7 E0 {7 k
Percent bar graph, 百分条形图
; }7 `8 S' N+ ?! BPercentage, 百分比; m8 X _; P0 s/ [3 ~7 g( F
Percentile, 百分位数
! Q* Y5 W: W' m7 W+ f& T- b% R4 BPercentile curves, 百分位曲线3 w& m' ^& q% E* `% n
Periodicity, 周期性
6 m1 Q! ~6 W6 T6 C) ?Permutation, 排列
' M% ~% [# }' ?, }4 |P-estimator, P估计量2 [/ v) e% ]: \, l1 z0 z; ]+ M; w$ N; f
Pie graph, 饼图9 c4 ~; x( M* _% |1 o* l, T$ _7 t
Pitman estimator, 皮特曼估计量
4 H# h: ~' M0 i. b6 wPivot, 枢轴量5 O6 ]6 K0 f5 j
Planar, 平坦
& Q$ N3 A ]8 c. }- kPlanar assumption, 平面的假设! c$ F) A" O$ V/ d' y
PLANCARDS, 生成试验的计划卡' T8 A: N1 Y! e* t+ F; P: I
Point estimation, 点估计
% [4 `" r7 d- o5 B9 I) ?7 rPoisson distribution, 泊松分布6 d$ B- \% p" E
Polishing, 平滑
& z' f" l/ m* TPolled standard deviation, 合并标准差) J- A# P" [# Z; l/ b
Polled variance, 合并方差3 z: o6 `+ {9 |. k" ~" H: J, b2 z
Polygon, 多边图
) Z( H5 B0 g$ ^Polynomial, 多项式' q' b! k, Y P6 W9 R" Y4 k
Polynomial curve, 多项式曲线
/ T) W) {; m: n. xPopulation, 总体3 Z y8 c5 o. ~' Y4 r' D4 q
Population attributable risk, 人群归因危险度 ~. D; E6 n6 V: k
Positive correlation, 正相关
$ U, A* i7 m7 _, M% P! _, d" aPositively skewed, 正偏
0 e- \6 I: M* T7 A' @: R+ }Posterior distribution, 后验分布
- W h: [! k- t! `) o3 `, P, EPower of a test, 检验效能2 s- R. |$ Y2 r, E3 l
Precision, 精密度
+ E# W$ N) G( L/ B. ?2 GPredicted value, 预测值" n2 w1 n6 L* D6 R2 [6 K( x
Preliminary analysis, 预备性分析0 i* E0 u5 Y/ |& ?6 Q8 W% I
Principal component analysis, 主成分分析
* C; n0 ]# T, V9 L HPrior distribution, 先验分布5 U; K! ]& U g4 G( ^. N
Prior probability, 先验概率
) ]0 p) W: E) |' r8 ~Probabilistic model, 概率模型5 m, V0 g; L/ G6 V' a1 y2 |* k
probability, 概率% K1 m6 D2 q2 i6 m6 }, j" i
Probability density, 概率密度
' O1 c- S$ ]8 F+ u: B0 nProduct moment, 乘积矩/协方差# s# |' H0 v' u
Profile trace, 截面迹图; R4 l5 r& x( w% C5 j
Proportion, 比/构成比( q% t: c" e% ^, Q! P
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
7 i1 ^# Z& G& ?( {/ \+ DProportionate, 成比例
. i2 h8 F/ w8 _ KProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
+ M. \: _! z; ^! m9 K9 s, F# x' ?9 {Prospective study, 前瞻性调查- s7 e3 h* E6 J$ N5 B
Proximities, 亲近性 , h U! t7 r$ _* g- S2 p8 k
Pseudo F test, 近似F检验. s" V! _, i6 D
Pseudo model, 近似模型# {$ Q& E- r2 O
Pseudosigma, 伪标准差) c1 O$ z+ e" R0 Q
Purposive sampling, 有目的抽样: g$ F6 j* D: O+ ]0 d ]
QR decomposition, QR分解4 \5 r$ h" P. A0 H2 u$ \
Quadratic approximation, 二次近似
* M! q# u' B9 K- q) ^' h y# d" WQualitative classification, 属性分类) w5 F* Y4 s, x$ p8 l5 S# b
Qualitative method, 定性方法
4 R# K# j) ^2 TQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
' v' ?% G& y- s5 ~0 V2 {4 X& pQuantitative analysis, 定量分析& k M* r6 V" b$ g: ]
Quartile, 四分位数, \4 C7 q: U% m5 H; h$ }
Quick Cluster, 快速聚类
! G* U3 r/ V9 N' r. W! n( kRadix sort, 基数排序2 ^/ o' l7 @5 S5 y2 z1 m) n
Random allocation, 随机化分组
) f' i# V' Q' CRandom blocks design, 随机区组设计: L* W3 k% q% q
Random event, 随机事件- @1 ]0 S* y) M0 |. p' j' j% R" Q; ]7 o
Randomization, 随机化
f4 ~( F/ V9 v- N3 X; jRange, 极差/全距
* _9 P: K8 d+ W1 Z" w& c. [Rank correlation, 等级相关
' w2 X$ H4 J! WRank sum test, 秩和检验9 n1 {! o- F3 A' g4 u8 |
Rank test, 秩检验. \9 v _; u2 T, \: A/ Q7 u6 ?9 m& T
Ranked data, 等级资料8 }! k/ y% |4 W
Rate, 比率
5 }/ T1 N4 N8 H1 L2 YRatio, 比例
( e/ v- A" F. a. H5 Z2 LRaw data, 原始资料
/ u5 R& M5 y' P6 M0 l) MRaw residual, 原始残差: p2 h4 i, M) l. j& r6 ~/ d
Rayleigh's test, 雷氏检验
* w0 G- ~3 y# SRayleigh's Z, 雷氏Z值 ; u0 ^" B3 @& ?- P9 l
Reciprocal, 倒数8 S# K( ^- f& b9 u1 ?( Y1 H5 U
Reciprocal transformation, 倒数变换
8 t' [( ?" E; `4 eRecording, 记录
0 F8 u- M7 _9 @9 w, z# r) RRedescending estimators, 回降估计量
, j0 i% @4 \2 \" w% E* @1 qReducing dimensions, 降维* H3 b& w0 M0 H( Z2 U- n6 F
Re-expression, 重新表达% P1 g, P. D8 P! z' F5 h) Y4 ^. L
Reference set, 标准组
; k( ]2 o6 W1 W& }6 [Region of acceptance, 接受域
7 ? S% ^! q- H% nRegression coefficient, 回归系数; P5 o7 {. n% z% b" z
Regression sum of square, 回归平方和
/ z% K6 R: E. V+ R+ V3 j' K/ u# BRejection point, 拒绝点
( p8 Z9 _ d( Y( h! _& P- f* jRelative dispersion, 相对离散度8 t v* b" r8 B6 g8 ^/ D
Relative number, 相对数0 x3 l, b; F" J' D4 V0 O
Reliability, 可靠性
+ M/ m/ ]) J6 |% L, O% VReparametrization, 重新设置参数
! N' r9 V- ?4 ]# x% LReplication, 重复. E2 P( p, B- W. {
Report Summaries, 报告摘要
: _: z7 G6 B4 n6 \' XResidual sum of square, 剩余平方和
5 y5 t- o7 x. c/ k+ HResistance, 耐抗性- l: L$ Y/ V- b4 ^1 K5 }6 Y6 B
Resistant line, 耐抗线
( f' f ]) U8 m r2 xResistant technique, 耐抗技术7 H# R/ S. S) c0 L! ]
R-estimator of location, 位置R估计量
/ g X8 O6 r; @1 m$ X0 I$ oR-estimator of scale, 尺度R估计量
0 `2 s5 k: b; z' v; p: e$ YRetrospective study, 回顾性调查! Z/ V4 S" y! Q
Ridge trace, 岭迹
. C! V" g$ R W* O8 K" k; x; `Ridit analysis, Ridit分析7 A- o9 d z4 _6 p7 N
Rotation, 旋转
/ B5 p: h+ S, KRounding, 舍入6 R3 E/ b" e) L L2 C' N ]
Row, 行
6 N7 y' \# c$ u6 E7 Q+ e' CRow effects, 行效应
4 R7 ~0 V* S% u5 P' r( p" cRow factor, 行因素
) S% A) ]# |6 f3 B2 FRXC table, RXC表
; J9 x! q* o) S+ D" LSample, 样本
/ _1 ^* t1 o0 O. D9 i" kSample regression coefficient, 样本回归系数
, H* O4 G, m8 E+ t3 r7 iSample size, 样本量
5 V0 R5 O6 P7 a. V4 L0 E: tSample standard deviation, 样本标准差
3 q% Q) I0 O- MSampling error, 抽样误差/ ]! M/ d! `4 L v% H' s
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
- b) Y& w9 T; H) qScale, 尺度/量表; S8 d9 T% i' L) g! Y7 _6 ?0 Y7 v
Scatter diagram, 散点图- W, U$ p \/ H. k/ C" J7 [% }
Schematic plot, 示意图/简图
( w% n5 y2 ]3 ?3 ^" OScore test, 计分检验
8 ], f7 v6 Q% U& H7 j8 p) i# IScreening, 筛检' Y5 J3 M9 T; A7 L; j& W5 E
SEASON, 季节分析
" [+ C% `7 M# k7 [Second derivative, 二阶导数
2 t; N- H" u4 `$ J: rSecond principal component, 第二主成分+ S. M( R* r9 y
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
- m+ x. n; x' L( Y2 Y+ ESemi-logarithmic graph, 半对数图
1 @, w4 q! k/ o* BSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
) `2 R. F$ B3 l+ NSensitivity curve, 敏感度曲线9 I% v5 r; {" N2 S. `
Sequential analysis, 贯序分析: g& F+ `7 }% X
Sequential data set, 顺序数据集
* j% _% i$ Q7 ~: OSequential design, 贯序设计
9 Z+ k8 C) W5 ?6 {2 B5 PSequential method, 贯序法7 c! u5 W3 J# @
Sequential test, 贯序检验法
s: d# v% c5 e/ x( o2 G. ^0 _Serial tests, 系列试验
* ^7 W8 f! i0 A* S* h6 ~Short-cut method, 简捷法 4 h y2 K9 O& Y6 U" B
Sigmoid curve, S形曲线# e! K2 S: x7 }* j0 }
Sign function, 正负号函数
. ^) e( c% M# O% T. KSign test, 符号检验3 ^8 J; Q g! |& O6 p S& U
Signed rank, 符号秩/ e3 p( v/ n0 d6 r
Significance test, 显著性检验
7 \) i- m. Z: n: e }2 tSignificant figure, 有效数字
# G# h+ s2 [. Y6 b7 O2 cSimple cluster sampling, 简单整群抽样& R) c3 \- T- o- [4 e
Simple correlation, 简单相关2 }, C$ Z; \' D P' m) N' D
Simple random sampling, 简单随机抽样
* v* b1 _; C! ^7 VSimple regression, 简单回归: K- o* }4 I2 M# F( d5 l# ~
simple table, 简单表
0 m1 x. \) N+ ]7 L/ b* o& rSine estimator, 正弦估计量" a4 O% }# t7 b' z% v9 Z
Single-valued estimate, 单值估计
, O( Q E# ]! o3 K/ TSingular matrix, 奇异矩阵
4 u1 e6 |- d8 ]5 G4 ~1 S2 s+ _' kSkewed distribution, 偏斜分布
! i6 e B0 x5 U# S4 R T/ oSkewness, 偏度, ?8 W0 g- D& ~6 L/ x( Q- d+ ^3 C8 @
Slash distribution, 斜线分布
0 \* E6 G5 d; ?Slope, 斜率
, B& J4 v5 @9 }, Y- |Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
- }- B2 C0 K( h6 ySource of variation, 变异来源
$ ^2 O# O" a# Y( l! e1 j& J, ^Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关6 f- s% u" Z! O" a/ r; Z" r- \$ M
Specific factor, 特殊因子
1 A( n' M5 g- I, E5 r, B' \Specific factor variance, 特殊因子方差
3 t' E. j& G- O8 u$ b' w! k4 LSpectra , 频谱& r7 B6 j: ]$ N# X, U
Spherical distribution, 球型正态分布
, i- j# L# N, O# JSpread, 展布
& J0 o& g, U$ @9 N6 T8 k. oSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包8 l/ y: [1 l b+ W3 e( ]
Spurious correlation, 假性相关
( i7 k* G+ p, J0 H3 nSquare root transformation, 平方根变换
6 T J1 W- c" q& rStabilizing variance, 稳定方差# _. `2 [$ L" d
Standard deviation, 标准差
8 y$ x$ j3 O0 ~0 FStandard error, 标准误
. z8 X R3 O1 @. f, EStandard error of difference, 差别的标准误
0 W1 T- S# M$ \: M* Y0 gStandard error of estimate, 标准估计误差
. C* f4 p0 Z5 R; `Standard error of rate, 率的标准误
2 q( D+ P) a- X8 I4 GStandard normal distribution, 标准正态分布
0 P& i6 I- i$ s4 nStandardization, 标准化
4 x+ k+ }; w8 g" e5 o" T; Y1 S( cStarting value, 起始值
/ h$ {5 N* w, w1 m' \) u/ l# UStatistic, 统计量
5 [( M* |. n2 c7 ?* J& H: g* IStatistical control, 统计控制( x. p3 F O+ C$ n- h
Statistical graph, 统计图9 Q+ ~/ v; u) ~; S# |
Statistical inference, 统计推断9 y# j d- U) J# i0 O6 @
Statistical table, 统计表
3 C- B C+ l+ a( c5 A8 M+ u5 oSteepest descent, 最速下降法
/ _( H* B6 k* Q% X1 u/ E. y' kStem and leaf display, 茎叶图
5 Q: ?$ B8 M H! I6 NStep factor, 步长因子/ T; A4 @2 @& N3 l' s
Stepwise regression, 逐步回归' A" q2 i& c+ k
Storage, 存+ ?! A/ a* o. c: I; r4 {# u
Strata, 层（复数）
) ~1 z" \7 v( t aStratified sampling, 分层抽样1 |& P4 x K- y6 x* o+ c
Stratified sampling, 分层抽样
& h6 \) u d5 |( hStrength, 强度
! Q( c/ P! N& ~+ y" a: N, c9 QStringency, 严密性- G7 o& w$ ]2 t% ]1 N
Structural relationship, 结构关系8 n; ~+ l# K* b' x% L6 U" c
Studentized residual, 学生化残差/t化残差, s) F( Q, |; {" e/ e
Sub-class numbers, 次级组含量
, ~+ q: ?/ P- ?: jSubdividing, 分割
' i% I; r4 ]. a7 P* N, rSufficient statistic, 充分统计量
( m% W' r v4 m, \1 i7 C- _1 ~Sum of products, 积和' f4 Z$ L2 \, Q1 b* R0 L
Sum of squares, 离差平方和
# J; \$ Z/ m+ M% Z4 lSum of squares about regression, 回归平方和+ u1 N% h8 f9 V
Sum of squares between groups, 组间平方和" X* G3 O: h* T5 |. q. {. a
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和/ ~) \; c7 ^8 X9 s% l6 m
Sure event, 必然事件: E6 E) i# }+ P1 Q3 O- d
Survey, 调查
( ?0 j, R9 m, J$ z H) k8 HSurvival, 生存分析
3 I1 t1 e8 `1 jSurvival rate, 生存率
7 p5 h* b i6 U& {# ZSuspended root gram, 悬吊根图& R. ]3 ^+ u% P7 U4 A
Symmetry, 对称
7 z6 R% Y+ n0 zSystematic error, 系统误差
" q, y0 {0 x" [- u# f7 x' ^Systematic sampling, 系统抽样# R0 a) \+ b0 z4 M
Tags, 标签# g3 w; }% H1 q1 W
Tail area, 尾部面积4 d8 s2 D; L: \* j/ f6 F. _
Tail length, 尾长
2 [! h- q- \. R+ P4 H% I2 J1 fTail weight, 尾重5 h; q* Z) L' l$ U+ w$ ^
Tangent line, 切线5 ]0 O& `5 S3 O) ?
Target distribution, 目标分布
$ `" O/ ?* b2 M9 h2 A, rTaylor series, 泰勒级数! g8 N, ~% V7 @+ Z1 a% X; W# g5 G' o
Tendency of dispersion, 离散趋势
) J* y; M6 I2 u. CTesting of hypotheses, 假设检验2 o p/ I0 f% G
Theoretical frequency, 理论频数 h1 O9 @4 d6 y
Time series, 时间序列
3 [* Y, ? {4 F% v2 f! iTolerance interval, 容忍区间
3 Q! p/ q9 {3 n. n* hTolerance lower limit, 容忍下限" Q. h0 F0 F; A& T, X7 `) d [
Tolerance upper limit, 容忍上限
0 J) \7 q. U1 X( eTorsion, 扰率
. Q9 ~7 |: B' a5 ]9 p1 h) }, F. h4 eTotal sum of square, 总平方和
/ n) e" h0 d3 T5 BTotal variation, 总变异. m4 j& K; l7 V& p G
Transformation, 转换
, h j j$ N2 R6 M$ {. |Treatment, 处理8 y0 v( o& u' Q; `. T. y. c6 s
Trend, 趋势
. V) I* j1 h+ m5 Y dTrend of percentage, 百分比趋势
/ ~! m) T7 K' A$ y Y5 u6 sTrial, 试验, p! q& }" K1 H7 ]7 t: `5 S0 a$ x% V
Trial and error method, 试错法
7 U7 o9 h) T7 N6 L) `! m4 W8 a$ }1 vTuning constant, 细调常数- e+ i* C0 A1 c' K( H+ E
Two sided test, 双向检验
, j0 A5 C- w5 l4 h6 kTwo-stage least squares, 二阶最小平方
: Y: E( T6 {! q4 x/ zTwo-stage sampling, 二阶段抽样) m% w M: ]$ \- L+ Q
Two-tailed test, 双侧检验
w6 O2 X( N" l& xTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
3 O" s. A* m! u. e' bTwo-way table, 双向表
- T9 J q' s5 {5 M! FType I error, 一类错误/α错误3 I$ m; ?/ e _8 Q9 l# N& L
Type II error, 二类错误/β错误
o J( C9 [1 Q0 \8 J# R4 A; {UMVU, 方差一致最小无偏估计简称6 F+ [$ ~7 e4 ~( \
Unbiased estimate, 无偏估计
! T* P! {$ J- I2 N! W3 M4 j- wUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归5 `! }, Y' Y9 ~" B$ P. s
Unequal subclass number, 不等次级组含量) I% b5 M b# U9 z
Ungrouped data, 不分组资料
, l8 ?) K' @1 @ f4 O4 c9 K% o" uUniform coordinate, 均匀坐标
6 f. U8 H& {/ |% P, O) u2 ~/ ^Uniform distribution, 均匀分布
9 [) m. I- z3 T0 O/ O; x! @6 VUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
% j' b/ G: w ~/ d9 VUnit, 单元4 v, l: Y, N9 {* \8 H
Unordered categories, 无序分类
# @2 u4 Y8 c3 D, X( h W$ }Upper limit, 上限0 D) h, v# a; j ?' W" U$ \/ x
Upward rank, 升秩
3 r( t8 `# r9 o! S9 g* P6 i: \Vague concept, 模糊概念0 } b- r! g6 d: S
Validity, 有效性
{6 s' W' t+ l- m" mVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计2 U2 s# ?4 k; O
Variability, 变异性' o' D! m! P& k0 J8 S% f: f3 Q
Variable, 变量
" R6 L- j' n7 `Variance, 方差
0 `4 D9 S& q6 y3 Z. VVariation, 变异+ O% h; `6 d' Q; i: B, h
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转$ ?& k$ Z) B) b+ w
Volume of distribution, 容积1 F# B) H3 @4 E" S1 ~. J
W test, W检验
9 C2 `3 u% ~# eWeibull distribution, 威布尔分布
* t) g3 A# _ w9 b, E. yWeight, 权数" A; s3 `7 I, k
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
7 K% T" u/ ~' y- h% dWeighted linear regression method, 加权直线回归
+ q. X6 j# b& l; I7 M6 ]Weighted mean, 加权平均数
# B* k& M0 m$ R6 l9 w- AWeighted mean square, 加权平均方差
& y# C) t( w+ R, hWeighted sum of square, 加权平方和) W0 ]" S# ~2 o3 ~4 t
Weighting coefficient, 权重系数! y& J. y7 d3 p r/ P X
Weighting method, 加权法
7 H) Q/ c) j, N% @( \W-estimation, W估计量; ^2 Y: |! H8 y9 u! Z7 m Q2 t
W-estimation of location, 位置W估计量
) s! {" {& N/ T% y0 `Width, 宽度& }2 ~- j7 p+ J2 _
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
" p. Z q( X9 w f$ K6 rWild point, 野点/狂点4 T Z* @1 p0 ^2 x& A
Wild value, 野值/狂值" q0 ]5 H7 q0 D. a1 |. j
Winsorized mean, 缩尾均值
2 U: v7 u0 q& R7 ?Withdraw, 失访
/ Y' M3 ^3 `1 p2 {1 nYouden's index, 尤登指数
4 x2 t+ K) {5 A$ s. lZ test, Z检验2 k& |! x5 O: _1 X
Zero correlation, 零相关6 O6 r8 l1 `% x
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
