|
|
Absolute deviation, 绝对离差
/ q, D: s7 \5 r" ~8 X" R2 W9 fAbsolute number, 绝对数0 |! `9 C8 d. [, m+ q
Absolute residuals, 绝对残差7 E; j) s% N( o! X8 c# C
Acceleration array, 加速度立体阵/ o2 B; d' f$ m3 _1 a* Q
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
- O7 H8 _% E0 X4 @' E9 ]9 c2 P: lAcceleration normal, 法向加速度
% ]- H9 _3 _) Z" r5 |4 r3 v o& OAcceleration space dimension, 加速度空间的维数- }# X- q+ c# f% I* ^0 V
Acceleration tangential, 切向加速度( O$ z5 ?% Z! t: u
Acceleration vector, 加速度向量
9 M( z& o" E- A6 @$ T7 YAcceptable hypothesis, 可接受假设# M3 B' }) u! v
Accumulation, 累积1 `% Y8 y9 M k/ ?1 r" g7 M
Accuracy, 准确度2 o# l8 f, c5 p/ Q7 a/ |$ H, |
Actual frequency, 实际频数0 k. W% P5 C$ n% u& g& C
Adaptive estimator, 自适应估计量
% H- T; z3 F+ v- M3 g- a1 N7 `Addition, 相加0 t1 e* _8 Z3 l2 Q9 ]
Addition theorem, 加法定理3 w) E9 }: b# S! m* Z& W9 |/ X
Additivity, 可加性
& L6 c: v. C, G- v; p: H9 UAdjusted rate, 调整率
5 q/ \$ y e' y5 F7 J/ I& i4 TAdjusted value, 校正值- Y q& \8 N+ V8 m4 i
Admissible error, 容许误差
, Z# _3 [( v8 T3 R, n9 fAggregation, 聚集性
7 M. y( f+ p6 ?) n( P' WAlternative hypothesis, 备择假设# g+ y# N/ S) l; @% n# K& e
Among groups, 组间
, q$ ^& O' o3 P8 t$ C3 U, @Amounts, 总量
0 b0 g x( x1 Q6 cAnalysis of correlation, 相关分析
* S% S4 ^# Z* R& lAnalysis of covariance, 协方差分析& ?% [7 B- [0 [* w5 Z4 I
Analysis of regression, 回归分析
3 |% `8 H `! k; Q; ZAnalysis of time series, 时间序列分析& e/ {2 `) j t( M7 G: F
Analysis of variance, 方差分析
! m# \! d& T9 t$ UAngular transformation, 角转换. V/ A M& t8 s' _
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
- O3 b, X( T. d3 ~7 a* kANOVA Models, 方差分析模型, R+ Q( j2 O) s5 g
Arcing, 弧/弧旋# i/ e# f' F% f) G( w
Arcsine transformation, 反正弦变换" o/ L0 a; f: X, e9 l
Area under the curve, 曲线面积% w$ ]. Y* J7 W) \- \+ S# 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 1 T/ j3 ?# L$ ^5 z0 H
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ' o7 g, x% _2 @" x7 x. d
Arithmetic grid paper, 算术格纸! x) X$ ^) l. M* w. M1 D
Arithmetic mean, 算术平均数/ b1 ?2 g @, @* F I+ ^% i* s
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
, {, S& [5 n: v0 T* L" y/ H4 S# HAssessing fit, 拟合的评估
. y: W5 p# H5 Q( N" _. ZAssociative laws, 结合律8 b: g1 }" _ g" k% t0 h O4 ]
Asymmetric distribution, 非对称分布
1 l- G" |8 a/ U( p. gAsymptotic bias, 渐近偏倚
; \8 X+ X& N2 oAsymptotic efficiency, 渐近效率6 [& }! d9 z$ z! o& A# I. m
Asymptotic variance, 渐近方差; O& _1 y7 X; `% M6 z5 k
Attributable risk, 归因危险度
3 \8 m) [0 t% N) s! _3 ]$ bAttribute data, 属性资料5 G5 ], _- V; [4 `
Attribution, 属性8 ~7 h& R! j/ z& E
Autocorrelation, 自相关
/ ^ u$ \* G2 y- f, o7 `Autocorrelation of residuals, 残差的自相关. p3 C9 c* w6 ^; N; c/ s# @
Average, 平均数1 z- d" F: Y. Q* k( H* Q% r) y
Average confidence interval length, 平均置信区间长度: C7 i9 G& }' `& L Z
Average growth rate, 平均增长率/ j8 X4 q# f( j4 u5 ~
Bar chart, 条形图
; u# U5 ^% A' p& {% S" uBar graph, 条形图& S* G" h9 S6 u/ x, c( T
Base period, 基期 M& i, Z- W& x$ u
Bayes' theorem , Bayes定理3 V- j0 Q, |2 R
Bell-shaped curve, 钟形曲线2 d2 y5 K9 }7 P" C' r, O, l4 |" u
Bernoulli distribution, 伯努力分布! O) Z2 g. g9 b+ X. z- b5 L
Best-trim estimator, 最好切尾估计量. G7 Q3 Y& b3 F: O$ s! B" b# A
Bias, 偏性; s) ]* t* Y( {, ?( O# Q. Z. n' B
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归: Y. O0 }4 w4 h( j6 |: p k/ }
Binomial distribution, 二项分布
# O! X0 R& Q% \% E/ G: r- k2 k, k8 iBisquare, 双平方
, |- h1 w6 W# M5 ~; \1 VBivariate Correlate, 二变量相关
8 S% [+ j9 E& y8 D- x4 hBivariate normal distribution, 双变量正态分布
9 U! }8 D" W K- u4 SBivariate normal population, 双变量正态总体
# W, p E, Q: w! ZBiweight interval, 双权区间. ~' K* Y! g" V
Biweight M-estimator, 双权M估计量" ?' |! P. D+ N( t
Block, 区组/配伍组3 t/ d- O5 X: N% x* K$ E
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
1 a5 Y4 y: S" i9 OBoxplots, 箱线图/箱尾图
4 Q* Y# Q$ |* h6 Y3 d. LBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点+ \4 W6 S" K, }6 P
Canonical correlation, 典型相关
, |+ w7 G+ K, p% G4 ~' QCaption, 纵标目 _7 m: h x6 h j8 Z' I$ N, `
Case-control study, 病例对照研究
. _) g; q5 b2 h1 W+ O0 j' ~& ACategorical variable, 分类变量% ^. H p/ ?0 S% N# A# I W1 I
Catenary, 悬链线
+ r4 K% |9 a7 T3 I' A3 d; h" Z3 U. A. vCauchy distribution, 柯西分布
. @: R* ?3 O) `0 g7 I: GCause-and-effect relationship, 因果关系
0 d6 i* F& `- C7 m, d g2 ?Cell, 单元/ l/ x- A- d7 @
Censoring, 终检2 ?! K! m5 c( s3 G" c: D
Center of symmetry, 对称中心5 c/ a& W$ {7 S+ C/ t) M# S
Centering and scaling, 中心化和定标1 {% c2 k p; h5 `: `) u
Central tendency, 集中趋势
, h: \& E4 C# \9 d, T$ A( }& hCentral value, 中心值
' e* G, {0 K) a: A+ V2 k. fCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
. n9 {# c+ n+ O2 G# h8 p% O1 TChance, 机遇
2 R2 D: ]4 i6 w8 G! c- B/ W$ J, SChance error, 随机误差3 H6 G9 z2 q5 Z( i3 c
Chance variable, 随机变量
9 A; r0 Y, q# qCharacteristic equation, 特征方程# {" G8 I7 e' I3 g" L. B k; H
Characteristic root, 特征根
3 M9 x0 i- y# i9 @7 lCharacteristic vector, 特征向量
% i# b L2 r: e3 z! X% OChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
' [0 }: Y8 Z3 z. M8 L iChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图7 W# |& R; d) j! \* h
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验8 |0 y- H1 p2 p
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解 E" d& l' P3 w9 e. H
Circle chart, 圆图
$ D! A8 y; t+ ?& PClass interval, 组距
; j1 Q) S E8 e0 i* b0 t; ]Class mid-value, 组中值- S# x9 R* U0 k4 s0 F
Class upper limit, 组上限# K8 E/ W3 V, E8 h) E3 g
Classified variable, 分类变量/ C' ~+ {9 D5 _! E* j, ~% l
Cluster analysis, 聚类分析
. ]/ c7 s# E7 V8 K2 ACluster sampling, 整群抽样$ G: Y, K# E0 d, U) ]7 [* i
Code, 代码7 L8 w0 c/ e! s
Coded data, 编码数据# R0 C6 K* k: p9 Y* l
Coding, 编码
3 }5 I% o: z0 v& T' eCoefficient of contingency, 列联系数
; o7 } r$ I+ ]$ Z8 \- i3 r, ~ I% LCoefficient of determination, 决定系数; `) n6 M0 W+ k% e- S
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数) ?& {0 `1 e7 M8 f5 Y1 C# |, u
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
' k" U6 k: {) [0 I- B+ K' V" Y0 GCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数8 _7 ^! \8 u* z7 o# \
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数5 B' k, c6 F2 y
Coefficient of regression, 回归系数% W) W# d' K4 m" w
Coefficient of skewness, 偏度系数 ]# D5 v4 X; M: S6 o) K
Coefficient of variation, 变异系数
# O! q4 e: q) Y) Q% U2 N6 KCohort study, 队列研究) Z$ U, P" Z+ `4 U; H
Column, 列
; s" ?" E- \9 I2 jColumn effect, 列效应
; y# O; j w0 }Column factor, 列因素
7 P7 q2 s4 I+ A) ?0 M eCombination pool, 合并2 Q( z8 @) ]0 \' E) R
Combinative table, 组合表
& r7 _7 x; h! X+ o) ?/ |! cCommon factor, 共性因子
# s9 {) D5 t9 l- a( hCommon regression coefficient, 公共回归系数
. r0 \& W0 m0 s5 M+ \ Q: ^$ A7 zCommon value, 共同值
' R+ Z/ T9 P1 LCommon variance, 公共方差
v5 S% M! W0 f1 h8 o4 a4 gCommon variation, 公共变异
- w/ N3 @5 K( n: S; R! o9 t( nCommunality variance, 共性方差( Z' u+ ^; L0 A) `7 R# g+ W
Comparability, 可比性
3 l7 {1 p' } l* } w1 P+ ?7 cComparison of bathes, 批比较) [! L/ _* a# m+ ]' z& m4 g* x5 E
Comparison value, 比较值
8 j* b/ P0 |8 u8 gCompartment model, 分部模型) x% n. t3 n8 u2 l' s) J- _7 B
Compassion, 伸缩' b( Q% a1 y n7 k8 T
Complement of an event, 补事件3 j# g& n" L2 L- F( c
Complete association, 完全正相关1 W# J9 s: b. I1 T ^, V7 g' x
Complete dissociation, 完全不相关
# F+ I6 E q3 e! _# g f8 ]- rComplete statistics, 完备统计量4 r L- V- b3 o6 h/ }8 y
Completely randomized design, 完全随机化设计
" L$ r8 a9 U' M* M0 ^Composite event, 联合事件: o1 l+ Q# z5 R C
Composite events, 复合事件2 J% ~7 }# F! p. B4 j4 ~2 A: ]
Concavity, 凹性
" q/ z; q# V8 u! `: x: f! [Conditional expectation, 条件期望
7 ^7 M! P" U5 t$ l' s( mConditional likelihood, 条件似然0 d+ I( v* q0 [
Conditional probability, 条件概率( O* x3 A0 Z. W& |; P3 r, G7 t: d
Conditionally linear, 依条件线性
7 Z0 {2 I, T1 c8 b4 A' PConfidence interval, 置信区间
+ F5 G8 ^! o# H) e+ T- W7 jConfidence limit, 置信限$ k" _6 Z+ d& A
Confidence lower limit, 置信下限$ `5 K' J7 o. k: Z) W
Confidence upper limit, 置信上限
$ L1 w9 w" N( M" XConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析" m! B0 ?, y4 n! o V
Confirmatory research, 证实性实验研究: U3 t1 H% D7 ?$ A+ J( A8 D4 {
Confounding factor, 混杂因素
6 }4 |+ Q( r6 P1 CConjoint, 联合分析
) G$ p6 z& U' tConsistency, 相合性
8 ?6 k" A& Y. D9 R3 kConsistency check, 一致性检验
; t( ^; B* A* l; J$ H1 nConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
4 W$ @( Z* L5 `" ]Consistent estimate, 相合估计8 [" s' D' \: a
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归; S! p- `5 M) N7 D, |" I
Constraint, 约束
8 E% U+ `. z4 K% E" o) DContaminated distribution, 污染分布9 @; ]7 E* x- H- [+ g8 a
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布/ n: Q& o4 f L% y7 o
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
5 i* c3 D# }4 X5 hContamination, 污染( h( f3 ]! [# c! X" K, }
Contamination model, 污染模型
$ Z, `- ?2 w& ?1 NContingency table, 列联表
4 }/ K# o' W8 HContour, 边界线2 n7 c+ ], v3 Z* T% }9 X$ @8 H$ J, f
Contribution rate, 贡献率8 ?6 \3 _9 U q0 C8 S: S1 Y' A
Control, 对照0 |- F: V2 U5 H1 ^
Controlled experiments, 对照实验
/ X! [. y( Z: Y( f6 d& f8 U/ |Conventional depth, 常规深度9 ]2 H# x4 q, V- s8 Z s g
Convolution, 卷积
/ g) b- r# ^- B# J& ECorrected factor, 校正因子
' @$ F* T' D% F6 X; ~Corrected mean, 校正均值, M7 K5 b( N5 ?$ ^; W# T
Correction coefficient, 校正系数( _* R" s6 @7 X# y
Correctness, 正确性
8 a9 C( ^/ G& }7 [0 I0 M9 QCorrelation coefficient, 相关系数) P5 S) Y6 Q( J0 j3 t/ J
Correlation index, 相关指数* Y1 x5 n7 |: r& k/ C {5 u/ @
Correspondence, 对应
8 f1 l/ }* F3 d1 C' tCounting, 计数
( a0 C1 r# l5 @3 }0 R9 o6 kCounts, 计数/频数- h; A" t. ]3 B' f
Covariance, 协方差" g6 X/ ]& y: w9 c
Covariant, 共变 " F4 d) Z( {% [) |4 A- M4 B
Cox Regression, Cox回归
% k' P7 }, P. oCriteria for fitting, 拟合准则( `/ h& ?. y; l& u, n
Criteria of least squares, 最小二乘准则
0 a0 @ ]9 }5 z( DCritical ratio, 临界比4 v( D0 R( j+ W5 n
Critical region, 拒绝域$ _( w/ ]5 s2 C2 y# M8 W0 u
Critical value, 临界值- ]1 h8 O! S8 R/ B* U$ l
Cross-over design, 交叉设计! F% X, _4 A4 B, @& X! R) O
Cross-section analysis, 横断面分析) [! d1 j% b( e" I
Cross-section survey, 横断面调查 m7 \6 v" B* y7 @( m4 p
Crosstabs , 交叉表 $ D# I* _3 M0 l
Cross-tabulation table, 复合表2 Y! t: C5 e: V4 b
Cube root, 立方根
+ i6 K1 i0 y: vCumulative distribution function, 分布函数
7 u3 S. }; R8 e$ V4 `Cumulative probability, 累计概率. K9 e0 S3 i! u
Curvature, 曲率/弯曲
0 N! t: P9 i( ~$ v CCurvature, 曲率; A! Z$ l2 X' V
Curve fit , 曲线拟和
: H5 R9 U3 {: ]Curve fitting, 曲线拟合9 W% Z; F2 t3 b
Curvilinear regression, 曲线回归
' X# \ u+ W" y$ ~( ^* f) y& uCurvilinear relation, 曲线关系
" w0 v; R) Z- ^) {1 B- N/ ]Cut-and-try method, 尝试法
: G* ^' Z* z8 D+ ~5 h# O8 CCycle, 周期+ h$ p3 o7 _1 d, z# c% o
Cyclist, 周期性
& c1 l w3 w" z' F% ]; ~, ED test, D检验
- y* v. f! v) ^3 v$ G4 q* m" uData acquisition, 资料收集% _% D) k& g: g& }& m: n
Data bank, 数据库 |2 Y1 i# N- W% Y
Data capacity, 数据容量
- M6 b' Z4 z( _ a {Data deficiencies, 数据缺乏7 f# `' x6 {8 J: j& `
Data handling, 数据处理
7 L; r/ Q1 ~5 z; K2 E4 kData manipulation, 数据处理
3 l9 R+ B; s' XData processing, 数据处理
9 Z3 N( c3 V9 J8 G# iData reduction, 数据缩减
. v: E6 K( k( |6 K# LData set, 数据集
1 `3 r7 B3 c6 m; D$ U. R0 x; ^+ l: fData sources, 数据来源
l$ T2 {( B4 g$ L s) eData transformation, 数据变换
/ p) _5 ^; y3 u$ D* n1 {7 i+ s9 @Data validity, 数据有效性
0 ?, Q* c- u+ yData-in, 数据输入6 E3 [" P( q, p s8 P3 n2 Y
Data-out, 数据输出
% `* e) t0 p! h- R; lDead time, 停滞期
& I4 @6 U. G7 S" g0 X0 I! QDegree of freedom, 自由度
. L7 D% B$ O, L4 p: ]& ^4 RDegree of precision, 精密度$ F$ G+ d) `9 d o" V+ m
Degree of reliability, 可靠性程度3 N P+ w: U5 y/ \! Y- d( o/ W% U& o
Degression, 递减9 P$ c4 f4 n- \7 U
Density function, 密度函数0 G# Y# u4 ~; @; z# ^: e
Density of data points, 数据点的密度9 l8 a0 G n, p/ C P0 t" a
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量; P) G! O; ]$ |' E1 ^/ R
Dependent variable, 因变量) k0 A( V7 v* Y, }: h7 Y, x8 g
Depth, 深度
, |* T- o& P! Z% n4 HDerivative matrix, 导数矩阵
y0 [% @+ w/ l. p/ SDerivative-free methods, 无导数方法- G$ _$ a; i6 x* ? E" y8 j5 C1 l1 q
Design, 设计
7 k. w" x; w0 |% p% g4 i2 Y1 _Determinacy, 确定性
* x4 b1 Y4 w& E; lDeterminant, 行列式
8 Z/ H3 N3 V! KDeterminant, 决定因素. \8 F+ I/ J$ s5 [* c; l
Deviation, 离差
3 _+ v% S. n2 A2 jDeviation from average, 离均差. A, k8 M! x3 S# {3 v
Diagnostic plot, 诊断图
. ?# [/ G* {% I! F) fDichotomous variable, 二分变量
2 P( Y& h! e+ A6 W% {Differential equation, 微分方程4 i2 M) R' [+ ?/ z! E v7 b
Direct standardization, 直接标准化法
- I3 f3 F% o7 a! F* o4 H0 I' bDiscrete variable, 离散型变量
# O+ N/ W0 D8 B% C- v. BDISCRIMINANT, 判断
3 \. H% a7 q$ h' l8 ADiscriminant analysis, 判别分析3 ^ K3 H# w* I
Discriminant coefficient, 判别系数
5 a' F8 z6 k1 {7 n& GDiscriminant function, 判别值' ^. h* i; ]& L K8 u: j( k
Dispersion, 散布/分散度& Q, r: Z" g5 y7 f1 a i
Disproportional, 不成比例的
8 t' Z6 C0 ?) R/ `9 ADisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
/ C" @4 y6 u1 k" D( ], }* h$ XDistribution free, 分布无关性/免分布
3 b2 o! D: w \* A( _; BDistribution shape, 分布形状* J1 s# O0 R( q# W5 t& p1 o
Distribution-free method, 任意分布法8 |$ g" o7 g3 a4 O' k& O' N4 O
Distributive laws, 分配律
& h L# S! C3 y6 R$ i9 f: p2 xDisturbance, 随机扰动项" e2 l8 U/ o3 t2 c. e
Dose response curve, 剂量反应曲线
0 X: u, U3 q3 G8 O( Y& X8 C- yDouble blind method, 双盲法7 b+ g4 j1 K; S: s- M+ M9 v) e
Double blind trial, 双盲试验9 r$ U' N0 D0 _6 Y9 X5 j( A2 Q
Double exponential distribution, 双指数分布
, Y% Q5 ]" y: ?0 w3 v I. ODouble logarithmic, 双对数
4 q- e2 y# c( Y8 B' pDownward rank, 降秩
, C3 ~: n! s# h4 zDual-space plot, 对偶空间图
1 T0 p5 I6 O& a& ADUD, 无导数方法# I. H0 q) O9 i
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
& V/ m! Z" m+ Y7 E* v0 PEffect, 实验效应
8 s2 O3 H. a2 x7 u; n# w) C7 O0 kEigenvalue, 特征值- ], v( ?& i. g6 ` u4 \6 v) C
Eigenvector, 特征向量
4 t' l6 o/ ^, qEllipse, 椭圆* Z {* _/ u1 z: I# o
Empirical distribution, 经验分布1 @4 j8 n1 S2 a+ j) A; p/ O
Empirical probability, 经验概率单位
2 Z9 t, y* M* |5 i. R. e) IEnumeration data, 计数资料. b4 o; c5 E! v* r5 B
Equal sun-class number, 相等次级组含量
9 a3 f# |: C5 r. XEqually likely, 等可能& u! B9 L- d# |2 k- A3 f
Equivariance, 同变性4 x2 N% }) U# X$ [" `2 J% u
Error, 误差/错误
6 S+ k" h3 _, \+ i; Q1 P# }* @Error of estimate, 估计误差: d) V9 J% |) {; B+ |. \, \
Error type I, 第一类错误
$ c1 ~' K% _5 E" l1 v: B6 U/ [. oError type II, 第二类错误
, W# I5 |* Y% i; N- ?Estimand, 被估量
; L0 ^. f0 t) ]! e# x) v. \Estimated error mean squares, 估计误差均方
0 t9 w! U+ M+ z* PEstimated error sum of squares, 估计误差平方和: A& m; f) w6 i1 O* i) R
Euclidean distance, 欧式距离! `% Q, x# j* L" w' g. x8 Q
Event, 事件' }0 R x; z2 E- o. `% {7 J
Event, 事件
& D+ h- y0 f1 i$ E9 q: {Exceptional data point, 异常数据点$ V! K. x% }9 `
Expectation plane, 期望平面
6 ~4 ~: w$ W7 JExpectation surface, 期望曲面- X; h$ v* A5 `
Expected values, 期望值. ], F+ C8 b: J: Q7 z! w3 n
Experiment, 实验/ n* P5 W) A6 a% m' I
Experimental sampling, 试验抽样
! D' F7 |) A# M6 Z& jExperimental unit, 试验单位
# W& K1 E7 F$ f2 s7 eExplanatory variable, 说明变量
X$ U2 A& [, K p) ^( E" S# rExploratory data analysis, 探索性数据分析 v+ Q) ?* B0 `5 H/ [
Explore Summarize, 探索-摘要+ {0 B' r, _& \( i$ I# y
Exponential curve, 指数曲线* C, h% F+ L8 q+ M. O& I
Exponential growth, 指数式增长
6 j- Z/ s M4 |$ J! l( sEXSMOOTH, 指数平滑方法 / E! m, H+ y+ n6 M
Extended fit, 扩充拟合4 f/ e9 H0 _* i) d
Extra parameter, 附加参数
) {3 _7 F/ O) d7 \3 y$ ^Extrapolation, 外推法( ^1 n8 n2 A5 x' ]
Extreme observation, 末端观测值4 |$ m7 L5 d K# \9 q6 S
Extremes, 极端值/极值
" z3 z8 w$ J5 }- l3 FF distribution, F分布
/ Z: h& e, P$ u; OF test, F检验
; E3 o" i7 _( bFactor, 因素/因子
9 p& i5 `) l/ M- O- PFactor analysis, 因子分析! ~$ q6 @7 H4 h/ X
Factor Analysis, 因子分析. g1 t* j, K1 I) L, m. u
Factor score, 因子得分 ! C. m- r' [5 z) b) I3 b& t
Factorial, 阶乘1 `6 d \% V' S' a- L: K+ {0 F
Factorial design, 析因试验设计4 d+ a2 [ Y ?8 j7 F' e# s0 E' x
False negative, 假阴性 S) ]8 J$ Y% E) _( e
False negative error, 假阴性错误$ ^- ^) J" m- s2 B
Family of distributions, 分布族
3 A$ r- s( p) |: b" F0 r% t! X; eFamily of estimators, 估计量族
, \3 X2 h7 \0 ?8 U; e3 s" T( e7 RFanning, 扇面/ g+ {* ]( j6 q
Fatality rate, 病死率
2 i6 V. T' A/ w" O, U9 QField investigation, 现场调查1 A2 M+ e! q9 Z+ |: p
Field survey, 现场调查
3 {. f- i7 G- d& G YFinite population, 有限总体: q! M3 ~; i( Y, g- v
Finite-sample, 有限样本
0 A8 X3 F$ N+ J# aFirst derivative, 一阶导数
2 t A/ x* F! DFirst principal component, 第一主成分
: g1 c3 {, K% G: _- w0 J" uFirst quartile, 第一四分位数# j8 @/ T+ L: V
Fisher information, 费雪信息量
3 w, S2 ]9 g. A8 @( AFitted value, 拟合值
7 z5 A1 R/ ^8 g$ XFitting a curve, 曲线拟合
' C# A3 r) x3 j# N' tFixed base, 定基( v& K$ t. b: N, l$ |2 @7 G/ l2 a" S
Fluctuation, 随机起伏
% b0 m H. L6 _: M# `' pForecast, 预测
( {' k3 D* Y8 }Four fold table, 四格表' l1 a8 X* T7 s0 o
Fourth, 四分点
) u5 @0 a: t; AFraction blow, 左侧比率
( O7 J( _ ~9 a( _8 V3 P- WFractional error, 相对误差
1 W0 e* Q G7 B& {2 z, D* I5 w' _Frequency, 频率" W6 v7 M) J! _
Frequency polygon, 频数多边图
* V }# i/ A! |$ XFrontier point, 界限点
# \6 J. x) E) d. g) n1 UFunction relationship, 泛函关系
4 R, v9 I2 g3 a2 N" w7 N0 J* uGamma distribution, 伽玛分布" x; e6 c* E; o; [
Gauss increment, 高斯增量
$ Z: C) F$ r* J, f$ B. HGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
5 V) f$ u% f% \- A1 P; K: r5 zGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 ?- S8 l4 ]$ Y3 M- n5 X0 [General census, 全面普查0 e$ [/ i/ R. O; F6 d3 U$ t
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 " y R5 X6 r- S- B# ]2 J
Geometric mean, 几何平均数
9 r5 {$ T; P- B2 hGini's mean difference, 基尼均差
* T0 \& y' K9 wGLM (General liner models), 一般线性模型
{0 l. x5 _1 rGoodness of fit, 拟和优度/配合度
9 a e& O, V K/ d' O7 M: vGradient of determinant, 行列式的梯度
8 ^) U3 A! }- P: xGraeco-Latin square, 希腊拉丁方4 g: b5 o) P+ Y3 B% q8 A, L
Grand mean, 总均值
9 R2 a# f0 ?9 W% PGross errors, 重大错误& q7 Q2 g z9 Z+ T0 d6 t
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
1 v2 v8 u6 V/ [+ C+ y" OGroup averages, 分组平均& U( C; Q. j: \) j- u2 a
Grouped data, 分组资料7 b. c; v( o8 G! U9 I
Guessed mean, 假定平均数
8 ]0 ]' L" r0 u) B7 rHalf-life, 半衰期
' v" |8 W) J9 N) z6 c( ]. qHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
- N, |" q' g& M- IHappenstance, 偶然事件6 p8 g3 x8 f2 Y6 J! Z- E
Harmonic mean, 调和均数( U# g' S* q' d0 e' ]7 T
Hazard function, 风险均数+ I! V! `6 ?: P* D
Hazard rate, 风险率, O" ^! {& X9 v7 v% C0 r: O
Heading, 标目 " {4 e- k7 N( X! p, g0 E
Heavy-tailed distribution, 重尾分布 V! k# W( I* }$ n6 w; K4 u0 v
Hessian array, 海森立体阵
3 U2 T! i2 C. j& {8 SHeterogeneity, 不同质+ J/ P) R/ i7 h9 q
Heterogeneity of variance, 方差不齐 * x' P: w' e* m) u
Hierarchical classification, 组内分组) y- I+ y% }" ~! S: z
Hierarchical clustering method, 系统聚类法+ y* I4 [7 G' Y0 c2 Q+ r0 O' G: b7 N
High-leverage point, 高杠杆率点
/ y9 j6 C7 s. m1 @0 k7 zHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型* ^4 k) Q& S- l$ f1 p
Hinge, 折叶点 }6 n$ s& a7 Y$ K0 }+ c+ W
Histogram, 直方图
. k; L: X% A% J: p0 E& z: Y5 M: T0 ZHistorical cohort study, 历史性队列研究 8 {5 V9 q* A6 g" L9 X. o
Holes, 空洞2 W; T! F* w" G
HOMALS, 多重响应分析
5 X8 `. Y: T$ Y5 H9 V4 h( _Homogeneity of variance, 方差齐性& @/ v# E4 M0 o, K
Homogeneity test, 齐性检验' w0 k% Z, g! r& B
Huber M-estimators, 休伯M估计量
* P* I# f `/ z) [* o' ~Hyperbola, 双曲线" P5 Z0 i+ e: q
Hypothesis testing, 假设检验3 F% _$ T7 b4 `) R
Hypothetical universe, 假设总体
0 ?; _, ?1 c2 tImpossible event, 不可能事件3 w _ A, S0 _7 k0 ^- t/ w7 {
Independence, 独立性( p0 ]2 D1 d) J- W" b$ s, r, o
Independent variable, 自变量
) B6 B- {4 J v$ `: p( ]Index, 指标/指数& t4 a# v8 k/ [0 Z4 Q# O4 [- c
Indirect standardization, 间接标准化法
' Z1 _( j7 |; w2 t% `0 Z$ _Individual, 个体
% L7 l7 z5 R! G: AInference band, 推断带; z3 K ~6 C/ L( U7 ~
Infinite population, 无限总体
) O: s$ g, `, X. B7 IInfinitely great, 无穷大
1 Y% h' \% r( r' fInfinitely small, 无穷小
8 Y$ J# F5 l7 h# ^' m7 y" R5 |3 xInfluence curve, 影响曲线
8 G8 P1 j* z9 tInformation capacity, 信息容量
: m0 u, p" Z$ y& V* [" t, DInitial condition, 初始条件
: p% i6 t4 [8 O1 X( b8 D3 \8 ZInitial estimate, 初始估计值; I* b6 _0 l( {; f* c
Initial level, 最初水平
! |& r9 g' j9 l$ T% i& W- G# |Interaction, 交互作用
( z) `2 x. S: |! wInteraction terms, 交互作用项! F! i1 ?) Q, A8 D- a9 C" Q$ L
Intercept, 截距8 N$ l+ \1 O( k
Interpolation, 内插法
2 J- p7 P8 P3 ?! E! ^, W' Q/ q# aInterquartile range, 四分位距% [) _% \1 |- \9 k
Interval estimation, 区间估计 ]+ ?, h: G$ w, t5 H; v" [
Intervals of equal probability, 等概率区间
0 c: u; n$ l5 G A) t7 ?- }Intrinsic curvature, 固有曲率
7 N ?) A& W1 Y6 oInvariance, 不变性! A/ }5 {$ K0 M0 K# p# x
Inverse matrix, 逆矩阵- Q3 E( [! L& p) x: g0 S
Inverse probability, 逆概率8 z5 }# s% K' i/ G) e
Inverse sine transformation, 反正弦变换
% U- F/ C8 a: Q& n- o& M/ W: |Iteration, 迭代
% b/ g. Z, k& P# O; k% n/ T, ]5 _Jacobian determinant, 雅可比行列式* O m8 V* b% k% G( J( P* g3 D
Joint distribution function, 分布函数
* `% t) [- v( N# lJoint probability, 联合概率# A; b" t# U( H! I& ~
Joint probability distribution, 联合概率分布
7 `0 }3 D2 q* }6 b2 f' O7 H1 g$ t& `K means method, 逐步聚类法
/ |. o9 B4 B4 R2 K- T( }Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
; J, f" W" I3 w5 N, a0 K/ E3 o% xKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图8 X. y) F ~4 m- p) I5 Z: J
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关7 b$ A; |( A0 Q
Kinetic, 动力学
+ a2 ^& ~) M @Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
) U6 i4 _: F! PKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
% ~ P1 L1 Q! J! jKurtosis, 峰度
9 v3 n& W' {9 e R( qLack of fit, 失拟8 u' A6 @& y9 V: y
Ladder of powers, 幂阶梯
9 b$ n* l3 I, KLag, 滞后
) o8 H( q* c% n9 r% CLarge sample, 大样本7 ]9 S5 ?% G! a4 r' G
Large sample test, 大样本检验
4 ]/ l2 e$ V6 H+ t+ ^" `Latin square, 拉丁方) ^! W" Q, V" t. [ a. L
Latin square design, 拉丁方设计9 y. @" a( Z/ W( M9 J) Q" a
Leakage, 泄漏
8 A% E: x$ i' U* YLeast favorable configuration, 最不利构形
/ A6 U% K2 P2 i! U0 ^% CLeast favorable distribution, 最不利分布
, l% r2 c$ `1 I6 K- tLeast significant difference, 最小显著差法
" Q+ Y3 Z. C9 a; ]* A$ R3 r, _; oLeast square method, 最小二乘法7 b) X! F; J* R# T: g4 V
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
) L. @. t# N7 P! ]8 SLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
y( r+ }" M% L, k1 `Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线# n* D5 U5 ^2 d& h$ Z
Legend, 图例5 _ V/ x4 B9 y
L-estimator, L估计量9 D5 f* y v0 W: R ~/ a9 m
L-estimator of location, 位置L估计量
# x- g9 W* C/ b1 yL-estimator of scale, 尺度L估计量
$ g$ T0 O" c* _ K+ {+ uLevel, 水平9 z8 E: |5 [1 s4 z, ~
Life expectance, 预期期望寿命' j- _1 {& {( h0 j# [, \
Life table, 寿命表
! X- w, h. ~9 _ _Life table method, 生命表法
* d- H/ g& j9 Z, E2 m: T4 jLight-tailed distribution, 轻尾分布8 I( k7 b$ e3 @5 x, i4 R
Likelihood function, 似然函数
7 e$ L. s# O% J: G& B O" aLikelihood ratio, 似然比
6 n) z# M! [8 E; k3 ^0 yline graph, 线图7 {- O/ V: ^" y! d, W$ Q
Linear correlation, 直线相关
) Z8 _6 [! X2 |- ^) b3 }Linear equation, 线性方程
& Z; B1 g7 h) g4 L5 u, [Linear programming, 线性规划
- X U' `) N* i0 w! p% PLinear regression, 直线回归3 b5 @1 c* h2 \# r8 h
Linear Regression, 线性回归
6 O3 a {" L( V) ]( M* h' ILinear trend, 线性趋势! C7 ? c! H1 K
Loading, 载荷 0 x& m3 u i6 z% l
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性% w0 e A& e5 J* y+ ^& } C$ j
Location equivariance, 位置同变性
3 n1 M6 J# f7 i( G$ u0 N9 ~ ULocation invariance, 位置不变性
5 R4 y* ?. ]6 TLocation scale family, 位置尺度族
" D' E" ]9 G3 Y4 ` ]Log rank test, 时序检验
5 [* e7 p; W, q2 tLogarithmic curve, 对数曲线
9 S" h" ~9 k! l" OLogarithmic normal distribution, 对数正态分布. u4 N$ T9 a0 Q) m
Logarithmic scale, 对数尺度
, v0 B! B; G8 SLogarithmic transformation, 对数变换
! i! V9 s% K% t- _Logic check, 逻辑检查
+ G8 _5 p6 i$ _Logistic distribution, 逻辑斯特分布
: L) K) b6 F( f4 VLogit transformation, Logit转换
- H+ K6 E+ b$ z8 w# J; Q F) y8 T* TLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
3 P* ^4 }" c" G2 @. OLognormal distribution, 对数正态分布+ @" D h B3 Y9 f3 x1 P
Lost function, 损失函数; n& w4 w) n, \& J6 ?7 A
Low correlation, 低度相关
" F% \& E1 c. B7 j$ m. x( d4 c* U3 e: ?Lower limit, 下限/ g ?. G+ a; w5 Y- ^0 C$ `
Lowest-attained variance, 最小可达方差
# c- q8 `( D ]. yLSD, 最小显著差法的简称2 N; m( k" L, H7 f* c; L
Lurking variable, 潜在变量
: D3 c+ U L7 ]; jMain effect, 主效应! e# n' e d' @8 _
Major heading, 主辞标目
) ?8 c/ _9 o; P& S. q* v4 WMarginal density function, 边缘密度函数. i: K: o# i: ]+ o+ j; w% q3 \
Marginal probability, 边缘概率0 ]* @- T o/ z S5 P
Marginal probability distribution, 边缘概率分布" `) Q% k4 B+ c' O$ |' d; {* e! L
Matched data, 配对资料
; T" G- ~* u5 z2 `0 Z5 K' @/ uMatched distribution, 匹配过分布
( n: F: _+ d, X7 ^, m. NMatching of distribution, 分布的匹配
- T1 c0 E7 C2 q4 K: F; w7 GMatching of transformation, 变换的匹配5 ^5 Y" ]8 A7 h' `- V
Mathematical expectation, 数学期望
+ S& U7 o* j4 I: o% }& J1 J* R( ?Mathematical model, 数学模型
7 t& p! M; N% H9 p8 X; bMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
! Z8 ?* |' O. L% v( t! JMaximum likelihood method, 最大似然法
) I6 e6 [. o xMean, 均数
' ?( A C- r( ^' U G" O; [Mean squares between groups, 组间均方
L7 r1 k6 l K7 s, eMean squares within group, 组内均方9 ]" q. m; X! [8 j0 {" ~' Z6 N
Means (Compare means), 均值-均值比较
0 x% q! w2 Y5 Q7 U4 F$ {Median, 中位数
5 b$ X$ a4 L ^; l. ^4 qMedian effective dose, 半数效量$ v4 D: b9 O6 \4 x6 {0 N6 j" }
Median lethal dose, 半数致死量
: M7 V6 m" L; Z5 MMedian polish, 中位数平滑
. y6 D5 w- N) ^% oMedian test, 中位数检验2 L4 s, | X1 H; u( i: Z8 p
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量! K- V! Z3 M- a: \' F7 |2 H
Minimum distance estimation, 最小距离估计+ [5 T) X l" I4 P* U
Minimum effective dose, 最小有效量: D4 z/ S H s3 T) [
Minimum lethal dose, 最小致死量
/ g: c% k$ ~2 y- G2 a6 sMinimum variance estimator, 最小方差估计量, J. t$ N V: K4 L/ Z
MINITAB, 统计软件包
5 _$ e p, h5 x' \$ bMinor heading, 宾词标目
4 s' M2 v0 E% QMissing data, 缺失值
* W. A( Z* @% X0 M3 A4 O# e- j! w0 bModel specification, 模型的确定0 A$ T2 x |$ z G' [
Modeling Statistics , 模型统计
4 Q" c+ d! a2 ZModels for outliers, 离群值模型
+ g$ E) C( X9 `$ `1 S6 ?; p1 uModifying the model, 模型的修正$ u, ~7 Y( Q+ E8 Z5 \, a- Y
Modulus of continuity, 连续性模
4 u, l8 x1 x0 r8 f0 h2 X$ _Morbidity, 发病率
3 y" A7 P a2 @, _+ e; K3 V" iMost favorable configuration, 最有利构形
5 F& n. F% O1 i1 O w& JMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
) H \' \7 m! _( n: X- pMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归3 ?4 R; e) N: w' j
Multiple comparison, 多重比较
* q$ q4 W( v* w1 C% k& S8 kMultiple correlation , 复相关
1 F7 M. q" @" ]Multiple covariance, 多元协方差
; ?, Z$ x( ]/ ^# oMultiple linear regression, 多元线性回归
2 d O0 o4 l* H1 GMultiple response , 多重选项
" ^6 @( A! U! x. s8 sMultiple solutions, 多解, E* _# L: a2 R/ J& X: B1 ~
Multiplication theorem, 乘法定理
( _$ L% I+ W: M3 rMultiresponse, 多元响应
2 N& V& W4 S8 m' q& v) f0 vMulti-stage sampling, 多阶段抽样, _ x# w( o) Q: `% _/ V% N
Multivariate T distribution, 多元T分布. Q* i; Y9 @0 c# Q9 Z, r, n
Mutual exclusive, 互不相容# c8 [7 T5 ?! l8 Y2 i- \, A
Mutual independence, 互相独立: `, D# k" d; z
Natural boundary, 自然边界; [5 }4 Y O" l! M7 w4 [
Natural dead, 自然死亡
+ u3 w, u* I9 S4 k% \, F' NNatural zero, 自然零
6 f9 F3 L" O5 l2 K6 v- l: ^Negative correlation, 负相关
' @$ s$ M3 M: V! ?( q9 INegative linear correlation, 负线性相关, g* l0 m! J! s$ t& N
Negatively skewed, 负偏* L- G; ~& V l! G9 Y
Newman-Keuls method, q检验
- F7 n: A" i7 e* b% INK method, q检验; X l* x5 R" @* B/ K: R
No statistical significance, 无统计意义
% [% ~ \; g" T- pNominal variable, 名义变量/ \$ p9 z- R I/ w: d" b$ U' e
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
% k, o9 l' J u5 ?" hNonlinear regression, 非线性相关
4 r% P- h' B0 Q7 a) J* f+ ^9 {+ {Nonparametric statistics, 非参数统计$ k3 o8 v* X7 f8 D; @
Nonparametric test, 非参数检验: a2 [7 Y/ V& T$ A; x
Nonparametric tests, 非参数检验
- {) M& Y, C* j% nNormal deviate, 正态离差
8 b7 {/ B5 t4 a" {$ f3 G2 PNormal distribution, 正态分布
/ R$ o s" u; M" t5 ?Normal equation, 正规方程组
* J' f: l9 F/ W# _: b& a$ E9 eNormal ranges, 正常范围* C- o& m3 \ T/ ^) v1 i. ^
Normal value, 正常值/ v- o' H6 Y: v
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
* E% @5 V2 n1 b( q) x( t0 O# iNull hypothesis, 无效假设 8 x: L0 i [( V7 {" \
Numerical variable, 数值变量
$ e, y9 U8 i' K, F4 f" aObjective function, 目标函数& R" c: u! e/ W4 x
Observation unit, 观察单位
) ]; ~ }# q* [, ^Observed value, 观察值2 l0 s2 Q' V" n+ k G( h9 L+ S- ^
One sided test, 单侧检验
7 d1 F1 N- m% e8 r; D6 s6 oOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
. ?6 y4 N. B5 G4 K' {, QOneway ANOVA , 单因素方差分析8 x1 h! O$ r0 H0 n0 q' u- J. E- R
Open sequential trial, 开放型序贯设计5 t: C' o K0 Y) u0 f- H" R0 i. \
Optrim, 优切尾! Z) S8 a8 a$ W5 ?' h* z. i; k
Optrim efficiency, 优切尾效率
1 h3 [+ L. q' v6 J- D. l/ }7 pOrder statistics, 顺序统计量
: t0 {) V ]+ W1 T' xOrdered categories, 有序分类3 W% [/ I& r# i1 Y Q
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
/ ~8 T# y3 Y) h5 t7 ^6 m2 K1 D9 U9 dOrdinal variable, 有序变量
+ q/ d7 m+ k! lOrthogonal basis, 正交基, U1 ]8 H' R, P# W. n3 n. X
Orthogonal design, 正交试验设计" H0 g4 C Q+ x. B$ F& w
Orthogonality conditions, 正交条件
. V) Q8 {0 \' c7 K! h9 HORTHOPLAN, 正交设计
0 I9 Q# ]: M9 P3 v( k5 }3 SOutlier cutoffs, 离群值截断点
& w" I6 G( k2 L9 C2 u$ [9 V( w4 ^Outliers, 极端值
$ I0 E3 T6 s8 P/ pOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ( S$ U7 n% c% }7 [
Overshoot, 迭代过度5 U \$ D2 s# k- A9 Z
Paired design, 配对设计* g. T5 {$ V: V8 p) k6 l' e
Paired sample, 配对样本: m; s0 }6 ?# y9 h2 [
Pairwise slopes, 成对斜率
% n8 C' G' z4 h# `, @5 V- QParabola, 抛物线8 c5 O: e/ M' K+ [
Parallel tests, 平行试验
* }6 p, _( e1 W* w3 u; I' e2 jParameter, 参数
* J: C3 C0 R* `. J, NParametric statistics, 参数统计
* ~& K0 @! V4 W8 ~4 e! m: SParametric test, 参数检验- b9 F' Z$ G$ s: t9 |
Partial correlation, 偏相关" O b3 K# B( D
Partial regression, 偏回归* z3 b1 ?3 r% C' \ `( y2 r5 w+ r) O
Partial sorting, 偏排序& V1 b J2 u r7 f9 e
Partials residuals, 偏残差
z4 L3 v B7 @, c6 o' B0 H0 ]( m" FPattern, 模式
2 N O, L5 O! J% x6 NPearson curves, 皮尔逊曲线
( e, b% d, h2 _! M: m% yPeeling, 退层6 T+ R! u; N) j+ m# M1 r
Percent bar graph, 百分条形图( R! g3 U3 a7 q- V+ D
Percentage, 百分比5 S0 t" i* G1 Z* b3 j" G4 Y, e
Percentile, 百分位数
, c( u0 i% G' P' ~+ VPercentile curves, 百分位曲线+ K2 h4 t' a# {3 s( Y% z/ P6 h% t
Periodicity, 周期性. [) J' z: J$ a2 {" s5 H
Permutation, 排列 I C+ S+ `& O" r
P-estimator, P估计量. I* T0 m1 {' \1 z4 S2 x! s) @
Pie graph, 饼图: o- s2 u# ~9 d$ C" E4 o+ a
Pitman estimator, 皮特曼估计量
3 N2 Y1 A ]! K$ {Pivot, 枢轴量' r: U! W5 n3 N9 z
Planar, 平坦
. k! _" \$ q0 I, a* N6 _Planar assumption, 平面的假设% f: d; u/ u- }' T8 }! g
PLANCARDS, 生成试验的计划卡$ M# x) Y1 M% t" ]+ U
Point estimation, 点估计3 c7 q" |2 j7 L+ F3 Z$ D
Poisson distribution, 泊松分布- `7 h) M+ z. O8 R( u# w+ w4 M
Polishing, 平滑4 J/ z4 H; V+ b: x
Polled standard deviation, 合并标准差
% T! G, k9 m8 x5 ~4 i; f* OPolled variance, 合并方差8 N7 v9 Q, `+ b$ |* Y8 x
Polygon, 多边图
; ^7 G5 I5 z, t! s/ q. R9 PPolynomial, 多项式
: G9 M- W2 M3 | l# mPolynomial curve, 多项式曲线
9 F( @& Y% Y! b. \Population, 总体
% h* b3 v2 U5 f- Y$ XPopulation attributable risk, 人群归因危险度
7 q; C8 ^" u7 y |Positive correlation, 正相关
! r% A! y' \" l2 o1 E& m+ P. I0 t; U7 HPositively skewed, 正偏
2 n2 w, ]8 q1 o* jPosterior distribution, 后验分布
- w: M1 Q# V" z( q+ r4 Z kPower of a test, 检验效能$ T$ f. e: t9 Y" ~5 d( U
Precision, 精密度" h" K) s/ F7 Z$ Q. G
Predicted value, 预测值
6 k, I$ S$ W. x7 ~* FPreliminary analysis, 预备性分析
% [. l9 z2 S; X2 u8 c9 g) j7 nPrincipal component analysis, 主成分分析
* g' f$ T& |9 P; DPrior distribution, 先验分布7 H1 V7 y) k# ]- k% l/ H, e0 K
Prior probability, 先验概率
) k4 v5 F$ d O3 c& @" TProbabilistic model, 概率模型0 X$ x; Z7 z" ~1 J; g5 @
probability, 概率& @% i4 r" ^- z# x
Probability density, 概率密度$ ?& j4 u% p6 l/ W0 x H4 T1 k
Product moment, 乘积矩/协方差5 F' [" ?; C4 L- _, r7 U0 j8 C- \* M# C
Profile trace, 截面迹图
: r, [1 W$ u3 {! h4 wProportion, 比/构成比
0 {% E! _3 d. `Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样1 `( m3 U& P: |2 b5 O
Proportionate, 成比例
1 }: h: _9 R* S& r1 uProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量( W0 z! |8 U: v0 h
Prospective study, 前瞻性调查
4 B. z9 y4 P: {1 [5 uProximities, 亲近性 . m1 r. ]3 ?" o9 e5 A6 S
Pseudo F test, 近似F检验
; Y5 y- c8 A/ }' CPseudo model, 近似模型
! P" ?- o5 z1 E6 e" wPseudosigma, 伪标准差
9 W$ D, ~8 f# Y+ c9 ^ qPurposive sampling, 有目的抽样
* |$ Z; d3 J. D# {: C* I3 dQR decomposition, QR分解
9 {+ _9 V. v* Z1 L' k6 z6 sQuadratic approximation, 二次近似
1 A+ q( t. D! @$ wQualitative classification, 属性分类+ |4 J' Q3 V2 T/ q
Qualitative method, 定性方法
/ g) x. n# h5 p: `+ G- oQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
# _6 _8 W4 B8 q7 H2 aQuantitative analysis, 定量分析
$ d. r$ `" U1 tQuartile, 四分位数
# A8 d2 ^. x9 U% L- ]Quick Cluster, 快速聚类
8 e5 p2 r& v, \! H8 zRadix sort, 基数排序
. d5 p8 t2 g+ O( }+ H5 a$ fRandom allocation, 随机化分组# h6 A- t5 s& f7 Q4 v
Random blocks design, 随机区组设计( Y7 L7 P7 e& {+ P6 C% x: D) ^2 d
Random event, 随机事件; v8 m2 J5 w* d, h# b! E
Randomization, 随机化+ x* z% }/ U1 g- u Z
Range, 极差/全距
- Z5 s6 L- C IRank correlation, 等级相关) B; A2 [* D4 l5 T
Rank sum test, 秩和检验4 y0 h0 ^, d; r( h
Rank test, 秩检验" q9 N4 h' P7 O& A( g9 D4 b' X
Ranked data, 等级资料
; r# m% V# o! o6 q4 x+ g# R/ yRate, 比率" ]; W- [6 n. z$ w' B; L3 V% s
Ratio, 比例
/ y+ @8 x! O# d# PRaw data, 原始资料
- b' e( W- M& ]) R2 E) v8 d! ORaw residual, 原始残差
3 V& @1 g0 x! DRayleigh's test, 雷氏检验
* C% s b+ I7 H$ P- j+ |/ b9 WRayleigh's Z, 雷氏Z值 . H/ E5 Q! B D6 b9 Z
Reciprocal, 倒数
p1 Q4 \7 b1 rReciprocal transformation, 倒数变换$ r3 p5 S6 G+ b0 `' ~2 w+ z& {
Recording, 记录
* l4 M8 B6 i8 v% }2 B# F; K$ x, \7 }3 w. ORedescending estimators, 回降估计量
" `" [" v* z$ p) qReducing dimensions, 降维
. w! W: g1 J% z, U+ V0 c+ y5 BRe-expression, 重新表达4 u3 g1 Q0 `- {& M k
Reference set, 标准组- c0 \% S* P* ?% i& ^4 L6 _; |
Region of acceptance, 接受域
: C, C9 N% b! i0 X& c3 N! S0 v" eRegression coefficient, 回归系数
1 _1 {+ z/ X6 R$ O, MRegression sum of square, 回归平方和
# ~8 B$ P6 `# l1 F, qRejection point, 拒绝点, k \" M9 s9 D2 `- P- Q
Relative dispersion, 相对离散度" m b0 {) R3 m7 J, r
Relative number, 相对数
; i3 c8 M; i/ g) l& p2 Q& wReliability, 可靠性
* D4 ~1 G% ~. Q; S# E$ w9 M" K; QReparametrization, 重新设置参数# o, v2 _" G, A) @0 Y. [
Replication, 重复
; C: i6 Q- ^; P M4 m( D: pReport Summaries, 报告摘要
7 z: |$ y; Z$ W3 JResidual sum of square, 剩余平方和7 L- I- ~7 c4 i- g) d3 k7 o) ?0 j
Resistance, 耐抗性
6 P! S4 i* M) ^' o8 C0 U3 WResistant line, 耐抗线
% X: {0 {2 P! V0 P X+ \6 _Resistant technique, 耐抗技术
% d3 @4 U9 L0 }1 J/ O# X" A vR-estimator of location, 位置R估计量7 k. Z6 a; Q; E3 ]
R-estimator of scale, 尺度R估计量
. i4 T' @# `3 |" H& gRetrospective study, 回顾性调查& d3 s# I9 U# m
Ridge trace, 岭迹
; e: f: P! |9 ^/ N6 nRidit analysis, Ridit分析
+ _& X' | ~, X# K& URotation, 旋转
M4 ]) Y$ ~$ w& \9 @Rounding, 舍入, W: x; t# Y- P- h5 }& G: p; z
Row, 行' |3 U; L& o" G1 c: M
Row effects, 行效应
! o5 `' w8 _6 u- a* GRow factor, 行因素
: r* h0 t4 s3 @RXC table, RXC表# y2 N- E5 ?/ h
Sample, 样本
# N, K0 c* }" d6 ]1 S' ASample regression coefficient, 样本回归系数
2 s( u& B7 F# _( v; bSample size, 样本量
& N4 t' c1 e7 H4 n' `# iSample standard deviation, 样本标准差& Y, B1 V0 G; `* B; T& v! _
Sampling error, 抽样误差3 N1 T0 @% O K% L$ ?5 W
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
# d* `& t2 l7 IScale, 尺度/量表
2 t$ i$ n; L3 W0 I% JScatter diagram, 散点图" W# P% f3 ~9 c, t4 j( r
Schematic plot, 示意图/简图
- Q, g% |$ Z# b6 p7 U1 sScore test, 计分检验
C& Q5 O4 Q) _0 JScreening, 筛检! Q' X {* F9 G1 \1 Y
SEASON, 季节分析
$ f: l& b! p4 a* p& K1 O* WSecond derivative, 二阶导数; T( F# ^ a% Q" j% P
Second principal component, 第二主成分1 J+ \' V# {0 Y) M
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 / h: r4 d( I. O
Semi-logarithmic graph, 半对数图- J- X5 }2 Y2 }6 U
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
: Q( g/ b$ @( p+ M& {Sensitivity curve, 敏感度曲线' a% I, P. S3 f' r
Sequential analysis, 贯序分析
- V0 S7 v3 |4 o/ d! n0 cSequential data set, 顺序数据集
) p; \( t$ U$ k- ]8 oSequential design, 贯序设计 ~' Z+ a1 e/ L6 A: |4 ^4 W
Sequential method, 贯序法; J" A: M6 }% z1 ~) \) I
Sequential test, 贯序检验法) @* S" N+ \; K9 {& c; o w3 x
Serial tests, 系列试验$ T: t0 {; c; T. ~7 u
Short-cut method, 简捷法
6 J+ H7 o6 |7 x- Z# n: ]7 OSigmoid curve, S形曲线
( j' h5 ^7 x. E" r# ~7 dSign function, 正负号函数
7 q( v7 Z& @: p; ]# ?5 `Sign test, 符号检验
% O! U! ~- y$ Y; W, D$ @/ ~; }' USigned rank, 符号秩
0 A5 q7 B" X) [Significance test, 显著性检验
0 r q! I( d8 H) zSignificant figure, 有效数字6 E |# ^3 _! C1 ~
Simple cluster sampling, 简单整群抽样9 [& r8 K, v' k
Simple correlation, 简单相关" o$ g! D/ j& h' O. R- u+ W
Simple random sampling, 简单随机抽样
/ j% O1 |, B) w- G; f a, L' _2 d" lSimple regression, 简单回归
4 h, U1 d: I( Y6 p* z5 G% t: Wsimple table, 简单表
' a! X$ r* Q, F; x0 fSine estimator, 正弦估计量/ M" b$ ^6 K7 d7 a0 u: j
Single-valued estimate, 单值估计' E5 x4 |$ Z% b/ m: u& k: U1 Z
Singular matrix, 奇异矩阵
4 M. d' z6 c) X1 gSkewed distribution, 偏斜分布4 [2 Q$ i. o7 A+ H- T/ q; z4 Q
Skewness, 偏度
0 p. ]! k8 N6 U1 j: \- cSlash distribution, 斜线分布# [/ H5 c, q9 I: T4 t2 U
Slope, 斜率
/ P; _2 y) k& |1 U8 q) A' h2 C/ e% VSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
6 h' ~0 }7 W2 H- tSource of variation, 变异来源
' X# r: k$ A, f% a+ g8 I& A( B9 iSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关1 `/ D9 Q8 E$ K8 O2 ~1 z- H
Specific factor, 特殊因子1 F: z( ?2 G. _% q4 k# f/ [
Specific factor variance, 特殊因子方差! S8 E0 R6 k. N( Z
Spectra , 频谱9 [; u5 @; f& q: y( t" t/ ?( M) ^
Spherical distribution, 球型正态分布
0 `4 t3 r5 {! W* |0 ^6 fSpread, 展布
! b. {: s+ m4 G% s0 o7 ASPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
+ H, ?0 e6 I/ \Spurious correlation, 假性相关) c* L* \. ~3 j* \+ T
Square root transformation, 平方根变换& s9 S" Y1 q) p
Stabilizing variance, 稳定方差, Y+ _% Z. B1 _( S0 C
Standard deviation, 标准差
& P' j# ~9 P* A, ?* FStandard error, 标准误
+ m8 q0 `7 V. GStandard error of difference, 差别的标准误' p9 z- C" t. G
Standard error of estimate, 标准估计误差/ _: ~9 C/ I6 g
Standard error of rate, 率的标准误
1 [+ d' Q9 X/ K4 S' F( VStandard normal distribution, 标准正态分布
/ d( J! l7 p w5 b/ f- K: @Standardization, 标准化
4 I3 w, W3 E0 ~( k8 y+ CStarting value, 起始值2 O) O- Z+ {# }1 v' o5 H2 r
Statistic, 统计量
3 L. I% T$ M0 p5 GStatistical control, 统计控制
8 Z$ O$ j; |8 t" `9 L5 _Statistical graph, 统计图' @5 a# c( i0 y5 _
Statistical inference, 统计推断/ W9 g7 a/ u$ ?8 Y0 Q7 [
Statistical table, 统计表# ]. A3 m4 z. P |9 y
Steepest descent, 最速下降法& n# m7 a# K( E: ] n2 |+ n% K
Stem and leaf display, 茎叶图- N5 }: [8 @4 U; m/ C8 ]; S
Step factor, 步长因子
' R5 q/ ^4 w/ j: nStepwise regression, 逐步回归, n- l4 \; ^) a2 H) r
Storage, 存
, N/ Y$ p$ T. O& C8 x3 _, _+ m# UStrata, 层（复数）" G U* r6 t0 q5 W; }1 v4 [0 ?
Stratified sampling, 分层抽样
& Q6 b( u# G% b# ^7 z6 X+ C( rStratified sampling, 分层抽样
1 u" q# ?# v& e' S4 F9 NStrength, 强度
; F$ M J P6 tStringency, 严密性# N" S% ~5 I+ a" X
Structural relationship, 结构关系5 D& V1 ~4 T5 i: q t; z: p* {
Studentized residual, 学生化残差/t化残差2 H* f% z. D8 s2 P6 N" P% k
Sub-class numbers, 次级组含量' K7 A% U" i; ~4 L
Subdividing, 分割
* f4 Z7 S5 e; W, ISufficient statistic, 充分统计量$ U2 n8 \! H" w1 \& ]: q4 {
Sum of products, 积和
$ c% n2 `2 h' oSum of squares, 离差平方和
- g7 G" H- o" Z6 a, u3 BSum of squares about regression, 回归平方和. I% p9 [' U6 ?/ [0 P% y
Sum of squares between groups, 组间平方和
7 Z/ ]" X/ O0 X7 f$ J; E) pSum of squares of partial regression, 偏回归平方和5 J, d- q% [5 ]# X' ~- ?) B- [9 c
Sure event, 必然事件) M! H" @9 L3 E* L& H' n7 K
Survey, 调查9 |, s7 Y: a. i" f
Survival, 生存分析! Z$ q6 k. Y/ s) h
Survival rate, 生存率( K# z- k/ C, o0 X5 B" U9 w
Suspended root gram, 悬吊根图- ]' l/ t' D/ ~) k
Symmetry, 对称+ @: ]. p3 P/ z
Systematic error, 系统误差
. _$ h/ d1 C+ p4 b1 O" `/ }Systematic sampling, 系统抽样
" Z# @+ H" d, d, y) jTags, 标签5 X/ K8 K+ i8 P# r$ w8 J
Tail area, 尾部面积: d& S& F2 Z k2 m! E
Tail length, 尾长
2 X' G) N9 U& N' y) m4 n( zTail weight, 尾重
9 r5 P9 _/ I& G3 L: aTangent line, 切线: Y8 ^9 t B8 c* e$ Z# O
Target distribution, 目标分布
3 c/ p# O4 \6 qTaylor series, 泰勒级数3 {9 I3 g& u% \ |4 m! I" i' D Y
Tendency of dispersion, 离散趋势5 g/ k3 ]3 W: k" Y/ A @% t
Testing of hypotheses, 假设检验
; P5 F* Z! ?' W+ k! W& CTheoretical frequency, 理论频数
8 Z+ ]5 F# H4 l5 U+ q$ g* h0 ~; E- @. x/ iTime series, 时间序列4 A& d. O) Y9 V! ^
Tolerance interval, 容忍区间- c0 Y d! p# P
Tolerance lower limit, 容忍下限! @8 D: k _& g, }5 R: a% }
Tolerance upper limit, 容忍上限; C: H4 M) Y3 ?& [0 V+ s
Torsion, 扰率
2 p& V2 y$ d+ n9 ZTotal sum of square, 总平方和
8 H* ~* P8 c. p# dTotal variation, 总变异
0 S* x1 o$ l% K/ x% C* qTransformation, 转换! x6 v5 F( I0 C! ?4 \6 x/ I
Treatment, 处理
$ ?1 M7 Q3 e: i, d+ c( BTrend, 趋势! q2 M7 z, u! v7 w+ i N. c
Trend of percentage, 百分比趋势
2 D4 R" m) H8 B! ATrial, 试验# F. d1 G1 [3 J* |0 K5 M( L3 a0 X" H
Trial and error method, 试错法
' O& z, n; s/ ATuning constant, 细调常数3 I" L ^0 @$ k1 J) f
Two sided test, 双向检验0 h% G7 B5 z# b/ a
Two-stage least squares, 二阶最小平方4 }7 g& p1 z9 l- x
Two-stage sampling, 二阶段抽样8 {1 b8 o; D, n8 j5 W
Two-tailed test, 双侧检验
! d* D2 w3 f+ [" e7 l/ ^Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
) q& W$ F e# @9 R( n* Y, STwo-way table, 双向表4 Y% s: @7 C* D5 U# M9 k6 f+ t
Type I error, 一类错误/α错误' L w( ]) n7 g; n8 |
Type II error, 二类错误/β错误
& o5 L. ~2 ], M5 ?, uUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
. x/ s% |# v" v' H7 gUnbiased estimate, 无偏估计
$ y* v" R( x- m. a3 R5 PUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归" K: Y2 i0 Q' w6 @
Unequal subclass number, 不等次级组含量& A0 Q/ K' Y$ I! D% c7 T' O7 x2 z
Ungrouped data, 不分组资料% O m' d N( R& O0 K0 F- e
Uniform coordinate, 均匀坐标9 {$ O. @# c; ?% N7 T7 j+ [. {- e1 K
Uniform distribution, 均匀分布
+ \* A- H" S' s* b( yUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计. c$ V% |! ` Z6 _0 k- y
Unit, 单元
$ g; u, X7 h, e: f# s4 q3 RUnordered categories, 无序分类1 [/ _" }* B1 L
Upper limit, 上限8 W& D/ a2 J( A6 G9 x) T
Upward rank, 升秩 w y7 y* U" v J% t! L8 \7 [ O: ^2 a
Vague concept, 模糊概念* Y- \+ F" w9 h
Validity, 有效性" l4 Y6 M! d W. G
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计 N* S) A% `8 W: ~% K2 [
Variability, 变异性
6 U' Y4 `$ @1 i! v7 MVariable, 变量' s) j5 m5 }2 i+ r; ]1 H: S
Variance, 方差) l7 K5 {" E9 ]5 a/ w3 w+ k! m
Variation, 变异# M! J& d$ z/ X" W3 f
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
- |9 h3 ?( J0 g! {% O0 D5 f# K- XVolume of distribution, 容积0 a4 t+ s% S2 a! j5 f7 }- r6 i% @
W test, W检验! l. A/ n. C* p( n: Q+ p+ x
Weibull distribution, 威布尔分布
6 s9 d* e% Q. {: cWeight, 权数
" F2 ]3 { f- U: w: R @Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
' v. D" u" f. {$ N9 Q7 ~Weighted linear regression method, 加权直线回归
( e) f& o5 m6 c5 gWeighted mean, 加权平均数 c2 S" |% R* _: J
Weighted mean square, 加权平均方差' B8 X; l: G( c N
Weighted sum of square, 加权平方和3 X) b+ ?' f/ C8 p, w
Weighting coefficient, 权重系数: @( q- g7 o4 s
Weighting method, 加权法 0 H$ O7 m4 E9 S
W-estimation, W估计量- S, B) C: u! T7 {' X
W-estimation of location, 位置W估计量
' o* U" ^, X6 V, W4 ~, cWidth, 宽度
t# W9 |# P0 _; V' H/ yWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验- U! O$ M' n Z) c7 r* }
Wild point, 野点/狂点# e8 p, Y% R$ Z
Wild value, 野值/狂值+ M8 G% Y; T( P
Winsorized mean, 缩尾均值2 U5 Y( U6 Q( \2 B" G5 @. s
Withdraw, 失访
) Q. i+ S# x; K2 X# l+ R+ L/ lYouden's index, 尤登指数
0 {9 ?" G8 D) [' I: j' WZ test, Z检验
1 w# p6 I, d+ m8 E1 ]Zero correlation, 零相关) V0 `2 P' F/ P( S
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
