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[社会调查] SPSS软件中英文对照词典

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发表于 2009-1-6 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
Absolute deviation, 绝对离差
7 ?1 }+ `$ U3 Y' T& N+ T! x# mAbsolute number, 绝对数: ]* ]/ K* j/ Z8 ]
Absolute residuals, 绝对残差
# B; r& m% O$ M, b* T9 D) OAcceleration array, 加速度立体阵2 m+ L% G, S& v7 ^
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
6 z- h& n! k  Z2 u; XAcceleration normal, 法向加速度
8 t+ W* Y% b+ ]8 o9 ?* }Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
1 y0 Z; m5 d* S( o& r; lAcceleration tangential, 切向加速度0 W. T0 y: _9 D: U! K. ?9 G# q- ^9 g
Acceleration vector, 加速度向量
( w4 }2 U3 {# V$ J2 O5 S! f$ AAcceptable hypothesis, 可接受假设/ M8 s. g5 L. Z( S6 M% a& Q" }
Accumulation, 累积2 l1 T2 U/ `" x6 e6 C
Accuracy, 准确度
$ ^/ C5 O& I0 @  [  w9 }5 B: lActual frequency, 实际频数+ R. ?* l) u- F( p( h: ^) {
Adaptive estimator, 自适应估计量
' }3 ~/ |3 C+ J" U+ S- ?Addition, 相加
- M; Q/ A2 V. _7 XAddition theorem, 加法定理- w. n% w1 Y8 z. G9 v! m8 z: x
Additivity, 可加性3 D7 T! E" t9 N7 G" k
Adjusted rate, 调整率
! p  Q( b6 U9 ^( A& T% W' Y: a: x  v  GAdjusted value, 校正值/ L$ k$ d2 |* M" J' p% x4 L; ]0 B8 s
Admissible error, 容许误差+ R8 g$ [$ c% z- \" Y
Aggregation, 聚集性
2 e$ n+ Z# `4 n; mAlternative hypothesis, 备择假设
' K( O1 Q1 U+ \& E4 `8 ]) a; |" S9 R: |Among groups, 组间! y0 y' l5 o4 A
Amounts, 总量
' I+ P' D; K+ B7 N( J* iAnalysis of correlation, 相关分析7 ~% D% q, ]$ U. x* z
Analysis of covariance, 协方差分析
4 e0 q+ D9 k! }Analysis of regression, 回归分析4 a: ^1 Y+ Z1 G- H5 k& ~- S" @
Analysis of time series, 时间序列分析$ |4 d4 M3 p' s, X
Analysis of variance, 方差分析; L8 D; o5 I$ }. u: b1 @% \
Angular transformation, 角转换* H1 n9 F" O1 i9 f( s5 U
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
+ k! V+ `3 S. \- B: MANOVA Models, 方差分析模型$ g: ?2 T% r6 I! P* H! V5 N
Arcing, 弧/弧旋
9 @7 P  j" o7 `' FArcsine transformation, 反正弦变换
* r4 X$ c/ ^: m9 @Area under the curve, 曲线面积- y7 b8 `3 f% r- Y; d
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差   X( Z; P! v( Q
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 " a- u7 H* Q" g
Arithmetic grid paper, 算术格纸1 q6 n! g- O% q) r1 h
Arithmetic mean, 算术平均数
+ l  p5 u. r/ ]+ @% ]/ y$ Y7 oArrhenius relation, 艾恩尼斯关系! D) I0 L; M. Q  {
Assessing fit, 拟合的评估+ x1 P0 A2 C4 q: v9 e/ Y5 [
Associative laws, 结合律4 x1 L/ _& V( k! _2 T9 _6 K
Asymmetric distribution, 非对称分布4 ~' Q" p( q: d% [2 j
Asymptotic bias, 渐近偏倚( w" E8 ?& m# h/ O, m( V
Asymptotic efficiency, 渐近效率& f% M, X/ B5 f# R; @1 }
Asymptotic variance, 渐近方差
. d# @* H+ z0 X: OAttributable risk, 归因危险度2 \$ y$ ^, L; w4 p, I2 g
Attribute data, 属性资料
' k" H: E, j/ S: E9 s$ VAttribution, 属性" \/ w# b# J( B3 O' {. ?
Autocorrelation, 自相关& a0 x1 r1 m; g- Y5 N4 p/ G
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关% m, W0 y' ~( {4 r
Average, 平均数
5 g+ s$ p! q0 z, ?! H" t& ^6 qAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
7 a' w3 g' N/ A5 X9 Q- f1 a" DAverage growth rate, 平均增长率
( _/ f  y* h# Y1 O' b  F: dBar chart, 条形图
7 w8 U# k: N! X5 F2 hBar graph, 条形图
7 i5 e# B3 Y9 CBase period, 基期/ Q' |+ H; M1 L  ?8 x
Bayes' theorem , Bayes定理' P# X7 N$ }; S& X$ p2 ?! y. _+ e: X
Bell-shaped curve, 钟形曲线
6 R& Z( S) Q% {/ D9 x% HBernoulli distribution, 伯努力分布
" n6 t1 i& Y$ D6 r: ABest-trim estimator, 最好切尾估计量+ j: q& A/ a; o$ A8 T
Bias, 偏性# ?( b- Y' X: V, d
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归$ N6 `& {0 o1 s( c: t4 m$ ^
Binomial distribution, 二项分布6 S+ ?5 I6 K' A* q6 m. C7 Y; k4 P
Bisquare, 双平方
. X9 s5 Q( i' L) F# |Bivariate Correlate, 二变量相关( A6 Q6 C/ m/ M" b
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
$ V; B; ^0 k7 U* w' S5 k+ `5 {% ^! {Bivariate normal population, 双变量正态总体) Z2 I9 W0 w# w5 {# ]$ `1 [3 p
Biweight interval, 双权区间
3 J  v& Z2 K, S: d  ~Biweight M-estimator, 双权M估计量# |' J) b9 F: o1 j
Block, 区组/配伍组8 h0 o  y, \! f  s& K1 v
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包) _, y7 r0 m/ h4 {. X3 j- J  {3 z
Boxplots, 箱线图/箱尾图4 c" ]/ q. g4 W2 O7 m
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点2 m6 }; y  ~" p0 r. t* O
Canonical correlation, 典型相关
. h5 C& e0 ]- E/ ~Caption, 纵标目: @& f( d. K9 a4 l1 k
Case-control study, 病例对照研究
  M6 p! ?2 w2 ACategorical variable, 分类变量# K7 x3 i# b1 V# h# k( |; o+ _
Catenary, 悬链线2 j4 Q! D. s2 l! n6 C/ {9 {
Cauchy distribution, 柯西分布
/ x8 [& h. d+ V- H8 @- @* sCause-and-effect relationship, 因果关系/ j/ q1 X9 ]7 O) A5 x
Cell, 单元$ o4 {# S* i. w
Censoring, 终检* H$ x/ _, S! K' n- _. ^  p
Center of symmetry, 对称中心
, w( x- F# g2 q2 U4 YCentering and scaling, 中心化和定标
6 L) N, F; w2 b( O* z1 N) jCentral tendency, 集中趋势" a( {2 U# r" P' Y! s5 F! C' @
Central value, 中心值
4 t2 W1 x8 a4 H5 R8 x7 UCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测) V+ C; Z/ J2 g2 m. j
Chance, 机遇
8 ]9 T% G( [% p) h  z4 Q' aChance error, 随机误差4 l& b4 F& N. w- G5 }5 {
Chance variable, 随机变量
/ a, W( y# Q  V3 \; _Characteristic equation, 特征方程3 v4 \0 C0 z5 C8 }" n4 r
Characteristic root, 特征根
3 z! o3 X5 b. y3 ~: A3 @* NCharacteristic vector, 特征向量
. E# @/ y8 j0 ~( \! gChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
4 Z- l+ W; g3 l: ?9 N6 PChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
5 b0 Q& d' I1 J5 G8 r+ E* y4 {Chi-square test, 卡方检验/χ2检验3 s, ^0 Z. T' l7 w. a- Y
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
" o- ?( y3 B: ]Circle chart, 圆图
% j. {6 T8 I8 pClass interval, 组距
+ l: y3 c# P' K) l" kClass mid-value, 组中值' ?% {/ ^9 |: H, Y" Q$ e
Class upper limit, 组上限
' K" o1 `* y. G' U5 {; xClassified variable, 分类变量
, Z1 y4 F" x. D' e6 |. sCluster analysis, 聚类分析
1 K" j6 S$ M+ R/ a& k; l+ nCluster sampling, 整群抽样
+ y+ C$ d/ Y( S# O- h! a, ?- UCode, 代码- F0 X* r/ Q/ `: n& l, P+ ^& p! m
Coded data, 编码数据
1 t* h$ A. l1 {- o, WCoding, 编码
: @0 b4 A' x1 R2 F+ }0 XCoefficient of contingency, 列联系数0 R! c5 V, E) a. r1 u: ]  Z0 n
Coefficient of determination, 决定系数
! G2 E# X6 ~3 ?  g$ e& |Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数, |( F. X' Q$ b$ y! ^
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数% C1 {4 z& D- a
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
8 j% ^, y+ e% v3 d: |1 r/ ~, i% _Coefficient of rank correlation, 等级相关系数: b& H' b# h2 t# \5 a
Coefficient of regression, 回归系数" Q9 ^9 A. L( P* L9 h  z: R# C- x  X. D
Coefficient of skewness, 偏度系数- c% \- U) b4 \2 m
Coefficient of variation, 变异系数
1 n/ T6 [2 Q. J, ?) [! p0 T/ HCohort study, 队列研究
. c8 R  N  x& h# H6 q. OColumn, 列
5 N) U: x% A" H' I5 e! T3 H6 R( Y0 y8 [Column effect, 列效应0 D* S5 t) f- `& L
Column factor, 列因素) ^) q( [. ^/ a3 S
Combination pool, 合并
! w" r& `+ R# f0 c6 P/ LCombinative table, 组合表
/ }8 f* g) O! c) U& xCommon factor, 共性因子2 F+ b7 \& r+ y2 t' a4 `, X
Common regression coefficient, 公共回归系数7 K' |- |, A. W5 e+ E1 n/ t8 s& i4 `, P
Common value, 共同值4 z. c- l& s/ _+ \1 t1 r0 _6 t
Common variance, 公共方差4 W+ c& x: O! w2 Y
Common variation, 公共变异
$ D; _5 J4 O' \# W7 f8 JCommunality variance, 共性方差! ]$ `2 S5 Q& R; g1 b9 j$ f
Comparability, 可比性) `! J! [. Y; m+ R" o; I1 l+ E; J9 m
Comparison of bathes, 批比较: M$ {& r  R- G5 l: W
Comparison value, 比较值
- k% N" p9 V4 _Compartment model, 分部模型
2 J# x5 Y3 l/ I9 h  cCompassion, 伸缩
5 m/ o' S* b, F+ c* qComplement of an event, 补事件
  `4 I; ?! R; p/ y8 h# c2 a7 nComplete association, 完全正相关. N5 Q" y7 L. l  |# o) z# H! _
Complete dissociation, 完全不相关
+ W/ f7 i$ X0 x2 v  k$ zComplete statistics, 完备统计量
7 I) G, D4 ~) P2 H2 r+ Y8 I  S9 `1 wCompletely randomized design, 完全随机化设计  f8 F0 P6 a% ]1 Q! X& n
Composite event, 联合事件; K) q7 e' ?" v8 p9 B/ ?4 Z
Composite events, 复合事件% h- ~7 Z, B# K  J9 `) G* j% c
Concavity, 凹性
% Z9 v, Q6 J+ A5 y4 yConditional expectation, 条件期望
6 }8 k  c7 ^7 ~5 cConditional likelihood, 条件似然" I8 \' o( p6 I# k
Conditional probability, 条件概率# r! S# P9 s% U0 `' J; [
Conditionally linear, 依条件线性7 s& a. }5 l" @
Confidence interval, 置信区间
$ H$ a4 O# v% m8 m- v2 P% NConfidence limit, 置信限$ [% D6 ^2 G  l
Confidence lower limit, 置信下限
; L( G% f6 ]; n4 {" AConfidence upper limit, 置信上限+ ?5 L; d6 H- |" Z& n9 b0 I
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析8 C+ }' G- {. \/ R: @
Confirmatory research, 证实性实验研究! U7 n# C; a2 O) K
Confounding factor, 混杂因素: H, U* u' h* G4 u
Conjoint, 联合分析5 y! L4 f+ ~: p% q8 K1 s
Consistency, 相合性) g6 J" Z9 j0 g2 u2 U
Consistency check, 一致性检验" I& q' h* K& }/ ~
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计& {2 [; d+ w1 Z" F% f* ~
Consistent estimate, 相合估计: A# v3 j. E3 U5 e$ F4 v0 _
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归& t6 a- d3 \# c( `
Constraint, 约束6 r/ g! i  y9 U" e, O
Contaminated distribution, 污染分布
- y& e' D+ D- |6 pContaminated Gausssian, 污染高斯分布2 n; y0 B2 R" t5 S8 B
Contaminated normal distribution, 污染正态分布0 ]) N  ~% _' m! \& L  _
Contamination, 污染& f. b' _* _- k! a+ F7 t5 l" p
Contamination model, 污染模型( k: S0 ^6 b. a% l
Contingency table, 列联表) ]8 y& e1 l; m+ A7 y6 F6 z
Contour, 边界线
8 m; w) G: ~: Y& E+ z  ]' DContribution rate, 贡献率
# D2 G1 e# ?: r1 s0 A$ D8 GControl, 对照
! O1 M' g& n& G* |Controlled experiments, 对照实验
" y9 R& J6 Y" ~$ U7 v" v& SConventional depth, 常规深度
3 I; H+ T: n& Z8 tConvolution, 卷积
2 u7 h- q0 g6 F- h3 _  ~8 eCorrected factor, 校正因子& u. ]& }% F  ~! k# |
Corrected mean, 校正均值1 q1 B3 a7 Y) g6 Y" Q8 }! ?
Correction coefficient, 校正系数& K/ T( r. w1 |* k7 f/ F2 P
Correctness, 正确性. O. c2 d* I! c% Y- s( I
Correlation coefficient, 相关系数$ C# s3 S# g! ?" f6 x/ f
Correlation index, 相关指数
' |2 r  f: B+ p3 t. _" ?Correspondence, 对应4 ?+ D# T2 i  }9 ]
Counting, 计数; }/ s2 f) v: c8 P
Counts, 计数/频数+ u3 t7 A7 z+ i- b8 E4 D
Covariance, 协方差
8 a0 `' {0 |5 y8 T1 l1 y/ V8 e$ A% P5 OCovariant, 共变
' j0 x# w% f* N$ }Cox Regression, Cox回归
! k. Q$ _. H" h$ Z  U( u8 V' x' Q3 DCriteria for fitting, 拟合准则: l$ E4 ~; F$ a* a4 ]
Criteria of least squares, 最小二乘准则
5 P2 {+ j, U5 r4 O7 `1 r  KCritical ratio, 临界比
6 D  t2 J7 E' d% @7 t0 MCritical region, 拒绝域2 l( I' u' ?: ]. q4 w) v
Critical value, 临界值
. j. f. X: Z$ \Cross-over design, 交叉设计1 o1 s6 y2 q! G3 ^8 V; L# W) ^. q' q
Cross-section analysis, 横断面分析$ t- x3 z1 P5 G$ D: r' x3 u  e
Cross-section survey, 横断面调查
4 z) E* w7 g8 `3 KCrosstabs , 交叉表
9 Y' i, _0 I* A. T+ Y8 ACross-tabulation table, 复合表
0 r' h* f2 H& ~# n# VCube root, 立方根/ E( A6 f; }2 i+ t$ K! c/ e* [
Cumulative distribution function, 分布函数
" K# q$ n- B' ~! p4 q9 O% {Cumulative probability, 累计概率
, z* @6 t+ G! ?" u! P* p! v5 H: hCurvature, 曲率/弯曲9 t8 M# Y+ a7 S/ |5 b
Curvature, 曲率
& K/ J6 I1 i: ?8 t& k& k+ XCurve fit , 曲线拟和
: ^2 `) ^- P& u/ k, tCurve fitting, 曲线拟合, x2 y5 O- _- T2 e8 O
Curvilinear regression, 曲线回归6 B- M1 V; R" f
Curvilinear relation, 曲线关系
9 T; k! T3 B! O! D3 C0 @Cut-and-try method, 尝试法2 O5 N( [9 b2 f
Cycle, 周期3 G1 k! b. H3 D
Cyclist, 周期性1 _! {$ e, s$ N! k7 Q
D test, D检验
# v9 r( V% ]: R6 _$ h! ?Data acquisition, 资料收集/ S, B3 G+ H" T1 d! }  P1 e/ W
Data bank, 数据库% I) W: u; T6 P' V# a# l
Data capacity, 数据容量
) ]' L$ n) e7 Y3 mData deficiencies, 数据缺乏
3 F) E- R1 ^" w. }5 Y, IData handling, 数据处理* t) E" j+ A# G+ G* `
Data manipulation, 数据处理( h5 r2 [: e* A$ q2 G: O( [
Data processing, 数据处理' A" v! a  F+ e
Data reduction, 数据缩减) Q2 A+ n( w# v4 W
Data set, 数据集4 f9 J. X, J6 u
Data sources, 数据来源
$ i4 g5 }1 l9 {Data transformation, 数据变换5 W7 p0 b. U5 u) p
Data validity, 数据有效性; r* h% k$ b' _) x
Data-in, 数据输入
8 P% s- ]" M- D$ i6 yData-out, 数据输出
, a: w5 D8 ?- `" B2 QDead time, 停滞期
* b- R$ e" y- D9 N# w2 r' WDegree of freedom, 自由度
! S: s! \( f; v# LDegree of precision, 精密度# ]: ?6 w/ i7 }1 e$ g5 e
Degree of reliability, 可靠性程度9 p) v$ ?  _- f# h$ r1 ]
Degression, 递减0 S* F5 f4 ]4 f
Density function, 密度函数+ ~; H# z* ~, T! }0 X! ]
Density of data points, 数据点的密度
* q) m* v- d% A; o2 Y5 g0 sDependent variable, 应变量/依变量/因变量9 s1 `7 R0 U  C$ Y6 C. i
Dependent variable, 因变量
2 `3 d: Q( K8 \* [% A, e: BDepth, 深度
9 u! d* z8 |; j' `5 gDerivative matrix, 导数矩阵) z' H1 }3 b$ _" z
Derivative-free methods, 无导数方法# F. Z: f, |+ A1 d7 s2 b
Design, 设计4 A* v# h4 h+ t9 F
Determinacy, 确定性
4 b; I# x  A0 \% I8 E! |: HDeterminant, 行列式
- O  v. n% j4 D2 a6 k9 Z' yDeterminant, 决定因素, u4 X2 \( I# o" i6 w& ~
Deviation, 离差
# c  [" Z: f3 i- }% ^$ WDeviation from average, 离均差
$ S- x+ f3 l* c+ u  S5 }* r4 rDiagnostic plot, 诊断图9 R) Y9 q! z/ x, @! ^) X" S
Dichotomous variable, 二分变量/ X6 x9 o8 a) n, J) k. c3 E
Differential equation, 微分方程2 r/ Y! r' E) K
Direct standardization, 直接标准化法
+ x( x# e8 D* h, D9 N* {/ mDiscrete variable, 离散型变量3 ~) z3 a  h9 {: _5 y( ?' G# H" V
DISCRIMINANT, 判断 ) l, ]0 z, U/ h
Discriminant analysis, 判别分析" f2 H4 U+ l5 c( `
Discriminant coefficient, 判别系数+ |5 _  Y7 R3 n2 N. g) E/ v& k: o
Discriminant function, 判别值
, ^: P( y9 q1 H* i  zDispersion, 散布/分散度
; e/ v8 ?2 i2 {Disproportional, 不成比例的
7 k- S4 f; w/ Y* vDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
; @+ H" h  O/ w2 qDistribution free, 分布无关性/免分布
  |9 B7 W* d. A2 E6 NDistribution shape, 分布形状
. N- S8 d0 W7 E3 v, IDistribution-free method, 任意分布法
/ U8 \* a. g; @1 W0 RDistributive laws, 分配律6 i" P/ M5 f/ s/ y
Disturbance, 随机扰动项2 r! I3 Y1 U" o; M/ b9 t; h' J
Dose response curve, 剂量反应曲线
' O) S$ }& g% }$ l$ a. kDouble blind method, 双盲法! V2 y. H& @# u9 ]* @  b
Double blind trial, 双盲试验
& s4 J+ ^2 o% @Double exponential distribution, 双指数分布
% t3 P( v7 w% Q: K8 N! B7 W: F& @Double logarithmic, 双对数
  J3 P* o2 r0 w2 i0 YDownward rank, 降秩
7 X+ U( p0 c: ~. U+ DDual-space plot, 对偶空间图
- h' V0 P/ n( RDUD, 无导数方法  x+ p+ E) c4 t$ M, M
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法- l6 ?3 ]4 y7 G. v
Effect, 实验效应6 c; j' ]+ @" x! S
Eigenvalue, 特征值9 }- s$ c) L  D6 @8 `7 |* l. C
Eigenvector, 特征向量
$ b; D4 Z3 d* UEllipse, 椭圆
  U3 o7 _" z; ~4 A, I6 fEmpirical distribution, 经验分布
' ^. Z7 j- }/ lEmpirical probability, 经验概率单位( a, W# K0 O9 a2 Y/ y0 u2 D5 E
Enumeration data, 计数资料$ j) m' Y/ }$ `+ z
Equal sun-class number, 相等次级组含量2 n% C" n0 t" C: g
Equally likely, 等可能! l  Y- W$ ?- O
Equivariance, 同变性
2 U! a0 W) \2 ?Error, 误差/错误' L2 L) Z/ O9 W& O, O; w, _
Error of estimate, 估计误差
, h% a! j( @" I0 P' {Error type I, 第一类错误
3 K  J; M8 I( q# n- z- q& pError type II, 第二类错误
4 K9 {/ K: N6 f  G2 v7 A  YEstimand, 被估量7 m$ a' z6 z# r3 q% e% X" O5 g, @: b
Estimated error mean squares, 估计误差均方
0 W: {* K! K& s7 y- ?) F4 N1 e0 }( P+ IEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
; U/ e) G: g0 ]. B/ P- U% g( H  }Euclidean distance, 欧式距离! }2 Q' v9 ?0 M: F
Event, 事件* z% o/ T) o" A1 S  J: O- ^
Event, 事件8 c! b; D/ A; e# V5 G: n
Exceptional data point, 异常数据点
5 J3 y( e# Q8 f% ?Expectation plane, 期望平面
, K' l4 g" h5 HExpectation surface, 期望曲面
: Z) j- d  ~' O: GExpected values, 期望值
' h* f: u) @# B& E2 ^& @6 ?1 W- R- ~Experiment, 实验2 y- l  L$ h$ E" E2 t  n
Experimental sampling, 试验抽样5 o& r8 o5 P) X  ~
Experimental unit, 试验单位
7 R+ R( y& n& Y* F  [Explanatory variable, 说明变量6 o& L9 \. U% @9 @) C5 A/ y. Q
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
3 s# W6 I5 j$ T, J$ v7 R  g* MExplore Summarize, 探索-摘要
( m( S& k* a. I. @6 E+ S" RExponential curve, 指数曲线) o$ Q: D2 J' t. [8 Z$ s
Exponential growth, 指数式增长: q# R( u" ]: T1 o
EXSMOOTH, 指数平滑方法
- T2 L! \7 |% O8 ^3 iExtended fit, 扩充拟合2 T9 a0 O7 U$ j; l7 ^: [
Extra parameter, 附加参数, a( [$ f; @, {& A$ k* p+ K
Extrapolation, 外推法
* M: w' r- Z3 m  v3 p5 ~6 c! p- ZExtreme observation, 末端观测值- p% P' @. Y6 Y8 ?1 @9 j
Extremes, 极端值/极值
! v1 t3 r5 T( u- b7 o; DF distribution, F分布
6 g( W9 A. o4 H+ T& vF test, F检验6 n9 Y$ ^6 L( U! X; T
Factor, 因素/因子
, B4 e5 f0 s' I/ r5 IFactor analysis, 因子分析
7 p9 h$ E$ g. z7 O. M! _9 jFactor Analysis, 因子分析7 f- c+ G2 g9 R- B
Factor score, 因子得分 7 d" o, g& A* E0 P/ l
Factorial, 阶乘! b5 n) B2 L1 x
Factorial design, 析因试验设计
4 p4 f4 T, ~6 W' ^$ _False negative, 假阴性; N) v  ?6 j2 D2 b; S
False negative error, 假阴性错误. V1 t" g- V8 G" u  Z( w
Family of distributions, 分布族; X! v8 n, B$ k) g- r
Family of estimators, 估计量族
3 \4 [8 m% |3 m# d/ f9 Y7 gFanning, 扇面
) |3 v3 ~  k6 m1 F$ yFatality rate, 病死率9 F$ m* |1 P* ^0 [# c: z
Field investigation, 现场调查& y' [8 q" G  X4 S1 ^5 s7 [; y: B
Field survey, 现场调查
; i% Q: u4 F  g; o8 _9 V; q1 o9 ~0 [Finite population, 有限总体
- |8 \# Y! t7 Q; F0 k9 u8 |* MFinite-sample, 有限样本
1 ]. [$ Q- t' `8 G6 GFirst derivative, 一阶导数$ i0 \9 m9 |  k& l' z, V( M3 Q( s
First principal component, 第一主成分
$ _" r  @5 w* X) y. KFirst quartile, 第一四分位数2 y4 r$ x' U! [/ g  ~3 b9 x- @
Fisher information, 费雪信息量+ R) O' r, m( I3 \/ }8 i
Fitted value, 拟合值! }' w3 F2 N/ r) u( s# V- N
Fitting a curve, 曲线拟合
' s$ K* Z# i2 F2 d% s( ~Fixed base, 定基
( x0 d, _1 f' j$ cFluctuation, 随机起伏
: J; X+ ]7 V- a1 q" _6 E: I) qForecast, 预测5 C& d/ j5 u, n4 x! g: g
Four fold table, 四格表8 w  D% F  i  x
Fourth, 四分点' n8 u4 `: {4 }- l2 ]& q
Fraction blow, 左侧比率; L9 D7 i6 c; e3 }. z2 s5 g; h
Fractional error, 相对误差( N) r' _0 [8 N/ i5 g0 R
Frequency, 频率1 j; u( w1 J* p, \
Frequency polygon, 频数多边图
( U$ S+ z0 R- `2 Q4 \8 f7 |; }Frontier point, 界限点+ r+ t% E$ O2 q2 t' G. Y% g
Function relationship, 泛函关系" K4 b4 g  s3 B6 o" x5 j3 q
Gamma distribution, 伽玛分布
. }/ e! ^# V: Q& l/ H; K' }# o4 LGauss increment, 高斯增量6 C% c( g* r: I
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 x2 F8 k; T+ t7 c3 S. aGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量) ~' ?4 [1 P3 ?9 e# s/ p3 V
General census, 全面普查- `/ b4 R; e1 Z! T! J' a
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
, O6 c' m: e8 b/ OGeometric mean, 几何平均数
# B+ n6 Z, l! a" }8 N$ PGini's mean difference, 基尼均差( c# v1 }0 g0 `: D  V4 {2 E
GLM (General liner models), 一般线性模型
' n, l5 `+ n0 k4 a/ x6 K8 xGoodness of fit, 拟和优度/配合度4 n" A# p* W( H3 R  _
Gradient of determinant, 行列式的梯度
- l9 T. s( k4 y3 c4 GGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
; a( E2 E  W! YGrand mean, 总均值
- q, r8 t7 t. t2 I( i8 \Gross errors, 重大错误
- J0 _* `6 R* o9 l  iGross-error sensitivity, 大错敏感度& K' V* f7 G/ l4 S" i
Group averages, 分组平均2 U9 T  Y  m' u3 E  k( f/ Y3 Q9 z
Grouped data, 分组资料$ V+ W# y  r& F" z9 `9 z# O) g
Guessed mean, 假定平均数
" l* ?3 M, l: r8 `; y2 y/ _Half-life, 半衰期
. {# X3 V5 v: i+ B6 _Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
; |: I4 e# R) o& cHappenstance, 偶然事件
. ^) B2 q# g7 Y9 r9 GHarmonic mean, 调和均数7 z% ~$ ?9 y% X6 x( U% o# i: U
Hazard function, 风险均数5 K& @6 e! ?: h) `- e% _: _
Hazard rate, 风险率
+ @2 W! \+ H9 jHeading, 标目
6 J: }! y, \8 @  YHeavy-tailed distribution, 重尾分布. c: V% L4 O/ o1 c
Hessian array, 海森立体阵
. C1 ]6 `5 ?/ Q3 R. C; B4 a3 HHeterogeneity, 不同质
% ]3 d$ B4 r3 ^# F- ZHeterogeneity of variance, 方差不齐 ' s; f& J$ F* T4 R
Hierarchical classification, 组内分组
' @1 d7 y6 V% a! aHierarchical clustering method, 系统聚类法
8 A) n7 x& Y6 K% H  A  zHigh-leverage point, 高杠杆率点1 ]5 ]% e) t+ x( b  Z6 k. w
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
! c5 c6 l) s; B, A6 i/ zHinge, 折叶点
/ `. z- v8 B* J4 g( ^2 ^Histogram, 直方图
0 y1 g: J0 k( |& u4 U4 z) d$ UHistorical cohort study, 历史性队列研究 / C& G" }) k& S0 e% m2 S
Holes, 空洞
- d# V9 r* j# \/ x+ E; R" UHOMALS, 多重响应分析3 H; B/ d# v1 a) R
Homogeneity of variance, 方差齐性
9 h* Q+ d4 P# p' S, o+ P; sHomogeneity test, 齐性检验
5 |; {6 H% n' ]Huber M-estimators, 休伯M估计量
' {2 r/ [0 L) z- D' u4 b+ m! UHyperbola, 双曲线: \, f& _. F+ Z( V0 ?/ _( ?
Hypothesis testing, 假设检验
- r: H2 }+ k* N; n8 {Hypothetical universe, 假设总体
) I; b4 ^9 b, b. W" l+ }Impossible event, 不可能事件
2 {6 J3 h. X" g+ K( U+ ^! AIndependence, 独立性
. L8 }6 e7 f6 wIndependent variable, 自变量
* U' j! c  A% e* m5 B6 Z# q% hIndex, 指标/指数( T) u! A) d0 m: g3 M
Indirect standardization, 间接标准化法& f! M9 \" z9 `+ h/ R
Individual, 个体( i% j9 B. p5 d2 J$ H, x
Inference band, 推断带8 o0 S( a0 N- i( l% p
Infinite population, 无限总体1 C& j/ e% W3 S9 ~& L! L
Infinitely great, 无穷大6 F' t1 V; R- h. B
Infinitely small, 无穷小$ z" \  ?% k+ h* L: E- P8 V2 ]
Influence curve, 影响曲线# L' ^0 M" V# b, W( ?6 L, L
Information capacity, 信息容量
# ^' T( V1 C9 [Initial condition, 初始条件8 Z& z1 Q4 q. J- ?6 x& Z8 u) H
Initial estimate, 初始估计值
1 h( h! N6 F1 M0 N7 S$ nInitial level, 最初水平% |: g. g( V  V8 G
Interaction, 交互作用
  u! o. J5 ^9 h$ `6 A" EInteraction terms, 交互作用项/ d/ w; t/ V; v  U, m4 y
Intercept, 截距
+ C6 Q; x" j5 s& v5 jInterpolation, 内插法+ d, U& Z/ z' n, r. D* q; W7 J
Interquartile range, 四分位距! j5 `9 K1 j* b/ o" E
Interval estimation, 区间估计
( @3 a, q: y& e" S( H" ?Intervals of equal probability, 等概率区间$ m- y. N% I2 e- P6 k& L" O
Intrinsic curvature, 固有曲率
3 a' u9 a( l( HInvariance, 不变性# ?, [; d7 r& v0 z- r8 ?
Inverse matrix, 逆矩阵7 K9 l3 r. {8 q/ O+ ]& X
Inverse probability, 逆概率
& |4 P8 e2 n; MInverse sine transformation, 反正弦变换+ F! r& h& D* P+ V6 B7 a
Iteration, 迭代
) p8 X, v- R1 A6 a2 O( jJacobian determinant, 雅可比行列式1 d& r% I0 p( W  L; L
Joint distribution function, 分布函数
! S. c0 {0 D/ ]Joint probability, 联合概率
9 |- d6 L  m* I9 IJoint probability distribution, 联合概率分布) L& [6 n# `1 |* W- D
K means method, 逐步聚类法
2 L3 H. x7 u  I7 k& c& SKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 % e8 m$ ]+ W* b4 f/ D
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
8 ^3 j" K4 ?9 ]; MKendall's rank correlation, Kendall等级相关
4 i4 p2 E, O% L" x5 f8 L' rKinetic, 动力学
0 ?: I; c, G: ^  f  d/ AKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
/ i/ X, A$ m8 `8 e5 ]- I8 l; R" A1 uKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验- ]3 W0 H1 y  O' V
Kurtosis, 峰度2 m- L! m7 G4 j' S
Lack of fit, 失拟
  i7 M" O) K3 o  j2 g5 iLadder of powers, 幂阶梯
: Q2 V/ m3 o' lLag, 滞后
9 C4 R( V  I5 Y+ bLarge sample, 大样本; k5 Y  i, A5 U" F" Y+ z
Large sample test, 大样本检验9 Q& _$ S6 Y% R1 B) P, ~
Latin square, 拉丁方: h1 u) w$ m) _# {9 u/ c+ x
Latin square design, 拉丁方设计% g. [2 q* S7 q( x
Leakage, 泄漏- k$ a* d! S) ^% q' }- _, @" j
Least favorable configuration, 最不利构形/ [/ v( j( y1 P5 n7 W: c' s
Least favorable distribution, 最不利分布& D& B9 j' A  k
Least significant difference, 最小显著差法- A3 I3 @% [7 W7 @! @8 {7 o
Least square method, 最小二乘法* Z& `$ O) n' [0 t
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
+ ]$ d: f9 z* g% _! KLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合$ P1 ]: C; v) D0 |
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线% W8 h" w. q: o3 Y9 r$ \) a3 I
Legend, 图例
0 m5 h# u+ X! oL-estimator, L估计量" G% b* f* P! ^$ t% g2 c- I: u
L-estimator of location, 位置L估计量2 B; r3 G" q$ L1 L4 A$ k
L-estimator of scale, 尺度L估计量
/ R+ F5 a" i, P- B% I( `Level, 水平
) L1 a) ~* w4 U3 S- g: P8 |& y" k4 L3 iLife expectance, 预期期望寿命
3 z. |% ]/ F* ?Life table, 寿命表
* g3 _# }2 Q/ T/ V4 e/ ALife table method, 生命表法
0 O# {) E$ n0 I/ ?2 Z3 {Light-tailed distribution, 轻尾分布1 q- N, w) `4 Z1 B1 f; r" _
Likelihood function, 似然函数+ B/ d5 D, ?& V2 p" c0 o6 c
Likelihood ratio, 似然比
* O. L: o" n" r1 C+ dline graph, 线图
- A/ v6 Y! r2 c+ c2 i5 qLinear correlation, 直线相关
% @3 `% A! ^4 S+ C% i' P; l4 SLinear equation, 线性方程
. z- o7 A) ~6 b' @, h0 A' [Linear programming, 线性规划! @$ J5 Y" F% W( `0 x
Linear regression, 直线回归3 O( h8 T! I- v
Linear Regression, 线性回归& B* S% P/ U0 s8 C
Linear trend, 线性趋势
- q. C2 ?* x2 Z, h! I/ U6 {+ XLoading, 载荷
3 N3 h( f4 u& s6 Y+ gLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性  k2 b: i/ F+ E3 g4 T
Location equivariance, 位置同变性
/ q+ P' q+ R7 _, d, E) h. J& cLocation invariance, 位置不变性, S6 r/ z, M1 t. R: Z7 k  R
Location scale family, 位置尺度族$ N7 t( g0 }! v( N
Log rank test, 时序检验 ) o1 e  n  w8 j  c# i: v
Logarithmic curve, 对数曲线; l. X, B" p: J- k5 R1 q/ R
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
( q) @7 V2 G  ^Logarithmic scale, 对数尺度! r0 K$ @; B& R% _3 w1 Q5 f' D
Logarithmic transformation, 对数变换# T2 O4 B# w9 N- W
Logic check, 逻辑检查
! h5 C+ N: W7 l: F5 P7 ]6 m/ {1 \Logistic distribution, 逻辑斯特分布+ D8 [, f7 N) ~5 i3 y
Logit transformation, Logit转换
% b8 c9 [9 f- ]3 ^7 V' m4 x2 rLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 / i& k9 J5 \; W3 `7 z8 L! ]
Lognormal distribution, 对数正态分布1 r. c2 ?# ?* E! U8 j  T4 d% i
Lost function, 损失函数! r6 F' y" `4 z4 s
Low correlation, 低度相关' Q) w4 l5 a- k) B
Lower limit, 下限+ {5 @, g. N! [  n
Lowest-attained variance, 最小可达方差: [- r4 r7 @! V5 {
LSD, 最小显著差法的简称
" I0 c/ a6 O" TLurking variable, 潜在变量
. Q3 U$ G3 k1 z* }$ E. N3 ]  SMain effect, 主效应
. c5 l8 l3 Y4 A# B  ~# Y" XMajor heading, 主辞标目# B' w3 A! J# D+ J  R4 x9 O/ g: ~
Marginal density function, 边缘密度函数) r/ t. l8 q" `" X' e
Marginal probability, 边缘概率+ _6 T6 n7 t0 ^6 ^
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
& G8 K- f! y" R, YMatched data, 配对资料
1 ^. m6 D) R4 S- f! O& ~' mMatched distribution, 匹配过分布
$ s/ v  n' ]8 z' L5 eMatching of distribution, 分布的匹配& _) U* y/ h% L3 V) C4 n' G( M
Matching of transformation, 变换的匹配* G1 w& v# e4 k
Mathematical expectation, 数学期望9 y- Y$ S% w' ^7 v' d/ f
Mathematical model, 数学模型0 M9 k7 Q8 f/ v# s' C# ?$ k
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量/ U' H& k/ T+ p) L1 |  X
Maximum likelihood method, 最大似然法" j- [4 W" A/ l( B: h8 \0 O3 f1 |
Mean, 均数$ w$ L. j& K5 j; u1 H. V4 X$ w1 k& n
Mean squares between groups, 组间均方* I. [" Y, g9 F! f& N
Mean squares within group, 组内均方1 n0 @$ u. W# w0 i3 v2 Y
Means (Compare means), 均值-均值比较
& e8 j7 v- \" B( g+ J3 GMedian, 中位数; z# ^& m; e7 C6 J
Median effective dose, 半数效量
- ]5 P* @% Z) U: U( }Median lethal dose, 半数致死量
# _% w' j/ f; OMedian polish, 中位数平滑+ ?- [  [' A* n0 o. ?' P2 B8 |
Median test, 中位数检验
9 M% g) ~' E$ W" N4 IMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量/ L( W# n  a3 u
Minimum distance estimation, 最小距离估计' \( H) _( k5 Z3 T' p
Minimum effective dose, 最小有效量
- [2 }5 |9 S& s$ s9 ?+ WMinimum lethal dose, 最小致死量7 ?/ R9 w+ e, ?! }9 r
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
) E! s7 c8 n+ T2 _. x0 {MINITAB, 统计软件包
& x4 \/ ^; I+ ~- @Minor heading, 宾词标目4 B. u- R. U3 H
Missing data, 缺失值" T" y* k( u) Z5 A: i
Model specification, 模型的确定4 z% A( g3 O( R3 x
Modeling Statistics , 模型统计5 a7 _$ ]3 O% ]+ h" K% [
Models for outliers, 离群值模型
1 @" X. u& S0 ^2 gModifying the model, 模型的修正' k) L$ _6 _. v! x6 G. I
Modulus of continuity, 连续性模( H# @- `4 E1 I: I" ]3 J
Morbidity, 发病率
$ H' S+ M; L3 [" x4 k2 i& c0 QMost favorable configuration, 最有利构形& [/ r( l  w5 P5 _7 H3 _
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
& o) z( g- ^7 e9 dMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归7 J; [. b1 M5 z( U
Multiple comparison, 多重比较9 F1 P! v" r+ B2 y) T" s# z
Multiple correlation , 复相关
+ E+ A8 `0 X: m( j+ T  [0 kMultiple covariance, 多元协方差6 ?, M7 C; R5 I
Multiple linear regression, 多元线性回归9 k3 R8 P4 E& z8 V
Multiple response , 多重选项
; f' V) W6 ^6 M; c/ y: TMultiple solutions, 多解* I+ H6 A; g3 `/ z' y6 K* b
Multiplication theorem, 乘法定理
9 m( ~. ?( m- yMultiresponse, 多元响应
8 i0 l& F( a0 f6 b! [6 b! }Multi-stage sampling, 多阶段抽样+ q8 S; C  I' T' J3 D
Multivariate T distribution, 多元T分布
2 G0 K2 O+ y8 `& w9 SMutual exclusive, 互不相容. G2 l7 t: H/ q
Mutual independence, 互相独立6 s; j, v/ T1 I4 ~
Natural boundary, 自然边界
# T+ o# ~' }4 L" Y3 [Natural dead, 自然死亡3 U' }/ E0 G0 l" P3 ~6 X; }5 f" ^
Natural zero, 自然零
" d4 B4 ]( w& n4 W6 J  e. v8 e' A7 aNegative correlation, 负相关
% V' q* ?3 f, P- N- Q. q+ WNegative linear correlation, 负线性相关* w+ T/ S' w" v" _
Negatively skewed, 负偏) J9 p, W/ s+ Z  [4 y: T- v3 }) {* i, c
Newman-Keuls method, q检验. o7 F* x' w5 v7 o
NK method, q检验
4 {2 d+ x) S+ W5 I0 ]No statistical significance, 无统计意义
1 h' L0 ]6 F* VNominal variable, 名义变量
2 H; \# S6 U( X' h; `& HNonconstancy of variability, 变异的非定常性
# m' m" l5 y$ s4 D( mNonlinear regression, 非线性相关
8 A' f. u' S3 i  v& sNonparametric statistics, 非参数统计: ?' _& W" n8 I
Nonparametric test, 非参数检验
6 u% d; {& d$ ?9 E6 M4 h5 PNonparametric tests, 非参数检验; J  P2 R) A$ k  s* \% j0 m
Normal deviate, 正态离差
. M! X, `) r, k4 HNormal distribution, 正态分布
) _6 w5 f. ?8 v2 DNormal equation, 正规方程组$ M6 Z5 A5 e5 b1 `5 X
Normal ranges, 正常范围
0 N( u8 O: H6 w% ]Normal value, 正常值
" T4 b- h& X2 ?! \Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
9 i# y- i% E2 F2 c: DNull hypothesis, 无效假设 ( A+ c8 I7 l6 \( }9 C
Numerical variable, 数值变量
6 w9 Q) ]9 n4 p5 h: U1 R+ _Objective function, 目标函数( g2 n+ `7 P3 A( k7 u+ z% ?$ }! v
Observation unit, 观察单位
5 X! r4 x+ o" {5 N# QObserved value, 观察值
8 S1 ]4 f+ `: p: B  H7 [One sided test, 单侧检验
! l; Y; W2 R7 W) BOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
1 X) J# w. `2 v2 p: J, S6 k% tOneway ANOVA , 单因素方差分析
" ]1 m. r# X) s4 vOpen sequential trial, 开放型序贯设计; x: h4 }. R  u0 _* E% C, p1 p2 T
Optrim, 优切尾
3 y( m  U- J& ^0 s5 u. IOptrim efficiency, 优切尾效率1 o' l4 @/ g0 l2 f
Order statistics, 顺序统计量
/ Y$ ~8 G/ D, T1 A8 [! g" JOrdered categories, 有序分类
- I. L6 Z4 N. nOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归4 g' Y8 A  _( k* ?$ G+ ?+ v+ e) f9 I
Ordinal variable, 有序变量
5 ]  E+ K/ x6 N1 j. z" o4 C! LOrthogonal basis, 正交基, G* P% ^  M- ~( V$ a/ {! q
Orthogonal design, 正交试验设计* a6 I1 k$ H5 S' R" l% B
Orthogonality conditions, 正交条件3 O6 |" R) E0 x! Z
ORTHOPLAN, 正交设计 $ _; J$ W: A4 y
Outlier cutoffs, 离群值截断点* j$ }8 }. _/ u# ?1 h' L$ H( v
Outliers, 极端值) H: g* s3 T7 F! D8 b, q
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
4 F! F9 ~8 A$ a+ e& f/ V5 HOvershoot, 迭代过度" U' T, ]* C& P% R. e( B3 N
Paired design, 配对设计( S; f; X6 i. |" u
Paired sample, 配对样本2 B7 G1 ]5 D- }* M' {
Pairwise slopes, 成对斜率
5 O9 Q. J) @- BParabola, 抛物线9 a8 O# @* F" ]: M$ O  ~
Parallel tests, 平行试验
# K" ^2 [7 l( k& \: w. @8 z4 P: G0 Z6 i# MParameter, 参数9 N2 G3 S, t. ^1 y! y
Parametric statistics, 参数统计
" ?+ t9 T: T! ]+ ]' xParametric test, 参数检验. c+ C, c3 s5 B: W0 e
Partial correlation, 偏相关4 }2 ]# |; F0 s* w
Partial regression, 偏回归
# o& g$ L, F0 s! vPartial sorting, 偏排序
: B0 N9 q" y% n& b2 Y7 s, YPartials residuals, 偏残差8 {  |7 m2 w( |* V+ E
Pattern, 模式7 F6 p- L6 G. R% \
Pearson curves, 皮尔逊曲线; N' E! B* ?$ [% P' R3 E
Peeling, 退层+ V) ]; [3 u' o+ a- V4 k- c+ d
Percent bar graph, 百分条形图$ S  x7 u4 U+ g* J
Percentage, 百分比
, c2 _6 A& r1 I! Z/ A4 j3 gPercentile, 百分位数( E( |1 I% ~5 K/ P
Percentile curves, 百分位曲线
0 N6 l4 F9 k4 u9 Y; D; O1 n5 B% F1 @Periodicity, 周期性- ~, I2 m# x& H0 P1 V5 ]3 U/ Y5 r
Permutation, 排列1 ^! I/ F* U7 a+ L* l/ d
P-estimator, P估计量) \, G( N& o4 Z5 c
Pie graph, 饼图
: Q& B8 z, v. H( sPitman estimator, 皮特曼估计量
# x" Z% \5 Z4 `/ `: hPivot, 枢轴量) e9 ^3 ]$ V4 a9 J
Planar, 平坦* `( Y' f2 i0 h) w; Z% i/ |, C
Planar assumption, 平面的假设
. V% A9 }+ g/ M* }! ~8 z2 GPLANCARDS, 生成试验的计划卡
3 l7 O6 M; B& m: L) EPoint estimation, 点估计. J' s2 Q, N$ Y# M
Poisson distribution, 泊松分布" Y- ]& @( l5 R
Polishing, 平滑
5 K+ F2 D# V+ J1 y4 L5 R3 }4 p* JPolled standard deviation, 合并标准差  z- l( p4 F/ y2 p- h" M+ p# E; t- W
Polled variance, 合并方差
5 A( C8 ^! |  m  LPolygon, 多边图9 t: d" c! ^" F% q5 O( n
Polynomial, 多项式
8 j; R8 D7 v' t# b+ j7 k- v3 yPolynomial curve, 多项式曲线# s4 |2 u5 G! o/ Z- N" b* m4 U% `9 W
Population, 总体; j3 j' @! N, A+ R, L
Population attributable risk, 人群归因危险度
: g) E8 M( m& v: p0 YPositive correlation, 正相关
: x+ P- k3 N3 V3 a, w; [/ g3 @# S: zPositively skewed, 正偏
* j, O7 Z' c4 X! T( Z( dPosterior distribution, 后验分布' h: m) u, i" J2 Y% N0 m
Power of a test, 检验效能0 E2 r+ z% l" K' `1 k5 I
Precision, 精密度) _3 }: K4 W2 _2 Y; t- K
Predicted value, 预测值
. i4 Q$ `4 d+ J/ x+ X" cPreliminary analysis, 预备性分析
/ Q9 n0 I, ]) @+ _! D/ xPrincipal component analysis, 主成分分析' l+ P2 o. e1 t- d) y
Prior distribution, 先验分布
) q+ F) X' F3 g+ I& v! sPrior probability, 先验概率
& D5 a" J! O; n. o# lProbabilistic model, 概率模型' O# a5 }% X5 s4 R2 I
probability, 概率
$ h+ q" ?! ^) Q, Z( T' l" o* m$ g! UProbability density, 概率密度
0 @* u0 u" N2 Z& aProduct moment, 乘积矩/协方差
6 \; B$ e' D: s# U4 j  \. }' ^& ^Profile trace, 截面迹图
, C6 {6 n8 R7 b# mProportion, 比/构成比8 B) I4 W0 Y3 T+ Z" @
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样. x, O5 ?( L( a1 R+ y
Proportionate, 成比例
& r) t9 k$ c" Z4 f3 ?7 UProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
' y6 E! u. `0 Y9 [' \Prospective study, 前瞻性调查
  E7 w5 m% `2 L  u% G  J. [Proximities, 亲近性
6 X9 ?0 ^0 y4 l% i( |Pseudo F test, 近似F检验& u0 B4 Y) W5 r( q% ^
Pseudo model, 近似模型' n: ~; y' S; Q4 Z8 I8 N) [
Pseudosigma, 伪标准差
: g0 I: s1 i4 z9 C  u: e: K, R% yPurposive sampling, 有目的抽样7 z& y* ]  R$ _' m7 K" A6 N/ @1 w
QR decomposition, QR分解
9 D4 q3 |( F" tQuadratic approximation, 二次近似7 n9 i) Q5 {- X
Qualitative classification, 属性分类/ }* I# Y( e- P# Z( z; O: u
Qualitative method, 定性方法- c: W# ~" t3 n4 @3 {' G
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图; G7 j# R* w6 `" T4 p9 D
Quantitative analysis, 定量分析5 }0 j; r$ k/ \& y
Quartile, 四分位数* u! Z4 M3 \, M9 v) t! `) F
Quick Cluster, 快速聚类+ ^& H5 ?8 d8 g; \- x
Radix sort, 基数排序6 q* w0 d( ]2 l( I% A& Z
Random allocation, 随机化分组) J# m: W$ }( z' c7 ~
Random blocks design, 随机区组设计- Y9 j1 v; }: l* ^' ]- s% E' r
Random event, 随机事件
3 @6 W, `& J# V# l# B6 a$ sRandomization, 随机化
' N3 J  b% ^$ F/ L( h' N! uRange, 极差/全距' M9 o9 [) w5 a- F8 Z) X4 n
Rank correlation, 等级相关. c( I6 n/ T2 m4 [1 _7 z
Rank sum test, 秩和检验* z# C) y" H% Q& I
Rank test, 秩检验
1 A# n2 a7 q$ S. S$ ~Ranked data, 等级资料
+ g" O0 X, C, ^; n# S9 K' SRate, 比率
+ o, S" p5 E9 B# R: V( [Ratio, 比例) |7 |( E% d" j
Raw data, 原始资料
+ B/ A* H8 b$ KRaw residual, 原始残差
& L1 c6 v" I7 ]- V" t$ w* rRayleigh's test, 雷氏检验2 }: Q8 S* ]- M& s. r/ c# N0 L
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ' ~6 k4 b8 F" J
Reciprocal, 倒数
3 T7 u  y6 B# l7 z- ]Reciprocal transformation, 倒数变换& }0 R4 R1 B( b8 e$ s5 P! o1 S
Recording, 记录
2 ^; A2 U2 ]# nRedescending estimators, 回降估计量9 ?7 |* l' P: i5 m2 B
Reducing dimensions, 降维
! L" X1 ]3 q- H6 y+ i; a( p# ZRe-expression, 重新表达: m! a) {5 s) j" h0 ?. A
Reference set, 标准组
+ K6 H7 V# B) P: F; FRegion of acceptance, 接受域5 F" R$ z% f4 W
Regression coefficient, 回归系数5 T9 i& q* S) [
Regression sum of square, 回归平方和
0 X0 a: b% i! j! Z- |. R' M# d% tRejection point, 拒绝点7 `0 }$ C( b/ b! n) y5 n5 o
Relative dispersion, 相对离散度
% D# L0 l8 ]) S3 ORelative number, 相对数% k) R, |; k3 [% x
Reliability, 可靠性
, b$ r7 ^5 f7 o0 q4 `& n5 R1 HReparametrization, 重新设置参数
; l  k0 f3 m5 T- I/ oReplication, 重复
2 D' t) x, n: l  l% @Report Summaries, 报告摘要
& f6 }2 s) Q$ X* b1 s' mResidual sum of square, 剩余平方和
: t1 m3 N4 ~1 ~7 B/ V. ^Resistance, 耐抗性# S. v2 z# n% S4 ^3 X' K" g7 I3 f
Resistant line, 耐抗线- l1 l: a1 E) h" L& Y# R0 w
Resistant technique, 耐抗技术
" T( ^% }( r6 s" Q# D: wR-estimator of location, 位置R估计量% @  S" W6 C+ @6 O8 I
R-estimator of scale, 尺度R估计量
( i5 Q5 }1 M5 `' N6 }Retrospective study, 回顾性调查' u* [+ T5 q6 f. f6 b0 s5 K
Ridge trace, 岭迹
0 a) l4 Q4 j1 E3 m% N& HRidit analysis, Ridit分析, j8 h* J: [7 Y3 g% r; W. ?) U
Rotation, 旋转
1 `5 H  t4 H( g: i& a% ~Rounding, 舍入
* u6 j# L8 a$ RRow, 行
! x  l  A* X2 k1 u4 D5 }: q& z1 W+ O) NRow effects, 行效应
9 H" B, ~: X. h  F4 x5 X3 FRow factor, 行因素
  h: |1 a7 S# O6 Z" {RXC table, RXC表8 _6 O* G- m% R* F3 _
Sample, 样本& w0 p' p% u) k6 T) i
Sample regression coefficient, 样本回归系数
9 X" X0 J; b( P" L: Q6 O  \& QSample size, 样本量5 W# C+ ~0 T8 z! G1 f
Sample standard deviation, 样本标准差
' a5 Z( B* ~7 d3 o. VSampling error, 抽样误差
" X3 W: n$ h' o: VSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
* }- B' R* }, {0 u2 gScale, 尺度/量表! H8 U4 ]: e4 u+ B3 \3 P/ \0 K1 p
Scatter diagram, 散点图
$ W, c+ z4 m+ _' SSchematic plot, 示意图/简图
! r! F  a/ ]$ V' ]1 oScore test, 计分检验
/ X- v, i8 I# s) w. T( tScreening, 筛检% D' k& T" Q+ u9 y2 ?
SEASON, 季节分析
6 _: e5 [; ?  x6 X* W* GSecond derivative, 二阶导数
7 f( k( W2 C8 z( o, t- JSecond principal component, 第二主成分( y* ?+ i( X( p! u5 V$ g" @
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
$ C' X0 K, G8 x8 l+ K5 A+ f, _  ^5 HSemi-logarithmic graph, 半对数图2 D) U& ^3 L2 x7 B
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
, f5 p' R1 S; L% ^Sensitivity curve, 敏感度曲线$ {7 f- {7 w8 c8 f
Sequential analysis, 贯序分析
( C2 |2 v+ `8 L& ^+ ZSequential data set, 顺序数据集- s& p* [) ]& O0 c& m
Sequential design, 贯序设计4 M8 c2 t1 y5 [8 R
Sequential method, 贯序法
& c2 J( Y+ O2 b$ LSequential test, 贯序检验法. a8 v# i: h4 G# A
Serial tests, 系列试验7 j% Q) f/ u0 Z" l& S$ |+ \7 L
Short-cut method, 简捷法
) b9 R2 u1 \* R0 v$ @Sigmoid curve, S形曲线# P/ W9 f) _# @6 i1 v+ H4 i- p
Sign function, 正负号函数
) N: b/ ^! b, N6 i: g# K( {- O( RSign test, 符号检验: R. j+ k9 f. a" h$ ~( R6 q
Signed rank, 符号秩6 `6 y4 E8 @( x, t! O. M
Significance test, 显著性检验
  |/ a$ `. F1 }- B1 q9 N% vSignificant figure, 有效数字
0 g& k- }1 Q' w2 RSimple cluster sampling, 简单整群抽样
1 d  \2 E4 l9 }, lSimple correlation, 简单相关
1 E( n/ U8 T& ^/ H( rSimple random sampling, 简单随机抽样
; C, i8 O. C+ O$ K) eSimple regression, 简单回归' {' }9 |6 C2 y* V2 F$ W
simple table, 简单表
3 K' k, d9 J4 ~3 ~& F; ^Sine estimator, 正弦估计量
1 d; j; R5 Y% ^& h3 \( ?5 J" X7 HSingle-valued estimate, 单值估计
; l% L4 V( r1 T8 }; P" s' vSingular matrix, 奇异矩阵+ W- E6 f3 u0 _3 w5 B9 w
Skewed distribution, 偏斜分布
- w( K# L9 T$ a0 s/ e3 G# C3 aSkewness, 偏度
. N2 |* C+ g3 E7 |) R7 TSlash distribution, 斜线分布
9 e" |6 T7 n' ~1 I) T) H9 cSlope, 斜率& W& G; N5 A5 z. }  v
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
3 T7 ^& j: S7 u% E% [8 d: }5 tSource of variation, 变异来源; J! N6 D, I4 E8 ~- I$ U
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
/ r9 B4 J8 ~$ k+ nSpecific factor, 特殊因子
5 j$ j" R8 _( c0 VSpecific factor variance, 特殊因子方差$ l5 ?7 a9 ~" N+ M: T: `# K
Spectra , 频谱0 T+ C# N; f3 E1 s
Spherical distribution, 球型正态分布
! H$ ~. M# d0 e& f8 x7 Z( |Spread, 展布+ H% D! L  ?! R2 y7 \# S
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
6 V" d# j: I' ZSpurious correlation, 假性相关
( H+ ?. `3 e9 W& J8 Y7 @Square root transformation, 平方根变换8 e' @1 \! S/ A/ Q
Stabilizing variance, 稳定方差4 w6 Y5 b. z3 m4 d. Q$ I
Standard deviation, 标准差
1 ]6 l- K  y: K) G+ Z9 z- }Standard error, 标准误7 M! x# S7 c* U1 h
Standard error of difference, 差别的标准误& S4 s! Q) e! E8 e7 K$ n
Standard error of estimate, 标准估计误差' m) i* x9 M( \: t3 Z
Standard error of rate, 率的标准误
( L8 s" ]' [/ u5 T9 ?; \Standard normal distribution, 标准正态分布. r' f0 [4 x0 q3 ~' r3 I
Standardization, 标准化) g5 p6 J+ W) n% r) n; ~
Starting value, 起始值; ~9 Q# H; {- Y
Statistic, 统计量
9 ^# m8 o8 E6 DStatistical control, 统计控制5 P& ~4 ~. ^* F' H
Statistical graph, 统计图9 Q7 w6 u) E2 k( \) k
Statistical inference, 统计推断. o2 e/ P) T( M) H# ]! `$ q7 q
Statistical table, 统计表
. c2 C. u, `9 D$ r7 rSteepest descent, 最速下降法
5 k8 c3 t: W/ k9 o0 `( QStem and leaf display, 茎叶图
9 k, t( J9 Y3 fStep factor, 步长因子
2 Z3 R" l1 k3 x% K3 X  D  ^Stepwise regression, 逐步回归
! h5 l8 X/ _1 |Storage, 存: v/ P" k/ e1 f! o3 m0 w
Strata, 层(复数)
5 Q/ a/ M- l. ]+ WStratified sampling, 分层抽样  n  M: J+ T1 Q, }9 ~$ |
Stratified sampling, 分层抽样2 i1 |* ~* [6 r' C
Strength, 强度/ u# t; E5 ]0 m4 Q/ k
Stringency, 严密性* J+ E( U& d0 z' ~' {
Structural relationship, 结构关系
7 G) L! ~* o: L% a2 @8 }" }4 |3 LStudentized residual, 学生化残差/t化残差% u2 v" g4 h$ [% q. `
Sub-class numbers, 次级组含量+ j, m3 T/ n7 w! Z; I' Y
Subdividing, 分割
% d9 H5 z! S! JSufficient statistic, 充分统计量
. [3 L( }$ d( s) }" gSum of products, 积和6 b0 a! c8 w8 M3 a# f
Sum of squares, 离差平方和4 i$ g5 G( G$ j3 k  X! m/ Z
Sum of squares about regression, 回归平方和1 V- D0 @( X& }8 _6 a- H
Sum of squares between groups, 组间平方和7 ~5 K! @- v$ h' w- W
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
+ `8 |+ M* m) l; `/ hSure event, 必然事件
( b# t  [! A( q9 P% ?! RSurvey, 调查
: \7 B% D- q; I+ @' }. ESurvival, 生存分析
: `# j2 h! G- l% c. `Survival rate, 生存率4 t1 u+ Q7 Q/ c8 [' @; t3 [* e
Suspended root gram, 悬吊根图3 u5 v3 T5 ]; ~
Symmetry, 对称
0 ^; A2 ]) q& Q! a" ]% FSystematic error, 系统误差
1 H1 V) s) M3 uSystematic sampling, 系统抽样5 D9 n% U7 O- B
Tags, 标签
2 k4 ?/ `) I: fTail area, 尾部面积  i" t) R0 H7 c' D- u: v
Tail length, 尾长
* i& V+ P# \  Y; C) Y! s2 ^3 C/ u5 |Tail weight, 尾重* m, ~% D5 n: X7 z  Z. U) i
Tangent line, 切线
/ b9 k* Y$ H' ^( B% ?  \Target distribution, 目标分布# U2 e$ ~" }9 }  K# d- Z; C2 n2 z
Taylor series, 泰勒级数0 c7 {# z, H3 J$ r" R$ D$ l; H
Tendency of dispersion, 离散趋势, i$ s$ V2 z1 U+ b
Testing of hypotheses, 假设检验( T( r4 P- h, m4 G" P4 U
Theoretical frequency, 理论频数
2 \/ w' n( U7 M# ], fTime series, 时间序列
4 K4 y- @# i1 _Tolerance interval, 容忍区间: U6 A6 ^- [' }& s
Tolerance lower limit, 容忍下限) B! g& s! _3 t( Y+ |8 k# q
Tolerance upper limit, 容忍上限
) R0 |* T* s, y8 s# CTorsion, 扰率
# T3 A& J- _" r: V* K$ ^Total sum of square, 总平方和
; s0 ^$ X$ T# T2 pTotal variation, 总变异
- Z3 f- b" G. XTransformation, 转换
, d. y! s0 k# x- Y* PTreatment, 处理
! X- y$ p. o+ ~Trend, 趋势
2 z: i/ e* x! u4 }4 N; qTrend of percentage, 百分比趋势  H5 b! Y: F" w. b
Trial, 试验% p: Y* O% J$ x4 Z) p/ b" U
Trial and error method, 试错法2 B  m3 e# M/ y: k' {; T- L+ j
Tuning constant, 细调常数- s6 N; {# K) F5 V
Two sided test, 双向检验
% D8 z* @! X" h. f) V! B2 R" h; zTwo-stage least squares, 二阶最小平方2 Y4 a) U' N5 W# Q. L4 C
Two-stage sampling, 二阶段抽样  b6 `# }6 J3 h5 A  @3 v$ @4 Z) W
Two-tailed test, 双侧检验8 f* ]2 x% s+ n0 H
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析  \0 y+ s4 u) f# ?4 Y
Two-way table, 双向表
7 ~6 W. o2 M5 @$ `3 q1 }Type I error, 一类错误/α错误
/ S! v- j' f& i1 i9 S& kType II error, 二类错误/β错误1 P6 D- F; y& S9 t0 N2 c* D
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
2 P" d, L! ~7 e! [% cUnbiased estimate, 无偏估计
1 J3 B. U! |; `Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归- g! {) M) d6 z7 H: v( _* Q
Unequal subclass number, 不等次级组含量- O2 `" ]' H/ f6 |$ s9 f
Ungrouped data, 不分组资料
: S- J6 }! M# t: kUniform coordinate, 均匀坐标
3 H) n8 c6 X/ F9 l4 MUniform distribution, 均匀分布. ]& B0 |+ Q, H7 O0 L
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计3 R) b  S( ^$ `) w2 X* e
Unit, 单元: Z8 k9 E2 [3 X
Unordered categories, 无序分类9 ?; B! b  a) c
Upper limit, 上限6 ~# ]' J8 M, l  _- C) _
Upward rank, 升秩3 Z6 A! j% E, u0 e
Vague concept, 模糊概念1 @7 @. _7 t8 I+ r7 M
Validity, 有效性5 h0 r3 ^( F, D* d6 }/ A1 g
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计3 U# \+ t( ~5 F# E/ X1 W4 K. `
Variability, 变异性
, g, U$ [* I! HVariable, 变量
, h& [8 W/ J: H; B0 mVariance, 方差" w) T1 U  o: J; a+ [8 u
Variation, 变异
9 H  W3 K( [9 XVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
. M, Y& ?/ i1 y/ P+ R; AVolume of distribution, 容积- D# Y* ?# p% l7 }1 f2 D# M# C
W test, W检验* J/ V5 `9 _. b# o5 H3 _
Weibull distribution, 威布尔分布: s7 r. Q+ h- }) Y+ ]! G
Weight, 权数
0 n. E, R# R# k! q1 c& jWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
0 P. @9 k) P0 g# hWeighted linear regression method, 加权直线回归
* ?4 c, V$ J" B) VWeighted mean, 加权平均数, s6 A3 C# z$ v8 q
Weighted mean square, 加权平均方差8 u7 p8 ^6 b' X# w7 x" U
Weighted sum of square, 加权平方和+ D* Z: n' a4 T6 h. f) X7 O
Weighting coefficient, 权重系数
( y+ F6 |5 K. Y) u' p- q! BWeighting method, 加权法 , X1 r$ s5 _& Z# H
W-estimation, W估计量
# F. s7 X- s  v/ q- y( M* M0 ^- w+ yW-estimation of location, 位置W估计量
( P8 C# Y+ d4 X4 }3 h3 O7 M$ O  ?Width, 宽度
1 d; R' m4 ?5 c4 VWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
' u8 C: e( I; t% M6 zWild point, 野点/狂点
. J( x/ W' m: T) |Wild value, 野值/狂值
: H1 @! J$ q$ d. g2 t+ kWinsorized mean, 缩尾均值: \5 c, q! X2 i5 M, k, H
Withdraw, 失访
1 Z! W0 Z3 r7 P3 }/ `# X, NYouden's index, 尤登指数
9 X4 C3 o+ |* SZ test, Z检验7 E: ?0 _0 W. M8 Q  \
Zero correlation, 零相关1 c* A1 p: e$ U' a) x" A
Z-transformation, Z变换

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