|
|
Absolute deviation, 绝对离差
, @: l% I9 [ e( P: ?Absolute number, 绝对数# f f- g; p1 v/ W6 T
Absolute residuals, 绝对残差; A& n% @' `8 I& T0 U- s
Acceleration array, 加速度立体阵; f- m+ Z! J, e, V
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
& X: S/ ~* @. \: z1 W, {3 p( wAcceleration normal, 法向加速度
% @+ v9 N7 d V. CAcceleration space dimension, 加速度空间的维数1 D2 V+ r, @8 O5 o2 t+ S
Acceleration tangential, 切向加速度
$ `; N1 \5 W. _3 u1 x5 x$ O0 rAcceleration vector, 加速度向量$ a. e9 a% e$ l# e
Acceptable hypothesis, 可接受假设* | M2 ^' |$ ?$ l; k
Accumulation, 累积
7 ?' |) r0 @9 VAccuracy, 准确度
' E4 d. }6 b+ N1 b1 _& X4 G% bActual frequency, 实际频数
- J6 \4 \/ L& f. P9 I( t! ^1 ~' dAdaptive estimator, 自适应估计量
; X F: k& z! ]5 {; D+ c; aAddition, 相加
* c: Q4 A# m' U7 XAddition theorem, 加法定理" C" Y2 z: d: K* f( Q4 i; r
Additivity, 可加性, ?. w$ N+ f+ L; ?- b& ~8 ]/ t5 j4 `
Adjusted rate, 调整率2 _; }; L0 k3 [8 [' o& t2 @/ f
Adjusted value, 校正值
) R: l) ?" F* Z, F6 g, yAdmissible error, 容许误差
: h1 u& `, C4 j) _Aggregation, 聚集性
8 e! k6 s! x) I( t+ p* {* |8 QAlternative hypothesis, 备择假设* w2 z9 e* Q$ X/ F
Among groups, 组间* m+ M2 ?" \1 }5 F( \
Amounts, 总量
; T7 c( o1 H% F, CAnalysis of correlation, 相关分析& _9 J* m* r8 ]( y
Analysis of covariance, 协方差分析! g4 f6 j7 D9 _6 ]1 G5 O
Analysis of regression, 回归分析
' Y! }) k. I% s" G0 `Analysis of time series, 时间序列分析, c$ k, `7 f/ U( S U0 {5 R
Analysis of variance, 方差分析
# _' p8 F1 }; C4 `Angular transformation, 角转换4 D2 B( q' ^: i( ?0 u0 |3 w' H
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
# @- t' `% \$ _+ X W+ @9 mANOVA Models, 方差分析模型
2 L! W- B* b0 u+ c8 V& L& mArcing, 弧/弧旋
! }9 X0 k7 ~4 @: R/ t3 n9 jArcsine transformation, 反正弦变换
B2 a) k6 I) N; PArea under the curve, 曲线面积9 p2 Q/ o# g& b* [6 r" z- c
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
( `+ F7 Y" C; c& e. xARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 / ~ x+ q5 y- y6 N7 C7 f+ u
Arithmetic grid paper, 算术格纸
- o5 R5 a% ~8 @; B, G7 Q4 @Arithmetic mean, 算术平均数 }* g) y1 F: [* W& e# {
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
4 V+ O2 R' _$ S7 q3 RAssessing fit, 拟合的评估" F8 B2 o: l1 T5 ~/ X
Associative laws, 结合律5 W; v1 ^8 e2 t* L% m+ a& m, D6 s4 W5 u
Asymmetric distribution, 非对称分布
; a; d: ^; i8 ]8 C2 X2 f7 U& yAsymptotic bias, 渐近偏倚
& g( }5 S! U0 V: |Asymptotic efficiency, 渐近效率
- t9 U) K# G9 @( w8 [5 E4 NAsymptotic variance, 渐近方差
/ p, H+ V0 D T o( Z/ BAttributable risk, 归因危险度
$ `( }/ z& A5 i5 NAttribute data, 属性资料8 Z/ [+ b& ]+ s# ?# m2 W6 U5 ~
Attribution, 属性9 ?, [6 I/ g# v
Autocorrelation, 自相关4 L5 O- }6 K1 W& U( E# A
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
) O5 k, b% n1 oAverage, 平均数, c+ a, K# a) e% Z/ ]
Average confidence interval length, 平均置信区间长度& l8 G: p$ S! [6 j8 e* |2 W
Average growth rate, 平均增长率
( D3 u9 ^, C8 S* \) @Bar chart, 条形图7 N* ?! Z$ b D) A
Bar graph, 条形图
; J) Y5 Y/ T+ fBase period, 基期
6 ?; ^" M$ \! R. h0 X+ @Bayes' theorem , Bayes定理4 |8 F1 ?4 j' y! c; z- H! c1 T$ S
Bell-shaped curve, 钟形曲线- ~0 ~" r D! t
Bernoulli distribution, 伯努力分布
; ~8 i% l$ b" `3 U* p8 tBest-trim estimator, 最好切尾估计量
; D* _, m. d R8 v/ }Bias, 偏性
3 |$ v7 D, w3 m# f" n$ `Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
- U5 X! g9 y- M' @0 VBinomial distribution, 二项分布
3 M$ |; z$ L! |; S1 PBisquare, 双平方
4 T0 e" m; M; `, o: f7 C) _, M/ QBivariate Correlate, 二变量相关! A: C; X+ |& f$ J( h6 c
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布7 _4 j& P& u$ ?, t/ [7 K
Bivariate normal population, 双变量正态总体
8 v) |: j1 E6 M' j! N! Y" \Biweight interval, 双权区间! ~6 x+ M+ a2 `- @& d: V) D
Biweight M-estimator, 双权M估计量
5 x5 ?9 s! S) N+ ~Block, 区组/配伍组4 b+ |, g$ ~: m4 }
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包- u2 J8 b, r# A( I3 g1 u' k3 W
Boxplots, 箱线图/箱尾图
4 s8 u* U% g& {+ qBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点+ |' F- m: `3 _, Q) P O+ j
Canonical correlation, 典型相关
9 ]) f) v$ m, c5 d6 YCaption, 纵标目* ~: X8 _4 z1 M- v
Case-control study, 病例对照研究
9 m# J! t) I4 C: qCategorical variable, 分类变量
* K. T6 P( _* e$ R+ xCatenary, 悬链线: F6 }: R! U0 V6 Y
Cauchy distribution, 柯西分布
0 G* D3 n( F, PCause-and-effect relationship, 因果关系" L. W) @! z W) A) r) o
Cell, 单元
6 e" ]& r! ^ a" ~" g' hCensoring, 终检
* [3 r! H& u1 g' ]- x& @Center of symmetry, 对称中心( ?* z. ]% G9 R- r* Z- E% [
Centering and scaling, 中心化和定标
8 }9 L( f7 j# S! w! H9 lCentral tendency, 集中趋势
! n! L% C4 B5 \( A7 wCentral value, 中心值
" B, C% y1 _/ u2 k6 U! b# s) P* ICHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
; a& H' a$ K: B# v( O& OChance, 机遇& |2 ]/ T; r8 M3 z, f
Chance error, 随机误差% y" G& t v/ @( k7 t2 q0 p# t0 P7 Q& D
Chance variable, 随机变量. L$ _, J$ h! d, N: W
Characteristic equation, 特征方程
7 ~# q6 l3 t# s N" T5 LCharacteristic root, 特征根8 i% e" @5 ~8 p, E. l7 N$ g2 e
Characteristic vector, 特征向量0 m/ d8 m+ M+ {9 z( a
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
+ O5 ~! W, }# |7 {* OChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
1 M4 x7 b$ F/ H9 ]. JChi-square test, 卡方检验/χ2检验" d- R& w: N& t4 B# U. p$ w
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
. s# n8 C- X$ }7 }+ |Circle chart, 圆图 ' }7 a- Q$ j8 w/ U* g8 t$ w
Class interval, 组距
* S b- ~8 M* kClass mid-value, 组中值
+ R' P; ]9 i% Y( vClass upper limit, 组上限
1 v( k$ D& E" t9 e4 b6 TClassified variable, 分类变量1 G& z; K) `! b, m+ j8 f
Cluster analysis, 聚类分析
* a- g9 l3 k g4 Y* y( m3 aCluster sampling, 整群抽样
2 i+ f+ h5 Z# ?& t9 sCode, 代码
) w0 A) Q+ Y+ t8 |3 y) NCoded data, 编码数据 i, D3 y: G4 b: @5 d- U" y
Coding, 编码3 E+ B3 ~" Z3 G
Coefficient of contingency, 列联系数: o% d( ]" n* p. r& y, H) j
Coefficient of determination, 决定系数* I8 [: U5 p7 X ~( z6 }/ K8 n
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数& A. R8 i i9 f
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
8 Z* ?# ~. S; a, c0 p4 E% H5 jCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数% C2 A" l9 e9 S3 r
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数- z3 ?+ v) n& I/ G; Z# v
Coefficient of regression, 回归系数
" `6 y- `3 m% Z M6 Z5 gCoefficient of skewness, 偏度系数
9 Q! u, t3 O. E' wCoefficient of variation, 变异系数" b/ S& B; _6 T3 \
Cohort study, 队列研究
# t8 r. z6 y5 y8 M) ]Column, 列
7 F5 G, z5 c# E# X9 \6 V- YColumn effect, 列效应0 X( M, {$ q) g8 }; l
Column factor, 列因素9 }5 w0 M$ w1 h% r7 R
Combination pool, 合并
9 j* j" `" b$ g2 Q+ F& xCombinative table, 组合表; f& v- Y* |& n- Z* B" k
Common factor, 共性因子
: G8 V( r; S( [2 u- t/ Z. c6 NCommon regression coefficient, 公共回归系数 h, A: ?+ I/ x9 h
Common value, 共同值
! _9 V; e( q" v, E+ g" o% PCommon variance, 公共方差" v4 E9 G( P( N3 g" l# E
Common variation, 公共变异1 W6 U- g1 C, ^ P ~$ a
Communality variance, 共性方差
, n, `7 {( V3 q% GComparability, 可比性& R/ s+ c8 N S
Comparison of bathes, 批比较: X7 o- @6 Q3 G) y$ c9 s
Comparison value, 比较值
' D- U) N/ t8 r- e2 ICompartment model, 分部模型' D( {9 n' b; m+ I
Compassion, 伸缩
$ w6 Q2 \. l# D; ]+ yComplement of an event, 补事件5 ]- G) l6 Q2 S% J
Complete association, 完全正相关, }3 i7 W9 n% P4 J& i; |7 s
Complete dissociation, 完全不相关
! |$ M% F7 H0 O$ `" bComplete statistics, 完备统计量
) l# N0 p/ D. W& aCompletely randomized design, 完全随机化设计# u- o/ x0 e& r$ h" E7 h
Composite event, 联合事件9 Y) [: j# L* U( Z3 |
Composite events, 复合事件
5 c5 y+ W- E! a5 TConcavity, 凹性
7 r( }. S D( U3 d3 _; vConditional expectation, 条件期望" J: ]; A$ l+ o, O- y, c
Conditional likelihood, 条件似然2 q# [9 e1 t7 K W# T
Conditional probability, 条件概率
6 X) ~ |* M/ e" P5 PConditionally linear, 依条件线性
6 x! Q$ g# k9 e/ c) j! H# jConfidence interval, 置信区间
; o. l. a% J% i. r. _/ a+ [Confidence limit, 置信限
0 C0 m7 g" E' R$ T; }Confidence lower limit, 置信下限
; F0 N+ E! U8 a/ v" u: a- @3 E: r* aConfidence upper limit, 置信上限! f( x F2 ]% C$ r
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
3 V/ L! u. n* |9 U* @1 jConfirmatory research, 证实性实验研究( O1 f* @8 q4 Y7 z$ L
Confounding factor, 混杂因素
5 `! ?5 R. {' Y3 |Conjoint, 联合分析1 u5 B7 ]& x& j1 C
Consistency, 相合性
0 _5 e; {/ j2 d& r! t) ^Consistency check, 一致性检验
j$ t- S& |2 A( `Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
1 p( x7 f0 [3 J- LConsistent estimate, 相合估计
7 ?& E2 U( T5 L" U. Z* }! D, aConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
2 v4 u" P* N6 D& [ L& EConstraint, 约束
# c8 W( I) @# u) FContaminated distribution, 污染分布0 Y& U' }4 e7 W# ]* Y; ^$ I( @& X
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布5 X0 M9 p. A8 O
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
, T) Q% g0 w4 O8 r' N) |/ P* Q2 h5 OContamination, 污染
7 e+ o( k3 i* K$ [Contamination model, 污染模型
5 E0 x' J2 e% j+ ~6 bContingency table, 列联表5 u( Y" l$ L+ X$ r. e% A: r$ R
Contour, 边界线
, C6 F+ L0 d; C! d4 j( iContribution rate, 贡献率
9 ^8 L% i( ]3 O; x- F* P$ [Control, 对照
1 @) V/ ^! S% Q6 JControlled experiments, 对照实验7 d4 A- n9 n- D- d! L7 N4 I$ y
Conventional depth, 常规深度# A( }/ j- ~ x: y* u
Convolution, 卷积
* | }* X1 W) s- {Corrected factor, 校正因子# Z3 n$ }9 s3 [ }" W r
Corrected mean, 校正均值, ]/ G& L4 M7 n2 x
Correction coefficient, 校正系数- n: q) d( @# Z/ N7 p {
Correctness, 正确性2 X( h7 F, y$ h5 X- p% p
Correlation coefficient, 相关系数4 ] W0 N5 ?7 D# e2 R
Correlation index, 相关指数
. Q! F0 M& M8 k* I3 CCorrespondence, 对应6 Q" ~0 k# K. z$ v. L
Counting, 计数
' D0 a/ @0 e6 T0 b$ M$ c) yCounts, 计数/频数
3 a9 x" c6 u) L! d% N' TCovariance, 协方差
) ~2 t0 } {# o; d6 ]" I8 l- ]Covariant, 共变 % w7 V e D! z
Cox Regression, Cox回归* z H' j- ]9 z$ n3 c, c
Criteria for fitting, 拟合准则
7 V' R8 u/ O0 `# ^1 G7 @# zCriteria of least squares, 最小二乘准则' W1 W( }9 T( x1 p" Z
Critical ratio, 临界比. J) X& S7 _% j- x! L, r |
Critical region, 拒绝域
0 s0 h6 d& K7 V$ gCritical value, 临界值
. N7 F; e* F& w4 [! |' r0 FCross-over design, 交叉设计
, |+ z6 w: V6 q U+ u; ]- ~' q$ ?Cross-section analysis, 横断面分析
7 \* X9 `" Q* I; o3 [; UCross-section survey, 横断面调查
! a; G5 W6 S1 wCrosstabs , 交叉表 ; ~9 B8 ~8 R8 y4 H. U/ }
Cross-tabulation table, 复合表
( e; h& n( G/ U2 f, D1 \. V2 zCube root, 立方根
3 S. F6 G" G* b" X* |Cumulative distribution function, 分布函数! m/ [ w7 m0 D( C% K `+ b7 ]% @
Cumulative probability, 累计概率) ~3 F4 X" d& M
Curvature, 曲率/弯曲& f% ]( S( e0 h8 x3 V1 I) e
Curvature, 曲率! {6 X) D$ S* P0 M# j* C
Curve fit , 曲线拟和 " p7 `: w5 o% q/ G
Curve fitting, 曲线拟合/ {* N" \* g8 ~- H) H. P2 Y* m: c* J
Curvilinear regression, 曲线回归
M# t7 H' q) L% Y5 ~& v- ^8 hCurvilinear relation, 曲线关系, B" l- Z) A* \7 \# f1 f
Cut-and-try method, 尝试法( Y" {8 R" w0 D: P* Y2 [; W5 Q. L
Cycle, 周期
5 Z+ T( y! z7 a8 m8 K# o; _! K& sCyclist, 周期性
; j n2 Q# M2 p+ @ w" M# uD test, D检验
- d4 q4 N! b1 f; \& J/ w( f7 _5 aData acquisition, 资料收集' n8 p7 S1 I+ L. C
Data bank, 数据库
r! }# h# l8 DData capacity, 数据容量9 j9 l0 C! V6 c4 O5 D
Data deficiencies, 数据缺乏1 u! m" F0 K7 a, I- _' U
Data handling, 数据处理
* q- [$ i f4 K) W0 w {1 t* OData manipulation, 数据处理$ x# @, `) T0 w4 \4 J
Data processing, 数据处理. U& e+ g) P: G9 N& Q
Data reduction, 数据缩减/ n' ?" G4 t8 W# m6 e4 d
Data set, 数据集
: Z8 G+ T- Q, m5 vData sources, 数据来源; j. }# g- E( `# J9 d) |
Data transformation, 数据变换
+ K$ x& `) ~7 j& s. E' {Data validity, 数据有效性+ D( Y- v$ O% w' a1 N) i2 \
Data-in, 数据输入
! N* { y& T4 J; X6 ~Data-out, 数据输出
) x3 u; B* s" t1 v9 [1 MDead time, 停滞期& N3 B+ d) P1 W5 f+ K
Degree of freedom, 自由度9 a% x4 Z) B r: U; E D
Degree of precision, 精密度8 b2 _# w, ] D+ [
Degree of reliability, 可靠性程度( ?. j3 I/ \: x( ~& M" r) Q" p
Degression, 递减' i9 d% b6 P) ~) X, R( B
Density function, 密度函数6 M% u" I+ [3 w' |% i
Density of data points, 数据点的密度
6 B' ?9 v* ~1 e1 h. A9 |Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
. b( _0 g0 X" L% ~0 T `( _Dependent variable, 因变量5 }$ b u0 U) v1 `
Depth, 深度' r" H2 `0 b! s* h
Derivative matrix, 导数矩阵3 K8 R5 R5 U& D" B- Y
Derivative-free methods, 无导数方法5 D+ n$ h* v/ E: t: P
Design, 设计
6 v- A- w$ n$ p. W1 X6 Y) UDeterminacy, 确定性3 f! h4 }% i& e% f% D1 o/ M
Determinant, 行列式
; P3 X7 R8 P" K' [' h# t# fDeterminant, 决定因素2 k% O% X: Y" d4 }( D2 u0 ]
Deviation, 离差
" U. A5 |% L0 j& m0 x( Y- r0 D, V7 RDeviation from average, 离均差8 ^ v, {! {9 b# ?( v
Diagnostic plot, 诊断图
* C) L' W! K( H# \& eDichotomous variable, 二分变量7 j: ^: }: o A4 _* D9 a8 |) W
Differential equation, 微分方程
+ F5 Q7 A! u1 _6 B1 `: I3 J1 |5 XDirect standardization, 直接标准化法9 T6 R( s$ |9 M3 l
Discrete variable, 离散型变量
$ X! P c% |- A. Z& z9 T$ {DISCRIMINANT, 判断
. z( n5 M# A/ X- ]/ L6 _' m/ `Discriminant analysis, 判别分析+ k: y7 S* L; O5 H3 h0 f
Discriminant coefficient, 判别系数6 F H" k, u2 a( E& K9 ~
Discriminant function, 判别值8 i5 H0 m# j4 g6 x0 J. B* a
Dispersion, 散布/分散度) d+ F( B3 x' M i \0 ?
Disproportional, 不成比例的
* U1 r3 `# q4 i0 QDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量$ Y u4 [$ r7 z( o
Distribution free, 分布无关性/免分布
5 W; x4 Z; c7 o: s+ e8 MDistribution shape, 分布形状
0 y2 M( s8 x* [% dDistribution-free method, 任意分布法
* c# C& m0 N7 Z/ @Distributive laws, 分配律! r, X8 C* f0 e/ I. B1 ` ?
Disturbance, 随机扰动项
4 g5 @1 `3 w3 s# o3 N% a. YDose response curve, 剂量反应曲线
U7 f* [9 C+ `) E6 c7 p! QDouble blind method, 双盲法
& s* b0 ~" E7 V1 q7 y& g& _& }; aDouble blind trial, 双盲试验
& t J" q4 u* ?& ]& ADouble exponential distribution, 双指数分布8 j5 w8 t2 P0 N( C" C+ N
Double logarithmic, 双对数8 N" l+ Z5 J& Q
Downward rank, 降秩
5 z+ R" {* o0 Q& _/ RDual-space plot, 对偶空间图
" p3 \5 s% [8 i, Y) I" m1 i2 aDUD, 无导数方法/ j8 ^# I- e* J/ e: d
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
^& e; n6 W% K' OEffect, 实验效应
3 T( w3 l Y, ]Eigenvalue, 特征值
) L; D+ u) r" u0 x4 cEigenvector, 特征向量
* n4 Z% A$ b- ?Ellipse, 椭圆
+ {: E* W' ^7 YEmpirical distribution, 经验分布
2 H0 }) o D, @: h5 Z# m3 f# rEmpirical probability, 经验概率单位& k0 L7 |( D, V* b
Enumeration data, 计数资料, h' F- j- [! g) B V5 f
Equal sun-class number, 相等次级组含量; T8 Z9 G; D' {8 f4 c6 z" N
Equally likely, 等可能& n' w% c; F/ \# `3 v* v% m9 K
Equivariance, 同变性
" L" ?' s5 j! P" \ n2 r! XError, 误差/错误
* g, k6 Y+ m/ T6 p) i* D, oError of estimate, 估计误差4 s+ F D8 G0 a! r% L Y
Error type I, 第一类错误
" [* o) x, q, n* G3 _Error type II, 第二类错误. C) t5 H9 H0 M$ M b5 J3 V
Estimand, 被估量1 t3 J; u% o6 W+ @& K* Y9 T, p
Estimated error mean squares, 估计误差均方2 m/ h# t' L( n( S5 y, q0 a
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和+ o) Q/ D: Q# r5 j2 f+ L
Euclidean distance, 欧式距离
i. m8 E& ~ R% CEvent, 事件
T/ v6 k+ k7 sEvent, 事件) V! m* [9 n! j k7 [. h0 P: d
Exceptional data point, 异常数据点
o$ {+ g$ ?, D' hExpectation plane, 期望平面
' T) U$ j! R4 m) g& r$ D( {Expectation surface, 期望曲面1 ?6 `& x) a+ e2 n9 T! F
Expected values, 期望值$ N9 s6 j V% F4 e# P
Experiment, 实验9 N4 y9 C1 [8 Y c$ l0 q0 `
Experimental sampling, 试验抽样' H8 C2 T9 o$ w- d4 Y
Experimental unit, 试验单位7 m# b7 \# X7 R# Q. b3 Y i
Explanatory variable, 说明变量
/ v+ O. \( @! PExploratory data analysis, 探索性数据分析0 K5 ^2 p) Z9 x2 c
Explore Summarize, 探索-摘要
4 a( h% d& ^5 L& R# B# EExponential curve, 指数曲线
/ e2 i: d4 b( R# [7 H+ A, ]3 qExponential growth, 指数式增长
" }* i. O) c Z- dEXSMOOTH, 指数平滑方法
% [! q5 ~: P6 V) s/ i6 wExtended fit, 扩充拟合: |5 W( M- b3 B4 s3 B
Extra parameter, 附加参数
: X+ e5 n. [% @& _3 H3 DExtrapolation, 外推法2 S8 J$ Y/ V8 t4 K
Extreme observation, 末端观测值
L4 R( B5 [8 N- {1 xExtremes, 极端值/极值
# l6 |! K6 K9 m8 m4 fF distribution, F分布4 G9 m* ]/ ? t
F test, F检验
# r ]& S% Q4 k( p1 s, v+ NFactor, 因素/因子$ M- N; u1 z _8 {
Factor analysis, 因子分析; z' P& n. p, Z _5 _7 n' K1 z) Q/ o
Factor Analysis, 因子分析
" m( n, F. Y' ?! d, lFactor score, 因子得分
, f3 l! j' @! iFactorial, 阶乘- t$ V+ R8 e1 u& o( ]8 H: P
Factorial design, 析因试验设计 W0 s. O* O- K- I7 _) w7 Y
False negative, 假阴性
! p0 q |) P! L: kFalse negative error, 假阴性错误# j }8 A' T6 [; b3 N6 k
Family of distributions, 分布族
+ ]$ ? q+ n/ i3 l3 S: R* X5 RFamily of estimators, 估计量族
8 R3 M4 z( F/ t P+ f* J4 n. eFanning, 扇面
; P# L& |: S1 `; T# r9 zFatality rate, 病死率
\1 S2 i: B8 t U/ m# `Field investigation, 现场调查
/ C3 l0 ?! l8 Q' x! H B& ^& |. ^Field survey, 现场调查
0 U% S$ n# C, E' ^3 o7 L2 gFinite population, 有限总体
$ o( G3 v6 h5 s' h$ NFinite-sample, 有限样本
0 N; [2 z+ M8 u- u# x* \5 ^First derivative, 一阶导数
" N _" F& X2 kFirst principal component, 第一主成分' y& f2 u: e1 J" x8 b0 K
First quartile, 第一四分位数
2 C; F* Z- y- \" UFisher information, 费雪信息量
$ K. i! Y6 P" }% [6 h9 d& x9 sFitted value, 拟合值
: S- @6 x% ^4 e2 lFitting a curve, 曲线拟合" j( f9 u$ k' J! ~! ?
Fixed base, 定基) D; B1 O% B2 b
Fluctuation, 随机起伏3 G5 R& f& J0 t2 l4 j8 X3 W& C
Forecast, 预测) Z; G, p, V# r: l, E
Four fold table, 四格表
# f; r( |/ l, Y; T" |2 q* j; bFourth, 四分点 s& E4 g* ~: y' O2 t3 {
Fraction blow, 左侧比率
3 ]5 B5 q; x" Q0 k$ ~" `& a. mFractional error, 相对误差
: `: U1 u! g7 W$ D1 A& _6 w9 hFrequency, 频率
6 @8 V; w2 n. {9 {Frequency polygon, 频数多边图
' {; c& V, L) h0 r7 M1 f( zFrontier point, 界限点
4 |; W1 e5 g: M- h rFunction relationship, 泛函关系
3 F/ P9 i/ Y! \4 v, nGamma distribution, 伽玛分布
* J) v! L' [3 JGauss increment, 高斯增量* h! a4 Z+ b3 u! D" c4 l
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
. s+ S% A0 F9 l0 U4 HGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量. e: l3 b7 X3 |. n
General census, 全面普查1 B; q/ [- e9 _2 ]
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
4 i. O$ h9 q5 j1 J7 n+ V7 `Geometric mean, 几何平均数
* e- F. g, g/ r, b* i2 gGini's mean difference, 基尼均差
0 M/ F( D1 h% c# z% ~! e% eGLM (General liner models), 一般线性模型
8 ]5 a2 b. @& ~, n0 ZGoodness of fit, 拟和优度/配合度
- C" w+ P$ w) V4 `, AGradient of determinant, 行列式的梯度9 X4 V7 D; Q! K2 d
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
4 i: t0 w' I% h7 @( L1 @: gGrand mean, 总均值8 x F) D4 o9 {) p' x& t
Gross errors, 重大错误
. T. I) @- I6 ?( o$ R) r8 }& [Gross-error sensitivity, 大错敏感度% _' U1 j! |5 j8 ~3 f
Group averages, 分组平均
s' u1 G- Y* LGrouped data, 分组资料' W* Z/ N. U0 T+ _3 @8 K1 v
Guessed mean, 假定平均数% H: r6 ]) ~) V+ ?9 |
Half-life, 半衰期
2 X7 O! C- f9 d3 A u6 tHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
1 y: Z) ~& Y$ j6 z/ ~5 o1 BHappenstance, 偶然事件% p2 Q" V2 w# N
Harmonic mean, 调和均数% k5 }4 u( F" W1 D
Hazard function, 风险均数$ i/ d# L/ Q, @1 F$ Z. A7 a
Hazard rate, 风险率
0 k# N" I, O: j! H7 ?2 |3 d; R @5 WHeading, 标目
& _: U- G9 j2 HHeavy-tailed distribution, 重尾分布
p8 B! F0 Q4 R' oHessian array, 海森立体阵
% T; p0 |6 C/ f5 kHeterogeneity, 不同质
8 {/ I, X1 C3 E7 pHeterogeneity of variance, 方差不齐
) O! R) ^3 R0 a# Z2 BHierarchical classification, 组内分组
; Z/ R' [; B' m/ T i( E* sHierarchical clustering method, 系统聚类法& T6 C4 }& @ S6 }
High-leverage point, 高杠杆率点0 i# T& P3 x! _2 j4 l4 C
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
; O7 p5 I: o" wHinge, 折叶点9 h+ @, B& p3 m( ]' B
Histogram, 直方图
' U7 G# f7 `: E; }Historical cohort study, 历史性队列研究
0 Q' r( }2 ]9 n- ~( Z6 XHoles, 空洞* w- Y/ @ J$ N
HOMALS, 多重响应分析( Y( H% {3 E# m, K& j; O
Homogeneity of variance, 方差齐性
$ d: b. f+ A! NHomogeneity test, 齐性检验
7 x0 Q- w7 j7 G8 Y( j7 hHuber M-estimators, 休伯M估计量3 Y: J) k8 d/ [8 \! @$ v
Hyperbola, 双曲线( R: _2 g) }" ]
Hypothesis testing, 假设检验8 D; ~; k& L, }
Hypothetical universe, 假设总体
# m: Y0 J, d) I( P' h6 m8 x" m! Z7 tImpossible event, 不可能事件; x' e+ i( l- e8 K' r
Independence, 独立性
# L# F5 H9 n2 L- `8 i& B1 sIndependent variable, 自变量
, D1 \, @+ `# S. y& S5 hIndex, 指标/指数9 s* S4 c* \( t8 q9 W( U
Indirect standardization, 间接标准化法
! }/ A% j4 }& s- R7 w6 P QIndividual, 个体
9 O, u% |7 @# O+ p) y: e: [Inference band, 推断带8 j( i1 ~6 S a* v, D9 A! A# A& _2 C& a+ x
Infinite population, 无限总体9 h% A. X4 L+ ~
Infinitely great, 无穷大/ p* d0 ?9 C+ H
Infinitely small, 无穷小' H, |- G+ c# X* Y
Influence curve, 影响曲线# y- B) g- v! b: j/ M. Z& }6 I
Information capacity, 信息容量
9 f( W0 r) |3 A( L: a# sInitial condition, 初始条件
$ s) n; \# |# o: w0 K3 vInitial estimate, 初始估计值- H4 _2 @7 s) t8 C
Initial level, 最初水平
; N. `) x& j$ a) @1 J! TInteraction, 交互作用) u- N) I. l- t* l. B/ l8 D/ U
Interaction terms, 交互作用项
, F( [* M. z- X( a8 U( mIntercept, 截距
' h6 `0 `! i& N% j- d4 B( i$ XInterpolation, 内插法
* [# b Z8 h; s( h, VInterquartile range, 四分位距
& }; n7 t3 g- e- R* q3 IInterval estimation, 区间估计, I7 g% \6 ^$ |+ r
Intervals of equal probability, 等概率区间
7 a* @2 m" A: R1 E+ JIntrinsic curvature, 固有曲率! b. n5 ]/ M! Z5 R, s7 e3 M+ L
Invariance, 不变性- w0 K! o! C$ u+ s/ z, W3 c+ j
Inverse matrix, 逆矩阵
- _! H) B# k/ f8 s- GInverse probability, 逆概率( g* H+ Q6 n& @4 v
Inverse sine transformation, 反正弦变换
, G8 n8 Y9 O% BIteration, 迭代 4 {, [1 z- O) @" c
Jacobian determinant, 雅可比行列式/ S5 \+ s+ o7 J/ e% Z; X. e
Joint distribution function, 分布函数 Q m. ]* j( W. ~
Joint probability, 联合概率
8 Y4 h% U) P/ m3 _9 R' AJoint probability distribution, 联合概率分布
. f7 y. r5 e( d; p( oK means method, 逐步聚类法( O) q) ~ c) u7 p) ^8 D6 O
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 2 ~; _ l( [$ X& x
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
5 z. j/ w* N8 R5 a# B6 ]- jKendall's rank correlation, Kendall等级相关
9 D* n! \! H( A. m, ]+ MKinetic, 动力学
1 a, l# P4 f) H8 r/ N+ sKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验7 U9 d' p: a, f" m4 o7 {' W( k
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
) K8 e2 N, m( m( M) WKurtosis, 峰度# q' G$ H h A( R4 u* Z3 J( A
Lack of fit, 失拟
; n/ t. p* P$ nLadder of powers, 幂阶梯
3 v6 i7 M. r4 m: i) JLag, 滞后5 o$ n0 Z! `- e5 g8 ?2 c. R
Large sample, 大样本% N0 A1 F$ G! e% H# J
Large sample test, 大样本检验) E1 J9 Z/ p) s& `. w, l
Latin square, 拉丁方
c4 v; k% B8 \& | D3 p2 ULatin square design, 拉丁方设计, p7 ~% ^" `: ]8 o q7 H
Leakage, 泄漏
- ]1 p6 V- n# l- cLeast favorable configuration, 最不利构形
" e- b+ |5 d* i' N: \Least favorable distribution, 最不利分布
0 {1 l8 ^$ H& ]7 Y. g( N1 VLeast significant difference, 最小显著差法
& W: R5 M. Q; d& KLeast square method, 最小二乘法
5 v, Y) y) l6 x/ nLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计' z. \( o& _2 O1 D4 j1 j! H
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合2 Z3 V! ?5 y1 g5 q
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
7 ~4 d/ X! E$ Z: F& HLegend, 图例
: t8 O* h) t8 `! J! v1 |L-estimator, L估计量
7 l4 f, i- L; FL-estimator of location, 位置L估计量
( c& d" K6 d) N d0 ZL-estimator of scale, 尺度L估计量' h0 ]" V( t2 Y5 o- b& I& g
Level, 水平( P4 o* n, B% s3 v: g
Life expectance, 预期期望寿命, @! ?6 B3 K, N# F+ `- i5 Q6 L
Life table, 寿命表' W% g5 ~! r+ U6 ~1 ~3 a
Life table method, 生命表法
$ S2 c* s8 H# g3 A1 |Light-tailed distribution, 轻尾分布
, e$ F" X3 d6 I$ zLikelihood function, 似然函数" t& D" @, m* s1 Z2 ^/ H
Likelihood ratio, 似然比 U+ D) }; m4 x1 }: q: a
line graph, 线图
7 E1 K* U: [; n8 c- ILinear correlation, 直线相关' t2 L6 x3 H& {* E6 [( l) T
Linear equation, 线性方程4 T- J7 A( Z7 i1 V2 H
Linear programming, 线性规划0 F, U* d& n/ m9 f+ m% |/ l
Linear regression, 直线回归
5 l& ]0 S. y* c, u7 S8 fLinear Regression, 线性回归% z" S7 l4 B; `2 x/ D& ^1 a& \
Linear trend, 线性趋势
5 |+ A+ q- v8 uLoading, 载荷 * P; ~4 b/ ]' H& k' y
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
4 i4 K# c6 N! ^: F3 v( ULocation equivariance, 位置同变性7 J8 q: n% O0 T! j3 |- m
Location invariance, 位置不变性/ V G- @6 w8 k
Location scale family, 位置尺度族, S0 Q8 K& F1 Q: ~ x
Log rank test, 时序检验
4 E7 L/ ]% l3 r& x" gLogarithmic curve, 对数曲线
! I* q6 w( w, A1 WLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
& u' E; C* p2 S9 }7 \5 s' H CLogarithmic scale, 对数尺度* I) s' t9 {* D
Logarithmic transformation, 对数变换0 S/ I0 R$ E. [9 f
Logic check, 逻辑检查
( \; [6 E$ _6 E8 D- iLogistic distribution, 逻辑斯特分布
7 g1 h O/ B4 T: |: \: lLogit transformation, Logit转换
8 R7 b: H' v5 B" m% RLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 , `8 s8 R$ U& g" r/ _7 ]$ o( J
Lognormal distribution, 对数正态分布 i# w. W/ _7 m0 U. P
Lost function, 损失函数# M: ~/ e8 f1 b
Low correlation, 低度相关, e. [9 P0 Q- q: A! g7 e: P8 y
Lower limit, 下限
- o! F" t5 I: J5 QLowest-attained variance, 最小可达方差+ V9 X+ d+ D5 O# c1 a9 c* P
LSD, 最小显著差法的简称, A2 v* t; w7 p' U
Lurking variable, 潜在变量9 r4 D0 f2 w, f" K
Main effect, 主效应& e6 R$ A) R) j' g6 \+ @
Major heading, 主辞标目
8 d1 u% _7 o) O9 {Marginal density function, 边缘密度函数! K- `3 K& l" D1 D8 D
Marginal probability, 边缘概率
1 {5 X8 Q# S0 k7 D$ S) [Marginal probability distribution, 边缘概率分布
! J6 i- o b4 Z9 A9 ]: A. v8 y2 PMatched data, 配对资料
* i& y/ J# I4 Z; e* G( `& tMatched distribution, 匹配过分布
6 q& c5 k! i1 k8 F; m kMatching of distribution, 分布的匹配
- w/ Q8 r! W- B1 L6 {Matching of transformation, 变换的匹配
3 C* T: R) r v5 {+ nMathematical expectation, 数学期望
2 e1 V/ _2 ^! ~( `7 z7 ^Mathematical model, 数学模型
* l8 l& m& H$ M- I8 pMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
: g( s' y8 P; y/ Y _0 v! kMaximum likelihood method, 最大似然法
) t/ |9 Q6 w+ KMean, 均数
0 p" p! n+ E7 u; s l2 VMean squares between groups, 组间均方
1 g9 _) R- [ v: J0 d; P% aMean squares within group, 组内均方8 s7 w3 n6 h) R) L# ^
Means (Compare means), 均值-均值比较
6 t8 E3 W5 G f7 B( H; \/ eMedian, 中位数
5 y' A/ C2 C: D" I" e/ cMedian effective dose, 半数效量
. ~, o0 T- T9 U5 a/ nMedian lethal dose, 半数致死量
! e) x r9 V; q, M& zMedian polish, 中位数平滑8 v5 y6 d; G+ W
Median test, 中位数检验7 k3 i6 p8 C$ j( v( D& G' F8 |
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
( v2 q. N6 y: [$ ^Minimum distance estimation, 最小距离估计+ p" O+ N& Z+ c2 N9 ]
Minimum effective dose, 最小有效量
; D) @ c; n8 cMinimum lethal dose, 最小致死量- f. N5 i0 P3 Z. N- N
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
7 ?5 G% H1 N8 [% EMINITAB, 统计软件包
$ p1 H: S& S" ^6 b6 E/ \6 v8 h( NMinor heading, 宾词标目
3 i8 G" d5 O# e& j* O7 z7 `Missing data, 缺失值8 n2 I) g% j& U1 }+ @0 W
Model specification, 模型的确定( a/ j! m8 y7 z) K/ a f' t
Modeling Statistics , 模型统计
( m. S! v! E" o- x$ U' yModels for outliers, 离群值模型
* [) [; G. C$ {& MModifying the model, 模型的修正
4 [* c9 c' i' ]: _4 L }8 j- UModulus of continuity, 连续性模) |& r7 I: R$ ?; Z
Morbidity, 发病率
) r( y+ x% ]" ^ S1 zMost favorable configuration, 最有利构形
* a/ B, \, }5 ^Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度6 W% J. \" i6 X$ y7 ^) z
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
I. g* C& y5 T, D. bMultiple comparison, 多重比较8 l$ y/ D% q5 ^: ]6 B
Multiple correlation , 复相关! L& Y" S8 \2 D5 t2 Q. s$ L7 `
Multiple covariance, 多元协方差
! h9 B- J/ P+ g# M. T- w3 HMultiple linear regression, 多元线性回归
$ M0 c1 b# t8 Q0 ]Multiple response , 多重选项# N; v/ l- F) C1 [2 z9 I
Multiple solutions, 多解
1 K. c5 ~+ l9 s+ `1 ^% r4 EMultiplication theorem, 乘法定理0 ^9 i( ?: R4 d* B6 X
Multiresponse, 多元响应+ R# v( z/ @ q% @& d' o. x& v
Multi-stage sampling, 多阶段抽样! H6 n4 a2 J/ H& }7 {
Multivariate T distribution, 多元T分布
, h4 h$ R0 \2 r& r9 N9 l* `5 aMutual exclusive, 互不相容4 t; s& W+ Q1 c4 x! H3 j
Mutual independence, 互相独立
e7 l0 D1 K3 pNatural boundary, 自然边界
4 q, C8 W1 o: C" b; u$ T6 MNatural dead, 自然死亡
2 |: f8 \" u$ V- INatural zero, 自然零
7 ^0 j# }$ N5 ]/ e: WNegative correlation, 负相关
# H) \9 l; ?6 f6 Q; |- DNegative linear correlation, 负线性相关- I! s6 b( U2 c, o" h
Negatively skewed, 负偏
% L0 R- N8 K3 g( M& [0 B3 kNewman-Keuls method, q检验$ H3 W3 L4 T* h/ r5 Z
NK method, q检验
( \& y( n% J- ?% a; h/ a/ Z. yNo statistical significance, 无统计意义5 K: y0 u; [) m v9 U. F5 ?
Nominal variable, 名义变量1 X W' k3 ?1 \
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
6 L$ u: k9 h/ V% N* S# v$ b6 @3 XNonlinear regression, 非线性相关
+ Y+ w9 @" {7 |8 S% [1 eNonparametric statistics, 非参数统计/ z8 R. e" \ S
Nonparametric test, 非参数检验
% V" p& `) u4 T# c [Nonparametric tests, 非参数检验' Y9 K! j: `% y5 P m# o" g
Normal deviate, 正态离差7 a, r/ a" Z% h! K5 p, R8 g i
Normal distribution, 正态分布
; r! N9 X3 i/ O8 wNormal equation, 正规方程组
: f$ T& i3 j$ O/ N8 Q0 g, cNormal ranges, 正常范围: D, G: |8 _5 g0 M& C8 f6 l8 j
Normal value, 正常值
/ @5 l9 r& Y% m! T" iNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
6 ^* N, x9 v% NNull hypothesis, 无效假设 3 I7 L- j3 } n& P8 Z
Numerical variable, 数值变量3 ^ V2 W& Z3 k' y+ ?. |3 j
Objective function, 目标函数8 L7 F. M' Q5 U1 w
Observation unit, 观察单位1 e, |% T9 s2 v1 D; H) i4 R
Observed value, 观察值
' ^1 q; m$ s6 hOne sided test, 单侧检验
8 L4 x7 ^+ G: ^One-way analysis of variance, 单因素方差分析( @) u# z& P! _* @ d6 V1 ?0 z/ _
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
( v, i6 b- W9 ^+ z2 m) G, z$ POpen sequential trial, 开放型序贯设计
# C0 M) X* n; g/ ~) B aOptrim, 优切尾+ D5 D, X2 E) X8 d2 f( p
Optrim efficiency, 优切尾效率# G: q2 M0 h- I( A8 |, b
Order statistics, 顺序统计量7 J9 E- n! t) N2 `
Ordered categories, 有序分类
9 C$ {) Y: b Z: d9 {* FOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
& e; H, d3 y! m6 H1 a" G3 o8 YOrdinal variable, 有序变量
9 o) n& t( [. j, K% y" POrthogonal basis, 正交基! @4 H+ a9 v; L* L, k7 `: G/ |
Orthogonal design, 正交试验设计
; `8 f5 v7 ^- V' B) MOrthogonality conditions, 正交条件* T2 h5 ^! f1 s6 ^& n0 [& a
ORTHOPLAN, 正交设计 8 ]: }2 V B# D1 g2 m$ g
Outlier cutoffs, 离群值截断点
$ g6 h$ n& E# K* Y" gOutliers, 极端值& [: o3 k" P5 W- \+ D
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
5 Z6 P9 D5 C7 \4 E6 h, Z a9 H POvershoot, 迭代过度
9 v7 R6 g. Q% w& iPaired design, 配对设计
6 M# c8 R2 l0 E& d& LPaired sample, 配对样本0 N5 b5 v9 {7 j0 V- K
Pairwise slopes, 成对斜率! Q0 x+ e% q) O. u
Parabola, 抛物线' e4 J- H, d0 ~" ^; \( J
Parallel tests, 平行试验0 W, |7 M* s% b. b/ Q. w
Parameter, 参数
2 B; a6 c- L, {' U, C" [" v5 O- {Parametric statistics, 参数统计
1 \; C1 [4 v5 b0 Q7 }Parametric test, 参数检验
& ^8 l# f4 r8 J5 z$ v+ [Partial correlation, 偏相关
$ I9 g7 A$ W7 Y9 z/ i, U9 LPartial regression, 偏回归
% w0 I8 j- c/ L8 tPartial sorting, 偏排序
1 h! N% l; u* d8 |2 APartials residuals, 偏残差* a4 ~: e6 Q# B& H& F/ `$ V6 X
Pattern, 模式& p. J: r8 m: w$ H
Pearson curves, 皮尔逊曲线! ?3 {, B, _2 o# E
Peeling, 退层
# `3 t+ `0 o" [7 {3 jPercent bar graph, 百分条形图
! C2 J% E n# s+ l R1 L* BPercentage, 百分比7 K; ~0 P' N2 n
Percentile, 百分位数& F' u! J& q$ Q& R: k2 x
Percentile curves, 百分位曲线( w& J3 j, @6 ]( s
Periodicity, 周期性: W1 {( O, p! v9 ?# j
Permutation, 排列$ s1 ^, K7 L; e+ ~; v; a
P-estimator, P估计量
; B* k; c. _. \3 T: {Pie graph, 饼图
4 D3 D1 W3 E& [3 _" O! q& f# v) {Pitman estimator, 皮特曼估计量
6 @1 ?- m# _+ r4 R0 X' M8 MPivot, 枢轴量
% X; F" n1 i! U9 I6 M4 s" CPlanar, 平坦2 J9 @( N q+ D4 {
Planar assumption, 平面的假设( X7 @0 Z" I! P, @4 B
PLANCARDS, 生成试验的计划卡6 w/ _5 H8 J0 d) f1 ^
Point estimation, 点估计
) [8 ~* K. N9 v3 OPoisson distribution, 泊松分布% x" i+ r8 k w$ X
Polishing, 平滑* l, ~* P7 S+ [& e' a! W3 i
Polled standard deviation, 合并标准差2 h5 Q( S* |+ X ]% k S* A
Polled variance, 合并方差6 ]' L$ Q% L i2 }6 f, j
Polygon, 多边图
+ C. u8 ?% ?6 T0 bPolynomial, 多项式
1 |2 u) F# t$ ^" M9 hPolynomial curve, 多项式曲线, x( V0 C/ N0 b: d/ Y
Population, 总体
& l" M) R! w/ F5 x( o3 q4 KPopulation attributable risk, 人群归因危险度# H- v2 _/ [% i3 z5 @6 p' z& B
Positive correlation, 正相关
/ v, L8 B2 `( L1 l+ l# kPositively skewed, 正偏$ {& I; r4 w$ u4 `- v
Posterior distribution, 后验分布) V! W- N" U6 K2 B
Power of a test, 检验效能 {0 D, F" b! ?0 c+ B. g
Precision, 精密度
3 u+ n6 z& m' ]8 P; R$ g9 ?7 F! Y7 @Predicted value, 预测值" t1 a& T$ }. c3 V$ T9 t
Preliminary analysis, 预备性分析
, C0 h6 H0 X9 ^& SPrincipal component analysis, 主成分分析
9 A9 F% N8 R1 m, H( |$ WPrior distribution, 先验分布6 q1 _/ J# q% _4 k6 P& B$ v
Prior probability, 先验概率
: H( E& M; c8 n* b* n ?: }/ U) {Probabilistic model, 概率模型
$ V2 p# a: R1 N% ]3 [# S' S& @2 iprobability, 概率
! \6 R; r$ L0 k3 HProbability density, 概率密度
+ Z7 E/ L) M0 }8 BProduct moment, 乘积矩/协方差
# e6 K2 e9 c& o( D/ D4 N) q RProfile trace, 截面迹图
2 `# d5 K$ u/ H7 q* d6 U6 v6 |8 TProportion, 比/构成比
9 E4 ~5 e3 B. x+ `/ Q7 D: P HProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
. t. F6 i, y) i( H, A$ d5 {Proportionate, 成比例
3 A; f% v+ y# D b& gProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
4 `1 w* y+ n: ]9 U# xProspective study, 前瞻性调查' Q# T2 ]& u. E
Proximities, 亲近性
5 l& {" q0 }7 O, w9 T- \Pseudo F test, 近似F检验
- u" G4 i" E, c# Y) X: v. [Pseudo model, 近似模型# u$ S7 D5 g' y
Pseudosigma, 伪标准差1 Z( ?, P8 q3 p3 r& `& O
Purposive sampling, 有目的抽样: W: W& F' G" N/ {: E/ F" s
QR decomposition, QR分解+ j$ o" d" L5 E6 |. h
Quadratic approximation, 二次近似, n! q5 \! S3 \& ], j
Qualitative classification, 属性分类/ A& x. M. T7 `
Qualitative method, 定性方法# [/ |! B/ t1 I3 z6 l
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
6 E( p" p' \1 i8 a Y, EQuantitative analysis, 定量分析6 R0 v6 o- X5 X- c; A0 P6 d4 ~5 ^
Quartile, 四分位数7 l- U: ^, p9 R3 ^! v
Quick Cluster, 快速聚类
! C& U# T/ ?# _$ E6 t8 Y5 tRadix sort, 基数排序: ~" W; V$ v" Z1 J
Random allocation, 随机化分组/ o) K" y' Y2 U# z7 k" ]
Random blocks design, 随机区组设计. |% j. J+ O9 `# z/ S
Random event, 随机事件
, b; f4 V( E# t' vRandomization, 随机化
, }6 R: x7 f# I) _/ w W' U) vRange, 极差/全距
; ?) u4 P! Y9 d" k3 b) l! nRank correlation, 等级相关3 u ~5 ^ ~! ^ C
Rank sum test, 秩和检验- S' b9 J) M. Y- t
Rank test, 秩检验, o0 I4 q( O& H% J8 G+ k
Ranked data, 等级资料
5 V! A2 |# [& E4 v$ X; q! mRate, 比率+ O( u# j" x: L
Ratio, 比例
. ?& b1 e! c$ z J1 ?Raw data, 原始资料
7 a4 g9 p( b4 @) }% y$ i' A+ YRaw residual, 原始残差
1 a% I4 R, v6 |' xRayleigh's test, 雷氏检验( F! Y: y* w( p
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 a7 [( J5 K" `) ~, n: Y1 d2 q
Reciprocal, 倒数1 ^) Z3 | g1 ^; |; M2 z& u
Reciprocal transformation, 倒数变换% t- x0 P! }: @6 b
Recording, 记录
- N2 T' r& ]1 Z" y; K( u4 CRedescending estimators, 回降估计量9 [9 |: ^ z. G, {9 A6 C7 G
Reducing dimensions, 降维% ^7 ^" N+ R+ d7 r# Q$ u! T/ ?
Re-expression, 重新表达
( O7 `: q$ T% W$ ?, B: a8 ^- @Reference set, 标准组0 Q( {: q# c: H- ^+ j
Region of acceptance, 接受域8 D9 A4 p Y+ z
Regression coefficient, 回归系数
: O% S6 Z% d4 j! u9 j& `Regression sum of square, 回归平方和
- k- }. \0 _9 C: m1 o: ^Rejection point, 拒绝点 p; P4 `& V9 b7 C2 \
Relative dispersion, 相对离散度
1 k" @& Z( {6 Q( F2 V! U, l+ ^Relative number, 相对数2 J6 `6 }, n$ ^* q( k
Reliability, 可靠性: M) `: f3 s/ N
Reparametrization, 重新设置参数* R% t( k# v- i: p8 ?
Replication, 重复6 Z1 `& h- H' b& B- y( A+ r
Report Summaries, 报告摘要
& h/ i( o, \' U+ f$ jResidual sum of square, 剩余平方和7 M4 I, k% i" h
Resistance, 耐抗性5 G: G0 a+ c, B1 Y" T, H" n
Resistant line, 耐抗线1 i% M( Z& ~( A$ K
Resistant technique, 耐抗技术1 S1 ]# {! S. _7 F+ ~
R-estimator of location, 位置R估计量: F; o6 E, }- B0 C
R-estimator of scale, 尺度R估计量
2 [7 J2 c+ k- @; ~4 aRetrospective study, 回顾性调查
# Z" S4 c( f: d' P" p& H6 rRidge trace, 岭迹2 `, v c2 w: |7 T: C! \
Ridit analysis, Ridit分析' G/ t+ u; v) b: |. m
Rotation, 旋转! n* C, r- f1 @1 j
Rounding, 舍入
% E. K9 Q- |5 A |) GRow, 行
( F( S" z; i# M: B& Z- s, \Row effects, 行效应
, j5 J8 x5 j* w$ }" {. WRow factor, 行因素
1 ?: s6 o' F; ZRXC table, RXC表
) i# x! G0 B" Z" uSample, 样本$ X7 u: D; L' G( }/ N2 a
Sample regression coefficient, 样本回归系数4 Y; P/ {+ y d8 z
Sample size, 样本量0 n/ O2 R1 X& w( a4 @ ~3 d
Sample standard deviation, 样本标准差1 g G! ~+ g3 @# Z- S! Y3 ~8 }" ?# H
Sampling error, 抽样误差
+ _4 U% l, w2 A v6 q. eSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包0 o+ x* h6 X) J5 {8 n( S; |4 G
Scale, 尺度/量表
! H1 \) F$ q1 i" |3 s& v; v; v OScatter diagram, 散点图
7 T0 v7 ]' f' X) O+ X/ ]Schematic plot, 示意图/简图
1 W+ g" z9 |; a) Q, |( fScore test, 计分检验, ]0 z1 D' J/ B' L3 l
Screening, 筛检; I/ s( q, B6 D4 n/ E1 ~ U
SEASON, 季节分析
; A0 X- G5 W! x$ f( V3 mSecond derivative, 二阶导数" u) [% \8 `: S
Second principal component, 第二主成分
: X. G0 l0 D+ d' x2 ^* HSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 2 w# [; C; h2 G o! S
Semi-logarithmic graph, 半对数图2 D0 G% K3 Z" W( D1 O& g+ d
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
" y! Y& d4 v8 d9 ?+ J/ W1 `Sensitivity curve, 敏感度曲线
% O' l1 D2 @2 Z# p0 P2 M. FSequential analysis, 贯序分析
& B8 x; O0 k( ^2 `Sequential data set, 顺序数据集2 _1 E3 N {9 E+ ~2 m3 ?1 E
Sequential design, 贯序设计
- p$ k& d6 y: q0 ?: Y- `Sequential method, 贯序法
$ N7 {: |( r, n+ @ c, e% RSequential test, 贯序检验法, ~3 E, E4 v% O; }2 Y
Serial tests, 系列试验
; v. g1 s. |- \! I0 fShort-cut method, 简捷法
& h6 _( j4 A3 p0 r4 s) e, rSigmoid curve, S形曲线6 |) a5 ^$ d+ h& R6 y# I
Sign function, 正负号函数
- ^# P1 }# D7 ~0 g& s9 {Sign test, 符号检验: P# C. ]+ L. w7 |6 e1 Z
Signed rank, 符号秩
1 k6 t# f/ s" l. m' N8 u8 DSignificance test, 显著性检验' w$ m/ }0 ~3 q/ w2 M% j
Significant figure, 有效数字
" `" E& S! `/ a/ J* b: ?9 RSimple cluster sampling, 简单整群抽样2 c/ k8 d! X, ]( h
Simple correlation, 简单相关$ H4 k! ^ b6 i% N
Simple random sampling, 简单随机抽样
/ z B$ ~1 {' R; BSimple regression, 简单回归
3 B' r! F: o. @( _0 C) w( n0 [1 usimple table, 简单表
1 \5 ?4 d# {7 \' b' d4 W/ P/ USine estimator, 正弦估计量 i3 \5 Q& T: `3 N9 _1 ]
Single-valued estimate, 单值估计2 L1 ?5 |4 U) v; Z
Singular matrix, 奇异矩阵% M9 B+ v: z- i# D( v
Skewed distribution, 偏斜分布
! ~: q/ w% I1 W% h6 J; S8 u; XSkewness, 偏度
, m+ e6 d8 J, g' l3 qSlash distribution, 斜线分布5 A; r7 h- n/ i) t
Slope, 斜率+ E* `# W3 c7 K! _ v1 W/ o; F
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验* y$ [- W' {: o3 D2 Y0 X2 Q- y2 @
Source of variation, 变异来源
! w! Y T9 E0 H) x$ t8 F; l) TSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
- @4 L# H6 k M m. h4 T1 gSpecific factor, 特殊因子
+ B0 @9 x& v9 w0 b! {Specific factor variance, 特殊因子方差
) { t: C" s% H, s$ A+ E- fSpectra , 频谱) J5 w3 Z! ^, b" |/ @8 r4 K
Spherical distribution, 球型正态分布
; t; W# G+ [3 c# s+ f2 C4 ISpread, 展布5 g3 W9 y- U, K
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包% q4 }2 p; n/ g$ c/ T/ e+ X/ l
Spurious correlation, 假性相关
3 c2 o" {7 l0 |% t% e2 D" T$ ?Square root transformation, 平方根变换% _3 @# ~! |$ p% m) V" w
Stabilizing variance, 稳定方差, B s+ a; ^! N. }- {) w& f
Standard deviation, 标准差; @ T7 h0 B0 R
Standard error, 标准误$ L& [! ~, C) M
Standard error of difference, 差别的标准误& t$ d1 ?1 F7 a) C
Standard error of estimate, 标准估计误差2 |% e7 h) [7 p7 H
Standard error of rate, 率的标准误% Z9 a4 j* V5 f6 V+ V& q0 M
Standard normal distribution, 标准正态分布
0 x# u& T2 D9 q! k* z+ R! A* ]Standardization, 标准化2 i, w! p$ W- y* w
Starting value, 起始值
: L8 {7 b: {9 Z2 m. s0 UStatistic, 统计量5 `8 t1 r# j! O1 E: b7 V
Statistical control, 统计控制
) n+ d0 q8 P7 y t" Z. @" Z8 HStatistical graph, 统计图
' E8 N9 V Z& f- D) VStatistical inference, 统计推断9 C! q+ F [* i$ `9 u, `
Statistical table, 统计表# K8 ^& x8 X! {* W3 W
Steepest descent, 最速下降法9 U' ?6 H) T3 z) w
Stem and leaf display, 茎叶图$ d# U& g; y+ H9 O. W c
Step factor, 步长因子6 a' L8 G5 c& @% C0 z( {. i+ J
Stepwise regression, 逐步回归% V+ L# |( U" J( K& o. C& ~
Storage, 存
& }3 ~% r4 d! QStrata, 层（复数）8 d- ^0 F0 }7 S d
Stratified sampling, 分层抽样: v% n, l; B, x% c
Stratified sampling, 分层抽样. w& W/ }8 J4 N+ P5 O
Strength, 强度
' E4 o! d/ x' T z" o# aStringency, 严密性
- \3 ~+ u* R, Y2 X8 G+ KStructural relationship, 结构关系- p" v, c: T2 L0 Q
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
0 }2 r. F0 w; ?( W, ^8 @Sub-class numbers, 次级组含量
9 X% K6 O- H3 V; [$ i8 u+ l& h% MSubdividing, 分割/ T' z4 T; ^- g6 u. D8 {
Sufficient statistic, 充分统计量
, q. G4 D0 k: I9 B- s" {Sum of products, 积和, Z/ c2 Q7 Z, u* i
Sum of squares, 离差平方和
) Q& B7 D8 H c- W# O, e5 vSum of squares about regression, 回归平方和5 A/ V8 t, |8 D% G' i; P
Sum of squares between groups, 组间平方和
8 N4 B0 }( S+ NSum of squares of partial regression, 偏回归平方和1 m0 @( y5 f! S
Sure event, 必然事件
% E+ S! G7 R% Y& |Survey, 调查
3 j! c1 o8 Z; H! pSurvival, 生存分析
; h' V! F) u$ W6 U7 s% NSurvival rate, 生存率
7 [) m O( Q/ L- RSuspended root gram, 悬吊根图
5 I+ o) j( i* W9 ?' Y$ x5 k9 d& K6 {Symmetry, 对称$ T G( ?1 A9 h& B1 W# ?5 H
Systematic error, 系统误差
1 U: N9 h0 B+ T% x# t$ tSystematic sampling, 系统抽样2 [& u2 {$ n1 d* o" w( c% A
Tags, 标签: @6 I" ?/ P2 C; O
Tail area, 尾部面积
% r/ }! h9 a; A% |Tail length, 尾长- a. f" {' n) T# @/ P% e
Tail weight, 尾重
. f* ^/ m0 ^- s: V5 sTangent line, 切线; E( `2 f- w. U! \2 |
Target distribution, 目标分布
0 N" s, ]2 x o6 K& g) _Taylor series, 泰勒级数
3 E* C d! q) Q( P0 ~Tendency of dispersion, 离散趋势4 l: C6 {7 |) V; t- b; @6 \: a9 [ Z
Testing of hypotheses, 假设检验
( g* ?) T6 }: P: l# VTheoretical frequency, 理论频数6 r2 T2 D8 l! G+ B
Time series, 时间序列
, f" k8 b" X f, }" Y- [Tolerance interval, 容忍区间
8 d2 m- G e, vTolerance lower limit, 容忍下限2 h. P7 O# f* k4 b- U8 B
Tolerance upper limit, 容忍上限
9 X8 L& n; Y' i$ fTorsion, 扰率; Y* M0 h; E2 y7 A1 d3 {
Total sum of square, 总平方和
5 x( b% m d9 ]# JTotal variation, 总变异
7 e4 O; C o- ~. P" OTransformation, 转换, C8 `4 v( |' y- L; [0 @( ]
Treatment, 处理
6 o2 n9 o3 E, p; s1 R3 I; ]Trend, 趋势
& j4 v1 M0 X7 H- o* I5 ~3 DTrend of percentage, 百分比趋势
& _% j0 ]' [* u( O" _Trial, 试验
! @+ u7 U% |9 Q! B( s9 h; ZTrial and error method, 试错法
2 }9 k) k. N4 J* k( Z1 RTuning constant, 细调常数! x* v# @" r5 \5 F
Two sided test, 双向检验. |( C! @$ l8 W. Y1 X
Two-stage least squares, 二阶最小平方% L# P: D1 F6 X
Two-stage sampling, 二阶段抽样: A1 u- {5 {6 e0 N+ {
Two-tailed test, 双侧检验' x6 r( J: B7 [, a- v
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析* `! x# Q e2 X; X( j4 {
Two-way table, 双向表1 T+ c1 e0 v q6 _: J$ r
Type I error, 一类错误/α错误; L4 D8 }' [- d4 x0 A& z
Type II error, 二类错误/β错误
! g3 f+ c, r. _% Z* AUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
7 {& u/ {) V9 l% C" sUnbiased estimate, 无偏估计, U. n! W6 B4 v2 @7 u0 u/ h P
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
: Q/ M- d7 V# W* JUnequal subclass number, 不等次级组含量" \/ Z, L! E3 \1 _4 D
Ungrouped data, 不分组资料
( X0 B R0 u- g, @1 v. BUniform coordinate, 均匀坐标
+ C) R/ W: {4 \4 B5 |" z9 Z$ qUniform distribution, 均匀分布" l5 t* D8 g6 a; E
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
* q3 X% I' ], a( }+ i& z9 }' kUnit, 单元' E P% _! u3 z2 a( k( c6 O
Unordered categories, 无序分类
# U! [$ Z1 ], A( w$ i9 GUpper limit, 上限
1 i* ~1 l' h! @* f( G+ s2 rUpward rank, 升秩; r8 S4 H/ v) C9 s% ?1 F! R
Vague concept, 模糊概念
3 ^& t5 c, d: b) v/ GValidity, 有效性* d, p: g5 Q; g& Y
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
) M: y2 _8 d$ H9 {! _( ^ |1 XVariability, 变异性# }9 Y! @" ]6 ~: Z* ?
Variable, 变量/ D+ b/ g8 ]5 v2 n$ f' L. X: D
Variance, 方差1 i8 ` i, r3 M( Q) ~; Z5 N3 Y
Variation, 变异
- a$ m h8 o! V1 Y; C2 w- o; x! A# qVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转" X6 i$ B* r7 Z' X V
Volume of distribution, 容积
9 t- c) t% m& g4 \7 YW test, W检验
0 U- \' }. \! K; |4 {Weibull distribution, 威布尔分布5 _1 Y4 S5 H+ b7 l+ d5 _
Weight, 权数
! `! f9 g7 j) }# k1 a9 Z- I: n' MWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
7 }/ o- Q2 W, s2 w* J! y* GWeighted linear regression method, 加权直线回归+ O# l. R2 I. o- Z
Weighted mean, 加权平均数
$ e, s$ Q/ T4 P: F* A j% p. @$ CWeighted mean square, 加权平均方差 w$ X) [) i0 y9 O- D- A* w
Weighted sum of square, 加权平方和2 h" a, O1 _8 ]
Weighting coefficient, 权重系数) A: f) F6 o4 r
Weighting method, 加权法
: A$ s- X( c- N" V. MW-estimation, W估计量
9 H, m9 |5 e8 }- B" {5 M" @: gW-estimation of location, 位置W估计量
" G- G7 }+ H1 ?4 XWidth, 宽度
6 V9 B4 c& E6 n/ L/ s' EWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验( q# g; F# g; A4 Y+ L. Q
Wild point, 野点/狂点8 M3 S: l8 X( i d4 V
Wild value, 野值/狂值
7 O# b7 d; s/ [9 J, z* ~5 bWinsorized mean, 缩尾均值5 U$ P1 c! \" p6 b% }) F( q, \
Withdraw, 失访 ( A; C5 m' H3 d
Youden's index, 尤登指数3 f* f( e3 e/ P* @
Z test, Z检验9 G- j; O4 y$ c: F# P
Zero correlation, 零相关- f4 a& [) p; \% Z' ^) u
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
