|
|
Absolute deviation, 绝对离差* p9 z( z* c, z; Y ]8 Z' d/ @
Absolute number, 绝对数/ C+ g: x; b! I0 m% t
Absolute residuals, 绝对残差
* I- q0 T. H% }9 b6 s* F" ]Acceleration array, 加速度立体阵
" Y3 \' L! [( _5 G# a- W% |3 bAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
; x$ d" S0 ^# H( RAcceleration normal, 法向加速度
( Q$ a n$ S. n6 ZAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
' Y# _& g# b/ K ?' VAcceleration tangential, 切向加速度1 i, u0 Y4 t% D0 Q
Acceleration vector, 加速度向量: n; O2 g1 V b+ _5 j& V
Acceptable hypothesis, 可接受假设
& d9 m5 @% h* E, ^Accumulation, 累积% o8 K% H& P0 E' h# e G6 m
Accuracy, 准确度
$ R0 y) _4 e* KActual frequency, 实际频数
1 j7 D8 a+ A7 l( y9 H. ~- j1 nAdaptive estimator, 自适应估计量
1 d9 U) M$ H% S; \/ M4 YAddition, 相加
& X2 B" r5 A5 h. PAddition theorem, 加法定理& T3 [% N% H$ J7 o3 _( o
Additivity, 可加性
- E$ {. c1 x1 ~Adjusted rate, 调整率
5 i5 A" g/ N. U) {Adjusted value, 校正值0 u y! w' O, `: P) F, C
Admissible error, 容许误差
/ ~( [: j0 ^9 I3 J }Aggregation, 聚集性# C$ \5 X5 S4 A% E& G: X7 X
Alternative hypothesis, 备择假设
( V$ ^3 i: `; A" ]4 s' h- X* e ]Among groups, 组间 J- j. y" F) _
Amounts, 总量
7 p2 L9 N9 q( X; S$ j7 uAnalysis of correlation, 相关分析
' @+ \2 Y9 O: A9 mAnalysis of covariance, 协方差分析
+ ^; Z' `7 r% T9 B. t5 l% I( tAnalysis of regression, 回归分析
1 h, ~/ N: P7 x1 I# YAnalysis of time series, 时间序列分析- e8 V/ e" Q4 ^$ H
Analysis of variance, 方差分析' {9 |# I5 c3 l+ {9 a9 l
Angular transformation, 角转换+ @2 d& A( m" Q0 S0 k H
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
/ ?7 L% a; O2 ^( L* _& jANOVA Models, 方差分析模型 J0 {8 q: J) D K6 A0 f
Arcing, 弧/弧旋; j, Y3 _ U0 w* }+ p q
Arcsine transformation, 反正弦变换. o/ s8 G; J$ j/ T5 q' F1 i! h2 e3 |& }
Area under the curve, 曲线面积
a" L4 r: ~6 n! j! |AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 # S8 M: M5 g2 P7 D
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
* [5 a: X* D- t# |( xArithmetic grid paper, 算术格纸) t0 g3 {& X0 X, Q2 Y/ \
Arithmetic mean, 算术平均数
; A4 C* V$ P, SArrhenius relation, 艾恩尼斯关系$ Z4 p1 ~/ ?/ S. B9 m/ M1 Y
Assessing fit, 拟合的评估: y, j2 {6 G$ P. [$ B. A4 `
Associative laws, 结合律
7 ~6 `# r# A- XAsymmetric distribution, 非对称分布
3 w$ g8 l4 o5 P3 IAsymptotic bias, 渐近偏倚
2 x+ g, |* c% q' L! S2 GAsymptotic efficiency, 渐近效率5 W5 ]* m' Y9 y! _# q9 `
Asymptotic variance, 渐近方差
# _$ l1 m0 v1 y- M) i% O4 p7 C1 fAttributable risk, 归因危险度. O; V0 _$ X! ]! i+ o y
Attribute data, 属性资料$ k/ U1 c& ]' V
Attribution, 属性$ }/ A7 C. k, ^( h# I
Autocorrelation, 自相关
* `6 Y" V3 J6 @3 K3 FAutocorrelation of residuals, 残差的自相关4 F- {& X( o) e! h: g. E4 r; f
Average, 平均数" c% n7 e$ R5 \
Average confidence interval length, 平均置信区间长度7 |. Z9 w6 }+ y U. Q
Average growth rate, 平均增长率
A6 M3 c7 w* ?' d9 o& y3 {Bar chart, 条形图; B1 J' M& G# J$ K9 i
Bar graph, 条形图( {5 |+ k8 T3 J' ~& |% h2 B
Base period, 基期
( {+ _! E" x) M3 iBayes' theorem , Bayes定理- W2 H* p& w6 h3 r) a- Y
Bell-shaped curve, 钟形曲线7 A8 w1 w' n7 @0 E2 J' {$ |4 ~
Bernoulli distribution, 伯努力分布$ X+ S, ^$ ?: n/ }2 G5 v
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
3 f: b1 X) p9 C2 [' YBias, 偏性
0 n# o! D: P* Y. \% E% g! T+ ]Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归( j \& o$ L: Q& z# S# b4 B m* u
Binomial distribution, 二项分布
) e3 A: L3 b2 x- F0 y) n( WBisquare, 双平方
: T1 l: x4 f7 Q. [! n. @Bivariate Correlate, 二变量相关
' p) z8 b3 r# f" M; \# RBivariate normal distribution, 双变量正态分布
8 d: L/ b# c4 F8 YBivariate normal population, 双变量正态总体0 i# F4 i I7 y7 y; W9 x
Biweight interval, 双权区间
0 O+ h0 \5 s8 P$ ~* KBiweight M-estimator, 双权M估计量( z( c: b4 S& p! T4 Q9 F# @4 T
Block, 区组/配伍组& n n7 ~" ^7 b% Z
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
) G1 u& N; q* b$ o( k9 \1 dBoxplots, 箱线图/箱尾图
0 a% M% }, U K3 P0 gBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点1 L5 Z% p6 K5 `6 b8 ]- I$ D7 z" v
Canonical correlation, 典型相关
; ?1 k9 ~5 f& ~& p) lCaption, 纵标目6 W& U6 o8 G" T( N! J1 j5 c
Case-control study, 病例对照研究
5 V& |& L1 c3 G2 QCategorical variable, 分类变量
2 {0 o- s: Q+ S7 B; ]* m% d t0 \: ZCatenary, 悬链线
& z, u/ U$ |: a7 g# ~7 QCauchy distribution, 柯西分布2 p% X1 G! a0 E& x
Cause-and-effect relationship, 因果关系8 e/ j$ l& F$ m- |! P
Cell, 单元
5 t: T; Y N9 j# ^ L$ |9 aCensoring, 终检' }( b# s( @: u# F7 N
Center of symmetry, 对称中心& a2 |, @" d$ j
Centering and scaling, 中心化和定标
5 w$ R( L1 L) FCentral tendency, 集中趋势
4 x2 b4 o' |, s# F% j6 RCentral value, 中心值* Q- `, c. l& |3 e& s" l) r
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
9 E' k# O; l# N( l, \5 U4 x/ O! e& s) i. EChance, 机遇+ J d; o" I/ z8 L
Chance error, 随机误差* C. Q* t: |1 _2 i% i3 e
Chance variable, 随机变量
* J# B; W) W9 c, v; v) QCharacteristic equation, 特征方程
$ f0 o9 b" c3 t- `Characteristic root, 特征根
( e! u. N# ]& F' F/ }' q) q: |Characteristic vector, 特征向量! }/ O' W2 z. Y- @
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
+ `1 z& {0 Z$ x# l3 p7 Z" _Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图0 v' r5 C6 d: m% p% P5 a9 q
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
+ d/ i* M& { u& r& ~5 v: ]Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
( n7 `& z; q; B) Z0 QCircle chart, 圆图 6 V% h6 X6 B6 @2 e% K' a
Class interval, 组距
( R; A8 ?) W5 }. P Q9 \9 d$ cClass mid-value, 组中值
5 X7 `# @2 r1 l; \5 }' ~Class upper limit, 组上限: \" f3 s. p- e( h
Classified variable, 分类变量
* N/ \9 Y$ k2 J3 S5 U, YCluster analysis, 聚类分析
. \( i( F( C+ {9 H+ D( ^, m4 `Cluster sampling, 整群抽样
) s( w' V: Y+ n5 P# _- ]7 { N4 @Code, 代码
$ s* q r1 Z8 ~# A5 j9 f+ eCoded data, 编码数据
. A8 b! i% }4 \+ H" tCoding, 编码& Y! q' A& s& W) s
Coefficient of contingency, 列联系数
1 Y9 L& I t5 |9 C) F NCoefficient of determination, 决定系数0 N) V4 P8 Q2 E( @( j H
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
6 v; @* v$ g" z) |- dCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
( Q# u& ?* N- E, X3 A% dCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数9 s. S! M! C7 Z: v3 U
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
' b' e$ e2 h6 k! d6 U% [! G5 `Coefficient of regression, 回归系数
: U O, @; _- mCoefficient of skewness, 偏度系数+ n3 h7 g& Y/ H* H3 N3 j
Coefficient of variation, 变异系数
+ N2 i% i! R* a7 Y: R0 ^Cohort study, 队列研究
0 J: f J8 P8 q. sColumn, 列
5 ^+ W, S) W4 l3 M) kColumn effect, 列效应, V, a# _: x- O- _ R
Column factor, 列因素* `2 ~* \( G; x% P4 M/ `+ h7 g4 |) H% T
Combination pool, 合并- l6 _' w3 A4 r# K1 M6 [4 @4 C
Combinative table, 组合表% ?: s; A- ^+ V7 G
Common factor, 共性因子8 j9 `! [, ]8 e* _3 q. j$ z
Common regression coefficient, 公共回归系数$ L6 ?, X: w; i7 |, L/ A" g: c
Common value, 共同值
Z9 e- ` h' @; O+ V1 iCommon variance, 公共方差. @) @; W. h* v/ j( F8 R
Common variation, 公共变异0 }2 q* W+ a5 O$ {0 ~$ |6 H
Communality variance, 共性方差
8 _/ f |3 z0 b( p9 gComparability, 可比性
2 Y& Z! H) [8 @- [Comparison of bathes, 批比较
4 B$ @" J! R( l) RComparison value, 比较值5 p' f3 h3 _! r" o
Compartment model, 分部模型: P J' k) @& ?, F
Compassion, 伸缩 W- D2 y* t# g! N, c* i O
Complement of an event, 补事件. f+ B$ A1 N3 [8 z) ~7 d U
Complete association, 完全正相关/ r& A+ w3 H& B. F; a5 u8 ]. X1 \
Complete dissociation, 完全不相关
/ P% [$ g9 Z8 oComplete statistics, 完备统计量7 h8 [! e* L, ^6 ^# t5 Z1 ]
Completely randomized design, 完全随机化设计/ m7 F4 P, ^- z
Composite event, 联合事件
: B1 o ?; Q" k' CComposite events, 复合事件" e3 F; n5 l: A _/ Y8 N
Concavity, 凹性
( W2 e5 a4 k+ V/ J# h- uConditional expectation, 条件期望8 `# j$ F4 Y0 Y3 p9 F
Conditional likelihood, 条件似然
" l3 Z' Z9 ]7 ]. p$ n3 `, D! C, IConditional probability, 条件概率
- e7 [. Y; ? V+ N) }. ?6 MConditionally linear, 依条件线性; J0 }) ?5 i% u: Q7 \
Confidence interval, 置信区间. _/ B/ q0 Z! }: I2 B* Z
Confidence limit, 置信限& t& r3 e+ m1 G) C7 M' u' }8 k5 F) P
Confidence lower limit, 置信下限
1 {( L& h( p3 |' I( wConfidence upper limit, 置信上限
4 g% n& v, a' p5 [& ^ w9 PConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
* b [$ s V8 c0 I) F# [! dConfirmatory research, 证实性实验研究3 e5 ~. m2 {) t" s- ~. D: T* ]7 n
Confounding factor, 混杂因素
8 a' ?* k1 @& T2 ?" j* wConjoint, 联合分析1 U% y: ^* i- V$ S
Consistency, 相合性7 c' i; i* D( Z
Consistency check, 一致性检验6 p9 p# ?+ h+ O6 k5 x8 D
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
8 R$ Z% {" G! c! VConsistent estimate, 相合估计
& z' B/ W2 \" d! L0 I. H: |" JConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
+ m a$ O) l; d. i7 I* iConstraint, 约束
4 _/ O5 M3 g$ h2 t3 ?, l+ dContaminated distribution, 污染分布
* x$ t- r' [6 J- P- ^6 M& n* ]1 dContaminated Gausssian, 污染高斯分布: S3 `) ?7 D5 C: x: Y( [; r! M5 O& Q
Contaminated normal distribution, 污染正态分布- i: p3 E/ P- h5 l: L" [* G9 _8 Z
Contamination, 污染; X! m5 Q+ c- `5 X9 V: b
Contamination model, 污染模型
. V5 D& L! x; W6 v+ E' r$ m" LContingency table, 列联表
/ B$ N& H+ y0 x8 Y; m0 X( |2 TContour, 边界线- i7 M0 l) s5 M9 L& j, l' [2 d0 x" {
Contribution rate, 贡献率
2 |6 E9 M% _. eControl, 对照3 v; Q1 F' A# P' H
Controlled experiments, 对照实验
' U6 u! S- N- D5 xConventional depth, 常规深度/ ]; x4 q0 f3 ?9 h1 t
Convolution, 卷积
+ Y2 H$ W) ^8 X: yCorrected factor, 校正因子
@: t4 M" z7 z$ u! l! e+ GCorrected mean, 校正均值
6 D$ R, e$ V9 n5 h8 m: f+ eCorrection coefficient, 校正系数
$ V- D( \/ Z. v% ~ Z) X/ kCorrectness, 正确性! r2 J6 Q& B: i
Correlation coefficient, 相关系数
" A) ]2 x$ a; P* rCorrelation index, 相关指数) N# x7 m" n# V9 s
Correspondence, 对应* q: Y+ d- [- @5 b
Counting, 计数5 l2 U2 h) B/ }' ]' o: p
Counts, 计数/频数
5 u" M- c) o3 ^8 G- e {Covariance, 协方差
4 u0 O- l3 E3 t. [7 R% hCovariant, 共变 1 b5 O( Z* C R6 {* e
Cox Regression, Cox回归
, H" Q7 Q) Q5 G2 |Criteria for fitting, 拟合准则
; A4 f O, a0 u" u: m8 P oCriteria of least squares, 最小二乘准则$ t4 i3 B) ^% M/ w! x! }5 `
Critical ratio, 临界比
% D' `. Q- k+ [: m3 s0 i! UCritical region, 拒绝域
: v2 C' K* q* {' d, c3 U' rCritical value, 临界值' O0 X6 z) c) ^: a6 x l
Cross-over design, 交叉设计
( o! u' h9 F! _) y3 cCross-section analysis, 横断面分析% A; l5 R2 \" J
Cross-section survey, 横断面调查* n7 p$ Q; M2 B5 X
Crosstabs , 交叉表
9 Z7 o8 t% U3 D4 V$ BCross-tabulation table, 复合表
3 P' K1 C& O# b' zCube root, 立方根
" z" g2 \- y/ @ f M2 X/ xCumulative distribution function, 分布函数
9 }0 L0 l& e2 Y+ s+ P" I. f- lCumulative probability, 累计概率
9 G4 y _& ~ e' b7 ~6 |Curvature, 曲率/弯曲
0 S1 B, i( P2 V; ~" D8 W. ~9 zCurvature, 曲率
- n1 i/ X: \. F3 W4 X# X, eCurve fit , 曲线拟和
# j6 |, s% ^* d9 q3 S: P! h' RCurve fitting, 曲线拟合
+ n! _7 D" ?% \7 P, | @! W" ^Curvilinear regression, 曲线回归8 }8 _* E4 h& @4 {
Curvilinear relation, 曲线关系
& \" D5 d) g( j% _7 HCut-and-try method, 尝试法 c$ Q) g f0 ]' i, {8 [
Cycle, 周期+ i# l3 |, |7 U2 k9 Y" F
Cyclist, 周期性
- _: }$ j; J; b9 S' K$ ? u' Z& @D test, D检验
, S1 L* Z- y/ [2 @* g( a0 h! K% hData acquisition, 资料收集) _% u" W7 h/ W) R0 N9 ]
Data bank, 数据库, y! H0 Q$ t( V9 R/ Y' I4 }
Data capacity, 数据容量, ^& {2 z) P9 E) B* s5 d1 [+ h
Data deficiencies, 数据缺乏
$ w. x% r# c2 [1 I1 f% o! `- b% EData handling, 数据处理! `# i# T- Z, D, d, b" y8 C
Data manipulation, 数据处理3 B7 v R A% |. i
Data processing, 数据处理6 G/ g1 e8 V4 |% k* V
Data reduction, 数据缩减
2 o3 ?! o9 G: J& w0 R- b0 t* d( v( \Data set, 数据集
. x% a* c1 l CData sources, 数据来源# t4 _9 f8 O7 j9 y8 A# h$ F4 j
Data transformation, 数据变换
2 `. L. N3 G; iData validity, 数据有效性0 w& o8 {3 v/ R5 O* `
Data-in, 数据输入
0 q% T7 d7 g/ `Data-out, 数据输出5 T3 P0 q$ S7 m o+ m6 Z
Dead time, 停滞期 l( t _ n, V: i- S
Degree of freedom, 自由度( T6 o+ h3 O; v
Degree of precision, 精密度
( R+ I9 n0 K# u. `' E) N! @Degree of reliability, 可靠性程度0 b' F! X7 O# A0 a6 A( _
Degression, 递减
( y9 g$ ]$ [0 |% HDensity function, 密度函数6 |" m; i8 k8 D2 X. y
Density of data points, 数据点的密度+ Q6 d% J5 X6 j; f2 }; ?8 ]& x
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量/ m1 I% J- q9 ]
Dependent variable, 因变量& I% a( f) u2 ^3 ~3 ?& ^0 x4 }
Depth, 深度& J# a% H% H" p' @
Derivative matrix, 导数矩阵
$ e: b/ t' U/ @% i4 g, s% I- BDerivative-free methods, 无导数方法1 @, h: c& k! Y0 j: q* w7 L9 R
Design, 设计$ z Z3 {" \/ A% R0 X
Determinacy, 确定性
/ s9 I3 t' T, g: g. i$ ADeterminant, 行列式
1 e2 G) {0 O7 B/ b: }0 E- _0 ]Determinant, 决定因素
. } ]: C% f9 v0 t. sDeviation, 离差1 j2 k+ i5 [. s( z5 t/ Y* B
Deviation from average, 离均差
$ p2 N' W4 S- H; j! B9 N3 `Diagnostic plot, 诊断图
6 M4 T' d$ Q: p6 I0 \" E* z6 F% HDichotomous variable, 二分变量7 K9 J" \, J0 x" N f3 M1 a
Differential equation, 微分方程
. t; s" x6 L9 m; n+ I3 {0 GDirect standardization, 直接标准化法
' P" R2 {- I8 BDiscrete variable, 离散型变量6 f0 G4 i9 a7 a- k( w
DISCRIMINANT, 判断 * T8 R4 J8 k& a: ^* ~
Discriminant analysis, 判别分析' R! T" h' d& |
Discriminant coefficient, 判别系数
5 c. [3 k! o) N4 t0 u3 kDiscriminant function, 判别值
6 k' \$ ]" e T4 Q, X5 w( I* @, wDispersion, 散布/分散度0 N3 Q/ p# R0 |. v
Disproportional, 不成比例的/ R; d; w& {+ a% b5 n* ?
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
H1 S2 E$ ?8 l. g9 [. ?Distribution free, 分布无关性/免分布
% i) ]( I3 s) ?Distribution shape, 分布形状) w& M6 O3 Q0 ?6 `9 V5 A
Distribution-free method, 任意分布法
, |1 w) D: _# s0 {( w% JDistributive laws, 分配律: j6 r1 Y3 K" ^
Disturbance, 随机扰动项* P) \6 Y3 @. l1 Y3 ]8 z5 I1 t
Dose response curve, 剂量反应曲线
; ~0 _- @# |4 P$ }) W) FDouble blind method, 双盲法
! c) N2 X/ V, T/ M6 MDouble blind trial, 双盲试验
- Q1 M8 |, ?% z: z2 h0 NDouble exponential distribution, 双指数分布2 {8 I% j U3 F/ K" W
Double logarithmic, 双对数
9 H6 G9 f, M: T0 uDownward rank, 降秩
5 P- m) V3 {8 I6 eDual-space plot, 对偶空间图 v6 ]( Q% o5 J6 e0 C
DUD, 无导数方法
+ i$ V' m- X& R+ W% n9 `Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
; v! k8 i7 B! lEffect, 实验效应' v/ P7 O% S& }- L* u) c" {: X
Eigenvalue, 特征值
) J) W& U. r* O# T( c' Q% F6 yEigenvector, 特征向量
) g8 R3 b! a8 f8 e- }Ellipse, 椭圆8 z$ A: C1 B( j! z4 O: W G
Empirical distribution, 经验分布
/ W' {8 `2 H* \# y9 |Empirical probability, 经验概率单位
6 }2 Z/ z0 h# g3 u. a+ zEnumeration data, 计数资料
* Y+ T% m; R/ j9 l$ E' [- bEqual sun-class number, 相等次级组含量
+ o, M: T. u- m. y# G. LEqually likely, 等可能
% p/ S, V. q( DEquivariance, 同变性+ N% C; @. K. y! A
Error, 误差/错误' ^9 s0 m4 e; h% V# {, X
Error of estimate, 估计误差% Y0 |" d& V% @$ x% r: R* d. L
Error type I, 第一类错误
4 Y2 `' G- l$ t) {Error type II, 第二类错误. I+ \! R6 `* X
Estimand, 被估量
9 c# ?5 B/ q2 b: n" q: Q% VEstimated error mean squares, 估计误差均方
! b: [3 i9 e7 e2 V2 |3 R2 JEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
0 x9 M8 \8 I z. q2 A# Z2 b$ A# q( UEuclidean distance, 欧式距离0 {2 y7 _6 ]* J3 Y( C `' _6 I3 o
Event, 事件# j/ c' i$ \- W# P0 f9 |$ e/ z
Event, 事件
5 T4 z; d# c" p6 AExceptional data point, 异常数据点, X! \+ R. B. w3 y6 V) c6 M
Expectation plane, 期望平面$ u }$ N$ |7 g( S- N7 ]
Expectation surface, 期望曲面6 ~5 i3 z$ r9 n5 K2 Z
Expected values, 期望值% g2 l: P& m7 Q+ l( u3 M
Experiment, 实验3 b- C& Y6 k, P
Experimental sampling, 试验抽样
| v. n. F: g( }Experimental unit, 试验单位
0 n$ `: q3 Q+ \- uExplanatory variable, 说明变量9 f5 o4 @5 G7 {) R3 j- |
Exploratory data analysis, 探索性数据分析% q0 r. [. r) ~8 N5 U# `
Explore Summarize, 探索-摘要
5 k2 ?' {8 ^0 y/ jExponential curve, 指数曲线
8 S/ W8 h6 w. x; x) N- }Exponential growth, 指数式增长' r" t$ P+ G7 c9 E& p: y
EXSMOOTH, 指数平滑方法
$ `, E% L, h: b6 WExtended fit, 扩充拟合4 \ N9 f" {7 s; [" }% N7 I8 `/ R
Extra parameter, 附加参数( x/ q6 r+ X! [' F% b' W- r7 Y9 m
Extrapolation, 外推法, [5 u$ j( I5 B2 P3 U% R
Extreme observation, 末端观测值
) X. m8 S W2 H& M8 ~/ G. ^) PExtremes, 极端值/极值5 H+ t" ?; D: {' [
F distribution, F分布 ]7 [5 X& ~# L
F test, F检验
. d6 v7 t6 E3 Z. ?, ~ ^Factor, 因素/因子
) L, l* o }$ g# y+ VFactor analysis, 因子分析2 Q+ T$ W+ O. l" N( \7 J
Factor Analysis, 因子分析# p# ]' A7 j' y
Factor score, 因子得分
( q1 ]$ E% _3 e9 p" CFactorial, 阶乘) Y0 Z4 N! C5 Y' _3 A2 g# b
Factorial design, 析因试验设计( e; i7 b3 E1 ?0 Z8 U
False negative, 假阴性
; Q5 V) D z: v/ n" ^3 Q; GFalse negative error, 假阴性错误
$ X7 o) H: P8 r, QFamily of distributions, 分布族! q- Z9 ^ P8 [& \, U2 n+ @1 d
Family of estimators, 估计量族
% I2 b9 w$ @# P7 }4 Y% YFanning, 扇面8 p' ~5 |5 O! ]5 [1 O" G
Fatality rate, 病死率
" B$ ^- W' J0 j4 @5 l' w& J6 OField investigation, 现场调查2 f3 O5 C9 d. u, B9 R2 T" d
Field survey, 现场调查
9 U0 i. Q: }. O, V2 R9 U3 _, bFinite population, 有限总体
: n2 x4 w+ O% H5 \: }3 o" z6 XFinite-sample, 有限样本
7 ?0 ]! v N, S7 i% nFirst derivative, 一阶导数
2 ]. Y2 ~8 u! j9 _ b! {First principal component, 第一主成分+ C) }( {) J. o0 y/ A
First quartile, 第一四分位数4 N$ q, Y/ V$ P& m
Fisher information, 费雪信息量# S% u+ @" v6 r; \: d
Fitted value, 拟合值
( i; g& ~# p/ i/ u# U+ BFitting a curve, 曲线拟合
. r: w/ i! b1 l4 ~8 ~Fixed base, 定基7 c2 J( b l. f) E4 ?/ f: @0 \
Fluctuation, 随机起伏8 _& \, C' _7 D( ?
Forecast, 预测
( B; f! @: o( f& R6 G% @/ g m5 N, tFour fold table, 四格表
1 U2 I) ^+ B6 eFourth, 四分点' D8 F" G4 Z+ k$ W( x& l0 O
Fraction blow, 左侧比率% R, s( v. K1 }. F$ ~! o/ c
Fractional error, 相对误差
$ x b- X3 J8 NFrequency, 频率
$ _4 d* @) z$ s0 y, z" y. ]- ^! E$ bFrequency polygon, 频数多边图5 i8 ?. r4 }- e6 T; J0 I2 q
Frontier point, 界限点
2 J8 X( s3 T) V: |8 b* f2 eFunction relationship, 泛函关系) x. M+ G. Z% b1 P2 V8 n
Gamma distribution, 伽玛分布0 g y( Y- s, x7 x
Gauss increment, 高斯增量
, M0 A0 W" Y4 o# A4 ~2 o& aGaussian distribution, 高斯分布/正态分布: _7 G- L) q% ]) C |% s/ u1 C. [) i
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量. N* J, V% r8 p& J0 A, H
General census, 全面普查3 z$ i% ?" R6 l3 X
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 / L6 A" a0 l" B) O$ A5 O
Geometric mean, 几何平均数2 z. Z: ^8 K+ I
Gini's mean difference, 基尼均差
8 j/ {* l# J6 K# P, b+ M2 jGLM (General liner models), 一般线性模型
4 C k* R1 n1 X3 S8 A4 C2 L4 ^Goodness of fit, 拟和优度/配合度& e/ S# \- \7 Z' c$ E9 L3 t3 C
Gradient of determinant, 行列式的梯度# R i0 y. R! g _8 y
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
$ C4 n6 U% O) R5 E: CGrand mean, 总均值
+ v7 ?+ W- x% g7 }4 u' fGross errors, 重大错误
- U2 M& u, x; o! M6 O, tGross-error sensitivity, 大错敏感度
& i" z! T# T$ I C; G0 U% |Group averages, 分组平均0 ?& ~3 q0 V4 p* v! ~7 S( Y( C
Grouped data, 分组资料& e+ @. q# m$ M. P. `
Guessed mean, 假定平均数
8 `/ A# [8 F4 n/ L8 L! F0 p+ K* F5 FHalf-life, 半衰期* A( {6 I7 `: ? M/ P) l
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量' p/ _/ b; H# Y; s. A! b$ f) q. O
Happenstance, 偶然事件7 V* p) P- w8 Y) s
Harmonic mean, 调和均数1 W5 q9 ~+ Y# D
Hazard function, 风险均数
0 v5 x% j- G+ @* t H( [6 CHazard rate, 风险率1 C7 t t1 b/ o1 ?/ y
Heading, 标目 ; V( k% |: c, W0 U0 L( h; e
Heavy-tailed distribution, 重尾分布- M X8 c( E- ~$ T {: q( P$ p
Hessian array, 海森立体阵
7 a& x" s4 H! ^& B! MHeterogeneity, 不同质
8 X' m. ~( \5 j7 _- z0 IHeterogeneity of variance, 方差不齐 . G) v: M0 n/ e) B: L: Z4 T: d8 m6 k# @
Hierarchical classification, 组内分组
) Z2 D+ O, G8 b. T% dHierarchical clustering method, 系统聚类法3 V Z3 E* ]7 [3 T
High-leverage point, 高杠杆率点
& E$ f' D+ x+ l- b# d+ `, _HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
9 f& y5 u& ], B( v$ G) Q# Z+ W5 J: AHinge, 折叶点
! w3 _% p* {1 O }) P. ?' oHistogram, 直方图
: M9 e+ E' D. z& BHistorical cohort study, 历史性队列研究 ! h8 V& y8 ~. K& [7 Z5 j5 t! M0 X4 ?
Holes, 空洞, G( v/ V4 h7 N+ _2 m" v
HOMALS, 多重响应分析
! {7 ~. G: P2 tHomogeneity of variance, 方差齐性# g" x5 h+ |% R% q
Homogeneity test, 齐性检验
( A; \* M4 x- T0 R& KHuber M-estimators, 休伯M估计量3 d% F) Z" e1 ]
Hyperbola, 双曲线
1 F' l9 a: m! p1 U3 E9 B* tHypothesis testing, 假设检验4 J5 a0 ^0 v7 |8 ?) ?
Hypothetical universe, 假设总体: b9 g+ B+ X% I8 z) v4 n5 w( d
Impossible event, 不可能事件
6 m2 \. N* ~: k" U1 zIndependence, 独立性+ ^; o) E3 y& P. @, e; D
Independent variable, 自变量( o& x/ L- g- c9 |; c) h$ [
Index, 指标/指数6 m) Y! }% I# O' q
Indirect standardization, 间接标准化法( ^) [: a5 @* F0 A4 E6 c- N* Q
Individual, 个体
) S' V, v8 a9 W/ X B# nInference band, 推断带
, z9 ^5 y% U8 ^6 \; i; uInfinite population, 无限总体9 Z& S% E( I, l' D1 Z3 s. C+ r
Infinitely great, 无穷大 P; b& D# ]# W. e! v
Infinitely small, 无穷小2 Q* r# a# A4 Y! I; x; d4 r) N- w
Influence curve, 影响曲线: d1 j( ~' ?0 Y$ G8 @4 t. C: X
Information capacity, 信息容量
- ~( g X: F x9 m HInitial condition, 初始条件
, \' n* M! l# N! M v& m* |8 _Initial estimate, 初始估计值
$ _/ L4 ?9 B3 k' yInitial level, 最初水平
5 S: l" y% @; eInteraction, 交互作用
9 ^$ L- Q* v/ f9 N$ ^Interaction terms, 交互作用项
# E. {6 ^2 K' Y& G( s2 H* ^Intercept, 截距
7 P4 N& V2 F0 |+ }Interpolation, 内插法. C8 d( y& {5 N9 o5 x9 w
Interquartile range, 四分位距2 J1 n" I! W- C" `, I S# }
Interval estimation, 区间估计
1 C6 C0 n; ?' u0 V3 F. UIntervals of equal probability, 等概率区间
" ^" ?+ ^& Q/ [Intrinsic curvature, 固有曲率
- }. ]0 j4 ]" N1 [* i! [Invariance, 不变性& A2 E* l @7 d& Q* p2 ?* C
Inverse matrix, 逆矩阵
' X- Z6 S/ X; E# w: UInverse probability, 逆概率
) V9 G/ v* ]. w6 NInverse sine transformation, 反正弦变换
: a* e+ }, E$ a2 E/ S8 \: q1 O1 vIteration, 迭代
, B- {- t. c+ a d: @, J2 VJacobian determinant, 雅可比行列式2 S8 h* p2 m+ d. h( s/ V
Joint distribution function, 分布函数! x/ X4 Q8 N$ O
Joint probability, 联合概率
, H+ d+ B* f# E" N6 B' DJoint probability distribution, 联合概率分布
5 o0 y6 g& O4 i0 [. XK means method, 逐步聚类法6 `( w+ k x' p$ ~: o3 ~
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
# [2 Z0 p( T$ E" i1 m. xKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
4 o" ~4 C% e3 X0 e2 c& B' cKendall's rank correlation, Kendall等级相关0 v& l f* v, V6 F9 h6 G
Kinetic, 动力学
5 u% ^$ ~" U" [0 yKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验1 N$ x9 j. I f& c
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
6 O7 x, x; Y: u- E2 s0 XKurtosis, 峰度" V( z1 J9 Y' U
Lack of fit, 失拟, ^: U7 t2 u7 E$ G
Ladder of powers, 幂阶梯! j7 l, w8 x j1 I: ]( d
Lag, 滞后
2 M8 a$ J; b( |/ t% i/ jLarge sample, 大样本
1 }: X0 y) I( I$ ?* ?1 WLarge sample test, 大样本检验
) T3 L* z! g' y& DLatin square, 拉丁方
8 F$ g6 c3 J5 I; y: sLatin square design, 拉丁方设计, [5 M; B! l1 p! p# T( S
Leakage, 泄漏" }% H* k, ^# K1 d! y/ I
Least favorable configuration, 最不利构形
+ r! K- S B# m0 `% _Least favorable distribution, 最不利分布
2 }6 x6 n1 r1 R, m+ b9 k1 d" kLeast significant difference, 最小显著差法
$ b0 S5 J9 V$ C- I4 u- O# pLeast square method, 最小二乘法
( ]9 D2 F# s& { j$ ]9 BLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
- \+ z, {) p. a7 O, bLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合9 w. F0 I( M0 P" G
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线! t7 P) z: h4 k# E3 o+ `1 K8 A3 s1 Z
Legend, 图例- r7 C* H {/ B
L-estimator, L估计量
4 t- Q: S$ V5 A g, f2 jL-estimator of location, 位置L估计量0 Z& f2 o; e4 K" Y
L-estimator of scale, 尺度L估计量
W; {* |( B- b" s. [$ I a1 wLevel, 水平4 ^) @2 ` f/ \9 A; \) w
Life expectance, 预期期望寿命
0 @/ q" C' o4 w ~% y! }Life table, 寿命表
y0 V/ F2 F3 w) QLife table method, 生命表法! J. }( p9 j' v f, j7 e2 O
Light-tailed distribution, 轻尾分布# Z5 O7 v, ]# e- j# v
Likelihood function, 似然函数
) u0 i7 Z |0 d/ c SLikelihood ratio, 似然比% f$ d0 E0 Z1 w
line graph, 线图2 S8 W ~* J. ^
Linear correlation, 直线相关6 Y& ]; Z5 d$ x9 B
Linear equation, 线性方程
$ m0 Z5 ]) I! _9 s* F$ Z5 S& v: m! u/ MLinear programming, 线性规划
4 r9 ^% x$ g, o- s5 g7 j& GLinear regression, 直线回归
; w3 K: P1 t7 aLinear Regression, 线性回归( y# N0 z8 O5 U
Linear trend, 线性趋势
- C. Y% e) B# \. i) ^9 vLoading, 载荷 5 | d/ ?! ]8 X- @
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性 v4 d# X G7 |3 Z0 B6 ^
Location equivariance, 位置同变性8 Z3 a1 D; A8 T H1 ~" ^ T( i3 Q% ^
Location invariance, 位置不变性
- \( m8 d2 u' u# r1 R' g' T a1 PLocation scale family, 位置尺度族( m6 b' E. p! P* G2 d2 I# l1 B- M
Log rank test, 时序检验 _; t2 C- i# r: T% Q# X/ I
Logarithmic curve, 对数曲线+ T# _* {) a) Y7 \" {* |: i% d2 ~
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布& R" r3 O3 v( p' T
Logarithmic scale, 对数尺度
4 p; r3 t) S+ x/ oLogarithmic transformation, 对数变换
. o& l: \; ]4 _* r+ v" t, f2 S5 ILogic check, 逻辑检查
3 {5 d6 Z# I# ~Logistic distribution, 逻辑斯特分布% B7 X! r. j: Q* G# n
Logit transformation, Logit转换& y8 T- `7 ?. y& A
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
) t/ x" g+ X3 y1 q# y/ FLognormal distribution, 对数正态分布
! Z2 W2 W- ?! d( q4 qLost function, 损失函数/ t/ C: ?+ J" ?1 F5 c
Low correlation, 低度相关) D. ? N: Y/ S N }/ h5 O; S
Lower limit, 下限
. X9 t& ?+ _2 ]+ q% r$ `Lowest-attained variance, 最小可达方差! \3 O" @2 y7 d
LSD, 最小显著差法的简称) _3 k- N9 g" e/ @" S
Lurking variable, 潜在变量( N4 n+ h% e! Y1 _
Main effect, 主效应 `8 Y5 h7 J; T2 B
Major heading, 主辞标目) I% U) g$ n% j1 {( o
Marginal density function, 边缘密度函数
; ~# {8 ]$ T! y4 ?* x# D" QMarginal probability, 边缘概率
$ {5 F1 d% H4 `. O7 ~8 A* AMarginal probability distribution, 边缘概率分布, B& E. Y6 ]; l7 V
Matched data, 配对资料
& X6 q) s1 ~) xMatched distribution, 匹配过分布
) \% `- p8 l I+ M1 b. X4 P1 k; l3 cMatching of distribution, 分布的匹配
9 a7 o; p( j6 o! v7 nMatching of transformation, 变换的匹配2 k1 W7 `, s6 v! k1 H
Mathematical expectation, 数学期望7 w3 @' Q( K9 G
Mathematical model, 数学模型
I; ~. N$ u% g( p0 LMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
: m# H: z- R' Y( yMaximum likelihood method, 最大似然法: h8 a3 b- ^6 [* B" e3 g
Mean, 均数
2 q5 z* |; K7 m; c; f* j! ZMean squares between groups, 组间均方$ P4 ?" R6 i F9 t* P" t ]# Y
Mean squares within group, 组内均方6 H+ I# x. N3 W6 l2 l3 `
Means (Compare means), 均值-均值比较
0 \) R) y1 M8 I, T. o) t( vMedian, 中位数
3 w9 U) V6 O% o( WMedian effective dose, 半数效量
( [0 }* D. S' hMedian lethal dose, 半数致死量+ H; l2 T& n$ K, z. ~" C
Median polish, 中位数平滑8 @' j# T0 k m4 Y# C, n$ A
Median test, 中位数检验! d; z0 b6 x- w9 M
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量' m3 o; R$ k8 i1 j* e0 G7 D# Q1 g
Minimum distance estimation, 最小距离估计 N+ M2 ?* W( {# W( @2 F% g
Minimum effective dose, 最小有效量
4 e% i+ _0 B J3 q* aMinimum lethal dose, 最小致死量
* k) `& L7 }/ ~* f' x6 ~! P. k/ ^7 rMinimum variance estimator, 最小方差估计量( R3 p/ Q" C8 j
MINITAB, 统计软件包( t( { |5 b, R" y
Minor heading, 宾词标目' M8 r. e" e$ K
Missing data, 缺失值, }* p' o6 o7 n
Model specification, 模型的确定
7 c0 t5 j' b( t1 O. C Q* NModeling Statistics , 模型统计: l9 k2 i* l" L6 W4 `( b' B3 }
Models for outliers, 离群值模型
$ `( F' f6 k$ u# t! b5 v8 LModifying the model, 模型的修正
7 g5 G) [7 U( s4 [3 ]Modulus of continuity, 连续性模 K* A+ Q+ G2 y5 e; K, v
Morbidity, 发病率
& Q1 m" E8 x; S: h2 x( lMost favorable configuration, 最有利构形: `) u6 E" C% B9 P! z0 Z* F
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
& a$ h7 D1 }- }! ~! l$ BMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归7 H5 H* ?+ S1 } r( }
Multiple comparison, 多重比较
2 z. O7 Y4 e9 q# B' @5 ]Multiple correlation , 复相关
; C, k2 i3 }9 ?/ z; uMultiple covariance, 多元协方差
" N+ ~9 W7 J* i; K0 t) E3 cMultiple linear regression, 多元线性回归6 E9 P! H% B% ]! u ~9 W1 V
Multiple response , 多重选项 O- J& y5 X5 K" Y) l% T
Multiple solutions, 多解" x. @& k8 s: Y! w1 X3 Q5 {
Multiplication theorem, 乘法定理
4 w0 B' W. n! Z# a6 I: xMultiresponse, 多元响应
3 Y' h, Y* ?1 j% A! FMulti-stage sampling, 多阶段抽样* N! J) M0 S7 v
Multivariate T distribution, 多元T分布/ t( t/ |; I: R9 v$ ?
Mutual exclusive, 互不相容0 s* }2 U$ L! ?6 d% G
Mutual independence, 互相独立
1 L1 J+ I) \4 U) R4 C9 a' a+ z" |Natural boundary, 自然边界
/ T; q" m( Z0 w1 {. gNatural dead, 自然死亡
) h0 K+ v' o2 @* G. M+ `Natural zero, 自然零
5 l* l! e! U) [5 C& K& tNegative correlation, 负相关& g& `: k! y9 v9 e4 `1 j; |
Negative linear correlation, 负线性相关; R& t2 k, [8 ]! e- q
Negatively skewed, 负偏% f, m2 T! f3 f1 g9 l
Newman-Keuls method, q检验2 X: s3 _& d3 n, z. v
NK method, q检验1 i0 S3 u1 E9 a' [) d6 A
No statistical significance, 无统计意义" N" D, u: m; \* g+ c" `
Nominal variable, 名义变量2 b* L! P- W0 |' d' m" h% O
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
) W/ z4 ?+ z9 q) P* V% n5 tNonlinear regression, 非线性相关
) s% M$ H- r4 a C0 N% t* u6 CNonparametric statistics, 非参数统计
% c+ z- P4 c2 N8 ~& L4 k3 sNonparametric test, 非参数检验# w. {. @) \5 h6 b, G0 D
Nonparametric tests, 非参数检验: p: Z0 a+ V* r, g$ r
Normal deviate, 正态离差, o2 l: n' y# z* U8 n. }; y
Normal distribution, 正态分布7 x% U9 n2 m) ~1 W% n \/ U A, z
Normal equation, 正规方程组
* w7 ]: ], v. H3 u- gNormal ranges, 正常范围0 \* G0 ~) @. ~3 L0 \( L/ I
Normal value, 正常值
$ j9 u" f, v; QNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数1 N, n3 ^" Z% K. A: O1 R0 J, \
Null hypothesis, 无效假设
5 S5 W3 I3 R: f# X: d" z7 ZNumerical variable, 数值变量
5 d% l4 g* k4 x0 Z/ Y! R7 ?Objective function, 目标函数
2 @1 ~" ], s) T7 |Observation unit, 观察单位4 P# m/ M5 O8 ~# g# [
Observed value, 观察值4 l3 I( w/ z8 E! m0 |, o
One sided test, 单侧检验9 c- e1 y) J H# \% Q: K2 w/ Z
One-way analysis of variance, 单因素方差分析/ m4 P. U/ H# y! S2 I& ~4 _
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
9 k7 H& Z" ]. y& R- N6 O. {' eOpen sequential trial, 开放型序贯设计
% m# p/ ~) ]& dOptrim, 优切尾
( s* q" z; P2 ]Optrim efficiency, 优切尾效率7 e7 M# e+ h8 z8 e. \3 n6 u
Order statistics, 顺序统计量
' P }4 m Z4 h1 t8 J1 {8 V; d( MOrdered categories, 有序分类) j" m" _+ w/ t+ r
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归0 C8 i% [# ~% ], H
Ordinal variable, 有序变量
6 L' F% E7 D( j5 Y# kOrthogonal basis, 正交基2 u* Q; [0 K" D: X
Orthogonal design, 正交试验设计
7 Q {; O5 d3 ^6 u( ^: POrthogonality conditions, 正交条件
' a8 b. w- u8 r1 P% LORTHOPLAN, 正交设计
1 d0 x% T7 G) q% A3 |7 UOutlier cutoffs, 离群值截断点
0 T6 O$ u8 j j6 iOutliers, 极端值* p X# d; d/ E' ^
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
3 y6 z8 d# y" kOvershoot, 迭代过度$ t3 z% S1 I- h3 a
Paired design, 配对设计
. ?1 p2 b/ W2 J$ ^/ K vPaired sample, 配对样本
0 t! z# Z5 W; E# v k5 M8 \Pairwise slopes, 成对斜率
' B* A( w4 }" N% k8 O8 m: |Parabola, 抛物线9 y( ^ q9 h! r" q4 D
Parallel tests, 平行试验$ Z4 r) _/ l) o5 h# G* T
Parameter, 参数
& v; n8 [/ W4 N! ^* t0 {( TParametric statistics, 参数统计
! d6 T8 @7 T# O; [' ]* xParametric test, 参数检验
/ M/ r2 \' U+ V9 [/ C( Y( l9 uPartial correlation, 偏相关
, M: q1 }9 O) B% |2 \* dPartial regression, 偏回归( U8 _, g- D: _' L
Partial sorting, 偏排序
' y0 w# L' M/ ?' U( G- iPartials residuals, 偏残差5 ^: T3 D! O4 |1 \
Pattern, 模式
4 J7 D9 R D7 a- x. q/ g+ C- y' qPearson curves, 皮尔逊曲线: f5 X5 w+ u) S% j7 @0 @* _6 `
Peeling, 退层7 O8 Z+ g \$ {
Percent bar graph, 百分条形图
+ s! ^- f( H y2 l4 k% x# kPercentage, 百分比
1 p1 m) ^3 W1 v. e! z j6 m" x$ g% kPercentile, 百分位数
2 L" F& u1 K/ {9 sPercentile curves, 百分位曲线
5 E+ A* W9 b1 FPeriodicity, 周期性
0 O( I9 ]( m" D4 a: q- H$ R4 hPermutation, 排列9 ]- K0 A5 W) Z; k* u- i2 x
P-estimator, P估计量
- ?+ v; S# _7 h* A% w4 a/ i! ]Pie graph, 饼图
6 s# x6 k- h+ ~" |& I* P XPitman estimator, 皮特曼估计量
3 B$ H# h: ~$ m# k2 M: e, q5 VPivot, 枢轴量
% W ]8 o# T1 z" T" w, i# {- |Planar, 平坦1 q4 D; \; P9 L9 E, R7 ^" X
Planar assumption, 平面的假设
1 h( r9 }5 a) [2 J7 n' d' M1 APLANCARDS, 生成试验的计划卡
( ]/ r. p7 {5 @' C- b& m' wPoint estimation, 点估计
! K- y$ e' x5 h; xPoisson distribution, 泊松分布
2 Q. @0 C6 y# H$ WPolishing, 平滑8 O- m- n7 \# Q7 E9 L
Polled standard deviation, 合并标准差& s; w+ k5 G' c; @2 ]! z
Polled variance, 合并方差
& G( v9 b, c0 J6 i: W3 mPolygon, 多边图
: I& f, h9 I$ X/ |/ `Polynomial, 多项式
6 ]- A+ T( g! M- {% ]Polynomial curve, 多项式曲线
5 L* V1 P0 g3 E7 J, ], d( WPopulation, 总体
3 Y* P4 L- b t8 w) cPopulation attributable risk, 人群归因危险度
, p# M( x3 R# Q C+ X* gPositive correlation, 正相关: o) D) `2 ?# D2 u- W
Positively skewed, 正偏
8 a f. H. R4 y( f/ [, [Posterior distribution, 后验分布; h9 N: K8 C6 {9 J4 O: H9 P3 K
Power of a test, 检验效能: z& D6 h/ k6 C' J% M4 n. P4 d6 x- a
Precision, 精密度
@! j* G' ?$ Z0 e4 uPredicted value, 预测值
6 j) p6 u. c0 N% T8 |3 W9 VPreliminary analysis, 预备性分析/ H ?& b2 D& k8 ]
Principal component analysis, 主成分分析
7 q2 ~( Y0 ]& i( w4 s0 HPrior distribution, 先验分布" ~: x3 I: K! t4 c
Prior probability, 先验概率
4 f! s: [8 o+ n2 T( W) j( HProbabilistic model, 概率模型- F' V* d. e) r
probability, 概率& _' A/ P0 I; I% p) _ ~% K
Probability density, 概率密度6 d1 q5 N# R, ~$ c( L" B# h
Product moment, 乘积矩/协方差6 Q2 b4 h2 x2 ]
Profile trace, 截面迹图
$ L- ~& V, l8 `1 s( \# |Proportion, 比/构成比3 d0 U/ I5 @; r8 A( w( l
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样# V% G4 \8 v: x7 m6 Q5 B. c
Proportionate, 成比例4 X1 {7 u, s, E2 P( ^8 w1 q
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量' }. z7 V! f9 s! n
Prospective study, 前瞻性调查
# i7 z( e, j* X2 N8 u- }; r) wProximities, 亲近性 G& v w. o) g9 @8 b T- P R1 g
Pseudo F test, 近似F检验3 d7 v! N- b2 }4 A& v5 A
Pseudo model, 近似模型
8 C9 j, U8 c9 w! g! ~. ~Pseudosigma, 伪标准差
! i. p% T9 ~) ~: C' f7 o* gPurposive sampling, 有目的抽样, w8 R, q* W9 O
QR decomposition, QR分解
- |' J& t( Y1 h$ x% qQuadratic approximation, 二次近似
0 j5 `' l# v+ q" X# K e( a' [Qualitative classification, 属性分类$ i% L7 N) C4 M! D; [& ]
Qualitative method, 定性方法
7 S" u$ `, `. J9 _Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
7 ~. E6 r7 y @6 t! L4 s) A/ G. [Quantitative analysis, 定量分析
G/ @5 e; F8 u( t' H/ ~6 eQuartile, 四分位数- ?+ Z! e3 Y, I6 ?! O2 `1 s
Quick Cluster, 快速聚类5 i& K( Q- P* _: b& v* U) K6 `; d
Radix sort, 基数排序
* u3 K# X9 Z0 Q8 j* V" xRandom allocation, 随机化分组+ ^$ e, K+ N9 b4 m$ n) d$ J- b
Random blocks design, 随机区组设计# E1 n9 X8 U- r. D% W) T
Random event, 随机事件' N: u' J% \& ?- S
Randomization, 随机化
3 L% ^/ W O/ Y* z! L$ eRange, 极差/全距
( `8 o" d8 v( L0 F/ G* fRank correlation, 等级相关
6 E5 z- r; i2 ?: Y4 n( M5 b0 T1 ^ XRank sum test, 秩和检验3 B/ c( {- ~* v& C3 B
Rank test, 秩检验
6 j2 d$ u6 h) [# D$ v- c* z0 O! E: QRanked data, 等级资料( q9 I# O6 u: y0 d4 `2 @8 ]
Rate, 比率
# [0 l4 F* y, uRatio, 比例+ v# w* M9 N4 Y6 \/ j
Raw data, 原始资料
& N' p! V5 Y4 g) }! GRaw residual, 原始残差
" j( l- d4 a4 S, h0 o- J, ORayleigh's test, 雷氏检验
7 A# t4 |+ }( j& S$ J7 v/ @; L* |Rayleigh's Z, 雷氏Z值 % q0 P' c6 w4 x4 |
Reciprocal, 倒数% k* d1 E3 z. D
Reciprocal transformation, 倒数变换7 V" L4 B3 c' l' Q5 m+ L- A+ A0 C
Recording, 记录
6 Z' O7 i! T+ D( qRedescending estimators, 回降估计量
6 ]0 d+ L7 x* I8 dReducing dimensions, 降维
* l1 D/ X2 y0 Q$ pRe-expression, 重新表达% q7 L; B9 e. i
Reference set, 标准组
; ?% M* a6 {4 R6 mRegion of acceptance, 接受域) u+ V/ ~2 ~' u5 F, _3 o
Regression coefficient, 回归系数) a8 P+ u& f! i1 N: h
Regression sum of square, 回归平方和3 ]- k f$ m' l; X1 N
Rejection point, 拒绝点2 c- V. h$ Z3 ?$ P& n
Relative dispersion, 相对离散度) {) ~4 v" U6 I% U& a1 Z: Q
Relative number, 相对数) z$ b, O) ]+ X$ O% s
Reliability, 可靠性
) P, q7 t2 \- aReparametrization, 重新设置参数
# i; L/ S8 \ ~- @ G' ?* UReplication, 重复
" J8 ?0 z8 K$ l8 ^( k% `Report Summaries, 报告摘要
. v( t! P. A" MResidual sum of square, 剩余平方和
- I' d# c5 ]; p. ]# @# ]) LResistance, 耐抗性+ X$ T5 Z3 _$ f/ o X# w2 _2 @
Resistant line, 耐抗线
& g$ a" m/ p0 d+ n2 ~Resistant technique, 耐抗技术
& _9 ~8 b, Q+ R0 _# `7 iR-estimator of location, 位置R估计量: l# J/ p5 P- d7 m( N( ]
R-estimator of scale, 尺度R估计量1 N, i- k( y; o( t; ^( N
Retrospective study, 回顾性调查
7 y6 M* O* e* }, d) F" oRidge trace, 岭迹0 Z6 l1 F: i6 a, p! A+ @
Ridit analysis, Ridit分析
5 L: ?7 {" w) l% S: e! nRotation, 旋转, \! s# F- @$ {
Rounding, 舍入
" I) W Z( s, BRow, 行6 C6 Q; b3 N- N1 q# H
Row effects, 行效应
- N+ D7 a' }0 ]$ y! }' ^! n$ zRow factor, 行因素
: [& C$ O, F) e7 D; f' ?RXC table, RXC表
/ X. [+ ~' F# d, ^, gSample, 样本
: U8 x2 q, w; d# z. h* m& O' J8 WSample regression coefficient, 样本回归系数
' i5 f( o1 T% g+ {Sample size, 样本量2 p+ H M( {" K+ I7 ?7 [
Sample standard deviation, 样本标准差/ T) J `; x; v+ E
Sampling error, 抽样误差" f4 g5 s" ~3 a+ n8 m6 R L
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包; d4 I8 d' }) A
Scale, 尺度/量表$ ^ ~+ q" Y7 f! u+ _7 H
Scatter diagram, 散点图* c% K, h- `6 Y
Schematic plot, 示意图/简图
# |5 _5 g& H2 _- o+ JScore test, 计分检验% \( _! a: H$ f; e
Screening, 筛检' J1 @4 g2 x. ]' E) G
SEASON, 季节分析 $ k' l) ]& V( w# c* ~# s0 g
Second derivative, 二阶导数
2 q5 A0 u R/ SSecond principal component, 第二主成分2 A+ P: _4 ?! j( E& v' Y& J0 Y+ g, k
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 % f" i$ z& R. Y
Semi-logarithmic graph, 半对数图, g8 S; F2 ^/ G7 r! c0 c0 c
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
! _* _, u! V! CSensitivity curve, 敏感度曲线- X2 \3 b+ x0 p, e$ J1 l1 j& i
Sequential analysis, 贯序分析, W P" P5 ~4 S
Sequential data set, 顺序数据集
% g5 U/ `; D8 G& K4 ?$ ]3 |9 zSequential design, 贯序设计1 ?: \5 k3 J3 x, G0 q
Sequential method, 贯序法
; j2 M+ C! b$ k6 {: c* |Sequential test, 贯序检验法: x5 s% }: c4 ?8 d! Q# o. r
Serial tests, 系列试验
1 j6 ] u w, s' N& T: ZShort-cut method, 简捷法
% o) d& K" h$ F6 oSigmoid curve, S形曲线! a, X7 v6 c8 M8 y
Sign function, 正负号函数6 W* ~& l" C, [
Sign test, 符号检验; {4 \- L, n& G) E& [8 Y% E
Signed rank, 符号秩: y. E! @ r" @0 f
Significance test, 显著性检验
4 h) z R3 K$ U Y/ k3 E2 J4 A& {" x6 eSignificant figure, 有效数字
( s" o7 L9 S& F: Y+ B- l% O. D7 KSimple cluster sampling, 简单整群抽样
; X0 B1 B# _0 Z3 Y" F$ S4 WSimple correlation, 简单相关2 `! @. g6 a5 B4 o
Simple random sampling, 简单随机抽样
s: P4 ^7 `+ x9 Q" _, v" p( c! MSimple regression, 简单回归
8 X" c _4 j4 v ~simple table, 简单表
4 K( R& }6 z" i) ^6 GSine estimator, 正弦估计量
& Z+ _$ Z# Y6 ]4 h: t) WSingle-valued estimate, 单值估计( t' Y; O1 l& l: ?
Singular matrix, 奇异矩阵
3 _, a+ y6 l: ], `7 @& jSkewed distribution, 偏斜分布
9 p; u s! W& K% dSkewness, 偏度6 `/ C: c9 ?4 w( k0 y4 X
Slash distribution, 斜线分布0 i1 f! E. Y3 O* z+ w
Slope, 斜率8 E# b: t8 L- }! _
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验& M- X: J! v, Q$ h, _/ ?+ C; Q% Y
Source of variation, 变异来源
' Y [! r4 L- j) |4 dSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
3 E' M" c. y3 k. m. o& u, @Specific factor, 特殊因子2 n- W7 z) K$ _0 \/ e6 m0 M- c3 r
Specific factor variance, 特殊因子方差
0 l, p% g' R: [* F, K8 o% L- g$ MSpectra , 频谱, O1 l% [8 N8 i- `' W
Spherical distribution, 球型正态分布4 T: w% }' r6 l! ]& b
Spread, 展布
6 _3 j8 Q& d( d7 X6 mSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包. A* f% N: D. L$ t& k1 \4 z8 C
Spurious correlation, 假性相关
1 V5 T: g1 ^0 c: C1 s" [Square root transformation, 平方根变换# R( z$ {3 w" u/ J1 u' F
Stabilizing variance, 稳定方差
8 l. Z# G9 Z' P4 ^Standard deviation, 标准差
0 o ~) h( j; `; Q6 eStandard error, 标准误
/ F6 r# X2 t) A: h: u4 nStandard error of difference, 差别的标准误
) u- I2 d) f* S' f) q0 w# aStandard error of estimate, 标准估计误差
+ }( l, t' |. v9 [Standard error of rate, 率的标准误' ]7 T! w7 S c9 A2 F9 [' m
Standard normal distribution, 标准正态分布# H3 Y! z! u2 ^! i
Standardization, 标准化
3 @9 }. ^9 w: Q; t% c; b2 l" QStarting value, 起始值3 X: W, T; ?4 C8 w. {( L0 ? X' M
Statistic, 统计量 m0 ?2 g( Q1 K$ @8 S6 e$ o
Statistical control, 统计控制
1 ?0 @6 n3 p1 P+ \6 k+ w1 \Statistical graph, 统计图
4 q& S6 T Z$ C1 U1 SStatistical inference, 统计推断3 P! z; a' l7 ~6 O& E
Statistical table, 统计表 U' `% a: H0 q$ d/ E% V5 o
Steepest descent, 最速下降法" P8 x( Y( _. z( ~( [4 x5 ]9 w1 t' j, M
Stem and leaf display, 茎叶图
( x9 T1 S9 J/ G9 }6 M/ [0 |# ~Step factor, 步长因子# x. u* v6 P8 s
Stepwise regression, 逐步回归1 o4 X3 D) j8 k+ u( c, O" i
Storage, 存
! v; U# P, H8 AStrata, 层（复数）
0 ]2 Y0 i: t6 W6 e5 U) H* EStratified sampling, 分层抽样( Q4 k& w- u: q: s
Stratified sampling, 分层抽样1 {1 J9 X$ x& c
Strength, 强度
. ~% Y; [' m# N& D5 jStringency, 严密性
! ]: Q4 F$ ]& D0 G, O5 dStructural relationship, 结构关系
% n* g& g* a6 ~( b! l5 N( tStudentized residual, 学生化残差/t化残差* f; S: O! x. t5 r, V9 l0 q9 Y
Sub-class numbers, 次级组含量" y; V/ i7 l) M
Subdividing, 分割( s, ^' R9 e: o1 U: [. } x
Sufficient statistic, 充分统计量* k, }* W8 q! L9 o
Sum of products, 积和1 W4 z6 v1 P; w; B8 E
Sum of squares, 离差平方和% M: g, T7 \0 h- L1 h
Sum of squares about regression, 回归平方和
) J' F% M, o6 R6 R9 Z+ eSum of squares between groups, 组间平方和! _4 I& ?3 z1 }, D+ T; e# p: O
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和3 d0 L5 y! z$ P
Sure event, 必然事件
1 n& w- ~/ B/ I! e! K7 ASurvey, 调查
$ n0 l3 s% E# WSurvival, 生存分析% \4 e! a+ L) y; H2 t9 b
Survival rate, 生存率
4 u4 P2 h, B9 Z( _5 WSuspended root gram, 悬吊根图; q% E, c; e4 s5 a q' d: Q( K
Symmetry, 对称
$ F2 d! J: k% }7 } W# ]- i5 r: {Systematic error, 系统误差9 H, R/ s+ _" w& g
Systematic sampling, 系统抽样2 `9 f* B a$ S/ f, p
Tags, 标签' j3 }" D/ z3 N' T
Tail area, 尾部面积3 L9 M, F& ?5 p A
Tail length, 尾长3 S7 g, Q; f: H0 A- n1 }
Tail weight, 尾重
5 `' K3 a1 e5 f" X! pTangent line, 切线
+ V" M3 h; b5 t9 gTarget distribution, 目标分布
0 n, M) l( \6 l; _6 t$ sTaylor series, 泰勒级数3 g6 @/ B* w, T3 S0 M) N
Tendency of dispersion, 离散趋势! V( t$ P' b. U6 q
Testing of hypotheses, 假设检验
7 ]) }/ D: \6 [& |& i" w$ ^6 rTheoretical frequency, 理论频数
$ w& B9 H; ?9 W- `, _# D* u9 G. KTime series, 时间序列
# N+ x6 t- U/ E7 ]; [9 HTolerance interval, 容忍区间
; f6 y& d _; t7 L5 [Tolerance lower limit, 容忍下限
4 |9 \* y7 C3 w7 f! xTolerance upper limit, 容忍上限( l, K( V" \. n& \1 k/ @
Torsion, 扰率$ E" L2 D' ~6 Z1 V4 B5 d" W
Total sum of square, 总平方和
# T+ w6 g+ [4 }$ j7 d7 G; XTotal variation, 总变异
7 e- k: G. U8 f' BTransformation, 转换. k0 t7 r# h# e/ E# }/ p l( i! c
Treatment, 处理
m1 D% k0 Y) p0 a LTrend, 趋势. A8 X9 u+ q+ M) i! [2 J6 A
Trend of percentage, 百分比趋势
3 Q0 g, g/ [/ ~" ]0 A! i3 eTrial, 试验
7 J! ]) j, O! D3 G+ M7 b! @Trial and error method, 试错法* Z5 e5 K5 W4 Z
Tuning constant, 细调常数, h$ E5 s1 D) {5 P
Two sided test, 双向检验
( E/ T3 o, [# K1 lTwo-stage least squares, 二阶最小平方- x* C# e% S( {) n# B6 ~
Two-stage sampling, 二阶段抽样/ p( g% n- Z* g3 Z$ y, y4 W: H
Two-tailed test, 双侧检验 b9 n, J0 N6 J* t
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
$ a6 Y1 W' J6 D- c& KTwo-way table, 双向表
5 ~3 y0 q9 p! a+ ?Type I error, 一类错误/α错误; F( b) f' }+ ^
Type II error, 二类错误/β错误
4 @3 e2 M3 F( c; xUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
' V# w$ D1 i5 c% _$ sUnbiased estimate, 无偏估计
! O2 k8 _% q# q/ s8 UUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
; E( T, o; o- R1 aUnequal subclass number, 不等次级组含量3 N( _9 C7 }) l ~" L
Ungrouped data, 不分组资料
. ^' {1 _( [8 i8 O. [1 I8 G, JUniform coordinate, 均匀坐标
7 F( @6 S% B& [" b5 R @5 oUniform distribution, 均匀分布
8 W% N% g- m! g7 n. ]& l7 dUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
- E9 t. Y% N& X; X! ]' b9 SUnit, 单元
9 r: S0 A9 g. [# G# eUnordered categories, 无序分类5 K/ w( [: j: d0 A
Upper limit, 上限2 D7 \# }' I1 y6 r& V% n
Upward rank, 升秩
- S+ c" g" |9 G# NVague concept, 模糊概念
* r7 V' g; N5 T' m! BValidity, 有效性: @. f3 N/ `/ J8 |/ y+ c
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计! r( ~8 Y5 a8 b" t# g% Y! ^" ?2 A
Variability, 变异性7 [% m0 U+ `. t8 v7 v$ C
Variable, 变量; S+ G( K. r) U
Variance, 方差4 ?; l7 B1 ~2 `4 M$ K! M0 [; p- ^# I
Variation, 变异
% o9 f, o& G( A- |) MVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
$ o! K! G6 c: GVolume of distribution, 容积1 p* f0 Q0 K K s- \" l$ S! F, o/ y% r
W test, W检验, ~. B8 p" x8 s0 D
Weibull distribution, 威布尔分布
: ~! I0 r% Z2 hWeight, 权数
. k7 s7 A( v- b: c$ c! `. SWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验( N3 M3 D; ^3 y; _/ G9 K
Weighted linear regression method, 加权直线回归
0 W0 }# \8 C; ]$ L7 {/ Z I+ cWeighted mean, 加权平均数* X# @( M6 }% {2 A) d5 f1 [
Weighted mean square, 加权平均方差
, s4 W! K5 f) q& @; l( UWeighted sum of square, 加权平方和
; q# q7 b+ ?# @; r5 Q' AWeighting coefficient, 权重系数0 b+ C) p% b W
Weighting method, 加权法 % S- L1 P" K4 r4 A8 h
W-estimation, W估计量) ]; [# S: e5 x3 U( [
W-estimation of location, 位置W估计量5 H% A; n+ ?- A$ [1 {
Width, 宽度3 {& y) `& g9 j% N
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
8 K/ }' n0 a2 q8 |! XWild point, 野点/狂点/ s% b' S7 p' ^" t, Q0 w" B% ?# x' i2 W
Wild value, 野值/狂值
$ x, `1 ^' A8 x* ^8 r2 E$ uWinsorized mean, 缩尾均值8 h- ]# H6 w* @- c$ Z6 }4 Q+ v z( C
Withdraw, 失访 6 T' k) q) H- e8 N9 Z7 o5 e" M
Youden's index, 尤登指数6 R3 s/ b, f& @! N
Z test, Z检验
- [# \) k- o7 d* B: fZero correlation, 零相关
& Z1 a4 @& j* k' b( iZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
