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质量英语

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发表于 2014-7-13 20:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
质量英语

" s( v. O9 x3 E3 Y& W* H- O
S-Z
Sample, 样本- I& C0 c1 E) `) m5 _
Sample regression coefficient, 样本回归系数4 }( L: f7 z! J+ Q
Sample size, 样本量4 S, `; R. N6 X
Sample standard deviation, 样本标准差% k8 z. V, T( L' D8 M$ g+ V
Sampling error, 抽样误差+ @: _# {; c5 M! l3 O- P5 z1 \
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
/ u) U* a$ o9 `! uScale, 尺度/量表7 l! F! Y- W- U4 O1 D# U
Scatter diagram, 散点图1 f; J7 ]+ `& w' m# n- j# W: q. t
Schematic plot, 示意图/简图
  h7 |& z# \; ^. IScore test, 计分检验
. D8 O  K; T, Q4 KScreening, 筛检
: T, g' L2 ?  \# [SEASON, 季节分析
+ E" u2 I- @9 I3 o. {  z/ aSecond derivative, 二阶导数
+ K) d8 P  R$ I2 q7 }# sSecond principal component, 第二主成分- b3 D& n6 o2 N6 ?- D
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
, v9 X( U5 t) N$ O: SSemi-logarithmic graph, 半对数图% [/ l" ~) \" _8 [
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
7 l  a8 t* E# J. K  Q: W7 e7 pSensitivity curve, 敏感度曲线
, q$ o. Y9 x" M( L7 kSequential analysis, 贯序分析
5 O9 T6 P! w- ESequential data set, 顺序数据集2 t8 H  U8 ?& a- a
Sequential design, 贯序设计" U$ T/ a/ V/ V+ G5 _
Sequential method, 贯序法) }6 e* [- \) p2 K$ {" p
Sequential test, 贯序检验法
+ L) b) b, L/ `! ]5 E+ @" `5 `Serial tests, 系列试验/ v- f& y& ~0 H3 S- i: y- d
Short-cut method, 简捷法 7 h7 D( l+ j2 `2 V4 U# g1 r) {1 w
Sigmoid curve, S形曲线
5 S( q: p* _. R& ?2 d9 F7 iSign function, 正负号函数/ E# N5 J$ L8 W& p3 |+ K& `, I
Sign test, 符号检验
: O+ t% G; t- \. T) _; V! g3 M/ P$ g( T9 eSigned rank, 符号秩1 J8 O4 J7 }' w# v1 O* {+ _4 W' F
Significance test, 显著性检验
; p/ K# }6 a7 o% hSignificant figure, 有效数字
6 z6 Z7 e8 ~, e0 }2 m2 LSimple cluster sampling, 简单整群抽样$ u3 `% A. A8 @$ j0 _
Simple correlation, 简单相关
4 t' E4 G0 H6 o3 y9 lSimple random sampling, 简单随机抽样
, S! |3 j) i" {. b% TSimple regression, 简单回归
- W0 q- O4 T( O5 n+ c+ Bsimple table, 简单表
. V% ~, L  [- M' XSine estimator, 正弦估计量
# K" c! k4 u6 K2 r, s2 ?Single-valued estimate, 单值估计
; u$ @0 M) f7 w- g1 iSingular matrix, 奇异矩阵
- A0 T; ]. i; Z. }9 |! `Skewed distribution, 偏斜分布
% V' z! Q8 o1 ], s! kSkewness, 偏度
; P. ^  f/ [6 ~7 [" nSlash distribution, 斜线分布
" B7 [: q4 _- {: W! N2 A( cSlope, 斜率
2 c4 M# y3 w7 y, ]/ v" D( |Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
  N- u8 a2 K! U1 u" h1 cSource of variation, 变异来源# ]% m; D) N6 A$ |+ f! g( v: w
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
) r8 E2 A1 l# z' p! [# H9 q8 SSpecific factor, 特殊因子
/ U1 ]- N! Y0 f" uSpecific factor variance, 特殊因子方差5 b4 \0 d5 X  r' _/ y0 C# j( T
Spectra , 频谱3 q& W+ K/ Q, M
Spherical distribution, 球型正态分布
( D% `7 b* i5 e4 q% }2 W9 u, e+ nSpread, 展布+ Q: A1 k! O1 S3 w
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包# o0 }! k( }( J4 Y% e
Spurious correlation, 假性相关: i4 `% }/ Q  o
Square root transformation, 平方根变换
$ `  r9 e  [& e4 b; T7 tStabilizing variance, 稳定方差
, z/ }2 V' ^' q2 \Standard deviation, 标准差, A9 ?2 G2 l9 ]0 c3 i  J. ~) l
Standard error, 标准误
. B0 q" G* m8 [" j' @Standard error of difference, 差别的标准误8 N4 U, X2 Q1 P; A6 |
Standard error of estimate, 标准估计误差  v3 }) n$ q6 q$ [5 P3 u  I
Standard error of rate, 率的标准误  g+ X# H$ C: X; G
Standard normal distribution, 标准正态分布
8 I& i' y9 E2 a0 k7 ^) Q3 t) eStandardization, 标准化4 A1 i) f  X" w" _  D3 j
Starting value, 起始值
. b3 k( f3 I( z; x( vStatistic, 统计量
; }' k9 Y: Z% z: a2 Q" @# ^Statistical control, 统计控制
* I8 M( `# e( L# p4 L( y0 `5 |Statistical graph, 统计图
& L/ x$ k: h5 A0 l3 J% w9 YStatistical inference, 统计推断$ U+ y0 G" f1 l9 ~) [+ z/ `5 h
Statistical table, 统计表/ O1 D" s# c) Q+ @
Steepest descent, 最速下降法
; H$ L* K: ]6 t' {* v( DStem and leaf display, 茎叶图
2 ?4 v, r  U( s" q) {2 `Step factor, 步长因子
$ g0 `& [! v0 d, e7 v* I- CStepwise regression, 逐步回归9 |8 f) `8 `* y" @. g
Storage, 存) r. U/ p2 m( [6 o6 s5 e" _% b
Strata, 层(复数)
! |! \) k& R- b+ YStratified sampling, 分层抽样4 f* C; m  c' T# O( ?/ J) a" _# G, J
Stratified sampling, 分层抽样
0 Q. ~: e% g! X- L0 dStrength, 强度$ p6 m; ~: E+ N, q+ c' U' t
Stringency, 严密性5 W- A1 m: `1 Q1 q9 G4 T3 G% _# z9 M
Structural relationship, 结构关系
# y: M. o  t' M& b/ x* M1 {Studentized residual, 学生化残差/t化残差
* R0 e* ~' k! Y1 u; b& p; YSub-class numbers, 次级组含量
+ b+ K* i, G' K7 \1 lSubdividing, 分割
& ]! H7 w9 {" V3 G5 _Sufficient statistic, 充分统计量
% a2 f: M( ^/ A! T8 E4 dSum of products, 积和
7 R9 v) T* n8 |% [Sum of squares, 离差平方和: z  ^8 K2 o; T& a; q4 X" X
Sum of squares about regression, 回归平方和
- a4 B! ~! }5 U1 d: E6 D7 h$ lSum of squares between groups, 组间平方和
2 v. @# N+ k( A" [Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和8 E+ c9 d- X8 w
Sure event, 必然事件
4 x+ M- \4 v' R$ l, \1 kSurvey, 调查
; Y0 q- H% ^* n4 w: h/ [8 USurvival, 生存分析
1 J# F0 Z* R3 \4 OSurvival rate, 生存率
+ i& V5 z" Y# {, n+ _; b9 CSuspended root gram, 悬吊根图
* Y2 U" U- ~2 U* D8 C, ySymmetry, 对称+ F9 h6 I( T5 H
Systematic error, 系统误差2 h9 j7 e6 A& w9 [  K7 m- |
Systematic sampling, 系统抽样
+ ]  M& |8 W$ v; bTags, 标签" S; h2 O1 e/ `+ `9 C
Tail area, 尾部面积) g5 `+ x9 v" q! m$ @
Tail length, 尾长% L# u( g) \5 e! B  Z
Tail weight, 尾重
+ M, o9 B+ c' o3 p% Z. B; k; a- ETangent line, 切线1 A5 l2 X+ f7 U6 D' q" ^# Y
Target distribution, 目标分布
/ [6 p5 h# e. f# qTaylor series, 泰勒级数
+ V8 J; q( y* {6 r! bTendency of dispersion, 离散趋势- W& y7 N8 _' F
Testing of hypotheses, 假设检验" P0 K0 W1 v: Z) z+ R
Theoretical frequency, 理论频数
& u& I7 H0 y# P' e( H( q: d% \Time series, 时间序列
/ S( p. T" \7 MTolerance interval, 容忍区间
, {. r$ X$ j: w+ K2 T# P' ?Tolerance lower limit, 容忍下限
+ e% b, t9 N# o1 D6 I# L; b1 rTolerance upper limit, 容忍上限
, [  \$ F, g! d# `0 h0 QTorsion, 扰率
; O: X! B8 ]6 }4 ?2 eTotal sum of square, 总平方和
; ^: w- g/ P- [! S* Y! t3 GTotal variation, 总变异
. l, g5 H( U4 \+ ATransformation, 转换3 h& L1 Z/ \  c# m/ Q; Q4 U
Treatment, 处理
' I# O* a2 b9 \" I7 WTrend, 趋势: p1 i/ P  K4 Z+ A' {! x- N' d
Trend of percentage, 百分比趋势3 Y' `) E+ |1 Q  }" L
Trial, 试验8 l  @# s( a6 R: q
Trial and error method, 试错法
" Z1 ?) w4 A% WTuning constant, 细调常数
* h0 ^. l* ]$ L! `Two sided test, 双向检验' _  S+ I1 i. I! `
Two-stage least squares, 二阶最小平方/ Z) _9 Z# Z/ D
Two-stage sampling, 二阶段抽样
4 x/ d* N- H6 m% rTwo-tailed test, 双侧检验
; B: l6 f* c1 [6 ]- F& ]Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
$ i/ a1 Z& G) N) t7 U) P% Q3 F9 Z1 ^Two-way table, 双向表
- Z0 X5 P/ |  d$ q4 U$ Q9 D! RType I error, 一类错误/α错误
& h" ]8 ~$ p' n; P3 sType II error, 二类错误/β错误! x; B7 `& r4 s. f& ~% q
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
/ U) q" H  A6 B' aUnbiased estimate, 无偏估计/ l! f' D+ D& }, p! r7 [& d+ S
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
, l, }# B* F( r+ I$ |2 w! iUnequal subclass number, 不等次级组含量7 K9 n, `5 f1 |" Q: u, F$ l# E4 a; d
Ungrouped data, 不分组资料5 n& t) C. ]7 b( x4 R
Uniform coordinate, 均匀坐标
, c0 ]7 n2 g; N3 j; `# ]9 l, \Uniform distribution, 均匀分布
2 _4 N) x3 Q% fUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
0 ?+ v: [0 k) gUnit, 单元
4 `# H. N1 V$ g+ m* Y$ tUnordered categories, 无序分类
6 j* }+ S7 u0 H* N% kUpper limit, 上限  B6 l+ \* P* a; E: q
Upward rank, 升秩
" L8 Q% b3 \  P1 gVague concept, 模糊概念/ M. K* R5 \8 m4 K: v' O
Validity, 有效性
5 O7 Y' z, x) CVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
2 l* L/ b$ q. GVariability, 变异性0 g# b1 d( f9 e* \
Variable, 变量. E- J. N8 g! f  C% B; ^  O
Variance, 方差
% R  b% I8 \- Y8 O) ^2 ~Variation, 变异1 L) l! c; w1 C
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
4 T, t( A/ Q: X2 q/ D  ]Volume of distribution, 容积: i. Q# }$ A5 Z* ?0 \
W test, W检验6 d) K) c$ G! w1 ^7 x+ v, A. v  E. }
Weibull distribution, 威布尔分布* K( x/ \2 X: t$ h. ?4 W
Weight, 权数8 E3 A) q. R) z6 I0 v" J+ P* Z/ {
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验, i( `# ]( x( B! A; R$ j$ E
Weighted linear regression method, 加权直线回归  \1 M; t; c) D) {. H
Weighted mean, 加权平均数1 r5 t: s8 ^" B
Weighted mean square, 加权平均方差
1 X3 g9 X0 q: ?  _Weighted sum of square, 加权平方和3 O$ ]  x, j. f$ P! r
Weighting coefficient, 权重系数
6 Z) K6 y3 g& ^1 k2 z6 YWeighting method, 加权法 % i+ ?, U6 o  t" @
W-estimation, W估计量/ Z* T, s7 i4 v4 k4 I' u: Q+ u0 I9 w
W-estimation of location, 位置W估计量
7 r5 d5 z2 K) l& D- F$ i' x. K& }Width, 宽度
$ y2 H" C& H8 W  y. mWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验' F6 Z* h+ j1 H
Wild point, 野点/狂点
: |9 d7 X  b6 `Wild value, 野值/狂值
' l4 i" a1 d7 |  ~( n0 U/ a" ]Winsorized mean, 缩尾均值
' z7 c: |) H" ?Withdraw, 失访
7 m4 k# a4 H; M8 ^Youden's index, 尤登指数" a1 y, X8 i# j. y; X& c1 X
Z test, Z检验
# f5 f$ O  Z$ A# Z0 \4 }2 XZero correlation, 零相关
9 @6 R5 Y/ K% V$ k; C2 z+ e1 J0 M  mZ-transformation, Z变换
M-R
Main effect, 主效应
* j1 _1 Q* ?% T2 z+ tMajor heading, 主辞标目6 J  s& Z  R5 C9 Q
Marginal density function, 边缘密度函数
" i6 S7 H, Y# Y" t; _! }Marginal probability, 边缘概率! W3 p/ F. b+ ?' g+ V5 N1 ~* f/ W
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
! a. y# ~' L% x) S# I( AMatched data, 配对资料
8 P- d/ X0 ^! m- u2 L( z3 W/ v5 d* XMatched distribution, 匹配过分布8 w) h6 g4 J# r
Matching of distribution, 分布的匹配1 s6 s; b% Y+ S; M, R" o7 l
Matching of transformation, 变换的匹配1 ?! B2 X9 j' b# N& o
Mathematical expectation, 数学期望+ i! K( E9 d3 Q# G& C' x
Mathematical model, 数学模型5 E# i) c: O3 m8 h& f9 x1 h6 V
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量/ N9 l1 L! W0 Q( n: M
Maximum likelihood method, 最大似然法
1 Y3 M; ]4 w* H! q3 o7 v( d/ S2 {Mean, 均数1 X. F2 h: S9 h& z3 m6 F2 c6 @0 J
Mean squares between groups, 组间均方
7 m! Z; d9 T0 Q  C6 UMean squares within group, 组内均方$ G5 \. f( M& w$ e/ T8 y4 U; v+ K) G7 ^
Means (Compare means), 均值-均值比较; ^3 f- P4 a, L. A4 e, P
Median, 中位数
, j; w- a2 x% BMedian effective dose, 半数效量
. O5 O3 X8 m) ~9 c) M* o8 m6 XMedian lethal dose, 半数致死量) P6 r7 d; J9 p( P
Median polish, 中位数平滑
" q; X2 v. e( lMedian test, 中位数检验
; V& H8 c  i" J5 l/ n: ^Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量! T9 [  e/ B) y6 x) r7 ^
Minimum distance estimation, 最小距离估计
6 z+ Q, c3 p0 b/ S! nMinimum effective dose, 最小有效量0 \* A$ t4 _0 ^  j8 H3 m
Minimum lethal dose, 最小致死量3 A% V9 a3 T/ x( O* x
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
! u6 g# B2 \7 mMINITAB, 统计软件包
; }$ U% E4 Y" g! b: z: UMinor heading, 宾词标目2 C% ?: f8 |% G6 E/ Y4 F. G2 _
Missing data, 缺失值
# G3 C. _' H; N/ ^' `Model specification, 模型的确定5 O1 D( |) \/ z+ m
Modeling Statistics , 模型统计
) X  u  a0 A' @* \3 V4 s/ iModels for outliers, 离群值模型4 {" y( J# u6 C7 s! P# f! A0 S
Modifying the model, 模型的修正6 {1 N9 Y6 `" ?& r
Modulus of continuity, 连续性模
4 p( s. Z$ N5 R  PMorbidity, 发病率 % |3 c) g% h2 d8 t
Most favorable configuration, 最有利构形
; B. N2 Q+ W. n" a) jMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
7 g) v$ Q6 V( X% B) M5 AMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归" `  d( c- X6 H( M% e  y
Multiple comparison, 多重比较  F8 S" B6 `/ T; l$ t4 |0 w1 A" W
Multiple correlation , 复相关
' z" K, y3 C2 R" f2 W9 ?3 PMultiple covariance, 多元协方差
/ Q9 _# @) Y* C& I; x) EMultiple linear regression, 多元线性回归
+ V( [" H- T$ Y. a: hMultiple response , 多重选项& F. n8 V% V3 \8 a) q: v9 A( b3 U
Multiple solutions, 多解' [+ u, @, ]4 W) Z+ z$ K) P
Multiplication theorem, 乘法定理; K* [$ w/ H, b2 j1 t" ?
Multiresponse, 多元响应3 X* a* |, y/ O9 ]- Y1 W8 `
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
7 I5 Q6 n' s1 Q2 |, X  W( tMultivariate T distribution, 多元T分布1 {* G, y7 I" q1 h  y
Mutual exclusive, 互不相容3 Z3 @' ]% T" H
Mutual independence, 互相独立- O2 X, s& Q3 _6 L) E
Natural boundary, 自然边界. `7 J  M* B  D9 P2 p9 O
Natural dead, 自然死亡" \  e: u8 J3 }% B2 \9 B
Natural zero, 自然零9 @4 o$ D) l) q5 d8 K9 x: T
Negative correlation, 负相关
  P! t; E1 M# U# @; w) D# p% dNegative linear correlation, 负线性相关) ]# ^( K3 @1 Q' w* x/ H4 D' [; X1 a( W
Negatively skewed, 负偏0 ]) m5 P' O% L0 g& t7 ~& [& R) `
Newman-Keuls method, q检验
( K; l) Z7 ~, _: H! i$ P" zNK method, q检验
* d# w. j6 o7 F+ [  Z0 hNo statistical significance, 无统计意义- `  Y7 A$ O3 W+ w+ K0 e
Nominal variable, 名义变量
/ N, [) _, p. PNonconstancy of variability, 变异的非定常性  k2 }* b; w! C' w- q
Nonlinear regression, 非线性相关
5 _4 Y' N- g% b2 xNonparametric statistics, 非参数统计5 A. a4 z% K  m% {2 J
Nonparametric test, 非参数检验
* j+ u% M& m8 n3 `' P& \  qNonparametric tests, 非参数检验6 ^  d- b0 p0 A' {% R
Normal deviate, 正态离差
9 V" h. ?+ W( BNormal distribution, 正态分布
. a. d) m7 G1 m) O- [2 W# }Normal equation, 正规方程组# ]( F2 d8 @+ h
Normal ranges, 正常范围
! Y8 l" E, ]2 K4 S7 Q5 n/ TNormal value, 正常值
' \- V3 z6 h" XNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数4 x. H- {8 V# M0 W2 ]4 s$ Y
Null hypothesis, 无效假设
+ K: w9 T) c( b  B/ mNumerical variable, 数值变量
( x9 b1 t5 r8 H8 A9 w- y& fObjective function, 目标函数& B8 B& g+ ?# j0 ^, J- s
Observation unit, 观察单位
) ?) k6 s+ S+ U- D. ~: H8 _$ N: XObserved value, 观察值
" ^. i7 @( y8 T. ?) DOne sided test, 单侧检验' n# M6 }7 F7 ^) c
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
7 r3 A) _6 F$ v/ o1 x7 xOneway ANOVA , 单因素方差分析
& h# Z  L0 w! f9 P0 K, KOpen sequential trial, 开放型序贯设计5 q! z& S! S1 q6 w0 A, w! J
Optrim, 优切尾
$ }; m$ c; Q7 oOptrim efficiency, 优切尾效率8 i; B  N5 l7 Q0 W, S( G
Order statistics, 顺序统计量
& ^+ i2 O7 @3 |6 COrdered categories, 有序分类* l. Y9 P4 Q3 V7 T
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归) A, Q  l$ V  A# K2 T5 `4 W* \% t
Ordinal variable, 有序变量
5 ~; Q9 }9 T2 o# [' G0 tOrthogonal basis, 正交基* c* s- ~6 @$ @' ^* l/ i
Orthogonal design, 正交试验设计
8 l6 N7 U, R8 T1 M& @Orthogonality conditions, 正交条件
' V) P: Y2 H2 l' o& M/ ]' u8 oORTHOPLAN, 正交设计   `3 z/ e/ V& e2 P8 L
Outlier cutoffs, 离群值截断点2 z" Q/ t) L9 N/ y# V
Outliers, 极端值% `' K& C4 O8 T9 v% ~; F
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ) ^5 U0 N/ U! v3 D$ g
Overshoot, 迭代过度  l! m- a5 N% p- k/ Z: m0 i
Paired design, 配对设计! M. M0 _4 n9 e( y7 T' Q
Paired sample, 配对样本
1 A: d( w/ y! |Pairwise slopes, 成对斜率
. _, P8 a* m% zParabola, 抛物线
  W, n: G! m9 ZParallel tests, 平行试验" J2 G+ e" |. P9 V
Parameter, 参数' Q0 h; Y" ^: b7 Z
Parametric statistics, 参数统计2 _- \# d! u' S+ f! k- r
Parametric test, 参数检验) u& C$ b* x/ x, C" d4 c
Partial correlation, 偏相关
' Q5 Q$ D( ^; ~5 V' P' vPartial regression, 偏回归
! S2 @7 y5 `: E& j5 r, kPartial sorting, 偏排序- W* N! |6 |& i- h7 ~$ c7 R3 g* z
Partials residuals, 偏残差
$ O" x& K' Z3 i: IPattern, 模式$ i4 E/ k% l% y, d( b2 X+ w* F
Pearson curves, 皮尔逊曲线8 k  y6 c8 o  [* x. X- v' S
Peeling, 退层/ z) X) [: x4 s
Percent bar graph, 百分条形图2 N! T8 ^( u$ @. a
Percentage, 百分比6 `" V; N1 S4 i$ G  I6 W- w
Percentile, 百分位数
- M% Q8 z" S1 hPercentile curves, 百分位曲线
$ I7 ]0 f4 j$ K) j- s! G/ ~; nPeriodicity, 周期性1 j+ q; P) b" T- k. _" v
Permutation, 排列
; T# p! G/ x4 H( t* W( yP-estimator, P估计量3 m% @9 s8 _: F' V) \0 R; U
Pie graph, 饼图' `/ W$ Y. `( Y# j0 j' ]
Pitman estimator, 皮特曼估计量
+ \0 O! H1 [: w* Y/ |5 jPivot, 枢轴量6 c7 x" ?8 Q% f1 Y+ x- r. q
Planar, 平坦
8 t* E: [' |' T1 }- g' ePlanar assumption, 平面的假设
; D3 Y, a; A& k3 `PLANCARDS, 生成试验的计划卡
$ [8 u& R8 q/ N3 ^7 U. sPoint estimation, 点估计
5 w" Q; ^* J, H" b3 C. PPoisson distribution, 泊松分布7 Q8 ^4 o/ {. W8 t8 c* G1 g/ m
Polishing, 平滑
4 u4 D1 m. W" c; nPolled standard deviation, 合并标准差
; T1 V# ]( o) b; X0 T. _4 MPolled variance, 合并方差3 R7 z7 k5 o! K: M8 y7 |3 T, [7 G
Polygon, 多边图
) q" u+ ~- C" nPolynomial, 多项式
0 X& I+ h# e/ a" t- _1 n0 G- EPolynomial curve, 多项式曲线
) x! E5 o4 b3 S+ ~* Z& m6 aPopulation, 总体; r9 n6 D$ x8 h
Population attributable risk, 人群归因危险度; P, n+ v; Z- S0 Z4 [: [' r' v
Positive correlation, 正相关
9 A0 ^% o! G* a8 _; `% K0 u! j, {Positively skewed, 正偏9 J. W2 {8 m) f4 p1 h- X. r
Posterior distribution, 后验分布
  c6 z2 I4 Z: R0 D$ KPower of a test, 检验效能
+ G( O9 w# P) ~. [* @4 D) ?/ F: GPrecision, 精密度
$ K5 e7 o, S) A' ]4 UPredicted value, 预测值" R+ C6 F  c: c! R1 \
Preliminary analysis, 预备性分析7 `; @: u2 Y! `2 H
Principal component analysis, 主成分分析
) ]" y8 P' e! O9 ~8 @& kPrior distribution, 先验分布! G  O) j' ~# x  n; O
Prior probability, 先验概率
/ W' d% L0 ?- g) j( ^7 X4 l# wProbabilistic model, 概率模型7 {. ]& Q4 y6 B) B3 @- g
probability, 概率
7 a0 I7 u2 R" w) _: }* F+ b! q- DProbability density, 概率密度
, c0 W0 g1 ]! d0 a2 L) B% eProduct moment, 乘积矩/协方差# o' p! l& H  K: E6 \/ d5 |3 A
Profile trace, 截面迹图
( J: u" g2 j- V, S3 y3 mProportion, 比/构成比
' r1 A) H3 r# v9 i- U8 O" y. tProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样$ x! w' n9 ~/ P/ t+ b8 z8 [) b  T
Proportionate, 成比例& D$ `7 l. Q( M$ U: d3 F
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量1 j* E( m: Z. G" u+ }+ R  q* h
Prospective study, 前瞻性调查2 P" \/ F9 T) d9 c
Proximities, 亲近性
; O+ F- U7 i5 \* w) B5 }2 pPseudo F test, 近似F检验
9 p& _( C& E7 T5 NPseudo model, 近似模型4 A5 V  V- k( ]
Pseudosigma, 伪标准差
; z6 L7 m, G1 c$ F; T0 n" \$ aPurposive sampling, 有目的抽样) X2 Q2 L; K4 p8 y/ R) Y
QR decomposition, QR分解
1 r2 `/ a/ I0 e) T) }! }Quadratic approximation, 二次近似
( l/ e/ r  j) S2 a2 p9 IQualitative classification, 属性分类
5 w% K( a% p- V- y3 @: @3 `7 [Qualitative method, 定性方法
: o" A8 e# Q+ V+ D, N( }Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
+ q) K3 l7 [; ^* DQuantitative analysis, 定量分析
! S6 g7 R& y3 @" T' EQuartile, 四分位数  F7 C. c; Y0 [  W5 A4 l% \+ s" Q! j
Quick Cluster, 快速聚类
% @7 N! S3 f& h4 D% r, R: T! FRadix sort, 基数排序
! t1 H& @2 D4 t. o1 L: cRandom allocation, 随机化分组. S' m; I  B: K# Z7 ^) k
Random blocks design, 随机区组设计
4 e# H: \" \0 b/ ?7 CRandom event, 随机事件
+ S! i9 r- x# W8 A- K) L( ERandomization, 随机化
  \+ v5 E. r. S, H; |( ^) E, VRange, 极差/全距
* U6 i2 O; L; K. O+ `' yRank correlation, 等级相关+ g1 H# W, X' x7 _" Z& G
Rank sum test, 秩和检验% C4 g6 l7 t$ i2 Q
Rank test, 秩检验
1 H$ c. ^5 h& u; w9 P0 MRanked data, 等级资料
: ?' i3 y4 A+ h6 X3 m  z3 |  h( nRate, 比率
. H  w( t/ N) j4 a/ W6 tRatio, 比例0 T2 e2 E9 n# y8 B) `: T: S5 C' O8 r
Raw data, 原始资料. a# {2 j* E* O' h! L0 i3 M
Raw residual, 原始残差% W# h6 t7 `  L0 l
Rayleigh's test, 雷氏检验
& o% f# U/ d! \Rayleigh's Z, 雷氏Z值 * t: z% y" H: @$ D: f0 ~
Reciprocal, 倒数
" G" h$ U$ g' X8 d3 \; o- N; k# n+ {! BReciprocal transformation, 倒数变换8 s) Y. T0 a, o, `
Recording, 记录
3 t' M5 h7 G4 g% v* h5 LRedescending estimators, 回降估计量
5 F. O9 c: W7 m  AReducing dimensions, 降维
# C3 A3 y9 P+ K; p  ?, Q7 E8 ]Re-expression, 重新表达
! f$ J$ x3 e% D- AReference set, 标准组
/ q3 T2 U* g7 v0 K7 z! yRegion of acceptance, 接受域
) E5 \+ t: o; T+ }Regression coefficient, 回归系数. \. W, a/ Y7 n$ x. O: I
Regression sum of square, 回归平方和
! M) t3 @" K6 S6 Q0 ^Rejection point, 拒绝点
6 m" `# y1 ]; y7 f/ |! M) s) j; W! qRelative dispersion, 相对离散度! J! U* R3 z) G6 E, X4 P( w
Relative number, 相对数- V# \" l, [; p6 U$ g- t
Reliability, 可靠性) `' C, N) d* V  Z3 n6 e) R1 M
Reparametrization, 重新设置参数
3 _7 L1 n  c% ?3 v* CReplication, 重复7 Q3 A; Q9 v8 {6 ^" O
Report Summaries, 报告摘要
) [+ V# B* _7 P9 F- N9 W" \Residual sum of square, 剩余平方和1 J  G- c$ m$ b* Q, k& f; F, \
Resistance, 耐抗性$ K( }5 \3 V/ z! q
Resistant line, 耐抗线
0 a# \! H! _' }$ pResistant technique, 耐抗技术# E7 Y- v8 F* F5 Z, p
R-estimator of location, 位置R估计量
9 r" [' Q. Z* e( qR-estimator of scale, 尺度R估计量
2 H; l( P6 ~& R! H* zRetrospective study, 回顾性调查, L6 E( l5 |* B: V- y
Ridge trace, 岭迹9 r) N0 `) ~9 ^$ @) d
Ridit analysis, Ridit分析  r9 Z2 S/ Y/ ]- i" ]+ b( O# X$ o+ c
Rotation, 旋转3 u* g- s; c- D% m; {; t) |0 U
Rounding, 舍入
1 F8 f' z& X5 aRow, 行
, y: j# P" B& z. H, d6 _) W  ERow effects, 行效应
; f6 r) t. W$ |* D% |4 nRow factor, 行因素
) q. e4 j  V" a/ I" l* bRXC table, RXC表
E-L
Effect, 实验效应3 L# ^, x6 c( o) O$ x5 ]. t
Eigenvalue, 特征值
% X. m8 ^1 o: d4 W% ?Eigenvector, 特征向量5 ?3 Z; C6 `! h% S/ `% \
Ellipse, 椭圆9 W: \1 U1 a* }/ F3 z
Empirical distribution, 经验分布# Q+ b  P7 x% C/ f
Empirical probability, 经验概率单位
$ B1 v$ r& A) R! X$ bEnumeration data, 计数资料; U) M4 ~" @! F0 Q
Equal sun-class number, 相等次级组含量 , t* t% d; i6 s4 U
Equally likely, 等可能, a+ q2 D  m2 |: x! ]7 H7 s, x9 u
Equivariance, 同变性
1 S$ V$ t" l6 {Error, 误差/错误
5 z- ^& T# e3 ^- ]/ a- JError of estimate, 估计误差
1 W9 i/ M6 r  _1 D/ |Error type I, 第一类错误
. Z/ A; t+ Y; Q; y2 RError type II, 第二类错误/ ^7 z1 O0 A: j# Z$ I
Estimand, 被估量
- T( p1 W$ @" Z6 w/ r5 t7 e8 NEstimated error mean squares, 估计误差均方4 P: d: z! d8 U
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和" p' d# m7 L4 h: t; M: t$ G
Euclidean distance, 欧式距离( O, ?2 m! d' u8 H! @7 G: W
Event, 事件; N* O, f  _2 }! b8 I4 S# {+ x
Event, 事件# `7 x0 G2 h! j3 W
Exceptional data point, 异常数据点0 x4 J& |5 v/ E6 k6 |( D2 C
Expectation plane, 期望平面" M) d. e; K, H, a$ ~' c
Expectation surface, 期望曲面. l0 J! b- U( U% N+ o9 ^2 S
Expected values, 期望值
. ~' f( P3 X7 P% p6 OExperiment, 实验, a/ G& d# g1 ?: D& T+ e
Experimental sampling, 试验抽样5 h  S9 o( e3 ?: E7 o
Experimental unit, 试验单位6 [4 y+ e# m! K5 E3 X! b( n
Explanatory variable, 说明变量% m3 k3 ^7 g1 ]% d! H& l# j$ e" }
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
* R3 @' B9 c( R$ dExplore Summarize, 探索-摘要
. F, O4 J; o& ]* N* E6 BExponential curve, 指数曲线
1 n* i2 o1 o& P1 B9 R( EExponential growth, 指数式增长+ r% d, ]" X$ m) o
EXSMOOTH, 指数平滑方法
' m3 @! b! E+ H. WExtended fit, 扩充拟合' z/ c! ?6 V& o% D* O8 J. ~
Extra parameter, 附加参数
( f- x9 l! [9 ~+ tExtrapolation, 外推法1 T6 g- s8 E% E9 l( E2 s6 s- h
Extreme observation, 末端观测值 / y0 F) ^6 F8 r' J9 @# B0 A& p
Extremes, 极端值/极值7 V/ ~% O6 d, S$ n+ k9 I1 D0 A
F distribution, F分布
' K+ t& D0 J8 b1 `0 CF test, F检验# u1 O5 q' K; L* B! G- n3 C( r
Factor, 因素/因子
% M9 b$ }6 U" ?5 g5 X6 iFactor analysis, 因子分析4 ~5 s7 {# [0 ?
Factor Analysis, 因子分析
4 w0 X4 H: x$ H$ o; ?/ IFactor score, 因子得分
. h& m# p3 U4 _2 \3 BFactorial, 阶乘
: b: @9 d; y( O9 lFactorial design, 析因试验设计
( T# N9 p9 k: F* c, jFalse negative, 假阴性
* B" t6 X9 Y; n! ^; C9 p( e. iFalse negative error, 假阴性错误
7 A- ^5 P4 z+ ^) M, Z- lFamily of distributions, 分布族: {* I# j9 G7 i; C7 y8 V
Family of estimators, 估计量族: {. d4 l+ y+ b- b; A6 e8 y
Fanning, 扇面9 S! g5 N+ p, ~
Fatality rate, 病死率# Q6 A/ t' @3 A; y' H  z
Field investigation, 现场调查
# r% J, [0 e" A  V$ A2 T8 S- yField survey, 现场调查
; h4 I3 c- E1 C8 ^6 w  }$ I, lFinite population, 有限总体
) c) d; I9 G8 o0 e& xFinite-sample, 有限样本) z5 R% Z6 ^" E" S3 D) h! K1 U: P( C$ ]
First derivative, 一阶导数 * r2 W1 [: X/ Y5 {$ ^
First principal component, 第一主成分3 X9 ]# |' D$ K+ F3 L
First quartile, 第一四分位数( c# h& h5 r5 T# b& T' X
Fisher information, 费雪信息量
3 z6 Q- k- v) n: _$ r$ H2 s2 I# eFitted value, 拟合值9 [( r( k; B3 q) ^4 I9 L3 n/ z
Fitting a curve, 曲线拟合
6 z3 t9 \4 t0 c- u8 ~: }4 dFixed base, 定基
" g6 C" o: F; wFluctuation, 随机起伏5 ~/ p0 l' b) n7 h  w8 k( o' g9 i9 r
Forecast, 预测. D2 \: B) w: m5 M; o* L4 h
Four fold table, 四格表: H" p8 S0 t3 M( j1 o/ x
Fourth, 四分点
- g4 K4 g; R! a! q( _: n6 ?6 [7 i  HFraction blow, 左侧比率" j  p. R) A# `5 m& a  [" ?4 K
Fractional error, 相对误差" R* s# g7 m0 H6 r
Frequency, 频率
* d4 k) m( T# J+ iFrequency polygon, 频数多边图
& n9 B1 y" D" cFrontier point, 界限点
6 }( R% Q; W' `8 [. h8 ^" [Function relationship, 泛函关系
: \# \, y: j6 I9 v* L3 e6 TGamma distribution, 伽玛分布
/ s8 @% w3 t( ZGauss increment, 高斯增量! r5 q4 U- p" z5 _" l# k$ J
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 m% t0 Z  D2 fGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
" R1 ~1 L4 u$ B5 V! {! o# N1 UGeneral census, 全面普查
/ W5 `) S. E- D- U2 K8 F8 i& EGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 : U5 A) i6 C7 |1 a
Geometric mean, 几何平均数
  x4 G4 B" F; Y( y, I. K5 TGini's mean difference, 基尼均差
3 Q; \/ Z8 S  F, Y6 DGLM (General liner models), 通用线性模型 / h8 ^( ^; q8 p  W
Goodness of fit, 拟和优度/配合度6 G( a/ G1 g% R
Gradient of determinant, 行列式的梯度
0 l7 L- g8 s6 ]" ZGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
+ s% A3 f$ }2 u2 n9 aGrand mean, 总均值
3 Q9 H0 ^3 l/ y) Q$ t' JGross errors, 重大错误: r. Z9 e5 R' U; o0 e. m
Gross-error sensitivity, 大错敏感度: z+ j2 y2 }0 Y5 y! k
Group averages, 分组平均
5 s* c! w7 z% }  y; j# }3 D. o+ MGrouped data, 分组资料5 m* E0 E5 }* h9 L6 S" C
Guessed mean, 假定平均数. L( f. e/ J( u% r; Q
Half-life, 半衰期
! A0 G" l# V9 x8 F  cHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量! R5 N1 {; c4 D
Happenstance, 偶然事件8 M/ y( Q7 b7 m& ~: `/ |
Harmonic mean, 调和均数
- j$ L: C- p/ [) z: o4 C5 XHazard function, 风险均数
; Y: G9 b9 J2 L5 hHazard rate, 风险率% d  z, k2 r+ j( T
Heading, 标目
* s$ i$ o& g( q: F( z5 ?Heavy-tailed distribution, 重尾分布
& C  b5 J; f. I& N5 nHessian array, 海森立体阵1 ~, L0 P& F1 f) o7 I( U
Heterogeneity, 不同质
: p8 c4 m! n0 k7 f5 KHeterogeneity of variance, 方差不齐 # f# w" j! M+ D' F. {
Hierarchical classification, 组内分组
% B5 f8 x+ {& bHierarchical clustering method, 系统聚类法. @: |, b- A( V! Y
High-leverage point, 高杠杆率点: U9 P4 P, \; \( X5 G- O
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型7 V: m& T( m$ X/ S$ f
Hinge, 折叶点* F# V$ z- c, c$ u. S
Histogram, 直方图2 K/ j, M$ b! X9 M
Historical cohort study, 历史性队列研究 + w( a" |6 i9 o5 s1 n9 P
Holes, 空洞
: v6 L8 F. V. u1 I0 mHOMALS, 多重响应分析2 {4 c7 d( l( w' [: k
Homogeneity of variance, 方差齐性
% q4 G4 r/ _0 _9 {( }Homogeneity test, 齐性检验5 w9 @6 X7 D2 F7 Y5 [, z: o
Huber M-estimators, 休伯M估计量
& _5 z( K* q  w4 w$ K; AHyperbola, 双曲线
- b' Y( ]9 n; B! C& xHypothesis testing, 假设检验' z! `' }+ Z0 M* L) h; u- q! S) t
Hypothetical universe, 假设总体% l2 B; s  A# T
Impossible event, 不可能事件6 y4 D/ [6 z" h* X& F
Independence, 独立性. L. z  q+ q$ H
Independent variable, 自变量
7 N2 Z0 i9 n: n' [Index, 指标/指数' _& \0 \5 D5 |/ G) q1 t
Indirect standardization, 间接标准化法5 Q" I5 _2 n4 v6 }# A3 A, {
Individual, 个体
  J) j- E0 r7 f3 `8 D4 D# KInference band, 推断带4 l  P8 c" g% Y/ K
Infinite population, 无限总体
# H' Y8 E0 y8 H8 jInfinitely great, 无穷大
; u4 t5 @" C! R$ RInfinitely small, 无穷小
1 x4 P) q; j; i) b; aInfluence curve, 影响曲线
* j7 X' e6 T8 m5 h! V, c; \9 vInformation capacity, 信息容量. V3 t( Q3 P' e+ P
Initial condition, 初始条件
- t0 N4 M- B4 E5 u; O8 |& Q9 wInitial estimate, 初始估计值
, k$ c; T. i; a4 o) O; ~Initial level, 最初水平
7 j! N0 c/ [9 h( }# c) v/ \0 }6 uInteraction, 交互作用& ]+ b% y) s- I- X9 f" j0 J: o! M* t
Interaction terms, 交互作用项: g( o$ w! U  j. c0 R7 X" a
Intercept, 截距
8 A* c- U* A/ @& r/ `8 W, _Interpolation, 内插法" E! q6 k. l% L1 Y& e) d
Interquartile range, 四分位距
* b' D0 J' D0 b+ @( JInterval estimation, 区间估计# X6 k+ ~: b* f" F: I
Intervals of equal probability, 等概率区间
" q( L# r7 c( G: h) tIntrinsic curvature, 固有曲率
- d& h7 f5 V7 y- k- JInvariance, 不变性
7 V( u9 H' F8 G4 T7 b4 ~% }2 ~Inverse matrix, 逆矩阵
' m+ y6 Z8 Z4 I7 _4 MInverse probability, 逆概率
. ]2 J. a" C3 S0 r6 pInverse sine transformation, 反正弦变换
( N+ G! K! e! o* ^: {! h$ L5 CIteration, 迭代
2 y1 z: j* c. H# cJacobian determinant, 雅可比行列式
* u& _) |. }9 P& Q& {! x* A9 {/ UJoint distribution function, 分布函数9 M( g! a" T2 y9 k
Joint probability, 联合概率' n) L. i( k, B6 \
Joint probability distribution, 联合概率分布
' R0 M5 M3 Q! g9 `' X4 `2 }K means method, 逐步聚类法
" U7 V( k( v3 \% }9 H* s6 s  r. O6 HKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 * @1 V( P; e2 e( d
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
3 R! L- {6 D; hKendall's rank correlation, Kendall等级相关
$ X+ g. @7 S  m) [Kinetic, 动力学5 k- |" Q$ P; L; W
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
0 q4 a$ o$ h: eKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
4 {# L2 t, H: V; yKurtosis, 峰度- m  v2 c5 z- y- ?# f! l
Lack of fit, 失拟& J# B& @" T$ H
Ladder of powers, 幂阶梯
0 ~7 j# X: j3 F) ^. }Lag, 滞后
( p+ m- e2 H, i2 v1 {Large sample, 大样本7 g, B1 G5 j; i+ Z
Large sample test, 大样本检验- l! O/ q3 t+ p8 e( }7 m4 x
Latin square, 拉丁方6 z1 }! p- _, A3 z
Latin square design, 拉丁方设计
4 w$ H1 Z3 Z. S( R: yLeakage, 泄漏$ N- u6 J1 Q; a3 y$ r
Least favorable configuration, 最不利构形
4 |6 C3 k+ Q7 X8 I4 gLeast favorable distribution, 最不利分布+ P$ Y0 O/ W/ p3 e  s
Least significant difference, 最小显著差法
# @$ ]6 X9 D0 Z6 V* kLeast square method, 最小二乘法
* U0 J3 r3 K. M0 w! qLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计% F+ H7 N% f3 z; E/ ^
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合( A. x" A' l  Q0 A
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
4 y& k& Y! P; Q- G) rLegend, 图例2 L! K$ y; n% h/ b+ `8 v& j
L-estimator, L估计量
: X1 q2 v4 B  k+ |0 FL-estimator of location, 位置L估计量
# C) S( m5 F8 ~; N0 O# i+ WL-estimator of scale, 尺度L估计量
( H9 A0 P: b5 O: q  I( X' E) E# Z; `Level, 水平! C0 K% d- m5 f9 _
Life expectance, 预期期望寿命
$ j3 B  o2 M/ vLife table, 寿命表
. K4 @7 S- m8 q8 g7 q5 x( ~Life table method, 生命表法/ `2 J$ ^7 o' j  L
Light-tailed distribution, 轻尾分布
1 }# U- z/ i$ K/ M0 @- M# eLikelihood function, 似然函数
/ n+ k$ R2 d! j$ d% g0 mLikelihood ratio, 似然比. ^* K' u+ {1 z. u, T# `6 D! \
line graph, 线图
+ Y( ~; H! M3 K' I( sLinear correlation, 直线相关
: m6 W/ R, q  a! [Linear equation, 线性方程- e: w! p, m7 c# _8 T; L
Linear programming, 线性规划
  L6 i' V  I! A' G2 m  pLinear regression, 直线回归4 b4 `' i8 ]; c7 ^; F
Linear Regression, 线性回归
* x; O1 U0 L4 {2 H3 pLinear trend, 线性趋势
7 D) r( V& M' M% SLoading, 载荷 : d. G4 z4 U& G2 m
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性3 d3 {, T  y8 {& E5 O4 ~' C* I( N
Location equivariance, 位置同变性
+ E: l4 h1 ~, U8 g8 u" l1 B- HLocation invariance, 位置不变性
0 E- l$ O7 |, H& S+ @* |% PLocation scale family, 位置尺度族3 G. q2 [0 }1 W& j
Log rank test, 时序检验 ! b% R* p% Y5 u0 \
Logarithmic curve, 对数曲线1 [" [! \  @% |! {2 w
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
( I( g3 S! j2 A8 Y0 ~9 R  nLogarithmic scale, 对数尺度
8 y# Q3 Y# K% q9 V' tLogarithmic transformation, 对数变换
- K. v$ w9 _- `7 C# c- e9 i0 ALogic check, 逻辑检查( [$ Y9 ~3 t) a( n/ Z) `6 d
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
' j7 w0 Q4 O+ z4 r: P5 w; z' wLogit transformation, Logit转换+ g' L) C; E' Z. u0 h3 e
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ( B9 B6 Y  b* A  ]# y
Lognormal distribution, 对数正态分布
8 A0 f2 \& G3 F; H  qLost function, 损失函数
1 j+ P4 P( U+ b% S  GLow correlation, 低度相关
0 P2 ]* O+ p; G- y- |Lower limit, 下限
9 M' L1 [* n  w3 S6 c) z6 d# {2 fLowest-attained variance, 最小可达方差2 i! D; p8 E# U
LSD, 最小显著差法的简称5 G# ]" F4 E0 M  F; x/ b
Lurking variable, 潜在变量
A-D
Absolute deviation, 绝对离差/ l( B, |  H9 X
Absolute number, 绝对数
) v! F2 k/ L' Q* `7 Z; V2 bAbsolute residuals, 绝对残差1 i0 \- S  O  t( }
Acceleration array, 加速度立体阵
, B; E5 g2 Z/ V. r8 O( v  RAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度/ `1 s  z: |$ Z7 x+ o; u& P6 P
Acceleration normal, 法向加速度
+ _3 o; e2 I+ e0 [" xAcceleration space dimension, 加速度空间的维数! P3 B- G; a+ f% @6 {0 F
Acceleration tangential, 切向加速度
1 a. u4 L7 l+ q8 ?" g/ ^Acceleration vector, 加速度向量
% ^2 p8 n2 B4 n' ]Acceptable hypothesis, 可接受假设
& Y2 }* S/ }- a' l* bAccumulation, 累积1 o) d+ L0 L5 Y8 N$ K7 h+ w
Accuracy, 准确度
$ r4 Z' d1 E, T  VActual frequency, 实际频数
2 q  z5 U3 Z' m% K- iAdaptive estimator, 自适应估计量) |- O, o: q! r* E- a; s
Addition, 相加1 N8 ?+ A- L/ |- L6 T! W
Addition theorem, 加法定理* f/ V! G% l) k$ c8 z
Additivity, 可加性
6 O% x0 j( k0 Y; L6 AAdjusted rate, 调整率
& e0 \! j' I% O' I+ r" {Adjusted value, 校正值
2 n  D" \# Y8 m0 {3 n; ~, z% ~Admissible error, 容许误差1 w; M/ M& z0 L) t! c& g  e) a
Aggregation, 聚集性
0 _1 O) u3 N2 C* T3 b2 H; TAlternative hypothesis, 备择假设2 k. m$ z9 ?6 R2 V8 F8 o
Among groups, 组间, [- N5 G4 d3 F0 \( _( c
Amounts, 总量9 K6 ?" D* k" E9 t* J3 x
Analysis of correlation, 相关分析: J# N2 h! G! I8 _6 y0 m. ~0 D! z7 d
Analysis of covariance, 协方差分析
2 I" L+ J, o1 h1 M1 h' N. lAnalysis of regression, 回归分析
! y2 j2 i- e. j; Z1 l$ kAnalysis of time series, 时间序列分析
8 W& R/ M* i8 y3 ?9 LAnalysis of variance, 方差分析; q- ?8 Z9 F$ F3 \. V+ F3 w
Angular transformation, 角转换  B* _0 P& t6 X- c2 w0 O2 y+ m
ANOVA (analysis of variance), 方差分析
. B* @  t. S5 V1 x0 C/ Q( C8 K1 I( T1 BANOVA Models, 方差分析模型
1 ^% P3 B7 M- }: `* fArcing, 弧/弧旋/ b% l! v* E) G% H, K
Arcsine transformation, 反正弦变换, ^# p: G: r9 i( \
Area under the curve, 曲线面积
' |- a. O& p  W& B3 ZAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
9 V! \1 K* T( m) \ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 " R% f% s1 V5 E9 h* V# ~/ V3 o
Arithmetic grid paper, 算术格纸; l4 F9 `. [) F" d
Arithmetic mean, 算术平均数
$ }: k& f% n6 U1 yArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
* U5 o) |2 n% _+ k, v1 `( jAssessing fit, 拟合的评估8 E/ ~  W4 P) G" a  z. {1 z
Associative laws, 结合律$ [3 u' \0 c% P! p
Asymmetric distribution, 非对称分布# }& \" y) O2 m3 z* {3 p) n, H# l
Asymptotic bias, 渐近偏倚- X, e% O( P- L: @" s8 \! `# X
Asymptotic efficiency, 渐近效率1 V5 \; b! ]! n& i
Asymptotic variance, 渐近方差
3 Y" g  ~9 G/ ~9 B; S% ]Attributable risk, 归因危险度
, j: m5 {* y! Z4 VAttribute data, 属性资料: B4 J5 C! ~0 n7 R. Y
Attribution, 属性8 Y# t% B5 n( J2 Y/ L
Autocorrelation, 自相关
" G. E1 U' i  S4 S9 d  AAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
' A' @: E( w$ A  ?& L" X/ l+ @7 AAverage, 平均数
& T9 t4 t0 ?0 i" [3 d" Y2 B6 ZAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
& J& E/ X+ k  T2 D- H  x! c) v  }Average growth rate, 平均增长率
' @1 F- Z& P. `( ]Bar chart, 条形图
9 w: ]! P! o& r! ]  R/ CBar graph, 条形图: ^' U5 l9 m; a. l, w$ |3 o
Base period, 基期- j7 i8 G2 ^, Y. W  [9 Q
Bayes' theorem , Bayes定理
4 M9 q: P+ m# H) ~  W0 S+ LBell-shaped curve, 钟形曲线
$ y8 D0 M; t0 OBernoulli distribution, 伯努力分布2 D5 D3 A/ i% W' F- T/ R7 B
Best-trim estimator, 最好切尾估计量( v! \8 L1 s9 ~8 w3 O" {: y
Bias, 偏性
! Z$ u/ U0 A# A6 U& H" ~6 ABinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
$ P* i! ^6 R  I2 QBinomial distribution, 二项分布
5 `4 r8 f0 z" jBisquare, 双平方
% @/ D6 }* T' s! f. Q" t2 uBivariate Correlate, 二变量相关
2 j7 k/ k9 F! F: L+ A3 ?6 DBivariate normal distribution, 双变量正态分布7 t! m9 f6 P/ }# ]) A. B
Bivariate normal population, 双变量正态总体0 |4 X& ~: D4 k7 k- y
Biweight interval, 双权区间
  k, m, [1 c+ R! Y0 n% qBiweight M-estimator, 双权M估计量
4 ]3 z; Z# Y, S; ^6 qBlock, 区组/配伍组
3 `8 w& E5 T" t, L" {BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包( r* c* M8 v9 v
Boxplots, 箱线图/箱尾图
5 M/ a  H$ c, d$ I' Q' s4 BBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
9 }# |( w8 S! g" O) BCanonical correlation, 典型相关6 ~1 ]- j: j3 `5 G
Caption, 纵标目' W" ^$ c8 P1 f' Z( |' V. E9 g
Case-control study, 病例对照研究# r; g/ u9 F: N8 W# i, e- j
Categorical variable, 分类变量
* i" L5 |( i( m2 F) _' t; SCatenary, 悬链线
, Y: m8 L: ]; WCauchy distribution, 柯西分布
! O% I5 G# K8 g: n: w, Y0 gCause-and-effect relationship, 因果关系
2 V. U5 `/ h6 [' p5 kCell, 单元
7 B- X3 J9 i) K& pCensoring, 终检, ^  j4 |0 D7 ^- i4 I- m5 ^$ h
Center of symmetry, 对称中心
' J' e7 A& V6 s. n; C/ q5 `  G4 dCentering and scaling, 中心化和定标- P- n0 |4 |6 c2 _% ?
Central tendency, 集中趋势
/ ]6 p" H2 ^9 I- gCentral value, 中心值
6 U* p& v- U# D3 q5 dCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' O7 O5 _$ {9 {  gChance, 机遇
  X4 ~. q% _3 |( v0 s* f# d" gChance error, 随机误差9 @: I/ X3 s9 j' D( t* T: x
Chance variable, 随机变量
: F7 ~4 S) e( G; ?8 F  Q1 `Characteristic equation, 特征方程
) P8 ]9 {2 L5 p! u* g' DCharacteristic root, 特征根  {3 M3 ^& T: b& Z# G3 K* }
Characteristic vector, 特征向量( }& \9 Y) M/ l0 Q2 q+ y
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则8 f1 Z; t2 F, `1 R2 F$ p& B! K
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
! r! N9 k+ f; f2 s+ wChi-square test, 卡方检验/χ2检验
8 m$ M4 v# u4 a0 r! r6 yCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
$ {- o1 A( h/ j0 \, X! iCircle chart, 圆图
- d/ u/ ^4 v$ e, p4 wClass interval, 组距3 ~, k4 u$ R4 _0 M: J1 Q
Class mid-value, 组中值
( H! n, S% y- c3 i" I' IClass upper limit, 组上限
; x( n8 d. f, U* }0 fClassified variable, 分类变量
6 C0 I0 n4 d1 [5 L4 V# FCluster analysis, 聚类分析
6 m, U$ J  `) P) a& z, |Cluster sampling, 整群抽样7 w, r4 l& j: D& k  X' K- i
Code, 代码
7 _( w# q+ l$ C& x9 [/ _' q/ H1 hCoded data, 编码数据) x* S* z" S6 o6 ^" u) }) `" b& ^
Coding, 编码
  B8 N- h0 ^% R6 oCoefficient of contingency, 列联系数
3 \/ T2 b4 P4 I  v8 x* ?Coefficient of determination, 决定系数
6 \: e* H, O. }) q" t# H7 @+ kCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数) `' [, g/ w' s% ]0 E2 y
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数6 P5 p: W& h$ W% N8 ]$ A9 t) I
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数: s# |8 p5 F7 i3 r( ~0 @( Z
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
7 c! B* t4 C+ z. wCoefficient of regression, 回归系数
0 S0 A; \2 b- o( z5 c9 DCoefficient of skewness, 偏度系数
% |- X% m8 B, \0 P8 u% U, ]  [6 g8 |Coefficient of variation, 变异系数* U; x1 ?8 o/ H5 c- Q2 |0 Y  M, e
Cohort study, 队列研究. `3 Y) E( i, q
Column, 列0 \& H& X6 Y9 O$ i1 |- z
Column effect, 列效应
8 m4 i, |9 ?/ F* h  YColumn factor, 列因素
/ h) T4 d; M, @4 _0 l2 d7 k( gCombination pool, 合并
& F5 S, Y  K# lCombinative table, 组合表& B0 w2 I3 P  g& H
Common factor, 共性因子
9 C! m: C! z4 D5 L1 j1 I2 w/ p9 fCommon regression coefficient, 公共回归系数
( Z7 @8 S# n* X0 z# n+ jCommon value, 共同值; V8 D6 U) y6 J; ~3 x, r
Common variance, 公共方差
0 I8 S  p$ w% V$ M. F# N+ pCommon variation, 公共变异
! L  R8 ~' J4 m+ j$ g+ gCommunality variance, 共性方差
- p- y& Q, R7 n/ c0 S& z4 |. MComparability, 可比性1 Z0 W7 r& B0 o2 H7 ]5 r
Comparison of bathes, 批比较
* L; d, s: H) O3 b; tComparison value, 比较值
% y# w" L, C  a) JCompartment model, 分部模型( z- v% Y6 L5 ]6 F4 v' r
Compassion, 伸缩
+ W( L$ C: p" H( m# LComplement of an event, 补事件" X: y% `/ ?  y4 v$ W& c. l
Complete association, 完全正相关$ X1 O9 D  J1 ~7 W9 n
Complete dissociation, 完全不相关
9 c- ]$ m6 X: f. Z4 GComplete statistics, 完备统计量& j+ J5 Z7 S9 y" A9 {
Completely randomized design, 完全随机化设计
. O  J0 `9 L4 {$ ?5 `  H+ sComposite event, 联合事件
) X6 o* L3 P1 C+ r4 ]0 P7 \Composite events, 复合事件
6 k3 y) ?) }$ ^) I" I' Q% a8 ^Concavity, 凹性
1 {, m2 f" |' t8 f. N4 `7 pConditional expectation, 条件期望- ]' F9 B# ~$ N0 b( g
Conditional likelihood, 条件似然
5 X. w& `' B& Y! |0 j& wConditional probability, 条件概率
& ^1 O( X8 D' t$ WConditionally linear, 依条件线性
( [7 a; ~7 ]& S5 ?" V$ rConfidence interval, 置信区间  m5 x3 m1 f7 [9 z. m9 X; u
Confidence limit, 置信限% j) B" L6 |+ y5 ]" U
Confidence lower limit, 置信下限0 e9 L6 ~8 m; ^
Confidence upper limit, 置信上限
1 ]% i0 L+ D, V' M5 B/ @Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
! n0 c: b* t$ {* V; `: Y! k0 zConfirmatory research, 证实性实验研究
3 x" |' ], H1 pConfounding factor, 混杂因素7 @0 F, L. M) K. c
Conjoint, 联合分析
5 H6 |) ~* K6 R- pConsistency, 相合性
( j  x$ _7 |9 ?9 N8 j# E% Y; TConsistency check, 一致性检验7 b$ v& e, O6 n- k2 V& u- u
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计' ^) g& F& f: |
Consistent estimate, 相合估计
& ]1 ]( X' I9 q# {, \Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归/ s" T% z$ {+ b& R
Constraint, 约束
: T1 T" B- S7 a& D( V" OContaminated distribution, 污染分布
( s: }4 S1 v7 y1 W3 @% SContaminated Gausssian, 污染高斯分布5 \6 Y" R& w) {; r3 J$ X
Contaminated normal distribution, 污染正态分布. A6 ^( G& T# s' C
Contamination, 污染( g1 m; s+ i5 e: b$ a" `2 u
Contamination model, 污染模型
3 G4 K* u6 C  @7 }% ~) s0 [Contingency table, 列联表4 d7 t  |  L5 w9 _' e( J
Contour, 边界线
0 ^# t& z( D- b1 B6 y7 A1 e0 `Contribution rate, 贡献率
, E: L% e8 U* S' y$ }Control, 对照- s4 }& ?' O3 z. C; H  b* O. v8 L
Controlled experiments, 对照实验
) _( `3 J0 t( S' O' S2 fConventional depth, 常规深度4 E3 T2 n8 n* D& V  }
Convolution, 卷积$ M' w; Y/ E4 [/ h- N# P
Corrected factor, 校正因子- ~8 Y3 l* z8 q6 p6 ?: H' e  R
Corrected mean, 校正均值. E7 _1 \4 R! u  ?2 Y" w
Correction coefficient, 校正系数
$ o0 ?. _9 [8 ]! }$ U: S% nCorrectness, 正确性
2 R7 M) F* G+ L" GCorrelation coefficient, 相关系数
/ L4 J& O+ v* W3 a2 JCorrelation index, 相关指数" q" J& r1 o+ J% Q% B. N
Correspondence, 对应
1 g9 O7 W* f7 ~4 hCounting, 计数
* S& j' [2 ~. w/ Q- H0 ^, O) iCounts, 计数/频数1 Y. B8 T/ p4 A6 J, U( S: ?
Covariance, 协方差  i% j# ?4 k' c% S4 H
Covariant, 共变
# ^, V2 \: G2 S/ B( Y) l) _Cox Regression, Cox回归
( I3 ~+ M) \' H5 \3 G* @: D  T% u7 P+ dCriteria for fitting, 拟合准则! `. M5 ?9 ~: _2 [) R& P3 R0 c6 y
Criteria of least squares, 最小二乘准则  I( R# i, s5 g6 _
Critical ratio, 临界比, W# ~( g/ o1 [6 \# C
Critical region, 拒绝域6 r! C0 s4 Y/ O7 B0 L
Critical value, 临界值  `+ v: h  f7 n0 f7 T4 ?
Cross-over design, 交叉设计; n- f! \' c: m3 k
Cross-section analysis, 横断面分析
- O4 O  @% ^6 ZCross-section survey, 横断面调查' v) s" `2 d4 ^. y; F( e& h) j
Crosstabs , 交叉表 ! e& l" S$ s  p: U9 T& d
Cross-tabulation table, 复合表* u5 L9 s& O! }7 b) a" q; ?  v" I
Cube root, 立方根
- W9 R& Y8 ^& _- \2 O- CCumulative distribution function, 分布函数
' g- {+ z, k2 a$ C- v5 Q2 aCumulative probability, 累计概率1 Q0 }0 ?: z! R7 p
Curvature, 曲率/弯曲
. i- Z, [- n0 XCurvature, 曲率6 k% S$ I% D. k) \7 s
Curve fit , 曲线拟和 8 Y: m" {  q+ l! y# R1 j) [
Curve fitting, 曲线拟合
) @3 e$ B( z8 v% c3 L! W1 MCurvilinear regression, 曲线回归& a: z0 d/ K% p9 `& J8 u& E
Curvilinear relation, 曲线关系1 a  @. {/ N# }7 w, S' W% [
Cut-and-try method, 尝试法$ x! ^) X2 B+ ]; S
Cycle, 周期
7 J$ e- i5 h* p5 k2 ]3 A5 G' DCyclist, 周期性
/ D5 _, k- Y) S+ m; N% GD test, D检验: t0 p( p& K0 K1 H# b* H8 v
Data acquisition, 资料收集1 h( ]+ e$ Z) [% d9 |
Data bank, 数据库- b( H$ `* D  b! F3 N
Data capacity, 数据容量
( s1 _3 ?4 p! d% M0 C  I4 ^Data deficiencies, 数据缺乏
( l8 k3 R6 E$ F6 C! }& |3 F- ]4 EData handling, 数据处理
# o% g, v1 _( n5 o$ fData manipulation, 数据处理  z" g9 b) G7 H3 j8 @( P
Data processing, 数据处理1 s/ q/ e6 R6 V% @2 C5 {
Data reduction, 数据缩减" _4 z' R" D' l  f2 O, _. ?
Data set, 数据集
& A1 a' e, ~/ U9 aData sources, 数据来源" B' F2 u; A  F+ c( c
Data transformation, 数据变换' K2 C1 z: E$ @6 x
Data validity, 数据有效性
! {' k, i# ^+ i) xData-in, 数据输入
. n) H4 J3 k1 i9 k# z# d0 SData-out, 数据输出
4 n8 J( ^* g0 D( HDead time, 停滞期
3 \5 d- \2 V) P! _7 Y7 `( LDegree of freedom, 自由度* s3 E  [0 y- w9 l
Degree of precision, 精密度
! U5 \3 d  a% p8 d; t- DDegree of reliability, 可靠性程度0 O$ V8 O5 V+ M9 W
Degression, 递减
+ i) D0 E2 k6 _+ IDensity function, 密度函数
, p3 B6 b) M& k/ D* nDensity of data points, 数据点的密度
: |$ _, N& G! z; B* u' {Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
: m, S/ l7 B; \) q* ]# G" I  q; BDependent variable, 因变量3 U" i7 ]. K/ a7 [1 j# ^5 F: j
Depth, 深度! x) r9 c! L9 m# O$ `" R
Derivative matrix, 导数矩阵
2 e2 I$ o# B2 h& e# ~. Z" mDerivative-free methods, 无导数方法
, W/ B8 [" L( o) t8 KDesign, 设计
; s2 }( }7 \' n- w  p6 CDeterminacy, 确定性! u" {/ F5 f/ P
Determinant, 行列式
! j9 Y8 h: J- ~Determinant, 决定因素3 u1 r- _2 z3 F$ `5 v
Deviation, 离差* W9 @! L& S/ X
Deviation from average, 离均差
$ p+ B, j9 J5 wDiagnostic plot, 诊断图
, G0 P6 N7 I7 L0 {1 _* M  UDichotomous variable, 二分变量
- |0 I: e( _. x" f* QDifferential equation, 微分方程# {& ]9 [( |9 A4 _6 v4 u$ r! ~
Direct standardization, 直接标准化法
* l5 F( e. ]# l! p+ mDiscrete variable, 离散型变量, e* {* w0 @/ C9 m9 Z$ w3 b2 K8 O
DISCRIMINANT, 判断
0 Q& K& r! o2 x1 a$ DDiscriminant analysis, 判别分析  t1 T/ J, S% q- a! D' U
Discriminant coefficient, 判别系数( l0 J6 C, [; k/ E5 k: A. e/ C7 m, R
Discriminant function, 判别值& |! P* d& {; Q/ G  a3 X& Z
Dispersion, 散布/分散度& j# d  n* {( F4 ?
Disproportional, 不成比例的3 l+ n( A) `# w$ T
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量8 P: b. ^! P4 o- F% \' C
Distribution free, 分布无关性/免分布
% P' \( y5 q& V; P4 ]$ I/ b" nDistribution shape, 分布形状# E+ x! d4 Z7 M$ S, ~* O) \
Distribution-free method, 任意分布法
8 N% O7 j: t( J2 u" j- M  f9 ^) UDistributive laws, 分配律" N# |. y7 V; x4 ^7 t4 Y; J6 d! Q
Disturbance, 随机扰动项  o1 D. u/ y. w; h8 l: q
Dose response curve, 剂量反应曲线
1 G5 R4 M% M6 v+ C1 b  P# K4 dDouble blind method, 双盲法6 r$ m+ d, X' o
Double blind trial, 双盲试验, G( Q1 c* [6 I/ K9 U, T. K  U* s
Double exponential distribution, 双指数分布) X4 l1 l7 \- |% K' {7 z3 {
Double logarithmic, 双对数4 v: Q. y0 r- N" U7 r: Z! U  F
Downward rank, 降秩
3 c! S& e, x1 |' LDual-space plot, 对偶空间图
+ u  r. N+ y! Z3 d, u6 F; A# gDUD, 无导数方法
0 F- `$ {' A0 ^2 F/ J; x0 QDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法

6 F! `8 K9 X: S9 z& y
; l; v5 D3 z! h

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