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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

  H4 q1 V5 R* {2 j! C
S-Z
Sample, 样本
; H3 M" z- ^( L* g; i9 K" KSample regression coefficient, 样本回归系数
5 W3 i. J: X  Y; xSample size, 样本量
: [' p% x+ B: H' R; `+ ~" `Sample standard deviation, 样本标准差+ d6 S; b: |& [7 q( A
Sampling error, 抽样误差5 m2 i" y  x- b$ e& [# G
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包$ D* I, M' R0 N
Scale, 尺度/量表
+ `4 u3 L! j. w% L/ G3 m) {Scatter diagram, 散点图& Q3 k( m& o+ M# A5 }
Schematic plot, 示意图/简图* o& o9 r7 x0 \7 {' I5 q8 T- l
Score test, 计分检验* ^, }! G4 L1 Q8 l
Screening, 筛检9 f7 T3 j: |! I9 u! g% X% E& K
SEASON, 季节分析 8 p2 \4 n' N$ C
Second derivative, 二阶导数
$ @6 e0 `( |6 T& {9 g1 c& OSecond principal component, 第二主成分2 }5 S8 R- E0 m
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
9 v( B: o) ?% L, I* q! ]Semi-logarithmic graph, 半对数图3 K$ h: W# E2 e. R
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
2 E9 V' e% O# R: G7 M& ~! aSensitivity curve, 敏感度曲线
% B8 [4 F! U+ h5 _% x$ |Sequential analysis, 贯序分析3 A& I" o2 D& v8 d+ U2 B
Sequential data set, 顺序数据集
% B8 O4 L" _$ F* WSequential design, 贯序设计
& t* ^2 _5 q& x" MSequential method, 贯序法
# X! H- i$ `3 D" _; l* l. ~% SSequential test, 贯序检验法$ H8 V) T) @% e' o5 A: Z
Serial tests, 系列试验* n% F' a8 h) d1 o; |4 s
Short-cut method, 简捷法 ( ?* n8 F6 A; y( c' P5 u
Sigmoid curve, S形曲线
1 t  a  n5 f& a% ~Sign function, 正负号函数+ [" a, E; M# p8 k8 F7 @
Sign test, 符号检验- R9 x* P; D* y& ]. ]5 B. a1 r
Signed rank, 符号秩. D. e9 D7 @1 J; r3 I
Significance test, 显著性检验
5 T6 |2 c! `. |# \1 R9 p% L, mSignificant figure, 有效数字
" b. n+ [0 Z/ ]* m2 }% y* c" VSimple cluster sampling, 简单整群抽样3 O; X9 v; k% J' C6 z
Simple correlation, 简单相关+ d& B6 n: C, O  ^. J
Simple random sampling, 简单随机抽样8 j, m+ Z# n1 o( ~0 [  @3 r/ x% B7 c
Simple regression, 简单回归: V' f7 u% d& F) g! Z9 L  ~0 F
simple table, 简单表: A1 M% P/ v/ W2 [
Sine estimator, 正弦估计量, w( u9 J9 T7 E: Q: @$ P8 K" \
Single-valued estimate, 单值估计
% \' L! D  f& l) P4 X1 E& `Singular matrix, 奇异矩阵& S% V" P6 H& w" M2 I
Skewed distribution, 偏斜分布. i% m2 A! S6 t8 \  o
Skewness, 偏度
; u. B7 w0 b, F# S5 }( A% fSlash distribution, 斜线分布1 i; \( N3 ~8 i/ M+ L4 V, \
Slope, 斜率0 A7 R) C3 v) Q$ ~4 a
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验! @1 I4 e( k* \7 q/ _5 A: N
Source of variation, 变异来源+ B4 I& H& N& z  t
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关1 l9 c! g6 W- C# H; ]3 @& E1 X
Specific factor, 特殊因子
" e# t8 U! q- I7 [Specific factor variance, 特殊因子方差5 d4 D7 |" j1 k2 v7 A
Spectra , 频谱
5 T, {7 a" D. t5 i0 }7 `7 Q, ESpherical distribution, 球型正态分布; h  x1 _1 G8 o. g" N9 _1 Q" _
Spread, 展布
8 j! w9 w9 R. K' t$ sSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
7 V2 N1 r. Y* D' ]Spurious correlation, 假性相关
/ S$ H: H) `" R5 a7 k; w3 |Square root transformation, 平方根变换6 D7 l/ n$ A! h7 J+ x  R1 P9 H
Stabilizing variance, 稳定方差
3 W: T& l; Y7 `) pStandard deviation, 标准差% Q1 q3 }# k) z, |' u
Standard error, 标准误
* P! j* A2 H4 u  D; pStandard error of difference, 差别的标准误" V9 O3 i/ a0 B% M2 Z/ E5 k
Standard error of estimate, 标准估计误差4 x2 K8 H( N1 t# E6 _: ^
Standard error of rate, 率的标准误% m/ n/ L; [- h* i8 c8 Z: Q
Standard normal distribution, 标准正态分布+ F' A9 |1 a/ B1 [! r* K( |4 e
Standardization, 标准化
. z- p6 `/ w# Q: j! z% o. ]! P: qStarting value, 起始值9 r; M' P' d1 @- c5 T
Statistic, 统计量$ l4 T7 M6 |3 s4 J3 ?: y' a
Statistical control, 统计控制
7 k& h& m" t# [2 rStatistical graph, 统计图, L0 e; p8 ~. d4 u( F6 Y! r) i/ M
Statistical inference, 统计推断
$ h, _8 v: ]3 D1 ?' a* g% oStatistical table, 统计表& `- x& A$ l' M$ e
Steepest descent, 最速下降法
& q3 U6 j4 b% O8 P! H) d4 DStem and leaf display, 茎叶图
/ A' z% G4 B4 j% x6 [Step factor, 步长因子
! v: x8 ^# F( d& O4 vStepwise regression, 逐步回归
7 c" X' R% k1 l' bStorage, 存
: h' C8 e! `/ ~$ Q+ E1 {5 ?Strata, 层(复数)
) F& F* {/ K) F) pStratified sampling, 分层抽样
& O. X& n$ q7 @  m, CStratified sampling, 分层抽样& @) k3 |6 z0 ^  [' l; i* ^
Strength, 强度
  }5 {8 ~% P+ x; T! S6 UStringency, 严密性& j8 m( z8 r# ^7 Y1 ]- L
Structural relationship, 结构关系; n+ }+ [0 N7 M. M, N5 Z/ d
Studentized residual, 学生化残差/t化残差" H/ ^; ]1 b5 K$ U! y
Sub-class numbers, 次级组含量$ q/ E! t; q1 s" P' N
Subdividing, 分割
; X: m1 ?0 j% `) t2 L$ r  X# p( G8 x, b5 JSufficient statistic, 充分统计量- o3 J- l1 s4 [3 D
Sum of products, 积和
+ [/ F& e% X9 R  tSum of squares, 离差平方和- D9 M) m; W* s0 Z
Sum of squares about regression, 回归平方和
' L* ?3 R1 m  Y0 d8 o$ v0 u5 [Sum of squares between groups, 组间平方和
% J7 J) X# o& |4 A' YSum of squares of partial regression, 偏回归平方和( C! E6 r( Z9 |. t' G
Sure event, 必然事件
3 g3 w5 q: q& ?/ q$ kSurvey, 调查* w, ^2 a: b2 I1 v+ o
Survival, 生存分析2 t9 i4 e, V$ P' v' Z! v8 G
Survival rate, 生存率
' u6 W: H! ?$ u$ m7 G' fSuspended root gram, 悬吊根图8 u; W6 E" \. |; d
Symmetry, 对称
# W& W$ Q' S" ~) F- ^$ }4 \Systematic error, 系统误差* T# P: _% m3 e
Systematic sampling, 系统抽样
# h9 _  C. e3 u$ Y$ `" Q* L  [; p$ DTags, 标签
. r" j, v) y5 x% d% CTail area, 尾部面积
/ n, Q( y) w! N4 ~& `Tail length, 尾长, L3 w3 }% Z5 c( j
Tail weight, 尾重
7 [* Z/ _9 E- ]4 j7 m, Z! JTangent line, 切线
: Z, D- X+ Q) v: qTarget distribution, 目标分布
, y$ F$ v+ |' s9 w3 w8 @2 RTaylor series, 泰勒级数
) @9 |$ A0 `6 f8 d) U5 |' vTendency of dispersion, 离散趋势& h% x) [0 d$ }& Q3 F. k5 `
Testing of hypotheses, 假设检验6 @' `2 V# M0 j2 b+ y% |& ^3 x4 ?
Theoretical frequency, 理论频数
6 ^1 H! t* |* `4 ]$ n" }7 vTime series, 时间序列
2 X; \& v1 o5 |5 s, O7 u6 aTolerance interval, 容忍区间
6 K3 G" w0 J3 `Tolerance lower limit, 容忍下限' B& x$ M3 Y9 X! s
Tolerance upper limit, 容忍上限# r+ o" w6 n. S- m8 h+ f. S; b
Torsion, 扰率" y, R& R1 b: d* V! C
Total sum of square, 总平方和
4 ~- ]; N1 A# }) `5 p: VTotal variation, 总变异* s$ e3 _: @/ A1 [4 k, y/ i2 `
Transformation, 转换
) W7 E; k3 `( H8 q; N8 DTreatment, 处理
1 K; t& A2 x/ H4 Z; B. N; z- ]- b8 kTrend, 趋势
$ ^  t2 @  d) ETrend of percentage, 百分比趋势  c1 W/ s2 U" N
Trial, 试验
, L* t8 D$ ~: i" I8 i" A3 S& ^& XTrial and error method, 试错法% V" ?9 L( y7 w9 m7 I6 y1 C- a
Tuning constant, 细调常数
" {" l% S7 B  \# l$ n; mTwo sided test, 双向检验
3 S/ t; F# b  q" k- d6 v* YTwo-stage least squares, 二阶最小平方
, L. ?3 j# v$ f8 C9 VTwo-stage sampling, 二阶段抽样
" e. `7 i+ l0 T$ J) _Two-tailed test, 双侧检验+ J" V2 \, L, b, D" A
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析0 d. c7 W8 n* J- |" ^8 k. `& {5 G( K
Two-way table, 双向表
3 |) i  i  W1 l0 |Type I error, 一类错误/α错误0 Y1 k' x  h* f% a& z  \
Type II error, 二类错误/β错误
/ v: Y/ _% Y% B" p- {UMVU, 方差一致最小无偏估计简称9 k7 U  i/ d6 E4 w
Unbiased estimate, 无偏估计
. I' d& M, a! ~" N; @, H& a6 f  qUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
% y. b2 n9 Q2 C/ q0 ~Unequal subclass number, 不等次级组含量
2 w+ K4 v/ W: c, i* b9 SUngrouped data, 不分组资料
5 V; i  v5 |8 J; h; s; e- qUniform coordinate, 均匀坐标
2 m' i: k4 Y0 {/ X" c8 P+ r8 i/ d$ q) oUniform distribution, 均匀分布
- j. G% b. Z+ ^% P1 `; @Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
8 S4 ]/ H/ i/ h/ I$ ?* u! QUnit, 单元
  c+ P; e! i6 {2 T- QUnordered categories, 无序分类8 k( i1 e2 u* p
Upper limit, 上限+ e9 S9 d; H2 P
Upward rank, 升秩
! R) j; N" I/ P2 h1 Q/ UVague concept, 模糊概念- v4 I) R( H4 N; I, {7 l" U: M
Validity, 有效性9 E: X. n2 W' ^& K  ]
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
- v$ h3 L0 ]! s& A+ f, x! P2 u8 YVariability, 变异性
! r# L, w2 U5 Y: B  GVariable, 变量3 ?+ G$ z7 V) x: I$ x$ Q) \7 `
Variance, 方差
$ ?, a/ S+ g  z# _. F$ PVariation, 变异
7 R) \2 k" a$ R% R* mVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转9 `! k. b; U9 Y) q
Volume of distribution, 容积( J" H3 H: ]' C
W test, W检验! m* \0 d  T5 l
Weibull distribution, 威布尔分布$ w% L4 h; f' ~( s- f. s. Z
Weight, 权数' K4 n$ G% J: d: P
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验3 Q/ I* R3 }: s) D1 o
Weighted linear regression method, 加权直线回归8 D/ N6 c/ m" @# ]4 N  E
Weighted mean, 加权平均数! j& d# Q: a7 W; v
Weighted mean square, 加权平均方差5 w4 o. c7 k7 N+ F4 m
Weighted sum of square, 加权平方和. m' _, Z2 r# p4 [1 ?& r$ p7 ?+ ?
Weighting coefficient, 权重系数( k  l5 X6 i: H6 z: s1 ~) z. o
Weighting method, 加权法
  w8 \) \9 Y! K9 y, O# wW-estimation, W估计量
5 {: q9 B3 H5 X; \0 C) tW-estimation of location, 位置W估计量
  _; s7 `2 Z: Y1 p$ P; FWidth, 宽度1 U  L! _8 G7 g$ N/ F# Q
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
/ d! S5 L4 F. E7 \2 Y) p/ T+ AWild point, 野点/狂点9 o/ X) ]3 @3 t' y1 a% }( X
Wild value, 野值/狂值* X3 \+ D% H4 `; b' S2 h
Winsorized mean, 缩尾均值; d6 }. g8 E, |; j/ b
Withdraw, 失访
/ K# k$ C( w& _. f  BYouden's index, 尤登指数
) S+ D. v6 O0 p' t4 M9 k  AZ test, Z检验
( S+ ~/ P0 ?( K" GZero correlation, 零相关% t. [; W& J5 N+ U- _. d" ^1 W! B$ n7 g
Z-transformation, Z变换
M-R
Main effect, 主效应6 M* Q7 u9 X3 N  p
Major heading, 主辞标目
" N/ R7 f+ E3 C0 dMarginal density function, 边缘密度函数
5 t- v9 s9 I  _0 GMarginal probability, 边缘概率
3 `5 ?+ i2 M/ S3 yMarginal probability distribution, 边缘概率分布# y2 }, M/ J5 c0 M: s4 e
Matched data, 配对资料
& b9 A* X$ i  x; lMatched distribution, 匹配过分布
+ A( J5 [) Y5 H4 xMatching of distribution, 分布的匹配
: I3 @8 l% P/ @$ p, `Matching of transformation, 变换的匹配
8 B: t- T+ i2 x% _& Z& b& DMathematical expectation, 数学期望+ W& `& z+ V9 [2 P: v
Mathematical model, 数学模型
! B, u: T! z( `8 T7 V0 ~) bMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量% A# L. z6 J3 Z5 P1 v' H, p
Maximum likelihood method, 最大似然法. Z. ?9 v3 M" i$ V
Mean, 均数' U% j8 O/ ^* u0 u7 j
Mean squares between groups, 组间均方
& E5 c; q6 d$ D! b" @3 Q  f9 f) tMean squares within group, 组内均方1 q! I) \; a- Y9 |1 R
Means (Compare means), 均值-均值比较
3 V4 f4 ~  _% m3 m6 g& ZMedian, 中位数5 z$ z& H7 K* b
Median effective dose, 半数效量
/ E. a* M8 {" i! @  c1 tMedian lethal dose, 半数致死量. ?; x; C5 \3 H( [
Median polish, 中位数平滑
: _  v! k4 w: Z" F4 s$ W/ P6 ~Median test, 中位数检验
* \1 s: j" _6 T5 z8 ^5 g- U4 L0 cMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量% y0 F! {5 Z2 x3 y/ G8 |
Minimum distance estimation, 最小距离估计
! @: D" Z2 \. b( m, a3 @, T5 GMinimum effective dose, 最小有效量
; b8 N, H  R* a/ SMinimum lethal dose, 最小致死量
) W8 V$ |& J0 G! `6 f( wMinimum variance estimator, 最小方差估计量# Q! X! y5 m' \- Z5 j4 S
MINITAB, 统计软件包1 g( v; S2 q1 F4 u0 s- l) F6 ^
Minor heading, 宾词标目& u' N* O  l, T& J
Missing data, 缺失值
! [+ z3 y! {, y$ \Model specification, 模型的确定
! n4 e- `: L; N/ i$ d2 tModeling Statistics , 模型统计
2 e% F0 y  y+ ?Models for outliers, 离群值模型
6 s& q  }4 f' n7 X2 fModifying the model, 模型的修正
7 u, M/ \& h: F) `; s' e* Y' [Modulus of continuity, 连续性模
, x- a5 |8 P$ L5 BMorbidity, 发病率
- @% i+ N. d8 c* dMost favorable configuration, 最有利构形; _8 N- R9 ]$ g& j+ c! N  Q( W
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
. T/ S1 H+ {7 S2 g9 t0 k; K/ z% uMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
) R; y3 b/ n) N4 q, Z/ a4 RMultiple comparison, 多重比较& u5 I# N- }4 e$ ]; t" S
Multiple correlation , 复相关
/ P/ R) z, A' d, w% n8 s9 vMultiple covariance, 多元协方差
5 ~7 E0 B7 j/ h6 Z& PMultiple linear regression, 多元线性回归
* Q  {' T# }* N* b( ~! DMultiple response , 多重选项
+ v; E8 A( h* y) H, ]Multiple solutions, 多解
; _7 ~5 J  p- {# h5 `Multiplication theorem, 乘法定理
8 d, \4 j8 \! \1 DMultiresponse, 多元响应9 ]: `& j) o; r* c
Multi-stage sampling, 多阶段抽样; Z# R6 G3 x! q, T- e
Multivariate T distribution, 多元T分布6 G3 Z5 R) a8 z6 S  W8 t8 S
Mutual exclusive, 互不相容# t3 z8 y* r% S' Q6 R! _
Mutual independence, 互相独立4 n# H  D4 E- i; j
Natural boundary, 自然边界
. i3 ^. G, f! }& u( `, t3 t- _Natural dead, 自然死亡
  M  G3 d# b( w. {  T5 y- Q  c3 GNatural zero, 自然零1 M% ~+ u' T9 i# i
Negative correlation, 负相关1 {7 a: ^/ U- P$ _
Negative linear correlation, 负线性相关8 C3 \4 q5 |, R& z; }1 c
Negatively skewed, 负偏/ m, y. b% G4 D$ v1 h
Newman-Keuls method, q检验
: W& z( B2 P$ t3 H# Q- @+ dNK method, q检验
6 e1 a) p3 }$ L( Y5 `! Q) P0 }5 INo statistical significance, 无统计意义$ \0 ~# K, v2 l9 Q) Z' o# J
Nominal variable, 名义变量
4 W9 z7 Q0 S( t, H7 h& JNonconstancy of variability, 变异的非定常性
5 X8 i$ T* R/ p9 J9 d' PNonlinear regression, 非线性相关* A, w& Z2 x+ `/ X3 }: t8 }
Nonparametric statistics, 非参数统计
- b2 Z5 |) R4 c6 r; n- o0 ~& z4 sNonparametric test, 非参数检验
0 b/ o' m1 K+ Z( o  `  [Nonparametric tests, 非参数检验1 b/ a* x2 }2 J3 A( K
Normal deviate, 正态离差
6 d4 a8 {" h3 m0 V( F* ANormal distribution, 正态分布
! t1 \1 u9 J8 a3 X0 U" v9 i6 rNormal equation, 正规方程组
% }0 x' x% _; X" R! m8 |. y9 mNormal ranges, 正常范围" e$ f8 K# r2 U  w
Normal value, 正常值4 @8 Z' U( P1 s; C
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
  y6 `4 @" K3 U" d2 P, b2 `Null hypothesis, 无效假设
9 c3 M' t& a+ mNumerical variable, 数值变量- C; x: A: k6 r0 Y1 F0 p. q6 D
Objective function, 目标函数  {7 {- F" D' [
Observation unit, 观察单位% k8 [( G7 \8 y" _5 u
Observed value, 观察值  `1 O: W# e5 Z+ O' f/ ~6 }
One sided test, 单侧检验
/ L* ?4 C* ^5 N& tOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
' c5 C5 O, M; q+ B7 \4 G+ JOneway ANOVA , 单因素方差分析6 O- J8 h4 b; N) r$ ~6 z/ S
Open sequential trial, 开放型序贯设计
" d1 U, j2 f7 POptrim, 优切尾2 B% {3 r8 j( n, e4 `7 O. g# V
Optrim efficiency, 优切尾效率
) B; ]. x  h) @) ]Order statistics, 顺序统计量! M+ I& \  f4 n
Ordered categories, 有序分类
# ]. E2 _# C8 XOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
8 N- R4 \1 e% w% ]  U, A0 |5 w9 AOrdinal variable, 有序变量
2 x/ D: i: J  N3 X. aOrthogonal basis, 正交基% O/ H& x: f2 ?4 t* a
Orthogonal design, 正交试验设计& @* [) k6 H/ d9 N
Orthogonality conditions, 正交条件
, s- k- F; S0 `& ~" K& XORTHOPLAN, 正交设计 / K5 X, T; X: Z
Outlier cutoffs, 离群值截断点
4 o' D2 N; h, U! m6 xOutliers, 极端值$ w/ {1 g" V: k- L
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 * {+ i! n5 e% o4 ?$ L8 d7 R
Overshoot, 迭代过度9 \, g. r2 L6 b& C# |( u! I- G
Paired design, 配对设计
; ^* @  D* k, F* YPaired sample, 配对样本
( w+ {' R0 w- _  JPairwise slopes, 成对斜率
/ U" X# {( N$ n9 \2 ?' l7 vParabola, 抛物线! ?7 Y3 ]" X! Z* @6 T$ O. A% F
Parallel tests, 平行试验/ ?2 W* m7 F8 M6 l* N
Parameter, 参数' o- g  O  I- X( x
Parametric statistics, 参数统计
+ \* K2 Y  T. O8 W$ B' hParametric test, 参数检验' y2 Q/ D  _+ c# @
Partial correlation, 偏相关; R/ h% z/ n: X8 `8 V3 R7 ?+ s
Partial regression, 偏回归; s* ^% `3 D4 M6 }1 B- |5 J/ V
Partial sorting, 偏排序
* @5 ^8 O  O5 ?* t0 G1 CPartials residuals, 偏残差
. Z7 D, F/ a' [; E$ n* G+ e& kPattern, 模式+ W, d* Z' S1 [6 z
Pearson curves, 皮尔逊曲线5 a9 R% f0 k( f
Peeling, 退层
* y: ~/ \5 T# f; zPercent bar graph, 百分条形图
+ N$ `! \/ X( S, {+ L2 r) {Percentage, 百分比3 C9 h$ r! U2 M8 |
Percentile, 百分位数% T* z5 L. c4 g( p" C6 ~" d2 y5 _: O$ g
Percentile curves, 百分位曲线
  ]1 u/ B7 B9 x& R. e7 H  W4 v* rPeriodicity, 周期性
3 Z  }0 I5 ~9 z! v9 \, pPermutation, 排列
' s# E2 E) l+ K! n  [4 kP-estimator, P估计量
! J- o7 r" i: A/ Q# b) V" tPie graph, 饼图( p+ n' T2 V- a8 P) _# b  s
Pitman estimator, 皮特曼估计量
9 Y7 t6 u& E1 n% S* o6 w# zPivot, 枢轴量3 j. o% A* R$ d! X5 u  u9 Y
Planar, 平坦
$ Z: @+ E9 S' E/ K0 uPlanar assumption, 平面的假设
  D7 F5 \5 D# l" k2 ?PLANCARDS, 生成试验的计划卡- m2 J% T4 E7 d, w: H; Z* G/ t
Point estimation, 点估计8 I$ C7 M# s& j) Y( ^# U
Poisson distribution, 泊松分布
( `* L. M* F, r& Y% }! z) L  K6 Y& LPolishing, 平滑
3 J+ p9 K! L5 U6 E6 N& p) ePolled standard deviation, 合并标准差. ~' e: `% n) E' s. n+ [
Polled variance, 合并方差6 @$ e1 A5 p" b) I
Polygon, 多边图
. V3 D5 c' q; E7 ZPolynomial, 多项式0 Y$ _. d, N7 |, m' x
Polynomial curve, 多项式曲线
! e0 o* O5 k. K+ I, k% B/ hPopulation, 总体1 q' r/ k/ n- w; Q; t9 J! {# Y
Population attributable risk, 人群归因危险度
% o( f( v0 K$ C" {" J; OPositive correlation, 正相关- q# z0 B1 b* W. ^& D/ g- d
Positively skewed, 正偏
+ d0 N; X! E% a& uPosterior distribution, 后验分布7 z0 A  K: l1 ], G6 K& W) L! K1 y  B
Power of a test, 检验效能
0 ]' A0 A. `( j3 B5 e" hPrecision, 精密度
9 O+ r) W$ g+ T- B% NPredicted value, 预测值8 R' j5 ^( \, |) ?! \, M" D  ^
Preliminary analysis, 预备性分析; u  y2 n3 J" v4 G* J
Principal component analysis, 主成分分析
1 @; c3 s. x: B! ePrior distribution, 先验分布  Y+ T5 ?1 a: @
Prior probability, 先验概率" s8 Z; ^5 z: ~% i' \
Probabilistic model, 概率模型
7 Q& N# F/ O+ r9 T$ Zprobability, 概率0 N  i( r* {8 @+ e
Probability density, 概率密度" e' l8 D6 |( B: z; O$ n0 V8 U
Product moment, 乘积矩/协方差; ]6 r4 D1 @  {+ x  q- V
Profile trace, 截面迹图4 R0 G, [) f3 N5 f/ M$ i
Proportion, 比/构成比* q3 {4 T6 B5 q5 s: C8 U& f
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样: \& D: B2 p( C) y- T2 @0 x5 Y/ f
Proportionate, 成比例
# ^9 P' r  A* C8 cProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量) v6 g/ o1 G, M& M
Prospective study, 前瞻性调查
. ~, e/ q% m0 dProximities, 亲近性 : W7 `7 o' x( C$ {1 |' j8 U
Pseudo F test, 近似F检验1 _: w$ w+ E7 ^6 R- r4 {6 [
Pseudo model, 近似模型# v7 h6 B1 A! O5 i% U' `/ O2 s
Pseudosigma, 伪标准差
3 h. ^7 P, `/ c9 sPurposive sampling, 有目的抽样
1 o% A% `! ^, q1 l! [7 e# e0 zQR decomposition, QR分解% n! `, c  l( g/ ^' z  X
Quadratic approximation, 二次近似
" T4 i; U7 S) |! D8 FQualitative classification, 属性分类
  G% {6 ~3 [  j. u" X  e0 SQualitative method, 定性方法. ?+ ~7 ], |0 i6 L" e% s8 \! M
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
5 E  W2 j- s+ }4 k9 Y6 zQuantitative analysis, 定量分析
# g5 q3 _- Y1 Z) `/ xQuartile, 四分位数4 R5 i. T. J/ M1 ~& \
Quick Cluster, 快速聚类
8 M" g8 x, q8 g0 c3 I2 MRadix sort, 基数排序
( ^1 K+ `+ d' B0 qRandom allocation, 随机化分组5 f& @) `9 ^' u
Random blocks design, 随机区组设计
# N, r3 h! _3 `! ^: z5 KRandom event, 随机事件
; c( _; W- d" ]8 l+ [. bRandomization, 随机化
! m6 W4 q& o" G" k6 T, _) VRange, 极差/全距) C: j; s; i" E, N5 `
Rank correlation, 等级相关1 i  |0 E, V! {, J
Rank sum test, 秩和检验
+ K- B; [- `$ ~Rank test, 秩检验
$ D3 F% ~  ?, ^/ |: G) J* oRanked data, 等级资料
  B* x( `) Z9 m8 B% eRate, 比率& I/ X" D' _. ?& v5 _. C
Ratio, 比例
) c$ ?- o: w( H" A7 vRaw data, 原始资料4 a! a0 C, X% q8 g' F* @
Raw residual, 原始残差
" B3 q6 K/ b" L- q  qRayleigh's test, 雷氏检验$ T1 k# z7 i* Y, j3 q6 p
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
2 S8 T/ P! v) bReciprocal, 倒数
! ?8 N' u$ q9 h0 a" ^) ?* n  IReciprocal transformation, 倒数变换( D8 N; i! v0 b) r' Y3 T
Recording, 记录
" g- W! X9 L. t% A  w# ^# vRedescending estimators, 回降估计量
1 F3 \; C% |; j: \. r. [Reducing dimensions, 降维
; B+ [1 h9 W/ s9 `3 K" ]Re-expression, 重新表达
& p2 B- a6 b3 n/ R4 S! PReference set, 标准组3 {$ s# v4 T8 r1 x
Region of acceptance, 接受域
- h. X: Y$ c! G( {0 QRegression coefficient, 回归系数/ z: L9 E+ q& t
Regression sum of square, 回归平方和
) q. f( p0 ^, p% K$ j  s7 nRejection point, 拒绝点- g9 d& h$ \* o- k7 D
Relative dispersion, 相对离散度
+ o4 T; n; O7 a1 P; v$ aRelative number, 相对数" L) q% r  w1 x$ q5 d, U
Reliability, 可靠性( f# q2 B1 u( Q; N# J2 f# V
Reparametrization, 重新设置参数
  f) G# ]# {# r" W1 _) uReplication, 重复
2 p  f6 O2 q  K/ k- oReport Summaries, 报告摘要. B) N7 g# ^2 h. W$ x0 b
Residual sum of square, 剩余平方和5 G% ]4 Y  i+ y3 V9 i9 R
Resistance, 耐抗性; U: x$ V* \6 A9 [* W
Resistant line, 耐抗线
, P3 a( k) Q8 q% H8 ~4 D. T* I! K6 U5 ]) XResistant technique, 耐抗技术4 k; o2 D; D. U  [
R-estimator of location, 位置R估计量6 E& _, E& }1 n7 e- r4 P# Y. X
R-estimator of scale, 尺度R估计量; B4 e5 ]7 W& s; K6 u1 b8 h4 c
Retrospective study, 回顾性调查0 E6 o) I' O) E4 e( \9 u) M! u
Ridge trace, 岭迹
& M# ]* \0 Z# |+ P( t( u! b% sRidit analysis, Ridit分析1 A$ r, g+ g5 B5 D( Z4 z
Rotation, 旋转
, U- }/ Q2 i6 k6 A# ERounding, 舍入( J+ O+ ~( M/ }
Row, 行& x! E0 N7 D& C" [$ b
Row effects, 行效应& ?/ S  c( \& _4 S
Row factor, 行因素8 l2 @2 q) E6 A5 ?, a! F* j7 v
RXC table, RXC表
E-L
Effect, 实验效应
/ I( o6 B! d* c! TEigenvalue, 特征值  a4 R" l/ f$ A
Eigenvector, 特征向量
% E" y, j8 x+ ZEllipse, 椭圆# W) d# S8 w( h0 z6 Z
Empirical distribution, 经验分布
2 `5 f1 F/ L+ Q$ x- R! i% {# r! }8 NEmpirical probability, 经验概率单位
" c) _( C! U1 o8 O& v" a' WEnumeration data, 计数资料  Q$ P4 L1 j4 w* L+ W
Equal sun-class number, 相等次级组含量
7 B8 |& y( H: F- A6 m8 {+ A2 K( aEqually likely, 等可能
$ O2 _- T- n1 K: |Equivariance, 同变性
, z7 j. s% c# N/ b2 L3 A0 [Error, 误差/错误: Y! X4 L( B% O
Error of estimate, 估计误差
8 @) G* R# r% g0 m: k6 aError type I, 第一类错误6 Y$ z% Y3 y/ w
Error type II, 第二类错误# p% Y" ^9 M  H7 p1 _8 v1 t1 B3 a
Estimand, 被估量9 n% B0 ~& t% U% t4 |4 I
Estimated error mean squares, 估计误差均方
' }  s8 u0 p6 e8 ?/ y) {Estimated error sum of squares, 估计误差平方和% W/ R. @) Q( \! F0 U' v% I6 g2 C
Euclidean distance, 欧式距离
% ]( q5 }: \9 i, X7 REvent, 事件
& M( N3 I' o* o1 ?/ G3 F: xEvent, 事件9 }, O3 q$ n1 Z
Exceptional data point, 异常数据点
7 F, t" d6 i3 g" o8 e+ IExpectation plane, 期望平面  w" Q4 n0 y( l3 E! l8 i
Expectation surface, 期望曲面
2 z6 l6 H! w2 ?( jExpected values, 期望值* A& K( R& Q- U% b# C: X( W  N
Experiment, 实验2 S* R/ v7 w. H  T7 x" }
Experimental sampling, 试验抽样  H: N. J& _* t' K  A. Z* q
Experimental unit, 试验单位% I5 E0 |, C) \0 M8 H5 X; F
Explanatory variable, 说明变量
  Z# B( m6 n1 v5 m0 X$ BExploratory data analysis, 探索性数据分析4 t5 [6 i; w& m9 i+ W/ r2 I
Explore Summarize, 探索-摘要
7 O! N0 @- l. H; M, wExponential curve, 指数曲线
/ S2 v+ u* \( FExponential growth, 指数式增长
6 ~$ l8 q" t% x' _& t% W9 e2 dEXSMOOTH, 指数平滑方法
9 U" U+ J7 V: sExtended fit, 扩充拟合8 E8 p1 q& N" @) S# P& C: x; o, u
Extra parameter, 附加参数
% O1 b& [5 E8 a+ E- X1 rExtrapolation, 外推法
, X; [" U9 I# W3 V5 i8 oExtreme observation, 末端观测值 ; W9 `% m3 b* `" G/ M! K
Extremes, 极端值/极值
" A* F+ f) ?6 pF distribution, F分布; w6 ]0 s( ?# u4 h4 S; P8 ]% d
F test, F检验7 v6 s( Q. @7 p
Factor, 因素/因子1 N6 \8 P, S: F
Factor analysis, 因子分析: P$ Q  M. ^7 ^0 B
Factor Analysis, 因子分析4 [4 a* S* \% L5 R! m
Factor score, 因子得分
/ t/ w4 `( u9 P3 }& y! e6 e! L6 \Factorial, 阶乘7 g4 s8 Q$ V9 j# Q! |
Factorial design, 析因试验设计# X, q0 S( D5 g( e- D& p
False negative, 假阴性
2 z3 t4 x, J+ ^, r- E2 `) Q! mFalse negative error, 假阴性错误" Y- T7 v& e; [3 k; ~; I9 e
Family of distributions, 分布族. a1 z! ]$ }$ Q: C' F
Family of estimators, 估计量族# ]" T* ]* d6 _
Fanning, 扇面
1 F3 J0 C9 C$ M8 ~( VFatality rate, 病死率
/ T' L" M+ f  d) OField investigation, 现场调查8 N6 q& w6 R$ m9 V: j
Field survey, 现场调查
# F- @2 i4 M8 F! }* I3 {. bFinite population, 有限总体
& K' I! `6 R( {, b$ ]2 i  wFinite-sample, 有限样本
8 R+ C& k9 Z% F* t- R9 dFirst derivative, 一阶导数
5 w5 z+ ^! I9 [* n4 }4 _! UFirst principal component, 第一主成分+ i- B& i4 x+ V
First quartile, 第一四分位数4 G' _  G8 V* x0 M# D2 Q
Fisher information, 费雪信息量2 Y  O2 k$ a" T5 K% h& m2 O
Fitted value, 拟合值% `1 Q% b1 r2 b3 _
Fitting a curve, 曲线拟合
/ W; p2 H/ F+ p2 t: c( uFixed base, 定基
- O' Y4 i. S/ m1 P6 L' U- @Fluctuation, 随机起伏
9 H' t- V3 `4 c# |  _& u6 kForecast, 预测6 H1 `2 s  P+ i3 s% |6 M. c1 U& g
Four fold table, 四格表
5 e8 k0 J5 I7 r0 ^  i+ M# s* BFourth, 四分点
' v2 u" n; V3 B. hFraction blow, 左侧比率
$ X9 k: M/ @; k3 K; rFractional error, 相对误差' L* ?3 j$ J9 q
Frequency, 频率5 g+ t5 u$ \7 u
Frequency polygon, 频数多边图8 h2 ^) t" Y" D' }
Frontier point, 界限点
0 u/ c0 v: R% A2 |; vFunction relationship, 泛函关系
& T* G6 _5 S  e: DGamma distribution, 伽玛分布0 g  C; e" X" k0 d
Gauss increment, 高斯增量
; S2 \6 \. ?( X" m# Y) XGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
6 q# W9 G6 Q8 \8 ?; ~Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
7 f! J* `0 e( H5 ZGeneral census, 全面普查5 q4 W% v* o: W) s/ x' p
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
$ u1 _& l. f- M( ZGeometric mean, 几何平均数
/ Q1 s  w! [  q3 W8 o5 U# A, |Gini's mean difference, 基尼均差
" Y' [7 ]% k6 f- ?GLM (General liner models), 通用线性模型 9 [9 @6 q' e+ m, I$ E' _/ A
Goodness of fit, 拟和优度/配合度1 N& m7 S' s1 \' f9 G: b
Gradient of determinant, 行列式的梯度$ c- p3 V7 g9 k' M2 C  u. t" U
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方( a0 |5 j( v5 R' e
Grand mean, 总均值
6 T  a1 f4 V: T: k- VGross errors, 重大错误* H" K8 J' ]3 {6 g8 F
Gross-error sensitivity, 大错敏感度% r1 _+ F6 g& L/ {$ E$ T& ?8 |4 c
Group averages, 分组平均
: P  d0 x4 ^# g6 KGrouped data, 分组资料$ Y# L! _9 f6 t
Guessed mean, 假定平均数3 a/ P& \- s( V1 z6 Q; l
Half-life, 半衰期5 M) v. A% j$ r* R' ^# Y: Y
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
9 T% A; a1 k# P. r! hHappenstance, 偶然事件: h7 {/ d" k' d6 w; o" P
Harmonic mean, 调和均数
* Y# \3 u/ _% J# V) \Hazard function, 风险均数9 M: l5 R' y% ?9 `: Y) v  Q9 B* x
Hazard rate, 风险率
0 g; |& Y8 {# E) z( fHeading, 标目 0 S( R! }/ |' v5 P1 s
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
  ?8 G: c% u/ ~/ k2 _7 I- J0 K6 hHessian array, 海森立体阵
3 w6 z$ Y+ Q% h* C6 z1 C; \& ~; z. LHeterogeneity, 不同质
, G8 ]+ a4 d  v. lHeterogeneity of variance, 方差不齐
+ t# A4 z) o8 Y( l  n" L) C4 }Hierarchical classification, 组内分组4 z6 F; L$ |1 b0 Z
Hierarchical clustering method, 系统聚类法$ I4 n# z( ~. @1 h. I" ]6 o
High-leverage point, 高杠杆率点
! {: O3 s6 c8 ^5 u3 I" n: ~7 l% v9 d+ uHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
7 \( Y& h" \& v& ^0 p# m7 p. vHinge, 折叶点" l; _( O4 g6 o0 J0 d
Histogram, 直方图
7 l3 N# X! o1 XHistorical cohort study, 历史性队列研究
8 s* ^: X+ y. O4 o$ j* ~, uHoles, 空洞
2 `$ y3 U" Z1 V9 Q  ?9 V4 b2 \' wHOMALS, 多重响应分析( i8 Y8 z; A4 B# z
Homogeneity of variance, 方差齐性
3 Y; B5 X% o4 l% @Homogeneity test, 齐性检验; |" Q1 S; t! J6 {# H( J
Huber M-estimators, 休伯M估计量
3 a9 V; w4 c4 B! Y  @Hyperbola, 双曲线
! ]( P( i; v2 `5 W. qHypothesis testing, 假设检验
- n- j5 Z/ Q5 K- X$ RHypothetical universe, 假设总体, n' N9 L- J% F# }) L
Impossible event, 不可能事件/ [; ^' ^" l* k+ ]+ e. Y7 S
Independence, 独立性
% y4 P2 ~0 R. {Independent variable, 自变量. u/ D7 d6 o! s
Index, 指标/指数
7 m( T6 B% h9 JIndirect standardization, 间接标准化法& }* e; g" E0 P4 f
Individual, 个体
& Z9 e6 s- y" o6 L0 NInference band, 推断带
* j- d) E* n) ^0 Y$ K; E5 R5 @/ bInfinite population, 无限总体
/ [4 r( Q( R- u/ uInfinitely great, 无穷大  t) g7 A  a# |% H8 X
Infinitely small, 无穷小! r+ }- @3 ~# b9 Q& F( P
Influence curve, 影响曲线
' U. m$ D# v3 Q7 q3 Y- G" J& gInformation capacity, 信息容量$ n2 {1 u* a' U
Initial condition, 初始条件
% J1 E, }& f/ j+ YInitial estimate, 初始估计值
3 S: B+ t1 W. S7 j, h, n7 mInitial level, 最初水平
, U, h+ d& ?8 V+ PInteraction, 交互作用, G9 m5 ?8 f0 H% \" a! U2 W
Interaction terms, 交互作用项1 J  O0 C, e! N* {  S/ p
Intercept, 截距
" P& \8 }2 ^7 G" AInterpolation, 内插法
& x9 b2 ~( M# |' T% V6 t2 j! jInterquartile range, 四分位距
* w  k" X2 t) _2 t+ y8 `1 kInterval estimation, 区间估计
0 j% d8 E4 _2 P1 b3 y. K- s' o* WIntervals of equal probability, 等概率区间
: w- z# R/ _" D" GIntrinsic curvature, 固有曲率0 h- s6 p4 n5 n9 o' U6 q
Invariance, 不变性. \! j- e& H; @& ]; E2 {- A: N' x
Inverse matrix, 逆矩阵
" U9 F' B% `" nInverse probability, 逆概率
& ^# A7 U  @* J6 h# yInverse sine transformation, 反正弦变换
5 L1 o$ H0 V1 d+ O5 t9 O: ]Iteration, 迭代 8 H% B7 ~7 f, n  a: W8 N7 c& `' T
Jacobian determinant, 雅可比行列式
+ j) r& e7 o/ g# TJoint distribution function, 分布函数
2 ^1 K% n+ A  p2 WJoint probability, 联合概率2 m8 w8 \2 j# h% S2 |
Joint probability distribution, 联合概率分布- ?$ \" x& Y" \* V$ {' h4 s
K means method, 逐步聚类法2 s1 g0 W' }5 b8 [) O9 X" |! s
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
$ l3 }. i" t# B9 M* `9 F/ eKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
& A+ u- T( n* R- nKendall's rank correlation, Kendall等级相关( A/ r9 S8 v9 q
Kinetic, 动力学
9 {0 n8 W; V" L: B; W8 E" D* tKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验) ~4 y3 ]( d  ^7 e7 x' x# k! k9 L
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验5 C1 b+ d9 I6 G! K% X9 R9 z
Kurtosis, 峰度' {2 v  [* [1 D+ P6 K
Lack of fit, 失拟
, Y* w8 I5 v* x7 p3 B% Y) k$ ?' P5 NLadder of powers, 幂阶梯
, G2 E; S5 s6 S0 A: z" u  fLag, 滞后1 l2 f  R- E/ @3 g2 ^5 x
Large sample, 大样本
+ Q  N( K6 R* e0 bLarge sample test, 大样本检验+ H; ]; A9 g6 d4 n
Latin square, 拉丁方
  Y. y+ j. Z$ ULatin square design, 拉丁方设计8 i8 P) j% ]. I. F
Leakage, 泄漏2 o2 O$ G1 f! o7 m# X6 s
Least favorable configuration, 最不利构形1 \: r' y5 L+ y! n
Least favorable distribution, 最不利分布
! |' H/ ]5 ^# D$ TLeast significant difference, 最小显著差法
; t5 c# r! ~7 VLeast square method, 最小二乘法( s& D. |7 f& m* s$ j- S
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计- y% w9 p+ ~; h! Z
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合4 X8 c8 k7 r0 g8 x; p
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
; Y2 e, S, e* CLegend, 图例3 O; @2 n" X; T' A& r+ c
L-estimator, L估计量
+ C4 p# O) _' g- @; F( G( A# BL-estimator of location, 位置L估计量+ K" `7 f3 \9 i
L-estimator of scale, 尺度L估计量9 X" X0 m  D- _5 ]3 P
Level, 水平* G" j( A3 M- o% U+ E8 N6 F
Life expectance, 预期期望寿命" J$ @; b& F7 ]* }* ^; f+ `/ z2 M
Life table, 寿命表
" j: z" c- w# Z3 A& MLife table method, 生命表法
  O% p& i; \  @  S0 n% N7 q" ?; [Light-tailed distribution, 轻尾分布5 G0 J7 c( L& }
Likelihood function, 似然函数8 t& }) o( [, G$ b$ O5 ]
Likelihood ratio, 似然比2 Z4 j+ z- k) F; D- x' _3 G# C
line graph, 线图  B, t5 m$ x, v4 ~( d# U
Linear correlation, 直线相关
3 V/ E4 ?5 ]/ j# SLinear equation, 线性方程
* d! I1 ?# s2 D1 A4 K3 N: H! LLinear programming, 线性规划+ y" A% o: c# `, J7 X- G5 \
Linear regression, 直线回归* A6 n/ ~8 |6 [# `. D/ b! g5 M
Linear Regression, 线性回归: i1 j- g8 N" d6 [" c8 r; Y7 S1 I
Linear trend, 线性趋势
4 j: v. M. x5 O6 c+ X8 DLoading, 载荷 + g! ~6 T( }# G6 T( v8 w
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
! t- ]# \  x7 M7 j+ PLocation equivariance, 位置同变性
- B: K: P, ~$ K" yLocation invariance, 位置不变性
9 y$ T! ~" ], C5 T0 ?6 v; ~& t+ j7 t" qLocation scale family, 位置尺度族! \: a" I0 `) Z
Log rank test, 时序检验 ) n3 C1 o" P! j& b5 l3 W8 H3 D7 z
Logarithmic curve, 对数曲线
& ?7 f$ u' K4 u- r7 T  l/ k+ }Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
. P! n- l9 O' D; nLogarithmic scale, 对数尺度' {  g6 |6 D% n, ]/ S  u! ~
Logarithmic transformation, 对数变换
  c7 D3 j' `% v: x( \Logic check, 逻辑检查7 [, b" K% W+ S* r3 ?$ I/ J
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
0 R& l3 \" x+ a: B' XLogit transformation, Logit转换
- W$ D( m) T1 oLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
3 ^4 \1 I/ T& G6 t5 GLognormal distribution, 对数正态分布) S$ r. ~( M+ h( C2 c7 m) R
Lost function, 损失函数
6 H/ L3 R7 `6 m& B3 JLow correlation, 低度相关
' j6 ?* u& T/ W7 JLower limit, 下限
. T' p3 T8 N- ^* yLowest-attained variance, 最小可达方差
! A; E1 ~: H; S' T* fLSD, 最小显著差法的简称7 _0 s6 V7 W( R0 p2 ?% g' k
Lurking variable, 潜在变量
A-D
Absolute deviation, 绝对离差$ }/ a9 _7 E* J" S
Absolute number, 绝对数3 d6 b* E! u. k  f' z
Absolute residuals, 绝对残差
9 e: \0 |( `/ d9 O* q& jAcceleration array, 加速度立体阵! c/ y5 y2 Y% G  ]
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
7 l! @  `. t6 s8 k0 I1 Q: uAcceleration normal, 法向加速度
$ C- t" f* r# jAcceleration space dimension, 加速度空间的维数7 a5 J, Z8 q% Z0 ~+ G" N+ }
Acceleration tangential, 切向加速度
3 p5 x/ J2 P' L4 |9 \' x' VAcceleration vector, 加速度向量
' G. s5 B- P. T0 H0 O/ `Acceptable hypothesis, 可接受假设2 ], x- e0 [- u9 R; j
Accumulation, 累积
( {3 M2 O1 y7 ]$ u# E' A& IAccuracy, 准确度, i' M+ ]' r- N: Z2 ~) T% p
Actual frequency, 实际频数
* b1 ?1 J7 w0 ^* FAdaptive estimator, 自适应估计量
" n6 i5 j5 J* K6 W" \# ]7 U5 vAddition, 相加
. y6 g' V1 D" K" ^* CAddition theorem, 加法定理
: I( J9 p' B! t* T8 Q/ _Additivity, 可加性
, v( ?3 |+ U4 \6 v/ ?1 v8 O, l* lAdjusted rate, 调整率
& E: R# R3 o0 S7 v, m/ BAdjusted value, 校正值9 i# [- C  n, ^' b, ~
Admissible error, 容许误差
" E# W2 \( `/ M) v, m5 p  X7 AAggregation, 聚集性
; ?8 j; y0 ^; u; t0 n" N# QAlternative hypothesis, 备择假设
& I. z, H3 m' B1 z* ^7 {' lAmong groups, 组间. J/ H' u& T$ @, [
Amounts, 总量
6 U. ~$ o3 H6 q6 o6 h- y3 m% CAnalysis of correlation, 相关分析7 Z2 X$ v* I& c! W
Analysis of covariance, 协方差分析( h$ I. x8 W9 X5 p8 M
Analysis of regression, 回归分析
# w: c# R) U) RAnalysis of time series, 时间序列分析- Y6 V) |: Y' L' V, l
Analysis of variance, 方差分析
3 X+ g! j# X& P7 N. TAngular transformation, 角转换
) |" |2 B* g6 Q5 TANOVA (analysis of variance), 方差分析
+ |9 u# ~; F% u  i, z& L* E, O6 eANOVA Models, 方差分析模型7 n: E+ E+ U) x9 _. i3 H  c
Arcing, 弧/弧旋" R/ d& i" E9 w- L+ r1 S
Arcsine transformation, 反正弦变换# Q$ k: k/ V  Y
Area under the curve, 曲线面积3 q" E5 A! b7 k' D! H* B
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
8 w- V8 |2 H6 }# V& w4 L4 S* r) vARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 3 f. _0 X: @9 W& Z4 d5 C* G
Arithmetic grid paper, 算术格纸
3 x1 j" a' O- t$ ZArithmetic mean, 算术平均数$ ?" q3 Z* X0 S& |4 ^! Y
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
' `& c4 \  k# D0 x% qAssessing fit, 拟合的评估
, _8 {9 R/ B) r2 y( {& n* BAssociative laws, 结合律, c6 a, V8 r% m/ K4 r( |7 V
Asymmetric distribution, 非对称分布
) g! ?$ W; X1 dAsymptotic bias, 渐近偏倚
, X+ T0 h! u. l) {7 BAsymptotic efficiency, 渐近效率
: r$ a9 _* f4 ]3 B) v# DAsymptotic variance, 渐近方差
$ `& E- m/ ?6 ^: W: d/ J9 r( aAttributable risk, 归因危险度6 c. [! F8 q6 F6 @0 v) f' [
Attribute data, 属性资料
* w6 m$ y! ?4 B+ _! j! l5 W% \/ kAttribution, 属性
" J; O( y6 h8 x3 nAutocorrelation, 自相关$ w; m" X- |' K8 ]
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关! _( A8 X9 K! z' j) t% J
Average, 平均数
+ R  j, z; k! A0 Z" E, n$ tAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
8 h- y) B0 }0 s: O) iAverage growth rate, 平均增长率! H0 N3 R4 z" p3 Z4 U; Z$ o
Bar chart, 条形图
/ V9 z: t4 O8 LBar graph, 条形图) J: u9 p& J3 p  L) j
Base period, 基期, [% n3 Q# c/ s6 }8 P% ^$ u
Bayes' theorem , Bayes定理$ _& [" D% K# u( L; z) V
Bell-shaped curve, 钟形曲线+ s$ \+ [8 }8 ]4 [% J% p
Bernoulli distribution, 伯努力分布. L0 @" E# R6 J9 W1 D" F* b  j
Best-trim estimator, 最好切尾估计量' b8 q$ l5 U' x, a1 z
Bias, 偏性
' U4 P. T/ C5 ]( }. @4 dBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归$ Z4 y" m' G7 k1 u
Binomial distribution, 二项分布
& s" d% {9 \7 n# _) y' aBisquare, 双平方6 X/ }) t6 Y; D
Bivariate Correlate, 二变量相关
# h6 j& K% W6 C3 q3 O# X, G; _3 G& pBivariate normal distribution, 双变量正态分布
5 k. Q1 m* O1 W! T$ b9 I- jBivariate normal population, 双变量正态总体
4 f9 V8 \! n) m4 NBiweight interval, 双权区间
- A, A9 ]) L  uBiweight M-estimator, 双权M估计量7 F) |  R% c+ R7 ]6 U
Block, 区组/配伍组
7 [6 `$ ?3 ?* |( DBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
2 x4 q, M, c6 ~8 K( n$ \Boxplots, 箱线图/箱尾图8 Q& w+ s) I( c
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
7 r" l+ N" a2 WCanonical correlation, 典型相关
9 l0 I' q" J' R5 S) u3 `4 m  R* v( jCaption, 纵标目
5 V3 |! G* y! w* L7 A# z/ GCase-control study, 病例对照研究. O* a% ?5 s7 v* F1 b1 d+ g& I
Categorical variable, 分类变量7 I# d% B1 \% `! j9 f; \/ W
Catenary, 悬链线
  s; |( c: M2 ?; {1 F4 Y7 LCauchy distribution, 柯西分布
, Y, H$ K5 ^* c" z! S" pCause-and-effect relationship, 因果关系- n! `- _% P  _0 r9 y- I( M
Cell, 单元$ {8 `7 S0 v% k. Y
Censoring, 终检7 C6 H  ^$ B- j* L- J. e2 Y
Center of symmetry, 对称中心
, y6 K+ B8 o; |, h0 k! A4 qCentering and scaling, 中心化和定标
2 X! p2 Z3 y% D8 W) t" F6 ?Central tendency, 集中趋势
. i7 G0 k4 r( G/ x7 K, }. PCentral value, 中心值
$ R& i% @, U) qCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
9 a+ o  z  C) }7 HChance, 机遇1 |3 T2 x; o3 Z9 d: w+ V
Chance error, 随机误差9 _0 _/ w0 ]' a5 \
Chance variable, 随机变量
. n( U" t, c3 hCharacteristic equation, 特征方程
8 S1 ?5 E+ S% P" a' S  N5 mCharacteristic root, 特征根
  e0 Z3 B3 m0 A7 K, KCharacteristic vector, 特征向量! D, o* Z7 Z: u) O+ r
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则# c8 H5 K( |* M
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图7 |+ U- j0 l, X( U
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验' f' f5 T: j/ m, C& ]$ a4 H
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解! ^% q4 l# w% r2 x  D3 y8 I
Circle chart, 圆图 $ K) H3 V# g, t% E; B9 U* L/ g
Class interval, 组距- P$ e* T5 G8 s4 C& s( S
Class mid-value, 组中值
: x6 T# h0 `& O# FClass upper limit, 组上限
) O& Y6 ^9 x4 BClassified variable, 分类变量
. h9 o0 D$ Y0 eCluster analysis, 聚类分析3 v- ^9 V6 g% ?, d
Cluster sampling, 整群抽样
, L4 D2 Z1 d, ~Code, 代码- g) a4 g! Y9 p2 t
Coded data, 编码数据; o  q# U' m) f' I1 f
Coding, 编码
& V  @% W' z4 W5 u- n3 A! [Coefficient of contingency, 列联系数2 ]9 M8 Z  V. F
Coefficient of determination, 决定系数: x6 u/ q) B7 d8 l8 `' U# P& P
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数$ H9 C! _; _' A( S! ?! q/ D
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
# v5 j8 l" J3 C3 V6 M+ a/ ]1 v/ xCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数/ U1 G, x9 ^& B3 \7 M; l
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数) M+ q4 o; ]/ ~8 T* ]
Coefficient of regression, 回归系数6 n/ j1 \# @% n" B
Coefficient of skewness, 偏度系数
# L5 t, y6 R+ sCoefficient of variation, 变异系数6 M" h% K( @, B7 t8 W) t' s
Cohort study, 队列研究' H* `; n- x% x& u% P5 L7 E  l$ `
Column, 列1 I8 I+ o/ \: q# ^
Column effect, 列效应
  m* T. y) ?) IColumn factor, 列因素! Q2 J5 n- E, v+ N0 G
Combination pool, 合并0 @6 ]$ ?9 n* @  z( \
Combinative table, 组合表
% Q6 Z2 u/ [8 t3 G+ x9 o  n- Q- qCommon factor, 共性因子
% l( @0 S% Y" a6 r- m# ~( {. O$ l1 D/ vCommon regression coefficient, 公共回归系数
2 X! P: S7 Q4 f  p+ W4 N3 LCommon value, 共同值2 b0 _, @' |- s
Common variance, 公共方差
4 g5 j" _& P2 \2 ]! @. @$ ZCommon variation, 公共变异. k4 S# o. O9 G% ~* g2 M! b
Communality variance, 共性方差, l2 p* B+ y  j) w
Comparability, 可比性
+ {6 K  u# O9 ^" h4 g. e. L+ ]+ s1 pComparison of bathes, 批比较
" |, Q! u; A4 Z) V* H0 j3 TComparison value, 比较值
. \# N0 P- j, Z) y" B$ y. Y8 `Compartment model, 分部模型
2 ?" e6 b: z" V- |Compassion, 伸缩
0 `  y0 L9 P" F  |Complement of an event, 补事件! h1 E. A, B% X0 H/ Q. Z9 H8 Q
Complete association, 完全正相关
" ]2 d' Q' e5 z1 @+ }! N# }Complete dissociation, 完全不相关. s/ l$ r, {5 r% Y; j
Complete statistics, 完备统计量
* w/ {- R4 O' Z0 k! @6 GCompletely randomized design, 完全随机化设计: X6 c9 }& g$ s/ \" d) N
Composite event, 联合事件
" |0 \% A9 G* v8 ^Composite events, 复合事件( p* x- U' x' m" J
Concavity, 凹性% y* C+ g, j  H: ?4 x- {
Conditional expectation, 条件期望
0 A2 A8 A7 f7 p" k5 }0 \Conditional likelihood, 条件似然, f: E( l+ g1 x9 q
Conditional probability, 条件概率; S2 D" m! O3 @4 W, @9 s; M
Conditionally linear, 依条件线性2 l6 o8 G' r9 H- u/ M7 y
Confidence interval, 置信区间
; q  o8 z. `7 g, N6 E5 i' B4 U0 {7 ?Confidence limit, 置信限
# ~' E0 [( s& x# ]3 |Confidence lower limit, 置信下限
9 G& j  M' ?, ^! D% a" W& v; vConfidence upper limit, 置信上限
) K  J3 ~: H6 I* V( zConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
4 T* L3 n4 X+ A' [7 a( QConfirmatory research, 证实性实验研究. u( I1 a* f* _8 x3 O, {
Confounding factor, 混杂因素$ `! W" U5 E, t' w2 K; {' ?
Conjoint, 联合分析1 o/ \; w0 d1 ~" O+ V9 p/ l
Consistency, 相合性
0 K$ X% L9 {$ D9 L5 }2 W( kConsistency check, 一致性检验
/ i7 @. x9 A7 Y( @% \' B+ l2 AConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
; @/ Z/ I+ c/ L/ n* C: [Consistent estimate, 相合估计  G6 [- I2 {) s% O
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归; I' z, B/ D6 g, m8 u# S
Constraint, 约束$ M4 X4 X1 q- X! W% F* C
Contaminated distribution, 污染分布
$ E% e' j0 |$ C( }$ q8 u* u2 J6 ^Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
! b" Q1 R3 u. q5 |Contaminated normal distribution, 污染正态分布% k& H: g0 X# W* k; k. }- U
Contamination, 污染# K" m: R" p4 _$ T% b2 p; L
Contamination model, 污染模型, r- v' y% u- [; d' F
Contingency table, 列联表
" \( s3 m/ M' f5 G- hContour, 边界线
4 f; O* e" A- V3 s6 L5 H3 EContribution rate, 贡献率) J& j5 l- L8 @6 F+ ~; }  I
Control, 对照
. w$ m& b, ^: v+ C- \! O; Q+ y  F- t, dControlled experiments, 对照实验
# B- v. ?9 w6 ^1 w. ^& xConventional depth, 常规深度8 k1 U* s$ G/ C( j0 v  l
Convolution, 卷积
+ O+ t$ J4 `, U- d( zCorrected factor, 校正因子
! L  ]( }- t! e9 t% ^" Z: zCorrected mean, 校正均值- L  j) D7 e7 Z
Correction coefficient, 校正系数3 L* F1 M1 M+ \. z$ @0 q
Correctness, 正确性
; n- K  L2 C. ^0 \3 Z; k  c+ yCorrelation coefficient, 相关系数
4 k! {6 S3 E7 k& v( VCorrelation index, 相关指数
% g( c+ `4 Z) NCorrespondence, 对应
9 [7 b0 a/ E& |& a& {# \8 |Counting, 计数4 M9 y( b1 Z2 N- H0 L) w
Counts, 计数/频数0 C0 \( y4 k2 o% P$ x% _+ L
Covariance, 协方差9 T2 c" [8 F& W" G5 `" N+ Q) ?/ n( O' p
Covariant, 共变
. i% _) B3 M5 c4 s1 o. CCox Regression, Cox回归
( L: v! f$ `* U& HCriteria for fitting, 拟合准则
- `0 W: ]5 t7 t( m' C  t6 N- l) _Criteria of least squares, 最小二乘准则) k+ z1 m& ]' q; V  s# Y
Critical ratio, 临界比
: _& S0 H! ~( ^# F" F0 TCritical region, 拒绝域
/ X& ~. @* C, K$ t( N* k- o8 oCritical value, 临界值& V* d; u; Y  s0 A
Cross-over design, 交叉设计
9 `- y! }9 I8 F' T* |: vCross-section analysis, 横断面分析
' `8 n8 a! V9 H" e4 BCross-section survey, 横断面调查
1 ~  l# J/ K! x7 ]6 B1 Y9 ?0 }Crosstabs , 交叉表
: Y8 @4 x# I8 D% ]8 bCross-tabulation table, 复合表) C+ p& b% R3 U# F  F0 s2 v
Cube root, 立方根% `" l2 i9 ^9 Z& ?) s' n! e# V
Cumulative distribution function, 分布函数8 `* X# Z7 z7 p7 P$ \, R$ z4 q' g4 v
Cumulative probability, 累计概率
+ N$ M6 R$ Q* b( T# cCurvature, 曲率/弯曲9 o$ `4 X6 s0 E5 a
Curvature, 曲率& p1 T+ {* H# e# |4 s% Q
Curve fit , 曲线拟和 8 z- n) ~8 r" }, t; ^" N
Curve fitting, 曲线拟合
( s& z7 F  _* P; n9 {6 qCurvilinear regression, 曲线回归
7 }5 ~1 V' v, a+ X6 l+ U1 S5 ^Curvilinear relation, 曲线关系
2 {2 e5 ^3 u; l1 b. Q  iCut-and-try method, 尝试法  M% }) g2 d0 s4 K: e$ d
Cycle, 周期9 T& p$ P  a+ V% o
Cyclist, 周期性
) d% f8 E9 P+ Z- R9 E; ~8 F% R% fD test, D检验
3 t: N; k: ]% J" t% U; fData acquisition, 资料收集4 _' I$ n! a" f% E$ j
Data bank, 数据库- ?9 c/ j, o: D. Q- i2 ?+ z8 D
Data capacity, 数据容量) ?1 m, I# }, [/ X. [
Data deficiencies, 数据缺乏3 r# e( Z4 A7 `+ h
Data handling, 数据处理
7 Q; N# a- {1 U) u+ ?. p7 WData manipulation, 数据处理
8 ~; H- R/ A$ C- }$ @1 B9 F; bData processing, 数据处理
" e4 B7 v, e0 }( ]6 _Data reduction, 数据缩减
, {9 z, d: P1 R1 x  h9 N; c' S9 cData set, 数据集5 P+ `) n7 r" I9 X4 N
Data sources, 数据来源9 d3 _/ ]( H' I3 x+ Q8 n
Data transformation, 数据变换* L8 ?! G* m8 Y+ h
Data validity, 数据有效性7 y$ J1 H( C  N
Data-in, 数据输入
& ^) m: T+ z) }Data-out, 数据输出: a2 x8 c: ^% w) |( l/ `( Q3 o
Dead time, 停滞期3 m5 ^7 [. R1 U
Degree of freedom, 自由度6 v1 D2 ]( S8 p' a& g
Degree of precision, 精密度; a2 G1 I0 n# B
Degree of reliability, 可靠性程度1 ^* S; y6 |7 r! [
Degression, 递减
# B" k# E9 k% V) f7 {# U8 DDensity function, 密度函数0 Y+ z  b6 Z6 k' k; o! b* e/ t5 V! L
Density of data points, 数据点的密度
5 D6 f  E9 M: oDependent variable, 应变量/依变量/因变量
) Q% ?& Z+ c# l' S0 ^Dependent variable, 因变量
3 _3 K2 o' D6 }3 F/ VDepth, 深度" g, c* {2 z# S9 u% N
Derivative matrix, 导数矩阵
, H8 H" ]: m! K- O2 Y" iDerivative-free methods, 无导数方法: }5 ^. ~8 S2 x' b. o6 H
Design, 设计$ l) ?: v. Z9 A) |3 q
Determinacy, 确定性8 {$ k) U7 b$ n% }7 r! @
Determinant, 行列式
  M. ~, o: W3 e2 ]) l2 A8 b3 KDeterminant, 决定因素* I6 e2 w( ]" s4 {& o/ E9 M
Deviation, 离差
* `4 Q$ a1 U0 N, c$ G4 gDeviation from average, 离均差, Y: q$ ]3 U/ P# @
Diagnostic plot, 诊断图
  G) H& ]9 C4 R( k, s1 ^( HDichotomous variable, 二分变量$ P0 [. D5 f/ b" _" ^
Differential equation, 微分方程2 `5 C8 O/ Z6 `# R% R; s( G
Direct standardization, 直接标准化法  E6 {, u# W1 K% `
Discrete variable, 离散型变量( k2 [0 n3 _* C! v9 x, Q# U
DISCRIMINANT, 判断
, ?' G& ~9 O) V9 w/ r; o+ c9 }Discriminant analysis, 判别分析
, L# K  T# N* A0 cDiscriminant coefficient, 判别系数' }  O& A* y) C) @* |
Discriminant function, 判别值
/ z+ C) I" I! N! NDispersion, 散布/分散度
& n! s$ C, [1 J; |7 jDisproportional, 不成比例的
7 V0 d& y4 N' T8 F. E3 iDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量8 U' c# t; G% G5 d3 T( q: ?
Distribution free, 分布无关性/免分布
; U0 }' d* }3 h9 r: cDistribution shape, 分布形状, c. C9 r$ k" G
Distribution-free method, 任意分布法
( O! q, ]0 C4 i$ ~6 E5 MDistributive laws, 分配律
# p' Z1 e3 h* h7 y7 _Disturbance, 随机扰动项2 L  k) C; o, A3 s3 \' x& I/ Q  e
Dose response curve, 剂量反应曲线 4 L- k5 h0 t1 S  M5 \  m
Double blind method, 双盲法* r1 r" K0 h% @7 c- ^7 f
Double blind trial, 双盲试验
8 J1 B6 N  D% }9 w, ]; kDouble exponential distribution, 双指数分布
7 o& T* }$ h& m* ~1 |( c4 D$ gDouble logarithmic, 双对数
0 z6 g. {& {3 }# f$ xDownward rank, 降秩' p% B1 g4 g$ }7 [
Dual-space plot, 对偶空间图0 e* N0 i8 Y$ p& Q" r/ s5 m8 ]
DUD, 无导数方法' [, S! ~% t9 D9 M
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法

, X7 q1 P5 E0 N, T1 K. G' e/ N- I& ]5 J: @, K/ s

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