S-Z
Sample, 样本
' X8 | M% u! Z2 X. eSample regression coefficient, 样本回归系数
5 W u6 B. P" d- cSample size, 样本量
7 Q, B, ?& Z8 f4 tSample standard deviation, 样本标准差
4 G. p5 \; H+ \% ]Sampling error, 抽样误差
6 K" b5 U3 Z" j$ vSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
9 s9 E; X1 J( D3 P; w5 |2 zScale, 尺度/量表; q1 h1 l ?& ~
Scatter diagram, 散点图
# o$ }$ r6 E5 x6 ~! P2 }Schematic plot, 示意图/简图7 K: K, L# S7 c) w; ^ P6 y
Score test, 计分检验: D. z$ j/ R% V9 h
Screening, 筛检
* R+ j* q9 I# l; M, m7 I9 CSEASON, 季节分析 8 p( J& m$ V8 A( b; D0 Z- g
Second derivative, 二阶导数
& p6 a# v! e+ t+ NSecond principal component, 第二主成分
5 i/ T# D& ] m4 _$ ?- y: dSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
' L2 K$ H( U: }Semi-logarithmic graph, 半对数图
. J, e1 U" x2 w9 T1 ?1 {Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
' n. i9 h D e; E2 P5 i# MSensitivity curve, 敏感度曲线, I% T' B+ ]6 I+ h1 {2 Z
Sequential analysis, 贯序分析
! ~1 D- e) ?4 E2 N ?& S0 W" nSequential data set, 顺序数据集+ d2 r0 ?9 P( O9 G' U& E `$ x2 h
Sequential design, 贯序设计2 V# [; k; @# G% j
Sequential method, 贯序法
" ~, b+ i4 W/ J1 h. K J" ?6 YSequential test, 贯序检验法
: G; n) z- z# `5 aSerial tests, 系列试验3 U [' @. n" {4 j
Short-cut method, 简捷法
% n1 E( A- z" ?1 b8 p1 m9 L( z, LSigmoid curve, S形曲线
$ m+ E+ ^! M0 `5 m- u, uSign function, 正负号函数4 t% _( l& q# M% {& i5 N
Sign test, 符号检验8 T* A m4 t! L
Signed rank, 符号秩
. B: m2 _% w J# CSignificance test, 显著性检验: {9 P6 g6 n0 C
Significant figure, 有效数字$ f) n0 l9 y, R/ u; P
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
% U7 `3 c. C' i$ I! eSimple correlation, 简单相关9 U2 l7 q: W+ u, u9 E& m; a9 ]
Simple random sampling, 简单随机抽样/ r6 A, z; { o# G' m* K! D
Simple regression, 简单回归
" T5 e2 w& `4 Y* Rsimple table, 简单表
& }9 O5 x0 a O6 l0 N7 GSine estimator, 正弦估计量/ N" g; z/ K, ]5 G0 y. h
Single-valued estimate, 单值估计) [/ {7 ^+ Y1 H$ H
Singular matrix, 奇异矩阵$ F% u7 f, d7 A9 R. v
Skewed distribution, 偏斜分布' K- B! \6 Z* [7 |% ~) M! G( z' b& F
Skewness, 偏度
9 p) ^6 E, _; w8 S. n/ m# [6 aSlash distribution, 斜线分布
/ j) c& L6 `$ F! H+ `Slope, 斜率
6 [3 ]. @% e& ~( J& M \Smirnov test, 斯米尔诺夫检验2 ]: R# h( ^, l5 u' M
Source of variation, 变异来源
. n0 M. E* `* |/ LSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
; p% M, s6 q! q, [1 NSpecific factor, 特殊因子
5 z( v8 P+ x6 W! hSpecific factor variance, 特殊因子方差: P5 R4 X$ W* J5 J3 d0 c% v
Spectra , 频谱
% G) Q# z$ o2 ~: b2 GSpherical distribution, 球型正态分布# M ^1 _$ n1 e7 r, Q9 T' F1 Q
Spread, 展布
8 u, ^9 m: Y8 l- B* z, @6 nSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
( N+ |1 r" ^. ]) L. LSpurious correlation, 假性相关9 b& h: P) y6 U1 j
Square root transformation, 平方根变换. P" ]; m' `5 K& @6 \
Stabilizing variance, 稳定方差
8 |0 } F; x$ I8 y3 v1 w- ]; cStandard deviation, 标准差
9 i) w7 T( @. p$ A' m+ |3 \; WStandard error, 标准误
: S9 o i0 r* u8 E5 cStandard error of difference, 差别的标准误6 K* L! a4 b4 H4 \: u4 k
Standard error of estimate, 标准估计误差
' n# Z7 G4 T( p. v$ |Standard error of rate, 率的标准误: t8 D/ b, j5 u- n, r
Standard normal distribution, 标准正态分布
+ H% [" n, y+ L% x( h2 u, k' a& sStandardization, 标准化
2 d5 P; {1 w6 VStarting value, 起始值+ {, H- m9 C$ f8 A$ {$ I
Statistic, 统计量$ E/ l9 {& d& W0 P! T ?) Z2 T
Statistical control, 统计控制
' g: h3 R( q" A, cStatistical graph, 统计图1 z* ~4 N2 |0 y& u, c
Statistical inference, 统计推断
$ X# T( R! g" \! B8 `Statistical table, 统计表
0 \! l; U. q4 f: E+ USteepest descent, 最速下降法
( V% c0 i& m- }Stem and leaf display, 茎叶图
$ \ Q& Y, y8 q6 p+ P* q* e* k& x5 DStep factor, 步长因子
8 p+ V* ?6 B- a% U, T' ^! nStepwise regression, 逐步回归
* J7 R D; E" t- g/ e# [Storage, 存7 T7 \& H0 J, i( A
Strata, 层(复数)0 @9 g2 r; v0 b: t0 b! B+ W( k
Stratified sampling, 分层抽样# _4 E. k7 [1 I" l/ P
Stratified sampling, 分层抽样$ I1 W W7 l2 b+ [& ]
Strength, 强度. B0 u% {: ^% E! z% |9 g2 Q
Stringency, 严密性
4 p. ~. J6 Y3 z; q1 y3 A. JStructural relationship, 结构关系
& _* K" @! s7 t4 _; c2 e! OStudentized residual, 学生化残差/t化残差; Q% g- j$ @/ P2 w9 |0 K" Q
Sub-class numbers, 次级组含量
8 w; \! [% x9 F8 gSubdividing, 分割, ]- J6 l8 Q1 z8 _8 u- P# @
Sufficient statistic, 充分统计量
' ~- H- i) M: `4 tSum of products, 积和
, m! o* E* S9 L' B2 s: SSum of squares, 离差平方和( G6 Z# K9 t8 E# }- f. w }
Sum of squares about regression, 回归平方和
8 ^2 R' C' H0 R% B: hSum of squares between groups, 组间平方和
, v$ P$ k' G" B0 m/ JSum of squares of partial regression, 偏回归平方和1 u0 q4 b# J& G- V2 p- ]% Q( M
Sure event, 必然事件
8 {$ B3 c/ b bSurvey, 调查9 i2 r( t0 l& g9 R& \! d
Survival, 生存分析& i K1 e/ |/ V3 C! G A2 H" Q K
Survival rate, 生存率
5 K/ j% H! l: R! d9 S- D& `# wSuspended root gram, 悬吊根图5 U/ A4 r' n! }7 w# i8 D' ~
Symmetry, 对称; E) F ]# ]# G4 v+ b. b
Systematic error, 系统误差/ b- U! C1 m I i
Systematic sampling, 系统抽样' s. ?! V$ e9 g9 [1 z2 [
Tags, 标签
' C& v0 w9 @, x K' z$ z0 bTail area, 尾部面积) ~4 ]; v, Q* T; d9 r/ W. ]
Tail length, 尾长# y2 F+ t8 f/ I: g, i
Tail weight, 尾重
9 O. ?9 F7 O% ~! \Tangent line, 切线
( R0 b/ T- x$ G# ITarget distribution, 目标分布5 ?4 B; C( D& z/ g3 G
Taylor series, 泰勒级数6 X- ~, n. J& l; _- @/ x
Tendency of dispersion, 离散趋势# t4 C9 o3 n( J3 x0 `$ d/ h8 r* Z! n
Testing of hypotheses, 假设检验" v# X* ?5 k; ?$ G
Theoretical frequency, 理论频数
+ m! Z/ J+ p8 n3 P, N7 NTime series, 时间序列
$ E& ~3 T6 O0 _8 e: Z, jTolerance interval, 容忍区间
- Q5 t1 B7 \8 [9 hTolerance lower limit, 容忍下限5 z$ _+ Y @4 A, `; Y$ Q! S7 ~9 b9 \
Tolerance upper limit, 容忍上限6 |: ?, l/ J0 r. R$ d& }, }
Torsion, 扰率
" [2 P' q5 m' j' l# b* ATotal sum of square, 总平方和
8 b9 I( O5 B$ ?4 _! x" JTotal variation, 总变异& ]8 q9 c7 ^/ u2 ~. j B
Transformation, 转换% W3 H: i' c+ S# e1 u1 J0 I( m: o9 P
Treatment, 处理
9 C I8 a1 y& P) B3 t8 W. YTrend, 趋势: G9 r, ^# h7 p1 }1 X
Trend of percentage, 百分比趋势
2 G+ r/ j1 o; |5 NTrial, 试验" ?9 B+ g0 @$ V
Trial and error method, 试错法
/ @7 J4 \# I/ k' x5 \. p2 `Tuning constant, 细调常数
; o8 P8 f9 p% R+ [' R: J9 DTwo sided test, 双向检验$ S4 y v0 c4 @8 U8 _
Two-stage least squares, 二阶最小平方
5 \6 ]) k, ]- ]. A( r) i p9 VTwo-stage sampling, 二阶段抽样, T: B& Z9 A! X% D4 G2 c6 j
Two-tailed test, 双侧检验
8 ?) I N$ i' J, Z7 hTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析
/ T' t+ `& b& V. `( l( _ |Two-way table, 双向表& b( h7 L$ ~0 [- d0 J" q5 O
Type I error, 一类错误/α错误
' V$ I" F7 w `: L9 b' A& Y, K$ U9 C8 uType II error, 二类错误/β错误
5 _2 `5 }+ J3 z2 f( ?UMVU, 方差一致最小无偏估计简称5 T4 h! O8 C: ?" D! j
Unbiased estimate, 无偏估计3 n4 M5 k& j2 J; m9 t6 i0 A
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归$ p; l J0 U& C7 o4 X& o
Unequal subclass number, 不等次级组含量
) [- x, P6 R3 G2 x RUngrouped data, 不分组资料
* ^6 H D6 ?4 \' N ?$ ?8 Y: \9 ^Uniform coordinate, 均匀坐标8 r3 V' ^+ ^, j
Uniform distribution, 均匀分布! b: P' `1 ^& a* V
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计* w; q2 ~4 t' R$ D. n" U) g5 i
Unit, 单元
3 m! M. m {! N3 j# |% X7 y2 JUnordered categories, 无序分类
% g+ z+ f2 H8 y& {: |' P$ \Upper limit, 上限
; \( `4 G: n. V* lUpward rank, 升秩
+ |9 f! U: o& v1 z/ tVague concept, 模糊概念
6 A6 n" b1 W; \( J* A3 sValidity, 有效性/ a( o7 |+ E+ T: B& e8 ?
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计& s8 @2 z* D- L: \5 b4 F; b
Variability, 变异性
5 h4 ]; f3 E4 ~; z% vVariable, 变量
7 E6 ?) B3 m( @2 P) sVariance, 方差% H* g/ z. j" f
Variation, 变异
7 P7 E) S+ `. j- o Z$ B DVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转! j! F# T+ X3 U% H1 j
Volume of distribution, 容积4 \' z2 |1 S# [, P
W test, W检验2 F4 n; ]* \! e
Weibull distribution, 威布尔分布
; h, X5 d) c# N, J. j+ Z- E, `Weight, 权数
& d* V0 x f$ Y' ^! ]$ uWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验- T/ g& \) G, o( `% V/ @' e( T
Weighted linear regression method, 加权直线回归
5 r- e7 X/ a* M0 t/ d) WWeighted mean, 加权平均数4 s/ M" E9 A9 r! e) c; V& D
Weighted mean square, 加权平均方差2 C! I1 U1 G* r8 V
Weighted sum of square, 加权平方和9 b" v8 j+ Q- s& A, v0 |
Weighting coefficient, 权重系数
3 K) n |6 ]% JWeighting method, 加权法 / m% o2 G* g, @' e
W-estimation, W估计量
/ N6 L0 v. V$ R2 fW-estimation of location, 位置W估计量
. ]! {8 [! q/ KWidth, 宽度4 @8 S2 |+ B2 r( I0 d6 |
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
; S6 H8 g9 H( `Wild point, 野点/狂点9 q6 ^& e) [$ I) V d
Wild value, 野值/狂值/ p. O! l5 a. w" a) M! F9 A
Winsorized mean, 缩尾均值9 T2 }( v' f0 J( S; C7 U
Withdraw, 失访 - N5 V& _0 F2 c
Youden's index, 尤登指数
# t; r. _- z% VZ test, Z检验, l3 Y1 t4 O: A% i
Zero correlation, 零相关* x- |3 s4 @' [& k- {
Z-transformation, Z变换
M-R
Main effect, 主效应
9 n& A8 ^5 C0 G( \; vMajor heading, 主辞标目
! }* p8 j/ I6 F" v) X+ OMarginal density function, 边缘密度函数; F! i. V# a. s% W: Y$ I
Marginal probability, 边缘概率: x- M- ?. e9 X6 k) R, \
Marginal probability distribution, 边缘概率分布 P! W8 p4 f( U; S" D V! v
Matched data, 配对资料
0 u# ~1 ~6 Q+ g x: qMatched distribution, 匹配过分布; \: X' h: S% e9 B# y. l( B
Matching of distribution, 分布的匹配
7 l7 O# p0 n/ ]! SMatching of transformation, 变换的匹配2 q6 {$ h2 y) e
Mathematical expectation, 数学期望* H: Y$ y3 t7 M. C
Mathematical model, 数学模型1 S$ n: J$ \: g" _6 p- Z" A$ q9 N
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量4 O# I5 m: [, t2 x
Maximum likelihood method, 最大似然法 t; J: M9 E, J5 J1 b4 _
Mean, 均数. x! G( i4 o6 l: c) }4 t
Mean squares between groups, 组间均方1 T4 Q2 ^: y( f5 J4 d& @8 p7 H
Mean squares within group, 组内均方& y- h9 C- ?8 {- T* G
Means (Compare means), 均值-均值比较
: w# w7 n: Z; o# u0 W; b' fMedian, 中位数0 v6 w4 D: u8 I
Median effective dose, 半数效量
& z, `- u* U; o$ q% V3 u. u& wMedian lethal dose, 半数致死量$ w0 R# V, u& [
Median polish, 中位数平滑
8 N% x! B+ ^/ [5 c" s2 \" }Median test, 中位数检验( I5 ]$ \9 J- J1 N! n5 `8 L& X
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量8 e `0 f. v8 Y8 @! M, C
Minimum distance estimation, 最小距离估计) W4 }8 D- e6 _1 G2 V+ `9 X! v y
Minimum effective dose, 最小有效量
4 g6 v R D1 i3 p; K. S! a9 Z, fMinimum lethal dose, 最小致死量. K* y; z" A( I9 S
Minimum variance estimator, 最小方差估计量$ t( r1 a9 R: e- E1 A+ g5 e6 p
MINITAB, 统计软件包 z# z' T( y2 i5 u, `! x2 [
Minor heading, 宾词标目
5 v- u& `# v* z3 n! SMissing data, 缺失值
" v( D) B6 Y( EModel specification, 模型的确定
- K, t$ L& m* v; l0 m7 u! ?Modeling Statistics , 模型统计0 v( d" P# \! }
Models for outliers, 离群值模型& `% a9 X, k. l# A
Modifying the model, 模型的修正$ g3 }7 s5 \' K2 E
Modulus of continuity, 连续性模6 ^9 X' S4 W Y! r# ?) z0 _
Morbidity, 发病率 , A: ~ F& J, z, V6 X
Most favorable configuration, 最有利构形4 ~! n$ z( S% X* p) F7 l
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
, q9 j0 x6 Q$ Z4 Q5 l+ fMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
- Y6 X1 T1 \+ P" I6 ?. U: ~Multiple comparison, 多重比较
+ d& s, w5 t# Y; OMultiple correlation , 复相关
. z8 k l4 F, cMultiple covariance, 多元协方差
; ~- S2 `/ l/ C1 ^! YMultiple linear regression, 多元线性回归
: q1 \% S* ^. [Multiple response , 多重选项6 L1 R) k/ b6 N; R7 z
Multiple solutions, 多解+ R9 t' J, U" D+ v0 @$ w+ y) _ D
Multiplication theorem, 乘法定理 `! w/ J& |# x) ]- W! P# g# C
Multiresponse, 多元响应
7 e1 b+ D! G- Y" @0 CMulti-stage sampling, 多阶段抽样
8 F, S9 i/ T1 n$ L0 LMultivariate T distribution, 多元T分布8 T3 x+ n% U `# w2 d
Mutual exclusive, 互不相容
# L7 `+ Y( p+ b! n% U" MMutual independence, 互相独立
6 T; x; w6 c8 p3 M8 c8 u5 _3 h& JNatural boundary, 自然边界" N8 L# X& T S# u
Natural dead, 自然死亡
# _8 C. P% {3 R% sNatural zero, 自然零$ O0 c* b8 `' _ F9 S
Negative correlation, 负相关$ T# d8 e( r3 K U
Negative linear correlation, 负线性相关4 N' G' }4 k4 D# C2 V7 O) o. ^7 j
Negatively skewed, 负偏5 r+ F, [6 O4 i$ B# m3 P) w
Newman-Keuls method, q检验: P/ ?7 X' w2 S3 R
NK method, q检验+ m% F: ]' E- t4 U1 f
No statistical significance, 无统计意义
. q! [2 \! v* y3 D* h% Z( }Nominal variable, 名义变量
$ F1 k4 n z. F2 C6 F+ Q% T! gNonconstancy of variability, 变异的非定常性1 A2 Y$ d4 @' _ w5 P$ C. v
Nonlinear regression, 非线性相关
- d! ]) y4 y v2 FNonparametric statistics, 非参数统计* H' b) x( c& \ P, @; B
Nonparametric test, 非参数检验
( n2 r0 z Z" b1 N) d3 R2 j2 }, S ANonparametric tests, 非参数检验
( D2 y1 ^7 x& @; W: Q3 U" \Normal deviate, 正态离差! ]+ x- m5 r3 ?% Z5 \2 ^! M' Q
Normal distribution, 正态分布
4 x; E+ O3 p$ ], _& v( QNormal equation, 正规方程组
" b% E) C3 W6 p8 I( X, ~* pNormal ranges, 正常范围2 [) P- G' R1 V6 u8 n8 p* F, k- G8 u7 G
Normal value, 正常值# k; U- F2 x6 V8 l1 |
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数! i- H1 E% v3 w2 M( D' N
Null hypothesis, 无效假设
0 w0 V9 H0 D) E+ P3 uNumerical variable, 数值变量; c( z% y1 o" C0 [3 H
Objective function, 目标函数
4 ^( d: d B1 a) s% ?( I& P3 EObservation unit, 观察单位
# {- h& H' N/ C6 u' OObserved value, 观察值8 a U/ D1 g" Z. V) |, z" \
One sided test, 单侧检验+ _3 V( G" D L: N4 i+ X6 T
One-way analysis of variance, 单因素方差分析" W; V; {* I. ^9 \7 N
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
4 L: P+ a6 M# ZOpen sequential trial, 开放型序贯设计
/ p7 C. e5 n. E1 ^, I9 t4 YOptrim, 优切尾
) H: h( N# x$ W& q0 fOptrim efficiency, 优切尾效率7 ?+ \# c2 i9 {, c
Order statistics, 顺序统计量
/ |$ U0 i* V( c" U; K# yOrdered categories, 有序分类
' N! e$ I/ L, \" {Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
8 Q- ~2 H$ f$ r7 a# WOrdinal variable, 有序变量
' q4 r7 k9 j4 ]/ {- aOrthogonal basis, 正交基$ Z6 Q& D. L0 Y3 o* s0 n+ H. Z
Orthogonal design, 正交试验设计% m( k2 k1 v9 M, R4 V5 n8 F
Orthogonality conditions, 正交条件
$ B& o& G3 w& }5 I2 TORTHOPLAN, 正交设计 : v4 D- U O3 O1 A; S+ r
Outlier cutoffs, 离群值截断点( I- F0 _8 }1 P
Outliers, 极端值" c. L4 j! K5 X$ f& a7 i) {7 b
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ' U0 |4 |7 v. m
Overshoot, 迭代过度) Q9 E; t. t/ y/ g
Paired design, 配对设计
& Y" E5 [6 [6 O1 _" Q% }Paired sample, 配对样本) A" ^1 P V* @2 t5 b
Pairwise slopes, 成对斜率
! E* K5 ^5 c) ] _, O% E/ vParabola, 抛物线4 l4 M B% d. W0 J
Parallel tests, 平行试验
9 O6 _0 p: r; m2 f4 s5 dParameter, 参数 ^; k3 Z, @: g5 Y
Parametric statistics, 参数统计% o3 d) F$ Y5 f; ^. l
Parametric test, 参数检验
, ]* F7 L6 d- u8 d; \: WPartial correlation, 偏相关2 V# o9 T7 ~( o O" t' M
Partial regression, 偏回归8 V2 B" O; h* b! E8 e" y
Partial sorting, 偏排序
" L" f4 [' L3 n0 p& VPartials residuals, 偏残差4 `' \/ H, H9 k
Pattern, 模式
; y; |9 d# `" @" E; @+ u, @Pearson curves, 皮尔逊曲线1 S6 X# |- V/ E; D! e7 f1 n
Peeling, 退层
/ ~- A" R2 C' Q+ tPercent bar graph, 百分条形图
^- L) A+ ~8 M5 SPercentage, 百分比
0 k$ L3 b, e0 L7 j, Y* SPercentile, 百分位数
$ @' ?2 R b3 M6 W2 F" vPercentile curves, 百分位曲线& S2 F2 p# W% p; I! X
Periodicity, 周期性8 k/ A2 S' s' x/ H( [8 n
Permutation, 排列
6 a" ^+ h6 p R q; eP-estimator, P估计量6 d; |( w/ B7 b1 u& |
Pie graph, 饼图
9 o `/ s @7 y" I5 y" iPitman estimator, 皮特曼估计量1 P- _* n+ J, Z
Pivot, 枢轴量' I* d ^5 H% a9 Q# _
Planar, 平坦$ x$ t0 d( U- X" A1 n) t
Planar assumption, 平面的假设: m# y d- S, z! G+ j! j
PLANCARDS, 生成试验的计划卡5 M }9 \& V0 U' f# ^# g
Point estimation, 点估计1 Q* ~' c; Z! b# x
Poisson distribution, 泊松分布
; ]- ^, B& d& x, K: ^1 s P; [Polishing, 平滑1 y; v) I0 i5 ?2 R
Polled standard deviation, 合并标准差
* a/ ^, @% E$ M5 \! Q6 DPolled variance, 合并方差0 @7 M: o3 H+ s) A0 [; _ b2 {' k
Polygon, 多边图; `; A e( s$ d7 _% R) c6 A* l% |
Polynomial, 多项式
% {/ f+ L( }! {3 W) D2 E, k+ RPolynomial curve, 多项式曲线* b+ E1 Q6 e! Y( ~. Z
Population, 总体1 S6 |0 g$ I4 I# @8 a
Population attributable risk, 人群归因危险度
8 Q, J) r) K2 p8 X: G1 b! NPositive correlation, 正相关- T, L2 a" A% N o5 h
Positively skewed, 正偏/ V/ I1 `+ b6 ~% v2 g
Posterior distribution, 后验分布
' U# w1 j. H. R% r' s' tPower of a test, 检验效能
0 B8 [' j4 d* bPrecision, 精密度8 [" l$ y2 |* k8 Q
Predicted value, 预测值
2 Q, R9 m- @' [" \1 ]( [/ f- BPreliminary analysis, 预备性分析
, \! n* u% q( B9 i, DPrincipal component analysis, 主成分分析
7 E4 ]' m$ H' L( `: \& g) o( XPrior distribution, 先验分布
: Z' U( a* |# k( m1 [, f& MPrior probability, 先验概率
" v) C+ _8 Y" @/ u8 Q; ZProbabilistic model, 概率模型1 t# m6 x0 B5 o' o) f, C
probability, 概率
, J1 E5 N8 V: d2 x& L) PProbability density, 概率密度
% X+ E8 {9 _( U4 D8 WProduct moment, 乘积矩/协方差
3 E% P5 W2 u8 ]* I! kProfile trace, 截面迹图( _1 J( L) Y0 U0 K
Proportion, 比/构成比
# I/ E. k0 k) X R8 Z0 mProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
, m/ h# ^; i% H1 H9 AProportionate, 成比例
2 H! V( t; i8 p+ C% `% G: ~Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
' T8 M& l N" _! q Z6 i& TProspective study, 前瞻性调查
- w! T/ l9 [4 B/ D7 kProximities, 亲近性
; A8 A5 K/ j2 u& _. M8 \5 JPseudo F test, 近似F检验, j0 m8 N$ `( N! K% p+ z8 O5 y1 v
Pseudo model, 近似模型" N1 e, [5 y6 R$ ]
Pseudosigma, 伪标准差& U7 J7 X+ {' m* O# l: \1 u
Purposive sampling, 有目的抽样
& N2 d) o1 f; Z7 W+ @( kQR decomposition, QR分解
# v( V+ K5 T& M/ W, NQuadratic approximation, 二次近似- p* U) A- F2 c" I1 ?9 C, X* I- H0 }
Qualitative classification, 属性分类5 x$ W! R9 I' x$ E1 G7 s) x" u, d
Qualitative method, 定性方法
$ _) O2 i% m* b4 [* \, }4 K0 t& VQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
4 G2 D4 ^! b6 Y9 {2 v+ TQuantitative analysis, 定量分析8 |+ \: K5 X8 \5 p
Quartile, 四分位数
+ E2 n# R: a% L& ^( Y# H; tQuick Cluster, 快速聚类" C) P( }2 P& @9 P
Radix sort, 基数排序
: l. ~1 P4 @2 s2 b+ h7 s( aRandom allocation, 随机化分组
- m0 ?8 S7 ~' C3 _0 p. |* q* \Random blocks design, 随机区组设计
, D* G9 l# f- d4 Q L! L& rRandom event, 随机事件
2 o/ J0 }8 D; ?( `, U$ vRandomization, 随机化$ w& {( L9 f$ C5 _' x
Range, 极差/全距
. i; k \4 z( kRank correlation, 等级相关
" @1 c( |, r2 c0 cRank sum test, 秩和检验3 D; t+ `1 B7 B8 F; q
Rank test, 秩检验
' W: N) T+ R9 M+ [: s* S, x% I. [Ranked data, 等级资料" ]( y3 B0 I, V! N2 N
Rate, 比率
: o p3 N) R0 U8 d7 c* }, d% xRatio, 比例
: U- M S& {' B7 \Raw data, 原始资料
8 e1 S. n3 S) Q8 Y! m' C2 v- VRaw residual, 原始残差
' J4 s' S4 Y: a8 }& G: pRayleigh's test, 雷氏检验
/ ^- b; ^2 I R- y) a; C% B; M! b; wRayleigh's Z, 雷氏Z值
- K/ ?! q" b: u$ ]. |; |. IReciprocal, 倒数
2 y+ F; K3 H# K k9 ?7 |1 c: fReciprocal transformation, 倒数变换9 Q6 f( r. ]( D% D8 Z- C+ y8 K& C
Recording, 记录
( G+ h# Q. r$ i) D) h% o+ [" }% LRedescending estimators, 回降估计量
/ m+ ?2 |) ^; n% p+ ?; YReducing dimensions, 降维* M% j: U( o( Y' \3 f" Y/ N% s2 Z
Re-expression, 重新表达
! g9 Y- N2 S* R6 @5 LReference set, 标准组
, P& p, ]0 M. _, {1 m/ x0 hRegion of acceptance, 接受域 k$ t( K0 v2 a2 o
Regression coefficient, 回归系数
8 s0 o( @* i3 cRegression sum of square, 回归平方和
' @* h& n) D+ V! D! ~, oRejection point, 拒绝点" f. }8 E5 s8 U* v! i' n
Relative dispersion, 相对离散度; X9 A0 C: a& h8 C1 Y& v) x5 I
Relative number, 相对数, t5 u- v! p* j
Reliability, 可靠性
7 N9 H( b$ W' r+ q6 y$ BReparametrization, 重新设置参数
: y$ h; y6 s" @3 B) qReplication, 重复
$ K3 p8 |# w, n2 a& V% f4 x' jReport Summaries, 报告摘要
' f7 }) W/ }8 w7 @( a& w1 VResidual sum of square, 剩余平方和
- k U1 P- [7 _) vResistance, 耐抗性, d5 ~9 c6 X' n0 D7 T
Resistant line, 耐抗线: z8 O% h" y1 I3 `7 @8 K
Resistant technique, 耐抗技术
+ ~# y# z) c& T# S# O* b7 O. @* VR-estimator of location, 位置R估计量
V, c0 Q3 m7 CR-estimator of scale, 尺度R估计量
: F ^8 q" @2 o, vRetrospective study, 回顾性调查
4 q: r/ f$ ] ~" x) M; D4 GRidge trace, 岭迹$ U' a' U0 L* a
Ridit analysis, Ridit分析
6 L* g$ @ U) j+ K4 F4 j1 {( [" BRotation, 旋转, Z/ F6 y/ `3 \$ ]% }
Rounding, 舍入: x# y- ?4 g) i+ k) m d' M
Row, 行
3 U& e, B4 z6 C/ ?' @6 B' hRow effects, 行效应
H1 z$ l( k f/ _" f; o7 |Row factor, 行因素1 M2 Y+ i$ z, J* D4 P2 r
RXC table, RXC表
E-L
Effect, 实验效应
& }9 x9 g0 M6 O) z z# QEigenvalue, 特征值
2 C9 M6 d$ m. x- r2 UEigenvector, 特征向量
# A5 N/ ^3 [5 k8 X: [- r7 PEllipse, 椭圆. K# _% S: P6 ]9 F/ C- b2 e4 L. D! f
Empirical distribution, 经验分布
, K' h% _" \8 A# Z- REmpirical probability, 经验概率单位
* X3 @5 F1 @5 r- x" n F9 mEnumeration data, 计数资料
( B+ L2 W; }! s1 n7 ?9 \Equal sun-class number, 相等次级组含量 $ G$ e# T( a+ Q% x5 U
Equally likely, 等可能& G* r; }0 A- \8 h
Equivariance, 同变性5 ]8 l, u8 k( l/ H c. c
Error, 误差/错误) A- S. n. h! j6 s; |8 d
Error of estimate, 估计误差
1 A3 B! M% [" ?0 |0 nError type I, 第一类错误
: o) Q/ l' Z) L, s4 ]/ RError type II, 第二类错误
, R8 o9 D; y. P4 x2 Q. l) p1 WEstimand, 被估量; a$ T6 \% h$ ~# f' P
Estimated error mean squares, 估计误差均方" ^2 \, ~5 |# B2 ^
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和, F2 m+ N% ]$ J* K6 U4 G6 B! q
Euclidean distance, 欧式距离
& n+ b' Y- }* V+ o' ]- Y- ZEvent, 事件9 p3 b% x+ B( B! P0 j. r6 y, U
Event, 事件4 m* u' r2 J2 X5 S* L4 @4 f
Exceptional data point, 异常数据点
" R" r' r0 M m+ z% y( K4 PExpectation plane, 期望平面( z3 V+ w S$ r. _ |& b
Expectation surface, 期望曲面
8 L" p; t3 z1 W: J x# C |Expected values, 期望值( e: k2 @$ X% F5 a
Experiment, 实验5 ]4 s" x' @ ?
Experimental sampling, 试验抽样
- G) S- e0 x( m" j' Q( [Experimental unit, 试验单位. v$ L5 a9 B8 _! u N. F: F
Explanatory variable, 说明变量1 Q& w9 ?1 ?$ D' I/ _6 f
Exploratory data analysis, 探索性数据分析" _0 e" r' U* ]; V1 A$ d
Explore Summarize, 探索-摘要
- W" d5 w. b! F& I; PExponential curve, 指数曲线5 M& E" J. V) f
Exponential growth, 指数式增长# S+ w5 U" T3 Y( B! ]( M
EXSMOOTH, 指数平滑方法
. C9 D8 }& R$ F( G" _/ m hExtended fit, 扩充拟合( ^# _9 @* C* S S: V; B5 E
Extra parameter, 附加参数" U, K- ?# g' }; O. L4 m, e" x
Extrapolation, 外推法# `. |! V& I( A9 N2 J! i% h
Extreme observation, 末端观测值 + H0 }0 e5 }8 m( z
Extremes, 极端值/极值% Y g7 X0 }# R5 a" O0 U
F distribution, F分布
: x& g0 D6 ?5 c. l( K4 i' G2 hF test, F检验
# k4 T E5 ?1 K& N P7 E/ @Factor, 因素/因子
5 \/ J% L7 _' h4 G. M5 p1 s) f3 EFactor analysis, 因子分析
6 B1 Q9 ]) S) u1 _: ]/ DFactor Analysis, 因子分析1 `4 {* c) k1 J# J0 D6 U
Factor score, 因子得分
- `: [0 ]) y0 N" qFactorial, 阶乘% J: |& n0 j4 h9 W+ X& |, o
Factorial design, 析因试验设计, ^0 S$ V4 A% k
False negative, 假阴性
8 x7 e, z( ?; ?& L0 GFalse negative error, 假阴性错误( ~( m; V, p) C" c
Family of distributions, 分布族
; D: V6 k4 Q8 aFamily of estimators, 估计量族$ d' E+ Q# I5 E& O) }/ c$ R
Fanning, 扇面
( N) e, R: D# Y6 uFatality rate, 病死率# a' t; W4 R5 b& k
Field investigation, 现场调查
5 o) t7 J! k* bField survey, 现场调查4 S$ W6 N5 i# L4 Z5 I5 Q
Finite population, 有限总体" C! P- X2 s I' [( r
Finite-sample, 有限样本
8 H9 M5 C0 _/ T% @, zFirst derivative, 一阶导数
& X+ F: [; s# r' k" l rFirst principal component, 第一主成分
* s( P( r% K+ |* |First quartile, 第一四分位数9 \; B* [) X9 q n% r
Fisher information, 费雪信息量
" t0 P3 h1 ]) H) h+ t; v; NFitted value, 拟合值
9 C" K; h: E' H+ G5 ZFitting a curve, 曲线拟合, V" x% E( n- F( C- b
Fixed base, 定基& ` z- z/ Q. e- E1 C8 m& i
Fluctuation, 随机起伏/ ~* B+ V' g3 ~9 e0 r% P
Forecast, 预测
/ J* X" M; {) d" n- X3 k: IFour fold table, 四格表
0 ` x! n6 L& ~4 G3 o) ?Fourth, 四分点
' w6 Y: R$ @- i) h3 H" u) }8 `Fraction blow, 左侧比率
1 P- L8 V; Q5 j& E W0 GFractional error, 相对误差
2 `; B) ~* c3 j. h7 q) BFrequency, 频率; c4 _" j/ W4 l9 C
Frequency polygon, 频数多边图6 ?5 E. ? q# n4 D9 y1 A
Frontier point, 界限点
1 T$ l9 q* _, w9 S( r* XFunction relationship, 泛函关系
# D6 F# F2 G5 L6 x( J7 u- \Gamma distribution, 伽玛分布
( W) U: r+ W' H- `Gauss increment, 高斯增量& G) }' p* R# G3 r/ u
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
+ y# p: ]& }1 n6 @4 U# DGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量& l4 l9 I, k1 e
General census, 全面普查2 V: S2 R/ D% g. d& n5 }6 C5 s+ S
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 3 X* Q& Z! g7 E
Geometric mean, 几何平均数" I. t" }3 @4 c! c2 F4 f
Gini's mean difference, 基尼均差
4 G0 p4 C4 ?3 y8 F& HGLM (General liner models), 通用线性模型 2 C$ U( `9 p+ F
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
; w, Z! Q- A$ s( o; mGradient of determinant, 行列式的梯度- l6 {* \) v d- d/ B" _2 y: H
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
, p3 w* f1 [% P& EGrand mean, 总均值
/ `( v! D5 F o0 j2 j- mGross errors, 重大错误
" S0 C0 F2 g2 B$ rGross-error sensitivity, 大错敏感度9 ~" O& Y0 K3 h) J9 M, F8 i
Group averages, 分组平均5 l# k( w7 I! s; ~" I
Grouped data, 分组资料! I$ Q9 }; L& ~% O
Guessed mean, 假定平均数
5 {9 k) L' U) G( X+ AHalf-life, 半衰期4 I/ |% x O) w* c$ I3 z7 h3 a
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量0 a f0 p6 @3 t, c9 R: Y
Happenstance, 偶然事件, T( R; b* ?% }$ A
Harmonic mean, 调和均数
0 R: @8 j1 e0 d! n! Z6 H7 YHazard function, 风险均数
* R+ Q$ x3 t+ T# {Hazard rate, 风险率
# _' D% J5 N3 D. D0 E; g. YHeading, 标目 ! v* c( F' T4 x- B( D# B0 \. o7 }4 Z8 L$ B
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
5 s. @9 q+ B+ H0 HHessian array, 海森立体阵' J; X* \ \: m1 O
Heterogeneity, 不同质. n0 `) A+ O& ^' Q' V" Q
Heterogeneity of variance, 方差不齐
) i% d5 X9 ]5 s- t1 h" L- ^Hierarchical classification, 组内分组: p! `4 D5 m0 Z& q( X
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
n" u+ ?. x8 }& U) M! }4 NHigh-leverage point, 高杠杆率点
, \: c6 g# u* A/ X* \) `HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型$ }( ?: R+ J! a; J( b: A# S: n
Hinge, 折叶点
$ E4 v0 o' T$ |; v( _Histogram, 直方图7 L9 X, I! Z. y/ g
Historical cohort study, 历史性队列研究 9 \ |+ Y5 x- m9 ] o# p
Holes, 空洞7 k) S u1 U; I+ b9 e) g
HOMALS, 多重响应分析. H% @# D, X% Y9 K
Homogeneity of variance, 方差齐性
0 h8 |+ W, u9 O0 P' K. T2 p/ o0 SHomogeneity test, 齐性检验5 j; Z6 \3 m7 A% m* z
Huber M-estimators, 休伯M估计量: ]2 j2 S" `. e4 u
Hyperbola, 双曲线( A% H) R6 _1 n
Hypothesis testing, 假设检验
/ ?8 q7 @+ k# fHypothetical universe, 假设总体
# Q1 Q1 Y$ c& ?! @( CImpossible event, 不可能事件
% t: t3 ~; f! G4 m* e# B9 ~Independence, 独立性
! L3 N9 k2 n/ v( k$ QIndependent variable, 自变量
5 R* |; y/ z; W0 p; ?$ |: _Index, 指标/指数; l' Z k q- C* P( |8 Y
Indirect standardization, 间接标准化法$ R- K* I- z: N; S% y# j$ T
Individual, 个体0 \3 y9 E- \' y& M1 I0 S y
Inference band, 推断带) u. k: f. y+ c4 g
Infinite population, 无限总体
5 _9 F8 R5 [) q W Z6 R1 }9 }Infinitely great, 无穷大# O# n" O% h3 Y
Infinitely small, 无穷小
* f! ^7 d7 R6 N) `3 u/ eInfluence curve, 影响曲线" Q0 e, E8 |) p/ V; K
Information capacity, 信息容量" b) W7 @4 Z' `3 s( R" {
Initial condition, 初始条件
4 h g3 |, X( n9 ?& u _. @ |0 aInitial estimate, 初始估计值
' E: v7 c9 K/ n- `* m1 GInitial level, 最初水平* J. J. D7 e1 B1 D3 m/ e
Interaction, 交互作用8 m* M( G' g4 @8 |
Interaction terms, 交互作用项$ h) i, y8 X" N$ P3 R
Intercept, 截距
4 u* s- f; K6 ^" x1 uInterpolation, 内插法
0 \6 ?) B; Y) \/ u1 M' `3 m; cInterquartile range, 四分位距4 f/ n3 I* B, B) L h
Interval estimation, 区间估计
/ V; T( ~9 o3 MIntervals of equal probability, 等概率区间( f$ I1 o* {' F6 V7 V5 y4 g
Intrinsic curvature, 固有曲率9 h% c1 f/ d3 b/ e
Invariance, 不变性
, c# _# l0 P* u* o1 J6 y" }Inverse matrix, 逆矩阵
) N4 U4 D5 ?% i( _5 UInverse probability, 逆概率
6 C) A# X4 h1 QInverse sine transformation, 反正弦变换
) } C8 P0 C. b3 \, G WIteration, 迭代
2 N1 B0 G. D2 V, O& F0 [- V7 iJacobian determinant, 雅可比行列式
+ V& }+ p& d/ r x* K3 G. W6 f1 ]Joint distribution function, 分布函数
2 e" f: L5 e! _, L5 eJoint probability, 联合概率
+ i. V- h' c3 ?( M: W) U% S' PJoint probability distribution, 联合概率分布% x, h( N- N' A) W7 X- Z6 ^8 \$ U: h
K means method, 逐步聚类法
/ D& }) n6 g l/ S6 G+ _Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
6 Y5 R' i9 F; ]6 uKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图" l# _0 Z# B x8 ?4 t
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
[5 g+ A; f6 t: m. z+ L/ uKinetic, 动力学$ Z$ V e' r, G/ w; y* D
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
% a7 e( P% n# O, iKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
$ X2 h+ {' P: q9 u( AKurtosis, 峰度
) X+ u9 f/ x; [: r- f, w2 {" \, J+ aLack of fit, 失拟
8 ], L8 E4 d0 n% \% S7 XLadder of powers, 幂阶梯
) W: n+ Q, `1 K/ Y7 q k& }Lag, 滞后1 I7 e/ B7 X1 D$ @
Large sample, 大样本: S: i, x0 |% I) W7 }/ w
Large sample test, 大样本检验
3 w, h( Q' @/ S" K' @1 hLatin square, 拉丁方
- M" A7 t2 F# K1 o9 F D' D( ~Latin square design, 拉丁方设计
c+ c# T, l, G8 Z3 WLeakage, 泄漏$ V* J* e$ z6 U \6 o y8 j
Least favorable configuration, 最不利构形2 ?+ x5 f' A3 N0 W# b5 V; l! c
Least favorable distribution, 最不利分布/ E8 H9 K: X- ?! @+ H7 n1 o5 `
Least significant difference, 最小显著差法
K$ W: r* V( ELeast square method, 最小二乘法
+ u; m1 Z( \/ F9 C. t5 W7 ?Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计 ^8 W7 X* `0 h( @& B
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
$ L1 m4 u. i0 t* T( mLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线4 i. H6 t+ x' P& ^% |5 x5 L# n
Legend, 图例
% \) w% u$ V7 f9 }! f5 _8 R+ B8 }L-estimator, L估计量0 k4 o" i( v0 z j
L-estimator of location, 位置L估计量
+ {( Z! w1 n* [: E7 m7 z+ v# dL-estimator of scale, 尺度L估计量
( A5 U) Y' Y0 l3 g0 J+ \( {! |# E0 kLevel, 水平
+ @4 }3 W6 A6 ~" JLife expectance, 预期期望寿命
7 Q$ u- J* O" v6 w: l% ^% ]( MLife table, 寿命表
+ |6 Q |9 ?6 h4 S2 y' dLife table method, 生命表法
7 [& v, \7 x: _Light-tailed distribution, 轻尾分布1 y4 Z1 j3 I1 z/ y9 u2 N- [
Likelihood function, 似然函数
- n1 d3 N. {6 H- ~; S2 n% kLikelihood ratio, 似然比+ m* Q. A9 j( Z! K6 d7 M
line graph, 线图
% | S& b& f) C) R6 Z5 mLinear correlation, 直线相关
~1 g; |' t9 d' d9 h4 QLinear equation, 线性方程, N# ~0 a6 f6 ^5 B$ A
Linear programming, 线性规划
+ P" v3 X( Z3 U2 ]* L7 gLinear regression, 直线回归
% s( Q. g9 L+ M, d6 `: G* M+ b: uLinear Regression, 线性回归
/ ]) \. k B: U! `& L/ nLinear trend, 线性趋势& V. Q% L$ b' q% s+ Y
Loading, 载荷 0 ]7 H% T# W' r: i( e. }) _
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性; W3 o0 ^1 t( W I0 |
Location equivariance, 位置同变性$ K" X* D2 G, w) }0 I! S
Location invariance, 位置不变性
1 ]' Z* J- Y+ _0 }5 iLocation scale family, 位置尺度族0 f6 a3 c; }) q& v: K
Log rank test, 时序检验 : n# W' g8 `5 F* D# k1 v8 E- n0 @3 \
Logarithmic curve, 对数曲线
( Z8 e8 T1 [) m9 W5 ^. e% a' ZLogarithmic normal distribution, 对数正态分布4 v! W) {- e+ ^1 m2 g
Logarithmic scale, 对数尺度 t% Z* A2 m8 a/ s8 J1 n' b
Logarithmic transformation, 对数变换
$ `9 E) F1 o) x7 DLogic check, 逻辑检查
3 x' S6 B( M' JLogistic distribution, 逻辑斯特分布
5 u* t* y+ I& @Logit transformation, Logit转换
. e- V. D* _4 n4 K jLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 8 N& K0 ]# R8 { x: h: b3 I5 z
Lognormal distribution, 对数正态分布
7 M/ @& X% T8 c( L/ }Lost function, 损失函数2 N1 f: g9 i+ l) f: M% ]# c
Low correlation, 低度相关/ W6 r6 @+ _9 `8 v `" F
Lower limit, 下限
/ ~" X% `* T, RLowest-attained variance, 最小可达方差& r- s8 L5 w' c9 Y3 B1 Z
LSD, 最小显著差法的简称
8 K2 F) U$ R* }7 Y- `8 a% e! eLurking variable, 潜在变量
A-D
Absolute deviation, 绝对离差1 n, T9 a; S; t% @1 y* T* `
Absolute number, 绝对数
9 n3 q% |2 t. _Absolute residuals, 绝对残差" U1 D+ i& T2 U$ p$ V0 z- c
Acceleration array, 加速度立体阵* X8 x2 K" T H" H( j. P% P* w
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度 N1 W; Z% G7 K! j
Acceleration normal, 法向加速度5 |% {6 a, T* Y1 p6 B" m& g. z
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
5 C {" G/ v3 j9 b# M0 S! HAcceleration tangential, 切向加速度1 k0 g9 k. m+ x9 X
Acceleration vector, 加速度向量
. j% _; |1 s+ U" {+ Q/ K7 z% X- jAcceptable hypothesis, 可接受假设' s4 c% C6 T( I; \' k
Accumulation, 累积2 b) p& V2 q4 `/ h' Y
Accuracy, 准确度; B) k, r+ V0 U" ~
Actual frequency, 实际频数
, `2 `5 f" l" m% x1 H6 VAdaptive estimator, 自适应估计量
5 @7 ~9 X) l$ f- Q4 z; H: QAddition, 相加" \% F9 a0 m% S2 r3 Z
Addition theorem, 加法定理3 l/ R. y( d7 e3 ~1 `9 Q/ h8 |9 L
Additivity, 可加性# M; e6 b) O( A& H
Adjusted rate, 调整率
( [; e8 t8 ] r, ~Adjusted value, 校正值
8 {7 ^$ L8 N: kAdmissible error, 容许误差
& Z* p. D. p6 @9 O B5 sAggregation, 聚集性
, T" {; Z0 B3 {2 _Alternative hypothesis, 备择假设
5 t% A4 T' A, \. n6 sAmong groups, 组间5 v& N/ M# Y6 g; Y. w u
Amounts, 总量
- r* r$ R3 J# u2 J8 B. vAnalysis of correlation, 相关分析
% b5 ~! d8 w# q- {6 f( f$ nAnalysis of covariance, 协方差分析+ N- P* v% a; m q/ ]
Analysis of regression, 回归分析
$ q# x: V# P" g# ? CAnalysis of time series, 时间序列分析4 d- e' o& H8 Z8 S+ X
Analysis of variance, 方差分析
4 K- g7 @- q0 J& c) hAngular transformation, 角转换
! b# b- G. w5 Z$ ]3 S- e' n IANOVA (analysis of variance), 方差分析
/ M: _8 F2 N0 d8 R) F2 h1 s zANOVA Models, 方差分析模型
9 n6 K; k6 a" X2 A+ i+ U. vArcing, 弧/弧旋
- M" c [0 ~9 t4 |$ l8 z1 U3 ], OArcsine transformation, 反正弦变换
: o1 v: r( o, O! @- }- EArea under the curve, 曲线面积
: B2 |0 Q$ D0 Y9 ]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 A6 S n& [6 G: z- b \7 r" j
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 3 r' I& v0 M7 f4 s
Arithmetic grid paper, 算术格纸5 @6 p1 v/ ]* _ z! H
Arithmetic mean, 算术平均数" m( m8 k, L" T2 W, I, @7 M0 Z
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系+ h- C% [- F* Y+ t& j5 o- Z
Assessing fit, 拟合的评估
* p( |9 F2 }0 z6 Z9 D& rAssociative laws, 结合律
9 u% e& G' L( y! S4 Z1 g. m9 ZAsymmetric distribution, 非对称分布4 }1 r7 D, u( |/ ~2 K# c$ ]
Asymptotic bias, 渐近偏倚: {$ R) z% @& p/ G' A. \# F
Asymptotic efficiency, 渐近效率
: w$ k6 N1 ` Q% C- ^% _" r! aAsymptotic variance, 渐近方差
8 a1 a) [4 U6 jAttributable risk, 归因危险度' k' d; V0 g; \5 U* a" Z6 ~# e
Attribute data, 属性资料
- [4 N0 F3 D6 y4 w: r) t5 v; o9 jAttribution, 属性: }% W. Y7 u/ X2 c7 N
Autocorrelation, 自相关: o- T* Y$ J$ Z+ P6 L
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
9 [! L/ e7 @1 v' \; e1 `) k x& FAverage, 平均数
' P/ j1 j- _* {$ y/ OAverage confidence interval length, 平均置信区间长度2 y% c3 |$ o! d! N/ m
Average growth rate, 平均增长率9 W' h, b# W; x
Bar chart, 条形图
0 A9 D( l: T% l" P% VBar graph, 条形图
) s# F" T+ Z9 ABase period, 基期
2 v% \* P O$ ?5 ~7 T5 M, d' ABayes' theorem , Bayes定理
0 Q7 [/ p' }) S7 PBell-shaped curve, 钟形曲线& x6 J) n$ _% g# r# o! [8 [' q
Bernoulli distribution, 伯努力分布: U l. h, C5 j, ^3 a
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
, H* k N" d5 g% o2 |8 qBias, 偏性: z1 B0 {' }6 m0 e+ J
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
; p) I7 J2 q- W# w4 |4 t) k# g. T( iBinomial distribution, 二项分布
. M% T& W2 T) h3 H9 G/ uBisquare, 双平方
0 G7 o( m9 v2 A8 QBivariate Correlate, 二变量相关. c# ^3 P' e) a/ z. w/ {
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布7 S! ?, T( C* F) j* X
Bivariate normal population, 双变量正态总体
% Q1 j* s" j% H h. `. cBiweight interval, 双权区间; \4 C% T* B2 `7 [" C
Biweight M-estimator, 双权M估计量
9 c% h+ ~9 I' Q% H/ gBlock, 区组/配伍组' G, @ q( S' }8 L, B
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包$ l# `" a4 }8 q. Y$ q; I7 q- g9 y
Boxplots, 箱线图/箱尾图2 \3 o: U! D" j
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点# ?7 B, {& @ p) {( l
Canonical correlation, 典型相关- J2 b1 W$ u9 E* K- f) y% G
Caption, 纵标目
2 d5 ?: ]; a1 ^2 F0 B9 K. WCase-control study, 病例对照研究; ^0 _. y" ]; q
Categorical variable, 分类变量- \) |; G5 n/ E3 a- w
Catenary, 悬链线3 w- |& e! i. {: b
Cauchy distribution, 柯西分布
/ w2 {5 A8 C8 y% P+ |Cause-and-effect relationship, 因果关系
' d3 K/ Z0 r7 h" ICell, 单元5 a1 }' i9 E; n3 {9 \/ T
Censoring, 终检! X9 s/ G* w2 e3 ]* ]& ~# G5 ?
Center of symmetry, 对称中心6 s2 ^; i7 y$ a1 E! M/ V
Centering and scaling, 中心化和定标
2 w# e, g' e3 O6 {Central tendency, 集中趋势
3 F( i8 ~) t/ H4 z" Y* }Central value, 中心值
3 q. a, ?: g) ` j; ICHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测0 E k' ^5 K0 P3 I8 G" \0 I
Chance, 机遇/ g8 F8 t& W, H; H$ ^
Chance error, 随机误差
8 `- A: m$ K9 {& v; ` N$ C5 UChance variable, 随机变量
, L! h+ P( L/ P6 S' DCharacteristic equation, 特征方程' c' H+ x& T% l2 |% c( z
Characteristic root, 特征根- x' |8 b; K! u) b* \
Characteristic vector, 特征向量
; ^ B7 I2 [3 C' b | VChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
' d/ G5 S- t' O* [8 ~Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图) N- z# M, Y/ V, G6 S# {5 D' Q
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
3 ?" p. F+ z( }: C4 R7 TCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
# D0 m1 f& e. ~8 VCircle chart, 圆图
5 P. m0 h1 j! h1 JClass interval, 组距
6 I8 t8 \ s, ^) ~+ ^9 W( @" QClass mid-value, 组中值5 J2 N, U! x7 X5 i
Class upper limit, 组上限6 _" Q. s0 G( k2 f
Classified variable, 分类变量
: Y, P7 P2 U: TCluster analysis, 聚类分析7 h, n' W5 v- p+ P& ~2 R5 O' e) {
Cluster sampling, 整群抽样
3 ?% n6 b8 g; O' A! ^7 j% ? D7 H- u9 BCode, 代码
3 _/ X: @4 S3 ECoded data, 编码数据
7 M, c+ q- w2 K, D% ] fCoding, 编码
( u. Z! G+ M F) b, q. }Coefficient of contingency, 列联系数1 r/ s* n) O. H6 V+ Y4 \/ q
Coefficient of determination, 决定系数' y' u# t# q, g; T+ C2 e% A/ g
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
. u7 P9 G0 f. XCoefficient of partial correlation, 偏相关系数" g, L' B$ t- D; j' n) o
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
+ f7 ` e# O [: bCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
8 I Z$ o- G+ T% Z w$ PCoefficient of regression, 回归系数
8 \7 q" u3 F3 v/ zCoefficient of skewness, 偏度系数( w& Z2 e* g' q* L# h* w3 C
Coefficient of variation, 变异系数$ R& T2 w; `9 _
Cohort study, 队列研究
]$ F x/ z8 }; Q' j$ B7 s( p& sColumn, 列
) w4 B; V" l$ U7 E- q- ^% cColumn effect, 列效应! n" R+ r2 C9 p3 @; W
Column factor, 列因素! Q6 Z& _ c# h( D- n S
Combination pool, 合并1 h; y4 R3 F6 _0 \3 d
Combinative table, 组合表9 i8 t: w0 k8 ?; A9 N
Common factor, 共性因子
; v/ a. }) t% u* S9 |" `/ c8 PCommon regression coefficient, 公共回归系数
/ _/ I% c7 r/ P. k8 XCommon value, 共同值1 \5 D2 y8 j, ~5 ~7 ?+ Q
Common variance, 公共方差: B7 j4 H, X. L# G: V7 s+ ^
Common variation, 公共变异) I0 ]! H/ J# @* W1 X% T
Communality variance, 共性方差( D9 k) x2 C/ v0 q+ ?
Comparability, 可比性
! z: q- M' V: `5 I9 d* GComparison of bathes, 批比较
2 |" w, u! ~5 x# G6 l1 C9 }7 f( dComparison value, 比较值3 y* z2 y6 R, X1 }! ]! i
Compartment model, 分部模型1 l+ c! G# G. S( D1 A+ ~
Compassion, 伸缩& K8 ?) w6 F% z5 H: U
Complement of an event, 补事件! ]1 w8 t* A9 Z" n3 X: z0 [" R& j
Complete association, 完全正相关. s& ?+ \9 J5 K1 @* H8 u/ d
Complete dissociation, 完全不相关9 L6 W" @4 K5 D: o) j
Complete statistics, 完备统计量
+ S) Q- X/ l! l( {Completely randomized design, 完全随机化设计+ ^# ^4 g- z8 n: E/ }/ K
Composite event, 联合事件
/ Q0 s2 Z* N4 @9 C# v) ]* H5 P! lComposite events, 复合事件+ _7 X1 ~- u L# R9 `4 E( v& B9 {$ \
Concavity, 凹性+ o- @% a2 Q. ?, t) V" J
Conditional expectation, 条件期望
: M6 ]3 Q& q; ?Conditional likelihood, 条件似然0 M! J1 A. a* Q$ L
Conditional probability, 条件概率
6 k5 b+ L5 W# G$ l9 j2 H, J" ]Conditionally linear, 依条件线性$ w w1 }+ i0 y1 o+ I
Confidence interval, 置信区间
, ~8 r6 C; L3 `+ hConfidence limit, 置信限
# J$ s5 ]9 v- X6 d% N8 cConfidence lower limit, 置信下限$ `( z+ d! g8 ^. Z3 U4 _3 U- p# A
Confidence upper limit, 置信上限
' g" _2 W; B3 _9 y9 S, O9 h3 iConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析6 a0 M; z4 K+ m# P: x7 p! P* o
Confirmatory research, 证实性实验研究
0 x' s5 `4 y4 A2 b% E8 ~: YConfounding factor, 混杂因素
b& ^( x0 h N$ O! z/ }2 fConjoint, 联合分析
/ ^' x. i4 b' M6 o/ a% \" |Consistency, 相合性7 [' |0 w% I2 D
Consistency check, 一致性检验1 |4 ^& L$ U7 R, d& F
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计- _1 u9 g" V4 h8 Q+ W
Consistent estimate, 相合估计. B2 ]0 \/ ^4 C3 X: o" l( L" z- s
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
" {9 H! W; s# A4 h0 {& W1 y/ N# bConstraint, 约束
0 B4 {$ L2 p# p3 A ~1 @0 tContaminated distribution, 污染分布
0 b; p( b; ]8 L+ FContaminated Gausssian, 污染高斯分布* k! V- R; q8 K- G( i& }/ M( h
Contaminated normal distribution, 污染正态分布( m5 w; B8 s# v) ?( P& }
Contamination, 污染
" s# G8 f; |( FContamination model, 污染模型) b1 M+ k+ \- c* @) M
Contingency table, 列联表
' [9 d0 L# j; g+ n1 {0 E& d+ dContour, 边界线0 ^% U" L$ x) I( K, a
Contribution rate, 贡献率5 d* G# M1 M$ Z+ [3 h9 ]
Control, 对照! N7 j- A3 v. ^1 G/ Y
Controlled experiments, 对照实验6 R% T" }' g5 q) m& c% X/ W, z- G
Conventional depth, 常规深度
' m2 Y- {; h: JConvolution, 卷积
; T6 c* Q6 {- y% z- N5 uCorrected factor, 校正因子/ F1 o5 h! h! d( _: q% g
Corrected mean, 校正均值
# w2 I( \3 n, [7 |' m; ~Correction coefficient, 校正系数0 h3 G/ ^1 S6 [; Y% U6 e7 a
Correctness, 正确性 ! l' t4 S! A/ t
Correlation coefficient, 相关系数
. e n7 f( W3 C/ ^/ b/ {" oCorrelation index, 相关指数
3 }& b F% K5 K$ |: F" _3 E; wCorrespondence, 对应! M, u W% n2 `: r- E- K9 Q
Counting, 计数; e& M+ s! v/ I: a" ]7 ^
Counts, 计数/频数/ r# n6 O0 _: T @
Covariance, 协方差- I& l9 ]8 s! ]
Covariant, 共变
9 D6 V; a0 l3 O7 ^) b" ]Cox Regression, Cox回归
8 V+ C4 X3 P6 P, w( p, \9 MCriteria for fitting, 拟合准则
( T) n/ l' j8 y- e* k! ]Criteria of least squares, 最小二乘准则
6 ?/ i) X3 n* s LCritical ratio, 临界比: \ C( B- L" ?
Critical region, 拒绝域
8 o4 g0 X( N+ c: [+ P3 N3 qCritical value, 临界值
' o6 Z( s3 |/ \: T6 {. ~! OCross-over design, 交叉设计: n7 i* }- ]7 E) q: J
Cross-section analysis, 横断面分析
3 @0 l; }: X- Y, A) q xCross-section survey, 横断面调查
& Q- R* W" W$ z' d" p3 ZCrosstabs , 交叉表
1 J5 o0 f! D5 G ZCross-tabulation table, 复合表5 f3 f" q i/ n4 K# L: g( S
Cube root, 立方根 V9 K9 j0 Q8 n4 M+ Y; @
Cumulative distribution function, 分布函数8 k/ V6 x& |; e
Cumulative probability, 累计概率# t/ W7 V' o" d0 n% ~. }' A, \- S3 w
Curvature, 曲率/弯曲
! ~, Q1 N/ @# _" j. w: iCurvature, 曲率
, T7 B5 k7 v) b* g3 ^+ MCurve fit , 曲线拟和
/ U+ C/ g+ B0 }) gCurve fitting, 曲线拟合
$ \6 Y% V4 K' \, ?4 J7 n OCurvilinear regression, 曲线回归4 `' }8 u7 X& Z" {
Curvilinear relation, 曲线关系
. t2 N5 u* R7 C7 s6 }Cut-and-try method, 尝试法6 n/ S0 Z1 i. c0 t" ]2 U2 ^3 R( r
Cycle, 周期+ L9 d6 d. t2 w+ u1 d+ D
Cyclist, 周期性
1 a9 L& m! k# r& r6 WD test, D检验! w+ D+ i- v3 ^% y, @% y3 M
Data acquisition, 资料收集1 J: @. n& L1 R1 j* Y. ]
Data bank, 数据库3 x. m+ M& M- ?9 c* L" {4 R# _: k
Data capacity, 数据容量
+ V3 q/ B0 y$ tData deficiencies, 数据缺乏
, Z/ q7 Z& e. ^: r/ V: sData handling, 数据处理
. a( b1 W1 n+ e& l. KData manipulation, 数据处理# k! @0 ^6 G0 z8 C4 I, {" y
Data processing, 数据处理0 b9 ?8 E! R, ^+ O
Data reduction, 数据缩减
+ c* Y* ^( }8 N. i: PData set, 数据集7 v4 f; c2 t) N9 d
Data sources, 数据来源' Q1 c+ l2 o4 U# d
Data transformation, 数据变换
" K. R5 _ x% J% x1 Z1 gData validity, 数据有效性4 l* A9 i# M3 o# m: b8 Y
Data-in, 数据输入
' J* K' F- f2 A0 n" K" W& U5 d; }Data-out, 数据输出! ` c( [6 e. l; J& p5 j
Dead time, 停滞期) q" ^8 r9 [) B: k& z
Degree of freedom, 自由度
4 q L9 O& Q3 m6 U) A$ TDegree of precision, 精密度
5 P7 r( {8 v/ E {Degree of reliability, 可靠性程度
. r, u- K5 U4 }$ E2 {" d. |* @Degression, 递减
7 a$ W+ X/ i) A7 A6 h1 Q; tDensity function, 密度函数! X) A& O7 t! _3 L
Density of data points, 数据点的密度5 |: b- y5 \: | k: b
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量 3 C. _: s4 i$ U
Dependent variable, 因变量
7 ?( Z2 Z% h: z" ^- m' y: j8 nDepth, 深度
: b. U4 F( A1 o7 rDerivative matrix, 导数矩阵& j0 ~: b' G2 M% l3 t
Derivative-free methods, 无导数方法
6 S2 O( ]) R& |) r5 y( F6 bDesign, 设计9 c) L+ M' Y; q. O
Determinacy, 确定性
Z2 w% ~) e; bDeterminant, 行列式
+ ~7 R6 c9 j% \, C: {* B: WDeterminant, 决定因素- u. Q+ S6 w; b1 b, P& E
Deviation, 离差+ e# g8 R8 v$ k n2 j
Deviation from average, 离均差8 n0 W# |' T3 ^* I0 K
Diagnostic plot, 诊断图
7 a. N5 P% f7 B; J" P. o! @! }3 sDichotomous variable, 二分变量, w+ {7 u% B3 `0 d D
Differential equation, 微分方程
+ ?! p7 ^- v J- v5 cDirect standardization, 直接标准化法
$ R* ]6 @8 t; P. A; VDiscrete variable, 离散型变量+ W# a' g: b% r; T2 q. _* H
DISCRIMINANT, 判断
" B2 l, r, ]6 y* N. s3 R" z+ GDiscriminant analysis, 判别分析' u& C% k& \$ n: g5 q
Discriminant coefficient, 判别系数
* I, t5 b' T, ?9 z) ]) }0 ADiscriminant function, 判别值' ^) K/ K3 t! ?
Dispersion, 散布/分散度, X2 W+ @' M* X2 s# \* E5 S( ~
Disproportional, 不成比例的; W- ]$ I9 f: F5 Y3 u
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
( Q5 {; c/ L2 D; n0 c7 C% dDistribution free, 分布无关性/免分布! X9 z8 ^8 j8 ]2 S/ V8 O
Distribution shape, 分布形状/ @( S3 J* G- ^
Distribution-free method, 任意分布法
. Y% s9 R1 {. U+ p; H' L, [5 ^Distributive laws, 分配律: M' } V: W) N
Disturbance, 随机扰动项' F& M. v* M/ W/ M) C
Dose response curve, 剂量反应曲线
- J ~' L0 A) cDouble blind method, 双盲法9 ` H0 h( ^: }* p
Double blind trial, 双盲试验
# e# u4 e2 ?- X6 M' UDouble exponential distribution, 双指数分布6 o" U- K& ^/ X* J: G% P, v
Double logarithmic, 双对数7 n# }5 \7 r8 @/ g
Downward rank, 降秩
. Y. q( ~+ {3 p! s$ ]/ z8 ADual-space plot, 对偶空间图5 R3 f3 j8 @ e3 U& O$ }9 K* M
DUD, 无导数方法
4 m! w3 s6 [& v# _Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法