S-Z
Sample, 样本0 j" E8 W2 S) |$ s5 c0 }- x! l# I0 W. a
Sample regression coefficient, 样本回归系数
f( A& k1 m- A0 a" ISample size, 样本量! S* {' I" d( b) u! B3 s& c
Sample standard deviation, 样本标准差
B: T; B% d5 oSampling error, 抽样误差
W4 a# K4 N/ d" O: I/ O: oSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
6 [5 ~7 ^& z1 B4 O8 U# z: jScale, 尺度/量表3 s1 ~! c+ q# t' H. ^ I
Scatter diagram, 散点图
( |6 @4 N+ Y: r! t) n4 `Schematic plot, 示意图/简图
$ [- t* i6 \, t5 Z* q2 y" EScore test, 计分检验* Z$ x1 L+ l) S7 i& f4 u: B$ M
Screening, 筛检* G' \7 _2 l. h& c) ^% z! e! t
SEASON, 季节分析 ' o& B4 ]2 k+ ]/ x) Z) h, r
Second derivative, 二阶导数7 {+ M( N! S" U
Second principal component, 第二主成分
+ V. }. H* |" {6 P9 pSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 1 [& Q9 S. H+ x, R& t& `
Semi-logarithmic graph, 半对数图" n& N" u; @; `7 I/ l, d
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸: z$ F3 D0 E' @) |6 I
Sensitivity curve, 敏感度曲线* M. j+ [) @0 C# B4 c) s
Sequential analysis, 贯序分析+ I4 m- Q8 k% D# s* M$ Y" m5 ^
Sequential data set, 顺序数据集 }, R4 O+ _- b z
Sequential design, 贯序设计, `' y% o9 y3 B" Y
Sequential method, 贯序法
5 L# O" ?0 U+ ^% b# g K4 wSequential test, 贯序检验法5 m) b# [! U$ l% K- W# U6 I
Serial tests, 系列试验
: i) d- Q- K" W1 k% QShort-cut method, 简捷法 ) z) S/ V j7 W; c5 d/ F6 `2 m
Sigmoid curve, S形曲线
( ^& s1 ?5 f8 [' V U7 \, lSign function, 正负号函数
# ~) O7 M0 G a- i- USign test, 符号检验+ U0 M+ ?8 G3 _) f
Signed rank, 符号秩' L+ o2 d6 c) W8 G
Significance test, 显著性检验- Q( o: [, J3 c: T3 K7 t
Significant figure, 有效数字$ g4 ~% @( g) ?- X+ e
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
" J' O) q0 |& J. m) E. y3 iSimple correlation, 简单相关 i" W2 f9 U9 U
Simple random sampling, 简单随机抽样+ \# l! t% ^0 `$ j( v$ ^$ H
Simple regression, 简单回归
" v8 R7 b& v/ p' F8 k8 Nsimple table, 简单表
2 t' G* h1 s* O- T0 |; iSine estimator, 正弦估计量
2 P/ s0 C: q8 G6 |5 KSingle-valued estimate, 单值估计9 y, m4 g7 c; I1 o
Singular matrix, 奇异矩阵
# C) A+ w: U4 Y& D+ k! HSkewed distribution, 偏斜分布
8 `% k0 w) q! q/ Q. F3 zSkewness, 偏度
& k2 l' ?& B% A7 b+ W& k6 xSlash distribution, 斜线分布' S" L. [# C, x
Slope, 斜率
, H8 \ A7 @* B9 Y5 M) m2 BSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
2 y* |! _6 g6 P7 t# H- jSource of variation, 变异来源1 }, Z0 P X: v$ n
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关0 U: N2 t$ e v/ G3 ^% b
Specific factor, 特殊因子
7 n# L$ |) A2 N- sSpecific factor variance, 特殊因子方差
# n5 C+ N3 O+ J* i1 F r$ ?, cSpectra , 频谱* J) i ^) S8 u5 |1 b
Spherical distribution, 球型正态分布
. K. e* s. c5 }Spread, 展布1 Q' H5 C' ~8 R, P8 @
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包 m6 @0 H0 _; R6 q2 @3 ?
Spurious correlation, 假性相关$ z& W* k1 c7 \& G: j
Square root transformation, 平方根变换
% D$ G& y% z/ ^# EStabilizing variance, 稳定方差2 [, {( \; @+ `/ H3 ^/ y' k
Standard deviation, 标准差% m) x" m2 F# V; R
Standard error, 标准误; n2 f4 u1 k3 Q5 N* p1 v- V
Standard error of difference, 差别的标准误+ o; P7 r8 [8 e0 u3 c
Standard error of estimate, 标准估计误差/ u& B9 S( N7 z9 K
Standard error of rate, 率的标准误8 M- f9 @2 a% O& m
Standard normal distribution, 标准正态分布+ ^2 A, E% Y: W+ G" b' b( ^- [# {
Standardization, 标准化
% @/ n9 @2 ?4 a' |2 JStarting value, 起始值
, J b" Z9 C/ a: d8 Y% `Statistic, 统计量1 L7 |: q, v- x7 M
Statistical control, 统计控制
, G1 t5 C7 s+ W2 RStatistical graph, 统计图
7 }$ D- H6 R) }7 K/ q, eStatistical inference, 统计推断
+ C) r; V) D: jStatistical table, 统计表2 U0 @0 y, V2 j6 V
Steepest descent, 最速下降法: \ P/ v2 j4 o: Q6 c: a
Stem and leaf display, 茎叶图
( r, n# N7 R& F! z, X* OStep factor, 步长因子
3 N: j/ i1 ?/ b2 ZStepwise regression, 逐步回归4 y, A; |7 [# z# R3 _9 N& X
Storage, 存
& N: v) g& h6 B' `7 aStrata, 层（复数）
, w7 @: B* `/ ~0 ^2 iStratified sampling, 分层抽样, X& G1 J- H1 }4 _+ y
Stratified sampling, 分层抽样2 b6 _ O: h7 r, {$ M" e' k
Strength, 强度
+ ~* I; c) C! IStringency, 严密性7 c7 ]8 Y1 b9 y/ K
Structural relationship, 结构关系
2 Y( I* @( m0 ]8 I1 r. O# lStudentized residual, 学生化残差/t化残差# p. v: w. Y k- b0 H
Sub-class numbers, 次级组含量. |9 \/ s- O' i5 e9 q% c7 [, j* A
Subdividing, 分割
& _' @/ P7 Z, D6 ZSufficient statistic, 充分统计量. m. g4 K% M) \. {# D; L( w
Sum of products, 积和
! \& i- _$ f9 [! JSum of squares, 离差平方和& t4 v! H! x; T) K) ~' j% d9 a
Sum of squares about regression, 回归平方和
% M* q* e( }" @. m* ]* D" lSum of squares between groups, 组间平方和1 o3 l# w% t$ K" j
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
1 A; M4 m" ~7 V) jSure event, 必然事件) r) S, Y! V/ |
Survey, 调查: o- X* c9 X* O1 ~
Survival, 生存分析' h! q9 t# h% e$ p! H8 G% F# a" d
Survival rate, 生存率4 f4 l8 j1 T S3 {1 B
Suspended root gram, 悬吊根图
. b; A$ M, h& E" k0 V) Z$ c. jSymmetry, 对称
. f; n1 m2 [3 P4 |Systematic error, 系统误差
+ I: ]( F" q* H7 {Systematic sampling, 系统抽样
8 S; E2 A' x3 V1 U) rTags, 标签
! [: g& L0 \) ?# c" p4 QTail area, 尾部面积
6 c5 z- t7 s1 P: ITail length, 尾长* k, `+ x- g. r8 P; F9 f
Tail weight, 尾重* [ Z/ G+ Q5 k( e$ T5 \* m4 f
Tangent line, 切线
( U$ P5 N, M: u1 f( {Target distribution, 目标分布/ \# \6 Z& r* h% n' @! T0 p
Taylor series, 泰勒级数
. u: d* p7 L sTendency of dispersion, 离散趋势
* |7 I5 ^$ H2 V5 D2 `) ]0 ITesting of hypotheses, 假设检验$ \, e& ]% Q+ Q# N, L0 g
Theoretical frequency, 理论频数2 K% d3 L" a2 n/ G( K# l
Time series, 时间序列) Y8 t& d( R9 m: l* \1 U6 X
Tolerance interval, 容忍区间
; L+ N L- D% v, z: o% t1 tTolerance lower limit, 容忍下限
1 N9 t+ m. e& g6 c2 b) ?Tolerance upper limit, 容忍上限
9 h% @3 G1 Y8 s3 u& v+ n( |- m% rTorsion, 扰率+ ^) i1 r+ b# T# U& g4 _
Total sum of square, 总平方和
+ K: z* c" T0 E/ j# ]" a* I8 STotal variation, 总变异
- B/ G/ q! B$ ?# M" \5 n8 q, yTransformation, 转换, Z: |& b4 Q2 t( a; q; _
Treatment, 处理
7 p u' T- R6 }7 ]0 m& MTrend, 趋势/ p, ^. Y8 l! \' C& h4 ?1 V
Trend of percentage, 百分比趋势/ I3 X$ m0 Z9 h
Trial, 试验( _+ ~: J8 o! T
Trial and error method, 试错法
" W" l6 j5 f g/ KTuning constant, 细调常数
0 G h, _5 l/ I) Q7 H$ s6 L. wTwo sided test, 双向检验
$ S8 W+ |9 U) h& X8 n7 m: nTwo-stage least squares, 二阶最小平方
: u# Y2 `/ Y, V% a3 ITwo-stage sampling, 二阶段抽样: r7 w: y* _2 n* w+ q* Q( ]. n2 W+ G9 M
Two-tailed test, 双侧检验
- g ]4 i' Z. s5 J _Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
# K9 G; J2 ?8 N5 ^Two-way table, 双向表
! V1 [0 C" }' C7 ]$ XType I error, 一类错误/α错误
8 R1 p, I# x$ ~9 @* mType II error, 二类错误/β错误+ D+ G' ~. R$ d! E/ I+ {
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
' ]4 i( d: S$ }3 @% DUnbiased estimate, 无偏估计 p$ ~ K% E* x# P A, G1 s/ U0 D
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
$ ]6 T6 z0 Y& F# o% x$ cUnequal subclass number, 不等次级组含量
1 ~2 N# ?0 q, FUngrouped data, 不分组资料- z7 a# b M3 X( y E
Uniform coordinate, 均匀坐标
~2 o& L- |0 q# T/ k; U5 pUniform distribution, 均匀分布8 k$ T2 C; N6 m, C! F
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计) x% h% s# i- N1 \
Unit, 单元
" @; @- e% p" K5 S/ PUnordered categories, 无序分类/ B- r) p! L3 c3 E9 d! l- n1 Q
Upper limit, 上限
& R, e1 J9 M* g5 f- C: q+ iUpward rank, 升秩2 ?2 t7 ]1 }1 W: Q" K7 q
Vague concept, 模糊概念1 K% z# v! y% l
Validity, 有效性
; m& b; a6 r/ ZVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
, g+ H' @* @1 ]# P( GVariability, 变异性( F; k% J0 L5 z# f& n8 l( \
Variable, 变量
: V1 @% Z: ]7 w- a: ~5 d4 \Variance, 方差
# E& v5 f8 B! D5 m4 i/ s% pVariation, 变异
9 \2 S; Y# w: I# YVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转7 V N4 b7 M6 c8 L
Volume of distribution, 容积* K7 N/ B* g" N9 p) Q
W test, W检验: q8 C3 ^7 D: Q1 D$ U# ?8 d
Weibull distribution, 威布尔分布6 t; }6 O3 u: w5 I) S: Z
Weight, 权数 w+ J3 }0 C) [3 J
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
2 Q6 ~. ~9 g$ M; H3 n6 YWeighted linear regression method, 加权直线回归' t1 \( d$ Z* _+ q! F' R
Weighted mean, 加权平均数( P) x. ]1 X# E9 g" w
Weighted mean square, 加权平均方差
) w# i9 ?8 D: `/ }. aWeighted sum of square, 加权平方和
( }) Q% q3 a; C n0 z9 LWeighting coefficient, 权重系数! A# c9 M( y; E/ l. L- E! E* q7 k
Weighting method, 加权法
8 B9 {- H0 L" K& O( \$ NW-estimation, W估计量
! i0 H# G5 }, k( qW-estimation of location, 位置W估计量+ G0 Q Z5 Q$ e4 L. C7 v
Width, 宽度
0 u ?3 [* H+ F% QWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
) h( S1 j/ `% n6 d3 t, j8 u XWild point, 野点/狂点( w6 M; b3 j) X5 }: q7 X
Wild value, 野值/狂值
' l6 H6 E' X0 r1 F+ V2 uWinsorized mean, 缩尾均值
$ }$ j8 `2 L/ Z7 ^; J% zWithdraw, 失访 + W: o' m: U( Q
Youden's index, 尤登指数
. ?2 D* D: j4 N* K' w" IZ test, Z检验4 X; E8 z5 N! N/ s, H+ b
Zero correlation, 零相关
" V. W- Z0 I' gZ-transformation, Z变换
M-R
Main effect, 主效应) L) u4 }2 { ?+ [
Major heading, 主辞标目* Z5 ]/ @! w, G7 k& c& B
Marginal density function, 边缘密度函数
, {3 {; k: D( rMarginal probability, 边缘概率+ O! L1 ]1 ]( O" ~ S& ]
Marginal probability distribution, 边缘概率分布; Q6 w2 n$ I) f
Matched data, 配对资料) x+ w& `3 G9 S# [# L4 U
Matched distribution, 匹配过分布& T4 ~9 H/ r) G, ?$ q
Matching of distribution, 分布的匹配- W: N: C- q2 |+ S2 _# O% H
Matching of transformation, 变换的匹配
9 o; q, L% _0 R+ q, N: t( TMathematical expectation, 数学期望& L$ `+ p% C6 O7 `+ z; ^/ i2 g9 p
Mathematical model, 数学模型' L0 F- d m2 r
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量+ l- f6 F) e( n! y5 @! d
Maximum likelihood method, 最大似然法
" A. a4 Z; y) A5 O: {. HMean, 均数
|2 r+ T. I2 k9 P( fMean squares between groups, 组间均方
# |7 D/ F1 U0 {Mean squares within group, 组内均方( F. d! Z0 s/ ?; \4 \- c2 c
Means (Compare means), 均值-均值比较
; y6 K9 J+ R8 S7 H$ g6 c. N- CMedian, 中位数
6 @/ ]. Z- C% ^: m1 O# C& u; e: WMedian effective dose, 半数效量( }9 X" n5 }2 K. B6 w: V( c2 I
Median lethal dose, 半数致死量
A. |9 c7 ]' e& y( \6 @Median polish, 中位数平滑, j! X4 L3 A) R
Median test, 中位数检验
. ^6 y0 W. y" }! _! MMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量; w/ f5 |2 h. i/ i4 m
Minimum distance estimation, 最小距离估计5 n# y$ M$ C) B
Minimum effective dose, 最小有效量
) F; f% \! b% _6 R2 W* Z$ o" DMinimum lethal dose, 最小致死量* p. ^8 `; g* T! X% R: p* U
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
0 m4 C8 \, t5 `3 t, _; ]0 y0 D/ i8 bMINITAB, 统计软件包+ T( y0 S* x$ t8 W5 H* r: @7 b
Minor heading, 宾词标目
5 [) r( e) Y- |Missing data, 缺失值
+ L. s" C3 P/ r3 G0 l0 ~Model specification, 模型的确定
2 N+ U2 h, ~8 c7 t7 ?/ qModeling Statistics , 模型统计3 f# ^5 Y+ H( z
Models for outliers, 离群值模型
( L& w! I9 ?& b+ pModifying the model, 模型的修正
2 ~; f7 |7 l2 x$ y+ o+ P1 RModulus of continuity, 连续性模
$ u1 {; C. u; K. g) P! PMorbidity, 发病率 - C7 |' z# L& ?6 K9 Y
Most favorable configuration, 最有利构形' X5 o( a. p* \4 Z4 J+ L
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
7 Z2 z; m4 C0 g, R& A3 c; OMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
* h! ~# D3 ^: ]5 S8 W8 PMultiple comparison, 多重比较
4 o' R2 y4 ?% Y; \, X) Z oMultiple correlation , 复相关
' N5 @4 Q. O q5 |Multiple covariance, 多元协方差
: q. d1 ]# d" E" |; x+ ?, MMultiple linear regression, 多元线性回归, S9 T, \- L! q! O* W6 I
Multiple response , 多重选项
+ Z \9 K1 M) @/ \( a! |- yMultiple solutions, 多解6 A& Z- O7 ~4 d
Multiplication theorem, 乘法定理1 B7 S. v4 `! n1 F* i! |. o3 V- }
Multiresponse, 多元响应# J0 M3 e# U d+ T4 \
Multi-stage sampling, 多阶段抽样- N0 z/ Y' _5 o5 y# b$ U4 K
Multivariate T distribution, 多元T分布" j: K$ O6 M! w) L g4 u
Mutual exclusive, 互不相容2 a6 ^ @( k k/ e6 U! `
Mutual independence, 互相独立
% ]* Y0 v0 u! MNatural boundary, 自然边界, t$ V T$ g& n
Natural dead, 自然死亡% y0 d, F, ?: }2 [
Natural zero, 自然零
# `+ B, r' @; SNegative correlation, 负相关5 l- b7 v* M' H5 J
Negative linear correlation, 负线性相关
) x- n l$ B4 L& ~9 s& a0 z* R6 Z8 uNegatively skewed, 负偏* ^2 ]( h- {2 S
Newman-Keuls method, q检验5 q# ]' Q+ x: _/ P+ g( b
NK method, q检验, [7 [9 T% p: r3 M8 v7 X
No statistical significance, 无统计意义# q# M/ e$ }, ?
Nominal variable, 名义变量. f7 z6 \8 x) d- @( R& h
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性* w, U* }% j( R$ s$ C& v
Nonlinear regression, 非线性相关
$ r- j# c, i6 Z/ F( YNonparametric statistics, 非参数统计
& v, {. r# W0 ]7 E& q6 LNonparametric test, 非参数检验: |' G" x: \" q) G! k
Nonparametric tests, 非参数检验
, y3 Y$ K" C. T, o, d0 TNormal deviate, 正态离差7 `9 q0 g) s1 _9 T
Normal distribution, 正态分布. @3 ~5 b# Z! L+ S
Normal equation, 正规方程组
+ g4 O- u U* j# A( b0 W HNormal ranges, 正常范围
* ]0 R3 T! M! }( V$ z0 t9 qNormal value, 正常值
& _! |2 c- z3 h9 r% H @Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
! n- }9 \/ c, T. [Null hypothesis, 无效假设
' R' m* K/ O! ^1 t( K7 H2 ?Numerical variable, 数值变量4 C1 s' `, x a* ]. C% d* s
Objective function, 目标函数
* m& |( e$ j, a7 d! n0 b) tObservation unit, 观察单位5 W2 v. o0 k& b* v" i5 V/ [' I
Observed value, 观察值
6 Q% W+ ]$ h+ C# |One sided test, 单侧检验
2 R0 Z1 C/ h$ s7 W3 S tOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
3 v! ?+ @; V+ j0 gOneway ANOVA , 单因素方差分析
6 @5 @% Z* [. U' U, i NOpen sequential trial, 开放型序贯设计
6 a; b2 ^$ ?. s WOptrim, 优切尾3 o( b8 j `/ a0 \3 T. |& @
Optrim efficiency, 优切尾效率, F8 x2 L% ?$ s7 l; B
Order statistics, 顺序统计量
2 h8 H2 \4 H7 j" A4 I' l( m; dOrdered categories, 有序分类
$ E) `* t1 r' C+ i2 V* d$ g8 h7 {Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归* j/ o, W( f3 P" ^
Ordinal variable, 有序变量6 m$ p5 W* l# l' a% Z' Q( z. Z" E
Orthogonal basis, 正交基& \3 r. L8 l& E
Orthogonal design, 正交试验设计: y& P* G6 u! L& r
Orthogonality conditions, 正交条件: T7 P6 b0 i- X' Q1 _+ |
ORTHOPLAN, 正交设计
3 d3 y# v, m( H1 EOutlier cutoffs, 离群值截断点' j/ o* o+ D0 S" m: m
Outliers, 极端值
5 O6 {# x8 _4 p9 \, bOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 + U$ R. f1 ?( `! r: E
Overshoot, 迭代过度3 s# y* K4 K) F% o! C- `
Paired design, 配对设计
2 L6 {" B, N o' M7 F) r4 tPaired sample, 配对样本
5 {+ W) @' F+ U& MPairwise slopes, 成对斜率
- n( U* \' I4 W" S* WParabola, 抛物线
. U- [* t% b; }* j) {; \3 x2 \; lParallel tests, 平行试验! B9 G$ W/ N* n
Parameter, 参数
9 ~3 p7 \9 o, b) T. A G5 e) ^Parametric statistics, 参数统计
- H+ X y( l7 Y0 JParametric test, 参数检验
) P D: B# d5 i* b {/ b2 uPartial correlation, 偏相关4 P2 |; O3 W# a3 p4 W. u
Partial regression, 偏回归/ q# t p2 f3 M# \
Partial sorting, 偏排序! \, j5 j1 P) ~/ } ]& ?' P2 _
Partials residuals, 偏残差4 }' R+ v9 L: C
Pattern, 模式8 e9 f8 ^7 [+ |, p6 L0 D# ~" g5 W
Pearson curves, 皮尔逊曲线1 M8 Y0 x* h3 l1 H
Peeling, 退层( Y! N- I/ q$ U! m! K |
Percent bar graph, 百分条形图
6 S7 L6 a) h9 `9 [Percentage, 百分比
$ ~$ X" F3 _/ ~( {$ ^1 cPercentile, 百分位数3 e+ `& p8 V+ J5 M
Percentile curves, 百分位曲线
( o% h5 a: d3 O. R7 @; TPeriodicity, 周期性! [4 o% ^3 K# Y
Permutation, 排列4 e; g$ Q9 U1 p3 A
P-estimator, P估计量$ q4 U8 d& c& V8 j
Pie graph, 饼图) h# ?7 g5 L+ ^9 h
Pitman estimator, 皮特曼估计量
2 h; V# }% \7 E* V* ?3 FPivot, 枢轴量
! `* K A1 A- \& [+ XPlanar, 平坦
0 x9 }# c# L' D( U% IPlanar assumption, 平面的假设( j/ \2 N t3 m$ `1 I+ i
PLANCARDS, 生成试验的计划卡: Y( x2 c c, x9 \: u: L& u
Point estimation, 点估计+ p' ]% I/ V& {+ j. M" A2 h$ r. L
Poisson distribution, 泊松分布
% K7 n* {% j5 ~8 C( ePolishing, 平滑- u, I4 K4 F8 I
Polled standard deviation, 合并标准差0 T5 L- r& O( J6 J: o
Polled variance, 合并方差
+ h( n8 }4 s/ M5 E# APolygon, 多边图
; B" v9 _1 D/ l' a- \! A0 IPolynomial, 多项式* G: C9 G8 q) g$ S, x
Polynomial curve, 多项式曲线
; q; u& j: X. Q0 v% qPopulation, 总体! V) y; e0 [. @! {5 i3 ? u
Population attributable risk, 人群归因危险度( r8 z \! g6 y7 W6 q. j
Positive correlation, 正相关
& ]2 @: }* {% v5 U9 hPositively skewed, 正偏9 D3 r; q. ]0 @" `: F, y8 v+ M1 Y
Posterior distribution, 后验分布, u% ^. B6 Z" l# t* i# l. |7 Y
Power of a test, 检验效能
: b! a J! s4 ~& d6 _, IPrecision, 精密度
7 i7 ` f* H7 i( |Predicted value, 预测值$ k: }! e' }# d) s
Preliminary analysis, 预备性分析/ M+ e$ L* V4 s7 V$ O; k/ ]
Principal component analysis, 主成分分析
( d" F- g5 k2 V9 ?. j. G7 `2 NPrior distribution, 先验分布" m# v$ Y: D' w- \. B
Prior probability, 先验概率
/ U5 h6 o5 z8 j+ B( Z' V6 d% [Probabilistic model, 概率模型& ~" n: G* x) T; R1 ?
probability, 概率
6 n# }, G$ j0 }* m; x- M; T) bProbability density, 概率密度
5 r D2 e) R+ T4 c; m# IProduct moment, 乘积矩/协方差
( F1 A4 q9 d& uProfile trace, 截面迹图
5 [/ x6 b Y" _! p% MProportion, 比/构成比; Y0 b1 Y* W; _8 `, I! n
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样 D: i! K1 e. N- h+ M1 u
Proportionate, 成比例! b' |" A5 D6 U7 x" v0 U
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量' O! v4 [1 W' J! Q
Prospective study, 前瞻性调查7 f4 O: g. Z/ y* G/ I0 O& ^
Proximities, 亲近性
* F) |5 W2 A' M2 S" A: |: N e& _& I8 {Pseudo F test, 近似F检验0 ^6 c' A4 F6 O( I0 j; I
Pseudo model, 近似模型
0 E$ t& j' {9 Y* EPseudosigma, 伪标准差
9 o* ]2 G8 A4 q# g9 JPurposive sampling, 有目的抽样( u4 T+ x7 b2 Z; d# Y% L \
QR decomposition, QR分解
8 @1 l# h* ]* q4 J7 Z1 ]/ p6 h) `Quadratic approximation, 二次近似
, m+ V2 @5 B5 Y; {1 oQualitative classification, 属性分类+ y& o: Z( M: j& r
Qualitative method, 定性方法% l4 ~) T' J6 H0 J: {) A. ~/ e
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
$ e& |3 `$ S6 u" P. f/ U4 `$ CQuantitative analysis, 定量分析- h" Y: z& J0 P$ ]2 n# Z0 r+ C
Quartile, 四分位数
& g1 `5 y5 L$ b$ q$ k n: I! L5 ?Quick Cluster, 快速聚类3 t7 b! l6 E8 n; F( J" o
Radix sort, 基数排序
% l# W: m/ H6 S$ X" mRandom allocation, 随机化分组
' U; p1 p! v* _Random blocks design, 随机区组设计
4 L$ {7 a ~ E0 y$ o. {Random event, 随机事件
8 U* B* A! E& Y3 z9 ?+ h0 L* P5 i5 sRandomization, 随机化
# w1 K2 N( J- c4 pRange, 极差/全距0 H( f; \, ^1 C8 n
Rank correlation, 等级相关) v2 O$ o; j" M3 ?$ y
Rank sum test, 秩和检验
2 ]; j Q( E6 `4 W+ T) mRank test, 秩检验* X$ f; c9 A5 f( ?6 p+ F$ D
Ranked data, 等级资料
, E6 X2 O6 q3 GRate, 比率
. Y$ G) F& ]7 s; u. y4 u( sRatio, 比例% s% v) N& ^5 d1 U- T0 o* [
Raw data, 原始资料
# ]2 d) e; `0 B$ n3 BRaw residual, 原始残差# \ f# B! M* B' d5 e6 Q/ k- M6 E
Rayleigh's test, 雷氏检验
7 i- ~& U8 M6 t- a7 t, W: |2 p1 fRayleigh's Z, 雷氏Z值
, E! f7 P/ X1 R! B! _- XReciprocal, 倒数
1 X% r# D5 t3 |( z5 D; CReciprocal transformation, 倒数变换
1 w* [% V2 C q1 XRecording, 记录: k6 n8 H% C- {, R2 M3 K. |
Redescending estimators, 回降估计量4 b, u7 _9 r' n8 U- e5 M
Reducing dimensions, 降维' M' l4 O- }: ]: u7 L: w7 Y0 T
Re-expression, 重新表达
: D) j: a4 R) W/ pReference set, 标准组
+ @9 \: [2 V) [4 G1 @3 gRegion of acceptance, 接受域2 F$ _5 q( D Z% l) S
Regression coefficient, 回归系数
* z% H% k* b, q5 S E! kRegression sum of square, 回归平方和 # p# B2 p; C( j7 c& i
Rejection point, 拒绝点
- `( H3 Z$ S4 a. q5 f( B+ gRelative dispersion, 相对离散度
+ k' X- _8 d" j$ j+ ^Relative number, 相对数, y) T4 @2 Z: `/ K) }
Reliability, 可靠性3 ]9 {- n/ z, ~+ J& z
Reparametrization, 重新设置参数% u/ M: J# F+ x! |
Replication, 重复9 L ~: F+ k _- [6 a+ m4 H U1 v
Report Summaries, 报告摘要6 D0 Q) z: S" b- L+ I/ j
Residual sum of square, 剩余平方和: o( I+ [" K- G9 [( [% s
Resistance, 耐抗性
; T, R9 ]. e% |" KResistant line, 耐抗线, ~! _- q/ S: t1 ^
Resistant technique, 耐抗技术2 y: @7 K3 J; q0 F8 X% K" o
R-estimator of location, 位置R估计量
( e9 g7 \1 @, CR-estimator of scale, 尺度R估计量9 [% @( K: g4 ~; O/ {3 d% p* d7 J
Retrospective study, 回顾性调查; h- X% e. x% N) S7 Q* Q
Ridge trace, 岭迹
: o/ P) v. C( g- v$ e1 {; s/ KRidit analysis, Ridit分析
, H9 F A: z; f4 |/ d0 YRotation, 旋转; s7 L7 F q; f+ `& p1 z
Rounding, 舍入
/ t! K) g/ t+ ]! e" n4 j! jRow, 行
" T+ `+ L. T' wRow effects, 行效应
# w* f/ \" d9 URow factor, 行因素
5 S. ~9 W9 U0 }! VRXC table, RXC表
E-L
Effect, 实验效应
1 ]' w* _8 A$ \9 {3 A9 W6 kEigenvalue, 特征值
% }3 X1 s! c' Y3 R8 \6 N5 aEigenvector, 特征向量
5 K! C0 b- d, p2 N' u. W& xEllipse, 椭圆5 M" \$ @+ o8 C! m1 x
Empirical distribution, 经验分布
" S: f) S2 A% \ Q ~( x# DEmpirical probability, 经验概率单位
& I. d9 ~4 p, j8 PEnumeration data, 计数资料
. x8 z% D% w. S2 K. m* @Equal sun-class number, 相等次级组含量
7 c: S2 T3 I. e- G2 b) s% `Equally likely, 等可能; B5 O5 T) M* p& Y+ k' ]
Equivariance, 同变性$ ?, N; ]! D' L, A1 X* P3 ]
Error, 误差/错误
. R- F: g0 B O- J/ K. A* y8 yError of estimate, 估计误差
% p; D- I; t, h8 [2 C1 i& _! qError type I, 第一类错误
, F4 V. g; `1 d( U; LError type II, 第二类错误
& a1 L l) X7 n# S8 s* }' K- qEstimand, 被估量
# H& t' }' Z7 g3 u" hEstimated error mean squares, 估计误差均方" t- o$ V! u8 L$ n
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
4 N9 u0 v# l! `! Y" A1 CEuclidean distance, 欧式距离8 `+ c7 S# x+ u
Event, 事件
( U" H8 M: Z( r) f9 S( C- BEvent, 事件
1 t: @' T6 B% K. UExceptional data point, 异常数据点$ p: u; G& l6 v- ^! j" [9 a5 p
Expectation plane, 期望平面
* _9 R; }% ?0 ?Expectation surface, 期望曲面6 v0 B9 R0 D5 t+ {- J4 c
Expected values, 期望值7 g0 D+ W+ Y t* S& B$ A. F
Experiment, 实验
: `" z0 O% Z1 MExperimental sampling, 试验抽样% {' f q/ f* _$ ?3 g: H8 Y
Experimental unit, 试验单位/ G3 g7 p: D" E: K3 q
Explanatory variable, 说明变量; G( ~4 n4 [8 [( ]; b
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
# ~6 y3 z$ n' IExplore Summarize, 探索-摘要7 O. m! V0 ^ \
Exponential curve, 指数曲线. H2 @+ i# O# ^/ O/ b4 L1 S
Exponential growth, 指数式增长
! q! z/ y( q; X% j% K7 E+ X) n% A: IEXSMOOTH, 指数平滑方法 # T* B+ ]* i8 W& }
Extended fit, 扩充拟合
: ^! ]% L( K# \Extra parameter, 附加参数9 j- I) N- ~1 S% |6 ~9 H
Extrapolation, 外推法
& R E6 \: z" n' YExtreme observation, 末端观测值 * I. G6 \8 V: U
Extremes, 极端值/极值: r+ _* Z7 C% J% a6 d E
F distribution, F分布: m! \5 ?' x$ S7 P9 i
F test, F检验
- v- s; F6 N% R Y) W& P" r& zFactor, 因素/因子
4 M: v `6 e# Y* z( WFactor analysis, 因子分析% X1 [" m0 b2 V. x$ l% l% h
Factor Analysis, 因子分析. M$ k! [6 V: e
Factor score, 因子得分
; L; |. j# E" ~# E5 I1 Y2 I. P; L6 KFactorial, 阶乘
3 Z. k, ]6 \! D0 f# X* X5 AFactorial design, 析因试验设计8 U# \( `1 f g2 O' q# k; H3 F( ]
False negative, 假阴性1 N; r; B) J; l' k2 t
False negative error, 假阴性错误8 [3 ~+ W( s( a( S
Family of distributions, 分布族
6 N, i x* U3 wFamily of estimators, 估计量族1 A# X' x0 |% M
Fanning, 扇面' Q! G3 o7 F& y3 P! K2 h
Fatality rate, 病死率
7 j0 C& v9 o1 `: X/ U$ q0 VField investigation, 现场调查0 F8 l: P1 J2 U+ [5 }0 D: Y F
Field survey, 现场调查; ^9 O' }! [0 U( C
Finite population, 有限总体
P+ H! s% I$ ?- N- O% j; k" cFinite-sample, 有限样本' G2 S6 C) D! G
First derivative, 一阶导数
7 C+ s2 _" V1 r8 IFirst principal component, 第一主成分. S% n% w' k2 M# y$ G& F$ b
First quartile, 第一四分位数
& g( _. X) c9 U6 [4 K o& yFisher information, 费雪信息量7 W$ d5 ?5 I! K" q
Fitted value, 拟合值 v$ m5 h g6 s1 l M4 M" N) ~
Fitting a curve, 曲线拟合' Y8 T8 E7 ^1 C0 Q% v/ x+ g
Fixed base, 定基# ?$ ?9 k6 Y9 v# F
Fluctuation, 随机起伏 ~9 k6 `* c+ c$ I4 C+ G
Forecast, 预测 Z6 E% Z% e# D* f
Four fold table, 四格表6 ~. D8 T T1 K6 B; ?0 f
Fourth, 四分点
, A4 W3 N6 Q) rFraction blow, 左侧比率7 v9 E% ^- `! `; M7 J
Fractional error, 相对误差+ e; M: Q! a: c# R
Frequency, 频率0 I! m; F' z" q1 G# e. H3 ^# f
Frequency polygon, 频数多边图
' U- R' q6 S! F# A# X- C* \; iFrontier point, 界限点$ D3 W7 t8 @* `8 S' H' N
Function relationship, 泛函关系
, D4 }% }0 q% P v. VGamma distribution, 伽玛分布
4 b4 F# [: i B7 V0 EGauss increment, 高斯增量
% H2 r% Y5 o1 x$ Z$ X* DGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
: U/ _, P9 M; Z6 dGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
3 ^; }/ V* q3 ? d- h) GGeneral census, 全面普查5 \6 y, N6 F$ |" @
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 ) P, q( i. n' _5 A7 A9 _7 S2 w1 o
Geometric mean, 几何平均数
0 E/ P. x* w2 A4 a7 S* MGini's mean difference, 基尼均差4 ], j b5 g8 `
GLM (General liner models), 通用线性模型 6 l! R% g' c& Q" b
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
! i3 m U% Q s$ h8 wGradient of determinant, 行列式的梯度. Z6 K) Q8 `9 \$ @
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方! ?* H& k% P/ v
Grand mean, 总均值2 J s) B3 a# t7 }
Gross errors, 重大错误
0 F* P6 x4 |* m9 y! KGross-error sensitivity, 大错敏感度
) ` F* S, J7 \! M2 MGroup averages, 分组平均 n; e( ]. z' P
Grouped data, 分组资料6 k, Y) A' e& J0 \, P" e5 d3 ?
Guessed mean, 假定平均数
; U. |/ E/ @0 ]; L! WHalf-life, 半衰期5 i7 Q% s2 J$ Z( R% k' }1 [
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量) c+ n3 H/ d; I! s) D, G
Happenstance, 偶然事件
# Y E' u" U, E& Z8 }, Q gHarmonic mean, 调和均数
, X# ^ K8 r, f* g8 s; N$ `Hazard function, 风险均数' u5 q) o Y4 v, _7 {1 {
Hazard rate, 风险率2 p% _) s; \: @ z! z" C9 a; o
Heading, 标目 8 L7 u! n7 r& X: {9 @( Y& ~! [
Heavy-tailed distribution, 重尾分布( T! z2 T* u1 ?2 W
Hessian array, 海森立体阵4 F' `1 C# o ~
Heterogeneity, 不同质
' j6 Y b/ c8 I) H2 P3 gHeterogeneity of variance, 方差不齐
4 h. k1 R+ ?. N% c2 BHierarchical classification, 组内分组1 a" l, t& d" d5 R/ g8 M
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
4 @1 b& u6 N9 `% hHigh-leverage point, 高杠杆率点9 b- ]* L' K! u' O: }! c
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
2 } I* k$ | I w# uHinge, 折叶点
8 { G" i7 H6 a. GHistogram, 直方图
7 N5 |* x# c1 DHistorical cohort study, 历史性队列研究 ' ^. }% ~0 s$ q9 |+ g& j0 S o5 [$ r
Holes, 空洞5 k, ~% p: b, z) [
HOMALS, 多重响应分析6 x$ M) a9 y3 Y1 X( q7 W J
Homogeneity of variance, 方差齐性
8 w: y& U, W+ L5 CHomogeneity test, 齐性检验
- ?" N+ M% N& S7 v# o9 JHuber M-estimators, 休伯M估计量
* _! A* i% [3 r9 ?/ y1 y0 \! yHyperbola, 双曲线7 C. F3 O; i% Z4 }2 X( W
Hypothesis testing, 假设检验
* O$ j$ q* z! r5 \. {7 z- U! n0 ~Hypothetical universe, 假设总体 A; t0 ^9 P. K) i$ O$ d! J
Impossible event, 不可能事件
5 s' n! y; B4 iIndependence, 独立性 ^' P4 N! Q6 z, y* E
Independent variable, 自变量! E4 _+ U/ l S9 S
Index, 指标/指数! P6 a3 ?! }$ I) C
Indirect standardization, 间接标准化法
1 R7 K: b: q* Q4 YIndividual, 个体
! g2 b" Z2 J) s% BInference band, 推断带
/ Z' R7 K- q1 f- e: x! @: ^9 aInfinite population, 无限总体 Z0 _) r" \+ q* P
Infinitely great, 无穷大
# A5 ~9 g) C; ?! u* w& T/ xInfinitely small, 无穷小
/ V6 k2 `/ L' X6 ]7 z: Y7 pInfluence curve, 影响曲线0 p! n2 h, T0 t1 ~
Information capacity, 信息容量$ L- b0 [5 O7 m' d6 i# P" \& \
Initial condition, 初始条件
7 t" H. k5 u* _ L' b0 T2 R; bInitial estimate, 初始估计值
/ U* _9 x9 E& B3 w+ Y# V. N+ {Initial level, 最初水平
' z% e; |' f8 }% n: s; Y" cInteraction, 交互作用
' m0 }" k; l9 x2 @8 S8 YInteraction terms, 交互作用项
% O8 [3 t8 V( o2 x7 R0 j0 mIntercept, 截距" C+ o4 l; l7 p$ \" U
Interpolation, 内插法- x5 O! P' o$ }; _- T: i! n
Interquartile range, 四分位距
* k4 X: b5 X, [( o. [& b0 z) uInterval estimation, 区间估计2 N" |9 d' U$ B" l. L: o
Intervals of equal probability, 等概率区间9 a* ?1 q5 p6 ^9 p* c' l
Intrinsic curvature, 固有曲率2 b, `' g1 Q; n
Invariance, 不变性
' u- J" n" w* A; s! R1 X7 v+ }Inverse matrix, 逆矩阵
( M& x( a U z* n: ]: `0 dInverse probability, 逆概率
% [# a6 j% E+ M ]Inverse sine transformation, 反正弦变换, f y( _* m# v2 B8 Q' J. H5 ]
Iteration, 迭代 ) ~! g7 v9 ?2 S! w3 {
Jacobian determinant, 雅可比行列式
! S" ?- C% n9 u: A! W% o# MJoint distribution function, 分布函数
5 L5 Q7 x0 G2 _Joint probability, 联合概率
6 F, }2 Q( x" X0 k8 R5 }Joint probability distribution, 联合概率分布6 ^. ~6 h# F$ |: w3 l% T7 ]( \
K means method, 逐步聚类法3 H d2 E3 K% @# B
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
7 A6 v% r% L' |! O, W& R( E7 ^Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
/ v K. T; K; c& r: |+ z. ]Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
" ^# l4 d4 V; j3 a- e- q+ WKinetic, 动力学! E/ T+ ~4 v5 i9 P
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验9 O( {! C4 n2 d5 W c. _/ `
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验5 v! B$ ]& m1 H) J5 M
Kurtosis, 峰度
# s, y7 O9 g+ u5 x% x( Q4 aLack of fit, 失拟
0 z) l( J7 z4 b* E0 pLadder of powers, 幂阶梯
- q3 M% K9 I+ f9 g2 z6 QLag, 滞后 n6 ~) f$ t; M% _
Large sample, 大样本
$ n d+ L' l: NLarge sample test, 大样本检验
$ q8 J2 i% e7 Y5 _4 QLatin square, 拉丁方
+ X8 W% |6 K& \) ~! [1 uLatin square design, 拉丁方设计
& @6 H% f& S& F* ]8 X: Z: }Leakage, 泄漏; k4 \) @* Q5 U
Least favorable configuration, 最不利构形0 D. }! X z# t# ?3 a) k' B
Least favorable distribution, 最不利分布: i' q* U3 v0 _) ?+ x/ p& D
Least significant difference, 最小显著差法
( s% m8 l/ x% w* H$ ]8 ]$ aLeast square method, 最小二乘法) t& c+ d/ L+ ~, B- G: B0 r
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计0 p% q4 f; a. T0 R( ~6 k
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
+ N+ L5 p8 o/ k3 n; x( H# jLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
5 E! _% b8 a) r4 O; {+ bLegend, 图例2 @; @- P% v& e9 ^
L-estimator, L估计量* |, d3 a7 b, I* T( r
L-estimator of location, 位置L估计量; h/ \# p, b x/ H ?+ R
L-estimator of scale, 尺度L估计量
- i8 n" H7 N8 B# @% D% F; I! SLevel, 水平9 j# W. T ?5 |
Life expectance, 预期期望寿命
& [) y# P( B8 A* ]3 N. ~' y1 T+ GLife table, 寿命表
. e( e5 ~6 M, F; G: S$ z+ H3 xLife table method, 生命表法
( Y* O, J7 a' c0 C& N+ I, W3 DLight-tailed distribution, 轻尾分布: ~$ H6 B( _- o5 V; V2 [
Likelihood function, 似然函数& Q, |: X/ |* ]
Likelihood ratio, 似然比
! k( d0 O$ z% a0 j5 Kline graph, 线图% h( L- l5 i, b$ t3 u- Y
Linear correlation, 直线相关4 Q7 V! @) U5 y' l( _7 q' [' Z
Linear equation, 线性方程
6 T! v o' k' z) v9 c) b4 BLinear programming, 线性规划
; q& p: }9 t; p8 `Linear regression, 直线回归. w2 k. |/ }" A E! W q% z* ?) z
Linear Regression, 线性回归. \3 E) W* D" D9 ?5 a; I
Linear trend, 线性趋势/ M# H8 j. }3 B1 Y$ J
Loading, 载荷
$ r- f' y% x7 HLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性. c0 ` a, H: l+ i9 A0 }
Location equivariance, 位置同变性
7 N& y0 x. t, f6 }9 q, x( mLocation invariance, 位置不变性3 |9 N2 ]( I" [
Location scale family, 位置尺度族
: H& I' o/ V: h4 j# I+ `Log rank test, 时序检验
( ~2 ~* F( {! C5 f" H) wLogarithmic curve, 对数曲线$ e5 M3 P& r/ T6 k& S) H: `+ U+ e6 b
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布! i" H- S. A% w
Logarithmic scale, 对数尺度+ V5 U5 t9 k5 i; {" b, D: [
Logarithmic transformation, 对数变换6 y A- J' c; Y% d. F* b" E; Q+ X7 O o
Logic check, 逻辑检查
9 W+ T7 Y% u/ FLogistic distribution, 逻辑斯特分布
: j4 l3 p! C& W8 y( \+ p( U" rLogit transformation, Logit转换 S( v$ A1 } y2 d( ?" w* Q
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 8 M* u* K0 }" z1 ]! W8 l
Lognormal distribution, 对数正态分布
2 x# V0 X4 J+ x* d- K% |9 H" S$ j7 WLost function, 损失函数
f8 |" @' i5 f5 K; Z, aLow correlation, 低度相关+ }8 @7 [2 a; o( D& ^8 S
Lower limit, 下限" u% p, L; \4 u" W8 r
Lowest-attained variance, 最小可达方差
$ R5 ]! { v4 g4 M) ]6 CLSD, 最小显著差法的简称$ e7 |3 j6 @1 a
Lurking variable, 潜在变量
A-D
Absolute deviation, 绝对离差- D; A# v7 d6 o8 i' q* Y) m
Absolute number, 绝对数3 N- D) {+ n- h8 A( b! N* N
Absolute residuals, 绝对残差
/ {' G$ |. H G" V; q/ h( KAcceleration array, 加速度立体阵
' g# u2 ]) n3 uAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度( N7 i! k; \3 _7 v
Acceleration normal, 法向加速度0 c; j. m# k3 j/ X. n
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数4 S1 N4 @: d$ D
Acceleration tangential, 切向加速度1 Z: _; E& b: C1 |7 q
Acceleration vector, 加速度向量9 h1 T) w! |# E% F/ _
Acceptable hypothesis, 可接受假设
4 m2 ` k5 L# UAccumulation, 累积
3 U" a4 r6 m0 T. x) v9 G: iAccuracy, 准确度2 H$ M5 e; a2 K0 P1 c+ Z& ~
Actual frequency, 实际频数
& e0 [/ Q+ T* B8 R/ V3 s2 W( MAdaptive estimator, 自适应估计量
* V0 ]$ S" I- wAddition, 相加
* P( K* U" ?& a! K9 n+ [" C/ JAddition theorem, 加法定理" b/ i- F7 ~3 I+ s- Y1 u0 n
Additivity, 可加性
K. } a" t- E6 zAdjusted rate, 调整率2 J% V4 O! \7 i7 {: N
Adjusted value, 校正值
1 Z3 _; f( y% J i6 ^4 I }Admissible error, 容许误差4 F% s! G; F( {/ D
Aggregation, 聚集性
$ @4 M4 p2 f) n( @+ H9 f+ \1 ?Alternative hypothesis, 备择假设
# _4 e2 S. n' B& d) ?/ Z5 V' L3 [Among groups, 组间, T# I$ s# B i" [ s; v$ n
Amounts, 总量7 |& g9 E2 \; S5 M
Analysis of correlation, 相关分析
) o2 i$ T k' r1 t2 }. B; n. q1 jAnalysis of covariance, 协方差分析9 B( Y. G5 {! D3 E
Analysis of regression, 回归分析5 r4 r9 U- c/ `* Y$ i
Analysis of time series, 时间序列分析- F6 S2 c* H/ t2 t4 j/ F, N: Y& u
Analysis of variance, 方差分析
* z, D) i& O& u) n5 HAngular transformation, 角转换
3 k: z9 i2 U& O9 A. \* |ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
/ h( F" C' \3 Z2 gANOVA Models, 方差分析模型. P- A1 B# Y- V- m) r) U
Arcing, 弧/弧旋
, _8 V$ y/ b* H4 j2 EArcsine transformation, 反正弦变换: a3 j) A3 r" J* J! g9 Y$ ?) Q
Area under the curve, 曲线面积
( R n( {' @9 a+ h$ HAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 3 j- r8 {. v( p+ f' w
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 3 k* f0 i& f' C/ q
Arithmetic grid paper, 算术格纸
. `4 V: O+ K8 hArithmetic mean, 算术平均数
9 d* `2 m0 ]- d* OArrhenius relation, 艾恩尼斯关系. U" A; N* _% L/ N$ x; J! r
Assessing fit, 拟合的评估
) R8 x! R& l; B) v. x+ q' O. KAssociative laws, 结合律
& K! D% y+ a% z9 HAsymmetric distribution, 非对称分布. O& g, r( H' X: S& n
Asymptotic bias, 渐近偏倚
+ a- f% a8 t* ?0 C5 o* Z; pAsymptotic efficiency, 渐近效率, X! _; P5 V/ V6 [: Z+ j7 h
Asymptotic variance, 渐近方差
$ u/ s7 c5 L+ ~4 H @# {+ AAttributable risk, 归因危险度9 u& [4 e( O$ b5 M
Attribute data, 属性资料
" o; v- K* p9 dAttribution, 属性
: @* F0 N9 t4 x1 m( _6 j; d/ q }Autocorrelation, 自相关
) F& u- @' A- p5 |5 r2 ZAutocorrelation of residuals, 残差的自相关' A3 _2 U; e$ R" u& Y2 `4 B p# B
Average, 平均数. G( @8 t" W0 T5 Y" i, D
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
. k$ a* n' X! T/ Y3 V3 s& t4 iAverage growth rate, 平均增长率
' K. E: h: ]$ o) Y: hBar chart, 条形图
' r m8 @3 Q5 w$ r& W: IBar graph, 条形图
0 M% v$ ?! Y. FBase period, 基期' j: Y8 L2 }; V, R* w
Bayes' theorem , Bayes定理- V2 d/ b& H" ]! z$ ]/ k$ J
Bell-shaped curve, 钟形曲线
! t- w+ q8 E; S+ ~. r2 NBernoulli distribution, 伯努力分布
$ X8 A& }( T) B% E9 aBest-trim estimator, 最好切尾估计量
; }6 n/ ?* a% |1 j# bBias, 偏性
4 h. ~# Z, C: Z; S6 o2 Z$ M2 @$ F3 SBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归 V0 c- I* B6 R8 q' P
Binomial distribution, 二项分布8 ^* a& |; H! l3 p# }2 b
Bisquare, 双平方
+ Q, W; Q2 F; _) S7 y) j% uBivariate Correlate, 二变量相关4 f" P7 o I! {9 [
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布* B. y' B2 h! \6 o. c
Bivariate normal population, 双变量正态总体9 ` [7 H9 _/ N2 s
Biweight interval, 双权区间3 v$ z9 Z2 O5 ~
Biweight M-estimator, 双权M估计量9 J& f1 J4 {/ Z) @
Block, 区组/配伍组
# ~$ Q1 S% v! s- C% d2 U8 ~BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包0 |4 J! U# g- P( r/ v$ @4 y3 j
Boxplots, 箱线图/箱尾图. h) {# U/ m" \( l3 k* j+ g" o
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
! F+ U" e1 z+ N) G6 p8 x/ q1 \Canonical correlation, 典型相关4 X0 I. Q" V" ^
Caption, 纵标目
7 N# E0 x- S: yCase-control study, 病例对照研究* C1 i4 Y5 i: {# G% N6 S
Categorical variable, 分类变量2 w. a- n& p& L7 q$ j: I
Catenary, 悬链线
/ b' {- u& A! E# ICauchy distribution, 柯西分布
( X! r' g* D' x$ ~, l& XCause-and-effect relationship, 因果关系
% c0 K4 @% \1 b& O- a1 ZCell, 单元
) k& J3 j. K: {, ?2 n" k3 ?1 u* uCensoring, 终检: Q; T% n6 L3 v0 b5 d( M
Center of symmetry, 对称中心
, `/ ]- G9 x2 {5 d& }& e+ ~) aCentering and scaling, 中心化和定标
0 t- r9 b( {) e6 GCentral tendency, 集中趋势- p- {! E E; v6 |: p
Central value, 中心值
4 j2 g" v+ W. zCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测. H* K/ }. g0 }
Chance, 机遇" B) c; g0 [% n1 C |
Chance error, 随机误差0 _6 u6 O" J& g) s
Chance variable, 随机变量
; f( N2 ]' m! ]. z) i2 h) CCharacteristic equation, 特征方程8 ^" I( t( V5 w( ~# ~" Q
Characteristic root, 特征根1 y9 |, ]! P1 L8 H" F; h, {
Characteristic vector, 特征向量
# \: o4 Q' M9 u# y) o* `Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
+ J) O4 G( M) t5 x% v+ TChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图* o, w7 |% T" |7 k& s0 K2 T: U
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
6 D2 W" K: S$ K& [' q" g( yCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
9 E/ G& ~# Y GCircle chart, 圆图
, g! a# W+ b& f4 ^Class interval, 组距 U1 w; ]% S$ |/ R6 K$ m( s
Class mid-value, 组中值# J# K) I: ^" U
Class upper limit, 组上限
/ s M' w& C; `Classified variable, 分类变量
" h% R) \/ X# y* Z4 \; ICluster analysis, 聚类分析0 [4 A+ Y* R5 E! }1 w( C o/ C
Cluster sampling, 整群抽样
( Y8 O. B# [" y0 k2 A4 E2 S- fCode, 代码+ l) U4 m% D6 j$ K
Coded data, 编码数据' o6 r5 @! {. ^ [* z) n
Coding, 编码. f P$ i& W3 b5 Z2 Q8 e7 q
Coefficient of contingency, 列联系数$ W8 L+ r2 M, [, B5 @5 R
Coefficient of determination, 决定系数- g' k6 u& V5 C4 Y
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
: t0 A) \/ C; [& P2 s. N& X$ u5 gCoefficient of partial correlation, 偏相关系数: A; X! C8 ?0 N/ ~
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
$ s! S& F% B$ x) M& A P% b8 nCoefficient of rank correlation, 等级相关系数4 ^+ F, ?) x+ m) y+ y' P: Y
Coefficient of regression, 回归系数
) {) `/ A& h0 Y( m3 u2 ^5 u+ ]8 z# nCoefficient of skewness, 偏度系数
4 x' o3 X9 f3 J1 iCoefficient of variation, 变异系数8 j. f4 y# a1 v& b% Q% }" Y
Cohort study, 队列研究
; C, L. Z: R" i2 f, Y( Y8 KColumn, 列
$ p2 k* A* f! p# I/ tColumn effect, 列效应
, ]! @0 k+ \, D5 W7 ?Column factor, 列因素! I+ V0 y' `. i
Combination pool, 合并+ P3 ?# B, x" q8 ]2 ?3 B% X, c# A
Combinative table, 组合表
; R6 b; b8 ]' p1 _# W% A: u9 PCommon factor, 共性因子- O4 _4 x. N! h% @2 ^2 m2 h9 {
Common regression coefficient, 公共回归系数; m9 u- v! E4 D0 z+ n& ]5 j
Common value, 共同值0 s( N7 y4 l s1 e( ~- s& ]/ m
Common variance, 公共方差% \% n j- Y& }& }' D
Common variation, 公共变异
5 ~+ U- e3 e9 L+ f5 T. k& F5 D9 KCommunality variance, 共性方差
0 o& u, u4 g6 g7 vComparability, 可比性
" t" f; {1 L) V VComparison of bathes, 批比较
: n. c& p% z; J: j6 j' D, kComparison value, 比较值
2 y- V; i4 `' {2 D6 d! A' HCompartment model, 分部模型. {2 W n' ^% }
Compassion, 伸缩5 o4 ]0 o1 F3 h
Complement of an event, 补事件. R2 E/ [" a! P8 X) r4 |' d/ n: K
Complete association, 完全正相关
- _- R2 }+ b. D0 G0 I6 bComplete dissociation, 完全不相关
- I, H* `$ w- o1 A8 ZComplete statistics, 完备统计量! R6 B8 @& i* E& g. T. z
Completely randomized design, 完全随机化设计" L' @4 N `+ B: e, g
Composite event, 联合事件0 O2 g- R" C1 |9 E; M* E. b9 d! R
Composite events, 复合事件
~7 O6 s% r4 z, i& B% {, E2 pConcavity, 凹性3 @; l1 M9 w, Y# s% z( Z/ m
Conditional expectation, 条件期望& ^7 r! V, A5 U/ @
Conditional likelihood, 条件似然- E% v7 z5 n) |" c; D
Conditional probability, 条件概率6 a. `7 q4 i$ o5 w
Conditionally linear, 依条件线性* ]3 e* _- z R7 U# ~
Confidence interval, 置信区间
0 m5 y; _2 G8 r# ]7 D, Y, lConfidence limit, 置信限
3 U' f) N5 `% I$ TConfidence lower limit, 置信下限
) a2 [' v0 l `- _Confidence upper limit, 置信上限2 Q* H" q! k: H. G
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析) I% r! [% E' Q$ g( }5 O
Confirmatory research, 证实性实验研究
; @/ r4 A* r& |Confounding factor, 混杂因素
2 d% B+ z! Z1 e0 HConjoint, 联合分析
# v" W% q, q6 I5 @2 v3 BConsistency, 相合性* R& i0 S8 y& z: W, z2 z" }
Consistency check, 一致性检验' j- p- b7 w- K1 u
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 |2 s" ^% g9 K6 E2 W6 _- @- }' Q) R7 f
Consistent estimate, 相合估计) e) W- e% J% d
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归/ Q7 r2 k5 G" l% Z
Constraint, 约束
( p# P. u( k+ P& U% L) r( SContaminated distribution, 污染分布$ y4 J# |; d9 b
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布; H! C* x% m1 m6 w4 \8 p1 G' s1 P7 Z5 J
Contaminated normal distribution, 污染正态分布0 t# T" [( Y5 H: S6 n
Contamination, 污染+ x1 R: M" c" Q3 S, }0 V: ~
Contamination model, 污染模型
5 V6 P: M8 k3 O" H0 I) TContingency table, 列联表* T: s1 y8 u" T/ Q; T) @: e8 }
Contour, 边界线% J' s% w2 M: a& ?; ]2 c# E
Contribution rate, 贡献率
! k& L/ T+ o, R2 C! w6 W+ I5 f4 @* {Control, 对照0 D" I* U# B& w9 S# B U; p' f% h0 N1 M @2 l
Controlled experiments, 对照实验0 I; @% q- L% q7 n
Conventional depth, 常规深度
% |, F' p) [, C/ l5 t/ xConvolution, 卷积3 J5 m" f5 c+ X6 [9 F/ Q9 O9 ^
Corrected factor, 校正因子
0 C- K E7 s Q% LCorrected mean, 校正均值
; E* |$ q( u4 O7 H: I. h% qCorrection coefficient, 校正系数
( r# j8 K9 n; a1 v9 }- `Correctness, 正确性 % }7 Q7 t5 h( i+ S. z' G
Correlation coefficient, 相关系数9 K2 ]2 G1 t5 o- {
Correlation index, 相关指数# k+ ^7 d9 m P6 y# K9 k; ~
Correspondence, 对应
: Z( L3 n& [( {" C8 ~8 ACounting, 计数6 f6 t: I. ~$ Z( _& y, A
Counts, 计数/频数
& c2 a$ P" d$ e) D# w' w; TCovariance, 协方差0 y; [; D4 u2 R, C8 j. i) o: u
Covariant, 共变
" N, o8 M6 u' x$ M* H1 @. ECox Regression, Cox回归' L* h! w) |% L$ w
Criteria for fitting, 拟合准则) B! f1 ~' e w5 N% n
Criteria of least squares, 最小二乘准则
6 {6 U6 o- b9 B6 @+ d. P$ z! ECritical ratio, 临界比$ u2 ^$ `/ r4 F/ L( @$ g+ W
Critical region, 拒绝域
& k* G- _/ Z: d- X! I4 CCritical value, 临界值! ]1 k% Y4 |5 l. E
Cross-over design, 交叉设计
& R5 t0 X) ^" BCross-section analysis, 横断面分析5 E( n7 d: U: O; L
Cross-section survey, 横断面调查
/ Q7 p/ R& M' G( \* YCrosstabs , 交叉表 & o; O+ V P; ~, q) F, I
Cross-tabulation table, 复合表0 @" r; j n# q4 `3 R
Cube root, 立方根
) x l8 Q* ^* B: ]Cumulative distribution function, 分布函数
; J( }! s$ p. N4 G2 \Cumulative probability, 累计概率$ \7 X6 b& p0 j' j, j: {9 c1 s
Curvature, 曲率/弯曲
# k7 b% T4 e/ h; C; P2 ]Curvature, 曲率
9 ?$ x- [ c* W) Y, s0 s% dCurve fit , 曲线拟和
9 I. A& c) u! P1 RCurve fitting, 曲线拟合0 f6 {! L* ~; O& H' o$ K
Curvilinear regression, 曲线回归2 b U5 y/ C% o! F
Curvilinear relation, 曲线关系8 A. a6 _& p* y" j( y- q: J# @
Cut-and-try method, 尝试法5 f% Y/ P! T' O8 M* U1 s# z" y
Cycle, 周期
* Q# s6 v1 O5 R( ^( H7 LCyclist, 周期性3 @" u" h9 `/ W7 P, B* @
D test, D检验
# ~- ^2 y; Z2 F9 Z2 [% c( [Data acquisition, 资料收集9 y% O, ^0 S! }# i
Data bank, 数据库' X+ \' z% u5 l" y1 c# W
Data capacity, 数据容量/ C9 y! U7 c* x: L1 a
Data deficiencies, 数据缺乏
; v7 E# x; ^# r ]6 Z3 h2 ]+ kData handling, 数据处理7 ^$ {, t8 N! i- t
Data manipulation, 数据处理1 y: [5 K7 o5 r7 h: ]' \- B
Data processing, 数据处理
2 d. e0 N% Q$ C DData reduction, 数据缩减
5 F5 m! E. ]/ l" W8 jData set, 数据集
: ] }% D6 ^/ B* m7 bData sources, 数据来源
( a1 g1 k1 z: Q mData transformation, 数据变换
4 y' P) }$ q) eData validity, 数据有效性. m4 Y3 {! }! v6 T
Data-in, 数据输入; ?- Y" q6 p) Y$ a* j0 |! C, ?4 |
Data-out, 数据输出
! J% m3 F# Y. ]; gDead time, 停滞期' p- L( S" K1 I6 G! }; ]
Degree of freedom, 自由度
) T! n' o, [2 _8 tDegree of precision, 精密度
9 ]& J% W& F# LDegree of reliability, 可靠性程度
5 L7 o& p' ^2 [; ~& GDegression, 递减
' @4 @6 ?1 A, X( Q }Density function, 密度函数# }! `0 `0 G& S* t4 ~
Density of data points, 数据点的密度
4 [+ Q" f+ ?+ l# A3 f$ P! n8 }Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
5 Y) J) {) a) w3 d) B4 ?Dependent variable, 因变量
, ], z( i9 d& c& Z+ UDepth, 深度) E# a) d( F% T# p4 W% H- `5 h: N
Derivative matrix, 导数矩阵
6 }: ]0 K' S, `Derivative-free methods, 无导数方法1 i/ ], [$ y9 L& b
Design, 设计! Y2 e) x& e0 s% Y
Determinacy, 确定性' Y* g! t+ _( W! \
Determinant, 行列式
$ E$ C, I3 V! |3 b2 h yDeterminant, 决定因素: d6 V" |- z0 E! R5 b
Deviation, 离差* w1 r& H* B* }
Deviation from average, 离均差! J& g6 C# O& Q
Diagnostic plot, 诊断图, @+ s' X/ V& y. ^
Dichotomous variable, 二分变量7 d& N, N& f i9 d0 C" r
Differential equation, 微分方程, T8 ~$ c" k( s/ B9 T' s' r, J2 u
Direct standardization, 直接标准化法4 o5 z* q5 |% w& S& \& `
Discrete variable, 离散型变量3 y% J+ F9 t5 @) `, ?( x+ V
DISCRIMINANT, 判断
, Y6 L+ k% O& u1 L- k9 EDiscriminant analysis, 判别分析
9 u' X1 l2 Y! ?" EDiscriminant coefficient, 判别系数
: d7 {7 L2 d' {" LDiscriminant function, 判别值& T$ w3 P; D( y5 f% |. Q
Dispersion, 散布/分散度
% ], `( s0 J. j7 G; QDisproportional, 不成比例的
' P+ I! @$ u3 D& \: t _2 T; EDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量7 T9 S0 w$ L! b) \# s9 O; [
Distribution free, 分布无关性/免分布
. b8 m3 t% Z0 }7 X }: Q5 J- BDistribution shape, 分布形状
: }7 r6 z- d$ p9 F3 \* WDistribution-free method, 任意分布法: c7 Q0 t7 M$ i1 o
Distributive laws, 分配律
9 k2 O8 a! G% T2 I& d4 dDisturbance, 随机扰动项
5 D3 q; i! _5 ~) y7 M; u) `Dose response curve, 剂量反应曲线
: t. a. S. z2 C* [' E% b0 O& j TDouble blind method, 双盲法
+ ?9 j$ ~0 o: O, F& S5 L- f5 fDouble blind trial, 双盲试验
. K+ J" ^1 Y/ Y2 n) w: @Double exponential distribution, 双指数分布1 j/ \; b; s' N8 P1 ~8 t
Double logarithmic, 双对数& B; j9 c+ f' _4 O
Downward rank, 降秩1 c6 J: F! G$ F5 W. p, J/ l
Dual-space plot, 对偶空间图
0 Y3 G3 v' e; Y, P: ?" sDUD, 无导数方法
{' K1 I. Q7 {; e% WDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
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发表于 2014-7-13 20:01
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