Absolute deviation, 绝对离差 ; H! ^4 [1 Z9 @0 [8 f# Z
Absolute number, 绝对数 L' ]' @4 h5 D( s' j
Absolute residuals, 绝对残差 / g' R& t; T; ~" m0 w7 v3 T
Acceleration array, 加速度立体阵 . g* e7 w4 a3 /! b/ P" E; Q( C& b' P* j
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度 . P& M( Y' s" _
Acceleration normal, 法向加速度 : c) D5 p) p J2 ]2 X
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数 1 u7 @2 u6 X& H; U
Acceleration tangential, 切向加速度 8 t7 e* X/ ]6 m& d1 m5 M9 @
Acceleration vector, 加速度向量 % G- U- [( K% U9 a. u# z
Acceptable hypothesis, 可接受假设
. d: k x) a& DAccumulation, 累积 7 c. Q/ F4 S- |
Accuracy, 准确度 ; z! X* ]! S; A9 p L
Actual frequency, 实际频数 ' t6 M, [1 G; R& X P/ M1 E! [8 q
Adaptive estimator, 自适应估 计量 . j3 J# J9 o+ t {/ e0 b
Addition, 相加 - X4 g+ _8 a: m, [. B q1 g I
Addition theorem, 加法定理 8 Z' R, V$ a1 c8 Y& Y
Additivity, 可加性 # O' m- H& y9 y+ U- j; n Z$ h
Adjusted rate, 调整率 4 B2 d6 ?! v K
Adjusted value, 校正值 # e/ g# X9 i+ n1 [' B2 d$ D) ?
Admissible error, 容许误差
( h; _, T* b$ Z" w, OAggregation, 聚集性 3 N" X( y0 G7 w4 k+ R1 i$ c& ~
Alternative hypothesis, 备择假设 3 Q, Z* K) N/ ^4 Y6 ?( f/ ]1 g
Among groups, 组间 " }* M) m' x4 _
Amounts, 总量
( ?: T7 u) C0 d1 y1 yAnalysis of correlation, 相关分析 3 Y$ e$ t/ o# t% ]% v
Analysis of covariance, 协方差分析 4 a9 A. n# c1 t2 g s
Analysis of regression, 回归分析
+ y( K4 B% _6 a; E9 DAnalysis of time series, 时间序列分析 * R4 d* o, h2 L% w+ q( y$ H& M
Analysis of variance, 方差分析
/ F& n5 q l: j5 V, DAngular transformation, 角转换 / q/ P; k O; U5 d5 ]/ k( ?
ANOVA (analysis of variance), 方差分析 /4 p3 M3 J" /9 t5 Q
ANOVA Models, 方差分析模型
9 F& j( r* V% P, X; K5 C5 o4 R0 DArcing, 弧/弧旋
* J+ J8 M8 f1 Q# k. t" nArcsine transformation, 反正弦变换
/ e; R6 X3 O/ o4 zArea under the curve, 曲线面积
" ]. }0 m" i4 O& }2 KAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ; ?4 }6 f% ~" O
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
$ T1 k2 B3 }, f8 ]$ }* DArithmetic grid paper, 算术格纸
% ]; C4 w8 x) ?$ J N$ A# zArithmetic mean, 算术平均数 $ V6 r/ q. [+ q3 L& m9 m4 o
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
7 T" C. f# R; ?6 MAssessing fit, 拟合的评估 ; v1 l. T) C: d8 W4 X
Associative laws, 结合律
# s7 D; ^! s) U7 o: X/ dAsymmetric distribution, 非对称分布 , c, f0 X* S9 a* Y P
Asymptotic bias, 渐近偏倚 1 K) J5 j3 y$ Z5 K$ J3 }* {% g1 s3 c
Asymptotic efficiency, 渐近效率
. ?) {: A1 l( s. C0 Q! vAsymptotic variance, 渐近方差
! H# S7 f+ O/ PAttributable risk, 归因危险度 8 Z3 [2 k; _8 m
Attribute data, 属性 资料 % U# t; G. l9 [; j. j* _5 `
Attribution, 属性 1 P) ~$ M6 c. x+ F
Autocorrelation, 自相关 : c" w9 U7 z( B8 g4 u$ }6 }* o
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关 $ x5 k% /9 R+ j
Average, 平均数 & c- s7 I5 S; W# t
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
( C, R9 g4 r: e7 s* ^Average growth rate, 平均增长率 & g2 v8 Z3 Q) |) X1 {- i
; A$ Q) w M) w) o
Bar chart, 条形图
1 k* m) b: c! u5 i7 b7 ABar graph, 条形图 " `& `5 _$ S" m2 a7 Q7 i4 C
Base period, 基期
4 m0 M+ G6 _5 R( /% NBayes' theorem , Bayes定理 ; |; M" _+ b: _" c7 I% d
Bell-shaped curve, 钟形曲线
0 y& Y* W$ m% J: g3 uBernoulli distribution, 伯努力分布 ; ]' g$ t- i1 u: i$ F8 @
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
; Y1 A3 @" Q8 P' Q) kBias, 偏性
6 Y" h" t g9 S, n8 H$ nBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
; r0 k7 JBinomial distribution, 二项分布
2 x7 A* A. b2 f' y tBisquare, 双平方 ! d! s/ d2 Y1 _/ v
Bivariate Correlate, 二变量相关 1 m' P: C$ z. }6 U" ^
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
+ U# A2 A, [0 G* JBivariate normal population, 双变量正态总体
9 H8 l% A0 s; U: eBiweight interval, 双权区间
; f( A" z5 M. k K/ s' bBiweight M-estimator, 双权M估计量
; L- `; j3 Y5 S* R# [Block, 区组/配伍组
1 Y* l6 o# C0 E% ? l3 i! S+ ^ @! LBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计 软件包 2 P% c0 ~" d, ]% G) z- {
Boxplots, 箱线图/箱尾图 ) P5 X6 V/ @& y) r) b* x2 D
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点 , s2 o2 u2 J) H# }" X3 W
* G9 v: C- b* I! H+ v+ k }) |7 a- r
Canonical correlation, 典型相关 3 k7 m. k2 X0 P9 o8 r
Caption, 纵标目
( c: v. F9 F' w4 /Case-control study, 病例对照研究
1 r! Y1 L! D) @2 h' `" w4 l3 wCategorical variable, 分类变量 ' v6 |1 w& [5 H5 ^% H, R
Catenary, 悬链线
' e- _/ y$ c; X: ?0 HCauchy distribution, 柯西分布
' J; K$ [% Q; S' e1 _Cause-and-effect relationship, 因果关系 7 g$ T: t8 G/ b, C! z: ~8 f7 /
Cell, 单元 ! I" _( X9 j5 F: z
Censoring, 终检 1 i' d. V. s" L5 {6 h
Center of symmetry, 对称中心
% I* L, s K( ^Centering and scaling, 中心化和定标 0 v, Y1 w; t$ h( s
Central tendency, 集中趋势
2 ^# H9 E3 l! w$ o8 Z4 W) kCentral value, 中心值 6 G. r6 L7 }" ]- T
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测 ! D; e" M9 R. ^# P
Chance, 机遇 ' Y0 H% J# S! R: S# t) P# }
Chance error, 随机误差
. S6 ?; Z0 Z7 J: `8 r, U8 UChance variable, 随机变量 - Q7 P, ~" S; Y. I+ T
Characteristic equation, 特征方程 6 F" /: A5 ?: J* C# O: T
Characteristic root, 特征根 / {+ l4 d$ s3 W" `
Characteristic vector, 特征向量
; s" u! i' {) M6 A6 cChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
3 f ]. }8 n3 D7 z* m9 P5 {7 AChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图 1 f9 c" y' r% T- F9 t
Chi-square test, 卡方 检验/χ2 检验 4 Z; i8 N. E8 P+ K, ^7 M- d
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
& r/ H$ a/ Q8 P) ^7 p+ XCircle chart, 圆图
2 ~+ c9 Q0 D& M ?0 Y( GClass interval, 组距
, Y( x4 F3 ~) V( {& w( ?Class mid-value, 组中值
% {- }% a( ~7 UClass upper limit, 组上限
& m$ ~2 _6 |3 [: j' @: NClassified variable, 分类变量 8 q( V' l& G" j
Cluster analysis, 聚类分析 9 y4 Z- ?: H' h
Cluster sampling, 整群抽样
( Y) X @9 /0 R' X5 C" O' kCode, 代码 / o" k. F$ S' ?. t
Coded data, 编码数据 3 l, |8 j1 m" F# O6 l: J
Coding, 编码 ' |4 {+ [; S0 h i. V2 K
Coefficient of contingency, 列联系数 ( a6 X# H" ^" A+ E
Coefficient of determination, 决定系数
1 S7 X2 @% A* v7 k ?* nCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数 ( P7 H! o" u, l4 n4 f
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
( L+ L% O- w; hCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
0 X6 ]& q2 r1 {$ t# {Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
9 I7 w9 B2 E5 eCoefficient of regression, 回归系数
+ _: l- a. x( hCoefficient of skewness, 偏度系数 4 W/ x5 u' Z, |2 r1 ^7 ?
Coefficient of variation, 变异系数
5 R4 }1 n7 @0 U W' O- OCohort study, 队列研究
* ?) X9 G! @1 g$ Y# N: HColumn, 列
4 c# F0 A/ d/ K5 P; l( J4 NColumn effect, 列效应 ' K5 L5 V0 u9 M" z
Column factor, 列因素
9 E8 u& y* V* WCombination pool, 合并 ' ^% Z5 M) I% T% c) P/ l
Combinative table, 组合表
5 u0 W2 k" Q+ sCommon factor, 共性因子
: V! F! D. U1 j3 e9 J/ A3 c5 oCommon regression coefficient, 公共回归系数 " z6 ^. U7 Y8 ?8 q
Common value, 共同值 # @. q7 S/ D/ B* c9 y
Common variance, 公共方差 4 k6 U0 o- T2 ~8 E5 h% w7 Z M4 e9 S. _
Common variation, 公共变异
9 t0 i% b4 j! vCommunality variance, 共性方差
( t! T& s5 Y. p, e) ^Comparability, 可比性 & z' `7 p% ?+ H( ?+ c
Comparison of bathes, 批比较 ' Z* N7 J4 X% w2 }
Comparison value, 比较值
# p. c" b8 m/ yCompartment model, 分部模型 1 N1 }3 X* Z( ?
Compassion, 伸缩
# Q+ c+ ~( l2 X( T# zComplement of an event, 补事件
0 }* v8 i% j9 e( G8 h: |1 n) y8 DComplete association, 完全正相关
: d% o) B5 d4 b- }Complete dissociation, 完全不相关
; J& z) U6 S/ p9 n- j; ~8 C0 wComplete statistics, 完备统计量 ( Y/ o9 l$ n$ [
Completely randomized design, 完全随机化设计 . h0 G! H0 ?& /& i, ?# j% e
Composite event, 联合事件 ! }6 D' ~5 m6 M/ V/ n
Composite events, 复合事件 ' Z& a% K% j9 y1 M' D) p8 T9 K7 T
Concavity, 凹性
! j% F, K5 C0 Y3 /) /) hConditional expectation, 条件期望
0 F# q. Y/ j* B. T4 z$ c; hConditional likelihood, 条件似然 $ s6 k) Q7 N5 x- N4 ^, o
Conditional probability, 条件概率 6 x8 a4 v0 W) u; h$ {% C$ g
Conditionally linear, 依条件线性
- H8 P6 v. b( l, kConfidence interval, 置信区间 ) b& Q) I* `' r4 J% _
Confidence limit, 置信限 ) w, Q% U! y9 y1 D6 o; S$ H
Confidence lower limit, 置信下限 - s# w, `4 L( F% P* Z0 W! E
Confidence upper limit, 置信上限
2 n2 u! y4 [4 T1 m# hConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
5 Y. d7 v+ {% I: J9 l: DConfirmatory research, 证实性实验研究 5 D% T% U( }7 t5 L5 q) N% F
Confounding factor, 混杂因素
* q% t0 n4 X3 y7 H3 d" Q WConjoint, 联合分析
. @1 H, Z# N4 [0 r/ g- lConsistency, 相合性
, L% a0 b6 X0 u( d3 I/ RConsistency check, 一致性检验
. Z& R7 R- B( f- C6 Z8 [0 zConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
1 a; C3 w2 }- T5 S) i4 sConsistent estimate, 相合估计 " q* ` M9 [) n
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
- ^3 e% @6 @9 t; T# A# TConstraint, 约束 : P" e8 I* B9 z8 B
Contaminated distribution, 污染分布 $ `. R& N4 ~8 U; I9 ~* [
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布 2 X0 j H+ p( U: ~ A
Contaminated normal distribution, 污染正态分布 , i& ^& W' x4 L6 n2 m5 n
Contamination, 污染
3 B4 w0 `6 H3 n) Q- E u! {Contamination model, 污染模型 % g3 v8 r" ^$ d0 B( {
Contingency table, 列联表
n: A, Q/ _" i0 v& G% Z' R Contour, 边界线 7 e0 B) s# J1 `
Contribution rate, 贡献率 0 F2 h2 n5 h4 d2 D: o6 h
Control, 对照
5 G* E) H9 V3 U1 ZControlled experiments, 对照实验
1 R3 m" G/ |+ S* n; f/ LConventional depth, 常规深度 : R$ u R# V( e2 T6 d' `
Convolution, 卷积 : ~4 ]1 ~0 j6 S/ z% G' U7 {
Corrected factor, 校正因子 - L) t6 R" b4 A8 }: h) x6 {
Corrected mean, 校正均值 N; p* ^9 J1 m/ Y k
Correction coefficient, 校正系数
- E& S- g4 T% S! N7 J+ @Correctness, 正确性 2 J2 ~! {0 C2 Z' Y
Correlation coefficient, 相关系数 # a- V7 X9 v. f! j: /
Correlation index, 相关指数 + /& ?" y% m+ }3 J! T
Correspondence, 对应 , W0 Q/ Y$ O" B* j/ K8 m
Counting, 计数 4 @* ^8 Z+ a# V1 P' L
Counts, 计数/频数
6 a$ X% l2 p g" }$ s8 U' j/ ^Covariance, 协方差
7 l3 Q) |2 _; r0 eCovariant, 共变 # Q8 @4 /* i8 p' `
Cox Regression, Cox回归
. g# S) X' ? ^' N) HCriteria for fitting, 拟合准则
$ F7 O) q4 H& v6 q+ uCriteria of least squares, 最小二乘准则
% e7 U+ l1 Y$ Y6 lCritical ratio, 临界比
2 S; R) v7 o( r2 oCritical region, 拒绝域
+ v; ]. V- z4 p7 nCritical value, 临界值
& @: W! b/ p4 RCross-over design, 交叉设计 5 j# t9 v8 N/ p1 r' R
Cross-section analysis, 横断面分析
9 i- N$ B+ I) o! V7 u+ B& g" VCross-section survey, 横断面调查
# L0 }: |6 Y- n9 ]; p# ECrosstabs , 交叉表 + j, h5 @7 J4 ~- n8 A( j9 W
Cross-tabulation table, 复合表
4 `' ]( Q. D0 P9 X) mCube root, 立方根
9 z# M. Q- S9 |2 q/ S2 Q+ o( ~Cumulative distribution function, 分布函数 : G# R) g5 [* f
Cumulative probability, 累计概率
6 m9 E" `4 N& ~4 }Curvature, 曲率/弯曲
; D6 ^1 y; K& b* U; NCurvature, 曲率
3 s" g8 s0 T1 k* p5 G/ /( v( G9 ZCurve fit , 曲线拟和 3 ? S. M1 I6 n( Q3 e
Curve fitting, 曲线拟合
- R1 u7 V# K2 ^2 FCurvilinear regression, 曲线回归
' d' ?- W$ J8 z9 {Curvilinear relation, 曲线关系
4 {, F! j9 b8 B& QCut-and-try method, 尝试法
$ g6 s3 S. A0 b$ Q$ Z& S, ECycle, 周期 . O) o9 a8 P8 |6 J. t' t) `+ [
Cyclist, 周期性
* t, t& p. j0 ?( l! H3 h
6 j% J+ S) w, H1 z* lD test, D检验 & A: O" A4 f% p- C5 r1 C4 {
Data acquisition, 资料收集
9 W% p3 q6 I! ^0 d9 HData bank, 数据库
( t' ^& N3 L6 U. m& M1 L aData capacity, 数据容量 8 [2 f$ V! w& A+ E8 s4 W
Data deficiencies, 数据缺乏 2 k; |# m0 F: ~& H, h; B& x2 /% i
Data handling, 数据处理
# J) |) |: @: u8 a6 dData manipulation, 数据处理 5 d+ f/ f5 h6 O+ l8 h: G
Data processing, 数据处理 $ R- P- ~2 ?, u L
Data reduction, 数据缩减
8 ]9 Y+ `, |$ w5 OData set, 数据集 8 |$ Q' [; b' }; t* R
Data sources, 数据来源 4 {% e- D# e% P, w" j
Data transformation, 数据变换 ' M9 m8 M1 r, m& X4 n( q /( Y
Data validity, 数据有效性 & b& T, [1 [ T4 r5 r% X
Data-in, 数据输入 + c% g( Q& D" l. o: Z1 L1 _
Data-out, 数据输出
! r& T7 j1 H; D8 f" _% x2 {& bDead time, 停滞期 ; h) k- |7 m0 m" g# h& X, ~( H3 c8 [
Degree of freedom, 自由度
( P1 I0 C, X: H) g. j# f1 m9 kDegree of precision, 精密度 ' i2 /* ^" s- /
Degree of reliability, 可靠性程度 . h! ~' m+ A$ R0 _4 Q& C
Degression, 递减 ! G' T% f- E; M: Y( P% K% J0 k) _
Density function, 密度函数
3 O, P6 ?1 |! u* y8 PDensity of data points, 数据点的密度 ' c; m( `4 A e7 p
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
. a& @" R7 /1 |% IDependent variable, 因变量
& e0 F9 o2 d# J+ Y6 }1 t q% FDepth, 深度 - E( s6 U$ z: F7 s
Derivative matrix, 导数矩阵
8 ?. J p# H/ T+ _# V3 G0 M) D( hDerivative-free methods, 无导数方法 9 O* S0 ]7 B# D& x
Design, 设计 - Q/ M5 H8 j0 F# j
Determinacy, 确定性 2 M' G7 U2 s- w6 V8 A# {3 Z
Determinant, 行列式
7 /* j# a& c4 S2 WDeterminant, 决定因素 - G3 R+ d; x; c3 Q" i! L
Deviation, 离差
: Z4 c/ y; I0 ?1 w7 ~Deviation from average, 离均差 9 H# { n9 B0 Q( s
Diagnostic plot, 诊断图
, d8 Y2 D1 Q9 U9 Z& I+ IDichotomous variable, 二分变量 4 ]1 O6 |0 L! H) d
Differential equation, 微分方程
; d' |' o- r6 I# a9 JDirect standardization, 直接标准化法 7 q. x" r- _% h( W
Discrete variable, 离散型变量
; t8 D5 s, y) P% X: pDISCRIMINANT, 判断
9 y2 X& c. j; i- @Discriminant analysis, 判别分析 8 Z8 C5 m) w9 k5 e+ b4 w, K3 C! k
Discriminant coefficient, 判别系数
5 g* J3 @4 J- O0 T2 Q2 d6 [# fDiscriminant function, 判别值
& t4 ~" M; f1 L: W3 g. }# X, R6 `Dispersion, 散布/分散度 ) m8 P; F, S" Z$ G
Disproportional, 不成比例的
- y' /7 ?( a* G9 |- tDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
% I: P M& Q+ v" t2 V iDistribution free, 分布无关性/免分布 " j' r9 L0 R, w1 A
Distribution shape, 分布形状
2 g- p7 e7 B; |- U/ y0 ^, f/ yDistribution-free method, 任意分布法
+ u- E$ e$ z' A, TDistributive laws, 分配律
4 T' ~. i, B$ R2 X# P mDisturbance, 随机扰动项
0 N" y4 O0 @& O$ u- J. y! J: hDose response curve, 剂量反应曲线 5 ~- y+ P8 F; e, C: I
Double blind method, 双盲法 % J0 v% H3 k, ^ u) ?
Double blind trial, 双盲试验
, e# V! H, @1 Z& e) _) q* GDouble exponential distribution, 双指数分布
, R7 U, ?3 f) ~$ S3 ^2 SDouble logarithmic, 双对数 , U8 V9 u W7 H1 C4 h8 O" }# C
Downward rank, 降秩 ) l$ w2 X' m& w8 }+ d- w
Dual-space plot, 对偶空间图
2 e% B# A/ }0 |% R9 KDUD, 无导数方法
u6 J: {: S2 J, T* N Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法 4 a; e7 v9 @2 m" Z+ x# P6 J- E
9 f) N4 v% L( W" x/ n6 [$ HEffect, 实验效应 5 W" c( V3 a: ~& Z
Eigenvalue, 特征值
" K1 x+ [! /' P, DEigenvector, 特征向量
, d0 t" O9 @7 j4 H) C- n& N: iEllipse, 椭圆 ' U- q9 n# Q/ J! b
Empirical distribution, 经验分布
) k1 _- V) I/ X/ ]$ x* w& K+ EEmpirical probability, 经验概率单位
# M2 u- j2 C' T" j9 S8 REnumeration data, 计数资料 % R: v/ f) }; C) C4 m& ?# R
Equal sun-class number, 相等次级组含量
! r( q- Q( K3 EEqually likely, 等可能 & Z) x- p6 F# r% m$ B2 i7 c
Equivariance, 同变性
) Z. O3 e8 p ~0 |9 rError, 误差/错误
& w$ W. O% w! C5 o! W3 [9 N' }Error of estimate, 估计误差 ' [% i% M3 a; b- l1 a3 s
Error type I, 第一类错误
9 e4 |9 x6 @* [Error type II, 第二类错误
- v3 e |+ l: H" uEstimand, 被估量
/ }- u$ |$ T. y6 A A' AEstimated error mean squares, 估计误差均方
0 n4 N3 F# s& p: XEstimated error sum of squares, 估计误差平方和 # o7 {- U5 }( _) {" z
Euclidean distance, 欧式距离 ' v6 G8 f! ~( E3 w8 ~ d
Event, 事件 1 @& m w; i4 p; C+ b9 ]* u
Event, 事件 & E, N% s) P) `4 S3 X9 V4 l
Exceptional data point, 异常数据点
1 n. D4 U9 `2 t8 |7 G5 /Expectation plane, 期望平面 ' P% g8 i$ }4 a- `5 J6 A3 @! E
Expectation surface, 期望曲面 # D/ v' c& ^7 Q* Z7 m7 p
Expected values, 期望值 # |! u/ C/ I6 {5 o# m
Experiment, 实验
/ q, ]( /0 V A$ f4 RExperimental sampling, 试验抽样
" O" N( v" D. s( J8 nExperimental unit, 试验单位 $ W6 ?0 F4 P, F2 L
Explanatory variable, 说明变量
`! c4 ~: k, Z; O; M Exploratory data analysis, 探索性数据分析
$ Z2 B% Q9 B4 M3 n: L* e: r/ Y" yExplore Summarize, 探索-摘要 6 S) |) /0 e. q ~: p
Exponential curve, 指数曲线
" {$ h }2 V/ D* g$ /6 ^8 cExponential growth, 指数式增长
" b1 T- d; z6 |' R3 ?0 D7 IEXSMOOTH, 指数平滑方法
" j3 u1 B, n. m# uExtended fit, 扩充拟合
# r3 F; H( M/ ]6 W) ?Extra parameter, 附加参数
$ t3 j2 v, U, nExtrapolation, 外推法 2 w& _) U% a3 Y9 h u* b
Extreme observation, 末端观测值 . b$ S0 B c/ t; p5 J
Extremes, 极端值/极值
9 B$ I3 ]' _$ K2 S: d
9 k, B4 r/ U) J5 yF distribution, F分布
" `' o4 {4 u2 _# I8 v9 M+ E% IF test, F检验
: f$ ~2 f( t6 M# ~Factor, 因素/因子 ( E" A/ j( }( {% _$ F
Factor analysis, 因子分析
2 Q5 P* ~- u M1 D: [/ T1 i: vFactor Analysis, 因子分析 6 O4 s/ u( i% o" ?6 t* n
Factor score, 因子得分
& U/ ^# }0 J' X6 V# RFactorial, 阶乘
# H' k) {' |) F# M+ nFactorial design, 析因试验设计
' o0 O2 }8 b3 ]0 f* z) OFalse negative, 假阴性 D7 b7 h/ W' t# ]! G
False negative error, 假阴性错误
/ G5 z# `6 a E# [' U- EFamily of distributions, 分布族 # C/ ^7 ~5 K) k, X2 V
Family of estimators, 估计量族
+ z# D, W% p; E( P1 F7 j& FFanning, 扇面 $ {: I P$ i9 G( m" A* a Y. H
Fatality rate, 病死率 5 W/ t& }' K8 n* S1 d
Field investigation, 现场调查 1 q" b7 Y' ^6 S( }$ B' G
Field survey, 现场调查 . u$ W+ g& u* C) F9 M' k4 G2 o
Finite population, 有限总体
2 Z5 x( P6 q5 j+ ?$ {9 `7 bFinite-sample, 有限样本
; a/ v; H8 e5 u. c6 q9 C* QFirst derivative, 一阶导数
! Q% W1 e, e, P' hFirst principal component, 第一主成分
6 w) }/ k3 {0 D( UFirst quartile, 第一四分位数 / /9 v+ c+ W8 v
Fisher information, 费雪信息量 ' l: J: h* a9 }5 L
Fitted value, 拟合值 4 f# |, Y4 ?$ ~2 g% J
Fitting a curve, 曲线拟合 - }: b/ n Y5 K, /, {4 M5 K
Fixed base, 定基
6 m/ f/ O: h7 @- kFluctuation, 随机起伏 " {3 @1 B& r) j4 |
Forecast, 预测 6 E& w8 R0 a& |6 Q; K
Four fold table, 四格表 + T0 H: I5 ~" K5 n+ t/ G) Q( _
Fourth, 四分点
8 o1 U* e$ _3 L5 U: m( |$ zFraction blow, 左侧比率 6 P/ c7 P+ ]. N% m: z; M
Fractional error, 相对误差 & Y, q+ M/ H% ~# Q/ ^
Frequency, 频率 " Q- g. J, z, j+ Y/ G" [ X
Frequency polygon, 频数多边图
& h+ q" u' K0 [" a7 bFrontier point, 界限点 & H! [. t( V3 K& r! k1 // R6 s
Function relationship, 泛函关系
6 [1 u$ s: [4 u9 R i$ A2 y# Z! h. [
Gamma distribution, 伽玛分布 # d3 }1 /2 X; g" W/ E; ~
Gauss increment, 高斯增量 " f2 l0 t. s: d$ Z# j' G% N
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
* Y2 V" z: {7 C5 I' ? H7 /1 X( rGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量 9 _0 ?+ P; T$ Z" t+ O; g
General census, 全面普查
( Z) R' T0 G* N' O: zGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 1 x; Q) w) y. Y4 X6 [
Geometric mean, 几何平均数
: Z ^2 H" c- ^% E& @7 V" ^Gini's mean difference, 基尼均差
- E) b: F+ S8 f+ P {( w. `* ^GLM (General liner models), 通用线性模型 ' f2 c4 K2 |1 a6 }5 g2 h& ^% R! B
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
" E8 L4 b# k4 G- n3 AGradient of determinant, 行列式的梯度 ; y3 O5 ^1 _1 E$ L
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
7 f; j4 m. p3 X8 o' y) W" _3 sGrand mean, 总均值
+ /* z) h6 b1 E$ M2 qGross errors, 重大错误
. |" N, D; L6 PGross-error sensitivity, 大错敏感度 : Q8 W1 ]1 b1 V! n3 k$ u
Group averages, 分组平均 , `4 }" c& p( o) M8 H4 M5 i
Grouped data, 分组资料 1 V, _3 B6 N+ B8 g4 ?
Guessed mean, 假定平均数
4 `+ k: H3 o, c2 k$ h @3 X* [( O5 g6 }
Half-life, 半衰期
" J s$ W0 ?7 i! i4 u: V3 cHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
* ]% E8 r6 ]' h+ j) QHappenstance, 偶然事件
- B9 d4 b0 F- F6 z5 v& D. n4 W) zHarmonic mean, 调和均数 ' ?9 N' C( B$ w! t" [. X; ?9 C9 S
Hazard function, 风险均数 7 `5 S# x: A( j
Hazard rate, 风险率
3 y+ m5 g+ g/ M$ b% h( B, C# mHeading, 标目
7 ^+ c9 v. d5 [1 d& rHeavy-tailed distribution, 重尾分布 W, D) K( k/ l: ~3 c& ]8 }1 E
Hessian array, 海森立体阵
) r$ N% A' a) O, JHeterogeneity, 不同质 1 B1 T* y& /9 T- |% N f
Heterogeneity of variance, 方差不齐
: N2 f. | ]8 X5 F1 w- zHierarchical classification, 组内分组
@* A! b. I% T6 D Hierarchical clustering method, 系统聚类法
: N1 ]( }/ q Q& P) o, k' x7 LHigh-leverage point, 高杠杆率点
: r$ L! n+ [3 }1 l: `' d" e( WHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型 8 z5 k5 {1 V3 W U1 /: g8 H8 S3 g
Hinge, 折叶点 / u8 E! e5 C( C$ ]# w ~) X
Histogram, 直方图 7 R$ x3 ~& ] z5 Z& l6 t
Historical cohort study, 历史性队列研究 " u8 n A1 c0 K! u! Q0 [- h
Holes, 空洞
& k9 /0 F/ O: {/ o! @HOMALS, 多重响应分析
! /8 B! K: J& d6 h" g& u6 QHomogeneity of variance, 方差齐性
; e$ k. ^9 V9 B+ E: t! GHomogeneity test, 齐性检验 . R: ~" B, p2 |
Huber M-estimators, 休伯M估计量
5 {4 f: f" G# v' `* /Hyperbola, 双曲线
' X1 e9 m: ?/ H6 n- g6 n- QHypothesis testing, 假设检验 % X( O J% m/ O/ u" ^6 J
Hypothetical universe, 假设总体
! c- I5 e; Y- w- S/ {2 q( S
9 l% W* X! S6 [Impossible event, 不可能事件 ' L2 U- x/ H6 h' A8 @$ ~' o8 S0 a$ d Z
Independence, 独立性 9 c; u$ M0 F3 E$ j. ]$ g$ P) U
Independent variable, 自变量 9 C V5 t6 Y( H7 {
Index, 指标/指数
9 }7 i2 c% B( S6 |. CIndirect standardization, 间接标准化法
: D& p: {3 y2 b, U5 sIndividual, 个体
/ k1 V3 R9 N+ l. k& E6 u' DInference band, 推断带 " a! v; t/ t; w
Infinite population, 无限总体 5 r2 k! N+ Z7 g
Infinitely great, 无穷大 A# L" i& E4 {5 f9 N6 _
Infinitely small, 无穷小 ) o2 w4 v" y* K
Influence curve, 影响曲线 8 O. w7 x, t( D3 i# ?5 y/ w$ U
Information capacity, 信息容量
4 @8 ~. j' C2 q4 {, yInitial condition, 初始条件 5 `% C$ W0 @ ?% }: @0 n. X
Initial estimate, 初始估计值 5 S" p6 K+ T3 d3 l! A. H
Initial level, 最初水平
* o/ c6 j. s) UInteraction, 交互作用 ) g! }# A* X e3 H/ A: s1 {* |8 Z
Interaction terms, 交互作用项
) n0 Y/ ?8 m. /* @, D. y" |Intercept, 截距
$ _# }; Y4 O' y( iInterpolation, 内插法 " s8 U' d( /! O4 W) ?
Interquartile range, 四分位距
" F8 X4 _" o; d5 W4 w/ E: ~* @& HInterval estimation, 区间估计 # /% h/ h; M, w. q
Intervals of equal probability, 等概率区间
3 /5 M5 F2 f6 G1 M* E1 _Intrinsic curvature, 固有曲率
8 p# r7 Z7 J" s: l# ?* H8 ]Invariance, 不变性
# f8 m8 r( a0 N$ W T; F5 t3 h1 JInverse matrix, 逆矩阵
$ {# L( A8 k8 lInverse probability, 逆概率 / S6 z. M# o5 H. r' f8 A5 M y
Inverse sine transformation, 反正弦变换
8 t" @# _" b1 AIteration, 迭代 ' N z8 h+ F* y0 Q, C
1 y" X k7 c% s: U( ZJacobian determinant, 雅可比行列式 % U% p4 n: o# w$ z
Joint distribution function, 分布函数
' A: `3 O( m7 C) l* N2 @$ w1 S; rJoint probability, 联合概率
$ c5 d- D7 z+ e( I; A6 ~& w& RJoint probability distribution, 联合概率分布
) L, Y& l/ A' i 2 y- I2 H( i, R8 D
K means method, 逐步聚类法
3 Q) u! Z( c" X" {3 lKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 , [$ Y1 P7 y4 H
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图 7 c; s; N3 ?0 Y
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
# /% I* d, h4 jKinetic, 动力学 / j9 g" a! C4 A8 W
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验 ; z. I& P# K: Y# T& k" g: w
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
/ r. V* T5 n9 a2 P2 x& F& XKurtosis, 峰度 4 W1 M0 n. x5 r$ E8 r1 [& c
# ~! K8 X1 {8 S& M" [, [, M$ b8 k4 SLack of fit, 失拟 $ E. S- Z0 ^/ v) H2 ]# {1 T
Ladder of powers, 幂阶梯
# H0 E- p! B$ T7 H/ y1 H$ N" Q ALag, 滞后 7 F6 o% V4 g2 i ^# v( S7 ]
Large sample, 大样本 , U: f2 T6 w4 Z" F( f
Large sample test, 大样本检验
$ A( M! E } S" ELatin square, 拉丁方
) x! f4 {2 g$ l$ C9 /3 _# pLatin square design, 拉丁方设计 & g" r; | h7 ]/ L
Leakage, 泄漏
, K# [: r5 D( k" y& |% b- HLeast favorable configuration, 最不利构形 : Y' `3 | /2 D' A3 Y, }
Least favorable distribution, 最不利分布 2 x: V# P# C4 r, ^9 S7 N5 f
Least significant difference, 最小显著差法
; o, m" U, Z$ f/ H6 u8 WLeast square method, 最小二乘法 , Z& Y7 /: y" W0 r3 T5 ~5 B
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计 4 {; d, a1 b' Y" r% Y- F2 w) P
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
5 z" S& K$ ?/ /# BLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线 8 `* ?! N, ~: k. d2 P/ T
Legend, 图例 1 ]! j+ o0 p n2 {' E& h
L-estimator, L估计量
3 Q: [3 u- G5 TL-estimator of location, 位置L估计量
+ O" A! J! x9 m+ m" _" ?& ^ KL-estimator of scale, 尺度L估计量
1 u9 J3 U- e" K% VLevel, 水平 ) ]3 i' {9 o& f+ R" p4 V# r
Life expectance, 预期期望寿命 : j6 O6 K' ]7 s: V- u. q( K, I
Life table, 寿命表
$ ~/ I, T: V- ^. w- u8 ?' ]" ]Life table method, 生命表法 - V- R0 f( x0 r3 ~4 L0 R0 @6 T
Light-tailed distribution, 轻尾分布
# N& |% G* l5 _, a) GLikelihood function, 似然函数 " O* n( z5 @/ Y
Likelihood ratio, 似然比
' Z6 ?/ n8 o- A& n7 i6 F; /" Z5 fline graph, 线图
1 _/ H' w* V& _( D) W1 oLinear correlation, 直线相关 ! F+ c @/ ~5 f5 T
Linear equation, 线性方程 ?$ N/ t# D% T0 F3 S( x$ `1 Q
Linear programming, 线性规划 ; @2 ~# c3 V2 u$ N2 g
Linear regression, 直线回归 ) Q6 r( Y N/ k' b, ? p: H
Linear Regression, 线性回归
& t; e( T7 L( ^+ gLinear trend, 线性趋势
# J+ Q$ y# F+ A6 ~ f- y) _Loading, 载荷 % { ]: s4 _, E4 _0 Y2 C
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性 ! v- `+ S" O& u- i. ^ r1 B
Location equivariance, 位置同变性 ( z) G& Z) z. M" O- q: k5 h
Location invariance, 位置不变性
- o/ J* ?( O& ^. z7 h; X) WLocation scale family, 位置尺度族 ' S( ]8 s% L. G3 D. t; B
Log rank test, 时序检验
/ X3 Z+ o8 [7 _- ^: iLogarithmic curve, 对数曲线
& f, ]3 G. A- K( l9 v) j% xLogarithmic normal distribution, 对数正态分布 , D. @0 e$ h. }" b
Logarithmic scale, 对数尺度
* p3 u- V" Y' `2 x; D" i9 rLogarithmic transformation, 对数变换 / [7 [: i! l. K8 l
Logic check, 逻辑检查
# f3 @9 i* H$ s! g8 P4 c/ tLogistic distribution, 逻辑斯特分布 : o) Y! y6 n+ x
Logit transformation, Logit转换 ; {) F% T: J) Q
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 $ S, f& N0 h* M8 Z
Lognormal distribution, 对数正态分布 / R$ S5 T/ P8 h* [
Lost function, 损失函数
. S @7 [! P* V3 kLow correlation, 低度相关 # G, l$ q$ x- I/ H+ u! }) O
Lower limit, 下限 % c4 h1 m3 k% w- {7 v% r2 K6 n
Lowest-attained variance, 最小可达方差
2 /1 `8 n1 X: q2 Q7 ?; ZLSD, 最小显著差法的简称 , P2 V& n+ t9 S* p1 A! a
Lurking variable, 潜在变量
T {$ a) v" ]! y: T2 Y + n" x+ F4 Z9 F+ `8 X; [5 s4 k# X; t* t
Main effect, 主效应 " j6 `. D: E+ `0 Q1 C
Major heading, 主辞标目
2 Q- [- b! K9 ^! F" g. p4 gMarginal density function, 边缘密度函数
( U# b6 ^9 w* c+ `8 V, F, t" DMarginal probability, 边缘概率 * T5 // r1 O! n6 W
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
( {$ b; @ k5 H! q% p SMatched data, 配对资料 E+ O/ f; o! Y! /5 l
Matched distribution, 匹配过分布
- N* M2 `6 A, v2 m' |7 q! D: {Matching of distribution, 分布的匹配 $ S+ }9 X9 X/ E: g+ }' p# ]
Matching of transformation, 变换的匹配
. U: a7 T1 Y+ z# i" r9 VMathematical expectation, 数学期望 # B+ X5 M' m! // V2 B' ?
Mathematical model, 数学模型
; P9 p& k4 H# x0 Q0 D4 ]Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量 % G; ?( J: k' m- g
Maximum likelihood method, 最大似然法 4 n3 V0 T& v) p+ ^% {+ |
Mean, 均数 * y- K2 M8 o8 C" F; u" b z
Mean squares between groups, 组间均方
z) J& I7 z0 M$ m5 Q, j Mean squares within group, 组内均方
3 x! U: N `4 C1 {" r+ }Means (Compare means), 均值-均值比较
% s0 {; l. k0 q: ^; p! EMedian, 中位数
" C A. }! V. o5 X7 _' ]Median effective dose, 半数效量
) V( z( x5 G& rMedian lethal dose, 半数致死量
- P9 H. f D3 z$ |8 X% m& ZMedian polish, 中位数平滑 , L% y3 I6 ?7 E: p |3 d
Median test, 中位数检验
7 U G# {( k' P, A7 nMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
$ `; S4 p a- o7 T8 S+ _; e3 ~9 l. g% GMinimum distance estimation, 最小距离估计
! M7 I$ s/ V$ Q" ], RMinimum effective dose, 最小有效量
9 `; w8 `& P+ fMinimum lethal dose, 最小致死量
$ /7 k% h( r9 gMinimum variance estimator, 最小方差估计量
/ x" t* |; [6 X# }6 t7 ~ CMINITAB, 统计软件包
* B) v P) H& B" {Minor heading, 宾词标目
% T) m' F, a8 k E% C# k# q8 CMissing data, 缺失值 ! }7 r. X$ /6 F! X# P6 J6 M! W
Model specification, 模型的确定
$ I3 n* F' X# _3 j0 VModeling Statistics , 模型统计
7 i }% }2 J+ ~6 t$ h/ ~Models for outliers, 离群值模型 4 U- ^/ o4 g2 B3 u# l0 C" z
Modifying the model, 模型的修正
" C0 E( _2 [) D W9 X0 d) ~Modulus of continuity, 连续性模
! E$ _+ M6 i: x9 T5 {Morbidity, 发病率
5 y) `8 J3 o& g3 V5 d" }Most favorable configuration, 最有利构形
( d% x I5 W, Q+ A* {* A( a6 SMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度 2 F9 |* ^# W* q7 R ^ w/ W. g
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归 5 ^0 T5 `7 q7 T* D5 k
Multiple comparison, 多重比较
1 Z( |" y+ Z. j5 Q; m3 u8 [2 M7 NMultiple correlation , 复相关
: ~$ |+ R7 _" G8 V5 H7 pMultiple covariance, 多元协方差 / /- ^7 L% F/ q6 t; |# k% j
Multiple linear regression, 多元线性回归 & i- J7 p( @+ l+ h3 R4 u4 k2 I
Multiple response , 多重选项
4 W2 R: c% o, q! K( t s* bMultiple solutions, 多解 6 }0 b5 E/ K& d
Multiplication theorem, 乘法定理
* H$ X3 E$ D( |2 K& DMultiresponse, 多元响应
/ ^! Z+ i3 i: p4 O+ wMulti-stage sampling, 多阶段抽样 j& g1 o9 a" Z7 v/ B4 A# |7 L5 B$ N& }
Multivariate T distribution, 多元T分布
0 {7 y h! l& E9 a' x/ MMutual exclusive, 互不相容
* w$ k2 e9 F$ h( CMutual independence, 互相独立 0 ~7 w$ J. {& T r. Q; P' g
5 E. O! J+ P* u" p
Natural boundary, 自然边界 G# w# H- o* |7 ~
Natural dead, 自然死亡 1 S5 y5 Q2 v# h$ _- y. n! `0 L' ?9 s
Natural zero, 自然零 / C) | g, J$ o$ f0 h
Negative correlation, 负相关
( ^3 e1 c h5 x# j4 m5 }Negative linear correlation, 负线性相关
s$ |3 i" H- n. }% ?9 M! X Negatively skewed, 负偏 # T2 _: Z1 O4 b' J; {- D3 l
Newman-Keuls method, q检验
: G7 p0 G, D' jNK method, q检验
& e, E, Q$ M' L/ i! E" N3 PNo statistical significance, 无统计意义 % {/ X5 F4 g, |- r
Nominal variable, 名义变量 & l5 K, E, U: Q6 v% c! p# J
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性 6 r. A/ H' k8 C }: /& ?+ e* ^; @
Nonlinear regression, 非线性相关 - O) S4 `0 I5 W# y
Nonparametric statistics, 非参数统计 % k [9 K- _1 P z
Nonparametric test, 非参数检验 * }2 T1 w6 I/ a8 M) o
Nonparametric tests, 非参数检验
& p: k, M' x% W9 D( |7 |$ mNormal deviate, 正态离差
2 W7 u: Y! E+ _* s* P" B% fNormal distribution, 正态分布 7 _2 K. M6 O6 J. v& e. q$ p
Normal equation, 正规方程组 ) K; I- ]4 d2 U) M6 _
Normal ranges, 正常范围 1 N0 S3 f. b# v) f, b
Normal value, 正常值 4 N9 ^$ _# L6 n- ?$ k
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
/ N1 i( K& Z' Q. o2 z, dNull hypothesis, 无效假设 n/ [; j" u& T! C7 e. T0 T0 N
Numerical variable, 数值变量 $ W2 {$ k( C9 g) t) K5 v- i
/ Q0 r6 ]9 ]7 a2 v, UObjective function, 目标函数
+ L+ i) {+ [+ `5 a; VObservation unit, 观察单位
- /0 ?* J( a5 A4 d+ L |Observed value, 观察值
/ l; g6 s4 n( |9 Y @* W5 M2 yOne sided test, 单侧检验
& L+ u. g( l& W) ^/ X6 T6 l- ROne-way analysis of variance, 单因素方差分析
+ l1 U7 l- c% P, J; h1 E8 |Oneway ANOVA , 单因素方差分析
1 Z% u* c5 W0 j4 lOpen sequential trial, 开放型序贯设计 . Y+ j) O) }4 w. O) B6 j
Optrim, 优切尾
) s9 Q, Q5 {6 z& {( _! pOptrim efficiency, 优切尾效率
6 V6 W z9 R6 ]' WOrder statistics, 顺序统计量 & w- L5 W+ @& u: U" C
Ordered categories, 有序分类
& l) B$ w$ Q; z5 f& v MOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归 ; F3 u0 p; E
Ordinal variable, 有序变量 0 o! t3 H$ E a, U
Orthogonal basis, 正交基 2 w& M+ [7 [2 T8 @. R
Orthogonal design, 正交试验设计 ) l8 H. w. c% t% p) n7 l$ R% x7 t" c
Orthogonality conditions, 正交条件 0 ^8 z( O" r7 ?- }5 q9 {- _
ORTHOPLAN, 正交设计 w* /# ?' k4 X3 Y X. d
Outlier cutoffs, 离群值截断点
# S, B, J. {: ?Outliers, 极端值
- D7 G% e3 M7 c( UOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
4 G7 H6 r+ T" a. {, hOvershoot, 迭代过度 9 g# ^7 r9 B7 {8 q, P! y& /
0 G5 S$ g5 m x4 Q& zPaired design, 配对设计
5 D0 R9 H" T6 m% G2 |! jPaired sample, 配对样本 1 w" Q7 `( t4 `- j" d( x, L
Pairwise slopes, 成对斜率 2 H4 c8 Z( w( m: s+ t' u% W! ]( G
Parabola, 抛物线
; S" }. B, D6 O1 KParallel tests, 平行试验 # r+ @/ c2 r- q7 /* M
Parameter, 参数
! L- i: Z$ z+ Y' Q1 ~4 C3 oParametric statistics, 参数统计
4 P9 b- f; M- x) M$ i$ aParametric test, 参数检验 " m$ G6 y2 C" l
Partial correlation, 偏相关 1 U4 A4 `' z3 f' D8 Z; X$ S1 r$ f( /
Partial regression, 偏回归 5 z9 Y3 R' }! Z/ q% l
Partial sorting, 偏排序 # P( ~# Y! `/ W" l4 o5 N
Partials residuals, 偏残差
2 I( c; /4 ~% p& [Pattern, 模式 - u) t' /2 z& J; _
Pearson curves, 皮尔逊曲线
9 O# ?) p$ U' F1 b* j4 ` vPeeling, 退层 : s2 s, /, e! c. @) w
Percent bar graph, 百分条形图 . I. q) z, x7 h# x7 |. /
Percentage, 百分比
" _7 f# n' x. iPercentile, 百分位数 - f' c0 u# T5 |8 N8 Q
Percentile curves, 百分位曲线 $ q4 g$ m3 i) V1 i
Periodicity, 周期性
. |0 c! ]7 W5 ]$ O9 f8 Y( {Permutation, 排列
4 L% i9 {9 B0 BP-estimator, P估计量 ( m) V$ [- M V' `) T, Q& M
Pie graph, 饼图
4 n& R, I5 U7 g ?' @Pitman estimator, 皮特曼估计量 ' h! K. X1 l# B% @ g# S9 H' C
Pivot, 枢轴量 % t$ M9 j& V' T
Planar, 平坦
: j7 z5 j% b4 g4 g3 J+ q% YPlanar assumption, 平面的假设 8 g' U- w1 Y+ h
PLANCARDS, 生成试验的计划卡 # f l2 /: /5 c
Point estimation, 点估计
; m% T: w7 C+ I$ Y7 D! DPoisson distribution, 泊松分布
( E/ /4 /5 g, K" g+ F# y9 N4 kPolishing, 平滑 % h9 V6 t- s1 q/ ^+ l
Polled standard deviation, 合并标准差
/ b/ /; r3 j7 @Polled variance, 合并方差
7 F1 P3 n) ~/ j, F/ g" _( N! HPolygon, 多边图 " E) O1 Q* m' B5 O. W& c
Polynomial, 多项式
+ t5 ^! E6 b# e3 Q& |Polynomial curve, 多项式曲线 5 |$ A1 `" W# u% Z e
Population, 总体 9 x: j% /- M; `7 P; z1 E
Population attributable risk, 人群归因危险度
1 g S" {" b/ k* L% e) G ~8 Q3 ] oPositive correlation, 正相关 & P2 t' y7 N4 k/ N* j2 D
Positively skewed, 正偏
t) P. u4 Y& ~) b8 F Posterior distribution, 后验分布
8 ~5 B) t! I ^$ zPower of a test, 检验效能
# |/ c$ ] [; JPrecision, 精密度
8 X0 ~! s3 Q4 vPredicted value, 预测值 0 a) M7 R6 I: A9 m4 F0 o
Preliminary analysis, 预备性分析
8 ~- a- t$ u+ b4 mPrincipal component analysis, 主成分分析
$ X! @6 D1 ~9 L! b# KPrior distribution, 先验分布 ) l8 h7 n h# d! Q' q
Prior probability, 先验概率
* p+ X! d- S7 b4 o2 u8 |Probabilistic model, 概率模型 ! a( z- M% D2 x Q* j9 C
probability, 概率 ! f0 d' A1 C: x
Probability density, 概率密度
. j8 {* b% _' Z# J3 f. w" [Product moment, 乘积矩/协方差 5 y, /; ]3 J% Q, f7 j M
Profile trace, 截面迹图 + k2 D0 x( U2 i, K+ T
Proportion, 比/构成比 / Q* t, k* j: i0 D
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样 - b% Y! L. j( a9 [$ o( I; a/ J6 `
Proportionate, 成比例 6 [3 r! T- Z* X0 u8 w
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量 4 J' W5 Z; n% d" p3 {! v% K" d6 Z
Prospective study, 前瞻性调查
8 /' }. S' v; u6 q% z" oProximities, 亲近性 0 D1 n. A3 y2 ^/ f$ f- F+ N5 `
Pseudo F test, 近似F检验
, t3 i( m7 Q( Q" Z3 N+ xPseudo model, 近似模型
1 @7 ?; e7 q4 K3 l+ ]3 pPseudo sigma, 伪标准差 3 N+ E& m: O+ J+ g, s$ }1 U4 X
Purposive sampling, 有目的抽样
, S4 D& t2 W( M; E
1 a9 S. m) n+ P- ^QR decomposition, QR分解 + G/ v9 j+ M$ i0 M8 _
Quadratic approximation, 二次近似
# E1 x$ `/ v; N& ]0 p- ~- V/ `Qualitative classification, 属性分类
. G4 n) e- R( M$ s. [: @' w, VQualitative method, 定性方法 - d6 ~" i# ]& w$ G9 t
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
! z. f. c( ~! v4 { ZQuantitative analysis, 定量分析 0 I* K1 W1 u* W* [3 A
Quartile, 四分位数 4 {7 i* U# _% Y$ O+ [7 h s/ p
Quick Cluster, 快速聚类 : J$ |( n% S4 s S, Y
+ P3 R# M; @( I. n* [& fRadix sort, 基数排序
4 c0 A# l; i" Q8 A5 _9 w$ i" qRandom allocation, 随机化分组
! I1 `8 |8 N3 h4 P, bRandom blocks design, 随机区组设计
2 I4 n' |* O# Z, L" Y9 aRandom event, 随机事件 + n3 ^( M5 L W6 c
Randomization, 随机化
+ A+ B- Z9 F% q! {, i( FRange, 极差/全距
# e1 q! @; R2 c2 S! Z, B: DRank correlation, 等级相关 & J1 v4 L1 [: V0 x
Rank sum test, 秩和检验 ; n0 v4 Q/ C' [: a7 ?) x
Rank test, 秩检验
7 H% s, d7 q, _. V, E$ z+ qRanked data, 等级资料
! d& A' { w/ o1 X* k: ]7 _Rate, 比率
' L$ e* Q" U0 P1 | K& |$ V8 RRatio, 比例
$ B, l0 w, t& y% [3 v3 P1 _- YRaw data, 原始资料
9 [/ d8 ]0 z! {* ]: N; }) O3 gRaw residual, 原始残差
( Y$ F) D9 [1 {! K- R- k9 gRayleigh's test, 雷氏检验 , J& K d U! i' /+ W5 }: }5 t
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ) D- /6 e; w: E6 N* h( j
Reciprocal, 倒数 8 ^, l3 l- l' O p5 ^( x
Reciprocal transformation, 倒数变换
1 m* R7 u6 w( v' ?! P- q1 WRecording, 记录 : ^; v0 R9 x$ a
Redescending estimators, 回降估计量 , a' n2 H7 G) e
Reducing dimensions, 降维 # z/ S9 U /. u+ J
Re-expression, 重新表达
0 /; I$ U. E; v) [6 TReference set, 标准组 ) {1 |5 C3 E0 B1 q2 V0 |0 C
Region of acceptance, 接受域 , k( C" A. m% g6 ^
Regression coefficient, 回归系数 # w5 ^! a5 t; y9 R, K% @
Regression sum of square, 回归平方和
2 p/ i7 e' ]1 e" Z8 kRejection point, 拒绝点
* a9 z+ j7 y; yRelative dispersion, 相对离散度 , W9 l! O8 J2 l$ l- j4 _
Relative number, 相对数 * A& }/ t$ {+ U9 O2 P* m6 U
Reliability, 可靠性
. w& G A2 Q% `9 J9 h4 rReparametrization, 重新设置参数
( h3 t) c3 w* tReplication, 重复 ( {! X' h" W# ^$ C. {% C1 s' Y
Report Summaries, 报告摘要
. }% Z$ y( i! H! V2 Y9 iResidual sum of square, 剩余平方和
3 O- S* A8 i' c6 zResistance, 耐抗性
8 ~* r; e2 /1 T" v' u8 M9 U! ^Resistant line, 耐抗线
. s& h% /1 I W5 N; a- wResistant technique, 耐抗技术
I. |. y1 T" Q5 N' G1 X1 l) @ R-estimator of location, 位置R估计量
; a- N$ r& r( p, @ _R-estimator of scale, 尺度R估计量 / Y. X7 l! f3 v
Retrospective study, 回顾性调查 3 H7 H& q) k$ p6 q* _
Ridge trace, 岭迹 ; K5 N! G& j9 L3 /$ k, V
Ridit analysis, Ridit分析
5 E5 U4 s7 ^! mRotation, 旋转 2 X$ k6 F3 y, / ^1 ^( { P# X
Rounding, 舍入 N( F, z' U: i+ j2 s b$ y2 s
Row, 行 8 M0 ~6 k6 a( L5 n% d
Row effects, 行效应 3 {. e2 c% w% H( u( c4 L
Row factor, 行因素 , I% ]5 d* u+ n
RXC table, RXC表 & a* A( J; l
$ h* J; @. W4 f
Sample, 样本 8 a8 p7 b) u) p0 ?2 H+ H' E) q
Sample regression coefficient, 样本回归系数
/ Z( T' Z& a( x, r6 r( X" d, eSample size, 样本量 4 s3 p# /! z; E5 z% b5 K" {6 Q
Sample standard deviation, 样本标准差
7 I) {, K4 C8 g$ I4 @# n% ~* ?& dSampling error, 抽样误差
7 Y3 p: u- D9 LSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
( E- n9 [! b& bScale, 尺度/量表
, /2 E* y% F/ Q. C" bScatter diagram, 散点图
) Q$ @) w/ N o% a" OSchematic plot, 示意图/简图
6 [" ^+ o8 g) [" [7 T+ j9 f, uScore test, 计分检验
4 v# P1 j! X* J% x7 A0 |6 BScreening, 筛检
( h/ d. b* m! r& |" d! w. P$ j* ]SEASON, 季节分析
& a# N" L8 Z, x, ?) sSecond derivative, 二阶导数
8 {& B) r8 R v3 T' B. n7 sSecond principal component, 第二主成分
; I; {2 l% R3 f* y4 bSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 & t) U+ @" u& K3 W1 M* S: w
Semi-logarithmic graph, 半对数图 + w. R' C/ x3 E/ r1 S
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸 - N' Q7 / e( z& t- f
Sensitivity curve, 敏感度曲线 $ /# _3 Z, {! z, W) I L: c: a
Sequential analysis, 贯序分析 3 M* Z" j4 V6 F) N! s
Sequential data set, 顺序数据集 : B9 q( O% H m V. x3 y8 /
Sequential design, 贯序设计
0 g( j* N1 u0 QSequential method, 贯序法
: L R* ?, w' V& s4 S% n5 ISequential test, 贯序检验法
8 ?8 f4 S" O; _' [Serial tests, 系列试验 ; n/ P4 d6 f: D
Short-cut method, 简捷法 " ]4 `( j- r% v, w: m% t
Sigmoid curve, S形曲线
- o. j! d* A7 `Sign function, 正负号函数 + G! G" r8 ~$ d5 M
Sign test, 符号检验 ) v6 a8 i) E) h: N d. J7 C( _
Signed rank, 符号秩 - V' U( _8 j, j& O
Significance test, 显著性检验
1 T! ~2 i7 T" k* }1 U! dSignificant figure, 有效数字
6 z: n1 |2 S, v' ESimple cluster sampling, 简单整群抽样 0 I$ ]4 k. n6 ?" E" r0 l
Simple correlation, 简单相关
1 l; I, l% d/ f4 ]3 I ZSimple random sampling, 简单随机抽样 3 v+ ^0 Z' D9 K; ?! ]/ [7 {
Simple regression, 简单回归
, N& Q* L& _7 w2 Y* Z/ `simple table, 简单表 ) ~8 e3 _. N; X
Sine estimator, 正弦估计量 ; R. V0 h" z" d1 F: P3 I
Single-valued estimate, 单值估计
# m; u7 x4 u: D2 g* V! J' t: P5 c6 ZSingular matrix, 奇异矩阵
% E' w2 a1 C( J9 E! pSkewed distribution, 偏斜分布 % S( I" h* u2 /
Skewness, 偏度 $ E* B: j' j8 V* l* P5 ?2 E" ?
Slash distribution, 斜线分布
: w0 F) m) u" }. Y8 O+ MSlope, 斜率
# j0 j q5 b8 ~3 _1 H/ qSmirnov test, 斯米尔诺夫检验 + W9 n' a* G$ Q5 o. ^
Source of variation, 变异来源
. D: |$ d7 k: ?6 |Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关 5 s" P2 l( v D9 ^3 a f
Specific factor, 特殊因子 ' a: ?: b' [( U# j
Specific factor variance, 特殊因子方差 4 g; j4 ~" C8 B2 H. D9 X9 `- X1 x
Spectra , 频谱 $ |0 K$ f5 |9 M/ g* s9 X, t
Spherical distribution, 球型正态分布
5 m* k& }3 [4 v; e& A& hSpread, 展布
+ w# f6 D/ Q! m5 HSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
/0 f2 j6 } b* s Spurious correlation, 假性相关
, r2 z) U4 s5 A6 Q9 A! O4 ISquare root transformation, 平方根变换 # Q( S7 D' @$ w
Stabilizing variance, 稳定方差
! n6 ^ r3 q( J" V1 RStandard deviation, 标准差 ' K3 ?" Q4 U% g$ W
Standard error, 标准误 9 }7 Z4 g" ^' {2 i! m
Standard error of difference, 差别的标准误 + D+ V3 x; B& i# T2 A
Standard error of estimate, 标准估计误差 $ o! u9 `9 n/ r& /, L# s& ^2 E8 T
Standard error of rate, 率的标准误
% i; {! o4 |( tStandard normal distribution, 标准正态分布 # s/ u" d: P! F
Standardization, 标准化
$ n) _1 i' x9 X* B! h. |Starting value, 起始值
% r* Q; l( v4 q! T( ?, {Statistic, 统计量 P0 T' u2 Q, a0 S- h" }& p
Statistical control, 统计控制 : r7 c4 x' o& m# k3 G5 K
Statistical graph, 统计图 ; A$ y! G# U! o n" e: a }
Statistical inference, 统计推断 $ T: G$ X" /8 n. t* ?- b; y
Statistical table, 统计表
2 l5 E. {( Y9 ^( {7 YSteepest descent, 最速下降法 j* j- z; q+ y
Stem and leaf display, 茎叶图
~5 q) I/ K( D- x2 d& F Step factor, 步长因子 ' w8 D+ K3 F M7 l
Stepwise regression, 逐步回归 ! B/ y7 Q7 R6 u; J0 f% O+ B: c
Storage, 存 9 ^& Z5 r. e: X& j6 u+ B8 p2 z# a
Strata, 层(复数)
/ M. J2 o7 v6 N+ ?Stratified sampling, 分层抽样
" J0 V$ `1 ~+ P2 e5 O/ SStratified sampling, 分层抽样
$ s8 O& J# d' }/ m% I5 y- x; lStrength, 强度
1 Y7 A$ u- T: O0 wStringency, 严密性 # Z- t0 o) F+ j8 A6 v
Structural relationship, 结构关系 : W- l! |! O+ E% R2 ^
Studentized residual, 学生化残差/t化残差 $ {# h' x& S0 w# o J3 g
Sub-class numbers, 次级组含量 $ R% X8 _/ d# N
Subdividing, 分割 4 a# H, i; v# V' _% V3 ^
Sufficient statistic, 充分统计量 9 V5 W" x! p+ V! e/ F T5 Y- L
Sum of products, 积和 8 P- C. V$ _+ p
Sum of squares, 离差平方和
# }8 u8 x3 O! /2 @7 PSum of squares about regression, 回归平方和
D. p: r* ?" K# /* B. n* M5 a7 v Q/ o Sum of squares between groups, 组间平方和
2 ]/ J' {* |4 f3 w# c: e) LSum of squares of partial regression, 偏回归平方和 2 j' ?( I6 d% o- j8 X- /
Sure event, 必然事件
2 _. p& {6 h- r; d. TSurvey, 调查
: ~ U% y* J& cSurvival, 生存分析 # M2 Q% X- P9 t+ /- Q4 v- y
Survival rate, 生存率
7 W3 S! g$ D% j- k/ U, FSuspended root gram, 悬吊根图
7 I$ N: U9 V- [+ {Symmetry, 对称
# K5 D: q/ U' F0 R0 ISystematic error, 系统误差
" o, f2 m2 ]& Q+ |1 Z! U" h! kSystematic sampling, 系统抽样
b) K2 [2 L; s3 b
`" w- M5 V/ ]: j$ g Tags, 标签
N/ U9 e; v c; o Y Tail area, 尾部面积 : z( f# U5 n X ?( Z
Tail length, 尾长 ) H# I0 [3 l: g' _
Tail weight, 尾重
- d/ `+ p ^8 p/ R9 `$ j3 dTangent line, 切线 " w0 `, K. h$ ?
Target distribution, 目标分布 * V1 B8 X" {0 ]8 r1 /+ _( z' n
Taylor series, 泰勒级数 ' m$ H8 w9 ?, T7 r) D' K% X* s
Tendency of dispersion, 离散趋势 8 d5 P. /! E5 o1 a; a4 S: m
Testing of hypotheses, 假设检验 ) o+ m0 }1 t8 D0 ?9 ?9 [
Theoretical frequency, 理论频数
' h* E, Y6 [$ K" qTime series, 时间序列
R! }6 T' X ?, }2 M Tolerance interval, 容忍区间
& n. @4 F# L. ?5 {. i* bTolerance lower limit, 容忍下限 $ G1 `) c" j7 M/ |5 }* `
Tolerance upper limit, 容忍上限
% k( B* J; P5 H' ?9 u4 U: VTorsion, 扰率 ) S! E6 k7 g) x1 s
Total sum of square, 总平方和
% H4 q- I/ N/ m/ c. G1 u7 m& K) fTotal variation, 总变异 - O @- b; f5 ^ V# [; G2 o
Transformation, 转换 - W( L8 f% s9 z1 D; c# H- {+ h& k
Treatment, 处理 2 K4 M( u7 `7 }+ h; S
Trend, 趋势 " O, M8 o# C( m% f6 I; [. U
Trend of percentage, 百分比趋势
' m* |& s8 H) q) g: |; ]0 ]' uTrial, 试验
- }8 W* o, U" E1 W8 N$ lTrial and error method, 试错法 4 w8 v5 h3 |# F3 E$ [
Tuning constant, 细调常数
) /9 i8 `; E& _& |5 s2 i8 M9 tTwo sided test, 双向检验
2 ~+ D0 K) N2 I1 ^& b1 n8 l% @5 WTwo-stage least squares, 二阶最小平方
3 c) s& ^( I$ Z. P7 p& _) P: n, aTwo-stage sampling, 二阶段抽样 % O' j6 C8 i) n2 C7 C+ G( i
Two-tailed test, 双侧检验 : _+ }; m) E2 v+ /2 L# Q |
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
4 U4 g/ [* w& K6 YTwo-way table, 双向表
" K7 o" C% O* d7 U7 mType I error, 一类错误/α错误 $ a4 M9 A$ N3 R3 q, L, Q/ v
Type II error, 二类错误/β错误 ( Y5 u2 I' C; _* d8 _0 X
, j. ?6 |4 @; Y4 B a/ t
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称 g0 z+ L, M4 l" w
Unbiased estimate, 无偏估计 " Q8 B+ }- [& v; Q
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
1 /- h0 i3 z5 R% B5 A# C8 ]Unequal subclass number, 不等次级组含量 * K% l$ S; y" r: Q9 i5 s0 B; S! A
Ungrouped data, 不分组资料
/ p6 ]' m& S: i# f) G8 ^Uniform coordinate, 均匀坐标
; a5 / N' A) n `0 J8 oUniform distribution, 均匀分布 / @9 o% ^6 s |/ [" A
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计 7 |. t o2 f0 [; p6 n
Unit, 单元 X" a% X& @- d4 ?" w: b* w0 k
Unordered categories, 无序分类
1 ?! b7 D2 M I8 _7 W% o$ W3 ? xUpper limit, 上限
/ D E7 C% W1 P: |1 J0 aUpward rank, 升秩 8 I( b+ /$ J* ~. N% L/ W
9 v9 @( w( d. wVague concept, 模糊概念 4 q* k# N4 E$ _6 /% C" ?; W, h8 n
Validity, 有效性
" v, E8 ]3 b1 j- x1 l) ]' zVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计 ( E6 S4 A3 r7 ]5 F8 W! v3 G
Variability, 变异性
7 U; F/ u* c# y* E+ `3 k8 j8 EVariable, 变量 4 @! k! g9 h: `% k
Variance, 方差 * E, I2 r9 i) z3 `/ U
Variation, 变异
& b( H% R8 u* F* u8 pVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转 : o6 b9 M _0 z& j% J
Volume of distribution, 容积
) U# V I$ I) a
& /, M# X2 h7 _! [8 e0 g( V& dW test, W检验
! j) D! E6 /! ?! @/ XWeibull distribution, 威布尔分布
* ?$ l/ m ]$ `& xWeight, 权数 / g$ K( q! U$ |8 w5 R
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
! |" j* H5 f4 ]5 fWeighted linear regression method, 加权直线回归
# H8 T- @, g1 _4 F" e# ^) pWeighted mean, 加权平均数 9 m+ T' s3 E. S0 n
Weighted mean square, 加权平均方差
" O5 h+ i3 A9 /; ?8 sWeighted sum of square, 加权平方和 % K) z' X! Y8 ~+ ]$ t
Weighting coefficient, 权重系数 # I z& o% ~* C& /9 {- x
Weighting method, 加权法
4 W. p& s7 R4 E- X' |' }W-estimation, W估计量 % ^; W' U* I* x( q& s
W-estimation of location, 位置W估计量 3 R; a- z+ X2 i+ x; V
Width, 宽度 - S: U0 Y% u6 U9 J9 h" w. R
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验 4 T% h6 u/ ^; o4 |% C( ^! Z% M$ K
Wild point, 野点/狂点 6 y, m6 Q# T4 i7 T- /2 W
Wild value, 野值/狂值 ; z0 s& `, k: /5 J3 w
Winsorized mean, 缩尾均值 ; ], Z. F8 X, C# ]5 g
Withdraw, 失访 9 c9 V) |3 d% i; a" L
# c8 y4 h v( a' Q* w1 J) j' lYouden's index, 尤登指数 , a; A7 V6 F1 {# v, G5 p% t
. Z+ e1 r( K" k1 eZ test, Z检验
- h5 I0 C/ EZero correlation, 零相关 ; I9 D. P: z M( ^7 Y% T) j' J
Z-transformation, Z变换