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标题: 统计学词汇对照 [打印本页]

作者: ilikenba 时间: 2004-12-9 15:52
标题: 统计学词汇对照

统计学词汇6 u7 J/ f4 ^, k+ Z A

acceptance region　　接受区域 ' X; }+ `% U8 G+ b6 {- J6 R7 Uadjusted　　校正的 5 j2 j1 m! c$ C# N t: i" @9 yallocation　　配置、布局% f" M9 t+ g8 h1 S alternative hypothesis　　备择假设 * h4 l4 @4 H8 o5 ^* analysis of variance　　方差分析 2 _5 g3 D) \3 d+ ?1 \2 K3 l* analysis of covariance　　协方差分析 & I4 k" n( S1 U! BANOCOVA　　＝Analysis of covariance- f* x1 |- ^; R, ?( ]! n * ANOVA　　＝Analysis of variance8 L6 u" g8 ?# Y5 r$ e6 v, L arithmetic mean　　算术平均值 {0 f% c5 s5 Y5 V2 n0 P$ q association　　关联性6 q# w( ^$ G; Q4 u* }/ Z! t * assumed mean　　假定平均值 * M% O( z' L3 E4 O% F' @& V: l H& E* asymmetric distribution　　非对称分布5 ]4 a6 d* w& {$ W, ^ autoregressive　　自回归（的）5 X8 q( q; m9 `! t2 J$ W/ w averages　　平均量

B% q$ N! ~/ {2 R6 t- Y: f9 G bar chart　　条线图8 t' u M6 W5 t4 _/ }5 t1 ?/ l Bartlett's test　　巴特利特检验( T8 ?) i4 |+ M- y+ e' ~ * Bayes, -ian　　贝叶斯的、贝叶斯 8 v. e* C$ j2 {2 [( _% k% Z9 C; t) jbeta function　　贝塔函数2 U1 @! z2 V; s0 U z+ P5 v' R n+ x2 x between　　（间）内 6 f+ b' x# ]0 X i' U5 |) }/ ubias　　偏倚 ) @& h+ X% L+ w) K( N; Zbiased question　　有偏质问 " X' ]; L) |5 y8 F; [4 h* binomial distribution　　二项分布 8 C; f7 o4 x2 P) |2 Lbinomial theorem　　二项定理$ z6 I( u' x" i& n4 D2 F6 {6 { bioassay　　生物鉴定法4 g- B' q6 y2 g bivariate normal distribution　　二元正态分布$ L. Y+ X/ f2 n4 w7 z. }9 E blind test　　盲检法! I8 [# b# w: X k/ c! u6 O Bonferroni's inequality　　Bonferroni不等式 - c h2 Z$ ~( r cbootstrap　　自助法 & _8 z! i. D+ p) H! GBox-Cox transformation　　Box-Cox变换

C: g7 q" x" h+ l7 o, P3 K canonical correlation　　典型相关) C, o3 ?% E5 i) B- _9 t/ t0 L case control study　　案例对照研究 : ^* o9 A7 p3 b' ycategorization　　分类. R' b7 F; R/ U1 v y/ \2 x categorize　　分类 + R' Y" |1 } x( _0 X8 \8 }category　　类别# h; @, O& ~# w causality　　因果关系, x; j f2 {2 ]6 j* y% o central limit theorem　　中心极限定理 1 v0 Q! P) K1 K, UChebyshev's inequality　　切比雪夫不等式* A: ^- ~2 e* \/ d* X. ? o χ2-statistic　　χ2统计量 8 n" S: i7 ~: v" l% g; L% |χ2-test　　χ2检验1 f2 Q Y+ T/ x( R6 A classification　　分类$ R! _2 v" o' {- C/ n cluster analysis　　聚类分析4 x' s) {; q2 n" z! g# L; C7 P" v coding　　编码 # m3 p* e4 L. _5 X( \coefficient of concordance　　一致性系数/ p2 p4 D3 k9 j, t/ O8 u9 F/ i coefficient of determination　　可决系数) q2 e! R8 P' | cohort　　同辈 4 V* I1 c% l9 c1 H+ scommon factors　　公共因子，公因数0 o8 Q- ~$ ~) `/ l communality　　公因子方差、公共因子方差& Y- C1 L" G% E# q comparison　　比较) ~& V9 E$ N! f/ ^; ^* C( P7 Y2 {0 I( n component　　成分 0 g p5 \ t8 i: n4 i* conditional probability　　条件概率5 I9 w* S: g1 b3 D b7 l * confidence coefficient　　置信系数, Y2 \$ G& }" H/ ]6 r4 [ * confidence interval　　置信区间 , N' v/ G+ p- q0 \* confidence limits　　置信界限( r+ w) V! ]# m * confound, -ing　　混杂、混杂法& C& J* P4 o0 S4 C2 F * confounding design　　混杂设计 6 P1 ?/ k7 J8 m& w) S0 R# C2 O* consumer's price index　　消费物价指数 d! J9 }, b7 W( f) Tconsumer's risk　　用方风险 + @( C3 d% b; a* contribution　　基值4 m* n2 h- G& j confirmatory　　确定的 . |4 S0 ^5 m) y; C2 _consistent, consistency　　一致（的）、一致性 7 U4 H8 C9 R# M3 U" Vcontingency table　　列联表 / O9 T R# u0 Z& R) V0 f; _continuous distribution　　连续分布& J, g/ F7 p, n: U: A control（group）　　控制、控制（群） 4 f+ w/ x& a- A# j4 g; ?1 O; e& lconvergence in probability　　概率收敛& N# Z( O% t& O2 P convergence in law （distribution）　　依法则收敛（依分布收敛） 2 h! C9 X* x) B( R5 R! ?correction　　校正、修正9 p+ {! P, d( e correction factor　　校正因子- v/ x& T6 N# C0 n- b correction for continuity　　连续校正, q7 `* f- p" b+ g0 q: Q correlation　　相关2 p; ]) q8 @7 l, Z, @/ D correlation coefficient　　相关系数4 r* }" R! L* E correlation ratio　　相关比 + u- o1 i9 P" _( tcorrelogram　相关图 - r2 f7 P# ]0 K' D' n1 {" r. G Ycovariate　　共变向量 ( Y \. `7 `7 U5 Ncovariation　　共变4 B8 ~. g- H* g. W& H+ H criterion variable　　基准变量 4 U' o$ ~9 Y" [$ D5 |, Dcritical region　　判别区域. T2 t( @3 ?. w( k8 g: O7 E7 K * cross-section　　横截面; r! P* z/ \9 X, K& w * cross-tabulation　　交叉表$ i! Y8 P" K4 G2 _ * cumulative frequency　　累积频率8 w5 _# [9 O" Q1 W! k) D cumulative distribution function　　累积分布函数7 ^1 i' s ^# G4 A * cumulative relative frequency　　累积频率) G/ X' C! i* z" A' s6 W curvilinear　　曲线（的）

D+ Q' ~3 `; U/ v, W& k! x * data　　数据 + J$ n$ O9 ^# C* data analysis　　数据分析5 I' x; p; z+ e( E# R * degree of freedom　　自由度 3 J4 z2 s) v4 m, `5 U Bdensity　　密度9 q- P/ n4 o& _/ \$ Y1 V! a4 R$ i density function　　密度函数 8 @% z, \9 g. z- z* dependent variable　　应变数8 n- |4 a0 C" f * descriptive statistics　　描述性统计 l3 `% y1 p- e! t$ V( n; Jdeviate　　偏差 8 U! C' A5 W" G7 G9 a: c0 L" Y0 `deviation　　偏、偏差　（cf. standard -- , mean --）; v- i2 ~9 s; ]& G& { s+ q' T dichotomous question　　二分搜索法; B& I9 H) v5 a: ]! m3 E" E discriminant analysis　　判別分析 ! N$ H O$ W( J6 y- r4 z) O. pdiscriminant function　　判別函数 / i, l+ p2 t0 s( Y, ^discrimination　　判別 , S! T5 j8 C, [% [; ^* g' xdiscrete distribution　　离散分布2 s8 M1 L) L. Q% W distribution　　分布 V. y7 O- ^2 r D.K.（Don't Know）　　 3 e* ?, o! |: b% Tdose-response curve（relationship）　　用量反应曲线（关系） $ J- S9 p. f3 u8 H7 W7 {/ ]" mdouble blind test　　二重盲检法2 w- p: \. g( e9 v * downward trend　　下降倾向 + A9 K' n6 `% ]+ I: w" \# jdrop out　　脱落例 0 w1 ?) v* Z0 ]$ Y. W+ M9 X5 F$ wDurbin-Watson statistic（ratio）　　Durbin-Watson统计量（比）

E. t' n7 W. J( j4 S& t efficient, efficiency　　有效的、有效性7 G4 @/ O" M/ x& l) S) C3 { * Engel's coefficient　　恩格尔系数 / d8 ^4 \6 V0 V/ O! ientropy　　熵 * Q$ ^! ?$ g' t1 ?; x/ X: N; @epidemiology　　流行病学 ~7 ~8 m8 {6 C* u4 A* error　　误差 % I: X r* m7 I. V) n- ?$ ~error margin　　误差幅度 6 O7 o/ d0 |' x" b5 {error of the first kind（type I error）　　第1类误差 ) s9 f5 `! i! {; J; q: w4 Ferror of the second kind（type II error）　　第2类误差 + i- V2 ~3 a( [ D+ }5 }error term　　误差项 ) J6 n& {/ p. a& I. `. z6 q/ U& |estimable　　可估的 9 O' w1 H1 K q- Q* Eestimate　　估计量/ k2 z; D* J5 D- l * estimation　　估计 # K* S/ B! R+ l3 \( q* c" Kestimator　　估计量6 M5 d T; H: | h) X9 d event　　事件 0 Q0 G$ m6 O5 I" Texact probability test　　直接概率法% h6 k* h5 y7 T- r; ?* h5 l2 B * expectation　　期望 r# D" T. {1 I+ `/ x0 Y) k * expected frequency　　期待度数 5 x: `. d7 X8 E& |- Lexperimental design　　试验设计0 N, ]! H! Z/ `. Y( o: M0 b * explanatory variable　　说明变量+ c, ?6 a$ W+ p) K' b) ?+ V1 f# N2 \ exploratory　　探索的 # a* t! w- Y7 K7 e8 ^ _3 Y7 sexponential distribution　　指数分布

作者: ilikenba 时间: 2004-12-11 23:11

F T4 B2 \" K: z7 q6 ^ face sheet　　 / z$ k) x! K* e8 w" h( h6 W& ? Nfactor　　因子& {2 q. ]' X, T" B * factor analysis　　因子分析" C% D3 Z# F5 R * factor loadings　　因子输入量（系数）8 U( s+ O( H0 i/ ^ factorial effects　　析因效应 . ^2 n* O0 R+ ?) I6 e7 ] Cfactorial experiment　　析因试验4 y: d; }9 a. }; Z fiducial probability　　置信概率$ ~+ p1 p: z& u5 F: U, B filter, -ing　　滤子3 [: H2 ~+ L/ |# s) ` finite population　　有限总体 : P* E, ~) p2 {1 W0 ~9 O" G+ DFisher information　费希尔信息3 z5 q1 T3 Q/ H2 l( y8 h * fitting　　拟合 4 s, @! |0 O. _# g4 ^fixed-effect model　　固定效应模型 ' S. L; U0 V- k! ofollow-up study　　追跡研究 q1 x' I$ T1 n force of mortality　　死力9 E, N: N8 Z4 R, D fractional factorial design　　分步实施计划设计 R: A) g& Q: J$ d. d9 kfree-answer question　　自由回答法 . G/ z" r* Q* a* frequency　　频率4 k' J3 G5 r: v7 T * frequency distribution　　频率分布3 B7 e {, `3 F' [1 m7 k3 R0 l7 g F statistic（ratio, test）　　F 统计量（F 比、F 检验）

G - v9 A& r' w3 F; V; @Gauss, Gaussian　　高斯（的）$ o5 W' d1 r9 H: o. D0 V * genetic algorithm　　遗传算法; W) _2 {, E) f0 z+ R) _ geometric distribution　　几何分布" ~2 K+ ^/ M. a: A9 R geometric mean　　几何平均值' M; M( q- h2 z& { goodness of fit　　拟合优度) b- a' ^; O% `2 o2 i5 I' { Greco-Latin square　　正交拉丁方

H7 a: c, a7 G! Y; ?) h harmonic mean　　调和平均' J9 e/ }% \' ~5 P9 S6 u- r hazard function　　故障率函数 ; r) J0 f# e3 d0 u5 g; Z7 ?( y' @; Uheteroscedastic, -ity　　异方差（性）: k2 d' x, s/ y: G9 u. c * histogram　　直方图* v+ H: p- D q/ h/ v homoscedastic, -ity　　同方差（性）. _/ f! N: h) l+ e2 ~" j/ f# t hypergeometric distribution　　超几何分布' {/ L/ f7 ]6 f; F( ? hypothesis　　假说

I " ]4 u; o7 u4 B5 S/ Y# H$ p& O1 K* independence　　独立) r8 l6 V* V# J2 c) U * independent variable　　独立变量* u; J& y: i/ A infinite population　　无限总体 1 A# _, a& O) F) X1 G6 t/ Finput　　入力 / p4 y3 Q- C2 Dinspection　　检查0 N: T/ }$ a0 b; I8 M: ] interaction　　相互作用 1 _6 U6 W) ?3 P/ x4 n0 C4 s% B/ dintercept　　切片 4 K5 O8 ?$ F6 t N n! D* interval estimation　　区间推定 ' Q* ^3 N) U o1 _6 d* o4 Y* interval scale　　间隔尺度 , q( I- z. m/ f+ h# b6 N3 h; binterviewee　　被调査者 . Y, _& N" O% a4 j7 O% P M5 [ r) {interviewer　　调査员 6 _3 U' p5 {% L" cinterviewing method　　面试调查法9 @9 u! R' k5 r) V item　　项

J: H' E& {% j% a% l Jacknife　　刀切法

K 5 Z' M7 K' I( eKaplan-Meier estimate　　Kaplan-Meier估计 6 I4 A9 f/ h z0 I" e( F8 M* Kendall's rank correlation coefficients　　肯德尔等级相关系数1 d6 u9 ~" @) H' R1 z; [ Kullback-Leibler information number　　库尔贝克-莱布勒信息函数$ }) {# }& P: s3 G * kurtosis　　峰度

L9 K3 Y8 E1 G/ l5 Z$ ]1 g" X& N lag　　时间滞后 3 {4 }& J4 n, o( x* _5 z+ Alarge sample　　大样本 % `2 J6 y. M% gLatin square　　拉丁方8 y; K6 |% o8 x; y8 k* Y6 k# G law of large numbers　　大数定律（strong -, weak- ：強定律、弱定律）3 \6 v# R4 F) @* K4 T0 f- M least significant difference, LSD.　　最低显著性差异 , n. Q- k8 c3 ?9 V, ^1 h9 w* least square　　最小二乘法 " J$ A) H* s7 J( c5 W, n* level of significance　　显著水平$ I+ v. k% o2 n7 P4 r life table　　生命表3 k) N, A, ?3 r6 q likelihood　　似然 ! h1 R5 S! }, O$ Y. B8 jlinear discriminant function　　线形判别函数1 C2 X6 u- ~+ u) l" P" p; n& a local control　　局部控制 # c0 u: ]7 Q; g3 K& I/ e" b6 _logistic function　　逻辑斯蒂函数7 d5 f# q1 ?6 q# y logit analysis（transformation）　　分对数分析（变换）% O$ _5 [8 ]1 j2 X5 M! Q0 } log-linear model　　对数线性模型 # U" ^/ y8 w) d( d, E! Slog-log　　对数1 t' \; G4 N! K7 R+ H- a log-normal distribution　　对数正态分布1 M8 f% \9 V4 ?' k- d longitudinal　　经度的，纵的$ ?( v( ^0 e! t" ~, x" z loss function　　损失函数

M, b* J; P5 u2 [$ b& E Mahalanobis' generalized distance　　Mahalanobis广义距离0 o! F8 E0 S8 t' A! Y+ C" S& U mail survey　　邮送调査 , \0 I8 c7 y; I! Q/ U* s$ ^% i4 c% emain effect　　主效应. E7 ?8 I) A( ]: Z$ H! X% w. c. Z marginal　　边缘（的）: x7 a( f5 s5 m) n6 W Markov, -ian　　马尔科夫（的） $ _) V E0 }6 C) @. z- tmathematical statistics　　数理统计学1 t9 N/ L i; `0 l* T: D5 X * maximum　　最大（pl. maxima）3 o! T8 {" c' T& f, ?0 `3 _( n, l maximuim likelihood estimate（estimation）　　最大似然估计（估计法） 3 D. o" g$ i9 I# s4 g% K) \6 N" wMcNemar's test　　McNemar测试 : O: C) l6 X3 T* [0 T( [5 c* mean　　平均（值）3 S4 W( O. Z0 g3 m8 g * mean deviation　　平均偏差. [1 ~4 A* I7 ]. r- t o mean effect　　平均效应 9 S. d9 W; v. L1 v3 `% x/ |* median　　中位数 $ `/ J* J8 z. y9 Z' lmeta-analysis　　元分析+ W( s5 G: r" e! Y% K * minimum　　最小（pl. minima） : T8 t6 t+ T& m5 \$ bmissing value　　缺区值 , S5 u9 A: \6 W* mode　　众数 ' v' I2 {6 V" w: ]1 qmodel, -ing　　模型（建模） 0 s, n- V8 S* Z3 | t2 g/ ^( w$ W0 o0 Hmoment　　矩 I' o8 J9 n2 i; F& _6 i) m moving average　　移动平均0 o- j @9 M; `2 G% S4 v L: ` multicolinear, -ity　　多重共线（性）4 b7 l, h/ w8 I8 I- s7 g6 d multidimensional scaling（MDS）　　多维换算 1 n6 a0 R/ @# xmultiple answer　　重复回答 & o# \+ T- L, P F" n7 ^, l9 X# Emultiple choice　　多重选择 # A3 E! B+ u8 {+ `! Umultiple comparison　　多重比较. e- V4 j1 L% Q; } * multiple correlation coefficient　　多重相关系数 ' O9 M" _ h5 L8 l O. Z* multiple regression　　多重回归 + s8 ]0 U1 U0 y; Cmulti-stage sampling　　多阶段抽样4 {8 Z6 Q9 u7 k# A! ] * multivariate analysis　　多变量分析 * o& M4 [7 b+ Y* tMultivariate analysis of variance　　多元方差分析; L( N4 @3 J$ n/ k multivariate normal distribution　　多变量正态分布* 6 M6 M2 A. {3 G% b zMANOVA ＝Multivariate analysis of variance& Q- m. U2 _- T+ A# c * multiway table　　多路表

N3 u) A; E6 l( ?. z, ?. t% t/ a * n×m table　　ｎ×ｍ表 5 }- x. e) O" L' g( a7 z- K* nominal scale　　额定尺度 4 W$ z# @6 y* O3 Y% u5 Unon-central　　无心% Y7 \# ]4 S3 _" M nonparametric　　非参数的 4 H5 f! {) [* T% r0 G) @3 y0 o ~3 bnormal approximation　　正态近似 2 B- R3 ~; ^ j& s* normal distribution　　正态分布6 ~! h* m! B6 t normal equation　　正规方程 5 H, `3 K9 }" S% Y* R2 D8 l# U* ynull hypothesis　　原假设

O $ c1 O6 r2 N8 }2 C% kobservational error　　观测误差* p; ]: |4 ~5 T9 x+ q9 s' [+ Z * observed frequency　　观测频率 + E0 h5 F% w3 |+ F; R1 ?1 E' tobserved value　　观测值 + Q9 H( V) G4 C" hOC（operating characteristic）curve　　作用特性曲线 5 _) H* H# y# [; E2 ?odds　　奇3 f' f; f a5 L4 ?1 m( c odds ratio　　奇数比 5 s: ?' i6 q2 wone-sided　　单侧 8 ~! a a- B+ N% R: ?9 `1-way layout　　1 元布局法 : C# a& P/ H2 C2 Copen-ended question　　可扩充解答法 1 X! T8 c( T; b& W* n. Loptimum allocation　　最佳分配法 3 W- D: t9 q B5 M7 a, L4 Rordered classification　　顺序化 6 X7 y, q. O% h3 B# k* ordinal scale　　序数尺度7 E4 [. _$ {) H9 d4 c* ^( v6 J6 W7 y orthogonal polynomial　　正交多项式 2 i; `8 O# ?4 t2 houtlier　　边际值2 v' z0 U/ y5 @& i8 I& b) U' M output　　输出、结果

P8 V0 ~1 o* Y3 j; q" T3 k paired comparison　　成对比较法5 }+ v" \$ J. T5 F* [) a' J panel survey　　固定样本调查 9 ?, P3 _! x3 W: i" @* Z" e! nparameter　　系数 9 V1 e2 r% E% o3 h. ]( Ppartial confounding　　部分混杂（法）0 D( Q. a7 c# m1 O* X * partial correlation coefficient　　偏相关系数 9 j7 z5 ?3 e1 D$ x C; c6 pPearson's product moment correlation coefficient　　皮尔逊矩相关系数 $ G0 S) Y8 ]. [, x# lpercentile　　百分数# {: q+ z5 Y' }- t8 J. H f3 _6 Y periodic　　周期的( M1 N. {, ^; ~7 i o2 Y periodogram　周期图 1 v; j |5 R# Bphi coefficient　　φ系数 8 c. v8 \, G% B# f5 M# g/ z# e4 i; dpie chart　　饼状图 z7 e+ X. [% ~3 ~) C7 Y( yplot　　点图 . {4 f6 y0 }- ]. c% ?* point estimation　　点估计6 b& r& E3 z0 K * Poisson distribution　　泊松分布 , b! |8 B- ^$ V' D% q1 Mpooled variance estimate　　联合方差估计! \5 V, C: E4 s4 L0 [ * population　　总体 : H' b6 z' V4 e( c* Rpopulation correlation coefficient　　总体相关系数 6 s2 o8 q @* w* population mean　　总体平均值$ l# O% s4 h6 e. @9 M$ n * population variance　　总体方差+ o$ U! d1 }2 F: G: b0 Q posterior probability（distribution）　　后验概率（分布） $ v! x5 o$ F1 ppower（function）　　幂（函数）1 D4 ^! W% y e7 W pre-coding　　预编码 9 G8 e% n/ [8 s) H- Kpredicted value　　预测值 3 e* y& w8 G# i4 I2 S0 ?8 }3 k* prediction　　预测3 h& ?1 {- e7 P) ~3 i5 A predictive　　预测（的） ' f) ?% U4 Y5 @" u5 b0 o1 Apresentation　　表示、表现（法） * B' W1 C5 B- lprimary sampling unit　　第 1 次抽样的单位 . K {7 i7 h; Kprincipal component, -- analysis　　主成分（分析）- j. k2 D! X; W1 E+ e8 | prior probability（distribution）　　先验概率（分布） : A) P4 n6 e: k8 X: K& a1 ]* ~* probability　　概率 , G4 ?6 T; O9 q' J- @* probability distribution　　概率分布 0 e: l/ H, E7 G# p% m4 M8 Bprobability proportionate sampling　　概率比例抽样 6 r6 R4 |5 Y7 Pprobit analysis　　概率单位分析$ p; R" u8 t+ a3 ^" ~: z process　　过程& r- r7 s) m- k* H5 ~0 r9 h, K. t producer's risk　　生产者风险 6 q- s. x7 Z9 l' h$ i# ?projection pursuit　　投影寻踪 # g C: T: ^. {4 ~7 s) D; Jproportion　　比例. x& j$ a( b2 [5 h proportional hazard model　　比例风险模型 , R z. z% C I, I$ A, Dprospective study　　远景调查

Q 5 G2 x% b1 Y; L1 |" |; w0 n' h' aquartile　　四分位（数） $ z5 a- j) M% ~8 Zquartile deviation　　四分位偏差$ C6 s5 [* m C) D4 U * quality　　质 0 x0 `! K: z$ t" L8 bqualitative　　定性的( J7 m8 t, z9 X0 [; F, q qualitative data　　定性的数据 ( c( F5 u( j2 P2 \3 O* quantity　　量. a, ^; I0 w0 a# C quantitative　　定量的、计量的' H6 W0 n% V2 { I quota system　　定额系统

R$ v0 h& H' X+ R( a9 s* g/ v6 Y * radar chart　　雷达图 4 a5 C1 k$ @; @4 g* random　　随机的# Z# ]* \- E* Y/ X& `' o$ C random-effect model　　随机效应模型 ' G5 q8 g9 U4 |! }1 V9 vrandomization　　概率化、随机化 , {3 i. }. h( e+ X$ O& y" I* randomness　　随机性$ K* W/ T$ d4 z) k5 ?$ u random number　　随机数 / g, ?+ `2 U) \0 m p1 B* Rrandom sampling　　随机抽样' p- r. Z4 F- S4 f p random walk　　随机游动 * }2 n0 d! A* Q* range　　范围（区域）0 a- w2 C D" |0 Y1 U * rank　　秩 ' e% K; m. K7 _& d4 Z% L* rank correlation coefficients　　等级相关系数: C0 v' l1 j$ ^7 U+ t; b: X ranking method　　秩评定法- P# J4 n( Q% D/ A% q3 j2 z * rank-size rule　　秩规模规则# d. r7 Q7 A- n rank test　　秩检验/ D! Y+ j! N' | U; c9 o- W/ V rating method　　比率法. F0 b ^2 c7 P: w! M: b * ratio scale　　比率尺度- \* e: j/ }; M) ? * regression　　回归 ' O p( S/ _3 p8 Z* regression coefficient　　回归系数( v+ }* V4 E) R5 n. r- N+ n+ ~ regression diagnosis　　回归诊断0 X: V' D3 r4 o * regression equation（line）　　回归方程（直线）# l* A8 l+ A- m1 \* w0 z$ @ * rejection region　　拒绝区域 ) E2 f# x) a1 z% v) Q" l: m* relative frequency　　相对频率1 y# o$ U; ^) @% g: {" }) D relative risk　　相对风险 0 j8 t V( G5 h" F7 preliability（coefficient）　　信赖性（系数）& |1 D5 V. |; O/ E- D8 y# } * residual　　残差& w" ~4 Q8 [5 \5 S0 W: O, ?1 ~4 q response curve（surface）　　相应曲线（曲面）' c% s/ X7 ?9 j6 Q: h retrospective study　　追溯调查6 L) D3 [/ j- m7 N$ s risk　　风险+ H5 W z1 @. ?, C! m$ e risk factor　　风险因素 % V; j* }' J3 Jrobust, -ness　　稳健的（性） 5 j5 C9 J4 U6 G0 L. [' L" R3 m* run　　取遍

S ! l( y8 }1 P1 i% ?5 Z, U* sample　　样本: Z) n/ X9 T) r * sample mean　　样本均值# L! m* f; O, B+ V+ v5 E * sample size　　样本量（大小）8 z% j8 M# L7 I" V8 n% ~ * sample variance　　样本方差9 M5 i1 ?$ f7 p/ ^ * sampling　　抽样$ @3 h; H ?$ [: K8 S* a9 C sampling error　　抽样误差 ' B$ K/ z% [; I7 a) Lsampling interval　　抽样间隔- ^+ b% P2 W/ o; h' t6 a9 n sampling unit　　抽样单位 : c8 B3 g* v4 f5 G* scales　　尺度 . X! Q/ S S1 c' L7 Q! o* scattergram, scatter plot（diagram）　　点状图% N" {4 b, O- [+ \+ o; d/ T5 C. X Scheffe's test　　Scheffe检验 5 ]: \8 S, @) d: Y* h% I+ W% N# ^score　　得分* ?; J. H: K! r& D) E; x! D" V seasonality　　季节性 A; T% d1 {7 T$ b% }2 N9 {' c secondary sampling unit　　第 2 次单位抽样1 k8 E$ d, d5 M% q- }' o, x serial correlation　　序列相关; S2 P2 K; n q; Z0 n { self-adminstration　　自管理 3 a& @6 V1 T @; h+ Psemi-log　　半对数+ ~ c2 T- ~: t0 y! N5 [: z" Y: D sigmoid　　拟 S 型、S 状+ ?2 q* U* e7 H! W# q [2 E8 L/ ` signal to noise ratio　　SN（信噪）比 2 u; _6 g+ Q7 P( ]* ^signed rank test　　带符号的秩检验+ j' Q4 v& \8 }/ p9 t * significance, significant　　显著（的）* P6 R5 j' R. ?9 b O9 G * significance probability　　显著概率 5 a. g* ^, \* \4 f! csimple random sampling　　简单随机抽样; M4 O" G" s# j/ Y2 I/ q * simple regression　　简单回归; r2 E. G* r9 `0 Q$ n: @: W, O. s4 e single replication　　1 次重复9 m- G& L4 p5 H+ ^# J5 C% F8 R size proportionate allocation　　比例布局法 # m+ \. h3 b, E& @skewed　　斜的. i# g/ j+ c6 q5 {* D& x0 g * skewness　　失真 / b& Q8 g) w3 l# xslope　　斜率 ( R/ c7 A0 u8 u. G% [( b E0 l1 Vspectral window　　谱窗9 L( P1 ]4 @' I& G spectrogram　　谱图- p9 V" \6 y/ g: l4 F( X' v# W P spectrum　　谱8 K# c6 q* \6 \( K * Spearman's rank correlation coefficients　　斯皮尔曼等级相关系数& P& |. \% H! t# s# N * spurious correlation　　伪相关 , C$ Y/ S, x+ W9 fsquare　　平方: [0 ]7 d0 I" O* M+ l * standard deviation, S.D.　　标准方差% d# t7 P' Z. i6 G6 X1 @+ s- ]: |: y * standard error　　标准误差 2 }! q' d' V i& s4 \4 h* standard score　　标准得分8 y! H- `4 R3 a start number　　起始编号 $ U- z! I& r9 O! {! K4 t1 @* stationary　　平稳的 ) c) b5 Q3 d" g* b; {+ u* statistic（for inference）　　统计量（统计推论的） 1 q$ Z' E" ^5 _1 k2 I4 Pstatistical　　统计的2 `9 K2 ~% j0 A- s+ m statistically significant　　统计显著的1 Z; |+ H' _! d7 m. N stem-and-leaf presentation　　茎叶表现' i2 |* x* T0 A! f* i1 X1 N stereotype　　陈腔滥调& {3 O* h" H3 c9 u6 O stochastic process　　随机过程 S& s8 ?. M: F% ?0 j! _* b * stratification　　分层 / {8 N' g0 d6 R0 p bstratified sampling　　分层抽样5 ^, |3 D4 d4 R) ?9 t * stratum（[pl.] strata）　　层 . V" A8 g' Q& e+ S- h' T3 EStudent('s)　　学生（的） 0 U( p: A# @, e [% Ustudentized range　　学生化范围, p2 N% @+ L* S A study　　研究& j. o2 t, Z$ c9 b, _ sub-sampling　　二次抽样 ( ^: i, R: V5 N+ Lsufficiency　　充分性+ d! B, [1 N5 E& s) r' B3 r' y sufficient statistic　　充分统计量- C/ x7 s6 ^2 l1 `" o! k supervisor　　管理者 9 T! }/ r, O* y5 ^$ _6 a% vsurvival analysis　　生存时间分析 2 c4 @* m+ ]) V5 v; lsurvey　　调查8 J' a* Y, a }& U systematic sampling　　系统抽样

T2 Z2 V' v( y' I$ n2 j1 Y8 M5 R$ v3 w" d taxonomy　　分类（学） [- \" z: X3 l7 A& Qtail　　尾 2 d) r) b, } |& v3 ?1 E+ ~* test　　检验 " T0 H1 B1 F: I8 ]2 L* test of goodness of fit　　拟合良好性检定 ( t. Y/ q5 h E( B! Z* test of independence　　无关性检验 $ Q" v& V/ A, o: m" B+ u3-way layout　　3 元布局法. K& X4 p) z4 E# L6 G threshold　　阈值 + u% \+ Y4 {# I9 q8 ]tie　　结 1 X& s/ ~& [! q3 G. ytie correction　　结修正 ; R" {# b% I& M9 U: v! u5 U*time series　　时间序列 ' f' ]( q& ?3 S, G+ U3 n6 }total variation　　全变差 + b N4 u/ }+ Etreatment　　处理 * l9 j" S& |, e$ @) B/ l0 Q* trend　　趋势 0 z/ Y0 b/ O: p ]7 A" z7 gtrend analysis　　趋势分析3 @( z" E8 p1 y trial　　尝试 0 Y$ w) x5 ~/ f [* t-statistic, -test, -ratio　　t 统计量（t 检验、t 比） : P1 a+ l% U2 T) t9 Ztwo-sided　　双边的( ?' L8 A' v! e * 2-sample t-test　　2 样本 t 检验* B$ P$ z$ B+ h7 R 2-stage sampling　　2 阶段抽样法 . ^/ A* @+ M6 ^- }! ktwo-by-two contingency table　　２×２列联表, Y! J( r" B8 F! I# H9 } 2-way layout　　2 元布局法0 {) s6 q _9 Y5 c& _ * 2-way table　　2 重表) x: Y7 ~: ?) C two-stage sampling　　2 阶段抽样法

U " r5 F+ O- e9 O! Q8 e) f+ J) ^unbiased estimator　　无偏估计量8 Q* Y8 G* R/ v* g! C; W unbiased variance　　无偏方差+ \+ B; y8 [, q% w) Z$ N uncorrelated　　不相关（的） ' U! B4 {+ e# S1 tuniform distribution　　均匀分布 z) @' F! H7 h# n: Xuniform random numbers　　均匀随机数 / ^6 N& V. }! e4 l y& Wuniqueness　　唯一性3 b* D0 x; r1 C! u* a3 w7 Z5 s* _ updating　　更新! l+ ]; H( \9 e6 A * upward trend　　向上趋向

V , d3 y$ {$ B) T2 Z7 H8 X& |! @validity　　有效性 7 z- a: H. Y3 l3 n! uvariate　　变量7 b0 s( x7 ?! ?! C! R; J. @ * variance　　方差 " Q5 d# F" M* z$ L* `' F, g& ?8 fvariance ratio　　方差比' Y9 y: ]7 Y) `0 ?5 t$ \ varimax rotation　　varimax旋度 " v8 ^& Q& }6 W' y0 l/ gvarimax solution　　varimax解- D5 V S5 v( K+ P variation　　变差 2 g- g/ I P- Z+ v; S6 Wvariability　　变异性

W . D/ S8 Q$ X% \) p- n8 pweighted sampling　　加权抽样, k5 T5 O0 e; E Welch's test　　Welch检验 / l- s% x! B0 O# s/ u, Vwithin　　（级）间; `- C' T W2 J; _ m; z2 n. F: Z with probability 1（w.p.1）　　以概率 1 $ z3 j$ X; {* h9 c wording　措辞

X1 l8 g8 R+ r$ i. P! y: k3 _ Y2 w( b* z0 B l# f8 n' x( j Yates' correction　Yates修正　

Z - G/ b- a# w/ P: U8 S) q5 h/ O: _* Zipf's law　　Zipf法則' I) f b. H' |! r * z transformation　　z 变换

作者: lufangyuan 时间: 2005-1-8 10:30
很好，谢谢！

作者: jiayanli 时间: 2005-1-15 14:53
很好，多谢多谢了。

作者: dupont 时间: 2005-1-25 22:51

要是有汉英德就更爽了

作者: satre 时间: 2005-1-27 12:39
楼上会德语吗?

作者: 晴缘未了 时间: 2005-1-27 21:16
谢谢

作者: athena 时间: 2005-1-28 17:40
斑竹费心了！

作者: jf_102 时间: 2008-1-14 09:10

谢谢

作者: Ridgpole 时间: 2008-2-10 12:42

作者: goldyear 时间: 2008-3-6 21:38

thanks

作者: lisuo308970280 时间: 2008-4-12 14:02
顶！

作者: lzh0601 时间: 2008-4-19 13:13
还是直接传WORD文档好

作者: llchdyz 时间: 2013-5-22 15:56
谢谢！~

作者: love571 时间: 2013-7-20 15:09
其实看不懂

作者: Ada佳嘉 时间: 2013-8-11 13:04
谢谢哦哦哦哦！

作者: 爱学习的孩纸 时间: 2013-8-25 10:57

ilikenba 发表于 2004-12-11 23:11
4 K4 ~% O+ y* LF
5 c9 _, ?: d7 z" Z& ~: Gface sheet　　
$ L" l$ K! F* |% Xfactor　　因子

很好啊~就是看的有点乱

作者: yandougao 时间: 2013-8-26 10:41
支持下

作者: hwx饱读死书 时间: 2014-1-25 21:51
不错不错，楼主辛苦了

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