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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$ X3 I1 n+ `: _5 n0 e/ v7 H A

acceptance region　　接受区域 ) y' l! y# F8 p v) M$ ^adjusted　　校正的 A3 D/ y D) F8 V9 _9 fallocation　　配置、布局/ g; X1 _5 `) U4 t: z! X: ~9 `2 | alternative hypothesis　　备择假设 3 ~: o6 h2 I5 H6 \# k* analysis of variance　　方差分析 7 c K- I5 `/ x4 y0 f0 u; n) G* analysis of covariance　　协方差分析- o' p$ x, A7 o, i+ S& R ANOCOVA　　＝Analysis of covariance& n% }% l" g) x+ n. y+ A$ i2 ? [ * ANOVA　　＝Analysis of variance 4 o0 p. C/ Y" J D' warithmetic mean　　算术平均值8 F o: [ o' |; \6 Z association　　关联性$ j$ g6 Y) _9 U( I * assumed mean　　假定平均值 7 Y; @ d: q; j/ ~2 u- [, W- v* asymmetric distribution　　非对称分布 ) l, A* a) D7 ~! F- b" ?( Rautoregressive　　自回归（的） 1 s: q3 D* g# Q! h/ K: ~averages　　平均量

B; U$ U$ S& K5 p5 X bar chart　　条线图 : T5 u& @% m+ E" q+ SBartlett's test　　巴特利特检验 q. w* f/ m a& k% K' A) P2 R * Bayes, -ian　　贝叶斯的、贝叶斯 ! V+ g; _6 R' P2 lbeta function　　贝塔函数( w0 s. @/ c) D" J: x+ G between　　（间）内 # |8 g; Q( e0 Z$ ^6 abias　　偏倚+ V. v' B V5 u% J biased question　　有偏质问 $ |5 c! ?% [6 [, s8 [' Q1 I* binomial distribution　　二项分布 4 K; I0 e# E) P: N! F8 E0 Ubinomial theorem　　二项定理 5 }* S" b3 J, M+ u, ubioassay　　生物鉴定法' p+ A& d& q$ V3 t# P0 j bivariate normal distribution　　二元正态分布8 F$ k! B* U1 g9 b* n blind test　　盲检法 V* m9 L" u- J B' gBonferroni's inequality　　Bonferroni不等式8 @9 m: F- i1 ]& n5 M9 { bootstrap　　自助法 ( m: r. a0 @4 u/ j [Box-Cox transformation　　Box-Cox变换

C1 ?7 m% M0 X: z6 @. @ canonical correlation　　典型相关( L! R3 d& W6 C I- O' W case control study　　案例对照研究* ?, _6 @6 `2 J4 Y& T) z, i0 @6 X7 z categorization　　分类 5 i3 i$ H! @0 G: X" @! Kcategorize　　分类: x4 }- T/ S. t" V4 m category　　类别. ?# A* Q1 |: z; a5 \) p! y causality　　因果关系. r& F4 F+ i1 e: Q8 u6 B central limit theorem　　中心极限定理$ ] a( y6 |4 z: i+ l( o Chebyshev's inequality　　切比雪夫不等式 7 R* o6 g8 P" D8 e4 bχ2-statistic　　χ2统计量* f6 N- V0 u" H$ h3 G+ b χ2-test　　χ2检验 ) }! R) F# ], [. hclassification　　分类3 L y, K% C5 }5 P cluster analysis　　聚类分析7 b# f; d3 m( O coding　　编码 6 ?1 i6 T% P0 b6 S8 E6 x: M7 kcoefficient of concordance　　一致性系数1 I( M4 }2 [5 w* U" ^ coefficient of determination　　可决系数" c+ k$ H; V" P6 b cohort　　同辈; F5 ^9 O, t* K' q3 u9 `' p common factors　　公共因子，公因数3 i0 c6 V, _% W" u! ` communality　　公因子方差、公共因子方差8 z' |( d9 P7 g, X comparison　　比较9 U; \6 A. f( k) x" O9 a- j9 q8 n component　　成分 * u6 X3 b; _5 G1 S" R& m* conditional probability　　条件概率 ( O0 x: @3 E4 z% c8 E" O- Y1 M* confidence coefficient　　置信系数 # c, a7 @/ l4 J" t3 o" Y* confidence interval　　置信区间 3 Y& S3 D' e9 C( K* confidence limits　　置信界限5 c% j; o& o3 ]3 k) C * confound, -ing　　混杂、混杂法 2 _5 _& C* B" w- T6 p( v i* confounding design　　混杂设计 ) \6 c: J* I2 |" b9 t1 [ A2 l* consumer's price index　　消费物价指数) M5 \4 `3 f+ D& ` D' m consumer's risk　　用方风险 * J% b# n, ~ } Z- C. A* contribution　　基值1 ^5 |7 s& P6 H4 [6 R# x confirmatory　　确定的 + j4 w: X8 r4 P4 x( u; o! D+ Sconsistent, consistency　　一致（的）、一致性 5 u$ ~8 N, M$ `- m/ r4 H( A* R# Fcontingency table　　列联表 3 S; V; r$ H+ K. s! |; Xcontinuous distribution　　连续分布 / D- k' ~! H1 R8 W0 l3 a8 }control（group）　　控制、控制（群）0 y) T. ?9 C" s4 U convergence in probability　　概率收敛 * A6 v, j+ |0 _; V. T2 zconvergence in law （distribution）　　依法则收敛（依分布收敛） 2 {: r/ u6 x$ h1 R* \+ k1 pcorrection　　校正、修正 / s" r- G3 p, kcorrection factor　　校正因子6 q B( |5 B) z/ P/ J) k$ W, i2 b- ` correction for continuity　　连续校正8 O4 b1 Q' n. |% R1 q correlation　　相关 ! x+ S' y+ r: T9 f1 H' k! ncorrelation coefficient　　相关系数 : Z q' e& S4 j4 h1 f7 gcorrelation ratio　　相关比 H, F, k$ e* X$ g correlogram　相关图/ X/ D9 d% f9 G! U1 a0 X4 T6 ^ covariate　　共变向量 ~2 x8 i9 g. W) w! T covariation　　共变 " Q3 M. u6 @( W1 T+ K- b6 p" Ncriterion variable　　基准变量) Y; e% W3 C, X9 P- P critical region　　判别区域 ! G, ~' \9 R m B, |* cross-section　　横截面' B2 y- t' _2 }) T- E* A * cross-tabulation　　交叉表 ; f$ R0 P* [6 H- N- n+ R1 b7 @' n* cumulative frequency　　累积频率# c% e5 c2 K; O C cumulative distribution function　　累积分布函数 9 z7 ]. |( y& Y M$ B% w* cumulative relative frequency　　累积频率 % I% T( s8 c& Qcurvilinear　　曲线（的）

D% ~( }& }- a# N M. S j, N * data　　数据 # `+ k( d) `2 R1 S( _* data analysis　　数据分析4 _6 O R8 j" ` * degree of freedom　　自由度 7 [7 @0 q9 y4 Y/ E2 @: I* rdensity　　密度 $ `( [ \0 B! H# n& [/ Edensity function　　密度函数) j( \! \5 |3 d4 t9 d1 C" m3 ~ * dependent variable　　应变数 9 c0 G; ]( q; I5 v& X u/ u* descriptive statistics　　描述性统计 " z V) b0 H1 z9 y; Wdeviate　　偏差9 K1 U; _) x/ s# V) ? \9 | deviation　　偏、偏差　（cf. standard -- , mean --）$ _; d. r! X9 u5 a: m8 ^ dichotomous question　　二分搜索法# X1 ~: Y# S- @/ } discriminant analysis　　判別分析 % L( |2 S1 d S' [& Tdiscriminant function　　判別函数 % }1 Q P/ P, udiscrimination　　判別 % Y _/ p$ H3 `$ I8 Mdiscrete distribution　　离散分布/ v6 F! g0 H7 A' w' ` distribution　　分布/ b- ~" q% F' Y0 r9 i6 L! M D.K.（Don't Know）　　 9 _3 [, \1 k7 ^* y* m4 P" h) qdose-response curve（relationship）　　用量反应曲线（关系） q8 G6 Z+ C4 H& s% ?. I7 A; w0 fdouble blind test　　二重盲检法 ) t+ o) C- t8 @4 n, x. F2 X& o' D* downward trend　　下降倾向0 k* U4 q( l! k! _$ e drop out　　脱落例% G0 c8 L: }2 C' K Durbin-Watson statistic（ratio）　　Durbin-Watson统计量（比）

E3 F. C4 O g( g! S; M$ m$ ~ efficient, efficiency　　有效的、有效性 2 U) o1 h# R2 J4 I0 y3 y/ V* T: D* Engel's coefficient　　恩格尔系数- w. V( \! Q0 i- Y A entropy　　熵 5 {( Z7 q/ i' R0 @7 A, Hepidemiology　　流行病学, i2 M; i9 `% v8 h8 V* } * error　　误差1 w8 Y& N9 i: B8 i n* U* q; v5 N' Q& O+ s error margin　　误差幅度 ! ~, {4 \; G$ W+ p' ~& \. herror of the first kind（type I error）　　第1类误差, y- _ B; x$ G# y0 a" C error of the second kind（type II error）　　第2类误差 0 p$ [4 [7 Q- _error term　　误差项 0 ]5 ~5 g# n. m2 J0 P2 iestimable　　可估的 0 ^9 D' y$ t; T9 `% _- L$ {2 L* Xestimate　　估计量 ) p9 o% j+ F9 u$ h* _* estimation　　估计 2 e4 h, e2 @" {: Q3 Z# d5 Eestimator　　估计量 - K, `% z' |' k4 \event　　事件9 o. w9 i+ Y( G4 s1 b5 n exact probability test　　直接概率法9 B, V I3 h$ g) [9 ~9 C6 w- Q! ^# G * expectation　　期望4 C) n3 i6 ~4 O, U' Q( K * expected frequency　　期待度数 9 |% G- t+ ^9 w/ z" xexperimental design　　试验设计/ N: O' X0 }1 W3 }/ d& W. l * explanatory variable　　说明变量 . \, i' M4 v) M: Gexploratory　　探索的, F3 Q0 ]1 o" X0 f3 ` exponential distribution　　指数分布

作者: ilikenba 时间: 2004-12-11 23:11

F2 s1 O. m& U* k6 u6 t face sheet　　 & K0 x( ]5 r4 [( g: V/ Mfactor　　因子 4 o" T B8 h& {5 i$ F& r" e* factor analysis　　因子分析0 [' F5 w" u* w, i2 W * factor loadings　　因子输入量（系数）8 \2 K! J8 N- _) ^# h4 r factorial effects　　析因效应" E- b2 L3 s8 s( V! u) ^, I* B factorial experiment　　析因试验; n9 |/ y% T# H fiducial probability　　置信概率 9 U& M! O* c3 n) Jfilter, -ing　　滤子' Q5 n% X1 j% l9 w5 @ finite population　　有限总体7 O: C1 b' c, e! Z" b Fisher information　费希尔信息2 |) S5 l9 n" V/ l * fitting　　拟合 : ~" R$ o- w7 U A' w- Qfixed-effect model　　固定效应模型3 u- X5 b" Q' Y& C l follow-up study　　追跡研究4 ?8 c; j6 s- m4 B0 L force of mortality　　死力 f7 \1 |2 A; D2 W9 i5 t9 k) W5 [4 Ofractional factorial design　　分步实施计划设计 2 x" P* |& K0 M$ \free-answer question　　自由回答法 * r% T$ ^! c8 B* C# g# F: M* frequency　　频率 " I& A0 D; X G* frequency distribution　　频率分布- \1 p+ b! h1 G+ A F statistic（ratio, test）　　F 统计量（F 比、F 检验）

G- j+ A# M6 i0 Y R/ ~1 {8 c2 s Gauss, Gaussian　　高斯（的） 0 I0 c: m7 |# F* genetic algorithm　　遗传算法, T9 r: n' G+ b9 d/ r5 [ geometric distribution　　几何分布5 [2 w8 ^- K% d% O geometric mean　　几何平均值 9 S2 E8 _* j7 N3 O3 M4 sgoodness of fit　　拟合优度 ' [6 V; M# t% K6 ~% {# `Greco-Latin square　　正交拉丁方

H 3 ^1 e z, s6 `+ }) t! Y3 Mharmonic mean　　调和平均2 H5 U* `% |; V7 |$ T% W* a hazard function　　故障率函数" g& ~9 b5 }$ j, i Z; g. ? heteroscedastic, -ity　　异方差（性）. ]* `' q/ H1 D# @ * histogram　　直方图 2 O! g/ z2 O! D D" V8 I: Ahomoscedastic, -ity　　同方差（性） ) V! ]" b { phypergeometric distribution　　超几何分布! G3 y1 c b) K+ l3 t hypothesis　　假说

I * N" w! Z5 u1 B* independence　　独立 . q8 W/ g ~# i- t* independent variable　　独立变量 + l5 p( t# i4 v& r5 einfinite population　　无限总体 1 S. C0 B* _0 {6 K1 ninput　　入力9 F4 h5 d; f! e6 I" O) { inspection　　检查 + Q+ U1 J7 i2 [) w9 Kinteraction　　相互作用 ! x% [# U* u2 {9 W( wintercept　　切片3 y! i% h8 r/ u, A2 [3 N0 |. s, u. p * interval estimation　　区间推定 # U5 E+ b4 L% ?1 B( I, z* interval scale　　间隔尺度7 Z0 G" d/ f! J U- a interviewee　　被调査者 3 A+ M$ A U. E+ }! c, H. Iinterviewer　　调査员3 |, }' N) d1 J& a interviewing method　　面试调查法 / d( N# x% d( v0 J! N( a. y& ^$ witem　　项

J J v s2 D7 y- a Jacknife　　刀切法

K X! a8 q6 u3 v$ i! |5 W Kaplan-Meier estimate　　Kaplan-Meier估计. t7 [6 c2 B7 ~* B' R2 e! i* B * Kendall's rank correlation coefficients　　肯德尔等级相关系数) s( Y8 z* x" O0 \% L Kullback-Leibler information number　　库尔贝克-莱布勒信息函数# D( Z- F% A; r1 F H% o& D( b * kurtosis　　峰度

L, j N, B9 w2 P4 `4 p lag　　时间滞后3 G* l/ G. X6 i- ^* |6 N% R7 [/ @ large sample　　大样本$ r+ c& f& C8 q& \% H Latin square　　拉丁方 + F# [2 O: Q: V( c# \: G; E' [2 O: Alaw of large numbers　　大数定律（strong -, weak- ：強定律、弱定律） . J" @8 U* U, Q( N6 v" A; pleast significant difference, LSD.　　最低显著性差异 3 E) [ A2 C- c5 L# I4 {* least square　　最小二乘法) q2 B: G6 ^) P X9 Q * level of significance　　显著水平 & h6 G Z0 x. G$ A2 S9 wlife table　　生命表3 `$ C6 |+ Z2 x: e- J7 s. S likelihood　　似然, D1 V1 Y3 {" K0 k. }# U linear discriminant function　　线形判别函数6 I# c% T# X d2 Y; f/ F local control　　局部控制& `. w: k# X: d7 B logistic function　　逻辑斯蒂函数 2 N& K2 G0 ^% \+ _8 Q2 J- v, qlogit analysis（transformation）　　分对数分析（变换）$ g# _; j5 I4 H( _' y& E7 o% R log-linear model　　对数线性模型 $ K1 _9 ]/ K0 p9 [5 N$ g) rlog-log　　对数 3 x! {$ h3 d% m+ |5 J/ Dlog-normal distribution　　对数正态分布# L& a0 U& {; r1 F- F) o" |: g longitudinal　　经度的，纵的 . n( ~, J8 X, V& p5 Wloss function　　损失函数

M0 F2 o x7 F* n6 O$ H& _# Q8 d Mahalanobis' generalized distance　　Mahalanobis广义距离/ o4 L# D7 Z# K0 M' A1 o' r mail survey　　邮送调査 G" f) Z! Z9 x2 N; w2 Hmain effect　　主效应, J9 T" o& o: r( f marginal　　边缘（的）) \5 n* L M: H% [, @( i Markov, -ian　　马尔科夫（的） & ~/ }- |! _) d! j) jmathematical statistics　　数理统计学6 k. M$ N+ U' w' l, S$ T: V * maximum　　最大（pl. maxima） / I$ f( \( }. ~( `- _8 C. P' P u. \9 @maximuim likelihood estimate（estimation）　　最大似然估计（估计法）! x5 t% g. k3 y5 t, Z" P McNemar's test　　McNemar测试 7 k0 k! W3 W! R) ~2 q# @/ i* mean　　平均（值）$ \* ]7 z) C; s' c3 A/ }3 p0 q * mean deviation　　平均偏差- R/ R t! k+ P, Q mean effect　　平均效应 0 |3 c9 M' }3 F9 u' G: s- h8 h- d* t* median　　中位数+ [9 \. l, }3 |$ L! ~4 ^ meta-analysis　　元分析$ g$ g4 U8 G5 [! x9 t4 i * minimum　　最小（pl. minima） 4 X `' ^0 L8 a# g tmissing value　　缺区值8 V5 u! Y0 o/ Z E% c * mode　　众数6 n- }, B( K; w( R* _; ^ model, -ing　　模型（建模） 9 K }! N$ |) C1 z( E6 C+ N1 Omoment　　矩 / d% U/ _3 C2 P$ jmoving average　　移动平均 ' ~7 ^5 |, v" n$ p( L$ H4 Q3 Rmulticolinear, -ity　　多重共线（性）" b; }& \7 ~; G2 \1 G multidimensional scaling（MDS）　　多维换算* y' s2 ~ a' T. t4 e3 I multiple answer　　重复回答2 G* L K/ ~0 c1 y multiple choice　　多重选择 6 M% F9 d6 c+ Nmultiple comparison　　多重比较 8 { }* H4 e& u7 B X* multiple correlation coefficient　　多重相关系数) [3 N& I& d% A" G% z * multiple regression　　多重回归" u4 u# P. n+ c T: D6 K+ I1 l1 u multi-stage sampling　　多阶段抽样# G$ `, P; z. z' M6 m * multivariate analysis　　多变量分析 + N0 ?3 F& B( z& yMultivariate analysis of variance　　多元方差分析4 @' H5 E/ K! Z$ { multivariate normal distribution　　多变量正态分布* 1 J$ {& {+ D' z$ {6 ^. _1 ?; pMANOVA ＝Multivariate analysis of variance& K- Y4 \) G x6 v5 K" B * multiway table　　多路表

N4 f' J4 W4 Y3 k, I5 r d$ l* T5 T * n×m table　　ｎ×ｍ表 0 u/ E# A' K% e* S- i. F1 K8 \* nominal scale　　额定尺度 % R: Y& ^, S+ F+ b: p! Znon-central　　无心 ; e& E6 k/ W# V( |) znonparametric　　非参数的6 y' a4 s$ R0 Q+ E7 W3 j* z/ g normal approximation　　正态近似 * G; q/ H& \2 u; }# T* normal distribution　　正态分布- c, n: B: {9 q, [! E; p normal equation　　正规方程- B0 `7 \4 G3 F+ W null hypothesis　　原假设

O # k1 w# Y/ j" A8 O8 a) C6 `0 yobservational error　　观测误差 1 P( D: j; Q3 y* observed frequency　　观测频率0 L# ?4 d+ R4 G' w/ c+ s5 @ observed value　　观测值 # o" ^9 w9 F6 y( G8 q$ x$ Z UOC（operating characteristic）curve　　作用特性曲线+ a+ ^* W3 i9 i9 B. ?) d odds　　奇# p0 t' ?* Y! l1 } H( g( v odds ratio　　奇数比% O* Z% g V7 ?4 k4 u one-sided　　单侧$ H9 i( [1 t" P' \. N" D0 _ 1-way layout　　1 元布局法 . }1 D* R2 P& \* B4 nopen-ended question　　可扩充解答法/ e' ?9 C# F& _& D, N optimum allocation　　最佳分配法5 S( b/ T& B7 L" \0 [ ordered classification　　顺序化 ! g2 x! R G3 i; v" f- y* ordinal scale　　序数尺度. Q- M, D7 \% ] K w orthogonal polynomial　　正交多项式2 Q' Z% G7 S% g* c outlier　　边际值 d2 }; k( B7 Z) X1 H output　　输出、结果

P ' }* g6 w- k4 J) epaired comparison　　成对比较法- G( J: Q& z9 S2 |) b- r' e panel survey　　固定样本调查 / e4 p0 J5 b# t2 N+ T- A8 d- Yparameter　　系数 ! k3 S" w+ c) Q7 _; _partial confounding　　部分混杂（法） - b2 s: a4 @6 u9 s; {! y: _* partial correlation coefficient　　偏相关系数/ ?# ?) c! G; P/ [0 M' S% n Pearson's product moment correlation coefficient　　皮尔逊矩相关系数 0 N4 D7 X2 Y9 B' Y6 f( Npercentile　　百分数+ |5 a% e( [6 v' W& D* v8 k4 n periodic　　周期的 ( \1 w D$ @( X) z3 Q e, `periodogram　周期图 + G. R; k8 G" C# Uphi coefficient　　φ系数 $ u. q. K% l$ o7 V0 dpie chart　　饼状图" X w# W% Q% m6 t; |; e, o6 s plot　　点图 : A3 r3 ~* Y, N5 z8 |4 P1 m* point estimation　　点估计3 v8 h% e& ?9 A7 b; C * Poisson distribution　　泊松分布$ }% @1 R, p& |0 _" _ pooled variance estimate　　联合方差估计 @ ]' K; }# i4 l* population　　总体 ; d" q; Y" N8 i3 e& [population correlation coefficient　　总体相关系数 * x1 S% \+ e8 T" s ]5 [* population mean　　总体平均值 ' O4 s8 w/ H ?! [5 w% j* population variance　　总体方差 5 `* F g& R6 P7 R- _* fposterior probability（distribution）　　后验概率（分布） % V0 I8 Z* J& Zpower（function）　　幂（函数） ) q& D% Q$ c+ Fpre-coding　　预编码3 r$ o# i; C5 T5 j predicted value　　预测值 / i4 J, D' K* p* prediction　　预测 * D, l B% _( y: \* g G) {* Opredictive　　预测（的） # ?* R$ P- q2 P& t* C# q5 x4 I1 I* K+ Spresentation　　表示、表现（法）/ _. V/ a1 x' k X P: ~: A9 K primary sampling unit　　第 1 次抽样的单位 , ^! O, q6 j7 r' |# E( |principal component, -- analysis　　主成分（分析） 4 N% k' k- r( [, d! ^: Vprior probability（distribution）　　先验概率（分布） - m) p; R0 V7 P# {2 m- U$ B2 ~; {* probability　　概率4 u7 n$ c7 T0 o, c0 U2 [; V, E * probability distribution　　概率分布# @2 F; ^+ \0 c2 ~7 {5 g5 t- ` probability proportionate sampling　　概率比例抽样 ( m9 f3 e2 k6 P: K* |9 B/ Qprobit analysis　　概率单位分析 3 H+ K2 A# A# A% Mprocess　　过程% V7 w; ]. S r. {" W2 @3 i producer's risk　　生产者风险) }/ g: ^+ x' H3 r& g projection pursuit　　投影寻踪 " o) x" T& O+ Vproportion　　比例 X2 K* E2 N' i5 J! wproportional hazard model　　比例风险模型0 ]0 R9 w# @4 G prospective study　　远景调查

Q: ?& Q7 V3 t, X' r( { quartile　　四分位（数）% R! u0 x# G/ \, V% @0 _# R quartile deviation　　四分位偏差" d. P% P$ d& z+ g& [ * quality　　质9 F c. ~8 M& c. I qualitative　　定性的 6 K1 }5 G1 [$ N- y. Xqualitative data　　定性的数据 # E0 p h" e H6 ~* O* quantity　　量 ; P* E0 c( [5 o$ R+ fquantitative　　定量的、计量的 2 v' F" z- D9 [- n/ Lquota system　　定额系统

R f$ F: b6 @1 T; _) w* radar chart　　雷达图 0 b; ]8 F( X1 u6 F0 X* random　　随机的 * t" _( _8 D. \1 f2 y' ?random-effect model　　随机效应模型 : Q) A" w( {/ h, Q; |2 \, ]randomization　　概率化、随机化 , H* }) A( E, z; W5 M* F* randomness　　随机性, h/ H) x7 Q+ m& y$ R$ y! f random number　　随机数 0 K, n; E" v' m/ Q4 ]. grandom sampling　　随机抽样 4 v9 g% \6 I" e, i) A8 Yrandom walk　　随机游动& M3 C- F7 r2 ~/ \ * range　　范围（区域）- Y8 k6 p" c, t- v7 q * rank　　秩 ; E: L$ F/ O" x5 O$ F9 \* rank correlation coefficients　　等级相关系数. g/ }6 v$ e6 [ ranking method　　秩评定法$ Y d2 k( I. w8 R( F2 D2 ]) w * rank-size rule　　秩规模规则5 p, S( K4 g( s; `- ]5 b3 ^ rank test　　秩检验 ( L, k) u: C2 E* M, lrating method　　比率法5 a, F, i+ w: P" i5 @ * ratio scale　　比率尺度 0 u/ Z0 `5 k3 U- Q8 u) L* regression　　回归 ( X/ L3 `. H3 F* Z, X7 d! P' U; k2 K* regression coefficient　　回归系数 7 r# V# c7 o0 K6 Sregression diagnosis　　回归诊断* Y4 G- W2 l) Z3 l$ d9 Y * regression equation（line）　　回归方程（直线）1 e( b2 Y1 Q3 {& x * rejection region　　拒绝区域 " N5 B1 a# \; h& {* relative frequency　　相对频率" k: ^2 `% ~- n N relative risk　　相对风险 % F d5 E! {0 S- Mreliability（coefficient）　　信赖性（系数）8 J+ R$ C& P4 B3 L: R * residual　　残差* L+ N1 O! X! h" V: x response curve（surface）　　相应曲线（曲面）# G) l4 I$ z' @9 Q/ g& @0 B retrospective study　　追溯调查! y; L5 I# J6 f0 i1 X; @ risk　　风险6 z5 g, ?9 M3 ?0 j U* j5 h) F risk factor　　风险因素 2 B7 K. g3 r. D9 N0 \robust, -ness　　稳健的（性）+ G& _; ~9 x: T* d& w5 @% i" Y * run　　取遍

S ; \ p, y: `5 Y) E0 A, w* sample　　样本 + e& ~$ v( S: j# ^* sample mean　　样本均值 y% E- U+ z* P, R* N * sample size　　样本量（大小） & M9 r+ c6 y$ R) Y/ u( ^* sample variance　　样本方差/ {. E: G; P8 E( |/ q( f * sampling　　抽样; Z! W+ `2 k, m# u sampling error　　抽样误差. @1 ?7 K6 u p( l% } sampling interval　　抽样间隔3 R1 J; G8 G1 O, n5 W" A) u x sampling unit　　抽样单位8 [# |. i& a. e; X0 W * scales　　尺度 " O% a2 ]- o# w( N8 \ Z9 g/ N. Y0 `* scattergram, scatter plot（diagram）　　点状图! E1 @" p6 y% p0 C/ Y Scheffe's test　　Scheffe检验5 `* M% ~3 t* Z& U) b score　　得分 9 w; D" W: S |seasonality　　季节性 , S% d1 E% W& y) s- [secondary sampling unit　　第 2 次单位抽样7 C' v s7 I6 H" E5 W/ @' M serial correlation　　序列相关3 Y. K+ L0 C3 i. H& C self-adminstration　　自管理. F9 k2 q: [, M7 N semi-log　　半对数) \4 [5 P' N! ?- p# A sigmoid　　拟 S 型、S 状 ) |% r; m; _2 Q+ tsignal to noise ratio　　SN（信噪）比 % a( q6 ?! |5 Z$ dsigned rank test　　带符号的秩检验; }( H0 f/ p& O' V, l8 e) k * significance, significant　　显著（的）7 G% H# k! u1 K' r9 S& U4 q- K * significance probability　　显著概率 , p% d# s3 d& ysimple random sampling　　简单随机抽样. V, D0 ^, s! l/ D. N! k5 Y* w9 r * simple regression　　简单回归* @6 ]& n# N p, |; m# \ single replication　　1 次重复 # L \4 Z! c: Lsize proportionate allocation　　比例布局法 / m: q% Q$ M; v: @8 Kskewed　　斜的+ G& t- Z4 U# g6 u/ G# j5 F( }+ O * skewness　　失真. H; R: h, D) @5 ]4 R4 d) [3 K" I K1 D slope　　斜率 8 B- y1 _6 l% u* y. A$ e) l8 Kspectral window　　谱窗9 e4 t" T# i9 l% g* @7 l spectrogram　　谱图4 d/ Y7 b# a: I/ t spectrum　　谱 ) B' n2 p* P @1 f, w* Spearman's rank correlation coefficients　　斯皮尔曼等级相关系数6 j6 R$ {0 v. X' Y * spurious correlation　　伪相关7 P7 Y e2 }+ t ]4 ?) {( D" x square　　平方 ; N# J+ l8 E3 p# D6 i5 \* standard deviation, S.D.　　标准方差 + E1 D. i* f1 `3 `; n7 S) L# b* standard error　　标准误差2 x% w4 k3 B; H9 Y8 ?$ ^3 ?6 S * standard score　　标准得分 ( H/ @% O8 T6 b; _start number　　起始编号 ( j5 g( ]8 B9 V* stationary　　平稳的 ; ^- M1 S& u- N; {$ g* n( ~, j* statistic（for inference）　　统计量（统计推论的）; u) }" m" E$ {0 M% J statistical　　统计的. ~. Z. r. ~- ^ statistically significant　　统计显著的1 J! V6 D" T. H- \" r; U/ X h stem-and-leaf presentation　　茎叶表现 ) |5 f: D3 S0 c' P7 B( t* qstereotype　　陈腔滥调% \/ T3 W2 Y8 o6 t! Z stochastic process　　随机过程 . |7 y8 _7 U1 Y9 ^9 i* stratification　　分层 8 f. q4 V" n" J) ?stratified sampling　　分层抽样 ' n9 o0 S- g& d* g! j7 R$ i; d* u* stratum（[pl.] strata）　　层 8 f; G! K! m: Y4 RStudent('s)　　学生（的） 2 n+ s/ U) z! V7 }4 |studentized range　　学生化范围 b3 A7 i) u8 @) B( ` study　　研究8 r, d; F. ^* ^. F+ [( n/ U sub-sampling　　二次抽样 8 D$ {8 q3 Q, S7 d/ Wsufficiency　　充分性 0 Q, ?5 j0 O) i$ V$ p6 J! |1 ] jsufficient statistic　　充分统计量 - r) \9 p7 R. U' Z( B7 e% m' h0 Zsupervisor　　管理者 6 Z4 F4 M% m" j9 G5 t/ G/ [0 @! hsurvival analysis　　生存时间分析 2 O- K% I V+ `/ \& C# ` {) ^3 D/ ssurvey　　调查 9 L+ e1 a2 r6 i2 U( a2 Q% f- S2 K1 Isystematic sampling　　系统抽样

T 8 o* T( D- F( }/ T. Mtaxonomy　　分类（学） 5 B3 H4 O W0 ]tail　　尾$ H z, }0 P$ U3 n$ M * test　　检验- u7 j6 Z" |) w8 ]; d2 \ * test of goodness of fit　　拟合良好性检定# c9 f8 Z) [( w1 J8 w; H * test of independence　　无关性检验2 D! D" h, a; i3 ?/ ], `- W; l- y! \ 3-way layout　　3 元布局法5 o k+ ~. g+ \" ~ threshold　　阈值2 p; C/ v. S! f7 A( a( ^' g" y& R tie　　结 9 v) `: _8 _3 C) u4 q5 ~" Ttie correction　　结修正( n# B! ]5 w8 F *time series　　时间序列 3 i; m0 B6 r4 ktotal variation　　全变差 % `/ C9 l8 G( B, m Wtreatment　　处理 4 J% Y6 o* H" Z& ^+ @* trend　　趋势, j4 w5 o _# X2 A# w trend analysis　　趋势分析* k. M% A2 m0 ], t trial　　尝试 " F9 a! B9 r: s2 K, s4 o, L* t-statistic, -test, -ratio　　t 统计量（t 检验、t 比） ) J# I+ k+ q% j* h: \two-sided　　双边的 . `3 v$ q% Y* O/ h/ Q0 Q! `* 2-sample t-test　　2 样本 t 检验, Y0 L% @6 }5 E" i* s" b q 2-stage sampling　　2 阶段抽样法# ?/ Y- C# n- A/ C/ Y* F7 V two-by-two contingency table　　２×２列联表" @4 R% s6 {( G/ A 2-way layout　　2 元布局法# E7 q6 g8 C! m7 D/ V) ` * 2-way table　　2 重表 1 G% T$ p' A# \two-stage sampling　　2 阶段抽样法

U / x$ B. }" H u6 E2 @1 l7 O& Bunbiased estimator　　无偏估计量 ( c1 `6 S7 ?( M) D# L: ]unbiased variance　　无偏方差% G J1 {! q) W. I% V* v uncorrelated　　不相关（的）8 e5 h$ u! P5 y5 I uniform distribution　　均匀分布+ g* Y! \! E" ]$ [0 ^: M, E$ b/ D uniform random numbers　　均匀随机数6 X- F! F4 i4 i5 D; A; ^+ k' L9 ~ uniqueness　　唯一性0 e f( E1 g ~ R& b7 _8 O updating　　更新" z( F* M0 G$ w1 C1 d% J * upward trend　　向上趋向

V , N. e* w' E0 i! V' _validity　　有效性: c; M, x( s% Z5 {: P" d variate　　变量0 Y1 B5 Y8 u) u6 Q4 T" e$ U * variance　　方差. U4 B5 y' l& d0 d. b" t, G variance ratio　　方差比' U* t4 S9 Z0 X# L* ? varimax rotation　　varimax旋度 0 X* m6 ~# [& ?varimax solution　　varimax解$ t$ W& ?( c- P- C- ^ variation　　变差8 `, B- w8 M" J5 p6 ^2 q: \ variability　　变异性

W ( A3 H/ }' f; F/ z% zweighted sampling　　加权抽样 & b6 x8 _8 D6 U" PWelch's test　　Welch检验9 k+ _9 G$ k2 E" r R2 q' I" b; x within　　（级）间* V) U1 b: q% |( {! X! P with probability 1（w.p.1）　　以概率 1 . X) ^5 `1 q7 Q6 x9 A8 }2 S wording　措辞

X$ [0 }) e/ {6 \' T Y/ d K3 M* [+ C, V3 U; C: H7 [; J* M Yates' correction　Yates修正　

Z5 E' i' {) M" N; @. d* @; R * Zipf's law　　Zipf法則5 ?7 f) s6 V! h * 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 # s) K- Q0 A& |& D0 Z1 p( C. Z
F: X9 b3 {; N! E
face sheet　　
* M& ^- L( m) G; t" zfactor　　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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