|
F! Q% M4 Z) `' d; e B. e8 l( Y; {$ m
face sheet
% C3 C3 m! v& efactor 因子3 k3 H! y0 V, V( {2 C6 ~7 _
* factor analysis 因子分析
& V0 l. P0 k# T; k- W5 ?* factor loadings 因子输入量(系数)
1 b. M. |& z: N5 r [6 J3 u/ Ifactorial effects 析因效应
& i$ B. r, S. |4 a. efactorial experiment 析因试验) \! u$ Z& {2 K$ u1 b- k. m
fiducial probability 置信概率
p I/ m; B, E8 r) _, c8 qfilter, -ing 滤子, }, c0 Q; p1 K4 H5 R
finite population 有限总体
, F1 R8 t8 M% l2 ~3 D/ a. _Fisher information 费希尔信息
: w1 Y; L% X, w& L% W6 K% i7 g8 N* fitting 拟合
# S( k9 Z! _2 b; H! P& t& f; Gfixed-effect model 固定效应模型
9 v9 \% E5 p* a, S$ p9 l7 sfollow-up study 追跡研究+ Z1 L- [+ W/ Z& y
force of mortality 死力
, q1 r% I- _0 l( rfractional factorial design 分步实施计划设计, |. Q( s' A1 B$ q
free-answer question 自由回答法1 Y$ B: |' M; E% y6 t$ w
* frequency 频率3 m' C# `; J& O8 H: u( A, o! C6 ^
* frequency distribution 频率分布+ q% y8 O8 z4 K& A, n$ C* |5 X
F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G
3 D$ y! {7 e' N1 aGauss, Gaussian 高斯(的)
. I' o$ A( O- L# B& a! L/ i% D* genetic algorithm 遗传算法
4 P( T# |' ^! c$ y7 E9 wgeometric distribution 几何分布: Z5 s' n9 c/ P* e/ r: E$ p, i1 P
geometric mean 几何平均值
- u" k( J7 s5 T/ S5 w* p3 D3 zgoodness of fit 拟合优度
/ L b' x0 Y8 L( d* g. {( `Greco-Latin square 正交拉丁方 H
" q: Y5 g- R6 A, Z7 Q9 kharmonic mean 调和平均
: U% O' s- \* }hazard function 故障率函数
$ ?# T6 o& B$ ?# @heteroscedastic, -ity 异方差(性)4 p7 E; X4 l% `/ t* h: z
* histogram 直方图
& k, U8 @3 q0 R! ^5 e; G5 whomoscedastic, -ity 同方差(性)
1 L' Y/ W' E% X: M4 e* N6 p+ Nhypergeometric distribution 超几何分布0 k. U+ H+ j) ^5 A: u& v: F
hypothesis 假说 I; q; u& e' J+ _1 I6 y2 L
* independence 独立1 ^! ?5 C1 |, K9 @
* independent variable 独立变量
6 r8 I( \2 K4 Binfinite population 无限总体
& Q4 s) [$ E+ z9 c# Q3 h7 Cinput 入力0 o) j3 T" O( V$ E
inspection 检查9 u% z/ o% j, \" I# X
interaction 相互作用/ Y. K5 J! m$ F) N# \/ K
intercept 切片# n+ x1 ~* _8 a/ |& N, ]
* interval estimation 区间推定
( u& \. F0 \8 _9 _, i8 t) N* interval scale 间隔尺度1 {, B2 O% y" n& [
interviewee 被调査者
& B/ Z) M" @, @# D+ d% ginterviewer 调査员
3 K1 Q3 V0 ~; s, ~' L# winterviewing method 面试调查法
g" r! P0 l' X' I. ~$ ritem 项 J' U0 K9 x1 i2 R K8 N1 p+ r; W
Jacknife 刀切法 K H3 h/ z+ K+ E& E, G
Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计, m# V! {0 E/ D$ C V$ Z
* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数+ {; f, ^( W# Q; P4 [& Q! n' @8 x
Kullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
; Y7 [" W# W5 r" j- p* kurtosis 峰度 L
! o2 V* a1 g$ {- T# A9 X0 slag 时间滞后+ p- Y; G" q4 `* F _! [4 a: x4 u
large sample 大样本# @* N' x$ B2 p
Latin square 拉丁方
4 {' r1 r; a8 }8 Xlaw of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)
0 e2 e' |7 a. ? K! S# Pleast significant difference, LSD. 最低显著性差异! n- u( v& ^& p
* least square 最小二乘法4 p0 b/ [, J+ n
* level of significance 显著水平
6 ~/ K6 N; \) U K0 d; q& F- Plife table 生命表* K, D1 \" d$ q5 g: e+ ^
likelihood 似然
8 `5 s# L: \4 ^" n3 Q2 |/ Vlinear discriminant function 线形判别函数
. u$ v+ Z9 ?9 u. H: e; Z1 a8 ?% Ulocal control 局部控制5 L- I! P3 q$ L' ?: t# q# A
logistic function 逻辑斯蒂函数1 y- F* ? y, s" R/ I/ [7 B- W! {
logit analysis(transformation) 分对数分析(变换)5 Z p( s0 w6 V! T% G. Z
log-linear model 对数线性模型
3 M/ r4 D2 C& w# j, Jlog-log 对数
3 l' o0 j. F1 \. F7 j6 Rlog-normal distribution 对数正态分布
" A# K/ N* l1 j5 W Wlongitudinal 经度的,纵的2 _' k4 j Q$ A! T; o1 I5 }% x
loss function 损失函数 M; n7 B, \# x' H O" ^- N' q5 u
Mahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离+ K) Z% |) d1 D' E. L5 f
mail survey 邮送调査
& p, p: A. J0 ^* T, b2 u' xmain effect 主效应 Y, |- R2 x' i7 |- W
marginal 边缘(的). t7 ^* h6 ^" V+ h* A5 Q
Markov, -ian 马尔科夫(的)1 i- _7 V! y% p. [! L, e% _: Z
mathematical statistics 数理统计学2 _) `1 P1 n% S7 |6 h
* maximum 最大(pl. maxima)
) c. R1 {' x ~2 E0 rmaximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)% r4 z' c3 r7 ^' T$ p9 R
McNemar's test McNemar测试/ n+ ]1 H* S' G% X
* mean 平均(值)6 d5 F$ l4 {$ C. W: T, z! {
* mean deviation 平均偏差8 g! T V$ \, P |- W( P6 Z Z
mean effect 平均效应% ` V8 e+ `3 ~
* median 中位数
) B& e$ [/ K& ~" e! jmeta-analysis 元分析% r2 |; p0 n2 w5 u: k! p# a
* minimum 最小(pl. minima)
- T, s: r% l7 l1 Y/ G7 nmissing value 缺区值 G5 q5 o1 X2 E% E5 Q6 F/ R6 p1 }2 c
* mode 众数
7 T$ t0 Z% i6 Y. l7 @model, -ing 模型(建模)
0 l+ o6 w# L' ~3 fmoment 矩) E" u1 q( r3 X# D7 r& ~( C0 r
moving average 移动平均
& d8 u3 N& p# X: \8 y4 g% omulticolinear, -ity 多重共线(性)
9 u8 r: `3 A! ymultidimensional scaling(MDS) 多维换算7 Z" H) Z5 B4 h0 V
multiple answer 重复回答' {4 w3 `8 P- N& G
multiple choice 多重选择9 ]) z% w/ M. i) r3 h
multiple comparison 多重比较- P, e3 D+ |6 x" x/ T8 \
* multiple correlation coefficient 多重相关系数
+ }, \2 a+ V' D7 O* multiple regression 多重回归5 F/ s B+ f" W% S: R
multi-stage sampling 多阶段抽样0 I' H7 U/ j' s+ p( _1 I
* multivariate analysis 多变量分析
; m& d0 j+ K2 E! c+ A' D7 ?& QMultivariate analysis of variance 多元方差分析
1 \5 |- R( a$ `2 J' Umultivariate normal distribution 多变量正态分布*
' m" U& A ~1 `1 M) u/ l- H5 M T' pMANOVA =Multivariate analysis of variance/ v `; N5 X7 v2 F2 X4 B
* multiway table 多路表 N
C! s5 H4 G* A5 ]* n×m table n×m 表+ _( [1 U0 O6 Z5 p6 y# n
* nominal scale 额定尺度: m) q2 t& i1 T* I( a
non-central 无心
8 S' Z4 g/ o/ E6 nnonparametric 非参数的
4 b4 k! } e4 |" Q9 x' R+ cnormal approximation 正态近似! E* W& {, [6 w% O: h7 R8 s( Z
* normal distribution 正态分布7 a: ^5 V3 a; [6 P* ~* f& W
normal equation 正规方程* u& s5 z+ T- F
null hypothesis 原假设 O W1 h7 Y/ \" H2 U
observational error 观测误差3 h) k% U0 w) o- O7 p" v6 P
* observed frequency 观测频率1 _9 R- B5 A2 s; O" _5 ^4 D; E
observed value 观测值
4 N, ~ O5 b3 a5 E9 {OC(operating characteristic)curve 作用特性曲线" Q% g" t' |# _
odds 奇6 W: Q2 q3 K% u5 A7 J
odds ratio 奇数比. g8 y$ G# e5 G/ Z2 F3 |
one-sided 单侧( |0 p" @* l/ C7 C
1-way layout 1 元布局法5 i8 I3 C# L" x6 P' H. A" K
open-ended question 可扩充解答法! P2 B2 A) ~' z% a+ d( L
optimum allocation 最佳分配法+ F8 N5 p/ v4 t+ z) d8 I
ordered classification 顺序化5 D9 f* U4 @ ?, a! s+ ~) S' L
* ordinal scale 序数尺度: R, ^. C- e N
orthogonal polynomial 正交多项式
4 J" a u& r; Routlier 边际值5 M) W/ ~& G; J# d" A8 V' \
output 输出、结果 P9 \0 Z3 g( h( Z! Q# \1 l' p2 d/ P
paired comparison 成对比较法
- G6 b' n8 n) Apanel survey 固定样本调查/ K5 c# W8 w! d/ x/ o, X
parameter 系数
& Q3 J6 J: l9 W) S) \) X4 Q7 gpartial confounding 部分混杂(法)0 R0 ^+ n" z9 D+ m% n+ C% v9 t
* partial correlation coefficient 偏相关系数' F8 A- e' K2 _/ C7 B, R1 T* V
Pearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数: Y3 P$ S' v9 x' m
percentile 百分数
7 e" y. A, J# E' hperiodic 周期的% E. `# [( d- G) X6 W
periodogram 周期图
. f; v q; A" e5 wphi coefficient φ系数! i" N+ D/ l' c6 N; q: p' T6 ~! K
pie chart 饼状图
, r N' o! I6 Jplot 点图0 {+ t' s' s5 O9 [# E) {5 C9 H- D
* point estimation 点估计
" M! K9 `- t6 R* L* Poisson distribution 泊松分布- O6 Z9 k5 U/ o# a! q4 s q
pooled variance estimate 联合方差估计
, J: O! M% E7 [6 i0 B* population 总体
1 J2 G' u) {& |' ]) H/ opopulation correlation coefficient 总体相关系数
. E1 r% T7 g6 b4 z* population mean 总体平均值
7 O+ L! t |: a- O( ? h. [* population variance 总体方差6 B$ u( C) j: Q/ ]& H; V+ ~
posterior probability(distribution) 后验概率(分布), G H& l$ T; v- ]# e/ N7 o
power(function) 幂(函数)
! n# m6 ^* ?9 v$ m9 Kpre-coding 预编码/ W8 O# e, K N
predicted value 预测值# n! O5 J5 @& G( E3 n# m2 o
* prediction 预测
% u8 v1 O1 f) b) |" Qpredictive 预测(的)
0 J$ L2 O/ S' p. r2 ypresentation 表示、表现(法)6 `5 B; G! g% U! B! U4 E: |
primary sampling unit 第 1 次抽样的单位. u# Y8 g) a1 y9 w/ ]6 ?! u
principal component, -- analysis 主成分(分析)7 C8 a& l5 [4 A: G7 M
prior probability(distribution) 先验概率(分布): O7 x2 z- i8 {' Q& J
* probability 概率' T& U" U. Z2 u y# {4 e# t) L
* probability distribution 概率分布
j" s j! B/ f4 h5 Eprobability proportionate sampling 概率比例抽样1 c" Z# K4 F) p1 F
probit analysis 概率单位分析+ s6 g" b3 ] S* Q, s) u
process 过程; t4 |7 H# }. {
producer's risk 生产者风险2 A) z' H! n" K( B3 F
projection pursuit 投影寻踪
, \- N X$ [; R8 qproportion 比例
) ]" {9 }6 a Kproportional hazard model 比例风险模型8 E$ j1 P7 u0 ~
prospective study 远景调查 Q
" W9 N3 u9 o: _# v3 hquartile 四分位(数)
! [" j' Z& l) i$ D4 B4 ?# q3 pquartile deviation 四分位偏差
5 X, ]# z) n7 }& l8 I! c* quality 质
3 O! b; D2 _ z) Zqualitative 定性的5 ?' O/ {4 o( a5 r" K% V; O
qualitative data 定性的数据
) E3 X: I! {1 y( [3 {+ G( O4 k* quantity 量
( K0 g1 a# c1 pquantitative 定量的、计量的
0 a& p2 c' A( _. y) t2 kquota system 定额系统 R! H3 l* S; c* E' t2 Y0 F
* radar chart 雷达图8 l, u! p: @# _6 h
* random 随机的5 S' g2 R) c+ ^) p" C& C2 r! m, {
random-effect model 随机效应模型
6 H4 x! a1 s0 ]( \randomization 概率化、随机化% b3 `+ f1 [/ g" F$ e( X* [
* randomness 随机性
9 _+ {4 N+ H3 b0 ]) ?5 B4 erandom number 随机数' L8 K% W, w. |* J! I- i1 H- r0 P
random sampling 随机抽样
/ i/ c9 G4 y: H( r9 |$ o3 \9 P9 Krandom walk 随机游动; V. n) x2 `- T, G/ b; L" p
* range 范围(区域)# T* W1 _# \5 [
* rank 秩
: v. d% A7 k* [+ I* rank correlation coefficients 等级相关系数# B! W3 Q* R7 Q' }! O" \
ranking method 秩评定法4 N, k# f$ ^4 d0 { O8 G3 k
* rank-size rule 秩规模规则
( ^$ L G7 I' v) v+ p. Yrank test 秩检验1 H+ f0 z7 T) }
rating method 比率法
6 N( [, v3 U) W ?! r% V, y* ratio scale 比率尺度, Q$ ^0 a$ Q# b+ B
* regression 回归& ?7 K8 C) M1 Z1 j! N0 D0 \! r
* regression coefficient 回归系数9 V" E8 w2 R/ F; E3 z( j7 p
regression diagnosis 回归诊断5 {' P! l9 q' z: v
* regression equation(line) 回归方程(直线)9 l0 A8 Q& o+ @0 P/ @
* rejection region 拒绝区域! X1 b) m- [) a8 t' r$ g* S& K! p6 a
* relative frequency 相对频率
5 D r( h7 `0 J* I! Urelative risk 相对风险- |' K0 y- l; U5 j7 p: `/ Z! E
reliability(coefficient) 信赖性(系数)
+ Z: J# T& V0 s$ ]: ^, M* residual 残差
, P+ s, w/ j' Jresponse curve(surface) 相应曲线(曲面)" r' T- v' B/ l: a% M
retrospective study 追溯调查
9 B; Y# A3 ?! G) U! Y" Z+ Z- vrisk 风险) K7 V" ?) {+ S& P' w
risk factor 风险因素
, k1 `- N7 z. Probust, -ness 稳健的(性)
, L6 S2 \, y8 F8 s' b* run 取遍 S1 W3 {; ~3 q$ C& U" R4 v
* sample 样本. A, r/ s6 O! @8 v6 R/ W3 R6 @
* sample mean 样本均值
; o+ E7 ~; F2 g1 G/ b8 \2 S" x: Z* sample size 样本量(大小)
7 J" c' ^8 ^9 O' e r, A% U* sample variance 样本方差0 m% h+ ?8 k9 v; A
* sampling 抽样7 Z Q3 `5 h8 X: a6 X; s
sampling error 抽样误差' _) n6 e2 x8 }6 e/ _4 ]
sampling interval 抽样间隔" H- G/ g, G1 q% }
sampling unit 抽样单位' B2 v5 Q" o$ q, ~
* scales 尺度
8 K- n9 Z. ]; T7 K* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图" ?# {. L0 U3 J8 m
Scheffe's test Scheffe检验9 [; E3 K4 i' v6 B! [5 x5 r) Z
score 得分
4 M) K& U/ o9 i& G/ b' O Bseasonality 季节性
* q8 G& q" I3 |( U# Hsecondary sampling unit 第 2 次单位抽样+ p/ H. ~) G9 V( W
serial correlation 序列相关
; }# H, ?2 e; G) sself-adminstration 自管理, H p! q& _( y! y
semi-log 半对数
4 h% A. s+ k/ I7 m( n, i+ Lsigmoid 拟 S 型、S 状
6 v9 A8 L: I; `signal to noise ratio SN(信噪)比
$ y+ h+ g7 t4 Q$ Z" s% Ssigned rank test 带符号的秩检验* K9 i. X( L7 _+ @
* significance, significant 显著(的)7 F4 J5 b# E- B- E0 Y5 u0 u# w* h
* significance probability 显著概率
4 ~ ?) r( T6 ^ B/ S5 d% i! v, Msimple random sampling 简单随机抽样
7 w* d0 h# b [0 B' m3 f* simple regression 简单回归( V7 o; d: Z+ ? `/ L# P" n
single replication 1 次重复2 F$ l# h# s$ T9 y8 U( d+ Q
size proportionate allocation 比例布局法
( q$ [' o/ Y5 k/ zskewed 斜的
4 J2 v1 ] k; w9 P1 v B( d* skewness 失真
5 u: V5 }5 ~, f4 islope 斜率1 u/ q) c. d# G0 j
spectral window 谱窗# j% g$ P' ~$ @4 T( S v2 V5 V
spectrogram 谱图
. N, o) U2 O* k. W/ n- F+ s- [spectrum 谱& P! {. F8 X; [/ W
* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数
2 m& S0 K M" B0 K8 E4 ~* spurious correlation 伪相关6 _6 T- ^9 S+ w6 ~
square 平方
8 S" v8 a6 E! V: m' T+ v, R X# `* standard deviation, S.D. 标准方差* h$ Y- U5 u1 x2 F% Y& F5 g
* standard error 标准误差
9 K$ O8 P9 R6 f' s$ k8 x' @3 D2 j* standard score 标准得分, Y/ N1 n9 B5 v5 M' v/ B1 i
start number 起始编号, Y ~4 `* n) @ n
* stationary 平稳的
% \- h1 E, A& l4 @* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)
( u2 [5 P& |" P5 S" Lstatistical 统计的- \ C5 r3 S; n
statistically significant 统计显著的+ B5 L' v$ u$ ]: @; m1 |; g( T
stem-and-leaf presentation 茎叶表现
4 ?* x; L! B) N0 M3 q" }stereotype 陈腔滥调3 ~3 d; y# a, q+ c
stochastic process 随机过程; _! ?& n- `+ C3 F0 E) |3 @4 b! U
* stratification 分层" b, c0 p& Q( S3 r* t( h
stratified sampling 分层抽样 o/ e" d8 W9 R' \% }# @8 u0 T
* stratum([pl.] strata) 层4 T4 a) I7 K7 u l" C/ x
Student('s) 学生(的)
" d1 F- x% M+ Y Q3 q+ Cstudentized range 学生化范围
0 Z8 b& b: o6 b7 O- @study 研究
2 S) F2 n ^* `" Q- Asub-sampling 二次抽样
( }: b$ K7 U; x; C6 c7 y# B, qsufficiency 充分性3 f6 k4 g! k* I/ |- p
sufficient statistic 充分统计量, f" j5 u i$ C* I
supervisor 管理者0 `# I9 }$ b9 o l6 e/ M
survival analysis 生存时间分析( L2 B( Z( `: F; W* N3 W
survey 调查
! r+ u! c5 e+ V/ l) r, A( Isystematic sampling 系统抽样 T1 \. \: U' v% B
taxonomy 分类(学)
/ u) \5 q* R2 }tail 尾9 y7 i! r. e2 L* F- x
* test 检验
( c" A3 f" J4 z6 T* test of goodness of fit 拟合良好性检定
! O! D* c3 Z8 ]2 w: s* test of independence 无关性检验4 ^7 l4 \: G2 u) ]
3-way layout 3 元布局法
- S' U0 I3 R+ K8 fthreshold 阈值8 ], D& ?" p. k2 F E" ~1 Z6 |
tie 结( E4 U+ J2 \! l) a
tie correction 结修正% C' u$ W" ]; ?) d7 O
*time series 时间序列
1 {- n- L" G9 itotal variation 全变差
# P3 R7 [% Y2 ?1 Ttreatment 处理
: s( }% p T- }% \; h* Q3 O- `* trend 趋势1 A6 @! C# C7 T
trend analysis 趋势分析
; s6 ` j* C" U1 A/ n/ mtrial 尝试
/ t$ R' M4 N. l8 H F" h2 d% Z* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)' p) ?; y7 E5 |, _" E5 P/ @# _
two-sided 双边的
6 [2 F8 m S: u4 @- U6 t7 u- o, j* 2-sample t-test 2 样本 t 检验2 E, |- I4 l* {& O
2-stage sampling 2 阶段抽样法/ r* o! [1 P1 J
two-by-two contingency table 2×2列联表
% u/ u6 x s0 z8 g7 {; S2-way layout 2 元布局法 O# m% B2 ^$ E$ h4 f0 x
* 2-way table 2 重表
. P+ X; E- `) T3 W" |two-stage sampling 2 阶段抽样法 U
5 E" N; }2 Y: b7 X+ T7 l1 Nunbiased estimator 无偏估计量# ~# c3 T0 \) w; P
unbiased variance 无偏方差3 K" L6 Q4 w+ y( K# `
uncorrelated 不相关(的)
) N: ]6 T4 y9 ^$ _- c7 Iuniform distribution 均匀分布
) M1 s, A w2 ~uniform random numbers 均匀随机数
9 K! H8 l) r- xuniqueness 唯一性: b/ h2 V, s, H) h4 Q
updating 更新
& t$ G* `% C* Z& o- \* upward trend 向上趋向 V
$ V% K+ G- X$ Kvalidity 有效性
4 d9 J4 {; y% y# o3 Z* S Fvariate 变量' M5 ^% e! g9 g: a
* variance 方差& o; K! U7 w0 m5 A4 g. X i+ i
variance ratio 方差比 g' C* a" \& z' m2 U: r& X
varimax rotation varimax旋度0 u a; e" e/ d
varimax solution varimax解
- X. |& _& k* w- F; E( Jvariation 变差# }! f, C, P( F" c
variability 变异性 W+ s) l/ s8 l# R: V# f [
weighted sampling 加权抽样, o9 H- Y7 m2 i5 X. s" \
Welch's test Welch检验
0 S' r: r1 S9 h0 l& Vwithin (级)间' X2 f" f U3 F% X0 t1 i2 i
with probability 1(w.p.1) 以概率 1
- v e& Y K! Y. v. I! swording 措辞 X
% s: Z& Z: k3 Q1 r% K+ l% y* }Y
9 O7 }4 L C/ w* k/ {' l' UYates' correction Yates修正 Z& S. ~- u" o/ h( A
* Zipf's law Zipf法則
! ?. S w8 Q) V; m* z transformation z 变换 |