|
F$ v6 y1 u3 O' @0 f; E+ U! U
face sheet % n I2 k6 J; l4 [5 O6 [
factor 因子9 T: K: [- x) ^+ F, {
* factor analysis 因子分析
. g+ h5 f5 `' B% E; Y$ B! O* factor loadings 因子输入量(系数)8 j$ G( w9 O# p# v
factorial effects 析因效应6 G$ U* Y3 N1 r7 H }7 c7 J) {
factorial experiment 析因试验8 L: r: _, r }+ v. K
fiducial probability 置信概率) p- g1 G" E! V4 Q
filter, -ing 滤子
' {$ a- Y4 U" _) C; X& ~' ^finite population 有限总体
# D0 s/ ?5 X2 `6 ]) p) _Fisher information 费希尔信息
6 G4 m6 v8 T4 K" ]; p* fitting 拟合" h5 I. c9 M) Z A. M- Q! Y+ X
fixed-effect model 固定效应模型
W6 @, D6 C6 V. D5 f# I3 Hfollow-up study 追跡研究3 ~6 n; P. V K) M" n( ^: W* o
force of mortality 死力
# U @, \. M+ Afractional factorial design 分步实施计划设计- l( I/ }9 c# _# P& z' t
free-answer question 自由回答法( d& T7 k8 H: N% i+ A$ V A
* frequency 频率
' }1 H, ` Q, ~1 l* frequency distribution 频率分布) }, g# R: u! T9 K
F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G
( |+ s4 F& T9 nGauss, Gaussian 高斯(的)$ R% w: A1 H2 d" ]
* genetic algorithm 遗传算法
: G' F4 D7 L) P a( ggeometric distribution 几何分布 P8 Z! P0 I6 S1 w# J# E& O; C
geometric mean 几何平均值: L. ?& G( b8 S) b0 x
goodness of fit 拟合优度
' O7 e' B6 V( HGreco-Latin square 正交拉丁方 H
/ k" G3 T; |& U# Eharmonic mean 调和平均
; ?0 G/ C3 }/ P$ ?. b. Ohazard function 故障率函数7 ?6 C1 K* J3 M D/ K6 H5 d
heteroscedastic, -ity 异方差(性)- X$ M. Y b5 p2 h- f' X E8 E
* histogram 直方图
4 r; i6 {: a2 |2 Q0 M3 `4 rhomoscedastic, -ity 同方差(性)( w5 d, u9 @3 k* I$ Q
hypergeometric distribution 超几何分布( }# k1 s' R- _; h
hypothesis 假说 I
7 e2 w) G( n! L w. V* u- }" h h. x& @* independence 独立
5 L. V: X$ G, \: O- ^* independent variable 独立变量# e/ l( B7 } \# @; |) r; N
infinite population 无限总体
3 U$ f* w: r$ F( Kinput 入力# I& d/ E8 U0 @' j' R
inspection 检查
8 l$ U1 B) J: E e$ Pinteraction 相互作用
' n4 ?* g% j, K( Rintercept 切片
i. [* X+ R! U Z& E6 k7 Y& @* interval estimation 区间推定' G$ u, W! n3 N8 i
* interval scale 间隔尺度( ^" x1 w+ ]3 y. X- _
interviewee 被调査者
6 z/ Y& a+ e% `. K; T' }interviewer 调査员! O4 K8 g5 F# P* N2 j' ~' O
interviewing method 面试调查法
; }1 f% |% f: c$ M% J y9 q4 qitem 项 J8 W" E6 G- d* ?0 g9 t
Jacknife 刀切法 K7 K( T# R6 |9 z3 S6 s
Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
8 C- Z+ V5 }$ B1 U; c* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数
q* T" B3 I, d" M M/ v pKullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
0 @$ e7 m- O" R9 y4 \" G* kurtosis 峰度 L
% q5 H8 e1 [" `. Q# r( Plag 时间滞后, p) t, R- h! p: Z1 C( o/ ~& S
large sample 大样本% C$ Q! z U- @. S- H* j2 y4 n
Latin square 拉丁方, {* j3 m- o# {4 B ~
law of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)' q" I# H, F, c; C r3 P# [
least significant difference, LSD. 最低显著性差异. v' o2 s8 D, Y, @( y
* least square 最小二乘法
4 Q& @" c, C$ t/ T* level of significance 显著水平3 n+ M" d6 K0 Q. b4 q" ^4 i- q
life table 生命表& ?* H w% j7 ~7 u {3 F
likelihood 似然- F' [% m# d. a& h$ c% R1 m
linear discriminant function 线形判别函数# s4 F0 o0 k; Y8 C
local control 局部控制
+ b# C2 |: F) Q! T3 Z% |logistic function 逻辑斯蒂函数
7 d4 N5 d- `% alogit analysis(transformation) 分对数分析(变换)% h4 c: {9 d8 \5 A) B! z/ X
log-linear model 对数线性模型, @3 p, I: h: z: y. N, E( R: D
log-log 对数: r& b# s1 l1 j* I& ?* ^& Y
log-normal distribution 对数正态分布' z! e& i1 m) ~& H
longitudinal 经度的,纵的
; e% }. X/ P! G3 V7 Nloss function 损失函数 M; K' G8 `! _1 C
Mahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离- B# e% w( \1 _- N2 |' a0 d
mail survey 邮送调査
( v* ?9 r0 C4 \ r& u3 i- Y( i/ Amain effect 主效应
- j9 p8 ^' _# g! b' D% wmarginal 边缘(的)
. }- ^% J5 b. B5 O5 \* D# NMarkov, -ian 马尔科夫(的)
& S$ R% w( o* Umathematical statistics 数理统计学
/ V* H4 O# Y u' g- \* P* maximum 最大(pl. maxima)1 v1 e6 _6 E2 b
maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)
" D& ?: {* g, g8 |3 n8 iMcNemar's test McNemar测试0 z+ a3 H' c) ^& I. i# W8 p
* mean 平均(值)1 Y" V5 m8 f) Q) W$ f8 P- l
* mean deviation 平均偏差% [( o/ c7 y4 t* K
mean effect 平均效应! B% ~$ ~6 T! c. g
* median 中位数( a* ^/ D8 X# a" m2 o3 J9 I
meta-analysis 元分析+ x, B2 z7 B& F2 J% H/ H5 H |
* minimum 最小(pl. minima); \4 |$ ~; Q3 r. a# m" v
missing value 缺区值6 B; i/ l0 ?" G' I# o
* mode 众数
Q" L9 b: z N' J& U! Omodel, -ing 模型(建模)3 i, A" E' T& j
moment 矩
8 x, G3 X' p1 |/ Y6 z6 V0 Hmoving average 移动平均
& U% D- W5 O) Q8 o+ J# d9 O$ Rmulticolinear, -ity 多重共线(性)
- j O) t( X8 Y/ n/ [8 ?2 I+ u0 gmultidimensional scaling(MDS) 多维换算7 H; P X; p8 S. V5 ~- [5 y- w# c
multiple answer 重复回答
, T! d3 ~5 R' F) rmultiple choice 多重选择
3 O4 V. U9 |1 b1 k" \8 z% Q" ^multiple comparison 多重比较
; P' r, P& S# n d9 a4 r' {4 T* multiple correlation coefficient 多重相关系数0 i; d; A) s- w9 n
* multiple regression 多重回归! x/ q+ u f! \; P) a
multi-stage sampling 多阶段抽样
( |+ F/ h% @1 w9 J. T" ]. F* multivariate analysis 多变量分析* T' X# M5 j8 ?" [; P$ C
Multivariate analysis of variance 多元方差分析2 ]; m2 i3 f9 v, u0 @0 k
multivariate normal distribution 多变量正态分布*
0 Z" X( T5 e; f4 p- }- IMANOVA =Multivariate analysis of variance7 f5 n; v2 `! P9 L5 A
* multiway table 多路表 N3 C7 `5 f6 _" j$ k& @
* n×m table n×m 表2 S3 C2 }4 m4 Z
* nominal scale 额定尺度
) k8 @) W( a7 U" A% Lnon-central 无心- e+ r3 {- C. O Z" ^) z
nonparametric 非参数的9 x- Q v9 S- {5 b& T0 r
normal approximation 正态近似8 k+ v- K# G2 d
* normal distribution 正态分布
5 w8 r0 q' a/ y& N1 t* O, s6 k0 T' s2 Gnormal equation 正规方程. d6 `1 l( S9 m9 N1 D9 M4 x) j
null hypothesis 原假设 O- D& i' b1 H3 ]
observational error 观测误差
& M; u9 @5 g: ^ U* observed frequency 观测频率
6 T; H8 W+ h( x7 Y7 T6 J" Hobserved value 观测值& r- v' j: O: J$ {( g# V8 H
OC(operating characteristic)curve 作用特性曲线
7 e( Q$ ]& I' {: }& `+ x( B) Q: Lodds 奇
1 X5 y4 ]. m" X' _3 _odds ratio 奇数比
: [ _1 N+ i9 q$ C+ oone-sided 单侧7 F% m9 c; e+ K
1-way layout 1 元布局法
% l) T& ]0 Q# Y: O' N1 Kopen-ended question 可扩充解答法6 M: g9 o$ S; j
optimum allocation 最佳分配法
7 `! x$ ?6 M/ \$ C* xordered classification 顺序化0 s) u% o5 x' z) T% u+ V* E8 @
* ordinal scale 序数尺度; |& z1 r9 C( l& s |! G H! { P
orthogonal polynomial 正交多项式
+ p% n/ o1 S, i. zoutlier 边际值5 D( r7 L/ m3 s9 x+ q
output 输出、结果 P* o2 K0 Q; S% z- Z4 ~
paired comparison 成对比较法! ]+ J2 `. N9 X* K8 ^
panel survey 固定样本调查2 N( Z9 b* V9 D# r' t1 J; {+ U
parameter 系数
, {/ p- i0 [. T8 {" P0 L* B3 S/ |partial confounding 部分混杂(法) n0 ~5 Z$ e4 H s5 l
* partial correlation coefficient 偏相关系数 |8 l4 Q8 Q: S
Pearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数2 D: u) n) k# ^, H! n( m m. J$ ?
percentile 百分数# p3 m) Z0 s* y, F
periodic 周期的
* x6 P2 E2 @1 R3 S3 |0 eperiodogram 周期图 O* t R& l, h1 h r" q9 E& h
phi coefficient φ系数
& U* \2 s* w+ ^! @+ Kpie chart 饼状图
- {8 R5 g1 X4 d' ]! S# R+ fplot 点图: X$ O1 C2 S/ [3 O. @0 O
* point estimation 点估计$ O$ P- Y9 \( A/ S3 C8 L7 ^# A
* Poisson distribution 泊松分布/ z! a) F- ] }
pooled variance estimate 联合方差估计
4 R g, E) p2 n+ S* population 总体
* A; Z5 m8 O. ?7 V' @: I1 Epopulation correlation coefficient 总体相关系数
% c0 C4 e' n1 k6 a$ a& V* population mean 总体平均值
7 A8 G3 P: O4 M4 T' \- c. k* population variance 总体方差0 |& V5 }$ l. Z4 C. D: H; `* P m, ]
posterior probability(distribution) 后验概率(分布)
! |4 u( Q. H9 k% dpower(function) 幂(函数). N8 N6 L) f- z: q
pre-coding 预编码
7 h# \ u9 _ Y1 J5 g+ ]predicted value 预测值; \6 x. b [4 {- B, _' c$ _) @
* prediction 预测" b( v* G) ?, j; u% d+ b7 r
predictive 预测(的)
4 E: v; s) p7 }- {presentation 表示、表现(法)/ u0 x7 R) p' Y0 v
primary sampling unit 第 1 次抽样的单位
2 ?5 z, K3 Q) e$ ^principal component, -- analysis 主成分(分析)
; }2 z- k* Z, A7 z6 h& N: ~3 hprior probability(distribution) 先验概率(分布)
6 b- t2 d; p( h! w' X8 T+ [4 G* probability 概率
5 V, }' n, H3 N" [* probability distribution 概率分布) z. @9 Q( R* {2 A
probability proportionate sampling 概率比例抽样/ n: O' i( u# \% A
probit analysis 概率单位分析9 E; L: i9 z E1 [6 i+ X$ A
process 过程4 N* x0 {* G0 z( q6 a
producer's risk 生产者风险
4 Q- [- Z, G. d. Oprojection pursuit 投影寻踪
: h, X8 p x, Y( l4 z8 `proportion 比例
7 L ]0 P6 D1 ]3 |; R' Y2 a5 \2 Tproportional hazard model 比例风险模型
. _: H* D" B% \- ^3 N3 `prospective study 远景调查 Q
1 Y7 Z: H9 P, ]/ b; ]. @quartile 四分位(数)
* k. a$ F8 G+ b$ P8 bquartile deviation 四分位偏差
& l1 d% Q, z; w' }* quality 质
8 @: f( m, {$ s6 P: Yqualitative 定性的
7 b8 o+ j" J* U4 Z8 t$ K! i5 Bqualitative data 定性的数据& l! ^9 X8 u) K' W4 d! J
* quantity 量' a4 `( T9 w$ y/ X' n) Z2 l2 `4 N
quantitative 定量的、计量的7 n. ~: T: ^0 x
quota system 定额系统 R
/ U+ X1 N9 E2 g- R6 p* radar chart 雷达图. `( Q. t- U& z. R# `! W
* random 随机的
! U- C0 d& {, S$ u) q9 H! Qrandom-effect model 随机效应模型
1 o+ E' o. J# ^! o% xrandomization 概率化、随机化
& s0 V G& ^+ B/ m& O, J* randomness 随机性% t4 U+ X; Q4 I' a _" f) f3 j
random number 随机数' x+ @. ^2 g) W& }2 H: `8 g7 i
random sampling 随机抽样, c& j7 n V- b2 s1 `, H
random walk 随机游动
% ~8 g# Y" S0 T* range 范围(区域)
' V/ y: j* r$ s9 m, A* rank 秩
9 A! ^' T4 i; O4 a3 P: y* rank correlation coefficients 等级相关系数0 o1 i1 Q7 @- W. L
ranking method 秩评定法
6 H) O. S9 z O) r1 E* rank-size rule 秩规模规则" L7 n% R6 ~! n1 | p
rank test 秩检验& C+ r" b K0 @0 }/ N% S
rating method 比率法
0 y$ b0 V( h; |5 M* ratio scale 比率尺度
1 N* o) O1 x! S. S: @* regression 回归
$ W5 Z, F- Y2 r- t7 E5 a* regression coefficient 回归系数
! ^ x# `% w' _* i% hregression diagnosis 回归诊断
; G, u6 P1 q/ M r% A* regression equation(line) 回归方程(直线)# v5 s1 u% _( y# s) e' r V2 a
* rejection region 拒绝区域
2 v2 G2 ], V. M, C4 W- L* relative frequency 相对频率
- D! |! h# H" @, [5 Erelative risk 相对风险
# }% n8 s) D8 Yreliability(coefficient) 信赖性(系数)
- B1 S/ o9 q+ b8 k; P' o: r* residual 残差% b7 { S4 J- l" t+ g
response curve(surface) 相应曲线(曲面)5 Z- M# j; d6 T |0 k& o0 @2 }$ \
retrospective study 追溯调查
% t3 ]# S( t. x; Mrisk 风险
2 L$ h J$ c9 k# l3 G) _' Rrisk factor 风险因素
8 P) v+ {6 p: |+ R$ h8 erobust, -ness 稳健的(性). d/ Y4 B' u5 M" k
* run 取遍 S
, u+ ]7 c! d0 d% w* sample 样本$ N4 X$ s4 F- l; \
* sample mean 样本均值$ O, N( k3 {) B/ E
* sample size 样本量(大小)
/ F2 Z' x/ z X* sample variance 样本方差
: ^0 z/ K0 ^$ X! c* sampling 抽样- C% ]7 ]) S9 ~* _
sampling error 抽样误差4 }3 i* S1 Y; u+ T- O; s
sampling interval 抽样间隔" g6 W# s9 V9 M% o9 }. [
sampling unit 抽样单位' b" x/ z: m5 d. P4 \
* scales 尺度
2 Y- j: U, P2 J0 |3 Q* R9 {: M% l" p* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图
4 P: o# V" f% Y. d0 K0 K q# Y( d mScheffe's test Scheffe检验
+ C( @1 @, g) X; e a7 B$ p6 nscore 得分8 l" A% [4 [* V8 M. I" h- P# M: T
seasonality 季节性7 O& ] t: ^: m, Q
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样
7 ]% t4 C5 H( S- ~+ [; a* f7 w3 Iserial correlation 序列相关
3 H8 X, I$ ^ H5 wself-adminstration 自管理
1 x' a; q7 v( b4 c0 vsemi-log 半对数' Z3 W& a2 Y) n/ Z% S
sigmoid 拟 S 型、S 状
+ @ F. d* Y4 U4 a3 Vsignal to noise ratio SN(信噪)比
3 X1 y1 z( V4 w2 P! C8 Ysigned rank test 带符号的秩检验
: X7 g) D% q! E( v/ J; L* significance, significant 显著(的)& v; W; q! m! \# ~. [. E- L: y* r
* significance probability 显著概率
# b) @/ r' M) h( K7 L$ m; bsimple random sampling 简单随机抽样) @7 F7 y% C0 R( j; X
* simple regression 简单回归" z) V* s, C o" \
single replication 1 次重复) c' s7 R7 o) B1 u2 h4 R+ o. L
size proportionate allocation 比例布局法4 b/ R0 A4 P, f ]9 H
skewed 斜的
+ m/ o0 E5 p/ l* ?* skewness 失真, v$ Q* O3 n: a; p8 o# T
slope 斜率
; [. y+ a3 n) ~( S0 aspectral window 谱窗
. m7 L( n% F% {7 v, kspectrogram 谱图6 p( d9 E; T0 M* D
spectrum 谱0 x/ Q* g' D9 K9 {4 N# ~
* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数
4 w ^8 c/ |( Q3 r6 ~) ~* spurious correlation 伪相关/ c" Z0 T& g- p+ ~ z! u
square 平方& R/ b! |% _ Z% v$ H1 G
* standard deviation, S.D. 标准方差3 m4 f1 }4 l( Z$ D; q
* standard error 标准误差
0 E4 G+ N3 U& d# p* standard score 标准得分
1 F; z+ B- E4 @, xstart number 起始编号
% L% v$ B# n- D6 |- C* stationary 平稳的: g7 Y3 E+ R: v4 ~" T: E
* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)
9 }3 T; p' p5 r9 pstatistical 统计的6 Q3 `+ ?% R8 J* {8 E
statistically significant 统计显著的
/ m+ W2 K7 W5 i6 bstem-and-leaf presentation 茎叶表现# e$ G8 I+ S4 g: B1 r |, b7 o/ I
stereotype 陈腔滥调8 d6 }/ r1 r- t0 @( S
stochastic process 随机过程
/ U1 c1 B, h4 Y* stratification 分层
, l3 E1 F n; `' J4 cstratified sampling 分层抽样. j3 [3 R h' }( m; k
* stratum([pl.] strata) 层
- Z6 P. C4 j+ o3 JStudent('s) 学生(的)
# ~ j+ C' G4 I9 q, B) Dstudentized range 学生化范围
2 F# u. Q4 C5 H7 @. `study 研究9 c- H* i+ E0 i+ W; P8 Z& h! [$ C4 ^
sub-sampling 二次抽样2 {4 l! V8 d) s' q% t! J& Q
sufficiency 充分性( L( ?0 Y( }5 ?4 N# ~1 [9 [
sufficient statistic 充分统计量% y5 u) F' m! p
supervisor 管理者9 C& e/ L( M A' r
survival analysis 生存时间分析1 S6 A% h! r! ~" E* F5 }% i
survey 调查3 @8 s3 _2 E+ q1 f
systematic sampling 系统抽样 T
/ C: ^8 v+ a8 A$ U9 A; y0 V1 `. ptaxonomy 分类(学)* I8 |: o9 O- R" ^( S9 K/ b
tail 尾5 Y v( ~ Z9 O+ I: u) m6 E( B& C) t
* test 检验
( V4 t, ?3 z! f: t* test of goodness of fit 拟合良好性检定: i0 k& I0 {& I$ _# ], B, P
* test of independence 无关性检验
+ J4 V2 h: n! p2 J4 P& l8 p3-way layout 3 元布局法1 i( C: O' Y9 B1 j# o8 d
threshold 阈值
, M7 k1 T9 l! d. B" ^5 U3 ntie 结. D8 t% [) |; |! b
tie correction 结修正6 W3 @3 k/ k1 \: r5 Y7 N( F# E
*time series 时间序列
4 f2 Y2 A5 [; j9 t3 c- vtotal variation 全变差% y) S4 U3 k, O
treatment 处理) {/ Z6 C* r4 C$ n1 h" Z6 w
* trend 趋势7 |- W. Y2 n7 x1 l
trend analysis 趋势分析$ n& k( S2 _, B; p# v' J" r8 O
trial 尝试* M/ n9 ?1 E1 ?4 W; X
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)
# K$ t8 l2 o9 ytwo-sided 双边的+ q% c* I! Y6 j; e
* 2-sample t-test 2 样本 t 检验
0 L: J2 B5 N: p# C+ h/ M2 w2-stage sampling 2 阶段抽样法
& Z" z1 t3 m, F& S3 B# a" btwo-by-two contingency table 2×2列联表
+ d- P Q$ V, ]" q) p( q2-way layout 2 元布局法0 M1 A& \) \* Q5 ?( ]
* 2-way table 2 重表" t7 n1 ^2 h4 F* X' h+ j3 P
two-stage sampling 2 阶段抽样法 U! m, E/ [. e7 W2 K* ?( a
unbiased estimator 无偏估计量6 A& T+ O8 i$ y A
unbiased variance 无偏方差
& U3 S% p1 d' G% P, c* X/ I0 ]; Buncorrelated 不相关(的)
" i6 r4 }. k Guniform distribution 均匀分布) J8 P2 f( f9 l' u1 A# F, ~
uniform random numbers 均匀随机数# }. N( {' M$ C7 K+ z4 V
uniqueness 唯一性
$ n1 p" \4 {8 n- G5 N/ X( f- Gupdating 更新
/ M' o7 Z% E8 [* [* upward trend 向上趋向 V
; _$ g s! p; pvalidity 有效性- y% }9 O3 `$ v/ ~# ^- s
variate 变量
0 s9 N/ w6 ]7 H! y. j7 {* variance 方差
" |2 q6 b( H a5 dvariance ratio 方差比
; L' O/ `% I+ ?varimax rotation varimax旋度% w! Y1 L/ l( ]7 J0 E
varimax solution varimax解
- I+ R4 u5 ]: i. x- x) H8 c$ ^" Jvariation 变差4 o3 Y' J3 T# d8 L, Q v& c
variability 变异性 W$ ~# h7 ^4 ~3 } X. a/ C1 k
weighted sampling 加权抽样
5 r& n1 [% C7 |+ FWelch's test Welch检验+ L' d' A7 |! N3 A
within (级)间
9 q3 N5 P9 l9 G0 w$ c0 O; w; k, I* u l* Fwith probability 1(w.p.1) 以概率 1 1 x4 `- i- |8 ]* z" R, h4 D- t
wording 措辞 X
: }$ J+ H, z* OY
' x4 y/ z7 g o& @3 B% A# Q8 f9 [Yates' correction Yates修正 Z
8 \3 l) l/ r/ g8 j8 q5 |* R* Zipf's law Zipf法則' P# B: b" E' d+ q
* z transformation z 变换 |