|
F8 q- H2 @5 @( a l# x. c/ F
face sheet
' i0 A1 w& R1 e; c& X: A/ Nfactor 因子
( R- o. C+ x+ g' N0 @- t* factor analysis 因子分析
J6 {: Z+ `# y/ b* factor loadings 因子输入量(系数)
# k, ?. P4 I5 p5 n6 d1 n$ mfactorial effects 析因效应
8 x. w9 e8 E: k' _factorial experiment 析因试验
. Y; m, b6 l$ e! u+ \* _( Cfiducial probability 置信概率
) F( n. Q( ]3 K$ S1 jfilter, -ing 滤子' B2 K: G6 G$ x8 M
finite population 有限总体5 v* Q G* s! N- }9 D
Fisher information 费希尔信息
5 H! Z2 D) H! i% O* fitting 拟合7 K( k) b& |. `' S: J* c8 b* h+ W
fixed-effect model 固定效应模型
, j4 V! j/ I4 X8 b$ u; f8 B9 Ufollow-up study 追跡研究0 v* \" K! P! \3 @% m
force of mortality 死力
/ X( t- W; E; x- Q% L( I5 afractional factorial design 分步实施计划设计# o* I! n# L; ^! c1 s# P
free-answer question 自由回答法/ R2 {9 g' t+ N [/ L
* frequency 频率% H3 R t; D: O# l' e+ D
* frequency distribution 频率分布
0 v& u4 x; W# ~0 Y& |2 xF statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G
9 m. `) A8 L- f* M* C TGauss, Gaussian 高斯(的): C2 E9 ]5 a! L8 c% A& \. v
* genetic algorithm 遗传算法1 h- r( Q) r% m \2 G3 C
geometric distribution 几何分布 `* V5 u3 ?3 n7 Y
geometric mean 几何平均值& s9 V* n' Z/ `! n9 p
goodness of fit 拟合优度) P3 N/ z# U1 a0 r
Greco-Latin square 正交拉丁方 H
# c) J6 {6 | y3 ?( t3 tharmonic mean 调和平均* C! c- }' H0 F8 J
hazard function 故障率函数
, V/ F6 k" y5 \3 a% s/ Bheteroscedastic, -ity 异方差(性)
! u2 D, W( p7 C2 y( i* histogram 直方图6 [ e! v7 z/ y8 f! T, W0 ^
homoscedastic, -ity 同方差(性)
$ m A, P/ h; l6 l- k D) phypergeometric distribution 超几何分布% Z. r) L: e) T5 V- o9 N4 F- G
hypothesis 假说 I
! A$ X! F1 e; n) n3 ?* independence 独立
: O+ J; C& t U& a9 P H+ h7 R* independent variable 独立变量+ E. C, z" v+ I" l' i/ V$ O: X
infinite population 无限总体" a9 C# d5 Z5 |4 H0 g& X' }* C
input 入力8 i/ I- {8 k* d N
inspection 检查' n8 w# ~* \! }7 |
interaction 相互作用% e& m/ Z2 ^3 }" r9 W: `4 S
intercept 切片% a+ E" T" l; z2 Z' u
* interval estimation 区间推定$ I9 s) B- }$ s. k
* interval scale 间隔尺度0 u0 K: G1 f0 c
interviewee 被调査者
+ }' E6 M3 J1 a5 I0 i j4 J: \7 Dinterviewer 调査员
+ f+ q5 d: ^ j9 hinterviewing method 面试调查法
: x7 w" t6 E9 ~2 zitem 项 J
, t. J# K& \5 r) v' ]- GJacknife 刀切法 K2 i2 d9 l+ `# G; q j
Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
3 Y/ {: e: K6 f, A; r8 Y6 [+ c* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数, Z8 u% X1 f; u- w
Kullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数2 p) P9 [6 Y" @% F
* kurtosis 峰度 L0 B, K C7 T' P9 \) w5 X
lag 时间滞后
& J( e$ x7 O1 y1 d, Plarge sample 大样本
8 g; ?# j' e. l B Y8 y4 bLatin square 拉丁方
6 U1 `7 v- r1 R8 r2 Wlaw of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)7 J6 `' m7 x2 Y4 I
least significant difference, LSD. 最低显著性差异5 m8 [* k# b; t$ O
* least square 最小二乘法
: \0 r9 H! J5 I' N; E, Q* level of significance 显著水平
: J- {: n1 J4 e0 x* w7 x0 Flife table 生命表2 l- p/ x5 S! k# }6 w" ?
likelihood 似然5 q* u3 c, j- L% h: i
linear discriminant function 线形判别函数
8 k$ W! n$ N/ D- ^/ t' t3 a) g' o& flocal control 局部控制
- V0 [. {/ } n C; O5 @+ Blogistic function 逻辑斯蒂函数
3 f" @( |7 p Y) W4 E0 `logit analysis(transformation) 分对数分析(变换)
% G0 t9 S. F: L, K; O8 llog-linear model 对数线性模型
6 g7 L; y+ H0 {+ F( K5 Flog-log 对数
# H8 \: ^- W% l* a+ llog-normal distribution 对数正态分布
! n0 t* i: Q) F: e: Y3 R9 z7 Xlongitudinal 经度的,纵的& M. ~% ~/ ?* V! h
loss function 损失函数 M
$ a: k. x1 r/ y+ ^4 \Mahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离
" R+ x5 N3 o" D8 Ymail survey 邮送调査' r4 J) G6 e A6 J! X$ X
main effect 主效应3 x3 P( ]( Y- j; }7 ~3 k
marginal 边缘(的)
, _0 X8 h' P: s4 z% l: { _; s. W! Q6 O0 {Markov, -ian 马尔科夫(的): y: h. [0 Q& T* u7 X5 q9 v
mathematical statistics 数理统计学; U @+ L0 B& R% q$ ~' x
* maximum 最大(pl. maxima)
$ P) }( N" g8 kmaximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)
4 p& M& c5 |2 `$ i3 Q9 TMcNemar's test McNemar测试
( s, i2 }! H! s6 f5 o$ [* mean 平均(值)
/ P; p1 e/ r9 e. j# L# l. l* mean deviation 平均偏差, t) k# ^5 a: B; f! N
mean effect 平均效应
" }4 u: g* {# S# u; I$ u% a5 v& o+ W* |* median 中位数2 L8 T! v1 D; z% b, F
meta-analysis 元分析
" Z: O5 j$ c8 B9 N/ n, \* minimum 最小(pl. minima)
) C: t7 e, f R) Amissing value 缺区值- s+ S9 T& K8 n7 N/ w1 V3 g6 `
* mode 众数
6 r/ O7 Q% X# q/ V2 z* Smodel, -ing 模型(建模)
$ i3 _. U8 z; ~5 Zmoment 矩" y9 C& B4 f& X& }! N
moving average 移动平均
5 g8 C. i+ S3 J/ Z0 b+ mmulticolinear, -ity 多重共线(性); F5 I0 r o8 B( U; P5 k7 H3 h, ^! \# V
multidimensional scaling(MDS) 多维换算* e5 d4 i$ L/ m3 ~- n
multiple answer 重复回答
3 Z& Y7 b4 l5 @6 |" x; o+ g- B+ hmultiple choice 多重选择
8 ~) Z. o+ M9 F% Z3 [% }7 cmultiple comparison 多重比较 T$ U+ Q+ Q3 f8 b% z9 P
* multiple correlation coefficient 多重相关系数
- O6 v2 D+ o) [! D" T+ y8 g* multiple regression 多重回归# b. s& k# b" D! ?4 u
multi-stage sampling 多阶段抽样
, t6 k8 B0 W) d* multivariate analysis 多变量分析; i8 J A6 W8 ?2 v5 V4 ~& i
Multivariate analysis of variance 多元方差分析( k# _/ ~$ K8 l m6 Q1 B d' L
multivariate normal distribution 多变量正态分布*/ Z6 p5 i. A7 F* U
MANOVA =Multivariate analysis of variance
( H# C/ Q% h& s; ~5 m* multiway table 多路表 N- Z) r, ~ X+ R6 o5 e; D8 G9 }
* n×m table n×m 表
# g9 V, m7 m/ I* nominal scale 额定尺度1 l. g% U5 f5 |) V% k: ^0 X1 l# T( |
non-central 无心) c( v4 Y' i3 s1 O+ d# ~
nonparametric 非参数的; C4 ]9 a) J4 {' L7 `
normal approximation 正态近似" e+ s; E5 @& A3 X( I1 ~0 V7 s
* normal distribution 正态分布. E' s0 Q8 U- w$ K( i
normal equation 正规方程- Q. f$ G2 E) y+ C! l' t0 U
null hypothesis 原假设 O0 i) `8 R0 j& d3 D& L N: Y
observational error 观测误差' M- f! f3 Y, n% g D) U
* observed frequency 观测频率
- y/ y& q0 G( w" A+ Sobserved value 观测值
/ A) m& T* M L$ Q+ @0 F; NOC(operating characteristic)curve 作用特性曲线
$ o/ B( C8 R* P, Xodds 奇: {7 I8 ]: ^* [/ Z |0 B
odds ratio 奇数比
9 r% p9 G/ S+ w7 ~4 W0 o2 jone-sided 单侧
3 @$ y& g: x. Z1-way layout 1 元布局法! J; \& Y" s. d8 Q" _' c4 m
open-ended question 可扩充解答法4 F& a+ Z) P! } Q
optimum allocation 最佳分配法
% `) E9 u- N; S& o$ Qordered classification 顺序化' T/ n- O- w) |9 ` k6 V( L
* ordinal scale 序数尺度, |) i: m- g1 c+ d, v; x# G' l& D
orthogonal polynomial 正交多项式* p& Q$ v5 z) [* o
outlier 边际值
/ m/ {* l% E) t7 d/ x6 noutput 输出、结果 P
7 |8 l6 O1 p: |! N; n3 Cpaired comparison 成对比较法
2 l% C$ w$ ]4 P* Ypanel survey 固定样本调查, K$ i' r7 U' V
parameter 系数
& L" U/ J( b4 {8 Npartial confounding 部分混杂(法)
4 P D1 t9 Z- p" q# |* partial correlation coefficient 偏相关系数
, v+ Z6 a! a( e1 l J+ oPearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数
( B: r( H* F R2 Q9 ~$ K8 ]percentile 百分数3 _, \" M5 c) {4 u3 N
periodic 周期的6 A! L6 X6 L1 v2 C. a
periodogram 周期图
" A3 _/ d, n% S2 c2 h3 `phi coefficient φ系数5 K' h' w- \' I8 W' d, s
pie chart 饼状图
5 V, A5 u$ X# _6 U" l+ i( t# _6 {plot 点图) W5 d$ {" X- L* z0 H7 M C1 H4 @' e
* point estimation 点估计; }( J g5 ^3 D; L; Q& \7 _
* Poisson distribution 泊松分布
% b5 P3 V8 w0 R0 [pooled variance estimate 联合方差估计
2 e8 c* h4 K; Y& k0 J' b$ Z* population 总体
4 f9 f( z7 i, z1 e2 I) ^population correlation coefficient 总体相关系数/ P1 m/ \! _8 F9 ^9 d5 a3 A
* population mean 总体平均值
. Y3 G4 U( l- \& _3 l* population variance 总体方差4 T$ b& v& p( w0 `+ S& N/ n2 [
posterior probability(distribution) 后验概率(分布)( T. h" k1 m, L
power(function) 幂(函数)' z+ F' v2 x4 C6 z1 p O. O3 N6 Q
pre-coding 预编码$ d: w( l4 Q4 ^, E$ I- s
predicted value 预测值
6 j0 {) E0 G9 Q7 d* prediction 预测- W5 C! Y1 w- X1 s- Q
predictive 预测(的)
3 _- w$ t8 E2 C6 Spresentation 表示、表现(法)
# ^4 r4 m% V% H* N) [, ^" X+ Fprimary sampling unit 第 1 次抽样的单位
4 ]* V2 K2 F4 B0 vprincipal component, -- analysis 主成分(分析)/ U V1 g( o. n8 c
prior probability(distribution) 先验概率(分布)$ A$ m, g) ]* M( v
* probability 概率/ v2 O% V: b# U" W ~- A. P
* probability distribution 概率分布
- r: |# Y7 Z0 M8 dprobability proportionate sampling 概率比例抽样
( u* h/ I4 A9 P* K, c) Hprobit analysis 概率单位分析4 L" A' l/ y# m8 m
process 过程+ l, c% h1 W/ {2 I7 i. g( {0 b Z- l! e
producer's risk 生产者风险
8 _: \( q& q3 F( ^% cprojection pursuit 投影寻踪
- s }% a( K: p. Q6 Lproportion 比例" } a# n' O. F4 a
proportional hazard model 比例风险模型
* `2 N% \: d7 I1 U! D# xprospective study 远景调查 Q1 S' y3 j/ t- e6 h' B. }) E
quartile 四分位(数)( Q1 q/ c- Y8 @4 f
quartile deviation 四分位偏差
+ Q6 _! `: w( V/ S- l0 G- w9 f* quality 质' Z1 c/ H: ?& e
qualitative 定性的
4 @9 a: S* K9 P9 Fqualitative data 定性的数据
, d8 E8 [3 J' d$ A: q4 e* quantity 量
# k% n2 V& P' L4 d4 s1 f* Yquantitative 定量的、计量的 L9 h2 Q0 h5 V
quota system 定额系统 R* Q8 g- L) P p/ L
* radar chart 雷达图9 Q6 k- d P1 K- o/ s$ M' w9 d# L
* random 随机的1 b# [; I% y6 y; `9 D9 ~
random-effect model 随机效应模型
7 z$ p0 H+ j# L& W& brandomization 概率化、随机化
* S+ d5 D- ? w& C' C1 i6 a9 Z* randomness 随机性
K' @8 W9 t5 X$ Z9 j* trandom number 随机数8 h- E5 { p- Y8 _
random sampling 随机抽样5 z& a w3 }& g: ^6 Y9 E3 G
random walk 随机游动& X. W4 [1 K, b& A& u. F
* range 范围(区域) J9 Y8 m2 N9 t3 l, z W% m U
* rank 秩
$ L9 A) T: `+ f* rank correlation coefficients 等级相关系数 e/ }: W! F$ ^5 [. b
ranking method 秩评定法7 L0 O8 ^6 w" Q3 Z0 Q2 T. H; p) U l
* rank-size rule 秩规模规则0 e' W, |# U0 O+ g& U) B
rank test 秩检验: I" p" G% D' }$ Y% x4 C
rating method 比率法
* S3 @8 X( `, i& h$ k5 |* ratio scale 比率尺度
1 |: Z8 O; ^4 E) e: K* regression 回归
, I( y- b1 |( _2 i; T* regression coefficient 回归系数
" B. ^1 l7 s+ j" j. Y: l3 i; P" \regression diagnosis 回归诊断
$ i% a' p q) L4 U* regression equation(line) 回归方程(直线)
. d% \- b* }. s& Z$ z& t4 [* rejection region 拒绝区域" F1 q0 z; B B. g4 Y6 ]" p5 D
* relative frequency 相对频率
7 M( r3 \8 i6 J9 @" W5 rrelative risk 相对风险* a6 h. I1 @1 |( e8 J0 U
reliability(coefficient) 信赖性(系数)
" H4 D8 s+ G& V* residual 残差- `# h5 H9 w" o0 r/ F7 u* Y: Q' S
response curve(surface) 相应曲线(曲面)) F6 A( b4 E2 z4 d' L A) L& y" @$ @9 D
retrospective study 追溯调查9 h0 Y- L7 M, o. t6 k O d' l1 R
risk 风险
G% M$ P% [2 j' Nrisk factor 风险因素' W) P4 V4 P8 n% I2 \
robust, -ness 稳健的(性)
, q' Z' V# R3 v4 s; P1 s* run 取遍 S
- E2 E& r/ E! C/ M* sample 样本 r; `$ }$ |& ^5 x
* sample mean 样本均值- \1 t4 u9 I F- Y) d8 v
* sample size 样本量(大小)
. w1 Y% _& {* c* sample variance 样本方差4 N# G1 }& L9 M7 E9 ]& g, W
* sampling 抽样% `4 n( e( D. V' ^' d/ g
sampling error 抽样误差/ l4 R7 a6 S# J6 k& V5 |( m
sampling interval 抽样间隔
) s0 J3 N$ f/ X% Dsampling unit 抽样单位6 H3 I" h3 |: k5 b3 Y
* scales 尺度
7 S. H1 H7 t- F+ d6 b( r5 ~! o) D* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图
4 D# u0 x8 i: R) L4 DScheffe's test Scheffe检验5 E- j8 \* U' F
score 得分
2 I+ n0 p6 {6 g3 h( h- q' P6 gseasonality 季节性' Z/ F6 u( R" }! b/ y$ ]- m
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样
6 a3 E9 z, E* Y# |- b X& Rserial correlation 序列相关
3 M2 o. q. u* m1 i- G9 U- o0 tself-adminstration 自管理
" V$ ?+ ]% ^& l% h: { @+ dsemi-log 半对数
6 K- Z$ A# B* P, U' n5 osigmoid 拟 S 型、S 状) V* E; t' f6 \3 U
signal to noise ratio SN(信噪)比
4 E$ C, s- @: Lsigned rank test 带符号的秩检验
+ b7 E$ c" l) o- |* significance, significant 显著(的)8 c. |0 r! E2 d3 l: u9 t* M
* significance probability 显著概率
3 E0 S0 ~& d& y, Wsimple random sampling 简单随机抽样
8 }( s# t4 R# [8 H6 D0 {* simple regression 简单回归# s2 q. v I3 J
single replication 1 次重复
# t9 G( ?* F1 |. i" p P$ Usize proportionate allocation 比例布局法5 i9 }8 ^, Z& [
skewed 斜的( e+ S9 ~$ E. i r/ Z( P( ]
* skewness 失真' Y6 v# Z7 U0 p: D0 w- R# j
slope 斜率
- i! J+ w: q4 L4 \: Cspectral window 谱窗, w V. K# F' D! X ~ c" p) z- C
spectrogram 谱图+ c, b8 @# ]- U/ N/ C9 ?% n
spectrum 谱$ C6 x1 K6 H) S7 t+ v, `- I( g
* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数
* L5 k; {- ~* u* spurious correlation 伪相关
2 h7 A7 `' G$ {( X! [7 Dsquare 平方
% _1 k+ H( V& q7 y9 H" V* standard deviation, S.D. 标准方差
! f1 e9 ^7 w( W, r* standard error 标准误差
, c( H4 {6 \. ~. \ ?/ j* standard score 标准得分# d9 H' g9 c- O5 b3 X! i
start number 起始编号
4 e3 m4 h/ N8 g. i" l, H5 x9 E. V* stationary 平稳的
! O0 e0 _ m, d4 {$ {5 e2 e* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)* |5 [! f* x& V7 I2 k
statistical 统计的
/ g+ N! V! b8 s( jstatistically significant 统计显著的# W4 m* E3 v& V4 c U* \/ U
stem-and-leaf presentation 茎叶表现4 H) ^$ j# S" I" J# c- I
stereotype 陈腔滥调
" A0 d" o! m2 s3 astochastic process 随机过程
) V; r1 z2 @% X* stratification 分层
l( C4 Y- I* \stratified sampling 分层抽样
' `1 G& B( K+ @( ]( e4 A* stratum([pl.] strata) 层
, |3 p0 {) A- D5 N0 \# s: R! RStudent('s) 学生(的)
8 _% n% S7 Q1 X7 ystudentized range 学生化范围9 v3 {2 ]) p" ~9 t- ~0 c# L
study 研究; }8 E. Z: S+ t1 _
sub-sampling 二次抽样
6 L: Z7 ~$ f6 ]sufficiency 充分性( y0 \) S( S+ A
sufficient statistic 充分统计量* ]& |- \# q3 h
supervisor 管理者
# M2 f( ]3 D- Osurvival analysis 生存时间分析
% x& o8 t# v; _, x. e$ D; E0 wsurvey 调查
. U$ {. L( t& h0 c3 xsystematic sampling 系统抽样 T! _6 g+ y2 @2 u: j
taxonomy 分类(学)
& K* u3 ]) i9 K- t2 Q$ `( ktail 尾" I8 b- m, n- v+ o0 c- b4 ^' r
* test 检验
/ v, o8 }/ f: x F e( T+ M7 e* test of goodness of fit 拟合良好性检定5 i9 r. W4 \! s) h8 P: i
* test of independence 无关性检验% Y# c/ q8 r- @: ?
3-way layout 3 元布局法1 ^9 a1 J9 Z% \3 t ^7 T) }- a
threshold 阈值
1 l4 N) n) b9 S7 ftie 结
6 b/ a. r/ m! G E1 l( h Y* J5 |tie correction 结修正! i5 R$ R4 _" W" _8 m- c) l$ Q: f
*time series 时间序列- t @% t$ p, w6 |! g
total variation 全变差1 C u) Y1 J' l2 g& p
treatment 处理
% H6 b3 |) ~* C) }: ?- Q+ e* trend 趋势
# n/ l. J v' D( w- }: Ktrend analysis 趋势分析0 y8 L: N3 r4 J: n" y, u
trial 尝试- l! T8 Q$ p, p( p- j) k* ^ c' t
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)% G. P* i+ A7 Y! f3 ]) E! R6 T- G; P7 D
two-sided 双边的
) l! m- g8 a+ m% f/ }& p. C* d* 2-sample t-test 2 样本 t 检验& J0 r% B( ^6 r" D `- z2 {
2-stage sampling 2 阶段抽样法# K( Q& R) o+ {4 W& X5 a! m
two-by-two contingency table 2×2列联表6 w; n$ M& h5 P' @& `/ p, _% }
2-way layout 2 元布局法6 _$ K9 e+ x. v1 F
* 2-way table 2 重表
- E3 L4 U' v, x2 w) `two-stage sampling 2 阶段抽样法 U
2 j4 W: f2 T, k9 K* y+ `: G* l( Sunbiased estimator 无偏估计量 D c3 `6 ~% ~1 ]0 b
unbiased variance 无偏方差! u4 S6 C5 U3 M$ Y% Q
uncorrelated 不相关(的)
: q: S+ P" e4 H6 m2 tuniform distribution 均匀分布
6 |# ?+ k8 X, v; V( K) Puniform random numbers 均匀随机数
: m% |: L9 o: z2 _: funiqueness 唯一性
7 j# t) X5 D5 |/ P: R/ S3 |8 @updating 更新- V# ^9 B8 T! f1 d! E
* upward trend 向上趋向 V
' L" I, N* r: G9 Yvalidity 有效性) ~' q8 l! x& M
variate 变量
3 \9 `3 @0 i* ^0 V% X7 t8 U* variance 方差6 X: S6 ^5 P, F- O
variance ratio 方差比6 Z* [ O9 J9 p5 a9 O+ {4 ^ R+ q
varimax rotation varimax旋度9 R m2 i* ~) |3 L% ~/ w/ U5 n$ ^
varimax solution varimax解2 i) S4 x: p+ ]2 @/ h- U6 g) h
variation 变差
! O3 k: E0 y9 nvariability 变异性 W) a% x: _2 w' \8 Q
weighted sampling 加权抽样
8 ?+ N' N9 W7 C6 H. }% _Welch's test Welch检验! \) H/ X# q5 |* c( u
within (级)间
4 f: Q" Z K/ g4 `9 |7 e, wwith probability 1(w.p.1) 以概率 1
6 Z$ M5 h6 B1 K( w ^# F( {/ R% owording 措辞 X0 K) M' Q9 ^/ }7 G3 F, A5 f N
Y
8 c# v6 K$ {- t5 y- |$ XYates' correction Yates修正 Z7 {9 A t4 o Y$ A% p3 Z( k$ j! c2 e
* Zipf's law Zipf法則8 H7 t8 R2 M2 [) p2 j5 {
* z transformation z 变换 |