|
F% V3 v; C( p: u1 e( r( X) S' j/ l
face sheet
8 z. o! B a% p, |; Yfactor 因子
' x/ W) \4 u& c* factor analysis 因子分析
8 |: J' D+ R% W! R2 a* factor loadings 因子输入量(系数)( k- ? L% d! j1 {" O
factorial effects 析因效应
6 E- ?0 K' v* g: ^factorial experiment 析因试验% I5 L. a, g1 q- m
fiducial probability 置信概率
k! w5 M( k' \$ q. b/ _) ~! e7 h: Jfilter, -ing 滤子( @. C- y& \5 \
finite population 有限总体" w- W' U! V- q0 e5 w
Fisher information 费希尔信息
1 W7 V2 f5 [" }9 w7 Q2 ` Y* fitting 拟合
8 g7 e' a. ^% b3 Z5 f4 W; d6 |! @6 Zfixed-effect model 固定效应模型1 [) ^2 f9 k; ?9 Y/ g( I- p6 I
follow-up study 追跡研究( B2 f; {" I$ [' ]0 \6 S* `) T; Q
force of mortality 死力
+ f& G) w& c. |, C1 zfractional factorial design 分步实施计划设计- F- X$ Z8 l ^, }8 J
free-answer question 自由回答法
* |- G% p: G; z( P* frequency 频率
" j+ d! D. A/ w. j3 E. J* g8 }7 a6 E* frequency distribution 频率分布
2 }: U# d) n- k" \6 D6 e+ {F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G# d; P: j$ @1 C b) t
Gauss, Gaussian 高斯(的)5 T, a( A0 ^% s. i# d4 ]
* genetic algorithm 遗传算法& t( h' G! T* z5 M
geometric distribution 几何分布7 o# r/ }' t, ~4 l
geometric mean 几何平均值6 P2 Q' O0 R9 |2 a7 B4 g% z
goodness of fit 拟合优度/ I/ X/ ]; F- }% d, f7 s5 x/ b
Greco-Latin square 正交拉丁方 H
! g# O9 ]" Y A7 |. Y) }) |harmonic mean 调和平均
) [/ N( `* R. ^4 }7 o; n( s( vhazard function 故障率函数1 v# c( ~; f6 I6 }$ S( F! w J
heteroscedastic, -ity 异方差(性)
1 t f" Z1 ~6 e& w* j+ k* histogram 直方图8 i9 i- b/ n3 d
homoscedastic, -ity 同方差(性)3 J9 o0 Q4 W* i* ^' p
hypergeometric distribution 超几何分布% B/ \: ^5 G' p: b, ?8 Y, T
hypothesis 假说 I
+ ^7 l; Q# G' O6 b* independence 独立
& g K, w- w, L+ q8 \7 }7 I4 P7 H! T4 ^* independent variable 独立变量, v& |0 q4 O- L
infinite population 无限总体8 G" R4 G2 S5 K, [
input 入力
' C1 j/ ?' r& j! `inspection 检查
; {$ Q. D, @# n, Minteraction 相互作用
+ J! P5 L5 j; `6 pintercept 切片/ n2 \5 T% t, R& d# m) z1 N$ ]
* interval estimation 区间推定
; Y2 A1 m. ~/ |" }8 K' U" \& x* R2 Y* interval scale 间隔尺度9 u/ g- v/ ~8 Y0 r: H; R; P
interviewee 被调査者* A$ Y" ` D7 Q! o I2 R4 K
interviewer 调査员3 Z1 l" _( [0 Q5 ~) }" s- X: G, d
interviewing method 面试调查法
H0 Z9 p+ W; y( H F; `5 xitem 项 J/ I0 T# K9 e# G- {& ~1 l2 t
Jacknife 刀切法 K5 {9 N l4 d$ Q7 s, \2 V3 H3 |, `
Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计. u' m# n0 R: @ g
* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数
! e, u' ^1 ?. ]$ V6 P! |. bKullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
/ A& g! b" t6 Z, W m7 k8 H* kurtosis 峰度 L' h) p+ l9 w) N% P5 J8 r# h- e3 N
lag 时间滞后8 {/ [ ] Y1 e
large sample 大样本
5 H& ]% a% v2 n2 uLatin square 拉丁方
7 e) o1 e5 N6 Y4 llaw of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)
- t2 w a+ L/ l$ p) L' G* ?least significant difference, LSD. 最低显著性差异
( A. D2 j8 D" h& o1 N) R( Z* least square 最小二乘法9 m- F6 K* i7 ]; l Y0 f
* level of significance 显著水平6 U" K! ^0 Y0 R0 D/ M. l
life table 生命表, o( c- Z& B+ }# [( I
likelihood 似然
7 ?* A0 Z$ ^3 a7 Clinear discriminant function 线形判别函数6 k% ?# g/ F7 W- V
local control 局部控制- F. S; `$ p9 f$ y" ?" R% s) F
logistic function 逻辑斯蒂函数
4 i3 b, {6 \8 B1 Ilogit analysis(transformation) 分对数分析(变换)' ^8 n; l& t4 z% w$ s
log-linear model 对数线性模型
1 ]% ^' M+ p( z" Elog-log 对数
1 w' P2 U2 u4 H3 z) J" L7 glog-normal distribution 对数正态分布
$ Q5 X; I) x% D! M/ `0 rlongitudinal 经度的,纵的0 C" p* |: H! L& S" F" S8 m
loss function 损失函数 M
' Q$ o& j- h( o5 ?( tMahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离+ `" F! l4 [; F! {+ u& k: _
mail survey 邮送调査
7 ?+ h" b( y- V) l3 Hmain effect 主效应
! S. z, L) o- Nmarginal 边缘(的)1 I+ J1 ^4 e' Z# O- a# H- D8 Z+ Z
Markov, -ian 马尔科夫(的)
; M+ G4 y" k& X/ Imathematical statistics 数理统计学
5 ?, b; Q6 d8 j6 y* maximum 最大(pl. maxima)
# g( y. ?* a+ a8 X( K0 W6 {maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)
- a* j1 V# |1 rMcNemar's test McNemar测试( I( w l) U5 I) x4 }
* mean 平均(值)& P- _ E( h+ E# F% q3 w
* mean deviation 平均偏差5 [2 I- i/ W2 p ~
mean effect 平均效应
+ X, W2 N9 B, x* median 中位数 E" O3 d: X' u9 I
meta-analysis 元分析1 d2 z# g7 ?; a% y
* minimum 最小(pl. minima)
6 Z* _. b5 \# ^; Q) h3 W0 X0 K \missing value 缺区值! a, b) v8 m: o0 h, z, [
* mode 众数+ N! S/ x7 P# j( C9 u6 ~
model, -ing 模型(建模)5 S6 H+ t; [; Z0 ~) ^$ q i! l
moment 矩* a3 V* {2 @9 w, `& x6 j# @* q
moving average 移动平均
0 f/ I$ o' i0 v+ i! Gmulticolinear, -ity 多重共线(性)# d2 \0 ~; ?" r) K
multidimensional scaling(MDS) 多维换算3 B+ s+ z4 o1 D$ o6 p8 {5 x
multiple answer 重复回答6 T* o4 e d3 F4 `# c+ c) F
multiple choice 多重选择- o4 D" I6 x5 t- j
multiple comparison 多重比较0 w, l/ W5 T4 S! R8 Z9 ]
* multiple correlation coefficient 多重相关系数4 x) h+ }/ O x$ M, i7 k, S
* multiple regression 多重回归
- l% I! I) u8 Y7 a omulti-stage sampling 多阶段抽样4 i/ Y2 W3 l0 E4 I7 X3 ?) v/ E; L& t
* multivariate analysis 多变量分析
( h4 l! ?* ?/ i3 O: L0 mMultivariate analysis of variance 多元方差分析
! T" G- o, m# u2 c* `& ]& Zmultivariate normal distribution 多变量正态分布*
4 X+ T/ j# a r c2 k: P% NMANOVA =Multivariate analysis of variance; V1 N% w3 t( b0 }% p, @+ c4 M
* multiway table 多路表 N6 o5 x, n" g8 f6 E
* n×m table n×m 表, |6 @7 {" E1 f7 a( L
* nominal scale 额定尺度
3 J$ A7 p( M% T& j/ a6 i% L6 pnon-central 无心
z% |, ~% b; x! i) Inonparametric 非参数的
; n( x5 l3 q8 n. Z: t5 Onormal approximation 正态近似1 a# ~& o4 N! s0 y
* normal distribution 正态分布
4 S# Q4 Y; v* fnormal equation 正规方程
0 I- Y( d+ c. t0 p J1 M& dnull hypothesis 原假设 O# \: ]5 H4 R* b. w
observational error 观测误差2 w2 W! f) e# W r/ B- T2 S7 K0 `
* observed frequency 观测频率/ C, l; T& f+ H5 D) ~! w
observed value 观测值
: M- [' f; r3 i& GOC(operating characteristic)curve 作用特性曲线! }9 I' d" k# U" m( A+ I; p4 `
odds 奇
6 w' p) F- x# Wodds ratio 奇数比
6 ?! b, R' h% s1 {1 P. Z8 [8 Yone-sided 单侧
. M7 L7 ~$ F+ ]* m6 e1-way layout 1 元布局法
# N: n1 j) n+ ~$ copen-ended question 可扩充解答法
' L: o/ }4 A& i) x; Z% Woptimum allocation 最佳分配法
6 b' V# }4 D# W2 bordered classification 顺序化. t" m4 ]( O+ ~; i
* ordinal scale 序数尺度
/ Y$ [8 j( Y" V' E* H7 ^9 yorthogonal polynomial 正交多项式
7 t! w. K3 z9 `3 E2 D' X. uoutlier 边际值, l8 K) i" w1 Q4 l! }9 q, \: I
output 输出、结果 P$ P9 u {6 `2 ]. n8 L
paired comparison 成对比较法5 T* F5 N; r+ a' e A9 P, ~
panel survey 固定样本调查
* G$ ^+ ^8 \% ?2 Wparameter 系数
: I) J2 u z# J o* Epartial confounding 部分混杂(法)
4 U: u, S1 `. k1 D' Y6 i* partial correlation coefficient 偏相关系数1 z# V$ ^8 w3 ^6 f7 ~' _9 n5 z
Pearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数) G- t2 l# V$ w4 ^' w, P6 w, @
percentile 百分数
: K# N7 P1 `+ X) P, N- Jperiodic 周期的9 ^ m! w$ i- Q0 }
periodogram 周期图
: Y7 k- n5 G$ z3 Z' t1 l8 jphi coefficient φ系数, I i+ H9 B, f: Q8 x0 z
pie chart 饼状图
9 R. v; T- `) Z& P1 P7 o- Gplot 点图) L9 O# Z/ _. {! R* P; B
* point estimation 点估计4 `3 C' s4 I- i* k: S
* Poisson distribution 泊松分布" B1 l1 K9 B' F9 f) O2 E' r# S
pooled variance estimate 联合方差估计
$ _: D5 y* k/ d. N/ A* population 总体" a. u, ~/ f0 J9 d( ?7 p$ l
population correlation coefficient 总体相关系数
! U$ t$ n6 x. z* population mean 总体平均值8 ?- J; l4 M1 [/ H: T/ d- f
* population variance 总体方差
: Z- O+ u' Z) {- v) {& lposterior probability(distribution) 后验概率(分布)" V5 q8 s! h8 T
power(function) 幂(函数)
0 W; ~5 U7 m( i) n+ rpre-coding 预编码
7 y6 L$ [8 q# o3 ^6 G5 V& I6 f/ \5 qpredicted value 预测值6 c# T, o h# v; N
* prediction 预测
5 O) b. G+ O' `predictive 预测(的)
' K6 @) i9 U( V& y, {( W1 qpresentation 表示、表现(法)
! Y* b3 c* I& z. y/ L- K, T4 xprimary sampling unit 第 1 次抽样的单位
$ d' [9 @' |6 e4 e& ~. @principal component, -- analysis 主成分(分析)/ I7 d( _. y7 G
prior probability(distribution) 先验概率(分布)' I4 L; m4 I9 d/ s* O
* probability 概率- M/ w" R7 O* B# Y& }% J8 x
* probability distribution 概率分布
$ R- t3 l7 e/ [% W8 D& {4 n4 zprobability proportionate sampling 概率比例抽样6 C1 O1 @ A8 i5 M6 A8 E" ~
probit analysis 概率单位分析8 d8 c1 Q6 v3 U3 f& C- e' t
process 过程2 [% j- V i; a/ d: n
producer's risk 生产者风险. V) Z' S U$ p
projection pursuit 投影寻踪" s: C, A: m) f& |- q, k
proportion 比例
8 r: P! B W1 K& y( ], Y1 G2 _proportional hazard model 比例风险模型/ S& P6 Y( n3 `: R" } B) {
prospective study 远景调查 Q; @( }+ b9 F6 L, b6 T
quartile 四分位(数)
' Q4 r, f" ~: H" r1 ^! d2 |+ A. P. Xquartile deviation 四分位偏差+ H4 Y. e( t& D C' M% k
* quality 质
+ u, K5 Z# Y; W3 O6 tqualitative 定性的( V. W+ o8 c% u q
qualitative data 定性的数据3 u; X2 z5 a9 n/ |% q
* quantity 量4 K* V9 Z! d8 y+ J; I, }, `
quantitative 定量的、计量的
2 b8 k# ^4 B Rquota system 定额系统 R
) A: w* N' {% I2 Y: g- R* radar chart 雷达图
" x6 C4 [2 _+ v2 C$ `* random 随机的
" @% H- c4 U, S; M2 urandom-effect model 随机效应模型
( {7 u: Y# i6 X* t6 [randomization 概率化、随机化0 z2 ^; }' C v* K8 _. T R
* randomness 随机性! E% ?9 e- p/ e2 k6 z3 t( o* T
random number 随机数. D* W. ^3 b3 s" Q3 A4 u5 ?! k
random sampling 随机抽样0 Y. D% E3 K/ H
random walk 随机游动
, z8 g7 N8 W @; i; {* range 范围(区域)# j S' D# K( ^* Z$ @; c
* rank 秩- b/ C, Y/ W' H5 y' p
* rank correlation coefficients 等级相关系数
* C+ x) @% j: D, b) t qranking method 秩评定法
% Q# P. q& f! u2 U' N0 V* rank-size rule 秩规模规则
. ~4 T* Z- C+ G( v# Mrank test 秩检验
: E4 d6 _$ |" g! ]6 k6 l0 ?rating method 比率法8 J; ]; k& a( t$ z
* ratio scale 比率尺度! V) d- @5 t g3 c# L1 b z V
* regression 回归$ m6 Z3 L( Q% C, w6 }
* regression coefficient 回归系数) y) D1 m& z I( [7 F
regression diagnosis 回归诊断
7 G! A9 S! i3 k) H g2 P6 L" \* regression equation(line) 回归方程(直线)! ^$ a. N- r& z# H
* rejection region 拒绝区域: M; C0 {9 s! w! p0 }! Z/ c
* relative frequency 相对频率
; A( Z2 @ N4 ]! D5 grelative risk 相对风险
( \- A1 ?6 s' j3 R9 _* h/ g5 Lreliability(coefficient) 信赖性(系数)
3 n: p# |( v* |! V) \* residual 残差+ f/ y! H9 l/ s6 t
response curve(surface) 相应曲线(曲面)
]7 H, g4 }8 `, r4 a) K" fretrospective study 追溯调查; t8 R/ P- K n& ?5 C
risk 风险
1 _# G4 z7 P( Urisk factor 风险因素
! l: _5 M) ~% s# e" lrobust, -ness 稳健的(性)
' A3 J' n9 `" ^. H, P% {9 X* run 取遍 S' M: Q m2 m( d+ K0 Q4 Q% G
* sample 样本- Z4 u% ] ?6 M* B# ^. _' i o- F
* sample mean 样本均值
3 l5 m2 Y2 I3 w/ N+ _: u3 `* sample size 样本量(大小)& a# Q( Z. i" L9 {7 c6 h5 i/ Y
* sample variance 样本方差
. c4 S3 R0 A# S z, G* sampling 抽样
) \5 Z8 s9 k) G( \sampling error 抽样误差
$ K1 p( }( P/ G1 r6 y7 ~( o6 asampling interval 抽样间隔
! u% A) T. p" r, U& Y1 Bsampling unit 抽样单位
5 c: p# G2 q' c# j* scales 尺度
[0 s: N ~: p/ C" i p( T* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图. r. x# s0 A* w/ t; E" |* c
Scheffe's test Scheffe检验: U1 \4 T% f* f* I% W( O( l) h; b
score 得分
) b2 w& @) u" b. `& wseasonality 季节性
$ E! x' I' c) s1 \2 K- T" x0 o1 Ksecondary sampling unit 第 2 次单位抽样! c) w% Z- E8 E1 U& `# z7 H, h
serial correlation 序列相关* w! \# |7 j* Q( s
self-adminstration 自管理
" x# M6 |5 C( e$ Ysemi-log 半对数, u2 c& m: ]/ _/ ]8 x) m
sigmoid 拟 S 型、S 状
3 V! ~+ D* X0 P9 T {4 l$ Ysignal to noise ratio SN(信噪)比* k. ]9 B2 `, f% v- R
signed rank test 带符号的秩检验
1 L* K$ I% Y4 E* significance, significant 显著(的)
0 E" Z2 ~+ l, P* X0 W3 C- E7 ~3 R& b* significance probability 显著概率3 k( h) ^2 b$ k$ }+ F
simple random sampling 简单随机抽样
7 o' S2 ]$ K3 ?- R# \* simple regression 简单回归- ^: f7 v- M5 s. @1 _9 E6 S
single replication 1 次重复; U& ?9 |% M8 F7 P
size proportionate allocation 比例布局法: ~+ w' i. u' i( D+ R0 y
skewed 斜的, l, ? c+ {: l& d1 ^
* skewness 失真6 n+ O$ c- i" x9 p& ?
slope 斜率9 E% v* E' X/ h' u0 }& Z' a
spectral window 谱窗
( B. S5 r+ E0 ?6 hspectrogram 谱图
4 Q" U2 P& f" s# Y! i0 ?- kspectrum 谱6 z1 B( Y& w0 T/ P
* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数
+ }. H% s" h: V: M( s* spurious correlation 伪相关
* j, q5 G2 \$ B" j4 X! fsquare 平方) A1 V( {' s. @: D
* standard deviation, S.D. 标准方差$ }( q6 {% S% S5 \7 \$ y
* standard error 标准误差
/ O+ L8 A# [7 ?! }' a+ }. r* standard score 标准得分4 }" D. T& x" N4 }, M( o" V
start number 起始编号
# N. i. Z' `) y( _" R' o* stationary 平稳的
# p+ C- N( `6 y8 }9 k, a( Q z* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)
# N6 ~8 v$ y! B% z! j3 D7 istatistical 统计的
7 y1 I7 k0 x% z$ S# [0 [5 V1 Hstatistically significant 统计显著的
2 Z, j% S0 w' x0 H3 M& Estem-and-leaf presentation 茎叶表现
+ w7 s2 g( h" d. ]stereotype 陈腔滥调) g# s. V- G7 N* n
stochastic process 随机过程
( {( h$ S) x5 {/ v* stratification 分层
' w/ C' p: x' J! M5 `- Tstratified sampling 分层抽样
& M8 M) Z; @+ R6 {' u3 ]- y* v* stratum([pl.] strata) 层9 @+ b4 B& [; }/ I( ]$ n8 X. v+ j/ K
Student('s) 学生(的)' y$ h8 _4 {7 b6 Q' P
studentized range 学生化范围
R% H, r" N9 Astudy 研究
# x) Q( F7 K9 s( u$ gsub-sampling 二次抽样
4 g" C2 I2 A* A. _3 r8 X, ^sufficiency 充分性
! D# |5 M& L( v# ]7 Osufficient statistic 充分统计量
+ {1 ]- a) I0 \* c# wsupervisor 管理者 l7 b8 O5 ]8 {/ j K/ L: r
survival analysis 生存时间分析8 Y/ \$ p! `1 b0 ^" y0 [, g
survey 调查
3 B$ o" g8 q9 o+ |* _systematic sampling 系统抽样 T0 h U: j ^( s% i5 Y
taxonomy 分类(学)
+ ^6 `4 d. }4 W: a8 G, gtail 尾: T1 Z7 ]; d b
* test 检验
# i% ~1 P( x5 |9 y* test of goodness of fit 拟合良好性检定$ S. i$ j' R0 r# N& n7 o, e
* test of independence 无关性检验
# o6 ~' i7 T# }* | q: U3-way layout 3 元布局法2 y9 u7 e: U( b3 Q3 ^ D. ]
threshold 阈值
/ |8 K9 Y- |- G" Y, s! F5 x+ Y, m( H, {tie 结! n4 ~& ~8 t1 R* g; P. O8 e
tie correction 结修正7 o% C$ @, A+ v( z
*time series 时间序列
) \7 v8 M5 M% n* h+ A+ ]! o( ]total variation 全变差
2 C ]+ Z: L# y4 b* G- l9 ]treatment 处理- N |4 D$ D/ B& Q
* trend 趋势
0 t. j8 ~- d; W! ?8 z$ _# {2 ?trend analysis 趋势分析
3 `. y9 Q( A: K% E5 Qtrial 尝试& }; Z D3 F* `! e. S% b
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)( U" S8 g8 `* Z- m/ g A( K$ f
two-sided 双边的
, x' G5 a$ ~5 X3 q1 J2 b, h' \; O* 2-sample t-test 2 样本 t 检验
0 P0 q' z2 ^+ n2 I4 f# p+ k) H2-stage sampling 2 阶段抽样法
% Z; O$ c" k4 x; l9 g( }) {+ D% `two-by-two contingency table 2×2列联表6 B" F( ^. z: B3 E/ G
2-way layout 2 元布局法
( Q! {+ c# g' i* 2-way table 2 重表" I; N- Y3 H; Z) Z
two-stage sampling 2 阶段抽样法 U
! B, e% R9 b! O! B1 F" G3 Vunbiased estimator 无偏估计量
! Y! R" f2 W! F( Cunbiased variance 无偏方差7 }4 k2 F6 W+ C& h2 l! P7 m8 N
uncorrelated 不相关(的)9 w: F' K( N9 ` @
uniform distribution 均匀分布
, ]8 P( \, J: Muniform random numbers 均匀随机数, x; E# {$ J% W) d# g# L) `, S
uniqueness 唯一性+ W8 s$ w0 @! W4 _) r
updating 更新" A- c+ }3 y) c8 r5 h
* upward trend 向上趋向 V
% Y$ k, G2 ], R: J: Cvalidity 有效性- o& ^3 X. h8 Y# G7 R3 H0 K
variate 变量
0 U" K1 G) u9 D9 f7 V4 }' O: i2 [7 s# J* variance 方差
' u/ [0 H3 N" R) S9 Zvariance ratio 方差比
7 ^& o# |+ { ~, m/ Ovarimax rotation varimax旋度: ]# u# |) v; O1 M8 t0 A; Y4 _/ ?* B
varimax solution varimax解
+ c' A4 L! ]; g! Mvariation 变差8 D- Y3 X' Q) G% C4 o( a
variability 变异性 W
0 ^6 }) |) o9 z) ~+ d- Z. {2 xweighted sampling 加权抽样; W" U9 y; B) A
Welch's test Welch检验
3 L2 ~1 M! G: O) Q- A3 Gwithin (级)间
6 @( j8 e% G4 \. u' p5 Z6 E0 F8 Swith probability 1(w.p.1) 以概率 1
5 d" E, X3 m4 F+ E$ i' [: Y" Vwording 措辞 X( W' }, P% j. D
Y
* D/ e4 {% Q6 A. G7 iYates' correction Yates修正 Z
* K$ s. `) f; j2 r% N/ r* Zipf's law Zipf法則/ q9 [2 f q6 w7 U
* z transformation z 变换 |