|
F
* Z, G' Z, f9 M+ F. W# z @: bface sheet " t& {5 g, Y0 e6 k$ W: q0 E
factor 因子" T/ V; m3 f. f, g, u% T8 v8 Y
* factor analysis 因子分析
9 E! _( s* V& [* factor loadings 因子输入量(系数)
6 q" |+ R* \1 b2 J) Hfactorial effects 析因效应1 l2 g5 v; e6 U4 x r* j8 W
factorial experiment 析因试验
) M4 k$ S3 M6 H) G/ i8 ?fiducial probability 置信概率
: R/ M4 p9 A9 N7 c1 U8 |& B5 l" Hfilter, -ing 滤子6 l1 |- n& \( n) n0 t" c
finite population 有限总体% c( m: `1 Z6 L$ N" c
Fisher information 费希尔信息
4 D2 [, D; T7 C/ I6 P% ~* fitting 拟合9 X( O1 ~. w& A4 q. p
fixed-effect model 固定效应模型: g1 d1 @1 X# R0 H; d( a9 T5 @5 o
follow-up study 追跡研究' _9 {" c# s4 N% \% M3 p
force of mortality 死力
9 F* k8 n1 @. b$ v2 ^5 [fractional factorial design 分步实施计划设计
# b- s7 k# o% ffree-answer question 自由回答法: E5 d; N* j- Y# O( D$ h5 d3 a" d9 ]
* frequency 频率$ b2 a, f+ `- {* x/ a
* frequency distribution 频率分布" s0 }$ }6 a9 @5 @
F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G0 }2 a9 Z3 X$ H3 ]# o; Z: y
Gauss, Gaussian 高斯(的)
7 u& T& }3 V w; A- L* genetic algorithm 遗传算法
( M: a9 C, h0 B) Y2 ogeometric distribution 几何分布
( O# ^- v6 Q# X2 E/ r( Jgeometric mean 几何平均值
' s, h4 U# o2 X5 _goodness of fit 拟合优度
5 d, T# |9 [) b" @Greco-Latin square 正交拉丁方 H
+ y) }4 e0 A7 ^& `, fharmonic mean 调和平均% ?+ s) `+ [+ p3 h4 b" O+ J. ?
hazard function 故障率函数
! k; o' y9 U0 z: qheteroscedastic, -ity 异方差(性)
* p# g) n2 Z& Z- f! u* histogram 直方图: \0 [% }" t8 O3 c# K
homoscedastic, -ity 同方差(性)
5 `. Z8 U1 Y1 m: J. ?1 Xhypergeometric distribution 超几何分布( q5 i/ M; `! W: h( y9 c, s% I
hypothesis 假说 I! v' _/ G) J9 V6 Z( G1 ]
* independence 独立
6 _7 M3 U; `! T* f j' k. o* independent variable 独立变量9 w; E* \& u& u0 s L7 k
infinite population 无限总体
* x/ s3 L5 {9 O* w1 c& e( B, _0 @input 入力
( D% s& p7 t6 k; uinspection 检查
, r, t$ k- e, P* Z- jinteraction 相互作用) o b0 }; Q ]% O# @3 L0 `
intercept 切片+ a. u- a; S0 l, l
* interval estimation 区间推定
) u8 K0 s* r! _; l% u5 o* interval scale 间隔尺度3 V0 M) c3 R% Z
interviewee 被调査者/ U4 b9 b3 j' c2 P! L
interviewer 调査员
( U# s: W* c8 T. t! g& Finterviewing method 面试调查法
, b$ y$ Z9 P9 b/ Eitem 项 J
3 _ ?# H9 L4 F/ f% i" t0 @Jacknife 刀切法 K# `4 E) i0 K; W. C5 m8 A
Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计* u' V K' ^1 O9 g" e. |
* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数; [2 g6 B& v' h+ E' b
Kullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
8 e9 y$ g" Q5 v% F6 r; B* kurtosis 峰度 L
+ j( b0 r0 o1 T! ?) B: p" ?lag 时间滞后; {- R, E7 ?$ {0 p' s7 y
large sample 大样本3 D+ @% ~7 H5 F. s. C8 [
Latin square 拉丁方! w1 L, S! ?: l9 k4 ^& G. C Z3 W# f
law of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)& E' K* M K% x) x
least significant difference, LSD. 最低显著性差异5 n- X6 A+ b) X1 z5 K V3 J2 I1 v
* least square 最小二乘法
" V" C' c5 |3 n* level of significance 显著水平
% o# M z0 `. p2 zlife table 生命表- [# x( {$ g, c1 }. C) ~9 y5 G
likelihood 似然. `; J( G; `9 n: ~, L7 k" k+ D
linear discriminant function 线形判别函数
. Z0 r/ u Z) Glocal control 局部控制
% s; c8 f# {+ b: P/ W8 ologistic function 逻辑斯蒂函数
9 Y0 B$ p0 {8 z- q; |, g5 Flogit analysis(transformation) 分对数分析(变换)
3 }8 Y+ @7 z& |log-linear model 对数线性模型
3 h; u6 ~! T& }( R/ F0 S( `log-log 对数9 ^& S- X) a4 W; d/ y
log-normal distribution 对数正态分布
! {( C6 i, d# M. P. G4 V( {longitudinal 经度的,纵的6 N. m6 i6 ~" f! I+ L3 E
loss function 损失函数 M
7 \. h7 l4 D% o0 h' PMahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离6 c# i4 W4 g" ]0 A# W' v5 |
mail survey 邮送调査
6 p9 }/ m3 C9 P+ J8 C6 Rmain effect 主效应5 X; E9 I! f* U) F; @1 N, i
marginal 边缘(的)
+ ^1 `" G1 r% H: ~Markov, -ian 马尔科夫(的)4 |- H' Z& e2 K x2 j/ e) w
mathematical statistics 数理统计学
# r" Y- q1 G$ K; N& I9 D7 c* maximum 最大(pl. maxima)6 ^! [7 P: H+ W( g7 N* {* D
maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)
& P4 z( |: M+ f7 d4 qMcNemar's test McNemar测试/ r0 `/ g2 z9 H' I$ `% \; j
* mean 平均(值)
g" t" \( @5 t( Z4 a/ U* mean deviation 平均偏差; W. a) n: L. c1 m G
mean effect 平均效应
: T8 o) N( W# {" T* median 中位数
6 U* d# {. ]2 mmeta-analysis 元分析3 d' G. V" M- p/ p/ E
* minimum 最小(pl. minima)
0 N2 _4 Y7 B. q% E R4 kmissing value 缺区值5 l/ q, O: S3 w' v* b
* mode 众数
: X9 J8 D; ^6 C/ ~6 q- ~7 amodel, -ing 模型(建模)
- Q9 w( a7 Z5 i$ {! d# [moment 矩
- b" s7 E7 V. t1 E& Lmoving average 移动平均
9 t4 k* K# h" z: j2 g* `- w0 Pmulticolinear, -ity 多重共线(性)
5 T* u s$ D9 V! ]( R+ i8 j% Fmultidimensional scaling(MDS) 多维换算
( @% O; T7 c! Gmultiple answer 重复回答3 Z3 Q: }9 ], S6 ^, e. s
multiple choice 多重选择: V* E7 g6 u- E* {0 c8 `( a
multiple comparison 多重比较
2 |1 [ A6 p- m* multiple correlation coefficient 多重相关系数) ]1 U+ @8 ~2 w6 X# x, n
* multiple regression 多重回归# S" F& M5 u$ R" i w" J$ Z; N m
multi-stage sampling 多阶段抽样* q& j: R+ R4 j6 f" \% M- }
* multivariate analysis 多变量分析/ }( D* W0 L2 d2 U# ?$ O
Multivariate analysis of variance 多元方差分析& o# L& [- i4 Z. d
multivariate normal distribution 多变量正态分布** U1 G" ? H7 N/ ?
MANOVA =Multivariate analysis of variance/ g9 N# i# r% H; x. ^, N" G
* multiway table 多路表 N+ \" D* k1 s" g+ V' r4 I0 K6 e
* n×m table n×m 表+ Z+ M @, @3 E/ P7 ?
* nominal scale 额定尺度
3 k. q8 `6 m% N7 t& j, I& Onon-central 无心
+ P8 G+ a$ h* Pnonparametric 非参数的# a! F3 [2 K' u( E1 E \3 p6 |
normal approximation 正态近似5 z3 s3 D/ E6 m( c3 g+ m
* normal distribution 正态分布
/ L u- {. h" M( V' g/ Anormal equation 正规方程: J( Z. T) R$ L7 g, V
null hypothesis 原假设 O
' Y: o: {4 @! u; }) W$ Q" Iobservational error 观测误差
) K$ M( J8 l0 i, L+ f* observed frequency 观测频率3 z6 |# e4 z, b ~! A4 s( p* }" R
observed value 观测值* S \; S& T8 p2 m
OC(operating characteristic)curve 作用特性曲线* M! i- c1 k: C' K
odds 奇8 R. q" ~: W; r
odds ratio 奇数比
6 a& q3 ^2 ^+ J3 ~9 q0 r& Aone-sided 单侧3 `8 o4 `( f0 b/ T+ G1 \
1-way layout 1 元布局法( f* q/ k# f. @5 K% b7 k
open-ended question 可扩充解答法
8 ~& ?6 i4 g4 Y loptimum allocation 最佳分配法
9 Y/ O, G0 I! ~5 r* z Pordered classification 顺序化; G# E+ c! u8 f9 }3 ~# h+ K/ q
* ordinal scale 序数尺度; P/ z. f& Y% u- d" j3 p. T
orthogonal polynomial 正交多项式/ e& M8 ]# p. i8 ?
outlier 边际值
; F+ O; T! S& O- c9 uoutput 输出、结果 P. C2 s6 p/ f7 L3 g
paired comparison 成对比较法# |6 i/ R6 w3 e" Y9 I6 ~: d, q$ q
panel survey 固定样本调查' R2 S/ j& Y7 b( B! H% [
parameter 系数7 i( N' v. C4 K" x$ [* K
partial confounding 部分混杂(法)
0 |% U8 K4 z$ R" `0 L( c* partial correlation coefficient 偏相关系数1 H1 F8 Y$ e0 s) z; N
Pearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数
- h" x5 x) e0 s- f0 H% Z2 `; Zpercentile 百分数$ e! q8 C$ M( D1 Z; m
periodic 周期的
+ G9 F$ Z; k! W* |2 f7 Kperiodogram 周期图
6 |- J5 y A' t9 ?4 f0 n7 \9 Iphi coefficient φ系数. A' d9 P5 H# O
pie chart 饼状图
, _2 k6 E. C( ?7 o5 Y0 H7 fplot 点图0 T* t" Y% B" K% H
* point estimation 点估计% u7 u/ m0 C; Y' d7 f \0 D
* Poisson distribution 泊松分布
8 {- D9 N- r! h) f, e' xpooled variance estimate 联合方差估计8 j: f( r6 }! R5 R- N, ]" x$ d
* population 总体
+ V7 V1 a B5 cpopulation correlation coefficient 总体相关系数
" V. Z% M3 c) Z% s0 \5 I* population mean 总体平均值
+ ?9 r4 z% J% F* population variance 总体方差$ ]. g5 w+ M4 }1 b8 b( ~
posterior probability(distribution) 后验概率(分布)/ y+ e- G- n* {7 R4 p1 Q n
power(function) 幂(函数)3 }, g( C4 X+ y8 u
pre-coding 预编码
& W) n: W3 F( w0 bpredicted value 预测值) Y7 W) R% x* D0 l; e# L( r
* prediction 预测
. s" ?: y6 z& C( x( Cpredictive 预测(的)
+ e) v8 U3 F8 @+ [presentation 表示、表现(法)& v# W9 b8 u, q
primary sampling unit 第 1 次抽样的单位8 X7 u x( ~: w3 }
principal component, -- analysis 主成分(分析)9 S4 R% s% s: }8 G9 L& C& m4 j
prior probability(distribution) 先验概率(分布)7 w$ d1 V/ t9 A; p1 ^8 c0 P4 x
* probability 概率8 G1 y9 z) h0 e' K' V
* probability distribution 概率分布
7 y7 R. _( H x7 X! [. L, P$ C, @probability proportionate sampling 概率比例抽样# P t5 K/ J( `0 r: a* z
probit analysis 概率单位分析( }, u* g M; L8 {7 R) {
process 过程+ K* G5 @$ B8 m6 l
producer's risk 生产者风险( P+ C+ r: E+ }0 b
projection pursuit 投影寻踪1 U$ y; U, i$ w3 Q2 D0 A( o
proportion 比例% g4 H0 ]' D* ?+ h5 ^3 e: g M
proportional hazard model 比例风险模型! o6 b2 @& J; d' n
prospective study 远景调查 Q
, x E& n+ C' r* J$ o7 H1 Squartile 四分位(数)
, g+ {0 k* o' Q @3 L8 nquartile deviation 四分位偏差
8 _3 }$ ?' g" }& J- G: J2 c* quality 质1 N' `$ K: W/ `! U) a
qualitative 定性的8 j/ e* O c$ L y: d/ P
qualitative data 定性的数据: S1 |. G5 C' ~9 n. |9 V% ]
* quantity 量
, }" N- @) V! M) c/ h" z5 j" }quantitative 定量的、计量的$ F5 d* y. h( Y$ M
quota system 定额系统 R
7 _* M7 F- P0 A' y8 c& ~* radar chart 雷达图+ H5 ?0 t7 a8 f' ?; U6 }
* random 随机的
# L% f F1 v0 E0 nrandom-effect model 随机效应模型# C7 k2 g$ q6 p- v! J( P
randomization 概率化、随机化
9 t0 E" B/ h0 v3 a, [. b n( e* randomness 随机性
' {; a1 E5 [" Q6 Orandom number 随机数) B" R* v0 D( y+ P% ^
random sampling 随机抽样, h& N( v% t5 }4 A$ l
random walk 随机游动
7 x; y* p' Y6 q" E1 X* range 范围(区域)1 H7 ~9 h2 E* u7 P- V V/ A
* rank 秩
1 x. |$ C2 r3 o3 n$ H% c* rank correlation coefficients 等级相关系数4 P E/ y$ O# Q- P, O4 G
ranking method 秩评定法
) Y5 y# W0 u1 a' S* rank-size rule 秩规模规则/ o0 ]; B' z9 A8 G. u
rank test 秩检验
1 E" U+ u4 c& X9 d4 g1 t. _3 urating method 比率法
4 g- Z, S4 u/ Q5 Z* ratio scale 比率尺度
$ g$ x1 ~( p* k0 O6 ?2 ^1 R" R% v* regression 回归1 Y4 O' C3 O8 y
* regression coefficient 回归系数
( `# E& r9 D+ ]4 ]regression diagnosis 回归诊断. B$ P2 w A2 q& p
* regression equation(line) 回归方程(直线)/ B* k7 T2 G5 A% S+ s! i
* rejection region 拒绝区域
. F; E6 I6 P, i8 J1 q0 T5 j* relative frequency 相对频率+ X, t% {3 a5 f
relative risk 相对风险
0 A& ^& w: L/ k( Sreliability(coefficient) 信赖性(系数)! X" s% g' Y/ O0 h
* residual 残差
3 r1 A& |/ A) b& F1 s; Wresponse curve(surface) 相应曲线(曲面)7 ~9 R3 N. e( a) g2 N- S2 }
retrospective study 追溯调查4 x" U: E& d8 j* e+ G- g* j7 N; P( x* X
risk 风险
) \, O2 p, j0 a' |! d5 p0 l( nrisk factor 风险因素
7 p. P6 O6 I2 ^" {" w& R" arobust, -ness 稳健的(性)) h+ I' U% {, M: J( H% z7 k
* run 取遍 S' X8 \, w; Q$ \# m! X2 }
* sample 样本
6 t5 B# }. R3 U7 t+ t* sample mean 样本均值
" ~& M" I x) z( g; m' z* sample size 样本量(大小)0 {/ R' L. i; S9 @' z2 y$ D3 B
* sample variance 样本方差7 [( Y6 W/ c0 Z/ ~6 W k4 ]0 `" j
* sampling 抽样3 H+ y9 t1 `: `
sampling error 抽样误差" u( Q. _! ], x, Z+ X' i
sampling interval 抽样间隔1 k+ k3 ^5 `, d! `* c
sampling unit 抽样单位
* _% T- ^4 f/ q% J; V1 o( P u+ z* scales 尺度
! P- V- J$ z" s8 P" Q* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图3 ?) \4 M5 u4 K4 B
Scheffe's test Scheffe检验4 W4 ~( s u! V
score 得分
% k/ ?- ^% ^; kseasonality 季节性) E; Z2 _# x2 r4 S6 \* |
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样
% v4 N1 w" @7 D& q# X# fserial correlation 序列相关: d& _3 `: P& {2 p5 p) ?$ `
self-adminstration 自管理6 w _. h/ B4 w
semi-log 半对数6 | x& D0 R. t5 k: r
sigmoid 拟 S 型、S 状, r1 l) Y( ?, s8 U$ b( q" s
signal to noise ratio SN(信噪)比8 {% ]* t9 F) B+ p# z
signed rank test 带符号的秩检验
7 l/ g6 n* Q: X- H+ r3 m* significance, significant 显著(的)! n% J5 ^: L- p
* significance probability 显著概率
+ r$ w9 \# p, A4 esimple random sampling 简单随机抽样+ ], K: d. E% c( R3 B
* simple regression 简单回归
" ]/ @. u. V zsingle replication 1 次重复; d* S0 x1 E: u/ y* o% m; c
size proportionate allocation 比例布局法
& h/ {7 U; ^6 P" g1 Askewed 斜的1 J9 ~, A" _( H _
* skewness 失真
" X, y1 L O9 K0 x' ~slope 斜率
- [% C0 t& q& x& q/ Z8 Dspectral window 谱窗- |+ F* r) U. A" l6 M& \8 l
spectrogram 谱图* [( s* K* d" Q4 `) D/ f$ y
spectrum 谱
1 q* E! I* i8 @* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数
& h& E5 C& k+ g1 D* spurious correlation 伪相关
8 r( e# p4 G4 N& ^$ Csquare 平方, ?! t9 o8 ] P/ @9 ?7 V7 a9 M
* standard deviation, S.D. 标准方差
n7 e: D% U+ G1 W* standard error 标准误差
! B& a z' ]5 O9 T8 e& ]* b* standard score 标准得分
. A! X7 A4 ]" ustart number 起始编号
) `0 v( b# h+ z/ f, J' l* stationary 平稳的
/ ?8 a% E5 u) L l" B3 O* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)! x' d# D% `3 p! [
statistical 统计的3 K9 U4 S( |% ~% P; v5 q% l* a
statistically significant 统计显著的8 b6 @' U; I# ?4 Q' x8 \3 `% M
stem-and-leaf presentation 茎叶表现
0 h: Y! v1 O- v4 }' nstereotype 陈腔滥调& b5 }4 M2 a: a L) R0 B$ ?$ B
stochastic process 随机过程
6 L5 u9 ~4 j2 D, T* h p* stratification 分层 Z, K& g5 S: g) Q# e4 t, s7 a+ I
stratified sampling 分层抽样
9 A* g5 T3 a& @ p5 A* stratum([pl.] strata) 层
7 W. f! b- v+ V; IStudent('s) 学生(的)
0 Y9 }, E) n3 f# K# d* p' lstudentized range 学生化范围( w* c2 i% n& G6 e. i
study 研究$ K3 U( h1 u2 D. f% d5 R
sub-sampling 二次抽样
, I& R- e5 Z1 R ~. j- X, D. X _sufficiency 充分性/ X" c" n- s% Q" G
sufficient statistic 充分统计量+ b/ ?" ~! g* w; Q1 r8 Q' \3 W7 a
supervisor 管理者" D' I: |. o' F
survival analysis 生存时间分析
5 {/ ]( T9 l% j' A6 m. v3 S: Usurvey 调查! S0 y( _0 {5 ?( K b8 M
systematic sampling 系统抽样 T
' p0 O/ ]6 \+ F2 { d* ~1 Ataxonomy 分类(学)3 [& {3 H. z# S# M* ?$ A) C
tail 尾
6 q) m+ C# x# x# J$ O7 \9 B4 P* test 检验
+ @9 ?. H$ G( i* v* u, f* test of goodness of fit 拟合良好性检定+ Y8 L" {# E0 c# | T
* test of independence 无关性检验
+ R- J- z% r* X. K, @8 i* r# }2 ?0 `3-way layout 3 元布局法
) J7 Q( c+ [. fthreshold 阈值: ?4 ~# f7 }8 `* G/ u% _& o
tie 结
3 b( W7 p0 K, p, P, c. Rtie correction 结修正
6 k2 q( }% g8 J; y* N*time series 时间序列7 Q8 I" ?3 C4 W1 F' Q, E1 k7 A7 c; c
total variation 全变差
3 j2 t7 o4 D% d4 Y" K, etreatment 处理: t3 P t# b+ l+ {9 F" x
* trend 趋势
* A$ D+ z/ e' f. Etrend analysis 趋势分析
7 S7 y. c( X: F: g" Y4 |0 {- f% dtrial 尝试: Q& s; U1 I @1 [
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比), I4 T/ Z- {3 s. Q7 T
two-sided 双边的& ?# A4 Z& l$ v! O5 m- D/ i
* 2-sample t-test 2 样本 t 检验4 |9 p4 |1 I2 z
2-stage sampling 2 阶段抽样法 R; q4 ?4 P, T1 |/ Y2 m' l! S
two-by-two contingency table 2×2列联表3 G# w* j8 b/ e' X6 H" V4 T; a9 E8 `
2-way layout 2 元布局法5 u) e0 m& c1 n2 r X5 [; z
* 2-way table 2 重表" y' ~1 h, `5 E' A- l: A
two-stage sampling 2 阶段抽样法 U
* b5 @8 Z2 \" ounbiased estimator 无偏估计量& |1 e, b/ }" o4 w1 t1 K
unbiased variance 无偏方差
3 ~- ^9 `2 i, D. M" euncorrelated 不相关(的)! r! x3 ~4 u% `
uniform distribution 均匀分布& M* G! o6 K4 A, P# Q- n
uniform random numbers 均匀随机数
1 _7 F+ f# r( ~ a8 L' R2 zuniqueness 唯一性
/ }. K2 Y7 ]4 M. @updating 更新
6 ]) l/ E+ @# z8 r" l+ B$ v* upward trend 向上趋向 V
4 v: z G) B9 @' C. o3 m! ]' K$ Bvalidity 有效性
6 a3 B+ T v2 m4 c% Xvariate 变量! T( w3 `* c+ t1 e# B; m
* variance 方差
( e6 p7 \2 \. ]$ x0 X/ qvariance ratio 方差比! B( K3 |' V y6 q+ w
varimax rotation varimax旋度" _7 l/ j) y( N7 w3 d# w5 I7 |
varimax solution varimax解
, @. ]$ D' F0 Z: G" \variation 变差( L0 o% o- G& q C3 D5 U. t. I
variability 变异性 W
3 e, P. r3 F; P' k, r( ?weighted sampling 加权抽样
. y F$ D# a" @! ]Welch's test Welch检验
& B( k8 e; E7 [/ D. p7 pwithin (级)间( u6 W( R3 X" G5 u$ `
with probability 1(w.p.1) 以概率 1
& ^9 {( h0 M$ h0 W7 r" Qwording 措辞 X
- m0 M) h* L+ `- @' a. a1 Q q! GY1 x D) w8 Q* |: z# A. F( n
Yates' correction Yates修正 Z: I1 B1 V* m, u' E8 h1 A
* Zipf's law Zipf法則
! ]) A6 h& G* y" D) S8 ]* i* z transformation z 变换 |