|
F. f$ X9 ~) H" A5 ?
face sheet 4 J/ G* C1 |5 {- A1 h) ~1 _" A
factor 因子
4 R" v5 r/ K8 E8 t+ W* factor analysis 因子分析0 l' u7 T5 w0 S- c/ q0 ?0 {
* factor loadings 因子输入量(系数)5 w9 U; e( V: }: V3 X: a% V: }, }
factorial effects 析因效应% M: |' n: K; `& e7 U
factorial experiment 析因试验
1 e/ U, q0 @* @( }fiducial probability 置信概率
0 A6 R( x5 L) e0 K5 L; Vfilter, -ing 滤子
! l6 M& B4 y" F; qfinite population 有限总体
+ a9 h' b5 ?8 N( \' x+ Z) ^Fisher information 费希尔信息) y3 c! \1 D# _; J+ o6 c6 H' g
* fitting 拟合
0 q0 `6 Q9 d V2 l9 Ffixed-effect model 固定效应模型
# w- E& S/ _ i4 A) g( Vfollow-up study 追跡研究
W# P7 k3 E* ?5 [: Hforce of mortality 死力
8 D9 _# s! c3 d8 Y# R; Nfractional factorial design 分步实施计划设计. r2 b: C" [! V# \3 ~7 K" L' m* t
free-answer question 自由回答法% ~9 c1 }2 z- W8 c/ ]1 ^
* frequency 频率
# Q3 J2 x& j3 r& G& j1 J* frequency distribution 频率分布% k4 f7 V q" b, B+ }! p5 s
F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G
0 ?1 k# ?! F- c) P5 ^1 B5 FGauss, Gaussian 高斯(的)
( x1 A7 L& X6 u8 G* genetic algorithm 遗传算法; s0 r" `6 k* C+ W9 U' B! i
geometric distribution 几何分布4 r$ C2 p, h8 y/ T
geometric mean 几何平均值
, w; u- {( q0 d/ ?8 y% F2 Pgoodness of fit 拟合优度' d6 n& T" a$ X+ y
Greco-Latin square 正交拉丁方 H
8 X }2 I' n* g1 Yharmonic mean 调和平均; i& h: H+ J2 s o
hazard function 故障率函数- v: M8 z H+ {0 X2 z
heteroscedastic, -ity 异方差(性); H% c: U1 w+ u7 ]8 f7 W; P7 j, }
* histogram 直方图6 w* s$ r8 S. @% y) ~5 k8 y
homoscedastic, -ity 同方差(性)- F( F5 S2 _8 ^, d4 ~- t
hypergeometric distribution 超几何分布
9 ~' _3 l2 L: A+ w% Q; X7 jhypothesis 假说 I$ o& m3 A6 Y% s5 V _
* independence 独立4 u: P; p- r6 q6 I! w0 U8 B
* independent variable 独立变量0 u3 E0 V& u7 W
infinite population 无限总体
' x, p/ m" G% j" N4 ainput 入力8 m/ C% L+ ]( t# x4 Z
inspection 检查* g; s( Z& e$ _. h6 E+ ~
interaction 相互作用5 _ v/ c% E/ e" J. O+ X/ P6 J5 J: E6 L$ `
intercept 切片- D6 O X7 J3 r1 J0 L, E$ C
* interval estimation 区间推定
& K7 n9 } D- r* T' F# b! V8 Z* interval scale 间隔尺度
9 p$ E6 q1 M! j+ U K$ Y6 R% Finterviewee 被调査者) w F1 D$ O# W; a& m
interviewer 调査员
( m4 z7 u8 C" a+ L& w u* _* minterviewing method 面试调查法3 J4 Z; g! s4 V ^7 k4 z
item 项 J; _8 D) u8 g; r7 j, N% _
Jacknife 刀切法 K
0 l N/ B# P; ?Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
' b4 s! c+ R# @$ @% Z" U! x* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数
3 @5 {6 m2 n& d) U$ p+ e/ yKullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
" U; u: T9 e v" X* kurtosis 峰度 L
+ p1 p. `: Q* A5 ^/ O! O3 Mlag 时间滞后
! u+ y+ t5 B6 i# p( J# Clarge sample 大样本
2 S8 h* n- X5 x. ~Latin square 拉丁方3 f& D6 x# G1 y. _7 A1 F z
law of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)4 J; n7 s6 A: L3 h& W7 K6 h
least significant difference, LSD. 最低显著性差异9 Y4 @: h' J. m' b7 z" v3 g
* least square 最小二乘法! O% r" D" J2 Y
* level of significance 显著水平5 q- I1 g' J) _2 F2 R
life table 生命表% `7 u& S Y$ O
likelihood 似然
# }# X" v+ m4 t8 c* ~linear discriminant function 线形判别函数) g3 W8 V1 Z5 l1 ^2 K/ W
local control 局部控制
$ ?" q; m. I: k9 \# R; S, d" |0 rlogistic function 逻辑斯蒂函数
, S+ B2 R4 x& [, wlogit analysis(transformation) 分对数分析(变换)
: L, v1 r+ c0 m* H5 qlog-linear model 对数线性模型
+ F2 J2 Q, t& F) j Rlog-log 对数
" @1 U- `! e! O6 Y4 E, ~log-normal distribution 对数正态分布
4 Z' e5 s/ v8 N" i0 J7 d$ J# Z! hlongitudinal 经度的,纵的* X+ @8 v2 T# r% E
loss function 损失函数 M
+ k/ c$ A/ |2 T3 J" t% {Mahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离
6 ~3 b4 T6 X1 ^mail survey 邮送调査
4 c5 P+ [3 U( }& f; Umain effect 主效应
, r) D; C3 u* R& y6 l t [2 Qmarginal 边缘(的)! W( M. B- a3 G! h9 r
Markov, -ian 马尔科夫(的)
8 }* @* `$ b8 y! E9 [3 q* O; U2 mmathematical statistics 数理统计学
% _6 f, A g! j* W- V# c" K* maximum 最大(pl. maxima)
- t; D7 f8 U- \maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)) X {2 \4 q' d% t8 t6 a+ E0 p) A
McNemar's test McNemar测试
* m) P6 |6 R! ]' A" A2 [3 v8 A: l* mean 平均(值)
8 }4 g3 U: j! K* mean deviation 平均偏差
$ S8 a1 J( _* r4 amean effect 平均效应
. u/ O" C* @: @* median 中位数( Y& B d& {5 n" F1 g. J9 `
meta-analysis 元分析$ |' V. ^- G2 c, V' S
* minimum 最小(pl. minima)6 S# y( Y; Y& [
missing value 缺区值
7 U# t A+ u) P! x. d* mode 众数+ T4 b/ g8 x( g& |0 @! s0 {: h v
model, -ing 模型(建模)3 t; }; [: P) g& h- U
moment 矩5 o, P2 _! d; d& h
moving average 移动平均
8 t# E" l: J' a( g$ c0 T. W* ymulticolinear, -ity 多重共线(性)' H" F' m9 x' o) _" w1 r
multidimensional scaling(MDS) 多维换算
; E ^3 U/ K% c( C4 E- qmultiple answer 重复回答) y/ V0 l7 L7 Z' X
multiple choice 多重选择
1 O8 B# k7 W* @multiple comparison 多重比较
7 f; `' |7 C2 E( T* multiple correlation coefficient 多重相关系数+ I/ Q) _$ D+ Z. R" |0 q# b; D% {! o
* multiple regression 多重回归
; B5 w' U* B K+ L& Omulti-stage sampling 多阶段抽样
) r! m4 u* Z0 P" T$ a/ B( \/ j* multivariate analysis 多变量分析
: q3 E' b* E0 K) W! n+ @7 oMultivariate analysis of variance 多元方差分析8 D* |+ W# q% X; M; x! |4 a* `
multivariate normal distribution 多变量正态分布*
, i, ]/ B4 r J/ r6 t% eMANOVA =Multivariate analysis of variance! U" h6 C+ p. Q# I ]8 K) q
* multiway table 多路表 N8 ~, t5 Q" U/ }- u3 q
* n×m table n×m 表/ C9 K) H; r8 P( [% g3 k4 P
* nominal scale 额定尺度
' o8 K& U+ W8 B4 }; i, u( T# z' Znon-central 无心0 T) i8 U7 {" X; f! \8 b
nonparametric 非参数的
4 S) g8 e4 H% H9 F2 \( m8 @" Vnormal approximation 正态近似" g0 \- q+ W- Q8 t( z
* normal distribution 正态分布, r# g; a6 q! S3 m
normal equation 正规方程
2 ?7 ~6 U8 k% [ j4 dnull hypothesis 原假设 O0 D* o- j1 h, ]9 ?5 H
observational error 观测误差. t$ I8 `! F1 y
* observed frequency 观测频率# |* {1 f ]. Z5 e0 u
observed value 观测值
4 A$ I" d. ]- j# H. GOC(operating characteristic)curve 作用特性曲线
) H! e# _, {! J+ g* {odds 奇
9 Q/ f7 H+ h0 \* J1 E- Lodds ratio 奇数比
5 e& s% e# j- q% a G3 ~' E8 tone-sided 单侧" I3 k" B, J9 ^7 z. I! f
1-way layout 1 元布局法. t( H+ c0 j" F) e) p7 N
open-ended question 可扩充解答法
7 w0 U+ [) W; ?4 z6 A' |/ coptimum allocation 最佳分配法7 J! g2 u) s- I2 B8 ~% D
ordered classification 顺序化! Q! G: Q8 P; C$ V& C
* ordinal scale 序数尺度
& s( W' l; T J7 E' o% dorthogonal polynomial 正交多项式6 P) s" r+ k; U: H- }
outlier 边际值
& t0 }* m+ s5 Eoutput 输出、结果 P9 d# z( ^: ]' T1 w3 H
paired comparison 成对比较法
# S H9 R9 n% lpanel survey 固定样本调查! b3 j2 |; _! M1 S, Z
parameter 系数% Z# t4 z) j6 A; ~9 Y
partial confounding 部分混杂(法)7 {( {( \* O% m9 l' l
* partial correlation coefficient 偏相关系数
- k& f$ f+ R7 u; a. K! xPearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数
, J, ?# w: P" }# i# y" X) e, `: rpercentile 百分数6 \* p( f% {( K6 k" u$ D H6 `1 z
periodic 周期的
- Y+ z$ m' t% lperiodogram 周期图
: i1 N7 b; T8 l2 H; c( ^! hphi coefficient φ系数
; e8 A" m* n) ?1 s5 F! Lpie chart 饼状图& f0 c I, ^7 f3 W0 N+ w5 {
plot 点图% _8 u% N! l+ F
* point estimation 点估计
9 U$ W' F# j+ s* C* Poisson distribution 泊松分布& D( l! |. }9 L1 l; q. A
pooled variance estimate 联合方差估计
( }8 A9 p1 ]0 q4 ^! [( A* population 总体7 H; }9 }/ I/ }/ S* U v
population correlation coefficient 总体相关系数
5 a4 A& w* T! \% i3 Y% }* population mean 总体平均值" F s7 f1 M" }* l& @! M
* population variance 总体方差
6 |) v. x+ I# B; J k9 @) y/ [4 |posterior probability(distribution) 后验概率(分布)
$ X% I: U1 P4 jpower(function) 幂(函数)0 K0 u+ e5 f8 D: h \8 ?6 j
pre-coding 预编码# w2 V$ m* @' w5 Y# q" r1 c' j+ i1 D
predicted value 预测值+ K4 h1 X0 Z+ r
* prediction 预测
z4 B1 L' }. Apredictive 预测(的)
% D E0 G, d ?# x- Z( D3 I9 Ypresentation 表示、表现(法)
$ O4 P- C+ ~7 W+ S" R2 Sprimary sampling unit 第 1 次抽样的单位4 o5 g2 ]( V; y" H% E: U
principal component, -- analysis 主成分(分析)
, i8 V0 Y$ j% J3 f( Qprior probability(distribution) 先验概率(分布)
$ f) L; c1 ?8 N) Q" U q! W* probability 概率' b* T. [ a: l* _/ L: S$ w, \/ }
* probability distribution 概率分布7 x/ u2 @- o3 m* F) U
probability proportionate sampling 概率比例抽样1 h6 T/ K2 l n+ Y: B* K0 @6 h% O5 R
probit analysis 概率单位分析
: X2 H4 |3 Q( w/ u8 J: Wprocess 过程4 l* O* O/ h5 }' ^
producer's risk 生产者风险
# Q( Z$ G8 l0 t: P) c" }projection pursuit 投影寻踪
0 V$ n; a/ g! @( k. m# k1 Dproportion 比例
1 o0 I- A8 g7 |! c& w; Qproportional hazard model 比例风险模型6 k/ q; T! G% [% j% u
prospective study 远景调查 Q) A8 c5 Z, B0 {
quartile 四分位(数)
* {% y1 X/ B6 f9 ?6 Cquartile deviation 四分位偏差( s7 g; q, C: f6 n
* quality 质) p2 r' s4 z" H" A
qualitative 定性的
" h" }9 {/ x/ l3 k3 W/ m8 Lqualitative data 定性的数据4 K4 J4 O1 x( J' F
* quantity 量 F8 g6 [+ v8 a x, t G! x
quantitative 定量的、计量的! |: T/ u2 d2 C# [2 z4 E; C
quota system 定额系统 R D! T5 q* S( l. v7 m
* radar chart 雷达图
5 {. e2 `- I5 j$ ^/ z* c6 ^* random 随机的
8 ^4 W0 P' g- g& srandom-effect model 随机效应模型1 c& K3 L V \
randomization 概率化、随机化( _. f. i5 E% F+ b% @7 L
* randomness 随机性2 G9 S6 @. V: p( p( U
random number 随机数6 h! }) x+ k7 m, q) m$ O9 V* Y$ R
random sampling 随机抽样% @' G4 h7 n, F, z$ N
random walk 随机游动
0 I" p: v4 W% h% p% u6 _* range 范围(区域)5 @* S C" p( i! L! }, N- R9 ^
* rank 秩* w" d: l! t7 I4 n* ~! S# O4 U! a
* rank correlation coefficients 等级相关系数+ s, b# N9 ~$ J# z3 V8 t# x
ranking method 秩评定法1 W5 Q1 _& I8 y# Q% t8 F2 {/ }/ V% W
* rank-size rule 秩规模规则
/ w. N. V4 ]2 `9 w3 i, M8 brank test 秩检验& f7 c [. k9 Y
rating method 比率法2 A+ D4 q0 C- T* ~5 ~
* ratio scale 比率尺度
# y& `6 M( ~" Z) ?1 c* regression 回归) d4 H8 S# M, m- g3 t3 D2 A5 }
* regression coefficient 回归系数% e7 d& U# L, E/ V$ M
regression diagnosis 回归诊断! K9 S2 S8 t6 z$ f( N( Z
* regression equation(line) 回归方程(直线)9 b# u6 o/ c* L% c& U4 S d: n
* rejection region 拒绝区域0 `2 w% X# O3 @, u9 O
* relative frequency 相对频率
- l+ {7 |; l! h1 |relative risk 相对风险( i1 @3 @0 w0 A# C* ~
reliability(coefficient) 信赖性(系数)! b+ b/ a, C8 E6 {
* residual 残差 @& c% }6 ?* Q; w/ h7 Z# M
response curve(surface) 相应曲线(曲面)
; h! ]* e( z, n& A2 q8 Wretrospective study 追溯调查& |' P; [! y) e1 R
risk 风险
3 @! `& z$ B4 u& f9 k3 arisk factor 风险因素
7 r2 U+ q4 s erobust, -ness 稳健的(性)
{, P; N4 |! |* run 取遍 S: E' D8 k' Z9 w& k5 W! P
* sample 样本8 e1 V- f% a/ H) F/ b
* sample mean 样本均值
' k9 D' J3 e! l* q5 G! e* sample size 样本量(大小)& q8 O& O, n; X3 J, H2 h( F
* sample variance 样本方差
4 K( ~# _( T0 n2 g2 l* sampling 抽样# A: b1 p4 C3 {" V% N; c
sampling error 抽样误差
0 R0 ], w/ U: A& X: ^sampling interval 抽样间隔* R _: ?; w' y" y& |. x: H. L7 _
sampling unit 抽样单位# Q. c, l7 g2 c G
* scales 尺度9 F% p6 E$ R) v* @: P
* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图
6 a2 D, P. g$ _7 u: }1 j4 AScheffe's test Scheffe检验
$ d* }/ q& l* H( I- x; Sscore 得分; d l& y3 e5 O3 {
seasonality 季节性; _, t# G r6 q q0 y ~
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样
3 l" ~6 v% a# E# t. a4 }0 Iserial correlation 序列相关/ E0 B% {+ m* L% o! K8 h
self-adminstration 自管理1 I; f1 R1 R9 V5 j* C! \, \' m" ^
semi-log 半对数
5 o2 s& O+ N$ b d6 isigmoid 拟 S 型、S 状) ]6 e4 D$ N, O& j/ X0 w/ X0 ~
signal to noise ratio SN(信噪)比
1 ^ N2 A2 C2 \- d% T3 Ysigned rank test 带符号的秩检验
$ o7 R' `+ }! _3 a2 l; O* significance, significant 显著(的)$ a9 n5 t; z' v
* significance probability 显著概率
# F8 Y9 o4 Q7 u2 `) f1 usimple random sampling 简单随机抽样
7 l; Y) \7 |. |; N* simple regression 简单回归8 U; t0 x5 E f
single replication 1 次重复
3 J h3 S2 j. c$ _' |) X! [; S1 isize proportionate allocation 比例布局法
/ M3 t+ Y" B% B2 Mskewed 斜的. S$ p/ z8 d6 Z5 |. E: ^
* skewness 失真( A/ M, j* D9 ]0 m% H9 B
slope 斜率5 {; L5 W0 v" }5 U2 f% \9 x5 P, Y, i
spectral window 谱窗4 k. s4 u8 s4 k. A7 x# \& k* }
spectrogram 谱图
! H3 ^$ B& w; @spectrum 谱- R: X2 r+ X) f2 n8 v
* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数( Z7 f. N5 y9 f1 }
* spurious correlation 伪相关
# L- a" V1 w1 Z+ ]8 Nsquare 平方
( j& B" l- ]( o* standard deviation, S.D. 标准方差
4 \+ P0 `1 Z/ e0 s* standard error 标准误差
% c; R0 ^* a* x; V! L' O: n6 V* standard score 标准得分
+ A1 b$ u5 _; j' }! ~ \" kstart number 起始编号
! I+ b. K# B, t2 l* stationary 平稳的0 H! e* r4 [! F; d8 q& P2 E
* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)' |3 H1 f; o1 i/ K5 C
statistical 统计的
6 m( j# S. h. q$ |: T) nstatistically significant 统计显著的7 }' `7 N. r- Y6 C7 c* H
stem-and-leaf presentation 茎叶表现7 V0 d% R! ]4 O. |
stereotype 陈腔滥调
" n9 @7 ?( J5 p' y M/ a! kstochastic process 随机过程
! f& ?- M: Z0 S3 [* stratification 分层* z* @# G z2 r9 m
stratified sampling 分层抽样$ y2 H2 _" D( |9 }) Q1 s9 p7 F
* stratum([pl.] strata) 层
% k" v( K6 F+ c- Z" QStudent('s) 学生(的)
& \5 [% W1 T2 W7 l: a- D7 `1 S. l) ostudentized range 学生化范围% T7 c; t0 |, F T5 b0 C3 Q
study 研究
0 ?' l) w/ w, usub-sampling 二次抽样6 f& C' U+ \* w' i
sufficiency 充分性$ r4 q; l( n5 R
sufficient statistic 充分统计量" G% K. a: O: N( y9 @
supervisor 管理者, d8 N2 n7 r) P
survival analysis 生存时间分析
7 ]2 c- r9 Q, e& n% @survey 调查
7 ^5 C n, ]% Dsystematic sampling 系统抽样 T6 \3 a q% Y' r! Q
taxonomy 分类(学) y- n" x7 U& }1 @
tail 尾
( x% ^, L7 }1 B* test 检验
# n0 q( |2 h( Z, Q2 M* j7 Y* test of goodness of fit 拟合良好性检定
+ L% F% Y! L6 M/ [' K% }* test of independence 无关性检验* ]8 C1 x6 c& H x
3-way layout 3 元布局法
7 `0 B+ q# H i% c6 z& x0 }3 _threshold 阈值
, P. V" M7 G7 G; Ftie 结3 F; V+ t& @7 z" T2 v4 U
tie correction 结修正6 V% z7 h- S' f1 ~* r) n
*time series 时间序列3 F N, _& `/ M; ]. X5 U/ c, ^3 N
total variation 全变差
6 H* i& l# b4 l2 A6 I. \: l& w0 gtreatment 处理5 u5 C. u/ Q. i: f2 B0 ?& X& N% ]
* trend 趋势. Z4 P$ U/ X, r+ ]- Y. |: m( d
trend analysis 趋势分析/ h+ d2 ~. r8 k* b$ s# v; k a
trial 尝试
+ d- o; S ?& {6 K* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)
|) u% g. y* m) H* ~/ {: G+ Qtwo-sided 双边的; l0 l5 x$ |1 t. w
* 2-sample t-test 2 样本 t 检验3 q# x; e" s* q& d9 L
2-stage sampling 2 阶段抽样法
% m7 [) j2 O& \9 S$ n( O2 ]two-by-two contingency table 2×2列联表( E3 z1 c# s1 d" }% G8 W
2-way layout 2 元布局法. ?) O/ t6 j2 d
* 2-way table 2 重表 e$ m4 X! S% W
two-stage sampling 2 阶段抽样法 U- H+ X- {- H6 y, i+ o% d! R. X
unbiased estimator 无偏估计量& t: r2 w' u2 g& `3 I4 w( U, [
unbiased variance 无偏方差0 X- M0 ~) C% c" d
uncorrelated 不相关(的)6 s8 j; s" S; \5 X: B
uniform distribution 均匀分布
1 ]5 K7 I+ ~% U4 ~9 Yuniform random numbers 均匀随机数4 k& p: F% |' a
uniqueness 唯一性. m* N& ^& |! F8 o+ Z8 _1 l0 O
updating 更新8 `5 X. E( f) R$ s" B; j% i
* upward trend 向上趋向 V& c; G% j# K/ ^7 |2 h4 h
validity 有效性* P3 t. p/ q3 t" O, h/ t$ h
variate 变量) b) M% ^ j/ b) B- m ^- n- C9 k4 G
* variance 方差5 h: M' u; t0 |' T6 u
variance ratio 方差比
i) `& a9 H8 x- H7 N7 Wvarimax rotation varimax旋度$ d* t. {# h, x8 u' n( ]
varimax solution varimax解
2 U+ v: j! ^: X# J* C' Vvariation 变差
. O* w8 s2 _4 `+ H6 |variability 变异性 W
+ b) T0 t$ M8 U% X; Q1 dweighted sampling 加权抽样+ I! q0 S+ `" |( o. z" J* p
Welch's test Welch检验. M0 a: p$ U0 i$ b
within (级)间+ ^& `7 Y7 k- e4 s
with probability 1(w.p.1) 以概率 1 ; t: x @3 j( `# @
wording 措辞 X/ p ~+ q/ g9 O
Y
/ h( s: { [2 M# f! VYates' correction Yates修正 Z
0 \. w! `3 t& y) E) @* Zipf's law Zipf法則8 `8 W( i; c4 J1 N" D" f
* z transformation z 变换 |