|
F
) j4 ^* E% m8 l/ A U9 z Hface sheet ' R& _. c5 S' m. j5 W
factor 因子
s/ R" p# H0 d( H2 B7 I, e* factor analysis 因子分析) _" {2 {* u$ z2 h
* factor loadings 因子输入量(系数)* _. A2 S* U7 a6 {9 Q+ @! E/ j
factorial effects 析因效应
' n4 i+ s3 u" A6 p6 g, V0 c9 K3 mfactorial experiment 析因试验
g8 L Z- M/ Dfiducial probability 置信概率+ p2 I! Q6 E5 }/ m5 c( P1 U% G
filter, -ing 滤子
q% i$ \: F/ ~6 a2 H H1 _finite population 有限总体9 V, H3 v1 M7 G+ A
Fisher information 费希尔信息$ J w E3 Z9 r. ~3 w9 a4 ^) h- S" V2 d
* fitting 拟合
* u1 E8 ]3 M! Jfixed-effect model 固定效应模型* F- s+ M, x1 {5 h
follow-up study 追跡研究
' } r+ t5 N! C+ \; i" u) Gforce of mortality 死力
: Q& z# O" r' k, C) `6 [" | K: Efractional factorial design 分步实施计划设计
; T! j* z8 I+ I& Gfree-answer question 自由回答法4 D' [5 E I" }0 m9 y
* frequency 频率% K; z! o5 h) \6 v8 \& L
* frequency distribution 频率分布! U% z; k# t6 R/ u Z* L
F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G
- i2 j9 p+ E$ C& xGauss, Gaussian 高斯(的)
0 x8 J& c1 H1 ? M+ {) C( C; ~* genetic algorithm 遗传算法
% P& Q( {9 k( v; y% ?geometric distribution 几何分布 L9 W" R8 N; @ O" Z+ n
geometric mean 几何平均值
4 s$ r0 \ U) a" J7 d$ ygoodness of fit 拟合优度
: X+ M8 s |8 ~2 aGreco-Latin square 正交拉丁方 H
. B/ g: i+ @8 K: oharmonic mean 调和平均 \; L7 \3 G; j `! B4 h. E" s
hazard function 故障率函数
- Z5 k* Z, a5 O" n& lheteroscedastic, -ity 异方差(性): A1 s* n' Q/ a. @6 |5 n' R
* histogram 直方图; {, y. c2 h# U0 r8 g+ n
homoscedastic, -ity 同方差(性)
" |9 `* _" h& M/ c% U, {hypergeometric distribution 超几何分布
+ @* g9 d4 j* @# K) n) B( x3 Ghypothesis 假说 I* ?, o3 K% N" q H0 i, D) r0 K
* independence 独立
3 r6 e( y3 N7 Z9 u5 Z* independent variable 独立变量- N. L1 M% J7 m! d* ?+ a7 O
infinite population 无限总体0 s+ Y2 _1 }: v. d( l
input 入力( V0 _% x6 B. H5 f7 l# i
inspection 检查
" Q% e. K* B) n9 y* ]interaction 相互作用. G9 E" |5 c6 Y
intercept 切片
+ H5 W" `2 B; `( o, @* interval estimation 区间推定
6 u# _& s3 G7 r( @* interval scale 间隔尺度; Z6 x! ?8 O5 L5 s2 ]
interviewee 被调査者
2 l+ f: h1 m% v2 s4 c7 dinterviewer 调査员& [" r9 ~ l ^0 @
interviewing method 面试调查法
" @: J1 i; G/ n2 F @item 项 J
/ L" x& D: `3 x% PJacknife 刀切法 K" w6 X' ~3 B) e0 e6 k, h
Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
* b" }+ x) `4 w* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数
+ B" y9 ]8 p# MKullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
8 \. F/ c' x7 \# B. q* kurtosis 峰度 L
, i4 O( Y0 {7 y% l2 t6 Ilag 时间滞后& S" X2 j. `, t% Z
large sample 大样本" u: @7 I8 A8 y
Latin square 拉丁方
7 I5 g% g2 @' O2 X$ e4 \8 Vlaw of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)
8 s0 S6 @6 T; g9 a z& tleast significant difference, LSD. 最低显著性差异# O6 l6 l% u/ H& X
* least square 最小二乘法2 C2 I7 P7 i: N+ h/ ]% c
* level of significance 显著水平, M+ ~* ~- D6 T$ O6 E5 E! k
life table 生命表
O0 m5 [! _) m" Q" H+ Tlikelihood 似然. V5 t) j* r5 D% O
linear discriminant function 线形判别函数
- G9 \9 I6 D, p8 xlocal control 局部控制# b# P! c2 N7 w0 F" g0 ^
logistic function 逻辑斯蒂函数1 C6 T% }; ?! j M& S7 |( k
logit analysis(transformation) 分对数分析(变换)
x; p4 v, d3 U" r# D+ `, _ N" olog-linear model 对数线性模型4 t4 A# ^6 L. s ^
log-log 对数8 U! r) i/ s- G* Z3 Q+ n5 t
log-normal distribution 对数正态分布$ X; Y8 c! k, O6 T
longitudinal 经度的,纵的% C# o% @3 x+ j
loss function 损失函数 M* }5 p6 `# s2 r2 T. m
Mahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离# m; `# m) q4 f. w- G$ E
mail survey 邮送调査) K' `$ T6 O, p
main effect 主效应
- P7 U- j9 s" j C, \: _marginal 边缘(的)
. l2 K( K; e% K& k& A" z; ?8 FMarkov, -ian 马尔科夫(的)
) ~2 ?5 E# d5 Z8 Dmathematical statistics 数理统计学
n2 v' e) a" K6 v! X' P! ~6 L# |* maximum 最大(pl. maxima)- X) F8 ~' s/ O* k: Y
maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)
* s5 t1 u) z' v3 B9 PMcNemar's test McNemar测试
7 N5 O2 x/ J: v; m. j* mean 平均(值)* s5 {4 ]9 g' r
* mean deviation 平均偏差
6 w' a4 d; y" f% a' Z/ bmean effect 平均效应8 K6 _2 c8 a( x$ H+ @
* median 中位数* b& L$ l. ^) }4 t% t3 _8 N# g
meta-analysis 元分析/ b# a! ]+ h$ [: l
* minimum 最小(pl. minima)
9 Z9 ]5 Z$ @3 [" T8 z6 k/ Ymissing value 缺区值
9 R* |7 K; j0 r# g- }* mode 众数
- ]) F: N9 x5 T5 c) Zmodel, -ing 模型(建模)
0 ?4 r- N5 \3 Q2 omoment 矩
* S8 q6 G4 ?; t2 }1 Q- m2 xmoving average 移动平均
+ q& q k3 v: f! ~+ _multicolinear, -ity 多重共线(性)7 r3 ?4 M8 k3 d! G
multidimensional scaling(MDS) 多维换算
( o; L: B$ y# t8 \9 Y+ R( _6 ]multiple answer 重复回答
/ x! n3 O# @; P& ~7 s+ amultiple choice 多重选择
6 [! R" ]0 ] o( rmultiple comparison 多重比较
2 l" V& R i- t2 v& X! c6 ~# ~" S* multiple correlation coefficient 多重相关系数* T6 S+ O- F. B9 w6 O0 F* Z: F7 K
* multiple regression 多重回归
# b5 g( P8 D( E4 Y4 Cmulti-stage sampling 多阶段抽样
( L5 Z- N( i: @. g9 K9 |* multivariate analysis 多变量分析
6 ^7 O( Z ?- f& }Multivariate analysis of variance 多元方差分析3 Y1 T4 | {, D
multivariate normal distribution 多变量正态分布*
+ x: n2 S8 \( n( z1 o5 X6 BMANOVA =Multivariate analysis of variance
5 G, b+ R- Q- q* multiway table 多路表 N
5 t# {" Y1 B/ z$ d% E2 ?* n×m table n×m 表
0 z" b% l9 {- B+ G5 F, G, F* nominal scale 额定尺度
$ _; n% \2 V+ g9 P j+ j5 x* @non-central 无心
: H7 ^* e( [, [& @ wnonparametric 非参数的
! O" b: p# W. Jnormal approximation 正态近似+ L# Q7 }- v& \
* normal distribution 正态分布7 q3 ~* O. h; x5 H6 i( J
normal equation 正规方程. H/ P( L2 {2 z; E; H( B5 i
null hypothesis 原假设 O0 U/ X1 A% [7 u& n, `1 A
observational error 观测误差
3 T1 O+ a# q% H" p5 E* observed frequency 观测频率0 c* ^$ t3 s4 X& p9 z- T& ~: Q
observed value 观测值9 _- v& I6 N0 |5 G
OC(operating characteristic)curve 作用特性曲线1 w0 y9 j) b1 M' X0 T% ?
odds 奇+ y. r9 k! w$ g q- G
odds ratio 奇数比
8 }1 v! A' {$ @( h- Done-sided 单侧
, R' G/ W U5 l0 b1-way layout 1 元布局法
) ~9 y4 d; ]: g% zopen-ended question 可扩充解答法& L2 Q$ ~3 a" _ H
optimum allocation 最佳分配法
W! y* `* N; k5 Fordered classification 顺序化
# i7 n6 J- ^' W! [" }* ordinal scale 序数尺度
^; }) M! b c0 n) I: sorthogonal polynomial 正交多项式
' q# W! O' w% P1 L8 coutlier 边际值
& F) ^5 K5 e8 L& Toutput 输出、结果 P5 X; H1 @ v7 V2 _0 N7 f4 U \
paired comparison 成对比较法, Y4 K& z! A" S" g2 ^
panel survey 固定样本调查
0 L4 B- r, Q& y( V, V8 zparameter 系数
/ f8 {& _* W; ~4 ?' o$ kpartial confounding 部分混杂(法)4 |8 s7 I% R$ ^; T. z
* partial correlation coefficient 偏相关系数
1 Q K5 K' B# U4 V) e" rPearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数; S7 P$ i3 [2 s9 N8 ?0 V' t9 B
percentile 百分数
! |) W" \0 H1 s8 j! L6 B+ n/ x% _periodic 周期的
8 {2 C7 m5 E6 D- f+ S, ]6 Yperiodogram 周期图
# M) D6 Y4 I' b$ g2 z4 | Pphi coefficient φ系数% `% }2 L9 Y* f3 @ E3 j
pie chart 饼状图4 J8 G; J: C4 O' K9 L: o% H5 X; p
plot 点图
# N* W7 G. U, `) o* point estimation 点估计
/ U" x. g, L) K* Poisson distribution 泊松分布
# l4 Y- d+ K+ f1 l1 wpooled variance estimate 联合方差估计7 _4 D% P& C* l0 O$ Y9 g
* population 总体2 l( _5 f: z8 A. |$ F( O, p8 L
population correlation coefficient 总体相关系数" b+ u U4 ]1 V% C7 ^$ x
* population mean 总体平均值& \) j# c2 V- e; @
* population variance 总体方差 G* ?6 Y _- F
posterior probability(distribution) 后验概率(分布)
7 P* ]/ ~+ O- K- N6 j! E) n ypower(function) 幂(函数)
% T1 i9 _+ j+ P/ d/ Zpre-coding 预编码0 ^/ D6 [0 f! r8 n/ c0 C7 z3 d+ Q5 n
predicted value 预测值
1 x( b. u! [* Y7 B, `$ ]3 u* prediction 预测0 w7 J8 z0 t( w- p) j; w9 M
predictive 预测(的)
, {# K0 t7 C1 @) ^2 Z6 S( Xpresentation 表示、表现(法) r, I. B1 D7 ^" w) B _5 j
primary sampling unit 第 1 次抽样的单位* h' J( B4 P% ]) s
principal component, -- analysis 主成分(分析)
! a; ]5 g0 ]: \: r# ]4 vprior probability(distribution) 先验概率(分布)
4 [$ p. T* V) P* probability 概率+ Z, C, }7 A6 v/ F% u# q
* probability distribution 概率分布/ x) W! W# {8 r
probability proportionate sampling 概率比例抽样
3 V! R5 V% l+ iprobit analysis 概率单位分析
: l3 K! s5 u3 x$ p8 ^process 过程/ O. `" W+ B+ b$ K
producer's risk 生产者风险
/ H1 z& ]' Z4 Z6 B- Fprojection pursuit 投影寻踪
1 d4 o( v9 M* G. v% x2 Q* dproportion 比例
6 F' g1 w2 K2 D; n0 jproportional hazard model 比例风险模型
" T" N- B H% f: U, q# Fprospective study 远景调查 Q% _" T/ N9 X! [* G
quartile 四分位(数)" h# r( P$ O, t
quartile deviation 四分位偏差
, D0 u+ T7 t: \# _0 ]8 P( m$ y* quality 质5 p5 j& _: K1 K# ]
qualitative 定性的
0 a7 n& a( J& F, F5 Nqualitative data 定性的数据
8 }: O' b1 O6 L; R2 j2 k* quantity 量
2 \7 p/ @% p1 {6 \/ @quantitative 定量的、计量的 y, g, S$ ?# \$ J
quota system 定额系统 R
3 V2 B! }% i, D2 \& ?4 y* radar chart 雷达图& N; I2 e1 _ O
* random 随机的
/ `; G# A, i; ]" j C7 Lrandom-effect model 随机效应模型
, @& y2 {( N6 @9 y) e* v6 D! Yrandomization 概率化、随机化
2 _! o, x$ o+ e' `2 M. H* randomness 随机性! ?$ ? u4 a* _# G
random number 随机数
! O# H( B6 G0 F- j/ e# Drandom sampling 随机抽样$ }0 {4 i. C$ m! K, L
random walk 随机游动% u$ z5 `6 C2 s3 I1 I( z
* range 范围(区域)) O/ o# M6 C! Y( t5 k! ~
* rank 秩 m) L+ o9 m0 d' s1 l+ d
* rank correlation coefficients 等级相关系数6 W0 p- ]; R' k% V; b7 L8 K
ranking method 秩评定法
: l+ ]3 `# @! [5 o+ w* rank-size rule 秩规模规则, }9 M% Z( E7 G. B
rank test 秩检验7 n! m/ j. j2 W( f
rating method 比率法9 w5 l* D( g) L/ F* S7 o. h, Q, P
* ratio scale 比率尺度
, y8 V- c; {4 R& U2 c* regression 回归: s5 \3 O( _* v% z. a* u3 X7 I
* regression coefficient 回归系数
/ t6 c! g: {* T7 {( fregression diagnosis 回归诊断
2 g r0 Y1 K1 h1 ^3 L* regression equation(line) 回归方程(直线)( R: j8 {) n! e( [. ~% C
* rejection region 拒绝区域1 \5 U) R" f5 @1 H1 F% X
* relative frequency 相对频率7 n# h. S0 J( v0 y
relative risk 相对风险
( V! l2 p7 V6 E3 G# w; |/ F# nreliability(coefficient) 信赖性(系数)
7 B% u0 S. I0 O( c* residual 残差( s8 A3 L U0 O3 P
response curve(surface) 相应曲线(曲面)9 z7 z' E' \$ i! ^0 L
retrospective study 追溯调查
; Q! O* e7 p; h, ^ T* e; ?) Mrisk 风险
6 k- \; c* w( }( orisk factor 风险因素
$ U5 A7 x( _) x. _, l+ n! grobust, -ness 稳健的(性)
9 c9 U. E1 v: D- k8 Y* run 取遍 S, }$ @; h: [' V
* sample 样本5 f5 Q' w0 w6 I
* sample mean 样本均值' T" c: V+ _. X1 Q7 ~
* sample size 样本量(大小)
- n- C7 f9 [4 x6 V) }* q* sample variance 样本方差1 d r' J D! S l; v
* sampling 抽样
2 g" `8 E: ?) x& Wsampling error 抽样误差( M7 S+ A# n" |6 j0 X. X1 M1 q
sampling interval 抽样间隔
\1 ?9 s% E5 I( J p0 M2 J( [sampling unit 抽样单位
7 _& D+ P, a5 p1 F* l! q+ V* scales 尺度2 H& d& U- f$ E% D& a' y
* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图* a! Z7 K, l* Z3 }
Scheffe's test Scheffe检验0 l- d# f7 ~8 B6 M
score 得分- r) s5 @! F, t/ o, M* A% ?/ y
seasonality 季节性
, u% k/ v) Y) O3 R* x3 Vsecondary sampling unit 第 2 次单位抽样
2 {# `1 o3 i, {0 n6 _& j8 @serial correlation 序列相关8 l ]% E+ [+ _
self-adminstration 自管理0 n6 q' Y) L$ K) F( x8 _8 z- v
semi-log 半对数
4 F" q; _1 S T. {; m1 r% gsigmoid 拟 S 型、S 状
$ B. k- F# y. y. w, L2 e/ rsignal to noise ratio SN(信噪)比# c" z9 D7 c7 Y( h3 C
signed rank test 带符号的秩检验
) x0 z* i- c. H* significance, significant 显著(的)2 @3 C* F3 R! d; j
* significance probability 显著概率
5 P- V0 E) u2 dsimple random sampling 简单随机抽样1 c7 x: z: L/ h% U' n
* simple regression 简单回归
( v) k. ^9 r; O8 h fsingle replication 1 次重复+ z; ?* N7 n$ h; [
size proportionate allocation 比例布局法
/ q& z, q1 C! Yskewed 斜的/ G! q. r$ Z* o3 O8 E. p
* skewness 失真/ U) d4 C; e; H
slope 斜率* M0 a5 z5 k+ d
spectral window 谱窗
) u* L" [5 U3 Z+ X' t2 A: X; dspectrogram 谱图" A8 N9 h4 \# y
spectrum 谱
; Y9 Y3 s% Q( o4 O5 ]6 q' X* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数
1 Z+ g9 W8 q/ b; J, t* spurious correlation 伪相关
& ~$ u% ? @# }8 o% n0 Ysquare 平方
: b8 p0 ^9 L; P* R& v9 u* standard deviation, S.D. 标准方差6 P1 G- p |- L1 T. c; b! C+ m# Y2 d
* standard error 标准误差
O' V R% O$ y5 l* standard score 标准得分
0 g- p p+ D1 N6 N8 j, P- xstart number 起始编号9 F. n! g e. S Q h
* stationary 平稳的
1 m0 }5 A6 P+ a. | {* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)
: W. I3 A" ~3 E5 O& a; m4 dstatistical 统计的
( M+ i# ?+ w. q: Qstatistically significant 统计显著的% U8 O: x) Y* c6 m6 @! h
stem-and-leaf presentation 茎叶表现
; d0 G z6 k2 B2 |6 v& Gstereotype 陈腔滥调
- Z3 P: q, q; Z" _$ g; xstochastic process 随机过程6 f8 p$ U) v; k4 \% O
* stratification 分层
* b1 X$ Z# p% N3 q6 E- ]1 bstratified sampling 分层抽样* G. w- M8 d3 c3 w
* stratum([pl.] strata) 层
( Q! l$ x. Q3 ^) r' x# {Student('s) 学生(的)6 v2 o" K! P) S. V) ^" ~- A, B
studentized range 学生化范围7 u4 E" M7 ]- h6 V% q
study 研究
- U: q4 h/ ~$ P- ?# C+ C- B/ Csub-sampling 二次抽样
% l' q' N, S q# \/ e& ysufficiency 充分性' E( C: G% p4 ?* `, @
sufficient statistic 充分统计量
- _1 j9 m( Y/ d" ~% f7 e5 O$ xsupervisor 管理者( M+ \/ K0 Q& x# N) V4 k2 R$ l
survival analysis 生存时间分析
* m+ p2 [4 @7 S2 ^survey 调查
9 z! j" k& H1 m% p, z! Fsystematic sampling 系统抽样 T
' v+ O: w) ?2 wtaxonomy 分类(学)
% B4 n- G) Q6 C' r/ R( Ztail 尾
8 T) B m/ i6 r6 e4 a* test 检验
& i* c8 ~$ c8 n" w6 }/ E- l1 S* test of goodness of fit 拟合良好性检定
$ [# U$ _' U: I0 D! D( ~0 ^* test of independence 无关性检验/ k ^$ S4 r! ?; W. R9 G1 S0 \
3-way layout 3 元布局法! J* i+ G5 @8 J k: `2 U) G
threshold 阈值
- ]# U3 d5 I! Z1 B: ?$ ytie 结7 ?* [+ F8 C& x" U
tie correction 结修正
% q' D+ u: _5 z! X2 n3 [*time series 时间序列
0 K' O) P* k4 T2 c& Rtotal variation 全变差
- f/ g G+ t2 ~: y/ ^treatment 处理/ S! E9 z; u( ?2 q
* trend 趋势4 W" A1 z2 \+ k" T% U$ q. z
trend analysis 趋势分析6 M, G e9 J9 [* z, o* P
trial 尝试6 ?$ H+ `4 Q/ p4 d
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)- R1 F8 U0 Q, E: c9 C
two-sided 双边的$ r) p0 c+ Z5 A. X* j! a" G8 F
* 2-sample t-test 2 样本 t 检验
! ~6 j+ }4 r4 x+ o' t+ y2-stage sampling 2 阶段抽样法
& o- m$ k, H% w7 v* I4 ?two-by-two contingency table 2×2列联表# P+ k P( P; P7 u* V0 W
2-way layout 2 元布局法
5 g1 i5 C9 L# b* 2-way table 2 重表
4 ]& ~8 S; B$ _# z1 z5 M3 M9 ?0 v7 G. h5 xtwo-stage sampling 2 阶段抽样法 U
0 K8 m3 d& M$ F( k& ^unbiased estimator 无偏估计量
& Y" B; Z/ Q$ u0 f- Lunbiased variance 无偏方差 P9 Q' H0 [8 R x7 O& i- m
uncorrelated 不相关(的)5 z9 \4 U; h2 _% ^7 x
uniform distribution 均匀分布0 x* t( u8 y2 C: Y1 V/ b' h9 |
uniform random numbers 均匀随机数% ~5 d/ ^1 x7 Z
uniqueness 唯一性
. V3 r# \6 V* W* }1 ? Gupdating 更新- O! w' M+ L( P# v/ A+ s0 ?% h
* upward trend 向上趋向 V/ U$ F* K% f# A0 \
validity 有效性4 k! j2 f( B+ F2 |
variate 变量+ K# u& F* d$ l4 `4 H4 \' s
* variance 方差! w/ d/ \5 X" i3 S9 K h
variance ratio 方差比
% r7 E: V: a# e; Dvarimax rotation varimax旋度) @( b" T& [( q- O/ R
varimax solution varimax解
+ F% B( |% L* X% Hvariation 变差
B9 e7 m, T" j1 lvariability 变异性 W
; m9 H# |/ ]9 }( R. }4 ^weighted sampling 加权抽样" P. q' P- J; W8 g
Welch's test Welch检验4 w0 k6 x/ n. ]4 S9 f3 d% J% M
within (级)间3 ~, }# E, i/ e( e
with probability 1(w.p.1) 以概率 1
" S# \8 A W$ G! `% awording 措辞 X
) r; S% B( ~5 W7 N. XY
5 w* @7 E; g4 s, O% {Yates' correction Yates修正 Z
. ^& j- G- y [ S$ c* Zipf's law Zipf法則
^, w4 I3 |" f1 H6 M c* z transformation z 变换 |