F$ V7 e5 C! ^- J' u$ r. }! ^
face sheet # ?" `# B# x ?( @; F/ Z
factor 因子" |4 y1 e: [8 R$ y1 ?1 S9 M$ Q
* factor analysis 因子分析1 c% K9 p4 \0 b: ^3 v
* factor loadings 因子输入量(系数)
: P3 I/ D4 q, wfactorial effects 析因效应% E9 G8 Q) U" U* l8 ?1 l) \4 }
factorial experiment 析因试验
5 F% N5 W$ r/ h$ B; U, ~" ?fiducial probability 置信概率
# |' A4 t( a4 b6 Z: Lfilter, -ing 滤子
* c/ x/ s# J8 l7 t( Gfinite population 有限总体
, V) G0 _% M2 }+ R1 PFisher information 费希尔信息
+ n. |' J8 V( n! V' ]* fitting 拟合
% w* [7 q3 |% Ufixed-effect model 固定效应模型, ]' t! S2 U D3 u! V6 |5 ]
follow-up study 追跡研究
e$ T4 M; n) C1 qforce of mortality 死力 F' y6 K0 z6 Z! G: S0 O
fractional factorial design 分步实施计划设计 n" c& O4 Y' _, d( W( X
free-answer question 自由回答法6 \/ F, O% x `, F# Q6 R) l3 i# Z
* frequency 频率
Q( s% u7 c& m& M* frequency distribution 频率分布
& x6 ?) o6 O9 x' U( {9 oF statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G8 A* ?9 t4 W* Q2 P5 B
Gauss, Gaussian 高斯(的)" I, H) I2 e/ O; K) q# G! u! }
* genetic algorithm 遗传算法! r8 I" ?& z4 l$ X. @5 H( S
geometric distribution 几何分布
5 X9 c9 | }% B2 V6 Rgeometric mean 几何平均值9 z6 X! O8 H8 t: W1 v# V) t& }
goodness of fit 拟合优度
& ]$ u& U8 x9 {% |7 T! u* x* ~Greco-Latin square 正交拉丁方 H
/ i" |) i. z5 [& @* tharmonic mean 调和平均
) `9 L1 Y, X* ]hazard function 故障率函数. H! x+ B0 j7 P6 j
heteroscedastic, -ity 异方差(性)
2 p& H8 c9 K- L6 F' l$ b* histogram 直方图
! N4 `; P; x7 R% W. v+ v1 x" h( Hhomoscedastic, -ity 同方差(性). G, L# M! n2 i0 H, q7 W& T
hypergeometric distribution 超几何分布/ [, J; H, O4 K; U# _
hypothesis 假说 I
0 H: S, C- K. _1 a* independence 独立
: @! t9 s D+ M! t* independent variable 独立变量
8 t4 W0 X! W# Z% R" i0 q7 {9 Linfinite population 无限总体0 Y1 T7 L9 j) f$ F( @/ O# O
input 入力2 y+ s' z6 z5 F7 c) B0 u( i6 N
inspection 检查
* f4 z; c0 v A% ginteraction 相互作用
4 l/ v- o& t$ a+ Iintercept 切片1 A1 @" P/ j# A' ]8 A( x0 \* l' B
* interval estimation 区间推定" P4 X0 _ }2 v7 C& C7 \0 p
* interval scale 间隔尺度
( U6 v4 z6 {- ]" }# X1 yinterviewee 被调査者
* W6 _ z, a- H( T0 l& y. Ointerviewer 调査员/ M+ ]6 n5 V' e' k0 Q$ E8 M2 }
interviewing method 面试调查法
u( H: ?- ]# q* C, i+ ~4 C$ R* Sitem 项 J$ i- g. H: P; y- W6 z+ W
Jacknife 刀切法 K
# d9 ?/ m. ?' ? m: s* ~9 l1 _Kaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
9 S& Q1 ^5 u0 r5 P% ^- m* q! }% z* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数
5 w8 ?* @- G; vKullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
3 Q! ?/ u9 P5 ]3 L* kurtosis 峰度 L1 X, @5 X$ W. a: [& W0 K
lag 时间滞后" k, V0 \/ L- M) T' u
large sample 大样本: N( ~8 p l1 G( V/ z$ `1 Q8 p
Latin square 拉丁方8 u* t- ]7 x1 c: n3 d+ @& T
law of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)
$ d$ w: U/ b" {; E& s) x' ^% _' lleast significant difference, LSD. 最低显著性差异
' U4 L$ a. X8 |% d2 Q" Y* least square 最小二乘法
+ F _/ [ o5 m: o$ t0 ]* level of significance 显著水平: B3 Z( |* r$ c' o+ Z
life table 生命表
/ I& |" I- `% {likelihood 似然) c) N) h @0 x) L
linear discriminant function 线形判别函数
' k# [; s( `# K4 a% e6 dlocal control 局部控制
* n3 j4 g5 a5 L \logistic function 逻辑斯蒂函数
; F3 m4 O0 R& C( R1 V& s3 J, vlogit analysis(transformation) 分对数分析(变换)+ f% T1 m& C( ^' o+ }
log-linear model 对数线性模型$ `; h& f0 }: \2 c. Q- r
log-log 对数
2 I2 [+ [/ r3 ~# t0 A3 J: qlog-normal distribution 对数正态分布% b! V4 y6 m/ ~6 z1 ^
longitudinal 经度的,纵的
b* i2 V& y; oloss function 损失函数 M1 d7 ?) d, f( q4 f/ U9 _1 }
Mahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离6 j1 K: E! d1 r1 Z
mail survey 邮送调査* s; W9 v( `5 b) t: C) J0 C+ L0 Y3 N
main effect 主效应' ~4 g L; J O5 O2 t, e
marginal 边缘(的)7 u2 I; Z& E3 W% j& @
Markov, -ian 马尔科夫(的)$ z. V8 g: [0 s& t7 E
mathematical statistics 数理统计学
: ]1 _# G I$ K' {' |% ~* maximum 最大(pl. maxima)
: a, j6 U( l) \, t/ j; W( Gmaximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)
* u: f- O2 R& v4 R( i2 `- uMcNemar's test McNemar测试# N& G8 Y. E# ^+ e
* mean 平均(值)
i) v3 o/ F$ E# j* mean deviation 平均偏差
P @) b3 M" J. o3 ~) }; C3 `mean effect 平均效应
( K: S8 i, {& @5 P! s8 N% p. N* median 中位数( U( `3 C( l! w4 { Z
meta-analysis 元分析# q$ A0 J" ?1 ^, j4 f4 O7 n
* minimum 最小(pl. minima)* i0 K' M' J9 L! c
missing value 缺区值5 N: c( @$ _3 |
* mode 众数1 s n% t# z5 b
model, -ing 模型(建模)
# V- t, A N( k, E% B- Vmoment 矩9 F- i V- o$ {9 B6 z$ w+ f
moving average 移动平均: G/ ~- w& g9 n9 g+ T; S( _
multicolinear, -ity 多重共线(性)
0 @' f9 L5 G& R6 X6 J0 v; F' Y I6 Bmultidimensional scaling(MDS) 多维换算9 ~# k8 f3 j8 Z9 U0 p: r$ d
multiple answer 重复回答# M# H( x3 J s$ J9 U/ R2 x
multiple choice 多重选择2 E0 T- b6 d- Y2 t, B% }
multiple comparison 多重比较
* U9 o& H" C, s$ M" R) ?* multiple correlation coefficient 多重相关系数
6 X- g6 e9 i2 c2 V, M8 K. ]4 c* multiple regression 多重回归# O3 k- k8 N0 F2 t0 I# [9 z$ f/ c
multi-stage sampling 多阶段抽样0 ?" ]- b- A4 R+ r
* multivariate analysis 多变量分析
& S2 O: b/ `2 e. D1 E1 YMultivariate analysis of variance 多元方差分析
+ L, V+ e; L5 L8 [3 T9 emultivariate normal distribution 多变量正态分布*
; n% L: e4 g6 {$ R; F; SMANOVA =Multivariate analysis of variance
8 V7 d4 T. t4 t8 N4 W, k: k* multiway table 多路表 N
g; R$ e& I" M% F! ?& J* n×m table n×m 表4 L) }) v& C0 Y; I# N: e
* nominal scale 额定尺度% V* E) V+ Q7 F w2 _1 ~ f
non-central 无心- d9 C7 l- a: ?. @6 y
nonparametric 非参数的! L9 x9 }3 ^5 |# ^2 B/ d9 M
normal approximation 正态近似" ?0 v1 i# M: C4 M0 D& _: K
* normal distribution 正态分布8 Q2 F- \9 v* T6 p( W
normal equation 正规方程
6 @! H0 J4 c0 V2 {5 hnull hypothesis 原假设 O+ c, j' c# g |0 u4 R
observational error 观测误差
* V6 u8 ?. s( X0 L' {. j2 S* observed frequency 观测频率- r5 Y) C( ^% F+ R% L n! x% ^5 z
observed value 观测值5 X a7 d( R' E: A/ W+ P
OC(operating characteristic)curve 作用特性曲线
9 m* W& u- {/ g- L% E8 podds 奇
" W2 n& B6 v1 r0 iodds ratio 奇数比
0 d" |$ C) R8 h. x7 ione-sided 单侧
/ [* X7 ^1 v6 C$ \# ?* P2 Z7 R1-way layout 1 元布局法$ x7 |. O3 h, _8 v) ?
open-ended question 可扩充解答法
7 _# F) e7 J0 s0 \optimum allocation 最佳分配法
y. W% u4 k& p: E) B8 iordered classification 顺序化6 m% b5 R. |$ G: {1 w
* ordinal scale 序数尺度, H! B) E! c7 |/ V5 l/ L" u% c
orthogonal polynomial 正交多项式
* B9 t- m. S5 V; @% V: O! H7 j8 Qoutlier 边际值9 e) i% w7 J( d3 ^9 ~
output 输出、结果 P( T( U+ V1 M1 `9 V& c
paired comparison 成对比较法
3 g: ~* D' m: @! e: w3 p9 rpanel survey 固定样本调查0 e1 _* u4 p$ ]
parameter 系数: X6 G5 W" J4 b R% d' r
partial confounding 部分混杂(法)& I2 O7 D. s- c5 j5 K; A
* partial correlation coefficient 偏相关系数5 _% [& n# ]+ O( h% f5 B; {
Pearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数$ T) F* l% A' E" X% n; N
percentile 百分数& ]* H! Z N' M/ I: h( S! X# V
periodic 周期的# t; ?! b: V2 Z$ i$ B9 v- R6 q
periodogram 周期图 W. f7 X. b" U9 E8 F' T
phi coefficient φ系数
) S. o( c' x% u7 ^- ?+ t# mpie chart 饼状图8 M) G$ [# C+ K; Q9 }$ c' s- y
plot 点图* `% U# i$ T9 M* K
* point estimation 点估计 N! G* l' \% g0 ]; [
* Poisson distribution 泊松分布8 r+ D! h- h% P5 J! r' v
pooled variance estimate 联合方差估计# D: r3 z2 z% o9 v
* population 总体
& Y& b3 b. l% I% |population correlation coefficient 总体相关系数& B9 L4 G3 s2 u; [
* population mean 总体平均值0 O! f1 r, W; y0 }4 C
* population variance 总体方差
; o+ M2 D2 ` y i6 p1 Dposterior probability(distribution) 后验概率(分布)0 d9 L$ b3 _! Q+ \+ ]
power(function) 幂(函数)
3 a& H. v0 C6 y% A; cpre-coding 预编码
' W& A/ z7 o X3 apredicted value 预测值
" n; u1 f% M3 P+ r9 G1 i" A* prediction 预测' N( h5 U& i2 l6 t+ v
predictive 预测(的)
- H+ E3 s: [8 @( R2 y, Q, }: I4 P3 lpresentation 表示、表现(法)0 m1 u$ l- l6 ?1 u
primary sampling unit 第 1 次抽样的单位
! Z' Z3 O+ A# K/ t J4 ?8 f( i- t4 [5 Sprincipal component, -- analysis 主成分(分析)
- V* p2 O; ]2 [7 cprior probability(distribution) 先验概率(分布)( k( v9 n7 S) [" S) z) |
* probability 概率8 Z+ d; D; `+ R$ M8 \/ O3 ~
* probability distribution 概率分布
# Z/ u2 u( L1 H6 k* M7 Q: d+ Uprobability proportionate sampling 概率比例抽样
- W/ r8 r$ P' Mprobit analysis 概率单位分析
; b. ~7 a; R( _* y; ?4 ?2 wprocess 过程
; X! P2 a. h Z( Nproducer's risk 生产者风险
* M" M6 B( v% P' ~projection pursuit 投影寻踪# x9 q% @3 g* k9 X4 Z3 q
proportion 比例7 k' L% k6 T' j' F% ^, P4 z; ~: g
proportional hazard model 比例风险模型
! z# m n, H# _/ o$ wprospective study 远景调查 Q1 O& P0 i$ u0 c- b0 z
quartile 四分位(数)
% T1 g5 e6 a8 a. D8 r' g. Yquartile deviation 四分位偏差
% c, H, J- W# B' B* quality 质7 Z8 }$ C! h; S1 s
qualitative 定性的! b* @6 w$ @: P4 A* V1 G
qualitative data 定性的数据
5 N3 V$ T. {. z( r5 w! ~* quantity 量' W- b1 O( E) x; ~7 G
quantitative 定量的、计量的
! E7 c4 Y0 o( B% g2 M5 Equota system 定额系统 R
2 h7 @; i X7 ?; z* radar chart 雷达图9 r6 H8 I5 C: a+ D3 M4 {4 ?
* random 随机的
2 H" \' Y6 ]1 Z& Wrandom-effect model 随机效应模型
" U6 }- G* i) i' W1 W! zrandomization 概率化、随机化' P; E% g" m: ^/ D0 E
* randomness 随机性7 {& s) v1 ^3 u
random number 随机数
) T/ Z8 T0 j& Orandom sampling 随机抽样
3 f8 ~' G% d2 z1 qrandom walk 随机游动# V; Y s, f0 J5 `1 |" j6 x; m
* range 范围(区域)5 O; |! @3 X1 L3 _( N# U" K
* rank 秩
9 c5 I8 T% K Z. d6 J7 c. n4 A5 X* rank correlation coefficients 等级相关系数
8 d: [5 G* k- e: z6 B: |ranking method 秩评定法9 z# v5 u: b/ Z# L5 I
* rank-size rule 秩规模规则. O' `5 f* O! @ F; E4 \! Y1 Y
rank test 秩检验0 g; e- N/ F& X, o$ e
rating method 比率法
; B# j: s. h4 X; a$ G9 }( v* ratio scale 比率尺度& n$ {5 s9 ^ v
* regression 回归) G3 ^' C- i5 l7 y' L Y; B U
* regression coefficient 回归系数
1 W* K/ D0 p3 k, i$ y5 E9 o8 b6 [regression diagnosis 回归诊断1 d. j8 L& ?+ \/ E8 R
* regression equation(line) 回归方程(直线): D H& }; F( p Z
* rejection region 拒绝区域
4 z7 x. [, `- _7 f% a/ R* relative frequency 相对频率
" }* ^$ H) I& x- n9 qrelative risk 相对风险3 ]: [! g4 m# U8 }* P7 t' k: i
reliability(coefficient) 信赖性(系数)
\3 I1 n1 b' X }* residual 残差) }8 c2 ?6 `/ N( y n
response curve(surface) 相应曲线(曲面)
$ X0 q+ m+ e8 u, w3 Iretrospective study 追溯调查 @) v( O" h$ Y4 }& }3 u3 ^8 K
risk 风险
( d( i5 o3 Y/ F& _0 _9 S+ a; Yrisk factor 风险因素
1 W6 }+ ]' E: O# H$ i3 Qrobust, -ness 稳健的(性)
# v. Q6 v+ Q% v7 z* run 取遍 S
% p: Z- q, u) f {* _( [! @8 W% Z* sample 样本- V; j$ R# R% E5 F, [* G7 R. u
* sample mean 样本均值
1 H1 q, G& j7 l4 v7 H* sample size 样本量(大小); l6 A1 n6 ]# k+ h! r% R0 q
* sample variance 样本方差
% L Q" T6 t! t: K1 I* sampling 抽样7 M# ^* H" @8 o" O
sampling error 抽样误差" b; H" k% U- k% _1 G) Q
sampling interval 抽样间隔7 c) m* v# ^1 B! u# }0 _) N4 S# v5 W. _
sampling unit 抽样单位
$ M, W. F W# Z& p* scales 尺度
2 t/ d! M/ [2 g+ q* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图
+ u5 q2 x1 i" PScheffe's test Scheffe检验9 Z3 X: a1 B9 Y$ X# R. a U
score 得分7 ~2 {# P! E' n
seasonality 季节性: R- l; m9 A! P
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样* T. ?: u" o5 B2 J& p7 {. c
serial correlation 序列相关
. t- k" M, j) `& [$ J; tself-adminstration 自管理' G+ I5 K1 g% {! r* T% s0 ~1 D
semi-log 半对数
2 B4 S6 n1 A4 ?/ ~sigmoid 拟 S 型、S 状3 r( a+ h5 o1 D& y5 X4 S8 b8 _1 C' @
signal to noise ratio SN(信噪)比" L2 G- w" x/ H. u U% D' b7 K
signed rank test 带符号的秩检验
) h- [% o9 z5 O4 M D* significance, significant 显著(的)
! |* h& ?& X' p+ H2 Z) B$ t( Q3 k* significance probability 显著概率( [' N m: G+ M
simple random sampling 简单随机抽样: j9 F+ g( n1 j+ t- h
* simple regression 简单回归
( t5 S! V7 G0 x$ h% _: x! k% csingle replication 1 次重复, l) a5 M9 Z* z2 h+ Q9 c2 c) w( y
size proportionate allocation 比例布局法' q1 y& l" f- a8 L7 d
skewed 斜的
2 {% n' I" [6 j4 e1 N4 c/ T/ B* skewness 失真- T- T P3 E3 I( O+ i$ g. s- Z
slope 斜率0 L- g$ O" L3 ~
spectral window 谱窗" r# s" S+ k1 I! ~6 A b
spectrogram 谱图
' _5 b6 i" X% q, T+ vspectrum 谱+ c0 B1 f5 L* q' @ u* w" J
* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数+ W2 g1 q, p& G0 d0 O
* spurious correlation 伪相关
: _+ B# ?% L0 S9 C/ o0 Csquare 平方
. w* H! Z* T& [6 q( X0 D1 y* standard deviation, S.D. 标准方差
( n" x* }- Z! L* standard error 标准误差 {# }5 e& x5 h1 V* O0 G3 f
* standard score 标准得分
2 p& {' B8 _$ c8 R, ^start number 起始编号
* i3 ^2 X; w: a, [5 \* stationary 平稳的6 f& O9 c- g% Y' p& r/ U
* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)5 Q$ z7 m m( w! ]( a
statistical 统计的
D/ o6 Q/ b1 F3 C2 A- V& R; i+ Z; K4 tstatistically significant 统计显著的- O4 m" n! z o0 F; F B! ~- V! Z
stem-and-leaf presentation 茎叶表现, O' ?: Q% l# D4 s7 `- F' r
stereotype 陈腔滥调% Z% ?3 u9 L$ e+ E8 f+ {
stochastic process 随机过程2 k# b. K* x! ]& ?0 t' I6 b
* stratification 分层3 V- ^8 E% f4 R \
stratified sampling 分层抽样
, {5 X* l2 K) n3 B. C* stratum([pl.] strata) 层7 e {1 q. G/ f# \9 m7 g& Y
Student('s) 学生(的)
2 E9 M6 r$ k% Jstudentized range 学生化范围
; D' \: H% y; {8 W# k3 l( z' Cstudy 研究( T: ?/ g+ G! W8 O1 Y2 u$ y
sub-sampling 二次抽样( N: i" \0 x) d% M& i
sufficiency 充分性
( Z7 _' z. Y& D7 _8 H8 k [sufficient statistic 充分统计量
" A8 X2 }. _8 A5 S5 zsupervisor 管理者
+ v Z% x9 Y! t0 I. x# {7 dsurvival analysis 生存时间分析" t8 X: l) @1 w2 \& X
survey 调查. u$ T! {2 `, ]" X& z- X
systematic sampling 系统抽样 T
0 p/ |1 U# z2 x9 [7 [taxonomy 分类(学)
- Q6 ]( v8 A/ n. |3 t0 Ntail 尾& M6 M _8 \) F9 K' V6 U
* test 检验- D0 v6 i- B8 N3 k# Q: N$ ?* y
* test of goodness of fit 拟合良好性检定" I$ E; c$ [4 |" a
* test of independence 无关性检验7 ?' H. _2 [/ A
3-way layout 3 元布局法4 {8 B P3 I4 o# S' ?6 R
threshold 阈值
0 o! \3 K( }* O* z: F0 A9 g9 etie 结8 P! h2 z5 z4 r
tie correction 结修正
/ Z y, p. m" l1 U+ i* r*time series 时间序列
" a5 X1 e$ O4 N2 |, g( m, Z. {total variation 全变差( T5 d' S3 ?! |3 [8 v" W; U
treatment 处理
* h+ X0 Q4 E2 p% \0 A6 C9 u* trend 趋势: q, l$ d8 |) q+ G' F
trend analysis 趋势分析4 i/ _' w: W E+ k
trial 尝试! k* V+ ^5 i% z2 @
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)1 |1 o' N% m. ]% w* O
two-sided 双边的$ M* Y# b/ ?" s
* 2-sample t-test 2 样本 t 检验
j& R% Q5 K* @. o7 ^( D5 m2 E7 J2-stage sampling 2 阶段抽样法
, {' C) A( u; s0 N4 |8 Atwo-by-two contingency table 2×2列联表8 z& `; k. d6 W" h% p" ~
2-way layout 2 元布局法
6 d0 _- N/ @ m0 I+ F* 2-way table 2 重表; \; ]2 |: U7 ^" l1 Q/ w# F6 h
two-stage sampling 2 阶段抽样法 U6 N8 w* e7 b; ], j6 ?5 L
unbiased estimator 无偏估计量
0 I* z q; g. H; A/ S7 H. S+ zunbiased variance 无偏方差
* g2 m, C) i+ K% Y0 @2 |uncorrelated 不相关(的)
+ A) s. m9 o0 ^ {uniform distribution 均匀分布( S! ?( @; H7 y/ l) N
uniform random numbers 均匀随机数$ f: b3 P1 A y0 ^
uniqueness 唯一性
% ?6 D. q/ P+ W" h4 O0 m* s* d8 fupdating 更新
+ _2 r$ {- g" G* U* upward trend 向上趋向 V; R* p1 z& v( p- p6 J
validity 有效性% R, B- H8 y/ O
variate 变量
4 K) I/ w4 a' s1 {, j* variance 方差0 U% E/ y% }. n5 j) @4 ]+ o3 V
variance ratio 方差比
, B* z, w5 c* X+ F# r% [varimax rotation varimax旋度- g+ i$ u1 y H B
varimax solution varimax解
I' a' m; d @9 O4 X( z' C3 avariation 变差! u( t/ f# {* w8 N. e) ^
variability 变异性 W1 ]1 x1 k% ?* ^: a4 A1 @7 Q. \* f
weighted sampling 加权抽样
! z8 X1 }& h& G" [. L7 L4 i, [Welch's test Welch检验
4 j3 H+ k3 T' r( bwithin (级)间2 q$ \0 S$ l/ S
with probability 1(w.p.1) 以概率 1
5 \3 g1 A& l5 D/ Owording 措辞 X% c" Z+ E f" |) K! z9 \: }1 R
Y
4 p0 N* V6 V) N4 J7 SYates' correction Yates修正 Z
$ w Y5 f1 ^- F+ ?% D* Zipf's law Zipf法則
2 Y4 g! s5 z" |- }" j* z transformation z 变换 |