F
# S1 E% H' a. r" Rface sheet & ^: e- P) {7 x
factor 因子
3 ?% H0 `4 n0 M5 }9 {* factor analysis 因子分析
* Q7 H: F+ G# ]0 H/ G- v* factor loadings 因子输入量(系数)
( p8 D m- j4 i6 I$ Y/ }* I' b7 J$ @factorial effects 析因效应
" j4 ?9 \- F0 j7 Y' X4 B2 F* r! Lfactorial experiment 析因试验9 K$ I, s$ v. B2 X* Z
fiducial probability 置信概率2 ^( N% n7 M( |( ?+ e
filter, -ing 滤子& a/ Y8 k8 D8 f
finite population 有限总体% }: f/ z3 G5 a* f) B- S
Fisher information 费希尔信息
$ A' v" t y7 y3 ~* fitting 拟合 l# n v7 ?4 Y1 t" v6 H
fixed-effect model 固定效应模型# ?3 @' y# i6 [0 n; S# F
follow-up study 追跡研究) ]" B, j' O, c5 c
force of mortality 死力
9 y& L5 x* T4 `- W+ ~fractional factorial design 分步实施计划设计
- ]2 Z) j& Y& B- W4 q/ cfree-answer question 自由回答法: b: |* Y F. y& d V
* frequency 频率
0 f4 ? L1 n9 Y" e* frequency distribution 频率分布* \; {) O* V) }
F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G- T p1 {6 q- i6 _2 X, @5 T
Gauss, Gaussian 高斯(的)- A# ]& C% N: W$ n4 W% j! o
* genetic algorithm 遗传算法4 O* ?( Z4 V. k0 {) I! \
geometric distribution 几何分布9 F! M( o/ v6 z. d$ }) Y
geometric mean 几何平均值
7 C+ H5 K# L3 \" J' ?goodness of fit 拟合优度; K/ d7 ]7 E/ w/ e1 L1 {
Greco-Latin square 正交拉丁方 H
; W+ _+ k0 ^; f/ A% r, |7 [) _harmonic mean 调和平均
0 H7 Q# y( t5 u; S; Y. `hazard function 故障率函数! K; A! H) g" b; L2 c/ m, V
heteroscedastic, -ity 异方差(性)! C- y) F; X+ k- |: M' Y+ _
* histogram 直方图
{3 B+ g! h9 m1 }0 Phomoscedastic, -ity 同方差(性)9 d6 m% F+ u' ^9 Y) p& ?- d! Q
hypergeometric distribution 超几何分布
4 t. j5 l4 G x- }, vhypothesis 假说 I
7 p* R( q9 t. o2 N2 h% z/ x* independence 独立9 h1 _+ G1 }* n( X0 H0 S/ o
* independent variable 独立变量$ l( _' }/ ]1 l/ K7 O
infinite population 无限总体
9 j8 d8 H+ @- p) R* uinput 入力/ c. \9 O- k# _# N! \' L
inspection 检查. @ b# A5 d/ `% Z/ L
interaction 相互作用
, Z, F) Z' M3 a' }6 ?intercept 切片* l. U* o# G5 {7 m4 q& C
* interval estimation 区间推定# Z+ s8 l8 E2 p. K
* interval scale 间隔尺度
9 Z' ], y/ J" [interviewee 被调査者
4 e1 D! A: n( s8 J; D1 binterviewer 调査员
5 M/ l2 `$ f% m( ^# kinterviewing method 面试调查法
# S: M6 y+ l1 pitem 项 J
% b% h6 v3 w0 E3 p7 T. o; vJacknife 刀切法 K
) b5 S! g6 l9 d iKaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
" E! S( E; y, K% v& R* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数. T* u# e& A9 e5 [
Kullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数( M: q- y! E: [5 V
* kurtosis 峰度 L) i! K. B+ F, S$ z
lag 时间滞后3 H: w4 ]$ m( m
large sample 大样本
9 C- A/ e) Y4 G3 v( S) ]' T: SLatin square 拉丁方
- Q1 m1 d9 O- F3 V: wlaw of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)0 {7 c+ @; K7 L. _9 ?- A: f/ ~8 y
least significant difference, LSD. 最低显著性差异
) V3 u7 y! Z" w5 M5 q6 K ~& B* least square 最小二乘法. Q" `3 V) G3 [' q( l8 w
* level of significance 显著水平
% B% W6 l* C, q* G" t/ g5 l+ Mlife table 生命表; n. {) }+ Z+ W
likelihood 似然/ v9 H( v' u0 D0 p, p j
linear discriminant function 线形判别函数! m$ }, x) [: X4 W( W2 }
local control 局部控制
+ E& l. h- [: O3 k9 l1 Q, p0 T; qlogistic function 逻辑斯蒂函数% p/ P( @) r1 L# b6 V$ H
logit analysis(transformation) 分对数分析(变换)
d" f8 w ^+ q) S& y* B" o4 elog-linear model 对数线性模型
: ]6 O9 @( M y1 Wlog-log 对数
$ U( T4 W; P7 T( l% V5 Ilog-normal distribution 对数正态分布- k9 F2 w, \8 M- ~( v
longitudinal 经度的,纵的2 I# [2 u1 o6 P; M
loss function 损失函数 M
( g6 d1 F2 \1 P7 AMahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离
2 u3 W1 I. J& j/ p I3 B! imail survey 邮送调査
1 G2 Z3 ~( {" \* Zmain effect 主效应# a9 U# d: F5 L* H2 @+ e" S' Y
marginal 边缘(的)9 r& `- @$ d1 k6 _% @5 U
Markov, -ian 马尔科夫(的)
6 U; G3 O: o. T; O: R. D0 Pmathematical statistics 数理统计学5 j ]; @! L# {( P
* maximum 最大(pl. maxima)0 A4 V4 y$ R' J0 h
maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)/ N! q; [ a/ R- b( b
McNemar's test McNemar测试
, c: q9 f( |: \" ^6 C1 ^* mean 平均(值)0 r3 O( n3 O! X2 {/ a
* mean deviation 平均偏差
4 i }* H8 _4 W' |mean effect 平均效应& {* ]3 R" o; z
* median 中位数: h7 r4 M# W0 a6 C2 P& X2 U
meta-analysis 元分析
! X, e7 A# j$ Q* minimum 最小(pl. minima) q" _3 f4 c z! Z. F- t& N/ A5 r% i
missing value 缺区值
. ]6 \: B( b! x, _. H% {% q; O+ H7 h* mode 众数2 _5 @0 K( S* J# j
model, -ing 模型(建模); u* f, {2 ~# a" _9 G2 o3 S- x
moment 矩
+ [, e+ X8 T- Z4 \( t1 ^8 y' d% tmoving average 移动平均1 r% s' T" u& r1 ]# c) i& h- b
multicolinear, -ity 多重共线(性)
, {0 i* r6 f6 Rmultidimensional scaling(MDS) 多维换算
7 g, u g1 ~, z0 n8 }5 Dmultiple answer 重复回答+ w$ w9 t' m9 R5 W% @
multiple choice 多重选择
6 u2 b: _7 R4 a2 Z' U; Omultiple comparison 多重比较
( R6 ~# W/ q% D! V* multiple correlation coefficient 多重相关系数
, r( A- ]/ E/ x1 B1 R* multiple regression 多重回归
% P- J: \2 [& Q: y4 f8 q/ Jmulti-stage sampling 多阶段抽样7 s' L, V/ W1 ^% u* D, M
* multivariate analysis 多变量分析" a' V% [9 [! s3 K
Multivariate analysis of variance 多元方差分析; m/ _4 ~5 T- L( S X- `
multivariate normal distribution 多变量正态分布*
0 a& }- q0 y n! vMANOVA =Multivariate analysis of variance
$ r' Y0 G% o# |- _* multiway table 多路表 N
8 V: V; I6 A% e: H* n×m table n×m 表 ^' l: a9 o: u. ~
* nominal scale 额定尺度 v- k7 ^5 R8 G% R2 Z8 X
non-central 无心' ^/ _% a# ]* ^( G
nonparametric 非参数的) O5 N* |5 H) Z0 Z$ |7 ^- g
normal approximation 正态近似8 E2 d6 G8 h8 D. Y5 X
* normal distribution 正态分布/ n, z3 h- m- B$ C% k3 N* O) u
normal equation 正规方程. i/ Q5 M# U' @4 B( ~' `, O" N
null hypothesis 原假设 O
/ ~( K7 M- X. b. s0 Y2 b4 M0 C% yobservational error 观测误差
5 j, B Q; e. T- \& b( |: p* observed frequency 观测频率
" W; B9 v9 ^+ x( A5 ?observed value 观测值' F1 [* j9 @. g; r% `0 a" Q
OC(operating characteristic)curve 作用特性曲线 R" _8 t8 |/ K) D
odds 奇
! N; f* e; F- K! ?3 u( Iodds ratio 奇数比
5 C) z3 Z8 Z4 f6 w ~3 Bone-sided 单侧6 Y5 d& v9 P. k: e; z& O+ |
1-way layout 1 元布局法" g7 i; j0 h [9 T$ h( d
open-ended question 可扩充解答法$ `% s# o- k; T8 b- c: h
optimum allocation 最佳分配法5 ^6 w+ V; F+ X: q1 k* u4 V( f- b
ordered classification 顺序化& d! r( O( r2 ?; l8 {
* ordinal scale 序数尺度
6 l0 O" K2 N x7 Uorthogonal polynomial 正交多项式1 u9 F9 f3 N0 D7 K5 O8 @# @
outlier 边际值
6 T3 K7 T7 Q& u5 K' Youtput 输出、结果 P
$ H. Q. ?. }, f! D) e6 k. F0 f1 Xpaired comparison 成对比较法
1 w8 A8 c" g w' kpanel survey 固定样本调查
& d2 G4 x6 m0 s( x" c( W" pparameter 系数7 f I0 K0 E# G. i0 p/ T
partial confounding 部分混杂(法)3 }2 s8 g. m" V6 Q, |9 N8 _
* partial correlation coefficient 偏相关系数
+ N# m0 g3 p( ]0 RPearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数( z5 {. \+ d( {0 i* a
percentile 百分数4 g. U) ^3 P: [6 s7 g9 p
periodic 周期的
/ h$ n7 k( v6 O1 nperiodogram 周期图
5 } d* Y5 j+ o) dphi coefficient φ系数
' S1 I3 ~8 m* N. N- {8 t3 x) E4 bpie chart 饼状图
) m- ?, o* s* [! H6 [4 Hplot 点图
- S! g: Z! `! L4 L s* point estimation 点估计
) g2 x1 ?5 o* l) W* Poisson distribution 泊松分布
: }8 ]& N# z, b1 tpooled variance estimate 联合方差估计
( }& u h }0 E2 a9 `, h3 X) P, P* population 总体3 Q* v$ u4 k4 Q7 J$ n
population correlation coefficient 总体相关系数" J3 r S. g. J) Y
* population mean 总体平均值6 {- K: _" b3 X+ y7 `8 V
* population variance 总体方差1 ?+ n9 {7 }9 O) @8 U
posterior probability(distribution) 后验概率(分布)1 B$ c" J# _) i9 y# A
power(function) 幂(函数)
. v+ D1 e" R5 `pre-coding 预编码
9 t. H+ Z" D/ [$ {predicted value 预测值
j5 {/ C7 H5 X: @% X; A* prediction 预测4 u4 n p$ P% W) w+ j4 |+ M
predictive 预测(的)
, j' c, S0 J8 [. b2 p$ R0 T- a# ppresentation 表示、表现(法)8 B8 Z( S! w6 a: _' h
primary sampling unit 第 1 次抽样的单位
( R8 T" _7 x3 c V+ {principal component, -- analysis 主成分(分析)! W+ ]4 [# L( Y7 E `- V
prior probability(distribution) 先验概率(分布)
; G7 n8 A. {8 j" q# Y X' }* probability 概率
. j K5 f* m8 O: S. `/ a: Y+ w* probability distribution 概率分布
" {, w/ E. P: \$ Aprobability proportionate sampling 概率比例抽样1 ]: t, M4 ~4 g$ j" V
probit analysis 概率单位分析
3 x0 c0 d4 o+ I: c" m& zprocess 过程& T' n8 C1 D. H
producer's risk 生产者风险
. Q! J& ^4 M; E/ Z- E( M9 N8 qprojection pursuit 投影寻踪
% G8 J' f3 Y) Y+ N- ]9 j: qproportion 比例' X' p7 E2 y" Q6 G4 I
proportional hazard model 比例风险模型
% e7 p: v) `: C' B. o: e6 Uprospective study 远景调查 Q
! G8 U3 H) u3 I- W @* Nquartile 四分位(数)5 f/ s( m/ ~, W
quartile deviation 四分位偏差
: G& v5 w/ L* l( E4 w* quality 质
8 d. t) u7 ?7 U; T xqualitative 定性的
* V9 V4 g2 b0 q4 F( C: Oqualitative data 定性的数据( D% ^) C% e) j6 N+ n+ O9 t& e
* quantity 量
& y F3 Y/ l, H+ Yquantitative 定量的、计量的
' l. H5 w- Z, N0 I: ?8 {* J; lquota system 定额系统 R. @! d8 J) e( k8 p. b1 Z, O' {
* radar chart 雷达图, y6 G. _' R& W; v9 L
* random 随机的+ ]& { y7 y7 q+ ?; e
random-effect model 随机效应模型1 I! J" R9 \ f/ A ^5 y) k
randomization 概率化、随机化# ]$ N. I: i% w% J. E* s
* randomness 随机性4 U; O+ |/ b2 D: E( J9 {0 N2 C
random number 随机数. u- S4 h. e& D# V1 a, N
random sampling 随机抽样4 I S1 S3 R3 W, ~8 O5 `
random walk 随机游动/ ?' a0 e7 `- V0 r/ O( V
* range 范围(区域)% [6 H. p$ U! _1 N S1 m; d
* rank 秩4 _* H8 @ g; k/ W+ k" [& z
* rank correlation coefficients 等级相关系数0 h+ v) r6 f( k2 n" g
ranking method 秩评定法+ T& P* ~& l$ V1 F! W0 ?, i
* rank-size rule 秩规模规则
, X$ x9 X! p! c. h- j2 |rank test 秩检验6 B! {# ?, a: r$ W" U* ~& m
rating method 比率法, `+ a$ u( o; d
* ratio scale 比率尺度, `: q/ G5 e# i* {) r% D M4 R
* regression 回归 u1 p% \8 ?$ T6 d
* regression coefficient 回归系数) U* M: b2 j, E
regression diagnosis 回归诊断
! T$ }8 Y0 y7 u& W5 c6 O* regression equation(line) 回归方程(直线)
# V# P$ S& a8 U1 P9 E! n; z* rejection region 拒绝区域: a. d" z: B b
* relative frequency 相对频率& a2 I( G0 i9 k& X" H' I( `8 }% L
relative risk 相对风险
( }0 S' R( R- d {reliability(coefficient) 信赖性(系数)7 t! y2 m1 A( P/ g# T/ j1 @
* residual 残差. f" e5 O; q9 ]
response curve(surface) 相应曲线(曲面)
! K3 U: I" G- |retrospective study 追溯调查
: Y' F! Q4 H" ]4 [+ t6 Zrisk 风险
/ S# d2 R% W" F crisk factor 风险因素7 a, C. V' `" w5 Y
robust, -ness 稳健的(性)) b1 v' l1 p* Y7 K# ~
* run 取遍 S
; c/ q( k* B0 Y3 S* sample 样本/ O. Y- h* e6 c! ^! m# G$ d/ Y
* sample mean 样本均值4 E' |& ^( {, L3 n# G
* sample size 样本量(大小)5 ~1 L, C, F8 b" I6 E$ {5 U
* sample variance 样本方差
]$ |# A/ v3 ^" A! G# j! t0 d* sampling 抽样8 M: w e: p" \. }
sampling error 抽样误差4 v# V- @% C) H0 H
sampling interval 抽样间隔) @8 ~' c( x/ Z: a2 r
sampling unit 抽样单位
. I' Z0 O4 r2 k( F: q* scales 尺度) u7 k6 k* c' W9 g- \' [' N/ y3 Z& r
* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图
+ V& _# @% ~0 u9 u6 L1 cScheffe's test Scheffe检验/ E/ |( m/ r$ U: e( I
score 得分6 P! Y4 z0 p# s' p5 ~
seasonality 季节性+ q; k7 {8 t. ~: K+ \' w
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样6 K2 |( e4 S! F3 Y# Z/ J5 x9 d
serial correlation 序列相关& T; q/ Z3 D$ Y* C) B6 J
self-adminstration 自管理
( r* R/ Z$ @- M Z- m, Lsemi-log 半对数
. W( E* Q1 @+ ?4 ? P2 asigmoid 拟 S 型、S 状
+ m. g* ^ |" T! B9 E8 g$ W+ w* xsignal to noise ratio SN(信噪)比
: Z' w6 l4 k# j. Zsigned rank test 带符号的秩检验) S6 J2 [# q- @8 ^
* significance, significant 显著(的)
/ T6 P+ l5 x# x) z2 o8 x: m' d* significance probability 显著概率4 i2 F% |; t1 J5 y, @
simple random sampling 简单随机抽样# ?! X0 p4 e z
* simple regression 简单回归0 u p- R% M5 {
single replication 1 次重复+ S0 j! j- e( ]% _' x
size proportionate allocation 比例布局法
* D" F5 ]( W$ G9 c2 X3 Zskewed 斜的$ g3 X2 k i$ g+ ]6 m" c* v3 B" [
* skewness 失真# Z2 N0 e2 F. \* L& p$ g
slope 斜率8 B4 v% o+ F5 F8 z
spectral window 谱窗
0 B- p2 n7 B/ ]* E1 G I+ I$ `; pspectrogram 谱图5 n) }, a, `$ p8 v$ Y
spectrum 谱" S( x0 d7 f' F$ F4 `% h! ^' [ U
* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数' V; ]9 W3 `- h5 w
* spurious correlation 伪相关9 w" H3 z: H2 V7 S
square 平方
4 e5 ]! {2 J% c# N8 Z, _* standard deviation, S.D. 标准方差
2 ^4 S8 P0 {! M* standard error 标准误差
+ l: k9 E e K- j* standard score 标准得分3 n& \6 {& w& K* H
start number 起始编号0 ]* V( S j9 x1 R8 S$ ?! V. ^
* stationary 平稳的
3 c% H0 j4 ^* i* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)
. F7 z; ^1 V% W9 E& G' H bstatistical 统计的+ r- X, {$ ~( _8 Z5 W9 \& I2 u
statistically significant 统计显著的
4 ~ u. S( J- C, [stem-and-leaf presentation 茎叶表现
5 g" T4 _% ?# W7 B0 p5 istereotype 陈腔滥调
( t5 n" T6 S' S6 T2 y: ]stochastic process 随机过程
- P3 d( u9 J4 O& b* stratification 分层
; L3 I/ q( @6 ostratified sampling 分层抽样
& ]* {( }4 V2 M* X/ o! p* stratum([pl.] strata) 层; G3 i' M! C* l' F/ O! t* A" L
Student('s) 学生(的)! R6 i$ b# p2 t, f+ x3 r
studentized range 学生化范围: O% w2 V7 u: h' e3 R8 H
study 研究
" W! q* Y0 h2 L4 h8 Gsub-sampling 二次抽样
( V( C9 z/ x' ]) `* zsufficiency 充分性
- [$ x) |2 b" T. msufficient statistic 充分统计量
) C9 {- k4 O( r. | B; dsupervisor 管理者: `" n. Q0 X% t& x1 z
survival analysis 生存时间分析
" Z" o8 l. U) R# gsurvey 调查
$ V2 Y7 {$ F& {/ h8 c6 d( y2 Usystematic sampling 系统抽样 T
, ]! s5 L5 N6 m- Ktaxonomy 分类(学)
3 H ^" W2 z& e. V c# Xtail 尾
. p6 {) j, H% V& Y* test 检验/ p. ?1 j) `6 u* ~$ V) @- W: W
* test of goodness of fit 拟合良好性检定! @, E. Y; k3 n) x& \# p0 [+ e
* test of independence 无关性检验: j6 {% m# s4 t% o! j- l; z" w4 T
3-way layout 3 元布局法
% F' \% U! R* s3 t: c: lthreshold 阈值
5 S# n/ i) t/ Z9 { K7 htie 结 q: v+ D8 l, j4 T5 P% L
tie correction 结修正& M! M' ?) C2 y& g# e
*time series 时间序列
+ z+ _1 A- b4 W7 x* _; O+ z/ r x- utotal variation 全变差, f" i- D4 w$ E- y3 l) [
treatment 处理
# V* L) s8 _! {: H2 Z4 x1 e* trend 趋势
! D7 k W: }( {0 w! K0 K5 ytrend analysis 趋势分析
' N. M7 P# h! x; P* G3 Q) U2 }trial 尝试6 T. Z+ t6 k$ l$ J. k
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)1 @; j4 _" j$ t4 D! i
two-sided 双边的
/ d( m* F! F$ u9 w; [ u* 2-sample t-test 2 样本 t 检验
/ c6 a8 ^) E e9 X2-stage sampling 2 阶段抽样法
1 [2 ^" B; r' @! d: k |8 q' `0 Vtwo-by-two contingency table 2×2列联表
* ^& o1 b+ h8 q, s& T2-way layout 2 元布局法
. h/ h4 q Q: E1 L8 R* 2-way table 2 重表
$ J* H" `7 c& A/ S6 mtwo-stage sampling 2 阶段抽样法 U) l/ d8 U7 R5 M& r
unbiased estimator 无偏估计量+ ^) K0 J, A" M9 x9 K
unbiased variance 无偏方差
' C4 j- ~* a5 O9 Cuncorrelated 不相关(的)
% Y" m8 k' W: |+ }uniform distribution 均匀分布
/ p; `3 ^3 h Y" U% T9 Zuniform random numbers 均匀随机数
: [3 X2 n5 n) k9 V) i+ ?' v& [3 P: Quniqueness 唯一性6 U, C2 F6 Z# t4 p6 l& i! _5 w
updating 更新4 W- }/ |0 v# r! P: `
* upward trend 向上趋向 V# U, @% c H: |
validity 有效性3 M* z! [+ Q8 t/ ]; Y3 W' G4 K
variate 变量/ A- {, M5 c3 A# A @7 x
* variance 方差* G. y, x' {; Z2 O7 P
variance ratio 方差比
7 x7 r6 V4 V; S0 A( Mvarimax rotation varimax旋度
1 p% |$ ^$ Y% }, |' [varimax solution varimax解
- z! |. t! a4 w2 z& l5 N7 Wvariation 变差. J7 C8 ]& v5 T3 w
variability 变异性 W7 v8 v" n, M* @9 P* K+ k, p/ x) L
weighted sampling 加权抽样
; G% [% S8 P& H+ s6 L/ AWelch's test Welch检验7 z* l; h/ p( o$ n( y" \, \
within (级)间8 X$ p9 B; E+ o/ Y0 h4 a2 _
with probability 1(w.p.1) 以概率 1 / n8 ~" u8 L) E5 N9 h) q& ^& X
wording 措辞 X2 m$ O5 m# d7 l( [' T- T d
Y; @( ^3 D$ b* N$ L1 j1 d
Yates' correction Yates修正 Z& R" c6 p" i* N9 T
* Zipf's law Zipf法則
~, {# {% [' Z+ Q, G* z transformation z 变换 |