|
F
; h7 U' x0 B7 ^& `' q: T7 vface sheet
. {! C4 R# a# t6 k$ C/ R' q0 Cfactor 因子
, Z6 Z" q5 B+ u- \* e# q* factor analysis 因子分析
# L. h8 c0 _5 U* factor loadings 因子输入量(系数)
9 q' B3 ^! P2 l" t3 Xfactorial effects 析因效应, C, O6 ]" y4 M( E( a
factorial experiment 析因试验" O) y' d5 W; S& {1 Y
fiducial probability 置信概率
& W% ^3 |" S0 l$ F* P" W# y* ?filter, -ing 滤子
6 n2 \+ h2 Z( i$ vfinite population 有限总体
- s; d. S- t) u. a& n2 V) }. oFisher information 费希尔信息
9 n! b5 Q- |2 e% H2 z* fitting 拟合& @( J$ a- C7 z% I1 C0 j" H
fixed-effect model 固定效应模型, B* ?0 l# K% x
follow-up study 追跡研究- X L& ]6 @2 u9 b
force of mortality 死力
* f) U' H% m( C- Pfractional factorial design 分步实施计划设计
7 V d. {2 w" T' n Pfree-answer question 自由回答法5 o B5 v) q+ b0 i6 m' T! j% X. d
* frequency 频率
! E! _' ~5 W2 I' u* frequency distribution 频率分布
. ~! s. o* T9 M( u7 K4 Q) bF statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G2 z" |* O& o4 }( V6 y3 o& G- k$ D+ J
Gauss, Gaussian 高斯(的)
4 n% B$ E; E3 b: g2 p: ?* genetic algorithm 遗传算法0 t" G) W% j7 L- Z
geometric distribution 几何分布
8 X9 ?2 T6 D' Ggeometric mean 几何平均值9 `5 k. l4 C* G
goodness of fit 拟合优度
0 B6 Z3 U# H. H- Q, n1 NGreco-Latin square 正交拉丁方 H
: U& Z1 v; ~- m, n bharmonic mean 调和平均
7 U, ]5 _! s8 k/ m7 G6 c- _' F3 C: Z8 jhazard function 故障率函数
! C M- }1 T0 }2 W0 uheteroscedastic, -ity 异方差(性)
+ s3 N0 Q1 R2 {* histogram 直方图
7 o- H5 V, F+ y1 {0 ^homoscedastic, -ity 同方差(性)
7 l- F6 I- K3 q. h8 I7 c! Z O" Chypergeometric distribution 超几何分布- x+ p1 l9 k& S: t% P
hypothesis 假说 I
9 z$ i- I$ N" p# X5 j5 i. [. s* independence 独立' u0 U! M( h4 w
* independent variable 独立变量
6 `/ i$ \2 d' p Ninfinite population 无限总体
0 B% [# T& n0 ?$ A% F9 ~input 入力6 D6 }. C+ K& K. k! u1 H8 L& B
inspection 检查
0 E# H6 L: U C0 P! T' o8 X( Tinteraction 相互作用9 Z! |0 Z; \# d; k4 h% c; V
intercept 切片9 L0 h* l9 b$ {/ u/ o, a
* interval estimation 区间推定+ k, K$ L0 Z8 }; p
* interval scale 间隔尺度' t c# X- {( f$ ~+ t/ ~" [8 b
interviewee 被调査者' T. q2 `. V& w9 L* A4 d
interviewer 调査员
5 R/ _8 H, ^' z; z% `( H9 qinterviewing method 面试调查法
9 W8 N3 M+ O$ y" e7 [' Zitem 项 J
6 q4 s! S' @3 gJacknife 刀切法 K
$ A( e+ W( d: RKaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
# _: Q! u( O- b( p' t, R* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数
* S1 F* O7 o0 f0 B9 D6 H6 O4 wKullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
. Y* M4 ~5 w1 q' U# B* kurtosis 峰度 L
3 ~. ~( E: k- x5 z) N' A$ Y4 D' _! Ulag 时间滞后
1 _# e0 i$ o* {9 Olarge sample 大样本! X, c5 g( p2 q! z
Latin square 拉丁方1 i/ w8 {* K% ~! v* l
law of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)+ ]4 v+ D; Z1 \' S8 X" r. p
least significant difference, LSD. 最低显著性差异* c1 S6 q! C% k1 @' m( f" ]
* least square 最小二乘法
+ L: ?: Y+ L, y, Z; K8 t' K: [* level of significance 显著水平3 Z. O3 J$ P# W' Z0 ]3 ?- Z
life table 生命表8 U% S) _ u/ b u; i- k5 F, Q
likelihood 似然9 Q8 P: I% Y* w' p, W# f: f$ }
linear discriminant function 线形判别函数
) L3 u$ H) |# J# d& [% E( Elocal control 局部控制
* \9 G+ s1 t; xlogistic function 逻辑斯蒂函数
, g0 v* Q z6 J$ f/ m2 Llogit analysis(transformation) 分对数分析(变换)
U- u* g, d5 g# R$ hlog-linear model 对数线性模型7 Y9 R5 Z& t: d+ M( X/ o9 ~! h1 f
log-log 对数7 Y4 J: H' d j9 n7 p) B
log-normal distribution 对数正态分布
6 I$ ?% T2 ~$ A6 e6 n# V4 h- alongitudinal 经度的,纵的
k* ^: e' r7 ~. I. K1 dloss function 损失函数 M5 a& @/ q1 m: P. {6 a) e' a
Mahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离1 i, S0 D, U, B7 N/ x
mail survey 邮送调査- @% f8 _. ?1 F5 t) ?
main effect 主效应
+ a; v4 h4 F+ C* Smarginal 边缘(的)' {& U- {* B2 k1 b2 W
Markov, -ian 马尔科夫(的)' M- `/ P- T5 f
mathematical statistics 数理统计学
: Y; Z* \. N3 g* maximum 最大(pl. maxima)0 J! T+ u6 m6 m1 K; _- C
maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)
" ~) s* z/ t$ A/ R4 IMcNemar's test McNemar测试& I. E/ e; x1 }9 {4 c7 N+ G* T: V
* mean 平均(值)9 [% j; y( D$ J; i6 I f6 O9 a1 b( y" A
* mean deviation 平均偏差
# o( i+ X- z7 C6 @: Ymean effect 平均效应: u: X1 K2 i" h+ u( u' l0 l S
* median 中位数
! e" B% i+ E/ Jmeta-analysis 元分析$ S" U" a+ g. e& k9 V! t9 J
* minimum 最小(pl. minima)2 w0 W" H/ y9 e6 o
missing value 缺区值9 n- o8 P/ Y. `) m; |
* mode 众数2 I, z/ W% L: l
model, -ing 模型(建模)3 ~! S9 L0 w3 u+ e! d, h+ o
moment 矩
" @' H% S; _5 v4 a \moving average 移动平均& @5 F$ C! ?! g" a
multicolinear, -ity 多重共线(性)
' D7 [8 ~, }. d2 z9 C, ?' Wmultidimensional scaling(MDS) 多维换算6 {6 t4 i7 T3 s8 b
multiple answer 重复回答* s3 H6 O+ O+ J# D8 m
multiple choice 多重选择4 h& u" B* i% N1 m; t a% I! r
multiple comparison 多重比较0 S1 W, _$ I; O3 g6 R$ V% d
* multiple correlation coefficient 多重相关系数
# U+ h1 B/ z a0 h: [4 O* multiple regression 多重回归
0 ] y1 i3 F5 @multi-stage sampling 多阶段抽样: q# q/ C0 D Y; K
* multivariate analysis 多变量分析
3 P3 b4 X+ Y1 W( K! Q1 cMultivariate analysis of variance 多元方差分析
9 v9 O* v) V" a; x7 k9 A( Amultivariate normal distribution 多变量正态分布*
) ~' N% o' F9 Q# s* xMANOVA =Multivariate analysis of variance
: u& ~. Q9 `6 s8 Y6 l* multiway table 多路表 N
! d. T( g# [9 ]6 y* _3 M* n×m table n×m 表! A! [7 u. C% u! Y1 Q* ?8 Q4 f9 U
* nominal scale 额定尺度
" j/ R( S4 B0 {non-central 无心
, d% S2 ?! b) O% r5 j! P0 l6 gnonparametric 非参数的
! y* P e; i( k6 ]( _normal approximation 正态近似: q* j+ R' f$ _$ d5 k* s3 g
* normal distribution 正态分布
* s2 d; b* j' b8 `' o5 }1 \2 d) A0 wnormal equation 正规方程
: q+ ^, p- P. n5 ]null hypothesis 原假设 O
3 x+ P1 X L( aobservational error 观测误差
9 N1 H( F. _8 z" g6 _* observed frequency 观测频率
* y+ u8 {- R! V7 C; U+ _observed value 观测值
) O% ]: P5 i/ a" P3 ^. n: w: r! L( pOC(operating characteristic)curve 作用特性曲线
* s# ?' Z I( L1 i5 yodds 奇
+ V2 |5 c5 L$ r) j, u3 Zodds ratio 奇数比/ j+ d9 {8 E4 q6 A
one-sided 单侧9 X( A: @' V B0 ^$ A2 P H. Q% y
1-way layout 1 元布局法
* p9 q4 b# h8 H7 v l) ~+ yopen-ended question 可扩充解答法
. J% M& Z. D+ `8 I3 }optimum allocation 最佳分配法; h- F& M* J5 `( V' I) ~, B
ordered classification 顺序化
' }1 P% C6 W( E$ K4 Z3 h* ordinal scale 序数尺度6 K0 D' F# R! C9 a) ?
orthogonal polynomial 正交多项式
0 @0 _9 Q/ R( ?outlier 边际值
5 S: @5 h/ i+ g8 doutput 输出、结果 P3 U8 {2 {4 x# v5 j# [' h0 {9 n
paired comparison 成对比较法
& e1 B5 G4 W5 U) y: Opanel survey 固定样本调查
$ b# z% h3 b. z+ [ M0 h eparameter 系数
1 U* s: O! h4 ?6 F5 j" gpartial confounding 部分混杂(法) P1 m1 m+ E. d" U+ n$ ?
* partial correlation coefficient 偏相关系数
7 z/ M5 s2 G! A2 zPearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数" }' b% Z! C$ Y/ I! H
percentile 百分数
, @7 J3 L: H7 q9 xperiodic 周期的
# s) b: X3 V! ~& P" V$ Y# G/ Pperiodogram 周期图' N" x/ v( W$ ]6 K% E
phi coefficient φ系数 D" R/ ^, b) |. k% e5 U! r* V
pie chart 饼状图3 |2 w$ F" Q9 z$ ]( L# v6 R9 Y
plot 点图
& i' u/ W: `- _) `' \% F: C* point estimation 点估计( a [% h3 d, S, Z/ `/ g
* Poisson distribution 泊松分布
+ C4 G, k% i9 [# l1 G3 Y+ m4 J5 [pooled variance estimate 联合方差估计6 b% E3 p% }( \, |
* population 总体& H3 H* t. v7 e+ D- e
population correlation coefficient 总体相关系数
8 c( |0 e% Q2 x4 e$ G+ B* population mean 总体平均值
. a6 ~ ?+ o. i$ O2 t+ ^$ F* population variance 总体方差% [# Q/ l/ h) f) d: z' q6 H* M3 f" w
posterior probability(distribution) 后验概率(分布)
( Z4 b1 @$ o& b- g) A0 L* c0 L8 xpower(function) 幂(函数)
$ q8 p" ~( }( A" P% K; k1 kpre-coding 预编码
2 V* j4 P% X& V) f# gpredicted value 预测值7 ?/ i& D* I! d' `; ?+ V* M1 V! u B
* prediction 预测% h5 i7 G/ c+ ~. q' w0 u
predictive 预测(的): j8 p9 \2 J) c: K: s: Y
presentation 表示、表现(法)( {( K/ U3 O- R2 N7 w
primary sampling unit 第 1 次抽样的单位0 P1 u z& v1 G3 J: }' R, R+ a5 b: [/ L
principal component, -- analysis 主成分(分析)
5 A- f/ u6 `: w6 x# f M) wprior probability(distribution) 先验概率(分布)& ~; ^9 v. m5 r. R1 ^$ |
* probability 概率/ M3 k" ?. C0 H1 e
* probability distribution 概率分布1 e5 C" K# q l' @$ I, q3 w$ q
probability proportionate sampling 概率比例抽样
6 L9 U# g: k2 k( P: T: jprobit analysis 概率单位分析 k6 z: z* D( x- A: M% L
process 过程
* q! s1 O) s' s `producer's risk 生产者风险* f c/ g/ [! l& G1 v( [
projection pursuit 投影寻踪
2 D8 _+ P1 R" P8 R8 qproportion 比例9 _6 r) ?! N: X. ~
proportional hazard model 比例风险模型# V/ H+ ?$ P) {$ i+ d- t4 t
prospective study 远景调查 Q8 }" q/ [ t5 _2 |0 ~$ c& J) S% T
quartile 四分位(数)
, {$ Q: I( ^4 `- p" y% zquartile deviation 四分位偏差
# z* [5 x: P* I. s5 Z* quality 质- B0 {8 M* S4 \. P S
qualitative 定性的9 b, k- f( v! t$ x7 _5 H
qualitative data 定性的数据( i2 N. S5 o* b9 \* Q" z7 ^
* quantity 量
: U* C% w; M5 s1 u5 F+ Q; _quantitative 定量的、计量的
: ^6 }+ \4 Z! w% Dquota system 定额系统 R
0 p4 ~, H; U7 ?% N* radar chart 雷达图4 o, n3 v& a- U) y/ U2 D- r9 t
* random 随机的
& x* t( s" C! C2 {random-effect model 随机效应模型
% W, m5 H* o" p$ krandomization 概率化、随机化
6 o5 Z" V$ v. S9 }* randomness 随机性/ |, w" z: M$ }7 h4 d; K
random number 随机数
" g% K# Z' s' Frandom sampling 随机抽样: c7 q0 `/ z) M) }
random walk 随机游动
+ W! g1 ~+ l9 b0 b7 h6 Q! m2 e* range 范围(区域)
2 [# d, `7 p8 M* rank 秩
2 X' |2 L, C5 U* rank correlation coefficients 等级相关系数% E5 O0 ?6 Q1 _0 G! O) o; T
ranking method 秩评定法+ r( i1 N" a7 z+ i8 [+ K& X) B
* rank-size rule 秩规模规则; f+ ^4 T3 y' m& [2 @8 `
rank test 秩检验6 H; m. R' R; J% ^8 \) B
rating method 比率法
/ J3 P# h! b# J0 ~1 S4 H& ~8 Z* ratio scale 比率尺度3 V k" @! f, n9 T: f2 R
* regression 回归' r6 K" x5 ~1 {* c1 P) Z
* regression coefficient 回归系数
" x! ~4 N, ?6 q$ k5 {7 \9 ~regression diagnosis 回归诊断
5 v9 F5 v( n: C; W* regression equation(line) 回归方程(直线)/ z: _ A' F9 n" Q
* rejection region 拒绝区域' l2 T: N3 \1 j( y9 g
* relative frequency 相对频率
3 j; o! `, _ k k- C5 n: R" {- lrelative risk 相对风险8 _1 A. s4 `/ e3 p7 ^
reliability(coefficient) 信赖性(系数)
0 \! [' O1 ~! v. u7 @/ g! b. {* residual 残差0 P$ r- Q- A+ m+ f2 ~
response curve(surface) 相应曲线(曲面)% R% W7 J% i7 e
retrospective study 追溯调查$ o8 W( ?; L) @* F; \2 U8 }8 K, i# t
risk 风险# q; R/ W3 g" ~7 ]3 Q0 p# U V
risk factor 风险因素6 D: y8 @% \3 F/ d! k. U
robust, -ness 稳健的(性)3 ?+ I3 p6 P& O& Z! q1 m$ z; p
* run 取遍 S0 _& s- ?7 T J
* sample 样本
% }1 N2 h4 s+ g% x! `8 Y. {* sample mean 样本均值
: p/ u: j. {0 j$ h/ H0 L; n* sample size 样本量(大小); K& s7 Q; b0 A. P6 G( {% l$ _
* sample variance 样本方差 @7 j9 v9 D7 n3 i$ Q b' K/ k0 \
* sampling 抽样) H8 F4 Z; d1 A3 X
sampling error 抽样误差1 a7 s( w y8 R; Q
sampling interval 抽样间隔$ E4 F* p; t" Q0 Q" _' K4 w
sampling unit 抽样单位
) Q6 r: _! l( \* scales 尺度
~. ]1 P+ `! A. {3 S5 ~* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图
% N+ I* K5 K( LScheffe's test Scheffe检验
2 ~6 T# a& v3 p, @: w0 sscore 得分9 _% z9 y! F; u) F& V
seasonality 季节性2 T& y4 h* I6 X3 O8 M6 t' K
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样
6 y( U% |! ~! T3 k7 _1 ]; Aserial correlation 序列相关
& {; S3 R& U( \* X3 N9 W: Zself-adminstration 自管理
7 A( p: a* E" Z; c& R- Dsemi-log 半对数# R8 S; p. B$ Y
sigmoid 拟 S 型、S 状9 S! l6 Z8 S/ x4 m! S4 u0 j
signal to noise ratio SN(信噪)比8 W$ w0 L: O9 |" y/ l* V
signed rank test 带符号的秩检验
3 k* ]0 a+ x- L: P0 A& G6 ?/ k6 b% {( i* significance, significant 显著(的)6 o9 ~2 k/ }) k% F; b, c
* significance probability 显著概率
9 Y2 i/ [5 m6 o7 M1 G/ ssimple random sampling 简单随机抽样
$ C8 s% J0 P6 \9 u9 D# g; G* simple regression 简单回归
{) e& D1 a! F( ^* o! V: Gsingle replication 1 次重复
$ `6 }& `' z8 g4 q* w! q6 ksize proportionate allocation 比例布局法
$ D8 f$ I' u" Y" _8 |7 J# t3 kskewed 斜的6 |/ \8 B% V6 E* W8 |6 r; k9 r
* skewness 失真
/ q2 ^1 k7 r/ g0 @- mslope 斜率9 ?- F' L0 Q g5 p
spectral window 谱窗 Q& ?- o; R$ \8 |3 ^/ R
spectrogram 谱图4 U5 C: G; p7 J! x( {, A
spectrum 谱
$ r( @- n% u1 O+ t- S$ D2 a0 X; a* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数- H: ~# x3 U4 ]1 j& E5 Y
* spurious correlation 伪相关
, s; K& }) Q5 C) r# z9 ^square 平方( b6 w- K/ v8 I' |& ]; ^. |9 V
* standard deviation, S.D. 标准方差$ z9 }( ~2 Y' j* M. T& y
* standard error 标准误差1 P7 y1 f& ?4 D: O2 V5 v
* standard score 标准得分6 q' V6 z; l) a% i8 O" L) P
start number 起始编号
, B# D6 O. n" r& `* stationary 平稳的) N7 ?! |$ N" M3 D7 _
* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)7 e! {* \% T' x9 R" }
statistical 统计的* i0 N" m0 q. d* v- _' O
statistically significant 统计显著的
& _- r8 S$ H; w; Rstem-and-leaf presentation 茎叶表现
" c! `9 V: P8 h) j6 E% nstereotype 陈腔滥调5 i/ e; X4 v W8 x3 k5 n4 ^
stochastic process 随机过程! w% n9 l0 D* y% J5 i" U5 v
* stratification 分层$ o/ i7 c3 Z. g
stratified sampling 分层抽样, o; S2 J/ g/ A6 D( j) C& i
* stratum([pl.] strata) 层
7 b4 w$ D! T- v% V0 }. s2 J" f; PStudent('s) 学生(的)
5 O. X) q, h$ A* m3 m, ?' }9 Dstudentized range 学生化范围& s6 _0 M8 W R; J) m
study 研究* C `6 U, b* P4 H& Q0 {0 }) |
sub-sampling 二次抽样
, D2 ~, {) g% Z" F4 Q0 rsufficiency 充分性
/ K- Q' b: H$ J& Xsufficient statistic 充分统计量
; |# F2 o. `8 r N$ osupervisor 管理者' g% S* i: }; v* b6 D2 |' F, {
survival analysis 生存时间分析
* `! B' v" G- r2 \, wsurvey 调查
- Z) y6 Z+ \$ ]) U" n, v6 M }systematic sampling 系统抽样 T: S0 C6 B2 b$ `
taxonomy 分类(学)8 }- y5 @! n% P4 U* j8 S
tail 尾
! c( g! u8 V' S* test 检验( Z( Q, [/ I2 n4 o
* test of goodness of fit 拟合良好性检定( {/ c3 l, I% m
* test of independence 无关性检验9 Q/ n. x/ K/ F) Q9 `7 I" b% H1 Z! D0 h
3-way layout 3 元布局法
2 Q% i& W# k; J( Gthreshold 阈值( ?9 t: r9 N9 f2 p* L9 }
tie 结) a) \2 Z, y( q% G! v+ \- O' \$ J
tie correction 结修正
* W* F9 c8 x+ \* Z*time series 时间序列1 i( K) J1 x }) S
total variation 全变差
1 l' b- y5 a% @* Ntreatment 处理
3 o) I c. m( j6 w$ H+ }* trend 趋势; X6 W* B7 ]+ n0 F0 C
trend analysis 趋势分析1 G- s- N: |- L# J7 Q% h! K0 P
trial 尝试
4 |3 u' I/ y; @* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)' ?( N8 p9 w, j/ d- t. v# |
two-sided 双边的
; Y4 `) ?0 O3 z! h' K) {3 j; b1 f* 2-sample t-test 2 样本 t 检验1 k7 g" t6 _) W! g9 c
2-stage sampling 2 阶段抽样法6 A$ G& G) r- s0 [+ t& F2 m- L
two-by-two contingency table 2×2列联表; z+ E" a- t& f' b2 b' F b
2-way layout 2 元布局法! C; R/ P4 S4 R$ w6 N! ~2 E$ D2 r
* 2-way table 2 重表
' G! e6 K# `( b d( itwo-stage sampling 2 阶段抽样法 U
+ ^; v2 S$ ^% Runbiased estimator 无偏估计量
$ Q+ @8 W& \" y0 C8 `% e! [$ E; z+ kunbiased variance 无偏方差
5 D8 l x. g: g! t) K1 b* p1 Q. ?uncorrelated 不相关(的)
7 J q0 j8 P+ p- {2 f, N, n$ guniform distribution 均匀分布/ w8 z- h3 {8 z
uniform random numbers 均匀随机数$ ]& k( s8 V/ h, s" I
uniqueness 唯一性# M6 X) C4 R) c% I$ H' A* k) d
updating 更新# a5 B- q3 v2 \3 S& \) |
* upward trend 向上趋向 V- E' _6 l" T* W. y7 C! v( [
validity 有效性4 ^( Z& M+ h s& r
variate 变量
6 k* J9 B w& x9 a: V* variance 方差6 ?" A" o0 `' W9 ~+ i0 |
variance ratio 方差比
o& y9 b: U2 [varimax rotation varimax旋度
1 `8 h0 w% Q3 S& k9 S& vvarimax solution varimax解
) u: D+ d% p/ i2 Y4 k2 }( xvariation 变差' n/ c& \/ g+ N5 o5 _) Q- R
variability 变异性 W- L4 x' W$ \# |; b' V
weighted sampling 加权抽样
N) N. e2 o8 i7 M0 G3 wWelch's test Welch检验
5 y: K5 H5 U& @* ~# A$ B/ _within (级)间
8 h9 Y+ D% e6 e$ T `8 m2 }; Lwith probability 1(w.p.1) 以概率 1
4 L& N5 u3 L& \wording 措辞 X) I- g, r* W5 L& p( |
Y$ s2 ^2 e" v3 L6 Z
Yates' correction Yates修正 Z E* r: H$ @2 K: Y0 e% S9 f9 |9 P
* Zipf's law Zipf法則8 ?/ ] R4 N6 r1 k4 P F! }. W
* z transformation z 变换 |