|
F
0 o; n! ?/ N) N' G* ]- Vface sheet
% m" @7 b R; c3 Z, {* Qfactor 因子0 n" b1 A3 \ Q
* factor analysis 因子分析# J, a0 W6 U. V x, |
* factor loadings 因子输入量(系数)9 I7 g% w3 A" ~2 S& ^
factorial effects 析因效应7 i. l3 D1 L0 z
factorial experiment 析因试验% q6 u8 A( l6 Z
fiducial probability 置信概率) _9 N0 d0 y5 |( O
filter, -ing 滤子# o ^) e8 W4 c$ ^
finite population 有限总体1 [: L, q- U. C1 x$ N9 ~
Fisher information 费希尔信息 h' v( X" C6 D8 S: m# s: [
* fitting 拟合
% X& t9 S% t. K$ L8 k# q( O+ k' Y8 Efixed-effect model 固定效应模型
0 o; T1 H G$ s" dfollow-up study 追跡研究
# t- ^& P c5 aforce of mortality 死力' H% j$ s$ I6 d5 M
fractional factorial design 分步实施计划设计
9 B0 V- A: N9 ?9 W- ]4 f8 y8 Q, d) nfree-answer question 自由回答法
2 l! w+ m, e+ d/ @- N4 @# }! \* frequency 频率
! |$ r j8 B0 P2 t7 A* frequency distribution 频率分布5 `8 U. @( Z& V) }. P
F statistic(ratio, test) F 统计量(F 比、F 检验) G
4 r* ]2 k& |% z" o3 JGauss, Gaussian 高斯(的)
+ e# i8 x1 e- X6 O* genetic algorithm 遗传算法
0 i% [! D; k9 p/ Ugeometric distribution 几何分布
; ^8 P' L' S& ?9 cgeometric mean 几何平均值
1 V+ i8 {3 D% ngoodness of fit 拟合优度
$ ]* s; n5 Q% v+ Q+ G7 V4 eGreco-Latin square 正交拉丁方 H9 D5 t& i/ B! H9 p- F3 I
harmonic mean 调和平均2 t4 F% o6 R8 D3 f7 G; s
hazard function 故障率函数
1 J" {5 D: p) _# n% aheteroscedastic, -ity 异方差(性)% G5 x/ ]+ y6 E% }
* histogram 直方图
2 E: m3 s. |. Fhomoscedastic, -ity 同方差(性)% L* u5 }/ b+ c4 \- x
hypergeometric distribution 超几何分布+ S3 x3 y! i9 V
hypothesis 假说 I. ^3 B' y& p+ N
* independence 独立
1 N* b: G* g9 r$ U* independent variable 独立变量4 w2 T( @' a2 G- t7 B+ }. w6 w/ R
infinite population 无限总体2 n s( v! c* i1 Y
input 入力1 e3 v: s; V& ?: h' S$ R
inspection 检查
% ~+ c$ K# `- G8 G- x( c$ Finteraction 相互作用
/ m/ M3 y# P7 }4 X& `. s" h2 K7 jintercept 切片
, H0 A8 L% G% M8 U* interval estimation 区间推定
3 n4 ?' P5 {; i* interval scale 间隔尺度9 X0 g, n: A: M9 l- e" P
interviewee 被调査者
. D7 `; G: h: u9 Jinterviewer 调査员
& s: F* o* V y; C+ H8 ginterviewing method 面试调查法& ?6 Y' A5 X, s5 B: g
item 项 J' `3 ^. J% q; h, b$ }
Jacknife 刀切法 K
" \7 p7 C# e C" e* t! kKaplan-Meier estimate Kaplan-Meier估计
7 I2 c/ K6 ^; t7 o* Kendall's rank correlation coefficients 肯德尔等级相关系数
3 h Y2 C9 s- a7 L n) C: zKullback-Leibler information number 库尔贝克-莱布勒信息函数
' k; D2 M- U% z C' ]* @* kurtosis 峰度 L8 I4 z5 F$ }( m1 j- ~+ f
lag 时间滞后6 f9 A, v& H% `' {2 b; n* m
large sample 大样本
6 H+ L! c' ~$ d r! q& K6 @5 dLatin square 拉丁方: D! [+ T I- |" q# x) M
law of large numbers 大数定律(strong -, weak- : 強定律、弱定律)
& |! z6 Z; E: h, l1 d- d$ ]least significant difference, LSD. 最低显著性差异
# ^4 A9 X" V) i ?1 b* least square 最小二乘法
2 ^" S0 T Q# i* level of significance 显著水平0 s% e6 @ E6 S
life table 生命表
) `. E2 a0 e0 k- {5 p! v+ q9 alikelihood 似然
# s' Y5 G3 B8 llinear discriminant function 线形判别函数
3 V/ W/ d5 S3 |8 \9 a& L; Ulocal control 局部控制/ r" v+ K- e% }; |. I u# @: X
logistic function 逻辑斯蒂函数
. N! n! I/ p6 n% ~; }logit analysis(transformation) 分对数分析(变换): W) S) i3 c% C( S A4 W& i/ p& d& H
log-linear model 对数线性模型
2 s; ~" q6 q* Y+ Y0 vlog-log 对数
F, s3 L! B! b) Glog-normal distribution 对数正态分布: _; g' W- B: t2 l8 X8 S" C
longitudinal 经度的,纵的$ z; Y2 c: f7 O7 b/ `
loss function 损失函数 M
0 }4 t' @, d% ~1 `, EMahalanobis' generalized distance Mahalanobis广义距离) \2 c; U) C. w: j: e |
mail survey 邮送调査
6 \9 u5 h+ r5 p d7 k( t& N1 G/ emain effect 主效应+ ]: o7 P. ?7 L: C* ]" n
marginal 边缘(的)
2 Z% n. P7 I/ k" E" e& `$ p; _Markov, -ian 马尔科夫(的)
) l1 m7 e1 z; R5 {2 o) I9 Xmathematical statistics 数理统计学
: G! t# Z+ E2 f9 l3 P* maximum 最大(pl. maxima)- I0 Q6 E* f1 j
maximuim likelihood estimate(estimation) 最大似然估计(估计法)2 l$ v5 ?8 H2 M. m& ~5 T" m
McNemar's test McNemar测试
$ Z9 X. Q/ i4 G4 v$ u* mean 平均(值)
( O0 u. Y5 ~! y( Q- G* mean deviation 平均偏差) C4 A: h% e2 o
mean effect 平均效应
; F( \1 Q1 ] e _& b* median 中位数1 [) F) g1 ?7 M; Z% b" c
meta-analysis 元分析, t0 v2 z4 n8 p0 G" r' `' S
* minimum 最小(pl. minima)
7 H% d+ P. K2 _: n+ {missing value 缺区值; S$ q y2 f( k X+ x
* mode 众数; U' O8 o* z- r0 E
model, -ing 模型(建模), J3 @ U, g; i
moment 矩& l% y2 F% I7 ?7 h: R
moving average 移动平均0 ]! \: r% X/ l& b" ^4 U
multicolinear, -ity 多重共线(性)0 {9 a' i4 X5 U4 o/ t! V; l
multidimensional scaling(MDS) 多维换算
( z4 L* t$ A @" m5 N# N: V5 kmultiple answer 重复回答1 j5 k% p8 x/ h' O4 s( W5 }- m
multiple choice 多重选择
& @6 y" y( {6 [8 I0 t! U: ]8 J+ wmultiple comparison 多重比较* b b! [1 [ w' O' S! W
* multiple correlation coefficient 多重相关系数
6 a2 o& g: w0 ?, l* multiple regression 多重回归& _9 A" U9 |/ b5 v: f1 I
multi-stage sampling 多阶段抽样 E0 r2 D4 i8 W
* multivariate analysis 多变量分析) [! d& E: S9 ~+ p( j
Multivariate analysis of variance 多元方差分析
2 K0 {* b. h0 [ d& rmultivariate normal distribution 多变量正态分布*$ J4 Y9 |4 l7 F1 ]
MANOVA =Multivariate analysis of variance
4 K+ e- A' I2 B: ?: G N* multiway table 多路表 N
T! Z% d- {+ K# e0 D; S. z6 m* n×m table n×m 表
7 C$ U" A8 Q5 I9 h) ^% [2 ?- e* nominal scale 额定尺度" s# ]1 S' R4 }* y4 j6 Z8 l9 O9 U
non-central 无心$ ^0 H& c) h9 J1 _/ C: {- H& `7 X- V
nonparametric 非参数的
# E0 {! Z; J1 Y; [) n' }3 `5 V% inormal approximation 正态近似2 v/ r" E0 \* X7 T$ G; k
* normal distribution 正态分布" a7 b) G; g% b% {; [" B% I
normal equation 正规方程
8 o- K$ g+ H' I; l8 l j- Vnull hypothesis 原假设 O5 S X: R* _! ^0 F2 u2 L
observational error 观测误差9 W; _7 P; T) K7 I2 T, i& T& C
* observed frequency 观测频率: S) I' f& `- s" X) O. h
observed value 观测值
. o1 J4 [0 ~* m5 {OC(operating characteristic)curve 作用特性曲线
2 f$ b! v6 P* {8 rodds 奇
" I+ p( S6 B) Kodds ratio 奇数比6 l. H ^; |3 |, M0 o6 |3 `
one-sided 单侧' S) @$ B) F" j4 J) X" N; _) m
1-way layout 1 元布局法6 F3 p3 @; _. f6 u8 u/ B0 }; ~
open-ended question 可扩充解答法4 h5 Z3 A) I4 M3 C
optimum allocation 最佳分配法2 y* B4 n5 A# S+ `8 _' t6 ^! |+ B8 z
ordered classification 顺序化6 I; }- s. q" F7 i7 ~
* ordinal scale 序数尺度' W1 T5 q9 t* f$ V$ b
orthogonal polynomial 正交多项式7 h2 i7 E& v/ H" `" S L' m# ]% o
outlier 边际值
9 g- J- i" E, Z+ T- zoutput 输出、结果 P9 m( e1 \0 ]7 O3 e) ]6 K+ l5 K
paired comparison 成对比较法
/ \8 u: O \# J5 u% D- ipanel survey 固定样本调查
- J" m' h# A6 w6 @$ y1 @" p; Eparameter 系数
. i# F, P$ p: y9 }* s; bpartial confounding 部分混杂(法)
; B2 v* r6 y7 H* c* partial correlation coefficient 偏相关系数
; K! _ e q0 ePearson's product moment correlation coefficient 皮尔逊矩相关系数9 [+ h: ?* z# F. w5 m
percentile 百分数
- W# s- _3 o. ~2 f8 Eperiodic 周期的
: y6 |+ h8 v, ~. _/ g1 S5 Mperiodogram 周期图
L, H4 |4 |3 b4 v0 W3 ?phi coefficient φ系数
# y6 A( o8 }5 z, A7 `pie chart 饼状图- D' n$ i3 {, M0 P; ]7 D3 G' }
plot 点图" G/ U" ]: M8 T- c
* point estimation 点估计& e+ Q& r. v2 e) @7 t
* Poisson distribution 泊松分布" l" H7 a9 x) v3 x- y
pooled variance estimate 联合方差估计
1 ?; [) B: }' W q* population 总体1 ]4 z+ h v" D& m
population correlation coefficient 总体相关系数! G) x( ?! s2 H2 O3 a# u$ T
* population mean 总体平均值0 J/ S9 @2 [$ g" e3 F4 | Y) X
* population variance 总体方差
* R' P' L+ J; R. }posterior probability(distribution) 后验概率(分布)
! O ^1 y" i' b# }2 ]5 Gpower(function) 幂(函数)
, O- Z" C9 i; U- F" n+ \! }( \pre-coding 预编码
; T# x% S. v2 g$ { Q( h2 q7 wpredicted value 预测值$ q1 s5 M8 D/ f4 L+ [1 `5 }! v
* prediction 预测: m3 I9 D6 s8 ]3 r6 ^8 c
predictive 预测(的)
% W) p; b0 D( ^5 f: X) {0 |presentation 表示、表现(法)
% E2 d3 ?( z+ }- \, sprimary sampling unit 第 1 次抽样的单位
- T3 X9 T* L E% z* Rprincipal component, -- analysis 主成分(分析)
% r$ W/ N# _+ _prior probability(distribution) 先验概率(分布)
! @3 |' c! W2 E4 ^/ l6 `* probability 概率
" t# Q' I* z' m* probability distribution 概率分布
1 \9 ^$ E" l9 q* n+ Qprobability proportionate sampling 概率比例抽样; l+ v% K+ c: |- D9 ~
probit analysis 概率单位分析
3 s: h) ]1 |. z+ H/ Q6 u' K' J) \process 过程
, i; L* q6 d/ @2 x6 X$ j$ Uproducer's risk 生产者风险
. P: b) a* q) T; w: Pprojection pursuit 投影寻踪
2 O: B2 b- S$ U, Q7 Lproportion 比例
+ V$ h& j8 c6 i v5 e6 H( f* Q6 G+ Pproportional hazard model 比例风险模型* K* |0 P6 ], z. p
prospective study 远景调查 Q
% a5 j* {3 a9 X5 @. Bquartile 四分位(数)
8 v6 C6 L! @6 z( Gquartile deviation 四分位偏差
% F. M8 | O+ m3 v9 s* quality 质1 Z& d# K& }' A/ ^8 p: v+ |
qualitative 定性的
+ W2 R' ?7 n! k5 ~3 h# a9 m9 Yqualitative data 定性的数据2 y% {/ J J1 }0 ]
* quantity 量1 ?1 R/ N0 M! l. v, E1 D
quantitative 定量的、计量的5 P4 v' g% S" b" b& Z) J# [; P
quota system 定额系统 R- v! H, A+ S/ y5 Y! x' s, L) K
* radar chart 雷达图
1 b7 P8 E3 f+ r" e* random 随机的( l5 G. a$ {6 A4 o3 m
random-effect model 随机效应模型
3 h' F E2 u \9 {randomization 概率化、随机化
/ h1 W; a# @' G! k+ i5 k* randomness 随机性& ]# j9 |# C5 t0 W2 Y" i0 q
random number 随机数. I. m, I- f$ e
random sampling 随机抽样* K: `" E& f! G7 ~" W- }* H( f
random walk 随机游动$ F( I! t6 \$ H2 a+ t1 p
* range 范围(区域)8 E4 ^5 J) ~$ j
* rank 秩% W" h% g+ u; A' T5 H! o$ u
* rank correlation coefficients 等级相关系数
$ Z5 `" _( Z# B# `# ?ranking method 秩评定法- C; H2 `+ g8 ~+ l# Z6 B8 f
* rank-size rule 秩规模规则% ~; B* x3 o1 u5 [
rank test 秩检验# s" U' }5 b8 P, S/ j
rating method 比率法
, G9 U) ?. U9 Z' R( P* S* ratio scale 比率尺度" |" @% y* `" h* F$ ^! \
* regression 回归5 t6 p$ ~$ m' ?% w* f7 F5 ^. x
* regression coefficient 回归系数
2 [8 v* u4 a1 Z! L3 aregression diagnosis 回归诊断# m$ a0 e. z. T4 c: h( ~% _
* regression equation(line) 回归方程(直线)/ M2 t4 s- j) U1 O
* rejection region 拒绝区域
8 @) R$ b5 X: K% {3 {" F* relative frequency 相对频率& Z- H) {0 w+ s4 R
relative risk 相对风险6 I, k8 d+ V, v7 n! k
reliability(coefficient) 信赖性(系数)6 ^* ?' B0 t* l) ~$ }! @
* residual 残差
- D6 D1 r7 G! \3 ?7 Zresponse curve(surface) 相应曲线(曲面)
0 T2 l Q* |" \- u, w N! V$ oretrospective study 追溯调查# h4 U; k- F1 T1 |$ h4 z. r
risk 风险( _# X, Z* m% c3 t c' \. T
risk factor 风险因素
* M/ Y# `9 F' Erobust, -ness 稳健的(性)
9 Y! w% N1 f+ i3 B* run 取遍 S
; P f" x# X- X: R' h* sample 样本
! t4 ?/ Z: {3 b5 @5 S$ e* sample mean 样本均值
, T3 R4 n4 M, X* sample size 样本量(大小)$ R& d' `& c9 r& F, \1 l- J
* sample variance 样本方差
4 E" D: H4 D: t/ c" K+ x8 v* sampling 抽样
3 Q6 v' Q; I4 Y: z1 Z# ^" P \) b2 hsampling error 抽样误差
) E/ g g! R. F2 R. `# Usampling interval 抽样间隔
) d( P1 c& S+ q9 X3 J/ b! d/ t) c8 rsampling unit 抽样单位; Z ^9 Q E7 u3 E& h
* scales 尺度& m( l1 B& v9 W$ c& x4 q
* scattergram, scatter plot(diagram) 点状图
1 j3 m: {2 f3 e2 n: W3 I# qScheffe's test Scheffe检验
, j- P( n% H, w8 g3 Q; mscore 得分
$ \: D4 \2 r, lseasonality 季节性" A, `! k3 l+ T1 i$ w# v. V B8 W
secondary sampling unit 第 2 次单位抽样
: G5 T# X' v* f0 M* `8 Bserial correlation 序列相关
. ?9 H; a. w8 u; p) z1 r3 bself-adminstration 自管理
1 y/ s/ [4 k3 [0 f. L1 Gsemi-log 半对数
$ i$ _. k+ w/ t' z3 v: ^& Hsigmoid 拟 S 型、S 状' w# i( k. X! i6 k& ^3 m& B: l
signal to noise ratio SN(信噪)比
0 g# \$ ^/ J# E4 x! @signed rank test 带符号的秩检验
+ u A0 F3 O! q1 X* significance, significant 显著(的)
* M; ]! }- y' ~* significance probability 显著概率& e6 M' _2 c5 Y
simple random sampling 简单随机抽样3 Z( h9 _/ e* H' q( s) l
* simple regression 简单回归
' d+ S- B3 y# N5 M4 n9 `single replication 1 次重复1 Y, d/ @( S4 L0 i" b9 M$ Z: J
size proportionate allocation 比例布局法
& W c! i; m- g7 w" g3 S3 _8 ]skewed 斜的
) U5 D. W* w/ H0 f4 T' Z* skewness 失真 y V5 n. t- H$ B
slope 斜率
1 J% {# E$ w5 d7 I; _ R* {0 P! qspectral window 谱窗
5 j! o( L4 N0 _& P3 X1 Y0 Uspectrogram 谱图
3 g7 P0 @5 _, `. D$ xspectrum 谱
, R$ n9 u( i6 ~5 z5 Y8 L5 l/ r$ _* Spearman's rank correlation coefficients 斯皮尔曼等级相关系数8 r& _: ]( U$ S# r& c- ^/ f+ u
* spurious correlation 伪相关8 Y( L" j% D( H
square 平方
1 t$ H4 K+ I2 O* standard deviation, S.D. 标准方差
7 p$ V$ P5 g9 g/ ~( Z) S1 E* standard error 标准误差4 W8 [& }7 g% q) ]& m# }
* standard score 标准得分
; M" C; f) S1 Q; _1 W" Astart number 起始编号
) Q* }) D$ ?' p* stationary 平稳的# _$ m) Z" F/ c# D' I% c; x
* statistic(for inference) 统计量(统计推论的)
) C3 q t( A- R) ]statistical 统计的8 r) z2 W) b; W# t/ q' R8 _
statistically significant 统计显著的& P! ^- ^# O6 g0 c* {: R/ @- b# n
stem-and-leaf presentation 茎叶表现
2 ]! \# p; u; sstereotype 陈腔滥调
2 ?# m% o3 I7 H" q$ Z# cstochastic process 随机过程
9 V3 d7 F& _6 P3 F' e* stratification 分层
4 `% n! A/ E5 U) ostratified sampling 分层抽样
, t2 f; L2 n, E) [/ {; ?# O& O* stratum([pl.] strata) 层' m, h3 f! W! O A
Student('s) 学生(的). P8 s# B4 _$ @4 H6 u- z, G
studentized range 学生化范围
$ d+ Y* i. I3 u: C! n5 ~# ]study 研究' _4 a" y* I4 P) J e; X# [9 n
sub-sampling 二次抽样9 a, J0 x6 N/ n( Y7 J7 g6 G2 \% K
sufficiency 充分性
1 L! t' l/ Q- ~6 `* ?; a# Hsufficient statistic 充分统计量1 O! x3 D/ g% O% I, X+ Y4 U
supervisor 管理者, `5 u {7 _4 |' g
survival analysis 生存时间分析- Q# f- C) w+ G6 I+ E
survey 调查4 j3 w$ n$ i7 w
systematic sampling 系统抽样 T
& e8 u( q# @! G* jtaxonomy 分类(学)) O7 \2 e+ H2 Y/ `' d+ ~
tail 尾
+ ?" B5 M# r9 ?3 p. g- `) ~/ i3 s* test 检验
7 F z9 Q$ x: g& {1 n/ q- t* test of goodness of fit 拟合良好性检定
6 w1 ?) v6 j9 j; V* test of independence 无关性检验" P" b6 m$ m: }) p5 h- ?/ A7 }
3-way layout 3 元布局法0 I0 @, K- V( s0 P! j1 _7 a
threshold 阈值$ A, m1 ` ^0 q9 z9 V, _
tie 结
+ x, W$ D% u: \5 o# [tie correction 结修正5 V$ j) \7 ~* c5 @: T- x. x% H
*time series 时间序列
5 \7 }' _' D, y+ y0 Ytotal variation 全变差2 V6 O5 I3 b' {- A5 `9 x
treatment 处理
0 h. @, |2 i, f% R2 C G* trend 趋势* F6 t: A0 ]" z. ^9 M
trend analysis 趋势分析# r# _2 S6 y5 q* O1 S; i
trial 尝试/ f& S2 Z, P+ b, w/ G
* t-statistic, -test, -ratio t 统计量(t 检验、t 比)4 g, f& M, }9 C, @
two-sided 双边的* p# {6 p6 k% p+ F K6 c/ y
* 2-sample t-test 2 样本 t 检验9 Q9 S, U5 q5 F. m7 I
2-stage sampling 2 阶段抽样法- C/ y& U2 w7 }2 p# v) u( g
two-by-two contingency table 2×2列联表
5 ]( j# t R8 X$ [# [( ?2-way layout 2 元布局法& Y8 k% G. B7 K2 a. a. f: |
* 2-way table 2 重表/ ^# b; d: Q% U7 c( C3 |
two-stage sampling 2 阶段抽样法 U; G. F6 l2 w; C1 {
unbiased estimator 无偏估计量
( i6 r7 h8 G% }: d3 Z/ ^) J: Sunbiased variance 无偏方差, J! \; k/ _2 Z5 F& f# K
uncorrelated 不相关(的)% H# ?2 ]) }6 S2 \1 v1 H
uniform distribution 均匀分布0 p; ?6 S% ?4 A6 i' P( |
uniform random numbers 均匀随机数
) P8 v; v+ B4 F1 F: |uniqueness 唯一性6 `; n: ~" Y" E) ]; G0 m
updating 更新5 T, k" `2 A) m. G$ F3 h C
* upward trend 向上趋向 V) V7 Q' ?# K8 t6 j7 Q7 f
validity 有效性0 y1 {& ]1 ?# F$ Q' T
variate 变量, X6 J. x1 L5 [- W: f$ f6 U0 C% }
* variance 方差
+ M \, B% g: I# B: y4 Qvariance ratio 方差比
, V/ K5 A# ]2 gvarimax rotation varimax旋度
$ X: P: G; l; a" O8 I; V: nvarimax solution varimax解& V8 o: Q+ r v& O) e: W
variation 变差8 e2 w, c+ z1 r- A& ]/ Q# K
variability 变异性 W
; `; F1 ` j b2 t7 y) u% Bweighted sampling 加权抽样
. U) H& ^/ m% ~/ ~Welch's test Welch检验
" ^$ ?9 z* L- a1 uwithin (级)间
& d! `2 ]3 z! w# Qwith probability 1(w.p.1) 以概率 1 ) B; h0 A5 I! }/ `) h
wording 措辞 X8 \& X7 n$ {+ p8 l7 I
Y
+ U4 N+ T. D# [8 y/ S) Q, AYates' correction Yates修正 Z; F+ Z7 {) `3 d" Q$ `5 O
* Zipf's law Zipf法則
& o5 d! S- x* `! o* z transformation z 变换 |