B-值随机元及经验过程的Kolmogor
一些常见的统计术语翻译

一些常见的统计术语翻译Absolute deviation, 绝对离差Absolute number , 绝对数Absolute r esiduals, 绝对残差Acceler ation arr ay, 加速度立体阵Acceler ation in an arbitr ary dir ection, 任意方向上的加速度Acceler ation nor mal, 法向加速度Acceler ation spac e dimension, 加速度空间的维数Acceler ation tangential, 切向加速度Acceler ation vector , 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accum ulation, 累积Accuracy, 准确度Actual fr equency, 实际频数Adaptive estimator , 自适应估计量Addition, 相加Addition theor em , 加法定理Additivity, 可加性Adjusted r ate, 调整率Adjusted value, 校正值Adm issible error , 容许误差Aggregation, 聚集性Alternative hypothesis, 备择假设Among gr oups, 组间Amounts, 总量Analysis of c orr elation, 相关分析Analysis of c ovarianc e, 协方差分析Analysis of r egr ession, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of varianc e, 方差分析Angular tr ansfor mation, 角转换ANOVA (analysis of variance ), 方差分析ANOVA Models, 方差分析模型Arcing, 弧/ 弧旋Arcsine tr ansfor mation, 反正弦变换Area under the curve, 曲线面积AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计Arithmetic grid paper , 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius r elation, 艾恩尼斯关系Assessing fit, 拟合的评估Associative laws, 结合律Asymmetric distribution, 非对称分布Asymptotic bias, 渐近偏倚Asymptotic efficiency, 渐近效率Asymptotic variance, 渐近方差Attributable risk, 归因危险度Attribute data, 属性资料Attribution, 属性Autoc orrelation, 自相关Autoc orrelation of residuals, 残差的自相关Aver age, 平均数Aver age c onfidenc e interval length, 平均置信区间长度Aver age growth r ate, 平均增长率Bar c hart, 条形图Bar gr aph, 条形图Base period, 基期Bayes' theorem , Bayes 定理Bell-shaped curve, 钟形曲线伯努力分布Ber noulli distribution,Best-trim estimator , 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic r egr ession, 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, 二项分布Bisquare, 双平方Bivariate Corr elate, 二变量相关Bivariate nor mal distribution, 双变量正态分布Bivariate nor mal population, 双变量正态总体Biweight inter val, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M 估计量Bloc k, 区组/ 配伍组BMDP(Biomedic al computer pr ograms), BMDP 统计软件包Boxplots, 箱线图/ 箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/ 崩溃点Canonical c orrelation, 典型相关Caption, 纵标目Case-c ontrol study , 病例对照研究Categoric al variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect r elationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry , 对称中心Centering and sc aling, 中心化和定标Centr al tendency, 集中趋势Centr al value, 中心值CHAID - x 2 Automatic Inter action Detector ,卡方自动交互检测Chanc e, 机遇Chanc e error , 随机误差Chanc e variable, 随机变量Char acteristic equation, 特征方程Char acteristic root, 特征根Char acteristic vector , 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则Chernoff fac es, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡方检验/咒2检验Choleskey dec omposition, 乔洛斯基分解Circle chart, 圆图Class interval, 组距Class mid-value, 组中值Class upper limit, 组上限Classified variable, 分类变量Cluster analysis, 聚类分析Cluster sampling, 整群抽样Code, 代码Coded data, 编码数据Coding, 编码Coefficient of c ontingency, 列联系数Coefficient of deter mination, 决定系数Coefficient of multiple c orr elation, 多重相关系数Coefficient of partial c orrelation, 偏相关系数Coefficient of pr oduction-moment c orrelation, 积差相关系数Coefficient of r ank corr elation, 等级相关系数Coefficient of r egr ession, 回归系数Coefficient of skewness, 偏度系数Coefficient of variation, 变异系数Cohort study, 队列研究Column, 列Column effect, 列效应Column factor , 列因素Combination pool, 合并Combinative table, 组合表Common factor , 共性因子Common regr ession coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common varianc e, 公共方差Common variation, 公共变异Communality varianc e, 共性方差Compar ability, 可比性Comparison of bathes, 批比较Comparison value, 比较值Compartment model, 分部模型Compassion, 伸缩Complement of an event, 补事件Complete association, 完全正相关Complete dissociation, 完全不相关Complete statistic s, 完备统计量Completely r andomized design, 完全随机化设计Composite event, 联合事件Composite events, 复合事件Concavity, 凹性Conditional expectation, 条件期望Conditional likelihood, 条件似然Conditional pr obability, 条件概率Conditionally linear , 依条件线性Confidenc e interval, 置信区间Confidenc e lim it, 置信限Confidenc e lower lim it, 置信下限Confidenc e upper limit, 置信上限Confir matory Factor Analysis , 验证性因子分析Confir matory research, 证实性实验研究Confounding factor , 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency chec k, 一致性检验Consistent asymptotic ally nor mal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constr ained nonlinear r egr ession, 受约束非线性回归Constr aint, 约束Contam inated distribution, 污染分布Contam inated Gausssian, 污染高斯分布Contam inated nor mal distribution, 污染正态分布Contam ination, 污染Contam ination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour , 边界线Contribution r ate, 贡献率Control, 对照Controlled experiments, 对照实验Conventional depth, 常规深度Convolution, 卷积Corrected factor , 校正因子Corrected mean, 校正均值Correction coefficient, 校正系数Correctness, 正确性Correlation c oefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondenc e, 对应Counting, 计数Counts, 计数/ 频数Covarianc e, 协方差Covariant, 共变Cox Regression, Cox 回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squar es, 最小二乘准则Critic al r atio, 临界比Critic al r egion, 拒绝域Critic al value, 临界值Cr oss-over design, 交叉设计Cr oss-section analysis, 横断面分析Cr oss-section survey, 横断面调查Cr osstabs , 交叉表Cr oss-tabulation table, 复合表Cube r oot, 立方根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvatur e, 曲率/ 弯曲Curvatur e, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear r egression, 曲线回归Curvilinear r elation, 曲线关系Cut-and-try method, 尝试法Cycle, 周期Cyclist, 周期性D test, D 检验Data acquisition, 资料收集Data bank, 数据库Data c apacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data proc essing, 数据处理Data r eduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sourc es, 数据来源Data tr ansfor mation, 数据变换Data validity, 数据有效性Data-in, 数据输入Data-out, 数据输出Dead time, 停滞期Degr ee of fr eedom, 自由度Degr ee of pr ecision, 精密度Degr ee of r eliability , 可靠性程度Degr ession, 递减Density function, 密度函数Density of data points,数据点的密度Dependent variable,应变量/ 依变量/ 因变量Dependent variable,因变量Depth, 深度Derivative matrix, 导数矩阵Derivative-fr ee methods, 无导数方法Design, 设计Deter minacy, 确定性Deter minant, 行列式Deter minant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from aver age, 离均差Diagnostic plot, 诊断图Dichotomous variable, 二分变量Differential equation,微分方程Direct standardization, 直接标准化法Discr ete variable, 离散型变量DISCRIMINAN T, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant c oeffic ient, 判别系数Discriminant function, 判别值Disper sion, 散布/ 分散度Dispr oportional, 不成比例的Dispr oportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量Distribution free, 分布无关性/ 免分布Distribution shape, 分布形状Distribution-free method, 任意分布法Distributive laws, 分配律Distur banc e, 随机扰动项Dose response curve, 剂量反应曲线Double blind method, 双盲法Double blind trial, 双盲试验Double exponential distribution, 双指数分布Double logarithmic, 双对数Downward r ank, 降秩Dual-spac e plot, 对偶空间图DUD, 无导数方法新法Duncan's new multiple r ange method, 新复极差法/DuncanE-LEffect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector , 特征向量Ellipse, 椭圆Empiric al distribution, 经验分布Empiric al pr obability , 经验概率单位Enumer ation data, 计数资料Equal sun-class number , 相等次级组含量Equally likely , 等可能Equivarianc e, 同变性Error , 误差/ 错误Errorof estimate, 估计误差Error type I, 第一类错误Error type II, 第二类错误Estimand, 被估量Estimated err or mean squares, 估计误差均方Estimated err or sum of squar es, 估计误差平方和Euclidean distanc e,欧式距离Event, 事件Event, 事件Exc eptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平面Expectation surfac e, 期望曲面Expected values, 期望值Experiment, 实验Experimental sampling, 试验抽样Experimental unit, 试验单位Explanatory variable, 说明变量Explor atory data analysis, 探索性数据分析Explore Summarize, 探索- 摘要Exponential curve, 指数曲线Exponential growth, 指数式增长EXSMOOTH, 指数平滑方法Extended fit, 扩充拟合Extr a par ameter ,附加参数Extr apolation, 外推法Extr eme observation, 末端观测值Extr emes, 极端值/ 极值F distribution, F分布 F test, F 检验Factor , 因素 / 因子Factor analysis, 因子分析Factor Analysis, 因子分析Factor scor e, 因子得分Factorial, 阶乘Factorial design, 析因试验设计False negative, 假阴性False negative error , 假阴性错误 Fam ily of distributions, 分布族 Fam ily of estimator s, 估计量族 Fanning, 扇面Fatality r ate, 病死率Field investigation, 现场调查Field survey , 现场调查Finite population, 有限总体 Finite-sample, 有限样本First derivative, 一阶导数First principal component,First quartile, 第一四分位数Fisher infor mation, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fourth, 四分点Frequency, 频率Frontier point, 界限点Function r elationship, 泛函关系Gaussian distribution, 高斯分布 / 正态分布Gini's mean difference,基尼均差 GLM (Gener al liner models), 通用线性模型Fitting a c urve, 曲线拟合 Fixed base,定基 Fluctuation, 随机起伏 For ec ast, 预测 Four fold table,四格表Fraction blow, 左侧比率Fractional error, 相对误差 Frequency polygon,频数多边图 Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, 高斯增量Gauss-Newton incr ement, 高斯- 牛顿增量 Gener al census, 全面普查GENLOG (Gener alized liner models), 广义线性模型 Geometric mean,几何平均数 第一主成分Goodness of fit, 拟和优度/ 配合度Gradient of deter m inant, 行列式的梯度Graec o-Latin squar e, 希腊拉丁方Grand mean, 总均值Gross error s, 重大错误Gross-error sensitivity, 大错敏感度Group aver ages, 分组平均Grouped data, 分组资料Guessed mean, 假定平均数Half-life, 半衰期Hampel M-estimators, 汉佩尔M 估计量Happenstanc e, 偶然事件Har monic mean, 调和均数Hazar d function, 风险均数Hazar d r ate, 风险率Heading, 标目Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian arr ay, 海森立体阵Heterogeneity , 不同质Heterogeneity of variance, 方差不齐Hier archic al classific ation, 组内分组Hier archic al clustering method, 系统聚类法High-lever age point, 高杠杆率点HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型Hinge, 折叶点Histogr am, 直方图Historical c ohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of varianc e, 方差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M 估计量Hyper bola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetic al universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independenc e, 独立性Independent variable, 自变量Index, 指标/ 指数Indir ect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Infer enc e band, 推断带Infinite population, 无限总体Infinitely gr eat, 无穷大Infinitely small, 无穷小Influence curve, 影响曲线Intercept, 截距Interpolation, 内插法Invarianc e, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse sine tr ansfor mation, 反正弦变换Iter ation, 迭代Jac obian deter m inant, 雅可比行列式Joint distribution function,分布函数 Joint probability, 联合概率Joint probability distribution,联合概率分布 K means method, 逐步聚类法Kaplan-Meier , 评估事件的时间长度Kaplan-Merier c hart, Kaplan-Merier图 Kendall's r ank c orrelation, Kendall等级相关 Kinetic, 动力学Kolmogor ov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫 - 斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kr uskal 及 Wallis 检验 / 多样本的秩和检验 /H 检验 Kurtosis, 峰度Lac k of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Lar ge sample, 大样本Lar ge sample test, 大样本检验Latin squar e, 拉丁方Latin squar e design, 拉丁方设计Leakage, 泄漏Least favor able c onfigur ation, 最不利构形Least favor able distribution, 最不利分布Least signific ant differ enc e, 最小显著差法Least squar e method, 最小二乘法Least-absolute-r esiduals estimates, Least-absolute-r esiduals fit, 最小绝对残差拟合 Least-absolute-r esiduals line, 最小绝对残差线 Legend, 图例L-estimator , L 估计量Infor mation capacity, 信息容量 Initial condition,初始条件 Initial estimate,初始估计值 Initial level,最初水平 Interaction,交互作用 Interaction terms, 交互作用项Interquartile range,四分位距 Interval estimation,区间估计 Intervals of equal probability, 等概率区间 Intrinsic c urvature,固有曲率Inverse probability,逆概率最小绝对残差估计L-estimator of loc ation, 位置L 估计量L-estimator of sc ale, 尺度L 估计量Level, 水平Life expectanc e, 预期期望寿命Life table, 寿命表Life table method, 生命表法Light-tailed distribution, 轻尾分布似然函数Likelihood function,似然比Likelihood r atio,line gr aph, 线图直线相关Linear corr elation,线性方程Linear equation,Linear pr ogr amm ing, 线性规划直线回归Linear regr ession,线性回归Linear Regression,Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Loc ation and sc ale equivarianc e, 位置尺度同变性Loc ation equivarianc e, 位置同变性Loc ation invarianc e, 位置不变性Loc ation sc ale family, 位置尺度族Log r ank test, 时序检验Logarithm ic curve, 对数曲线Logarithm ic nor mal distribution, 对数正态分布Logarithm ic sc ale, 对数尺度Logarithm ic tr ansfor mation, 对数变换Logic chec k, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit tr ansfor mation, Logit 转换LOGLINEAR, 多维列联表通用模型Lognor mal distribution, 对数正态分布Lost function, 损失函数Low corr elation, 低度相关Lower lim it, 下限Lowest-attained varianc e, 最小可达方差LSD, 最小显著差法的简称Lur king variable, 潜在变量M-RMain effect, 主效应Major heading, 主辞标目Marginal density function, 边缘密度函数Marginal pr obability, 边缘概率Marginal pr obability distribution, 边缘概率分布Matched data, 配对资料Matched distribution, 匹配过分布Matching of distribution, 分布的匹配Matching of tr ansfor mation, 变换的匹配Mathematic al expectation, 数学期望Mathematic al model, 数学模型Maximum L-estimator , 极大极小L 估计量Maximum likelihood method, 最大似然法Mean, 均数Mean squar es between groups, 组间均方Mean squar es within gr oup, 组内均方Means (Compar e means), 均值- 均值比较Median, 中位数Median effective dose, 半数效量Median lethal dose, 半数致死量Median polish, 中位数平滑Median test, 中位数检验Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量Minimum distanc e estimation, 最小距离估计Minimum effective dose, 最小有效量Minimum lethal dose, 最小致死量Minimum varianc e estimator , 最小方差估计量MIN ITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标目Missing data, 缺失值Model specific ation, 模型的确定Modeling Statistic s , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of c ontinuity , 连续性模Mor bidity , 发病率Most favor able c onfigur ation, 最有利构形Multidimensional Sc aling (ASCAL), 多维尺度/ 多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple c omparison, 多重比较Multiple c orr elation , 复相关Multiple c ovarianc e, 多元协方差Multiple linear r egr ession, 多元线性回归Multiple r esponse , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplic ation theor em , 乘法定理Multir esponse, 多元响应Multi-stage sampling, 多阶段抽样Multivariate T distribution, 多元T 分布Mutual exclusive, 互不相容Mutual independenc e, 互相独立Natur al boundary, 自然边界Natur al dead, 自然死亡Natur al zer o, 自然零Negative c orr elation, 负相关Negative linear corr elation, 负线性相关Negatively skew ed, 负偏Newman-Keuls method, q 检验NK method, q 检验No statistic al signific ance, 无统计意义Nom inal variable, 名义变量Nonc onstancy of variability, 变异的非定常性Nonlinear regr ession, 非线性相关Nonpar ametric statistics, 非参数统计Nonpar ametric test, 非参数检验Nonpar ametric tests, 非参数检验Normal deviate, 正态离差Normal distribution, 正态分布Normal equation, 正规方程组Normal r anges, 正常范围Normal value, 正常值Nuisanc e par ameter , 多余参数/ 讨厌参数Null hypothesis, 无效假设Numeric al variable, 数值变量Objective function, 目标函数观察单位Observation unit,观察值Observed value,One sided test, 单侧检验One-way analysis of varianc e, 单因素方差分析Oneway ANOVA , 单因素方差分析Open sequential trial, 开放型序贯设计Optrim, 优切尾Optrim efficiency, 优切尾效率Order statistic s, 顺序统计量Or dered categories, 有序分类Or dinal logistic r egr ession , 序数逻辑斯蒂回归有序变量Or dinal variable,正交基Orthogonal basis,Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality c onditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outlier s, 极端值OVE RALS , 多组变量的非线性正规相关Over shoot, 迭代过度Pair ed design, 配对设计Pair ed sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Par abola, 抛物线Par allel tests, 平行试验Par ameter , 参数Par ametric statistic s, 参数统计Par ametric test, 参数检验Partial c orrelation, 偏相关Partial r egression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials r esiduals, 偏残差Patter n, 模式Pear son curves, 皮尔逊曲线Peeling, 退层Perc ent bar gr aph, 百分条形图Perc entage, 百分比Perc entile, 百分位数Perc entile curves, 百分位曲线Periodicity , 周期性Per mutation, 排列P-estimator , P 估计量Pie graph, 饼图Pitman estimator , 皮特曼估计量Pivot, 枢轴量Planar , 平坦Planar assumption, 平面的假设PLANCARDS, 生成试验的计划卡Point estimation, 点估计Poisson distribution, 泊松分布Polishing, 平滑Polled standar d deviation, 合并标准差Polled varianc e, 合并方差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial c urve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk,人群归因危险度Qualitative classific ation, 属性分类Qualitative method, 定性方法Quantile-quantile plot, Quantitative analysis, Quartile, 四分位数Quic k Cluster , 快速聚类Radix sort, 基数排序Random alloc ation, 随机化分组Random bloc ks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Random ization, 随机化Range, 极差/ 全距Rank c orr elation, 等级相关Rank sum test, 秩和检验Rank test, 秩检验 Ranked data, 等级资料Rate, 比率Ratio, 比例 Positive c orrelation, 正相关Positively skewed, 正偏Posterior distribution, 后验分布Power of a test, 检验效能 Precision,精密度Predicted value, 预测值Preliminary analysis, 预备性分析Principal c omponent analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布 Prior pr obability, Probabilistic model, probability, 概率Probability density Product moment, 先验概率概率模型, 概率密度 乘积矩 / 协方差Profile tr ace, 截面迹图Proportion, 比/ 构成比Proportion alloc ation in str atified random sampling, Proportionate, 成比例Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量Prospective study , 前瞻性调查Proximities, 亲近性Pseudo F test, 近似 F 检验Pseudo model, 近似模型Pseudosigma, 伪标准差Purposive sampling, 有目的抽样QR dec omposition, QR 分解Quadratic approximation, 二次近似 按比例分层随机抽样分位数-分位数图 /Q-Q 图 定量分析Raw data, 原始资料Raw residual, 原始残差Rayleigh's test, 雷氏检验Rayleigh's Z, 雷氏Z 值Recipr ocal, 倒数Recipr ocal tr ansfor mation, 倒数变换Rec or ding, 记录Redesc ending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Refer enc e set, 标准组Region of acc eptanc e, 接受域Regr ession coefficient, 回归系数Regr ession sum of squar e, 回归平方和Rej ection point, 拒绝点Relative disper sion, 相对离散度Relative number , 相对数Reliability , 可靠性Repar ametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summar ies, 报告摘要Residual sum of squar e, 剩余平方和Resistanc e, 耐抗性Resistant line, 耐抗线Resistant technique, 耐抗技术R-estimator of location, 位置R 估计量R-estimator of sc ale, 尺度R 估计量Retr ospective study, 回顾性调查Ridge tr ace, 岭迹Ridit analysis, Ridit 分析Rotation, 旋转Rounding, 舍入Row, 行Row effects, 行效应Row factor , 行因素RXC table, RXC 表S-ZSample, 样本Sample r egression c oefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standar d deviation, 样本标准差Sampling error , 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS Scale, 尺度/ 量表Scatter diagr am, 散点图统计软件包Schematic plot, 示意图/ 简图Scor e test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Sec ond derivative, 二阶导数Sec ond principal c omponent, 第二主成分SEM (Structur al equation modeling), 结构化方程模型Semi-logarithm ic gr aph, 半对数图Semi-logarithm ic paper , 半对数格纸Sensitivity c urve, 敏感度曲线Sequential analysis,贯序分析Sequential data set, 顺序数据集Sequential design, 贯序设计Sequential method, 贯序法Sequential test, 贯序检验法Serial tests, 系列试验Short-c ut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed r ank, 符号秩Signific anc e test, 显著性检验Signific ant figur e, 有效数字Sim ple cluster sampling, 简单整群抽样Sim ple c orrelation, 简单相关Sim ple r andom sampling, 简单随机抽样Sim ple r egr ession, 简单回归simple table, 简单表Sine estimator , 正弦估计量Single-valued estimate, 单值估计Singular matrix, 奇异矩阵Skewed distribution, 偏斜分布Skewness, 偏度Slash distribution, 斜线分布Slope, 斜率Smirnov test, 斯米尔诺夫检验Source of variation, 变异来源Spear man r ank c orrelation, 斯皮尔曼等级相关Specific factor , 特殊因子Specific factor varianc e, 特殊因子方差Spectr a , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spr ead, 展布SPSS(Statistical pac kage for the social scienc e), SPSS Spurious c orr elation, 假性相关Square root tr ansfor mation, 平方根变换Stabilizing variance, 稳定方差Standard deviation, 标准差Standard error , 标准误Standard error of differ ence, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of r ate, 率的标准误Standard nor mal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical c ontrol, 统计控制Statistical gr aph, 统计图Statistical inferenc e, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest desc ent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor , 步长因子Stepwise r egr ession, 逐步回归Stor age, 存Strata, 层(复数)Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency , 严密性Structur al r elationship, 结构关系Studentized r esidual, 学生化残差/t 化残差Sub-class number s, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of pr oducts, 积和Sum of squares, 离差平方和Sur e event, 必然事件Survey, 调查Survival, 生存分析统计软件包Sum of squares about regr Sum of squares between gr Sum of squares of partial r ession, 回归平方和oups, 组间平方和egression, 偏回归平方和Survival r ate, 生存率Suspended r oot gr am, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic err or, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail ar ea, 尾部面积Tail length, 尾长Tail weight, 尾重Tangent line, 切线Target distribution, 目标分布Taylor series, 泰勒级数Tendency of dispersion, 离散趋势Testing of hypotheses, 假设检验Theor etical frequency , 理论频数Time series, 时间序列Toler anc e interval, 容忍区间Toler anc e lower lim it, 容忍下限Toler anc e upper lim it, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of squar e, 总平方和Total variation, 总变异Transfor mation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of perc entage, 百分比趋势Trial, 试验Trial and err or method, 试错法Tuning c onstant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squar es, 二阶最小平方Two-stage sampling, 二阶段抽样Two-tailed test, 双侧检验Two-way analysis of varianc e, 双因素方差分析Two-way table, 双向表Type I err or, 一类错误/ a错误Type II err or,二类错误/ B错误UMVU, 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate, 无偏估计Unc onstrained nonlinear r egr ession , 无约束非线性回归Unequal subclass number , 不等次级组含量Ungr ouped data, 不分组资料Unifor m coor dinate, 均匀坐标Unifor m distribution, 均匀分布Unifor m ly m inimum varianc e unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计Unit, 单元Unor der ed categories, 无序分类Upper lim it, 上限Upwar d r ank, 升秩Vague conc ept, 模糊概念Validity , 有效性W test, W 检验W-estimation, W 估计量W-estimation of location,位置 W 估计量Width, 宽度 Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法 / 配对符号秩和检验 Wild point, 野点 / 狂点Wild value, 野值 / 狂值Winsorized mean, 缩尾均值Withdr aw, 失访Youden's index, 尤登指数Z test, Z 检验Zer o corr elation, 零相关Z-tr ansfor mation, Z 变换 VARCOMP (Varianc e c omponent estimation), 方差元素估计 Variability , 变异性 Variable,变量 Varianc e,方差 Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转 Volume of distribution,容积Weibull distribution, 威布尔分布 Weight, 权数Weighted Chi-squar e test, 加权卡方检验 /Coc hr an 检验 Weighted linear regression method, 加权直线回归 Weighted mean, 加权平均数Weighted mean squar Weighted sum of squarWeighting coefficient,Weighting method,e, 加权平均方差e, 加权平方和 权重系数 加权法。
《统计学》-第6章-习题答案

第六章课后题解答1.与参数检验相比,非参数检验有哪些优缺点?主要适用于那些场合?答:(1)非参数检验不需要严格假设条件,因而比参数检验有更广泛的适用面;非参数检验几乎可以处理包括定类数据和定序数据在内的所有类型的数据,而参数检验通常只能用于定量数据的分析;在参数检验和非参数检验都可以使用的情况下,非参数检验的功效(power)要低于参数检验方法。
(2)参数检验中的假设条件不满足;检验中涉及的数据为定类或定序数据;所涉及的问题中并不包含参数;对各种资料的初步分析。
2.使用“学生调查.sav”文件中的数据检验:(1)能否认为总体中学生的学习兴趣呈均匀分布?(2)能否认为总体中学生的身高服从正态分布?答:(1)利用2拟合优度检验,计算出的2统计量的值为2.000,自由度为4,相应的p值(渐近显著性)为0.736。
由于0.736大于0.05,所以在5% 的显著性水平下不能拒绝原假设,也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非均匀的。
乱0伞单疋(0.0%)貝有型于5的期峑a单」T:晨小7.0(2)利用单样本K-S检验法,计算出的D max统计量的值为0.899,相应的p值(渐近显著性)为0.394。
由于0.394大于0.05,所以在5%的显著性水平下不能拒绝原假设,也就是说根据样本数据不能认为总体数据是非正态的。
单样進Kolmogor ov-Smirnov 攪腌亂检验分芜为正悲分布乱根据救摇计算得到*表2.23.某企业生产一种钢管,规定长度的中位数是10米。
现随机地从正在生产的生产线上选取10根进行测量,结果为:9.8,10.1,9.7,9.9, 9.8,10.0, 9.7, 10.0,9.9, 9.8。
问该企业的生产过程是否需要调整。
答:单样本中位数的符号检验法检验钢管长度的中位数是否为50,各个数值与中位数比较的结果,有7个值小于10, 1个值大于10, 2个等于10。
样本量较少,输出双侧检验的p值(精确显著性)为0.070。
Atmospheric wavefront simulation using Zernike polynomials

Subject terms: adaptive optical components; Karhunen-Loève functions; Zernike polynomials; atmosphere simulation; curvature sensing.
resolution for partial atmospheric correction
simulates the resulting wavefronts, assuming those terms were corrected by an adaptive optics scheme. Hence, the expected optical performances of any adaptive optics can be analyzed this way.
Abstract. An algorithm is described that simulates atmospherically distorted wavefronts using a Zernike expansion of randomly weighted Karhunen-Loève functions. Its performance is presented and analyzed, and
j
polynomials according to this definition are shown.
The Zernike representation of a typically distorted atmospheric wavefront by the Kolmogoroff turbulence can be obtamed through energy considerations. The Wiener power spectrum of the phase fluctuations in the Kolmogoroff atmosphere is given by
chapmankolmogoroff方程

chapman-kolmogoroff方程
Chapman-Kolmogorov方程是描述马尔可夫过程转移概率的重要方程。
对于一个离散时间的马尔可夫链,假设其状态空间为S,转移概率矩阵为P,其中P(i,j)表示从状态i转移到状态j的概率。
Chapman-Kolmogorov方程可以表示为:
P(i,j,n) = ∑[k∈S] P(i,k,n-1) * P(k,j)
其中,P(i,j,n)表示在n步后从状态i转移到状态j的概率。
这个方程的意义在于,它将从状态i转移到状态j的n步转移概率表示为从状态i经过一个中间状态k转移到状态j 的概率的总和。
也就是说,通过递归地使用Chapman-Kolmogorov方程,我们可以计算出任意步数后从一个状态转移到另一个状态的概率。
需要注意的是,当n=1时,Chapman-Kolmogorov方程退化为转移概率矩阵的定义。
当n=2时,Chapman-Kolmogorov 方程表示从状态i经过一个中间状态k转移到状态j的概率。
Chapman-Kolmogorov方程在马尔可夫链的分析和预测中起到了重要的作用,可以帮助我们理解和计算马尔可夫过程的转移行为。
气升式反应器气液混合及传质特性的CFD模拟

气升式反应器气液混合及传质特性的CFD模拟李干禄;韦策;吴昊;贺仁涛;吴兵;姜岷;欧阳平凯【摘要】气液混合时间和体积传质系数是气升式反应器设计和放大的重要参数.采用实验与流体动力学CFD数值模拟技术相结合的方法对气升式内环流反应器的气液两相混合和溶氧过程开展研究.以欧拉欧拉模型为基础,利用标准kε及多尺度气泡(MUSIG)模型耦合Higbie渗透理论进行计算,对反应器内气液两相流的混合和氧传质进行CFD数值模拟.考察示踪剂进样位置和表观气速对混合时间的影响,并研究表观气速对体积传质系数的作用规律.结果表明:示踪剂注射位置越靠近曝气区,气液混合时间越小,在一定表观气速下,混合时间随着表观气速的增大而减小,体积传质系数则随着表观气速的提高而增大,CFD数值模拟结果与实验结果较好吻合,进一步验证了CFD数值模拟技术在气升式反应器设计和放大中的可行性.【期刊名称】《南京工业大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(040)004【总页数】7页(P118-124)【关键词】气升式反应器;CFD模拟;气液混合时间;氧传质【作者】李干禄;韦策;吴昊;贺仁涛;吴兵;姜岷;欧阳平凯【作者单位】南京工业大学生物与制药工程学院,江苏南京 211800;南京工业大学生物与制药工程学院,江苏南京 211800;南京工业大学生物与制药工程学院,江苏南京 211800;南京工业大学生物与制药工程学院,江苏南京 211800;南京工业大学生物与制药工程学院,江苏南京 211800;南京工业大学生物与制药工程学院,江苏南京 211800;南京工业大学生物与制药工程学院,江苏南京 211800【正文语种】中文【中图分类】Q815与传统机械搅拌式反应器不同,气升式反应器(ALR)是以气体动力为能量来源,由于它具有结构简单、无活动部件、剪切温和、低能耗、良好的混合能力以及优良的传质和传热等优点[1-3],已广泛应用于化学工业、生物工程、污水处理等领域。
Visual Simulation of Smoke译文

虚拟烟雾模拟摘要:在这篇文章中,我们提出一种计算机图形应用领域中新的烟雾数值模拟的方法,即使用非粘性的欧拉方程作为烟雾的物理模型,这是一种稳定、快速并有很少的数值耗散的方法。
相比采用N-S方程的物理方法,它更加适合气体建模,并且计算量要小得多。
此外,我们还引入物理上一致的漩涡限制来保证烟雾在粗糙网格(相比使用更精细的计算流体力学文献中网格)上小尺度特征的模拟,并正确地处理与运动物体相互作用。
关键词:烟雾;计算流体动力学;Navier-Stokes方程;欧拉方程;半拉格朗日方法;稳定流体;漩涡限制;participating media参与媒体Ronald Fedkiw, Jos Stam and Henrik Wann Jensen, "Visual Simulation of Smoke", In SIGGRAPH 2001 Conference Proceedings, Annual Conference Series, August 2001, 15-221.引言:由于气体如烟雾的运动是极其复杂并难以捉摸的,所以模拟自然现象如烟雾等,在计算机图形领域仍然是一个具有挑战性的问题。
可视化的烟雾模型,广泛应用于包括特殊效果和互动游戏等相关行业领域,一个好的模型应该易于使用和生成并且具有很强的现实意义。
很显然,烟雾和气体的造型在其它工程领域也是非常重要的。
更普遍地讲,计算流体动力学广泛应用于气体和其他液体,例如水的模拟。
可直到最近,计算机图形学的研究人员才开始从大量的CFD文献中挖掘可以用于或修改计算机图形应用的方法。
不幸的是,目前的烟雾模型不是太缓慢,就是受到过多的数值耗散。
在本文中,我们采用CFD文献中有关气体如烟雾的动画仿真技术,提出了一种稳定、快速且没有过多数值耗散的模型,它使用了一种相对粗糙的网格,来生成复杂的滚动烟雾动画。
1.1 以往工作在过去的二十年里,烟雾及其它气体现象的建模,在计算机图形领域一直受到广泛关注。
马尔可夫奖励过程原理

马尔可夫奖励过程原理马尔可夫奖励过程(Markov Reward Process, MRP)是一个用于描述具有随机性的序列决策问题的数学模型。
它结合了马尔可夫链和奖励函数,用于描述状态转移和状态之间的奖励关系。
马尔可夫奖励过程在强化学习等领域有着广泛的应用。
在马尔可夫奖励过程中,系统的演化是基于一系列的状态转移。
每个状态有一个与之相关联的奖励值,表示在该状态下所获得的即时奖励。
这个奖励值可以是正的、负的或者零。
马尔可夫奖励过程的目标是通过选择合适的动作,使得累积奖励最大化。
马尔可夫奖励过程的核心是马尔可夫链。
马尔可夫链是一个随机过程,具有无记忆性,即在给定当前状态的情况下,未来状态的概率分布只与当前状态有关,与过去的状态无关。
马尔可夫链的状态空间可以是有限的,也可以是无限的。
在马尔可夫奖励过程中,每个状态都有一个与之相关联的奖励值。
奖励函数用于计算在每个状态下的即时奖励。
奖励函数可以是确定性的,也可以是随机的。
确定性奖励函数直接给出每个状态的奖励值;随机奖励函数根据一定的概率分布来确定每个状态的奖励值。
马尔可夫奖励过程可以用一个五元组(M, P, R, γ, S0)来表示,其中:- M是状态的集合,表示系统可能所处的所有状态;- P是状态转移概率矩阵,表示从一个状态转移到另一个状态的概率;- R是奖励函数,表示每个状态的即时奖励;- γ是折扣因子,表示未来奖励的重要性;- S0是初始状态,表示系统的起始状态。
在马尔可夫奖励过程中,我们可以通过价值函数来评估每个状态的价值。
价值函数表示在当前状态下,从当前时刻起所能获得的未来奖励的期望值。
我们可以使用贝尔曼方程来计算价值函数。
马尔可夫奖励过程还可以通过策略来描述。
策略是一个决策规则,它给出在每个状态下应该选择的动作。
我们可以使用价值函数或者Q函数来计算策略。
马尔可夫奖励过程的求解可以通过动态规划、蒙特卡洛方法或者时序差分学习等方法。
动态规划方法通过迭代计算价值函数,逐步逼近最优策略。
一个加权的Kolmogoroff型不等式

第 3期
浙 江 Wa. o s H d . o ee . h i t n & yr C l g n C l
Vo . 2 No. 12 3 S p. 01 e 2 0
2l 0 0年 9月
一
个 加 权 的 K l ooo 型 不 等 式 om gr f
0 t o oo ft ei q atso hgnl hbse o n ma ( . aeul s o hgn a r e ( , fh K l gr p euli r  ̄ ooa C eyhv l o i ) M k lue f  ̄ ooa nt eot ) e m o y n i fo e py l f o l u fh w s bi w i t K loo f Tp Ieuly f a er c o nma ) fr lie n gr f ad e et lh e he a s g d o gr ye nqa t gbm pl o is P ( m o i o l y l o ib iee o eg l t s n m
项 式 p ( 的 加 权 K looo ) o grf m f型 不 等 式 :】  ̄ 一 ) ( ( I ≤ a ( /1 ) ( /1 Jj )I p’ 2 ij  ̄ 一 mI
( I + )I 2
6 I )l 对任 意的P ( I ( l P )∈ 成 立( 为次数不超过 n的代数 多项式空间) 并且指 出其 不等 式的系数在 某 ,
A eg td K l g rf T p n q ai W ihe omo o o y e Ie u l t y
S NEN n h i Yu . a
( hj n t os r nya dH do w r o e e H n zo 10 8 C ia Z e a gWa r ne a c n y rp e H g , a g u3 0 1 , hn ) i eC v o C h
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n≥1
Og
>
a.s.
*
,
n→∞
lim
f (Xi )
i=1 F
2 2s2 n L 2 sn ≤ M
M ≥1
(b.)
2
` H
n i=1
f (Xi )
F
2 2s2 n L2 sn −→ 0 n
p
>
2 2s2 n L 2 sn = 1
F
, 5~X5 # " , ~X # " 1 0 m # 4 , ~X ) f
(S, A) S
∞ n=1 (S, A, Qn ),
{Qn }n≥1 Xn
(S, A)
Ω
F
A-
<5 Q ? p nR (n = 1, 2, · · · ). F `j j5 ?H
0BI
603
8
(Ω, Σ, P ) {af }f ∈F ,
} =
,
F
7
af
F
= sup |af |
f ∈F
jX x
f ( s)
< +∞
(1.8)
n
n→∞ s2 ∗ n f ∈ B1
lim
1
sup
E
k=1
f 2 (Xk )I
Xk ≥ε
s2 k L2 sk
=0
(1.9)
- (1.3) B ((1.6) B) ! 1.3 E 1.1 ] x< ' (1.8) ] (1.9). 2 5 BW 1.4 = {Xn }n≥1 E - s2 n → +∞, =
i=1
n→∞
lim
f (Xi )
F
a.s.
§2
§1
∗ B1
§2
1.3,
1.4.
}
tb p >
Redemacher
N\ EX (PX ), EX (PX {εn }n≥1 , {gn }n≥1 1Hy(_ (Q ). = {af }f ∈F , p
af
,x f A-= ] 3" R L
§3.
{Xn }n≥1
, "
Sn /
{s2 n }n≥1
(1.1)
Xk ≤ ηk
s2 k L 2 s2 k
a.s.
∀k ≥ 1,
(1.5)
9)>d
lim
2 2s2 n L2 sn −→ 0,
p
(1.6)
Sn
2 2s2 n L 2 sn
]3 W o< 5 Kolmogorov A H E ` 2 B E na t > 2 2 {Xn }n≥1 ∈ W M0 k sn → +∞ q ' (1.6). ) \ d EF * g/a t A Z 2 Sn / 2sn L2 s2 4 L 5 {Xn }n≥1 o N ' nlim n 5 →∞ 1.2 $ jdE P;5 E `
, f1 , · · · , fk ∈ F , @ A 6 i = j },
) *
5
,
k
ε > 0. [1], (4.2)
B-
B 3
(Ph l ~Z%6
7 3
a.s.
Kolmogorov
0BI
605
∀ε > 0 N (ε, F , d) ≤ D(ε, F , d) ≤ N s2 n → +∞,
X x (1.5),
Kolmogorov ( Bn→∞
Sn ≤M 2 2s2 n L 2 sn ([10], [7],
a.s.
(1.4) 292 1) s2 n =n i=19h Nhomakorabea3.1),
Y 1
L8
E Xi
2
,
lim
Sn ≤M 2 2s2 n L 2 sn
a.s.
5~X 9y a B
&,
B {s2 M ?4 | 4 5To n }n≥1 , @ { Sn }n≥1 5F o< 5 Kolmogorov A H ;t |a Ledoux ] Talagrand U ' 8jeV 1.1 5 X x (1.3) e!
E {Xn }n≥1 5> O g Hx -
* , # FW Dl
1.2 F ⊂ B ,
F= ∗
L ? r < v j §1 ~X5 " 2 §2 ~X5 " jf y "
, ## ,
1.2,
Copy; {εn }n≥1 ,{gn }n≥1
{Xn }n≥1 , {Xn }n≥1 , {εn }n≥1 , {gn }n≥1 ), Eε (Pε ), Eg (Pg ) {Xn }n≥1 , {Xn }n≥1 ,
1991
3
29
z
Sn = X1 + · · · + Xn (n = 1, 2, · · · ).
5
)
Q
EV -
1.1 s2 n
→ +∞ (n → +∞),
k = {Xn }n≥1 E
B-
B
(Ph l ~Z%6 ,, > Og x "H
s2 k L 2 sk a.s.
2 2s2 n L 2 sn n≥1
2
"H
ε , F, d 2 {αn }n≥1 , αn → 0 (n → +∞)
(3.1)
@
(3.2)
Xk ≤ αn
s2 n L 2 s2 n
1 ≤ k ≤ n, n ≥ 1
` u1o j J = supn αn ≤ 1. ) \ X x (1.5), (1.6), A c5 2.7) 7 4
$
3IG
(i). IV 8.
6_ EV
s2 n
, +
I
z Xx
z
#;
#
36
<
1.1
]
1.2, B
1.3 → +∞
= {Xn }n≥1 E 9 ∀ε > 0,
,>
P
n
3
{ Xn }n≥1
g 5.
f 43 }5 _ u
(1.1)
6
Og x
Xn ≥ ε s2 n L 2 s2 n
2 {Xn }n≥1 ∈ W M0 , {s2 n }n≥1
F ≥ε
s2 n L2 s2 n
1 n→∞ s2 n lim
n
E
2 s2 n L 2 sn
< +∞
f 2 (Xk )I
f (Xk )
F ≥ε
k=1
s2 k L2 s2 k
= 0,
F
(a.)
2
n i=1
f (Xi )
F
/
2 2s2 n L 2 sn n
(1.4) 1.2
EV
(i)
'
B
,>
s2 n L2 s2 n
B ((1.7) B) ! 5 W ` 1.1 ] 1.3 pL 5~Xd j! 5 Og x
< +∞ ∀ε > 0;
Xk ≥ε
s2 k L2 s2 k
5V 1.4, R
1.2
Xn
E [10], 303
(1.1)
f (Xi )
F
/
2 2s2 n L 2 sn
n≥1
Og
>
a.s.
n
1 ≤ lim
*
,
n→∞
f (Xi )
i=1 F
2 2s2 n L 2 sn ≤ M
M ≥1
(b.)
2
` H
n i=1
f (Xi )
F
2 2s2 n L2 sn −→ 0 n
p
>
2 2s2 n L 2 sn = 1
(i) ∀n ≥ 1, +∞ (n → +∞);
a.s.
5
Banach
|
2( )
|x r s . * ~ }0 u; # " +{y 14&-| q! w / v| ; 2; ) u IPA 7} ; UOnD pH]Y t E 5S < t E 51 c }A-= ` L
2 2s2 n L 2 sn
lim
Sn
s2 ∗ n = supf ∈B1
n i=1
Kolmogorov
0BI
601
2 {Xn }n≥1 ∈ W M0 ,
{ηn }, ηn → 0
@
=
{s2 n }n≥1
(1.1)
Xk ≤ ηk
∀k ≥ 1
(1.2)
) \9 d
Sn /
Og
,
(1.3)
,
H
1.1
M ≥ 1,
@
1 ≤ lim
n→∞
EV y & o< 1 # 5 / AH W3 ' .s ) % + 5 w D~X , 8 v g/a. j * & 43 s8
L ` i· i·d· 5
L C A A 6 ^ F `j j5
8?H
%
f ∈F
sup |af |
A
F
<56 b?
(pseudometric) d. N (ε, F , d)= min{k ≥ 1;
i ≤k
,
f1 , · · · , fk ∈ F ,