我是这样度过每一天
----向死而生-----
[心理藏书]睡眠与做梦（第三版）069
作者: （英）恩普森
译者: 陈养正
ISBN: 9787108023117 ［十位: 7108023113］
页数: 367
出版社: 三联书店
定价: 21.5
装帧: 平装
出版年: 2005-10-1
书籍格式：PDF
文件大小:7.05MB
【conge点评】人的一生，有三分之一的时间都是在睡眠中度过的。睡眠对于人类的重要性，其实无需多说。然而我们对这一重要的人类活动（或者说“不活动”）的了解，可以说是还很少。 本书对于睡眠的方方面面给与了详细的介绍，对于我们了解睡眠有很大的益处。
简介 · · · · · ·
本书共分为四篇。第一篇从考察英国及其他国家的古代社会人们对睡眠的信念开始，介绍了睡眠的研究背景。第二篇涉及睡眠体验，做梦即为其一。快速眼动睡眠的发现，使我们得以根据脑电图和其他心理生理学记录预想精神活动。第三篇讲述睡眠的生理学及心理生理学。第四篇有关睡眠的种种问题由三章内容组成：成年人的睡眠障碍、失眠的心理治疗、儿童睡眠问题及其处理。
本书旨在成为一本任何一位对此主题感兴趣的人士都可以利用的书籍，同时使它有助于希望进一步扩展其兴趣范围的学生。一方面，书中的每个说法都有相关参考文献为佐证，并在书中列出供学生查询；另一方面，对于只打算阅读本书的一般读者也不会感到困难。
本书还包括一个很全面的参考文献部分，这本身就是一个有用的资料来源目录，尤其是对于学生和专业读者而言，但是已经恢复为更加常用的“哈佛式”，即在正文中给出作者的姓氏和有关著述的发表日期，这样做虽有时矢于冗赘，但确实明确无误。
作者简介 · · · · · ·
雅各布·恩普森是英国赫尔大学、临床心理学系高级研究员，他发表了许多关于睡眠、生物节律和人为因素的学术论文。
目录：
第三版序言
第一篇 睡眠研究的背景
第一章 有目共睹：睡眠与做梦的信念
睡眠的民间传说
释梦
第二章 睡眠的实验室研究
脑电图的历史
现代脑电图技术
睡眠期间的脑电波
睡眠标准
第二篇 睡眠体验
第三章 快速眼动睡眠时的梦
做梦的自然历史
实验观察
第四章 睡眠体验的特性
睡眠体验
一些难以忘怀的梦的主题
第五章 梦是什么
关于做梦的描述
心理分析方法
一些最新的观点
第三篇 睡眠生理学与睡眠自然史
第六章 睡眠生理学
生物节律与睡眠
与睡眠和昼夜节律有关的激素变化
睡眠和觉醒的生理机制
睡眠状态的神经生理学
第七章 睡眠障碍
睡眠被剥夺的效应
睡眠的时间表
睡眠障碍的实际蕴涵
第八章 睡眠心理学
睡眠与做梦
睡眠中的知觉和记忆，
睡眠中的行为
醒来
第九章 睡眠质量的决定因素
食物、锻炼和睡眠
药物对睡眠的效应，
第十章 动物的睡眠
哺乳动物
鸟类和爬行动物
冬眠
第十一章 睡眠的进化与功能一
身体的恢复理论
睡眠是浪费时间吗
睡眠的演化与睡眠
第四篇 睡眠障碍
第十二章 成人睡眠障碍
睡眠障碍的性质和范围
睡眠障碍的类型，
治疗方法和治标剂
……
第十三章 失眠的心理治疗
第十四章 儿童的睡眠问题
作者附言和延伸读物
附录：赫尔大学睡眠与做梦调查表
参考文献
译后记
[下载地址]：
地址一：from Acrobat
地址二：from 115.com
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[心理译作]心理学十大站点
《临床心理学家》杂志[The Clinical Psychologist (60, 2 2007)]的夏季号发表了 Simon A. Rego 博士的一篇短文。 Rego博士在文中列举了十大心理学网站. Simon向他的邮件组发了封信询问心理学家们最经常使用的的网络资源。这十大站点的产生，就是从众多回复中整理儿得来的。如果你得闲的话，不妨去拜访一下这些网站，看看有什么有用的东西没有。如果你不同意，不妨也发表一下意见。
- http://www.kspope.com
- http://www.nimh.nih.gov
- http://www.apa.org
- http://www.psychcentral.com
- http://www.webmd.com
- http://www.adaa.org
- http://www.academyofct.org
- http://www.abct.org
- http://www.ocfoundation.org
- http://www.wikipedia.com
几点说明：
【Conge 点评】1)以上网站都是英文网站。Rego博士显然是不看中文网站的。就我个人而言，我在研究工作中也真的很少去中文网站寻求信息。如果你知道那些中文网站与上面的网站部分伯仲，希望能不吝赐教。
2）以上多数网站是面向大用户的（学校，研究所等）。这些网站通常都具有丰富的基于事实的的信息，是值得信任的。而且你得缴费才能使用各种功能。
3）上面的网站，我经常用的是www.nimh.nih.gov，APA.com 和 wikipedia.com。
最后问个问题？那些可以成为你心目中的十大心理学站点呢？
原文 via Psychsplash
链接：《临床心理学家》上的文章
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[心理人物]纳塔丽·波特曼，电影明星，认知心理学家
相信喜欢看电影的人对纳塔丽·波特曼（Natalie Portman）这个演员都不会陌生。她作为主角的第一部影片，也是她的成名作便是大名鼎鼎的<这个杀手不太冷>。影片中的那个小女孩的扮演着就是她。 后来比较有名的是在星球大战系列中出演Padmé Amidala，星球大战在全世界粉丝无数，于是纳塔丽·波特曼更是出名了。2004年她凭借电影《偷心》（Closer）得到了金球奖最佳女配角奖，同时获得了奥斯卡提名。 我个人非常喜欢偷心这个片子，尤其喜欢其的原声下载">电影原声，她的电影还有《冷山》，V字仇杀队 (2005)等等。 一句话，她的星途可谓平坦顺当。 当然，这些你都可以很容易的在互联网上找到，我就不罗嗦了
OK，波特曼是个拥有无数粉丝的电影明星（我也算一个粉丝吧），这点毋庸质疑了。那么究竟她和心理学能有什么关系，能让我把介绍她的这篇文章放在 心理人物 这个分类下呢？ Here is the deal：纳塔丽·波特曼应该是在1999年开始进入哈佛大学学习心理学系，并于2003年到学士学位（比我还要小一届）。2005年她申请进入哈佛的研究生院， Stephen Kosslyn 教授的 神经心理学实验室做助理，参与一个与婴儿前额叶发展与视觉知识有关的研究。 没错，她是我的心理学同行。你不信？下面是证据... ...
当然在哈佛的花名册中是没有“纳塔丽·波特曼 Natalie Portman”这个名字的，因为这是她的艺名。她的真名是Natalie Hershlag。Mindhacks上介绍了她使用真名做为co-author发表的一篇研究文献，我没有时间将mindhacks上的介绍翻译成中文了，如果你愿意可以去看看（链接在这里）。 简单来说，她参与的这个研究主要是采用近红外光谱学（near-infrared spectroscopy， Nirs）成像的方法来研究大脑的功能。Nirs这项技术对儿童是安全的，而且不必担心婴儿的运动的影响。而我正在学习的EEG和fMRI技术则都对运动相当敏感，都要在实验中避免被试运动。近红外光谱学这个方法我相当的新，我并没有接触过。 也许我会好好读一下这篇文章，如果你也感兴趣，下面是这篇文章的PDF格式文件。 pdf 发表于 Neuroimage 上的文献.
最后，你不得不感叹一下，这个人很厉害！我们至少可以保守的说，她是所有心理学家中演戏最好的，是所有演员中心理学研究做的最棒的。
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大学生们避免寻求心理援助
在高等学府里，每年都有自杀事件的消息传出。我在北大读书的2005年，就有中文系的一名本科生和数学系一名即将毕业的博士生在相隔半个月的时间中，相继从理科二号楼九层坠楼身亡。一时间，关于大学生心理健康的问题的讨论纷纷浮出水面。有许多人都在责怪学校对学生的心理健康状况关心不够（我也发过这样的体字）。事后，学校也采取了各种措施，加强向学生提供心理援助。
在这里，我并不想再对这些事情在做评价，而是向大家介绍一下关于大学生心理健康问题的最新研究。这篇研究表明，绝大多数具有明显焦虑或者抑郁症状的学生，都不会主动寻求救治。这其中的原因并不是金钱问题，要知道在美国很多学校都提供免费或者收费低廉的心理咨询服务。Anyway,我将这边文章的要点和我自己的看法总结了一下，放在下面。
1. 在大学里，80%有心理问题的人都不主动寻求帮助，即便学校提供免费的心理咨询和援助计划。
2.不寻求帮助的人里面中，来自低收入家庭的学生更不愿意寻求帮助（不是因为钱的原因，因为治疗是免费的）。
3.不寻求帮助的人中由一般心理问题发展成严重心理疾病的比例比寻求帮助的人高出数倍。
4.理疾患造成的经济损失，是寻求帮助的数倍。更不要说所造成的人际关系，家庭关系的损失了。
5.最后一点。身体上疾病，受苦最多的是病人本身。而多数心理疾病则相反，受苦最多的是家人。
在这里，我奉劝各位，如果觉得自己有焦虑或者抑郁的症状出现，千万不要因为自己家里穷或者怕别人看不起你而讳疾忌医，逃避治疗。 别人不会看不起你，相反他们会佩服你，因为你是一个敢于正视自己的问题并向自己挑战的人。
这篇文章发表在七月分的Medical Care杂志上[研究摘要]。不知道中国的心理学家们是否也做了这方面的工作。无论怎样，本文说明提高学生的心理自救意识和能力的工作是非常迫切的。
参考文献
Eisenberg D, Golberstein E, Gollust SE.Help-Seeking and Access to Mental Health Care in a University Student Population. Medical Care. 2007 Jul;45(7):594-601.
相关链接：
链接1:关于上面研究的报道 Most students with anxiety, depression symptoms don't seek help
链接2：一位blogger的现身说法 College students avoid getting help for anxiety and depression
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[心理视频]什么将我们与黑猩猩区别开
如果你有半个小时的时间无所事事，你会干什么呢？ 玩游戏？做白日梦？上网看笑话或者美女？看电视？ 睡一小觉？ 这些都很好，都没有问题。 但是我建议，你还可以来看看珍妮珍妮·古道尔博士这段演讲。
珍妮·古道尔不是心理学家，她是一位英国灵长类学家，环保主义者。但是如果细究起来，她的工作同心理学的一个分支--比较心理学--有着非常紧密的联系。所有的心理学家，无论是她的赞成者还是反对者，都对她的工作心怀敬畏。她对黑猩猩的野外研究使她蜚声全世界。她本人也多次来中国进行演讲，但是由于种种原因我都没能亲临现场。拜互联网所赐，你现在可以轻松的找到这些演讲，感受大师的风采。
下面我给大家推荐的演讲的题目是：《什么将我们与黑猩猩区别开》。 不知道你是不是知道这样一个事实：人类与黑猩猩的基因上的相同之处有99.7%之多。你能相信么？那0.3%的基因的差别，使得我们同黑猩猩之间看上去有那么大的差别。 究竟我们与黑猩猩有着多大的差别呢？这个演讲会给你一些答案，一些启迪。
短短半小时的演讲，珍妮·古道尔将她的研究成果娓娓道来，其中穿插些研究过程中的趣事。演讲信息丰富又生动有趣，毫不枯燥。不知不觉中你就会学到很多东西，丝毫感觉不到半小时就这么过去了。 我也不啰唆了，大家来聆听，来思考吧。
本演讲视频来自TED，TED上还有非常多的其他主题的演讲，主题包括科技，娱乐，设计，科学，哲学，文化，艺术，商业和全球热点问题等等，演讲人都是各行业的领军人物。
Link to:Jane Goodall 的演讲 on TED。
文章原创by conge
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【Music video】Global Warming By Una
今天不讲心理学，讲我一年之前听到的一首歌。我最初听到这首歌，是在HBO台放的一个记录片《The Music in Me》中。
该片讲述几个小孩子的音乐故事。他们最大的也就十二三岁，但是音乐都玩儿的很好。而这首歌是其中一个名叫UNA的波兰小姑娘创作的，它给我留下的印象最深。而 我对这首歌印象深刻的原因不仅仅是因为它是由一个年仅12岁的小女孩创作演唱的，也不仅仅是因为这是该片中出现的唯一一个摇滚乐，而是它的主题： global warming。
听这首歌的时候我就打定主意要给她写点点东西，把UNA和她的这首歌介绍给所有我认识的人，只是苦于无处寻找这首歌。 今天，我终于在Youtube上找到了这首歌的MV，请各位跟我一起来听一遍吧。
关于全球变暖问题，现在争论的非常激烈。包括美国在内的一些发达国家否认温室气体排放是全球变暖的原因而拒绝承担减排责任。包括中国在内的国家因为把发展 经济放在首位而在减排作为有限。 许多有识之士为止奔走，却收效甚为。 有的国家打经济牌，有的国家打政治牌，可是政客们从来没有好好地倾听。 全球变暖却不管这些，它已经影响我们的生活。异常的天气带来的经济损失，物种灭绝，森林退化，沙漠扩大等等，已经影响到了我们的日常生活。
我也承认没有直接的研究证据表明温室气体排放，工业污染等是导致全球气候变暖的直接原因。 但是问题是各个国家究竟投入了多少来进行这个研究？ 又有多少国家愿意真正行动起来做一些改变？ 也许政客们不愿做这些，但是作为这个地球一员的我们，是不是该采取点儿行动？
OK，你不知道你能做些啥？ 坐下听听我们的孩子怎么说吧。
部分歌词：
Please don't melt our glaciers,
please don't kill us all.
Please don't destroy our atmosphere,
the sun will kill us all.
Global warming it's not just a prediction anymore.
It's not just a prediction anymore
-- it's true. Help!
关于Una以及其乐队的情况，请看这里或者这里.
文章原创by conge
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[心理视频]展示各种脑损伤的flash动画
神经心理学的一项重要内容就是研究脑损伤给人带来的心理及行为变化。而脑损伤的诊断与治疗，则是临床医学外科或者内科的事儿，作为心理学专业的学生，我们通常只能通过教科书上的文字或者图片描述这些相对较为抽象的方式来获取脑损伤相关知识。
现在好了，脑损伤资源网站Neuroskill有一个各种脑损伤的 动画教程,形象的向公众展示这种脑损伤是如何影响大脑的。当然，动画不是真实的大脑，不过用动画的形式可以避免你看到那些血淋淋的甚至坏死的大脑（我相信有些人看到真实的损伤器官会吐的:)）。这些动画避免了上面的问题，而又清楚的展现了这些损伤的过程，清楚而又清晰。你可以反复观看以获得你想要的知识
这些动画包括了脑出血，枪击，对侧损伤，弥散性损伤等对大脑的伤害过程，甚至还有神经元损伤的过程。也有一些动画是向你展示我们大脑的各个功能区域的，个人觉得非常不错
链接 to Neuroskills 的动画页（英文）。conge译自 Mind Hacks
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[ 游戏休闲]精美杂志4本 zz
这次我最后一次在收心阁上面帖这些杂志了。 不再贴的原因很简单，这些杂志都可以在互联网上轻易的得到。而且朋友们若是处于想学英语想接触新鲜事物的原因想看这些杂志，不如去访问些国外的网站，互联网上多数网站都是英文的，不愁没得看。这种转载实际上对于我来说是没有意义的。我要用这点事件做点儿更有重要的事情。如果你自己仍想看这些杂志的更新，可以时常到 West-Magz, PLATO和 www.cnshare.com上去逛逛看，或者订阅他们的feed。当然，如果以后我发现有趣的心理学杂志的话，仍会拿来跟大家分享的。Science June 08 2007
来自美国的著名科学研究刊物
官方网站 下载(HTTP)Nature June 07 2007
来自英国的著名科学杂志《自然》
官方网站 下载(HTTP)The Economist June 09 2007
来自英国的《经济学人》杂志
官方网站 下载(HTTP)Computer Graphics World - 2007 May
Computer Graphics World - 计算机图形设计，封面是《加勒比海盗》船长Jack
PDF|English|３MB | Download (Pando) |Download (Http)|
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[考研相关]统计名次中英文对照
这个对照表共有476个词条，方便各位在阅读英文的统计书时对照参考。
001 Absolute deviation, 绝对离差
002 Absolute number, 绝对数
003 Absolute residuals, 绝对残差
004 Acceleration array, 加速度立体阵
005 Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
006 Acceleration normal, 法向加速度
007 Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
008 Acceleration tangential, 切向加速度
009 Acceleration vector, 加速度向量
010 Acceptable hypothesis, 可接受假设
011 Accumulation, 累积
012 Accuracy, 准确度
013 Actual frequency, 实际频数
014 Adaptive estimator, 自适应估计量
015 Addition, 相加
016 Addition theorem, 加法定理
017 Additivity, 可加性
018 Adjusted rate, 调整率
019 Adjusted value, 校正值
020 Admissible error, 容许误差
021 Aggregation, 聚集性
022 Alternative hypothesis, 备择假设
023 Among groups, 组间
024 Amounts, 总量
025 Analysis of correlation, 相关分析
026 Analysis of covariance, 协方差分析
027 Analysis of regression, 回归分析
028 Analysis of time series, 时间序列分析
029 Analysis of variance, 方差分析
030 Angular transformation, 角转换
031 ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
032 ANOVA Models, 方差分析模型
033 Arcing, 弧/弧旋
034 Arcsine transformation, 反正弦变换
035 Area under the curve, 曲线面积
036 AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
037 ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
038 Arithmetic grid paper, 算术格纸
039 Arithmetic mean, 算术平均数
040 Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
041 Assessing fit, 拟合的评估
042 Associative laws, 结合律
043 Asymmetric distribution, 非对称分布
044 Asymptotic bias, 渐近偏倚
045 Asymptotic efficiency, 渐近效率
046 Asymptotic variance, 渐近方差
047 Attributable risk, 归因危险度
048 Attribute data, 属性资料
049 Attribution, 属性
050 Autocorrelation, 自相关
051 Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
052 Average, 平均数
053 Average confidence interval length, 平均置信区间长度
054 Average growth rate, 平均增长率
055 Bar chart, 条形图
056 Bar graph, 条形图
057 Base period, 基期
058 Bayes' theorem , Bayes定理
059 Bell-shaped curve, 钟形曲线
060 Bernoulli distribution, 伯努力分布
061 Best-trim estimator, 最好切尾估计量
062 Bias, 偏性
063 Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
064 Binomial distribution, 二项分布
065 Bisquare, 双平方
066 Bivariate Correlate, 二变量相关
067 Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
068 Bivariate normal population, 双变量正态总体
069 Biweight interval, 双权区间
070 Biweight M-estimator, 双权M估计量
071 Block, 区组/配伍组
072 BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
073 Boxplots, 箱线图/箱尾图
074 Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
075 Canonical correlation, 典型相关
076 Caption, 纵标目
077 Case-control study, 病例对照研究
078 Categorical variable, 分类变量
079 Catenary, 悬链线
080 Cauchy distribution, 柯西分布
081 Cause-and-effect relationship, 因果关系
082 Cell, 单元
083 Censoring, 终检
084 Center of symmetry, 对称中心
085 Centering and scaling, 中心化和定标
086 Central tendency, 集中趋势
087 Central value, 中心值
088 CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
089 Chance, 机遇
090 Chance error, 随机误差
091 Chance variable, 随机变量
092 Characteristic equation, 特征方程
093 Characteristic root, 特征根
094 Characteristic vector, 特征向量
095 Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
096 Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
097 Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
098 Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
099 Circle chart, 圆图
100 Class interval, 组距
101 Class mid-value, 组中值
102 Class upper limit, 组上限
103 Classified variable, 分类变量
104 Cluster analysis, 聚类分析
105 Cluster sampling, 整群抽样
106 Code, 代码
107 Coded data, 编码数据
108 Coding, 编码
109 Coefficient of contingency, 列联系数
110 Coefficient of determination, 决定系数
111 Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
112 Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
113 Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
114 Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
115 Coefficient of regression, 回归系数
116 Coefficient of skewness, 偏度系数
117 Coefficient of variation, 变异系数
118 Cohort study, 队列研究
119 Column, 列
120 Column effect, 列效应
121 Column factor, 列因素
122 Combination pool, 合并
123 Combinative table, 组合表
124 Common factor, 共性因子
125 Common regression coefficient, 公共回归系数
126 Common value, 共同值
127 Common variance, 公共方差
128 Common variation, 公共变异
129 Communality variance, 共性方差
130 Comparability, 可比性
131 Comparison of bathes, 批比较
132 Comparison value, 比较值
133 Compartment model, 分部模型
134 Compassion, 伸缩
135 Complement of an event, 补事件
136 Complete association, 完全正相关
137 Complete dissociation, 完全不相关
138 Complete statistics, 完备统计量
139 Completely randomized design, 完全随机化设计
140 Composite event, 联合事件
141 Composite events, 复合事件
142 Concavity, 凹性
143 Conditional expectation, 条件期望
144 Conditional likelihood, 条件似然
145 Conditional probability, 条件概率
146 Conditionally linear, 依条件线性
147 Confidence interval, 置信区间
148 Confidence limit, 置信限
149 Confidence lower limit, 置信下限
150 Confidence upper limit, 置信上限
151 Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
152 Confirmatory research, 证实性实验研究
153 Confounding factor, 混杂因素
154 Conjoint, 联合分析
155 Consistency, 相合性
156 Consistency check, 一致性检验
157 Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
158 Consistent estimate, 相合估计
159 Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
160 Constraint, 约束
161 Contaminated distribution, 污染分布
162 Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
163 Contaminated normal distribution, 污染正态分布
164 Contamination, 污染
165 Contamination model, 污染模型
166 Contingency table, 列联表
167 Contour, 边界线
168 Contribution rate, 贡献率
169 Control, 对照
170 Controlled experiments, 对照实验
171 Conventional depth, 常规深度
172 Convolution, 卷积
173 Corrected factor, 校正因子
174 Corrected mean, 校正均值
175 Correction coefficient, 校正系数
176 Correctness, 正确性?
177 Correlation coefficient, 相关系数
178 Correlation index, 相关指数
179 Correspondence, 对应
180 Counting, 计数
181 Counts, 计数/频数
182 Covariance, 协方差
183 Covariant, 共变
184 Cox Regression, Cox回归
185 Criteria for fitting, 拟合准则
186 Criteria of least squares, 最小二乘准则
187 Critical ratio, 临界比
188 Critical region, 拒绝域
189 Critical value, 临界值
190 Cross-over design, 交叉设计
191 Cross-section analysis, 横断面分析
192 Cross-section survey, 横断面调查
193 Crosstabs , 交叉表
194 Cross-tabulation table, 复合表
195 Cube root, 立方根
196 Cumulative distribution function, 分布函数
197 Cumulative probability, 累计概率
198 Curvature, 曲率/弯曲
199 Curvature, 曲率
200 Curve fit , 曲线拟和
201 Curve fitting, 曲线拟合
202 Curvilinear regression, 曲线回归
203 Curvilinear relation, 曲线关系
204 Cut-and-try method, 尝试法
205 Cycle, 周期
206 Cyclist, 周期性
207 D test, D检验
208 Data acquisition, 资料收集
209 Data bank, 数据库
210 Data capacity, 数据容量
211 Data deficiencies, 数据缺乏
212 Data handling, 数据处理
213 Data manipulation, 数据处理
214 Data processing, 数据处理
215 Data reduction, 数据缩减
216 Data set, 数据集
217 Data sources, 数据来源
218 Data transformation, 数据变换
219 Data validity, 数据有效性
220 Data-in, 数据输入
221 Data-out, 数据输出
222 Dead time, 停滞期
223 Degree of freedom, 自由度
224 Degree of precision, 精密度
225 Degree of reliability, 可靠性程度
226 Degression, 递减
227 Density function, 密度函数
228 Density of data points, 数据点的密度
229 Dependent variable, 应变量/依变量/因变量?
230 Dependent variable, 因变量
231 Depth, 深度
232 Derivative matrix, 导数矩阵
233 Derivative-free methods, 无导数方法
234 Design, 设计
235 Determinacy, 确定性
236 Determinant, 行列式
237 Determinant, 决定因素
238 Deviation, 离差
239 Deviation from average, 离均差
240 Diagnostic plot, 诊断图
241 Dichotomous variable, 二分变量
242 Differential equation, 微分方程
243 Direct standardization, 直接标准化法
244 Discrete variable, 离散型变量
245 DISCRIMINANT, 判断
246 Discriminant analysis, 判别分析
247 Discriminant coefficient, 判别系数
248 Discriminant function, 判别值
249 Dispersion, 散布/分散度
250 Disproportional, 不成比例的
251 Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
252 Distribution free, 分布无关性/免分布
253 Distribution shape, 分布形状
254 Distribution-free method, 任意分布法
255 Distributive laws, 分配律
256 Disturbance, 随机扰动项
257 Dose response curve, 剂量反应曲线
258 Double blind method, 双盲法
259 Double blind trial, 双盲试验
260 Double exponential distribution, 双指数分布
261 Double logarithmic, 双对数
262 Downward rank, 降秩
263 Dual-space plot, 对偶空间图
264 DUD, 无导数方法
265 Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
266 Effect, 实验效应
267 Eigenvalue, 特征值
268 Eigenvector, 特征向量
269 Ellipse, 椭圆
270 Empirical distribution, 经验分布
271 Empirical probability, 经验概率单位
272 Enumeration data, 计数资料
273 Equal sun-class number, 相等次级组含量?
274 Equally likely, 等可能
275 Equivariance, 同变性
276 Error, 误差/错误
277 Error of estimate, 估计误差
278 Error type I, 第一类错误
279 Error type II, 第二类错误
280 Estimand, 被估量
281 Estimated error mean squares, 估计误差均方
282 Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
283 Euclidean distance, 欧式距离
284 Event, 事件
285 Event, 事件
286 Exceptional data point, 异常数据点
287 Expectation plane, 期望平面
288 Expectation surface, 期望曲面
289 Expected values, 期望值
290 Experiment, 实验
291 Experimental sampling, 试验抽样
292 Experimental unit, 试验单位
293 Explanatory variable, 说明变量
294 Exploratory data analysis, 探索性数据分析
295 Explore Summarize, 探索-摘要
296 Exponential curve, 指数曲线
297 Exponential growth, 指数式增长
298 EXSMOOTH, 指数平滑方法
299 Extended fit, 扩充拟合
300 Extra parameter, 附加参数
301 Extrapolation, 外推法
302 Extreme observation, 末端观测值
303 Extremes, 极端值/极值
304 F distribution, F分布
305 F test, F检验
306 Factor, 因素/因子
307 Factor analysis, 因子分析
308 Factor Analysis, 因子分析
309 Factor score, 因子得分
310 Factorial, 阶乘
311 Factorial design, 析因试验设计
312 False negative, 假阴性
313 False negative error, 假阴性错误
314 Family of distributions, 分布族
315 Family of estimators, 估计量族
316 Fanning, 扇面
317 Fatality rate, 病死率
318 Field investigation, 现场调查
319 Field survey, 现场调查
320 Finite population, 有限总体
321 Finite-sample, 有限样本
322 First derivative, 一阶导数
323 First principal component, 第一主成分
324 First quartile, 第一四分位数
325 Fisher information, 费雪信息量
326 Fitted value, 拟合值
327 Fitting a curve, 曲线拟合
328 Fixed base, 定基
329 Fluctuation, 随机起伏
330 Forecast, 预测
331 Four fold table, 四格表
332 Fourth, 四分点
333 Fraction blow, 左侧比率
334 Fractional error, 相对误差
335 Frequency, 频率
336 Frequency polygon, 频数多边图
337 Frontier point, 界限点
338 Function relationship, 泛函关系
339 Gamma distribution, 伽玛分布
340 Gauss increment, 高斯增量
341 Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
342 Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
343 General census, 全面普查
344 GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
345 Geometric mean, 几何平均数
346 Gini's mean difference, 基尼均差
347 GLM (General liner models), 通用线性模型
348 Goodness of fit, 拟和优度/配合度
349 Gradient of determinant, 行列式的梯度
350 Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
351 Grand mean, 总均值
352 Gross errors, 重大错误
353 Gross-error sensitivity, 大错敏感度
354 Group averages, 分组平均
355 Grouped data, 分组资料
356 Guessed mean, 假定平均数
357 Half-life, 半衰期
358 Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
359 Happenstance, 偶然事件
360 Harmonic mean, 调和均数
361 Hazard function, 风险均数
362 Hazard rate, 风险率
363 Heading, 标目
364 Heavy-tailed distribution, 重尾分布
365 Hessian array, 海森立体阵
366 Heterogeneity, 不同质
367 Heterogeneity of variance, 方差不齐
368 Hierarchical classification, 组内分组
369 Hierarchical clustering method, 系统聚类法
370 High-leverage point, 高杠杆率点
371 HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
372 Hinge, 折叶点
373 Histogram, 直方图
374 Historical cohort study, 历史性队列研究
375 Holes, 空洞
376 HOMALS, 多重响应分析
377 Homogeneity of variance, 方差齐性
378 Homogeneity test, 齐性检验
379 Huber M-estimators, 休伯M估计量
380 Hyperbola, 双曲线
381 Hypothesis testing, 假设检验
382 Hypothetical universe, 假设总体
383 Impossible event, 不可能事件
384 Independence, 独立性
385 Independent variable, 自变量
386 Index, 指标/指数
387 Indirect standardization, 间接标准化法
388 Individual, 个体
389 Inference band, 推断带
390 Infinite population, 无限总体
391 Infinitely great, 无穷大
392 Infinitely small, 无穷小
393 Influence curve, 影响曲线
394 Information capacity, 信息容量
395 Initial condition, 初始条件
396 Initial estimate, 初始估计值
397 Initial level, 最初水平
398 Interaction, 交互作用
399 Interaction terms, 交互作用项
400 Intercept, 截距
401 Interpolation, 内插法
402 Interquartile range, 四分位距
403 Interval estimation, 区间估计
404 Intervals of equal probability, 等概率区间
405 Intrinsic curvature, 固有曲率
406 Invariance, 不变性
407 Inverse matrix, 逆矩阵
408 Inverse probability, 逆概率
409 Inverse sine transformation, 反正弦变换
410 Iteration, 迭代
411 Jacobian determinant, 雅可比行列式
412 Joint distribution function, 分布函数
413 Joint probability, 联合概率
414 Joint probability distribution, 联合概率分布
415 K means method, 逐步聚类法
416 Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
417 Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
418 Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
419 Kinetic, 动力学
420 Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
421 Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
422 Kurtosis, 峰度
423 Lack of fit, 失拟
424 Ladder of powers, 幂阶梯
425 Lag, 滞后
426 Large sample, 大样本
427 Large sample test, 大样本检验
428 Latin square, 拉丁方
429 Latin square design, 拉丁方设计
430 Leakage, 泄漏
431 Least favorable configuration, 最不利构形
432 Least favorable distribution, 最不利分布
433 Least significant difference, 最小显著差法
434 Least square method, 最小二乘法
435 Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
436 Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
437 Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
438 Legend, 图例
439 L-estimator, L估计量
440 L-estimator of location, 位置L估计量
441 L-estimator of scale, 尺度L估计量
442 Level, 水平
443 Life expectance, 预期期望寿命
444 Life table, 寿命表
445 Life table method, 生命表法
446 Light-tailed distribution, 轻尾分布
447 Likelihood function, 似然函数
448 Likelihood ratio, 似然比
449 line graph, 线图
450 Linear correlation, 直线相关
451 Linear equation, 线性方程
452 Linear programming, 线性规划
453 Linear regression, 直线回归
454 Linear Regression, 线性回归
455 Linear trend, 线性趋势
456 Loading, 载荷
457 Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
458 Location equivariance, 位置同变性
459 Location invariance, 位置不变性
460 Location scale family, 位置尺度族
461 Log rank test, 时序检验
462 Logarithmic curve, 对数曲线
463 Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
464 Logarithmic scale, 对数尺度
465 Logarithmic transformation, 对数变换
466 Logic check, 逻辑检查
467 Logistic distribution, 逻辑斯特分布
468 Logit transformation, Logit转换
469 LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
470 Lognormal distribution, 对数正态分布
471 Lost function, 损失函数
472 Low correlation, 低度相关
473 Lower limit, 下限
474 Lowest-attained variance, 最小可达方差
475 LSD, 最小显著差法的简称
476 Lurking variable, 潜在变量
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[心理视频]错觉建筑物
唠叨几句，如果你看过普通心理学的教科书，那你肯定对于视觉错觉不会陌生。 如果你没读过，你可以在收心阁找找看，这里有好几本这样的书。 相信我，即便你不喜欢读介绍错觉原理的文字，那些有趣的图形也一定会讨你喜欢的。尽管已经很酷了，那些错觉，无论是二维空间错觉还是三维空间错觉，都是印在书本上的二维图形。OK，也许你也看过三维立体的，那么它们是不是基本上都是电脑上制作合成的呢。 绝对那些已经很棒了? 那是因为你没见过更棒的！下面介绍的这个，但我敢打赌绝对是你见过的最酷的！
Via: Omni Brain
