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常用統(tǒng)計(jì)學(xué)英文名詞1.Population(總體):指我們想要研究或了解的全體個(gè)體或事物的集合。2.Sample(樣本):從總體中抽取的一部分個(gè)體或事物,用以代表整個(gè)總體。3.Variable(變量):在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,指可以取不同數(shù)值的屬性或特征。4.Mean(均值):一組數(shù)據(jù)的平均值,用于描述數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)。5.Median(中位數(shù)):將一組數(shù)據(jù)從小到大排列,位于中間位置的數(shù)值,不受極端值影響。6.Mode(眾數(shù)):一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值。7.StandardDeviation(標(biāo)準(zhǔn)差):衡量一組數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo),反映數(shù)據(jù)與均值的偏離程度。8.Variance(方差):標(biāo)準(zhǔn)差的平方,也是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)。9.Range(極差):一組數(shù)據(jù)中的最大值與最小值之差,用于描述數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍。10.Correlation(相關(guān)性):衡量?jī)蓚€(gè)變量之間線性關(guān)系密切程度的指標(biāo)。11.Regression(回歸分析):研究自變量與因變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。12.HypothesisTesting(假設(shè)檢驗(yàn)):通過(guò)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)的過(guò)程。13.ConfidenceInterval(置信區(qū)間):根據(jù)樣本數(shù)據(jù),對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的一個(gè)范圍。14.pvalue(p值):在假設(shè)檢驗(yàn)中,衡量假設(shè)成立條件下,觀察到的樣本結(jié)果或更極端結(jié)果出現(xiàn)的概率。15.Error(誤差):實(shí)際觀測(cè)值與真實(shí)值之間的差異。16.Outlier(異常值):一組數(shù)據(jù)中,與其他數(shù)據(jù)差異較大的數(shù)值。17.Distribution(分布):描述數(shù)據(jù)取值的規(guī)律和概率。18.Probability(概率):描述某個(gè)事件發(fā)生的可能性。19.RandomVariable(隨機(jī)變量):取值具有隨機(jī)性的變量。20.StatisticalSignificance(統(tǒng)計(jì)顯著性):在假設(shè)檢驗(yàn)中,指樣本結(jié)果與總體假設(shè)之間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。當(dāng)然,讓我們繼續(xù)探討更多統(tǒng)計(jì)學(xué)英文名詞,以便更全面地理解這一領(lǐng)域的關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)。21.Zscore(Z分?jǐn)?shù)):表示一個(gè)數(shù)值與平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差距離,用于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。22.Ttest(T檢驗(yàn)):一種用于比較兩個(gè)獨(dú)立樣本均值差異的統(tǒng)計(jì)方法,特別適用于小樣本數(shù)據(jù)。23.ANOVA(方差分析):用于比較兩個(gè)或多個(gè)樣本均值差異的統(tǒng)計(jì)方法,適用于多組數(shù)據(jù)的比較。24.ChiSquareTest(卡方檢驗(yàn)):用于檢驗(yàn)分類(lèi)變量之間是否獨(dú)立的一種統(tǒng)計(jì)方法。25.LogisticRegression(邏輯回歸):一種用于預(yù)測(cè)二分類(lèi)或多分類(lèi)因變量的回歸模型。26.FactorAnalysis(因子分析):一種統(tǒng)計(jì)技術(shù),用于研究變量之間的內(nèi)在關(guān)系,以識(shí)別潛在的因素。27.ClusterAnalysis(聚類(lèi)分析):將數(shù)據(jù)分為幾個(gè)群組(簇)的統(tǒng)計(jì)方法,使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高,而不同簇間的數(shù)據(jù)相似度較低。28.PrincipalComponentAnalysis(主成分分析):一種降維技術(shù),通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組各維度線性無(wú)關(guān)的主成分。29.SampleSize(樣本量):進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)所需樣本的數(shù)量,樣本量的大小會(huì)影響統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可靠性。30.PowerofaTest(檢驗(yàn)效能):指在假設(shè)檢驗(yàn)中,正確拒絕錯(cuò)誤零假設(shè)的概率,即檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)實(shí)際效應(yīng)的能力。31.TypeIError(第一類(lèi)錯(cuò)誤):拒絕了實(shí)際上成立的零假設(shè),也稱(chēng)為假陽(yáng)性錯(cuò)誤。32.TypeIIError(第二類(lèi)錯(cuò)誤):未能拒絕實(shí)際上不成立的零假設(shè),也稱(chēng)為假陰性錯(cuò)誤。33.ControlGroup(對(duì)照組):在實(shí)驗(yàn)研究中,不接受實(shí)驗(yàn)處理的組,用于與實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行比較。34.ExperimentalGroup(實(shí)驗(yàn)組):在實(shí)驗(yàn)研究中,接受特定實(shí)驗(yàn)處理的組。35.CrossSectionalStudy(橫斷面研究):在同一時(shí)間點(diǎn)對(duì)一群個(gè)體進(jìn)行調(diào)查或觀察的研究方法。36.CohortStudy(隊(duì)列研究):追蹤一群個(gè)體一段時(shí)間,以觀察特定暴露與結(jié)果之間關(guān)系的研究方法。37.Randomization(隨機(jī)化):在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中,將研究對(duì)象隨機(jī)分配到不同的處理組,以減少偏差。38.Bias(偏倚):在數(shù)據(jù)收集、分析或解釋過(guò)程中引入的系統(tǒng)誤差,可能影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。39.ConfoundingVariable(混雜變量):在統(tǒng)計(jì)模型中,與自變量和因變量都相關(guān)的變量,可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。40.InteractionTerm(交互作用項(xiàng)):在多元回歸分析中,表示兩個(gè)或多個(gè)自變量之間相互作用的項(xiàng)。41.Multicollinearity(多重共線性):在回歸模型中,自變量之間存在高度相關(guān)性的情況,這可能導(dǎo)致模型估計(jì)不準(zhǔn)確。42.Endogeneity(內(nèi)生性):指模型中的一個(gè)或多個(gè)解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān),這可能導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計(jì)偏誤。43.InstrumentalVariable(工具變量):在處理內(nèi)生性問(wèn)題時(shí)的一個(gè)統(tǒng)計(jì)技術(shù),使用一個(gè)與內(nèi)生解釋變量相關(guān)但與誤差項(xiàng)不相關(guān)的變量來(lái)估計(jì)模型。44.PanelData(面板數(shù)據(jù)):同時(shí)包含時(shí)間序列和橫截面數(shù)據(jù)的集合,可以用來(lái)分析個(gè)體隨時(shí)間的變化。45.TimeSeriesAnalysis(時(shí)間序列分析):分析按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)點(diǎn),以預(yù)測(cè)未來(lái)值或理解數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和季節(jié)性。46.Autocorrelation(自相關(guān)):在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中,當(dāng)前值與過(guò)去值之間存在相關(guān)性。47.MovingAverage(移動(dòng)平均):一種時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平滑技術(shù),通過(guò)計(jì)算一定時(shí)間段內(nèi)的平均值來(lái)揭示趨勢(shì)。48.ARIMAModel(自回歸積分滑動(dòng)平均模型):一種用于預(yù)測(cè)和分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型,結(jié)合了自回歸、差分和移動(dòng)平均。49.BayesianStatistics(貝葉斯統(tǒng)計(jì)):一種統(tǒng)計(jì)推斷方法,它結(jié)合了先驗(yàn)知識(shí)和新的數(shù)據(jù),通過(guò)貝葉斯定理來(lái)更新概率估計(jì)。50.PriorDistribution(先驗(yàn)分布):在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中,表示在觀察數(shù)據(jù)之前對(duì)參數(shù)的信念或知識(shí)的概率分布。51.LikelihoodFunction(似然函數(shù)):在統(tǒng)計(jì)模型中,描述了給定參數(shù)值下觀測(cè)到數(shù)據(jù)的概率。52.PosteriorDistribution(后驗(yàn)分布):在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中,結(jié)合了先驗(yàn)分布和似然函數(shù),得到的新數(shù)據(jù)下的參數(shù)概率分布。53.MarkovChainMonteCarlo(MCMC)(馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法):一種用于通過(guò)構(gòu)建馬爾可夫鏈來(lái)抽取樣本的計(jì)算機(jī)算法,常用于貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的后驗(yàn)推斷。54.Bootstrapping(自助法):一種統(tǒng)計(jì)方法,通過(guò)重復(fù)抽樣來(lái)估計(jì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)量的分布,不需要對(duì)總體分布做出假設(shè)。55.phacking(P值操縱):在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,通過(guò)不斷嘗試不同的統(tǒng)計(jì)方法或數(shù)據(jù)操作,直到找到統(tǒng)計(jì)顯著結(jié)果的行為,這是一種不道德的實(shí)踐。56.ReplicationCrisis(復(fù)制危機(jī)):指的是在心理學(xué)、醫(yī)學(xué)和其他科學(xué)領(lǐng)域中,許多研究發(fā)現(xiàn)難以被獨(dú)立研究復(fù)制的現(xiàn)象。57.BigData(大數(shù)據(jù)):指的是數(shù)據(jù)集合,因其規(guī)模、速度或格式而難以用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具進(jìn)行捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)。58.DataMining(數(shù)據(jù)挖掘):從大量數(shù)據(jù)中
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