常用統(tǒng)計學(xué)英文名詞-20211019073546

常用統(tǒng)計學(xué)英文名詞1.Population（總體）：指我們想要研究或了解的全體個體或事物的集合。2.Sample（樣本）：從總體中抽取的一部分個體或事物，用以代表整個總體。3.Variable（變量）：在統(tǒng)計學(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。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)的波動范圍。10.Correlation（相關(guān)性）：衡量兩個變量之間線性關(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)計方法。12.HypothesisTesting（假設(shè)檢驗）：通過樣本數(shù)據(jù)對總體假設(shè)進(jìn)行檢驗的過程。13.ConfidenceInterval（置信區(qū)間）：根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，對總體參數(shù)進(jìn)行估計的一個范圍。14.pvalue（p值）：在假設(shè)檢驗中，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）：實際觀測值與真實值之間的差異。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)計顯著性）：在假設(shè)檢驗中，指樣本結(jié)果與總體假設(shè)之間的差異是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。當(dāng)然，讓我們繼續(xù)探討更多統(tǒng)計學(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。21.Zscore（Z分?jǐn)?shù)）：表示一個數(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）：一種用于比較兩個獨立樣本均值差異的統(tǒng)計方法，特別適用于小樣本數(shù)據(jù)。23.ANOVA（方差分析）：用于比較兩個或多個樣本均值差異的統(tǒng)計方法，適用于多組數(shù)據(jù)的比較。24.ChiSquareTest（卡方檢驗）：用于檢驗分類變量之間是否獨立的一種統(tǒng)計方法。25.LogisticRegression（邏輯回歸）：一種用于預(yù)測二分類或多分類因變量的回歸模型。26.FactorAnalysis（因子分析）：一種統(tǒng)計技術(shù)，用于研究變量之間的內(nèi)在關(guān)系，以識別潛在的因素。27.ClusterAnalysis（聚類分析）：將數(shù)據(jù)分為幾個群組（簇）的統(tǒng)計方法，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)，通過線性變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組各維度線性無關(guān)的主成分。29.SampleSize（樣本量）：進(jìn)行統(tǒng)計分析時所需樣本的數(shù)量，樣本量的大小會影響統(tǒng)計結(jié)果的可靠性。30.PowerofaTest（檢驗效能）：指在假設(shè)檢驗中，正確拒絕錯誤零假設(shè)的概率，即檢驗發(fā)現(xiàn)實際效應(yīng)的能力。31.TypeIError（第一類錯誤）：拒絕了實際上成立的零假設(shè)，也稱為假陽性錯誤。32.TypeIIError（第二類錯誤）：未能拒絕實際上不成立的零假設(shè)，也稱為假陰性錯誤。33.ControlGroup（對照組）：在實驗研究中，不接受實驗處理的組，用于與實驗組進(jìn)行比較。34.ExperimentalGroup（實驗組）：在實驗研究中，接受特定實驗處理的組。35.CrossSectionalStudy（橫斷面研究）：在同一時間點對一群個體進(jìn)行調(diào)查或觀察的研究方法。36.CohortStudy（隊列研究）：追蹤一群個體一段時間，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）：在實驗設(shè)計中，將研究對象隨機(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)計模型中，與自變量和因變量都相關(guān)的變量，可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。40.InteractionTerm（交互作用項）：在多元回歸分析中，表示兩個或多個自變量之間相互作用的項。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)致模型估計不準(zhǔn)確。42.Endogeneity（內(nèi)生性）：指模型中的一個或多個解釋變量與誤差項相關(guān)，這可能導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計偏誤。43.InstrumentalVariable（工具變量）：在處理內(nèi)生性問題時的一個統(tǒng)計技術(shù)，使用一個與內(nèi)生解釋變量相關(guān)但與誤差項不相關(guān)的變量來估計模型。44.PanelData（面板數(shù)據(jù)）：同時包含時間序列和橫截面數(shù)據(jù)的集合，可以用來分析個體隨時間的變化。45.TimeSeriesAnalysis（時間序列分析）：分析按時間順序排列的數(shù)據(jù)點，以預(yù)測未來值或理解數(shù)據(jù)的趨勢和季節(jié)性。46.Autocorrelation（自相關(guān)）：在時間序列數(shù)據(jù)中，當(dāng)前值與過去值之間存在相關(guān)性。47.MovingAverage（移動平均）：一種時間序列數(shù)據(jù)的平滑技術(shù)，通過計算一定時間段內(nèi)的平均值來揭示趨勢。48.ARIMAModel（自回歸積分滑動平均模型）：一種用于預(yù)測和分析時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型，結(jié)合了自回歸、差分和移動平均。49.BayesianStatistics（貝葉斯統(tǒng)計）：一種統(tǒng)計推斷方法，它結(jié)合了先驗知識和新的數(shù)據(jù)，通過貝葉斯定理來更新概率估計。50.PriorDistribution（先驗分布）：在貝葉斯統(tǒng)計中，表示在觀察數(shù)據(jù)之前對參數(shù)的信念或知識的概率分布。51.LikelihoodFunction（似然函數(shù)）：在統(tǒng)計模型中，描述了給定參數(shù)值下觀測到數(shù)據(jù)的概率。52.PosteriorDistribution（后驗分布）：在貝葉斯統(tǒng)計中，結(jié)合了先驗分布和似然函數(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）：一種用于通過構(gòu)建馬爾可夫鏈來抽取樣本的計算機(jī)算法，常用于貝葉斯統(tǒng)計中的后驗推斷。54.Bootstrapping（自助法）：一種統(tǒng)計方法，通過重復(fù)抽樣來估計一個統(tǒng)計量的分布，不需要對總體分布做出假設(shè)。55.phacking（P值操縱）：在數(shù)據(jù)分析過程中，通過不斷嘗試不同的統(tǒng)計方法或數(shù)據(jù)操作，直到找到統(tǒng)計顯著結(jié)果的行為，這是一種不道德的實踐。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