FICO TABLE relationship
统计学术语中英文对照详解
统计学术语中英文对照Absolute deviation 绝对离差Absolute number 绝对数Absolute residuals 绝对残差Acceleration array 加速度立体阵Acceleration in an arbitrary direction 任意方向上的加速度Acceleration normal 法向加速度Acceleration space dimension 加速度空间的维数Acceleration tangential 切向加速度Acceleration vector 加速度向量Acceptable hypothesis 可接受假设Accumulation 累积Accuracy 准确度Actual frequency 实际频数Adaptive estimator 自适应估计量Addition 相加Addition theorem 加法定理Additivity 可加性Adjusted rate 调整率Adjusted value 校正值Admissible error 容许误差Aggregation 聚集性Alternative hypothesis 备择假设Among groups 组间Amounts 总量Analysis of correlation 相关分析Analysis of covariance 协方差分析Analysis of regression 回归分析Analysis of time series 时间序列分析Analysis of variance 方差分析Angular transformation 角转换ANOVA （analysis of variance）方差分析ANOVA Models 方差分析模型Arcing 弧/弧旋Arcsine transformation 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 relation 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Autocorrelation 自相关Autocorrelation of residuals 残差的自相关Average 平均数Average confidence interval length 平均置信区间长度Average growth rate 平均增长率Bar chart 条形图Bar graph 条形图Base period 基期Bayes' theorem Bayes定理Bell-shaped curve 钟形曲线Bernoulli distribution 伯努力分布Best—trim estimator 最好切尾估计量Bias 偏性Binary logistic regression 二元逻辑斯蒂回归Binomial distribution 二项分布Bisquare 双平方Bivariate Correlate 二变量相关Bivariate normal distribution 双变量正态分布Bivariate normal population 双变量正态总体Biweight interval 双权区间Biweight M-estimator 双权M估计量Block 区组/配伍组BMDP（Biomedical computer programs）BMDP统计软件包Boxplots 箱线图/箱尾图Breakdown bound 崩溃界/崩溃点Canonical correlation 典型相关Caption 纵标目Case—control study 病例对照研究Categorical variable 分类变量Catenary 悬链线Cauchy distribution 柯西分布Cause-and-effect relationship 因果关系Cell 单元Censoring 终检Center of symmetry 对称中心Centering and scaling 中心化和定标Central tendency 集中趋势Central value 中心值CHAID —χ2 Automatic Interaction Detector 卡方自动交互检测Chance 机遇Chance error 随机误差Chance variable 随机变量Characteristic equation 特征方程Characteristic root 特征根Characteristic vector 特征向量Chebshev criterion of fit 拟合的切比雪夫准则Chernoff faces 切尔诺夫脸谱图Chi—square test 卡方检验/χ2检验Choleskey decomposition 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 contingency 列联系数Coefficient of determination 决定系数Coefficient of multiple correlation 多重相关系数Coefficient of partial correlation 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation 积差相关系数Coefficient of rank correlation 等级相关系数Coefficient of regression 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 regression coefficient 公共回归系数Common value 共同值Common variance 公共方差Common variation 公共变异Communality variance 共性方差Comparability 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 statistics 完备统计量Completely randomized 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 probability 条件概率Conditionally linear 依条件线性Confidence interval 置信区间Confidence limit 置信限Confidence lower limit 置信下限Confidence upper limit 置信上限Confirmatory Factor Analysis 验证性因子分析Confirmatory research 证实性实验研究Confounding factor 混杂因素Conjoint 联合分析Consistency 相合性Consistency check 一致性检验Consistent asymptotically normal estimate 相合渐近正态估计Consistent estimate 相合估计Constrained nonlinear regression 受约束非线性回归Constraint 约束Contaminated distribution 污染分布Contaminated Gausssian 污染高斯分布Contaminated normal distribution 污染正态分布Contamination 污染Contamination model 污染模型Contingency table 列联表Contour 边界线Contribution rate 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 coefficient 相关系数Correlation index 相关指数Correspondence 对应Counting 计数Counts 计数/频数Covariance 协方差Covariant 共变Cox Regression Cox回归Criteria for fitting 拟合准则Criteria of least squares 最小二乘准则Critical ratio 临界比Critical region 拒绝域Critical value 临界值Cross-over design 交叉设计Cross—section analysis 横断面分析Cross—section survey 横断面调查Crosstabs 交叉表Cross—tabulation table 复合表Cube root 立方根Cumulative distribution function 分布函数Cumulative probability 累计概率Curvature 曲率/弯曲Curvature 曲率Curve fit 曲线拟和Curve fitting 曲线拟合Curvilinear regression 曲线回归Curvilinear relation 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 capacity 数据容量Data deficiencies 数据缺乏Data handling 数据处理Data manipulation 数据处理Data processing 数据处理Data reduction 数据缩减Data set 数据集Data sources 数据来源Data transformation 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Degree of freedom 自由度Degree of precision 精密度Degree of reliability 可靠性程度Degression 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—free methods 无导数方法Design 设计Determinacy 确定性Determinant 行列式Determinant 决定因素Deviation 离差Deviation from average 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Discrete variable 离散型变量DISCRIMINANT 判断Discriminant analysis 判别分析Discriminant coefficient 判别系数Discriminant function 判别值Dispersion 散布/分散度Disproportional 不成比例的Disproportionate 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Disturbance 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 rank 降秩Dual-space plot 对偶空间图DUD 无导数方法Duncan's new multiple range method 新复极差法/Duncan新法Effect 实验效应Eigenvalue 特征值Eigenvector 特征向量Ellipse 椭圆Empirical distribution 经验分布Empirical probability 经验概率单位Enumeration data 计数资料Equal sun—class number 相等次级组含量Equally likely 等可能Equivariance 同变性Error 误差/错误Error of 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 error mean squares 估计误差均方Estimated error sum of squares 估计误差平方和Euclidean distance 欧式距离Event 事件Event 事件Exceptional data point 异常数据点Expectation plane 期望平面Expectation surface 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Exploratory 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Extra parameter 附加参数Extrapolation 外推法Extreme observation 末端观测值Extremes 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 score 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Family of distributions 分布族Family of estimators 估计量族Fanning 扇面Fatality rate 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 第一主成分First quartile 第一四分位数Fisher information 费雪信息量Fitted value 拟合值Fitting a curve 曲线拟合Fixed base 定基Fluctuation 随机起伏Forecast 预测Four fold table 四格表Fourth 四分点Fraction blow 左侧比率Fractional error 相对误差Frequency 频率Frequency polygon 频数多边图Frontier point 界限点Function relationship 泛函关系Gamma distribution 伽玛分布Gauss increment 高斯增量Gaussian distribution 高斯分布/正态分布Gauss-Newton increment 高斯-牛顿增量General census 全面普查GENLOG （Generalized liner models）广义线性模型Geometric mean 几何平均数Gini’s mean difference 基尼均差GLM （General liner models) 通用线性模型Goodness of fit 拟和优度/配合度Gradient of determinant 行列式的梯度Graeco—Latin square 希腊拉丁方Grand mean 总均值Gross errors 重大错误Gross-error sensitivity 大错敏感度Group averages 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Happenstance 偶然事件Harmonic mean 调和均数Hazard function 风险均数Hazard rate 风险率Heading 标目Heavy-tailed distribution 重尾分布Hessian array 海森立体阵Heterogeneity 不同质Heterogeneity of variance 方差不齐Hierarchical classification 组内分组Hierarchical clustering method 系统聚类法High-leverage 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Histogram 直方图Historical cohort study 历史性队列研究Holes 空洞HOMALS 多重响应分析Homogeneity of variance 方差齐性Homogeneity test 齐性检验Huber M—estimators 休伯M估计量Hyperbola 双曲线Hypothesis testing 假设检验Hypothetical universe 假设总体Impossible event 不可能事件Independence 独立性Independent variable 自变量Index 指标/指数Indirect standardization 间接标准化法Individual 个体Inference band 推断带Infinite population 无限总体Infinitely great 无穷大Infinitely small 无穷小Influence curve 影响曲线Information 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Intercept 截距Interpolation 内插法Interquartile range 四分位距Interval estimation 区间估计Intervals of equal probability 等概率区间Intrinsic curvature 固有曲率Invariance 不变性Inverse matrix 逆矩阵Inverse probability 逆概率Inverse sine transformation 反正弦变换Iteration 迭代Jacobian determinant 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 chart Kaplan—Merier图Kendall's rank correlation Kendall等级相关Kinetic 动力学Kolmogorov-Smirnove test 柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫检验Kruskal and Wallis test Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis 峰度Lack of fit 失拟Ladder of powers 幂阶梯Lag 滞后Large sample 大样本Large sample test 大样本检验Latin square 拉丁方Latin square design 拉丁方设计Leakage 泄漏Least favorable configuration 最不利构形Least favorable distribution 最不利分布Least significant difference 最小显著差法Least square method 最小二乘法Least-absolute—residuals estimates 最小绝对残差估计Least—absolute-residuals fit 最小绝对残差拟合Least-absolute-residuals line 最小绝对残差线Legend 图例L-estimator L估计量L-estimator of location 位置L估计量L-estimator of scale 尺度L估计量Level 水平Life expectance 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Likelihood function 似然函数Likelihood ratio 似然比line graph 线图Linear correlation 直线相关Linear equation 线性方程Linear programming 线性规划Linear regression 直线回归Linear Regression 线性回归Linear trend 线性趋势Loading 载荷Location and scale equivariance 位置尺度同变性Location equivariance 位置同变性Location invariance 位置不变性Location scale family 位置尺度族Log rank test 时序检验Logarithmic curve 对数曲线Logarithmic normal distribution 对数正态分布Logarithmic scale 对数尺度Logarithmic transformation 对数变换Logic check 逻辑检查Logistic distribution 逻辑斯特分布Logit transformation Logit转换LOGLINEAR 多维列联表通用模型Lognormal distribution 对数正态分布Lost function 损失函数Low correlation 低度相关Lower limit 下限Lowest-attained variance 最小可达方差LSD 最小显著差法的简称Lurking variable 潜在变量Main effect 主效应Major heading 主辞标目Marginal density function 边缘密度函数Marginal probability 边缘概率Marginal probability 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 transformation 变换的匹配Mathematical expectation 数学期望Mathematical 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 squares between groups 组间均方Mean squares within group 组内均方Means (Compare 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 distance estimation 最小距离估计Minimum effective dose 最小有效量Minimum lethal dose 最小致死量Minimum variance estimator 最小方差估计量MINITAB 统计软件包Minor heading 宾词标目Missing data 缺失值Model specification 模型的确定Modeling Statistics 模型统计Models for outliers 离群值模型Modifying the model 模型的修正Modulus of continuity 连续性模Morbidity 发病率Most favorable configuration 最有利构形Multidimensional Scaling （ASCAL) 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison 多重比较Multiple correlation 复相关Multiple covariance 多元协方差Multiple linear regression 多元线性回归Multiple response 多重选项Multiple solutions 多解Multiplication theorem 乘法定理Multiresponse 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 independence 互相独立Natural boundary 自然边界Natural dead 自然死亡Natural zero 自然零Negative correlation 负相关Negative linear correlation 负线性相关Negatively skewed 负偏Newman—Keuls method q检验NK method q检验No statistical significance 无统计意义Nominal variable 名义变量Nonconstancy of variability 变异的非定常性Nonlinear regression 非线性相关Nonparametric statistics 非参数统计Nonparametric test 非参数检验Nonparametric 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 ranges 正常范围Normal value 正常值Nuisance parameter 多余参数/讨厌参数Null hypothesis 无效假设Numerical variable 数值变量Objective function 目标函数Observation unit 观察单位Observed value 观察值One sided test 单侧检验One—way analysis of variance 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 statistics 顺序统计量Ordered categories 有序分类Ordinal logistic regression 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable 有序变量Orthogonal basis 正交基Orthogonal design 正交试验设计Orthogonality conditions 正交条件ORTHOPLAN 正交设计Outlier cutoffs 离群值截断点Outliers 极端值OVERALS 多组变量的非线性正规相关Overshoot 迭代过度Paired design 配对设计Paired sample 配对样本Pairwise slopes 成对斜率Parabola 抛物线Parallel tests 平行试验Parameter 参数Parametric statistics 参数统计Parametric test 参数检验Partial correlation 偏相关Partial regression 偏回归Partial sorting 偏排序Partials residuals 偏残差Pattern 模式Pearson curves 皮尔逊曲线Peeling 退层Percent bar graph 百分条形图Percentage 百分比Percentile 百分位数Percentile curves 百分位曲线Periodicity 周期性Permutation 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 standard deviation 合并标准差Polled variance 合并方差Polygon 多边图Polynomial 多项式Polynomial curve 多项式曲线Population 总体Population attributable risk 人群归因危险度Positive correlation 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 component analysis 主成分分析Prior distribution 先验分布Prior probability 先验概率Probabilistic model 概率模型probability 概率Probability density 概率密度Product moment 乘积矩/协方差Profile trace 截面迹图Proportion 比/构成比Proportion allocation in stratified random sampling 按比例分层随机抽样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 decomposition QR分解Quadratic approximation 二次近似Qualitative classification 属性分类Qualitative method 定性方法Quantile-quantile plot 分位数—分位数图/Q-Q图Quantitative analysis 定量分析Quartile 四分位数Quick Cluster 快速聚类Radix sort 基数排序Random allocation 随机化分组Random blocks design 随机区组设计Random event 随机事件Randomization 随机化Range 极差/全距Rank correlation 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Reciprocal 倒数Reciprocal transformation 倒数变换Recording 记录Redescending estimators 回降估计量Reducing dimensions 降维Re-expression 重新表达Reference set 标准组Region of acceptance 接受域Regression coefficient 回归系数Regression sum of square 回归平方和Rejection point 拒绝点Relative dispersion 相对离散度Relative number 相对数Reliability 可靠性Reparametrization 重新设置参数Replication 重复Report Summaries 报告摘要Residual sum of square 剩余平方和Resistance 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 scale 尺度R估计量Retrospective study 回顾性调查Ridge trace 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Sample 样本Sample regression coefficient 样本回归系数Sample size 样本量Sample standard deviation 样本标准差Sampling error 抽样误差SAS（Statistical analysis system ) SAS统计软件包Scale 尺度/量表Scatter diagram 散点图Schematic plot 示意图/简图Score test 计分检验Screening 筛检SEASON 季节分析Second derivative 二阶导数Second principal component 第二主成分SEM （Structural equation modeling）结构化方程模型Semi-logarithmic graph 半对数图Semi-logarithmic paper 半对数格纸Sensitivity curve 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-cut method 简捷法Sigmoid curve S形曲线Sign function 正负号函数Sign test 符号检验Signed rank 符号秩Significance test 显著性检验Significant figure 有效数字Simple cluster sampling 简单整群抽样Simple correlation 简单相关Simple random sampling 简单随机抽样Simple regression 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Spearman rank correlation 斯皮尔曼等级相关Specific factor 特殊因子Specific factor variance 特殊因子方差Spectra 频谱Spherical distribution 球型正态分布Spread 展布SPSS(Statistical package for the social science）SPSS统计软件包Spurious correlation 假性相关Square root transformation 平方根变换Stabilizing variance 稳定方差Standard deviation 标准差Standard error 标准误Standard error of difference 差别的标准误Standard error of estimate 标准估计误差Standard error of rate 率的标准误Standard normal distribution 标准正态分布Standardization 标准化Starting value 起始值Statistic 统计量Statistical control 统计控制Statistical graph 统计图Statistical inference 统计推断Statistical table 统计表Steepest descent 最速下降法Stem and leaf display 茎叶图Step factor 步长因子Stepwise regression 逐步回归Storage 存Strata 层（复数）Stratified sampling 分层抽样Stratified sampling 分层抽样Strength 强度Stringency 严密性Structural relationship 结构关系Studentized residual 学生化残差/t化残差Sub-class numbers 次级组含量Subdividing 分割Sufficient statistic 充分统计量Sum of products 积和Sum of squares 离差平方和Sum of squares about regression 回归平方和Sum of squares between groups 组间平方和Sum of squares of partial regression 偏回归平方和Sure event 必然事件Survey 调查Survival 生存分析Survival rate 生存率Suspended root gram 悬吊根图Symmetry 对称Systematic error 系统误差Systematic sampling 系统抽样Tags 标签Tail area 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Theoretical frequency 理论频数Time series 时间序列Tolerance interval 容忍区间Tolerance lower limit 容忍下限Tolerance upper limit 容忍上限Torsion 扰率Total sum of square 总平方和Total variation 总变异Transformation 转换Treatment 处理Trend 趋势Trend of percentage 百分比趋势Trial 试验Trial and error method 试错法Tuning constant 细调常数Two sided test 双向检验Two—stage least squares 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 variance 双因素方差分析Two—way table 双向表Type I error 一类错误/α错误Type II error 二类错误/β错误UMVU 方差一致最小无偏估计简称Unbiased estimate 无偏估计Unconstrained nonlinear regression 无约束非线性回归Unequal subclass number 不等次级组含量Ungrouped data 不分组资料Uniform coordinate 均匀坐标Uniform distribution 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate 方差一致最小无偏估计Unit 单元Unordered categories 无序分类Upper limit 上限Upward rank 升秩Vague concept 模糊概念Validity 有效性VARCOMP (Variance component estimation）方差元素估计Variability 变异性Variable 变量Variance 方差Variation 变异Varimax orthogonal rotation 方差最大正交旋转Volume of distribution 容积W test W检验Weibull distribution 威布尔分布Weight 权数Weighted Chi—square test 加权卡方检验/Cochran检验Weighted linear regression method 加权直线回归Weighted mean 加权平均数Weighted mean square 加权平均方差Weighted sum of square 加权平方和Weighting coefficient 权重系数Weighting method 加权法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Withdraw 失访Youden’s index 尤登指数Z test Z检验Zero correlation 零相关Z-transformation Z变换。
分离定律卡方检验公式
分离定律卡方检验公式（实用版）目录1.分离定律的概述2.卡方检验的概述3.分离定律卡方检验公式的推导4.分离定律卡方检验公式的应用实例5.总结正文一、分离定律的概述分离定律，又称孟德尔定律，是遗传学的基本定律之一，由奥地利生物学家孟德尔在 19 世纪中叶提出。
分离定律主要描述了在有性生殖过程中，两个互相独立的遗传因子在形成生殖细胞时分离，分别进入不同的生殖细胞中，遗传给后代。
这个定律揭示了遗传性状的传递规律，为遗传学的研究奠定了基础。
二、卡方检验的概述卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验观测值与理论值之间的差异是否显著。
卡方检验的原理是基于卡方分布，卡方分布是一种特殊的概率分布，适用于描述独立随机变量之和的分布。
卡方检验广泛应用于实际数据的分析和检验中，例如在遗传学中，用于检验分离定律的适用性。
三、分离定律卡方检验公式的推导为了检验分离定律是否适用于实际遗传数据，我们需要对观测值和理论值进行比较。
假设有两个遗传因子 A 和 a，分别位于两对同源染色体上。
我们观察到一个由两个 Aa 个体杂交产生的后代群体，根据分离定律，理论上这个群体中各基因型的频率应为：AA：Aa：aa=1:2：1。
我们可以根据这个理论频率计算出各个基因型的期望值，然后与实际观测值进行比较。
卡方检验的公式如下：χ = Σ [(观测值 - 期望值) / 期望值]其中，χ表示卡方值，观测值是我们实际观测到的数据，期望值是根据分离定律计算出的理论值。
如果卡方值越大，说明观测值与期望值之间的差异越显著，也就意味着分离定律在这个数据中不适用。
四、分离定律卡方检验公式的应用实例假设我们观察到一个由两个 Aa 个体杂交产生的后代群体，实际观测到的各基因型频率如下：AA: Aa: aa=30:50:20我们可以根据这个观测频率计算出各基因型的期望值：AA: Aa: aa=25:50:25然后，我们可以使用卡方检验公式计算卡方值：χ = [(30-25)/25 + (50-50)/50 + (20-25)/25] = 1.6根据卡方分布表，自由度为 2（自由度=观测组数 -1），卡方值为 1.6 时，卡方分布的 P 值约为 0.05。
（完整版）统计学常用英语词汇
（完整版）统计学常⽤英语词汇Absolute deviation, 绝对离差Absolute number, 绝对数Absolute residuals, 绝对残差Acceleration array, 加速度⽴体阵Acceleration in an arbitrary direction, 任意⽅向上的加速度Acceleration normal, 法向加速度Acceleration space dimension, 加速度空间的维数Acceleration tangential, 切向加速度Acceleration vector, 加速度向量Acceptable hypothesis, 可接受假设Accumulation, 累积Accuracy, 准确度Actual frequency, 实际频数Adaptive estimator, ⾃适应估计量Addition, 相加Addition theorem, 加法定理Additive Noise, 加性噪声Additivity, 可加性Adjusted rate, 调整率Adjusted value, 校正值Admissible error, 容许误差Aggregation, 聚集性Alpha factoring,α因⼦法Alternative hypothesis, 备择假设Among groups, 组间Amounts, 总量Analysis of correlation, 相关分析Analysis of covariance, 协⽅差分析Analysis Of Effects, 效应分析Analysis Of Variance, ⽅差分析Analysis of regression, 回归分析Analysis of time series, 时间序列分析Analysis of variance, ⽅差分析Angular transformation, ⾓转换ANOV A （analysis of variance）, ⽅差分析ANOV A Models, ⽅差分析模型ANOV A table and eta, 分组计算⽅差分析Arcing, 弧/弧旋Arcsine transformation, 反正弦变换Area 区域图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 grid paper, 算术格纸Arithmetic mean, 算术平均数Arrhenius relation, 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Autocorrelation, ⾃相关Autocorrelation of residuals, 残差的⾃相关Average, 平均数Average confidence interval length, 平均置信区间长度Average growth rate, 平均增长率Bar chart, 条形图Bar graph, 条形图Base period, 基期Bayes' theorem , Bayes定理Bell-shaped curve, 钟形曲线Bernoulli distribution, 伯努⼒分布Best-trim estimator, 最好切尾估计量Bias, 偏性Binary logistic regression, ⼆元逻辑斯蒂回归Binomial distribution, ⼆项分布Bisquare, 双平⽅Bivariate Correlate, ⼆变量相关Bivariate normal distribution, 双变量正态分布Bivariate normal population, 双变量正态总体Biweight interval, 双权区间Biweight M-estimator, 双权M估计量Block, 区组/配伍组BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包Boxplots, 箱线图/箱尾图Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点Canonical correlation, 典型相关Caption, 纵标⽬Case-control study, 病例对照研究Categorical variable, 分类变量Catenary, 悬链线Cauchy distribution, 柯西分布Cause-and-effect relationship, 因果关系Cell, 单元Censoring, 终检Center of symmetry, 对称中⼼Centering and scaling, 中⼼化和定标Central tendency, 集中趋势Central value, 中⼼值CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡⽅⾃动交互检测Chance, 机遇Chance error, 随机误差Chance variable, 随机变量Characteristic equation, 特征⽅程Characteristic root, 特征根Characteristic vector, 特征向量Chebshev criterion of fit, 拟合的切⽐雪夫准则Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图Chi-square test, 卡⽅检验/χ2检验Choleskey decomposition, 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 contingency, 列联系数Coefficient of determination, 决定系数Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数Coefficient of partial correlation, 偏相关系数Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数Coefficient of rank correlation, 等级相关系数Coefficient of regression, 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 regression coefficient, 公共回归系数Common value, 共同值Common variance, 公共⽅差Common variation, 公共变异Communality variance, 共性⽅差Comparability, 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 statistics, 完备统计量Completely randomized 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 probability, 条件概率Conditionally linear, 依条件线性Confidence interval, 置信区间Confidence limit, 置信限Confidence lower limit, 置信下限Confidence upper limit, 置信上限Confirmatory Factor Analysis , 验证性因⼦分析Confirmatory research, 证实性实验研究Confounding factor, 混杂因素Conjoint, 联合分析Consistency, 相合性Consistency check, ⼀致性检验Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计Consistent estimate, 相合估计Constrained nonlinear regression, 受约束⾮线性回归Constraint, 约束Contaminated distribution, 污染分布Contaminated Gausssian, 污染⾼斯分布Contaminated normal distribution, 污染正态分布Contamination, 污染Contamination model, 污染模型Contingency table, 列联表Contour, 边界线Contribution rate, 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 coefficient, 相关系数Correlation index, 相关指数Correspondence, 对应Counting, 计数Counts, 计数/频数Covariance, 协⽅差Covariant, 共变Cox Regression, Cox回归Criteria for fitting, 拟合准则Criteria of least squares, 最⼩⼆乘准则Critical ratio, 临界⽐Critical region, 拒绝域Critical value, 临界值Cross-over design, 交叉设计Cross-section analysis, 横断⾯分析Cross-section survey, 横断⾯调查Crosstabs , 交叉表Cross-tabulation table, 复合表Cube root, ⽴⽅根Cumulative distribution function, 分布函数Cumulative probability, 累计概率Curvature, 曲率/弯曲Curvature, 曲率Curve fit , 曲线拟和Curve fitting, 曲线拟合Curvilinear regression, 曲线回归Curvilinear relation, 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 capacity, 数据容量Data deficiencies, 数据缺乏Data handling, 数据处理Data manipulation, 数据处理Data processing, 数据处理Data reduction, 数据缩减Data set, 数据集Data sources, 数据来源Data transformation, 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Degree of freedom, ⾃由度Degree of precision, 精密度Degree of reliability, 可靠性程度Degression, 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-free methods, ⽆导数⽅法Design, 设计Determinacy, 确定性Determinant, ⾏列式Determinant, 决定因素Deviation, 离差Deviation from average, 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Discrete variable, 离散型变量DISCRIMINANT, 判断Discriminant analysis, 判别分析Discriminant coefficient, 判别系数Discriminant function, 判别值Dispersion, 散布/分散度Disproportional, 不成⽐例的Disproportionate 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Disturbance, 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 rank, 降秩Dual-space plot, 对偶空间图DUD, ⽆导数⽅法Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法Effect, 实验效应Eigenvalue, 特征值Eigenvector, 特征向量Ellipse, 椭圆Empirical distribution, 经验分布Empirical probability, 经验概率单位Enumeration data, 计数资料Equal sun-class number, 相等次级组含量Equally likely, 等可能Equivariance, 同变性Error, 误差/错误Error of 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 error mean squares, 估计误差均⽅Estimated error sum of squares, 估计误差平⽅和Euclidean distance, 欧式距离Event, 事件Event, 事件Exceptional data point, 异常数据点Expectation plane, 期望平⾯Expectation surface, 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Exploratory 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Extra parameter, 附加参数Extrapolation, 外推法Extreme observation, 末端观测值Extremes, 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 score, 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Family of distributions, 分布族Family of estimators, 估计量族Fanning, 扇⾯Fatality rate, 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, 第⼀主成分First quartile, 第⼀四分位数Fisher information, 费雪信息量Fitted value, 拟合值Fitting a curve, 曲线拟合Fixed base, 定基Fluctuation, 随机起伏Forecast, 预测Four fold table, 四格表Fourth, 四分点Fraction blow, 左侧⽐率Fractional error, 相对误差Frequency, 频率Frequency polygon, 频数多边图Frontier point, 界限点Function relationship, 泛函关系Gamma distribution, 伽玛分布Gauss increment, ⾼斯增量Gaussian distribution, ⾼斯分布/正态分布Gauss-Newton increment, ⾼斯-⽜顿增量General census, 全⾯普查GENLOG (Generalized liner models), ⼴义线性模型Geometric mean, ⼏何平均数Gini's mean difference, 基尼均差GLM (General liner models), 通⽤线性模型Goodness of fit, 拟和优度/配合度Gradient of determinant, ⾏列式的梯度Graeco-Latin square, 希腊拉丁⽅Grand mean, 总均值Gross errors, 重⼤错误Gross-error sensitivity, ⼤错敏感度Group averages, 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Happenstance, 偶然事件Harmonic mean, 调和均数Hazard function, 风险均数Hazard rate, 风险率Heading, 标⽬Heavy-tailed distribution, 重尾分布Hessian array, 海森⽴体阵Heterogeneity, 不同质Heterogeneity of variance, ⽅差不齐Hierarchical classification, 组内分组Hierarchical clustering method, 系统聚类法High-leverage 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Histogram, 直⽅图Historical cohort study, 历史性队列研究Holes, 空洞HOMALS, 多重响应分析Homogeneity of variance, ⽅差齐性Homogeneity test, 齐性检验Huber M-estimators, 休伯M估计量Hyperbola, 双曲线Hypothesis testing, 假设检验Hypothetical universe, 假设总体Impossible event, 不可能事件Independence, 独⽴性Independent variable, ⾃变量Index, 指标/指数Indirect standardization, 间接标准化法Individual, 个体Inference band, 推断带Infinite population, ⽆限总体Infinitely great, ⽆穷⼤Infinitely small, ⽆穷⼩Influence curve, 影响曲线Information 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Intercept, 截距Interpolation, 内插法Interquartile range, 四分位距Interval estimation, 区间估计Intervals of equal probability, 等概率区间Intrinsic curvature, 固有曲率Invariance, 不变性Inverse matrix, 逆矩阵Inverse probability, 逆概率Inverse sine transformation, 反正弦变换Iteration, 迭代Jacobian determinant, 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 chart, Kaplan-Merier图Kendall's rank correlation, Kendall等级相关Kinetic, 动⼒学Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯⽶尔诺夫检验Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis 检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis, 峰度Lack of fit, 失拟Ladder of powers, 幂阶梯Lag, 滞后Large sample, ⼤样本Large sample test, ⼤样本检验Latin square, 拉丁⽅Latin square design, 拉丁⽅设计Leakage, 泄漏Least favorable configuration, 最不利构形Least favorable distribution, 最不利分布Least significant difference, 最⼩显著差法Least square method, 最⼩⼆乘法Least-absolute-residuals estimates, 最⼩绝对残差估计Least-absolute-residuals fit, 最⼩绝对残差拟合Least-absolute-residuals line, 最⼩绝对残差线Legend, 图例L-estimator, L估计量L-estimator of location, 位置L估计量L-estimator of scale, 尺度L估计量Level, ⽔平Life expectance, 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Likelihood function, 似然函数Likelihood ratio, 似然⽐line graph, 线图Linear correlation, 直线相关Linear equation, 线性⽅程Linear programming, 线性规划Linear regression, 直线回归Linear Regression, 线性回归Linear trend, 线性趋势Loading, 载荷Location and scale equivariance, 位置尺度同变性Location equivariance, 位置同变性Location invariance, 位置不变性Location scale family, 位置尺度族Log rank test, 时序检验Logarithmic curve, 对数曲线Logarithmic normal distribution, 对数正态分布Logarithmic scale, 对数尺度Logarithmic transformation, 对数变换Logic check, 逻辑检查Logistic distribution, 逻辑斯特分布Logit transformation, Logit转换LOGLINEAR, 多维列联表通⽤模型Lognormal distribution,对数正态分布Lost function, 损失函数Low correlation, 低度相关Lower limit, 下限Lowest-attained variance, 最⼩可达⽅差LSD, 最⼩显著差法的简称Lurking variable, 潜在变量Main effect, 主效应Major heading, 主辞标⽬Marginal density function, 边缘密度函数Marginal probability, 边缘概率Marginal probability 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 transformation, 变换的匹配Mathematical expectation, 数学期望Mathematical 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 squares between groups, 组间均⽅Mean squares within group, 组内均⽅Means (Compare 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 distance estimation, 最⼩距离估计Minimum effective dose, 最⼩有效量Minimum lethal dose, 最⼩致死量Minimum variance estimator, 最⼩⽅差估计量MINITAB, 统计软件包Minor heading, 宾词标⽬Missing data, 缺失值Model specification, 模型的确定Modeling Statistics , 模型统计Models for outliers, 离群值模型Modifying the model, 模型的修正Modulus of continuity, 连续性模Morbidity, 发病率Most favorable configuration, 最有利构形Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归Multiple comparison, 多重⽐较Multiple correlation , 复相关Multiple covariance, 多元协⽅差Multiple linear regression, 多元线性回归Multiple response , 多重选项Multiple solutions, 多解Multiplication theorem, 乘法定理Multiresponse, 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 independence, 互相独⽴Natural boundary, ⾃然边界Natural dead, ⾃然死亡Natural zero, ⾃然零Negative correlation, 负相关Negative linear correlation, 负线性相关Negatively skewed, 负偏Newman-Keuls method, q检验NK method, q检验No statistical significance, ⽆统计意义Nominal variable, 名义变量Nonconstancy of variability, 变异的⾮定常性Nonlinear regression, ⾮线性相关Nonparametric statistics, ⾮参数统计Nonparametric test, ⾮参数检验Nonparametric 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 ranges, 正常范围Normal value, 正常值Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数Null hypothesis, ⽆效假设Numerical variable, 数值变量Objective function, ⽬标函数Observation unit, 观察单位Observed value, 观察值One sided test, 单侧检验One-way analysis of variance, 单因素⽅差分析Oneway ANOV A , 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 statistics, 顺序统计量Ordered categories, 有序分类Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归Ordinal variable, 有序变量Orthogonal basis, 正交基Orthogonal design, 正交试验设计Orthogonality conditions, 正交条件ORTHOPLAN, 正交设计Outlier cutoffs, 离群值截断点Outliers, 极端值OVERALS , 多组变量的⾮线性正规相关Overshoot, 迭代过度Paired design, 配对设计Paired sample, 配对样本Pairwise slopes, 成对斜率Parabola, 抛物线Parallel tests, 平⾏试验Parameter, 参数Parametric statistics, 参数统计Parametric test, 参数检验Partial correlation, 偏相关Partial regression, 偏回归Partial sorting, 偏排序Partials residuals, 偏残差Pattern, 模式Pearson curves, ⽪尔逊曲线Peeling, 退层Percent bar graph, 百分条形图Percentage, 百分⽐Percentile, 百分位数Percentile curves, 百分位曲线Periodicity, 周期性Permutation, 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 standard deviation, 合并标准差Polled variance, 合并⽅差Polygon, 多边图Polynomial, 多项式Polynomial curve, 多项式曲线Population, 总体Population attributable risk, ⼈群归因危险度Positive correlation, 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 component analysis, 主成分分析Prior distribution, 先验分布Prior probability, 先验概率Probabilistic model, 概率模型probability, 概率Probability density, 概率密度Product moment, 乘积矩/协⽅差Profile trace, 截⾯迹图Proportion, ⽐/构成⽐Proportion allocation in stratified random sampling, 按⽐例分层随机抽样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 decomposition, QR分解Quadratic approximation, ⼆次近似Qualitative classification, 属性分类Qualitative method, 定性⽅法Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图Quantitative analysis, 定量分析Quartile, 四分位数Quick Cluster, 快速聚类Radix sort, 基数排序Random allocation, 随机化分组Random blocks design, 随机区组设计Random event, 随机事件Randomization, 随机化Range, 极差/全距Rank correlation, 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Reciprocal, 倒数Reciprocal transformation, 倒数变换Recording, 记录Redescending estimators, 回降估计量Reducing dimensions, 降维Re-expression, 重新表达Reference set, 标准组Region of acceptance, 接受域Regression coefficient, 回归系数Regression sum of square, 回归平⽅和Rejection point, 拒绝点Relative dispersion, 相对离散度Relative number, 相对数Reliability, 可靠性Reparametrization, 重新设置参数Replication, 重复Report Summaries, 报告摘要Residual sum of square, 剩余平⽅和Resistance, 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 scale, 尺度R估计量Retrospective study, 回顾性调查Ridge trace, 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Sample, 样本Sample regression coefficient, 样本回归系数Sample size, 样本量Sample standard deviation, 样本标准差Sampling error, 抽样误差SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包Scale, 尺度/量表Scatter diagram, 散点图Schematic plot, ⽰意图/简图Score test, 计分检验Screening, 筛检SEASON, 季节分析Second derivative, ⼆阶导数Second principal component, 第⼆主成分SEM (Structural equation modeling), 结构化⽅程模型Semi-logarithmic graph, 半对数图Semi-logarithmic paper, 半对数格纸Sensitivity curve, 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-cut method, 简捷法Sigmoid curve, S形曲线Sign function, 正负号函数Sign test, 符号检验Signed rank, 符号秩Significance test, 显著性检验Significant figure, 有效数字Simple cluster sampling, 简单整群抽样Simple correlation, 简单相关Simple random sampling, 简单随机抽样Simple regression, 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Spearman rank correlation, 斯⽪尔曼等级相关Specific factor, 特殊因⼦Specific factor variance, 特殊因⼦⽅差Spectra , 频谱Spherical distribution, 球型正态分布Spread, 展布SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包Spurious correlation, 假性相关Square root transformation, 平⽅根变换Stabilizing variance, 稳定⽅差Standard deviation, 标准差Standard error, 标准误Standard error of difference, 差别的标准误Standard error of estimate, 标准估计误差Standard error of rate, 率的标准误Standard normal distribution, 标准正态分布Standardization, 标准化Starting value, 起始值Statistic, 统计量Statistical control, 统计控制Statistical graph, 统计图Statistical inference, 统计推断Statistical table, 统计表Steepest descent, 最速下降法Stem and leaf display, 茎叶图Step factor, 步长因⼦Stepwise regression, 逐步回归Storage, 存Strata, 层（复数）Stratified sampling, 分层抽样Stratified sampling, 分层抽样Strength, 强度Stringency, 严密性Structural relationship, 结构关系Studentized residual, 学⽣化残差/t化残差Sub-class numbers, 次级组含量Subdividing, 分割Sufficient statistic, 充分统计量Sum of products, 积和Sum of squares, 离差平⽅和Sum of squares about regression, 回归平⽅和Sum of squares between groups, 组间平⽅和Sum of squares of partial regression, 偏回归平⽅和Sure event, 必然事件Survey, 调查Survival, ⽣存分析Survival rate, ⽣存率Suspended root gram, 悬吊根图Symmetry, 对称Systematic error, 系统误差Systematic sampling, 系统抽样Tags, 标签Tail area, 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Theoretical frequency, 理论频数Time series, 时间序列Tolerance interval, 容忍区间Tolerance lower limit, 容忍下限Tolerance upper limit, 容忍上限Torsion, 扰率Total sum of square, 总平⽅和Total variation, 总变异Transformation, 转换Treatment, 处理Trend, 趋势Trend of percentage, 百分⽐趋势Trial, 试验Trial and error method, 试错法Tuning constant, 细调常数Two sided test, 双向检验Two-stage least squares, 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 variance, 双因素⽅差分析Two-way table, 双向表Type I error, ⼀类错误/α错误Type II error, ⼆类错误/β错误UMVU, ⽅差⼀致最⼩⽆偏估计简称Unbiased estimate, ⽆偏估计Unconstrained nonlinear regression , ⽆约束⾮线性回归Unequal subclass number, 不等次级组含量Ungrouped data, 不分组资料Uniform coordinate, 均匀坐标Uniform distribution, 均匀分布Uniformly minimum variance unbiased estimate, ⽅差⼀致最⼩⽆偏估计Unit, 单元Unordered categories, ⽆序分类Upper limit, 上限Upward rank, 升秩Vague concept, 模糊概念Validity, 有效性VARCOMP (Variance component estimation), ⽅差元素估计Variability, 变异性Variable, 变量Variance, ⽅差Variation, 变异Varimax orthogonal rotation, ⽅差最⼤正交旋转Volume of distribution, 容积W test, W检验Weibull distribution, 威布尔分布Weight, 权数Weighted Chi-square test, 加权卡⽅检验/Cochran检验Weighted linear regression method, 加权直线回归Weighted mean, 加权平均数Weighted mean square, 加权平均⽅差Weighted sum of square, 加权平⽅和Weighting coefficient, 权重系数Weighting method, 加权法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Withdraw, 失访Youden's index, 尤登指数Z test, Z检验Zero correlation, 零相关Z-transformation, Z变换。
卡方检验 非四格表-概述说明以及解释
卡方检验非四格表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述卡方检验是一种常用的统计方法，用于确定观察数据与理论预期之间的差异是否具有统计显著性。
它是通过对观察频数与预期频数之间的差异进行计算和比较来评估研究假设的一致性的。
卡方检验最常见的应用是测试两个分类变量之间是否存在相关性。
在这种情况下，我们可以使用一个称为四格表的数据结构，其中行表示一个分类变量的水平，列表示另一个分类变量的水平。
然而，并不是所有的数据都能被整理成四格表的形式。
非四格表指的是那些不符合四格表结构的数据集。
这些数据集可能包含多个分类变量，或者具有其他特殊的结构。
卡方检验在处理非四格表数据时也具有广泛的应用。
本文将探讨卡方检验的基本原理，并重点介绍非四格表的定义和特点。
我们将进一步阐述在非四格表中应用卡方检验的方法和步骤，并通过一些实际案例来展示其应用范围和效果。
通过本文的研究，我们希望读者能够深入理解卡方检验的原理和应用，并认识到非四格表在统计分析中的重要性和潜在的应用前景。
最后，我们将对卡方检验和非四格表进行总结，并展望其未来在实际研究和数据分析中的发展趋势。
通过对卡方检验和非四格表的研究，我们可以更好地理解数据之间的关系，并为实际问题的解决提供科学和可靠的方法。
这将有助于促进统计学在各行业中的应用和发展，为决策提供更加准确和可靠的依据。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以写作：1.2 文章结构本文共分为三个主要部分，每个部分都有其特定的目标和内容。
以下是各个部分的简要介绍：第一部分是引言，主要介绍卡方检验和非四格表研究的背景和意义。
在引言的概述部分，将简要介绍卡方检验和非四格表的基本概念和定义，以便读者能够对文章的主题有一个整体的了解。
接着，文章将给出论文的整体结构，以帮助读者对接下来的内容进行合理的组织和理解。
最后，目的部分将明确本文的研究目标和解决的问题，以便更好地引导读者理解本文的内容和意义。
第二部分是正文，将深入探讨卡方检验的基本原理和非四格表的定义与特点。
分离定律卡方检验公式
分离定律卡方检验公式摘要：1.分离定律卡方检验公式的概述2.分离定律的定义和应用3.卡方检验的定义和应用4.分离定律卡方检验公式的推导过程5.分离定律卡方检验公式的实际应用正文：一、分离定律卡方检验公式的概述分离定律是指在两个或多个变量之间存在一定关系时，其中一个变量的取值可以独立地影响另一个变量的取值。
卡方检验是一种用于检验观测频数与期望频数之间是否有显著差异的统计方法。
当分离定律与卡方检验结合时，可以推导出分离定律卡方检验公式，该公式可以用于检验变量之间是否存在显著关系。
二、分离定律的定义和应用分离定律是指在一个多元回归模型中，每个自变量对因变量的影响是相互独立的。
具体来说，如果一个多元回归模型中，自变量Xi 对因变量Y 的影响与其他自变量Xj 对因变量Y 的影响相互独立，那么这个模型就符合分离定律。
分离定律在实际应用中十分常见，例如在经济学、心理学、社会学等领域。
三、卡方检验的定义和应用卡方检验是一种用于检验观测频数与期望频数之间是否有显著差异的统计方法。
卡方检验的步骤如下：1.建立原假设：H0：观测频数与期望频数之间没有显著差异。
2.收集数据并计算观测频数和期望频数。
3.计算卡方统计量：卡方统计量= ∑ [ (Oij - Eij)^2 / Eij ]，其中Oij 表示观测频数，Eij 表示期望频数。
4.计算卡方分布的P 值：根据卡方统计量和自由度，查找卡方分布表，得到P 值。
5.与显著性水平α进行比较：如果P 值小于α，则拒绝原假设，认为观测频数与期望频数之间存在显著差异；否则不拒绝原假设。
四、分离定律卡方检验公式的推导过程假设我们有一个多元回归模型Y = β0 + β1X1 + β2X2 +...+ βkXk，其中Y 为因变量，X1、X2、...、Xk 为自变量，β0、β1、...、βk 为回归系数。
根据分离定律，每个自变量对因变量的影响是相互独立的。
我们可以通过卡方检验来检验这个模型是否符合分离定律。
ebs Tables_Relationship
FND_CGC: FND_CONCURRENT_QUEUE_CONTENT FND_CR: FND_CONCURRENT_REQUESTS
并发处理
表名缩写对照表
FND_CPA:FND_CONC_PP_ACTIONS FND_RRL:FND_RUN_REQ_LANGUAGES FND_CD:FND_CONFLICT_DOMAINS FND_CRC:FND_CONC_RELEASE_CLASSES FND_LOG:FND_LOGINS FND_OID:FND_ORACLE_USERID FND_CPG: FND_CONCURRENT-PROGRAMS FND_CRA:FND_CONC_REQUEST_ARGUMENTS FND_CR: FND_CONCURRENT_REQUESTS FND_RES:FND_RESPONSIBILY FND_DGU:FND_DATA_GROUP_UNITS FND_DG:FND_DATA_GROUPS FND_USR:FND_USER FND_EXE:FND_EXECUTABLES
总帐(GL) 总帐
总帐(GL) 总帐
总帐(GL) 总帐
总帐(GL) 总帐
应收(AR) 应收
应收(AR) 应收
应收(AR) 应收
应付(AP) 应付
应付(AP) 应付
应付(AP) 应付
HR_EMPLOYEES
PO_VENDORS
AP_EXPENSE_REPORT_HEADERS_ALL
物料清单(BOM) 物料清单
在制品(WIP) 在制品
在制品(WIP) 在制品
在制品(WIP) 在制品
在制品(WIP) 在制品
在制品(WIP) 在制品
在制品(WIP) 在制品
计量经济学中英文词汇对照
Controlled experiments Conventional depth Convolution Corrected factor Corrected mean Correction coefficient Correctness Correlation coefficient Correlation index Correspondence Counting Counts Covaห้องสมุดไป่ตู้iance Covariant Cox Regression Criteria for fitting Criteria of least squares Critical ratio Critical region Critical value
Asymmetric distribution Asymptotic bias Asymptotic efficiency Asymptotic variance Attributable risk Attribute data Attribution Autocorrelation Autocorrelation of residuals Average Average confidence interval length Average growth rate BBB Bar chart Bar graph Base period Bayes' theorem Bell-shaped curve Bernoulli distribution Best-trim estimator Bias Binary logistic regression Binomial distribution Bisquare Bivariate Correlate Bivariate normal distribution Bivariate normal population Biweight interval Biweight M-estimator Block BMDP(Biomedical computer programs) Boxplots Breakdown bound CCC Canonical correlation Caption Case-control study Categorical variable Catenary Cauchy distribution Cause-and-effect relationship Cell Censoring
金融风险管理相关系数和Copula函数
金融风险管理相关系数和Copula函数金融风险管理是在金融市场中对于不确定性的管理和控制。
相关系数和Copula函数都是金融风险管理中常用的工具和技术。
相关系数是用来衡量两个变量之间的关联程度的统计量。
在金融风险管理中，相关系数被广泛应用于衡量不同投资资产之间的相关性。
相关系数的范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。
通过计算相关系数，投资者可以了解不同资产之间的相关程度，帮助他们进行资产配置和风险分散。
相关系数越高，两个资产的价格变动趋势越一致，投资者需要更加注意风险管理和资产配置。
然而，相关系数的局限在于它只能测量线性关系，无法准确反映非线性关系或尾部风险。
这就引出了Copula函数的应用。
Copula函数是一种用来描述多变量随机变量之间相关关系的方法。
它能够捕捉到非线性关系和尾部风险，因此在金融风险管理中具有重要的应用价值。
通过使用Copula函数，投资者能够更准确地估计多个资产之间的相关性和联动性，从而更有效地进行风险管理和资产配置。
Copula函数可以根据具体的风险偏好和投资目标进行定制，提供个性化的风险管理和投资策略。
然而，使用Copula函数也存在一些挑战和限制。
由于Copula函数需要估计多维分布函数，数据要求较高，且计算复杂度较高。
此外，Copula函数对于模型的选择和参数估计也需要一定的专业知识和经验。
综上所述，相关系数和Copula函数都是金融风险管理中常用的工具和技术。
相关系数用于测量线性关系，而Copula函数可以更准确地捕捉非线性关系和尾部风险。
通过综合应用这两种方法，投资者可以更好地理解和管理金融风险，实现更有效的资产配置和投资决策。
table diffusion 相关 知识点
table diffusion 相关知识点"Table diffusion" refers to the spread and dissemination of knowledge or information through various forms of tables or tabular data. Here are some key points related to this topic:1. Data visualization: Table diffusion often involves presenting data in a visual format, such as tables, charts, or graphs, to make it easier to understand and interpret.2. Statistical analysis: Tables are commonly used to organize and present statistical data, allowing researchers and analysts to make sense of complex datasets and draw meaningful conclusions.3. Data interpretation: Diffusing tables involves providing explanations or interpretations of the data presented, highlighting key trends, patterns, or insights that can be derived from the information.4. Data dissemination: Tables are frequently used to share research findings or survey results with a wider audience, such as through academic publications, reports, or presentations.5. Open data initiatives: The proliferation of open data initiatives aims to increase the diffusion of tables by making raw datasets available to the public, allowing for greater transparency, collaboration, and innovation.6. Data journalism: Journalists often use tables to present statistical data in news articles, allowing readers to better understand and engage with complex information.7. Data literacy: Understanding how to read, interpret, and analyze tables is an essential skill for data literacy, enabling individuals to critically evaluate information and make informed decisions.8. Data management: Properly structuring and organizing data in tables is crucial for efficient data management, facilitating data retrieval, analysis, and sharing.Overall, the concept of table diffusion emphasizes the importance of effectively communicating and disseminating information through the use of tables, enabling data-driven decision-making and knowledge sharing.。
流固耦合的英语
流固耦合的英语
流固耦合是指在流体与固体相互作用时，流体动力学和固体力学相互影响、相互耦合的现象。
在工程、地质、生物等领域中，流固耦合现象十分常见。
下面是一些与流固耦合相关的英语词汇和短语：
1. Fluid-structure interaction (FSI) 流固耦合
2. Computational fluid dynamics (CFD) 计算流体力学
3. Finite element analysis (FEA) 有限元分析
4. Solid mechanics 固体力学
5. Aerodynamics 空气动力学
6. Hydrodynamics 流体动力学
7. Boundary conditions 边界条件
8. Reynolds number 雷诺数
9. Drag coefficient 阻力系数
10. Strouhal number 斯特劳哈尔数
了解流固耦合现象对于工程设计和模拟分析有着重要的意义，因此掌握相关的英语词汇和短语能够更好地应对相关领域的交流和学习。
- 1 -。
分层卡方检验的条件
分层卡方检验的条件
分层卡方检验是一种常用的统计工具，用于检验两个或多个分类变量的独立性。
在进
行分层卡方检验时，需要满足以下条件：
1. 样本来自独立的总体。
这意味着每个随机样本之间应该相互独立，不会互相影响。
如果样本之间不独立或者是有重叠的，那么分层卡方检验就不能正确进行。
2. 样本需要足够大。
样本量越大，分布越接近正态分布，假设检验的结果也就越可靠。
根据经验，如果每个分类变量的期望频数（指在每个类别中观察到的平均频数）小于5，那么就需要合并类别或者使用精确检验。
3. 变量之间必须是分类变量。
只有当变量是分类变量时，才能使用分层卡方检验来
检验独立性。
如果变量是连续型的，那么就需要使用其他的统计方法。
4. 变量的数据必须是有效的。
数据必须是可靠的，并且不能有缺失值或异常值。
如
果数据不可靠或缺少关键信息，那么分析结果就可能不准确。
5. 分类变量的类别数量应该有限。
如果分类变量的类别数量过多，那么就会导致样
本数量的分散，使得分析结果不准确。
总之，分层卡方检验需要满足样本来自独立的总体、样本足够大、变量为分类变量、
变量数据有效、分类变量类别数量有限等条件才能进行。
只有在以上条件都得到满足的情
况下，分层卡方检验才能产生有效的统计结果。
matlab滑动相关系数 -回复
matlab滑动相关系数-回复Matlab滑动相关系数简介及应用导言：滑动相关系数是一种用于衡量两个时间序列之间关系的统计指标。
在金融学、经济学、气象学、医学等领域中，分析两个时间序列之间的关系对于预测和决策具有重要意义。
Matlab作为一种强大的数据分析和可视化工具，提供了丰富的函数和工具箱来计算和绘制滑动相关系数。
第一部分：滑动相关系数的概念及计算公式（300-400字）滑动相关系数是一种时间序列分析中常用的统计指标，用于衡量两个变量（时间序列）之间的相关程度。
它通过计算两个变量的滑动协方差和滑动标准差来进行计算。
滑动原理是将时间序列分为一个固定的窗口，窗口滑动一次，计算一次相关系数。
假设我们有两个时间序列X和Y，长度均为N，滑动窗口的大小为M。
我们将滑动窗口内的数据称为一个子序列，滑动窗口依次从时间序列的起始位置滑动到末尾位置。
在每个滑动窗口内，计算X和Y的协方差，并将其除以X和Y的标准差的乘积，即可得到滑动相关系数。
具体计算公式如下：滑动相关系数= 滑动协方差/ （滑动标准差X * 滑动标准差Y）其中，滑动协方差定义为每个子序列的X和Y的协方差，滑动标准差定义为每个子序列的X和Y的标准差。
第二部分：使用Matlab计算滑动相关系数的函数（400-600字）Matlab提供了多种函数来计算滑动相关系数。
最常用的是corrcoef函数，该函数用于计算相关矩阵，并且可以通过设置窗口大小来实现滑动相关系数的计算。
假设我们有两个时间序列X和Y，长度均为N，我们可以使用以下代码来计算滑动相关系数：window = M; 滑动窗口大小coeff = zeros(1, N - window + 1); 存储滑动相关系数的数组for i = 1 : N - window + 1subX = X(i:i+window-1); 获取X的子序列subY = Y(i:i+window-1); 获取Y的子序列coeff(i) = corrcoef(subX, subY); 计算子序列的相关系数end上述代码将滑动窗口内的子序列作为参数传递给corrcoef函数，计算得到的相关系数存储在coeff数组中。
蛋白质相互作用网络的建立和分析
蛋白质相互作用网络的建立和分析在生物学研究中，蛋白质相互作用网络是一个非常重要的概念。
蛋白质相互作用指的是两种或多种蛋白质在生物体内发生的相互作用，这种相互作用可以是直接的物理接触，也可以是通过中间分子完成的。
生物体内大量的物质都是通过蛋白质相互作用来完成的。
比如酶催化、基因表达、代谢调控等等，都是通过蛋白质相互作用完成的。
所以，研究蛋白质相互作用网络对我们理解生物学的基本原理有着重要的作用。
建立蛋白质相互作用网络需要大量的实验数据。
目前，常用的方法是质谱分析、双杂交、共沉淀法等等。
通过这些实验手段，我们可以获取到大量的蛋白质相互作用数据。
但是，单独的数据并不能很好的反应出整个蛋白质相互作用网络的情况。
这就需要我们进一步对这些数据进行处理和分析。
下面介绍一些常用的分析方法。
第一种方法是图论方法。
图论是一种描述物体之间关系的语言和工具，可以很好地用来描述蛋白质相互作用网络。
在蛋白质相互作用网络中，每个蛋白质可以看做一个节点，两个蛋白质之间的相互作用可以看做一条边。
通过这种方式，我们可以画出一个蛋白质相互作用网络。
在这个网络中，我们可以使用一些图论算法来分析网络的性质，比如中心性、紧密度、聚类系数等。
第二种方法是机器学习方法。
机器学习是一种人工智能的分支学科，可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息。
在蛋白质相互作用网络中，机器学习可以帮助我们挖掘这些数据中隐藏的规律和模式，以便更好地理解和预测网络的性质。
第三种方法是复杂网络方法。
复杂网络是一个包含大量节点和边的网络，节点和边之间的关系可以是非线性和随机的。
在蛋白质相互作用网络中，我们可以将每个蛋白质看做一个节点，两个蛋白质之间的相互作用看做一条边。
通过复杂网络的方法，我们可以研究网络结构的特点，比如小世界性、无标度性等。
以上是几种常用的蛋白质相互作用网络分析方法。
在实际应用中，我们可以结合不同的分析方法，从不同的方面来研究和理解蛋白质相互作用网络。
关系模式无损及保持函数依赖的判定
关系模式无损及保持函数依赖的判定在数据库的世界里，有一门课非常重要，听起来复杂，其实一旦了解了，就像喝水一样简单。
这门课就是关于关系模式无损及保持函数依赖的判定。
说实话，乍一听这名字，很多人都会觉得有点绕。
但是，咱们可以轻松搞定这事儿。
想象一下你家里的冰箱。
里面各种各样的食材，鱼、肉、蔬菜，真是五花八门。
每次打开冰箱门，看到那些东东，你就知道要做什么了。
可是，如果这些食材全乱七八糟地放在一起，那可就糟了，找个东西就得翻半天。
关系模式就有点像这个冰箱，食材（数据）得好好分门别类。
无损性在这里就相当于我们把冰箱整理得井井有条，随取随用，不会出错。
比如，牛肉和鸡肉放在一起，那你一不小心把牛肉用错了，哎呀，可就麻烦了。
再说说保持函数依赖，这就像家里的规矩。
比如，家里规定：晚饭前不可以玩手机。
这样一来，大家都得遵守这个规矩，才能和谐相处。
在数据库中，函数依赖就是指某些数据项之间的关系。
如果有一个函数依赖存在，就意味着一个数据项的值决定了另一个数据项的值。
比如，学生的学号决定了他的姓名，学号就是那个“规矩”，保证大家都能遵循。
咱们可不能随便乱来，要保持这些依赖关系，才能让数据的完整性得到保障。
再回到关系模式无损的事情上。
无损分解就像咱们把冰箱里的食材分类，保证每种食材都能用得上。
比如，先把鱼和肉分开，再把鸡蛋和蔬菜放在一边，这样无论你想做什么，都能很方便地找到需要的食材。
如果分解得不好，可能一分开，整个菜都做不好了。
要是你把肉和蔬菜分开，但在某个地方漏掉了牛肉，那你就可能做不出你想要的红烧肉了。
无损性就像是保证了这个分解过程的有效性，确保你分开了，但是每样东西还在，没丢。
这里再给大家讲一个小故事。
前几天我去朋友家做客，看到他家冰箱简直乱得像个战场，啧啧，根本找不到东西。
后来他跟我说，最近工作太忙，没时间整理。
于是，我就给他提议，不如一起分类一下，把常用的东西放在最上面，少用的放在下面。
你猜怎么着？他真的开始整理了，整理完之后，连我都觉得轻松多了。
FI-CO常用数据库透明表
功能 会计凭证行项目表，簇表，不能与其他表进行关联 会计凭证抬头表 总帐科目描述 总帐目余额表，按期间汇总，可区分功能范围
总帐科目余额表，按期间汇总，不能区分功能范围 三张表关联可根据每一个物料的生产定单取到对应对象号，然后根据对象号进 一步从COVP里取到每一个成本要素的数量与金额，即可以取到生产产量与生 产成本。 根据每一个成本要素和对象号取值 可根据物料代码找到对应的物料描述 两张表关联可取到产品的标准成本数据
可以取到样品烟的产量 可取到当前流动库存
成本中心描述 成本中心组 成本中心组下的成本中心
两张表关联可取到产品的销售数量
可用ce3htjt与ce4htjt连接取到从sd直接传到copa的数据，如：销售数量、主营成 本、主营收入、销售税金及附加以及分摊到产品上的三项期间费用等
数据库表 BSEG BKPF SKA1 SKAT GLFUNCT LFC1 LFC3 KNC1 KNC3 GLT0 CKMLMV001 AUFK MARA COVP MAKT T023T KEKO CKIS CKIT S021 S031 ZMKPF_MSEG CSKS CSKT SETLEAF SETNODE TFKB TFKBT COSP CSKU COSS MVKE MARD VBRK VBRP CE1HTJT CE2HTJT CE3HTJT CE4HTJT
项数据红塔集团经营范围ce1htjtce2htjt红塔集团经营范围ce3htjt红塔集团经营范围ce4htjt红塔集团经营范围功能会计凭证行项目表簇表不能与其他表进行关联会计凭证抬头表总帐科目描述总帐科目余额表按期间汇总可区分功能范围总帐科目余额表按期间汇总不能区分功能范围根据每一个成本要素和对象号取值可根据物料代码找到对应的物料描述可以取到样品烟的产量可取到当前流动库存成本中心描述成本中心组成本中心组下的成本中心三张表关联可根据每一个物料的生产定单取到对应对象号然后根据对象号进一步从covp里取到每一个成本要素的数量与金额即可以取到生产产量与生产成本
统计学常用英语词汇
精心整理统计学常用英语词汇Absolutedeviation,绝对离差Absolutenumber,绝对数Absoluteresiduals,绝对残差Accelerationarray,加速度立体阵AdditiveNoise,加性噪声Additivity,可加性Adjustedrate,调整率Adjustedvalue,校正值Admissibleerror,容许误差Aggregation,聚集性Alphafactoring,α因子法Alternativehypothesis,备择假设Amonggroups,组间Amounts,总量Analysisofcorrelation,相关分析Arcing,Arcsinetransformation,反正弦变换Area区域图Areaunderthecurve,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Arithmeticgridpaper,算术格纸Arithmeticgridpaper,算术格纸Arithmeticmean,算术平均数Arrheniusrelation,艾恩尼斯关系Assessingfit,拟合的评估Associativelaws,结合律Asymmetricdistribution,非对称分布Barchart,条形图Bargraph,条形图Baseperiod,基期Bayes'theorem,Bayes定理Bell-shapedcurve,钟形曲线Bernoullidistribution,伯努力分布Best-trimestimator,最好切尾估计量Bias,偏性Binarylogisticregression,二元逻辑斯蒂回归Binomialdistribution,二项分布Bisquare,双平方Case-controlstudy,病例对照研究Categorical variable,分类变量Catenary,悬链线Cauchydistribution,柯西分布Cause-and-effectrelationship,因果关系Cell,单元Censoring,终检Centerofsymmetry,对称中心Centeringandscaling,中心化和定标Central tendency,集中趋势Centralvalue,中心值CHAID-χ2AutomaticInteractionDetector,卡方自动交互检测Classinterval,组距Classmid-value,组中值Classupperlimit,组上限Classifiedvariable,分类变量Clusteranalysis,聚类分析Clustersampling,整群抽样Code,代码Codeddata,编码数据Coding,编码Coefficientofcontingency,列联系数Coefficientofdetermination,决定系数Coefficientofmultiplecorrelation,多重相关系数Combinativetable,组合表Commonfactor,共性因子Commonregressioncoefficient,公共回归系数Commonvalue,共同值Commonvariance,公共方差Commonvariation,公共变异Communalityvariance,共性方差Comparability,可比性Comparisonofbathes,批比较Comparisonvalue,比较值Compartmentmodel,分部模型Compassion,伸缩Conditionallylinear,依条件线性Confidenceinterval,置信区间Confidencelimit,置信限Confidencelowerlimit,置信下限Confidenceupperlimit,置信上限ConfirmatoryFactorAnalysis,验证性因子分析Confirmatoryresearch,证实性实验研究Confoundingfactor,混杂因素Conjoint,联合分析Consistency,相合性Consistencycheck,一致性检验Consistentasymptoticallynormalestimate,相合渐近正态估计Control,对照Controlledexperiments,对照实验Conventionaldepth,常规深度Convolution,卷积Correctedfactor,校正因子Correctedmean,校正均值Correctioncoefficient,校正系数Correctness,正确性? Correlationcoefficient,相关系数Correlationindex,相关指数Correspondence,对应Counting,计数Cross-sectionsurvey,横断面调查Crosstabs,交叉表Cross-tabulationtable,复合表Cuberoot,立方根Cumulativedistributionfunction,分布函数Cumulativeprobability,累计概率Curvature,曲率/弯曲Curvature,曲率Curvefit,曲线拟和Curvefitting,曲线拟合Curvilinearregression,曲线回归Curvilinearrelation,曲线关系Datareduction,数据缩减Dataset,数据集Datasources,数据来源Datatransformation,数据变换Datavalidity,数据有效性Data-in,数据输入Data-out,数据输出Deadtime,停滞期Degreeoffreedom,自由度Degreeofprecision,精密度Degreeofreliability,可靠性程度Degression,递减Depth,Deviation,离差Deviationfromaverage,离均差Diagnosticplot,诊断图Dichotomousvariable,二分变量Differentialequation,微分方程Directstandardization,直接标准化法Discretevariable,离散型变量DISCRIMINANT,判断Discriminantanalysis,判别分析Discriminantcoefficient,判别系数Discriminantfunction,判别值Dispersion,散布/分散度Doublelogarithmic,双对数Downwardrank,降秩Dual-spaceplot,对偶空间图DUD,无导数方法Duncan'snewmultiplerangemethod,新复极差法/Duncan新法Effect,实验效应Eigenvalue,特征值Eigenvector,特征向量Ellipse,椭圆Empiricaldistribution,经验分布Empiricalprobability,经验概率单位Error,Euclideandistance,欧式距离Event,事件Event,事件Exceptionaldatapoint,异常数据点Expectationplane,期望平面Expectationsurface,期望曲面Expectedvalues,期望值Experiment,实验Experimentalsampling,试验抽样Experimentalunit,试验单位Explanatoryvariable,说明变量Exploratorydataanalysis,探索性数据分析Ftest,F检验Factor,因素/因子Factoranalysis,因子分析FactorAnalysis,因子分析Factorscore,因子得分Factorial,阶乘Factorialdesign,析因试验设计Falsenegative,假阴性Falsenegativeerror,假阴性错误Familyofdistributions,分布族Familyofestimators,估计量族Fanning,扇面FiniteFixedbase,定基Fluctuation,随机起伏Forecast,预测Fourfoldtable,四格表Fourth,四分点Fractionblow,左侧比率Fractionalerror,相对误差Frequency,频率Frequencypolygon,频数多边图Frontierpoint,界限点Functionrelationship,泛函关系Graeco-Latinsquare,希腊拉丁方Grandmean,总均值Grosserrors,重大错误Gross-errorsensitivity,大错敏感度Groupaverages,分组平均Groupeddata,分组资料Guessedmean,假定平均数Half-life,半衰期HampelM-estimators,汉佩尔M估计量Happenstance,偶然事件Harmonicmean,调和均数Hazardfunction,风险均数Hinge,Histogram,直方图Historicalcohortstudy,历史性队列研究Holes,空洞HOMALS,多重响应分析Homogeneityofvariance,方差齐性Homogeneitytest,齐性检验HuberM-estimators,休伯M估计量Hyperbola,双曲线Hypothesistesting,假设检验Hypotheticaluniverse,假设总体Impossibleevent,不可能事件Index,InfiniteInitialcondition,初始条件Initialestimate,初始估计值Initiallevel,最初水平Interaction,交互作用Interactionterms,交互作用项Intercept,截距Interpolation,内插法Interquartilerange,四分位距Intervalestimation,区间估计Intervalsofequalprobability,等概率区间Intrinsiccurvature,固有曲率Invariance,不变性Kaplan-Meier,评估事件的时间长度Kaplan-Merierchart,Kaplan-Merier图Kendall'srankcorrelation,Kendall等级相关Kinetic,动力学Kolmogorov-Smirnovetest,柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验KruskalandWallistest,Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验Kurtosis,峰度Lackoffit,失拟Ladderofpowers,幂阶梯Lag,滞后Largesample,大样本Legend,图例L-estimator,L估计量L-estimatoroflocation,位置L估计量L-estimatorofscale,尺度L估计量Level,水平Lifeexpectance,预期期望寿命Lifetable,寿命表Lifetablemethod,生命表法Light-taileddistribution,轻尾分布Likelihoodfunction,似然函数Likelihoodratio,似然比linegraph,线图Logranktest,时序检验Logarithmiccurve,对数曲线Logarithmicnormaldistribution,对数正态分布Logarithmicscale,对数尺度Logarithmictransformation,对数变换Logiccheck,逻辑检查Logisticdistribution,逻辑斯特分布Logittransformation,Logit转换LOGLINEAR,多维列联表通用模型Lognormaldistribution,对数正态分布Lostfunction,损失函数Lowcorrelation,低度相关Matchingofdistribution,分布的匹配Matchingoftransformation,变换的匹配Mathematicalexpectation,数学期望Mathematicalmodel,数学模型MaximumL-estimator,极大极小L估计量Maximumlikelihoodmethod,最大似然法Mean,均数Meansquaresbetweengroups,组间均方Meansquareswithingroup,组内均方Means(Comparemeans),均值-均值比较Median,中位数Medianeffectivedose,半数效量Modelspecification,模型的确定ModelingStatistics,模型统计Modelsforoutliers,离群值模型Modifyingthemodel,模型的修正Modulusofcontinuity,连续性模Morbidity,发病率Mostfavorableconfiguration,最有利构形MultidimensionalScaling(ASCAL),多维尺度/多维标度MultinomialLogisticRegression,多项逻辑斯蒂回归Multiplecomparison,多重比较Multiplecorrelation,复相关Multiplecovariance,多元协方差Naturaldead,自然死亡Naturalzero,自然零Negativecorrelation,负相关Negativelinearcorrelation,负线性相关Negativelyskewed,负偏Newman-Keulsmethod,q检验NKmethod,q检验Nostatisticalsignificance,无统计意义Nominalvariable,名义变量Nonconstancyofvariability,变异的非定常性Nonlinearregression,非线性相关Nonparametricstatistics,非参数统计Observationunit,观察单位Observedvalue,观察值Onesidedtest,单侧检验One-wayanalysisofvariance,单因素方差分析OnewayANOVA,单因素方差分析Opensequentialtrial,开放型序贯设计Optrim,优切尾Optrimefficiency,优切尾效率Orderstatistics,顺序统计量Ordered categories,有序分类Ordinallogisticregression,序数逻辑斯蒂回归Ordinalvariable,有序变量Pairwiseslopes,成对斜率Parabola,抛物线Paralleltests,平行试验Parameter,参数Parametricstatistics,参数统计Parametrictest,参数检验Partialcorrelation,偏相关Partialregression,偏回归Partialsorting,偏排序Partialsresiduals,偏残差Pattern,模式Pearsoncurves,皮尔逊曲线Pivot,Planar,平坦Planarassumption,平面的假设PLANCARDS,生成试验的计划卡Pointestimation,点估计Poissondistribution,泊松分布Polishing,平滑Polledstandarddeviation,合并标准差Polledvariance,合并方差Polygon,多边图Polynomial,多项式Polynomialcurve,多项式曲线Population,总体Probabilisticmodel,概率模型probability,概率Probabilitydensity,概率密度Productmoment,乘积矩/协方差Profiletrace,截面迹图Proportion,比/构成比Proportionallocationinstratifiedrandomsampling,按比例分层随机抽样Proportionate,成比例Proportionatesub-classnumbers,成比例次级组含量Prospectivestudy,前瞻性调查Proximities,亲近性PseudoFtest,近似F检验QuickCluster,快速聚类Radixsort,基数排序Randomallocation,随机化分组Randomblocksdesign,随机区组设计Randomevent,随机事件Randomization,随机化Range,极差/全距Rankcorrelation,等级相关Ranksumtest,秩和检验Ranktest,秩检验Rankeddata,等级资料Rate,Ratio,Re-expression,重新表达Referenceset,标准组Regionofacceptance,接受域Regressioncoefficient,回归系数Regressionsumofsquare,回归平方和Rejectionpoint,拒绝点Relativedispersion,相对离散度Relativenumber,相对数Reliability,可靠性Reparametrization,重新设置参数Replication,重复ReportSummaries,报告摘要Row,行Roweffects,行效应Rowfactor,行因素RXCtable,RXC表Sample,样本Sample?regressioncoefficient,样本回归系数Sample size,样本量Samplestandarddeviation,样本标准差Samplingerror,抽样误差SAS(Statisticalanalysissystem),SAS统计软件包Scale,尺度/量表Scatterdiagram,散点图Sequentialdataset,顺序数据集Sequentialdesign,贯序设计Sequentialmethod,贯序法Sequentialtest,贯序检验法Serialtests,系列试验Short-cutmethod,简捷法Sigmoidcurve,S形曲线Signfunction,正负号函数Signtest,符号检验Signedrank,符号秩Significancetest,显着性检验Significantfigure,有效数字Slope,斜率Smirnovtest,斯米尔诺夫检验Sourceofvariation,变异来源Spearmanrankcorrelation,斯皮尔曼等级相关Specificfactor,特殊因子Specificfactorvariance,特殊因子方差Spectra,频谱Sphericaldistribution,球型正态分布Spread,展布SPSS(Statisticalpackageforthesocialscience),SPSS统计软件包Spuriouscorrelation,假性相关Squareroottransformation,平方根变换Statisticalgraph,统计图Statisticalinference,统计推断Statisticaltable,统计表Steepestdescent,最速下降法Stemandleafdisplay,茎叶图Stepfactor,步长因子Stepwiseregression,逐步回归Storage,存Strata,层（复数）Stratifiedsampling,分层抽样Stratifiedsampling,分层抽样Strength,强度Sureevent,必然事件Survey,调查Survival,生存分析Survivalrate,生存率Suspendedrootgram,悬吊根图Symmetry,对称Systematicerror,系统误差Systematicsampling,系统抽样Tags,标签Tailarea,尾部面积Taillength,尾长Torsion,扰率Totalsumofsquare,总平方和Totalvariation,总变异Transformation,转换Treatment,处理Trend,趋势Trendofpercentage,百分比趋势Trial,试验Trialanderrormethod,试错法Tuningconstant,细调常数Twosidedtest,双向检验Two-stageleastsquares,二阶最小平方Uniformcoordinate,均匀坐标Uniformdistribution,均匀分布Uniformlyminimumvarianceunbiasedestimate,方差一致最小无偏估计Unit,单元Unordered categories,无序分类Upperlimit,上限Upwardrank,升秩Vagueconcept,模糊概念Validity,有效性VARCOMP(Variancecomponentestimation),方差元素估计Variability,变异性Weightedmean,加权平均数Weightedmeansquare,加权平均方差Weightedsumofsquare,加权平方和Weightingcoefficient,权重系数Weightingmethod,加权法W-estimation,W估计量W-estimationoflocation,位置W估计量Width,宽度Wilcoxonpairedtest,威斯康星配对法/配对符号秩和检验Wildpoint,野点/狂点Wildvalue,野值/狂值Winsorizedmean,缩尾均值。
信用风险评估与管理考试
信用风险评估与管理考试（答案见尾页）一、选择题1. 信用风险评估与管理中，以下哪个指标通常用来衡量企业的信用风险？A. 资产负债率B. 流动比率C. 信用评级D. 负债与可持续增长率2. 在进行信用风险评估时，以下哪种方法通常无法提供全面的风险评估？A. 定量分析方法B. 定性分析方法C. 混合分析方法D. 决策树法3. 信用风险评估与管理中，以下哪个模型通常用于对企业进行信用评级？A. 财务比率分析模型B. 人工智能模型C. 信用评分模型D. 经济计量模型4. 在信用风险管理中，以下哪个策略通常被视为最有效的风险管理策略？A. 风险避免B. 风险降低C. 风险转移D. 风险接受5. 信用风险评估与管理中，以下哪个工具通常用于量化信用风险？A. 敏感性分析B. 信用评级模型C. 经济计量模型D. 信用风险模型6. 在信用风险评估中，以下哪个因素通常会影响企业的信用评级？A. 企业的盈利能力B. 企业的创新能力C. 企业的社会责任感D. 企业的管理水平7. 信用风险评估与管理中，以下哪个指标通常用于衡量企业的信用风险状况？A. 负债比率B. 流动比率C. 信用评级D. 资产负债率8. 在信用风险评估中，以下哪个方法通常用于识别潜在的信用风险？A. 定量分析方法B. 定性分析方法C. 混合分析方法D. 风险自留9. 信用风险评估与管理中，以下哪个策略通常用于应对信用风险？A. 风险分散B. 风险规避C. 风险转移D. 风险控制10. 在进行信用风险评估时，银行通常会使用哪种方法来分析客户的信用风险？A. 5C分析法B. 5P分析法C. 5L分析法D. 5S分析法11. 信用风险评估指标中的“C”包括哪几个方面？A. 偿债能力B. 资本C. 杠杆D. 利润12. 在评估客户信用风险时，“P”指的是哪五个方面？A. 个人因素（Personal）B. 行业因素（Industry）C. 地区因素（Region）D. 国家因素（Country）13. 信用风险评估中的“L”是指哪五个方面？A. 贷款人（Lender）B. 贷款人关系（Relationship）C. 贷款金额（Loan Amount）D. 贷款期限（Loan Term）E. 贷款用途（Loan Purpose）14. 信用风险评估的“S”包括哪五个方面？A. 信誉（Reputation）B. 资产（Assets）C. 负债（Liabilities）D. 权益（Equity）E. 效率（Efficiency）15. 在信用风险管理中，银行通常会采用哪些工具来衡量客户的信用风险？A. 信用评分B. 信用评级C. 信用打分卡D. 信用监控系统16. 信用评分是一种用于衡量客户信用风险的工具，其计算过程通常涉及哪些因素？A. 客户的年龄B. 客户的职业D. 客户的收入水平E. 客户的资产规模17. 信用评级是一种用于评估客户信用风险的工具，它通常基于哪些因素？A. 客户的财务状况B. 客户的行业背景C. 客户的历史信用记录D. 客户的所有者背景E. 客户的社会地位18. 在进行信用风险评估时，以下哪种方法主要用于评估企业的还款能力和意愿？A. 专家判断法B. 信用评分模型C. 担保品评估D. 财务报表分析19. 信用风险评估与管理中，以下哪个指标通常用来衡量企业的信用风险？A. 资产负债率B. 利息保障倍数C. 流动比率D. 速动比率20. 在信用风险评估模型中，以下哪个因素通常被认为是最关键的？A. 数据质量B. 模型复杂度C. 适用范围D. 准确性21. 信用风险评估与管理中，以下哪个步骤通常包括在信用评估过程中？A. 信用信息收集B. 信用评级C. 信用风险监控22. 在信用评分模型中，以下哪个因素通常会影响模型的准确性？A. 数据来源B. 模型设计C. 训练数据集D. 测试数据集23. 信用风险评估与管理中，以下哪个工具通常用于信用风险的量化分析？A. 信用评级表B. 信用评分模型C. 担保物估价系统D. 风险定价模型24. 在信用风险评估与管理中，以下哪个策略通常用于降低企业的信用风险？A. 严格审查客户信用B. 优化客户结构C. 加强内部控制D. 提高员工信用意识25. 信用风险评估与管理中，以下哪个指标通常用来衡量信用风险的大小？A. 信用风险敞口B. 信用风险系数C. 信用风险暴露D. 信用风险价值26. 在信用风险评估与管理中，以下哪个方法通常用于持续监控企业的信用风险？A. 定期进行信用评级B. 建立信用风险预警系统C. 进行定期风险评估D. 分析历史信用风险案例27. 信用风险评估与管理的基本流程包括哪些步骤？A. 信用信息的收集与整理B. 信用风险的评估与分析C. 信用风险的控制与监测D. 信用风险的处理与报告28. 在信用风险评估中，以下哪种方法主要用于评估企业的信用风险？A. 财务比率分析B. 5C信用评估法C. Z评分模型D. 信用评级29. 以下哪个选项不属于信用风险管理的内部控制措施？A. 设立信用风险管理岗位B. 建立信用风险管理制度C. 定期进行内部审计D. 严格保密客户的信用信息30. 在信贷业务中，以下哪种情况下，信用风险评估应该更加谨慎？A. 客户行业前景不明朗B. 客户所在市场的竞争激烈C. 客户的财务状况良好D. 客户的信用历史良好31. 信用风险评估的主要指标不包括以下哪个指标？A. 流动比率B. 速动比率C. 资产负债率D. 应收账款周转率32. 在信用风险评估中，以下哪种情况表明企业的信用风险较高？A. 企业的偿债能力较弱B. 企业的盈利能力较强C. 企业的流动性较好D. 企业的经营策略稳健33. 信用风险评估与管理的目标是减少企业的信用风险，以下哪个选项不是其主要目标？A. 提高企业的信用管理水平B. 优化企业的信用政策C. 提高企业的市场份额D. 降低企业的信用风险损失34. 在信用风险评估中，以下哪种因素可能导致企业的信用风险增加？A. 宏观经济环境恶化B. 企业的技术创新能力强C. 企业的管理团队变动D. 企业的供应链稳定性好35. 在进行信用风险评估时，以下哪些指标常被用来衡量企业的信用风险？A. 财务比率分析B. 信用评级C. 流动性分析D. 风险定价36. 信用评级机构在信用风险评估中的作用是什么？A. 对企业进行信用评级B. 提供信用风险评估报告C. 监管市场行为D. 提供咨询服务37. 企业信用风险评估的主要步骤包括哪些？A. 信息收集与整合B. 风险识别C. 风险评估D. 风险应对与监控38. 在信用风险管理中，以下哪种方法通常用于量化信用风险？A. 敏感性分析B. 概率模型C. 专家判断D. 以上都不对39. 信用风险管理的三道防线是指什么？A. 合规部门、风险管理部门和内部审计部门B. 客户服务部门、风险管理部门和内部审计部门C. 风险管理部门、合规部门和内部审计部门D. 客户服务部门、合规部门和外部审计部门40. 企业信用风险的内部控制体系包括哪些环节？A. 控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监控B. 控制环境、风险识别、控制活动、信息与沟通、监控C. 控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监控D. 控制环境、风险识别、控制活动、信息与沟通、监控41. 信用风险评估的结果通常用于指导以下哪些决策？A. 确定贷款额度B. 制定信用政策C. 设定担保条件D. 以上都是42. 在信用风险评估中，以下哪项技术通常用于测量信用风险？A. 模拟仿真B. 信用评分C. 经济计量模型D. 以上都不对43. 企业应如何加强信用风险管理，以降低信用风险对企业的影响？A. 建立健全信用管理制度B. 提高员工信用风险管理意识C. 引入先进的风险管理工具和技术D. 以上都是二、问答题1. 信用风险评估的主要步骤包括哪些？2. 什么是信用评分？信用评分的作用是什么？3. 什么是违约概率？如何计算？4. 什么是信用评级？信用评级的主要内容有哪些？5. 什么是信用风险缓减？信用风险缓减的主要措施有哪些？6. 什么是信用风险转移？信用风险转移的主要方式有哪些？7. 什么是信用风险补偿？信用风险补偿的主要方式有哪些？8. 在信用风险管理中，如何平衡风险和收益？参考答案选择题：1. C2. D3. C4. B5. C6. A7. C8. B9. D 10. B11. ABC 12. ABCD 13. ABCDE 14. ABCDE 15. ABC 16. ABCD 17. ABCD 18. D 19. A20. D21. ABCD 22. C 23. B 24. ABCD 25. A 26. B 27. ABCD 28. B 29. D 30. A31. D 32. A 33. C 34. A 35. ABCD 36. AB 37. ABCD 38. B 39. A 40. A41. D 42. B 43. D问答题：1. 信用风险评估的主要步骤包括哪些？信用风险评估的主要步骤包括：收集客户信息、分析客户信用历史、计算信用风险分数、评估信用风险等级、制定风险管理策略和监控信用风险。
phi相关系数与卡方关系 -回复
phi相关系数与卡方关系-回复Phi相关系数（Phi coefficient）是用来衡量两个二分类变量之间关联程度的一种统计指标。
卡方检验（Chi-square test）则是用来判断两个分类变量之间是否存在显著关联的方法。
本文将一步一步回答关于Phi相关系数与卡方关系的问题。
1. Phi相关系数是如何计算的？Phi相关系数是通过交叉表（cross-tabulation）来计算的。
首先，我们需要将两个二分类变量的观测数据整理成交叉表的形式，其中行表示一个变量的两种取值，列表示另一个变量的两种取值。
然后，利用公式phi = (ad - bc) / √((a+b)(c+d)(a+c)(b+d))计算Phi相关系数，其中a、b、c、d分别表示交叉表中各单元格的频数。
2. Phi相关系数的取值范围是什么？如何解释这些取值？Phi相关系数的取值范围是[-1, 1]，取值为-1表示完全负相关，0表示无关，1表示完全正相关。
可以用以下方式解释这些取值：-1：两个变量完全相反，一个增加时另一个减少；0：两个变量之间没有关系，一个变量的取值不受另一个变量的影响；1：两个变量完全相同，一个增加时另一个也增加。
3. 卡方检验与Phi相关系数有什么关系？Phi相关系数实际上是卡方检验的一种推广形式。
当两个变量都是二分类变量时，Phi相关系数等价于卡方检验的统计量。
Phi相关系数可以用来判断两个二分类变量之间的关联程度，而卡方检验可以用来判断两个分类变量之间是否存在显著关联。
4. 卡方检验如何进行？与Phi相关系数有何异同？卡方检验的步骤如下：首先，我们需要建立两个分类变量的观测数据的交叉表；然后，计算期望频数，即假设两个变量无关时，各个单元格的预期频数；接着，计算卡方统计量，它是观测频数与期望频数之间差异的平方和的总和；最后，根据卡方统计量和自由度，判断卡方检验的结果是否显著。
卡方检验与Phi相关系数的区别在于：- Phi相关系数是一个度量相关性的指标，取值范围在-1到1之间，可以用来判断两个二分类变量之间的关系程度；- 而卡方检验是一种判断两个变量之间是否存在关联的统计方法，它基于观测频数与期望频数之间的差异进行检验。
[转贴]网友的flluent问题汇总
![[转贴]网友的flluent问题汇总](https://img.taocdn.com/s3/m/cf1dc74fc850ad02de8041c7.png)
[转贴]网友的flluent问题汇总admin 发表于: 2007-7-10 16:56 来源: 水泵人PUMPREN－社区门户1 现在用FLUENT的UDF来加入模块，但是用compiled udf时，共享库老是连不上？解决办法：1〉你的计算机必须安装C语言编译器。
2〉请你按照以下结构构建文件夹和存放文件：libudf/src/*.c (*.c为你的源程序）；libudf/ntx86/2d(二维为2d，三维为3d）/makefile(由makefile_nt.udf改过来的）libudf/ntx86/2d(二维为2d，三维为3d）/user_nt.udf （对文件中的SOURCE,VERSION,PARALLEL_NODE进行相应地编辑）3〉通过命令提示符进入文件夹libudf/ntx86/2d/中，运行C语言命令nmake,如果C预言编译器按装正确和你的源程序无错误，那么此时会编译出Fluent需要的库文件(*.lib)这时再启动Fluent就不会出错了。
2 在使用UDF中用编译连接，按照帮助文件中给出的步骤去做了，结果在连接中报错“系统找不到指定文件”。
udf 文件可能不在工作目录中,应该把它拷到工作目录下,或者输入它的全部路径.3 这个1e-3或者1e-4的收敛标准是相对而言的。
在FLUENT中残差是以开始5步的平均值为基准进行比较的。
如果你的初值取得好，你的迭代会很快收敛，但是你的残差却依然很高；但是当你改变初场到比较不同的值时，你的残差开始会很大，但随后却可以很快降低到很低的水平，让你看起来心情很好。
其实两种情况下流场是基本相同的。
由此来看，判断是否收敛并不是严格根据残差的走向而定的。
可以选定流场中具有特征意义的点，监测其速度，压力，温度等的变化情况。
如果变化很小，符合你的要求，即可认为是收敛了。
一般来说，压力的收敛相对比较慢一些的。
是否收敛不能简单看残差图，还有许多其他的重要标准，比如进出口流量差、压力系数波动等等尽管残差仍然维持在较高数值，但凭其他监测也可判断是否收敛。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Table Type
Application Data Class Class
TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP TRANSP
FB FB FB FB FB FB FB FB FB FB FB FB FB FB FB
Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational Organizational
Description
Logical Database/s
Profit center master data table CO Object: Document header CO object: year-related line items CO Object: Line Items for Activity Types (by Year) CO Object: Statistical Key Figure Line Items (by Year) CO Object: Activity Price Line Items (by Year) CO object: period-related line items CO Object: Line Items Variance/Period-based Results Analysis CO Object: Line Items for Activity Types (by Period) CO Object: Statistical Key Figure Line Items (by Period) CO Object: Activity Price Line Items (by Period) CO Object: Cost Element Control Data CO Object: Activity type control data CO Object: Primary Planning Control Data CO Object: Statistical Key Figure Control Data CO Object: Control Data for Secondary Planning CO Object: Total Variances/Results Analyses CO Object: Total of variances/accruals, of which settled CO Object: Activity Type Totals CO Object: Cost Totals - External Postings CO Object: Settled Primary Cost Totals CO Object: Statistical Ratio Totals CO Object: Cost Totals - Internal Postings CO Object: Settled Secondary Cost Totals CO object: standard rate totals Cost elements (data dependent on chart of accounts) Cost elements (data dependent on controlling area) Cost center master Cost center texts Cost element texts Activity master Activity type texts Cost center /cost element Cost center / activity
Table CEPC COBK COEJ COEJL COEJR COEJT COEP COEPB COEPL COEPR COEPT COKA COKL COKP COKR COKS COSB COSBD COSL COSP COSPD COSR COSS COSSD COST CSKA CSKB CSKS CSKT CSKU CSLA CSLT CSSK CSSL
Description
Logical Database/s
Accounting document header Bank master record Accounting: Secondary index for customers (cleared items) Accounting: Secondary index for vendors (cleared items) Accounting: Secondary index for G/L accounts (cleared items) One-time account data document segment Accounting document segment Tax data document segment Accounting: Secondary index for customers Accounting: Secondary index for vendors Accounting: Secondary index for G/L accounts G/L Account Master Record Monthly Debits and Credits General Data in Customer Master Customer master (VAT registration numbers general section) Customer master (company code) Customer payment history Customer master (dunning data) Customer master (bank details) Customer master (transaction figures) Customer master (special G/L transaction figures) Customer master credit management: Central data Customer master credit management: Control area data Vendor master (general section) Vendor master (VAT registration numbers general section) Vendor master (company code) Vendor master (dunning data) Vendor master (bank details) Vendor master (transaction figures) Vendor master (special G/L transaction figures) Number range for banks Number range for change documents Payment transfer medium file Prenumbered Checks Change of payment proposals: user and time Settlement data from payment program Processed items from payment program Acounts blocked by payment proposal Control records for the payment program G/L accounts master (chart of accounts) G/L account master record (chart of accounts: description) G/L account master (company code) Company Codes
Transaction Master Transaction Transaction Transaction Transaction Transaction Transaction Transaction Transaction Transaction Transaction Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Master Organizational Organizational Transaction Organizational Transaction Transaction Transaction Transaction Transaction Master Master Master Organizational
Notes
Table BKPF BNKA BSAD BSAK BSAS BSEC BSEG BSET BSID BSIK BSIS GLT0 KNA1 KNAS KNB1 KNB4 KNB5 KNBK KNC1 KNC3 KNKA KNKK LFA1 LFAS LFB1 LFB5 LFBK LFC1 LFC3 NBNK NKUK PAYR PCEC REGUA REGUH REGUP REGUS REGUV SKA1 SKAT SKB1 T001