统计学术语及符号
《统计学》名词解释及公式
第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量：说明现象某种特征的概念。
19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量：只能取可数值的变量。
23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
四、习题答案1. D2. D3. A4. B5. A6. D7. C8. B9. A10.A11.C、12.C13.B14.A15.C16.D17.C18.A19.C20.D21.A22.C23.C24.B25.D26.C27.B28.D29.A30.D31.A32.B33.C34.A35.A36.A37.D38.B39.B40.C41.C42.D43.C44.D45.A46.B47.C48.A49.C50.D51.A52.C53.D54.A55.B第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。
经济学符号
经济学符号
经济学符号是一种表示物理和经济变量的符号。
它们可以帮助经济学家、政策制定者和学者们理解经济系统中各种变量之间的关系及它们所处环境的变化。
经济学符号的分类很多，具体包括统计学符号、经济学理论符号、政治经济学符号等等。
一、统计学符号
1）Δ 代表差异或变化；
2）σ 代表总体标准差；
3）S 标志总体取样的样本数量；
4）α 代表属性间信息熵；
5）β 代表变动项系数；
6）η 代表单位根回归残差；
7）θ 代表斜率；
8）ϩ代表正相关关系；
10）∽ 代表条件概率密度函数。
1）C 代表消费支出；
2）Y 代表国民总收入；
3）R 代表价格指数；
4）V 代表投资；
8）M 代表货币流入量；
9）P 代表物价水平；
10）E 代表效率工资。
3）D 代表贷款；
5）B 代表国际余额；
6）R 代表通货膨胀率；
7）F 代表财政项目；
8）A 代表金融协定；
9）X 代表外部贸易收入；
10）Y 代表国际政策。
总而言之，经济学符号是一个相当独特的概念，它们不仅可以帮助经济学家们识别经济中存在的变量，而且可以帮助他们以更加客观、可量化的方式解释经济模型，从而获得经济分析和政策研究所需要的参考价值。
常用统计术语
常用统计术语一、总体与样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是指从总体中选取的一部分个体。
总体的特征称为参数，样本的特征称为统计量。
总体参数常用符号表示，如总体均值用μ表示，总体方差用σ²表示。
二、抽样与抽样误差抽样是指从总体中选取样本的过程，目的是通过样本推断总体的特征。
抽样误差是指由于样本的随机性导致的样本统计量与总体参数之间的差异。
三、描述统计与推断统计描述统计是对收集到的数据进行整理、总结和描绘的过程，常用的描述统计指标有平均数、中位数、标准差等。
推断统计是根据样本数据对总体进行推断的过程，通过样本推断总体的特征。
四、频数与频率频数是某个数值在数据中出现的次数，频率是某个数值在数据中出现的相对比例。
频率可以通过频数除以总样本量得到，通常以百分数或小数形式表示。
五、参数估计与假设检验参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计的过程，常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
假设检验是根据样本数据对总体参数进行推断的过程，常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验等。
六、相关与回归相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法，常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
回归分析是研究自变量与因变量之间关系的统计方法，常用的回归模型有线性回归、多项式回归等。
七、方差分析与卡方检验方差分析是用于比较两个或多个样本均值之间差异的统计方法，常用的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
卡方检验是用于比较观察频数与期望频数之间差异的统计方法，常用的卡方检验有卡方拟合优度检验、卡方独立性检验等。
八、正态分布与偏态分布正态分布是一种对称的连续概率分布，符合正态分布的数据呈钟形分布，均值、中位数和众数相等。
偏态分布是一种不对称的概率分布，偏态分布的数据在均值两侧的分布不对称。
九、标准化与归一化标准化是将数据按照一定的比例进行缩放，使得数据具有相同的尺度，常用的标准化方法有Z-score标准化、Min-Max标准化等。
统计学里的符号与缩写
1
Px 第x百分位数P 样本率
R 极差；样本复相关系数；
x2检验中的行数
r 样本相关系数
RR 相对危险度s 样本标准差
S2 样本方差sb 样本回归系数的标准误S02 合并样本方差sd （样本）差值的标准差
s-d （样本）差值均数的标
准误
sp 样本率的标准误
Sp1-p2 两样本率差的标准误sX 样本均数的标准误SD 标准差SE 标准误
T
X2检验的理论频数；
Wilcoxon秩和检验的统
计量
t t检验的统计量
u 标准正态变量；标准正
态（离）差；u检验的
统计量
X
变量；变量值，观察值；回归中
的自变量
x X变换后的变量或变量
值
Xi
变量X的第i个观察值；第i个
变量
XO 假定均数X 样本均数
Y 变量；变量值，观察值；
回归中的应（因）变量
y Y变换后的变量或变量值
Y 样本均数
符号名称符号名称
α检验水准，显著性水准；第一
类错误的概率
1-α可信度，置信度
β第二类错误的概率；总体回归
系数
1-β检验效能，把握度
ν（n´）自由度π总体率μ总体均数ρ总体相关系数Σ求和的符号σ总体标准差σ2总体方差χ2χ2检验的统计量
3。
统计学符号及读音
统计学符号意义及读音按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写，常用如下:(1) 样本的算术平均数用英文小与x (中位数仍用M) ;(2) 标准差用英文小与s;(3) 标准误用英文小写Sx;(4) t检验用英文小写t;(5) F检验用英文大写F;(6) 卡方检验用希文小写字X2;(7) 相关系数用英文小写r;(8) 白由度用希文小写u;(9) 概率用英文大写P (P值前应给出具体检验值，如t值、字2值、q 值等)。
以上符号均用斜体。
拉丁字母假定均数X样本均数YY变量；变量值，观察值；回归中的应（因）变量y Y变换后的变量或变量值Y样本均数希腊字母符号名称符号名称α检验水准，显著性水准；第一类错误的概率1-α可信度，置信度β第二类错误的概率；总体回归系数1-β检验效能，把握度ν（n′）自由度π总体率μ总体均数ρ总体相关系数Σ求和的符号σ总体标准差σ2总体方差χ2χ2检验的统计量符号名称符号名称A X2检验中的实际频数A,b,c,d四格表中的实际频a样本回归直线在Y轴上的截距b样本回归系数C校正数；常量；x2检验中的列（栏）数CI可信区间--------------------------------------------------------------------------------CL可信限CV变异系数--------------------------------------------------------------------------------d两数之差值d差值的均数f（X）连续型分布密度函数，密度f观察频数，实际频数G几何均数；对数似然比检验的统计量H调和均数；H检验的统计量Hg检验假设，无效假设H1备择假设i组距；行次L下限M中位数N有限总体含量；各样本含量的总和n样本含量；各样本含量的总和P概率P（1）单侧检验的概率P（2）双侧检验的概率Px第x百分位数P样本率R极差；样本复相关系数；x2检验中的行数r样本相关系数RR相对危险度s样本标准差S2样本方差sb样本回归系数的标准误S02合并样本方差sd（样本）差值的标准差s-d（样本）差值均数的标准误sp样本率的标准误Sp1-p2两样本率差的标准误sX样本均数的标准误SD标准差SE标准误T X2检验的理论频数；Wilcoxon秩和检验的统计量t t检验的统计量u标准正态变量；标准正态（离）差；u检验的统计量X变量；变量值，观察值；回归中的自变量x X变换后的变量或变量值Xi变量X的第i个观察值；第i个变量XO这些都是希腊文序号大写小写英文注音国际音标注音中文注音1 Ααalpha a:lf 阿尔法2 Ββbeta bet 贝塔3 Γγgamma ga:m 伽马4 Δδdelta delt 德尔塔5 Εεepsilon ep`silon 伊普西龙6 Ζζzeta zat 截塔7 Ηηeta eit 艾塔8 Θθthet θit 西塔9 Ιιiot aiot 约塔10 Κκkappa kap 卡帕11 ∧λlambda lambd 兰布达12 Μμmu mju 缪13 Ννnu nju 纽14 Ξξxi ksi 克西15 Οοomicron omik`ron 奥密克戎16 ∏πpi pai 派17 Ρρrho rou 肉18 ∑σsigma `sigma 西格马19 Ττtau tau 套20 Υυupsilon jup`silon 宇普西龙21 Φφphi fai 佛爱22 Χχchi phai 西23 Ψψpsi psai 普西24 Ωωomega o`miga 欧米伽δ（德尔塔）ε（艾普西龙）。
统计学知识点(完整)
根本统计方法第一章 概论1. 总体〔Population 〕：根据研究目确实定的同质对象的全体〔集合〕；样本〔Sample 〕：从总体中随机抽取的局部具有代表性的研究对象。
2. 参数〔Parameter 〕：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量〔Statistic 〕：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。
3. 统计资料分类：定量〔计量〕资料、定性〔计数〕资料、等级资料。
第二章 计量资料统计描述1. 集中趋势：均数〔算术、几何〕、中位数、众数2. 离散趋势：极差、四分位间距〔QR =P 75-P 25〕、标准差〔或方差〕、变异系数〔CV 〕3. 正态分布特征：①X 轴上方关于X =μ对称的钟形曲线；②X =μ时，f(X)取得最大值；③有两个参数，位置参数μ和形态参数σ；④曲线下面积为1，区间μ±σ的面积为68.27%，区间μ±1.96σ的面积为95.00%，区间μ±2.58σ的面积为99.00%。
4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：/2X u S α±；百分位数法：P 2.5-P 97.5。
第三章 总体均数估计和假设检验1. 抽样误差〔Sampling Error 〕：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
抽样误差不可防止，产生的根本原因是生物个体的变异性。
2. 均数的标准误〔Standard error of Mean, SEM 〕：样本均数的标准差，计算公式：/X σσ=3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n ；②通过设计减少S 。
4. t 分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度ν，ν越小，t 值越分散，t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当ν逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布，故标准正态分布是t 分布的特例。
统计学符号及读音
统计学符号意义及读音按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写，常用如下:(1) 样本的算术平均数用英文小与x ( 中位数仍用M) ;(2) 标准差用英文小与s;(3) 标准误用英文小写Sx;(4) t 检验用英文小写t;(5) F 检验用英文大写F;(6) 卡方检验用希文小写字X2;(7) 相关系数用英文小写r;(8) 白由度用希文小写u;(9) 概率用英文大写P (P 值前应给出具体检验值，如t 值、字2值、q 值等) 。
以上符号均用斜体。
拉丁字母假定均数X 样本均数YY 变量；变量值，观察值；回归中的应(因)变量y Y 变换后的变量或变量值Y 样本均数希腊字母符号名称符号名称a 检验水准，显著性水准；第一类错误的概率1- a 可信度，置信度B 第二类错误的概率；总体回归系数1- B 检验效能，把握度v(n') 自由度n 总体率卩总体均数p 总体相关系数艺求和的符号(T 总体标准差(T 2 总体方差x 2 x 2检验的统计量符号名称符号名称A X2 检验中的实际频数A,b,c,d 四格表中的实际频a 样本回归直线在丫轴上的截距b 样本回归系数C 校正数；常量；x2 检验中的列(栏)数CI 可信区间CL 可信限CV 变异系数d 两数之差值d 差值的均数f ( X) 连续型分布密度函数，密度f 观察频数，实际频数G 几何均数；对数似然比检验的统计量H 调和均数；H 检验的统计量Hg检验假设，无效假设H1备择假设i组距；行次L 下限各样本含量的总和M中位数N 有限总体含量；n样本含量；各样本含量的总和P 概率P（1）单侧检验的概率P （2）双侧检验的概率Px 第x 百分位数P 样本率R 极差；样本复相关系数；x2 检验中的行数r 样本相关系数RR 相对危险度s 样本标准差S2 样本方差sb 样本回归系数的标准误S02 合并样本方差sd （样本）差值的标准差s-d （样本）差值均数的标准误sp 样本率的标准误Sp1-p2 两样本率差的标准误sX 样本均数的标准误SD 标准差SE 标准误T X2 检验的理论频数；Wilcoxon 秩和检验的统计量t t 检验的统计量u 标准正态变量；标准正态（离）差；u 检验的统计量X 变量；变量值，观察值；回归中的自变量x X 变换后的变量或变量值Xi 变量X 的第i 个观察值；第i 个变量XO这些都是希腊文序号大写小写英文注音国际音标注音中文注音1 A a alpha a:lf 阿尔法2 B B beta bet 贝塔3 r Y gamma ga:m 伽马4 A S delta delt 德尔塔5 E e epsilon ep'silon 伊普西龙6 Z Z zeta zat 截塔7 H n eta eit 艾塔8 0 0 thet 0 it 西塔9 I i iot aiot 约塔10 K K kappa kap 卡帕11 A 入lambda lambd 兰布达12 M 卩mu mju 缪13 N v nu nju 纽14 S E xi ksi 克西15 O o omicron omik'ron 奥密克戎16 n n pi pai 派17 P p rho rou 肉18 刀c sigma 'sigma 西格马19 T T tau tau 套20 Y u upsilon jup'silon 宇普西龙21①© phi fai 佛爱22 X x chi phai 西23 W psi psai 普西24 Q 3 omega o'miga 欧米伽3（德尔塔）£ （艾普西龙）欢迎您的下载，资料仅供参考!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
关于统计学符号及统计结果的表述
关于统计学符号及统计结果的表述统计学符号是专门用于统计表达及其结果的一种通用语言，可以有效地传达统计学概念和数据的 E 。
一般而言，大多数的统计学符号是由一个或多个字母、数字、箭头和斜杠组成的。
统计学符号的用途：统计学符号可以用来表达统计学概念、建模数据、描述属性、建立运算公式以及展示结果。
统计学符号的说明：一般来说，统计学符号通常被用来描述总体数据，以及它们之间的相互关系和特性(比如均值、方差、离散度等)。
统计学常用变量记号：1.均值(平均数)：用μ(μ)来表示。
2.比值：用P来表示。
3.标准差：用σ(sigma)表示。
4. 极差：用D表示。
5. 计数：用N表示。
6. 概率：用符号P表示。
7. 成功率：用符号R表示。
8. 方差：用σ2(sigma的平方)表示。
9. 算术平均数：用A(arithmetic mean)来表示。
10. 方差均等比例：用Y表示。
11. 成绩：用X表示。
12. 中位数：用M（median)来表示。
13. 标准差/均数：用S表示。
14. 偏度度量：用G表示。
15. 全有效率：用V表示。
16. t分布值：用t来表示。
17. 决策界限值：用L表示。
统计结果的表述：1. 统计结果的表述是使用统计数据、描述性统计和推断统计技术对主题进行描述的，概括了它的特征。
2. 对于名义变量，可以使用频率、比例和比率统计表达，它们可以有助于我们了解统计分布。
3. 对于度量变量，可以使用中心趋势及其方差描述它们，这包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等。
4. 回归分析后可以通过R方值/决定系数来衡量线性关系的程度，以及通过t值/p值来判断零假设是否拒绝。
5. 分组比较可以使用t检验、卡方检验、F检验等表达方法来衡量它们之间的统计学差异，也可以使用独立样本t检验来衡量它们的差异。
统计学概论主要术语
第1章统计学研究什么？主要术语1. 统计学(statistics)：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。
3. 推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。
4. 变量(variable)：每次观察都会得到不同结果的某种特征。
5. 分类变量(categorical variable)：又称无序分类变量，观测结果表现为某种类别的变量。
6. 顺序变量(rank variable)：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。
7. 数值变量(metric variable)：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
8. 分类数据(categorical data)：只能归于某一类别的非数字型数据。
9. 顺序数据(rank data)：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
10. 数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的数据。
11. 总体（population）：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
12. 样本（sample）：从总体中抽取的一部分元素的集合。
13. 样本量（sample size）：构成样本的元素的数目。
14. 简单随机抽样（simple random sampling）：从含有N个元素的总体中，抽取n个元素组成一个样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中。
15. 分层抽样（stratified sampling）：也称分类抽样，在抽样之前先将总体的元素划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。
16. 系统抽样（systematic sampling）：也称等距抽样，先将总体各元素按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后每隔一定的间隔抽取一个元素，直至抽取n个元素组成一个样本。
统计学符号及读音
统计学符号意义及读音按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:(1) 样本的算术平均数用英文小与x (中位数仍用M) ;(2) 标准差用英文小与s;(3) 标准误用英文小写Sx;(4) t检验用英文小写t;(5) F检验用英文大写F;(6) 卡方检验用希文小写字X2;(7) 相关系数用英文小写r;(8) 白由度用希文小写u;(9) 概率用英文大写P (P值前应给出具体检验值,如t值、字2值、q值等)。
以上符号均用斜体。
拉丁字母假定均数X样本均数YY变量;变量值,观察值;回归中的应(因)变量y Y变换后的变量或变量值Y样本均数希腊字母符号名称符号名称α检验水准,显著性水准;第一类错误的概率1-α可信度,置信度β第二类错误的概率;总体回归系数1-β检验效能,把握度ν(n′)自由度π总体率μ总体均数ρ总体相关系数Σ求与的符号σ总体标准差σ2总体方差χ2χ2检验的统计量符号名称符号名称A X2检验中的实际频数A,b,c,d四格表中的实际频a样本回归直线在Y轴上的截距b样本回归系数C校正数;常量;x2检验中的列(栏)数CI可信区间--------------------------------------------------------------------------------CL可信限CV变异系数--------------------------------------------------------------------------------d两数之差值d差值的均数f(X)连续型分布密度函数,密度f观察频数,实际频数G几何均数;对数似然比检验的统计量H调与均数;H检验的统计量Hg检验假设,无效假设H1备择假设i组距;行次L下限M中位数N有限总体含量;各样本含量的总与n样本含量;各样本含量的总与P概率P(1)单侧检验的概率P(2)双侧检验的概率Px第x百分位数P样本率R极差;样本复相关系数;x2检验中的行数r样本相关系数RR相对危险度s样本标准差S2样本方差sb样本回归系数的标准误S02合并样本方差sd(样本)差值的标准差s-d(样本)差值均数的标准误sp样本率的标准误Sp1-p2两样本率差的标准误sX样本均数的标准误SD标准差SE标准误T X2检验的理论频数;Wilcoxon秩与检验的统计量t t检验的统计量u标准正态变量;标准正态(离)差;u检验的统计量X变量;变量值,观察值;回归中的自变量x X变换后的变量或变量值Xi变量X的第i个观察值;第i个变量XO这些都就是希腊文序号大写小写英文注音国际音标注音中文注音1 Ααalpha a:lf 阿尔法2 Ββbeta bet 贝塔3 Γγgamma ga:m 伽马4 Δδdelta delt 德尔塔5 Εεepsilon ep`silon 伊普西龙6 Ζζzeta zat 截塔7 Ηηeta eit 艾塔8 Θθthet θit 西塔9 Ιιiot aiot 约塔10 Κκkappa kap 卡帕11 ∧λlambda lambd 兰布达12 Μμmu mju 缪13 Ννnu nju 纽14 Ξξxi ksi 克西15 Οοomicron omik`ron 奥密克戎16 ∏πpi pai 派17 Ρρrho rou 肉18 ∑σsigma `sigma 西格马19 Ττtau tau 套20 Υυupsilon jup`silon 宇普西龙21 Φφphi fai 佛爱22 Χχchi phai 西23 Ψψpsi psai 普西24 Ωωomega o`miga 欧米伽δ(德尔塔) ε(艾普西龙)。
wps中的统计学符号
wps中的统计学符号统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它利用各种符号和符号系统来描述和总结数据。
在统计学中，各种符号扮演着重要的角色，帮助研究人员进行数据分析和推断。
本文将介绍一些常见的统计学符号，并解释其含义和应用。
其一，我们先来谈谈“μ”符号，它代表着总体均值。
在统计学中，数据可以分为总体和样本两种类型。
总体是我们想要研究的对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。
μ表示总体的均值，它是统计推断中重要的参数之一。
通过样本的均值来估计总体的均值，可以帮助我们了解总体的特征和趋势。
接下来，我们来介绍一下表示方差的符号“σ^2”。
方差用来衡量数据的离散程度，它描述了数据点与均值之间的差异。
σ^2表示总体的方差，它是衡量总体数据分散程度的重要工具。
在实际应用中，通过样本方差“s^2”来估计总体方差，可以帮助我们推断总体的差异程度和变异情况。
除了均值和方差，我们还有一个符号“ρ”，表示总体的相关系数。
相关系数用于描述两个变量之间的线性关系强度和方向。
它的取值范围在-1到1之间，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无线性相关。
相关系数可以帮助我们了解变量之间的关联情况，从而进行更准确的预测和推断。
此外，我们还有符号“X̄”表示样本均值，“s”表示样本标准差，“n”表示样本大小，“R”表示范围等。
这些符号在统计学中广泛使用，用于计算和描述样本数据的特征和属性，帮助我们进行数据分析和推断。
综上所述，统计学中的符号起到了统计数据描述和分析的重要作用。
通过对这些符号的合理运用，我们能够更加全面、准确地了解数据的特征和规律，从而做出科学的决策和推断。
希望本文对读者有所指导，帮助您更好地理解和应用统计学符号。
数理统计符号
数理统计符号
数理统计符号是数学中用于描述统计概念和方法的符号。
以下是一些常见的数理统计符号及其含义：
1. 总体和样本：总体是研究对象的全体数据，样本是从总体中选取的一部分数据。
通常用大写字母X表示总体，小写字母x表示样本。
2. 概率：描述随机事件发生的可能性大小的量。
通常用P(X)表示随机事件X的概率。
3. 分布函数：描述随机变量取值的概率规律的函数。
通常用F(x)表示随机变量X的分布函数。
4. 概率密度函数：描述连续型随机变量概率分布规律的函数。
通常用f(x)表示随机变量X的概率密度函数。
5. 期望值：描述随机变量取值的平均水平的量。
通常用E(X)表示随机变量X的期望值。
6. 方差：描述随机变量取值离散程度的量。
通常用Var(X)表示随机变量X的方差。
7. 协方差：描述两个随机变量之间相关性的量。
通常用Cov(X,Y)表示随机变量X和Y的协方差。
8. 相关性系数：用于描述两个随机变量之间线性关系的量。
通常用ρxy表示随机变量X和Y的相关系数。
9. 假设检验：用于检验某个假设是否成立的统计方法。
通常用H0表示原假设，H1表示备择假设。
10. 置信区间：用于估计某个参数的取值范围的统计方法。
通常用θ表示未知参数，θ^表示参数的估计值，θ_low 和θ_high分别表示参数的置信下限和置信上限。
以上是一些常见的数理统计符号，当然还有许多其他的符号和概念，具体可以参考相关的统计学书籍或教材。
统计学里的符号与缩写
符号名称符号名称A X2检验中的实际频数A,b,c,d 四格表中的实际频a 样本回归直线在Y轴上的截距b 样本回归系数C 校正数；常量；x2检验中的列（栏）数CI 可信区间CL 可信限CV 变异系数d 两数之差值 d 差值的均数f（X）连续型分布密度函数，密度f 观察频数，实际频数G 几何均数；对数似然比检验的统计量H 调和均数；H检验的统计量Hg 检验假设，无效假设H1 备择假设i 组距；行次L 下限M 中位数N 有限总体含量；各样本含量的总和n 样本含量；各样本含量的总和P 概率P（1）单侧检验的概率P（2）双侧检验的概率Px 第x百分位数P 样本率R 极差；样本复相关系数；x2检验中的行数r 样本相关系数1文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.RR 相对危险度s 样本标准差S2 样本方差sb 样本回归系数的标准误S02 合并样本方差sd （样本）差值的标准差s-d （样本）差值均数的标准误sp 样本率的标准误Sp1-p2 两样本率差的标准误sX 样本均数的标准误SD 标准差SE 标准误TX2检验的理论频数；Wilcoxon秩和检验的统计量t t检验的统计量u 标准正态变量；标准正态（离）差；u检验的统计量X变量；变量值，观察值；回归中的自变量x X变换后的变量或变量值Xi变量X的第i个观察值；第i个变量XO 假定均数X 样本均数Y 变量；变量值，观察值；回归中的应（因）变量y Y变换后的变量或变量值Y 样本均数符号名称符号名称α检验水准，显著性水准；第一1-α可信度，置信度1文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.类错误的概率β第二类错误的概率；总体回归系数1-β检验效能，把握度ν（n´）自由度π总体率μ总体均数ρ总体相关系数Σ求和的符号σ总体标准差σ2总体方差χ2χ2检验的统计量1文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.。
统计学符号大全及读法
统计学符号大全及读法以下是统计学中的一些重要符号及其读音和意义：1.希腊字母：(1)α (alpha) 阿尔法：读作“阿尔法”，表示角度、系数、磁通系数等。
(2)β (beta) 贝塔：读作“贝塔”，表示磁通系数、角度、系数等。
(3)γ (gamma) 伽马：读作“伽马”，表示变动、密度、屈光度等。
(4)δ (delta) 德尔塔：读作“德尔塔”，表示变动、密度、屈光度等。
(5)ε (epsilon) 伊普西龙：读作“伊普西龙”，表示对数之基数系数、方位角、阻抗等。
(6)ζ (zeta) 截塔：读作“截塔”，表示磁滞系数、效率等。
(7)η (eta) 艾塔：读作“艾塔”，表示微小、一点儿、介质常数等。
(8)θ (theta) 西塔：读作“西塔”，表示温度、相位角等。
(9)ι (iota) 约塔：读作“约塔”，表示微小、一点儿等。
(10)κ (kappa) 卡帕：读作“卡帕”，表示卡帕。
(11)λ (lambda) 兰布达：读作“兰布达”，表示波长、体积等。
(12)μ (mu) 缪：读作“缪”，表示磁导系数、微(千分之一)、放大因数(小写)等。
(13)ν (nu) 纽：读作“纽”，表示磁阻系数等。
(14)ξ (xi) 克西：读作“克西”，表示克西。
(15)ο (omicron) 奥密克戎：读作“奥密克戎”。
(16)π (pi) 派：读作“派”，表示圆周率=圆周÷直径=3.1415926535 8979317。
(17)Ρ (rho) 肉：读作“肉”，表示电阻系数(小写)。
(18)σ (sigma) 西格马：读作“西格马”，表示总和(大写)、表面密度、跨导(小写)等。
(19)τ (tau) 套：读作“套”，表示时间常数等。
(20)φ (phi) 佛爱：读作“佛爱”，表示角速、介质电通量(静电力线)、角等。
(21)χ (chi) 西：读作“西”，表示西卡方等。
(22)ψ (psi) 西普西：读作“西普西”，表示角速、介质电通量(静电力线)、角等。
统计学符号及读音
统计学符号意义及读音按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写，常用如下:(1) 样本的算术平均数用英文小与x (中位数仍用M) ;(2) 标准差用英文小与s;(3) 标准误用英文小写Sx;(4) t检验用英文小写t;(5) F检验用英文大写F;(6) 卡方检验用希文小写字X2;(7) 相关系数用英文小写r;(8) 白由度用希文小写u;(9) 概率用英文大写P (P值前应给出具体检验值，如t值、字2值、q 值等)。
以上符号均用斜体。
拉丁字母假定均数X 样本均数YY 变量；变量值，观察值；回归中的应(因)变量y Y 变换后的变量或变量值Y 样本均数希腊字母符号名称符号名称a 检验水准，显著性水准；第一类错误的概率1-a 可信度，置信度B 第二类错误的概率；总体回归系数1-B 检验效能，把握度v(n') 自由度n 总体率卩总体均数p 总体相关系数艺求和的符号(T 总体标准差(T 2 总体方差x 2 x 2检验的统计量符号名称符号名称A X2检验中的实际频数A,b,c,d 四格表中的实际频a 样本回归直线在丫轴上的截距b 样本回归系数C 校正数；常量；x2 检验中的列(栏)数CI 可信区间CL 可信限CV 变异系数d 两数之差值d 差值的均数f( X) 连续型分布密度函数，密度f 观察频数，实际频数G 几何均数；对数似然比检验的统计量H 调和均数；H检验的统计量Hg 检验假设，无效假设H1 备择假设i 组距；行次L 下限M 中位数N 有限总体含量；各样本含量的总和n 样本含量；各样本含量的总和P 概率P（1）单侧检验的概率P（2）双侧检验的概率Px 第x 百分位数P 样本率R 极差；样本复相关系数；x2 检验中的行数r 样本相关系数RR 相对危险度s 样本标准差S2 样本方差sb 样本回归系数的标准误S02 合并样本方差sd （样本）差值的标准差s-d （样本）差值均数的标准误sp 样本率的标准误Sp1-p2 两样本率差的标准误sX 样本均数的标准误SD 标准差SE 标准误T X2 检验的理论频数；Wilcoxon 秩和检验的统计量t t 检验的统计量u 标准正态变量；标准正态（离）差；u 检验的统计量X 变量；变量值，观察值；回归中的自变量x X 变换后的变量或变量值Xi 变量X 的第i 个观察值；第i 个变量XO这些都是希腊文序号大写小写英文注音国际音标注音中文注音1 A a alpha a:lf 阿尔法2B beta bet 贝塔3r Y gamma ga:m 伽马4△S delta delt 德尔塔5E£epsilon ep silon 伊普西龙6Z z zeta zat 截塔7H n eta eit 艾塔8O0thet 0 it 西塔9I i iot aiot 约塔10K K kappa kap 卡帕11A入lambda lambd 兰布达12Ma mu mju 缪13N V nu nju 纽14S E xi ksi 克西15O0omicron omik'ron 奥密克戎16n n pi pai 派17p P rho rou 肉18E(Tsigma 'sigma 西格马19T T tau tau 套20Y U upsilon jup'silon 宇普西龙21①©phi fai 佛爱22X X chi phai 西23psi psai 普西24 Q 3 omega o'miga 欧米伽S （德尔塔）£ （艾普西龙）。
统计学词汇及符号
以下是统计学中常用的一些词汇和符号：总体（Population）：统计学中研究的全部数据。
个体（Individual）：构成总体的单个观察对象。
样本（Sample）：从总体中选取的一部分数据。
样本容量（Sample Size）：样本中包含的个体数量。
参数（Parameter）：描述总体特性的数字或量度。
统计量（Statistic）：从样本中计算出的量，用于估计或推断总体参数。
平均数（Mean）：所有数值的和除以数值的数量。
中位数（Median）：将数值按大小排列后，位于中间位置的数值。
标准差（Standard Deviation）：描述数据分布的离散程度的量。
方差（Variance）：标准差的平方。
偏态（Skewness）：描述数据分布形状的量，表示数据分布的不对称程度。
峰态（Kurtosis）：描述数据分布形状的量，表示数据分布的尖锐程度。
概率（Probability）：某一事件发生的可能性大小。
频率（Frequency）：某一事件发生的次数与总次数的比值。
概率分布（Probability Distribution）：描述随机变量取值的概率规律的函数。
中心极限定理（Central Limit Theorem）：当样本容量足够大时，样本均值的分布近似于正态分布。
大数定律（Law of Large Numbers）：当样本容量足够大时，样本均值趋向于总体均值。
置信区间（Confidence Interval）：根据样本数据估计总体参数的可能范围，用于估计总体参数的精度。
假设检验（Hypothesis Testing）：通过样本数据对总体参数进行检验的过程，判断原假设是否成立。
p值（p-value）：在假设检验中，表示拒绝原假设的最小显著性水平。
回归分析（Regression Analysis）：通过建立数学模型，分析两个或多个变量之间的关系，预测因变量的值。
相关系数（Correlation Coefficient）：描述两个变量之间相关程度的量，值域为-1到1之间，越接近于1或-1表示相关性越强。
均值和标准差符号
均值和标准差符号
统计中的均值和标准差是关键的工具，用于衡量特定数据集的“模式”。
他们可以帮助我们从数据集中概括出关键结论，以此来进一步了解这些数据集。
在统计学中，均值和标准差符号分别用$\mu$（moo）和$\sigma$（sigma）来表示。
均值$\mu$是在统计学中用来表示数据集的中间值的术语。
它的定义是把数据集中的每个数据项都加起来，然后把总和除以数据集中的项数，得到的就是均值。
另一方面，标准差$\sigma$可以用来表示数据集中样本数据点分布情况的“离散程度”。
它是把每个数据项和均值都进行比较，求出它们之间的差值，然后将这些差值平方再求和，然后再除以数据集中的项数，得到的值就是标准差。
均值和标准差是描述数据集规律性的非常有用的工具。
它们通常都是紧密耦合的，标准差的变化会使均值也发生对应的变化，从而导致整体数据集的分布情况也发生变化。
均值和标准差的变化也会影响其他统计量的大小，因此，我们可以使用均值和标准差来预测数据集的分布情况，做出合理的投资策略或者把握数据趋势，从而获得良好的结果。
总之，均值和标准差符号$\mu$和$\sigma$在统计学中是很重要的概念，它们可以帮助我们更好地了解数据集背后的模式，从而帮助我们作出正确的决策。
统计学词汇及符号 第1部分
统计学词汇及符号第1部分（原创版）目录1.统计学概述2.统计学基本概念3.描述性统计4.推断性统计5.统计学符号与术语正文一、统计学概述统计学是一门研究收集、整理、分析、解释、展示数据的方法和技巧的科学。
统计学的应用广泛，涉及自然科学、社会科学和商业等多个领域。
统计学的主要目的是从数据中获取有关现象和事物的信息，以便对未来事件进行预测和决策。
二、统计学基本概念1.数据：数据是统计学的基础，是对观察到的事物或现象的记录。
数据可以是数字、文字或图像等形式。
2.样本：样本是从总体中抽取的一部分数据。
通过对样本的研究，可以推断总体的性质和规律。
3.总体：总体是指研究对象的全体。
总体可以分为参数和统计量。
4.参数：参数是描述总体性质的数值，如总体均值、方差等。
5.统计量：统计量是根据样本数据计算的用于描述总体的数值，如样本均值、样本方差等。
三、描述性统计描述性统计是通过计算各种统计量，对数据进行概括和描述的方法。
常用的描述性统计方法有：1.均值：均值是数据的平均数，用于衡量数据的中心位置。
2.中位数：中位数是将数据从小到大排序后，位于中间位置的数值。
3.众数：众数是数据中出现次数最多的数值。
4.方差：方差是数据与其均值之差的平方的平均数，用于衡量数据的离散程度。
5.标准差：标准差是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度。
四、推断性统计推断性统计是通过样本数据，对总体参数进行估计和推断的方法。
常用的推断性统计方法有：1.假设检验：假设检验是通过比较样本统计量与总体参数的差异，对原假设进行检验的方法。
2.置信区间：置信区间是对总体参数的区间估计，表示我们对总体参数的精确度有一定的把握。
3.回归分析：回归分析是研究两个或多个变量之间关系的方法，包括线性回归、多元回归等。
五、统计学符号与术语1.符号：统计学中使用特定的符号表示各种统计量和概念，如σ表示标准差，μ表示均值等。
2.术语：统计学中使用专业的术语描述各种概念和方法，如误差、偏差、峰度等。
统计学术语及符号
《统计学》中的重要符号、读音及用途统计学术语population 母体sample 样本census 普查sampling 抽样quantitative 量的qualitative/categorical质的discrete 离散的continuous 连续的population parameters 母体参数sample statistics 样本统计量descriptive statistics 叙述统计学inferential/inductive statistics 推论... 抽样调查（sampliing survey单纯随机抽样（simple random sampling 系统抽样（systematic sampling分层抽样（stratified sampling整群抽样（cluster sampling多级抽样（multistage sampling常态分配(Parametric Statistics)无母数统计学(Nonparametric Statistics) 实验设计(Design of Experiment)参数(Parameter)Statistics 统计学Population 母体Sample 样本Data analysis 资料分析Statistical table 统计表Statistical chart 统计图Pie chart 圆饼图Stem-and-leaf display 茎叶图Box plot 盒须图Histogram 直方图Bar Chart 长条图Polygon 次数多边图Ogive 肩形图Descriptive statistics 叙述统计学Expectation 期望值Mode 众数Mean 平均数V ariance 变异数Standard deviation 标准差Standard error 标准误Covariance matrix 共变异数矩阵Inferential statistics 推论统计学Point estimation 点估计Interval estimation 区间估计Confidence interval 信赖区间Confidence coefficient 信赖系数Testing statistical hypothesis 统计假设检定Regression analysis 回归分析Analysis of variance 变异数分析Correlation coefficient 相关系数Sampling survey 抽样调查Census 普查Sampling 抽样Reliability 信度V alidity 效度Sampling error 抽样误差Non-sampling error 非抽样误差Random sampling 随机抽样Simple random sampling 简单随机抽样法Stratified sampling 分层抽样法Cluster sampling 群集抽样法Systematic sampling 系统抽样法Two-stage random sampling 两段随机抽样法Convenience sampling 便利抽样Quota sampling 配额抽样Snowball sampling 雪球抽样Nonparametric statistics 无母数统计The sign test 等级检定Wilcoxon signed rank tests 魏克森讯号等级检定Wilcoxon rank sum tests 魏克森等级和检定Run test 连检定法Discrete uniform densities 离散的均匀密度Binomial densities 二项密度Hypergeometric densities 超几何密度Poisson densities 卜松密度Geometric densities 几何密度Negative binomial densities 负二项密度Continuous uniform densities 连续均匀密度Normal densities 常态密度Exponential densities 指数密度Gamma densities 伽玛密度Beta densities 贝他密度Multivariate analysis 多变量分析Principal components 主因子分析Discrimination analysis 区别分析Cluster analysis 群集分析Factor analysis 因素分析Survival analysis 存活分析Time series analysis 时间序列分析Linear models 线性模式Quality engineering 品质工程Probability theory 机率论Statistical computing 统计计算Statistical inference 统计推论Stochastic processes 随机过程Decision theory 决策理论Discrete analysis 离散分析Mathematical statistics 数理统计统计学: Statistics母体: Population样本: Sample资料分析: Data analysis统计表: Statistical table统计图: Statistical chart圆饼图: Pie chart茎叶图: Stem-and-leaf display盒须图: Box plot直方图: Histogram长条图: Bar Chart次数多边图: Polygon肩形图: Ogive叙述统计学: Descriptive statistics期望值: Expectation众数: Mode平均数: Mean变异数: Variance标准差: Standard deviation标准误: Standard error共变异数矩阵: Covariance matrix推论统计学: Inferential statistics点估计: Point estimation区间估计: Interval estimation信赖区间: Confidence interval信赖系数: Confidence coefficient统计假设检定: Testing statistical hypothesis回归分析: Regression analysis变异数分析: Analysis of variance相关系数: Correlation coefficient抽样调查: Sampling survey普查: Census抽样: Sampling信度: Reliability效度: Validity抽样误差: Sampling error非抽样误差: Non-sampling error随机抽样: Random sampling简单随机抽样法: Simple random sampling分层抽样法: Stratified sampling群集抽样法: Cluster sampling系统抽样法: Systematic sampling两段随机抽样法: Two-stage random sampling便利抽样: Convenience sampling配额抽样: Quota sampling雪球抽样: Snowball sampling无母数统计: Nonparametric statistics等级检定: The sign test魏克森讯号等级检定: Wilcoxon signed rank tests魏克森等级和检定: Wilcoxon rank sum tests连检定法: Run test离散的均匀密度: Discrete uniform densities二项密度: Binomial densities超几何密度: Hypergeometric densities卜松密度: Poisson densities几何密度: Geometric densities负二项密度: Negative binomial densitie，连续均匀密度: Continuous uniformdensities常态密度: Normal densities指数密度: Exponential densities伽玛密度: Gamma densities贝他密度: Beta densities多变量分析: Multivariate analysis主因子分析: Principal components区别分析: Discrimination analysis群集分析: Cluster analysis因素分析: Factor analysis存活分析: Survival analysis时间序列分析: Time series analysis线性模式: Linear models品质工程: Quality engineering机率论: Probability theory统计计算: Statistical computing统计推论: Statistical inference随机过程: Stochastic processes决策理论: Decision theory离散分析: Discrete analysis数理统计: Mathematical statistics统计名词市调辞典众数(Mode) 普查(census)指数(Index) 问卷(Questionnaire)中位数(Median) 信度(Reliability)百分比(Percentage) 母群体(Population)信赖水准(Confidence level) 观察法(Observational Survey)假设检定(Hypothesis Testing) 综合法(Integrated Survey)卡方检定(Chi-square Test) 雪球抽样(Snowball Sampling)差距量表(Interval Scale) 序列偏差(Series Bias)类别量表(Nominal Scale) 次级资料(Secondary Data)顺序量表(Ordinal Scale) 抽样架构(Sampling frame)比率量表(Ratio Scale) 集群抽样(Cluster Sampling)连检定法(Run Test) 便利抽样(Convenience Sampling)符号检定(Sign Test) 抽样调查(Sampling Sur)算术平均数(Arithmetic Mean) 非抽样误差(non-sampling error)展示会法(Display Survey)调查名词准确效度(Criterion-Related Validity)元素(Element) 邮寄问卷法(Mail Interview)样本(Sample) 信抽样误差(Sampling error)效度(Validity) 封闭式问题(Close Question)精确度(Precision) 电话访问法(Telephone Interview)准确度(Validity) 随机抽样法(Random Sampling)实验法(Experiment Survey)抽样单位(Sampling unit) 资讯名词市场调查(Marketing Research) 决策树(Decision Trees)容忍误差(Tolerated erro) 资料采矿(Data Mining)初级资料(Primary Data) 时间序列(Time-Series Forecasting)目标母体(Target Population) 回归分析(Regression)抽样偏差(Sampling Bias) 趋势分析(Trend Analysis)抽样误差(sampling error) 罗吉斯回归(Logistic Regression)架构效度(Construct V alidity) 类神经网络(Neural Network)配额抽样(Quota Sampling) 无母数统计检定方法(Non-Parametric Test)人员访问法(Interview) 判别分析法(Discriminant Analysis)集群分析法(cluster analysis) 规则归纳法(Rules Induction)内容效度(Content Validity) 判断抽样(Judgment Sampling)开放式问题(Open Question) OLAP(Online Analytical Process)分层随机抽样(Stratified Random sampling) 资料仓储(Data Warehouse)非随机抽样法(Nonrandom Sampling)知识发现(Knowledge Discover。
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统计学术语及符号统计学术语population 母体sample样本cen sus普查sampling 抽样quantitative 量的qualitative/categoric al 质的discrete离散的continuous 连续的populati on parameters 母体参数sample statistics 样本统计量descriptive statistics叙述统计学inferen tial/in ductive statistics 推论...抽样调查(samplii ng survey 单纯随机抽样( simple ran dom sampli ng系统抽样(systematic sampli ng分层抽样(stratified sampli ng 整群抽样(clustersampli ng多级抽样(multistage sampli ng常态分配(Parametric Statistics) 无母数统计学(Non parametric Statistics)实验设计(Design of Experime nt)参数(Parameter)Statistics 统计学Population 母体Sample样本Data analysis 资料分析Statistical table 统计表Statistical chart 统计图Pie chart圆饼图Stem-a nd-leaf display 茎叶图Box plot盒须图Histogram 直方图Bar Chart 长条图Polygon 次数多边图Ogive肩形图Descriptivestatistics叙述统计学Expectation 期望值Mode众数Mean平均数Varianee变异数Sta ndard deviation 标准差Sta ndard error 标准误Covaria nee matrix共变异数矩阵Inferen tial statistics推论统计学Point estimation 点估计Interval estimation 区间估计Con fide nee interval信赖区间Con fide nee coefficient信赖系数Test ingstatistic alhypothesis 统计假设检定Regressi on analysis回归分析An alysis of varianee 变异数分析Correlati on eoeffieient相关系数Sampling survey 抽样调查Cen sus普查Sampling 抽样Reliability 信度Validity 效度Sampli ng error 抽样误差Non-sampli ng error非抽样误差Ran dom sampli ng 随机抽样Simple ran domsampling简单随机抽样法Stratifi ed sampling分层抽样法Cluster sampling 群集抽样法Systematic sampling系统抽样法Two-stage random sampling 两段随机抽样法Convenience sampling 便利抽样Quota sampling 配额抽样Sno wball sampling 雪球抽样Non parametric statistics 无母数统计The sign test 等级检定Wilcox on sig nedrank tests魏克森讯号连续均匀密度等级检定Normal den sities Wilcox on rank 常态密度sum tests魏克森等级和检定Run test连检定法Discrete uniform densities离散的均匀密度Bin omial den sities 二项密度Hypergeometric den sities超几何密度Poisson densities 卜松密度Geometric den sities几何密度Negative bino mial densities负二项密度Con ti nu ous uniform den sitiesExp onential den sities指数密度Gamma densities 伽玛密度Beta densities 贝他密度Multivariat e analysis多变量分析Prin cipal components 主因子分析Discrimi natio n analysis区别分析Cluster analysis 群集分析Factor an alysis 因素分析Survival analysis 存活分析Time series Statisticsanalysis 时间序列分析Lin ear models 线性模式Quality engineering 品质工程Probability theory机率论Statistic al computing 统计计算Statistic al inference 统计推论Stochasti c processes随机过程Decision theory 决策理论Discreteanalysis 离散分析Mathematical statistics数理统计统计学: 母体:Population样本:Sample 资料分析：Dataan alysis统计表：Statistical table统计图：Statistical chart 圆饼图：Pie chart茎叶图：Stem-a nd-leaf display 盒须图:Box plot直方图：Histogram长条图：Bar Chart次数多边图:Polyg on肩形图：Ogive 叙述统计学:Descriptive statistics Con fide nee coefficie nt期望值: 统计假设检定: Expectati on Testi ngstatistic 众数:Mode hypothesis平均数:Mean 回归分析:变异数：Regressi on an alysis Varia nee 变异数分析: 标准差: An alysis of varia nce Stan dard deviati on 相关系数: 标准误：Correlati on coefficientSta ndard error共变异数矩阵：抽样调查:Covariance matrix Sampli ng survey推论统计学：普查:Census Inferen tial statistics 抽样:Sampling 点估计：Point 信度:Reliability estimati on 效度:Validity 区间估计：抽样误差: In terval estimati on Sampli ng error信赖区间：非抽样误差:Con fide nce in terval Non-sampli ng error信赖系数: 随机抽样: Random sampling 等级检定:The简单随机抽样法：sign testSimple ran dom 魏克森讯号等级sampli ng分层抽样法Stratified sampli ng群集抽样法Cluster sampli ng系统抽样法Systematic sampli ng 两段随机抽样法Two-stage ran dom sampli ng便利抽样Convenience sampli ng 配额抽样:Quota sampli ng雪球抽样Sno wball sampli ng 无母数统计Non parametric statistics检定: Wilcox on sig ned rank tests魏克森等级和检定: Wilcox on rank sum tests连检定法：Run test离散的均匀密度Discrete un iform den sities二项密度:Bin omial den sities超几何密度: Hypergeometricden sities卜松密度: Poiss on den sities几何密度: Geometric densities负二项密度:Negative bino mialden sitie,连续均匀密度：Con ti nu ousuniform den sities常态密度：Normal den sities指数密度：Exp onen tial den sities伽玛密度：Gamma den sities贝他密度：Beta den sities多变量分析：Multivariate an alysis 主因子分析：Prin cipal comp onents区别分析：Discrimi natio nan alysis群集分析Cluster an alysis因素分析Factor an alysis存活分析Survival an alysis 时间序列分析Time series an alysis线性模式Lin ear models品质工程Quality engin eeri ng机率论Probability theory统计计算Statistical comput ing统计推论Statistical inference随机过程Stochastic processes决策理论Decisi on theory离散分析：Discrete an alysis数理统计：Mathematicalstatistics统计名词市调辞典众数(Mode)普查(cen sus)指数(Index)问卷(Questi onn aire) 中位数(Median) 信度(Reliability)百分比(Percentage)母群体(Populati on)信赖水准(Con fide nee level)观察法(Observational Survey)假设检定(Hypothesis Test ing) 综合法(Integrated Survey)卡方检定(Chi-square Test) 雪球抽样(Sno wball Sampli ng)差距量表(Interval Scale) 序列偏差(Series Bias)类别量表(Nom in al Scale)次级资料(Sec on dary Data)顺序量表(Ordinal Scale)抽样架构(Sampli ng frame) 比率量表(Ratio Scale)集群抽样(Cluster Sampli ng) 连检定法(Run Test)便利抽样(ConvenienceSampli ng)符号检定(Sign Test)抽样调查(Sampli ng Sur)算术平均数(Arithmetic Mean)非抽样误差(non-sampli ng error)展示会法(Display Survey)调查名词准确效度(Criteri on-Related Validity)元素(Element) 邮寄问卷法(Mail In terview)样本(Sample)信抽样误差(Sampling error) 效度(Validity)封闭式问题(CloseQuesti on)精确度(Precision) 电话访问法(TelephoneIn terview)准确度(Validity) 随机抽样法(Random Sampli ng)实验法(Experime nt Survey)抽样单位(Sampling unit)资讯名词市场调查(Marketi ng Research) 决策树(Decision Trees)容忍误差(Tolerated erro) 资料采矿(Data Mining)初级资料(Primary Data)时间序列(Time-Series Forecasti ng) 目标母体(Target Populatio n)回归分析(Regressi on)抽样偏差(Sampling Bias)趋势分析(Tre nd An alysis)抽样误差(sampling error)罗吉斯回归(Logistic Regressi on)架构效度(Co nstruct Validity) 类神经网络(Neural Network)配额抽样(Quota Sampling)无母数统计检定方法(Non-Parametric Test)人员访问法(Interview) 判别分析法(Discrim inantAn alysis)集群分析法(cluster analysis)规贝V 归纳法(Rules In ducti on)内容效度(Content Validity) 判断抽样(Judgme nt Sampli ng) 开放式问题(Open Questi on) OLAP( On li ne An alytical Process) 分层随机抽样(Stratified Ran dom sampling)资料仓储(Data Warehouse)非随机抽样法(Nonran dom Sampli ng) 知识发现(Kno wledge Discover。