统计学术语及符

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《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。

统计学中σx-概述说明以及解释

统计学中σx-概述说明以及解释1.引言1.1 概述统计学是一门研究数据收集、分析、解释和预测的学科。

它通过收集大量的数据样本，运用数理统计方法，揭示数据背后的规律和趋势，从而对现象进行推断和预测。

在进行统计学研究时，我们经常会遇到需要对数据的变异程度进行描述和分析的情况。

而在统计学中，变异程度的度量指标之一就是σx，即样本标准差。

σx是描述样本数据离散程度的一种统计参数，它通过测量样本数据与其平均值之间的差异来反映数据的分散情况。

本文将重点讨论σx在统计学中的定义、意义以及计算方法。

我们将通过详细介绍σx的概念和原理，帮助读者深入理解σx在统计学中的重要性和应用。

随着大数据时代的到来，统计学在各个领域的应用越来越广泛。

无论是市场调研、财务分析、医学研究还是社会科学领域，都需要借助统计学方法来处理和分析数据。

而在这个过程中，σx作为一种重要的统计指标，对于评估数据的稳定性和可靠性起到了至关重要的作用。

然而，虽然σx在统计学领域有着广泛的应用，但它也存在一些局限性。

在本文的后续章节中，我们将详细讨论σx的局限性以及对其进一步研究和应用的展望。

总之，本文将通过对统计学中的σx进行深入阐述和分析，旨在帮助读者更好地理解和应用这一重要的统计学指标。

通过对σx的研究，我们可以更准确地刻画数据的变异情况，为决策提供更可靠的依据，并推动统计学在不同领域的发展。

1.2 文章结构文章结构部分主要介绍本文的章节组成和内容安排。

本文按照引言、正文和结论三个部分进行组织。

在引言部分，首先会对整篇文章进行概述，简要介绍统计学中的σx的定义和意义，以及本文的目的。

然后会给出文章的结构，列出各个章节的主要内容，并指引读者快速了解本文的结构。

接下来是正文部分，正文分为三个小节。

首先会详细介绍什么是统计学，包括其定义、研究对象、方法和应用领域等。

然后会着重讲解σx的定义和意义，解释σx在统计学中的重要性和作用。

最后会详细介绍σx的计算方法，包括数学推导过程和具体计算公式。

文稿中统计学符号规范化书写的要求

文稿中统计学符号规范化书写的要求在文稿中统计学符号规范化书写的要求：统计学符号是标示数据特征的符号，具有一定的含义。

正确使用统计学符号能保证分析结果的准确性，对提高研究工作质量，促进科学决策起着重要作用。

为了保证科技论文、报告和其它各类科技成果文件的内容真实、数据准确可靠，保证统计学术语、符号及单位的统一和规范化，有关专业部门制定了统计学基本术语与符号（ GBt1825— 1993）和国家标准（ GBt1641-93）。

统计学符号中常用的符号，包括数值符号、字母符号、单位符号、序数词符号等。

其形式、书写方法应符合下列要求： 1．符号不得任意改变原意，如在“ T”符号左边加字母，表示该符号表示温度为摄氏度，则应为“°”； 2．符号一般不加框或底线； 3．数值的数字一般都用阿拉伯数字表示，但是，应防止在数值前面加上“＋”号；4．数值数字一般应标注到数值符号的右侧； 5．量的名称一般用汉字表示； 6．相对数值一般都写成正数，有时也可写成负数； 7．当有公共的名称时，如对各组的平均数、标准差、最大值、最小值，可以省略不写，但对总体的名称不得写错。

1。

数字用阿拉伯数字表示。

表示年份时，如2010年可用“ 2010”或“ 2010年”表示；表示月份时，如“二o一二年”可写成“ 2012年”或“ 2012年二O一二月”；表示日期时，如“二o一二年六月”可写成“ 2012年06月”或“ 2012年6月二o一二日”。

2。

百分数和小数点一般采用斜体字。

3。

单位符号一律用斜体字。

在同一篇论文中，单位名称前后要统一，在多个单位名称中间用逗号隔开，例如“ I、 III、 IV、 V、 VI、 VII”应为“ I、 III、 IV、 V、 VI、VII”；小数点“ 0．0”也应为“ 0．0”。

在使用外文缩写时，其含义应与中文一致。

4。

标准差的符号可用斜体字表示，数值一般只用正值，也可用负值。

单位符号用正体字。

统计学术语及符号

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。

统计学专业术语

统计学专业术语1. 均值啊，这就像是一群小伙伴分糖果，要让大家拿到的差不多一样多的那个数。

比如说咱班同学的考试成绩，把所有人的分数加起来再除以人数，得到的那个分数就是均值啦，能大概反映出咱班整体的水平呢。

2. 中位数，嘿，这个就有趣了。

想象一下一群人按身高排队，站在最中间的那个人的身高就是中位数。

像公司员工的工资，有高有低的，中位数就能让你知道工资处于中间位置的是多少，不会被那些特别高或者特别低的工资给带偏咯。

3. 众数呢？它就像一群人里最受欢迎的那个明星。

比如说统计大家最喜欢的颜色，红色被最多人选择了，那红色就是众数啦。

这在市场调研里可太有用了，知道大家最喜欢啥，商家就好办事儿了。

4. 标准差，这可有点像大家在操场上做广播体操时的整齐程度。

要是标准差小呢，就说明数据都比较集中，像那些训练有素的班级做体操，动作幅度都差不太多。

比如测量同一款产品不同批次的质量指标，标准差小就表示质量比较稳定。

5. 方差呀，这和标准差是好兄弟。

方差就像是描述数据分散程度的放大镜，它的值越大，数据就越分散。

就好比你看一群鸟儿在天上飞，有的飞得高，有的飞得低，方差就能告诉你它们飞得有多分散。

拿学生的考试成绩来说，如果方差大，那就说明成绩差距比较大。

6. 概率，这就像是抽奖的时候你中奖的可能性。

你去参加那种抽小礼品的活动，总共100个签，只有10个是能中奖的，那你中奖的概率就是十分之一啦。

生活里到处都有概率的事儿，像天气预报说明天下雨的概率是多少多少。

7. 样本，这就像是从一锅汤里舀出来的一小勺汤。

比如说要知道一片森林里树木的平均高度，不可能把每棵树都量一遍，那就选一些树来量，这些被选的树就是样本啦。

就像调查一个城市居民的消费水平，不可能访问所有人，只能选一部分人来问。

8. 总体，这就是那锅完整的汤啦。

对应前面森林的例子，那整片森林里所有的树就是总体。

我们研究样本，最终目的还是为了了解总体的情况呢。

像做全国人口普查之前，会先做小范围的抽样调查，这里全国人口就是总体。

常见医学统计学术语介绍

常见医学统计学术语介绍量值或观测值。

如想了解常州地区某小学10岁男生的身高水平，该学校每个年满10周岁的男生就是一个观察单位，身高就是我们此次研究的研究特征，对每个男生身高测量的结果称为身高变量值，简称身高值或变量值。

变量类型：根据变量的测量结果不同，我们可以将变量分为两类：1.定量变量（quantitative variable）：当变量值表现为大小不等的数值时，且一般带有度量衡单位，可用数量大小来度量某种特征或用以比值、比率等来度量某种特征测得其值。

根据其应用时以计数或测量的多少将定量变量我们可以细分为离散型（discrete）定量变量和连续性（continuous）定量变量两种。

1.1离散型（discrete）定量变量：是指测量值只取整数的情况，如育龄妇女生育孩子输、患龋齿数等。

1.2连续性（continuous）定量变量：是指测量值可以取一个区间内的任何值，如身高、体重等。

2.分类变量（categorical variable）：其变量值表现为事物的属性、特征或类别。

也叫定性变量（qualitative variable）。

其又可以细分为二分类变量、多分类变量以及等级变量三类。

2.1二分类变量（binary varible）：一般按名义尺度（指变量的结果是按某事物属性分类来进行测量的）测得，如性别变量只具有相互对立的两种情况即为二分类变量。

2.2 多分类变量：如果变量的观察结果表现为相互对立的多种情况我们称为多分类变量，如血压变量有A型、B型、AB型和O型。

2.3 等级变量（ordinal varible）：如果变量结果按顺序尺度（指变量值不但可以分类而且各类之间具有某种特征程度上的不同，可用数学上的大于或小于来表达他们之间的关系）测得，如化验结果-、±、+、++、+++；病情严重程度轻度、中度、重度等，我们称为等级变量。

定量资料：有一组同质（指研究事物现象存在的共性，即组内应尽可能相同或相近，对比组间具有均衡可比性）的定量变量值所组成的资料我们称其为定量资料（quantitative data）。

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。

统计学中的μ

统计学中的μ在统计学中，μ代表着总体均值，是一个重要的统计学术语。

μ不仅是统计学中最常见的数学符号之一，也是许多统计方法的核心。

本文将通过一系列步骤详细阐述μ在统计学中的重要性以及它的常规使用方法。

一、定义μ总体均值（μ）是对一个完整数据集的中心趋势的度量。

通过对数据集中所有数据值进行求和并除以数据值的数量，我们可以得到一个代表平均值的结果。

因此，μ是一个反映整体数据集的一个中心位置的具体数值，指的是数据集的平均水平。

二、μ的重要性μ是统计学中非常重要的一个概念，因为它是许多分析方法的核心。

例如，在推断统计学中，我们需要基于从总体中获得的样本数据来推断总体的参数。

而μ就是这个参数的一个重要的衡量指标，因为它代表整个总体数据的平均值。

此外，在描述统计学中，μ也是一个非常有用的参数，可以用来比较不同总体数据集之间的差异。

三、常规使用方法在统计学中，计算μ的方法通常可以通过以下步骤完成：第一步，确定你需要查找的数据集，这个数据集可以是一个总体或一个样本；第二步，收集这个数据集中的所有数据值，并将它们相加；第三步，用数据集中的数据值总和除以数据值的数量，这个结果就是μ。

举个例子，假设我们有一个总体数据集，它包含了以下五个数据值：10, 20, 30, 40 和 50。

我们可以用如下公式计算μ：μ = (10 + 20 + 30 + 40 + 50 ) / 5 = 30因此，这个数据集的总体均值μ为30。

四、总结在本文中，我们阐述了总体均值μ在统计学中的重要性以及常规使用方法。

μ不仅是描述统计学和推断统计学中的关键术语，还作为一种衡量指标帮助我们在分析数据时更准确和有效地进行比较。

为了获得高质量的分析结果，我们必须在使用统计学方法时，正确理解和使用μ。

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。

第一章统计学基础知识-1

直图方
30 25 20 15 10 5 0 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0%
频率累 % 积
频率
5.55 7.05 8.55 10.05 11.55 13.05 14.55 16.05 17.55 其他
蔗含 % 糖量
第三节统计特征数
反映数据资料的集中性趋势或分散程度的一些特征数字，统称为统计特征数。平均数，方差。征数字，统称为统计特征数。如，平均数，方差。平均数：一、集中性趋势的度量--平均数：集中性趋势的度量平均数描述数据资料的集中性趋势，描述数据资料的集中性趋势，反映资料的一般水平及中心位置，平及中心位置，并可作为资料的代表跟其它资料比较。比较。
（2）随机误差（偶然误差）：）随机误差（偶然误差）由很多不可避免且无法控制的偶然因素引起的误差。由很多不可避免且无法控制的偶然因素引起的误差。分析测试中：分析测试中：分析方法本身的不完善性、仪器、环境、分析方法本身的不完善性、仪器、环境、操作等各个方面的偶然变化。方面的偶然变化。生物试验中：生物试验中：产生随机误差的原因供试材料的不均一性如种子质量、供试材料的不均一性如种子质量、秧苗素质不可能完全一致；全一致；光照、温度、湿度等影响生长的环境因子也可能随时光照、温度、随地发生的变化；随地发生的变化；农时操作的不一致性；农时操作的不一致性；其它不可预测的自然或人为因素的干扰。其它不可预测的自然或人为因素的干扰。
编号 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 11.8 14.1 12.8 14.6 14.9 10.1 11.6 11.0 15.1 13.4 1 13.1 11.9 15.3 10.4 15.0 12.4 12.2 13.0 14.9 10.6 2 9.2 16.7 12.6 13.4 12.1 10.8 7.5 9.2 12.6 6.5 3 8.7 7.4 16.1 14.6 12.6 11.3 13.4 7.0 14.1 11.0 4 12.9 10.0 17.2 10.5 13.0 6.3 14.7 13.2 11.4 11.9 5 13.7 4.4 13.5 8.6 14.1 15.7 14.2 9.0 9.4 11.8 6 9.6 13.2 11.9 15.2 14.4 14.3 14.0 14.0 12.4 12.6 7 13.7 13.8 16.7 11.1 13.1 15.0 15.1 13.2 15.0 9.5 8 8.5 9.1 9.6 14.5 13.3 12.5 6.5 15.0 9.4 12.2 9 15.7 11.9 15.1 12.1 15.0 11.8 8.7 13.8 12.9 8.2

统计学中的基本术语

此例两个牛群所包含的牛的头数不等，要计算两个牛群混合后的平均体重，应以两个牛群牛的头数为权，求两个牛群平均体重的加权平均数，即
x fx 750 1500 725 1200 738.89(kg)
f
2700
即两个牛群混合后平均体重为738.89 kg。
（三）平均数的基本性质
Md

xn/ 2
x(n / 21) 2

x5 x6 2
11 12 2
11.5（d）
即10只小猎从出现症状到死亡天数的中位数为11.5天。
MEDIAN(数据范围) 功能：计算中位数
三、几何平均数
n 个观测值相乘之积开 n 次方所得的方根，称为几何平均数(geometric mean)，记为G。
当观测值的个数是偶数时，则以中间两个观测值的平均数作为中位数。当所获得的数据资料呈偏态分布时，中位数的代表性优于算术平均数。
中位数的计算方法因资料是否分组而有所不同,通常采用不分组的方法学习理解。
不分组资料中位数的计算方法
对于未分组资料，先将各观测值由小到大依次排列。
1、当观测值个数n为奇数时，(n+1)/2位置的观测值，即x(n+1)/2为中位数：
60—
65
8
520
70—
75
合计
3
225
100
4520
x

fx f

4520 100

45.2(k g)
即： 100件生产物品重量平均重量为
45.2kg。
计算若干个来自同一总体的样本平均数的平均数时，如果样本含量不等，也应采用加权法计算(以各样本的含量为权)。

统计学

统计学概述统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

统计学主要分为描述统计学和推断统计学。

给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。

另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称作推断统计学。

这两种用法都可以被称为应用统计学。

另外还有数理统计学专门讨论这门科目背后的理论基础。

统计学，英文Statistics，最早源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。

德文Statistik，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。

统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。

它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说：它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。

概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。

统计学的发展过程的三个阶段：1).城邦政情（Matters of state）“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。

他一共撰写了一百五十余种纪要，其内容包括各城邦的历史、行政、科学、艺术、人口、资源和财富等社会和经济情况的比较、分析，具有社会科学特点。

“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。

科技论文中统计学术语“标准差”及其符号的规范化_王调霞 (1)

编辑学报2010-1256 ACTAEDITOLOGICA22(Sup.2) 科技论文中统计学术语“标准差”及其符号的规范化王调霞《原子能科学技术》编辑部，102413，北京摘要基于统计学术语国家标准GB/T 3358.1—93，简要阐述了术语“标准差”及与之相近的其他统计术语所界定的含义，并列举实例具体指出总体标准差与样本标准差、标准误差与标准差、测试误差与标准差等这些含义相近的统计学术语及其符号的规范使用需注意的几个问题。

关键词统计学术语；标准差；规范化Normalization of a statistics term—“standard deviation” and its symbol in sci-tech papers//WANG Tiaoxia在分析测试工作中，常用标准差表征由测试中的随机因素引起的测试方法以及测试结果的不确定性，因此，在科技论文中，统计学术语“标准差”及其符号的使用频率很高，而使用这一术语和符号时，易与含义相近的标准误差、测试误差等统计学术语及符号相混淆。

本文概要阐述科技论文中有关规范使用统计学术语“标准差”及其符号需注意的几个问题，并列举实例做一具体分析，以供科技工作者和科技期刊编辑对论文中的有关问题进行规范描述和审读时参考。

1标准差在统计学术语中，有“总体”和“样本”两个术语，前者定义为“一个统计问题中所涉及的个体的全体”，后者定义为“按一定程序从总体中抽取的一组（一个或多个）个体”[1]。

与此相对应，则有统计量“总体标准差”和“样本标准差”，它们有着不同的定义式和量符号，两者不能混淆。

1.1总体标准差的量符号及定义式根据国标GB/T 3358.1—93《统计学术语》，总体标准差被定义为随机变量X的方差的正平方根[1]，法定量符号为σ，其定义式[2]为：σ=(1)式中：N为总体中包含的个体数；X i为第i个个体的量值；m为总体均值。

由“总体”的定义知，式（1）中的N趋近于∞，在此条件下，m虽客观存在，但却无法获知，因此，σ是不能获知的理论值。

统计学名词解释

标准差英文名称：standard deviation定义1：真误差平方和的平均数的平方根，作为在一定条件下衡量测量精度的一种数值指标。

所属学科：测绘学（一级学科）；测绘学总类（二级学科）定义2：真误差平方和的平均数的平方根，作为在一定条件下衡量测量精度的一种数值指标，也是一系列观测值离散情况的度量。

所属学科：大气科学（一级学科）；大气探测（二级学科）定义3：方差的平方根。

表示一组数据的变异程度的参数。

所属学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布百科名片标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。

标准差是方差的算术平方根。

标准差能反映一个数据集的离散程度。

平均数相同的，标准差未必相同。

目录简介标准差的意义离散度标准差与平均值之间的关系标准差公式几何学解释标准差与标准误的区别Excel函数简介标准差的意义离散度标准差与平均值之间的关系标准差公式几何学解释标准差与标准误的区别Excel函数∙外汇术语∙样本标准差∙应用实例简介公式标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图。

简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。

一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7 ，但第二个集合具有较小的标准差。

标准差可以当作不确定性的一种测量。

例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。

当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。

这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。

统计学的术语和简介

统计学的术语和简介统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等⼿段，以达到推断所测对象的本质，甚⾄预测对象未来的⼀门综合性科学。

以下是由店铺整理关于什么是统计学的内容，希望⼤家喜欢! 统计学的起源统计学的英⽂statistics最早源于现代拉丁⽂statisticum collegium(国会)、意⼤利⽂statista(国民或政治家)以及德⽂Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使⽤，代表对国家的资料进⾏分析的学问，也就是“研究国家的科学”。

⼗九世纪，统计学在⼴泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。

统计学是⼀门很古⽼的科学，⼀般认为其学理研究始于古希腊的亚⾥斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。

它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学⾄少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”并⾮独⽴于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新⽅法的⼀个综合性名词。

概率论是数理统计⽅法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，⽽是属于数学的范畴。

统计学的主要术语统计学(statistics)：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

描述统计(descriptive statistics)：研究数据收集、处理和描述的统计学⽅法。

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。

变量(variable)：每次观察会得到不同结果的某种特征。

分类变量(categorical variable)：观测结果表现为某种类别的变量。

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。

数值型变量(metric variable)：⼜称定量变量，观测结果表现为数字的变量。

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。

总体统计学术语

总体统计学术语统计总体(population)简称总体：指统计所要研究的事物或现象的全体，由客观存在的，具有某种共同特征的许多个别事物构成的整体。

统计学强调数据所依附的载体。

总体单位(item unit)：指构成统计总体的个别事物。

样本(sample)：指从统计总体中抽取出来作为代表这一总体的、由部分个体组成的集合体。

构成样本的个体数目称为样本容量。

通常用小写字母n表示，相对于N而言，n一般只是一个很小的数。

2 统计标志、统计指标与指标体系统计标志(characteristic)简称标志：指每个个体所共同具有的属性或特征，它用于说明个体的属性或特征的具体名称。

根据符号的性质，可以分为质量符号和数量符号。

质量标志表示个体属性的特征，其标志只能用文字说明，不能用数字说明；符号表示个体的数量特征，其符号表现可以用数字表示。

根据符号的变化，可分为常号和变号。

不变符号是指一个符号的具体表现对所有个体都是一样的。

可变标志是指某一标志的具体表现在个体之间是不同的。

统计学:指反映统计总体数量特征的概念和数量。

统计指标可分为数量指标和质量指标。

反应现象的总规模和水平的所有统计指标称为定量指标。

反映相对反应水平和工作质量的统计指标称为质量指标。

统计指标与统计标志的关系:统计指标反映整体单位的属性和特征，统计指标反映整体的数量关系。

统计和统计标志是整体和个体的关系。

指标体系:指由一系列相互关联的统计指标组成的有机整体。

以反映所研究现象的各个方面的相互依赖和相互制约。

3 总体参数和样本统计量总体参数(parameter)：指研究总体的某个特征值。

通常关心的参数有总体平均数、标准差、总体比例等。

样本统计量(statistic)：指根据样本统计数据计算出来的一个量。

统计学基础专业词汇

population---总体sampling unit---抽样单元sample---样本observed value---观测值descriptive statistics---描述性统计量random sample---随机样本simple random sample---简单随机样本statistics---统计量order statistic---次序统计量sample range---样本极差mid-range---中程数estimator---估计量sample median---样本中位数sample moment of order k---k阶样本矩sample mean---样本均值average---平均数arithmetic mean---算数平均值sample variance---样本方差sample standard deviation---样本标准差sample coefficient of variation---样本变异系数standardized sample random variable---标准化样本随机变量sample skewness coefficient---样本偏度系数sample kurtosis coefficient---样本峰度系数sample covariance---样本协方差sample correlation coefficient---样本相关系数standard error---标准误差interval estimator---区间估计statistical tolerance interval---统计容忍区间statistical tolerance limit---统计容忍限confidence interval---置信区间one-sided confidence interval---单侧置信区间prediction interval---预测区间estimate---估计值error of estimation---估计误差bias---偏差unbiased estimator---无偏估计量maximum likelihood estimator---极大似然估计量estimation---估计maximum likelihood estimation---极大似然估计likelihood function---似然函数profile likelihood function---剖面函数hypothesis---假设null hypothesis---原假设alternative hypothesis---备择假设simple hypothesis---简单假设composite hypothesis---复合假设significance level---显著性水平type i error---第一类错误type ii error---第二类错误statistical test---统计检验significance test---显著性检验p-value---p值power of a test---检验功效power curve---功效曲线test statistic---检验统计量graphical descriptive statistics---图形描述性统计量numerical descriptive statistics---数值描述性统计量classes---类(组)class---类(组)class limits; class boundaries---组限mid-point of class---组中值class width---组距frequency---频数frequency distribution---频数分布histogram---直方图bar chart---条形图cumulative frequency---累积频数relative frequency---频率cumulative relative frequency---累积频率sample space---样本空间event---事件complementary event---对立事件independent events---独立事件probability [of an event A]---[事件A的]概率conditional probability---条件概率distribution function [of a random variable x]---[随机变量X的]分布函数family of distributions---分布族parameter---参数random variable---随机变量probability distribution---概率分布distribution---分布expectation---期望p-quantile---p分位数median---中位数quartile---四分位数one-dimensional probability distribution---一维概率分布one-dimensional distribution---一维分布multivariate probability distribution---多维概率分布multivariate distribution---多维分布marginal probability distribution---边缘概率分布marginal distribution---边缘分布conditional probability distribution---条件概率分布conditional distribution---条件分布regression curve---回归曲线regression surface---回归曲面discrete probability distribution---离散概率分布discrete distribution---离散分布continuous probability distribution---连续概率分布continuous distribution---连续分布probability [mass] function---概率函数mode of probability [mass] function---概率函数的众数probability density function---概率密度函数mode of probability density function---概率密度函数的众数discrete random variable---离散随机变量continuous random variable---连续随机变量centred probability distribution---中心化概率分布centred random variable---中心化随机变量standardized probability distribution---标准化概率分布standardized random variable---标准化随机变量moment of order r---r阶[原点]矩means---均值moment of order r = 1---一阶矩mean---均值variance---方差standard deviation---标准差coefficient of variation---变异系数coefficient of skewness---偏度系数coefficient of kurtosis---峰度系数joint moment of order r and s---(r,s)阶联合[原点]矩joint central moment of order r and s---(r,s)阶联合中心矩covariance---协方差correlation coefficient---相关系数multinomial distribution---多项分布binomial distribution---二项分布poisson distribution---泊松分布hypergeometric distribution---超几何分布negative binomial distribution---负二项分布normal distribution, gaussian distribution---正态分布standard normal distribution, standard gaussian distribution---标准正态分布lognormal distribution---对数正态分布t distribution, student's distribution---t分布degrees of freedom---自由度f distribution---f分布gamma distribution---伽玛分布，t分布chi-squared distribution---卡方分布，x²分布exponential distribution---指数分布beta distribution---贝塔分布，β分布uniform distribution, rectangular distribution---均匀分布type i value distribution, gumbel distribution---i型极值分布type ii value distribution, gumbel distribution---ii型极值分布weibull distribution---韦布尔分布type iii value distribution, gumbel distribution---iii型极值分布multivariate normal distribution---多维正态分布bivariate normal distribution---二维正态分布standard bivariate normal distribution---标准二维正态分布sampling distribution---抽样分布probability space---概率空间analysis of variance (anova)---方差分析covariance---协方差correlation coefficient---相关系数linear regression---线性回归multiple regression---多元回归logistic regression---逻辑回归principal component analysis (pca)---主成分分析cluster analysis---聚类分析factor analysis---因子分析bayesian statistics---贝叶斯统计time series analysis---时间序列分析non-parametric statistics---非参数统计survival analysis---生存分析data mining---数据挖掘machine learning---机器学习big data---大数据decision tree---决策树random forest---随机森林support vector machine (svm)---支持向量机neural network---神经网络deep learning---深度学习outlier detection---异常值检测cross validation---交叉验证moment---矩conditional probability---条件概率joint distribution---联合分布marginal distribution---边缘分布bayes' theorem---贝叶斯定理central limit theorem---中心极限定理law of large numbers---大数定律likelihood function---似然函数consistent estimator---一致性估计point estimation---点估计interval estimation---区间估计decision theory---决策理论bayesian estimation---贝叶斯估计sequential analysis---序列分析stochastic process---随机过程markov chain---马尔可夫链poisson process---泊松过程random sampling---随机抽样stratified sampling---分层抽样systematic sampling---系统抽样cluster sampling---簇抽样nonparametric test---非参数检验chi-square test---卡方检验t-test---t 检验f-test---f 检验。