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。
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。
常用统计学符号及使用基本要求
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１０ ９ ７１—１ ０ １ ９ ８ ．
常 用统 计 学符 号 及 使用 基 本要 求
为了规范本 刊投稿统计学符号 的使用 ， 本刊所有统计学符 号》 的有 关规定书写。常用
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５６・ ６
史垡神经夕 疾病研究杂志 （ ｈｎＪＮ ｕｏｕｇＤｓＲ ｓ ２ １ ；（ ｝ Ｃ ｉ ｅｒｓｒ ｉ ｅ）０ ０９ ６
１ Ｇｕ ａ ｓ Ａ， Ａｎ ｅ ｓ ｎ Ｓ ８ ｌｃｉ ｄ ｒｏ Ａ． Ｓ ｈ ｍａ ｎ ａｎ ｘ ．１ ｎ ｈ ｈ ｉ ｔｉ ｓ Ｎｋ ２ ｉ ｔ ｅ ＭＧＥ ｂ ｙａ
《 中华神经外科疾病研究杂志》
编 辑 部
８ —９ ． ９ ５ １ Ｆ ｉｃ ｕ ｔ ，Ｋａ ａ ａ ｉＳ，Ｔ ｈ ｔ ，ｅ ． Ｃｅｌ ａ ｔ ｎ ｎｏ ｓ ｒ ｌ ｓ ｏ ９ ｒｏ ｏ ｒ Ｇ ｎ ｔｎ ａ ａａ Ｈ ｔａ １ ｌ ｕｏ ｏａｕ ｅ ｆ — ｏ
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《统计学原理》中的重要符号、读音及用途
《统计学原理》中的重要符号、读音及用途
序号大写小写英文注音国际音标注音中文读音意义
1 Ααalpha a:lf 阿尔法角度；系数
2 Ββbeta bet 贝塔磁通系数；角度；系数
3 Γγgamma ga:m 伽马电导系数（小写）
4 Γδdelta delt 德尔塔变动；密度；屈光度
5 Δεepsilon ep`silon 伊普西龙对数之基数
6 Εδzeta zat 截塔系数；方位角；阻抗；相对粘度；原子序数
7 Ζεeta eit 艾塔磁滞系数；效率（小写）
8 Θζthet ζit 西塔温度；相位角
9 Ηηiot aiot 约塔微小，一点儿
10 Κθkappa kap 卡帕介质常数
11 Λιlambda lambd 兰布达波长（小写）；体积
12 Μκmu mju 缪磁导系数微（千分之一）放大因数（小写）
13 Νλnu nju 纽磁阻系数
14 Ξμxi ksi 克西
15 Ονomicron omik`ron 奥密克戎
16 Ππpi pai 派圆周率=圆周÷直径=3.14159 26535 89793
17 Ρξrho rou 肉电阻系数（小写）
18 ζsigma `sigma 西格马总和（大写），表面密度；跨导（小写）
19 Σηtau tau 套时间常数
20 Τυupsilon jup`silon 宇普西龙位移
21 Φθphi fai 佛爱磁通；角
22 Υχchi phai 西
23 Φψpsi psai 普西角速；介质电通量（静电力线）；角
24 Χωomega o`miga 欧米伽欧姆（大写）；角速（小写）；角
☆《统计学原理》中的重要符号、读音及用途。
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。
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)。
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。
统计学符号读音及用途
《统计学原理》中的重要符号、读音及用途序号大写小写英文注音国际音标注音中文读音意义1 Ααalpha a:lf 阿尔法角度；系数2 Ββbeta bet 贝塔磁通系数；角度；系数3 Γγgamma ga:m 伽马电导系数（小写）4 Γδdelta delt 德尔塔变动；密度；屈光度5 Δεepsilon ep`silon 伊普西龙对数之基数6 Εδzeta zat 截塔系数；方位角；阻抗；相对粘度；原子序数7 Ζεeta eit 艾塔磁滞系数；效率（小写）8 Θζthet ζit 西塔温度；相位角9 Ηηiot aiot 约塔微小，一点儿10 Κθkappa kap 卡帕介质常数11 Λιlambda lambd 兰布达波长（小写）；体积12 Μκmu mju 缪磁导系数微（千分之一）放大因数（小写）13 Νλnu nju 纽磁阻系数14 Ξμxi ksi 克西15 Ονomicron omik`ron 奥密克戎16 Ππpi pai 派圆周率=圆周÷直径=3.14159 26535 8979317 Ρξrho rou 肉电阻系数（小写）18 ζsigma `sigma 西格马总和（大写），表面密度；跨导（小写）19 Σηtau tau 套时间常数20 Τυupsilon jup`silon 宇普西龙位移21 Φθphi fai 佛爱磁通；角22 Υχchi phai 西23 Φψpsi psai 普西角速；介质电通量（静电力线）；角24 Χωomega o`miga 欧米伽欧姆（大写）；角速（小写）；角☆《统计学原理》中的重要符号、读音及用途。
摘编：江老师。
统计学符号书写、发音及其统计学意义
21 产生统计学符号的方法 产生表 1 中的希腊字母可以采用两种方法 ,即采
·554 ·
Chinese Journal of Healt h Statistics ,Oct 2007 ,Vol. 24 ,No . 5
用数学公式编辑器和采用微软 Office Symbol 字体 : (1) 数学公式编辑器 微软 Office 软 件 ( 包 括 Word 、Excel 、Power Point
英文字母
小写
大写
a
A
b
B
c
C
d
D
e
E
f
F
j
g
G
hHiFra bibliotekIk
K
l
L
m
M
n
统计学知识点(完整)
基本统计方法第一章概论1。
总体（Population）：根据研究目的确定的同质对象的全体（集合）;样本（Sample）:从总体中随机抽取的部分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=P75—P25）、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：；百分位数法：P2.5-P97.5。
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。
抽样误差不可避免，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:.反映样本均数间的离散程度，说明抽样误差的大小。
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∞,逼近，t分布逼近u分布，故标准正态分布是t分布的特例.5. 置信区间(Confidence Interval，CI):按预先给定的概率（1—α）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：或。
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《统计学原理》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（stratifiedsampling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Variance 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Validity 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 Validity) 类神经网络(NeuralNetwork)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(NonrandomSampling) 知识发现(Knowledge Discover。