统计学符号的使用
统计学符号的使用说明
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医学统计学符号公式重点
医学统计学符号公式重点在医学统计学中，符号和公式起着至关重要的作用，用于表达和传递统计学概念、方法和结果。
了解这些符号和公式的含义和应用是医学研究和实践中必不可少的一部分。
本文将重点介绍一些常用的医学统计学符号和公式。
一、描述性统计符号1. 样本均值：用x表示，表示样本中各个观察值的平均数。
2. 总体均值：用μ表示，表示总体中各个观察值的平均数。
3. 样本标准差：用s表示，表示样本数据与其均值之间的离散程度。
4. 总体标准差：用σ表示，表示总体数据与其均值之间的离散程度。
5. 样本方差：用s^2表示，表示样本数据的离散程度。
6. 总体方差：用σ^2表示，表示总体数据的离散程度。
7. 样本协方差：用sxy表示，表示两个变量之间的关联程度。
8. 总体协方差：用σxy表示，表示两个变量之间的关联程度。
9. 样本相关系数：用r表示，表示两个变量之间的相关程度。
10. 总体相关系数：用ρ表示，表示两个变量之间的相关程度。
二、推断统计符号1. 样本容量：用n表示，表示样本中观察值的个数。
2. 总体容量：用N表示，表示总体中观察值的个数。
3. 统计量：用T表示，表示根据样本数据计算得出的用于推断总体特征的指标。
4. 标准误差：用SE表示，表示样本统计量与总体参数之间的估计误差。
5. 自由度：用df表示，表示样本数据中独立和能够随机变化的观察值的个数。
6. 置信区间：用CI表示，表示对总体参数的一个估计区间，给出了一个置信水平下的估计结果。
7. 假设检验：用H0和H1表示，分别表示原假设和备择假设。
8. 显著性水平：用α表示，表示拒绝原假设的临界点，通常设置为0.05。
9. P值：表示假设检验中拒绝原假设的概率，通常与显著性水平进行比较来进行判断。
三、统计学公式1. 样本均值的计算公式：x= (x1 + x2 + … + xn) / n2. 样本标准差的计算公式：s = sqrt((Σ(xi - x)^2) / (n - 1))3. Z分数的计算公式：Z = (x - μ) / σ4. 标准误差的计算公式：SE = s / sqrt(n)5. t分数的计算公式：t = (x - μ) / (s / sqrt(n))6. 置信区间的计算公式：CI = x ± (Z * (s / sqrt(n)))7. 相关系数的计算公式：r = Σ((xi - x) * (yi - ȳ)) / sqrt(Σ(xi - x)^2 * Σ(yi - ȳ)^2)以上是医学统计学中常用的一些符号和公式，它们在研究、分析和解释医学数据和结果时起到了重要的作用。
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。
统计学符号打法的步骤
统计学符号打法的步骤
统计学符号是用来表示统计学概念和变量的符号表示法。
在统
计学中，符号的使用是非常重要的，因为它可以简洁地表示复杂的
概念。
以下是统计学符号的打法步骤：
1. 熟悉常用符号，首先，要熟悉统计学中常用的符号，比如平
均数用符号"μ" 表示，标准差用符号"σ" 表示，样本均值用符
号 "x̄" 表示等等。
掌握这些常用符号是使用统计学符号的基础。
2. 确定变量和概念，在使用统计学符号时，需要明确表示要使
用符号表示的变量和概念。
比如，如果要表示总体均值，就需要确
定所代表的总体是什么，是整个人群还是某个特定的群体。
3. 查阅参考资料，在使用统计学符号时，可以查阅统计学书籍、学术论文或者在线资料，以确保使用的符号是准确和标准的。
不同
的文献可能会有不同的符号使用习惯，因此需要根据具体情况进行
参考。
4. 注意符号的排版，在书写统计学符号时，要注意符号的排版
和格式，确保符号清晰可辨认。
比如，一些符号可能需要使用特殊
的字体或者格式来书写，比如希腊字母等。
5. 练习和应用，最后，通过练习和应用来熟悉和掌握统计学符号的使用。
可以通过做统计学习题、分析实际数据等方式来加深对符号的理解和应用能力。
总的来说，使用统计学符号需要对常用符号有所了解，明确表示的变量和概念，查阅参考资料，注意符号的排版，通过练习和应用来熟悉和掌握符号的使用。
这些步骤可以帮助我们准确地使用统计学符号来表示统计学概念和变量。
统计学里的符号与缩写
统计方法通用符号与缩写（1）本表仅包括统计的通用符号。
（2）参数用希腊字母表示，统计量用拉丁字母表示。
（3）英文术语（名词）的缩写，不用缩写点。
（4）符号上有短横“-”者表示平均。
（5）符号上有“^”者表示估计值。
（6）同一字母在不同场合可代表不同意义。
拉丁字母符号名称符号名称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 可信区间可信限CV 变异系数CL两数之差值 d 差值的均数df（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 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。
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。
统计学符号及读音
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 Ρρr ho 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）。
数学占比符号
数学占比符号数学中，占比符号是一种用于表示某个数值在总体中所占比例的符号。
它在各个领域的应用非常广泛，包括统计学、经济学、商业管理等。
在本文中，我们将介绍数学占比符号的含义、常见的使用场景以及注意事项。
一、占比符号的含义占比符号通常用百分号（%）表示，它表示某个数值在总体中所占的比例。
具体来说，如果一个数值A在总体中所占的比例为p%，则可以用A/p%来表示。
二、占比符号的使用场景1. 统计学中的占比符号在统计学中，占比符号经常用于描述样本中的比例。
例如，在一个班级中，男生人数为45人，女生人数为55人，我们可以用男生人数所占的比例来表示：男生人数/总人数，即45/100。
2. 经济学中的占比符号在经济学中，占比符号常用于分析某个行业或产品在整个经济体中的比重。
例如，某个国家的石油产量为1000万桶，而全球总产量为1亿桶，那么该国的石油产量占全球总产量的比例为10%。
3. 商业管理中的占比符号在商业管理中，占比符号常用于描述销售额、市场份额等指标在整体中的比例。
例如，某个产品在市场上的销售额为1000万元，而该市场总销售额为1亿元，那么该产品的销售额占市场总销售额的比例为10%。
三、占比符号的注意事项1. 注意单位的一致性在使用占比符号时，需要确保所比较的数值具有相同的单位。
比如，在比较某个地区的人口占全国总人口的比例时，需要保证两者都以人口数量为单位，而不是混合使用其他单位。
2. 注意比例的计算方法在计算占比时，需要使用正确的计算方法。
通常来说，占比的计算公式为某个数值/总体数值，再乘以100%。
要特别注意分子和分母的顺序，以确保计算出的占比符合预期。
3. 注意上下文的解读在解读占比符号时，需要结合上下文进行合理解读。
占比符号只是一种数学工具，其含义可能因情境而异。
因此，在使用和解读占比符号时，应始终牢记符号背后的具体情境和含义。
结语数学占比符号是一种常用的数学工具，它可以帮助我们准确描述某个数值在总体中的比例。
统计学平均值符号
统计学平均值符号统计学中的平均值是指一组数据的总和除以数据个数所得的数值。
在数学符号中，平均值用x̄来表示。
下面我们详细介绍一下平均值符号的含义和用法。
一、平均值的含义平均值是描述数据集中趋势的一种方式，它是通过对数据的集中程度进行度量来描述一组数据的中心位置。
平均值可以让我们更加清晰地了解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析和研究。
二、平均值的计算方法计算平均值需要先将一组数据的所有数值相加，然后除以数据个数。
用n来表示数据个数，那么计算平均值的公式为：x̄= (x1 + x2 + x3 + … + xn) / n其中，x1、x2、x3 … xn都是数据集中的数据。
平均值x̄是这些数据的平均数，并且它是一个代表了这组数据的中心位置的数值。
平均值是一种非常常用的统计学参数，它广泛应用于各个领域。
以下是一些使用平均值的例子：1. 经济学：平均值用于计算国家或者地区的GDP，人均收入等。
2. 医学：平均值用于计算研究对象的平均生命期，平均体重等。
3. 教育学：平均值用于计算学生的平均成绩，班级的平均分等。
4. 计算机科学：平均值用于计算某个算法的平均执行时间。
这些例子只是平均值的一小部分应用范围，实际上平均值的应用非常广泛。
它可以描述一组数据的整体情况，从而作为基准来比较或者评估其他数据。
四、平均值的局限性使用平均值时需要注意，它并不是描述一组数据的全部信息。
有时候，数据集中有一些异常值或者极端值，这些值可能会对平均值产生影响。
为了解决这个问题，我们可以使用中位数来代替平均值，这样可以减少异常数据对平均值的影响。
另外，平均值的计算还需要数据的数量一定，如果数据缺失或者数据质量不好，那么平均值的计算结果可能不准确。
因此，在使用平均值时需要注意这些局限性，并结合实际情况综合分析，才能得到更加准确的结果。
五、总结平均值是统计学中非常重要的一个概念，它既可以帮助我们描述一组数据的整体情况，又可以作为基准来比较和评估其他数据。
统计学组内和组间符号
统计学组内和组间符号
在统计学中，常用的组内和组间符号有：
组内符号：
- n：表示每组的样本数
- Σ：表示求和
- X：表示每个观测值的变量
- x：表示每个样本的平均值
- s：表示每个样本的标准差
- s²：表示每个样本的方差
- k：表示总共的样本组数
- df：表示自由度
组间符号：
- SST：表示总平方和（sum of squares total）
- SSA：表示因子（组）之间的平方和（sum of squares treatments）
- SSE：表示误差（组内）的平方和（sum of squares error）- MST：表示组间的均方和（mean square treatments）
- MSE：表示组内的均方和（mean square error）
- F：表示组间与组内的F比值（F statistic）
- p：表示显著性水平。
统计学符号使用的说明
４３ 深化后勤部 门改革 ．
严格控制资金投资方向， 把资金投入到风险较低 ， 收益 率较高的项 目上， 实施稳健的财务行为， 提高医院的偿债能 力和抗风险能力。例如： 缩短药品、 材料的付款周期， 可以提 高折扣率， 增加让利收入； 购买利用率较高的中小型医疗设
质量、 医德医风、 工作效率、 经济效益挂钩， 拉开分配档次， 充 分体现效率优先原则。建立起向优秀人才倾斜、 向临床一线 倾斜、 向高效益倾斜、 自主灵活的分配体制， 用一流的工资吸
引一流的人才， 用一流的人才创造一流的效益。 ３ 多方筹集和合理使用资金， 使财务风险降到最低 随着医院运营机制的改革， 如何筹集和运用资金 ， 合理
按照“ 精简、 高效” 的原则， 结合医院业务发展的需要， 确
定内设机构、 岗位和职责， 实施总量控制和结构调整， 清退临
有充足支付能力、 又无闲置资金的最佳状态。
４ 提高医院经营和管理水平， 使管理效益“ 最大化” 管理成本是医院行政管理部门和后勤部门发生的各项
费用。 这些费用是附属性的， 属于间接费用， 要在每月底合理 分配到受益的医疗、 药品、 药剂 ３ 个部门。有数据表明， 我国
收 稿 日期 ： ０ ０ ０ — ２ ２ １ — ４１
医院负债要坚持适度原则， 资产负债率应控制在 ４ ％以 ｏ 内。 在医院负债总量一定的条件下， 医院可以增加软负债（ 如 应付款、 预收款）减少硬负债（ ， 如银行贷款）减少利息支出， ，
降低医院筹资成本和财务风险。
作者简 介： 多文 利 （９ ９ ） 男 ， 北 省 阜 城 县 人 ， 计 师 ， １６一 ， 河 会 主要 从 事 财 务科 工 作 。
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。
对统计学符号的规范要求
对统计学符号的规范要求
咱来说说统计学符号的规范要求哈。
首先呢，平均数符号。
一般用“¯x”来表示样本平均数哦。
这个小横杠可不能乱写，它就像平均数的小帽子，规规矩矩地待在字母上面，告诉大家这是平均数。
要是写成别的样子，别人可能就会一脸懵，就像你把帽子戴歪了，看着就奇怪。
标准差呢，通常用“s”表示样本标准差。
这是个很重要的符号，它在衡量数据的离散程度的时候就像一把小尺子。
写的时候要写得清清楚楚，别跟别的符号弄混了，不然就像拿错了尺子去量东西，量出来的结果肯定不对。
还有那个相关系数，一般用“r”。
这个符号就像一个小纽带，把两个变量之间的关系给连起来。
写的时候得写准确了，要是写成别的字母，就好像认错了纽带，本来两个变量之间好好的关系就被你给弄乱套了。
在写这些统计学符号的时候，大小写也很重要哦。
比如说，大写的“X”和小写的“x”，那可代表着不同的东西呢。
就像大杯子和小杯子，虽然都是杯子，但装的东西多少可能不一样，可不能随便乱用。
而且这些符号在公式里的位置也要规范，该在分子上就在分子上，该在分母上就在分母上，就像排队一样，每个符号都有自己的位置，站错了队伍那整个式子的意思可就变了。
总之呢，按照规范写统计学符号，就像大家都遵守交通规则一样，这样整个统计学的“交通”才会顺畅，别人也才能清楚地理解你的统计分析结果。
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χ2 χ2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１Ααａlpｈa a:ｌf 阿尔法2 Ββ beta bet 贝塔3 Γγ gamma ga：m 伽马4 Δδ deｌta deｌｔ德尔塔5 Εε epsilｏn ep`ｓｉlｏn 伊普西龙6 Ζζｚeｔa zat 截塔7 Ηη eta ｅit 艾塔8 Θθｔｈet θｉｔ西塔9 Ιιｉot aiｏt 约塔１0 Κκ kappａkａｐ卡帕11 ∧λｌaｍbda ｌａmbd 兰布达1２Μμ mu mjｕ缪１３Νν nu njｕ纽14 Ξξ xi ksi 克西1５Οο omicrｏn omik`ｒon 奥密克戎１6 ∏πpi pai 派17 Ρρrｈｏ roｕ肉18 ∑σｓiｇma `sｉｇma 西格马19 Ττ tau tau 套２0 Υυｕpsiｌoｎｊup`siｌｏn 宇普西龙21 Φφ phi faｉ佛爱22 Χχ chi pｈaｉ西23 Ψψｐsi ｐsａi 普西24 Ωω oｍega o`mｉga 欧米伽δ(德尔塔）ε（艾普西龙）。
统计学术语及符号
《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（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: V ariance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: V alidity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 V alidity)元素(Element) 邮寄问卷法(MailInterview)样本(Sample) 信抽样误差(Sampling error)效度(V alidity) 封闭式问题(Close Question)精确度(Precision) 电话访问法(Telephone Interview)准确度(V alidity) 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 V alidity) 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。
统计学符号的使用
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甘肃医药2019年38卷第4期Gansu Medical Journal ,2019,Vol.38,No.4
应的临床应用的可行性[12]。
目前，松质骨微结构影像学研究中应用较多的主要是高分辨率显微CT ，但该技术在临床实践中常规应用较困难。
多排螺旋CT 目前临床广泛应用，其图像虽然不能分辨骨小梁的真实结构，但能够提供松质骨的灰度纹理信息。
有研究表明，从放射学图像中提取的松质骨纹理参数与骨微结构及骨密度存在一定相关性[13-15]。
本研究结果显示，骨纹理部分参数（强度、均值、方差、均差、峰值、一致性及均方根值等）与BMD 相关，这表明骨纹理分析的这些参数可以在一定程度上反映骨强度及骨密度。
但骨纹理分析部分参数与BMD 并无明显相关性，推测这与骨髓成分及含量有关。
虽然Schellinger 等[16]及我们的研究[17]均表明松质骨骨量与
骨髓脂肪含量关系密切，但椎体CT 影像像素灰度特征及灰度值分布可能与松质骨骨量、脂肪含量、脂肪与水的比例等多种因素有关。
总之，利用CTTA 可以提供更多骨微结构的重要信息，可在一定程度量化椎体骨微结构，有助于全面分析骨结构及骨密度变化，对骨质疏松症的评价具有一定应用价值。
要完全揭示CTTA 参数与骨微结构间的关系尚需进行大样本量实验研究。
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（本文编辑：时海英）
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