统计学里的符号与缩写
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。
统计学词汇及符号 第1部分
统计学词汇及符号第1部分
统计学涉及许多词汇和符号，这些术语和符号对于理解和应用统计学非常重要。
以下是一些常见的统计学词汇及符号：
1. 总体（Population），指某一特定群体的所有个体或观察对象的集合。
2. 样本（Sample），从总体中抽取的部分个体或观察对象的集合。
3. 总体参数（Population Parameter），用来描述总体特征的数值，如总体均值、总体标准差等。
4. 样本统计量（Sample Statistic），用来描述样本特征的数值，如样本均值、样本标准差等。
5. 总体分布（Population Distribution），总体中个体或观察对象的分布情况，如正态分布、均匀分布等。
6. 样本分布（Sample Distribution），样本中个体或观察对
象的分布情况，通常用来推断总体分布。
7. 假设检验（Hypothesis Testing），一种统计推断方法，用于判断总体参数的假设是否成立。
8. 显著性水平（Significance Level），在假设检验中，用来判断是否拒绝原假设的临界值。
9. P值（P-value），在假设检验中，表示观察到的样本结果或更极端结果出现的概率，用来判断原假设的可信度。
10. 置信区间（Confidence Interval），用来估计总体参数的区间估计值，通常与置信水平相关。
这些是统计学中的一些常见词汇和符号，理解它们对于学习和应用统计学至关重要。
希望这些信息对你有所帮助。
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）。
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)。
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
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
统计学符号拉丁字母假定均数 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1 Α α alpha a:lf 阿尔法2 Β β beta bet 贝塔3 Γ γ gamma ga:m 伽马4 Δ δ delta delt 德尔塔5 Ε ε epsilon ep`silon 伊普西龙6 Ζ ζ zeta zat 截塔7 Η η eta eit 艾塔8 Θ θ thet θit 西塔9 Ι ι iot aiot 约塔10 Κ κ kappa kap卡帕11 ∧ λ lambda lambd 兰布达12 Μ μ mu mju 缪13 Ν ν nu nju 纽14 Ξ ξ xi ksi 克西15 Ο ο omicron omik`ron 奥密克戎16 ∏ π pi pai 派17 Ρ ρ rho rou 肉18 ∑ σ sigma `sigma 西格马19 Τ τ tau t au 套20 Υ υ upsilon jup`silon 宇普西龙21 Φ φ phi fai 佛爱22 Χ χ chi phai 西23 Ψ ψ psi psai 普西24 Ω ω omega o`miga 欧米伽δ（德尔塔）ε（艾普西龙）λ（兰姆达）。
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deff符号
统计学deff符号全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：统计学是研究数据收集、分析、解释和预测的学科，它在各个领域中都发挥着重要的作用。
在统计学中，我们常常会用到各种符号来表示不同的概念，这些符号在统计分析中起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常用的统计学符号，并对它们的含义和用途进行解释。
1. μ（mu）：μ是希腊字母中的一个字符，它通常用来表示总体均值。
总体均值是表示整个数据集中所有观测值的平均值。
在统计分析中，我们经常计算样本均值来估计总体均值。
2. σ（sigma）：σ也是希腊字母中的一个字符，它通常用来表示总体标准差。
总体标准差是表示整个数据集中所有观测值的离散程度。
标准差越大，说明数据的离散程度越高。
4. S：S表示样本标准差，是用来估计总体标准差的一个统计量。
样本标准差是样本中所有观测值的离散程度，用来衡量数据的散布情况。
5. N：N表示样本容量，即样本中观测值的数量。
样本容量的大小对于统计分析的结果有着重要的影响，通常样本容量越大，得到的结果越可靠。
6. p：p表示概率，是指某个事件发生的可能性。
在统计学中，我们经常通过概率来描述事件的发生情况，计算事件发生的概率可以帮助我们做出更准确的预测。
7. α（alpha）：α表示显著性水平，是用来判断统计分析结果是否具有统计显著性的一个标准。
显著性水平通常设定在0.05或0.01，当p值小于显著性水平时，我们认为结果具有统计显著性。
8. β（beta）：β表示统计假设检验的第二类错误率，也称为“犯第二类错误的概率”。
当我们未能拒绝一个错误的零假设时，就犯了第二类错误。
β值越小，说明我们犯第二类错误的可能性越低。
9. X：X表示随机变量，是在概率分布中代表数据的符号。
随机变量可以是离散的或连续的，我们可以通过随机变量来描述数据的特征和分布情况。
10. Z：Z表示标准正态分布，是一种理想化的正态分布，在标准正态分布中，均值为0，标准差为1。
我们常常通过Z分数来计算标准化值，帮助我们比较不同数据集之间的差异。
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。
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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
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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；第一1-α可信度，置信度
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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
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