常用统计学英文名词-20211019073546.docx

常用统计学英文名词

1.Population（总体）：指我们想要研究或了解的全体个体或事物的集合。

2.Sample（样本）：从总体中抽取的一部分个体或事物，用以代表整个总体。

3.Variable（变量）：在统计学中，指可以取不同数值的属性或特征。

4.Mean（均值）：一组数据的平均值，用于描述数据的中心趋势。

5.Median（中位数）：将一组数据从小到大排列，位于中间位置的数值，不受极端值影响。

6.Mode（众数）：一组数据中出现次数最多的数值。

7.StandardDeviation（标准差）：衡量一组数据离散程度的指标，反映数据与均值的偏离程度。

8.Variance（方差）：标准差的平方，也是衡量数据离散程度的指标。

9.Range（极差）：一组数据中的最大值与最小值之差，用于描述数据的波动范围。

10.Correlation（相关性）：衡量两个变量之间线性关系密切程度的指标。

11.Regression（回归分析）：研究自变量与因变量之间关系的一种统计方法。

12.HypothesisTesting（假设检验）：通过样本数据对总体假设进行检验的过程。

13.ConfidenceInterval（置信区间）：根据样本数据，对总体参数进行估计的一个范围。

14.pvalue（p值）：在假设检验中，衡量假设成立条件下，观察到的样本结果或更极端结果出现的概率。

15.Error（误差）：实际观测值与真实值之间的差异。

16.Outlier（异常值）：一组数据中，与其他数据差异较大的数值。

17.Distribution（分布）：描述数据取值的规律和概率。

18.Probability（概率）：描述某个事件发生的可能性。

19.RandomVariable（随机变量）：取值具有随机性的变量。

20.StatisticalSignificance（统计显著性）：在假设检验中，指样本结果与总体假设之间的差异是否具有统计学意义。

当然，让我们继续探讨更多统计学英文名词，以便更全面地理解这一领域的关键术语。

21.Zscore（Z分数）：表示一个数值与平均数的标准差距离，用于标准化数据。

22.Ttest（T检验）：一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法，特别适用于小样本数据。

23.ANOVA（方差分析）：用于比较两个或多个样本均值差异的统计方法，适用于多组数据的比较。

24.ChiSquareTest（卡方检验）：用于检验分类变量之间是否独立的一种统计方法。

25.LogisticRegression（逻辑回归）：一种用于预测二分类或多分类因变量的回归模型。

26.FactorAnalysis（因子分析）：一种统计技术，用于研究变量之间的内在关系，以识别潜在的因素。

27.ClusterAnalysis（聚类分析）：将数据分为几个群组（簇）的统计方法，使得同一簇内的数据相似度较高，而不同簇间的数据相似度较低。

28.PrincipalComponentAnalysis（主成分分析）：一种降维技术，通过线性变换将原始数据转换为一组各维度线性无关的主成分。

29.SampleSize（样本量）：进行统计分析时所需样本的数量，样本量的大小会影响统计结果的可靠性。

30.PowerofaTest（检验效能）：指在假设检验中，正确拒绝错误零假设的概率，即检验发现实际效应的能力。

31.TypeIError（第一类错误）：拒绝了实际上成立的零假设，也称为假阳性错误。

32.TypeIIError（第二类错误）：未能拒绝实际上不成立的零假设，也称为假阴性错误。

33.ControlGroup（对照组）：在实验研究中，不接受实验处理的组，用于与实验组进行比较。

34.ExperimentalGroup（实验组）：在实验研究中，接受特定实验处理的组。

35.CrossSectionalStudy（横断面研究）：在同一时间点对一群个体进行调查或观察的研究方法。

36.CohortStudy（队列研究）：追踪一群个体一段时间，以观察特定暴露与结果之间关系的研究方法。

37.Randomization（随机化）：在实验设计中，将研究对象随机分配到不同的处理组，以减少偏差。

38.Bias（偏倚）：在数据收集、分析或解释过程中引入的系统误差，可能影响结果的准确性。

39.ConfoundingVariable（混杂变量）：在统计模型中，与自变量和因变量都相关的变量，可能导致错误的结论。

40.InteractionTerm（交互作用项）：在多元回归分析中，表示两个或多个自变量之间相互作用的项。

41.Multico