常用统计学英文名词-20211019073546

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.Multicollinearity（多重共线性）：在回归模型中，自变量之间存在高度相关性的情况，这可能导致模型估计不准确。42.Endogeneity（内生性）：指模型中的一个或多个解释变量与误差项相关，这可能导致回归系数的估计偏误。43.InstrumentalVariable（工具变量）：在处理内生性问题时的一个统计技术，使用一个与内生解释变量相关但与误差项不相关的变量来估计模型。44.PanelData（面板数据）：同时包含时间序列和横截面数据的集合，可以用来分析个体随时间的变化。45.TimeSeriesAnalysis（时间序列分析）：分析按时间顺序排列的数据点，以预测未来值或理解数据的趋势和季节性。46.Autocorrelation（自相关）：在时间序列数据中，当前值与过去值之间存在相关性。47.MovingAverage（移动平均）：一种时间序列数据的平滑技术，通过计算一定时间段内的平均值来揭示趋势。48.ARIMAModel（自回归积分滑动平均模型）：一种用于预测和分析时间序列数据的统计模型，结合了自回归、差分和移动平均。49.BayesianStatistics（贝叶斯统计）：一种统计推断方法，它结合了先验知识和新的数据，通过贝叶斯定理来更新概率估计。50.PriorDistribution（先验分布）：在贝叶斯统计中，表示在观察数据之前对参数的信念或知识的概率分布。51.LikelihoodFunction（似然函数）：在统计模型中，描述了给定参数值下观测到数据的概率。52.PosteriorDistribution（后验分布）：在贝叶斯统计中，结合了先验分布和似然函数，得到的新数据下的参数概率分布。53.MarkovChainMonteCarlo(MCMC)（马尔可夫链蒙特卡洛方法）：一种用于通过构建马尔可夫链来抽取样本的计算机算法，常用于贝叶斯统计中的后验推断。54.Bootstrapping（自助法）：一种统计方法，通过重复抽样来估计一个统计量的分布，不需要对总体分布做出假设。55.phacking（P值操纵）：在数据分析过程中，通过不断尝试不同的统计方法或数据操作，直到找到统计显著结果的行为，这是一种不道德的实践。56.ReplicationCrisis（复制危机）：指的是在心理学、医学和其他科学领域中，许多研究发现难以被独立研究复制的现象。57.BigData（大数据）：指的是数据集合，因其规模、速度或格式而难以用传统数据库软件工具进行捕获、管理和处理的数据。58.DataMining（数据挖掘）：从大量数据中