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关于统计学符号的书写说明

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. 关于统计学符号的书写说明

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d

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 假定均数X 样本均数

《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。

概率统计公式、符号汇总表

《概率统计》公式、符号汇总表及各章要点（共3页）第一章第二、三章一维随机变量及分布：X ， i P ， )(x f X ， )(x F X 二维随机变量及分布：),(Y X ， ij P ， ),(y x f ， ),(y x F *注意分布的非负性、规范性（1）边缘分布：∑=j ij i p P ，? +∞ ∞ -=dy y x f x f X ),()( （2）独立关系：J I IJ P P P Y X =?独立与或)()()(y f x f y x f Y X =， ),,(11n X X Λ与),,(21n Y Y Λ独立),,(11n X X f Λ?与),,(21n Y Y g Λ独立（3）随机变量函数的分布（离散型用列表法）一维问题：已知X 的分布以及)(X g Y =，求Y 的分布-------连续型用分布函数法二维问题：已知),(Y X 的分布，求Y X Z +=、{}Y X M ,m ax =、{}Y X N ,m in =的分布- M 、N 的分布---------连续型用分布函数法第四章（1）期望定义：离散：∑=i i i p x X E )( 连续：???+∞∞-+∞ ∞-+∞∞-==dxdy y x xf dx x xf X E ),()()( 方差定义：)()(]))([()(222X E X E X E X E X D -=-= 离散：∑-=i i i p X E x X D 2))(()( 连续：?+∞ ∞--=dx x f X E x X D X )())(()(2 协方差定义：)()()())]())(([(),(Y E X E XY E Y E Y X E X E V X COV -=--= 相关系数定义：) ()(),(Y D X D Y X COV XY = ρ

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Y 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，显着性水准；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

统计学符号的使用

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。参考文献［1］Cawte SA ，Pearson D ，Green DJ ，et al.Cross-calibration ，precision and patient dose measurements in preparation for clinical trials using dual energy X-ray absorptiometry of the lumbar spine ［J ］.Br J Radiol ，1999，72（856）：354-362. ［2］Buckley JM ，Loo K ，Motherway https://www.wendangku.net/doc/1012924052.html,parison of quantitative computed tomography-based measures in predicting vertebral compressive strength ［J ］.Bone ，2007，40（3）：767-774. ［3］Chevalier F ，Laval-Jeantet AM ，Laval-Jeantet M ，et al.CT image analysis of the vertebral trabecular network in vivo ［J ］.Calcif Tissue Int ，1992，51（1）：8-13. ［4］Ito M ，Hayashi K.Trabecular texture analysis of CT images in the rela- tionship fracture ［J ］.Radiology ，1995，194（1）：55-59. ［5］Li N ，Li XM ，Xu L ，et https://www.wendangku.net/doc/1012924052.html,parison of QCT and DXA ：Osteoporosis Detection Rates in Postmenopausal Women ［J ］.Int J Endocrinol ，2013，2013（8）：895474. ［6］Boonen S ，Kaufman JM ，Reginster JY ，et al.Patient assessment using standardized bone mineral density values and a national reference database ：implementing uniform thresholds for the reimbursement of osteoporosis treatments in Belgium ［J ］.Osteoporos Int ，2003，14（2）：110-115. ［7］李凯，马毅民，刘丹，等.定量CT 骨密度测量诊断中国老年男性人群骨质疏松［J ］.中国医学影像技术，2015，31（10）：1454-1456.［8］Ma XH ，Zhang W ，Wang Y ，et https://www.wendangku.net/doc/1012924052.html,parison of the Spine and Hip BMD Assessments Derived from Quantitative Computed Tomography ［J ］.Int J Endocrinol ，2015（2015）：675340. ［9］程晓光，李勉文，李娜，等.定量CT 骨密度测量（QCT ）在骨质疏松症诊治中的临床应用2007国际临床骨密度学会（ISCD ）共识摘录［J ］.中国骨质疏松杂志，2012，18（11）：969-974. ［10］Pickhardt PJ ，Pooler BD ，Lauder T ，et al.Opportunistic Screening for Osteoporosis Using Abdominal Computed Tomography Scans Obtained for Other Indications ［J ］.Intern Med ，2013，158（8）：588-595.［11］Castellano G ，Bonilha L ，Li LM ，et al.Texture analysis of medical im-ages ［J ］.Clinical Radiology ，2004，59（12）：1061-1069. ［12］刘慧，王小宜，龙学颖.基于CT 图像纹理分析肿瘤异质性的研究进展及应用［J ］.国际医学放射学杂志，2016，39（5）：543-548.［13］Jeong H ，Kim J ，Ishida T ，et https://www.wendangku.net/doc/1012924052.html,puterised analysis of osteoporotic bonepatternsusingtextureparameterscharacterisingbonearchitecture ［J ］.Br J Radiol ，2013，86（1021）：20101115. ［14］杨春艳，王姝，李书书，等.基于microCT 的基因修饰小鼠骨微结构的分形维数分析［J ］.江苏医药，2014，40（19）：2241-2243. ［15］Baum T ，Grabeldinger M ，Rath C ，et al.Trabecular bone structure analy-sis of the spine using clinical MDCT ：can it predict vertebral bone strength?［J ］.J Bone Miner Metab ，2014，32（1）：56-64. ［16］Schellinger D ，Lin CS ，Hatipoglu HG ，et al.Potential value of vertebral proton MR spectroscopy in determining bone weakness ［J ］.AJNR Am J Neuroradiol ，2001，22（8）：1620-1627. ［17］王平，和建伟，黄刚，等.应用双能CT 与定量CT 对椎体骨密度测量的对照研究［J ］.中国骨质疏松杂志，2017（2）：159-162. （本文编辑：时海英） 319··

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 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

统计学常用公式知识讲解

公式一 1. 众数【MODE 】（1）未分组数据或单变量值分组数据众数的计算未分组数据或单变量值分组数据的众数就是出现次数最多的变量值。（2）组距分组数据众数的计算对于组距分组数据，先找出出现次数最多的变量值所在组，即为众数所在组，再根据下面的公式计算计算众数的近似值。下限公式： 1 012 M =L+ +i ???? 式中：0M 表示众数；L 表示众数的下线；1?表示众数组次数与上一组次数之差；2?表示众数组次数与下一组次数之差；i 表示众数组的组距。上限公式： 2 012 M =U-+i ???? 式中：U 表示众数组的上限。 2．中位数【MEDIAN 】（1）未分组数据中中位数的计算根据未分组数据计算中位数时，要先对数据进行排序，然后确定中位数的位置。设一组数据按从小到大排序后为12N X X X ，，…，，中位数e M ，为则有： e N+M =X 1 （）2 当N 为奇数 e N N +1221M =X +X 2???? ? ????????? ?????? 当N 为偶数（2）分组数据中位数的计算分组数据中位数的计算时，要先根据公式N / 2 确定中位数的位置，并确定中位数所在的组，然后采用下面的公式计算中位数的近似值： N =1 m-1 e m -S 2 M =L+ i i f d f ?∑ 式中：e M 表示中位数；L 表示中位数所在组的下限；m-1S 表示中位数所在组以下各组的累计次数；m f 表示中位数所在组的次数；d 表示中位数所在组的组距。

3．均值的计算【A VERAGE 】（1）未经分组均值的计算未经分组数据均值的计算公式为： 112n ++= =n i i x x x x x n n =∑… （2）分组数据均值计算分组数据均值的计算公式为： 11221121 +++==+k i i k k i k k i i x f x f x f x f x f f f f ==+∑∑L L + 4．几何平均数【GEOMEAN 】几何平均数是N 个变量值乘积的N 次方根，计算公式为：式中：G 表示几何平均数；∏表示连乘符号。 5．调和平均数【HARMEAN 】调和平均数是对变量的倒数求平均，然后再取倒数而得到的平均数，它有简单调和平均数与加权调和平均数两种计算形式。简单调和平均数： 211H= = 111 +++n i n i n n x x x x =∑1… 加权调和平均数： 21211211m m +m ++m H==m m m m +++n i n i n i n n i i x x x x ==∑∑……

概率统计公式符号汇总表

《概率统计》公式、符号汇总表及各章要点（共3页）第一章第二、三章一维随机变量及分布：X ， i P ， )(x f X ， )(x F X 二维随机变量及分布：),(Y X ， ij P ， ),(y x f ， ),(y x F *注意分布的非负性、规范性（1）边缘分布：∑=j ij i p P ，?+∞ ∞ -=dy y x f x f X ),()( （2）独立关系：J I IJ P P P Y X =?独立与或)()()(y f x f y x f Y X =， ),,(11n X X Λ与),,(21n Y Y Λ独立),,(11n X X f Λ?与),,(21n Y Y g Λ独立（3）随机变量函数的分布（离散型用列表法）一维问题：已知X 的分布以及)(X g Y =，求Y 的分布-------连续型用分布函数法二维问题：已知),(Y X 的分布，求Y X Z +=、{}Y X M ,m ax =、{}Y X N ,m in =的分布- M 、N 的分布---------连续型用分布函数法第四章（1）期望定义：离散：∑= i i i p x X E )( 连续：? ? ? +∞∞-+∞ ∞ -+∞ ∞ -== dxdy y x xf dx x xf X E ),()()( 方差定义：)()(]))([()(2 2 2 X E X E X E X E X D -=-= 离散：∑-=i i i p X E x X D 2))(()( 连续：? +∞ ∞ --= dx x f X E x X D X )())(()(2 协方差定义：)()()())]())(([(),(Y E X E XY E Y E Y X E X E V X COV -=--= 相关系数定义：) ()(),(Y D X D Y X COV XY = ρ K 阶原点矩定义：)( K k X E ?μ K 阶中心矩定义：]))([( K k X E X E -?σ （2）性质：

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 1

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 2

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 3

统计符号.数学公式.特殊符号

统计符号 X X Y Y 2X σ 2X σ X σ X σ X μ X μ 1 n 1 n x μ σ - x μ σ - 1,,n X X 1,,n X X 1,,n X X 2 1() n i i X X =-∑ 2 1 () n i i X X =-∑ 1 n 1 n 1 n i i i X Y =∑ 1 n i i i X Y =∑ 1 n i i i X Y =∑ 2 1 n i i X =∑ 21 n i i X =∑ 21 n i i X =∑ 1 n i i X =∑ 1 n i i X =∑ 1 n i i X =∑ 数学符号 l i m x →∞ lim x →∞ 2b a - ()!!! n r n r - ¨ ? ? ⊕ ⊕ []0,1 0l i m x δ→ 0l i m x δ→ d y d x d y d x y x ?? y x ?? i e θ i e θ ? ? 1cos θ- 1c o s θ- 1s i n θ- 1 s i n θ- a r c s i n θ a r c s i n θ i e θ i e θ 2πθ??- ??? A B C ∠ ∠ 1 2 1 2 π π 2π 2π 3π 3π 4π 4π 6π 6π 90 90 60 60 A B C 特殊符号 α α β β χ χ δ δ ε ε φ φ ? ? γ γ η η λ λ μ μ π π θ θ ρ ρ ω ω σ σ ψ ψ Ω Ω ∑ ∑ X X ⊥ * * ∞ ∞ θ θ φ φ ⊥ # ? ? → → ← ← ↑ ↑ ↓ ↓ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ± ± ? ? * * ÷ ÷ ? ? ⊕ ⊕ ? ? ? ? ? ? ? ? ≤ ≤ ≥ ≥ ≈ ≈ ? ? ≠ ≠ ∝ ∝ ? ∈ ∈ ? ? ? ? ? ? ?

统计学术语及符号

《统计学》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