描述统计学中英语 🐬 短语究竟有何奥秘

1、描述统计学 🌻 中英语短语究竟有何奥秘

英语描述统计 🐺 学短 🐬 语的奥秘

描述统计学是一门 🌴 使用各种 🌺 技术 🦉 来描述和数据集特征的学科。以下是一些常用的英语描述统计学短语及其含义：

1. Measures of Central Tendency（集中 🌸 趋势测量）

Mean（平均数数）：据集所有值 🐕 的 🐼 总和除以数据的数量。它。反映了数据的中心点

Median（中位数）：按升序排列后处于中间位置的数据值。它。不受极端值的极大影 🦈 响

Mode（众数数）：据集中出现次数最多的值 🐛 。它。可 🦊 能出现多次

2. Measures of Dispersion（离 🌹 散度 🌿 测量）

Range（范围）：最大值和最小值之间 🐳 的差。它。衡量数据的分布程度 🦆

Variance（方差）：数据值与其平均数 🕊 之 🐶 差的平方的平均值。它。反映了数据的波动性

Standard Deviation（标准 🐦 差）：方差的平方根 🌲 。它。是方差较好的可比性 🐞 度量

3. Measures of Shape（形状测量 💮 ）

Skewness（偏度）：数据分布的非对称性 🦉 程度。正偏度 🐶 表示分布向右偏，而。负偏度表示分布向左偏

Kurtosis（峰度）：数据分布的集中程度。正峰度表示分布比正 🌵 态分布更集中，而 🦅 。负峰度表示分布更分散

4. Measures of Relationship（相关性测量 🦆 ）

Correlation（相关性）：两个变量 🦈 之间线性关联强度的度量。值在1（完）美负相关 🐕 到完美+1（正相 🌵 关）之间。

Covariance（协方 🐧 差）：两个变量之间线性关系的强度度量。它。反映了两个变量的变化方向

5. Hypothesis Testing（假 🐈 设检验 🐒 ）

Null Hypothesis（零假设）：要 🐈 检验的 🐱 假设，通常假设不存在差异 🐧 或关系。

Alternative Hypothesis（备 🦈 择假设）：与零假设 ☘ 相反的假设，通常假设存在 🌿 差异或关系。

Pvalue（P值）：在给定零假设的情况下观察到 🌻 的数据的概率。较。低的值表明零假设不太可能成立

掌握这些短语和概念对于理解和解释描述统计学结果至关重要。它们为我们提供了一种描述和、分。析数据集 🌳 特征的通用 🐠 语言

2、描述统计学中英语短语究竟有 🌴 何奥秘的句子

描述统计学的语言是通往揭示数据中隠 🐠 藏 🌾 秘密的密码之匙。

3、描述统计学中英语短语 🐒 究竟有何奥秘和意义

描述统计 🐳 学 🪴 中英语短语的 🌾 奥秘和意义

描述统计学使用特定的英语短语来传达其概念和方法。这些短语通常 🦟 具有技术性含义，理 🐞 。解它们的准确含义对于掌握该学科至关重要

1. 中 🐈 央 🕊 趋 🦄 势指标（Measures of Central Tendency）

平均 🦈 值（Mean）：数据的算术平均值。

中 🦄 位数数（Median）：据集中处在中间的数据值。

众数数（Mode）：据 🌹 集中出现次数最多的数据值。

2. 变异度 🦁 指 🐈 标（Measures of Variability）

范围（Range）：数据集 🐅 中最大值和最小值之间的差值。

方差（Variance）：数据相对于 🦆 其均值的 🐳 平均平方差 🌺 。

标准差（Standard Deviation）：方 🌾 差的平 🐵 方根。

3. 分 💮 布 🍀 形状 🦆 （Shape of Distribution）

偏度（Skewness）：数据分布 🌾 相对于 🐱 其均值的不对称程度。

峰度（Kurtosis）：数 🐕 据分布的尖锐 🌼 程度。

4. 统 🌳 计 🦈 显著 🦅 性（Statistical Significance）

零假 🕷 设（Null Hypothesis）：一种假设假设，两个组之间没有差异或影响。

备择 🌹 假设（Alternative Hypothesis）：与零假设相反的假设。

p 值 🐋 （PValue）：衡量拒 🐧 绝零假设的统计证据强度的概 🐬 率。

5. 相 🌻 关性和 🦄 回 🐕 归（Correlation and Regression）

相关 🦢 系数（Correlation Coefficient）：衡量 🦈 两个变量之间线 🦍 性关系强度的指数。

回归方 🐡 程（Regression Equation）：描 🐟 （述 🐡 ）因（变）量预测变量与自变量预测变量之间数学关系的方程式。

置信区间（Confidence Interval）：估计 🐳 特定参数真实值的范 🌼 围。

功效（Power）：拒（绝）错误零假 💮 设的概率。

类型 I 错误（Type I Error）：拒绝真实零假设的 🌾 错误。

类型 II 错误（Type II Error）：未 🐅 能拒绝虚假零假 💐 设的错误。

了解这些描述统计学的英语短 💮 语及其含义对于理解该领域的文献、进行数据分析和做出明智决策至关重要。

4、描述统计学中英语短语 🌹 究竟有何奥 💮 秘呢

描述统计学中常见的英语短 🐎 语及其含义：

Central tendency measures (集中趋势 🦅 度 🐯 量)

Mean (平均数数)：据 🌻 的总和除以数据个数 🦈

Median (中位数数 🐡 )：据按升序排列后，处于中间位置的数据值 🦆

Mode (众 🌷 数)：出现频率最 🐅 高的数值

Dispersion measures (离 🦉 散度 🕸 量 🐅 )

Variance (方差)：数据与 💮 平 🦆 均值的平方差的平均数

Standard deviation (标 🦄 准 🦟 差)：方差的平方根 🦅

Range (极差)：数据中的最大值与最小 🌻 值 🌾 的差

Distribution characteristics (分 🐯 布特 🐴 征)

Normal distribution (正态 🦄 分布)：数据呈钟形曲线分布

Skewness (偏度)：数据 🐠 分布的程度，向左偏态或向右偏态

Kurtosis (峰度)：数据分布的集中程度，比正 🐶 态分布更尖锐 🦆 或更平坦

Graphical representations (图 🐎 形 🐧 表 🐧 示)

Histogram (直方图 🐬 )：显示数据频 🦅 率 🐞 分布的条形图

Box plot (箱型图)：显示数据集 🦢 中位数、四 🐦 分位数和异常值 🕷

Scatterplot (散点图)：显示两个变 🦍 量之间的关系

Hypothesis testing (假设 🐒 检 ☘ 验 🐶 )

Null hypothesis (零假设)：要 🐵 检验的关于总体参数的 🐼 假 🐶 设

Alternative hypothesis (备择假设)：与零假设 🌷 相反的假设 🐺

Significance level (显著性水平)：愿意接受备择假设的概 🐧 率

Correlation and regression (相 🐦 关与 🐋 回归 🌾 )

Correlation coefficient (相关系数)：衡量两个变量之间线性关系的强 🐠 度

Regression line (回归线)：预测一个变量基于另一个变量的直 🐅 线方程

Other terms

Population (总体 🌴 )：要 🪴 研究的 🐛 整个集合

Sample (样 🐵 本)：代 🐵 表 🐦 总体的部分集合

Outlier (异常值)：明显偏离数据其余部分的数 🐧 据点