新編英漢·漢英統計大辭典 [An English-Chinese & Chinese-English Dictionary of Statistical Terms] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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謝鴻光，王吉利 編

圖書標籤:

• 統計學
• 統計詞典
• 英漢詞典
• 漢英詞典
• 專業詞典
• 雙語詞典
• 語言學
• 參考工具書
• 學術研究
• 統計術語

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503770753

版次：1

商品編碼：11493749

包裝：精裝

外文名稱：An English-Chinese & Chinese-English Dictionary of Statistical Terms

開本：32開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：1596

字

內容簡介

　　《新編英漢·漢英統計大辭典》是一部雙語工具書，全書共收錄英漢、漢英詞匯各50000餘條，基本可以滿足中國的統計教學、科研和實際工作者閱讀研究統計英文文獻的需要，對那些以英語為主，並想對中國統計進行瞭解與交流的外國人士也有相當的參考價值。
　　本詞典有四個特點：一是收錄的詞條均按照國際標準術語和中國的國傢標準術語進行編寫；二是專業性，參加編輯的人員包括中國資深的統計學傢和具有豐富實踐經驗的統計工作者，參考瞭大量的書籍、國際組織的官方統計網站及有關資料，力爭將與統計和統計工作相關的英文詞匯全麵納入其中；三是包容性，收錄的詞條範圍盡可能全麵，內容上不僅包括瞭數理統計、統計調查、迴歸模型、參數和非參數方法、經濟計量學、運籌學、信息論、控製論、決策與預測等統計學基礎理論，還包括統計工作中經常涉及的專業統計，如人口統計、社會統計、經濟統計、科技統計、金融統計、保險統計等；四是時代性，及時收錄瞭新版的國民經濟核算體係，新增瞭能源、環境、生物、醫學、信息化等相關專業涉及到的常用統計詞匯、詞條，還包括部分伴隨大數據所湧現齣來的一批網絡常用詞、縮略詞等詞匯和術語。
　　本詞典在正文之後，還有兩個附錄，即國傢標準常用符號（一般統計術語與用於概率的術語）和常見數學符號，讀者可以根據需要進行查找。

內頁插圖

目錄

前言
使用說明
英漢詞匯
漢英詞匯
附錄一 國傢標準常用符號（一般統計術語與用於概率的術語）
附錄二 常見數學符號

前言/序言

《統計學原理與實踐》 內容概述 《統計學原理與實踐》是一本係統闡述統計學基本理論、方法及其在各學科領域中實際應用的教科書。本書旨在為讀者構建紮實的統計學知識體係，並培養其運用統計思維解決實際問題的能力。全書內容涵蓋描述性統計、推斷性統計、實驗設計、迴歸分析、多元統計等核心章節，並穿插大量案例分析，力求理論與實踐相結閤，深入淺齣。 第一部分：統計學的基石——描述性統計 本部分將帶領讀者走進統計學的大門，理解統計學在現代社會中的重要性及其應用範疇。我們將從統計學的基本概念入手，例如總體（population）與樣本（sample）、參數（parameter）與統計量（statistic）等，幫助讀者區分和理解這些核心術語。 接著，我們將重點介紹如何有效地描述和總結數據。這包括： 數據的類型與測量尺度：我們將詳細區分定性數據（如性彆、血型）和定量數據（如身高、溫度），並進一步闡述定性數據中的名義變量（nominal）和順序變量（ordinal），以及定量數據中的區間變量（interval）和比例變量（ratio）。理解不同類型的數據對於選擇閤適的統計方法至關重要。 數據可視化：我們將探討多種數據可視化技術，包括： 頻數分布錶（frequency distribution table）：如何整理和呈現原始數據，使其更易於理解。 圖錶：介紹各種圖錶類型及其適用場景，如直方圖（histogram）用於展示定量數據的分布，條形圖（bar chart）用於比較不同類彆的頻數，餅圖（pie chart）用於展示構成比例，散點圖（scatter plot）用於探索兩個變量之間的關係，摺綫圖（line graph）用於展示數據隨時間的變化趨勢等。我們將強調圖錶的清晰性、準確性和信息傳達能力。 集中趨勢的度量：我們將深入講解如何衡量數據的中心位置，主要包括： 均值（mean）：算術平均數，最常用的集中趨勢度量。 中位數（median）：排序後位於中間位置的數值，不受極端值影響。 眾數（mode）：齣現次數最多的數值，適用於任何類型的數據。 我們將分析這三種度量在不同數據分布下的特點和適用性。 離散程度的度量：為瞭更全麵地瞭解數據的分布情況，我們將介紹衡量數據分散程度的指標： 極差（range）：最大值與最小值之差，簡單但易受極端值影響。 方差（variance）：衡量數據點與均值之間離散程度的平均平方差。 標準差（standard deviation）：方差的平方根，具有與原始數據相同的單位，是衡量離散程度的最常用指標。 變異係數（coefficient of variation）：標準差與均值之比，用於比較不同量綱數據的離散程度。 分布形態的度量：我們將探討如何描述數據的形狀，特彆是偏度（skewness）和峰度（kurtosis），以判斷數據分布的對稱性和尖銳程度。 第二部分：從樣本推斷總體——推斷性統計 本部分將帶領讀者進入推斷性統計的領域，學習如何從有限的樣本數據中推斷齣關於總體的結論。這是統計學最有價值的部分之一，因為它使我們能夠基於有限的信息做齣更廣泛的判斷。 概率論基礎：推斷性統計依賴於概率論。我們將迴顧概率的基本概念，如隨機事件（random event）、概率（probability）、條件概率（conditional probability）和獨立事件（independent events）。我們將重點介紹幾個重要的概率分布，包括： 二項分布（binomial distribution）：描述固定次數獨立重復試驗中成功次數的概率。 泊鬆分布（Poisson distribution）：描述在固定區間內發生某個事件的次數。 正態分布（normal distribution）：自然界和許多社會現象中廣泛存在的鍾形對稱分布，是統計推斷的基石。我們將詳細講解正態分布的性質及其在統計推斷中的核心作用，包括 Z 分數（Z-score）的概念。 抽樣分布（sampling distribution）：我們將解釋為什麼從總體中抽取不同樣本會得到不同的統計量，並重點介紹樣本均值的抽樣分布。我們將討論中心極限定理（central limit theorem）的重要性，該定理錶明，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布將近似服從正態分布，無論總體的分布如何。 參數估計（parameter estimation）：基於樣本統計量來估計總體參數的方法。我們將介紹： 點估計（point estimation）：用一個數值來估計總體參數，例如用樣本均值估計總體均值。 區間估計（interval estimation）：給齣總體參數可能落入的範圍，並附帶一定的置信水平。我們將重點講解置信區間（confidence interval）的構建，包括均值、比例等參數的置信區間，並解釋置信水平的含義。 假設檢驗（hypothesis testing）：一種利用樣本數據來檢驗關於總體參數的論斷（假設）的方法。我們將詳細講解假設檢驗的邏輯流程： 建立原假設（null hypothesis, H₀）和備擇假設（alternative hypothesis, H₁）。 選擇檢驗統計量（test statistic）。 確定顯著性水平（significance level, α）。 計算檢驗的 P 值（P-value）。 做齣決策：根據 P 值與顯著性水平的比較，決定是拒絕原假設還是不拒絕原假設。 我們將涵蓋多種常見的假設檢驗方法，如 Z 檢驗、t 檢驗（t-test，包括單樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗）、卡方檢驗（chi-square test，用於擬閤優度檢驗和獨立性檢驗）等。 第三部分：探索變量間的關係——迴歸與相關分析 本部分將深入探討如何分析變量之間的關係，以及如何利用這種關係進行預測。 相關分析（correlation analysis）：衡量兩個變量之間綫性關聯的強度和方嚮。我們將介紹： 皮爾遜相關係數（Pearson correlation coefficient, r）：衡量兩個定量變量之間綫性相關的程度，取值範圍在 -1 到 +1 之間。 斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's rank correlation coefficient）：衡量兩個定序變量或定量變量之間單調關係的強度。 我們將強調相關不等於因果（correlation does not imply causation）這一重要概念。 迴歸分析（regression analysis）：建立一個數學模型來描述一個或多個自變量（independent variables）如何影響一個因變量（dependent variable），並利用該模型進行預測。 簡單綫性迴歸（simple linear regression）：當隻有一個自變量時，建立一個綫性模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。我們將講解最小二乘法（least squares method）來估計迴歸係數 $eta_0$ 和 $eta_1$，以及如何解釋迴歸方程的斜率和截距。 迴歸模型的評估：我們將介紹決定係數（coefficient of determination, R²）來衡量模型對因變量變異的解釋程度，以及殘差分析（residual analysis）來檢查模型的假設是否成立。 多元綫性迴歸（multiple linear regression）：當存在多個自變量時，建立模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + ... + eta_k X_k + epsilon$。我們將討論如何選擇閤適的自變量，並解釋模型中各係數的含義。 第四部分：設計有效的研究——實驗設計與方差分析 本部分將關注如何設計科學的實驗來收集數據，以及如何分析實驗結果。 實驗設計的基本原則：我們將介紹隨機化（randomization）、重復（replication）和區組（blocking）等核心原則，以及它們在減少偏倚、提高研究效率方麵的重要作用。 常見實驗設計類型：我們將介紹完全隨機設計（completely randomized design）、隨機區組設計（randomized block design）、析因設計（factorial design）等。 方差分析（analysis of variance, ANOVA）：一種用於比較三個或三個以上組均值差異的統計方法。我們將講解單因素方差分析（one-way ANOVA），用於檢驗一個分類自變量對定量因變量的影響。如果時間允許，也會介紹雙因素方差分析（two-way ANOVA），用於檢驗兩個分類自變量及其交互作用對因變量的影響。 第五部分：更高級的統計工具與應用 本部分將簡要介紹一些更高級的統計技術，並展示統計學在各個領域的廣泛應用。 非參數統計（nonparametric statistics）：當數據不滿足正態分布或其他參數假設時使用的統計方法，例如威爾科剋森秩和檢驗（Wilcoxon rank-sum test）、曼-惠特尼 U 檢驗（Mann-Whitney U test）等。 多重比較（multiple comparisons）：在進行多次假設檢驗時，如何控製整體的 I 類錯誤率。 統計軟件的應用：我們將提及一些常用的統計軟件，如 R、Python（及其統計庫）、SPSS 等，並展示如何使用它們來進行數據分析。 實際案例分析：貫穿全書，我們將結閤不同領域的真實案例，如醫學研究、市場調查、經濟學分析、社會科學研究、工程質量控製等，來演示統計學理論和方法的應用。這些案例將幫助讀者更好地理解抽象的統計概念，並激發他們運用統計學解決實際問題的興趣。 學習目標 通過學習《統計學原理與實踐》，讀者將能夠： 理解統計學的基本概念和核心原理。 熟練掌握描述性統計方法，有效地總結和展示數據。 掌握推斷性統計方法，能夠從樣本數據中做齣關於總體的閤理推斷。 能夠進行相關分析和迴歸分析，探索變量間的關係並進行預測。 理解實驗設計的基本原則，並能夠選擇閤適的實驗設計。 掌握方差分析的基本原理和應用。 具備運用統計思維分析和解決實際問題的能力。 瞭解更多高級統計方法和統計軟件的應用。 本書力求為讀者提供一個全麵、實用且易於理解的統計學學習體驗，為他們在學術研究、職業發展乃至日常生活中的數據驅動決策打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

我必須指齣，這本辭典最打動我的地方，在於它體現齣的“時代感”。統計學是一個不斷發展的領域，新的方法論和術語層齣不窮。很多老版本的詞典，哪怕內容再經典，麵對新興的技術，如機器學習中的特定優化算法術語，或是現代計量經濟學中的前沿模型術語時，就會顯得力不從心。但這本《新編》顯然經過瞭緊跟時代潮流的修訂。我驚喜地發現，其中包含瞭許多近些年纔在頂級期刊中廣泛使用的專有術語的規範譯法。這意味著，它不是一本躺在象牙塔裏與世隔絕的舊作，而是真正參與到當代統計學研究對話中的活躍工具。擁有這樣一本與時俱進的工具書，讓我覺得自己手中握著的是一把能夠通嚮最新學術前沿的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期與數據打交道的科研人員，我發現很多專業詞典在覆蓋麵和深度上總有側重。有些側重於理論推導的嚴謹性，但在實際應用中的術語捕捉不夠靈敏；有些則過於偏嚮流行或口語化的錶達，導緻對那些晦澀難懂的經典術語解釋不夠到位。然而，這本大辭典給我的感覺是，它完美地平衡瞭學術的深度和實踐的廣度。我特意去查閱瞭一些我平時經常遇到但難以精確翻譯的那些“灰色地帶”的術語，比如涉及特定統計檢驗方法或模型假設的細微差彆，它的翻譯和解釋都能提供多角度的視角，甚至附帶瞭簡潔的語境說明。這種對術語邊界的精準把握，極大地提高瞭我在撰寫跨語言報告時的信心，避免瞭因措辭不當而産生的歧義，這對於精確性要求極高的統計領域來說，是無價的資産。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮。封麵采用瞭那種沉穩的深藍色調，配上燙金的字體，顯得既專業又不失典雅。紙張的選擇也非常考究，摸上去有一定的厚度和質感，而不是那種廉價的、一翻就皺起來的紙張。我特彆喜歡它在排版上的用心之處。內頁的布局清晰明瞭，無論是英文還是中文的釋義部分，都采用瞭分欄設計，使得信息量雖然大，但閱讀起來絲毫不會感到擁擠或混亂。字體的選擇也考慮到瞭長時間閱讀的舒適度，大小適中，對比度良好。這種對細節的關注，讓我感覺齣版社在製作這本工具書時投入瞭巨大的心血，不僅僅是內容的堆砌，更是一種對用戶體驗的尊重。光是捧在手裏，就能感受到它作為一本工具書的專業性和分量感，絕對是放在書架上都會讓人心情愉悅的那種。

評分☆☆☆☆☆

我最初購買這本工具書的時候，其實是帶著一絲懷疑的，畢竟市麵上的“大辭典”往往名不副實，內容往往是從其他地方拼湊而來，缺乏內在的邏輯性和連貫性。但深入使用後，我發現它的編纂結構非常係統化。它不僅僅是簡單的“A對B”的詞條羅列，而是能看齣背後有一個清晰的統計學知識體係在支撐。比如，它在處理相關概念時，常常會把彼此關聯的術語放在相鄰的位置，或者通過交叉引用，引導讀者建立起一個更宏觀的知識網絡。這種組織方式，使得它不僅僅是一個查詞工具，更像是一個溫和的、潛移默化的學習導師。對於初入統計學領域，或需要從零開始搭建自己專業詞匯庫的學習者來說，這種結構化的編排簡直是福音，能有效防止“隻見樹木，不見森林”的誤區。

評分☆☆☆☆☆

從實用性的角度來評價，這本辭典的檢索效率是相當高的，這對於時間寶貴的專業人士至關重要。它的索引設計非常人性化，除瞭標準的字母順序排列外，我尤其欣賞它對常見縮寫和符號的收錄和解釋。在統計學中，很多重要的概念往往是以縮寫形式齣現的（比如各種檢驗的簡稱），如果一本詞典不能將這些縮寫和其全稱、定義清晰地對應起來，那它的實用價值就會大打摺扣。這本書在這方麵做得非常齣色，無論我是輸入那個復雜的英文縮寫，還是輸入一個不常見的中文術語，係統都能迅速定位到核心釋義，並且往往會提供對應的數學符號錶達。這種“多入口”的檢索機製，極大地縮短瞭我查閱的時間，讓我的工作流程得以順暢銜接。