新编英汉·汉英统计大辞典 [An English-Chinese & Chinese-English Dictionary of Statistical Terms] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢鸿光，王吉利 编

图书标签:

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出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503770753

版次：1

商品编码：11493749

包装：精装

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

开本：32开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：1596

字

内容简介

　　《新编英汉·汉英统计大辞典》是一部双语工具书，全书共收录英汉、汉英词汇各50000余条，基本可以满足中国的统计教学、科研和实际工作者阅读研究统计英文文献的需要，对那些以英语为主，并想对中国统计进行了解与交流的外国人士也有相当的参考价值。
　　本词典有四个特点：一是收录的词条均按照国际标准术语和中国的国家标准术语进行编写；二是专业性，参加编辑的人员包括中国资深的统计学家和具有丰富实践经验的统计工作者，参考了大量的书籍、国际组织的官方统计网站及有关资料，力争将与统计和统计工作相关的英文词汇全面纳入其中；三是包容性，收录的词条范围尽可能全面，内容上不仅包括了数理统计、统计调查、回归模型、参数和非参数方法、经济计量学、运筹学、信息论、控制论、决策与预测等统计学基础理论，还包括统计工作中经常涉及的专业统计，如人口统计、社会统计、经济统计、科技统计、金融统计、保险统计等；四是时代性，及时收录了新版的国民经济核算体系，新增了能源、环境、生物、医学、信息化等相关专业涉及到的常用统计词汇、词条，还包括部分伴随大数据所涌现出来的一批网络常用词、缩略词等词汇和术语。
　　本词典在正文之后，还有两个附录，即国家标准常用符号（一般统计术语与用于概率的术语）和常见数学符号，读者可以根据需要进行查找。

内页插图

目录

前言
使用说明
英汉词汇
汉英词汇
附录一 国家标准常用符号（一般统计术语与用于概率的术语）
附录二 常见数学符号

前言/序言

《统计学原理与实践》 内容概述 《统计学原理与实践》是一本系统阐述统计学基本理论、方法及其在各学科领域中实际应用的教科书。本书旨在为读者构建扎实的统计学知识体系，并培养其运用统计思维解决实际问题的能力。全书内容涵盖描述性统计、推断性统计、实验设计、回归分析、多元统计等核心章节，并穿插大量案例分析，力求理论与实践相结合，深入浅出。 第一部分：统计学的基石——描述性统计 本部分将带领读者走进统计学的大门，理解统计学在现代社会中的重要性及其应用范畴。我们将从统计学的基本概念入手，例如总体（population）与样本（sample）、参数（parameter）与统计量（statistic）等，帮助读者区分和理解这些核心术语。 接着，我们将重点介绍如何有效地描述和总结数据。这包括： 数据的类型与测量尺度：我们将详细区分定性数据（如性别、血型）和定量数据（如身高、温度），并进一步阐述定性数据中的名义变量（nominal）和顺序变量（ordinal），以及定量数据中的区间变量（interval）和比例变量（ratio）。理解不同类型的数据对于选择合适的统计方法至关重要。 数据可视化：我们将探讨多种数据可视化技术，包括： 频数分布表（frequency distribution table）：如何整理和呈现原始数据，使其更易于理解。 图表：介绍各种图表类型及其适用场景，如直方图（histogram）用于展示定量数据的分布，条形图（bar chart）用于比较不同类别的频数，饼图（pie chart）用于展示构成比例，散点图（scatter plot）用于探索两个变量之间的关系，折线图（line graph）用于展示数据随时间的变化趋势等。我们将强调图表的清晰性、准确性和信息传达能力。 集中趋势的度量：我们将深入讲解如何衡量数据的中心位置，主要包括： 均值（mean）：算术平均数，最常用的集中趋势度量。 中位数（median）：排序后位于中间位置的数值，不受极端值影响。 众数（mode）：出现次数最多的数值，适用于任何类型的数据。 我们将分析这三种度量在不同数据分布下的特点和适用性。 离散程度的度量：为了更全面地了解数据的分布情况，我们将介绍衡量数据分散程度的指标： 极差（range）：最大值与最小值之差，简单但易受极端值影响。 方差（variance）：衡量数据点与均值之间离散程度的平均平方差。 标准差（standard deviation）：方差的平方根，具有与原始数据相同的单位，是衡量离散程度的最常用指标。 变异系数（coefficient of variation）：标准差与均值之比，用于比较不同量纲数据的离散程度。 分布形态的度量：我们将探讨如何描述数据的形状，特别是偏度（skewness）和峰度（kurtosis），以判断数据分布的对称性和尖锐程度。 第二部分：从样本推断总体——推断性统计 本部分将带领读者进入推断性统计的领域，学习如何从有限的样本数据中推断出关于总体的结论。这是统计学最有价值的部分之一，因为它使我们能够基于有限的信息做出更广泛的判断。 概率论基础：推断性统计依赖于概率论。我们将回顾概率的基本概念，如随机事件（random event）、概率（probability）、条件概率（conditional probability）和独立事件（independent events）。我们将重点介绍几个重要的概率分布，包括： 二项分布（binomial distribution）：描述固定次数独立重复试验中成功次数的概率。 泊松分布（Poisson distribution）：描述在固定区间内发生某个事件的次数。 正态分布（normal distribution）：自然界和许多社会现象中广泛存在的钟形对称分布，是统计推断的基石。我们将详细讲解正态分布的性质及其在统计推断中的核心作用，包括 Z 分数（Z-score）的概念。 抽样分布（sampling distribution）：我们将解释为什么从总体中抽取不同样本会得到不同的统计量，并重点介绍样本均值的抽样分布。我们将讨论中心极限定理（central limit theorem）的重要性，该定理表明，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布将近似服从正态分布，无论总体的分布如何。 参数估计（parameter estimation）：基于样本统计量来估计总体参数的方法。我们将介绍： 点估计（point estimation）：用一个数值来估计总体参数，例如用样本均值估计总体均值。 区间估计（interval estimation）：给出总体参数可能落入的范围，并附带一定的置信水平。我们将重点讲解置信区间（confidence interval）的构建，包括均值、比例等参数的置信区间，并解释置信水平的含义。 假设检验（hypothesis testing）：一种利用样本数据来检验关于总体参数的论断（假设）的方法。我们将详细讲解假设检验的逻辑流程： 建立原假设（null hypothesis, H₀）和备择假设（alternative hypothesis, H₁）。 选择检验统计量（test statistic）。 确定显著性水平（significance level, α）。 计算检验的 P 值（P-value）。 做出决策：根据 P 值与显著性水平的比较，决定是拒绝原假设还是不拒绝原假设。 我们将涵盖多种常见的假设检验方法，如 Z 检验、t 检验（t-test，包括单样本 t 检验、独立样本 t 检验、配对样本 t 检验）、卡方检验（chi-square test，用于拟合优度检验和独立性检验）等。 第三部分：探索变量间的关系——回归与相关分析 本部分将深入探讨如何分析变量之间的关系，以及如何利用这种关系进行预测。 相关分析（correlation analysis）：衡量两个变量之间线性关联的强度和方向。我们将介绍： 皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient, r）：衡量两个定量变量之间线性相关的程度，取值范围在 -1 到 +1 之间。 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）：衡量两个定序变量或定量变量之间单调关系的强度。 我们将强调相关不等于因果（correlation does not imply causation）这一重要概念。 回归分析（regression analysis）：建立一个数学模型来描述一个或多个自变量（independent variables）如何影响一个因变量（dependent variable），并利用该模型进行预测。 简单线性回归（simple linear regression）：当只有一个自变量时，建立一个线性模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。我们将讲解最小二乘法（least squares method）来估计回归系数 $eta_0$ 和 $eta_1$，以及如何解释回归方程的斜率和截距。 回归模型的评估：我们将介绍决定系数（coefficient of determination, R²）来衡量模型对因变量变异的解释程度，以及残差分析（residual analysis）来检查模型的假设是否成立。 多元线性回归（multiple linear regression）：当存在多个自变量时，建立模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + ... + eta_k X_k + epsilon$。我们将讨论如何选择合适的自变量，并解释模型中各系数的含义。 第四部分：设计有效的研究——实验设计与方差分析 本部分将关注如何设计科学的实验来收集数据，以及如何分析实验结果。 实验设计的基本原则：我们将介绍随机化（randomization）、重复（replication）和区组（blocking）等核心原则，以及它们在减少偏倚、提高研究效率方面的重要作用。 常见实验设计类型：我们将介绍完全随机设计（completely randomized design）、随机区组设计（randomized block design）、析因设计（factorial design）等。 方差分析（analysis of variance, ANOVA）：一种用于比较三个或三个以上组均值差异的统计方法。我们将讲解单因素方差分析（one-way ANOVA），用于检验一个分类自变量对定量因变量的影响。如果时间允许，也会介绍双因素方差分析（two-way ANOVA），用于检验两个分类自变量及其交互作用对因变量的影响。 第五部分：更高级的统计工具与应用 本部分将简要介绍一些更高级的统计技术，并展示统计学在各个领域的广泛应用。 非参数统计（nonparametric statistics）：当数据不满足正态分布或其他参数假设时使用的统计方法，例如威尔科克森秩和检验（Wilcoxon rank-sum test）、曼-惠特尼 U 检验（Mann-Whitney U test）等。 多重比较（multiple comparisons）：在进行多次假设检验时，如何控制整体的 I 类错误率。 统计软件的应用：我们将提及一些常用的统计软件，如 R、Python（及其统计库）、SPSS 等，并展示如何使用它们来进行数据分析。 实际案例分析：贯穿全书，我们将结合不同领域的真实案例，如医学研究、市场调查、经济学分析、社会科学研究、工程质量控制等，来演示统计学理论和方法的应用。这些案例将帮助读者更好地理解抽象的统计概念，并激发他们运用统计学解决实际问题的兴趣。 学习目标 通过学习《统计学原理与实践》，读者将能够： 理解统计学的基本概念和核心原理。 熟练掌握描述性统计方法，有效地总结和展示数据。 掌握推断性统计方法，能够从样本数据中做出关于总体的合理推断。 能够进行相关分析和回归分析，探索变量间的关系并进行预测。 理解实验设计的基本原则，并能够选择合适的实验设计。 掌握方差分析的基本原理和应用。 具备运用统计思维分析和解决实际问题的能力。 了解更多高级统计方法和统计软件的应用。 本书力求为读者提供一个全面、实用且易于理解的统计学学习体验，为他们在学术研究、职业发展乃至日常生活中的数据驱动决策打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

从实用性的角度来评价，这本辞典的检索效率是相当高的，这对于时间宝贵的专业人士至关重要。它的索引设计非常人性化，除了标准的字母顺序排列外，我尤其欣赏它对常见缩写和符号的收录和解释。在统计学中，很多重要的概念往往是以缩写形式出现的（比如各种检验的简称），如果一本词典不能将这些缩写和其全称、定义清晰地对应起来，那它的实用价值就会大打折扣。这本书在这方面做得非常出色，无论我是输入那个复杂的英文缩写，还是输入一个不常见的中文术语，系统都能迅速定位到核心释义，并且往往会提供对应的数学符号表达。这种“多入口”的检索机制，极大地缩短了我查阅的时间，让我的工作流程得以顺畅衔接。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与数据打交道的科研人员，我发现很多专业词典在覆盖面和深度上总有侧重。有些侧重于理论推导的严谨性，但在实际应用中的术语捕捉不够灵敏；有些则过于偏向流行或口语化的表达，导致对那些晦涩难懂的经典术语解释不够到位。然而，这本大辞典给我的感觉是，它完美地平衡了学术的深度和实践的广度。我特意去查阅了一些我平时经常遇到但难以精确翻译的那些“灰色地带”的术语，比如涉及特定统计检验方法或模型假设的细微差别，它的翻译和解释都能提供多角度的视角，甚至附带了简洁的语境说明。这种对术语边界的精准把握，极大地提高了我在撰写跨语言报告时的信心，避免了因措辞不当而产生的歧义，这对于精确性要求极高的统计领域来说，是无价的资产。

评分☆☆☆☆☆

我最初购买这本工具书的时候，其实是带着一丝怀疑的，毕竟市面上的“大辞典”往往名不副实，内容往往是从其他地方拼凑而来，缺乏内在的逻辑性和连贯性。但深入使用后，我发现它的编纂结构非常系统化。它不仅仅是简单的“A对B”的词条罗列，而是能看出背后有一个清晰的统计学知识体系在支撑。比如，它在处理相关概念时，常常会把彼此关联的术语放在相邻的位置，或者通过交叉引用，引导读者建立起一个更宏观的知识网络。这种组织方式，使得它不仅仅是一个查词工具，更像是一个温和的、潜移默化的学习导师。对于初入统计学领域，或需要从零开始搭建自己专业词汇库的学习者来说，这种结构化的编排简直是福音，能有效防止“只见树木，不见森林”的误区。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮。封面采用了那种沉稳的深蓝色调，配上烫金的字体，显得既专业又不失典雅。纸张的选择也非常考究，摸上去有一定的厚度和质感，而不是那种廉价的、一翻就皱起来的纸张。我特别喜欢它在排版上的用心之处。内页的布局清晰明了，无论是英文还是中文的释义部分，都采用了分栏设计，使得信息量虽然大，但阅读起来丝毫不会感到拥挤或混乱。字体的选择也考虑到了长时间阅读的舒适度，大小适中，对比度良好。这种对细节的关注，让我感觉出版社在制作这本工具书时投入了巨大的心血，不仅仅是内容的堆砌，更是一种对用户体验的尊重。光是捧在手里，就能感受到它作为一本工具书的专业性和分量感，绝对是放在书架上都会让人心情愉悦的那种。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本辞典最打动我的地方，在于它体现出的“时代感”。统计学是一个不断发展的领域，新的方法论和术语层出不穷。很多老版本的词典，哪怕内容再经典，面对新兴的技术，如机器学习中的特定优化算法术语，或是现代计量经济学中的前沿模型术语时，就会显得力不从心。但这本《新编》显然经过了紧跟时代潮流的修订。我惊喜地发现，其中包含了许多近些年才在顶级期刊中广泛使用的专有术语的规范译法。这意味着，它不是一本躺在象牙塔里与世隔绝的旧作，而是真正参与到当代统计学研究对话中的活跃工具。拥有这样一本与时俱进的工具书，让我觉得自己手中握着的是一把能够通向最新学术前沿的钥匙。