统计变量的估算英文解释翻译、统计变量的估算的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 estimation of statistical variables

分词翻译：

统计的英语翻译：

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

变量的英语翻译：

variable
【计】 V; variable
【化】 variable
【医】 variance

估的英语翻译：

appraise; estimate

算的英语翻译：

calculate; reckon; count; in the end; include; let it go; plan; consider

专业解析

在统计学中，“统计变量的估算”指利用样本数据对总体未知参数进行推断的过程。其核心含义可拆解为：

一、术语定义

统计变量（Statistical Variable）
指研究中可观测或度量的特征（如身高、GDP增长率），其数值随样本变化。英文对应术语为 Variable 或 Random Variable（随机变量），代表数据生成的不确定性模型。
估算（Estimation）
指通过样本统计量（如样本均值 (bar{x})）推断总体参数（如总体均值 (mu)）的统计方法。英文术语为 Estimation，分为点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。

二、方法论核心

点估计
用单一数值逼近参数真值，例如用样本方差 (s = frac{sum (x_i - bar{x})}{n-1}) 估计总体方差 (sigma)。常用方法包括极大似然估计（MLE）和最小二乘法（OLS）。
区间估计
提供参数可能取值范围及置信水平（如95%置信区间）。计算公式示例：

$$ bar{x} pm z{alpha/2} frac{sigma}{sqrt{n}} $$ 其中 (z{alpha/2}) 为标准正态分布临界值。

三、应用意义

减少不确定性：通过抽样量化总体特征，避免全数据收集成本（如民意调查）。
决策支持：为风险管理（金融）、质量控制（工业）提供概率依据。

四、权威参考来源

统计学基础理论
- Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference.（点估计与区间估计的数学推导）
- 美国统计协会（ASA）术语指南：www.amstat.org/definitions
应用标准
- 国际标准化组织（ISO）《统计学应用指南》（ISO 3534-1:2006）
- 美国国家标准与技术研究院（NIST）统计手册：www.itl.nist.gov/div898/handbook

注：因搜索结果未提供直接引用链接，本文依据统计学经典教材及国际标准机构公开定义撰写，建议通过上述权威来源进一步验证。

网络扩展解释

统计变量的估算是指利用样本数据对总体中的未知参数或统计量进行推断的过程，其核心是通过数学方法和概率理论，从有限的数据中得出对总体特征的合理估计。以下是关键要点：

1.基本概念

统计变量：指在研究中需要分析的量化指标（如均值、方差、比例等）。
估算（Estimation）：通过样本数据推断总体参数的过程，分为点估计（给出单一估计值）和区间估计（给出估计范围及置信度）。

2.主要方法

极大似然估计（MLE）：基于“最可能生成观测数据”的参数值进行估计，适用于大多数分布假设。
贝叶斯估计：引入先验概率，结合样本数据更新后验概率分布，得到参数估计。
最小二乘法：通过最小化预测值与实际值的平方误差，常用于回归分析中的参数估计。

3.评价标准

无偏性：估计量的期望等于真实参数值（如样本均值是总体均值的无偏估计）。
有效性：方差越小，估计越精确（例如样本均值比中位数更有效）。
一致性：样本量增大时，估计值逐渐逼近真实参数。

4.实际应用

社会科学：估算人口平均收入、失业率等。
医学研究：估计药物疗效或疾病发生率。
质量控制：通过抽样检验估算产品合格率。

5.注意事项

样本代表性：样本需随机抽取，避免偏差。
假设验证：需检查数据是否符合模型假设（如正态性、独立性）。
误差控制：区间估计中需明确置信水平（如95%置信区间）。

若需进一步了解具体方法（如矩估计、Bootstrap法）或案例分析，可提供更具体的场景，以便补充细节。