统计误差英文解释翻译、统计误差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 statistical error
【化】 statistical error

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

error
【计】 booboo; E; errors
【化】 deviation; error
【医】 error
【经】 error

统计误差（Statistical Error）指在数据收集、处理或分析过程中，因方法限制、样本偏差或人为疏漏等因素导致的观测值与真实值之间的差异。在统计学中，这一概念常分为两类：

系统误差（Systematic Error）
由测量工具、实验设计缺陷或环境干扰引发的持续性偏差，例如温度变化对仪器读数的影响。此类误差可通过校准设备或优化实验方案降低。
随机误差（Random Error）
由偶然因素引起的无规律波动，如抽样随机性导致的个体差异。通常通过增加样本量或重复实验可减少其影响。

统计误差的评估常用均方误差公式（MSE）量化：

MSE = frac{1}{n}sum_{i=1}^{n}(Y_i - hat{Y_i})

其中$Y_i$为真实值，$hat{Y_i}$为预测值。

在实证研究中，需结合领域标准（如医学研究参考《新英格兰医学杂志》误差阈值）判断误差可接受范围。权威机构如世界卫生组织建议，误差分析应纳入研究报告以提升结果透明度。

统计误差是统计学中的核心概念，指统计结果与客观真实值之间的差异。以下是其详细解释及分类：

统计误差是统计工作实际获取的数据结果与客观真值之间的差距。它贯穿于统计设计、调查、整理等全过程，且无法完全消除，只能通过科学方法尽量缩小。

按产生环节分类
- 设计误差：统计方案设计不合理导致的数据偏差。
- 调查误差：数据采集阶段产生的误差，如受访者误答或记录错误（这是最主要误差来源）。
- 整理误差：数据汇总、计算过程中的错误。
按产生原因分类
- 抽样误差：因抽样方法导致的代表性偏差，可通过扩大样本量减少。
- 非抽样误差：包括人为操作失误、设备误差等系统性偏差。
按表现形式分类
- 绝对误差：观测值与真值的绝对差值。
- 相对误差：绝对误差与真值的比值，反映误差程度。
按误差性质分类
- 空间误差：因统计范围错误产生的误差，如跨区域重复统计。
- 时间误差：时期界定不准确导致的偏差，如提前或延后统计时点。
- 人为误差：包括知识性误差（统计人员理解错误）、态度性误差（随意填报）等。

误差具有双向性，既可能表现为正向误差（多算），也可能为负向误差（少算），通常用±符号表示波动区间。

扩展说明：统计误差的客观存在性要求采用规范化流程和校验机制，例如通过重复调查、逻辑审核等方法控制误差范围。