固有的统计不确定性英文解释翻译、固有的统计不确定性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 inherent statistical uncertainty

be indigenous to; inhere
【电】 natural

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

【经】 uncertainty

在汉英词典框架下，“固有的统计不确定性”（Inherent Statistical Uncertainty）指由数据收集方法、样本规模或模型假设等客观因素导致的、无法通过技术手段完全消除的误差属性。这一概念包含三个核心特征：

本质不可消除性
根据《牛津统计学辞典》定义，其核心特征表现为误差源的根植性，如量子力学中的海森堡测不准原理，或抽样调查中的非概率偏差，这类误差独立于测量精度而存在。
概率量化表达
美国国家标准与技术研究院（NIST）手册强调，此类不确定性需通过置信区间（如$mu pm 1.96sigma$）或贝叶斯后验分布进行数学表征，区别于系统性误差的可修正特性。
跨学科应用
剑桥大学出版社《统计建模导论》指出，该现象在气候预测（集合预报）、金融风险评估（VaR模型）和医学临床试验（95%CI解读）中均体现显著影响。

“固有的统计不确定性”是指在统计学研究中，由于方法或数据本身的限制，导致无法完全消除的、客观存在的误差或未知性。以下是具体解析：

不可消除性
这种不确定性源于统计方法的基本原理。例如，通过样本推断总体时，即使样本具有代表性，仍无法保证与总体完全一致。这种误差是统计推断过程中必然存在的，被称为“固有”属性。
表现形式
- 样本与总体的差异：统计结果基于有限样本，个体差异和随机性导致结果偏离真实总体（如抽样误差）。
- 测量局限性：数据收集过程中的测量误差、工具精度等限制，增加结果的不确定性。

虽然统计学是主要领域，但类似概念也存在于经济学、心理学等学科。例如，经济学中的市场预测因变量复杂而难以完全准确，实证研究因受试者主观性导致结果波动。

固有统计不确定性是统计学的客观属性，反映了人类认知和方法的局限性。理解这一概念有助于更理性地解读数据，并为跨学科研究提供共同分析框架。