第 1 章

统计学（ statistics）
随机性（ randomness）
描述统计学（ descriptive statistics）
推断统计学（ inferential statistics）
总体（ population） 
母体（ parent） (parent population）
样本、子样（ sample）
调查对象总体（ respondents population） 
有限总体（ finite population）
调查的理论总体（ survey’s heoretical population） 
超总体（ super population）
变量（ variable）
数据（ data）
原始数据（ original data）
派生数据（ derived data）
定类尺度（ nominal scale）
定类尺度变量（ nominal scale level variable）
定类尺度数据（ nominal scale level data）
定序尺度（ ordinal scale）
定序尺度变量（ ordinal scale level variable）
定序尺度数据（ ordinal scale level data）
定距尺度（ interval scale）
定距尺度变量（ interval scale level variable）
定距尺度数据（ interval scale level data）
定比尺度（ ratio scale）
定比尺度变量（ ratio scale level variable）
定比尺度数据（ ratio scale level data）
分类变量（ categorical variable） 
数值变量（ numerical variable） 
定量变量、数量变量（ quantitative variable）
绝对数变量（ absolute number level variable） 
绝对数数据（ absolute number level data）
比率变量（ ratio level variable） 
比率数据（ ratio level data）
实验数据（ experimental data）
调查数据（ survey data） 
观察数据（ observed data）


第 2 章
随机性（ randomness）
随机现象（ random phenomenon）
随机试验（ random experiment）
事件（ event）
基本事件（ elementary event）
复合事件（ union of event）
必然事件（ certain event）
不可能事件（ impossible event）
基本事件空间（ elementary event space）
互不相容事件（ mutually exclusive events）
统计独立（ statistical independent）
统计相依（ statistical dependence）
概率（ probability）
古典方法概率（ classical method probability）
相对频数方法概率（ relative frequency method probability）
主观方法概率（ subjective method probability）
几何概率（ geometric probability）
条件概率（ conditional probability）
全概率公式（ formula of total probability）
贝叶斯公式（ Bayes’ formula）
先验概率（ prior probability）
后验概率（ posterior probability）
随机变量（ random variable）
离散型随机变量（ discrete type random variable）
连续型随机变量（ continuous type random variable）
概率分布（ probability distribution）
特征数（ characteristic number）
位置特征数（ location characteristic number）
数学期望（ mathematical expectation）
散布特征数（ scatter characteristic number）
方差（ variance）
标准差（ standard deviation）
变异系数（ variable coefficient）
贝努里分布（ Bernoulli distribution） 
二点分布（ two-point distribution） 
0-1 分布（ zero-one distribution）
贝努里试验（ Bernoulli trials）
二项分布（ binomial distribution）
超几何分布（ hyper-geometric distribution）
正态分布（ normal distribution）
正态概率密度函数（ normal probability density function）
正态概率密度曲线（ normal probability density curve）
正态随机变量（ normal random variable）
卡方分布（ chi-square distribution）
F_分布（ F-distribution）
t_分布（ t-distribution） 
“学生”氏 t_分布（ Student’s t-distribution）
列联表（ contingency table）
联合概率分布（ joint probability distribution）
边缘概率分布（ marginal probability distribution）
条件分布（ conditional distribution）
协方差（ covariance）
相关系数（ correlation coefficient）



第 3 章
统计调查（ statistical survey）
数据收集（ collection of data）
统计单位（ statistical unit） 
统计个体（ statistical individual）
社会经济总体（ socioeconomic population） 
调查对象总体（ respondents population） 
有限总体（ finite population）
标志（ character）
标志值（ character value）
属性标志（ attributive character ） 
品质标志（ qualitative character ）
数量标志（ numerical indication）
不变标志（ invariant indication）
变异（ variation）
调查条目（ item of survey）
指标（ indicator） 
统计指标（ statistical indicator）
总量指标（ total amount indicator） 
绝对数（ absolute number）
统计单位总量（ total amount of statistical unit ）
标志值总量（ total amount of indication value）（ total amount of character value）
时期性总量指标（ time period total amount indicator） 
流量指标（ flow indicator）
时点性总量指标（ time point total amount indicator） 
存量指标（ stock indicator）
平均指标（ average indicator） 
平均数（ average number）
相对指标（ relative indicator） 
相对数（ relative number）
动态相对指标（ dynamic relative indicator） 
发展速度（ speed of development） 
增长速度（ speed of growth）
增长量（ growth amount）
百分点（ percentage point）
计划完成相对指标（ relative indicator of fulfilling plan）
比较相对指标（ comparison relative indicator）
结构相对指标（ structural relative indicator）
强度相对指标（ intensity relative indicator）
基期（ base period）
报告期（ given period）
分组 （ classification） （ grouping） 
统计分组 （ statistical classification） （ statistical grouping）
组（ class）（ group）
分组设计（ class divisible design）（ group divisible design）
互斥性（ mutually exclusive）
包容性（ hold）
分组标志（ classification character）（ grouping character）
按品质标志分组（ classification by qualitative character）（ grouping by qualitative character）
按 数 量 标 志分 组 （ classification by numerical indication）（ grouping by numerical indication）
离散型分组标志（ discrete classification character）（ discrete grouping character）
连续型分组标志（ continuous classification character）（ continuous grouping character）
单项式分组设计（ single-valued class divisible design）（ single-valued group divisible design）
组距式分组设计（ class interval divisible design）（ group interval divisible design）
组界（ class boundary）（ group boundary）
频数（ frequency）（ frequency number）
频率（ frequency）
组距（ class interval）（ group interval）
组限（ class limit）（ group limit）
下限（ lower limit）
上限（ upper limit）
组中值（ class mid-value）（ group mid-value）
开口组 （ open class） （ open-end class） （ open-end group） 
开口式分组 （ open-end grouping）
等距式分组设计（ equal class interval divisible design）（ equal group interval divisible design）
不等距分组设计（ unequal class interval divisible design）（ unequal group interval divisible design）
调查方案（ survey plan）
抽样调查（ sample survey）
有限总体概率抽样（ probability sampling in finite populations）
抽样单位（ sampling unit）
个体抽样（ elements sampling）
等距抽样（ systematic sampling）
整群抽样（ cluster sampling）
放回抽样（ sampling with replacement）
不放回抽样（ sampling without replacement）
分层抽样（ stratified sampling）
概率样本（ probability sample）
样本统计量（ sample statistic）
估计量（ estimator）

估计值（ estimate）
无偏估计量（ unbiased estimator）
有偏估计量（ biased estimator）
偏差（ bias）
精度（ degree of precision）
估计量的方差（ variance of estimates）
标准误（ standard error）
准确度（ degree of accuracy）
均方误差（ mean square error）
估计（ estimation）
点估计（ point estimation）
区间估计（ interval estimate）
置信区间（ confidence interval）
置信下限（ confidence lower limit）
置信上限（ confidence upper limit）
置信概率（ confidence probability）
总体均值（ population mean）
总体总值（ population total）
总体比例（ population proportion）
总体比率（ population ratio）
简单随机抽样（ simple random sampling）
简单随机样本（ simple random sample）
研究域（ domains of study） 
子总体（ subpopulations）
抽样框（ frame）
估计量的估计方差（ estimated variance of estimates）



第 4 章
频数（ frequency）（ frequency number）
频率（ frequency）
分布列（ distribution series）
经验分布（ empirical distribution）
理论分布（ theoretical distribution）
品质型数据分布列（ qualitative data distribution series）
数量型数据分布列（ quantitative data distribution series）
单项式数列（ single-valued distribution series）
组距式数列（ class interval distribution series）
频率密度（ frequency density）
分布棒图（ bar graph of distribution）
分布直方图（ histogram of distribution）
分布折线图（ polygon of distribution）
累积分布数列（ cumulative distribution series）
累积分布图（ polygon of cumulative distribution）
位置特征（ location characteristic）
位置特征数（ location characteristic number）
平均值、均值（ mean） 
平均数（ average number）
权数（ weight number）
加权算术平均数（ weighted arithmetic average） 
加权算术平均值（ weighted arithmetic mean）
简单算术平均数（ simple arithmetic average） 
简单算术平均值（ simple arithmetic mean）
加权调和平均数（ weighted harmonic average） 
加权调和平均值（ weighted harmonic mean）
简单调和平均数（ simple harmonic average） 
简单调和平均值（ simple harmonic mean）
加权几何平均数（ weighted geometric average） 
加权几何平均值（ weighted geometric mean）
简单几何平均数（ simple geometric average） 
简单几何平均值（ simple geometric mean）
绝对数数据（ absolute number data）
比率类型数据（ ratio level data）
中位数（ median）
众数（ mode）
耐抗性（ resistance）
散布特征（ scatter characteristic）
散布特征数（ scatter characteristic number）
极差、全距（ range）
四分位差（ quartile deviation）
四分间距（ inter-quartile range）
上四分位数（ upper quartile）
下四分位数（ lower quartile）
在外截断点（ outside cutoffs）
平均差（ mean deviation）
方差（ variance）
标准差（ standard deviation）
变异系数（ variable coefficient）



第 5 章
随机样本（ random sample）
简单随机样本（ simple random sample）
参数估计（ parameter estimation）
矩（ moment）
矩估计（ moment estimation）
修正样本方差（ modified sample variance）
极大似然估计（ maximum likelihood estimate）
参数空间（ space of paramete）
似然函数（ likelihood function）
似然方程（ likelihood equation）
点估计（ point estimation）
区间估计（ interval estimation）
假设检验（ test of hypothesis）
原假设（ null hypothesis）
备择假设（ alternative hypothesis）
检验统计量（ statistic for test）
观察到的显著水平（ observed significance level）
显著性检验（ test of significance）
显著水平标准（ critical of significance level）
临界值（ critical value）
拒绝域（ rejection region）
接受域（ acceptance region）
临界值检验规则（ test regulation by critical value）
双尾检验（ two-tailed tests）
显著水平（ significance level）
单尾检验（ one-tailed tests）
第一类错误（ first-kind error）
第一类错误概率（ probability of first-kind error）
第二类错误（ second-kind error）
第二类错误概率（ probability of second-kind error）
P_值（ P_value）
P_值检验规则（ test regulation by P_value）
经典统计学（ classical statistics）
贝叶斯统计学（ Bayesian statistics）


第 6 章
方差分析（ analysis of variance， ANOVA）
方差分析恒等式（ analysis of variance identity equation）
单因子方差分析（ one-factor analysis of variance）
双因子方差分析（ two-factor analysis of variance）
总变差平方和（ total variation sum of squares） 
总平方和 SST（ total sum of squares）
组间变差平方和（ among class(group) variation sum of squares），
回归平方和 SSR（ regression sum of squares）
组内变差平方和（ within variation sum of squares） 
误差平方和 SSE（ error sum of squares）
皮尔逊χ2 统计量（ Pearson’s chi-statistic）
分布拟合（ fitting of distrbution）
分布拟合检验（ test of fitting of distrbution）
皮尔逊χ2 检验（ Pearson’s chi-square test）
列联表（ contingency table）
独立性检验（ test of independence）
数量变量（ quantitative variable）
属性变量（ qualitative variable）
对数线性模型（ loglinear model）
回归分析（ regression analysis）
随机项（ random term）
随机扰动项（ random disturbance term）
回归系数（ regression coefficient）
总体一元线性回归模型（ population linear regression model with a single regressor）
总体多元线性回归模型（ population multiple regression model with a single regressor）
完全多重共线性（ perfect multicollinearity）
遗漏变量（ omitted variable）
遗漏变量偏差（ omitted variable bias）
面板数据（ panel data）
面板数据回归（ panel data regressions）
工具变量（ instrumental variable）
工具变量回归（ instrumental variable regressions）
两阶段最小平方估计量（ two stage least squares estimator）
随机化实验（ randomized experiment）
准实验（ quasi-experiment）
自然实验（ natural experiment）
普通最小平方准则（ ordinary least squares criterion）
最小平方准则（ least squares criterion）
普通最小平方（ ordinary least squares， OLS）
最小平方（ least squares）
最小平方法（ least squares method）


第 7 章
简单总体（ simple population）
复合总体（ combined population）
个体指数：价比（ price relative），
量比（ quantity relative）
总指数（ general index） （ combined index）
统计指数（ statistical indices）
类指数、组指数（ class index）
动态指数（ dynamic index）
比较指数（ comparison index）
计划完成指数（ index of fulfilling plan）
数量指标指数（ quantitative indicator index）
物量指数（ quantitative index）（ quantity index）（ quantum index）
质量指标指数（ qualitative indicator index）
价格指数、物价指数（ price index）
综合指数（ aggregative index）（ composite index）
拉斯贝尔指数（ Laspeyres’ index）
派许指数（ Paasche’s index）
阿斯·杨指数（ Arthur Young’s index）
马歇尔—埃奇沃斯指数（ Marshall-Edgeworth’s index）
理想指数（ ideal index）
加权综合指数（ weighted aggregate index）
平均指数（ average index）
加权算术平均指数（ weighted arithmetic average index）
加权调和平均指数（ weighted harmonic average index）
因子互换（ factor-reversal）
购买力平价（ purchasing power parity， PPP）
环比指数（ chain index）
定基指数（ fixed base index）
连环替代因素分析法（ factor analysis by chain substitution method）
不变结构指数、固定构成指数（ index of invariable construction）
结构指数、结构影响指数（ structural index）



第 8 章
截面数据（ cross-section data）
时序数据（ time series data） 
动态数据（ dynamic data）
时间数列（ time series）
发展水平（ level of development）
基期水平（ level of base period）
报告期水平（ level of given period）
平均发展水平（ average level of development）
序时平均数（ chronological average）
增长量（ growth quantity）
平均增长量（ average growth amount）
发展速度（ speed of development）
增长速度（ speed of growth） 增长率（ growth rate）
环比发展速度（ chained speed of development）
定基发展速度（ fixed base speed of development）
环比增长速度（ chained growth speed）
定基增长速度（ fixed base growth speed）
平均发展速度（ average speed of development）
平均增长速度（ average speed of growth） 
平均增长率（ average growth rate）
算术图（ arithmetic chart）
半对数图（ semilog graph）
时间数列散点图（ scatter diagram of time series）
时间数列折线图（ broken line graph of time series）
水平型时间数列（ horizontal patterns in time series data）
趋势型时间数列（ trend patterns in time series data）
季节型时间数列（ season patterns in time series data）
趋势—季节型时间数列（ trend-season patterns in time series data）
一次指数平滑平均数（ simple exponential smoothing mean）
一次指数平滑法（ simple exponential smoothing method）
最小平方法（ leas square method）
最小平方准则（ least squares criterion）
原资料平均法（ average of original data method）
季节模型（ seasonal model）（ seasonal pattern）
长期趋势（ secular trends）
季节变动（变差）（ seasonal variation） 
季节波动（ seasonal fluctuations）
不规则变动（变差）（ erratic variation） 
不规则波动（ random fluctuations）
时间数列加法模型（ additive model of time series）
时间数列乘法模型（ multiplicative model of time series）