Tatoeba sentences — language code: yue
結合數據：指由將幾個個體嘅數據以某啲方式結合成嘅數據；例：有個經濟學家想研究一間公司嘅營業額同員工嘅工作表現有乜關係，佢一個可能嘅做法係，每間公司都搵若干個員工（個體），量度每個員工嘅工作表現（個體嘅數據；假設員工表現有方法量化），然後每間公司計個平均員工工作表現（以平均值嘅方式結合），再用統計分析睇吓每間公司嘅呢個數值同營業額之間有乜關係。
抽樣誤差：指因為抽樣造成嘅誤差－例如由一個有 10,00 個個體嘅總體嗰度是但抽 100 個個體出嚟，用呢 100 個個體嘅平均身高（μs）估計個總體嘅平均身高（μ0），因為抽樣過程嘅隨機性，μs 同 μ0 之間梗會有些少差異。
誤差積聚，又有叫不確定嘅傳播：指一柞變數嘅不確定性（隨機嘅誤差）影響到基於柞變數嘅函數嘅不確定性；想像一架太空船嘅燃料缸，太空船要監察住自己仲淨低幾多燃料，而廿世紀嘅太空船做法係知道燃料缸滿嗰陣容量係幾多，然後喺每次架船噴燃料嗰時估計問出咗幾多燃料，靠噉嚟計淨低幾多燃料，但噉做有問題－每一次嘅估計都會有個最大可能誤差 e，喺噴咗 N 次燃料之後，得到嘅估計結果嘅誤差最大可以係成 e×N 咁多，即係話誤差會隨住做估計嘅次數「積聚」變到愈嚟愈大。
數數據：指數某件事發生咗幾多次嘅一種數據，數值只可以係正整數。
班佛定律，又有叫第一個位定律：指一個喺現實世界數據當中觀察到嘅現象；如果話一柞有單一變數 X 嘅數據跟從班佛定律（假設啲數值以十進制寫），意思係話喺嗰柞數據入面，會有大約 30% 嘅個案喺 X 上嘅數值會係以 1 開頭，而數值嘅開頭數字愈大嘅個案數量就會愈細，得大約 5& 嘅個案喺 X 上嘅數值會係以 9 開頭（下圖）。實證嘅研究表明，呢種現象喺地址、股票價格同人口數字等多種嘅自然（唔係由人用電腦隨機產生）統計數字當中都可以見得到。
推論統計學技術化噉講係指做數據分析，推論數據背後反映嘅概率分佈嘅過程。呢啲分析通常係由數據嘅個案嘅值嗰度計一啲指標出嚟，用呢啲指標評估（例如）某兩個變數之間係咪真係有關，或者個自變數係咪真係能夠對個應變數產生影響，甚至估計一個數學模型出嚟描述所研究嘅現象。
廿一世紀嘅統計學上有好多種推論統計分析法，每種能夠處理嘅數據類型都唔同。數據科學等領域嘅專家一定要對呢啲唔同嘅分析法有所認識，知乜嘢時候應該用邊種分析法。
假說檢定係指喺推論統計學當中驗證一個假說係咪真嘅過程。一個做假說檢定嘅研究者所做嘅工序如下： 睇過有關佢所研究嗰樣嘢嘅文獻， 建基於已有嘅知識，作出一啲有關嗰樣嘢嘅新假說－「我睇過打前嘅研究，我認為有咗已知嘅嘢，我可以作出以下嘅判斷，而『驗證呢個判斷係咪正確』能夠帶嚟新知識」，諗出一個驗證呢假說嘅程序， 用呢個程序攞數據，對數據作出分析， 用分析結果判斷個假說係咪真確。
假說：喺科學上係指一個仲未搵到證據支撐，但研究者有理由認為係真確嘅論述。
假想有個認知科學家想驗證「年紀」同「記憶力」呢兩個變數之間嘅關係，於是佢就搵咗兩批人返嚟做佢嘅樣本，第一批人年紀喺 20 至 30 歲之間，第二批人年紀喺 50 至 60 歲之間，再用一啲測試量度呢兩批人嘅記憶力，設第一批人喺記憶力測試上嘅平均得分係 μ 1，而第二批人喺同一柞測試上嘅平均得分係 μ 2 ，噉呢份研究嘅 H 0 係 μ 1 = μ 2 ， H 1 係 μ 1 ≠ μ 2 ，當中後者係個認知科學家想證實嘅嘢。
如果 p 值係 0.05，表示「如果虛無假說係真，呢個結果出現嘅機會率得嗰 5%」－因為呢個緣故，研究者有理由相信虛無假說好有可能唔係真，而主張備擇假說（通常係佢想得到嗰個結果）比較有可能會係真，個研究者可以拒絕個虛無假說。
點估計：指用樣本嘅數據嚟計出一個數值，作為一個「估計嘅數值」；例如做統計嘅人家陣嘗試靠住樣本嘅變數 x 數據嚟估計出總體個 x 嘅平均值最大機會會係幾多，如果畫做圖嘅畫，個估計值會係條軸上面嘅一點。
預測區間：指按統計模型作出嘅一個有關「跟住落嚟呢個觀察值嘅數值會喺幾多同幾多之間」嘅預測，會掕個機率數值表示嗰個預測有幾大機會成真。
區間估計：指用樣本嘅數據嚟計出一個數值間距，作為一個「估計個數值喺邊點同邊點之間」；例如做統計嘅人家陣嘗試靠住樣本嘅變數 x 數據嚟估計出總體個 x 嘅平均值喺幾多同幾多之間，如果畫做圖嘅畫，個估計值會係條軸上面嘅一個間距。
信心區間：係指「有信心總體個真實數值係喺入面嘅區間」，喺做統計嗰時會俾人攞嚟表述個樣本嘅數值同個總體嘅真實數值之間估計差幾遠。
多重比較問題：指一位研究者同時考慮多場統計推論嘅結果嗰時會搞到出錯嘅機率提升；例如家陣位研究者做咗 5 場 t 測試，噉「啲測試當中最少一場出咗錯」嘅機率實會高過淨係做 1 場 t 測試嗰陣嘅。統計學界有好多種方法應付多重比較問題，簡單例子有「做嘅測試數量愈多，就要對統計顯著性有愈嚴格嘅基準」。
邦佛朗尼校正：最簡單（同時亦係最保守）嗰種多重比較問題應對方法，將對統計顯著性嘅要求變得嚴格啲。
皮亞遜積差相關係數俾嘅資訊只係「兩個變數大致上嘅相關」，但就算兩個變數之間嘅皮亞遜積差相關係數係 0，都唔等如兩個變數之間真係冇關，好似係以下嘅一柞圖噉，每幅圖上面嗰個數表示皮亞遜積差相關係數，每一點表示一個個案，X 軸係變數 x，Y 軸係變數 y；由圖中可見，有好多有趣嘅關係都會俾出數值係 0 嘅皮亞遜積差相關係數。
有唔少統計學嘅學生都以為兩個變數之間有相關表示咗兩者有因果關係，但呢個係一個錯誤嘅諗法，所以統計學界就有咗句噉嘅說話用嚟提醒學生要小心。
組內相關：用嚟衡量每一組有幾「內部一致」嘅基準；想像有個數據，有若干個個案，而呢柞個案可以分做若干組，如果柞數據反映組內相關高，就表示同一組嘅個案嘅數值傾向彼此之間接近；要計組內相關可以有幾條唔同嘅式用。
每個藍點係一個個案，每個個案有個 y 值，而 X 軸表示個個案屬邊組；左圖係 ICC 高（0.91）嘅情況，而右圖係 ICC 低（-0.07）嘅情況。
如果 t 值好大，噉就表示咗「兩個組之間嘅差異」大過「組嘅內部差異」好多，噉亦都表示咗「個實驗嘅操作造成嘅差異」大過「隨機性嘅個體差異」－t 值愈大愈係表示兩個組之間嘅差異係因為組嘅存在而造成嘅。計到個 t 值之後，仲有啲方法可以跟手計埋個顯著性嘅值出嚟。
獨立樣本 t 測試：指做 t 測試比較嗰兩個組係獨立同分佈嘅，例如做個心理學實驗，用隨機抽樣方法隨機噉抽咗 n 個受試者返嚟，再用隨機方法將佢哋分落實驗組同對照組（即係每位受試者有 50% 機率入實驗組、50% 機率入對照組）。
雙因子變異數分析：指有兩個自變數嘅 ANOVA，可以用嚟睇嗰兩個自變數之間嘅調節效應（睇下面）。
多變量變異數分析：ANOVA 嘅一個變種，用嚟分析多過一個應變數；簡單講嘅話，MANOVA 做嘅嘢就係比較唔同組嘅平均值向量－喺一般嘅 ANOVA 當中，每組得一個數值（個應變數嘅平均值），而 MANOVA 要考慮多過一個應變數，所以做法就變成每組有一個向量 [ x 1 , x 2 , . . . x n ] ，即係 n 個應變數（假設每個應變數都最少去到等距層次）。
異分散性：等分散性嘅相反，指嗰柞隨機變數當中有最少一個喺變異數上同其他嗰啲唔同。
非參數統計學：泛指「唔對背後嘅概率分佈（統計參數）作出任何假設」嘅統計分析方法；例如 t 測試同 ANOVA 都假設咗啲變數背後係跟常態分佈嘅，所以呢啲統計分析法就係有參數統計學；非參數統計學嘅例子包括麥倫瑪測試。