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v1.0
可编辑可修改
汉译英
Population
总体，样本总体
sample
样本，标本
parameter
限制因素
median
中位数
odd
奇数，单数
even
偶数
range
极差
variance
方差
standard deviation
标准差
Covariance
协方差
empty event
空事件
product event
积事件
conditional probability
条件概率
Random variable
随机变量
binominal
distribution
二项式分
布
uniform distribution
均匀分布
Poisson
distribution
泊松分布
residual
残差
central limit theorem
中心极限定律
英译汉
descriptive statistics
描述统计学
mathematical
statistics
数理统计学
inductive statistics
归纳统计学
Inferential
statistics
推断统计学
dimension
维，维数
continuous variable
连
续变量
ordinal variable
有序变量
nominal variable
名义变量
dichotomous
两分的；二歧的
discrete
variable
离散变量
categorical variable
分类变量
location
定位，位置，场
所
dispersion
分散
mean
均值
unimodal
单峰的
multimodal
多峰的
chaotic
无秩序的
grouped data
分组数据
frequency
distribution
频数分布
cumulative frequency
累加频数
tallying
计算
Uniformly distribution
均匀分布
histogram
直方图
frequency polygon
频率多边
图
rectangle
矩形
Percentile
百分位数
quartile
四分位数
interquartile
range
四分位数间距
simple event
简单事件
Compound event
复合事件
mutually
exclusive
互斥的，互补相交的
complementary event
对立事件
Independent
独立的
joint probability function
联合概率函数
jacobian
雅克比行列式
Law of
large numbers
大数定律
point
estimate
点估计
estimate
估计值
1
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可编辑可修改
statistic
统计量
optimality
最优性
Unbiased estimate
无偏估计量
efficient
estimate
有偏
估计量
unbiasedness
无偏性
efficience
有效性
Consistent
estimate
一致估计
量
asymptotic properties
渐近性质
Confidence interval
置信区间
interval
estimation
区
间估计
null hypothesis
原假设
alternative
hypothesis
备择假设
significance level
显著
性水平
power function
幂函数
testing
procedures
检验方法
test statistic
检验统计量
rejection region
拒绝区域
acceptance
region
接受区域
critical region
临界区域
first-derivatives
一阶导数
second-
derivatives
二阶导数
Likelihood ratio
似然
比
dependent
variable
因变量
unexplanatory
variable
未解释变量
independent
variable
自变
量
Error
term
误差项
regression
coefficients
回归系数
Sum
of
squared
residuals
残
差平方和
Marginal probability function
边际概率函数
joint
probability density function
联合概率
密度函数
Marginal probability density
function
边际概率密度函数
stochastically independent
随机独立的
Mutually
independently
distribution
相互独立的分布
independently
and
identically
distribution
独
立同分布的
likelihood function
似然函数
maximum likelihood estimator
最大似然估计量
maximum
likelihood estimate
最大似然估计值
log-likelihood function
对数似然函数
ordinary least squares
estimation/estimate/estimator
普通最小二乘估计<
/p>
/
估计值
/
估计
量
linear unbiased estimator
线性无偏估计
2
v1.0
可编辑可修改
第三章、概念与符号
[An
index]
把指数定义成是对一组相关变量之中变化进行测算的一个
实数。从概念上讲，指数可
以用来比较随时间或者空间或随两者同时变化的量。
指数用来测算随时间变化的价格与数量，
也可以
用来衡量不同厂商、行业、地区或国家的水平差异。价格指数可以指消费者物价投入与产出、价格进
出口价格等等，
而数量指数可以测算一个厂商或行业随时间变化或者不同厂商
在产出商品以及所用投
入上的数量变化。
[Index number have]
指数在经济学上有着
悠久的且与众不同的历史，一些最重要的贡献归功于
早在十九世纪晚期的
Laspeyres
和
Paasche
的研究。
Laspeyres
和
Paasche
公式仍旧被全世界一些国
家的统计局所广泛应
用。但是，正是
Irving Fisher
的工作以及他的著
作——在
1992
年出版的《编
?
?
制指数》——认识到使用许多统计公式生成适当的指数的可能性。
T
o
rnquist
< br>指数（
1936
）在生产率
测量
中起到重要作用。。
Diewert
和
Nakamura
（
1993
）书中的
第二章提供了极好的阐明指数构建的历
史背景。
符号
[We use the fo
llowing]
在一这章中我们自始至终地使用下述符号。设
p
mj
和
q
m
j
分别表示第
m
种（
m=1,2,...,M
）商品在第
< br>j
（
j=s,t
）个时期中的价
格与数量。为了不失一般性，
s
与
t<
/p>
除了可以
表示时期之外，还可以指两家厂商，而数量可以是投入量
，也可以是产出量。
[Conceptually,all]
从概念上讲，所有指数测算了来自于一个参考时期的一组变量水平的变化。
参考时期由“基期”表示，用于计算指数的时期称为“现期”。设
I
st
表示以
s
为基期以
t
的现期
t
的
综合指数。类似地，设
V
st
，
P
st
和
Q
st
分别表示价值指数、价格指数以及数量指数。
综合指数问题
[The
value change from]
从时期
s
到时期
t
的价值变化是在时期
s
与
t
的商品价值之比值，价
值有各自的价格衡量。因而
V
st
?
?
p
it
q
it
i
?
1
N
?
p
i
?
1
N
is
is
q
指数
V
st
测算了从时期
s
到
t
的
< br>M
种商品集合数量价值的变化。显然，
V
st
是两种成分即价格变化
与数量变化的结果。尽管<
/p>
V
st
容易测算时，但是要剔除价格变化
与数量变化的影响就非常难。我们想
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