一級變數英語怎麼說及英文翻譯

A. 因變數英文

因變數的英文翻譯是dependent variable。

在統計學和科學研究中，研究人員通常會進行實驗或調查來獲取數據，然後對數據進行分析，以確定各個變數之間的關系。

舉例來說，如果研究人員想要了解學生的數學成績（因變數）與學生的學習時間、家庭背景和學科偏好等因素之間的關系，學習時間、家庭背景和學科偏好就是自變數。在這個例子中，因變數是研究人員感興趣的變數，而自變數則是用來預測或解釋因變數的變數。

在科學研究中，研究人員需要控制可能影響因變數的所有自變數，以便更准確地確定因變數與自變數之間的關系。因此，在研究設計和數據分析中，因變數是一個非常重要的變數，它能夠幫助研究人員了解研究問題的本質，從而制定更合理的研究方案，做出更准確的結論。

B. 翻譯~~有關 統計學 的英文單詞

Descriptive Statistics(描述統計)
Inferential Statistics（推理/推斷統計）

Qualitative Variable(Attribute Variable)定量變數（屬性變數）

Quantitative Variable（數量變數）
discrete variable（離散變數）
continuous variable 連續變數;〔連續變數〕

Nominal Level 類別-層級的變項
Ordinal Level 順序-層級的變項
Interval Level 等距-層級的變項
Ratio Level 等比-層級的變項

順序(ordinal) 等距(interval) 等比(ratio)
這些是統計里，做測量的-各層級的變項（level of variable）
這裡面有詳細介紹到，可以看看：）~~
http://www.sowosky.com/Article_Show2.asp?ArticleID=1189

Attribute(特性)
預估（Assessment）

C. 編程常用英語

編程序常用英語單詞部分：

1、Compile:編繹2、Run:運行3、Class:類4、Object:對象5、System:系統6、out:輸出7、print:列印8、line:行9、variable:變數10、type:類型11、static:靜態亂搭的12、array:數組13、parameter:參數14、method:方法15、function:函數16、public:公有的17、default:默認18、get:得到19、private:私有的20、import:導入21、set:設置22、package:包23、access:訪問24、protected:受保護的25、void:無(返回類型)26、operation:操作運算27、member-variable:成員變數28、member-function:成員函數29、extends:繼承 base class:基類 parent class:父類嘩老拿30、interface:介面 child class:子類 super class:超類31、overload:重載 abstract:抽象 exception:異常32、implements:實現 Runtime:運行時33、derived class:派生類34、override:重寫覆蓋35、final:最終的含衫不能改變的

D. 英語parameter和argument作為參數的意思區別是什麼

英語parameter和argument作為參數的意思區別:

1、釋義不同。parameter是指決定因素；規范；范圍，argument是指爭論；爭吵；爭辯；辯論；論據；理由；論點。

2、 參數指向不同。parameter是指函數定義中參數，而argument指的是函數調用時的實際參數。

3、對應中文術語不同。parameter=形參(formal parameter)， argument=實參(actual parameter)。

4、用法不同。在不很嚴格的情況下，現在二者可以混用，一般用argument，而parameter則比較少用。5、在方法選擇上不同。例如：

While defining method, variables passed in the method are called parameters.

當定義方法時，傳遞到方法中的變數稱為參數。

While using those methods, values passed to those variables are called arguments.

當調用方法時，傳給變數的值稱為引數。（有時argument被翻譯為「引數「）

E. 統計學裡面的一些的英語表達，大家懂得幫我翻譯一下吧，按順序跟我說說

隨機變數
8.2 離散隨機變數
8.3 隨機變數期望（值）
8.4 二項隨機變數
8.5 連續隨機變數
8.6 正態（常態）隨機變數
8.7 近似二項分布概率
8.8 隨機變數的總和，差以及合並

理解抽樣分布：隨機變數統計資料（數據）
9.1 參數，統計資料（數據）以及統計歸納
9.2 關於參數從好奇到提問【這句好像和術語沒啥關系，直譯吧】
9.3 SD模塊 0：抽樣分布概論【SD大概是Sampling Distribution抽樣分布的縮寫】
9.4 SD模塊1：單一樣本概率的抽樣分布
9.5 SD模塊2：兩個樣本差的的抽樣分布
9.6 SD模塊3：單一樣本均值（平均數）的抽樣分布
9.7 SD模塊4：配對（成對）樣本均值（平均數）的抽樣分布
9.8 SD模塊5：兩個樣本差的的抽樣分布【你的圖片不全，這個看起來和9.5完全一樣】
9.9 統計歸納准備：標准化統計資料（數據）【就是把統計資料（數據）標准化】
9.10 超越『大五』（『大五』延伸）的概述（推廣）【心理學的Big Five是指五個基本人格維度，統計學嘛，我就No idea 了】
9.11 技能開發（建立）應用小程序：尋找樣本均值（平均數）中的模式（範例）

檢驗關於均值（平均數）的假設
13.1 均值（平均數）假設檢驗介紹
13.2 HT模塊3：關於單一總體均值的假設檢驗
13.3 HT模塊4：關於配對差異總體均值的假設檢驗
13.4 HT模塊5：關於兩個總體均值差異的假設檢驗
13.5 顯著性檢驗與可信區間（置信區間）的關系
13.6 選擇一個恰當的推斷步驟（程序）
13.7 實驗效應規模（含量）
13.8 評估研究報告中的顯著性

關於簡單回歸的推斷
14.1 樣本和總體回歸模型
14.2 估計回歸的標准差
14.3 關於一個直線回歸斜率的推斷
14.4 在一個特定x的預測y和估計均值y
14.5 檢查使用回歸推斷模型的條件

更多關於分類變數的推斷
15.1 雙向表的卡方檢驗（x2檢驗）
15.2 分析2x2表
15.3 關於一個分類變數的假設檢驗：擬合優度

方差分析
16.1 有方差分析F測試的比較均值
16.2 單因素方差分析的細述（具體詳情）
16.3 比較總體的其他方法
16.4 雙因素方差分析

【太耗費腦細胞了！終於可以睡了！】