一级变量英语怎么说及英文翻译

A. 因变量英文

因变量的英文翻译是dependent variable。

在统计学和科学研究中，研究人员通常会进行实验或调查来获取数据，然后对数据进行分析，以确定各个变量之间的关系。

举例来说，如果研究人员想要了解学生的数学成绩（因变量）与学生的学习时间、家庭背景和学科偏好等因素之间的关系，学习时间、家庭背景和学科偏好就是自变量。在这个例子中，因变量是研究人员感兴趣的变量，而自变量则是用来预测或解释因变量的变量。

在科学研究中，研究人员需要控制可能影响因变量的所有自变量，以便更准确地确定因变量与自变量之间的关系。因此，在研究设计和数据分析中，因变量是一个非常重要的变量，它能够帮助研究人员了解研究问题的本质，从而制定更合理的研究方案，做出更准确的结论。

B. 翻译~~有关 统计学 的英文单词

Descriptive Statistics(描述统计)
Inferential Statistics（推理/推断统计）

Qualitative Variable(Attribute Variable)定量变量（属性变量）

Quantitative Variable（数量变量）
discrete variable（离散变量）
continuous variable 连续变量;〔连续变数〕

Nominal Level 类别-层级的变项
Ordinal Level 顺序-层级的变项
Interval Level 等距-层级的变项
Ratio Level 等比-层级的变项

顺序(ordinal) 等距(interval) 等比(ratio)
这些是统计里，做测量的-各层级的变项（level of variable）
这里面有详细介绍到，可以看看：）~~
http://www.sowosky.com/Article_Show2.asp?ArticleID=1189

Attribute(特性)
预估（Assessment）

C. 编程常用英语

编程序常用英语单词部分：

1、Compile:编绎2、Run:运行3、Class:类4、Object:对象5、System:系统6、out:输出7、print:打印8、line:行9、variable:变量10、type:类型11、static:静态乱搭的12、array:数组13、parameter:参数14、method:方法15、function:函数16、public:公有的17、default:默认18、get:得到19、private:私有的20、import:导入21、set:设置22、package:包23、access:访问24、protected:受保护的25、void:无(返回类型)26、operation:操作运算27、member-variable:成员变量28、member-function:成员函数29、extends:继承 base class:基类 parent class:父类哗老拿30、interface:接口 child class:子类 super class:超类31、overload:重载 abstract:抽象 exception:异常32、implements:实现 Runtime:运行时33、derived class:派生类34、override:重写覆盖35、final:最终的含衫不能改变的

D. 英语parameter和argument作为参数的意思区别是什么

英语parameter和argument作为参数的意思区别:

1、释义不同。parameter是指决定因素；规范；范围，argument是指争论；争吵；争辩；辩论；论据；理由；论点。

2、 参数指向不同。parameter是指函数定义中参数，而argument指的是函数调用时的实际参数。

3、对应中文术语不同。parameter=形参(formal parameter)， argument=实参(actual parameter)。

4、用法不同。在不很严格的情况下，现在二者可以混用，一般用argument，而parameter则比较少用。5、在方法选择上不同。例如：

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

当定义方法时，传递到方法中的变量称为参数。

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

当调用方法时，传给变量的值称为引数。（有时argument被翻译为“引数“）

E. 统计学里面的一些的英语表达，大家懂得帮我翻译一下吧，按顺序跟我说说

随机变量
8.2 离散随机变量
8.3 随机变量期望（值）
8.4 二项随机变量
8.5 连续随机变量
8.6 正态（常态）随机变量
8.7 近似二项分布概率
8.8 随机变量的总和，差以及合并

理解抽样分布：随机变量统计资料（数据）
9.1 参数，统计资料（数据）以及统计归纳
9.2 关于参数从好奇到提问【这句好像和术语没啥关系，直译吧】
9.3 SD模块 0：抽样分布概论【SD大概是Sampling Distribution抽样分布的缩写】
9.4 SD模块1：单一样本概率的抽样分布
9.5 SD模块2：两个样本差的的抽样分布
9.6 SD模块3：单一样本均值（平均数）的抽样分布
9.7 SD模块4：配对（成对）样本均值（平均数）的抽样分布
9.8 SD模块5：两个样本差的的抽样分布【你的图片不全，这个看起来和9.5完全一样】
9.9 统计归纳准备：标准化统计资料（数据）【就是把统计资料（数据）标准化】
9.10 超越‘大五’（‘大五’延伸）的概述（推广）【心理学的Big Five是指五个基本人格维度，统计学嘛，我就No idea 了】
9.11 技能开发（建立）应用小程序：寻找样本均值（平均数）中的模式（范例）

检验关于均值（平均数）的假设
13.1 均值（平均数）假设检验介绍
13.2 HT模块3：关于单一总体均值的假设检验
13.3 HT模块4：关于配对差异总体均值的假设检验
13.4 HT模块5：关于两个总体均值差异的假设检验
13.5 显著性检验与可信区间（置信区间）的关系
13.6 选择一个恰当的推断步骤（程序）
13.7 实验效应规模（含量）
13.8 评估研究报告中的显著性

关于简单回归的推断
14.1 样本和总体回归模型
14.2 估计回归的标准差
14.3 关于一个直线回归斜率的推断
14.4 在一个特定x的预测y和估计均值y
14.5 检查使用回归推断模型的条件

更多关于分类变量的推断
15.1 双向表的卡方检验（x2检验）
15.2 分析2x2表
15.3 关于一个分类变量的假设检验：拟合优度

方差分析
16.1 有方差分析F测试的比较均值
16.2 单因素方差分析的细述（具体详情）
16.3 比较总体的其他方法
16.4 双因素方差分析

【太耗费脑细胞了！终于可以睡了！】