本书内容分为三部分:第一部分是英译汉常用的翻译方法和技巧;第二部分是专业英文选读,内容涉及描述统计学、数理统计学(也就是推断统计学)、指数理论、经济计量模型、高等专题等五个方面第三部分是指数和缺失数据与估算参考译文。与同类书籍相比,本书具有三大特点八1)将英译汉翻译常用方法和技巧与统计学专业
翻译技巧融合在一起,特别注重从目前统计学英文期刊、教材与专若中提炼出专业术语、常用句型、翻译技巧等;口)统计英语原文选编,提供一些选自于最新统计学英文文献中的部分内容,让学生真正在学习中体会到原汁原味的专业特色,并且在每一章节之后都提供一个词汇表,解释一些比较难的词语或词组,还有特定专业术语或词组等。例如,这部分专业英语涉及目前中文课本中没有提到的“两个分布等价定义”、“位置参数”、“尺度参数(或标度参数)”、“稳定分布”、“熵”、“生成函数”等;(3)关注统计学前沿领域,将数据科学和大数据的简明介绍作为一个单元,内容包括历史演变、概念及方法,目的在于拓宽知识视野,了解统计学的前沿发展动态。
第1部分 英译汉常用方法与技巧
第1章 翻译概述
1.1 翻译与翻译标准
1.2 翻译过程
1.3 怎样做好翻译
第2章 句子与句型
2.1 句子
2.2 句型
2.3 第一种句型
2.4 第二种句型
2.5 第三种句型
2.6 第四种句型
2.7 第五种句型
2.8 特殊句型
2.9 强调句型
第3章 相关词的翻译技巧
3.1 词义的选择
3.2 词义的引申
3.3 词类的转换
3.4 词的增译
3.5 词的省译
3.6 重复法
3.7 代词的翻译
3.8 形容词的翻译
3.9 副词及比较级的翻译
3.10 介词的翻译
第4章 被动语态的翻译
4.1 译成汉语被动句
4.2 译成汉语主动句
4.3 译成汉语无主句
4.4 习惯译法
第5章 定语从句的翻译
5.1 主句与从句合起来译
5.2 主句与从句分开译
5.3 特殊定语从句的译法
5.4 译成简单句
5.5 几点说明
第6章 其他从句的翻译
6.1 主语从句的翻译
6.2 表语从句的翻译
6.3 宾语从句的翻译
6.4 同位语从句的翻译
6.5 状语从句的翻译
第7章 否定形式的翻译
7.1 全部否定
7.2 部分 否定
7.3 双重否定
7.4 意义否定
7.5 问答中的否定
7.6 前缀与后缀的否定
7.7 带有否定词的短语译法
第8章 专业名词与数词翻译
8.1 专业术语的译法
8.2 数量的增加和倍数的译法
8.3 数量减少的译法
8.4 不定数量的译法
8.5 近似数的译法
8.6 带有数词的短语译法
8.7 大数英语表示法
8.8 一些数学算式写法与读法
第9章 长旬的翻译
9.1 长句的分析
9.2 长句的译法
第2部分 专业英文选读
Unit one Deseliptive Statistics
1.1 Introduction to Statistics
1.2 Population and Sample
1.3 Measurement Scales
1.4 The Process of a Statistical Study
1.5 Several Variables
1.6 Measures of Location
1.7 Measures of Dispersion
1.8 Grouped Data
1.9 Graphics
1.10 An Example
1.11 Proofs of the Results in this Chapter
Exercises
Unit Two Mathematical Statistics
2.1 Event and Probability
2.2 Random Variable and Distribution
2.3 Mathematical Expectation
2.4 Transformation of Variables
2.5 Moment-Generating Function
2.6 Law of Large Numbers and Central Limit Theorem
2.7 Statistical Inference
2.8 Testing Hypothesis
2.9 Regression Analysis
Appendix 2A Integration by Substitution
Appendix 2B Integration by Parts
Appendix 2C Taylor Series Expansion
Appendix 2D Cramer-Rao Inequality
Appendix 2E Some Formulas of Matrix Algebra
Appendix 2F Bayes‘ Theorem
Exercises
Unit Three Index Numbers
3.1 Introduction
3.2 Conception and Notation
3.3 Formula for Price Index Numbers
3.4 Quantity Index Numbers
3.5 Properties of Index Numbers : The Test Approach
Unit Four Missing Data and Imputation
4.1 Introduction
4.2 Missing Data Assumptions
4.3 Handing Missing Data without Models
4.4 Observed-Data Likelihood
4.5 Regression-Based Imputation
Unit Five Advanced To’pics
5.1 Measures and Measure Spaces
5.2 Random Variables and Distributions
5.3 Type of Distribution
5.4 Moment Characteristics
5.5 Shape Characteristics
5.6 Entropy
5.7 Generating Function and Characteristic Function
5.8 Decomposition of Distributions
5.9 Stable Distributions:
5.10 Random Vectors and Muhivariate Distributions
5.11 Conditional Distributions
5.12 Moment Characteristics of Random Vectors
5.13 Conditional Expectations
5.14 Regressions
5.15 Cenerating Function of Random Vectors
Appendix 5A Properties of Conditional Expectations
Appendix 5B Properties of Conditional Variances
Unit Six Data Science and Dig Data
6.1 From Data to Wisdom
6.2 Data Science
6.3 Big Data
6.4 Analytics
6.5 Big Data Analyties
第3部分 参考译文
第3单元 指数
3.1 引言
3.2 概念与符号
3.3 价格指数公式
3.4 数量指数
3.5 指数性质:检验方法
第4单元 缺失数据与估算
4.1 引言
4.2 缺失数据假设
4.3 非模型处理缺失数据
4.4 观测数据似然函数
4.5 基于回归的估算
附录
附录Ⅰ 概率论和统计学常用符号及其含义
附录Ⅱ 统计学常用英文词汇汉译表
附录Ⅲ 网上概率和统计学期刊
附录Ⅳ 统计学专业软件
附录Ⅴ 希腊字母表
附录Ⅵ 基数与序数的英文表示汇总表
附录Ⅶ 概率论及统计学历史大事
附录Ⅷ 数据阶常用英文表示法
附录Ⅸ 计算机系统存储单位数据表示
附录Ⅹ 大数据常用术语(含定义)表
附录Ⅺ 哈佛大学统计系本科生及研究生课程纵览
附录Ⅻ 生日与星座
参考文献