A 符号定义

A.1 总说明

• 希腊字母表示总体参数值；罗马字母表示样本值。

• 有“帽子(hat)”的希腊字母表示从样本中对总体值的估计；如\(\mu_x\)表示\(X\)的总体均值，而\(\hat{\mu}_x\)表示从样本中估计出的值。

A.2 符号定义表

符号	英文读法	定义
\(\mu\)	meeYU	通常表示总体均值；有时表示模型截距。\(\mu_x\)表示x的均值
\(\sigma\)	sigma	小写的sigma表示标准差；\(\sigma_x\)表示\(X\)的标准差
\(\sigma^2\)	sigma squared	方差
\(\rho\)	row	总体相关性；\(\rho_{xy}\)表示总体中\(X\)和\(Y\)之间的相关性
\(r\)	row	样本相关性；r_{xy}表示样本中\(X\)和\(Y\)之间的相关性
\(\mathbf{\Sigma}\)	sigma	加粗的大写sigma表示方差-协方差矩阵
\(\sum\)	sigma	大写的sigma表示加法指令；如\(\sum X_i\)表示将所有\(X\)值相加
\(\beta\)	beta	回归系数
\(\sim\)	is distributed as	如\(e \sim N\left(\mu, \sigma^2\right)\)表示\(e\)服从均值为 \(\mu\)、方差为\(\sigma^2\)的正态分布
\(\gamma\)	gamma	固定效应
\(\tau\)	tau	混合效应回归中被试水平上的方差成分(随机效应参数)
\(\omega\)	omega	混合效应回归中刺激水平上的方差成分(随机效应参数)
\(S_{0s}\)	S sub zero S	被试\(s\)在被试水平上的随机截距效应
\(S_{1s}\)	S sub one S	被试\(s\)在刺激水平上的随机斜率效应