diff --git a/library/statistics.po b/library/statistics.po
index 9a704d35bf..270f984ef4 100644
--- a/library/statistics.po
+++ b/library/statistics.po
@@ -9,7 +9,7 @@ msgstr ""
 "Project-Id-Version: Python 3.11\n"
 "Report-Msgid-Bugs-To: \n"
 "POT-Creation-Date: 2023-05-03 00:17+0000\n"
-"PO-Revision-Date: 2023-07-09 21:14+0800\n"
+"PO-Revision-Date: 2023-07-10 23:56+0800\n"
 "Last-Translator: Adrian Liaw <adrianliaw2000@gmail.com>\n"
 "Language-Team: Chinese - TAIWAN (https://github.com/python/python-docs-zh-"
 "tw)\n"
@@ -251,7 +251,7 @@ msgstr ":func:`linear_regression`"
 
 #: ../../library/statistics.rst:108
 msgid "Slope and intercept for simple linear regression."
-msgstr "簡單線性回歸的斜率和截距。"
+msgstr "簡單線性迴歸的斜率和截距。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:113
 msgid "Function details"
@@ -864,8 +864,8 @@ msgid ""
 "them and assigns the following percentiles: 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, "
 "70%, 80%, 90%."
 msgstr ""
-"預設的 *method* 是 \"exclusive\"，用於從可能找到比樣本更極端的值的母體中抽樣的"
-"樣本資料。對於 *m* 個已排序的資料點，計算出低於 *i-th* 的部分為 ``i / (m + "
+"預設的 *method* 是 \"exclusive\"，用於從可能找到比樣本更極端的值的母體中抽樣"
+"的樣本資料。對於 *m* 個已排序的資料點，計算出低於 *i-th* 的部分為 ``i / (m + "
 "1)``。給定九個樣本資料，此方法將對資料排序且計算下列百分位數：10%、20%、30%、"
 "40%、50%、60%、70%、80%、90%。"
 
@@ -880,23 +880,26 @@ msgid ""
 "assigns the following percentiles: 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, "
 "80%, 90%, 100%."
 msgstr ""
-"若將 *method* 設為 \"inclusive\"，則用於描述母體或者已知包含母體中最極端值的樣"
-"本資料。在 *data* 中的最小值被視為第 0 百分位數，最大值為第 100 百分位數。對"
-"於 *m* 個已排序的資料點，計算出低於 *i-th* 的部分為 ``(i - 1) / (m - 1)``。給"
-"定十一個個樣本資料，此方法將對資料排序且計算下列百分位數：0%、10%、20%、30%、"
-"40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%。"
+"若將 *method* 設為 \"inclusive\"，則用於描述母體或者已知包含母體中最極端值的"
+"樣本資料。在 *data* 中的最小值被視為第 0 百分位數，最大值為第 100 百分位數。"
+"對於 *m* 個已排序的資料點，計算出低於 *i-th* 的部分為 ``(i - 1) / (m - 1)``。"
+"給定十一個個樣本資料，此方法將對資料排序且計算下列百分位數：0%、10%、20%、"
+"30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:629
 msgid ""
 "Return the sample covariance of two inputs *x* and *y*. Covariance is a "
 "measure of the joint variability of two inputs."
 msgstr ""
+"回傳兩輸入 *x* 與 *y* 的樣本共變異數 (sample covariance)。共變異數是衡量兩輸"
+"入的聯合變異性 (joint variability) 的指標。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:632
 msgid ""
 "Both inputs must be of the same length (no less than two), otherwise :exc:"
 "`StatisticsError` is raised."
 msgstr ""
+"兩輸入必須具有相同長度（至少兩個），否則會引發 :exc:`StatisticsError`。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:653
 msgid ""
@@ -907,12 +910,18 @@ msgid ""
 "linear relationship, -1 very strong, negative linear relationship, and 0 no "
 "linear relationship."
 msgstr ""
+"回傳兩輸入的 `Pearson 相關係數 (Pearson’s correlation coefficient) <https://"
+"en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient>`。Pearson 相關係數 "
+"*r* 的值介於 -1 與 +1 之間。它衡量線性關係的強度與方向，其中 +1 表示強烈正線"
+"性相關，-1 表示強烈負線性相關，而 0 表示無線性關係。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:660
 msgid ""
 "Both inputs must be of the same length (no less than two), and need not to "
 "be constant, otherwise :exc:`StatisticsError` is raised."
 msgstr ""
+"兩輸入必須具有相同長度（至少兩個），且不須為常數，否則會引發 :exc:"
+"`StatisticsError`。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:678
 msgid ""
@@ -922,6 +931,11 @@ msgid ""
 "between an independent variable *x* and a dependent variable *y* in terms of "
 "this linear function:"
 msgstr ""
+"回傳使用普通最小平方法 (ordinary least square) 估計出的\\ `簡單線性迴歸 "
+"(simple linear regression) <https://en.wikipedia.org/wiki/"
+"Simple_linear_regression>`_ 參數中的斜率 (slope) 與截距 (intercept)。簡單線性"
+"迴歸描述自變數 (independent variable) *x* 與應變數 (dependent variable) *y* "
+"之間的關係，用以下的線性函式表示："
 
 #: ../../library/statistics.rst:684
 msgid "*y = slope \\* x + intercept + noise*"
@@ -934,6 +948,8 @@ msgid ""
 "explained by the linear regression (it is equal to the difference between "
 "predicted and actual values of the dependent variable)."
 msgstr ""
+"其中 ``slope`` 和 ``intercept`` 是被估計的迴歸參數，而 ``noise`` 表示由線性迴"
+"歸未解釋的資料變異性（它等於應變數的預測值與實際值之差）。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:692
 msgid ""
@@ -941,6 +957,8 @@ msgid ""
 "independent variable *x* cannot be constant; otherwise a :exc:"
 "`StatisticsError` is raised."
 msgstr ""
+"兩輸入必須具有相同長度（至少兩個），且自變數 *x* 不得為常數，否則會引發 :exc:"
+"`StatisticsError`。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:696
 msgid ""
@@ -949,6 +967,9 @@ msgid ""
 "cumulative number of Monty Python films that would have been produced by "
 "2019 assuming that they had kept the pace."
 msgstr ""
+"舉例來說，我們可以使用 `Monty Python 系列電影的上映日期 <https://en."
+"wikipedia.org/wiki/Monty_Python#Films>`_\\ 來預測至 2019 年為止，假設他們保持固"
+"定的製作速度，應該會產生的 Monty Python 電影的累計數量。"
 
 #: ../../library/statistics.rst:710
 msgid ""
@@ -957,6 +978,9 @@ msgid ""
 "line passing through the origin. Since the *intercept* will always be 0.0, "
 "the underlying linear function simplifies to:"
 msgstr ""
+"若將 *proportional* 設為 True，則假設自變數 *x* 與應變數"
+" *y* 是直接成比例的，資料座落在通過原點的一直線上。由於 *intercept* "
+"始終為 0.0，因此線性函式可簡化如下："
 
 #: ../../library/statistics.rst:716
 msgid "*y = slope \\* x + noise*"