常用的统计学方法
常用的统计学方法包括：
正则化统计1. 描述统计方法：包括测量中心趋势（如均值、中位数、众数）、测量离散程度（如方差、标准差、范围）和测量偏斜程度（如偏态系数、峰态系数）等。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过绘图和可视化方法来探索数据的特征和结构，以发现数据中的模式、异常值和趋势等。
3. 参数统计方法：基于总体参数对样本数据进行推断，并进行相关的假设检验。常用的参数统计方法包括t检验、方差分析、回归分析等。
4. 非参数统计方法：不依赖于总体参数的分布假设，通常用于数据不满足正态分布等前提条件的情况下。常用的非参数统计方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。
5. 相关分析：用于评估两个或多个变量之间的关系或相关性，并衡量其强度和方向。常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
6. 因子分析：通过降维技术将多个相关变量解释为少数几个未观测到的潜在因子，以揭示数据中的潜在结构。
7. 聚类分析：将样本或观测单元根据相似性聚集成不同的组别或类别，以发现数据中的体和模式。
8. 时间序列分析：用于分析时间上的依赖关系和趋势，以预测未来的发展方向。常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、指数平滑法等。
9. 整体分析方法：通过数据挖掘和机器学习技术，识别和分析大规模数据集中的模式和趋势，以提取有价值的信息。
注：以上仅列举了部分常用的统计学方法，实际应用中根据问题的不同可能还会采用其他方法。同时，统计学方法的选择也要考虑数据类型、样本大小、样本分布等因素。

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