统计方法是用于收集、整理、分析和解释数据，以得出有关现象的结论的技术。以下是统计方法的一些核心组成部分：
描述统计学
使用统计量（如均值、中位数、方差等）来描述和总结数据特征。
包括图表和统计工具来探索数据集的分布、异常值、相关性等。
推断统计学
利用样本数据推断总体特征，并估计推断的精确程度。
包括假设检验和置信区间等方法。
相关分析
衡量变量之间的关联程度，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
回归分析
建立变量之间的线性关系模型，如简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
方差分析
比较多个组别之间的差异，判断是否存在显著差异。
实验设计
研究影响因素对目标变量的影响，如完全随机设计、区组设计等。
时间序列分析
分析时间上的变化趋势和周期性，如移动平均、指数平滑法、ARIMA模型等。
聚类分析
将数据集中的样本根据相似性进行分类，分析数据内部结构。
分类与预测
使用已有数据训练模型，预测新样本的类别或数值，如K近邻算法、决策树、支持向量机等。
统计方法的应用非常广泛，从自然科学到社会科学，从企业生产经营到政府决策，几乎在所有需要数据分析和决策的领域都会用到统计方法。常用的统计软件包包括SPSS和SAS
