一,、描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總,，揭示了數(shù)據分布特性。它主要包括數(shù)據的頻數(shù)分析,、數(shù)據的集中趨勢分析,、數(shù)據離散程度分析、數(shù)據的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。

1,、缺失值填充：常用方法有剔除法,、均值法、決策樹法,。

2,、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據分析之前需要進行正態(tài)性檢驗,。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗,、P-P圖、Q-Q圖,、W檢驗,、動差法。

二,、回歸分析

回歸分析是應用極其廣泛的數(shù)據分析方法之一,。它基于觀測數(shù)據建立變量間適當?shù)囊蕾囮P系，以分析數(shù)據內在規(guī)律,。

1. 一元線性分析

只有一個自變量X與因變量Y有關,，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布,。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關系,，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布,。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量,，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求,，一般用于因變量是離散時的情況,。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸,、Probit回歸,、加權回歸等。

三,、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本,；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等,。

1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素,，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系,。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素,，分析多個影響因素與響應變量的關系,，同時考慮多個影響因素之間的關系

3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端,，無法控制分析中存在的某些隨機因素,，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析,，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法,。

四、假設檢驗

1. 參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)(如均值,、百分數(shù),、方差、相關系數(shù)等）進行的檢驗 ,。

2. 非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知,，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同,，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。

適用情況：順序類型的數(shù)據資料,，這類數(shù)據的分布形態(tài)一般是未知的,。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài),；

2）總體分布雖然正態(tài),，數(shù)據也是連續(xù)類型，但樣本容量極小,，如10以下,；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗,、二項檢驗,、游程檢驗、K-量檢驗等,。