統計學應用領域列表

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統計學是在資料分析的基礎上，研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映數據資料。一些專業已經發展到能將統計方法應用要多種學科的階段。某些主題的名稱有「統計」的字眼，但他們只是與概率分佈的計算相關，而不是統計分析。

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統計學主題列表

描述統計學

集中趨勢	平均數平方算術幾何調和算術-幾何幾何-調和希羅／平均數不等式中位數眾數

離散程度	全距變異係數百分位數四分位距四分位數標準差方差平均差標準分數切比雪夫不等式堅尼係數

分佈形態（英語：Shape of the distribution）	中心極限定理動差偏態峰態

次數（英語：Count data）
· 列聯表（英語：Contingency table）

推論統計學
和假說檢定

推論統計學	信賴區間區間估計（英語：Interval estimation）顯著性差異元分析貝氏推論

實驗設計	總體抽樣重抽樣刀切法自助法交叉驗證重複（英語：Replication (statistics)）阻礙靈敏度和特異度區集（英語：Blocking (statistics)）缺失數據

樣本量（英語：Sample size）	標準誤虛無假設備擇假設第一型錯誤與第二型錯誤統計功效效應值

常規估計	貝氏推論區間估計（英語：Interval estimation）最大概似估計最小距離估計（英語：Minimum distance estimation）動差估計最大間距

假設檢驗	Z檢驗學生t檢驗 F檢驗卡方檢驗 Wald檢驗（英語：Wald test）曼-惠特尼檢驗（英語：Mann–Whitney U test）秩和檢驗

生存分析	生存函數乘積極限估計量對數秩和檢驗失效率危險比例模式

相關及
迴歸分析

相關性	干擾因素皮爾森積動差相關系數等級相關（英語：Rank correlation） (斯皮爾曼等級相關係數肯德等級相關系數（英語：Kendall tau rank correlation coefficient）) 自由度誤差和殘差

線性回歸	線性模型（英語：Linear model）一般線性模型廣義線性模型簡單線性回歸普通最小二乘法貝葉斯回歸（英語：Bayesian linear regression）方差分析協方差分析（英語：Analysis of covariance）

非線性回歸	非參數回歸模型（英語：Nonparametric regression）半參數回歸模型（英語：Semiparametric regression）邏輯斯諦迴歸

其他

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