统计学检测通常涉及对数据的收集、整理、分析和解释，以评估数据的特征、关系和趋势。
描述性统计分析：包括计算数据的集中趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如标准差、方差）。
频率分布：确定数据在不同类别或区间内的出现频率。
正态性检验：检查数据是否符合正态分布。
相关性分析：研究变量之间的线性关系。
回归分析：建立变量之间的预测模型。
方差分析：比较多个组之间的均值差异。
假设检验：验证关于总体参数的假设。
置信区间估计：确定总体参数的可能范围。
样本量计算：确定合适的样本大小。
抽样方法选择：选择合适的抽样方式。
数据可视化：通过图表展示数据分布和关系。
数据清洗：处理缺失值、异常值等。
数据转换：对数据进行标准化、归一化等处理。
卡方检验：用于分类数据的独立性检验。
非参数检验：适用于不满足参数检验条件的数据。
生存分析：研究事件发生的时间。
主成分分析：降低数据维度。
因子分析：提取公共因子。
聚类分析：将数据分组。
判别分析：对数据进行分类。
时间序列分析：研究数据随时间的变化。
贝叶斯统计：基于贝叶斯定理的统计方法。
蒙特卡罗模拟：通过模拟进行概率估计。
统计功效分析：评估检验的有效性。
模型评估：评估统计模型的性能。
数据挖掘：从大量数据中发现模式和知识。
决策树分析：构建决策树模型。
随机森林分析：使用多个决策树进行分析。
神经网络分析：模拟人脑神经元网络。
