统计分析的两大内容为统计描述和统计推断

统计分析是研究如何收集、整理和分析数据，以便从数据中提取有用信息的过程。统计分析的两大内容是统计描述和统计推断。

1. 统计描述：统计描述是对数据的基本情况进行描述，包括数据的分布、中心趋势和离散程度等。统计描述的目的是帮助我们更好地理解数据的特征和规律。常见的统计描述方法有：

（1）均值：表示一组数据的平均数值，常用符号表示为$overline{x}$。

（2）中位数：将一组数据从小到大排列后，位于中间位置的数值，常用符号表示为$M$。

（3）众数：一组数据中出现次数最多的数值，常用符号表示为$x$。

（4）方差：表示一组数据的离散程度，常用符号表示为$s^2$。

（5）标准差：方差的平方根，常用符号表示为$s$。

（6）极差：一组数据中最大值与最小值之差，常用符号表示为$R$。

（7）四分位数：将一组数据从小到大排列后，将中间两个数值分别作为上四分位数和下四分位数，常用符号表示为$Q_1$和$Q_3$。

2. 统计推断：统计推断是根据样本数据来推断总体特征的过程。常用的统计推断方法有：

（1）假设检验：根据样本数据来检验一个假设是否成立。常见的假设检验方法有：t检验、F检验、卡方检验等。

（2）置信区间：根据样本数据来估计总体参数的一个区间，常用符号表示为$hat{theta} pm Z_{alpha/2}sqrt{ncdotfrac{s^{2}}{n-k}}$，其中$theta$是总体参数，$Z_{alpha/2}$是正态分布的临界值，$n$是样本容量，$k$是自由度。

（3）回归分析：根据样本数据来建立变量之间的数学模型，常用符号表示为$beta = X'beta$，其中$beta$是未知参数，$X$是自变量向量，$beta$是未知参数向量。

（4）方差分析：根据样本数据来比较多个处理组之间的差异，常用符号表示为$sum_{i=1}^{k}SS_{ii}
• SS_{00}$，其中$SS_{ii}$是第$i$个处理组的平方和，$SS_{00}$是误差平方和。