统计应用软件分析方法包括什么

统计应用软件分析方法主要包括以下几种：

1. 描述性统计分析：这是最基本的统计分析方法，包括计算均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量。这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况和中心趋势。例如，我们可以使用均值来描述一组数据的平均大小，使用中位数来消除异常值的影响，使用众数来找出数据中出现频率最高的数值。

2. 推断性统计分析：这是在样本数据的基础上，对总体进行推断的方法。主要包括假设检验、置信区间、回归分析等。假设检验是判断两个或多个变量之间是否存在显著差异的方法；置信区间是估计总体参数的一种方法，它可以给出一个关于总体参数的可信区间；回归分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法，它可以帮助我们预测一个变量的变化对另一个变量的影响。

3. 非参数统计分析：这是在样本数据的基础上，对总体进行推断的方法。主要包括秩和检验、Kruskal-Wallis检验、Mann-Whitney U检验等。秩和检验是用于比较两个样本的秩和是否相等的方法；Kruskal-Wallis检验是用于比较三个或更多样本的秩和是否相等的方法；Mann-Whitney U检验是用于比较两个样本的秩和是否相等的方法。

4. 分类统计分析：这是对分类数据进行分析的方法。主要包括卡方检验、Fisher精确检验、列联表分析等。卡方检验是用于检验两个分类变量之间是否有关联的方法；Fisher精确检验是用于检验两个分类变量之间是否有关联的方法；列联表分析是用于分析两个分类变量之间关联强度的方法。

5. 时间序列统计分析：这是对时间序列数据进行分析的方法。主要包括自相关分析、偏自相关分析、协整分析等。自相关分析是用于判断时间序列数据之间的相关性的方法；偏自相关分析是用于判断时间序列数据之间的相关性的方法；协整分析是用于判断两个或多个时间序列数据之间是否存在长期稳定关系的方法。

6. 机器学习与数据挖掘：这是利用统计学原理和算法，从大量数据中提取有用信息的方法。主要包括聚类分析、主成分分析、因子分析、决策树、支持向量机等。聚类分析是将相似的数据分为一类的方法；主成分分析是将多个变量转换为少数几个综合变量的方法；因子分析是将多个变量分解为少数几个潜在变量的方法；决策树是一种基于树形结构的分类方法；支持向量机是一种基于最大间隔的分类方法。

以上各种统计分析方法都有其适用的场景和优缺点，在实际问题中需要根据具体情况选择合适的方法进行分析。