统计模型通常由以下几个组成部分：
指标：统计模型需要用到的变量或指标，这些指标可以包括自变量、因变量、中间变量等。
假设：在建立统计模型前，需要对所要研究的问题做出一些假设，比如假设数据符合某种分布、假设自变量与因变量之间存在线性关系等。
参数：参数是用来描述指标之间关系的定量参数，比如回归系数、方差分析中的组间和组内平方和等。
模型公式：根据所选择的假设和参数，可以构建出统计模型的公式，这个公式能够描述指标之间的关系。
估计方法：根据所选择的假设和数据特点，选择合适的估计方法来估计参数的值。
假设检验：根据所选择的假设和估计出的参数值，进行假设检验，判断所研究的问题是否符合预期。
统计模型通常包括数据集、假设、参数和模型选择等组成部分。数据集是模型建立的基础，通过收集、整理和清洗数据。
假设是模型建立的理论基础，描述了变量之间的关系和模式。
参数是模型中需要估计的未知量，通常通过最大似然估计等方法进行估计。
模型选择则涉及如何选择合适的统计模型来描述数据的特征和规律。这些组成部分共同构成了统计模型，用以解释和预测实际数据中的关系和规律。
