以下是统计学中常用的计算公式：
•平均数=总体数量÷总体单位总量。
•标准差=方差的算术平方根。
•变异系数=标准差÷平均数。
•相对指标=某一指标数值÷另一指标数值。
•比例=某一指标数值÷另一指标数值。
•频率=某一指标数值÷总体单位数。
•比率=总体内部某一指标数值÷总体另一内部指标数值。
•众数=出现频数最多的数值。
•中位数=将数据由小到大排列后，位于中间位置的数值。
•峰度系数=峰度÷标准峰度。
•偏态系数=偏态÷标准偏态。
•线性回归方程=因变量Y的最小二乘估计a+b*x，其中a和b是线性回归参数。
• F检验=显著性水平，用于检验回归方程的显著性。
• t检验=比较两组数据之间的差异是否显著，或者比较一个数据与已知值之间的差异是否显著。
• Z检验=用于检验比例是否显著不同于50%。
•卡方检验=用于检验两个分类变量之间是否独立。
•方差分析=比较两个或多个总体均值是否存在显著差异。
•相关系数=用于量化两个变量之间的线性相关程度，取值范围为-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无关。
•协方差分析=用于检验两个或多个变量之间的相关性，并分离出它们各自的影响因素。
•主成分分析=将多个变量简化为少数几个综合变量，这些综合变量称为主成分，能够反映原始变量的绝大部分信息。
以下是统计学中常用的计算公式：
样本平均数：
overline{x} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i
x
=
n
1
∑
i=1
n
x
i
总体平均数：
{overline{x}}{总体} = frac{1}{N} sum{i=1}^{N} x_i
x
总体
=
N
1
∑
i=1
N
x
i
四分位差：
Q = Q3 - Q1
Q=Q3−Q1
方差：
s^2 = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} (x_i - overline{x})^2
s
2
=
n
1
∑
i=1
n
(x
i
−
x
)
2
总体方差：
{s^2}{总体} = frac{1}{N} sum{i=1}^{N} (x_i - {overline{x}}_{总体})^2
s
2
总体
=
N
1
∑
i=1
N
(x
i
−
x
总体
)
2
标准差：
s = sqrt{s^2}
s=
s
2
总体标准差：
{s}{总体} = sqrt{{s^2}{总体}}
s
总体
=
s
2
总体
变异系数：
CV = frac{s}{overline{x}}
CV=
x
s
标准分数（Z分数）：
Z = frac{x - overline{x}}{s}
Z=
s
x−
x
样本协方差：
S_{xy} = frac{1}{n-1} sum_{i=1}^{n} (x_i - overline{x})(y_i - overline{y})
S
xy
=
n−1
1
∑
i=1
n
(x
i
−
x
)(y
i
−
y
)
皮尔逊相关系数：
r = frac{sum_{i=1}^{n} (x_i - overline{x})(y_i - overline{y})}{sqrt{sum_{i=1}^{n} (x_i - overline{x})^2 sum_{i=1}^{n} (y_i - overline{y})^2}}
r=
∑
i=1
n
(x
i
−
x
)
2
∑
i=1
n
(y
i
−
y
)
2
∑
i=1
n
(x
i
−
x
)(y
i
−
y
)
以上公式仅供参考，具体使用时需要根据数据类型和实际情况进行选择和调整。同时，还需要注意单位的统一和数据的准确性。
