数学中的统计方法种类繁多，根据应用领域和复杂程度可分为以下几类：
一、基础统计方法
统计表 将原始数据按类别整理成表格形式，便于数据排序和对比分析。
统计图
- 条形统计图： 用直条长度表示数量，适合展示不同类别数据的数量对比。 - 扇形统计图
- 折线统计图：通过折线变化展示数据趋势，适用于时间序列分析。
二、进阶统计方法
频数与频率分布 通过计算数据出现的频数及频率，分析数据分布特征。
抽样调查与推断统计
- 简单随机抽样： 从总体中随机抽取样本，推断总体特征。 - 分层抽样与系统抽样
三、数据分析方法
描述性统计 包括平均数、中位数、众数等指标，用于概括数据集中趋势。
推断性统计
通过假设检验、置信区间等手段，对总体参数进行推断。
四、特殊领域统计方法
回归分析
研究变量间的因果关系，如线性回归、多元回归等。
聚类分析
将数据分组，发现数据内在结构，如K-means聚类。
时间序列分析
分析数据随时间变化规律，如季节性调整、ARIMA模型。
五、实验设计与统计设计
设计实验方案：
明确研究目的、假设、样本选择等步骤。
统计推断设计：
通过合理抽样设计，确保统计结论的有效性。
总结
数学统计方法涵盖从基础数据整理到复杂模型构建的全过程，不同方法适用于不同场景。例如，描述性统计适合初步分析，而推断性统计则用于验证假设。实际应用中常结合多种方法，如先用条形图展示数据分布，再通过回归分析探索变量关系。