同归分析是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式，来表述它们之间数量上的平均变化关系。
regression equation 对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。 指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。 回归直线方程 若：在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点，记此直线方程为（如右所示，记为①式） 这里在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值xi=1，2，……，6）时，Y相应的观察值为yi，而直线上对应于xi的纵坐标是 ①式叫做Y对x的 回归直线方程，相应的直线叫做回归直线，b叫做回归系数。要确定回归直线方程①，只要确定a与回归系数b。 回归直线的求法 最小二乘法： 总离差不能用n个离差之和 来表示，通常是用离差的平方和，即 作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q去最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法 用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式： 最小二乘法求回归直线方程中a、b的公式
平均回归（mean reversion）是一种统计学的现象，，一旦遇到随机性成功后，以后必定会出现回归平均。 举个经济学中的例子：真实汇率比率(real exchange rate)一般是在购买力平价(purchasing power parity)附近随机漫步的(random walk)。这里存在一个约束(band)，在约束内，RER一直随机漫步，然而一旦RER超过了这个约束，RER就会回归平均。 再举个实际中简单的例子：一个棒球选手打出一场超常发挥的成功比赛之后，除非之后的每场比赛都更加超水平发挥，否则就会不如前一次而“回归平均”。
定义 四分位距通常是用来构建箱形图，以及对概率分布的简要图表概述。对一个对称性分布数据（其中位数必然等于第三四分位数与第一四分位数的算术平均数），二分之一的四分差等于绝对中位差（MAD）。中位数是集中趋势的反映。 公式：IQR = Q3 − Q1示例 数列参数四分差110221043105Q1410751086109Q2 (中位数)711081129115Q31011811118 从这个表格中，我们可以算出四分差的距离为 115 − 105 = 10.
简介 四分位数间距：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小. 即：Q3 --Q1四分位数求法第一步 确定四分位数的位置 四分位数是将数列等分成四个部分的数，一个数列有三个四分位数，设下四分位数、中位数和上四分位数分别为Q1、Q2、Q3，则：Q1、Q2、Q3的位置可由下述公式确定： Q1的位置 (n+1)/4 Q2的位置 (n+1) /2 Q3的位置 3(n+1)/4 式中n表示资料的项数第二步 根据第一步所确定的四分位数的位置，确定其相应的四分位数。 例如：某车间某月份的工人生产某产品的数量分别为13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4、15.7公斤，则三个四分位数的位置分别为： Q1的位置 (n+1)/4 =(11+1)/4=3 Q2的位置 (n+1) /2=(11+1)/2=6 Q3的位置 3(n+1)/4=3(11+1)/4=9 即变量数列中的第三个、第六个、第九个工人的某种产品产量分别为下四分位数、中位数和上四分位数。即： Q1 = 13.8公斤、Q2 = 14.6公斤、Q3 = 15.2公斤
品质工程（英语：Quality Engineering），由日本学者田口玄一创始的工程方法，以统计学的方式来进行实验及生产过程管控，达到产品品质改善及成本降低的双重目的。 为了表示对发明者的尊崇，它也被称为是田口式品质工程（Taguchi Quality Engineering），或是田口方法（Taguchi Methods）。 它是目前为了达到稳健设计中最著名的方法学，因而也被称为田口式稳健设计方法（Taguchi Methods of Robust Design）。
周期性普查制度时国家统计报表制度的一个类型，是就我国社会经济发展的善，由国务院组织，每隔一段时间进行一次普查的统计调查制度。
只用来判定类别,数字不是用来比较大小的变数,如：0,1分别代表男,女.
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