统计学方法有很多，并且不同领域和问题可能会使用不同的统计学方法。以下是一些常见的统计学方法：
1. 描述统计学：通过统计量（如均值、中位数、方差等）来描述和总结数据的特征。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过图表和统计工具来探索数据集的分布、异常值、相关性等。
3. 统计推断：从一个样本数据中推断出总体的特征，并估计推断的精确程度。常见的统计推断方法包括假设检验和置信区间。
4. 相关分析：用来衡量变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
5. 回归分析：用于建立变量之间的线性关系模型，包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
6. 方差分析：用于比较多个组别之间的差异，判断是否存在显著差异。
7. 实验设计：用于研究影响因素对目标变量的影响，包括完全随机设计、区组设计等。
8. 时间序列分析：用于分析时间上的变化趋势和周期性，包括移动平均、指数平滑法、ARIMA模型等。
9. 聚类分析：将数据集中的样本根据相似性进行分类，分析数据内部的结构。
10. 分类与预测：使用已有数据训练模型，然后预测新样本的类别或数值，常见方法有K近邻算法、决策树、支持向量机等。
这只是统计学方法的一小部分，随着统计学的发展和应用领域的不同，还有许多其他方法被使用。
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