统计量是统计学中的一个重要概念，它是用来描述样本数据的某种特征或者推断总体参数的一个数值，统计量可以是样本均值、样本方差、样本标准差等，它们都是通过对样本数据进行一定的数学运算得到的。
统计量的计算方法有很多种，下面列举了一些常见的统计量及其计算公式：
1、描述性统计量
描述性统计量是对数据的基本特征进行描述的统计量，包括以下几种：
| 统计量 | 计算公式 |
| 均值 | Σx/n |
| 中位数 | (x₁+x₂)/2 |
| 众数 | 出现次数最多的值 |
| 方差 | Σ(xμ)²/n |
| 标准差 | √(Σ(xμ)²/n) |
| 极差 | xmaxxmin |
| 四分位数 | Q1, Q2, Q3（分别表示第一、二、三个四分位） |
2、参数估计量
参数估计量是用来估计总体参数的统计量，包括以下几种：
| 统计量 | 计算公式 |
| 点估计 | 样本统计量的值 |
| 区间估计 | 样本统计量加减误差范围（如置信区间） |
3、假设检验统计量
假设检验统计量是用来检验某个假设是否成立的统计量，包括以下几种：
| 统计量 | 计算公式 |
| t统计量 | t = (X̄_t μ_0) / SE_t |
| Z统计量 | Z = (X̄ μ_0) / SE_z |
| F统计量 | F = MSB/MSW^2（其中MSB和MSW分别是两个组的方差） |
4、相关性与回归分析统计量
相关性与回归分析统计量是用来分析两个或多个变量之间的关系的统计量，包括以下几种：
| 统计量 | 计算公式 |
| r（相关系数） | r = Σ(xix̄)(yiȳ)/sqrt(Σ(xix̄)²Σ(yiȳ)²) |
| β（回归系数） | β = (Σ(xix̄)(yiȳ))/Σ(xix̄)² |
| R²（决定系数） | R² = (Σ(yiȳ)²)/(Σ(yiȳ)² + σ²) |
| p值（概率值） | p值用于判断回归系数是否显著不为0的概率值 |
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