统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的科学。它的核心方法主要包括描述性统计、推断性统计和预测性统计。
描述性统计：描述性统计是对数据集进行总结和描述的方法。它包括了各种量的度量，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。这些量度可以帮助我们理解数据的基本特征，如数据的中心位置、分散程度等。此外，描述性统计还包括了数据可视化的方法，如条形图、饼图、直方图、散点图等，这些图形可以帮助我们更直观地理解数据的分布和关系。
推断性统计：推断性统计是从样本数据推断总体参数的方法。它包括了各种假设检验和置信区间的计算。假设检验是用于检验某种假设是否成立的方法，如检验某个变量的平均值是否等于某个值，或者两个变量之间是否存在关系等。置信区间则是对总体参数的一个估计范围，它可以帮助我们理解估计的不确定性。
预测性统计：预测性统计是利用历史数据预测未来的方法。它主要包括回归分析和时间序列分析。回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的统计方法，它可以帮助我们理解和预测因变量的变化。时间序列分析则是研究时间序列数据的模式和趋势，它可以帮助我们预测未来的数据点。
以上三种方法并不是孤立的，它们往往是相互关联的。例如，在进行推断性统计时，我们可能需要使用描述性统计的方法来理解数据的分布；在进行预测性统计时，我们可能需要使用推断性统计的方法来评估预测模型的性能。
此外，统计学还包括了许多其他的方法和技术，如质量控制、实验设计、生存分析、多元分析等。这些方法在不同的领域和问题中都有广泛的应用。
总的来说，统计学的核心方法是一套完整的工具和技术，它们可以帮助我们从数据中提取信息，理解现象，预测未来，从而为决策提供依据。
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