核心能力
基本统计分析模块为你提供的能力
以X拟合Y 智能选模
自动识别变量类型并选择最合适的模型，呈现完整分析报表，工程师无需手动判断。
- 连续 Y × 连续 X：散点图 + 拟合线 + 置信区间（一元回归）
- 分类 Y × 连续 X：逻辑回归 + ROC 曲线 + 混淆矩阵
- 连续 Y × 分类 X：单因子方差分析（ANOVA）
- 分类 Y × 分类 X：列联表分析 + 卡方检验
假设检验全套
单 / 双样本均值、比率、标准差、Poisson 比率，配对 t 检验，覆盖工程师常用全部检验场景。
- 均值检验：单样本 t / 双样本 t / 配对 t
- 比率检验：单 / 双比率 + 卡方
- 标准差检验：单 / 双样本，Levene 适配非正态
- Poisson 比率：缺陷计数类质量指标专用
分布拟合与检验
最优分布拟合自动识别数据最佳分布；指定分布检验验证假设的统计依据。
- 最优分布：自动比较 14+ 种分布的拟合优度
- 指定分布检验：正态、Weibull、对数正态等
- AD / KS 检验 + 概率图判读
- 非正态数据自动建议变换方法
样本量与功效
实验设计前规划样本量，结果分析前评估检验功效——避免「样本不足导致假阴性」的常见陷阱。
- 正态均值 / 比率 / 标准差三大类
- 给定 α、功效、效应量反算所需样本
- 已收集样本反算实际检验功效
- OC 曲线可视化展示三者关系
界面预览
真实功能截图
以X拟合Y：自动识别变量类型并选择最合适模型
典型应用场景
这些工程师正在用 基本统计分析
质量质量工程师
用双样本 t 检验对比改善前后生产线均值差异
研发配方研究员
卡方检验验证不同配方对合格率的统计显著影响
工艺数据分析师
异常值检验剔除离群点后重新评估过程能力
方法清单
19 种分析方法
本模块提供的完整方法列表。每个方法都有对应的中文界面、参数说明与结果解读。
以X拟合Y一元回归逻辑回归单因子分析列联分析最优分布拟合指定分布检验单样本均值检验单比率检验单样本标准差检验单样本卡方检验单样本Poisson比率双样本均值检验配对t检验双样本标准差检验双比率检验双样本Poisson比率异常值检验样本量和功效
适用人群
谁会从中受益
基本统计分析模块为以下角色的日常工作提供直接价值。
质量工程师
研发人员
数据分析师
六西格玛黑带
高校科研人员