Среднее значение: это метод, который используется для вычисления среднего значения набора данных. Для этого все значения данных суммируются и делятся на количество значений.

Медиана: это метод, который находит значение, которое находится посередине упорядоченного набора данных. Если количество значений нечетное, то медиана будет значение, которое находится посередине. Если количество значений четное, то медиана будет средним значением двух средних значений.

Мода: это метод, который находит значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных. Мода может быть одна или несколько, если несколько значений встречаются одинаковое количество раз.

Дисперсия: это метод, который измеряет разброс значений данных относительно их среднего значения. Чем больше дисперсия, тем больше разброс данных.

Стандартное отклонение: это метод, который измеряет степень изменчивости данных относительно их среднего значения. Оно вычисляется как квадратный корень из дисперсии.

Квантили: это метод, который делит упорядоченный набор данных на равные части. Например, квартили делят данные на четыре равные части, а медиана делит данные на две равные части.

Корреляция: это метод, который измеряет степень взаимосвязи между двумя переменными. Коэффициент корреляции может быть положительным, отрицательным или нулевым, что указывает на силу и направление связи.

Регрессионный анализ: это метод, который используется для изучения взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Регрессионный анализ помогает предсказать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.