univariate analysis

univariate analysis
Univariate analysis是统计学中最基本的分析方法，它旨在描述单一
变量之间的关系。

它可用于识别变量之间的趋势以及关联，并绘制可视化图
表来比较不同变量间的关系。

Univariate分析常用于判断数据的性质，比如均值、方差、中位数以及其
他分类质量指标。

基于这些数据，可以进一步判断数据特征，比如正态分布、极端值和异常值。

进行Univariate分析还可以用来检验假设并比较不同的
变量之间的差异。

Univariate分析的工具有直方图，核密度估计，箱形图和散点图等等。

这些工具可以用来对变量进行分类，可视化不同变量之间的关系，并确定变
量特性。

在结果中，可以明显看出变量的分布情况，以及它们之间的关联程度。

Univariate分析是一种非常有用的手段，可以使统计学家获得有关数据
的基本信息，进而加深对数据的理解。

它也可以用于进一步的多变量分析，
比如回归分析。

因此，弄清楚变量之间的关系会有助于统计人员更准确地研
究数据，从而更好地指导业务决策。