在 Igor Pro 里，統(tǒng)計(jì)分析功能相對(duì)完整，適合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理和科研分析。大致可以分為以下幾類：

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1. 描述性統(tǒng)計(jì)

用于快速了解數(shù)據(jù)的分布特征。

菜單路徑：Analysis → Statistics → Descriptive Statistics

常見輸出：均值、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤、方差、偏度、峰度、*小值、*大值、中位數(shù)。

2. 假設(shè)檢驗(yàn)

常用于比較不同組數(shù)據(jù)是否有顯著差異。

t 檢驗(yàn)：配對(duì)樣本、獨(dú)立樣本。

方差檢驗(yàn)（F 檢驗(yàn)、ANOVA）：多組數(shù)據(jù)差異。

非參數(shù)檢驗(yàn)：如 Wilcoxon、Mann-Whitney，用于不滿足正態(tài)分布假設(shè)的情況。

菜單路徑：Analysis → Statistics → Tests

3. 相關(guān)與回歸分析

相關(guān)系數(shù)：皮爾遜、斯皮爾曼，衡量變量間線性或單調(diào)關(guān)系。

線性回歸：擬合直線，輸出斜率、截距和置信區(qū)間。

多元回歸：支持多個(gè)自變量。

菜單路徑：Analysis → Regression 或 Analysis → Statistics → Correlation

4. 分布擬合與概率分析

可以擬合數(shù)據(jù)到正態(tài)、指數(shù)、泊松等分布，得到參數(shù)估計(jì)。

可以做直方圖統(tǒng)計(jì)，再進(jìn)行分布檢驗(yàn)（如 Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)）。

菜單路徑：Analysis → Histogram，Analysis → Curve Fitting

5. 統(tǒng)計(jì)與多變量分析

主成分分析（PCA）：用于降維和模式識(shí)別（需額外加載統(tǒng)計(jì)擴(kuò)展宏）。

聚類分析：對(duì)多組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分組。

多因素 ANOVA：研究多個(gè)自變量對(duì)因變量的綜合影響。

6. 殘差與擬合優(yōu)度分析

當(dāng)做擬合（如線性或非線性擬合）時(shí)，Igor Pro 可以輸出殘差波、標(biāo)準(zhǔn)誤差和 R2，方便檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠窈侠怼?/span>

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