iModel 支持哪些统计学方法？
很多团队在选型时最关心一个问题：换用一款国产数据科学平台，统计能力会不会「缩水」？本文按从基础到高级的顺序，系统梳理 iModel 当前覆盖的统计学方法，并对照传统统计软件说明各自的适用场景。
一、描述性统计：先看清数据长什么样
描述性统计是一切分析的起点——建模之前先理解数据的集中趋势、离散程度与分布形态。iModel 以可视化节点提供完整的描述性指标计算与汇总能力。
二、概率分布与抽样
统计推断建立在概率分布与抽样理论之上。iModel 支持常见分布的概率计算与多种抽样、重抽样方法，为后续的假设检验和模型评估打好基础。
三、假设检验：用数据回答「有没有差异」
无论是 A/B 实验、质量对比还是科研结论验证，假设检验都是核心工具。iModel 同时覆盖参数检验与非参数检验两大类。
参数检验
非参数检验（数据不满足正态时）
四、相关与回归分析：量化变量之间的关系
从「两个指标是否相关」到「用一组因素预测结果」，iModel 提供从相关分析到多种回归建模的完整链路，并配套残差分析、共线性诊断等回归诊断工具。
五、多元统计分析：在高维数据里找结构
当变量维度变高、关系变复杂时，多元统计帮助降维、分群与提取潜在结构。这也是 iModel 区别于普通报表工具的能力之一。
六、时间序列分析：从历史数据预测趋势
面向销量预测、负荷预测、风险监测等场景，iModel 提供从平滑、分解到 ARIMA 建模的时间序列方法。
七、试验设计与质量统计：Minitab 的核心场景
制造业、六西格玛与质量改进团队最熟悉的 DOE、控制图、过程能力分析，iModel 同样以可视化方式提供，可作为 Minitab 在质量统计场景下的国产化替代。
八、生存分析与可靠性
面向流失分析、设备寿命、风险率估计等场景，iModel 支持生存分析的常用模型。
iModel 与传统统计软件的方法覆盖对比
| 统计场景 | 常见传统工具 | iModel |
|---|---|---|
| 描述性统计与可视化 | SPSS / Excel | ✅ 可视化节点 |
| 假设检验与方差分析 | SPSS / SAS | ✅ 参数 + 非参数 |
| 回归与多元分析 | SAS / SPSS | ✅ 含正则化回归 |
| 试验设计 DOE | Minitab | ✅ |
| 统计过程控制 SPC | Minitab | ✅ |
| 时间序列预测 | SAS / SPSS | ✅ 含 ARIMA |
| 与机器学习 / 数据工程衔接 | 需多工具切换 | ✅ 同一画布完成 |
| 信创合规本地部署 | 多为国外软件 | ✅ 全栈国产化 |
常见问题（FAQ）
可以覆盖绝大多数常用场景。描述性统计、假设检验、方差分析、回归与多元分析对应 SPSS 的主力功能；试验设计 DOE、控制图、过程能力分析、Gage R&R 对应 Minitab 的质量统计场景。对国内企业而言，iModel 还额外提供信创合规的本地化部署与中文界面。
不需要。iModel 采用可视化拖拽节点的方式，每一种统计方法都是一个可配置的节点，连线即成流程。同时也保留了脚本节点，方便有编程能力的用户做扩展，兼顾零代码与高阶需求。
iModel 基于成熟的开源统计计算内核构建，算法实现与主流统计软件一致，结果可与传统工具相互验证。整个分析流程以工作流形式保存，参数与数据全程可追溯、可复现，便于审计与协作复核。
金融与保险（风险与精算分析）、制造业（六西格玛 / 质量改进）、医疗与科研（假设检验 / 生存分析）、零售与营销（用户分群 / 关联分析）等都适用。岗位上覆盖数据分析师、质量工程师、风控人员、科研人员等。
支持。iModel 提供全因子 / 部分因子 / 响应面等试验设计方法，以及控制图、过程能力分析（Cpk/Ppk）、测量系统分析、帕累托图、因果图等六西格玛常用工具，可作为质量统计场景下的国产化替代方案。
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