统计学参数是用来描述总体特征的数值指标，它们是总体的固有属性，不会随着观察样本的改变而变化。以下是一些常见的统计学参数：

均值 （Mean）：

表示数据集的平均水平，计算方法是所有数值的总和除以数值的数量。

中位数 （Median）：

将数据集从小到大排序后位于中间的数值，用于描述中等水平。

众数 （Mode）：

数据集中出现次数最多的数值，用于描述数据分布的模式。

方差 （Variance）：

表示数据集中各个数值与均值之差的平方值的平均值，用于衡量数据的离散程度。

标准差 （Standard Deviation）：

方差的平方根，同样用于衡量数据的离散程度。

偏度 （Skewness）：

衡量数据分布的不对称程度，正偏斜表示数据右侧尾部更长，负偏斜表示数据左侧尾部更长。

峰度 （Kurtosis）：

衡量数据分布形状的统计参数，正峰度表示数据比正态分布更尖峰，负峰度表示数据比正态分布更扁平。

四分位数 （Quartiles）：

将数据集分为四等份的数值，Q1（第一四分位数）位于25%分位，Q2（第二四分位数或中位数）位于50%分位，Q3（第三四分位数）位于75%分位。

极差 （Range）：

数据集中最大值与最小值之间的差，用于衡量数据分布的广度。

相关系数 （Correlation Coefficient）：

衡量两个变量之间的线性关系程度，值介于-1和1之间。

这些参数有助于我们更好地理解和分析数据集的特征和规律