代码量过大，无法直接给出结果。
代码优化建议：拆分大文件，按功能模块划分，提高可读性和可维护性。

举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念

哎，说起这统计学里的概念，还真是挺有意思的。
我混迹问答论坛这十年，见过不少人对这些概念搞不清楚，今天咱们就聊聊这个。

总体啊，这就像是说一个班级里所有学生的成绩。
比如说，我们要研究这个班级所有学生的数学成绩，那这个班级所有学生的数学成绩就是总体。
这就像我当年上学的时候，咱们班上5 0个人的数学成绩，那个成绩单上的总和，就代表了总体。

然后是样本，这个就好比是从总体里挑出来一部分人，看看他们的成绩怎么样。
比如，从咱们班上随机挑了1 0个人的数学成绩，这1 0个人的成绩就是样本。
我当年参加高考模拟考试的时候，老师就是从全班挑了2 0个人，看看他们的模拟成绩怎么样。

再来是参数，这个就像是说总体里某个具体的数值。
比如，咱们班上所有学生的平均数学成绩，或者是数学成绩的方差，这些就是参数。
我那时候记得，咱们班数学平均分是9 0分，方差是1 5 ，这就是总体的参数。

然后是统计量，这就像是说样本里计算出来的数值，用来估计总体的参数。
比如，从那1 0个人里算出来的平均数学成绩，这个就是统计量。
我当年高考模拟考试的时候，我们那2 0个人的平均分是8 8 分，这就是个统计量，用来估计全班平均分。

最后是变量，这个就是描述一个个体特征的量。
比如，每个人的身高，这就是个变量。
我那时候体育课上量身高，我1 米7 5 ，这就是我的身高变量。
在样本里，每个人的身高也是变量，用来描述样本里每个人的身高特征。

总之，这些概念就像是统计学里的语言，用它们能更好地理解和分析数据。
虽然有时候解释起来有点绕，但搞明白了，还是挺有意思的。

二、统计学基础-基本概念

昨天路过菜市场，看到大妈们围着一堆白菜比划，有人喊"这批菜个头匀"，有人嘀咕"昨天买的这棵菜，根茎粗壮，水分足"。
这时候突然想到，这白菜堆不就像个总体吗？每一棵菜都是个体，但想测每棵菜的甜度、硬度，显然不现实。
于是摊主随机拔了十棵，这就是个样本。
十棵菜的平均大小、平均含水量，就是统计量，用来估计整批菜的情况。

但有个事，那天抽样本的时候，旁边买菜的年轻人手机响了，说是用APP测了自家阳台种的小白菜的硝酸盐含量，每棵精确到0.01 毫克。
等等，这个APP测出来的数值是参数还是统计量？如果他是用这棵菜的数据估计自家阳台所有小白菜的情况，那应该是参数。
但要是他只是记录了这一棵的数据，没打算推广，那这个数值更像是单一样本测量值，既不是严格意义上的统计量，也不是参数...
这事儿让我琢磨，参数和统计量的界限，有时候也挺模糊的。
毕竟参数是理想状态下的总体属性，统计量是现实操作里的样本表现。
就像那白菜，摊主用样本估计总体，是为了卖个好价钱；而年轻人用APP测数据，是为了知道自家菜安全不安全。
两种目的，两种推断逻辑，但都离不开总体、样本、变量这些基本概念...
突然想到，菜市场旁边修鞋的老王，他每天记录修了多少双鞋，按品牌、按鞋底材质分类。
这个记录是变量吗？鞋底材质是定性变量，修鞋数量是离散定量变量。
老王会不会用这些数据分析什么趋势？比如夏天凉鞋多，冬天布鞋多？再远点，他会不会想，如果明天下雨，明天会修多少双雨鞋？这想法，是不是有点统计推断的意思了...