统计量是用于描述数据特征或从数据中推导出结论的数值。它们可以分为两大类：描述性统计量和推论性统计量。
1. 描述性统计量
描述性统计量主要用于描述数据的基本特征，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 推论性统计量
推论性统计量主要用于从样本数据中推断总体特征，如概率、概率分布、置信区间、假设检验等。
2.1 均值
均值是数据集所有数值的平均值，用数学符号表示为μ。在R语言中，可以使用`mea()`函数计算均值。
2.2 中位数
中位数是将数据集从小到大排序后，位于中间位置的数值。在R语言中，可以使用`media()`函数计算中位数。
2.3 众数
众数是一组数据中出现次数最多的数值。在R语言中，可以使用`mode()`函数计算众数。
2.4 方差与标准差
方差是数据集各数值与其均值的平方差的平均值，标准差是方差的平方根。在R语言中，可以使用`var()`和`sd()`函数分别计算方差和标准差。
3.1 概率与概率分布
概率是某一事件发生的可能性，概率分布则描述了某一随机变量的所有可能取值的概率。在R语言中，可以使用各种分布函数（如`dbiom()`, `dpois()`, `d()`等）计算概率和概率分布。
3.2 置信区间与假设检验
置信区间是在一定的置信水平下，一个总体参数的可能取值范围。假设检验则是根据样本数据推断总体特征的过程。在R语言中，可以使用`cofi()`和`.es()`等函数计算置信区间和进行假设检验。
使用R语言进行统计量的计算能够帮助我们深入理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
