统计学参数是描述数据特征的核心指标，​​可分为描述集中趋势、离散程度和分布形态的三大类型​​，包括平均数、标准差、偏度等关键指标，广泛应用于数据分析和科学研究。

1. ​​集中趋势参数​​用于衡量数据分布的中心位置，典型指标包括平均数（总和除以数量）、中位数（数据排序后的中间值）及众数（出现频率最高的值）。例如，某班级平均成绩反映整体水平，中位数则避免极端值干扰。
2. ​​离散程度参数​​描述数据的分散状态，常用方差（各数据与均值差的平方和均值）和标准差（方差的平方根）量化波动性。若两组数据均值相同但标准差差异大，则说明其稳定性截然不同。
3. ​​分布形态参数​​刻画数据的形状特征，偏度体现对称性（正偏度右偏，负偏度左偏），峰度反映分布尖峰或扁平程度。例如，正态分布的偏度为0且峰度为3，偏离此值则表明分布形态异常。
4. ​​高级应用扩展​​还涉及位置参数（如均匀分布的位置调整）、比例参数（如指数分布的缩放因子）及形状参数（如韦伯分布的变形控制）等，这些参数在特定分布建模中发挥关键作用。

理解统计学参数需结合具体场景选择合适的指标，并通过均值、方差等基础参数判断数据特征，或深入分析偏度、峰度等复杂属性。科学运用这些工具可精准提炼数据规律，为决策提供可靠依据。