针对非平稳时间序列，寻找长期稳定的均衡关系。
针对回归模型，诊断残差波动是否随变量变化。
针对复杂统计量或非正态数据，利用重采样技术估计区间。
针对实验设计，计算达到预期显著性所需的最小样本量。
针对决策风险，平衡弃真与取伪的概率。
针对复杂因果假设，验证多变量间的直接与间接影响。
针对时间-事件数据，估算生存概率与中位生存期。
针对无监督学习，量化评估聚类结果的紧密度与分离度。
针对高维数据，提取主要特征并可视化。
针对状态变化过程，预测长期稳态分布。
针对复杂不确定系统，通过随机模拟评估极端风险。
针对小样本或需结合先验知识的场景，更新概率信念。
针对金融时间序列，预测资产收益率的波动聚集现象。
针对单变量预测，确定最佳的差分阶数与滞后阶数。
针对连续变量，量化线性相关关系的强度与可靠性。
针对分类变量数据，验证两个变量之间是否存在关联性。
针对多组差异分析，验证不同因素对结果的影响是否显著。
针对统计分析，验证数据是否符合正态分布以决定后续方法。
针对物联网场景，优化IoTDB的写入性能。
针对时序数据生命周期，自动降采样与过期清理。