统计过程

计算由纯 Dart 包 statkit 完成（不依赖 Flutter）。

对照表

类别	入口 API
描述	`Descriptives.compute`
频率	`Frequencies.compute` / `histogramBins`
t 检验	`TTest.oneSample` / `independentSamples` / `paired`
ANOVA	`OnewayAnova.compute`、`tukeyHsd`
协方差分析	`ancova`（Type III 平方和）
置换检验	`Permutation.random` / `Permutation.exact`、`twoSampleMeanDifference`、`pairedDifference`
相关	`Correlation.pearson` / `spearman` / `matrix`
回归	`Regression.simple` / `multiple`、`stepwiseRegression`
逻辑回归	`logisticRegression` / `logisticRegressionFull`（二元）、`multinomialLogistic`（多分类）
因子	`factorPca`
卡方	`ChiSquareTest.goodnessOfFit` / `independence`
非参数	`Nonparametric.mannWhitney` / `wilcoxon` / `kruskalWallis` / `jonckheereTerpstra` / `lillieforsP`
信度	`Reliability.cronbachAlpha`
聚类	`KMeans.cluster`
ROC	`rocCurve`
正态性	`normalityTest`
均值表	`meansTable`

statkit 0.5.0 新增的过程（Jonckheere-Terpstra 有序趋势检验、置换检验、Lilliefors 校正、多项 logistic 回归、ANCOVA）标注为 @experimental：接口可能在次版本里调整。

二元 logistic 回归：IRLS 迭代此前在两点之间振荡（工作响应权重写错），截距标准误又取了标准化尺度 —— 现在系数、OR、SE、p 都来自真正的极大似然点。
Levene 方差齐性：改为以组均值为中心（PSPP / SPSS 的 ONEWAY、T-TEST、GLM 口径），useMean: false 仍可取 Brown-Forsythe。
Mann-Whitney U：渐近方差补上结校正，p 用 2·Φ(z)（PSPP 的 Asymp. Sig.（双尾））；连续性校正后的 Z / p（SPSS、R 口径）另存于 extra['zContinuityCorrected'] / extra['pContinuityCorrected']。
KS 正态性检验：参数由样本估计时改用 Lilliefors 校正的 p（原先前一种口径几乎不会拒绝）。
取数口径：用户缺失值 / 系统缺失、成对删除与整行删除的适用范围见缺失值口径。

bash

cd packages/statkit && dart test

91 个用例覆盖描述、分布、t、ANOVA / ANCOVA、相关、回归、logistic、非参数与置换、信度、K-Means 等。与 PSPP 2.1.2 的对拍用例在应用侧 test/pspp_parity_test.dart，随 CI 一同运行。