主要包括：主成分分析法、因子分析法、聚类分析、最小二乘法与多项式拟合、回归分析（略）、概率分布方法（略）、插值与拟合（略）、方差分析法、逼近理想点排序法、动态加权法、灰色关联分析法、灰色预测法、模糊综合评价、隶属函数的刻画（略）、时间序列分析法、蒙特卡罗(MC)仿真模型、BP神经网络方法、数据包络分析法（DEA）、多因素方差分析法（基于SPSS）、拉格朗日插值ァ⒒毓榉治觯略）、概率分布方法（略）、插值与拟合（略）、隶属函数的刻画（参考《数学建模及其方法应用》）、0-1整数规划模型（参看书籍）、Board评价法（略）、纳什均衡、微分方程方法与差分方程方法（参看书籍）... 、莱斯利离散人口模型（参看数据）..、一次指数平滑预测法（主要是软件的使用）、二次曲线回归方程（主要是软件的使用）、成本-效用分析（略）逐步回归法（主要是软件的使用）... 、双因子方差分析（略）.