Лати́нский квадра́т n-го порядка — таблица L=(lij) размеров n × n, заполненная n элементами множества M таким образом, что в каждой строке и в каждом столбце таблицы каждый элемент из M встречается в точности один раз. Пример латинского квадрата 3-го порядка:
Метод наименьших квадратов (МНК) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных. Он может использоваться для «решения» переопределенных систем уравнений, для поиска решения в случае обычных нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. МНК является одним из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным.
И́ндекс челове́ческого разви́тия (ИЧР), до 2013 года — «И́ндекс разви́тия челове́ческого потенциа́ла» (ИРЧП) — интегральный показатель, рассчитываемый ежегодно для межстранового сравнения и измерения уровня жизни, грамотности, образованности и долголетия как основных характеристик человеческого потенциала исследуемой территории. Он является стандартным инструментом при общем сравнении уровня жизни различных стран и регионов. Индекс был разработан в 1990 году группой экономистов во главе с пакистанцем Махбубом уль-Хаком; его концептуальная структура была создана благодаря работе Амартии Сена. Индекс публикуется в рамках Программы развития ООН в ежегодных отчётах о развитии человеческого потенциала с 1990 года.
Коэффициент детерминации — это доля дисперсии зависимой переменной, объясняемая рассматриваемой моделью зависимости, то есть объясняющими переменными. Более точно — это единица минус доля необъяснённой дисперсии в дисперсии зависимой переменной. Его рассматривают как универсальную меру зависимости одной случайной величины от множества других. В частном случае линейной зависимости 
является квадратом так называемого множественного коэффициента корреляции между зависимой переменной и объясняющими переменными. В частности, для модели парной линейной регрессии коэффициент детерминации равен квадрату обычного коэффициента корреляции между y и x.
Индекс Херфиндаля, индекс Херфиндаля — Хиршмана, индекс Герфиндаля — Гиршмана — показатель, использующийся для оценки степени монополизации отрасли. Назван в честь экономистов Орриса Херфиндаля и Альберта Хиршмана.
Алгоритм Гаусса — Ньютона используется для решения задач нелинейным методом наименьших квадратов. Алгоритм является модификацией метода Ньютона для нахождения минимума функции. В отличие от метода Ньютона, алгоритм Гаусса — Ньютона может быть использован только для минимизации суммы квадратов, но его преимущество в том, что метод не требует вычисления вторых производных, что может оказаться существенной трудностью.
Метод Сент-Лагю — один из способов распределения мандатов при пропорциональном представительстве, изобретённый французским математиком Андре Сент-Лагю. Применяется в ряде стран, таких, как Босния и Герцеговина, Германия, Латвия, Непал, Новая Зеландия, Норвегия, Швеция.
Процентный доход — доход, получаемый владельцем денежных средств от предоставления их на время другим экономическим субъектам. Представляет собой компенсацию, выплачиваемую за пользование финансовыми средствами. Обычно выражается в форме годовой процентной ставки.
Индексы Euro-Cbonds - это группа индексов по различным сегментам рынка еврооблигаций России и СНГ, разработанная Информационным агентством Cbonds. База расчета ведется с 1 января 2008 года.
Количество степеней свободы — это количество значений в итоговом вычислении статистики, способных варьироваться. Иными словами, количество степеней свободы показывает размерность вектора из случайных величин, количество «свободных» величин, необходимых для того, чтобы полностью определить вектор.
Метод инструментальных переменных — метод оценки параметров регрессионных моделей, основанный на использовании дополнительных, не участвующих в модели, так называемых инструментальных переменных. Метод применяется в случае, когда факторы регрессионной модели не удовлетворяют условию экзогенности, то есть являются зависимыми со случайными ошибками. В этом случае, оценки метода наименьших квадратов являются смещенными и несостоятельными.
Эффективное число партий, иногда индекс Лааксо — Таагепера, — концепт, использующийся в политической науке в сравнительных исследованиях электоральных и партийных систем для измерения уровня фрагментации партийной системы. Эффективное число политических партий отражает одновременно число партий в партийной системе, а также их относительный вес, причём оно может быть рассчитано как для результатов партий на выборах, так и для распределения мест в легислатуре. Индекс был впервые введён в работе Маркку Лааксо и Рейном Таагепера 1979 года, а затем поддержан и применён в сравнительной политологии Арендом Лейпхартом.
В статистике регрессия Деминга, названная именем У. К. Деминга, — это вид регрессии с ошибками в переменных, которая пытается найти прямую наилучшего сглаживания для двумерного набора данных. Регрессия отличается от простой линейной регрессии в том, что она принимает во внимание ошибки в наблюдении как по оси x, так и по оси y. Регрессия является частным случаем метода наименьших полных квадратов, которая рассматривает любое число показателей и имеет более сложную структуру ошибок.
В прикладной статистике метод наименьших полных квадратов — это вид регрессии с ошибками в переменных, техника моделирования данных с помощью метода наименьших квадратов, в которой принимаются во внимание ошибки как в зависимых, так и в независимых переменных. Метод является обобщением регрессии Деминга и ортогональной регрессии и может быть применён как к линейным, так и нелинейным моделям.
Неотрицательное матричное разложение (НМР), а также неотрицательное приближение матрицы, это группа алгоритмов в мультивариантном анализе и линейной алгебре, в которых матрица V разлагается на (обычно) две матрицы W и H, со свойством, что все три матрицы имеют неотрицательные элементы. Эта неотрицательность делает получившиеся матрицы более простыми для исследования. В приложениях, таких как обработка спектрограмм аудиосигнала или данных мускульной активности, неотрицательность свойственна рассматриваемым данным. Поскольку задача в общем случае неразрешима, её обычно численно аппроксимируют.
Онлайновое машинное обучение — это метод машинного обучения, в котором данные становятся доступными в последовательном порядке и используются для обновления лучшего предсказания для последующих данных, выполняемого на каждом шаге обучения. Метод противоположен пакетной технике обучения, в которой лучшее предсказание генерируется за один раз, исходя из полного тренировочного набора данных. Онлайновое обучение является общей техникой, используемой в областях машинного обучения, когда невозможна тренировка по всему набору данных, например, когда возникает необходимость в алгоритмах, работающих с внешней памятью. Метод используется также в ситуациях, когда алгоритму приходится динамически приспосабливать новые схемы в данных или когда сами данные образуются как функция от времени, например, при предсказании цен на фондовом рынке. Алгоритмы онлайнового обучения могут быть склонны к катастрофическим помехам, проблеме, которая может быть решена с помощью подхода пошагового обучения.
Стохастический градиентный спуск — итерационный метод для оптимизации целевой функции с подходящими свойствами гладкости. Его можно расценивать как стохастическую аппроксимацию оптимизации методом градиентного спуска, поскольку он заменяет реальный градиент, вычисленный из полного набора данных, оценкой, вычисленной из случайно выбранного подмножества данных. Это сокращает задействованные вычислительные ресурсы и помогает достичь более высокой скорости итераций в обмен на более низкую скорость сходимости. Особенно большой эффект достигается в приложениях, связанных с обработкой больших данных.
Метод Эйлера — Паркера — метод построения ортогонального квадрата для заданного латинского квадрата порядка 
. Предложен Паркером в 1959 году.
Принцип Герца, также известный как принцип наименьшей кривизны или принцип прямейшего пути — один из вариационных принципов механики, который гласит, что при отсутствии любых активных сил из всех кинематически возможных траекторий действительной будет только та, у которой наименьшая кривизна. Применялся Герцем для построения механики, в которой действие активных сил заменялось введением соответствующих связей. Впервые предложен в 1894 году.
