Тести́рование програ́ммного обеспе́че́ния — процесс исследования, испытания программного продукта, имеющий своей целью проверку соответствия между реальным поведением программы и её ожидаемым поведением на конечном наборе тестов, выбранных определённым образом.
Регрессио́нное тести́рование — собирательное название для всех видов тестирования программного обеспечения, направленных на обнаружение ошибок в уже протестированных участках исходного кода. Такие ошибки — когда после внесения изменений в программу, перестаёт работать то, что должно было продолжать работать, — называют регрессионными ошибками.
Толера́нтность может означать:
- Толерантность в социологии — терпимость к иному мировоззрению, образу жизни, поведению и обычаям.
- Иммунологическая толерантность — иммунологическое состояние организма, при котором он не способен синтезировать антитела в ответ на введение определённого антигена при сохранении иммунной реактивности к другим антигенам.
- Экологическая толерантность — способность организмов жить и развиваться в широком диапазоне условий окружающей среды.
- Толерантность в фармакологии, иммунологии и наркологии — привыкание организма.
- Толерантность в математике — рефлексивное, симметричное, но не обязательно транзитивное бинарное отношение.
- Толерантность переменной — термин регрессионного анализа.
- Инженерная толерантность — допуск, разность между наибольшим и наименьшим предельными значениями, которая задаётся на геометрические размеры деталей, механические, физические и химические свойства.
- Толерантность в биохимии — способность биологических организмов адаптироваться к ядам.
Систе́мное тести́рование програ́ммного обеспе́чения — это тестирование программного обеспечения (ПО), выполняемое на полной, интегрированной системе, с целью проверки соответствия системы исходным требованиям. Системное тестирование относится к методам тестирования чёрного ящика, и, тем самым, не требует знаний о внутреннем устройстве системы.
Регрессио́нный анализ — набор статистических методов исследования влияния одной или нескольких независимых переменных 
на зависимую переменную 
. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными или регрессантами. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения. Наиболее распространённый вид регрессионного анализа — линейная регрессия, когда находят линейную функцию, которая, согласно определённым математическим критериям, наиболее соответствует данным. Например, в методе наименьших квадратов вычисляется прямая, сумма квадратов между которой и данными минимальна.
F-тест или критерий Фишера — статистический критерий, тестовая статистика которого при выполнении нулевой гипотезы имеет распределение Фишера (F-распределение).
Гетероскедасти́чность — понятие, используемое в прикладной статистике, означающее неоднородность наблюдений, выражающуюся в неодинаковой (непостоянной) дисперсии случайной ошибки регрессионной (эконометрической) модели. Гетероскедастичность противоположна гомоскедастичности, означающей однородность наблюдений, то есть постоянство дисперсии случайных ошибок модели.
Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между последовательностями величин одного ряда, взятыми со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени.
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.
Линейная регрессия — используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной переменной 
от другой или нескольких других переменных 
с линейной функцией зависимости.
SimpleTest — инструмент модульного тестирования с открытым исходным кодом для приложений написанных на языке PHP. Был создан Маркусом Бейкером. Структура тестов очень похожа на JUnit и PHPUnit. SimpleTest поддерживает фиктивные объекты и может быть использован для автоматизации регрессионного тестирования веб-приложений с помощью сценариев HTTP клиента, который может разобрать HTML-страниц и моделировать такие вещи, как нажатия на ссылки и представления форм.
Перекрёстная прове́рка — метод оценки аналитической модели и её поведения на независимых данных. При оценке модели имеющиеся в наличии данные разбиваются на k частей. Затем на k−1 частях данных производится обучение модели, а оставшаяся часть данных используется для тестирования. Процедура повторяется k раз; в итоге каждая из k частей данных используется для тестирования. В результате получается оценка эффективности выбранной модели с наиболее равномерным использованием имеющихся данных.
Язык разметки для прогнозного моделирования является языком разметки на основе XML, разработанным Data Mining Group (DMG) и обеспечивающим приложениям способ определения моделей, относящихся к прогнозной аналитике и анализу данных, а также обмен такими моделями между PMML-совместимыми приложениями.
Коинтеграция — свойство нескольких нестационарных (интегрированных) временных рядов, заключающееся в существовании некоторой их стационарной линейной комбинации. Концепция коинтеграции впервые была предложена Грэнджером в 1981 году. В дальнейшем данное направление развивали Энгл, Йохансен, Филипс и другие.
Тест Уайта — универсальная процедура тестирования гетероскедастичности случайных ошибок линейной регрессионной модели, не налагающая особых ограничений на структуру гетероскедастичности, предложенная Уайтом в 1980 г. Тест является асимптотическим.
Экзогенность — буквально «внешнее происхождение» — свойство факторов эконометрических моделей, заключающееся в предопределённости, заданности их значений, независимости от функционирования моделируемой системы. Экзогенность противоположна эндогенности. Значения экзогенных переменных определяются вне модели, и на их основе в рамках рассматриваемой модели определяются значения эндогенных переменных.
Тест Глейзера — статистический тест, позволяющий оценить наличие (отсутствие) гетероскедастичности случайных ошибок регрессионной (эконометрической) модели.
Тест Парка - статистический тест, используемый для проверки гетероскедастичности случайных ошибок регрессионной (эконометрической) модели.
Нелинейная регрессия — это вид регрессионного анализа, в котором экспериментальные данные моделируются функцией, являющейся нелинейной комбинацией параметров модели и зависящей от одной и более независимых переменных. Данные аппроксимируются методом последовательных приближений.
