Стати́стика — отрасль знаний, наука, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения, мониторинга, анализа массовых статистических данных и их сравнение; изучение количественной стороны массовых общественных явлений в числовой форме.
Шкала — это знаковая система, для которой задано отображение, ставящее в соответствие реальным объектам, ситуациям, событиям или процессам тот или иной элемент (значение) шкалы. Формально шкалой называют кортеж, ⟨X, φ, Y⟩, где X — множество реальных объектов, ситуаций, событий или процессов, φ — отображение, Y — множество элементов (значений) знаковой системы.
Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью статистических и других математических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических методов для оценки экономических теорий. Эконометрика даёт инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Кроме того, эконометрика активно используется для прогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий. При этом эконометрика является частью экономической теории, наряду с макро- и микроэкономикой.
Реймонд Бернар Ке́ттел (Кеттелл) — британский и американский психолог, внёсший существенный вклад в развитие дифференциальной психологии в областях черт личности, способностей и мотивации. Автор одной из наиболее влиятельных теорий личности, разработанных в психологии XX века, автор теории флюидного и кристаллизованного интеллектов. Являлся последовательным сторонником мультивариативных исследований в психологии. Опубликовал 55 книг и более 500 статей. Автор 16-факторной модели личности и создатель соответствующей психодиагностической методики.
Пара́метр — величина, значения которой служат для различения элементов некоторого множества между собой; величина, постоянная в пределах данного явления или задачи, но при переходе к другому явлению или задаче могущая изменить своё значение.
Data mining — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году.
Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.
Вероятностный латентно-семантический анализ (ВЛСА), также известный как вероятностное латентно-семантическое индексирование — это статистический метод анализа корреляции двух типов данных. Данный метод является дальнейшим развитием латентно-семантического анализа. ВЛСА применяется в таких областях как информационный поиск, обработка естественного языка, машинное обучение и смежных областях. Данный метод был впервые опубликован в 1999 году Thomas Hofmann.
Латентно-семантический анализ (ЛСА) — это метод обработки информации на естественном языке, анализирующий взаимосвязь между коллекцией документов и терминами в них встречающимися, сопоставляющий некоторые факторы (тематики) всем документам и терминам.
EM-алгоритм — алгоритм, используемый в математической статистике для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае, когда модель зависит от некоторых скрытых переменных. Каждая итерация алгоритма состоит из двух шагов. На E-шаге (expectation) вычисляется ожидаемое значение функции правдоподобия, при этом скрытые переменные рассматриваются как наблюдаемые. На M-шаге (maximization) вычисляется оценка максимального правдоподобия, таким образом увеличивается ожидаемое правдоподобие, вычисляемое на E-шаге. Затем это значение используется для E-шага на следующей итерации. Алгоритм выполняется до сходимости.
Планирование эксперимента — комплекс мероприятий, направленных на эффективную постановку опытов. Основная цель планирования эксперимента — достижение максимальной точности измерений при минимальном количестве проведенных опытов и сохранении статистической достоверности результатов.
Латентное размещение Дирихле — применяемая в машинном обучении и информационном поиске порождающая модель, позволяющая объяснять результаты наблюдений с помощью неявных групп, благодаря чему возможно выявление причин сходства некоторых частей данных. Например, если наблюдениями являются слова, собранные в документы, утверждается, что каждый документ представляет собой смесь небольшого количества тем и что появление каждого слова связано с одной из тем документа. LDA является одним из методов тематического моделирования и впервые был представлен в качестве графической модели для обнаружения тематик Дэвидом Блеем, Эндрю Ыном и Майклом Джорданом в 2003 году.
Временная область — анализ математических функций, физических сигналов или временных рядов в экономике или статистике охраны окружающей среды относительно времени. Во временной области значения сигнала или функции известное для всех действительных чисел в случае непрерывного времени, или в разные отдельные моменты в случае дискретного времени. Инструментом, который обычно используется для визуализации реальных сигналов во временной области, является осциллограф. График временной области показывает, как сигнал изменяется во времени, тогда как график частотной области показывает, насколько много сигнала лежит в пределах каждой заданной частотной полосы в диапазоне частот.
Тематическое моделирование — способ построения модели коллекции текстовых документов, которая определяет, к каким темам относится каждый из документов.
Размещение патинко — метод тематического моделирования, применяемый в машинном обучении и обработке естественного языка, позволяющий обнаружить скрытую тематическую структуру в коллекции документов. От более ранних методов алгоритм отличается тем, что моделирует корреляции между темами в дополнение к корреляциям слов, задающих темы. PAM превосходит LDA по гибкости и выразительной силе. Впервые метод описан, реализован и применён для обработки текстов на естественном языке, однако, может быть использован и в других областях, например, для задач биоинформатики. Своё название получил благодаря популярным в Японии игровым автоматам патинко, в которых реализована игра, напоминающая пинбол на доске Гальтона.
Современная теория тестирования (англ. Item Response Theory) — набор методов, позволяющий оценить вероятность правильного ответа испытуемых на задания различной трудности. Она используется для того чтобы избавиться от плохих (неинформативных) вопросов в опроснике, оценки взаимосвязи латентных конструктов между собой и с наблюдаемыми переменными, оптимизации предъявления заданий респондентам, и т. д. В русском языке название Item Response Theory переводится различным образом. Ю.Нейман и В.Хлебников предлагают называть её «Теория моделирования и параметризации педагогических тестов» (ТМППТ). В.Аванесов — «Математико-статистическая теория оценки латентных параметров заданий теста и уровня подготовленности испытуемых». Однако одним из наиболее удачных способов перевода является «современная теория тестирования», поскольку её модели описывают не тестовые задания и не тест сам по себе, а результат взаимодействия респондентов и заданий.
Непараметрическая статистика — раздел статистики, который не основан исключительно на параметризованных семействах вероятностных распределений. Непараметрическая статистика включает в себя описательную статистику и статистический вывод.
Линейный дискриминантный анализ, нормальный дискриминантный анализ или анализ дискриминантных функций является обобщением линейного дискриминанта Фишера, метода, используемого в статистике, распознавании образов и машинном обучении для поиска линейной комбинации признаков, которая описывает или разделяет два или более классов или событий. Получившаяся комбинация может быть использована как линейный классификатор, или, более часто, для снижения размерности перед классификацией.
Выделение признаков — это разновидность абстрагирования, процесс снижения размерности, в котором исходный набор исходных переменных сокращается до более управляемых групп (признаков) для дальнейшей обработки, оставаясь при этом достаточным набором для точного и полного описания исходного набора данных. Выделение признаков используется в машинном обучении, распознавании образов и при обработке изображений. Выделение признаков начинает с исходного набора данных, выводит вторичные значения (признаки), для которых предполагается, что они должны быть информативными и не быть избыточными, что способствует последующему процессу машинного обучения и обобщению шагов, а в некоторых случаях ведёт и к лучшей человеческой интерпретацией данных.
Количественные методы исследований — методы исследований, фокусирующиеся на сборе и анализе количественных данных. Количественные методы применяются как в рамках индуктивного подхода для выявления причинно-следственных связей и статистических закономерностей, так и в рамках дедуктивного подхода для проверки теорий, сформированных на базе эмпирических исследований и позитивистских принципов. В социальных науках различают количественные и качественные методы исследований.
