АППРОКСИМАЦИЯ - приближенное выражение одних функций другими, как правило, более простыми.
ВАРИАЦИЯ - колеблемость значений признака у разных единиц совокупности вокруг представительного и устойчивого уровня (чаще всего среднего).
ВЫРАВНИВАНИЕ (СГЛАЖИВАНИЕ) - замена фактических значений вариационного ряда некоторыми расчетными (усредненными) величинами с целью выявления закономерностей путем частичной "фильтрации" влияния случайных факторов.
ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ - метод многомерного анализа, позволяющий установить принадлежность некоторого объекта к одной из рассматриваемых совокупностей.
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ - статистический метод решения задачи измерения связи между результативным и факторным (факторными) признаками; основан на разложении общей дисперсии на межгрупповую, отражающую влияние учтенных факторов на общую вариацию результативного признака, и на остаточную, оценивающую вариацию этого же признака под влиянием прочих факторов.
ДИСПЕРСИЯ - мера рассеивания случайной величины вокруг своего среднего значения; математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ - метод разбиения изучаемой совокупности на группы "схожих" объектов (многомерная группировка), каждый из которых характеризуется совокупностью одноименных признаков.
КОРРЕЛЯЦИЯ - вид статистической связи между случайными величинами, отражающей ожидаемое "поведение" результативного признака под влиянием учитываемых факторов.
КОЭФФИЦИЕНТ АППРОКСИМАЦИИ - численная характеристика вариации некоторого признака, представляющая собой отношение корня квадратного из остаточной дисперсии к средней величине признака.
КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ - относительная мера вариации, вычисляемая как отношение среднего квадратического отклонения к средней величине варьирующего признака.
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ - числовая характеристика совместного распределения двух случайных величин, выражающая их взаимосвязь ("тесноту" связи) и изменяющаяся по модулю от нуля до единицы.
КОЭФФИЦИЕНТЫ РЕГРЕССИИ - параметры уравнения регрессии.
МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ (МНК) - построение аппроксимирующей функции из условия минимизации суммы квадратов отклонений значений этой функции от полученных значений результативного признака при заданном аргументе.
ОПРЕДЕЛЯЮЩАЯ ФУНКЦИЯ (ВЕДУЩИЙ ПОКАЗАТЕЛЬ) - численная и содержательная характеристика всей совокупности, вычисляемая через все входящие в нее значения признаков.
ОПРЕДЕЛЯЮЩЕЕ СВОЙСТВО (ПРИНЦИП ИНВАРИАНТНОСТИ) - неизменность числового значения определяющей функции при замене в ней каждого значения осредняемого признака средней величиной.
ПОКАЗАТЕЛЬ СТАТИСТИЧЕСКИЙ - обобщающая количественная и качественная характеристика некоторого свойства совокупности.
ПРИЗНАК - некоторое свойство, которым обладает единица совокупности (вес товара, стоимость и т.п.).
РАЗМАХ ВАРИАЦИИ - показатель, характеризующий пределы колеблемости индивидуальных значений признаков совокупности; определяется как разность между наибольшим и наименьшим значениями признака.
РЕГРЕССИЯ - функция, аналитически отражающая корреляционную связь.
РЯД ВАРИАЦИОННЫЙ - упорядоченное каким-то образом распределение единиц совокупности.
РЯД ВАРИАЦИОННЫЙ ДИСКРЕТНЫЙ - двухмерный ряд, состоящий из дискретных значений варьирующего признака и соответствующих им частот появления таких значений.
РЯД ВАРИАЦИОННЫЙ ИНТЕРВАЛЬНЫЙ - двухмерный ряд (таблица), состоящий из нескольких интервалов, на которые разбит размах вариации, и числа единиц совокупности, попадающих в каждый из этих интервалов.
РЯД РАНЖИРОВАННЫЙ - ряд, в котором значения признака расположены по возрастанию или убыванию.
СОВОКУПНОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКАЯ - множество изменяющихся величин с общим качеством, проявляющимся как закономерность.
СРЕДНЯЯ ВЕЛИЧИНА - показатель, обобщенная характеристика признака, типичное его значение, вокруг которого группируются значения остальных признаков совокупности.
СПЛАЙН-АППРОКСИМАЦИЯ - аппроксимация таблично заданных значений (узлов) некоторой функции специальным многочленом, геометрическая интерпретация которого есть линия, которая подобно гибкой нити (линейки) плавно соединяет эти узлы.