英国统计学家、遗传学家，为统计推断、实验设计和群体遗传学奠定了方法基础。
ronald-fisher逻辑回归逻辑回归通过逻辑函数，将解释变量的线性组合与分类结果的概率联系起来，以建模分类结果。
logistic-regression马尔可夫决策过程马尔可夫决策过程用状态、动作、转移概率和奖励描述不确定环境中的序贯决策，并求取最优策略。
markov-decision-process马尔可夫链马尔可夫链是一种随机过程，在给定当前状态的条件下，其未来演化不依赖于过去的状态。
markov-chain马尔可夫链蒙特卡洛一类利用马尔可夫链进行采样，以近似概率分布和期望值的计算方法。
markov-chain-monte-carlo马尔可夫性质马尔可夫性质是指：给定过程的当前状态后，其未来演化不依赖于过去的历史。
markov-property蒙特卡洛方法一类通过反复随机抽样估计数值量并刻画不确定性的计算方法。
monte-carlo-method密度估计密度估计通过参数模型、非参数平滑或灵活的学习分布，从观测数据推断其背后的概率密度。
density-estimation内生性内生性指解释变量与模型中不可观测的扰动项相关，从而使估计和因果解释变得复杂。
endogeneity诺伯特·维纳诺伯特·维纳是美国数学家，参与创立控制论，并对概率、数学分析和统计预测作出奠基性贡献。
norbert-wiener皮埃尔-西蒙·拉普拉斯皮埃尔-西蒙·拉普拉斯是法国数学家、天文学家，其研究革新了天体力学、概率论和数学物理。
pierre-simon-laplace偏差—方差权衡偏差—方差权衡描述系统性预测误差与对训练数据的敏感性如何共同影响模型在未见观测上的预期表现。
bias-variance-tradeoff平稳分布平稳分布是在马尔可夫过程的转移演化下保持不变的概率分布。
stationary-distribution平稳过程平稳过程是概率分布或指定统计矩不随时间指标平移而改变的随机过程。
stationary-process泊松分布泊松分布是描述事件发生次数的离散概率分布，其唯一参数同时等于均值和方差。
poisson-distribution普通最小二乘法普通最小二乘法通过最小化观测响应与拟合值之差的平方和来估计线性回归系数。
ordinary-least-squares期望值随机变量按概率加权的平均值，是概率论、统计学和决策分析中的基本工具。
expected-value期望最大化算法一种在观测不完整或依赖未观测变量时，用于估计统计模型参数的迭代方法。
expectation-maximization-algorithm切比雪夫不等式切比雪夫不等式仅利用方差，就能给出随机变量偏离其均值的概率上界。
chebyshevs-inequality缺失数据插补缺失数据插补以合理值替代缺失观测，同时考虑缺失机制假设，并在必要时计入统计不确定性。
missing-data-imputation时间序列时间序列是按时间排列的观测值序列，用于描述时间变化规律、建立依赖关系模型并预测未来值。
time-series实验设计实验设计是对实验进行统计规划，以估计效应、控制无关变异并获得可解释的证据。
experimental-design事件（概率论）事件是概率模型中由结果组成的可测集合，表示一个可能发生也可能不发生的条件。
event-probability数据科学数据科学融合统计推理、计算与领域知识，从数据中提取信息，为研究和决策提供支持。
data-science似然函数似然函数用于衡量在给定统计模型中，观测数据对不同参数值的支持程度。
likelihood-function随机变量随机变量是将概率空间中的每个结果映射为数值的可测函数。
random-variable随机过程随机过程是以时间或其他参数为指标的一族随机变量，用于描述不确定系统及其相依结构。
stochastic-process随机化随机化通过在分配、排序或计算中引入随机性，支持统计推断并减少系统性偏差。
randomization随机游走随机游走是一种随机过程，其位置通过连续的随机步进发生变化。
random-walk条件独立性条件独立性指在给定信息后，了解一个随机变量不再提供关于另一个随机变量的额外信息。
conditional-independence条件概率条件概率是在已知某个事件发生或给定特定信息的情况下，另一个事件发生的概率。
conditional-probability条件期望条件期望是在给定信息下随机变量的平均值，由可测性与积分保持条件严格定义。
conditional-expectation统计独立性统计独立性是指联合概率等于相应各个概率之积的性质。
statistical-independence统计功效统计功效是在指定备择假设为真时，假设检验拒绝原假设的概率，衡量其检出效应的能力。
statistical-power统计假设检验统计假设检验利用样本数据和具有特定错误率性质的程序，评估关于总体或模型的主张。
statistical-hypothesis-testing统计交互作用统计交互作用指在特定测量或模型尺度上，一个预测变量与结局的关联随另一预测变量而变化。
statistical-interaction统计识别统计识别研究可观测数据与给定假设能否唯一确定参数、分布或其他关注量。
statistical-identification统计学统计学是在不确定性条件下收集、分析、解释和呈现数据的科学。
statistics维纳过程维纳过程是具有连续路径和独立高斯增量的连续时间随机过程，是布朗运动的标准数学模型。
wiener-process维数灾难维数灾难指问题的维度增加时，在几何、统计和计算方面出现的种种困难。
curse-of-dimensionality析因设计析因设计将多个因素的水平组合起来共同考察，以估计各因素的效应及其交互作用。
factorial-design细致平衡细致平衡是指在给定平稳分布下，任意两个状态之间的正向与反向跃迁流恰好相等的条件。
detailed-balance先验分布先验分布表示在纳入某次贝叶斯分析所用的数据之前，对未知量的不确定性。
prior-distribution显著性水平显著性水平是在统计假设检验中预先设定的、错误拒绝真实原假设的概率上限。
significance-level线性回归线性回归将响应变量建模为预测变量的线性组合，用于估计变量关系或预测数值结果。
linear-regression相关性相关性描述变量之间的统计关联，通常用衡量线性或单调关系的系数来量化。
correlation效应量效应量用于量化差异或关联的大小，为统计检验补充有关效应规模及实际重要性的信息。
effect-size协方差协方差通过两个随机变量各自偏离均值的乘积的期望值，衡量它们共同变化的程度。
covariance协方差矩阵协方差矩阵记录随机向量各分量的方差及两两协方差，描述其二阶变异性和线性关联。
covariance-matrix学生t分布一族对称的重尾概率分布，在方差未知的正态总体统计推断中起核心作用。
students-t-distribution鞅鞅是一种可积随机过程，在给定信息流下，其未来值的条件期望等于当前值。
martingale样本均值样本均值是观测值的算术平均数，用于描述数据集的中心位置并估计总体均值。
sample-mean样本空间样本空间是概率模型中所有可能结果的集合，也是定义事件和随机变量的基础。
sample-space一致估计量一致估计量在样本量趋于无穷时依概率收敛于其目标参数。
consistent-estimator依概率收敛依概率收敛是指随机变量与极限随机变量之差超过任意固定正数的概率趋于零。
convergence-in-probability因果推断因果推断利用数据和明确的假设，确定干预如何改变结果，而非仅仅描述变量之间的关联。
causal-inference隐马尔可夫模型一种序列观测的概率模型，观测由遵循马尔可夫链演化的不可观测状态生成。
hidden-markov-model原假设原假设是一项统计断言，用作参照模型，以评估观测数据是否足以支持拒绝该断言。
null-hypothesis正态分布由均值和方差确定的连续概率分布，密度曲线呈对称钟形，在统计推断中具有核心地位。
normal-distribution证据下界证据下界是对数边际似然的变分下界，用于近似推断和概率模型学习。
evidence-lower-bound