algoritmo: nombre que se da a un tipo de fórmula que define la secuencia de pasos necesaria para acometer la resolución de un problema.
análisis: rama de alto nivel de las matemáticas.
análisis secuencial: análisis ininterrumpido de los datos que se realiza a medida que éstos van llegando. Se verifica siempre teniendo en cuenta los efectos de los datos anteriores.
a priori: véase probabilidad a priori.
axioma: el supuesto en el que se basa una teoría matemática.
ban: medida de la probabilidad expresada en logaritmos de base diez, circunstancia que permite sustituir las multiplicaciones por sumas.
Bayes jerárquico: método que desarrolla un conjunto de modelos matemáticos mediante el fraccionamiento de los procesos complejos en una serie de fases denominadas jerarquías.
bayesianismo ingenuo: tipo especial de red bayesiana con la que se obtiene una operatividad muy rápida.
cadena de Márkov: proceso que asume la probabilidad de que un acontecimiento dado dependa únicamente de los acontecimientos inmediatamente anteriores.
cadena de Montecarlo de Márkov (MCMC, según sus siglas inglesas —«Markov chain Monte Carlo»—): tipo de proceso con el que se vienen a combinar las cadenas de Márkov con el procedimiento de Montecarlo.
credibilidad: valoración de la fiabilidad que los actuarios de seguros conceden a un específico conjunto de formularios y detalles particulares relacionados con las reclamaciones que recibe su compañía y que utilizan para establecer los precios de las pólizas de riesgo.
criptografía: elaboración y descifrado de códigos y claves pensados para realizar comunicaciones imposibles de entender para los receptores no deseados.
cuota: el índice de probabilidad de que un acontecimiento venga a ocurrir o no.
datos: fragmentos de información susceptibles de ser representados en forma numérica.
estadística: rama de las matemáticas aplicadas que permite medir la incertidumbre de uno o varios acontecimientos y analizar sus consecuencias.
estadística multivariante: forma de análisis matemático que incluye el estudio de un gran número de incógnitas y variables.
filtro: proceso que además de determinar que los datos de un determinado estudio sean inmunes al ruido de un sistema consigue extraer información de dichos datos.
frecuentismo: rama de la teoría de la probabilidad que viene a medir la frecuencia relativa de un acontecimiento capaz de repetirse una y otra vez, haciéndolo además en condiciones prácticamente idénticas.
función generatriz: atajo matemático para realizar cálculos aproximados.
hipótesis: proposición que ha de ser sometida a comprobación o que deberá sufrir modificaciones conforme se vayan reuniendo nuevas pruebas.
hipótesis nula: hipótesis verosímil capaz de explicar (al menos en potencia) las causas de un determinado conjunto de datos. Toda hipótesis nula puede compararse después con las demás alternativas disponibles.
índice de probabilidad: comparación entre las probabilidades que presenta una determinada observación en dos casos concretos: el de que la hipótesis sea cierta y el de que se revele falsa.
inducción: extracción de conclusiones sobre las leyes naturales o las invarianzas constatadas por medio de una observación o un experimento. Es lo contrario de la deducción.
inferir: averiguar la esencia de las leyes y las regularidades naturales a partir de una afirmación o una observación adecuadamente definidas.
investigación de operaciones o investigación operativa: enfoque científico destinado a facilitar la toma de decisiones.
maldición de la alta dimensionalidad: crecimiento explosivo de los conjuntos de datos estudiados producido como consecuencia de la adición de nuevas variables.
método de Montecarlo: método informático mediante el cual se consigue simular ciertas distribuciones probabilísticas por medio de la realización de muestreos aleatorios.
modelo: sistema matemático utilizado para entender otros sistemas, ya sean éstos de índole igualmente matemática o bien de carácter físico, biológico o social.
muestra: selección de un número de observaciones finito a fin de poder extraer conclusiones válidas y aplicables a una población estadística de dimensiones muy superiores.
parámetro: en una expresión matemática, se dice de aquella cantidad a la que normalmente se tiende a suponer constante. No obstante, el valor de la constante puede modificarse a medida que vayan cambiando las condiciones del análisis.
principio de verosimilitud: enfoque que permite utilizar el teorema de Bayes sin tener que recurrir a la asunción de ninguna probabilidad a priori.
probabilidad: nombre que se da en ocasiones a la matemática de la incertidumbre. Valor numérico de esa incertidumbre.
probabilidad a posteriori: nombre que se da, en el teorema de Bayes, a la probabilidad de verdad que tiene una determinada conclusión después de haberse examinado las pruebas recabadas.
probabilidad a priori: es la probabilidad de verdad de una hipótesis antes de poder proceder al análisis de nuevos datos.
probabilidad fiduciaria: nombre con el que se conoce el controvertido intento que daría en realizar R. A. Fisher para aplicar la probabilidad a un conjunto de parámetros desconocidos sin necesidad de recurrir ni a la regla de Bayes ni a las probabilidades a priori.
probabilidad inversa: fórmula con la que se denomina a la rama de la teoría probabilística que extrae conclusiones relacionadas con los antecedentes o las causas de los acontecimientos observados. Un ejemplo de este tipo de cálculo es justamente la regla de Bayes.
probabilidad subjetiva: también conocida con los nombres de probabilidad epistemológica y probabilidad bayesiana. Es una forma de valorar una creencia personal en el ámbito de una hipótesis concreta.
punto de inflexión: punto en el que se constata la ocurrencia de un cambio en una serie de datos ordenados cronológicamente.
puntos centrales: distintos tipos de promedios estadísticos, como por ejemplo la media aritmética, la mediana y la moda.
red bayesiana: modelo gráfico con el cual se representa de forma compacta las probabilidades de un determinado acontecimiento y las relaciones que unen entre sí a dichas probabilidades. Se asigna uno de los nodos de la red a cada una de las variables consideradas, y la unión de dos nodos por medio de una línea viene a señalar que ambos son interdependientes.
regla de Bayes: ecuación matemática mediante la cual se logra combinar la información obtenida a priori con el material probatorio que hayan ido suministrando los datos recabados (puede consultarse su fórmula en la página 65, y se expone una versión simplificada de la misma en la página 480).
regla de detención: método de muestreo estadístico en el que se procede a evaluar los datos a medida que éstos se van reuniendo. El muestreo se detiene cuando se obtienen unos resultados suficientemente significativos.
rotores: denominación de las ruedas dentadas que se empleaban en las máquinas Enigma alemanas.
transformada: herramienta matemática que transforma un tipo de función en otra de más fácil manejo.