Baseline
基準
用來比較另一結果的指定參照方法或情況；比較條件必須清楚交代。
亦見：參照方法 · 比較基準
讀模型，也讀證據
八個常用概念
由一個例子開始，分清模型回答了甚麼，以及它仍未證明甚麼。
這些是配合本站文章的簡釋，並非標準原文翻譯。每個詞條保留例子的適用範圍及參考來源。
Assumption
假設
建立模型或推論時採用的條件；結論取決於相關條件是否成立。
亦見：模型假設 · 前提
Sensitivity
敏感度
指定輸入或設定改變時，某個輸出或結論如何改變。全域敏感度分析亦可分辨輸入對輸出不確定性的貢獻。
亦見：敏感度分析 · 敏感性 · 數值敏感度
Identifiability
可辨識性
在指定模型、輸入與觀測下，能否分辨不同參數。結構可識別性考慮理想資訊；實務可識別性考慮實際有限、帶雜訊的實驗。
亦見：可識別性 · 結構可識別性 · 實務可識別性
Calibration
校準
在本站預測區間的語境，利用預留觀測誤差調整區間，以對準指定覆蓋率目標。
亦見：預測區間校準 · 區間校準
Validation
驗證
利用合適證據，評估模型或程序在指定條件下，是否符合某項用途的要求。
亦見：模型驗證 · 驗證資料
Robustness
穩健性
情況按指定方式改變後，某個結果或表現能維持到甚麼程度。
亦見：穩健性界限 · 穩健性證書
Uncertainty
不確定性
對量、過程或結果掌握不完整；可用機率模型、可能值集合或明示的定性限制表達。
亦見：量測不確定性 · 不確定集合