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差分バックアップ - バックアップ方式のひとつ。 diff - コンピュータプログラムにおいて、ファイルの比較を行うためのコマンド。 バージョン管理システムにおける更新前後の情報。差分を調べることで、更新前と更新後とのファイルの差異を調べることができ、前の状態に戻すことや、差分からパッチを作成することもできる。⇒
フルタイム当量 英: full-time equivalentで測った）処置効果を図示している。この発見が仮想的な効果であることを念頭におけば、カードとクルーガーはニュージャージーにおける0.80ドルの最低賃金の上昇が2.75の雇用におけるフルタイム当量の増加をもたらしていると推定した。
和分（わぶん）は階差・差分の逆の操作に関係する 時系列の和分 (integration): 確率過程が単位根を持つこと、和分の次数（英語版） は過程の要約統計量のひとつである。 数列の和分 (summation): 差分の逆演算として和分差分学の主要な二つの演算の一角を占める。
アーベルの級数判定法はクロネッカーの補題（英語版）の証明に用いられる。同補題は分散が従属関係にある制約条件下での大数の強法則の証明に利用できる。 アーベルの定理の証明にアーベルの級数変形法はよく用いられる。 アーベルの級数変形法はある種の級数の収束判定法の証明に用いられる。 判定法 1 ∑ bn が収斂級数
数値解析における有限差分法（ゆうげんさぶんほう、英: finite-difference methods; FDM）あるいは単に差分法は、微分方程式を解くために微分を有限差分近似（差分商）で置き換えて得られる差分方程式で近似するという離散化手法を用いる数値解法である。18世紀にオイラーが考案したと言われる。
微分積分学における差分商（さぶんしょう、英: difference quotient; 差商）は、ふつうは函数 f に対する有限差分の商 f ( x + h ) − f ( x ) h {\displaystyle {\frac {f(x+h)-f(x)}{h}}} を言い、これは h → 0
分に応じていること。 身分相応であること。
回帰の妥当性を評価するために決定係数を用いる事は、トレンド付き時系列においては大きく誤った結果を導き得る。1980年代以前は多くの経済学者がデトレンドされた非定常時系列データに対して線形回帰法を用いていたが、ノーベル経済学賞受賞者のクライヴ・グレン
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