Teoría estadística de campos
Las teorías de campos estadísticos se utilizan ampliamente para describir sistemas en la física o la biofísica de polímeros, como películas de polímeros, bloques nanoestructurados de copolímeros o polielectrolitos.
Datos binarios
En estadísticas, los datos binarios son un tipo de datos estadísticos descritos por variables binarias, que solo pueden tomar dos valores posibles. Los datos binarios representan los resultados de los ensayos de Bernoulli, experimentos estadísticos con solo dos resultados posibles. Es un tipo de datos categóricos, que generalmente representa experimentos con un número fijo de resultados posibles. Los dos valores en una variable binaria, a pesar de estar codificados numéricamente como 0 y 1, generalmente se consideran que existen en una escala nominal, lo que significa que representan valores cualitativamente diferentes que no se pueden comparar numéricamente. En este sentido, también, los datos binarios son similares a los datos categóricos, pero distintos de los datos de conteo u otros tipos de datos numéricos. A menudo, los datos binarios se utilizan para representar uno de los dos valores conceptualmente opuestos, por ejemplo:Sin embargo, también se puede utilizar para datos que se supone que solo tienen dos valores posibles, incluso si no son conceptualmente opuestos o representan conceptualmente todos los valores posibles en el espacio. Por ejemplo, los datos binarios se utilizan a menudo para representar las elecciones de los votantes de los partidos en las elecciones en los Estados Unidos, es decir, republicanos o demócratas. En este caso, no hay una razón intrínseca por la que solo existan dos partidos políticos, y de hecho, existen otros partidos en los EE. UU., Pero son tan pequeños que, en general, simplemente se ignoran. El modelado de datos continuos (o datos categóricos de> 2 categorías) como una variable binaria para fines de análisis se denomina dicotomización (creación de una dicotomía). Al igual que toda la discretización, implica un error de discretización, pero el objetivo es aprender algo valioso a pesar del error (tratándolo como insignificante para el propósito en cuestión, pero recordando que no se puede asumir que sea insignificante en general).