これから所謂データサイエンスを学んだり仕事で活用したりしようと考えている者です。「所謂」と書いたのは、巷間言われている同分野があたかも統計学と同義であるかのように解説されているからです。例えば既存のデータに対して最もFitの良い関数を推計する場合、データが時系列ではなくクロスセクションであった場合などは不均一分散が発生するため最小二乗法よりもプロビットやロジットなどの最尤法を使うことで解決できますが、それでもこれは統計学の範疇です。そこで質問です。 (1)上記のようなケースや、或いはそれに限らずFitの良い関数を推計するテクニックとして、統計学ではなく近似理論(数値解析法の一分野)の、例えばLagrange function、Newton's/Hermite interpolation formula(Divided difference)、Bernstein Operator、Minim