В статистике методы обработки данных можно классифицировать по различным критериям. В вашем вопросе упоминаются формализованные и массовые методы. Давайте разберем каждую из этих категорий подробнее.

Формализованные методы:

• Эти методы основываются на строгих математических и статистических принципах.
• Они предполагают наличие четких алгоритмов и процедур для обработки данных.
• Примеры формализованных методов включают:
• Регрессионный анализ
• Дискриминантный анализ
• Методы максимального правдоподобия

Массовые методы:

• Эти методы предназначены для обработки больших объемов данных, что часто встречается в современных исследованиях.
• Они могут быть менее строгими с точки зрения математического обоснования, но эффективны для выявления закономерностей в больших наборах данных.
• Примеры массовых методов включают:
• Машинное обучение
• Анализ больших данных (Big Data)
• Кластеризация

Таким образом, выбор между формализованными и массовыми методами зависит от целей исследования, объема данных и требований к точности анализа. Важно понимать, что каждый из этих подходов имеет свои преимущества и недостатки, и может быть использован в зависимости от конкретной ситуации.