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L'innovazione tecnologica può essere definita come il processo di crescita degli strumenti sia teorici sia materiali tramite cui l'economia agisce sui propri interessi. Essa può essere perseguita da istituzioni pubbliche e imprese private. Perché l'innovazione tecnologica abbia effettivamente luogo, è inoltre necessario che gli strumenti di cui si compone vengano accolti dal libero mercato (nel caso di un bene o servizio commerciabile) o dai fruitori (nel caso di un servizio pubblico). I Ministri partecipanti al Consiglio "Sulla Competitività", tenutosi a Bruxelles il 13 maggio 2003, hanno così chiarito il concetto di innovazione: L'Enciclopedia Treccani adotta la seguente definizione di "innovazione tecnologica":

La grande distribuzione organizzata (spesso abbreviata GDO) è il moderno sistema di vendita al dettaglio attraverso una rete di supermercati e di altre catene di intermediari di varia natura. Rappresenta l'evoluzione del supermercato singolo, che a sua volta costituisce lo sviluppo del negozio tradizionale. Le catene di supermercati e ipermercati, che vengono normalmente raggruppate sotto la dizione di "grandi superfici", possono appartenere ad un gruppo proprietario (ciò è più tipico della Grande Distribuzione) o far parte di associazioni consorziate (in forma di Gruppi di Acquisto o di Unioni volontarie di Dettaglianti e Grossisti), nelle quali i singoli supermercati, pur presentandosi sotto un marchio comune, mantengono la propria individualità e la conduzione dell'esercizio (ciò è più tipico della Distribuzione Organizzata).

La geografia (dal latino geographia, a sua volta dal greco antico: γῆ, «terra» e γραφία, «descrizione, scrittura») è la scienza che ha per oggetto lo studio, la descrizione e la rappresentazione della Terra nella configurazione della sua superficie e nella estensione e distribuzione dei fenomeni fisici, biologici, umani che la interessano e che, interagendo tra loro, ne modificano continuamente l'aspetto. La geografia è molto più ampia della cartografia, cioè lo studio delle carte geografiche, o della topografia, aggiungendo rispetto ad esse l'indagine della dinamica e delle cause della posizione della Terra nello spazio, dei fenomeni che avvengono su di essa e delle sue caratteristiche.

L'analisi della regressione è una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Lo scopo è stimare un'eventuale relazione funzionale esistente tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti. La variabile dipendente nell'equazione di regressione è una funzione delle variabili indipendenti più un termine d'errore. Quest'ultimo è una variabile casuale e rappresenta una variazione non controllabile e imprevedibile nella variabile dipendente. I parametri sono stimati in modo da descrivere al meglio i dati. Il metodo più comunemente utilizzato per ottenere le migliori stime è il metodo dei "minimi quadrati" (OLS), ma sono utilizzati anche altri metodi. Il data modeling può essere usato senza alcuna conoscenza dei processi sottostanti che hanno generato i dati; in questo caso il modello è un modello empirico. Inoltre, nella modellizzazione, non è richiesta la conoscenza della distribuzione di probabilità degli errori. L'analisi della regressione richiede ipotesi riguardanti la distribuzione di probabilità degli errori. Test statistici vengono effettuati sulla base di tali ipotesi. Nell'analisi della regressione il termine "modello" comprende sia la funzione usata per modellare i dati che le assunzioni concernenti la distribuzione di probabilità. L'analisi della regressione può essere usata per effettuare previsioni (ad esempio per prevedere dati futuri di una serie temporale), inferenza statistica, per testare ipotesi o per modellare delle relazioni di dipendenza. Questi usi della regressione dipendono fortemente dal fatto che le assunzioni di partenza siano verificate. L'uso dell'analisi della regressione è stato criticato in diversi casi in cui le ipotesi di partenza non possono essere verificate. Un fattore che contribuisce all'uso improprio della regressione è che richiede più competenze per criticare un modello che per adattarlo.