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統計学では、この用語は、統計学を学習する際のトレードオフの解説で使われる。例えば、機械学習などで、ノーフリーランチ定理を学ぶ際には避けることはできない。この定理を言い換えれば、データパターンの分析について、優れた柔軟性を謳うモデルでは、通常は追加の仮定を導入するコストを払う、もしくは、重要な状況における一般化可能性の犠牲を要求することを指す。