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全体会議：説明するか、予測するか？

ガリット・シュムエリ

国立清華大学

統計モデリングは、因果説明、予測、記述を通じて理論を開発およびテストするための強力なツールです。多くの分野では、説明力の高いモデルは本質的に予測力も高いという仮定のもと、因果説明に統計モデリングがほぼ独占的に使用されています。説明と予測は混同されがちですが、科学的知識を進歩させ、実践で適切に使用するためには、その違いを理解する必要があります。

説明的モデリングと予測的モデリングおよび評価の違いを理解することは、データセットの情報品質、つまりデータ分析を使用して科学的/実用的な目標を達成する可能性を評価するために不可欠です。説明と予測の区別は科学哲学では認識されていますが、統計およびデータマイニングの文献では、説明的目標と予測的目標のモデリングのプロセスで生じる多くの違いについて十分に議論されていません。この講演では、説明的モデリングと予測的モデリングの違いを明確にし、データ分析の観点からの実用的な意味を明らかにします。

参考文献: ガリット・シュムエリ著「説明するか予測するか?」統計科学 2010 年第 25 巻第 3 号、289～310 ページ