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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、記述を通して理論を構築・検証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下、統計モデリングは因果説明にほぼ独占的に用いられています。説明と予測は混同されがちですが、科学的知識の進歩と実践における適切な活用のためには、こ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、そしてその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用いて科学的・実用的な目標を達成する可能性を評価する上で極めて重要です。説明と予測の区別は科学哲学において認識されていますが、統計学や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ためのモデリングプロセスにおいて生じる多くの違いについて、十分な議論が不足しています。本講演では、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、データ分析における実践的な意味合いを明らかにします。

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