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本会議：説明するか予測するか

 

ガリットシュムリエ

国立清華大学

 

統計モデリングは、因果的説明、予測、および説明によっ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の高いものであるという仮定のもと、因果的説明のための統計的モデリングのほぼ排他的な使用法があります。説明と予測との間の矛盾は一般的ですが、その違いは科学的知識の進歩と実際の使用のために理解されなければなりません。 

説明的および予測的モデリングと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。 Explain-predictの区別は科学の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、説明的な目的と予測的な目的のモデリングのプロセスで生じる多くの違いについての徹底的な議論が欠けています。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際的な意味を明らかにします。 

 

参照： 説明するか予測するか Galit Schmueli著、Statistical Science 2010、Vol。25、第3号、289-310

 

 

 

 

説明するか予測するか