统计学 - 预测与解释
某些类型的统计方法侧重于预测将会发生的事情。
其他类型的统计方法侧重于解释事物之间的联系。
预测
有些统计方法并不侧重于解释事物之间的联系。只有预测的准确性才是重要的。
许多统计方法在预测方面取得了成功，但并没有深入了解事物之间的联系。
某些类型的机器学习可以让计算机完成繁重的工作，但它们预测的方式很难理解。如果情况发生变化，这些方法也可能容易出错，因为它们的工作原理不太清楚。
注意：关于未来事件的预测称为预测。并非所有预测都关于未来。
有些预测可能与其他未知的事物有关，即使它不是在未来。
解释
不同的统计方法通常用于解释事物之间的联系。这些统计方法可能无法做出良好的预测。
这些统计方法通常只解释整个情况的一小部分。但是，如果你只想了解几件事之间的联系，其余的可能无关紧要。
如果这些方法准确地解释了所有相关事物的联系方式，那么它们在预测方面也会很出色。但要设法解释每一个细节通常具有挑战性。
有时我们特别感兴趣的是弄清楚一件事情是否会导致另一件事情。这称为因果推断。
如果我们观察复杂的情况，许多事情都是相互关联的。为了弄清楚什么导致了什么，我们需要理清这些事物相互关联的每一种方式。
注意：关于因果关系的结论应谨慎得出。
