الاستدلال والتنبؤ: ما هو الفرق؟

غالبًا ما نرغب في استخدام البيانات في الإحصائيات لأحد السببين:

(1) الاستدلال: نريد أن نفهم طبيعة العلاقة بين متغيرات التوقع ومتغير الاستجابة في مجموعة بيانات موجودة.

(2) التنبؤ: نريد استخدام مجموعة بيانات موجودة لبناء نموذج يتنبأ بقيمة متغير الاستجابة لملاحظة جديدة.

على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا مجموعة البيانات التالية التي تحتوي على معلومات حول المنازل:

مثال على الاستدلال:

لنفترض أننا قمنا ببناء نموذج انحدار خطي متعدد باستخدام اللقطات المربعة وعدد غرف النوم وعدد الحمامات كمتغيرات متوقعة والسعر كمتغير الاستجابة.

يمكننا بعد ذلك استخدام معاملات الانحدار لفهم متوسط التغير في السعر المرتبط بتغير وحدة واحدة في كل من المتغيرات المتوقعة.

على سبيل المثال، يمكننا أن نفهم مدى تغير السعر (في المتوسط) مع كل غرفة نوم إضافية، وكل حمام إضافي، وكل قدم مربع إضافي.

مثال للتنبؤ:

يمكننا بناء نفس نموذج الانحدار الخطي المتعدد واستخدامه للتنبؤ بقيمة المنزل الجديد بناءً على المساحة المربعة وعدد غرف النوم وعدد الحمامات.

على سبيل المثال، يمكننا استخدام النموذج للتنبؤ بسعر منزل جديد مكون من 3 غرف نوم و3 حمامات ومساحة 2000 قدم مربع.

يمكننا بعد ذلك مقارنة توقعاتنا بسعر القائمة الفعلي وتقييم ما إذا كان المنزل يبدو مقيمًا بأقل من قيمته الحقيقية أو مبالغ فيه أم لا.

توضح الأمثلة التالية الفرق بين الاستدلال والتنبؤ في سيناريوهات مختلفة:

مثال 1: الاستدلال والتنبؤ في الرياضة

لنفترض أن لدينا مجموعة البيانات التالية التي تحتوي على معلومات حول فرق كرة السلة المحترفة:

مثال على الاستدلال:

لنفترض أننا قمنا ببناء نموذج انحدار خطي متعدد باستخدام النقاط والمرتدات والمساعدات كمتغيرات متوقعة والانتصارات كمتغير الاستجابة.

يمكننا بعد ذلك استخدام النموذج لفهم مدى تغير عدد الانتصارات (في المتوسط) مع كل نقطة إضافية، وارتداد، وتمريرة حاسمة.

مثال للتنبؤ:

يمكننا بناء نفس نموذج الانحدار الخطي المتعدد واستخدامه للتنبؤ بعدد الانتصارات التي سيحققها الفريق بناءً على عدد النقاط والمرتدات والتمريرات الحاسمة.

على سبيل المثال، يمكننا استخدام النموذج للتنبؤ بعدد مرات الفوز التي سيحققها فريق لديه 90 نقطة، و40 كرة مرتدة، و30 تمريرة حاسمة.

مثال 2: الاستدلال والتنبؤ في الأعمال التجارية

لنفترض أن لدينا مجموعة البيانات التالية التي تحتوي على معلومات حول الإيرادات السنوية (بالملايين) لمختلف الشركات:

مثال على الاستدلال:

لنفترض أننا قمنا ببناء نموذج انحدار خطي متعدد باستخدام الإنفاق الإعلاني وعدد الموظفين وإجمالي عمليات الاستحواذ كمتغيرات متوقعة والإيرادات السنوية كمتغير الاستجابة.

يمكننا بعد ذلك استخدام النموذج لفهم مقدار التغيرات في إجمالي الإيرادات السنوية (في المتوسط) مع كل دولار إضافي يتم إنفاقه على الإعلانات، وكل موظف إضافي، وكل عملية استحواذ إضافية.

مثال للتنبؤ:

يمكننا بناء نفس نموذج الانحدار الخطي المتعدد واستخدامه للتنبؤ بالإيرادات السنوية للشركة بناءً على إجمالي إنفاقها التسويقي وعدد الموظفين وإجمالي عمليات الاستحواذ.

على سبيل المثال، يمكننا استخدام النموذج للتنبؤ بالإيرادات السنوية لشركة تنفق 25 مليون دولار على الإعلانات، ولديها 40 موظفًا، وقامت بعمليتي استحواذ.

مصادر إضافية

توفر البرامج التعليمية التالية معلومات إضافية حول المصطلحات المهمة التي يجب فهمها في الإحصائيات:

الإحصائيات الوصفية أو الاستدلالية: ما الفرق؟
مستويات القياس: الاسمية والترتيبية والفاصلة والنسبة
المتغيرات النوعية والكمية: ما الفرق؟