統計学における「要約」「縮約」「予測」の概念の違いについて

統計学独学でやってます。子どもたちに質問されたときに窮さない様に質問なんですが...

私の考えだと統計的に、

・記述統計
・推測統計

とがあって、

記述統計は「縮約…統計学の基礎で必要な情報を絞り込むこと」を主として

1・要約…縮約のうちのひとつで特徴をひとつに絞り込むこと
2・度数分布など「グラフ化する」⇒これは通称でなんて言うんですか？（質問その1）

主成分・因子・クラスター・コレポンがそれぞれどこに属するんでしょうか？そもそも多変量解析は記述統計と推測統計から構成されるものなんですか？ぶっちゃけ教科書（生物系とか東大の統計入門を読んでますが...）によって書いてあることが変わりますよね？（質問その2）

推測統計は、いわゆる「予測」というものなのですか？（質問その3）
推測統計についていえば、

説明変数　目的変数について
質的変数　量的変数のパターンがありいわゆる2*2表があり、
この中に重回帰・ロジスティック回帰＆判別分析・数量化方法二種類があって、それごとに解決方法があるということはわかるのですが、認識間違っていませんか？（質問その4）

じゃ決定理論（ゲーム理論）とか決定木とかニューラルネットワークとか機械学習とかMCMCとか、それ以前に大きな枠としてあるベイズ統計ってどこにあるんですか？蚊帳の外にあるといっていいんでしょうか？（質問その5）

間違っている点があればご指摘お願いいたします。そもそも経験科学である統計学の概念をこのように整理整頓すること自体がナンセンスなんでしょうか？ご教授ください！！！

質問者からの補足コメント

• 

  クラスター分析が「予測」の中に入っているという記述の教科書もあってさらに混乱しています。本文見にくくてすみません。

    補足日時：2017/10/09 12:34

No.2 回答者： rabbit_cat 回答日時： 2017/10/11 03:01

>統計学の概念をこのように整理整頓すること自体がナンセンスなんでしょうか？

ナンセンスです。

No.1 ベストアンサー 回答者： yhr2 回答日時： 2017/10/09 18:55

浅学者なので回答はできません。

「記述統計」はそこにある現実のデータの処理であり、「推測統計」はそこから何らかの「未知の推定」をするものです。
当然のことながら、ひとつの「統計手法」には、「現実のデータの処理」の部分と「それに基づく未知の推定」の両面を含むと思います。

「要約」「縮約」などは、その本の著者がどう定義して使うか、あるいは単なる「一般用語（普通名詞）」として使うかで、いろいろな意味を持つと思います。
「推測」「推定」「予測」なども同じ。

＞ぶっちゃけ教科書（生物系とか東大の統計入門を読んでますが...）によって書いてあることが変わりますよね？（質問その2）

まさしくそんな感じ。

必要ならこんな「用語集」を使うしかないと思いますが、これも本によって違うかもしれません。
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