在物流回归中使用“预测”一词有多公平？

我的理解是，即使回归也不能给出因果关系。它只能给出y变量和x变量以及可能的方向之间的关联。我对么？即使在大多数课程教科书和在线的各种课程页面上，我也经常发现类似于“ x预测y”的短语。您通常将回归变量称为预测变量，将y称为响应。

1. 将其用于线性回归有多公平？
2. 逻辑回归如何？（如果我确实有一个阈值t，可以与之比较概率？）

使用“预测”一词没有问题。

重要的是要认识到预测与因果关系无关。考虑一种情况，其中大多数在医院急诊室死亡的人死于心脏病。如果您听说患者死亡，但不知道原因，则可以预测可能是心脏病发作，因为您知道心脏病发作占50％以上。您正在做出预测，但是您是在从已知影响中预测未知原因。同样，此示例中的预测是分类的，因此它类似于逻辑回归。（比喻可能比多项式逻辑回归更强，但这并不重要。）

就其价值而言，预测根本不必与任何直接因果关系有关。只要关系是可靠的，就可以基于虚假相关进行预测。考虑根据双胞胎的同胞预测同卵双胞胎的未知高度。在这种情况下，两个高度都是一组共同原因（共同的遗传和环境）的影响。两个双胞胎的高度都不是另一个的原因或结果。但是，在这种情况下您可以做出很好的预测。