Наскільки справедливо використовувати слово "передбачити" для (логістичної) регресії?

Я розумію, що навіть регресія не дає причинності. Він може давати асоціацію лише між змінною y та x змінними та, можливо, напрямом. Я прав? Я часто знаходив фрази, схожі на "x прогнозує у", навіть у більшості підручників курсу та на різних сторінках курсу в Інтернеті. І ви часто називаєте регресорів прогнозами, а y - як відповідь.

1. Наскільки справедливо використовувати його для лінійної регресії?
2. Як щодо логістичної регресії? (якщо у мене є поріг t, з яким я можу порівняти ймовірність?)

Немає проблем із використанням слова "передбачити".

Важливо визнати, що прогнози не пов'язані з причинно-наслідковими зв’язками. Розглянемо випадок, коли більшість людей, які помирають у лікарні швидкої допомоги, помирають від серцевого нападу. Якщо ви почули, що пацієнт помер, але не знали його причини, можна передбачити, що це, ймовірно, від серцевого нападу, тому що ви знаєте, що серцеві напади відповідають за> 50%. Ви робите прогноз, але передбачите невідому причину від відомого ефекту. Також прогнозування в цьому прикладі є категоричним, тому аналогічно логістичній регресії. (Аналогія, ймовірно, сильніша до багаточленної логістичної регресії, але це не має значення.)

Для чого це варто, прогнози взагалі не повинні бути пов'язані з будь-яким прямим причинним зв'язком. Ви можете зробити прогноз на основі хибної кореляції, якщо стосунки надійні. Розглянемо прогнозування невідомої висоти однакового близнюка на основі побратимів. У цьому випадку обидві висоти є наслідком набору загальних причин (спільна генетика та середовище). Висота жодного близнюка не є причиною чи наслідком іншого. Тим не менш, ви можете зробити дуже хороші прогнози в цій ситуації.