Tutte le discipline scientifiche premiano il successo predittivo. Le analisi statistiche convenzionali, tuttavia, trattano la previsione come secondaria, concentrandosi invece sulla modellazione e quindi sulla stima, sui test e sull'interpretazione fisica dettagliata, affrontando questi compiti prima che venga stabilita l'adeguatezza predittiva di un modello. Questo libro delinea un approccio completamente predittivo ai problemi statistici basato sullo studio dei predittori; L'approccio non richiede che i predittori corrispondano a un modello, sebbene questo importante caso speciale sia incluso nell'approccio generale. Il punto è quello di esaminare le prestazioni predittive prima di considerare l'inferenza convenzionale. Queste idee sono tracciate attraverso cinque sottocampi tradizionali della statistica che aiutano i lettori a rifocalizzarsi e ad adottare una prospettiva direttamente predittiva. Il libro prende in considerazione anche la previsione attraverso le tecniche contemporanee di "scatola nera" e i tipi di dati e le metodologie emergenti in cui la modellazione convenzionale è così difficile che una buona previsione è il criterio principale disponibile per valutare le prestazioni di un metodo statistico. Il codice R open source ben documentato in un repository Github consente ai lettori di replicare esempi e applicare tecniche ad altre indagini. Lingua: Inglese