"통계 실험"과 "통계 모델"의 차이점은 무엇입니까?

나는 AW van der Vaart, asymptotic statistics (1998)를 따르고 있습니다. 그는 통계 실험과 통계 모델과는 다르다고 주장하지만, 둘 다 정의하지는 않습니다. 내 질문:

(1) 통계 실험, (2) 통계 모델 및 (3) 통계 실험을 통계 모델과 구분할 수있는 핵심 요소는 무엇입니까?

이것을 생각하는 또 다른 방법은 통계 실험이 데이터를 생성하기 위해 따르는 프로토콜이고 통계 모델은 이러한 데이터를 분석하는 데 사용하는 프로토콜이라는 것입니다.

통계 실험은 통계적으로 유효한 방식으로 데이터를 수집하는 방법을 설명하는 설계입니다. 통계 모델은 실험에서 측정 된 변수 및 / 또는 변수 분포의 파라 메트릭 형태 간의 관계에 대한 설명입니다.

@Michael Chernick의 말은 통계학 자의 관점에서 정확합니다.

저는 물리학 자이며 과학에서 "모델"은 예측적인 설명을 의미 할 수도 있습니다. "다음과 같은 상황을 설정하면 우유 한 잔에 잉크 한 방울을 떨어 뜨린 다음 시간 t 에서 공간에있는 잉크 분자의 통계적 분포는 P [ x , 티]."

나는이 의미가 더욱 보편적 인 것으로 생각된다. 예를 들어, 제안서로, 잠재 고객에게 "우리가 그러한 인구 및 그러한 광고를 통해 특정 인구를 대상으로하면 후보자에 대해 투표가 4 ± 1 % 증가 할 것으로 예상합니다." 이는 순전히 경험적인 결과 일 수도 있고, 통계 실험 결과와 결합 된 이론에 기반한 예측 통계 모델을 기반으로 할 수도 있습니다.