Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
User:統計モデルは、サンプルデータの生成に関する一連の統計的仮定（およびより大きな母集団からの同様のデータ）を具体化する数学モデルです。統計モデルは、多くの場合、かなり理想化された形式で、データを生成するプロセスを表します。

統計モデルは通常、1つ以上のランダム変数と他の非ランダム変数の間の数学的関係として指定されます。そのため、統計モデルは「理論の正式な表現」です（ケネス・ボレンを引用しているハーマン・アデル）。

すべての統計仮説検定およびすべての統計的推定器は、統計モデルを介して導出されます。より一般的には、統計モデルは統計的推論の基礎の一部です。

各文を簡単に説明していただけますか？ Assistant:統計モデリングは、統計分析をデータセットに適用するプロセスです。

統計モデルは通常、ランダム変数と非ランダム変数の間の数学的関係として指定されます。

統計的推論とは、データ分析を使用して、基礎となる確率の分布の特性を推測するプロセスです。 User:素晴らしい！これを速記を使用して弾丸のリストとして書き直していただけますか？急いでいる学生の講義ノートのように書いてみてください。 Assistant:確かに、ここに行きます：

* statsモデリング=データセットに統計を適用します
* statモデル=ランダム/非ランダム変数間の数学関係
* stat Inference =データを使用して基礎となる分布を推測する 
User:これらのポイントを文として書いてください。トピックを説明しながら、各文を可能な限り短くしたいと思います。あなたの文が20語を超えている場合は、それを書き直してみてください。ありがとう！

### Response:

トピックに関する簡素化された最小限の文が次のとおりです。

統計モデリング：データに統計を適用します。
統計モデル：数学はランダム変数と非ランダム変数を関連付けます。
統計的推論：データからの基礎となる確率分布を推測します。

これは重要なポイントを要約するのに役立ちますか？あなたが私に文章のいずれかについて詳しく説明したり、追加のコンテキストを提供したりしてほしいかどうかを教えてください。