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。
Here are simplified, minimal sentences on the topics:

Statistical modeling: Applying statistics to data.
Statistical model: Math relates random and non-random variables.
Statistical inference: Inferring underlying probability distribution from data.

Does this help summarize the key points? Let me know if you would like me to elaborate on any of the sentences or provide additional context.