后验预测检查的核心是「用模型生成的世界与真实世界做对比」

一个模型对不对，不是看它的数学是否漂亮，而是看它生成的「虚拟数据」是否像真实数据。这个思路可以泛化到任何建模场景——不管是统计模型、机器学习模型还是商业模型，检验标准都是：如果你按照这个模型运行世界，你看到的虚拟世界是否与真实世界相似？