统计在气象学中也很重要。天气表现为发生在室外的温度、晴雨、风力和其他情况。“气候是30年来的平均天气水平。”美国密歇根大学的气象学家理查德·鲁德(Richard Rood)解释道。一个地区的天气如何，人们通常可以通过统计学数据来预测。

统计学数据可以让研究人员成为侦探。通过挖掘数据，他们可以找到不同变量之间的关系。例如，暴雨前大气压通常会下降。那么,当这种情况发生时，就可以推测可能有风暴来临。当然，也许并不会下雨，因为影响天气的因素还有很多。不过，如果你知道下雨的概率，就可以决定是否要带把伞了。也正是基于统计学、微积分和其他数学领域的研究，科学家发现，气候的变化与温室气体的排放等因素有关。

然而，生活不会停滞不前，气候也在不断变化，统计学可以帮我们预测未来可能发生的事情。例如，气候变化将导致炎热的天数增多。从下图的曲线上看，分布曲线似乎发生了偏移。炎热的天数增多将增加发生其他极端事件的可能性，比如暴雨。一些你本来以为每100年才会发生一次的事情，现在可能每隔几十年就会发生一次。

要了解所有因素可能造成的影响，你需要花大量的时间列出许多方程式。同时，还要考虑这些因素分别包含的几十亿个可能的条件。为了处理这种复杂的问题，研究人员通常使用计算机建模分析，就是把数据、方程式和运算规则输入计算机程序，来计算在特定情况下可能会发生什么。

无论计算机模型在处理什么,统计学可以帮我们选择输入模型中的数字，也可以通过插入一些变量的已知值来确定一些研究人员还不知道的因素可能产生的影响。“关键是确保我们能够尽可能地解释那些我们不确定的部分，”维克说，“统计数据还可以帮我们整合来自不同模型的结果。”使用多个模型也增强了我们对预测结果的信心。例如，一项政治民意调查可能会预测某位候选人将赢得大选。如果6项民意调查的结果同时指向这位候选人，那么你将会对这个结果更有信心。