Model oluşturma öngörüsünün yanı sıra nedenler?

Joshua Epstein "Neden Model?" 16 nedeni veren http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdf adresinden edinilebilir :

1. Açıklayın (tahminden çok farklı)
2. Rehber veri toplama
3. Çekirdek dinamikleri aydınlatın
4. Dinamik analojiler önerin
5. Yeni soruları keşfedin
6. Bilimsel bir zihin alışkanlığını teşvik edin
7. Makul aralıklarla ilişkili (braket) sonuçlar
8. Çekirdek belirsizliklerin aydınlatılması.
9. Gerçek zamanlıya yakın kriz seçenekleri sunun
10. Ödünç verme / verimlilik önerme
11. Bozukluklarla hakim teorinin sağlamlığına meydan okuyun
12. Hakim bilgeliği mevcut verilerle uyumsuz olarak ortaya çıkarın
13. Tren uygulayıcıları
14. Politika diyaloğunu disiplin altına alın
15. Genel halkı eğitin
16. Görünüşe göre basit (karmaşık) karmaşık (basit) olduğunu ortaya çıkarın

(Epstein makalesinde birçok nedeni daha ayrıntılı olarak açıklamaktadır.)

Topluluğa sormak istiyorum:

• Epstein'ın listelememesinin başka nedenleri var mı?
• bu nedenleri kavramsallaştırmanın daha şık bir yolu var mı (belki de farklı bir gruplama)?
• Epstein'ın nedenlerinden herhangi biri kusurlu mu yoksa eksik mi?
• bu nedenlerle ilgili daha net ayrıntılar mı?

Sebep 17. Bir kağıt yazın.

Şaka gibi ama gerçekten değil. Bazı noktaları arasında biraz örtüşme var gibi görünüyor (örneğin 1, 5, 6, 12, 14).

Para biriktir

Hücresel mekanizmaların matematiksel / istatistiklerini oluştururum. Örneğin, belirli bir proteinin hücresel yaşlanmayı nasıl etkilediği. Modelin rolü esas olarak tahmindir, aynı zamanda paradan tasarruf etmektir. İlgili ekipman maliyetlerine sahip birkaç ıslak laboratuvar biyologundan (örneğin) tek bir model kullanmak çok daha ucuzdur. Elbette modelleme denemenin yerine geçmez, sadece sürece yardımcı olur.

Eğlence için!

Eminim çoğu istatistikçi / modelci işini yapar çünkü zevk alırlar. Hoşunuza giden bir şey yapmak için ödeme almak oldukça güzel!

boyut küçültme

Bazen çok fazla veri olabilir, bu nedenle bir başlangıç ​​modeli oluşturmak daha fazla analize izin verir.

düzenleme

Devlet kurumları, firmaların belirli modelleri kullanarak rapor sunmalarını şart koşmaktadır. Bu, gözetimde bir dereceye kadar standardizasyon sağlar. Bir örnek, finans sektöründe Riske Maruz Değer kullanımıdır.

Kontrol

Dinamik modelleme literatürünün önemli bir yönü kontrol ile ilişkilidir. Bu tür çalışmalar siyaset / ekonomi (bkz. Örneğin Stafford Beer), biyoloji (bkz. Örn., N Weiner'ın 19 Sibernetik hakkındaki çalışması) ile güncel devlet alanı kontrol teorisine (bir giriş Ljung 1999 için) birçok disiplini kapsamaktadır.

Kontrol, Epstein'ın 9 ve 10'uyla ve Shane'in insani yargılama / düzenleme hakkındaki cevaplarıyla bir şekilde ilişkilidir, ancak açık olmanın mantıklı olduğunu düşündüm. Gerçekten de, mühendislik lisans kariyerimin sonunda, modelleme kullanımlarına çok özlü bir cevap verirdim: kontrol, çıkarım ve tahmin. Filtreleme / yumuşatma / boyut küçültme vb. Demek istediğim çıkarım belki de Epstein'ın 3. ve 8. noktalarına benzer.

Tabii ki sonraki yıllarimde modellemenin amaçlarını kontrol, çıkarsama ve öngörü ile sınırlayacak kadar cesur olmazdım. Belki de Epsteins'in birçok noktasını kapsayan dördüncüsü "baskı" olmalıdır - "halkı eğitmenin" tek yolu bizi kendi modellerimizi yapmaya teşvik etmektir ...

Bu, diğerlerinden bazılarıyla yakından ilgilidir, ancak:

İnsan yargısını ortadan kaldırın

İnsanların karar vermesi birçok farklı güç ve önyargıya tabidir. Bu, sadece aynı soruya farklı cevaplar almakla kalmaz, aynı zamanda gerçekten yetersiz sonuçlarla da sonuçlanabilir. Örnekler, aşırı güven önyargısı veya ankraj olabilir.

(Yararlı) eyleme geçmek.

Burada başka birini yeniden yorumluyorum, ancak modelin etrafında bulaşıcı hastalıkların temas yoluyla yayılan kötü niyetli ruhlardan kaynaklandığını varsayalım. Mikroplar bilimi son derece daha iyi bir model olabilir, ancak yine de çok sayıda bulaşmayı önleyebilirsiniz. (Sanırım bu bir sibernetik tarihi okumaktı, ama kimin amacını yaptığını hatırlayamıyorum.)

Mesele şu ki, "tüm modeller kötü, bazıları yararlı" çizgileri boyunca, kalıcı sonuçları olan yararlı eylemleri gerçekleştirmek için modelleri formüle etmemiz ve rafine etmemiz gerekir. Aksi takdirde, sikkeleri de çevirebiliriz.

Bir tür fayda / maliyet içeren tekrarlayan problemler

Alanımda, farklı konumlarda, zaman dilimlerinde ve büyüklüklerde aynı değişken grubunu modelliyoruz

Bence 16 çok fazla sebep var, zaman zaman bir şartname ve örtüşme türünden çok iyi. Bunun yerine kişisel olarak geniş gruplara ayrılırım. Çalışma hedeflerini 3 ana kategoride sınıflandırabiliriz: tek hipotez testi, keşif çalışması ve tahmin.