Mallintamiskäytännöt
Mallintamiskäytännöt ovat systemaattisia ohjeita ja periaatteita mallien kehittämisessä, arvioinnissa ja käytössä eri tieteen- ja toimialojen konteksteissa, kuten tilastotieteessä, koneoppimisessa ja simulaatioissa. Ne tähtäävät siihen, että mallit ovat selkeitä, toistettavissa ja luotettavasti kuvaavat ilmiöitä sekä tukevat päätöksentekoa.
Keskeiset osa-alueet ovat datan laadun varmistaminen, muuttujien ja mittareiden valinta sekä oikea aineistojen jakaminen opetus- ja
Laatu- ja riskinhallinta korostuu: tulosten toistettavuus, koodin ja datan jäljitettävyys sekä avoin raportointi. Käytännöt voivat sisältää
Huomiot eettisistä ja oikeudellisista näkökulmista kattavat yksityisyyden suojaamisen, mahdolliset harhaanjohtavat vaikutukset sekä vastuullisen käytön. GDPR:n ja
Soveltamisaloja ovat muun muassa liiketoiminnan ennusteet, epidemiologinen ja ilmastomallinnus sekä riskinarviointi. Hyvät käytännöt noudattavat alan standardeja