Modellannahme
Modellannahme bezeichnet in der Wissenschaft die Annahme über die Struktur, das Verhalten oder die Verteilungen eines Systems, die einem Modell zugrunde liegt. Sie dient dazu, komplexe Realitäten handhabbar zu machen, erleichtert die Ableitung von Gleichungen oder die Schätzung von Parametern und ermöglicht Vorhersagen. Modellannahmen können explizit formuliert oder implizit bleiben und sollten transparent dokumentiert werden.
Zu den typischen Arten gehören funktionale Annahmen über die Form der Abhängigkeit (linear, nichtlinear), stochastische Annahmen
Wenn Annahmen verletzt werden, können Schätzungen verzerrt, Konsistenz oder Effizienz beeinträchtigt oder Vorhersagen unzuverlässig werden. Modellfehler
Die Prüfung erfolgt durch Diagnostik, Goodness-of-Fit-Tests, Residuenanalyse, Robustheits- oder Sensitivitätsanalysen sowie den Vergleich verschiedener Modelle. Bei
Beispiele: In der linearen Regression wird angenommen, dass die Abhängigkeit linear ist, die Fehler unabhängig und
Eine klare Formulierung und Prüfung von Modellannahmen gehört zur Transparenz wissenschaftlicher Arbeit und unterstützt Replikation sowie