Modelleringfouten

Modelleringfouten refererer til avvik mellom en modell og virkeligheten som oppstår når man modellerer et system eller et fenomen. Begrepet omfatter feil som følger av begrensninger i modellens struktur, antakelser, datagrunnlag og beregningsmetoder. Det er viktig å skille modelleringfouten fra målefeil og tilfeldig støy i dataene.

Typer av modelleringfouten inkluderer strukturelle feil (feil i modellens grunnleggende oppbygging), feil i parameterisering og kalibrering, forenklinger og antakelser som ikke holder i virkeligheten, samt datamålefeil og manglende variabler. I tillegg kan numeriske feil og implementasjonsfeil i programvare bidra til feil.

Årsaker spenner fra kompleksitet og begrenset kunnskap til nødvendige forenklinger, kvalitetsproblemer i innsamlede data, bias i datagrunnlaget og tids- eller kontekstavhengige forhold som modellen ikke fanger.

Konsekvensene inkluderer skjeve estimater og feilforutsigelser, beslutninger basert på feilaktige antakelser og undervurdert usikkerhet. Modelleringfouten kan variere i betydning avhengig av kontekst og modelltype.

Evaluering og reduksjon av modelleringfouten skjer gjennom validering og usikkerhetskvantifisering, residualanalyse, kryssvalidering og backtesting, samt følsomhetsanalyser. Bedre data, robusthetstiltak, ensemblemetoder og grundig dokumentasjon bidrar til å redusere feilene og øke tilliten til modellens resultater.