Modelleringstechnieken

Modelleringstechnieken verwijst naar de verzamelnaam voor methoden en procedures die worden gebruikt om vereenvoudigde representaties van de werkelijkheid te bouwen. Doel is inzicht krijgen, systemen te analyseren, voorspellingen te doen en besluitvorming te ondersteunen. Modellen kunnen abstract zijn (wiskundig, logisch) of concreet (simulaties) en dienen vaak als communicatiemiddel tussen onderzoekers en beoefenaars.

Indeling en type modellen: wiskundige modellering gebruikt vergelijkingen om relaties tussen variabelen vast te leggen; statistische modellering beschrijft onzekerheid en patronen in data (bijv. regressie, tijdreeksen, Bayesian). Computationele modellering omvat simulaties zoals discrete-event simulatie en agent-based modellen. Data-modellering en machine learning richten zich op patroonherkenning en voorspelling uit grote datasets. Daarnaast bestaan conceptuele en grafische modellen (UML, ERD, BPMN) die structuur en relaties weergeven zonder kwantitatieve details. Ook proces- en systeemmodellen beschrijven inputs, processen en opbrengsten.

Proces en workflow: begin met probleemdefinitie en doelstellingen, gevolgd door modelkeuze en structurering van aannames. Kalibratie (aanpassen aan data) en validatie (toetsen aan onafhankelijke waarnemingen) zijn cruciaal, net als gevoeligheidsanalyse. Implementatie vereist vaak integratie in besluitvormingsprocessen en systemen, met continue onderhoud en herziening bij nieuwe data.

Kwaliteitsaspecten: validiteit, betrouwbaarheid en transparantie van aannames; kwaliteit van data; expliciete onzekerheidscommunicatie; reproduceerbaarheid en gedocumenteerde methoden. Toepassingsgebieden zijn onder meer wetenschap, techniek, economie, epidemiologie en milieumanagement, waar modelleringstechnieken helpen bij evaluatie, planning en risicobeoordeling. Elk model is een vereenvoudigde representatie en moet aansluiten bij het beoogde doel.