Modellformen

Modellformen bezeichnet in der Modellierungs- und Wissenschaftslehre verschiedene Grundtypen oder Klassen von Modellen, die sich durch Struktur, Annahmen und Anwendungsgebiete unterscheiden. Sie dienen dazu, reale Systeme zu beschreiben, zu verstehen, zu prognostizieren und Handlungen zu steuern.

Zu den zentralen Dimensionen der Modellformen gehören deterministische versus stochastische Modelle, statische versus dynamische Modelle, sowie lineare versus nichtlineare, zeitdiskrete versus zeitkontinuierliche und parametric versus nichtparametrische Formen. Abhängig von den Zielen werden unterschiedliche Modellformen gewählt.

Typische Modellformen umfassen mathematische Modelle, die Gleichungssysteme verwenden; statistische Modelle wie lineare oder generalisierte lineare Modelle; Zeitreihen- und Raumzeitmodelle; und dynamische Modelle wie Systemtheorie, agentenbasierte Modelle sowie mechanistische oder physikalisch abgeleitete Modelle (z. B. Differentialgleichungen, Finite-Elemente-Verfahren).

Die Wahl der Modellform richtet sich nach der Verfügbarkeit von Daten, dem betrachteten System und dem gewünschten Erkenntnisgewinn. Wichtige Kriterien sind Interpretierbarkeit, Komplexität, Rechenaufwand, Robustheit gegenüber Unsicherheit und die Möglichkeit zur Validierung. Modelle sollten verifiziert (technisch korrekt implementiert) und validiert (passende Ergebnisse mit realen Daten) werden.

Anwendungsbeispiele reichen von wirtschaftlichen Prognosemodellen über epidemiologische SIR-Modelle bis hin zu ökologischen Simulationsmodellen und Ingenieurberechnungen in der Strukturmechanik. Durch verschiedene Modellformen lassen sich Hypothesen testen, Szenarien vergleichen und Entscheidungen unterstützen.