Modellgrenzen

Modellgrenzen bezeichnet die Grenzen der Anwendbarkeit eines Modells. Sie definieren, unter welchen Bedingungen ein Modell gültige und verlässliche Ergebnisse liefert. Typisch sind Annahmen über den Abstraktionsgrad, den Definitionsbereich der Eingaben und die Qualität der Daten sowie numerische oder rechentechnische Einschränkungen.

Ursachen liegen in theoretischen Annahmen (z. B. Linearität, Unabhängigkeit), praktischer Datenverfügbarkeit, Messfehlern, räumlicher oder zeitlicher Auflösung und in Rechenleistung. Modelle entfalten Gültigkeit meist nur innerhalb einer bestimmten Domäne, außerhalb deren Ergebnisse mit erhöhter Unsicherheit behaftet sind.

Der Umgang mit Modellgrenzen erfolgt durch Validierung, Kalibrierung, Sensitivitätsanalysen und Unsicherheitsquantifizierung. Wesentlich ist, die Grenzen explizit zu dokumentieren, Anwendungsbereiche klar zu benennen und Randfälle zu prüfen.

Beispiele zeigen die Breite: Das ideale Gasgesetz gilt nur bei bestimmten Zustandsgrößen; statische ökonomische Modelle setzen oft ceteris-paribus voraus; in der Klimamodellierung hängt das Ergebnis von der Gitterschärfe ab; bei Machine Learning hängt Leistung vom Trainingsdatenverteilungsbereich ab.

Die Berücksichtigung von Modellgrenzen ist zentral für Transparenz, Robustheit und verantwortungsvolle Nutzung von Modellen.