Modelltyper

Modelltyper refererar till olika kategorier av modeller baserade på hur de representerar ett system, vilka antaganden som görs och vilka syften de tjänar. Begreppet används inom naturvetenskap, teknik, ekonomi och dataanalys för att beskriva olika angreppssätt till problembeläggning och prognoser. En modelltyp definierar ofta den matematiska eller algoritmiska strukturen, hur data används, och hur resultaten tolkas.

Vanliga modelltyper inkluderar mekanistiska (fysiska) modeller som bygger på lagar om materia och kraft, statistiska och ekonometri-modeller, samt tidsseriemodeller som ARIMA. Inom maskininlärning finns modeller som neurala nätverk och beslutsträd. Andra typer är bayesianska modeller, agentbaserade modeller samt klimat- och miljömålsmodeller. Varje typ präglas av specifika styrkor och begränsningar när det gäller tolkbarhet, data- och beräkningskrav samt hur väl de fångar verkliga mekanismer.

Valet av modelltyp påverkar vilka data som behövs, hur resultaten tolkas och hur tillförlitliga prognoserna är under olika förhållanden. Tolkningsbarhet, generaliserbarhet och beräkningskostnad är centrala överväganden i urvalet.

I praktiken används ofta flera modelltyper i ett och samma projekt, beroende på frågeställning och tillgänglig data. Att känna till olika modelltypers styrkor och svagheter underlättar jämförelse, kommunikation och validering samt bidrar till bättre beslutsunderlag.