Modelltyps

Modelltyps bezeichnet in der deutschen Modellierungspraxis die systematische Einteilung von Modellen nach gemeinsamen Merkmalen wie Form, Zweck, Annahmen und Anwendungsgebiet. Eine Modellart dient als Oberbegriff für Gruppen von Modellen, die ähnliche Strukturen oder Berechnungsmethoden teilen. Typische Kategorien umfassen deterministische Modelle versus probabilistische Modelle, statische versus dynamische Modelle, lineare versus nichtlineare Modelle, beschreibende (deskriptive) versus prognostische (prädiktive) Modelle, sowie physische, mathematische und rechnergestützte Modelle. Innerhalb der rechnergestützten Kategorie finden sich datengetriebene Modelle wie statistische Regressionen, maschinelles Lernen, sowie simulierte Modelle wie agentenbasierte oder systemdynamische Modelle. Physische Modellformen reichen von Skalenmodellen in der Ingenieurpraxis bis zu experimentellen Demonstratoren.

Die Wahl des Modelltyps beeinflusst Datenbedarf, Kalibrierung, Validierung und Interpretierbarkeit. Entscheidende Kriterien bei der Typwahl sind Zielsetzung (Erklärung vs Vorhersage), verfügbare Daten, Unsicherheit, Rechenressourcen und Ansprüche an Transparenz. Modelle werden typischerweise validiert und bewertet durch Gütekennzahlen, Kreuzvalidierung, Sensitivitätsanalysen und Unsicherheitsquantifizierung.

Zu den Vorteilen der Modelltypologie gehört eine klare Kommunikation mit Stakeholdern und eine gezielte Ressourcenplanung. Einschränkungen bestehen in der potenziellen Fehlmodellierung, Überanpassung und eingeschränkter Übertragbarkeit auf neue Kontexten. In der Praxis dient die Typisierung dazu, komplexe Modelllandschaften zu ordnen, Vergleichbarkeit zu erhöhen und den Modellierungsprozess effizient zu steuern.