Sekamallitasona

Sekamallitasona on suomenkielinen termi, jota käytetään kuvaamaan sellaista tasoa tai kerrosta, jossa erilaisia mallinnusmenetelmiä yhdistetään yhden ennustavan järjestelmän muodostamiseksi. Sana muodostuu sanoista sekamalli, joka viittaa hybrideihin tai yhdistelmiin, sekä taso, joka viittaa tasoon tai kerrokseen mallinnusrakenteessa.

Termi on yleisempi tilastotieteessä, data-analytiikassa ja ekonometriaan liittyvässä keskustelussa. Sen tarkka merkitys vaihtelee kontekstin mukaan: se voi tarkoittaa ennusteiden toteuttamiseen käytettävää yhdistämistapaa, jossa perusmallit (esim. lineaarinen malli, päätöspuumalli, neuroverkko) integroidaan toisiinsa, tai tasoa hierarkisessa/multitasoisessa mallinnuksessa, jossa sekä sidos- että satunnaistekijät esitellään yhdessä.

Käytännön esimerkki: sekamallitasona voi toimia ennustepaneelissa, jossa useita malleja tuotetaan ja niiden tulokset yhdistetään toissijaisessa meta-mallissa. Toisessa yhteydessä sekamallitasona kuvaa tasoa, jolla sekä toiminnalliset että taloudelliset komponentit otetaan huomioon yhdessä mallissa.

Etuna on joustavuus ja parempi ennustusteho, mutta se lisää monimutkaisuutta ja heikentää tulkittavuutta. Käytöstä kannattaa seurata selkeitä arviointipelejä ja demonstroida vaikutukset eri tasojen välillä.

Huomioitavaa on, että sekamallitasona ei ole vakiintunut, yksiselitteinen termi, vaan sen käyttö ja määrittely voivat vaihdella akateemisesta lähteestä toiseen.

---