källmodell

En källmodell är en modell som beskriver den underliggande processen eller distributionen som genererar data i ett system. Den fokuserar på källan till variationen i observationerna och kan innefatta sannolikhetsfördelningar, dynamiska regler eller mekanismer som styr hur data uppkommer. En källmodell används oftast för att förstå vad som driver data, för att simulera nya data och för att göra prediktioner inom ramen för de antaganden som görs.

I många sammanhang används begreppet som komplement till mätmodeller eller observationsmodeller. Medan mätmodellen beskriver hur våra observationer fås från den sanna variabeln (till exempel genom brus eller felkällor), behandlar källmodellen själva uppkomsten av variablerna och deras relationer över tid eller rum. Insamlad data används sedan för att uppskatta modellens parametrar och för att bedöma hur väl modellen fångar verklighetens mekanismer.

Estimering och validering av källmodeller sker vanligtvis med metoder som maximum likelihood, Bayesiansk inferens eller metod of moments. Valet av metod påverkas av modellens komplexitet, tillgång till data och vilka antaganden som är rimliga. Modellens begränsningar inkluderar risk för misspecifikation och identifikationsproblem, samt att resultaten är beroende av hur noggrant källprocessen återspeglas i modellen.

Exempel på källmodeller finns inom epidemiologi (till exempel SIR-/SEIR-modeller som beskriver smittspridning), bildbehandling (datorgenererade källprocesser för fotonproduktion) och språkmodellering (processer som genererar ordsekvenser). En tydlig källmodell ger därmed en grund för simulering, utvärdering och tolkning av data.