mallilähestymistapoja

Mallilähestymistapoja ovat erilaiset menetelmät ja ajattelutavat, joita käytetään mallien rakentamiseen, analysointiin ja soveltamiseen eri aloilla. Niiden avulla voidaan tiivistää todellisia ilmiöitä abstraktioiksi, joita varten voidaan tehdä ymmärrystä, ennusteita ja päätöksiä tukevaa laskentaa.

Lähestymistapoja voidaan luokitella useilla kriteereillä. Dataohjautuvat tai empiiriset mallit perustuvat havaintoihin ja tilastollisiin tai koneoppimisen menetelmiin; tietopohjaiset tai teoriasidonnaiset mallit rakentuvat ilmiöiden ymmärtämiselle ja mekanistisen rakenteen ilmaisulle. Dynaamiset mallit kuvaavat muutoksia ajassa, kun taas staattiset mallit esittävät tilanteen yhdellä hetkellä. Deterministiset mallit antavat samat tulokset saman syötteen perusteella, stokastiset mallit ottavat huomioon satunnaisuutta. Kvalitatiiviset ja kvantitatiiviset mallit eroavat tulosten muodossa: kuvailevia käsitteellisiä malleja vastaan numeerisia, mitattavia arvoja.

Soveltaminen ja valinta riippuvat datan saatavuudesta, ilmiön monimutkaisuudesta, epävarmuudesta sekä siitä, millaista päätöksentekoa malli tukee. Dataohjautuvat mallit voivat tarjota suuria ennusteita suurille datamassoille, mutta niiden tulkittavuus voi olla rajallinen. Mekanistiset mallit paljastavat syy-seuraussuhteita, mutta ne vaativat usein voimakkaita oletuksia.

Esimerkkejä: teknisessä suunnittelussa fysiikan ja insinöörien mallit, taloudessa ekonometria ja agenttispohjaiset mallit, ekologian populaatiomallit sekä ohjelmistokehityksessä arkkitehtuuri- ja UML-mallit. Mallilähestymistapojen valinta ja selkeä määrittely ovat olennaisia luotettavan mallintamisen kannalta.