modellabhängige

Modellabhängigkeit (oder modellabhängige Größen) beschreibt die Eigenschaft, dass bestimmte Ergebnisse, Interpretationen oder Eigenschaften in Wissenschaft und Technik von dem zugrunde liegenden Modell abhängen, das zur Beschreibung eines Phänomens verwendet wird. Ein modellabhängiges Ergebnis ist demnach nicht unabhängig von theoretischen Annahmen, Datenwahl oder methodischen Verfahren, sondern wird durch diese Faktoren beeinflusst.

Vorkommen: In der Statistik und Physik bezeichnen Forscher oft Parameter, Vorhersagen oder Inferenzschritte als modellabhängig, wenn sie stark variieren, wenn andere plausible Modelle eingesetzt werden. In der Informatik und im maschinellen Lernen hängen Vorhersagen und Unsicherheiten von der Architektur des Modells, der Auswahl von Hyperparametern und der Trainingsdaten ab. Auch in der Linguistik oder Ökonomie können Interpretation von Daten oder Hypothesen modellabhängig sein.

Auswirkungen: Die Modellabhängigkeit beeinflusst, wie Ergebnisse interpretiert werden, und betont die Notwendigkeit, Annahmen transparent zu machen. Wissenschaftliche Praxis empfiehlt Robustheitsanalysen, Modellvergleiche, Sensitivitätsstudien und das Reporting mehrerer Modelle oder Modellannahmen, um die Spannweite möglicher Ergebnisse abzuschätzen.

Hinweise: Eine modellabhängige Darstellung ist nicht notwendigerweise falsch, sondern spiegelt die Grenzen der gewählten Beschreibung wider. Transparente Dokumentation von Modellen, Daten und Verfahren erleichtert Replikation und kritische Einordnung.