modellavhengige

Modellavhengige beskriver resultater, tolkninger og konklusjoner som er avhengige av den spesifikke modellen som brukes i en analyse. Når ulike modeller passer dataene like godt, men gir forskjellige forklaringer eller prediksjoner, blir konklusjonene modellavhengige. Modellavhengighet oppstår når antakelser om dataenes genererende prosess, valg av funksjonsform, parameterisering, eller valg av priors og regularisering påvirker resultatene.

Konsekvensene av modellavhengighet er at det kan være usikkerhet knyttet til hvor generaliserbare eller robuste konklusjoner er. Resultater kan være vektet av modellvalget fremfor dataene alene, noe som gjør transparent rapportering av antagelser og begrensninger viktig. Modellavhengighet er derfor et sentralt tema i vitenskapelig arbeid der ulike rammeverk gir ulike innsikter.

Vanlige eksempler finnes i statistikk, dataanalyse og naturvitenskap. I statistikk og maskinlæring kan ulike regresjons- eller klassifiseringsmodeller gi forskjellig estimat av effekt eller risiko. I partikelfysikk og bildeanalyse kan det være avhengighet av hvordan data uredes (unfolding) eller av bakgrunnsmodeller. Innen klimavitenskap og økologi kan for eksempel klimamodeller og scenarier påvirke prognoser og tolkninger.

For å håndtere modellavhengighet brukes sensitivitetsanalyser, modellensemble og modellaveringsstrategier, som vektlegger variasjonen mellom modeller. Åpenhet om antagelser og rapportering av modellspesifikke resultater bidrar til mer nyansert og robust forståelse. Se også temaer som modellusikkerhet, robusthet og modellvalg.