modelleerimisassumptsioonidest

Modelleerimisassumptsioonid ehk eeldused on mudeli ehitamisel ja tulemuste tõlgendamisel kasutatavad kirjeldused andmete ning protsessi kohta. Need eeldused selgitavad, millised omadused süsteem järgib ning millised piirangud kehtivad mudeli valimisel ja hindamisel. Assumptioonid aitavad tegelikust maailmast mudeli lihtsustada, kuid nendega kaasneb risk: kui eeldused ei vasta tegelikkusele, võivad järeldused olla ebatäpsed või piiratud.

Peamised eelduste tüübid hõlmavad: statistilised eeldused, mis puudutavad andmete ja vigade jaotust ning sõltumatust; ajapõhised eeldused, näiteks statiotsioon ja ergodilisus; struktuurilised eeldused, nagu lineaarsus ja lisatiivsus ning interaktsioonide puudumine; ning andmevea ja mõõtmisega seotud eeldused, näiteks vigade identilisus ja puuduvate andmete käsitlemine.

Kui eeldused ei kehti, võivad hinnangud muutuda ebatäpseks, piirata mudeli üldistusvõimet ja viia valejäreldusteni. Seetõttu on oluline nende kontroll ja tundlikkuse analüüs.

Hindamine ja kontroll: diagnostikameetodid nagu residuumide jaotuse kontroll, qq-plotid ja muud visuaalsed ning kvantitatiivsed kontrollid; sobivuse hindamine AIC/BIC või ristvalideerimine. Kui eeldused ei kehti, võib abi olla robustsetest või mitteparameetrilistest meetoditest, andmete transformatsioonidest või mudelivõrdlusest ja tundlikkuse analüüsist.

Parimad tavad: dokumenteerida selgelt kõik peamised eeldused; kontrollida neid andmetel ja rakendusolukordades; kohanda mudelit või vali alternatiivsed lähenemised, kui eeldused ei kehti; kaasata ebakindlus ja arendada robustseid lahendusi.