modellgebunden

Modellgebunden beschreibt die Abhängigkeit einer Methode, eines Ergebnisses oder einer Vorhersage von der Annahme eines konkreten Modells. In einem modellgebundenen Ansatz werden theoretische oder mathematische Strukturen festgelegt, und Schlussfolgerungen ergeben sich innerhalb dieses Rahmens. Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse ist damit eng mit der Angemessenheit der Modellannahmen verknüpft.

Typische Anwendungsbereiche finden sich in Statistik und Ökonometrie (parametrische Modelle, Verteilungsannahmen), in der Informatik (modellbasierte Sensorik, Verfolgungssysteme) sowie in den Ingenieur- und Lebenswissenschaften. Ein Beispiel ist die Schätzung bei der linearen Regression unter der Annahme einer Normalverteilung der Fehlerterme; hier sind die Ergebnisse modellgebunden an diese Verteilung. Ein weiteres Beispiel ist der Kalman-Filter in der Robotik, der Bewegungen auf Basis eines dynamischen Modells schätzt.

Vorteile eines modellgebundenen Ansatzes liegen in der Transparenz der Annahmen, der Interpretierbarkeit der Ergebnisse und der Möglichkeit, Hypothesen gezielt zu testen. Nachteile ergeben sich aus der Abhängigkeit von der Modellqualität: Modellfehler oder Misspezifikationen können zu verzerrten Schätzungen oder falschen Vorhersagen führen, und die Generalisierbarkeit kann eingeschränkt sein, wenn das Modell die Realität zu stark vereinfacht.

In der Praxis spricht man oft von modellgebundenen versus modellunabhängigen oder datengetriebenen Ansätzen. Letztere verzichten auf strikte Modellannahmen und setzen stärker auf empirische Muster, Robustheit und Flexibilität gegenüber verschiedenen Datenstrukturen.