parameterfouten

Parameterfouten verwijzen naar onzekerheden in de waarden van de parameters van een model. Deze onzekerheid ontstaat doordat data beperkt of onvolledig zijn en doordat een model de werkelijkheid nooit volledig kan vastleggen. Parameterfouten beïnvloeden de betrouwbaarheid van voorspellingen en beslissingen die op het model gebaseerd zijn.

Oorzaken van parameterfouten zijn onder meer meetfouten bij de data, beperkte steekproefgrootte, en bevooroordeelde of onrepresentatieve data. Daarnaast kan een model misspecificeerd zijn of te eenvoudig of te complex zijn voor het verschijnsel dat wordt bestudeerd. Identificeerbaarheidsproblemen kunnen optreden wanneer verschillende parametercombinaties hetzelfde gedrag opleveren, en correlatie tussen parameters kan de schatting bemoeilijken. Ook fouten in de invoervariabelen kunnen leiden tot foutieve parameterwaarden.

Parameters kunnen uiteenliggen in verschillende typen fouten. Geheelzijdig onderscheiden worden random (toevallige) fouten door steekproefvariatie en systematische (bias) fouten door bijvoorbeeld structurele afwijkingen in meetinstrumenten of modelmisspecificatie. Daarnaast kunnen fouten in variabelen optreden wanneer meetwaarden van de invoer zelf onzeker zijn.

Gevolgen van parameterfouten zijn onder meer onzekere voorspellingen en bredere of juist misleidende betrouwbaarheidsintervallen. Zonder rekening te houden met onzekerheid kan men overconfiënt worden in beslissingen. Om parameterfouten te beoordelen en te beheersen worden onder meer betrouwbaarheidsintervallen, standaardfouten, Bayesian inferentie met posterior distributies, bootstrapping, foutpropagatie, gevoeligheidsanalyse en validatie toegepast.

Voorbeelden komen uit velden als farmacokinetiek en klimaatmodellering, waar onzekerheden in parameters de voorspelde concentraties of klimaatrespons beïnvloeden en daarmee toekomstige scenario's beïnvloeden.