Lý do bên cạnh dự đoán để xây dựng mô hình?


11

Joshua Epstein đã viết một bài báo có tiêu đề "Tại sao là người mẫu?" có sẵn tại http://www.santafe.edu/media/ Workauge/08-09-040.pdf trong đó đưa ra 16 lý do:

  1. Giải thích (rất khác biệt với dự đoán)
  2. Hướng dẫn thu thập dữ liệu
  3. Chiếu sáng động lực học cốt lõi
  4. Đề xuất tương tự động
  5. Khám phá những câu hỏi mới
  6. Thúc đẩy một thói quen khoa học của tâm trí
  7. Kết quả giới hạn (khung) cho phạm vi hợp lý
  8. Chiếu sáng những bất ổn cốt lõi.
  9. Cung cấp các tùy chọn khủng hoảng trong thời gian gần như thực
  10. Chứng minh sự đánh đổi / đề xuất hiệu quả
  11. Thách thức sự mạnh mẽ của lý thuyết thịnh hành thông qua các nhiễu loạn
  12. Cho thấy sự khôn ngoan phổ biến là không tương thích với dữ liệu có sẵn
  13. Đào tạo học viên
  14. Kỷ luật đối thoại chính sách
  15. Giáo dục công chúng
  16. Hiển thị đơn giản (phức tạp) là phức tạp (đơn giản)

(Epstein giải thích nhiều lý do chi tiết hơn trong bài viết của mình.)

Tôi muốn hỏi cộng đồng:

  • Có những lý do bổ sung mà Epstein không liệt kê?
  • Có cách nào thanh lịch hơn để khái niệm hóa (một nhóm khác nhau có lẽ) những lý do này?
  • có bất kỳ lý do nào của Epstein thiếu sót hoặc không đầy đủ?
  • công phu rõ ràng hơn của họ về những lý do này?

Tôi nghĩ rằng tôi thích phân loại tổng thể được đưa ra bởi các câu trả lời ở đây hơn Epstein.
ars

Câu trả lời:


6

Lý do 17. Viết một bài báo.

Sắp xếp chỉ đùa thôi nhưng không hẳn. Dường như có một chút trùng lặp giữa một số điểm của anh ấy (ví dụ 1, 5, 6, 12, 14).


2
+1 Hà. Nói về sự chồng chéo, đây có thể là câu trả lời duy nhất không có lý do nào của Epstein.
ars

5

Tiết kiệm tiền

Tôi xây dựng toán học / thống kê các cơ chế tế bào. Ví dụ, làm thế nào một protein cụ thể ảnh hưởng đến lão hóa tế bào. Vai trò của mô hình chủ yếu là dự đoán, nhưng cũng để tiết kiệm tiền. Nó rẻ hơn nhiều khi sử dụng một bộ điều biến so với (một) nhà sinh học phòng thí nghiệm ướt với chi phí thiết bị liên quan. Tất nhiên mô hình hóa không thay thế hoàn toàn thử nghiệm, nó chỉ hỗ trợ quá trình.


5

Cho vui!

Tôi chắc chắn rằng hầu hết các nhà thống kê / người điều hành làm công việc của họ vì họ thích nó. Được trả tiền để làm một cái gì đó bạn thích là khá tốt đẹp!


2
Tôi nghĩ rằng vô số trò chơi máy tính đang mô hình hóa các vấn đề mặc quần áo ngụy trang. SimCity chẳng hạn - mục tiêu của trò chơi là xây dựng một mô hình tốt nhất có thể theo cơ chế trò chơi ẩn, sau đó sử dụng mô hình đó để xây dựng một thành phố hoạt động! (Đây hoàn toàn có thể là một lời biện minh quá mức cho việc lãng phí tuổi trẻ của tôi khi chơi SimCity)
Mike Dewar

4

giảm kích thước

Đôi khi có thể có quá nhiều dữ liệu, do đó, việc hình thành một mô hình ban đầu cho phép phân tích thêm.


4

Quy định

Các cơ quan chính phủ yêu cầu các công ty cung cấp các báo cáo bằng cách sử dụng các mô hình nhất định. Điều này cung cấp cho một mức độ tiêu chuẩn hóa trong giám sát. Một ví dụ là việc sử dụng Giá trị rủi ro trong lĩnh vực tài chính.


3

Điều khiển

Một khía cạnh chính của văn học mô hình động được liên kết với kiểm soát. Loại công việc này trải dài trên nhiều lĩnh vực từ chính trị / kinh tế (xem, ví dụ Bia Stafford), sinh học (xem ví dụ N Weiner năm 1948 làm việc trên Cybernetics) cho đến lý thuyết kiểm soát không gian nhà nước đương đại (xem phần giới thiệu Ljung 1999).

Kiểm soát có liên quan đến 9 và 10 của Epstein, và câu trả lời của Shane về phán đoán / quy định của con người, nhưng tôi nghĩ nó có ý nghĩa rõ ràng. Thật vậy, vào cuối sự nghiệp đại học kỹ thuật của tôi, tôi sẽ cho bạn một phản ứng rất ngắn gọn về việc sử dụng mô hình hóa: kiểm soát, suy luận và dự đoán. Tôi đoán suy luận, theo đó tôi có nghĩa là lọc / làm mịn / giảm kích thước, v.v., có thể tương tự như điểm 3 và 8 của Epstein.

Tất nhiên trong những năm cuối đời, tôi sẽ không táo bạo đến mức giới hạn các mục đích của mô hình hóa để kiểm soát, suy luận và dự đoán. Có lẽ thứ tư, bao gồm nhiều điểm của Epsteins, nên là "ép buộc" - cách duy nhất bạn nên "giáo dục công chúng" là khuyến khích chúng ta tạo ra các mô hình của riêng mình ...


1
+1 "giáo dục công chúng" == mô hình giao tiếp . (Gửi cho ai, bằng cách nào? Giấy tờ, hình ảnh / infographics, mô hình tương tác ...)
denis

2

Điều này có liên quan chặt chẽ với một số người khác, nhưng:

Loại bỏ sự phán xét của con người

Ra quyết định của con người là đối tượng của nhiều lực lượng và thành kiến ​​khác nhau. Điều đó có nghĩa là bạn không chỉ nhận được các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi, mà bạn còn có thể kết thúc với kết quả thực sự dưới mức tối ưu. Ví dụ sẽ là sự thiên vị quá mức hoặc neo.


1
Một mô hình tốt không bao giờ chỉ dựa trên các kiểm tra và tiêu chí thống kê. Nó nên là sự kết hợp của đánh giá văn học, kinh nghiệm, thống kê và ý thức chung.
tosonb1

2
Bạn không thể loại bỏ sự phán xét của con người - bạn cũng không muốn. Điều đó nói rằng, làm cho một mô hình rõ ràng sẽ giúp tiết lộ các giả định và mở chúng ra để thảo luận.
David J.

2

Để có hành động (hữu ích).

Tôi đang diễn giải một người khác ở đây, nhưng giả sử chúng ta xây dựng một hệ thống y tế công cộng xung quanh mô hình rằng các bệnh truyền nhiễm là do các linh hồn độc ác lây lan qua tiếp xúc. Khoa học về vi khuẩn có thể là một mô hình tốt hơn vô cùng, nhưng dù sao bạn cũng có thể ngăn chặn một số lượng lớn các bệnh truyền nhiễm. (Tôi nghĩ rằng đây là về việc đọc một lịch sử của điều khiển học, nhưng tôi không thể nhớ ai đã đưa ra quan điểm.)

Vấn đề là, dọc theo dòng chữ "tất cả các mô hình xấu, một số hữu ích", chúng ta cần xây dựng các mô hình và tinh chỉnh chúng để thực hiện bất kỳ hành động hữu ích nào với hậu quả lâu dài. Nếu không, chúng tôi cũng có thể lật xu.


1

Các vấn đề lặp đi lặp lại liên quan đến một số hình thức lợi ích / chi phí

Trong trường của tôi, chúng tôi mô hình cùng một bộ biến ở các vị trí, khung thời gian và cường độ khác nhau


1

Theo tôi 16 là quá nhiều lý do, quá tốt về đặc điểm kỹ thuật và loại chồng chéo đôi khi. Thay vào đó, cá nhân tôi sẽ hợp lý hóa thành các nhóm rộng lớn. Chúng ta có thể phân loại mục tiêu nghiên cứu theo 3 loại chính: thử nghiệm giả thuyết đơn, nghiên cứu khám phá và dự đoán.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.