เหตุผลนอกเหนือจากการคาดการณ์ในการสร้างแบบจำลอง?

Joshua Epstein เขียนบทความเรื่อง "Why Model?" ดูได้ที่http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdfซึ่งมี 16 เหตุผล:

1. อธิบาย (แตกต่างอย่างมากจากการทำนาย)
2. คู่มือการรวบรวมข้อมูล
3. ส่องสว่างพลศาสตร์หลัก
4. แนะนำการเปรียบเทียบแบบไดนามิก
5. ค้นพบคำถามใหม่
6. ส่งเสริมนิสัยทางวิทยาศาสตร์ของจิตใจ
7. ผลลัพธ์ที่ถูกผูกไว้ (วงเล็บ) ไปยังช่วงที่เป็นไปได้
8. ส่องสว่างความไม่แน่นอนหลัก
9. เสนอตัวเลือกของวิกฤตในเวลาใกล้เคียงจริง
10. แสดงให้เห็นถึงการแลกเปลี่ยน / แนะนำประสิทธิภาพ
11. ท้าทายความแข็งแกร่งของทฤษฎีที่แพร่หลายผ่านการก่อกวน
12. เปิดเผยภูมิปัญญาที่ได้รับในขณะที่เข้ากันไม่ได้กับข้อมูลที่มี
13. ฝึกอบรมผู้ปฏิบัติงาน
14. ฝึกฝนบทสนทนานโยบาย
15. ให้ความรู้แก่ประชาชนทั่วไป
16. เปิดเผยความเรียบง่าย (ซับซ้อน) ให้ซับซ้อน (ง่าย)

(เอพสไตน์อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับเหตุผลหลาย ๆ อย่างในเอกสารของเขา)

ฉันต้องการถามชุมชน:

• มีเหตุผลเพิ่มเติมที่ Epstein ไม่แสดงหรือไม่
• มีวิธีที่สง่างามกว่านี้ในการกำหนดแนวคิด (อาจจัดกลุ่มที่แตกต่างกัน) ด้วยเหตุผลเหล่านี้หรือไม่
• เหตุผลใดของ Epstein มีข้อบกพร่องหรือไม่สมบูรณ์?
• เหตุผลเหล่านี้ชัดเจนขึ้นหรือไม่?

เหตุผลที่ 17 เขียนรายงาน

เรียงจากล้อเล่น แต่ไม่จริง ดูเหมือนจะมีการทับซ้อนกันเล็กน้อยระหว่างบางจุดของเขา (เช่น 1, 5, 6, 12, 14)

ประหยัดเงิน

ฉันสร้างทางคณิตศาสตร์ / สถิติของกลไกเซลลูลาร์ ตัวอย่างเช่นโปรตีนที่มีผลต่อการเสื่อมของเซลล์ บทบาทของรูปแบบการทำนายส่วนใหญ่ แต่ยังประหยัดเงิน มันถูกกว่ามากที่จะจ้าง modeller เพียงตัวเดียว (นักพูด) นักชีววิทยาห้องปฏิบัติการเปียกที่มีค่าใช้จ่ายเกี่ยวกับอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง แน่นอนว่าการสร้างแบบจำลองไม่ได้แทนที่การทดสอบอย่างสมบูรณ์ แต่ช่วยในกระบวนการ

เพื่อความสนุก!

ฉันแน่ใจว่านักสถิติ / modellers ส่วนใหญ่ทำงานของพวกเขาเพราะพวกเขาสนุกกับมัน การรับเงินเพื่อทำสิ่งที่คุณสนุกกับมันค่อนข้างดี!

การลดขนาด

บางครั้งอาจมีข้อมูลมากเกินไปดังนั้นการสร้างแบบจำลองเบื้องต้นจึงช่วยให้สามารถวิเคราะห์เพิ่มเติมได้

ระเบียบข้อบังคับ

หน่วยงานของรัฐกำหนดให้ บริษัท ต้องจัดทำรายงานโดยใช้แบบจำลองบางอย่าง สิ่งนี้ให้ระดับมาตรฐานในการกำกับดูแล ตัวอย่างคือการใช้ Value-at-Risk ในภาคการเงิน

ควบคุม

ลักษณะสำคัญของวรรณคดีการสร้างแบบจำลองแบบไดนามิกมีความเกี่ยวข้องกับการควบคุม งานประเภทนี้ครอบคลุมสาขาวิชามากมายจากการเมือง / เศรษฐศาสตร์ (ดูเช่น Stafford Beer), ชีววิทยา (ดูเช่นงานของ N Weiner ในปี 1948 เกี่ยวกับไซเบอร์เนติกส์) จนถึงทฤษฎีการควบคุมพื้นที่ของรัฐในปัจจุบัน

การควบคุมนั้นเกี่ยวข้องกับ Epstein 9 และ 10 และคำตอบของ Shane เกี่ยวกับการตัดสิน / การควบคุมของมนุษย์ แต่ฉันคิดว่ามันสมเหตุสมผลดี อันที่จริงในตอนท้ายของอาชีพวิศวกรรมระดับปริญญาตรีของฉันฉันจะให้คุณตอบสนองอย่างกระชับกับการใช้แบบจำลอง: การควบคุมการอนุมานและการทำนาย ฉันเดาว่าการอนุมานโดยที่ฉันหมายถึงการกรอง / การปรับให้เรียบ / การลดขนาด ฯลฯ อาจคล้ายกับคะแนน 3 และ 8 ของ Epstein

แน่นอนในปีต่อ ๆ มาฉันคงไม่กล้าที่จะ จำกัด วัตถุประสงค์ของการสร้างแบบจำลองเพื่อควบคุมการอนุมานและการทำนาย อาจเป็นหนึ่งในสี่ที่ครอบคลุมคะแนนหลาย ๆ Epsteins ควรเป็น "การบีบบังคับ" - วิธีเดียวที่คุณควร "ให้การศึกษาแก่สาธารณะ" คือการสนับสนุนให้เราสร้างแบบจำลองของเราเอง ...

สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับบางคน แต่:

กำจัดการตัดสินของมนุษย์

การตัดสินใจของมนุษย์ขึ้นอยู่กับกองกำลังและอคติที่แตกต่างกัน นั่นหมายความว่าคุณไม่เพียง แต่ได้รับคำตอบที่แตกต่างกันสำหรับคำถามเดียวกัน แต่คุณยังสามารถได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดีพอ ตัวอย่างจะเป็นอคติหรือความมั่นใจเกินความจริง

เพื่อดำเนินการ (มีประโยชน์)

ฉันถอดความคนอื่นที่นี่ แต่สมมติว่าเราสร้างระบบสาธารณสุขรอบตัวแบบที่โรคติดเชื้อเกิดจากวิญญาณร้ายที่แพร่กระจายผ่านการสัมผัส วิทยาศาสตร์ของจุลินทรีย์อาจเป็นแบบอย่างที่ดีกว่า แต่คุณสามารถป้องกันการแพร่กระจายของโรคได้ (ฉันคิดว่านี่เป็นการอ่านประวัติของไซเบอร์เนติกส์ แต่ฉันจำไม่ได้ว่าใครเป็นคนทำประเด็นนี้)

ประเด็นก็คือตามแนวของ "แบบจำลองทั้งหมดมีประโยชน์บางอย่าง" เราจำเป็นต้องกำหนดแบบจำลองและปรับแต่งรูปแบบเหล่านั้นเพื่อดำเนินการใด ๆ ที่เป็นประโยชน์พร้อมกับผลที่ยั่งยืน มิฉะนั้นเราอาจพลิกเหรียญ

ปัญหาซ้ำ ๆ ที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบของผลประโยชน์ / ค่าใช้จ่าย

ในสาขาของฉันเราจำลองชุดของตัวแปรเดียวกันในสถานที่ต่าง ๆ กรอบเวลาและขนาด

ในความคิดของฉัน 16 มีหลายเหตุผลเกินไปปรับสเปคและทับซ้อนกันหลายครั้งเกินไป แต่ฉันจะปรับปรุงให้เป็นกลุ่มกว้างขึ้นเป็นการส่วนตัว เราสามารถจำแนกวัตถุประสงค์การศึกษาใน 3 ประเภทหลักคือการทดสอบสมมติฐานเดียวการศึกษาเชิงสำรวจและการทำนาย