Forskel mellem versioner af "Model (matematik)"

Spring til navigation Spring til søgning
1.332 bytes tilføjet ,  for 2 år siden
m
m (Typo fixing, replaced: m. fl. → m.fl. (6) ved brug af AWB)
#* I eksemplet med en geddes længde er der anvendt en logistisk vækstfunktion til at beskrive udviklingen af en gennemsnitsgedde. Og for et stort antal gedder fungerer modellen fint, men for den enkelte gedde er den matematiske model en approksimation eller en ideal-situation.
# '''Modellens gyldighedsområde'''
#* Abstraktionen og idealiseringerne vil som oftest sætte nogle begrænsninger for under hvilke forhold vi kan have tillid til modellen. Der er sitiationer, som modellen ikke er beregnet til at regne på. Dette er afgørende for, hvornår modellen er gyldig.I en regressionsanalysen laver vi alene en analyse af korrelation (dvs. sammenhæng mellem data/variable). Vi kan ikke sige noget om årsagssammenhæng (kausalitet). Korrelation betyder ifølge Den Danske Ordbog : ”''Graden af overensstemmelse mellem to fænomener fx sammenfaldende udsving i to forskellige målinger''”. Kausalitet betyder ifølge Den Danske Ordbog : ”''Logisk forbindelse mellem to (evt. flere) størrelser eller forhold der består i at den ene er årsag til den anden''”. Grafen, R<sup>2</sup> værdien og residualplottet viser noget om, hvor godt vores matematiske model (funktionsforskriften) kan efterligne de målte data. Dvs. om der er en sammenhæng mellem den uafhængige variabel og den afhængige variabel. Om en ændring i den uafhængige variabel kan forklare en ændring i den afhængige variabel er en anden sag, der skal underbygges af den tilhørende naturvidenskabelige eller samfundsfaglige teori inden for dette område.Hele analysen er baseret på data inden for et begrænset område. Modellens rækkevidde er derfor som udgangspunkt begrænset til at gælde for dette område. Vi har imidlertid ofte interesse for eller behov for at lave beregninger uden for dette område og vi skal derfor vurdere i hvor høj grad vi kan stole på modellens resultat uden for det målte område. 
#* Abstraktionen og idealiseringerne vil som oftest sætte nogle begrænsninger for under hvilke forhold vi kan have tillid til modellen. Der er sitiationer, som modellen ikke er beregnet til at regne på. Dette er afgørende for, hvornår modellen er gyldig.
#* I eksemplet med taxa-prisen er modellens parametre bestem for en almindelig taxatur om dagen og uden cykler. Det vil derfor være uden for ''modellens gyldighedsområde'' at beregne en nattur til København med cykel.
#* I eksemplet med indiske drengebørn er det på grund af den anvendte lineære funktion afgjort, at modellen kun gælder i alderen 5 til 15 år. Det vil derfor være uden for modellens gyldighedsområde at beregne på højden af en 25-årig inder.
15

redigeringer

Navigationsmenu