モデルを作成する予測以外の理由は？

Joshua Epsteinが「Why Model？」というタイトルの論文を書きました。http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdfから入手できます。16の理由があります。

1. 説明（予測とは非常に異なる）
2. ガイドデータ収集
3. コアダイナミクスを照らす
4. 動的アナロジーを提案する
5. 新しい質問を見つける
6. 心の科学的習慣を促進する
7. 妥当な範囲への束縛（ブラケット）結果
8. 核となる不確実性を明らかにする。
9. ほぼリアルタイムで危機のオプションを提供する
10. トレードオフの実証/効率の提案
11. 摂動を通じて一般的な理論の堅牢性に挑戦する
12. 普及している知恵を利用可能なデータと互換性がないものとして公開する
13. 開業医を訓練する
14. 政策対話の規律
15. 一般市民を教育する
16. 明らかにシンプル（複雑）を複雑（シンプル）に明らかにする

（エプスタインは彼の論文でより多くの理由について詳しく説明しています。）

コミュニティに質問したい：

• エプスタインが記載しなかった追加の理由はありますか？
• これらの理由を（おそらく別のグループ化）概念化するよりエレガントな方法はありますか？
• エプスタインの欠陥や不完全な理由はありますか？
• これらの理由のより明確な詳述ですか？

理由17.論文を書く。

冗談ですが、実際はそうではありません。彼のいくつかのポイント（例えば、1、5、6、12、14）の間には少し重複があるようです。

お金を節約

細胞メカニズムの数学的/統計学を構築します。たとえば、特定のタンパク質が細胞の老化にどのように影響するか。モデルの役割は主に予測ですが、費用を節約することもできます。1台のモデラーを採用する方が、関連する機器コストを伴うウェットラボの生物学者数人よりもはるかに安価です（たとえば）。もちろん、モデリングは実験を完全に置き換えるものではなく、プロセスを支援するだけです。

楽しみに！

彼らはそれを楽しんでいるので、ほとんどの統計学者/モデラーが仕事をしていると私は確信しています。あなたが楽しむ何かをするために報酬をもらうのはとてもいいです！

次元削減

データが多すぎる場合があるため、初期モデルを作成すると、さらに分析を行うことができます。

規制

政府機関は、企業に特定のモデルを使用してレポートを提供するよう要求します。これにより、監視におけるある程度の標準化が可能になります。例は、金融セクターにおけるバリューアットリスクの使用です。

コントロール

動的モデリングに関する文献の主要な側面は、制御に関連しています。この種の研究は、政治/経済学（たとえば、スタッフォードビールを参照）、生物学（たとえば、N Weinerのサイバネティックスに関する1948年の研究を参照）から現代の状態空間制御理論（イントロのLjung 1999を参照）まで、多くの分野に及びます。

制御は、一種のエプスタインの9と10、およびシェーンの人間の判断/規制に関する回答に関連していますが、明示することは理にかなっていると思いました。実際、エンジニアリングの学部生としてのキャリアの終わりに、モデリングの使用、つまり制御、推論、および予測に対する非常に簡潔な回答を提供したでしょう。推論は、フィルタリング/スムージング/次元削減などを意味し、エプスタインのポイント3と8に似ていると思います。

もちろん、晩年には、モデリング、制御、推論、予測の目的を制限するほど大胆にならないでしょう。エプスタインのポイントの多くをカバーする4番目は、「強制」である必要があります。「公衆を教育する」唯一の方法は、私たちが独自のモデルを作成するように促すことです...

これは他のいくつかと密接に関連していますが、

人間の判断を排除する

人間の意思決定は、さまざまな力とバイアスの影響を受けます。つまり、同じ質問に対して異なる回答が得られるだけでなく、結果が非​​常に最適ではなくなる可能性もあります。例としては、自信過剰のバイアスやアンカーがあります。

（便利な）アクションを実行するため。

私はここで誰かを言い換えていますが、感染症は接触を通じて広まった悪意のある精神が原因であるというモデルの周りに公衆衛生のシステムを構築したとします。微生物の科学は無限に優れたモデルかもしれませんが、それでも、かなりの数の伝染を防ぐことができます。（これはサイバネティックスの歴史を読んだことによるものだと思うが、誰が主張したのか思い出せない。）

重要なのは、「すべてのモデルが悪い、一部は有用」という線に沿って、永続的な結果を伴う有用なアクションを実行するために、モデルを定式化して改良する必要があるということです。それ以外の場合は、コインを裏返すこともできます。

何らかの形の利益/コストを伴う反復的な問題

私の分野では、異なる場所、時間枠、大きさの同じ変数のセットをモデル化します

私の意見では、16は多すぎる理由であり、仕様が細かすぎて、時には重複している場合があります。代わりに、私は個人的に幅広いグループに合理化しました。研究の目的は、3つの主要なカテゴリに分類できます。単一の仮説検定、探索的研究、および予測です。