Яке значення вибору моделі?

Вибір класу моделі, який правильно відображає зв’язок між функціями, призведе до краща продуктивність і підвищена чіткість. Продуктивність моделі вимірюється різними характеристиками продуктивності. Ці показники ефективності моделі залежать від того, що модель має на меті передбачити.

Виготовлення моделей є важливою частиною процесу проектування та розробки. Для створення прототипів, тестування та аналізу, візуалізації чи комунікації, моделей дозволяють дизайнерам та інженерам створювати, тестувати та вдосконалювати свої проекти відчутним і значущим способом.

Моделі допомагають нам візуалізувати систему такою, якою вона є або якою ми хочемо її бачити. Моделі дозволяють нам визначити структуру або поведінку системи. Models дає нам шаблон, який веде нас у побудові системи. Моделі документують прийняті нами рішення.

У статистиці вибір моделі є процес, який дослідники використовують для порівняння відносної цінності різних статистичних моделей і визначення того, яка з них найкраще підходить для спостережуваних даних. Інформаційний критерій Акайке є одним із найпоширеніших методів вибору моделі.

Класичні принципи вибору моделі включають Принцип Байєса та принцип розбіжності Кульбака–Лейблера, які призводять до інформаційного критерію Байєса та інформаційного критерію Акаіке відповідно, коли моделі задано правильно.

Значення моделі. На практиці існує кілька різних заходів для визначення значущості або відповідності моделі логістичної регресії. Ці показники включають статистику G, статистику Пірсона та статистику Хосмера-Лемшоу. У теоретичному сенсі всі три заходи еквівалентні.