Вопрос задан 19.01.2020 в 21:52. Предмет Информатика. Спрашивает Юркова Маргарита.

Как вы понимаете, что означает свойство адекватности модели?

0 0
Перейти к ответам

Ответы на вопрос

Внимание! Ответы на вопросы дают живые люди. Они могут содержать ошибочную информацию, заблуждения, а также ответы могут быть сгенерированы нейросетями. Будьте внимательны. Если вы уверены, что ответ неверный, нажмите кнопку "Пожаловаться" под ответом.
Отвечает Сливкина Анастасия.
Вот здесь почитайте пожалуйста
0 0
Отвечает нейросеть ChatGpt. Будьте внимательны, ответы нейросети могут содержать ошибочные или выдуманные данные.

Адекватность модели

Адекватность модели - это свойство модели, которое означает, насколько точно и правильно модель отражает реальность или явление, которое она представляет. В контексте моделей, адекватность означает, насколько хорошо модель соответствует реальному миру и способна предсказывать или объяснять наблюдаемые данные или явления.

Адекватность модели является важным критерием для оценки качества модели. Если модель не является адекватной, то она может давать неточные или неправильные результаты, что делает ее непригодной для использования в практических целях.

Адекватность модели может быть оценена по различным критериям, включая:

1. Соответствие данных: Модель должна хорошо соответствовать наблюдаемым данным. Это означает, что модель должна быть способна объяснить и предсказать наблюдаемые факты и явления.

2. Предсказательная способность: Модель должна быть способна предсказывать будущие значения или события на основе имеющихся данных. Если модель не может предсказывать будущие значения с высокой точностью, то она может быть недостаточно адекватной.

3. Универсальность: Модель должна быть способна представлять различные аспекты и свойства реального явления. Если модель слишком узкая и не учитывает все важные факторы, то она может быть недостаточно адекватной.

4. Реалистичность предположений: Модель должна быть основана на реалистичных предположениях о реальном мире. Если модель основана на нереалистичных или неправильных предположениях, то она может быть недостаточно адекватной.

Важно отметить, что адекватность модели может быть относительной и зависит от контекста и целей исследования. Одна модель может быть адекватной для одного набора данных или явления, но не адекватной для другого. Поэтому важно тщательно оценивать адекватность модели в соответствии с конкретными требованиями и целями исследования.

0 0

Топ вопросов за вчера в категории Информатика

Последние заданные вопросы в категории Информатика

Задать вопрос