Адекватность
Адекватность (от лат. adaequatus — приравненный) — соответствие или сходство отображения (образа, знания) оригиналу, благодаря чему они имеют характер объективных истин[1].
Адекватность модели[2] — совпадение свойств (функций/параметров/характеристик и т. п.) модели и соответствующих свойств моделируемого объекта. Адекватностью называется совпадение модели моделируемой системы в отношении цели моделирования; [adequacy of a model] — соответствие модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность — в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, иначе это была бы не модель, а сам объект. При моделировании имеется в виду адекватность не вообще, а по тем свойствам модели, которые для исследования считаются существенными. Трудность измерения экономических величин осложняет проблему адекватности экономических моделей.
Адекватность ощущения и восприятия (от лат. adaequatus — приравненный, равный) — инвариантность основных свойств субъективного образа, его соответствие конвенциональному описанию объекта. Неадекватный образ отражения, как, например, в иллюзиях восприятия, рассогласован с другими формами перцептивного и когнитивного опыта индивида.
Верификация модели[править]
Верификация модели [model verification] — проверка ее истинности, адекватности. В отношении к дескриптивным моделям Верификация модели сводится к сопоставлению результатов расчетов по модели с соответствующими данными действительности — фактами и закономерностями экономического развития. В отношении нормативных (в том числе оптимизационных) моделей положение сложнее: в условиях действующего экономического механизма моделируемый объект подвергается различным управляющим воздействиям, не предусмотренным моделью; надо ставить специальный экономический эксперимент с учетом требований чистоты, т. е. устранения влияния этих воздействий, что представляет собой трудную, во многом еще не решенную задачу.
Верификация имитационной модели есть проверка соответствия ее поведения предположениям экспериментатора (см. Машинная имитация). Когда модель организована в виде вычислительной программы для компьютера, то сначала исправляют ошибки в ее записи на алгоритмическом языке, а затем переходят к верификации. Это первый этап действительной подготовки к имитационному эксперименту. Подбираются некоторые исходные данные, для которых могут быть предсказаны результаты просчета. Если окажется, что ЭВМ выдает данные, противоречащие тем, которые ожидались при формировании модели, значит, модель неверна, т. е. она не соответствует заложенным в нее ожиданиям. В обратном случае переходят к следующему этапу проверки работоспособности модели — ее валидации.
Валидация модели[править]
Валидация модели [model validation] — проверка соответствия данных, получаемых в процессе машинной имитации, реальному ходу явлений, для описания которых создана модель. Производится тогда, когда экспериментатор убедился на предшествующей стадии (верификации) в правильности структуры (логики) модели. Состоит в том, что выходные данные после расчета на компьютере сопоставляются с имеющимися статистическими сведениями о моделируемой системе.