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「すべてのモデルは間違っている」は、統計学におけるよく知られた格言である。これはしばしば「すべてのモデルは間違っているが、中には役に立つものもある」と拡張される。この格言は、統計モデルは常に現実の複雑さを完全に捉えきれないことを認めつつも、それでもなお有用であり得ることを示している。この格言は一般的にイギリスの統計学者ジョージ・E・P・ボックスに帰せられるが、その根底にある概念はボックスの著作よりも以前から存在していた。
「すべてのモデルは間違っている」というフレーズは、ジョージ・ボックスが1976年の論文でモデルの限界を指して用いたものであり[ 1 ] 、どのモデルも完全に正確ではないものの、より単純なモデルでも適切に適用すれば貴重な洞察が得られると主張した[ 2 ]： 792
ピーター・マッカローとジョン・ネルダーは、1983年に出版した一般化線形モデルに関する著書の中で、科学におけるモデリングは創造的なプロセスであるが、永遠の真理を主張できるモデルはないものの、優れたモデルもあればそうでないモデルもあると述べている。[ 3 ] [ 4 ] 1996年には、MR・ネスターが応用統計学者の信条を提案し、その信条は格言を中心的な教義として取り入れた。[ 1 ]
より長い形式は、ボックスとノーマン・ドレイパーによる1987年の著書の「近似関数の使用」という章に掲載されている。
「多項式が近似であるという事実は、必ずしもその有用性を損なうものではない。なぜなら、すべてのモデルは近似だからである。本質的に、すべてのモデルは間違っているが、中には有用なものもある。」[ 5 ]： 424
ボックスは1979年にこの格言を再び用い、モデルは経験的現象を完全に記述することはできないものの、有用な近似値として機能するという考え方を拡張した。[ 6 ]彼は後の著作でもこの考えを繰り返し、モデルは絶対的な正しさではなく、その有用性に基づいて評価されるべきだと論じた。[ 7 ] [ 8 ]
デビッド・コックスは1995年の論評で、モデルはその性質上現実を単純化するため、すべてのモデルが間違っていると言うのは役に立たないと主張した。彼は、統計モデルは他の科学モデルと同様に、理想化された表現を通してシステムの重要な側面を捉えることを目的としていると強調した。[ 9 ]
バーナムとアンダーソンは、2002年に出版した統計モデル選択に関する著書の中で、ボックスの主張を改めて述べ、モデルは現実の単純化であるものの、その有用性は非常に有用なものから実質的に役に立たないものまで様々であると指摘した。[ 10 ]
J. マイケル・スティールは、地図と同様にモデルも限界はあるものの実用的な目的を果たすことを説明するのに都市地図のアナロジーを用い、特定のモデルは単純化されていても必ずしも間違っているわけではないことを強調した。[ 11 ]これに対し、アンドリュー・ゲルマンはスティールの指摘を認めつつも、特にモデルの本質的な不完全性に注意を促すという点で、この格言の有用性を擁護した。[ 12 ]
哲学者ピーター・トゥルーランは、2013年のエッセイで、一見相容れないモデルでも、同じ現象の異なる側面を表現することで正確な予測ができることを論じ、2人の観察者が円筒形の物体を異なる角度から見ている例を挙げてその点を説明しました。[ 13 ]
2014年にデビッド・ハンドは、モデルは現実世界についての理解や意思決定を支援するためのものであると改めて述べ、これはボックスの有名な発言によって強調された点である。[ 14 ]
{{citation}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)。