連続モデリングとは、連続データ（潜在的に無限の数の属性と分割可能性を持つデータ）にモデルを適用する数学的手法です。多くの場合、微分方程式[ 1 ]を使用し、離散モデリングとは逆の関係にあります。
モデリングは一般的にいくつかのステップに分けられます。
- データに関する仮定を立てる：モデラーは、データに影響を与えている要因と、安全に無視できる要因を判断する。
- 仮定に合う方程式を作成する。
- 方程式を解く。
- 結果の検証：データとモデルに対して様々な統計的検定を行い、比較する。
- モデルが検証プロセスを通過したら、それを実用化する。
- モデルが検証プロセスに失敗した場合は、モデルを修正して再度検証にかけます。それでも競合モデルよりもデータへの適合性が低い場合は、そのモデルは放棄されます。
参考文献
- ↑デニス・G・ジル（2012年3月15日）。『微分方程式入門：モデリング応用編』。Cengage Learning。ISBN 978-1-285-40110-2。
