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連続モデリングは、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な手法です。連続モデリングでは微分方程式[1]が使用されることが多く、離散モデリングとは逆の働きをします。
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るものと、無視しても問題ないものを決定します。
- 仮定に適合する方程式を作成します。
- 方程式を解く。
- 結果の検証: データとモデルにさまざまな統計テストを適用して比較します。
- モデルが検証プロセスに合格したら、実践に移します。
- モデルが検証プロセスに失敗した場合は、モデルを変更して再度検証します。競合モデルよりもデータへの適合が悪いままの場合は、モデルは放棄されます。
参考文献
- ^ Dennis G. Zill (2012年3月15日)。微分方程式入門とモデリングアプリケーション。Cengage Learning。ISBN 978-1-285-40110-2。
外部リンク
- 英国国立物理学研究所による定義