Как выбрать оптимальные исходные данные для математической модели?

Для выбора оптимальных исходных данных для математической модели рекомендуется:

1. Собрать как можно больше количественной и качественной информации о поведении и свойствах объекта. cyberleninka.ru www.researchgate.net Чем больше и точнее измерений, тем более сложными, адекватными и точными могут быть построенные на их основе модели. cyberleninka.ru www.researchgate.net
2. Разбить экспериментальные данные на две части. studizba.com Обучающую и проверочную. studizba.com Первая используется для определения коэффициентов регрессии модели, вторая — для оценки модели в целом. studizba.com Оптимальные по этому подходу модели мало чувствительны к небольшим изменениям исходных данных. studizba.com
3. Использовать процедуру перекрёстной проверки. cyberleninka.ru www.researchgate.net Она состоит в многократном разбиении набора измерений на две части: одну используют для нахождения аппроксимирующей функции, другую — для оценки погрешности найденной аппроксимации. cyberleninka.ru
4. Искать оптимальный компромисс между сложностью модели и близостью к измерениям на основе минимизации погрешности моделирования измерений. cyberleninka.ru www.researchgate.net

Выбор математической модели реального объекта — результат компромисса между количеством и качеством исходной информации об объекте и сложностью модели. cyberleninka.ru www.researchgate.net