В чем заключаются основные отличия регрессионных моделей от имитационных?

Некоторые основные отличия регрессионных моделей от имитационных:

Цель использования: регрессионные модели направлены на выявление закономерностей и прогнозирование, а имитационные — на анализ поведения системы в практических целях. bsu.bio blog.skillfactory.ru

Подход к описанию:

• Регрессионные модели — это формулы, которые описывают связь различных характеристик системы, не претендуя на физический или биологический смысл этих зависимостей. {6-host} Для построения модели используются измеряемые данные, а не знание свойств исследуемой закономерности. bsu.bio
• Имитационные модели — это совокупность правил, определяющих процессы функционирования объекта и его переходов из одного временного состояния в другое. 1solution.ru Вместо описания взаимосвязей между элементами исследуемого объекта выстраивается алгоритм, демонстрирующий последовательность развития процессов внутри него. 1solution.ru

Задачи:

• Регрессионные модели помогают найти закономерности в наборе данных и понять причины происходящих процессов. {8-host} Например, в маркетинге и продажах такие модели используют для прогнозирования спроса на товары и услуги, в финансовом секторе — для управления рисками и прогнозирования доходности. {8-host}
• Имитационные модели позволяют изучать поведение системы при изменении внутренних характеристик и внешних условий, проигрывать сценарии, решать задачу оптимизации. {6-host} Например, имитационные модели применяют для описания экологических систем, которые включают множество биологических, геологических, метеорологических и прочих факторов. {6-host}