Modele deterministe

La plupart des modèles devraient vraiment être stochastiques ou probabilistes plutôt que déterministes, mais c`est souvent trop compliqué à mettre en œuvre. La représentation de l`incertitude est lourde. Certains modèles stochastiques plus courants sont des modèles de queue, des chaînes de Markov, et la plupart des simulations. Par exemple, lors de la planification d`une école formelle, il y a quelques éléments du modèle qui sont déterministes et certains qui sont probabilistes. Le coût de location du lieu est déterministe, mais le nombre d`étudiants qui viendront est probabiliste. Une unité GPS utilise un modèle déterministe pour décider de l`itinéraire le plus approprié et donne une heure d`arrivée prévue. Cependant, nous savons que l`heure d`arrivée réelle est subordonnée à toutes sortes d`aspects, y compris la route, le conducteur, la circulation et les conditions météorologiques. Un modèle déterministe n`inclut pas d`éléments de caractère aléatoire. Chaque fois que vous exécutez le modèle avec les mêmes conditions initiales, vous obtiendrez les mêmes résultats. L`exemple ci-dessus utilise seulement une petite simulation. Les modèles probabilistes peuvent être basés sur des distributions expérimentales ou des modèles de distribution.

En économie, le modèle Ramsey – Cass – Koopmans est déterministe. L`équivalent stochastique est connu sous le nom de Real Business cycle théorie. Serait f-test, T-test et Z-test être examiné modèles stochastiques? Un modèle probabiliste comprend des éléments de caractère aléatoire. Chaque fois que vous exécutez le modèle, vous êtes susceptible d`obtenir des résultats différents, même avec les mêmes conditions initiales. Un modèle probabiliste est celui qui incorpore un certain aspect de la variation aléatoire. En mathématiques, en informatique et en physique, un système déterministe est un système dans lequel aucune randomité n`est impliquée dans le développement des futurs États du système. [1] un modèle déterministe produira donc toujours la même sortie à partir d`une condition de départ ou d`un état initial donné. [2] les modèles déterministes incluent l`inverse de la distance pondérée (IDW), rectangulaire, voisins naturels et spline. Vous pouvez également développer une surface de tendance à l`aide de fonctions polynomiales pour créer une surface personnalisée et très précise. Des déclarations statistiques simples, qui ne mentionnent pas ou ne considèrent pas la variation, pourraient être considérées comme des modèles déterministes.

L`équation de régression linéaire dans une analyse bivariée pourrait être appliquée comme modèle déterministe si, par exemple, la masse corporelle maigre = 0.8737 (poids corporel)-0,6627 est utilisée pour déterminer la masse corporelle maigre d`un athlète d`élite. Un modèle déterministe de la situation utilise juste l`écart moyen entre les clients et le temps moyen d`utilisation, et suppose que ceux-ci n`ont aucune variation, qui est, toutes les lacunes sont 2 min, et tous les temps d`utilisation sont 2 min. Le modèle suppose que quelqu`un arrive exactement toutes les deux minutes et utilise la machine pendant exactement deux minutes, donc il n`y a jamais de temps d`attente. La distribution des temps d`attente est que tous les temps d`attente sont nuls minutes. Contrairement aux modèles déterministes sont des méthodes statistiques et sont basées sur des modèles statistiques qui incluent l`autocorrélation (relations statistiques entre les points mesurés).