İstatiksel Modelleme ve Simülasyon

Bir sistemi oluşturan parçaların birbirine ve sistemin tamamına etkilerini araştırmak için kullanılan yöntemlerden birisi istatistiksel modelleme ve simülasyondur.

İstatistiksel modellemede sonuç değişkeni veya değişkenleri üstünde etkili olabilecek değişken ve değişkenlerin hangileri olduğu, bunların sonuç değişkenine (veya değişkenlerine) etkilerinin büyüklükleri ve işaretleri, sonuç değişkenindeki değişimin ne kadarını açıkladıkları (dolayısıyla sistemin içinde açıklanan veya açıklanamayan) değişkenlik vb. konuları araştırılabilir. İstatistiksel modellemede kullanılan yöntemler araştırmanın amacına ve kullanılan değişkenlerin türlerine göre farklılık gösterir.

Simülasyon da temel prensip sistemi oluşturan bütün elemanların düzeyleri için en geniş kapsamlı senaryoları belirledikten sonra, sistemin bazı veya bütün parçalarındaki değişiklik(ler) veya istenmeyen durumlar karşısında, sistemin tamamındaki tepkiyi önceden belirleyerek, her bir senaryo için eylem planları hazırlayabilmektir.

İstatistiksel modelleme ve simülasyon, genellikle betimsel istatistikler ve keşifçi veri analizinden sonra uygulanan ve ya değişkenler arasında bir ilişki kurmaya ya da ileriye yönelik tahmin yapmaya yarayan istatistiksel yöntemlerdir.

İstatistiksel modelleme ve simülasyon ancak belirli istatistiksel varsayımların sağlanması durumunda kullanılabilir. Her modelleme yöntemi farklı varsayımlara sahip olduğundan bu yöntemler dikkatli bir şekilde uygulanmalıdır.

İstatistiksel Modelleme ve Simülasyonu kimler kullanır?

Verilerin içinden çıkarım ya da tahminleme yapmak isteyen herkes istatistiksel modelleme ve simülasyonu kullanır. Analiz amacına göre istatistiksel öngörü ve makine öğrenmesiyle örtüştüğü noktalar vardır.

Biz nasıl yardımcı olabiliriz?

Eldeki veriye ve değişken türlerine uygun olarak uygun modelleme tekniğinin seçilmesini, gerekli teorik varsayımların pratikte örtüşüp örtüşmediğinin kontrolünü sağlarız.

Gerekli analizleri gerçekleştirip sonuçları raporlarız, yorumlarız.

Yeterli verinin bulunmadığı ya da modelin doğruluğunun test edilmesinin istendiği durumlarda kurulan modelleri simülasyonla destekleyerek daha güvenilir sonuçlar elde ederiz.