Stell dir vor, du könntest herausfinden, ob ein Modell wirklich funktioniert. Forschende haben eine neue Methode entwickelt, um genau das zu tun.
Hast du schon mal von Modellen gehört, die in der Wirtschaft verwendet werden? Diese Modelle helfen, Vorhersagen zu treffen, wie sich der Markt entwickelt oder wie Unternehmen wachsen. Aber wie können wir sicher sein, dass diese Modelle wirklich gut sind? Forschende haben sich diese Frage gestellt und eine neue Methode entwickelt, um Modelle zu überprüfen.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass ihre neue Methode, die auf Support Vector Machines (SVMs) basiert, viel besser funktioniert als alte Methoden. SVMs sind eine Art von Computerprogramm, das lernen kann, Muster zu erkennen. Mit dieser Methode können sie genau herausfinden, ob ein Modell gut oder schlecht ist. Besonders in großen und komplexen Datenmengen zeigt ihre Methode ihre Stärke.
Wie haben sie das gemacht?
Um das herauszufinden, haben die Forschenden zwei verschiedene Ansätze entwickelt. Der erste Ansatz vergleicht, wie gut ein Modell ohne feste Regeln (nicht-parametrisch) und mit festen Regeln (parametrisch) funktioniert. Der zweite Ansatz schaut sich an, wie gut die Reste (Residuen) des Modells vom Ursprung getrennt sind. Beide Ansätze führen zu einem Test, der wie ein Chi-Quadrat-Test funktioniert. Das bedeutet, dass sie eine Art von Statistik verwenden, die ihnen sagt, ob das Modell gut ist oder nicht.
Warum ist das wichtig?
Diese neue Methode ist wichtig, weil sie hilft, sicherzustellen, dass die Modelle, die in der Wirtschaft verwendet werden, wirklich gut sind. Wenn wir wissen, dass ein Modell gut ist, können wir bessere Entscheidungen treffen. Das kann Unternehmen helfen, besser zu planen und mehr Geld zu verdienen. Es kann auch helfen, die Wirtschaft insgesamt besser zu verstehen und zu steuern.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden Yuhao Li und Xiaojun Song haben diese neue Methode entwickelt. Ihre Arbeit wurde im Jahr 2025 veröffentlicht.