Quelle est la différence entre l'analyse de sensibilité et la validation du modèle?

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J'ai lu les deux pages wikipedia d' analyse de sensibilité et de validation de modèle (ici, seulement la validation de régression linéaire) mais je n'arrive pas à trouver un moyen de séparer ces deux termes.

J'ai l'impression que le premier est plus utilisé dans les universités et l'ingénierie en général et le second en "data science".

Une option que je vois est de modifier le niveau de description de ces termes: l'analyse de sensibilité ressemble plus à des termes généraux pour concevoir une branche de méthodes de haut niveau, et la validation du modèle peut être plus spécifique et être incluse dans l'analyse de sensibilité.

Toute pensée?

Je m'intéresse plus à la différence qu'aux similitudes entre ces deux notions.

YCR
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Réponses:

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C'est un peu une simplification excessive, mais la validation du modèle en dit généralement un peu sur l'adéquation du modèle actuel avec les données disponibles.

Les analyses de sensibilité indiquent la probabilité que vos résultats basés sur ce modèle changent en fonction de nouvelles informations ou de modifications de vos hypothèses.

Par exemple, quelqu'un pourrait développer un modèle visant à déterminer l'impact d'une intervention sur un résultat, et ce modèle pourrait bien valider sous les données collectées (c'est-à-dire qu'il semble très bon pour prédire la réponse). Cependant, ce modèle repose sur un certain nombre d'hypothèses - l'une étant que toutes les covariables sont prises en compte. Une analyse de sensibilité pourrait indiquer dans quelle mesure les résultats de votre modèle changeraient si cette nouvelle variable "imaginaire", avec certaines propriétés, existait.

StatsStudent
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4
+1 Fantastique! J'ai pris la liberté de modifier quelques fautes d'orthographe et j'ai ajouté un certain formatage pour vraiment faire ressortir les arguments que vous faites. Je suis heureux de réviser si vous pensez que votre réponse serait mieux non formatée.
Alexis
2

De plus, l'analyse de sensibilité peut être considérée comme un outil pour améliorer la validité du modèle en choisissant des valeurs appropriées (étalonnage) pour les paramètres d'entrée les plus critiques. En utilisant l'analyse de sensibilité et en définissant les valeurs des paramètres d'entrée, nous ajoutons plus de crédibilité au modèle en main.

user3637844
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3
Je pense que ce serait une meilleure réponse s'il parlait un peu de la validation du modèle, ne serait-ce que pour que l'analyse de sensibilité puisse y être comparée.
Silverfish