Все модели неверны — это распространенный афоризм и анаподотон в статистике . Его часто расширяют до «Все модели неверны, но некоторые полезны». Афоризм признает, что статистические модели всегда не соответствуют сложностям реальности, но тем не менее могут быть полезны. Первоначально афоризм относился только к статистическим моделям, но теперь его иногда используют для научных моделей в целом. [1]
Афоризм обычно приписывают Джорджу Э. П. Боксу , британскому статистику , хотя лежащая в его основе концепция возникла еще до работ Бокса.
Фраза «все модели неверны» была впервые приписана Джорджу Боксу в статье 1976 года, опубликованной в журнале Американской статистической ассоциации . В статье Бокс использует эту фразу для обозначения ограничений моделей, утверждая, что, хотя ни одна модель не является абсолютно точной, более простые модели все равно могут предоставить ценные идеи, если их применять разумно. [2] В своей книге 1983 года об обобщенных линейных моделях Питер МакКаллах и Джон Нелдер заявили, что хотя моделирование в науке является творческим процессом, некоторые модели лучше других, хотя ни одна из них не может претендовать на вечную истину. [3] [4] В 1996 году М. Р. Нестер предложил Кредо прикладного статистика, включившее этот афоризм в качестве центрального принципа. [5]
Хотя афоризм чаще всего ассоциируется с Джорджем Боксом, лежащая в его основе идея исторически высказывалась различными мыслителями в прошлом. Альфред Коржибски заметил в 1933 году: «Карта — это не территория, которую она представляет, но, если она верна, она имеет структуру, похожую на территорию, что объясняет ее полезность». [6] В 1939 году Уолтер Шухарт обсуждал невозможность построения модели, которая полностью характеризует состояние статистического контроля , отметив, что ни одна модель не может точно представлять какую-либо конкретную характеристику такого состояния. [7] Джон фон Нейман в 1947 году заметил, что «истина слишком сложна, чтобы допускать что-либо, кроме приближений». [2] В 1960 году Георг Раш отметил, что никакие модели никогда не бывают истинными, даже законы Ньютона , подчеркнув, что модели следует оценивать не на основе истины, а на основе их применимости для данной цели. [1]
Бокс снова использовал этот афоризм в 1979 году, где он расширил идею, обсуждая, как модели служат полезными приближениями, несмотря на то, что они не в состоянии идеально описать эмпирические явления. [8] Позднее он повторил это мнение в своих более поздних работах , где он обсуждал, как модели следует оценивать на основе их полезности, а не их абсолютной правильности. [9] [7]
Дэвид Кокс в комментарии 1995 года утверждал, что утверждение, что все модели неверны, бесполезно, поскольку модели по своей природе упрощают реальность. Он подчеркнул, что статистические модели, как и другие научные модели, направлены на то, чтобы охватить важные аспекты систем посредством идеализированных представлений. [10]
В своей книге 2002 года о выборе статистических моделей Бернхэм и Андерсон повторили утверждение Бокса, отметив, что, хотя модели являются упрощениями реальности, их полезность различается: от очень полезных до по сути бесполезных. [11]
Дж. Майкл Стил использовал аналогию с городскими картами, чтобы объяснить, что модели, как и карты, служат практическим целям, несмотря на свои ограничения, подчеркивая, что некоторые модели, хотя и упрощенные, не обязательно неверны. [12] В ответ Эндрю Гельман признал точку зрения Стила, но защитил полезность афоризма, особенно в привлечении внимания к неотъемлемым несовершенствам моделей. [13]
Философ Питер Труран в своем эссе 2013 года рассуждал о том, как, казалось бы, несовместимые модели могут делать точные прогнозы, представляя различные аспекты одного и того же явления, иллюстрируя это на примере двух наблюдателей, рассматривающих цилиндрический объект под разными углами. [14]
В 2014 году Дэвид Хэнд повторил, что модели призваны помогать в понимании или принятии решений относительно реального мира, что подчеркивается в знаменитом замечании Бокса. [15]
{{cite book}}
: CS1 maint: дата и год ( ссылка ){{citation}}
: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ).