モデル化
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用語解説
モデル化は、現実の対象・現象から、分析、予測、設計、意思決定という目的に必要な要素、状態、関係、規則を抽出・単純化し、図、数式、プログラム、データ構造などで表現することです。
■ 試験で押さえるポイント
目的と境界を先に定め、入力、出力、変数、制約、前提、対象外を明示します。詳細を多く含めるほど常に良いモデルになるわけではありません。
入力から結果が一意に決まる確定モデルと、確率変数を含む確率モデルがあり、対象の不確実性と利用目的に応じて選びます。
検証（verification）はモデルを意図したとおり実装したか、妥当性確認（validation）は現実を目的に十分な精度で表すかを確かめます。
実測値との比較、感度分析、極端条件テストを行い、前提が変われば更新します。モデルは現実そのものではなく意思決定の道具です。
■ 選択肢での判断ポイント
目的に応じた抽象化であり、現実の全要素を複製することではありません。確定モデルと確率モデル、検証と妥当性確認を区別します。
例: 店舗待ち時間を、到着率、窓口数、サービス時間だけの待ち行列モデルで表します。内装は目的に不要ですが、予約客を除外する前提は結果解釈に明記します。