##  [Modellvalidierung](/de/node/60533) 

 Definition

Bewertung, ob ein mathematisches oder rechnerisches Modell für seinen beabsichtigten Zweck ausreichend genau und geeignet ist, indem seine Vorhersagen mit unabhängigen Daten, beobachtetem Verhalten oder etablierten Referenzen verglichen werden.

 

 

 

 

 

 





## Prinzip

Prinzip

Verwenden Sie unabhängige Evidenz und leistungsbezogene Kriterien, die für den Entscheidungszusammenhang relevant sind, um zu beurteilen, ob Modellausgaben und -verhalten mit der Realität übereinstimmen; achten Sie auf Repräsentativität der Testszenarien und Quantifizierung der Vorhersagefehler.

 

 

 

 

 





## Demonstration

Demonstration

Ein Niederschlag-Abfluss-Modell, das an einer Teilmenge von Messgebieten kalibriert wurde, wird anhand von Abflussbeobachtungen aus zurückgehaltenen Gebieten und unabhängigen Unwetterereignissen bewertet, um festzustellen, ob die Prognosegenauigkeit den Anforderungen des Wassermanagements genügt.

 

 

 

 

## Fehlanwendung

Fehlanwendung

Die gleichen Daten für Kalibrierung und Validierung verwenden, Validierungsmetriken wählen, die nicht dem Entscheidungsziel entsprechen, oder das Bestehen vieler Tests mit universeller Korrektheit gleichsetzen.

 

 

 

 

 





## Konsequenz

Konsequenz

Richtig durchgeführt verschafft die Validierung den Entscheidungsträgern begründetes Vertrauen in modellgestützte Entscheidungen oder identifiziert Modelldefizite, die zu Überarbeitung oder zusätzlicher Datenerhebung führen.

 

 

 

 

## Umkehrung

Umkehrung

Ein Modell für ungültig erklären, indem systematische Vorhersagefehler in unabhängigen Tests aufgezeigt werden, oder Validierung mit Verifikation verwechseln (Verifikation prüft die Codekorrektheit, nicht die Vorhersageadäquatheit).

 

 

 

 

 





## Abgrenzung

Abgrenzung

Validierung beweist keine universelle Wahrheit; sie ist bedingt durch die getesteten Szenarien, die Qualität der unabhängigen Daten und die gewählten Metriken; sie schließt die Erkennung von Programmfehlern aus, die Gegenstand der Verifikation sind.

 

 

 

 

 





## Semantische Spannung

Semantische Spannung

Wird häufig mit Verifikation und Kalibrierung verwechselt; Spannungen entstehen, wenn »Validierung« informell für Codeprüfung, Parameteranpassung oder Modellwahl statt für unabhängige Vorhersagebeurteilung verwendet wird.

 

 

 

 

 





## Synthese

Synthese

Modellvalidierung ist die Praxis, die Eignung eines Modells für den vorgesehenen Zweck anhand unabhängiger Belege und relevanter Szenarien zu prüfen, um Vertrauen und Grenzen zu begründen.