論文の概要: Robustness of Model Predictions under Extension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04723v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 20:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:44:08.455334
• Title: Robustness of Model Predictions under Extension
• Title（参考訳）: 拡張下におけるモデル予測のロバスト性
• Authors: Tineke Blom and Joris M. Mooij
• Abstract要約: 分析にモデルを使うのに注意すべき点は、予測因果効果と条件独立性はモデル拡張の下では堅牢でないことである。 定性モデル予測のロバスト性を効率的に評価するために,因果順序付け手法の使い方を示す。 平衡の力学系では、新しい洞察が適切なモデル拡張を選択するのにどのように役立つかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.766702945560518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Often, mathematical models of the real world are simplified representations of complex systems. A caveat to using models for analysis is that predicted causal effects and conditional independences may not be robust under model extensions, and therefore applicability of such models is limited. In this work, we consider conditions under which qualitative model predictions are preserved when two models are combined. We show how to use the technique of causal ordering to efficiently assess the robustness of qualitative model predictions and characterize a large class of model extensions that preserve these predictions. For dynamical systems at equilibrium, we demonstrate how novel insights help to select appropriate model extensions and to reason about the presence of feedback loops. We apply our ideas to a viral infection model with immune responses.
• Abstract（参考訳）: 実世界の数学的モデルはしばしば複雑なシステムの単純化された表現である。 解析にモデルを使うことの注意点として、予測因果効果と条件独立性はモデル拡張の下では堅牢ではないため、そのようなモデルの適用性は限られている。 本研究では,2つのモデルを組み合わせると定性的モデル予測が保存される条件を考える。 本稿では,質的モデル予測のロバスト性を評価するための因果順序付けの手法と,これらの予測を保存するモデル拡張の大規模クラスを特徴付ける方法を示す。 平衡の力学系では、新しい洞察が適切なモデル拡張を選択し、フィードバックループの存在を推論するのにどのように役立つかを示す。 免疫応答を有するウイルス感染モデルに適用する。

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