基于主体模型复杂度的微小增加可导致所需校准数据的大幅增加
应用统计
2019-11-01 v3
摘要
基于主体模型（ABM）被广泛用于建模自然-人类耦合系统。描述性模型需要利用观测数据进行仔细校准。然而，ABM 通常在统计意义上未被校准。此处我们考察数据记录结构对洪水风险下住房废弃 ABM 校准的影响。利用完美模型实验，我们考察数据记录结构对（i）模型校准与（ii）区分具有主体间交互与无主体间交互模型之能力的影响。我们展示了有限数据集如何可能无法约束仅含四个参数的模型。这表明许多 ABM 可能需要信息性先验分布才能具描述性。我们还说明空间聚合数据不足以识别正确模型结构。这强调了利用独立证据线来选择合理且信息性先验的必要性。
引用
@article{arxiv.1811.08524,
title = {Small increases in agent-based model complexity can result in large increases in required calibration data},
author = {Vivek Srikrishnan and Klaus Keller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08524},
year = {2019}
}