¿Cuáles son los métodos para probar los modelos de muestras?

Prueba de consistencia entre modelo y sistema real:
Inspección visual: la precisión del modelo se evalúa inicialmente al verificar visualmente la similitud del modelo al sistema real.
Significado y valor del parámetro: verifique si el significado de cada parámetro en el modelo es consistente con el sistema real y si el valor del parámetro es razonable.
Reproducibilidad del comportamiento del modelo: prueba si el modelo puede reproducir las características de comportamiento del sistema real, como tendencias, ciclos, etc.
Prueba de método estadístico: los métodos estadísticos se utilizan para comparar los resultados de predicción del modelo con los datos reales para evaluar la precisión de la predicción y la confiabilidad del modelo.
Métodos de prueba específicos del dominio:
En biología, medicina y otros campos, también puede ser necesario realizar pruebas específicas, como pruebas de biocompatibilidad y pruebas de toxicidad.
En ingeniería, se puede requerir pruebas de propiedades mecánicas, pruebas de durabilidad, etc.
Cabe señalar que los métodos de prueba anteriores deben aplicarse de manera integral para garantizar la corrección y la credibilidad del modelo de muestra. Al mismo tiempo, debido a las diferencias en diferentes campos y escenarios de aplicación, los métodos de prueba específicos pueden ser diferentes. Por lo tanto, en la operación real, el método de prueba apropiado debe seleccionarse de acuerdo con la situación específica.
Etiquetas relacionadas: modelos de muestras, biopsias, especímenes biológicos,

Los métodos de prueba de los modelos de muestras varían según el campo de aplicación y las necesidades específicas. En general, el examen de los modelos de muestras se puede dividir aproximadamente en las siguientes categorías:
Prueba de idoneidad de la estructura del modelo:
Consistencia dimensional: asegúrese de que las dimensiones de cada variable en el modelo coincidan entre sí para garantizar la corrección del cálculo.
Prueba de ecuación en condiciones duras: pruebe la estabilidad del modelo en condiciones duras para evitar predicciones o resultados irrazonables del modelo en circunstancias especiales.
Prueba de límite del modelo: verifique el alcance y las restricciones del modelo para garantizar que el modelo se use en el contexto apropiado.
Prueba de aptitud de comportamiento del modelo:
Sensibilidad de los parámetros: el grado de influencia de los cambios en los parámetros del modelo en los resultados de la salida se analiza para evaluar la estabilidad y la confiabilidad del modelo.
Sensibilidad estructural: pruebe la influencia de los cambios en la estructura del modelo en los resultados de la salida para comprender la racionalidad y la capacidad de ajuste de la estructura del modelo.