常用的模型检验方法(模型检验常用方法)
1.模型检验常用方法有哪些
正确性分析；有效性分析；有用性分析；高效性分析 正确性分析：（模型稳定性分析，稳健性分析，收敛性分析，变化趋势分析，极值分析等） 有效性分析：误差分析，参数敏感性分析，模型对比检验 有用性分析：关键数据求解，极值点，拐点，变化趋势分析，用数据验证动态模拟。
高效性分析：时空复杂度分析与现有进行比较 在金融研究中，常用的模型有一下几种 理论模型：一般是用来阐述重要理论，尤其是微观层面的理论，模型中的参数一般是无法直接估计出的，或者理论的结果是并不需要真实数据的拟合，例如MM定理。对模型进行验证需要一些变化或者按照模型的推论来做。
结构化的理论模型：模型是从理论上推导的，但是可以通过实际数据或者参数去进行验证或者直接算出结果。例如，BS期权定价。
简化式模型：简化为寻找线性关系，并不直接使用理论模型，只是从模型中找到一些可以支持的说法进行研究，例如时间序列模型 。
2.模型的检验包括哪几个方面
模型的检验包括哪几个方面，具体含义是什么？模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；
②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；
③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；
④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
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3.一般数学模型的验证有哪些方法
数学建模应当掌握的十类算法
1.蒙特卡罗算法
该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法。
2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具。
3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题
建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现。
4.图论算法
这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。
5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法
这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中。
6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法
这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。
7.网格算法和穷举法
网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。
8.一些连续离散化方法
很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9.数值分析算法
如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
10.图象处理算法
赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理。
4.模型的检验包括几个方面
你是指哪方面的？
关于数学建模的一般步骤在网上搜的话很容易找到，这里我就不多说了
数学建模就是将生活中的实际问题抽象成数学问题并建立模型，所谓的“模型检验”就是在对所建立的数学模型求解之后看它是否符合实际情况。
举例来说，假如要建立大家都非常熟悉的人口增长模型，如果你选的是指数模型，并且通过十年人口数据得到了这个指数的底数以及幂，也就是找到了整个的人口增长的函数关系。那么它是不是像你想象的那样符合实际情况或者是符合程度怎么样呢，你就需要那另外的数据（比如前三十年的人口数量）带入这个模型（指数函数）看看它的符合程度。如果非常符合误差极小，那说明你建模成功；如果有较大的出入，那就得在此基础上再找更好的模型了。
而这个检验模型是否符合要求的过程就叫做模型检验了。
5.常见的建立数学模型的方法有哪几种
—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法，一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系，找出反映内部机理的规律，建立的模型常有明确的物理或现实意义.
模型准备 首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等，尽量弄清对象的特征，由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料.
模型假设 根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步.一般地说，一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题，即使可能，也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单，会导致模型失败或部分失败，于是应该修改和补充假设；假设作得过分详细，试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去，可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常，作假设的依据，一是出于对问题内在规律的认识，二是来自对数据或现象的分析，也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识，又要充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别问题的主次，果断地抓住主要因素，舍弃次要因素，尽量将问题线性化、均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时，语言要精确，就象做习题时写出已知条件那样.
模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量（常量和变量）之间的等式（或不等式）关系或其他数学结构.这里除需要一些相关学科的专门知识外，还常常需要较广阔的应用数学方面的知识，以开拓思路.当然不能要求对数学学科门门精通，而是要知道这些学科能解决哪一类问题以及大体上怎样解决.相似类比法，即根据不同对象的某些相似性，借用已知领域的数学模型，也是构造模型的一种方法.建模时还应遵循的一个原则是，尽量采用简单的数学工具，因为你建立的模型总是希望能有更多的人了解和使用，而不是只供少数专家欣赏.
模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值计算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术.
模型分析 对模型解答进行数学上的分析，有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况，有时是根据所得结果给出数学上的预报，有时则可能要给出数学上的最优决策或控制，不论哪种情况还常常需要进行误差分析、模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.
模型检验 把数学上分析的结果翻译回到实际问题，并用实际的现象、数据与之比较，检验模型的合理性和适用性.这一步对于建模的成败是非常重要的，要以严肃认真的态度来对待.当然，有些模型如核战争模型就不可能要求接受实际的检验了.模型检验的结果如果不符合或者部分不符合实际，问题通常出在模型假设上，应该修改、补充假设，重新建模.有些模型要经过几次反复，不断完善，直到检验结果获得某种程度上的满意.
模型应用 应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的，这方面的内容不是本书讨论的范围。
应当指出，并不是所有建模过程都要经过这些步骤，有时各步骤之间的界限也不那么分明.建模时不应拘泥于形式上的按部就班，本书的建模实例就采取了灵活的表述方式
6.常用的模具检测工具有哪些
序号 名称 用途 精度 1 手动三坐标 测量坐标尺寸，一般线性尺寸 0.01mm 2 投影仪 相交构造尺寸，一般线性尺寸 0.01mm 3 精密千分尺 测量线性尺寸直径等 0.001mm 4 卡尺 相交构造尺寸，一般线性尺寸 0.01mm 5 半径规 测量工件半径 0.05mm 6 针规 样品直径，间隙等 0.005mm 7 块规 物件高度，间隙 0.1mm 8 电子秤 称样品重量 0.01g 9 塞尺 检测变形间隙用 0.02mm 10 牙规 测量粗细喉牙、蜗杆、螺杆等 0.1mm 11 自动三坐标 测量坐标尺寸，形位公差，空间相交构造，圆球形，公差带，曲面等 0.002mm 12 齿轮咬合机 测量齿轮黏合 2-8级 13 工具显微镜 测量坐标尺寸，一般线性尺寸 0.01mm 14 硬度计 测量模具钢材，零件硬度 HRC 0.2?? 15 粗糙度仪 测量样品模具粗糙度 0.1um 16 圆度仪 测量真圆度、同心度、全跳动 0.005mm 17 二次元 "测量坐标尺寸，一般线性尺寸， 测量样品图形输出2D" 0.002mm 18 抄数机 样品抄数 0.05mm 19 高度仪 测量模具部件，高度、深度等 0.001mm 20 千分表 测量高度、平面度、垂直度等 0.001mm 21 推拉力计 样品力度要求用 0.1KG 22 辅助夹具 制品测量夹具、成型夹具 23 常用工具 披锋刀，锯条，常用文具。
7..1.自相关的检验方法有哪些
相关性检验方法共同思路是：采用普通最小二乘法估计模型，以求的随机干扰项的“近似估计量”，然后通过这些“近似估计量”之间的相关性以表达判断随机干扰项是否具有序列相关的目的，主要相关性检验有四种：图示法、回归检验法、杜宾-瓦森检验法（D.W.）、拉格朗日检验（GB）。
最好的检验方法应该是GB检验，适用于高阶序列相关及模型中存在滞后变量的情形。D.W.检验中，存在一个不能确定的D.W.值区域，且仅能检测一阶自相关，对存在置后被解释变量的模型无法检验。
后两个问题，因不懂什么是自相关形式、自相关类型，故暂时无法回答。
