Modello prescrittivo, predittivo, descrittivo: cosa sono e differenze

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Modello prescrittivo (deterministico) = modello dove le variabili indipendenti sono note e/o sotto il
controllo dell’operatore (simile ai modelli di programmazione lineare e non lineare, CPM)
Y = f (X); Y = variabile dipendente, X = variabile indipendente.
Oltre ai modelli prescrittivi, esistono:
A – modelli predittivi = la funzione [f(x)] è ignota o non ben definita e le variabili indipendenti sono comunque conosciute e/o controllate dall’operatore (es. regressione, analisi di serie temporali)
B- modelli descrittivi (stocastici) = la funzione [f(x)] è nota e le variabili indipendenti NON sono c
onosciute e/o controllate dall’operatore (es. simulazioni, analisi PERT, modelli di analisi delle code e delle scorte) In pratica vi sono delle condizioni di incertezza che si cerca di valutare per il tramite di modelli che fanno ricorso a funzioni probabilistiche (distribuzione normale, distribuzione Beta, distribuzione uniforme, ecc…). I modelli sono rappresentazioni semplificate dei problemi che intendono affrontare e sono decisivi (in molti casi) per provare a risolverli.

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