Model və aktual sistem arasında ardıcıllıq testi:
Vizual Təftiş: Modelin düzgünlüyü əvvəlcə modelin oxşarlığını həqiqi sistemə uyğun olaraq yoxlamaqla qiymətləndirilir.
Parametr mənası və dəyəri: modeldəki hər bir parametrin mənasının həqiqi sistemə uyğun olub olmadığını və parametr dəyərinin olub olmadığını yoxlayın.
Model Davranış Reproduclyy: Modelin tendensiyalar, dövrlər və s. Kimi həqiqi sistemin davranış xüsusiyyətlərini çoxalda biləcəyini test edir.
Statistik üsul testi: Statistik metodlar, modelin proqnoz dəqiqliyini və etibarlılığını qiymətləndirmək üçün modelin proqnozlaşdırılması nəticələrini həqiqi məlumatlarla müqayisə etmək üçün istifadə olunur.
Domain-Xüsusi Test Metodları:
Biologiyada, tibb və digər sahələrdə biokommentlik testləri və toksiklik testləri kimi konkret testlər aparmaq da lazım ola bilər.
Mühəndislik, mexanik xüsusiyyətlərin sınanması, davamlılıq testi və s., Tələb oluna bilər.
Qeyd etmək lazımdır ki, yuxarıdakı test metodlarının nümunə modelinin düzgünlüyünü və etibarlılığını təmin etmək üçün hərtərəfli tətbiq olunması lazımdır. Eyni zamanda, müxtəlif sahələrdə və tətbiq ssenarilərindəki fərqlər səbəbindən xüsusi sınaq metodları fərqli ola bilər. Buna görə, faktiki əməliyyatda müvafiq vəziyyətə uyğun olaraq müvafiq test üsulu seçilməlidir.
Əlaqəli etiketlər: nümunə modelləri, biopsiya, bioloji nümunələr,
Nümunə modellərinin sınaq üsulları tətbiq və xüsusi ehtiyaclar sahəsindən asılı olaraq dəyişir. Ümumiyyətlə, nümunə modellərinin müayinəsi təqribən aşağıdakı kateqoriyalara bölünə bilər:
Model quruluşuna uyğunluq testi:
Ölçü ardıcıllığı: Hər dəyişənin ölçülərinin hesablamanın düzgünlüyünü təmin etmək üçün bir-birinizə uyğunlaşmağınızdan əmin olun.
Sərt şəraitdə tənlik testi: əsassız proqnozların və ya xüsusi hallar altında modelin nəticələrinin qarşısını almaq üçün sərt şərtlərdə modelin sabitliyini sınayın.
Model Sərhəd Testi: Modelin müvafiq kontekstdə istifadə olunmasını təmin etmək üçün modelin əhatəsini və məhdudiyyətlərini yoxlayın.
Model Davranış Fitness Testi:
Parametr həssaslığı: Model parametrinin nəticələrinin nəticəsi nəticəsində dəyişiklik dərəcəsi, modelin sabitliyini və etibarlılığını qiymətləndirmək üçün təhlil edilir.
Struktur həssaslığı: Model quruluşunun rasionallığını və model quruluşunun tənzimlənməsini başa düşmək üçün çıxış nəticələrində dəyişiklik nəticələrini sınayın.
Time vaxt: avqust-02-2024