नमूना मॉडलों के परीक्षण की विधियाँ क्या हैं?

मॉडल और वास्तविक प्रणाली के बीच संगति परीक्षण:
​दृश्य निरीक्षण: मॉडल की सटीकता का आकलन प्रारंभ में वास्तविक प्रणाली के साथ मॉडल की समानता की दृष्टि से जांच करके किया जाता है।
पैरामीटर अर्थ और मूल्य: सत्यापित करें कि मॉडल में प्रत्येक पैरामीटर का अर्थ वास्तविक प्रणाली के अनुरूप है या नहीं, और क्या पैरामीटर मान उचित है।
​मॉडल व्यवहार प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता: परीक्षण करता है कि क्या मॉडल वास्तविक प्रणाली की व्यवहार विशेषताओं, जैसे रुझान, चक्र, आदि को पुन: उत्पन्न कर सकता है।
​सांख्यिकीय विधि परीक्षण: मॉडल की भविष्यवाणी सटीकता और विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए वास्तविक डेटा के साथ मॉडल के पूर्वानुमान परिणामों की तुलना करने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग किया जाता है।
​डोमेन-विशिष्ट परीक्षण विधियां:
​जीव विज्ञान, चिकित्सा और अन्य क्षेत्रों में, जैव अनुकूलता परीक्षण और विषाक्तता परीक्षण जैसे विशिष्ट परीक्षण करना भी आवश्यक हो सकता है।
​इंजीनियरिंग में, यांत्रिक गुण परीक्षण, स्थायित्व परीक्षण आदि की आवश्यकता हो सकती है।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि नमूना मॉडल की शुद्धता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए उपरोक्त परीक्षण विधियों को व्यापक रूप से लागू करने की आवश्यकता है। साथ ही, विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोग परिदृश्यों में अंतर के कारण, विशिष्ट परीक्षण विधियां भिन्न हो सकती हैं। इसलिए, वास्तविक संचालन में, विशिष्ट स्थिति के अनुसार उपयुक्त परीक्षण विधि का चयन किया जाना चाहिए।
​संबंधित टैग: नमूना मॉडल, बायोप्सी, जैविक नमूने,

नमूना मॉडलों की परीक्षण विधियाँ अनुप्रयोग के क्षेत्र और विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर भिन्न होती हैं। सामान्य तौर पर, नमूना मॉडलों की जांच को मोटे तौर पर निम्नलिखित श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:
​मॉडल संरचना उपयुक्तता परीक्षण:
​आयामी स्थिरता: सुनिश्चित करें कि गणना की शुद्धता सुनिश्चित करने के लिए मॉडल में प्रत्येक चर के आयाम एक दूसरे से मेल खाते हैं।
​कठोर परिस्थितियों में समीकरण परीक्षण: विशेष परिस्थितियों में मॉडल की अनुचित भविष्यवाणियों या परिणामों से बचने के लिए कठोर परिस्थितियों में मॉडल की स्थिरता का परीक्षण करें।
​मॉडल सीमा परीक्षण: यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल के दायरे और बाधाओं की जांच करें कि मॉडल का उपयोग उचित संदर्भ में किया गया है।
​मॉडल व्यवहार फिटनेस परीक्षण:
​पैरामीटर संवेदनशीलता: मॉडल की स्थिरता और विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए आउटपुट परिणामों पर मॉडल पैरामीटर परिवर्तनों के प्रभाव की डिग्री का विश्लेषण किया जाता है।
​संरचनात्मक संवेदनशीलता: मॉडल संरचना की तर्कसंगतता और समायोजन क्षमता को समझने के लिए आउटपुट परिणामों पर मॉडल संरचना परिवर्तनों के प्रभाव का परीक्षण करें।