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科学模型
,無編輯摘要
... 科学本身从来都不曾试图去解释[[自然现象]]，甚至是连诠释自然现象的企图都不曾有过，反而仅仅是建立模型。所谓的模型，就是——在数学意义上——去建构观察到的自然现象之间的数学关系。而此模型令人信服的唯一理由，就仅仅是因为它确实有用——能够描述足够广泛的自然现象。
近年来科学建模越发受重视，例如在科学教育、[[科学哲学]]、系统理论与视觉化 (电脑图学) <ref>[https://www.sohu.com/a/333099867_120044769 简单的科学模型，能解释我们的真实世界吗？ ]，搜狐，2019-08-12</ref> 。科学建模也有其相关的[[科学方法]]、技术与[[形而上学]]等议题。
==目标和方法论==
科学模型依其在科学方法中占据的位置，可以区分不同类型，包括概念模型和概念验证模型、预测模型、推理模型、以及统计模型等等 <ref>[https://www.sohu.com/a/368546581_488440 大数据时代的教育测评模型及其范式构建 ]，搜狐，2020-01-23</ref> 。许多时候，做实验是有困难的，所以用概念模型或预测模型代替实验，避免[[物理]]、[[法律]]、时间、经费等限制。模型是为了特定的目标而建，建模者根据自己的专业判断，将不重要的细节排除、并将未验证的资讯概括而入，最后达成目标。
同一个现象有时会有许多解释力一样好的模型，然而模型描述的原理却不同，这个现象叫作殊途同归（equifinality）。例如人们接受新产品的[[比率]]往往呈一[[S型曲线]]，这可能是因为每个人对新科技的接受度不同，少数人特别开放，少数人特别保守，大多数人介于中间；另一个可能是新科技的传播取决于现有使用者的人数和其竞争优势，因此使用者太少或太多都会降低其接受率，两个模型都会产生一样的曲线。如果模型之间在某些条件下会产生不同的预测，可能用实证研究判断哪个模型正确。