All models are wrong (すべてのモデルは間違っている)

British statistician George Box rather notoriously stated in 1976 that, “All models are wrong, some are useful.” For almost 50 years now these words have both haunted and challenged model builders. While it is factually true that it is almost impossible for a model to be 100% correct all the time, especially complex ones such as those endeavoring to capture the nuances of aerospace or drug delivery, there is a much more important point to be made about his usefulness comment. Models can be wonderful tools to explore choices, aid decisions and even avoiding disasters. Early in a modeler’s career they are exposed to the power of a model’s ability to perform a sensitivity analysis. As opposed to a simple equation where inputs and outputs are rather well inferred, in complex systems one does not know what a small change to an input might mean to an output. Often more importantly, models tell us where a system is most reactionary to small inputs and where even large inputs potentially cause little or no output change. This zone of critical operability is essential to things like systems design, urban planning and health management. Sensitivity analysis is extremely useful and even in models that might not exactly hit the mark in terms of predicting the future, they can help us navigate it much more effectively.

イギリスの統計学者ジョージ・ボックスは、1976年に "すべての模型は間違っている。  この言葉は50年近くもの間、模型製作者を悩ませ、また挑戦し続けてきた。  モデルが常に100％正しいということはほとんど不可能であり、特に航空宇宙や薬物送達のニュアンスを捉えようとするような複雑なものは不可能であることは事実であるが、彼の「有用である」というコメントにはもっと重要なポイントがある。  モデルは、選択肢を探り、決定を助け、さらには災害を回避するための素晴らしいツールとなりうる。  モデラーのキャリアの初期に、彼らは感度分析を実行するモデルの能力の威力に触れることになる。  インプットとアウトプットがよく推測される単純な方程式とは対照的に、複雑なシステムでは、インプットのわずかな変化がアウトプットにどのような影響を与えるかわからない。  より重要なことは、モデルが、システムが小さな入力に対して最も反応しやすい場所や、大きな入力でも出力がほとんど変化しない可能性がある場所を教えてくれることである。  システム設計、都市計画、健康管理などには、このような重要な操作性のゾーンが不可欠である。  感度分析は非常に有用であり、将来予測という点では必ずしも的中しないかもしれないモデルであっても、より効果的に将来をナビゲートするのに役立つ。