Statistické modelování je studium objektů znalostí na jejich statistických modelech . „Statistické modely jsou nezbytné pro teoretické studium vlivu fluktuací , hluku atd. na procesy. Když jsou brány v úvahu náhodné procesy , pohyb systému se již nebude řídit dynamickými zákony , ale zákony statistiky . V souladu s tím lze vznášet otázky o pravděpodobnosti toho či onoho pohybu, o nejpravděpodobnějších pohybech a o dalších pravděpodobnostních charakteristikách chování systému. [jeden]
Parametry těchto modelů se odhadují pomocí statistických metod . Například: metoda maximální věrohodnosti , metoda nejmenších čtverců , metoda momentů .
Hlavní aplikace statistických modelů byla ve fyzice .
Zejména "matematickým aparátem pro studium statistických procesů v oscilačních systémech jsou tzv. Einstein-Fokkerovy rovnice." [jeden]
Ekonometrické modelování je druh statistického modelování používaného ke studiu ekonomických procesů a jevů.
K získání vysvětlení těchto jevů, jakož i k predikci jevů nebo ukazatelů, které výzkumníka zajímají, se využívají zejména v ekonometrii , v ekonomice .
Příkladem regresního ekonometrického modelu je Keynesova spotřební funkce :
kde - výdaje, - příjmy a - parametry rovnice, - stochastická chyba [neúčastní se rovnice].
Dalším příkladem statistického modelu je normální rozdělení :
.
který například dokáže dobře modelovat rozložení výšky lidí v celkové populaci všech obyvatel nějaké země.