Táplálkozási tanácsadó szimulátor fejlesztése, avagy modellezési stratégiák összehasonlító elemzése Pitlik László, Ruff Ferenc SZIE Gödöllő IX. Magyar Biometriai, Biomatematikai és Bioinformatikai Konferencia Budapest,

INNOCSEKK 156/2006 Tartalom Bevezetés az előzmények és az univerzális biomatematikai probléma bemutatása Kritikai helyzetértékelés kiforratlan módszertani alapok a modellek értékelésében interdiszciplináris (konzisztencia-alapú) megközelítések lehetősége Eredmények matematikai-statisztikai megközelítés hasonlóságelemzési megközelítés Konklúziók az n-rétegű modell-értékelés zömmel KO-feltételeket sért az n-rétegű modell-értékelés is kezelhető hasonlóságelemzéssel

INNOCSEKK 156/2006 Bevezetés: előzmények Módszertani szint 2008: Szakértői rendszerek kritikai értelmezése:Biometriai alapú (online) szakértői rendszerek konzisztencia-vizsgálata hasonlóságelemzéssel : MY-X free online elemzési szolgáltatáscsomag kialakítása (INNOCSEKK támogatással) 2005: a tér és az idő változásának modellezése Társadalmi, szakmai szint január: ÁNTSZ/OÉTI döntési problémák megismerése 2010 kooperációs egyeztetések (OÉTI/SZIE), adatvagyon- meghatározása kísérleti modellek kialakítása 2011 súlypontváltás az univerzális probléma irányába

INNOCSEKK 156/2006 Bevezetés: az univerzális probléma Adottak részleges, reprezentatív, teljes statisztikai adatvagyonok Adottak döntési problémák (pl. Érdemes-e adott országban adott időpontban az állampolgárok figyelmét közpénzen arra felhívni, hogy adott dolgot inkább csináljanak, ill. inkább ne csináljanak?) Helyes kibernetikus jogállami döntés esetén jelentős társadalmi előnyök vélelmezhető (vö. prevenció gazdaságtana) Téves döntés esetén pl. gondatlan veszélyeztetés vélelmezhető, mely a felesleges közkiadások mellett kártérítési igényeket is felvethet Alkotmányosan szükségesek modellek (hatástanulmányok), melyek a döntések megalapozottságát bizonyítják Tetszőlegesen sokféle modell alkotható, s egyre újabbak kreálhatók A modellek egy „statáriális bírósági tárgyalás” bizonyítási eljárásának bizonyítékai Kérdések: Melyik modell a legjobb? Bizonyítható-e valamely döntés szükségszerűsége? Ismert-e a bizonyítékok teljes körét felölelni, feldolgozni képes logikai/bizonyítási keretrendszer?

INNOCSEKK 156/2006 Helyzetértékelés: modellértékelés Nem sikerült az ismert matematikai-statisztikai szakirodalomban olyan módszertani útmutatást fellelni, amely egy adott adatvagyon esetén világosan kijelölte volna milyen mutatószámokat kell kiszámítani, s ezeknél milyen küszöbértékeket kell teljesíteni ahhoz, hogy két modell közül az egyiket jobbnak tarthassuk, mint a másikat, ill. NEM LÉTEZIK A „NEM TUDOM” OPCIÓ, vagyis olyan kimenete nincs egy értékelésnek, hogy a bizonyítékok alapján a „tárgyalás elnapolása” lenne indokolt…

INNOCSEKK 156/2006 Helyzetértékelés: interdiszciplináris pontok A közismert matematikai-statisztika mellett a szakértői rendszerek kombinatorikai megközelítése, a hasonlóságelemzés n-rétegű objektum-értékelési és exploratív modellezési gyakorlata, fogalmak levezetését teszi lehetővé számok alapján. A kibernetikus jogállam jogelmélete és joggyakorlata elvárja, feltételezi a bizonyítás robotizálását. A minőségbiztosítás képes lehet keretbe foglalni a modellezési folyamatok automatizálását. Mindezek a konzisztencia-gyár (vagyis a többrétegű bizonyítás) fogalmának bevezetését teszik lehetővé és indokolttá. A szignifikancia fogalma nem elegendő a többrétegű konzisztencia jelenségének teljes lefedéséhez.

Az adatbázis kivonata OAM: 17 ország, 5 évtized (85 objektum), ill. 15 független és 1 függő változó INNOCSEKK 156/2006

Eredmények: regressziós közelítések I. Jelmagyarázat: M1: Az alapmodell felállításakor az összes független változó bevonásra került a lineáris regresszióba. M2: A második modellt „stepwise” módszer segítségével került kialakításra az alapmodellből. M3: A változók lehetséges (elvárt) hatásait figyelembe véve polinomiális regresszió keretében minden változó második hatványát is a modellbe került, majd stepwise módszerrel keletkezett az a modell, melyben már minden változó hatása szignifikáns. M4: Mivel a harmadik modellben a változók közötti kapcsolatok erősek voltak, a következő modellben ennek kiküszöbölésére a független változóknak egy lineáris transzformációja került végrehajtásra: a változók értékeiből kivontuk azok átlagát.

INNOCSEKK 156/2006 Eredmények: regressziós közelítések II. Értelmező magyarázatok: A prekoncepció értelmében minden biológiai hatás (Xi) optimum-gyanús, hiszen a túl kevés hiánytüneteket, a túl sok mérgezési tüneteket okozva hat negatívan a várható életkorra (Y), vagyis ezen extrém horgonypontok között már csak egyetlen maximum-jellegű szélsőérték kialakulása képzelhető el racionálisan. Ebből következően a minimum-jellegű szélsőségek rendszerelméleti KO-feltételt sértenek. A + jelek a minél nagyobb, annál jobb (egyenes arányosságot tükröző) ceteris paribus alakzatokat jelentik. A – jelek a fordított arányosságra utalnak. Nem minden modellbe került bele minden változó (vagyis vannak üres cellák is). Az X5 a só-bevitelt leíró attribútum, mely egyszer egyenes arányban hat, egyszer nem szignifikánsan, ill. két esetben legitim (max) optimumot mutat.

INNOCSEKK 156/2006 Hasonlóságelemzés Legfontosabb módszertani jellemzők: Lépcsős függvények paraméterhelyeinek becslése optimalizálás [(n)LP] keretében Inverz (kettős tagadásra alapozó önellenőrző) tanulási minták rugalmas kezelésének képessége EXPLORATÍV TANULÁSI KÉPESSÉG Optimalizált kombinatorikai felbontás közelítése, Futási idő optimalizálása az adatmennyiség függvényében a lépcsőszámmal Szabályelvű output: szakértői rendszer, szimulátor-építés lehetősége Genetikai potenciál becslésének képessége Additív és multiplikatív (egyéb hibridizált) modellek építésének lehetősége Tetszőleges skálákon ábrázolt adatok rangsorokként való kezelése A modellváltozók kizárásának, zajjá minősítésének képessége Modell szinten homogén ceteris paribus alakzatok használata Alternatív megoldások lehetősége

Hasonlóságelemzés (1/7) INNOCSEKK 156/2006

Hasonlóságelemzés (2/7) INNOCSEKK 156/2006

Hasonlóságelemzés (3/7) INNOCSEKK 156/2006

Hasonlóságelemzés (4/7) INNOCSEKK 156/2006

Hasonlóságelemzés (5/7) INNOCSEKK 156/2006

Hasonlóságelemzés (6/7) INNOCSEKK 156/2006

Hasonlóságelemzés (7/7) INNOCSEKK 156/2006

Hasonlóságelemzés: konklúziók 1/7: Minél több a só-bevitel, annál tovább élünk. 2/7: Minél több a só-bevitel, annál tovább élünk. 3/7: Minél több a só-bevitel, annál tovább élünk. 4/7: - (ceteris paribus alakzatok csak a vizuális támogatás érdekében) 5/7: 2 só-optimumalakzat 8-ból (maximum szélsőértékkel) 6/7: rel. stabil só-optimumalakzat horgonypontok esetén is, de minden egyéb esetben a horgonypontok ellenére is polinomok! 7/7: multiplikatív modell horgonypontok nélkül opt_min alakzatot mutat a só esetében Summa summarum: egymásnak ellentmondó bizonyíték-fragmentumok látszólag „stabil” modellek mellett sok vakfolt (vagyis az OAM inkább véletlen számokból áll, mint sem összefüggő adatokból) nagy mozgásszabadságot biztosító paraméterterek (lépcsős függvények) optimalizálásakor

INNOCSEKK 156/2006 Konklúziók Ha minden egyes rangsorolható modell-karakterisztika mellé hozzárendeljük azt, hogy ennek minimuma vagy maximuma (esetleg optimuma) jelenti-e a legjobb modellt, akkor ezen n-rétegű térben a hasonlóságelemzés (Y0-modell) képes a hipotetikusan létező modellek hitelességi indexének megalkotására (holtversenyekkel és karakterisztika-szintek szerinti ekvivalenciákkal). A KO-feltételek nem teljesítése tehát csak hitelességvesztéssel, s nem eredménytelenséggel jár. A hitelességi index a szignifikancia fogalmának alternatívája: kifejezi a Jóságot, a Megfelelőséget egyetlen mutatószámban. Bármilyen részeredmények alapján vélelmezhető, hogy egy-egy feltételezés/modell inkább helyes vagy inkább helytelen. A teljes bizonyosság közelébe jutni ritka eset, szinte lehetetlen. Szimulátort az aktuálisan legjobb modell alapján lehet építeni…

INNOCSEKK 156/2006 Összefoglalás A regressziós függvényillesztés közismert alkalmazási logikája alapján lehetségesnek tűnik egy győztes modell kihirdetése és a prevenciós állami szerepvállalás legitimálása. A hasonlóságelemzési kiegészítő számítások/modellek alapján vélelmezhető, hogy az adekvát robotbírói válasz a NEM TUDOM (még eldönteni) lenne, de a részeredmények alapján azonnali konklúziók is generálhatók: pl. az optimum-hatás vélelmezése alapján a prevenciós elmélet tűrése… Egy-egy KO-feltételek megsértése önmagában nem kell tehát, hogy egy hipotézis azonnali elvetéséhez vezessen. Az igen és a nem között a konzisztencia tetszőleges mértéket vehet fel (vö. fuzzy igazság). Az egyes bizonyítási rétegek egy idealizált bizonyítottsági skálán (Y0-modell) mozgatják a hipotézis hitelességének mértékét…

INNOCSEKK 156/2006 Köszönöm a figyelmet! PPT: DOC_HU (csak kérésre): DOC_EN: Tervek szerint AEER-publikációként 2011 folyamán