"Básicamente, todos los modelos son incorrectos, pero algunos son útiles."
--- Box, George E. P.; Norman R. Draper (1987). Empirical Model-Building and Response Surfaces, p. 424, Wiley. ISBN 0471810339.
¿Cuál es exactamente el significado de la frase anterior?
Como astroestadístico (quizás una especie rara), encuentro que la fama del dictamen de Box es desafortunada. En las ciencias físicas, a menudo tenemos un fuerte consenso para comprender los procesos subyacentes de un fenómeno observado, y estos procesos pueden ser expresados a menudo por modelos matemáticos que surgen de las leyes de la gravitación, la mecánica cuántica, la termodinámica, etc. Los objetivos estadísticos son estimar los parámetros del modelo que mejor se ajuste a las propiedades físicas, así como la selección y validación del modelo. Un caso reciente y dramático surgió a raíz de la publicación en marzo de 2013 de documentos del satélite Planck de la Agencia Espacial Europea que establece de manera convincente un modelo simple de 6 parámetros 'LambdaCDM' para el Big Bang. Dudo que el dictamen de Box se aplique en algún lugar dentro de la amplia gama de métodos estadísticos avanzados utilizados en estos 29 documentos.
Acabo de reformular la respuesta anterior considerando los modelos de procesos como punto focal. La afirmación se puede interpretar de la siguiente manera:
"Todos los modelos son incorrectos", es decir, cada modelo es incorrecto porque es una simplificación de la realidad. Algunos modelos están solo un poco mal. Pasan por alto algunas cosas, por ejemplo: --> cambios en los requisitos, --> ignorar la finalización del proyecto dentro del plazo, --> no considerar el nivel de calidad deseado por el cliente, etc. Otros modelos están muy equivocados, pasan por alto cosas más importantes. Los modelos de procesos de software clásicos pasan por alto mucho en comparación con los modelos de procesos ágiles, que pasan por alto menos.
"Pero algunos son útiles" - las simplificaciones de la realidad pueden ser bastante útiles. Nos pueden ayudar a explicar, predecir y entender el proyecto en general y todos sus diversos componentes. Se utilizan modelos porque sus características se corresponden con la mayoría de los programas de desarrollo de software.
Me gustaría dar otra interpretación del término "útil". Probablemente no la que Box pensó.
Cuando tienes que tomar decisiones, y esto es para lo que finalmente se utiliza toda la información, entonces tienes que medir tu éxito de alguna forma. Cuando se habla de decisiones con información incierta, esta medida se llama a menudo utilidad.
Por lo tanto, también podemos pensar en modelos útiles como aquellos que nos permiten tomar decisiones más informadas; para lograr nuestros objetivos de manera más efectiva.
Esto añade otra dimensión encima de los criterios habituales, como la capacidad de un modelo para predecir algo correctamente: nos permite sopesar los diferentes aspectos sobre los que trata un modelo entre sí.
(-1) ¿Puedes proporcionar alguna referencia que sugiera que G.E.P. Box quisiera decir eso? Como puedes ver en las otras respuestas, él quiso decir algo totalmente diferente.
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En el mismo libro se mencionó anteriormente:
Recuerda que todos los modelos están equivocados; la pregunta práctica es qué tan equivocados tienen que estar para no ser útiles.Tal vez esto sea más útil.