> в той ее части, которая касается возможных состояний - аналог ДНК
Если мы моделируем, пардон, ты моделируешь только "возможные состояния", то, согласись, это не есть модель генетической эволюции, а только аспекта.

"Вероятность ошибки x - физический фактор среды"
Вероятность это вероятность - статистическая величина, а не "физический фактор". Её надо бы рассчитать, а не просто жестко задать "от фонаря". Причем здесь она не меняется вообще, а ведь вполне возможно должна бы коррелировать например с некоторыми параметрами организма, скажем расти с ростом числа живых клеток. Как ты считаешь?

(Reply to this) (Parent) (Thread)

>это не есть модель генетической эволюции, а только аспекта.
Смотри выше про три аспекта эволюции.

>Вероятность это вероятность - статистическая величина, а >не "физический фактор". Её надо бы рассчитать, а не просто жестко >задать "от фонаря".
Что значит "рассчитать"? Включать какие-то дополнительные, произвольно выбранные факторы? Вероятностные величины - это вполне нормальное представление факторов, которые либо неизвестны напрямую, либо факторный анализ неоправданно сложен. Есть проблема аккуратного моделирования вероятностной величины, то есть ее распределения. Здесь распределение равномерное. Можно было взять нормальное. Но принципиально бы ничего не изменилось.

>должна бы коррелировать например с некоторыми параметрами >организма, скажем расти с ростом числа живых клеток.
Как вероятность ошибки при воспроизведении ДНК _в_клетке_ может расти с ростом числа живых клеток? Она будет зависеть от механизма воспроизведения и от среды. Если механизм воспроизведения не меняется, остается только среда.
Есть такое понятие "экзогенный фактор", то есть заданный вне модели. Вот вероятность ошибки - это экзогенный фактор в данном случае.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> Здесь распределение равномерное. Можно было взять нормальное.
> Но принципиально бы ничего не изменилось.
Если изменить распределение (взять скадем Пуасснона), то результаты должны изменится. Такая вероятность как в теории вероятностей предполагает равномерное распределение.

> Что значит "рассчитать"?
То и значит.
> Включать какие-то дополнительные, произвольно выбранные факторы?
Почему произвольно? Надо включать те факторы, которые имеют значение.

> ДНК _в_клетке_ может расти с ростом числа живых клеток?
> Она будет зависеть от механизма воспроизведения и от среды.
Рост числа клеток меняет среду + эти клетки кстати тоже среда (самый дурацкий пример: травинка в чистом перепаханном поле и травинка в лесу среди сотен таких же, потребляющих её близлежащие ресурсы).

> Есть такое понятие "экзогенный фактор", то есть заданный вне модели
Очень интересно, но это ничего не говорит о том ПОЧЕМУ он в данном случае задается вне модели.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Опять разделяю коммент.

Нельзя включить в модель все факторы, которые имеют значение. Чем больше факторов мы включаем, тем хуже будут статистические параметры этой модели. Конечно, у нас нет никакой реальной статистики, но все равно усложнение модели внешне делает ее более правдоподобной, а описательную способность ее уменьшает. Да и работать с моделью, которая не укладывается в голове, очень сомнительное удовольствие.

Что касается среды. Не стоит путать среду клетки, влияющую на воспроизведение ДНК (в которой среде и проявляется фактор ошибки) и среду экосистемы. Среда клетки соответствует первичному океану и не меняется миллиарды лет. Среда экосистемы интегрирована вместе со всем остальным в один фактор внешней среды.

>> Есть такое понятие "экзогенный фактор", то есть заданный вне модели
>Очень интересно, но это ничего не говорит о том ПОЧЕМУ он в данном случае задается вне модели.
Для того, чтобы сохранить модель операбельной, а не переусложнять ее тем, что в данном случае нас не интересует.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> Чем больше факторов мы включаем, тем хуже будут статистические
> параметры этой модели.
Всю жизнь считал что дело обстоит "с точностью до наоборот"

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Если бы у нас была реальная статистика, мы могли бы посчитать скорректированный коэффициент детерминации R2, то есть насколько хорошо модель описывает реальные данные. И вот если у модели хороший R2 и мы добавим еще один фактор, то скорректированный R2 уменьшится, потому что добавление еще одного фактора ничего существенного нам не прибавляет, а вот проблемы учета взаимодействия между факторами увеличивает - до полной непригодности модели. Поэтому при прочих равных чем меньше факторов, тем лучше.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

> если у модели хороший R2 и мы добавим еще один фактор, то
> скорректированный R2 уменьшится
Т.к. у нас R2 нет, то мы никак не можем быть уверены что он - "хороший".

> обавление еще одного фактора ничего существенного нам не прибавляет
А у нас тут факторов что-то не густо

> Поэтому при прочих равных чем меньше факторов, тем лучше.
В идеале значит 0. Да только нет здесь прочих равных.

(Reply to this) (Parent)