DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
ŠUMARSKI LIST 9-10/1997 str. 42 <-- 42 --> PDF |
V. Hitrcc : STOHASTIKA U ZNANSTVENIM ISTRAŽIVANJIMA to nazivaju deterministički, moramo biti svjestni da u stvarnosti nema pojave koja bi se mogla opisati determinističkim modelom. U prirodi nema determinizma. Potpuno deterministički modeli su teorije. Riječ teorija dolazi od grčke riječi theos (bog). Teorija, dakle, ne pripada realnome svijetu, te je moguća odnosno razumljiva jedino bogovima. Teorije (determinističke modele) stvaraju temeljne znanosti. Prihvaćajući aksiome, temeljne znanosti iz njih, služeći se matematikom, stvaraju sve složenije zakone (teorije) koje tada eksperimentalno provjeravaju. Potvrđene se teorije rabe i u primijenjenim znanostima, no tu moraju biti prilagođene stvarnosti. Teorije su potpuna apstrakcija stvarnosti. One u jednom smislu vrijede "svugdje ", a u drugom smislu "nigdje"; "svugdje" jer su univerzalne, a "nigdje"jer se svugdje moraju korigirati kako bi se prilagodile realnim uvjetima (Hitrec 1989.) Jasno je da za primjenu (izravnu upotrebu) nije dovoljna teorija. Ona nije ni nužna. Realnije svijet stohastičan te izravna primjena determinističkih modela nije moguća. S gledišta primjene, modeli se mogu podijeliti u eksplanatorne i empirieke. Eksplanatornom varijablom naziva se varijabla čija promjena uzrokovana nenasilnim (ne akcidentnim*) čimbenicima zadržava kvalitetnost modela. Rauche r (1987) ekslanatorne modele naziva kauzalnim (uzročnim) modelima. Taj naziv smatra neprikladnim jer pravi uzroci pojava nikada nisu poznati. Temeljni uzrok zašto određena količina vlage odnosno topline pogoduje rastu biljaka nije poznat. Do određene razine spoznaje može se doći, no bit se ne može objasniti. Ne može se objasniti zašto, na primjer, kamen kada se ispusti, pada "dolje", a ne poleti prema "gore". Empirijski modeli, prema Raucheru (1987), sadrže i takve varijable (ili samo takve varijable) koje bitno ne utječu na promjenu prediktora. Radi se o varijablama koje su u korelaciji sa zavisnom varijablom, no ne utječu na njezinu promjenu. Ako se s empirijskim varijablama dogodi nešto neobično, incidetno, tada se model može pokvariti. Poznat je primjer postojanja takve stohastičke veze y=f(x), gdje je x broj roda u određenom mjesecu koje se mogu prebrojiti u Kopenhagenu, &y broj poroda u tom mjesecu (izvor te informacije nije mi poznat.) Nešto realniji primjer takvog apsolutno empirijskog modela mogao bi se dobiti stavi li se u korelaciju broj jaglaca na tratini s lisnatošću breza na obližnjem brežuljku. Ako takva korelacija postoji (stoje vrlo vjerojatno), a lakše je brojiti jaglace nego lišće na brezama, tada ćemo biti zadovoljni s takvim empirijskim modelom. Naravno da su oba primjera granična, no nade li se varijabla koja je u korelaciji s prediktorom, te ako je tu Šumarski list br. 9 10, CXXI (1997), 499-505 varijablu lako mjeriti i ako je korelacija jaka, nema razloga da se model ne upotrijebi. Problem nastaje ako koza pobrsti jaglace, ili ako rode budu ubijene. To je taj akcident kod asteriksa (*) stoje već spomenuto. Raucher (1987) vjeruje, želi, odnosno nagovještava da je nužno i u šumarstvu odnosno u primijenjenim znanostima početi upotrebljavati eksplanatorne modele koji bi omogućili veći determinizam modela. Smatram daje to vrlo teško ili gotovo nemoguće, jer je stvarnost uvijek stohastična, i da se može govoriti samo o više ili manje eksplanatornom modelu, već prema tomu koliko eksplanatornih varijabli on sadržava. Mislim da se problem - stohastika ili determinizam, te - empirički ili eksplanatorni modeli u primijenjenim znanostima ne može riješiti. Morat ćemo se služiti svim onim vrstama modela koji pružaju mogućnost procjene odnosno prognoze, nastojeći da nezavisne varijable objašnjavaju zavisnu varijablu kada je god to moguće, uključujući i cijenu stvaranja takva modela. Naravno da nam odgovara ako model sadrži mnogo eksplanatornih varijabli (varijable koje su u izravnoj svezi s funkcijom kriterija). Kao primjer mogu se navesti normirana vremena za obaranje i izradu sortimenata. Pri istraživanju koje su obavili Tomanić i dr. (1978) obuhvaćen je znatan broj varijabli: vrsta drva, prsni promjer, visina, površina krošnje, mjesec u godini, dubina snijega, nagib terena, kamenitost terena i još neke. Nakon analize, satističke, logičke i financijske, a uzevši u obzir praktičnost ali i nužnu točnost, za procjenu potrebnoga radnog vremena ostale su tri varijable: prsni promjer i metoda rada te nekoliko grupa vrsta drveća. Ostale su varijable izostavljene iako su bile eksplanatorne, no beznačajno su doprinosile procjeni vremena. Iako se nastojalo uvesti mnogo eksplanatornih varijabli, te iako su tri eksplanatorne varijable ostale kao nezavisne varijable u modelu, model je ostao znatno stohastičan. Život je stohastičan. Nastojanja da se modeli učine stoje moguće više eksplanatornima i više determinističkima poželjna su, no određena će količina stohastičnosti (neizvjesnosti) u primjenama uvijek ostati. To će biti osobito izraženo pri proučavanju žive (realne) prirode, a posebice kada se promatra interakcija prirode i ljudi, odnosno njihova rada koji je rezultat izvanredno mnogo činbenika. Tu su svakako istraživači temeljnih disciplina u prividnoj" prednosti", jer oni dolaze do "velikih" otkrića, epohalnih teorija, dok se "aplikativac" probija kroz šumu nedefiniranih situacija, punu neočekivanosti i nestalnosti. Istraživač teorija kaže: ako je tako i tako, odnosno tako, tj. ako su ispunjeni određeni uvjeti, tada vrijedi to i to. Onaj koji se bavi primjenom okruženje onim što vrijedi i u tome mora naći nešto novo što vrijedi. Rije |