Soy un estadístico/máquina de aprendizaje científico más familiarizados con molecular bio de la economía. Tratando de averiguar si es un problema que se perciben en la bio de modelado se produce también en la elaboración de modelos econométricos.
Una tarea común en la biología computacional es construir un modelo de algunos parámetros bioquímicos de proceso de datos. Estos procesos bioquímicos siempre son dinámicas, es decir, algo que se puede, con un modelo ODE o filtro de Kalman. Sin embargo, existe un sesgo hacia el modelado de un proceso de equilibrio de datos. Esto significa, que usted espere hasta que el proceso ha llegado a un cierto equilibrio (homeostasis), y de tomar mediciones a través de los sujetos/replica. Esto es debido a que por muchas razones es mucho más fácil y más barato de adquirir datos de equilibrio en relación a datos de series de tiempo. El entrenamiento de un sólo modelo de datos de equilibrio es un problema, por supuesto, si desea que el modelo predictivo cuando el sistema no está en equilibrio.
Me pregunto si el mismo sesgo que ocurre con los modelos econométricos? Claramente, en términos de metodología estadística, los datos de corte transversal es normalmente más barato y fácil de adquirir que los datos de series de tiempo. Y sé que los economistas están preocupados con el modelado de los equilibrios. Tengo la esperanza de que hay un lugar alguien puede que me señale que habla de este problema en el econométricos contexto, tal vez con un ejemplo?
