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两种科研模型的比较
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做科学的方法有很多，其中有两种模式比较典型，也最为分明，下面以一一解释之。
第一种模式: 通常是基于某种理论或者假设，然后自然有一些推论以及预言，设计实验并证明这些预言。另外一种模式：首先有大量的数据，然后找一个带参数的模型，拟合这些参数，并解释这些结果。第一种模型在科学中比较纯粹，做理论的人多采用这个模型。第二个模式比较混杂，有好的结果，也有差的结果，这是因为在第二步选择模型的时候选择空间很大，由于有拟合的参数，基本任何结果都可以得到看起来很好的解释，但是其实只是现象学上的解释，并不是从原理上的解释。第二个模型做实验的人用得更多。当然更多的人是在二者之间徘徊。
举一个简单的例子。 假如现在有大量的数据，这些数据可能是实验结果，也可能是社会调查结果，现在要研究它的统计规律。如果我们找一个函数，拟合它，得到一组参数，最后得到结论，这些数据服从某种分布。OK, 这是第二种研究模式。如果我们可以根据系统的特征假设变量服从某种规律，然后推导这些变量的统计分布函数，最后和实验结果比对，那么就是第一种模式。毫无疑问，第一种模式对问题的看法要深于第二种模式。
这个图像看起来一目了然，大家可以对比看看自己属于哪种类型。我是希望大家可以尽量往第一种科研模式上转换，尤其是对做实验的人更应该如此。如果可以用第一种科研模式思考问题，设计实验，写文章，那么这样的文章的水平应该更高。
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