Føresetnader, gyldigheitsområde og avgrensingar ved økonomiske modellar.
Ein modell er ikkje røynda
I dei fire førre kapitla har vi rekna med kostnadsfunksjonar, etterspurnadskurver og profittmodellar. Rekninga har vore eksakt: gir nøyaktig .
Men talet 450 er berre like påliteleg som modellen det kjem frå. Ein matematisk modell er ei forenkling — han tek med nokre ting og lèt andre vere. Å bruke ein modell utan å vite kva han forenklar, er som å stole på eit kart utan å sjå kva område det dekkjer.
Dette kapittelet handlar om tre spørsmål du skal stille til kvar modell:
1. Kva føresetnader byggjer han på?
2. Kva gyldigheitsområde har han?
3. Kva avgrensingar følgjer av det?
Dette er ikkje eit tillegg til rekninga. Det er ein del av svaret.
Gyldigheitsområdet er dei verdiane av den frie variabelen der modellen er meint å brukast. Det blir bestemt av
- kva data modellen er laga frå (ein regresjonsmodell gjeld i måleområdet),
- kva situasjonen tillèt (, kapasitetsgrenser, lagerplass),
- kor lenge føresetnadene held.
Avgrensingar er dei spørsmåla modellen ikkje kan svare på, eller svarer gale på. Å rekne utanfor gyldigheitsområdet blir kalla ekstrapolering, og er den vanlegaste kjelda til gale svar.
NB: Ein modell kan vere heilt rett rekna og likevel gi eit ubrukeleg svar. Reknefeil og modellfeil er to ulike ting.
Bakeriet har éin omn, og han klarer høgst 600 brød per dag.
a) Rekn ut og .
b) Eigaren vil vite kva 900 brød kostar, og set inn i modellen. Kva får ho, og kvifor er svaret feil?
c) Ein ny omn kostar 1900 kr per dag i avdrag og straum. Set opp ein modell som også dekkjer 900 brød.
Svar: 400 brød kostar 8000 kr, og 600 brød kostar 10 400 kr. Begge ligg innanfor gyldigheitsområdet .
b) Modellen gir
Rekninga er rett. Svaret er likevel feil, for 900 ligg utanfor gyldigheitsområdet. Konstantleddet 3200 i modellen føreset éin omn, og med éin omn kan bakeriet ikkje bake 900 brød i det heile.
Svar: Modellen gir 14 000 kr, men talet tyder ingenting — bakeriet kan ikkje bake 900 brød med det utstyret modellen byggjer på.
c) Med ein omn til aukar dei faste kostnadene:
Dei variable kostnadene per brød er uendra — mjølet kostar det same uansett kva omn brødet blir steikt i:
Svar: Med to omnar kostar 900 brød 15 900 kr — altså 1900 kr meir enn den gamle modellen påstod.
NB: Legg merke til at vi ikkje kasta den gamle modellen. Vi gav kvar modell sitt gyldigheitsområde. Slik er det ofte i økonomi: éin modell for normal drift, ein annan når bedrifta har vakse.
Eit gardsmeieri har kostnadene kroner ved liter mjølk til osteproduksjon per dag. Modellen er laga for , som er kapasiteten til anlegget.
Rekn ut (i kroner).
Kva verdi gir modellen for (i kroner)?
Forklar kvifor svaret i b) likevel ikkje kan brukast.
Nemn to føresetnader modellen byggjer på.
Rekn ut einingskostnaden ved full kapasitet. Rund av til to desimalar.
To modellar kan passe like godt — og seie heilt ulike ting
Når vi lagar ein modell frå måledata med regresjon, vel vi sjølve kva slags funksjon vi vil tilpasse. Ofte passar fleire modellar nesten like godt til dei målte punkta.
Innanfor måleområdet har valet lite å seie. Utanfor kan det bety alt.
Ei bedrift har målt kostnadene ved fem produksjonsmengder:
| 0 | 100 | 200 | 300 | 400 | |
|---|---|---|---|---|---|
| (kr) | 9000 | 15 500 | 23 000 | 31 500 | 41 000 |
Lineær regresjon gir , og kvadratisk regresjon gir .
a) Kor godt passar dei to modellane i måleområdet?
b) Kva seier dei om kostnaden ved 800 einingar?
c) Kva modell vil du bruke, og kvifor?
| målt | avvik | avvik | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 9000 | 8000 | 9000 | 0 | |
| 100 | 15 500 | 16 000 | 15 500 | 0 | |
| 200 | 23 000 | 24 000 | 23 000 | 0 | |
| 300 | 31 500 | 32 000 | 31 500 | 0 | |
| 400 | 41 000 | 40 000 | 41 000 | 0 |
Svar: Den kvadratiske modellen treffer alle fem punkta nøyaktig. Den lineære bommar med høgst 1000 kr — under 5 % i måleområdet frå 100 einingar og opp, men 11 % ved . Og avvika har eit mønster: for lågt i begge endar, for høgt på midten. Eit slikt mønster er sjølve kjenneteiknet på at dataa krummar, og at ei rett linje er feil form.
b) Vi set inn i begge:
Svar: Modellane er usamde om 17 000 kr — nesten ein fjerdedel av det den lineære modellen reknar med.
c) To ting talar for den kvadratiske:
- Han treffer alle målepunkta eksakt.
- Han stemmer med det vi veit om produksjon: kostnaden per eining plar å auke ved høg produksjon (overtid, slitasje, dyrare råvarer). Ein lineær modell seier at eining nummer 800 kostar like mykje som eining nummer 1.
Men legg merke til kva vi ikkje kan slutte: at er rett. Begge modellane er laga frå målingar mellom 0 og 400. Ved 800 einingar ekstrapolerer vi dobbelt så langt som dataa rekk.
Svar: Vi brukar den kvadratiske modellen, både fordi han passar best og fordi forma stemmer med faget. Men svaret ved 800 einingar oppgir vi som eit overslag med atterhald, og vi rår bedrifta til å måle nokre punkt over 400 før ho tek ei avgjerd som avheng av talet.
NB: Dette er den viktigaste setninga i kapittelet: at ein modell passar godt til dataa, seier ingenting om kor godt han passar utanfor dei.
Ein sykkelforhandlar har selt elsyklar slik, der er talet på år etter 2019:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tal | 1200 | 1560 | 2030 | 2640 | 3430 | 4460 |
Rekn ut differansane mellom år som følgjer etter kvarandre. Passar ein lineær modell?
Rekn ut forholdstala mellom år som følgjer etter kvarandre. Kva ser du?
Set opp ein eksponentiell modell , og kontroller han mot .
Kva seier modellen om salet i 2034 ()?
Drøft om du vil stole på svaret i d).
Vi fann at profitten er størst ved 450 kassar i veka. Bryggeriet har likevel berre tankar til 300 kassar i veka.
Kor mange kassar bør bryggeriet produsere no?
Toppunktet ligg ved , og det ligg utanfor gyldigheitsområdet. Då kan vi ikkje bruke det.
Vi undersøkjer korleis oppfører seg i det området vi faktisk har:
Den deriverte er positiv i . Sidan er ei søkkande rett linje som først blir null i , er for alle mellom 0 og 300. Profitten stig altså heile vegen fram til kapasitetsgrensa.
Når ein funksjon stig på heile intervallet, ligg den største verdien i høgre endepunkt:

Toppunktet ligg utanfor gyldigheitsområdet. Sidan heile vegen fram til kapasitetsgrensa, ligg den største verdien i ENDEPUNKTET: 300 kassar og 31 000 kr.
Svar: Bryggeriet bør fylle kapasiteten og produsere 300 kassar i veka. Profitten blir 31 000 kr.
Kva kapasitetsgrensa kostar bryggeriet, ser vi ved å samanlikne:
Svar: Bryggeriet går glipp av 4500 kr i veka fordi tankane er for små. Det talet er nyttig: skal bryggeriet vurdere å kjøpe fleire tankar, er 4500 kr per veke det investeringa må målast mot.
NB: Her er poenget at ikkje var svaret. Når toppunktet ligg utanfor gyldigheitsområdet, må vi undersøkje endepunkta. Å svare «450 kassar» ville ha vore rett rekna og likevel gale.
Ei bedrift har profittfunksjonen kroner per veke. Produksjonslinja klarer høgst 180 einingar i veka.
Finn -verdien til toppunktet utan å ta omsyn til kapasiteten.
Ligg toppunktet innanfor gyldigheitsområdet?
Rekn ut og forklar kva forteiknet fortel.
Kor stor blir den største profitten bedrifta kan oppnå (i kroner)?
Kor mykje tapar bedrifta i veka på kapasitetsgrensa, og kva ville du ha rådd henne til?
Undersøk kva modellen seier når blir stor, og vurder om det er rimeleg.
Verdiane blir mindre og mindre, men aldri null:
Modellen seier altså at det alltid finst fleire kjøparar, berre prisen blir sett lågt nok. Vil vi selje 99 995 einingar, må prisen ned i 1 øre:
Er det rimeleg? Nei, ikkje utan vidare:
- Det finst eit endeleg tal på menneske i marknaden. Ei etterspurnadskurve som aldri treffer -aksen, seier at marknaden er uendeleg stor.
- Svært låge prisar ville i praksis ha utløyst noko heilt anna enn meir sal: folk ville ha kjøpt for vidaresal, eller mistenkt at vara var defekt.

Modellen er brukbar i området han er laga for — rundt marknadskrysset ved om lag 37,3 einingar og 23,65 kr. At kurva aldri treffer -aksen, tyder matematisk at det alltid finst fleire kjøparar, og det sluttar å gjelde lenge før prisen er 1 øre.
Svar: Modellen er brukbar i det området han er laga for — rundt marknadskrysset ved om lag 37,3 einingar. Utanfor blir han urimeleg, og han skal ikkje brukast til å svare på spørsmål om massesal til låge prisar.
NB: Legg merke til at det ikkje er noko gale med funksjonen i seg sjølv. Det er koplinga mellom funksjonen og røynda som sluttar å gjelde. Ein modell har alltid eit gyldigheitsområde, også når formelen er definert overalt.
Ein butikk har prøvd ut fem prisar og notert salet per veke:
| Pris (kr) | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tal selde | 520 | 430 | 350 | 260 | 180 |
Lineær regresjon gir . Bruk rekneark eller GeoGebra.
Kva er gyldigheitsområdet til modellen?
Kva seier modellen om salet dersom vara blir gitt bort gratis ()?
Er svaret i b) truverdig? Grunngi.
Ved kva pris gir modellen null sal? Rund av til éin desimal.
Kva seier modellen om salet ved prisen 90 kr, og kvifor er det eit teikn på at vi har gått for langt?
Oppsummering — sjekklista
Når du har rekna ferdig på ein økonomisk modell, går du gjennom desse punkta før du svarer:
| Spørsmål | Kva du ser etter |
|---|---|
| Kvar kjem modellen frå? | Måledata (kva område?) eller antakingar (kva for nokre?) |
| Er svaret innanfor gyldigheitsområdet? | , kapasitet, måleområde, tidsrom |
| Er svaret fysisk mogleg? | Negative tal på einingar, negative prisar, mengder større enn marknaden |
| Kva er rekna som konstant? | Pris per eining, kostnad per eining, rente, etterspurnad |
| Kva ville ha endra svaret? | Kapasitet, avgifter, konkurrentar, prisstiging |
Tre fallgruver:
1. Ekstrapolering. Ein modell laga frå data i eitt område blir brukt i eit anna. Dette er den vanlegaste feilen, og han er usynleg i rekninga.
2. Toppunkt utanfor gyldigheitsområdet. Når gir eit svar som er umogleg i praksis, ligg den beste løysinga i eit endepunkt.
3. Rett rekning, feil spørsmål. Modellen kan svare presist på noko anna enn det som er spurt om — til dømes størst omsetnad i staden for størst profitt.
Korleis du skriv vurderinga: nemn kva føresetnader modellen byggjer på, kva område han gjeld i, og kva som ville ha måtta stemme for at svaret skal halde. Eit godt svar er ikkje «modellen er usikker», men «modellen byggjer på at prisen per eining er konstant, og han er laga frå målingar opp til 400 einingar. Svaret ved 800 einingar føreset at begge delar framleis gjeld.»
for talet på selde billettar ved prisen kroner, og tilrår prisen som gir størst inntekt. Hallen har 1500 sitjeplassar.
Vis at , og finn prisen konsulenten tilrår (i kroner).
Kor mange billettar blir selde ifølgje modellen ved denne prisen?
Kva føresetnad i tilrådinga sviktar?
Kva pris fyller hallen akkurat, og kor stor blir inntekta då (i kroner)?
Drøft modellen: kva føresetnader byggjer han på, og kva bør kommunen gjere?
Ei bedrift har målt straumforbruket sitt i gigawattimar (GWh), der er talet på år etter 2018:
| 0 | 2 | 4 | 6 | 8 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Forbruk | 120 | 150 | 196 | 258 | 336 |
Lineær regresjon gir , og kvadratisk regresjon gir . Bruk rekneark eller GeoGebra.
Rekn ut begge modellane i alle fem målepunkta, og set opp avvika.
Kva modell passar best til dataa, og korleis ser du det?
Kva gir dei to modellane for 2028 ()?
Kva gir dei to modellane for 2038 ()?
Drøft kva modell du vil bruke til å planleggje straumavtalen for 2028, og kva atterhald du vil ta.
Dette kapitlet er skrevet av Anthropics toppmodeller (Claude Opus og Claude Fable) og er foreløpig ikke manuelt gjennomgått — kvalitetskontrollen gjøres av uavhengige KI-agenter, og innmeldte feil rettes fortløpende. Funnet en feil? Meld fra, så retter vi den. Les mer om hvordan innholdet lages.
