实证建模通常需要通过实际数据来验证和测试模型的有效性。这个过程通常包括以下几个步骤：
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1. 数据收集：首先需要收集相关的数据集，这些数据集将用于模型的训练和验证。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、转换和标准化，以确保数据的质量和适合建模。
3. 模型选择：根据研究问题和数据特性选择合适的模型。
4. 模型训练：使用预处理后的数据对模型进行训练，这个过程可能需要多次迭代和调整。
5. 模型验证：通过留出部分数据作为验证集，来评估模型的性能。
6. 模型测试：使用未参与训练和验证的数据集对模型进行测试，以评估模型在实际应用中的表现。
在这个过程中，“跑模型”是指使用计算机程序（如统计软件、编程语言等）对模型进行训练和测试的过程。因此，可以说实证建模确实需要“跑模型”。
跑模型是实证研究的重要环节，它可以帮助研究者：
验证模型的假设是否成立。
评估模型的预测能力。
确定模型参数的最佳值。
发现模型可能存在的局限性。
跑模型是实证建模不可或缺的一部分。
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