Ya sea consciente o inconscientemente, es muy frecuente que las personas acudamos a la modelización, bien para describir la realidad simplemente, o bien para, además, tomar decisiones.

En muchos casos la realidad es tan compleja que, para comprenderla, hay que simplificarla, tomando de ella aquellos aspectos que resultan más relevantes para el análisis de que se trate y relegando los que resultan accesorios. El principal objetivo de un modelo es permitir una mejor comprensión y descripción de la parte de la realidad que representa. Esa mejor comprensión de la realidad permite tomar mejores decisiones.

Los modelos se pueden clasificar atendiendo a multitud de criterios. He aquí las clasificaciones más relevantes:

1. Modelos objetivos y subjetivos. Son muy frecuentes las ocasiones en las que intervienen sucesos no expenmentables objetivamente, y en las que no existen métodos formales, por lo que los modelos han de ser informales (en ocasiones, no se reflejan en un documento ni adquieren entidad física), subjetivos, y basarse en la intuición.

 

2. Modelos analíticos y de simulación.Los modelos analíticos han de ser resueltos: son aquellos que sirven para obtener soluciones.

Por ejemplo, un sistema de ecuaciones es un modelo analítico: resolviendo el sistema se obtiene la solución del problema. Entre los modelos analíticos se encuentran aquellos que permiten determinar los valores que ha de darse a las variables de modo que se maximice o minimice otra va¬riable que se tienen como objetivo.

Los modelos de simulación son representaciones simplificadas de la realidad sobre las que se opera para estudiar los efectos de las distintas alternativas de actuación.

En lugar de actuar sobre la realidad (lo que, en algunos casos, tienen consecuencias definitivas), se opera sobre el modelo de simulación, para, posteriormente, a la vista de los efectos de las distintas alternativas de decisión, seleccionar lo más conveniente.

A diferencia de los modelos de optimización, que generan la decisión (la solución óptima), los modelos de simulación permiten obtener información sobre los efectos de las posibles decisiones, pero luego el decisor ha de elegir la alternativa que le resulte más conveniente. Es decir, los modélos de optimización son prescriptivos, en tanto que los de simulación son descriptivos.

 

3. Modelos estáticos y dinámicos. Los modelos estáticos son aquellos que no utilizan la variable tiempo, en tanto que los dinámicos son aquellos que incorporan el tiempo como variable o como parámetro fundamental.

 

4. Modelos deterministas y probabilísimos. En los modelos deterministas se suponen conocidos con certeza todos los datos de la realidad que representan. Si uno o varios datos se conocen sólo en términos de probabilidades, el modelo se denomina probabilístico, aleatorio o estocástico

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