CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS

Simbólicos o Analógicos

Los modelos análogos se construyen mediante un conjunto de convenciones que sintetizan y codifican propiedades del objeto real para facilitar la "lectura" o interpretación de las mismas. 

Los modelos simbólicos se construyen representando el objeto real mediante una codificación matemática (geométrica, estadística, etc.) 

Conceptuales o verbales

Los modelos conceptuales serán aquí considerados como aquellos inventados, diseñados, por investigadores, ingenieros, arquitectos, profesores para facilitar la comprensión o enseñanza de sistemas físicos, o estados de cosas físicos, objetos o fenómenos físicos. Son proyectados como herramientas para el entendimiento y/o para la enseñanza de sistemas físicos.

Los modelos conceptuales son representaciones externas, compartidas por una determinada comunidad y consistentes con el conocimiento científico que esa comunidad posee. Estas representaciones externas pueden materializarse en forma de formulaciones matemáticas, verbales o pictóricas, de analogías o de artefactos materiales. 

Gráficos

En otros modelos usamos diagramas en los que se dibujan de una forma simplificada los componentes del sistema señalando con flechas las acciones de unos sobre otros. Son modelos gráficos. 

Modelos matemáticos

Es uno de los tipos de modelos científicos que emplea algún tipo de formulismo matemático para expresar relaciones, proposiciones sustantivas de hechos, variables, parámetros, entidades y relaciones entre variables y/o entidades u operaciones, para estudiar comportamientos de sistemas complejos ante situaciones difíciles de observar en la realidad. 

Tipos de modelos matemáticos

Probabilísticos

Modelo probabilístico, es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.

Determinísticos

Es un modelo matemático donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. 

Lineales

Es usado en diferentes maneras de acuerdo al contexto. La manera más frecuente es en conexión con modelos de regresión y el término a menudo se toma como un sinónimo del modelo de regresión lineal. Sin embargo, el término es también usado en análisis de series de tiempo con un significado diferente. 

De sistemas dinámicos

Es un sistema físico cuyo estado evoluciona con el tiempo. El comportamiento en dicho estado se puede caracterizar determinando los límites del sistema, los elementos y sus relaciones; de esta forma se puede elaborar modelos que buscan representar la estructura del mismo sistema.

En cuanto a la elaboración de los modelos, los elementos y sus relaciones, se debe tener en cuenta:

1.Un sistema está formado por un conjunto de elementos en interacción.

2.El comportamiento del sistema se puede mostrar a través de diagramas causales.

3.Hay varios tipos de variables: variables exógenas (son aquellas que afectan al sistema sin que éste las provoque) y las variables endógenas (afectan al sistema pero éste sí las provoca).  

Modelos Lineales: Tratan de explicar el comportamiento de una variable aleatoria mediante su relación lineal con los valores de otras que pueden influirla. La manera más frecuente es en conexión con modelos de regresión y el término a menudo se toma como un sinónimo del modelo de regresión lineal. Sin embargo, el término es también usado en análisis de series de tiempo con un significado diferente

Modelos Causales: Son una herramienta metodológica utilizada en las ciencias sociales y del comportamiento como una alternativa a las técnicas experimentales y correlacionales. El objetivo de estos modelos es lograr relaciones casuales entre las variables en primer plano y las relaciones estructurales que operan en un sistema dado. Este artículo presenta una visión general del fundamento metodológico de tales modelos que haciendo aplicación acentúan haciendo análisis de las variables que intervienen en la adquisición y el aprendizaje de una segunda lengua.

De sistemas de control

Según la teoría cibernética, se aplican en esencia para los organismos vivos, las máquinas y las organizaciones. 

Los sistemas de control deben conseguir los siguientes objetivos:

1. Ser estables y robustos frente a perturbaciones y errores en los modelos.

2. Ser eficiente según un criterio preestablecido evitando comportamientos bruscos e irreales.

De sistemas de pensamiento

Son supuestos hondamente arraigados, las generalizaciones y las imágenes que influyen en nuestro modo de comprender el mundo y de actuar, donde muchas veces no somos consientes de nuestros propios modelos mentales y de sus efectos. 

Modelos Computacionales

Un modelo computacional es un modelo matemático en las ciencias de la computación que requiere extensos recursos computacionales para estudiar el comportamiento de un sistema complejo por medio de la simulación por computadora.

MODELO CIBERNÉTICO

El Modelo Cibernético constituye una guía de análisis / diseño, destinada a identificar y tipificar los elementos y el perfil de operación que integran los mecanismos para la regulación y control del funcionamiento de recursos y soluciones de tecnología.

Para estos efectos, el Modelo plantea un perfil genérico de componentes, y de articulación funcional, según se muestra en la Figura 1, que es susceptible de aplicar a cualquier forma de estos mecanismos, a fin de establecer la identificación de los elementos que desempeñan cada una de las funciones proyectadas en dicho perfil, y de esta manera valorar su efectividad en las tareas de  regulación.

El perfil de composición planteado por el Modelo, considera una segmentación funcional de las instancias de regulación que integra el mecanismo de control, individualizadas con base en su misión específica de actuación ante las diversas vertientes de desviación en el funcionamiento que se pretende regular y controlar.

En este sentido, se proyecta su aplicación a fin de facilitar la incorporación y desempeño de los recursos y soluciones de tecnología dentro de un contexto o entorno de aplicación, con el propósito de procurar la cobertura de los perfiles de utilidad esperados de su funcionamiento por parte de tal entorno.

MODELO MATEMÁTICO

En ciencias aplicadas, un modelo matemático es uno de los tipos de modelos científicos que emplea algún tipo de formulismo matemático para expresar relaciones, proposiciones sustantivas de hechos, variables, parámetros, entidades y relaciones entre variables y/o entidades u operaciones, para estudiar comportamientos de sistemas complejos ante situaciones difíciles de observar en la realidad. El término modelización matemática es utilizado también en diseño gráfico cuando se habla de modelos geométricos de los objetos en dos (2D) o tres dimensiones (3D).

El significado de modelo matemático en filosofía de la matemática y fundamentos de la matemática es, sin embargo, algo diferente. En concreto en esas áreas se trabajan con "modelos formales". Un modelo formal para una cierta teoría matemática es un conjunto sobre el que se han definido un conjunto de relaciones unarias, binarias y ternarias, que satisface las proposiciones derivadas del conjunto de axiomas de la teoría. La rama de la matemática que se encarga de estudiar sistemáticamente las propiedades de los modelos es la teoría de modelos.

MODELO DETERMINÍSTICO

Un modelo determinista es un modelo matemático donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre. Los modelos determinista sólo pueden ser adecuados para sistemas deterministas, para sistemas azarosos y caóticos los modelos deterministas no pueden predecir adecuadamente la mayor parte de sus características.

La inclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinista hará posible que éste se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico.

MODELO PROBABILÍSTICO

Modelo probabilístico, es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.

El modelo probabilístico como modelo de recuperación de independencia binaria fue desarrollado por Robertson y Spark Jones. Este modelo afirma que pueden caracterizarse los documentos de una colección mediante el uso de términos de indización. Obviamente existe un subconjunto ideal de documentos que contiene únicamente los documentos relevantes a una necesidad de información para la cual se realiza una ponderación de los términos que componen la consulta realizada por el usuario. A continuación el sistema calcula la semejanza entre cada documento de la colección y la consulta y presentando los resultados ordenados por grado de probabilidad de relevancia en la relación a la consulta. Este modelo evita la comparación exacta ( existencia o no de un término de la consulta en el documento) y posibilita al usuario realizar un proceso de retroalimentación valorando la relevancia de los documentos recuperados para que el sistema pueda calcular la probabilidad en posteriores consultas de que los documentos recuperados sean o no relevantes en función de los términos utilizados en la consulta sean o no relevantes.

Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Los primeros, en su mayoría se basan en repeticiones de pruebas de Bernoulli. Los más utilizados son:

• Modelo de Bernoulli
• Modelo Binomial.
• Modelo Geométrico.
• Modelo Binomial negativo.
• Modelo Hipergeométrico.
• Modelo de Poisson.

Por otro lado, tal como se ha mencionado antes, existen modelos probabilísticos continuos, entre ellos destacamos:

•  Distribución Normal: usada ampliamente en muestras mayores a 30 datos.
• Distribución Chi Cuadrado: usada en muestras pequeñas.
• Distribución Exponencial: usada en duración o donde interviene el paso del tiempo.
• Distribución F o distribución F de Snedecor: usada para controlar la varianza de 2 distribuciones.