Estudiante ingenieria industrial y docente

Informe de lectura
¿PORQUE MODELAR?
Reading Report
WHY MODEL?
21 de Febrero del 2015
Fernando Alonso Díaz Álvarez
Estudiante de Ingeniería Industrial
De la Universidad de Antioquia
Medellín, Colombia,alvarez451810@hotmail.com

RESUMEN
Podemos claramente decir que modelamos cuando nos aventuramos en una dinámica social, en una migración, en una epidemia o en una guerra porejemplo, dando como respuesta inocente a la pregunta ¿Por qué modelar?, preferiblemente la pregunta más acertada según el texto para nosotros mismos como humanos es ¿Somos modeladores?, generalmente este modelado se trata de un modelado implícito ,en el que los supuestos están ocultos, su coherencia interna no se ha probado, sus consecuencias lógicas son desconocidas, y su relación con los datos esindocumentada, es sólo un modelo implícito del que no ha se escrito nada. Surge entonces una nueva pregunta ¿Se puede validar el modelo?, una parte importante es escribir el modelado de forma que pueda ser calibrado para datos, al pasar por este proceso la elección no se sabe exactamente si es la de crear modelos pero ¿Qué clase de modelos y es importante crearlos?, si es importante realizar modelospero que sean explícitos, en el que los supuestos se presentan en detalle, por lo que podemos estudiar exactamente lo que implican, entonces esta es la elección más viable que existe, ósea construir modelos que sean explícitos es un buen camino para modelar. Por otro lado tienen una ventaja estos modelos, y es la viabilidad de un análisis de sensibilidad, ya que uno puede barrer una ampliagama de parámetros en una vasta escala de posibles escenarios para identificar las incertidumbres más salientes, las regiones de robustez, y los umbrales importantes.
Es así que cuando vemos las compensaciones, incertidumbres y sensibilidades, los modelos pueden disciplinar el diálogo acerca de las opciones y hacer juicios inevitables más considerados, algo que se resalta como imposible derealizar con un modelo implícito.

SE PUEDE PREDECIR
La predicción se podría decir es el objetivo de la modelación, la predicción puede ser una meta, y bien podría ser factible, si se admite la predicción estadística, en la que las distribuciones estacionarias son de gran interés. Es así como en el momento en que se postula un modelo, la predicción surge como una bola de cristal, con la quese puede decir el futuro, es lo que en realidad se presume en reflejo a ser llamado el objetivo. Pero sin embargo existen 16 razones aparte de la predicción para construir modelos, estas son:

1. Esclarecimiento diferente de predicción.
2. La Guía de colección de datos.
3. Encaminar dinámicas centrales.
4. Sugerir semejanzas dinámicas.
5. Descubrir nuevas preguntas.
6. Promover elhábito científico de la mente.
7. Recopilar resultados plausibles.
8. Visualizar incertidumbres principales.
9. Brindar opciones de crisis en tiempo casi real.
10. Explica compensaciones y sugiere eficiencia.
11. Hacer frente la robustez de la teoría que prevalece a través de las perturbaciones.
12. Explicar lo que suele pensarse como incompatible con los datos disponibles.
13. Tren depracticantes.
14. Disciplinar el converso sobre políticas.
15. Instruir el público en general.
16. Dejar ver lo aparentemente simple como complejo y lo complejo como simple.

EXPLICACIÓN NO IMPLICA LA PREDICCIÓN
Por otra parte la explicación no implica predicción, hay una distinción fundamental entre explicar y predecir, por ejemplo: “La tectónica de las placas puede declarar ciertamentelos terremotos, pero no nos asienten predecir el tiempo y lugar donde acontecerán.
Electrostática explica un rayo, pero no logramos predecir cuándo o dónde el próximo trueno golpeará, la evolución es consentida como la definición de las especies, pero ni siquiera puede predecir la cepa de gripe del año que viene, de ahí que los modelos pueden ser los puntos focales de equipos expertos en...