3A. El modelo y la modelización
Summary
TLDRLa clase magistral aborda el concepto de modelado y modelización, destacando su importancia en diversos ámbitos y su evolución histórica. Se definen modelos como representaciones de objetos o sistemas que pueden ser físicas o ideológicas. Se discuten tipos de modelos, como estáticos y dinámicos, deterministas y estocásticos, discretos y continuos, así como sus aplicaciones en pensamiento, comunicación, entrenamiento y predicción. La relación entre modelos y simulación se explica, destacando cómo la simulación ayuda a entender y experimentar con el comportamiento de sistemas reales.
Takeaways
- 😀 La importancia del modelo en diferentes ámbitos y su evolución a lo largo del tiempo.
- 🔍 La utilización de modelos para predecir comportamientos futuros y realizar experimentos.
- 📚 Una visión histórica y evolución de los modelos desde cálculos algorítmicos hasta su representación lógica en ordenadores.
- 💡 La transición de los modelos en los años 70 y 80 hacia una representación lógica interactiva.
- 🏢 La aplicación del modelado en el ámbito empresarial, como en la simulación de comportamientos económicos y ventas.
- 🌐 Definición de un modelo como una representación de un objeto, sistema o ideas que ayuda a explicar o entender comportamientos.
- 🤖 La relación entre modelos y simulaciones, y cómo la simulación es el proceso de diseñar y experimentar con modelos.
- 📊 Clasificación de modelos en estáticos y dinámicos, deterministas y estocásticos, discretos y continuos, icónicos y analógicos.
- 🛠 Funciones de los modelos como ayuda al pensamiento, comunicación, entrenamiento, predicción y experimentación.
- 🌐 Ejemplos de aplicaciones del modelado en pensamiento, comunicación, entrenamiento y predicción.
Q & A
¿Qué es el modelado y modelización según el guion de la clase magistral?
-El modelado y modelización es una herramienta fundamental utilizada en varios ámbitos para predecir comportamientos futuros y realizar experimentos para modificar esos comportamientos.
¿Cómo ha evolucionado el concepto de modelo a lo largo del tiempo?
-Inicialmente, los modelos eran muy algorítmicos y basados en cálculos probabilísticos. A partir de los años 70 y 80, apareció la posibilidad de plasmar esos modelos desde un punto de vista lógico en ordenadores con lenguajes interactivos.
¿Qué importancia tiene el modelado desde un punto de vista empresarial?
-Desde un punto de vista empresarial, el modelado permite predecir comportamientos económicos, como la evolución en ventas de una empresa, y realizar simulaciones para mejorar su funcionamiento.
¿Qué es un modelo según la definición dada en el guion?
-Un modelo es una representación de un objeto, un sistema o unas ideas que puede variar desde una réplica física hasta una representación ideológica que se asemeje a la realidad pero no sea exacta.
¿Cuál es la relación entre el modelo y la simulación?
-La simulación y el modelo van de la mano; el modelo se desarrolla para realizar experiencias, y la simulación es el intento de representar la realidad mediante un modelo previamente plasmado.
¿Cómo se clasifican los modelos en términos de su evolución en el tiempo?
-Los modelos se clasifican como estáticos, que no evolucionan en el tiempo, y dinámicos, que si tienen una evolución a lo largo del tiempo.
¿Qué diferencia hay entre modelos deterministas y modelos estocásticos?
-Los modelos deterministas siguen un comportamiento predecible sin elementos aleatorios, mientras que los modelos estocásticos incluyen variables con probabilidad y requieren generar números aleatorios.
¿Cómo se diferencian los modelos discretos de los modelos continuos?
-Los modelos discretos están limitados a un espacio y tiempo específicos, mientras que los modelos continuos tienen una evolución a lo largo de todo el tiempo.
¿Qué son los modelos icónicos o físicos y cómo se diferencian de los analógicos o simbólicos?
-Los modelos icónicos o físicos son representaciones físicas de algo, como un muñeco para la respiración artificial. Los analógicos o simbólicos se expresan mediante ideas o conceptos sin una representación física directa.
¿Cuáles son algunas funciones que pueden desempeñar los modelos?
-Los modelos pueden ser ayudas para el pensamiento, la comunicación, el entrenamiento, la predicción y la experimentación, permitiendo analizar problemas, transmitir información, aprender habilidades, predecir eventos y realizar pruebas sin afectar el sistema real.
¿Cómo se pueden aplicar las técnicas de modelado en la toma de decisiones?
-Las técnicas de modelado pueden ayudar en la toma de decisiones al proporcionar una representación del problema que se está considerando, permitiendo analizar diferentes escenarios y sus consecuencias antes de aplicar cambios en el sistema real.
Outlines
🌟 Introducción al Modelado y Modelización
La clase comienza con una introducción al concepto de modelado y modelización, destacando su importancia en diversos ámbitos y su evolución a lo largo del tiempo. Se menciona que los modelos son herramientas fundamentales para predecir comportamientos futuros y para realizar experimentos y modificar conductas. La clase busca desarrollar un enfoque histórico y evolutivo del modelo, explorando definiciones matemáticas y genéricas, así como su aplicación en diferentes contextos. Se enfatiza la transición desde cálculos algorítmicos y probabilísticos a la representación lógica en computadoras, especialmente desde los años 70 y 80. Además, se define el modelo como una representación de un objeto o sistema que puede ser tanto física como ideológica, con el propósito de ayudar a explicar o entender el comportamiento del sistema real.
🔍 Características y Clasificación de Modelos
Este párrafo profundiza en la relación entre el concepto de modelo y la simulación, definiendo la simulación como el intento de representar la realidad a través de un modelo previamente creado. Se aborda la necesidad de conocer los errores inherentes a la similitud entre el modelo y la realidad para evitar confusiones. Además, se presenta una taxonomía de modelos basada en su naturaleza estática o dinámica, determinista o estocástica, discretos o continuos, y si son icónicos o analógicos/simbólicos. Se ilustran con ejemplos cómo los modelos estáticos pueden representar objetos que no cambian a lo largo del tiempo, mientras que los dinámicos reflejan una evolución. También se discute la importancia de entender las diferencias entre los modelos y la realidad para evitar errores en la interpretación de los datos.
🛠 Aplicaciones y Funciones de los Modelos
El tercer párrafo explora las funciones y aplicaciones de los modelos, como ayuda para el pensamiento, la comunicación, el entrenamiento, la predicción y la experimentación. Se presentan ejemplos de cómo los modelos pueden usarse en la resolución de problemas, la transmisión de información, el aprendizaje de habilidades y la predicción de eventos futuros. Se enfatiza la utilidad de los modelos en la toma de decisiones y cómo la simulación puede complementar el proceso de modelado para entender mejor el comportamiento del sistema real. Finalmente, se resalta la importancia de las técnicas de modelado y simulación en diversas disciplinas y la promesa de explorar estas herramientas en futuras clases magistrales.
Mindmap
Keywords
💡Modelado
💡Modelo
💡Simulación
💡Evolución histórica
💡Representación
💡Dinámico
💡Determinista
💡Estocástico
💡Discreto
💡Funciones del modelo
Highlights
Modelo es una herramienta fundamental para predecir comportamientos futuros y modificarlos.
La evolución histórica del modelo ha pasado de ser puramente matemático a incluir un enfoque lógico.
Aparece la posibilidad de modelar desde un punto de vista lógico en los ordenadores a partir de los años 70-80.
El modelado se ha vuelto esencial en actividades empresariales, como la simulación de comportamientos económicos.
Un modelo es una representación de un objeto o sistema que puede ser física o ideológica.
Los modelos pueden ser réplicas exactas o abstracciones que ayudan a entender comportamientos del sistema real.
Es importante reconocer las diferencias entre el modelo y la realidad para evitar errores.
La simulación y el modelo están intrínsecamente ligados, siendo la simulación una representación de la realidad mediante un modelo.
La simulación incluye el diseño del modelo y la realización de experiencias con él para comprender su comportamiento.
Existen modelos estáticos y dinámicos, dependiendo de si evolucionan a lo largo del tiempo o no.
Los modelos deterministas se contraponen a los modelos estocásticos basados en variables probabilísticas.
Los modelos pueden ser discretos o continuos, con la diferencia de su evolución en el tiempo.
Hay modelos icónicos o físicos en contraposición a los analógicos o simbólicos que se expresan mediante ideas.
Los modelos sirven como herramienta de pensamiento, ayudando a analizar y planificar problemas.
Los modelos pueden mejorar la comunicación, transmitiendo información a través de ejemplos o estructuras.
Los modelos son útiles para el entrenamiento, permitiendo adquirir habilidades antes de interactuar con el sistema real.
Los modelos matemáticos son una herramienta de predicción en campos como la meteorología o la econometría.
Los modelos pueden ser una herramienta de experimentación, permitiendo inferir nuevos resultados sin afectar el sistema real.
Se presentan técnicas de simulación específicas en el ámbito de la toma de decisiones.
Transcripts
bienvenidos a la clase magistral sobre
modelado y modelización hoy en día el
modelo en cualquier estamento y en
cualquier área en los cuales estemos
trabajando
forma parte fundamental es más con esta
clase lo que quiero es llegar a ustedes
con la idea de que lo utilizamos en casi
todos los ámbitos y que ha tenido una
evolución a lo largo del tiempo y además
es una herramienta fundamental para
intentar predecir qué comportamientos
puede haber en el futuro y cómo podemos
intentar hacer experimentos y modificar
esos comportamientos
para ello voy a intentar desarrollar el
contenido de esta clase magistral
tratando primero un poco de la historia
y la evolución en cuanto a lo que ha
sido el modelo a lo largo del tiempo
algunas definiciones trataré sobre el
modelo algunas algo más matemáticas
otras algo más genéricas como la de sant
o veremos las funciones generales que
puede desarrollar el modelo y también
veremos algunos ejemplos dentro de las
aplicaciones en las cuales trataremos
exactamente cómo puede aplicarse ese ese
modelo al igual que hablaremos también
de una taxonomía de una clasificación de
los modelos de manera que podamos ser
conscientes de que existen modelos desde
un punto de vista físico o existen
modelos desde un punto de vista
ideológico o lógico que podemos plasmar
comencemos entonces hablando un poco de
esa evolución de lo que ha sido el
modelo a lo largo de esta transición
histórica de los últimos décadas
inicialmente los cálculos que se hacían
los y el intento de aproximar la
realidad era muy muy algorítmico muy
cálculo probabilístico había muchos
modelos pero basados en ecuaciones de
tipo matemático no demanda demasiada
algoritmo algoritmo y aplicada no es
hasta los años 70 a 80 donde ya aparece
la posibilidad de plasmar esos modelos
desde un punto de vista lógico en los
ordenadores por la aparición de los
lenguajes interactivos que permitían el
poder programar y el poder interactuar y
ver cómo funciona ese tipo de soluciones
algorítmicas
a partir de los años 80 es cuando ya
toma fuerza la idea de modelo la idea de
intentar es tratar la realidad mediante
una serie de ideas de manera que podamos
modificar o podemos jugarlo podemos
experimentar con esa realidad vean
ustedes la importancia que tiene esto
puesto que desde un punto de vista
empresarial por ejemplo podemos modelar
cuál es el comportamiento económico de
una empresa o podemos modelar cuál va a
ser la evolución en ventas de una
empresa por lo tanto esa idea de
modelado va a estar presente en la
mayoría de las actividades que
realicemos
en realidad definamos que es un modelo
la verdad es que un modelo no es otra
cosa que una representación de un objeto
un sistema unas ideas puesto que puede
variar desde la plasmarlo físicamente a
representarlo de una manera ideológica
de una forma que es diferente a la misma
realidad
pero se parece se aproxima el propósito
va a ser ayudar a poder explicar o a
poder entender lo que va a ser ese
comportamiento del sistema real
los modelos pueden ser una réplica
exacta o puede ser una abstracción
mediante ideas imagines usted es un
ejemplo fácil ahora a la hora de
comenzar que estamos intentando aprender
los métodos de la respiración artificial
y lo hacemos con un muñeco que es un
modelo un modelo que pretende ser una
réplica lo más exacta posible de un ser
humano y entonces lo que hacemos es
interaccionar con ese modelo para el
aprendizaje una de las funciones que
veremos ahora más adelante
como digo puede ser o bien un objeto
real o una réplica de la realidad o bien
un conjunto de ideas que representen esa
realidad
ese modelo no es exacto a la realidad
existen diferencias con la realidad por
eso tenemos que ser conscientes de esas
diferencias que pueda haber para no
asumir determinados errores o asumir
determinadas diferencias como si fueran
reales que en verdad no lo son por tanto
esas diferencias es necesario conocerlas
el modelo está muy unido al concepto de
simulación
si queremos el modelo o lo que hacemos
es desarrollar un modelo determinado lo
hacemos para algo y ese algo va a ser en
la realización de experiencias y eso ya
entra dentro del proceso de simulación
la simulación y el modelo van de la mano
la simulación es el el intento de
representar la realidad mediante un
modelo que hemos plasmado previamente
una de las definiciones formales de
surman es que x simula ahí siempre que
xy sean sistemas formales por eso digo
que es una definición bastante
matemática y se considera el sistema
real y algo importante x y las reglas de
validez de x no están exentas de error
esto que quiere decir que va a haber
cierto error en esa similitud pero ese
error es un error que debemos conocer y
además nos facilita el poder simplificar
lo que va a ser la realidad
algunas definición más en cuanto a
simulación ya con un carácter más global
esta es la definición que nos das ya no
en la cual esa simulación ya engloba el
proceso de diseñar el modelo es decir ya
la simulación entrar no solamente como
intentar actuar con el modelo sino ya el
diseño del modelo y ese modelo que es
semejante al sistema real lo que se
pretende realizar experiencias con él y
lo que se pretende es entender su
comportamiento evaluar determinadas
características para mejorar su
funcionamiento
bueno con esta definición podemos ver
algunas clasificaciones una taxonomía en
cuanto a los modelos de una manera
genérica nos podemos encontrar modelos
que son estáticos en contraposición con
aquellos modelos que son dinámicos los
modelos estáticos son aquellos que no
evolucionan a lo largo del tiempo
mientras que los modelos dinámicos
tienen una evolución a lo largo del
tiempo les voy a poner un ejemplo
sencillo un modelo estático imaginemos
ustedes qué modelamos la vida de un
edificio ese edificio puede tener una
vida imagínense pues de 100 años 150
años si intentamos analizar si es un
modelo estático evidentemente en
periodos de tiempo corto no habrá
evolución en el modelado del edificio no
habrá deterioro ninguno en ese modelo
por tanto podemos considerar que es un
modelo estático sin embargo si
analizamos desde su construcción hasta
su finalización podemos decir que ha
habido cierto deterioro habría cierto
dinamismo bueno pues este es un ejemplo
en el cual tratamos un
que puede ser estático y que he visto
desde una perspectiva a largo plazo
podría tener cierto dinamismo
otra característica importante que
podemos diferenciar en los modelos es
que sean modelos deterministas o modelos
que sean de naturaleza estocástico la
naturaleza estocástica de los modelos
viene dado por la inclusión de variables
las cuales existe probabilidad y por
tanto necesitamos generar números
aleatorios ya no estamos hablando de
modelos de tipo físico estamos hablando
de modelos de tipo lógico en los cuales
el comportamiento está regido por
determinadas variables en las cuales
existe el componente de probabilidad ya
veremos en otras clases magistrales
concretamente en las que hablemos de
simulación y en los que hablemos del
procedimiento montecarlo cómo se
estabiliza o cómo se tratan este tipo de
modelos
habrá otro otro modelo más otra
clasificación dentro de los modelos son
aquellos que son discretos o modelos de
tipo continuo los modelos discretos
están ceñidos a un espacio el con
principio y fin de tiempo sin embargo
los modelos continuos pues tienen una
evolución a lo largo de todo de todo el
tiempo y por último la último elemento a
clasificar son aquellos modelos que son
icónicos o físicos en contraposición con
lo que son analógicos simbólicos los que
están expresados mediante ideas o los
que físicamente están expresando algo el
ejemplo que les he puesto antes del
muñeco para el aprendizaje de la
respiración o de las técnicas de
respiración artificial o simplemente
pues lo que puede ser un puente a escala
reducida para ver torsiones y para ver
la forma del puente etcétera eso sería
un modelo de tipo icónico físico
las funciones que representan el modelo
los podemos analizar desde el punto de
vista como una ayuda a algo no puede ser
una ayuda al pensamiento
el intentar modelar algo nos ayuda a
analizar un problema determinado puede
ser una ayuda a una la comunicación el
que nos permita transmitir algo a través
de un ejemplo algo que hemos escrito
algo que hemos plasmado nos permite
comunicar esa información puede ser una
ayuda del entrenamiento la instrucción
cuando intentamos aprender o adquirir
determinadas habilidades puede ser una
ayuda a la predicción puesto que ese
modelo si lo hacemos correr a lo largo
del tiempo podemos extrapolar lo que
puede ocurrir en el futuro o puede ser
una ayuda para la experimentación para
intentar ver qué es lo que está
ocurriendo y si cambio determinadas
variables cómo le afectan al modelo de
de manera que podamos hacer lo que se
denomina un análisis de sensibilidad de
determinadas variables
veamos algunas aplicaciones que pueden
tener el modelado y las técnicas de
modelado como ayuda al pensamiento pues
ahí tienen ustedes un par de ejemplos el
que plasmemos un
un circuito por ejemplo de tema
electrónico eléctrico en el cual vamos a
ir dilucidando si voy a poner
determinados componentes o no nos ayuda
estamos realizando el modelo de lo que
puede ser un determinado circuito o
cuando estamos estableciendo un árbol de
decisión pues el ver determinadas ramas
el ver puntos de decisión el ver que en
un momento determinado podríamos hacer
una cosa u otra nos está ayudando a
planificar nos está ayudando a pensar
sobre un problema concreto
puede ser una ayuda a la comunicación es
más simple la pintura y fíjese ustedes
si son antiguos las pinturas rupestres
hasta las pinturas actuales están
transmitiendo están comunicando algo
pero eso desde el punto de vista del
arte pero podríamos irnos ya no sólo al
punto de vista del arte un propio
organigrama de cualquier organización o
de cualquier empresa ya está comunicando
está diciendo como en la estructura cómo
es la jerarquía y es un modelo en el
cual estamos
comunicando determinada información
pueden ser los modelos una ayuda también
al entrenamiento imagínense ustedes los
propios sistemas simuladores que se
basan en un modelo similar a lo que
puede ser un vehículo o puede ser un
avión y nos permiten ese entrenamiento
instrucción antes de llegar al sistema
real por tanto van a ser una ayuda
bastante útil dentro del campo del
entrenamiento pueden ser también una
herramienta de predicción esos modelos
matemáticos que nos permiten aplicar en
el campo de la meteorología o de la
econometría de manera que podemos ver
qué es lo que va a ocurrir en el futuro
si va a llover qué tiempo va a hacer en
cuatro o cinco días o
cómo se va a mover la economía dentro de
un periodo determinado pues esto es
importante el ver cómo es la aplicación
de todas estas técnicas de modelado
dentro de lo que van a ser esas
herramientas o aplicaciones también
puede ser una herramienta de
experimentación podemos trabajar sobre
el propio modelo no solamente en ese
pensamiento sino una vez que ya tenemos
concebida la idea de cómo es el modelo
podemos hacer variaciones en él de
manera que podamos inferir nuevos
resultados y podemos inferir algo que
podamos hacer con el sistema real y que
en realidad va a ser un beneficio sin
afectar a ese sistema real estamos
experimentando antes
resumiendo las dos cuestiones
fundamentales que les he planteado en
esta clase es la importancia del modelo
los tipos de modelos que puede haber en
cuanto a esta taxonomía general de
modelos y su hermanamiento va de la mano
de todo lo que son las técnicas de
simulación al cual se ha dedicado
también otra clase magistral en la cual
se habla de cómo puede ser la simulación
específica
específicamente dentro del campo de la
toma de decisiones pues nada más muchas
gracias por la atención durante esta
clase y espero verles en la próxima
clase magistral muchas gracias
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