Modelo determinístico

Modelo determinístico: Son opuestos a los estocásticos su principal característica es que se tienen controladas todas las variables, no es contemplado el azar ni la incertidumbre, no hay ningún tipo de riesgo, los modelos matemáticos son más manejables por medio de este modelo, 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.

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

Modelos Híbridos: Su principal característica es la que en este intervienen tanto los modelos deterministas como los modelos estocásticos en conclusión que los resultados que se generen pueden ser probabilísticos o no probabilísticos.

Modelos Estocásticos: En este contrario al modelo determinista si existe la incertidumbre, este modelo se caracteriza principalmente porque información que se tenga del pasado no permite generar una regla para determinar el resultado preciso de un determinado experimento, en este modelo la variables tienen un comportamiento real ya que no tienen limitaciones y pueden generar cambios repentinos, los resultados obtenidos son probabilísticos, Es cuando al menos una variable del mismo es tomada como un dato al azar y las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas. Sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos, quitan mucho tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas.

Para lograr modelar correctamente un proceso estocástico es necesario comprender numerosos conceptos de probabilidad y estadística

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