un modelo es una simplificación que imita la realidad enfocando ciertas partes o variables importantes de un sistema para observar un patrón de comportamiento. de acuerdo a esto los modelos se pueden dividir dependiendo del estudio que se requiera realizar, acontinuacion se expone graficamente los modelos en forma de arbol:

MODELO PROBABILÍSTICO.

Modelo probabilístico, es la forma que pueden tomar una serie de datos elementos o factores obtenidos de una muestra con un comportamiento aleatorio.

Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos.

Modelo probabilístico discretos.

Modelo de bernoulli: consiste en obtener un valor aleatorio cuyas características de probabilidad es que ocurra el evento o que ocurra el contrario, es decir, que sea la probabilidad de salir un evento o la probabilidad que salga el evento contrario.
Modelo binomial: consiste en obtener el valor aleatorio con mayor probabilidad de ocurrencia en n repeticiones independientes de una muestra de la población o de un conjunto de datos.
Modelo geométrico: consiste en obtener el número necesario de repeticiones independientes que ocurren antes de que ocurra el evento deseado.
Modelo hipergeométrico: consiste en obtener un valor representativo de un evento A o B dentro de una muestra n. ejemplo: hay una caja con A pelotas blancas y B pelotas rojas y un muestreo sin reposición de tamaño n de la caja antes mencionada. La variable aleatoria es considerada como el número de pelotas blancas o rojas en la muestra de n pelota.
Modelo poisson: la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad que un determinado número de eventos ocurran en un lazo o periodo de tiempo.

 Modelo probabilísticos continuo.

Distribución Normal: Este modelo es Su propio nombre dicta su ampliamente utilizado para analizar los patrones de comportamientos de un fenómeno que se presente en la realidad, usada ampliamente en muestras mayores a 30 datos.
Distribución Chi Cuadrado: Esta distribución es utilizada en muestras pequeñas, en este modelo se extraen todas las muestras posibles de una población normal y a cada muestra se le calcula su varianza, se obtendrá la distribución muestral de varianzas.
Distribución Exponencial: Este modelo probabilístico es muy usado en donde el paso del tiempo es uno de los principales factores que intervienen en la realidad de ese escenario.
Distribución F-Snedecor: Este modelo trabaja con dos parámetros denominados grados de libertad, los cuales dependen de los tamaños de muestra, esto implica, que se utiliza cuando se trabaja con dos poblaciones que se distribuyen aproximadamente normal y donde interesa analizar el cociente de sus varianzas.

 

MODELO MATEMATICOS.



MODELOS BIOLOGICOS.

Modelos verbales: Este modelo es uno de los más usados en el diario vivir, debido a su naturaleza cualitativa, las palabras se usan para describir las reacciones del sistema frente a un estímulo. Con este sistema se construye un posible futuro, presente o pasado de una realidad.

MODELO MENTALES.

Este modelo es un sistema de ideas y pensamientos mediante el cual el ser humano intenta explicar cómo funciona el mundo real, permitiendo al mismo plantear una serie de hipótesis de una posible realidad y poder determinar una de estas posibles.

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