Primero, no existe garantía alguna de que el tiempo y el trabajo dedicado a establecer el modelo tendrá como resultado algo útil así como beneficio satisfactorio. El fracaso suelen ocurrir porque el nivel de recursos es demasiado bajo. Sin embargo, a menudo el investigador se ah basado en el método y no suficientemente en el ingenio cuando el balance apropiado entre conducirá a la mayor probabilidad de éxito.
La segunda advertencia se refiere a la tendencia del investigador de defender su representación particular de un problema como la mejor que existe en la realidad. Esta situación ocurre a menudo después de que ah invertido mucho tiempo y trabajo esperando resultados útiles.
La tercera advertencia es la referente a la utilización del modelo para predecir más allá del intervalo de aplicación sin la debida especificación. Por ejemplo, puede diseñarse un modelo para pronosticar el comportamiento del sistema para un periodo futuro. Si se toma el mismo modelo para predecir en dos periodos futuros, deben especificarse de manera explicita a quienes lo utilizan en el sentido de que en estas preediciones el periodo futuro de predicción no es tan exacto como en el caso de la predicción para determinados periodos omitir una especificación apropiada con respecto a un modelo de extrapolación da como resultado quizás la única y mayor causa de la mala aplicación practica.
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