Modelado prediccion enfermedades cultivos - edUTecNe ...
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<strong>Modelado</strong> para la predicción de <strong>enfermedades</strong> en <strong>cultivos</strong> de alto valor comercial<br />
Figura 16: <strong>Modelado</strong> como proceso iterativo [adaptado de Morán, 2009].<br />
De esta forma, el modelado determina una vía de acceso a la realidad y mayor<br />
conocimiento de un sistema. Asimismo, a través de la representación de su<br />
comportamiento es posible realizar <strong>prediccion</strong>es y así avanzar cada vez más<br />
en su comprensión, constituyendo dichas <strong>prediccion</strong>es el banco de pruebas<br />
que permite probar la bondad de ajuste de un modelo [Morán, 2009].<br />
2.4.2. <strong>Modelado</strong>, teorías y experimentos<br />
El conocimiento acerca de cómo es el mundo y las leyes que rigen su<br />
funcionamiento, se consideran las inquietudes más persistentes en la historia<br />
de la humanidad. Las teorías científicas tratan de relacionar el orden de una<br />
supuesta realidad objetiva externa con el de una realidad intrapersonal,<br />
utilizando como medio relacionante de ambas realidades la observación y<br />
experimentación. Con lo externo y lo intrapersonal, se pretende averiguar el<br />
comportamiento de la realidad a nivel descriptivo. El experimento a dicho nivel,<br />
no está todavía concebido para corroborar una teoría o modelo, sino más bien<br />
para estudiar el comportamiento del sistema objeto de estudio, frente a<br />
modificaciones o perturbaciones que pudieran ocurrir. Únicamente mediante la<br />
abstracción es posible llegar, a partir del estudio descriptivo del sistema, a<br />
establecer una teoría, en el caso más general, o un modelo, en el más<br />
particular. En dicha labor de abstracción, las reglas de objetividad y alto grado<br />
de racionalidad son fundamentales. A su vez, teoría y realidad intrapersonal<br />
están estrechamente vinculadas entre sí. Ahora bien, para que una teoría<br />
pueda considerarse científica deben cumplirse una serie de requisitos tales<br />
como la ensayabilidad, predictibilidad, aplicabilidad y accesibilidad (Figura 17)<br />
[Morán, 2009].<br />
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