El análisis empírico es un enfoque basado en evidencia para el estudio e interpretación de la información. El enfoque empírico se basa en datos, métricas y resultados del mundo real en lugar de teorías y conceptos.
El empirismo es la idea de que el conocimiento se recibe principalmente a través de la experiencia y se alcanza a través de los cinco sentidos. El empirismo contrasta con el racionalismo, la idea de que el conocimiento se alcanza en gran medida a través de la exploración de conceptos, deducción, intuición y revelación.
El análisis empírico es parte integral del método científico y es el enfoque habitual utilizado para estudiar a los sujetos para una respuesta probable a través de observaciones cuantificadas de evidencia empírica. El análisis empírico nunca da una respuesta absoluta, sin embargo, solo una respuesta más probable basada en la probabilidad.
En TI, el análisis empírico se realiza en investigación de mercado, desarrollo de software, análisis de datos y gestión de proyectos. En el aprendizaje automático, el análisis de datos empíricos se puede utilizar como un enfoque basado en datos que está libre de supuestos iniciales fuertes potencialmente restrictivos, a diferencia de otros modelos basados en la probabilidad.
La investigación empírica a menudo comienza con una pregunta como: ¿Hablar en una capacidad de conducir por teléfono? A partir de esta pregunta inicial, se puede proponer una hipótesis para la investigación: hablar en un teléfono celular afectará la conducción. Esa hipótesis se puede probar examinando los datos primarios recopilados por el investigador para ese estudio en particular o datos secundarios existentes que ya han sido recopilados por otros. Por ejemplo, los datos empíricos pueden recopilarse de la correlación de registros policiales o hablar con un representante del departamento de policía como investigación principal o examinar los estudios previamente compilados como investigación secundaria. A partir de los datos recopilados, se puede decidir si la hipótesis es compatible o no y trabaja para la conclusión.
¿Qué es conocimiento empírico y científico?
Todos los seres humanos crean representaciones del mundo que los rodean utilizando las herramientas cognitivas dadas por el sentido común.
El conocimiento del sentido común podría, por ejemplo, llevarnos a decir que los objetos ligeros caen más lentamente que los pesados. En realidad, el peso no es absolutamente influyente en la velocidad de la caída, que depende solo de la resistencia del aire. Sin embargo, para comprender esta ley física, es necesario realizar un estudio sistemático que no se detenga en las apariencias, precisamente un estudio científico.
¿Dónde termina el conocimiento del sentido común y dónde comienza el conocimiento científico de la realidad? La característica principal de la investigación científica es que tiene como objetivo producir un conocimiento controlable, es decir, un conocimiento generado a través de procedimientos que el investigador debe hacer lo más claro y explícito posible. Explícito todos los pasajes lógicos y empíricos, y las elecciones que el investigador se llama inevitablemente a hacer, permite el control de su trabajo por parte de otros investigadores y posiblemente la repetición de la investigación, para probar la consistencia de los resultados. Una investigación que respeta los cánones del método científico es, por lo tanto, una investigación en la que se critican todos los pasajes individuales y las elecciones individuales. La investigación en las que las opciones son ambiguas y mal documentadas, los pasajes y las operaciones empíricas realizadas no son claras o no están documentadas adecuadamente, no permiten la formulación de la crítica y, por lo tanto, se colocan automáticamente de los cánones de la científica. Una investigación bien formulada es una investigación que estimula el debate, que da lugar a un proceso de creación de un conocimiento bien informado, internamente coherente, transparente y susceptible de ser cuestionado, un conocimiento científico.
¿Qué es un modelo empírico?
En modelado empírico. Hacer y mantener la conexión dada en experiencia entre la interpretación y el referente se basa en tres conceptos principales: observables, dependencias y agencia. Tanto en la interpretación como en su referente, el fabricante identifica los observables como entidades que pueden asumir un rango de valores diferentes, y cuyos valores actuales determinan su estado actual. Todas las interacciones que cambian el estado con la interpretación y el referente se conciben como cambios en los valores de los observables. Un cambio al valor de un observable puede ser directamente atribuible a un cambio en el valor de otro observable, en cuyo caso estos valores están vinculados por una dependencia. Los cambios a los valores observables se atribuyen a los agentes, entre los cuales el más importante es el fabricante de la interpretación. Cuando se observa que los cambios en los valores observables ocurren simultáneamente, esto puede interpretarse como una acción concurrente por parte de diferentes agentes, o como cambios concomitantes a observables derivados de una acción de un solo agente a través de dependencias. Para elaborar la conexión dada en experiencia entre la interpretación y el referente, el fabricante construye la interpretación de tal manera que sus observables, dependencias y agencia corresponden estrechamente a las observadas en el referente. Con este fin, el fabricante debe concebir formas apropiadas en las que se pueden dar las observables y las acciones de los agentes en el referente a homólogos experimentales adecuados en la interpretación.
El marco semántico que se muestra en la Figura 1 se asemeja a la adopción de trabajar con hojas de cálculo, donde el estado que se muestra actualmente en la cuadrícula es significativo solo cuando se experimenta junto con un referente externo. En este entorno, las células sirven como observables, sus definiciones especifican las dependencias y la agencia se promulga cambiando los valores o las definiciones de las celdas. Al hacer una interpretación, el fabricante explora los roles de cada agente relevante al proyectar la agencia como si fuera un agente humano e identificar observables y dependencias desde esa perspectiva. Al automatizar la agencia, se pueden utilizar las interpretaciones para especificar comportamientos de la misma manera que los comportamientos se pueden expresar utilizando macros junto con hojas de cálculo. De esta manera, las interpretaciones animadas pueden emular comportamientos similares a un programa en los que los estados intermedios son significativos y en vivo para auditar por parte del fabricante.
El desarrollo de entornos informáticos para hacer construcciones ha sido un tema continuo de investigación en los últimos treinta años. Las muchas variantes de tales entornos que se han implementado se basan en principios comunes. La red de dependencias que actualmente conectan observables se registra como una familia de definiciones. Semánticamente, tales definiciones se asemejan a las definiciones de las células de la hoja de cálculo, por las cuales los cambios a los valores de los observables en el lado derecho se propagan para cambiar el valor del observable en el LHS de una manera conceptualmente indivisible. Las dependencias en estas redes son acíclicas pero también son reconfigurables: redefinir una observable puede introducir una nueva definición que altera la estructura de dependencia. Los observables integrados en el entorno incluyen escalares, geométricos y elementos de pantalla de pantalla: se pueden elaborar utilizando estructuras de lista multinivel. Una dependencia típicamente se representa por una definición que utiliza una expresión funcional relativamente simple para relacionar el valor de un observable con los valores de otros observables. Dichas funciones se han expresado típicamente en fragmentos de código de procedimiento simple, pero las variantes más recientes de entornos para realizar las interpretaciones también permiten que las relaciones de dependencia se expresen mediante familias de definiciones contextualizadas adecuadamente. El fabricante puede interactuar con una interpretación redefiniendo los observables existentes o la introducción de nuevos observables de manera abierta sin restricciones. Dicha interacción tiene un papel crucial en la actividad experimental que informa el desarrollo incremental de la interpretación. Se pueden introducir acciones desencadenadas para automatizar el cambio de estado: estas realizan redefiniciones en respuesta a cambios especificados en los valores de observables.
En la Figura 1, identificar ‘la computadora’ como el medio en el que se crea la interpretación es potencialmente engañoso. El término computadora no es simplemente una referencia a un poderoso dispositivo computacional. Al hacer las interpretaciones, el énfasis principal está en el rico alcance potencial de interacción y perceptualización que la computadora permite cuando se usa junto con otras tecnologías y dispositivos. La principal motivación para desarrollar el modelado empírico es dar una cuenta satisfactoria de la computación que integra estos dos roles complementarios de la computadora. Los principios por los cuales James y Dewey buscaron conciliar las perspectivas sobre la agencia informada por la lógica y la experiencia juegan un papel crucial en el logro de esta integración.
El doble papel para la computadora implícita en la Figura 1 es ampliamente relevante para las aplicaciones informáticas contemporáneas. Sobre esta base, el modelado empírico puede verse como una base para una visión más amplia de la informática. Esta perspectiva se refleja en numerosas publicaciones empíricas de modelado sobre temas como tecnología educativa, diseño asistido por computadora y desarrollo de software. La creación de interpretaciones también se ha propuesto como una técnica adecuada para apoyar el construccionismo, según lo concebido por Seymour Papert, y para cumplir con las garantías de ‘construcción’ identificada por Bruno Latour.
¿Qué es un modelo empírico ejemplos?
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El estudio de la farmacocinética describe la absorción, distribución y eliminación de un fármaco y sus metabolitos en términos cuantitativos (ver Capítulo 1). Idealmente, un modelo farmacocinético utiliza el curso temporal observado para las concentraciones de fármacos en el cuerpo y, a partir de estos datos, obtiene varios parámetros farmacocinéticos para predecir los resultados de la dosificación de fármacos, la farmacodinámica y la toxicidad.
Al desarrollar un modelo, el farmacocineticista hace ciertas suposiciones subyacentes en cuanto al tipo de modelo farmacocinético, el orden de los procesos de velocidad, el flujo sanguíneo tisular, el método para la estimación del volumen plasmático o tisular y otros factores. Incluso con un enfoque más general, como el método no compartativo, a menudo se supone que la eliminación de fármacos de primer orden se supone en el cálculo de. Al seleccionar un modelo para el análisis de datos, el farmacocineticista puede elegir más de un método de modelado, dependiendo de muchos factores, incluidas las condiciones experimentales, el diseño del estudio y la integridad de los datos. La bondad de ajuste al modelo y los parámetros farmacocinéticos deseados son otras consideraciones. Cada parámetro farmacocinético estimado tiene una variabilidad inherente debido a la variabilidad del sistema biológico y de los datos observados.
A pesar de los desafíos en la construcción de estos modelos farmacocinéticos, tales modelos han sido extremadamente útiles para describir el curso temporal de la acción del fármaco, mejorar la terapia farmacológica al mejorar la eficacia del fármaco y minimizar las reacciones adversas a través de regímenes de dosificación más precisos. Los modelos farmacocinéticos se utilizan de manera rutinaria dentro del proceso de desarrollo de nuevas moléculas o sistemas de administración de fármacos.
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