Determinismo:Modelo determinstico: Son modelos cuya solucin para determinadas condiciones es nica y siempre la misma, as mismo son aquellos donde se supone que los datos se conocen con certeza, es decir, supone que cuando el modelo sea analizado se tiene disponible toda la informacin necesaria para la toma de decisiones.

Es un modelo matemtico donde las mismas entradas producirn invariablemente las mismas salidas, no contemplndose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Est estrechamente relacionado con la creacin de entornos simulados a travs de simuladores para el estudio de situaciones hipotticas, o para crear sistemas de gestin que permitan disminuir la incertidumbre. La inclusin de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinstico har posible que ste se aproxime a un modelo probabilstico o de enfoque estocstico.

El determinismo es la corriente de filosofa que explica la realidad en trminos causales de causa y efecto. Es decir, todo acontecimiento actual condiciona todo acontecimiento posterior incluso en el plano del pensamiento.

Los modelos determinsticos son los que hacen predicciones definidas de cantidades, dentro de cualquier distribucin de probabilidades; tambin se les puede definir como aquellos que se aplican a problemas en los que hay un solo estado de la naturaleza, y donde variables, limitaciones y alternativas son, despus de que se aceptan los supuestos, conocidos, definibles, finitos y predecibles con confidencia estadstica. Algunos modelos, herramientas o tecnicas determinsticas son: programacin lineal, anlisis de Markov, costo/beneficio, entre otros (krone, 1980; Lpez, 2001). En otras palabras, un modelo determinstico se construye para una condicin de certeza supuesta, y el modelo asume que solo hay un resultado posible (el cual es conocido) para cada accin o curso alternativo (Malczewski, 1999).

Modelo probabilstico: Tambin conocido como modelo estocstico, en este algn elemento no se conoce con anticipacin, incorporando as la incertidumbre.Los modelos probabilsticos estn ampliamente basados en aplicaciones estadsticas para la evaluacin de eventos incontrolables (o factores), as como tambin la evaluacin del riesgo de sus decisiones. El estado del sistema est determinado tanto por las acciones predecibles del proceso como por elementos aleatorios.

Los pronsticos probabilsticos cuantifican el nivel de incertidumbre asociado a la ocurrencia de un evento determinado. Dicha incertidumbre puede adaptarse incluso a las condiciones de predecibilidad asociadas a las diferentes situaciones.La probabilidad tiene una historia mucho ms larga. La Probabilidad se deriva del verbo probar lo que significa "averiguar" lo que no es tan fcil de obtener o entender.Probabilidad Es la medida de la posibilidad de ocurrencia de un evento. Incertidumbre Es el grado de separacin entre el nivel de conocimiento del proceso y el estado de certidumbre total.