Чтобы определить, какому критерию не удовлетворяет «хорошая» модель, давайте рассмотрим каждый из предложенных критериев:
- Модель не должна допускать постепенные изменения. Этот критерий может быть интерпретирован как требование к модели быть статичной и не изменяться с течением времени. Однако, в реальности, хорошие модели должны быть способными адаптироваться к изменениям в данных или условиях. Поэтому этот критерий не является обязательным для «хорошей» модели.
- Модель должна быть простой и понятной пользователю. Это важный критерий, так как сложные модели могут быть трудны для понимания и использования. Простота и понятность помогают пользователю лучше интерпретировать результаты и принимать обоснованные решения.
- Модель должна быть целенаправленной. Хорошая модель должна иметь четкую цель и предназначение. Это позволяет сосредоточиться на решении конкретной задачи и избегать ненужной сложности.
- Модель должна быть удобной в управлении и обращении. Удобство в использовании модели также является важным критерием. Если модель трудна в управлении, это может снизить ее эффективность и сделать ее менее полезной для пользователя.
Таким образом, исходя из анализа, можно сделать вывод, что критерием, которому не удовлетворяет «хорошая» модель, является «модель не должна допускать постепенные изменения». На самом деле, хорошая модель должна быть гибкой и способной адаптироваться к изменениям, что делает ее более полезной в реальных условиях.