Interpretación incorrecta

01 · Punto de partida

El último lugar donde todo se pierde

El modelo puede estar verificado (Tema 35), validado (Tema 36) y bien ejecutado (Tema 33). Igual se puede concluir cualquier cosa: basta leer una media sin su dispersión, una sola semilla como verdad o un porcentaje sin su base. La interpretación es el último eslabón y el más frágil, porque ya no hay asserts que griten.

Interpretar bien es frenar el apuro: dudar del ganador, abrir la dispersión, repetir con otra semilla y contextuar el número antes de decidir.

• ¿La diferencia supera al ruido de las réplicas?
• ¿El promedio esconde picos o repartos desparejos?
• ¿Otra semilla cuenta la misma historia?
• ¿El número decide algo en contexto real?

02 · Vocabulario mínimo

Azar, promedio y contexto

03 · Tres trampas

Cómo el apuro inventa ganadores

1. 1
   Ruido disfrazado de efecto.

   Con pocas réplicas, el azar reparte ganadores falsos que otra semilla invierte.

2. 2
   Promedio sin reparto.

   La media iguala lo desparejo: esconde quién espera, cuándo y cuánto sufre el pico.

3. 3
   Número sin contexto.

   El decimal fuera de unidades, base y uso: «bajó 1,1» sin decir de dónde ni para qué alcanza.

Empate técnico

Diferencia menor que su error: no hay ganador declarado.

Ganador falso

Ventaja que solo existe en pocas réplicas o una semilla.

Base

Valor de referencia sin el cual el porcentaje no informa.

Contexto

Unidades, rango y uso que dan sentido al número.

04 · Protocolo

La lectura en cinco frenos

Se duda del ganador, se abre la dispersión (Tema 34), se repite con otra semilla, se contextúa en unidades y uso, y recién se concluye. Lo que no sobrevive a los frenos es apuro.

05 · En Python

El ganador de una sola semilla miente

Con pocas réplicas, cambiar la semilla invierte al «ganador». La prueba cabe en un bucle:

import random

def media(n, semilla):
    rng = random.Random(semilla)
    return sum(8 + rng.choice([-2, -1, 0, 1, 2]) for _ in range(n)) / n

for semilla in [7, 8, 9]:
    print(semilla, round(media(3, semilla), 2))

Porcentajes con base, siempre

El porcentaje sin absoluto ni base es el truco favorito del apuro:

def informe(antes, despues):
    cambio = despues - antes
    pct = 100 * cambio / antes if antes else 0
    return f"{antes} → {despues} ({cambio:+} absoluto, {pct:+.0f}%)"

print(informe(2, 3))
print(informe(200, 300))

06 · Exploración

Laboratorio: el ganador falso

A y B tienen la misma espera real salvo la mejora que elijas (0 = gemelos). Con pocas réplicas, el ruido inventa un ganador que otra semilla desmiente. Subí las réplicas y mirá cómo la verdad aparece.

Nubes de réplicas con media ± error. Si las barras se solapan, declarar ganador es apuro.

Preguntas para explorar

1. Con mejora 0 y 4 réplicas, recor ré las semillas 7, 8 y 9. ¿El «ganador» se mantiene?
2. Subí a 25 réplicas con mejora 0. ¿Las medias se acercan y las barras se solapan más?
3. Poné mejora 2 con 25 réplicas. ¿Cuándo el ganador deja de ser sospechoso?

07 · Comprensión

Confusiones frecuentes

08 · Práctica guiada

Ejercicios con Python

Ejercicio 1: el ganador que cambia

Con n = 3, ¿el ganador sobrevive a tres semillas?

import random

def media(n, semilla):
    rng = random.Random(semilla)
    return sum(8 + rng.choice([-2, -1, 0, 1, 2]) for _ in range(n)) / n

for s in [7, 8, 9]:
    print(s, round(media(3, s), 2))

Ejercicio 2: informar sin trampa

Informá un cambio de 2 a 3 con absoluto, base y porcentaje.

antes, despues = 2, 3
print(f"{antes} → {despues} ({despues - antes:+}, {100 * (despues - antes) / antes:+.0f}%)")

Ejercicio 3: declarar el empate técnico

Con diferencia 0,2 y error 0,9, ¿hay ganador?

dif, err = 0.2, 0.9
print("gana" if abs(dif) > err else "empate técnico: más réplicas")

09 · Síntesis

Ideas para recordar

En el próximo tema miraremos afuera del curso: aplicaciones científicas.