Proyecto de simulación

01 · Punto de partida

El curso en un modelo

En el Tema 49 la calle pedía planes. Ahora vos entregás: una pregunta propia, un modelo que corre y una evidencia que se banca preguntas. El proyecto une pregunta (Tema 41), población (Tema 40), medida (Tema 44) y validación (Tema 45) en una entrega que cierra el curso.

Por eso el proyecto no es el modelo más grande: es el más defendible. Chica la pregunta, clara la regla y completa la evidencia.

• ¿Qué pregunta responde en una frase?
• ¿Qué regla mínima la pone en marcha?
• ¿Qué escenarios la ponen a prueba?
• ¿Qué evidencia la deja en pie?

02 · Definición

Pregunta, modelo y evidencia

Toda entrega combina qué se pregunta, con qué se corre y con qué se prueba:

03 · Entrega

Borrador que muestra frente a proyecto que defiende

El borrador corre una vez; el proyecto responde qué, cómo y con qué banda. La diferencia es evidencia.

Proyecto

Pregunta más modelo mínimo más evidencia con réplicas. Se mide con mejora, banda y límite.

Alcance

Recorte declarado: qué entra y qué no. Chica la pregunta, grande la defensa.

Entregable

Código, informe y figura con leyenda: lo que otro necesita para repetir.

Defensa

Respuesta a qué pasa si: otro inicio, otro parámetro, otro dato. Sin defensa no hay cierre.

04 · Ciclo

La ronda que entrega

Cada proyecto recorta, modela y prueba, en este orden sin saltear:

1. 1
   Recortar la pregunta.

   Una frase con métrica y escenario: qué cambia y cómo se mide.

2. 2
   Modelar lo mínimo.

   Crear, ubicar y dotar más regla de a una: lo justo que mueve la pregunta.

3. 3
   Probar con banda.

   Base vs plan con R réplicas, índice con base y límite declarado.

05 · Representación en Python

Esqueleto que corre entero

El proyecto mínimo entra en una función: poblar, correr ticks y medir. Lo demás es escalarlo.

import random
def proyecto(semilla=50, palanca=0.0, T=20):
    random.seed(semilla)
    x = 0.1
    for _ in range(T):
        x = x + (0.3 * (1 - palanca)) * x * (1 - x)
    return round(x, 3)

print(proyecto(), proyecto(palanca=0.5))

Base y plan en dos llamadas: el esqueleto ya compara antes de crecer.

Banda que defiende

Mismo plan con varias semillas: media que informa y rango que advierte.

def banda(semillas=(1, 2, 3), **kw):
    fs = [proyecto(semilla=s, **kw) for s in semillas]
    return round(sum(fs) / len(fs), 3), round(max(fs) - min(fs), 3)

print(banda(), banda(palanca=0.5))

06 · Exploración

Laboratorio: tablero del proyecto

Tres casos mínimos con su palanca: difusión con siembra, tráfico con freno y opinión con tolerancia. La palanca mueve el plan y las réplicas ponen la banda. Gris base, verde plan. ¿Qué caso deja tu pregunta en pie?

Cada par de barras es base contra plan con ruido por réplica: finas las historias, gruesa la media. El deslizador de caso cambia la pregunta; la palanca y las réplicas valen para los tres. Pulsá Nueva base para otro lote gemelo.

Preguntas para explorar

1. Con palanca 0, ¿hay mejora? ¿Por qué sin mover nada no hay proyecto aunque haya réplicas?
2. Subí las réplicas al máximo con palanca media. ¿La banda se aquieta? ¿Qué compra cada réplica?
3. Probá los tres casos con la misma palanca. ¿El orden se mantiene? ¿Qué parte es caso y qué parte es suerte?

07 · Comprensión

Confusiones frecuentes

08 · Práctica guiada

Ejercicios con Python

Ejercicio 1: base contra plan

Ejecutá y compará. Luego llevá la palanca a 0.

def proyecto(palanca=0.0):
    return 0.9 * (1 - 0.5 * palanca)

print(proyecto(), proyecto(0.5), proyecto(0.0))

Ejercicio 2: predecir la banda

Sin ejecutar primero: finales 0,8, 0,85 y 0,75. ¿Media y rango?

f = [0.8, 0.85, 0.75]
print(sum(f) / 3, max(f) - min(f))

Ejercicio 3: alcance que recorta

Si tu pregunta nombra 3 mecanismos, ¿cuántos entran al mínimo? Escribilo.

print("uno: el que mueve la pregunta")

09 · Síntesis

Ideas para recordar y cierre del curso

Con esto cerramos el curso: del agente que percibe y decide al colectivo que emerge, se mide, se valida y se escala. Tu próximo modelo empieza con una frase y termina con evidencia.