Análisis de sensibilidad

01 · Punto de partida

Calibrar todo es no priorizar nada

El tanque tiene entrada, salida, tope e inicial. ¿Mides el tope con láser o estimas la entrada con lluvia de ideas? Sin sensibilidad, repartes esfuerzo a ciegas y calibras (Tema 9) lo irrelevante con precisión cara.

• ¿Qué parámetro mueve más la salida?
• ¿Lineal o con umbral (tope)?
• ¿Interactúan entre sí?
• ¿Dónde enfocar datos y calibración?

02 · Definición

Local, OAT y global

03 · Método

Protocolo OAT en 5 pasos

1. 1
   Fijar base y rangos honestos.

   Base = valores nominales; rango = incerteza real (±1, no ±0,01 cosmético).

2. 2
   Mover uno ±, resto fijo.

   Salida = nivel final en 12 pasos. Anotar Δy⁺ y Δy⁻ (asimetría avisa umbral).

3. 3
   Ordenar en tornado.

   Barras |Δy| de mayor a menor: el top-2 manda en calibración y medición.

4. 4
   Probar interacción del top-2.

   Mover ambos juntos: ¿suma o multiplica? Si multiplica, OAT subestima.

5. 5
   Decidir foco.

   Sensible + incierto = medir y calibrar. Insensible = fijar y olvidar.

04 · Umbrales e interacciones

Lineal, techo y combo

Elástico

(Δy/y)/(Δθ/θ): sin unidades, compara peras con manzanas. Elástico 2 = 1% en θ mueve 2% en y.

Interacción

Entrada × salida: juntas mueven más que sumadas. Se prueba moviendo el par (diseño Tema 36).

Insensible + incierto

No gastar: fijar en nominal y documentar. La sensibilidad también sirve para no trabajar.

05 · Representación en Python

Tornado OAT en 20 líneas

def final(ent, sal, tope, inicio=10, pasos=12):
    n = inicio
    for _ in range(pasos):
        n = max(0, min(tope, n + ent - sal))
    return n

base = {"ent": 3, "sal": 2, "tope": 14}
y0 = final(**base)
for k, delta in [("ent", 1), ("sal", 1), ("tope", 4)]:
    b = dict(base)
    b[k] += delta
    print(f"{k}+{delta}: {y0} -> {final(**b)} (Δ {final(**b)-y0:+.0f})")

Entrada/salida ±12, tope +0 (holgado no muerde): el tornado ya tiene top-2.

El tope despierta saturado

print("holgado:", final(3, 2, 14), "vs tope+4:", final(3, 2, 18))
print("saturado:", final(5, 1, 14), "vs tope+4:", final(5, 1, 18))

06 · Exploración

Laboratorio: tornado vivo del tanque

Base con tu entrada, salida y tope (inicio 10, 12 pasos). Cada barra mueve ese parámetro +1 (tope +4) y mide Δ final. El ranking se reordena solo: observá cómo el tope pasa de invisible a rey cuando el sistema se satura.

Izquierda: tornado ordenado de |Δ|. Derecha: trayectorias base y con cada +δ. El tope solo se ve cuando aplasta la curva.

Preguntas para explorar

1. En base (3, 2, 14): ¿ranking y Δ de cada uno? ¿Dónde enfocarías la medición?
2. Subí entrada a 6 (saturado): ¿qué le pasa al tope? ¿Sigue decorando?
3. Bajá el tope a 8 con base holgada: ¿Δ del tope? ¿Qué enseña sobre OAT en un solo punto?

07 · Comprensión

Confusiones frecuentes

08 · Práctica guiada

Ejercicios con Python

Ejercicio 1: ranking OAT

¿Top-1 entre entrada +1, salida +1 y tope +4?

def final(ent, sal, tope, inicio=10, pasos=12):
    n = inicio
    for _ in range(pasos):
        n = max(0, min(tope, n + ent - sal))
    return n
y0 = final(3, 2, 14)
for k, v in [("ent", final(4, 2, 14)), ("sal", final(3, 3, 14)), ("tope", final(3, 2, 18))]:
    print(k, f"{v-y0:+.0f}")

Ejercicio 2: elástico que compara

¿Elástico de entrada +33% (3→4)?

y0, y1 = 14, 24  # final base y con +1 (ejemplo saturado parcial)
print(f"elástico = {(y1-y0)/y0:.2f}/{1/3:.2f} = {((y1-y0)/y0)/(1/3):.2f}")

Ejercicio 3: interacción del par

¿Suma o multiplica entrada + salida juntas?

print("OAT: +12 y -12. Juntas +1/-1 balance 2: +24 (suma lineal aquí)")
print("Con tope: el par saturado multiplica por el techo: probar junto")

09 · Síntesis

Ideas para recordar

En el próximo tema jugaremos con futuros: análisis de escenarios.