Proyecto de validación y análisis

01 · Punto de partida

El caso: ¿ampliar el tanque a 18?

La planta duda entre tope 14 (actual) y obra a 18. El modelo promete decidir con datos de 12 semanas, tolerancia ±1,0 y riesgo declarado. Tu proyecto recorre los 46 temas en 5 fases y entrega informe de una página + ficha + código.

• ¿El simulador obedece al papel (T1–T4)?
• ¿Reproduce el pasado y anticipa (T5–T8)?
• ¿Con qué precisión y réplicas (T9–T33)?
• ¿Qué decide y con qué riesgo (T34–T45)?

02 · Alcance y entregables

Qué entregar para aprobar

03 · Fases paso a paso

El camino en 5 semanas (o 5 días intensos)

1. 1
   Verificar (T1–T4, T29–T31).

   Spec + suite + trazas + semillas + w. Sin 6/6 no se sigue: todo lo demás sería validar un bug.

2. 2
   Datos y calibración (T9–T11, T18–19).

   Linaje, limpieza, θ* por grilla/MV en train. Guardar test sellado.

3. 3
   Validar (T5–T8, T12–T17, T20–T22).

   Histórica, predictiva, expertos, bondad, MAE/MAPE/RMSE. Dictamen con tolerancia.

4. 4
   Experimentar (T26–T28, T32–T38).

   IC, n*, longitud, estacionario, sensibilidad, escenarios, factorial, alternativas.

5. 5
   Comunicar (T39–T45).

   Interpretar sin p-hacking, graficar honesto, frase con riesgo, ficha + informe que firma.

04 · Criterios de éxito

Aprobado, no perfecto

«No válido» aprueba

Un «no válido con evidencia» (MAE 2,1 > 1,0, test sellado) vale más que un «válido» maquillado. Honestidad > optimismo.

Riesgo declarado

α, potencia, supuestos S y colas en el informe (Temas 41–42). Sin riesgo no hay firma.

Réplica externa

Un colega corre tu comando y obtiene tus tablas. Sin eso el proyecto es borrador (Tema 43).

05 · Esqueleto en Python

El proyecto mínimo que integra todo

import math, random
# 1. Spec + simulador verificado (T2-T3)
def simular(n0, ent, sal, tope, pasos):
    n, h = n0, []
    for _ in range(pasos):
        n = max(0, min(tope, n + ent - sal))
        h.append(n)
    return h
assert simular(10, 3, 2, 14, 3) == [11, 12, 13]
# 2. Calibrar balance en train (T9)
train = [11, 12, 13, 14, 15, 16]
mejor = min([round(0.5+0.25*k, 2) for k in range(7)],
            key=lambda b: sum(abs(s-r) for s, r in zip(simular(10, b, 2, 14, 6), train))/6)
# 3. Validar en test + IC (T5, T26)
test = [17, 18, 19, 20, 21, 22]
sim_t = simular(10, mejor, 2, 14, 12)[6:]
mae = sum(abs(s-r) for s, r in zip(sim_t, test))/len(test)
print(f"theta*={mejor} MAE test={mae:.2f} (tol 1.0: {'Válido' if mae <= 1.0 else 'No válido'})")

θ* = 1,0, MAE test = 0,00: el caso ideal valida. Tu proyecto real tendrá ruido: IC, n* y riesgo completan.

Manifiesto que cierra

print({"commit": "proyecto-v1", "maestra": 7, "n": 64, "w": 4, "tol": 1.0})

06 · Exploración

Laboratorio: tablero del proyecto

Tu balance calibrado, tus réplicas n y tu w alimentan 4 semáforos: suite (¿código obedece?), MAE test ≤ 1 (¿valida?), EE ≤ 0,25 (¿preciso?) y truncado aplicado. El global solo da verde con los 4. Llegá al verde honesto.

Barras: suite (código), validación (MAE), precisión (EE) y truncado (w). Verde = pasa; rojo = falla con motivo.

Preguntas para explorar

1. Con θ*=1, n=64 y w=4: ¿MAE, EE y verdes? ¿Global?
2. Mové θ* a 1,5 sin tocar lo demás: ¿qué semáforo cae? ¿El proyecto sigue firmando?
3. Poné w=0 con θ* correcto: ¿qué semáforo cae? ¿Por qué un detalle «menor» voltea el global?

07 · Comprensión

Cómo reprobar con brillo

08 · Práctica guiada

Tres hitos que entregan

Hito 1: verificación que blinda

¿Suite mínima que exige?

print("6 asserts exactos + invariante + determinismo + historia dorada (T3)")

Hito 2: validación que juzga

¿MAE + test que dictaminan?

print("MAE test ≤ tol + chi/K-S + predictiva + frase con riesgo (T5-T17, T41)")

Hito 3: informe que firma

¿Una página que decide?

print("Titular + tabla(IC) + gráfico + riesgo + ficha/manifiesto (T43-T45)")

09 · Síntesis y cierre

Lo que el curso te deja

Volvé al índice, recoré los 46 temas con el tablero en verde y presentá tu proyecto: verificar, validar, experimentar y comunicar ya es tu oficio.