hola vamos a hablar un poco de la relación entre la variación en la estocasticidad
y la validación, así la estocasticidad significa que no se puede comparar un
conjunto de resultados del mundo real y uno de los resultados del modelo, porque
los modelos pueden ser estocásticos
y debido al hecho de que no son deterministas, comparar un solo conjunto
es el camino equivocado, de hecho si volvemos al ejemplo de la búsqueda de
conducta, lo que hicimos fue correr el modelo muchas muchas veces, los k-media,
comparar los resultados para ver cuan cerca las medias cuadradas están a lo
largo del tiempo
identificar la medida apropiada de comparación, cómo comparar nuestros
resultados azarosos con un conjunto de datos del mundo real, puede ser difícil
cada medida incluye otras medidas de las que discutimos en la clase previa,
correlación, medias cuadradas, L1, L2, todas estas cosas y más, y realmente
dependemos de que tenemos en nuestro campo y cómo se ven los datos
a veces es útil dividir nuestro modelo en resultados variables o invariables, en
otras palabras es algo que siempre va a suceder
podemos examinar el modelo, ver los valores de salida que ocurren todo el
tiempo versus los valores de salida que ocurren algunas veces
y la razón de esto, por la que puede ser útil es que nos puede decir cuando nuestro
modelo que están pasando algunas cosas y cuando no estamos seguro que esté actuando
una dependencia de sendero, de la que hablaremos en un momento
por ejemplo, podría ser que la difusión siempre exceda un pico antes de un tiempo
t, alcanza ese pico al tiempo t
pero el 50% del tiempo,alcanzará ese pico ante del tiempo t-n o algo por el estilo
esta forma de dividir las cosas en resultados variantes e invariantes puede
ayudarnos a comprender qué aspectos del modelo son estocásticos o qué aspectos de
la estocasticidad están afectando los resultados de nuestro modelo
este análisis de lo invariable y de lo variable puede también ayudarnos la
dependencia de sendero, la dependencia de sendero es cuando eventos que ocurren muy
temprano en la corrida del modelo afecta en forma importante la salida, en algún
sentido, cuando tenemos un efecto dramático en los resultados del modelo
esto quiere decir que cosas como por ejemplo
puede ser que cierto influenciador adopte o fracciones de influenciadores adoptan el
producto bien temprano, esto puede afectar
grandemente cuando se alcanza el pico de adopción
si el modelo exhibe un gran número de salidas variadas
esto podría ser una pista
que indique que existe alguna clase de dependencia de sendero
por el otro lado podría ser que sólo sea que tenemos estocasticidad en el modelo
entonces tratando de ver las relaciones entre la cantidad de variación y cuando
aparecen temas que podrían indicar dependencia de sendero o estocasticidad
puede ser difícil de hacer y es algo que exige pensar un poco
hay muchas ideas sobre la dependencia de sendero y estocasticidad vienen de un
paper que fue escrito en 2005, donde estábamos buscando un desarrollo de MBA
estos son algunos gráficos de ese paper y en este caso podemos ver una vista simple
de la salida del modelo, esto indica que algunas partes están desarrollando
y esta es una realización simple del modelo, pero podemos ver la frecuencia
con la cual cada área fue desarrollada y luego clasificamos en regiones variantes e
invariantes, lo que hicimos fue asignar
si menos del 10% de nuestras corridas
esa área nunca fue desarrollada, la llamamos invariante o si en más del 90% de
las corridas está siempre desarrollada, la llamamos variante, ok? invariante y así
podemos comenzar a ver que los puntos negros, que son los invariantes y los
puntos blancos que son las regiones variables y los puntos grises son las
regiones variantes, ahí es donde los modelos predicen que pueden haber áreas de
diferencias y aquí se está comparando dos referencias
utilizando esto podemos ver los resultados y determinar que puede ser posible para
ellos que sea sencillo de fijar, las regiones variantes significan que puede
haber pequeños centros que pueden afectar los resultados
pensando en estos diferentes aspectos de como realizar las validaciones y qué es lo
que la validación puede ayudarnos a obtener, puede ayudarnos también a
entender como influenciar en nuestro modelo
la validación tiene una serie de diferentes aspectos que son muy útiles
los modelos validados nos permiten entender el mundo que nos rodea, nos ayuda
a entender cuando podemos influenciar las posibilidades futuras, en el ejemplo del
desarrollo de la tierra, si conocemos los escenarios y son muy variables, pero es a
la vez sensitivo con respecto a la ecología, podemos proveer de algunos
sentimientos para que la gente se quede en esa área y sabemos que pude suceder, puede
que otra área puede combinar desarrollo y sensibilidad ecológica y entonces esa área
no concentre nuestras políticas, pero podemos focalizar en tratar de preservar
otra parte del medio ambiente
otra vez, los beneficios de la validación y de la verificación no son dicotómicos
sino continuos
los modelos no son válidos o inválidos
son más o menos válidos dependiendo de como fueron validados
y al final lo que los modelos validados pueden ser filosóficamente profundos
lo que es interesante es
muchas veces lo primero que uno hace cuando valida un modelo es quebrar la
validación debido a que uno quiere probar algo que se percibe en el mundo real
pero lo importante para recordar es que el modelo es válido si el modelo encaja con
los estándar de validación de la audiencia esperada
hasta que punto el modelo usa un tipo de validación y es un modo válido depende de
que es lo que piensa nuestra audiencia de un modelo que valga la pena
hay problemas a veces, porque diferentes audiencias quieren cosas diferentes
pero al final, el único modo en que en verdad se puede juzgar el éxito de tu
modelo es con la validación