entonces, como les dije ahora vamos a hablar acerca de cómo podemos analizar los
datos y como vimos en la corrida anterior del modelo, en forma eventual el 10% de
arriba de la riqueza supera al 50% de abajo, lo que nos muestra esta clase de
disparidad en la riqueza y que la podemos ver en este modelo económico muy simple
una pregunta que los invetigadores pueden hacer es: este es un factor del modelo?
es un factor de la corrida aleatoria del modelo o es un hallazgo consistente? bueno
por suerte NetLogo tiene la posibilidad de explorar esa pregunta con una
funcionalidad en particular; entonces hay en el menú de herramientas algo que se
llama "Espacio de la Conducta" y en el espacio de la conducta podemos construir
un experimento de nuestro modelo; en este contexto en particular podemos preguntar
si corremos el modelo muchas veces, si corremos el modelo muchas veces,
necesitamos esta clase de afirmaciones en las que el modelo tiene la suficiente
habilidad para encontrar estos hallazgos acerca del 10% de arriba vs el 50% de
abajo de la riqueza; es una forma continua de los hallazgos del modelo
podemos crear un experimento que nos permitirá explorar esos resultados
y, primero que nada, tenemos que ponerle un nombre, como se llama el experimento,
si tuviéramos parámetros de entrada, aquellos, podrían ser muchos, y podrían
también hacer cosas como digamos que el número de agentes es un parámetro del
modelo; si ese fuera el caso entonces podríamos tener un comando, digamos que el
número de tortugas podría ser una forma estándar, que se modifica; en este caso es
500, pero podríamos probar con miles, 50, si queremos explorar todos estos valores
diferentes; pero en este caso vamos a ver en forma muy rápida como repetir el
experimento varias veces, entonces vamos a repetir la misma corrida del modelo 10
veces, esto se usa si se quiere correr con la combinación; esto no es muy importante
para estos resultados en particular, podemos tenerlo chequeado
cómo vamos a medir todo esto? bueno lo vamos a medir usando estos 2
reporteadores que, en particular los del 10% de arriba de riqueza y de abajo
50% de la riqueza; si nos hacemos la pregunta; es siempre el caso que luego de
un período largo de tiempo el 10% de arriba de la riqueza supera al 50% de
abajo? podemos medir la corrida en cada paso; en realidad no lo necesitamos para
este modelo, podemos deschequearlo, sólo necesitamos saber qué valor es al final de
la corrida; y luego podemos confeccionar configuraciones de comandos más complejas
si queremos; podemos configurar comandos de Go más complejos; podemos agregar
condiciones de parado más complejas; pero en realidad en este caso lo que queremos
es correr el modelo varias veces, lo podemos correr 10.000 veces (ticks)
ese es el experimento muy simple que vamos a correr; vamos a comenzarlo
vamos a controlar cuántas veces el núcleo de tu máquina se usa para correr este
modelo debido a que se corre en forma simultánea
vamos a usar siempre una tabla, pero en este caso me parece que es más simple de
analizar y le tenemos que decir en dónde va a guardar esos datos, lo voy a poner en
mi escritorio por ahora
lo pueden ver corriendo y lo pueden observar corriendo si quiren, pero, dicho
sea de paso, en realidad está corriendo, pero en fondo, como ya comentamos, pero
puedo visualizarlo; si hacemos eso entonces lo que sucede es que nos va a
tomar mucho tiempo completar todas las corridas; en cambio si apagamos la
visualización, todo sucede de forma mucho más rápida; pero aún en ese caso, igual
nos va a llevar, veamos, 30 segundos para hacer todo; bueno no parece tanto y
nos dice cuánto tiempo tomará debido
son algunos cientos los que tarda, por lo que 40 segundos; va a tomar
aproximadamente 400 segundos para terminar una iteración del modelo; podemos salvar
un poco de tiempo y en vez de asignar acá que se pueda ver el contador, voy a pausar
el video un poco y volverá y podemos ver los resultados
ok, mi modelo terminó de correr y dicho sea de paso, tomó correr todo el modelo en
mi máquina un poco más de 40 minutos y de hecho la corrida nro. 1 tardó 10000 antes
de terminar y uno puede preguntarse por qué terminó, está hecho, esta corrida, o
qué pasará la siguiente corrida; lo que tenemos que recordar que estamos corriendo
otras 7 corridas en el fondo; algunas de ellas se completan un poco más temprano,
empiezan antes que otras, entonces puede que lleguemos al punto donde la 1ra
corrida terminó, pero aún no hay un punto de comienzo para otra corrida debido a que
las otras están corriendo en el fondo, básicamente tengo que esperar que esas
corridas del fondo, que no estamos viendo como terminan; es una larga historia en
corto que eventualmente termina en 40 minutos
tarda todo eso en hacerlo y ahora vamos a traer los resultados, lo que hacemos es
simplemente en mi máquina hago doble click en el archivo cvs donde están los
resultados y me va a abrir el Excel
acá tenemos a la ventana de Excel que se está abriendo y ahí tenemos nuestras 10
corridas; el orden de los valores de salida es el de cómo se completaron las
corridas, la corrida 5, por la razón que fuera terminó 1ro y así sucesivamente si
bajamos por la lista y 9 y 10 son las últimas que lo hicieron, tenemos valores
de medida, lo acerco un poco
oh el zoom
lo acerco, ahora tenemos nuestras medidas justo acá, este es el 10% de arriba de la
riqueza y este es el 50% de abajo y así estos números están muy cerca uno del otro
pero se ven diferentes de los del 10% de arriba de la riqueza, es siempre mayor que
el 50% de la riqueza de abajo, entonces rápidamente podemos verificarlo,
escribiendo nuestra pequeña función en Excel, sumamos, y si queremos podemos usar
la pequeña suma que acabo de generar y obtenemos la suma de la riqueza y podemos
sumar la otra y obtenemos la suma de la riqueza pero por supuesto
en verdad lo que hicimos con la suma fue ver que estos números son usualmente más
grandes pero en vez de eso puede que querramos mirar los valores promedio de
estos 2
perdón, promedio (así se llama en Excel) podemos ver el promedio del 10% de riqueza
de arriba y el promedio del 50% de riqueza de abajo y comparar estos 2 valores y eso
usualmente es una forma más característica de describir estas 2 distribuciones; ahora
por supuesto, debido a que el 10% de riqueza de arriba es más grande que el 50%
de riqueza de abajo; todavía podemos ver el promedio; debe ser el 10% de arriba por
la forma en que lo corrimos; entonces podemos correr un test estadístico para
determinar si son de hecho estadísticamente diferentes uno del otro
podemos ver estos resultados, uno rápido que pueden hacer es simplemente mirar qué
desvío estándar posee, podemos hacer 2 *
desvío estándar
creo que es 1 i, sí ahí está
entonces pueden ver que si, podemos ver si se solapan; puedo restar 647 de este valor
y sumar 416 para ver si se solapan y la respuesta es no, no lo hacen, se redondea
12000 y se redondea 10400; estas no son elaboraciones estadísticas; el promedio de
ellas nunca serán el mismo, pero eso es un punto más estadístico y no un tema de los
modelos basados en agentes, entonces lo voy a dejar ahí por ahora y si
esto es, hemos avanzado desde crear un modelo, desde tener la idea de hacer un
modelo a construir el modelo hasta poder analizar los resultados y generalizar
algunos supuestos inciales sobre cuáles deberían ser los resultados para ese
modelo
eso es lo básico, esto es de lo que se trata cuando uno construye un modelo
basado en agentes; entonces esto es todo para este pequeño tutorial; la próxima
unidad es un resumen donde les voy a dar algunos ejercicios para que realicen en
sus casas; para que puedan hacer lo que yo acabo de hacer, arrancando desde cero,
van a construir su propio modelo, lo construyen y creo que van a tener la
habilidad para hacerlo, ya tienen todas las herramientas y espero que disfruten
esa experiencia, gracias