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