una vez que tenemos estas dos diferentes dimensiones acerca de la validación, la
validación de frente y validación empírica micro versus macro
podemos combinarlas, tomando las nociones de entrada y salida, pensemos que las
diferencias convencionales para las validaciones son para proveer alguna
indicación de que el modelo está validado
en un artículo que escribimos con Rust, discutimos los estándares para la
validación y sugerimos que se deberían manejar cada uno de estos estándares
cuando desarrollamos nuestros modelos
una es la validación de micro confrontación, mostramos que los elementos
del modelo implementado para los agentes se corresponden con los elementos del
mundo real, nos aseguramos que los agentes de verdad, se ven parecidos a los agentes
del mundo real, en términos de sus propiedades y de su conducta
la siguiente es la validación de la macro confrontación, donde los resultados de la
salida y los procesos mediante los cuales las cosas suceden en el modelo, coinciden
en algún sentido con los patrones de conducta del mundo real
la siguiente es la validación de la entrada empírica, donde los parámetros y
las formas en que asignamos los valores de entrada, se corresponden empíricamente con
algunos de los datos que pudimos obtener del mundo real del mundo real del fenómeno
y por último y lo más importante y lo que la gente piensa en validaciones empíricas
es que los números que mi modelo está produciendo se corresponden con datos del
mundo real, y esto puede ser alcanzado en un número diferente de formas
uno puede simplemente estilizar los hechos por ejemplo, nosotros sabemos que la
difusión sigue una curva en forma de S
mostramos en nuestro modelo, en el modelo sobre difusión del que hablamos en el
capítulo 4, se corresponde con esto
podemos tener datos del mundo real, podemos poner números reales
acerca de los patrones del mundo real y mostrar que nuestro modelo produce salidas
que se corresponden con eso, de hecho una de las cosas de las que vamos a hablar
en las próximas charlas, es que a veces hay que considerar alguna clase de
estándar de oro, para realizar la validación
y también puede realizarse una validación cruzada, imaginemos que tenemos nuestro
modelo y alguien más tiene un modelo que está validado
una cosa que se puede hacer es mostrar que nuestro modelo produce resultados
similares al otro modelo, esto a veces se denomina "modelo acoplado" cuando uno
acopla los dos modelos juntos y se muestra que están vinculados
pero estos estándares usados para la validación, en realidad, deberíamos hacer
un seguimiento de cada una de estas cajas a medida que avanzamos en la construcción
del modelo y en mostrar que es válido
podemos discutir los primeros tres para
modelos uniformes, al menos los dos primeros, en términos de validación
empírica de entrada, una de las cosas que hacemos es una suerte de experimento con
el modelo original como base, donde especificamos las entradas
para que estén en el mismo rango de las entradas empíricas que observamos en la
historia del modelo base y queremos ver si nuestro modelo en los resultados que se
ven en la salida, se corresponden con los datos del mundo real y de la manera en la
que lo hacemos
es ver las predicciones en términos de las tasas de adopción y debido a que tenemos
necesariamente los mismos mercados y cosas así, solamente miramos las correlaciones
entre nuestro modelo y el verdadero modelo de adopción de innovaciones que ocurrieron
en el pasado, por ejemplo, aire acondicionado, calentadores de camas,
cafeteras, secadoras, congeladores, refrigeradores y como pueden ver la
versión del modelo basado en agentes se corresponde muy bien con los datos del
mundo real y de hecho en algunos casos lo hace mejor, que el modelo base
y hay un par de razones de porqué ocurre esto, pero lo importante es notar es que
podemos, empíricamente, validar la salida de nuestro modelo con la del mundo real
y esa es una de las clases del estándar de oro, que ya mencionamos
como una forma de validación de modelos
ahora voy a hablar un poco en las próximas charlas acerca de cómo tenemos que hacer
esa clase de validación y lo haremos con mayor detalle
por las dudas que la explicación acerca de como hicimos la validación de nuestro
modelo base es exactamente como queremos esta es una forma muy simple de un modelo
de difusión que construimos para el texto que escribimos con Rust y en él nosotros
tenemos agentes diferentes, que no están conectado por ninguna red, pero que pueden
adoptar y que es el número de agentes que hay en el modelo
y lo que hicimos para validarlo contra el mundo real fue hacer experimentos con
comportamientos aleatorios y les voy a mostrar uno para heladeras
y asignamos los valores de pq a los mismos valores empíricos de p y q que tomamos del
modelo original, puede estar sobredimensionado pero es mejor ajustar
los valores a un rango particular, pero resulta que generan muy buenos resultados
si los usamos en la forma en que el modelo original los usa como están en el artículo
así que asignamos estos parámetros, luego corremos el modelo con un número aleatorio
de semillas
y luego contamos el número de adoptadores
y esto nos permite comparar los resultados de estos datos con los que teníamos en R
con los datos empíricos reales que fueron recolectados para el número de adoptadores
de heladeras de cada año para un período concreto de tiempo
esto funciona muy bien y podemos validar satisfactoriamente nuestro modelo