#IBMs #NetLogo #Modelización
El capítulo 15 del podcast describe la estocasticidad en modelos, que emplea números aleatorios para representar variabilidad real sin modelar sus causas específicas. Esto genera resultados distintos en cada ejecución. Se utiliza para inicializar variables con distribuciones (ej: normal) y modelar procesos/comportamientos variables usando datos (ej: frecuencias como probabilidades). Elegir distribuciones estadísticas adecuadas (uniforme, normal, Bernoulli, Poisson) y sus parámetros es vital. La replicación es esencial para evaluar el efecto de la aleatoriedad en los resultados. Las semillas aleatorias controlan la secuencia de números para reproducibilidad. Se aconseja la programación defensiva.
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