#IBMs #NetLogo #Modelización
El capítulo explica la parametrización, que es la selección de valores para las constantes del modelo, vital para comprender sistemas complejos y la importancia de los procesos. La calibración es una forma especial de parametrización en la que se ajustan pocos parámetros inciertos e importantes para que el modelo reproduzca patrones cuantitativos observados en la realidad. A diferencia de los modelos tradicionales, los ABM son menos dependientes de la calibración porque sus submodelos pueden parameterizarse y probarse de forma independiente. La calibración busca mejorar la precisión, estimar valores desconocidos y probar el realismo estructural, pero presenta riesgos como el sobreajuste (overfitting) si se calibran demasiados parámetros con datos limitados. El Modelado Orientado a Patrones (POM) la integra para reducir la incertidumbre de parámetros.
Suscríbete: Apple Podcasts | RSS
