From 88ae34deab0130748d23fe2ae5aec446bc394419 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Nu=C3=B1o=20Sempere?= Date: Sat, 4 Aug 2018 11:21:05 +0200 Subject: [PATCH] Update index.md --- docs/index.md | 27 +++++++++++++++------------ 1 file changed, 15 insertions(+), 12 deletions(-) diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md index a5ad695..cdd67f0 100644 --- a/docs/index.md +++ b/docs/index.md @@ -101,17 +101,19 @@ a) Preferencias elegidas aleatoriamente. Para experimento con 20 personas de cada sexo, repetido 100 veces, obtenemos la siguiente gráfica✝: - +![](20_aleatorio/100.png) Hay un patron, que se va discerniendo a medida que aumentamos el número de repeticiones. Para 10^3 repeticiones: +![](20_aleatorio/1000.png) Para 10^4 repeticiones: +![](20_aleatorio/10000.png) @@ -120,7 +122,7 @@ Para 10^4 repeticiones: Y para 2*10^4 repeticiones: - +![](20_aleatorio/20000.png) Para una población de 100 de cada sexo, obtenemos resultados similares. @@ -129,27 +131,27 @@ Para una población de 100 de cada sexo, obtenemos resultados similares. Para 1000 repeticiones: - +![](100_aleatorio/1000.png) Y con una granularidad de 0.05 y 2000 repeticiones: - - +![](Simulacion_floor(2000, 100,20).png) Y con una granularidad de 0,05 y 3000 repeticiones: +![](Simulacion_floor(3000, 100,20).png) -Para conseguir resultados "bonitos" podemos o bien reducir el número de personas o bien aumentar el número de experimentos. Si hacemos ambas cosas, con 10 sujetos de cada sexo y 10^4 experimentos, obtenemos lo siguiente: - +Para conseguir resultados "bonitos" podemos o bien reducir el número de personas o bien aumentar el número de experimentos. Si hacemos ambas cosas, con 10 sujetos de cada sexo y 2*10^4 experimentos, obtenemos lo siguiente: +![](Simulacion(200000,10).png) @@ -160,7 +162,7 @@ b) Preferencias elegidas no aleatoriamente. -Modelamos el asunto de la siguiente manera: Hay una preferencia platónica [H1, H2 , H3, H4, H5,...], es decir, el hombre n es más deseable que el n+1, y lo mismo con las mujeres. Sobre esta lista platónica, los sujetos tienen un número variable de variaciones, donde una variación es intercambiar la persona n con la n+1. Daré la magnitud de la variación el % sobre la población, es decir, si hay n personas de cada sexo, v% variación se corresponde con floor(n*v/100) variaciones, donde floor(x) es el redondeo hacia abajo de x. +Modelamos el asunto de la siguiente manera: Hay una preferencia platónica [H1, H2 , H3, H4, H5,...], es decir, el hombre n es más deseable que el n+1, y lo mismo con las mujeres. Sobre esta lista platónica, los sujetos tienen un número variable de variaciones, donde una variación es intercambiar la persona n con la n+1. Daré la magnitud de la variación el % sobre la población, es decir, si hay n personas de cada sexo, v% variación se corresponde con floor(n.v/100) variaciones, donde floor(x) es el redondeo hacia abajo de x. @@ -172,6 +174,7 @@ Para un 10% de variación y 2000 repeticiones: Para una población de 20 de cada sexo, obtenemos: +![](20_obj/Simulacion_objetiva(1000, 20,10).png) @@ -180,7 +183,7 @@ Para una población de 20 de cada sexo, obtenemos: Y para una población de 100: - +![](100_obj/Simulacion_objetiva(1000, 20,10).png) @@ -190,7 +193,7 @@ El punto (a,b) representa dos medias de un experimento repetido 100 veces, donde El color representa la variación; cuanto más azul, más variación. La variación va de 0% a 1000%, en intervalos de 20%. - +![](Media_obj/sage1) @@ -200,7 +203,7 @@ Nótese que los ejes no están centrados. La línea azul es y=x, por lo que mayo - +![](Media_obj/sage2) @@ -211,7 +214,7 @@ El punto negro flotando por encima de la recta es la media de una población ale Moraleja - +![](Moraleja.png) La moraleja, no obstante, depende de en qué medida nuestras asunciones se cumplan en la realidad, y estas no son robustas. Es, entonces, una cuestión de criterio personal si una validez parcial de los principios implica una validez parcial de las conclusiones.