WEBVTT
Kind: captions
Language: es

00:06:14.360 --> 00:06:23.400
Muy buenos días, bienvenidos a Clase de
Teor Sistemas 1.

00:06:19.720 --> 00:06:30.240
Hoy, jueves 24 de septiembre
vamos a seguir avanzando en los

00:06:27.280 --> 00:06:37.680
eh en el estudio de los cinco hábitos
finales del modelo de de W Foundation,

00:06:35.120 --> 00:06:42.160
que nos permitirán completar nuestra
visión del perfil de un pensador

00:06:39.520 --> 00:06:45.960
sistémico.
Y el último día estábamos hablando del

00:06:44.240 --> 00:06:51.240
primero de estos cinco que tengo por
acá, que introdujimos el día anterior y

00:06:49.280 --> 00:06:57.039
estábamos hablando de los modelos de
flujo y niveles que tienen que ver con

00:06:54.360 --> 00:07:02.759
las acumulaciones y las tasas de cambio.
El día de hoy vamos a

00:06:59.560 --> 00:07:07.199
ver cómo esos modelos se concretan en
estructuras sistémicas que podemos

00:07:05.479 --> 00:07:13.520
simular.
y vamos a empezar a utilizar el ambiente

00:07:10.319 --> 00:07:18.360
de de simulación
de bencin

00:07:15.280 --> 00:07:23.560
para que veamos cómo de las estructuras
se generan las tendencias o los patrones

00:07:21.160 --> 00:07:27.520
de compotamiento, que es lo que hemos
estado

00:07:25.319 --> 00:07:32.599
analizando en la unidad anterior, pero
que ahora lo vamos a ver de forma

00:07:30.520 --> 00:07:40.599
simulada
eh integralmente como de la gráfica de

00:07:36.000 --> 00:07:40.599
la estructura se genera la tendencia.

00:07:40.960 --> 00:07:48.800
Así que ese será más o menos nuestro
objetivo el día de hoy. Disculpas que me

00:07:46.879 --> 00:07:55.520
hacen falta
unos pocos exámenes de completar

00:07:52.479 --> 00:07:59.479
la revisión de los modelos, eh, así que
no les voy a dar notas hoy porque no

00:07:56.919 --> 00:08:04.400
tengo todas las notas, pero el próximo
día sábado sí seguro les doy sus notas

00:08:02.199 --> 00:08:11.240
del segundo parcial.
Solo tengan un poco de paciencia más y

00:08:07.599 --> 00:08:17.840
ya tendrán sus resultados.
Muy bien. Solo me confirman si me

00:08:14.000 --> 00:08:21.440
escuchan bien y se ve las imágenes de la
presentación. Bien,

00:08:21.800 --> 00:08:24.800
gracias.

00:08:25.560 --> 00:08:32.680
Muy bien.
E

00:08:30.159 --> 00:08:40.959
ah, bueno, eh,
respondiendo a la pregunta de Helen,

00:08:37.479 --> 00:08:45.640
eh, tengo por acá eh me parece que
todavía hay unos estudiantes que

00:08:42.640 --> 00:08:45.640
enviaron

00:08:45.720 --> 00:08:53.760
el día,
estos últimos días, ayer, antier,

00:08:50.800 --> 00:08:58.519
alguna solicitud.
Pero yo estoy, yo les había dicho el día

00:08:55.839 --> 00:09:06.320
anterior que
estoy recopilando un listado

00:09:02.200 --> 00:09:11.720
que les voy a hacer llegar por
poredi,

00:09:08.320 --> 00:09:16.839
eh, solo para que lo
identifiquen.

00:09:13.360 --> 00:09:23.839
El listado que les voy a hacer llegar es
este. Ahorita creo que no está completo

00:09:20.760 --> 00:09:31.519
porque me pareció haber visto unos
últimos correos que no he procesado.

00:09:28.640 --> 00:09:36.640
Déjenme revisar esos últimos correos y
ya les eh les comparto esta lista para

00:09:34.640 --> 00:09:41.120
que me confirmen
eh que estén aquí todos los que han

00:09:38.680 --> 00:09:46.360
solicitado su
de reposición,

00:09:43.160 --> 00:09:53.160
de tal manera que los que estén en estos
listados serán aquellos que sí recibido

00:09:49.720 --> 00:09:57.760
su solicitud y que estarán autorizados a
realizar esa evaluación al final del

00:09:54.760 --> 00:10:03.600
semestre. Pero de momento estoy
completando este listado, así que solo

00:10:00.760 --> 00:10:10.440
déjenme verificar los últimos correos de
esta semana y ya se los publico en para

00:10:07.079 --> 00:10:15.480
que me me reconfirmen si todos están
aquí o no.

00:10:12.600 --> 00:10:25.079
Si alguien faltará, pues solo me me
indica enviando nuevamente su correo y

00:10:20.399 --> 00:10:25.079
así lo integro al listado.

00:10:25.240 --> 00:10:34.120
Bien, entonces vamos a completar eso en
estos días también de esta semana.

00:10:31.240 --> 00:10:34.120
invita un momentito.

00:12:36.560 --> 00:12:44.360
Bien, entonces vamos, disculpas, vamos a
a a recontinuar retomando el concepto de

00:12:42.199 --> 00:12:53.120
acumulación y de tasas de cambio o bien
de eh variables de nivel o variables de

00:12:50.399 --> 00:12:58.519
flujo. Son dos términos que decíamos,
están asociados a la misma estructura de

00:12:56.000 --> 00:13:03.040
un sistema. Hemos dicho de que el
pensador sistémico sabe reconocer esos

00:13:00.680 --> 00:13:09.560
dos tipos de variables o bien esos dos
tipos de comportamiento de los elementos

00:13:07.040 --> 00:13:17.720
de la estructura de un sistema y
entonces los sabe diferenciar

00:13:12.600 --> 00:13:23.680
en un modelo de flujos y niveles.
es modelo de flujos y niveles utiliza

00:13:19.639 --> 00:13:29.760
una sintaxis eh como la que vemos acá en
esta en esta imagen que voy a ampliar un

00:13:28.240 --> 00:13:36.639
poco,
en donde decíamos que simbólicamente

00:13:34.399 --> 00:13:44.959
el rectángulo representa una variable de
estado o bien un acumulador y los flujos

00:13:41.040 --> 00:13:49.199
que tienen un símbolo que trata de
simular una llave.

00:13:47.440 --> 00:13:56.320
como una llave que abre, una llave que
cerra, representan esas tasas de cambio

00:13:53.199 --> 00:14:01.680
o esos flujos que
alimentan al acumulador, ya sea

00:13:59.680 --> 00:14:08.839
o mejor dicho afectan al acumulador, ya
sea para alimentarlo en crecimiento o

00:14:05.160 --> 00:14:13.720
para desalimentarlo o extraer del
acumulador

00:14:10.360 --> 00:14:18.880
su contenido, que puede ser material,
información,

00:14:15.800 --> 00:14:22.839
alguna variable que represente lo que el
sistema

00:14:20.839 --> 00:14:28.199
mantiene
en ciertas partes, en ciertos

00:14:26.160 --> 00:14:31.880
subsistemas que contienen estas
variables acumuladoras.

00:14:31.920 --> 00:14:38.600
Vamos a dar un ejemplo para que quede
clara la idea.

00:14:36.320 --> 00:14:41.440
Cuando ya hemos modelado una estructura,
recuérdense que cuando hablábamos en la

00:14:40.000 --> 00:14:47.600
unidad anterior de la estructura de un
sistema, hablábamos eh de una

00:14:45.000 --> 00:14:53.880
representación que tiene relaciones
causales y que en su mayoría eh nos

00:14:51.560 --> 00:14:56.959
esforzábamos por identificar los ciclos
de retroalimentación, o sea, las

00:14:55.600 --> 00:15:02.320
estructuras circulares de
comportamiento.

00:14:58.839 --> 00:15:05.720
Y entonces teníamos un una herramienta
gráfica que son los diagramas de ciclos

00:15:04.160 --> 00:15:10.320
causales como el que tengo aquí en
pantalla que nos servía para representar

00:15:08.360 --> 00:15:15.079
esa estructura.
Y a través de esas relaciones causales

00:15:12.720 --> 00:15:18.880
identificábamos la polaridad de los
ciclos, la polaridad de las relaciones y

00:15:17.279 --> 00:15:23.759
comprendíamos
la historia de comportamiento del

00:15:21.480 --> 00:15:27.720
sistema, que es la historia dinámica del
comportamiento del sistema a lo largo

00:15:25.320 --> 00:15:34.120
del tiempo.
En este ejemplo tenemos eh cuatro

00:15:29.800 --> 00:15:39.839
relaciones, bueno, hay cinco, pero la
quinta no forma parte del de los ciclos.

00:15:37.480 --> 00:15:45.319
Entonces, aquí eh tomado de una de las
lecturas que ustedes tienen ahí en Wedy,

00:15:42.279 --> 00:15:49.279
el autor eh identifica las cuatro
relaciones principales que están

00:15:46.720 --> 00:15:53.079
formando los dos ciclos. Un ciclo de
refuerzo que tiene signo más en el

00:15:51.240 --> 00:15:57.199
centro y el ciclo de compensación que
tiene signo menos en el centro. eh que

00:15:55.680 --> 00:16:04.000
representa el comportamiento de una
historia dinámica de una eh debemos

00:16:01.600 --> 00:16:11.560
decir epidemia,
cómo es que la población infectada

00:16:07.120 --> 00:16:17.160
eh tiende a aumentar en términos de un
porcentaje, una tasa de contagio que

00:16:13.920 --> 00:16:21.160
determina el crecimiento de esa de esa
población, que sería la propagación de

00:16:19.240 --> 00:16:29.720
la epidemia.
y eh entendiendo que la población total

00:16:24.720 --> 00:16:33.319
es el máximo eh máxima cantidad, la
variable que representa la máxima

00:16:31.399 --> 00:16:38.519
cantidad de población que puede llegar a
infectarse y de la cual existe la

00:16:35.759 --> 00:16:46.000
población vulnerable como su conjunto de
aquella población que no ha sido aún

00:16:41.399 --> 00:16:51.079
infectada y que está dentro de ese marco
de población total. Así que mientras más

00:16:48.720 --> 00:16:55.199
población infectada habrá menos proción
vulnerable. Mientras más población total

00:16:53.839 --> 00:17:02.120
pues también habrá más población
vulnerable. y determinada la tasa de

00:16:58.079 --> 00:17:07.160
contagio que pueda existir para que la
epidemia se siga propagando. Entonces,

00:17:04.720 --> 00:17:13.120
tenemos aquí un ciclo de refuerzo que
está propagando la epidemia y un ciclo

00:17:09.799 --> 00:17:18.319
de compensación que está cada vez más
cada vez más que pasa el tiempo eh

00:17:15.760 --> 00:17:24.160
reduciendo esa tasa de contagio porque
la cantidad de personas, vamos a decir,

00:17:21.880 --> 00:17:28.919
pendientes de de ser infectadas se va
reduciendo y se va reduciendo. Si esto

00:17:26.720 --> 00:17:34.000
si esto continúa, pues tendrá alguna
tendencia de compotamiento de las

00:17:32.000 --> 00:17:38.679
variables, ya sea la cantidad de
personas o población infectada o la

00:17:35.880 --> 00:17:42.520
cantidad de población vulnerable.
Obviamente nosotros mentalmente y

00:17:40.840 --> 00:17:48.799
imaginativamente siguiendo los
principios que hemos estudiado en la

00:17:44.919 --> 00:17:55.200
unidad anterior, tenemos ya una
tendencia, un comportamiento estimado,

00:17:52.400 --> 00:18:00.840
eh sabiendo que un ciclo de compensación
casi siempre tiende a ser un

00:17:57.559 --> 00:18:06.159
comportamiento exponencial que lleva a
las variables

00:18:03.440 --> 00:18:10.280
dependiendo del tipo de ciclo que se
manifieste, si es vistoso o vicioso.

00:18:08.600 --> 00:18:14.120
Pero si suponemos aquí que hay una
población infectada y una tasa de

00:18:12.440 --> 00:18:18.280
contagio activa, entonces ese
crecimiento, esa población infectada va

00:18:16.240 --> 00:18:23.840
a ser de crecimiento y va a ser una
tendencia exponencial a lo largo del

00:18:20.520 --> 00:18:27.960
tiempo y que la población vulnerable,
dado que está dentro del ciclo de

00:18:25.360 --> 00:18:32.799
compensación, pues tendrá que ser una
variable que se atenua y sabemos también

00:18:30.039 --> 00:18:39.320
por definición conceptual que el ciclo
de retroitación de compensación

00:18:35.679 --> 00:18:45.640
tiende a generar un compot acotamiento
exponencial acotado, ¿no? comportamiento

00:18:42.240 --> 00:18:51.840
exponencial que persigue algún algún
objetivo, algún valor de de alguna

00:18:49.320 --> 00:18:58.159
variable que esté bajo control, que en
este caso sería la población vulnerable,

00:18:54.360 --> 00:19:03.720
que es la que tiende a,
en este caso, en este en este contexto

00:19:00.799 --> 00:19:09.400
específico de este modelo, a reducirse
población vulnerable hasta que en el

00:19:06.120 --> 00:19:15.159
máximo pues llegará a ser cero o un
valor bajo que es hasta donde ya no

00:19:11.760 --> 00:19:18.840
puede contagiarse más personas,
pero eso lo sabemos por el análisis de

00:19:17.320 --> 00:19:24.400
los patrones de comportamiento que hemos
hecho de eh la relación, el mapeo que se

00:19:22.640 --> 00:19:31.520
ha hecho en la teoría de sistemas entre
estructuras circulares eh de

00:19:28.080 --> 00:19:36.080
compensación o de refuerzo y las
tendencias más comunes que se que se dan

00:19:34.280 --> 00:19:41.480
en los sistemas.
Lo que vamos a ver aquí ahora es cómo

00:19:39.440 --> 00:19:47.159
provocamos un comportamiento que nos
lleve a visualizar que eso es así.

00:19:44.919 --> 00:19:52.600
Primer lugar, para poder modelarlo o
simularlo adecuadamente, hagamos la

00:19:49.799 --> 00:19:59.640
distinción de las variables y entonces
convirtamos este diagrama

00:19:56.200 --> 00:20:07.000
en un diagrama en donde eh podamos
expresar las relaciones de una manera

00:20:04.760 --> 00:20:12.039
distinguiendo
los acumuladores

00:20:09.240 --> 00:20:16.840
y los flujos y todo aquello que no sea
ni acumulado ni flujo le vamos a llamar

00:20:14.760 --> 00:20:21.080
variables auxiliares, dentro de las
cuales también pueden haber algunos

00:20:18.240 --> 00:20:27.000
tipos como parámetros, que son variables
que no toman eh mayor variación, por eso

00:20:25.440 --> 00:20:31.400
se llamamos parámetros, son valores
constantes que realmente llevan una

00:20:28.919 --> 00:20:35.960
tendencia fija de a lo largo del tiempo
de que no cambien su valor. Mir, es que

00:20:34.559 --> 00:20:42.320
las variables auxiliares, pues son otras
variables que afectan o que contribuyen

00:20:38.320 --> 00:20:48.919
a los a los flujos
con eh las acciones y reacciones que dan

00:20:46.919 --> 00:20:54.080
ya sea entradas o salidas hacia los
acumuladores.

00:20:51.760 --> 00:20:57.559
En este contexto,
regularmente

00:20:55.600 --> 00:21:01.600
las variables de nivel o los
acumuladores

00:21:00.080 --> 00:21:08.799
reciben
de los flujos

00:21:04.000 --> 00:21:15.200
una tendencia de información o de
materiales, que son las que van eh

00:21:12.799 --> 00:21:23.400
provocando
eh la variación del estado del sistema,

00:21:20.520 --> 00:21:27.440
de la variable el sistema,
ya sea si hablamos de un flujo de

00:21:24.799 --> 00:21:31.679
entrada o de un flujo de salida,
eh a lo largo del tiempo. Y

00:21:29.279 --> 00:21:36.279
matemáticamente hablando, esto podía
modelarse como una derivación en el

00:21:33.720 --> 00:21:42.480
tiempo de la variable, una derivada en
el tiempo, que si tratamos de

00:21:38.360 --> 00:21:47.320
identificar su su valor determinado en
un instante de tiempo, pues haremos ahí

00:21:45.159 --> 00:21:52.640
un despeje de la ecuación y tendríamos
una integración de la variable. Pero sin

00:21:50.600 --> 00:21:57.000
entrar a mucho detalle matemático, que
este no es un curso de matemáticas

00:21:54.200 --> 00:22:02.080
precisamente, lo que vamos a a ver son
las ecuaciones más comunes que se

00:21:58.960 --> 00:22:07.159
presentan en las en las variables
acumuladoras y en las variables de

00:22:04.640 --> 00:22:10.720
flujo. Primero, hagámoslo
esquemáticamente hablando, o sea, a

00:22:08.760 --> 00:22:16.360
través del mapa.
El mapa de ciclos causales se convierte

00:22:14.080 --> 00:22:21.080
en un mapa de
flujo y niveles

00:22:18.400 --> 00:22:27.000
o de acumuladores y de
tasas de cambio. Utilizando la anotación

00:22:23.840 --> 00:22:31.960
que acabamos de decir,
forzosamente, hagamos eh el uso de un

00:22:29.919 --> 00:22:35.919
rectángulo eh para distinguir la
variable acumuladora o las variables

00:22:33.919 --> 00:22:39.640
acumuladoras que nos interesan.
Recuérdense que siempre los mapas llevan

00:22:37.640 --> 00:22:46.240
cierta
eh cierto sesgo del modelador, de

00:22:43.240 --> 00:22:52.880
distinguir lo que le es de interés y de
dejar a veces por fuera o un poco más

00:22:49.840 --> 00:22:56.799
simplificada, lo que no es tan de
interés para el estudio del sistema, el

00:22:55.440 --> 00:23:02.679
objetivo del modelo que estamos
haciendo. En este, por ejemplo, tenemos

00:23:00.000 --> 00:23:06.559
un interés de analizar
eh la variable acumuladora de la

00:23:04.120 --> 00:23:12.520
población infectada.
Es claro de que las poblaciones aquí son

00:23:08.720 --> 00:23:16.600
variables acumuladoras. Realmente eh las
variables acumuladoras son, recuérdense,

00:23:14.480 --> 00:23:20.640
las que contienen, almacenan algo
durante algún periodo de tiempo

00:23:18.240 --> 00:23:28.000
determinado y que determinan el estado
del sistema porque como pasa el tiempo,

00:23:24.200 --> 00:23:33.159
eso que contienen esos acumuladores o va
aumentando o van disminuyendo. En este

00:23:30.720 --> 00:23:38.240
caso, lación infectada va aumentando,
empieza con una cantidad de personas

00:23:35.480 --> 00:23:43.360
infectadas eh mínima,
dos, 3, cu, c y luego empieza a crecer,

00:23:40.880 --> 00:23:46.640
a crecer por la tasa de contagio.
Entonces, la población infectada es un

00:23:44.880 --> 00:23:49.960
acumulador.
Aunque si bien la población vulnerable o

00:23:48.360 --> 00:23:55.000
la población total también la podríamos
ver como un acumulador, en este modelo

00:23:52.640 --> 00:23:59.159
en particular, el autor solo se centró
en identificar cómo ha acumulado la

00:23:56.559 --> 00:24:03.919
población infectada,
poniendo mayor énfasis e interés en ver

00:24:01.240 --> 00:24:10.240
la tendencia de contagio
y reducir la importancia al tema de la

00:24:07.200 --> 00:24:14.080
población restante. Por eso laación
vulnerable la dejo como una variable

00:24:11.880 --> 00:24:18.279
auxiliar que ustedes pueden ver aquí que
efectivamente sí se ve afectada por la

00:24:16.080 --> 00:24:22.559
procción infectada y también la
probación total como un parámetro porque

00:24:20.520 --> 00:24:28.480
asume que el la probación total no
cambia en el tiempo. En este diagrama,

00:24:25.080 --> 00:24:36.720
el autor usa los círculos para
representar variables,

00:24:31.760 --> 00:24:40.799
ya sea auxiliares o de tipo de flujo.
y utiliza los nombres de variables sin

00:24:38.720 --> 00:24:44.600
círculo para representar los parámetros,
que son esos valores que les decía que

00:24:42.559 --> 00:24:50.520
en el tiempo no van a cambiar, o por lo
menos mientras nosotros conseguiremos

00:24:48.159 --> 00:24:56.399
una tendencia de comportamiento
en cierto escenario en donde esos

00:24:53.640 --> 00:25:03.200
valores no van a cambiar. Puede ser que
cambien, eh, pero en escaras de tiempo

00:24:59.480 --> 00:25:08.840
muy grandes o a voluntad del ejercicio
de simulación que hagamos, podemos

00:25:05.279 --> 00:25:12.480
asumir un estudio de un escenario en el
cual esos parámetros cambien. Por

00:25:10.919 --> 00:25:15.760
ejemplo, aquí la aprobación total. Yo
podría decir la probación total. E en el

00:25:14.480 --> 00:25:19.200
segundo diagrama que ustedes tienen aquí
a la derecha son las mismas variables,

00:25:17.399 --> 00:25:25.240
es lo que se han simplificado poniendo
solo los

00:25:22.279 --> 00:25:30.840
la abreviatura de los nombres, que por
eso PT es la aprobación total y PB la

00:25:28.520 --> 00:25:37.399
aprobación vulnerable o PI la aprobación
infectada. Entonces aquí en la probación

00:25:33.760 --> 00:25:41.320
total puede decirse que son
y

00:25:39.080 --> 00:25:45.799
no restringimos a un escenario en
particular, digamos, una población donde

00:25:43.080 --> 00:25:52.159
hayan 100,000 habitantes. Entonces PT
100,000 y asumimos que esos 100,000 no

00:25:48.799 --> 00:25:57.559
van a cambiar durante el proceso de de
propagación de la epidemia eh muy

00:25:54.679 --> 00:26:02.200
difícilmente, aunque podría ser que
pudiéramos considerar el modelo para

00:25:59.240 --> 00:26:08.520
otro tipo, para otra población en otra
ciudad en donde pudiera haber eh un

00:26:05.960 --> 00:26:14.559
millón de personas y PT entonces tendría
un valor diferente.

00:26:10.720 --> 00:26:19.080
Pero mientras dure el análisis simulado
de el comportamiento del sistema, vamos

00:26:16.840 --> 00:26:25.000
a considerar que probación total no
cambia. O es o es 100.000 o es un

00:26:21.720 --> 00:26:30.440
millón, pero no cambia. Y lo mismo, lo
mismo es la interpretación de cualquier

00:26:26.640 --> 00:26:38.159
otro parámetro, un valor que tiende a
tener tomar eh ese ese esa tendencia eh

00:26:36.440 --> 00:26:45.399
lineal, vamos decir, a lo largo del
tiempo, donde el valor no va a variar a

00:26:41.520 --> 00:26:49.919
lo largo de la simulación, a lo largo de
el análisis de la dinámica del sistema

00:26:48.039 --> 00:26:53.720
en el tiempo,
mientras que las variables auxiliares,

00:26:51.520 --> 00:26:58.840
las variables de flujo sí van a cambiar
y se van a ver afectadas por eh las

00:26:56.679 --> 00:27:03.960
relaciones causales que tienen. En este
caso, por ejemplo, la población

00:27:00.760 --> 00:27:08.159
vulnerable eh tiene una relación con la
población total y otra relación con la

00:27:06.200 --> 00:27:13.559
población infectada
que fácilmente podemos deducir cómo es

00:27:11.480 --> 00:27:18.399
el comportamiento. Por ejemplo, a nivel
matemático es muy fácil pensar que la

00:27:16.520 --> 00:27:23.360
población vulnerable será igual a la
población total menos la aprobación

00:27:20.080 --> 00:27:26.360
infectada. Es natural. eh verlo así
porque la población vulnerable será

00:27:25.000 --> 00:27:29.760
aquella que queda de la procesación
total que aún no ha sido infectada, o

00:27:28.120 --> 00:27:34.120
sea, que es básicamente una resta.
Matemáticamente hablando, es una simple

00:27:32.159 --> 00:27:39.320
operación aritmética
que nos da el valor de PB. Lo mismo

00:27:36.520 --> 00:27:45.399
diríamos de la tasa de contagio, que
podría ser un valor estimado

00:27:43.559 --> 00:27:49.039
en términos de algunos otros parámetros.
El autor ya introduce aquí otros

00:27:47.000 --> 00:27:54.000
parámetros que no estaban en el diagrama
original causal eh por por no haber sido

00:27:52.559 --> 00:28:00.799
de interés desde el punto de vista de
identificar eh dinámicamente

00:27:57.519 --> 00:28:08.320
a través de una simulación sus valores.
los parámetros que vemos aquí de IPC o

00:28:04.320 --> 00:28:13.640
TNC que están aquí abajo descritos,
que escribe las constantes que

00:28:10.640 --> 00:28:20.480
representan infecciones por contagio, la
IPC o la tasa normal de contagio,

00:28:17.880 --> 00:28:28.120
la TNC.
Eh, si consideramos un análisis de

00:28:24.840 --> 00:28:33.279
estas dos estos dos parámetros o
constantes,

00:28:29.880 --> 00:28:36.799
eh quería decir de que las infecciones
por contagio,

00:28:35.120 --> 00:28:44.519
es decir, que una persona que se
contagia puede propagar a eh un número

00:28:41.440 --> 00:28:49.480
determinado de personas que se contagian
y la tasa de contagio sería el el

00:28:47.600 --> 00:28:55.720
porcentaje
de personas de esas que con las cuales

00:28:53.039 --> 00:29:00.240
tiene relación la persona infectada que
logra contagiar.

00:28:58.240 --> 00:29:03.399
De alguna manera, esto podría ser como o
podría ser incluso más simplificado de

00:29:01.960 --> 00:29:08.120
estos dos parámetros. Podríamos solo
poner uno y decir tasa de contagio que

00:29:05.760 --> 00:29:13.279
incluya la idea general de un porcentaje
de personas, porque una persona

00:29:09.600 --> 00:29:18.039
infectada puede tener relación con otra
otro número de cantidades de relaciones

00:29:14.960 --> 00:29:24.080
de personas de la población vulnerable.
Y no no es que infecta a todas, pero

00:29:20.519 --> 00:29:30.240
infecta a un porcentaje a un nivel que
puede ser a una tasa eh de contagio eh

00:29:28.200 --> 00:29:36.240
que podría ser el 50% de las personas
con las que se relaciona, por ejemplo.

00:29:33.559 --> 00:29:39.480
Eso es lo que representa esos estos
parámetros,

00:29:37.760 --> 00:29:46.880
de tal manera de que nos permitan
definir que el flujo de tasa de contagio

00:29:43.320 --> 00:29:53.120
está determinado por esa esa ese
porcentaje de la tasa normal y la eh

00:29:51.360 --> 00:29:59.120
cantidad de infecciones por contagio que
pueden derivarse de esa tasa de contagio

00:29:56.760 --> 00:30:03.919
dentro de la producción vulnerable. que
ruralmente si viéramos que que eso

00:30:01.840 --> 00:30:08.519
vendría siendo como una proporcionalidad
de porcentajes, sería como multiplicar

00:30:06.440 --> 00:30:14.320
la probación vulnerable
por esta tasa de contagio y este número

00:30:12.080 --> 00:30:19.440
de infecciones por contagio para obtener
un flujo,

00:30:16.080 --> 00:30:27.640
una una un valor que va a tomar la
variable de flujo de tasa de contagio

00:30:23.360 --> 00:30:31.760
que va a determinar la cantidad de
pobladores.

00:30:28.640 --> 00:30:34.880
que aumentan la población infectada.
Es básicamente lo que nos describe la

00:30:33.159 --> 00:30:40.399
llavecita.
Mientras más más alto, mayor sea la tasa

00:30:38.559 --> 00:30:45.519
de contagio, que sería como abrir la
llave, mayor va a ser la cantidad de

00:30:43.000 --> 00:30:52.240
población infectada que se incrementa.
Mientras menor es la tasa de contagio

00:30:48.480 --> 00:30:56.440
que afectada por eh la tasa normal de
contagio y las infecciones que genera el

00:30:54.279 --> 00:31:01.519
contagio, entonces menor será la
cantidad de población infectada que

00:30:58.559 --> 00:31:06.919
tengamos.
ese tipo de interpretaciones las podemos

00:31:04.559 --> 00:31:10.159
hacer porque entendemos cómo se comporta
el acumulador y cómo se comporta el

00:31:08.519 --> 00:31:13.799
flujo.
Básicamente en este modelo se encuentra

00:31:11.880 --> 00:31:18.799
que la población infectada se convierte
en el acumulador, la tasa de contagio se

00:31:16.279 --> 00:31:23.360
convierte en el flujo,
la población vulnerable es una variable

00:31:20.679 --> 00:31:27.039
auxiliar, aunque si hiciéramos un modelo
más grande, tal vez podríamos también

00:31:24.760 --> 00:31:30.480
identificarla como un como un una
variable nivel, una variable

00:31:29.120 --> 00:31:34.240
acumuladora.
La producción total de misma manera, en

00:31:32.000 --> 00:31:41.960
este caso actúa como un parámetro, así
como los demás que hemos descrito aquí.

00:31:38.639 --> 00:31:48.519
Aquí está la conversión del diagrama,
que es básicamente identificar variables

00:31:45.559 --> 00:31:53.720
de tipo nivel o de flujo, perdón, de
acumulación o variables de tipo flujo o

00:31:51.120 --> 00:32:01.240
de tasas de cambio y todas las demás
como variables auxiliares o como

00:31:58.080 --> 00:32:04.840
parámetros o constantes. Creo que
tenemos

00:32:02.919 --> 00:32:13.399
en
este diagrama aquí de la derecha.

00:32:08.679 --> 00:32:19.240
Cuando a ese diagrama le adjuntamos sus
ecuaciones, que son las que estábamos

00:32:15.399 --> 00:32:26.120
hablando, aquí las pueden ver mejor.
Obviamente la ecuación del acumulador

00:32:23.000 --> 00:32:31.880
eh del valor de la población infectada
decíamos que que se puede derivar de la

00:32:29.519 --> 00:32:35.799
ecuación diferencial que estaría
determinando los valores a lo largo del

00:32:33.840 --> 00:32:40.399
tiempo.
Y sin entrar en el detalle matemático,

00:32:37.600 --> 00:32:45.320
pues ustedes han de conocer. Básicamente
podíamos decir el valor que toma esa

00:32:42.880 --> 00:32:49.159
variable acumuladora va a ser la
integración de sus valores a lo largo

00:32:47.279 --> 00:32:54.679
del tiempo, desde el tiempo cero hasta
el tiempo que vayamos en algún momento

00:32:50.960 --> 00:33:02.440
en la simulación. Eh, y está determinada
por los flujos de entrada

00:32:59.760 --> 00:33:07.159
menos los flujos de salida.
En este caso, como es muy sencillo el

00:33:04.000 --> 00:33:11.480
modelo, como veíamos aquí, este esta
variable acumuladora no tiene flujos de

00:33:09.320 --> 00:33:14.840
salida, solo tiene un flujo de entrada.
Vamos a ver otro ejemplo de flujo con

00:33:13.080 --> 00:33:18.639
flujo de salida para completar de
entender esta idea, pero como solo tiene

00:33:17.360 --> 00:33:23.880
un flujo de entrada, entonces solo
estará eh PIO estará determinado por la

00:33:22.000 --> 00:33:31.760
probación infectada en el tiempo
anterior más lo que es la variación del

00:33:28.760 --> 00:33:35.320
flujo que está representada por esta
variación del tiempo y la tasa de

00:33:33.720 --> 00:33:41.000
contagio.
donde la tasa de contagio hemos dicho

00:33:37.159 --> 00:33:45.600
que está determinada por toda la las
variables

00:33:42.600 --> 00:33:49.639
que representan las influencias que que
se le da

00:33:47.679 --> 00:33:55.840
a la tasa de contagio, que la veíamos
aquí en el en el diagrama. E las dos

00:33:53.440 --> 00:34:00.360
constantes que determinan
eh cómo se cómo tiende las relaciones de

00:33:58.240 --> 00:34:03.919
una persona contagiada con otras que no
lo son, que vienen de la población

00:34:01.880 --> 00:34:07.200
vulnerable. Y de hecho la población
vulnerable que ya dijimos que está

00:34:05.279 --> 00:34:12.399
determinada población por la población
total, eh como lo veíamos aquí con la

00:34:10.040 --> 00:34:16.839
resta,
estas ecuaciones eh pues se analizan, en

00:34:14.599 --> 00:34:21.200
este caso el autor nos la da ya con su
análisis particular.

00:34:19.000 --> 00:34:26.520
Nosotros podríamos deducir algunas
quizás más simplificadas o un poco más

00:34:23.760 --> 00:34:32.079
detalladas. Eso ya depende del análisis
matemático, esas ecuaciones eh

00:34:28.720 --> 00:34:37.480
aritméticas muy sencillas que podríamos
eh utilizar para modelar cómo se generan

00:34:35.040 --> 00:34:42.679
los valores de las variables.
un modulo de simulación, además de

00:34:39.480 --> 00:34:46.440
distinguir los flujos y los eh
acumuladores,

00:34:44.200 --> 00:34:51.800
asociamos ecuaciones sencillas como
estas como generadores de valores de

00:34:49.560 --> 00:34:57.280
esas variables, tomando en cuenta los
valores de las variables eh auxiliares o

00:34:55.079 --> 00:35:00.760
parámetros
que seguro también tendrán una

00:34:59.240 --> 00:35:04.119
determinación.
En caso de los variables auxxiliares,

00:35:02.280 --> 00:35:08.200
también una ecuación sencilla como la de
PBK, en cuanto de los parámetros, un

00:35:06.160 --> 00:35:13.960
valor constante asignado por el
modelador eh bajo ciertos supuestos o

00:35:11.079 --> 00:35:18.200
condiciones.
Si corremos en el tiempo, es decir, si

00:35:16.240 --> 00:35:22.280
nosotros viéramos ese sistema, esa
estructura a lo largo del tiempo

00:35:19.720 --> 00:35:26.960
ejecutándose,
la propiedad emergente que veríamos del

00:35:24.040 --> 00:35:31.079
sistema sería una tendencia a lo largo
del tiempo, que es lo que hemos dicho.

00:35:29.599 --> 00:35:36.880
diagrama, así como este que tenemos aquí
a la derecha, en donde vemos alguna

00:35:33.640 --> 00:35:40.920
curva moviéndose eh dependiendo que
estemos representando. Aquí están las

00:35:38.240 --> 00:35:46.880
tres variables representadas porción.
Eh,

00:35:43.079 --> 00:35:52.079
aquí tenemos varias la tasa de contagio.
Creo que aquí se utiliza una siglas

00:35:49.440 --> 00:35:58.000
diferentes, PS y PA. Bueno, posiblemente
no corresponde este diagrama al modelo.

00:35:55.079 --> 00:36:03.079
Mejor se lo voy a hacer yo en Bensin.
Voy a voy a entrar al Bening ahorita y

00:36:00.720 --> 00:36:09.800
voy a transcribir este diagrama, el de
fluos y niveles que tenemos acá en

00:36:05.880 --> 00:36:18.599
Bensing y le voy a adherir las
ecuaciones que están acá para que

00:36:14.240 --> 00:36:23.920
veamos cómo se genera la tendencia.
Así que ahorita me voy a cambiar

00:36:25.079 --> 00:36:33.599
aquí al ambiente de
de Bensin. Permítame, solo lo voy a

00:36:30.599 --> 00:36:33.599
abrir.

00:36:33.680 --> 00:36:44.240
Bening es un una aplicación
eh un programa que sirve tiene un

00:36:41.599 --> 00:36:49.760
lenguaje de programación, pero decíamos
que es un lenguaje visual que no es tan

00:36:47.079 --> 00:36:53.720
complicado de aprender. tiene una serie
de opciones que permiten modelar un

00:36:52.040 --> 00:37:02.119
sistema
eh, y es un

00:36:57.079 --> 00:37:07.760
ambiente que ha ido de poco en poco
evolucionando para crearnos opciones que

00:37:04.680 --> 00:37:12.240
nos permitan hacer efectivamente eh lo
que queremos hacer ahorita, que es

00:37:09.880 --> 00:37:15.599
programar una estructura sistémica.
Vamos a decir que la programación es muy

00:37:14.000 --> 00:37:21.880
sencilla porque la podemos hacer en
términos de mapas sistémicos

00:37:18.160 --> 00:37:25.760
y una vez que lo tenemos
con su mapa y con sus ecuaciones

00:37:24.119 --> 00:37:33.040
matemáticas
podemos simular

00:37:29.119 --> 00:37:39.640
el paso del tiempo en la estructura
y el ambiente nos va a dar

00:37:36.920 --> 00:37:44.680
un compotamiento
resultante.

00:37:42.000 --> 00:37:49.400
Aquí les voy a mostrar el ambiente, la
pantalla de programación, podos decir,

00:37:46.839 --> 00:37:54.920
de Benzin,
un simulador

00:37:52.119 --> 00:37:59.800
de sistemas
a nivel de la dinámica de los sistemas,

00:37:58.319 --> 00:38:06.400
como ustedes pueden ver en espacio
gráfico en donde pues tenemos una serie

00:38:02.760 --> 00:38:12.040
de herramientas acá arriba y lateral que
nos van a servir para

00:38:09.240 --> 00:38:18.400
crear el modelo gráfico y para hacer las
simulaciones y ver las tendencias

00:38:14.560 --> 00:38:22.520
resultantes de esas estructuras.
Entonces, yo voy a, como ya analizamos

00:38:20.640 --> 00:38:27.319
previamente el modelo, simplemente voy a
a transcribirlo aquí. Eh, ustedes ven

00:38:25.000 --> 00:38:32.119
aquí las herramientas, hay herramientas
para definir variables eh variables de

00:38:29.319 --> 00:38:37.280
nivel que son los acumuladores, eh para
definir eh relaciones y algunas

00:38:35.200 --> 00:38:42.240
relaciones como las que está la de la
flecha que está entre dos líneas que es

00:38:39.280 --> 00:38:45.520
la de los flujos.
Entonces, por ejemplo, yo voy a definir

00:38:43.680 --> 00:38:49.839
la breve nivel que es la proyección
infectada. Simplemente elijo el la

00:38:48.119 --> 00:38:54.000
herramienta, le doy clic y le pongo el
nombre. Vamos a utilizar las

00:38:51.400 --> 00:38:58.680
abreviaturas. El sistema automáticamente
le pone el rectángulo para representar

00:38:56.440 --> 00:39:02.359
una variable de nivel, una variable
acumuladora, porque es la que yo elegí.

00:39:00.680 --> 00:39:06.800
Si quisiera graficar alguna otra
variable que no es acumuladora, vamos a

00:39:04.560 --> 00:39:12.400
decir una variable auxiliar como lo es
PB, por ejemplo. Elijo la herramienta de

00:39:09.520 --> 00:39:17.280
variable simple de que cualquier lado
del espacio gráfico, como lo hacíamos

00:39:14.400 --> 00:39:23.079
igual en critica.com, le doy click, le
pongo el nombre de la variable y aparece

00:39:20.119 --> 00:39:27.319
ahí. En este caso, Benzin, cualquier
otra variable que no sea acumuladora, no

00:39:24.800 --> 00:39:33.359
le pone ninguna estructura gráfica en su
entono. Eh, por ejemplo, podría eh

00:39:31.400 --> 00:39:39.760
seguir aquí agregando y poner la
población total, por ejemplo.

00:39:36.480 --> 00:39:44.880
Pero eh si queremos hacerlo como lo hizo
el autor en la referencia que veíamos

00:39:42.000 --> 00:39:51.160
del libro del de la lectura que tenemos
este ejemplo, eh IPB tuviera un círculo,

00:39:48.640 --> 00:39:57.440
¿no? y PT, ¿no? Por ser una un
parámetro, una constante, pues nosotros

00:39:53.800 --> 00:40:03.680
podríamos aquí ponernos en la variable y
darle clic derecho del menú de contexto.

00:40:01.200 --> 00:40:07.400
Eh, perdón,
vamos a ver si

00:40:08.920 --> 00:40:13.680
es lo tengo que hacer, pero sin estar en
la herramienta.

00:40:13.720 --> 00:40:22.400
Sí. Ah, creo que ustedes no ven,
¿eh?

00:40:19.240 --> 00:40:29.720
En este momento
voy a cambiar mi vista en el en el Meet

00:40:27.599 --> 00:40:34.920
para que ustedes puedan ver el menú de
contexto

00:40:31.720 --> 00:40:40.000
y también
las opciones cread contexto. Un

00:40:37.640 --> 00:40:43.319
momentito
que se lo estaba presentando la ventana,

00:40:41.880 --> 00:40:46.319
pero ahorita voy a prentar toda mi
pantalla.

00:40:57.599 --> 00:41:08.079
Bien, entonces si ve aquí y yo le doy
clic a la variable, clic derecho, me

00:41:04.480 --> 00:41:12.800
sale una serie de opciones
y yo puedo

00:41:10.760 --> 00:41:18.200
acá
elegir algunas de estas, como puedes es

00:41:15.920 --> 00:41:23.720
la apariencia
y entonces acá en la apariencia me dice

00:41:21.880 --> 00:41:28.280
la forma que tiene no es una caja clara,
no tiene ninguna estructura, pero yo

00:41:26.040 --> 00:41:34.960
puedo ponerle quizás como le puso el
autor un círculo

00:41:30.960 --> 00:41:40.040
o cualquier otra. Aquí siempre a nivel
gráfico, igual que vertica.com, pues les

00:41:37.040 --> 00:41:47.880
da varias alternativas para hacer su
mapa gráfico un poco a como ustedes les

00:41:44.800 --> 00:41:51.200
parezca. tratando de siempre
mantener

00:41:49.400 --> 00:41:57.480
el respeto a la anotación de los
diagramas de flujo de niveles. Entonces,

00:41:53.319 --> 00:42:02.520
por ejemplo, ahí ya tendríamos
el círculo, podría aquí chiquitar o

00:42:00.079 --> 00:42:06.839
agrandar, que representa la variable
auxiliar

00:42:04.119 --> 00:42:12.760
para dejarlo muy parecido al diagrama
que teníamos en la lámina anterior.

00:42:10.839 --> 00:42:20.720
Yo podría elegir aquí la herramienta de
flujo, esta flecha con dos líneas que

00:42:15.760 --> 00:42:25.400
que la que la cubren arriba y abajo.
Y estos son

00:42:23.520 --> 00:42:30.400
un gráfico de una representación de una
llave donde yo tengo que darle click

00:42:29.160 --> 00:42:34.240
dependiendo de qué flujo voy a
representar. Si es un flujo de entrada,

00:42:32.160 --> 00:42:38.800
como en este caso, le doy clic por
cualquier parte del mapa para

00:42:36.800 --> 00:42:43.119
representar que hay una fuente que
alimenta

00:42:40.920 --> 00:42:47.640
el acumulador y apunto a un acumulador y
le doy clic sobre el acumulador.

00:42:45.599 --> 00:42:52.200
El sistema me pregunta cuál es el nombre
que le voy a dar a ese flujo.

00:42:50.079 --> 00:42:58.480
Y en este caso,
si no recuerdo mal, hablábamos de la

00:42:54.760 --> 00:43:04.640
tasa de contagio. ATC
era el nombre que teníamos.

00:43:00.760 --> 00:43:08.839
aquí entre las variables
del diagrama,

00:43:06.440 --> 00:43:14.880
solo que Benin pues no hace el dibujito
tan preciso, como ustedes pueden ver. Lo

00:43:12.520 --> 00:43:19.640
dejé nada más ahí como un pequeño
símbolo que representa o trato de

00:43:17.000 --> 00:43:26.640
representar esa llave que es la que
decíamos que viene a asociarse a que

00:43:23.240 --> 00:43:30.400
esta variable provozca
eh depende si es más está más abierta o

00:43:29.119 --> 00:43:36.400
más cerrada.
un incremento en el acumulador.

00:43:34.760 --> 00:43:41.440
En este model decía que es muy simple y
no tiene flujo de salida, así que no

00:43:38.319 --> 00:43:47.240
vamos a hacer más que un micoflujo
y las demás son puras relaciones

00:43:43.119 --> 00:43:52.359
causales, que la depuración infectada
eh se determina la aprobación vulnerable

00:43:50.200 --> 00:43:57.240
que la aprobación total determinada
aprobación vulnerable a través de la

00:43:53.680 --> 00:44:02.640
ecuación de diferencia que vimos que la
aprobación vulnerable determinada la

00:43:59.240 --> 00:44:02.640
tercer contagio.

00:44:02.800 --> 00:44:10.119
Eh, aquí me faltaría agregar como
parámetro, sería cualquier otra variable

00:44:08.240 --> 00:44:14.760
sencilla
la

00:44:12.599 --> 00:44:20.359
las dos variables,
esta IPC y TNC.

00:44:17.520 --> 00:44:27.319
Dijimos que son más variables, son más
bien parámetros. IPz TNC. La voy a

00:44:23.119 --> 00:44:27.319
transcribir directamente aquí.

00:44:35.200 --> 00:44:42.880
y sus relaciones correspondientes
utilizando la herramienta de relaciones

00:44:39.079 --> 00:44:51.880
que básicamente es afectar el flujo, el
sí, el el flujo el la tasa de cambio.

00:44:48.920 --> 00:44:56.839
Gráficamente hablando, básicamente
este modelo que tenía acá es este en

00:44:54.880 --> 00:45:03.680
benzín,
lo varía un poco ahí la forma de

00:45:00.240 --> 00:45:10.839
representación especialmente del del
acumulador, perdón, del del flujo

00:45:07.520 --> 00:45:14.000
que pues aquí ustedes quisieran pues
también podrían varier un poco de

00:45:12.400 --> 00:45:18.599
apariencia y si le quieren dejar igual
que el que el autor uso ahí pues le

00:45:16.520 --> 00:45:23.960
pueden agregar el círculo Tas el
contagio,

00:45:20.680 --> 00:45:23.960
algo así.

00:45:25.839 --> 00:45:32.839
Voy a tratar de
un poquito más pequeño.

00:45:33.599 --> 00:45:42.280
Bueno, esos son solo detalles puramente
cosméticos, van a decir, del mapa.

00:45:39.079 --> 00:45:46.960
Ahí tienen ustedes un diagrama de eh
flujos y niveles

00:45:44.839 --> 00:45:53.640
donde básicamente es el mismo diagrama
de ciclos causales que teníamos acá,

00:45:51.839 --> 00:45:58.480
en donde hemos hecho la distinción de
cuáles variables de interés son

00:45:55.240 --> 00:46:03.440
acumuladoras y cuáles son de flujo y
cuáles son variables auxiliares o

00:46:00.440 --> 00:46:10.640
parámetros.
Una vez que tienen esto en Bencing,

00:46:07.400 --> 00:46:16.440
ustedes modelan
lo completan la modelación

00:46:13.760 --> 00:46:21.160
a través de la representación matemática
que genera los valores de las variables.

00:46:20.119 --> 00:46:24.880
La variable más compleja,
matemáticamente hablando, sería la valed

00:46:23.119 --> 00:46:31.240
acumuladora,
la población infectada. En este caso,

00:46:28.000 --> 00:46:35.440
si yo le doy a esta opción que dice aquí
herramienta de ecuación f(x),

00:46:35.960 --> 00:46:43.319
me van a aparecer marcadas en color
oscuro todas aquellas variables o

00:46:40.480 --> 00:46:47.680
parámetros que no tienen todavía un
generador de valores, que es básicamente

00:46:45.200 --> 00:46:51.520
la ecuación matemática que les
representaría.

00:46:49.760 --> 00:46:55.319
Y entonces yo solamente tengo que dar
clic con esta herramienta en cada

00:46:52.960 --> 00:47:00.359
variable. Por ejemplo, aquí la población
infectada, le doy clic y me da una

00:46:58.359 --> 00:47:06.880
ventana donde puedo modelar
matemáticamente la variable, que de

00:47:02.800 --> 00:47:12.720
hecho en el caso de un acumulador,
Benzin ya automáticamente pone la

00:47:09.160 --> 00:47:16.599
variable, perdón, pone la ecuación en
función de las variables que la

00:47:15.079 --> 00:47:21.160
determinan.
En este caso, ustedes pueden ver aquí

00:47:18.000 --> 00:47:26.000
que ya aparece una lectura acá en esta
parte que dice igual integ que es

00:47:24.000 --> 00:47:30.240
lectatura de integral
y abren un paréntesis y pone abajo un

00:47:28.880 --> 00:47:35.040
espacio donde uno puede también
modificar si quisiera las variables que

00:47:32.880 --> 00:47:40.559
interpreta como que forman parte de la
integración. En este caso, la tasa de

00:47:36.800 --> 00:47:45.400
contagio, que es el flujo que entra al
al acumulador

00:47:42.319 --> 00:47:51.160
porque es la única que actúa sobre el
acumulador. Entonces, básicamente sí

00:47:47.680 --> 00:47:55.880
podemos decir que la ecuación matemática
de cualquier acumulador,

00:47:54.319 --> 00:48:00.119
diciendo que es una ecuación
diferenciada a lo largo del tiempo que

00:47:57.680 --> 00:48:09.200
va tomando valores, tal como lo veíamos
acá en este en estas ecuaciones. Aquí

00:48:04.760 --> 00:48:12.720
podemos distinguir que el valor de pi va
variando a lo largo del tiempo y el

00:48:10.920 --> 00:48:17.839
incremento del tiempo, el delta t que
tenemos acá, que puede ser unaidad de

00:48:15.440 --> 00:48:23.160
medida del tiempo. Eh, puede ser que lo
midamos en minutos, puede ser que

00:48:19.559 --> 00:48:28.800
midamos en días, en en cierta cantidad
de horas o en semanas o en meses. Eso

00:48:26.400 --> 00:48:33.920
depende de qué sistema estemos hablando
y de qué compotamiento variables estemos

00:48:31.920 --> 00:48:40.240
queriendo apreciar. Entonces, ese delta
t modelador lo determina. Podemos hablar

00:48:36.720 --> 00:48:45.960
ahorita de días y entonces acá eh la
variación va a ser la relación eh

00:48:42.680 --> 00:48:52.319
infectada en el día uno, el día cero,
por ejemplo, es el primer valor, eh y

00:48:48.599 --> 00:48:56.920
luego el día uno, el día dos, el día 3 y
va a ser una variación de los valores

00:48:54.880 --> 00:49:03.079
del tiempo
conforme va pasando la dinámica del

00:48:59.799 --> 00:49:08.599
tiempo y la simulación. simulación sí
consiste en simular el tiempo eh

00:49:05.760 --> 00:49:12.640
generando valores de las variables dados
por las ecuaciones que las ecuaciones

00:49:11.040 --> 00:49:20.119
están determinadas por las relaciones
causales. Por eso decimos que en este

00:49:16.359 --> 00:49:26.480
caso al despejar aquí la variable pi
obtenemos una integral

00:49:23.599 --> 00:49:31.559
de las variables que determinan la
población infectada. En este caso, la

00:49:29.520 --> 00:49:36.040
integral es muy sencilla, solo la tasa
de contagio

00:49:33.760 --> 00:49:42.040
más el valor inicial. hay un valor
inicial que que digamos aquí nos dice la

00:49:39.799 --> 00:49:47.839
ecuación que a largo del tiempo va a
tomar un un valor de variación en el

00:49:45.440 --> 00:49:52.680
tiempo que en la integración sería el
valor que se va sumando al valor

00:49:50.160 --> 00:49:57.160
anterior eh más eh pero que sea
determinado por un valor inicial, un

00:49:54.440 --> 00:50:04.119
valor en el tiempo t que tiempo t puede
ser el valor cero de tiempo cero eh que

00:50:01.520 --> 00:50:09.119
que inicia y ese ben sin nos lo pone
aquí un espacio para poder decirle cuál

00:50:06.079 --> 00:50:13.640
es el valor inicial con el cual este
acumulador va a empezar. Podríamos

00:50:11.720 --> 00:50:19.720
partir de que empieza en cero y que no
tiene nada, pero puede ser que yo asuma

00:50:15.960 --> 00:50:24.880
que que podamos partir de que ya hay
cinco personas infectadas, por ejemplo,

00:50:22.359 --> 00:50:30.680
o 10 personas infectadas, no importa.
Esas son las convenciones del simulador

00:50:28.480 --> 00:50:36.599
de de del
pensador sistémico que está buscando

00:50:32.359 --> 00:50:40.839
simular del modelador, pu decir que pone
algunos supuestos del modelo. Supuesto.

00:50:38.880 --> 00:50:48.480
Puede ser que hay 10 personas infectadas
cuando empezamos a simular.

00:50:43.359 --> 00:50:48.480
Aquí hay un espacio de unidades de

00:50:48.640 --> 00:50:57.319
medición que representan la variable, en
este caso población infectada. Realmente

00:50:55.000 --> 00:51:03.240
no es una variable de tiempo, sino que
es una variable de personas. Entonces,

00:51:00.359 --> 00:51:07.720
aquí yo puedo agregar las unidades que
me miden la variable. Aquí hablamos

00:51:04.680 --> 00:51:14.040
porción infectada son personas.
Eh, en este caso cantidad de personas

00:51:11.200 --> 00:51:19.640
sería, aunque esta variable, esta
definición de unidades es solo

00:51:16.119 --> 00:51:23.720
descriptiva, esta no hace mayor efecto
en bastante comportamiento que que

00:51:21.920 --> 00:51:28.680
generemos.
Una vez que modelamos matemáticamente la

00:51:26.000 --> 00:51:33.319
ecuación en el modelo, Bening, le quita
el oscuro,

00:51:31.119 --> 00:51:38.720
que usted es ven entre las demás
variables. Eso quiere decir que esta

00:51:35.839 --> 00:51:46.079
variable ya fue modelada matemáticamente
como el modelador adquirido, pero como

00:51:41.960 --> 00:51:50.680
el programa de Benin ya sabe interpretar
cómo generar los valores a lo largo del

00:51:48.240 --> 00:51:54.319
tiempo. Por ejemplo, aquí la aprobación
vulnerable.

00:51:52.520 --> 00:51:58.040
Empezamos por lo fácil, operación total.
Como operación total, le doy clic y me

00:51:56.480 --> 00:52:02.240
sale algo parecido, solo que aquí ya no
hay una ecuación ya hecha porque eso

00:52:00.040 --> 00:52:06.119
simplemente es una variable que puede
ser un un valor constante como un

00:52:04.079 --> 00:52:10.559
parámetro. En este caso, como decía,
pues puedo asumir que hay 100,000

00:52:08.480 --> 00:52:15.400
voladores. Eso le pongo el valor
directamente

00:52:12.599 --> 00:52:19.799
eh en la ecuación que representa una
constante, un valor constante.

00:52:17.799 --> 00:52:24.640
Aquí también voy a poner las unidades,
¿no?

00:52:21.319 --> 00:52:30.599
En este caso sería también
personas o pobladores o como ustedes

00:52:27.400 --> 00:52:34.680
quisieran llamar.
Cuando van aquí a población vulnerable,

00:52:34.720 --> 00:52:40.440
siempre les va a aparecer las causas
acá, ustedes las ven a la derecha que

00:52:38.400 --> 00:52:43.640
pueden ser utilizadas para definir la
ecuación.

00:52:42.000 --> 00:52:47.079
Por ejemplo, aquí como habíamos dicho,
lación vulnerable es igual a la

00:52:45.160 --> 00:52:51.599
aprobación total. Puedo darle clic aquí
a las variables causantes y utilizarlas

00:52:49.920 --> 00:52:56.200
en la ecuación.
Y puedo elegir aquí la calculadora para

00:52:54.599 --> 00:53:01.760
representar alguna presación aritmética
como el signo menos, que me va a servir

00:52:58.799 --> 00:53:05.960
para decir que de la total le resto la
probación infectada y tengo la población

00:53:03.799 --> 00:53:12.799
vulnerable
y lo que tenemos pues son personas

00:53:08.640 --> 00:53:17.079
probaciones de personas eh vulnerables a
la infección.

00:53:14.599 --> 00:53:20.799
La ecuación entonces esta es la que
determina los valores de la operación

00:53:18.720 --> 00:53:26.400
vulnerable. Eso quiere decir de que
cuando vencen yo le diga simule esta

00:53:24.359 --> 00:53:34.119
estructura,
ejemplo, para

00:53:29.359 --> 00:53:37.559
12 meses, un año, Benzin va a tomar los
valores que va a ir generando la

00:53:36.040 --> 00:53:42.160
población
infectada, los valores de población

00:53:40.119 --> 00:53:46.119
total, que en este caso básicamente es
valor constante, y va a ir haciendo

00:53:44.119 --> 00:53:50.079
estas diferencias
en la unidad de medida de tiempo que le

00:53:47.440 --> 00:53:57.760
digamos. Por ejemplo, si le decimos cada
día durante

00:53:52.839 --> 00:54:04.880
los 12 meses del año, 365 días, entonces
va a Benin a que tiene un algoritmo

00:54:00.559 --> 00:54:11.240
interno ya preprogramado a
generar una ejecución de un paso del

00:54:07.799 --> 00:54:15.960
tiempo a lo largo de esta estructura y
va a buscar

00:54:13.720 --> 00:54:19.440
ir tomando los valores de las variables
para determinar los valores de las

00:54:17.400 --> 00:54:23.839
otras. dos variables que se que son las
que tienen un efecto. En este caso, toma

00:54:21.200 --> 00:54:29.839
los valores de PT y Pi, calcula la
diferencia y le da valor a PB en el día

00:54:27.319 --> 00:54:34.160
uno, en el día dos, en el día 3, en el
día cuatro lo va haciendo así

00:54:31.240 --> 00:54:38.280
constantemente. Y por eso es de que en
el registro de almacenamiento de la

00:54:36.680 --> 00:54:43.319
simulación,
lo que principalmente tenemos son una

00:54:40.200 --> 00:54:48.079
secuencia de valores para las variables
que se van generando a lo largo del

00:54:45.000 --> 00:54:53.200
tiempo, que básicamente representan las
tendencias de comportamiento

00:54:50.559 --> 00:54:58.599
de las variables del modelo, que es lo
que está asociado a las tendencias de

00:54:57.040 --> 00:55:03.799
los sistemas o los patrones de
comportamiento de los sistemas.

00:55:01.000 --> 00:55:09.839
Cada vez que modelo matemáticamente una
variable en cuenta que se ponen

00:55:06.880 --> 00:55:15.240
sin oscuridad claria.
Aquí si cuense que estoy simplemente

00:55:12.799 --> 00:55:20.599
modelando estas ecuaciones
que el autor ya nos da

00:55:17.720 --> 00:55:26.240
aquí. La tasa de contagio es la
multiplicación de las otras variables,

00:55:22.440 --> 00:55:31.839
de las variables que están relacionadas.
Eh,

00:55:27.880 --> 00:55:37.480
vamos a ver aquí qué tasa de contagio. Y
entonces esto debería ser básicamente

00:55:33.920 --> 00:55:41.119
como lo vemos aquí una multiplicación.
Ahora el autor ingresa la

00:55:39.119 --> 00:55:45.400
multiplicación, la población vulnerable
y la curación

00:55:43.200 --> 00:55:51.240
infectada.
Perdón que aquí cometí una omisión. Voy

00:55:48.839 --> 00:55:55.680
a regresar aquí el diagrama.
Esta relación no la he puesto. La

00:55:53.400 --> 00:56:03.520
población infectada.
determina la tasa de contagio también

00:56:00.079 --> 00:56:11.680
naturalmente de operación infectada
a través de eh estos parámetros

00:56:09.240 --> 00:56:18.480
y deación vulnerable disponible es la
que va a generar la tasa de contagio.

00:56:15.200 --> 00:56:24.039
El diagrama se encuentra acá voy a
regresar el diagrama antes de modelar.

00:56:20.480 --> 00:56:28.640
No puse esa relación, vean, la omití. Al
no ponerla, cuando le doy clic aquí, el

00:56:26.920 --> 00:56:34.280
sistema solo me dice que las causas de
esta variable son estas tres,

00:56:31.400 --> 00:56:37.960
pero me falta una que era porción
infectada,

00:56:36.119 --> 00:56:43.119
pero me falta porque yo no la indiqué en
el mapa,

00:56:40.039 --> 00:56:48.520
no he puesto ninguna ecuación,
entonces me hace falta, voy a agregarla

00:56:45.440 --> 00:56:54.039
aquí, decir que la presión infectada hay
una relación la tasa de contagio, que es

00:56:50.880 --> 00:56:58.920
realmente el ciclo de retroalimentación.
el primer ciclo de retroalimentación,

00:56:55.920 --> 00:57:02.960
porque el segundo lo teníamos acá
eh a través de la prueba vulnerable. El

00:57:01.200 --> 00:57:08.240
primer ciclo de repentación yo lo tenía
incompleto en este diagrama de ciclos

00:57:05.520 --> 00:57:12.839
causal, diagrama de flujos y niveles,
porque como tenía que ser igual a este

00:57:10.160 --> 00:57:19.160
diagrama de ciclos causales, yo no había
puesto esta relación de acá.

00:57:16.160 --> 00:57:24.559
Ahora ya la puse y alberla puesto, si
vuelvo a la herramienta de funciones y

00:57:21.640 --> 00:57:29.319
le doy clic contagio, ustedes pueden ver
aquí ya las cuatro causas variables

00:57:26.680 --> 00:57:33.680
causantes de esta variable tasa de
contagio,

00:57:31.079 --> 00:57:38.920
que hemos visto que el autor nos dice
que lo debemos de modar como la

00:57:35.680 --> 00:57:42.839
multiplicación de las cuatro variables.
Básicamente

00:57:41.079 --> 00:57:46.960
eh
una operación de multiplicación.

00:57:48.079 --> 00:57:56.599
Puedo hacerla simplemente así, eligiendo
las variables, eligiendo la calculadora,

00:57:52.799 --> 00:57:56.599
el símbolo de multiplicación

00:58:02.039 --> 00:58:05.760
y es sería la ecuación.

00:58:05.880 --> 00:58:14.559
que la la ecuación es también parte del
modelador. El modelador decide cómo es

00:58:10.839 --> 00:58:18.760
que eh es más razonable, según su
perspectiva, eh generar los valores de

00:58:17.039 --> 00:58:23.280
esa variable en términos de las
variables causantes que la determinan y

00:58:21.799 --> 00:58:27.480
el significado que le da a esas
variables, ¿no? Aquí PI, PB ya

00:58:25.760 --> 00:58:34.480
reconocemos que son personas de la
población, población infectada y

00:58:29.520 --> 00:58:42.000
población vulnerable. Eh IPC y TNS.
como los parámetros que

00:58:38.119 --> 00:58:48.240
determinan esa tendencia de población,
que son los que teníamos aquí descritos

00:58:45.440 --> 00:58:54.680
que nos decía como infecciones por
contagio y la tasa normal de contagio.

00:58:52.799 --> 00:58:58.920
Eso quiere decir de que si de la
corrupción

00:58:56.839 --> 00:59:03.440
infectada
la tasa de contagio de 50%

00:59:03.799 --> 00:59:14.280
eh que afecta a la aprobación vulnerable
y

00:59:09.760 --> 00:59:14.280
las infecciones por contagio.

00:59:15.960 --> 00:59:24.079
En este caso, la interpretación de esta
variable infecciones por contagio,

00:59:21.119 --> 00:59:28.520
yo no la tengo muy clara.
que recupero ya la lectura a ver si está

00:59:25.880 --> 00:59:32.880
mejor descrita ahorita que lo estoy
leyendo a ustedes

00:59:31.000 --> 00:59:38.760
porque estoy pensando en que en el
modelo, bueno, esto lo voy a grabar, voy

00:59:35.680 --> 00:59:38.760
a aceptar,

00:59:39.359 --> 00:59:44.559
me hacen falta ponerle valores a estos
dos parámetros,

00:59:46.039 --> 00:59:52.280
pero
aquí es donde entro a interpretar eh en

00:59:50.319 --> 00:59:56.839
el modelo tratando de poner la
perspectiva de este autor porque no es

00:59:54.880 --> 01:00:01.240
mi modelo.
Si fuera mi modelo, tal vez yo

00:59:58.119 --> 01:00:08.640
simplemente lo hubiera simplificado en
una tasa de contagio.

01:00:05.359 --> 01:00:12.559
Por ejemplo, est click aquí la tasa de
contagio. Yo podría decir es una

01:00:11.039 --> 01:00:16.400
proporción
de

01:00:14.160 --> 01:00:19.920
los pobladores, las personas de la
población vulnerable que se ven

01:00:18.319 --> 01:00:27.640
infectadas
por la población infectada.

01:00:24.599 --> 01:00:35.280
Entonces, si yo tengo eh una tasa de
contagio del 50% que podría realizar

01:00:30.799 --> 01:00:41.480
aquí como el punto 50
o si tuviera una

01:00:39.079 --> 01:00:44.359
no tengo una
notación de porcentajes, pero

01:00:43.079 --> 01:00:48.520
básicamente podríamos ponerlo
matemáticamente como un decimal 50%

01:00:47.119 --> 01:00:54.039
porque al final este se va a multiplicar
con las otras variables.

01:00:51.160 --> 01:00:58.119
Las unidades aquí tal vez si no las he
puesto, pero habría que que pensaras

01:00:56.119 --> 01:01:06.920
poco mejor porque la tasa de contagio
es, por ejemplo, aquí son personas, pero

01:01:02.799 --> 01:01:13.160
son personas que se van contagiando por
cada unidad de tiempo que que estemos

01:01:09.839 --> 01:01:18.640
simulando. Es decir, en este caso, la
tasa de contagio son, vamos a decir,

01:01:15.640 --> 01:01:25.799
personas porar
así por día.

01:01:21.400 --> 01:01:25.799
podría ser, digamos así,

01:01:27.440 --> 01:01:36.240
que esa parte de la
de la

01:01:32.440 --> 01:01:41.119
eh unidades es solo descriptiva,
podríamos indicarla o podríamos no

01:01:37.880 --> 01:01:45.760
indicarla que quizás el modelo si me da
por ahí una alerta, decir, "No ha puesto

01:01:43.680 --> 01:01:50.680
unidades de medida para que su modelo
sea mucho más explícito a la hora de

01:01:48.559 --> 01:01:54.799
hacer los gráficos." Entonces ahí en el
gráfico me va a decir si yo grafico la

01:01:52.839 --> 01:01:57.880
variable que no tiene una unidad de
medida definida. Si tuviera una unidad

01:01:56.640 --> 01:02:01.760
de medida definida, por ejemplo, cuando
yo grafique la variable de tendencias de

01:01:59.799 --> 01:02:05.400
producción infectada, me voy a decir
personas que están siendo representadas

01:02:03.640 --> 01:02:08.440
en el diagrama. Si yo no le pongo una
unidad, pues no me va a decir nada.

01:02:07.279 --> 01:02:12.839
Entonces yo debo de hacer mi
interpretación porque no me no va a ser

01:02:10.279 --> 01:02:18.279
muy descriptivo el diagrama.
Ahorita lo van a ver ustedes ya eh ahora

01:02:15.160 --> 01:02:25.920
que genere la simulación.
La duda que tengo es qué valor le pongo

01:02:19.960 --> 01:02:31.119
a esta IPC, que según el autor es
la cantidad de infecciones por contagio.

01:02:32.039 --> 01:02:35.520
Si es una cantidad,

01:02:36.960 --> 01:02:42.319
vamos a ponerle que cada persona
contagiada,

01:02:44.559 --> 01:02:49.400
vamos a suponer que infecta a cinco.

01:02:52.200 --> 01:02:58.240
Ahí tendríamos que entrar un poco más a
detalle de cómo se interpretan esta

01:02:56.119 --> 01:03:03.839
combinación de dos variables. Voy a
interpretarla así en este momento como

01:03:00.279 --> 01:03:10.200
que la cantidad de personas eh
contagiadas

01:03:06.200 --> 01:03:16.200
por el porcentaje de personas infectadas
que contagian, que no todas las

01:03:12.319 --> 01:03:19.640
infectadas contagian a los demás
y que está determinado la población

01:03:17.960 --> 01:03:23.000
vulnerable.
Está determinada población vulnerable

01:03:21.200 --> 01:03:27.119
porque también está limitada a ese
número de personas que hace falta que se

01:03:25.240 --> 01:03:31.520
contagie.
La multiplicación pues es una cuestión

01:03:28.880 --> 01:03:34.720
sencilla, pero quizás es un poco difícil
de interpretar.

01:03:35.200 --> 01:03:41.440
De cualquier manera,
ah, perdón, ahí le dejé

01:03:41.880 --> 01:03:46.480
le dejé un color verde. Ahí está.

01:03:48.079 --> 01:03:56.000
A ver, pregunto hasta ahí.
Vamos comprendiendo bien todo lo que

01:03:53.680 --> 01:04:03.319
estado haciendo como modelador de un
modelo de simulación de Bencing.

01:04:00.200 --> 01:04:06.319
¿Hubiera alguna pregunta?
Perdón.

01:04:10.160 --> 01:04:17.119
Bueno, PB, la verdad, respondiendo a la
pregunta de Génesis, eh podría tener el

01:04:14.880 --> 01:04:23.599
círculo o podría no tenerlo porque
nuevamente ahí volvemos a eh el esquema

01:04:20.400 --> 01:04:29.160
de la representación del del modelo, es
decir, eh Forester, que creó estos

01:04:26.680 --> 01:04:35.559
diagramas de flujos y niveles, la verdad
de que Forester eh pues es básicamente

01:04:33.760 --> 01:04:40.799
ponía énfasis a diferenciar el
acumulador

01:04:37.240 --> 01:04:44.720
y el flujo eh que realmente es el
acumulador como un rectángulo y cerrar

01:04:43.359 --> 01:04:50.480
un rectángulo y el flujo como una
llavecita de la representación de la

01:04:47.520 --> 01:04:55.200
llave pues varía de de gráfico a
gráfico, pero la idea es que sea como

01:04:52.359 --> 01:05:00.240
una llave. Luego las demás no le ponía
mayor énfasis y es decisión de del

01:04:57.920 --> 01:05:04.119
modelador si le pone un círculo o no, ya
dijimos, pero aquí en este caso el autor

01:05:02.680 --> 01:05:08.599
le puso un círculo a las variables
auxiliares que son aquellas que van

01:05:05.720 --> 01:05:13.880
tomando valores y varían en el tiempo.
Por eso lo puse el círculo. No es que no

01:05:10.760 --> 01:05:19.200
quiere decir de que PB sea un flujo
porque el flujo se representa en este

01:05:16.480 --> 01:05:24.599
caso con el círculo y la llavecita.
Yo le puse el círculo en Benin, solo

01:05:21.720 --> 01:05:29.680
para hacerlo idéntico, casi idéntica la
representación, aunque ya ven que aquí

01:05:26.319 --> 01:05:36.079
la llave se representa con una línea eh
una línea así eh de esta manera tipo T.

01:05:34.440 --> 01:05:40.799
Mientras que allá en Benzín, ahorita voy
a regresar a Benzín, se representa

01:05:38.079 --> 01:05:44.599
simplemente como líneas cruzadas
formando

01:05:42.319 --> 01:05:49.279
un esquema ahí que se asemeja o quiere
asemejarse a una llave, pero el que le

01:05:47.319 --> 01:05:53.480
pongan círculo a PB o no le pongan es
indiferente. Ahí lo único que ustedes

01:05:51.079 --> 01:05:58.680
están diciendo es esta variable es una
variable que no es ni acumuladora ni es

01:05:56.440 --> 01:06:01.559
un flujo. Seguro a ser una variable
auxiliar.

01:06:00.160 --> 01:06:06.920
De hecho, hay autores que diferencian
entre las variables auxiliares, las

01:06:03.599 --> 01:06:14.839
variables exógenas y las variables
auxiliares eh eh digamos internas y

01:06:11.680 --> 01:06:19.039
externas, exógenas o externa o interna,
es decir, las que son propias del

01:06:16.359 --> 01:06:23.119
sistema y las que son fuera del sistema
y a veces usan una anotación gráfica

01:06:21.279 --> 01:06:27.720
para decir esta variable viene fuera del
sistema y esta está dentro del sistema.

01:06:25.200 --> 01:06:33.720
Pero eso es entrar a a más detalles que
que son solamente para dar más claridad

01:06:30.920 --> 01:06:38.160
al modelo, pero también convención del
modelador no es necesario. Eh, si nos

01:06:36.760 --> 01:06:44.520
vamos a enfocar en la estructura y las
tendencias, básicamente PB es una

01:06:40.920 --> 01:06:48.720
variable obsidial que provoca eh un
efecto en la tasa de contagio y se ve

01:06:46.880 --> 01:06:53.520
afectada por la población infectada,
¿verdad? Que también está determinada

01:06:51.240 --> 01:07:02.400
por la población total. Básicamente el
círculo no es eh nada eh relevante en la

01:06:59.440 --> 01:07:06.720
interpretación del mapa.
Lo más relevante es el símbolo de la

01:07:04.520 --> 01:07:11.839
llavecita que representa una variable de
flujo y el rectángulo que representa una

01:07:09.400 --> 01:07:15.160
variable acumuladora.
Y las relaciones que son básicamente las

01:07:13.599 --> 01:07:19.160
flechas que siguen siendo las mismas
relaciones de de antes en el diagrama de

01:07:17.279 --> 01:07:22.760
ciclos causales. O sea, la
interpretación es la misma. Incluso

01:07:20.480 --> 01:07:28.960
podríamos ponerle una polaridad y decir
que son de son de refuerzo o de

01:07:26.920 --> 01:07:33.240
compensación. podíamos hacer todo eso
que hacíamos antes, ¿no? Que no es

01:07:30.640 --> 01:07:41.079
necesario aquí en un diagrama de flujos
y niveles ponerle la polaridad porque el

01:07:37.039 --> 01:07:45.319
sistema, voy a volver aquí a Benzin, eh
el sistema

01:07:43.760 --> 01:07:52.440
básicamente
interpreta en términos de la ecuación

01:07:48.720 --> 01:07:52.440
los valores a generar.

01:07:56.760 --> 01:08:03.160
Bueno,
vuelvo a Bencing acá solo para hacerles

01:08:01.200 --> 01:08:07.599
ver
en qué consiste la simulación.

01:08:05.720 --> 01:08:12.079
Realmente nosotros cuando hacemos los
modelos y interpretamos imaginativamente

01:08:10.160 --> 01:08:16.359
el comportamiento de esa estructura en
el tiempo, eh nosotros tenemos esa

01:08:14.359 --> 01:08:21.440
capacidad mental de imaginarnos esa
estructura dinámica en el tiempo y

01:08:18.880 --> 01:08:26.560
sabemos que las variables de la
estructura dinámica, estructura de

01:08:23.679 --> 01:08:31.520
relaciones causales, van a ir tomando.
Por eso decíamos las relaciones la

01:08:28.120 --> 01:08:35.880
describimos como crecen, aumentan los
valores o disminuyen o decrecen los

01:08:33.839 --> 01:08:41.920
valores de las variables por efecto de
las relaciones causales.

01:08:39.040 --> 01:08:48.799
Decíamos, si la apuración infectada,
vamos a decir, si la tasa de contagio es

01:08:46.600 --> 01:08:54.000
como qui dice la llave se abre bastante,
es bastante grande, entonces la

01:08:51.880 --> 01:08:59.359
población infectada va a aumentar, va a
crecer y si crece la población infectada

01:08:57.440 --> 01:09:03.520
la relación causal hacia lación
vulnerable

01:09:00.960 --> 01:09:08.400
va a provocar una relación causal
negativa por negativa que va a hacer

01:09:05.400 --> 01:09:13.839
decrecer la puración vulnerable
por efecto de la puración infectada y en

01:09:10.600 --> 01:09:18.799
función de IPC y TNC,
que básicamente es la tasa de contagio.

01:09:17.279 --> 01:09:21.920
Esa la interpretación que damos a nivel
de la estructura de los ciclos causales.

01:09:20.759 --> 01:09:25.319
A nivel de la estructura de una
simulación.

01:09:23.880 --> 01:09:30.600
Lo único que hacemos aquí es de que en
lugar de imaginarnos cómo sucede,

01:09:28.120 --> 01:09:35.319
utilizando nuestro potencial imaginativo
mental, eh que a veces no es tan preciso

01:09:33.560 --> 01:09:40.440
cuando ya hay muchas variables y cuando
ya el tiempo es muy grande, podría

01:09:37.359 --> 01:09:43.839
suceder eso. es que utilizamos el
potencial de Bening o de cualquier

01:09:42.159 --> 01:09:48.359
ambiente de simulación dinámica de
sistemas como este que ya tiene un

01:09:46.759 --> 01:09:53.359
algoritmo de estimular el paso del
tiempo, que de hecho aquí si nos vamos a

01:09:51.279 --> 01:09:57.760
la opción de modelo
en ajustes,

01:09:55.880 --> 01:10:02.000
bueno, aquí me pide que guarde el modelo
antes para que no lo pierda,

01:10:00.440 --> 01:10:07.679
eso es algo que ven si les va a estar
insistiendo porque necesita un archivo

01:10:04.800 --> 01:10:10.239
en el cual grabe la estructura que
ustedes

01:10:08.719 --> 01:10:15.960
graficado.
Voy a pasarme por aquí a un directorio

01:10:12.760 --> 01:10:21.800
del semestre para poder dejar grabada
esta estructura.

01:10:17.800 --> 01:10:26.719
Por aquí un directorio
y vamos a ponerle un nombre aquí al al

01:10:25.040 --> 01:10:34.040
archivo que va a grabar. Ustedes se dan
cuenta que le pone una extensión punl.

01:10:31.000 --> 01:10:39.760
Por ejemplo, yo puedo poner aquí
un modelo de simulación de epidemia en

01:10:38.400 --> 01:10:44.880
cualquier nombre que ustedes quieran el
archivo y le pone una extensión MDL. Los

01:10:42.440 --> 01:10:50.159
archivos de extensión MDL son los que
tienen en BCING la estructura del

01:10:47.000 --> 01:10:55.719
sistema, es decir, guarda la información
relacionada con el gráfico que

01:10:52.880 --> 01:11:01.239
representa la estructura del sistema y
obviamente las ecuaciones matemáticas

01:10:58.440 --> 01:11:06.320
que están asociadas a la generación de
valores de las variables.

01:11:03.920 --> 01:11:11.679
Como ya guardé el archivo, me deja
elegir la opción de modelo,

01:11:08.960 --> 01:11:16.000
la de ajustes del modelo y en los
ajustes ustedes ven

01:11:14.360 --> 01:11:19.640
de entrada aquí los parámetros
temporales, que son los parámetros del

01:11:17.920 --> 01:11:25.080
tiempo
para hacer la simulación. Por ejemplo,

01:11:21.600 --> 01:11:30.040
aquí me dice Bensin, voy a simular eh
este esta estructura de sistema como que

01:11:27.159 --> 01:11:33.199
si fueran meses. Eh y aquí me dicen
valor inicial, un periodo inicial, un

01:11:31.440 --> 01:11:38.199
periodo final. Y con los valores que
tiene aquí es como que fuera simular 100

01:11:34.960 --> 01:11:42.960
meses en un intervalo de tiempo de el
delta t incremento del tiempo de uno, es

01:11:40.440 --> 01:11:49.760
que decir va a ir incrementando de mes
en mes, un mes hacia otro mes, hacia

01:11:46.159 --> 01:11:53.520
otro mes, siempre de uno, pero eh esto
es configurable, por eso son parámetros,

01:11:52.080 --> 01:11:57.440
como ustedes pueden ver aquí, que nos da
Bensin. De hecho, cada vez crean un

01:11:54.920 --> 01:12:01.639
nuevo modelo en Bingles, lo primero que
les pide, van a ver que cuando ustedes

01:11:59.159 --> 01:12:07.320
dan crean un nuevo modelo, les va a
aparecer esta pantalla.

01:12:04.760 --> 01:12:15.239
Eh, espero la estén viendo. No la están
viendo, ¿verdad? Confirmen?

01:12:11.960 --> 01:12:15.239
¿No la ven

01:12:15.360 --> 01:12:24.760
la pantalla del tiempo? Nada va.
Bueno, por cierto, se me olvidó darles

01:12:21.719 --> 01:12:28.480
ahí donde pueden descargar Benzin. Ya
les voy a dar el enlace.

01:12:26.719 --> 01:12:33.120
Perdón que otra vez convertí de
compartir solo la ventana y no pantalla

01:12:31.120 --> 01:12:38.400
completa.
Voy a compartir la pantalla porque si no

01:12:34.960 --> 01:12:43.480
ustedes no pueden ver los
las ventanas secundarias que abre Sí.

01:13:08.199 --> 01:13:16.040
Bien, ahora sí decía de que ustedes van
aquí al menú en modelo, le dan clic a la

01:13:14.000 --> 01:13:20.080
opción de ajustes
y les da esta pantalla que tiene los

01:13:18.000 --> 01:13:24.040
parámetros temporales o parámetros del
tiempo.

01:13:21.679 --> 01:13:28.760
Como en este caso, yo voy a simular una
epidemia y las epidemias avanzan un poco

01:13:27.040 --> 01:13:33.920
más rápido,
voy a reducir la unidad de tiempo. Voy a

01:13:31.080 --> 01:13:38.239
decirle que lo haga
que lo haga

01:13:35.880 --> 01:13:43.480
decir por semanas o por días podría
decir

01:13:39.880 --> 01:13:43.480
que lo haga por semanas,

01:13:44.199 --> 01:13:51.280
eh, siempre semana a semana.
Unidad intervalo de tiempo de uno. Este

01:13:49.280 --> 01:13:55.800
reglamento es us de uno. Que ustedes
pueden ver aquí que pueden usar

01:13:53.880 --> 01:14:01.320
valores de incrementos de tiempo
menores. Podría decir si están por

01:13:58.159 --> 01:14:06.000
semana, avance de
media semana en media semana ponen punto

01:14:03.840 --> 01:14:09.760
C.
Eso depende del detalle que quieran

01:14:07.960 --> 01:14:16.480
ustedes observar del comportamiento de
las variables en las tendencias. Si

01:14:11.800 --> 01:14:21.360
quieren ver el detalle muy bien eh
desglosado en unidades de tiempo bien

01:14:19.080 --> 01:14:26.639
finas, pues ustedes pues pueden cambiar
la proporción del delta t, que es

01:14:24.199 --> 01:14:31.320
básicamente el integral del tiempo. Si
no, solo lo pueden dejar en uno y el

01:14:29.679 --> 01:14:34.960
rango, el periodo inicial siempre pueden
interpretarlo como el valor de tiempo

01:14:33.199 --> 01:14:39.920
cero. Aunque si ustedes quisieran, por
ejemplo, eh quisieran simular alguna

01:14:37.440 --> 01:14:46.360
estructura que se da en años, podría
años o meses, por ejemplo, podría ser

01:14:42.000 --> 01:14:52.960
inicia eh digamos en el año en el año y
le ponen aquí el año 2000 y el periodo

01:14:49.560 --> 01:14:58.360
final es el 2050.
Entonces va a simular entre los dos

01:14:55.719 --> 01:15:02.800
rangos, entre el valor inicial que le
pongan y el valor final.

01:15:00.600 --> 01:15:07.880
En este caso ya no lo va a hacer por
año, lo va a hacer por semana. Le voy a

01:15:05.560 --> 01:15:10.880
decir que simule el equivalente a un
año,

01:15:11.639 --> 01:15:20.600
que
si no reconoar son cuántas, 52 semanas

01:15:17.360 --> 01:15:25.080
creo ser así.
Esto es pura convención del modelador y

01:15:22.440 --> 01:15:31.120
lo voy aar como si fuera semana.
Y entonces los parámetros se se van

01:15:26.520 --> 01:15:31.120
indicando acá de tiempo.

01:15:31.560 --> 01:15:39.719
Dese cuenta que aquí dice que W cada
intervalo de tiempo.

01:15:37.600 --> 01:15:45.120
Eso quiere decir que cuando simulen
ustedes van a ver que Bensin genera un

01:15:41.679 --> 01:15:53.000
archivo o una serie de archivos aparte
del MDL que tiene la estructura del

01:15:46.880 --> 01:15:58.199
sistema, un archivo creo que es BDX que
eh ah, perdón, es un MDL2

01:15:55.760 --> 01:16:04.679
y va teniendo los valores e que va
tomando una simulación eh la estructura

01:16:01.000 --> 01:16:09.400
y unos B dx por ahí o BFX creo que es
que que van tomando las tablas de

01:16:06.760 --> 01:16:15.760
valores de las variables. Ella es parte
de la estructura interna de de

01:16:12.960 --> 01:16:20.560
que no nos interesa mucho más allá de de
no confundir los archivos. Es decir,

01:16:17.480 --> 01:16:25.960
ahorita les voy a mostrar.
Aquí está. Aquí hay arriba dice nombre

01:16:23.360 --> 01:16:29.760
de simulación
y pone valor actual.

01:16:28.679 --> 01:16:34.920
Lo que pasa es que ustedes pueden
simular

01:16:31.320 --> 01:16:39.679
eh diferentes escenarios,
es decir, diferentes condiciones bajo

01:16:37.239 --> 01:16:45.320
las cuales este modelo, esta estructura
se puede comportar.

01:16:42.840 --> 01:16:49.480
Cada
uno de esos escenarios, el nombre de

01:16:47.520 --> 01:16:54.360
escenario es para diferenciar, es una de
las opciones que tenemos

01:16:52.480 --> 01:17:00.800
la población,
el comportamiento complejo circular de

01:16:57.280 --> 01:17:06.840
esta de este contagio de epidemia
podríamos asumirlo para una población de

01:17:02.960 --> 01:17:12.239
1000 pobladores o podría asumirlo para
una población, como decíamos de 100000 o

01:17:09.480 --> 01:17:17.000
una población de 200,000.
o de un millón, como decía antes, cada

01:17:14.639 --> 01:17:20.639
uno de esos son un escenario. Ya vamos a
ver ahorita un gráfico donde está la

01:17:18.719 --> 01:17:26.760
diferenciación de qué es un escenario.
Básicamente un escenario es aquel en el

01:17:23.080 --> 01:17:32.400
cual los valores de parámetros y y
valores iniciales de las variables que

01:17:29.280 --> 01:17:37.000
son acumuladoras se determinan y me
describen un escenario. Si yo cambio

01:17:34.880 --> 01:17:41.719
algún valor de un parámetro o cambio
valor de algún valor inicial de un

01:17:39.480 --> 01:17:46.639
acumulador, estoy cambiando de
escenario.

01:17:43.560 --> 01:17:49.800
Y entonces, Benin, sabiendo eso, lo que
realmente nos pregunta aquí en el nombre

01:17:48.239 --> 01:17:55.360
de la simulación es el nombre del
escenario,

01:17:51.360 --> 01:17:59.920
¿no? El escenario de una población de
100,000.

01:17:56.639 --> 01:17:59.920
Primer así

01:18:00.159 --> 01:18:06.679
cuando yo le doy aquí, aquí hay unas
opciones en estos botones que dicen

01:18:04.040 --> 01:18:13.159
simular y hay diferentes formas de
simular. Básicamente todas hacen en el

01:18:10.960 --> 01:18:17.719
fondo lo mismo, pero a nivel de
presentación presentan diferentes cosas.

01:18:16.120 --> 01:18:24.080
Vamos a usar la más sencilla ahorita que
es simular.

01:18:19.639 --> 01:18:24.080
Cuando le damos clic aquí a simular,

01:18:24.280 --> 01:18:32.920
este ambiente de simulación
lamentablemente no tiene eh un unación

01:18:30.800 --> 01:18:38.639
gráfica del paso del tiempo, sino que
básicamente en cuenta y le voy a dar

01:18:35.120 --> 01:18:38.639
clic aquí a simular.

01:18:39.880 --> 01:18:49.880
Bueno, y me dio mejor el modelo al
simular porque se tomó un valor de 50.

01:18:46.080 --> 01:18:56.320
Aquí se desborda una variable toma un
valor gigantesco.

01:18:52.679 --> 01:18:59.800
Esto quiere decir de que eh los valores
crecieron tanto

01:19:01.080 --> 01:19:07.480
que no
que no hubo

01:19:05.360 --> 01:19:13.520
en espacio del tiempo por los parámetros
que yo le puse

01:19:09.760 --> 01:19:17.120
posibilidad de simular todo.
es un error

01:19:15.440 --> 01:19:22.280
en la generación de valores de las
variables,

01:19:19.639 --> 01:19:26.960
que si queremos ver la tendencia
eh completa, tendríamos que cambiar

01:19:24.760 --> 01:19:31.520
algo. Vamos a ver aquí cómo no lo da
usted aquí a la derecha, en esta barra

01:19:29.639 --> 01:19:35.360
vertical que ven, perdón, a la
izquierda,

01:19:33.159 --> 01:19:42.440
eh hay una serie de botones relacionados
con gráficas y con tablas. Vamos a usar

01:19:38.719 --> 01:19:47.239
esta de la gráfica el clic aquí.
Eh, solamente que le voy a marcar

01:19:43.840 --> 01:19:51.679
variable pi y le doy clic aquí
y lo que me describe es

01:19:50.080 --> 01:19:54.679
comportamiento de la variable en el
tiempo.

01:19:55.120 --> 01:20:00.199
Ah, ese comportamiento está muy extraño.

01:20:00.440 --> 01:20:10.800
Y puedo agrandar o disminuir la escala
del de las variables. Ha cuenta que es

01:20:06.480 --> 01:20:16.280
un gráfico eh donde gráfico de de tiempo
donde aquí está en la escala

01:20:14.639 --> 01:20:26.120
de
la y la variable que son personas y en

01:20:20.360 --> 01:20:26.120
la escala de las x el tiempo.

01:20:26.719 --> 01:20:33.520
Aquí fuo visto.
cuenta que la que la curva, perdón que

01:20:31.159 --> 01:20:38.920
aquí me cuesta aproximarla,
la curva está exactamente aquí empezando

01:20:36.639 --> 01:20:48.719
en el tiempo cero
y avanzando, pero con muy pocos cambios

01:20:45.239 --> 01:20:48.719
en sus valores.

01:20:52.199 --> 01:20:59.960
En gráfico a veces cuesta ver mucho las
tendencias.

01:20:57.639 --> 01:21:06.040
Aquí en esta que fue muy pequeña, es más
fácil verlo en la tabla. Vamos a ver

01:21:02.760 --> 01:21:06.040
esta tabletical.

01:21:11.719 --> 01:21:20.000
Y lo que pasó aquí es de que generó
valores muy grandes a partir de la

01:21:16.360 --> 01:21:23.480
primera del primer día. Ustedes pueden
ver aquí el valor

01:21:24.120 --> 01:21:34.199
creció muy rápido, creció muy
eh probablemente ya no le di un varde a

01:21:31.639 --> 01:21:38.520
la variable IPC, que es la que no
comprendía.

01:21:36.040 --> 01:21:43.000
Entonces lo voy a simplificar más el
modelo.

01:21:41.040 --> 01:21:48.840
Cuando digo simplificar es voy a quitar
esta variable, uso el el basurero acá.

01:21:46.920 --> 01:21:56.760
Voy a quitar esta variable.
Le voy a dejar solo con una variable

01:21:52.520 --> 01:22:01.880
de tasa de contagio.
Entonces, la multiplicación solo me va a

01:21:59.639 --> 01:22:08.000
quedar así.
Eh, IPC ya no existe, así que lo voy a

01:22:04.560 --> 01:22:08.000
quitar de la ecuación

01:22:08.679 --> 01:22:19.000
y le voy a dejar simplificada así.
solo para decir

01:22:15.280 --> 01:22:25.120
que esta tasa de contagio determina cómo
se va formando la tasa de contagio

01:22:23.000 --> 01:22:33.280
porque no no pude interpretar bien la
IPC que daba el autor.

01:22:28.719 --> 01:22:38.600
Vamos a ver cómo me va aquí.
Ahí si tengo todo manual como antes,

01:22:36.360 --> 01:22:45.000
solo quité una variable.
Eh, voy a seguir grabando en el mismo

01:22:41.159 --> 01:22:50.800
escenario porción de 100,000 porque no
he podido generar todos los valores.

01:22:48.120 --> 01:22:56.840
Repito, la simulación.
Me dice que la simulación 100. Bdfx,

01:22:55.080 --> 01:23:05.520
este es el archivo que decía, ya existe.
Si quiero sustituirlo digo que sí.

01:23:00.280 --> 01:23:05.520
Nuevamente me da un error.

01:23:07.000 --> 01:23:12.440
Bien. Hay hay un problema de
interpretación del modelo que no que no

01:23:10.679 --> 01:23:16.639
he hecho correctamente, por lo cual los
valores lo está generando fuera de

01:23:14.199 --> 01:23:24.080
rango, eh, porque está creciendo muy
rápido, pero los puedo ver acá.

01:23:21.679 --> 01:23:28.360
Eh, perdón, se abre al taman de
contagio, sería aquí la opación

01:23:25.800 --> 01:23:32.880
infectada.
Ahora puse en la tabla vertical, pero es

01:23:30.719 --> 01:23:38.040
lo mismo.
Aquí ven que

01:23:35.080 --> 01:23:44.920
crece muy rápido de en un solo día
creció a 499,000.

01:23:42.520 --> 01:23:50.199
Aquí ya pasó la población total que yo
tenía. Entonces por eso los valores

01:23:47.320 --> 01:23:55.280
empiezan a ser incongruentes porque ya
superó la población total.

01:23:53.800 --> 01:24:01.280
Es lo único que me dice aquí es de que
en un día con estas condiciones que he

01:23:57.440 --> 01:24:01.280
puesto está superando,

01:24:01.320 --> 01:24:09.719
está llegando un número de pobladores de
personas muy gigantesco, muy grande.

01:24:07.120 --> 01:24:14.560
Aquí tengo que cambiar
posiblemente

01:24:11.760 --> 01:24:18.199
algún valor en el modelo
para que la tendencia que me salga sea

01:24:16.679 --> 01:24:22.120
más
eh bueno, obviamente aquí la tendencia

01:24:19.880 --> 01:24:28.800
vimos que es de un día, así que este
modelo así como está eh con información

01:24:25.520 --> 01:24:33.280
que tiene de las relaciones causales,
las ecuaciones matemáticas y de los

01:24:31.480 --> 01:24:39.400
parámetros
eh en un día se propaga.

01:24:37.600 --> 01:24:45.360
Voy a cambiar aquí. Vamos a ver si esto
produce algún efecto.

01:24:41.600 --> 01:24:48.639
Eh, la probación total.
Vamos a incrementarla.

01:24:53.560 --> 01:24:57.400
Vamos a ponerle 10 millones.

01:25:00.560 --> 01:25:09.719
Vamos a ver qué pasa acá.
Yo podría decir aquí que este es otro

01:25:06.719 --> 01:25:09.719
escenario.

01:25:10.360 --> 01:25:17.360
Si este fuese otro escenario y le cambio
el nombre aquí a la simulación,

01:25:14.960 --> 01:25:22.960
va a grabar en otro archivo diferente al
anterior.

01:25:19.840 --> 01:25:22.960
Lo ejecuto.

01:25:24.000 --> 01:25:27.760
Siempre se me vota,

01:25:31.199 --> 01:25:35.679
pero puedo ver la tendencia.

01:25:35.760 --> 01:25:42.920
Y ahora me pone las dos tendencias
porque eh tiene dos archivos de valores

01:25:40.800 --> 01:25:49.560
generados, una aprobación de 100000, una
aprobación de 10 puse 10 millones.

01:25:47.360 --> 01:25:54.320
De cualquier manera, en ambos casos está
creciendo muy rápido

01:25:54.800 --> 01:26:02.080
la población. Pareciera que no pasara,
perdón, este es de uno, es una semana,

01:25:59.440 --> 01:26:06.880
no pasara de una semana y
ya supera la población infectada, la

01:26:04.679 --> 01:26:12.520
población
total, ya que puede ser que

01:26:10.800 --> 01:26:17.600
la mejor presentación del tiempo podría
ser en días o horas. Esto va creciendo

01:26:15.639 --> 01:26:24.239
muy rápido.
Aunque no me haya funcionado muy muy

01:26:20.760 --> 01:26:31.760
bien este modelo, ustedes pueden ver que
e lo que está haciendo la simulación

01:26:28.520 --> 01:26:37.920
es ejecutando la estructura y mostrando
las tendencias. Cuando yo le doy el

01:26:34.920 --> 01:26:43.000
simular, no no me muestra una baja de
paso del tiempo, pero está haciendo la

01:26:40.159 --> 01:26:49.639
simulación del paso del tiempo.
Y cuando yo veo el gráfico o la tabla,

01:26:46.800 --> 01:26:52.960
estoy viendo la tendencia, la tendencia
que puede ser de cualquiera de las

01:26:50.960 --> 01:26:58.159
variables. Yo puedo tomar un para, este
es el caso deción infectada. Esta es la

01:26:55.480 --> 01:27:03.080
tendencia que pareciera ser así como que
se mantiene, aunque aquí toma valores

01:27:01.199 --> 01:27:06.560
incongruentes y por eso la gráfica no es
tan

01:27:04.719 --> 01:27:12.600
representativa porque no puede haber
población negativa, personas negativas y

01:27:09.040 --> 01:27:19.040
esto es lo que está generando.
Vamos a corregir ahí este modelo para el

01:27:14.360 --> 01:27:25.800
próximo día, pero ustedes pueden ver que
las tablas o las gráficas representa las

01:27:23.000 --> 01:27:31.480
tendencias, aunque esta tendencia solo
estoy diciendo que en una semana se

01:27:28.360 --> 01:27:36.199
logran los valores esperados o superados
y ahí después empieza a generar valores

01:27:33.600 --> 01:27:41.159
incongruentes. Ha alguna ecuación o algo
que no está siendo adecuada acá. Y eso

01:27:39.440 --> 01:27:46.239
nos pasa cuando modelamos, que tenemos
que ir un poco a prueba

01:27:44.000 --> 01:27:52.239
identificando cuál es la ecuación que no
está bien. Yo como estaba solo

01:27:48.679 --> 01:27:59.159
transcribiendo lo que el autor nos había
indicado en este ejercicio,

01:27:55.719 --> 01:28:06.440
eh supuse que iba a generarme una
tendencia sin ningún problema, pero hay

01:28:03.760 --> 01:28:11.480
algo que no he interpretado bien. La
dinámica de modelación de flujos y

01:28:08.040 --> 01:28:16.400
niveles es básicamente esta, o sea,
escribo el modelo, el mapa flujos y

01:28:14.000 --> 01:28:22.520
niveles en el ambiente benzín, le agrego
las ecuaciones que tengo que ir poco a

01:28:19.760 --> 01:28:28.199
poco revisando que sean precisas.
Ejecuto la simulación

01:28:25.080 --> 01:28:34.400
y genero un archivo de valores de
tendencias que lo puedo ver a través de

01:28:31.119 --> 01:28:37.920
los gráficos de tendencias o de las
tablas de tendencias. que sean los

01:28:36.080 --> 01:28:44.040
valores.
Como este no me funcionó bien, les voy a

01:28:40.960 --> 01:28:50.560
mostrar mejor otro
eh, que ya tengo hecho aquí, solo para

01:28:46.000 --> 01:28:56.520
que vean el ciclo completo de
de la simulación.

01:28:53.239 --> 01:28:59.760
Momentitos. Voy a ubicar el otro archivo
por acá.

01:29:08.600 --> 01:29:16.199
Eso para que ustedes puedan ver
un modelo que no genere errores.

01:29:20.560 --> 01:29:29.000
Uno sencillo. Les voy a poner aquí que
hablamos también

01:29:25.280 --> 01:29:29.000
en la unidad anterior.

01:29:31.920 --> 01:29:40.080
Este este que ven, espérita se los voy a
mostrar aquí.

01:29:38.560 --> 01:29:42.920
Este que acá es como algo muy sencillo
que habíamos hablado por ahí, un

01:29:41.400 --> 01:29:48.360
ejemplo,
uno de estos días de un ciclo de un

01:29:45.280 --> 01:29:55.760
ciclo de refuerzo
de puede ser una cuenta bancaria que

01:29:51.760 --> 01:30:02.239
aquí está representada por un capital.
Básicamente podía decir eh a través de

01:29:59.080 --> 01:30:08.360
unos intereses que actúan como el flujo,
ese capital o ese valor de la cuenta se

01:30:05.920 --> 01:30:12.159
va a ir incrementando dependiendo de la
tasa de interés. Se cuenta que la que la

01:30:10.480 --> 01:30:17.960
estructura es muy parecida al anterior,
solo que se solo tiene un ciclo y es un

01:30:14.480 --> 01:30:21.199
ciclo también de refuerzo de de entrada,
de un flujo de entrada hacia la variable

01:30:19.600 --> 01:30:26.000
acumuladora. La barrera acumuladora es
el capital o el dinero que está en esa

01:30:23.320 --> 01:30:30.280
cuenta bancaria. El flujo son los
intereses que va ganando y los intereses

01:30:28.119 --> 01:30:35.280
están determinados por un parámetro que
es la tasa de interés.

01:30:33.080 --> 01:30:43.320
Igual que vimos antes. Este ya está
hecho. Eh, básicamente le doy clic aquí.

01:30:39.639 --> 01:30:48.159
Perdón, nuevamente no les compartí
la ventana completa, pero se voy a

01:30:45.159 --> 01:30:48.159
compartir.

01:30:55.840 --> 01:31:03.560
Entonces, en este otro modelo
que es más sencillo, el próximo día

01:31:00.800 --> 01:31:08.960
hacemos corregimos el que les estaba
mostrando y hacemos otro más complejo,

01:31:06.600 --> 01:31:13.840
pero este en este ustedes pueden ver la
variable acumuladora. Si le doy clic

01:31:11.400 --> 01:31:18.639
aquí la función que ya tiene aquí la
integración sobre los intereses, que es

01:31:16.280 --> 01:31:23.280
el flujo de entrada que existe nada más
con un valor inicial de 1000. Asumamos

01:31:20.960 --> 01:31:28.800
que este es un una cuenta en donde yo
deposito 1000 quetzales

01:31:26.360 --> 01:31:34.080
y que el banco me da una tasa de
interés, vamos a decir que es del 5%,

01:31:31.480 --> 01:31:37.679
entonces que está punar
una ecuación sencilla.

01:31:37.760 --> 01:31:50.280
Este interés entonces será el resultado
del capital por la tasa de interés,

01:31:45.679 --> 01:31:55.880
que básicamente si vemos los parámetros
de los ajustes del tiempo, parámetros

01:31:53.520 --> 01:32:01.800
temporales,
podríamos simular en meses,

01:31:58.719 --> 01:32:07.280
simulemos que es un interés mensual y
simulemos un año, no 120, sino un año,

01:32:05.040 --> 01:32:12.199
que son 12 meses.
Entonces lo dejamos aquí del mes cer al

01:32:09.000 --> 01:32:12.199
mes 12.

01:32:15.000 --> 01:32:22.679
Eh, las unidades descriptivas no las
puse, pero aquí en capital básicamente

01:32:19.719 --> 01:32:28.360
hablamos de quetzales, así tiene acá y
en flujo en enemos

01:32:25.760 --> 01:32:33.679
de quetzales
por

01:32:30.360 --> 01:32:33.679
por mes.

01:32:35.040 --> 01:32:48.400
Ese sería el modelo y entonces yo podría
decir eh ese capital ahora a 12 meses

01:32:45.679 --> 01:32:56.320
lo voy a generar en una simulación donde
ya le puse acá en los ajustes que va a

01:32:50.920 --> 01:32:56.320
simular 12 meses. Estamos con meses.

01:32:56.360 --> 01:33:02.239
Ejecuto.
Este no me da error porque no tengo

01:32:59.639 --> 01:33:07.159
ningún problema con valores de desbord
de las variables.

01:33:04.159 --> 01:33:11.199
Entonces, no da nada. Eh, una vez apche
una pequeña ventanita que abre y cierra

01:33:08.679 --> 01:33:16.080
ahí, que a veces es imperceptible.
Eh, pero eso la simulación del tiempo.

01:33:13.280 --> 01:33:21.719
Ahorita ya en esos pequeños
eh digamos milisegundos, casi un

01:33:18.400 --> 01:33:28.360
segundo, ejecutó 12 meses. Y si yo vengo
y tomo la el marco la variable capital y

01:33:25.199 --> 01:33:33.239
pongo la gráfica de tendencias, pues
aquí me muestra cómo tienden los valores

01:33:31.480 --> 01:33:39.480
de
esa ese capital desde el mes cero hasta

01:33:36.520 --> 01:33:46.520
el mes 12. Y la curva azul me muestra
cómo va subiendo esos valores de mes en

01:33:42.000 --> 01:33:51.880
mes. De 1000 pasa a 1050
102 50

01:33:49.119 --> 01:33:55.880
y así va pasando pasando. Y obviamente
matemáticamente si ustedes harían esto

01:33:54.400 --> 01:34:01.040
con una hoja electrónica, pues también
obtendrían esto o bien la hoja

01:33:58.719 --> 01:34:05.800
electrónica, que sería casi que estos
valores

01:34:02.639 --> 01:34:10.600
que están aquí para el tiempo y para
instante de tiempo tienen los valores,

01:34:08.000 --> 01:34:14.639
una secuencia de valores. Realmente las
tendencias, los personajes de

01:34:12.080 --> 01:34:18.320
comportamiento de los sistemas son
valores que toman las variables a lo

01:34:16.159 --> 01:34:24.040
largo del tiempo y que describen una
curva en esa escala de tiempo que va

01:34:22.360 --> 01:34:31.320
teniendo una tendencia, en este caso una
tendencia de crecimiento eh que es más o

01:34:28.560 --> 01:34:36.600
menos exponencial, aunque como solo
simulamos 12 meses, no se ve tanto esa

01:34:34.199 --> 01:34:41.880
exponalidad aquí en una escala de tiempo
tan pequeña.

01:34:39.000 --> 01:34:48.000
y simulamos más tiempo, digamos, aquí
voy a ir los ajustes y le dijo que si

01:34:44.119 --> 01:34:54.159
simule los 120 o los 100 meses podría
estar inicio que podría adquirir. 100

01:34:51.480 --> 01:35:00.000
meses ya son bastantes años.
Entonces voy a cambiar aquí la

01:34:55.440 --> 01:35:03.320
simulación para decir que en 100 meses.
Ejecuto la simulación. La voy simular

01:35:01.800 --> 01:35:07.199
aquí el primer botón del triángulo en
verde.

01:35:05.000 --> 01:35:16.040
Ya pasó la ventana, ya simuló. Entonces,
ahora pongo otra vez el diagrama

01:35:11.000 --> 01:35:22.280
y ahora me me da dos curvas e porque
tengo dos archivos de simulación.

01:35:19.159 --> 01:35:28.520
Eh, la curva roja ni es perceptible
porque era muy pequeña.

01:35:25.199 --> 01:35:32.760
Mientras que la curva está como por
aquí, no se alcanza a ver, llega como

01:35:30.199 --> 01:35:39.199
por aquí en mes 12
y la curva azul es la del capital de 100

01:35:36.920 --> 01:35:43.880
de 100 meses. Ustedes pueden ver que
varía en el tiempo en la escala de 0 a

01:35:41.000 --> 01:35:50.960
100.
Eh, y pueden ver que comportamiento

01:35:46.000 --> 01:35:55.920
expone Excel, empieza ya por 60, 70, 80
donde empieza a subir,

01:35:53.880 --> 01:35:59.119
a largo plazo.
De cualquier manera, lo que la

01:35:57.480 --> 01:36:04.199
simulación me está dando, ya sea que lo
vea gráficamente aquí, es la tendencia

01:36:02.280 --> 01:36:08.960
de comportamiento,
que son las gráficas que veíamos

01:36:07.199 --> 01:36:13.280
teóricamente en la unidad anterior,
asociadas a una estructura

01:36:11.600 --> 01:36:18.600
que es el comportamiento emergente del
sistema. Ah bien lo puedo ver en función

01:36:15.480 --> 01:36:23.960
de la tabla de valores del tiempo y
bueno, ver ustedes de que la simulación

01:36:20.840 --> 01:36:29.960
de 12 meses y la de 100 meses obviamente
eh cambia aumenta los valores.

01:36:27.920 --> 01:36:35.280
Entre la 12 meses llega hasta 12 y la
100 meses pues tiene 100 valores y su

01:36:32.679 --> 01:36:39.800
tendencia se ve con más precisión en el
diagrama.

01:36:37.280 --> 01:36:43.040
Es una manera de comparar simulaciones,
pero también puede haber eh comparación

01:36:41.840 --> 01:36:47.600
de escenarios en donde yo diga, bueno,
la tasa de intereses es de 5%, pero ¿qué

01:36:45.840 --> 01:36:56.639
pasaría si el banco viniera y me
incrementara esa tasa de interés al 10%?

01:36:53.920 --> 01:37:02.560
Te lo pongo punto 10
y puedo simular nuevamente aquí

01:37:00.840 --> 01:37:09.880
el el escenario. Solamente que aquí le
puedo decir capital para 100 meses con

01:37:06.560 --> 01:37:15.639
una tasa de 10. Cambio el nombre a las
al archivo de simulación y voy a generar

01:37:12.239 --> 01:37:19.760
un tercer escenario. Ya le doy clic a la
al triangulito verde de la simulación.

01:37:17.840 --> 01:37:27.440
Eso quiere decir que si ahora grafico
capital voy a tener tres tendencias.

01:37:24.000 --> 01:37:31.159
La azul siempre casi la última.
En este caso es capital

01:37:31.440 --> 01:37:38.600
de 100 con una tasa de 10. Dese cuenta
cómo crece

01:37:35.800 --> 01:37:45.159
comparativamente con aquí los colores ya
no nos permiten distinguir, eh, pero con

01:37:41.560 --> 01:37:49.040
el rojo que tendría en 100 meses también
a crecer. Antes lo veíamos crecer, pero

01:37:47.639 --> 01:37:53.920
ahora vean que lo vemos como si fuera
una línea recta. realmente es porque los

01:37:51.920 --> 01:38:01.000
valores son tan bajos comparados con los
valores que tomó esta tendencia con un

01:37:58.599 --> 01:38:06.199
una tasa del 10% que ya no es la del
cinco. Aquí no se ven muy bien las

01:38:03.000 --> 01:38:11.239
diferencias, lo veo a nivel de la tabla.
Ustedes lo pueden ver aquí ustedes.

01:38:08.480 --> 01:38:16.119
Obviamente con un 10% el incremento va a
ser mayor, digamos, a un año, a los 12

01:38:13.719 --> 01:38:23.480
meses, como ustedes ven aquí, ya la
variación es de 3,138

01:38:19.400 --> 01:38:29.840
al mes 12. comparado con los 1795 al mes
12 de una tasa de 5%.

01:38:27.280 --> 01:38:34.199
Obviamente el crecimiento exponencial es
más elevado al final de los 100 meses.

01:38:32.560 --> 01:38:39.159
El valor
que crece gigantescamente

01:38:37.000 --> 01:38:44.560
comparado con el valor del capital de
100

01:38:41.159 --> 01:38:48.719
de 100 para una tasa de 5.
Lo que estamos haciendo aquí es un

01:38:45.800 --> 01:38:53.560
análisis ya numérico de los valores que
toman las variables al rogo del tiempo,

01:38:50.440 --> 01:38:59.119
que es el análisis de tendencias,
que básicamente genera el sistema de

01:38:56.719 --> 01:39:06.040
Bensin, simulando el paso del tiempo
dinámico en la estructura del sistema.

01:39:03.440 --> 01:39:10.719
El próximo día vamos a a analizar eh
además de corregir el el sistema que no

01:39:08.599 --> 01:39:15.639
nos funcionó, vamos a analizar algunos
otros modelos en simulación para que

01:39:13.719 --> 01:39:21.599
vean cómo entonces es muy útil la
simulación cuando estamos interpretando

01:39:18.080 --> 01:39:26.080
los conocimientos, los los
patrones de comportamiento de los

01:39:23.199 --> 01:39:31.679
sistemas a lo largo del tiempo, porque
para eso es la simulación.

01:39:28.199 --> 01:39:40.119
Asimulación nos permite, para concluir
hoy que ya se acabó el periodo, nos

01:39:34.840 --> 01:39:44.040
permite hacer un proceso de
no solo quedarnos como el diagrama de

01:39:41.880 --> 01:39:49.520
ciclos causales de una estructura que
nos da una idea que a través de nuestra

01:39:47.320 --> 01:39:54.199
en nuestro modelo mental podemos
imaginarnos cómo es ese comportamiento

01:39:51.639 --> 01:39:57.840
del sistema a lo largo del tiempo. En el
diagram de ciclos causales podíamos

01:39:55.880 --> 01:40:03.480
contar las historias en términos de que
una variable crece, la otra decrece, la

01:40:00.599 --> 01:40:08.239
otra decrece y entonces otra crece
dependiendo de las relaciones causales y

01:40:05.480 --> 01:40:13.760
eso ya nos daba una idea de las
tendencias si iba en crecimiento o en

01:40:10.639 --> 01:40:19.679
crecimiento, pero en simulación eso lo
podemos reconfirmar

01:40:15.880 --> 01:40:24.320
viendo dinámicamente cómo el modelo va
moviendo sus valores de las variables en

01:40:22.599 --> 01:40:30.119
función de las relaciones. causales que
tiene. Y por eso es de que decimos que

01:40:27.639 --> 01:40:36.400
hacemos un experimento de simulación a
partir del diagrama de flujos y niveles

01:40:32.639 --> 01:40:42.560
que nos permite comparar si lo que en el
modelo se genera de valores es idéntico,

01:40:39.719 --> 01:40:49.679
similar o no a la realidad que estamos
viviendo en la comparativa real contra

01:40:45.159 --> 01:40:53.920
la el modelo de esa realidad.
Bueno, vamos a hacer otros ejercicios

01:40:52.119 --> 01:40:58.360
del próximo día para ver bien esa
comparación de la realidad con el modelo

01:40:56.360 --> 01:41:03.119
y ver las interpretar las tendencias de
la simulación. Y en este caso es un solo

01:41:01.280 --> 01:41:06.880
una introducción de la simulación. Este
no es un curso de simulación tampoco,

01:41:04.719 --> 01:41:11.000
solo es una introducción para que
ustedes empiecen a comprender qué es la

01:41:09.239 --> 01:41:15.199
simulación que hacemos de las
estructuras sistémicas, la utilidad que

01:41:12.880 --> 01:41:20.199
nos da para comprender las tendencias de
comportamiento, o las emergencias de los

01:41:17.840 --> 01:41:23.560
sistemas. y que ustedes lo pueden
generar a través de un modelo, como en

01:41:22.040 --> 01:41:26.440
este caso un modelo de fluos niveles.
Sin embargo, esto solo es una

01:41:25.159 --> 01:41:33.159
introducción. Vamos a hacer pequeños
modelos de simulación que no nos da

01:41:28.040 --> 01:41:36.840
tiempo hacer mucho. Eh, y para que
ustedes allá en sus cursos demoración y

01:41:34.960 --> 01:41:40.400
simulación más adelante en la carrera ya
lleven esa idea introductoria y ahí ya

01:41:38.920 --> 01:41:46.000
van a ver herramientas y análisis
matemáticos más complejos que permitan

01:41:43.679 --> 01:41:51.199
simulaciones más reales, simulaciones
más completas.

01:41:48.199 --> 01:41:57.760
Así que hasta hoy lo dejo aquí.
Les voy a a

01:41:53.440 --> 01:42:03.080
dejar de tarea y así lo reconfirmamos,
que

01:41:59.560 --> 01:42:08.239
se hagan un primer esfuerzo de hacer un
modelo de de simulación,

01:42:06.840 --> 01:42:13.440
básicamente un modelo de flujos y
niveles

01:42:09.960 --> 01:42:18.760
para para un sistema,
en este caso, por facilidad para que

01:42:16.280 --> 01:42:23.679
ustedes no
lo

01:42:21.239 --> 01:42:28.800
no se les complique crearlo. Hagamos de
ejercicio el mismo que teníamos en el

01:42:25.760 --> 01:42:33.520
examen y así nos va a servir para hablar
de esto el próximo día que voy a

01:42:30.960 --> 01:42:38.080
resolver dudas del examen. el ejercicio
que teníamos de Francisco en el examen,

01:42:35.280 --> 01:42:41.960
donde ahí leía libros y el tío quería
ahí que más libros y ahí toda una

01:42:40.760 --> 01:42:45.360
explicación, solo que ahora ya se los
pongo aquí en términos de simulación

01:42:44.000 --> 01:42:51.000
para que haciendo una simulación
determinen eh cuántos libros logra

01:42:49.040 --> 01:42:54.679
Francisco cada mes después del tercer
mes, por ejemplo. Es un tipo de

01:42:52.920 --> 01:42:59.800
preguntas que podríamos respondernos con
la simulación, pero aquí les dejo este

01:42:57.280 --> 01:43:03.199
caso. Tómale una foto aquí al al a la
universidad. Básicamente es el que

01:43:01.719 --> 01:43:13.040
ustedes ya empezaron a hacer en el
examen. Vuelvan a pensarlo y

01:43:08.840 --> 01:43:17.639
hagan el diagrama de flujos y niveles.
Ah, y les voy a enviar por no tengo aquí

01:43:16.080 --> 01:43:21.920
a la mano el enlace donde pueden
descargar benzin

01:43:20.080 --> 01:43:26.400
para que pudieran hacer el diagrama de
flujos niveles en benzin. Por lo menos

01:43:23.800 --> 01:43:31.159
hagan el diagrama de fluxos y niveles en
benzin y grábenlo como un MDL para yo

01:43:28.960 --> 01:43:36.239
ver que ustedes hicieran. de tarea del
diagrama de de flujos y niveles.

01:43:33.719 --> 01:43:41.159
Identifiquen el la variable acumuladora
o acumuladora de interés para este

01:43:38.040 --> 01:43:46.960
modelo y los flujos.
Próximo día vamos a resolver también

01:43:42.599 --> 01:43:51.320
este caso para que lo vean simulado.
Bien, gracias. Tengan feliz día. Nos

01:43:48.880 --> 01:43:55.360
vemos el próximo sábado
con las notas del segundo parcial.