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Apr 30, 2010, 8:55:25 AM (15 years ago)
Author:
Pedro Gea
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    v1 v1  
     1
     2= Resultados =
     3
     4A lo largo del desarrollo de MMS han ido apareciendo distintos
     5métodos de acceso a los resultados provocando quizá en los usuarios
     6cierta confusión.
     7
     8A continuación explicamos cuáles son estos métodos, por qué aparecen
     9y cuáles debemos utilizar:
     10
     11== Resultados por evaluación del modelo ==
     12
     13Estos fueron los primeros métodos de acceso a resultados.
     14Su diseño se basa en la idea de que el modelo (como cada una de sus partes)
     15es capaz de evaluar los resultados si conoce los parámetros estimados.
     16
     17Para ello se añadieron unos métodos de obtención de resultados con la
     18forma {{{Get[Result].E(Set resultingParameters)}}} en las clases
     19adaptadaras del modelo ({{{@MMS.ModelAdapter}}} y complementarias).
     20
     21Así en el código de los ejemplos nos encontrábamos con expresiones del tipo:
     22{{{
     23// Obtención de todo los parámetros estimados (@MMS.ResultingParameter)
     24Set rPars = estimation::GetParameters(?);
     25}}}
     26para obtener los parámetros estimados, luego:
     27{{{
     28@MMS.SubmodelAdapter submodel = estimation::GetModelAdapter(?)
     29  ::GetSubmodel("Veh.Tur.Mat");
     30}}}
     31para obtener el objeto adaptado al que pedirle los resultados y finalmente llamadas como:
     32{{{
     33Serie outputE = submodel::GetOutput.E(rPars)::GetExpectedValue(?);
     34Serie noiseE = submodel::GetNoise.E(rPars)::GetExpectedValue(?);
     35Serie filterE =  submodel::GetFilter.E(rPars)::GetExpectedValue(?);
     36Serie residualsE = submodel::GetResiduals.E(rPars)::GetExpectedValue(?);
     37}}}
     38para obtener los resultados deseados.
     39
     40=== Ventajas ===
     41
     42La única ventaja de estos métodos es que nos permitían obtener un conjunto de resultados
     43para un determinado conjunto de parámetros estimados, fuesen verdaderamente estimados o no.
     44
     45=== Inconvenientes ===
     46
     47El principal inconveniente es su lentitud, muy notable en modelos grandes, ya que cada
     48llamada al método concatenaba una multitud de cálculos que se repetían sin poder reutilizarse.
     49Por ejemplo, para obtener la serie de residuos anterior {{{residualsE}}} internamente
     50se volvían a calcular todos loes efectos, el filtro ({{{filterE}}}), etc. aún cuando acababan
     51de ser calculados, pues no hay una forma natural de almacenar esa información pues depende
     52del argumento {{{rPars}}}.
     53
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