# COMPLEXA C301–C310 — Figuras científicas reproducibles

**Fecha de preparación:** 27 de octubre de 2026. **Naturaleza:** ejemplos matemáticos, medidas hipotéticas y datos didácticos de los manuscritos correspondientes. Estos recursos no constituyen resultados empíricos nuevos, ni se presentan como validación externa de los capítulos.

El generador `make_figures.py` usa exclusivamente la biblioteca estándar de Python, genera 10 figuras SVG accesibles y 10 tablas CSV, incorpora verificaciones de resultados y produce un ZIP determinista de 22 entradas. Los SVG incluyen título y descripción internos para accesibilidad. Los cálculos numéricos conservan el dominio y las convenciones explícitas del capítulo de origen.

## Reproducción

Desde la raíz del repositorio:

```
python content/supplementary/repro/c301-310/make_figures.py --out content/supplementary
python content/supplementary/repro/c301-310/make_figures.py --check content/supplementary
```

La segunda orden recalcula los mismos bytes, incluyendo el ZIP codificado en Base64. Se comprueban además los SHA-256 de todos los archivos mediante el manifiesto central del sitio.

## Modelo y contenido de cada recurso

- **C301 — Validez de medición.** Cinco registros con métodos A=(2,4,6,8,10) y B=A+3, correlación exactamente uno pero sesgo sistemático de tres unidades. Se representan los pares y las diferencias. Fuente: «Dos métodos pueden correlacionar y discrepar siempre».
- **C302 — Verosimilitud.** Binomial con 8 éxitos en 10 y, para contrastar precisión, 80 en 100; curvas de verosimilitud relativa normalizadas **por el máximo**, no densidades posteriores de parámetros. Fuente: «Los datos permanecen fijos».
- **C303 — Calibración exponencial.** Cinco señales de ejemplo (11, 7,1, 4,6, 3,4, 2,3) y ajustes declarados: mínimos cuadrados en escala original (A=10,8907, k=0,4072) y mínimos cuadrados de logaritmos (A=10,6058, k=0,3866). Las cifras de parámetros, publicadas redondeadas, conducen a pequeñas diferencias respecto de las sumas de cuadrados exactas originales. Fuente: «Los dos ajustes de la misma exponencial».
- **C304 — Identificabilidad práctica.** Función de saturación VS/(K+S), parámetros (100,1000) y (200,2000); se distinguen salidas casi idénticas en S=1,2,5,10 frente a un barrido hipotético de entradas hasta 5010. Las respuestas ampliadas son **predicciones de modelos**, no datos medidos. Fuente: «Datos distintos que apenas separan los parámetros».
- **C305 — Inferencia bayesiana.** Previa Beta(2,2), recuento 14/20 y posterior Beta(16,8); la densidad está normalizada respecto a la escala de probabilidad. Media posterior 2/3. Fuente: «De veinte intentos a una distribución beta».
- **C306 — Regularización.** Para diseño ortonormal y estimaciones sin penalización 0,2; −1,3; 3, comparar ridge y lasso con λ=0,5 y con la misma convención de penalización indicada en el texto. Fuente: «Una penalización que puede producir ceros».
- **C307 — Comprobación predictiva posterior.** Serie de diez recuentos con cinco ceros y cinco cuatros, posterior Gamma(21,11) de tasa Poisson. La distribución predictiva **exacta** del número de ceros entre diez nuevas observaciones se obtiene integrando analíticamente la tasa compartida gamma; la probabilidad de cinco o más ceros es aproximadamente 0,028, compatible con el valor de referencia. Se compara con fijar la tasa posterior media, que elimina la incertidumbre sobre λ. La distribución conjunta de réplicas utiliza la misma tasa latente dentro de cada conjunto. Fuente: «Una media compatible y demasiados ceros».
- **C308 — Comparación AIC y BIC.** Recta de dos parámetros y logverosimilitud −140 frente a cúbica de cuatro y −136, con n=100. AIC prefiere cúbica y BIC prefiere recta. Fuente: «AIC y BIC cambian el precio de los parámetros».
- **C309 — Información de Fisher.** En 10 ensayos Bernoulli, comparar I(p)=10/[p(1−p)] con I(logit p)=10p(1−p). **No comparar magnitudes sin transformar coordenadas**, porque ambas representan la misma información a través de parámetros con distinta escala. Fuente: «Cambiar de coordenadas cambia el número».
- **C310 — No identificabilidad de resortes en serie.** Compliancia total s=2,99 mm/N; perfil S(c1,c2)=0,097+30(s−2,99)². El perfil por c1 que reoptimiza c2 es plano, mientras que un corte que fija c2=1,99 genera curvatura artificial para c1. Fuente: «Cuatro soluciones y una familia entera» y «Seguir el valle del ajuste».

## Límites metodológicos

Los modelos dependen de sus condiciones declaradas; sus números no son inferencias sobre personas ni servicios reales. Las ilustraciones muestran únicamente aspectos calculables de las ecuaciones, sin asignar estatus empírico a exploraciones de parámetros o a diseños de observación hipotéticos. Las referencias científicas completas permanecen en los manuscritos académicos originales y sus enlaces; este paquete preserva las fórmulas y su trazabilidad, y no añade citas no verificadas.