├── Semana1 ├── README.md ├── Bernoulli.ipynb ├── loan_prediction.csv └── cien-años-de-soledad.txt ├── Semana8 ├── spam.csv └── README.md ├── Instalación Python y Enorno de Trabajo.pdf ├── Notas del curso └── Elementos_de_estadística_y_probabilidad.pdf ├── Semana4 ├── Ley_Probabilidad_caracteres_100años.csv └── Ejercicios_Clase_4.ipynb ├── GeneraciónNúmerosAleatorios ├── README.md └── Generador_números_aleatorios.ipynb ├── README.md └── Examen_estadística.ipynb /Semana1/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Espacio de probabilidad de variables aleatorias 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /Semana8/spam.csv: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AnIsAsPe/ElementosEstadisticaMachineLearningPython/HEAD/Semana8/spam.csv -------------------------------------------------------------------------------- /Instalación Python y Enorno de Trabajo.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AnIsAsPe/ElementosEstadisticaMachineLearningPython/HEAD/Instalación Python y Enorno de Trabajo.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /Notas del curso/Elementos_de_estadística_y_probabilidad.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AnIsAsPe/ElementosEstadisticaMachineLearningPython/HEAD/Notas del curso/Elementos_de_estadística_y_probabilidad.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /Semana8/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | El conjunto de datos usado contiene los emails de Enron de la carpeta 1 organizados por Venkatesh Garnepudi en un archivo csv. 2 | El archivo está disponible en [Spam Mails Dataset](https://www.kaggle.com/venky73/spam-mails-dataset?select=spam_ham_dataset.csv) 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /Semana4/Ley_Probabilidad_caracteres_100años.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | caracter,probabilidad 2 | ,0.17471943953713218 3 | a,0.11183314688358956 4 | b,0.014382362022971284 5 | c,0.03363561814417543 6 | d,0.04316353751689437 7 | e,0.10426421531655117 8 | f,0.0051594271858912385 9 | g,0.008021979134501978 10 | h,0.007220920167450431 11 | i,0.05230548061007031 12 | j,0.0038319218834630044 13 | k,2.9106407965538012e-05 14 | l,0.049421415229485045 15 | m,0.021510900982531094 16 | n,0.05937833774569605 17 | o,0.07845695541910697 18 | p,0.020940162287206847 19 | q,0.00856740790985619 20 | r,0.056789132932761666 21 | s,0.0581938334910985 22 | t,0.031751294602406464 23 | u,0.037192927395963575 24 | v,0.008704081477694367 25 | w,3.290289596104297e-05 26 | x,0.0008377583510080941 27 | y,0.006446436616367419 28 | z,0.0032092978522001913 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /GeneraciónNúmerosAleatorios/README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Generación de números aleatorios 2 | 3 | ¿Cómo es que nuestras computadoras generan números aleatorios, siendo máquinas completamente predecibles que solo siguen instrucciones? 4 | 5 | La verdad es que no lo hacen. Lo que generan son números pseudo aleatorios gracias a algoritmos matemáticos cada vez más sofisticados para simular independencia. 6 | 7 | En aprendizaje de máquinas, la aleatoriedad es un concepto muy importante que se debe considerar, por poner algunos ejemplos, en la generación de los datos, en la obtención de los conjuntos de entrenamiento y validación, así como en el establecimiento de un estado inicial en una red neuronal. 8 | 9 | El notebook de este repositorio presenta, en la primera parte, un generador de congruencia lineal de números aleatorios con distribución uniforme. 10 | Se utilizan dos funciones con distintos parámetros, con la intención de dejar clara la importancia que tiene una buena elección de parámetros. 11 | En la segunda parte se muestra la transformación de dos vectores independientes con distribución uniforme a otros dos, igualmente independientes uno del otro, pero con distribución gaussiana 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Elementos de Estadística para Machine Learning con Python 2 | 3 | El presente repositorio se refiere a un curso impartido en colaboración con el [Colegio de Matemáticas Bourbaki](https://www.colegio-bourbaki.com/) 4 | 5 | En este curso nos proponemos: 6 | 1. Estudiar los fundamentos matemáticos de la estadística y la probabilidad necesarios para construir una intuición poderosa del estudiante en Ciencia de Datos 7 | 2. Familiarizar al estudiante con los argumentos comúnmente utilizados para justificar métodos o técnicas en Machine Learning 8 | 3. Desarrollar en el alumno la capacidad cuantitativa al margen de la tecnología que subyace a la Inteligencia Artificial 9 | 10 | Se recomienda la instalación de Python y Jupyter mediante la distribución conda en versión Anaconda o Miniconda, ya que su uso es frecuente en entronos industriales y académicos. En este repositorio encontrarán una [guía de instalación](https://github.com/AnIsAsPe/ElementosEstadisticaMachineLearningPython/blob/master/Instalaci%C3%B3n%20Python%20y%20Enorno%20de%20Trabajo.pdf) mediante Miniconda. 11 | 12 | Igualmente es posible utilizar los Notebooks en la nube mediante el entorno gratuito [Google Colab](https://colab.research.google.com/) sin necesidad de instalar ni configurar nada. 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | -------------------------------------------------------------------------------- /Examen_estadística.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "nbformat": 4, 3 | "nbformat_minor": 0, 4 | "metadata": { 5 | "colab": { 6 | "name": "Examen_estadística.ipynb", 7 | "provenance": [], 8 | "toc_visible": true 9 | }, 10 | "kernelspec": { 11 | "name": "python3", 12 | "display_name": "Python 3" 13 | } 14 | }, 15 | "cells": [ 16 | { 17 | "cell_type": "markdown", 18 | "metadata": { 19 | "id": "fdUSsKBULChV" 20 | }, 21 | "source": [ 22 | "# Independencia de variables aleatorias\n", 23 | "1. Genere la ley de probabilidad de las siguientes variables aleatorias:\n", 24 | "\n", 25 | " - El número que puede salir en la [ruleta francesa](https://es.wikipedia.org/wiki/Ruleta#/media/Archivo:Roulette_frz.png) (sólo tienen un cero)\n", 26 | " - El color que puede salir en la ruleta francesa\n", 27 | "\n", 28 | "2. Evalue si los siguientes eventos son dependientes o independientes\n", 29 | " - A : obtener un numero impar,\n", 30 | " - B : que sea color negro,\n", 31 | "\n", 32 | "3. Calcule la probabilidad condicional de obtener un número impar dado que salió el color negro P(A|B)\n", 33 | "\n", 34 | "4. Calcule la probabilidad condicional de que el número sea negro, dado que salio un impar P(A|B)\n", 35 | "\n" 36 | ] 37 | }, 38 | { 39 | "cell_type": "code", 40 | "metadata": { 41 | "id": "di-k_snkLAxI" 42 | }, 43 | "source": [ 44 | "#Ley de probabilidad" 45 | ], 46 | "execution_count": null, 47 | "outputs": [] 48 | }, 49 | { 50 | "cell_type": "code", 51 | "metadata": { 52 | "id": "dtdiaWhLNTR5" 53 | }, 54 | "source": [ 55 | "#¿A y B son dependientes o independientes?" 56 | ], 57 | "execution_count": null, 58 | "outputs": [] 59 | }, 60 | { 61 | "cell_type": "code", 62 | "metadata": { 63 | "id": "5E1X17DDNZr1" 64 | }, 65 | "source": [ 66 | "# Probabilidad P(A|B)" 67 | ], 68 | "execution_count": null, 69 | "outputs": [] 70 | }, 71 | { 72 | "cell_type": "code", 73 | "metadata": { 74 | "id": "TZfQ6-BNNfcX" 75 | }, 76 | "source": [ 77 | "# Probabilidad P(B|A)" 78 | ], 79 | "execution_count": null, 80 | "outputs": [] 81 | }, 82 | { 83 | "cell_type": "markdown", 84 | "metadata": { 85 | "id": "ObDokxIM6lpw" 86 | }, 87 | "source": [ 88 | "#Espacio de probabilidad, varaiables aleatorias y ley de los grandes números\n", 89 | "\n", 90 | "Elegir un fenómeno aleatorio, para el que exista conocimiento sobre su distribución de probabilidad basados en estudios previos.\n", 91 | " * Especifique cuál es la variable aleatoria y grafique su espacio de probabilidad\n", 92 | " * Genere 5 muestra aleatoria con esa distribución, cada una de ellas con tamaño n=10, n=100, n=1000, n=5000, n =10000\n", 93 | " * Realice el paso anterior varias veces y describa sus observaciones" 94 | ] 95 | }, 96 | { 97 | "cell_type": "code", 98 | "metadata": { 99 | "id": "3NmSQj9Y6hbI" 100 | }, 101 | "source": [ 102 | "# Espacio de probabilidad de la variable elegida (¿qué fenómeno real representa la variable?)" 103 | ], 104 | "execution_count": null, 105 | "outputs": [] 106 | }, 107 | { 108 | "cell_type": "code", 109 | "metadata": { 110 | "id": "6gYxB_RLBfh8" 111 | }, 112 | "source": [ 113 | "# Muestra aleatoria n=10" 114 | ], 115 | "execution_count": null, 116 | "outputs": [] 117 | }, 118 | { 119 | "cell_type": "code", 120 | "metadata": { 121 | "id": "TGu3dGHNBohs" 122 | }, 123 | "source": [ 124 | "# Muestra aleatoria n=100" 125 | ], 126 | "execution_count": null, 127 | "outputs": [] 128 | }, 129 | { 130 | "cell_type": "code", 131 | "metadata": { 132 | "id": "CgW7OceEBpkO" 133 | }, 134 | "source": [ 135 | "# Muestra aleatoria n=1000" 136 | ], 137 | "execution_count": null, 138 | "outputs": [] 139 | }, 140 | { 141 | "cell_type": "code", 142 | "metadata": { 143 | "id": "TAWNGAlrBrYt" 144 | }, 145 | "source": [ 146 | "# Muestra aleatoria n=5000" 147 | ], 148 | "execution_count": null, 149 | "outputs": [] 150 | }, 151 | { 152 | "cell_type": "code", 153 | "metadata": { 154 | "id": "ceoD3aPABuEW" 155 | }, 156 | "source": [ 157 | "# Muestra aleatoria n=1000" 158 | ], 159 | "execution_count": null, 160 | "outputs": [] 161 | }, 162 | { 163 | "cell_type": "markdown", 164 | "metadata": { 165 | "id": "xfsQcY0sJ6Ep" 166 | }, 167 | "source": [ 168 | "Observaciones: " 169 | ] 170 | }, 171 | { 172 | "cell_type": "markdown", 173 | "metadata": { 174 | "id": "cZqVmbZVACd-" 175 | }, 176 | "source": [ 177 | "# Teorema del limite central\n", 178 | "* Genere 500 muestras de tamaño 200\n", 179 | "* Grafique la distribución de al menos 3 muestras del punto 4\n", 180 | "* Calcule la media de cada una de las 500 muestras y grafique su distribución (distribución de los promedios de la muestra)\n", 181 | "* Describa sus observaciones" 182 | ] 183 | }, 184 | { 185 | "cell_type": "code", 186 | "metadata": { 187 | "id": "D0GsVBR5C2Ww" 188 | }, 189 | "source": [ 190 | "# 500 muestras de tamaño 200" 191 | ], 192 | "execution_count": null, 193 | "outputs": [] 194 | }, 195 | { 196 | "cell_type": "code", 197 | "metadata": { 198 | "id": "4FM0UvLLC3aa" 199 | }, 200 | "source": [ 201 | "# Grafica de la distribución de al menos 3 muestras" 202 | ], 203 | "execution_count": null, 204 | "outputs": [] 205 | }, 206 | { 207 | "cell_type": "code", 208 | "metadata": { 209 | "id": "DXQ3wAy-C3wi" 210 | }, 211 | "source": [ 212 | "# Calculo de la media de cada una de las 500 muestras" 213 | ], 214 | "execution_count": null, 215 | "outputs": [] 216 | }, 217 | { 218 | "cell_type": "code", 219 | "metadata": { 220 | "id": "wa0Y1hAPC4sq" 221 | }, 222 | "source": [ 223 | "# Grafica de la distribución de los promedios de las 500 muestras" 224 | ], 225 | "execution_count": null, 226 | "outputs": [] 227 | }, 228 | { 229 | "cell_type": "markdown", 230 | "metadata": { 231 | "id": "_5_x7lN7KDlJ" 232 | }, 233 | "source": [ 234 | "Observaciones: " 235 | ] 236 | }, 237 | { 238 | "cell_type": "markdown", 239 | "metadata": { 240 | "id": "YIFWhoOmD1Uh" 241 | }, 242 | "source": [ 243 | "# Intervalos de confianza\n", 244 | "* Calclule el intervalo de confianza de la décima muestra para un nivel de confianza de 95%\n", 245 | "* Genera una muestra más pero ahora de tamaño 400\n", 246 | "* Calcule el intervalo de confianza para un nivel de confianza de 95%\n", 247 | "* Explique sus observaciones" 248 | ] 249 | }, 250 | { 251 | "cell_type": "code", 252 | "metadata": { 253 | "id": "ojahS0o3H7TY" 254 | }, 255 | "source": [ 256 | "#intarválo de convianza" 257 | ], 258 | "execution_count": null, 259 | "outputs": [] 260 | }, 261 | { 262 | "cell_type": "code", 263 | "metadata": { 264 | "id": "LMH3-nqfJEto" 265 | }, 266 | "source": [ 267 | "# generación de muestra de tamaño 400 y calculo del interválo de confianza" 268 | ], 269 | "execution_count": null, 270 | "outputs": [] 271 | }, 272 | { 273 | "cell_type": "markdown", 274 | "metadata": { 275 | "id": "0dHRxGEYKFMu" 276 | }, 277 | "source": [ 278 | "Observaciones: " 279 | ] 280 | }, 281 | { 282 | "cell_type": "markdown", 283 | "metadata": { 284 | "id": "KF4UfG64H-au" 285 | }, 286 | "source": [ 287 | "# Aplicación de los conceptos \n", 288 | "\n", 289 | "* Explique por qué los residuos de una regresión lineal deberían ser normales.\n", 290 | "* Explique que significa el p-value de un coeficiente en una regresión, cuál es la hipótesis nula que se pone a prueba y cuándo se rechaza o acepta la hipótesis.\n", 291 | "* ¿Que significa el intervalo de confianza de un coeficiente obenido de una regresión lineal?\n", 292 | "* Explique las ventajas de utilizar el algoritmo Naive-Bayes para la clasificación de textos como spam y no spam, y las hipótesis en las que se basa.\n" 293 | ] 294 | } 295 | ] 296 | } 297 | -------------------------------------------------------------------------------- /Semana1/Bernoulli.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "nbformat": 4, 3 | "nbformat_minor": 0, 4 | "metadata": { 5 | "kernelspec": { 6 | "display_name": "Python 3", 7 | "language": "python", 8 | "name": "python3" 9 | }, 10 | "language_info": { 11 | "codemirror_mode": { 12 | "name": "ipython", 13 | "version": 3 14 | }, 15 | "file_extension": ".py", 16 | "mimetype": "text/x-python", 17 | "name": "python", 18 | "nbconvert_exporter": "python", 19 | "pygments_lexer": "ipython3", 20 | "version": "3.8.2" 21 | }, 22 | "colab": { 23 | "name": "Bernoulli.ipynb", 24 | "provenance": [], 25 | "collapsed_sections": [], 26 | "toc_visible": true, 27 | "include_colab_link": true 28 | } 29 | }, 30 | "cells": [ 31 | { 32 | "cell_type": "markdown", 33 | "metadata": { 34 | "id": "view-in-github", 35 | "colab_type": "text" 36 | }, 37 | "source": [ 38 | "\"Open" 39 | ] 40 | }, 41 | { 42 | "cell_type": "markdown", 43 | "metadata": { 44 | "id": "cKSF4PAMRAPT" 45 | }, 46 | "source": [ 47 | "# Generación de variables Bernoulli y de muestras\n", 48 | "\n", 49 | "\n" 50 | ] 51 | }, 52 | { 53 | "cell_type": "markdown", 54 | "metadata": { 55 | "id": "LwQa1pT1RSyl" 56 | }, 57 | "source": [ 58 | "## Importar liberias" 59 | ] 60 | }, 61 | { 62 | "cell_type": "code", 63 | "metadata": { 64 | "id": "B9oWbYpxQ3E-", 65 | "outputId": "3f5f6f79-1e50-495c-f523-f68bcd302222", 66 | "colab": { 67 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 68 | "height": 72 69 | } 70 | }, 71 | "source": [ 72 | "import numpy\n", 73 | "\n", 74 | "from scipy.stats import bernoulli\n", 75 | "from random import sample\n", 76 | "\n", 77 | "import matplotlib.pyplot as plt\n", 78 | "import seaborn as sns\n", 79 | "#sns.set(color_codes=True)" 80 | ], 81 | "execution_count": 1, 82 | "outputs": [ 83 | { 84 | "output_type": "stream", 85 | "text": [ 86 | "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/statsmodels/tools/_testing.py:19: FutureWarning: pandas.util.testing is deprecated. Use the functions in the public API at pandas.testing instead.\n", 87 | " import pandas.util.testing as tm\n" 88 | ], 89 | "name": "stderr" 90 | } 91 | ] 92 | }, 93 | { 94 | "cell_type": "markdown", 95 | "metadata": { 96 | "id": "XdoIPStz_BqQ" 97 | }, 98 | "source": [ 99 | "## Obtener una serie de n numeros con distribución bernouli" 100 | ] 101 | }, 102 | { 103 | "cell_type": "code", 104 | "metadata": { 105 | "id": "iwEviK0uRAzK", 106 | "outputId": "072d726b-a1cf-4173-a43b-10341a4f23f3", 107 | "colab": { 108 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 109 | "height": 87 110 | } 111 | }, 112 | "source": [ 113 | "#Obtener una serie de n numeros con distribución bernouli\n", 114 | "\n", 115 | "P_exito = 0.3 \n", 116 | "\n", 117 | "n=10\n", 118 | "serie = bernoulli.rvs(size = n, p = P_exito)\n", 119 | "p_exito = serie.sum()/len(serie)\n", 120 | "\n", 121 | "print('Elementos de la serie: \\n{}\\n\\np_exito: {}'.format(serie, \n", 122 | " p_exito))" 123 | ], 124 | "execution_count": 7, 125 | "outputs": [ 126 | { 127 | "output_type": "stream", 128 | "text": [ 129 | "Elementos de la serie: \n", 130 | "[0 0 1 0 1 0 1 1 0 1]\n", 131 | "\n", 132 | "p_exito: 0.5\n" 133 | ], 134 | "name": "stdout" 135 | } 136 | ] 137 | }, 138 | { 139 | "cell_type": "markdown", 140 | "metadata": { 141 | "id": "EltYJvut9xNQ" 142 | }, 143 | "source": [ 144 | "Ejercicio: \n", 145 | "\n", 146 | "1. Correr varias veces la linea anterior para el mismo tamaño de la serie (n)\n", 147 | "\n", 148 | "2. Cambiar el tamaño de la muestra y repetir el paso 1\n", 149 | "\n", 150 | "3. Cambiar la probabilidad de éxito y repetir el paso 1.\n", 151 | "\n", 152 | "\n", 153 | "¿Qué observan?\n", 154 | "\n", 155 | "\n" 156 | ] 157 | }, 158 | { 159 | "cell_type": "markdown", 160 | "metadata": { 161 | "id": "BnEUtjzf_M9X" 162 | }, 163 | "source": [ 164 | "# Grafica de una serie con distribución Bernoulli" 165 | ] 166 | }, 167 | { 168 | "cell_type": "code", 169 | "metadata": { 170 | "id": "VzJem0FRQ3FE", 171 | "outputId": "f6ce8cc0-75d8-4b8c-cc3a-cdae8fb2ec37", 172 | "colab": { 173 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 174 | "height": 302 175 | } 176 | }, 177 | "source": [ 178 | "P_exito = 0.3 \n", 179 | "\n", 180 | "n=10000\n", 181 | "serie = bernoulli.rvs(size = n, p = P_exito)\n", 182 | "p_exito = serie.sum()/len(serie)\n", 183 | "\n", 184 | "#Graficar distribución bernulli \n", 185 | "sns.set(rc={'figure.figsize':(5,4)})\n", 186 | "fig=sns.distplot(serie,color='skyblue',kde=False, hist_kws={ 'alpha':1})\n", 187 | "fig.set(xlabel='Distribución Bernulli', ylabel='Frecuencia')\n", 188 | "print('p_exito = ',serie.sum())\n" 189 | ], 190 | "execution_count": 11, 191 | "outputs": [ 192 | { 193 | "output_type": "stream", 194 | "text": [ 195 | "p_exito = 3013\n" 196 | ], 197 | "name": "stdout" 198 | }, 199 | { 200 | "output_type": "display_data", 201 | "data": { 202 | "image/png": "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\n", 203 | "text/plain": [ 204 | "
" 205 | ] 206 | }, 207 | "metadata": { 208 | "tags": [] 209 | } 210 | } 211 | ] 212 | }, 213 | { 214 | "cell_type": "code", 215 | "metadata": { 216 | "id": "WVx36Xj5Q3FJ", 217 | "outputId": "488fbdae-6529-4b95-ee06-0c960fcd6d46", 218 | "colab": { 219 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 220 | "height": 70 221 | } 222 | }, 223 | "source": [ 224 | "muestra = sample(list(serie),20)\n", 225 | "\n", 226 | "p = sum(muestra) / len(muestra)\n", 227 | "q = 1 - (sum(muestra) / len(muestra))\n", 228 | "print('p = ', p)\n", 229 | "print('q = ', q)\n", 230 | "\n", 231 | "muestra" 232 | ], 233 | "execution_count": 12, 234 | "outputs": [ 235 | { 236 | "output_type": "stream", 237 | "text": [ 238 | "p = 0.15\n", 239 | "q = 0.85\n" 240 | ], 241 | "name": "stdout" 242 | }, 243 | { 244 | "output_type": "execute_result", 245 | "data": { 246 | "text/plain": [ 247 | "[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]" 248 | ] 249 | }, 250 | "metadata": { 251 | "tags": [] 252 | }, 253 | "execution_count": 12 254 | } 255 | ] 256 | }, 257 | { 258 | "cell_type": "code", 259 | "metadata": { 260 | "id": "fiKMBkDOQ3FN", 261 | "outputId": "bb1e2277-9504-4171-ee5e-1777e5af63e7", 262 | "colab": { 263 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 264 | "height": 176 265 | } 266 | }, 267 | "source": [ 268 | "muestras={}\n", 269 | "for i in range(1,10):\n", 270 | " muestras[i]=sample(list(serie),20)\n", 271 | " \n", 272 | "for muestra in muestras.values():\n", 273 | " p = sum(muestra) / len(muestra)\n", 274 | " q = 1 - (sum(muestra) / len(muestra))\n", 275 | " print('p = {:.2f} q = {:.2f}'.format(p,q))" 276 | ], 277 | "execution_count": 16, 278 | "outputs": [ 279 | { 280 | "output_type": "stream", 281 | "text": [ 282 | "p = 0.30 q = 0.70\n", 283 | "p = 0.25 q = 0.75\n", 284 | "p = 0.25 q = 0.75\n", 285 | "p = 0.30 q = 0.70\n", 286 | "p = 0.35 q = 0.65\n", 287 | "p = 0.40 q = 0.60\n", 288 | "p = 0.30 q = 0.70\n", 289 | "p = 0.30 q = 0.70\n", 290 | "p = 0.10 q = 0.90\n" 291 | ], 292 | "name": "stdout" 293 | } 294 | ] 295 | } 296 | ] 297 | } 298 | -------------------------------------------------------------------------------- /Semana1/loan_prediction.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Loan_ID,Gender,Married,Dependents,Education,Self_Employed,ApplicantIncome,CoapplicantIncome,LoanAmount,Loan_Amount_Term,Credit_History,Property_Area,Loan_Status 2 | LP001002,Male,No,0,Graduate,No,5849,0,,360,1,Urban,Y 3 | LP001003,Male,Yes,1,Graduate,No,4583,1508,128,360,1,Rural,N 4 | LP001005,Male,Yes,0,Graduate,Yes,3000,0,66,360,1,Urban,Y 5 | LP001006,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2583,2358,120,360,1,Urban,Y 6 | LP001008,Male,No,0,Graduate,No,6000,0,141,360,1,Urban,Y 7 | LP001011,Male,Yes,2,Graduate,Yes,5417,4196,267,360,1,Urban,Y 8 | LP001013,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2333,1516,95,360,1,Urban,Y 9 | LP001014,Male,Yes,3+,Graduate,No,3036,2504,158,360,0,Semiurban,N 10 | LP001018,Male,Yes,2,Graduate,No,4006,1526,168,360,1,Urban,Y 11 | LP001020,Male,Yes,1,Graduate,No,12841,10968,349,360,1,Semiurban,N 12 | LP001024,Male,Yes,2,Graduate,No,3200,700,70,360,1,Urban,Y 13 | LP001027,Male,Yes,2,Graduate,,2500,1840,109,360,1,Urban,Y 14 | LP001028,Male,Yes,2,Graduate,No,3073,8106,200,360,1,Urban,Y 15 | LP001029,Male,No,0,Graduate,No,1853,2840,114,360,1,Rural,N 16 | LP001030,Male,Yes,2,Graduate,No,1299,1086,17,120,1,Urban,Y 17 | LP001032,Male,No,0,Graduate,No,4950,0,125,360,1,Urban,Y 18 | LP001034,Male,No,1,Not Graduate,No,3596,0,100,240,,Urban,Y 19 | LP001036,Female,No,0,Graduate,No,3510,0,76,360,0,Urban,N 20 | LP001038,Male,Yes,0,Not Graduate,No,4887,0,133,360,1,Rural,N 21 | LP001041,Male,Yes,0,Graduate,,2600,3500,115,,1,Urban,Y 22 | LP001043,Male,Yes,0,Not Graduate,No,7660,0,104,360,0,Urban,N 23 | LP001046,Male,Yes,1,Graduate,No,5955,5625,315,360,1,Urban,Y 24 | LP001047,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2600,1911,116,360,0,Semiurban,N 25 | LP001050,,Yes,2,Not Graduate,No,3365,1917,112,360,0,Rural,N 26 | LP001052,Male,Yes,1,Graduate,,3717,2925,151,360,,Semiurban,N 27 | LP001066,Male,Yes,0,Graduate,Yes,9560,0,191,360,1,Semiurban,Y 28 | LP001068,Male,Yes,0,Graduate,No,2799,2253,122,360,1,Semiurban,Y 29 | LP001073,Male,Yes,2,Not Graduate,No,4226,1040,110,360,1,Urban,Y 30 | LP001086,Male,No,0,Not Graduate,No,1442,0,35,360,1,Urban,N 31 | LP001087,Female,No,2,Graduate,,3750,2083,120,360,1,Semiurban,Y 32 | LP001091,Male,Yes,1,Graduate,,4166,3369,201,360,,Urban,N 33 | LP001095,Male,No,0,Graduate,No,3167,0,74,360,1,Urban,N 34 | LP001097,Male,No,1,Graduate,Yes,4692,0,106,360,1,Rural,N 35 | LP001098,Male,Yes,0,Graduate,No,3500,1667,114,360,1,Semiurban,Y 36 | LP001100,Male,No,3+,Graduate,No,12500,3000,320,360,1,Rural,N 37 | LP001106,Male,Yes,0,Graduate,No,2275,2067,,360,1,Urban,Y 38 | LP001109,Male,Yes,0,Graduate,No,1828,1330,100,,0,Urban,N 39 | LP001112,Female,Yes,0,Graduate,No,3667,1459,144,360,1,Semiurban,Y 40 | LP001114,Male,No,0,Graduate,No,4166,7210,184,360,1,Urban,Y 41 | LP001116,Male,No,0,Not Graduate,No,3748,1668,110,360,1,Semiurban,Y 42 | LP001119,Male,No,0,Graduate,No,3600,0,80,360,1,Urban,N 43 | LP001120,Male,No,0,Graduate,No,1800,1213,47,360,1,Urban,Y 44 | LP001123,Male,Yes,0,Graduate,No,2400,0,75,360,,Urban,Y 45 | LP001131,Male,Yes,0,Graduate,No,3941,2336,134,360,1,Semiurban,Y 46 | LP001136,Male,Yes,0,Not Graduate,Yes,4695,0,96,,1,Urban,Y 47 | LP001137,Female,No,0,Graduate,No,3410,0,88,,1,Urban,Y 48 | LP001138,Male,Yes,1,Graduate,No,5649,0,44,360,1,Urban,Y 49 | LP001144,Male,Yes,0,Graduate,No,5821,0,144,360,1,Urban,Y 50 | LP001146,Female,Yes,0,Graduate,No,2645,3440,120,360,0,Urban,N 51 | LP001151,Female,No,0,Graduate,No,4000,2275,144,360,1,Semiurban,Y 52 | LP001155,Female,Yes,0,Not Graduate,No,1928,1644,100,360,1,Semiurban,Y 53 | LP001157,Female,No,0,Graduate,No,3086,0,120,360,1,Semiurban,Y 54 | LP001164,Female,No,0,Graduate,No,4230,0,112,360,1,Semiurban,N 55 | LP001179,Male,Yes,2,Graduate,No,4616,0,134,360,1,Urban,N 56 | LP001186,Female,Yes,1,Graduate,Yes,11500,0,286,360,0,Urban,N 57 | LP001194,Male,Yes,2,Graduate,No,2708,1167,97,360,1,Semiurban,Y 58 | LP001195,Male,Yes,0,Graduate,No,2132,1591,96,360,1,Semiurban,Y 59 | LP001197,Male,Yes,0,Graduate,No,3366,2200,135,360,1,Rural,N 60 | LP001198,Male,Yes,1,Graduate,No,8080,2250,180,360,1,Urban,Y 61 | LP001199,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3357,2859,144,360,1,Urban,Y 62 | LP001205,Male,Yes,0,Graduate,No,2500,3796,120,360,1,Urban,Y 63 | LP001206,Male,Yes,3+,Graduate,No,3029,0,99,360,1,Urban,Y 64 | LP001207,Male,Yes,0,Not Graduate,Yes,2609,3449,165,180,0,Rural,N 65 | LP001213,Male,Yes,1,Graduate,No,4945,0,,360,0,Rural,N 66 | LP001222,Female,No,0,Graduate,No,4166,0,116,360,0,Semiurban,N 67 | LP001225,Male,Yes,0,Graduate,No,5726,4595,258,360,1,Semiurban,N 68 | LP001228,Male,No,0,Not Graduate,No,3200,2254,126,180,0,Urban,N 69 | LP001233,Male,Yes,1,Graduate,No,10750,0,312,360,1,Urban,Y 70 | LP001238,Male,Yes,3+,Not Graduate,Yes,7100,0,125,60,1,Urban,Y 71 | LP001241,Female,No,0,Graduate,No,4300,0,136,360,0,Semiurban,N 72 | LP001243,Male,Yes,0,Graduate,No,3208,3066,172,360,1,Urban,Y 73 | LP001245,Male,Yes,2,Not Graduate,Yes,1875,1875,97,360,1,Semiurban,Y 74 | LP001248,Male,No,0,Graduate,No,3500,0,81,300,1,Semiurban,Y 75 | LP001250,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,4755,0,95,,0,Semiurban,N 76 | LP001253,Male,Yes,3+,Graduate,Yes,5266,1774,187,360,1,Semiurban,Y 77 | LP001255,Male,No,0,Graduate,No,3750,0,113,480,1,Urban,N 78 | LP001256,Male,No,0,Graduate,No,3750,4750,176,360,1,Urban,N 79 | LP001259,Male,Yes,1,Graduate,Yes,1000,3022,110,360,1,Urban,N 80 | LP001263,Male,Yes,3+,Graduate,No,3167,4000,180,300,0,Semiurban,N 81 | LP001264,Male,Yes,3+,Not Graduate,Yes,3333,2166,130,360,,Semiurban,Y 82 | LP001265,Female,No,0,Graduate,No,3846,0,111,360,1,Semiurban,Y 83 | LP001266,Male,Yes,1,Graduate,Yes,2395,0,,360,1,Semiurban,Y 84 | LP001267,Female,Yes,2,Graduate,No,1378,1881,167,360,1,Urban,N 85 | LP001273,Male,Yes,0,Graduate,No,6000,2250,265,360,,Semiurban,N 86 | LP001275,Male,Yes,1,Graduate,No,3988,0,50,240,1,Urban,Y 87 | LP001279,Male,No,0,Graduate,No,2366,2531,136,360,1,Semiurban,Y 88 | LP001280,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3333,2000,99,360,,Semiurban,Y 89 | LP001282,Male,Yes,0,Graduate,No,2500,2118,104,360,1,Semiurban,Y 90 | LP001289,Male,No,0,Graduate,No,8566,0,210,360,1,Urban,Y 91 | LP001310,Male,Yes,0,Graduate,No,5695,4167,175,360,1,Semiurban,Y 92 | LP001316,Male,Yes,0,Graduate,No,2958,2900,131,360,1,Semiurban,Y 93 | LP001318,Male,Yes,2,Graduate,No,6250,5654,188,180,1,Semiurban,Y 94 | LP001319,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3273,1820,81,360,1,Urban,Y 95 | LP001322,Male,No,0,Graduate,No,4133,0,122,360,1,Semiurban,Y 96 | LP001325,Male,No,0,Not Graduate,No,3620,0,25,120,1,Semiurban,Y 97 | LP001326,Male,No,0,Graduate,,6782,0,,360,,Urban,N 98 | LP001327,Female,Yes,0,Graduate,No,2484,2302,137,360,1,Semiurban,Y 99 | LP001333,Male,Yes,0,Graduate,No,1977,997,50,360,1,Semiurban,Y 100 | LP001334,Male,Yes,0,Not Graduate,No,4188,0,115,180,1,Semiurban,Y 101 | LP001343,Male,Yes,0,Graduate,No,1759,3541,131,360,1,Semiurban,Y 102 | LP001345,Male,Yes,2,Not Graduate,No,4288,3263,133,180,1,Urban,Y 103 | LP001349,Male,No,0,Graduate,No,4843,3806,151,360,1,Semiurban,Y 104 | LP001350,Male,Yes,,Graduate,No,13650,0,,360,1,Urban,Y 105 | LP001356,Male,Yes,0,Graduate,No,4652,3583,,360,1,Semiurban,Y 106 | LP001357,Male,,,Graduate,No,3816,754,160,360,1,Urban,Y 107 | LP001367,Male,Yes,1,Graduate,No,3052,1030,100,360,1,Urban,Y 108 | LP001369,Male,Yes,2,Graduate,No,11417,1126,225,360,1,Urban,Y 109 | LP001370,Male,No,0,Not Graduate,,7333,0,120,360,1,Rural,N 110 | LP001379,Male,Yes,2,Graduate,No,3800,3600,216,360,0,Urban,N 111 | LP001384,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,2071,754,94,480,1,Semiurban,Y 112 | LP001385,Male,No,0,Graduate,No,5316,0,136,360,1,Urban,Y 113 | LP001387,Female,Yes,0,Graduate,,2929,2333,139,360,1,Semiurban,Y 114 | LP001391,Male,Yes,0,Not Graduate,No,3572,4114,152,,0,Rural,N 115 | LP001392,Female,No,1,Graduate,Yes,7451,0,,360,1,Semiurban,Y 116 | LP001398,Male,No,0,Graduate,,5050,0,118,360,1,Semiurban,Y 117 | LP001401,Male,Yes,1,Graduate,No,14583,0,185,180,1,Rural,Y 118 | LP001404,Female,Yes,0,Graduate,No,3167,2283,154,360,1,Semiurban,Y 119 | LP001405,Male,Yes,1,Graduate,No,2214,1398,85,360,,Urban,Y 120 | LP001421,Male,Yes,0,Graduate,No,5568,2142,175,360,1,Rural,N 121 | LP001422,Female,No,0,Graduate,No,10408,0,259,360,1,Urban,Y 122 | LP001426,Male,Yes,,Graduate,No,5667,2667,180,360,1,Rural,Y 123 | LP001430,Female,No,0,Graduate,No,4166,0,44,360,1,Semiurban,Y 124 | LP001431,Female,No,0,Graduate,No,2137,8980,137,360,0,Semiurban,Y 125 | LP001432,Male,Yes,2,Graduate,No,2957,0,81,360,1,Semiurban,Y 126 | LP001439,Male,Yes,0,Not Graduate,No,4300,2014,194,360,1,Rural,Y 127 | LP001443,Female,No,0,Graduate,No,3692,0,93,360,,Rural,Y 128 | LP001448,,Yes,3+,Graduate,No,23803,0,370,360,1,Rural,Y 129 | LP001449,Male,No,0,Graduate,No,3865,1640,,360,1,Rural,Y 130 | LP001451,Male,Yes,1,Graduate,Yes,10513,3850,160,180,0,Urban,N 131 | LP001465,Male,Yes,0,Graduate,No,6080,2569,182,360,,Rural,N 132 | LP001469,Male,No,0,Graduate,Yes,20166,0,650,480,,Urban,Y 133 | LP001473,Male,No,0,Graduate,No,2014,1929,74,360,1,Urban,Y 134 | LP001478,Male,No,0,Graduate,No,2718,0,70,360,1,Semiurban,Y 135 | LP001482,Male,Yes,0,Graduate,Yes,3459,0,25,120,1,Semiurban,Y 136 | LP001487,Male,No,0,Graduate,No,4895,0,102,360,1,Semiurban,Y 137 | LP001488,Male,Yes,3+,Graduate,No,4000,7750,290,360,1,Semiurban,N 138 | LP001489,Female,Yes,0,Graduate,No,4583,0,84,360,1,Rural,N 139 | LP001491,Male,Yes,2,Graduate,Yes,3316,3500,88,360,1,Urban,Y 140 | LP001492,Male,No,0,Graduate,No,14999,0,242,360,0,Semiurban,N 141 | LP001493,Male,Yes,2,Not Graduate,No,4200,1430,129,360,1,Rural,N 142 | LP001497,Male,Yes,2,Graduate,No,5042,2083,185,360,1,Rural,N 143 | LP001498,Male,No,0,Graduate,No,5417,0,168,360,1,Urban,Y 144 | LP001504,Male,No,0,Graduate,Yes,6950,0,175,180,1,Semiurban,Y 145 | LP001507,Male,Yes,0,Graduate,No,2698,2034,122,360,1,Semiurban,Y 146 | LP001508,Male,Yes,2,Graduate,No,11757,0,187,180,1,Urban,Y 147 | LP001514,Female,Yes,0,Graduate,No,2330,4486,100,360,1,Semiurban,Y 148 | LP001516,Female,Yes,2,Graduate,No,14866,0,70,360,1,Urban,Y 149 | LP001518,Male,Yes,1,Graduate,No,1538,1425,30,360,1,Urban,Y 150 | LP001519,Female,No,0,Graduate,No,10000,1666,225,360,1,Rural,N 151 | LP001520,Male,Yes,0,Graduate,No,4860,830,125,360,1,Semiurban,Y 152 | LP001528,Male,No,0,Graduate,No,6277,0,118,360,0,Rural,N 153 | LP001529,Male,Yes,0,Graduate,Yes,2577,3750,152,360,1,Rural,Y 154 | LP001531,Male,No,0,Graduate,No,9166,0,244,360,1,Urban,N 155 | LP001532,Male,Yes,2,Not Graduate,No,2281,0,113,360,1,Rural,N 156 | LP001535,Male,No,0,Graduate,No,3254,0,50,360,1,Urban,Y 157 | LP001536,Male,Yes,3+,Graduate,No,39999,0,600,180,0,Semiurban,Y 158 | LP001541,Male,Yes,1,Graduate,No,6000,0,160,360,,Rural,Y 159 | LP001543,Male,Yes,1,Graduate,No,9538,0,187,360,1,Urban,Y 160 | LP001546,Male,No,0,Graduate,,2980,2083,120,360,1,Rural,Y 161 | LP001552,Male,Yes,0,Graduate,No,4583,5625,255,360,1,Semiurban,Y 162 | LP001560,Male,Yes,0,Not Graduate,No,1863,1041,98,360,1,Semiurban,Y 163 | LP001562,Male,Yes,0,Graduate,No,7933,0,275,360,1,Urban,N 164 | LP001565,Male,Yes,1,Graduate,No,3089,1280,121,360,0,Semiurban,N 165 | LP001570,Male,Yes,2,Graduate,No,4167,1447,158,360,1,Rural,Y 166 | LP001572,Male,Yes,0,Graduate,No,9323,0,75,180,1,Urban,Y 167 | LP001574,Male,Yes,0,Graduate,No,3707,3166,182,,1,Rural,Y 168 | LP001577,Female,Yes,0,Graduate,No,4583,0,112,360,1,Rural,N 169 | LP001578,Male,Yes,0,Graduate,No,2439,3333,129,360,1,Rural,Y 170 | LP001579,Male,No,0,Graduate,No,2237,0,63,480,0,Semiurban,N 171 | LP001580,Male,Yes,2,Graduate,No,8000,0,200,360,1,Semiurban,Y 172 | LP001581,Male,Yes,0,Not Graduate,,1820,1769,95,360,1,Rural,Y 173 | LP001585,,Yes,3+,Graduate,No,51763,0,700,300,1,Urban,Y 174 | LP001586,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,3522,0,81,180,1,Rural,N 175 | LP001594,Male,Yes,0,Graduate,No,5708,5625,187,360,1,Semiurban,Y 176 | LP001603,Male,Yes,0,Not Graduate,Yes,4344,736,87,360,1,Semiurban,N 177 | LP001606,Male,Yes,0,Graduate,No,3497,1964,116,360,1,Rural,Y 178 | LP001608,Male,Yes,2,Graduate,No,2045,1619,101,360,1,Rural,Y 179 | LP001610,Male,Yes,3+,Graduate,No,5516,11300,495,360,0,Semiurban,N 180 | LP001616,Male,Yes,1,Graduate,No,3750,0,116,360,1,Semiurban,Y 181 | LP001630,Male,No,0,Not Graduate,No,2333,1451,102,480,0,Urban,N 182 | LP001633,Male,Yes,1,Graduate,No,6400,7250,180,360,0,Urban,N 183 | LP001634,Male,No,0,Graduate,No,1916,5063,67,360,,Rural,N 184 | LP001636,Male,Yes,0,Graduate,No,4600,0,73,180,1,Semiurban,Y 185 | LP001637,Male,Yes,1,Graduate,No,33846,0,260,360,1,Semiurban,N 186 | LP001639,Female,Yes,0,Graduate,No,3625,0,108,360,1,Semiurban,Y 187 | LP001640,Male,Yes,0,Graduate,Yes,39147,4750,120,360,1,Semiurban,Y 188 | LP001641,Male,Yes,1,Graduate,Yes,2178,0,66,300,0,Rural,N 189 | LP001643,Male,Yes,0,Graduate,No,2383,2138,58,360,,Rural,Y 190 | LP001644,,Yes,0,Graduate,Yes,674,5296,168,360,1,Rural,Y 191 | LP001647,Male,Yes,0,Graduate,No,9328,0,188,180,1,Rural,Y 192 | LP001653,Male,No,0,Not Graduate,No,4885,0,48,360,1,Rural,Y 193 | LP001656,Male,No,0,Graduate,No,12000,0,164,360,1,Semiurban,N 194 | LP001657,Male,Yes,0,Not Graduate,No,6033,0,160,360,1,Urban,N 195 | LP001658,Male,No,0,Graduate,No,3858,0,76,360,1,Semiurban,Y 196 | LP001664,Male,No,0,Graduate,No,4191,0,120,360,1,Rural,Y 197 | LP001665,Male,Yes,1,Graduate,No,3125,2583,170,360,1,Semiurban,N 198 | LP001666,Male,No,0,Graduate,No,8333,3750,187,360,1,Rural,Y 199 | LP001669,Female,No,0,Not Graduate,No,1907,2365,120,,1,Urban,Y 200 | LP001671,Female,Yes,0,Graduate,No,3416,2816,113,360,,Semiurban,Y 201 | LP001673,Male,No,0,Graduate,Yes,11000,0,83,360,1,Urban,N 202 | LP001674,Male,Yes,1,Not Graduate,No,2600,2500,90,360,1,Semiurban,Y 203 | LP001677,Male,No,2,Graduate,No,4923,0,166,360,0,Semiurban,Y 204 | LP001682,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,3992,0,,180,1,Urban,N 205 | LP001688,Male,Yes,1,Not Graduate,No,3500,1083,135,360,1,Urban,Y 206 | LP001691,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3917,0,124,360,1,Semiurban,Y 207 | LP001692,Female,No,0,Not Graduate,No,4408,0,120,360,1,Semiurban,Y 208 | LP001693,Female,No,0,Graduate,No,3244,0,80,360,1,Urban,Y 209 | LP001698,Male,No,0,Not Graduate,No,3975,2531,55,360,1,Rural,Y 210 | LP001699,Male,No,0,Graduate,No,2479,0,59,360,1,Urban,Y 211 | LP001702,Male,No,0,Graduate,No,3418,0,127,360,1,Semiurban,N 212 | LP001708,Female,No,0,Graduate,No,10000,0,214,360,1,Semiurban,N 213 | LP001711,Male,Yes,3+,Graduate,No,3430,1250,128,360,0,Semiurban,N 214 | LP001713,Male,Yes,1,Graduate,Yes,7787,0,240,360,1,Urban,Y 215 | LP001715,Male,Yes,3+,Not Graduate,Yes,5703,0,130,360,1,Rural,Y 216 | LP001716,Male,Yes,0,Graduate,No,3173,3021,137,360,1,Urban,Y 217 | LP001720,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,3850,983,100,360,1,Semiurban,Y 218 | LP001722,Male,Yes,0,Graduate,No,150,1800,135,360,1,Rural,N 219 | LP001726,Male,Yes,0,Graduate,No,3727,1775,131,360,1,Semiurban,Y 220 | LP001732,Male,Yes,2,Graduate,,5000,0,72,360,0,Semiurban,N 221 | LP001734,Female,Yes,2,Graduate,No,4283,2383,127,360,,Semiurban,Y 222 | LP001736,Male,Yes,0,Graduate,No,2221,0,60,360,0,Urban,N 223 | LP001743,Male,Yes,2,Graduate,No,4009,1717,116,360,1,Semiurban,Y 224 | LP001744,Male,No,0,Graduate,No,2971,2791,144,360,1,Semiurban,Y 225 | LP001749,Male,Yes,0,Graduate,No,7578,1010,175,,1,Semiurban,Y 226 | LP001750,Male,Yes,0,Graduate,No,6250,0,128,360,1,Semiurban,Y 227 | LP001751,Male,Yes,0,Graduate,No,3250,0,170,360,1,Rural,N 228 | LP001754,Male,Yes,,Not Graduate,Yes,4735,0,138,360,1,Urban,N 229 | LP001758,Male,Yes,2,Graduate,No,6250,1695,210,360,1,Semiurban,Y 230 | LP001760,Male,,,Graduate,No,4758,0,158,480,1,Semiurban,Y 231 | LP001761,Male,No,0,Graduate,Yes,6400,0,200,360,1,Rural,Y 232 | LP001765,Male,Yes,1,Graduate,No,2491,2054,104,360,1,Semiurban,Y 233 | LP001768,Male,Yes,0,Graduate,,3716,0,42,180,1,Rural,Y 234 | LP001770,Male,No,0,Not Graduate,No,3189,2598,120,,1,Rural,Y 235 | LP001776,Female,No,0,Graduate,No,8333,0,280,360,1,Semiurban,Y 236 | LP001778,Male,Yes,1,Graduate,No,3155,1779,140,360,1,Semiurban,Y 237 | LP001784,Male,Yes,1,Graduate,No,5500,1260,170,360,1,Rural,Y 238 | LP001786,Male,Yes,0,Graduate,,5746,0,255,360,,Urban,N 239 | LP001788,Female,No,0,Graduate,Yes,3463,0,122,360,,Urban,Y 240 | LP001790,Female,No,1,Graduate,No,3812,0,112,360,1,Rural,Y 241 | LP001792,Male,Yes,1,Graduate,No,3315,0,96,360,1,Semiurban,Y 242 | LP001798,Male,Yes,2,Graduate,No,5819,5000,120,360,1,Rural,Y 243 | LP001800,Male,Yes,1,Not Graduate,No,2510,1983,140,180,1,Urban,N 244 | LP001806,Male,No,0,Graduate,No,2965,5701,155,60,1,Urban,Y 245 | LP001807,Male,Yes,2,Graduate,Yes,6250,1300,108,360,1,Rural,Y 246 | LP001811,Male,Yes,0,Not Graduate,No,3406,4417,123,360,1,Semiurban,Y 247 | LP001813,Male,No,0,Graduate,Yes,6050,4333,120,180,1,Urban,N 248 | LP001814,Male,Yes,2,Graduate,No,9703,0,112,360,1,Urban,Y 249 | LP001819,Male,Yes,1,Not Graduate,No,6608,0,137,180,1,Urban,Y 250 | LP001824,Male,Yes,1,Graduate,No,2882,1843,123,480,1,Semiurban,Y 251 | LP001825,Male,Yes,0,Graduate,No,1809,1868,90,360,1,Urban,Y 252 | LP001835,Male,Yes,0,Not Graduate,No,1668,3890,201,360,0,Semiurban,N 253 | LP001836,Female,No,2,Graduate,No,3427,0,138,360,1,Urban,N 254 | LP001841,Male,No,0,Not Graduate,Yes,2583,2167,104,360,1,Rural,Y 255 | LP001843,Male,Yes,1,Not Graduate,No,2661,7101,279,180,1,Semiurban,Y 256 | LP001844,Male,No,0,Graduate,Yes,16250,0,192,360,0,Urban,N 257 | LP001846,Female,No,3+,Graduate,No,3083,0,255,360,1,Rural,Y 258 | LP001849,Male,No,0,Not Graduate,No,6045,0,115,360,0,Rural,N 259 | LP001854,Male,Yes,3+,Graduate,No,5250,0,94,360,1,Urban,N 260 | LP001859,Male,Yes,0,Graduate,No,14683,2100,304,360,1,Rural,N 261 | LP001864,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,4931,0,128,360,,Semiurban,N 262 | LP001865,Male,Yes,1,Graduate,No,6083,4250,330,360,,Urban,Y 263 | LP001868,Male,No,0,Graduate,No,2060,2209,134,360,1,Semiurban,Y 264 | LP001870,Female,No,1,Graduate,No,3481,0,155,36,1,Semiurban,N 265 | LP001871,Female,No,0,Graduate,No,7200,0,120,360,1,Rural,Y 266 | LP001872,Male,No,0,Graduate,Yes,5166,0,128,360,1,Semiurban,Y 267 | LP001875,Male,No,0,Graduate,No,4095,3447,151,360,1,Rural,Y 268 | LP001877,Male,Yes,2,Graduate,No,4708,1387,150,360,1,Semiurban,Y 269 | LP001882,Male,Yes,3+,Graduate,No,4333,1811,160,360,0,Urban,Y 270 | LP001883,Female,No,0,Graduate,,3418,0,135,360,1,Rural,N 271 | LP001884,Female,No,1,Graduate,No,2876,1560,90,360,1,Urban,Y 272 | LP001888,Female,No,0,Graduate,No,3237,0,30,360,1,Urban,Y 273 | LP001891,Male,Yes,0,Graduate,No,11146,0,136,360,1,Urban,Y 274 | LP001892,Male,No,0,Graduate,No,2833,1857,126,360,1,Rural,Y 275 | LP001894,Male,Yes,0,Graduate,No,2620,2223,150,360,1,Semiurban,Y 276 | LP001896,Male,Yes,2,Graduate,No,3900,0,90,360,1,Semiurban,Y 277 | LP001900,Male,Yes,1,Graduate,No,2750,1842,115,360,1,Semiurban,Y 278 | LP001903,Male,Yes,0,Graduate,No,3993,3274,207,360,1,Semiurban,Y 279 | LP001904,Male,Yes,0,Graduate,No,3103,1300,80,360,1,Urban,Y 280 | LP001907,Male,Yes,0,Graduate,No,14583,0,436,360,1,Semiurban,Y 281 | LP001908,Female,Yes,0,Not Graduate,No,4100,0,124,360,,Rural,Y 282 | LP001910,Male,No,1,Not Graduate,Yes,4053,2426,158,360,0,Urban,N 283 | LP001914,Male,Yes,0,Graduate,No,3927,800,112,360,1,Semiurban,Y 284 | LP001915,Male,Yes,2,Graduate,No,2301,985.7999878,78,180,1,Urban,Y 285 | LP001917,Female,No,0,Graduate,No,1811,1666,54,360,1,Urban,Y 286 | LP001922,Male,Yes,0,Graduate,No,20667,0,,360,1,Rural,N 287 | LP001924,Male,No,0,Graduate,No,3158,3053,89,360,1,Rural,Y 288 | LP001925,Female,No,0,Graduate,Yes,2600,1717,99,300,1,Semiurban,N 289 | LP001926,Male,Yes,0,Graduate,No,3704,2000,120,360,1,Rural,Y 290 | LP001931,Female,No,0,Graduate,No,4124,0,115,360,1,Semiurban,Y 291 | LP001935,Male,No,0,Graduate,No,9508,0,187,360,1,Rural,Y 292 | LP001936,Male,Yes,0,Graduate,No,3075,2416,139,360,1,Rural,Y 293 | LP001938,Male,Yes,2,Graduate,No,4400,0,127,360,0,Semiurban,N 294 | LP001940,Male,Yes,2,Graduate,No,3153,1560,134,360,1,Urban,Y 295 | LP001945,Female,No,,Graduate,No,5417,0,143,480,0,Urban,N 296 | LP001947,Male,Yes,0,Graduate,No,2383,3334,172,360,1,Semiurban,Y 297 | LP001949,Male,Yes,3+,Graduate,,4416,1250,110,360,1,Urban,Y 298 | LP001953,Male,Yes,1,Graduate,No,6875,0,200,360,1,Semiurban,Y 299 | LP001954,Female,Yes,1,Graduate,No,4666,0,135,360,1,Urban,Y 300 | LP001955,Female,No,0,Graduate,No,5000,2541,151,480,1,Rural,N 301 | LP001963,Male,Yes,1,Graduate,No,2014,2925,113,360,1,Urban,N 302 | LP001964,Male,Yes,0,Not Graduate,No,1800,2934,93,360,0,Urban,N 303 | LP001972,Male,Yes,,Not Graduate,No,2875,1750,105,360,1,Semiurban,Y 304 | LP001974,Female,No,0,Graduate,No,5000,0,132,360,1,Rural,Y 305 | LP001977,Male,Yes,1,Graduate,No,1625,1803,96,360,1,Urban,Y 306 | LP001978,Male,No,0,Graduate,No,4000,2500,140,360,1,Rural,Y 307 | LP001990,Male,No,0,Not Graduate,No,2000,0,,360,1,Urban,N 308 | LP001993,Female,No,0,Graduate,No,3762,1666,135,360,1,Rural,Y 309 | LP001994,Female,No,0,Graduate,No,2400,1863,104,360,0,Urban,N 310 | LP001996,Male,No,0,Graduate,No,20233,0,480,360,1,Rural,N 311 | LP001998,Male,Yes,2,Not Graduate,No,7667,0,185,360,,Rural,Y 312 | LP002002,Female,No,0,Graduate,No,2917,0,84,360,1,Semiurban,Y 313 | LP002004,Male,No,0,Not Graduate,No,2927,2405,111,360,1,Semiurban,Y 314 | LP002006,Female,No,0,Graduate,No,2507,0,56,360,1,Rural,Y 315 | LP002008,Male,Yes,2,Graduate,Yes,5746,0,144,84,,Rural,Y 316 | LP002024,,Yes,0,Graduate,No,2473,1843,159,360,1,Rural,N 317 | LP002031,Male,Yes,1,Not Graduate,No,3399,1640,111,180,1,Urban,Y 318 | LP002035,Male,Yes,2,Graduate,No,3717,0,120,360,1,Semiurban,Y 319 | LP002036,Male,Yes,0,Graduate,No,2058,2134,88,360,,Urban,Y 320 | LP002043,Female,No,1,Graduate,No,3541,0,112,360,,Semiurban,Y 321 | LP002050,Male,Yes,1,Graduate,Yes,10000,0,155,360,1,Rural,N 322 | LP002051,Male,Yes,0,Graduate,No,2400,2167,115,360,1,Semiurban,Y 323 | LP002053,Male,Yes,3+,Graduate,No,4342,189,124,360,1,Semiurban,Y 324 | LP002054,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3601,1590,,360,1,Rural,Y 325 | LP002055,Female,No,0,Graduate,No,3166,2985,132,360,,Rural,Y 326 | LP002065,Male,Yes,3+,Graduate,No,15000,0,300,360,1,Rural,Y 327 | LP002067,Male,Yes,1,Graduate,Yes,8666,4983,376,360,0,Rural,N 328 | LP002068,Male,No,0,Graduate,No,4917,0,130,360,0,Rural,Y 329 | LP002082,Male,Yes,0,Graduate,Yes,5818,2160,184,360,1,Semiurban,Y 330 | LP002086,Female,Yes,0,Graduate,No,4333,2451,110,360,1,Urban,N 331 | LP002087,Female,No,0,Graduate,No,2500,0,67,360,1,Urban,Y 332 | LP002097,Male,No,1,Graduate,No,4384,1793,117,360,1,Urban,Y 333 | LP002098,Male,No,0,Graduate,No,2935,0,98,360,1,Semiurban,Y 334 | LP002100,Male,No,,Graduate,No,2833,0,71,360,1,Urban,Y 335 | LP002101,Male,Yes,0,Graduate,,63337,0,490,180,1,Urban,Y 336 | LP002103,,Yes,1,Graduate,Yes,9833,1833,182,180,1,Urban,Y 337 | LP002106,Male,Yes,,Graduate,Yes,5503,4490,70,,1,Semiurban,Y 338 | LP002110,Male,Yes,1,Graduate,,5250,688,160,360,1,Rural,Y 339 | LP002112,Male,Yes,2,Graduate,Yes,2500,4600,176,360,1,Rural,Y 340 | LP002113,Female,No,3+,Not Graduate,No,1830,0,,360,0,Urban,N 341 | LP002114,Female,No,0,Graduate,No,4160,0,71,360,1,Semiurban,Y 342 | LP002115,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,2647,1587,173,360,1,Rural,N 343 | LP002116,Female,No,0,Graduate,No,2378,0,46,360,1,Rural,N 344 | LP002119,Male,Yes,1,Not Graduate,No,4554,1229,158,360,1,Urban,Y 345 | LP002126,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,3173,0,74,360,1,Semiurban,Y 346 | LP002128,Male,Yes,2,Graduate,,2583,2330,125,360,1,Rural,Y 347 | LP002129,Male,Yes,0,Graduate,No,2499,2458,160,360,1,Semiurban,Y 348 | LP002130,Male,Yes,,Not Graduate,No,3523,3230,152,360,0,Rural,N 349 | LP002131,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3083,2168,126,360,1,Urban,Y 350 | LP002137,Male,Yes,0,Graduate,No,6333,4583,259,360,,Semiurban,Y 351 | LP002138,Male,Yes,0,Graduate,No,2625,6250,187,360,1,Rural,Y 352 | LP002139,Male,Yes,0,Graduate,No,9083,0,228,360,1,Semiurban,Y 353 | LP002140,Male,No,0,Graduate,No,8750,4167,308,360,1,Rural,N 354 | LP002141,Male,Yes,3+,Graduate,No,2666,2083,95,360,1,Rural,Y 355 | LP002142,Female,Yes,0,Graduate,Yes,5500,0,105,360,0,Rural,N 356 | LP002143,Female,Yes,0,Graduate,No,2423,505,130,360,1,Semiurban,Y 357 | LP002144,Female,No,,Graduate,No,3813,0,116,180,1,Urban,Y 358 | LP002149,Male,Yes,2,Graduate,No,8333,3167,165,360,1,Rural,Y 359 | LP002151,Male,Yes,1,Graduate,No,3875,0,67,360,1,Urban,N 360 | LP002158,Male,Yes,0,Not Graduate,No,3000,1666,100,480,0,Urban,N 361 | LP002160,Male,Yes,3+,Graduate,No,5167,3167,200,360,1,Semiurban,Y 362 | LP002161,Female,No,1,Graduate,No,4723,0,81,360,1,Semiurban,N 363 | LP002170,Male,Yes,2,Graduate,No,5000,3667,236,360,1,Semiurban,Y 364 | LP002175,Male,Yes,0,Graduate,No,4750,2333,130,360,1,Urban,Y 365 | LP002178,Male,Yes,0,Graduate,No,3013,3033,95,300,,Urban,Y 366 | LP002180,Male,No,0,Graduate,Yes,6822,0,141,360,1,Rural,Y 367 | LP002181,Male,No,0,Not Graduate,No,6216,0,133,360,1,Rural,N 368 | LP002187,Male,No,0,Graduate,No,2500,0,96,480,1,Semiurban,N 369 | LP002188,Male,No,0,Graduate,No,5124,0,124,,0,Rural,N 370 | LP002190,Male,Yes,1,Graduate,No,6325,0,175,360,1,Semiurban,Y 371 | LP002191,Male,Yes,0,Graduate,No,19730,5266,570,360,1,Rural,N 372 | LP002194,Female,No,0,Graduate,Yes,15759,0,55,360,1,Semiurban,Y 373 | LP002197,Male,Yes,2,Graduate,No,5185,0,155,360,1,Semiurban,Y 374 | LP002201,Male,Yes,2,Graduate,Yes,9323,7873,380,300,1,Rural,Y 375 | LP002205,Male,No,1,Graduate,No,3062,1987,111,180,0,Urban,N 376 | LP002209,Female,No,0,Graduate,,2764,1459,110,360,1,Urban,Y 377 | LP002211,Male,Yes,0,Graduate,No,4817,923,120,180,1,Urban,Y 378 | LP002219,Male,Yes,3+,Graduate,No,8750,4996,130,360,1,Rural,Y 379 | LP002223,Male,Yes,0,Graduate,No,4310,0,130,360,,Semiurban,Y 380 | LP002224,Male,No,0,Graduate,No,3069,0,71,480,1,Urban,N 381 | LP002225,Male,Yes,2,Graduate,No,5391,0,130,360,1,Urban,Y 382 | LP002226,Male,Yes,0,Graduate,,3333,2500,128,360,1,Semiurban,Y 383 | LP002229,Male,No,0,Graduate,No,5941,4232,296,360,1,Semiurban,Y 384 | LP002231,Female,No,0,Graduate,No,6000,0,156,360,1,Urban,Y 385 | LP002234,Male,No,0,Graduate,Yes,7167,0,128,360,1,Urban,Y 386 | LP002236,Male,Yes,2,Graduate,No,4566,0,100,360,1,Urban,N 387 | LP002237,Male,No,1,Graduate,,3667,0,113,180,1,Urban,Y 388 | LP002239,Male,No,0,Not Graduate,No,2346,1600,132,360,1,Semiurban,Y 389 | LP002243,Male,Yes,0,Not Graduate,No,3010,3136,,360,0,Urban,N 390 | LP002244,Male,Yes,0,Graduate,No,2333,2417,136,360,1,Urban,Y 391 | LP002250,Male,Yes,0,Graduate,No,5488,0,125,360,1,Rural,Y 392 | LP002255,Male,No,3+,Graduate,No,9167,0,185,360,1,Rural,Y 393 | LP002262,Male,Yes,3+,Graduate,No,9504,0,275,360,1,Rural,Y 394 | LP002263,Male,Yes,0,Graduate,No,2583,2115,120,360,,Urban,Y 395 | LP002265,Male,Yes,2,Not Graduate,No,1993,1625,113,180,1,Semiurban,Y 396 | LP002266,Male,Yes,2,Graduate,No,3100,1400,113,360,1,Urban,Y 397 | LP002272,Male,Yes,2,Graduate,No,3276,484,135,360,,Semiurban,Y 398 | LP002277,Female,No,0,Graduate,No,3180,0,71,360,0,Urban,N 399 | LP002281,Male,Yes,0,Graduate,No,3033,1459,95,360,1,Urban,Y 400 | LP002284,Male,No,0,Not Graduate,No,3902,1666,109,360,1,Rural,Y 401 | LP002287,Female,No,0,Graduate,No,1500,1800,103,360,0,Semiurban,N 402 | LP002288,Male,Yes,2,Not Graduate,No,2889,0,45,180,0,Urban,N 403 | LP002296,Male,No,0,Not Graduate,No,2755,0,65,300,1,Rural,N 404 | LP002297,Male,No,0,Graduate,No,2500,20000,103,360,1,Semiurban,Y 405 | LP002300,Female,No,0,Not Graduate,No,1963,0,53,360,1,Semiurban,Y 406 | LP002301,Female,No,0,Graduate,Yes,7441,0,194,360,1,Rural,N 407 | LP002305,Female,No,0,Graduate,No,4547,0,115,360,1,Semiurban,Y 408 | LP002308,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2167,2400,115,360,1,Urban,Y 409 | LP002314,Female,No,0,Not Graduate,No,2213,0,66,360,1,Rural,Y 410 | LP002315,Male,Yes,1,Graduate,No,8300,0,152,300,0,Semiurban,N 411 | LP002317,Male,Yes,3+,Graduate,No,81000,0,360,360,0,Rural,N 412 | LP002318,Female,No,1,Not Graduate,Yes,3867,0,62,360,1,Semiurban,N 413 | LP002319,Male,Yes,0,Graduate,,6256,0,160,360,,Urban,Y 414 | LP002328,Male,Yes,0,Not Graduate,No,6096,0,218,360,0,Rural,N 415 | LP002332,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2253,2033,110,360,1,Rural,Y 416 | LP002335,Female,Yes,0,Not Graduate,No,2149,3237,178,360,0,Semiurban,N 417 | LP002337,Female,No,0,Graduate,No,2995,0,60,360,1,Urban,Y 418 | LP002341,Female,No,1,Graduate,No,2600,0,160,360,1,Urban,N 419 | LP002342,Male,Yes,2,Graduate,Yes,1600,20000,239,360,1,Urban,N 420 | LP002345,Male,Yes,0,Graduate,No,1025,2773,112,360,1,Rural,Y 421 | LP002347,Male,Yes,0,Graduate,No,3246,1417,138,360,1,Semiurban,Y 422 | LP002348,Male,Yes,0,Graduate,No,5829,0,138,360,1,Rural,Y 423 | LP002357,Female,No,0,Not Graduate,No,2720,0,80,,0,Urban,N 424 | LP002361,Male,Yes,0,Graduate,No,1820,1719,100,360,1,Urban,Y 425 | LP002362,Male,Yes,1,Graduate,No,7250,1667,110,,0,Urban,N 426 | LP002364,Male,Yes,0,Graduate,No,14880,0,96,360,1,Semiurban,Y 427 | LP002366,Male,Yes,0,Graduate,No,2666,4300,121,360,1,Rural,Y 428 | LP002367,Female,No,1,Not Graduate,No,4606,0,81,360,1,Rural,N 429 | LP002368,Male,Yes,2,Graduate,No,5935,0,133,360,1,Semiurban,Y 430 | LP002369,Male,Yes,0,Graduate,No,2920,16.12000084,87,360,1,Rural,Y 431 | LP002370,Male,No,0,Not Graduate,No,2717,0,60,180,1,Urban,Y 432 | LP002377,Female,No,1,Graduate,Yes,8624,0,150,360,1,Semiurban,Y 433 | LP002379,Male,No,0,Graduate,No,6500,0,105,360,0,Rural,N 434 | LP002386,Male,No,0,Graduate,,12876,0,405,360,1,Semiurban,Y 435 | LP002387,Male,Yes,0,Graduate,No,2425,2340,143,360,1,Semiurban,Y 436 | LP002390,Male,No,0,Graduate,No,3750,0,100,360,1,Urban,Y 437 | LP002393,Female,,,Graduate,No,10047,0,,240,1,Semiurban,Y 438 | LP002398,Male,No,0,Graduate,No,1926,1851,50,360,1,Semiurban,Y 439 | LP002401,Male,Yes,0,Graduate,No,2213,1125,,360,1,Urban,Y 440 | LP002403,Male,No,0,Graduate,Yes,10416,0,187,360,0,Urban,N 441 | LP002407,Female,Yes,0,Not Graduate,Yes,7142,0,138,360,1,Rural,Y 442 | LP002408,Male,No,0,Graduate,No,3660,5064,187,360,1,Semiurban,Y 443 | LP002409,Male,Yes,0,Graduate,No,7901,1833,180,360,1,Rural,Y 444 | LP002418,Male,No,3+,Not Graduate,No,4707,1993,148,360,1,Semiurban,Y 445 | LP002422,Male,No,1,Graduate,No,37719,0,152,360,1,Semiurban,Y 446 | LP002424,Male,Yes,0,Graduate,No,7333,8333,175,300,,Rural,Y 447 | LP002429,Male,Yes,1,Graduate,Yes,3466,1210,130,360,1,Rural,Y 448 | LP002434,Male,Yes,2,Not Graduate,No,4652,0,110,360,1,Rural,Y 449 | LP002435,Male,Yes,0,Graduate,,3539,1376,55,360,1,Rural,N 450 | LP002443,Male,Yes,2,Graduate,No,3340,1710,150,360,0,Rural,N 451 | LP002444,Male,No,1,Not Graduate,Yes,2769,1542,190,360,,Semiurban,N 452 | LP002446,Male,Yes,2,Not Graduate,No,2309,1255,125,360,0,Rural,N 453 | LP002447,Male,Yes,2,Not Graduate,No,1958,1456,60,300,,Urban,Y 454 | LP002448,Male,Yes,0,Graduate,No,3948,1733,149,360,0,Rural,N 455 | LP002449,Male,Yes,0,Graduate,No,2483,2466,90,180,0,Rural,Y 456 | LP002453,Male,No,0,Graduate,Yes,7085,0,84,360,1,Semiurban,Y 457 | LP002455,Male,Yes,2,Graduate,No,3859,0,96,360,1,Semiurban,Y 458 | LP002459,Male,Yes,0,Graduate,No,4301,0,118,360,1,Urban,Y 459 | LP002467,Male,Yes,0,Graduate,No,3708,2569,173,360,1,Urban,N 460 | LP002472,Male,No,2,Graduate,No,4354,0,136,360,1,Rural,Y 461 | LP002473,Male,Yes,0,Graduate,No,8334,0,160,360,1,Semiurban,N 462 | LP002478,,Yes,0,Graduate,Yes,2083,4083,160,360,,Semiurban,Y 463 | LP002484,Male,Yes,3+,Graduate,No,7740,0,128,180,1,Urban,Y 464 | LP002487,Male,Yes,0,Graduate,No,3015,2188,153,360,1,Rural,Y 465 | LP002489,Female,No,1,Not Graduate,,5191,0,132,360,1,Semiurban,Y 466 | LP002493,Male,No,0,Graduate,No,4166,0,98,360,0,Semiurban,N 467 | LP002494,Male,No,0,Graduate,No,6000,0,140,360,1,Rural,Y 468 | LP002500,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,2947,1664,70,180,0,Urban,N 469 | LP002501,,Yes,0,Graduate,No,16692,0,110,360,1,Semiurban,Y 470 | LP002502,Female,Yes,2,Not Graduate,,210,2917,98,360,1,Semiurban,Y 471 | LP002505,Male,Yes,0,Graduate,No,4333,2451,110,360,1,Urban,N 472 | LP002515,Male,Yes,1,Graduate,Yes,3450,2079,162,360,1,Semiurban,Y 473 | LP002517,Male,Yes,1,Not Graduate,No,2653,1500,113,180,0,Rural,N 474 | LP002519,Male,Yes,3+,Graduate,No,4691,0,100,360,1,Semiurban,Y 475 | LP002522,Female,No,0,Graduate,Yes,2500,0,93,360,,Urban,Y 476 | LP002524,Male,No,2,Graduate,No,5532,4648,162,360,1,Rural,Y 477 | LP002527,Male,Yes,2,Graduate,Yes,16525,1014,150,360,1,Rural,Y 478 | LP002529,Male,Yes,2,Graduate,No,6700,1750,230,300,1,Semiurban,Y 479 | LP002530,,Yes,2,Graduate,No,2873,1872,132,360,0,Semiurban,N 480 | LP002531,Male,Yes,1,Graduate,Yes,16667,2250,86,360,1,Semiurban,Y 481 | LP002533,Male,Yes,2,Graduate,No,2947,1603,,360,1,Urban,N 482 | LP002534,Female,No,0,Not Graduate,No,4350,0,154,360,1,Rural,Y 483 | LP002536,Male,Yes,3+,Not Graduate,No,3095,0,113,360,1,Rural,Y 484 | LP002537,Male,Yes,0,Graduate,No,2083,3150,128,360,1,Semiurban,Y 485 | LP002541,Male,Yes,0,Graduate,No,10833,0,234,360,1,Semiurban,Y 486 | LP002543,Male,Yes,2,Graduate,No,8333,0,246,360,1,Semiurban,Y 487 | LP002544,Male,Yes,1,Not Graduate,No,1958,2436,131,360,1,Rural,Y 488 | LP002545,Male,No,2,Graduate,No,3547,0,80,360,0,Rural,N 489 | LP002547,Male,Yes,1,Graduate,No,18333,0,500,360,1,Urban,N 490 | LP002555,Male,Yes,2,Graduate,Yes,4583,2083,160,360,1,Semiurban,Y 491 | LP002556,Male,No,0,Graduate,No,2435,0,75,360,1,Urban,N 492 | LP002560,Male,No,0,Not Graduate,No,2699,2785,96,360,,Semiurban,Y 493 | LP002562,Male,Yes,1,Not Graduate,No,5333,1131,186,360,,Urban,Y 494 | LP002571,Male,No,0,Not Graduate,No,3691,0,110,360,1,Rural,Y 495 | LP002582,Female,No,0,Not Graduate,Yes,17263,0,225,360,1,Semiurban,Y 496 | LP002585,Male,Yes,0,Graduate,No,3597,2157,119,360,0,Rural,N 497 | LP002586,Female,Yes,1,Graduate,No,3326,913,105,84,1,Semiurban,Y 498 | LP002587,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2600,1700,107,360,1,Rural,Y 499 | LP002588,Male,Yes,0,Graduate,No,4625,2857,111,12,,Urban,Y 500 | LP002600,Male,Yes,1,Graduate,Yes,2895,0,95,360,1,Semiurban,Y 501 | LP002602,Male,No,0,Graduate,No,6283,4416,209,360,0,Rural,N 502 | LP002603,Female,No,0,Graduate,No,645,3683,113,480,1,Rural,Y 503 | LP002606,Female,No,0,Graduate,No,3159,0,100,360,1,Semiurban,Y 504 | LP002615,Male,Yes,2,Graduate,No,4865,5624,208,360,1,Semiurban,Y 505 | LP002618,Male,Yes,1,Not Graduate,No,4050,5302,138,360,,Rural,N 506 | LP002619,Male,Yes,0,Not Graduate,No,3814,1483,124,300,1,Semiurban,Y 507 | LP002622,Male,Yes,2,Graduate,No,3510,4416,243,360,1,Rural,Y 508 | LP002624,Male,Yes,0,Graduate,No,20833,6667,480,360,,Urban,Y 509 | LP002625,,No,0,Graduate,No,3583,0,96,360,1,Urban,N 510 | LP002626,Male,Yes,0,Graduate,Yes,2479,3013,188,360,1,Urban,Y 511 | LP002634,Female,No,1,Graduate,No,13262,0,40,360,1,Urban,Y 512 | LP002637,Male,No,0,Not Graduate,No,3598,1287,100,360,1,Rural,N 513 | LP002640,Male,Yes,1,Graduate,No,6065,2004,250,360,1,Semiurban,Y 514 | LP002643,Male,Yes,2,Graduate,No,3283,2035,148,360,1,Urban,Y 515 | LP002648,Male,Yes,0,Graduate,No,2130,6666,70,180,1,Semiurban,N 516 | LP002652,Male,No,0,Graduate,No,5815,3666,311,360,1,Rural,N 517 | LP002659,Male,Yes,3+,Graduate,No,3466,3428,150,360,1,Rural,Y 518 | LP002670,Female,Yes,2,Graduate,No,2031,1632,113,480,1,Semiurban,Y 519 | LP002682,Male,Yes,,Not Graduate,No,3074,1800,123,360,0,Semiurban,N 520 | LP002683,Male,No,0,Graduate,No,4683,1915,185,360,1,Semiurban,N 521 | LP002684,Female,No,0,Not Graduate,No,3400,0,95,360,1,Rural,N 522 | LP002689,Male,Yes,2,Not Graduate,No,2192,1742,45,360,1,Semiurban,Y 523 | LP002690,Male,No,0,Graduate,No,2500,0,55,360,1,Semiurban,Y 524 | LP002692,Male,Yes,3+,Graduate,Yes,5677,1424,100,360,1,Rural,Y 525 | LP002693,Male,Yes,2,Graduate,Yes,7948,7166,480,360,1,Rural,Y 526 | LP002697,Male,No,0,Graduate,No,4680,2087,,360,1,Semiurban,N 527 | LP002699,Male,Yes,2,Graduate,Yes,17500,0,400,360,1,Rural,Y 528 | LP002705,Male,Yes,0,Graduate,No,3775,0,110,360,1,Semiurban,Y 529 | LP002706,Male,Yes,1,Not Graduate,No,5285,1430,161,360,0,Semiurban,Y 530 | LP002714,Male,No,1,Not Graduate,No,2679,1302,94,360,1,Semiurban,Y 531 | LP002716,Male,No,0,Not Graduate,No,6783,0,130,360,1,Semiurban,Y 532 | LP002717,Male,Yes,0,Graduate,No,1025,5500,216,360,,Rural,Y 533 | LP002720,Male,Yes,3+,Graduate,No,4281,0,100,360,1,Urban,Y 534 | LP002723,Male,No,2,Graduate,No,3588,0,110,360,0,Rural,N 535 | LP002729,Male,No,1,Graduate,No,11250,0,196,360,,Semiurban,N 536 | LP002731,Female,No,0,Not Graduate,Yes,18165,0,125,360,1,Urban,Y 537 | LP002732,Male,No,0,Not Graduate,,2550,2042,126,360,1,Rural,Y 538 | LP002734,Male,Yes,0,Graduate,No,6133,3906,324,360,1,Urban,Y 539 | LP002738,Male,No,2,Graduate,No,3617,0,107,360,1,Semiurban,Y 540 | LP002739,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2917,536,66,360,1,Rural,N 541 | LP002740,Male,Yes,3+,Graduate,No,6417,0,157,180,1,Rural,Y 542 | LP002741,Female,Yes,1,Graduate,No,4608,2845,140,180,1,Semiurban,Y 543 | LP002743,Female,No,0,Graduate,No,2138,0,99,360,0,Semiurban,N 544 | LP002753,Female,No,1,Graduate,,3652,0,95,360,1,Semiurban,Y 545 | LP002755,Male,Yes,1,Not Graduate,No,2239,2524,128,360,1,Urban,Y 546 | LP002757,Female,Yes,0,Not Graduate,No,3017,663,102,360,,Semiurban,Y 547 | LP002767,Male,Yes,0,Graduate,No,2768,1950,155,360,1,Rural,Y 548 | LP002768,Male,No,0,Not Graduate,No,3358,0,80,36,1,Semiurban,N 549 | LP002772,Male,No,0,Graduate,No,2526,1783,145,360,1,Rural,Y 550 | LP002776,Female,No,0,Graduate,No,5000,0,103,360,0,Semiurban,N 551 | LP002777,Male,Yes,0,Graduate,No,2785,2016,110,360,1,Rural,Y 552 | LP002778,Male,Yes,2,Graduate,Yes,6633,0,,360,0,Rural,N 553 | LP002784,Male,Yes,1,Not Graduate,No,2492,2375,,360,1,Rural,Y 554 | LP002785,Male,Yes,1,Graduate,No,3333,3250,158,360,1,Urban,Y 555 | LP002788,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2454,2333,181,360,0,Urban,N 556 | LP002789,Male,Yes,0,Graduate,No,3593,4266,132,180,0,Rural,N 557 | LP002792,Male,Yes,1,Graduate,No,5468,1032,26,360,1,Semiurban,Y 558 | LP002794,Female,No,0,Graduate,No,2667,1625,84,360,,Urban,Y 559 | LP002795,Male,Yes,3+,Graduate,Yes,10139,0,260,360,1,Semiurban,Y 560 | LP002798,Male,Yes,0,Graduate,No,3887,2669,162,360,1,Semiurban,Y 561 | LP002804,Female,Yes,0,Graduate,No,4180,2306,182,360,1,Semiurban,Y 562 | LP002807,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3675,242,108,360,1,Semiurban,Y 563 | LP002813,Female,Yes,1,Graduate,Yes,19484,0,600,360,1,Semiurban,Y 564 | LP002820,Male,Yes,0,Graduate,No,5923,2054,211,360,1,Rural,Y 565 | LP002821,Male,No,0,Not Graduate,Yes,5800,0,132,360,1,Semiurban,Y 566 | LP002832,Male,Yes,2,Graduate,No,8799,0,258,360,0,Urban,N 567 | LP002833,Male,Yes,0,Not Graduate,No,4467,0,120,360,,Rural,Y 568 | LP002836,Male,No,0,Graduate,No,3333,0,70,360,1,Urban,Y 569 | LP002837,Male,Yes,3+,Graduate,No,3400,2500,123,360,0,Rural,N 570 | LP002840,Female,No,0,Graduate,No,2378,0,9,360,1,Urban,N 571 | LP002841,Male,Yes,0,Graduate,No,3166,2064,104,360,0,Urban,N 572 | LP002842,Male,Yes,1,Graduate,No,3417,1750,186,360,1,Urban,Y 573 | LP002847,Male,Yes,,Graduate,No,5116,1451,165,360,0,Urban,N 574 | LP002855,Male,Yes,2,Graduate,No,16666,0,275,360,1,Urban,Y 575 | LP002862,Male,Yes,2,Not Graduate,No,6125,1625,187,480,1,Semiurban,N 576 | LP002863,Male,Yes,3+,Graduate,No,6406,0,150,360,1,Semiurban,N 577 | LP002868,Male,Yes,2,Graduate,No,3159,461,108,84,1,Urban,Y 578 | LP002872,,Yes,0,Graduate,No,3087,2210,136,360,0,Semiurban,N 579 | LP002874,Male,No,0,Graduate,No,3229,2739,110,360,1,Urban,Y 580 | LP002877,Male,Yes,1,Graduate,No,1782,2232,107,360,1,Rural,Y 581 | LP002888,Male,No,0,Graduate,,3182,2917,161,360,1,Urban,Y 582 | LP002892,Male,Yes,2,Graduate,No,6540,0,205,360,1,Semiurban,Y 583 | LP002893,Male,No,0,Graduate,No,1836,33837,90,360,1,Urban,N 584 | LP002894,Female,Yes,0,Graduate,No,3166,0,36,360,1,Semiurban,Y 585 | LP002898,Male,Yes,1,Graduate,No,1880,0,61,360,,Rural,N 586 | LP002911,Male,Yes,1,Graduate,No,2787,1917,146,360,0,Rural,N 587 | LP002912,Male,Yes,1,Graduate,No,4283,3000,172,84,1,Rural,N 588 | LP002916,Male,Yes,0,Graduate,No,2297,1522,104,360,1,Urban,Y 589 | LP002917,Female,No,0,Not Graduate,No,2165,0,70,360,1,Semiurban,Y 590 | LP002925,,No,0,Graduate,No,4750,0,94,360,1,Semiurban,Y 591 | LP002926,Male,Yes,2,Graduate,Yes,2726,0,106,360,0,Semiurban,N 592 | LP002928,Male,Yes,0,Graduate,No,3000,3416,56,180,1,Semiurban,Y 593 | LP002931,Male,Yes,2,Graduate,Yes,6000,0,205,240,1,Semiurban,N 594 | LP002933,,No,3+,Graduate,Yes,9357,0,292,360,1,Semiurban,Y 595 | LP002936,Male,Yes,0,Graduate,No,3859,3300,142,180,1,Rural,Y 596 | LP002938,Male,Yes,0,Graduate,Yes,16120,0,260,360,1,Urban,Y 597 | LP002940,Male,No,0,Not Graduate,No,3833,0,110,360,1,Rural,Y 598 | LP002941,Male,Yes,2,Not Graduate,Yes,6383,1000,187,360,1,Rural,N 599 | LP002943,Male,No,,Graduate,No,2987,0,88,360,0,Semiurban,N 600 | LP002945,Male,Yes,0,Graduate,Yes,9963,0,180,360,1,Rural,Y 601 | LP002948,Male,Yes,2,Graduate,No,5780,0,192,360,1,Urban,Y 602 | LP002949,Female,No,3+,Graduate,,416,41667,350,180,,Urban,N 603 | LP002950,Male,Yes,0,Not Graduate,,2894,2792,155,360,1,Rural,Y 604 | LP002953,Male,Yes,3+,Graduate,No,5703,0,128,360,1,Urban,Y 605 | LP002958,Male,No,0,Graduate,No,3676,4301,172,360,1,Rural,Y 606 | LP002959,Female,Yes,1,Graduate,No,12000,0,496,360,1,Semiurban,Y 607 | LP002960,Male,Yes,0,Not Graduate,No,2400,3800,,180,1,Urban,N 608 | LP002961,Male,Yes,1,Graduate,No,3400,2500,173,360,1,Semiurban,Y 609 | LP002964,Male,Yes,2,Not Graduate,No,3987,1411,157,360,1,Rural,Y 610 | LP002974,Male,Yes,0,Graduate,No,3232,1950,108,360,1,Rural,Y 611 | LP002978,Female,No,0,Graduate,No,2900,0,71,360,1,Rural,Y 612 | LP002979,Male,Yes,3+,Graduate,No,4106,0,40,180,1,Rural,Y 613 | LP002983,Male,Yes,1,Graduate,No,8072,240,253,360,1,Urban,Y 614 | LP002984,Male,Yes,2,Graduate,No,7583,0,187,360,1,Urban,Y 615 | LP002990,Female,No,0,Graduate,Yes,4583,0,133,360,0,Semiurban,N 616 | -------------------------------------------------------------------------------- /Semana4/Ejercicios_Clase_4.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "nbformat": 4, 3 | "nbformat_minor": 0, 4 | "metadata": { 5 | "colab": { 6 | "name": "Ejercicios Clase 4.ipynb", 7 | "provenance": [], 8 | "collapsed_sections": [], 9 | "toc_visible": true, 10 | "authorship_tag": "ABX9TyP+Kgbc/gWd/jhJzgI7tnT0", 11 | "include_colab_link": true 12 | }, 13 | "kernelspec": { 14 | "name": "python3", 15 | "display_name": "Python 3" 16 | } 17 | }, 18 | "cells": [ 19 | { 20 | "cell_type": "markdown", 21 | "metadata": { 22 | "id": "view-in-github", 23 | "colab_type": "text" 24 | }, 25 | "source": [ 26 | "\"Open" 27 | ] 28 | }, 29 | { 30 | "cell_type": "markdown", 31 | "metadata": { 32 | "id": "eFUSU_V0q6q6" 33 | }, 34 | "source": [ 35 | "# Importar bibliotecas" 36 | ] 37 | }, 38 | { 39 | "cell_type": "code", 40 | "metadata": { 41 | "id": "8V-3QSifH3R1" 42 | }, 43 | "source": [ 44 | "import numpy as np\n", 45 | "import itertools \n", 46 | "import pandas as pd\n", 47 | "import matplotlib.pyplot as plt\n", 48 | "import seaborn as sns\n", 49 | "import random" 50 | ], 51 | "execution_count": 1, 52 | "outputs": [] 53 | }, 54 | { 55 | "cell_type": "markdown", 56 | "metadata": { 57 | "id": "ZswPee3eqwer" 58 | }, 59 | "source": [ 60 | "# Funciones" 61 | ] 62 | }, 63 | { 64 | "cell_type": "code", 65 | "metadata": { 66 | "id": "MOhqmXknhMh2" 67 | }, 68 | "source": [ 69 | "def prueba_independencia(pA, pB, pAnB):\n", 70 | " return round(pA*pB,2) == round(pAnB,2)\n" 71 | ], 72 | "execution_count": 8, 73 | "outputs": [] 74 | }, 75 | { 76 | "cell_type": "code", 77 | "metadata": { 78 | "id": "xO4auzjtpqyX" 79 | }, 80 | "source": [ 81 | "def probabilidad_condicional(pA, pB, pAnB):\n", 82 | " pA_B = round(pAnB / pB, 2)\n", 83 | " pB_A = round(pAnB / pA, 2)\n", 84 | " print('P(A):', round(pA,2))\n", 85 | " print('P(B):', round(pB,2))\n", 86 | " print('P(A|B):', pA_B)\n", 87 | " print('P(B|A):', pB_A)\n", 88 | " return pA_B, pB_A" 89 | ], 90 | "execution_count": 9, 91 | "outputs": [] 92 | }, 93 | { 94 | "cell_type": "markdown", 95 | "metadata": { 96 | "id": "ZqV_XJ2ez_Jp" 97 | }, 98 | "source": [ 99 | "# Ejercicio\n", 100 | "Calcular la esperanza matemática de la ganacia de un jugador al tirar un dado, de acuerdo a la siguiente regla:\n", 101 | "- gana \\$5 dolares si tirar obtiene un 1, 2 o 3\n", 102 | "- gana \\$10 dólares si tirar obtiene un 4 o 5\n", 103 | "- pierde \\$25 dólares si al tirar obtiene un 6\n" 104 | ] 105 | }, 106 | { 107 | "cell_type": "code", 108 | "metadata": { 109 | "id": "VUKJyARMz9gk", 110 | "outputId": "1c69f5e5-beb6-4aab-e59c-bcfdcc9b40ae", 111 | "colab": { 112 | "base_uri": "https://localhost:8080/" 113 | } 114 | }, 115 | "source": [ 116 | "\n", 117 | "Premios = [5, 5, 5, 10, 10, -25] \n", 118 | "Probabilidad = [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6] \n", 119 | "\n", 120 | "esperanza_ganancia = 0\n", 121 | "for premio, probabilidad in zip(Premios, Probabilidad):\n", 122 | " esperanza_ganancia += premio * probabilidad\n", 123 | "\n", 124 | "print('esperanza: ',round(esperanza_ganancia,2))" 125 | ], 126 | "execution_count": 2, 127 | "outputs": [ 128 | { 129 | "output_type": "stream", 130 | "text": [ 131 | "esperanza: 1.67\n" 132 | ], 133 | "name": "stdout" 134 | } 135 | ] 136 | }, 137 | { 138 | "cell_type": "code", 139 | "metadata": { 140 | "id": "zQ2qGw0GpJXf", 141 | "outputId": "03f81e61-453e-489f-b5bb-c0f7cdbc451d", 142 | "colab": { 143 | "base_uri": "https://localhost:8080/" 144 | } 145 | }, 146 | "source": [ 147 | "varianza = 0\n", 148 | "for premio, probabilidad in zip(Premios, Probabilidad):\n", 149 | " varianza += ((premio-esperanza_ganancia)**2)*probabilidad\n", 150 | "print('varianza: ',round(varianza,2))" 151 | ], 152 | "execution_count": 3, 153 | "outputs": [ 154 | { 155 | "output_type": "stream", 156 | "text": [ 157 | "varianza: 147.22\n" 158 | ], 159 | "name": "stdout" 160 | } 161 | ] 162 | }, 163 | { 164 | "cell_type": "code", 165 | "metadata": { 166 | "id": "bwIGqMadzuc6", 167 | "outputId": "0bcd266c-4875-4024-b896-748618603b82", 168 | "colab": { 169 | "base_uri": "https://localhost:8080/" 170 | } 171 | }, 172 | "source": [ 173 | "n=100000\n", 174 | "\n", 175 | "premio = []\n", 176 | "for i in range(n):\n", 177 | " tiro_d1 = np.random.choice(Premios)\n", 178 | " premio.append(tiro_d1)\n", 179 | "\n", 180 | "print('En {} tiros, el jugador gana: {}'.format(n, sum(premio)),\n", 181 | " '\\nen promedio gana en cada tiro:', sum(premio)/n)\n" 182 | ], 183 | "execution_count": 4, 184 | "outputs": [ 185 | { 186 | "output_type": "stream", 187 | "text": [ 188 | "En 100000 tiros, el jugador gana: 164865 \n", 189 | "en promedio gana en cada tiro: 1.64865\n" 190 | ], 191 | "name": "stdout" 192 | } 193 | ] 194 | }, 195 | { 196 | "cell_type": "markdown", 197 | "metadata": { 198 | "id": "SUsYYbCa0JAi" 199 | }, 200 | "source": [ 201 | "# Tarea:\n", 202 | "\n", 203 | "1. Genere la ley de probabilidad de las siguientes variables aleatorias:\n", 204 | "\n", 205 | " - El número que puede salir en la [ruleta francesa](https://es.wikipedia.org/wiki/Ruleta#/media/Archivo:Roulette_frz.png) (sólo tienen un cero)\n", 206 | " - El color que puede salir en la ruleta francesa\n", 207 | "\n", 208 | " - Ganancia al apostar a un número concreto (si gana obtiene 35 veces lo apostado, suponga que la apuesta es de $1)\n", 209 | "\n", 210 | "\n", 211 | "2. Evalue si los siguientes eventos son dependientes o independientes\n", 212 | "\n", 213 | " - A : obtener un numero par que no sea cero,\n", 214 | " - B : que sea color rojo\n", 215 | "\n", 216 | "3. Calcule la probabilidad condicional de obtener un número par dado que salió el color rojo P(A|B) \n", 217 | "\n", 218 | "4. Calcule la probabilidad condicional de que el número sea rojo, dado que salio un par P(A|B)\n", 219 | "\n", 220 | "5. Calcula la esperanza matemática de la variable:\n", 221 | "> X = fichas ganadas al apostar 1 al número 28\n", 222 | "\n", 223 | "6. Simular 10 juegos de ruleta haciendo la misma apuesta, calcular el promedio de las ganancias y explicar las diferencias\n" 224 | ] 225 | }, 226 | { 227 | "cell_type": "code", 228 | "metadata": { 229 | "id": "Pesmt1eYCqi6" 230 | }, 231 | "source": [ 232 | "numero = list(range(0,37))\n", 233 | "rojo = list(itertools.chain((range(1,10,2)),\n", 234 | " (range(12,19,2)),\n", 235 | " (range(19,28,2)),\n", 236 | " (range(30,37,2))))\n", 237 | "negro= [i for i in range(1,37) if i not in rojo]" 238 | ], 239 | "execution_count": 5, 240 | "outputs": [] 241 | }, 242 | { 243 | "cell_type": "code", 244 | "metadata": { 245 | "id": "YGXJM-EMHLPo" 246 | }, 247 | "source": [ 248 | "ruleta = pd.DataFrame({'numero': numero, 'color': np.nan, 'probabilidad': 1/37})\n", 249 | "ruleta.loc[rojo, 'color'] = 'rojo'\n", 250 | "ruleta.loc[negro, 'color'] = 'negro'\n", 251 | "ruleta.loc[0,'color'] = 'verde'" 252 | ], 253 | "execution_count": 6, 254 | "outputs": [] 255 | }, 256 | { 257 | "cell_type": "code", 258 | "metadata": { 259 | "id": "EhKAXu9Pt-1D", 260 | "outputId": "e11e090d-2f0b-44a0-aed0-046ddaddffb3", 261 | "colab": { 262 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 263 | "height": 1000 264 | } 265 | }, 266 | "source": [ 267 | "ruleta" 268 | ], 269 | "execution_count": 16, 270 | "outputs": [ 271 | { 272 | "output_type": "execute_result", 273 | "data": { 274 | "text/html": [ 275 | "
\n", 276 | "\n", 289 | "\n", 290 | " \n", 291 | " \n", 292 | " \n", 293 | " \n", 294 | " \n", 295 | " \n", 296 | " \n", 297 | " \n", 298 | " \n", 299 | " \n", 300 | " \n", 301 | " \n", 302 | " \n", 303 | " \n", 304 | " \n", 305 | " \n", 306 | " \n", 307 | " \n", 308 | " \n", 309 | " \n", 310 | " \n", 311 | " \n", 312 | " \n", 313 | " \n", 314 | " \n", 315 | " \n", 316 | " \n", 317 | " \n", 318 | " \n", 319 | " \n", 320 | " \n", 321 | " \n", 322 | " \n", 323 | " \n", 324 | " \n", 325 | " \n", 326 | " \n", 327 | " \n", 328 | " \n", 329 | " \n", 330 | " \n", 331 | " \n", 332 | " \n", 333 | " \n", 334 | " \n", 335 | " \n", 336 | " \n", 337 | " \n", 338 | " \n", 339 | " \n", 340 | " \n", 341 | " \n", 342 | " \n", 343 | " \n", 344 | " \n", 345 | " \n", 346 | " \n", 347 | " \n", 348 | " \n", 349 | " \n", 350 | " \n", 351 | " \n", 352 | " \n", 353 | " \n", 354 | " \n", 355 | " \n", 356 | " \n", 357 | " \n", 358 | " \n", 359 | " \n", 360 | " \n", 361 | " \n", 362 | " \n", 363 | " \n", 364 | " \n", 365 | " \n", 366 | " \n", 367 | " \n", 368 | " \n", 369 | " \n", 370 | " \n", 371 | " \n", 372 | " \n", 373 | " \n", 374 | " \n", 375 | " \n", 376 | " \n", 377 | " \n", 378 | " \n", 379 | " \n", 380 | " \n", 381 | " \n", 382 | " \n", 383 | " \n", 384 | " \n", 385 | " \n", 386 | " \n", 387 | " \n", 388 | " \n", 389 | " \n", 390 | " \n", 391 | " \n", 392 | " \n", 393 | " \n", 394 | " \n", 395 | " \n", 396 | " \n", 397 | " \n", 398 | " \n", 399 | " \n", 400 | " \n", 401 | " \n", 402 | " \n", 403 | " \n", 404 | " \n", 405 | " \n", 406 | " \n", 407 | " \n", 408 | " \n", 409 | " \n", 410 | " \n", 411 | " \n", 412 | " \n", 413 | " \n", 414 | " \n", 415 | " \n", 416 | " \n", 417 | " \n", 418 | " \n", 419 | " \n", 420 | " \n", 421 | " \n", 422 | " \n", 423 | " \n", 424 | " \n", 425 | " \n", 426 | " \n", 427 | " \n", 428 | " \n", 429 | " \n", 430 | " \n", 431 | " \n", 432 | " \n", 433 | " \n", 434 | " \n", 435 | " \n", 436 | " \n", 437 | " \n", 438 | " \n", 439 | " \n", 440 | " \n", 441 | " \n", 442 | " \n", 443 | " \n", 444 | " \n", 445 | " \n", 446 | " \n", 447 | " \n", 448 | " \n", 449 | " \n", 450 | " \n", 451 | " \n", 452 | " \n", 453 | " \n", 454 | " \n", 455 | " \n", 456 | " \n", 457 | " \n", 458 | " \n", 459 | " \n", 460 | " \n", 461 | " \n", 462 | " \n", 463 | " \n", 464 | " \n", 465 | " \n", 466 | " \n", 467 | " \n", 468 | " \n", 469 | " \n", 470 | " \n", 471 | " \n", 472 | " \n", 473 | " \n", 474 | " \n", 475 | " \n", 476 | " \n", 477 | " \n", 478 | " \n", 479 | " \n", 480 | " \n", 481 | " \n", 482 | " \n", 483 | " \n", 484 | " \n", 485 | " \n", 486 | " \n", 487 | " \n", 488 | " \n", 489 | " \n", 490 | " \n", 491 | " \n", 492 | " \n", 493 | " \n", 494 | " \n", 495 | " \n", 496 | " \n", 497 | " \n", 498 | " \n", 499 | " \n", 500 | " \n", 501 | " \n", 502 | " \n", 503 | " \n", 504 | " \n", 505 | " \n", 506 | " \n", 507 | " \n", 508 | " \n", 509 | " \n", 510 | " \n", 511 | " \n", 512 | " \n", 513 | " \n", 514 | " \n", 515 | " \n", 516 | " \n", 517 | " \n", 518 | " \n", 519 | " \n", 520 | " \n", 521 | " \n", 522 | "
numerocolorprobabilidad
00verde0.027027
11rojo0.027027
22negro0.027027
33rojo0.027027
44negro0.027027
55rojo0.027027
66negro0.027027
77rojo0.027027
88negro0.027027
99rojo0.027027
1010negro0.027027
1111negro0.027027
1212rojo0.027027
1313negro0.027027
1414rojo0.027027
1515negro0.027027
1616rojo0.027027
1717negro0.027027
1818rojo0.027027
1919rojo0.027027
2020negro0.027027
2121rojo0.027027
2222negro0.027027
2323rojo0.027027
2424negro0.027027
2525rojo0.027027
2626negro0.027027
2727rojo0.027027
2828negro0.027027
2929negro0.027027
3030rojo0.027027
3131negro0.027027
3232rojo0.027027
3333negro0.027027
3434rojo0.027027
3535negro0.027027
3636rojo0.027027
\n", 523 | "
" 524 | ], 525 | "text/plain": [ 526 | " numero color probabilidad\n", 527 | "0 0 verde 0.027027\n", 528 | "1 1 rojo 0.027027\n", 529 | "2 2 negro 0.027027\n", 530 | "3 3 rojo 0.027027\n", 531 | "4 4 negro 0.027027\n", 532 | "5 5 rojo 0.027027\n", 533 | "6 6 negro 0.027027\n", 534 | "7 7 rojo 0.027027\n", 535 | "8 8 negro 0.027027\n", 536 | "9 9 rojo 0.027027\n", 537 | "10 10 negro 0.027027\n", 538 | "11 11 negro 0.027027\n", 539 | "12 12 rojo 0.027027\n", 540 | "13 13 negro 0.027027\n", 541 | "14 14 rojo 0.027027\n", 542 | "15 15 negro 0.027027\n", 543 | "16 16 rojo 0.027027\n", 544 | "17 17 negro 0.027027\n", 545 | "18 18 rojo 0.027027\n", 546 | "19 19 rojo 0.027027\n", 547 | "20 20 negro 0.027027\n", 548 | "21 21 rojo 0.027027\n", 549 | "22 22 negro 0.027027\n", 550 | "23 23 rojo 0.027027\n", 551 | "24 24 negro 0.027027\n", 552 | "25 25 rojo 0.027027\n", 553 | "26 26 negro 0.027027\n", 554 | "27 27 rojo 0.027027\n", 555 | "28 28 negro 0.027027\n", 556 | "29 29 negro 0.027027\n", 557 | "30 30 rojo 0.027027\n", 558 | "31 31 negro 0.027027\n", 559 | "32 32 rojo 0.027027\n", 560 | "33 33 negro 0.027027\n", 561 | "34 34 rojo 0.027027\n", 562 | "35 35 negro 0.027027\n", 563 | "36 36 rojo 0.027027" 564 | ] 565 | }, 566 | "metadata": { 567 | "tags": [] 568 | }, 569 | "execution_count": 16 570 | } 571 | ] 572 | }, 573 | { 574 | "cell_type": "code", 575 | "metadata": { 576 | "id": "8D327iIjKLNe", 577 | "outputId": "c592190e-71e8-45d2-fc89-9781f152d61c", 578 | "colab": { 579 | "base_uri": "https://localhost:8080/" 580 | } 581 | }, 582 | "source": [ 583 | "A = ruleta['numero'].isin(range(2,37,2))\n", 584 | "B = ruleta['color'] == 'negro'\n", 585 | "\n", 586 | "p_A = ruleta[A]['probabilidad'].sum()\n", 587 | "p_B = ruleta[B]['probabilidad'].sum()\n", 588 | "p_AnB = ruleta[A & B]['probabilidad'].sum()\n", 589 | "\n", 590 | "prueba_independencia(p_A, p_B, p_AnB)" 591 | ], 592 | "execution_count": 10, 593 | "outputs": [ 594 | { 595 | "output_type": "execute_result", 596 | "data": { 597 | "text/plain": [ 598 | "False" 599 | ] 600 | }, 601 | "metadata": { 602 | "tags": [] 603 | }, 604 | "execution_count": 10 605 | } 606 | ] 607 | }, 608 | { 609 | "cell_type": "code", 610 | "metadata": { 611 | "id": "lfl9-pr6x_VF", 612 | "outputId": "341c8512-7df7-46a4-bd66-338c4c1a680b", 613 | "colab": { 614 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 615 | "height": 588 616 | } 617 | }, 618 | "source": [ 619 | "ruleta[A]" 620 | ], 621 | "execution_count": 24, 622 | "outputs": [ 623 | { 624 | "output_type": "execute_result", 625 | "data": { 626 | "text/html": [ 627 | "
\n", 628 | "\n", 641 | "\n", 642 | " \n", 643 | " \n", 644 | " \n", 645 | " \n", 646 | " \n", 647 | " \n", 648 | " \n", 649 | " \n", 650 | " \n", 651 | " \n", 652 | " \n", 653 | " \n", 654 | " \n", 655 | " \n", 656 | " \n", 657 | " \n", 658 | " \n", 659 | " \n", 660 | " \n", 661 | " \n", 662 | " \n", 663 | " \n", 664 | " \n", 665 | " \n", 666 | " \n", 667 | " \n", 668 | " \n", 669 | " \n", 670 | " \n", 671 | " \n", 672 | " \n", 673 | " \n", 674 | " \n", 675 | " \n", 676 | " \n", 677 | " \n", 678 | " \n", 679 | " \n", 680 | " \n", 681 | " \n", 682 | " \n", 683 | " \n", 684 | " \n", 685 | " \n", 686 | " \n", 687 | " \n", 688 | " \n", 689 | " \n", 690 | " \n", 691 | " \n", 692 | " \n", 693 | " \n", 694 | " \n", 695 | " \n", 696 | " \n", 697 | " \n", 698 | " \n", 699 | " \n", 700 | " \n", 701 | " \n", 702 | " \n", 703 | " \n", 704 | " \n", 705 | " \n", 706 | " \n", 707 | " \n", 708 | " \n", 709 | " \n", 710 | " \n", 711 | " \n", 712 | " \n", 713 | " \n", 714 | " \n", 715 | " \n", 716 | " \n", 717 | " \n", 718 | " \n", 719 | " \n", 720 | " \n", 721 | " \n", 722 | " \n", 723 | " \n", 724 | " \n", 725 | " \n", 726 | " \n", 727 | " \n", 728 | " \n", 729 | " \n", 730 | " \n", 731 | " \n", 732 | " \n", 733 | " \n", 734 | " \n", 735 | " \n", 736 | " \n", 737 | " \n", 738 | " \n", 739 | " \n", 740 | " \n", 741 | " \n", 742 | " \n", 743 | " \n", 744 | " \n", 745 | " \n", 746 | " \n", 747 | " \n", 748 | " \n", 749 | " \n", 750 | " \n", 751 | " \n", 752 | " \n", 753 | " \n", 754 | " \n", 755 | " \n", 756 | " \n", 757 | " \n", 758 | " \n", 759 | " \n", 760 | "
numerocolorprobabilidad
22negro0.027027
44negro0.027027
66negro0.027027
88negro0.027027
1010negro0.027027
1212rojo0.027027
1414rojo0.027027
1616rojo0.027027
1818rojo0.027027
2020negro0.027027
2222negro0.027027
2424negro0.027027
2626negro0.027027
2828negro0.027027
3030rojo0.027027
3232rojo0.027027
3434rojo0.027027
3636rojo0.027027
\n", 761 | "
" 762 | ], 763 | "text/plain": [ 764 | " numero color probabilidad\n", 765 | "2 2 negro 0.027027\n", 766 | "4 4 negro 0.027027\n", 767 | "6 6 negro 0.027027\n", 768 | "8 8 negro 0.027027\n", 769 | "10 10 negro 0.027027\n", 770 | "12 12 rojo 0.027027\n", 771 | "14 14 rojo 0.027027\n", 772 | "16 16 rojo 0.027027\n", 773 | "18 18 rojo 0.027027\n", 774 | "20 20 negro 0.027027\n", 775 | "22 22 negro 0.027027\n", 776 | "24 24 negro 0.027027\n", 777 | "26 26 negro 0.027027\n", 778 | "28 28 negro 0.027027\n", 779 | "30 30 rojo 0.027027\n", 780 | "32 32 rojo 0.027027\n", 781 | "34 34 rojo 0.027027\n", 782 | "36 36 rojo 0.027027" 783 | ] 784 | }, 785 | "metadata": { 786 | "tags": [] 787 | }, 788 | "execution_count": 24 789 | } 790 | ] 791 | }, 792 | { 793 | "cell_type": "code", 794 | "metadata": { 795 | "id": "w-M9aEBGuI5T", 796 | "outputId": "b5797d4a-1ec3-4f23-8f75-7fca29f200f2", 797 | "colab": { 798 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 799 | "height": 588 800 | } 801 | }, 802 | "source": [ 803 | "ruleta[B]" 804 | ], 805 | "execution_count": 20, 806 | "outputs": [ 807 | { 808 | "output_type": "execute_result", 809 | "data": { 810 | "text/html": [ 811 | "
\n", 812 | "\n", 825 | "\n", 826 | " \n", 827 | " \n", 828 | " \n", 829 | " \n", 830 | " \n", 831 | " \n", 832 | " \n", 833 | " \n", 834 | " \n", 835 | " \n", 836 | " \n", 837 | " \n", 838 | " \n", 839 | " \n", 840 | " \n", 841 | " \n", 842 | " \n", 843 | " \n", 844 | " \n", 845 | " \n", 846 | " \n", 847 | " \n", 848 | " \n", 849 | " \n", 850 | " \n", 851 | " \n", 852 | " \n", 853 | " \n", 854 | " \n", 855 | " \n", 856 | " \n", 857 | " \n", 858 | " \n", 859 | " \n", 860 | " \n", 861 | " \n", 862 | " \n", 863 | " \n", 864 | " \n", 865 | " \n", 866 | " \n", 867 | " \n", 868 | " \n", 869 | " \n", 870 | " \n", 871 | " \n", 872 | " \n", 873 | " \n", 874 | " \n", 875 | " \n", 876 | " \n", 877 | " \n", 878 | " \n", 879 | " \n", 880 | " \n", 881 | " \n", 882 | " \n", 883 | " \n", 884 | " \n", 885 | " \n", 886 | " \n", 887 | " \n", 888 | " \n", 889 | " \n", 890 | " \n", 891 | " \n", 892 | " \n", 893 | " \n", 894 | " \n", 895 | " \n", 896 | " \n", 897 | " \n", 898 | " \n", 899 | " \n", 900 | " \n", 901 | " \n", 902 | " \n", 903 | " \n", 904 | " \n", 905 | " \n", 906 | " \n", 907 | " \n", 908 | " \n", 909 | " \n", 910 | " \n", 911 | " \n", 912 | " \n", 913 | " \n", 914 | " \n", 915 | " \n", 916 | " \n", 917 | " \n", 918 | " \n", 919 | " \n", 920 | " \n", 921 | " \n", 922 | " \n", 923 | " \n", 924 | " \n", 925 | " \n", 926 | " \n", 927 | " \n", 928 | " \n", 929 | " \n", 930 | " \n", 931 | " \n", 932 | " \n", 933 | " \n", 934 | " \n", 935 | " \n", 936 | " \n", 937 | " \n", 938 | " \n", 939 | " \n", 940 | " \n", 941 | " \n", 942 | " \n", 943 | " \n", 944 | "
numerocolorprobabilidad
22negro0.027027
44negro0.027027
66negro0.027027
88negro0.027027
1010negro0.027027
1111negro0.027027
1313negro0.027027
1515negro0.027027
1717negro0.027027
2020negro0.027027
2222negro0.027027
2424negro0.027027
2626negro0.027027
2828negro0.027027
2929negro0.027027
3131negro0.027027
3333negro0.027027
3535negro0.027027
\n", 945 | "
" 946 | ], 947 | "text/plain": [ 948 | " numero color probabilidad\n", 949 | "2 2 negro 0.027027\n", 950 | "4 4 negro 0.027027\n", 951 | "6 6 negro 0.027027\n", 952 | "8 8 negro 0.027027\n", 953 | "10 10 negro 0.027027\n", 954 | "11 11 negro 0.027027\n", 955 | "13 13 negro 0.027027\n", 956 | "15 15 negro 0.027027\n", 957 | "17 17 negro 0.027027\n", 958 | "20 20 negro 0.027027\n", 959 | "22 22 negro 0.027027\n", 960 | "24 24 negro 0.027027\n", 961 | "26 26 negro 0.027027\n", 962 | "28 28 negro 0.027027\n", 963 | "29 29 negro 0.027027\n", 964 | "31 31 negro 0.027027\n", 965 | "33 33 negro 0.027027\n", 966 | "35 35 negro 0.027027" 967 | ] 968 | }, 969 | "metadata": { 970 | "tags": [] 971 | }, 972 | "execution_count": 20 973 | } 974 | ] 975 | }, 976 | { 977 | "cell_type": "code", 978 | "metadata": { 979 | "id": "lHTSeecNyEd_", 980 | "outputId": "866ad09d-17d4-4250-c393-03972c758da2", 981 | "colab": { 982 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 983 | "height": 348 984 | } 985 | }, 986 | "source": [ 987 | "ruleta[A & B]" 988 | ], 989 | "execution_count": 25, 990 | "outputs": [ 991 | { 992 | "output_type": "execute_result", 993 | "data": { 994 | "text/html": [ 995 | "
\n", 996 | "\n", 1009 | "\n", 1010 | " \n", 1011 | " \n", 1012 | " \n", 1013 | " \n", 1014 | " \n", 1015 | " \n", 1016 | " \n", 1017 | " \n", 1018 | " \n", 1019 | " \n", 1020 | " \n", 1021 | " \n", 1022 | " \n", 1023 | " \n", 1024 | " \n", 1025 | " \n", 1026 | " \n", 1027 | " \n", 1028 | " \n", 1029 | " \n", 1030 | " \n", 1031 | " \n", 1032 | " \n", 1033 | " \n", 1034 | " \n", 1035 | " \n", 1036 | " \n", 1037 | " \n", 1038 | " \n", 1039 | " \n", 1040 | " \n", 1041 | " \n", 1042 | " \n", 1043 | " \n", 1044 | " \n", 1045 | " \n", 1046 | " \n", 1047 | " \n", 1048 | " \n", 1049 | " \n", 1050 | " \n", 1051 | " \n", 1052 | " \n", 1053 | " \n", 1054 | " \n", 1055 | " \n", 1056 | " \n", 1057 | " \n", 1058 | " \n", 1059 | " \n", 1060 | " \n", 1061 | " \n", 1062 | " \n", 1063 | " \n", 1064 | " \n", 1065 | " \n", 1066 | " \n", 1067 | " \n", 1068 | " \n", 1069 | " \n", 1070 | " \n", 1071 | " \n", 1072 | " \n", 1073 | " \n", 1074 | " \n", 1075 | " \n", 1076 | " \n", 1077 | " \n", 1078 | " \n", 1079 | " \n", 1080 | "
numerocolorprobabilidad
22negro0.027027
44negro0.027027
66negro0.027027
88negro0.027027
1010negro0.027027
2020negro0.027027
2222negro0.027027
2424negro0.027027
2626negro0.027027
2828negro0.027027
\n", 1081 | "
" 1082 | ], 1083 | "text/plain": [ 1084 | " numero color probabilidad\n", 1085 | "2 2 negro 0.027027\n", 1086 | "4 4 negro 0.027027\n", 1087 | "6 6 negro 0.027027\n", 1088 | "8 8 negro 0.027027\n", 1089 | "10 10 negro 0.027027\n", 1090 | "20 20 negro 0.027027\n", 1091 | "22 22 negro 0.027027\n", 1092 | "24 24 negro 0.027027\n", 1093 | "26 26 negro 0.027027\n", 1094 | "28 28 negro 0.027027" 1095 | ] 1096 | }, 1097 | "metadata": { 1098 | "tags": [] 1099 | }, 1100 | "execution_count": 25 1101 | } 1102 | ] 1103 | }, 1104 | { 1105 | "cell_type": "code", 1106 | "metadata": { 1107 | "id": "PTnjqZxlNzWo", 1108 | "outputId": "62d22d3a-c04f-4d39-ec5d-6d2ab18d04f6", 1109 | "colab": { 1110 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 1111 | "height": 84 1112 | } 1113 | }, 1114 | "source": [ 1115 | "pA_B, pB_A = probabilidad_condicional(p_A, p_B, p_AnB)" 1116 | ], 1117 | "execution_count": null, 1118 | "outputs": [ 1119 | { 1120 | "output_type": "stream", 1121 | "text": [ 1122 | "P(A): 0.49\n", 1123 | "P(B): 0.49\n", 1124 | "P(A|B): 0.56\n", 1125 | "P(B|A): 0.56\n" 1126 | ], 1127 | "name": "stdout" 1128 | } 1129 | ] 1130 | } 1131 | ] 1132 | } -------------------------------------------------------------------------------- /Semana1/cien-años-de-soledad.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Gabriel García Márquez 2 | 3 | 4 | 5 | Cien años de soledad 6 | 7 | 8 | 9 | EDITADO POR "EDICIONES LA CUEVA" 10 | 11 | 12 | 13 | Para J omi García Ascot 14 | y María Luisa Elio 15 | 16 | 17 | 18 | Cien años de soledad 19 | 20 | 21 | 22 | Gabriel García Márquez 23 | 24 | 25 | 26 | Muchos años después, frente al pelotón de fusilamiento, el coronel Aureliano Buendía había de 27 | recordar aquella tarde remota en que su padre lo llevó a conocer el hielo. Macondo era entonces 28 | una aldea de veinte casas de barro y cañabrava construidas a la orilla de un río de aguas diáfanas 29 | que se precipitaban por un lecho de piedras pulidas, blancas y enormes como huevos 30 | prehistóricos. El mundo era tan reciente, que muchas cosas carecían de nombre, y para 31 | mencionarlas había que señalarías con el dedo. Todos los años, por el mes de marzo, una familia 32 | de gitanos desarrapados plantaba su carpa cerca de la aldea, y con un grande alboroto de pitos y 33 | timbales daban a conocer los nuevos inventos. Primero llevaron el imán. Un gitano corpulento, de 34 | barba montaraz y manos de gorrión, que se presentó con el nombre de Melquíades, hizo una 35 | truculenta demostración pública de lo que él mismo llamaba la octava maravilla de los sabios 36 | alquimistas de Macedonia. Fue de casa en casa arrastrando dos lingotes metálicos, y todo el 37 | mundo se espantó al ver que los calderos, las pailas, las tenazas y los anafes se caían de su sitio, 38 | y las maderas crujían por la desesperación de los clavos y los tornillos tratando de desenclavarse, 39 | y aun los objetos perdidos desde hacía mucho tiempo aparecían por donde más se les había 40 | buscado, y se arrastraban en desbandada turbulenta detrás de los fierros mágicos de Melquíades. 41 | «Las cosas, tienen vida propia -pregonaba el gitano con áspero acento-, todo es cuestión de 42 | despertarles el ánima.» José Arcadio Buendía, cuya desaforada imaginación iba siempre más lejos 43 | que el ingenio de la naturaleza, y aun más allá del milagro y la magia, pensó que era posible 44 | servirse de aquella invención inútil para desentrañar el oro de la tierra. Melquíades, que era un 45 | hombre honrado, le previno: «Para eso no sirve.» Pero José Arcadio Buendía no creía en aquel 46 | tiempo en la honradez de los gitanos, así que cambió su mulo y una partida de chivos por los dos 47 | lingotes imantados. Úrsula I guaran, su mujer, que contaba con aquellos animales para ensanchar 48 | el desmedrado patrimonio doméstico, no consiguió disuadirlo. «Muy pronto ha de sobrarnos oro 49 | para empedrar la casa», replicó su marido. Durante varios meses se empeñó en demostrar el 50 | acierto de sus conjeturas. Exploró palmo a palmo la región, inclusive el fondo del río, arrastrando 51 | los dos lingotes de hierro y recitando en voz alta el conjuro de Melquíades. Lo único que logró 52 | desenterrar fue una armadura del siglo xv con todas sus partes soldadas por un cascote de óxido, 53 | cuyo interior tenía la resonancia hueca de un enorme calabazo lleno de piedras. Cuando José 54 | Arcadio Buendía y los cuatro hombres de su expedición lograron desarticular la armadura, 55 | encontraron dentro un esqueleto calcificado que llevaba colgado en el cuello un relicario de cobre 56 | con un rizo de mujer. 57 | 58 | En marzo volvieron los gitanos. Esta vez llevaban un catalejo y una lupa del tamaño de un 59 | tambor, que exhibieron como el último descubrimiento de los judíos de Amsterdam. Sentaron una 60 | gitana en un extremo de la aldea e instalaron el catalejo a la entrada de la carpa. Mediante el 61 | pago de cinco reales, la gente se asomaba al catalejo y veía a la gitana al alcance de su mano. 62 | «La ciencia ha eliminado las distancias», pregonaba Melquíades. «Dentro de poco, el hombre 63 | podrá ver lo que ocurre en cualquier lugar de la tierra, sin moverse de su casa.» Un mediodía 64 | ardiente hicieron una asombrosa demostración con la lupa gigantesca: pusieron un montón de 65 | hierba seca en mitad de la calle y le prendieron fuego mediante la concentración de los rayos 66 | solares. José Arcadio Buendía, que aún no acababa de consolarse por el fracaso de sus imanes, 67 | concibió la idea de utilizar aquel invento como un arma de guerra. Melquíades, otra vez, trató de 68 | disuadirlo. Pero terminó por aceptar los dos lingotes imantados y tres piezas de dinero colonial a 69 | cambio de la lupa. Úrsula lloró de consternación. Aquel dinero formaba parte de un cofre de 70 | monedas de oro que su padre había acumulado en toda una vida de privaciones, y que ella había 71 | enterrado debajo de la cama en espera de una buena ocasión para invertirías. José Arcadio 72 | Buendía no trató siquiera de consolarla, entregado por entero a sus experimentos tácticos con la 73 | abnegación de un científico y aun a riesgo de su propia vida. Tratando de demostrar los efectos 74 | de la lupa en la tropa enemiga, se expuso él mismo a la concentración de los rayos solares y 75 | sufrió quemaduras que se convirtieron en úlceras y tardaron mucho tiempo en sanar. Ante las 76 | protestas de su mujer, alarmada por tan peligrosa inventiva, estuvo a punto de incendiar la casa. 77 | Pasaba largas horas en su cuarto, haciendo cálculos sobre las posibilidades estratégicas de su 78 | arma novedosa, hasta que logró componer un manual de una asombrosa claridad didáctica y un 79 | 80 | 81 | 82 | Cien años de soledad 83 | 84 | 85 | 86 | Gabriel García Márquez 87 | 88 | poder de convicción irresistible. Lo envió a las autoridades acompañado de numerosos 89 | testimonios sobre sus experiencias y de varios pliegos de dibujos explicativos, al cuidado de un 90 | mensajero que atravesó la sierra, y se extravió en pantanos desmesurados, remontó ríos 91 | tormentosos y estuvo a punto de perecer bajo el azote de las fieras, la desesperación y la peste, 92 | antes de conseguir una ruta de enlace con las muías del correo. A pesar de que el viaje a la 93 | capital era en aquel tiempo poco menos que imposible, José Arcadio Buendia prometía intentarlo 94 | tan pronto como se lo ordenara el gobierno, con el fin de hacer demostraciones prácticas de su 95 | invento ante los poderes militares, y adiestrarlos personalmente en las complicadas artes de la 96 | guerra solar. Durante varios años esperó la respuesta. Por último, cansado de esperar, se 97 | lamentó ante Melquíades del fracaso de su iniciativa, y el gitano dio entonces una prueba 98 | convincente de honradez: le devolvió los doblones a cambio de la lupa, y le dejó además unos 99 | mapas portugueses y varios instrumentos de navegación. De su puño y letra escribió una 100 | apretada síntesis de los estudios del monje Hermann, que dejó a su disposición para que pudiera 101 | servirse del astrolabio, la brújula y el sextante. José Arcadio Buendia pasó los largos meses de 102 | lluvia encerrado en un cuartito que construyó en el fondo de la casa para que nadie perturbara 103 | sus experimentos. Habiendo abandonado por completo las obligaciones domésticas, permaneció 104 | noches enteras en el patio vigilando el curso de los astros, y estuvo a punto de contraer una 105 | insolación por tratar de establecer un método exacto para encontrar el mediodía. Cuando se hizo 106 | experto en el uso y manejo de sus instrumentos, tuvo una noción del espacio que le permitió 107 | navegar por mares incógnitos, visitar territorios deshabitados y trabar relación con seres 108 | espléndidos, sin necesidad de abandonar su gabinete. Fue ésa la época en que adquirió el hábito 109 | de hablar a solas, paseándose por la casa sin hacer caso de nadie, mientras Úrsula y los niños se 110 | partían el espinazo en la huerta cuidando el plátano y la malanga, la yuca y el ñame, la ahuyama 111 | y la berenjena. De pronto, sin ningún anuncio, su actividad febril se interrumpió y fue sustituida 112 | por una especie de fascinación. Estuvo varios días como hechizado, repitiéndose a sí mismo en 113 | voz baja un sartal de asombrosas conjeturas, sin dar crédito a su propio entendimiento. Por fin, 114 | un martes de diciembre, a la hora del almuerzo, soltó de un golpe toda la carga de su tormento. 115 | Los niños habían de recordar por el resto de su vida la augusta solemnidad con que su padre se 116 | sentó a la cabecera de la mesa, temblando de fiebre, devastado por la prolongada vigilia y por el 117 | encono de su imaginación, y les reveló su descubrimiento. 118 | 119 | -La tierra es redonda como una naranja. 120 | 121 | Úrsula perdió la paciencia. «Si has de volverte loco, vuélvete tú solo -gritó-. Pero no trates de 122 | inculcar a los niños tus ideas de gitano.» José Arcadio Buendia, impasible, no se dejó amedrentar 123 | por la desesperación de su mujer, que en un rapto de cólera le destrozó el astrolabio contra el 124 | suelo. Construyó otro, reunió en el cuartito a los hombres del pueblo y les demostró, con teorías 125 | que para todos resultaban incomprensibles, la posibilidad de regresar al punto de partida 126 | navegando siempre hacia el Oriente. Toda la aldea estaba convencida de que José Arcadio 127 | Buendia había perdido el juicio, cuando llegó Melquíades a poner las cosas en su punto. Exaltó en 128 | público la inteligencia de aquel hombre que por pura especulación astronómica había construido 129 | una teoría ya comprobada en la práctica, aunque desconocida hasta entonces en Macondo, y 130 | como una prueba de su admiración le hizo un regalo que había de ejercer una influencia 131 | terminante en el futuro de la aldea: un laboratorio de alquimia. 132 | 133 | Para esa época, Melquíades había envejecido con una rapidez asombrosa. En sus primeros 134 | viajes parecía tener la misma edad de José Arcadio Buendia. Pero mientras éste conservaba su 135 | fuerza descomunal, que le permitía derribar un caballo agarrándolo por las orejas, el gitano 136 | parecía estragado por una dolencia tenaz. Era, en realidad, el resultado de múltiples y raras 137 | enfermedades contraídas en sus incontables viajes alrededor del mundo. Según él mismo le contó 138 | a José Arcadio Buendia mientras lo ayudaba a montar el laboratorio, la muerte lo seguía a todas 139 | partes, husmeándole los pantalones, pero sin decidirse a darle el zarpazo final. Era un fugitivo de 140 | cuantas plagas y catástrofes habían flagelado al género humano. Sobrevivió a la pelagra en 141 | Persia, al escorbuto en el archipiélago de Malasia, a la lepra en Alejandría, al beriberi en el Japón, 142 | a la peste bubónica en Madagascar, al terremoto de Sicilia y a un naufragio multitudinario en el 143 | estrecho de Magallanes. Aquel ser prodigioso que decía poseer las claves de Nostradamus, era un 144 | hombre lúgubre, envuelto en un aura triste, con una mirada asiática que parecía conocer el otro 145 | lado de las cosas. Usaba un sombrero grande y negro, como las alas extendidas de un cuervo, y 146 | un chaleco de terciopelo patinado por el verdín de los siglos. Pero a pesar de su inmensa 147 | sabiduría y de su ámbito misterioso, tenía un peso humano, una condición terrestre que lo 148 | 149 | 150 | 151 | Cien años de soledad 152 | 153 | 154 | 155 | Gabriel García Márquez 156 | 157 | mantenía enredado en los minúsculos problemas de la vida cotidiana. Se quejaba de dolencias de 158 | viejo, sufría por los más insignificantes percances económicos y había dejado de reír desde hacía 159 | mucho tiempo, porque el escorbuto le había arrancado los dientes. El sofocante mediodía en que 160 | reveló sus secretos, José Arcadio Buendía tuvo la certidumbre de que aquél era el principio de 161 | una grande amistad. Los niños se asombraron con sus relatos fantásticos. Aureliano, que no tenía 162 | entonces más de cinco años, había de recordarlo por el resto de su vida como lo vio aquella 163 | tarde, sentado contra la claridad metálica y reverberante de la ventana, alumbrando con su pro- 164 | funda voz de órgano los territorios más oscuros de la imaginación, mientras chorreaba por sus 165 | sienes la grasa derretida por el calor. José Arcadio, su hermano mayor, había de transmitir 166 | aquella imagen maravillosa, como un recuerdo hereditario, a toda su descendencia. Úrsula, en 167 | cambio, conservó un mal recuerdo de aquella visita, porque entró al cuarto en el momento en 168 | que Melquíades rompió por distracción un frasco de bicloruro de mercurio. 169 | 170 | -Es el olor del demonio -dijo ella. 171 | 172 | -En absoluto -corrigió Melquíades-. Está comprobado que el demonio tiene propiedades 173 | sulfúricas, y esto no es más que un poco de solimán. 174 | 175 | Siempre didáctico, hizo una sabia exposición sobre las virtudes diabólicas del cinabrio, pero 176 | Úrsula no le hizo caso, sino que se llevó los niños a rezar. Aquel olor mordiente quedaría para 177 | siempre en su memoria, vinculado al recuerdo de Melquíades. 178 | 179 | El rudimentario laboratorio -sin contar una profusión de cazuelas, embudos, retortas, filtros y 180 | coladores- estaba compuesto por un atanor primitivo; una probeta de cristal de cuello largo y 181 | angosto, imitación del huevo filosófico, y un destilador construido por los propios gitanos según 182 | las descripciones modernas del alambique de tres brazos de María la judía. Además de estas 183 | cosas, Melquíades dejó muestras de los siete metales correspondientes a los siete planetas, las 184 | fórmulas de Moisés y Zósimo para el doblado del oro, y una serie de apuntes y dibujos sobre los 185 | procesos del Gran Magisterio, que permitían a quien supiera interpretarlos intentar la fabricación 186 | de la piedra filosofal. Seducido por la simplicidad de las fórmulas para doblar el oro, José Arcadio 187 | Buendía cortejó a Úrsula durante varias semanas, para que le permitiera desenterrar sus 188 | monedas coloniales y aumentarlas tantas veces como era posible subdividir el azogue. Úrsula 189 | cedió, como ocurría siempre, ante la inquebrantable obstinación de su marido. Entonces José 190 | Arcadio Buendía echó treinta doblones en una cazuela, y los fundió con raspadura de cobre, 191 | oropimente, azufre y plomo. Puso a hervir todo a fuego vivo en un caldero de aceite de ricino 192 | hasta obtener un jarabe espeso y pestilente más parecido al caramelo vulgar que al oro 193 | magnífico. En azarosos y desesperados procesos de destilación, fundida con los siete metales 194 | planetarios, trabajada con el mercurio hermético y el vitriolo de Chipre, y vuelta a cocer en 195 | manteca de cerdo a falta de aceite de rábano, la preciosa herencia de Úrsula quedó reducida a un 196 | chicharrón carbonizado que no pudo ser desprendido del fondo del caldero. 197 | 198 | Cuando volvieron los gitanos, Úrsula había predispuesto contra ellos a toda la población. Pero 199 | la curiosidad pudo más que el temor, porque aquella vez los gitanos recorrieron la aldea haciendo 200 | un ruido ensordecedor con toda clase de instrumentos músicos, mientras el pregonero anunciaba 201 | la exhibición del más fabuloso hallazgo de los nasciancenos. De modo que todo el mundo se fue a 202 | la carpa, y mediante el pago de un centavo vieron un Melquíades juvenil, repuesto, desarrugado, 203 | con una dentadura nueva y radiante. Quienes recordaban sus encías destruidas por el escorbuto, 204 | sus mejillas flaccidas y sus labios marchitos, se estremecieron de pavor ante aquella prueba 205 | terminante de los poderes sobrenaturales del gitano. El pavor se convirtió en pánico cuando 206 | Melquíades se sacó los dientes, intactos, engastados en las encías, y se los mostró al público por 207 | un instante un instante fugaz en que volvió a ser el mismo hombre decrépito de los años 208 | anteriores y se los puso otra vez y sonrió de nuevo con un dominio pleno de su juventud 209 | restaurada. Hasta el propio José Arcadio Buendía consideró que los conocimientos de Melquíades 210 | habían llegado a extremos intolerables, pero experimentó un saludable alborozo cuando el gitano 211 | le explicó a solas el mecanismo de su dentadura postiza. Aquello le pareció a la vez tan sencillo y 212 | prodigioso, que de la noche a la mañana perdió todo interés en las investigaciones de alquimia; 213 | sufrió una nueva crisis de mal humor, no volvió a comer en forma regular y se pasaba el día 214 | dando vueltas por la casa. «En el mundo están ocurriendo cosas increíbles -le decía a Úrsula-. Ahí 215 | mismo, al otro lado del río, hay toda clase de aparatos mágicos, mientras nosotros seguimos 216 | viviendo como los burros.» Quienes lo conocían desde los tiempos de la fundación de Macondo, se 217 | asombraban de cuánto había cambiado bajo la influencia de Melquíades. 218 | 219 | 220 | 221 | Cien años de soledad 222 | 223 | 224 | 225 | Gabriel García Márquez 226 | 227 | Al principio, José Arcadio Buendía era una especie de patriarca juvenil, que daba instrucciones 228 | para la siembra y consejos para la crianza de niños y animales, y colaboraba con todos, aun en el 229 | trabajo físico, para la buena marcha de la comunidad. Puesto que su casa fue desde el primer 230 | momento la mejor de la aldea, las otras fueron arregladas a su imagen y semejanza. Tenía una 231 | salita amplia y bien iluminada, un comedor en forma de terraza con flores de colores alegres, dos 232 | dormitorios, un patio con un castaño gigantesco, un huerto bien plantado y un corral donde vivían 233 | en comunidad pacífica los chivos, los cerdos y las gallinas. Los únicos animales prohibidos no sólo 234 | en la casa, sino en todo el poblado, eran los gallos de pelea. 235 | 236 | La laboriosidad de Úrsula andaba a la par con la de su marido. Activa, menuda, severa, aquella 237 | mujer de nervios inquebrantables, a quien en ningún momento de su vida se la oyó cantar, 238 | parecía estar en todas partes desde el amanecer hasta muy entrada la noche, siempre perseguida 239 | por el suave susurro de sus pollerines de olán. Gracias a ella, los pisos de tierra golpeada, los 240 | muros de barro sin encalar, los rústicos muebles de madera construidos por ellos mismos estaban 241 | siempre limpios, y los viejos arcones donde se guardaba la ropa exhalaban un tibio olor de 242 | albahaca. 243 | 244 | José Arcadio Buendía, que era el hombre más emprendedor que se vería jamás en la aldea, 245 | había dispuesto de tal modo la posición de las casas, que desde todas podía llegarse al río y 246 | abastecerse de agua con igual esfuerzo, y trazó las calles con tan buen sentido que ninguna casa 247 | recibía más sol que otra a la hora del calor. En pocos años, Macondo fue una aldea más ordenada 248 | y laboriosa que cualquiera de las conocidas hasta entonces por sus 300 habitantes. Era en verdad 249 | una aldea feliz, donde nadie era mayor de treinta años y donde nadie había muerto. 250 | 251 | Desde los tiempos de la fundación, José Arcadio Buendía construyó trampas y jaulas. En poco 252 | tiempo llenó de turpiales, canarios, azulejos y petirrojos no sólo la propia casa, sino todas las de 253 | la aldea. El concierto de tantos pájaros distintos llegó a ser tan aturdidor, que Úrsula se tapó los 254 | oídos con cera de abejas para no perder el sentido de la realidad. La primera vez que llegó la 255 | tribu de Melquíades vendiendo bolas de vidrio para el dolor de cabeza, todo el mundo se 256 | sorprendió de que hubieran podido encontrar aquella aldea perdida en el sopor de la ciénaga, y 257 | los gitanos confesaron que se habían orientado por el canto de los pájaros. 258 | 259 | Aquel espíritu de iniciativa social desapareció en poco tiempo, arrastrado por la fiebre de los 260 | imanes, los cálculos astronómicos, los sueños de trasmutación y las ansias de conocer las 261 | maravillas del mundo. De emprendedor y limpio, José Arcadio Buendía se convirtió en un hombre 262 | de aspecto holgazán, descuidado en el vestir, con una barba salvaje que Úrsula lograba cuadrar a 263 | duras penas con un cuchillo de cocina. No faltó quien lo considerara víctima de algún extraño 264 | sortilegio. Pero hasta los más convencidos de su locura abandonaron trabajo y familias para 265 | seguirlo, cuando se echó al hombro sus herramientas de desmontar, y pidió el concurso de todos 266 | para abrir una trocha que pusiera a Macondo en contacto con los graneles inventos. 267 | 268 | José Arcadio Buendía ignoraba por completo la geografía de la región. Sabía que hacia el 269 | Oriente estaba la sierra impenetrable, y al otro lado de la sierra la antigua ciudad de Riohacha, 270 | donde en épocas pasadas -según le había contado el primer Aureliano Buendía, su abuelo- sir 271 | Francis Drake se daba al deporte de cazar caimanes a cañonazos, que luego hacía remendar y 272 | rellenar de paja para llevárselos a la reina Isabel. En su juventud, él y sus hombres, con mujeres 273 | y niños y animales y toda clase de enseres domésticos, atravesaron la sierra buscando una salida 274 | al mar, y al cabo de veintiséis meses desistieron de la empresa y fundaron a Macondo para no 275 | tener que emprender el camino de regreso. Era, pues, una ruta que no le interesaba, porque sólo 276 | podía conducirlo al pasado. Al sur estaban los pantanos, cubiertos de una eterna nata vegetal, y 277 | el vasto universo de la ciénaga grande, que según testimonio de los gitanos carecía de límites. La 278 | ciénaga grande se confundía al Occidente con una extensión acuática sin horizontes, donde había 279 | cetáceos de piel delicada con cabeza y torso de mujer, que perdían a los navegantes con el 280 | hechizo de sus tetas descomunales. Los gitanos navegaban seis meses por esa ruta antes de 281 | alcanzar el cinturón de tierra firme por donde pasaban las muías del correo. De acuerdo con los 282 | cálculos de José Arcadio Buendía, la única posibilidad de contacto con la civilización era la ruta del 283 | Norte. De modo que dotó de herramientas de desmonte y armas de cacería a los mismos 284 | hombres que lo acompañaron en la fundación de Macondo; echó en una mochila sus instrumentos 285 | de orientación y sus mapas, y emprendió la temeraria aventura. 286 | 287 | Los primeros días no encontraron un obstáculo apreciable. Descendieron por la pedregosa 288 | ribera del río hasta el lugar en que años antes habían encontrado la armadura del guerrero, y allí 289 | penetraron al bosque por un sendero de naranjos silvestres. Al término de la primera semana, 290 | 291 | 292 | 293 | Cien años de soledad 294 | 295 | 296 | 297 | Gabriel García Márquez 298 | 299 | mataron y asaron un venado, pero se conformaron con comer la mitad y salar el resto para los 300 | próximos días. Trataban de aplazar con esa precaución la necesidad de seguir comiendo 301 | guacamayas, cuya carne azul tenía un áspero sabor de almizcle. Luego, durante más de diez días, 302 | no volvieron a ver el sol. El suelo se volvió blando y húmedo, como ceniza volcánica, y la 303 | vegetación fue cada vez más insidiosa y se hicieron cada vez más lejanos los gritos de los pájaros 304 | y la bullaranga de los monos, y el mundo se volvió triste para siempre. Los hombres de la 305 | expedición se sintieron abrumados por sus recuerdos más antiguos en aquel paraíso de humedad 306 | y silencio, anterior al pecado original, donde las botas se hundían en pozos de aceites humeantes 307 | y los machetes destrozaban lirios sangrientos y salamandras doradas. Durante una semana, casi 308 | sin hablar, avanzaron como sonámbulos por un universo de pesadumbre, alumbrados apenas por 309 | una tenue reverberación de insectos luminosos y con los pulmones agobiados por un sofocante 310 | olor de sangre. No podían regresar, porque la trocha que iban abriendo a su paso se volvía a 311 | cerrar en poco tiempo, con una vegetación nueva que casi veían crecer ante sus ojos. «No 312 | importa -decía José Arcadio Buendía-. Lo esencial es no perder la orientación.» Siempre 313 | pendiente de la brújula, siguió guiando a sus hombres hacia el norte invisible, hasta que lograron 314 | salir de la región encantada. Era una noche densa, sin estrellas, pero la oscuridad estaba 315 | impregnada por un aire nuevo y limpio. Agotados por la prolongada travesía, colgaron las 316 | hamacas y durmieron a fondo por primera vez en dos semanas. Cuando despertaron, ya con el 317 | sol alto, se quedaron pasmados de fascinación. Frente a ellos, rodeado de heléchos y palmeras, 318 | blanco y polvoriento en la silenciosa luz de la mañana, estaba un enorme galeón español. 319 | Ligeramente volteado a estribor, de su arboladura intacta colgaban las piltrafas escuálidas del 320 | velamen, entre jarcias adornadas de orquídeas. El casco, cubierto con una tersa coraza de 321 | remora petrificada y musgo tierno, estaba firmemente enclavado en un suelo de piedras. Toda la 322 | estructura parecía ocupar un ámbito propio, un espacio de soledad y de olvido, vedado a los 323 | vicios del tiempo y a las costumbres de los pájaros. En el interior, que los expedicionarios 324 | exploraron con un fervor sigiloso, no había nada más que un apretado bosque de flores. 325 | 326 | El hallazgo del galeón, indicio de la proximidad del mar, quebrantó el ímpetu de José Arcadio 327 | Buendía. Consideraba como una burla de su travieso destino haber buscado el mar sin en- 328 | contrarlo, al precio de sacrificios y penalidades sin cuento, y haberlo encontrado entonces sin 329 | buscarlo, atravesado en su camino como un obstáculo insalvable. Muchos años después, el 330 | coronel Aureliano Buendía volvió a travesar la región, cuando era ya una ruta regular del correo, 331 | y lo único que encontró de la nave fue el costillar carbonizado en medio de un campo de 332 | amapolas. Sólo entonces convencido de que aquella historia no había sido un engendro de la 333 | imaginación de su padre, se preguntó cómo había podido el galeón adentrarse hasta ese punto en 334 | tierra firme. Pero José Arcadio Buendía no se planteó esa inquietud cuando encontró el mar, al 335 | cabo de otros cuatro días de viaje, a doce kilómetros de distancia del galeón. Sus sueños 336 | terminaban frente a ese mar color de ceniza, espumoso y sucio, que no merecía los riesgos y 337 | sacrificios de su aventura. 338 | 339 | -iCarajo! -gritó-. Macondo está rodeado de agua por todas partes. 340 | 341 | La idea de un Macondo peninsular prevaleció durante mucho tiempo, inspirada en el mapa 342 | arbitrario que dibujó José Arcadio Buendía al regreso de su expedición. Lo trazó con rabia, exa- 343 | gerando de mala fe las dificultades de comunicación, como para castigarse a sí mismo por la 344 | absoluta falta de sentido con que eligió el lugar. «Nunca llegaremos a ninguna parte -se la- 345 | mentaba ante Úrsula-. Aquí nos hemos de pudrir en vida sin recibir los beneficios de la ciencia.» 346 | Esa certidumbre, rumiada varios meses en el cuartito del laboratorio, lo llevó a concebir el 347 | proyecto de trasladar a Macondo a un lugar más propicio. Pero esta vez, Úrsula se anticipó a sus 348 | designios febriles. En una secreta e implacable labor de hormiguita predispuso a las mujeres de la 349 | aldea contra la veleidad de sus hombres, que ya empezaban a prepararse para la mudanza. José 350 | Arcadio Buendía no supo en qué momento, ni en virtud de qué fuerzas adversas, sus planes se 351 | fueron enredando en una maraña de pretextos, contratiempos y evasivas, hasta convertirse en 352 | pura y simple ilusión. Úrsula lo observó con una atención inocente, y hasta sintió por él un poco 353 | de piedad, la mañana en que lo encontró en el cuartito del fondo comentando entre dientes sus 354 | sueños de mudanza, mientras colocaba en sus cajas originales las piezas del laboratorio. Lo dejó 355 | terminar. Lo dejó clavar las cajas y poner sus iniciales encima con un hisopo entintado, sin ha- 356 | cerle ningún reproche, pero sabiendo ya que él sabía (porque se lo oyó decir en sus sordos 357 | monólogos) que los hombres del pueblo no lo secundarían en su empresa. Sólo cuando empezó a 358 | 359 | 360 | 361 | Cien años de soledad 362 | 363 | 364 | 365 | Gabriel García Márquez 366 | 367 | desmontar la puerta del cuartito, Úrsula se atrevió a preguntarle por qué lo hacía, y él le contestó 368 | con una cierta amargura: «Puesto que nadie quiere irse, nos iremos solos.» Úrsula no se alteró. 369 | 370 | -No nos iremos -dijo-. Aquí nos quedamos, porque aquí hemos tenido un hijo. 371 | 372 | -Todavía no tenemos un muerto -dijo él-. Uno no es de ninguna parte mientras no tenga un 373 | muerto bajo la tierra. 374 | 375 | Úrsula replicó, con una suave firmeza: 376 | 377 | -Si es necesario que yo me muera para que se queden aquí, me muero. 378 | 379 | José Arcadio Buendía no creyó que fuera tan rígida la voluntad de su mujer. Trató de seducirla 380 | con el hechizo de su fantasía, con la promesa de un mundo prodigioso donde bastaba con echar 381 | unos líquidos mágicos en la tierra para que las plantas dieran frutos a voluntad del hombre, y 382 | donde se vendían a precio de baratillo toda clase de aparatos para el dolor. Pero Úrsula fue 383 | insensible a su clarividencia. 384 | 385 | -En vez de andar pensando en tus alocadas novelerías, debes ocuparte de tus hijos -replicó-. 386 | Míralos cómo están, abandonados a la buena de Dios, igual que los burros. 387 | 388 | José Arcadio Buendía tomó al pie de la letra las palabras de su mujer. Miró a través de la 389 | ventana y vio a los dos niños descalzos en la huerta soleada, y tuvo la impresión de que sólo en 390 | aquel instante habían empezado a existir, concebidos por el conjuro de Úrsula. Algo ocurrió 391 | entonces en su interior; algo misterioso y definitivo que lo desarraigó de su tiempo actual y lo 392 | llevó a la deriva por una región inexplorada de los re cuerdos. Mientras Úrsula seguía barriendo la 393 | casa que ahora estaba segura de no abandonar en el resto de su vida él permaneció 394 | contemplando a los niños con mirada absorta hasta que los ojos se le humedecieron y se los secó 395 | con el dorso de la mano, y exhaló un hondo suspiro de resignación. 396 | 397 | -Bueno -dijo-. Diles que vengan a ayudarme a sacar las cosas de los cajones. 398 | 399 | José Arcadio, el mayor de los niños, había cumplido catorce años. Tenía la cabeza cuadrada, el 400 | pelo hirsuto y el carácter voluntarioso de su padre. Aunque llevaba el mismo impulso de 401 | crecimiento y fortaleza física, ya desde entonces era evidente que carecía de imaginación. Fue 402 | concebido y dado a luz durante la penosa travesía de la sierra, antes de la fundación de Macondo, 403 | y sus padres dieron gracias al cielo al comprobar que no tenía ningún órgano de animal. 404 | Aureliano, el primer ser humano que nació en Macondo, iba a cumplir seis años en marzo. Era 405 | silencioso y retraído. Había llorado en el vientre de su madre y nació con los ojos abiertos. 406 | Mientras le cortaban el ombligo movía la cabeza de un lado a otro reconociendo las cosas del 407 | cuarto, y examinaba el rostro de la gente con una curiosidad sin asombro. Luego, indiferente a 408 | quienes se acercaban a conocerlo, mantuvo la atención concentrada en el techo de palma, que 409 | parecía a punto de derrumbarse bajo la tremenda presión de la lluvia. Úrsula no volvió a 410 | acordarse de la intensidad de esa mirada hasta un día en que el pequeño Aureliano, a la edad de 411 | tres años, entró a la cocina en el momento en que ella retiraba del fogón y ponía en la mesa una 412 | olla de caldo hirviendo. El niño, perplejo en la puerta, dijo: «Se va a caer.» La olla estaba bien 413 | puesta en el centro de la mesa, pero tan pronto como el niño hizo el anuncio, inició un 414 | movimiento irrevocable hacia el borde, como impulsada por un dinamismo interior, y se 415 | despedazó en el suelo. Úrsula, alarmada, le contó el episodio a su marido, pero éste lo interpretó 416 | como un fenómeno natural. Así fue siempre, ajeno a la existencia de sus hijos, en parte porque 417 | consideraba la infancia como un período de insuficiencia mental, y en parte porque siempre 418 | estaba demasiado absorto en sus propias especulaciones quiméricas. 419 | 420 | Pero desde la tarde en que llamó a los niños para que lo ayudaran a desempacar las cosas del 421 | laboratorio, les dedicó sus horas mejores. En el cuartito apartado, cuyas paredes se fueron 422 | llenando poco a poco de mapas inverosímiles y gráficos fabulosos, les enseñó a leer y escribir y a 423 | sacar cuentas, y les habló de las maravillas del mundo no sólo hasta donde le alcanzaban sus 424 | conocimientos, sino forzando a extremos increíbles los límites de su imaginación. Fue así como 425 | los niños terminaron por aprender que en el extremo meridional del África había hombres tan 426 | inteligentes y pacíficos que su único entretenimiento era sentarse a pensar, y que era posible 427 | atravesar a pie el mar Egeo saltando de isla en isla hasta el puerto de Salónica. Aquellas 428 | alucinantes sesiones quedaron de tal modo impresas en la memoria de los niños, que muchos 429 | años más tarde, un segundo antes de que el oficial de los ejércitos regulares diera la orden de 430 | fuego al pelotón de fusilamiento, el coronel Aureliano Buendía volvió a vivir la tibia tarde de 431 | marzo en que su padre interrumpió la lección de física, y se quedó fascinado, con la mano en el 432 | aire y los ojos inmóviles, oyendo a la distancia los pífanos y tambores y sonajas de los gitanos 433 | 434 | 435 | 436 | Cien años de soledad 437 | 438 | 439 | 440 | Gabriel García Márquez 441 | 442 | que una vez más llegaban a la aldea, pregonando el último y asombroso descubrimiento de los 443 | sabios de Memphis. 444 | 445 | Eran gitanos nuevos. Hombres y mujeres jóvenes que sólo conocían su propia lengua, 446 | ejemplares hermosos de piel aceitada y manos inteligentes, cuyos bailes y músicas sembraron en 447 | las calles un pánico de alborotada alegría, con sus loros pintados de todos los colores que 448 | recitaban romanzas italianas, y la gallina que ponía un centenar de huevos de oro al son de la 449 | pandereta, y el mono amaestrado que adivinaba el pensamiento, y la máquina múltiple que 450 | servía al mismo tiempo para pegar botones y bajar la fiebre, y el aparato para olvidar los malos 451 | recuerdos, y el emplasto para perder el tiempo, y un millar de invenciones más, tan ingeniosas e 452 | insólitas, que José Arcadio Buendía hubiera querido inventar la máquina de la memoria para 453 | poder acordarse de todas. En un instante transformaron la aldea. Los habitantes de Macondo se 454 | encontraron de pronto perdidos en sus propias calles, aturdidos por la feria multitudinaria. 455 | 456 | Llevando un niño de cada mano para no perderlos en el tumulto, tropezando con saltimbanquis 457 | de dientes acorazados de oro y malabaristas de seis brazos, sofocado por el confuso aliento de 458 | estiércol y sándalo que exhalaba la muchedumbre, José Arcadio Buendía andaba como un loco 459 | buscando a Melquíades por todas partes, para que le revelara los infinitos secretos de aquella 460 | pesadilla fabulosa. Se dirigió a varios gitanos que no entendieron su lengua. Por último llegó 461 | hasta el lugar donde Melquíades solía plantar su tienda, y encontró un armenio taciturno que 462 | anunciaba en castellano un jarabe para hacerse invisible. Se había tomado de un golpe una copa 463 | de la sustancia ambarina, cuando José Arcadio Buendía se abrió paso a empujones por entre el 464 | grupo absorto que presenciaba el espectáculo, y alcanzó a hacer la pregunta. El gitano le envolvió 465 | en el clima atónito de su mirada, antes de convertirse en un charco de alquitrán pestilente y 466 | humeante sobre el cual quedó flotando la resonancia de su respuesta: «Melquíades murió.» 467 | Aturdido por la noticia, José Arcadio Buendía permaneció inmóvil, tratando de sobreponerse a la 468 | aflicción, hasta que el grupo se dispersó reclamado por otros artificios y el charco del armenio 469 | taciturno se evaporó por completo. Más tarde, otros gitanos le confirmaron que en efecto 470 | Melquíades había sucumbido a las fiebres en los médanos de Singapur, y su cuerpo había sido 471 | arrojado en el lugar más profundo del mar de Java. A los niños no les interesó la noticia. Estaban 472 | obstinados en que su padre los llevara a conocer la portentosa novedad de los sabios de 473 | Memphis, anunciada a la entrada de una tienda que, según decían, perteneció al rey Salomón. 474 | Tanto insistieron, que José Arcadio Buendía pagó los treinta reales y los condujo hasta el centro 475 | de la carpa, donde había un gigante de torso peludo y cabeza rapada, con un anillo de cobre en la 476 | nariz y una pesada cadena de hierro en el tobillo, custodiando un cofre de pirata. Al ser 477 | destapado por el gigante, el cofre dejó escapar un aliento glacial. Dentro sólo había un enorme 478 | bloque transparente, con infinitas agujas internas en las cuales se despedazaba en estrellas de 479 | colores la claridad del crepúsculo. Desconcertado, sabiendo que los niños esperaban una 480 | explicación inmediata, José Arcadio Buendía se atrevió a murmurar: 481 | 482 | -Es el diamante más grande del mundo. 483 | 484 | -No -corrigió el gitano-. Es hielo. 485 | 486 | José Arcadio Buendía, sin entender, extendió la mano hacia el témpano, pero el gigante se la 487 | apartó. «Cinco reales más para tocarlo», dijo. José Arcadio Buendía los pagó, y entonces puso la 488 | mano sobre el hielo, y la mantuvo puesta por varios minutos, mientras el corazón se le hinchaba 489 | de temor y de júbilo al contacto del misterio. Sin saber qué decir, pagó otros diez reales para que 490 | sus hijos vivieran la prodigiosa experiencia. El pequeño José Arcadio se negó a tocarlo. Aureliano, 491 | en cambio, dio un paso hacia adelante, puso la mano y la retiró en el acto. «Está hirviendo», 492 | exclamó asustado. Pero su padre no le prestó atención. Embriagado por la evidencia del prodigio, 493 | en aquel momento se olvidó de la frustración de sus empresas delirantes y del cuerpo de 494 | Melquíades abandonado al apetito de los calamares. Pagó otros cinco reales, y con la mano 495 | puesta en el témpano, como expresando un testimonio sobre el texto sagrado, exclamó: 496 | 497 | -Éste es el gran invento de nuestro tiempo. 498 | 499 | 500 | 501 | Cien años de soledad 502 | 503 | 504 | 505 | Gabriel García Márquez 506 | 507 | 508 | 509 | II 510 | 511 | 512 | 513 | Cuando el pirata Francis Drake asaltó a Riohacha, en el siglo XVI, la bisabuela de Úrsula 514 | I guaran se asustó tanto con el toque de rebato y el estampido de los cañones, que perdió el 515 | control de los nervios y se sentó en un fogón encendido. Las quemaduras la dejaron convertida 516 | en una esposa inútil para toda la vida. No podía sentarse sino de medio lado, acomodada en 517 | cojines, y algo extraño debió quedarle en el modo de andar, porque nunca volvió a caminar en 518 | público. Renunció a toda clase de hábitos sociales obsesionada por la idea de que su cuerpo 519 | despedía un olor a chamusquina. El alba la sorprendía en el patio sin atreverse a dormir, porque 520 | soñaba que los ingleses con sus feroces perros de asalto se metían por la ventana del dormitorio 521 | y la sometían a vergonzosos tormentos con hierros al rojo vivo. Su marido, un comerciante 522 | aragonés con quien tenía dos hijos, se gastó media tienda en medicinas y entretenimientos 523 | buscando la manera de aliviar sus terrores. Por último liquidó el negocio y llevó la familia a vivir 524 | lejos del mar, en una ranchería de indios pacíficos situada en las estribaciones de la sierra, donde 525 | le construyó a su mujer un dormitorio sin ventanas para que no tuvieran por donde entrar los 526 | piratas de sus pesadillas. 527 | 528 | En la escondida ranchería vivía de mucho tiempo atrás un criollo cultivador de tabaco, don 529 | José Arcadio Buendía, con quien el bisabuelo de Úrsula estableció una sociedad tan productiva 530 | que en pocos años hicieron una fortuna. Varios siglos más tarde, el tataranieto del criollo se casó 531 | con la tataranieta del aragonés. Por eso, cada vez que Úrsula se salía de casillas con las locuras 532 | de su marido, saltaba por encima de trescientos años de casualidades, y maldecía la hora en que 533 | Francis Drake asaltó a Riohacha, Era un simple recurso de desahogo, porque en verdad estaban 534 | ligados hasta la muerte por un vínculo más sólido que el amor: un común remordimiento de 535 | conciencia. Eran primos entre sí. Habían crecido juntos en la antigua ranchería que los 536 | antepasados de ambos transformaron con su trabajo y sus buenas costumbres en uno de los 537 | mejores pueblos de la provincia. Aunque su matrimonio era previsible desde que vinieron al 538 | mundo, cuando ellos expresaron la voluntad de casarse sus propios parientes trataron de 539 | impedirlo. Tenían el temor de que aquellos saludables cabos de dos razas secularmente 540 | entrecruzadas pasaran por la vergüenza de engendrar iguanas. Ya existía un precedente 541 | tremendo. Una tía de Úrsula, casada con un tío de José Arcadio Buendía tuvo un hijo que pasó 542 | toda la vida con unos pantalones englobados y flojos, y que murió desangrado después de haber 543 | vivido cuarenta y dos años en el más puro estado de virginidad porque nació y creció con una 544 | cola cartilaginosa en forma de tirabuzón y con una escobilla de pelos en la punta. Una cola de 545 | cerdo que no se dejó ver nunca de ninguna mujer, y que le costo la vida cuando un carnicero 546 | amigo le hizo el favor de cortársela con una hachuela de destazar. José Arcadio Buendía, con la 547 | ligereza de sus diecinueve años, resolvió el problema con una sola frase: «No me importa tener 548 | cochinitos, siempre que puedan hablar.» Así que se casaron con una fiesta de banda y cohetes 549 | que duró tres días. Hubieran sido felices desde entonces si la madre de Úrsula no la hubiera 550 | aterrorizado con toda clase de pronósticos siniestros sobre su descendencia, hasta el extremo de 551 | conseguir que rehusara consumar el matrimonio. Temiendo que el corpulento y voluntarioso 552 | marido la violara dormida, Úrsula se ponía antes de acostarse un pantalón rudimentario que su 553 | madre le fabricó con lona de velero y reforzado con un sistema de correas entrecruzadas, que se 554 | cerraba por delante con una gruesa hebilla de hierro. Así estuvieron varios meses. Durante el día, 555 | él pastoreaba sus gallos de pelea y ella bordaba en bastidor con su madre. Durante la noche, 556 | forcejeaban varias horas con una ansiosa violencia que ya parecía un sustituto del acto de amor, 557 | hasta que la intuición popular olfateó que algo irregular estaba ocurriendo, y soltó el rumor de 558 | que Úrsula seguía virgen un año después de casada, porque su marido era impotente. José 559 | Arcadio Buendía fue el último que conoció el rumor. 560 | 561 | -Ya ves, Úrsula, lo que anda diciendo la gente -le dijo a su mujer con mucha calma. 562 | 563 | -Déjalos que hablen -dijo ella-. Nosotros sabemos que no es cierto. 564 | 565 | 566 | 567 | 10 568 | 569 | 570 | 571 | Cien años de soledad 572 | 573 | 574 | 575 | Gabriel García Márquez 576 | 577 | De modo que la situación siguió igual por otros seis meses, hasta el domingo trágico en que 578 | José Arcadio Buendía le gano una pelea de gallos a Prudencio Aguilar. Furioso, exaltado por la 579 | sangre de su animal, el perdedor se apartó de José Arcadio Buendía para que toda la gallera 580 | pudiera oír lo que iba a decirle. 581 | 582 | -Te felicito -gritó-. A ver si por fin ese gallo le hace el favor a tu mujer. 583 | 584 | José Arcadio Buendía, sereno, recogió su gallo. «Vuelvo en seguida», dijo a todos. Y luego, a 585 | Prudencio Aguilar: 586 | 587 | -Y tú, anda a tu casa y ármate, porque te voy a matar. 588 | 589 | Diez minutos después volvió con la lanza cebada de su abuelo. En la puerta de la gallera, 590 | donde se había concentrado medio pueblo, Prudencio Aguilar lo esperaba. No tuvo tiempo de 591 | defenderse. La lanza de José Arcadio Buendía, arrojada con la fuerza de un toro y con la misma 592 | dirección certera con que el primer Aureliano Buendía exterminó a los tigres de la región, le 593 | atravesó la garganta. Esa noche, mientras se velaba el cadáver en la gallera, José Arcadio 594 | Buendía entró en el dormitorio cuando su mujer se estaba poniendo el pantalón de castidad. 595 | Blandiendo la lanza frente a ella, le ordenó: «Quítate eso.» Úrsula no puso en duda la decisión de 596 | su marido. «Tú serás responsable de lo que pase», murmuró. José Arcadio Buendía clavó la lanza 597 | en el piso de tierra. 598 | 599 | -Si has de parir iguanas, criaremos iguanas -dijo-. Pero no habrá más muertos en este pueblo 600 | por culpa tuya. 601 | 602 | Era una buena noche de junio, fresca y con luna, y estuvieron despiertos y retozando en la 603 | cama hasta el amanecer, indiferentes al viento que pasaba por el dormitorio, cargado con el 604 | llanto de los parientes de Prudencio Aguilar. 605 | 606 | El asunto fue clasificado como un duelo de honor, pero a ambos les quedó un malestar en la 607 | conciencia. Una noche en que no podía dormir, Úrsula salió a tomar agua en el patio y vio a 608 | Prudencio Aguilar junto a la tinaja. Estaba lívido, con una expresión muy triste, tratando de cegar 609 | con un tapón de esparto el hueco de su garganta. No le produjo miedo, sino lástima. Volvió al 610 | cuarto a contarle a su esposo lo que había visto, pero él no le hizo caso. «Los muertos no salen - 611 | dijo-. Lo que pasa es que no podemos con el peso de la conciencia.» Dos noches después, Úrsula 612 | volvió a ver a Prudencio Aguilar en el baño, lavándose con el tapón de esparto la sangre cris- 613 | talizada del cuello. Otra noche lo vio paseándose bajo la lluvia. José Arcadio Buendía, fastidiado 614 | por las alucinaciones de su mujer, salió al patio armado con la lanza. Allí estaba el muerto con su 615 | expresión triste. 616 | 617 | -Vete al carajo -le gritó José Arcadio Buendía-. Cuantas veces regreses volveré a matarte. 618 | 619 | Prudencio Aguilar no se fue, ni José Arcadio Buendía se atrevió arrojar la lanza. Desde 620 | entonces no pudo dormir bien. 621 | 622 | Lo atormentaba la inmensa desolación con que el muerto lo había mirado desde la lluvia, la 623 | honda nostalgia con que añoraba a los vivos, la ansiedad con que registraba la casa buscando 624 | agua para mojar su tapón de esparto. «Debe estar sufriendo mucho -le decía a Úrsula-. Se ve 625 | que está muy solo.» Ella estaba tan conmovida que la próxima vez que vio al muerto destapando 626 | las ollas de la hornilla comprendió lo que buscaba, y desde entonces le puso tazones de agua por 627 | toda la casa. Una noche en que lo encontró lavándose las heridas en su propio cuarto, José 628 | Arcadio Buendía no pudo resistir más. 629 | 630 | -Está bien, Prudencio -le dijo-. Nos iremos de este pueblo, lo más lejos que podamos, y no 631 | regresaremos jamás. Ahora vete tranquilo. 632 | 633 | Fue así como emprendieron la travesía de la sierra. Varios amigos de José Arcadio Buendía, 634 | jóvenes como él, embullados con la aventura, desmantelaron sus casas y cargaron con sus 635 | mujeres y sus hijos hacia la tierra que nadie les había prometido. Antes de partir, José Arcadio 636 | Buendía enterró la lanza en el patio y degolló uno tras otro sus magníficos gallos de pelea, 637 | confiando en que en esa forma le daba un poco de paz a Prudencio Aguilar. Lo único que se llevó 638 | Úrsula fue un baúl con sus ropas de recién casada, unos pocos útiles domésticos y el cofrecito con 639 | las piezas de oro que heredé de su padre. No se trazaron un itinerario definido. Solamente 640 | procuraban viajar en sentido contrario al camino de Riohacha para no dejar ningún rastro ni 641 | encontrar gente conocida. Fue un viaje absurdo. A los catorce meses, con el estómago estragado 642 | por la carne de mico y el caldo de culebras, Úrsula dio a luz un hijo con todas sus partes 643 | humanas. Había hecho la mitad del camino en una hamaca colgada de un palo que dos hombres 644 | llevaban en hombros, porque la hinchazón le desfiguró las piernas, y las varices se le reventaban 645 | como burbujas. Aunque daba lástima verlos con los vientres templados y los ojos lánguidos, los 646 | 647 | 648 | 649 | 11 650 | 651 | 652 | 653 | Cien años de soledad 654 | 655 | 656 | 657 | Gabriel García Márquez 658 | 659 | niños resistieron el viaje mejor que sus padres, y la mayor parte del tiempo les resultó divertido. 660 | Una mañana, después de casi dos años de travesía, fueron los primeros mortales que vieron la 661 | vertiente occidental de la sierra. Desde la cumbre nublada contemplaron la inmensa llanura 662 | acuática de la ciénaga grande, explayada hasta el otro lado del mundo. Pero nunca encontraron 663 | el mar. Una noche, después de varios meses de andar perdidos por entre los pantanos, lejos ya 664 | de los últimos indígenas que encontraron en el camino, acamparon a la orilla de un río pedregoso 665 | cuyas aguas parecían un torrente de vidrio helado. Años después, durante la segunda guerra 666 | civil, el coronel Aureliano Buendía trató de hacer aquella misma ruta para tomarse a Riohacha por 667 | sorpresa, y a los seis días de viaje comprendió que era una locura. Sin embargo, la noche en que 668 | acamparon junto al río, las huestes de su padre tenían un aspecto de náufragos sin escapatoria, 669 | pero su número había aumentado durante la travesía y todos estaban dispuestos (y lo 670 | consiguieron) a morirse de viejos. José Arcadio Buendía soñó esa noche que en aquel lugar se 671 | levantaba una ciudad ruidosa con casas de paredes de espejo. Preguntó qué ciudad era aquella, y 672 | le contestaron con un nombre que nunca había oído, que no tenía significado alguno, pero que 673 | tuvo en el sueño una resonancia sobrenatural: Macondo. Al día siguiente convenció a sus 674 | hombres de que nunca encontrarían el mar. Les ordenó derribar los árboles para hacer un claro 675 | junto al río, en el lugar más fresco de la orilla, y allí fundaron la aldea. 676 | 677 | José Arcadio Buendia no logró descifrar el sueño de las casas con paredes de espejos hasta el 678 | día en que conoció el hielo. Entonces creyó entender su profundo significado. Pensó que en un 679 | futuro próximo podrían fabricarse bloques de hielo en gran escala, a partir de un material tan 680 | cotidiano como el agua, y construir con ellos las nuevas casas de la aldea. Macondo dejaría de ser 681 | un lugar ardiente, cuyas bisagras y aldabas se torcían de calor, para convertirse en una ciudad 682 | invernal. Si no perseveró en sus tentativas de construir una fábrica de hielo, fue porque entonces 683 | estaba positivamente entusiasmado con la educación de sus hijos, en especial la de Aureliano, 684 | que había revelado desde el primer momento una rara intuición alquímica. El laboratorio había 685 | sido desempolvado. Revisando las notas de Melquíades, ahora serenamente, sin la exaltación de 686 | la novedad, en prolongadas y pacientes sesiones trataron de separar el oro de Úrsula del cascote 687 | adherido al fondo del caldero. El joven José Arcadio participó apenas en el proceso. Mientras su 688 | padre sólo tenía cuerpo y alma para el atanor, el voluntarioso primogénito, que siempre fue 689 | demasiado grande para su edad, se convirtió en un adolescente monumental. Cambió de voz. El 690 | bozo se le pobló de un vello incipiente. Una noche Úrsula entró en el cuarto cuando él se quitaba 691 | la ropa para dormir, y experimentó un confuso sentimiento de vergüenza y piedad: era el primer 692 | hombre que veía desnudo, después de su esposo, y estaba tan bien equipado para la vida, que le 693 | pareció anormal. Úrsula, encinta por tercera vez, vivió de nuevo sus terrores de recién casada. 694 | 695 | Por aquel tiempo iba a la casa una mujer alegre, deslenguada, provocativa, que ayudaba en 696 | los oficios domésticos y sabía leer el porvenir en la baraja. Úrsula le habló de su hijo. Pensaba 697 | que su desproporción era algo tan desnaturalizado como la cola de cerdo del primo. La mujer 698 | soltó una risa expansiva que repercutió en toda la casa como un reguero de vidrio. «Al contrario - 699 | dijo-. Será feliz». Para confirmar su pronóstico llevó los naipes a la casa pocos días después, y se 700 | encerró con José Arcadio en un depósito de granos contiguo a la cocina. Colocó las barajas con 701 | mucha calma en un viejo mesón de carpintería, hablando de cualquier cosa, mientras el 702 | muchacho esperaba cerca de ella más aburrido que intrigado. De pronto extendió la mano y lo 703 | tocó. «Qué bárbaro», dijo, sinceramente asustada, y fue todo lo que pudo decir. José Arcadio 704 | sintió que los huesos se le llenaban de espuma, que tenía un miedo lánguido y unos terribles 705 | deseos de llorar. La mujer no le hizo ninguna insinuación. Pero José Arcadio la siguió buscando 706 | toda la noche en el olor de humo que ella tenía en las axilas y que se le quedó metido debajo del 707 | pellejo. Quería estar con ella en todo momento, quería que ella fuera su madre, que nunca 708 | salieran del granero y que le dijera qué bárbaro, y que lo volviera a tocar y a decirle qué bárbaro. 709 | Un día no pudo soportar más y fue a buscarla a su casa. Hizo una visita formal, incomprensible, 710 | sentado en la sala sin pronunciar una palabra. En ese momento no la deseó. La encontraba 711 | distinta, enteramente ajena a la imagen que inspiraba su olor, como si fuera otra. Tomó el café y 712 | abandonó la casa deprimido. Esa noche, en el espanto de la vigilia, la volvió a desear con una 713 | ansiedad brutal, pero entonces no la quería como era en el granero, sino como había sido aquella 714 | tarde. 715 | 716 | Días después, de un modo intempestivo, la mujer lo llamó a su casa, donde estaba sola con su 717 | madre, y lo hizo entrar en el dormitorio con el pretexto de enseñarle un truco de barajas. 718 | Entonces lo tocó con tanta libertad que él sufrió una desilusión después del estremecimiento 719 | 720 | 721 | 722 | 12 723 | 724 | 725 | 726 | Cien años de soledad 727 | 728 | 729 | 730 | Gabriel García Márquez 731 | 732 | inicial, y experimentó más miedo que placer. Ella le pidió que esa noche fuera a buscarla. Él 733 | estuvo de acuerdo, por salir del paso, sabiendo que no seria capaz de ir. Pero esa noche, en la 734 | cama ardiente, comprendió que tenía que ir a buscarla aunque no fuera capaz. Se vistió a tientas, 735 | oyendo en la oscuridad la reposada respiración de su hermano, la tos seca de su padre en el 736 | cuarto vecino, el asma de las gallinas en el patio, el zumbido de los mosquitos, el bombo de su 737 | corazón y el desmesurado bullicio del mundo que no había advertido hasta entonces, y salió a la 738 | calle dormido. Deseaba de todo corazón que la puerta estuviera atrancada, y no simplemente 739 | ajustada, como ella le había prometido. Pero estaba abierta. La empujó con la punta de los dedos 740 | y los goznes soltaron un quejido lúgubre y articulado que tuvo una resonancia helada en sus 741 | entrañas. Desde el instante en que entró, de medio lado y tratando de no hacer ruido, sintió el 742 | olor. Todavía estaba en la salita donde los tres hermanos de la mujer colgaban las hamacas en 743 | posiciones que él ignoraba y que no podía determinar en las tinieblas, así que le faltaba 744 | atravesarla a tientas, empujar la puerta del dormitorio y orientarse allí de tal modo que no fuera 745 | a equivocarse de cama. Lo consiguió. Tropezó con los hicos de las hamacas, que estaban más 746 | bajas de lo que él había supuesto, y un hombre que roncaba hasta entonces se revolvió en el 747 | sueño y dijo con una especie de desilusión: «Era miércoles.» Cuando empujó la puerta del 748 | dormitorio, no pudo impedir que raspara el desnivel del piso. De pronto, en la oscuridad absoluta, 749 | comprendió con una irremediable nostalgia que estaba completamente desorientado. En la 750 | estrecha habitación dormían la madre, otra hija con el marido y dos niños, y la mujer que tal vez 751 | no lo esperaba. Habría podido guiarse por el olor si el olor no hubiera estado en toda la casa, tan 752 | engañoso y al mismo tiempo tan definido como había estado siempre en su pellejo. Permaneció 753 | inmóvil un largo rato, preguntándose asombrado cómo había hecho para llegar a ese abismo de 754 | desamparo, cuando una mano con todos los dedos extendidos, que tanteaba en las tinieblas, le 755 | tropezó la cara. No se sorprendió, porque sin saberlo lo había estado esperando. Entonces se 756 | confió a aquella mano, y en un terrible estado de agotamiento se dejó llevar hasta un lugar sin 757 | formas donde le quitaron la ropa y lo zarandearon como un costal de papas y lo voltearon al 758 | derecho y al revés, en una oscuridad insondable en la que le sobraban los brazos, donde ya no 759 | olía más a -------------------------------------------------------------------------------- /GeneraciónNúmerosAleatorios/Generador_números_aleatorios.ipynb: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { 2 | "nbformat": 4, 3 | "nbformat_minor": 0, 4 | "metadata": { 5 | "colab": { 6 | "name": "Generador números aleatorios.ipynb", 7 | "provenance": [], 8 | "toc_visible": true, 9 | "authorship_tag": "ABX9TyMXEU9U17hM82gBO600FKQP", 10 | "include_colab_link": true 11 | }, 12 | "kernelspec": { 13 | "name": "python3", 14 | "display_name": "Python 3" 15 | } 16 | }, 17 | "cells": [ 18 | { 19 | "cell_type": "markdown", 20 | "metadata": { 21 | "id": "view-in-github", 22 | "colab_type": "text" 23 | }, 24 | "source": [ 25 | "\"Open" 26 | ] 27 | }, 28 | { 29 | "cell_type": "markdown", 30 | "metadata": { 31 | "id": "EuwhqWjpFpjM" 32 | }, 33 | "source": [ 34 | "# Generador de (pseudo) números aleatorios mediante el algoritmo de congruencia lineal (GCL) y transformación Box-Muller\n", 35 | "\n", 36 | "\n", 37 | "\n" 38 | ] 39 | }, 40 | { 41 | "cell_type": "code", 42 | "metadata": { 43 | "id": "yATtWg4_kBuC" 44 | }, 45 | "source": [ 46 | "import numpy as np\n", 47 | "from numpy import sqrt, log, sin, cos, pi\n", 48 | "\n", 49 | "import seaborn as sns\n", 50 | "import matplotlib.pyplot as plt" 51 | ], 52 | "execution_count": null, 53 | "outputs": [] 54 | }, 55 | { 56 | "cell_type": "markdown", 57 | "metadata": { 58 | "id": "F2Fr_VtV75W7" 59 | }, 60 | "source": [ 61 | "## 1. Generador Congruencia Lineal\n", 62 | "\n", 63 | "$X_{n+1} = (aX_n + b)\\bmod c$\n", 64 | "\n", 65 | "donde $ a $ (el multiplicador), $ b $ (el incremento) y $ c $ (módulo) son parámetros enteros del generador fijados de antemano." 66 | ] 67 | }, 68 | { 69 | "cell_type": "code", 70 | "metadata": { 71 | "id": "_baN8Pe5YlH3" 72 | }, 73 | "source": [ 74 | "def genera_aleatorios(a=1, b=7, m=10):\n", 75 | " ''' Genera números aleatorios mediante el algoritmo de congruencia lineal\n", 76 | " a, es el multiplicador\n", 77 | " b, es el incremento\n", 78 | " c, es el módulo\n", 79 | " '''\n", 80 | " genera_aleatorios.X = (a*genera_aleatorios.X + b) % m\n", 81 | " return genera_aleatorios.X" 82 | ], 83 | "execution_count": null, 84 | "outputs": [] 85 | }, 86 | { 87 | "cell_type": "code", 88 | "source": [], 89 | "metadata": { 90 | "id": "GwPaCse13Dbh" 91 | }, 92 | "execution_count": null, 93 | "outputs": [] 94 | }, 95 | { 96 | "cell_type": "markdown", 97 | "metadata": { 98 | "id": "ECSf8ApvZ_1m" 99 | }, 100 | "source": [ 101 | "###¿Cuántos números se generan antes de que se repita la secuencia?\n", 102 | "###¿Cada numero de la serie generada es independiente de los otros?\n", 103 | "¿qué relación tiene con el valor de los parámetros a, b y m?" 104 | ] 105 | }, 106 | { 107 | "cell_type": "code", 108 | "metadata": { 109 | "id": "CsUxXIRgZasz", 110 | "colab": { 111 | "base_uri": "https://localhost:8080/" 112 | }, 113 | "outputId": "4e75f22f-38a5-4c6d-8c25-53cb20951e31" 114 | }, 115 | "source": [ 116 | "genera_aleatorios.X = 4\n", 117 | "\n", 118 | "n = 20\n", 119 | "datos = [genera_aleatorios() for i in range(n)]\n", 120 | "datos" 121 | ], 122 | "execution_count": null, 123 | "outputs": [ 124 | { 125 | "output_type": "execute_result", 126 | "data": { 127 | "text/plain": [ 128 | "[1, 8, 5, 2, 9, 6, 3, 0, 7, 4, 1, 8, 5, 2, 9, 6, 3, 0, 7, 4]" 129 | ] 130 | }, 131 | "metadata": {}, 132 | "execution_count": 5 133 | } 134 | ] 135 | }, 136 | { 137 | "cell_type": "markdown", 138 | "metadata": { 139 | "id": "xATB4LgDac-O" 140 | }, 141 | "source": [ 142 | "No es trivial la elección de parámetros.\n", 143 | "\n", 144 | "Se deben asegurar ciclos muy largos y que no existan autocorrelación en los datos.\n", 145 | "\n", 146 | "La longitud de un ciclo tiene como tope m, pero puede ser menor en base a la eleccion de a y b" 147 | ] 148 | }, 149 | { 150 | "cell_type": "code", 151 | "metadata": { 152 | "id": "TUMkuoEoWopl" 153 | }, 154 | "source": [ 155 | "def genera_aleatorios(a = 1103515245, b = 12345,\n", 156 | " m = (2**32)):\n", 157 | " ''' Genera números aleatorios mediante el algoritmo de congruencia lineal\n", 158 | " a, es el multiplicador\n", 159 | " b, es el incremento\n", 160 | " c, es el módulo\n", 161 | "\n", 162 | " Por defecto a, b y c se han elegido de manera que satisfacen el Teorema\n", 163 | " Hull-Dobell, según el cual este algoritmo tendra un periodo completo,\n", 164 | " igual a m, para cualquier semillas elegida, si y solo si:\n", 165 | " b y m son primos relativos\n", 166 | " a-1 es divisible por todos los factores primos de m\n", 167 | " a-1 es multiplo de 4 si m es multiplo de 4\n", 168 | " '''\n", 169 | " genera_aleatorios.X = (a*genera_aleatorios.X + b) % m\n", 170 | "\n", 171 | " return genera_aleatorios.X / m\n", 172 | "\n" 173 | ], 174 | "execution_count": null, 175 | "outputs": [] 176 | }, 177 | { 178 | "cell_type": "code", 179 | "metadata": { 180 | "id": "BimHSJN1UqIH", 181 | "colab": { 182 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 183 | "height": 326 184 | }, 185 | "outputId": "6def78a9-b63f-43d1-b683-44db43fa2773" 186 | }, 187 | "source": [ 188 | "\n", 189 | "genera_aleatorios.X = 8 # cualquier número entero mayor que 0\n", 190 | " # (podría un número décimal como .5)\n", 191 | "\n", 192 | "n = 100000\n", 193 | "var = [genera_aleatorios() for i in range(n)]\n", 194 | "\n", 195 | "gr1 = sns.displot(var, bins=100, kde=True, color='blue', height=3, aspect=1.5 )\n", 196 | "\n", 197 | "gr1.set(xlabel='Distribución Uniforme', ylabel='Frecuencia')\n", 198 | "plt.show()" 199 | ], 200 | "execution_count": null, 201 | "outputs": [ 202 | { 203 | "output_type": "display_data", 204 | "data": { 205 | "text/plain": [ 206 | "
" 207 | ], 208 | "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbgAAAE1CAYAAACV5PW1AAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjcuMSwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy/bCgiHAAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAABFGklEQVR4nO3deXhTddr/8XeStum+0w1LW6BAWZRNoYIrHUDQEeVRGRlF5REfLDiKP0CURUFAGVSEQRlRAWdARkdlXKCyiTpQEAsopWWTQhGaFrrvbZLz+yMmNKUgDWmSpvfrunI1PTnJuc9pej7n+z2bSlEUBSGEEMLNqJ1dgBBCCNESJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkC7gooikJZWRlyyqAQQrQeEnBXoLy8nKCgIMrLy51dihBCiCskASeEEMItScAJIYRwSxJwQggh3JIEnBBCCLckASeEEMItScAJIYRwSxJwQggh3JIEnBBCCLckASeEEMItScAJIYRwSx7OLkAIZ9Pr9Rw+fNjye7du3fDwkH8NIVo7+S92Y7LivjKHDx9m3rxjhIUlUlh4jFmzoGfPns4uyyXId0i0ZvJNdWOy4r5yYWGJRETIsmlMvkOiNZOAc3Oy4m557t7Kke+QY7j798gZZOm5qMZfdpAvvKuSVo57c1TwyPfI/mRt6aIaftkB+cK7mIYrvWPHjhES0smhrRx7bwBJ6+HSHBk8jmgtt6W/tXvOlZuQriHX1XCld+LEKYKCQomKcs704eo3gKT1cHmO/l80GvUcO5Zj+d2eIeSMv7WzQlUCTggbmVd6hYXHnDp9V/08d9SSwdNQcXEOf/97KR07tkzvjaP/1s7agJKAE1fN2V0ezp5+W9F45Q5tb1m3dPA0FBSU4FYbHM7YgGo730wX5Q4rZ2d3bzl7+m1Fw5U7tJ79wvb+H3On4HFUi9RZ3GdOWqmrXTm7SkA6u3vLXtN31D+8q/zdmqs1rtxt+R9rfBCR0djJEaU6nC0t0tb03XXNqtqYq1k527v14uwvr7On76guqCv9uzl7ebgaW5dHc//HGh9E5O8fhr8/VFb6YDT6UFgI1dUa9HqDTfPhSpq70dKaekyc+p/y3Xff8de//pWMjAzy8vL47LPPGDVqlOV1RVGYM2cOK1eupKSkhEGDBvH222+TmJhoGaeoqIjJkyfzxRdfoFarGT16NG+++Sb+/v6WcX7++WdSU1PZu3cv7dq1Y/LkyUybNs2Rs9qi7Nl6cvaX19nTB8e1Uq7k7+aI5VFWBt9+G0B6ui+VlXD+fGc++kiDWg2enl0wGuuJjgaNJo6oqFq7Tvv3NA60Y8eO8eGHRsLDu9q0PH6vhV5aCgcOwFdfhXHgQHuqq0M4d64TNTU+v40xvMGnJbF6NQQFQfv2cM01EBtrejR8HhsLDVZHl523plqKrtiN6Owemyvl1KVUWVnJddddx2OPPca999570euLFi1i6dKlrFmzhoSEBGbNmsWwYcPIysrC29sbgLFjx5KXl8eWLVuor6/n0UcfZcKECaxbtw6AsrIyhg4dSkpKCitWrODgwYM89thjBAcHM2HCBIfOr5kt3R+X+5LX1qrZvx+OHm3P999rKS+Hmhrw8kqkqsqIvz94e7fH07OOwYOhRw/o0gUu9T/i7C/v1Uzf1VYG9miB2fvvYTDAnj2QlgabN8OPP4LBENdgDO8Gz70AL3Q6gL4A/Pyz6TsUEaEBWrYF0/h0CNMpGX1sXh7mFnpCAvz666+MHOlPaWk8+/bBvn1w/Lh5zOgG7/KxPFOrDWg0CiqVB3V1pmGlpaZHVtalpxsQYCAiop6gIAMxMT6EhakxGErYv19NSEgwWq2BkhKF6OhKIiObrtkRB7a4G6cG3B133MEdd9zR5GuKorBkyRJmzpzJ3XffDcAHH3xAZGQkGzZsYMyYMWRnZ5OWlsbevXvp378/AMuWLWPEiBEsXryYmJgY1q5dS11dHe+//z5eXl706NGDAwcO8Prrrzst4C51DlXDlXPj4GvqS37NNT1ZuDCaf/0rBIMBIKTRlLQAFBaaXjtyBJYuNb3i5QVJSXDttdCr14WHojRd89WuqO39/vp6PdXVaqqqvDh0SEdeXjzV1ZCTU8Hevf5ERARQVqbj7rvziIqKpa4OamoM/PprAXo9VFer8fZuR2Wlml9/vYZDh9SoVFBaegt6vZbt28Fo7My2bQq+vqDRmLbCg4JMD70+mqNHDYSHQ0nJNWi1WoKCoLrak+pqvaVOV2iRGgxw7Bjs3g2bNsGWLVBcbD1OdHQFQUG1dOwYhkp1nNtvzyU+PpajR8+wdWsCtbVxZGcXUlgYRm4u5OaCWt0Vna6c6dPh1ltBpWqZ+hsG/KVOyWjq+1Vd7cGZM7B7tx+HD3ty5AicPNmb0tJQduwIora2J19+efFnxcVB586llJXVEB8fSXHxN/j5eXHddYM4fPhzIJSkpFs4c+YAgwadITS0CzqdB2p1B86e1fDrr5Cba+SXX+rIz/ekvFxjeYApSE3Cf3uYxQKwdSsEBNxEWFgVWi3o9Wq79yooClRXQ0lJIAZDAGfPQk2NJwZD/SWXp7NbjbZw2YpzcnLQ6XSkpKRYhgUFBTFgwADS09MZM2YM6enpBAcHW8INICUlBbVazZ49e7jnnntIT0/n5ptvxsvLyzLOsGHDePXVVykuLiYkpHEoQG1tLbW1F7piysrK7D5/TZ1D1TDEmjp5uOGXfP9+X1JSID8/DIDwcGjX7gheXmfp2LEDHh4Kp05l4O2dRHj4tfz6az5RUV7k54dw6BBUVMBPP5keDQUFdcPPr5aYGPDwCOeLL/TodFBYeJLVq/OIiIiltPQXnn1WQ/fuSQCUlmqorobycigv9+T0aRUeHlBdref48ZPo9Spycn5lyxYICOhASUke999/hpiYOOrrQa+H+nrTIzc3lJ9+UuHpCUVFUZw9q0GlgrNnazh69BqMRl9qa9XU1alRFPPtDLs1mIPBDZ7HsWtXw7nTYL1lbhbc4Hlog+feFBVd8i/Y4Pn1AHz3HUBX/vlP8PEx/U38/TtRURFHcHAAEMWKFQZ69oTi4mCyslScOgUlJWG8+66KoCDTMqyoMC9LyM9P4NQp0/LU6zuyZUsNgYGVGAztKCnxJiDA1BKvr4+mqkohNhZqa6GkxBRiJ09CZqapRd9QYKCeoCAdnTtD+/aVnDu3iaCgPiQl3UJ29kE2by6lY8cITpw4QFiYiqSkOGJivqOqKoq6umQyM+HsWTVffx3E11+begSeeALGjYOwMC7JXitOgwFKSrz4/nsv/vtf2LeviC1bAtDrwygrM2I0qqioMI+d0OCdF56rVAodO9bSr583fftieYSFQWbmad56CyIiIsnOLgFCLwrwsrIc1q8vpWPHOAoLM5k1q9Ky8ZKZmWXZsDl69Fs8PW+gXbvryc/PJTlZg49Pe44ePUd6ugaVKpTqajh/vpyKCn9qalTU1IRz7hwcPgxq9Z2Eh5dx7hwEB/tQX9/oj3kFzp2DvXvhhx9g27Y4fvzR57fvxBAAtm0D6MqGDQaGDIGUlDN8++0xwsMTOXfuMA8+eMyya6g1HXTjsgGnM/WJENmovR4ZGWl5TafTERERYfW6h4cHoaGhVuMkJCRc9Bnm15oKuIULF/LSSy/ZZ0aayRxilzt5+NQpf95/vwO1tRAfX0vPnmfp2zeBw4ezMG1dmr58KtVBoJikJGjXLo9hw3JITEzEaAQfn25kZ3vw889w8KDpceQIlJZ6UFrqwdmzAFHs3m2eauffHgDd+M9/GlaU1OC5aQVv4tHgPQ3/IRL4/vtLzV1Mg+fhHDxoft7ETgxArQYPj1o8PY14e/ug15eiVqvx9Q3AYKgkLk4hONgfLy+ori7l5EkFX99g9PpCbrjBSHx8Oyoq8ti710hYWHvy89Px8PAlPv46iopyuPNOiItLQK83BU9Jiak76vjxAnbt0gBhnDtXQG2tL0ajP5WVRoxGNdXVcPo0mLu3TM8bzs81DeYiulEQN+TX4Lkv5875NjEcIIxDhy71GeDjYyQxsZoBA8q5+eZKvL1/ZuvWTkRFXQtAXZ11/9qlvoe+vnX06wfJyXDo0GHKy734/vs4jh7V8Oyz8PzzcN99MHo0pKRcvO+pOS1avR5On/YiN9eLnBwoKoLc3GQqKgL597/BaOzChx+ax45o8jMCAyE8vIa6Oj3h4f7U1R0mMNBI797dMRqzmDxZoWfPnpbgzcuDvLwrX4lfrmVlvRFbRceO4O9fxv/8D/Ts2Z7MzHy0WoiIMG1UZWdvxWAIIzz8Zvbty6CgoD1FRVGUl2soKAihoACgE2lpRm66Cfr0MW1YdOkC0dHg4aEnK+sExcUaTp3yoqqqPUeOqNm7V+HkyYbpHGB55uVVi4eHgkbjTWWlQnm5hg0bYMOGOMLCIhg92ge1+pjV6SHOuHKPrVw24JxpxowZTJkyxfJ7WVkZsbGxTqzoAp0Ovv66AwaDmpEjYc6c46xapfxu91BTXZx//GNP/vjHC+PU1MAXXxxnxQpvamuv4dy5YkJDPSkr86ewsJ7iYjX19ZpLdmOqVKBWG/H0NODpqUal0qPXq/H09MRgqEClUuHj40ddXQmKUo+Pjy9qNRgMlSQm+hAaGkBVlSmEgoKCMRrPccstBrp2jaK8/DQ7dhiIiorH2xtOn96Ep6c/PXvexOHDGzF3G2Vnb7c8LyjI4cknabBVbd4qD6agIO+319qRmVlIZSVERLTHw0MHhBIfD76+ldx4IzS1/s3MLMDDAyIiwsjO3mmZZn5+Fo88oiYiojvnz8PevSf55BMPPDyu4dy5c3TsqMFoDCU/v5wzZxR8fQPR60vo0UMhOjqEgAAICDAFQ0AAFBfnsn27QkhIHLm5u4AAoqN7kZv7I3p9IOHhXdDroaSkgF69VPj6tkOrhZAQCA6G+vpctm49QocO0Zw8uZXc3GB27epvl5WUWp0NlPKnP93AgQO1VFZ24/BhH/75T/jnP03d4LfeCoMHm5ZhTAyUlHgSGNiVwMDuVFVpOHtWTVUVnDplYN++fH791YtTp7TodP7k5KjQ67s0muqFgj08jCQk1JGU5I2PTyE5OXqioyMxGnP43/+t57bbuhAQAJmZx3/7u/ckOzsbCCUyEgoKLnyRm97Xd+XLp/G+X1tbORqNQlQUJCTkkpBQQbduUfzwwxYKCuKprk4kJ0dPdbUHmzeb9p9a8wAaLy8A08ohJKSGdu2q0Wj20759MDfc0Jfjxy/87+h0h7jlFh/27evEihUGCgt9ePdd6NMnnk6dyn63m9gVuWzARf32zcrPzyc6+kK3Un5+Pr1797aMU2DarLHQ6/UUFRVZ3h8VFUV+fr7VOObfoy7x7dVqtWi1WrvMhz3V12v497/BYFAzeHA5n30WwJEjl0ibJjS1tdm4y8jD4xiJiZ2IirqGgoIzloDIzDzCW29Bu3Y9KSjIZOJE6NGjJ4oCBw9m8s47EBnZk+zs/1BaWkrHjv05cWJrg26vLVwIoW8szwGrILIOoXzGj4eePaPIzCwlJwfMDfbz52sA3xbb72MrlQr8/IwkJEBCAvj4VJCZCRER11BQkP/bfIaSmXnKstLV6U5aWtdm5q67zMwyTpwwzbdenw/Uk5QEKtVpTMvQtEIrKCiwBHZDmZllHD8eTURET4qLjwGhdr28WFBQAtdc0x0vr0wmTvyFqqqerF0LX30FJ07QxIq4a4PnSaxZY36uwbr1bqLVGvHzqyMiwpvQUKit3U9AgIo+fXpTXZ1Faqr5e5Nn6VIsKKikY0fTBkJzXMm+vktpfBK8vVo5KhUEBlYQGHiWpKRE8vMPM3Solry8RLKyTPtWjxzht9MWFFQqI76+Gvz9K0hOrmPAgFBCQ3PYtaua2NjugDfZ2aWABk9P62mp1dCrVzV/+hP88Y9HGTeuPTk5gWRk9AGOkpTURIEuzmUDLiEhgaioKLZt22YJtLKyMvbs2cPEiRMBSE5OpqSkhIyMDPr16wfA9u3bMRqNDBgwwDLOCy+8QH19PZ6//UW3bNlC165dm+yedGU//5xAYSH4+dXx+OPfceRInE1bio0PZjEfdg2//4+pUplbaqYDLwA8Pa0PMLiSblZb6mwt/f7N1Xjl2HCfR2uab5UKBgwwPd5807TiTUuDjAzT8/x8yMszUl+vtrzH09NIRISasLAqKirqiYwMwtPzDA8/XMfQoQkUF2exYgWW4MnOPgmEEhgIVVWu9f1ouAHZUq0clQoSE2u5556LX8vMPGTZaCooONlgY6qSjIzf/+yG/2/nzx/jD3+oJzPzWnbtgoyMLiQmQteul36/Kx6Y4tSpV1RUcPzCcbnk5ORw4MABQkND6dChA08//TQvv/wyiYmJltMEYmJiLOfKJSUlMXz4cB5//HFWrFhBfX09kyZNYsyYMcTEmLYGH3zwQV566SXGjx/P9OnTyczM5M033+SNN95wxizbrLzcjxMnTPPUv/8e1q07x+7dcTZtKV58MEufZv1j2qs7pvl1Orbf35HXXmy8cmzufLva6REqFXTrZno0dPBgFkuXqomM7M65cwcYPjzHEuRff23aJ1hQUMyAAabzx0pLLz2NS30/HPX9tIW9N9rsecWVppan6UC2E/zyS0c+/xx+a1s0yRWOGG7MqQH3448/ctttt1l+N+/3GjduHKtXr2batGlUVlYyYcIESkpKGDx4MGlpaZZz4ADWrl3LpEmTGDJkiOVE76XmY+ExHXm5efNmUlNT6devH+Hh4cyePdtppwjYKjOzO4qiIjERIiPPA1fXSrqaVlZLdcc0xV6twcauZEXjzGsvNne+W8u5UiqVqdXm4QElJb8fUL+30m5qOV3p99MZPQT23miz922bGi9PlQp69z5IYWEEJSX+fPEFXHfdpU8JMXfzmpbthb+JszYynBpwt956K8qljlgAVCoVc+fOZe7cuZccJzQ01HJS96Vce+21fH/pw/ZcXkEBnD59DaAwZIjqMoeuO44jumNa0pWuaFrTtRddpdbmdFX9XkDZutK+ku+ns3oI7L3R1tK3bdJojAwYkM3Wrddz9ChER7cjMvLyJ/g7ciP4clx2H5y4wNx/3r79eSIj2zks4Nx9H1hLtA5duXusJV1qv66t51C1VMvdWdNp7YKCqujXz3QeXWZmdyIiDl7Be5y/ESwB5+Lq602XRgLo1CkPaHfZ8e3J2fvAWiNX2XJ1tEvt1224PxHazvJwtpbYOL3pJtNVWAoLQ8nLC6V796v+yBYnAefisrNN56f5+lYSGVn8+2+wM0ds4bpbS9HZW67OWp6X+q44e3m0RS2xcervDzfcALt2wZEjsQwZ4vr/uxJwLm7/ftPPhIRTLnfOl720VEvR1boLHbUykJa3gJbZODUFnMK5c8EUFrr+d00CzoXV1npw6pTpeXx8Lg2vau5uWuKf0d7dhVcbUI5cGci+JdESgoIgKiofnS6K/ftNtwly5e+aBJwLy8sLQ1EgMhL8/Kpx54BrKfbsHrPn0X2uuDIQ4kp07HgKnS6KAwcgOlqFWv27b3EaFy5NnD1ruix7l6YuLyecwhxQQUFxvz+yEG4oJiYPb+86KishP7/pi1y7Cgk4F2UwqNHpTJcSu9zlcYQQwpHUaoX27c8BcOZMU7efch0ScC7q3Llw9HoP/P1NV2EXQghXERNTCEBeXtQl7y7iCiTgXJROZ2r6d+7ccndKFkIIW0RElPx2j0UfioubvlejK5CAc1Hnz5v2v8XHO7cOIYRoTKNR6PzbvYzPng13bjGXIUdRuqC6OiguDgYgTo5lEEL8xpXO7ezSBbKyLhwM54ok4FzQmTOgKGp8fGoICvL+/TcIIdoEV7oUnLkFV1LiT1WV46d/JSTgHKQ5920yn9wdHl6GSiUBJ4S4wFUufebnB4GBZZSVBZKb67QyLksCzkGac98m85elXbtSwLXPMxFCtF3t2p2nrCyQU6egQwdnV3MxOcjEgcz3bbrcScJGI/z6q+l5ePhlbmcshBBO1q6d6XQBc6+Tq5GAczFlZX7U14OnZz1BQZXOLkcIIS6pXbvzAOh0UFfneh2CEnAuxnxOSXBwiZz/JoRwaT4+Nfj7V6EoUFjoekdTSsC5mAsBJ92TQgjXZzpW4MK5u65EAs7FlJQEABASUuLcQoQQ4gqEhpYDUFQU7NxCmiAB50IUBUpK/AAJOCFE6xASYgq44uJgl7supQScC6mo8EOv98DDAwICKpxdjhBC/K6goErUaqir01JVpXV2OVYk4FyI+fJckZGmW1IIIYSr02gUIiNNz4uLA5xbTCMScC6kpCQYwCmX3RFCCFtF/3ZbuKIiCThxCSUlQYAEnBCidTEHnKvdOkcCzoWUlZm2fiLk6lxCiFbEfFPm4uIAlzrQRALORdTWQlWVLwDt2jm5GCGEaIaICFCrjdTVeVLqQqfwSsC5iPOmK97g7V2Hj49zaxFCiOYwHfltOl3g3DknF9OABJyLMAdcQICL3lhJCCEuIzDQFHAFBU4upAEJOBdh3uoJDJQLLAshWp/AwDJAWnCiCeYWXGCgtOCEEK1PUJC04MQlXGjBScAJIVofcwvu/Hlc5khKCTgXYDCoKC42PZeAE0K0Rv7+lajVRurrobLS19nlAC4ecAaDgVmzZpGQkICPjw+dOnVi3rx5KA02DxRFYfbs2URHR+Pj40NKSgrHjh2z+pyioiLGjh1LYGAgwcHBjB8/nooK17nWY3m5L4oCnp51eHvXObscIYRoNrVasRwkV1YW6ORqTFw64F599VXefvtt/va3v5Gdnc2rr77KokWLWLZsmWWcRYsWsXTpUlasWMGePXvw8/Nj2LBh1NTUWMYZO3Yshw4dYsuWLXz55Zd89913TJgwwRmz1KTyctN5AYGBFXKTUyFEqxUUZDpIrrTUNQLO9e4x3sCuXbu4++67GTlyJADx8fF8+OGH/PDDD4Cp9bZkyRJmzpzJ3XffDcAHH3xAZGQkGzZsYMyYMWRnZ5OWlsbevXvp378/AMuWLWPEiBEsXryYGPMp+E5UXm5qzvv7u06rUgghmsu8i8V0Vabzzi0GF2/B3XjjjWzbto2jR48C8NNPP/Hf//6XO+64A4CcnBx0Oh0pKSmW9wQFBTFgwADS09MBSE9PJzg42BJuACkpKajVavbs2dPkdGtraykrK7N6tKTKSm9AAk4I0bqZW3Dmyw46m0u34J577jnKysro1q0bGo0Gg8HA/PnzGTt2LAA6nQ6ASPO9Gn4TGRlpeU2n0xHR6OKOHh4ehIaGWsZpbOHChbz00kv2np1LqqgwdVEGBMg5cEKI1svfvxqAigp/lziS0qVbcB999BFr165l3bp17Nu3jzVr1rB48WLWrFnTotOdMWMGpaWllsfp06dbdHrmgPPzk4ATQrRe5oCrr/ekttbTydW4eAtu6tSpPPfcc4wZMwaAXr16cerUKRYuXMi4ceOI+u2+Mvn5+USb79fw2++9e/cGICoqioJGZx7q9XqKioos729Mq9Wi1TrmzrR6vYbqatO0TF2UrtG0F0KI5tJoFIKCoLT0wsFzzuTSLbiqqirUausSNRoNRqMRgISEBKKioti2bZvl9bKyMvbs2UNycjIAycnJlJSUkJGRYRln+/btGI1GBgwY4IC5uDzz+SLe3qDV1ju5GiGEuDphYaaf5p4pZ3LpFtxdd93F/Pnz6dChAz169GD//v28/vrrPPbYYwCoVCqefvppXn75ZRITE0lISGDWrFnExMQwatQoAJKSkhg+fDiPP/44K1asoL6+nkmTJjFmzBiXOIKyosJ0g8DQUCcXIoQQdhAaCidOXDg63JlcOuCWLVvGrFmzePLJJykoKCAmJoYnnniC2bNnW8aZNm0alZWVTJgwgZKSEgYPHkxaWhre3t6WcdauXcukSZMYMmQIarWa0aNHs3TpUmfM0kXKy/0ACTghhHuQFtwVCggIYMmSJSxZsuSS46hUKubOncvcuXMvOU5oaCjr1q1rgQqvnrkFFxLi5EKEEMIOzBvrsg9OUFkpLTghhPto2IJz9qkCEnBOVlEhASeEcB/BwaBSGTEYNJSXO7cWCTgnMhigqsq0I1a6KIUQ7kCjAT8/0yW7CgudW4sEnBOVlYGiqNBoDPj7O7saIYSwD/NlB4uKnFuHBJwTlZSYfvr61spdBIQQbsPf33RVJvN9Lp1FAs6JzAHn51dz2fGEEKI1MXdRmtdxziIB50QXWnAScEII9yEBJygtNf2UFpwQwp2YLxwvXZRtmHRRCiHckTngqqqgrs55dUjAOVHDg0yEEMJdeHnp8fIyXTzema04CTgnMRpNpwmAtOCEEO7HvF5z5n44CTgnqa7WoiigVhvw9nZiG14IIVqAOeCkBdcGVVaa7nbg51cl58AJIdyOK7TgbL6bQGVlJd9++y25ubnUNdqL+NRTT111Ye7OHHC+vlVOrkQIIezPz68aMAVcXJxzarAp4Pbv38+IESOoqqqisrKS0NBQzp8/j6+vLxERERJwV6Cq6kILTggh3E2r7aJ85plnuOuuuyguLsbHx4fdu3dz6tQp+vXrx+LFi+1do1uSFpwQwp017KJ01m1zbAq4AwcO8Oyzz6JWq9FoNNTW1hIbG8uiRYt4/vnn7V2jW6qq0gLg61vt5EqEEML+zAFXVwd1dZ5OqcGmgPP09EStNr01IiKC3NxcAIKCgjh9+rT9qnNj1dUScEII96XRKPia7gZGdbVz7u5t0z64Pn36sHfvXhITE7nllluYPXs258+f5x//+Ac9e/a0d41uR1EatuCqAG/nFiSEEC0gKMh0NZOqKl+Cgx1/OpRNLbgFCxYQHR0NwPz58wkJCWHixImcO3eOd955x64FuqO6Oi8MBg0APj5ykrcQwj0FBZl+VlW1ohZc//79Lc8jIiJIS0uzW0FtgfmP7ecHGo3RydUIIUTLCAw0/ayq8gVKHT59OdHbCcwBZ966EUIId9RqWnB9+/Zl27ZthISE0KdPH1SXufzGvn377FKcuzJtzVzYuhFCCHd0oQXn4gF39913o9WaDowYNWpUS9XTJpj/2BJwQgh31mpacHPmzGnyuWg+8yGz0kUphHBn5nVcdbUPRiccbmDTPri9e/eyZ8+ei4bv2bOHH3/88aqLcneyD04I0Rb4+4NKBYqipqbGy+HTtyngUlNTmzyh+8yZM6Smpl51Ue5OuiiFEG2BWn1hPWe+uIVDp2/Lm7Kysujbt+9Fw/v06UNWVtZVF+XOjEbpohRCtB0XDjRx/AUtbAo4rVZLfn7+RcPz8vLw8LD5DjxtQkWFqbmuUin4+zu7GiGEaFkXDjRpJS24oUOHMmPGDEpLL5y4V1JSwvPPP88f/vAHuxXnjsrKTD99fGpRy1mIQgg3d6EF5/iAs6m5tXjxYm6++Wbi4uLo06cPYLrDQGRkJP/4xz/sWqC7aRhwcg1KIYS7c2YLzqaAa9++PT///DNr167lp59+wsfHh0cffZQ//elPeHo657YIrYV1wAkhhHtrdQEH4Ofnx4QJE+xZS5tQXm766ePj+CtrCyGEo10IOMf3WNkccMeOHeObb76hoKAAY6Mz+GbPnn3VhZmdOXOG6dOns2nTJqqqqujcuTOrVq2yXPBZURTmzJnDypUrKSkpYdCgQbz99tskJiZaPqOoqIjJkyfzxRdfoFarGT16NG+++Sb+TjjK40LASQtOCOH+zPvgamu90OsdO22bAm7lypVMnDiR8PBwoqKirK5LqVKp7BZwxcXFDBo0iNtuu41NmzbRrl07jh07RkhIiGWcRYsWsXTpUtasWUNCQgKzZs1i2LBhZGVl4e1t2mIYO3YseXl5bNmyhfr6eh599FEmTJjAunXr7FJnc5i7KH19JeCEEO7Pxwc0Gj0Gg4dl/ecoNgXcyy+/zPz585k+fbq967Hy6quvEhsby6pVqyzDEhISLM8VRWHJkiXMnDmTu+++G4APPviAyMhINmzYwJgxY8jOziYtLY29e/daWn3Lli1jxIgRLF68mJiYmBadh8Yu7IOTLkohhPtTqcDXt5ry8gBKS023CXMUmw5ULy4u5r777rN3LRf5/PPP6d+/P/fddx8RERH06dOHlStXWl7PyclBp9ORkpJiGRYUFMSAAQNIT08HID09neDgYKt72KWkpKBWq5u83BhAbW0tZWVlVg97UBTpohRCtD2+vtUADm/B2RRw9913H5s3b7Z3LRc5ceKEZX/a119/zcSJE3nqqadYs2YNADqdDoDIyEir90VGRlpe0+l0REREWL3u4eFBaGioZZzGFi5cSFBQkOURGxtrl/mprdVY+qAl4IQQbYWvbxUApQ6+56lNXZSdO3dm1qxZ7N69m169el10asBTTz1ll+KMRiP9+/dnwYIFgOlSYJmZmaxYsYJx48bZZRpNmTFjBlOmTLH8XlZWZpeQq6w0LW6tthaNRrnqzxNCiNbAx8fUgmsVAffOO+/g7+/Pt99+y7fffmv1mkqlslvARUdH0717d6thSUlJfPLJJwBERUUBkJ+fT3R0tGWc/Px8evfubRmnoKDA6jP0ej1FRUWW9zem1Wot976zp4oK04aA+Y8thBBtgbO6KG0KuJycHHvX0aRBgwZx5MgRq2FHjx4lLi4OMB1wEhUVxbZt2yyBVlZWxp49e5g4cSIAycnJlJSUkJGRQb9+/QDYvn07RqORAQMGOGQ+zCorzQFX49DpCiGEMzmri/KqroZYV1fHkSNH0LfQyQ3PPPMMu3fvZsGCBRw/fpx169bxzjvvWG7Jo1KpePrpp3n55Zf5/PPPOXjwIA8//DAxMTGWu44nJSUxfPhwHn/8cX744Qd27tzJpEmTGDNmjMOPoLwQcNKCE0K0HeYWXKsIuKqqKsaPH4+vry89evQgNzcXgMmTJ/PKK6/Yrbjrr7+ezz77jA8//JCePXsyb948lixZwtixYy3jTJs2jcmTJzNhwgSuv/56KioqSEtLs5wDB7B27Vq6devGkCFDGDFiBIMHD+add96xW51XyrwPTgJOCNGWmAOurg5qax13lXmbuihnzJjBTz/9xI4dOxg+fLhleEpKCi+++CLPPfec3Qq88847ufPOOy/5ukqlYu7cucydO/eS44SGhjrlpO7GLuyDky5KIUTb4eFhwMurnro6z9/Wg445itymgNuwYQP/+te/GDhwoNVVTHr06MEvv/xit+LcjbmL0rw1I4QQbYWvb63DA86mtuK5c+cuOrcMoLKy0irwhDXpohRCtFXmc3/NG/qOYFPA9e/fn6+++sryuznU3n33XZKTk+1TmZupqVFRW2sOOOmiFEK0Lc4IOJu6KBcsWMAdd9xBVlYWer2eN998k6ysLHbt2nXReXHCpKDA9Ef19ARPz3onVyOEEI5lvsB8RYXNN7FpNptacIMHD+bAgQPo9Xp69erF5s2biYiIID093XKumbCWn2/6owYEmC4+KoQQbUmracEBdOrUyerCx+Ly8vNNf1TzvZGEEKItMd9BxXw0uSPYFHDm894upUOHDjYV487MXZQScEKItsjcRenyLbj4+PjLHi1pMBhsLshdFRRc6KIUQoi2xtxFWVenoarKMSd72xRw+/fvt/q9vr6e/fv38/rrrzN//ny7FOZupAUnhGjLPD0NeHmZrmZiPiahpdk0leuuu+6iYf379ycmJoa//vWv3HvvvVddmLsx74OTFpwQoq0KDITz5y+sD1uaXduJXbt2Ze/evfb8SLchB5kIIdo68/rP3KPV0mxqwZU1uqmPoijk5eXx4osvkpiYaJfC3InBAOfPmxZ1YKDj74kkhBCuwBxwjmrB2RRwwcHBFx1koigKsbGxrF+/3i6FuZP8fDAYVKhUCn5+chKcEKJtMu+icel9cNu3b7cKOLVaTbt27ejcuTMeHo47S721OHPG9NPXV49a7bhDZIUQwpW0ihbcrbfeaucy3Js54Pz86gEJOCFE2+TogLPpIJOFCxfy/vvvXzT8/fff59VXX73qotzNr7+afpoCTggh2qZWEXB///vf6dat20XDe/TowYoVK666KHdjbsH5++udW4gQQjhRaCgMHZrLm2+ecsj0bAo4nU5HdHT0RcPbtWtHXl7eVRflbubOhc2bj9CnzzlnlyKEEE7j5QWdOpXRu7dj7olpU8DFxsayc+fOi4bv3LmTmJiYqy7K3Xh6QnR0PX5+0oITQghHsekgk8cff5ynn36a+vp6br/9dgC2bdvGtGnTePbZZ+1aoBBCCGELmwJu6tSpFBYW8uSTT1JXZ7oFgre3N9OnT2fGjBl2LVAIIYSwhU0Bp1KpePXVV5k1axbZ2dn4+PiQmJiIVqu1d31CCCGETa7qWpQ6nY6ioiI6deqEVqtFURR71SWEEEJcFZsCrrCwkCFDhtClSxdGjBhhOXJy/Pjxsg9OCCGES7Ap4J555hk8PT3Jzc3F19fXMvyBBx4gLS3NbsUJIYQQtrJpH9zmzZv5+uuvueaaa6yGJyYmcuqUY07gE0IIIS7HphZcZWWlVcvNrKioSA40EUII4RJsCribbrqJDz74wPK7SqXCaDSyaNEibrvtNrsVJ4QQQtjKpi7KRYsWMWTIEH788Ufq6uqYNm0ahw4doqioqMkrnAghhBCOZlMLrmfPnhw9epTBgwdz9913U1lZyb333sv+/fvp1KmTvWsUQgghmq3ZLbj6+nqGDx/OihUreOGFF1qiJiGEEOKqNbsF5+npyc8//9wStQghhBB2Y1MX5Z///Gfee+89e9cihBBC2I1NAafX63n77bfp378/TzzxBFOmTLF6tJRXXnkFlUrF008/bRlWU1NDamoqYWFh+Pv7M3r0aPLz863el5uby8iRI/H19SUiIoKpU6ei18uta4QQwp01ax/ciRMniI+PJzMzk759+wJw9OhRq3FUKpX9qmtg7969/P3vf+faa6+1Gv7MM8/w1Vdf8fHHHxMUFMSkSZO49957LUdzGgwGRo4cSVRUFLt27SIvL4+HH34YT09PFixY0CK1CiGEcL5mBVxiYiJ5eXl88803gOnSXEuXLiUyMrJFijOrqKhg7NixrFy5kpdfftkyvLS0lPfee49169ZZ7ku3atUqkpKS2L17NwMHDmTz5s1kZWWxdetWIiMj6d27N/PmzWP69Om8+OKLeHl5tWjtQgghnKNZXZSN7xawadMmKisr7VpQU1JTUxk5ciQpKSlWwzMyMqivr7ca3q1bNzp06EB6ejoA6enp9OrVyyqEhw0bRllZGYcOHWpyerW1tZSVlVk9hBBCtC42neht5ojb46xfv559+/axd+/ei17T6XR4eXkRHBxsNTwyMhKdTmcZp3EL0/y7eZzGFi5cyEsvvWSH6oUQQjhLs1pwKpXqon1sLbXPDeD06dP85S9/Ye3atXh7e7fYdBqbMWMGpaWllsfp06cdNm0hhBD20awWnKIoPPLII5YLKtfU1PB///d/+Pn5WY336aef2qW4jIwMCgoKLAe0gOmgke+++46//e1vfP3119TV1VFSUmLVisvPzycqKgqAqKgofvjhB6vPNR9laR6nMa1WKxeNFkKIVq5ZATdu3Dir3//85z/btZjGhgwZwsGDB62GPfroo3Tr1o3p06cTGxuLp6cn27ZtY/To0QAcOXKE3NxckpOTAUhOTmb+/PkUFBQQEREBwJYtWwgMDKR79+4tWr8QQgjnaVbArVq1qqXqaFJAQAA9e/a0Gubn50dYWJhl+Pjx45kyZQqhoaEEBgYyefJkkpOTGThwIABDhw6le/fuPPTQQyxatAidTsfMmTNJTU2VVpoQQrixqzrIxBW88cYbqNVqRo8eTW1tLcOGDeOtt96yvK7RaPjyyy+ZOHEiycnJ+Pn5MW7cOObOnevEqoUQQrS0VhdwO3bssPrd29ub5cuXs3z58ku+Jy4ujo0bN7ZwZUIIIVyJTZfqEkIIIVydBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySBJwQQgi3JAEnhBDCLUnACSGEcEsScEIIIdySSwfcwoULuf766wkICCAiIoJRo0Zx5MgRq3FqampITU0lLCwMf39/Ro8eTX5+vtU4ubm5jBw5El9fXyIiIpg6dSp6vd6RsyKEEMLBXDrgvv32W1JTU9m9ezdbtmyhvr6eoUOHUllZaRnnmWee4YsvvuDjjz/m22+/5ezZs9x7772W1w0GAyNHjqSuro5du3axZs0aVq9ezezZs50xS0IIIRzEw9kFXE5aWprV76tXryYiIoKMjAxuvvlmSktLee+991i3bh233347AKtWrSIpKYndu3czcOBANm/eTFZWFlu3biUyMpLevXszb948pk+fzosvvoiXl5czZk0IIUQLc+kWXGOlpaUAhIaGApCRkUF9fT0pKSmWcbp160aHDh1IT08HID09nV69ehEZGWkZZ9iwYZSVlXHo0KEmp1NbW0tZWZnVQwghROvSagLOaDTy9NNPM2jQIHr27AmATqfDy8uL4OBgq3EjIyPR6XSWcRqGm/l182tNWbhwIUFBQZZHbGysnedGCCFES2s1AZeamkpmZibr169v8WnNmDGD0tJSy+P06dMtPk0hhBD25dL74MwmTZrEl19+yXfffcc111xjGR4VFUVdXR0lJSVWrbj8/HyioqIs4/zwww9Wn2c+ytI8TmNarRatVmvnuRBCCOFILt2CUxSFSZMm8dlnn7F9+3YSEhKsXu/Xrx+enp5s27bNMuzIkSPk5uaSnJwMQHJyMgcPHqSgoMAyzpYtWwgMDKR79+6OmREhhBAO59ItuNTUVNatW8d//vMfAgICLPvMgoKC8PHxISgoiPHjxzNlyhRCQ0MJDAxk8uTJJCcnM3DgQACGDh1K9+7deeihh1i0aBE6nY6ZM2eSmpoqrTQhhHBjLh1wb7/9NgC33nqr1fBVq1bxyCOPAPDGG2+gVqsZPXo0tbW1DBs2jLfeessyrkaj4csvv2TixIkkJyfj5+fHuHHjmDt3rqNmQwghhBO4dMApivK743h7e7N8+XKWL19+yXHi4uLYuHGjPUsTQgjh4lx6H5wQQghhKwk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4pTYVcMuXLyc+Ph5vb28GDBjADz/84OyShBBCtJA2E3D/+te/mDJlCnPmzGHfvn1cd911DBs2jIKCAmeXJoQQogW0mYB7/fXXefzxx3n00Ufp3r07K1aswNfXl/fff9/ZpQkhhGgBHs4uwBHq6urIyMhgxowZlmFqtZqUlBTS09MvGr+2tpba2lrL76WlpQCUlZXZXENFRQU63S/U1VVQWHgECOLXX7VX9Bxwq/dInc5/j9TZNut0hXkrKvqFiopOV7U+BQgICEClUl12nDYRcOfPn8dgMBAZGWk1PDIyksOHD180/sKFC3nppZcuGh4bG9tiNQohRFvx2WdX/xmlpaUEBgZedpw2EXDNNWPGDKZMmWL53Wg0UlRURFhY2O9uMVxKWVkZsbGxnD59+nf/KO6orc8/yDIAWQZtff7BfssgICDgd8dpEwEXHh6ORqMhPz/fanh+fj5RUVEXja/VatFqtVbDgoOD7VJLYGBgm/1ig8w/yDIAWQZtff7BMcugTRxk4uXlRb9+/di2bZtlmNFoZNu2bSQnJzuxMiGEEC2lTbTgAKZMmcK4cePo378/N9xwA0uWLKGyspJHH33U2aUJIYRoAW0m4B544AHOnTvH7Nmz0el09O7dm7S0tIsOPGkpWq2WOXPmXNT12Va09fkHWQYgy6Ctzz84dhmoFEVRWnwqQgghhIO1iX1wQggh2h4JOCGEEG5JAk4IIYRbkoATQgjhliTg7Ki5t+P5+OOP6datG97e3vTq1YuNGzc6qNKW0Zz5X7lyJTfddBMhISGEhISQkpLiFrcvsvWWTOvXr0elUjFq1KiWLbCFNXf+S0pKSE1NJTo6Gq1WS5cuXdrU/wHAkiVL6Nq1Kz4+PsTGxvLMM89QU1PjoGrt67vvvuOuu+4iJiYGlUrFhg0bfvc9O3bsoG/fvmi1Wjp37szq1avtV5Ai7GL9+vWKl5eX8v777yuHDh1SHn/8cSU4OFjJz89vcvydO3cqGo1GWbRokZKVlaXMnDlT8fT0VA4ePOjgyu2jufP/4IMPKsuXL1f279+vZGdnK4888ogSFBSk/Prrrw6u3H6auwzMcnJylPbt2ys33XSTcvfddzum2BbQ3Pmvra1V+vfvr4wYMUL573//q+Tk5Cg7duxQDhw44ODK7ae5y2Dt2rWKVqtV1q5dq+Tk5Chff/21Eh0drTzzzDMOrtw+Nm7cqLzwwgvKp59+qgDKZ599dtnxT5w4ofj6+ipTpkxRsrKylGXLlikajUZJS0uzSz0ScHZyww03KKmpqZbfDQaDEhMToyxcuLDJ8e+//35l5MiRVsMGDBigPPHEEy1aZ0tp7vw3ptfrlYCAAGXNmjUtVWKLs2UZ6PV65cYbb1TeffddZdy4ca064Jo7/2+//bbSsWNHpa6uzlEltrjmLoPU1FTl9ttvtxo2ZcoUZdCgQS1apyNcScBNmzZN6dGjh9WwBx54QBk2bJhdapAuSjsw344nJSXFMuxyt+MBSE9PtxofYNiwYZcc35XZMv+NVVVVUV9fT2hoaEuV2aJsXQZz584lIiKC8ePHO6LMFmPL/H/++eckJyeTmppKZGQkPXv2ZMGCBRgMBkeVbVe2LIMbb7yRjIwMSzfmiRMn2LhxIyNGjHBIzc7W0uvBNnMlk5bU3NvxAOh0uibH1+l0LVZnS7Fl/hubPn06MTExF33ZWwtblsF///tf3nvvPQ4cOOCACluWLfN/4sQJtm/fztixY9m4cSPHjx/nySefpL6+njlz5jiibLuyZRk8+OCDnD9/nsGDB6MoCnq9nv/7v//j+eefd0TJTnep9WBZWRnV1dX4+Phc1edLC0443SuvvML69ev57LPP8Pb2dnY5DlFeXs5DDz3EypUrCQ8Pd3Y5TmE0GomIiOCdd96hX79+PPDAA7zwwgusWLHC2aU5zI4dO1iwYAFvvfUW+/bt49NPP+Wrr75i3rx5zi7NLUgLzg6aezsegKioqGaN78psmX+zxYsX88orr7B161auvfbaliyzRTV3Gfzyyy+cPHmSu+66yzLMaDQC4OHhwZEjR+jUqVPLFm1HtnwHoqOj8fT0RKPRWIYlJSWh0+moq6vDy8urRWu2N1uWwaxZs3jooYf43//9XwB69epFZWUlEyZM4IUXXkCtdu82yKXWg4GBgVfdegNpwdmFLbfjSU5OthofYMuWLa3y9j223o5o0aJFzJs3j7S0NPr37++IUltMc5dBt27dOHjwIAcOHLA8/vjHP3Lbbbdx4MCBVnf3eFu+A4MGDeL48eOWYAc4evQo0dHRrS7cwLZlUFVVdVGImQNfaQOXCW7x9aBdDlURyvr16xWtVqusXr1aycrKUiZMmKAEBwcrOp1OURRFeeihh5TnnnvOMv7OnTsVDw8PZfHixUp2drYyZ86cVn+aQHPm/5VXXlG8vLyUf//730peXp7lUV5e7qxZuGrNXQaNtfajKJs7/7m5uUpAQIAyadIk5ciRI8qXX36pREREKC+//LKzZuGqNXcZzJkzRwkICFA+/PBD5cSJE8rmzZuVTp06Kffff7+zZuGqlJeXK/v371f279+vAMrrr7+u7N+/Xzl16pSiKIry3HPPKQ899JBlfPNpAlOnTlWys7OV5cuXy2kCrmrZsmVKhw4dFC8vL+WGG25Qdu/ebXntlltuUcaNG2c1/kcffaR06dJF8fLyUnr06KF89dVXDq7Yvpoz/3FxcQpw0WPOnDmOL9yOmvsdaKi1B5yiNH/+d+3apQwYMEDRarVKx44dlfnz5yt6vd7BVdtXc5ZBfX298uKLLyqdOnVSvL29ldjYWOXJJ59UiouLHV+4HXzzzTdN/l+b53ncuHHKLbfcctF7evfurXh5eSkdO3ZUVq1aZbd65HY5Qggh3JLsgxNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgghhFuSgBNCCOGWJOCEEEK4JQk4IYQQbkkCTgg3VVNTw/z58zl+/LizSxHCKSTgRJujUqnYsGGD3T/31ltv5emnn7b8Hh8fz5IlS+w+nYYeeeQRRo0a1eRrTz31FMePH6dz584tWkNz7NixA5VKRUlJiWXYhg0b6Ny5MxqNxmr5CXHV7HZNFCGcaNy4cZbLAnl4eCgRERFKSkqK8t577ykGg8Fq3Ly8PKWmpuaKPpcruCuxWWFhoVJWVmb5PS4uTnnjjTeudBZsUlJS0uRlnf75z38qf/jDH+xyt+ycnBwFUPbv33/Ra7fccovyl7/85Yo/q7a2VsnLy1OMRqNlWEREhDJ9+nTlzJkzVstPiKslLTjhNoYPH05eXh4nT55k06ZN3HbbbfzlL3/hzjvvRK/XW8aLiopCq9Xabbp1dXUAhIaGEhAQYLfPvRJBQUEEBwdfNHzs2LFs3rwZT09Ph9bze7y8vIiKikKlUgFQUVFBQUEBw4YNIyYmxublZ/4bCNGQBJxwG1qtlqioKNq3b0/fvn15/vnn+c9//sOmTZtYvXq1ZbyGXZR1dXVMmjSJ6OhovL29iYuLY+HChYCpixHgnnvuQaVSWX5/8cUX6d27N++++y4JCQmWm7Q27qIE041N//SnP+Hn50f79u1Zvny55bWTJ0+iUqms7uhdUlKCSqVix44dlmGHDh3izjvvJDAwkICAAG666SZ++eUX4OIuytraWp566ikiIiLw9vZm8ODB7N271/K6uYtw27Zt9O/fH19fX2688UaOHDliwxK/mEql4t133+Wee+7B19eXxMREPv/884umX1JSwo4dOyyBdvvtt1vN9yeffEKPHj3QarXEx8fz2muvWU0nPj6eefPm8fDDDxMYGMiECRNYvXo1wcHBfPnll3Tt2hVfX1/+53/+h6qqKtasWUN8fDwhISE89dRTGAwGq2X2//7f/6N9+/b4+fkxYMAAq+UvWi8JOOHWbr/9dq677jo+/fTTJl9funQpn3/+OR999BFHjhxh7dq1liAzB8OqVavIy8uzCorjx4/zySef8Omnn1oFVGN//etfue6669i/fz/PPfccf/nLX9iyZcsV13/mzBluvvlmtFot27dvJyMjg8cee8yqRdrQtGnT+OSTT1izZg379u2jc+fODBs2jKKiIqvxXnjhBV577TV+/PFHPDw8eOyxx664pt/z0ksvcf/99/Pzzz8zYsQIxo4de9H0Aatg/eSTT8jLy+PGG28kIyOD+++/nzFjxnDw4EFefPFFZs2aZbWRAqab5ZqX7axZswDT/dWWLl3K+vXrSUtLY8eOHdxzzz1s3LiRjRs38o9//IO///3v/Pvf/7Z8zqRJk0hPT2f9+vX8/PPP3HfffQwfPpxjx47ZbZkIJ3F2H6kQ9nC5W8088MADSlJSkuV3GuxXmzx5snL77bdb7RNqiCb2wZnv3VdQUGA1vPH+qLi4OGX48OEX1XLHHXcoitL0vq3i4mIFUL755htFURRlxowZSkJCwiX3pTWc74qKCsXT01NZu3at5fW6ujolJiZGWbRokaIoF25nsnXrVss4X331lQIo1dXVTU6jOfvgAGXmzJmW3ysqKhRA2bRpk9X0zfsNG8+voijKgw8+qPzhD3+wms7UqVOV7t27W36Pi4tTRo0aZTXOqlWrFEA5fvy4ZdgTTzyh+Pr6Wt1ncNiwYcoTTzyhKIqinDp1StFoNMqZM2esPmvIkCHKjBkzmlweovWQFpxwe4qiWPb5NPbII49w4MABunbtylNPPcXmzZuv6DPj4uJo167d747X+M7EycnJZGdnX9E0AA4cOMBNN910RfvSfvnlF+rr6xk0aJBlmKenJzfccMNF07z22mstz6OjowEoKCi44roup+Fn+/n5ERgY2KzPzs7OtpoHMN39+9ixY1Zdi03dBd7X15dOnTpZfo+MjCQ+Ph5/f3+rYeZ6Dh48iMFgoEuXLvj7+1se3377raUbWLReHs4uQIiWlp2dTUJCQpOv9e3bl5ycHDZt2sTWrVu5//77SUlJserCaoqfn99V16VWm7YvlQa3ZKyvr7cax8fH56qn05SGgWkOf6PR2OS4gYGBAJSWll70WklJCUFBQZf8bPPnX+qzr0ZTf4Ompn25eioqKtBoNGRkZKDRaKzGaxiKonWSFpxwa9u3b+fgwYOMHj36kuMEBgbywAMPsHLlSv71r3/xySefWPYZeXp6WrUammv37t0X/Z6UlARgaQHm5eVZXm+8P+/aa6/l+++/vyj4mtKpUye8vLzYuXOnZVh9fT179+6le/futs4CoaGhhIeHk5GRYTW8rKyM48eP06VLF5s/uylJSUlW8wCwc+dOunTpclEIXa0+ffpgMBgoKCigc+fOVo+oqCi7Tks4nrTghNuora1Fp9NhMBjIz88nLS2NhQsXcuedd/Lwww83+Z7XX3+d6Oho+vTpg1qt5uOPPyYqKspy6H18fDzbtm1j0KBBaLVaQkJCmlXTzp07WbRoEaNGjWLLli18/PHHfPXVV4CpdTZw4EBeeeUVEhISKCgoYObMmVbvnzRpEsuWLWPMmDHMmDGDoKAgdu/ezQ033EDXrl2txvXz82PixIlMnTqV0NBQOnTowKJFi6iqqmL8+PHNqruxKVOmsGDBAiIjIxk4cCCFhYXMmzePdu3ace+9917VZzf27LPPcv311zNv3jweeOAB0tPT+dvf/sZbb71l1+kAdOnShbFjx/Lwww/z2muv0adPH86dO8e2bdu49tprGTlypN2nKRxHAk64jbS0NKKjo/Hw8CAkJITrrruOpUuXMm7cOEt3YGMBAQEsWrSIY8eOodFouP7669m4caNl/Ndee40pU6awcuVK2rdvz8mTJ5tV07PPPsuPP/7ISy+9RGBgIK+//jrDhg2zvP7+++8zfvx4+vXrR9euXVm0aBFDhw61vB4WFsb27duZOnUqt9xyCxqNht69e1+0j8rslVdewWg08tBDD1FeXk7//v35+uuvmx3MjU2bNg1/f39effVVfvnlF0JDQxk0aBDffPON3btR+/bty0cffcTs2bOZN28e0dHRzJ07l0ceecSu0zFbtWoVL7/8Ms8++yxnzpwhPDycgQMHcuedd7bI9ITjqJSGOwCEEEIINyH74IQQQrglCTghhBBuSQJOCCGEW5KAE0II4ZYk4IQQQrglCTghhBBuSQJOCCGEW5KAE0II4ZYk4IQQQrglCTghhBBuSQJOCCGEW/r/13Ryq1frZ2gAAAAASUVORK5CYII=\n" 209 | }, 210 | "metadata": {} 211 | } 212 | ] 213 | }, 214 | { 215 | "cell_type": "markdown", 216 | "metadata": { 217 | "id": "BSgHnlLujImH" 218 | }, 219 | "source": [ 220 | "## 2. Transformación Box - Muller\n", 221 | "\n", 222 | "\n", 223 | "$$x = r\\cos(\\theta) = \\sqrt{-2ln(x_1)}\\cos(2\\pi x_2)$$\n", 224 | "\n", 225 | "\n", 226 | "$$y = r\\sin(\\theta) =\\sqrt{-2ln(x_1)}\\sin(2\\pi x_2)$$\n", 227 | "\n", 228 | "\n", 229 | "

\n", 230 | "\n", 231 | "

" 232 | ] 233 | }, 234 | { 235 | "cell_type": "code", 236 | "metadata": { 237 | "id": "zzxYTUgz5jD-" 238 | }, 239 | "source": [ 240 | "def transformacion_gaussiana(u1,u2):\n", 241 | " ''' Función para transformar dos variables independientes\n", 242 | " con valores entre 0 y 1 con distribución uniforme, a dos variables\n", 243 | " independientes con distribución gaussiana, utilizando la transformación\n", 244 | " Box-Muller'''\n", 245 | "\n", 246 | " r = sqrt(-2*log(u1))\n", 247 | " theta = 2*pi*u2\n", 248 | "\n", 249 | " x = r * cos(theta)\n", 250 | " y = r * sin(theta)\n", 251 | "\n", 252 | " return x, y" 253 | ], 254 | "execution_count": null, 255 | "outputs": [] 256 | }, 257 | { 258 | "cell_type": "code", 259 | "metadata": { 260 | "id": "9kNGYo_Dk5RK", 261 | "colab": { 262 | "base_uri": "https://localhost:8080/", 263 | "height": 462 264 | }, 265 | "outputId": "fcdfe892-ad93-45a1-e91c-8ebf75b17339" 266 | }, 267 | "source": [ 268 | "n = 1000\n", 269 | "\n", 270 | "var_u1 = np.array([genera_aleatorios() for i in range(n)])\n", 271 | "var_u2 = np.array([genera_aleatorios() for i in range(n)])\n", 272 | "\n", 273 | "\n", 274 | "x, y = transformacion_gaussiana(var_u1, var_u2)\n", 275 | "\n", 276 | "print('La media de x es {0:.2f},'\\\n", 277 | " ' y la desviación estándar es: {1:.2f}'.format(x.mean(), x.std()))\n", 278 | "print('La media de y es {0:.2f},'\\\n", 279 | " ' y la desviación estándar es: {1:.2f}'.format(y.mean(), y.std()))\n", 280 | "\n", 281 | "\n", 282 | "sns.jointplot(x=x, y=y, kind='scatter', color='darkcyan', s=2, height=4)\n", 283 | "plt.show()" 284 | ], 285 | "execution_count": null, 286 | "outputs": [ 287 | { 288 | "output_type": "stream", 289 | "name": "stdout", 290 | "text": [ 291 | "La media de x es 0.02, y la desviación estándar es: 1.00\n", 292 | "La media de y es -0.04, y la desviación estándar es: 1.01\n" 293 | ] 294 | }, 295 | { 296 | "output_type": "display_data", 297 | "data": { 298 | "text/plain": [ 299 | "
" 300 | ], 301 | "image/png": "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\n" 302 | }, 303 | "metadata": {} 304 | } 305 | ] 306 | } 307 | ] 308 | } --------------------------------------------------------------------------------