 Y ya para finalizar vamos a proponer un último modelo que es exactamente igual a anterior, es decir, vamos a aislar tanto a personas sanas como enfermas, pero en este caso vamos a tener en cuenta que hay personas que no cumplen. Hemos definido un nuevo parámetro aquí que es porcentaje, que cumplen, es decir, porcentaje de personas que cumplen con las medidas, vamos a poner por ejemplo un 90% 91 y comenzamos con el porcentaje de San igual a 95, como hemos hecho en las anteriores simulaciones. Bien, entonces cuando eso ocurre, vamos a comenzar la simulación, vamos a ponerlo aquí en más grandecitos, vemos que veremos que ya el máximo de contagiado disminuye mucho y además que la simulación tarda más tiempo, es decir, eso significa que se está planando la curva y que además el máximo pues se ha bajado, que comienza de nuevo a subir el porcentaje de sanos y entonces bueno, aunque hay un 10% de personas que no están cumpliendo, pues se aplana bastante la curva de contagio, como vamos a ver después en las gráficas que se sacan de esta tabla. Bien, ahora vamos a suponer que es el 50% o el 60% incluso por ciento las personas que cumplen las medidas y que el otro 40%, bueno, no se los creen, no tienen ganas de hacerlo, no pueden, lo que sea. Comenzamos la simulación y veremos cómo ahora el porcentaje de sanos va a llegar a ser más bajo, es decir, de nuevo a ver mucho más contagio y además la simulación va a durar menos, lo que significa que bueno, que es más acusada, es más estrecha la curva, hemos llegado hasta aquí, hasta 65% de sanos. Obviamente el que la gente cumpla más o cumpla menos pues va a determinar que se aplane más o menos esa curva de contagio, como muestra la simulación. Y ahora para finalizar, pues veremos esto mismo pero representando la curva que se obtiene con estas tablas. Ejecutando varias veces esta simulación con el modelo último en el que se tienen cuenta el porcentaje de personas que no cumplen con las medidas, obtenemos ese conjunto de gráficas que he ejecutado cuatro simulaciones. La primera de ellas está azul, que bueno, se está un poco eclipsada por la morada pero se ve aquí un poquito el pico pues se ha hecho sin medida de aislamiento y vemos que es una curva bastante estrecha y que alcanza a muchas personas. Bien, la siguiente que es la roja la hemos ejecutado con medidas, es la mientras 100%, todo cumple y vemos que se aplana bastante y que alcanza a muchos menos, pero a medida que hay menos gente que cumple pues obviamente vemos que el número de personas que son afectadas por el virus aumenta y además la curva también se hace más estrecha y por tanto la tasa de contagio es más alta provocando ese colapso del sistema sanitario que se pretende evitar. Ya cuando estamos al 50% de gente que no está cumpliendo prácticamente lo que se obtiene es la misma curva que si no tomásemos medida de aislamiento. Y bueno, esas son las conclusiones que se sacan con estos modelos muy sencillos que hemos elaborado refinando cada vez más con unas cuantas hipótesis que obviamente no reproducen la realidad 100% que son una extracción perdón de la realidad pero que casan bastante bien con las gráficas que estamos viendo estos días que nos muestran los expertos en este tema estos días. Por tanto vemos cómo las simulaciones incluso estas que son relativamente sencilla pues nos pueden dar bastante idea de cómo funcionan fenómenos que son más o menos complejos y además mientras estamos realizándola mientras estamos desarrollándola pues contribuimos, fomentamos el pensamiento computacional y bueno al final como conclusión pues hemos llegado a que la única medida efectiva para frenar esa curva de contagio es el aislamiento total de todas las personas y por supuesto que se cumpla en la medida de lo posible puesto que si hay muchas personas que no cumplen las medidas van a ser bastante ineficaces. Finalmente me gustaría aclarar que todo esto que hemos hecho nos deja de ser un ejercicio de programación, un ejercicio académico con el que en efecto hemos pretendido entender mejor cómo funciona una epidemia por virus pero no podemos decir que esto sea una verdad absoluta ni que esto sea pues unas reglas que estamos dando oficialmente desde aquí ya que yo no soy ningún experto ni en biología ni en epidemiología ni ninguna cuestión sanitaria y lo que hemos intentado ha sido simplemente pues ver cómo construyendo un modelo y haciendo una simulación sobre ese modelo podemos fomentar el pensamiento computacional y además podemos llegar a entender mejor ciertos fenómenos en este caso pues la epidemia por un virus que es algo que nos preocupa actualmente por la situación en la que estamos pero obviamente únicamente los expertos a través de las instituciones oficiales son los que tienen autoridad para decir qué es lo que debemos hacer y es a ello a quien debemos realmente escuchar eso sí hemos visto que lo que nos están diciendo esos expertos las medidas que nos están haciendo llegar que nos están recomendando esos expertos casan muy bien con las conclusiones que se extraen a través de estas simulaciones que hemos ido realizando a lo largo del recurso espero que os haya gustado y eso es todo