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Rolando Mantilla
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Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 15 (1), 2018
Tabla 7:
Predicciones al periodo 10
Usuario
Predicci´on Observado Error Error%
a t=10
a t=10
@malonebarry
810,4
771
39,4 5,10 %
@eugenegu
788,2
876
-87,8 -10,00 %
@Telegraph
627,6
606
21,6 3,60 %
@BBCBreaking
525,6
499
26,6 5,30 %
@Kasparov63
489,1
471
18,1 3,80 %
@StephenMilIer
447,4
435
12,4 2,90 %
@CaliConsrvative
403,7
383
20,7 5,40 %
@AJEnglish
312
319
-7 -2,20 %
@MothershipSG
252,2
250
2,2 0,90 %
@1776Stonewall
224,4
267
-42,6 -16,00 %
El MSE total asciende a 3,42. Resulta tambi´en interesante analizar los estad´ısticos des-
criptivos de E que se aprecian en la Tabla 8, observando que en el rango intercuart´ılico para
los errores individuales es 0 en el total de los valores, incluyendo al promedio y la mediana,
hablando de que la mayor´ıa de los errores de la predicci´on son 0. No obstante, tambi´en se
pueden ver errores de magnitud considerable pero que al ser poco frecuentes no afectan ma-
yormente al estad´ıstico MSE de errores global del m´etodo predictivo. En general se puede
ver que el m´etodo presenta una buena capacidad predictiva
Tabla 8:
Estad´ısticos del los errores
Estad´ıstico Valor E
M´ın.
-125,0
1er. Cuartil
0,0
Mediana
0,0
Promedio
0,0
2do. Cuartil
0,0
M´ax.
39,4
5 Conclusiones
Los an´alisis de redes sociales han cobrado mucha vigencia debido a la interacci´on que generan
las nuevas formas de comunicaci´on en la sociedad. Es as´ı como Twitter, tiene mucha vigencia
el ´ambito pol´ıtico, empresarial, social, etc. Por ello, es necesario entender, en el ´ambito
colectivo, el impacto de los usuarios respecto a los temas que resulten de inter´es.
Para esto, la teor´ıa de grafos resulta de gran utilidad ya que permite entender la com-
posici´on de las redes e identificar a los usuarios m´as importantes, sobre todo a trav´es de
las medidas de centralidad. Adicionalmente, la combinaci´on de estas t´ecnicas con t´ecnicas
predictivas, como la de la matriz estoc´astica que ensayamos, puede llevar a tener una gran