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Noelia Cáceres Sánchez TESIS DOCTORAL - Universidad de Sevilla

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100 ESTIMACIÓN DE MATRICES DE MOVILIDAD MEDIANTE DATOS DE TELEFONÍA MÓVIL<br />

porcentaje. Analizando la distribución <strong>de</strong> frecuencias <strong>de</strong>l error relativo en valor absoluto para<br />

cada uno <strong>de</strong> los mo<strong>de</strong>los, los percentiles alcanzados se muestran en la siguiente tabla:<br />

Tabla 4-5: Percentiles <strong>de</strong>l error relativo en valor absoluto para cada mo<strong>de</strong>lo.<br />

Percentiles Mo<strong>de</strong>lo 1 Mo<strong>de</strong>lo 2 Mo<strong>de</strong>lo 3 Mo<strong>de</strong>lo 4 Mo<strong>de</strong>lo 5 Mo<strong>de</strong>lo 6<br />

25 0,0799 0,0769 0,0763 0,0777 0,0799 0,0772<br />

30 0,0982 0,0933 0,0933 0,096 0,0967 0,0938<br />

50 0,2039 0,1694 0,1694 0,1763 0,1783 0,1646<br />

60 0,26 0,2141 0,2121 0,2286 0,2246 0,212<br />

75 0,3596 0,3076 0,3034 0,3351 0,3311 0,2986<br />

85 0,4298 0,379 0,3791 0,4117 0,4113 0,3703<br />

100 0,9765 0,83 0,8492 1,0723 1,0103 0,9985<br />

Los mejores mo<strong>de</strong>los serán aquellos que posean valores más pequeños <strong>de</strong> error relativo en valor<br />

absoluto para cada uno <strong>de</strong> los percentiles. Numéricamente, se observa que los mo<strong>de</strong>los 6, 3 y 2<br />

<strong>de</strong>stacan en estos términos respecto a los <strong>de</strong>más. En ellos, por ejemplo, el percentil 60 refleja<br />

que el 60% <strong>de</strong> las predicciones alcanzaron errores relativos en valor absoluto inferiores a 0.21.<br />

Esto también se aprecia más claramente a nivel gráfico. En este sentido, la Figura 4-20 muestra<br />

la distribución acumulada <strong>de</strong>l error relativo en valor absoluto conseguido por cada mo<strong>de</strong>lo. El<br />

eje vertical está graduado en percentiles, por ello la mediana se alcanza en el percentil 50. Se<br />

observa que los mejores mo<strong>de</strong>los son, por or<strong>de</strong>n <strong>de</strong> preferencia, el mo<strong>de</strong>lo 6, el 3 y el 2, dado<br />

que la curva para el resto <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>los es visiblemente inferior a la <strong>de</strong> esos tres mo<strong>de</strong>los.<br />

Percentiles<br />

Percentiles<br />

100<br />

75<br />

50<br />

25<br />

0 10 20 30 80 50 60 70 80 90 100 110 120<br />

era = error relativo absoluto [%]<br />

90<br />

85<br />

80<br />

75<br />

70<br />

65<br />

60<br />

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30<br />

era = error relativo absoluto [%]<br />

y1 =a·f �<br />

v<br />

·gll<br />

� y2 =(a+b·x)·f �<br />

v<br />

·gll<br />

� y3 =(a+b·x+c·x 2 )·f �<br />

v<br />

·gll<br />

� y4 =(a+b·x) y5 =(a+b·x+c·x 2 ) y6 = f (x,ti ,k))<br />

Figura 4-20: Distribución acumulada <strong>de</strong>l valor absoluto <strong>de</strong>l error relativo en porcentajes (arriba).<br />

Zoom en torno a los valores <strong>de</strong> error relativo absoluto 15-30% (abajo).

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