Matemáticas, ¿fórmula - cómo se ejecuta?

  • Autor Autor ramonjosegn
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ramonjosegn

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Chicos acá sigo de cabezota intentando encontrar una fórmula que aplique para saber a qué hora pasa un bus

Encontré de casualidad el siguiente documento y la fórmula me ha parecido muy sencilla, pero le faltan puntuaciones y no me queda muy claro cómo es el desarrollo ni de dónde salen las variables o los datos... ¿me ayudáis a entenderla por favor?

Está en este documento
Bus Travel Time Prediction Using GPS Data

Me interesa la más fácil
TTij = 1.632 + 0.892Dij – 0.022* Soi + 1.030 BSIij

ese 0.892Dij se supone que es qué? multiplicación o qué? y al final ese 1.030 BSIij me deja completamente confundido...

Pero no entiendo de dónde salen los valores y cómo se usarían en un documento de Excel por ejemplo

GRACIAS
 
Está bastante claro en el documento que tienes.

El 0,892Dij es la distancia entre la parada en la que se encuentra el bus actualmente (i) hasta la que queremos saber el tiempo que falta (j), multiplicado por un coeficiente de ajuste que en este caso es 0,892.

Y el BSIij es lo mismo, pero en este caso teniendo en cuenta el número de paradas que hay entre i y j.

- - - Actualizado - - -

Pero debes tener en cuenta que está fórmula está sacada de un caso práctico, y lo más probable es que no sirva para tu caso particular.
 
Gracias [MENTION=8998]Frangy[/MENTION] o sea que ese número es "fijo" de alguna manera, y el final
1.030 BSIij

¿eso es una multiplicación o qué es?


nota - bueno, para ajustarla supongo que sólo será hacer los cambios oportunos con respecto al caso de ellos...
 
Si, es un número fijo también.

Pero como te digo esta fórmula está sacada para el área metropolitana de Chennai, la cual tiene unas condiciones muy específicas de tráfico, paradas de autobús, frecuencia, etc. No creo que te sirva para tu caso aunque no sé lo que necesitas exactamente...
 

Es una fórmula general, sólo que ellos usan esos números fijos basado en el historial de movimiento de buses.

Pues lo que necesito es saber a qué hora pasa un bus (estoy creando una web sobre transporte público en mi ciudad que está comenzando con el sistema multimodal, y NO hay horarios...)

Hay un gran número de fórmulas pero son tan complejas que se las mostré a mi esposa -estudia matemática financiera- y no entendió ni jota, así que veo imposible aplicarlas... entonces estoy buscando algo mucho más sencillo, ya que al fin y al cabo no voy a tener tantos datos para alimentar una base de datos "regresiva", estoy buscando algo más práctico, hoy día tenemos una gran ventaja, el historial de tráfico de Google por lo que pienso que puedo usarlo de alguna manera... o eso creo...

Sigo sin entender ese 1.030 BSIij ¿están multiplicando o por qué ese espacio?
 

Sí, está multiplicando.

Pero no es una fórmula general. Mira esto:

Insertar CODE, HTML o PHP: 
Multiple Linear Regression (MLR) model was developed using Statistical Product and Service Solutions (SPSS ver 13.0) software (SPSS Inc., 2004). 

Various MLR models were tested with different combinations of variables using 1056 data points. The variables Dij, BSij, Iij have a high correlation with the dependent variable, TTij. The variables BSij and Iij were combined to form a new variable as ‘Remaining number of bus stops and intersections (BSIij). The correlation of the variables DWoi and IDoi to the dependent variable was negligible and hence they were dropped.

The best model developed is as follows

No sé si has hecho algo de estadística, lo que yo veo es que han desarrollado un modelo a partir de datos empíricos y la fórmula que más se ajusta a dicho modelo es la que muestran.
 
Frangy dijo:
Sí, está multiplicando.

No sé si has hecho algo de estadística, lo que yo veo es que han desarrollado un modelo a partir de datos empíricos y la fórmula que más se ajusta a dicho modelo es la que muestran.
Hacer clic para expandir...

Es uno de los sistemas para predecir la llegada de un bus, ellos usan el sistema de REGRESIÓN LINEAL, no sé de estadística pero estoy leyendo bastante sobre este tema, sólo que ellos han personalizado la fórmula de REGRESIÓN LINEAL, no veo porqué no me serviría... de hecho ya había leído sobre estas fórmulas personalizadas por rutas teniendo en cuenta las regresiones estadísticas, el problema es que no tengo ni idea de dónde toman esos datos fijos... todo es mucha teoría y cuando muestran las fórmulas no las entiende nadie, jajajaaa...

Voy a mirar un poco más sobre qué cambiaron en el modelo, porque realmente es uno de los sistemas a los que menos atención le he prestado o sobre el que menos he leído...

Te volveré a invocar con alguna otra fórmula, jajajaa...

nota - peor que las condiciones de esta ciudad no creo que sean las de Chennai, hasta eso me alienta un poco más a seguir ese camino, de todas formas les mandé un email a los autores del artículo a ver si me pueden ayudar un poco con el tema, porque ellos lo hicieron, ellos sabrán cómo lo hicieron...
 

El sistema de regresión lineal es sacar una fórmula lineal a partir de datos empíricos :topsy_turvy:

Los datos fijos que dices los saca un programa estadístico, en este caso el SPSS a través de los datos empíricos. Es como sacar una fórmula del tipo y = a + bx dadas una serie de coordenadas (x,y), con la diferencia de que en este caso hay muchas más variables por lo que es prácticamente imposible sacar la fórmula a mano y por eso lo hace un programa.
 
Última edición:
Frangy dijo:
El sistema de regresión lineal es sacar una fórmula lineal a partir de datos empíricos :topsy_turvy:
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Pues la verdad que no voy a inventarme una fórmula tomando ningún dato estadístico... voy a llorar, jajajaa...

¿Y entonces me podrías ayudar con alguna de las otras fórmulas que no son "inventadas" pero que son tan complicadaaaaaaaas (ecuaciones)? Aunque me sigue gustando esta fórmula por lo sencilla y fácil de aplicar...

- - - Actualizado - - -


Una consulta adicional [MENTION=8998]Frangy[/MENTION], estoy casi decidido a usar esta ecucación, ya que me parece que las variables se ajustan en gran medida a lo que puedo obtener, pero tengo una GRAN DUDA, esos coeficientes de ajuste, ¿habría alguna forma de adaptarlos? ¿o de probar varias tentativas para ver cuál se aproxima más a mi ciudad? ¿Realmente crees que sean necesarios, no podría simplemente ELIMINARLOS y punto?
 
Última edición:

Si los eliminas lo más probable es que te dé un tiempo negativo, ya que la segunda variable Soi es de un orden mucho más grande que las otras, por este motivo se multiplica por un número tan bajo.

Si no necesitas algo muy exacto, lo que puedes hacer es pensar en qué magnitud influyen estas variables en tu ciudad y poner tú mismo los coeficientes, intentando que sean lo más lógicos posible.
 

Bueno ya le pasé la fórmula a unos chicos que nos ayudan con la parte de programación, a ver si tienen tiempo de revisarla.

Entiendo entonces que esas multiplicaciones efectivamente hacen falta, se me acaba de ocurrir que esas variables tienen una relación (lo intuyo por otros documentos que he leído) con la densidad de población y/o de usuarios que usan el transporte público, por lo que sería simplemente hacer una regla de tres entre la densidad de la ciudad de estudio y mi ciudad.

El problema acá es que Moovit, la aplicación oficial, da unos datos que tendrían que estar cumpliendo los operadores de buses, pero he revisado por mi cuenta y riesgo, y parece que sólo tenemos circulando el 50% de los buses en muchas rutas... de hecho ya multaron a una de las empresas por ese motivo...
 
Frangy dijo:
Si los eliminas lo más probable es que te dé un tiempo negativo, ya que la segunda variable Soi es de un orden mucho más grande que las otras, por este motivo se multiplica por un número tan bajo.
.
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Simplifiqué un poco la fórmula, añadí algunos paréntesis, hice apenas unos ajustes decimales... y parece que puede funcionar...

Estos son los tiempos que conseguí haciendo un promedio gracias a tvlinks que me ayudó con el excel, y sin cuya base ni hubiera podido comenzar

04:00:00 p. m.
04:01:42 p. m.
04:03:24 p. m.
04:05:06 p. m.


Y estos son los tiempos con esta fórmula

04:00:00 p. m.
04:01:47 p. m.
04:03:45 p. m.
04:05:48 p. m.
 
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