Actividad Grupo 9: Predicción, Optimización y RRSS

Froggy Jumps

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Preguntas sobre modelos y datos.

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SEBASTIAN CASTILLO

Costa Rica

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1	Josue July 23, 2026	% 90	03:27
2	Roy July 23, 2026	% 80	02:26
3	Pablo G July 23, 2026	% 80	03:35

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Actividad Grupo 9: Predicción, Optimización y RRSS


Froggy Jumps Actividad Grupo 9: Predicción, Optimización y RRSSOnline version Preguntas sobre modelos y datos. by SEBASTIAN CASTILLO 1 1. ¿Cuál es la diferencia principal entre predicción y optimización, según el documento? a La predicción estima qué podría pasar; la optimización decide qué alternativa conviene más b La optimización se usa solo con datos de redes sociales c Son sinónimos dentro de la Investigación de Operaciones 2 2. ¿Qué representa el componente "I" (Integrado) en un modelo ARIMA? a La influencia de indicadores externos como redes sociales b El promedio de los errores del modelo c La diferenciación aplicada para volver la serie estacionaria 3 3. En la notación SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, ¿qué indica la "s"? a La periodicidad o frecuencia del patrón estacional b El número de variables sociales incluidas c El grado de suavización exponencial 4 4. ¿Por qué el MAPE debe interpretarse con precaución según el texto? a Porque solo funciona con datos de redes sociales b Porque no puede combinarse con RMSE c Porque genera problemas cuando los valores reales son cero o cercanos a cero 5 5. ¿Qué significa que exista un "desfase temporal" entre menciones en redes sociales y ventas? a Que las redes sociales no tienen ninguna relación con las ventas b Que el cambio en redes sociales podría anticiparse al cambio observado en la demanda c Que las menciones y las ventas ocurren siempre al mismo tiempo 6 6. ¿Cuál es la razón principal por la que el documento advierte que “correlación no implica causalidad”? a Más menciones no siempre significa más interés real de compra b Porque los modelos ARIMA no permiten variables externas c Porque las redes sociales no generan datos cuantificables 7 7. Al comparar un "modelo base" contra un "modelo enriquecido" con datos sociales, ¿qué determina si vale la pena usar el segundo? a Que tenga más variables, sin importar el resultado b Que la empresa tenga presencia en más redes sociales c Que presente consistentemente menores errores (MAE, RMSE, MAPE) en datos de prueba 8 8. ¿Qué limitación menciona el documento sobre los usuarios de redes sociales como fuente de datos? a No representan necesariamente a toda la población de consumidores b Sólo aplican a empresas de tecnología c Siempre son más confiables que los datos históricos de ventas 9 9. En el método de Holt-Winters, ¿qué componentes adicionales se incorporan respecto a la suavización exponencial simple? a El componente irregular b Solo el componente autorregresivo c Nivel, tendencia y estacionalidad 10 10. Según las conclusiones, ¿cuál es la postura final sobre usar redes sociales en los pronósticos? a Siempre mejoran la precisión y deben usarse en toda empresa b No deben usarse nunca por temas de privacidad c Su utilidad debe comprobarse cuantitativamente en cada contexto antes de aplicarse

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by SEBASTIAN CASTILLO

1. ¿Cuál es la diferencia principal entre predicción y optimización, según el documento?

2. ¿Qué representa el componente "I" (Integrado) en un modelo ARIMA?

3. En la notación SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, ¿qué indica la "s"?

4. ¿Por qué el MAPE debe interpretarse con precaución según el texto?

5. ¿Qué significa que exista un "desfase temporal" entre menciones en redes sociales y ventas?

6. ¿Cuál es la razón principal por la que el documento advierte que “correlación no implica causalidad”?

7. Al comparar un "modelo base" contra un "modelo enriquecido" con datos sociales, ¿qué determina si vale la pena usar el segundo?

8. ¿Qué limitación menciona el documento sobre los usuarios de redes sociales como fuente de datos?

9. En el método de Holt-Winters, ¿qué componentes adicionales se incorporan respecto a la suavización exponencial simple?

10. Según las conclusiones, ¿cuál es la postura final sobre usar redes sociales en los pronósticos?