Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad

Las redes sociales virtuales como Facebook y Twitter están muy difundidas en nuestras vidas cotidianas y generan un montón de datos de intercambios. Planteamos un modelo estocástico para Twitter que nos permite estudiar la dinámica de la red y el comportamiento de los usuarios sobre su saturación...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Bavio, José Manuel
Otros Autores: Perera, Gonzalo
Formato: tesis doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2014
Materias:
Matemáticas
Social networks
Diffusion process
Copulas
Acceso en línea:http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/447
Aporte de:
Repositorio Institucional Universidad Nacional del Sur (UNS) de Universidad Nacional del Sur
id I20-R126123456789-447
record_format dspace
institution Universidad Nacional del Sur
institution_str I-20
repository_str R-126
collection Repositorio Institucional Universidad Nacional del Sur (UNS)
language Español
orig_language_str_mv spa
topic Matemáticas
Social networks
Diffusion process
Copulas
spellingShingle Matemáticas
Social networks
Diffusion process
Copulas
Bavio, José Manuel
Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad
topic_facet Matemáticas
Social networks
Diffusion process
Copulas
description Las redes sociales virtuales como Facebook y Twitter están muy difundidas en nuestras vidas cotidianas y generan un montón de datos de intercambios. Planteamos un modelo estocástico para Twitter que nos permite estudiar la dinámica de la red y el comportamiento de los usuarios sobre su saturación. Para estudiar este modelo estocástico se utiliza la herramienta estadística de cópulas que analiza la dependencia de variables aleatorias. Este trabajo de tesis proponemos una generalización del estimador por núcleos de cópulas para serie de tiempos presentado por Fermanian y Scaillet en 2002. Dicha generalización se extiende a procesos estocásticos de difusión. A partir de éste estimador, se puede analizar la probabilidad de saturación de un usuario de Twitter y otras medidas vinculadas con esta saturación.
author2 Perera, Gonzalo
author_facet Perera, Gonzalo
Bavio, José Manuel
format tesis doctoral
author Bavio, José Manuel
author_sort Bavio, José Manuel
title Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad
title_short Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad
title_full Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad
title_fullStr Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad
title_full_unstemmed Estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad
title_sort estadística de procesos estocásticos aplicados a redes sociales de alta volatilidad
publishDate 2014
url http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/447
work_keys_str_mv AT baviojosemanuel estadisticadeprocesosestocasticosaplicadosaredessocialesdealtavolatilidad
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820505906380801

Ejemplares similares