En este video revisaré los detalles del meollo de este modelo esto envuelve un poco de matemática así que es un video opcional y si se sienten cómodos con las matemáticas, adelante, mírenlo, pero si no, pueden saltárselo sin perder demasiado de cómo funciona el modelo Aquí están los detalles: vamos a dejar N ser el número de estrategias que una persona tiene y M, el número de semanas para el cual la asistencia es conocida. Dejemos t ser el tiempo actual que es el jueves actual para el que estamos prediciendo la asistencia y las semanas previas son t - 1, t - 2, etc. Vamos a denotar la asistencia en tiempo t por A(t) Cada estrategia se verá así la estrategia que predecirá la asistencia para la semana t, será 100 veces la suma, donde la suma será algún peso w que es alguna constante, veces la asistencia la semana previa más alguna constante veces la asistencia la semana anterior, etc. hasta el límite de memoria más alguna otra constante Esta es una combinación linear bastante general de semanas pasadas veces 100 y estos pesos, wi, están en el intervalo -1, 1 Cada persona tiene N de estas estrategias y lo que hace diferentes a estas estrategias son los pesos, y algunos de estos pesos pueden ser 0, lo que significa que ignoramos los datos para esa semana en particular y las estrategias son diferentes de persona a persona Una de estas estrategias es determinar la mejor actual, la denotaremos por S*, y la decisión que cada persona toma, es así: si S*(t), esa es la mejor estrategia que hemos determinado, no les he dicho cómo ha sido determinada, pero se los diré en un minuto, si S*(t) es mayor que el umbral de atiborramiento que es algún valor, como 60 entonces no vas, de otra manera, vas Este S*(t) es diferente para cada persona pero todos usan esta regla con su propio S*(t) para decidir si ir o no Ok, seguimos adelante Para comenzar, las estrategias N de todos han sido iniciadas con pesos aleatorios a todos se les ha dado una historia inicial, a partir de la que pueden comenzar a tomar decisiones los pasos de tiempo previos, M son iniciados aleatoriamente, con algún valor entre 0 y 99 así que podemos hacer algunas predicciones en el primer paso temporal M y aquí está como se determina la mejor estrategia actual para cada paso de tiempo, luego de que cada persona toma su decisión ellos aprenden la asistencia actual, en ese paso de tiempo, luego determinan cuál estrategia habría sido el mejor predictor esta estrategia será usada por esa persona en la siguiente ronda. Entonces, así es cómo lo hacen: cada persona va a determinar para cada espacio de tiempo entre ahora y previos pasos de tiempo, M qué estrategia actual habría tenido menos errores El error es la diferencia en cada paso de tiempo, entre la predicción, hecha por la estrategia y la asistencia real. Entonces, esta estrategia S tiene una diferencia entre lo que predijo esta vez y la asistencia real y lo que predijo la semana anterior menos la asistencia real y así por delante hasta el límite de memoria. La mejor estrategia actual es la estrategia S* que tiene el mínimo error entre todas las estrategias Así es cómo se determina la mejor estrategia Y eso es todo En el siguiente video vamos a aprender una aplicación de Netlogo de este modelo.