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Title: Modelos de Regresión para el Análisis de Datos de Telecomunicaciones en Ecuador
metadata.dc.title.en: Regression Models for the Analysis of Telecommunications Data in Ecuador
Authors: Alvarado Sánchez, Jaime Gustavo
Lema Cáceres, Edgar Vinicio
Cuaical, Luis A.
Alvarado Toro, Alexis Daniel
metadata.dc.contributor.orcid: https://orcid.org/0000-0002-8311-1915
https://orcid.org/0000-0002-1387-8555
https://orcid.org/0009-0009-0415-5396
https://orcid.org/0009-0009-2099-6523
metadata.dc.type: Article
Keywords: MODELOS MATEMÁTICOS;ESTANDARIZACIÓN DE DATOS;MATEMÁTICAS
metadata.dc.subject.en: MATHEMATICAL MODELS;CURVILINEAR REGRESSIONS;POLYNOMIAL FITTING;DATA NORMALIZATION
Issue Date: 28-Nov-2025
metadata.dc.date.created: 28-Mar-2025
Abstract: Se pone como antecedente de la investigación la importancia de los modelos matemáticos para una mejor planificación en empresas estatales y privadas, específicamente mediante regresiones curvilíneas, para pronosticar actividades futuras de la Agencia Estatal de Regulación y Control de las Telecomunicaciones del Ecuador (ARCOTEL) para analizar variables como el número de usuarios de servicios de internet. El estudio se basó en el preprocesamiento de datos, que incluyó análisis de homogeneidad y cambios de escala. Se aplicaron pruebas estadísticas como el Test de Mann-Kendall y la prueba de Helmert para evaluar tendencias en series de tiempo. Luego, se ajustaron los datos desde un modelo lineal hasta un polinomial. Las métricas de evaluación incluyeron errores porcentuales absolutos, medios y cuadráticos, así como coeficientes de determinación y correlación. El análisis mostró que el ajuste polinomial de grado 6 proporcionó un ajuste adecuado de las series de tiempo, con altos coeficientes de correlación, errores porcentuales absolutos y medios relativamente bajos, lo que sugirió una precisión aceptable entre los valores ajustados y los valores reales. El cambio de escala de los datos facilitó la comparación y el análisis, eliminando sesgos. La investigación subrayó la importancia de la planificación efectiva utilizando modelos matemáticos para https://doi.org/10.56294/dm2025769predecir la actividad económica en empresas. El ajuste polinomial de grado 6 demostró ser efectivo en la representación de series temporales, con bajos errores y alta precisión. Estos métodos resultaron útiles para la planificación y pronóstico en el sector de telecomunicaciones, ejemplificado por el análisis de usuarios de ARCOTEL.
metadata.dc.description.abstract-en: The research highlights the importance of mathematical models for better planning in both state and private companies, specifically through curvilinear regressions, to forecast future activities of the State Telecommunications Regulation and Control Agency of Ecuador (ARCOTEL), by analyzing variables such as the number of internet service users. The study was based on data preprocessing, which included homogeneity analysis and scale changes. Statistical tests such as the Mann-Kendall Test and the Helmert Test were applied to evaluate trends in time series. Subsequently, the data were fitted from a linear model to a polynomial one. Evaluation metrics included absolute, mean, and quadratic percentage errors, as well as coefficients of determination and correlation. The analysis showed that the sixth-degree polynomial fitting provided an adequate adjustment for the time series, with high correlation coefficients and relatively low absolute and mean percentage errors, suggesting acceptable accuracy between the fitted and actual values. Scaling the data facilitated comparison and analysis, eliminating biases. The research emphasized the importance of effective planning using mathematical models to predict economic activity in companies. The sixth-degree polynomial fitting proved to be effective in representing time series, with low errors and high accuracy. These methods were useful for planning and forecasting in the telecommunications sector, as exemplified by the analysis of ARCOTEL users.
URI: https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18063
metadata.dc.identifier.doi: https://dm.ageditor.ar/index.php/dm/issue/view/4
ISSN: 29534917
metadata.dc.coverage: Ibarra. Ecuador
metadata.dc.description.degree: N/A
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