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Examen 1- Informática para Economistas.

Enviado por   •  17 de Febrero de 2018  •  650 Palabras (3 Páginas)  •  348 Visitas

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...

Estimation Command:

=========================

LS NUMERO_PC C TIEMPO

Estimation Equation:

=========================

NUMERO_PC = C(1) + C(2)*TIEMPO

Substituted Coefficients:

=========================

NUMERO_PC = -1250.66666667 + 699.714285714*TIEMPO

- Desarrolle la ecuación de estimación de segundo grado que mejor describa los datos

- Modelo Cuadrático:

Dependent Variable: NUMERO_PC

Method: Least Squares

Date: 05/11/16 Time: 11:40

Sample (adjusted): 2004 2009

Included observations: 6 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-381.6949

210.0408

-1.817242

0.1433

TIEMPO*TIEMPO

104.1777

10.78670

9.657976

0.0006

R-squared

0.958880

Mean dependent var

1198.333

Adjusted R-squared

0.948600

S.D. dependent var

1423.242

S.E. of regression

322.6708

Akaike info criterion

14.65234

Sum squared resid

416465.7

Schwarz criterion

14.58293

Log likelihood

-41.95703

Hannan-Quinn criter.

14.37448

F-statistic

93.27651

Durbin-Watson stat

1.256503

Prob(F-statistic)

0.000643

El modelo cuadrático tiene un coeficiente de determinación de 95.89% y mantiene un ajuste del error de 94.86%. Por lo cual el mejor modelo para predecir es el del cuadrático.

Estimation Command:

=========================

LS NUMERO_PC C TIEMPO*TIEMPO

Estimation Equation:

=========================

NUMERO_PC = C(1) + C(2)*TIEMPO*TIEMPO

Substituted Coefficients:

=========================

NUMERO_PC = -381.694915254 + 104.17768672*TIEMPO*TIEMPO

- Estime el numero de computadoras personales que habrá en uso en la Universidad en 20013, utilizando ambas ecuaciones

2010

4723.012

2011

6285.677

2012

8056.698

2013

10036.07

- Si hay 8000 académicos en la universidad, ¿Qué ecuación es mejor pronosticas? ¿Por qué?

El modelo lineal tiene un coeficiente de determinación de 84.60% y un ajuste del error de 80.75%. El modelo cuadrático tiene un coeficiente de determinación de 95.89% y mantiene un ajuste del error de 94.86% y también los indicadores MAPE, MAD Y MSD son menores. Por lo cual el mejor modelo para predecir es el del cuadrático.

3. La producción de una empresa en 17 periodos semanales, que inicia el 04 de enero.

Efectué el pronóstico de producción para la semana 18, utilizando el suaviza miento exponencial para un alfa 0.2 y un alfa 0.7.

- Suaviza miento para un alfa 0.2

Date: 05/11/16 Time: 10:41

Sample: 1/04/2016 4/25/2016

Included observations: 17

Method: Single Exponential

Original Series: PRODUCCION

Forecast Series: PRODUCSM

Parameters:

Alpha

0.2000

Sum of Squared Residuals

3434.434

Root Mean Squared Error

14.21357

End of Period Levels:

Mean

110.0144

- Suaviza miento para un alfa 0.7

Date: 05/11/16 Time: 10:41

Sample:

...

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