Examen 1- Informática para Economistas.
Enviado por tolero • 17 de Febrero de 2018 • 650 Palabras (3 Páginas) • 292 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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