Ingeniería Industrial Estadística Inferencial II

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Problema 40, Pág. 805 Anderson 10ª ed.

[pic 12]

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Para esta serie dé los promedios móviles de cuatro trimestres. En una misma gráfica, trace tanto la serie de tiempo original como la serie de promedios móviles.

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En la gráfica se muestra el patrón de ventas de acuerdo a cada trimestre durante 7 años, donde los promedios móviles son:

Medidas de exactitud

MAPE 27.1571

MAD 4.7700

MSD 31.0375

Donde:

MAPE: Proporción Media Absoluta de Error

MAD: Desviación Absoluta Media

MSD: Desviación de Mínimos cuadrados

Grafica de Serie de tiempo original y para promedios móviles

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Calcule el índice estacional de los 4 trimestres

Índices estacionales

Período Índice

Trimestre 1 0.90444

Trimestre 2 1.33395

Trimestre 3 1.10806

Trimestre 4 0.65355

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¿Cuándo la empresa Hudson Marine experimenta el mayor efecto estacional? ¿Es razonable? Explique.

El mayor efecto estacional lo presenta durante los trimestres 2 y 3, que es donde se registra el mayor índice estacional que puede ser debido a que en los meses de Abril, Mayo, Junio, Julio, Agosto y Septiembre se presenta un mejor clima y de mejores condiciones para la navegación. Entonces es más probable que los clientes opten por viajar en mar abierto y el abastecimiento de instrumentos necesarios para la comunicación como lo pueden ser los radios marítimos se hacen más frecuentes.

Problema 42, Pág. 806 Anderson 10ª ed.

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Desestacionalice los datos y emplee la serie de tiempo desestacionalizada para determinar la tendencia.

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Análisis de tendencia para Datos Ajustados Estacionalmente

Datos DAjE1

Longitud 28

Número de valores faltantes 0

Teniendo así la siguiente tendencia ajustada:

Ecuación de tendencia ajustada

Yt = 6.45 + 1.03*t

Medidas de exactitud

MAPE 11.1196

MAD 1.9445

MSD 6.5583

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Emplee los resultados del inciso a para obtener un pronóstico trimestral para el año próximo a partir de la tendencia

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Pronósticos

Período Pronóstico

Trimestre 1 36.4287

Trimestre 2 37.4625

Trimestre 3 38.4964

Trimestre 4 39.5302

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Emplee los índices estacionales obtenidos en el ejercicio 40 para ajustar los pronósticos obtenidos en el inciso b de acuerdo a los efectos estacionales.

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Descomposición de series de tiempo para Ventas|

Modelo multiplicativo

Datos Ventas|

Longitud 28

Número de valores faltantes 0

Índices estacionales

Período Índice

1 0.90444

2 1.33395

3 1.10806

4 0.65355

Pronósticos

Período Pronóstico Índice PRONÓSTICOS

Trimestre 1 36.4287 0.90444 32.9475

Trimestre 2 37.4625 1.33395 49.9731

Trimestre 3 38.4964 1,10806 42.6563

Trimestre 4 39.5302 0.65355 25.8349

Bibliografía

Estadística aplicada a los negocios y la economía – Webster

Estadística para administración y economía - Anderson