Ingeniería Industrial Estadística Inferencial II
Enviado por Eric • 22 de Octubre de 2018 • 1.008 Palabras (5 Páginas) • 460 Visitas
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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.
[pic 13]
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
[pic 14]
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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.
[pic 15]
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Desestacionalice los datos y emplee la serie de tiempo desestacionalizada para determinar la tendencia.
[pic 16]
[pic 17]
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
[pic 18]
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.
[pic 19]
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
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