Estadística y pronóstico para la toma de decisiones. Actividad: 3

Ejercicios a resolver:

1. Define lo que significan los siguientes términos:

1. Correlación

Ayuda a determinar si los cambios en una variable influyen en los cambios de otra, y en caso de que si sea así, se dice que las variables están correlacionadas.

1. Auto correlación

Es como la correlación pero en esta, están desfasadas en el tiempo, es decir, que se presentan los mismos valores pero en diferentes tiempos.

1. Promedio móvil

Es obtener un valor futuro de la variable que se está estudiando, mediante la serie de valores que ya se han obtenido.

1. Suavizamiento exponencial

Es considerado como la evolución del método promedio ponderado, es utilizado para patrones aleatorios o nivelados para eliminar el impacto de elementos irregulares.

1. Busca información de 20 casas en venta en donde las variables sean Y (metros de construcción) y X (metros de terreno); lleva a cabo lo que se indica:

1. Realiza y describe el diagrama de dispersión.

[pic 2]

1. Calcula e interpreta el coeficiente de correlación muestral r.

.61154151

1. Responde a la siguiente cuestión en un terreno urbano. ¿A mayor cantidad en metros de construcción, mayor es el precio de la vivienda?

Si debido a que el valor de la vivienda siempre dependerá de los metros construidos que tenga el terreno, además de la zona en donde se encuentre.

1. Busca información de los cetes a 28 días– semanal, periodicidad diaria y datos del Banco de México. Considera las últimas 20 cotizaciones de los cetes y realiza lo que se indica:

1. Determina el coeficiente de autocorrelación r1

.735891443

1. Determina la prueba de hipótesis de lo siguiente:

1. Hipótesis nula: H0 : ρ1 = 0 (La autocorrelación es igual a cero).
2. Hipótesis alternativa: Ha: ρ1≠ 0 (La  autocorrelación es diferente de cero).
3. Donde ρk es el coeficiente de autocorrelación poblacional en el lapso k.

[pic 3]

Entonces se dice que H0 se rechaza debido a que Rk es mayor que , además de que existe suficiente información para descartarla.[pic 4]

1. ¿Existe autocorrelación entre los rendimientos de los CETES  a 28 días?

No debido a que los datos mostrados no representan un desfase regular.

1. Las llamadas de emergencia a un teléfono durante las últimas 24 semanas son éstas:

1. Realiza y describe un diagrama de dispersión.

[pic 5]

Podemos determinar que las llamadas realizadas se comportan de una manera cíclica ya que las llamadas tienen a subir y bajar con respecto

1. Determina un promedio móvil con k=3 periodos y pronostica el valor para la semana 25.

[pic 6]

1. Considera un pronóstico inicial de 50 llamadas durante la primera semana, y utilizando un suavizamiento exponencial con α = 0.10, desarrolla los pronósticos para el periodo comprendido entre las semanas 1 a 24. ¿Cuál es el pronóstico para la semana 25? Pronostica nuevamente cada periodo utilizando α = 0.6. Obtén el valor para la semana 25.

[pic 7]

[pic 8]

Podemos observar que utilizando un suvizamiento de .1 (serie 2), la gráfica se va a comportar de una manera menos variable en comparación del suavizamiento = .6 ya que presenta más subidas y decaídas en el número de llamadas realizadas.

...