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Ingeniería industrial Estadística Inferencial II


Enviado por   •  20 de Octubre de 2019  •  Apuntes  •  987 Palabras (4 Páginas)  •  106 Visitas

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TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO[pic 1]

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TIJUANA

SUBDIRECCIÓN ACADÉMICA

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

Ingeniería industrial

Estadística Inferencial II

Unidad ll

Practica No.3

Alumnos

Jonathan Sarmiento Martínez

#17212313

Pedro Alan De la rosa Cuevas

#14210529

Salón 203
Grupo: H

Tijuana B.C. Lunes 30 de septiembre de 2019

PROBLEMA 1, Comercio.

Un comercio dedica a la bolsas y cajas para regalo ubicado en la zona centro de la cuidad de Tijuana, quiere predecir las ventas para el año del 2020, Ya que la población de la cuidad ha ido en aumento y la tienda quieres extender sus instalaciones con las ganancias obtenidas del año 2020.

 Las ganancias por mes de 4 años todos esto esta representados en la siguiente tabla 1.0

Tabla 1.0 Ganancias obtenidas en 4 años

 [pic 2][pic 3]

[pic 4]

Para empezar a realizar un pronóstico tenemos que observar que tipo de modelo es el que se apegar más al comportamiento de las ventas de este comercio. (ilustración 1.0)

Ilustración 1.1. Grafica de Ventas

[pic 5]

PROBLEMA 1, Comercio: Observamos una serie de tiempo de variación estacional con una tendencia creciente, tambien que en los años que llega a su punto mas alto es el mes de diciembre, cuando la gente compra mas cajas o bolsas para regalo. Para realizar el pronostico de ventas para el proximo años (2020) tomaremos en cuenta 3 metos; analisis de tendia, suavizacion exponencial doble y metodo de winters. (Tabla 1.1)

Metodo de analisis de tendencia.

Suevizacion exponencial doble.

Metodo de Winters, aditivo.

Medidas de exactitud

MAPE   1,7076

MAD    5,9566

MSD   59,1305

Medidas de exactitud

MAPE   1,0968

MAD    3,7958

MSD   43,9140

Constantes de suavización

α (nivel)      1,25883

γ (tendencia)  0,01218

Medidas de exactitud

MAPE   0,9237

MAD    3,1551

MSD   18,0551

Constantes de suavización

α (nivel)       0,2

γ (tendencia)   0,2

δ (estacional)  0,2

Pronósticos 2020

Ene

391,818

Feb

393,649

Mar

395,502

Abr

397,376

May

399,271

Jun

401,188

Jul

403,127

Ago

405,087

Sep

407,068

Oct

409,071

Nov

411,096

Dic

413,142

Pronósticos 2020

infe

supe

Ene

398,084

388,78

407,38

Feb

399,760

382,85

416,68

Mar

401,436

376,69

426,18

Abr

403,111

370,49

435,73

May

404,787

364,27

445,30

Jun

406,462

358,03

454,88

Jul

408,138

351,79

464,47

Ago

409,813

345,55

474,07

Sep

411,489

339,30

483,67

Oct

413,164

333,05

493,274

Nov

414,840

326,80

502,875

Dic

416,516

320,55

512,479

Pronósticos 2020

infe

supe

Ene

377,997

370,26

385,72

Feb

373,751

365,90

381,60

Mar

377,076

369,09

385,06

Abr

384,499

376,36

392,63

May

391,758

383,46

400,05

Jun

395,699

387,23

404,16

Jul

395,398

386,74

404,04

Ago

397,701

388,85

406,54

Sep

398,826

389,77

407,87

Oct

402,050

392,78

411,31

Nov

406,614

397,13

416,09

Dic

411,637

401,92

421,35

...

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