1 Introducción A La Estadística

Objetivo:

Realizar un pronóstico de las próximas 10 semanas del año en base a la información que nos presenta la compañía Ecko Center.

Procedimiento:

1. Leer el caso de Ecko Center

2. Analizar la situación actual de la empresa.

3. Con los datos analizados encontrar un método que sea adecuado para poder realizar un pronostico adecuado.

4. Una vez que se tiene el método adecuado, se realizara el pronostico de las próximas 10 semanas del año.

Resultados:

Ecko Center es una empresa que se dedica a la industria de contact y call center, se estableció en la ciudad de Guadalajara, Jalisco en el año 2007, prácticamente es una empresa joven, y sus socios tienen amplia experiencia en el sector, pero debido a la crisis económica del 2009, llegaron a la conclusión de que necesitan eficientar sus procesos, es por eso que se contrato a la empresa consultora JP Parker.

La empresa JP Parker le asigno el caso al consultor Mario Pearson, un reciente alumno egresado de la maestría en administración. El se encargo de llevar a cabo un análisis de la información que Ecko Center le proporciono y llego a la conclusión de que los datos arrojados por el software no eran confiables, esto debido a que la empresa no contaba con un encargado de llevar una bitácora de eventos, por lo que no pueden detectar los cambios en la métrica de promedios móviles.

El método de suavización exponencial es el mas adecuado para poder llevar a cabo el pronostico de las próximas 10 semanas del año, el cual se muestra a continuación:

Periodo 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

X 11751.15 11840.64 11930.81 12021.66 12113.21 12205.46 12298.40 12392.06 12486.42 12581.51

Observación

Estimada 11744 11833.43 11923.55 12014.35 12105.84 12198.02 12290.91 12384.51 12478.82 12573.85 12669.60

El aumento por cada semana es de 1.007615158 y el valor de alfa es de 0.08

Periodo Observación bt

31 11744.00

1 11833.43 11751.15

2 11923.55 11840.64

3 12014.35 11930.81

4 12105.84 12021.66

5 12198.02 12113.21

6 12290.91 12205.46

7 12384.51 12298.40

8 12478.82 12392.06

9 12573.85 12486.42

10 12669.60 12581.51

Suavización Exponencial Es un caso especial de pronóstico de media móvil ponderada, donde ahora los factores de ponderación disminuyen exponencialmente, dándole más peso a los períodos más recientes. Se necesita una constante de alisado (_), que toma valores entre 0 y 1, eligiéndola de forma subjetiva. Ventaja: necesita una cantidad reducida de datos históricos. F t = Ft-1 + _(A t-1 - F t-1) donde Ft = Pronóstico At = Valor real _ = Constante de alisado. (2)

Conclusión:

Este

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