Administración de la demanda Fundación universitaria tecnológico Comfenalco

TALLER PRONOSTICOS CON ARIMA

Integrantes:

Luis Miguel Garrido Funez

Damián Cantillo Terán

David José Bertel Ruiz

Miguel García Castro

Andrés Arturo Marciglia López

Docente:

Darwin Ramos Franco

Administración de la demanda

Fundación universitaria tecnológico Comfenalco

Cartagena de indias, Bolivar

15/04/19

1. Modelo de regresión lineal con 6 meses

1. Regresión para índice de complejidad

Se ingresan los datos al software y se desarrolla el modelo de regresión con SthatGraphics:

Regresión Simple - Indice complejidad vs. Orden

Variable dependiente: Índice complejidad

Variable independiente: Orden

Lineal: Y = a + b*X

Número de observaciones: 228

Coeficientes

Análisis de Varianza

Coeficiente de Correlación = 0,863519

R-cuadrada = 74,5665 porciento

R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 74,454 porciento

Error estándar del est. = 5,71731

Error absoluto medio = 4,71209

Estadístico Durbin-Watson = 0,0443696 (P=0,0000)

Autocorrelación de residuos en retraso 1 = 0,957158

La salida muestra los resultados de ajustar un modelo para describir la relación entre Indice complejidad y Orden.  La ecuación del modelo

ajustado es

   Indice complejidad = 71,6467 + 0,148084*Orden

Ahora bien, teniendo en cuenta la anterior formula se pronostican los valores para los próximos 6 meses en Excel:

1. Regresión para costo de utilización

Se ingresan los datos al software y se desarrolla el modelo de regresión con SthatGraphics:

Regresión Simple - Costo utilizacion vs. Orden

Variable dependiente: Costo utilizacion

Variable independiente: Orden

Lineal: Y = a + b*X

Número de observaciones: 228

Coeficientes

Análisis de Varianza

Coeficiente de Correlación = -0,0441501

R-cuadrada = 0,194923 porciento

R-cuadrado (ajustado para g.l.) = -0,246692 porciento

Error estándar del est. = 300,588

Error absoluto medio = 255,768

Estadístico Durbin-Watson = 1,91205 (P=0,2539)

Autocorrelación de residuos en retraso 1 = 0,0367544

El StatAdvisor

La salida muestra los resultados de ajustar un modelo para describir la relación entre Costo utilizacion y Orden.  La ecuación del modelo

ajustado es

   Costo utilizacion = 2904,56 - 0,200943*Orden

Ahora bien, teniendo en cuenta la anterior formula se pronostican los valores para los próximos 6 meses en Excel:

1. Modelo de pronóstico para los datos en estudio

1. Pronostico índice de complejidad

1. Análisis descriptivo

Con el fin de asegurar la presencia de tendencia, se recurre a la prueba de independencia de los coeficientes de auto correlación (simple) mediante la gráfica ACF de los datos, donde se puede apreciar que los valores se encuentran en su gran mayoría por fuera de los limites, lo cual demuestra que puede existir algún tipo de tendencia

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