Estadística y Pronósticos para la Toma de Decisiones. tarea
Enviado por Userjeca • 9 de Marzo de 2016 • Tarea • 455 Palabras (2 Páginas) • 426 Visitas
Nombre: Joaquín Ulises Castillo Espinoza Anthon Valerio Vargas Jesús Alexis Flores Rodríguez Edson Adrian Gallegos González David Alberto Garda Barrios | Matrícula: 2755514 2755377 2768111 2710539 2694766 |
Nombre del curso: Estadística y Pronósticos para la Toma de Decisiones | Nombre del profesor: |
Módulo:1 Estadística y series de tiempo | Actividad: Tarea 2 |
Fecha: 29/02/2016 | |
Bibliografía: Hanke, J. E. y Wichern, D. W. (2010). Pronósticos en los negocios (9ª ed.). México: Pearson. ISBN: 9786074427004 |
Objetivo: Aplicar e interpretar los conceptos de serie de tiempos, componentes de una serie de tiempo, correlación y auto correlación.
Procedimiento
- Abrir blackboard
- Buscar la actividad que se solicitaba
- Realizar lo que se me pedía
- Elaborar una conclusión
Resultados:
- Es una serie de datos que se modifica con el tiempo porque su variable no es fija y sus componentes son tendencia secular, variación estacional, variación cíclica y variación irregular.
- El componente estacional ya que este se mide por temporadas y se repite cada año.
- Porque durante el ciclo su tendencia es a durar más de un año y en el estacional es de una sola temporada y corresponde a la serie que ocurre año tras año masomenos con la misma intensidad.
- Son de irregularidad y de tendencia ya que esta marca una serie en el tiempo y muestra cambios que hubo en el sector e irregular ya que elimina los datos innecesarios para proporcionar datos más precisos.
El gerente de un banco está interesado en reducir el tiempo que las personas esperan para ver a su asesor financiero. También le interesa la relación entre el tiempo de espera (Y) en minutos y el número de asesores atendiendo (X). Se registraron los siguientes datos
X | 2 | 3 | 5 | 4 | 2 | 6 | 1 | 3 | 4 |
Y | 12.8 | 11.3 | 3.2 | 6.4 | 11.6 | 3.2 | 8.7 | 10.5 | 8.2 |
X | Y | X² | Y² | XY |
2 | 12.8 | 4 | 163.84 | 25.6 |
3 | 11.3 | 9 | 127.69 | 33.9 |
5 | 3.2 | 25 | 10.24 | 16 |
4 | 6.4 | 16 | 40.96 | 25.6 |
2 | 11.6 | 4 | 134.56 | 23.2 |
6 | 3.2 | 36 | 10.24 | 19.2 |
1 | 8.7 | 1 | 75.69 | 8.7 |
3 | 10.5 | 9 | 110.25 | 31.5 |
4 | 8.2 | 16 | 67.24 | 32.8 |
Realiza el diagrama de dispersión y calcula el coeficiente de correlación. ¿Qué puedes interpretar del resultado obtenido del coeficiente de correlación?
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