La demanda

1. La demanda de audífonos para aparatos estereofónicos y reproductores de MP3 para trotadores permitió a Nina Industries crecer casi 50% el año pasado. El número de trotadores sigue en aumento, así que Nina espera que la demanda también se incremente, porque, hasta ahora, no se han promulgado leyes de seguridad que impidan que los trotadores usen audífonos. La demanda de audífonos del año pasado fue la siguiente:

Mes Demanda

(unidades) Mes Demanda

(unidades)

Enero 4200 Julio 5300

Febrero 4300 Agosto 4900

Marzo 4000 Septiembre 5400

Abril 4400 Octubre 5700

Mayo 5000 Noviembre 6300

Junio 4700 Diciembre 6000

Con un análisis de regresión por mínimos cuadrados, ¿Cuál estimaría que fuera la demanda de cada mes del año entrante? Con una hoja de cálculo, siga el formato de la ilustración 15.5. Compare sus resultados con los obtenidos mediante la función de pronósticos de la hoja de cálculo.

x barra= 6.5

y barra= 5016.67

n= 12

n*x*y= 391300

nx^2= 507

b= 192.3077

a= 3766.667

Y=3766.67+192.3077x

x y xy x^2 y^2 Y

1 4200 4200 1 17640000 3959.0

2 4300 8600 4 18490000 4151.3

3 4000 12000 9 16000000 4343.6

4 4400 17600 16 19360000 4535.9

5 5000 25000 25 25000000 4728.2

6 4700 28200 36 22090000 4920.5

7 5300 37100 49 28090000 5112.8

8 4900 39200 64 24010000 5305.1

9 5400 48600 81 29160000 5497.4

10 5700 57000 100 32490000 5689.7

11 6300 69300 121 39690000 5882.1

12 6000 72000 144 36000000 6074.4

78 60200 418800 650

b) Para tener alguna seguridad de cubrir la demanda. Nina decide usar tres errores estándar por seguridad. ¿Cuántas unidades adicionales debe retener para alcanzar este nivel de confianza?

y Y (yi-Y)^2

4200 3959.0 58093.35963

4300 4151.3 22117.02827

4000 4343.6 118053.9119

4400 4535.9 18468.11308

5000 4728.2 73872.45233

4700 4920.5 48625.90401

5300 5112.8 35036.16042

4900 5305.1 164128.8626

5400 5497.4 9493.754109

5700 5689.7 105.1939513

6300 5882.1 174681.1308

6000 6074.4 5529.257068

Sumatoria 728205.1282

S_yx=√((∑_(i-1)^n▒〖(y_i-Y_i )^2 〗)/(n-2))=√(728205.1282/(12-2))

S_yx=269.85

En la tabla siguiente se muestran los dos años previos de información de las ventas trimestrales. Suponga que hay tendencias y factores estacionales, y que el ciclo estacional es de un año. Con series de tiempo de descomposición pronostique las ventas trimestrales del año siguiente.

Trimestre Ventas Trimestre Ventas

1 160 5 215

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