La empresa Sweet Littel Things está interesada en pronosticar futuras ventas.
Enviado por ely1994 • 18 de Mayo de 2016 • Apuntes • 721 Palabras (3 Páginas) • 117 Visitas
La empresa Sweet Littel Things está interesada en pronosticar futuras ventas. Utilizando una serie de tiempo de 11 semanas para poder predecir la semana 12. Se utilizara el método de suavimaneinto de promedios móviles y suavizamiento exponencial. A continuación está nuestra serie de tiempo y las ventas.
Tabla 1
Serie de tiempo | Ventas |
1 | 2000 |
2 | 1986 |
3 | 2536 |
4 | 2900 |
5 | 3000 |
6 | 2850 |
7 | 3890 |
8 | 4000 |
9 | 4250 |
10 | 3600 |
11 | 4210 |
Promedios móviles
En la siguiente tabla 2 observamos la predicción de la semana 12 usando promedios móviles de 2-10, y podemos observar que el MSE3 es el más bajo esto quiere decir que es el mejor predictor porque tiene menos errores. En conclusión la mejor opción para predecir la semana 12 es usando promedios móviles de 3 semanas
Tabla 2
PM2 | 3905 | MSE2 | 285632.667 |
PM3 | 4020 | MSE3 | 379512 |
PM4 | 4015 | MSE4 | 440579.86 |
PM5 | 3990 | MSE5 | 613893.63 |
PM6 | 3800 | MSE6 | 921204.69 |
PM7 | 3685.72 | MSE7 | 917405.43 |
PM8 | 3587.5 | MSE8 | 902169.29 |
PM9 | 3470.66 | MSE9 | 640117.45 |
PM10 | 3322.22 | MSE10 | 1229437.44 |
Suavizamiento
En la tabla 3 siguiente se usó el método de suavizamiento exponencial, y observamos que el mejor pronóstico es de alfa=.9, ya que cuenta con un margen de error más pequeño que los demás, por lo tanto esto quiere decir que es el mejor predictor para la semana 12.
Tabla 3
alfa |
| MSE |
0.1 | 2849.96 | 1323089.39 |
0.2 | 3333.9 | 916309.48 |
0.3 | 3597.39 | 688008.36 |
0.4 | 3729.16 | 553794.86 |
0.5 | 3781.91 | 471685.86 |
0.6 | 3786.5 | 419957.84 |
0.7 | 3761.28 | 386721.24 |
0.8 | 3717.49 | 365027.85 |
0.9 | 3662.28 | 350569.2 |
Regresión
Sweet Littel Thing quiere saber si las variables afectan entre sí a las ventas, lo cual aplica regresión simple para saber si la edad tiene que ver con el gusto de comida dulce. También aplicara regresión múltiple para saber si la edad y el gusto por la comida dulce tienen que ver con el gusto a la comida agridulce.
Regresión simple
En esta tabla 4 podemos observar que la coeficiente de correlación es r=.11, esto quiere decir que tiene muy bajo nivel de probabilidad. Observamos que la coeficiente de determinación es r2=.012, esto quiere decir que la variable independiente (edad) predice un .12% a la variable dependiente (gusto por la comida dulce). Podemos observar que a=21.92 y b=-0.18 y su significancia es mayor de .05 esto quiere decir que no hay significancia. En conclusión tendremos una recta de regresión y=a+bx al sustituir los valores tendremos una recta de y=21.92-.18x.
Tabla 4 |
|
|
| |
estadísticos | valor |
| sig | |
r | 0.11 | |||
r2 | 0.012 | |||
a | 21.92 | 0.000013267 | ||
b |
| -0.18 |
| 0.16160667 |
Regresión múltiple
Podemos observar en la tabla 5 que la coeficiente de determinación es r=.27, esto quiere decir que tiene un bajo nivel de probabilidad. Podemos ver que la coeficiente de determinación r2=.073, esto quiere decir que las dos variables independientes (edad y gusto por la comida dulce) predicen un 7.3% a la variable dependiente (gusto por la comida agridulce). Observamos en la tabla que a=4.73, b1=-.013 y b2=.27 y que la significancia de estos es mayor de .05 esto quiere decir que no hay significancia. Tendremos una recta de regresión de y=a+b1x+b2x y al sustituir los valores tendremos una recta de y=4.73-.013x+.27x.
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