MODELO DE CURVAS POTENCIALES DE SEGUNDO ORDEN
Enviado por jairo1573 • 17 de Octubre de 2016 • Trabajo • 568 Palabras (3 Páginas) • 152 Visitas
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
[pic 1]
[pic 2]
MODELO DE CURVAS POTENCIALES DE SEGUNDO ORDEN
[pic 3]
Estas curvas potenciales pueden adoptar formas con tendencias hacia el eje de las abscisas (si el signo de algunos de sus parámetros es negativo y presenta incrementos decrecientes) o hacia el eje de las ordenadas (cuando el valor de los parámetros todos tienen signo positivo).
Para ilustración desarrollaremos el caso de uj o Curvas parabólicas [pic 4]
- FÓRMULAS MATEMÁTICAS
DME = x' = a + bt + ct2 donde a, b y c son parámetros y se determinaran por el siguiente sistema de ecuaciones:
[pic 5]
[pic 6]
[pic 7]
Encontramos los parámetros a, b y c se construye el modelo es su forma:
[pic 8]
DAE = ∑ x' = Suma de las demandas mensuales pronosticadas
Curvas de Segundo Orden
Ejemplo:
Un empresario fabricante de pantalones jeans desea estimar las ventas de sus productos para el año 2012 teniendo en consideración las ventas del año pasado, las cuales fueron:
- RECOLECCIÓN DE DATOS
Periodo(t) | Demanda (x) |
1 | 2 |
2 | 4 |
3 | 12 |
4 | 16 |
5 | 28 |
6 | 36 |
7 | 49 |
8 | 35 |
9 | 25 |
10 | 10 |
11 | 6 |
12 | 4 |
Dónde:
t : meses desde enero (t = 1) hasta diciembre (t = 12 )
x : Número de Pantalones Jeans vendidos
- GRAFICAR DATOS
Graficamos la demanda inicial mediante un diagrama de dispersión.
[pic 9]
- MODELO MATEMÁTICO
Por simple inspección apreciamos que estos datos se ajustan a un modelo de curva potencial de segundo grado, cuyo modelo matemático es el siguiente:
[pic 10]
Dónde:
X’: Número de pantalones jeans pronosticadas para el periodo t del año 2012.
T(1,2,…,12)
Para lo cual necesitamos de las siguientes ecuaciones:
[pic 11]
[pic 12]
[pic 13]
- CUADROS Y PROCESAMIENTO
Para lo cual debemos desarrollar la siguiente tabla:
n=12
Calculamos los términos necesarios para reemplazar en las respec
Periodo | Demanda (x) | xt | t4 | t3 | t2 | xt2 |
(t) | ||||||
1 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 |
2 | 4 | 8 | 16 | 8 | 4 | 16 |
3 | 12 | 36 | 81 | 27 | 9 | 108 |
4 | 16 | 64 | 256 | 64 | 16 | 256 |
5 | 28 | 140 | 625 | 125 | 25 | 700 |
6 | 36 | 216 | 1296 | 216 | 36 | 1296 |
7 | 49 | 343 | 2401 | 343 | 49 | 2401 |
8 | 35 | 280 | 4096 | 512 | 64 | 2240 |
9 | 25 | 225 | 6561 | 729 | 81 | 2025 |
10 | 10 | 100 | 10000 | 1000 | 100 | 1000 |
11 | 6 | 66 | 14641 | 1331 | 121 | 726 |
12 | 4 | 48 | 20736 | 1728 | 144 | 576 |
∑ | 227 | 1528 | 60710 | 6084 | 650 | 11346 |
- MODELO
Escribimos el modelo en su forma original sustituyendo los valores de los parámetros, la ecuación estimada vendría a ser el modelo estimado o pronosticado:
[pic 14]
Luego comprobamos si el modelo es correcto, reemplazando “t” en la ecuación estimada.
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