Pronósticos para la toma de decisiones
Enviado por Wendy Torres • 27 de Septiembre de 2022 • Tarea • 402 Palabras (2 Páginas) • 104 Visitas
Pronósticos para la toma de decisiones
Resuelve los siguientes problemas:
- Para la siguiente serie de datos, encuentra las proyecciones de pronósticos para t = 9 y 10 y el error cuadrado medio por el método de promedios móviles lineales:
Resultados mostrados en la siguiente tabla:
*Consultar libro 1 en archivo de Excel adjunto al final.
t | Xt | S't | S''t | at | bt | at + bt (m) | et2 |
1 | 65 |
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2 | 75 |
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3 | 90 |
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4 | 65 | 76.6666667 |
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5 | 98 | 76.6666667 |
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6 | 78 | 84.3333333 | 79.2222222 | 89.4444444 | 5.11111111 |
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7 | 116 | 80.3333333 | 80.4444444 | 80.2222222 | -0.11111111 | 94.5555556 | 459.864198 |
8 | 85 | 97.3333333 | 87.3333333 | 107.333333 | 10 | 80.1111111 | 23.9012346 |
9 |
| 93 | 90.2222222 | 95.7777778 | 2.77777778 | 117.333333 |
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10 |
| 67 | 85.7777778 | 48.2222222 | -18.7777778 | 98.5555556 |
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Promedios móviles lineales:
S't = (Xt + Xt-1 + Xt-2 + ... + Xt-n+1) / n |
S’’t = (S’t + S’t-1 + S’t-2 + … + S’t-n+1) / n |
at = S't + (S't - S''t) = 2S't - S't |
bt = 2(S't - S''t) / (n -1) |
Pt+m = at + bt * m |
- Para la siguiente serie de datos, encuentra las proyecciones de pronósticos para t = 5, 6 y 7 y el error cuadrado medio por el método de Holt (utiliza α = 0.1 y β = 0.2)
Resultados en la siguiente tabla:
*Consultar libro 2 en archivo de Excel adjunto al final.
t | Xt | St | bt | Pt+1 | E2t | |||
1 | 50 | 50 | 1 |
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| 0.1[pic 1] | ||
2 | 70 | 52.9 | 1.38 | 51 | 361 | 0.2[pic 2] | ||
3 | 90 | 57.852 | 2.0944 | 54.28 | 1275.918 | |||
4 | 70 | 60.95176 | 2.295472 | 59.9464 | 101.0749 | |||
5 |
| 56.92251 | 1.030527 | 63.24723 |
| |||
6 |
| 52.15773 | -0.128533 | 57.95304 |
| |||
7 |
| 46.82628 | -1.169117 | 52.0292 |
|
Suavización exponencial lineal de dos parámetros (método de Holt):
St = α * Xt + (1- α) * (St-1 + bt-1) |
bt = β (St - St-1) + (1 - β) bt-1 |
Pt+m = St + bt * m |
- Para la siguiente serie de datos, encuentra las proyecciones de pronósticos para los trimestres t = 9, 10, 11 y 12 y el error cuadrado medio por el método de Winters (Utilice α = β = γ = 0.2)
Ya que hablamos de trimestres L=3
t | Xt | At | Tt | St | Pt+m | et2 | |||
-1 |
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| 1 |
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| |||
0 |
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| 1 |
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| |||
1 | 442 | 442 | 0 | 1 |
|
| |||
2 | 465 | 446.6 | 0.92 | 1.00824004 | 442 | 529 | [pic 3] | 0.2 | |
3 | 512 | 460.416 | 3.4992 | 1.02240756 | 447.52 | 4157.67 |
| 0.2 | |
4 | 421 | 455.3322 | 1.782592 | 0.98491995 | 463.9152 | 1841.714 | [pic 5] | 0.2 | |
5 | 462 | 457.3366 | 1.826971 | 1.00863138 | 460.881394 | 1.25128 | L (trimestres)= | 3 | |
6 | 489 | 462.9875 | 2.59174 | 1.02916287 | 469.452352 | 382.1105 | |||
7 | 578 | 489.8333 | 7.442561 | 1.02393461 | 458.558244 | 14266.33 | |||
8 | 434 | 483.8779 | 4.762968 | 0.9862892 | 501.568045 | 4565.441 | |||
9 |
| 390.9127 | -14.78267 | 0.8233303 | 502.891039 | 252899.4 | |||
10 |
| 300.904 | -29.82787 | 0.81914769 | 505.213265 | 255240.4 | |||
11 |
| 216.8609 | -40.67091 | 0.78903136 | 491.336539 | 241411.6 | |||
12 |
| 140.952 | -47.71851 | 0.65866424 | 414.077318 | 171460 |
Suavización exponencial con estacionalidad y tendencia (método de Winters)
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