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Pronosticos taller ejercicio, Ejercicios de Estadística

15 ejercicios para comprender bien los pronosticos en la actialidad

Tipo: Ejercicios

2018/2019

Subido el 15/09/2019

pablo-mendez-3
pablo-mendez-3 🇬🇹

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TALLER DE PRONÓSTICOS
1. Los datos de la demanda anual de bolsas de 50 libras de fertilizante de Wallace
Garden Supply se muestran en la siguiente tabla. Desarrolle un promedio móvil de
tres años de las ventas pronosticadas. Luego, calcule de nuevo la demanda con un
promedio móvil ponderado en el que las ventas durante el año más reciente tengan
una ponderación de 2 y las ventas en los otros dos años reciban una ponderación de
1 en cada año. ¿Qué método cree usted que sea el mejor?
Año Demanda de
Fertilizante
(Miles de
Bolsas)
1 4
2 6
3 4
4 5
5 10
6 8
7 7
8 9
9 12
10 14
11 15
SOLUCION:
Año Promedio Móvil Simple Promedio Móvil
Ponderado
Pronostico Año 12 13.667 14
Error Estándar 3.598 3.291
R// El método más recomendable es el Promedio Móvil Ponderado, debido a que
tiene un menor error estándar con 3.291.
2. Use el suavizamiento exponencial con una constante de suavizamiento de 0.3 para
pronosticar la demanda de fertilizante como se indica en el problema No. 1.
Considere que el pronóstico para el último periodo del primer año fue de 5000
bolsas para iniciar el procedimiento. ¿Preferiría utilizar el modelo de suavizamiento
exponencial o el modelo de promedio móvil ponderado desarrollado en el problema
No. 1? Explique su respuesta.
Año Promedio Móvil
Ponderado
Suavizamiento
Exponencial
Pronostico Año 12 14 11.89
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¡Descarga Pronosticos taller ejercicio y más Ejercicios en PDF de Estadística solo en Docsity!

TALLER DE PRONÓSTICOS

1. Los datos de la demanda anual de bolsas de 50 libras de fertilizante de Wallace

Garden Supply se muestran en la siguiente tabla. Desarrolle un promedio móvil de

tres años de las ventas pronosticadas. Luego, calcule de nuevo la demanda con un

promedio móvil ponderado en el que las ventas durante el año más reciente tengan

una ponderación de 2 y las ventas en los otros dos años reciban una ponderación de

1 en cada año. ¿Qué método cree usted que sea el mejor?

Año Demanda de Fertilizante (Miles de Bolsas) 1 4 2 6 3 4 4 5 5 10 6 8 7 7 8 9 9 12 10 14 11 15

SOLUCION:

Año Promedio Móvil Simple Promedio Móvil

Ponderado

Pronostico Año 12 13.667 14

Error Estándar 3.598 3.

R// El método más recomendable es el Promedio Móvil Ponderado, debido a que

tiene un menor error estándar con 3.291.

2. Use el suavizamiento exponencial con una constante de suavizamiento de 0.3 para

pronosticar la demanda de fertilizante como se indica en el problema No. 1.

Considere que el pronóstico para el último periodo del primer año fue de 5000

bolsas para iniciar el procedimiento. ¿Preferiría utilizar el modelo de suavizamiento

exponencial o el modelo de promedio móvil ponderado desarrollado en el problema

No. 1? Explique su respuesta.

Año Promedio Móvil

Ponderado

Suavizamiento

Exponencial

Pronostico Año 12 14 11.

Error Estándar 3.291 3.

R// Utilizaría el Promedio Móvil Ponderado debido a que presenta menor error

estándar en el pronóstico.

3. Las ventas de los equipos de aire acondicionado Cool Man han aumentado

constantemente durante los últimos cinco años.

Año Ventas 1 450 2 495 3 518 4 563 5 584 6?

El gerente de ventas había pronosticado, antes de iniciar el negocio, que las ventas del

primer año serían de 410 equipos de aire acondicionado. Por medio de un

suavizamiento exponencial con peso de α=0.30, desarrolle los pronósticos para el

periodo comprendido entre los años 2 y 6.

SOLUCIÓN

Año Demand (y) Pronostico Error [Error] Error ^

Pronostico Año 6 - 521.

Error Estándar 99.

4. Utilice las constantes de suavizamiento de 0.6 y 0.9 y desarrolle los pronósticos de

ventas de los equipos de aire acondicionado Cool Man (vea problema No. 3).

SOLUCIÓN SUAVIZAMIENTO DE 0.

Año Demand (y) Pronostico Error [Error] Error ^

Pronostico Año 6 - 565.

Error Estándar 67.

a. Use un promedio móvil con tres periodos y determine la demanda de aspiradoras industriales durante el siguiente mes de febrero. b. Use un promedio móvil ponderado con tres periodos para determinar la demanda de las aspiradoras durante febrero. Use 3, 2 y 1 como pesos del periodo más reciente, el segundo más reciente y el tercero más reciente, respectivamente. Por ejemplo, si usted estuviera pronosticando la demanda de febrero, noviembre tendría un peso de 1, diciembre un peso de 2 y enero un peso de 3. c. Evalúe la precisión de cada uno de estos métodos. d. ¿Qué otros factores podrían considerar R. Lowenthal para pronosticar las ventas?

SOLUCION INCISO A:

R// Demanda para el mes de Febrero = 13.

SOLUCION INCISO B:

R// Demanda para el mes de febrero con Promedio Móvil Ponderado =

SOLUCION INCISO C:

Método Error Estándar

Promedio Móvil Simple 2.

Promedio Móvil Ponderado 3.

R// Es más preciso el método de Promedio Móvil Simple para este enunciado, ya

que refleja un error bajo.

SOLUCION INCISO D:

Se puede considerar el Suavizamiento Exponencial, debido a que la última

estimación de la demanda es igual a la estimación previa ajustada por una fracción

del error.

8. Durante las últimas 12 semanas las millas voladas por pasajero de Northeast

Airlines, una empresa que sirve al centro neurálgico de Boston, son como se indica:

Semana Millas Pasajero Reales (Miles) 1 17 2 21 3 19 4 23 5 18 6 16 7 20 8 18 9 22 10 20

a. Si se considera un pronóstico inicial de la semana 1 de 17,000 millas utilice el suavizamiento exponencial para calcular las millas voladas de las semanas 2 a 12. Use α=0. b. ¿Cuál es la MAD de este modelo? c. Calcule la RSFE y las señales de rastreo. ¿Están dentro de los límites aceptables?

SOLUCION INCISO A

Año Demand (y) Pronóstico Error [Error] Error ^

Error Estándar 3.

SOLUCIÓN INCISO B

R// La desviación absoluta media para este modelo es del 2.

SOLUCIÓN INCISO C

R// El Running Sum of Forecast Errors –RSFE- es de 10.926 y la señal de rastreo

es de 4.59, la señal de rastreo se encuentra muy elevada ya que lo ideal es que se

encuentre en los límites más próximos a cero, la señal de rastreo mide que tan bien

se ajustan las predicciones a los datos reales.

9. Las llamadas de emergencia hechas al sistema de 911 de Winter Park, Florida,

durante las últimas 24 semanas son:

Semana Llamadas Semana Llamadas 1 50 13 55 2 35 14 35 3 25 15 25 4 40 16 55 5 45 17 55 6 35 18 40 7 20 19 35

SOLUCION INCISO B:

SOLUCION INCISO C

R// Proporciona una constante de suavizamiento mayor a 1, para que el resultado

sea mayor a 85.

y 25. ¿Cuál es el mejor? (De nuevo considere que las llamadas reales en la semana

R// Se considera mejor el pronóstico del problema diecisiete, debido a que refleja

un menor grado de error con 2.88, por lo cual es más exacto.

  1. El ingreso de consultoría en Kate Walsh Associates durante el periodo de febrero a julio ha sido como se indica:
  • Semana Demand (y) Pronóstico Error [Error] Error ^ - 2 35.00 50.00 - 15.00 15.00 225. 1 50.00 50.00 - - - - 3 25.00 41.00 - 16.00 16.00 256. - 4 40.00 31.40 8.60 8.60 73. - 5 45.00 36.56 8.44 8.44 71. - 6 35.00 41.62 - 6.62 6.62 43. - 7 20.00 37.65 - 17.65 17.65 311. - 8 30.00 27.06 2.94 2.94 8. - 9 35.00 28.82 6.18 6.18 38. - 10 20.00 32.53 - 12.53 12.53 156. - 11 15.00 25.01 - 10.01 10.01 100. - 12 40.00 19.01 21.00 21.00 440. - 13 55.00 31.60 23.40 23.40 547. - 14 35.00 45.64 - 10.64 10.64 113. - 15 25.00 39.26 - 14.26 14.26 203. - 16 55.00 30.70 24.30 24.30 590. - 17 55.00 45.28 9.72 9.72 94. - 18 40.00 51.11 - 11.11 11.11 123. - 19 35.00 44.45 - 9.45 9.45 89. - 20 60.00 38.78 21.22 21.22 450. - 21 75.00 51.51 23.49 23.49 551. - 22 50.00 65.60 - 15.60 15.60 243. - 23 40.00 56.24 - 16.24 16.24 263. - 24 65.00 46.50 18.50 18.50 342. - Semana 25 Pronóstico 57.
  • Error Estándar 15. - de α=0.9 pronostique llamadas durante el periodo comprendido entre las semanas 10. Utilice los datos de llamadas al 911 que aparecen en el problema No. 9 y por medio
    • Semana Demand (y) Pronóstico Error [Error] Error ^ SOLUCIÓN PROBLEMA DIEZ - 2 35.00 50.00 - 15.00 15.00 225. 1 50.00 50.00 - - - - 3 25.00 36.50 - 11.50 11.50 132. - 4 40.00 26.15 13.85 13.85 191. - 5 45.00 38.62 6.39 6.39 40. - 6 35.00 44.36 - 9.36 9.36 87. - 7 20.00 35.94 - 15.94 15.94 253. - 8 30.00 21.59 8.41 8.41 70. - 9 35.00 29.16 5.84 5.84 34.
      • 10 20.00 34.42 - 14.42 14.42 207.
      • 11 15.00 21.44 - 6.44 6.44 41.
      • 12 40.00 15.64 24.36 24.36 593.
      • 13 55.00 37.56 17.44 17.44 304.
      • 14 35.00 53.26 - 18.26 18.26 333.
      • 15 25.00 36.83 - 11.83 11.83 139.
      • 16 55.00 26.18 28.82 28.82 830.
      • 17 55.00 52.12 2.88 2.88 8.
      • 18 40.00 54.71 - 14.71 14.71 216.
      • 19 35.00 41.47 - 6.47 6.47 41.
      • 20 60.00 35.65 24.35 24.35 593.
      • 21 75.00 57.57 17.44 17.44 303.
      • 22 50.00 73.26 - 23.26 23.26 540.
      • 23 40.00 52.33 - 12.33 12.33 151.
      • 24 65.00 41.23 23.77 23.77 564.
      • 25 85.00 62.62 22.38 22.38 500.
  • Error Estándar 16.