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Luigi Lizza Mendoza, MBA
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Regresion Lienal de como obtener, Diapositivas de Estadística
Este documento es sobre como se resuelve la regresió lineal en spss,
Tipo: Diapositivas
2021/2022
1 / 48
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Series de Tiempo
Luigi Lizza Mendoza, MBA
Agenda
- Series de Tiempo
- Métodos de Descomposición Estacional y Ajuste de Tendencia
Ejemplos de Series de Tiempo Series Económicas
- Precio de un artículo
- Tasa de desempleo
- Tasa de inflación
- Índice de precios Series Físicas
- Meteorología
- Cantidad de lluvia
- Temperatura diaria
- Velocidad del viento (energía eólica) Series Demográficas
- Tasa de crecimiento de la población
- Tasa de natalidad y mortalidad
- Resultados de censos poblacionales Series de Marketing
- Demanda
- Gastos
- Oferta
Variación en Series de Tiempo Tendencia Secular Fluctuación Cíclica Variación estacional Componente Irregular
Fluctuación Cíclica
El ejemplo más común de fluctuación cíclica es el ciclo de negocios. A través del tiempo, hay años
en que el ciclo de negocios llega a un pico por encima de la línea de tendencia. En otros tiempos, la
actividad de los negocios parece caer, llegando a un punto bajo la línea de tendencia.
Nótese que los movimientos cíclicos no tienen ningún patrón regular, sino que se mueven de una
forma un tanto impredecible.
El ejemplo más común de fluctuación cíclica es el ciclo de negocios. A través del tiempo, hay años
en que el ciclo de negocios llega a un pico por encima de la línea de tendencia. En otros tiempos, la
actividad de los negocios parece caer, llegando a un punto bajo la línea de tendencia.
Nótese que los movimientos cíclicos no tienen ningún patrón regular, sino que se mueven de una
forma un tanto impredecible.
Variación Estacional
Este tipo de variación implica patrones de
cambio en el lapso de un año que tienden a
repetirse anualmente. Por ejemplo, un médico
puede esperar un aumento sustantivo del
número de casos de gripe cada invierno y de
afectados de tifoidea cada verano.
Métodos de Predicción de Series de Tiempo Series de TiempoSeries de Tiempo SuavizaciónSuavización Promedio MóvilPromedio Móvil Promedio Móvil Ponderado Promedio Móvil Ponderado Suavización Exponencial Suavización Exponencial Proyección de Tendencia Proyección de Tendencia Proyección de Tendencia Ajustada para la Tendencia Estacional Proyección de Tendencia Ajustada para la Tendencia Estacional
Ejemplo 1: Pronóstico de Ventas de Conservas de Bacalao Noruego
Una empresa dedicada a la fabricación de conservas de pescado desea elaborar un pronóstico
de ventas para sus conservas de bacalao noruego. Para ello, cuenta con información histórica de
las ventas de esa conserva desde Enero de 1984 a Diciembre de 1993, el cual se encuentra en
el archivo SPSS S03-Alum-Venta de Conservas de Pescado-Series de Tiempo.sav.
En base al Método de Descomposición Estacional y Ajuste de Tendencia, se pide calcular lo
siguiente:
1) Elabore un Diagrama de Secuencia para observar gráficamente las 3 componentes de una
serie de tiempo.
2) Desestacionalice los datos
3) Determine la tendencia mediante la Ecuación de Regresión que mejor se ajuste.
4) Haga predicciones de venta hasta Diciembre del 2000 en base a la Ecuación de Regresión
calculada.
Generar Fechas Generar la variable tiempo mediante el Menú Datos->Definir fechas
Indicar el Año y
Período de la
Serie
Gráfico de Secuencias de la Variable Venta de Conservas de Bacalao Noruego
Descomposición Estacional
Descomposición Estacional
¿Cuándo usar Modelo Aditivo o Modelo Multiplicativo? MBA Luigi Lizza Mendoza 19
Si la variabilidad de una serie no depende
del nivel, significa que los componentes de
la serie se combinan de forma aditiva; es
decir, el incremento debido a la estacionalidad
siempre es el mismo aunque exista tendencia
creciente o decreciente.
Si la variabilidad y el nivel dependen entre sí
los elementos de la serie se combinan de
forma multiplicativa. Esto quiere decir que el
incremento debido a la estacionalidad
aumenta o disminuye conforme la tendencia
crece o decrece.
¿Cuándo usar Modelo Aditivo o Modelo Multiplicativo? MBA Luigi Lizza Mendoza 20