Pronosticos

Objetivo: Es resolver el avance de la practica integradora con lo que se ha visto en el curso y poder aplicar esto dentro del problema. Procedimiento. Leer y resolver el problema dependiendo de los puntos que se nos indiquen. Problema: El gerente de una fábrica de dulces te ha contratado, tiene planeado ampliar la capacidad de producción pero sólo de dos de los dulces que le convengan más. Quiere saber en qué tipo de dulce le conviene más invertir, y también quiere saber si las ventas de los dulces en millones de pesos se ven más afectadas or las recios de los mismos en l mercado, y si se p ori 1 ventas en millones d es. roductos, asimismo sea s estos modelos. Datos: [PiC] Resultados: que relacione las n cada uno de los tan nfiable y preciso son Primero análisis de correlación (los coeficientes de correlación lineal entre la variable). Chocolate: Es un valor muy cercano a cero esto nos dice que es de confianza y si hay relacion lineal, si aumenta el precio, aumenta los millones. línea recta. Ajuste: [pic] Se puede decir que por cada peso que se aumente se gana 2,164 millones de pesos: Explica un 69. 8% de la variabilidad de las ventas de chocolates en illones de pesos. [picl El modelo es significativo.

Conclusión: El modelo presentado tiene un buen ajuste, explicando casi un 70% de la variabilidad de las ventas totales de chocolates. Bombones: A partir del gráfico anterior se observa total dispersión de los puntos de la muestra, lo que implica una clara dificultad para ajustar un modelo de regresión. Por cada peso que aumente el precio de venta de los bombones, las ventas en millones de pesos bajaran en 1,597 millones. un 39. 6%, es poco bajo el valor. Conclusion: que el modelo presentado para los chocolates ellenos es útil para estimar las ventas en millones de pesos de estos productos de acuerdo a su precio de venta.

Dulce de cajeta. Hay gran dispersion pero si se puede realizar una recta. estadísticamente diferente de cero hasta con un de confianza, pero no es significativo, esto es un problema fuerte ya que si no existe pendiente entonces no tenemos modelo. Sin embargo continuemos con el análisis. el modelo lineal presenta un coeficiente de determinación bastante bajo. Nivel de confianza del 78% o menos podríamos concluir que el modelo lineal es significativo y este nivel es muy bajo. Chicles: volumen de las ventas en millones de pesos de acuerdo a un precio.

Segunda parte. Solucion final: Instrucciones. El gerente de una fábrica de dulces te ha Además, desea que tú hagas un análisis detallado, de cuál será la tendencia las ventas en millones de pesos de los dulces, si existen períodos del año en que se vendan más y si se puede obtener un modelo para explicar las ventas en funclón de los datos pasados y que sea altamente preciso en el mediano plazo. Respuesta: OBJETIVO: se analizaran las series de tiempo para determinar tendencia: La tendencia es lineal. Bombones no presenta tendencia del tipo lineal.

Sino parece ser estacionaria, sin embargo no presenta estacionalidad en varianza. Helados y nieves | 1. 23809652 19 110 III 112 113 | 1. 28634376 11. 3168102 738 1. 24029733 11. 39125909 Los índices más altos son los de mayor venta como son el periodo dos y tres. I índice Est Estación II 12 13 14 15 16 18 10. 88761 656 10. 94096645 | 1. 03250829 10. 98045885 10. 87080311 10. 90164718 10. 93533523 10. 99782405 10. 99795536 11. 01424465 1. 06284984 10. 95357446 | 1. 06050038 El periodo tres tiene un mayor % de ventas y también el 10, 11 y 3 pero con un menor %.

Helados y nieves: 11. 11565323 11. 19734171 11. 21876468 111 | 1. 08430972 | 1. 08050452 06429309 11. 17264889 11. 1 6209624 11. 1 5852196 11. 2375134 II 11553374 | 1. 30957684 En el 1 y 2 superan las ventas medias y el 13 supera las ventas en general. Dulce de cajeta: 11. 01819676 11. 04977216 10. 93550273 10,97514597 10. 93948373 10,91012638 10. 85157508 10. 80856873 10. 89737767 10. 79604466 10. 88436029 10. 86486903 | 1. 08539297 Solo tres periodos presentan índices estacionales mayores a uno y hasta en los demás está por debajo las ventas, en el periodo 2 y 3 están por mayor. hicles están por encima de la media general, finalmente vemos que en el periodo 13 las ventas de chicles rebasan a las ventas promedio. Paletas de tamarindo: I Estación 10. 8777944 10. 85466963 11. 67119412 12. 12515385 | 1. 93304948 | 1. 4743225 | 1 ,39793862 11. 11968406 | 1. 51423689 11. 14158094 11. 20218343 1. 52575341 | 1. 46862372 En el periodo 4 rebasan la media en general, en el periodo 5 un índice estacional de 1. 93 que implica que las ventas en este periodo están por encima de las ventas medias. Tamarindos 1. 06658776 | 1. 28974059 | 1. 57894785 896589 10. 84488198 10. 89685868 10. 95448611 10. 9497437 1 10. 2618425 1 3, 693,328 10,397 ,888 11515 11264 1925 1383 1214 1475 1327 2873 2740 2746 2538 2405 2586 2468 Al comparar las medias se descarta la suavización simple, ya que no presenta un buen ajuste. CONCLUSION. Dado que el modelo de suavización doble presentó un mejor ajuste a los datos tomaremos este como modelo para el pronóstico de esta serie de tiempo que modela el comportamiento de las ventas de chocolate a través del tiempo. BOMBONES. I MSD I MApE MAD 2574 mejor modelo para la serie que modela el comportamiento emporal de las ventas de helados y nieves, el de Holt-Winters con alfa, gamma y delta de 0. CHOCOLATE RELLENO. Para saber qué diferencia tomar comparemos las auto correlaciones de la serie original y las dos diferencias anteriores. MSD 79, 1 55,029 I MAPE 1300 1243 1232 1148 1154 1136 1124 8374 7913 7210 7130 7057 7406 7603 1118 18, 532,410 Y el doble. 13637 1109 1119 120232,087 13552 3778 CONCLUSION: Al comparar las medidas de exactitud vemos que la media móvil sigue siendo la más adecuada para realizar pronósticos acerca de las ventas del dulce de cajeta. CHICLES. Iq 94,351 ,425 75,871 ,231 1216 1167 7671 6699 6693