Estadistica presentacion diapositivas
tiempo
Integrantes: Mario Alberto de Jesús Silva Abea
María Auxiliadora Cuevas Jarquín
Marie France Robleto Henríquez
Herilieth Maria Jarquín Aleman
Angela María Eng Meléndez
Ana Julissa Jiménez Soza
Introducción
El presente trabajo se refiere al estudio
Para ello se utilizaron programas
de los ingresos mensuales proporcionados
estadísticos que proporcionaron unpor la empresa “Corporación Software”
análisis detallado de las variables
S.A. mediante los cuales se utilizará el
estudiadas, para poder graficar las
método de series de tiempo, para facilitar
variaciones en relacion a las ventas
un análisis estadístico, que reflejen las
mensuales y facilitar posibles cambios
fluctuaciones sobre el manejo de las
en la administración de la empresaventas y pronosticar las variaciones
además de pronosticar percances
futuras en la administración de las
futuros con relación al ingreso de las
mismas en la empresa.
ventas.
Justificación
tiene como propósito, recopilar, observar y registrar en intervalos de
tiempo regulares, las ventas actuales y predecir las ventas futuras
proporcionados por la empresa CORPORACIÓN SOFTWARE S.A.
Utilizandoel método de series de tiempo, tomando en cuenta la relacion
entre ingresos y meses, por medio de los datos reales a partir del año
2010 hasta 2013. Siendo nuestro interés principal los pronósticos futuros
de los años 2014 y 2015., dando un vistazo al pasado en las ventas de
la empresa
Objetivos
General
Analizar una serie de tiempo de la empresa “Corporación Software, S.A”
conrespecto a las ventas mensuales durante los últimos 4 años.
Específicos
Determinar e interpretar los índices estadísticos mensuales.
Desestacionalizar los datos y elaborar la ecuación de tendencia lineal y
exponencial con sus respectivos gráficos.
Calcular los pronósticos de ventas mensuales para el año 2014 y el año
2015.
Metodología
Año
Meses
Monto bruto ventas
201
Enero184,523.00
0
Febrero
156,366.00
Marzo
167,472.00
Abril
377,895.00
Mayo
107,228.34
Junio
232,569.58
Julio
120,394.00
Agosto
431,606.23
Septiembre
184,038.55
Octubre
359,294.00
Noviembre
Diciembre
190,895.48
277,117.84
Año
Meses
Monto bruto
201
Enero
venta
58,039.32
1
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
SeptiembreOctubre
Noviembre
Diciembre
82,294.89
85,811.49
168,347.84
98,709.71
232,076.40
222,281.50
207,054.63
121,122.22
152,732.29
216,856.45
245,816.25
Año
2012
Meses
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Monto bruto
Año
Meses
Monto venta bruta
venta
2013
Enero
93,124.43
Febrero
81,410.24
Marzo
454,787.81
Abril
92,843.00
Mayo
326,237.93
Junio
298,559.67
Julio
143,787.79
Agosto
420,684.42
Septiembre
384,312.24
Octubre
88,321.82
Noviembre
787,943.85
Diciembre
794,327.41
475,080.37
332,163.72
350,645.23
391,735.45
309,704.21
160,905.86
173,266.32
248,504.60
349,217.72
560,477.07
194,911.33
576,615.32
Marco teórico
Elementos para el análisis de las seriesde
tiempo
En el mundo de los negocios se encuentra uno constantemente
con variables que presentan una variación aleatoria en el
tiempo. Ya sea como una variable experimental independiente
o como una dimensión que se agrega a otras variables de
interés, que puede resultar en una ayuda o un estorbo para el
proceso de toma de decisiones.
Serie de Tiempo
Una serie de tiempo es un conjunto dedatos
Los pronósticos de gran amplitud se
registrados durante un cierto periodo de intervalo;
consideran esenciales para disponer
por lo general semanas, meses, trimestres o años.
de tiempo suficiente para compras,
manufactura, ventas y finanzas, entre
Se puede utilizar un análisis del historial de una
empresa, para que una gerencia tome decisiones
en el presente y realice planeación y...
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