ingenieria industrial
Páginas: 32 (7784 palabras)
Publicado: 19 de noviembre de 2013
TOMA DE DECICIONES.
MAESTRA:
Cp. Georgina Delgado Balandrán.
TEMAS:
2. Selección del mejor método de suavización
3. Regresión lineal simple
4. Regresión y correlación lineal múltiple
5. Los métodos de descomposición de series de tiempo
ALUMNO:
Oscar Daniel Bolio Haas
CARRERA:
Ingeniería Industrial
CUATRIMESTRE:
Quinto
INDICE:
2SELECCIÓN DEL MEJOR METODO DE SUAVIZACION……………............................................pag.3-12
3 REGRECION LINEAL SIMPLE………………………..pag.12-21
4 REGRECION Y CORRELACION LINEAL MULTIPLE………………………………………………….pag.21-30
5 LOS METODOS DE DESCOPOCICION DE SERIES DE TIEMPO……………………………………………………...pag.30-38
2 SELECCION DEL MEJOR METODO DE SUAVIZACION
2.1 METODOS DESUAVIZACION
Estos métodos eliminan las fluctuaciones aleatorias de la serie de tiempo, proporcionando datos menos distorsionados del comportamiento real de misma.
Las series de tiempo llamadas también series cronológicas o series históricas son un conjunto de datos numéricos que se obtienen en períodos regulares y específicos a través del tiempo.
2.2 PROMEDIOS MOVILES SIMPLES
Un promediomóvil simple es la forma más simple de los promedios móviles. Básicamente, un promedio móvil simple se calcula sumando los últimos precios de cierre de “x” periodos y luego dividiendo ese número entre “x”. Si te has confundido, no te preocupes, vamos a aclararlo.
Si se colocan 5 promedios móviles simples en un gráfico de 1 hora, entonces se suman los precios de cierre de las últimas 5 horas y luegose divide ese número entre 5, y listo! Ahí tienes un promedio móvil simple!
Si se va a colocar un promedio móvil simple de 5 en un gráfico de 10 minutos, hay que sumar los precios de cierre de los últimos 50 (5 x 10) minutos y luego se divide el resultado entre 5.
Si se va a colocar un promedio móvil simple de 5 en un gráfico de 30 minutos, se suman los precios de cierre de los últimos 150 (30 x5) minutos y se divide el resultado entre 5.
La mayoría de los gráficos/plataformas hacen el cálculo de forma automática. Pero, te explicamos cómo se realiza el cálculo de los promedios móviles simples porque es importante que lo comprendas. Si se entiende como es calculado cada promedio móvil, se puede decidir mejor sobre cuál utilizar.
2.3 SUAVIZACION EXPONENCIAL SIMPLE
La suavizaciónexponencial es una técnica de pronóstico de series de tiempo (promedios móviles) que pondera los datos históricos exponencialmente para que los datos más recientes tengan más peso en el promedio móvil. Con la suavización exponencial simple, el pronóstico Ft se construye con la predicción del último periodo Ft-1 más una porción α de la diferencia entre el valor de la demanda real del periodo anteriorAt-1 y el pronóstico del periodo anterior Ft-1.
Ft = Ft-₁ + α (At-₁ – Ft-₁)
La constante de suavización α es un número entre 0 y 1 que entra multiplicando en cada pronóstico, pero cuya influencia declina exponencialmente al volverse antiguos los datos.
Una α baja da más ponderación a los datos históricos. Una α de 1 refleja una ajuste total a la demanda reciente, y los pronósticos seránlas demandas reales de los periodos anteriores.
La selección de α depende de las características de la demanda. Los valores altos de α son más sensibles a las fluctuaciones en la demanda. Los valores bajos de α son más apropiados para demandas relativamente estables (sin tendencia o ciclicidad), pero con una gran cantidad de variación aleatoria.
La suavización exponencial simple es unpromedio suavizado centrado en el periodo presente. No se puede extrapolar para efectos de tendencia, por la que ningún valor de α compensará completamente la tendencia en los datos.
Los valores ordinarios de α varían entre 0.01 y 0.40. Los valores bajos de α disminuyen efectivamente la variación aleatoria (ruido – dispersión). Los valores altos son más sensibles a cambios en la demanda...
TOMA DE DECICIONES.
MAESTRA:
Cp. Georgina Delgado Balandrán.
TEMAS:
2. Selección del mejor método de suavización
3. Regresión lineal simple
4. Regresión y correlación lineal múltiple
5. Los métodos de descomposición de series de tiempo
ALUMNO:
Oscar Daniel Bolio Haas
CARRERA:
Ingeniería Industrial
CUATRIMESTRE:
Quinto
INDICE:
2SELECCIÓN DEL MEJOR METODO DE SUAVIZACION……………............................................pag.3-12
3 REGRECION LINEAL SIMPLE………………………..pag.12-21
4 REGRECION Y CORRELACION LINEAL MULTIPLE………………………………………………….pag.21-30
5 LOS METODOS DE DESCOPOCICION DE SERIES DE TIEMPO……………………………………………………...pag.30-38
2 SELECCION DEL MEJOR METODO DE SUAVIZACION
2.1 METODOS DESUAVIZACION
Estos métodos eliminan las fluctuaciones aleatorias de la serie de tiempo, proporcionando datos menos distorsionados del comportamiento real de misma.
Las series de tiempo llamadas también series cronológicas o series históricas son un conjunto de datos numéricos que se obtienen en períodos regulares y específicos a través del tiempo.
2.2 PROMEDIOS MOVILES SIMPLES
Un promediomóvil simple es la forma más simple de los promedios móviles. Básicamente, un promedio móvil simple se calcula sumando los últimos precios de cierre de “x” periodos y luego dividiendo ese número entre “x”. Si te has confundido, no te preocupes, vamos a aclararlo.
Si se colocan 5 promedios móviles simples en un gráfico de 1 hora, entonces se suman los precios de cierre de las últimas 5 horas y luegose divide ese número entre 5, y listo! Ahí tienes un promedio móvil simple!
Si se va a colocar un promedio móvil simple de 5 en un gráfico de 10 minutos, hay que sumar los precios de cierre de los últimos 50 (5 x 10) minutos y luego se divide el resultado entre 5.
Si se va a colocar un promedio móvil simple de 5 en un gráfico de 30 minutos, se suman los precios de cierre de los últimos 150 (30 x5) minutos y se divide el resultado entre 5.
La mayoría de los gráficos/plataformas hacen el cálculo de forma automática. Pero, te explicamos cómo se realiza el cálculo de los promedios móviles simples porque es importante que lo comprendas. Si se entiende como es calculado cada promedio móvil, se puede decidir mejor sobre cuál utilizar.
2.3 SUAVIZACION EXPONENCIAL SIMPLE
La suavizaciónexponencial es una técnica de pronóstico de series de tiempo (promedios móviles) que pondera los datos históricos exponencialmente para que los datos más recientes tengan más peso en el promedio móvil. Con la suavización exponencial simple, el pronóstico Ft se construye con la predicción del último periodo Ft-1 más una porción α de la diferencia entre el valor de la demanda real del periodo anteriorAt-1 y el pronóstico del periodo anterior Ft-1.
Ft = Ft-₁ + α (At-₁ – Ft-₁)
La constante de suavización α es un número entre 0 y 1 que entra multiplicando en cada pronóstico, pero cuya influencia declina exponencialmente al volverse antiguos los datos.
Una α baja da más ponderación a los datos históricos. Una α de 1 refleja una ajuste total a la demanda reciente, y los pronósticos seránlas demandas reales de los periodos anteriores.
La selección de α depende de las características de la demanda. Los valores altos de α son más sensibles a las fluctuaciones en la demanda. Los valores bajos de α son más apropiados para demandas relativamente estables (sin tendencia o ciclicidad), pero con una gran cantidad de variación aleatoria.
La suavización exponencial simple es unpromedio suavizado centrado en el periodo presente. No se puede extrapolar para efectos de tendencia, por la que ningún valor de α compensará completamente la tendencia en los datos.
Los valores ordinarios de α varían entre 0.01 y 0.40. Los valores bajos de α disminuyen efectivamente la variación aleatoria (ruido – dispersión). Los valores altos son más sensibles a cambios en la demanda...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.