Pronosticos

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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 quele 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 por los precios de los mismos en el mercado, y si se puede obtener un modelo que relacione las ventas en millones de pesos con los precios en cada uno de los productos, asimismo desea saber qué tan confiable y preciso sonestos modelos.
Datos:
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Resultados:

Primero análisis de correlación (los coeficientes de correlación lineal entre la variable).

Chocolate:

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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.

Bombones:

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Es una relacion lienal debil, si aumenta el precio bajan las ventas.
Heladosy nieves:

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Es moderada y entonces se concluye que el coeficiente de correlación lineal poblacional es significativo y diferente de cero.

Chocolate relleno:

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Es igual que los helados y nieves es moderada.

Dulce de cajeta:

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Relación lineal muy débil, con lo que podemos decir que este coeficiente solo es significativo a un nivel de 79% o menos, y en algunasocasiones esto no es suficiente para considerarlo estadísticamente diferente de cero.

Chicles:
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Es algo débil pero hay una relación lineal.
Paletas de tamarindo:

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Es nula es posible que no haya relación lineal.

Tamarindos:
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Es bastante débil pero no hay suficiente evidencia para rechazar la relación lineal.

Análisis de regresión:
Chocolates.
Análisis gráfico.Mediante el diagrama de dispersión.
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Se concentran en dos grupos, pero es posible trazar una línea recta.

Ajuste:

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Se puede decir que por cada peso que se aumente se gana 2,164 millones de pesos:
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Explica un 69.8% de la variabilidad de las ventas de chocolates en millones de pesos.

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El modelo es significativo.

Conclusión:
El modelo presentadotiene un buen ajuste, explicando casi un 70% de la variabilidad de las ventas totales de chocolates.

Bombones:
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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.

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Por cada peso que aumente el precio de venta de los bombones, las ventas en millones de pesos bajaran en1,597 millones.

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La constante y la pendiente son significativas
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Nada más es el 20% lo que esta explicado en este modelo.

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El modelo es significativo.

Conclusión:
El modelo no es útil para predecir las ventas ya que es muy pobre y es poco confiable por el grafico es de mayor grado y no se ajustara.

Helados y nieves:

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Es posible ajustar unarecta.

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Por cada peso aumentara en 2,495 millones de pesos.
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La constante de 0.017, entonces con un 95% de confianza, entonces es significativa.

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La determinación es del 40% es un poco bajo.

Conclusión: cuando la varianza de los errores incrementa a medida que los valores de y incrementan, se sugiere aplicar la transformación logarítmica, Ahora veamos que modeloresulta con la variable transformada.

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Ahora veamos si los parámetros son significativos.

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Son significativos.

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presenta un coeficiente de determinación de un 42.6%

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Conclusion:
a pesar de la transformación continuamos observando el problema de heterocedasticidad, entonces se concluye que no existe un modelo útil.

Chocolate relleno:

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Puntos...
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