Trab ME Ind 20150

UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA
FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL
DEPARTAMENTO ACADEMICO DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

EJERCICIOS PRÁCTICOS

1. La panadería «TRIGAL» vende y distribuye diferentes tipos de productos de panificación como: pan,
biscochos, dulces, pasteles, etc. La información que se presenta ha sido recopilada directamente de los
registros contables de la panadería en cuestión,estas cifras muestran la cantidad de dinero en soles.
Ajustar modelos de regresión: Ventas = f (otras variables), evaluarlos y predecir las ventas hasta el mes de
marzo del 2001.
Mes

Ventas

Oct. 08
Nov. 08
Dic. 08
Ene.09
Feb. 09
Mar. 09
Abr. 09
May. 09
Jun. 09
Jul. 09
Agost. 09
Set. 09
Oct. 09
Nov. 09
Dic. 09
Ene. 10
Feb. 10
Mar. 10
Abr. 10
May. 10
Jun. 10
Jul. 10
Agost. 10
Set. 10

7865
6849
81625987
6425
7658
8956
8654
7548
6532
5496
7589
6985
9561
8967
4583
3562
4270
5024
4568
5062
4851
6489
8956

Gastos

RESUMEN
Publicidad Promoción

5442
4264
6561
3231
4462
5246
6541
6261
5564
4254
3324
5125
4254
7985
6735
5276
1262
2297
3580
2456
3950
2688
4890
6560

138
186
120
96
80
100
90
95
105
100
90
90
87
120
38
86
80
96
80
95
90
95
105
100

0
0
268
0
456
349
358
420
0
0
0
428
395
0
438
0
628597
618
715
0
0
0
128

Devolución

Cambios

265
345
235
227
256
164
268
326
359
235
268
259
262
253
231
223
297
262
256
270
205.6
226
268
249

3.1
3.1
3.15
3.1
3.15
3.15
3.2
3.25
3.25
3.2
3.03
3.3
3.3
3.3
3.3
3.3
3.3
3.4
3.45
3.44
3.45
3.45
3.45
3.45

2. La compañía confecciones modernas, a través de su departamento de PCP desea estimar su pronóstico de
la demanda para el año 2008 a través devarias técnicas y poder escoger el más conveniente. La
información con que se cuenta es la siguiente:

2007
2008
2009
2010
2011
Modelos Estocásticos

Demanda de vestidos de noche
TRIMESTRES
1º
2º
3º
4º
90
46
88
49
111
60
114
64
132
74
148
86
142
68
181
94
142
79
195
106
1

TOTAL
273
349
440
485
522
Ing. Carmen Z. Quito R.

Las técnicas a considerar son:
a. Promedio móvil ajustado por tendencia para n= 2
b. Aproximación exponencial ajustada por tendencia para L = 0.4
c. series de tiempo a través de la ecuación de la recta.
d. ¿Cuál técnica escogería y por qué?
e. Con la técnica seleccionada, calcule el pronóstico para el tercer trimestre del año 2012. De
acuerdo a los índices obtenidos analice los resultados y haga un comentario explicativo.
f. Con los siguientes datos
2007
2008
2009
20102011
500
450
600
650
700
Determine la correlación de la ecuación de la recta. ¿Cómo sabemos que hay una buena relación
entre las variables y acuerdo al producto que manejamos cuál podría ser el factor a relacionar?
3. Suponga que una compañía eléctrica decide modelar la carga de la potencia máxima diaria (Y, en
megawatts), en función de la temperatura máxima diaria (X, en °F), y que el modelo debeconstruirse para
los meses de verano. Se selecciona una muestra aleatoria de 25 días, cuyos datos son los siguientes:

X

Y

94
96
94
108
67
88

36
131.7
140.7
189.3
96.5
116.4

89

118.5

X

84
90
106
67
71
100

Y

X

113.4
132.0
178.2
101.6
92.5
151.9

79
97
98
87
76
68

Y

106.2
153.2
150.1
114.7
100.9
96.3

X

92
100
85
89
74
86

Y

135.1
143.6
111.4
116.5
103.9
105.1

Con esta información seestima el siguiente modelo:
Y = 385.048 – 8.2925X + 0.05982X2
(55.172)
Además:

(1.299)

E(Y) = 125.428 R2 = 0.9594

(0.0075)
2 = 28.9036

a) Probar la hipótesis de que la carga de la potencia aumenta con tasa creciente al aumentar la
temperatura (2 > 0 ). Use  = 0.05.
b) Interpretar los coeficientes de determinación y de variación, y  1
c) Pronosticar la carga de la potencia máxima diaria, paralos días 26 y 27.
d) Proyecte la temperatura máxima diaria, para los días 26 y 27, mediante un modelo de serie de
tiempo apropiado. Grafique para tener una idea del modelo a utilizar.
e) ¿Cuáles son las medidas disponibles para evaluar la exactitud de los pronósticos?

4. Suponga que desea modelar la calidad, Y, de un producto en función de la temperatura, X 1, y la presión,
X2, a las que se...