aceite

API 2-10-12
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Metodo de descomposición (sirve para pronosticar las demandas)

Paso 1, si se tiene una serie de datos lo primero que hay que calcular los promedios móviles.
Calcular el factorde estacionalidad, realizando el couciente entre el valor real y el observado.
Luego calcular el promedio, por cada periodo se tiene un valor. Y esto nos da el valor del a ultima
fila
Luego semultiplicaba por el factor K, que son el numero de observaciones.
Luego con eso se sca el índice de estacionalidad, que es Y.
En términos de calculo, el método de descomposición es un método de regresiónlineal mejorado.
Tendencia (en función del tiempo) X Factor estacional (Y) X Factor Ciclico (Fc) = Pronostico
Las variables, cíclicas, estacionales o tendencias pueden ser positivas o negativas. Deesta manera
pueden hacer subir o bajar el pronostico.
Esto genera un error menor que haciéndolo por medio de la regresión lineal.
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Estudio de los errores

Debemos estudiar los errores en lospronósticos para ver si son por variables aleatorias, que son
las que se dan por factores externos al sistema, o son sistemáticos, que son los que se producen
por un problema con el sistema o en elcalculo del pronostico.
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Indice de Trigg,

Es una señal de rastreo, nos permite identificar si los errores cometidos son sistemáticos o no.
Mientras mas alto es Tt significa que el modeloesta pronosticando con errores que no son
variables aleatorias sino sistemáticas.
Interpretacion: este indica si el pronóstico es capas de seguir cualquier tendencia ya sea
descendente o ascendente.Lo ideal de la señal de rastreo es que tenga oscilaciones.
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Señales de rastreo.

Miden el grado de precisión del a previsión para predecir valores reales.
Una buena señal de rastreo tienevalores bajos.
Debe estar dentro de los limites de control superiores e inferiores.

Trim
1
2
3
4
5
6

Demanda Dda
Prevista Real
100
100
100
100
100
100

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ERROR
(Real –...