Act 16

Ejercicio
1. Instrucciones: Contesta lo que se te indica en cada uno de los problemas. Para realizar los cálculos puedes utilizar el Excel ó minitab.
Problema 1. Investiga:
¿Cuáles son los supuestos en los que se basan los métodos de desestacionalización de una serie de tiempo?
¿Cómo se pueden verificar si se cumplen estos supuestos?
Consulta al menos 3 fuentes bibliográficas ejercicios.Problema 2
En la siguiente tabla se muestran las ventas mensuales de galletas de vainilla de una empresa reconocida internacionalmente.
Mes | 2003 | 2004 | 2005 |
1 | 538 | 636 | 588 |
2 | 620 | 666 | 592 |
3 | 869 | 853 | 670 |
4 | 849 | 753 | 541 |
5 | 947 | 787 | 499 |
6 | 931 | 691 | 511 |
7 | 746 | 680 | 542 |
8 | 740 | 698 | 487 |
9 | 654 | 593 | 486 |
10 | 874 | 721| 664 |
11 | 759 | 600 | 530 |
12 | 637 | 554 | 472 |
* Grafica la serie de tiempo, y determina en que meses se tienen mayores ventas, en cuáles menores ventas.

Realiza el ajuste estacional por medio del índice estacional
Descomposición de series de tiempo para 2003

Modelo multiplicativo

Datos 2003
Longitud 12
NMissing 0

Ecuación de tendencia ajustada

Yt = 752.6 +1.70*t

Índices estacionales

Período Índice
1 0.98746
2 1.01254

Medidas de exactitud

MAPE 14.9
MAD 108.3
MSD 15896.8

Eliminar Ignorar ciclo
Tiempo 2003 Tendencia Estacional tendencia estacional Predecir
1 538 754.289 0.98746 0.71325 544.835 744.827
2 620 755.9901.01254 0.82012 612.319 765.473
3 869 757.690 0.98746 1.14691 880.040 748.185
4 849 759.391 1.01254 1.11800 838.482 768.917
5 947 761.092 0.98746 1.24427 959.031 751.544
6 931 762.792 1.01254 1.22052 919.466 772.361
7 746 764.493 0.98746 0.97581 755.477754.903
8 740 766.194 1.01254 0.96581 730.832 775.805
9 654 767.894 0.98746 0.85168 662.308 758.261
10 874 769.595 1.01254 1.13566 863.172 779.249
11 759 771.296 0.98746 0.98406 768.642 761.620
12 637 772.996 1.01254 0.82407 629.108 782.693

Tiempo Error
1-206.827
2 -145.473
3 120.815
4 80.083
5 195.456
6 158.639
7 -8.903
8 -35.805
9 -104.261
10 94.751
11 -2.620
12 -145.693

Descomposición de series de tiempo para 2004

Modelo multiplicativo

Datos 2004
Longitud 12
NMissing 0

Ecuación de tendencia ajustada

Yt = 763.5 - 11.9199*tÍndices estacionales

Período Índice
1 1.00984
2 0.99016

Medidas de exactitud

MAPE 8.86
MAD 60.71
MSD 4960.47

Eliminar Ignorar ciclo
Tiempo 2004 Tendencia Estacional tendencia estacional Predecir
1 636 751.572 1.00984 0.84623 629.802 758.968
2 666 739.652 0.99016 0.90042672.620 732.372
3 853 727.732 1.00984 1.17213 844.687 734.894
4 753 715.812 0.99016 1.05195 760.484 708.767
5 787 703.892 1.00984 1.11807 779.330 710.820
6 691 691.972 0.99016 0.99859 697.868 685.162
7 680 680.052 1.00984 0.99992 673.373 686.745
8 698668.132 0.99016 1.04470 704.938 661.557
9 593 656.213 1.00984 0.90367 587.221 662.671
10 721 644.293 0.99016 1.11906 728.166 637.952
11 600 632.373 1.00984 0.94881 594.153 638.596
12 554 620.453 0.99016 0.89290 559.506 614.347

Tiempo Error
1 -122.968
2...