ensayo tecnologias.docx


Nombre: Ana Karem Ramirez Meza
Reyna Núñez Sánchez
Raúl Ernesto Vázquez Yee
Irania Daniela Silva Gonzalez
Alejandra Vidales Anaya
José Armando Fuentes Roque
Sergio Alejandro Morales
Matrícula: 2631311
2715417
2673077
2709327
2711433
2714871
2720174
Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones
Nombre del profesor: Ing. Ma. De los Ángeles MejíaGarcía
Módulo: 2. Series de tiempo y regresión lineal simple

Actividad: 3. Pronosticar con promedios móviles y correlación entre variables
Fecha: 13 de febrero de 2014
Bibliografía: Universidad Tec Milenio. (2014). Explicación del tema 6 y 7 “Patrón de datos en las series de tiempo y análisis de autocorrelación, Métodos de pronósticos basados en promedios, suavización exponencial ydescomposición”. Recuperado el 10 de febrero de 2014, de http://bbsistema.tecmilenio.edu.mx/webapps/portal/frameset.jsp?tab_tab_group_id=_2_1&url=%2Fwebapps%2Fblackboard%2Fexecute%2Flauncher%3Ftype%3DCourse%26id%3D_156067_1%26url%3D


Desarrollo de la práctica:
Parte 1
1. Reúnanse en grupos de dos personas y definan lo que significa los términos de
a. Serie de tiempo
Es una secuencia de datos,observaciones o valores medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente.
b. Componentes de una serie de tiempo
Tendencia: Es el componente a largo plazo que constituye la base del crecimiento o declinación de una serie histórica.
Ciclisidad: es un conjunto de fluctuaciones en forma de onda o ciclos, de más de un año de duración, producidos por cambios en las condicioneseconómicas.
Estacionalidad: Son las fluctuaciones estacionales que se encuentran típicamente en los datos clasificados por trimestres, mes o semana. La variación estacional se refiere a un patrón de cambio, regularmente recurrente a través del tiempo.
Aleatoriedad: este comportamiento irregular está compuesto por fluctuaciones causadas por sucesos impredecibles o no periódicos, como el clima pocousual, huelgas, guerras, rumores, elecciones y cambio de leyes.

c. Correlación
Determina la relación o dependencia que existe entre las dos variables que intervienen en una distribución bidimensional.
d. Autocorrelación
Es la correlación que existe entre una variable cuando se retarda uno o más periodos consigo misma.
e. Promedio móvil
Es un cálculo utilizado para analizar un conjunto de datosy asi crear una serie de promedios.
f. Suavizamiento exponencial
Es un método de promedio móvil ponderado muy refinado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores.

En equipos lleguen a una definición común e indiquen en que situaciones de la vida diaria se pueden aplicar estos conceptos den unejemplo de cada término.
Con estos conceptos podemos concluir y decir que se aplican a la vida diaria en cada momento, cada cosa que hacemos entra dentro de la estadística y consigo estos conceptos, los cuales nos ayudan a tener un mejor control de lo que realizamos.

Parte 2
2. Busquen información de 20 casas en venta en donde las variables son: Y (metros de construcción) y X (metros deterreno); y realicen  lo que se indica.
casas
Metros de construcción
Metros de terreno
1
104m2
84m2
2
396m2
349m2
3
100m2
320m2
4
305m2
478m2
5
170m2
128m2
6
180m2
132m2
7
180m2
147m2
8
195m2
132m2
9
198m2
144m2
10
200m2
159m2
11
180m2
147m2
12
90m2
70m2
13
179m2
163m2
14
170m2
150m2
15
200m2
156m2
16
185m2
174m2
17
226m2
170m2
18
200m2
160m219
184m2
164m2
20
157m2
208m2






a. Realicen y describan el diagrama de dispersión.
En este diagrama se puede mostrar la relación entre ambas variables, para mostrar la diferencia entre metros de terreno y metros de construccion.

b. Calculen e interpreten el coeficiente de correlación muestral r.
casas
Metros de construcción (y)
Metros de terreno (x)
Y2
X2
Xy
1
104m2...