Libro 1
Páginas: 7 (1672 palabras)
Publicado: 10 de octubre de 2014
09/03/2012
Programa de Maestría en Gestión, Operación, y Logística
Campus UNITEC Tegucigalpa
Curso de Postgrado Métodos Cuantitativos
Preparado por Dr.-Ing. Diego Midence
10/03/2012
1
1
09/03/2012
Programa de Maestría en Gestión, Operación, y Logística
Campus UNITEC Tegucigalpa
Introducción
Tipos de Pronósticos
pos
o óst cos
Medidas de Precisión
Modelos dePronóstico de Series de Tiempo
Curso de Postgrado Métodos Cuantitativos
Preparado por Dr.-Ing. Diego Midence
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Programa de Maestría en Gestión, Operación, yLogística
Campus UNITEC Tegucigalpa
Propósitos Principales
◦ Reducir la incertidumbre de lo que pasará en el
futuro.
◦ Realizar mejores estimaciones de las necesidades.
Formas de Pronosticar:
◦ Proceso Subjetivo: Métodos Empíricos
◦ Modelos Cuantitativos:
Promedios Móviles, suavizamiento exponencial
Proyecciones de tendencias, análisis de regresión
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Campus UNITEC Tegucigalpa
Definir el objetivo
del pronóstico.
pronóstico
Definir la variable
que se quiere
pronosticar.
Definir el horizonte
de tiempo del
pronóstico.
Validar el modelo
Reunir datos
necesarios.
Seleccionarmodelo
de pronóstico.
Realizar el
pronóstico.
Implementar los
resultados
resultados.
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Programa de Maestría en Gestión, Operación, y Logística
Campus UNITEC Tegucigalpa
Técnicas de Pronósticos
Modelos
Cualitativos
Series de Tiempo: Tratan de pronosticar el futuro usando
datos históricos
Promedio Móvil
Suavizado
Exponencial
Proyección de
Tendencias
Descomposición
Curso de Postgrado Métodos Cuantitativos
Preparado por Dr.-Ing. DiegoMidence
Métodos Causales:
Incorporan las variables
que pueden influir que
pueden influir en la
variable pronosticada
Análisis de
Regresión
Regresión
Múltiple
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Curso de Postgrado Métodos Cuantitativos
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Programa de Maestría en Gestión, Operación, y Logística
Campus UNITEC Tegucigalpa
Medidas de Precisión
◦ Apreciar el nivel de funcionamiento de un modelo
de pronóstico.
◦ Comparar modelos de pronóstico.
Error = Valor Real – Valor Pronóstico
Desviación Media Absoluta
MAD =
∑ Error
n
Error Cuadrado Medio
MSE =
∑ ( Error )
2
n
Curso de PostgradoMétodos Cuantitativos
Preparado por Dr.-Ing. Diego Midence
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Programa de Maestría en Gestión, Operación, y Logística
Campus UNITEC TegucigalpaSerie de tiempo
◦ Una secuencia de datos.
◦ Espaciamiento entre datos es uniforme.
◦ El espaciamiento entre datos expresado en
unidades de tiempo.
Ejemplos:
◦ Ventas semanales de celulares.
◦ Ventas anuales de carros usados.
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Introducción
Tipos de Pronósticos
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o óst cos
Medidas de Precisión
Modelos dePronóstico de Series de Tiempo
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◦ Reducir la incertidumbre de lo que pasará en el
futuro.
◦ Realizar mejores estimaciones de las necesidades.
Formas de Pronosticar:
◦ Proceso Subjetivo: Métodos Empíricos
◦ Modelos Cuantitativos:
Promedios Móviles, suavizamiento exponencial
Proyecciones de tendencias, análisis de regresión
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del pronóstico.
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Definir la variable
que se quiere
pronosticar.
Definir el horizonte
de tiempo del
pronóstico.
Validar el modelo
Reunir datos
necesarios.
Seleccionarmodelo
de pronóstico.
Realizar el
pronóstico.
Implementar los
resultados
resultados.
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Técnicas de Pronósticos
Modelos
Cualitativos
Series de Tiempo: Tratan de pronosticar el futuro usando
datos históricos
Promedio Móvil
Suavizado
Exponencial
Proyección de
Tendencias
Descomposición
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Métodos Causales:
Incorporan las variables
que pueden influir que
pueden influir en la
variable pronosticada
Análisis de
Regresión
Regresión
Múltiple
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Medidas de Precisión
◦ Apreciar el nivel de funcionamiento de un modelo
de pronóstico.
◦ Comparar modelos de pronóstico.
Error = Valor Real – Valor Pronóstico
Desviación Media Absoluta
MAD =
∑ Error
n
Error Cuadrado Medio
MSE =
∑ ( Error )
2
n
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Programa de Maestría en Gestión, Operación, y Logística
Campus UNITEC TegucigalpaSerie de tiempo
◦ Una secuencia de datos.
◦ Espaciamiento entre datos es uniforme.
◦ El espaciamiento entre datos expresado en
unidades de tiempo.
Ejemplos:
◦ Ventas semanales de celulares.
◦ Ventas anuales de carros usados.
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