TRABAJO YANKE

ADMINISTRACION DE LAS OPERACIONES I
EJERCICIOS 4.24 AL 4.34
EJERCICIO 4.24
Howard Weiss, propietario de una tienda distribuidora de instrumentos musicales, cree que la demanda de tambores bajos puede estar relacionada con el número de apariciones en televisión del popular grupo de rock Stone Temple Pilots durante el mes pasado. Weiss ha recopilado los datos que se muestran en la tablasiguiente:
Demanda de tambores bajos
3
6
7
5
10
7
Apariciones en televisión de Stone Temple Pilots
3
4
7
6
8
5

a) Grafique con estos datos para saber si una ecuación lineal podría describir la relación que hay entre las apariciones en televisión del grupo y la venta de tambores bajos.


b) Use el método de regresión por mínimos cuadrados para obtener una ecuación de pronóstico.
Numero de aparicionesDemanda de tambores bajos(Y)
X²
Y²
X*Y
3
3
9
9
9
4
6
16
36
24
7
7
49
49
49
6
5
36
25
30
8
10
64
100
80
5
7
25
49
35
Ʃ 33
38
199
268
227


0.67


c) ¿Cuál sería su estimación de las ventas de los tambores bajo Stone temple pilots hubiesen aparecido nueve veces en la televisión el mes anterior?


La estimación de ventas es de 9.93

d) ¿Cuáles son elcoeficiente de correlación (r) y el coeficiente de determinación (r²) para este modelo, y que significa?
El coeficiente de relación es r = 0.677352
El coeficiente de determinación es r² = 0.677352

EN MINITAB:




EJERCICIO 4.25
La tabla siguiente presenta los datos del número de accidentes ocurridos en la carretera estatal 101 de Florida durante los últimos 4 meses.

MES
NUMERO DE ACCIDENTESEnero
30
Febrero
40
Marzo
60
Abril
90

Pronostique el número de accidentes que ocurrirán en mayo usando regresión de mínimos cuadrados para obtener una ecuación de tendencia
Mes

Aparición transformada(X)

Número de accidentes(Y)

X²

Y²

X*Y
Enero
1
30
1
900
30
Febrero
2
40
4
1600
80
Marzo
3
60
9
3600
180
Abril
4
90
16
8100
360
Ʃ
10
220
30
14200
650


105
Para el mes de mayo se pronostican 105accidentes
EN MINITAB:



EJERCICIO 4.26
En el pasado, la distribuidora Arup Mukherjee vendió un promedio de 1,000 llantas radiales cada año. En los dos años anteriores vendió 200 y 250, respectivamente, durante el otoño, 350 y 300 en invierno, 150 y 165 en primavera, y 300 y 285 en verano. Con una ampliación importante en puerta, Mukherjee proyecta que las ventas se incrementarán el próximo año a1,200 llantas radiales. ¿Cuál será la demanda en cada estación?

Estación
Demanda de llantas Año 1
Demanda de llantas Año 2
Otoño
200
250
Invierno
350
300
Primavera
150
165
verano
300
285
Ʃ
1000
1000

Asistencia promedio año 1 - año 2:
Otoño» 200+250/2= 225
Invierno» 350+300/2= 325
Primavera» 150+165/2= 157.5
Verano» 300+285/2= 292.5

Ʃ Asis.Prom. : 225+325+157.5+292.5=1000

Asistencia promediopor trimestre:
Asistencia promedio por trimestre

Asistencia promedio por trimestre= 250

Índice estacional:
Índice estacional

Otoño» 225/250= 0.9
Invierno» 325/250= 1.3
Primavera» 157.5/250= 0.63
Verano» 292.5/250= 1.17

Pronostico de demanda para siguiente año
Otoño» (1200/4) (0.90)=270
Invierno» (1200/4) (1.3)=390
Primavera» (1200/4) (0.63)=189
Verano» (1200/4) (1.17)=351

Las demandas paracada estación son las siguientes: para la estación de otoño será de 270 llantas, para invierno será de 390 llantas, para primavera será de 189 llantas, para verano será de 351 llantas.

EN MINITAB:


EJERCICIO 4.27
Mark Cotteleer posee una compañía que fabrica lanchas. Las demandas reales de las lanchas de Mark durante cada temporada desde 2004 hasta 2007 fueron como sigue:

Año
Temporada
20042005
2006
2007
Invierno
1400
1200
1000
900
Primavera
1500
1400
1600
1500
Verano
1000
2100
2000
1900
Otoño
600
750
650
500

Mark ha pronosticado que la demanda anual de sus lanchas en 2009 será igual a 5600. Con base en los datos y el modelo estacional multiplicativo, ¿Cuál será el nivel de la demanda para las lanchas de Mark en la primavera de 2009?
Asistencia promedio 2004-2007:
Invierno»...