ESTADISTICA INFERENCIAL II. SERIE DE TIEMPO
Enviado por angel muños • 20 de Junio de 2018 • Informes • 3.094 Palabras (13 Páginas) • 549 Visitas
CARRERA:
ING.INDUSTRIAL
ASIGNATURA:
ESTADISTICA INFERENCIAL II
NOMBRE DE LA PRÁCTICA:
SERIE DE TIEMPO
NÚMERO DE LA PRÁCTICA:
3
INTEGRANTES DEL EQUIPO:
C. ING. MIGUEL ANGEL MARTINEZ ESPINOZA
C. ING.MARTIN CRISTOBAL MENDENDEZ
C. ING.JOSE ALFREDO PONCE HERNANDEZ
C. ING.FRANCISCO PULIDO SUSUNAGA
C. ING.ROBERTO ANDRES MARTIEZ VEGA
SEMESTRE:
4
GRUPO:
401XA
INTRODUCCIÓN:
Una serie de tiempo que permite analizar tendencia y comportamientos globales de fenómenos de interés. En la presente práctica construiremos serie de tiempo usando dos métodos: promedio móvil y suavización exponencial
OBJETIVO:
Construir serie de tiempo en minitab.
COMPETENCIA A DESARROLLAR:
Visualizar, interpretar serie de tiempo
MATERIAL Y EQUIPO (REQUERIMIENTOS):
- Computadora personal.
- Software minitab 2016.
- Minitab
DESARROLLO:
Promedios móviles
- Da clic en menú estadístico seleccione la opción serie tiempo.
- Seleccione la opción promedio móvil. Define la variable dependiente y la longitud o periodicidad de la serie.
- Seleccione la opción resultado y de clic en tabla de resumen y resultados (3° opción).
- De clic en aceptar.
- Repite el proceso para otros periodos.
Suavización exponencial
- Seleccione el menú estadística
- Da clic en la opción serie de tiempo
- De clic en la opción suavización simple
- Indique el valor del coeficiente de suavización e indique el valor asociado
- De clic en la opción resultado y seleccione tablas de resumen
- De clic en aceptar
Promedio móvil de ventas de fábricas de longitud de tres años
Datos ventas de fabricas
Longitud 24
Número de valores faltantes 0
Promedio móvil
Longitud 3
Medidas de exactitud
MAPE 9,96798
MAD 0,77556
MSD 0,98795
ventas de
Tiempo fabricas MA Predecir Error
1 6,60 * * *
2 8,60 * * *
3 9,10 8,10000 * *
4 9,50 9,06667 8,10000 1,40000
5 9,00 9,20000 9,06667 -0,06667
6 7,10 8,53333 9,20000 -2,10000
7 6,80 7,63333 8,53333 -1,73333
8 6,20 6,70000 7,63333 -1,43333
9 7,80 6,93333 6,70000 1,10000
10 8,30 7,43333 6,93333 1,36667
11 9,30 8,46667 7,43333 1,86667
12 8,60 8,73333 8,46667 0,13333
13 7,80 8,56667 8,73333 -0,93333
14 8,10 8,16667 8,56667 -0,46667
15 7,90 7,93333 8,16667 -0,26667
16 7,50 7,83333 7,93333 -0,43333
17 7,40 7,60000 7,83333 -0,43333
18 7,70 7,53333 7,60000 0,10000
19 7,80 7,63333 7,53333 0,26667
20 8,40 7,96667 7,63333 0,76667
21 8,33 8,17667 7,96667 0,36333
22 8,40 8,37667 8,17667 0,22333
23 8,80 8,51000 8,37667 0,42333
24 8,10 8,43333 8,51000 -0,41000
Imagen 1: datos de los promedios móviles de fabricación con longitud de tres años
[pic 3]
Imagen 2: Gráfica de promedio móvil de ventas de fábricas con longitud de tres años
Promedio móvil de ventas de fábricas con longitud de cinco años
Datos ventas de fabricas
Longitud 24
Número de valores faltantes 0
Promedio móvil
Longitud 5
Medidas de exactitud
MAPE 10,1152
MAD 0,7718
MSD 1,0001
ventas de
Tiempo fabricas MA Predecir Error
1 6,60 * * *
2 8,60 * * *
3 9,10 * * *
4 9,50 * * *
5 9,00 8,560 * *
6 7,10 8,660 8,560 -1,460
7 6,80 8,300 8,660 -1,860
8 6,20 7,720 8,300 -2,100
9 7,80 7,380 7,720 0,080
10 8,30 7,240 7,380 0,920
11 9,30 7,680 7,240 2,060
12 8,60 8,040 7,680 0,920
13 7,80 8,360 8,040 -0,240
14 8,10 8,420 8,360 -0,260
15 7,90 8,340 8,420 -0,520
16 7,50 7,980 8,340 -0,840
17 7,40 7,740 7,980 -0,580
18 7,70 7,720 7,740 -0,040
19 7,80 7,660 7,720 0,080
20 8,40 7,760 7,660 0,740
21 8,33 7,926 7,760 0,570
22 8,40 8,126 7,926 0,474
23 8,80 8,346 8,126 0,674
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