Temas Selectos

PROBLEMA DE SERIE DE TIEMPO

Fuente: Estadística para Administradores,

Richard I. Levin & David S. Rubin.

Editorial Prentice Hall

Capítulo: 18 Página: 642

Descripción y datos del problema:

En la siguiente tabla se presentan los datos trimestrales de unidades habitacionales iniciadas en los Estados Unidos desde el tercer trimestre de 1964 hasta el segundo trimestre de1972. (En miles de unidades).

Año I II III IV

1964 398 352

1965 283 454 392 345

1966 274 392 290 210

1967 218 382 382 340

1968 298 452 423 372

1969 336 468 387 309

1970 264 399 408 396

1971 389 604 579 513

1972 510 661

GENERACIÓN DE LA GRAFICA DE SERIE DE TIEMPO

Grafica de serie de tiempo

MÉTODO: ANÁLISIS DE TENDENCIAS

Para cada modelo:

• Indicar ecuación de tendencia y valores ajustados

• Mostrar grafica

• Medidas de exactitud (MAPE, MAD y MSD)

• Pronósticos (unidades)

 Pronostico de datos a través del análisis de tendencias Minitab Lineal

 Pronostico de datos a través del análisis de tendencias Minitab Cuadrático

 Pronostico de datos a través del análisis de tendencias Minitab Exponencial

 Pronostico de datos a través del análisis de tendencias Minitab Curva S

ANÁLISIS DEL MAPE, MAD Y MSD (Generar Conclusión del modelo ganador)

Estos indicadores sirven para comparar la efectividad de diferentes modelos utilizados. Siempre se busca el valor menor en los indicadores MAPE, MAD, MSD. Ya que representa un mejor ajuste del modelo.

LINEAL CUADRATICO EXPONENCIAL CURVA´S

MAPE 19.89 16.73 18.94 18.55

MAD 70.65 59.32 68.82 69.71

MSD 7107.04 4848.45 6923.88 7372.21

Conclusión: Podemos decir que los valores menores del MAPE, MAD, y MSD se encuentra en el modelo Cuadrático.

Por lo que se recomienda utilizar este modelo para pronosticar valores en la serie de tiempo analizada.

MÉTODO DEL PROMEDIO MÓVIL

Suaviza los datos al promediar observaciones consecutivas en la serie de tiempo.

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