Coca Cola. Elección del diseño experimental

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TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TIJUANA

SUBDIRECCIÓN ACADÉMICA

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVO

CARRERA:

Contador Público

UNIDAD 4 y 5

MATERIA:
Estadística administrativa II

NOMBRE Y NÚMERO DE CONTROL DEL ALUMNO:

Borja Villareal Emiliano

Flores Rodriguez Cxhareny

Medina Galvan Fabian

Rivera Rodriguez Andrea Natalia

NOMBRE DEL DOCENTE

Ing. Karina Garcia Jimenez

Tijuana B.C., A 24 DE NOVIEMBRE E DEL 2023

Índice

Planteamiento        1

Objetivo        1

Elección de factores y niveles        1

Elección del diseño experimental        1

Realización del experimento        2

Análisis de datos        3

Conclusión        4

Bibliografía        5

Planteamiento

Siendo Coca Cola una de las compañías más grandes del mundo, resulta muy intrigante la cantidad de números que se suman tanto a sus ingresos como a las ventas en general.

Resultado de las tantas fluctuaciones económicas que pueden suceder a lo largo del tiempo, realizar un pronóstico sobre las posibles ventas en los próximos años puede ser una gran herramienta para conocer si nuestra empresa está yendo hacia un buen camino, o en cambio, si se necesitan tomar las riendas de nuevo y tomar mejores decisiones que encaminarán a la empresa a mejores resultados.

Objetivo

Probar distintos promedios estadísticos sobre pocos datos para la elaboración de pronósticos anuales conformes a las ventas de la empresa Coca Cola en los próximos 5 años.

Elección de factores y niveles

Se seleccionaron de los informes financieros de Coca Cola las ventas anuales para los años 2013 hasta 2022 para el pronóstico de los próximos 5; de 2023 a 2027

Elección del diseño experimental

Para nuestro cálculo de ventas anuales se utilizaron varios promedios estadísticos, cada uno de ellos con la función de tener una visión más cercana a la realidad para poder producir un pronóstico para los próximos 5 años:

• Promedio móvil centrado: Calcula los valores medios de una ventana especificada y representa los valores en un gráfico de serie temporal tomando en cuenta 3 años y dos de estos datos se calcula su promedio.
• Promedio móvil ponderado: Consiste en seleccionar diferentes pesos para cada valor de datos y luego calcular un promedio ponderado de los k valores de datos más recientes como el pronóstico.
• Promedio sobre 3 años: Promedio móvil calcula los valores medios sobre 3 años y representa los valores en un gráfico de serie temporal
• Promedio sobre 5 años: Promedio móvil calcula los valores medios sobre 5 años y representa los valores en un gráfico de serie temporal

Para la realización de pronósticos, fueron realizados 3 índices estacionales, seguido de ello se realizó una graficación junto con la obtención de una ecuación de regresión que nos ayuda a calcular las predicciones correspondientes.

Realización del experimento

Se realizaron 4 diseños experimentales, cada uno con su promedio, índice y ecuación de regresión respectivo.

Para el primer diseño experimental se tomó de la base de datos las ventas anuales de 10 años, sobre ellos se aplicó el promedio móvil a 3 años, eso con cada uno de los datos, seguido de ello se tomaron dos datos de ese cálculo y se realizó otro promedio. Sobre cada uno de esos promedios se llevó a cabo una división entre la venta real y dicho dato, de esta manera ya contamos con los índices estacionales, nuevamente se dividió el valor real con este índice y se obtuvieron las ventas desestacionales, seguidamente de ello se graficaron los valores reales de las ventas junto con los cálculos hechos. Por último, obtenemos la ecuación de regresión gracias a la gráfica con Excel y se sustituye la variable con el número al año correspondiente de la venta, esto hasta llegar al año 15 que representa el último para nuestro pronóstico, que sería el año 2027.

Para el segundo diseño experimental se tomó de la base de datos las ventas anuales de 10 años, sobre ellos se aplicó el promedio móvil a 3 años, eso con cada uno de los datos. Sobre cada uno de esos promedios se llevó a cabo una división entre la venta real y dicho dato, de esta manera ya contamos con los índices estacionales, nuevamente se dividió el valor real con este índice y se obtuvieron las ventas desestacionales, seguidamente de ello se graficaron los valores reales de las ventas junto con los cálculos hechos. Por último, obtenemos la ecuación de regresión gracias a la gráfica con Excel y se sustituye la variable con el número al año correspondiente de la venta, esto hasta llegar al año 15 que representa el último para nuestro pronóstico, que sería el año 2027.

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