Estadística y Pronósticos para la toma de decisiones
Enviado por Gera Cantu • 22 de Mayo de 2016 • Tareas • 435 Palabras (2 Páginas) • 2.724 Visitas
Nombre: | Matrícula: |
Nombre del curso: Estadística y Pronósticos para la toma de decisiones | Nombre del profesor: |
Módulo: Módulo 1 | Actividad: tarea 2 |
Fecha: 26/10/2015 | |
Bibliografía: NA |
Tarea 2
- Describe con tus propias palabras qué significa una serie de tiempo y cuáles son sus componentes.
(periodo progresivos) (un valor por periodo)
La tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las variaciones de la propia serie, que se consideran consecuencias de fuerzas persistentes que afectan el crecimiento o la reducción de la misma y a esta solo se le agrega un valor por periodo.
- Tendencia
- Cíclicos
- Estacionales
- Estacionarios
- ¿Cuál de los cuatro componentes de una serie de tiempo se utilizaría para describir el efecto de las ventas navideñas de una tienda departamental de menudeo?
Estacionales
- ¿Por qué es más fácil pronosticar valores para una serie de tiempo que contiene un componente estacional que uno que posee un componente cíclico?
El cíclico toma tiempos muy largos en cambio el estacional es más fácil de calcular ya que es a corto plazo.
- Los datos que se presentan a continuación corresponden al número de autos de pasajeros (en miles) en Francia durante los años 1970 a 2005. ¿Qué componentes de la series de tiempo parecen estar presentes en esta serie?[pic 2]
Es un componente cíclico, ya que los años van creciendo y el periodo es bastante largo.
- El gerente de un banco está interesado en reducir el tiempo que las personas esperan para ver a su asesor financiero. También le interesa la relación entre el tiempo de espera (Y) en minutos y el número de asesores atendiendo (X). Se registraron los siguientes datos:
X | 2 | 3 | 5 | 4 | 2 | 6 | 1 | 3 | 4 |
Y | 12.8 | 11.3 | 3.2 | 6.4 | 11.6 | 3.2 | 8.7 | 10.5 | 8.2 |
Realiza el diagrama de dispersión y calcula el coeficiente de correlación. ¿Qué puedes interpretar del resultado obtenido del coeficiente de correlación?[pic 3]
El resultado esta dentro del rango ya que no es mayor que 1 ni menor que -1.
- El siguiente conjunto de datos son las ventas semanales de un artículo de comida (en miles). Determina el coeficiente de autocorrelación r1 y prueba la hipótesis.
Hipótesis nula: la autocorrelación es igual a cero ρ1 = 0
Hipótesis alterna: la autocorrelación es diferente de cero ρ1 ≠ 0
Donde ρ es el coeficiente de autocorrelación poblacional en el lapso k. Utiliza un alfa (α) = 0.05. Interpreta el coeficiente de autocorrelación ¿Para qué te sirve este coeficiente?
| 2.6 | 2.8 | 3.0 | 3.8 | 4.0 | 3.2 |
| 3.5 | 2.4 | 1.8 | 2.2 | 3.4 | 1.4 |
Valor observado Yt | Yt-1 | Media Ŷt | (Yt-Y) | (Yt-1-Y) | (Yt-Ŷt)^2 | (Yt-Ŷt)/Yt |
2.6 |
| 2.8 | -0.24 |
| 0.06 | 0 |
2.8 | 2.6 | 2.8 | -0.04 | -0.24 | 0 | 0.01 |
3 | 2.8 | 2.8 | 0.16 | -0.04 | 0.03 | -0.01 |
3.8 | 3 | 2.8 | 0.96 | 0.16 | 0.92 | 0.15 |
4 | 3.8 | 2.8 | 1.16 | 0.96 | 1.34 | 1.11 |
3.2 | 4 | 2.8 | 0.36 | 1.16 | 0.13 | 0.42 |
3.5 | 3.2 | 2.8 | 0.66 | 0.36 | 0.43 | 0.24 |
2.4 | 3.5 | 2.8 | -0.44 | 0.66 | 0.2 | -0.29 |
1.8 | 2.4 | 2.8 | -1.04 | -0.44 | 1.09 | 0.46 |
2.2 | 1.8 | 2.8 | -0.64 | -1.04 | 0.41 | 0.67 |
3.4 | 2.2 | 2.8 | 0.56 | -0.64 | 0.31 | -0.36 |
1.4 | 3.4 | 2.8 | -1.44 | 0.56 | 2.08 | -0.8 |
Sumatoria | 34.1 | Sumatoria | Sumatoria | |||
n | 12 | 7 | 1.6 | |||
Media | 2.8 |
- Enseguida se presentan los precios diarios al cierre (en dólares por acción). Realiza el diagrama de dispersión y prueba si existe autocorrelación en estos datos. Utiliza un alfa = 0.05.
Periodo | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
Precio | 88.87 | 83.00 | 83.61 | 83.15 | 82.84 | 83.99 | 84.55 | 84.36 | 85.53 | 86.54 |
[pic 4]
Periodo | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
Precio | 86.89 | 87.77 | 87.29 | 87.99 | 88.80 | 88.80 | 89.11 | 89.10 | 88.90 | 89.21 |
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