Pronosticos Actividad 2

Objetivo:

El objetivo de esta actividad es poner en práctica lo visto en el Modulo 2 para mejorar el entendimiento de los temas y poder así mencionar dónde se emplea los pronósticos para la toma de decisiones, sus métodos y las herramientas necesarias para una correcta implementación.

Procedimiento:

Para llevar a cabo este reporte se realizaron los siguientes pasos:

1. Investigué y revisé bibliografía relacionada con el tema, en las fuentes mencionadas en este trabajo.

2. Investigué y revisé fuentes alternas de información en Internet como complemento al tema.

3. Reflexioné y comprendí el tema de la actividad. Esto me permitió contar con la información necesaria para realizar el siguiente paso.

4. De acuerdo a la información recaudada, redacté mis resultados y conclusión, la experiencia fue satisfactoria y exitosa.

Resultados:

1. Explica claramente cuando es mejor utilizar:

• Suavización exponencial simple: cuando nuestros datos no tienen tendencia ni hacia arriba, ni hacia abajo.

• Suavización exponencial lineal: cuando nuestros datos si tienen tendencia.

• Método de Winters: cuando las variaciones en nuestros datos tienen tendencia y son estacionales.

2. Menciona cuales son los métodos de pronósticos basados en promedios: Promedios móviles simples y promedios móviles lineales o dobles.

3. Define cuando es útil el análisis de regresión lineal simple: Es útil cuando queremos conocer la relación existente entre dos variables, donde una variable es dependiente y la otra es una variable independiente.

4. Describe y explica los conceptos utilizados en la regresión lineal simple: Dadas dos variables (Y variable dependiente, X la variable independiente) se debe de encontrar una función simple (lineal) de “X” que nos permita aproximar “Y” mediante la ecuación: Y=b0+b1X

5. ¿A qué se refiere la “parte explicada por la regresión” y la “parte no explicada”? La parte no explicada de la regresión dice que si el coeficiente es cero indica que no hay relación lineal entre las variables X y Y; y la parte explicada de la regresión indica una relación lineal perfecta entre las variables X y Y.

6. ¿Qué alternativa puedes utilizar cuando tu diagrama de dispersión no presenta una tendencia lineal y requieres analizar el caso con regresión lineal? Podríamos utilizar un ajuste de curvas para transformar la variable X y obtener una relación lineal.

7. Menciona en qué consiste la prueba de

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