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 hipótesis nula y la prueba de hipótesis alternativa.

• La prueba de hipótesis nula son proposiciones acerca de la relación entre variables solamente sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación y se identificaran con signo de igualdad. H0:β1=0

• La prueba alterna esta ofrece otra descripción o explicación distinta, o con posibilidades alternativas esta se expresa con términos de desigualdad. H1:β1≠0

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8. ¿Qué criterio se utiliza para aceptar o rechazar la prueba de hipótesis? El criterio a utilizarse para poder aceptar o rechazar una hipótesis se utilizará la distribución estadística de t student: t=b1sb1

9. ¿Cómo puedes relacionar las gráficas de residuales vs los supuestos de la regresión? Mediante la información de los residuales e=Y-Y que asegura o determina que no se violen los supuestos en los ajustes verifica que la relación de X y Y, sean en línea recta dichos datos se reflejan en gráficas residuales.

10. Pronostica el clima para la ciudad de Guadalajara haciendo uso de la siguiente información:

• Según los portales de internet, el clima de Guadalajara durante el año pasado estuvo fluctuando entre los 24 y los 30º C, no así las precipitaciones que fueron muy diversas durante todo el

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