Demanda de Bicicletas

TALLER No. 1

1. La Demanda de Bicicletas para todos los terrenos ha aumentado en forma constante desde 1998. En la siguiente tabla se muestran las ventas por trimestre de las bicicletas de montaña producidas por CCB desde el segundo semestre de 1999.

OBS AÑO TRIMESTRE DEMANDA

1 1999 2 16

2 3 73

3 4 61

4 2000 1 57

5 2 43

6 3 44

7 4 68

8 2001 1 68

9 2 73

10 3 84

11 4 93

12 2002 1 128

13 2 100

14 3 130

15 4 148

16 2003 1 147

17 2 142

18 3 134

19 4 159

20 2004 1 181

21 2 168

22 3 168

23 4 188

24 2005 1 186

25 2 189

26 3 184

27 4 224

28 2006 1 207

29 2 223

30 3

a) Grafique los datos y verifique si la tendencia de los datos. Utilice el método de regresión lineal para estimar los parámetros y pronosticar el tercer trimestre de 2006

RESPUESTA

Como el coeficiente de correlación (R² = 0.944) se acerca a 1 quiere decir que los datos y la línea recta de regresión se ajustan muy bien el uno al otro, o sea que la línea representa bien los datos que tenemos, lo que indica que el modelo de regresión lineal nos sirve para pronosticar el valor que necesitamos, si el coeficiente de correlación se acercara a cero no nos serviría este modelo, necesitaríamos otro para el pronóstico.

Utilizando la formula y = 6.8123(X) + 24.919 hallamos el dato para el tercer trimestre del 2006:

Y = 6.8123 (30) + 24.919 = 229 Bicicletas.

b) Pronostique las ventas para el tercer trimestre de 2006 usando alfa=0.3 y beta=0.25.

El pronóstico para el mes 3 del año 2006 es 237 bicicletas, lo cual indica que en este caso el método de regresión lineal es más exacto.

2. SSF Moldea por inyección tapas de plásticos herméticos para productos al consumidor. El moldeo funciona mejor a 68º. La planta está equipada con un horno de gas para clima frío y acondicionadores de aire para clima caliente. Por esta razón, el consumo de energía eléctrica es estacional con pico en los meses de verano y baja en los meses de invierno.

Obs. Año Estación Demanda

1 2005 invierno 1752

2 primavera 3341

3 verano 4910

4 otoño 3704

5 2006 invierno 1738

6 primavera 2037

7 verano 4444

8 otoño 3308

9 2007 invierno 1783

10 primavera 2324

11 verano 4377

12 otoño 4042

13 2008 invierno 1741

14 primavera 2712

15 verano 4972

16 otoño 3839

a. Utilice el modelo multiplicativo para estimar los parámetros.

b. Simule el pronóstico para cada uno de los años y pronostique el consumo de energía eléctrica para cada trimestre del año 2010.

3. Carlos es Gerente de producción de una compañía de productos plásticos. Los dos Artículos importantes que hacen son portaespejos y manijas. La demanda histórica mensual para los dos últimos años se muestra en la tabla. La demanda histórica mensual para los dos últimos años se muestra en la tabla. Recientemente usted fue contratado y Carlos le ha pedido que planee la producción para el próximo año. Se necesitan dos días-trabajador

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