ENSAYO EDISON BARAJA

El presente trabajo tiene como objetivo el pronosticar la producción y demanda de los tres tipos de telas más representativas de la empresa ANDELAS CIA. LTDA. Mediante el método de regresión lineal simple y regresión lineal múltiple, además de un análisis de el grado de tendencia y estacionalidad en el pronóstico a establecerse.

Se realizo la clasificación y tabulación de datos históricos de ventas mensuales producidas en cinco años para realizar los cálculos respectivos, mediante el desarrollo de un análisis con el factor de índice estacional mediante la desestacionalización de datos, posteriormente un análisis de regresióncon el método numérico de mínimos cuadrados, lo que facilitara la obtención de un coeficiente de correlación, estableciendo el nivel de fiabilidad y precisión de los cálculos realizados.

El siguiente paso será el obtener el rango de pronósticos utilizando la desviación estándar para poder observar el grado de dispersión de un dato con respecto a otro, de acuerdo a los datos precedentemente compilados y agrupados.

Con los datos históricos ya clasificados se elaborara una gráfica inicial así como la gráfica de tendencia del pronostico con la ecuación alcanzada a través del análisis de mínimos cuadrados, la línea de tendencia linealizadaobtenida estará en función de todos los datos históricos mediante la cual se obtendrán los pronósticos para los siguientes cinco años.

Además se desarrollo el análisis de regresión múltiple, en el cual se consideraron tres variables, las cuales son: producción, demanda y meses del año; el pronóstico a desarrollar estará en función de los meses del año, ya que se ha considerado que la producción y demanda dependen de las temporadas o épocas en el que la tela es más o menos comercial.

En base a los resultados y gráficas realizadas se concluye si la variación estacional puede ser aditiva o multiplicativa.

En el transcurso del análisis de pronóstico los datos históricos, deben ser corregidos para ajustarse a la estación mensual, para ello se calculará el factor o índice estacional como fundamentos de la cantidad vendida durante cada periodo dividido entre el promedio de todos los periodos.

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