r1 0801864705 E15 2ra\u00edz n 0632455532033676 n 10 datos Yt Promedio YtYt 1

R1 0801864705 e15 2raíz n 0632455532033676 n 10

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Prueba de hipótesis para el coeficiente de autorrelación.r10.801864705 (E15) 2/raíz (n)0.632455532033676n = 10 datos
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(Yt-Promedio Yt)(Yt-1 - Promedio Yt)0.2184000000000010.289800000000002-0.620999999999995-0.773999999999992-5.36639999999999-6.39600000000001-5.69900000000001-6.6442-5.8316-30.824Como puede observarse 0.709478 > 0.632455Por lo tanto, se rechaza Ho y se concluye que existe evidencia suficiente para suponer que el coees mayor que 0, y que esta serie de tiempo sí la podemos emplear para realizar pronósticos. Fórmula para calcular el coeficiautocorrelación 1234567891055.5656.3955.2257.0554.8859.7254.5559.3854.2159.04
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eficiente de autocorrelación de orden 1iente de
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Pronóstico en millones de dólares de las ventas de la Cervecería Cactus S.A. de C.V.Mes2012201320142015201620172018Enero200 204 208 212 216 171 224 Febrero250 255 260 265 271 226 282 Marzo270 275 281 287 292 247 304 Abril290 296 302 308 314 269 327 Mayo320 326 333 340 346 301 360 Junio350 357 370 377 385 340 401 Julio342 352 358 364 373 328 408 Agosto330 338 343 350 360 315 375 Septiembre310 316 323 329 336 291 349 Octubre280 286 291 297 303 258 315 Noviembre250 255 260 265 271 226 280 Diciembre210 214 218 223 227 182 236 Total$ 3,402 $ 3,475 $ 3,547 $ 3,617 $ 3,694 $ 3,154 $ 3,861 ¿Qué diferencias encuentras entre ambas técnicas de predicción?Las diferencias es que algunas son mas precisas que otras y con mayor suavizacion exponencial.¿Son iguales los pronósticos con las dos técnicas empleadas?Un poco pero no tanto por su suavizacion exponencial¿Por qué crees que nos son las mismas?Es muy diferente a las pasadas como la de promedio moviles por distintos puntos¿Qué técnica emplearías y por qué?Suavizacion ya que para mi es mas sencilla y objetiva para tipos de este caso.¿Qué información hace falta para poder tomar una decisión acerca de la técnica que deberías implementar?A lo ya observado no creo que falte algo creo que es suficiente.
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Promedios móvilesSuavización exponencial20192019204 205.679003264259 259.9234355248281 281.473310366784303 303.023185208768336 335.347997471744375 372.9394430370 367.3518960350 348.0653120325 324.573060050752292 292.248247787776259 259.4612541214 216.8236858$ 3,568 3566.90983061146? 123- 50 100 150 200 250 300 350 400 204 259 281 205.679003264259.9234355248281.473310366303.
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456789101112303 336 375 370 350 325 292 259 215 6784.023185208768335.347997471744372.939443367.351896348.065312016324.573060050752292.248247787776259.46125408216.823685840832
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  • Spring '18
  • Cruz Evelia
  • Yt, Correlación, Rodrigo Alejandro Montoya

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