Diapositivas estadistica

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Diapositivas estadistica

  1. 1. UNIVERSIDAD “FERMIN TORO” VICERRECTORADO ACADEMICOFACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALES Integrantes: Vanessa Heredia Carla Daza Sección: N913
  2. 2. Ventas 2.5 2 1.5 1 ventas 0.5 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010Una serie de tiempo es unacolección de observaciones En el ejemplo de las ventas quetomadas a lo largo del tiempo se muestra, se observan en el ejecuyo objetivo principal es horizontal, los años en que sondescribir, explicar, predecir y realizadas ciertas ventas, y en elcontrolar algún proceso. eje vertical se muestran los valores de dichas ventas realizadas.
  3. 3. Tendencia, es la componente delargo plazo que constituye labase del crecimiento odeclinación de una seriehistórica. Las fuerzas básicasque producen o afectan latendencia de una serie son:cambios en lapoblación, inflación, cambiotecnológico e incremento en laproductividad.
  4. 4. Es un conjunto de fluctuacionesen forma de onda o ciclos, demás de un año deduración, producidos porcambios en las condicioneseconómicas.Representan la diferencia entrelos valores esperados de unavariable (tendencia) y los valoresreales (la variación residual quefluctúa alrededor de latendencia).
  5. 5. Las fluctuaciones estacionalesse encuentran tópicamente enlos datos clasificados portrimestres, mes o semana. Lavariación estacional se refiere aun patrón decambio, regularmente recurrentea través del tiempo. Elmovimiento se completa dentrode la duración de un año y serepite a sí mismo año tras año
  6. 6. Este comportamiento irregularestá compuesto porfluctuaciones causadas porsucesos impredecibles o noperiódicos, como el clima pocousual, huelgas, guerras, rumores, elecciones y cambio de leyes
  7. 7. Unos de los métodos para determinar latendencia, a partir de una representación gráfica dela serie, es el siguiente:• Se representa gráficamente la serie cronológica• Se unen los extremos superiores de la serie, sehace los mismo con los inferiores• Se obtienen dos líneas que encierran a la serieoriginal• Uniendo los puntos medios de las distanciasentre las dos líneas o curvas se obtiene latendencia.
  8. 8. Para aislar las variaciones cíclicas, sedeben separar de los datos de las seriescronológicas. Las variacionesestacionales se suprimen en formaefectiva utilizando cifras anuales o bien -analizar cifras mensuales - Utilizando unpromedio móvil de doce meses. Acontinuación se extrae la tendencia delos datos, y lo que queda se consideracomo el total de fluctuaciones cíclicas eirregulares.
  9. 9. Método de las razones a la media móvil.Este método se basa en estimar el movimiento estacional apartir de la tendencia obtenida por el método de las mediasmóviles.1.- Dada la serie cronológica por meses y para variosaños, se halla la tendencia por medio de las mediasmóviles, tomando como período 12 meses. Con ellohabremos determinado la componente T*C del modelo: Y=T*C*E*A2.- Se elimina la tendencia de los datos brutos de laserie, dividiendo cada uno de ellos por el correspondientevalor de la media móvil calculada. Con ello se obtiene: A*EC*TA*E*C* T=3.- Se elimina la componente accidental, hallando las mediasde los valores obtenidos para cada mes. Se puede empleartambién otro promedio, tal como la media geométrica o lamediana.4.- De la serie así obtenida, se calculan los índices devariación estacional en forma de porcentajes.
  10. 10. Series tipo ASon de alto volumen. Generalmente las series de altovolumen son importantes para las empresas, y lasconsecuencias de errores en el pronóstico pueden serreveladoras. Series tipo B Son de volumen medio. Normalmente estas series pueden ser pronosticadas con buena exactitud por los métodos de Forecast Pro. Ya que este grupo de ítems no es tan crucial para el resultado de la empresa, se presta para pronosticarlos de manera automática. Series tipo C Son de bajo volumen, y muchas veces representan más del 50% del total de las series. Muchas de estas series contienen ceros "0" con ventas ocasionales y eventualmente una venta grande. El porcentaje de error de los pronósticos de las series tipo C es casi siempre son de gran magnitud pero las consecuencias de este error normalmente son pequeñas
  11. 11. Cualitativas: Es decir dada su importancia ycaracterísticas, han pasado por un proceso previode análisis cualitativo y se ha logrando identificarque son aptos de anunciar su comportamiento enel futuro.Temporales: Las series de tiempo en lascompañías son normalmente expresadas entérminos del anuario, es decir los valores que sepronostican son asignados a fechas concretasdependiendo de la base de tiempo que trabajecada compañía.
  12. 12. Cuantitativas: Recae al valor en sique toman las variables paraenunciar las distintasconmutaciones.Probabilísticas: Es indicar laconfiabilidad de que el valorprevisto acontezca en elhorizonte planeado.

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