Problema De Regresion Lineal

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Problema De Regresion Lineal

  1. 1. 2 la demanda histórica del producto es: a) b) c) enero 12 13.5 14.3 13.4 febrero 11 marzo 15 abril 12 mayo 16 junio 15 julio a) usando un promedio móvil ponderado, con los pesos de espacio sobrante .60, .30 y .10 encuentre el pronóstico para julio. b) usando un promedio móvil simple para 3 meses, encuentre el pronóstico para julio. c) usando un exponencial aminorado sencillo donde α=0.2 y un pronóstico de junio=13, encuentre le pronóstico para julio. d) usando un análisis de regresión lineal simple, calcule la ecuación de la regresión d los datos anteriores a la demanda. e) usando la ecuación de la regresión de d, calcule el pronóstico ara julio
  2. 2. d) e) demanda = 10.8 + 0.771 período 16.2 de espacio sobrante uentre el pronóstico 0.2 y un pronóstico a ecuación de la onóstico ara julio
  3. 3. 3 las siguientes tabulaciones son las ventas reales de unidads para 6 meses y un pronóstico inicaial para Enero. a) calcule pronósticos para los 5 meses restantes empleando un exponencial aminorado donde α=0.2 b) calcule la DMA de los pronósticos. realidad pronóstico DMA enero 100 80 5 febrero 94 84 marzo 106 86 abril 80 90 mayo 68 88 junio 94 84
  4. 4. 8 Tucson machinery, inc., fabrica de maquinas con control numerico, que vende a un precio promedio de 0.5 millones de dolares la unidad. Las ventas de estas máquinas en los 2 años anteriores fueron las siguientes: trimestre cantidad trimestre cantidad trimestre 2001 (unidades) 2002 (unidades) 2003 I 12 I 16 I II 18 II 24 II III 26 III 28 III IV 16 IV 18 IV REGRESIÓN LÍNEAL DESESTACONALIZADA PERÍODO (X) DEMANDA PROMEDIO FACTOR DEMANDA (YD) X2 REAL (Y) PERÍODO ESTACIONAL DESESTACIONALIZADA 1 12 14 0.71 16.93 1 2 18 21 1.06 16.93 4 3 26 27 1.37 19.02 9 4 16 17 0.86 18.59 16 5 16 0.71 22.54 25 6 24 1.06 22.64 36 7 28 1.37 20.44 49 8 18 0.86 20.93 64 TOTAL 158 79 8.00 158.01 204 PROMEDIO 19.75 19.75 FACTOR ESTACIONAL 19.75 µ= 4.5 b= 0.72 PRON FACTOR a= 16.51 2003 TENDENCIA ESTACIONAL tx= 16.51 + 0.72 (X) 9 22.99 0.71 10 23.71 1.06 11 24.43 1.37 12 25.15 0.86
  5. 5. cantidad unidades 16 25 33 22 XYD 16.93 33.86 57.06 74.35 112.68 135.85 143.07 167.44 741.23 PRON. FINAL 16.30 25.21 33.40 21.65
  6. 6. 17 LA DEMANDA HISTÓRICA PARA UN PRODUCTO ES: PROMEDIO MÓVIL EXPONENCIAL REGRESIÓN LINEAL MESES DEMANDA SIMPLE AMINORADO SIMPLE ABRIL 60 MAYO 55 JUNIO 75 JULIO 60 AGOSTO 80 SEPTIEMBRE 75 OCTUBRE 72.5 67 81 a) usando un promedio móvil simple de 4 meses, cálcule un pronóstico para octubre. b) usando el exponencial aminorado simple con α=0.2 y un pronóstico para septiembre =65 calcule un pronóstico para octubre. c) usando una regresión líneal simple, calcule la línea de la tendencia de los datos históricos. digamos que el eje x es abril=1, mayo=2, y así sucesivamente, mientras que el eje y es la demanda. d) calcule un pronóstico para octubre. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE X DEMANDA Y PROMEDIO X PROMEDIO Y XY ABRIL 1 60 3.5 67.5 60 MAYO 2 55 110 JUNIO 3 75 225 JULIO 4 60 240 AGOSTO 5 80 400 SEPTIEMBRE 6 75 450 TOTAL 21 405 1485 b= 3.86 a= 54 fórmula de regresión lineal= y=54 + 3.86 (X) DEMANDA 90 80 70 60 50 40 30 DEMANDA 20 10 0 E IL IO IO O O
  7. 7. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 AB RI L M AY O JU NI O JU LIO AG OS TO SE PT IEM DEMANDA BR E
  8. 8. X2 1 4 9 16 25 36 91 DEMANDA E
  9. 9. SE PT IEM DEMANDA BR E

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