Ejercicios Gp.xlsx

EJERCICIO 4.5 PAG 144

Año 1 2 3 4 5 6

Demanda (A) 3000 4000 3400 3800 3700

P. (F) Prom Movil Pond

3500 3700 3600 3750

Error Error P. (F) Prom. Error absoluto cuadratico porcentual M. Pond

100 100 100

10000 10000 10000

2.94117647 2.63157895 2.7027027

100 MAD

10000 MSE

2.75848604 MAPE

SUAVIZAMIENTO Número de millas

Año 1 2 3 4 5 6

Pronostico (F) Suavizamiento Error Demanda (A) exponencial al a=0.5 porcentual 3000 3000 0 4000 3000 25 3400 3500 2.9411764706 3800 3450 9.2105263158 3700 3625 2.027027027 3662.5 7.8357459627 MAPE

3600 3640 3640 3740

Error absoluto

200 160 60 140 MAD

Error Error cuadratico porcentual

40000 25600 3600

5.88235294 4.21052632 1.62162162

23066.6667 3.90483363 MSE MAPE

4.6 Las ventas anuales en Telco Betteries, Inc. Fueron como sigue

Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Enero

Ventas (A) 20 21 15 14 13 16 17 18 20 20 21 23

Metodo Intuitivo 20 21 15 14 13 16 17 18 20 20 21 23 23

Error absoluto

Prm.Mov Pond

Prm. Mov. 3 meses

20.5 18 14.5 13.5 14.5 16.5 17.5 19 20 20.5

18.6666666667 16.6666666667 14 14.3333333333 15.3333333333 17 18.3333333333 19.3333333333 20.3333333333 21.3333333333

Error absoluto

MSE

MAPE

4.6666666667 3.6666666667 2 2.6666666667 2.6666666667 3 1.6666666667 1.6666666667 2.6666666667

42.25 25 2.25 12.25 12.25 12.25 6.25 4 9

46.4285714286 38.4615384615 9.375 20.5882352941 19.4444444444 17.5 12.5 9.5238095238 13.0434782609

2.7407407407 13.9444444444 20.7627863793 MAD

Prm. Mov 6 meses

15.8 15.9 16.2 17.3 18.2 19.4 20.6

Error absoluto

1.2 2.1 3.8 2.7 2.8 3.6 2.7 MAD

MAPE

MSE

Suavizamiento exponencial alfa= 0.3

18 18.6 19.02 19.614 20.6298

Error absoluto

2 1.4 1.98 3.386 2.1915 MAD

MAPE

MSE

4.9 H-P usa un chip X63 en algunas de sus computadoras. Los precios del chip durante los ultimos 12 meses han sido: Pro. Mov 2 meses

Pro. Movil 3 meses

Error abs.

0.165

$1.72

0.1266666667

$1.78

0.125

$1.74

0.16

1.87

$1.88

0.005

$1.82

0.0533333333

Julio

1.8

$1.89

0.085

$1.87

0.0733333333

Agosto

1.83

$1.84

0.005

$1.86

0.0266666667

Septiembre

1.7

$1.82

0.115

$1.83

0.1333333333

Octubre

1.65

$1.77

0.115

$1.78

0.1266666667

Noviembre

1.7

$1.68

0.025

$1.73

0.0266666667

Diciembre

1.75

$1.68

0.075

$1.68

0.0666666667

Mes

Precio por Chip

Error absul.

Enero

$1.80

Febrero

1.67

Marzo

1.7

$1.74

0.035

Abril

1.85

$1.69

Mayo

1.9

Junio

MAD 2 MESES 0.075

MAD 3 MESES 0.0881481481

a) Use un promedio móvil de 2 meses en todos los datos y grafique los promedios y los precios. b) Use un promedio móvil de 3 meses

c) ¿Cuál es mejor (usando la desviación absolutamedia): el promedio de 2 meses o el de 3 meses? MAD 2 MESES = 0.075 MAD 3 MESES = 0.08814 ES MEJOR PORQUE ES MENOR

Precio por Chip $1.95 $1.90 $1.85 $1.80 $1.75 $1.70 $1.65 $1.60 $1.55 $1.50 o er En

o er br e F

zo ar M

Ab

ri l

o ay M

Ju

ni

o

Ju

lio

os Ag

to ti

em

e br

b tu Oc

re vi

em

e br ci

em

e br

$1.75 $1.70 $1.65 $1.60 $1.55 $1.50 o er En

ro re b Fe

zo ar M

Ab

ri l

o ay M

Ju

ni

o

Ju

lio

os Ag

to S

ti ep

em

e br

b tu Oc

re N

m ie ov

e br c Di

i

em

suavizamiento Suavzamient 0.1 suavizamiento 0.3 o 0.5

Mes

Precio por Chip

Enero

$1.80

1.8

1.8

1.8

Febrero

1.67

$1.80

1.839

1.8195

Marzo

1.7

$1.68

1.8339

1.89495

Abril

1.85

$1.70

1.78839

1.939995

Mayo

1.9

$1.83

1.768839

1.9069995

Junio

1.87

$1.89

1.7758839

1.84819995

Julio

1.8

$1.87

1.79758839

1.810819995

Agosto

1.83

$1.81

1.790758839

1.802582

Septiembre

1.7

$1.83

1.8290758839

1.8032582

Octubre

1.65

$1.71

1.8479075884

1.87082582

Noviembre

1.7

$1.66

1.8347907588

1.960082582

Diciembre

1.75

$1.70

1.8184790759

2.021508258

e br

d) Calcule el pronóstico para cada Utilice primero α= .1, después α=

timos 12 meses han sido:

los

meses?

d) Calcule el pronóstico para cada mes usando suavizamiento exponencial y un pronóstico inicial para enero de $1.80. Utilice primero α= .1, después α= .3, y por último α= .5. Empleando MAD, ¿qué α es mejor?

ero de $1.80.

4.19 Los ingresos en el despacho de abogados Smith and Weesson para el periodo de Febrero a julio a sido

Mes Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto

Ingreso A 70 68.5 64.8 71.7 71.3 72.8

alfa= .1 beta=.2 F Tendencia 65 0 65.5 0.1 65.89 0.158 65.9232 0.13304 66.620616 0.2459152 67.3098781 0.334584576 68.1600164 0.4376953229

(F+T) FIT 65 65.6 66.048 66.05624 66.8665312 67.644462656 68.5977117133

4.13 Como se puede observar en la tabla siguiente, la demanda de cirugías para trasplante de corazón durante los últimos años: El director de servicios pronóstico hace 6 años que la demanda en el año 1 sería de 41 cirugias

a) Use suavizamiento exponencial, primero con una constante de suavizamiento de .6 y después de .9 b) Utilice un promedio móvil de 3 años para pronosticar la demanda de los años 4, 5 y 6. c) Use el método de proyección de tendencia y pronostique la demanda para los años 1 a 6. d) Con la MAD como criterio, ¿cuál de los cuatro métodos de proyección es el mejor?

Año 1 2 3 4 5 6

Transplantes de Prom. Movil 3 Suavizamiento Suavizamiento corazón años exponencial .6 Error porcentual exponencial .9 45 50 50 0 50 52 50 0 50 56 49 51.2 1.5384615385 51.2 58 52.6666666667 54.08 3.4285714286 54.08 55.3333333333 56.432 2.7034482759 56.432 22.5728 22.5728

para trasplante de corazón en el Hospital General de Washington ha aumentado de manera estable

ería de 41 cirugias

miento de .6 y después de .9, y desarrolle el pronóstico para los años 2 a 6. años 4, 5 y 6. ara los años 1 a 6. el mejor?

Error porcentual 0

era estable

4.20 Resuelva el problema 4.19 con α = .1 y β = .8. Usando MSE, determine la constante de suavizam

Mes Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto

Ingreso

alfa= .1

beta=.8

A 70 68.5 64.8 71.7 71.3 72.8

F 65 65.5 65.89 65.8692 66.466176 67.05979328 67.7627120384

Tendencia 0 0.1 0.098 0.01544 0.1224832 0.143220096 0.1692277709

SE, determine la constante de suavizamiento que proporciona el mejor pronóstico.

(F+T) FIT 65 65.6 65.988 65.88464 66.5886592 67.203013376 67.9319398093

Error cuadrático

MSE