Estadística Administrativa II 2014-3 Series de tiempo.
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Estadística Administrativa II2014-3
Series de tiempo
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Componentes de una serie de tiempo
• Tendencia Secular• Variación cíclica• Variación estacional• Variación irregular
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Tendencia Secular
› Dirección uniforme de una serie de tiempo a largo plazo
AñoEmpleados
(miles)1993 50.61994 67.31995 80.81996 98.11997 124.41998 156.71999 201.42000 227.32001 256.32002 280.92003 298.82004 323.12005 344.8 Decisiones que se toman para
ser ejecutadas a largo plazo.
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Variación cíclica
› Aumento Y reducción de una serie de tiempo durante períodos mayores a un año
› Se miden a través de una tendencia secular a largo plazo
› Los ciclos de la variación cíclica:– Prosperidad– Recesión– Depresión– Recuperación
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Variación Estacional
› Patrones de cambio en una serie de tiempo en un año.
› Tienden a repetirse cada año.
› Los ciclos se miden por temporadas según el tipo de producto.
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Variación Irregular
› Fluctuaciones episódicas impredecibles.– Huelgas– Huracanes– Economías de país– Guerra
Técnicas
› Promedio móvil
› Tendencia lineal
› Variación estacional
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Promedio móvilMedia aritmética que se desplaza a través del tiempo
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Promedio móvil
› Método básico para medir la fluctuación estacional
› Suaviza una serie de tiempo
Características
› Tendencia lineal
› Patrón rítmico definido por las fluctuaciones
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Cálculo Promedio móvil
Primer dato
› Definir el rango de tiempo a promediar (impar)
› Sumar los resultados de los años definidos
› Calcular la media de los resultados definidos
Segundo dato en adelante
› Seguir el mismo proceso
AÑO VENTASTOTAL MÓVIL
DE 7 AÑOS
PROMEDIO MÓVIL DE 7
AÑOS2000 12001 22002 32003 4 22 3.14 2004 5 23 3.29 2005 4 24 3.43 2006 3 25 3.57 2007 2 26 3.71 2008 3 27 3.86 2009 4 28 4.00 2010 5 29 4.14 2011 6 30 4.29 2012 5 31 4.43
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. . . Ejemplo
Calcular el promedio móvil del año para una empresa maquiladora que tiene registrada las siguientes producciones en el primer trimestre (enero, febrero y marzo).
Proyectar la producción del semestre
MESPRODUCCIÓN
(miles de cajas)
Enero 19Febrero 24Marzo 23
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. . . Ejemplo
Paso 1: Sumar la producción del trimestre y colocar el resultado en la parte media del trimestre.
Paso 2: Calcular la media del trimestre
Paso 3: Proyectar la producción del mes de abril. Sumar la producción de febrero, marzo y abril y calcular la media.
𝑋=663
=22 MESPRODUCCIÓN
(miles de cajas)
TOTAL MÓVIL DE 3
MESES
PROMEDIO MÓVIL DE 3
MESESEnero 19Febrero 24 66 22.0 Marzo 23
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. . . Ejemplo
Paso 4: Hacer el mismo proceso para el semestre.
MESPRODUCCIÓN
(miles de cajas)
TOTAL MÓVIL DE 3
MESES
PROMEDIO MÓVIL DE 3
MESESEnero 19Febrero 24 66 22.0 Marzo 23 65 21.7 Abril 18
MESPRODUCCIÓN
(miles de cajas)
TOTAL MÓVIL DE 3
MESES
PROMEDIO MÓVIL DE 3
MESESEnero 19Febrero 24 66 22.0 Marzo 23 65 21.7 Abril 18 56 18.7 Mayo 15 53 17.7 Junio 20 64 21.3
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Tendencia linealEcuación de regresión lineal
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Tendencia lineal
› Se aplica el análisis de regresión mediante el método de mínimos cuadrados
› La linealidad da lugar a una ecuación de regresión lineal
› La variable independiente es el año; que codifica la variable independiente a partir de 1 hasta el último años designado.
› Muy útil para casos como ventas, exportaciones y producción.
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Ejemplo . . .
La ventas de una pequeña cadena de abarrotes fueron las siguientes:
Determinar la ecuación de regresión lineal. ¿Cuál será el incremento anual de las ventas? ¿Cuál es la proyección de ventas para el 2016?
AÑOVENTAS
(millones de $)2009 72010 102011 92012 112013 13
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. . . EjemploCodificar los años empezando en 1 para el 2009.
AÑOVENTAS
(millones de $)t
2009 7 12010 10 22011 9 32012 11 42013 13 5
- Calcular la media de t y Y- Calcular las variaciones para t y Y- Calcular las desviaciones para t y Y- Calcular coeficiente de correlación r
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. . . Ejemplo
› Media de t :
› Media de Y :
› Variación de t y Y
AÑOVENTAS
(millones de $)t
2009 7 1 -2 -3 62010 10 2 -1 0 02011 9 3 0 -1 02012 11 4 1 1 12013 13 5 2 3 6
13
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. . . Ejemplo› Desviación estándar de t y Y, coeficiente de
correlación
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. . . Ejemplo› Ecuación de regresión lineal
› Ventas estimadasAÑO
VENTAS (millones de $)
t
2009 7 1 7.42010 10 2 8.72011 9 3 102012 11 4 11.32013 13 5 12.6
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. . . Ejemplo
› Proyección de ventas al 2016
AÑO t
2009 1 7.42010 2 8.72011 3 102012 4 11.32013 5 12.62014 6 13.92015 7 15.22016 8 16.5
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21
Fin de lapresentación
Muchas gracias
Lind, D.A., Marchal, W.G., Wathen, S.A. (15). (2012). Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía. México: McGrawHill