PORTAFOLIO-BAEZA DOMÍNGUEZ-C3B - Pablo Alcachofa

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TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO 
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHETUMAL 
DEPARTAMENTO ACADÉMICO: CIENCIAS BÁSICAS 
CARRERA: CONTADOR PÚBLICO 
ASIGNATURA: ESTADÍSTICA ADMINISTRATIVA II 
PERIODO: AGO 2021-ENE 2022 GRUPO: C3B 
 
 
 
PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS 
 
 
NOMBRE DEL ALUMNO (A): THAILY ANDREA BAEZA DOMÍNGUEZ 
PROFESOR: ING. ARNALDO AARÓN AGUAYO LEÓN 
 
 
 
 
CHETUMAL, QUINTANA ROO A 08 DE DICIEMBRE DE 2021 
 
CONTENIDO 
RECORD ACADÉMICO (SI) 
PROGRAMA DE ESTUDIOS (SI) 
AVANCE PROGRAMÁTICO (SI) 
CALENDARIO PROGRAMÁTICO (SI) 
CRITERIOS, CONCEPTOS, RESPONSABILIDADES Y NORMAS (SI) 
EVALUACIÓN DIAGNOSTICA (SI) 
TEMA 1: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN 
TAREA (SI) 
EXAMEN 1ER INTENTO (SI) 
EXAMEN 2DO INTENTO (SI) 
TEMA 2: REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE Y CORRELACIÓN 
TAREA (SI) 
EXAMEN (SI) 
TEMA 3: ANÁLISIS DE SERIE DE TIEMPO 
TAREA (SI) 
EXAMEN (SI) 
TEMA 4: DISEÑO EXPERIMENTAL PARA UN FACTOR 
TAREA (NO APLICA) 
EXAMEN (NO APLICA) 
TEMA 5: DISEÑO EXPERIMENTAL CON BLOQUES AL AZAR Y DISEÑOS 
FACTORIALES 
TAREA (NO APLICA) 
EXANEN (NO APLICA) 
ANEXOS (SI)
RECORD ACADEMICO 
TEMA TAREA EXAMEN 
PUNTOS 
ADICIONA
LES 
CALIFICACIÓN 
OBTENIDA 
1 T1: 50 
E1: 0 
E2: 5 
 
65 
2 T2: 60 E2: 18 - 
78 
 
3 T3: 46 E3: 24 - 
70 
 
 
4 NO APLICA NO APLICA - NO APLICA 
5 NO APLICA NO APLICA - NO APLICA 
 
 
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1. Datos Generales de la asignatura 
Nombre de la asignatura: 
 
Clave de la asignatura: 
 
SATCA1: 
 
Carrera: 
Estadística Administrativa II 
 
CPC-1023 
 
2-2-4 
 
Contador Público 
 
2. Presentación 
Caracterización de la asignatura 
Esta asignatura aporta al perfil del Contador Público la capacidad de realizar análisis de regresión 
simple y múltiple, análisis de series de tiempo y diseño de experimento en los diferentes ámbitos del 
quehacer empresarial. Se ha hecho una mención especial en el desarrollo de experimentos aplicados a 
la industria que permitirán mejorar la calidad de los productos y procesos. Muy importante será el 
poder identificar los diferentes factores que podrían resultar relevantes en el desarrollo de nuevos 
productos y de nuevas tecnologías; así como la importancia que tiene el análisis de regresión en 
identificar las variables explicitas para estimar las variables dependientes. 
 
Intención didáctica 
Se ha organizado el contenido programático en cuatro temas: 
 
En el primero se abordan los temas de regresión lineal simple y correlación tomando en cuenta temas 
como supuestos, determinación de la ecuación de regresión lineal, medidas de variación, cálculo de 
coeficientes de correlación, análisis residual, así como inferencias acerca de la pendiente donde se 
recomienda el uso de paquetes estadísticos. 
 
En el segundo tema se analizan conceptos de regresión lineal múltiple y correlación tomando como 
base el modelo de regresión lineal múltiple, estimación de la ecuación, matriz de varianza y covarianza, 
pruebas de hipótesis para los coeficientes de regresión así como la correlación lineal múltiple, 
buscando práctica y ejercicios de aplicación. 
 
El tercer tema completan la información con temas como: análisis de series de tiempo, componentes, 
análisis de los métodos de mínimos cuadrados, promedios móviles y suavización exponencial, 
posteriormente se realizarán análisis de tendencias no lineales, variación estacional y se buscarán 
ejemplos prácticos de aplicación. 
 
En el cuarto tema se conceptualiza el diseño de experimentos de un factor, su metodología, atendiendo 
a la naturaleza experimental de si es un modelo balanceado o no, de efectos fijos o no, con datos 
perdidos o no; siendo conveniente respetar los supuestos estadísticos de aleatorización de la prueba, 
normalidad en el comportamiento de los datos producto de sus mediciones respectivas y descomponer 
la varianza total en la varianza entre tratamientos, comparándola contra la varianza de los tratamientos, 
para así ponderar la inferencia de la significatividad del tratamiento que se sujeta a la variable de 
                                                            
1 Sistema de Asignación y Transferencia de Créditos Académicos 
 
 
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decisión. La función de densidad de probabilidad (fdp), que aplica a esta metodología estadística es la 
distribución de Fisher. 
 
El ultimo tema presenta la metodología del Diseño de Experimentos por Bloques, en donde se aumenta 
la precisión de lo investigado, ya que aumenta la variabilidad por el bloqueo. También se presentan dos 
variantes más, como son los diseños de Cuadrados Latinos y Cuadrados Grecolatinos, que son modelos 
aun más refinados en su significatividad inferencial. 
En el transcurso de las actividades sugeridas, es muy importante que el estudiante aprenda a valorar las 
actividades que lleva a cabo y entienda que está construyendo su hacer futuro y en consecuencia actúe 
de una manera profesional; de igual manera, aprecie la importancia del conocimiento y los hábitos de 
trabajo; desarrolle la precisión y la curiosidad, la puntualidad, el entusiasmo y el interés, la tenacidad, 
la flexibilidad y la autonomía. Es necesario que el docente ponga atención y cuidado en estos aspectos. 
 
3. Participantes en el diseño y seguimiento curricular del programa 
Lugar y fecha de elaboración o 
revisión 
Participantes Evento 
Instituto Tecnológico de Colima 
del 28 de septiembre de 2009 al 
2 de octubre de 2009. 
Representantes de los Institutos 
Tecnológicos de: 
Cancún, Cerro Azul, Chetumal, 
Chilpancingo, Cd. Cuauhtémoc, 
Cd. Juárez, Colima, Costa 
Grande, Iguala, La Paz, Los 
Mochis, Matehuala, Mexicali, 
Nuevo Laredo, Ocotlán, Parral, 
Piedras Negras, Pinotepa, San 
Martín Texmelucan, Tijuana, 
Tuxtepec y Valle del Guadiana. 
Reunión Nacional de Diseño e 
Innovación Curricular para el 
Desarrollo y Formación de 
Competencias Profesionales de 
las Carreras de Ingeniería en 
Administración y Contador 
Público. 
Instituto Tecnológico de Toluca 
del 18 al 22 de enero de 2010. 
Representantes de los Institutos 
Tecnológicos de: 
Acapulco, Cd. Cuauhtémoc, Cd. 
Juárez, Colima, Cuautla, Iguala, 
Lázaro Cárdenas, Matamoros, 
San Martín Texmelucan. 
Reunión de Información y 
Validación del Diseño 
Curricular por Competencias 
Profesionales de las carreras de 
Administración y Contaduría del 
SNEST. 
Instituto Tecnológico Superior 
de San Luis Potosí Capital del 
17 al 21 de mayo de 2010. 
Representantes de los Institutos 
Tecnológicos de: 
Acapulco, Cancún, Cerro Azul, 
Chetumal, Chilpancingo, Cd. 
Cuauhtémoc, Cd. Juárez, 
Colima, Costa Grande, Cuautla, 
Iguala, La Paz, Lázaro Cárdenas, 
Los Mochis, Matamoros, 
Matehuala, Mexicali, Nuevo 
Laredo, Ocotlán, Parral, Piedras 
Negras, Pinotepa, San Luis 
Potosí Capital, San Martín 
Texmelucan, Tijuana, Tuxtepec 
Reunión Nacional de 
Consolidación de los Programas 
en Competencias Profesionales 
de las carreras de Ingeniería en 
Administración y Contador 
Público. 
 
 
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y Valle del Guadiana. 
Instituto Tecnológico de la 
Nuevo León del 10 al 13 de 
septiembre de 2012. 
Representantes de los Institutos 
Tecnológicos de: 
Cancún, Cd. Cuauhtémoc, cd. 
Guzmán, Chetumal, 
Chilpancingo, Cuautitlán Izcalli, 
Ecatepec, Iguala, Nuevo Laredo, 
Pinotepa, San Felipe del 
Progreso y Tlatlauquitepec.Reunión Nacional de 
Seguimiento Curricular de los 
Programas en Competencias 
Profesionales de las Carreras de 
Ingeniería Gestión Empresarial, 
Ingeniería en Administración, 
Contador Público y Licenciatura 
en Administración. 
Instituto Tecnológico de Toluca, 
del 10 al 13 de febrero de 2014. 
Representantes de los Institutos 
Tecnológicos de: 
Agua Prieta, Bahía de Banderas, 
Cd. Cuauhtémoc, Cerro Azul, 
Chetumal, Chihuahua, Parral, 
San Luis Potosí, Valle de 
Morelia. 
Reunión de Seguimiento 
Curricular de los Programas 
Educativos de Ingenierías, 
Licenciaturas y Asignaturas 
Comunes del SNIT. 
 
4. Competencia(s) a desarrollar 
Competencia específica de la asignatura 
Aplica, desarrolla y analiza diversos métodos y técnicas que permitan mantener una ventaja 
competitiva en los procesos de producción y administrativos en el ramo empresarial. 
 
5. Competencias previas 
Recopila, organiza, analiza, interpreta y evalúa estadísticamente un conjunto de datos para eficientar la 
toma de decisiones con un enfoque económico-administrativo. 
Habilidades en el manejo de las diferentes funciones (lineales, polinomiales, trigonométricas, 
exponenciales trigonométricas), sus características y representación, incluyendo el cálculo diferencial e 
integral. 
Identifica, modela y resuelve aplicaciones correspondientes, analizando la información presentada, para 
la adecuada toma de decisiones. 
Utiliza la Tecnología de información para facilitar la realización de actividades administrativas. 
 
 
 
6. Temario 
No. Temas Subtemas 
1. Regresión lineal simple y correlación 
1.1 Modelo de regresión simple 
1.2 Supuestos 
1.3 Determinación de la ecuación de regresión 
1.4 Medidas de variación 
1.5 Cálculo de los coeficientes de correlación y de 
determinación. 
1.6 Análisis residual 
1.7 Inferencias acerca de la pendiente 
1.8 Aplicaciones 
 
 
 
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2. Regresión lineal múltiple y correlación. 
2.1 Modelo de regresión múltiple 
2.2 Estimación de la ecuación de regresión 
 múltiple 
2.3 Matriz de varianza-covarianza 
2.4 Pruebas de hipótesis para los 
 coeficientes de regresión. 
2.5 Correlación lineal múltiple 
2.6 Aplicaciones. 
3. Análisis de serie de tiempo 
3.1 Componentes de una serie de tiempo 
3.2 Método de mínimos cuadrados 
3.3. Métodos de promedios móviles 
3.4 Métodos de suavización exponencial 
3.5 Tendencias no lineales 
3.6 Variación estacional 
3.7 Aplicaciones 
 
4. Diseño experimental para un factor 
4.1 Introducción, conceptualización, 
 importancia y alcances del diseño 
 experimental en el ámbito empresarial. 
4.2 Clasificación de los diseños 
 experimentales 
4.3 Nomenclatura y simbología en el 
 diseño experimental 
4.4 Identificación de los efectos de los 
 diseños experimentales 
4.5 La importancia de la aleatorización de 
 los especímenes de prueba 
4.6 Supuestos estadísticos en las pruebas 
 experimentales 
4.7 Prueba de Duncan 
4.8 Aplicaciones industriales 
 
5. 
Diseño experimental con bloques al azar y 
diseños factoriales. 
5.1 Metodología del diseño experimental de 
 bloques al azar 
5.2 Diseño de experimentos factoriales 
5.3 Diseño factorial 2^K 
5.4 Diseño de cuadrados latinos 
5.5 Diseño de cuadrados grecolatinos 
5.6 Aplicaciones 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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7. Actividades de aprendizaje de los temas 
1. Regresión lineal simple y correlación 
Competencias Actividades de aprendizaje 
Específica: Aplica, desarrolla y analiza las 
técnicas de regresión lineal simple para hacer 
predicciones de sucesos futuros en el ramo 
empresarial. 
 
Genéricas: Capacidad de análisis y síntesis. 
Capacidad de organizar y planificar. 
Conocimientos básicos de la carrera. 
Comunicación oral y escrita. Habilidades básicas 
de manejo de la computadora. Habilidad para 
buscar y analizar información proveniente de 
fuentes 
Identificar en un cuadro sinóptico las variables 
dependientes e independientes para el análisis de 
regresión. 
 
Ajustar un modelo de regresión lineal que 
relacione una variable independiente (controlable) 
y una variable dependiente (no controlable). 
 
Analizar gráficas que permitan entender la 
relación existente entre las variables en 
consideración. 
 
Utilizar el análisis de regresión simple para 
estimar la relación entre las variables. 
 
Utilizar el coeficiente de correlación para medir el 
grado de relación lineal entre las variables 
 
Obtener el coeficiente de determinación para 
medir la fuerza de relación entre las dos variables 
 
Elaborar un mapa mental, donde interprete los 
coeficientes de regresión. 
 
Desarrollar inferencias estadísticas para los 
coeficientes de regresión. 
 
Utiliar TIC’s para resolver problemas 
relacionados con regresión lineal simple y 
correlaciòn. 
 
2. Regresión lineal múltiple y correlación. 
Competencias Actividades de aprendizaje 
Específicas: Estima el valor de una variable 
dependiente desconocida utilizando técnicas de 
regresión para explicar parte de la variación total 
de la variable dependiente. 
 
Analiza la correlación múltiple para medir la 
intensidad total de la asociación entre todas estas 
variables. 
 
Desarrollar un modelo de regresión múltiple 
 
Analizar gráficos de las variables independientes 
entre sí y los gráficos de variable dependiente con 
cada una de las independientes 
 
Utilizar el análisis de regresión múltiple para 
estimar por equipos, la relación entre las variables. 
 
 
 
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Genéricas: Capacidad de abstracción, análisis y 
síntesis. Habilidades en el uso de las tecnologías 
de la información y de la comunicación. 
Capacidad de aplicar los conocimientos en la 
práctica. Capacidad para tomar decisiones. 
 
Determinar los coeficiente de correlación 
múltiple, determinación ajustado y regresión 
múltiple. 
 
Determinar la matriz de covarianza. 
 
Utilizar TIC’s para resolver prolemas relacionados 
con regresion líneal múltiple y correlación. 
 
3. Análisis de serie de tiempo. 
Competencias Actividades de aprendizaje 
Específica: Utiliza las diferentes técnicas de 
análisis de series de tiempo para estimar el 
comportamiento de las variables a través del 
tiempo, calculados con base a: tendencias, 
fluctuaciones cíclicas, variaciones estacionales y 
variaciones irregulares (al azar). 
 
Genéricas: Capacidad de abstracción, análisis y 
síntesis. Habilidades en el uso de las tecnologías 
de la información y de la comunicación. Habilidad 
para buscar y analizar información proveniente de 
fuentes diversas. Capacidad de aplicar los 
conocimientos en la práctica. Capacidad para 
tomar decisiones. 
Elaborar un mapa mental donde analice los cuatro 
componentes de una serie de tiempo. 
 
Emplear los cuatro componentes de una serie de 
tiempo para resolver problemas 
 
Utilizar las técnicas para estimar y predecir la 
tendencia de una serie de tiempo. 
 
Utilizar la ecuación de mínimos cuadrados que 
permita predecir el comportamiento de la variable 
dependiente. 
Pronosticar modelos económicos e industriales 
por el método de promedios móviles. 
 
Utilizar las técnicas de suavización exponencial 
como método de pronóstico. 
 
Por equipos, utilizar los pronósticos basados en 
factores de tendencia y estacionales para calcular 
indicadores. 
 
Utilizar la técnica de variaciones cíclicas y 
estacionales para realizar pronósticos. 
 
Utiliar TIC’s para resolver problemas 
relacionados análisis de series de tiempo 
 
4. Diseño experimental para un factor. 
Competencias Actividades de aprendizaje 
Específicas: Conoce el comportamientode una 
variable independiente (factor) en el desarrollo de 
una variable de respuesta, para mejorar la calidad 
de un proceso. 
 
Elaborar un mapa mental donde explique la 
importancia de los experimentos estadísticos. 
 
Identificar el factor relevante en un proceso. 
 
 
 
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Aplica las herramientas necesarias para llevar a 
cabo experimentos de manera estructurada. 
 
Genéricas: Capacidad de abstracción, análisis y 
síntesis. Habilidades en el uso de las tecnologías 
de la información y de la comunicación. Habilidad 
para buscar y analizar información proveniente de 
fuentes diversas. Capacidad de aplicar los 
conocimientos en la práctica. Capacidad para 
tomar decisiones. 
Elaborar un cuadro concentrador con los 
diferentes modelos de experimentación de un solo 
factor. 
 
Desarrollar pruebas para identificar los mejores 
tratamientos del factor. 
 
Definir en un mapa conceptual los supuestos de 
normalidad. 
 
Identificar los tipos de errores presentes en un 
diseño experimental. 
 
Elaborar diseños experimentales en la industria. 
 
Utilizar TIC’s para resolver prolemas relacionados 
con diseño experimental de un factor. 
 
5. Diseño experimental con bloques al azar y diseños factoriales. 
Competencias Actividades de aprendizaje 
Específicas: Conoce el comportamiento de dos o 
más factores en una variable de respuesta para 
mejorar la calidad de un proceso, aplicando los 
diferentes bloques que podrían afectar las 
respuestas. 
Analiza los diseños factoriales 2^K para la 
resolución de problemas. 
 
Genéricas: Capacidad de abstracción, análisis y 
síntesis. Habilidades en el uso de las tecnologías 
de la información y de la comunicación. Habilidad 
para buscar y analizar información proveniente de 
fuentes diversas. Capacidad de aplicar los 
conocimientos en la práctica. Capacidad para 
tomar decisiones. 
Resolver problemas utilizando varios factores. 
 
Elaborar un mapa mental donde resalte la 
importancia del empleo de bloques al azar en el 
desarrollo de los experimentos. 
 
Elaborar un cuadro concentrador, donde analice 
diferentes tipos de modelos factoriales. 
 
Elaborar un reporte donde determine las 
condiciones óptimas de operación en el desarrollo 
de experimentos industriales. 
 
Aplicar las metodologías para experimentos con 
bloques y diseños factoriales. 
 
Aplicar diseños experimentales usando bloques al 
azar. 
. 
Desarrollar aplicaciones industriales. 
 
Utiliar TIC’s para resolver problemas 
relacionados con diseño experimental con bloques 
al azar y diseños factoriales 
 
 
 
 
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8. Práctica(s) 
Resolver problemas de análisis de regresión simple 
Resolver problemas de análisis de regresión múltiple 
Realizar investigaciones de serie de tiempo 
Realizar investigación sobre diseños experimentales en problemas de aplicación industrial 
Desarrollar proyectos para la solución de problemas relacionados con la administración, utilizando 
herramientas estadísticas. 
Asociar un comportamiento de variables con una representación gráfica y una representación analítica. 
Elaborar un diseño de experimentos involucrando una situación real, observando el efecto de los 
diferentes bloques, analizar e interpretar los resultados por medio de un software estadístico. 
TIC’s propuestos a utilizar: 
Microsoft Excel 
Statgraphics (www.statgraphics.com) 
Minitab 
SPSS 
Statictis 
Softwares Matemáticos: Mathcad, Maple, Scientific Workplace, Mathematica, Matlab. 
 
9. Proyecto de asignatura 
El objetivo del proyecto que planteé el docente que imparta esta asignatura, es demostrar el desarrollo y 
alcance de la(s) competencia(s) de la asignatura, considerando las siguientes fases: 
Fundamentación: marco referencial (teórico, conceptual, contextual, legal) en el cual se fundamenta 
el proyecto de acuerdo con un diagnóstico realizado, mismo que permite a los estudiantes lograr la 
comprensión de la realidad o situación objeto de estudio para definir un proceso de intervención o 
hacer el diseño de un modelo. 
Planeación: con base en el diagnóstico en esta fase se realiza el diseño del proyecto por parte de los 
estudiantes con asesoría del docente; implica planificar un proceso: de intervención empresarial, social 
o comunitario, el diseño de un modelo, entre otros, según el tipo de proyecto, las actividades a realizar 
los recursos requeridos y el cronograma de trabajo. 
Ejecución: consiste en el desarrollo de la planeación del proyecto realizada por parte de los estudiantes 
con asesoría del docente, es decir en la intervención (social, empresarial), o construcción del modelo 
propuesto según el tipo de proyecto, es la fase de mayor duración que implica el desempeño de las 
competencias genéricas y especificas a desarrollar. 
Evaluación: es la fase final que aplica un juicio de valor en el contexto laboral-profesión, social e 
investigativo, ésta se debe realizar a través del reconocimiento de logros y aspectos a mejorar se estará 
promoviendo el concepto de “evaluación para la mejora continua”, la metacognición, el desarrollo del 
pensamiento crítico y reflexivo en los estudiantes. 
 
10. Evaluación por competencias 
Realizar la evaluación diagnóstica, formativa y sumativa. 
Instrumentos 
Cuadro sinóptico 
Mapa mental 
Cuadro concentrador 
Mapa conceptual 
Reporte de prácticas 
 
 
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Casos prácticos 
Evaluación escrita 
Herramientas 
Rúbricas 
Lista de cotejo 
Lista de observación 
Todas las evidencias deberán integrarse en un portafolio electrónico. 
11. Fuentes de información 
1. Anderson, M. J. Whitcomb, P. J. (2000). DOE Simplified : Practical Tools for Effective 
Experimentation. USA : Productivity Inc. 
2. Bhote, K. R. (2000). Worl class quality – using design of experiments to make it happen. (2a. Ed.). 
USA : American Management Association. 
3. Box, G. E. P. (2008). Estadística para investigadores : Diseño, innovación y descubrimiento. (2ª. 
Ed.). España : Reverté 
4. Burdick, R.K., Borror, C. M. y Montgomery, D. C. (2005). Design and analysis of gauge R&R 
Studies. USA : SIAM 
5. Cornell, J. A. (1990). How to apply surface methodology. USA : ASQ Statistics Division. 
6. Gutiérrez, P. H. (2012). Análisis y diseño de experimentos. (3ª. Ed.). México : McGraw-Hill. 
7. Hicks, Ch. R., and Turner K. V. (1999). Fundamental concepts in the design of experiments. (5a. 
Ed.). 
8. Hinkelmann, K. and Kempthorne, O. (2004). Design and analysis of experiments. (6a. ed.). USA : 
John Wiley and sons. 
9. Jiju, Anthony. (2003). Design of experiments for engineers and scientists. USA : Butterworth 
Heinemann 
10. Johnson, R. A. (2012). Probabilidad y estadística para ingenieros. (8ª. Ed.). México : Pearson 
Educación . 
11. Lawson J., Madrigal J. L. y Erjavec, J. (1992). Estrategias experimentales para el mejoramiento 
de la calidad en la industria. México : Grupo Editorial Iberoamérica. 
12. Llyod W. C. (2001). Reliability improvement with design of experiments. (2a. Ed.). USA : Marcel 
Dekker. 
13. Mason, R. D. (2003). Estadística para administración y economía. (10ª. Ed.). México : 
Alfaomega. 
14. Mason, R. L., Gunst, R. F. y Hess, J. L. (2003). Statistical design an analysis of experiments with 
applications to engineering and science. (2a. Ed.). USA : Wiley – Interscience. 
15. Montgomery, D. C. (2010). Diseño y análisis de experimentos. (2ª. Ed.). México : Limusa. 
16. Montgomery, D. C. (2001).Design and analysis of experiments. (5a. Ed.). USA : John Wiley and 
sons. 
17. Myers, R. H. Montgomery, D. C. y Vinig, G. (2002). Generalized linear models. USA: John 
Wiley and sons. 
18. Myers, R. H. and Montgomery, D. C. (2002). Response surface methodology. (2a. Ed.). USA : 
Wiley-Interscience. 
19. Romero, V. R. (2008). Métodos estadísticos en ingeniería. México : Limusa. 
20. Weerahandi, S. (2004). Generalized inference in repeated measures. USA : John Wiley and sons. 
21. Wu, C. F. J. and Hamada, M. (2000). Experiments : Planning, analysis and parameter design 
optimization. USA : Wiley-Interscience. 
 
MES 1 2 3 4 5
AGOSTO L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V
FECHA 30
TEMA PROGRAMADO 1
OBSERVACIONES 2H
SEPTIEMBRE L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V
FECHA 2 3 6 9 10 13 17 20 23 24 27 30
TEMA PROGRAMADO 1 1 1 1 1 1 1 E1 2 2 2 2
T1 R1
OBSERVACIONES 1H 1H 2H 1H 1H 2H 1H 2H 1H 1H 2H 1H
OCTUBRE L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V
FECHA 1 4 7 8 11 14 15 18 21 22 25 28 29
TEMA PROGRAMADO 2 2 2 2 E2 3 3 3 3 3 3 3 3
T2 R2 T3
OBSERVACIONES 1H 2H 1H 1H 2H 1H 1H 2H 1H 1H 2H 1H 1H
NOVIEMBRE L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V
FECHA 1 4 5 8 11 12 18 19 22 25 26 29
TEMA PROGRAMADO E3 4 4 4 4 4 4 4 E4 5 5 5
R3 T4 R4
OBSERVACIONES 2H 1H 1H 2H 1H 1H 1H 1H 2H 1H 1H 2H
DICIEMBRE L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V L M M J V
FECHA 2 3 6 9 10 13 16 17
TEMA PROGRAMADO 5 5 5 E5 R5 VC VC VC
T5 P
OBSERVACIONES 1H 1H 2H 1H 1H 2H 1H 1H
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO
 GRUPO: C3B (MATUTINO) AULA: W-2 CATEDRÁTICO: ING. ARNALDO AARÓN AGUAYO LEÓN 
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHETUMAL
DEPARTAMENTO ACADÉMICO: CIENCIAS BÁSICAS
T: TAREA E: EXAMEN R: RESULTADOS DEL TEMA P: PORTAFOLIO VC: VALORACIÓN DEL CURSO
CARRERA: CONTADOR PÚBLICO
 AVANCE PROGRAMÁTICO
ASIGNATURA: ESTADÍSTICA ADMINISTRATIVA II (CPC-1023) PERIODO ESCOLAR: AGOSTO 2021-ENERO 2022 TOTAL DE TEMAS: 5
 
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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHETUMAL 
DEPARTAMENTO ACADÉMICO: CIENCIAS BÁSICAS 
CARRERA: CONTADOR PÚBLICO 
 
ASIGNATURA: ESTADÍSTICA ADMINISTRATIVA II (CPC-1023) PERIODO ESCOLAR: AGOSTO 2021-ENERO 2022 TOTAL DE TEMAS: 5 
 GRUPO: C3B (MATUTINO) AULA: W-2 CATEDRÁTICO: ING. ARNALDO AARÓN AGUAYO LEÓN 
 
CALENDARIO PROGRAMÁTICO 
 
Nº 
TEMAS 
INICIA FINALIZA ENTREGAR 
TAREA 
PRESENTACIÓN 
EXAMEN 
Nº 
HORAS 
CRITERIOS DE EVALUACIÓN 
TAREAS EXAM. PORT. 
Tema 1 Lunes 30 de agosto Viernes 17 de septiembre Viernes 17 de septiembre Lunes 20 de septiembre 14 60 40 
 
* 
Tema 2 Jueves 23 de septiembre Viernes 08 de octubre Viernes 08 de octubre Lunes 11 de octubre 12 60 40 
 
* 
Tema 3 Jueves 14 de octubre Viernes 29 de octubre Viernes 29 de octubre Lunes 01 de noviembre 12 60 40 
 
* 
Tema 4 Jueves 04 de noviembre Viernes 19 de noviembre Viernes 19 de noviembre Lunes 22 de noviembre 10 60 40 
 
* 
Tema 5 Jueves 25 de noviembre Lunes 06 de diciembre Lunes 06 de diciembre Jueves 09 de diciembre 13 60 20 
 
20 
Entrega de portafolio: jueves 09 de diciembre. 
* No aplica. 
 
Tema 1. Regresión lineal simple y correlación. 
Tema 2. Regresión lineal múltiple y correlación. 
Tema 3. Análisis de serie de tiempo. 
Tema 4. Diseño experimental para un factor. 
Tema 5. Diseño experimental con bloques al azar y diseños factoriales. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Lunes 30 de agosto de 2021. 
Elaboró: Ing. Arnaldo Aarón Aguayo León. 
1 
 
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO 
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHETUMAL 
DEPARTAMENTO ACADÉMICO: CIENCIAS BÁSICAS 
CARRERA: CONTADOR PÚBLICO 
 
ASIGNATURA: ESTADÍSTICA ADMINISTRATIVA II (CPC-1023) PERIODO: AGOSTO 2021-ENERO 2022 TOTAL DE TEMAS: 5 
GRUPO: C3B (MATUTINO) AULA: W-2 CATEDRÁTICO: ING. ARNALDO AARÓN AGUAYO LEÓN 
 
CRITERIOS, CONCEPTOS, RESPONSABILIDADES, Y NORMAS 
 
1) CRITERIOS DE EVALUACIÓN 
 
 
* No aplica. 
 
2) CRITERIOS PARA ENTREGAR TAREAS 
2.1) Los trabajos deben presentarse con: 
a) Portada. 
b) Índice (las hojas deben numerarse) 
c) Introducción. 
d) Desarrollo (el contenido y la extensión lo indica el profesor en el momento de marcar el trabajo) 
e) Conclusión. 
f) Bibliografía y/o fuentes de información. 
2.2) Las tareas se subirán en FORMATO PDF a la plataforma MS Teams, utilizando alguna de las dos alternativas siguientes: 
a) Tomado fotos o haciendo escaneos de las tareas resueltas y escritas a mano, completamente claros, legibles y 
debidamente ordenados. 
b) Usando el procesador de texto, ya sea Word o Excel con la información debidamente ordenada y guardada en 
formato PDF. 
2.3) El estudiante subirá sus tareas a la plataforma MS Teams en las fechas señaladas en el avance programático y/o 
calendario programático a más tardar a las 20:00 hrs. 
2.4) El nombre del archivo para las tareas es el siguiente: tema 1 es T1. Apellidos-C3B; tema 2 es T2. Apellidos-C3B…..y así 
sucesivamente. (Nota: el nombre del archivo para la entrega de los exámenes es similar: tema 1 es E1. Apellidos-C3B; 
tema 2 es E2. Apellidos-C3B….y así sucesivamente) 
2.5) Cualquier imprevisto y/o modificación lo indicara el profesor. 
 
3) CONCEPTOS 
3.1) TAREA: Todo trabajo de investigación bibliográfica, documental y/o práctica o cualquier otra actividad académica que 
indique el profesor acorde con el contenido del programa. 
3.2) Las tareas se entregarán en las siguientes fechas: Tema 1, viernes 17 de septiembre; Tema 2, viernes 08 de octubre; 
Tema 3, viernes 29 de octubre; Tema 4, viernes 19 de noviembre; y Tema 5, lunes 06 de diciembre de 2021. 
 
4) RESPONSABILIDADES DEL ALUMNO 
4.1) Cumplir con los requerimientos, acuerdos e indicaciones de cada clase. En caso de no asistir a alguna clase el alumno 
tendrá que informarse y cumplir con lo acordado. 
4.2) Integrar un portafolio en formato PDF con todas las actividades académicas (documentos requisitos de inicio, tareas, y 
exámenes) debidamente ordenadas, que deberá subir a la plataforma MS Teams el día jueves 09 de diciembre de 2021. 
El nombre del archivo para la entrega del portafolio es: Portafolio-Apellidos-C3B. 
4.3) Conservar durante el semestre sus tareas y exámenes (calificados) para cualquier aclaración. 
4.4) Registrar (anotar) los resultados de sus calificaciones que les informe el profesor al concluir las actividades de cada 
tema. 
 
5) NORMAS BÁSICAS 
5.1) Las tareas asignadas deberán subirse a la plataforma MS Teams en tiempo y forma. 
5.2) Durante la aplicación del examen el alumno deberá estar integrado (presente, activo) en la sesión de clases en la 
plataforma MS Teams, de lo contrario su examen no tendrá validez. 
Ponderación de cada actividad 
Temas 
Actividad 1 2 3 4 5 
Tarea 60% 60% 60% 60% 60% 
Examen 40% 40% 40% 40% 20% 
Portafolio * * * * 20% 
Total 100% 100% 100% 100% 100% 
2 
 
5.3) En el horario correspondiente a la asignatura de Estadística Administrativa II, el alumno deberá estar en la plataforma 
MS Teams, atendiendo el desarrollo de la clase. 
5.4) Mantener el respeto mutuo: maestro-estudiante, estudiante-maestro, estudiante-estudiante. 
 
 Lunes 30 de agosto de 2021. 
Elaboró: Ing. Arnaldo Aarón Aguayo León. 
 
 
 
 
 
EVALUACIÓN DIAGNÓSTICA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EVIDENCIA TAREA TEMA 1 
 
 
 
 
 
 
 
EVIDENCIA EXAMEN (PRIMERO) TEMA 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EVIDENCIA EXAMEN (SEGUNDO) TEMA 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EVIDENCIA TAREA TEMA 2 
 
 
 
 
 
 
 
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO 
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHETUMAL 
DEPARTAMENTO ACADÉMICO: CIENCIAS BÁSICAS 
CARRERA: CONTADOR PÚBLICO 
ASIGNATURA: ESTADÍSTICA ADMINISTRATIVA II 
PERIODO: AGO 2021-ENE 2022 GRUPO: C3B 
 
 
 
TAREA 
TEMA 2: REGRESIÓN LINEAL MULTIPLE Y CORRELACIÓN 
 
 
NOMBRE DEL ALUMNO (A): BAEZA DOMINGUEZ THAILY ANDREA 
PROFESOR:ING. ARNALDO AARÓN AGUAYO LEÓN 
 
 
 
CHETUMAL, QUINTANA ROO A 7 DEL 2021 
 
 
 
 
Contenido 
Introducción ............................................................................................................. 3 
Procedimientos ........................................................................................................ 5 
4. ¿Cuáles son los valores de los coeficientes de regresión para las variables 
dependientes e independientes? ......................................................................... 5 
5. Indique la ecuación de regresión del número de horas de estudio respecto a 
calificaciones de estadística, y calificaciones de economía. ................................ 6 
6. Pronostique el número de horas que debe estudiar un alumno para que obtenga 
100 de calificación en estadística y 95 de calificación en economía. .................. 6 
7. ¿Cuál es el valor de la desviación estándar de regresión de la ecuación referida 
en el punto 5? ...................................................................................................... 6 
8. ¿Cuál es el valor del coeficiente de determinación de la ecuación referida en el 
punto 5? ............................................................................................................... 7 
9. ¿Cuál es el valor del coeficiente de correlación de la ecuación referida en el 
punto 5? ............................................................................................................... 8 
10. ¿Cuál es el valor de la confiabilidad del pronóstico hecho en el punto 6? ..... 8 
Conclusión............................................................................................................... 9 
Bibliografía ............................................................................................................ 10 
 
 
 
 
Introducción 
En este trabajo plasmaré los procedimientos de la actividad asignada, de tal modo 
que pueda poner en práctica lo visto en las clases respecto al segundo tema de esta 
asignatura el cual es el de Regresión lineal múltiple y correlación, el cual está 
relacionado con el tema anterior, solo que en este veremos la aplicación de tres o 
más variables. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
La tabla 1 indica las calificaciones en estadística, las calificaciones en economía, y 
el número de horas de estudio de 9 estudiantes del Instituto Tecnológico de 
Chetumal. 
 
 
 
 
 
 
 
Procedimientos 
4. ¿Cuáles son los valores de los coeficientes de regresión para las variables 
dependientes e independientes? 
 
𝟏. 𝜮(𝑿𝟏) = 𝒏𝒂 + 𝒃𝟐𝜮(𝑿𝟐) + 𝒃𝟑𝜮(𝑿𝟑) 
𝟐. 𝜮(𝑿𝟏𝑿𝟐) = 𝒂𝜮(𝑿𝟐) + 𝒃𝟐𝜮(𝑿𝟐
𝟐) + 𝒃𝟑𝜮(𝑿𝟐𝑿𝟑) 
𝟑. 𝜮(𝑿𝟏𝑿𝟑) = 𝒂𝜮(𝑿𝟑) + 𝒃𝟐𝜮(𝑿𝟐𝑿𝟑) + 𝒃𝟑𝜮(𝑿𝟑
𝟐) 
1. 9𝑎 + 729 𝑏2 + 822 𝑏3 = 357 
2. 729𝑎 + 61,901 𝑏2 + 68,265 𝑏3 = 29,392 
3. 822𝑎 + 68,265 𝑏2 + 76,970 𝑏3 = 33,038 
𝒂 =
𝟏𝟒𝟓𝟐𝟓𝟏𝟐𝟓𝟑
𝟕𝟕𝟎𝟕𝟓𝟗𝟕
= 𝟏𝟖. 𝟖𝟒𝟓𝟐 
𝒃𝟐 =
𝟏𝟕𝟓, 𝟓𝟗𝟒
𝟐𝟓𝟔𝟗𝟏𝟗𝟗
= 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟏 
𝒃𝟑 =
𝟒𝟑𝟐𝟔𝟑𝟗
𝟐𝟓𝟔𝟗𝟏𝟗𝟗
= 𝟎. 𝟏𝟔𝟖𝟑 
Comprobación 
1. 9(18.8452) + 729 (0.0671) + 822 (0.1683) = 357 
2. 729(18.8452) + 61,901 (0.0671) + 68,265 (0.1683) = 29,392 
Estudiantes X1 X2 X3 X1X2 X1X3 X2X3
A 46 123 116 2116 15129 13456 5658 5336 14268
B 40 79 98 1600 6241 9604 3160 3920 7742
C 39 77 93 1521 5929 8649 3003 3627 7161
D 35 55 78 1225 3025 6084 1925 2730 4290
E 38 70 88 1444 4900 7744 2660 3344 6160
F 44 80 108 1936 6400 11664 3520 4752 8640
G 42 95 96 1764 9025 9216 3990 4032 9120
H 37 76 77 1369 5776 5929 2812 2849 5852
I 36 74 68 1296 5476 4624 2664 2448 5032
 357 729 822 14,271 61,901 76,970 29,392 33,038 68,265 
Este sistema fue 
resuelto por método 
Cramer 
X1= horas de estudio 
 
X2= calificaciones de 
estadística 
 
X3= calificaciones de 
economía 
 
 
3. 822(18.8452) + 68,265(0.0671) + 76,970 (0.1683) = 33,038 
5. Indique la ecuación de regresión del número de horas de estudio respecto 
a calificaciones de estadística, y calificaciones de economía. 
 
𝑿𝟏𝑪 = 𝒂 + 𝒃𝟐𝑿𝟐 + 𝒃𝟑𝑿𝟑 
𝑿𝟏𝑪 = 𝟏𝟖. 𝟖𝟒𝟓𝟐 + 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟐𝑿𝟐 + 𝟎. 𝟏𝟔𝟖𝟒𝑿𝟑 
 
6. Pronostique el número de horas que debe estudiar un alumno para que 
obtenga 100 de calificación en estadística y 95 de calificación en economía. 
 
𝑿𝟏𝑪 = 𝒂 + 𝒃𝟐𝑿𝟐 + 𝒃𝟑𝑿𝟑 
𝑿𝟏𝑪 = 𝟏𝟖. 𝟖𝟒𝟓𝟐 + 𝟎. 𝟎𝟔𝟕𝟐(𝟏𝟎𝟎) + 𝟎. 𝟏𝟔𝟖𝟒(𝟗𝟓) = 𝟒𝟏. 𝟓𝟔 
 
7. ¿Cuál es el valor de la desviación estándar de regresión de la ecuación 
referida en el punto 5? 
 
𝑆1𝑋𝐶 = √
∑ 𝑋1
2 − 𝑎 ∑ 𝑋1 − 𝑏2 ∑(𝑋1𝑋2) − 𝑏3 ∑(𝑋1𝑋3)
𝑛
 
𝑆1𝑋𝐶 = √
14271 − (18.8452)(357) − (0.0672)(29392) − (0.1684)(33038)
9
 
𝑆1𝑋𝐶 = 0.77 
 
 
 
 
 
 
 
 
8. ¿Cuál es el valor del coeficiente de determinación de la ecuación referida 
en el punto 5? 
 
 
�̅� =
∑ 𝑋1
𝑛
=
357
9
= 39.66 
𝑺𝟐𝟏 =
∑(𝑿𝟏 − �̅�)𝟐
𝒏
 
𝑆21 = 
121.0404
9
= 12.20 
𝑹𝟐𝟏𝒙𝒄 = 𝟏 −
𝑺²𝟏𝒙𝒄
𝑺𝟐𝟏
 
𝑅21𝑥𝑐 = 1 −
0.772
12.20
 
n X1 (X1-X´) (X1-X)2
A 46 6.3333 40.11 
 B 40 0.3333 0.11 
C 39 - 0.6667 0.44
D 35 - 4.6667 21.78
E 38 - 1.6667 2.78
F 44 4.3333 18.78
G 42 2.3333 5.44
H 37 - 2.6667 7.11 
I 36 - 3.6667 13.4444 
9 357 0 110 
 
𝑹𝟐𝟏𝒙𝒄 = 𝟎. 𝟗𝟓𝟏 
 
9. ¿Cuál es el valor del coeficiente de correlación de la ecuación referida en el 
punto 5? 
𝑹𝟏𝒙𝒄 = √𝑹𝟐𝟏𝒙𝒄 
R1xc = 0.975 
10. ¿Cuál es el valor de la confiabilidad del pronóstico hecho en el punto 6? 
𝑅1𝑥𝑐 = (0.975) ∗ 100 
= 97.5% de confiabilidad 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Conclusión 
Al haber concluido este trabajo he podido poner a práctica los conocimientos 
teóricos de clase, de tal modo que he comprendido todo de manera clara y sencilla 
mediante los incisos planteados en esta actividad que me permitieron comprender 
la realización de la actividad. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Bibliografía 
Shao, Stephen. (1989). Estadística para economistas y administradores de 
empresas. Herrero hermanos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EVIDENCIA EXAMEN TEMA 2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EVIDENCIA TAREA TEMA 3 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO 
 INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CHETUMAL 
 DEPARTAMENTO ACADÉMICO: CIENCIAS BÁSICAS 
 CARRERA: CONTADOR PÚBLICO 
 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA ADMINISTRATIVA II 
 PERIODO: AGO 2021-ENE 2022 GRUPO: C3B 
 
TEMA 3: 
ANALISIS DE SERIE DEL TIEMPO 
 
 
NOMBRE DE LA ALUMNA: BAEZA DOMINGUEZ THAILY ANDREA 
NOMBRE DEL MAESTRO: ING. ARNALDO AARÓN AGUAYO LEÓN 
 
 
 
 
 
 
Contenido 
Introducción ............................................................................................................. 3 
Procedimientos ........................................................................................................ 5 
4. Análisis de tendencia. ...................................................................................... 5 
5. Análisis de tendencia. ...................................................................................... 6 
6. Análisis de variaciones cíclicas. ....................................................................... 6 
7. Medición de variaciones estacionales. ............................................................ 7 
8. Medición de variaciones estacionales. ............................................................ 7 
9. Aplicación de los ajustes estacionales. ............................................................8 
10. Aplicación de los ajustes estacionales. .......................................................... 9 
11. Aplicación de los ajustes estacionales. .......................................................... 9 
12. Aplicación de los ajustes estacionales. .......................................................... 9 
13. Pronóstico con base en factores estacionales y de tendencia. .................... 10 
14. Pronóstico con base en factores estacionales y de tendencia. .................... 10 
15. Pronósticos basados en promedios móviles. ............................................... 10 
16. Pronósticos basados en promedios móviles. ............................................... 10 
17. Suavización exponencial como método de pronósticos............................... 11 
18. Suavización exponencial como método de pronósticos............................... 11 
Conclusión............................................................................................................. 11 
Bibliografía ............................................................................................................ 12 
 
 
 
Introducción 
Con este trabajo mostraré la aplicación del tema 3 “análisis de series de tiempo”, 
este concepto se refiere a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran 
en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros). El 
término serie de tiempo se puede aplicar por ejemplo a datos registrados en forma 
periódica que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales de almacenes, el 
valor trimestral total de contratos de construcción otorgados, el valor trimestral del 
PIB, entre otros. Y se aplicará mediante un caso ficticio la práctica de este tema. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Caso ficticio donde se aplica el modelo de “Análisis de serie de tiempo, y pronósticos 
de negocios”. 
La industria minera mexicana desea hacer un estudio completo de la producción de 
un determinado mineral (destinado como insumo para fabricar 3 productos 
específicos). Este estudio se pretende realizar en el periodo del año 2010 al año 
2019. 
La industria minera mexicana al respecto informa que la producción trimestral de 
ese determinado mineral en millones de toneladas se encuentra en la siguiente 
tabla. 
Observación: Considere los valores ilustrados en esta serie de tiempo motivo del 
presente estudio, para requisitar todas las preguntas. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Procedimientos 
4. Determine la ecuación de tendencia lineal para pronósticos anuales, codificando 
como 0 al año 2010. 
 
Ẍ= 45 / 10 = 4.5 
Ῡ= 16,700 / 10 = 1670 
Ẍ²= 20.25 
𝒃𝟏 =
𝟕𝟖𝟏𝟐𝟎 − 𝟏𝟎 ∗ (𝟒. 𝟓 ∗ 𝟏𝟔𝟕𝟎)
𝟐𝟖𝟓 − 𝟏𝟎 ∗ 𝟐𝟎. 𝟐𝟓
 
𝒃𝟏 =
𝟕𝟖𝟏𝟐𝟎 − 𝟏𝟎 ∗ 𝟕𝟓𝟏𝟓
𝟐𝟖𝟓 − 𝟏𝟎 ∗ 𝟐𝟎. 𝟐𝟓
 
𝐛𝟏 = 𝟑𝟔 
𝒃𝒐 = 𝟏𝟔𝟕𝟎 − 𝟑𝟔 ∗ 𝟒. 𝟓 
𝒃𝒐 = 𝟏𝟓𝟎𝟖 
𝒀𝒕 = 𝟏𝟓𝟎𝟖 + 𝟑𝟔𝑿 
 
 
 
5. Pronostique la producción anual para el año 2024. 
 
𝒀𝒕 = 𝟏𝟓𝟎𝟖 + 𝟑𝟔𝑿 
𝒀𝒕 = 𝟏𝟓𝟎𝟖 + 𝟑𝟔(𝟏𝟒) = 𝟐𝟎𝟏𝟐 
La producción para el año 2024 será de 2012 millones de toneladas. 
 
6. Determine en porcentaje los componentes cíclicos para el año 2010, y el año 
2019 respectivamente. 
Para el año 2010 
𝒀
𝒀𝒕
=
𝟏𝟓𝟎𝟎
𝟏𝟓𝟎𝟖
= 𝟎. 𝟗𝟗𝟒𝟔𝟗𝟓 ∗ 𝟏𝟎𝟎 = 𝟗𝟗. 𝟒𝟔𝟗𝟓% 
𝒀
𝒀𝒕
=
𝟏𝟔𝟗𝟓
𝟏𝟖𝟑𝟐
= 𝟎. 𝟗𝟐𝟓𝟐𝟏𝟖 ∗ 𝟏𝟎𝟎 = 𝟗𝟐. 𝟓𝟐𝟏𝟖% 
7. Determine en porcentaje el cociente de promedio móvil para el tercer trimestre 
del año 2013. 
 
Para calcular: 
Total móvil = 425+ 445+ 365+ 380 = 1615 
Total móvil centrado = 1635+ 1615 = 3250 
Promedio móvil centrado = 
3250
8
 = 406.25 
Cociente del promedio móvil = 
445
406.25
 = (1.0953)(100) = 𝟏𝟎𝟗. 𝟓𝟑𝟖𝟒% 
8. Considerando los cocientes de promedio móvil, las medias modificadas, y el 
factor de ajuste, encontrar en porcentaje el índice estacional correspondientes a los 
primeros trimestres. 
 
 
Media (Primer trimestre)= Suma de todo los valores del primer semestre – Valor 
máximo valor del primer semestre – Valor mínimo del primer semestre. 
Media = 
879.044 – 106.301 – 91.0569
8
= 85.2108 
Índice estacional = (85.2108)(1.142655) = 97.366 
 
9. Encuentre el valor estacional ajustado para el primer trimestre del año 2013. 
Valor estacional ajustado= 
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑟𝑒𝑎𝑙
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
 
Valor estacional ajustado= 
400
97.3666
= 4.408184 ∗ 100 = 𝟒𝟏𝟎. 𝟖𝟏𝟖𝟒 
 
Trimestre 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
I 98.3819 91.0569 97.5610 97.4359 91.3242 106.3014 104.4898 101.2658 91.2281
II 105.4662 99.6764 103.1866 98.5600 100.8902 100.5525 104.3956 103.1208 91.2593
III 98.0132 92.6045 104.1801 109.5385 105.2298 107.1225 97.3721 104.7887 107.5269
IV 101.6287 109.9836 97.5000 91.5361 100.3135 94.2466 94.7658 84.0909 104.2017
𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑎𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒 =
4
350.0617
= 
0.01142*100= 1.142655 
 
 
 
10. un análisis comparativo porcentual del valor real del segundo trimestre del año 
2016, con respecto al valor estacional ajustado del tercer trimestre del año 2018. 
Valor estacional ajustado (Tercer trimestre 2018) = 
500
103.4436
∗ 100 = 𝟒𝟖𝟑. 𝟑𝟓𝟓𝟎 
Valor real (Segundo trimestre 2016)= 455 
500
103.4436
= 0.9413 ∗ 100 = 𝟗𝟒. 𝟏𝟑𝟑𝟕 
= 94.1337 − 100 = −𝟓. 𝟖𝟔𝟔 
11. Haga un análisis comparativo porcentual del valor estacional ajustado del 
primer trimestre del año 2016 con respecto al valor real del cuarto trimestre del año 
2018. 
Valor estacional ajustado (Primer trimestre 2016) = 
485
97.3666
∗ 100 = 𝟒𝟗𝟖. 𝟏𝟏𝟕𝟑𝟓 
Valor real (Cuarto trimestre 2018)= 455 
498.1173
465
= 1.07122 ∗ 100 = 𝟏𝟎𝟕. 𝟏𝟐𝟐𝟎 
= 107.1220 − 100 = −𝟕. 𝟏𝟐𝟐𝟎 
 
12. Haga un análisis comparativo porcentual del valor estacional ajustado del 
primer trimestre del año 2016 con respecto al valor real del cuarto trimestre del año 
2018. 
𝑌𝑡 (𝑡𝑟𝑖𝑚𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑙) =
𝑏𝑜
4
− 1.5 (
𝑏1
16
) + (
𝑏1
16
) 𝑥 
𝑌𝑡 (𝑡𝑟𝑖𝑚𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑙) =
1508
4
− 1.5 (
36
16
) + (
36
16
) 𝑥 
𝒀𝒕 (𝒕𝒓𝒊𝒎𝒆𝒔𝒕𝒓𝒂𝒍) = 𝟑𝟕𝟑. 𝟔𝟐𝟓 + 𝟐. 𝟐𝟓 𝑿 
13. Pronostique el valor de producción real para el primer trimestre del año 2021. 
Trim
estre 
20
10 
20
11 
20
12 
20
13 
20
14 
20
15 
20
16 
20
17 
20
18 
20
19 
20
20 
20
21 
20
22 
20
23 
20
24 
I 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 
II 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 
III 2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54 58 
IV 3 7 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47 51 55 59 
 
Yt (trimestral) = 373.625 + 2.25X 
Yt (Primer trimestre 2021) = 373.625 + 2.25(44) = 472.625 
14. Pronostique el valor de producción estacional ajustado para el segundo 
trimestre del año 2023. 
Yt (Segundo trimestre 2023) = (𝟑𝟕𝟑. 𝟔𝟐𝟓 + 𝟐. 𝟐𝟓(𝟓𝟑)) ∗ (
𝟏𝟎𝟏.𝟒𝟔𝟓𝟐
𝟏𝟎𝟎
) = 𝟓𝟎𝟎. 𝟎𝟗𝟔𝟖 
15. Pronostique el promedio móvil basado en 3 años para el año 2015. 
 
Promedio móvil = (1530 + 1635 + 1580)/3 = 1581.6666 
16. Determine el error de pronóstico correspondiente al pronóstico hecho en el 
punto 15. 
Error de pronóstico= 1700 – 1581.6667= 118.3333 
17. Considerando como "pronóstico semilla" el valor real de producción del año 
2015 indicado en la serie de tiempo en cuestión, y la constante de suavización igual 
a 85%, pronostique la producción para e1 año 2017. 
 
ἀ = 0.85 
= 𝟏𝟕𝟎𝟎 + 𝟎. 𝟖𝟓 (
𝟏𝟖𝟏𝟎
𝟏𝟕𝟎𝟎
) = 𝟏𝟕𝟗𝟑. 𝟓𝟎𝟎 
18. Determine el error de pronóstico correspondiente al pronóstico hecho en el 
punto 17. 
EP= 1790 – 1793.500 = -3.500 
 
 
 
 
 
 
Conclusión 
A través de esta actividad se vieron los puntos del tema 3 análisis de series de 
tiempo, por lo que pude analizar y entender de manera efectiva como se desarrolla 
el tema. A su vez me pareció una unidad muy buena al momento de la práctica ya 
que se le pueda dar unos usos bastantes interesantes a la hora de analizar datos 
como ventas o producción. 
 
Bibliografía 
Kazmier L.; Díaz A. (1990). Estadística aplicada a administración y economía.McGraw-Hill 
 
 
 
 
 
 
 
 
EVIDENCIA EXAMEN TEMA 3 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ANEXOS 
 
 
 
 
APÉNDICE 8