Pronóstico de demanda

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Ejercicio 1 
 
Una escuela primaria desea implementar un programa de salud para determinar la 
calidad de la alimentación que reciben los niños en su casa y para comenzar con 
este programa ha tomado la estatura y el peso de los alumnos de varios grados, 
obteniendo la siguiente información. La doctora de la escuela desea aplicar el 
modelo de mínimos cuadrados para pronosticar el peso de los niños si presentan 
estaturas de 1.40 y 1.50 mts. 
 
 
 
Alumno 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
 
Estatura 
(cm) 
1.25 1.27 1.21 1.22 1.29 1.30 1.24 1.27 1.29 1.27 
 
Peso 
(kg) 
32 34 30 32 35 34 32 32 35 34 
 
 
 
 
Identifica las variables dependiente e independiente y determina la ecuación que 
mejor representa estos valores. 
 
Alumno Estatura Peso x² y² xy 
 
1 1.25 32 1.5625 1024 40 
 
2 1.27 34 1.6129 1156 43.18 
 
3 1.21 30 1.4641 900 36.3 
 
4 1.22 32 1.4884 1024 39.04 
 
5 1.29 35 1.6641 1225 45.15 
 
6 1.3 34 1.69 1156 44.2 
 
7 1.24 32 1.5376 1024 39.68 
 
8 1.27 32 1.6129 1024 40.64 
 
9 1.29 35 1.6641 1225 45.15 
 
10 1.27 34 1.6129 1156 43.18 
 
Σ= 12.61 330 15.9095 10914 416.520 
 
X= 1.261 
 
Y= 33 
 
B= 47.04463209 
 
A= -26.3232811 
 
1.40ŷ= 39.53920386 
 
1.50ŷ= 44.24366707 
 
 
Ejercicio 2 
 
La siguiente tabla muestra los datos de 12 pacientes de los que se conoce su edad 
y 
 
Una medición de su tensión sistólica. La Secretaria de Salud esta interesada en 
estudiar la 
 
Variación en la tensión sistólica en función de la edad del individuo. Aplicando el 
método de 
 
Mínimos cuadrados correspondiente a esos valores y determinar la tensión 
sistólica de una 
 
Persona que presenta 50 y 53 años. 
 
Pacien
te 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 
Precio 
sistólica 
13
4 
12
4 
13
8 
15
9 
16
0 
13
8 
13
9 
13
5 
14
5 
13
2 
17
0 
15
0 
Edad (año) 18 19 21 47 51 42 23 45 47 26 67 56 
 
Paciente Edad años) Presión 
sistólica 
X² Y² Xy 
1 18 134 324 17956 2412 
2 19 124 361 15376 2356 
3 21 138 441 19044 2898 
4 47 159 2209 25281 7473 
5 51 160 2601 25600 8160 
6 42 138 1764 19044 5796 
7 23 139 5290 19321 3157 
8 45 135 2025 18225 6075 
9 47 145 2209 220225 68310 
10 26 132 6761 17424 12743 
11 67 170 4489 28900 11079 
12 56 150 3136 22509 84003 
Σ= 462 1724 20764 249696 68404 
X= 38.5 
Y= 143.666667 
B= 0.68189452 
A= 117.413727 
50y= 13.554137 
53y= 153.554137 
 
Ejercicio 3 
 
Elizabeth Córdova es la gerente de ventas de un negocio de acondicionadores de 
aire 
Y ha encontrado una relación entre la temperatura del exterior en °C y el número 
de ventas 
De estos acondicionadores. En la siguiente tabla se muestra las diversas 
temperaturas que 
Se han registrado en los últimos 13 días y el número de acondicionadores 
vendidos. Día 
D
ía 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 
Tem
per
atura 
15 35 45 18 38 47 20 32 48 20 38 42 32 
Ventas 
110 145 167 189 130 120 145 155 124 170 161 152 150 
 
 
Aplicando el método de mínimos cuadrados desea determinar la recta de 
regresión de 
 
 
 
Mínimos cuadrados correspondiente de estos valores y determinar el pronóstico 
de ventas 
 
 
 
Que se tendrán si la temperatura llegara a 40°C. 
Día Temperatura Ventas X² Y² Xy 
1 15 110 225 12100 1650 
2 35 145 1225 21025 5075 
3 45 167 2025 25921 7245 
4 18 189 3240 25921 7245 
5 38 130 1444 24025 5890 
6 47 120 2209 28900 7990 
7 20 145 400 13225 2300 
8 32 155 1024 20736 4608 
9 48 124 2304 29584 8256 
10 20 170 400 15129 2460 
11 38 161 1444 21609 5586 
12 42 152 1764 26244 6804 
13 32 150 1369 20164 5254 
Σ= 435 1866 16157 273062 65278 
X= 33.4615385 
Y= 143.538462 
B= 0.18878153 
A= 137.221541 
40ŷ= 144.772802 
 
 
Ejercicio 4 
 
La tabla da el número de unidades de sangre tipo A que el hospital Woodlawn 
utilizo 
 
En las últimas 6 semanas 
 
SEMANA DE UNIDADES EMPLEADAS 
 
Semana de Unidades Empleados 
Agosto 31 360 
Septiembre 7 389 
Septiembre 14 410 
Septiembre 21 381 
Septiembre 28 368 
Octubre 5 374 
 
 
a) Pronostique la demanda para la semana del 12 de octubre con un 
b) promedio móvil 
 
 
X Semanas Y(unidades de 
empleados) 
Pronóstico 
de la 
demanda 
Real- 
pronistico 
1 Ago - 31 360 
2 Sep - 07 389 
3 Sep - 14 410 
4 Sep - 21 381 393,33 5,33 
5 Sep - 28 368 393,33 25,33 
6 Oct - 05 374 386,33 12,33 
 Oct - 13 374,33 
 42,99 
 
 
MAD= 42,99. 14,99 
3 
 
 
c) Utilice un promedio móvil ponderado de tres semanas, con ponderaciones 
de .1, .3 y 
 
.6, usando .6 para la semana mas reciente. Pronostique la demanda para la 
semana Del 12 de octubre. 
X Semanas Y Pronóstico Real 
pronóstico 
 
1 Ago - 31 360 
2 Sep - 07 389 MAD= 56,9 18,97 
3 Sep - 14 410 3 
4 Sep - 21 381 373,7 7,3 
5 Sep - 28 368 394,5 26,5 
6 Obt - 05 374 397,1 23,1 
 376,4 
 56,9 
 
 
 
d) Calcule el pronostico para la semana del 12 de octubre aplicando 
suavizamiento 
Exponencial con un pronostico de 360 para el 31 de agosto y α = .2. 
Años Demanda Pronistico 
1 7 7.4 
2 9 7.24 
3 5 7.944 
4 9 6,7664 
5 13 7,65984 
6 8 9,795904 
 
Ejercicio 5 
 
Años 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 
Demanda 7 9 5 9 13 8 12 13 9 11 7 
 
 
a) Grafique los datos anteriores. ¿observa alguna tendencia, ciclos o 
variaciones 
Aleatorias 
b) Comenzando en el año 4 y hasta el año 12, pronostique la demanda usando 
Promedios móviles de 3 años. Grafique su pronostico en la misma grafica de los 
Datos originales. 
X Y 
 
Pronóstico 
Años Demanda Demanda Real 
demanda 
 
1 7 - 
2 9 - 
3 5 - 
4 9 2 
5 13 5,34 
6 8 1 MAD= 18,67 2,33 
7 12 2 8 
8 13 2 
9 9 2 
10 11 0,33 
11 7 4 
12 18,67 
 
	Ejercicio 1
	Ejercicio 2
	Ejercicio 3
	Ejercicio 4
	Ejercicio 5