Métodos de Pronósticos Basados en Promedios

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Métodos de Pronósticos Basados en Promedios por Mind Map: Métodos de Pronósticos Basados en Promedios

1. Promedio Móvil

1.1. Es un método que calcula la media aritmética del conjunto de datos más recientes seleccionado. Cada vez que se tiene una nueva observación se calcula una nueva media y se elimina el dato más antiguo.

1.1.1. Promedio Móvil Simple

1.1.1.1. Este método consiste en atenuar los datos al obtener la media aritmética de cierto número de datos históricos para obtener con este el pronóstico para el siguiente periodo

1.1.1.2. ¿Cuál es su utilidad?

1.1.1.3. Es una técnica adecuada para patrones de demanda nivelados de las series a pronosticar y cuando no cambia el entorno donde existe la serie.

1.1.1.4. Ejemplo

1.1.1.5. En series que generalmente permanecen sin cambios: Pesos promedios de aves alcanzados a la 6a. semana de la engorda. Número de clientes que acuden a sucursal de alimentos balanceados.

1.2. ¿Cuál es su utilidad?

1.3. Esta técnica se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener el pronóstico: Se utiliza para pronosticar el siguiente periodo.

1.4. Ejemplo:

1.5. Para hacer un pronóstico con base a observaciones recientes: Consumos de diesel de las unidades de autotransporte. Ventas de alimento de la línea de ganado.

2. Técnica de Suavizamiento

2.1. Es un método que ofrece un promedio móvil con peso exponencial para todos los valores previamente observados. Se basa en promediar (suavizar) valores pasados de una serie de manera exponencialmente decreciente.

2.1.1. Suavizamiento Simple

2.1.1.1. Revisa de forma contínua un pronóstico basado en la experiencia más reciente. Pondera el nivel.

2.1.1.1.1. Pronóstico de venta de alimento del trimestre basado en el trimestre anterior.

2.1.2. Suavizamiento Doble o de HOLT

2.1.2.1. Pondera los niveles más recientes y las tendencias (pendiente actual) que se adaptan en el tiempo conforme se dispone de nuevas observaciones.

2.1.2.1.1. Pronóstico de volumen de ventas basado en el trimestre anterior y en el volumen del mismo periodo.

2.1.3. Suavizamiento Triple o de Winters

2.1.3.1. Es una extensión del método de Holt que pondera el Nivel, las Tendencias y además la Estacionalidad de la serie en el tiempo.

2.1.3.1.1. Pronóstico de venta de alimento tomando en cuenta el trimestre anterior, el volumen de venta del periodo y la estacionalidad (temporada de sequia).

2.2. ¿Cuál es su utilidad?

2.3. Este modelo se utiliza para datos que no tienen una tendencia predecible ascendente o descendente, a fin de estimar el nivel real que se empleará luego como pronóstico de valores futuros.

3. ¿Qué es?

4. ¿Cuál es su utilidad?

5. Ejemplo: