CAPÍTULO 3 Exploración de patrones de datos e introducción a las técnicas de pronósticos

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CAPÍTULO 3 Exploración de patrones de datos e introducción a las técnicas de pronósticos por Mind Map: CAPÍTULO 3 Exploración de patrones de datos e introducción a las técnicas de pronósticos

1. Patrones de datos

1.1. En las series de tiempo

1.1.1. Tendencia

1.1.1.1. Representa el crecimiento o el descenso en la serie de tiempo de un largo plazo

1.1.2. Componente cíclico

1.1.2.1. Oscilación alrededor de la tendencia

1.1.3. Componente estacional

1.1.3.1. Patrón de cambio que se repite años tras año

1.2. Con análisis de autocorrelación

1.2.1. Los datos son aleatorios

1.2.1.1. Las autocorrelaciones para cualquier retraso de tiempo k son cercanas a cero

1.2.2. Los datos muestran una tendencia

1.2.2.1. Están altamente correlacionadas y los coeficientes son significativamente diferentes de cero

1.2.3. Los datos son estacionales

1.2.3.1. Se presenta un coeficiente de autocorrelación significativo en el retraso de tiempo estacional

2. Aplicación en la administración

2.1. Existen muchas aplicaciones que se presentan constantemente en el mundo de los negocios y una buena técnica de pronósticos ayuda al proceso de toma de decisiones

3. Técnicas de pronósticos

3.1. para datos estacionarios

3.1.1. Implica el uso de la historia disponible de la serie para estimar su valor medio

3.2. para datos con una tendencia

3.2.1. El nivel de serie no es constante y hay un crecimiento o decrecimiento persistente

3.3. para datos estacionales

3.3.1. Se estiman índices estacionales de la historia de la serie

3.4. para series cíclicas

3.4.1. Son difíciles de modelas porque sus patrones son inestables

3.5. otros factores

3.5.1. El horizonte de tiempo de un pronóstico tiene una relación directa con la selección de la técnica para pronosticar.

4. Medición del error del pronóstico

4.1. Residuo

4.1.1. Diferencia entre un valor real observado y su valor de pronóstico

5. Determinación de una técnica adecuada

5.1. El requisito básico de que el patrón residual sea aleatorio se verifica examinando los coeficientes de autocorrelación de los residuos

6. Referencia: Hanke, J. y Wichern, D. W. (2010). Pronósticos en los negocios. México DF, Pearson. Doy mi palabra que he realizado esta actividad con integridad académica.

7. Bárbara Gallegos 535194