Pronosticos Pronosticos PronosticosSEMANA DEMANDA 3 SEMANAS 9 SEMANAS
1 8002 14003 10004 1500 10675 1500 13006 1300 13337 1800 14338 1700 15339 1300 1600
10 1700 1600 136711 1700 1567 146712 1500 1567 150013 2300 1633 155614 2300 1833 164415 2000 2033 173316 1700 2200 181117 1800 2000 180018 2200 1833 181119 1900 1900 191120 2400 1967 193321 2400 2167 201122 2600 2233 211123 2000 2467 214424 2500 2333 211125 2600 2367 216726 2200 2367 226727 2200 2433 231128 2500 2333 231129 2400 2300 237830 2100 2367 2378
57300 51767 40722
Pronosticos3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
10801330 12601400 13901400 13701590 15601650 16301520 15201580 15901620 16201600 15801940 18802140 20802150 21001910 19701810 18601980 19601970 19502210 21502300 22802500 24302260 23002370 2360 10502450 2450 10502380 2360 11002280 2310 10002350 23602390 23702270 2280
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300
500
1000
1500
2000
2500
3000
Pronosticos
DEMANDA 3 SEMANAS 9 SEMANAS
3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
Datos
Por ejemplo, una tienda considera que, para un periodo de cuatro meses, podrá hacer el mejor pronóstico tomando 40% de las ventas reales del mes pasado, 30% de las del mes antepasado, 20% del mes anterior y 10% del mes anterior a este último.
1055 F5=v4 (40%)+v3(30%)+v2(20%)+v1(10%)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300
500
1000
1500
2000
2500
3000
Pronosticos
DEMANDA 3 SEMANAS 9 SEMANAS
3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
Datos
Por ejemplo, una tienda considera que, para un periodo de cuatro meses, podrá hacer el mejor pronóstico tomando 40% de las ventas reales del mes pasado, 30% de las del mes antepasado, 20% del mes anterior y 10% del mes anterior a este último.
formula para promedio movil simple
v1 1000v2 1100v3 1050v4 1050v5 1066.67
N=35-1=45-3=2
e
N=35-1=45-3=2
1 2 3 4 5950
1000
1050
1100
1150
PROMEDI O MOV I L S I MPL E
Pronosticos Pronosticos PronosticosSEMANA DEMANDA 3 SEMANAS 9 SEMANAS
1 8002 14003 10004 1500 10675 1500 13006 1300 13337 1800 14338 1700 15339 1300 1600
10 1700 1600 136711 1700 1567 146712 1500 1567 150013 2300 1633 155614 2300 1833 164415 2000 2033 173316 1700 2200 181117 1800 2000 180018 2200 1833 181119 1900 1900 191120 2400 1967 193321 2400 2167 201122 2600 2233 211123 2000 2467 214424 2500 2333 211125 2600 2367 216726 2200 2367 226727 2200 2433 231128 2500 2333 231129 2400 2300 237830 2100 2367 2378
57300 51767 40722
Pronosticos3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
10801330 12601400 13901400 13701590 15601650 16301520 15201580 15901620 16201600 15801940 18802140 20802150 21001910 19701810 18601980 19601970 19502210 21502300 22802500 24302260 23002370 23602450 24502380 23602280 23102350 23602390 23702270 2280
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300
500
1000
1500
2000
2500
3000
Pronosticos
DEMANDA 3 SEMANAS 9 SEMANAS
3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
Datos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300
500
1000
1500
2000
2500
3000
PONDERACION 3-4
DEMANDA 3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
1050105011001000
F5=v4 (40%)+v3(30%)+v2(20%)+v1(10%)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300
500
1000
1500
2000
2500
3000
Pronosticos
DEMANDA 3 SEMANAS 9 SEMANAS
3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
Datos
Por ejemplo, una tienda considera que, para un periodo de cuatro meses, podrá hacer el mejor pronóstico tomando 40% de las ventas reales del mes pasado, 30% de las del mes antepasado, 20% del mes anterior y 10% del mes anterior a este último.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300
500
1000
1500
2000
2500
3000
PONDERACION 3-4
DEMANDA 3 PONDERADOS 4 PONDERADOS
1055
F5=v4 (40%)+v3(30%)+v2(20%)+v1(10%)
Por ejemplo, una tienda considera que, para un periodo de cuatro meses, podrá hacer el mejor pronóstico tomando 40% de las ventas reales del mes pasado, 30% de las del mes antepasado, 20% del mes anterior y 10% del mes anterior a este último.
α MADAño Demanda 3 años 3 ponderados 0.2 0.4 0.2
1 7 8 8 1.0002 9 7.80 7.60 1.2003 5 8.04 8.16 3.0404 9 7.0 6.4 7.43 6.90 1.5685 13 7.7 7.8 7.75 7.74 5.2546 8 9.0 11 8.80 9.84 0.7967 12 10.0 9.6 8.64 9.11 3.3638 13 11.0 10.9 9.31 10.26 3.6909 9 11.0 12.2 10.05 11.36 1.048
10 11 11.3 10.5 9.84 10.41 1.16211 7 11.0 10.6 10.07 10.65 3.07112 9.0 8.4 9.46 9.19
25.3922.308
Desviacion Absoluto Media
a) se observa una tendencia cada tres años tiende a aumentar la demanda, se observa que de acuerdo al pronostico en el año 7 y 8 hubo mas demanda y en el año 9,10 y 11 se pronostico mas de la demanda presentada.b)En promedios moviles de 3 años EL PRONOSTICO en el año 12 es de 9.c)se observa que en el año 9 se tienen mejores resultados con respecto a la demanda reald) en el año 11 se observan mejores resultados con respecto a la demanda de 7e)
Error Cuadrado Medio
MAD MSE MSE MAPE MAPE0.4
1.00 1.000 1.00 14.29 14.291.40 1.440 1.96 13.33 15.563.16 9.242 9.99 60.80 63.202.10 2.459 4.43 17.42 23.385.26 27.609 27.69 40.42 40.481.84 0.634 3.40 9.96 23.032.89 11.309 8.38 28.02 24.122.74 13.618 7.49 28.39 21.052.36 1.098 5.56 11.64 26.200.59 1.350 0.34 10.56 5.323.65 9.429 13.31 43.87 52.13
27.392 79.186 83.54 278.70 308.752.490 7.199 7.595 25.34 28.07
Desviacion Absoluto Media
Error Porcentual Medio Absoluto
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1202468
101214
Pronostico
Año Demanda
3 años 3 ponderados
demanda
a) se observa una tendencia cada tres años tiende a aumentar la demanda, se observa que de acuerdo al pronostico en el año 7 y 8 hubo mas demanda y en el año 9,10 y 11 se pronostico mas de la demanda presentada.b)En promedios moviles de 3 años EL PRONOSTICO en el año 12 es de 9.c)se observa que en el año 9 se tienen mejores resultados con respecto a la demanda reald) en el año 11 se observan mejores resultados con respecto a la demanda de 7e)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1202468
101214
Pronostico
Año Demanda
3 años 3 ponderados
demanda
Medicion del error por medio la suavizacion exponencial
α MADsemana unidades usadas 0.6 0.9 0.6
1 360 360 360.00 0.0002 389 360.0 360.00 29.0003 410 377.4 386.10 32.6004 381 397.0 407.61 15.9605 368 387.4 383.66 19.3846 374 375.8 369.57 1.7547 374.7 373.56
99.29816.5496
Desviacion Absoluto Media
a).-la siguiente tabla da el numero de unidades de sangre tipo "A" Que un hospital utilizo en las ultimas 6 semanas, calcular el pronostico para la semana 7 usando suavizacion exponencial de 0.6 y 0.9 con un pronostico de 360 correspondiente a la semna 1.b).-calcule la medicion del error con las alfas mencionadas en el inciso anterior
se pueden considerar el alfa 0.6 y 0.9 ya que no pasa de un punto porcentual.
Medicion del error por medio la suavizacion exponencial
Error Cuadrado Medio
MAD MSE MSE MAPE MAPE0.9
0.00 0.000 0.00 0.00 0.0029.00 841.000 841.00 7.46 7.4623.90 1062.760 571.21 7.95 5.8326.61 254.722 708.09 4.19 6.9815.66 375.739 245.27 5.27 4.264.43 3.075 19.66 0.47 1.19
100.50 2537.296 2385.23 25.33 25.7116.751 422.882695 397.54 4.22 4.28
Desviacion Absoluto Media
Error Porcentual Medio Absoluto
a).-la siguiente tabla da el numero de unidades de sangre tipo "A" Que un hospital utilizo en las ultimas 6 semanas, calcular el pronostico para la semana 7 usando suavizacion exponencial de 0.6 y 0.9 con un pronostico de 360 correspondiente a la semna 1.b).-calcule la medicion del error con las alfas mencionadas en el inciso anterior
se pueden considerar el alfa 0.6 y 0.9 ya que no pasa de un punto porcentual.
nomina local ventas de la compañía1 22 33 2.54 25 26 3.5
x y1 23 34 2.52 21 27 3.5 3 2.5
b=a=
xy x^2 y^2 1 29 9 2.5
10 16 24 4 2.252 1 2
24.5 49 3.5
51.5 80
0.251.75
∑xy ∑x^2
0 1 2 3 4 5 6 70
1
2
3
4
f(x) = 0.1142857143x + 2.1R² = 0.1142857143
ventas de la compañía
ventas de la compañía Linear (ventas de la compañía)
nomina local
ventas de la compañía
� =a +bx
b=
0 1 2 3 4 5 6 70
1
2
3
4
f(x) = 0.1142857143x + 2.1R² = 0.1142857143
ventas de la compañía
ventas de la compañía Linear (ventas de la compañía)
nomina local
ventas de la compañía
Demanda
3 34 67 76 58 105 7
x y xy x^21 3 3 9 92 4 6 24 163 7 7 49 494 6 5 30 365 8 10 80 646 5 7 35 25789
5.5 6.3 227 199
a= 0.68b= 1.03
Apariciones en TV de Stone Temple Pilots
∑xy ∑x^2
y^3.764.793.766.858.905.82
Ŷ= a + bx
y=a+(bx) 9.93 Estimacion de ventas
b=(∑▒ 〖��−���〗 )/(∑▒ 〖�^2 ^2 −�� 〗 )
2 3 4 5 6 7 8 90
2
4
6
8
10
12
f(x) = 1.0285714286x + 0.6761904762R² = 0.6773519164
Howard Weiss
demanda
Apariciones en TV
2 3 4 5 6 7 8 90
2
4
6
8
10
12
f(x) = 1.0285714286x + 0.6761904762R² = 0.6773519164
Howard Weiss
demanda
Apariciones en TV
e