1. La tabla siguiente da el nmero de unidades de sangre tipo A que el hospital Woodlawn utiliz en las ltimas 6 semanas.Semana de Unidades usadasAgosto 31 360Septiembre 7 389Septiembre 14 410Septiembre 21 381Septiembre 28 368Octubre 5 374

a) Pronostique la demanda para la semana del 12 de octubre usando un promedio mvil de 3 semanas.Solucin: Promedio Mvil de 3 Semanas (381+368+374)/3=374.33El pronstico de unidades de sangre tipo A, para usar durante la semana del 12 de octubre es de 374.33.

b) Utilice un medio mvil ponderado de 3 semanas con ponderaciones de .1, .3 y .6, usando .6 para la semana ms reciente. Pronostique la demanda para la semana del 12 de octubre.Solucin:Promedio Mvil Ponderado de 3 Semanas[(381*.1) + (368*.3) + (374*.6)]/1[(38.1) + (110.4) + (224.4)]/1[372.9]/1 = 372.9En esta situacin particular de pronstico, observamos que al utilizar la ponderacin ms alta .6 en la ltima semana, nuestra proyeccin es mucho ms precisa.

c) Calcule el pronstico para la demanda del 12 de octubre usando suavizamiento exponencial con un pronstico de 360 para el 31 de agosto y es = .2. Solucin:Nuevo pronstico (semana del 12 de octubre)360+.2(374-360)360+2.8 = 362.8Al usar como pronstico la semana de agosto 31 con 360 unidades usadas, y como la demanda real de la semana de octubre 5 es de 374 unidades usadas y la constante de suavizamiento = .2, se obtiene, que para la semana del 12 de octubre se desarrollo un pronstico de 362 unidades de sangre tipo A para el hospital Woodlawn. 2. Ao 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11Demanda 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 4 y hasta el ao 12, pronostique la demanda, usando promedios mviles de 3 aos. Grafique su pronstico en la misma grafica que los datos originales.Promedio Mviles de 3 aosAo Demanda Promedio Mvil de 3 aos1 7 2 9 3 5 4 9 75 13 7,676 8 97 12 108 13 119 9 1110 11 11,3311 7 1112 ? 9

c) Comenzando en el 4 y hasta el ao 12, pronostique la demanda, usando promedios mviles con ponderaciones .1, .3 y .6, usando .6, para el ao ms reciente. Grafique su pronstico en la misma grfica.Promedio Mviles Ponderados de 3 aosAo Demanda Promedio Mvil Ponderado de 3 aos1 7 2 9 3 5 4 9 6,45 13 7,86 8 117 12 9,68 13 10,99 9 12,210 11 10,511 7 10,612 ? 8,4

d) Al comparar cada pronostico contra los datos originales. Cul parece proporcionar mejores resultados?El promedio mvil ofrece mejores resultados, debido a que su tendencia hasta el ao 8 ha sido en crecimiento y durante los aos 9, 10 y 11 mantuvo una constante con un promedio de demanda en las ventas de 11, aunque la tendencia en ambos promedios para el ao tenga un decrecimiento, pero este se puede manejar mucho mejor si nuestros pronsticos son basados en un periodo mvil de 3 periodos. 3. Las temperaturas mximas en Saint Louis durante la ltima semana fueron las siguientes: 93, 94, 93, 95, 96, 80, 90 (Ayer).

a) Pronostique la temperatura mxima para hoy usando un promedio mvil de 3 das.Solucin:(96+80+90)/3 = 88.66Se pronostica una temperatura mxima para hoy, con un promedio mvil de 3 das de 88.66.

b) Pronostique la temperatura mxima para hoy usando un promedio mvil de 2 das.

Solucin: (80+90)/2 = 85Se pronostica una temperatura mxima para hoy de 85 cn un promedio mvil de 2 das.c) Calcule la desviacin absoluta mediacon promedio mvil de 2 das.Solucin:Das Temperatura Pronstico de = .101 93 85,002 94 85,803 93 86,624 95 87,265 96 88,036 80 88,83Ayer 90 87,95Hoy ? 88,15

Das Temperatura Pronstico de = .10 Desviacin Absoluta para = .101 93 85,00 8,002 94 85,80 8,203 93 86,62 6,384 95 87,26 7,745 96 88,03 7,976 80 88,83 8,83Ayer 90 87,95 2,0549,17MAD = 7,02

Para obtener las desviacin absoluta media (MAD), se utilizo uno constante de suavizamiento = .1, debido a que estamos trabajando con periodos recientes y se deseaba obtener una (MAD) ms pequea.d) Calcule el error cuadrtico medio para un promedio mvil de 2 das.Solucin:Das Temperatura Pronstico de = .10 Error 21 93 85,00 64,002 94 85,80 67,243 93 86,62 40,704 95 87,26 59,945 96 88,03 63,496 80 88,83 77,95Ayer 90 87,95 4,22Suma de errores al cuadrado 313,54

MSE = 44,79

Se considera que este (MSE) es bueno, ya que es ms bajo cada vez y lo que se quiere es minimizar cada vez ms el valor del mismo.e) Calcule el error porcentual absoluto medio, para el promedio mvil de 2 das.Solucin:Das

temperatura Pronstico de = .10 Error Porcentual Absoluto1 93 85,00 9,41%2 94 85,80 9,56%3 93 86,62 7,37%4 95 87,26 8,87%5 96 88,03 9,05%6 80 88,83 9,94%Ayer 90 87,95 2,34%Suma de Errores 56,53%

MAPE = 8,08%

El (MAPE) es del 8.08%, lo que nos indica que no depende de los aspectos como la magnitud de los datos de entrada. 4. Considere los siguientes niveles de demanda real y pronosticada para las hamburguesas Big Mac en un restaurante Mac Donalds local. Da Demanda Real Demanda PronosticadaLunes 88 88Martes 72 88Mircoles 68 84Jueves 48 80Viernes

El pronstico para el lunes se obtuvo observando el nivel de demanda para lunes y estableciendo el nivel pronosticado a este mismo nivel. Los pronsticos subsecuentes se obtuvieron usando suavizamiento exponencial con una constante de suavizamiento de 0.25. Usando este mtodo de suavizamiento exponencial, Cul es el pronstico para la demanda de Big Mac el viernes? Solucin: 80+0.25 (48-80)80 + (-31.75)48.25Usando los datos de la demanda real y la pronosticada con una constante de suavizamiento, se pronostica para el da viernes una demanda de de Big Mac de 48.25.