INSTITUTO TECNOLOGICO DE MINATITLAN

INSTITUTO TECNOLOGICO DE MINATITLANPRESENTAN:CAROLINA RAMIREZ LOPEZHIRAN ALFONSO ORTIZ OSWALDO BENITEZ CARMONA

CATEDRATICO:ING. VILLAFAES REYES RODOLFO

ESTADISTICA INFERENCIAL IITENDENCIA SECULAR:Una componente de una serie de tiempo es la tendencia secular. Es la tendencia alisada a largo plazo. Tales tendencias en ventas, empleo, precios de valores o acciones y otras series de negocios y econmicas, siguen diversos patrones. Algunos se mueven uniformemente hacia arriba, otras declinan y otras mas permanecen igual en un cierto periodo o intervalo de tiempo.

VARIACION CICLICA:Es otra componente de una serie de tiempo. El ciclo normal de un negocio consiste en un periodo de prosperidad, seguidas de periodos de recisin, depresin y recuperacin.

VARIACION ESTACIONAL:Otra componente de una serie de tiempos es la variacin estacional, muchas ventas produccin y otras series fluctan con las estaciones. La unidad de tiempo puede ser trimestral, mensual semanal o aun diaria.Prcticamente todas las series de negocios y economa tienen patrones estacionales recurrentes.COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPOVARIACON IRREGULAR:Muchos analistas prefieren subdividir la variacin irregular en variaciones episdicas y residuales. Las episdicas no son predecibles pero pueden identificarse.

TENDENCIA LINEAL:La tendencia a largo plazo de muchas series de negocios (industriales y comerciales) como ventas, exportaciones y produccin, con frecuencia se aproximan a una lnea recta.

COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPOEJEMPLO DE METODOS DEL MINIMO CUADRADOMETODO DEL PROMEDIO MOVIL:

El mtodo de promedio mvil no solo es til para alisar una serie de tiempo, si no que es el mtodo bsico utilizado para medir la fluctuacin estacional que se describe despus. En contraste con el mtodo de mnimos cuadrados, cuyo resultado expresa la tendencia en una ecuacin (y'=a+bt), el mtodo de promedio mvil simplemente alise las fluctuaciones de la informacin.

Esto se realiza al mover los valores de la media aritmtica atravez de la serie de tiempo.Para aplicar el promedio de mtodo mvil o una serie de tiempo, los datos deben seguir una tendencia lineal aproximado y tener un patrn de fluctuaciones rtmico definido (que se repite, por ejemplo cada 3 aos).

Se usa una ecuacin lineal de tendencia para representar series de tiempo cuando se cree que la informacin aumenta (o disminuye) en promedio, en cantidades iguales, de un periodo a otro.La informacin que aumenta (o disminuye) en cantidades crecientes en un periodo, aparece en forma curvilnea cuando se grafica en papel con escala aritmtica. O dicho en otra forma, la informacin que aumenta (o disminuye) en porcentajes o proporciones iguales en un periodo, aparece en forma curvilnea en el papel cuadriculado comn.

VARIACION ESTACIONAL

Es una de las componentes de una serie de tiempo. Las series de negocios , como ventas de automviles, durante el ao tienen periodo de actividad por encima y por debajo del promedio.En el rea de produccin, una de las razones para analizar las fluctuaciones estacionales, es tener disponibles suficiente suministros de materias primas para cubrr la demanda estacional variable. Por ejemplo la divisin de recipientes de vidrio de una gran compaa vidriera, manufactura botellas no retornables y retornables para cerveza, frasco de yodo, para aspirinas, para pegamento, etc. El departamento de programacin de la produccin debe conocer cuantos envases de cada clase de hay que producir y cuando hay que hacerlo en un periodo de produccin demasiado envases de una clases puede causar un problema grave de almacenamiento y la produccin no puede basar se por entero en los pedidos actuales por que muchos se reciben por telfono para embarque de inmediato.

TENDENCIAS NO LINEALESPuesto que la demanda de varios de los tipos de envases varan de acuerdo con las estaciones del ao, un pronostico de un ao o dos de anticipacin, mensual, es bsico para programar una buena estacin produccin.

Las ventas reales en algunos meses fueron superiores al promedio ( que se representa por un ndice de 100.0), y las ventas en otros meses estuvieron por abajo del promedio el ndice de 126.8 para diciembre ndice que, en forma caractersticas, las ventas para diciembre fueron de 26.8% superiores al promedio para el ao, el ndice de 86.0 para julio indica que las ventas de las tiendas de departamento para ese mes estuvieron de manera especial, 14% bajo el promedio para el ao.

Supngase que un jefe de tienda emprendedor, en un intento para estimular las ventas durante diciembre, introdujo un cierto numero de promociones nicas, que incluan grupos de cantores que recorran toda la tienda cantando villancicos navideos, grandes exhibiciones mecnicas y empleados vestidos de Santa Claus. Cuando se calculo el ndice de ventas para ese diciembre, el resultado fue 150.0.Al hacer la comparacin con el ndice caractersticos de ventas de 126.8, se concluyo que el programa promocional haba sido todo un xito.Un Conjunto de ndices mensuales consiste en 12 ndices que son representativos de los datos para un periodo de 12 meses. En forma lgica, hay cuatro ndices estacionales caractersticos para los datos de informes trimestrales cada ndice es un porcentaje con el promedio del ao igual a 100.0 esto es , cada ndice mensual indica el nivel de ventas de produccin u otra variable en relacin con el promedio anual de 100.0, un ndice representativo de 96.0, para enero que las ventas(o cualquiera que sea la variable) estn por lo general el 4% del ao un ndice de 107.2 para octubre significa que la variable en forma caractersticas, esta en 7.2% arriba del promedio anual.

METODOS PARA DETERMINAR INDICES ESTACIONALESUn conjunto de ndices estacionales es muy til para ajustar la fluctuaciones estacionales de una series de ventas. La serie resultante se llama ventas de desestacionalizadas o ventas con datos ajustados estacionalmente. La razn para ajustar las series de ventas es eliminar la fluctuaciones estacionales a fin de estudiar la tendencia y el ciclo. Para ilustrar el procedimiento, a los totales trimestrales de inventarios de Toys internacional de la tabla 19-9 se repiten en la columna 1 de la tabla 19-10. Es difcil determinar el inventario de Toys internacional esta aumentando, disminuyendo o permanece igual debido a defectos de temporada o estacionales.DESESTACIONALIZACION DE LOS DATOS.El procedimiento para identificar la tendencia y los ajustes de temporada o estacionales se pueden combinar para producir pronsticos ajustados estacionalmente a fin de identificar la tendencia se determina la ecuacin de tendencia de mnimos cuadros sobre los datos histrico. UTILIZACION DE DATOS DESESTACIONALIZADOS PARA PRONOSTICOSLa Empresa Toys internacional deseaba predecir su inventario para cada trimestre de 1993. aplique la informacin de la tabla 19-10, para determinar la prediccin.

SOLUCION

El primer paso es utilizar los datos desestacionalizados de la columna 3 de la tabla 19-10 para determinar la ecuacin de tendencia de mnimos cuadrados. La ecuacin de tendencia desestacionalizada es: Y = a + btDonde:Y: Es la tendencia estimada para el inventario de Toys internacional en el periodo t.a: Es la intercepcin vertical de la lnea de tendencia en el tiempo 0.b: Es la pendiente de la citada recta.

EJEMPLOS