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15. Explique COII sus propias palabras qué es UII pronóstico adaptable. 16. ¿Cu:íl es el propósito ele las señales ele control? J7. Explique con sus propias palabras cII~1 es el. sign,ificado del
19.
coeficiente ele corrclnción. !\1I;IIice el significado de un valor Ilegnl ivo dd cocficieurc de correlación .. lB. ¿eu:)1 cs la d i Icrcnc ia entre una variable dependiente ji unn varinblc independiente?
20. Dé algunos
Mencione
algunos cjcmplo« ele industria« afectadas por la esta¡.Por qué estos negocios dcscarran 110 depender de la cstncionalidad?
cionalidad.
ejemplos de industrias donde el pronóstico de la dCl.llanda depende de In demanda de otros productos. 2.l. ¡.Qué ocurre con nucstr» capacidad para pronosticar cuando jll'<lllo:ilicnnH_I" pciiodos Gi<J,) vez 1Il{l:i lejanos en el luturo? "ir
En 2006. el cC.l1lsejo de regentes que era rcspousnhlr. del Iinauci.nnicnto dc 1;1educación IHíblica profesional en uno de los estados del. oeste medio de L':sl.;ldos Unirlos cOIIITató il un COIISlllt('l1: para desnrrollar una serie ele modelos p:1I';1pronosticar las iuscripciuncs,
~
UIIO por cada colegio. Estos modelos usaban datos históricos y suavizamicnto cxpoucncinl pnra pronosticar las inscripciones del sigllielll.e ..fío escolar. Con base en cadn modelo, que i nclu ía una constante de sunvizarnien¡» (rr) para cada iustituc ión, el consejo estnhl ecfn el presupuesto por co lcg io. L;I prcs idcuta del C0I15e-
4.1
La tabla siguiente da el número de unidades de sangre tipo i\ que el hospital Woodlawn utilizó en las últimas 6 semanas: . $bn:ih:¡¡ ele .
AgClfM;:n
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360
Septiembre 7 . ··Sh)tieinbre 14, Seplielllbie
2J
Scptiérnbrc
28 .
389 410
.. 3B 1
.
368 374
Octubre S
:1) Pronostique la dcrnaud a p;¡ra la semana del 12 de octubre lIs:lndo UII prOllledio 1I111vilde ::1 scmnuas. b) Utilice UI1 promedio móvil ponderado de tres $(;1I10111:1S, con pondcracioncs de .1, .J Y .6, IIS:llIdo .6 para la semana rn.is reciente. Prouostiquo la dcmandn para 1.01 5("111<111:1 elel 12 ele octubre. ~
c) Calcule
el pronóstico
para 1<1semana del 12 de octubre usando con UII pronóstico de 360 para el 31
suavil.<lllliento cxponenci:.d de ago:;to y Ct = .2. ';·)1rr
jo seleccionó personalmente C"dil constante de suavizamicruo a partir de lo que 1I,1I11Ó sus "reacciones viscerales y cnteudimicnto político". i,Cuiílcs son las ventajas y desventajas de este sistema? Responda (Jesde 1" perspccuva de: (a) el. consejo ele regentes, y (b) el regente de cada co"'gio. ¿De. qué mancrn se jlodrí;¡ abusar ele este modelo y qué podrta hacerse para eliminar cualquier sesgo? i..CÓIIlO podría emplearse el modelo de regrcsion para producir resultados que hlvorecieran un pronóstico sobre otro?
4') Pegrese ;11problcrna 4.2. Desarrolle UI1 pronóstico para los "fíos 2 a 1.2 usando suavizrunienro exponencial con a, = .4 Y un pronóstico pélr" el año I de 6. Graliquc Sil nuevo pronóstico junto COII los dato.'; reales y UII pronóstico intuitivo. Con base en una inspección ViSUfl_11 ¿cu;íl prl)I1ÓsUCl.l es mejor? )~:;: 4.1 Un centro de procesamiento de cheques usa el suavizaruicuro cxponcncia¡ [Jara pronosticar el número de cheque:' cutrantcs Ceda mes. F~Inúmero ele cheques recibidos en junio fue ele 40 milloncs, aunque el pron(¡:;t.ico era de 42 millones, Se usó una constante ele .5U<lVil,'IIlJieIlIO ele .2. 8) ¿C.\¡{¡I es el pronóstico pnrnjulio? b) Si el centro rccibió4S millones de cheques enjulio, ¿cl\::\1 será el pron6stico, para ~gostn'! e) 1.1'01' qué podría ser inapropiado este ruóiodo de pronóstico para . esl.:¡ situación? ' )'é; 4.5 El hn:;pilal Curbondalc cst.i considerando comprar una IllICVa ambulancia. 1..;1 decisión depended. en parle, del numero (le. mill;¡s que deberá recorrerse el próximo ;¡¡10. Las Illillas recorrid;¡s durante los 5 afíos allte.riores SOIl C()1)10 siguc:
4.2
Año····· J: J. 2 ~~~~+--=~~~ J)éiJ);W;hI '7. i 9 '. 5.. L·'· .. o:, ::co:, .,.J, dA
a) Gra[ique
,6 . 9 ;.
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C"..,.; .~
los datos :lIlte.riores.
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¿Observa ,1lgllna lendenci'l.
·4
ciclos
5
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v;lriaciones aleatorias? b) CClJncllz;¡ndo ell el nilo 4 y demanda u~ando promedios pronó~tico ell la misma grMica c) COlllcnvllldo en el afío 4 y clemnllcfa lIs'ando UI1 promedio CÚlIlCS de . 1, .:1 Y ,6, llSilllcfo .6
Alío
~~~~--
hasI\) el nilo 12, prOllosliqlle la Illóvil.es de 3 afios. Grafiqlle Sil que lós datos originales. hasta el ailo .12, pronostique la 11IÓvi!. de 3 afíos con pOl1derapara el ;Ifio l)l;ís recicnle. Gr;lfique
su pronóstico cn 1;1l11isn1;l gr{JfiGI. d) /\1. comparar cad<l pron,íslico contra los cI.<JIOS originales. parece prnporcion:!r mejores resultadus? "Ji
¿cuál
"'N%: ¡·''lJ¡[sigllific:1. quo': el prolJlelll:l se resuelve eDil POM para \Villdo"'s ylo con Exccl ~M.
a) f'rollostique
3,800
3,700
elnlílllcro de millas pam el pnJ"illJo afio usalldo UI1 promedio Jllóvil de 2 ilfios. b) Ellcuentrc la iV.IAD par¡¡ el. pronÓ:;lico con promedio móvil de 2 aiios elel inciso (;1). (Sugerelleia: Tendrá sólo 3 aiíos ele datos correspollll ientc;). e) Use Ull promedio 1116vil pOlldcr;ldo de 2 <liJos COIl ponderaciones de .4 y .6 P:II'" pron(l,qicar el nlJlllerO de millas para. el pró\illlo . afio, (El pe.so cle .0 es par¡¡ el iliíCl Il1~S reciente) ¿Qué MAD rc.sul.ta del uso ele eolc Illélodo ele. pronústico~ (Sugerenci:l: Tendrá sólo ::1 afios de datos correspondientes). el) Calcule el pron(¡:;!.ico par" el afín 6 uS<lnelo sU;1vizalll exponellciill, 1111 pronlÍstico i,licial para e.l alio J de 3.000 millas, y 0_ oc .5. ';;;');f
Problemas
J45
1..:0 111U sigue:
=~~====='~""U"!'~> =_·=',·'J;::;:':;:;:l:n;:.......,::~~
Venti¡;¡ .
EneJO
20
Febrero
Marzo
21 15
Abril
lil,
IV]¡,y"
13
Junio
16
Julio
17
Agosto Septie.ubre Octubre
18 20
al Use Ull promedio móvil de 2 meses en lodos klS' duros y grafique los promedios y los prcci,os. ' b) Use 1111 promedio móvil :dt 3 rncses y i1grégudo en la gnífiea creada en el inciso (a). , i e) ¿Cufil es mejor (usando la desviación absoluta media): el promedio ele '2 meses o el de 3 meses'! d) Calcule el pronóstico para cada mes IIsarHII? suaviz.amicuto
20 21
Noviembre
ex poucnciut
2J
·Di'~,ie!11bre
los datos de las ventas mensuales. b) I'ronosuque lus ventas para ellerll usando cada uuu de la~; récnivas sigllienre~: i) Método intuitivo.
a) Grnfique
ii) iii)
Un
promedio
móvil
ele:' meses. 1,
iuicinl
para enero ~Ie $I.go. Urrlice O. ~ .5. r:crJpkalHlo
,
'tl0 Los d¡¡IOS recopilados en las inscripciones anuales para lIl\ seminario lit: Seis Sigma en Quulity College ruuesuun en la
se
rabla
siguiente: ••.•••.,,~:.. , ... "r
L~~"'<,"C"H"_-,'_-'
Un promedio móvil ponderado de 6 l11e,:CSempleando,
y un prouósricu
primero n. = .1, cksp"és u,= .:l, y por '-"Iilllt) MAD, ¿qllé (l es mejor? :: ,}¡(
Z"-..,n··~·~r~·"".r~"==~'_··--f"~',I,,,.,r~'_'',..'",,"~' ~"'~"'!'í'\¡F',~''''C ,~,~,?,=."".-",:.~'~_'",.'e=.~
'2
Ailll
:1
4
7
6
5
ill
<)
1()
11'
. lnso'ipcioncs 4 6 4- 5 10 ,'1, .2, .2 Y .J, co n las pouderucioues mris a lt as n los " '7 <). if¡ fZ 14 \5 (OHIl) meses más recienres. ivj Sunvizumieuto éX!lUI1CIlCial COIl U"" .3 Y 1111pronóstico para a) Dcsarrul!c lIlI promedio móvil de :l años para pronosricur I'-Is se prie mbre dé 1g. iIlS(:ripci'lIws ¡Iel año 4 al ¡¡il0 IL v) Una proyección de tendencia. ..'".' . . "'b)' Estime la demanda de nuevo para .los años L,I a l2 con un proinee) Cl)nlosdal(\sl.}r()I)Orcionados,¿qlléllll~r(¡rlolcperllliliríilclah!)1 1e 1a '., .. '1'1 al-l(IR.111< ·l"'I'''I'~lr· elilO m 0"1' VI pone leeral '1u (011<. IlIscnpcl JIl uc s ce cr e rur el pronóstico de ventus pilr;1 el próx iHIO mes de marzo? ;,.'J'{ rellgil un peso de '2 y en los otros dos alío': IIn peso de l. 4,7 La dcrn,mda real de Ins p'l,.,ielllcs en la cl ínic n médica e) Cr'lri"IIe los dalll$ originales y los dos pronósricos. ¿ClIiíl de los Omahu lllllcrg,l:f1c,y pari; las prillleras sei;; semanas de esle alíu es dos métodos de pronóstico parece mejor? :>JP¡[ corno sigue: ,tri :1) lhe slIavi'lilllli':llrO 1';>:!llll'tl'lll'ial ÚHI c'tlllsrill\[" de su.rviz.uuiento ele 0.:1 para pmllllslicilJ' 11t:s illscripciülII;S al seuuu.uio del prohlcma ~'-IO. 1'~lra CUnlnlZ;lr el procedimiento, slIplJllga i¡lIl: el 1, 65 [l1'ClIIÓSliL'OpilrH (.'1ili1ü I file uun inscripció« tic 5,(I()O personas. ,'j
o
J
ó
2
62
3 4
70
b) ¿CII<Íl es la IV!AD? ;});[ 4>1'2 Considere ros sig\liellle;; prollOSlieil(lH p"ra I:IS hamburguesas IvkJ)()llald'~ loc;".
/·I·g
63 El administrador
de liI clíuic«, Mure Schnicdeljans,
ljuiere qlle uSled
pronostique 1,1derrlóllld;1 de p;lcienle.': en la díllic¡1 p:lra 1" semalla 7 usando estos daros, L1sled decide lI,;f11 un promedio móvil PéHldtrallo para encontrar losle pronósrico. Sil mérodo uüliza cuatro niveles de demanda real, con ponderaciones de 0.333 en él periodo actual, de 1I.25 hace un periodo, de 0.25 hace dos periodos, y de O. 167 hace tres
periodos. ¿,C'u:íl es el valor di.';su pronó .srico? .
~>~~
uive lcs de deruaudu re.il y Llig Mae en UII rcstuur.mre
Día
-----~---="".-.-_.-,.,...--.--,-:-----:--,.....-: .. :---------;-----:-.,---;--'-;;"~::--:--~ .. ..,.,-.:---~-"..._,.~-:--':--
Lunes lvhlnes
gl~ '1'2
SX' ~"8H , .
Miércoles
68
:84
Jueves
48
.'
..80····
Viernes FI
pronóst ico pura ti lunes
obse rvaudo l,1 nivel de el nivel prlll'lllSliciltlll iI csre
se obtuvo
Las [empera[ura~: tniíxirnas diaria." en S"illl Louis dl:rnnte 1;1óllil1lil semana rllcron las sigllienles: 'JJ, 04, 93, ~¡5,96, 8H, 1)1) (ayer).
lIelll'''ldil para Illnes y éSlillJlt-ciendu mismu niv,,1 real. I,os prnllósficus
:1) Pronoslique 1;1telllper¡\llli',\ lll[ÍXIII1¡) 1);1,-;',1,0)'IIS,\l)c!OUII prome.dio móvil de 3 días. ll) PronosTique la tel1lper¡¡tur;'1 l11,íximn p~r;i huy usnl)clo lIll promedio móvil ele 2 dín';. e) Calcule la (ksviilción ;IU$lllllln nledi" con base en un promedio móvil (It: 2 dí:IS. d) C:llcule el error cllnd,.át:ic'lll1ledio prll'a 1111 prl\llledi,l rnóvil de 2 días. e) C"lcllle el error porcellt.ual ahsolulo medio P,If<1 el prolncdio móvil cié 7. días. JX
de 0.25. US'''ldo esle n,,:,rl)<lo elt ""ilvi'larllielllo exponencial, iPI:í1 es' ¿ll'rnnÓSlic(l pilra 1;1dc.manila de Big IVlal: d Viertll~s? ¡:~w.
4.a
4.9 Dell lIS;1 el chip CR5 di algunas de SIIS compulador:ls portáliles. Los précios del chip dllran(e los líltimos 12 IHéses flleron como sigue:
lIsando
sU:lviLillTIi,1110
eXptHléllcial
SlibSecuellleS
se ul>lnvitCrlHl
elil} IIn;l COllslilllle
de s\lilviza··
rnienlu
4,i] Curno se p;lede observar en la rabia siguiclll.e, la demanda de cirugí;ls para Irasplante tle cor;lzólI ell el Ho,;pilal C;ent~ral de Wúshingron llil :'UHllelllildn de rnilllera esrau!t: dllmlllt: !t,s tíll.i,,-,os ilños:
El dir<:cfor de servicios médicos prollosli,:ó clemanda ell el "iiu 1 sería de ¿II cirllg;í:ls.
hace 6 i¡i)OS que la
14·6
r;apitullJ.,4
o
Pronósticos
-
-",
Pedotlff de
(kilIJHI
r
Demandareal /l,
lh'HMli,da pronosticada
F( SO .50
50 :2 3 4
42
56 46
48
SO
5 pronos: ico, FI, se obtuvo observando ,A 1 Y esrablccieurl« subsecuentes se obtuvieron mediante SU;WiZillll;CII!.O cxpoucncial. Usnndo el. método de suavi znmicuto exponencial. encuentre cl pronóstico para el quinto periodo. (,sugerene.in: Primero es ncces.uio encontrar la constante ele suavizaEl primer
FI igu,¡\ a
i\ r Los pronósticos
miento. 0:).
'
4,19 Los ingresos WCSSOII pal'a el periodo
e11el despacho de abogaelos ele febrero" julio hall sielo-colllo "
Mes
sigue:
,~-~,._-,. '.;'-''''_',.
Febrero
IlIgrc,'j1)
Smith and
Marzo Abril 68.5
70.0
6il.8
Mayo
Junio
Julio
71.7
7\.3
72.8
(4.:11 miles)
a) Use su.rvizaruicnto cxpour.ucial, primero COI1 \1\1;1COIlSl;1I1lc de suaviznrnicnto de .6, y después de .9. y desarrolle el pronóstico para los aiios 2 ,1 G.
b) Utilice
1111 promedio móvi l ele . dCIII<\lHla de Ins años 4, .5 y G.
J ;,fíos
1':.11',1 pronosticar
1,1
e) LJ;;e el métod« de provccció n de tcudcncin y pronostique dC111al1(Ia p;lr,1 In" ¡¡ííos I él G. el) COI1 la l\,jAn corno critcrio. ¿cl.I;í.1 de los ClI<1ITO métodos proyección es el mejor? ":,.'j¡¡f
4.1/.! rea+izndos
¡\ cOlllinU;lción ,:c presentan dos mcdinnte dos \11éllldo:i ditcrentcs
la de
pronósticos
scrnanalcs para el número ele
galones de gasoliuu, en miles, demandado en uua gasolinera local. Tarubién se muestran lo;; niveles reales ele dcruaudn. en miles de g,¡]nnes:
l'ron/isticos Scnlana [vl{tu!]".._..._. I ,-,,~_~~=~"~_-,_~_,._
Mélnrlo 2~ __ ~,
]0.90 : I,OS 1. iU.95 ~)
I
2 ]
j J.20
4
Dcmnnda real ,,-,-,
0.80
0,70
1.20
1
0.90
1.00
I.JI
son los valores de la MAD
promedio
'móvil
de
3
,1 ños
4.21 Ve" la ilustración de suavi z.unicnto exponencial cnn ajuste de tcnrlcnoin del ejemplo 7 en las pá.gin'ls JI') Y 121. Usando a: = .2 y P = ,4, P"OllOSI'!C<1I1l0Slas venias de ') me .ses y II'IOslI'8\1105 el del:;¡jlc ele 11);; cálculos p;lra 1m: rucscs 2)' 3. En el problema resuelto 4.2 coutiuuamos el proceso para el mes 4. En este problema rnucsue SlIS cálculos p;¡ra los 1l1C,;eSS y 6 para
1"" TI y FlTI' '.71;:; 4.22 Retorne el prohlcma 4.11.. Complete lo, cálculos cleI pronóstico ele SU;JVi'UHllicIlIO exponencial con ajuste de temlcllci;¡ par,l 1\.,,: periodos 7,8 y l). COI1Firme que SLlS cifras para FI' TI y FI7; correspondan a las de la tabta 4.1 (p~g. 120). 4.23 La tabla siguiente dores de vcgelale.'i regi:jlr;¡c!as
.oo
1,00 , ,_,
i
-=.
para
prouost icnr
las vcut as de },,[
Volkswngcn Bcctlc en Nevada durante 2008. ¿Cuál es la Nlf\D')
4.J(; I~elollle el problcm» rcsucíto 4.1. US;llld(l el método de proyección de tcutlcucia prOl)(lS(iqlle I<IS VCIIl<JSde V()lk~\V;¡g.en 8eetle en "levad:l durante 1001'1. ¡,Cuál es 1" IVI!\IJ? el problema resuelto 4.1. Usando constantes de.6 y .9, desarrolle pronósticos pala las ventas (le
Retorne
de suavizamicnu.
1,15 venias
ele deshicl¡;l[;I-
el alío pasado en la tienda
departamcnral de descuento Bud lJani, ele SI. Louis. Los adminisuadores prepararon \11) pronóstico empleando una combinación ele su.tviv.uuicuto exponencial y su juici« colectivo para los siguientes 4 meses (1ll~1'Z11, abril, mayo y junio de 20(7).
Ventas uuitarias M.es.
ZU06-2007
Julio
100 93
/\gOS!O
4,17
muestra durante
y el MS[ para cada método?
4.15 Rcrruuc el problema resuelto 4,1. ele la p;ígill,1 140. Use llll
4,7;-1) Resuelva el problema 4,19 con IT oc.1 y p. = .8. Usando [VISE, determine la constante de su.rvizarnicnto que proporciona el mejor pronóst ico. :J'(\
~__,c_~
.¡.,~U,_ ;- ; I.. ¡s_. .fr
(Cuáles
Use sunvizamieuto cxponcncinl COI] ajuste de 1811dcllCi,1 parn pronosticar el ingreso de ;Igosto prua este d('.~pach," ele abogados. SUIX'llg<l que el pronóstico illiei,¡j para febrero es de 65,000 dólares Ji el ajuste ele tendencia inicial es ele O. Las constantes ele suavizamiento seleccionadas son (J. =.1 y 0 =.2. )c,:[
Volkswagcu Eleellc, ¡,Qué efecto tiene I~ constante de suaviz.uuicnto el1 el pn)III)~licll? Use M!\D 1.);11;1 (Iclerlllill,lr C\I<íl de las lres cOlIsl<lllLes de ,u;1Vil,alllielllo (.J, .6 y .q) da el pron¡),lico m;)s acert8c1o. <J~,f
•• o. 4.1ll COllsi(lcre l(l.~ siguiellles l1iveles de la derll<lmla real (Al) y promx;lieada (1) p;¡ra lill produClo:
Septiembre
90
Octubre
J 10
Noviembre
124
Diciembre
119
Enero Febrero IVI:lrzo
92 g3 J
.1 ()
Mayo
96 89
J UIlio
108
Abril
120 114 110 108
;1) C¡dClil," I¡.I [viAl) y (:1rvlXl'U como récnica ,k In ;lcln~lilli,;lración. b) ¿Lo,; re:;I.I.1,;íilos de In i1c1millistr¡IL'i¡'>n xuperaron (í iencu MAI..l y rvIAPI.:~ menores (¡tIC) el flnl!lÓ,·;tico intuu ivo? el ¿(lllé pronóstico ICC()!l1c.IIll¡lrf:t 1I:;I,:d. ('UII ha:;c- cu •.:1 mellor é·ITdl (k proiló:;t icu?
4.1Ji La ;ISiSIt.IICi" ul uucvo P¡tnl''': tipo Dixucy en Los ;\lIgeks. Vncution Workl, h¡l "idn la !;igllicllle: ~~~.~.
ASi~;j¡:;i;;:~~l
~~',.~"~c-
'H'dml:,,¡h'.~
.._~------
\\lei,;,. ))IOpiel:tri(, de 1111alitll'''' distri!'uid"¡"[1 de iusrrumcuros lrlu,'·;ic¡¡J,;::.. cree qlle 1" deman{[¡¡ ck 1,lllll"Iur,": luji):; plled._~ csrnr rt'Llcinnnr!it ('t)n el t¡Ú,Yif't"(J dl:7¡lp:II';ci()nr::~ t'lI uok.vi,·:j{)I'1
luvieruu '2U05 Pri 1\ "1 Ve' r¡¡ 2()()S
del popuLlr ¡~,I'llpU (le' rock pasado, Wciss hil recopilado sigtlienle:
Otoño 200S In v i eruo 2006
StulIl: 'f':lnpk I)iluts durante el mes los .luros que se muestran ell la lahla
\/U'"IO
NI
televisión
de 8tone 'r,:nll)~el~~
3
7J
o
f\~i.':';.'l~k~Ü~S
(.-.1)
Veruno ',20u6
¡
\
.
h'oik,';)
.._-_..~¡---~--_._-
Oic,oo 2()O(i
I nv le
'_2()U'i
121 5".>'
. .. I 1"110 '20l! I
¡
Prirunvera 20CY( Verano 2(J07
82
I
205
Otoño 2007
lus índices estacionales
Calcule
o
G
-~--.--,--_
10,1
Prirn:lvcrrl2006
Apaticíoues
:
Trinwstre
(t:HIII¡k~)
_._---~---_._------.-
4.:~:i llmvnlll
.~="+,,,,~'~~~~
usurulo todos los daios.
4.2') Cennal St"tt::
....,'~, ~~~~~~~.~~~~=~~~
rt'>1(klll;i"
Ic;leclric Company estima qlle la I\"l"la de dc Sil dellH1r,dil (en ruitlonc s de kitowurt-hora) es:
a) Grnfique con estos
((¡dos 1':'1'<1 saber :;i 111'1<1 ectlilci,',1I lill"id podrín ht relnción que hay entre LIS aparici()lIt"s en televisión (kll.'Tupo Y la venia de r.unborcs L;¡¡jos.
describir
D = 77
h) Use el método de rcgrcsióll por mínimos cliadr,ldos pilr;1 obtener un" éCUHl'iólI dc: priJllóst ico. c) ¿Cu;íl sel'í;1 .';U esruuación dt.: la!; ventas de 1,111l1:ll11\::!; hajus si los Srone Tc.uple Pil,)IS hubiuscu ¡lpiII"ecid(\ 1l11l:Vc; vece." en l.:Ievisión l:1 mes uurcrior? LI) ¡,C't¡¡'iks sur: el cocfic ieut« de cnrrt.O!aciúJI (rOl y el cocficicnrc de determinación (1"1) para este modelo, y qué s¡gnil'ic;ln'l )'!_'
-1
l).4~,Q
1) se refi ... 're ;¡] numero secucuciul de uimcstrcs y Q = I paril ti iuvierno de l')g!1. Adcruás, los Iucrores ruuluplicudore s eS!¡It!olld"
e ionalcs son: .....=~.!.r=~......,-'.!!...<.:.
............ ~'~~
'j~'im¡s¡_"<l'
..¡,;;,.;:~~ól<.:..: --.,....---;--.. -.
4.25 La labln ,igllielHe presenta I(1S duros ele! número de accidenrcs ocurriclClS en "1 curretcra esLnl;1I 101 de: 1~I(Jridd durruue los líllil1loS 4 meses.
.. ~
. U;'adm' (ín.lit;~')
-~-:-
Irw icruo
.¡;
Primavera
1.1
Veruuo
A
Ofo[Ío
.7
~~=~. -~.~ ...
,=~~"""",~~,._
~'",·,I_=,.~!C.= ..~.
Pn)I!¡),;tiqllt:. el u-:o (1<' encrg,Ía para lu,; cuurro l,illlcSlres
de lOU(),
c(.\n1r~117_;¡IHlo en iuv ie ruo
Enero
30
Febrero
40
.1Vl;\f'LO
60
Abril
90
,L~O I3riiln nuckky pronóst ico:
Itn desarroltndo
el siguiente
morle lo de
.\'=36+LI.:'\x Pronostique el mimer« de accide nres que ocunirán en runyo usando regre"ión de mínimos cuadl';ldus P<Ii"¡1obreuer una ecuación de lellciencia. j\{
donde
4.2{, [,11 el pasado, In disrribuidora Arup Mllklierjl'e
vendi() 1,000 Ilallta'; 1'¡¡cli;¡Jes cild,'1 ¡JilO. I:n In::; do~ afíos 'lnleriores vendiü lOO y 250, reslkcri";IIIlClHe, dllr¡¡nrt el U[OllO, 3.'lO y 300 en invierno, 150 y 165 en primava¡l, y 3llU y 235 en ver¡¡no. lill prof11.::dio de
Con un¡1 amplia"ión impCHrnnte CII pllerta, rvlukherjee prOyecla que las vellt~ls St': incrcmellraníll el próximo nílo:1 1.,2UO 1!¡llllaS r;¡diales. ¿ell:)1 sed la delTlflrld'l en ('¡¡d" est;¡CiÓII'i
Ch'IS.
4.27 M¡!rk C(Jttelecr posee una cOlllpailía que 1"¡lhril'H l:1nJ .¡1~ deJll'lndil'; re¡t!t:s el¡; I¡¡s Irlllclw:; de Ivlark dur¡¡nle Cld¡¡ telll-
p<.lr:ida (le,;(I"
2004
hasta
2007
fueron corno sigue: ····<T·'W'~;
...
2004
2{)jl:;;
IllviefllQ .' Primavern
1,4()()
1,200
1.,000
90(j
1,500
1,400
1,600
I,SOO
'Verano
1,000
2,100
2,000
1,900
:·Otoño I
-j'
.~ ~--'il~' -··~"I
IíOO
2{)f)6
2007
-.~~----
7S0
a) f'nml1sliqllt
In (klll:tllda
650
.'lOO
Marle 1"Ji1 pronosticado (jlle la demand¡1 nnllitl dt ~IIS lanchas en 2009 ser{¡ igual il 5,6()(). eUII base én estos cI;1I"0:,y el l11(>cklo estaciollal lllultiplic¡lrivo. (.("\1,\1 scr,\ él niVel ele J;¡ deIYI~ln(!;1p:lrn LIs 1¡lIlchas ((lo Milrk en la primavera de ]O(jl)')
ALtee y
dc AZlc:c U¡¡l1ldd la lemperatllra
es de
7001,:. b) ¿Cu¡íl es la dem;lnda ¿_ClI¡íl e!·; la delllanda
e)
cuando In temperatura cUilndo la temperalura
es de SO"r-:? .
es de 90"F? 'JK
,1.31 F'I ¡¡drnirlistrador de Collec: Pal¡¡ce, .loe F"liln, S(Jspt",.:l"Ia que "la demilnd¡¡ de cafés ,'(JII lel'he sabor Illoca depende de Sil pre"io. Cun b¡lse en ,)I,;;crvacil)l1es Itistóri¡_:a~, .Inc Ita recopilad,) Ins sigllielltes d,lto:; que IlllleStrillll,1 I1líllll:r() lk L';¡l'l~Sde tste lipo vendidus a seis pl·tcios dik:r"nlt::;: ~"'_'}_
"'"""'~"'"'~"'_""")""_"
]'¡'cdo
Aíio TCInlmrada
.¡; = ..lcruandu de aires acolldieinllild,)s .. \:= la lGlllperalmil <:X tenor (" 1:)
".,--,
Care,s
\'t:lulídn!';
(I;J70 . $3.50 ~;2.0l) j;cl·.2() ~;~I.I()
7(,ll
$,1.0,5
400
510
9flO 250 :'12()
Usando eSl"OSdaros, ¿cutínros cafés con leche sabor moca pronosl"iC:Il"í<1lI~led par¡¡ ser vendidw'; cié acuerdu L:on Ilna rt:gresión lill"al simple si el preL:io por t:IZ,1 I'lIeJ"il,k $1.1:;(1') ,,·.'!it:
¡
Cnpituin
~ • Pronó stic o s
4.32 Los siguicntes d"I(IS rclacionun I:IS cifras de VCI.1Ii10 del pequeño b"r de la cnsn de huéspedes M:lrly und I'olly Slarl, en 1\11;,[;11.11<.111, Florid:l. con el número de huéspedes rcgislmdns en la
h) Ullf.!
semana:
c) Si IIS<.1raregresión múltiple para dcxarro l la r dicho modelo, ¿.cuáles otras variables cuautuarivas podrí"n incluirse? d) ¿CuM e~: el valor del coeficiente de dctcnuinación en este 1'1'0blcrnu? ';).r;:
~~~~-'"'.
.• Vel.It:1S
ddbar.
$330
270 380 300 <1) Desarrolle: una regresión liucal que rclnciouc las venías del bar C(111los huéspedes (no con eltiempo). b) Si el pronóstico p;lr:1 1<1semnua siguieutc es de 20 huéspedes,
con 1)\00 pies cuadrados se vendió recientemente en Explique por qué esta cifra 110 se corresponde la predicción del modelo. C:\5<1
95.000 dólares. C()11
4 ..1(, Los contadores de la empresa Michacl Vest creen que algllllOs ejecutivos estaban incluyendo en sus cuentas facturas de ga"l:os inusualmcntc altas cuando regresaban ele sus viajes de uegocios. Primero tornaron una muestra de lOO (,¡cunas entregadas durnnte el año pasado. Después dcsarrollnron I~ siguiente ecuación de rcgrcsióu lrliÍllip.le para relacionar el costo espera(lo del viaje ('011 el número de días ele viaje (XI) y la distancia recorrida (x) en millas:
¿de cuánto se espera que sean las ventas? ".)\\
4.33 En la labia siguiente se muestra el número de trunsislores (en millones) lubricados en una pl.uua ele Japón durante lo:;
últimos S años: El coeficiente de correlación calculado fue ele .6g. a) Si \V:.1I1d:1Fcnncll regresa de UII viaje de 300 millas por el que estuvo 5 días fuera de 1:1ciudad, ¿cu{¡1 es la cantidad esperada que debe solicitar por Jos ga~'I.()s? b) Fcuncll introdujo UI1<lsolicitud de reembolso por 6U5 dólares,
140 160 ¡ . 190 '206:
e)
210 s.....:rmEJ..ll>s:::m
,-;¿
.•
a) U;;;Jndo regresión lineal, pronostique el número de trnnsistorcs que.se rabric;II'~ el prl))(illl.fl :Ifío.
h) Calcule el error cuadr:íl ico 11.1e<l io (l'vlSE) cuando use I~Iregresión lineal. e) Calcule
el error porcentual
4.34 El número regióll
csrri relacionado
absoluto
medio (M APE).
¡,qué debe hacer el contador? Debcrfan incluirse otras variables?
¡.
4.37 Las ventas de las pasadas 10 semanas registradas CIl I~ tienda de nllisica .lohnny I-IQ el) Colurnbus, Ohio. se muestran en la labia siguienle. Pronostique la demanda para cada semana, incluyendo la 5eln<1I1;110, \I::;;\lH.lO suuvizamieuro exponencial (pronóstico inicial = 20):
de accidentes nutomovilísticos en cierta con el número de nutomóvilcs regislTndos
(XI)' 1" venta de bebidas alcohúlicas en unidudes de $10,000 (X2), y la caui.idud de lluvia medida en pulgadas (Xl)' Además. 1" rórnllll:1 de regresióll se hn calculado como: ..
DCOland:r}¡ I-~~(Í~J ~--'~~'-'-'-c-
.. 1
2 3
28.
4
37' 25
5· .•0. ¡o¡d.o¡¡. .-, •.• 0
J:' a /JI
0=
0=
0=
número de accidentes
uutcmovilísticos
7 8 9 10
29
. '36 22 25 28
"
,_ ~..:':-._."." ..•;;;:: ;:,~.e ¡¡ ,'~ ~
a) Calcule b) Calcule
7.5 3,5
"2 = 4.5
la MAD. la scñnl de control.
4.33 El gobierno de la ciudad ha recopilado los siguientes io;: datos de la recaudación anual de impuestos sobre venias y registros ' de automóviles nuevos:
bJ = 2.5 Calcule y e:
con Ch =.5
':')1¡\'
en miles
donde
¿Cll'{llcs'/ ¿I>nr qué?
el número esperado de accidentes
bajo las condiciones
a, b,
4.35 .101;" Howard, 1111 corredor de bienes raíces de Mobilc, J\labal11:1. h:1 cliseili1do un I1locle.lo ele regresión que le ayuda a determinar los precios ele las e"sas residenci,iles Inealiz<ldas al Sur de AI,II)¡lIna. El modelo se desarrolló empicando las venIas recienles regislr<1c1asen UII vecind~rio en p~lIticul:Jr. El precio de la caS<1 (n se basa el1 su lalllailo (pies eU<.1drados= X). El l11odelo <::5:
y=
13,473 + 37.fí5X
[,,1codicienle de correl<lci(1I1 para el 111()dcloes dc O.fi3. i1) Use el mmlclo l11cllcion,,,.Io para preeleeir el precio de venta de una caS:l quc LÍCIJC.I ,/\(íO piCé;cLFHJr;-¡dos.
Impuestos anuales recaudados por ~cütas (en millones)
.1.0 1.4
Hcgistms de i1úé1'o5automévilcs (en miles)
lO
Determine lo siglliellle: a) La ecuación de regresión de mínimos cuadrados, ., b) i\ partir de los resultados del inc.iso ("), enellenlre la recaudaciólí;" eslilllad<l de il11pueslos por velllas si los rcgislros ele nlllOlllóvile~}. nuevos asciendell ~ 22,000. e) Los coeficientes dc correlación y tlclennil1<1ción. ': ,tI\: 4.39 Providence,
La duelor" Susall Sweellcy, p:;icóloga radicada el . se c~pecializ<1 cn el Iral:<l1l1iento de p"ciellte~ con ago!:.;.¡
rarl.Jbia (es decir, miedo a salir de e:1~"). La tabla siguiel1tc indica·M clI:ínl.n,' pacienles ha atendido a11ualmcnle dura11te los (¡Ilimos 10 <liiosi\:'G: !'Isilllisl1lo ~eíiala el flldice de miJos regislrados (::11 l.'rovielel1cc J':Jr~): el mismo
'1I1Q.
Pruhleruns
~ ...".',.." ...,.... ,..... .,~ ..,....,=~.~,
~~~"-~' ~
'Ud).·
4A2 Des r-,ll()inc:;I'ower JIllI l.ighr ha recabado los duros de
¡\ ¡'O " 1 ') 4" 6 ~ 0 1(1 --~-_._,..._!_-__!--~-----,.------------_._-_.~------~--_ ..,.._.-_-In (h~lli;lIlda de cnel'gf¡, cl¿CIl"i(:.i1 ell su sul.rcgióu oesrc :.;{J!o ptlrH 10::i 36 JJ 'IÜ 61 2 (1IIiIH<\S '[IlOS, L, inl'()nnat:ióll se IlHl<:.SII·¡¡ell la lahl" sig[lit:lIlO:::
_ Pil('_¡i:lltcs_' _'
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11<rOl),,:; 5~."j 61.1
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'J5.'I 1)1,1 f¡').O 111'11 '),j,E 11I,U 11(,.1
'7.';",!
J)¡;/llIlrI¡[il el! IIll1i:lI1nl(I.I' -------_._-----_._---_--._ ..._._-- -_ ---_.~
PUl" t;~lI:i.
~'-. -------¡--.,.~~,...
Usando el ,111,ílisis L1etendcucur,
pronostique el número de pacientes que 1;1doctora Sw,:eney are nder.i en los años l l Y 12. ¿(_)lIé 11Inbien se aju.sra el modelo a los IhIlOS') .' }ir
Enero
5
\17
.. Febrero M¡¡rzo
(j
4.'10 Con los daros (Id problerna LJ..~i9, "plitJlie regresión li· neal para estudiar la relación CJIIl' hay curre el índice de rubos y 1:1 carga tic pacientes eje la doctora Swceuey. Si el índice de rubos se incrementa ,\ 131.2 en el aúo 1 1, ¿CU¡ínln,s pnci,>ntes con I'obia :llel\-
la proyección de pacientes?
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4.'11 Se cree que los
en
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14 k',J_l"WUll,lA'"I':':;';¡'H¡'~.m:;¿"·!'·1
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4AJ 1"111;\ labia siguienle ~e 11111<:slr:lnlas II¡IHIit(!¡,s(Ji: cmcr .. Ileellas al Sis"~lIla 1)11 dur.uue Ll.~.;(lllilflas 24 S<:.II¡¿i1¡¿ISen (i"il)esville, l-Iorida: genci"
csros daros y decid" si es r:l1.unilhle emplear fl modelo liueal. b) Desarrollé una relación ele regresión. e) ¡,Cu{¡1 es el ill;lnél'() (le viajes e,;per'ldu si en IIn año visitan Londres 10 millol1e:; cle 111I'is[",'? el) Expliqlle el C(lIllP0r!¡'llliíenro de los vinj,": pronosticados si llt) hubitril
13
'
1';¡r¡1 pluuear una ex puusióu y al:or,"'r cl prcstnmo de energía con ulrH~: corup.iiuns de servició fllíl,lil'o duruutc los pai",dus picl!, Lks lvluiues nece~:ila estar en p(lsihilidad tle pronosticar I;¡ ¡_Jclnalltla ele Núm,rR'Hde viaj~~s cuda IY!(S P'I¡'¡¡el próximo ..ño. Sin t',"I11arg,L1, I(I~;modelos de prouós(.en miBn¡llOs) licu esuiud.u analizadus en este cupirulo no se njustau " los duros "I'ls,,¡,v¡¡c!ns durnurc los 2 «11US. 1.5 al ¿('II¡íles SUII I;'IS dchilid.nlcs de las técnicas de pronósticos ",~I¡íll' 10 d.ual aplicarse u esta serie de dalus'! 13 h', CU'fIIl) 1,,;; 11)l)dciIlS conocidos lit) ;;<'>11realmeurc apropiados para 1.5 ,_":·,,,-"- ...·esl': C¡¡S<l,haga una p¡'t"plle~lil para apr()"illlarse ,:11 prunó~;lil:¡). 2.5 AII[llJIIl' IÍl) existe uu.r suJ¡".:ióli !'crr'ól:liI par., 11I:lllej¡¡r dillüs lk 2.7 e.,;I,"¡i¡,,' (en otras pal,,!I,-¡¡s, [1(1cx isicu 1'C:~JlllcSI¡ISt¡11(; scuu uu 2.4 I00 'M) correctas () incorrectas}, jllsliriclue Sil modelo. 2,0 e) Pronostique la demnnda para cadil mes del próx imo a(l(I COII e! 2.7 modelo que usted pi ()fHISO. . 4.4
,1) Grafique
el
Abril
Octubre
vi:I_jt's
dur.uue los meses ele Vt','<lII<) en Londres esrrin estrt:cl1<1l1lclIlL: re lacioundos con el número lit rurisras que vi!;ilan 1:1c iurl.ul. Dunuue lo-: lrimos 12 MIOS se han obtenido los sigllil,"rés elatos:
2 3 4 5
lO
(14 120
Agosto Septiembre
derá la doctora SWtelley" Si el índice ne robos CJe a 90.ú, i,cu,íl es
AllO (meses lit, verano)
-----_._ ..._~-
[Víes
1,000 hal,ilillllcs
~"
.... ,..__ .,.
Semaua Uamlllla.s '---~"'-''''.--.-:
S{:mmw lJanlfHlas
'::·~·T:·"·(···'!·~·H'r""'r~~~~~"...
l. 2 :3 'I':i 50 15 25 40 45
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6·"'7 8 :') ,i)' 11 II :\5 20 30 35 '-;0.0. I S dO
---:---'...... -.,...._-~.-. -"-~--:"---:-~'",----,,-.--·--~-:-,"7'"~~7'··~
j) "'4 15 16 17 .11\ Itl .:W 2.1 2;? .2\ 24 55.35 '.~. 5 5:1 55 110-35 60 75";'50 -40 65':'
IUI·i;:I.:ls.
¿Cuál es el errnr es¡¡índar de la f;Slil11at'i(¡n'!
1) ¿Cui1les son el cnel'iciclIl'e de cOI'tt:lacióll y el coeficicllle delc.rlllin:1cióll elel I'¡¡(nlelo'! j\K
de
a) Calcllle el prnnóslieo suavizado expon,;ncialmelllé de las llamadas para cad;1 Selllall:i. SUjlol1ga un proiliísliell illicial de 50 11'lI'iI(lI.l:lsell la prin",ra Sel1¡¡IIH1, y Ilse eL =: .'2. i.Cu,íl es d pr<>llfÍsli,:(1 para la ~tl1lillla '2)'/ b) I'n'¡IH)Sliqlle de [l1leV') cl[da Jlcriu,hl lI:i,IIIt10 o. =o ,6. c) Las 11¡¡lllacJa';re¡¡lt'.s L1Ui'¡¡lIle 1,1sernalla 25 rUen.>ll85, ¡J2,1¿ ("lIlS1<l1I1e-eJe slIavizal1liellf,) projlor,;iolla 1111pn)nósl'i,'o slIperinr? Explique y _j1l:;¡il'i<llIe la medida tle error que: use. i,:',-:_,:,¡{_ 4.'14 US:lndo 10,<;tLI!,'js de las llamadas id 911 ti1': I proJ¡lt;i'nn 'J..4:1, 1\I'<)nOsliql[c LIS Ililrna(J;¡s 11;'lra las scm:lnas 2 il 2_~ (;1)[1 111111'10(1c:'lo de slIilviz¡IIUi,,:[lln éxpúllencial ,:(11'1 ajllslc de ¡c:ncJen('ia, Suponga 1111 proll''\SliclJ iniei,d de 50 llamadas para la selllalla I y una lendt:n,~ia iniL'ial de cero. Use COilS(allles de ';uaviz:lllliclllo u = .3 )' 11 = .2. ¡.Es ¿sle 1111rne_jor I1lodelo '1l1é el de! pruhlellla 4A~I-¡ ¿Qllé iljllsle pudrí" ser úlil p"ra me_im'",:loaún r¡,¡¡ís'! (f)t: nuevo sUjlollgn que I"s I1"11(1,1(.1"S re¡des <:.11la selllilnil 25 lúel'l>n H5). ',FJi{.' 4:45 En la labia siguienle. se IIH1tslrall los niveles ele j¡l elernanda real y prlilloslicada desde Iila\,t1 ha,;!a diciemhre Pi1r;1 las unidil ..:";; de un prOdllCIII rahri,:atl" pUl' la <:llll1pailía Lll'lnaeé.ulica N. T'llIli'lli:
150
Cilpillllo,4·
Pro nús íic ns
Mes
¡,klli:inda rcal
Mayo : Junio
100 SO
100
Julio
no
Agosto Septiembre
I 15 lOS
lo i 104
Ot~bro
110
J~
Noviembre
125
1,05
labia siguicnto se P''C',SCIlI,11l los datos elc ventas de sus servicios y los moutos lOI',1Ic$ de los coutratos ele cousrruccióu ele C'"TClel'¡IS de los iiltunos 8 trimestres:
104 99
----_.
-
VeH(as de servicios de
8
10
5 ~_,---15 9 J2
7 13
12
16
I'EC (en milr-s dé dúl:nTS) Coutrntos
Diciembre 110 ' 109 , "L,'" 'u., "',"',," o"~." ,"""_,,,'h ,e" --==oiC","",:,,,,,,,=,,=_=> ~="'""'=rt=~"""";"""==="""'= ¿Cu,íl es el valor de 1<1 señal de control
2
---_----_'-_~-_.
(en
;11rillal de diciembre?
""le"
153 172 197
fínHadns
178
185 199 205 226
<le dúhn'e,<;)
4.46 Trece cstudiuute.s cutrarou al progr<lllla de adm i n isIT;reiÓII de opcmcioucs en H i llcrcs! College lince 2 años. La tabla
al USClllclo estos daros. dcsnrrolle uua ecuación de regresión p,lra predecir el nivel ele dcma lli 1;1de 105 servicios ele PEC b) Determine el coeficiente de correlación y el error csuindar de 1,1
siguiente indica los IHllltos qlle obtuvo c;,Hlae:;ludi'lntc en el CX;IIIlCII de m;llcIII;ílicas de prcparaioria Si\T y los promedios finales (Gl'A) después de su participación en el programn de l lillcrcst durante 2 ailos,
• o ••
a) ¿,Exisle algull<l rclacióu sigllilicaliva entre en mutemáticns en el Si\T y los promedios b) Si UIl cstudiautc obtuvo 350 puntos, ¡,cu,íl e) ¿Qué ocurre COII un estudiante que obtuvo
_ EIJIII(lí:ml:é ...
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SAl' A21
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finales? ser;í Sil C:PA') 800'l
3'77 2,9:1
Estudiante
l'lI'!':
los puntos obtenidos
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1.99
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,1) ¡,Exisle
una tendencia
linoal
fuerte
cu I;IS venta,'} a ITilvés del
b) Coiuptcte la labl" con las cirr:l:; que /\ 111il y B~rh;lI;¡ pronostican ,sep;lr'lc!;lIflenlc p"r:l IIl'IYO y los meses ;lIllcriores, e) Suponga que Ins ventas reales par" II1;'¡Yo resultan ser de 405. Complete las COI\lIllIl~S de la tabla y luego calcule 1.<1 desviación
el)
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tres periodos,
l<thúro .
S;_dill<ls Savillgs 'lile! Loan e"tí orgullOS;1 dc su larg;1 en Topck a, K"ll"IS, luic iada por 'rere;ila Salinas 18 añox después ele la Scgundil Guerril Mundial. S&L ha sorteado con ¿ilo la tendencia ;¡ los problenJas financieros y de liquidez que han plag;ldo a [a indusuia desde 1985, Los depósitos se han incrementado demallera1ení:aperosegura.sinimporl.lI. las recesiones de 1983, 1988.1991 Y 2001. La señora Salin,ls piensa que es necesario con" lar con UII 1'1;111 e.slr;,üégicn de lurgo plazo para su empresa, incluido el pronóstico para los depósitos a UJl dilo y de preferencia a S años. Ella examina los elatos de los depósitos p;lsad'o:; y tarnbicn cstudin el producto estat,ll bruto (PEB) ele 1<.~11S;¡Sdur.nuc los mismo, 44 años, (El I'EB es ;J1l<Ílogo ;11producto nacional bruto [['NB [. pero a nivel estatal). Los rcsulrnutcs se presentan en la labl;1
d~'los
<1.'17 L~ crnprcsn City Cyclcs ac~b;1 de COll1cIJDlr ~. vender 1;1 nueva bicicleta de IlHlIIl"í1;.r Z .. IO, COII 1:1,<; ventas mensunlcs que se 11Iueslr,1I1 ru 1;1 t.ab ln "igllicnle, Primero, el copropicuuio Ami; quiere pronosticar con suaviz,amienlo cx poucucinl cstahlcc icndo inicialmente el pronóstico de febrero igual a las ventas de enero COIl o, ;, .1. La copropietaria Bárbara qu icrc usar un promedio rnóvi 1 de
JJ:itblln1
4A9
lradiciún
r:t'l:".=:_p •
.15
2002
79.1
94,0
u" .• _~,h.
¿cu,íl Il.lél.odo parcce ,;er Ill{¡S pre-
ciso?
4AH .)1,lndar n"I;lkri';I'II;III, guelll.e gCller;J! dc 1'!'C'cisioll Ellgillecrillg C,;rpc1rali,,)11 (PEC), erec que los servicio;; dc ingcllicrí;¡ de l'ls erIlIJlTS;¡S de con,qruccicíll de CiIITeler;.IS qlle C(llllr~I';ln ~ su eOll1p,liíía se re!;lcionélll dircclalllelltc con el volul1lcll ele negocios de cOllstruec.i.óll de C,11Telerasquc contrata a las cOlllpailí<ls ubicadas en ~;u(¡rea geográFica, Sc pregunta si re;1Illlente es ele esla formél, y si lu es, ¡,le ~ylldarí;1 esta illfon));¡cióll a planc;lr mejor sus operaciones IJnlllosliclIHk, h C;111lirJadtic SIIS servicios de illgenicrf¡1 IYlj11eridos 1"'1' I"s eI1111re,<;:1~; de COl1slruccilÍn ell Gil.!;.! I.rilllC;slre del aiío'? I~ll la
nr~_11 IlliI In1Jc.<:de dÜI!lre,s. hEIl Illi!t:,~!.k IllillollC,sde dól(l!"('s.
a) r'rin1cro ulilice suavizalllielllo expulleneial COII C( = ,6. ,lIl{¡lisis ele lcndenci'l. y Jlor ültill1ll regresión lineal pena cu;íl Illolle.lo de pronc'Ístico es mejor par,l el plan estratégico Sillina:;, Juslit'ic¡ue la elección de Ull Illodel.o sobrc el olro, 171 Examine cuid8dpsal)l('11le los <I;1Ios, ¿Poclrí;'I. cxellli.rse p,nlc de illfol'JlwciólI7 ¿I'or qué? ¿C;l111biar.ía esto In elección cle.llllO"" delo? .
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11)'; IIOI'rnil<\I-ill'; illdividu;,Jt.::; tk sw: "llclil~; Southwesrern Universiry (SIVU) l';; 1111:1 gl-~III !liliv(~r,';id(ld <"31'11;11 1>1':111:11\11'" I'illnllll, ddJÍ;lIl I'(lJ'llI"r jlilrf(; d,: Cllitlljllie.l· expiillSiólL ubicad" el! Srcphenville, '-!exas, con lIll¡¡ Inall'íCtil'l de; c¡¡~i lO,UOO El pre~i(_kn(c' de SWU, L1U\:lllI J"c1 Wixuc.r, lil'cidió que em esurd iuutes. LoI escuela ne ne UII Pé:;O lÍ,)minal1le en <:1 illllhienk tiempo Ik (jll(; "11 vi,:epresid~lile de llr:s:tri-ullu PI-(JJhISlic,lra ClI,ílldo social de esl;1 peC]!lfi'lÓl Liulblll, ya que dur.uue d «roño y la prilll<lvera Sedil insuficiente el eSiildjo "'(,Iu,d. EII su rneure la ¿llnpJiílcióll {::nl un II:ly más estudii1llfer; que resickllre'; permanenres. hecho, pert) Wisner neccsitnba ,:,,[),>¡- cu.iruo riemp« j)(ldí" esp,'rar. Siempre' reconocida C(lill<IUI1:1 p"l.::nei:1 éll nirbol .unericano. In Asimismo bIl5':;(, UlliI proyección de los ingresos, suponiendo 1111 S\VU c;lliiica por lo gCllnal elJ[rc' la~ 20 mejores del rlílhnl culegiul. precio prfllnedio P'\I' bolero de 20 dólares e n lO~g y un alimento Desde que conrr.uó al leg.:ndario Be, Piltcmo corno cnlrén,idor en II1IU;1I del 5% en k»: precius lururcs. jek en 200 I (con 1;\ esper¡¡nia dc- ;llciill2.i1r el iIllhc:I"dll número 1), Se' incrementó In ;ISiSlCIH:i,i los cinco sjl,;¡dos de ju('g(IS en CilSOI. Pi-tt:!jlmül:S¡Jan. análisis 1\ 11 res de I¡¡ Ik¡;¡](i;, de Pillcrno, gCllcT,tlmel1!c' 1:1asistencia promedio era de 25,000 il 29,()O(j per~<ln,,~; por juego. [)ero con s('¡u el auuucio :t _ Desarrolle UIl modelo d,~ pronóstico jusrific.uidu Sil selección de su IIcg:ld;l, In venta de huld')S p[lr" la remporad» ullmenl'" en rn,ís de sobre cu:lIesqlliera otr.u, lécnicils y proye;clC 1,1axisrcur i: hnsru 10,000 ilfi,ion'ldos_ ¡Slepllellvilk y S\VU estaban li,tus para L:(\sa, 2(J()0_ grandes! 2" ¡.Qué ingresos cleben esperarse en 20ng y 200<J? Sin cmh.ugo, ,:1 problemu iurnediaro a que Se: cnfreruaba la él. Aun lice las ulrermuivas (le la c,;cucl:1. SWU no eru su j.lo;;ici')1l ell 1;1I\ICAA, sino 1;1c:lpacirl:ld ele xu [;5('1:1;1~~ir..: C;\S(I in[esr~I(.I():-:;i; ,lrl¡diza it lo Inrgd (k.\ libr«, OII'OSaspectos n qUr: se dio. El ".';Lldiu ,K(lIili de S\VU, construido en 1953, tenín un ¡¡ruro eufrerun Soulhwcs¡tI"lI con h aml'li:t,:ióll del ,'sladio iIlCIIlY"1I (A) admillispanl 54,UOO seguidol\'s_ l.a tabl" xigu icnre indica la ¡¡~;i!:It:llCi" a Ir;1ciún dcl J'fdyccrn del c~ladi¡) (cnl'íllllu J_); (C) c;didiH.I de las illsl¿daciones (ClIpíl'tllu ti), (D) rlll;:ilisis tk"sglo~~ndu dr~ lus scrvirius de cnrllidil (~llplcnh':fllo
éada juego durunro los últimos 6 años. Una de la:; dernundnx de Piuerno dlosde que se IIniL) ;l 1" S\VU h;1 sid0 In umplinción del aforo, ti iucluso la coustrucc ión de 1111 lluevo estudio. Con el iucre rueuro de 1,'1asistencia, I<IS :ldlninisIr¡ldores de S 'vVlJ LLlllll:tI'/_;Irl\1I ;¡ ver 1;\ rO rI11il (k SI_lI;ICinllill' el P¡-<l- -
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2UO_)
2002
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7 del .silill \VL'bL (E) 1í,ll",tliziI(:il)1I di~1 nuevo ,.:sl¡hlid (.::api'lIi]u g en el sil'il)
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~i':-:¡II!It;:)CI)
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Palll Jorclan acnbli ele ser Cilillr'llado po,- Digilal Cell Pltolle, Ille_, como anali~i¡¡ de ¡ldlllillisfración_ Di~,ilill Ccll r"bric" 1111"¡nllpliil lírlc;1 dt: telél'oIIOS para el mercado ele c.onSlIll1(\_ LI _jefe de Palll, John ~)Illilhers, gel-enre de ('pc.raciones, pielió [, I\II'¡ LI"c p¡¡sara pOi'
de
aflc-sanías
populilrcs. [,:¡k
CVC:lllo alf¡\c
il
e(cdu 1I(_'gÚI i\'0 \_~IIIi1iISi:-iicIICi"illlIsjucgns.
Sil nricilln Cit,r!¡l milllalla. Despué;; de; s:'¡ud¡¡rsc C(lrdiiilrnellle y Ulnl:.r Uila l¡rLil ele L:¡¡ré, Juhn IIlcllcillna qllé liclle 1111 cnL:ilrgo t-~P(;(¡ial p¡¡ra 1'¡¡III: ",\;ienlpre liemos Ilecll(l sól,-, 1111 oílclllo cOllser-Y'ldni' lkl Illílllero lit: leléfunos quc debemos pruduLil--cnda mes_ Usual-
1. ~j~
C~pilll)rf:,~
o
l'rollúslicllS
mente sólo VCI1l0~ cuiílllos vendimos en el IlICS y planeamos prorlucir I11~S o IlICnOS 1<1l11i51118 cantidad. Algllnas veces funciona. pero CII 1,1mayorfn de los nIC:iCS, (.1 bien tenemos demasiados Icléfo.nll:; CII iuvcurario o 1l0S quedamos sin cxistcucias. Ninguna de estas situaciones es buena". US;lIlrJO 1;II~lbl:1 que S('.I11l1C.5lr:1 aqllí, Smirhcrs coutuuia: "Estos SOIl l\1f; pedid,)s rea"', <¡ue entraron dnrnuto los lÍllinH)s .Vi .111<:.ses. Cad:1 Clj:1 tiene 1'14 le 1(: l'0110:;. ('''I1)1_) hace p'.K" le Rr;¡cIIl;I:;lc dc Alaskn Ullivcrsity, pensé que tal vez. conozcas :dg_un;¡:;-léc.:llic<I:; que 1l0S ayuden a pl,,"c;1I: mcjur. \'" I!;ICC 111I1Clloque salí de 1:.1universidad y creo haber olvidado casi todos los detalles que aprendí entonces. Quiero que analices csl'o:;; dat,.):; y me des uuu idea de 1<1 situación por lo quc pasará nuestro negocio dentro de 6 a J2 meses. ¿Crees que puedes resolverlo?". "Por supuesto", respondió l'aul. souando Illi\S seguro de lo que en realidad e"lólll:1. "¿Cu;íJlIO tiempo leJl)!.o?".
j'["t',I¡~'f1'Srecibidos
Enero Febrero
M ,111,<) i\ I'ri 1
elc l-lnrd Rock Calé --dc 1.111 [1:11' en Londres 1971 ;¡ Il1~S de 110 restaurantes Gil 4() pnfscs cu la actu;>lid;¡d-una dcmandn
pronósticos
de mejores
en se
cn toda la corpo-
r:l~ióll. Hard Rock obtiene pronósticos ;¡ largo plazo para establecer UII plnn de capacidad, y pronósticos ;¡ I1lcdi;¡IIO plnzo para cerrar lus contratos con proveedores dc piel (u:;nüa cn chamarras) y ele arlículos alilllcnlicio:.;,
y cerdo. Sus pronósticos
como carne de rc~;. pollo
agregan l)<1r[1tener UII p;.lllorarna gellcrnl en dedo,
[iJl:lllCiero
~'e transmiten
corpor<llivas enc<1[¡euldo
pronósticos.
Lindscy
l;-¡s al. I.llcnudeo,
de venl'as es c.1sislel'll<l
c¡¡plurn
elalos de las ITólnS3c-
lod()~; los días a
ubicadas pm Tudd
prollosl.ica
venias
la
';:11 Orlando.
Limlsey
Ahí,
cUlnienz,1
la CU(.'Illa Illensual
de baJlquctes
base de datos de
.locales
de
y
venla,'
de ese dí~l el aijo '-'lnterior,
la dlllar;¡
de cOlllercio
(: 1<1oficillil
cventos pr<Íx iJ1los, COlnO cOllvenciOllc;
ele
de clienl:es, vellde cUllcicrlos
(si
agreg:lIHJo
los datos
dc turismo
sobre
i Illporl:<1ntes, evenlos
depor-
l.ivos o cOllcicrlos
que se re:lliz,;1rcin ell la ciudad dOlldc sc localiza el
caré. El pronóslico
diario de vcntas se (iesglosa por hora, lo cual sirve
de. guía para la progr<J11l,lciólI del personal. UII pronóslico ele ventas ele 5,'íO(_) d61ares 1)01'limil se lr;¡dllce en 19 cstaciones de trabnjo, quc sc desglos:1I1 ,'Iíll .I11(1Sell 1111IlIimen) espccírico eJc pcrsollal de recepciún,
iJl1lüriOllcs,
Los p;¡qllclcs
de
ellc¡¡rg"dos
progranl<1eilÍn
sOllas ;¡ su lugar dE lr:lbajo, 1,ls vcnlas rrieron
lkl
!J,II' y personal
cOlnpularizada
4Y8
578 585
525
603
(il3
·I·!) S
52(, 552 587
581
632
656
Pn.'lUlml¡ns ImHl análisis
1.
Prepare el iuformc de Paul .lordan para .101111 Sl11ilhcr~ usando nruilis is de regresión. Proporcione Ull resumen dd panorama de 1,.1 industria de los lclé.rollos celulares como parte de la respuesta de Palll.
2.
Si agrcg~ cstacionalidad
,1~I.I modelo, ¡,cón](_)camhia
el análisis?
Hard Rock no se liruira a usar la:; herramientas ele pronósticos de venias. Para evaluar '1 !os gerentes y establecer bonos, aplica a 18$ ventus de cada café llll promedio múv il ponderado de :1 ;¡fIOS. Cuando los gerentes supcrnn sus metas, se calcula un bono. Todd Liudsey, en ías oficinas corporativas, aplica ponderaciones elel 40o/r, a tas ventas del año más reciente, del 40')¿, al afio anterior, y elcl 20'1;.1 a
Las variacioncs
7- aiios
anl:e:>p;¡ra llegar a su proluedio
Una aplic<1ciólI aún m;'Ís solJsticacl.1 de regresión
Illl:rlliplc.
d<': Han.l Roek.
del Illenú
lo.~ gerenlcs calculan
móvil.
la csl;ldLSl:ic~ Meeliólnle
~e cncuen-· el 1100 ele
cl efecto sobre .Ia demanda
ele otros artíclllos dcl menú cllando é'e carnhi;¡ cl precio ele UIlO ele' ello:,. rOl.' ejelnplo. si el preeio de la lIalllburguesa con queso :.1Il1l1cnlade $7.99 a :Sil.99, Hilrd Rock.lmJnO~'lic:J el ('.reCIOque Icnclr~ e31'0ell las venias de cI11parethld,)s ele pollo y .jalll6n y en I,):s('ns:II<1Los administradores
ción dclll1el1lí,
dondc
dc venias. Cuallllo
realiz.iln el mismo :JIlálisis con la distribu·
la
sección ccntr~ll gener;¡ ll1ayorcs vol.úlllcnc$
un arl(culo
como un.1 h<lmburguc;;:1 se call1bi,l eleI
;\re:1 ccnlróll a una de las cubicrlas corrcspondiente
ell ¡¡rlículos
I.nte,r:llcs, se deterrninil
relacionados.
el ereclo
como 1,ls papas frilas.
Hlnnl HtKk Cnr(~dI; 1\10.';Cú"
2
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lVII:s Cucnta {ir
dientes (cn miles)
l'ublicidad (el! H1¡k~;)
de eocilla.
asignan
a la:; per-
enlre los pronóslicos
rcales se (':\;II11il1<1ndespués p<Jr<1observar
los errores.
605 627
I)icicllll)re
das.
el equipo
el. proceso
proccden) para cada caré. Los gercnte.> gcner,dcs' de cada café se enlnz,<1n a In nlisllla base. de d;.llus par:! preparar el pronósl:ico diario tic SU e~l;¡blecilllicIILo. Un gerente dc rcstaurante ohliclle ilrl'()_r¡nación dc las venias
57_) 508
r--Iovicllll.,rc
tri! en la plalle;¡ción
ciOlles sobre casi cllalquicr persona ti"e cruza la pUErta del c;lfé. La vCllla de cad:l eklllcnlo reprc:"clIl;¡ 11'1clicnte; los dalos de vcnl;¡s l:ls oficiJlas
612
498 430 444 496 4::<7
Ins venias de
en las ofiein;¡~ celll.ralcs.
El cornl.(¡n dcl sislern;1 dc prolHíslicos
de los c[cllIclllm;
:;¿IO 502 5W3
.1u l io
de venl;¡s a eorto plazo sc realiz.;¡n cada IllCS, pOI' café, )' después se
de punlt) de VCJI(:l, el cllal,
597
d·82
Fuente: Profesor Victor E. '<;owcr.S<1I11 Houstun Sl','l~. Uuivcrsiry.
Con el crecimiento dio tambiéu
608
527
4g'J
Octubre
y una ver. que estuvo en su oficina
575
Junio
dacioues". Con esto, Panl se retiró CIJIlICIIZÓ el umilisis.
480 436
2,¡¡n7
----------- ------------------
Mayo
Agosto
ciones siu necesidad de hacerte m:ís prcguutas. COI110 eres nuevo en la compañía, debes saber que me gusta quc mi persoua] me proporclone todos los detalles y 1" justificación completa de sus recomen-
Cujas
44~ 458
~)cpliell1brc
"Nccc..ito tu informe el lunes anterior al Día de (ir;!ci;:¡s -esu es el lO de noviembre. Planco llcvánuc!o a casa y lccilo durante las fiestas. (:0111.0me illl;Jginn que 110 estarás uquí CS')S días. asegurare de explicar bien las cosas para que pueda entender tus recomenda-
CH1" m·es Ü¡j;¡S ZOl,P(>
Caj'lS 2HI,~5
y
por qué ocu-
P..ey~mtas liara ¡mf:rlisi,,'"
1.
Dcscriln tres al,licacione,'; difcrclltcs elel Ill'<J'I<)sl'ico ('n '·blre! .' Rock. Mcncione olr;¡s tres {¡re;¡s ell las qlle considere que Hard Rock podría usar 111ocJelos de pronósl ico.
de los clierue».
lus dill'lS regisrrildo~ p;¡r;¡ los 1111" relación de regresión ptlr mínimos cu.ulrndus y de';plIés prdll("aique la cucur., t:'sper¡¡da de los cl ienrcs CII;IIHI" la publ icid:ul es (1" ('Í),()()()
(;1.11.:111:15
",}i."
....
2. ¿ClI,il e; d'p:~pel dl"1si~;ltnl¡) lié punto dt:: venia tll los pronósriros de I-J;¡rdI{oclé? 3. Justifique él uso del sistema de pOlideraci,.íll u~:adn1)'11'<1 evaluara los gerenfé.':y l~lnilir bonos "\lu:d",,.
~. \
4. C:il.e algulI¡\s
(ló\¡II\;.~.
;
..
,tí
,Jl
.
va r inbleS (ILH.-:(10 Se 1¡¡¡y:1I1
1\1..:.'(II.::i\)(¡íl(l{.) el'\
Lb;II1L.lll
úítuuo» lO meses (vea la rabia), desnrrol!e
el caso y
que pudieran utilivnrse como eknléllloS de praliccióll ,1.; I;I~ven*lJlliY;ll,f¡-:Jin-¡¡ revisar tus ditlrias el! t.;¡jt!:l L,¡¡¡'é. t'~;I:I:-:; prl-glllll¡:I~. 5. Eli l~1reslll[\]':llllt; H;lId Rud. de MlISCtí, el gerelile e~;I{¡ 11':H:llldo de evuluar cómo ;d'"Clil Ulla nueva c"lnpnihl ele 1)ld.dicid;1<1 ¡) I;'IS
el ¡':I:'itlcll vid(:-n en ~1I("'1) I{OI\-1 ¡ll'Iks de c(lflll·.~I<lr
'/
" NÜldh-Snnih A¡j'~in;[': l:':efle¡¡¡ LJ unión de do': ;¡('rolfnc;l~ y "bort!;\ ,:w; costos ('1<: In¡¡¡lIénimiu¡[(I.
Harvart! k/ scleccionuáo
e.\'/II.\' UI.';(J.\'
de Hm'l'{w¡{
n 11si I!I:S.I·Se/LOO! purct
actnnpuiuir
este el/pitillo:
harvantlmsinc;;,,;¡mlillc.hhs!}.h'II"V:lt·d_c<!1rt • TvI"I:Th:mdisiug nt Ninc \I{,l{,,,1~~ctaa Sim'cs (11G9li-OSlR):E~:l:agran c;1ckn;1 de lierll.l¡¡~;(Ir: Zapal(l:': ni menudeo cntreura a una decisión de cornerci.rlizncióu. o I~,,\\' 'j'edmH!O\¡;,kl;, NeYI' i\/bdtdS; "fh~, L\ltf,d, d' n.m"~;Küng '~,;k~('om'sV¡~le'HIUh··neliílm,1 (11lit< U·O11): I 'id,; Jus e:·:llIili¡ln\(;~: ex.nninar ell)lonú':Lico que cxi~:I';::':lIl">!',:IIIU nlkéVil teclloiu¡,'iít. " Spnd Oh,:H'meycl' LM. (jI ({l'i-Ol.2.): r~SI;1('l_)nlp:u'\íade prtlduC(o'; para esquiar ¡itl!le'. artículos con ci,:los de vidil: COIto,; el)11III'la deinnnda incierta y una C;It!CII,1de suministro globalim ...nre disp(:r~;1. , o L.L DJ:Cfm, Inc. (11s':.n-ÚOJ): L.L. 13<::,111 debe; pronosucar y administrar Jos liIiks (1(, aruculos en inventario que \'~!l(k;, través (k
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Diebokl,
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.luin, C. 1.. "rkl)L'!;ln;lrking f\ll'eL'ilsling 1\·1ud".ls'"Tlu: Iousnn! o] Business n)/'{,cuslill¡; 24, 11Ii,n.<1- (invierno de 2()()5-2006): 9-1'1.,. Lapide, l.nrry. "Evolurion 01' rile Forec¡¡srillg Fnuction". Thc Journal u/ Business For«. 'd.l'iillg 2'), núm. I (prirrtavera de 2()()ó): 22-24. Me adc, l\li¡;eI. "Evideuce for Ihe Sdecliun (11' For,"caSlillg Modc!x", .lournu! ni ¡.¡J/ ...·uI.iling 1'J, núm. (, (uuviemhre de 2U()I): 51 )-5:15. l'orlulIg;i!, V. "J)trn:llld FUIl-cilst 1-"'"a ('¡¡I¡¡lui'> J'i.elililing CUI11Pillly". t'rodtution und tnvcntor» I\''/IIJI/{!:"melll .lourrutl (prillkro-seglllldo Irilllc'!·:1i\CS de :'>0(2): 29-3'1. Relldcr, n., J{.. 1\'1. ~Iair y M. ¡·¡¡lIlfta.QI/(lIl1i/lllil't: !llIlIlysisJi'ir !\//(lIIl1ge/llCUI, 9na. eLl. UppLT S¡,\dllle J~.iver,1',1.1: I'renlice J'bdl,
2006.
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