Dr. Carlos L. Jave Gutiérrez

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Dr. Carlos L. Jave Gutiérrez"

Transcripción

1 PLANIFICACION DE LA PRODUCCION: PRONOSTICOS Dr. Carlos L. Jave Gutiérrez Universidad San Martín de Porras

2 PLANIFICACION DE LA PRODUCCION Son variados y similares los enfoques que con respecto al proceso de planificación, programación y control de la producción han sido tratados por diversos autores, quienes establecen, en términos generales, que este se inicia con las previsiones, de las cuales se desprenden los planes a largo, mediano y corto plazo. Este enfoque, como hemos visto tiene algunas fallas, ya que carece del concepto integrador que en el sentido vertical, debe comenzar en la estrategia empresarial y que en el sentido horizontal, debe relacionarse con los demás subsistemas de la organización. Domínguez Machuca, J.A. et. al [1995]: Dirección de operaciones. Aspectos tácticos y operativos en la producción y los servicios. Editorial Mc Graw Hill, Madrid. Heizer, J. & Render, B. [1997]: Dirección de la producción. Decisiones tácticas. 4ª. Ed., Editorial Prentice Hall, Madrid.

3 PLANIFICACION DE LA PRODUCCION Vollmann y Domínguez Machuca, consideran la integración en ambos sentidos. Al respecto, este último autor afirma que, el proceso de planificación y control de la producción debe seguir un enfoque jerárquico, en el que se logre una integración vertical entre los objetivos estratégicos, tácticos y operativos y además se establezca su relación horizontal con las otras áreas funcionales de la compañía. Básicamente las cinco fases que componen el proceso de planificación y control de la producción son: Planificación estratégica o a largo plazo. Planificación agregada o a medio plazo. Programación maestra. Programación de componentes. Ejecución y control.

4 PLANIFICACION DE LA PRODUCCION

5 PRONOSTICOS Los pronósticos son el primer paso dentro del proceso de planificación de la producción y estos sirven como punto de partida, no solo para la elaboración de los planes estratégicos, sino además, para el diseño de los planes a mediano y corto plazo, lo cual permite a las organizaciones, visualizar de manera aproximada los acontecimientos futuros y eliminar en gran parte la incertidumbre y reaccionar con rapidez a las condiciones cambiantes con algún grado de precisión. Predicciones: se basan meramente en la consideración de aspectos subjetivos dentro del proceso de estimación de eventos futuros Pronósticos: se desarrollan a través de procedimientos científicos, basados en datos históricos, que son procesados mediante métodos cuantitativos.

6 PRONOSTICAR Pronosticar. Es emitir un enunciado sobre lo que es probable que ocurra en el futuro, basándose en análisis y en consideraciones de juicio. Se desarrollan a través de procedimientos científicos, basados en datos históricos, que son procesados mediante métodos cuantitativos.. Propósito. Hacer un pronóstico es obtener conocimiento sobre eventos inciertos que son importantes en la toma de decisiones presentes. Las técnicas de pronósticos disminuyen la incertidumbre sobre el futuro, permitiendo estructurar planes y acciones congruentes con los objetivos de la organización y permiten también tomar acciones correctivas apropiadas y a tiempo cuando ocurren situaciones fuera de lo pronosticado. 6

7 USOS DE LOS PRONOSTICOS Mercadotecnia. Tamaño del mercado. Participación en el mercado. Tendencia de precios. Desarrollo de nuevos productos. Producción. Costo de materia prima. Costo de mano de obra. Disponibilidad de materia prima. Disponibilidad de mano de obra. Requerimientos de mantenimiento. Capacidad disponible de la planta para la producción. Finanzas. Tasas de interés. Cuentas de pagos lentos. Recursos Humanos. Número de trabajadores. Rotación de personal. Tendencias de ausentismo. Tendencia de llegadas tarde. Planeación Estratégica. Factores económicos. Cambios de precios. Costos. Crecimiento de líneas de productos 7

8 TIPOS DE PRONOSTICOS Estos pueden ser clasificados de acuerdo a tres criterios: Según el horizonte de tiempo. Pueden ser de largo plazo, mediano plazo o corto plazo y su empleo va desde la elaboración de los planes a nivel estratégico hasta los de nivel operativo. Según el entorno económico abarcado. Pueden ser de tipo micro o de tipo macro y se definen de acuerdo al grado en que intervienen pequeños detalles vs. grandes valores resumidos. Según el procedimiento empleado. Pueden ser de tipo puramente cualitativo, en aquellos casos en que no se requiere de una abierta manipulación de datos y solo se utiliza el juicio o la intuición de quien pronostica o puramente cuantitativos, cuando se utilizan procedimientos matemáticos y estadísticos que no requieren los elementos del juicio.

9 TIPOS DE PRONOSTICOS De a acuerdo a la última clasificación tenemos: Métodos Cualitativos: Método Delphi, método del juicio informado, método de la analogía de los ciclos de vida y método de la investigación de mercados. Métodos Cuantitativos: Métodos por series de tiempo y métodos causales.

10 TIPOS DE PRONOSTICOS Nombre No formales Promedio simple Promedio móvil Suavización exponencial Suavización exponencial lineal Suavización exponencial cuadrática Suavización exponencial estacional Filtración adaptiva Descomposición clásica Modelos de tendencia exponencial Ajuste de curva S Modelo de Gompertz Curvas de crecimiento Census II Box-Jenkins Horizonte de predicción Corto plazo Corto plazo Corto plazo Corto plazo Corto plazo Corto plazo Corto plazo Corto plazo Corto plazo Mediano y largo plazo Mediano y largo plazo Mediano y largo plazo Mediano y largo plazo Corto plazo Corto plazo METODOS CUANTITATIVOS (TIPO SERIE DE TIEMPO) 10

11 TIPOS DE PRONOSTICOS Nombre Regresión simple Regresión múltiple Indicadores principales Modelos econométricos Regresión múltiple de series de tiempo Horizonte de predicción Mediano plazo Mediano plazo Corto plazo Corto plazo Mediano y largo plazo METODOS CUANTITATIVOS (TIPO CAUSALES) 11

12 ANALISIS DE REGRESION Un objetivo común en muchas aplicaciones estadísticas es examinar la relación que existe entre dos variables numéricas. El objeto de un análisis de regresión es investigar la relación estadística que existe entre una variable dependiente (Y) y una o más variables independientes (X 1, X 2, X 3... ). DIAGRAMAS DE DISPERSION: Un estudio de la relación entre variables empieza con el caso más simple, el de la relación entre dos variables. Un diagrama de dispersión mapea en dos dimensiones los valores de X a lo largo del eje horizontal y los valores de Y en el eje vertical. El diagrama de dispersión ayuda a ilustrar lo que la intuición sugiere: la relación entre X e Y. 12

13 ANALISIS DE REGRESION DIAGRAMAS DE DISPERSION: 13

14 ANALISIS DE REGRESION El diagrama (a) de la figura sugiere lo que se denomina relación perfecta lineal positiva. Conforme X se incrementa, Y también, de una manera predecible. Es decir, X e Y parecen comportarse en torno a una línea recta. El diagrama (b) sugiere una relación perfecta lineal negativa. Es decir, conforme X se incrementa, Y decrece de una manera predecible. a) b) 14

15 ANALISIS DE REGRESION 15

16 ANALISIS DE REGRESION Las figuras (c) y (d) ilustran una relación imperfecta lineal positiva y negativa, respectivamente, pero no de una manera predecible. Así, Y puede ser ligeramente superior o inferior a lo esperado. Es decir, los puntos X - Y no se comportan como una línea recta. c) d) 16

17 ANALISIS DE REGRESION Los diagramas de dispersión de las figuras (c) y (d) muestran lo que se conoce como relaciones lineales. La relación X - Y, sea perfecta o imperfecta, puede ser resumida por una línea recta. En comparación, una relación de curva aparece en el diagrama (e). e) 17

18 ANALISIS DE REGRESION Finalmente, el diagrama de la figura (f), sugiere que no existe relación de ningún tipo entre las variables X e Y. Si X se incrementa, Y no parece incrementarse o decrementarse de una manera predecible. Sobre la base de la evidencia muestral que aparece en el diagrama, se puede concluir que en la población de todos los puntos X - Y, no existe relación lineal o de otro tipo entre las variables X, Y. f) 18

19 ANALISIS DE REGRESION 19

20 ANALISIS DE REGRESION Ahora considérense los dos diagramas de dispersión de la figura. Ambos diagramas sugieren relaciones imperfectas lineales positivas entre X e Y. La diferencia es que esta relación parece más fuerte en la figura (a) debido a que los datos están más cerca a la línea recta que pasa a través de ellos. En la figura (b) se sugiere una relación más débil. Los puntos de los datos están más lejos de la línea recta que pasa por ellos, sugiriendo que la relación entre X e Y es menos lineal. a) b) 20

21 ANALISIS DE REGRESION REGRESION LINEAL: El análisis de regresión es una técnica de pronóstico que establece una relación entre variables. Se considera en este momento la situación de regresión más sencilla sólo para dos variables y para una relación funcional lineal entre ellas. El pronóstico para la demanda del periodo siguiente F t se puede expresar mediante: F t = a + b*x t Y = a + b*x Donde F t es el pronóstico para el periodo t, dado el valor de la variable X en el periodo t. Los coeficientes a y b son constantes; a es la ordenada al origen de la variable (F) y b es la pendiente de la recta. 21

22 ANALISIS DE REGRESION REGRESION LINEAL: Se ha sustituido F por Y para indicar que F es el valor pronosticado, la demanda pronosticada F t indica el futuro. Para encontrar los coeficientes a y b se utiliza la demanda anterior (o histórica) en vez del pronóstico anterior. Se emplea D t para indicar la demanda histórica y para encontrar los coeficientes a y b. Entonces, cuando se desea pronosticar la nueva demanda, se emplea F t para representar el pronóstico de la demanda. Los coeficientes a y b pueden calcularse mediante las dos ecuaciones siguientes: en donde: D = a + b*x 22

23 ANALISIS DE REGRESION REGRESION LINEAL MULTIPLE: En forma general: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X b n X n Donde: X 1, X 2, X n : Variables Independientes a : Es la ordenada del punto de intersección con el eje Y. b 1 : Coeficiente de Regresión (es la variación neta en Y por cada unidad de variación en X 1.). b n : Coeficiente de Regresión (es el cambio neto en Y para cada cambio unitario en X n ). 23

24 ANALISIS DE REGRESION REGRESION LINEAL: Caso: Una empresa que fabrica cajas de cartón hace cajas de pizzas. El departamento de planeación de operaciones sabe que un pronóstico adecuado y preciso de cajas de pizza de un cliente está en relación estrecha con los gastos de promoción de éste, el cual se puede obtener por adelantado antes de realizar el gasto. El departamento de planeación de operaciones está interesado en establecer la relación entre la promoción de la empresa de pizzas y las ventas. Una vez que eso se haya establecido, las órdenes de compra de las cajas para pizzas, en dólares, pueden expresarse como porcentaje fijo de ventas. 24

25 ANALISIS DE REGRESION Trimestre Publicidad ($ 100,000) Ventas ($ Millones)

26 ANALISIS DE REGRESION Haciendo el cálculo de b y a, donde la publicidad es X t para el trimestre t, las ventas son D t para el trimestre t y F t es el pronóstico para el futuro periodo t. Trimestre Publicidad (X) Ventas (D) X 2 D 2 X*D Σ

27 ANALISIS DE REGRESION 10*(328) (96)* *(96) b = = 0.29 a = = *(1060) (96) 2 10 Por lo tanto, la recta estimada de regresión, la relación entre las ventas futuras (F t ) y la publicidad (X i ) es: F t = X t En el ejemplo, quien hace la planeación de las operaciones puede investigar los gastos planeados en publicidad y sobre esas ventas puede hacer el pronóstico. Por ejemplo, la publicidad del próximo trimestre se espera que tenga un monto de 1 100,000 dólares. Sustituyendo 11 para X t en la ecuación anterior se tendrá: F t = (11) =

28 ANALISIS DE REGRESION El pronóstico de las ventas es de 3.41 millones de dólares. Si los pedidos de cajas representan el 5 % de las ventas, quien planea las operaciones podría esperar que un monto total por concepto de pedidos sería de $ para el trimestre (0.05 x 3.41). Tal estimación puede ser de gran utilidad en la planeación global de las operaciones. 28

29 ANALISIS DE REGRESION COEFICIENTE DE CORRELACION: El coeficiente de correlación lineal nos permite determinar si, efectivamente, existe relación entre las dos variables. Una vez que se concluye que sí existe relación, la regresión nos permite definir la recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos. Dos variables con una relación perfecta lineal negativa tienen un coeficiente de correlación igual a -1. En el otro extremo, dos variables con una relación perfecta positiva tienen un coeficiente de correlación de +1. Por lo tanto, el coeficiente de correlación varía entre -1 y +1 incluyéndolos. 29

30 ANALISIS DE REGRESION COEFICIENTE DE CORRELACION: El diagrama de dispersión (a) de la figura ilustra una situación que produciría un coeficiente de correlación de +1. El diagrama de dispersión (b) de esa misma figura tiene un coeficiente de correlación de -1. Los diagramas (e) y (f) muestran dos variables que no están linealmente relacionadas. El coeficiente de correlación para esta relación es igual a 0, es decir, no hay relación lineal presente. a) b) e) f) 30

31 ANALISIS DE REGRESION COEFICIENTE DE CORRELACION: Es importante también distinguir entre dos grupos de datos en los cuales esté interesado el analista. En la población que contiene todos los datos X - Y de interés, existe un coeficiente de correlación cuyo símbolo es ρ. Si se toma una muestra aleatoria de los datos X - Y el coeficiente correlación de esta muestra es r. Un resumen de estas importantes características de ρ y r se da en la tabla. 31

32 ANALISIS DE REGRESION COEFICIENTE DE CORRELACION: Cuando se toma una muestra aleatoria de datos n de una población bajo investigación. La fórmula para el coeficiente de correlación es: Muestra Coeficiente de correlación: r (-1 r + 1) R = -1 correlación perfecta negativa R = 0 no hay correlación R = + 1 correlación perfecta positiva 32

33 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Promedio simple: Un promedio simple (PS) es un promedio de los datos del pasado en el cuál las demandas de todos los períodos anteriores tienen el mismo peso relativo. Donde: D 1 = demanda del periodo más reciente. D 2 = demanda que ocurrió hace dos periodos. D k = demanda que ocurrió hace k periodos. 33

34 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Media móvil simple : Una medida móvil simple (MMS) combina los datos de demanda de la mayor parte de los periodos recientes, siendo su promedio el pronóstico para el periodo siguiente. El promedio se mueve en el tiempo en el sentido de que al transcurrir un periodo, la demanda del periodo más antiguo se descarta, y se agrega la demanda para el periodo más reciente para la siguiente operación. Donde: t = 1 es el periodo más antiguo en el promedio de n periodos. t = n es el periodo más reciente. 34

35 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso 1: LG Company ha experimentado la siguiente demanda de productos para sus neveras durante los últimos seis meses: Mes Demanda total de neveras Enero 200 Febrero 300 Marzo 200 Abril 400 Mayo 500 Junio 600 El gerente de planta ha solicitado que se prepare un pronóstico usando una media móvil de seis periodos para pronosticar las ventas del mes de Julio. El 2 de Julio está por dar principio la corrida de producción de neveras. 35

36 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso 1: = 367 Usando una media móvil de seis meses el pronóstico para julio es de 367. Si se examinan los datos, es posible que una media móvil de tres meses pudiera ser mejor que una de seis meses. Si se toman en cuenta tres meses obtenemos: =

37 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso 2: Si se hubiera utilizado una media móvil de un mes, las ventas del mes siguiente serían iguales a la demanda real del último mes y el pronóstico para julio sería de 600. Es necesario hacer una recomendación al gerente de planta: Basta recomendar usar una medida móvil de tres meses de 500 neveras para Julio, pues el número parece ser mas representativo de la serie de tiempo que una media móvil de seis meses y se basa en más datos que en el caso de una media móvil de un mes. 37

38 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Media móvil ponderada: Algunas veces quien hace los pronósticos desea utilizar una media móvil pero no quiere que todos los n periodos tengan el mismo peso. Una medida móvil ponderada (MMP) es un modelo de media móvil que incorpora algún peso de la demanda anterior distinto a un peso igual para todos los periodos anteriores bajo consideración, la representación de este modelo es el siguiente: MMP = Demanda de cada periodo por un peso determinado, sumada a los largo de todos los Periodos en la media móvil. 38

39 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Donde: 0 <= Ct <= 1.0 Este es un modelo que permite un peso desigual de la demanda. Si son tres periodos, es posible dar peso al periodo más reciente del doble de los otros periodos, al hacer C 1 = 0.25, C 2 = 0.25 y C 3 =

40 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso 3: Para LG Company, un pronóstico de la demanda para julio usando un modelo de tres periodos en donde la demanda del periodo más reciente tenga un peso del doble de los dos periodos anteriores, tendrá la siguiente forma. =

41 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Suavizado Exponencial: Este modelo permite efectuar compensaciones para algunas tendencias o para cierta temporada al calcular cuidadosamente los coeficientes C t. Si se desea se puede dar a los meses más recientes pesos mayores y amortiguar en parte los efectos del ruido al dar pesos pequeños a las demandas más antiguas. El suavizado exponencial se distingue por la manera tan especial de dar pesos a cada una de las demandas anteriores al calcular el promedio. El modelo de los pesos es de forma exponencial. La demanda de los periodos más recientes recibe un peso mayor; los pesos de los periodos sucesivamente anteriores decaen de una manera exponencial. 41

42 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Suavizado exponencial de primer orden: La ecuación para crear un pronóstico nuevo o actualizado utiliza dos fuentes de información: La demanda real para el periodo más reciente y, El pronóstico más reciente. A medida que termina cada periodo se realiza un nuevo pronóstico. 42

43 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso: 4 El hospital general de Phoenix ha experimentado una demanda irregular y a menudo creciente de material médico desechable en todo el hospital. La demanda de tubos desechables durante los dos últimos meses ha sido de 300 unidades en setiembre y de 350 unidades en octubre. El antiguo procedimiento de pronóstico consistió en utilizar la demanda promedio del año anterior como pronóstico para cada uno de los meses de ese año. La demanda mensual del año anterior fue de 200 unidades. Utilizando 200 unidades como el pronóstico de la demanda de setiembre y un coeficiente de suavización de 0.7 para dar un mayor peso a la demanda más reciente, el pronóstico para el mes de octubre debería haber sido (t = octubre): F t = α D t-1 + (1 α) F t-1 = 0.7(300) + (1-0.7)200 = =

44 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS El pronóstico para el mes de noviembre sería (t = noviembre) F t = α D t-1 + (1 α) F t-1 = 0.7(350) + (1-0.7)270 = = 326 En vez de la demanda mensual del año pasado de 200 unidades, el pronóstico para el mes de noviembre es de 326 unidades. Gran diferencia: =

45 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Selección del coeficiente de suavización: Un valor elevado de α da un gran peso a la demanda más reciente y un valor bajo de α dará un peso menor a la demanda mas reciente. Para los nuevos productos o para casos en los que la demanda subyacente está en proceso de cambio (ésta es dinámica, o bien inestable): α puede ser : 0,7, 0.8 ó 0.9 Si la demanda es muy estable y se piensa que puede ser representativa del futuro, el pronosticador podrá optar por un valor bajo de α para disminuir cualquier ruido que hubiera podido presentarse en forma súbita. α puede ser : 0.1, 0.2, ó 0.3 Cuando la demanda es ligeramente inestable, coeficientes de suavización de 0.4, 0.5, ó 0.6 pueden proporcionar datos más precisos. 45

46 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Doble suavizado exponencial: El doble suavizado exponencial tiende a suavizar el ruido en series de demanda estables. El modelo es directo, suaviza el pronóstico obtenido con un modelo de suavizado exponencial de primer orden y el pronóstico obtenido mediante un modelo de suavizado exponencial doble. FD 1 = α F t + (1 α)fd t-1 46

47 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso: 5 Milo Inc. tiene un modelo de suavizado exponencial que ha proporcionado un pronóstico de sembrado de 103,500 hectáreas para un trigo de grado # 3 del año anterior, en el mes de junio, fue de 70,500 hectáreas. Esta cifra empleará como estimación de pronóstico más reciente obtenida mediante un suavizado exponencial doble. Dado que α = 0.20, parece ser un buen coeficiente de suavizado para Milo Inc., obtener un pronóstico con un modelo exponencial doble para el mes de julio. Sea: t = julio Entonces: FD 1 = α F t + (1 α)fd t-1 = 0.2(103,500) + (1-0.2)(70,500) = 20, ,400 = 77,100 El pronóstico para julio será de 77,100 hectáreas. 47

48 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS ERROR EN EL PRONOSTICO: MAD El error en el pronóstico es la diferencia numérica entre la demanda pronosticada y la real, es la medida que nos indica la efectividad al utilizar alguno de los métodos de pronóstico. La desviación media absoluta (MAD) es una medida de error de suma importancia y se expresa de la siguiente forma: 1 48

49 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS ERROR EN EL PRONOSTICO: En cada uno de los periodos (i) se compara la demanda actual contra la pronosticada. Si la predicción fue perfecta lo que significa que lo actual es igual a la predicción, el error es nulo. Como el pronóstico sigue, el grado de error se acumula y se registra período a periodo. El MAD es un promedio de las desviaciones absolutas esto quiere decir que los errores son medidos sin tomar en consideración el signo algebraico, el MAD sólo expresa la dimensión pero no la dirección del error. La desviación media absoluta suavizada (SMAD) puede emplearse para calcular la desviación estándar. La relación se representa como: σ e = 1.25 MAD 49

50 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS ERROR EN EL PRONOSTICO: SESGO El sesgo es una medida de error que se utiliza con menor frecuencia. A diferencia de MAD, el sesgo indica la tendencia direccional de los errores de predicción. Si el procedimiento de predicción sobreestima constantemente la demanda actual, el sesgo tendrá un valor positivo; si la subestimación muestra una tendencia constante, entonces el sesgo tendrá un valor negativo. 50

51 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso: 6 Una máquina para extrusión de aluminio pronostica que la demanda de cabezas para regaderas de baño es de 500 por mes para cada uno de los tres meses próximos. Posteriormente la demanda real resulto ser de 400, 560 y 700. Los errores de predicción son calculados a continuación por los métodos de la MAD y el sesgo. = 120 =

52 OTRAS TECNICAS DE PRONOSTICOS Caso: 6 Del resultado de la MAD se puede decir que la empresa no cuenta con un modelo muy preciso ya que la MAD es una medida de la precisión global del método de pronóstico, el error absoluto promedio es alto ya que representa el 24 % (120 / 500) del número de cabezas para regadera. El sesgo indica la tendencia sub o sobreestimada. En el ejemplo se subestimó la demanda actual en 53 unidades, pues el promedio de ésta es de 553 unidades: 553 = ( )/3. 52

SERIES DE TIEMPO INTRODUCCIÓN

SERIES DE TIEMPO INTRODUCCIÓN Clase Nº 5 SERIES DE TIEMPO INTRODUCCIÓN La forma más utilizada para el análisis de las tendencias futuras es realizar pronósticos. La función de un pronóstico de demanda de un bien, por ejemplo ventas

Más detalles

Modelos estadísticos aplicados en administración de negocios que generan ventajas competitivas

Modelos estadísticos aplicados en administración de negocios que generan ventajas competitivas Modelos estadísticos aplicados en administración de negocios que generan ventajas competitivas Videoconferencias semana de estadística Universidad Latina, Campus Heredia Costa Rica Universidad del Valle

Más detalles

Los pronósticos pueden ser utilizados para conocer el comportamiento futuros en muchas fenómenos, tales como:

Los pronósticos pueden ser utilizados para conocer el comportamiento futuros en muchas fenómenos, tales como: TEMA 1: PRONÓSTICOS 1.1. Introducción Pronostico es un método mediante el cual se intenta conocer el comportamiento futuro de alguna variable con algún grado de certeza. Existen disponibles tres grupos

Más detalles

Medias Móviles: Señales para invertir en la Bolsa

Medias Móviles: Señales para invertir en la Bolsa www.gacetafinanciera.com Medias Móviles: Señales para invertir en la Bolsa Juan P López..www.futuros.com Las medias móviles continúan siendo una herramienta básica en lo que se refiere a determinar tendencias

Más detalles

CAPÍTULO IV METODOLOGÍA PARA EL CONTROL DE INVENTARIOS. En este capítulo se presenta los pasos que se siguieron para la elaboración de un sistema de

CAPÍTULO IV METODOLOGÍA PARA EL CONTROL DE INVENTARIOS. En este capítulo se presenta los pasos que se siguieron para la elaboración de un sistema de CAPÍTULO IV METODOLOGÍA PARA EL CONTROL DE INVENTARIOS En este capítulo se presenta los pasos que se siguieron para la elaboración de un sistema de inventarios para lograr un control de los productos.

Más detalles

Pronósticos Por Lic. Gabriel Leandro, MBA http://www.auladeeconomia.com

Pronósticos Por Lic. Gabriel Leandro, MBA http://www.auladeeconomia.com Pronósticos Por Lic. Gabriel Leandro, MBA http:// 1.1. Necesidad de pronosticar Entorno altamente incierto La intuición no necesariamente da los mejores resultados Mejorar la planeación Competitividad

Más detalles

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión...

8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión... Tema 8 Análisis de dos variables: dependencia estadística y regresión Contenido 8.1. Introducción............................. 1 8.2. Dependencia/independencia estadística.............. 2 8.3. Representación

Más detalles

CURSO: INTRODUCCION A PRONOSTICOS

CURSO: INTRODUCCION A PRONOSTICOS MANAGEMENT CONSULTORES CURSO: INTRODUCCION A PRONOSTICOS Cnel. R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-11-15-5468-3369 Fax: 054-11-4433-4202 Mail:mgm_consultas@mgmconsultores.com.ar

Más detalles

Pronósticos. Pronósticos y gráficos Diapositiva 1

Pronósticos. Pronósticos y gráficos Diapositiva 1 Pronósticos Pronósticos Información de base Media móvil Pronóstico lineal - Tendencia Pronóstico no lineal - Crecimiento Suavización exponencial Regresiones mediante líneas de tendencia en gráficos Gráficos:

Más detalles

Covarianza y coeficiente de correlación

Covarianza y coeficiente de correlación Covarianza y coeficiente de correlación Cuando analizábamos las variables unidimensionales considerábamos, entre otras medidas importantes, la media y la varianza. Ahora hemos visto que estas medidas también

Más detalles

CORRELACIÓN Y PREDICIÓN

CORRELACIÓN Y PREDICIÓN CORRELACIÓN Y PREDICIÓN 1. Introducción 2. Curvas de regresión 3. Concepto de correlación 4. Regresión lineal 5. Regresión múltiple INTRODUCCIÓN: Muy a menudo se encuentra en la práctica que existe una

Más detalles

Decisión: Indican puntos en que se toman decisiones: sí o no, o se verifica una actividad del flujo grama.

Decisión: Indican puntos en que se toman decisiones: sí o no, o se verifica una actividad del flujo grama. Diagrama de Flujo La presentación gráfica de un sistema es una forma ampliamente utilizada como herramienta de análisis, ya que permite identificar aspectos relevantes de una manera rápida y simple. El

Más detalles

Análisis de los datos

Análisis de los datos Universidad Complutense de Madrid CURSOS DE FORMACIÓN EN INFORMÁTICA Análisis de los datos Hojas de cálculo Tema 6 Análisis de los datos Una de las capacidades más interesantes de Excel es la actualización

Más detalles

TEMA 5 ESTUDIOS CORRELACIONALES.

TEMA 5 ESTUDIOS CORRELACIONALES. TEMA 5 ESTUDIOS CORRELACIONALES. 1. INTRODUCCIÓN. 2. CONCEPTO DE CORRELACIÓN. 3. CASOS EN LOS QUE SE UTILIZA LA INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL. 4. LIMITACIONES DE LOS ESTUDIOS CORRELACIONALES 1 1. INTRODUCCIÓN.

Más detalles

Aula Banca Privada. La importancia de la diversificación

Aula Banca Privada. La importancia de la diversificación Aula Banca Privada La importancia de la diversificación La importancia de la diversificación La diversificación de carteras es el principio básico de la operativa en mercados financieros, según el cual

Más detalles

RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS DEL TEMA 3

RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS DEL TEMA 3 RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS DEL TEMA 3 Las respuestas en algún caso (primera pregunta) son más largas de lo requerido para que sirva de explicación 1. Explica brevemente qué significan cada una de las curvas

Más detalles

No hay resorte que oscile cien años...

No hay resorte que oscile cien años... No hay resorte que oscile cien años... María Paula Coluccio y Patricia Picardo Laboratorio I de Física para Biólogos y Geólogos Depto. de Física, FCEyN, UBA - 1999 Resumen: En el presente trabajo nos proponemos

Más detalles

SÍNTESIS Y PERSPECTIVAS

SÍNTESIS Y PERSPECTIVAS SÍNTESIS Y PERSPECTIVAS Los invitamos a observar, a identificar problemas, pero al mismo tiempo a buscar oportunidades de mejoras en sus empresas. REVISIÓN DE CONCEPTOS. Esta es la última clase del curso.

Más detalles

ECUACION DE DEMANDA. El siguiente ejemplo ilustra como se puede estimar la ecuación de demanda cuando se supone que es lineal.

ECUACION DE DEMANDA. El siguiente ejemplo ilustra como se puede estimar la ecuación de demanda cuando se supone que es lineal. ECUACION DE DEMANDA La ecuación de demanda es una ecuación que expresa la relación que existe entre q y p, donde q es la cantidad de artículos que los consumidores están dispuestos a comprar a un precio

Más detalles

CONCEPTO DEL ÍNDICE ACCIONARIO

CONCEPTO DEL ÍNDICE ACCIONARIO Qué es un índice accionario? CONCEPTO DEL ÍNDICE ACCIONARIO Un índice accionario es un instrumento estadístico empleado para estudiar la evolución de los precios de las acciones en un mercado de valores.

Más detalles

15 ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL

15 ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL ESTADÍSTICA BIDIMENSINAL EJERCICIS PRPUESTS. Copia y completa la siguiente tabla. A B C Total A B C Total a 4 b c 0 7 Total 7 6 a 4 b c 4 3 0 7 Total 7 6 3 6 a) Qué porcentaje de datos presentan la característica

Más detalles

Convergencia del ingreso per cápita en los países miembros del FLAR

Convergencia del ingreso per cápita en los países miembros del FLAR Convergencia del ingreso per cápita en los países miembros del FLAR La convergencia macroeconómica, en un sentido amplio, puede definirse como el proceso a través del cual disminuyen las diferencias entre

Más detalles

INFORME DE ANÁLISIS DE ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN DE USUARIOS PERÍODO 2009-2010

INFORME DE ANÁLISIS DE ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN DE USUARIOS PERÍODO 2009-2010 INFORME DE ANÁLISIS DE ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN DE USUARIOS PERÍODO 2009-2010 UNIDAD FUNCIONAL DE TÉCNICOS DE LABORATORIOS DOCENTES UNIVERSIDAD PABLO DE OLAVIDE. SEVILLA Sevilla, Diciembre de 2010 1 1.

Más detalles

Análisis y cuantificación del Riesgo

Análisis y cuantificación del Riesgo Análisis y cuantificación del Riesgo 1 Qué es el análisis del Riesgo? 2. Métodos M de Análisis de riesgos 3. Método M de Montecarlo 4. Modelo de Análisis de Riesgos 5. Qué pasos de deben seguir para el

Más detalles

ACCIONES Y OTROS TÍTULOS DE INVERSIÓN

ACCIONES Y OTROS TÍTULOS DE INVERSIÓN ACCIONES Y OTROS TÍTULOS DE INVERSIÓN TASAS EFECTIVAS DE RENDIMIENTO ANUAL Y MENSUAL: Es aquélla que se emplea en la compraventa de algunos valores en el Mercado Bursátil o Bolsa de Valores. Estas tasas

Más detalles

Capítulo 3. Estimación de elasticidades

Capítulo 3. Estimación de elasticidades 1 Capítulo 3. Estimación de elasticidades Lo que se busca comprobar en esta investigación a través la estimación econométrica es que, conforme a lo que predice la teoría y lo que ha sido observado en gran

Más detalles

Por qué interesa suscribir un plan de pensiones?

Por qué interesa suscribir un plan de pensiones? 1 Por qué interesa suscribir un plan de pensiones? 1.1. Cómo se impulsó su creación? 1.2. Será suficiente la pensión de la Seguridad Social? 1.3. Se obtienen ventajas fiscales y de ahorro a largo plazo?

Más detalles

3. Métodos para la evaluación de proyectos

3. Métodos para la evaluación de proyectos Objetivo general de la asignatura: El alumno analizará las técnicas de evaluación de proyectos de inversión para la utilización óptima de los recursos financieros; así como aplicar las técnicas que le

Más detalles

EL ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS EN LOS ESTUDIOS DE MERCADO

EL ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS EN LOS ESTUDIOS DE MERCADO EL ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS EN LOS ESTUDIOS DE MERCADO I. INTRODUCCIÓN Beatriz Meneses A. de Sesma * En los estudios de mercado intervienen muchas variables que son importantes para el cliente, sin embargo,

Más detalles

GUAYAS: ESTUDIO MENSUAL DE OPINIÓN EMPRESARIAL

GUAYAS: ESTUDIO MENSUAL DE OPINIÓN EMPRESARIAL GUAYAS: ESTUDIO MENSUAL DE OPINIÓN EMPRESARIAL Diciembre 2007 El índice de confianza empresarial en la Provincia del Guayas, que representa a cuatro sectores productivos (comercio, construcción, industria

Más detalles

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido Tema 3 Medidas de tendencia central Contenido 31 Introducción 1 32 Media aritmética 2 33 Media ponderada 3 34 Media geométrica 4 35 Mediana 5 351 Cálculo de la mediana para datos agrupados 5 36 Moda 6

Más detalles

Precio del alquiler de pisos durante una serie de meses. Evolución del índice del precio del trigo con mediciones anuales.

Precio del alquiler de pisos durante una serie de meses. Evolución del índice del precio del trigo con mediciones anuales. Series Temporales Introducción Una serie temporal se define como una colección de observaciones de una variable recogidas secuencialmente en el tiempo. Estas observaciones se suelen recoger en instantes

Más detalles

UNIDAD 1 LAS LEYES FINANCIERAS DE CAPITALIZACIÓN DESCUENTO

UNIDAD 1 LAS LEYES FINANCIERAS DE CAPITALIZACIÓN DESCUENTO - 1 - UNIDAD 1 LAS LEYES FINANCIERAS DE CAPITALIZACIÓN Y DESCUENTO Tema 1: Operaciones financieras: elementos Tema 2: Capitalización y descuento simple Tema 3: Capitalización y descuento compuesto Tema

Más detalles

UNIVERSIDAD DE PIURA. El Flujo de Caja F-NT-20

UNIVERSIDAD DE PIURA. El Flujo de Caja F-NT-20 F-NT-20 UNIVERSIDAD DE PIURA El Flujo de Caja Documento elaborado por el Área de Finanzas de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, para uso exclusivo de la Universidad de Piura. PREVISIONES

Más detalles

ESTADÍSTICA SEMANA 4

ESTADÍSTICA SEMANA 4 ESTADÍSTICA SEMANA 4 ÍNDICE MEDIDAS DE DISPERSIÓN... 3 APRENDIZAJES ESPERADOS... 3 DEfinición de Medida de dispersión... 3 Rango o Recorrido... 3 Varianza Muestral (S 2 )... 3 CÁLCULO DE LA VARIANZA...

Más detalles

TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones.

TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones. TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones. La herramienta que nos indica si el proceso está o no controlado o Estado de Control son

Más detalles

DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN DE PEDIDO.

DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN DE PEDIDO. Lote económico de compra o Lote Optimo DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN DE PEDIDO. Concepto que vemos en casi todos libros de aprovisionamiento, habitualmente la decisión de la cantidad a reaprovisionar en las

Más detalles

Capítulo 2 Tratamiento Contable de los Impuestos. 2.1 Normas Internacionales de Contabilidad

Capítulo 2 Tratamiento Contable de los Impuestos. 2.1 Normas Internacionales de Contabilidad Capítulo 2 Tratamiento Contable de los Impuestos 2.1 Normas Internacionales de Contabilidad Las Normas Internacionales de Contabilidad (NIC) o International Financial Reporting Standard (IFRS) son los

Más detalles

Transformación de gráfica de funciones

Transformación de gráfica de funciones Transformación de gráfica de funciones La graficación de las funciones es como un retrato de la función. Nos auda a tener una idea de cómo transforma la función los valores que le vamos dando. A partir

Más detalles

Unidad 6 Cálculo de máximos y mínimos

Unidad 6 Cálculo de máximos y mínimos Unidad 6 Cálculo de máimos y mínimos Objetivos Al terminar la unidad, el alumno: Utilizará la derivada para decidir cuándo una función es creciente o decreciente. Usará la derivada para calcular los etremos

Más detalles

Contenido. Horizontes temporales de la previsión La influencia del ciclo de vida del producto

Contenido. Horizontes temporales de la previsión La influencia del ciclo de vida del producto Previsión Contenido Qué es la previsión? Horizontes temporales de la previsión La influencia del ciclo de vida del producto Tipos de previsiones La importancia estratégica de la previsión Recursos humanos

Más detalles

Otras medidas descriptivas usuales

Otras medidas descriptivas usuales Tema 7 Otras medidas descriptivas usuales Contenido 7.1. Introducción............................. 1 7.2. Medidas robustas.......................... 2 7.2.1. Media recortada....................... 2 7.2.2.

Más detalles

TIPO DE CAMBIO, TIPOS DE INTERES Y MOVIMIENTOS DE CAPITAL

TIPO DE CAMBIO, TIPOS DE INTERES Y MOVIMIENTOS DE CAPITAL TIPO DE CAMBIO, TIPOS DE INTERES Y MOVIMIENTOS DE CAPITAL En esta breve nota se intentan analizar las relaciones existentes en el sector español entre tipo de cambio, tasa de inflación y tipos de interés,

Más detalles

ANÁLISIS DE BONOS. Fuente: Alexander, Sharpe, Bailey; Fundamentos de Inversiones: Teoría y Práctica; Tercera edición, 2003

ANÁLISIS DE BONOS. Fuente: Alexander, Sharpe, Bailey; Fundamentos de Inversiones: Teoría y Práctica; Tercera edición, 2003 ANÁLISIS DE BONOS Fuente: Alexander, Sharpe, Bailey; Fundamentos de Inversiones: Teoría y Práctica; Tercera edición, 2003 Métodos de Análisis Una forma de analizar un bono es comparar su rendimiento al

Más detalles

1.1. Conceptualización y Objetivos

1.1. Conceptualización y Objetivos UNIDAD I Sistemas de Producción y Pronóstico 1.1. Conceptualización y Objetivos El sistema de producción es el proceso físico o instalación que se utiliza para generar el producto o servicio. Incluyen

Más detalles

Las Griegas de las Opciones

Las Griegas de las Opciones ANÁLISIS Y OPINIÓN Las Griegas de las Opciones 134 Mtro. Sergio García Quintana, Integrante de la Comisión de Finanzas y Sistema Financiero del Colegio de Contadores Públicos de México, A.C. Son medidas

Más detalles

1. Dominio, simetría, puntos de corte y periodicidad

1. Dominio, simetría, puntos de corte y periodicidad Estudio y representación de funciones 1. Dominio, simetría, puntos de corte y periodicidad 1.1. Dominio Al conjunto de valores de x para los cuales está definida la función se le denomina dominio. Se suele

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Tema Representación gráfica de funciones reales de una variable real Elaborado

Más detalles

Introducción. Definición de los presupuestos

Introducción. Definición de los presupuestos P o r q u é e l p r e s u p u e s t o d e b e s e r e l c a m i n o a s e g u i r p a r a g a r a n t i z a r e l é x i t o d e s u e m p r e s a? Luis Muñiz Economista Introducción El aumento de la incertidumbre

Más detalles

Capítulo V APLICACIONES DE LAS FUNCIONES A LA ADMINISTRACIÓN

Capítulo V APLICACIONES DE LAS FUNCIONES A LA ADMINISTRACIÓN Capítulo V APLICACIOES DE LAS FUCIOES A LA ADMIISTRACIÓ 5.1 ITRODUCCIÓ: Muchos problemas relacionados con la administración, la economía y las ciencias afines, además de la vida real, requieren la utilización

Más detalles

Análisis de Regresión Múltiple con Información Cualitativa: Variables Binarias o Ficticias

Análisis de Regresión Múltiple con Información Cualitativa: Variables Binarias o Ficticias Análisis de Regresión Múltiple con Información Cualitativa: Variables Binarias o Ficticias Carlos Velasco 1 1 Departamento de Economía Universidad Carlos III de Madrid Econometría I Máster en Economía

Más detalles

de la empresa Al finalizar la unidad, el alumno:

de la empresa Al finalizar la unidad, el alumno: de la empresa Al finalizar la unidad, el alumno: Identificará el concepto de rentabilidad. Identificará cómo afecta a una empresa la rentabilidad. Evaluará la rentabilidad de una empresa, mediante la aplicación

Más detalles

UNIDAD III PRONÓSTICOS Y LA ADMINISTRACIÓN ESTRATÉGICA DE LA DEMANDA

UNIDAD III PRONÓSTICOS Y LA ADMINISTRACIÓN ESTRATÉGICA DE LA DEMANDA UNIDAD III PRONÓSTICOS Y LA ADMINISTRACIÓN ESTRATÉGICA DE LA DEMANDA Modelos Matemáticos M.A. Mariana Santillán Arroyo 1 MODELOS MATEMÁTICOS Como lo hemos analizado anteriormente, es imprescindible poder

Más detalles

Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales.

Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales. Univ. de Alcalá de Henares Ingeniería de Telecomunicación Cálculo. Segundo parcial. Curso 004-005 Aproximación local. Plano tangente. Derivadas parciales. 1. Plano tangente 1.1. El problema de la aproximación

Más detalles

ASOCIACIÓN LINEAL ENTRE VARIABLES CUANTITATIVAS: la correlación de Pearson

ASOCIACIÓN LINEAL ENTRE VARIABLES CUANTITATIVAS: la correlación de Pearson ASOCIACIÓN LINEAL ENTRE VARIABLES CUANTITATIVAS: la correlación de Pearson 3datos 2011 Análisis BIVARIADO de variables cuantitativas OBJETIVO DETERMINAR 1º) si existe alguna relación entre las variables;

Más detalles

Créditos de Consumo Bancarios* Evolución reciente: 1997-2005

Créditos de Consumo Bancarios* Evolución reciente: 1997-2005 Serie Técnica de Estudios - N 003 Créditos de Consumo Bancarios* Evolución reciente: 1997-2005 Liliana Morales R. Álvaro Yáñez O. Enero 2006 Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras SBIF

Más detalles

Consideraciones al precio de un warrant. El precio del warrant: la prima. Factores que afectan al precio de un warrant

Consideraciones al precio de un warrant. El precio del warrant: la prima. Factores que afectan al precio de un warrant Consideraciones al precio de un warrant El precio del warrant: la prima La prima es el precio que se paga por comprar un warrant. El inversor adquiere así el derecho a comprar (warrant Call) o vender (warrant

Más detalles

FUNCIONES 1. DEFINICION DOMINIO Y RANGO

FUNCIONES 1. DEFINICION DOMINIO Y RANGO 1. DEFINICION DOMINIO Y RANGO FUNCIONES Antes de definir función, uno de los conceptos fundamentales y de mayor importancia de todas las matemáticas, plantearemos algunos ejercicios que nos eran de utilidad

Más detalles

PLANEACIÒN FINANCIERA

PLANEACIÒN FINANCIERA PLANEACIÒN FINANCIERA CLAVE: LII 301 PROFESOR: MTRO. ALEJANDRO SALAZAR GUERRERO 1 1. PLANEACIÒN. 1.1 Concepto de Planeación. 1.2 Importancia de la Planeación. 1.3 Tipos de Planeación. 1.3.1 Planes de Recursos

Más detalles

1.4.- D E S I G U A L D A D E S

1.4.- D E S I G U A L D A D E S 1.4.- D E S I G U A L D A D E S OBJETIVO: Que el alumno conozca y maneje las reglas empleadas en la resolución de desigualdades y las use para determinar el conjunto solución de una desigualdad dada y

Más detalles

Funciones de varias variables

Funciones de varias variables Funciones de varias variables Derivadas parciales. El concepto de función derivable no se puede extender de una forma sencilla para funciones de varias variables. Aquí se emplea el concepto de diferencial

Más detalles

LECCIÓN Nº 03 ANÁLISIS VERTICAL Y HORIZONTAL DE LOS ESTADOS FINANCIEROS

LECCIÓN Nº 03 ANÁLISIS VERTICAL Y HORIZONTAL DE LOS ESTADOS FINANCIEROS LECCIÓN Nº 03 ANÁLISIS VERTICAL Y HORIZONTAL DE LOS ESTADOS FINANCIEROS 3.1. El análisis vertical e información que proporciona El análisis vertical consiste en determinar la participación de cada una

Más detalles

Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso

Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso Normas Internacionales de Información Financiera NIC - NIIF Guía NIC - NIIF NIC 36 Fundación NIC-NIIF Técnicas de valor presente para calcular el valor en uso Este documento proporciona una guía para utilizar

Más detalles

Pruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León

Pruebas de Acceso a las Universidades de Castilla y León Pruebas de cceso a las Universidades de Castilla y León MTEMÁTICS PLICDS LS CIENCIS SOCILES EJERCICIO Nº páginas 2 Tablas OPTTIVIDD: EL LUMNO DEBERÁ ESCOGER UN DE LS DOS OPCIONES Y DESRROLLR LS PREGUNTS

Más detalles

Análisis de Datos. Práctica de métodos predicción de en WEKA

Análisis de Datos. Práctica de métodos predicción de en WEKA SOLUCION 1. Características de los datos y filtros Una vez cargados los datos, aparece un cuadro resumen, Current relation, con el nombre de la relación que se indica en el fichero (en la línea @relation

Más detalles

Media vs mediana vs moda Cual medida de tendencia central es mas adecuada? MEDIA conveniencias:

Media vs mediana vs moda Cual medida de tendencia central es mas adecuada? MEDIA conveniencias: Iniciar con las interpretaciones de las medidas MEDIA VS MEDIANA VS MODA CUAL ES LA MEDIDA ADECUADA TAREA MEDIA PONDERADA Actividad de Medidas de Localización Problema 1. El problema de las tasas de delito.

Más detalles

REGRESION simple. Correlación Lineal:

REGRESION simple. Correlación Lineal: REGRESION simple Correlación Lineal: Dadas dos variable numéricas continuas X e Y, decimos que están correlacionadas si entre ambas variables hay cierta relación, de modo que puede predecirse (aproximadamente)

Más detalles

Evolución del Crédito y el Consumo en Uruguay

Evolución del Crédito y el Consumo en Uruguay Gerencia Asuntos Institucionales Evolución del Crédito y el Consumo en Uruguay Relación Crédito Consumo: 1. El año 2010 se ha caracterizado por un importante aumento del Consumo Privado según los datos

Más detalles

Ejercicio de estadística para 3º de la ESO

Ejercicio de estadística para 3º de la ESO Ejercicio de estadística para 3º de la ESO Unibelia La estadística es una disciplina técnica que se apoya en las matemáticas y que tiene como objetivo la interpretación de la realidad de una población

Más detalles

Este método posibilita la traducción de pedidos reales y proyectados en órdenes de producción específicas. Unidad VII. PLAN MAESTRO DE PRODUCCION

Este método posibilita la traducción de pedidos reales y proyectados en órdenes de producción específicas. Unidad VII. PLAN MAESTRO DE PRODUCCION Unidad VII. PLAN MAESTRO DE PRODUCCION 7.1. Plan maestro de producción Para el desarrollo del programa maestro de producción, se requiere tener tanto el pronóstico de ventas como un registro de los pedidos

Más detalles

TABLA DE DECISION. Consideremos la siguiente tabla, expresada en forma genérica, como ejemplo y establezcamos la manera en que debe leerse.

TABLA DE DECISION. Consideremos la siguiente tabla, expresada en forma genérica, como ejemplo y establezcamos la manera en que debe leerse. TABLA DE DECISION La tabla de decisión es una herramienta que sintetiza procesos en los cuales se dan un conjunto de condiciones y un conjunto de acciones a tomar según el valor que toman las condiciones.

Más detalles

CAPÍTULO 5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

CAPÍTULO 5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES CAPÍTULO 5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 5.1 Conclusiones Por medio de este análisis comparativo de estrategias de marketing se pudo observar que la rentabilidad de una compañía es, en parte, el reflejo

Más detalles

UNIDAD 4: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

UNIDAD 4: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL UNIDAD 4: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Objetivo terminal: Calcular e interpretar medidas de tendencia central para un conjunto de datos estadísticos. Objetivos específicos: 1. Mencionar las características

Más detalles

CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN

CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN 1 1. Impacto del Staffing Guide en la Nómina. Desde hace ya varios años, las organizaciones han tratado de encontrar dentro de ellas ciertas diferencias que las hagan distintas

Más detalles

5. EVOLUCIÓN DE LA POBLACIÓN ACTIVA ARAGONESA EN LA ÚLTIMA CRISIS (2008-2012) 1. Introducción

5. EVOLUCIÓN DE LA POBLACIÓN ACTIVA ARAGONESA EN LA ÚLTIMA CRISIS (2008-2012) 1. Introducción 5. EVOLUCIÓN DE LA POBLACIÓN ACTIVA ARAGONESA EN LA ÚLTIMA CRISIS (2008-2012) 1. Introducción La población activa aragonesa se ha reducido desde el máximo histórico alcanzado en 2008 Durante el último

Más detalles

Interés Simple y Compuesto

Interés Simple y Compuesto Interés Simple y Compuesto Las finanzas matemáticas son la rama de la matemática que se aplica al análisis financiero. El tema tiene una relación cercana con la disciplina de la economía financiera, que

Más detalles

Funciones más usuales 1

Funciones más usuales 1 Funciones más usuales 1 1. La función constante Funciones más usuales La función constante Consideremos la función más sencilla, por ejemplo. La imagen de cualquier número es siempre 2. Si hacemos una

Más detalles

Control Estadístico de Procesos

Control Estadístico de Procesos Control Estadístico de Procesos Gráficos de Control Los gráficos de control o cartas de control son una importante herramienta utilizada en control de calidad de procesos. Básicamente, una Carta de Control

Más detalles

ANÁLISIS ECONÓMICO DE INVERSIONES.

ANÁLISIS ECONÓMICO DE INVERSIONES. ANÁLISIS ECONÓMICO DE INVERSIONES. José Ignacio González Soriano Agosto 2013 INDICE 1. FORMULAS FINANCIERAS.... 2 1.1.- VALOR ACTUAL NETO.... 3 1.1.1.- DEFINICIÓN... 3 1.1.2.- CASO GENERAL... 3 1.1.3.-

Más detalles

TEMA 4: Variables binarias

TEMA 4: Variables binarias TEMA 4: Variables binarias Econometría I M. Angeles Carnero Departamento de Fundamentos del Análisis Económico Curso 2011-12 Econometría I (UA) Tema 4: Variables binarias Curso 2011-12 1 / 51 Variables

Más detalles

ANÁLISIS DE VARIANZA EMPLEANDO EXCEL y WINSTATS

ANÁLISIS DE VARIANZA EMPLEANDO EXCEL y WINSTATS ANÁLISIS DE VARIANZA EMPLEANDO EXCEL y WINSTATS 1) INTRODUCCIÓN El análisis de varianza es una técnica que se puede utilizar para decidir si las medias de dos o más poblaciones son iguales. La prueba se

Más detalles

Cifras significativas e incertidumbre en las mediciones

Cifras significativas e incertidumbre en las mediciones Unidades de medición Cifras significativas e incertidumbre en las mediciones Todas las mediciones constan de una unidad que nos indica lo que fue medido y un número que indica cuántas de esas unidades

Más detalles

App para realizar consultas al Sistema de Información Estadística de Castilla y León

App para realizar consultas al Sistema de Información Estadística de Castilla y León App para realizar consultas al Sistema de Información Estadística de Castilla y León Jesús M. Rodríguez Rodríguez rodrodje@jcyl.es Dirección General de Presupuestos y Estadística Consejería de Hacienda

Más detalles

Tema 4. La producción

Tema 4. La producción Tema 4 La producción Epígrafes La tecnología de la producción La producción con un factor variable (trabajo) Las isocuantas La producción con dos factores variables Los rendimientos a escala Cap. 6 P-R

Más detalles

Administración General I

Administración General I Administración General I El éxito no tiene secretos. Es el resultado de la preparación, el trabajo arduo y el aprendizaje desde los errores. C. Powell La planificación requiere definir los objetivos o

Más detalles

6 La dimensión ambiental del PEIT en su nivel estratégico

6 La dimensión ambiental del PEIT en su nivel estratégico 6 La dimensión ambiental del PEIT en su nivel estratégico Entonces, lo que la escala implica en el caso del nivel estratégico del PEIT es básicamente que la información procesada tiene un nivel de detalle

Más detalles

Control interno y control de gestión

Control interno y control de gestión Unidad 2 Control interno y control de gestión 2.1. Estudio y evaluación del sistema de control interno 2.1.1. Definiciones y conceptos básicos En su significado más amplio, control interno comprende la

Más detalles

Validation. Validación Psicométrica. Validation. Central Test. Central Test. Centraltest CENTRAL. L art de l évaluation. El arte de la evaluación

Validation. Validación Psicométrica. Validation. Central Test. Central Test. Centraltest CENTRAL. L art de l évaluation. El arte de la evaluación Validation Validación Psicométrica L art de l évaluation Validation Central Test Central Test Centraltest L art de l évaluation CENTRAL test.com El arte de la evaluación www.centraltest.com Propiedades

Más detalles

Cómo utilizar los warrants?: Principales Estrategias

Cómo utilizar los warrants?: Principales Estrategias Cómo utilizar los warrants?: Principales Estrategias El Warrant frente a la acción: el apalancamiento La principal diferencia entre la inversión en warrants y la inversión directa en acciones radica en

Más detalles

ESTUDIO DE SEGURIDAD DEL SECTOR COMERCIAL

ESTUDIO DE SEGURIDAD DEL SECTOR COMERCIAL C CÁMARA DE COMERCIO DE COSTA RICA ESTUDIO DE SEGURIDAD DEL SECTOR COMERCIAL MEDICIÓN ANUAL 2012 ESTUDIO DE SEGURIDAD DEL SECTOR COMERCIAL MEDICION ANUAL DEL 2012 LOS COSTOS DE LA INSEGURIDAD DEL SECTOR

Más detalles

Metodología. del ajuste estacional. Tablero de Indicadores Económicos

Metodología. del ajuste estacional. Tablero de Indicadores Económicos Metodología del ajuste estacional Tablero de Indicadores Económicos Metodología del ajuste estacional Componentes de una serie de tiempo Las series de tiempo están constituidas por varios componentes que,

Más detalles

MODELO DE RESPUESTAS

MODELO DE RESPUESTAS 1/6 MODELO DE RESPUESTAS ASIGNATURA: CONTROL DE PRODUCCIÓN CÓDIGO: 203 MOMENTO: Segunda Integral VERSIÓN: 1 FECHA DE APLICACIÓN: 15/11/2008 Prof. Responsable: Ing. Ana María Alvarez Coordinador: Ing. Anel

Más detalles

LA TIR, UNA HERRAMIENTA DE CUIDADO MBA. Fernando Javier Moreno Brieva

LA TIR, UNA HERRAMIENTA DE CUIDADO MBA. Fernando Javier Moreno Brieva LA TIR, UNA HERRAMIENTA DE CUIDADO Resumen El presente estudio tiene como principal objetivo demostrar, que la TIR no es una herramienta, que por sí sola, pueda determinar la conveniencia de realizar o

Más detalles

2) Se ha considerado únicamente la mano de obra, teniéndose en cuenta las horas utilizadas en cada actividad por unidad de página.

2) Se ha considerado únicamente la mano de obra, teniéndose en cuenta las horas utilizadas en cada actividad por unidad de página. APLICACIÓN AL PROCESO PRODUCTIVO DE LA EMPRESA "F. G. / DISEÑO GRÁFICO". AÑO 2004 Rescala, Carmen Según lo explicado en el Informe del presente trabajo, la variación en la producción de páginas web de

Más detalles

Circuito RL, Respuesta a la frecuencia.

Circuito RL, Respuesta a la frecuencia. Circuito RL, Respuesta a la frecuencia. A.M. Velasco (133384) J.P. Soler (133380) O.A. Botina (133268) Departamento de física, facultad de ciencias, Universidad Nacional de Colombia Resumen. Se estudia

Más detalles

EL ESTADO DE ORIGEN Y APLICACION DE FONDOS

EL ESTADO DE ORIGEN Y APLICACION DE FONDOS El estado de origen y aplicación de fondos EL ESTADO DE ORIGEN Y APLICACION DE FONDOS 1.- Introducción.- Como se indicó al tratar la cuenta de resultados, la misma es la expresión contable del movimiento

Más detalles

Una serie temporal o cronológica es en una sucesión de valores que adopta una variable (Y):

Una serie temporal o cronológica es en una sucesión de valores que adopta una variable (Y): INTRODUCCIÓN Nos vamos a ocupar ahora de estudiar un fenómeno desde la perspectiva temporal, observando su evolución a través del tiempo, lo que se denomina investigación diacrónica o longitudinal, en

Más detalles