Título : |
Modelo univariante para pronosticar la cantidad de ventas mensuales de bolsas de cemento Rumi producidos en la planta Cemento Sur del Distrito de Caracoto, periodo 2005 - 2018 |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Roger Jhón Calla Coaquira, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2019 |
Número de páginas: |
79 páginas |
Il.: |
ilustraciones, tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Material de acompañamiento: |
1 CD-ROM |
Nota general: |
Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
La presente tesis se planteó para la Planta Cemento Sur, empresa dedicada a la producción y ventas de bolsas de cemento, con el fin de realizar sus futuras proyecciones de ventas de bolsas de Cemento que es de suma importancia para la empresa conocer la cantidad de ventas de bolsas de cemento para el futuro, Motivo por el cual se planteó el objetivo Determinar el Modelo Univariante para pronosticar la cantidad de ventas Mensuales de bolsas de Cemento Rumi producidos en la planta Cemento Sur del distrito de Caracoto, Periodo 2005 – 2019. Los datos fueron recopilados de los registros existentes en el Instituto Nacional de Estadística e Informática INEI por un periodo desde 2005 _2016. La metodología que se siguió fue de Box-Jenkins, que presenta una tendencia muy irregular mostrando periodos estacionales. Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. La estimación se realizó con el paquete estadístico Rv 3,12, para validar el modelo, se hizo el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey-fuller. Finalmente se encontró el mejor modelo multiplicativo ARIMA (0, 2,1) (0, 1,1) cuyos parámetros son:
Y ̂_t=2Y_(t-1)-Y_(t-2)+Y_(t-12)-Y_(t-13)-0.88416ε ̂_(t-1)-0.91831ε ̂_(t-12)+0.811932969ε ̂_(t-13)
En conclusión, se realizó las predicciones para los siguientes años 2017 y 2018 con un nivel de confianza del 95%. |
En línea: |
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/13177 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=111490 |
Modelo univariante para pronosticar la cantidad de ventas mensuales de bolsas de cemento Rumi producidos en la planta Cemento Sur del Distrito de Caracoto, periodo 2005 - 2018 [texto impreso] / Roger Jhón Calla Coaquira, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2019 . - 79 páginas : ilustraciones, tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM. Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
La presente tesis se planteó para la Planta Cemento Sur, empresa dedicada a la producción y ventas de bolsas de cemento, con el fin de realizar sus futuras proyecciones de ventas de bolsas de Cemento que es de suma importancia para la empresa conocer la cantidad de ventas de bolsas de cemento para el futuro, Motivo por el cual se planteó el objetivo Determinar el Modelo Univariante para pronosticar la cantidad de ventas Mensuales de bolsas de Cemento Rumi producidos en la planta Cemento Sur del distrito de Caracoto, Periodo 2005 – 2019. Los datos fueron recopilados de los registros existentes en el Instituto Nacional de Estadística e Informática INEI por un periodo desde 2005 _2016. La metodología que se siguió fue de Box-Jenkins, que presenta una tendencia muy irregular mostrando periodos estacionales. Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. La estimación se realizó con el paquete estadístico Rv 3,12, para validar el modelo, se hizo el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey-fuller. Finalmente se encontró el mejor modelo multiplicativo ARIMA (0, 2,1) (0, 1,1) cuyos parámetros son:
Y ̂_t=2Y_(t-1)-Y_(t-2)+Y_(t-12)-Y_(t-13)-0.88416ε ̂_(t-1)-0.91831ε ̂_(t-12)+0.811932969ε ̂_(t-13)
En conclusión, se realizó las predicciones para los siguientes años 2017 y 2018 con un nivel de confianza del 95%. |
En línea: |
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/13177 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=111490 |
Modelo univariante para pronosticar la cantidad de ventas mensuales de bolsas de cemento Rumi producidos en la planta Cemento Sur del Distrito de Caracoto, periodo 2005 - 2018
La presente tesis se planteó para la Planta Cemento Sur, empresa dedicada a la producción y ventas de bolsas de cemento, con el fin de realizar sus futuras proyecciones de ventas de bolsas de Cemento que es de suma importancia para la empresa conocer la cantidad de ventas de bolsas de cemento para el futuro, Motivo por el cual se planteó el objetivo Determinar el Modelo Univariante para pronosticar la cantidad de ventas Mensuales de bolsas de Cemento Rumi producidos en la planta Cemento Sur del distrito de Caracoto, Periodo 2005 – 2019. Los datos fueron recopilados de los registros existentes en el Instituto Nacional de Estadística e Informática INEI por un periodo desde 2005 _2016. La metodología que se siguió fue de Box-Jenkins, que presenta una tendencia muy irregular mostrando periodos estacionales. Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. La estimación se realizó con el paquete estadístico Rv 3,12, para validar el modelo, se hizo el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey-fuller. Finalmente se encontró el mejor modelo multiplicativo ARIMA (0, 2,1) (0, 1,1) cuyos parámetros son:
Y ̂_t=2Y_(t-1)-Y_(t-2)+Y_(t-12)-Y_(t-13)-0.88416ε ̂_(t-1)-0.91831ε ̂_(t-12)+0.811932969ε ̂_(t-13)
En conclusión, se realizó las predicciones para los siguientes años 2017 y 2018 con un nivel de confianza del 95%.
Calla Coaquira, Roger Jhón -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2019
Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
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