Modelo de series de tiempo para la evolución del parque automotor

Determina modelo de ajuste a evolución del parque automotor: Servicio urbano de pasajeros en la ciudad de Puno. Modelo de series de tiempo y Regresión, Modelo Logarítmico, exponencial, Lineal y Logística; hallar el mejor modelo de series de tiempo con los modelos Box-jenkins como AR(p), MA(q) y ARMA(p,q). Municipalidad provincial de Puno. Oficina de división de transportes, procesándose los datos en los programas Estadísticos de cómputo. STATISTICA MINITAB, SPSS y EXCEL. Conclusiones: Observando la gráfica de los datos en una escala aritmética, relación parece ser lineal. Programa de cómputo y la Ecuación lineal , una correlación de 0.9767 el cual indica que se tiene una correlación excelente y a demás se tiene un coeficiente de determinación de 0.9540, el 95% de la variación de “Y. La suma de los errores al cuadrado del ajuste lineal es: 67108 (ver tabla 03) y la suma de los errores al cuadrado del ajuste del modelo Logístico es 53313 (ver tabla 04) menor, por lo que concluimos que el mejor modelo del Análisis de Datos de Regresión es el Modelo Logístico en comparación con los de mas modelos. Modelos box-jenkins correlograma sobre las auto correlaciones simples, el correlograma muestra que los datos son estacionarios (con tendencia). A continuación se calculan y exhiben los resultados que nos permita determinar el mejor modelo, ellos son la probabilidad y el error medio cuadrático. Para el modelo solo con término autoregresivo AR(1) la probabilidad es menor que alfa y su error medio cuadrático es menor en comparación con los demás modelos, de acuerdo a las conclusiones es el mejor.

Castillo Zapana, Javier Fernando - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2004
Para Optar Título Profesional de : Ingeniero Estadístico e Informático