silabo 2014-i métodos de predicción

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UNIVERSIDAD NACIONAL PEDRO RUIZ GALLO
FACULTAD DE INGENIERÍA CIVIL DE SISTEMAS Y DE ARQUITECTURA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
SYLLABUS DE LA ASIGNATURA
MÉTODOS DE PREDICCIÓN
I. DATOS INFORMATIVOS
1. CODIGO DE ASIGNATURA
2. PREREQUISITO
3. SEMESTRE
4. CICLO DE ESTUDIOS
5. NUMERO DE CREDITOS
6. CARGA HORARIA
7. DURACION
8. DOCENTE
:
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:
:
:
:
:
:
IS505
Diseño de experimentos
2014-I
NOVENO
03
HT: 02 HP: 02
17 SEMANAS
Ing. María de los Ángeles Guzmán Valle
guzmanvallemary@gmail.com
II. SUMILLA DE LA ASIGNATURA
Es una asignatura de naturaleza teórico-práctico. Presenta los diferentes modelos de predicción así
como los supuestos que los sustentan, las estimaciones de los parámetros y las pruebas de hipótesis
inherentes a cada uno de los modelos.
III. DESCRIPCION DEL CURSO.
Es una asignatura de naturaleza teórico-práctico. Presenta los diferentes modelos de predicción así
como los supuestos que los sustentan, las estimaciones de los parámetros y las pruebas de hipótesis
inherentes a cada uno de los modelos.
IV. OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA
Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de:
1. Identificar, analizar y formular modelos de pronósticos para series de tiempo y regresión que
permita tomar decisiones.
V. PROGRAMACION ACADEMICA
PRIMERA UNIDAD: ASPECTOS GENERALES EN EL PROCESO DE PREDICCIÓN
Duración: 03 semanas.
Objetivos Específicos:
1. Conocer los métodos de recopilación de datos.
2. Seleccionar una técnica de pronóstico.
SEMANA
CONTENIDO
01
Introducción al curso.
 Introducción al curso, presentación del silabo.
Tema 1. Introducción a los pronósticos
 Actividad histórica de los pronósticos. Predicción y Toma de Decisiones.
Características de una Predicción. Tipos de Pronósticos.
02
Tema 2. Fuentes de datos
 Principales Fuentes de datos. Tipos de Datos. Herramientas Informáticas.
Tratamiento de Datos
Tema 3. Revisión de Conceptos Estadísticos Básicos
 Medidas de tendencia central y de dispersión. Análisis de correlación. Diagramas
de dispersión. Coeficiente de correlación
 Evaluación de la normalidad
1
03
Tema 4. Exploración de los patrones de datos y selección de la técnica de
pronóstico
 Exploración de patrones de datos mediante análisis de auto correlación.
Selección de una técnica de pronóstico:
 Técnicas de pronóstico para datos estacionarios
 Técnicas de pronóstico para datos con una tendencia
 Técnicas de pronóstico para datos con estacionalidad
 Técnicas de pronóstico para series cíclicas
 Medición del error de un pronóstico.
 Determinación de la idoneidad de una técnica de pronóstico
SEGUNDA UNIDAD: TÉCNICAS ELEMENTALES DE PREDICCIÓN
Duración: 6 semanas.
Objetivos Específicos:
1. Descomponer una serie de tiempo en sus componentes.
2. Evaluar los distintos modelos de pronóstico.
3. Realizar predicciones empleando el modelo de series de tiempo más adecuado.
SEMANA
04
05
06 - 07
08
09 - 10
CONTENIDO
Tema 5. Promedios móviles y métodos de atenuación.
 Modelos no formales
 Métodos de pronósticos basados en promedios: Promedios simples. Promedios
móviles. Promedios móvil ponderado. Promedios móvil doble.
Evaluación de la idoneidad de la técnica de pronóstico
 Métodos de atenuación exponencial
 Suavización exponencial simple
 Suavización exponencial de Holt
 Suavización exponencial de Winter
Evaluación de la idoneidad de la técnica de pronóstico
Tema 6. Descomposición de series de tiempo
 Descomposición. Tendencia no lineal. Variación cíclica. Variación estacional.
Tendencia estacional. Datos ajustados en forma estacional. Variaciones de corto
plazo cíclica e irregular. Pronóstico estacional.
Examen Parcial
Tema 7. Análisis de Regresión
Modelo bivariado de regresión (Mínimos cuadrados). Línea de regresión. Error
estándar de la estimación. Predicción de Y. Descomposición de la varianza.
Coeficiente de determinación. Residuos Prueba de hipótesis. Análisis de residuales.
2
11
12 - 13
14 y 15
16
17
Tema 8.Regresión Múltiple
 Actividades Variables de predicción. Matriz de correlación. Modelo de
regresión múltiple. Coeficientes de regresión. Inferencia estadística en la
regresión múltiple. Variables ficticias. Multicolinealidad. Selección de la
ecuación de regresión. Diagnósticos de regresión y análisis residual.
Regresión para pronosticar datos estacionales.
Tema 9. La Metodología BOX-JENKINS (ARIMA)
 Técnica de Box-Jenkins. Auto correlaciones parciales. Modelo autorregresivo.
Modelos de promedio móvil. Modelos autorregresivos de promedio móvil.
Aplicación de la metodología
 Etapa 1: Identificación del modelo
 Etapa 2: Estimación del modelo
 Etapa 3: Evaluación del modelo
 Etapa 4: Pronóstico con el modelo
Exposición de trabajos finales
Examen Final
Examen Sustitutorio
VI. POLÍTICAS DEL CURSO
Los alumnos inscritos al curso, deberán cumplir con las políticas y el reglamento de la Universidad
Nacional Pedro Ruiz Gallo. Además, deberán cumplir con las siguientes políticas.
 Horario de clase: No se permitirá el acceso al aula a aquellos alumnos que lleguen después de los
primeros quince minutos dentro del horario de clase.
 Tareas: Las tareas y trabajos se entregarán en las fechas indicadas; no se aceptarán entregas
tardías. Los equipos deberán asegurarse que en los trabajos entregados consignen los nombres de
todos los integrantes. No se considerará a ningún alumno cuyo nombre no sea registrado en el
trabajo y/o actividad.
 Participación en clase: Para facilitar el aprendizaje de los alumnos, en el desarrollo de los temas, el
docente indicará cuáles serán las actividades individuales o grupales a realizarse en clase. Es
obligación del alumno realizar todas las actividades encargadas en las sesiones consignadas.
 Exámenes Parcial y final: Los exámenes parciales serán aplicados en las fechas establecidas en el
cronograma académico de la UNPRG. El alumno que no se presente en dicha fecha deberá tener
una razón justa y válida para solicitar por el regular la evaluación respectiva.
VII. METODOLOGÍA DE TRABAJO
Se empleará básicamente las siguientes estrategias:
1. Énfasis en el desarrollo de habilidades dirigidas hacia un aprendizaje teórico-práctico con
capacidad de síntesis.
2. Se promoverá la participación activa de los estudiantes.
3. En la fase de ejecución, se realizará la exposición de los aspectos teóricos por el profesor y se
profundizará con la realización de dinámicas grupales por parte de los alumnos.
4. En las sesiones prácticas se realizarán los trabajos en base al uso de herramientas informáticas
y al dialogo-exposición para la sistematización de la información.
5. En la fase final, se obtendrán conclusiones sobre cada uno de los temas tratados.
VIII. SISTEMA DE EVALUACIÓN
REQUISITOS DE APROBACIÓN
a. Aprobará el curso el alumno que alcance Nota Promocional (NP) mayor o igual a 10.5.
b. El alumno que no asista a un 30% del total de clases programadas se considerará no apto para ser
promocionado.
3
c. El alumno que demuestre falta de probidad en la rendición de alguna evaluación será
automáticamente calificado con nota CERO (00), la cual por ninguna razón será modificada o
reemplazada.
d. Solo tendrán derecho a rendir el examen sustitutorio, aquellos alumnos cuyo promedio sea mayor o
igual que 07.00, el cual reemplazará a la nota del Examen Parcial o Final.
e. El trabajo de aplicación deberá tener al menos 3 presentaciones de avances en las fechas indicadas
en el silabo y coordinadas con la docente.
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
La calificación será continua:
Tipos
:
de proceso y sumativa.
Criterios
:
en función a los objetivos
Procedimientos:
Evaluación continua (participación en clase, en los talleres y Trabajos) y exámenes
(parcial y final)
PF = 0.20*EC + 0.25*EP + 0.25*TF + 0.25*EF + 0.05*ACT
Código
VIII.
Descripción
Evaluación
EC
Evaluación continua
A lo largo de todo el curso, incluye
intervenciones orales, taller de
ejercicios, prácticas dirigidas.
EP
Examen Parcial
Semana 08
A lo largo de todo el curso, incluye
asistencia y puntualidad a clases,
responsabilidad en la entrega de
trabajos y participación voluntaria.
Caso de presentación y exposición
grupal.
ACT
Evaluación Actitudinal
TF
Trabajo Final
EF
Examen Final
Semana 16
ES
Examen Sustitutorio
Semana 17
PF
Promedio Final
FUENTES BIBLIOGRÁFICAS
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
8.1 Pronósticos en los negocios, JOHN E. HANKE.
Prentice Hall Hispanoamérica S.A. 2006. México.
8.2 Pronósticos en los negocios, J. HOLTON WILSON, BARRY KEATING.
Quinta Edición Mc Graw Hill. 2007. México.
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
8.3 Métodos Cuantitativos para los negocios. ANDERSON, SWEENEY, WILLIAMS
Thompson 9na Edición 2004
8.4 ANALISIS CUANTITATIVO PARA LOS NEGOCIOS. Bonini, Hausman, Bierman. Novena Edición.
McGraw Hill, Santa Fé de Bogotá, Colombia, 2000.
4
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