TALLER PRONÓSTICOS Estos ejercicios deben entregarse en hoja examen resueltos a mano, solamente vamos a utilizar la regresión lineal vista en clase para pronosticar. (Pueden trabajarse en Excel para evitar procedimientos dispendiosos pero todo debe transcribirse a mano) NOTA: todos los ejercicios deben graficarse y analizarse, del mismo modo a todos los ejercicios debe calcularse el coeficiente de correlación. 1. La gerente del departamento de plomería de una reconocida tienda de suministros para la construcción, cada mes debe colocar una orden de accesorios de plomería para baños. Si ordena más de lo que vende, los excedentes representan dinero para la empresa que no puede usar en otra parte. Si ordena muy pocos, las ventas se pierden a favor de los competidores. DATO N° MES DEL PERMISO 1 N° PERMISOS N° ACCESORIOS ene-09 22 72 2 feb-09 16 44 3 mar-09 24 80 4 abr-09 95 191 5 may-09 84 187 6 jun-09 13 57 7 jul-09 114 238 8 ago-09 147 283 9 sep-09 96 204 10 oct-09 59 144 11 nov-09 35 102 12 dic-09 41 109 13 ene-10 28 63 14 feb-10 21 50 15 mar-10 18 67 16 abr-10 46 109 17 may-10 145 304 18 jun-10 122 239 19 jul-10 108 223 20 ago-10 85 173 21 sep-10 107 211 22 oct-10 53 104 23 nov-10 17 59 24 dic-10 12 24 La gerente del departamento de plomería, ha estado pensando cómo podría anticipar la demanda de accesorios. Para lo que se sugiere aplicar los modelos: a. Regresión lineal, con su respectiva gráfica, interpretación y pronósticos para los meses de enero a junio de 2011. b. La columna “permisos” hace referencia al número de órdenes de producción emitidas para generar el despacho del “número de accesorios”. Con esta información ya puede establecerse cual es la variable dependiente y cual es la variable independiente. Por ende las dos primeras columnas no contienen información relevante o necesaria. 2. Los datos que se encuentran en la siguiente tabla indican que la norma de visibilidad se ha establecido en 100, las lecturas por debajo de 100 indican que la contaminación del aire ha reducido la visibilidad, y las lecturas por encima de 100 indican que el aire está más limpio. Use la regresión lineal para determinar el pronóstico de visibilidad para el 31 de agosto del los dos años. ¿Cuál de los métodos cree usted que produjo el mejor pronóstico? La variable dependiente Y corresponde al pronóstico de visibilidad mensual y la variable independiente X representa la fecha, para Jul 22 X=1 para jul 23 X=2 y sucesivamente. a. b. Fecha Año 1 Jul 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Ago 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Año 2 125 100 40 100 185 85 95 200 125 90 85 135 175 200 105 205 90 45 100 120 85 125 165 60 65 110 210 110 170 125 85 45 95 85 160 105 100 95 50 130 120 125 160 165 205 165 125 85 105 160 125 130 205 200 110 100 200 160 100 55 130 75 30 100 85 150 220 160 165 135 80 100 200 100 110 50 135 70 30 31 3. 60 105 La demanda de cambios de aceite registrada en un reconocido taller de mecánica automotriz ha sido la siguiente: MES Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago a. b. 4. N° CAMBIOS ACEITE 41 46 57 52 59 51 60 62 Regresión lineal, con su respectiva gráfica, interpretación y pronósticos para los meses de septiembre a diciembre. La variable dependiente Y corresponde a la demanda mensual y la variable independiente X representa el mes, para enero X=1 para febrero X=2 y sucesivamente. Una empresa manufacturera ha desarrollado una prueba de aptitudes cuyas calificaciones pueden utilizarse para elaborar pronósticos de cuáles serán los factores de clasificación productiva de los trabajadores los datos de las calificaciones obtenidas en las pruebas por varios trabajadores y sus clasificaciones de producción observadas después aparecen en la siguiente tabla: a. b. Aplicar regresión lineal formulado la función de regresión Calcular el coeficiente de correlación c. 5. 6. Si la calificación de un trabajador en la prueba fue de 80, ¿cuál pronosticaría usted que sería la clasificación de producción de ese trabajador? Uno de los problemas más desafiantes que se enfrentan en el área de control de la contaminación del agua lo representa la industria de la peletería los desechos de ésta tienen una complejidad química. Se caracterizan por valores elevados de demanda de oxígeno bioquímico, sólidos volátiles y otras medidas de contaminación. A continuación se relcionan 33 muestras de desechos tratados químicamente. a. Aplicar regresión lineal formulado la función de regresión b. Calcular el coeficiente de correlación Suponga que se desea medir la intensidad de asociación del precio en UM de un paquete de 6 envases de un refresco de cola y el precio de un empaque de 100 pastillas de un analgésico de cierta marca en supermercados de una muestra de nueve diferentes ciudades en distintos países, los resultados se muestran a continuación: a. b. Aplicar regresión lineal formulado la función de regresión Calcular el coeficiente de correlación