Presentacion metodo simple y doble
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Suavizante Exponencial Simple y Doble
Leidy Lorena SierraJair Herrera
José ÁvilaJuan Pablo Castrillón
Julio Cesar Cortes HurtadoAlexander Botero Guevara
Suavización Exponencial Simple
Suavización Exponencial Simple
Evolución del método de promedio móvil
ponderado.
Se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección
Ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del
pasado
Mediante una corrección que se ve
afectada por un coeficiente de suavización.
Precisa de tres tipos de datos
Pronóstico del último período.
Demanda del último período.
Coeficiente de suavización.
Métodos alternativos
Pronósticos no
confiables
Nuevos métodos alternativos
Tendencia lineal,
considerable.
Método Brown
Necesitan de un factor inicial
(inicialización P1)
Método holt
- Mínimos cuadrados - Retro-
predicción
- Arbitraria
Alternativas para
valor inicial P1
Generalidades
Busca ajustar los pronósticos en
dirección opuesta a las desviaciones del
pasado
Mediante corrección Se ve afectado por un coeficiente de
suavización
Fórmulas
EjemploEn Enero, un vendedor de vehículos estimó unas ventas de 142 automóviles para el mes siguiente. En febrero las ventas reales fueron de 153 automóviles. Utilizando una constante de suavización exponencial de 0.20 presupueste las ventas del mes de marzo.
Podemos así determinar que el pronóstico de ventas para el periodo 3 correspondiente a Marzo es equivalente a 144 automóviles.
Suavización Exponencial Doble: Método de Holt
Suavización ExponencialDoble
Valores que se espera que tome la serie de tiempo
en el futuro cercano
Charles Holt(1957)
Modelo de tendencias lineales Valor estimado
Evolucionan en una serie de tiempo
Generar pronósticos
Se aplica a la serie atenuada obtenida
mediante la primera atenuación
¿Cuando utilizar el método doble?
Para patrones con tendencia al menos local
y con un patrón estacional constante
Objetivo eliminar
irregularidades previas, con
enfoques recientes
Utilidad
- Evitar un pronostico con una reacción retrasada al crecimiento.
- Actualiza y genera confiabilidad a la estimación o tendencia pronosticada.
Formulas…
Ejemplo
Desarrolle un pronóstico para las ventas de papel de computadora para los meses 26. Si la demanda del mes 25 es 259, actualice los parámetros y proporcione los pronósticos para el mes 26.
Procedimiento1. Dividir datos en dos grupos iguales y calcular promedio de cada uno. El resultado se centra en el punto medio del intervalo. 2. Obtener diferencia entre
los dos promedios (Cambio en la demanda respecto a la media de cada conjunto de datos.
3. Obtener estimación de la ordenada,
= (Promedio Global + estimación de la pendiente por periodo )* Numero de periodos a partir del punto medio del periodo actual
Datos de las ventas de papel de computadora en Cajas
Mes Ventas Mes Ventas Mes Ventas1 116 9 163 17 2102 133 10 163 18 2073 139 11 164 19 2254 157 12 191 20 2235 154 13 201 21 2576 159 14 219 22 2327 162 15 207 23 2408 172 16 205 24 241
Primero se calculan los promedios de los meses 1 a 12 y 13 a 24. Estos se muestran en la siguiente tabla:
Mes1 2
1116 201
2133 219
3139 207
4157 205
5154 210
6159 207
7162 225
8172 223
9163 257
10163 232
11164 240
12191 241
Promedio156,083333 222,25
Promedio Global
189,1666667
Incremento en las ventas para el periodo de 12 meses es:
222.25-156.08=66.17
Incremento Promedio:
66.17/12=5.51
Estimación de la pendiente en tiempo 24 será:
B24=5.51
Estimación Ordenada:
Promedio de todos los datos= 189.16
Este Promedio será centrado en el mes 12,5 (Concepto de mediana en intervalos). Para moverlo a tiempo actual se suma el ajuste por tendencia de 5,51 cajas por mes multiplicado por (24-12,5)
Estimación de la ordenada para periodo 24:
S24=189.16+5.51(24-12.5)=252.52
Pronóstico Periodo 25:
F25=S24 + 1 * B24= 252.52 + (1 *5.51)=258