DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
MATERIA: Administración de Operaciones I
TRABAJO: Manual del programa WinQSB (Forecasting and Lineal Regression)
ALUMNOS: Asael Serrato Miranda Eduardo Galinzoga Zamora Secundino Girón Lozano José Arturo Rangel Zepeda Luis Fernando Negrete Velázquez
MAESTRO: José Antonio Torres Torres
FECHA DE ENTREGA: Lunes 16 de marzo del 2010
INDICEPronósticos y regresión lineal…………………………………… 3 – Crear un nuevo problema – Tipos de problemas (Series de tiempo y regresión lineal) Ejemplo de una serie temporal…………………………………..5 Introducción de los datos Obtención de los pronósticos del ejemplo Métodos de resolución Suavización exponencial simple Interpretación de la tabla
Ejemplo de una regresión lineal……………………………………9 Introducción de losdatos Interpretación de la tabla Gráfica de la ecuación de regresión lineal Obtención de los pronósticos
PRONÓSTICOS Y REGRESIÓN LINEAL
Una vez instalado el programa WinQSB nos instalará 19 aplicaciones pero en la que nos enfocaremos en este manual será la llamada Forecasting and Lineal Regression. Después de haber dado click en Forecasting and Lineal Regression se nos abrirá una ventana comose puede apreciar en la siguiente imagen:
Procederemos a dar click en el menú File y posteriormente en la opción New problem, automáticamente se nos abrirá un cuadro en donde se van introducir las características de nuestro problema:
Para el problema tipo Pronóstico de Series de Tiempos (Time Series Forecasting): • Título del problema (Problem Title): Nombre que daremos a nuestro problema •Unidad de Tiempo (Time Unit): Se especifica la unidad de tiempo de la serie • Número de unidades de tiempo (Number of Time Units – Periods): son los datos disponibles.
Para el problema tipo regresión lineal (Linear Regression) aparece el siguiente cuadro.
• Título del problema (Problem Title): Nombre con el cual se identificará el problema. • Número de variables (Number of Factors -Variables): Cantidad de variables utilizadas en el modelo. • Número de observaciones (Number of Observations): Datos disponibles
EJEMPLO DE UNA SERIE TEMPORAL
Para un mejor entendimiento sobre como introducir los datos realizaremos el siguiente ejemplo: Supongamos que tenemos la siguiente tabla donde se especifica las ventas reales de una compañía de refrigeradores. AÑOS VENTAS 2005 5200 2006 63002007 4100 2008 5500 2009 4800 Pronosticar las ventas para los años 2010 y 2011 Introducir los datos
La unidad de tiempo está en años y el número de datos son 5
Procedemos a dar click en OK para introducir los datos sobre la venta de refrigeradores:
Si queremos agregar o eliminar algún dato, damos click en el menú Edit y luego en las opciones Agregar una observación (Add an Observation)y Eliminar una Observación (Delete an Observation) según sea el caso:
OBTENCIÓN DE LOS PRONOSTICOS DEL EJEMPLO Colocamos el cursor en el menú Resolver y analizar (Solve and Analyze) y elegimos la opción Perform Broadcasting
Después de dar click se nos abrirá una nueva ventana permitiéndonos ver los diferentes métodos de solución para nuestra serie de tiempo:
Éstos son los métodos quepodemos utilizar: • Promedio simple (Simple Average) • Promedio móvil (Moving Average) • Promedio móvil ponderado (Weighted Moving Average) • Promedio móvil con tendencia lineal (Moving Average with Linear Trend) • Suavizado exponencial simple (Single Exponential Smoothing) • Suavizado exponencial simple con tendencia lineal (Single Exponential Smoothing with Linear Trend) • Suavizado exponencialdoble (Double Exponential Smoothing) • Suavizado exponencial doble con tendencia lineal (Double Exponential Smoothing with Linear Trend) • Suavizado exponencial adaptado (Adaptive Exponential Smoothing) • Regresión lineal con tiempos (Linear Regression with Time) • Algoritmo suma Holt-Winters (Holt-Winters Additive Algorithm) • Algoritmo multiplicativo Holt-Winters (Holt-Winters Multiplicative…
