EJERCICIOS DEL 4.1 AL 4.10GRACE ALBANI CUARAN CH. COD 0829999GESTIN DE LA PRODUCCIN DE BIENES Y SERVICIOS.CALIFICACION 4,2EJERCICIO 4.1promedio movilsuma ponderaciones=1desvicion absolutasuavizacion exponencial3ponderaciones en equivalenciap. movildemanda real -pronsotico 31 agos=360semana delitros usadoscada periodoponderadopronosticada&=0.2semanalitros usadosp.movilp.ponderados.exponencialAug-313600.136Ft= Ft-1+&(At-1-Ft-1)Aug-31360Sep-073890.3117360Sep-07389360Sep-144100.6246366Sep-14410366Sep-213813860.1383995375Sep-21381386399375Sep-283683930.311040125376Sep-28368393401376Oct-053743860.622439512374Oct-05374386395374Oct-123743737374Oct-12374373374A.pronostique la demanda para la semana del 12 de octubre usando un promedio movil de 3 semanasB.utilice un promedio movil ponderado de 3 semanas con ponderaciones de 0.1, 0.3 y 0.6 usadndo 0.6 para la semana mas reciente. Pronostique la semana 12 de octubreC.calcule el pronostico para la semna del 12 de octubre usando suavizacion exponencial con un pronostico de 360 para el 31 de agosto y & = 0.2.EJERCICIO 4.2

promedio movilsuma de ponderaciones=1p. movilaodemandapromedio movilpromedio ponderadoaodemandade 3 semanasponderacin cada periodoequivalenciaponderado17170.10.729290.32.735350.63497.06.4497.00.10.96.45137.76.6115137.70.33.96.6689.07.8689.00.64.87.871210.09.671210.00.11.29.681311.09.981311.00.33.99.99911.09.99911.00.65.49.9101111.310.5101111.30.11.110.511711.010.411711.00.32.110.4129.08.6129.08.6A.graficar los datos anterioes observa alguna tendencia, ciclos o variaciones aleatorias?Segn lo que indica la grafica se observa que la demanda presenta variaciones aleatoriasB.comenzando en la 4 hasta el ao 12 , pronostique la demanda usando promedio mvil de 3 aos . Grafique su pronostico en la misma grafica de los datos anteriores.C.comenzando en el ao 4 y hasta el ao 12, pronostique la demnada usando promedio mvil de 3 aos con ponderaciones de 0.1, 0.3, 0.6 usando 0.6 para el ao mas reciente , grafique su pronostico en la misma grafica.D.al comparar cada pronostico contra los datos originales Cul parece proporcionar los mejores resultado?el que proporciona los mejores resultados es el promedio mvil ponderado.EJERCICIO 4.3promedio movil suma de ponderaciones=1suavizacizacion exponencialAODEMANDAPROMEDIO MOVILPROMEDIO PONDERADOSUAVIZACION EXPONENde 3 semanasponderacines en cadap. movil&= 0.4 y pronostico ao1= 60.417aodemandaperidoequivalenciaponderadoFt= Ft-1+&(At-1-Ft-1)296.4170.10.7357.4290.32.76.4497.06.46.5350.637.45137.76.67.5497.00.10.96.46.5689.07.89.75137.70.33.96.67.571210.09.69.0689.00.64.87.89.781311.09.910.271210.00.11.29.69.09911.09.911.381311.00.33.99.910.2101111.310.510.49911.00.65.49.911.311711.010.410.6101111.30.11.110.510.4129.08.69.211711.00.32.110.410.6129.08.69.2A.regrese al 4.2 regrese un pronostico desde al ao 2 al 2 usando suavizacion exponencial con &= 0.4 y un pronostico para el ao 1 = 6 grafique el nuevo pronostico Cul pronostico es mejor? el pronostico de suavizacion exponencial presenta los resultados mas apropiados. Aunque son muy similares al promedio movil ponderado.EJERCICICIO 4.4

SUAVIZACION EXPONENCIALMES DEMANDA&=0.2 y pronos=$42,000,000.00junio$40,000,000.00julio$45,000,000.00$41,600,000.00agosto$42,280,000.00A.Cul es el pronstico para julio?B.si el centro recibio 45 millones en julio, cual ser el pronostico para agosto?C. por que este metodo podra ser inapropiado para esta situacin.?.por que no hay un historial suficiente para realizar un pronostico ajustado a la realidad EJERCICIO 4.5PROMEDIO MOVILsuma ponderaciones =1promedio movil suavizacin exponencialAONUMERO DE MILLAS2(Dt-ft)poderaciones cada periodoresultadoponderado(Dt-Ft)pronstico ao 13000130000.41200&=0.5240000.6240030003340035001000.41360360020035004380037001000.6228037604034505370036001000.4148036406035756375037603638suma de desviaciones absoluta300300MAD=sumatoria de (Dt-Ft)/n15060A.pronostique el nmero de millas para el proximo ao (sexto) usando un promedio mvil de 2 aos.B.encuentre la MAD para el pronstico con promedio mvil de 2 aos (dato: tendr 3 aos de datos correspondientes).C.use un promedio mvil ponderado de 2 aos con ponderaciones de 0.4 y 0.6 para pronosticar el nmero de millas para el prximoao. (el peso de 0.6 es para el ao ms reciente). Que MAD resulta del uso de este mtodo de pronostico?D.Calcule un pronstico para el ao 6 usando suavizacin exponencial, un pronostico incial para el ao 1 de 3000 millas y &=0.5EJERCICIO 4.6suma de ponderaciones=1promedio movilsuavizacin exponencial proyeccion de tendencia y=a+bxmesproyeccion de tendencia.grafica ventas mensualesmetodo intuitivopromedio movilponderacion por mesequivalenciaponderado&=0,3 pronostico sep=18periodos = x y la demanda=yy=a+bxxMESVENTAS30.3XYxXYdonde:eneroy115.6enero200.1218120120b= xy-nx y=57.00.4febreroy216.4febrero210.12.1221442 x-nx143marzoy316.8marzo150.11.5315945abrily417.2abril1418.70.22.84141656a= y -bx =15.6mayoy517.6mayo1316.70.22.65132565y=20.8enerojunioy618.0junio1614.00.34.86163696julioy718.4julio1714.30.11.715.871749119agostoy818.8agosto1815.30.11.815.581864144septiembrey919.2septiembre2017.00.1215.292081180octubrey1019.6octubre2018.30.2415.7181020100200noviembrey1120.0noviembre2119.30.24.216.918.6n=1121121231dicieembrey1220.4diciembre2320.30.36.918.519.3121223144276enero y1320.8enero2321.320.620.4=782186501474febreroy1421.2valor absoluto6.518.254.2122.8marzoy1521.6A. grafique los datos de las ventas mensuales.x=x/nB.pronostique las ventas para enero usando cada uno de los metodos siguientes:y=y/n1)metodo intuitivo, 2) un promedio mvil de 3 meses, 3)un promedio mvil ponderado de 6 meses empleando 0,1.0,1.0,1.0,2.0,2.0,3.x=x/ncon las poonderaciones ms altas para los mese mas recientes; 4)suavizacin exponencial con &=0,3 y un pronostico para septiembre de 18. 5) una proyeccion de tendencia.x y=xy/nC.con los datos proporcionados. Qu mtodo le permitira elaborar el pronstico de ventas para el prximo mes de marzo)RTA// el metodo que mejor me permite realizar un pronostico de venta es una proyeccin de tendencia.EJERCICIO 4.7

suma de ponderaciones1.1promedio movilsuma ponde.promedio movil suma ponderapromdeio movil NUMERO REAL DE ponderacion en ponderado60ponderado1ponderadoSEMANAPACIENTEScada periodoequivalenciapond/periodequivalenciaponde/periodoequivalencia1650.16710.920850.4262620.2515.5159300.318.63700.2517.51510500.2144480.419.2104800.14.85630.16710.559.1201260420.425.263.46620.2515.558.815930620.318.662.6758.8956262.6El administrador de la clinica. Quiere que pronostique la demanda de pacientes para la semana 7 usando estos datos, usted debe usar un promedio movil poderado para encontrar este pronstico. Su metodo utiliza cuatro niveles de demanda real con ponderaciones de 0.33 en el periodo actual, de 0,25 hace un perido, de 0.25 hace dos peridos y de 0.167 hace tres periodosA.Cul es el valor de su pronstico.?B.si las ponderaciones fueran 20, 15, 15 y 10 respectivamente Cmo cambiaria el pronstico explique por qu?RTA/el resultado del pronostico es bajo puesto que la suma de ponderaciones es muy alto y esto hace que el promedio muestre una gran diferencia. C. y si las ponderaciones fueran 0.40, 0.30, 0,20 y 0.10 respectivamente Cmo seria ahora el para la emana?RTA/este pronostico es el mas ajustado a la realidad puesto que la suma de las ponderaciones responden a un principio que deben ser = a 1y esto hace que el pronstico sea mas ajustado.EJERCICIO 4.8promedio movil 3 diaspromedio movil 2error del pronostico(ERROR)MAPETEMPERATURA32Idemanda real- pronosticadaI%93(desviaciones absolutas)100949393.59593.393.51.52.31.589694.0942.04.02.088894.795.57.556.38.52ayer9093.0922.04.02.22hoy91.3892.35.4SUMATORIA15.371.9MAD=REAL-PRONOSTICADA/N7.7ERROR CUADRATICO MEDIO=MSE=ERRORES DE PRONOSTICO^2/N36.0SUMA DE ERRORES PORCENTUALES14.41ERROR PORCENTUAL ABSOLUTO MEDIO=MAPE =100 Idemanda real- pronosticadaI/real7.20 nA.pronostique la temperatura maxima para hoy usando un promedio movil de 3 diasB.pronostique la temperatura maxima para hoy usando un promedio movil de 2 diasC.calcule la desviacin absoluta media (MAD) con base a un promedio movil de 2 diasD.calcule el error cuadratico medio (MSE) para un promedio movil de 2 diasE.calcule el error porcentual absoluto medio (MAPE) para el promedio movil de 2 dias.

EJERCICIO 4.9PROMEDIOERROR PRONOSTICOPROMEDIOERROR SUAVIZACION EXPONENCIALPRECIO POR CHIPMOVILMOVILPRONOSTICOPRONOSTICO1.8MES2DEMANDA REAL-PRONOSTICO3DR-PRONOSTI0.1DEMANDA REAL-PRONOST0.3DEMANDA REAL-PRO0.5DEMANDA REAL-PRONOSTIPRECIO POR CHIPPROMEDIOPROMEDIOenero1.8MESMOVIL 2 MOVIL 3febrero1.671.800.131.80.131.80.13enero1.8marzo1.71.7-0.01.790.091.760.061.740.03febrero1.67abril1.851.70.21.70.11.780.071.740.111.720.13marzo1.71.7mayo1.91.80.11.70.21.790.111.770.131.780.12abril1.851.81.7junio1.871.9-0.01.80.11.800.071.810.061.840.03mayo1.91.91.7julio1.81.90.11.90.11.80-0.001.830.031.860.06junio1.871.91.8agosto1.831.8-0.01.9-0.01.800.031.820.011.830.00julio1.81.81.9septiembre1.71.80.11.80.11.810.111.820.121.830.13agosto1.831.81.9octubre1.651.80.11.80.11.800.151.790.141.760.11septiembre1.71.81.8noviembre1.71.70.01.7-0.01.780.081.750.051.710.01octubre1.651.71.8diciembre1.751.70.11.70.11.770.021.730.021.700.05noviembre1.71.71.7enero1.71.71.771.741.73diciembre1.751.71.7SUMATORIA1.70.61.70.70.800.850.80enero1.71.7MAD0.30.20.0670.0710.066A.use un promedio movil de 2 meses en todo los datos y grafique los promedios y los precios.B.use un promedio movil de 3 meses y agreguelo en la grafica creada en el punto a cual es el mejor (usando la desviacin absoluta media) el promedio de dos meses o tres meses. RTA/ el mejor promedio es el de 3 meses por que su MAD es mas bajitaC.calcule el pronostico para cada mes usando suavizacion exponencial y un promedio inicial para enero de $1.80 utilice primero &=0,1.despues &0.3. y por ultimo &0.5empleado la MAD que & es mejor)RTA/ El &=0,5 es mejor porque presenta el MAD mas baja.EJERCICIO 4.10PROMEDIO MOVILSUMA PONERACIONES4PROMEDIO.AOSINSCRIPCIONES3PONDERACION POR AOEQUIVALENCIAMOVIL PONDERAAOSINSCRIPCIONESPROMEDIO MOVILPROMEDIO PONDERADO141414261626342834454.7154.5454.74.55105.01104.85105.04.8686.32165.8686.35.8777.7177.8777.77.8898.3198.3898.38.39128.02248.09128.08.010149.311410.010149.310.0111511.711511.8111511.711.81213.7213.31213.713.3

A.Desarrolle un promedio mvil de 3 aos para pronosticar las instalaciones del ao 4 al ao 12estime la demanda de nuevo para los aos 4 al 12 con un promedio mvil ponderado donde las inscripciones del ao mas reciente tenga un peso de 2 yB.en los otros dos ao un peso de 1C.grafique los datos originales y los dos pronosticos. Cul de los dos metodos de pronosticos parece mejor. los mejores resultados de pronostico son los del metodo de promedio ponderado.7

EJERCICIOS DEL 4.11 AL 4.20EJERCICIO 4.11suavizacion exponencialpronostico 1=5000error pronosticoAOSINSCRIPCIONES&=0.3real-pronostico(error)1400040002500047003009000034000479079062410045000455344719980951000046875313282269066800062811719295506477000679720341339890006858214245895559120007500450020246646300101400088505150265198131115000103954605212043431211777sumatoria25169104697576MAD22889517961.4MSEA.con los tados del punto anterios calcular el pronostico del ao 12 con el metodo de suavizacin exponencial, cual es la MAD y MSEEJERCICIO 4.12

diademanda realdemanda pronosticada0.25lunes8888martes7288miercoles6884jueves4880viernes72

A.los pronosticos subsecuentes se obtuvieron usando suavizacin exponencial con una constante de suavizacin de 0,25. usando este metodo cual es el pronostico de big mac el viernes.

EJERCICIO 4.13suavizacion exponencialpromedio mvil proyeccion de tendencia y=a+bxtransplantepronostico inicial=413.0 periodos = x y la demanda=y aocorazn0.60.9XYxXY145145145y=a+bxx25043.444.62504100donde:y14635247.449.53529156b= xy-nx y=323y24945650.151.749.0n=45616224 x-nx10y35255853.755.652.7555825290y455656.357.855.3=1526155815a= y -bx =43y559valor absoluto35211163y=62y662

A.use suavizacin exponencial, primero con una constante de de suavizacin de 0,6 y 0,9 y desarrolle el pronostico para los aos 2 a 5suavizacion exponencialpromedio movilproyecccion de tendenciaButilice un promedio mvil de 3 aos para pronosticar la demanda de los aos 4,5 y 6demanda real-pronosticodemanda real-pronosticadademanda real - pronosticadaCuse el metodo de proyeccin de tendencia y pronostique la demanda para los aos 1-6&=0.60.9Dcon la MAD como criterio cual de los cuatro metodos de proyecion es la mejor.11Segun la MAD el mejor pronostico es el de proyeccin de tendencia por que su MAD es bajo en cmparacin con los otros.26.65.4134.62.5-045.94.37.0154.32.45.31sumatoria21.414.612.33EJERCICIO 4.14MAD4.32.92.50.68

error del pronosticopronosticosdemanda real - pronostico(error)semana metodo 1metodo 2demanda realmetodo unometodo dosmetodo unometodo dod10.90.80.7-0.2-0.10.040.0121.051.21-0.05-0.20.00250.0430.950.910.050.10.00250.0141.21.111-0.2-0.110.040.0121sumatoria0.51.60.0850.0721MAD0.1250.4MSE0.020.02A.cuales son los valores de la MAD y el MSE para cada metodo?EJERCICIO 4.15No.PUNTOSpromedioerror del pronostico12movildenanda real-(error)aoventas3pronostico145024953518456348875567555845255934426555sumatoria1349117MAD26.81823MSEretome el pronblema resuleto 4.1 de la pag 118 Ause un promedio movil de tres aos para pronosticar las ventas del ao 6Bcual es la MADCcual es el MSE

EJERCICIO 4.16 proyeccion de tendencia y=a+bxmesproyeccion de tendencia.error pronostico(error)periodos = x y la demanda=yy=a+bxxdr-pronosticoXYxXYdonde:1y1454.8-4.823.014501450b= xy-nx y=336.033.62y2488.46.643.624954990 x-nx103y3522.0-4.016.03518915544y4555.67.454.84563162252a= y -bx =421.25y5589.2-5.227.0n=5584252920y=622.8ventas para6y6622.856ao 6sumatoria28164.4=152610558166MAD5.6valor absoluto3.0522.011.01633.2MED32.88Aretome el problema resuelto 4.1 y usando el metodo de proyeccion de tendenia calcule las ventas para el ao 6.BCual es la MADCcual es el MSE

EJERCICIO 4.17suavizacin exponencial Ft= Ft-1+&(At-1-Ft-1)error de pronosticopronstico ao 1410demanda real-pronostico(error)aoventas0.30.60.90.30.60.90.30.60.91450249542243444673614953293721240135184444714907447285491224777845634664995159764489384409122845584495537558894726788721706656522565581sumatoria33321915028091122296128MAD674430MSE561824461226A.retome el ploblema resuleto 4.1 usando constante de suavizacin e 0,6 y0,9 desarrolle pronosticos para las ventas. Qu efecto tiene la constante de suavizacion en el pronostico? Use la MAD para determinar cual de las tres constantes (0,3 0,6 y 0,9) de suavizacin Da el pronosico mas acertado.el pronostico mas acertado es el de la constante de suavizacio = 0,9 por que tiene una MAD mas pequea

EJERCICIO 4.18demanda realdemanda pronossuavizacin exponencilperiodo tAtFt0.2524150506242501443564853044650549A.usando el metodo de suavizacin exponencial, encuentre el pronostico para el quinto periodo(dato: primero es necesario encuntra la constante de suavizacin &se elige valores altos de & cuando el promedio sudyacente tiene probabilidad de cambiar, se emplea valores vajos de & cuando el promedio en el que se basa es batante estable.EJERCICIO 4.19suavizacion exponencial con ajuste de tendenciapronostico inicial650000&=0.1=0.2

ingreso en pronostico tendenciapronostico incluyendoerror del pronosticomes (miles de dolaressuavizado Ftsuavizada Ttla tendencia FITtdt-ft(error)febrero70000marzo6850065500.0100.0065400.003100.009610000.00abril6480065800.0140.0065940.001140.001299600.00mayo7170065700.092.0065792.005908.0034904464.00junio7130066300.0193.6066493.604806.4023101480.96julio7280066800.0254.8867054.88254.8864963.81agosto67400.0323.9067723.90FITt=Ft +T1Ft= &(At-1)+(1-&)(Ft-1+Tt-1)suma1520968980509MAD2535MSE11496751

T1=(Ft-Ft-1) + (1-)Tt-1Ft= &(At-1)+(1-&)(Ft-1+Tt-1)FIT= Ft+TfA.use suavizacin exponencial con ajuste de tendencia para pronosticar el ingreso de agosto para esta compaia suponga que el pronostico inicial para febrero es de 6500 dolares y el ajuste de tendencia es 0. las constantes de suavizacin seleccionadasson &=0,1 y =0,2EJERCICIO 4.20&=0.1=0.8pronostico inicial65000T1=0ingreso en pronostico tendenciapronostico incluyendoerror del pronosticmes (miles de dolaressuavizado Ftsuavizada Ttla tendencia FITtdem real -pronos(error)febrero70000marzo6850065500400.0065900.002600.006760000.00abril64800.065800.0320.0066120.001320.001742400.00mayo7170065700.0-16.0065684.006016.0036192256.00junio7130066300.0476.8066776.804523.2020459338.24julio7280066800.0495.3667295.365504.6430301061.53agosto67400.0579.0766820.93sumatoria1996495455056MAD332715909176MSEA. Resuelva el problema 4.19 con &=0,1 y =0,8. usando MSE determine la constante de suavizacin que deterna el mejor pronostico.la constante de suavizacin que mejor deternima el pronostico es &=0,2 y &=0,2. por que presenta un MSE mas bajo.

EJERCICIOS 4.21 AL 4.30EJERCICIO 4.21 y 4.22Ft= &(At-1)+(1-&)(Ft-1+Tt-1)T1=(Ft-Ft-1) + (1-)Tt-1FIT= Ft+TfTt2pronostico inicial11&0.2pronostico tendenciapronostico incluyendo0.4suavizado Ftsuavizada Ttla tendencia FITtMESdenanda11211.02.0013.0021712.81.9214.7232015.22.1017.2841917.82.3220.1452419.92.222.1462122.52.3824.8973124.12.0726.282827.12.529.693629.32.3231.6vea la ilustracin de suavizacin exponencial con ajuste de tendencia del ejemplo 7 en la pagina 117 y 119. usando &= 0,2 y = 0,4 pronosticamos las ventas de 9 meses y mostramos en detalle de los calculos para los meses 2 y 3. en el problema resulto 4.2 continuamos el proseco para el mes 4. en este problema mustre sus calculos para los meses 5 y 6 para Ft Tt y FIF.EJERCICO 4.22retome el problema 4.21 complete los calculos del pronostico de suavizacion exponencial con ajuste de tendencia para los periodos 7 8 9 confirme que sus cifras para ft Tt Y FIT corespondan a la tabla 4.1 pag 118EJERCICIO 4.23ventas pronosticoerrorERROR pronosticoerror errormesunitariasadministracinpronostico(error)PORCENTUALintuitivopronostico(error)porcentualjulio100dt-ft100dt-ft100agosto93septiembre96octubre110noviembre124diciembre119enerp92febrero83marzo1011201936118.811054164.0abril961141832418.7598242.1mayo891102144123.6090111.1junio108108000110241.9sumatoria58112661.169259.0MAD14.52.25no respondio la b y la cMSE281.56.25MAPE15.32.3A.calcule la MAD y el MAPE de la tecnica usada por a administracin.B.los resultados de la administracin superaron (tiene MAD y MAPE menores que) el pronostico intuitivo?C.Qu pronostico recomendaria, con base en el menor error de pronostico?EJERCICIO 4.24

demandaapariciones proyeccion de tendencia y=a+bxguitarrastv de maroon periodos = x y la demanda=y ecuacin33XYxXYyr=nxy-xy6433999raiz cuadrada de {nx-(x)}{ny-(y)}77461624y=a+bx36r=6(227)-(33)(38)=110056774949donde:49r.cuadrada de 17220331.22108n=653630b= xy-nx y=181.0325r=3.37568106480 x-nx17.510057253549=3338199227a= y -bx =0.7268valor absoluto5.56.333.237.844.7si ubiesen aperecido nueve veces en tv la demanda sera=y=9.9108A.grafique los datos para saber si es una ecuacin lineal, podra describir la relacin que hay entre las apariciones en televisin del grupo y la venta de guitarras.parece presentar una ligera relacin entre el numero de veces que aparece el grupo en la tv y la demanda.B.use el metodo de regresin por minimos cuadrados para obtener una ecuacion de pronosticos.C.cual seria la estimacin de las ventas de guitarra so maroon 5 hubiese aperecido nueve veces en tv en el mes nteriorD.cuales son el coeficiente de corelacin (r) y el coeficiente de terminacin (r) para este modelo y que significa.9el coeficiente de corelacin r= 3 significa que hay una relacin extrecha en las apariciones del grupo en la tv y la demanda de la guitarra.364925EJERCICIO 4.25100 proyeccion de tendencia y=a+bx49MESNUMERO DE periodos = x y la demanda=y ecuacin268ACCIDENTESXYxXYenero30130130febreo40240480y=a+bxmarzo60n=3609180donde:abril90449016360b= xy-nx y=100.0020.0=1022030650 x-nx5valor absoluto2.555.07.5162.5a= y -bx =5.0accidentes en el mes de mayo =y=a+bx=105.0A.pronostique el numero de accidentes que ocurrira en el mes de mayo usando regresion por minimos cudrados para obtener una ecuacion de tendencia.EJERCICIO 4.26

estaciones ao4demanda demandaindicepronostico inicial1200promedio promedio estacionaldemandatemporada aoanualestacionalao 123otoo2002502252500.9270invierno3503003252501.3390primavera 150165157.52500.63189verano300285292.52501.17351demanda anual promedio total1000demanda promedio mensual250demanda promedio estacional=1000/4indice estacional = demanda promedio mensual en los ultimos 2 aos/sobre la demanda promedi estacioonalA.se proyecta que las ventas se incrementran el proximo ao a 1200 llantas radiales cual ser la demanda en cada estacinEJERCICIO 4.27

estaciones ao4demandademandaindicedemandapronostico inici5600 aopromediopromedio estacionalaoTEMPORADA1234anualestacional5invierno140012001000900112512500.91260primavera1500140016001500150012501.21680verano1000210020001900175012501.41960otoo60075065050062512500.5700demnada anual promedio total5000demanda promedio mensual1250A.cual serel nivel dela demanda para las lanchas de george en el primavera del ao 5.EJERCICIO 4.28

demandademandaindice estaciones ao aopromedio promedioestaional4123anuaestacionalinvierno736589761070.7primavera104821461111071.0verano1681242051661071.6otoo745298751070.7demnada anual promedio total427demanda promedio mensual107

Acalcule los indices estacionales usando todos los datos.EJERCICIO 4.29D= 77+0,43Qdonde Q se refiere al numero secuencial de trimestre Q= 1 para el invierno del ao 1 ademas los factores multiplicativos secuenciales son:77ao trimestrefactor indice2577invierno0.89770.20.43primevera1.1104.596.525verano1.411212387.75otoo0.794.561.461.425Apronostique el uso de energa para los cuatro trimestres del ao 25 comenzandoen invuernoEJERCICIO 4.30lory cook desarrollo el siguiente modelo de pronostico y=36 + 4.3xdonde y= demanda de aires acondicionados y x= temperatyra exterior.

y=36 + 4.3xdemanda7033780380 90423APronostique la demanda de kool cuando de temperatura es 70 fBcual es la demanda cuando la temperatura es de 80fCcual es la demanda cuando la temperatura es de 90f