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Un análisis de los datos históricos de pasajeros que transitan por un aeropuerto internacional, con el objetivo de generar un pronóstico de la demanda de pasajeros para los próximos dos años. El documento incluye una tabla con los datos históricos de pasajeros desde enero de 2015 hasta diciembre de 2019, así como un gráfico que muestra la evolución de los pasajeros, la previsión y los límites de confianza superior e inferior. Además, se proporciona un pronóstico de los pasajeros esperados desde enero de 2020 hasta septiembre de 2021. Este análisis puede ser útil para que los responsables del aeropuerto puedan planificar y gestionar adecuadamente los recursos necesarios para atender a la demanda de pasajeros en los próximos años.
Tipo: Ejercicios
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Tendencia No lineal Año venta 2001 1, 2002 1, 2003 2, 2004 2, 2005 3, 2006 3, 2007 4, 2008 5, 2009 6, 2010 6, 2011 7, 2012 7, 2013 8, 2014 8, 2015 8, 2016 9, 2017 9, 2018 9, 2019 9, Sin tendencia Año venta 2001 1, 2002 1, 2003 1, 2004 1, 2005 1, 2006 1, 2007 1, 2008 1, 2009 1, 2010 1, 2011 1, 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020
2, 4, 6, 8, 10, 12, venta 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020
200 400 600 800 1, 1, 1, 1, 1, venta
Año venta 1991 1, 1992 1, 1993 1, 1994 1, 1995 1, 1996 1, 1997 1, 1998 1, 1999 1, 2000 1, 2001 1, 2002 1, 2003 1, 2004 1, 2005 1, 2006 1, 2007 1, 2008 1, 2009 2, 2010 2, 2011 2, las series de tiempo con frecuencia muestran secuencias de puntos que se alternan por encima y por debajo de tendencia. 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020
200 400 600 800 1, 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025
500 1, 1, 2, 2, 3, 3, venta
Métodos de suavización
Semana 1 17 Ventas (miles de galones) Pronóstico del promedio movil 10 15 20 25 Promedio móviles
Semana 1 17 #N/A #N/A 2 21 19 #N/A 3 19 20 1. 4 23 21 1. 5 18 20.5 2. 6 16 17 1. 7 20 18 1. 8 18 19 1. 9 22 20 1. 10 20 21 1. 11 15 17.5 1. 12 22 18.5 3. La suavización exponencial utiliza un promedio ponderado de valores de series de tiempo pasadas como pronóstico Ventas (miles de galones) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 5 10 15 20 25
Ventas (miles de galones) Pronóstico del promedio movil 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 10 20 30
Punto de datos Valor
t
Yt tYt t^2 0 2 4 6 8 10 12 0 5 10 15 20 25 30 35 f(x) = 1.1 x + 20. Yt
Restaurantes 1 2 58 2 6 105 3 8 88 4 8 118 5 12 117 6 16 137 7 20 157 8 20 169 9 22 149 10 26 202 33 225 El análisis de regresión es una técnica estadística que se puede utilizar para desarrollar una ecuación matemátic muestre cómo se relacionan las variables. En la terminología de regresión, la variable a predecir se llama variab dependiente o de respuesta. La variable o variables que se utilizan para predecir el valor de la variable dependie llaman variables independendientes o pronosticadores. El análisis de regresión que involucra una variable indep una variable dependiente para el cual la relación entre las variables se aproxima por medio de una recta se llam regresión lineal simple. El análisis de regresión que integra dos o más variables independientes se conoce como de regresión múltiple. Población estudiantil Ventas Trimestrales 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 3 0 50 100 150 200 250 f(x) = 5 x + 60 Ventas Trimestrales
upuesto usual es que porcionar valores e que tratamos de s causal. Por ejemplo, los el análisis de regresión riables. Luego, una vez valor en la ecuación con
y gafas 19 18/06/
8 9 10 11 12
Real Pronóstico atos
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