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Orientación Universidad
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modelos de tendencia, Apuntes de Estadística Económica

informe final de modelos de tendencia estadisticos

Tipo: Apuntes

2018/2019

Subido el 27/02/2019

jhoncastro113
jhoncastro113 🇨🇴

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UNIVERSIDAD DE LA SALLE
PROGRAMA DE INGENIERÍA ELÉCTRICA
ESPACIO ACADÉMICO: TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN
PREPARADO POR: PROF. JHON JAIRO PÉREZ, PhD.
FECHA: MAYO DE 2018
EXAMEN FINAL
Grupos de 2 personas
Entregar el día del examen (Esta fecha será asignada por el programa de
Ingeniería Eléctrica)
Trabajo (60%)
Presentación (40%)
Desarrollar un modelo de pronóstico a partir de las técnicas estudiadas en clase:
promedios móviles, suavizado exponencial y suavizado exponencial incluyendo
tendencia estacional, el trabajo debe incluir el cálculo de los siguientes errores: RMSE
y MAPE.
Se deben incluir gráficas y tablas de buena calidad (legibles) que incluyan los
datos reales, las tendencias del pronóstico y el intervalo de confianza.
Nuevamente grafique la mejor respuesta del pronóstico incluyendo los datos
reales y el pronóstico, mostrando en la misma figura el valor RMSE y MAPE.
Se deben usar series de al menos 30 datos históricos y se debe realizar el
pronóstico para 5 y 10 datos respectivamente (ambos casos).
Recomendación: se deben usar series estacionales con tendencia. Se evaluarán
las características de los datos.
El trabajo debe ser presentado en formato artículo de máximo 5 páginas y debe incluir:
Introducción una descripción resumida de los datos utilizados y de los métodos
(1 página), al menos 3 referencias y mencionar de donde se obtuvieron los datos.
Estadísticas descriptivas de los datos.
Metodología, descripción de los pasos realizados para el pronóstico realizado.
Resultados, resumen de tablas, figuras, toda la información presentada debe ser
analizada en función de los resultados RMSE y MAPE.
Conclusiones y bibliografía
Presentar al profesor los datos que se van a utilizar (una semana antes, máximo) estos
datos deben tener una tendencia estacional, algunas de las bases de datos para el trabajo
son:
World Bank data
https://data.worldbank.org/
Datos estadísticos CEPAL
http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/Portada.html
Energy World Data
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UNIVERSIDAD DE LA SALLE

PROGRAMA DE INGENIERÍA ELÉCTRICA

ESPACIO ACADÉMICO: TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN

PREPARADO POR: PROF. JHON JAIRO PÉREZ, PhD. FECHA: MAYO DE 2018

EXAMEN FINAL

Grupos de 2 personas Entregar el día del examen (Esta fecha será asignada por el programa de Ingeniería Eléctrica)

Trabajo (60%) Presentación (40%)

Desarrollar un modelo de pronóstico a partir de las técnicas estudiadas en clase: promedios móviles, suavizado exponencial y suavizado exponencial incluyendo tendencia estacional, el trabajo debe incluir el cálculo de los siguientes errores: RMSE y MAPE.

  • Se deben incluir gráficas y tablas de buena calidad (legibles) que incluyan los datos reales, las tendencias del pronóstico y el intervalo de confianza.
  • Nuevamente grafique la mejor respuesta del pronóstico incluyendo los datos reales y el pronóstico, mostrando en la misma figura el valor RMSE y MAPE.
  • Se deben usar series de al menos 30 datos históricos y se debe realizar el pronóstico para 5 y 10 datos respectivamente (ambos casos).
  • Recomendación: se deben usar series estacionales con tendencia. Se evaluarán las características de los datos.

El trabajo debe ser presentado en formato artículo de máximo 5 páginas y debe incluir:

  • Introducción una descripción resumida de los datos utilizados y de los métodos (1 página), al menos 3 referencias y mencionar de donde se obtuvieron los datos.
  • Estadísticas descriptivas de los datos.
  • Metodología, descripción de los pasos realizados para el pronóstico realizado.
  • Resultados, resumen de tablas, figuras, toda la información presentada debe ser analizada en función de los resultados RMSE y MAPE.
  • Conclusiones y bibliografía

Presentar al profesor los datos que se van a utilizar (una semana antes, máximo) estos datos deben tener una tendencia estacional, algunas de las bases de datos para el trabajo son:

World Bank data https://data.worldbank.org/

Datos estadísticos CEPAL http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/Portada.html

Energy World Data

http://www.iea.org/publications/freepublications/publication/co2-emissions-from-fuel- combustion-highlights-2017.html

Formato para el trabajo, descargar aquí (Derecha de este página de internet – MS Word Template) https://www.sintef.no/projectweb/tgtc2011/publication-in-energy-procedia/