PLANEACIÓN Y CONTROL DE OPERACIONES E INVENTARIOS PCOI
SEMANA 4 Técnicas de pronóstico para series estacionarias 2025
BIENVENIDOS
INicio
CONTENIDO
1. Técnicas de Prónostico de series de tiempo estacionarias.2. Medidas de error de pronóstico 3. Intervalo de confianza del pronóstico 4. Señal de rastreo
1. TÉCNICAS DE PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO ESTACIONARIAS
¿Qué es una serie estacionaria?
- Pronóstico sencillo (naïve)
- Promedio móvil simple
- Promedio móvil ponderado
- Suavización exponencial simple
PRONÓSTICO SENCILLO (intuitivo)
La forma más sencilla de pronosticar es suponer que la demanda en el próximo período será igual a
demanda en el período más reciente.
- 𝐷𝑡: demanda del periodo t
- 𝐹𝑡+1: pronóstico hecho con la información disponible en el periodo t para 1 periodo en el futuro
- 𝐹𝑡+1 = 𝐷𝑡
- 𝐹𝑡+2 =?
- 𝐹𝑡+1 = 𝐹𝑡+2=𝐹𝑡+𝑛
En cualquier método para series estacionarias
PROMEDIO MOVIL SIMPLE
PROMEDIO MOVIL PONDERADO
Suma producto de los tres anteriores
Suma producto de los tres anteriores
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE
Se tiene en cuenta el último comportamiento observado de la demanda y de sus componentes La constante de suavización (α ) no es otra cosa que una ponderación. Que tanto peso le damos al comportamiento real observado de la demanda.
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE
2. MEDIDAS DE ERROR DE PRONÓSTICO
Error de pronóstico 𝐸𝑡 = 𝐷𝑡 − 𝐹𝑡MAD : Mean Absolute Deviation - Error Medio Abasoluto MSE (MSD): Mean Square Error - Error CuadráticoMAPE: Mean Absolute Percentual Error - Error Porcentual Absoluto Medio MAE : Median Absolute Error - Mediana del Error Aboluto BIAS: Mean Bias Error - Sesgo
ERROR DE PRONÓSTICO
MAD: Mean Absolute Deviation
MSE (MSD): Mean Square Error
Raíz del error cuadrático medio
MAPE: Mean Absolute Percentual Error
MAE: Median Absolute Error
MBE: Mean Bias Error
ANÁLISIS
3. INTERVALO DE CONFIANZA DEL PRONÓSTICO
3. INTERVALO DE CONFIANZA DEL PRONÓSTICO
EJEMPLO
4. SEÑAL DE RASTREO
Es una gráfica del error acumulado, si es positivo el error se sale por arriba y significa que la demanda es más grande que el pronóstico, si el error acumulado es negativo es porque el pronóstico está muy grande. Mide la desviación del pronóstico respecto a la variación de la demanda.
GRACIAS
PCOI - Semana 4 - Pronosticos Demandas Estacionarias
carobohorquez22
Created on January 26, 2023
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PLANEACIÓN Y CONTROL DE OPERACIONES E INVENTARIOS PCOI
SEMANA 4 Técnicas de pronóstico para series estacionarias 2025
BIENVENIDOS
INicio
CONTENIDO
1. Técnicas de Prónostico de series de tiempo estacionarias.2. Medidas de error de pronóstico 3. Intervalo de confianza del pronóstico 4. Señal de rastreo
1. TÉCNICAS DE PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO ESTACIONARIAS
¿Qué es una serie estacionaria?
PRONÓSTICO SENCILLO (intuitivo)
La forma más sencilla de pronosticar es suponer que la demanda en el próximo período será igual a demanda en el período más reciente.
En cualquier método para series estacionarias
PROMEDIO MOVIL SIMPLE
PROMEDIO MOVIL PONDERADO
Suma producto de los tres anteriores
Suma producto de los tres anteriores
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE
Se tiene en cuenta el último comportamiento observado de la demanda y de sus componentes La constante de suavización (α ) no es otra cosa que una ponderación. Que tanto peso le damos al comportamiento real observado de la demanda.
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE
2. MEDIDAS DE ERROR DE PRONÓSTICO
Error de pronóstico 𝐸𝑡 = 𝐷𝑡 − 𝐹𝑡MAD : Mean Absolute Deviation - Error Medio Abasoluto MSE (MSD): Mean Square Error - Error CuadráticoMAPE: Mean Absolute Percentual Error - Error Porcentual Absoluto Medio MAE : Median Absolute Error - Mediana del Error Aboluto BIAS: Mean Bias Error - Sesgo
ERROR DE PRONÓSTICO
MAD: Mean Absolute Deviation
MSE (MSD): Mean Square Error
Raíz del error cuadrático medio
MAPE: Mean Absolute Percentual Error
MAE: Median Absolute Error
MBE: Mean Bias Error
ANÁLISIS
3. INTERVALO DE CONFIANZA DEL PRONÓSTICO
3. INTERVALO DE CONFIANZA DEL PRONÓSTICO
EJEMPLO
4. SEÑAL DE RASTREO
Es una gráfica del error acumulado, si es positivo el error se sale por arriba y significa que la demanda es más grande que el pronóstico, si el error acumulado es negativo es porque el pronóstico está muy grande. Mide la desviación del pronóstico respecto a la variación de la demanda.
GRACIAS