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Método de Winters

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by

carla vasquez

on 24 March 2014

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Transcript of Método de Winters

Método de Winters
Estacionalidad
Meses
Instituto Tecnológico de Tehuacán

Maestría en Administración

Administración de Producción y Operaciones

Tema: Método de suavización con nivel, tendencia y estacionalidad. (Método de Winters)

Catedrático: M. C. Iván Araoz Baltazar


Integrantes del equipo:
Martínez Sánchez Maricela
Medrano Noriega María Elena
Vásquez Benítez Carla


Se aplica cuando en la serie de tiempo se tienen presentes los componentes de tendencia y estacionalidad ya sea en forma aditiva o multiplicativa. Es decir, se suavizan los datos por el método exponencial de holt-winters cuando el componente sistemático de la demanda, tiene un nivel, una tendencia y un factor estacional.


Método Winters

En este tipo de técnicas se hace uso de datos históricos para obtener una nueva serie mas suave a partir de la cual se hace la previsión
Se toman en consideración todos los datos al periodo de previsión disponibles.
Características:
Multiplicativo
Se presenta cuando el patrón estacional en los datos depende del tamaño de los datos; es decir cuando la magnitud del patrón estacional se incrementa conforme los valores aumentan y decrece cuando el valor de los datos disminuyen.

Modelo de Holt-Winters:
El efecto aditivo es mejor cuando el patrón estacional en los datos no depende del valor de los datos, es decir que el patrón estacional no cambia conforme la serie incrementa o disminuye de valor.

Aditivo:

Las ecuaciones de los modelos:

Paso 1:
Abrir la Hoja de Excel (alimentos-excel).

Paso 2:
Ingresar a Minitab 16.

Paso 3:
Copiar los datos de la Hoja de Excel y pegar los datos en Minitab 16.

Instrucciones:
Ahora la gráfica:
Realicemos el Modelo Aditivo
La gráfica del Modelo Aditivo:
De acuerdo al programa Minitab 16, los valores fueron de:

COMPARACIÓN DE RESULTADOS DE LOS DOS MODELOS (Multiplicativo y Aditivo).

Al comparar los dos métodos podemos observar, que los dos modelos nos brindan, un pronóstico más adecuado ya que
MAPE, MAD Y MSD
son mediciones para ayudar a determinar la exactitud de los valores ajustados, por consiguiente el modelo multiplicativo produjo un ajuste ligeramente más adecuado con dos de las tres mediciones de exactitud
MAPE y MAD
.
CONCLUSIONES

Programa Minitab 16
Krajewski Lee J., Ritzman Larry P., Administración de operaciones, Estrategia y análisis, 5ª Edición, Pearson Educación, México, 2000.


BIBLIOGRAFÍA
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