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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/28427
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Guamán Guachichullca, Noé Rodrigo | - |
dc.contributor.author | Sánchez Villavicencio, Pedro José | - |
dc.date.accessioned | 2017-10-31T17:24:26Z | - |
dc.date.available | 2017-10-31T17:24:26Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/28427 | - |
dc.description | Las empresas deben generar pronósticos de la demanda para estimar las ventas de un producto en un periodo futuro, por lo que la modelación estadística es una herramienta esencial para ello. Este ensayo ha tenido como objetivo principal generar un algoritmo que seleccione el modelo estadístico adecuado para el manejo de la fluctuación de la demanda basado en los datos históricos de las pequeñas y medianas empresas (PYMES), para servir como apoyo en la toma de decisiones. Se ha trabajado con métodos estadísticos causales como regresión lineal, exponencial y cuadrática, y con métodos de series de tiempo como promedios móviles y suavización exponencial. Se han usado datos históricos de una empresa comercial de la ciudad de Cuenca para analizarlos mediante los métodos propuestos a través de un paquete de software para ingeniería, cuyo objetivo fue reconocer la técnica estadística que menor error calculado presente, en conjunto con otros parámetros estadísticos que ayudaron a determinar la calidad de los valores analizados. Una vez que se han examinado los datos con todos los modelos se concluyó que el método más adecuado es aquel que demuestre el menor error en sus proyecciones, el cual se verá directamente influenciado por la normalidad y homocedasticidad de la serie de datos. | es_ES |
dc.description.abstract | Enterprises should generate demand forecasts to estimate products sales in a future period, thus, statistical modeling is an indispensable instrument for it. The main objective of this essay is to generate an algorithm, which can select the suitable statistic model to manage demand fluctuation. The algorithm was based on historic data from small and medium enterprises (SMES), to give support in the decision-making process. Causal statistical methods were used such as linear, exponential and quadratic regression, also, time series methods were used regarding moving averages and exponential smoothing. Historic demand data from a commercial enterprise in Cuenca was analyzed with the proposed methods through an engineering statistic software. The purpose was to obtain the statistical technique with the least of errors along with other statistical parameters that helped to determine the analyzed values quality. The adequate model is the one that acquired the least of errors in its projections, which are directly influenced by the statistical normality and homoscedasticity of the data series. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.relation.ispartofseries | TN;462 | - |
dc.subject | Ingenieria Industrial | es_ES |
dc.subject | Ventas | es_ES |
dc.subject | Modelo Estadistico | es_ES |
dc.subject | Algoritmo | es_ES |
dc.subject | Empresa Comercial | es_ES |
dc.subject | Canton Cuenca | es_ES |
dc.title | Seleción del modelo estadístico adecuado para el manejo de la fluctuación de la demanda en PYMES | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |
dc.ucuenca.paginacion | 59 páginas | es_ES |
dc.description.degree | Ingeniero Industrial | es_ES |
dc.description.city | Cuenca | es_ES |
dc.ucuenca.id | 0105291595 | es_ES |
dc.ucuenca.idautor | 0104470927 | es_ES |
Appears in Collections: | Tesis de Pregrado |
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