Series de Tiempo

1. UNIVERSIDAD MARIANO GALVEZ DE GUATEMALA
FACULTAD DE CIENCIAS DE LAADMINISTRACIÓN
CARRERA:ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS
Curso: Estadística II
Catedrático: Ing. Noé Abel Castillo Lemus
Análisis de series de
tiempo

2. Tendencia
 Es el componente de largo
plazo que constituye la base del
crecimiento de una serie
histórica.

3. Variación Cíclica
 Es un conjunto de fluctuaciones en
forma de ondas o ciclos, de más de
un año de duración producidos por
cambios en las condiciones
económicas.

4. Variación Estacional
 Las fluctuaciones estacionales se
encuentran típicamente en los datos
clasificados por trimestre, mes o
semana. La variación estacional se
refiere a un patrón de cambio
regularmente recurrente a través del
tiempo.

5. Fluctuación Irregular
 El comportamiento irregular esta
compuesto por fluctuaciones causadas
por sucesos impredecibles o no
periódicos, como un clima poco usual,
huelgas, guerras, rumores de guerras,
elecciones o cambios en las leyes.

6. Razones para estudiar las
tendencias
1. El estudio de tendencias seculares nos
permite describir un patrón histórico.
2. El estudio de tendencias seculares nos
permite proyectar patrones o tendencias
pasados al futuro.
3. En muchas situaciones, el estudio de la
tendencia secular nos permite eliminar la
componente de tendencia de una serie.

7. Ejemplo 1: Análisis de Series de
tiempo
 Los propietarios de una pequeña fabrica de de
mesas para masajes portatiles ha registrado el
numero de mesas vendidas desde que inicio la
compañía. Datos a utilizar mediante la
siguiente tabla.
a) Encuentre la ecuación lineal que describe la
tendencia del número de mesas vendidas.
b) Estime las ventas para el años 2028.

8. Datos para Análisis de Series de
Tiempo

9. Resultados Finales
 Ecuación Lineal
 y = 11.988x + 29.667
 Estimación de Ventas para el 2028
 y = 11.988(22) + 29.667
 Y=293

10. Ejemplo 2: Análisis de Series de
tiempo
 Una compañía especializada en la construcción de
dispositivos de filtrado anticontaminante ha
registrado los siguientes niveles de venta durante
los últimos años.
a) Desarrolle la ecuación de la estimación de
segundo grado que mejor describa los datos y
grafique.
b) Estime las ventas para el año 2025.
c) Analice el valor de R cuadrado en los modelos
lineal y cuadrático y justifique cual es el modelo
mas conveniente de ajuste.

11. Datos para Análisis de Series de
Tiempo

12. RESULTADOS
a) Desarrolle la ecuación de la estimación de
segundo grado que mejor describa los datos y
grafique.
y = 0.4805x2 + 5.9333x + 28.463
y = 5.9333x + 31.667
b) Estime las ventas para el año 2025.
Se espera vender $ 135,000.00
c) Analice el valor de R cuadrado en los modelos
lineal y cuadrático y justifique cual es el modelo
mas conveniente de ajuste.
El modelo cuadrático se ajusta mejor, porque genera
mas ganancia.