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SERVICIO NACIONAL DE APRENDIZAJE SENA
Gestión de mercado logística y tecnologías de la información

Estadística


ELABORADO POR: Johanna Triana
PRESENTAR A: Johanna López

BOGOTA 4 DE OCTUBRE DEL 2010

INDICE

Introducción……………………………………………………………….3

Desarrollo………………………………………………………………….4

Conclusión………………………………………………………………...6

Bibliografía………………………………………………………………...6

INTRODUCCION

Se realiza este trabajo con el fin de conocer mas acerca de los diferentes temas aplicados en series de tiempos como lo es el modelo Gampertz, box Jenkins, curva de crecimiento, censo y la regresión múltiple. Aparte de otros temas muy importantes como lo es la regresión simple, múltiple, los indicadores principales y el modelo econométrico basándose en cada uno por los métodos cuantitativos y cualitativos.

En el modelo econométrico se da por medio de cuatro etapas ya que se tiene como objetivo explicar una variable en función de otras. Esto implica que el punto de partida para el análisis econométrico es el modelo económico y este se transformará en modelo econométrico cuando se han añadido las especificaciones necesarias para su aplicación empírica.

Para saber acerca de la curva de crecimiento hoy en día hay diversas instituciones requieren conocer el comportamiento futuro de ciertos fenómenos con el fin de planificar, prever o prevenir.

La planificación racional exige prever los sucesos del futuro que probablemente vayan a ocurrir. La previsión, a su vez, se suele basar en lo que ha ocurrido en el pasado. En adelante se estudiará como construir un modelo para explicar la estructura y prever la evolución de una variable que observamos a lo largo del tiempo.

DESARROLLO

En el box Jenkins se manejan tres patrones como lo es auto regresión, promedios móviles y tendencias. También pueden existir observaciones erráticas ocasionales, o "disturbios" que deben ser eliminados o corregidos. Donde se da el manejo a la curva de crecimiento donde se tiene en cuenta el comportamiento de cualquier serie de tiempo puede observarse gráficamente, no en todos los casos es posible distinguir las particularidades que cada una puede contener.

La experiencia basada en muchos ejemplos se series de tiempo, sin embargo, ha revelado que existen ciertos movimientos o variaciones características que pueden medirse y observarse por separado. Estos movimientos, llamados a menudo componentes, de una serie de tiempo y que se supone son causados por fenómenos distintos.

Se muestran varios ejemplos por las distintas formas se series de tiempos:

Series De Tiempo

Ejemplos

 

 

1. Series económicas:

- Precios de un artículo

- Tasas de desempleo

- Tasa de inflación

- Índice de precios, etc.

 

 

2. Series Físicas:

- Meteorología

- Cantidad de agua caída

- Temperatura máxima diaria

- Velocidad del viento (energía eólica)

Energía solar, etc.

3. Geofísica:

- Series sismologías 

 

4. Series demográficas:

- Tasas de crecimiento de la población

- Tasa de natalidad, mortalidad

- Resultados de censos poblacionales

5. Series de marketing:

- Series de demanda, gastos, ofertas

6. Series de telecomunicación:

- Análisis de señales

7. Series de transporte:

- Series de tráfico

Se utiliza la Ley Gomp-Ex del crecimiento:

De acuerdo con las consideraciones antedichas, Wheldon propuso un modelo matemático del crecimiento del tumor, llamado el modelo gomp-Ex, que modifica levemente la ley del gompertz. En el modelo Gomp-Ex se asume que no hay inicialmente competición para los recursos, de modo que la población del sótano amplíe el siguiente de la ley exponencial, limitación del recurso. Sin embargo, hay un umbral crítico del tamaño XC tales que para X > XC el crecimiento sigue la ley de Gompertz:

De modo que:

Aquí hay algunas estimaciones numéricas para XC:

  • para los tumores humanos

  • para los tumores murine

CONCLUSIÓN

Es bueno aplicar cada uno de estos conceptos ya que a la vez se ve aplicada a la estadística para desarrollar mejor un estudio de mercado para que quede bien planteada y reformada cada una de las series de tiempo.

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