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30000Gráfica 2.Demandas2500020000150001000050000E M M J S N E M M J S N E M M J S N E M M J S N E M M J S N E M M J S N E M M J S N E M M J S NEn la gráfica se puede ver el comportamientode los datos históricos de la demanda, para los96 datos históricos, que corresponden a los 8primeros años; los datos restantes, se reservaránpara medir la precisión del método de Torres.A continuación se muestran los resultados quearrojó el método de Torres, usando los ocho añosde demandas históricas:PeríodoDemandarealTabla 9.Método Torresusando todos los datosDiferencia enunidadesDiferencia alcuadradoEnero 17.176 2.291 14.885 221.563.225Febrero 18.327 2.750 15.577 242.642.929Marzo 21.819 2.665 19.154 366.875.716Abril 19.627 2.474 17.153 294.225.409Mayo 20.969 2.905 18.064 326.308.096Junio 22.046 2.889 19.157 366.990.649Julio 22.068 2.787 19.281 371.756.961Agosto 21.949 2.897 19.052 362.978.704Septiembre 22.630 3.064 19.566 382.828.356Octubre 23.609 3.195 20.414 416.731.396Noviembre 22.573 3.028 19.545 382.007.025Diciémbre 29.583 5.115 24.468 598.683.024Totales 262.376 36.060 226.316 4.333.591.490110 poliantea
‡ IngenierÍaEl primer problema encontrado, es eldesfase tan grande entre los datos pronosticadosy los datos reales de la variable. Se veclaramente que los datos pronosticados sonmuy parecidos a los valores históricos delaño uno y muy diferentes o alejados de loscorrespondientes al año ocho. Este resultadoera predecible, gracias al análisis del métodoy al comportamiento visto en las gráficas quemostraban claramente que el método trata dereplicar los valores iniciales de la serie.En el primer análisis de las gráficas semencionó, que cuando había estacionalidad,el método se comportaba bien; pero,en este caso, el número de datos es muygrande, 96 datos. Y por eso, los resultadosdel pronóstico tratan de parecerse a los delprimer año, respetando de algún modo elcomportamiento de picos en los mismosperíodos de los datos históricos, pero muylejos de los datos reales porque difierenmucho de los del año 8, y no respetan latendencia general de los datos históricos.En la siguiente gráfica se puede ver estecomportamiento:30000Gráfica 3.Usando 96 Datos2500020000150001000050000E A M O M D J F S A N J E A M O M D J F S A N J E A M ORealesPronósticosSe usaron los últimos doce datos, esdecir, el último año de los datos históricoscomo datos de entrada, y del métodode Torres se obtuvieron unos resultadosmucho más satisfactorios. A continuaciónse muestran los resultados obtenidos:PeríodoDemandarealTabla 10.Método de Torres usandoel último períodoDiferencia enunidadesDiferencia alcuadradoEnero 17.176 14.837 2.339 5.470.921Febrero 18.327 15.910 2.417 5.841.889Marzo 21.819 16.606 5.213 27.175.369Abril 19.627 17.465 2.162 4.674.244Mayo 20.969 17.330 3.639 13.242.321poliantea 111
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