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1. Explique las diferencias entre las técnicas de pronósticos cualitativas y cuantitativas. R) Las diferencias entre las técnicas de pronósticos cualitativas y cuantitativas radican en los datos que utilizan para pronosticar; las técnicas cuantitativas se basan en la historia de cifras de la empresa y de la industria, mientras que, las técnicas cualitativas se basan en la opinión y juicio de expertos. 2) ¿Qué es una serie de tiempo? R) Una serie de tiempo es una secuencia de datos u observaciones, medidos en determinados momentos de tiempo y organizados cronológicamente. 3) Describa cada uno de los componentes de una serie de tiempo. R) Los componentes de una serie de tiempo son:  Tendencia: refleja la evolución del fenómeno a largo plazo.  Estacionalidad: es el movimiento periódico de corto plazo que se repite cada intervalo de tiempo en el que es observado el fenómeno.  Ciclos: es el componente de la serie que recoge las oscilaciones periódicas de amplitud superior a un año.  Movimiento irregular: movimientos de carácter errático en la serie de tiempo, producidos por fenómenos ocasionales. 4) ¿Qué es la autocorrelación? R) La autocorrelación es la correlación que existe entre una variable retrasada uno o más períodos consigo misma. 5) ¿Qué mide un coeficiente de autocorrelación? R) Sdsa 6) Explique cómo se usan los correlogramas para analizar las autocorrelaciones de varios retrasos de una serie de tiempo. R) Knkj 7) Indique si cada uno de los siguientes enunciados describe una serie estacionaria o una serie no estacionaria. R) 

Una serie que muestra tendencia. (no estacionaria)

  

Una serie cuya media y varianza permanecen constantes en el tiempo. (estacionaria) Una serie cuyo valor de media cambia con el tiempo. (no estacionaria) Una serie que no tiene crecimiento ni decrecimiento. (estacionaria)

8) En seguida se presentan descripciones de varios tipos de series: aleatoria, estacionaria, de tendencia y estacional. Identifique el tipo de serie que describe cada inciso. R) .   

La serie tiene propiedades estadísticas básicas, como media y varianza, que permanecen constantes en el tiempo. (estacionaria) Los valores sucesivos de una serie de tiempo no están relacionados entre sí. (aleatoria) Existe una relación significativa entre cada valor sucesivo de una serie. (de tendencia)