Diferencia entre revisiones de «Pronósticos»

De PMBOK7
Ir a la navegación Ir a la búsqueda
(3 modelos)
(modelos)
Línea 7: Línea 7:
!BIBLIOGRAFIA
!BIBLIOGRAFIA
|-
|-
|Modelos de Series de Tiempo
|Metodo
|Analizan la evolución de una variable a lo largo del tiempo, identificando patrones como tendencias, estacionalidad y ciclos.
Arimas
|
# Estimación de duración de tareas: Pronosticar el tiempo necesario para completar una tarea en función de datos históricos de proyectos similares.
# Predicción de costos: Estimar los costos futuros de un proyecto basándose en el gasto histórico.
|[[Archivo:Image.png|miniaturadeimagen]]
|[https://bookdown.org/content/2274/series-temporales.html Enlace bibliografia]
|-
|Modelo de Monte Carlo
|El modelo de Monte Carlo utiliza simulaciones para predecir el comportamiento de sistemas complejos. Se generan miles o incluso millones de simulaciones utilizando valores aleatorios dentro de distribuciones de probabilidad asignadas a las variables clave. Esto permite evaluar la probabilidad de diversos resultados y tomar decisiones informadas en entornos inciertos
|En la gestión de proyectos, el modelo de Monte Carlo se utiliza principalmente para:
 
# '''Evaluar el Riesgo''': Ayuda a identificar y cuantificar los riesgos asociados con diferentes aspectos del proyecto, como el cronograma y el presupuesto.
# '''Pronosticar Plazos y Costos''': Permite prever la probabilidad de cumplir con los plazos y presupuestos establecidos, considerando las incertidumbres y variabilidades.
# '''Optimizar Decisiones''': Facilita la toma de decisiones estratégicas al proporcionar un análisis detallado de los posibles resultados y sus probabilidades
|[[Archivo:Img2.png|miniaturadeimagen]]
|[https://www.questionpro.com/blog/es/simulacion-de-monte-carlo/ Enlace Bibliografia]
|-
|Modelo Arimas
|Modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) son una herramienta poderosa en el análisis de series temporales, utilizada para predecir futuros valores basándose en datos históricos.
|Modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) son una herramienta poderosa en el análisis de series temporales, utilizada para predecir futuros valores basándose en datos históricos.


Línea 46: Línea 29:
|[[Archivo:Img3.png|miniaturadeimagen]]
|[[Archivo:Img3.png|miniaturadeimagen]]
|[https://statologos.com/arima/ Enlace Bibliografia]
|[https://statologos.com/arima/ Enlace Bibliografia]
|-
|Modelo de Monte Carlo
|El modelo de Monte Carlo utiliza simulaciones para predecir el comportamiento de sistemas complejos. Se generan miles o incluso millones de simulaciones utilizando valores aleatorios dentro de distribuciones de probabilidad asignadas a las variables clave. Esto permite evaluar la probabilidad de diversos resultados y tomar decisiones informadas en entornos inciertos
|En la gestión de proyectos, el modelo de Monte Carlo se utiliza principalmente para:
# '''Evaluar el Riesgo''': Ayuda a identificar y cuantificar los riesgos asociados con diferentes aspectos del proyecto, como el cronograma y el presupuesto.
# '''Pronosticar Plazos y Costos''': Permite prever la probabilidad de cumplir con los plazos y presupuestos establecidos, considerando las incertidumbres y variabilidades.
# '''Optimizar Decisiones''': Facilita la toma de decisiones estratégicas al proporcionar un análisis detallado de los posibles resultados y sus probabilidades
|[[Archivo:Image12.png|miniaturadeimagen]]
|[https://www.questionpro.com/blog/es/simulacion-de-monte-carlo/ Enlace Bibliografia]
|-
|Modelos de Series de Tiempo
|Analizan la evolución de una variable a lo largo del tiempo, identificando patrones como tendencias, estacionalidad y ciclos.
|
# Estimación de duración de tareas: Pronosticar el tiempo necesario para completar una tarea en función de datos históricos de proyectos similares.
# Predicción de costos: Estimar los costos futuros de un proyecto basándose en el gasto histórico.
|[[Archivo:Image.png|miniaturadeimagen]]
|[https://bookdown.org/content/2274/series-temporales.html Enlace bibliografia]
|}
|}

Revisión del 19:48 12 ago 2024

CONCEPTO CONCEPTO APLICACION IMAGEN BIBLIOGRAFIA
Metodo

Arimas

Modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) son una herramienta poderosa en el análisis de series temporales, utilizada para predecir futuros valores basándose en datos históricos.

Concepto del Modelo ARIMA

El modelo ARIMA combina tres componentes:

  1. Autorregresivo (AR): Utiliza las dependencias entre una observación y un número de observaciones anteriores.
  2. Integrado (I): Involucra la diferenciación de las observaciones para hacer la serie temporal estacionaria.
  3. Media Móvil (MA): Modela el error de predicción como una combinación lineal de errores de predicción pasados12.

El modelo se denota como ARIMA(p, d, q), donde:

  • p es el orden de la parte autorregresiva.
  • d es el grado de diferenciación necesaria para hacer la serie estacionaria.
  • q es el orden de la parte de media móvil
  1. Análisis de Series Temporales: Los modelos ARIMA son especialmente útiles para analizar series temporales, lo que es crucial en la gestión de proyectos para prever tendencias y patrones futuros basados en datos históricos.
  2. Planificación y Control: En el PMBOK, la planificación y el control del proyecto son fundamentales. Los modelos ARIMA ayudan a prever la demanda de recursos, los plazos y los costos, permitiendo una mejor planificación y control del proyecto.
  3. Gestión de Riesgos: Los pronósticos precisos son esenciales para la gestión de riesgos. ARIMA permite identificar posibles desviaciones y preparar planes de contingencia adecuados.
Img3.png
Enlace Bibliografia
Modelo de Monte Carlo El modelo de Monte Carlo utiliza simulaciones para predecir el comportamiento de sistemas complejos. Se generan miles o incluso millones de simulaciones utilizando valores aleatorios dentro de distribuciones de probabilidad asignadas a las variables clave. Esto permite evaluar la probabilidad de diversos resultados y tomar decisiones informadas en entornos inciertos En la gestión de proyectos, el modelo de Monte Carlo se utiliza principalmente para:
  1. Evaluar el Riesgo: Ayuda a identificar y cuantificar los riesgos asociados con diferentes aspectos del proyecto, como el cronograma y el presupuesto.
  2. Pronosticar Plazos y Costos: Permite prever la probabilidad de cumplir con los plazos y presupuestos establecidos, considerando las incertidumbres y variabilidades.
  3. Optimizar Decisiones: Facilita la toma de decisiones estratégicas al proporcionar un análisis detallado de los posibles resultados y sus probabilidades
Image12.png
Enlace Bibliografia
Modelos de Series de Tiempo Analizan la evolución de una variable a lo largo del tiempo, identificando patrones como tendencias, estacionalidad y ciclos.
  1. Estimación de duración de tareas: Pronosticar el tiempo necesario para completar una tarea en función de datos históricos de proyectos similares.
  2. Predicción de costos: Estimar los costos futuros de un proyecto basándose en el gasto histórico.
Image.png
Enlace bibliografia
Obtenido de «https://pmbok7.online/index.php?title=Pronósticos&oldid=139»