PRONÓSTICOS BAYESIANOS PARA REPUESTOS DE AUTOMÓVILES USANDO SIMULACIÓN ESTOCÁSTICA
Este artículo presenta el desarrollo y la aplicación de un modelo de simulación que fue utilizado para pronosticar la demanda de repuestos de automóviles a partir de información obtenida de un distribuidor de automóviles y repuestos en México, D. F. En particular, este trabajo ilustra, con un modelo...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | México |
| Institución: | Instituto Tecnológico Autónomo de México |
| Repositorio: | Redalyc-ITAM |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:360733607001 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=360733607001 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Pronósticos |
| Sumario: | Este artículo presenta el desarrollo y la aplicación de un modelo de simulación que fue utilizado para pronosticar la demanda de repuestos de automóviles a partir de información obtenida de un distribuidor de automóviles y repuestos en México, D. F. En particular, este trabajo ilustra, con un modelo sencillo, cómo se pueden combinar la simulación estocástica y la estadística bayesiana para modelar y resolver problemas complejos de pronóstico. El marco propuesto es suficientemente general para aplicarse a modelos muy detallados del fenómeno en estudio. Los resultados obtenidos demuestran cómo se puede incorporar la incertidumbre en los parámetros del modelo, y su aplicación usando datos reales, revela cómo la amplitud de la muestra produce una distribución posterior con poca influencia sobre la distribución a priori. |
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