Modelo univariante para describir y predecir la extracción mensual de estaño en la empresa minera San Rafael Minsur S.A. del distrito de Antauta - Melgar, período 2002 - 2017

Descripción del Articulo

La Presente Investigación se realizó en la Empresa Minera Minsur S.A. San Rafael Antauta – Melgar Puno, orientada exclusivamente a la actividad minera, el objetivo fue determinar el mejor modelo univariante multiplicativo para describir y predecir el comportamiento de la serie histórica de la extrac...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Tapara Palomino, Sonia Perciveranda
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/7401
Enlace del recurso:http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/7401
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estadística, Ciencias de Estadística
Modelos Predictivos Uni y Multivariantes
Descripción
Sumario:La Presente Investigación se realizó en la Empresa Minera Minsur S.A. San Rafael Antauta – Melgar Puno, orientada exclusivamente a la actividad minera, el objetivo fue determinar el mejor modelo univariante multiplicativo para describir y predecir el comportamiento de la serie histórica de la extracción de estaño. Esta empresa líder en producción de estaño a nivel mundial, no cuenta con una documentación que nos permita tomar referencias sobre pronósticos de los minerales que explotan, debido a que no se han realizado trabajos referentes al tema en mención. La metodología para el análisis fue la Metodología de Box–Jenkins que consiste en el uso de la representación gráfica de la serie histórica, estimación de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial, proceso de identificación del modelo, proceso de estimación del modelo identificado, elección de la serie, proceso de verificación del modelo. Y el proceso de predicción. Finalmente llegamos a la conclusión de que el mejor modelo univariante para predecir fue el modelo univariante integrado ARIMA (0, 1,1) (0, 1,1). Cuya ecuación es:
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