Herramienta software para la enseñanza del tema de pronóstico

El tema de pronóstico es de gran importancia en la práctica, ya que las predicciones de hechos futuros se suelen incorporar al proceso de toma de decisiones. Sin embargo, la enseñanza de este tema requiere de cálculos tediosos y repetitivos, que en ocasiones dificultan la comprensión de los conceptos y limitan la complejidad de los casos estudiados durante la asignatura. Para apoyar el proceso de enseñanza, se desarrolló un software educativo de acompañamiento que proporciona al docente una herramienta para realizar los cálculos, procesar y visualizar el gran volumen de datos necesarios para aplicar modelos de pronóstico comúnmente utilizados en la práctica. Con este software se busca aumentar el interés de los estudiantes por los temas de pronóstico y series de tiempo, apartándolos de cálculos y operaciones repetitivas que poco aportan al entendimiento de los mismos, y ampliando el número de problemas que se pueden mostrar como ejemplo. Actualmente, estos problemas de ejemplo están limitados a la cantidad de datos que se manejan en un medio impreso. Debido al alto costo de software comercial para el manejo de pronóstico, se utilizaron tecnologías de software libre en el desarrollo de este proyecto. Este software fue desarrollado especialmente para de la asignatura Estadística II de la Escuela de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Industrial de Santander.

• Autores: Sarmiento Suarez, Daniel
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/24456
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/24456; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Pronóstico; Series de tiempo; Software educativo; Estadística; Promedio móvil; métodos de descomposición de series de tiempo; suavizado; Forecast; Time series; Educational software; Statistics; Moving average; time series decomposition methods; exponential
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)