Pronóstico de la producción de arroz en cáscara en el Perú mediante modelos SARIMA, año 2022-2023
| dc.contributor.advisor | Abanto Cerna Lemin | es_PE |
| dc.contributor.author | Arechaga Pacheco, Daniela Antonieta | es_PE |
| dc.contributor.author | Bayona Gutiérrez, Gina del Pilar | es_PE |
| dc.date.accessioned | 2022-08-27T17:30:33Z | |
| dc.date.available | 2022-08-27T17:30:33Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | El objetivo del presente estudio es pronosticar la producción de arroz en cáscara en el Perú en base a la producción de los meses de enero del 2010 hasta septiembre 2021 registrada en la página web del Banco Central de Reserva del Perú y con este resultado realizar pronósticos para los años 2022-2023. El tratamiento y análisis de los datos se realizó con el software estadístico de licencia libre RStudio, el cual es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R. La serie de la producción mensual de arroz en cáscara presentó estacionariedad y tendencia creciente leve. Además, se detectó la presencia de variación cíclica dentro de la serie, con una duración mayor de un año. Después de analizar las funciones de autocorrelación simple y parcial de la serie diferenciada, se obtuvo el modelo SARIMA (0,0,2)(0,1,2), el cual contiene coeficientes estadísticos significativos con un R cuadrado 0.8952 y un error cuadrático medio de 56.7955. Finalmente concluimos que el modelo SARIMA ofrece un modelamiento de la producción de arroz en cáscara en el Perú, y es el que se utilizó para realizar los pronósticos para el periodo 2022-2023. | es_PE |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3719 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.source | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.source | Repositorio Institucional Digital - UNP | es_PE |
| dc.subject | SARIMA | es_PE |
| dc.subject | pronósticos | es_PE |
| dc.subject | producción de arroz en cáscara | es_PE |
| dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | es_PE |
| dc.title | Pronóstico de la producción de arroz en cáscara en el Perú mediante modelos SARIMA, año 2022-2023 | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
| renati.advisor.dni | 17930402 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-3479-3232 | es_PE |
| renati.author.dni | 73120089 | |
| renati.author.dni | 73051774 | |
| renati.discipline | 542016 | es_PE |
| renati.juror | Haro Díaz, César Leonardo | es_PE |
| renati.juror | Alva Alva, Walter Gastón | es_PE |
| renati.juror | Armas Juárez, Ricardo Antonio | es_PE |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_PE |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Estadística | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ciencias | es_PE |
| thesis.degree.name | Licenciado en Estadística | es_PE |
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