dc.contributor.advisor |
Tito Lipa, Jose Panfilo |
es_PE |
dc.contributor.author |
Mamani Montoya, Joselyne Lourdes |
es_PE |
dc.date.accessioned |
2024-05-20T14:00:34Z |
|
dc.date.available |
2024-05-20T14:00:34Z |
|
dc.date.issued |
2024-05-20 |
|
dc.identifier.uri |
https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/22047 |
|
dc.description.abstract |
En la presente investigación, se abordó el desafío de pronosticar mensualmente la producción de leche fresca en la región de Puno durante el período extenso de 2002 a 2022. Utilizando la metodología bien establecida de Box-Jenkins, se buscó identificar un modelo univariante que pudiera ofrecer predicciones precisas y útiles para esta industria láctea crucial. Tras un riguroso análisis, se determinó que el modelo ARIMA multiplicativo (0,1,1)(0,2,1) demostró ser altamente eficaz para modelar y pronosticar la producción de leche fresca en la región. Este hallazgo destacó una tendencia general de crecimiento en la producción láctea a lo largo del período estudiado, respaldada por pruebas estadísticas que confirmaron la confiabilidad del modelo. Estos resultados no solo proporcionan una visión comprensiva de la dinámica de la producción láctea en Puno, sino que también constituyen una sólida base para la toma de decisiones estratégicas en el sector, contribuyendo a la mejora continua de la industria láctea regional y su impacto en la economía y la sostenibilidad a largo plazo. |
es_PE |
dc.format |
application/pdf |
es_PE |
dc.language.iso |
spa |
es_PE |
dc.publisher |
Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP |
es_PE |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
es_PE |
dc.rights.uri |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es |
es_PE |
dc.subject |
ARIMA |
es_PE |
dc.subject |
Leche fresca |
es_PE |
dc.subject |
Modelo univariante |
es_PE |
dc.subject |
Producción |
es_PE |
dc.subject |
Series de tiempo |
es_PE |
dc.title |
Modelo univariante para el pronóstico mensual de la producción de leche fresca en la región de Puno, periodo 2002-2022 |
es_PE |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
es_PE |
thesis.degree.name |
Ingeniero Estadístico e Informático |
es_PE |
thesis.degree.discipline |
Ingeniería Estadística e Informática |
es_PE |
thesis.degree.grantor |
Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática |
es_PE |
dc.type.version |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
es_PE |
dc.publisher.country |
PE |
es_PE |
dc.subject.ocde |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
es_PE |
renati.advisor.orcid |
https://orcid.org/0000-0002-1572-5632 |
es_PE |
renati.type |
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis |
es_PE |
renati.level |
https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional |
es_PE |
renati.discipline |
542066 |
es_PE |
renati.juror |
Coyla Idme, Leonel |
es_PE |
renati.juror |
Pari Condori, Elqui Yeye |
es_PE |
renati.juror |
Tisnado Puma, Julio Cesar |
es_PE |
renati.author.dni |
74760010 |
|
renati.advisor.dni |
08347804 |
|