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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorWilfrido Jacobo Paredes Garcíaes_ES
dc.creatorDaniel Gómez Torreses_ES
dc.date2021-10-20-
dc.date.accessioned2021-08-30T14:32:39Z-
dc.date.available2021-08-30T14:32:39Z-
dc.date.issued2021-10-20-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3051-
dc.descriptionEn la actualidad, la volatilidad de los precios de las frutas y verduras es un tema apremiante para la sociedad. De ahí que el objetivo de esta tesis es determinar la metodología que tiene una mejor capacidad de predicción para los precios de los productos a través del error cuadrado medio. El conocimiento del futuro es de gran importancia en cuestiones de economía debido a que permite realizar una planeación adecuada y evitar pérdidas monetarias. En este trabajo se emplearon los modelos autoregresivos integrados de media móvil y las redes neuronales recurrentes para realizar predicciones de 18 series de tiempo de precios semanales de frutas y hortalizas comercializadas en el mercado de abastos del estado de Querétaro. Por último, se analizó el desempeño de la estimación de los precios usando criterios de evaluación de errores.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectSeries de tiempoes_ES
dc.subjectModelos autoregresivos integrados de media móviles_ES
dc.subjectRedes neuronales recurrenteses_ES
dc.subjectPredicciónes_ES
dc.subject.classificationCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAes_ES
dc.titlePredicción de precios: Dos métodos confrontadoses_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorGOTD980720HQTMRN09es_ES
dc.contributor.identificadorPAGW890917HGTRRL07es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameLicenciatura en Matemáticas Aplicadases_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Aparece en: Licenciatura en Matemáticas Aplicadas

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