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dc.contributor.advisorTito Lipa, Jose Panfiloes_PE
dc.contributor.advisorMelgarejo Bolivar, Romel Percyes_PE
dc.contributor.authorMamani Montoya, Joselyne Lourdeses_PE
dc.date.accessioned2024-05-20T14:00:34Z
dc.date.available2024-05-20T14:00:34Z
dc.date.issued2024-05-20
dc.identifier.urihttps://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/22047
dc.description.abstractEn 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.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.subjectARIMAes_PE
dc.subjectLeche frescaes_PE
dc.subjectModelo univariantees_PE
dc.subjectProducciónes_PE
dc.subjectSeries de tiempoes_PE
dc.titleModelo univariante para el pronóstico mensual de la producción de leche fresca en la región de Puno, periodo 2002-2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico e Informáticoes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informáticaes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1572-5632es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9383-9136es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline542066es_PE
renati.jurorCoyla Idme, Leoneles_PE
renati.jurorPari Condori, Elqui Yeyees_PE
renati.jurorTisnado Puma, Julio Cesares_PE
renati.author.dni74760010
renati.advisor.dni08347804


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