Browsing by Author "Inga Llanez , Elvia Rosalía"
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Aplicaciones de algoritmos supervisados para la predicción de ventas en pequeñas empresas - Santo Domingo, Ecuador(2024) Ugando Peñate , Mikel; Sabando García , Ángel Ramón; Armas Herrera , Reinaldo; Inga Llanez , Elvia Rosalía; D'Elia-Di Michele , Pierina; Villalón Peñate , Antonio; Gualapuro Burga , Kent Bryan; Tinoco Diaz , Cristian Mauricio; Ugando Peñate , Mikel"Las pequeñas y medianas empresas en Ecuador contribuyen en gran medida a la generación de empleo y aportan importantes contribuciones a la economía en general del país. El objetivo de la siguiente investigación es la aplicación de algoritmos supervisados para la predicción de ventas en un minimercado de pequeña empresa ubicado en la provincia de Santo Domingo de Los Tsáchilas. La metodología de investigación sigue un enfoque cuantitativo predictivo, mediante el uso de series temporales ARIMA, con un diseño no experimental y transversal, contando con 1825 dinámicas de ventas que salieron del negocio durante los años 2018 a 2022, obteniendo una muestra financiera de 60 observaciones. Los resultados parciales permiten visualizar una serie temporal no estacionaria con estacionalidad y que se volvió estacionaria con una diferencia de medias móviles. El modelo predictivo final fue un ARIMA (0,1,0) (1,0,1). Como conclusión general de esta investigación, se obtuvo que las previsiones de ventas en la pequeña empresa son simultáneas en la línea temporal, evidenciando estacionalidad y una tendencia de crecimiento de las ventas superior al 3 %.Item Open Access "La inteligencia artificial en la predicción de la temperatura ambiental y del suelo en Ecuador"(2025-01-01) Sabando García , Ángel Ramón; Ugando Peñate , Mikel; Armas Herrera, Reinaldo; Higuerey Gómez, Ángel Alexander; Tarazona Meza, Néstor Leopoldo; Félix López, Manuel; D'Elia Di Michele, Pierina; Inga Llanez , Elvia Rosalía; Sabando García , Ángel Ramón"Introducción: El estudio tuvo como objetivo principal analizar la probabilidad y predicción para la temperatura ambiental y el suelo en la zona costera de Manabí en Ecuador. Metodología: La metodología hace uso de series de tiempo Box Jenkins ARIMA y de comparación de medias. Los datos se midieron a las 07:00 am, 12:00 pm y 18:00pm, iniciando en enero de 2015 hasta diciembre del 2020. Los datos se analizaron y procesaron con la ayuda de la inteligencia artificial incorporada al software RStudio. Resultados: Los resultados, evidencian que la temperatura del suelo está correlacionada con la temperatura ambiental. Discusión: Las pruebas de bondades de ajuste para los coeficientes y supuestos validaron el modelo ARIMA observado y esperado. Además, los criterios AIC y BIC se utilizaron para escoger el mejor modelo predictivo. Conclusiones: En conclusión, la inteligencia artificial identificó que la predicción de las temperaturas ambiental y del suelo son simuladas adecuadamente a través de un modelo ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12], con componentes de tendencia y estacionalidad; afirmando un modelo de series de tiempo no estacionario. Se llega a determinar que, la temperatura tiene una pequeña variabilidad por cada periodo de tiempo, pero en aumento, y en lo posterior probablemente este factor climático se convierta en un determinante del calentamiento global."