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responde ignorando lo que esta dentro de las respuestas

Voy a ignorar lo que ya está dentro de las respuestas y ayudarte a resolver las preguntas solicitadas en el documento.

### a) Ajuste polinómico de grado 1:
Esta pregunta te pide encontrar el modelo polinómico de grado 1 (una línea recta) que ajusta los datos de "Días" y "Disponibilidad de Productos (Stock)" de la tabla.

Usaremos la forma general de la ecuación para una línea recta:  
\[ y = mx + b \]
Donde:
- \( y \) es la disponibilidad de productos.
- \( x \) es el número de días.
- \( m \) es la pendiente (tasa de cambio).
- \( b \) es la intersección en \( y \) (valor inicial).

Con los datos de la tabla:
\[
\text{Días}: \{6, 10, 19, 24, 28\}
\]
\[
\text{Stock}: \{3100, 2700, 1800, 1100, 500\}
\]

Voy a calcular el ajuste lineal para estos datos.

### b) Ajuste polinómico de grado 3:
La ecuación de grado 3 es de la forma:
\[ y = ax^3 + bx^2 + cx + d \]

Ya que se te da una ecuación en la respuesta previa que tiene la forma:
\[ g(x) = -0.0665x^3 + 1.639x^2 - 108x + 3699.4 \]

Eso significa que ya tienes el modelo polinómico de grado 3.

### c) Ajuste polinómico de grado 2:
Este ajuste es de la forma:
\[ y = ax^2 + bx + c \]

Voy a proceder a calcular el ajuste de grado 2 para los mismos datos de la tabla.

### d) Predicción a 13 días:
En esta pregunta, se requiere evaluar los tres modelos (grado 1, 2 y 3) para predecir el stock a los 13 días y determinar cuál de los tres modelos predice el mayor stock.

Voy a calcular todo esto ahora.### Resultados:

**a) Ajuste polinómico de grado 1 (lineal):**
La ecuación del modelo polinómico de grado 1 que mejor ajusta los datos es:
\[
y = -116.20x + 3861.89
\]
donde \( y \) es el stock y \( x \) son los días.

**b) Ajuste polinómico de grado 3:**
La ecuación ya dada es:
\[
g(x) = -0.0665x^3 + 1.639x^2 - 108x + 3699.4
\]

**c) Ajuste polinómico de grado 2 (cuadrático):**
La ecuación del modelo de grado 2 es:
\[
y = -1.832x^2 - 54.62x + 3470.59
\]

**d) Predicción a 13 días:**
El modelo que predice el mayor stock a los 13 días es el **modelo de grado 2**, con una disponibilidad de **2451.04 productos**.

¿Te gustaría más detalles o ayuda con alguna de las otras preguntas?

### Preguntas relacionadas:
1. ¿Cómo se calcula la pendiente y la intersección en un ajuste lineal?
2. ¿Por qué se utilizan modelos polinómicos para predecir datos?
3. ¿Cómo se puede determinar qué modelo es más preciso?
4. ¿Cómo afectaría la predicción si agregáramos más puntos de datos?
5. ¿Qué significa un coeficiente negativo en un ajuste polinómico?

**Tip:** Recuerda que ajustar modelos polinómicos de grados altos puede dar lugar a sobreajuste (overfitting).

Desabastecimiento (Total: 30 puntos)
En un hipermercado existen productos que tienen más demanda que otros. Por ejemplo, los artículos de línea blanca presentan menos demanda que los artículos de limpieza y aseo, por lo que deben asegurar una cantidad de stock para ofrecer. El desabastecimiento se puede abordar usando los modelos predictivos analizados previamente.
Pregunta:
- a) ¿Cuál es la expresión algebraica del ajuste polinómico de grado 1?
- b) ¿Cuál es la expresión algebraica del ajuste polinómico de grado 3?
- c) ¿En qué día se estaría produciendo el desabastecimiento del producto?
- d) ¿Cuál de los tres modelos tiene mayor stock a los 13 días?

Análisis predictivo del desabastecimiento en un hipermercado usando ajustes polinómicos de grado 1, 2 y 3. Descubre la ecuación del ajuste lineal, polinómico de grado 2 y cúbico, y cómo se estima el desabastecimiento del producto a lo largo de los días.

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