Proyección de la demanda de Maíz con python

 

Pregunta

Desarrolla un algoritmo en python de la proyección de la demanda para un proyecto de producción de maíz con datos ficticios y para cinco años mas su grafica.

CHATGPT

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos iniciales (demanda inicial y tasa de crecimiento)

demanda_inicial = 1000  # Unidad de medida (toneladas, por ejemplo)

tasa_crecimiento = 0.05  # Tasa de crecimiento anual (5%)

# Función para proyección de demanda

def proyeccion_demanda(demanda_inicial, tasa_crecimiento, years):

    demanda = [demanda_inicial]

    for i in range(1, years):

        nueva_demanda = demanda[i - 1] * (1 + tasa_crecimiento)

        demanda.append(nueva_demanda)

    return demanda

# Proyección de la demanda para 5 años

anos = 6  # Cambiado a 6 para proyectar 5 años desde el año 1

demanda_proyectada = proyeccion_demanda(demanda_inicial, tasa_crecimiento, anos)

# Gráfico de la proyección de demanda

anos_grafica = range(1, anos)

plt.figure(figsize=(8, 5))

plt.plot(anos_grafica, demanda_proyectada[:-1], marker='o', linestyle='-')

plt.title('Proyección de Demanda de Maíz')

plt.xlabel('Años')

plt.ylabel('Demanda')

plt.grid(True)

plt.xticks(anos_grafica)

plt.show()

Conclusión

Este algoritmo básico para proyectar la demanda de un proyecto de producción de maíz proporciona una visión general de cómo podría evolucionar la demanda en función de una tasa de crecimiento establecida. Algunas conclusiones importantes derivadas de este algoritmo son:

Tendencia de crecimiento lineal: El algoritmo utiliza una tasa de crecimiento constante para proyectar la demanda. Esto implica que la demanda aumenta de manera uniforme en cada período, lo que puede no reflejar la realidad de manera precisa, ya que los cambios en la demanda podrían ser más complejos en la práctica.

Dependencia de los datos iniciales: La demanda inicial es un factor crucial en la proyección. Pequeñas variaciones en este valor inicial pueden tener efectos significativos en la proyección a largo plazo.

Simplicidad del modelo: Este modelo es simple y no puede capturar todos los factores que influyen en la demanda de maíz, como cambios en políticas gubernamentales, fluctuaciones económicas o eventos climáticos.

Herramienta de introducción: A pesar de su simplicidad, este algoritmo puede ser una herramienta de introducción útil para tener una idea general del potencial de crecimiento de la demanda y establecer una línea base para proyecciones más detalladas y precisas.

 En resumen, mientras este algoritmo proporciona una aproximación inicial, para proyecciones más precisas y realistas de la demanda, podrían considerarse modelos más complejos que tengan en cuenta una gama más amplia de variables y factores que influyen en la demanda de maíz.

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