Pronóstico de la cantidad de estudiantes que se matriculan en los espacios académicos con mayor demanda en el programa de ingeniería industrial de la fundación universitaria los libertadores

Las series de tiempo adquieren una atención especial en los diversos programas académicos ya que a través de estas se puede llegar a comprender la dinámica de potenciales inscritos en dichos espacios. En este artículo se propone el uso del método de suavizamiento exponencial Holt-Winters para llegar a estimar la cantidad de estudiantes matriculados en los espacios académicos que ofrece el programa de Ingeniería Industrial de la Fundación Universitaria Los Libertadores de manera que dicha Institución pueda tener una mejor proyección de los recursos humanos, físicos y tecnológicos que pondrá a disposición de sus estudiantes. A partir de los análisis y proyecciones realizadas a las diez materias con mayor número de inscritos en el periodo comprendido entre el 2015-1 y el 2021-2 se obtuvo un error absoluto medio (MAE) de 14,85 y un valor-p de 0.08, esto bajo la prueba Shapiro-Wilks. A pesar del nivel de error que se presenta para los cálculos efectuados, Holt-Winters se convierte en un método de gran utilidad porque permite darle mayor importancia a los datos más recientes en donde pueden estar implícitos cambios significativos y no tanto a los históricos por su poca validez.The time series acquire a special attention in the different academic programmes since through them it is possible to understand the dynamics of potential students enrolled in these spaces. This article proposes the use of the Holt-Winters exponential smoothing method to estimate the number of students enrolled in the academic spaces offered by the Fundación Universitaria Los Libertadores so that the institution can have a better projection of the human, physical and technological resources that it will make available to its students. The results obtained for the ten subjects with the highest number of students enrolled in the period between 2015-1 and 2021-2 present a mean absolute error (MAE) of 14,85% and a p-value of 0.08 under the Shapiro-Wilks test. Despite the level of error in the calculations made, Holt-Winters is a very useful method because it allows greater importance to be given to the most recent data, where significant changes may be implicit, and less to historical data because of its low validity