Cómo utilizar una Regresión Lineal para realizar un Pronóstico de Dem El méto método do de de mínim mínimos os cuad cuadrad rados os o regr regresi esión ón line lineal al se se utili utiliza za tant tanto o para para pro pronós nóstt En particular cuando la variable dependiente dependiente cambia como resultado resultado del tiemp demanda ha haciendo us uso de de la la inf info ormación hi históric rica de de ve venta de de un un pr product ucto de det Tri rime mest stre re Ven enta tas s 1 #$$ 2 1&$ 1&$$ ) 1&$$ 2&)$$ # &1$$ * 2&#$$ + 2&,$$ , &+$$ 1$ )&$$ 11 )&$$$ 12 )&,$$
5a ecuación de mínimos cuadrados para la son son los los pará paráme metr tros os de de inte interc rcep epto to % pen pendi dien en
Estimar Estimar los valores valores de dichos parámetr parámetros os es sencillo haciendo haciendo uso de una planill planill
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romedio /0 n
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12
5uego evaluamos evaluamos en las ecuaciones presentadas presentadas anteriormente anteriormente para obtener lo
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3$4
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0na vez obtenido los parámetros de la regresión lineal se puede desarrollar un regresión para los distintos valores de la variable independiente (-". or e8empl 9bservación' los valores de los pronósticos han sido redondeados arbitrariamen
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12 ))1.#* ,.#2
:otar 6ue con la información 6ue hemos obtenido podemos calcular el ; % la utilizar este procedimiento como dispositivo de pronóstico. /iguiendo con nuestro análisis a continuación podemos desarrollar un pronóstic
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/i bien el procedimiento anterior es válido puede ser resumido haciendo uso de un a8uste de una regresión lineal en un grá=co de dispersión de la misma forma ara ello luego de realizar el grá=co nos posicionamos en una de las observacio Bentas #&$$$
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12
1)
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5uego en la interfaz de E-cel activamos las opciones “Presentar ecuación en (este último indicador según se aborda en los cursos de estadística consiste en :otar 6ue los valores obtenidos para los parámetros de la regresión son similar
Bentas #&$$$ &$$$ )&$$$
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12
1)
nda icos de series de tiempo como para pronósticos de relaciones causales. se trata de un análisis de serie temporal. En el siguiente artículo desarrollarem rminado durante los últimos 12 trimestres ( a!os". egresión lineal es la 6ue se muestra a continuación donde e& respectivamente'
a E-cel tal como muestra la tabla a continuación'
valores de
β0
y β1:
β0
y β1
ronóstico de demanda (columna color naran8a" evaluando en la ecuación de la para el primer trimestre el pronóstico es' %&#'(""#)$#*359)#+#(,-#)3. te a un decimal.
% +$1. 1&1#$., 1&2$. 1&++$.1 2&2,.* 2&,,.) 2&,,.$ &1+.# &#*+.2 )&$*.+ )&,*.) )&**.1
/e!al de
para los pró-imos ) trimestres (un a!o" 6ue corresponden a los trimestres 1&
% +$1. 1&1#$., 1&2$. 1&++$.1 2&2,.*
2&,,.) 2&,,.$ &1+.# &#*+.2 )&$*.+ )&,*.) )&**.1 &11#.* &)*#. &+., #&1,.
las herramientas de análisis de datos de E-cel o simplemente realizando 6ue abordamos en el articulo sobre el étodo de ;escomposición. es % luego botón derecho del mouse para seleccionar >gregar línea de tenden
Bentas $ $ $ $ $ $ $
2
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+
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12
1)
el gráfco” % “Presentar el valor R cuadrado en el gráfco” una medida de la bondad de a8uste de la regresión". s salvo menores diferencias por efecto de apro-imación.
s un pronóstico de
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