Investigacion De Uso De Regresion Lineal Pronostico Galileo

Introducción:

Este trabajo trata sobre el uso de regresión lineal en el pronostico, es muy importante para llevar el control de una forma muy ordenada dentro de la empresa, se enfoca mucho en las ventas y esto es lo escencial, es como la sangre de la empresa, si no hay una buena forma de contabilidad entonces no sirve de nada lo que se hace ya que tarde o temprano habrán problemas financieros dentro de la organización.

Así que es fundamental tener un buen método y el de regresión lineal es muy elegante.

En el siguiente contenido veremos entones, las formulas y la manera en que la regresión lineal se realiza.

El uso de Regresión Lineal en el pronostico

Este método es muy interesante porque se usa tanto para pronósticos de series de tiempo como para pronósticos de relaciones casuales.

En particular cuando la variable dependiente cambia como resultado del tiempo se trata de un análisis de serie temporal. En el siguiente artículo desarrollaremos un pronóstico de demanda haciendo uso de la información histórica de venta de un producto determinado durante los últimos 12 trimestres (3 años).

La ecuación de mínimos cuadrados para la regresión lineal es la que se muestra a continuación donde β0 y β1 son los parámetros de intercepto y pendiente, respectivamente:

Estimar los valores de dichos parámetros es sencillo haciendo uso de una planilla Excel tal como muestra la tabla a continuación:

Luego evaluamos en las ecuaciones presentadas anteriormente para obtener los valores de β0 y β1:

Una vez obtenido los parámetros de la regresión lineal se puede desarrollar un pronóstico de demanda (columna color naranja) evaluando en la ecuación de la regresión para los distintos valores de la variable independiente (x). Por ejemplo para el primer trimestre el pronóstico es: Y(1)=441,71+359,61*1=801,3.Observación: los valores de los pronósticos han sido redondeados arbitrariamente a un decimal.

Notar que con la información que hemos obtenido podemos calcular el MAD y la Señal de Rastreo y utilizar estos indicadores para validar la conveniencia de utilizar este procedimiento como dispositivo de pronóstico.

Siguiendo con nuestro análisis a continuación podemos desarrollar un pronóstico para los próximos 4 trimestres (un año) que corresponden a los trimestres 13, 14, 15 y 16:

Y(13)=441,71+359,61*13=5.116,64

Y(14)=441,71+359,61*14=5.476,25

Y(15)=441,71+359,61*15=5.835,86

Y(16)=441,71+359,61*16=6.195,47

Si bien el procedimiento anterior es válido puede ser resumido haciendo uso de las herramientas de análisis de datos de Excel o simplemente realizando un ajuste de una regresión lineal en un gráfico

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