PRONÓSTICOS PARA LA TOMA DE DESICIONES

1. Regresión lineal múltiple:

a. ¿Qué es?

Un modelo de regresión lineal múltiple, es aquel que necesita del uso de más de una variable para poder predecirlo, por ejemplo: Una ecuación que involucra dos o más variables independientes, que afectan una misma variable dependiente.

b. ¿Qué es el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación?

• Coeficiente de determinación:

Coeficiente de determinación es aquel que mide el grado de dependencia entre variables, tomando en cuenta la variable dependiente y, de la variable independiente x.

• Coeficiente de correlación:

El coeficiente de correlación lineal mide el grado de intensidad de esta posible relación entre las variables, cabe mencionar que será un número entre 0 y 1, entre más cercano sea el número, más fuerte será la correlación, de lo contrario la correlación es menor.

2. ¿Cuáles son las desventajas de la multicolinealidad?

Al momento de presentarse la multicolinealidad, quiere decir que las variables independientes están relacionadas, lo cual no es conveniente, ya que al presentarse este caso, no habrá arreglo de dicho fenómeno, y se deberá recurrir a la obtención de más datos que corrijan el problema.

a. ¿Por qué es recomendable comparar modelos de regresión?

Se deberá considerar todas las variables, para poder comparar los modelos de regresión, a fin, de no desperdiciar tiempo, dinero y esfuerzo, además se deberán analizar detenidamente las variables que realmente afecten para posteriormente desarrollar el modelo de regresión.

3. Serie de tiempo:

a. ¿Qué es?

Es el conjunto de observaciones de un fenómeno o respuesta, generalmente a intervalos fijos y auto correlacionadas, cabe mencionar que es importante el comportamiento de un fenómeno a través del tiempo, con ello será más sencillo pronosticar cuáles serán los resultados futuros.

b. ¿A qué se refiere el auto correlación?

Dicha función de auto correlación, resulta de gran utilidad, para encontrar patrones repetitivos dentro de una señal, se podría decir que son observaciones ordenadas en serie de tiempo, es de suma importancia que no exista correlación en errores, que el termino de perturbación relacionado con una observación cualquiera, no deberá de estar influenciado por el termino de perturbación relacionado con cualquier otra observación.

c. ¿Cuáles son las principales ventajas de las series de tiempo en los pronósticos?

Una de las principales ventajas del uso de las series de tiempo, es que es sencilla su elaboración, y cuenta con una bajo costo, lo que lo convierte en una opción adecuada para la generación de pronósticos internos, además de ser fácilmente accesibles, cabe mencionar, que actualmente se cuenta de sistemas computacionales que

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