Regresión Lineal Simple

El análisis de regresión lineal establece una relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. En la regresión lineal simple hay solamente una variable independiente, Si los datos están constituidos por una serie de tiempo, la variable independiente es el tiempo. La variable dependiente es cualquier cosa que nosotros queramos pronosticar.

Este modelo toma la forma:
Y = a + bx
Y = variable dependiente
X = variable independiente a = intercepto con eje Y b = pendiente de la línea
Constantes a y b

Estas constantes se calculan: a = y – bx

Una vez que se han calculado los valores de a y b, se puede sustituir cualquier valor futuro de X para pronosticar el valor …ver más…

Promedio móvil simple. Se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda y para suprimir los efectos de las fluctuaciones al azar. Este método resulta mas útil cuando la demanda no tiene tendencias pronunciadas ni fluctuaciones estaciónales.

Implica simplemente calcular la demanda promedio para los n periodos mas recientes con el fin de utilizarla como pronostico del periodo siguiente. Para el pronostico siguiente una vez conocida la demanda, la demanda mas antigua incluida en el promedio anterior se sustituye por la demanda mas reciente y luego se vuelve a calcular el promedio. Es decir :

Ft+1 = Suma de las n ultimas demandas / n = Dt + Dt -1 + Dt--2 + ……+ Dt - n +1
Donde:

Dt = demanda real en el periodo t n = numero total de periodos incluidos en el promedio
F t+1 = Pronostico para el periodo t+1

Ejercicio 1:

a) Tomando los datos de la fábrica de pasta dental elabore un pronóstico móvil de 5 semanas para estimar cuantas cajas de pasta dental se necesitaran para la semana 11.

Tenemos que F11 = (60 + 55 + 61 + 58 + 66)/ 5 = 60 cajas
b) Si la demanda real en la semana 11 fue 55 cajas obtener el pronóstico móvil de 5 semanas para la semana 12

M12 = (55 + 60 + 55 + 61 + 58 ) / 5 =

El pronóstico es de 57.8