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Forecasting - Coggle Diagram
Forecasting
Pronósticos basados en juicios de valor
se basan en la intuición subjetiva de una persona o de un grupo
un experto es mas confiable
información cualitativa y cuantitativa
metodos para desarrolarlos
Reconocimiento explícito de quien contribuyó al pronostico
Reconocimiento explícito de la información utilizada
Análisis retrospectivo de la precisión del pronóstico para el propósito de mejorar
facilita la planificación pues es clave para el éxito
Identificar los pronósticos más útiles para la empresa
Pronósticos son sobre predecir el futuro en base a lo que ha ocurrido en el pasado
Pronósticos basados en análisis cuantitativos
Empiezan con datos objetivos y son derivados de análisis matemáticos y estadísticos
Análisis de series temporales
Métodos de promedio
Promedios simples
Promedios movibles: Muestran datos históricos en el tiempo
Estimación de tendencias
línea recta a través de los datos donde la pendiente revela una
tendencia hacia arriba o hacia abajo donde la ecuación es x=a+mt
Análisis de tendencias es un caso de la regresión lineal simple donde una de las variables es el
tiempo
Métodos de suavizado de alto orden
Descomposición de series temporales
Tendencia (t) captura un aumento o decrecimiento constante
Estacional (s) captura periodicidad en los datos
Cíclico (c) captura tendencias irregulares
La autocorrelación mide la correlación de una variable consigo misma pero en un tiempo diferente
Estadística básica
Desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza y también se usa como medida de la variación de los datos
coeficiente de correlación (r) es un término sin dimensión basado en la covarianza para indicar la relación entre dos variables
os variables están correlacionadas
Covarianza entre dos variables es la medida de hasta qué punto cambian juntas
Pronosticando usando hipótesis causales
Cuando se cuenta con mucha información y análisis, se pueden hacer hipótesis causales para especular que los cambien en una variable de interés han sido causados por otra variable
Métodos para pronosticar = Metodos explicativos
Regresión lineal simple
a relación entre dos variables es linear donde la variable Y depende de la variable X cuyos valores son explicativos
se analiza el coeficiente de determinación (R2)
Regresión lineal múltiple
Es una expansión de la regresión lineal simple y es un método poderoso para pronosticar
Se usan múltiples variables explicativas
F-test da una significación general del modelo entero
Valores altos indican mayor significancia para la regresión donde F
Clases de los datos
Datos de series temporales es una secuencia de datos de una variable medida en un periodo de tiempo
Datos longitudinales, también llamado panel de datos incluye datos transversales y datos de series temporales
Datos transversales es un conjunto de datos para multiples temas que concuerdan en un punto
Variación
Cambiosde datos que pueden ser explicados o no explicados
ambos se derivan hipótesis para los pronósticos
separar las señales variación explicada de variación inexplicada