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5 . 3Er r or e se nl ospr onós t i c os . Es l ad i f er enc i ae nt r e elv a l orde lp r onós t i c o yl o oc ur r i do en r eal i d ad.En es t ad í s t i c aae s t o se r r o r e ss el e sl l a ma r ma ec a l c u l a me di a nt el a e s i d u a l e sy s f ór mul a:
Er r o ra bs o l u t od el ame di a( MAD)
Er r ora bs o l ut o po r c e nt u ald el a me di a ( MAPE) De s v i a c i ó np or c e nt u alab s ol u t ad el a med i a( PMAD)
Er r orc ua dr át i c od el ame di a( MSE)
Ra í zd ele r r orc u ad r á t i c od el a me di a ( RMSE)
5 . 4Pr onós t i c osc as ua l e sc onr e gr e si ónl i ne al .
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El objetivo es pronosticar una variable dependiente, por ejemplo en las ventas, en función de una o más variables independientes, por ejemplo el precio. Este es un pronóstico causal, porque el valor de la variable dependiente esta causado o al menos tiene una relación alta con el valor de las variables independientes. Lo primero que debe hacerse es un análisis de correlación para medir la asociación entre las dos variables. Elaborar un diagrama de dispersión para observar si existe una relación lineal entre las variables. En un sistema de coordenadas graficar la nube de puntos considerando X= variable independiente e = la variable dependiente. !alcular el coeficiente de la correlación para establecer las medidas de la fuer"a de la relación lineal entre las dos variables. Este coeficiente tiene las siguientes caracter#sticas$ varia de %& hasta '&, ambos inclusive$ (n valor cercano a ) indica que ha* poca asociación entre variables. (n valor cercano a '& indica una asociación directa o positiva entre las variables. (n valor cercano a %& indica una asociación inversa o negativa entre las variables. !alcular el coeficiente de determinación para determinar la proporción del las variables dependientes que explica por la variación en la variable independiente X +eali"ar una prueba de la importancia del coeficiente de correlación para determinar si la correlación se debe o no a la casualidad. i el análisis de correlación conclu*e que existe una relación lineal fuerte entre las variables, se procede a elaborar una ecuación para expresar la relación lineal ente las variables con la finalidad de estimar el valor de la variable dependiente con base en un valor seleccionado de la variable independiente X. La t-cnica para desarrollar la ecuación * proporcionar los estimados se denomina análisis de regresión lineal. La referida ecuación de la recta que relaciona las variables es una ecuación de regresión que se determina aplicando el m-todo matemático denominado principio de los m#nimos cuadrados/ que proporciona la recta del ma*or ajuste/. El m-todo de los m#nimos cuadrados determina una ecuación de regresión al minimi"ar la suma de las desviaciones cuadráticas entre los valores reales * los valores estimados .