PRONOSTICOS DE VENTAS (Modelo Regresión Lineal)

Summary

En este video se explica cómo utilizar el modelo de regresión lineal para pronosticar demandas, utilizando datos de ventas y periodos. Se detallan las fórmulas necesarias para calcular la pendiente (B) y la intersección (A) de la ecuación lineal, proporcionando ejemplos prácticos. A través de cálculos con los datos de ventas, el modelo permite predecir la demanda para un futuro periodo. Además, se comparan otros métodos de pronóstico, como el suavizamiento exponencial y el promedio móvil, destacando la precisión de la regresión lineal en la predicción de la demanda real.

Takeaways

• 😀 El modelo de regresión lineal se utiliza para predecir la demanda futura utilizando una ecuación lineal basada en datos históricos.
• 😀 La variable dependiente (Y) representa la demanda o ventas, mientras que la variable independiente (X) representa el tiempo o los periodos.
• 😀 La fórmula básica de regresión lineal es: Y = a + bX, donde 'a' es la intersección y 'b' es la pendiente de la línea.
• 😀 La pendiente (b) se calcula utilizando la fórmula: b = (n(ΣXY) - (ΣX)(ΣY)) / (n(ΣX²) - (ΣX)²).
• 😀 La intersección (a) se calcula con la fórmula: a = (ΣX²ΣY - ΣXΣXY) / (n(ΣX²) - (ΣX)²).
• 😀 Los valores necesarios para calcular 'a' y 'b' incluyen las sumatorias de X, Y, X² y XY de los datos disponibles.
• 😀 Para calcular el pronóstico de ventas para un periodo futuro, se reemplazan los valores de X en la ecuación de regresión lineal.
• 😀 En el ejemplo, se calcularon los valores de 'a' = 34.8 y 'b' = -1.8 para predecir la demanda en el periodo 7.
• 😀 El pronóstico para el periodo 7 se obtuvo utilizando la ecuación Y = 34.8 - 1.8 * 7, lo que da un valor de 22.
• 😀 Este modelo de regresión lineal es útil para hacer predicciones de demanda a corto plazo basándose en datos históricos de ventas.
• 😀 Aunque la regresión lineal es una herramienta poderosa, se debe comparar con otros métodos de pronóstico como el suavizamiento exponencial y el promedio móvil para elegir el más adecuado.

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