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miércoles, 15 agosto 2018 español
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Técnicas de Pronósticos(XV)

E) USANDO LA TÉCNICA DE REGRESIÓN, PRONOSTIQUE EL NÚMERO DE PÁGINAS QUE TENDRÁ UN LIBRO QUE TIENE UN COSTO DE $37 DÓLARES.

 

Ahora se nos plantea un caso inverso, ya que la interrogante del pronóstico en esta ocasión atañe a la “variable independiente”, siendo conocida la “variable dependiente”. Como nuestro modelo se encuentra en función de la variable independiente, debemos hacer un “despeje” matemático para luego poder encontrar la variable independiente que nos solicitan en la pregunta E. Comencemos.

 

En primer lugar, regresemos a nuestro modelo base:

Costo del Libro ($) = 0.032273(650) + 14.0152.

 

Reemplazando los valores conocidos:

$37= 0.032273(X) + 14.0152

 

Despejando el factor 14.0152 del lado derecho al lado izquierdo de la ecuación. Como tiene signo positivo (+), entonces pasa con signo negativo al otro extremo:

37 + (–14.0152) = 0.032273(X)

 

Sumando algebraicamente:

22.9848 = 0.032273(X)

 

Como la variable “X” se encuentra siendo multiplicada por el coeficiente 0.032273, entonces dicho coeficiente pasa al otro extremo de la ecuación dividiendo al otro factor, así:

(22.9848)/0.032273 = X

 

Dividiendo, tenemos que:

X= 712.20

 

Análisis:

Podemos concluir que un libro que tiene un costo de $37 dólares, según nuestro modelo de regresión, se pronostica que tendrá alrededor de 712 páginas en total.

 

 

Ventajas y limitaciones de esta técnica

 

VENTAJAS:

 

  • Admite explorar entre una serie de opciones y elegir aquella curva que describe mejor el comportamiento de un fenómeno o variable representado por una serie temporal. El espectro de posibilidades es infinito y depende del investigador y la importancia del pronóstico para el eventual tomador de decisiones.

 

  • Puede utilizarse conociendo solamente el manejo de la Hoja de Excel. La interpretación de los estadísticos básicos, no es absolutamente requerida a estas alturas porque solamente nos interesa el valor de R2 o coeficiente de determinación para la selección de la curva óptima.

 

  • Puede contemplar el comportamiento de series no lineales. Esta es una gran ventaja porque en la mayor parte de los casos reales, los fenómenos no son lineales. Y debe investigarse, de entre las formas más conocidas, aquella que se ajuste mejor a las observaciones bajo estudio.

 

DESVENTAJAS.

 

  • Su ejecución conlleva más tiempo de análisis que el enfoque de la TMAC, y exige forzosamente el uso de la computadora. Y en particular, un fácil manejo de Excel para poder aplicarlo.

 

  • Requiere que el investigador posea nociones de las formas de las curvas más conocidas, para poder explorar adecuadamente entre una amplia gama de curvas posibles, y encontrar la que ofrezca el mejor ajuste para los datos, a partir de la forma física de la serie en cuestión.

 

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