Regresion Lineal
Enviado por anapmar • 10 de Marzo de 2015 • 492 Palabras (2 Páginas) • 272 Visitas
REGRESIÓN LINEAL O MÍNIMOS CUADRADOS
El modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico. La aplicación de este método implica un supuesto de linealidad cuando la demanda presenta un comportamiento creciente o decreciente, por tal razón, se hace indispensable que previo a la selección de este método exista un análisis de regresión que determine la intensidad de las relaciones entre las variables que componen el modelo.
¿Cuándo utilizar un pronóstico de regresión lineal?
El pronóstico de regresión lineal simple es un modelo óptimo para patrones de demanda con tendencia (creciente o decreciente), es decir, patrones que presenten una relación de linealidad entre la demanda y el tiempo.
Existen medidas de la intensidad de la relación que presentan las variables que son fundamentales para determinar en qué momento es conveniente utilizar regresión lineal.
Análisis de regresión
El objetivo de un análisis de regresión es determinar la relación que existe entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Para poder realizar esta relación, se debe postular una relación funcional entre las variables. Cuando se trata de una variable independiente, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal. El análisis de regresión entonces determina la intensidad entre las variables a través de coeficientes de correlación y determinación.
Coeficiente de correlación [r]
El coeficiente de correlación, comúnmente identificado como r o R , es una medida de asociación entre las variables aleatorias X y Y, cuyo valor varía entre -1 y +1.
El cálculo del coeficiente de correlación se efectúa de la siguiente manera:
Dónde t hace referencia a la variable tiempo y x a la variable demanda.
Modelo de Regresión Lineal Simple
Fórmulas
Pronóstico del período t
a = Intersección de la línea con el eje
b= Pendiente (positiva o negativa)
t= Período de tiempo
Donde ...
Promedio de la variable dependiente (Ventas o Demanda)
Promedio de la variable independiente (Tiempo)
Donde ...
Ejemplo de aplicación de un pronóstico de Regresión lineal Simple
La juguetería Gaby desea estimar mediante regresión lineal simple las ventas para el mes de Julio de su nuevo carrito infantil "Mate". La información del comportamiento de las ventas de todos sus almacenes de cadena se presenta en el siguiente tabulado.
Mes Ventas
1 Enero 7000
2 Febrero 9000
3 Marzo 5000
4 Abril 11000
5 Mayo 10000
6 Junio 13000
El
...