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MÉTODOS CAUSALES: REGRESIÓN LINEAL


Enviado por   •  14 de Septiembre de 2016  •  Tesinas  •  1.140 Palabras (5 Páginas)  •  815 Visitas

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MÉTODOS CAUSALES: REGRESIÓN LINEAL

EJEMPLO:

Mary Cárter es gerente del departamento de plomería de la tienda Home Depot, un
distribuidor líder en productos para la construcción. Cada mes, debe colocar una orden de accesorios de plomería para baños. Si ordena más de lo que vende, los excedentes representan dinero para la empresa que no puede usar en otra parte. Si ordena muy pocos, las ventas se pierden en  de los competidores.

Mary ha estado pensando cómo podría anticipar la demanda de accesorios. Sabe que la
mayoría de los que vende son para casas nuevas; los accesorios de reposición significan menos
del 6% de las ventas totales. Los accesorios de plomería se instalan una vez que se han puesto el techo y las paredes, casi siempre alrededor de un mes después de que se emite el permiso de
construcción. Como todas las construcciones necesitan el permiso, el número de permisos emitidos el mes pasado puede ayudarla a determinar el número de accesorios que debe ordenar en
este mes.


Este escenario es típico de muchos problemas de pronósticos. Se desea pronosticar una variable dependiente —venta de accesorios de plomería en el ejemplo— y el valor de la variable
dependiente está relacionado a un valor observable de una o más variables independientes
—inicio de la construcción de casas en el ejemplo—. Esto se llama proceso de pronóstico causal, porque el valor de la variable dependiente es causado, o al menos tiene una correlación alta con el valor de la(s) variable(s) independientes.


Sin embargo, la relación entre las variables dependiente e independiente no es siempre
clara. Por ejemplo, las ventas totales de una compañía pueden variar con un patrón similar al de
algunos indicadores económicos. En este caso, las ventas agregadas podrían ser la variable dependiente y los distintos indicadores económicos, como la tasa de interés primaria, sería la variable independiente. Para estimar la relación, con frecuencia son útiles las técnicas de regresión. Se examinará el problema de Mary con más detalle para ver cómo se lleva a cabo este
proceso.

La tabla 4-4 muestra el número de permisos de construcción de casas emitidos en el área de Mérida y el número de accesorios de plomería vendidos en su tienda, por mes, para los últimos dos años. Los permisos para un mes dado están alineados con las ventas del siguiente mes ya que hay un lapso de un mes entre el permiso y la venta; esto es, las ventas de febrero dependen de los permisos de enero.

TABLA  4.4: Permisos de construcción y venta de accesorios de plomería

mes del permiso

No de permisos

Mes de venta de accesorios

Accesorios vendidos

ene-94

22

feb-94

72

feb-94

16

mar-94

44

mar-94

24

abr-94

80

abr-94

95

may-94

191

may-94

84

jun-94

187

jun-94

13

jul-94

57

jul-94

114

ago-94

238

ago-94

147

sep-94

283

sep-94

96

oct-94

204

oct-94

59

nov-94

144

nov-94

35

dic-94

102

dic-94

41

ene-95

109

ene-95

28

feb-95

63

feb-95

21

mar-95

50

mar-95

18

abr-95

67

abr-95

46

may-95

109

may-95

145

jun-95

304

jun-95

122

jul-95

239

jul-95

108

ago-95

223

ago-95

85

sep-95

173

sep-95

103

oct-95

211

oct-95

53

nov-95

104

nov-95

17

dic-95

59

dic-95

12

ene-96

24

[pic 1]

Periodos

No de permisos

Accesorios vendidos

Pronostico Método causal

1

22

72

64

2

16

44

53

3

24

80

68

4

95

191

198

5

84

187

178

6

13

57

48

7

114

238

233

8

147

283

294

9

96

204

200

10

59

144

132

11

35

102

88

12

41

109

99

13

28

63

75

14

21

50

63

15

18

67

57

16

46

109

108

17

145

304

290

18

122

239

248

19

108

223

222

20

85

173

180

21

103

211

213

22

53

104

121

23

17

59

55

24

12

24

46

...

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