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Error en los pronosticos: Para seleccionar el modelo de pronóstico más adecuado para predecir la demanda, debemos determinar el error de los modelos de pronóstico que queremos utilizar, en relación a los valores reales de demanda.

Notas sobre el uso del método de mínimos cuadrados

Las variaciones estacionales en los datos son movimientos regulares ascendentes o descendentes localizados en una serie de tiempo y que se relacionan con acontecimientos recurrentes como el clima o las vacaciones.

Métodos asociativos de pronósticos: Análisis De Regresión Lineal

Metodos

1.Desviación absoluta media (MAD, por sus siglas en inglés) 2. Error cuadrático medio (MSC, por sus siglas en inglés) 3.Error porcentual absoluto medio (MAPE, por sus siglas en inglés)

Siempre deben graficarse los datos porque los datos de mínimos cuadrados suponen una relación lineal.

No se predicen periodos lejanos a la base de datos dada.

Se supone que las desviaciones calculadas alrededor de la recta de mínimos cuadrados son aleatorias

pasos que seguiría una compañía que tiene “estaciones” de un mes

Encontrar la demanda histórica promedio de cada estación

Calcular la demanda promedio de todos los meses

Calcular un índice estacional para cada estación

Estimar la demanda total anual para el siguiente año

Dividir esta estimación de la demanda total anual entre el número de estaciones

los modelos de pronóstico asociativo casi siempre consideran varias variables relacionadas con la cantidad que se desea predecir

Factores a considerar

presupuesto para publicidad, los precios de la compañía, los precios y estrategias promocionales de la competencia, e incluso con la economía nacional y los índices de desempleo