Modulo # 5: Pronósticos

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Modulo # 5: Pronósticos
Nicole Lazo
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Nicole Lazo
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Modulo # 5: Pronósticos
  1. ERROR EN LOS PRONÓSTICOS
    1. Ningún modelo de pronósticos es preciso.
      1. El modelo de pronóstico con el menor margen de error será el más adecuado para predecir la demanda
        1. Existen varios métodos
          1. 1. Desviación absoluta media (MAD, por sus siglas en inglés)
            1. 2. Error cuadrático medio (MSC, por sus siglas en inglés)
              1. 3. Error porcentual absoluto medio (MAPE, por sus siglas en inglés)
        2. DESVIACIÓN ABSOLUTA MEDIA
          1. Es el error promedio en los pronósticos, mediante el uso de valores absolutos.
            1. Mide la dispersión de un valor observado en relación con un valor esperado.
              1. La MAD se calcula utilizando las diferencias entre la demanda real y la demanda pronosticada sin importar el signo.
            2. PROYECCIONES DE TENDENCIA
              1. Esta técnica ajusta una recta de tendencia a una serie de datos puntuales históricos, y después proyecta dicha recta al futuro para obtener pronósticos de mediano y largo plazos.
              2. VARIACIONES ESTACIONALES EN LOS DATOS
                1. 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.
                  1. La estacionalidad puede aplicarse en forma horaria, diaria, semanal, mensual o en otros patrones recurrentes.
                    1. El pronóstico de series de tiempo como el efectuado en el modulo anterior implica la revisión de la tendencia de los datos a lo largo de una serie de tiempo.
                      1. Las estaciones se expresan en términos de la cantidad en que difieren los valores reales de los valores promedio en la serie de tiempo.
                        1. En lo que se denomina modelo estacional multiplicativo, los factores estacionales se multiplican por una estimación de la demanda promedio para producir un pronóstico estacional.
                    2. MÉTODOS ASOCIATIVOS DE PRONÓSTICOS
                      1. Siempre consideran varias variables relacionadas con la cantidad que se desea predecir.
                        1. Se construye un modelo estadístico que se usa para pronosticar el elemento de interés
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