Métodos Cuantitativos

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• ,Los modelos cuantitativos de pronósticos son modelos matemáticos que se basan en datos históricos. Estos modelos suponen que los datos históricos son relevantes en el futuro. Casi siempre puede obtenerse información pertinente al respecto.(MANUAL DE ESTADISTICA PARA NEGOCIOS, ING AUREA GUADALUPE GOMEZ VEGA)

1. se clasifican en
   1. Análisis de series de tiempo

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      • Análisis de series de tiempo: método estadístico que depende en alto grado de datos históricos de la demanda, con los que se proyectan la demanda futura y reconoce las tendencias y patrones estaciónales.
      1. Promedios Móviles

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         • se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión. Cada punto de una media móvil de una serie temporal es la media aritmética de un número de puntos consecutivos de la serie, donde el número de puntos es elegido de tal manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean eliminados.
         1. fórmula
      2. suavizamiento exponencial

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         • El pronóstico de suavización exponencial  es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente, este posee una ventaja sobre el modelo de promedio móvil ponderado ya que no requiere de una gran cantidad de períodos y de ponderaciones para lograr óptimos resultados.
         • Se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado mediante una corrección que se ve afectada por un coeficiente de suavización. Así entonces, este modelo de pronóstico precisa tan sólo de tres tipos de datos: el pronóstico del último período, la demanda del último período y el coeficiente de suavización.
         1. fórmula
   2. Métodos causales

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      • Métodos causales: utilizan datos históricos de variables independientes como campañas de promoción, condiciones económicas y actividades de los competidores. 
      1. Regresión Lineal

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         • La regresión se define como la relación funcional de dos o más variables correlacionadas (demanda vs tiempo). La regresión lineal se refiere a un tipo especial de regresión donde las relaciones entre las variables forman una línea recta.
         • Nos centraremos en primer lugar, en el caso de que la función que relaciona las dos variables X e Y sea la más simple posible, es decir, una línea recta. Por ello pasaremos a interpretar los coeficientes que determinan una línea recta. Toda función de la forma Y=a+bX determina, al representarla en el plano una línea recta, donde X e Y son variables y a y b son constantes. Por ejemplo: Y=3+2X. SIGNIFICADO DE a y b a es la ordenada en el origen, es decir, es la altura a la que la recta corta al eje Y. Se denomina también término independiente. b, también denominada pendiente es la inclinación de la recta, es decir, es el incremento que se produce en la variable Y cuando la variable X aumenta una unidad. Por ejemplo, en el caso anterior Y=3+2X, por cada unidad que incrementa la X, la Y presenta un incremento medio de 2 unidades.
         1. fórmula
            1. 1. como obtener b