Metodos Cuantitativos

Series de Tiempo
Es una secuencia de datos uniformemente espaciada. Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo regulares. Se trata de un pronóstico basado en los datospasados; es decir que supone que los factores que han influido en el pasado lo seguirán haciendo en el futuro. Se pueden descomponer en tendencia, estacionalidad y variación aleatoria.
-Series deTiempo y Regresión Múltiple (Comparación)
Tanto como en Series de tiempo y en Regresión múltiple podemos determinar la dependencia que tiene una variable respecto a otra haciendo una comparacióntambién lograremos obtener datos ya sean positivos, negativos y nulos.

* Suavización Exponencial
Modelo también de pronóstico de series de tiempo a corto plazo que pronostica las ventaspara el siguiente periodo.
En este modelo, las ventas pronosticadas para el último periodo se modifican utilizando la información correspondiente al error de pronóstico del último periodo. Estamodificación del pronóstico del último periodo se utiliza como pronostico para el siguiente periodo.
-Suavización Exponencial y Distribución de Poisson (Comparación)
La distribución dePoisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa, a partir de una frecuencia de ocurrencia media, la probabilidad que ocurra un determinado número de eventos durante cierto periodo detiempo a corto plazo. Al igual que en la suavización exponencial toman en cuenta el periodo de tiempo en el que se realiza.

* Media Simple
En este método pronosticamos un valor futurosimilar al promedio de todos los valores pasados. Dentro de las ventajas del método tenemos que es muy amortiguado, por lo cual no encontramos grandes saltos, y es muy simple de comprender porcualquier persona. El problema es que al tener en cuenta todos los datos históricos, llega un momento donde los valores reales que se agregan prácticamente no modifican el pronóstico futuro.