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INTRODUCCION
Se ha experimentado un crecimiento fenomenal en los últimos 25 años en el enfoque de la predicción crítica. Anteriormente se creía que hacer pronósticos era muy impreciso, hoy en díaes un componente indispensable en el campo de investigación, es cierto que hacer juicios humanos es importante en la predicción de pronósticos pero también esta sujeta a diversos errores. Lainvestigación se ha dirigido a comprender estos puntos fuertes y débiles, ya que se han hecho más de 200 estudios que hacen referencia a esta revisión.
En un pronóstico puntual por ejemplo, en la venta de unproducto, se propone ver el conjunto total de los datos útiles en el pronóstico, compuesta de dos clases; los datos históricos y los datos contextuales. Los datos históricos los determinamos con lahistoria de las ventas del producto y los datos de dominio son los datos que nos ayudaran a entender el pasado y proyectar nuestras predicciones a futuro.
El pronosticador siempre tiene que tenerinformación sobre el valor que prevé, además del tiempo de la serie, sin embargo si constituye una base útil para la comparación con métodos estadísticos como los dos métodos son restringidas a la mismaserie de datos, por lo tanto están en un nivel de igualdad de condiciones.
Andreassen y Kraus (1990) y Lawrence y O'Connor (1992, 1995) demostraron que un pronóstico crítico que puede ser modeladotomando en cuanta solo los últimos valores de las serie de tiempo y obteniendo la media de este suavizado un exponencial simple, o alternativamente como anclaje y ajuste, donde el punto de anclaje es lapromedio de los últimos valores de series de tiempo y el ajuste es la proporción de la desviación del valor más reciente a partir de esta media. Cuando modela como exponencial suavizado, elpronosticador crítico parece utilizar un valor de la constante de suaviza miento dependiente en la características de la serie.
Por lo tanto se puede concluir que la precisión de pronóstico crítico es el...