Pronosticos De Consumo

PRONÓSTICO DE CONSUMO: HERRAMIENTA
PROYECTIVA
El Pronóstico de Consumo es una herramienta básica y fundamental para el administrador, que le permite conocer, en base a anteriores experiencias, el comportamiento de sus futuros consumos dentro del proceso productivo o de transformación. El empleo de esta herramienta, con el auxilio de la estadística y las matemáticas, nos permitirá planificaradecuadamente el requerimiento de insumos para la elaboración de productos. La estadística aplicada al mundo de los negocios permitirá realizar la proyección necesaria, utilizando para ello la Regresión Lineal, que se convierte así en un gran soporte para la gestión.
Técnica de Regresión Lineal
Es una técnica estadística que trata de establecer la “forma de la relación entre las variables”. Es decir,se encarga de estudiar la relación funcional entre las variables:
Variables (X) e (Y).
Donde:
X = Variable Independiente
Y = Variable Dependiente
De modo, que podamos predecir el valor de una en base a la otra u otras. “Convencionalmente la variable o variables, que son la base de la predicción se llaman Variable o Variables Independientes y la variable que se va a predecir se llama VariableDependiente”.
La palabra Regresión se usó por primera vez en este contexto por Francis Galton (1822 1911), en sus estudios biológicos sobre la herencia, donde se notó que las características promedio de la siguiente generación de un grupo particular, tendían a moverse en la dirección de las características promedio de la población en general más que a la generación previa de ese grupo.

Esta tendenciafue referida como una regresión hacia la media de la población.
“la regresión lineal implicara, dado un conjunto de datos, poder asumir una forma funcional para la curva de regresión y tratar de ajustar esta a los datos”.
Así la regresión de la variable Y Y X esta dada por:

Y = F (X)
Y = F (X)


Si la regresión de Y en X es una funciónlineal:
Y = a + bx donde: a, b son constantes
Y = a + bx donde: a, b son constantes


Donde se llama Regresión Lineal Simple de Y en X:
“El valor a se llama ordenada en el origen, Puesto que es el punto en que la línea recta corta al eje y”.
“La pendiente de la recta se mide por b, que da el cambio en y,por unidad de cambio en el valor de x“
“El signo de b también indica el tipo de relación entre x e y“.
Donde:
X = Variable independiente.
Y = Variable dependiente.
b = Pendiente de la función lineal o velocidad de incremento o decremento de la variable dependiente.
a = Es una constante.
Ahora veremos a través del presente caso la aplicación en los Pronósticos de Consumo:
La Empresa Plásticos SAC.Presenta la siguiente información de los doce últimos meses y expresa en toneladas métricas, elaborada por las áreas de Investigación de Mercados, Ventas y Producción. Dicha información explica el consumo histórico que de sus productos ha realizado su principal cliente, un comprador de insumos para la fabricación de los envases plásticos en Estados Unidos.
Para lo cual procederemos a determinarlas variables X e Y, para luego hallar la pendiente b y luego la constante a de la ecuación lineal de la regresión.
Donde:
Y = f (X)
Y = a + bx donde: a, b son constantes
Si la regresión de Y en X es una función lineal:

Cuadro 1
Principal comprador de insumos plásticos Consumo histórico de los 12 últimos meses.
MESES | X | Y | (X*Y) | (X) | (Y) |
Enero | 1 | 355 | 355 | 1 | 126025 |
Febrero | 2| 342 | 684 | 4 | 116964 |
Marzo | 3 | 307 | 921 | 9 | 94249 |
Abril | 4 | 285 | 1140 | 16 | 81225 |
Mayo | 5 | 540 | 2700 | 25 | 291600 |
Junio | 6 | 320 | 1920 | 36 | 102400 |
Julio | 7 | 287 | 2009 | 49 | 82369 |
Agosto | 8 | 420 | 3360 | 64 | 176400 |
Septiembre | 9 | 380 | 3420 | 81 | 144400 |
Octubre | 10 | 365 | 3650 | 100 | 133225 |
Noviembre | 11 | 455 | 5005 | 121 | 207025 |...