Regresion lineal

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Regresión lineal con factores de estacionalidad

Este modelo de análisis causal utiliza el modelo de regresión lineal simple pero considera factores de estacionalidad o índices de temporada parapoder romper con la tendencia de los datos.

Procedimiento

Se hacen los cálculos para la tabla de regresión lineal. Encontrar XY X2 y Y2
así como los totales correspondientes.

Bimestre VentasReales x^2 X*y y^2
Variable x Variable y

Año 1 1 18,350 1 18,350 336,722,500
2 18,850 4 37,700 355,322,500
3 19,550 9 58,650 382,202,500
418,670 16 74,680 348,568,900
5 19,743 25 98,715 389,786,049
6 28,350 36 170,100 803,722,500
Año 2 7 18,550 49 129,850 344,102,500
8 19,000 64 152,000 361,000,000
919,300 81 173,700 372,490,000
10 19,840 100 198,400 393,625,600
11 19,880 121 218,680 395,214,400
12 29,000 144 348,000 841,000,000
Año 3 13 18,865 169 245,245 355,888,22514 18,925 196 264,950 358,155,625
15 19,870 225 298,050 394,816,900
16 19,050 256 304,800 362,902,500
17 20,030 289 340,510 401,200,900
18 29,990 324 539,820899,400,100

TOTALES 171 375,813 2,109 3,672,200 8,096,121,699

Empleando el método de estacionalidad se pronostica para el año siguiente, para ello se calculan los siguientes parámetros paraajustar la serie de datos.
• Se calcula el promedio de ventas por periodo (bimestre, mensual, etc)


Promedio de ventas por bimestre 20,879

• Se obtiene el promedio de ventas para el cada unode los periodos así como el factor de estacionalidad para cada periodo (bimestre, mensual, etc)
Promedio de ventas por periodo =
np=numero de periodos por serie
Promedio de ventas del primerbimestre 18,588

Factor de estacionalidad = promedio de ventas para el periodo / promedio de ventas global.


Factor de estacionalidad del primer bimestre 0.890310
Promedio de ventas del...
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