formulacion industrial


TÉCNICA DE PROYECCION
bastantes

Modelos Correlación y Regresión:

Modelo Lineal: Y = A + B (X)
Modelo Inverso: Y = A +B / (X)
Modelo Semilogarítmico: Y = A + B Log (X)
ModeloLogarítmico: Log Y = A + B (X)
Modelo Doble Logarítmico: Log (y) = A + B Log (X)

Donde:

Y = Variable dependiente (Oferta – Demanda)
X = Variable Independiente (Tiempo)
A = Coeficiente de Intersección conel eje “Y” y nos indica cual es el nivel de Y cuando X = 0
B = Coeficiente dependiente, que equivale a la variación de “Y” por la correspondiente variación de X (Pendiente).

El modelo óptimorepresenta el mayor coeficiente de determinación (r2) r2 = R2


Fórmulas para determinar r o R:


Modelo Lineal:

r = R = N (Σ X Y) – (Σ X) (Σ Y)

N (Σ X2)– (Σ X)2 N (Σ Y2) – (Σ Y)2

Modelo Inverso:

r = R = N Σ Y (1/X) – Σ (1/X) (Σ Y)

N Σ (1/X2) – Σ (1/X)2 N Σ (Y2) – (Σ Y)2

ModeloSemilograrítmico:

r = R = N Σ Log (X). Y – (Σ Log (X) ) . (Σ Y)

N (Σ Log X2) – (Σ Log X)2 N (Σ Y2) – (Σ Y)2

Modelo Doble Logarítmico:

r = R N Σ (Log (X) Log (Y)) – (Σ Log(X) (Σ Log Y)

N Σ (Log X2) – Σ (Log X)2 N (Σ Log Y2) – Σ Log Y)2




Modelo Logarítmico

r = R N (Σ X Log (Y)) – (Σ X) (Σ Log (Y)

N (Σ X2) – (Σ X)2N Σ Log (Y2) – Σ (Log Y)2



Fórmulas para el cálculo de coeficientes para modelo óptimo :


Modelo Lineal:

B = N (Σ X .Y) – (Σ X) (Σ Y)
N (Σ X2) – (Σ X)2

A = ΣY – B (Σ X)
N

Modelo Inverso:

B = N (Σ (1/X) Y) – (Σ 1/X) (Σ Y)
N (Σ (1/X2) ) – (Σ 1/X)2

A = Σ Y – (B) (Σ 1/X)
N

Modelo Semilogarítmico:Σ Y = N (A) + B (Σ Log X)
Σ (Y Log X) = A (Σ Log X) + B (Σ Log X2)


Modelo Logarítmico:

Σ Log Y = N (A) + B (Σ X)
Σ X Log Y = A (Σ X) + B (Σ X2)


Modelo Doble Logarítmico:

Σ Log...