pronósticos de ventas

Evaluación de Proyectos
USO HERRAMIENTAS EXCEL PARA LA PREDICCION
Nassir Sapag Chain

MÉTODO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

El método de Regresión Lineal (o Mínimos cuadrados) busca determinar una recta, o más bien la
ecuación de una recta, que mejor represente la tendencia de observaciones históricas de una variable
y permita predecir o proyectar el comportamiento de dicha variable en elfuturo.
Ejemplo

Una empresa requiere proyectar la demanda potencial de juegos de entretenimientos electrónicos
para niños antes de decidir respecto de la conveniencia de emprender una ampliación de sus
instalaciones en otro sector de la ciudad. La información disponible en la cadena de negocios de la
empresa (12 locales en total), muestra los promedios históricos anuales de venta por local:Fig.1-1. Datos históricos de la cadena de negocios

Excel proporciona varias alternativas para realizar una regresión lineal las que se distinguen
básicamente por el mayor o menor grado de complejidad en la operación, o por el mayor o menor
nivel de detalle en los resultados entregados.
Método 1: Comando Análisis de datos del menú Herramientas

Este comando es un “Add-In” o complemento deExcel (macro-comando que se integra a su
plataforma de trabajo), por lo que es posible que en un principio no se encuentre activa y visible en el
menú Herramientas.
Para activarla puede hacer lo siguiente:
1. En el menú Herramientas, elija Complementos.
2. En el cuadro de diálogo de Complementos, active la opción Herramientas para análisis y elija
Aceptar.

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Fig. 1-2. Cuadro de diálogo Complementos

Una vez ingresados los datos en una hoja de cálculo, tal como se muestra en la Fig.1-2 , puede iniciar
el proceso de datos como sigue:
1. En el menú Herramientas, elija Análisis de datos.
2. En el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione la opción Regresión y elija Aceptar.
3.Fig.1-3. Cuadro de diálogo Análisis de datos

4. En el cuadro de diálogo Regresión, use el casillero Rango Y de entrada para especificar la posición
de los datos de la variable dependiente (Ventas).
5. Use el casillero de Rango X de entrada para especificar la posición de los datos de la variable
independiente (Pob. infantil).
6. Si incluye los títulos de columna, no olvide activar lacasilla de verificación Rótulos. Esto le permitirá
identificar de mejor manera las variables en la salida de regresión.
7. Utilice las Opciones de salida para especificar el lugar donde quiere ubicar los resultados. Si elige
la opción En una hoja nueva, asígnele un nombre.

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Fig.1-4. Especificación de lasopciones de regresión

8. Finalmente, elija Aceptar. Excel insertará una nueva hoja de cálculo con los resultados de la regresión.

Fig.1-5. Resultados de la regresión

De acuerdo a los resultados de la regresión la ecuación de la recta que mejor representa el
comportamiento de las ventas (y), en función de la población infantil (x) es:
y = 1.113,20 + 212,03*x
De este modo, si lapoblación infantil asociada al sector donde se quiere instalar el nuevo local fuera
45 (45.000 personas) entonces el modelo predeciría ventas de 10.645,45.

Fig. 1-6. Utilización de los resultados de la regresión

Otro dato importante en los resultados de la regresión es el llamado Coeficiente de determinación
(R2), el que puede ser interpretado como un índice de la “bondad” del ajuste del modelo ala
realidad. El valor de 0,8715 de este coeficiente nos indica que la variación en las ventas es explicada
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en un 87,15% por las variaciones en la población infantil.
Método 2: Funciones TENDENCIA y COEFICIENTE.R2

Otra alternativa útil, cuando se desea determinar rápidamente cuál es el pronóstico de...