Técnicas de proyección del mercado
Páginas: 2 (267 palabras)
Publicado: 14 de agosto de 2012
r^2 = [11(2.815) – (0)(1.210)]^2 = 0.958
[11(110) – (0)^2] [11(208.250) – (1.210)^2]]
El coeficiente de correlación r mide el gradode correlación que existe entre x e y. Sin embargo, es más utilizado el coeficiente de determinación r^2, que indica que tan correcto es el estimado de la ecuaciónde regresión. Mientras más alto sea r^2, más confianza se podrá tener en el estimado de la línea de regresión.
Significa entonces que el 96 % de la variación total dela demanda se explica por el año y queda un 4 % sin explicar.
En ocasiones en vez de ajustar los datos a una línea recta para predecir la tendencia histórica,deberá emplearse una función exponencial que muestre un cambio porcentual constante más una variación constante en cada período. Igualmente potencial, binomial, entreotras.
La demanda de un bien o servicio depende de muchas causas o factores que explicarían su comportamiento a través del tiempo.
Las causales explicativas sedefinen como variables independientes y la cantidad demandada u otro elemento del mercado que se desea proyectar, se define como variable dependiente. Regresión Simple: Lavariable dependiente se predice sobre la base de una variable independiente. Regresión Multivariada o Múltiple: La medición se base en dos o más variablesindependientes.
El modelo se basa en tres supuestos básicos:
1) Los errores de la regresión tienen una distrubución normal, con media cero y varianza constante.
2)Los errores no están correlacionados entre sí: Autocorrelación.
3) Todas las variables analizadas se comportan en forma lineal o son susceptibles de linealizar.
[11(110) – (0)^2] [11(208.250) – (1.210)^2]]
El coeficiente de correlación r mide el gradode correlación que existe entre x e y. Sin embargo, es más utilizado el coeficiente de determinación r^2, que indica que tan correcto es el estimado de la ecuaciónde regresión. Mientras más alto sea r^2, más confianza se podrá tener en el estimado de la línea de regresión.
Significa entonces que el 96 % de la variación total dela demanda se explica por el año y queda un 4 % sin explicar.
En ocasiones en vez de ajustar los datos a una línea recta para predecir la tendencia histórica,deberá emplearse una función exponencial que muestre un cambio porcentual constante más una variación constante en cada período. Igualmente potencial, binomial, entreotras.
La demanda de un bien o servicio depende de muchas causas o factores que explicarían su comportamiento a través del tiempo.
Las causales explicativas sedefinen como variables independientes y la cantidad demandada u otro elemento del mercado que se desea proyectar, se define como variable dependiente. Regresión Simple: Lavariable dependiente se predice sobre la base de una variable independiente. Regresión Multivariada o Múltiple: La medición se base en dos o más variablesindependientes.
El modelo se basa en tres supuestos básicos:
1) Los errores de la regresión tienen una distrubución normal, con media cero y varianza constante.
2)Los errores no están correlacionados entre sí: Autocorrelación.
3) Todas las variables analizadas se comportan en forma lineal o son susceptibles de linealizar.
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