Regresión Lineal como Técnica más Eficiente para le Previsión de la Demanda.

La regresión lineal es un procedimiento estadístico que busca establecer una relación directa o inversa entre dos o más variables. Presenta la ventaja de que puedes hacer una predicción del comportamiento de alguna variable en un determinado punto o momento.
La técnica del análisis de regresión está definida por los siguientes pasos: 1) selección tanto de la medida de costos (o producto) como de variables exógenas, 2) estimación de la función de costos (o producción) del sector, y 3) cálculo del coeficiente de eficiencia correspondiente a cada empresa dentro del sector. La producción proyectada en comparación con la producción real brinda la medida del desempeño relativo. Luego, puede evaluarse estadísticamente la calidad de estos resultados para ofrecerles a los encargados de formular políticas un marco para la evaluación de las empresas. La cuestión de la regresión lineal por oposición a la no lineal puede analizarse mediante la inclusión de parámetros que capturen economías o deseconomías de escala.
Dentro de las ventajas tenemos:
• Este método estadístico revela información acerca de las estructuras de costos y distingue entre los roles de las diferentes variables en la afectación del producto. Los coeficientes pueden interpretarse en términos de los factores determinantes de los costos o la forma en que los insumos contribuyen al producto.
• Se trata de una herramienta útil para estudiar e identificar las posibles relaciones entre los cambios observados en dos conjuntos diferentes de variables.
• Suministra datos para confirmar hipótesis acerca de si dos variables están relacionadas.
• Proporciona un medio visual para probar la fuerza de una posible relación y agilizar la toma de decisiones. Los gráficos nos proporcionan la forma más sencilla e intuitiva de estudiar la relación entre dos variables. Nos ofrece una cierta idea de la naturaleza de la relación; si es lineal o no, su intensidad, así como el sentido (negativa o positiva).
• Desarrollo de proyectos para la búsqueda de mejoras de la calidad.

Para poder crear un modelo de regresión lineal, es necesario que se cumpla con los siguientes parámetros:
1. La relación entre las variables es lineal.
2. Los errores en la medición de las variables explicativas son independientes entre sí.
3. Los errores tienen varianza constante.
4. Los errores tienen una esperanza matemática igual a cero (los errores de una misma magnitud y distinto signo son equiprobables).
5. El error total es la suma de todos los errores.

Esta técnica es clave para la el análisis de la demanda, es un poco trabajosa, pero si contamos con Minitab se facilita mucho el trabajo y los resultados son más precisos a la realidad futura. Con esto podemos tomar decisiones abiertas y seguras, y así minimizar los riesgos de costos y logrando los objetivos de la empresa.

No hay comentarios / 17 Dic 2012 por Carolina Leonela Pockels Diaz
mgcson /

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