Unidad 3: Capitulo 13 parte 2

Miguel Guzman 

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Unidad 3

Capítulo 13

PRONÓSTICOS

Parte 2

Regresión lineal:
 Método causal en el que una variable (conocida como variable dependiente), está relacionada con una o más variables independientes por medio de una ecuación lineal.

Variable dependiente: 
 Variable que se desea pronosticar.

Variables independientes: 
 Variables que se supone que influyen en la variable dependiente y, por ende, son la “causa” de los resultados observados en el pasad.

Pronóstico empírico:
 Método de series de tiempo en el cual el pronóstico de la demanda para el siguiente periodo es igual a la demanda observada en el periodo actual; es decir, Pronóstico = Dt .

Método de promedio móvil simple: 
 Método de series de tiempo que se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda, promediando la demanda de los n periodos más reciente.

Error de pronóstico: 
 La diferencia que se obtiene al restar el pronóstico de la demanda real en cualquier periodo determinado.

Método de promedio móvil ponderado:  
Método de series de tiempo en el que cada una de las demandas históricas que intervienen en el promedio puede tener su propia ponderación; la suma de las ponderaciones es igual a 1.0.

Método de suavizamiento exponencial: 
 Método de promedio móvil ponderado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores.

Método de suavizamiento exponencial ajustado a la tendencia: 
 El método para incorporar una tendencia en un pronóstico suavizado exponencialmente.

Método estacional multiplicativo: 
 Método en el cual los factores estacionales se multiplican por una estimación de la demanda promedio y así se obtiene un pronóstico estacional.

Método estacional aditivo: 
 Método en el cual los pronósticos estacionales se obtienen sumando una constante a la estimación de la demanda promedio por estación.

Suma acumulada de errores de pronóstico (CFE):
 Medida del error total de pronóstico, que evalúa el sesgo en un pronóstico.

Error cuadrático medio (MSE): 
 Medida de la dispersión de los errores de pronóstico.

Desviación estándar (S): 
 Medida de la dispersión de los errores de pronóstico.

Desviación media absoluta (MAD):
 Medida de la dispersión de los errores de pronóstico.

Error porcentual medio absoluto (MAPE):
 Medida que relaciona el error de pronóstico con el nivel de la demanda, y es útil para colocar el desempeño del pronóstico en su perspectiva correcta.

Señal de rastreo: 
 Medida que indica si un método de pronóstico está previendo con precisión los cambios reales de la demanda.

Conjunto de reserva: 
Demandas reales de los periodos más recientes de la serie de tiempo, las cuales se reservan para probar los diferentes modelos desarrollados a partir de los periodos más antiguos.

Pronósticos combinados: 
 Pronósticos que se producen promediado pronósticos independientes basados en diferentes métodos, en diferentes datos, o en ambas cosas.

Pronóstico enfocado: 
 Método de pronóstico en el que se selecciona el mejor pronóstico entre un grupo de pronósticos generados por medio de técnicas individuales.