Métodos de pronósticos - métodos cuantitativos
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- Опубліковано 24 січ 2019
- Los métodos de pronóstico son clave para una buena planeación y presupuestación. Existen técnicas como las medias móviles, el suavizamiento exponencial y la regresión lineal. Los componentes de las series de tiempo como la tendencia, la ciclicidad (ciclos) o la estacionalidad son importantes para un buen pronóstico. Se exponen los conceptos de series de tiempo, los componentes de series de tiempo, tendencia, ciclicidad (ciclos), estacionalidad (estaciones) y el componente aleatorio, después el concepto de pronóstico y los métodos de pronóstico.
Conceptos básicos de métodos de pronósticos. Necesidad de pronosticar. Tipos de pronósticos. Pasos para la elaboración de un pronóstico. Técnicas cuantitativas.
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Muchísimas gracias !!
Excelente material !
Saludos cordiales ***
Excelente explicación. Muchas gracias
Muchas Gracias
Estmado, muy buena explicacion,gracias.Pero quisiera saber que metodo es mas recomendable por cada caso si solo presenta estacionalidad o si ambos tendencia y estacionalidad, o si entran 3 factores. quedare muy atento a su respuesta.Gracias de antemano
Gracias
Are you Tico?
Buen video... Saludos
10/2019
Si... Tico... Pura vida
Felicitaciones por tus tutoriales, se nota la Profesionalidad de tus exposiciones..aprovecho a consultarte que herramientas utilizas para que la linea de la serie de tiempo vaya moviéndose punto por punto.. eso da una mayor explicación y didáctica..gracias, espero tu respuesta si fuere posible.
Gracias por su comentario. La animación de ese video la hice en Power Point.
¿Las tendencias polinómicas, logarítmicas, potenciales , exponemciales y lineales en que sistemas o en que temas de negocios se aplican o en que tipo de pronósticos se utilizan?
Entiendo tu pregunta, pero, no lo veas de esa forma, cada grafica de demanda tiene 3 elementos, TEMBLOOOOO
THX, el comportamiento de tendencia de una variable no es siempre lineal, podría modelarse mejor con otro tipo de función. Generalmente uno prueba distintos modelos y compara sus resultados (usando el R2 u otras medidas de error) y elige la mejor, aunque también hay que tener en cuenta que esos otros modelos son más complejos.
5/17/2020
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