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PROMEDIO MOVIL PONDERADO
n = 3 VENTAS PRONOSTICO Xt Y et = xt - Y Abs (et) 20 USO DE PRONOSTICO DE ESTACIONALIDAD DE EXCEL
datos historicos 1/1/2019 10 1/2/2019 20 1/3/2019 30 1/4/2019 15 1/5/2019 25 1/6/2019 35 1/7/2019 20 1/8/2019 30 1/9/2019 40 1/10/2019 25 1/11/2019 35 1/12/2019 45 ESTACIONALIDAD: 3 1/1/2019 1/3/2019 1/5/2019 1/7/2019 1/9/2019 1/11/ 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
PROMEDIO DE SUAVIZACION EXPONENCIAL EN EXCEL
MES VENTAS PRONOSTICO
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Una empresa requiere saber si existe una relacion confiable entre las inversiones en publicidad y las ventas que se obtienen a fin de poder estimar las ventas que recibiran si hacen una inversion en publicidad de $8000 USD, para el 11vo periodo de produccion PERIODO VENTAS (USD) 1 $ 5,000 $ 160, 2 $ 5,570 $ 189, 3 $ 4,350 $ 138, 4 $ 7,900 $ 260, 5 $ 6,800 $ 217, 6 $ 5,400 $ 183, 7 $ 6,900 $ 234, 8 $ 3,900 $ 136, 9 $ 4,200 $ 138, 10 $ 5,780 $ 202, 11 $ 8,000 $ 265,
INVERSION
PUBLICIDAD
(USD)
$3,000 $4,000 $5,000 $6,000 $7, $- $50, $100, $150, $200, $250, $300,
PUBLICIDAD/ VENTAS
REGRESION LINEAL MULTIPLE
independiente independiente dependiente
Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación0. Coeficiente de determina 0.82505016 trm arancel-trm R^2 ajustado 0.81709790 0.011642927349332 0. Error típico 28. Observaciones 24 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertadSuma de cuadradosPromedio de los cuadrados F Valor crítico de F Regresión 1 83071.5005787078 83071.5005787078 103.75033 8.6266E- Residuos 22 17615.1055862506 800. Total 23 100686. Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95%Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0% Intercepción 867.717352 24.7604478077981 35.044493499267 8.502E-21 816.367326 919.067378 816.367326 919. Variable X 1 -9.2837846 0.911444679237245 -10.1857905793309 8.6266E-10 -11.174005 -7.3935641 -11.174005 -7. Análisis de los residuales Observación Pronóstico para Y Residuos 1 561.35246 -11. 2 589.203813 0. 3 561.35246 -51. 4 617.055167 -12. 5 579.920029 -22. 6 542.78489 27. 7 589.203813 0. 8 589.203813 10.
perior 95.0% $10 $15 $20 $25 $30 $35 $ $- $100. $200. $300. $400. $500. $600. $700. $800.
Variable X 1 Curva de regresión ajustada
Y Variable X 1 Y
Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlació 0. Coeficiente de determina 0. R^2 ajustado 0. Error típico 65. Observaciones 24 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertadSuma de cuadradosPromedio de los cuadradosF Valor crítico de F Regresión 1 5498.99638 5498.99638 1.27094189 0. Residuos 22 95187.6098 4326. Total 23 100686. Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95%Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0% Intercepción 625.695827945139 13.7282035 45.5774005 2.8296E-23 597.225277 654.166379 597.225277 654. Variable X 1 -0.034245254479854 0.03037649 -1.1273606 0.27173614 -0.0972422 0.02875172 -0.0972422 0. Análisis de los residuales Observación Pronóstico para Y Residuos 1 549.876834526744 0. 2 625.620214423248 -35. 3 625.613776315406 -115. 4 625.623570458187 -20. 5 625.61939253714 -68. 6 625.619974706467 -55. 7 625.630248282811 -35. 8 625.623775929714 -25. $- $- $100. $200. $300. $400. $500. $600. $700. $800.
Variable X 1
Y
Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0. Coeficiente de determinación R^2 0. R^2 ajustado 0. Error típico 28. Observaciones 24 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertadSuma de cuadradosPromedio de los cuadradosF Valor crítico de F Regresión 2 83213.0276 41606.5138 50.0033113 1.0323E- Residuos 21 17473.5786 832. Total 23 100686. Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95%Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0% Intercepción 865.997201 25.5833941 33.8499731 8.2989E-20 812.79362 919.200781 812.79362 919. Variable X 1 -9.198604 0.9518171 -9.6642563 3.5113E-09 -11.178016 -7.2191924 -11.178016 -7. Variable X 2 -0.005628 0.01364624 -0.4124187 0.68421247 -0.0340069 0.02275095 -0.0340069 0. Análisis de los residuales Observación Pronóstico para Y Residuos 1 549.98293694402 0. 2 590.026641690609 -0. 3 562.429770399202 -52. 4 617.623006465022 -12. 5 580.827902208182 -23. 6 544.0335802387 25. 7 590.028290684824 -0.
perior 95.0% $10 $15 $20 $25 $30 $35 $ $- $100. $200. $300. $400. $500. $600. $700. $800.
Variable X 1 Curva de regresión ajustada
Y Variable X 1 Y
Superficie (x1) Valor tasado (y) 2310 2 2 20 142000 $ 2333 2 2 12 144000 $ 2356 3 1,5 33 151000 $ 2379 3 2 43 150000 $ 2402 2 3 53 139000 $ 2425 4 2 23 2448 2 1,5 99 2471 2 2 34 2494 3 3 23 163 000 $ 2517 4 4 55 169 000 $ 2540 2 3 22 Oficina s (x2) Entrad as (x3) Antigüe dad (x4) 169 000 $ 126 000 $ 142 900 $ 149 000 $
