La

precisión

Qué tan cerca está el pronóstico de la realidad. La precisión del pronóstico debe expresarse como "error de pronóstico" y determinarse de la siguiente manera: Pronóstico - Realidad. Para determinar el uso del porcentaje de error: (Pronóstico – Realidad)/Actual. No se recomienda utilizar el pronóstico como denominador (es decir, (pronóstico - realidad)/pronóstico)) al calcular la precisión, ya que la precisión del pronóstico nunca puede ser peor que 100% y el planificador no comunicará correctamente el verdadero error asociado con el pronóstico de la demanda.

período promedio

El número de puntos de datos históricos utilizados en los cálculos del promedio móvil. Ver además media móvil.

B

arranque

Una técnica de pronóstico estadístico basada en el muestreo al azar (con reemplazo) de valores históricos. Estos valores de datos remuestreados se combinan para formar escenarios de demanda realistas que se asemejan a los patrones de demanda históricos reales sin repetirlos exactamente.

método de Brown

Un método de pronóstico de suavizado exponencial apropiado para datos con tendencia pero sin estacionalidad. También conocido como suavizado exponencial DOBLE

C

coeficiente de variación

Una medida de la variabilidad relativa de los valores de datos almacenados en una variable, calculada como 100 veces la desviación estándar dividida por la media.

correlación

Una medida del grado de relación lineal entre dos variables, que va de -1 a +1, donde 0 indica que no hay relación lineal. Los valores grandes pueden sugerir una relación de indicador principal útil en el análisis de regresión.

correlación cruzada

La correlación entre una serie y otra que se desplaza hacia adelante o hacia atrás en el tiempo. Ver correlación.

datos transversales

Datos organizados por unidades administrativas en lugar de por períodos de tiempo (por ejemplo, las ventas de la empresa medidas en todos los territorios de ventas durante un período de tiempo).

pronóstico acumulativo

El pronóstico del total de todos los valores de datos durante el horizonte de pronóstico. Utilice este número cuando su objetivo sea estimar percentiles de la demanda acumulada. El pronóstico acumulativo difiere de la suma del pronóstico cuando el nivel de servicio no es 50%. Ver suma pronosticada.

D

ciclo de datos

La frecuencia con la que se recopilan los datos. Si los datos se recopilan en "cubos" mensuales, el ciclo de datos es 12. Los datos trimestrales tienen un ciclo de datos de 4. Los meses contables tienen un ciclo de datos de 13. Si tiene un sitio web y desea realizar un seguimiento del uso por hora , es posible que desee utilizar un ciclo de datos de 24.

descomposición

Un procedimiento estadístico que descompone una serie de tiempo en componentes de tendencia, estacionales e irregulares. En descomposición multiplicativa, datos = tendencia x estacional x irregular. En descomposición aditiva, datos = tendencia + estacional + irregular. Ver también ajuste estacional.

d.f.

Grados de libertad. Se utiliza para calcular la significación estadística de una estadística F en un análisis de regresión.

variable dependiente

En el análisis de regresión, la variable que se va a predecir a partir del predictor o la(s) variable(s) independiente(s). También conocida como la variable de pronóstico. En la ecuación Y = 1 + 2 X, la variable dependiente es Y.

.doble suavizado exponencial

Un método de pronóstico apropiado para datos con tendencia pero sin estacionalidad. También conocido como método de Brown.

variable ficticia

Una variable que toma solo los valores de cero o uno. Este tipo de variable suele utilizarse en análisis de regresión para indicar la presencia o ausencia de algún factor, como una promoción de precios o una tormenta de nieve. Estos juegan un papel similar a las variables de eventos en el modelado de promociones/eventos.

Estadística de Durbin-Watson

En análisis de regresión, un indicador del grado de autocorrelación en los residuos. Los valores cercanos a 2 indican que no hay autocorrelación, los valores entre 0 y 2 indican autocorrelación positiva y los valores entre 2 y 4 indican autocorrelación negativa. Si el DW no está cerca de 2, la ecuación de regresión aún puede ser útil para fines de pronóstico, pero no es el mejor resumen que podría hacer de las relaciones históricas entre sus variables; además, las estimaciones de la incertidumbre serán inexactas.

E

modelos EOQ

Modelos económicos de cantidad de pedido. Una clase de modelos diseñados para encontrar procedimientos eficientes de control de inventario. Por ejemplo, un tipo de modelo EOQ calcula los mejores valores para cuándo reordenar y cuánto reordenar, a fin de equilibrar los costos de manejo de inventario contra el costo de perder ventas debido a faltantes.

error

Pronóstico – Real. Para determinar el uso del porcentaje de error: (Pronóstico – Real)/Actual. No se recomienda utilizar el pronóstico como denominador (es decir, (pronóstico - real)/pronóstico)) al calcular la precisión, ya que la precisión del pronóstico nunca puede ser peor que 100% y el planificador no comunicará correctamente el verdadero error asociado con el pronóstico de la demanda.

modelo de evento

Un modelo de previsión utilizado en la previsión de promoción que ajusta los datos para los efectos de eventos inusuales y luego aplica suavizado exponencial. Los eventos incluyen promociones de ventas, mal tiempo, cortes de energía y otras circunstancias inusuales de corta duración.

 Suavizado exponencial

Una clase de métodos de pronóstico que promedia la variación aleatoria en una serie de datos. El suavizado exponencial calcula un promedio ponderado de todos los datos históricos de una serie. Recibe su nombre de la forma en que pondera los datos, otorgando a cada punto de datos un porcentaje fijo del peso asignado a su sucesor. SmartForecasts utiliza los siguientes cuatro métodos de suavizado exponencial: simple, doble, aditivo de Winters y multiplicativo de Winters.

F

ajuste o valor ajustado

En el análisis de regresión, la aproximación estadística al valor real del pronóstico o variable dependiente.

pronóstico

Una predicción sobre el valor futuro de una variable.

intervalo de pronóstico

En SmartForecasts, el rango de valores que indica el margen de error en el pronóstico.

estadística F

En el análisis de regresión, un indicador de la capacidad colectiva de todas las variables predictoras (independientes) para predecir la variable pronosticada (dependiente). La estadística F se utiliza para evaluar la posibilidad de que un valor alto de R-cuadrado no sea más que una casualidad estadística. Es posible obtener un valor bastante alto de R-cuadrado solo por accidente, especialmente cuando tiene una pequeña cantidad de casos de datos en relación con la cantidad de variables predictoras. Con más datos, es posible que obtenga un R-cuadrado mucho más bajo. La significancia estadística de un valor dado de la estadística F debe evaluarse manualmente usando una tabla de valores críticos y los grados de libertad informados por SmartForecasts. Si la estadística F no es estadísticamente significativa, entonces ninguno de los predictores es útil. Examine las estadísticas t para los coeficientes de regresión individuales solo si la estadística F es significativa. Ver también dfsignificación estadística, coeficiente y estadístico t.

H

cobertura

Una desaceleración especificada con criterio de una tendencia estadística.

análisis de retención

Un método para hacer evaluaciones realistas de la incertidumbre del pronóstico. Este método utiliza valores de datos más antiguos para pronosticar valores más nuevos y luego compara los valores pronosticados y reales. Esto imita la realidad, ya que los pronósticos se evalúan con datos que no intervinieron en su creación. Hay dos versiones. Un simple análisis de reserva compara los valores de datos reales más recientes con los pronósticos utilizando todos los datos anteriores. Una simulación deslizante usa una parte de los datos históricos para pronosticar los siguientes valores, luego se desliza hacia adelante un período y repite el proceso, y continúa de esta manera hasta usar todos los valores de datos menos el último para predecir un paso adelante.

I

variable independiente

Ver variable predictora.

demanda intermitente

Demanda que en su mayor parte es cero, pero toma valores aleatorios distintos de cero en momentos aleatorios. La demanda intermitente es característica de repuestos y bienes de capital de alto precio. También conocida como “demanda de movimiento lento”, “demanda irregular” y “demanda esporádica”.

predicción del intervalo

Un pronóstico expresado como un rango, por ejemplo, hay una posibilidad de 90% de que las ventas del próximo mes sean entre 100 y 150 unidades. Ver pronóstico puntual.

optimización del inventario

El proceso de calcular el inventario mínimo necesario para proporcionar un nivel de servicio de inventario deseado.

componente irregular

La variación aleatoria en una serie de tiempo que permanece después de que se hayan tenido en cuenta la tendencia y la estacionalidad. El componente irregular mide el efecto de otras influencias en la serie, como tormentas de nieve, huelgas, cortes de energía y otros eventos no recurrentes. Ver descomposición.

L

retraso

El número de períodos de tiempo en los que los valores antiguos se desplazan hacia adelante para emparejarse con los valores actuales al calcular una autocorrelación.

espera

El número de períodos de tiempo en los que los valores futuros se desplazan hacia atrás para emparejarse con los valores actuales al calcular una autocorrelación.

tiempo de espera

En la gestión de inventario, el tiempo entre la colocación y la recepción de una orden de reabastecimiento de inventario. El gerente de inventario puede querer asegurarse de que no haya faltantes durante este período.

demanda en el tiempo de entrega

El total de las demandas en cada período del tiempo de entrega.

indicador adelantado

Un artículo o variable cuyos cambios anticipan cambios en alguna otra variable. Por ejemplo, conocer las ventas actuales de automóviles nuevos puede permitirle predecir mejor las ventas de accesorios automotrices del mercado de repuestos del próximo trimestre. Un indicador adelantado se puede utilizar como variable de predicción en el análisis de regresión.

mínimos cuadrados

Un método para estimar los coeficientes de regresión. Este método selecciona valores para la constante de regresión y los coeficientes para minimizar la suma de los cuadrados de los residuos. Ver también regresión y residual.

nivel

Una característica de una serie de tiempo que indica su valor promedio a largo plazo.

promedio móvil lineal Un método de pronóstico apropiado para datos con tendencia pero sin estacionalidad; también es útil para eliminar la estacionalidad de los datos de tendencias. A veces se denomina media móvil doble.

M

significancia

Una medida del nivel típico de una variable, calculada como el promedio aritmético de los valores de datos almacenados en la variable.

medida

Un valor numérico a pronosticar. Pueden ser unidades de venta, litros, dólares, etc.

mediana

Una medida del nivel típico de una variable, determinada clasificando los valores almacenados en una variable de menor a mayor e identificando el valor medio (si hay un número impar de valores de datos) o el promedio de los dos valores medios (si hay son un número par de valores de datos).

media móvil

Una clase de métodos de pronóstico para promediar la variación aleatoria en una serie de datos. Un promedio móvil usa solo el más reciente para formar el total, pronostica el total y luego prorratea los pronósticos del total hasta los elementos individuales.

N

ruido

Término que describe el efecto neto de cualquier número de factores aleatorios que influyen en el valor de una variable. La función Descomponer separa el ruido de la tendencia y la estacionalidad en una variable.

parte aislada

Un valor de datos que es mucho mayor o menor que los otros valores de la misma variable. Un valor atípico puede deberse a un error en el registro de datos o a una circunstancia inusual.

P

P (2 colas)

En el análisis de regresión, la probabilidad de que un coeficiente de regresión alcance su valor observado o un valor aún mayor únicamente por casualidad, si el valor real del coeficiente fuera cero. Un valor bajo de P(2 colas) sugiere que el coeficiente no es cero. Ver Estadísticamente significante.

percentil

Un número que iguala o excede un porcentaje específico de todos los valores de una variable. Por ejemplo, la mediana es el percentil 50, ya que 50% de los valores de datos son menores o iguales a la mediana.

pronóstico puntual

Un pronóstico expresado como un solo número, por ejemplo, las ventas del próximo mes probablemente serán de 125 unidades. Ver previsión de intervalos.

variable predictora

En el análisis de regresión, variable utilizada para pronosticar la variable dependiente o de pronóstico. También conocida como variable independiente. En la ecuación Y = 1 + 2X, la variable predictora es X.

Pronóstico promocional

Una función especial de SmartForecasts que combina pronósticos automáticos con ajustes para promociones de ventas y otros eventos especiales que influyen en las ventas, como tormentas de nieve y huelgas.

q

cuartilla

Un número que divide la distribución de valores de datos en cuartos. El cuartil inferior es mayor que 25% de los valores de datos, el cuartil medio (es decir, la mediana) es mayor que 50% y el cuartil superior es mayor que 75%.

R

regresión

Un análisis estadístico que crea una ecuación para convertir los valores de predictor o variables independientes en estimaciones de los valores de un pronóstico o variable dependiente

residual

En el análisis de regresión, la diferencia entre el valor real del pronóstico o variable dependiente y su valor ajustado.

R-cuadrado

En el análisis de regresión, una medida de bondad de ajuste entre los valores observados y ajustados del pronóstico o variable dependiente. Los valores de Rsquare varían de 0% a 100%, donde 100% indica un ajuste perfecto. Si el R-cuadrado está cerca de 0%, entonces sus predictores son esencialmente inútiles para fines de pronóstico. Ver R-cuadrado ajustado