REGRESIÓN NO LINEAL

Autores/as

  • Freddy Rolando Girón Universidad Rafael Landívar

Resumen

En el artículo denominado “Regresión Lineal Simple:interpretación de resultados de Excelâ€, explicaba la importancia para las empresas de un pronóstico lo más cercano posible a la realidad. Una empresa cuyos pronósticos fueran superiores a la demanda real tendría altos inventarios y problemas de liquidez; si los pronósticos fueran inferiores a la demanda real no se podría satisfacer los pedidos de los clientes y habría ventas y utilidades que no se realizarían. Si existe una relación lineal “causa – efecto†entre dos variables se utiliza la Regresión Lineal Simple y si en dicha relación hay varias variables independientes, se utiliza la Regresión Lineal Múltiple. En este artículo trataremos aquellos casos en los cuales la relación no es lineal pero sí puede ser linealizada y por lo tanto resuelta utilizando Excel. Se sugieren una serie de pasos para escoger la mejor Regresión No Lineal tomando en cuenta la validez, minimización de los errores al cuadrado y la lógica y utilidad de los pronósticos.

Biografía del autor/a

  • Freddy Rolando Girón, Universidad Rafael Landívar
    Profesor de dedicación completa en Universidad Rafael Landívar

Referencias

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Publicado

2021-11-16

Número

Sección

Artículos