2. Prepare un pronóstico semanal para las próximas cuatro semanas para cada producto. Explique brevemente por qué eligió los métodos que utilizó. (Sugerencia para el Producto 2, un enfoque simple, posiblemente algún tipo de enfoque ingenuo/intuitivo, sería preferible a un enfoque técnico en vista del desdén del gerente por métodos más técnicos).

Cuando usamos el modelo de regresión, obtenemos la siguiente ecuación: Yn = 48.286+ 3.457 XN semana. Deberíamos ver dos criterios, al decidir el modelo de regresión. 1. Valor P < 0,05, el modelo es válido 2. Valor de R cuadrado ajustado - % de variac

Resuelto 2. Prepare un pronóstico semanal para las próximas

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Pregunta: 2. Prepare un pronóstico semanal para las próximas cuatro semanas para cada producto. Explique brevemente por qué eligió los métodos que utilizó. (Sugerencia para el Producto 2, un enfoque simple, posiblemente algún tipo de enfoque ingenuo/intuitivo, sería preferible a un enfoque técnico en vista del desdén del gerente por métodos más técnicos).
2. Prepare un pronóstico semanal para las próximas cuatro semanas para cada producto. Explique brevemente por qué eligió los métodos que utilizó. (Sugerencia para el Producto 2, un enfoque simple, posiblemente algún tipo de enfoque ingenuo/intuitivo, sería preferible a un enfoque técnico en vista del desdén del gerente por métodos más técnicos).
Semana 1
Producto 1
Producto 2
1
50
40
2
54
38
3
57
41
4
60
46
5
64
42
6
67
41
7
90*
41
8
76
47
9
79
42
10
82
43
11
85
42
12
87
49
13
92
43
14
96
44
*Orden inusual debido a la inundación del almacén del cliente.
He visto esta ecuación: (3.457 x semana +48.28) pero no estoy seguro de dónde vienen esos números. ¿De dónde vienen 3.457 y 48.28 porque cuando hago el gráfico de dispersión y el lineal obtengo un número diferente? Por favor ayuda
Esta es la mejor manera de resolver el problema.
Solución
Cuando usamos el modelo de regresión, obtenemos la siguiente ecuación: Yn = 48.286+ 3.457 XN semana. Deberíamos ver dos criterios, al decidir el modelo de regresión. 1. Valor P < 0,05, el modelo es válido 2. Valor de R cuadrado ajustado - % de variac…
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Semana 1	Producto 1	Producto 2
1	50	40
2	54	38
3	57	41
4	60	46
5	64	42
6	67	41
7	90*	41
8	76	47
9	79	42
10	82	43
11	85	42
12	87	49
13	92	43
14	96	44

Semana 1	Producto 1	Producto 2
1	50	40
2	54	38
3	57	41
4	60	46
5	64	42
6	67	41
7	90*	41
8	76	47
9	79	42
10	82	43
11	85	42
12	87	49
13	92	43
14	96	44

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Semana 1	Producto 1	Producto 2
1	50	40
2	54	38
3	57	41
4	60	46
5	64	42
6	67	41
7	90*	41
8	76	47
9	79	42
10	82	43
11	85	42
12	87	49
13	92	43
14	96	44