Este documento presenta un resumen de los 7 capítulos tratados en el libro "Pronósticos en los negocios". Cada capítulo cubre un tema diferente relacionado con los pronósticos como introducción a pronósticos, conceptos estadísticos, técnicas de pronósticos, promedios móviles, series de tiempo, regresión lineal simple y regresión múltiple. El objetivo general es examinar diferentes métodos para predecir tendencias en los negocios mediante el estudio y manipulación de datos históricos

1. Universidad de Guayaquil
Facultad de Ciencias Administrativas
Ing. en Sistemas Administrativos Computarizados
Pronósticos en los negocios
Por Jhon E. Hanke
Grupo #4:
 Salinas Nelson
 Mindiola Jefferson
 Lopez Miguel
 Quinlli Guido
 Carrasco Jean
Romni Yépez
Simulación y Muestreo
Octavo Semestre
2011

2. INFORME BASICO SOBRE LOS CAPITULOS TRATADOS
CAPITULO 1.- Introducción a los pronósticos en los negocios
El primer capítulo se basa en poder examinar los métodos usados para predecir la
naturaleza incierta de las tendencias en los negocios. Tales métodos con frecuencia
requieren el estudio y manipulación de datos históricos con el fin de buscar patrones que
se extrapolen efectivamente para realizar un pronóstico. El tema central a este capítulo se
enfoca a:
 Historia de los pronósticos
 Tipos de pronósticos.
 Selección de un método de pronóstico.
 Etapas del pronóstico.
 Elaboración de pronóstico.
 Ejemplo de elaboración de pronósticos.
CAPITULO 2.- Repaso de conceptos estadísticos básicos
El segundo capítulo habla sobre los conceptos estadísticos fundamentales en las que se
basa la elaboración de un pronóstico. Se analizaran diferentes temas tales como:
 Distribuciones de probabilidad.
 Distribuciones muéstrales.
 Inferencia de una muestra.
 Análisis de correlación.
 Ajustes de una línea recta.
 Evaluación de la normalidad.
CAPITULO 3.- Exploración de patrones de datos e introducción a las técnicas de
pronósticos.
El tercer capítulo manifiesta el gran problema que existe en la elaboración de un
pronóstico y se dice: “Una de las partes más difíciles de los pronósticos y que toma más
tiempo es la recolección de datos válidos y confiables”. Por ello que se enfocara a lo
siguiente:
 Estudio y exploración de los patrones de datos.
 Selección de una técnica de pronóstico.
 Medición del error del pronóstico.
 Determinación de una técnica adecuada de pronóstico.

3. CAPITULO 4.- Métodos de promedios móviles y de suavización
Este capítulo se basa en el estudio de tres métodos para la predicción sobre una serie de
tiempo, tenemos las siguientes:
 Método informal.
Se usan para desarrollar modelos simples.
 Método de promedios.
Generan observaciones en base a un promedio de observaciones pasadas.
 Métodos de suavización.
Generan pronósticos en base a series decrecientes (exponencial) de
ponderación.
CAPITULO 5.- Series de tiempos y sus componentes
Este capítulo se enfocara sobre las series de tiempo las cuales se dice:
 Las series de tiempo no se comportan como muestras aleatorias.
 Requieren métodos especiales para su análisis
 Los pronósticos de series de tiempo, eliminan gran parte de la incertidumbre
asociada con el futuro.
 Ayudan a la dirección de una empresa a definir estrategias alternativas.
 Los pronósticos se elaboran con un conjunto de procedimientos formales
específicos.
CAPITULO 6.- Regresión lineal simple
Este parte indica una conexión con capítulo 2, en donde se determina que la asociación
lineal implica una relación en línea recta. Gracias a ello podemos conocer comportamiento
de la variable independiente la cual servirá para pronosticar la variable dependiente. Para
su estudio se tomara en cuenta lo siguiente:
 Linea de regresión
 Error estándar de estimación
 Pronostico de Y
 Entre otros temas importantes.
CAPITULO 7.- Análisis de regresión múltiple
Como en el capítulo anterior se estudió el análisis entre un variable dependiente e
independiente. Ahora el poder estudiar el comportamiento de una variable dependiente
mediante otras variables independientes será la finalidad de este capítulo. En la regresión

4. múltiple implica el uso de más de una variable independiente para predecir una variable
dependiente. Para ello se tiene en cuenta lo siguiente:
 Modelo de regresión múltiple
 Interpretación de los coeficientes de regresión
 Variables ficticias
 Entre otros temas.