INTRODUCCIÓN En los últimos años las decisiones empresariales

INTRODUCCIÓN
En los últimos años las decisiones empresariales requieren del conocimiento de:
“Técnicas Estadísticas de Predicción”, rama de la estadística, el cual aborda el estudio
científico de Predicción y las diferentes técnicas que se han desarrollado para su análisis
y estudio. Cada unidad del curso contiene una breve lista de conceptos y técnicas más
importantes que los estudiantes encontrarán a medida que lean la unidad; el conocerlos
por adelantado les facilitará su aprendizaje. Asimismo, cada tema contiene un repertorio
de ejercicios con un variado grado de dificultad, los cuales ofrecerán a los estudiantes
una oportunidad de ejercitar los conocimientos adquiridos durante el curso.
En la primera unidad se exponen las fuentes de predicción estratégica y empresarial.
También se desarrolla una visión conjunta del proceso de predicción. Por otro lado, se
presenta los principales fundamentos de la estadística descriptiva e inferencial.
En las unidades 2, 3 y 4 se desarrolla el tema referido a la predicción en modelos
lineales. Estas técnicas, de enorme utilidad, ilustran la manera en que las relaciones
entre dos o más variables pueden ser analizadas y aprovechadas para predecir sucesos
futuros. Así, en la segunda unidad se presenta los elementos componentes del modelo
lineal clásico de regresión lineal, el proceso de su construcción, los supuestos en que se
basa, la estimación de los parámetros, las propiedades de los estimadores y de la
varianza del término de perturbación.
En la siguiente unidad, se desarrolla el método general de contrastación de hipótesis
lineales para probar la significancia de parámetros. También se estudia la utilización de
las pruebas de varianza total y parcial, en la inferencia en el modelo lineal, el cual dará
las herramientas para determinar el número adecuado de variables, lo suficientemente
necesarias para explicar el modelo ganando eficiencia con la mayor simpleza. Además
se estudiarán los test que permitan determinar si el modelo está correctamente
especificado y se éste es estable en el periodo de análisis.
En la cuarta unidad se aplica la predicción media e individual. Asimismo de hace una
extensión de los modelos lineales; se determina la predicción mínimo cuadrática, se
precisa su error de predicción, su intervalo de confianza y su bondad de ajuste.
En la quinta unidad, se explican los principales test que permiten detectar las
perturbaciones que puedan sufrir los modelos lineales, así como sus principales medidas
remediales.
En la unidad Nº 6, se desarrolla la aplicación de un modelo completo de análisis para la
gestión empresarial, el mismo que permitirá afianzar los conocimientos ya adquiridos.
En la séptima unidad se exponen los principales fundamentos, instrumentos y técnicas
para predecir modelos no lineales, como modelos doble logaritmico, semi-logarítmico,
recíprocos, logísticos, polinomial.
En la penúltima unidad, se aborda el tema concerniente a las series de tiempo; se
estudian las formas en que puedan manipularse los datos de las series temporales para
que revelen secretos que en otro caso quedarían ocultos.
En la última unidad, se estudian los principales métodos de suavización; media móvil,
suavización exponencial simple, suavización exponencial doble de Brown y el Método
de Holt.
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