Análisis de Regresión Lineal: Predicción de la Demanda

Demanda
120
X
Año
2013
2014
2015
2016
2017
Y
Demanda
100
44
54
71
78
97
60
40
20
Método N° 1
"Se asume que para el 2015=0 para que la suma de los valores de x sea cero."
Año
2013
2014
2015
2016
2017
Total
Promedio
X
-2
-1
0
1
2
0
0
Demanda (Y)
44
54
71
78
97
344
68,8
n
XY
X^2
88
54
78
194
130
26
Y^2
1.936
2.916
5.041
6.084
9.409
25386
5077,2
4
1
-
0
2012,5
1
4
10
2
5
b=
5
5
130
10
..-
0
13,00
0
344
0
b= 13,00
a=
344
.-
5
5
a= 68,8
De esta forma, la ecuación final de regresión es:
Y(x)=
68,8+13X
Para estimar la demanda esperad en 2020 (X=5), se reemplaza
Y(x)= 68,8 + 13*5
133,80
0,983244124
9,6
3,098386677
y = 13x - 26126
R² = 0,9832
80
2013
2013,5
2014
2017
2018
2019
2020
2014,5
2015
2015,5
2
3
4
5
2016
2016,5
2017
2017,5
Método N° 2
Año
2013
2014
2015
2016
2017
10075
2015
Total
Promedio
n
Demanda (Y)
44
54
71
78
97
344
68,8
XY
88.572
108.756
143.065
157.248
195.649
693290
138658
X^2
4.052.169
4.056.196
4.060.225
4.064.256
4.068.289
20301135
4060227
Y^2
1.936
2.916
5.041
6.084
9.409
25386
5077,2
5
b= 13,00
a= -26126,2
De esta forma, la ecuación final de regresión es:
Y(x)=
.-26126,2+13*x
Para estimar la demanda esperad en 2020 es:
Y(x)= -26126,2 + 13*2020
133,80
0,983244124
9,6
3,098386677