El objetivo del presente artículo, es el
de presentar un sencilla técnica estadística de análisis utilizada para estimar
el valor futuro de una serie de datos, denominada Medias Móviles.
Su metodología es simple, consiste en
utilizar promedios de las observaciones pasadas más recientes de la serie
analizada. Para cada período, el cálculo del promedio se renueva añadiendo el
más reciente y eliminando el más antiguo de los considerados. La “amplitud” de
la media móvil (el número de observaciones incluidas en el cálculo promedio),
se denomina “orden” de la media móvil:
Media móvil de orden “p”:
Ventajas de esta técnica de predicción:
- Las
medias móviles resultan más apropiadas cuando la aleatoriedad de los datos es
elevado y la autocorrelación baja.
- La media
móvil solo tiene memoria de un período, sólo debe ser utilizada con fines predictivos
a corto plazo.
- Presenta
una progresión tanto más suavizada cuanto mayor sea el número de términos
incluidos en el promedio.
Desventajas de las medias móviles:
- La
presencia de tendencia marcada o estacionalidad hace muy arriesgado utilizar
las medias móviles para la estimación.
- Para
evitar la estacionalidad, pueden elaborarse medias móviles de orden igual al
orden estacional (técnica de alisado), pero esto, válido a efectos de ajustes
promedio general, implicará varios sesgos en materia de predicción. Una media
móvil de este tipo “filtra” la estacionalidad y, por tanto, después habrá de
nuevo de añadirse a la estimación realizada sobre la serie filtrada.
3 comentarios:
Hola!, tengo métricas de cantidad de ventas por día en mi sitio web, que método estadístico me sugieres para estimar las ventas del proximo dia ?
Gracuas
Hola!
En nuestro sitio tenemos indicadores de cantidad de ventas por fecha, nos interesa predecir las ventas de un dia a futuro para que cuando llegue saber si estamos en valores correctos o no de ventas. Que metodo me sugieres para realizar esto?
Difícil cuestión. El ser humano es muy malo haciendo predicciones. Con la información que nos facilita es complicado recomendar un método, incluso con más datos sería difícil recomendar una metodología ya que hay muchas. Por la información dada podría probar con modelos de series temporales .
Un saludo.
elestadistico.blogspot.com
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