MÉTODOS CAUSALES DE PRONÓSTICOS

Estos desarrollan un modelo de causa y efecto entre la demanda ( exteriorización de las necesidades y deseos del mercado y esta condicionada por los recursos disponibles ) y otras variables. Que permitan explicar mediante una ecuación matemática los valores de una variable en términos de la otra. Por ejemplo, la demanda de helados puede relacionarse con la población, un agricultor puede creer que la cantidad de
fertilizante que utilizó influyó en la cosecha lograda, etc.
Uno de los métodos causales mejor conocido es el del Análisis de Regresión , en donde siempre se trata
del uso de dos variables numéricas.
A la variable que queremos explicar le llamamos dependiente ( Y ) .
A la variable que usamos para condicionar o para explicar la llamamos independiente ( X1 .X2 , X3 , ... X n)
Para ello es necesario encontrar una fórmula matemática que relacione la variable dependiente con la o las
variables independientes y que permita estimar o predecir los valores futuros que puede tener una variable ( dependiente ) cuando se conocen o suponen los valores de la otra u otras variables independientes
Este técnica se aplicará cuando la variable a pronosticar Y no está en función del tiempo.
Consideraremos el caso en que la curva de regresión de Y sobre X sea lineal.