Modelos de regresión

Métodos de Pronóstico

• Relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, tomando la forma de parábola

Características Principales:

• Incluye un término cuadrático (x^2) en su ecuación, lo que le permite capturar la forma no lineal de los datos.
• Dependiendo del signo del coeficiente cuadrático, la parábola puede tener un vértice máximo o mínimo.

Usos en Desarrollo Organizacional:

• Análisis de rendimiento de los colaboradores afectados por ciertas variables a través de relaciones no lineales.
• Optimización de procesos al maximizar rendimientos y minimizar costos.
• Predicción de tendencias, para prever acciones y políticas que afectan al futuro de la organización.

Regresión Cuadrática

• Utilizado para analizar la relación entre dos o más variables., caracterizado por una curva logarítmica como forma de ajuste a los datos.

Características Principales:

• Modela relaciones no lineales.
• Se utiliza para transformar datos no lineales en relaciones más comprensibles.
• Ideal para datos que muestran un crecimiento o decaimiento que se estabiliza con el tiempo.

Usos en Desarrollo Organizacional:

• Entender el crecimiento de equipos, empresas o proyectos a lo largo del tiempo.
• Prever el rendimiento futuro de un equipo o proceso basado en datos históricos.
• Identificar puntos de saturación o máximos rendimientos en la asignación de recursos.

Regresión Logaritmica

• Técnica estadística que calcula el promedio de un conjunto de datos en intervalos sucesivos.

Características Principales:

• Ayuda a eliminar el ruido en datos al calcular promedios en intervalos.
• Es fácil de entender y calcular, es adecuado para análisis rápidos.
• Se puede ajustar fácilmente modificando la longitud del período de tiempo.

Usos en Desarrollo Organizacional:

• Permite identificar patrones y tendencias en datos históricos de la organización.
• Ayuda a evaluar el rendimiento de la organización y empleados a lo largo del tiempo.
• Facilita la identificación de cambios significativos en el rendimiento que podrían requerir atención como la creación de programas y políticas

Promedio Móvil Simple

• Técnica de pronóstico que asigna pesos exponenciales a las observaciones pasadas.

Características Principales:

• Puede adaptarse fácilmente a patrones cambiantes en los datos.
• Es simple de entender e implementar, ideal para análisis rápidos.
• Permite ajustar la suavidad de la curva según la cantidad de datos pasados que se consideren.

Usos en Desarrollo Organizacional:

• Ayuda a prever la demanda de personal, productos o servicios en función de datos históricos.
• Facilita la planificación de inventario y pipeline al predecir futuras necesidades.
• Permite monitorear y predecir la calidad de productos o servicios en función de datos anteriores.

Suavizamiento Exponencial

• Son patrones identificables en datos a lo largo del tiempo que indican una dirección general de cambio

Características Principales:

• Permite identificar comportamientos consistentes o cambios en el tiempo.
• Facilita la proyección de patrones pasados hacia el futuro. (Extrapolación)
• Permite comparar tendencias entre diferentes áreas o períodos de tiempo.

Usos en Desarrollo Organizacional:

• Ayuda a identificar oportunidades y desafíos futuros para orientar la estrategia organizacional y contrataciones de personal.
• Facilita la identificación de necesidades emergentes en el mercado laboral, tecnológico o de consumidores.
• Permite evaluar el desempeño de la organización en relación con las tendencias del mercado y la industria.

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