📈 Pronósticos de Demanda
Cinco métodos cuantitativos: promedio móvil, suavizamiento exponencial, Holt (con tendencia), regresión lineal y ARIMA(p,d,q) real con selección automática de orden por AIC.
📚 ARIMA — el modelo más avanzado de este módulo
ARIMA(p,d,q) combina tres componentes: AR(p) — autoregresivo, usa p valores pasados de la serie; I(d) — diferenciación de orden d para volver la serie estacionaria; MA(q) — promedio móvil de q errores pasados. El AIC (Criterio de Información de Akaike) penaliza modelos innecesariamente complejos: menor AIC = mejor balance entre ajuste y simplicidad. Usa "Automático" para que el sistema pruebe varias combinaciones (p,d,q) y elija la de menor AIC.
ARIMA(p,d,q): (1-φ₁L-...-φₚLᵖ)(1-L)ᵒyₜ = (1+θ₁L+...+θqLᵍ)εₜ AIC = 2k - 2ln(L̂)Datos históricos
Serie histórica y pronóstico
■ Histórico ■ Ajustado ■ - - Pronóstico ▒ IC 95% (ARIMA)