Modelo de regresión lineal múltiple para el pronóstico de ventas de bolsas ecológicas para la empresa Boleco S.A., en la ciudad de Bogota D.C.
El presente trabajo consistió en el pronóstico de ventas de bolsas ecológicas de la empresa Boleco S.A. a través de la aplicación de un modelo de regresión lineal múltiple; para ello se realizó una caracterización subjetiva teniendo en cuenta la información suministrada por la empresa de las princip...
- Autores:
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Forero Gómez, Geraldine
Martínez Lozano, Jonathan Alexander
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
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Bolsas ecológicas
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El presente trabajo consistió en el pronóstico de ventas de bolsas ecológicas de la empresa Boleco S.A. a través de la aplicación de un modelo de regresión lineal múltiple; para ello se realizó una caracterización subjetiva teniendo en cuenta la información suministrada por la empresa de las principales variables que intervienen en el proceso productivo las cuales son: Capacidad de la Bolsa, Clientes, Ventas y Costo de ventas, posteriormente se realizó la formulación del modelo de regresión lineal múltiple en el programa SPSS y finalmente se procedió a realizar la validación del modelo utilizando diferentes métodos los cuales son: Introducir, Paso a Paso, Hacia Adelante y Hacia atrás con cada uno de estos se realizó un análisis para identificar la correlación de que existe entre cada una de las variables y cual método da un mejor ajuste. El tipo de metodología que se empleo fue de tipo cuantitativa y cualitativa y la técnica realizada para la recolección de la información fue de tipo primaria pues esta fue dada por la representante legal de la empresa. Como resultado y análisis del presente trabajo se puedo concluir que el modelo es viable pues las variables tienden a relacionarse entre si lo que da un grado de significancia alto. |
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Astorga Gómez, J. M. (2014). Aplicación de modelos de regresión lineal para determinar las armónicas de tensión y corriente. Redalyc. Barahona Urbina, P., Veres Ferrer, E., & Aliaga Prieto, V. (2016). Deserción académica de la Universidad de Atacama, chile. SciELO. Bowerman, B., O'Connell, R., & Koehler, A. (2007). Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión. México,D.F.: Cengage Learning. Brenes González, H. A. (2017). Aplicación del análisis de regresión lineal simple para la estimación de los precios de las acciones de Facebook, Inc. Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas, 1-23. Campos Aranda, D. F. (2016). Una aplicación hidrológica de la regresión lineal múltiple ponderada. Tecnología y Ciencias del Agua, 161-173. Carrasquilla Batista, A., Chacón Rodríguez, A., Núñez Montero, K., Gomez Espinoza, O., Valverde, J., & Guerrero Barrantes, M. (2016). Regresión lineal simple y múltiple: aplicación en la predicción de variables naturales relacionadas con el crecimiento microalgal. Dialnet, 35-45. Castro Valderrama, M. P., Wilches Chiriví, K., & Gómez Delgado, G. L. (2018). Pontificia Universidad Javeriana Bogotá. Obtenido de Diseño de Bolsa Reutilizable para Empaque y Transporte de Frutas y Verduras: https://repository.javeriana.edu.co/bitstream/handle/10554/36531/CastroValderramaMariaPaula2018.pdf?sequence=1&isAllowed=y Colectivo de Autores. (2009). Econometria I. Félix Varela. Damodar N., G., & Dawn C., P. (2010). Econometría (Quinta ed.). México, D.F.: Mc Graw Hi. García, G., Brogioni, M., Venturini, V., Rodríguez, L., Fontanelli, G., Walker, E., . . . Macelloni, G. (2016). Determinación de la humedad de suelo mediante regresión lineal múltiple con datos TerraSAR-X. Revista de Teledetección, 73-81. Garcia, J., Morales Serrano, B., & González Cavazos, B. (2013). Análisis Estadístico Multivariante. Mc Graw Hill. Montero Granados, R. (2016). Modelos de regresión lineal múltiple. Obtenido de http://www.ugr.es/~montero/matematicas/regresion_lineal.pdf Morantes Quintana, G. R., Rincón Polo, G., & Pérez Santodomingo, N. A. (2019). Modelo de regresión lineal múltiple para estimar concentración de PM1. Revista Internacional de Contaminación Ambiental. Ortiz, R., Arias, F., Da Silva, C., & Cardozo, O. (2015). Análisis Espacial del Precio del Suelo con Modelos de Regresión Lineal Múltiple (MRLM)y Sistemas de Información Geográfica (SIG). Revista Geográfica del Valparaíso, 1-18. Pardo, A., & Ruiz, M. Á. (2005). Análisis de datos con SPSS 13 Base. España: ProQuest Ebook Central. Pat Fernandez, L. A., Martínez Menchaca, A. H., Pat Fernández, J. M., & Martínez Luis, D. (2013 ). Introducción a los Modelos de Regresión. Ciudad del Carmen: Plaza y Valdes. Obtenido de https://ebookcentral.proquest.com Pérez López, C. (2005). Métodos Avanzados con SPSS. España: Thomson Editores Spain. Perez Obregón, J. M., & Romero Díaz, T. (2018). Análisis del rendimiento académico mediante regresión logística y múltiple. Revista Electrónica de Conocimientos, Saberes y prácticas, 33-42. Plascencia Villaliz, A. C. (11 de 2015). Análisis de Regresión Múltiple del Fenómeno de la Trata de Personas en México. Obtenido de http://148.204.210.201/tesis/1457542786408TesisAdrianaP.pdf Revilla Huarcaya, H. J. (2016). Estudio de Factibilidad para la Instalación de una Planta de Producción y Comercialización de Bolsas a Base de Papel Reciclado en la Ciudad de Arequipa. Arequipa, Perú. Rodríguez Mañay, L. O., Saltos Chacán, M. Y., & Muñoz Moreta, E. R. (2016). Cálculo de un cost driver para determinar el costo de una actividad empleando un modelo de Regresión Lineal o un modelo de Regresión Multiple. Dialnet, 239-255. Sabogal Cardona, O. A., Hincapié Zea, J. D., Santa Chávez, J. J., & Willmer Escobar, J. (2015). Modelos de Regresión Lineal para Estimación de Tiempos de Viaje en Sistemas de Transporte Masivo. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 77-89. Samaniego Pinho, A., & Buenahora Bernal, M. (2016). Variables relacionadas con ansiedad social en adolescentes: un modelo de regresión Lineal múltiple. Interacciones, 109-122. Spyros, M., & Steven C., W. (1997). Manual de Técnicas de Pronósticos. México, D.F.: Limusa, S.A de C.V. Thea, J., & Torrillas, N. J. (2019). RIA Repositorio Institucional Abierto. Obtenido de Producción de bolsas Plásticas Biodegradables : http://ria.utn.edu.ar/bitstream/handle/20.500.12272/3505/Producci%c3%b3n%20de%20bolsas%20pl%c3%a1sticas%20biodegradables.pdf?sequence=1&isAllowed=y Vilá Baños, R., Torrado Fonseca, M., & Reguant Álvarez, M. (2019). Análisis de regresión lineal múltiple con SPSS: un ejemplo práctico. Barcelona, Barcelona. Ximénez, M. C., & San Martín, R. (2013). Fundamentos de las Técnicas Multivariantes. ProQuest Ebook. |
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Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12494/16439El presente trabajo consistió en el pronóstico de ventas de bolsas ecológicas de la empresa Boleco S.A. a través de la aplicación de un modelo de regresión lineal múltiple; para ello se realizó una caracterización subjetiva teniendo en cuenta la información suministrada por la empresa de las principales variables que intervienen en el proceso productivo las cuales son: Capacidad de la Bolsa, Clientes, Ventas y Costo de ventas, posteriormente se realizó la formulación del modelo de regresión lineal múltiple en el programa SPSS y finalmente se procedió a realizar la validación del modelo utilizando diferentes métodos los cuales son: Introducir, Paso a Paso, Hacia Adelante y Hacia atrás con cada uno de estos se realizó un análisis para identificar la correlación de que existe entre cada una de las variables y cual método da un mejor ajuste. El tipo de metodología que se empleo fue de tipo cuantitativa y cualitativa y la técnica realizada para la recolección de la información fue de tipo primaria pues esta fue dada por la representante legal de la empresa. Como resultado y análisis del presente trabajo se puedo concluir que el modelo es viable pues las variables tienden a relacionarse entre si lo que da un grado de significancia alto.The present work consisted of the forecast of sales of ecological bags of the company Boleco S.A. through the application of a multiple linear regression model; For this, a subjective characterization was carried out taking into account the information provided by the company of the main variables involved in the production process which are: Stock Market Capacity, Customers, Sales and Cost of Sales, subsequently the formulation of the model was carried out of multiple linear regression in the SPSS program and finally the model was validated using different methods which are: Enter, Step by Step, Forward and Backward with each of these an analysis was performed to identify the correlation of that exists between each of the variables and which method gives a better fit. The type of methodology that was used was quantitative and qualitative and the technique used to collect the information was of a primary type because it was given by the legal representative of the company. As a result and analysis of the present work it can be concluded that the model is viable because the variables tend to be related to each other, which gives a high degree of significance.Resumen. -- Introducción. -- 1. Descripción del problema. -- 1.1. Planteamiento del problema. -- 1.2. Justificación del problema. -- 1.2.1. Justificación practica. -- 1.2.2. Justificación teórica. -- 1.2.3. Justificación metodológica. -- 1.3. Delimitación del problema. -- 1.3.1. Delimitación temática. -- 1.3.2. Delimitación espaciotemporal. -- 2. Objetivos. -- 2.1. Objetivo general. -- 2.2. Objetivos específicos. -- 3. Estado del arte. -- 4. Marcos de referencia. -- 4.1. Marco teórico. -- 4.1.1. Origen histórico de la regresión. -- 4.1.2. Definición de regresión. -- 4.1.3. Etapas del análisis de regresión múltiple. -- 4.1.4. Pronósticos. -- 4.1.5. Paquete estadístico para las ciencias sociales SPSS por sus siglas en ingles (Statistical Package For The Social Sciences). -- 4.2. Marco institucional. -- 4.2.1. Descripción general. -- 4.2.2. Datos generales. -- 4.2.3. Misión. -- 4.2.4. Visión. -- 4.2.5. Organigrama. -- 4.2.6. Mapa de procesos. -- 4.3. Marco jurídico. -- 5. Metodología. -- 5.1. Tipo de estudio. -- 5.2. Muestra. -- 5.3. Técnicas para la recolección y análisis de la información. -- 5.4. Fuentes. -- 5.4.1. Primarias. -- 6. Caracterización de las variables. -- 7. Formulación del modelo de regresión lineal múltiple. -- 7.1. Introducción de las variables. -- 7.2. Selección del método. -- 8. Validación del modelo. -- Conclusiones. -- Recomendación. -- Anexos. -- Bibliografía.geraldine.forerog@campusucc.edu.cojonathan.martínezl@campusucc.edu.co74 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Industrial, BogotáIngeniería IndustrialBogotáModelo de regresiónBolsas ecológicasTG 2020 IIN 16439Modelo de regresión lineal múltiple para el pronóstico de ventas de bolsas ecológicas para la empresa Boleco S.A., en la ciudad de Bogota D.C.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribución – No comercial – Sin Derivarinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Astorga Gómez, J. M. (2014). Aplicación de modelos de regresión lineal para determinar las armónicas de tensión y corriente. Redalyc.Barahona Urbina, P., Veres Ferrer, E., & Aliaga Prieto, V. (2016). Deserción académica de la Universidad de Atacama, chile. SciELO.Bowerman, B., O'Connell, R., & Koehler, A. (2007). Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión. México,D.F.: Cengage Learning.Brenes González, H. A. (2017). Aplicación del análisis de regresión lineal simple para la estimación de los precios de las acciones de Facebook, Inc. Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas, 1-23.Campos Aranda, D. F. (2016). Una aplicación hidrológica de la regresión lineal múltiple ponderada. Tecnología y Ciencias del Agua, 161-173.Carrasquilla Batista, A., Chacón Rodríguez, A., Núñez Montero, K., Gomez Espinoza, O., Valverde, J., & Guerrero Barrantes, M. (2016). Regresión lineal simple y múltiple: aplicación en la predicción de variables naturales relacionadas con el crecimiento microalgal. Dialnet, 35-45.Castro Valderrama, M. P., Wilches Chiriví, K., & Gómez Delgado, G. L. (2018). Pontificia Universidad Javeriana Bogotá. 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México, D.F.: Limusa, S.A de C.V.Thea, J., & Torrillas, N. J. (2019). RIA Repositorio Institucional Abierto. Obtenido de Producción de bolsas Plásticas Biodegradables : http://ria.utn.edu.ar/bitstream/handle/20.500.12272/3505/Producci%c3%b3n%20de%20bolsas%20pl%c3%a1sticas%20biodegradables.pdf?sequence=1&isAllowed=yVilá Baños, R., Torrado Fonseca, M., & Reguant Álvarez, M. (2019). Análisis de regresión lineal múltiple con SPSS: un ejemplo práctico. Barcelona, Barcelona.Ximénez, M. C., & San Martín, R. (2013). Fundamentos de las Técnicas Multivariantes. 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