Los métodos de regresión tratan de ajustar una línea a los datos históricos. Las siguientes definiciones proporcionan ecuaciones matemáticas para definir las líneas.
Para todas las ecuaciones, y es el valor de previsión y x es la serie temporal de los datos históricos.
Método de Regresión Lineal
Se ajusta una relación lineal (y=a*x+b) a los datos.
Donde a es la pendiente y b la intersección.
Métodos de Regresión no Lineales
En los métodos de regresión no lineales, se ajusta una relación lineal (y'=a*x'+b) a una transformación de los datos originales. Cada método utiliza una ecuación distinta para la transformación.
Ajuste Polinómico: Resultados de la ecuación x'=log(x) e y'=log(y) en el desarrollo de un modelo polinómico entre x e y (y=c*x^a).
Ajuste Exponencial: Resultados de la ecuación x'=x e y'=ln(y) en el desarrollo de un modelo exponencial entre x e y (y=c*e^ax).
Ajuste Logarítmico: Resultados de la ecuación x'=log(x) e y'=y en el desarrollo de un modelo logarítmico entre x e y(y=a*log(x)+b).
Ajuste Asintótico: Resultados de la ecuación x'=1/x e y'=1/y en el desarrollo de una curva asintótica (y=x/(a+bx)).
Ajuste Asintótico Exponencial: Resultados de la ecuación x'=x e y'=ln(y/(K-y)) en el desarrollo de una curva asintótica exponencial (y=cKe^ax/(1+ce^ax)) .
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