Pronóstico (estadística) para niños

El pronóstico es como intentar adivinar lo que pasará en el futuro, pero de una manera organizada y con datos. Se usa cuando no estamos seguros de algo. La palabra "predicción" es parecida, pero más general. Un pronóstico se enfoca en estimar cosas que cambian con el tiempo, como las ventas de una tienda o el clima.

En el mundo de los negocios, hacer pronósticos es muy importante para planificar. Por ejemplo, una empresa necesita saber cuántos productos va a vender para saber cuántos fabricar. Los pronósticos son procesos que se hacen continuamente para que los proyectos salgan bien.

Podemos clasificar los pronósticos según el tiempo que abarcan:

• Pronósticos a corto plazo: Estos se hacen para un periodo corto, como un mes o menos, y su planificación dura hasta un año. Se usan para decidir cuánto material comprar, cuántos productos fabricar o cómo organizar a los trabajadores en una fábrica.
• Pronósticos a mediano plazo: Estos cubren un periodo de seis meses a tres años. Ayudan a estimar las ventas, la producción, el dinero que entra y sale de una empresa, y a preparar los presupuestos.
• Pronósticos a largo plazo: Estos son para periodos de tres años o más. Se usan para planear nuevas inversiones, lanzar productos nuevos, o pensar en cómo la tecnología cambiará los materiales y los procesos en el futuro.

¿Cómo se hacen los pronósticos?

Existen diferentes maneras de hacer pronósticos, dependiendo de la información que tengamos y lo que queramos predecir.

Métodos basados en el tiempo

Estos métodos usan información del pasado para adivinar lo que pasará en el futuro. Es como si pensáramos que lo que ocurrió antes nos da pistas sobre lo que vendrá. Se asume que lo que queremos pronosticar (como la demanda de un producto) cambia con el tiempo y puede tener:

• Tendencia: Si algo sube o baja constantemente (por ejemplo, las ventas de un producto que cada vez se vende más).
• Ciclos: Patrones que se repiten en periodos largos (como las ventas que suben y bajan cada pocos años).
• Estacionalidades: Patrones que se repiten en periodos cortos y regulares (como las ventas de helados que suben en verano).
• Irregularidades: Cosas inesperadas que no siguen un patrón (como una venta muy grande por un evento especial).

Algunos de estos métodos son:

• Método ingenuo: Simplemente se asume que lo que pasará será igual a lo último que pasó.
• Método de medias móviles: Se calcula un promedio de los datos más recientes.
• Método de alisado exponencial: Da más importancia a los datos más recientes.
• Método de extrapolación: Se extiende una tendencia del pasado hacia el futuro.
• Método de ajuste lineal de tendencia: Se busca una línea recta que represente la tendencia de los datos.
• Método de ajuste estacional: Se ajustan los datos para tener en cuenta los patrones de las estaciones.

Métodos que buscan las causas

Estos métodos intentan encontrar las razones o factores que influyen en lo que queremos pronosticar. Si entendemos las causas, podemos predecir mejor el futuro. Por ejemplo, si sabemos que las ventas de paraguas aumentan cuando llueve, podemos pronosticar más ventas si se espera mucha lluvia.

Algunos de estos métodos son:

• Análisis de la regresión: Busca la relación entre una variable y otras que la afectan.
• Modelo autorregresivo de media móvil (ARMA): Un modelo matemático que usa datos pasados para predecir el futuro.
• Modelo Arima: Otro modelo matemático más avanzado.
• Econometría: Usa matemáticas y estadísticas para estudiar las relaciones económicas.

Métodos basados en opiniones

Estos métodos usan la intuición, las opiniones de expertos y las estimaciones. Son útiles cuando no hay muchos datos históricos o cuando la situación es muy nueva.

Algunos de ellos son:

• Pronósticos compuestos: Combinan diferentes opiniones o métodos.
• Encuestas: Se pregunta a un grupo de personas sobre sus expectativas.
• Método Delphi: Se pide la opinión de expertos de forma anónima para llegar a un consenso.
• Construcción de escenario: Se imaginan diferentes futuros posibles y cómo podrían afectar lo que se quiere pronosticar.
• Pronóstico de tecnología: Se intenta predecir cómo avanzará la tecnología.
• Pronóstico por analogía: Se compara la situación actual con una similar que ya ocurrió.

Otros tipos de pronósticos

• Simulación: Se crea un modelo de la realidad para probar diferentes situaciones.
• Pronóstico de mercado: Se predice cómo se comportará un mercado.
• Pronóstico probabilístico: Se estima la probabilidad de que algo ocurra.
• Pronóstico de conjunto: Se combinan varios pronósticos para obtener uno más preciso.

¿Qué tan precisos son los pronósticos?

Un pronóstico es bueno si se acerca mucho a lo que realmente sucede. El error del pronóstico es la diferencia entre lo que se predijo y lo que realmente pasó.

Por ejemplo, si pronosticaste que venderías 100 helados y vendiste 90, el error es de 10 helados.

Para saber qué tan buenos son los pronósticos, se usan algunas medidas de error:

• Error absoluto de la media (MAD): Es el promedio de cuánto nos equivocamos, sin importar si fue por arriba o por abajo.
• Error absoluto porcentual de la media (MAPE): Es el error promedio, pero expresado en porcentaje.
• Error cuadrático de la media (MSE): Se eleva al cuadrado cada error antes de promediarlos, lo que da más peso a los errores grandes.
• Raíz del error cuadrático de la media (RMSE): Es la raíz cuadrada del MSE, y es útil porque está en las mismas unidades que los datos originales.

Inteligencia Artificial en los pronósticos

Hoy en día, la Inteligencia artificial (IA) y las computadoras son muy útiles para hacer pronósticos. Pueden analizar muchísimos datos y encontrar patrones que a los humanos nos costarían mucho ver.

Algunas técnicas de IA usadas son:

• Red neuronal artificial: Son programas inspirados en cómo funciona el cerebro humano.
• Máquinas de vectores de soporte: Ayudan a clasificar y predecir datos.

A menudo, estos pronósticos se hacen con programas especializados que usan:

• Minería de datos: Extraer información útil de grandes cantidades de datos.
• Aprendizaje automático: Enseñar a las computadoras a aprender de los datos sin ser programadas explícitamente.
• Reconocimiento de patrones: Identificar patrones o tendencias en los datos.

Véase también

En inglés: Forecasting Facts for Kids