Cuanto cuesta un predictor

Cuanto cuesta un predictor

Importancia de la previsión de precios

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La R-cuadrado (R2) es una medida estadística que representa la proporción de la varianza de una variable dependiente que se explica por una o varias variables independientes en un modelo de regresión. Mientras que la correlación explica la fuerza de la relación entre una variable independiente y una dependiente, la R-cuadrado explica hasta qué punto la varianza de una variable explica la varianza de la segunda variable.  Así, si el R-cuadrado de un modelo es de 0,50, entonces aproximadamente la mitad de la variación observada puede ser explicada por las entradas del modelo.
En el ámbito de la inversión, el R-cuadrado se interpreta generalmente como el porcentaje de los movimientos de un fondo o valor que pueden explicarse por los movimientos de un índice de referencia. Por ejemplo, un R-cuadrado para un valor de renta fija frente a un índice de bonos identifica la proporción del movimiento del precio del valor que es predecible sobre la base de un movimiento del precio del índice. Lo mismo puede aplicarse a una acción frente al índice S&P 500, o a cualquier otro índice relevante.

Métodos de previsión de precios

En estadística, la regresión lineal es un enfoque lineal para modelizar la relación entre una respuesta escalar y una o más variables explicativas (también conocidas como variables dependientes e independientes). El caso de una variable explicativa se denomina regresión lineal simple; para más de una, el proceso se denomina regresión lineal múltiple[1]. Este término se distingue de la regresión lineal multivariante, en la que se predicen múltiples variables dependientes correlacionadas, en lugar de una única variable escalar[2].
En la regresión lineal, las relaciones se modelan mediante funciones predictoras lineales cuyos parámetros desconocidos del modelo se estiman a partir de los datos. Estos modelos se denominan modelos lineales[3]. Lo más habitual es que la media condicional de la respuesta dados los valores de las variables explicativas (o predictoras) se asuma como una función afín de esos valores; con menos frecuencia, se utiliza la mediana condicional o algún otro cuantil. Como todas las formas de análisis de regresión, la regresión lineal se centra en la distribución de probabilidad condicional de la respuesta dados los valores de los predictores, y no en la distribución de probabilidad conjunta de todas estas variables, que es el ámbito del análisis multivariante.

Regresión logística

Tiempo de lectura: 19 minutos Cuando se da a los clientes un consejo que puede ayudarles a ahorrar dinero, éstos le pagarán con lealtad, lo que no tiene precio. Dato interesante: los usuarios de Fareboom empezaron a pasar el doble de tiempo por sesión en el mes siguiente al lanzamiento de una función de previsión de precios de billetes de avión. Esta herramienta sigue aumentando la conversión para nuestro socio.
Además de los viajes, las predicciones de precios encuentran su aplicación en diversos escenarios. Comerciantes de materias primas, inversores, promotores de la construcción o generadores de energía utilizan estimaciones sobre la evolución futura de los precios con fines comerciales.
En esta ocasión hemos hablado con expertos de AleaSoft, ENFOR, REALas y nuestro propio especialista en ciencia de datos para responder a la pregunta: ¿Cómo aplicar las previsiones de precios en mercados con alta volatilidad? El artículo describe los pasos para construir una solución de predicción de precios y ejemplos de implementación en cuatro industrias.
La previsión de precios consiste en predecir el precio de una mercancía/producto/servicio evaluando diversos factores como sus características, la demanda, las tendencias estacionales, los precios de otras mercancías (por ejemplo, el combustible), las ofertas de numerosos proveedores, etc.

Definición de previsión de precios

Las inversiones en construcción son sensibles a los excesos de tiempo y de costes. Los retrasos y el aumento de costes se consideran dos amenazas para el éxito del proyecto. El objetivo del proyecto es desarrollar un modelo para predecir el coste y la duración del proyecto a partir de datos históricos de proyectos similares. Se desarrollan modelos de regresión estadística utilizando datos reales de proyectos de construcción. La metodología se adopta en 3 pasos: a) Recogida de datos b) Análisis estadístico mediante el software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) c) Interpretación de los resultados. Se han recogido los datos reales de coste y duración de 51 proyectos de construcción. En estadística, el análisis de regresión es un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para modelar y analizar varias variables, cuando el objetivo es la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. El análisis se realiza con el programa SPSS, desarrollado por IBM Corporation. Los modelos de regresión se han desarrollado utilizando los datos recogidos de Noel Builders, Kakkanad, Ernakulam para predecir el coste y la duración del proyecto. Los modelos desarrollados se validan mediante un enfoque de muestra dividida. Los resultados del modelo pueden ser utilizados por los gestores de proyectos en la fase de planificación para validar el tiempo de la ruta crítica programada y el presupuesto del proyecto.

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