La regresión lineal es útil para el pronóstico a largo plazo de eventos importantes, así como la planeación agregada. Por ejemplo. La regresión lineal sería muy útil para pronosticar las demandas de familias de productos. Aún cuando la demanda de productos individuales dentro de una familia puede variar en gran medida durante un periodo, la demanda de toda la familia de productos es sorprendentemente suavizada.
Ejercicio 1. TM de México S.A. de C.V. produce motores electrónicos para válvulas automáticas para la industria de la construcción. Durante más de un año, la planta de producción de TM ha operado a casi plena capacidad. Miguel Hernández, el gerente de planta, estima que el crecimiento en las ventas continuará y desea desarrollar un pronóstico a largo plazo que se usará para planear las necesidades de las instalaciones para los siguientes tres años. Se han totalizado las cifras de ventas correspondientes a los últimos diez años:
| Año | Ventas anuales (miles de unidades) |
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | 1000 1300 1800 2000 2000 2000 2200 2600 2900 3200 |
Determine el pronóstico de ventas anuales del año 11, 12 y 13.
Ejercicio 2. Los siguientes son los resultados de los últimos 6 años de ventas de cierto producto. Mediante una análisis de regresión lineal realice el pronóstico para los próximos tres años (7,8 y9).
| Año | Ventas anuales (miles de unidades) |
| 1 2 3 4 5 6 | 1100 1400 1900 2100 2150 2200 |
“Aprovecha el día y no ignores lo que debes saber”
