El promedio ponderadoLa media o promedio aritmtico tambin se puede calcular usando el mtodo del promedio ponderado. El promedio ponderado es una forma un poco ms compleja de calcular la media, pero de gran utilidad prctica. Con este mtodo lo que se hace es determinar un promedio, sumando los valores existentes en el inventario con los valores de las nuevas compras, para luego dividirlo entre el nmero de unidades existentes en el inventario incluyendo tanto los inicialmente existentes, como los de la nueva compra.El tratamiento de las devoluciones en ventas por este mtodo, es similar o igual que los otros, la devolucin se hace por el valor en que se vendieron o se le dieron salida, recordemos que este valor corresponde al costo del producto ms el margen de utilidad (Precio de venta es igual a costo + utilidad). De modo tal que las devoluciones en ventas se les vuelve a dar entrada por e valor del costo con que se sacaron en el momento de la venta y entran nuevamente a ser parte de la ponderacin.En el caso de las devoluciones en compras, estas salen del inventario por el costo en que se incurri al momento de la compra y se procede nuevamente a realizar la ponderacin.

La suavizacin exponencial es una tcnica de pronstico de series de tiempo (promedios mviles) que pondera los datos histricos exponencialmente para que los datos ms recientes tengan ms peso en el promedio mvil.

Qu es el Anlisis de Regresin? ExplicacinEl Anlisis de Regresin es un modelo estadstico de pronstico, esto se refiere a describir y evaluar la relacin entre una variable dada (generalmente llamada la variable dependiente o relacionada) y una o ms variables (generalmente llamadas variables independientes).

Uso del Anlisis de Regresin. BeneficiosEl anlisis de la regresin puede predecir el resultado de un indicador dominante determinado del negocio (variable relacionada) basado en sus interacciones con otros factores directivos (las variables explicativas). Por ejemplo: permite que usted prediga el volumen de ventas, usando la cantidad anterior de publicidad y el nmero de personal de ventas que usted emplea. Por supuesto, un modelo verdadero necesitara ms variables y es mucho ms complejo.

Nadie puede realmente ver el futuro. Como sea, los mtodos estadsticos modernos, los modelos economtricos y el software de inteligencia de negocio se pueden utilizar para pronosticar y para estimar qu va a suceder en el futuro.

Los modelos del Anlisis de Regresin se utilizan para ayudarnos a predecir el valor de una variable desconocida, con unas o ms otras variables que valores puedan ser predeterminadas.

Pasos al interior del Anlisis de Regresin. ProcesoLa primera etapa del proceso es identificar la variable que debemos predecir (la variable relacionada). Entonces realizamos el Anlisis de Regresin mltiple, centrndose en las variables que deseamos utilizar como predictores (variables explicativas). El Anlisis de Regresin mltiple entonces identificar la relacin entre la variable relacionada y las variables explicativas. Entonces, finalmente esto se presenta como modelo (frmula).