EVALUAR LA CAPACIDAD PREDICTIVA DE LOS MÉTODOS SERIES DE TIEMPO, REGRESIÓN LINEAL Y RNA PODA EXHAUSTIVA CONSIDERANDO EL MÍNIMO MARGEN DE ERROR, UNA APLICACIÓN A LA DEMANDA
Palabras clave:
Series de tiempo, Pronóstico, Regresión Lineal, Redes NeuronalesResumen
El objetivo de la investigación es determinar la eficiencia de los modelos Series de Tiempo, Regresión Lineal y Red Neuronal Artificial para el pronóstico de la demanda de medicamentos en la Entidad Pri-vada de Salud Ricardo Palma (EPS_RP). Se empleó la metodología Box Jenkins para el desarrollo de la presente investigación, además se consideró como unidad de análisis la cantidad de ventas sema-nales de los medicamentos en estudio. Para evaluar la eficiencia de los modelos se trabajó con el me-dicamento, que tuvo mayor demanda en los últimos 5 años, OPTIRAY VIA 320/1 100ML. Luego de comparar la eficiencia de los modelos se determinó que el pronóstico basado en Redes Neuronales Artificiales es el que presenta el menor margen de error en el pronóstico de las ventas.
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Publicado
2016-02-23
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Artículos
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