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Prediciendo el crecimiento con Matlab[editar]
% Muestras anteriores según las estadísticas:
y = [14 17 19 20 22 23 24 26 29 32 35 37 40 42 44 47 50
55 59 64 69 74 79 85 93 100 109 117 127 135 144];
% Obtención de los coeficientes de la función de segundo grado:
valores = polyfit([1:31], y, 2)
>> valores: 0.1434 -0.5738 20.0554
% Obtención de los valores desconocidos:
prediccion = polyval(valores, [1:40])
>> prediccion:
Columns 1 through 7
19.6250 19.4815 19.6247 20.0549 20.7719 21.7757 23.0664
Columns 8 through 14
24.6439 26.5083 28.6595 31.0976 33.8225 36.8343 40.1329
Columns 15 through 21
43.7184 47.5907 51.7498 56.1958 60.9286 65.9483 71.2549
Columns 22 through 28
76.8482 82.7285 88.8956 95.3495 102.0902 109.1179 116.4323
Columns 29 through 35
124.0336 131.9218 140.0968 148.5586 157.3073 166.3429 175.6652
Columns 36 through 40
185.2745 195.1706 205.3535 215.8232 226.5799
Tabla de predicciones (27 de agosto de 2006)[editar]
| Fecha |
Artículos (previsión) |
Artículos (reales) |
Diferencia
|
| 31 de agosto de 2006
|
148.600
|
~ 148.200
|
- 400
|
| 30 de septiembre de 2006
|
157.300
|
~ 157.000
|
- 300
|
| 31 de octubre de 2006
|
166.300
|
?
|
?
|
| 30 de noviembre de 2006
|
175.700
|
~ 174.700
|
- 1.000
|
| 31 de diciembre de 2006
|
185.300
|
~ 185.200
|
- 100
|
