Regresión lineal en Google Sheets para predicción

Pensado para que todos apliquen los mismos pasos y repliquen resultados, este método usa Google Spreadsheets para modelar tendencias y predecir ventas con regresión lineal. Aprenderás a trazar la línea de tendencia, a leer la ecuación y el R cuadrado, y a extrapolar meses futuros con seguridad y criterio.

¿Qué aprenderás para predecir ventas con regresión lineal en Google Sheets?

El enfoque prioriza la replicación del conocimiento: todos trabajan con las mismas herramientas y pasos. Se parte de un dataset de ventas mensuales de 2023 (en dólares) y se construye un modelo de tendencia para proyectar meses adicionales.

• Regresión lineal: método base en ciencias de datos y machine learning para reconocer patrones y predecir comportamientos.
• Ecuación de la recta tangente: expresa el modelo lineal y se obtiene desde el gráfico.
• Punto de corte (intercepto): indica el nivel inicial de la tendencia.
• Pendiente: muestra si la tendencia es positiva, negativa o neutral.
• Coeficiente de determinación (R cuadrado): mide la certeza del modelo. Un valor de 0,91 se interpreta como 91 % de ajuste; es aceptable al superar el 80 %.

¿Cómo preparar los datos y visualizar tendencias?

• Selecciona toda la matriz: meses (enero a diciembre) y ventas en dólares.
• Ve a Insertar: gráfico. Obtén una visualización inicial en dos clics.
• Parametriza el gráfico para una lectura clara.
• En configuración: agrega el eje X para incluir todas las observaciones en orden temporal.

¿Cómo activar la línea de tendencia y la ecuación?

• En Personalizar: Serie, activa línea de tendencia.
• En etiquetas: muestra la ecuación de la recta.
• Activa R cuadrado para conocer la certeza del modelo (ejemplo: 0,91 ≈ 91 %).
• Copia la ecuación y pégala en una nueva columna para usarla en proyecciones.

¿Cómo proyectar y extrapolar meses 13–16?

• Define la secuencia en X con 12 observaciones para 12 meses.
• Pega la ecuación y reemplaza cada X por el periodo correspondiente.
• Arrastra la fórmula hasta el mes 12.
• Extiende X a los meses 13, 14, 15 y 16 para extrapolar.
• Formatea la columna de predicciones y arrastra hasta el mes 16.

¿Cómo implementar el modelo paso a paso en Google Sheets?

Estos cinco pasos aceleran el flujo y garantizan replicabilidad:

1) Visualización correcta de los datos. 2) Aplicación del modelo lineal con la línea de tendencia. 3) Implementación de la proyección: usar la ecuación y sustituir X por cada periodo. 4) Integración de la proyección al dataset. 5) Interpretación de resultados: comparar valores reales vs. predichos y leer la tendencia.

Para enriquecer la visualización: - Edita el gráfico y extiende el rango temporal hasta el mes 16. - Agrega una nueva serie con las proyecciones para comparar valor real (azul) vs. valor predicho (rojo). - Usa la recta de regresión (azul claro) como referencia global de tendencia.

¿Cómo interpretar R cuadrado y los resultados de predicción?

Interpretar es clave para tomar decisiones. El R cuadrado informa la certeza del ajuste. Con 0,91, el modelo ofrece una lectura confiable de la tendencia.

• En diciembre de 2023: venta real cercana a 65 dólares. Predicción del modelo: 66,98 dólares. Diferencia pequeña y razonable.
• Proyección para abril de 2024 (periodo 16): 76,74 dólares.
• La pendiente positiva sostiene el crecimiento previsto en los meses 13 a 16.
• El intercepto ubica el inicio de la tendencia y ayuda a contextualizar la escala de valores.

Consejos prácticos para dominar el proceso: - Revisa que el eje X incluya todos los meses en orden. - Usa la línea de tendencia y su ecuación; no basta con “ver” la gráfica. - Copia la ecuación, sustituye X por los periodos y arrastra con cuidado. - Extiende los rangos del gráfico al añadir nuevos meses y proyecciones. - Contrasta siempre valores reales y predichos antes de decidir.

¿Detectaste variaciones o mejoras en la implementación? Compártelas en comentarios: tu aporte refuerza la replicación del conocimiento y mejora el modelo para todos.