Como testar tendências de previsão de vendas - manequins

Como você sabe se uma tendência de previsão é real? Se você vê uma linha de base que parece que está indo para cima ou para baixo, isso representa uma tendência real ou é apenas variação aleatória? Para responder a essas perguntas, você precisa entrar em probabilidades e estatísticas. Felizmente, você não precisa entrar neles muito longe - no pulso, talvez.

O trem básico de pensamento é assim:

1. Use o Excel para lhe dizer qual é a correlação entre as receitas de vendas e seus períodos de tempo associados.

   Não importa se eu represente esse período de tempo como janeiro de 2011, fevereiro de 2011, março de 2011 … dezembro de 2016, ou como 1, 2, 3 … 72.

2. Se não há relacionamento, conforme medido pela correlação, entre as receitas e o período, não há tendência, e você não precisa se preocupar com isso.
3. Se for uma relação entre receitas e períodos de tempo, você deve escolher a melhor maneira de lidar com a tendência.
4. Depois que o Excel calcular a correlação, você deve decidir se representa uma relação real entre o período de tempo e a quantidade de receita, ou se é apenas um tiro de sorte.

   Se a probabilidade é que é apenas a sorte é inferior a 5%, é uma tendência real. (Nada de magia é de cerca de 5%, seja - é convencional. Algumas pessoas preferem usar 1% como critério - é mais conservador do que 5%, e eles se sentem um pouco mais seguros). Isso levanta a questão da significância estatística: qual nível de probabilidade você precisa antes de decidir que algo (aqui, uma correlação) é o verdadeiro McCoy?

Existem vários métodos para testar a significância estatística de um coeficiente de correlação. Aqui estão três métodos populares:

• Teste a correlação diretamente e compare o resultado com a distribuição normal.
• Teste a correlação diretamente e compare o resultado com a distribuição t (a distribuição em t, embora semelhante à curva normal, supõe que você está usando uma amostra pequena em vez de uma população infinitamente grande).
• Converta a correlação com Transformação de Fisher (que converte um coeficiente de correlação para um valor que se encaixa na curva normal) e compare o resultado com a distribuição normal.

Existem outros métodos populares para testar a significância estatística de um coeficiente de correlação. Cada um retorna um resultado ligeiramente diferente. Na prática, você quase sempre tomará a mesma decisão (a correlação é ou não é significativamente diferente de zero), independentemente do método escolhido.

Se você concluir que a tendência das medidas de correlação é real (e quando a probabilidade é inferior a 1 por cento que a correlação é um fantasma, você provavelmente deve aceitar essa conclusão), você tem mais duas perguntas para se perguntar: >