En qué consiste el método Delphi

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1. ¿En qué consiste el método Delphi?
El método Delphin es una técnica de recogida de datos a través de la consulta individual-anónima y repetitiva a expertos del tema, este método se caracteriza por ser de carácter cualitativo y utilizada cuando se carece de datos suficientes, para la toma de decisiones frente a escenarios futuros. 
Ejemplo:
En una empresa se desea implementar un nuevo producto al mercado, para llevar a cabo el método Delphin es necesario usar el criterio de personas y ciertas relaciones para trasformar la información cualitativa en estimados cuantitativos. Para lo cual se dispone de los siguientes conceptos:
· Pronosticar: Es emitir un enunciado sobre lo que es probable que ocurra en el futuro, basándose en análisis y en consideraciones de juicio. 
· Pronóstico: Estimación anticipada del valor de una variable, por ejemplo: la demanda del nuevo producto en el mercado. 
· Presupuesto: Valor anticipado de la variable que una compañía está en posibilidad de concretizar, por ejemplo: la cantidad de producto que la compañía decide fabricar en función de la demanda y de la capacidad instalada.
2. ¿En qué consiste el diagrama causa-efecto?
Esta herramienta de análisis, que busca desarrollar un plan de recolección de datos a través de la representación de varios elementos (causas) de un sistema que pude contribuir a sus problemas (efectos). También considerado como Diagrama de la Espina de Pescado, Por su forma gráfica. Este permite almacenar gran cantidad de información sobre los problemas y determinar las posibles causas de estos. 
Ejemplo:
El siguiente diagrama de causa-efecto se muestra el análisis realizado para determinar el origen de la causa del “fisura miento en la superficie”. Se observa que se analizaron cuatro dimensiones del problema: Operario, Equipo, Material y Método.
3. ¿En qué consiste el cálculo del promedio móvil simple?
Le llamamos media móvil o promedio simple cuando definimos el número de periodos para su cálculo. Es un procedimiento de cálculo sencillo que pertenece a la categoría de pronósticos de series de tiempo, es decir, que utiliza información histórica del desempeño de la variable que se desea pronosticar para poder generar un pronóstico de la misma a futuro.
La función matemática que permite obtener un pronóstico utilizando Media Móvil Simple es:
Ejemplo:
el pronóstico de abril se obtiene promediando los valores reales de enero, febrero y Marzo: .
 El pronóstico de mayo se obtiene promediando los valores reales de febrero, marzo y Abril. Notar que los pronósticos no consideran decimales (decisión arbitraria).
4. ¿En qué consiste el cálculo del promedio móvil ponderado?
Otro método de pronóstico es el promedio móvil ponderado. Mientras en el método de promedio móvil simple asignamos igual importancia a todos los datos de la demanda pasada, el método de promedio móvil ponderado nos permite calcular pronósticos asignando más peso para los elementos que consideremos.
Esta es la ventaja del método, pues bajo ciertas circunstancias, las empresas necesitan predecir la demanda de próximos periodos ponderando unos sobre otros, lo que permite, por ejemplo, darle más importancia a la tendencia, que, aunque este método nos sigue debiendo frente a este aspecto, si sale victorioso si se compara con el promedio o media simple.
El promedio ponderado suele reaccionar más rápido ante los cambios de la demanda, con relación al promedio simple. Sin embargo, la verdadera utilidad del método dependerá de la experticia del administrador de operaciones al pronosticar la demanda, como en todos.
Ejemplo:
IngE es una compañía productora de alimentos para perro y requiere calcular el pronóstico de demanda con el método de media móvil ponderada. Para la empresa, la demanda pasada reciente es la más importante y le asignan un peso de 50%. La demanda intermedia tiene un peso de 30% y la más lejana de 20%.
En este ejemplo de promedio ponderado, para calcular el pronóstico de demanda del periodo 4, multiplicamos el periodo 3 (el más reciente) por 50%, el periodo 2 (el intermedio 2) por 30% y el periodo 1 (el más lejano) por 20%. El resultado de cada producto lo sumamos y obtuvimos 139.
Para pronosticar el siguiente periodo, multiplicamos la demanda real (la que obtuvimos, no la pronosticada) del periodo 4 por 50%, la del periodo 3 por 30% y la demanda del 2 por 20%
5. ¿En qué consiste el método de suavización exponencial?
Este método utiliza los promedios históricos de una variable en un periodo para intentar predecir su comportamiento futuro.
Por tanto, de lo que se trata es predecir que va a pasar y lo que hace es suavizar la serie temporal. El objetivo es reducir las fluctuaciones y conseguir observar una tendencia que a veces no está clara a simple vista. Es muy utilizado, sobre todo, en previsión de ventas y ha demostrado una eficacia más que aceptable.
Ejemplo:
Una empresa de consumo masivo lleva registro de la demanda mensual de uno de sus productos emblemáticos para un período de un año. Dicha información se presenta en la columna etiquetada Demanda en la imagen a continuación. Se requiere utilizar el método de suavizamiento exponencial simple considerando tres valores para el parámetro de suavizamiento alfa: 0,1; 0,5 y 0,9. Obtener el pronóstico del período 13 (mes de Enero del año siguiente) y evaluar el ajuste del método para cada uno de los valores de alfa propuestos.
6. ¿En qué consiste el método análisis de regresión?
El análisis de regresión se usa para analizar y especificar la relación entre variables. También es usado en la descripción de datos y generación de parámetros que pueden ayudar al completo análisis, al igual que es usado para realizar predicciones de que puede suceder con una serie de datos.
Ejemplo: 
Un analista de una pequeña cadena minorista está estudiando el rendimiento de los distintos emplazamientos de sus tiendas. El analista desea saber por qué ciertos establecimientos presentan un volumen de ventas anormalmente bajo. El analista crea un modelo de regresión con variables explicativas, por ejemplo, la edad media y los ingresos del vecindario circundante, así como la distancia hasta los centros minoristas y el transporte público, como una forma de determinar qué variables influyen en las ventas.