Prevision de vente
Commentaire de texte : Prevision de vente. Recherche parmi 300 000+ dissertationsPar claudio • 25 Septembre 2015 • Commentaire de texte • 1 155 Mots (5 Pages) • 993 Vues
CHAPITRE 1 : LA PREVISION DES VENTES
la corrélation et l’ajustement linéaire
Ce sont des outils statistiques d’analyse et de prévisions des ventes. Ces outils sont fondés sur une analyse des données issue du passé. L’hypothèse de base c’est que les éléments du passé se reproduise dans le futur.
I/ La corrélation linéaire
A) La définition
La corrélation linéaire établie une relation de dépendance entre le volume des ventes (y) et une variable connue (x). On peut en déterminer une relation linéaire de type : y=ax+b.
B) Le calcul du coefficient de corrélation linéaire
Il existe deux calculs :
- Par rapport aux tableaux des écarts par rapport à la moyenne (Méthode des moindres carrés)
- Sur le tableur à l’aide de la fonction coefficient.correlation
Le coefficient de corrélation linéaire est noté « r » et est toujours compris entre -1 et 1. Si « r » est proche de 0 il n’y a pas de corrélation entre le x et le y (= Aucun rapport entre les deux)
Lorsque « r » s’approche de 1, il existe une forte corrélation et x et y vont dans le même sens. (= plus ya de conso plus ya de CA)
Lorsque « r » s’approche de -1, plus on consomme moins on fait de CA, donc il y une corrélation mais à l’opposé.
Exemple :
MoyY= Moyenne de Y
MoyX= Moyenne de X
Rang (trimestre) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Ventes | 1500 | 3500 | 4500 | 6000 | 7000 | 7500 |
Publicité | 400 | 900 | 1200 | 1500 | 1700 | 1800 |
7 | 8 | 9 | 10 | |||
8000 | 8000 | 8000 | 7200 | |||
1900 | 2000 | 2000 | 1800 |
R=Somme((Y-MoyY)(X-MoyX))/Racine Carré (y-y^2)*(x-x^2)
Y | X | (Y-MoyY) | (X-MoyX) | (Y-MoyY)^2 | (X-MoyX)^2 | (Y-MoyY)*(X-MoyX) |
1500 | 400 | -4620 | -1120 | 21344400 | 1254400 | 5174400 |
3500 | 900 | -2620 | -620 | 6864400 | 384400 | 1624400 |
4500 | 1200 | -1620 | -320 | 2624400 | 102400 | 518400 |
6000 | 1500 | -120 | -20 | 14400 | 400 | 2400 |
7000 | 1700 | 880 | 180 | 774400 | 32400 | 158400 |
7500 | 1800 | 1380 | 280 | 1904400 | 78400 | 386400 |
8000 | 1900 | 1880 | 380 | 3534400 | 144400 | 714400 |
8000 | 2000 | 1880 | 480 | 3534400 | 230400 | 902400 |
8000 | 2000 | 1880 | 480 | 3534400 | 230400 | 902400 |
7200 | 1800 | 1080 | 280 | 1166400 | 78400 | 302400 |
61200 | 15200 | 0 | 0 | 45296000 | 2536000 | 10686000 |
MoyY= | 6120 | |||||
MoyX= | 1520 | |||||
0,997035494 |
Il y a une forte corrélation entre le budget pub et les ventes car « r » est proche de 1 par la méthode des moindres carrés.
SECONDE METHODE sur excel : =COEFFICIENT.CORRELATION(Y;X)
II/ L’ajustement linéaire
L’ajustement linéaire d’une série de donnée permet de mettre en évidence l’équation de la droite d’ajustement.
La méthode suppose que les ventes soient lié à une ou plusieurs variables économique.
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