La función PREVISION.LINEAL en Excel se utiliza para predecir un valor futuro basándose en valores existentes. Su funcionamiento se basa en la regresión lineal simple, trazando una línea recta de «mejor ajuste» a través de los datos históricos para estimar el siguiente punto.
Es la versión moderna y actualizada de la antigua función PRONOSTICO. Es ideal para realizar estimaciones de ventas, inventario o tendencias de consumo cuando se asume que el crecimiento o decrecimiento es constante (lineal) y no estacional.
Sintaxis
=PREVISION.LINEAL(x, conocido_y, conocido_x)
La función requiere tres argumentos obligatorios para poder realizar el cálculo matemático:
- x El punto de datos para el cual deseas predecir un valor. Por ejemplo, si tienes datos de enero a mayo, este valor sería la referencia a junio. Obligatorio.
- conocido_y El rango de datos dependientes o resultados históricos (por ejemplo, las ventas realizadas en los meses anteriores). Obligatorio.
- conocido_x El rango de datos independientes (por ejemplo, los meses o fechas correspondientes a las ventas históricas). Obligatorio.
Ejemplos
Ejemplo 1: Proyección de ventas simple
Imagina que tienes un registro de ventas de los primeros 5 meses del año y quieres estimar cuánto venderás en el mes 6 (junio) si la tendencia actual continúa.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Mes (conocido_x) | Ventas (conocido_y) |
| 2 | 1 | 1500 |
| 3 | 2 | 1600 |
| 4 | 3 | 1750 |
| 5 | 4 | 1800 |
| 6 | 5 | 1950 |
| 7 | 6 (Objetivo) | ? |
Para calcular la previsión del mes 6 en la celda B7, usaríamos:
=PREVISION.LINEAL(A7, B2:B6, A2:A6)
Resultado esperado: 2070. Excel calcula que, siguiendo la línea de crecimiento de los meses anteriores, las ventas para el sexto mes serían de 2070 unidades.
Ejemplo 2: Uso con fechas
Esta función también trabaja perfectamente con fechas reales en el argumento conocido_x. Si queremos saber el valor proyectado para el 1 de Febrero basándonos en datos de Enero.
=PREVISION.LINEAL(FECHA(2023,2,1), C2:C30, B2:B30)
En este caso, la función busca la tendencia diaria basada en los rangos seleccionados y devuelve el valor esperado para la fecha específica introducida.
Observaciones
La ecuación que utiliza PREVISION.LINEAL es la clásica y = a + bx. Es importante recordar que esta función asume una linealidad. Si tus datos tienen una fuerte estacionalidad (por ejemplo, vendes mucho más en navidad cada año), esta función no será precisa; en ese caso deberías usar PREVISION.ETS.
Errores comunes
- #N/A Ocurre si los rangos de conocido_y y conocido_x tienen diferente número de celdas o si están vacíos. Ambos rangos deben tener la misma longitud.
- #¡DIV/0! Aparece si la varianza de conocido_x es cero. Esto significa que todos los valores en el rango conocido_x son idénticos (por ejemplo, si intentas predecir basándote en el «Mes 1» repetido 5 veces, no hay tendencia temporal que calcular).
- #¡VALOR! Se muestra si x no es numérico.
Disponibilidad por versión de Excel
Disponible desde Excel 2016 en adelante (incluyendo Excel 2019, 2021 y Microsoft 365). En versiones anteriores (Excel 2013, 2010, 2007), debes utilizar la función PRONOSTICO, que realiza el mismo cálculo matemático.
Compatibilidad
| Software | Compatibilidad | Notas | Alternativa |
|---|---|---|---|
| Microsoft Excel | ✔️ | Disponible desde Excel 2016. | — |
| Google Sheets | ✔️ | Soporta FORECAST.LINEAR (nombre en inglés) o PREVISION.LINEAL en configuración regional española. | — |
| LibreOffice Calc | ✔️ | Generalmente compatible en versiones recientes (5.2+). | PRONOSTICO (FORECAST) |
| OpenOffice Calc | ❌ | No soporta el nombre nuevo. | PRONOSTICO (FORECAST) |
| WPS Office Spreadsheets | ✔️ | Compatible. | — |
| Apple Numbers | ✔️ | Compatible mediante FORECAST.LINEAR. | — |
Funciones Relacionadas
- PRONOSTICO La versión antigua de esta función, mantenida por compatibilidad.
- PREVISION.ETS Para predicciones más complejas que detectan patrones estacionales y cíclicos (Suavizado Exponencial).
- TENDENCIA Devuelve valores a lo largo de una tendencia lineal, pero como fórmula de matriz para múltiples valores.
