Definicion Error Medio Absoluto
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dudasSi tienen algun comentario o duda favor de enviarlo a los siguientes correos:khriztn@gmail.comness_dady@hotmail.comGRACIAS!! 1.3 Tipos de errores. > 1.3.1 Definición de error: error absoluto y relativo. ERROR ABSOLUTO,
Definicion De Error Absoluto
ERROR RELATIVO. Bien sea una medida directa (la que da el aparato) que es error absoluto o indirecta (utilizando una fórmula) existe un tratamiento de los errores de medida. Podemos distinguir dos tipos de error absoluto ejemplo errores que se utilizan en los cálculos: Error absoluto. Es la diferencia entre el valor de la medida y el valor tomado como exacto. Puede ser positivo o negativo,
Desviacion Media Absoluta Definicion
según si la medida es superior al valor real o inferior (la resta sale positiva o negativa). Tiene unidades, las mismas que las de la medida. Error relativo. Es el cociente (la división) entre el error absoluto y el valor exacto. Si se multiplica por 100 se obtiene el tanto por ciento (%) de error. Al igual que
Error Absoluto Formula
el error absoluto puede ser positivo o negativo (según lo sea el error absoluto) porque puede ser por exceso o por defecto. no tiene unidades. CÁLCULOS CON DATOS EXPERIMENTALES. La estadística es muy importante en la Ciencias Experimentales. Toda experiencia debería tener detrás un estudio estadístico que nos indique cuantos datos debemos tomar y cómo tratarlos una vez realizada la misma. Como se trata de iniciarte en las Ciencias Experimentales, las reglas que vamos a adoptar en el cálculo con datos experimentales son las siguientes: Una medida se debería repetir tres ó cuatro veces para intentar neutralizar el error accidental. Se tomará como valor real (que se acerca al valor exacto) la media aritmética simple de los resultados. El error absoluto de cada medida será la diferencia entre cada una de las medidas y ese valor tomado como exacto (la media aritmética). El error relativo de cada medida será el error absoluto de la misma dividido por el valor tomado como exacto (la media aritmética). Ejemplo. Medidas de tiempo de un recorrido efectuadas por diferentes alumnos: 3,
son muy informativos por sí solos, pero puede utilizarlos para comparar los ajustes obtenidos utilizando diferentes métodos. Para las tres medidas, valores más pequeños por lo error porcentual general indican un modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted tiene
Error Relativo
datos de ventas de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización calculo de errores fisica exponencial individual y tendencia lineal, y obtiene los siguientes resultados: Suavización exponencial individual Estadístico Resultado MAPE 8.1976 MAD 3.6215 MSD 22.3936 Tendencia lineal Estadístico Resultado MAPE 6.9551 MAD 2.7506 https://sites.google.com/site/khriztn/1-3/1-3-1 MSD 11.2702 Los tres números son más bajos para el modelo de tendencia lineal en comparación con el método de suavización exponencial individual. Por tanto, el modelo de tendencia lineal parece proporcionar el mejor ajuste. Error porcentual absoluto medio (MAPE, Mean absolute percentage error) Expresa la exactitud como un porcentaje del error. Como este número es un porcentaje, puede http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/time-series/time-series-models/what-are-mape-mad-and-msd/ ser más fácil de entender que los otros estadísticos. Por ejemplo, si el MAPE es 5, en promedio, el pronóstico está errado en un 5%. La ecuación es: donde yt es igual al valor real, es igual al valor ajustado y n es igual al número de observaciones. Desviación absoluta media (MAD, Mean absolute deviation) Expresa exactitud en las mismas unidades que los datos, lo cual ayuda a conceptualizar la cantidad de error. Los valores atípicos tienen menos efecto en MAD que en MSD. La ecuación es: donde yt es igual al valor real, es igual al valor ajustado y n es igual al número de observaciones. Desviación cuadrática media (MSD, Mean squared deviation) Una medida utilizada comúnmente de la exactitud de los valores ajustados de las series de tiempo. Los valores atípicos tienen mayor efecto en MSD que en MAD. La ecuación es: donde yt es igual al valor real, es igual al valor del pronóstico y n es igual al número de pronósticos. Minitab.comPortal para licenciasTiendaBlogContáctenosCopyright © 2016 Minitab Inc. All rights Reserved.EnglishfrançaisDeutschportuguêsespañol日本語한국어中文(简体)Al
patrón seleccionado con el objeto o fenómeno cuya magnitud física se desea medir para ver cuántas veces el patrón está contenido en esa magnitud.[1] Índice 1 Proceso de medición 1.1 Medición directa 1.2 Medición indirecta 1.3 https://es.wikipedia.org/wiki/Error_absoluto Medidas reproducibles 2 Tipos de errores 2.1 Errores sistemáticos 2.2 Errores aleatorios 2.3 Error absoluto 2.4 Error relativo 2.5 Cálculo del error por estadística descriptiva 2.6 Errores en observaciones indirectas 3 Unidades de medida http://ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/ 4 Teoría de la medición 4.1 Enfoque clásico 4.2 Enfoque representacional 4.3 Teoría de la información 4.4 Mecánica cuántica 5 Véase también 6 Referencias 6.1 Bibliografía 6.2 Enlaces externos Proceso de medición[editar] La tecnología error absoluto convencional, modelizable mediante la mecánica clásica no plantea problemas serios para el proceso de medición. Así para algunos autores el proceso de medición requiere caracterizaciones relativamente simples como por ejemplo: Definición 1. Una medición es un acto para determinar la magnitud de un objeto en cuanto a cantidad.[citarequerida] Aunque caben definiciones más complejas y descriptivas de como es el proceso como la siguiente definición sobre la medición de una definicion error medio magnitud geométrica: Definición 2. Una medición es comparar la cantidad desconocida que queremos determinar y una cantidad conocida de la misma magnitud, que elegimos como unidad. Al resultado de medir se le denomina medida. Los procesos de medición de magnitudes físicas que no son dimensiones geométricas entrañan algunas dificultades adicionales, relacionadas con la precisión y el efecto provocado sobre el sistema. Así cuando se mide alguna magnitud física se requiere en muchas ocasiones que el aparato de medida interfiera de alguna manera sobre el sistema físico en el que se debe medir algo o entre en contacto con dicho sistema. En esas situaciones se debe poner mucho cuidado, en evitar alterar seriamente el sistema observado. De acuerdo con la mecánica clásica no existe un límite teórico a la precisión o el grado de perturbación que dicha medida provocará sobre el sistema (esto contrasta seriamente con la mecánica cuántica o con ciertos experimentos en ciencias sociales donde el propio experimento de medición puede interferir en los sujetos participantes). Por otro lado, no hemos de perder de vista que las medidas se realizan con algún tipo de error, debido a imperfecciones del instrumental o a limitaciones del medidor, errores experimentales, por eso, se ha de
de verificación Matriz de vester Pareto Planeación de producción Capacidad de producción Planeación agregada (PAP) Programa maestro (MPS) Gestión de calidad Qué es ISO 9001 Enfoques de un SGC Contexto de la organización Partes interesadas Alcance del SGC Gestión del riesgo Diseño y desarrollo Infraestructura Compras Recurso humano Control de calidad Información documentada Planificación estratégica Planificación táctica Planificación operativa Emprendimiento e innovación Mapa de empatía Modelo de innovación Taller de innovación Pronósticos Pronóstico cualitativo Pronóstico cuantitativo Error de pronóstico Acerca de Acerca de Ingenio Empresa Contacto Escribe como autor invitado Buscar Buscar Menu Inicio Temas Análisis y mejora Árbol de problemas Árbol de objetivos Cursograma Diagrama de dispersión Diagrama de flujo Diagrama de Ishikawa Estratificación Gráfico de control Histograma de Frecuencias Hoja de verificación Matriz de vester Pareto Planeación de producción Capacidad de producción Planeación agregada (PAP) Programa maestro (MPS) Gestión de calidad Qué es ISO 9001 Enfoques de un SGC Contexto de la organización Partes interesadas Alcance del SGC Gestión del riesgo Diseño y desarrollo Infraestructura Compras Recurso humano Control de calidad Información documentada Planificación estratégica Planificación táctica Planificación operativa Emprendimiento e innovación Mapa de empatía Modelo de innovación Taller de innovación Pronósticos Pronóstico cualitativo Pronóstico cuantitativo Error de pronóstico Acerca de Acerca de Ingenio Empresa Contacto Escribe como autor invitado Buscar Ingenio Empresa » Pronóstico de ventas » Error de pronóstico Medición del error en pronósticos de demanda 7 marzo, 201613 septiembre, 2016 por Diego Betancourt Wikipedia define error de medición como la diferencia entre un valor que se mide y un valor verdadero. Si esto lo transportamos al ámbito empresarial, en nuestros pronósticos de demanda, y en el sentido más general, podemos definir error de pronóstico como la comparación entre el valor pronosticado y el valor real. ¿Qué vas a encontrar?1 Para qué calcular el error pronóstico2 Cuál es la causa del error de pronóstico3 Suma acumulada de errores de pronóstico (CFE)4 Desviación media absoluta (MAD)5 Error cuadrático medio (MSE)6 Error porcentual medio absoluto (MAPE)7 Error de pronóstico MAD/MEAN, GMRAE y SMAPE8 Cómo calcular las medi