Error Absoluto Medio Ejemplo
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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, ERROR RELATIVO. Bien sea una medida directa (la que da el aparato) o indirecta (utilizando una fórmula) existe un tratamiento ejemplo de error absoluto de los errores de medida. Podemos distinguir dos tipos de errores que se utilizan en error absoluto formula ejemplos los cálculos: Error absoluto. Es la diferencia entre el valor de la medida y el valor tomado como exacto. Puede ser positivo o error absoluto medio estadistica negativo, 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
Error Absoluto Promedio
y el valor exacto. Si se multiplica por 100 se obtiene el tanto por ciento (%) de error. Al igual que 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 error porcentual en fisica 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: 3,01 s; 3,11 s; 3,20 s; 3,15 s 1. Valor que se considera exacto: 2. Errores absoluto y relativo de cada medida: Medidas Errores absolutos Errores relativos 3,01 s 3,01 - 3,12 = - 0,11 s -0,11 / 3,12 = - 0,036 (- 3,6%) 3,11 s 3,11 -3,12 = - 0,01 s -0,01 / 3,12 = - 0,003 (- 0,3%) 3,20 s 3,20 -3,12 = + 0,08 s +0,08 / 3,12 = + 0,026 (+ 2,6%) 3,15 s 3,15 - 3,12 = + 0,03 s +0,03 / 3,12 = + 0,010 (+ 1,0%) Error absoluto es igual a la imprecisión que acompaña a la medida. Nos da idea de la sensibilidad del aparato o de lo
Absoluto Medio (MAPE) en un Pronóstico de Demanda Por GEO Tutoriales el 26/01/2015 en Proyección de Demanda 0 El Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE o Mean Absolute Percentage Error) es un indicador del desempeño del Pronóstico de Demanda que mide el error porcentual definicion tamaño del error (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud del
Error Absoluto Fisica
error porcentual lo hace un indicador frecuentemente utilizado por los encargados de elaborar pronósticos debido a su fácil interpretación. Incluso es
Error Absoluto Y Relativo Ejercicios Resueltos
útil cuando no se conoce el volumen de demanda del producto dado que es una medida relativa. Por ejemplo, afirmar que el "error porcentual promedio es de un 4%" es más fácil de comprender que cuando https://sites.google.com/site/khriztn/1-3/1-3-1 se dice "el error absoluto medio por período es de 1.000 unidades" (que sería la información que podríamos obtener del MAD y que en abstracto no provee información si esta magnitud de error es aceptable o no).La fórmula para el cálculo del MAPE o Error Porcentual Absoluto Medio es: La siguiente imagen representa una serie de tiempo de 12 meses donde At representa la demanda real de un producto cualquiera y Ft http://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/error-porcentual-absoluto-medio-mape-en-un-pronostico-de-demanda/ el pronóstico utilizando una Regresión Lineal. La ecuación de la regresión ajustada es y=5,6993*x+217,12 donde la variable y representa la demanda y la variable x el período (mes).El detalle de los resultados se presenta a continuación donde en la columna D se muestran los datos reales y en la columna E los pronósticos. Por ejemplo para el mes de Enero (mes 1) el pronóstico se obtiene como F1=5,6993*1+217,12=223 (aproximado arbitrariamente al entero más cercano). Luego obtenemos el error porcentual absoluto para cada mes del período de evaluación (celdas amarillas de la tabla anterior). Notar que en el ejemplo dicho cálculo correspondería para el mes de Enero en la fórmula F3/D3 donde el numerador (F3) es el error absoluto del período y el denominador (D3) la demanda real del mes. Finalmente se repite el procedimiento para cada uno de los meses lo cual se facilita al hacer uso de una planilla Excel.En conclusión el Error Porcentual Absoluto Medio es de un 14,56%. De forma complementaria se puede calcular el MAD y la Señal de Rastreo (TS) de modo de tener un mayor número de indicadores para interpretar de forma adecuada el desempeño del pronóstico.Es conveniente graficar tanto el comportamiento del MAD como la Señal de Rastreo (TS) para facilitar la interpretación de los resultados.
Blog Contáctenos Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE)Home / Académico / Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) By Assis Posted In Académico, Uncategorized 0 0 Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE): Mide el tamaño del error en términos porcentuales. Se calcula como el promedio de las http://www.assis.com.co/blog-2/error-porcentual-absoluto-medio-mape/ diferencias absolutas entre los valores pronosticados y los reales y se expresa como porcentaje de los valores reales. Muchas empresas se centran principalmente en el MAPE para evaluar la exactitud del pronóstico. La mayoría de las personas se siente más cómoda pensando en términos porcentuales, por lo que esta medida del error es muy fácil de interpretar. También se puede transmitir cuando no se sabe la información sobre error absoluto el volumen de la demanda de un determinado ítem. Por ejemplo, decirle al gerente "Nos quedamos por debajo del 4% del articulo x" es más significativo que decirle "nos quedamos por debajo de 3.000 unidades del articulo x", dado que el gerente no siempre sabe la demanda del articulo x. El MAPE es una escala sensible y no se debe utilizar cuando se trabaja con un volumen error absoluto medio de datos bajo. Lo anterior se debe a que el denominador de la ecuación del MAPE (REAL) es indefinido si la demanda REAL es cero, por otra parte, cuando REAL no es cero, pero es un valor pequeño, el MAPE toma frecuentemente valores extremos. Esta sensibilidad de la escala hace que el MAPE se acerque sin valor como una medida de error para los datos de bajo volumen. La fórmula utilizada para el cálculo del MAPE es: Ejemplo MAPE Fuente: http://www.pronosticoexperto.com/la-anatomia-de-un-pronostico.html Tags: MAPEPronóstico Back to Top Assis Recommended PostsMétodos en DSFM para Medir la Exactitud del PronósticoSUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL SIMPLECosto de los malos pronósticos Leave a Comment Click here to cancel reply. POST COMMENT Back to Top Current day month ye@r * Leave this field empty * De Nuestro Blog Evento Transporte y Logística Métodos en DSFM para Medir la Exactitud del Pronóstico WOMEN IN BUSINESS CONFERENCE Liderazgo Real: liderar desde la experiencia Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) Contacto Assis Calle 9 43C 18 of 206. Ed. Casa Roma. El poblado. (+57 4) 444 1205 info@assis.com.co www.assis.com.co/ Todos los derechos reservados © 2014 Home Servicios Productos Forecast Management Requirements Planning Sales and Operations Planning (S&OP) Collaboration Casos de Éxito Nosotros Blog Contácte