Error Absoluto Medio Estadistica
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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 error cuadratico medio estadistica Absolute Percentage Error) es un indicador del desempeño del Pronóstico de
Error Porcentual Medio Absoluto
Demanda que mide el tamaño del error (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud error relativo estadistica del error porcentual lo hace un indicador frecuentemente utilizado por los encargados de elaborar pronósticos debido a su fácil interpretación. Incluso es útil cuando no se conoce el error absoluto promedio 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 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
Formula Error Absoluto Medio
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 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 de
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 general indican un error cuadratico medio normalizado modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted tiene datos de ventas mae estadistica de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización exponencial individual y tendencia
Error Porcentual En Fisica
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 MSD 11.2702 Los tres números son http://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/error-porcentual-absoluto-medio-mape-en-un-pronostico-de-demanda/ 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 ser más fácil de entender que los otros estadísticos. http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/time-series/time-series-models/what-are-mape-mad-and-msd/ 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 utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para efectos de análisis y contenido personalizado.Leer nuestra políticaAceptar
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från GoogleLogga inDolda fältBöckerbooks.google.se - El autor es un matemático formado en la Universidad Lomonosov (Rusia), con una brillante trayectoria intelectual, habiendo recibido diferentes premios y diplomas académicos del más alto nivel. Dedicado a la aplicación de sus conocimientos al terreno de la Salud Pública desde el inicio de su actividad...https://books.google.se/books/about/Introducci%C3%B3n_al_tratamiento_de_series_t.html?hl=sv&id=LpQdGzLNnjkC&utm_source=gb-gplus-shareIntroducción al tratamiento de series temporalesMitt bibliotekHjälpAvancerad boksökningSkaffa tryckt exemplarInga e-böcker finns tillgängligaEdiciones Díaz de SantosAmazon.co.ukAdlibrisAkademibokandelnBokus.seHitta boken i ett bibliotekAlla försäljare»Handla böcker på Google PlayBläddra i världens största e-bokhandel och börja läsa böcker på webben, surfplattan, mobilen eller läsplattan redan idag.Besök Google Play nu »Introducción al tratamiento de series temporales: aplicación a las ciencias de la saludArmando Aguirre JaimeEdiciones Díaz de Santos, 1994 - 606 sidor 3 Recensionerhttps://books.google.se/books/about/Introducci%C3%B3n_al_tratamiento_de_series_t.html?hl=sv&id=LpQdGzLNnjkCEl autor es un matemático formado en la Universidad Lomonosov (Rusia), con una brillante trayectoria intelectual, habiendo recibido diferentes premios y diplomas académicos del más alto nivel. Dedicado a la aplicación de sus conocimientos al terreno de la Salud Pública desde el inicio de su actividad profesional ha acumulado catorce años de experiencia como investigador en centros tan prestigiosos como el Instituto de Desarrollo de la Salud Pública de Cuba y el Instituto Pedro Kouri. Su labor investigadora le ha hecho merecedor de diferentes premios otorgados por la Academia de