Error Absoluto Medio Excel
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Error Porcentual Absoluto Medio
Dieses Video ist nicht verfügbar. WiedergabelisteWarteschlangeWiedergabelisteWarteschlange Alle entfernenBeenden Wird geladen... Wiedergabeliste Warteschlange __count__/__total__ Cálculo del error absoluto promedio Error Porcentual Absoluto Medio o MAPE en un Pronóstico de Demanda GEOTutoriales AbonnierenAbonniertAbo beenden407407 Wird geladen... Wird geladen... Wird verarbeitet... Hinzufügen Möchtest du dieses
Error Porcentual Medio
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de Éxito Nosotros 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
Error Porcentual En Fisica
promedio de las diferencias absolutas entre los valores pronosticados y los reales y
Que Es Mape
se expresa como porcentaje de los valores reales. Muchas empresas se centran principalmente en el MAPE para evaluar la error porcentual formula 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 https://www.youtube.com/watch?v=5DFHzDxBgb8 cuando no se sabe la información sobre 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 http://www.assis.com.co/blog-2/error-porcentual-absoluto-medio-mape/ no se debe utilizar cuando se trabaja con un volumen 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 re
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 http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/time-series/time-series-models/what-are-mape-mad-and-msd/ general indican un modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted http://ingpronosticos.blogspot.com/p/errores-de-pronostico.html tiene datos de ventas de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización 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 error absoluto 2.7506 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, error absoluto medio puede 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 rig
común referirse a la diferencia como si lo fuera. La demanda de un producto se genera por la interacción de varios factores, demasiado complejos para describirlos con precisión en un modelo. Por lo tanto, todos los pronósticos contienen un error. Los errores pueden provenir de varias fuentes, una muy común, de la que no se percatan muchos pronosticadores, es la proyección de tendencias pasadas hacia el futuro. Ya que al utilizar esta línea de tendencia como dispositivo de pronóstico, proyectándola hacia el futuro, es probable que el intervalo de confianza no defina correctamente el error porque se basa en datos del pasado. Un error puede ser sistemático o aleatorio. Los sistemáticos son los que se cometen consistentemente. Algunas de las causas son: excluir variables correctas, utilizar relaciones equivocadas entre variables; emplear líneas de tendencia incorrecta y no darse cuenta de que existe alguna tendencia secular. Por otra parte, los errores aleatorios son aquellos que no se pueden explicar con el modelo de pronóstico que se usa. Por lo tanto, el error del pronóstico es la diferencia entre el valor real y el pronosticado del período correspondiente. Donde es el error del pronóstico del período , es el valor real para ese período y el valor que se había pronosticado. Medidas de error: Error absoluto de la media (MAD) Error absoluto porcentual de la media (MAPE) Desviación porcentual absoluta de la media (PMAD) Error cuadrático de la media (MSE) Raíz del error cuadrático de la media (RMSE) Enviar por correo electrónicoEscribe un blogCompartir con TwitterCompartir con FacebookCompartir en Pinterest 1 comentario: Sabrina Barreto10 de octubre de 2013, 12:40hola es normal que un MAD de numeros grandes? y que significa cuando el error medio da negativo? :(ResponderEliminarAñadir comentarioCargar más... Página principal Suscribirse a: Entradas (Atom) DISFRUTA DE NUESTRO CONTENIDO EN FORMATO PDF!!! Temas Importantes Pronósticos Cualitativos Vs Cuantitativos ¿Donde se aplica el Pronóstico? Ejercicios Resueltos Métodos Estadísticos para el Pronóstico de Ventas Teoria Completa sobre Pronósticos Pronóstico de Demanda y Oferta a través de la Regresión Lineal Formato de Excel para el Pronóstico de la Demanda y Oferta Estimación de la Demanda: Pronósticos Guia para hacer pronósti