El Porcentaje De Error Medio Absoluto
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Error De Pronostico Mad
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Medicion Del Error Del Pronostico
pronóstico Publicado en julio 4, 2013 por Editorial Ya que las técnicas cuantitativas de pronóstico implican, por lo regular, series de tiempo de datos, se desarrolló una notación matemática para hacer referencia a
Error De Pronostico Definicion
cada periodo específico. Se empleará la letra y para denotar una variable de serie de tiempo, a menos que exista más de una variable, El periodo asociado con una observación se muestra como subíndice, así, Yt se. refiere al valor de la serie de tiempo en el periodo t. Los datos trimestrales de Outboard Marine Corporation que se presentan en el ejemplo 4.4. se denotarían como tipos de errores de pronosticos y1 = 147.6, y2 = 261.8, y3 = 273.1 …, y40 = 311.8. También se desarrolló una notación matemática para distinguir el valor real de una serie de tiempo y el valor de pronóstico. Se empleará el símbolo ^ (acento circunflejo) sobre un valor, para indicar que se trata de un pronóstico. El valor de pronóstico paraYt es Ŷt. Con frecuencia, se juzga la precisión de una técnica de pronóstico mediante la comparación de la serie original Y1,Y2, .., con la serie de pronóstico Ŷ1, Ŷ2. Se han ideado diversos métodos para resumir los errores generados por una técnica particular de pronóstico. La mayoría de estas mediciones implican promediar alguna función de la diferencia entre el valor real y su valor de pronóstico. A menudo se denominan residuales a estas diferencias entre valores observados y los valores de pronóstico. Para calcular el error ó residual de cada periodo de pronóstico, se utiliza la ecuación 4.4. en donde et = error del pronóstico en el periodo t Yt = valor real en el periodo t Ŷ = valor del pronóstico en el periodo t Un método para evaluar una técnica de pronóstico consiste en obtener la suma de
de verificación Matriz de vester Pareto Planeación de producción Capacidad de producción Planeación agregada (PAP) Programa maestro (MPS) error de pronostico formula Gestión de calidad Qué es ISO 9001 Enfoques de un SGC errores en los pronosticos investigacion de operaciones Contexto de la organización Partes interesadas Alcance del SGC Gestión del riesgo Diseño y desarrollo como calcular el error de pronostico 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 http://www.conocimientosweb.net/dcmt/ficha13630.html 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 http://ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/ 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
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 tamaño http://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/error-porcentual-absoluto-medio-mape-en-un-pronostico-de-demanda/ del error (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud 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 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 error de 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 el error de pronostico 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. A continuación