Error Absoluto Porcentual Promedio Mape
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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 error absoluto de la media (mad) indican un modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted tiene
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datos de ventas de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización
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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 MSD
Error Porcentual En Fisica
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 ser más mape pronosticos ejemplos 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 utilizar este sitio, usted
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 que significa mape en términos porcentuales. Se calcula como el promedio de las diferencias absolutas error porcentual formula entre los valores pronosticados y los reales y se expresa como porcentaje de los valores reales. Muchas error porcentual definicion 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 http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/time-series/time-series-models/what-are-mape-mad-and-msd/ esta medida del error es muy fácil de interpretar. También se puede transmitir 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 http://www.assis.com.co/blog-2/error-porcentual-absoluto-medio-mape/ 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 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
una gran cantidad de información sobre cómo se generó el pronóstico, el modelo ajustado a los datos históricos y las diferentes medidas de exactitud del pronóstico. En este artículo, se dividirán y http://www.pronosticoexperto.com/la-anatomia-de-un-pronostico.html catalogaran los diferentes componentes de un pronóstico estadístico. La gráfica anterior contiene tres componentes, https://es.wikipedia.org/wiki/Pron%C3%B3stico_(estad%C3%ADstica) la demanda histórica, los pronósticos puntuales y los límites de confianza. Vamos a considerar cada uno a la vez. DEMANDA HISTÓRICA La línea verde representa la demanda histórica para cámaras instantáneas sobre una base mensual. Este tipo de conjunto de datos, consiste en observaciones igualmente espaciadas en el tiempo, lo que se conoce error porcentual como una serie de tiempo. Una técnica de pronóstico que genera un pronóstico basado únicamente en la historia pasada de la demanda se conoce como un método de series de tiempo. Por lo general, los métodos de series de tiempo capturan estructuras tales como los niveles actuales de ventas, tendencias y patrones estacionales, y los extrapola hacia adelante. PRONÓSTICOS PUNTUALES La línea roja representa el pronóstico error absoluto porcentual puntual y la línea azul representa los límites de confianza asociados. El futuro es incierto y un modelo de pronóstico estadístico representa la incertidumbre como una distribución probabilística. El pronóstico puntual es la media de la distribución y los límites de confianza describen la propagación de la distribución por encima y por debajo del pronóstico puntual. El pronóstico puntual puede ser considerado como la mejor estimación del futuro. Es el punto en el que (según el modelo) es igualmente probable que el valor real se caiga por encima o por debajo. Si estamos tratando de estimar los ingresos esperados para nuestras cámaras instantáneas, esto es exactamente lo que queremos. Podemos tomar nuestros pronósticos puntuales, y multiplicarlos por el precio de venta promedio para calcular los ingresos esperados. LÍMITES DE CONFIANZA Por otra parte, supongamos que queremos saber cuántas cámaras instantáneas debemos almacenar. Hay costos asociados con tener demasiado inventario (por ejemplo, el almacenamiento, obsolescencia, etc.) y hay costos asociados con no tener el suficiente inventario (por ejemplo, pérdida de ventas, pedidos urgentes, etc.). Aquí es donde los límites de confianza entran en juego. Los límites de confianza son calibrados en porcentajes. En el ejemplo anterior, el límite de conf
refiere a la estimación de series temporales o datos instantáneos. El pronóstico ha evolucionado hacia la práctica del plan de demanda en el pronóstico diario de los negocios. La práctica del plan de demanda también se refiere al pronóstico de la cadena de suministros. Entonces tenemos que los pronósticos son procesos críticos y continuos que se necesitan para obtener buenos resultados durante la planificación, de un proyecto. Si los clasificamos respecto al tiempo que abarcan, se puede clasificar en: 1. Pronósticos a corto plazo: En las empresas modernas, este tipo de pronóstico se efectúa cada mes o menos, y su tiempo de planeación tiene vigencia de un año. Se utiliza para programas de abastecimiento, producción, asignación de mano de obra a las plantillas de trabajadores, y planificación de los departamentos de fabricación. 2. Pronósticos a mediano plazo: Abarca un lapso de seis meses a tres años. Este se utilizan para estimar planes de ventas, producción, flujos de efectivo y elaboración de presupuestos. 3. Pronósticos a largo plazo: Este tipo de pronóstico se utiliza en la planificación de nuevas inversiones, lanzamiento de nuevos productos y tendencias tecnológicas de materiales, procesos y productos, así como en la preparación de proyectos. El tiempo de duración es de tres años o más. Índice 1 Taxonomía de los métodos de pronóstico 2 Métodos de serie temporal 3 Métodos causales / econométricos 3.1 Métodos subjetivos 3.2 Otros métodos 3.3 Precisión del pronóstico Taxonomía de los métodos de pronóstico[editar] Métodos de serie temporal[editar] Los métodos de serie temporal utilizan datos históricos como base para estimar resultados futuros. Se asume que la demanda es función del tiempo, y que además pueden estar involucrados los siguientes componentes: Tendencia. Ciclos. Estacionalidades. Irregularidades. Inmersos en el modelo en un esquema aditivo o multiplicativo. Algunos de estos métodos son: Método ingenuo: Simplemente se asume que la magnitud de demanda será igual a la última medida. Método de medias móviles Método de alisado exponencial Método de extrapolación Método de ajuste lineal de tendencia Método de ajuste estacional Métodos causales / econométricos[editar] Algunos métodos de pronóstico asumen que es posible identificar los factores subyacentes que pueden tener influencia sobre la variable a pronosticar. Si las causas se entienden, se pueden hacer proyecciones de las variables que influyen, para utilizarlas en la predicción. Algunos métodos causales son: Análisis de la regresión, que puede ser lineal o n