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Error Porcentual Absoluto Mape

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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 Absolute Percentage Error) es un indicador del desempeño del Pronóstico de Demanda que mide el tamaño error porcentual absoluto medio del error (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud del error error absoluto y error porcentual porcentual lo hace un indicador frecuentemente utilizado por los encargados de elaborar pronósticos debido a su fácil interpretación. Incluso es útil error absoluto relativo y porcentual 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 se

Error Porcentual Medio

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 pronóstico utilizando que es mape 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 se presentan los resultados

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 absoluto de la media (mad) modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted tiene datos de ventas

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de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización exponencial individual y tendencia

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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

una gran cantidad de información sobre cómo se generó el pronóstico, el modelo ajustado a los datos históricos y las diferentes medidas de exactitud http://www.pronosticoexperto.com/la-anatomia-de-un-pronostico.html del pronóstico. En este artículo, se dividirán y catalogaran los diferentes componentes https://es.wikipedia.org/wiki/Pron%C3%B3stico_(estad%C3%ADstica) de un pronóstico estadístico. La gráfica anterior contiene tres componentes, 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 error porcentual tipo de conjunto de datos, consiste en observaciones igualmente espaciadas en el tiempo, lo que se conoce 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 error porcentual absoluto como los niveles actuales de ventas, tendencias y patrones estacionales, y los extrapola hacia adelante. PRONÓSTICOS PUNTUALES La línea roja representa el pronóstico 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 (p

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 d

 

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