Error Porcentual Absoluto Medio Formula
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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 error absoluto y error porcentual tamaño del error (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud error absoluto relativo y porcentual del error porcentual lo hace un indicador frecuentemente utilizado por los encargados de elaborar pronósticos debido a su fácil interpretación. Incluso es error porcentual medio 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
Error Absoluto De La Media (mad)
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 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 mape formula 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 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 lo
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 porcentual en fisica modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted tiene datos de ventas
Que Es Mape
de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización exponencial individual y tendencia
Mape Estadistica
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
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 http://ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/ Partes interesadas Alcance del SGC Gestión del riesgo Diseño y desarrollo Infraestructura Compras https://sites.google.com/site/metalnumericos/home/unidad-1/1-2-tipos-de-errores-error-absoluto-error-relativo-error-porcentual-errores-de-redondeo-y-truncamiento 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 Buscar Menu Inicio Temas Análisis y mejora Árbol error porcentual de problemas Árbol de objetivos Cursograma Diagrama de dispersión Diagrama de flujo Diagrama de Ishikawa Estratificación Gráfico de control Histograma de Frecuencias 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 error porcentual absoluto 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, 201612 octubre, 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, podemos definir error de pronóstico como la comparación entre el valor pronosticado y el valor real. ¿Qué vas a encontrar?1 Para qué calcular el error pronóstico2 Cuál es la causa del error de pronóstico3 Suma acumulada de errores de pronóstico (CFE)4 Desviación media absoluta (MAD)5 Error cuadrático medio (MSE)6 Error porcentual medio absoluto (MAPE)7 Error de pronóstico MAD/MEAN, GMRAE y SMAPE8 Cómo calcular las medidas de error de pronóstico9 Cómo interpretar las medidas de error de pronóstico10 Plantilla en Excel error de pronóstico de demanda Con esto
de errores: Error absoluto, error relativo, error porcentual, errores de redondeo y truncamiento.1.3 Convergencia.UNIDAD 22.1 Métodos de intervalos: Gráficos, Bisección y falsa posición.2.2 Métodos abiertos: Iteración punto fijo, Método de Newton Raphson y Método de la secante. Métodos para raíces múltiples.2.3 Aplicaciones a la ingeniería mecánica.UNIDAD 33.1 METODO DE ELIMINACION GAUSSIANA3.2 Método de Gauss-Jordan.3.3 ESTRATEGIAS DE PIVOTEO3.4 Método de descomposición LU.3.5 Método de Gauss-Seidel3.6 Método de Krylov3.7 Obtención de Eigenvalores y Eigenvectores.3.8 Método de diferencias finitas.3.9 Método de mínimos cuadrados.UNIDAD 44.1 Interpolación: Lineal y cuadrática.4.2 Polinomios de interpolación: Diferencias divididas de Newton y de Lagrange.4.3 Regresión por mínimos cuadrados: Lineal y Cuadrática.4.4 Aplicaciones.4.4 Aplicaciones.UNIDAD 55.1 Derivación numérica.5.2 Integración numérica: Método del trapecio, Métodos de Simpson 1/3 y 3/85.3 Integración con intervalos desiguales.5.4 Aplicaciones.UNIDAD 66.1 Fundamentos de ecuaciones diferenciales.6.2 Métodos de un paso: Método de Euler, Método de Euler mejorado y Método de Runge-Kutta6.3 Métodos de pasos múltiples6.4 Aplicaciones a la ingeniería.Mapa del sitioActividad reciente del sitio ..................INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TUXTLA GUTIÉRREZ................. > UNIDAD 1 > 1.2 Tipos de errores: Error absoluto, error relativo, error porcentual, errores de redondeo y truncamiento. Tipos de ErroresLos errores numéricos se generan con el uso de aproximaciones para representar las operaciones y cantidades matemáticas. Estos incluyen de truncamiento que resultan de representar aproximadamente un procedimiento matemático exacto, y los errores de redondeo, que resultan de presentar aproximadamente números exactos. Para los tipos de errores, la relación entre el resultado exacto o verdadero y el aproximado está dado por: E = P* - PBien sea una medida directa (la que da el aparato) o indirecta (utilizando una fórmula) existe un tratamiento de los errores de medida. Podemos distinguir dos tipos de errores que se utilizan en los cálculos:Error absolu