Error Porcentual Absoluto Medio 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 indican un que es mape modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted tiene datos de ventas
Error Absoluto De La Media (mad)
de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización exponencial individual y tendencia
Mape Formula
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
Mape Estadistica
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. mape pronosticos ejemplos 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
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 promedio de las mape significado diferencias absolutas entre los valores pronosticados y los reales y se expresa como porcentaje error porcentual en fisica de los valores reales. Muchas empresas se centran principalmente en el MAPE para evaluar la exactitud del pronóstico. La mayoría que significa mape 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 cuando no se sabe la información sobre http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/time-series/time-series-models/what-are-mape-mad-and-msd/ 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 no se debe utilizar cuando se trabaja con un volumen http://www.assis.com.co/blog-2/error-porcentual-absoluto-medio-mape/ 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 reservados © 2014 Home Servicios Productos Forecast Management Requirements Planning Sales and Operations Planning (S&OP) Collaboration Casos de Éxito Nosotros Blog Contáctenos
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 catalogaran los http://www.pronosticoexperto.com/la-anatomia-de-un-pronostico.html diferentes componentes 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 tipo de conjunto de datos, consiste en observaciones igualmente espaciadas en el tiempo, lo que se conoce como una serie error porcentual 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 puntual y la línea azul error porcentual absoluto 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 confianza superior se establece en 97,5% y el límite de confian
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