Error Porcentual
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y truncamiento.Unidad 22.1 Métodos de intervalos: Gráficos, Bisección y falsa posición.2.2 Metodo del Punto Fijo2.2 Metodo De Newton RaphsonProblema Al obtener un âreaCodigo Matlab para el Metodo Newton-Rapshon & SecanteUnidad 33.1 Método de error relativo eliminación Gaussiana.3.2 Eliminacion Gauss-Jordan3.3 Método de Jacobi3.4 El Método de Gauss-Seidel3.5 EL
Error Porcentual Definicion
METODO DE NEWTON MODIFICADO3.6Derivadas ParcialesCodigo de Matlab para Jacobi y Gauss SeidelUnidad 44.1 Metodo Del Trapecio4.2 METODO DE error porcentual formula SIMPSON4.3 Método de Simpson 1 /34.4 SIMPSON 3/8Unidad 55.1 Polinomio de interpolación de Newton.5.2 Polinomio de interpolación de Lagrange.Trazadores Cubicos EjercicioUnidad 66.1 Metodo de Euler6.2 Metodo de Runge-Kutt6.3 Sistemas error porcentual wikipedia de ecuaciones diferenciales ordinarias 1.2 Tipos de errores: Error absoluto, error relativo, error porcentual, errores de redondeo y truncamiento. Tipos de Errores Inherentes a los Métodos Numéricos Error El error se define como la diferencia entre el valor real Vr y una aproximación a este valor Va : e = Vr - Va Error relativo El error relativo
Error Porcentual Quimica
se define como el cociente del error entre el valor real Vr (sí ): Error porcentual El error porcentual es simplemente el error relativo expresado en por ciento (%). También es usual emplear el valor absoluto en los parámetros anteriores, en cuyo caso se denominan respectivamente error absoluto, error relativo absoluto y error porcentual absoluto. Errores inherentes Los errores inherentes son aquellos que tienen los datos de entrada de un problema, y son debidos principalmente a que se obtienen experimentalmente, debiéndose tanto al instrumento de medición, como a las condiciones de realización del experimento. Por ejemplo, sí el experimento es a temperatura constante y no se logra esto mas que en forma aproximada. También pueden deberse a que se obtengan de cálculos previos. Por ejemplo el valor calculado es el de un número irracional como ó . Errores de truncamiento Los errores de truncamiento se originan por el hecho de aproximar la solución analítica de un problema, por medio de un método numérico. Por ejemplo al evaluar la función exponencial por medio de
de inicio Todas las categorías Arte y humanidades Autos y transporte Belleza y moda Ciencias sociales Ciencias y matemáticas Comer y beber Computadoras e internet Deportes Educación y formación Electrónica de consumo Embarazo error sistematico y maternidad Familia, Amor y relaciones Hogar y jardinería Juegos desviacion estandar y recreación Mascotas Medio ambiente Música y entretenimiento Negocios locales Negocios y finanzas Noticias y
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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 http://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/error-porcentual-absoluto-medio-mape-en-un-pronostico-de-demanda/ un indicador del desempeño del Pronóstico de Demanda que mide el tamaño 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 error porcentual medida relativa. Por ejemplo, afirmar que el "error porcentual promedio es de un 4%" es más fácil de comprender que 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 error porcentual definicion 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 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