Mean Error Absoluto
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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
Error Porcentual Absoluto Medio
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 error 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
Error Porcentual En Fisica
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.
Que Es Mape
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
como se indica aquí. El material sin fuentes fiables podría ser cuestionado y eliminado. En estadística, el error cuadrático medio (ECM) de un estimador mide el promedio de error de pronostico ejemplo los errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador
Mape Estadistica
y lo que se estima. El ECM es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de error porcentual formula la pérdida del error al cuadrado o pérdida cuadrática. La diferencia se produce debido a la aleatoriedad o porque el estimador no tiene en cuenta la información que podría http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/time-series/time-series-models/what-are-mape-mad-and-msd/ producir una estimación más precisa.[1] El ECM es el segundo momento (sobre el origen) del error, y por lo tanto incorpora tanto la varianza del estimador así como su sesgo. Para un estimador insesgado, el ECM es la varianza del estimador. Al igual que la varianza, el ECM tiene las mismas unidades de medida que el cuadrado https://es.wikipedia.org/wiki/Error_cuadr%C3%A1tico_medio de la cantidad que se estima. En una analogía con la desviación estándar, tomando la raíz cuadrada del ECM produce el error de la raíz cuadrada de la media o la desviación de la raíz cuadrada media (RMSE o RMSD), que tiene las mismas unidades que la cantidad que se estima; para un estimador insesgado, el RMSE es la raíz cuadrada de la varianza, conocida como la desviación estándar. Índice 1 Definición y propiedades básicas 2 Demostración 3 Regresión 4 Ejemplos 4.1 Media 4.2 Varianza 5 Referencias Definición y propiedades básicas[editar] Si Y ^ {\displaystyle {\hat {Y}}} es un vector de n predicciones y Y {\displaystyle Y} es el vector de los verdaderos valores, entonces el (estimado) ECM del predictor es: ECM = 1 n ∑ i = 1 n ( Y i ^ − Y i ) 2 . {\displaystyle \operatorname {ECM} ={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}({\hat {Y_{i}}}-Y_{i})^{2}.} Esta es una cantidad conocida, calculado dada una muestra particular (y por lo tanto es dependiente de la muestra). El ECM d
verificaciónMatriz de vesterParetoPlaneación de producciónCapacidad de producciónPlaneación agregada (PAP)Programa maestro (MPS)Gestión de calidadQué es ISO 9001Enfoques de un SGCContexto de la http://ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/ organizaciónPartes interesadasAlcance del SGCGestión del riesgoDiseño y desarrolloInfraestructuraComprasRecurso humanoControl de calidadInformación documentadaPlanificación estratégicaPlanificación tácticaPlanificación operativaEmprendimiento e innovaciónMapa de empatíaModelo de innovaciónTaller de http://www.abbreviationfinder.org/es/acronyms/wmae_weighted-mean-absolute-error.html innovaciónPronósticosPronóstico cualitativoPronóstico cuantitativoError de pronósticoAcerca deAcerca de Ingenio EmpresaContactoEscribe como autor invitadoBuscar Buscar Menu InicioTemasAnálisis y mejoraÁrbol de problemasÁrbol de objetivosCursogramaDiagrama error porcentual de dispersiónDiagrama de flujoDiagrama de IshikawaEstratificaciónGráfico de controlHistograma de FrecuenciasHoja de verificaciónMatriz de vesterParetoPlaneación de producciónCapacidad de producciónPlaneación agregada (PAP)Programa maestro (MPS)Gestión de calidadQué es ISO 9001Enfoques de un SGCContexto de la organizaciónPartes interesadasAlcance del SGCGestión del riesgoDiseño y desarrolloInfraestructuraComprasRecurso humanoControl de calidadInformación mean error absoluto documentadaPlanificación estratégicaPlanificación tácticaPlanificación operativaEmprendimiento e innovaciónMapa de empatíaModelo de innovaciónTaller de innovaciónPronósticosPronóstico cualitativoPronóstico cuantitativoError de pronósticoAcerca deAcerca de Ingenio EmpresaContactoEscribe como autor invitadoBuscar 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 (MA
Inicio › 4 Letras › WMAE › Error absoluto promedio ponderado WMAE: Error absoluto promedio ponderado ¿Qué significa WMAE? Lo anterior es uno de los significados de WMAE. Puede tener otras definiciones. Consulte el final de este pasaje. Definición en Inglés: Weighted Mean Absolute Error WMAE definir:Error absoluto promedio ponderado Oeste de Michigan ex-alumnos extensión ... Más ‹ Primeros datos Global Leasing Mississippi State College para mujeres › siglas nuevas JLMBL BAMH TNICN ECAV DTVP VSDB SDRA CENTREX IMMIP IRENIC ORGEL TBII EABDA ICICTH NWSDA cAR3 OKBBA NWIT NVFP DKJG CITFI GPGS RCE1 GFCL WVIIH eArmyU IHRCB Archivos enero 2016 noviembre 2015 octubre 2015 septiembre 2015 julio 2015 junio 2015 mayo 2015 abril 2015 marzo 2015 febrero 2015 enero 2015 diciembre 2014 noviembre 2014 acrónimos muy populares NB AF DDI WPP OSDE PVI PTI SLK MOTEL MCQ CBD DUFF VDB CAF MBJ TRF ANG QLF CLTV SKY CDA FDS PTE PSC LEL NWJ TBT Lengua EnglishالعربيةБългарскиCatalàČeštinaCymraegDanskDeutschΕλληνικάEestiفارسیSuomiFrançaisעִבְרִיתहिन्दीJezikAyititMagyarBahasa IndonesiaItaliano日本語한국어LietuviųLatviešuMelayuMaltiNorskNederlandsPolskiPortuguêsRomânăРусскийSlovenčinaslovenščinaSvenskaไทยTürkçeукраїнськаاردوViệt Nam简体中文繁體中文 Español Anuncios Categorías>> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z © 2016 Abbreviationfinder.org | Mapa del sitio