Promedio Del Error Porcentual Absoluto
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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 error porcentual medio Demanda que mide el tamaño del error (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se error absoluto de la media (mad) estime una magnitud del error porcentual lo hace un indicador frecuentemente utilizado por los encargados de elaborar pronósticos debido a
Error Porcentual En Fisica
su fácil interpretación. Incluso es 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%"
Mape Error
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 del MAPE o Error Porcentual Absoluto Medio es: La siguiente imagen representa una serie de tiempo de 12 meses donde At que es mape 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 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 pronós
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 Medio
modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo, usted tiene datos de ventas mape estadistica de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos modelos, suavización exponencial individual y tendencia error porcentual 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 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 del pronóstico. En este artículo, se http://www.pronosticoexperto.com/la-anatomia-de-un-pronostico.html dividirán y catalogaran los diferentes componentes de un pronóstico estadístico. La gráfica anterior 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 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 error porcentual 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 como los niveles actuales de ventas, tendencias y patrones estacionales, y los extrapola hacia adelante. PRONÓSTICOS PUNTUALES promedio del error 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 (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 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 util