Que Es El Error Medio Absoluto
Contents |
dudasSi tienen algun comentario o duda favor de enviarlo a los siguientes correos:khriztn@gmail.comness_dady@hotmail.comGRACIAS!! 1.3 Tipos de errores. > 1.3.1 Definición de error: error
Error Porcentual En Fisica
absoluto y relativo. ERROR ABSOLUTO, ERROR RELATIVO. Bien sea una error porcentual definicion medida directa (la que da el aparato) o indirecta (utilizando una fórmula) existe un tratamiento de error absoluto formula los errores de medida. Podemos distinguir dos tipos de errores que se utilizan en los cálculos: Error absoluto. Es la diferencia entre el valor de la
Error Relativo
medida y el valor tomado como exacto. Puede ser positivo o negativo, según si la medida es superior al valor real o inferior (la resta sale positiva o negativa). Tiene unidades, las mismas que las de la medida. Error relativo. Es el cociente (la división) entre el error absoluto y el valor exacto.
Error Porcentual Formula
Si se multiplica por 100 se obtiene el tanto por ciento (%) de error. Al igual que el error absoluto puede ser positivo o negativo (según lo sea el error absoluto) porque puede ser por exceso o por defecto. no tiene unidades. CÁLCULOS CON DATOS EXPERIMENTALES. La estadística es muy importante en la Ciencias Experimentales. Toda experiencia debería tener detrás un estudio estadístico que nos indique cuantos datos debemos tomar y cómo tratarlos una vez realizada la misma. Como se trata de iniciarte en las Ciencias Experimentales, las reglas que vamos a adoptar en el cálculo con datos experimentales son las siguientes: Una medida se debería repetir tres ó cuatro veces para intentar neutralizar el error accidental. Se tomará como valor real (que se acerca al valor exacto) la media aritmética simple de los resultados. El error absoluto de cada medida será la diferencia entre cada una de las medidas y ese valor tomado como exacto (la media aritmética).
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 tamaño del error error porcentual wikipedia (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud del error porcentual lo
Error Relativo Formula
hace un indicador frecuentemente utilizado por los encargados de elaborar pronósticos debido a su fácil interpretación. Incluso es útil cuando no se conoce error absoluto fisica 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 cuando se dice "el error absoluto medio https://sites.google.com/site/khriztn/1-3/1-3-1 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 Ft el pronóstico utilizando una Regresión Lineal. La ecuación de http://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/error-porcentual-absoluto-medio-mape-en-un-pronostico-de-demanda/ 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 los resultados. A continuación se presentan los resultados:Notar que la magnitud media absoluta del error aumenta en los últ
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 y maternidad Familia, Amor y relaciones Hogar y jardinería Juegos y recreación Mascotas Medio ambiente Música y entretenimiento Negocios locales https://mx.answers.yahoo.com/question/index?qid=20091013180829AA8LX2f Negocios y finanzas Noticias y eventos Política y gobierno Restaurantes Salud y belleza Sociedad https://es.wikipedia.org/wiki/Error_cuadr%C3%A1tico_medio y cultura Viajes Yahoo y sus Productos Internacional Argentina Australia Brasil Canadá Francia Alemania India Indonesia Italia Malasia Nueva Zelanda Filipinas Quebec Singapur Taiwán Hong Kong España Tailandia Reino Unido e Irlanda Estados Unidos Vietnam Español Acerca de Acerca de respuestas Normas de la comunidad Clasificación Colaboradores oficiales Puntos y niveles Blog Consejos de seguridad Ciencias y error porcentual matemáticas Matemáticas Siguiente Que es la media? y el error absoluto medio? necesito muchos detalles y ejemplos si es posible Seguir 1 respuesta 1 Notificar abuso ¿Estás seguro que deseas eliminar esta respuesta? Sí No Lo sentimos, ocurrió un error. Trending Now Respuestas Mejor respuesta: Son dos definiciones de estadística, muy usados en mediciones experimentales y análisis poblacionales. Te voy a explicar desde la aplicación experimental, que me es más familiar. que es el Supongamos que queremos medir una magnitud, por ejemplo un tiempo. Supongamos que dejo caer una pelota desde cierta altura fija, y mido el tiempo que tarda en caer, es decir con un cronómetro empiezo a contar desde que suelto la pelota hasta que toca el suelo. Según mi modelo físico matemático, la pelota tarda siempre el mismo tiempo en caer, pero cuando repito el experimento me doy cuenta de que no obtuve el mismo tiempo en el cronómetro. Esto se debe a que existen errores en la medición que cometí, o que no puedo controlar. Los errores más significativos son: - Error de apreciación del instrumento: el cronómetro no me permite distinguir, por ejemplo, más de una décima de segundo. - Error sistemático: algún error en la interacción con el aparato, como por ejemplo, el tiempo de reacción de mi cerebro para detener el cronómetro. - Errores arbitrarios: errores cuya causa no se conoce. Nosotros podemos predecir los 2 primeros errores, pero los terceros no hay manera de conocerlos a priori. Aquí es donde aparece la estadística. Digamos que realizo el experimento N veces, obteniendo N tiempos con el cronómetro. Los tiempos variarán más o menos en cada medición. Ahora me interesa encontrar un valor más representativo de los N valores. Llam
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 los errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El ECM es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de 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 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 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 de un estimador θ ^ {\displaystyle {\hat {\theta }}} con respecto al parámetro desconocido θ {\displaystyle \theta } se define como ECM ( θ ^ ) = E [ ( θ ^ − θ ) 2 ] . {\displaystyle \operatorname {ECM} ({\hat {\theta }})=\operatorname {E} {\big [}({\hat {\theta }}-\theta )^{2}{\big ]}.} Esta definición depende del parámetro desconocido, y el ECM en este sentido es una propiedad de un estimador (de un método de obtención de una estimación). El ECM es igual a la suma de la varianza y el cuadrado sesgo del estimador o de las predicciones. En el caso del ECM de un estimador,[2] ECM ( θ ^ ) = Var ( θ ^ ) + ( sesgo ( θ ^ ,