Que Es El Error Porcentual Absoluto Medio
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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 error absoluto de la media (mad) indicador del desempeño del Pronóstico de Demanda que mide el tamaño del error que es mape (absoluto) en términos porcentuales. El hecho que se estime una magnitud del error porcentual lo hace un indicador frecuentemente error porcentual en fisica 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 medida relativa. mape formula 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 del MAPE
Mape Estadistica
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 el Error Porcentual Absoluto
de Éxito 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.
Error Absoluto Medio
Se calcula como el promedio de las diferencias absolutas entre los valores mape pronosticos ejemplos pronosticados y los reales y se expresa como porcentaje de los valores reales. Muchas empresas se centran principalmente error porcentual formula en el MAPE para evaluar la exactitud del pronóstico. La mayoría de las personas se siente más cómoda pensando en términos porcentuales, por lo que esta medida del error es http://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/error-porcentual-absoluto-medio-mape-en-un-pronostico-de-demanda/ muy fácil de interpretar. También se puede transmitir cuando no se sabe la información sobre 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 http://www.assis.com.co/blog-2/error-porcentual-absoluto-medio-mape/ la demanda del articulo x. El MAPE es una escala sensible y no se debe utilizar cuando se trabaja con un volumen 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 (MA
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 http://ingenioempresa.com/medicion-error-pronostico/ y desarrolloInfraestructuraComprasRecurso humanoControl de calidadInformación documentadaPlanificación estratégicaPlanificación tácticaPlanificación operativaEmprendimiento 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 e innovaciónLienzo de propuesta de valorMapa de empatíaModelo de innovaciónTaller de innovaciónPronósticosPronóstico cualitativoPronóstico cuantitativoError de pronósticoAcerca deAcerca de Ingenio EmpresaContactoEscribe como autor invitadoBuscar Buscar Menu InicioTemasAnálisis y mejoraÁrbol de problemasÁrbol de objetivosCursogramaDiagrama de dispersiónDiagrama de flujoDiagrama de IshikawaEstratificaciónGráfico de error porcentual 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 documentadaPlanificación estratégicaPlanificación tácticaPlanificación operativaEmprendimiento e innovaciónLienzo de propuesta de valorMapa de empatíaModelo de que es el 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 (MAD)5 Error cuadrático medio (MSE)6 Error porcentual medio absoluto (MAPE)7 Error de pronóstico MAD/MEAN, GMRAE y SMAPE8 Cómo calcular las medidas de error de pronóstico9 Cómo
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 aproximadamen