Pronostico

MODELOS PARA CALCULAR EL ERROR O TIPOS DE ERROR DE PRONÓSTICO

DESVIACIÓN ABSOLUTA MEDIA (MAD – MEAN ADSOLUTE DEVIATION): su valor se calcula sumando los valores absolutos de los erroresindividuales del pronóstico y dividiendo entre el número de periodos de datos (n).

ERROR MEDIO CUADRADO (MSE – MEAN SQUARED ERROR): cada error o residual se eleva al cuadrado; luego, estos valores se sumany se divide entre el número de observaciones, este enfoque penaliza los errores mayores de pronóstico, ya que se eleva cada uno al cuadrado, cuya ecuación se presenta a continuación,

ERRORPORCENTUAL ABSOLUTO MEDIO (MAPE – MEAN ABSOLUTE PORCENTAGE ERROR): se calcula encontrando el error absoluto en cada periodo, dividiendo éste entre el valor real observado para este periodo y despuéspromediando estos errores absolutos de porcentaje, cuya ecuación se presenta a continuación,

ERROR PORCENTUAL MEDIO (MPE – MEAN PORCENTAGE ERROR): se calcula encontrando el error en cada periodo,dividiendo esto entre el valor real de ese periodo y promediando después estos porcentajes de error. Mide si el enfoque de pronóstico esta sesgado o no.
ERROR ESTÁNDAR DEL COEFICIENTE DE AUTOCORRELACIÓN: estaformula supone que cualquier autocorrelación anterior al retraso k es diferente de cero y que cualquier autocorrelación en retrasos mayores o iguales a k es cero.

ERROR PORCENTUAL ABSOLUTO (APE– ABSOLUTE PORCENTAGE ERROR):


Por ejemplo, los datos para el número diario de clientes y que requieren trabajos de reparación, así como un pronostico Yi, de tales datos, para Gary”s ChevronStation. La técnica de pronóstico utilizo el número de clientes atendidos en el periodo anterior como pronostico del periodo actual.


Se emplearan los siguientes cálculos para evaluar los modelos deerror,

El MAD indica que cada pronóstico se desvió en un promedio de 4.3 clientes. El MSE de 23.5 y el MAPE de 6.95 % se compararían con los MSE y MAPE de cualquier otro que se utiliza para...