Turinys:

Kaip apskaičiuoti prognozės tikslumą ir šališkumą?
Kaip apskaičiuoti prognozės tikslumą ir šališkumą?

Video: Kaip apskaičiuoti prognozės tikslumą ir šališkumą?

Video: Kaip apskaičiuoti prognozės tikslumą ir šališkumą?
Video: How to Measure the Accuracy of a Forecast... 2024, Lapkritis
Anonim

Kaip apskaičiuoti prognozės šališkumą

  1. BIAS = Istorinis Prognozė Vienetai (užšaldyti du mėnesiai), atėmus faktinius paklausos vienetus.
  2. Jei prognozė yra didesnė už faktinę paklausą šališkumas yra teigiamas (rodo per- prognozė ).
  3. Bendru lygiu, kiekvienai grupei ar kategorijai, +/- atskleidžiami, atskleidžiant bendrą rezultatą šališkumas .

Kaip apskaičiuoti prognozės tikslumą?

Yra daug standartų ir kai kurios ne tokios standartinės formulių įmonės naudoti į nustatyti į prognozės tikslumas ir (arba) klaida . Kai kurios dažniausiai naudojamos metrikos: Vidutinis absoliutus nuokrypis (MAD) = ABS (faktinis - Prognozė ) Vidutinis absoliutus procentas Klaida [MAPE] = 100 * (ABS (faktinis - Prognozė )/Faktinis)

Be to, kaip šališkumas veikia verslo prognozavimą? Šališkumas į verslo prognozes apibrėžiamas kaip nuolatinis ekonominis klaidingas būsimų įvykių apskaičiavimas. Gamintojai apskaičiuoja būsimą tiekimą ir paklausa veikla, padedanti nuspręsti, kiek produkto pateikti rinkai. Veiksmingas išteklių paskirstymas priklauso nuo tikslių rinkos prognozių.

Antra, kas yra prognozės tikslumo paklaida?

Prognozės šališkumas yra tendencija a prognozė būti nuolat didesnė arba mažesnė už tikrąją vertę. Prognozės šališkumas skiriasi nuo prognozės klaida tuo a prognozė gali turėti bet kokį lygį klaida bet vis tiek būkite visiškai nešališki.

Koks yra geras prognozės tikslumo procentas?

Neatsakinga nustatyti savavališką prognozavimas našumo tikslus (pvz., MAPE <10% yra puikus, MAPE <20% yra Gerai ) be jūsų duomenų išankstinio nusistatymo konteksto. Jei esate prognozavimas blogiau nei na prognozė (Aš tai pavadinčiau „bloga“), tada aiškiai tavo prognozavimas procesą reikia tobulinti.

Rekomenduojamas: