Zusammenfassung der Ressource
ERROR EN LOS PRONÓSTICOS
- Sabemos que los pronósticos no son totalmente
exactos. Ningún modelo de pronósticos es
preciso. Para seleccionar el modelo de pronóstico
más adecuado para predecir la demanda,
debemos determinar el error de los modelos de
pronóstico que queremos utilizar, en relación a
los valores reales de demanda. El modelo de
pronóstico con el menor margen de error será el
más adecuado para predecir la demanda
- Métodos para hacer este
análisis
- Desviación absoluta media
(MAD, por sus siglas en inglés)
- Error cuadrático medio (MSC, por
sus siglas en inglés)
- Error porcentual absoluto medio
(MAPE, por sus siglas en inglés
- Desviación Absoluta Media es el error
promedio en los pronósticos,
mediante el uso de valores absolutos.
Es valiosa porque, al igual que la
desviación estándar, mide la
dispersión de un valor observado en
relación con un valor esperado.a MAD
se calcula utilizando las diferencias
entre la demanda real y la demanda
pronosticada sin importar el signo. Es
igual a la suma de las desviaciones
absolutas dividida entre el número de
puntos de datos o, en forma de
ecuación: ??? = ∑|??????? ???? −
????ó?????| ?ú???? ?? ????????
??????????
- PROYECCIONES DE TENDENCIA
- Esta técnica ajusta una recta de tendencia
a una serie de datos puntuales históricos,
y después proyecta dicha recta al futuro
para obtener pronósticos de mediano y
largo plazos. Se pueden desarrollar varias
ecuaciones matemáticas (por ejemplo,
exponencial y cuadrática), pero en esta
sección veremos sólo tendencias lineales
(en línea recta)
- Variaciones estacionales en los datos
- Las variaciones estacionales en los datos son
movimientos regulares ascendentes o descendentes
localizados en una serie de tiempo y que se relacionan
con acontecimientos recurrentes como el clima o las
vacaciones.